研究課題
本研究では、暴露数の減少と測定誤差の増加のトレードオフを制御するため、2段階等質適応型テストを提案した。2段階等質適応型テストは、事前にアイテムバンクを等質に分割して複数の項目集合を構成し、テストの前半に項目集合から情報量が高い項目を選択し、受検者の能力推定値が収束してきたテストの後半にアイテムバンクからその能力推定値付近で情報量が高い項目を選択する。適応型テストでは、テストの前半、能力推定値と真値が大きく乖離することがあるにも関わらず、能力値が同等だと推定された受検者には同一の項目群が出題される傾向がある。2段階等質適応型テストの第１段階では、等質な項目集合から項目を選択することによって、受検者間の測定精度を等質にしながら異なる項目を出題できる。また、第2段階ではアイテムバンクの項目集合全体を用いるが、能力推定値は収束し始めており、暴露分布の偏りは大きくはならない。これにより、測定誤差を減少させながら、アイテムバンクの項目を広く一様に活用することができる。本研究では、シミュレーション実験とテスト事業者の実データを用いた実験により、2段階等質適応型の有効性を示した。具体的には、（1）2段階等質適応型テストは、測定誤差をCATと同程度にすることができ、（2）項目をできる限り一様に出題し、項目の暴露数を減少させることができ、（3）アイテムバンクの特性やテストの終了条件に関わらず上記の特性を持っていた。本手法は、他の暴露数を制御する項目選択と比較し、現在の暴露数をデータベースに保持する必要がない。このため、インターネットへの接続が必要なWAN方式での実施が困難な場合に活用することができる。
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The 24th International Conference, AIED 2023 Proceedings
巻: 1831 ページ: 568～573
10.1007/978-3-031-36336-8_88
