WO2024252580A1 - 順序性判定装置、順序性判定方法、およびプログラム - Google Patents

順序性判定装置、順序性判定方法、およびプログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2024252580A1
WO2024252580A1 PCT/JP2023/021226 JP2023021226W WO2024252580A1 WO 2024252580 A1 WO2024252580 A1 WO 2024252580A1 JP 2023021226 W JP2023021226 W JP 2023021226W WO 2024252580 A1 WO2024252580 A1 WO 2024252580A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
order
item
determination device
evaluation
order determination
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2023/021226
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
美歩 笠松
英毅 小矢
一 中島
晴夫 大石
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NTT Inc
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nippon Telegraph and Telephone Corp filed Critical Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority to JP2025525544A priority Critical patent/JPWO2024252580A1/ja
Priority to PCT/JP2023/021226 priority patent/WO2024252580A1/ja
Publication of WO2024252580A1 publication Critical patent/WO2024252580A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/04—Inference or reasoning models

Definitions

  • One aspect of the present invention relates to an order determination device, an order determination method, and a program.
  • Ordering is an expression that shows the relationship between two items. For example, in the process of human development, when item A is acquired followed by item B, this is often expressed in fields such as developmental psychology as "there is an order of item A ⁇ item B.” It is hoped that analyzing ordering will lead to elucidation of the mechanisms of human cognitive development and learning.
  • Non-Patent Document 1 discusses investigating whether two items (item A, item B) occur in each individual of a population.
  • existing methods can only be applied to items with a binary evaluation value, that is, occurrence/absence. In other words, they can only evaluate the order between items with a binary evaluation value.
  • the relationship of order can also occur in items with three or more discrete values or continuous evaluation values.
  • a method is required that can evaluate order even for items with three or more evaluation values.
  • This invention was made in light of the above circumstances, and aims to provide a technology that can evaluate the order between items that have three or more evaluation values.
  • An order determination device includes a data processing unit, an order determination unit, and a strength evaluation unit.
  • the data processing unit collects evaluation values of a first item related to an individual and evaluation values of a second item different from the first item across a plurality of individuals.
  • the order determination unit determines the order between the first item and the second item based on the evaluation values.
  • the strength evaluation unit evaluates the strength of the order relationship in the determined order.
  • FIG. 1 is a functional block diagram showing an example of an order determination device according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an example of a processing procedure of the order determination device 100 shown in FIG.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the data collection and organization process.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining the data collection and organization process.
  • FIG. 5 is a flow chart showing the procedure of the ⁇ order determination process>.
  • FIG. 6 is a graph plotting SAB against frequency.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example relating to the process of evaluating the strength of order.
  • FIG. 8 is a graph showing an example of the results for the case of FIG.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining the process of evaluating the strength of order in the case of two values.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining the process of evaluating the strength of order in the case of two values.
  • FIG. 1 is a functional block diagram showing an example of an order determination device according to an embodiment.
  • the order determination device 100 is a computer including a processor 11 and a storage unit 12.
  • the storage unit 12 stores a program including instructions for causing the computer to function as the order determination device 100.
  • the processor 11 includes a data processing unit 11a, an order determination unit 11b, and a strength evaluation unit 11c as processing functions according to the embodiment.
  • the data processing unit 11a collects, across a plurality of individuals, evaluation values of a first item related to the individuals and evaluation values of a second item different from the first item.
  • the evaluation values can be real numbers with three or more values (discrete values and continuous values).
  • the order determining unit 11b determines the order between the first item and the second item based on the evaluation value.
  • the strength evaluation unit 11c evaluates the strength of the order relationship in the determined order.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an example of a processing procedure of the order determination device 100 shown in FIG. (Step S1) ⁇ Data collection and organization>
  • Step S2 ⁇ Order Determination Process>
  • the order determining device 100 calculates the center S'AB of the distribution of the evaluation values SAB , and determines whether there is order and whether there is a tendency for a chronological relationship according to the value of S'AB .
  • Step S3 Processing for evaluating the strength of order relationships>
  • the order determination device 100 evaluates the magnitude of the absolute value
  • the order determination device 100 collects evaluation values (S A , S B ) for each individual for two items (item A, item B). If data collection is also performed on an item other than items A and B (e.g., item C), it is possible to determine not only the order between items A and B, but also the order between items A and C and between items B and C. There is no limit to the number of items investigated in one experiment.
