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昨年度は，まず，これまで本研究で提案したテスト項目（多肢選択式問題）間の類似度算出手法（全4手法）の精度を示すために，一般的な文書を対象とした類似度算出手法と提案手法を利用した類似項目の検索実験を行った．評価の結果，一般的な文書で用いられる手法に比べ，各提案手法の再現率と適合率が有意に向上したことが示唆された．
そして，これら提案手法を基に類似項目検索機能の開発を行った．サーバ環境はLinux（CentOS），Apache，MySQL，PHP（またはPerl）となっている．項目の作成や選択などのユーザインタフェースにはPHPを用い，語の抽出や出現箇所の自動決定，項目間類似度の算出などの内部処理にはPerlを用いた．
これらの研究活動や博士論文が認められ，平成27年1月に人工知能学会誌の「人工知能分野における博士論文」という特集で，博士論文の紹介記事が掲載された．
また，岩手県立大学の修士学生と教員と共同で，多肢選択式の試験問題の自動生成を行うための知識ベースの自動構築手法を検討した．そして，知識ベースの構築に本研究で提案してきた項目間類似度を用いた手法が提案された．これらの研究成果をまとめ，平成27年2月に情報処理学会コンピュータと教育研究会の研究論文セッションにて修士学生が研究発表を行った．
さらに，創価大学の修士学生と共同で行った，テスト項目間の類似度を用いた，新規項目の難易度の自動推定手法（平成25年1月に情報処理学会論文誌に掲載済）を基に，被験者の理解度に合った難易度の類似項目を出題するための手法を検討した．この手法では，被験者の理解度を測定する際に項目反応理論（IRT; Item Response Theory）の知識が必要となる．そのため，サンプルデータを基に，Rで項目反応理論を用いた簡易実験を行った．
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