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J-GLOBAL ID：202002239160113887   整理番号：20A0629324

複数選択データを分析する誤解の推定のための認知診断モデル【JST・京大機械翻訳】

Cognitive diagnosis models for estimation of misconceptions analyzing multiple-choice data

著者 (3件)： Ozaki Koken (Graduate School of Business Sciences, University of Tsukuba, Tokyo, Japan) ,  Sugawara Shingo (National Institute of Informatics, Tokyo, Japan) ,  Arai Noriko (National Institute of Informatics, Tokyo, Japan)
資料名： Behaviormetrika  (Behaviormetrika)
巻： 47  号： 1  ページ： 19-41  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4090A  ISSN： 0385-7417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多重選択質問に対する不正確な選択肢はしばしば意図的に含まれているので,彼らは誤った概念を持つ被験者によって選択される可能性がある。被験者が誤解を持つかどうかを決定することは,教育目的に有用である。本論文では,複数の選択データを分析することにより,誤概念の被験者の所有を推定できる2つの統計モデルを開発した。多重選択データを二値データに変換することにより,データ([数式:原文を参照]補正,[数式:原文を参照]誤り)をスコア化し,Bug-DINOモデルは被験者の誤概念を推定することができる。しかし,複数選択データを二値データに変換することは,被験者の知識状態に対する重要な情報である。3つのモデル(2つの開発されたモデルとBug-DINOモデル)をシミュレーション研究において比較して,開発したモデルをReading Skill試験データに適用した。Copyright The Behaviormetric Society 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *多重化 ,  統計模型 ,  教育 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 試験データ ,  スコア化 ,  被験者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 複数選択項目 ,  認知診断モデル ,  誤解 ,  DINOモデル

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分析 ,  誤解 ,  推定 ,  認知 ,  診断モデル