  • the order determination device 100 performs a conversion such that a larger evaluation value indicates a better result, for example by taking the reciprocal. Furthermore, if necessary, the order determination device 100 performs conversion so that arithmetic operations can be performed between S A and S B. For example, a Likert scale may be converted into a numerical value.
  • S AB is an index indicating how well the performance of item A is compared to the performance of item B.
  • the order determination device 100 calculates the center of distribution S' AB of S AB .
  • Figures 3 and 4 are diagrams for explaining the ⁇ Data collection and organization process>. For example, consider administering a test consisting of three questions (questions 1 to 3) with a maximum score of 10 points to 10 subjects. When the scores of each subject are as shown in Figure 3, the graphs (a), (b), and (c) in Figure 4 are obtained using the average value as an example of the value that indicates the center of the distribution.
  • Fig. 5 is a flow chart showing the procedure of the ⁇ order determination process>.
  • the order determination device 100 uses S'AB to determine the relationship between item A and item B as shown in Fig. 5.
  • ⁇ , ⁇ are any real numbers that satisfy 0 ⁇ .
  • the order determination device 100 compares the threshold value ⁇ with S'AB (step S11), and if S'AB is greater than ⁇ (YES), determines that there is an order of item A ⁇ item B (1) (step S12). If the answer is No in step S11, the order determination device 100 determines whether S'AB is greater than the threshold value ⁇ and equal to or less than ⁇ (step S13). If the answer is Yes, the order determination device 100 determines that there is a tendency of item A before item B (2) (step S14).
  • step S15 the order determination device 100 judges whether S'AB is equal to or greater than - ⁇ and equal to or less than ⁇ (step S15). If the answer is Yes, the order determination device 100 judges that there is no order (3) (step S16). If the answer is No in step S15, the order determination device 100 judges whether S'AB is equal to or greater than - ⁇ and equal to or less than - ⁇ (step S17). If the answer is Yes, the order determination device 100 judges that there is a tendency of item B before and item A after (4) (step S18). If the answer is No in step S17, the order determination device 100 judges that there is an order of item B ⁇ item A (5) (step S19).
  • the threshold value may be increased to evaluate the relationship in more detail.
  • the threshold value may be set to ⁇ only to determine whether or not there is an order.
  • FIG. 6 is a graph plotting SAB against frequency, which corresponds to each of the cases (1) to (5) in FIG.
  • the order determination device 100 evaluates the magnitude of the absolute value
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of the process for evaluating the strength of order.
  • (Regarding Question 1 and Question 2) There is a sequence of Question 1 ⁇ Question 2.
  • (Regarding Questions 1 and 3) There is a tendency for question 1 to come first, and question 3 to come later.
  • (Regarding Questions 2 and 3) There is a sequence of Question 3 ⁇ Question 2.
  • Fig. 8 is a graph showing an example of the results for the case of Fig. 7.
  • the strength of the sequential relationship is evaluated as follows: [Question 1 ⁇ Question 2] > [Question 3 ⁇ Question 2] > [Previous: Question 1, Next: Question 3].
  • FIGS. 9 and 10 are diagrams for explaining the process of evaluating the strength of order in the case of two values.
  • the center S' AB of the distribution of evaluation values S AB is calculated, and the presence or absence of order and the presence or absence of a tendency for anterior-posterior relationships is judged according to the value of S' AB .
  • is evaluated as the strength of order, and even when it is judged that there is no order, the strength of the posterior relationship is evaluated.
  • This procedure makes it possible to evaluate the order between items with evaluation values of three or more discrete values and continuous values. This makes it possible to evaluate order for a variety of data, and ultimately to perform a more detailed analysis of human cognitive development and the mechanisms of learning.
  • the embodiment it is possible to evaluate not only whether there is a sequence, but also whether there is a tendency for a chronological relationship and the strength of the sequence. This makes it possible to analyze relationships that could not be analyzed with existing technology. Furthermore, by evaluating the strength of the sequence, it is possible to compare sequence relationships. In other words, by performing an analysis using the distribution of the differences in the evaluation values, it becomes possible to evaluate the sequence between items that have evaluation values of three or more discrete values and continuous values. Furthermore, this method can also be applied to items that have evaluation values of two values.
