確率ネットワークを組み込んだテスト理論の開発

著者は、これまで統計的意思決定理論の枠組より従来の局所独立性を仮定した項目応答理論(Item Response Theory,IRT)を発展させた新しいテスト理論、「ネットワーク型テスト理論」を提案している。この研究の欠点は、教材構造を教師が主観的に決定していることにあった。ここでは、ネットワーク型テスト理論におけるネットワーク構造の構築手法を提案した。具体的には、(1)データを所与とした場合の教材構造の構築を教師の意思決定過程とみなし、アークの価値I(u,v)を定式化し、(2)更に、アークの価値I(u,v)に基づいたネットワーク構成手法を提案した。これらの実用的利点として、・アークの価値I(u,v)は非対称であり、順序性の制約を必要としない。・I(u,v)最大化原理に基づくネットワーク構成法によって、ネットワークの同型性(グラフ表現と確率的構造との同型性)が保証される。・この方法は逐次消去法による構造の探索手法に基づいており、探索空間の組合せ爆発が起こらず、規模の大きいネットワーク構築にも有効である。・構成されたネットワークは、教師の教授法についての有効なフィード・バックとなる。が挙げられる。

著者は、これまで統計的意思決定理論の枠組より従来の局所独立性を仮定した項目応答理論(Item Response Theory,IRT)を発展させた新しいテスト理論、「ネットワーク型テスト理論」を提案している。この研究の欠点は、教材構造を教師が主観的に決定していることにあった。ここでは、ネットワーク型テスト理論におけるネットワーク構造の構築手法を提案した。具体的には、(1)データを所与とした場合の教材構造の構築を教師の意思決定過程とみなし、アークの価値I(u,v)を定式化し、(2)更に、アークの価値I(u,v)に基づいたネットワーク構成手法を提案した。これらの実用的利点として、・アークの価値I(u,v)は非対称であり、順序性の制約を必要としない。・I(u,v)最大化原理に基づくネットワーク構成法によって、ネットワークの同型性(グラフ表現と確率的構造との同型性)が保証される。・この方法は逐次消去法による構造の探索手法に基づいており、探索空間の組合せ爆発が起こらず、規模の大きいネットワーク構築にも有効である。・構成されたネットワークは、教師の教授法についての有効なフィード・バックとなる。が挙げられる。