| 研究課題/領域番号 |
24H00739
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分62:応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
植野 真臣 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (50262316)
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| 研究分担者 |
宇都 雅輝 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (10732571)
堤 瑛美子 法政大学, 理工学部, 講師 (50980695)
宮澤 芳光 独立行政法人大学入試センター, 研究開発部, 准教授 (70726166)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2029-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
47,060千円 (直接経費: 36,200千円、間接経費: 10,860千円)
2024年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
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| キーワード | eテスティング / 適応型テスト / 等質テスト構成 / 人工知能 / 自然言語処理 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
eテスティングとは異なるテストを受けたにもかかわらず同一尺度上で評価できるコンピ ュータテストであり，大学入学者選抜を含む学力テストに導入する方針が文部科学省により示されている．しかし，従来のeテスティングは日本型テストを想定していない．日本型テストでは思考力を問う項目が含まれ，制限時間内では十分な項目数を出題できずに測定精度が著しく低下してしまう．本研究ではこの問題を解決するために，所要時間と正誤データを予測できる深層学習モデルを開発し，適応的で効率的な問題提示により制限時間内で測定精度を向上できる技術を開発する．さらに思考力を問うための記述式項目の自動採点や項目自動生成技術を開発する．
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