  • this invention is not limited to the above-described embodiment.
  • this invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and in the implementation stage, the components can be modified and embodied without departing from the gist of the invention.
  • various inventions can be formed by appropriate combinations of multiple components disclosed in the above-described embodiment. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, components from different embodiments may be appropriately combined.
  • Processor 11a Data processing unit 11b: Order determination unit 11c: Strength evaluation unit 12: Memory unit 100: Order determination device.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

この発明の一態様に係る順序性判定装置は、データ処理部と、順序性判定部と、強弱評価部とを具備する。データ処理部は、個体に関する第１項目の評価値と、前記第１項目とは異なる第２項目の評価値とを複数の個体にわたって収集する。順序性判定部は、評価値に基づいて、前記第１項目と前記第２項目との間の順序性を判定する。強弱評価部は、判定された順序性における順序関係の強弱を評価する。

Description

順序性判定装置、順序性判定方法、およびプログラム
　この発明の一態様は、順序性判定装置、順序性判定方法、およびプログラムに関する。
　順序性（ordering）は、２つの項目の間の関係を示す表現の一つである。例えば、人の発達の過程において項目Ａが獲得された後に項目Ｂが獲得されることを、発達心理学等の分野では「項目Ａ→項目Ｂの順序がある」と表現することが多い。順序性を分析することで、人の認知発達や学習のメカニズムの解明につながることが期待されている。
　非特許文献１では、ある個体群に対して、各個体において２つの項目（項目Ａ、項目Ｂ）が発生するか否かについて調査することが議論されている。しかしながら既存の手法は、発生有り／発生無しという、２値の評価値を持つ項目に適用することしかできなかった。つまり、２値の評価値を持つ項目間の順序性を評価することしかできなかった。
Peter W. Airasian and William M. Bart: Ordering Theory: A New and Useful Measurement Model, Educational Technology, Vol. 13, No. 5 (May, 1973), pp. 56-60.
　順序性という関係は、３値以上の離散値や、あるいは連続値の評価値を持つ項目においても発生しうる。例えば、１０点満点の２つの設問に関して、どちらの設問が先に理解されるかという順序性を表現するには、３値以上の評価値を持つ項目に対しても順序性を評価できる手法が求められる。
　この発明は上記事情によりなされたもので、３値以上の評価値を有する項目間の順序性を評価することの可能な技術を提供しようとするものである。
　この発明の一態様に係る順序性判定装置は、順序性判定装置は、データ処理部と、順序性判定部と、強弱評価部とを具備する。データ処理部は、個体に関する第１項目の評価値と、前記第１項目とは異なる第２項目の評価値とを複数の個体にわたって収集する。順序性判定部は、評価値に基づいて、前記第１項目と前記第２項目との間の順序性を判定する。強弱評価部は、判定された順序性における順序関係の強弱を評価する。
　この発明の一態様によれば、３値以上の評価値を有する項目間の順序性を評価することが可能になる。
