Development and application of cognitive diagnosis models for tailor-made learning environment

認知診断モデルが学習者のつまづきについての情報を到達度テストや授業中の確認テストから推測するために有用な枠組みである。本研究課題では、学習者の背景情報やテストおよびテストの結果のフィードバックを統合的に扱うための枠組みの開発を目指す。2022年度は、学習者の背景情報・テスト解答行動を統合的に扱うための認知診断モデルの開発を行った。特に本年度、１．生徒の背景情報を含めた２段階認知診断モデルの開発、２．テスト解答時の無解答行動を扱うための統計モデルの開発、３．学習者の変化を追跡するための認知診断モデルの開発、という３点を重点的に行なった。まず、生徒の背景情報を含めた２段階認知診断モデルの開発では、学習習慣や授業中の取り組みの状況など学習者の背景情報や特徴をテスト分析に含め、学習診断に必要な認知要素（アトリビュート）の有無の組み合わせ（アトリビュートパタン）を推定するモデルを開発した。モデルの開発のみならず、パラメタの推定方法も合わせて推定することにより効率的なテスト分析を行う枠組みを提案した。次に、無解答行動をモデル化するために、テスト解答の反応時間を含めたモデルを開発し、反応時間の情報を用いて無解答項目の情報も効率的に取り組む枠組みを開発した。最後に、学習者の変化を経時的に追跡するために、能力の習得のパタンの変化をモデル化し、効率的なパラメタ推定方法を開発した。上記の３点に取り組むことで、認知診断モデルに追加の情報を含め、より実際的な環境での学習診断を可能にする基盤を整備できた。

認知診断モデルが学習者のつまづきについての情報を到達度テストや授業中の確認テストから推測するために有用な枠組みである。本研究課題では、学習者の背景情報やテストおよびテストの結果のフィードバックを統合的に扱うための枠組みの開発を目指す。2022年度は、学習者の背景情報・テスト解答行動を統合的に扱うための認知診断モデルの開発を行った。特に本年度、１．生徒の背景情報を含めた２段階認知診断モデルの開発、２．テスト解答時の無解答行動を扱うための統計モデルの開発、３．学習者の変化を追跡するための認知診断モデルの開発、という３点を重点的に行なった。まず、生徒の背景情報を含めた２段階認知診断モデルの開発では、学習習慣や授業中の取り組みの状況など学習者の背景情報や特徴をテスト分析に含め、学習診断に必要な認知要素（アトリビュート）の有無の組み合わせ（アトリビュートパタン）を推定するモデルを開発した。モデルの開発のみならず、パラメタの推定方法も合わせて推定することにより効率的なテスト分析を行う枠組みを提案した。次に、無解答行動をモデル化するために、テスト解答の反応時間を含めたモデルを開発し、反応時間の情報を用いて無解答項目の情報も効率的に取り組む枠組みを開発した。最後に、学習者の変化を経時的に追跡するために、能力の習得のパタンの変化をモデル化し、効率的なパラメタ推定方法を開発した。上記の３点に取り組むことで、認知診断モデルに追加の情報を含め、より実際的な環境での学習診断を可能にする基盤を整備できた。