潜在変数周辺化による項目潜在構造分析(<特集>新時代の学習評価)
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概要
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テスト項目間の従属関係を,グラフ構造により視覚的に分析する代表的な手法に,IRS(Item Relational Structure)分析,ファジィグラフを用いた項目構造分析などがある.これらの手法には,手順が平易で直観的に理解しやすいという利点がある一方,無関係な内容を問う項目でも,受検者の能力を強く反映していれば,それらの項目間に従属関係が誤って検出されてしまうという欠点がある.本論文は,潜在変数を所与として二項目間の条件付き独立性を検定するLCI(Latent Conditional Independence)検定を利用して,受検者の能力を所与としたときの,項目の構造を推定する,項目潜在構造分析(Item Latent Structure Analysis)を提案する.本手法は,受検者の能力を所与として条件付き独立な項目間には,条件付き独立性を正しく検出できる,という利点がある.シミュレーション実験,実データより本手法の有効性を示した.
- 2011-12-20
著者
-
植野 真臣
電気通信大学大学院情報システム学研究科
-
植野 真臣
電気通信大学大学院情報システム学研究科知識処理システム学講座
-
植野 真臣
電気通信大学
-
橋本 貴充
電気通信大学大学院情報システム学研究科:大学入試センター研究開発部
-
植野 真臣
電気通信大学大学院 情報システム学研究科
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