答案ごとに採点する数学テスト
これがデモです。答案3枚、設問5問、テストに印刷された採点基準。生徒ごとに1セクション、設問ごとの正誤、誤答の場合は間違いの内容、提案点数、一言コメントです。答案の組ごとにTextノードを1つ追加してください。
AIで答案を採点する:正解、誤答、その理由
生徒の答案のPDFをキャンバスにドロップし、それを丸ごと読み込む2つのTextノード。一方は答案ごとに採点し、正解か誤答か、間違いの内容、提案点数を示します。もう一方はクラス全体の総括と補習問題をまとめます。デモで使用した3枚の答案はそのまま含まれています。ワークフロー全体はアカウントなしで確認できます。
インタラクティブデモ
本物のワークフロー、本物の結果。自由に移動・ズームできます。
このワークフローを使う実際のワークフロー:中学2年の数学テストの答案3枚をPDFにしてMediaノードに入れ、2つのTextノードに接続。答案ごとの採点にはClaude Sonnet 5、クラス全体の総括にはGPT-5.5を使用しています。表示されているテキストは各モデルの回答そのままで、加筆はありません。
概要
- キャンバスの構成
- 4個のノードを2本の接続でつないだ構成
- 使用モデル
- Claude Sonnet 5, GPT-5.5
- 1回のフル実行のコスト
- 約10クレジット（$0.12）
答案の束は、それだけで一晩仕事です。手書きでもタイプでも、答案のPDFをMediaノードに入れれば、文書を読めるモデルを設定したTextノードが「解析する画像またはPDF」ポートで受け取ります。指示文には、同僚に頼むときのように、教科、正解か誤答か、どこを間違えたか、正しい答え、採点基準に基づく点数などを書きます。
デモでは、中学2年の数学テストの答案3枚を使用しています。分数、文字式、割合、累乗、方程式です。1つ目のTextノード(Claude Sonnet 5)が答案ごとに採点し、2つ目のTextノード(GPT-5.5)がクラスの総括、よくある間違いとその原因、復習すべき単元、解答付きの補習問題3問をまとめます。答案に仕込んだ6つの間違いはすべて見つかり、2³ × 2² = 2⁶を含め、正解が誤答と判定されることもありませんでした。
点数はあくまで提案です。モデルはテストに印刷された採点基準を適用しますが、最終判断はあなたが下します。価格は文書のサイズに応じて決まり、送信時に確保され、実際に読まれたトークン数で調整されます。1つのノードにつき最大3つの文書、テスト、模範解答、答案を別々に入れることができます。同じ操作は要約したいレポートや、復習シートに変換したい授業資料にも使えます。
手順
- 1
答案のPDFをキャンバスにドロップします
Mediaノードが受け取ります。タイプされた答案でも平らにスキャンした答案でも、1ページに1枚でも複数枚でもかまいません。モデルは文書全体を読みます。1ノードにつき最大3文書なので、テストや模範解答を別に入れることもできます。
- 2
文書を読めるTextノードに接続します
選んだモデルがファイルを読めるものであれば、「解析する画像またはPDF」ポートが表示されます。指示文には教科、判定してほしい内容、採点基準、期待する出力形式を書きます。デモでは設問ごとに1行、生徒ごとに1セクションを求めています。
- 3
答案ごとの採点を生成します
ノードは生徒ごとに1セクションを返します。設問ごとの正誤、誤答の場合は間違いと正しい答え、提案点数、コメントです。価格はファイルサイズに応じて確保され、実際に読まれた内容で確定します。
- 4
続いてクラス全体の総括を生成します
2つ目のノードが同じ答案を読み、次の授業に必要な情報をまとめます。よくある間違いとその原因、優先的に復習すべき単元、解答付きの補習問題です。テキストをコピーするか、Voice-overノードに接続して音声で聞くこともできます。
バリエーションと活用例
同じキャンバスを、別の用途に合わせて調整。各バリエーションは、プロンプトを2〜3行変えるだけです。
小論文や書き取り
生徒の文章については、観点ごとの判定を求めましょう。表記、文法、構成、テーマとの整合性で、それぞれの観点につき答案からの引用2つを添えます。モデルはスキャンから一字一句の誤りを数えるわけではありませんが、よくある誤りを挙げ、観点ごとの点数を提案します。
選択式問題や小テスト
模範解答を2つ目の文書として接続し、生徒ごとの正解数、間違えた問題のリスト、各問題を間違えたクラスの割合を求めましょう。1ノードにつき文書3つ、テスト、模範解答、答案です。
英語やスペイン語の答案
指示文はフランス語で、答案は学習中の言語で書かれていてもかまいません。文法と語彙についてのフィードバックを求め、続けて生徒の考えとレベルを保ったまま修正した文章を求めましょう。
