JP2017207691A - Correct answer ratio prediction method of multiple-choice question - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To maintain a constant level of difficulty of a multiple-choice question.SOLUTION: A correct answer ratio prediction method of a multiple-choice question comprises: an input reception step S1 for receiving an input of plural choices forming a multiple-choice question; a prediction selection ratio acquisition step S2-S8 for, about each of one or more choices which are incorrect choices, out of received plural choices, reading selectivity when a same or similar choice, as an incorrect choice, is set as a question, and when one or more selectivities are read from the database, calculating a prediction selectivity based on the read one or more selectivities, and when selectivities are not read from the database, setting a prescribed value as a prediction selectivity; and a correct answer ratio calculation step S9 for, based on the calculated or set one or more prediction selectivity, calculating the correct answer ratio of the multiple-choice question.SELECTED DRAWING: Figure 4

Description

本発明は、択一問題の正答率予測方法に関する。   The present invention relates to a method for predicting the correct answer rate of an alternative question.

司法試験や運転免許試験などの各種国家試験等においては、様々な種類の試験問題が利用される。具体的な例を挙げると、複数の選択肢の中から1つ以上の正しい選択肢を選ばせる選択問題、問題文が正しいか誤っているかを選択させる正誤問題、答えを自由に記述させる記述式問題などがある。このうち選択問題は、正しい選択肢が1つだけであることが受験者に予め知らされている択一問題と、正しい選択肢が2つ以上あるか又は正しい選択肢の数が受験者に知らされていない複数選択問題とを含む。   Various kinds of examination questions are used in various national examinations such as the judicial examination and driver's license examination. Specific examples include a selection problem that allows one or more correct choices to be selected from among multiple choices, a correct or incorrect problem that allows the user to select whether the question sentence is correct or incorrect, and a descriptive problem that allows the answer to be freely described. There is. Of these, the choice question is a choice question that the test taker knows in advance that there is only one correct choice, and there are two or more correct choices or the number of correct choices is not known to the test taker Including multiple choice questions.

また、上記各種国家試験等の中には、試験の難易度を一定に保ちつつ、定期的に繰り返し実施することが求められるものがある。このうち「試験の難易度を一定に保つ」という要件は、受験者の能力を適切に判定するとともに受験者間の公平を保つために設定されているものであるが、実際に難易度を一定に保つのはそれほど容易なことではなく、従来、試験の難易度を一定レベルに保つために様々な検討が行われている。   In addition, some of the above-mentioned various national tests and the like are required to be repeatedly performed regularly while keeping the difficulty of the test constant. Among these, the requirement of “keep the difficulty level of the exam constant” is set in order to appropriately determine the ability of the examinees and to maintain fairness among the examinees. It is not so easy to keep the test level, and various studies have been made to keep the test difficulty level at a certain level.

例えば特許文献1には、択一問題の良否を客観的に判定するための発明が開示されている。この方法では、作問時に作問者によって設定される試験問題の難易度及び必要度に基づいて算出される修正イーベル指数と、試験実施後に得られる試験問題の正答率等とに基づいて問題評価指数が算出される。特許文献1の記載によれば、この問題評価指数は、作問者の主観的な問題の評価と、試験実施後に得られる客観的な数値との両方が反映されたものとなるので、択一問題の良否を客観的に判定することが可能になるとされている。   For example, Patent Document 1 discloses an invention for objectively determining the quality of an alternative problem. In this method, problem evaluation is performed based on the modified ebel index calculated based on the difficulty and necessity of the test questions set by the questioner at the time of writing, and the correct answer rate of the test questions obtained after the test. An index is calculated. According to the description in Patent Document 1, this problem evaluation index reflects both the subjective problem evaluation of the questioner and the objective numerical value obtained after the test is performed. It is said that it is possible to objectively determine the quality of the problem.

上述したように定期的に繰り返し実施される試験では、同一又は類似の問題が繰り返し出題されることも多い。特許文献1の方法によれば、良と判定された問題はそのまま再利用しつつ、否と判定された問題をブラッシュアップしていくことができるので、試験を繰り返すうちに試験の難易度を一定のレベルに合わせていくことが可能になる。   As described above, the same or similar problem is often repeatedly asked in a test that is periodically repeated. According to the method of Patent Document 1, it is possible to brush up the problem determined to be good while reusing the problem determined to be good as it is, so that the difficulty of the test is kept constant as the test is repeated. It becomes possible to adapt to the level of.

また、特許文献2には、試験問題の得点の予測値を算出するための発明が開示されている。試験問題の得点(正答率)の予測値を算出することは、試験の難易度を一定に保つうえで重要な要素である。ただし、特許文献2に記載の発明は、学習者ごとに、理解度に基づいて予測値を算出するものであるので、試験の難易度を一定レベルに保つために使用できるものではない。   Patent Document 2 discloses an invention for calculating a predicted value of a test question score. Calculating the predicted value of the score (correct answer rate) of the exam questions is an important factor in keeping the difficulty of the exam constant. However, since the invention described in Patent Document 2 calculates a predicted value based on the degree of understanding for each learner, it cannot be used to keep the difficulty level of the test at a certain level.

その他、特許文献3〜5には、コンピュータ上で学習を行うユーザに対して提示する択一問題を自動的に生成する発明が開示されている。このうち特許文献3には、試験問題の作成時に作成条件を指定することにより、所望の難易度の試験問題を作成可能とする発明が開示されている。また、特許文献4には、多くの使用者の以前の回答結果、特に誤答を有効に利用して試験問題を作成する発明が開示されている。特許文献5には、学習者が不正解した問題のみを繰り返し提示できるようにした発明が開示されている。   In addition, Patent Documents 3 to 5 disclose inventions that automatically generate an alternative problem to be presented to a user who performs learning on a computer. Among these, Patent Document 3 discloses an invention that enables creation of a test question of a desired difficulty level by designating a creation condition when creating the test question. Patent Document 4 discloses an invention in which a test question is created by effectively using the previous answer results of many users, particularly erroneous answers. Patent Document 5 discloses an invention in which only a problem that a learner has answered incorrectly can be repeatedly presented.

また、特許文献6には、試験問題に関するものではないが、装置の故障原因、推薦商品の購入有無、融資をした場合の返済の可否などの結果を、過去のデータに基づいて予測することに関する発明が開示されている。   Patent Document 6 does not relate to the test problem, but relates to predicting the cause of the failure of the apparatus, the purchase / non-purchase of recommended products, the repayment / non-payment in the case of financing based on the past data. The invention is disclosed.

特開2012−088494号公報JP 2012-088494 A 特開平05−281899号公報JP 05-281899 A 特開2010−128305号公報JP 2010-128305 A 特開2009−086203号公報JP 2009-086203 A 特開2005−134484号公報JP 2005-134484 A 特開2012−194894号公報JP 2012-194894 A

ところで、本願の発明者は、試験問題に択一問題が含まれると、その難易度を一定レベルに保つことが困難になるという問題を新たに発見した。以下、この点について詳しく説明する。   By the way, the inventor of the present application has newly discovered a problem that it becomes difficult to maintain the difficulty level at a certain level when an alternative problem is included in the test problem. Hereinafter, this point will be described in detail.

