2020 Fiscal Year Research-status Report
Detection of Bug Rules by Cognitive Diagnostic Model and Its Application to Adaptive Testing
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20K03076
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| Research Institution | Tama University |
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Principal Investigator |
大森 拓哉 多摩大学, 経営情報学部, 教授 (80332617)
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2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | バグモデル / ベイズ推論 / 多次元IRTモデル / 判別分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、大学生や社会人が授業の履修や社会活動において、最低限必要な知識・能力を備えることができるようにするための適応型e-learningシステムを構築することである。
初年度は、小学校算数の分野において2桁－2桁の引き算、および分数の引き算について調査を行い、多次元IRTモデルによる潜在変数を介してバグの分類を行う判別分析の方法を開発し、分析した。その結果、潜在変数を介さずにバグを判別した場合は判別率が38.9%であったところ、潜在変数を介する本方法では88.9%であった。
また、大学生を対象とした経営数学のテスト回答データに対して必要な認知能力をピックアップし、同時に回答データからテスト項目間の従属関係を抽出し、ベイジアンネットワークモデルによる因果関係モデルを構築した。さらには、異なる対象間についての潜在変数同士を対応付けることにより、元の対象次元から別の対象次元にマッピングする手法を考案した。これらの結果の一部は、学会大会において発表した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
コロナ禍で学会大会等が中止・延期等になり、発表等が十分に行えなかったが、研究活動に関してはおおむね順調に進んでいる。データの収集・分析準備等は順調に進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
収集したデータをもとに、各回答に必要な認知能力を抽出し、認知診断モデルに適用する。同時に、欠如している認知能力およびバグによるミスなどを自動診断するアルゴリズムを開発する。また、その誤り修正支援のための的確なアドバイス等について検討する。
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