テクノロジー強化型評価におけるアクションカウントデータのための潜在ポアソンカウントモデル

科学分野:

• 精神測定学と教育測定
• 統計モデリング
• 計算統計学

背景:

• コンピュータ化評価では、ドラッグアンドドロップやシナリオベースの質問などの革新的なアイテム形式がますます使用されている。
• 既存の統計モデルでは、これらの多様なアイテムタイプがユーザーのアクションカウントに与える体系的な影響を適切に捉えられない可能性がある。
• 応答データを分析する際に、アイテムの特徴とその影響を考慮するための柔軟なモデリングアプローチが必要である。

研究 の 目的:

• コンピュータ化評価におけるアイテムの特徴とアイテムタイプの効果を明示的に考慮する統計モデルの改良スキームを提示する。
• このスキームを、既存のカウントモデル、特にラッシュモデルとコンウェイ-マクスウェル-ポアソンモデルに統合する。
• 提案された推論手順の精度と実際的な関連性を検証する。

主な方法:

• 共通および固有のアイテム特徴を特徴付けるための多面的なパラメータ化を使用した改良スキームを開発した。
• ラッシュモデルとコンウェイ-マクスウェル-ポアソンカウントモデル内にスキームを実装した。
• モデル推論のためにStanを利用し、検証のためにシミュレーションデータを使用した数値実験を実施した。

主要な成果:

• 提案された推論スキームは、シミュレーションにおいて、基盤となるモデルパラメータの適切な回復を示した。