初めに、国家試験等における択一問題の作成方法の一例について説明する。択一問題の作成には、複数の問題文候補と、問題文候補ごとに用意された複数の選択肢候補とを蓄積したデータベースが使用される。試験作成者は、まず複数の問題文候補の中から1つ以上を選択し、それぞれについて、対応する複数の選択肢候補の中から所定数(例えば4択問題であれば4つ)を選択する。この際に、新たな問題文候補又は新たな選択肢候補を追加することも可能である。そして、必要に応じて問題文又は各選択肢に微修正を加えたうえで、新たな問題として出題する。   First, an example of a method for creating an alternative question in a national examination will be described. To create an alternative question, a database that stores a plurality of question sentence candidates and a plurality of option candidates prepared for each question sentence candidate is used. The test creator first selects one or more from a plurality of question sentence candidates, and selects a predetermined number (for example, four for a four-choice question) from a plurality of corresponding option candidates for each. At this time, it is also possible to add a new question sentence candidate or a new option candidate. Then, after making minor corrections to the question sentence or each option as necessary, the question is presented as a new question.

問題文候補ごとに用意される選択肢候補の数は一般に、例えば20個を超える。その中から4つを選ぶとすると、選び方の組み合わせは膨大な数になる(一例を挙げると、20個から4個を選ぶ場合の組み合わせの数は4,845となる)。その結果、過去に出題されたことのない組み合わせとなる場合がほとんどであるため、例えば特許文献1のように過去の出題結果に基づく問題ごとの良否判定により試験の難易度を揃えていくことは、困難である。   The number of option candidates prepared for each question sentence candidate generally exceeds 20, for example. If 4 are selected from among them, the number of combinations of selection methods is enormous (for example, the number of combinations when selecting 4 from 20 is 4,845). As a result, since there are almost no combinations that have not been asked in the past, for example, as in Patent Document 1, it is not possible to align the difficulty of the test by determining the quality of each problem based on the past question results. ,Have difficulty.

他の方法として、正答選択肢の過去の選択率に基づいて正答率を予測し、その結果を利用して一定の難易度を保つように問題内容を調節することも考えられる。上述した複数選択問題や正誤問題に関しては、この方法で一定の難易度が得られる場合が多い。つまり、複数選択問題や正誤問題では正答選択肢の選択率の変動が小さく、それらの選択率の積算値の線形関数で予測正答率を求めることが有効である。しかしながら択一問題に関しては、正答選択肢以外の難易度が問題全体の難易度に大きく影響するため、この方法によっても一定の難易度を得ることは困難である。   As another method, it is conceivable to predict the correct answer rate based on the past selection rate of correct answer options, and adjust the problem content so as to maintain a certain difficulty level using the result. Regarding the above-mentioned multiple selection problem and correct / incorrect problem, a certain degree of difficulty is often obtained by this method. That is, the variation in the selection rate of the correct answer choices is small in the multiple selection problem and the correct / incorrect question, and it is effective to obtain the predicted correct answer rate by a linear function of the integrated value of these selection rates. However, for alternative questions, the difficulty level other than the correct answer choices greatly affects the difficulty level of the entire problem, and it is difficult to obtain a certain level of difficulty even with this method.

その他、特許文献6に記載のような一般的なデータ解析手法を用いることも考えられるが、大量の学習データを必要とするという点で、特許文献1と同様に択一問題の解析には適さないし、必ずしも適切な結果が得られるか否か定かでない。   In addition, it is possible to use a general data analysis method as described in Patent Document 6, but it is suitable for the analysis of the alternative problem in the same manner as Patent Document 1 in that a large amount of learning data is required. In addition, it is not always clear whether an appropriate result can be obtained.

したがって、本発明の目的の一つは、択一問題の難易度を一定レベルに保つことのできる択一問題の正答率予測方法を提供することにある。   Therefore, one of the objects of the present invention is to provide a method for predicting the correct answer rate of an alternative question that can keep the difficulty of the alternative problem at a certain level.

本発明による択一問題の正答率予測方法は、複数の選択肢候補のそれぞれについて、過去に同一又は類似の選択肢が出題された際に正答選択肢及び誤答選択肢のいずれであったかを示す種別情報と、過去に同一又は類似の選択肢が出題された際の選択率とを記憶するデータベースに接続された情報処理装置により実行される択一問題の正答率予測方法であって、択一問題を構成する複数の選択肢の入力を受け付ける入力受付ステップと、前記複数の選択肢のうち誤答選択肢である1以上の選択肢のそれぞれについて、同一又は類似の選択肢が誤答選択肢として出題された際の選択率を前記データベースから読み出し、前記データベースから1以上の選択率が読み出された場合には該読み出された1以上の選択率に基づいて予測選択率を算出する一方、前記データベースから選択率が読み出されなかった場合には所定の値を前記予測選択率として設定する予測選択率取得ステップと、前記予測選択率取得ステップにて算出又は設定された1以上の前記予測選択率に基づき、前記択一問題の正答率を算出する正答率算出ステップとを備える、というものである。   The method for predicting the correct answer rate of an alternative question according to the present invention includes, for each of a plurality of option candidates, type information indicating whether the option is a correct answer option or an incorrect answer option when the same or similar option is presented in the past, A method for predicting the correct answer rate of an alternative question, which is executed by an information processing apparatus connected to a database that stores a selection rate when the same or similar option is presented in the past, and includes a plurality of alternative questions An input receiving step for accepting an input of an option, and a selection rate when an identical or similar option is given as an incorrect answer option for each of one or more options that are incorrect answer options among the plurality of options. When one or more selection rates are read from the database, a predicted selection rate is calculated based on the read one or more selection rates. On the other hand, when the selection rate is not read from the database, a prediction selection rate acquisition step of setting a predetermined value as the prediction selection rate, and one or more calculated or set in the prediction selection rate acquisition step A correct answer rate calculating step of calculating a correct answer rate of the alternative question based on the predicted selection rate.

本発明によれば、誤答選択肢の影響により大きく変動する可能性のある正答選択肢の選択率を、予測選択率の算出の際、及び、択一問題の正答率の算出の際のいずれにおいても使用しておらず、過去データにおける変動が少ない誤答選択肢の選択率のみに基づいて正答率を算出しているので、択一問題の正答率をある程度正しく予測することが可能になる。したがって、択一問題の難易度を一定レベルに保つことが可能になる。   According to the present invention, the selection rate of correct answer options that may fluctuate greatly due to the influence of incorrect answer options, both when calculating the predicted selection rate and when calculating the correct answer rate of alternative questions Since the correct answer rate is calculated based only on the selection rate of erroneous answer options that are not used and have little fluctuation in the past data, it is possible to predict the correct answer rate of the alternative question to some extent correctly. Therefore, it becomes possible to keep the difficulty level of the alternative problem at a certain level.

