| Research Abstract |
適応型テストに関する基礎的な研究として以下の研究を行った。
1.ランダム・ゲッシング・モデルにおける特性値の母集団分布の推定
当て推量によらない真の得点を推定するためのモデルであるランダム・ゲッシング・モデルを用いて,データから真の正解得点の母集団分布を推定した。そして,その推定された母集団分布に基づいて,選択肢の数を変えたとき,みかけ上の得点の平均値がどのように変化するかを予測し,選択肢数や問題数の決定のための情報を提供する方法を提案した。この研究成果は日本教育心理学会第37回大会で発表された。
2.A Bayesian Marginal Inference in Estimating Item Parameters using Gibbs Sampler
数値的方法として強力な手法であるGibbs Samplerを利用して,項目反応モデルにおけるパラメタとハイパーパラメタを推定する方法を提案した。シミュレーションの結果,従来の推定法と比較して精度の高い推定が可能であることが示された。この研究の成果は,Behaviormetrikaの23巻に公表される予定である。
3.Gibbs Samplerによる四分相関係数の推定
Gibbs Samplerを用いて四分相関係数の分割点のパラメタと四分相関係数パラメタと同時に推定する方法を提案した。この方法によって従来の研究では困難だといわれていた四分相関係数の分割点のパラメタを推定することが可能となった。シミュレーションの結果より,従来の推定法と比較し精度の高い推定が可能であることが示された。この研究の成果は日本心理学会第60回大会で発表される予定である。
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