項目反応理論と人工知能を用いたパフォーマンス評価の高精度化と運用コスト削減

• Project/Area Number: 25K00833
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 09070:Educational technology-related
• Research Institution: The University of Electro-Communications
• Principal Investigator: 宇都 雅輝 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (10732571)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,850,000 (Direct Cost: ¥14,500,000、Indirect Cost: ¥4,350,000); Fiscal Year 2028: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000); Fiscal Year 2027: ¥5,460,000 (Direct Cost: ¥4,200,000、Indirect Cost: ¥1,260,000); Fiscal Year 2026: ¥5,460,000 (Direct Cost: ¥4,200,000、Indirect Cost: ¥1,260,000); Fiscal Year 2025: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
• Keywords: パフォーマンス評価 / 自動採点 / テスト理論 / 人工知能 / 大規模言語モデル

Outline of Research at the Start

本研究では「パフォーマンス評価の高精度化と運用コスト低減を両立するための項目反応理論と人工知能の複合的技術群の開発」を目的とし，以下の3つの研究およびその融合技術の開発を目指す．
（1）多様な補助情報を組み込んだ拡張多相ラッシュモデルの開発
（2）自動採点精度向上のための効率的なデータ収集・選定手法の開発
（3）軽量なLLM に基づくバーチャル医療面接模擬患者の実現