本発明の実施の形態による択一問題の正答率予測方法を実施する択一問題正答率予測システム1の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the alternative problem correct answer rate prediction system 1 which implements the correct answer rate prediction method of the alternative problem by embodiment of this invention. 図1に示した実施済み問題データD1に含まれる択一問題の関連情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the relevant information of the alternative problem contained in the implemented problem data D1 shown in FIG. 図1に示した新規作成問題データD2に含まれる択一問題の関連情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the relevant information of the alternative problem contained in the newly created problem data D2 shown in FIG. 図1に示した正答率予測演算装置4が行う処理のフローを示すフロー図である。It is a flowchart which shows the flow of the process which the correct answer rate prediction calculating device 4 shown in FIG. 1 performs. 図1に示した過去試験データ記憶装置3内に記憶されるデータ(過去データ)の一例と、図1に示した正答率予測演算装置4に入力される新規問題の一例とを示す図である。It is a figure which shows an example of the data (past data) memorize | stored in the past test data storage device 3 shown in FIG. 1, and an example of the new problem input into the correct answer rate prediction calculating device 4 shown in FIG. . 図1に示した過去試験データ記憶装置3内に記憶されるデータ(過去データ)の一例と、図1に示した正答率予測演算装置4に入力される新規問題の他の例とを示す図である。The figure which shows an example of the data (past data) memorize | stored in the past test data memory | storage device 3 shown in FIG. 1, and the other example of the new problem input into the correct answer rate prediction calculating device 4 shown in FIG. It is. 図5及び図6に示したものと同じ過去データについての正答率予測値Pの算出例を示す図である。It is a figure which shows the example of calculation of the correct answer rate estimated value P about the same past data as what was shown in FIG.5 and FIG.6. 図5及び図6に示したものとは異なる過去データについての正答率予測値Pの算出例を示す図である。It is a figure which shows the example of calculation of the correct answer rate predicted value P about the past data different from what was shown in FIG.5 and FIG.6.

以下、添付図面を参照しながら、本発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、本発明の構成は、以下に説明する実施の形態に限定されるものではない。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The configuration of the present invention is not limited to the embodiment described below.

図1は、本発明の実施の形態による択一問題の正答率予測方法を実施する択一問題正答率予測システム1の構成を示す図である。同図に示すように、択一問題正答率予測システム1は、過去試験データ追加装置2と、過去試験データ記憶装置3と、正答率予測演算装置4(情報処理装置)とを備えて構成される。   FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an alternative question correct answer rate prediction system 1 that implements an alternative answer correct rate prediction method according to an embodiment of the present invention. As shown in the figure, the alternative question correct answer rate prediction system 1 includes a past test data addition device 2, a past test data storage device 3, and a correct answer rate prediction calculation device 4 (information processing device). The

過去試験データ追加装置2及び正答率予測演算装置4はそれぞれ、例えばパーソナルコンピュータなどのコンピュータにおいて、キャッシュメモリにロードされたコンピュータプログラムを中央処理装置が実行することによって実現される機能部である。また、過去試験データ記憶装置3は、例えばSQLなどのデータベース言語を用いて構成されるデータベースによって構成される。なお、ハードウェアとしては、これらの装置を1つのハードウェアの中に混在させることもできるし、これらの装置を互いに異なるハードウェアに実装することも可能である。   Each of the past test data addition device 2 and the correct answer rate prediction calculation device 4 is a functional unit realized by the central processing unit executing a computer program loaded in a cache memory in a computer such as a personal computer. The past test data storage device 3 is configured by a database configured using a database language such as SQL, for example. As hardware, these devices can be mixed in one hardware, and these devices can be mounted on different hardware.

過去試験データ追加装置2は、図示しない入力手段(キーボード、マウス、通信ポートなど)を介して実施済み問題データD1の入力を受け付け、過去試験データ記憶装置3に書き込む装置である。実施済み問題データD1は、実際に試験として実施されたことのある問題に関するデータであり、1以上の択一問題とその関連情報とを含んで構成される。   The past test data adding device 2 is a device that accepts input of the completed question data D1 via an input unit (not shown) (keyboard, mouse, communication port, etc.) and writes it in the past test data storage device 3. The executed problem data D1 is data relating to a problem that has actually been executed as a test, and includes one or more alternative questions and related information.

図2は、実施済み問題データD1に含まれる択一問題の関連情報の一例を示す図である。同図に示すように、実施済み問題データD1に含まれる関連情報には、問題番号と、実施時期と、選択肢ごとの情報とが含まれる。選択肢ごとの情報には、類別番号と、種別情報と、選択率とが含まれる。図2には選択肢が4つの場合を示しているが、本発明の対象となる択一問題が4つの選択肢を有するものに限定されるわけではなく、本発明は、2以上の選択肢を有する択一問題に対して好適に適用され得る。以下では、4つの選択肢を有する択一問題に着目して説明を続ける。   FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the related information of the alternative problem included in the completed problem data D1. As shown in the figure, the related information included in the completed problem data D1 includes a problem number, an execution time, and information for each option. The information for each option includes a classification number, type information, and a selection rate. Although FIG. 2 shows the case where there are four options, the choice problem that is the subject of the present invention is not limited to the one having four options. It can be suitably applied to one problem. In the following, the explanation will be continued focusing on the alternative problem having four options.

問題番号は、選択肢のグループを示す情報である。択一問題正答率予測システム1における正答率予測の対象となる択一問題の選択肢は予めグループ分けされており、問題番号は、当該択一問題に含まれる選択肢がどのグループに属するものであるかを示している。ひとつの択一問題に含まれる複数の選択肢は、必ず同じグループに属している。   The problem number is information indicating a group of options. Choice options for the correct answer rate prediction in the alternative question accuracy prediction system 1 are grouped in advance, and the question number belongs to which group the options included in the alternative question belong. Is shown. Multiple options included in a single choice problem always belong to the same group.

実施時期は、当該択一問題を含む試験が実施された時期を示す月日情報である。ここでは月日情報としているが、後述するように試験の順番が分かればよいので、例えば試験順を示す通番などによって代替してもよい。   The implementation date is date information indicating the date when the test including the alternative question was conducted. Here, the date information is used, but it is sufficient if the order of tests is known as will be described later. For example, it may be replaced by a serial number indicating the order of tests.

類別番号は、グループ内における選択肢の番号を示す情報である。実際に出題される試験問題に含まれる選択肢は、過去に出題された選択肢と実質的に同一内容のもの(文章中の数値のみが異なるものを含む)であっても、問題の聞き方(当該選択肢が正答となるか誤答となるかを含む)や試験問題作成者の個性などによって表現が異なる場合がある。本発明で「類似の選択肢」という場合、このように、内容は実質同一であるけれども表現が異なる選択肢を指す。類別番号はこの類似の選択肢を一括して管理するための情報であり、試験問題作成者により試験問題の作成時に決定される。   The classification number is information indicating an option number in the group. Even if the choices included in the exam questions that are actually given are of the same content as the choices that were given in the past (including those that differ only in the numerical values in the text), (Including whether the choices are correct or incorrect) and the individuality of the exam question creator, etc. In the present invention, “similar options” refer to options that are substantially the same in content but different in expression. The classification number is information for collectively managing these similar options, and is determined by the test question creator when the test question is created.

なお、ここでは類別番号を用いているが、類別番号を用いない方法により類似の選択肢を管理することも可能である。一例を挙げると、過去試験データ追加装置2のユーザが実施済みの実施済み問題データD1を入力する際に、新たに入力する選択肢が既に過去試験データ記憶装置3内に記憶されている選択肢のどれに対応するのかを指定することとしてもよい。   Although a category number is used here, similar options can be managed by a method that does not use a category number. For example, when the user of the past test data adding device 2 inputs the already-executed question data D1, any of the options already stored in the past test data storage device 3 is the option to be newly input. It is good also as designating whether it corresponds to.

