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Development of test models for cognitive diagnosis and learning supports using information terminals

使用信息终端开发认知诊断和学习支持的测试模型

基本信息

批准号：
18J01312
负责人：
山口一大
金额：
$ 2.33万
依托单位：
Hosei University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-25 至 2021-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は，タブレット端末を用いて，Web上で実施可能な試験による認知診断モデルを用いたフィードバック効果の検証を行うことを予定していた。より具体的には，実験計画は２要因混合計画を基本とし，研究参加者は事前テストを受け認知診断モデルによる習得パタンフィードバック情報を受ける群，さらに具体的な学習内容の指導を含む群，合計点のみをフィードバックする群の3群にランダムに振り分けられ，その後，学習課題と事後テストを実行し，能力習得パタンの変化を評価することを計画していた。しかしながら，昨今の感染症拡大をうけて実データの収集・分析を行うことを断念し，計画を変更し，認知診断モデルにおける推定アルゴリズムを中心に開発を行うことを目指した。具体的には，前年度に行った，近似推論方法である変分ベイズ推論をより一般的なモデルに拡張することと，項目パラメタに制約を課したマルコフ連鎖モンテカルロ法の開発，および項目パラメタの推定を回避し項目反応から直接能力習得パタンを推定する新しい推測方法の開発を行った。これらの方法により，１．少ない計算量でベイズ的な推定値を得られ，２．認知診断モデルで重要な単調性の制約を満足するような推定が可能となり，３，現実的な場面で重要な能力習得パタンのみを効率的に推定することができるようになった。これらの方法により，認知診断モデルを応用する際の目的に合わせた柔軟な推定方法の選択が可能となった。本研究の成果はいずれもベイズ的な方法であり，安定した推定結果を得ることが期待でき，認知診断モデルを実用化する際に重要となる推定方法を拡充した点で重要である。とくに，変分ベイズ推論方法の認知診断モデルへの適用は世界的にみても新しい試みであり，先進的な研究成果であり，認知診断モデルにおける効率的な推定方法を提案した点に意義がある。

This year はタブレット end を with いて, Web で may be applied な test による cognitive diagnosis モデルを with いたフィードバック unseen fruit の検 line card をうことを designated していた. より specific には, be 験 project は 2 will plan basic とをし, study participants は prior テストを by け cognitive diagnosis モデルによる acquisition パタンフィードバック intelligence を by ける group, さらに specific なの guide contains をむ group of learning contents, Total points のみをフィードバックする group の 3 group にランダムに vibration り points けられ, その after learning subject と afterwards テストを be し, ability acquisition パタンの variations change を review 価することを project していた. しかしながら, yesterday today の adapting just-in-time inventory company, big をうけて be データの収 row う, analysis をことを desist し, plan を - more し, cognitive diagnosis モデルにおける presumption アルゴリズムに open 発を center line をうことを refers した. Specific には, line before the annual にった, approximate reasoning method である - points ベイズ inference をより general なモデルに company, zhang することと, project パラメタに restrict を class したマルコフ chain モンテカルの open 発ロ method, Presumption および project パラメタのを avoid し project against 応から ability acquisition directly パタンを presumption する new しい reckoning method の open 発を line った. Youdaoplaceholder2 れら method によによ, 1. The な presumed value を of the less なな computational load でベズズを is られ, 2. Cognitive diagnosis モデルで important な単 tonal の restrict を against foot するような presumption may がとなり, 3, now be な scenes で important な ability acquisition パタンのみを working rate of presumption にすることができるようになった. これらの way により, cognitive diagnosis モデルを応 with する interstate の purpose に close わせた soft な presumption method の sentaku が may となった. の results this study はいずれもベイズな method であり, settle した constructive results るをことが expect でき, cognitive diagnosis モデルを be in turn する interstate に important となる presumption method を company, filling した point で important である. とくに, - ベイズの cognitive inference method in the diagnosis of モデルへの applicable は world にみても new しい try みであり, advanced な research であり, cognitive diagnosis モデルにおける sharper rate な presumption method proposed をした point に meaning がある.