学習者が所与の設問に正答できるか予測する適応的学習者回答予測は，多様な学習者に合わせた教材推薦など教育学習支援に広い応用を持つタスクである．従来は試験データ全体の回答パタン情報を基にした予測手法が中心であった．本発表では深層言語モデルを活用し，設問文の文意を考慮しその難しさを推定する予測手法を提案する．提案手法は，学習者の能力値や設問の難易度等，教育学習支援のために予測の過程を解釈する上で重要な値も，項目反応理論のようにモデルから抽出できる．実験の結果，提案手法は，既存手法を統計的有意に上回る回答予測性能を達成した．また，提案手法では，項目反応理論による能力値や難易度等の設問の特性値と，統計的有意に相関する値をモデルから抽出でき，その解釈性の高さも確認された．