また、内容的に正しくなるように表現された選択肢と内容的に誤りとなるように表現された選択肢とでは、上述した基準によれば「類似の選択肢」とされるケースであっても、類似しないものとして取り扱う(すなわち、異なる類別番号を割り当てる)ことが好ましい場合がある。これは、内容的に正しくなるように表現された選択肢と内容的に誤りとなるように表現された選択肢とでは、実質的に同一の内容であったとしても、選択率に大きな差が出る場合があるからである。例えば、現行労働基準法の規定(第34条第1項)に照らすと、「労働時間が8時間を超えた場合は休憩を1時間与えなければならない」という選択肢は内容的に正しいが、「労働時間が8時間を超えた場合は休憩を45分間与えなければならない」という選択肢は内容的に誤っている。これらの選択肢は文章中の数値のみが異なるものであるので実質的に同一の内容であると言うことができ、したがって上述した基準によれば「類似の選択肢」となるが、両者の選択率には大きな差が出るので、類似しないものとして取り扱うことが好ましい。   In addition, there are similarities between options expressed so as to be correct in content and options expressed so as to be erroneous in content even if they are “similar options” according to the above-mentioned criteria. It may be preferable to treat it as not (ie assign a different classification number). This is because there is a large difference in the selection rate even if the options expressed so as to be correct in content and the options expressed as incorrect in content are substantially the same content. Because there is. For example, in light of the provisions of the current Labor Standards Act (Article 34, Paragraph 1), the option “If you work over 8 hours, you must give a break for 1 hour” is correct in content, If the working hour exceeds 8 hours, you must give a break for 45 minutes. Since these options differ only in the numerical values in the text, it can be said that they are substantially the same content, and therefore, according to the above-mentioned criteria, they are “similar options”. Since there is a big difference, it is preferable to treat them as not similar.

種別情報は、当該選択肢が当該択一問題中で正答選択肢及び誤答選択肢のいずれであったかを示す情報であり、「正答」を示す情報及び「誤答」を示す情報のいずれか一方により構成される。選択率は、当該択一問題が実際に出題された結果、受験者の何%がその選択肢を選択したかを示す情報である。   The type information is information indicating whether the option is the correct answer option or the incorrect answer option in the selected question, and is configured by one of information indicating “correct answer” and information indicating “incorrect answer”. The The selection rate is information indicating what percentage of the examinees have selected the option as a result of the actual selection question being asked.

図1に戻る。正答率予測演算装置4は、図示しない入力手段(キーボード、マウス、通信ポートなど)を介して新規作成問題データD2の入力を受け付け、受け付けた情報と、過去試験データ記憶装置3の記憶内容とに基づき、択一問題ごとの正答率を予測(算出)する装置である。新規作成問題データD2は、新たに作成され、まだ実際の試験としては実施されていない問題に関するデータであり、実施済み問題データD1と同様、1以上の択一問題とその関連情報とを含んで構成される。正答率予測演算装置4によって算出された正答率は、正答率予測値Pとして、図示しない出力手段(ディスプレイ、通信ポートなど)を介してユーザに提供される。   Returning to FIG. The correct answer rate prediction calculation device 4 accepts input of newly created question data D2 via input means (keyboard, mouse, communication port, etc.) not shown, and receives the received information and the stored contents of the past test data storage device 3. This is a device that predicts (calculates) the correct answer rate for each alternative question. The newly created question data D2 is data relating to a problem that has been newly created and has not yet been implemented as an actual test, and includes one or more alternative questions and related information, similar to the conducted question data D1. Composed. The correct answer rate calculated by the correct answer rate prediction calculation device 4 is provided as a correct answer rate predicted value P to the user via output means (display, communication port, etc.) not shown.

図3は、新規作成問題データD2に含まれる択一問題の関連情報の一例を示す図である。同図に示すように、新規作成問題データD2に含まれる関連情報には、問題番号と、選択肢ごとの情報とが含まれる。選択肢ごとの情報には、類別番号と、種別情報とが含まれる。これらの番号ないし情報の詳しい意味は、実施済み問題データD1に関して上述したとおりである。なお、以下で「新規問題」という用語を用いる場合、新規作成問題データD2に含まれる個々の択一問題及びその関連情報を指す。   FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the related information of the alternative problem included in the newly created problem data D2. As shown in the figure, the related information included in the newly created problem data D2 includes a problem number and information for each option. The information for each option includes a classification number and type information. The detailed meanings of these numbers and information are as described above with respect to the executed problem data D1. In the following, when the term “new problem” is used, it refers to each alternative problem included in the newly created problem data D2 and related information.

以下、正答率予測演算装置4が行う処理について、フロー図及び実際のデータ例を参照しながら詳しく説明する。   Hereinafter, the processing performed by the correct answer rate prediction calculation device 4 will be described in detail with reference to a flow chart and actual data examples.

図4は、正答率予測演算装置4が行う処理のフローを示すフロー図である。また、図5は、問題番号1の選択肢グループに関して、過去試験データ記憶装置3内に記憶されるデータ(過去データ)の一例と、正答率予測演算装置4に入力される新規問題の一例とを示す図である。   FIG. 4 is a flowchart showing a flow of processing performed by the correct answer rate prediction calculation device 4. FIG. 5 shows an example of data (past data) stored in the past test data storage device 3 and an example of a new question input to the correct answer rate prediction calculation device 4 for the option group of question number 1. FIG.

図5において過去データのヘッダに示す1〜14の数字は、数字が大きいほど過去に実施されたことを示している。過去データ中、選択率の数値の記載がある選択肢は、対応する試験で実際に使用された選択肢である。太枠は、正答選択肢として使用された選択肢を示している。   In FIG. 5, the numbers 1 to 14 shown in the header of past data indicate that the larger the number is, the more the past data has been implemented. In the past data, the option with the numerical value of the selection rate is the option actually used in the corresponding test. A thick frame indicates an option used as a correct answer option.

試験問題作成者が問題番号1の問題を作成する際には、図5に示した選択肢1〜22の中から、正答選択肢1つと、誤答選択肢3つとを選択することになる。図5には、正答選択肢として選択肢12が選択され、誤答選択肢として選択肢3,8,15が選択された例を示している。試験問題作成者はその後、必要に応じて問題文及び選択肢の文言修正等を行い、新規問題を完成させる。   When the test question creator creates the question of question number 1, one correct answer option and three wrong answer options are selected from the options 1 to 22 shown in FIG. FIG. 5 shows an example in which the option 12 is selected as the correct answer option and the options 3, 8, and 15 are selected as the incorrect answer options. The test question writer then corrects the question texts and choices as necessary to complete the new question.

さて図4を参照すると、正答率予測演算装置4はまず初めに、上記のようにして試験問題作成者が完成させた新規問題の取り込みを行う(ステップS1。入力受付ステップ)。新規問題には、問題文及び選択肢の内容の他、図3を参照して説明したように、選択肢グループを示す問題番号、並びに、各選択肢の類別番号及び種別番号が含まれる。   Referring now to FIG. 4, the correct answer rate prediction calculation device 4 first takes in a new question completed by the test question creator as described above (step S1, input acceptance step). In addition to the question text and the contents of the options, the new problem includes a problem number indicating an option group, and a category number and a type number of each option, as described with reference to FIG.

次に正答率予測演算装置4は、新規問題中の全誤答選択肢(つまり、n個(ここではn=4)の選択肢のうち1個の正答選択肢を除くn−1個の選択肢)のそれぞれについて、予測選択率を取得するためのループ処理(予測選択率取得ステップ)を実行する(ステップS2)。   Next, the correct answer rate predicting / calculating device 4 has each of all wrong answer options (that is, n-1 choices excluding one correct answer choice among n choices (n = 4 in this case)) in each new question. , A loop process (predictive selectivity acquisition step) for acquiring the predictive selectivity is executed (step S2).

