| 研究課題/領域番号 |
19H05663
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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 |
繁桝 算男 慶應義塾大学, 社会学研究科(三田), 訪問教授 (90091701)
荒木 孝二 東京医科歯科大学, 統合教育機構, 教授 (70167998)
鶴田 潤 東京医科歯科大学, 統合教育機構, 准教授 (70345304)
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)
宮澤 芳光 独立行政法人大学入試センター, 研究開発部, 助教 (70726166)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-26 – 2024-03-31
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| キーワード | eテスティング / 等質テスト / 適応型テスト / パフォーマンステスト |
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| 研究実績の概要 |
本研究は，近年ニーズが高まっている筆記式試験や実技試験などのパフォーマンステストを含んで，高精度の測定誤差が持続するeテスティングプラットフォームを開発し，実運用によりその有効性を示すことを目指している．令和3年度は，提案プラットフォームを構成する以下の基礎技術について，令和2年度に引き続き研究を進めた．1）最大クリーク・アルゴリズムと整数計画法を用いて，テスト生成数をより向上させるアルゴリズムの開発，2）項目露出を一様とする等質テスト自動構成アルゴリズムの開発，3）項目露出を制御する等質適応型テストの開発，4）異質評価者の同定と継続的なトレーニング手法の開発，5）自然言語処理を用いた筆記試験における自動採点手法の開発．
1）と2）については実装と評価実験が完了し，研究成果は英文誌Behaviormetrikaに掲載された．3）についても順調に技術開発は進んでおり，論文投稿を進めている．4）については，異質評価者の特性を多次元的な尺度で表現できる新たな項目反応モデルを開発し，国際論文誌Behaviormetrikaと教育分野における人工知能活用に関する主要国際会議であるArtificial Intelligence in Educationに成果が採択された．5）については，深層学習モデルと項目反応理論を組み込んだ新たな方法論を複数開発し，英文論文誌IEEE TransacstionsとBehaviormetrikaに1本ずつ，電子情報通信学会論文誌に2本，教育システム情報学会に1本の論文が掲載された．また，本研究テーマの主要課題の一つである「パフォーマンステストの継続運用を想定した運用デザインの設計とその実施支援システムの開発」に関しては，東京医科歯科大学での実証実験を実施し，実データを取得した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
計画に示した全ての事項について，順調に開発が進んでおり，多くの研究業績も出ていることから，「おおむね順調に進行して いる」と判断した.
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度は，提案プラットフォームを構成する基礎技術の開発を引き続き進めるとともに，その成果の発表を行う.具体的には，1)劣化項目の検出及び必要項目数の予測手法，2)項目露出を制御する等質適応型テスト手法，3)評価者特性を逐次推定し，信頼性の低下が検出された評価者に適切なトレーニング・プログラムを提供できるシステム，の研究を進める.さらに，これまでに開発した要素技術を統合したプラットフォームの開発と評価を進めるとともに，運用ガイドラインの作成にも着手する.
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