シリーズ〈行動計量の科学〉 4 学習評価の新潮流

植野 真臣・荘島 宏二郎(著)

植野 真臣・荘島 宏二郎(著)

定価 3,300 円(本体 3,000 円+税)

A5判/200ページ
刊行日:2010年07月10日
ISBN:978-4-254-12824-6 C3341

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内容紹介

「学習」とは何か,「評価」とは何か,「テスト」をいかに位置づけるべきか。情報技術の進歩とともに大きな変化の中にある学習評価理論を俯瞰。〔内容〕発展史/項目反応理論/ニューラルテスト理論/認知的学習評価/eテスティング/他

編集部から

目次

1.知識観の変遷と評価理論[植野真臣]
 1.1知識とは何か?
 1.2学習理論
  1.2.1行動主義
  1.2.2認知主義と記憶の情報処理
  1.2.3構成主義
  1.2.4社会的構成主義
  1.2.5まとめ
 1.3評価理論の変遷
  1.3.1能力評価の変遷
  1.3.2真正な評価
  1.3.3先端的評価理論へ
  1.3.4まとめ
2.古典的テスト理論―科学的対象としてのテスト得点―[荘島宏二郎]
 2.1テスト理論とは
 2.2古典的テスト理論とは
  2.2.1項目反応
  2.2.2解答率(回答率)
  2.2.3正答率
  2.2.4項目テスト相関
  2.2.5項目リメインダ相関
 2.3信頼性係数
  2.3.1得点=真値+誤差
  2.3.2弱同族測定とω係数
  2.3.3弱平行測定とα係数
  2.3.4信頼性係数の補足
 2.4受検者の能力
 2.5古典的テスト理論のまとめ
 2.6テスト理論とその周辺
  2.6.1テストにおける3つの文脈
  2.6.2測定・査定・評価
  2.6.4現象を導く評価・テスティング
3.項目反応理論―学力を測定するためのテストの科学―[荘島宏二郎]
 3.1項目反応モデル
  3.1.1潜在尺度
  3.1.2 1母数ロジスティックモデル
  3.1.3 2母数ロジスティックモデル
  3.1.4 3母数ロジスティックモデル
  3.1.5 4母数ロジスティックモデル
  3.1.6 5母数ロジスティックモデル
  3.1.7テスト反応関数
 3.2項目母数の推定
  3.2.1尤度
  3.2.2 EMアルゴリズムを用いた周辺最尤推定法
 3.3能力母数の推定
 3.4情報関数
  3.4.1項目情報関数
  3.4.2テスト情報関数
 3.5その他の2値モデル
 3.6多値モデル
  3.6.1名義カテゴリモデル
  3.6.2段階反応モデル
  3.6.3その他の多値モデル
  3.6.4その他のモデル
 3.7おわりに
4.ニューラルテスト理論―学力を段階評価するための潜在ランク理論―[荘島宏二郎]
 4.1テストの解像度
 4.2潜在ランク理論
 4.3潜在ランク尺度
  4.3.1ランク参照行列
  4.3.2項目参照プロファイル
  4.3.3IRP指標
  4.3.4テスト参照プロファイル
 4.4項目参照プロファイルの推定
  4.4.1生成トポグラフィックマッピングによる推定
  4.4.2自己組織化マップによる推定
  4.4.3GTMによる推定とSOMによる推定の違い
  4.4.4適合度指標
 4.5潜在ランクの推定
  4.5.1ランク・メンバーシップ・プロファイル
  4.5.2潜在ランク分布
  4.5.3ランク・メンバーシップ分布
  4.5.4観測率プロファイル
 4.6多値モデル
  4.6.1名義ニューラルテストモデル
  4.6.2段階ニューラルテストモデル
 4.7テストの説明責任・資格試験化・Can-Do Chart
 4.8おわりに
5.認知的学習評価[植野真臣]
 5.1問題解決過程の評価
 5.2認知的情報処理アプローチによる計量心理測定
 5.3Q-matrixとルール・スペース
 5.4ベイジアン・ネットワークを用いた診断的評価
 5.5まとめ
6.eテスティング[植野真臣]
 6.1普及するeテスティング
 6.2TMS(テスティング・マネジメント・システム)
  6.2.1アイテム・バンク
  6.2.2テスト構成支援システム
  6.2.3テスト実施システム
  6.2.4採点支援システム(自動採点システム)
  6.2.5データ分析システム
  6.2.6適応型テスト
 6.3自動作問技術
 6.4標準化技術
 6.5情報処理技術者試験での開発例
 6.6まとめ
7.eポートフォリオ[植野真臣]
 7.1eポートフォリオとは
 7.2eポートフォリオを用いた学習と評価
 7.3eポートフォリオの活用
  7.3.1プロフェッショナル・ディベロップメントのためのeポートフォリオ
  7.3.2パーソナル・ディベロップメントとしてのeポートフォリオ
 7.4eポートフォリオを用いたアセスメント
 7.5eポートフォリオを扱うソフトウェアとシステム
 7.6まとめ
8.eラーニングにおけるデータ・マイニング[植野真臣]
 8.1eラーニングと学習履歴データ
 8.2さまざまなデータマイニング手法とeラーニングへの適用
  8.2.1相関ルール
  8.2.2決定木
  8.2.3サポートベクターマシン
  8.2.4ナイーブベイズ
  8.2.5ベイジアン・ネットワーク
  8.2.6クラスタリング
  8.2.7外れ値/異常値検出
  8.2.8情報論的アプローチ
  8.2.9テキストマイニング
 8.3まとめ
索引

執筆者紹介

【編集】
日本行動計量学会

【著者】
植野 真臣(電気通信大学)
荘島 宏二郎(大学入試センター)

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