ステップS2のループ処理では、まず、注目誤答選択肢と同一又は類似の選択肢を有する過去問題が抽出される(ステップS3)。図5の例を参照して説明すると、注目誤答選択肢が選択肢3に対応するものである場合に抽出される過去問題は、試験実施順1,3,5,6,10に対応する過去問題となる。同様に、注目誤答選択肢が選択肢8に対応するものである場合には試験実施順2,3,13に対応する過去問題が抽出され、注目誤答選択肢が選択肢15に対応するものである場合には試験実施順1,12に対応する過去問題が抽出される。   In the loop process in step S2, first, a past question having an option that is the same as or similar to the attention incorrect answer option is extracted (step S3). Referring to the example of FIG. 5, the past problem extracted when the erroneous answer option of attention corresponds to option 3 is the past problem corresponding to the test execution order 1, 3, 5, 6, 10 It becomes. Similarly, when the attention incorrect answer option corresponds to option 8, past questions corresponding to the test execution orders 2, 3, and 13 are extracted, and the attention incorrect answer option corresponds to option 15 The past questions corresponding to the test execution orders 1 and 12 are extracted.

続いて正答率予測演算装置4は、ステップS3において1つ以上の過去問題が抽出されたか否かを判定する(ステップS4)。その結果、抽出されたと判定した場合にはステップS5に、抽出されなかったと判定した場合にはステップS8に処理を移す。   Subsequently, the correct answer rate prediction calculation device 4 determines whether or not one or more past questions have been extracted in step S3 (step S4). As a result, if it is determined that it has been extracted, the process proceeds to step S5. If it is determined that it has not been extracted, the process proceeds to step S8.

ステップS5において正答率予測演算装置4は、抽出した過去問題の中から、注目誤答選択肢と同一又は類似の選択肢が誤答選択肢であるものを選択する(ステップS5)。再度図5の例を参照して説明すると、まず注目誤答選択肢が選択肢3に対応するものである場合に関しては、抽出した過去問題(試験実施順1,3,5,6,10に対応する5つ)のすべてにおいて、選択肢3と同一又は類似の選択肢は誤答選択肢とされている。したがって、抽出した5つの過去問題のすべてが選択される。同様に、注目誤答選択肢が選択肢15に対応するものである場合に関しても、抽出した過去問題(試験実施順1,12に対応する2つ)のすべてにおいて選択肢15と同一又は類似の選択肢は誤答選択肢とされていることから、抽出した2つの過去問題のすべてが選択される。これに対し、注目誤答選択肢が選択肢8に対応するものである場合に関しては、抽出した過去問題(試験実施順2,3,13に対応する3つ)のうち選択肢8と同一又は類似の選択肢が誤答選択肢とされているのは、試験実施順2,3に対応する2つのみである。したがって、試験実施順2,3に対応する過去問題のみが選択される。   In step S5, the correct answer rate prediction calculation device 4 selects, from the extracted past questions, ones that have the same or similar options as the focused error answer options as the error answer options (step S5). Referring to the example of FIG. 5 again, first, regarding the case where the erroneous answer option of interest corresponds to option 3, the extracted past questions (corresponding to the test execution order 1, 3, 5, 6, 10). In all of (5), an option that is the same as or similar to option 3 is an erroneous answer option. Therefore, all the extracted five past problems are selected. Similarly, even when the erroneous answer option of interest corresponds to option 15, the same or similar option as option 15 is wrong in all of the extracted past questions (two corresponding to the test execution order 1 and 12). Since it is an answer option, all the extracted two past questions are selected. On the other hand, in the case where the erroneous answer option of interest corresponds to option 8, the same or similar option as option 8 among the extracted past questions (three corresponding to test execution order 2, 3, 13) Are the two answer options corresponding to the test execution order 2 and 3. Therefore, only the past questions corresponding to the test execution orders 2 and 3 are selected.

ステップS5において誤答選択肢のみを選択していることは、本発明の特徴のひとつである。すなわち、正答選択肢の選択率は他の選択肢(誤答選択肢)や問題文の影響による変動が大きく、正答率予測のための利用に適さない。ステップS5において対応する選択肢が誤答選択肢となっている過去問題のみを選択することで、このような正答選択肢の影響を排除することが可能になる。   It is one of the features of the present invention that only the wrong answer option is selected in step S5. That is, the selection rate of correct answer options varies greatly due to the influence of other options (incorrect answer options) and question sentences, and is not suitable for use in predicting the correct answer rate. By selecting only past questions whose corresponding options are incorrect answer options in step S5, it is possible to eliminate the influence of such correct answer options.

なお、本実施の形態ではステップS3とステップS5を明示的に分けて記述しているが、例えばステップS3を「注目誤答選択肢と同一又は類似の選択肢を有し、かつ、その選択肢が誤答選択肢である過去問題を選択」などと変形することによって、ステップS3とステップS5を1つのステップにまとめてもよいのは勿論である。   In the present embodiment, step S3 and step S5 are explicitly described separately. For example, step S3 is described as “an option that has the same or similar option as the erroneous answer option of interest, and the option is an incorrect answer. Of course, step S3 and step S5 may be combined into one step by transforming such as “select past problem as option”.

続いて正答率予測演算装置4は、ステップS5において1つ以上の過去問題が選択されたか否かを判定する(ステップS6)。その結果、選択されたと判定した場合にはステップS7に、抽出されなかったと判定した場合にはステップS8に処理を移す。   Subsequently, the correct answer rate prediction calculation device 4 determines whether or not one or more past questions have been selected in step S5 (step S6). As a result, if it is determined that it has been selected, the process proceeds to step S7. If it is determined that it has not been extracted, the process proceeds to step S8.

ステップS7において正答率予測演算装置4は、選択した過去問題における注目誤答選択肢と同一又は類似の選択肢の選択率に基づき、注目誤答選択肢の予測選択率を算出する。具体的には、選択した過去問題における注目誤答選択肢と同一又は類似の選択肢の選択率の平均値を算出し、注目誤答選択肢の予測選択率とする。図5では、この平均値の算出による予測選択率の算出を矢印1で示している。例えば注目誤答選択肢が選択肢3に対応するものである場合、選択した過去問題(試験実施順1,3,5,6,10に対応する5つ)における選択肢3と同一又は類似の選択肢の選択率の平均値((6+8+6+6+6)/5≒6)が、注目誤答選択肢の予測選択率となる。同様に、注目誤答選択肢が選択肢8に対応するものである場合には(21+23)/2=22が、注目誤答選択肢が選択肢15に対応するものである場合には(7+12)/2≒10が、それぞれ注目誤答選択肢の予測選択率となる。   In step S <b> 7, the correct answer rate prediction calculation device 4 calculates a predicted selection rate of the attention error answer option based on the selection rate of the option that is the same as or similar to the attention error answer option in the selected past problem. Specifically, the average value of the selection rates of options that are the same as or similar to the attention error answer option in the selected past question is calculated and set as the predicted selection rate of the attention error answer option. In FIG. 5, the calculation of the prediction selection rate based on the calculation of the average value is indicated by an arrow 1. For example, when the erroneous answer option of attention corresponds to option 3, selection of the same or similar option as option 3 in the selected past question (five corresponding to the test execution order 1, 3, 5, 6, 10) The average value of the rates ((6 + 8 + 6 + 6 + 6) / 5≈6) is the predicted selection rate of the attention incorrect answer option. Similarly, (21 + 23) / 2 = 22 when the focused erroneous answer option corresponds to option 8 and (7 + 12) / 2≈ when the focused erroneous answer option corresponds to option 15 10 is the predicted selection rate of each of the attention incorrect answer options.

