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1998 Fiscal Year Annual Research Report

コンピュータ支援による入試問題改善方策の開発

Research Project

Project/Area Number 10359005
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

Research InstitutionNational Center Test for University Admissions

Principal Investigator

藤井 光昭  大学入試センター, 副, 所長・教授 (70016343)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 越田 豊  高知工科大学, 副学長(教授)学生部 (10029647)
四方 義啓  名城大学, 理工学部, 教授 (50028114)
田栗 正章  千葉大学, 理学部, 理学部長(教授) (10009607)
岩坪 秀一  大学入試センター, 研究開発部, 教授 (20141997)
柳井 晴夫  大学入試センター, 研究開発部・部長, 教授 (60010055)
Keywords多肢選択 / 入試問題分析 / マークシート方式 / 入試問題の改善
Research Abstract

大学入試センター試験など入学試験において,作題の改善を中心にして,
1. 入学試験の作題過程に利用できる過去の試験結果の有効な分析法とその表示法
2. マークシート方式の改善
という2つのテーマについて,現状のレビューと今後の研究のための問題点のしぼりこみを行った。
分担者全員による会合を3回開催し,1に関しては,大学入試センターや大学で現在どのような分析が行われているかのレビューを行った後,大学入試センター試験の過去のいくつかの科目の作題責任者を何人かお招きして,どの様な分析があれば作題の改善に有効であるか等について御意見をうかがい,意見交換を行った。受験者の各種層別(男・女,地域,出身高校種等)の解答状況やその問題でどのような能力を測定しているか等のわかりやすい表示等々多くの,いろんな観点からの意見が出され,大変有益であった。この際,2に関しても,受験者の思考過程がわかるような方式の開発は出来ないかとか,図を描かせての採点や,選択肢のつくり方と測れる能力の関係がわかれば良い等々の多くの御意見をうかがうことが出来,こちらも有効であった。2についてはSAT等外国のマークシート方式のレビューも行われた。これらをもとに,次年度以降において研究開発を行う予定である。
これらと別に,米国ACTからAssistant vice presidentをお招きして,ACTでの1と2に関する研究や本研究の今後の研究方向に関するレビューをしてもらった。

  • Research Products

    (6 results)

All Other

All Publications (6 results)

  • [Publications] 垂水・山本: "合否入替り率とその解析ソフトウエアSRAS" 岡山大学環境理工学部研究報告. 4・1. 7-18 (1999)

  • [Publications] Yamamoto and Tarumi: "DASID-DATA Analysis Sytem Including Data Dictionary" Proceedings in Computational Statistics. 129-130 (1998)

  • [Publications] Yoshio Takane,Haruo Yanai: "On oblique projectors" Linear Algebra and its Applications. 289. 297-310 (1999)

  • [Publications] 田中美由紀・山崎瑞紀 柳井晴夫・鈴木規夫: "個人の資質と大学の専門分野での適応に関する因果モデルの検討" 教育心理学研究. 46巻3号. 262-270 (1998)

  • [Publications] Haruo Yanai: "Generalized Canonical Correlation Analysis with Linear Constraints" Data Science,Classification,and Related Methods (Ed by Hayashi et al.). 539-546 (1998)

  • [Publications] Atsuhiro Hayashi & Yasumasa Baba: "An Analysis of University Entrance Examination Data by using Neural Network Models" COMPSTAT 98,Short Communications. 45-46 (1998)

URL: 

Published: 1999-12-11   Modified: 2016-04-21  

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