近年の教育現場では，Intelligent Tutoring System（ITS）を利用したe-Learningシステムが普及してきている．これにより，学習のログデータが大量に手に入るようになった．ITSには，学習者の回答結果を予測することができる学習者モデルが取り入れられており，より正確な学習者モデルを利用することでITSの性能の向上が期待できる．
本研究では，回答結果にスキル状態を仮定するKnowledge Tracingと，設問の難易度などを測定する項目反応理論（IRT）によって学習者モデルを生成する．先行研究では1母数であったIRTを2母数とすることによって，モデルの予測精度の向上を図る．