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[TWS01]First Steps in Cognitive Diagnosis ModelsNew Developments in Learner Diagnostics for the AI Era

Speaker: Kenichi Sasaki2, Aoto Ueda1, Souta Kimura1, Miki Taniguchi1, Daiki Takeda1
Organizer: Daiki Takeda1, Hideki Toyoda1 (1. Waseda University, 2. Innovation Gate CO., LTD.)
本チュートリアル・ワークショップでは、CDMに初めて触れる参加者でも、その基本概念と教育的意義を無理なく理解することを目指す。CDMが、学習者を単なる得点ではなく、どの知識や技能を習得しているかという観点から捉える方法であることを学び、教育評価や心理測定における新たな視点と、学習者理解をより細やかに行う発想を得る。属性、Q行列、属性習得状態の推定といった基礎概念を押さえながら、項目と属性の関係がどのように表現されるのか、代表的モデルがその関係をどのように異なる形で捉えるのかを理解する。さらに、DINAモデル、DINOモデル、R-RUM、LLMの特徴と相違点を整理し、各モデルがどのような前提に立ち、どのようなデータや研究・実践上の目的に適しているのか、また目的に応じたモデル選択と分析結果の解釈についての視点を身につける。すべての分析例は配布されるスクリプト(R言語)で再現可能であり、チュートリアル後に入手し、配布資料と併せて実行・復習することで高い学習効果が期待できる。CDMに関する理解を深め、今後の学習や応用へ進むための足がかりを得られる内容である。

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