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論文
試験における不正行為は倫理的な問題であるだけでなく、テストの妥当性にも悪影響を及ぼすため、不正行為を検出する技術はテスト運用において不可欠である。本研究では、この必要性に対応するため、コンピュータ適応型テストにおいて、本人固有の能力や知識ではない事前知識を利用して不正を行った受験者を特定することを目的として、シミュレーション研究を実施した。
偽陽性の数を最小限に抑えることに重点を置き、複数の個人適合度指標を説明変数として用いた機械学習手法を適用した。
結果、漏洩した項目数が増えるほど、不正行為者の検出がより効果的になることが示された。さらに、各説明変数の寄与を明らかにするために結果を分解したところ、不正行為者の検出において、複数の個人適合度指標を説明変数として用いることの有効性が確認された。
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