2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

講演情報

オーガナイズドセッション

オーガナイズドセッション » OS-14 AI諸技術の発展に基づく学びのモデルの高度化と展望

[1M4-OS-14a] AI諸技術の発展に基づく学びのモデルの高度化と展望

2024年5月28日(火) 15:00 〜 16:40 M会場 (53会議室)

オーガナイザ:小西 達裕(静岡大学 情報学部)、宇都 雅輝(電気通信大大学院 情報理工学研究科)、小暮 悟(静岡大学 情報学部)、山元 翔(近畿大学 情報学部)

16:00 〜 16:20

[1M4-OS-14a-04] 所要時間におけるDeep-IRTを用いて制限時間を考慮した自動並行テスト構成

〇石川 文弥1、渕本 壱真1、岸田 若葉1、堤 瑛美子2、植野 真臣1 (1. 電気通信大学、2. 東京大学)

キーワード:Computer Based Testing、深層学習

eテスティングとは,異なる問題で構成されるテストが,同一精度の測定を実現できるコンピュータテストのことである. eテスティングでは, 受験者が異なるテストを受検しても同一得点となることが保証されており,可能な限り多くのテストを生成することが望ましい. 現在, 最も多くの並行テストを構成できる手法として, 最大クリーク問題と整数計画法を用いた二段階並列探索手法が提案されている. しかし, この手法ではテストの所要時間が考慮されていない. そのため, 受検者が所要時間内に一部の問題を解けず, 測定誤差の等質性が失われる可能性がある. この問題を解決するために, 本論文では, 所要時間におけるDeep-IRTを用いてテストの制限時間を考慮した自動並行テスト構成手法を提案する. 提案手法は, 最大クリーク問題と整数計画法を用いた手法に受検者の各項目への解答時間を予測する手法を組み合わせ, 所要時間と受検者得点の予測誤差が等質なテストの自動構成を行う. 実データを用いたシミュレーション実験により, 提案手法の有効性を示した.

講演PDFパスワード認証
論文PDFの閲覧にはログインが必要です。参加登録者の方は「参加者用ログイン」画面からログインしてください。あるいは論文PDF閲覧用のパスワードを以下にご入力ください。

パスワード