学習の躓きを診断し克服するための統計学的方法：デジタル問題集の基盤開発と実践

诊断和克服学习障碍的统计方法：数字问题集的基本开发和实施

• 批准号: 21H00936
• 负责人: 岡田 謙介
• 金额: $ 9.24万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H00936/
• 关键词: 到達度; 共変量; 認知診断モデル; 項目反応モデル

研究開始初年度である本年度は、現実場面の教育データに対して実践的な到達度の推定・診断を可能とすべく取り組んだ、認知診断モデルの高速・高効率な推定法開発について、とくに大きな研究の進展があった。具体的には、第一に診断対象特性（アトリビュート）が多値をとる場合にスケーラブルで高速な診断を可能にする、変分ベイズ推定アルゴリズムを開発し、その有用性を数値シミュレーションと実データで確認した。第二に、不正確な診断を招いてしまう、推定時の境界問題を解決した崩壊型ギブスサンプリングによる推定アルゴリズムを開発し、また評価検証した。第三に、認知診断モデルを用いた診断の信頼性を評価する上でなくてはならない信頼性係数を、条件付き得点分布の導出によって開発し、評価検証した。第四に、従来の方法が実現できていなかった、意味のある解釈上必要なパラメータ制約を導入しながら高効率な推定・診断を可能にする、ギブスサンプリングによる推定アルゴリズムを開発し、評価検証した。以上の成果は、いずれも研究分野の代表的な国際学術論文誌に査読付き論文として採択され、発表された。これらに加えて、学習者の問題文読解時におけるメタ理解判断プロセスについての認知モデル開発を行い、和文誌に査読付き論文として発表した。さらに、多数の国際および国内学会において最新の成果や知見を発表した。これら一連の研究によって、デジタル化された教材や問題集への日々の取り組みの中で学習者の学習理解度や躓きを診断し、個々人に対して適応的な学習課題提示を行うための基盤となる統計学的方法論開発を行うことができた。

In the initial year of the study, the current year has witnessed the development of high-speed and high-efficiency estimation methods for cognitive diagnosis and the current situation of education and practice. The specific diagnostic object characteristics (such as the first diagnostic object characteristics) are different from those of the second diagnostic object characteristics. Second, incorrect diagnosis, estimation of the state of the problem to solve the problem of failure to determine the state of the problem to open, to evaluate the evidence Third, cognitive diagnosis, evaluation of diagnostic reliability, and evaluation of diagnostic reliability. Fourthly, the method is realized, the solution is not necessary, the restriction is introduced, the estimation is made, the diagnosis is possible, the estimation is made, and the evaluation is made. The above achievements are representative of the research field and the international academic journals. This is the first time that a student has been asked to understand and judge the problem. Today, most of the international and domestic societies have published the latest achievements and views. This study focuses on the development of methodology for learning comprehension, diagnosis, and individual response to the problem set.

项目成果

Modeling partial knowledge in multiple-choice cognitive diagnostic models.

在多项选择认知诊断模型中对部分知识进行建模。

• 发表时间: 2021
• 作者: Fukushima;K.;Uchida;N.;& Okada;K.
• 通讯作者: K.

認知診断モデルの基本の基

认知诊断模型的基础

• 发表时间: 2022
• 作者: 明翫光宜;高柳伸哉;鈴木勝昭;鈴木康之;伊藤大幸;村山恭朗;山根隆宏;小倉正義;水間宗幸;白石 雅一;望月直人;水口勲;中島卓裕;浜田恵;中島俊思;野沢朋美;曽我部哲也;辻井正次;田中麻未・高橋雄介;山口一大
• 通讯作者: 山口一大

Variational Bayes Inference Algorithm for Longitudinal Diagnostic Classification Models

纵向诊断分类模型的变分贝叶斯推理算法

• 发表时间: 2021
• 作者: Kazuhiro Yamaguchi;Alfonso J. Martinez
• 通讯作者: Alfonso J. Martinez

Cognitive Modeling of the Metacomprehension Judgment Process

元理解判断过程的认知建模

• DOI: 10.14947/psychono.40.19
• 发表时间: 2022
• 期刊: The Japanese Journal of Psychonomic Science
• 作者: 若井 大成;岡田 謙介
• 通讯作者: 岡田 謙介

Direct Estimation of Diagnostic Classification Model Attribute Mastery Profiles via a Collapsed Gibbs Sampling Algorithm

通过折叠吉布斯采样算法直接估计诊断分类模型属性掌握概况

• DOI: 10.1007/s11336-022-09857-7
• 发表时间: 2022
• 期刊: Psychometrika
• 影响因子: 3
• 作者: Yamaguchi Kazuhiro;Templin Jonathan
• 通讯作者: Templin Jonathan