2023 Fiscal Year Final Research Report
Uniform Adaptive Testing to Improve Measurement Accuracy
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21K12170
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62030:Learning support system-related
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| Research Institution | The National Center for University Entrance Examinations |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 適応型テスト / eテスティング / CBT / 項目反応理論 |
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we developed a new adaptive testing framework to control the trade-off between the reduction in the number of exposures and the increase in measurement accuracy. Specifically, we proposed a uniform adaptive test using the latest uniform test assembly techniques. In this method, we first divide the item bank into multiple sets of items with equal information and then select items from these sets in the first half of the test. In the second half of the test, selections are made from all items in the item bank. The advantages of this method were confirmed as follows: (1) it achieved measurement error comparable to conventional adaptive tests, (2) it allowed for the most uniform item exposure possible, thereby reducing the number of item exposures, and (3) it maintained these characteristics regardless of the properties of the item bank or the test termination conditions.
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| Free Research Field |
教育工学
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
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。
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