| 研究概要 |
試験結果から受験者を学習進度に基づいてクラスタリングする手法として,近年Rule Space Method (RSM)が注目されている.この手法は,教育評価の領域から提案されてきた手法で,試験内の個々の問題(Item)とそれらを構成する最小の単元セット(Attribute)の関係を用いて,Itemの解答パターンから学習進度の似ている受験者を一つのクラスター(Knowledge State)に分類することを可能にする.科目の担当教員による「問題分析」を通して得られるItemとAttributeの関係により試験問題の構造を詳細に明らかにすることができ,これは当該科目の達成の度合いを測る基礎資料ともなる.
大学入試センターで研究が続けられてきた「総合基礎」問題は高校段階の学習達成度を測ることを主目的に作成されており,用いられる単元もシンプルなものが多いので,学習進度を分析するのに適していると考えた.この問題は全国3ヶ所の大学でモニター調査を実施し,延べ1300名程の大学生からの項目反応が得られている.
そこで,総合基礎問題の「数学」で用いられた設問の内,「J冊子」に含まれる27個の設問について問題分析を行ない,最終的に27個のAttributeを得た.その際に,RSMの提唱者であるProf.K.Tatsuoka (Columbia大学)と意見交換を行ない,いくつかの貴重な序言を受けた.今後,これを用いてRSMに適用し,被験者毎の学習進度に応じた学習経路を把握することを計画している.
また,研究成果の一端は共同研究報告書として公表し,また,今後はこのテーマを取り.
|
