2023 年度研究成果報告書

測定精度の向上のための等質適応型テストの提案

研究課題

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研究課題/領域番号	21K12170
研究種目	基盤研究(C)
配分区分	基金
応募区分	一般
審査区分	小区分62030:学習支援システム関連
研究機関	独立行政法人大学入試センター
研究代表者	宮澤芳光独立行政法人大学入試センター, 研究開発部, 准教授 (70726166)
研究期間 (年度)	2021-04-01 – 2024-03-31
キーワード	適応型テスト / eテスティング / CBT / 項目反応理論
研究成果の概要	本研究では、露出数の減少と測定精度の増加のトレードオフを制御するため、新しい適応型テストの枠組みを開発した。具体的には、最新の等質テスト構成技術を用いた等質適応型テストを提案した。本手法では、事前にアイテムバンクを分割して情報量が等質な項目集合を複数構成し、テストの前半に項目集合から項目選択し、テストの後半にアイテムバンク全ての項目から項目選択する。本手法の利点として以下の点を確認した。（１）測定誤差を従来の適応型テストと同程度にすることができた（２）項目をできる限り一様に出題でき、項目の暴露数を減少させることができた（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つ。
自由記述の分野	教育工学
研究成果の学術的意義や社会的意義	適応型テストは、受検者の解答から逐次的に能力値を推定し、その能力値に応じて能力推定に最適な項目を出題するテスト形式である。従来の試験と比較し、受検者の能力値を少ない項目で高精度に推定できる。しかし、従来の適応型テストでは、一部の項目群が頻繁に出題される傾向があり、それらの項目群について受検対策されるためにテストの信頼性が低下することが指摘されている。一方で、特定の項目群の頻繁な露出を抑えた場合、測定精度が低下してしまう。つまり、露出数の減少と測定精度の増加にはトレードオフの問題がある。本研究では、露出数と測定精度のトレードオフを制御するため、新しい適応型テストの枠組みを提案している。