chatGPTで情報処理試験の論文を採点添削

情報処理技術者試験の論述式試験

合格率15％の難関

情報処理試験は、情報処理技術者としての「知識・技能」が一定以上の水準であることを認定している国家試験です。多様な専門分野の試験がありますが、いわゆる高度情報処理技術者と呼ばれる、ITストラテジスト試験、システムアーキテクト試験、プロジェクトマネージャ試験、ITサービスマネージャ試験、システム監査技術者試験の合格率は平均して約15％と難関です。

論文の評価方法

高度情報処理技術者試験の特徴は論述式試験があることです。設問で要求された項目の充足度、論述の具体性、内容の妥当性、論理の一貫性、見識に基づく主張、洞察力・行動力、独創性・先見性、表現力・文章作成能力など、多角的な視点から論述内容が評価されます。受験者は専門的な知識を効果的に表現し、2時間で2000字以上の論述が求められます。

ココナラ「情報処理試験　論文試験の答案を添削採点します」

受託実績153件

betacubeがココナラで提供している添削採点サービスは、6年間で153件の論文を採点し、多くの受験者をサポートしてきました。合格した受験者も多く、平均評価4.8を獲得しています。

情報処理試験の論文採点

情報処理試験の論文採点では、上記で述べた評価基準に沿って、論文の質を総合的に評価し、合格に導くように改善点を指導します。特に重要な合格にはコツは、設問に正面から回答しているか、すなわち設問で要求された項目の充足度、論述の具体性、内容の妥当性が問われます。

ココナラ採点実績に基づくカスタムGPTの作り方

ココナラでの採点実績論文の学習

このたびbetacubeでは、論文採点スキルや知識を基に、chatGTPのカスタムGPTを開発しました。ココナラでの採点実績を学習材料として使用しています。これにより採点実績から生まれたノウハウを反映した、採点能力を持つカスタムGPTに仕上げています。

採点方法や評価基準の最適化

カスタムGPTの開発においては、採点方法や評価基準を最適化することが重要です。実際の試験環境で求められる評価のためにアルゴリズムを調整しています。

AIによる論文採点のメリット

一貫性のある分析と個別フィードバックの提供

AIによる採点は、人間の採点者が持つ主観性や疲労による影響を排除し、一貫性のある採点を提供します。また受験者一人ひとりに合わせた個別のフィードバックを提供できます。

受験者は自身の強みと弱みを理解し、効果的な学習戦略を立てることが可能になります。