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論文
適応型テストにおいて、出題済みの項目と似た項目を出題することには、能力値の推定上の問題や、受検者に出題傾向が偏ったテストであるという印象を与えるなどの問題があります。似た項目をグルーピングし、似た項目が重複して出題されることを防ぐ際、言語を主題とした項目では類似の判定が難しく、機械的なグルーピングは困難です。そこで、項目の問題文の内容的な類似度をテキストマイニングにより数値化し、それを用いたグルーピングが重複回避のために使用可能かについて検証しました。
論文 2026/05/19
Instability of based on fictitious belief: an experiment with artificial supernatural punishment.
機械学習による適応型テストの不正行為検出条件の検討
論文 2026/02/18
時系列アンケート(研修効果測定)の分析⼿法の提案 ― ネットワーク分析に着想を得てー
研修効果