Project/Area Number |
23K22332
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 09080:Science education-related
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Research Institution | Nagoya University |
Principal Investigator |
安田 淳一郎 名古屋大学, 教育基盤連携本部, 准教授 (00402446)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
前 直弘 大阪大学, 核物理研究センター, 協同研究員 (10796098)
小島 健太郎 九州大学, 基幹教育院, 准教授 (20525456)
植松 晴子 (小松晴子) 東京学芸大学, 教育学部, 教授 (70225572)
中村 琢 岐阜大学, 教育学部, 准教授 (70377943)
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Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2025: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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Keywords | 物理教育研究 / 科学教育 / 教育評価 / 学習評価 / テスト理論 |
Outline of Research at the Start |
評価テストの精度向上のために設問数を増やすと,調査負担が増大するというジレンマの問題がある。本研究では,この問題に測定頻度を増やし,フィードバックを還元するという新しい視点と手法から解決を試みる。具体的には,毎回の授業で小テストとして実施するコンピュータ適応型テスト(CAT)の結果を連鎖的に能力推定に組み込んだアルゴリズムを開発し,テストの効率性を高める。さらに,連鎖的CATに基づく精確かつ細やかなフィードバックの方法等を開発し,受検者にとっての有益性を高めることで調査の負担感を抑える。連鎖的CATは,既存の適応型学習システムのテスト機能の精度を高める上で,幅広く役立つ可能性がある。
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