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数式の正誤評価が可能なオンラインテストにおいて，学生から提示された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する仕組みを構築することは重要な課題である。我々は，数学オンラインテスト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・ツリーに，教師の豊富な教育経験に基いて得られた知見としての経験知をもとに修正し，適切なもの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ことを見出した。
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