生徒宛の個別フィードバック
採点結果の出力に接続した3つ目のTextノードが、各セクションを生徒宛のメッセージとして書き直します。二人称で、具体的かつ励みになる内容です。コピーして、校内システムや保護者宛のメールに貼り付けましょう。
音声で読み上げる補習授業
クラスの総括をVoice-overノードに接続すれば、補習授業を聞くことができ、欠席した生徒には音声として配布できます。問題とその解答は表示用のテキストにそのまま残ります。
よくある失敗
指示文に採点基準を書き忘れる
設問ごとの配点がないと、モデルは重み付けを勝手に作り出し、点数の意味がなくなります。採点基準をテストに印刷するか、指示文に「設問1は4点満点、設問2は5点満点」のように書いてください。デモではテストに印刷されています。
傾いた、暗い、あるいはぼやけたスキャン
モデルはスキャンを画像として読みます。画面上で読み取れないものは、モデルにも読み取れません。平らに、少なくとも150dpiでスキャンし、1ページに1枚の答案にしてください。
採点に小型モデルを使う
高速で安価なモデルは要約は非常に得意ですが、デモの答案では誤答を正解として数え、20点満点を提案しました。判定には第一級のモデルを:Claude Sonnet 5、GPT-5.5、Claude Opus 5。
40枚の答案を1つのPDFにまとめる
価格はファイルサイズに応じて決まり、回答もそれだけ長くなり、ノード内で読み返すのが煩わしくなります。答案10枚ずつの組に分け、組ごとに1ノード、組ごとまたは全体でクラス総括を1つ作りましょう。
おすすめモデル
Claude Sonnet 5
GPT-5.5
Gemini 3.8 Flashよくある質問
どのモデルが答案を採点できますか?
文書を読めるモデルです。「解析する画像またはPDF」ポートがそれを示しています。デモでは、Claude Sonnet 5が3枚の答案の15の解答をすべて誤りなく判定し、GPT-5.5が正確で簡潔な総括を返しました。同じ答案を試した小型の高速モデルは、累乗の誤答を正解として数え、20点満点を提案しました。採点には第一級のモデルを選んでください。
スキャンした答案も読めますか?
ClaudeとGeminiであれば、各ページを画像として読み込むため読めます。デモの3枚の答案はテキストレイヤーなしでスキャンしたものですが、同じように採点されました。GPTモデルもスキャンを読みますが、生徒名を記載することを拒み、匿名の答案として返します。鮮明で、傾きがなく、明るいスキャンであれば原本と同じように読めます。画面上で読み取れない筆跡は、モデルにも読み取れません。
点数は信頼できますか?
点数はテストに印刷された採点基準、設問ごとの配点に基づく提案です。デモの3つの提案点数は妥当なものでしたが、最終判断はあなたが下します。モデルは生徒のことも、記述に対するあなたの期待も知りません。ボーダーラインの答案は見直してください。
答案一式の採点にはいくらかかりますか?
価格はPDFのサイズとモデルの料率に応じて決まります。ファイルの容量から起動時に確保され、実際に読まれたトークン数で調整されます。デモの3枚の答案は、採点に5クレジット、総括に6クレジットかかりました。30枚の答案は複数のPDFに分け、1組ごとに1ノードで採点します。
モデルは生徒の名前を認識しますか?
テキストのPDFでは認識します。ClaudeやGeminiが読むスキャンでも認識します。GPTモデルはスキャン上の手書きの名前を匿名化し、「答案1、答案2」として返します。匿名性を望む場合は、スキャン前に答案に番号を付けてください。
模範解答を渡すことはできますか?
できます。同じポートに2つ目の文書として、1ノードにつき最大3つのPDFまで入れられます。その場合は指示文に「添付の模範解答に基づいて各回答を判定する」と書きます。これは複数の書き方が認められる記述問題で重要になります。
生徒の答案は保存されますか?
PDFはインポートした画像と同様にメディアライブラリに保存され、生成を実行した時点でモデルの提供元に送信され、いつでも削除できます。氏名入りの答案については、学校の規則に従い、必要であればスキャン前に名前を隠すか番号を付けてください。
どの教科に対応していますか?
読み取れるものであれば何でも対応します。数学、国語、歴史、語学、理科です。モデルはその知識に基づき、また模範解答を添付すればそれに基づいて回答を判定します。図や手描きの図形については画像認識が働きますが、ClaudeとGeminiはテキストほどの精度は保証できません。
成績表を出力できますか?
指示文で求めてください。「最後に生徒ごとに1行、名前と点数をセミコロンで区切って出力する」と書き、結果を表計算ソフトに貼り付けます。Textノードはプレーンテキストを返し、あとは表計算ソフトが処理します。