研究課題/領域番号 |
22H01061
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分09080:科学教育関連
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研究機関 | 山形大学 |
研究代表者 |
安田 淳一郎 山形大学, 学士課程基盤教育院, 准教授 (00402446)
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研究分担者 |
前 直弘 大阪大学, 核物理研究センター, 協同研究員 (10796098)
小島 健太郎 九州大学, 基幹教育院, 准教授 (20525456)
植松 晴子 (小松晴子) 東京学芸大学, 教育学部, 教授 (70225572)
中村 琢 岐阜大学, 教育学部, 准教授 (70377943)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)
2023年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2022年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
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キーワード | 物理教育研究 / 科学教育 / 教育評価 / 学習評価 / テスト理論 |
研究開始時の研究の概要 |
評価テストの精度向上のために設問数を増やすと,調査負担が増大するというジレンマの問題がある。本研究では,この問題に測定頻度を増やし,フィードバックを還元するという新しい視点と手法から解決を試みる。具体的には,毎回の授業で小テストとして実施するコンピュータ適応型テスト(CAT)の結果を連鎖的に能力推定に組み込んだアルゴリズムを開発し,テストの効率性を高める。さらに,連鎖的CATに基づく精確かつ細やかなフィードバックの方法等を開発し,受検者にとっての有益性を高めることで調査の負担感を抑える。連鎖的CATは,既存の適応型学習システムのテスト機能の精度を高める上で,幅広く役立つ可能性がある。
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