測定精度の向上のための等質適応型テストの提案

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適応型テストとは、受検者の能力値を逐次的に推定し、その能力値に応じて測定精度が最も高い項目を出題するコンピュータ・テスティングの出題形式である。その利点としては、測定精度を減少させずにテストの長さや受験時間を短縮できる。しかし、特定の項目群が頻繁に暴露される傾向があるため、項目内容が未受検者に共有され、テストの信頼性の低下要因となりうる。これらの問題を解決するため、先行研究では項目暴露を制御する適応型テストが提案されてきた。しかし、暴露数の減少と測定精度の向上にはトレードオフの関係が存在する。本研究では、このトレードオフを制御するため、２段階等質適応型テストを提案する。本年度は、従来の手法よりもさらに暴露数を減少させるアルゴリズムを定式化した。具体的には、まず、事前にアイテムバンクを分割して測定精度が等質な項目集合を複数構成する。受検時には、テストの前半に等質な項目集合から項目を選択し、受検者の能力推定値が収束し始めるテストの後半に受検者の能力値に応じた項目集合を構成して、その項目集合から項目選択する。項目集合の項目難易度分布は疎ではあるが、第1段階目では、過学習を避け、より高速に推定値が真の能力値近傍まで到達することが期待できる。第2段階目では、数理計画法を用いて受検者の能力値に応じて所望の測定精度の項目集合を構成し、その項目集合から項目を選択する。これにより、測定精度を制御しながら、アイテムバンクの項目を広く一様に活用することができる。シミュレーション実験と実データを用いた実験により2段階等質適応型の有効性を示した。これまでの成果は、日本テスト学会大会発表賞を受賞し、電子情報通信学会論文誌に掲載されている。