Q行列と補助情報を組み込んだ多次元項目反応モデルに基づく潜在アトリビュート補完手法

抄録

学習者の知識状態を推定する認知診断モデルでは，各テスト項目がどのような知識や技能（アトリビュート）に関係するかを表すQ行列を必要とする．Q行列は正確に設計する必要があるが，潜在的な概念であるアトリビュートを事前に網羅的に列挙することは難しい．そこで本研究では，Q行列に列挙漏れのアトリビュートが複数あると仮定し，これをデータドリブンで推定できる新たな多次元項目反応モデルを提案する．