なお、本実施の形態では、過去の選択率の単純平均を注目誤答選択肢の予測選択率としているが、他の方法により導出される値を注目誤答選択肢の予測選択率とすることも可能である。例えば、ステップS5で選択された過去問題のうち最も新しい過去問題における注目誤答選択肢と同一又は類似の選択肢の選択率を注目誤答選択肢の予測選択率として利用してもよいし、試験実施順による重みを付けて算出される重み付き平均(例えば、最近実施されたものに重みを付けて算出される重み付き平均等)を注目誤答選択肢の予測選択率として利用してもよい。注目誤答選択肢の予測選択率の具体的な算出方法は、試験問題の性質等に応じて、試験問題ごとに適宜決定されることが好ましい。   In this embodiment, a simple average of past selection rates is used as a predicted selection rate of attention incorrect answer options, but a value derived by another method can be used as a predicted selection rate of attention incorrect answer options. It is. For example, the selection rate of the option that is the same as or similar to the attention error answer option in the latest past problem among the past questions selected in step S5 may be used as the prediction selection rate of the attention error answer option. A weighted average calculated by weighting (for example, a weighted average calculated by weighting recently implemented one) may be used as the predicted selection rate of the erroneous answer choice. It is preferable that the specific calculation method of the predicted selection rate of the attention incorrect answer option is appropriately determined for each test question according to the nature of the test question.

ステップS8は、ステップS4,S5で過去問題が抽出ないし選択されなかった場合のために設けられるステップである。この場合、過去問題における選択率を参照することができないので、別の手段により注目誤答選択肢の予測選択率を決定する必要がある。具体的には、図4に示したように、注目誤答選択肢の予測選択率にデフォルト値を設定することが好適である。このデフォルト値は、所定値であってもよいし、各選択肢が初めて誤答選択肢として出題された場合の選択率の平均値を用いることとしてもよいし、実質的に同一内容とは言えないものの他の基準に照らせば類似と判断され得る他の選択肢が誤答選択肢として出題された場合の選択率から算出することとしてもよい。   Step S8 is a step provided for the case where the past problem is not extracted or selected in steps S4 and S5. In this case, since the selection rate in the past problem cannot be referred to, it is necessary to determine the predicted selection rate of the attention incorrect answer option by another means. Specifically, as shown in FIG. 4, it is preferable to set a default value for the predicted selection rate of the attention error answer option. This default value may be a predetermined value, or it may be the average value of the selection rate when each option is presented as a wrong answer option for the first time, although it may not be said that the content is substantially the same. It is good also as calculating from the selection rate when the other choices which can be judged to be similar in light of other criteria are set as wrong answer choices.

ステップS2のループ処理が終了すると、正答率予測演算装置4は、新規問題の各誤答選択肢について算出ないし設定した予測選択率の合計値に基づき、新規問題の正答率の予測値を算出する(ステップS9。正答率算出ステップ)。こうして算出された予測値が、図1に示した正答率予測値Pとなる。より具体的に言えば、正答率予測演算装置4は次の式(1)により正答率予測値Pを算出する。ただし、式中のSUMは、新規問題の各誤答選択肢について算出ないし設定した予測選択率の合計値である。
P=100−SUM ・・・(1)
When the loop process of step S2 ends, the correct answer rate prediction calculation device 4 calculates a predicted value of the correct answer rate of the new question based on the total value of the predicted selection rates calculated or set for each incorrect answer option of the new question ( Step S9, correct answer rate calculation step). The predicted value calculated in this way becomes the correct answer rate predicted value P shown in FIG. More specifically, the correct answer rate prediction calculation device 4 calculates the correct answer rate prediction value P by the following equation (1). However, SUM in the formula is a total value of predicted selection rates calculated or set for each wrong answer option of the new question.
P = 100-SUM (1)

なお、正答率予測値Pは、他の方法によっても算出可能である。例えば、次の式(2)により正答率予測値Pを算出することとしてもよい。ただし、式中のa,bは、過去の正答率予測値と、予測後に実際に試験を実施して得られた正答率との相関を調べることによって得られる定数である。なお、式(2)により得られる正答率予測値Pと、新規問題の各誤答選択肢について算出ないし設定した予測選択率の合計値SUMとの合計は必ずしも100にならないが、正答率予測演算装置4による予測の対象は正答率だけであるので、特に問題とはならない。
P=a(100−SUM)−b ・・・(2)
The correct answer rate predicted value P can also be calculated by other methods. For example, the correct answer rate predicted value P may be calculated by the following equation (2). However, a and b in the equation are constants obtained by examining the correlation between the past correct answer rate predicted value and the correct answer rate obtained by actually performing the test after prediction. Note that the sum of the correct answer rate predicted value P obtained by the expression (2) and the total value SUM of predicted selection rates calculated or set for each incorrect answer option of the new question is not necessarily 100. Since the target of prediction by 4 is only the correct answer rate, it is not a problem.
P = a (100−SUM) −b (2)

また、式(1)又は式(2)によって得られる正答率予測値Pに、正答選択肢の過去の選択率に基づく係数を掛け合わせることによって得られる値を正答率予測値Pとして出力することとしてもよい。   Moreover, as a correct answer rate predicted value P, a value obtained by multiplying a correct answer rate predicted value P obtained by the formula (1) or the formula (2) by a coefficient based on a past selection rate of correct answer options is output. Also good.

図5には、式(1)に従って算出した正答率予測値Pを示している。まず、図5の例における合計値SUMは、矢印2で示すように、新規問題の誤答選択肢である選択肢3,8,15のそれぞれの予測選択率6,22,10の合計値38となる。そして正答率予測値Pは、矢印3で示すように、この38を式(1)に代入して得られる値62となる。   FIG. 5 shows the correct answer rate prediction value P calculated according to the equation (1). First, as shown by the arrow 2, the total value SUM in the example of FIG. 5 is the total value 38 of the predicted selection rates 6, 22, and 10 of the options 3, 8, and 15 that are incorrect answer options of the new problem. . Then, the correct answer rate predicted value P is a value 62 obtained by substituting 38 into the equation (1), as indicated by an arrow 3.

以上説明したように、本実施の形態による択一問題の正答率予測方法によれば、誤答選択肢の影響により大きく変動する可能性のある正答選択肢の選択率を、予測選択率の算出の際(図4のステップS2〜S8、図5の矢印1)、及び、新規問題の正答率の算出の際(図4のステップS9、図5の矢印2,3)のいずれにおいても使用しておらず、過去データにおける変動が少ない誤答選択肢の選択率のみに基づいて正答率を算出しているので、新規問題の正答率をある程度正しく予測することが可能になる。したがって、新規問題の難易度を一定レベルに保つことが可能になる。   As described above, according to the method for predicting the correct answer rate of alternative questions according to the present embodiment, the selection rate of correct answer options that may vary greatly due to the influence of incorrect answer options is calculated when calculating the predicted selectivity. (Steps S2 to S8 in FIG. 4, arrow 1 in FIG. 5) and when calculating the percentage of correct answers for new questions (step S9 in FIG. 4, arrows 2 and 3 in FIG. 5). In addition, since the correct answer rate is calculated based only on the selection rate of erroneous answer options with little fluctuation in the past data, it is possible to predict the correct answer rate of a new question to some extent correctly. Therefore, it becomes possible to keep the difficulty level of a new problem at a certain level.

