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。

资助申请中所述的研究目的是扩大统计模型集，以适当量化学习者的各种背景信息与学习中所需获得的认知技能之间的关系，并为学习者构建研究基础设施。这个目的有两个研究实施计划：一是针对认知诊断模型中的独特函数提出一种使用贝叶斯惩罚的解决方案，二是改善学习者的学习。我们回顾了项目反应理论中奇异项目函数的研究，关于背景信息和测试项目之间的关系，历史上一直在研究这一问题，并且仍在提出新的方法，目的是确定经验上被认为是最佳的方法。将其应用于实际大规模国际调查中使用的测试数据。对于第一项研究，在考虑学习者属性和背景信息的多群体认知诊断模型中，我们使用贝叶斯惩罚套索和尖峰和平板先验分布来降低获取属性的难度。我们开发了一个模型，该模型考虑群体异质性，同时处理有关程度和高阶潜在特征的参数不确定性，并将其不仅应用于实验模拟的结果，还应用于大规模国际学术成就调查 PISA 的数据结果在学术会议上进行了总结和展示。关于第二项研究，我们与 OECD 的研究人员合作，除了 PISA 调查项目反应模型中的项目级群体异质性之外，我们还将从因果推理的角度来研究测试管理模式带来的异质性。我的研究。除了这些预先计划的研究之外，在与倍乐生教育研究所的研究人员的联合研究中，我们将认知诊断模型应用于认知诊断评估的自动项目生成系统，并结合生成系统的构建。进行了研究以验证该系统。这项研究分为三个部分，目前正在进行三项研究，其中一项已经提交给学术期刊，正在等待同行评审结果。