学習の躓きを診断し克服するための統計学的方法：デジタル問題集の基盤開発と実践

诊断和克服学习障碍的统计方法：数字问题集的基本开发和实施

基本信息

批准号：
21H00936
负责人：
岡田謙介
金额：
$ 9.24万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H00936/
关键词：
到達度共変量認知診断モデル項目反応モデル

项目摘要

研究開始初年度である本年度は、現実場面の教育データに対して実践的な到達度の推定・診断を可能とすべく取り組んだ、認知診断モデルの高速・高効率な推定法開発について、とくに大きな研究の進展があった。具体的には、第一に診断対象特性（アトリビュート）が多値をとる場合にスケーラブルで高速な診断を可能にする、変分ベイズ推定アルゴリズムを開発し、その有用性を数値シミュレーションと実データで確認した。第二に、不正確な診断を招いてしまう、推定時の境界問題を解決した崩壊型ギブスサンプリングによる推定アルゴリズムを開発し、また評価検証した。第三に、認知診断モデルを用いた診断の信頼性を評価する上でなくてはならない信頼性係数を、条件付き得点分布の導出によって開発し、評価検証した。第四に、従来の方法が実現できていなかった、意味のある解釈上必要なパラメータ制約を導入しながら高効率な推定・診断を可能にする、ギブスサンプリングによる推定アルゴリズムを開発し、評価検証した。以上の成果は、いずれも研究分野の代表的な国際学術論文誌に査読付き論文として採択され、発表された。これらに加えて、学習者の問題文読解時におけるメタ理解判断プロセスについての認知モデル開発を行い、和文誌に査読付き論文として発表した。さらに、多数の国際および国内学会において最新の成果や知見を発表した。これら一連の研究によって、デジタル化された教材や問題集への日々の取り組みの中で学習者の学習理解度や躓きを診断し、個々人に対して適応的な学習課題提示を行うための基盤となる統計学的方法論開発を行うことができた。

今年，即研究的第一年，我们专注于开发一种快速有效的认知诊断模型估计方法，旨在利用现实世界的教育数据实现实际的成绩估计和诊断。具体来说，我们首先开发了一种变分贝叶斯估计算法，当要诊断的特征（属性）具有多个值时，该算法能够实现可扩展且快速的诊断，并通过数值模拟和实际数据证实了其有用性。其次，我们开发了一种采用折叠吉布斯采样的估计算法，解决了估计过程中的边界问题导致诊断不准确的问题，并对其进行了评估和验证。第三，通过推导条件分数分布来开发和评估可靠性系数，该系数对于使用认知诊断模型评估诊断的可靠性至关重要。第四，我们开发并评估了一种使用吉布斯采样的估计算法，该算法能够实现高效的估计和诊断，同时引入有意义的解释所需的参数约束，这是传统方法无法实现的。上述成果全部被该研究领域具有代表性的国际学术期刊接受并作为同行评审论文发表。除此之外，我们还开发了学习者在阅读问题句子时进行元理解判断过程的认知模型，并将其作为同行评审论文发表在日本期刊上。此外，他还在众多国际和国内会议上展示了他的最新成果和发现。通过这一系列的研究，我们为利用数字化教材和问题集诊断学习者的学习理解水平和日常学习障碍奠定了基础，并为每个人自适应地呈现学习任务。新的统计方法。