研究課題
多くのテストは、100点満点などのスケールによって、受検者の学力を連続尺度の上で位置づけるという方法によって、受検者の学力を評価している。しかし、実際のテストは、１点１点の細かい刻みで、学力を評価できるほど解像度は高くなく、せいぜい、５～２０段階で評価できるくらいである。潜在ランク理論（あるいはニューラルテスト理論）は、学力を段階評価しながら、テストの標準化を行うための統計理論である。また、本研究の枠組みで、項目間の従属関係構造を可視化するために、非対称多次元尺度法の１つである非対称フォン・ミーゼス尺度法を開発している。本年は、2部データの効果的な可視化を行う技術を開発する。テストを資格試験として、学力を段階評価するための標準化理論である潜在ランク理論（latent rank theory, LRT）の開発を行う。また、LRTを用いて、センター試験英語などの大規模公的試験に適用し、資格試験として標準化する試みを行った。また、テストを運営する民間企業に技術的な協力を行った。
1: 当初の計画以上に進展している
潜在ランク理論や非対称多次元尺度法を使用してくれる研究者や企業が現れ、共同研究が順調に進んでいる。また、ソフトウェアの開発が滞りなく進行している。さらに、大学入試センター試験の解像度を評価する研究が順調に進んでいる。
最終年度であるので、共同研究を滞りなく進行させつつ、これまで通り、学会発表や論文等をとおして成果を積極的に報告していく。大学入試センター試験の解像度を評価する研究を引き続き推進していく。また、テストデータの解像度を効率よく同定するための方法論を確立したい。
すべて 2014 2013 その他
すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件) 学会発表 (4件) 備考 (5件)
Analysis and Modeling of Complex Data in Behavioural and Social Sciences
巻: 1 ページ: in press
教育心理学年報
巻: 53 ページ: 印刷中
http://www.rd.dnc.ac.jp/~shojima/ntt/index.htm
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