@article{oai:uec.repo.nii.ac.jp:00008873,
 author = {グエン, ドク ティエン and NGUYEN, Thien Duc and 宇都, 雅輝 and UTO, Masaki and 植野, 真臣 and UENO, Maomi},
 issue = {2},
 journal = {電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム},
 month = {Feb},
 note = {近年，社会構成主義に基づく学習評価法としてピアアセスメントが注目されている．一般に，MOOCsのように学習者数が多い場合のピアアセスメントは，評価の負担を軽減するために学習者を複数のグループに分割してグループ内のメンバ同士で行うことが多い．しかし，この場合，学習者の能力測定精度がグループ構成の仕方に依存する問題が残る．この問題を解決するために，本研究では，項目反応理論を用いて，学習者の能力測定精度を最大化するようにグループを構成する手法を提案する．しかし，実験の結果，ランダムにグループを構成した場合と比べ，提案手法が必ずしも高い能力測定精度を示すとは限らないことが明らかとなった．そこで，本研究では，グループ内の学習者同士でのみ評価を行うという制約を緩和し，各学習者に対して少数のグループ外評価者を割り当てる外部評価者選択手法を提案する．シミュレーションと被験者実験から，提案手法を用いて数名の外部評価者を追加することで，グループ内の学習者のみによる評価に比べ，能力測定精度が改善されることが確認された．, As an assessment method based on social constructivism, peer assessment has attracted much attention in recent years. When learners increase as in MOOCs, peer assessment is often conducted by dividing learners into groups. However, in this case, the accuracy of peer assessment depends on a way of forming groups. To optimize the accuracy, this study develops a group optimization method using item response theory. However, experimental results show that the method cannot sufficiently improve the accuracy compared to random groups. Therefore, the study further proposes an external rater selection method to assign a few appropriate outside-group raters to each learner. Experimental results demonstrate that the proposed method can sufficiently improve the accuracy.},
 pages = {431--445},
 title = {ピアアセスメントにおける項目反応理論を用いたグループ構成最適化},
 volume = {J101-D},
 year = {2018}
}