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認知的スキルの診断を学習者の背景情報を考慮して行う統計モデル群の拡充と基盤構築

通过考虑学习者的背景信息来扩展统计模型和诊断认知技能的基础构建

基本信息

批准号：
22KJ0634
负责人：
丹亮人
金额：
$ 0.83万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

交付申請書に記載した研究の目的は、学習者の様々な背景情報と，学習において修得が求められる認知的スキルとの関連を適切に定量化できる統計モデル群の拡充とその研究基盤の構築であり、研究実施計画は、1つは、認知診断モデルにおける特異機能に対して、ベイズ罰則化による解決策を提案する研究、もう１つは、学習者の背景情報とテスト項目との関連について、歴史的に研究されてきて、今もなお新しい手法が提案されている項目反応理論の特異項目機能の研究をレビューし、理論的な観点だけでなく、シミュレーションや実際の大規模国際調査で使われたテストデータへの適用によって、実証的に最適と考えられる手法を特定していくことであった。1つめの研究については、アトリビュートと学習者の背景情報を考慮した多母集団認知診断モデルにおいて、ベイズ罰則化であるlassoおよびspike-and-slab事前分布を用いることで、アトリビュートの修得困難度と高次潜在特性についてのパラメタの不定性に対処しながら集団異質性を考慮するモデルを考え、実験的シミュレーションの結果だけでなく大規模国際学力調査であるPISAのデータに適用した際の結果をまとめて学会発表した。2つめの研究については、OECDの研究者との共同研究にて、PISA本調査における項目反応モデルでの項目レベルの集団異質性に加えて、テスト実施モードによる異質性を因果推論の観点から調べる研究を進めた。これら予め計画していた研究に加えて、ベネッセ教育総合研究所の研究者との共同研究において、認知診断アセスメントのための自動項目生成システムに対して、認知診断モデルを適用することで、自動項目生成システムの構築に合わせてシステムの妥当化を行う研究を実施した。この研究では、細かく分けると3つの研究が現在も進行中であり、うち１つは学会誌に投稿済みであり査読結果を待っている状況である。

The delivery of the application is recorded, the purpose of the study is recorded, and the background information of the student is reviewed. In the course of learning, we have been able to obtain the information that we need to know in order to obtain the information that we need to know. In this paper, we have studied the basis of the research, we have studied the basis of the research, we have studied the implementation of the project, we have completed the study, and we have learned that we are not interested in the implementation of the project, and that we have learned that we are going to be able to do some research on the proposed policy. The background of the project, the research of history, the proposal of anti-theory of special project, the research of the international model, and the use of information technology in the international community. The best way to do this is to use specific tricks. 1. The background of the study, the background, the multi-mother set, The high-order latent properties are poor because of the high-order latent properties. The uncertainty is different. The results of the data collection are not clear. The results show that the academic ability of large-scale model countries is similar to that of PISA. 2. In this study, the researchers, the OECD researchers, the researchers, the PISA researchers, the researchers, and the project. In this paper, the researchers of the Institute of Education and Research are required to work together to study the project, to know that the automatic project is generated, and that the automatic project is used to improve the performance of the project. The results of the study are now in progress. The results of the study are now in progress.