Use neural networks to recognize students’ handwritten letters and incorrect symbols

要約

生徒の多肢選択式の回答を修正することは、反復的で機械的な作業であり、画像の多分類作業と考えることができます。
可能な選択肢が「abcd」で、正しい選択肢が 4 つのうちの 1 つであると仮定すると、一部の生徒は間違った記号や存在しない選択肢を書く可能性があります。
この論文では、5 つの分類が設定されています。4 つは正解の可能性のある選択肢、1 つはその他の誤った書き込みです。
このアプローチでは、標準以外の書き込みオプションの可能性が考慮されています。

要約(オリジナル)

Correcting students’ multiple-choice answers is a repetitive and mechanical task that can be considered an image multi-classification task. Assuming possible options are ‘abcd’ and the correct option is one of the four, some students may write incorrect symbols or options that do not exist. In this paper, five classifications were set up – four for possible correct options and one for other incorrect writing. This approach takes into account the possibility of non-standard writing options.

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