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本研究の目的は，従来のオンラインテストの評価方法として数式で解答を提示する数式評価可能なオンラインテストにおいて，良質な問題を設計するために不可欠である，学生から提示される様々な解答に対して柔軟に対応し，適切なフィードバックを与えることができる機能を提供できるように，想定される解答候補を効率的に生成し，整理する仕組みを構築することである。それは，最も重要であると同時に，時間的・知的コストを要する作業であるため，効率的な解答候補生成が求められている。我々は，数学的なアルゴリズムとして限量子消去を利用し，豊富な教育経験を基盤として蓄積された教師の経験知を融合することで，効率的な解答候補ツリーを実現することを計画した。
しかし，限量子消去アルゴリズムを適切に利用することによる，解答候補ツリーを自動的に生成することには至らなかった。その代案として，学習管理システムMoodle上で，数学オンラインテストシステムSTACKを活用して，典型的な問題のプロトタイプを作成し，そこから機械的なアルゴリズムにより構築された解答候補ツリーとしてのポテンシャル・レスポンス・ツリーをプロトタイプとして提示する。そのポテンシャル・レスポンス・ツリーに，教師の豊富な教育経験に基いて得られた知見を経験知として，解答候補の追加や削除など，より適切なポテンシャル・レスポンス・ツリーを構築していくことが，アルゴリズムと経験知の最も効率的な融合であると考えるに至った。
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