| Project/Area Number |
24KJ1124
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 62030:Learning support system-related
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
渕本 壱真 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2024-04-23 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥1,600,000 (Direct Cost: ¥1,600,000)
Fiscal Year 2025: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2024: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
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| Outline of Research at the Start |
近年、教育における人工知能分野で、異なる問題で構成されているが，同一精度の測定を実現できるe-Testingが注目されている。e-Testingにおける適応型テストでは、受検者の能力を逐次的に推定し，その能力に応じて適切な問題を出題する。これにより、受検者の能力測定精度を減少させずに、テストの出題数や受検時間を短縮できる。しかし、適応型テストでは、受検者の能力測定精度と各問題の出題頻度の偏りにトレードオフがある。例えば、出題頻度の高い問題は、受検者間で共有・対策され、その問題の信頼性低下につながる。本研究では、ZDDを用いた新しい適応型テストを提案し、このトレードオフを解決する。
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