正答率予測値Pの算出例を、もう一つ説明する。図6は、問題番号1の選択肢グループに関して、過去試験データ記憶装置3内に記憶されるデータ(過去データ)の一例と、正答率予測演算装置4に入力される新規問題の他の例とを示す図である。過去データは、図5に示したものと同一である。一方、この例による新規問題は、誤答選択肢として選択肢2,6,15のそれぞれと同一又は類似の選択肢を有し、正答選択肢として選択肢12と同一又は類似の選択肢を有して構成される。   Another example of calculating the correct answer rate predicted value P will be described. 6 shows an example of data (past data) stored in the past test data storage device 3 and another example of a new question input to the correct answer rate prediction calculation device 4 for the option group of question number 1. FIG. The past data is the same as that shown in FIG. On the other hand, the new question according to this example is configured to have the same or similar options as the options 2, 6, and 15 as wrong answer options and the same or similar options as the option 12 as correct answer options.

図6の例では、選択肢2に関しては、図4のステップS5において試験実施順9,13に対応する過去問題(選択肢2と同一又は類似の選択肢の選択率はそれぞれ28,25)が選択され、ステップS7で算出される予測選択率は(28+25)/2≒27となる。同様に、選択肢15に関しては、図4のステップS5において試験実施順1,12に対応する過去問題(選択肢15と同一又は類似の選択肢の選択率はそれぞれ7,12)が選択され、ステップS7で算出される予測選択率は(7+12)/2≒10となる。一方、選択肢6に関しては、図4のステップS5において過去問題が1つも選択されないので、ステップS8において、デフォルト値が予測選択率に設定されることになる。図6では、デフォルト値として20を使用している。   In the example of FIG. 6, for option 2, the past questions corresponding to the test execution orders 9 and 13 in step S5 of FIG. 4 are selected (selection rates of options that are the same as or similar to option 2 are 28 and 25, respectively). The predicted selection rate calculated in step S7 is (28 + 25) / 2≈27. Similarly, with regard to option 15, the past questions corresponding to the test execution orders 1 and 12 (selection rates of options that are the same as or similar to option 15 are 7 and 12 respectively) are selected in step S5 of FIG. The calculated prediction selectivity is (7 + 12) / 2≈10. On the other hand, for option 6, since no past problem is selected in step S5 of FIG. 4, the default value is set to the predicted selection rate in step S8. In FIG. 6, 20 is used as a default value.

各誤答選択肢の予測選択率が得られた後には、選択肢2,6,15それぞれの予測選択率27,20,10の合計値57を式(1)に代入することにより、正答率予測値P=43を得る。このように、図6の例においても、正答選択肢の選択率を使用することなく正答率予測値Pを得ることが可能となっている。   After the predicted selection rate of each wrong answer option is obtained, the correct answer rate predicted value is obtained by substituting the total value 57 of the predicted selection rates 27, 20, and 10 of the options 2, 6, and 15 into the formula (1). P = 43 is obtained. Thus, also in the example of FIG. 6, it is possible to obtain the correct answer rate predicted value P without using the correct answer option selection rate.

以下、本発明によりほぼ正しい正答率予測値が得られることについて、実際の試験結果に本発明を適用した例を2つ挙げて説明する。   Hereinafter, the fact that the present invention can obtain a substantially correct correct answer rate prediction value will be described with reference to two examples in which the present invention is applied to actual test results.

図7は、図5及び図6に示したものと同じ過去データについての正答率予測値Pの算出例を示す図である。同図には、試験実施順1〜8に対応する過去問題についてのみ、図4に示した処理に従って正答率予測値Pを算出した例を示している。例えば試験実施順8に対応する過去問題についての正答率予測値Pは、試験実施順8より過去に実施された試験実施順9〜14に対応する過去問題のみを過去データとして使用して図4に示した処理を実施した結果として得られたものである。試験実施順9〜14の過去問題について正答率予測値Pを算出していないのは、過去データが少なすぎるためである。   FIG. 7 is a diagram illustrating a calculation example of the correct answer rate predicted value P for the same past data as that illustrated in FIGS. 5 and 6. The figure shows an example in which the correct answer rate predicted value P is calculated according to the process shown in FIG. 4 only for the past problems corresponding to the test execution orders 1 to 8. For example, the correct answer rate predicted value P for the past problems corresponding to the test execution order 8 is obtained by using only the past problems corresponding to the test execution orders 9 to 14 performed in the past from the test execution order 8 as past data. It was obtained as a result of carrying out the processing shown in. The reason why the correct answer rate predicted value P is not calculated for the past questions in the test execution order 9 to 14 is that the past data is too small.

図7には、実際に計測された正答率と正答率予測値Pの間の誤差(予測誤差)についても数値で示すとともに、実際に計測された正答率及び正答率予測値Pそれぞれの変化を示すグラフを図示している。   FIG. 7 also shows numerically an error (prediction error) between the actually measured correct answer rate and the correct answer rate predicted value P, and shows changes in the actually measured correct answer rate and the correct answer rate predicted value P. FIG.

図7のグラフから理解されるように、実際に計測された正答率と正答率予測値Pとは概ね同様の変化を示している。これは、本発明により、ほぼ正しい正答率が得られていることを示している。予測誤差を見ても、8回分の予測誤差の平均(平均誤差)は11であり、概ね良好な値が得られていると言える。   As understood from the graph of FIG. 7, the actually measured correct answer rate and the correct answer rate predicted value P show substantially the same changes. This indicates that the correct answer rate is obtained by the present invention. Looking at the prediction error, the average of 8 prediction errors (average error) is 11, and it can be said that a good value is obtained.

次に図8は、図5及び図6に示したものとは異なる過去データについての正答率予測値Pの算出例を示す図である。同図の過去データは、16回分の過去問題(試験実施順1〜16)を含んで構成される。また、同図には、試験実施順1〜8に対応する過去問題についてのみ、図4に示した処理に従って正答率予測値Pを算出した例を示している。さらに、予測誤差及びグラフについても、図7と同様に図示している。   Next, FIG. 8 is a diagram illustrating an example of calculating the correct answer rate predicted value P for past data different from those illustrated in FIGS. 5 and 6. The past data in the figure includes 16 past questions (test execution order 1 to 16). Moreover, the figure has shown the example which calculated the correct answer rate estimated value P according to the process shown in FIG. 4 only about the past problem corresponding to test implementation order 1-8. Further, the prediction error and the graph are also illustrated in the same manner as in FIG.

図8のグラフから理解されるように、この例でも、実際に計測された正答率と正答率予測値Pとは概ね同様の変化を示している。これは、本発明によりほぼ正しい正答率が得られていることを示している。予測誤差を見ても、8回分の予測誤差の平均(平均誤差)は6であり、概ね良好な値が得られていると言える。   As can be understood from the graph of FIG. 8, in this example as well, the actually measured correct answer rate and the correct answer rate predicted value P show substantially the same changes. This indicates that the correct answer rate is obtained by the present invention. Looking at the prediction error, the average (average error) of the prediction errors for 8 times is 6, and it can be said that a good value is obtained.

