認知的スキルの診断を学習者の背景情報を考慮して行う統計モデル群の拡充と基盤構築

通过考虑学习者的背景信息来扩展统计模型和诊断认知技能的基础构建

基本信息

批准号：
22KJ0634
负责人：
丹亮人
金额：
$ 0.83万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2023
资助国家：
日本
起止时间：
2023-03-08 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

交付申請書に記載した研究の目的は、学習者の様々な背景情報と，学習において修得が求められる認知的スキルとの関連を適切に定量化できる統計モデル群の拡充とその研究基盤の構築であり、研究実施計画は、1つは、認知診断モデルにおける特異機能に対して、ベイズ罰則化による解決策を提案する研究、もう１つは、学習者の背景情報とテスト項目との関連について、歴史的に研究されてきて、今もなお新しい手法が提案されている項目反応理論の特異項目機能の研究をレビューし、理論的な観点だけでなく、シミュレーションや実際の大規模国際調査で使われたテストデータへの適用によって、実証的に最適と考えられる手法を特定していくことであった。1つめの研究については、アトリビュートと学習者の背景情報を考慮した多母集団認知診断モデルにおいて、ベイズ罰則化であるlassoおよびspike-and-slab事前分布を用いることで、アトリビュートの修得困難度と高次潜在特性についてのパラメタの不定性に対処しながら集団異質性を考慮するモデルを考え、実験的シミュレーションの結果だけでなく大規模国際学力調査であるPISAのデータに適用した際の結果をまとめて学会発表した。2つめの研究については、OECDの研究者との共同研究にて、PISA本調査における項目反応モデルでの項目レベルの集団異質性に加えて、テスト実施モードによる異質性を因果推論の観点から調べる研究を進めた。これら予め計画していた研究に加えて、ベネッセ教育総合研究所の研究者との共同研究において、認知診断アセスメントのための自動項目生成システムに対して、認知診断モデルを適用することで、自動項目生成システムの構築に合わせてシステムの妥当化を行う研究を実施した。この研究では、細かく分けると3つの研究が現在も進行中であり、うち１つは学会誌に投稿済みであり査読結果を待っている状況である。

申请表中描述的研究的目的是扩大可以适当量化学习者各种背景信息和学习中所需的认知技能之间关系的统计模型组，并为他们建立研究基础。 The research implementation plan was to first propose a solution by Bayesian penalty for singular functions in cognitive diagnostic models, and the other was to review the research on the singular items function of item response theory, which has historically been researched and new methods are still proposed, and to identify methods that are considered empirically optimal, not just through theoretical perspectives, but also by applying it to simulations and test data used in actual large-scale international surveys.关于第一项研究，在多种认知诊断模型中考虑了一个考虑了从学习者那里获得属性和背景信息的难度的模型，该模型考虑了属性和学习者的背景信息，以及一个模型，该模型认为集体异质性在处理属性和不确定的属性参数方面的困难程度。该研究的结果在会议上列出了，不仅是实验模拟的结果，而且还列出了PISA的应用结果，PISA是一项大规模的国际学术能力调查。关于第二项研究，与经合组织的研究人员合作，我们进行了一项研究，除项目级集体异质性外，在该PISA调查中，从物质响应模型中，从因果推断的角度研究了基于测试执行模式的异质性。除了这些先前计划的研究外，与Benesse教育研究所的研究人员合作，研究人员还能够将认知诊断模型应用于自动项目生成系统，以进行认知诊断评估，以根据自动项目生成系统的构建来验证该系统。在这项研究中，仍在进行三项研究，其中一项已提交给期刊，并正在等待同行评审结果。