本研究では，著者らが開発した問題項目構造化法Tag-ISM法（Tag-Interpretive Structural Modeling）を複数の問題集に適用し，（Ⅰ）問題項目が体系的，構造的に収録されているか，（Ⅱ）収録されている問題項目の複雑さはどの程度かの２点について比較・分析した。具体的には，４つの異なる問題集に学習要素タグを割り当てた上でTag-ISM法を適用し，問題項目数，学習要素タグの数，構造化係数などの指標を用いてそれぞれの問題集の特徴について比較・分析した。分析の結果，問題集SUICAは問題集BUDOUよりも領域固有の文脈で体系的・構造的に問題項目を収録している問題集であると特徴づけることが出来た。また問題集NASHIと問題集RINGOの間で「データ分析」の分野・領域の問題項目群が再検討されており，それに伴って関連する他の分野・領域も一部変更されていることを明らかにすることが出来た。
