確率ネットワークを組み込んだテスト理論の提案
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概要
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本論文では,学習者個人の知識(理解)状態を少数の項目を実施することによって推測することを主目的とし,以下の提案を行っている.1.教師モデルを導入し,学習者についての理解状態の推論機構をBayesianNetworkを用いて表現した.2.教師モデルに基づく項目のネットワーク情報量として,EVINI(Expected Valueof Item Network Information),およびテスト情報量として,EVTIN(Expected Value of Test Information with Network)を提案した.3.EVINIに基づく項目出題方略を提案した.その実用的利点として,1.モデル構築のために必要とされるデータが少数でよい.2.推論される目標が,学習者個人の理解状態であり,教育的フィードバックを与える.3.教師のもつドメイン知識を推論メカニズム自体に利用することができ,予測効率を高めることができる.4,教師モデルに対する知識の追加,変更が容易である.本論文では,提案した手法を実データに適用することによって,本手法の推論例を示し,出題方略について項目応答理論と比較し,その理論的考察を行った.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-10-25
著者
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