@phdthesis{oai:uec.repo.nii.ac.jp:00000936,
 author = {宮澤, 芳光 and Miyasawa, Yoshimitsu},
 month = {2016-09-15},
 note = {2013, 本研究では，状況に埋め込まれた学習の効率的な評価を目的とする．具体的には，現実の状況における観察や探索を通した学習の後，同じ状況で学習を効率的に評価する．ここでは，効率的な評価を実現するため，テスト理論に基づく適応型テストを用いて受検者の能力値を推定する．適応型テストとは，受検者の能力値を逐次的に推定し，その能力値に対して情報量が最大の項目を出題する手法である．しかし，状況に埋め込まれた学習の評価のために受検者は学習と同じ場所まで移動する必要があるため，移動時間が増加し，受検者が十分な項目数を解答する前にテストが終了するかもしれない．そこで，本研究では，最適化問題の一つであるraveling Purchaser Problem (TPP) が組み込まれた適応型テストを提案し，この適応型テストを用いたモバイル・テスティング・システムを開発する．具体的には，制限時間内で移動距離最小化とテスト情報量最大化を同時に満たす項目を逐次的に選択する手法を提案する．本システムの利点として以下が挙げられる．(1) 移動経路の最適化により，テストの解答所要時間に対する移動時間の割合が減少する．(2) 移動時間の減少により受検者が解答できる項目数が増加する．(3) 情報量が高い項目を出題できるため，高精度な能力測定が期待できる．本研究では，シミュレーション実験および被験者実験から上記の利点を検証し，本システムの有効性を示した．},
 school = {電気通信大学},
 title = {テスト情報量と移動距離を最適化するモバイル・テスティング・システム},
 year = {},
 yomi = {ミヤサワ, ヨシミツ}
}