以上、図7及び図8を参照して説明したように、本発明を実際の試験結果に適用すると、ほぼ正しい正答率予測値を得ることができる。したがって、本発明によれば、択一問題の正答率をある程度正しく予測することが可能であると言え、その結果、択一問題の難易度を一定レベルに保つことが可能になると言える。   As described above with reference to FIGS. 7 and 8, when the present invention is applied to actual test results, a substantially correct correct answer rate prediction value can be obtained. Therefore, according to the present invention, it can be said that the correct answer rate of the alternative problem can be predicted to some extent correctly, and as a result, it can be said that the difficulty level of the alternative problem can be maintained at a certain level.

以上、本発明の好ましい実施の形態について説明したが、本発明はこうした実施の形態に何等限定されるものではなく、本発明が、その要旨を逸脱しない範囲において、種々なる態様で実施され得ることは勿論である。   As mentioned above, although preferable embodiment of this invention was described, this invention is not limited to such embodiment at all, and this invention can be implemented in various aspects in the range which does not deviate from the summary. Of course.

例えば、上記実施の形態では本発明を択一問題の正答率予測方法として構成したが、本発明は、複数の選択肢候補のそれぞれについて、過去に同一又は類似の選択肢が出題された際に正答選択肢及び誤答選択肢のいずれであったかを示す種別情報と、過去に同一又は類似の選択肢が出題された際の選択率とを記憶するデータベースに接続された情報処理装置であって、択一問題を構成する複数の選択肢の入力を受け付ける入力受付部と、前記複数の選択肢のうち誤答選択肢である1以上の選択肢のそれぞれについて、同一又は類似の選択肢が誤答選択肢として出題された際の選択率を前記データベースから読み出し、前記データベースから1以上の選択率が読み出された場合には該読み出された1以上の選択率に基づいて予測選択率を算出する一方、前記データベースから選択率が読み出されなかった場合には所定の値を前記予測選択率として設定する予測選択率取得部と、前記予測選択率取得部にて算出又は設定された1以上の前記予測選択率に基づき、前記択一問題の正答率を算出する正答率算出部とを備える情報処理装置として構成することも可能である。   For example, in the above-described embodiment, the present invention is configured as a method for predicting the correct answer rate of an alternative question. However, the present invention provides a correct answer option when the same or similar options are presented in the past for each of a plurality of option candidates. And an information processing apparatus connected to a database that stores type information indicating which of the answer options was wrong, and a selection rate when the same or similar option was asked in the past, and constitutes an alternative problem The selection rate when the same or similar option is given as an incorrect answer option for each of one or more options that are erroneous answer options among the multiple options When reading from the database and one or more selection rates are read from the database, a predicted selection rate is calculated based on the read one or more selection rates. On the other hand, when the selection rate is not read from the database, a prediction selection rate acquisition unit that sets a predetermined value as the prediction selection rate, and one or more calculated or set by the prediction selection rate acquisition unit It is also possible to configure as an information processing apparatus including a correct answer rate calculation unit that calculates the correct answer rate of the alternative question based on the predicted selection rate.

また、本発明は、複数の選択肢候補のそれぞれについて、過去に同一又は類似の選択肢が出題された際に正答選択肢及び誤答選択肢のいずれであったかを示す種別情報と、過去に同一又は類似の選択肢が出題された際の選択率とを記憶するデータベースに接続された情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、択一問題を構成する複数の選択肢の入力を受け付ける入力受付部、前記複数の選択肢のうち誤答選択肢である1以上の選択肢のそれぞれについて、同一又は類似の選択肢が誤答選択肢として出題された際の選択率を前記データベースから読み出し、前記データベースから1以上の選択率が読み出された場合には該読み出された1以上の選択率に基づいて予測選択率を算出する一方、前記データベースから選択率が読み出されなかった場合には所定の値を前記予測選択率として設定する予測選択率取得部、及び、前記予測選択率取得部にて算出又は設定された1以上の前記予測選択率に基づき、前記択一問題の正答率を算出する正答率算出部として前記コンピュータを機能させるプログラムとして構成することも可能である。   In addition, the present invention provides, for each of a plurality of option candidates, type information indicating whether the option is a correct answer option or an incorrect answer option when the same or similar option is presented in the past, and the same or similar option in the past. A program for causing a computer to function as an information processing apparatus connected to a database that stores a selection rate when a question is presented, and an input receiving unit that receives input of a plurality of options constituting an alternative problem, For each of one or more options that are incorrect answer options among a plurality of options, the selection rate when the same or similar option is presented as an incorrect answer option is read from the database, and one or more selection rates are obtained from the database. When read, the prediction selectivity is calculated based on the read one or more selection rates, while the database A prediction selection rate acquisition unit that sets a predetermined value as the prediction selection rate when the selection rate is not read, and one or more prediction selection rates calculated or set by the prediction selection rate acquisition unit On the basis of the above, it is also possible to configure as a program that causes the computer to function as a correct answer rate calculation unit that calculates the correct answer rate of the alternative question.

1 択一問題正答率予測システム
2 過去試験データ追加装置
3 過去試験データ記憶装置
4 正答率予測演算装置
D1 実施済み問題データ
D2 新規作成問題データ
P 正答率予測値
1 alternative question correct answer rate prediction system 2 past test data addition device 3 past test data storage device 4 correct answer rate prediction calculation device D1 completed question data D2 newly created question data P correct answer rate prediction value

Claims (1)

複数の選択肢候補のそれぞれについて、過去に同一又は類似の選択肢が出題された際に正答選択肢及び誤答選択肢のいずれであったかを示す種別情報と、過去に同一又は類似の選択肢が出題された際の選択率とを記憶するデータベースに接続された情報処理装置により実行される択一問題の正答率予測方法であって、
択一問題を構成する複数の選択肢の入力を受け付ける入力受付ステップと、
前記複数の選択肢のうち誤答選択肢である1以上の選択肢のそれぞれについて、同一又は類似の選択肢が誤答選択肢として出題された際の選択率を前記データベースから読み出し、前記データベースから1以上の選択率が読み出された場合には該読み出された1以上の選択率に基づいて予測選択率を算出する一方、前記データベースから選択率が読み出されなかった場合には所定の値を前記予測選択率として設定する予測選択率取得ステップと、
前記予測選択率取得ステップにて算出又は設定された1以上の前記予測選択率に基づき、前記択一問題の正答率を算出する正答率算出ステップと
を備える択一問題の正答率予測方法。
For each of a plurality of option candidates, type information indicating whether the option was a correct answer option or an incorrect answer option when the same or similar option was given in the past, and when the same or similar option was given in the past A method for predicting a correct answer rate of an alternative question executed by an information processing apparatus connected to a database that stores a selectivity,
An input reception step for receiving input of a plurality of options constituting the alternative problem;
For each of one or more options that are incorrect answer options among the plurality of options, the selection rate when the same or similar option is presented as an incorrect answer option is read from the database, and the one or more selection ratios from the database Is read based on one or more of the read selection ratios, and when the selection ratio is not read from the database, a predetermined value is selected as the prediction selection. Predictive selection rate acquisition step to set as a rate,
A correct answer rate predicting method for an alternative question, comprising: a correct answer rate calculating step for calculating a correct answer rate of the alternative question based on one or more of the predictive select rates calculated or set in the predictive select rate acquiring step.
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