| 研究課題/領域番号 |
01580275
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| 研究種目 |
一般研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
科学教育
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
繁桝 算男 東京工業大学, 工学部, 教授 (90091701)
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| 研究分担者 |
松田 稔樹 東京工業大学, 工学部, 助手 (60173845)
藤森 進 岡山大学, 教育学部, 助教授 (00173477)
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| 研究期間 (年度) |
1989 – 1990
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| 研究課題ステータス |
完了 (1990年度)
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| 配分額 *注記 |
1,600千円 (直接経費: 1,600千円)
1990年度: 500千円 (直接経費: 500千円)
1989年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
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| キーワード | 多肢選択テスト / 項目反応理論 / 認知プロセス / CAI / 自信度 / 制限時間 |
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| 研究概要 |
多肢選択テストの解答に対する新らしい項目反応モデルをいくつか提案し、また、CAI等における出題項目の最適化についていくつかの成果をあげた。以下に簡条書きにまとめる.
1.解答する際の認知プロセスを考慮し、被検者が項目の正答に生るための完全な知識を持つ場合、部分的な知識を持つ場合、また、項目の要求する知識を欠く場合の3つに分けた統計モデルを提案し、実際のテストデ-タに適用した.
2.上記のモデルに基づいて、ある教授領域を学習者が修得しているかどうかを判別する分析手法を開発し、CAIにおける教授系列の最適化に応用した.
3.項目反応理論によって項目情報量を最大化する方法と、各学習者の習熟度を両方考慮したテスト項目の出題システムを開発した.
4.解答の正誤に加えて、自分の解答に自信があるかどうかを補助情報とする2次元項目反応モデルを新たに提案し、中学生の数学の問題や大学生の統計学の問題の答案に適用した.本報告によって、自信を持ちやすいが間違いも多い等々の項目の記述や、自己評価と学力のずれが大きい等の被検者の記述が多彩になり、学力母数の推定の精度も高くなることが示された.
5.新たに制限時間を補助情報とするモデルを提案した.
6.上記のような方法は統計的には潜在変数を含むモデルに基づくものであり、統計推論においていくつかの困難さの原因となる.これについて理論的に考察した.
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