作問のたびに手が止まる
単元・学年・到達度別に毎回ゼロから問題を考え、模範解答・採点基準・解説まで揃える。年間で数百時間の作問工数が発生しています。
教科書レベルの問題作成から、記述式の6観点自動採点まで。
すべてローカル LLM 上で完結する、完全オンプレミスのスコアリングプラットフォーム。
生徒一人ひとりに向き合う時間を確保したい──現場のそんな声に対して、実際には 「問題作成」と「採点」の両方でリソースが削られ続けています。
単元・学年・到達度別に毎回ゼロから問題を考え、模範解答・採点基準・解説まで揃える。年間で数百時間の作問工数が発生しています。
教師一人あたり数百件の記述式回答を手作業で確認。1件10〜15分、年間数千時間が採点だけに費やされます。
複数教師間で採点基準が揺らぎ公平性が担保できない上、返却まで2〜4週間。生徒への即時フィードバックが実現できません。
教員の本業は、問題を作ることでも採点することでもなく、教えること。qoop は、その時間を取り戻します。
問題を作る、解答を評価する、その両方を局所 LLM と独自採点エンジンで支えます。
単一選択式・正誤・短答・穴埋め・記述式まで一括対応。教科・学年・単元・テーマを入力するだけで、問題文・模範解答・採点基準・解説を JSON 構造で一気に出力。llama.cpp の文法制約で形式エラーを物理的に排除します。
主張の明確さ・理由の妥当性・論理構成・意味類似度・キーワード網羅性・文法語彙──教育現場の評価基準を分析した独自 6 観点エンジンで、記述式を客観的にスコアリング。観点ごとのフィードバックも自動で返却します。
教科書・参考資料・副教材を PDF / Word / PowerPoint / Excel / Markdown で取り込み、pgvector による意味検索で問題生成と採点の根拠資料として活用。出典に沿った出題・用語ブレの抑制が自動で行われます。
推論はすべてオンプレミスの llama.cpp 上で実行され、生徒情報・回答データは外部に一切送信されません。全機能は REST API でも公開されており、既存の LMS や校務支援システムから HTTP リクエストだけで利用可能（JWT 認証）。
教育現場の記述式採点基準を分析し、6 つの独立した観点で多角的に評価。配分は標準値で、学校ごとにカスタマイズ可能です。
枯れた・信頼できる OSS の組み合わせで構成。全サービスが Docker Compose で一括起動し、オンプレ・クラウドを選ばず配備可能です。
ブラウザ上で全機能を体験できるデモ環境をご用意しています。作問から採点、RAG、REST API まで、実際の操作感をその場で確認いただけます。