抄録
本研究は,テストの時間を短縮しつつ,能力測定の精度を犠牲にしない仕組みであるアダプティブテストの特長を身近なテストにも活かしたいという動機からスタートしている。アダプティブテストの主流は,項目応答理論を基礎としたものであるが,新しいテスト理論である潜在ランク理論は,そのモデルが項目応答理論に比べて制約が少ないことに着目し,潜在ランク理論に基づくアダプティブテストをMoodleのプラグインとして実装した。その性能をモンテカルロシミュレーションで評価した。その結果,150アイテムのアイテムバンクで90パーセント程度の精度が確保できることが明らかとなった。