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Deep-IRTで推定される能力値は項目の特性に依存しており、同一スキル内の全ての項目が等質であると仮定しているため、異なる困難度を持つ項目からの能力推定値を求められない。このため、能力パラメータや困難度パラメータの解釈性は、従来のIRTと比較して制約がある。一方、木下らが提案したItem Deep Response Theoryでは、項目特性に依存せずに学習者の能力値を推定でき、推定値の信頼性と反応予測精度が高いことが示されているが、能力の時系列変化を考慮していないため、学習家庭での能力変化を表現できない。これらを解決するための手法を提案。
http://www.ai.lab.uec.ac.jp/wp-content/uploads/2021/06/2020JDP7061.pdf
https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED615529.pdf
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