英文語彙特徴量を用いた項目反応理論パラメータの推定方式

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS15015

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2015/05/29

タイトル(英語): An Estimation Method of Item Response Theory Parameter using English Word Characteristics

著者名: 秋吉 政徳(神奈川大学)

著者名(英語): Masanori Akiyoshi(Kanagawa University)

キーワード: ｅ?Ｌｅａｒｎｉｎｇ|項目反応理論|ニューラルネットワーク|e-Learning|item response theory|neural network

要約(日本語): 現在、ネットワーク上の英文コンテンツから英文を自動的に抽出し、学習者の能力に応じた問題を作成・配信する英語学習クラウドシステムを構築中である。学習者の能力を推定する手法としては項目反応理論があるが、過去の問題の解答状況から難易度を示す項目パラメータの値を求めておく必要がある。しかし、英文コンテンツから自動作成する問題では過去の解答状況がなく、項目パラメータの値が得られない。そこで、英文問題のこのような難易度を決定づける項目パラメータは元の英文自体の難易度と関係があると考え、元の英文自体の難易度を示す複数の英文語彙特徴量を元に、自動生成した問題の難易度を決定づける項目パラメータをニューラルネットワークを用いて推定する方式を提案する。評価実験により提案手法の有効性と今後の課題についても述べる。

要約(英語): Recently a cloud-based English leaning system is under our construction, which generates English problems in accordance with a learner’s ability and distributes them by the network. In our system, “item response theory” is used with item parameter values. The proposed method estimates them by using vocabulary-based characteristics in english sentences and neural network. The effectiveness and future work are also depicted through our experimental results.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 894 Kバイト