2018 Fiscal Year Annual Research Report
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17J07674
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
分寺 杏介 東京大学, 教育学研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2017-04-26 – 2020-03-31
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| Keywords | 評定者効果 / 項目反応理論 / 一対比較 / 反応時間 / Diffusion model |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、多様な評定者効果を統一的に表現する数理モデルを提案し、その性能を評価すること、また提案モデルを使用した実際の分析例を提示することである。
本年度は，主にDiffusion IRTモデルを用いて一対比較形式のデータを分析する方法論 (Thurstonian Diffusion IRTモデル)について研究を行った。当初の研究目標であった「多様な評定者効果を統一的に表現する」ことについて，あらゆる効果を同時に単一のモデルで表現することは困難であると判断し，寛大化・厳格化傾向や中心化傾向などの系統的なバイアスを生じる評定者効果についてこれを抑制するという方向性でも考察を進めている。従来のリッカート法での質問ではこのような系統的バイアスを抑制することが難しく，それらのバイアスの個人差を表すパラメータをモデルに投入することで分離を図ってきた。一方で一対比較・多肢選択などの回答形式を導入することにより，系統的バイアス自体を抑制することができる。そのため，一対比較・多肢選択形式を用いることで文脈効果及び順序効果などの評定者効果にフォーカスしたモデルの構築が可能になると考えている。
本研究の成果の一部は国際学会にて発表し，またこの研究に基づいた論文は現在査読中である。
また，LBA IRTモデルとThurstonian Diffusion IRTモデルを組み合わせ，多肢選択について反応時間を用いた認知モデルを現在検討中である。これにより，従来よりも各項目から得られる情報量が増加し，結果として必要な項目数が減少することが期待される。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
平成30年度時点ではモデルを完成させ，計算速度の改善など実用化に向けた改良を行う予定であった。しかし現時点ではモデルが完成しておらず，また収集したデータの量も効果の検証には十分ではないことから，進捗としてはやや遅れていると判断する。
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| Strategy for Future Research Activity |
(1)前年度に引き続きLBA IRTモデルとThurstonian Diffusion IRTモデルを組み合わせたモデルの検討を進める。段階評定に対して本モデルを適用する事により，通常の一対比較の項目（二択）よりも各項目から得られる情報量が増加し，結果として必要な項目数が減少することが期待される。
(2)これをMLBAモデルなどと組み合わせることで，系統的なバイアスを抑制しながら文脈効果・順序効果を表現・分離することが可能なモデルを構築する。当初は「すべての評定者効果を単一のモデル内で表現する」ことを目指していたが，推定の負荷が高くなりすぎてしまい実用的ではなくなると考えられるなどの理由から，一部の評定者効果は項目形式を変更するなどの方法で抑制することを考えている。
(3)以上の結果をまとめ，今年度中に博士論文を執筆する。
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