ベイズ母数推定を組み込んだDeep-IRT

テスト理論分野では，学習者のテスト(課題)への反応を基に，学習者の能力値を高精度に推定することが課題となっている。 近年では，学習者の能力値を正しく推定するために，従来からテスト理論分野で用いられている項目反応理論（Item Response Theory:IRT）に深層学習手法を組み合わせたDeep-IRTが開発されている．既存研究ではDeep-IRTはIRTより学習者の能力値を高精度に推定することが示されている。しかし、Deep-IRTはデータ数が少ない場合に学習データに過学習してしまう問題がある。本論文では、少数データにおける過学習を避けるためにベイズ母数推定を組み込んだDeep-IRTを提案する。提案手法ではニューラルネットワークにおける重みとバイアスパラメータを変分推定法を用いてベイズ推定することでパラメータの過学習を避けることができる。評価実験では少数データにおいて提案手法が既存手法よりも学習者の能力値を正しく推定することを示した。さらに，提案手法は学習者の課題への反応を 高精度に予測することを示した。電気通信大学202