言語面・音声面の特徴からの項目困難度推定(<特集>言語の学習・教育と言語処理)
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
口頭能力測定試験では、通常、母集団となる受験者に試験を受験させ、そのデータに1パラメータRaschモデルを適用し、各項目の相対的難易度を算出する。録音された問題項目を音声面・言語面の特徴からアルゴリズム的解析手法を用い項目困難度が推定できるようになれば、テスト開発の能率も上がるであろう。このような観点から、本研究では英語口頭能力自動測定試験の中から録音済みで、Raschモデルに基づき項目困難度が算出済みの846項目を選択し、各項目から様々な特徴を抽出し、組み合わせ、項目困難度が推定可能な解析手法の開発を試みた。現手法を確認用テストセットに適用した場合、実際の項目困難度との間には0.83の相関関係が得られた。
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-11-18