国語教育において記述式問題は広く用いられているが，誤答の内容は多様であるため，個々の答案に応じたフィードバックの提供には多大な労力を要する．本研究では，本文の論理構造を読解することが求められる記述式問題を対象に，学習者の答案に応じたフィードバックの自動生成手法を提案する．具体的には，本文の論理構造をグラフとして形式化し，各ノード間に論理関係を示すエッジを対応づけ，それらの論理的な繋がりを説明するフィードバック用のテンプレートを紐づけた答案診断グラフという枠組みを導入する．その後，学習者が解答する際に参照した本文の箇所（参照箇所）をこのグラフ上で特定する分類問題を解くことでフィードバックを生成する．実験では，技術的検証と国語教育の専門家4名による人手評価を実施した．技術的検証の結果として，推定参照ノードの精度を算出したところ，一部の設問を除き高い精度が得られ，人手評価の結果にも影響を与えていることが示唆された．人手評価では，「参照箇所の提示」「文章の論理関係の明示」「模範解答との差の提示」「納得感」の4観点に基づいて，提案手法と大規模言語モデル (LLM) による自動生成フィードバックを比較した．その結果，提案手法は全ての観点でLLMを上回る評価を獲得し，3名の評価者において，統計的に有意な差 (p < .001) が認められ，本手法の有効性が示された.
