| Project/Area Number |
20K03383
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 10020:Educational psychology-related
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| Research Institution | The National Center for University Entrance Examinations |
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Principal Investigator |
荘島 宏二郎 独立行政法人大学入試センター, 研究開発部, 教授 (50360706)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
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| Keywords | 潜在ランク理論 / テスト理論 / エグザメトリカ / Latent Rank Theory / Test Theory / Exametrika / テストデータ解析 / 大学入学共通テスト / test data / Bayesian network model / local dependence / biclustering / latent rank / latent rank theory / latent class analysis / local independence / EM algorithm / latent rank analysis / bicluster network model / test theory |
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| Outline of Research at the Start |
大学入試センター試験が終わり、第1回目の大学入学共通テストが2021年1月に実施される。共通テストでは、センター試験よりも思考力・判断力を測定する項目が大幅に強化された。テストデータを分析する多くの手法（項目反応理論や潜在ランク理論）は、項目間の局所独立性を前提としている。しかし、共通テストでは、項目間の関連性が強まり、項目間の局所独立性を十分に担保できないようなテスト構造をしている可能性がある。本研究では、項目間の局所従属性を考慮した新しい分析手法を開発する。その統計モデルは、バイクラスタリングとベイジアンネットワークモデルのハイブリッドモデルであり、既存の統計モデルにはないモデルである。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，開発した統計モデルのソフトウェア作成に注力した。統計モデルは、研究代表者の著書である"Test Data Engineering -Latent Rank Theory, Biclustering, and Bayesian Network Model-" (Springer社)に掲載されている９つのモデル群である。全てテストデータのような２値データ(dichotomous data)を分析するためのモデルである。プログラム開発に用いたソフトウェアは，MathematicaおよびPythonの２つであった。
そのうち、Mathematicaは，Mathematica本体がコンピュータにインストールされていないと稼働できない。しかし，MathematicaがインストールされていればMac OS上でも稼働させることができる。ただし、Mathematicaのバージョンが12.0以降である必要がある。また、Mathematicaのプログラムは、著書で説明した全ての統計モデルについて実行可能である。
さらに、Pythonはスタンドアローンのソフトウェアであるため、ウィンドウズ上でダウンロードすれば特定のソフトウェアがなくとも利用することができる。作成したソフトウェア名は、Exametrika_CTT, Exametrika_IRT, Exametrika_LCA, Exametrika_LRA, Exametrika_BRの5つである。ただし、Mac OS上では稼働しない。
作成したソフトウェアは，研究代表者のウェブサイト（http://shojima.starfree.jp/tde/index.htm）にて公表し，誰でもフリーで利用することができる。なお，専修大学の小杉考司先生がRプログラムでソフトウェアを作成された。その際、助言をいただいてプログラムのバグ修正を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本務（共通テスト）が順調であり、科研費研究に費やす研究時間を確保できたため、順調に進捗することができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度は、最終年度であるため、研究論文を書いたり、学会発表を行っていき、本研究で得られた成果を周知していくことに努めていきたい。
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