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[4F1-GS-10l-01] 決定木を用いた適応型テストの多階層木圧縮による生成時間削減
キーワード：適応型テスト、eテスティング
近年，決定木を用いた適応型テスト手法の研究が進んでいる．この手法は事前に決定木を生成することで，テスト実施中の項目選択により発生する受検者の待ち時間を軽減することができる．決定木を用いた適応型テスト手法には，分枝数の指数的増加に伴い時間・空間計算量が増加する問題がある．その問題を軽減するために，各分枝に対応する推定能力値とその分布が類似した分枝を統合するMerged Tree-CATという手法が提案されている．この手法により決定木生成時間は大きく削減されたが，アイテムバンクが大きい場合や出題項目数が多い場合には依然として決定木の生成に時間を要する．本研究ではMerged Tree-CATが同一階層の分枝の統合しか行っていないのに対し，既に生成した上位の階層も統合の対象とすることで，さらに木を圧縮する手法を提案し，シミュレーションデータと実データを用いた実験から，提案手法が受験者の能力推定精度を維持しつつ，決定木生成時間を削減できることを示した．
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