潜在特性の診断方法

発明者： ,
出願人/特許権者：
代理人 (3件)：矢口太郎 , 大森純一 , 山口康明
公報種別：公表公報
出願番号（国際出願番号）：特願2002-584283
公開番号（公開出願番号）：特表2004-527049
出願日： 2002年04月19日
公開日（公表日）： 2004年09月02日
要約：

【課題】【解決手段】対象に関する複数の二元(二項)情報が入手可能な、知的技能の認知診断、疾病並びに疾患の医学的並びに精神医学的な診断、および一般的な(1711)の診断における対象群、通常は人、の潜在特性の診断をおこなう方法。例えば、正/誤採点のテスト問題を使用した受験者の考査。本発明を適用可能な設定は、あらゆるレベルのクラス、ウェブベースの指導、企業の組織内トレーニング、大規模な標準テスト、および医学並びに精神医学の設定を含むが、これに限定されない。(1713)の使用には個別学習者のフィードバック、学習者の問題点の改善、グループレベルの教育評価、および医学的並びに精神医学的な治療が含まれるが、これに限定されない。【選択図】図17a

請求項（抜粋）：

方法であって、: テスト項目を構築し、前記テスト受験者の習得度の測定及び前記各受験者がその習得を達成しているまたはしていないかの測定を行うために指定された属性のセットを選択する、工程と; 前記テスト項目及び前記選択属性を有する数学的表記によるモデルを形成する工程であって、前記選択項目は、より大きな属性群の部分集合であって、残存能力パラメータで説明される前記のより大きな属性群の未特定残存で受験者のテスト項目の成績に影響を与えるものであり、前記モデルは、どのように前記テスト項目が選択属性群に依存するかを表すパラメータと、どのように前記テスト項目が及び残存能力パラメータに依存するかを示すパラメータとを含み、それにより受験者のテスト項目への応答がその各パラメータが許容する較正に関する見積りの情報を提供し、及びどの属性を受験者が習得達成または未達成であるかの予測を提供するものであり、前記モデルは、さらに、各個別テスト項目に対して各受験者が前記個別テスト項目に必要な選択属性群の部分集合の全属性の習得を達成したが前記個別テスト項目に少なくとも一つの必要かつ習得済み属性の正しい適用に失敗しそれによって前記テスト項目に誤答する、及び各個別テスト項目に対し前記各受験者が前記項目に対する必要で特定された属性の少なくとも一つの習得達成に失敗したが各々の必要で特定され習得が達成されていない属性を前記項目に正しく適用し選択属性群にある残りの必要且つ習得済み属性もまた前記項目に正しく適用しそれによって前記テスト項目に正答する確率も説明するものであり、前記モデルは、各属性の習得が指定レベルとなるよう定義し、前記レベルを超える受験者はその属性の習得を達成している事を表わし、前記モデルは一対の選択属性群に対して各対の二要素間に正の関連を表示し、さらに個別テスト項目に対する受験者の回答から各対に対して推定が可能な属性の各対における前記正の関連の大きさの測定を表示するものである、前記工程と; 前記受験者の回答から獲得したテスト結果を適用する工程であって、前記モデルの前記個別テスト項目を較正するために属性習得の予測、習得達成の失敗する予測、または各個別受験者及び個別の指定属性の組み合わせに対するあらゆる予測の保留をおこなう、前記工程と、を有する方法。

IPC (3件)：

G06F17/60 , A61B5/00 , G06F17/18

FI (3件)：

G06F17/60 126G , A61B5/00 G , G06F17/18 Z

Fターム (6件)：

4C117XB09 , 4C117XB12 , 4C117XJ34 , 5B056BB61 , 5B056BB64 , 5B056HH00

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