1F-02
問題特徴量を利用した模擬テストの正答率予測
○平松 薫(埼玉大)
試験問題の作成においては、問題の難易度に適切なバラツキを持たせ、学習者の理解度のバラツキが得点分布に近くなることが求められ、精度の高い問題正答率の予測は、問題作成時の有用な指標の一つになると考えられる。そこで、筆者が昨年、問題文の言語特徴量と分野や単元等の問題属性から正答率を予測するモデルをLightGBMを利用して作成した結果をベースラインとし、問題特徴量に選択肢や記述問題の正答例を言語特徴量を追加した場合、PyCaret を利用して最適モデルを探索した場合、BERTモデルをファインチューニングした場合、それぞれの結果について報告する。