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:
  • 金额:
    $ 0.83万
  • 依托单位:
  • 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。
Submit the application to document the purpose of the study, background information of the learner, the relevance of learning, the relevance of learning, the quantification of statistics, the adequacy of the population, the construction of the research base, the implementation plan, the cognitive diagnosis, the specific function, the penalization of the solution, the proposal of research, the response, the evaluation of the cognitive diagnosis, the evaluation of the cognitive function, the evaluation of the evaluation of the cognitive function, the evaluation of the cognitive function, The background information of learners, the relationship between the project and the history, the research methods of the project, the theory and the function of the specific project, the theoretical points, the large-scale international investigation, the application of the project and the practical methods, the specific methods and the specific methods. 1. Multi-cluster cognitive diagnosis with consideration of background information of learners, and the use of prior distribution of multi-cluster cognitive diagnosis with consideration of cluster heterogeneity. The results of the large-scale international academic survey are presented in the paper. 2. The study was conducted jointly by OECD researchers and PISA researchers. The study was conducted on the heterogeneity of clusters and causal inference. This project was carried out by the researchers of the Institute of Education and Research, and by the researchers of the Institute of Education and Research, and by the researchers of the Institute of Education and Research. This research is in progress now, and the results of the investigation are pending.

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Explanatory cognitive diagnostic model with attribute hierarchy
具有属性层次结构的解释性认知诊断模型
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yoshito Tan;Tetsuro Ito;Kensuke Okada
  • 通讯作者:
    Kensuke Okada
Explanatory cognitive diagnostic model for process data
过程数据的解释性认知诊断模型
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yoshito Tan;Kensuke Okada
  • 通讯作者:
    Kensuke Okada
多母集団認知診断モデルにおけるSpike-and-slab事前分布の適用
Spike-and-slab先验分布在多群体认知诊断模型中的应用
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    丹亮人・岡田謙介
  • 通讯作者:
    丹亮人・岡田謙介
OECD(フランス)
经合组织(法国)
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
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丹 亮人其他文献

Compensatory cognitive diagnostic models with continuous attribute mastery parameters
具有连续属性掌握参数的补偿性认知诊断模型

丹 亮人的其他文献

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