図１は、実施形態に係わる順序性判定装置の一例を示す機能ブロック図である。 図２は、図１に示される順序性判定装置１００の処理手順の一例を示すフローチャートである。 図３は、＜データ収集・整理処理＞について説明するための図である。 図４は、＜データ収集・整理処理＞について説明するための図である。 図５は、＜順序性判定処理＞における手順を示すフローチャートである。 図６は、ＳＡＢを度数に対してプロットしたグラフである。 図７は、＜順序性の強弱評価処理＞に係わる一つの事例を示す図である。 図８は、図７の事例についての結果の一例を示すグラフである。 図９は、２値の場合の＜順序性の強弱評価処理＞について説明するための図である。 図１０は、２値の場合の＜順序性の強弱評価処理＞について説明するための図である。
　図１は、実施形態に係わる順序性判定装置の一例を示す機能ブロック図である。図１において、順序性判定装置１００は、プロセッサ１１、および記憶部１２を備えるコンピュータである。記憶部１２は、コンピュータを順序性判定装置１００として機能させるための命令を含むプログラムを記憶する。プロセッサ１１は、実施形態に係わる処理機能としてデータ処理部１１ａ、順序性判定部１１ｂ、および強弱評価部１１ｃを備える。
　データ処理部１１ａは、個体に関する第１項目の評価値と、第１項目とは異なる第２項目の評価値とを複数の個体にわたって収集する。ここで、評価値としては、３値以上の実数（離散値および連続値）を使用することができる。
　順序性判定部１１ｂは、評価値に基づいて、第１項目と第２項目との間の順序性を判定する。
　強弱評価部１１ｃは、判定された順序性における順序関係の強弱を評価する。
　図２は、図１に示される順序性判定装置１００の処理手順の一例を示すフローチャートである。
　（ステップＳ１）
　＜データ収集・整理処理＞
　ステップＳ１において、順序性判定装置１００は、複数の個体のそれぞれについて、互いに異なる２項目（項目Ａ、項目Ｂ）の評価値ＳＡ、ＳＢのデータを収集する。そして、順序性判定装置１００は、新たな評価値ＳＡＢ＝ＳＡ－ＳＢを算出する。
　（ステップＳ２）
　＜順序性判定処理＞
　ステップＳ２において、順序性判定装置１００は、評価値ＳＡＢの分布の中心Ｓ′ＡＢを算出し、Ｓ′ＡＢの値に応じて、順序性の有無、および、前後関係の傾向の有無を判定する。
　（ステップＳ３）
　＜順序関係の強弱評価処理＞
　ステップＳ３において、順序性判定装置１００は、Ｓ′ＡＢの絶対値｜Ｓ′ＡＢ｜の大きさを順序性の強さとして評価する。ここで、順序性がないと判定された場合、順序性判定装置１００は項目Ａ，Ｂ間の前後関係の強弱を評価する。
　ステップＳ１～ステップＳ３の各処理について詳しく説明する。
　＜データ収集・整理処理＞
　順序性判定装置１００は、２つの項目（項目Ａ、項目Ｂ）について、それぞれの評価値（ＳＡ、ＳＢ）を個体ごとに収集する。データ収集において、項目Ａ、Ｂ以外の項目（例えば項目Ｃ）についてもデータ収集を行っていた場合、項目Ａ、Ｂ間の順序性だけでなく、項目Ａ、Ｃ間、項目Ｂ、Ｃ間の順序性も判定することができる。ここで、一度の実験において調査する項目数に制限はない。
　評価値が大きい方が悪い結果である場合、順序性判定装置１００は、逆数を取る等の処理により、評価値が大きい方が良い結果となるような変換を行う。
　また、必要であれば、順序性判定装置１００は、ＳＡ、ＳＢ間で四則演算が可能となるような変換を行う。例えば、リッカート尺度を数値に変換するなどの手法がある。
　順序性判定装置１００は、ＳＡＢ＝ＳＡ－ＳＢを算出し、ＳＡＢを順序性の評価指標とする。ここで、ＳＡＢは、項目Ｂの出来に対して項目Ａの出来がどれくらい良いかを示す指標である。順序性判定装置１００は、ＳＡＢの分布の中心Ｓ′ＡＢを算出する。
　図３および図４は、＜データ収集・整理処理＞について説明するための図である。例えば１０人の被験者に対し、１０点満点の３つの設問（問１～問３）からなるテストを実施することを考える。各被験者のスコアが図３の結果になった場合、分布の中心を示す値の一例として平均値を用いて、図４の（ａ）、（ｂ）、（ｃ）の各グラフが得られる。
　図５は、＜順序性判定処理＞における手順を示すフローチャートである。順序性判定装置１００は、Ｓ′ＡＢを用いて、項目Ａと項目Ｂの関係を図５のように判定する。ここで、→α，βは、０＜β＜αを満たす任意の実数である。
　図５において、順序性判定装置１００は、閾値αとＳ′ＡＢとを比較し（ステップＳ１１）、Ｓ′ＡＢがαより大きければ（ＹＥＳ）、項目Ａ→項目Ｂの順序性がある（１）と判定する（ステップＳ１２）。ステップＳ１１でＮｏならば、順序性判定装置１００は、Ｓ′ＡＢが閾値βより大きく、かつα以下であるかを判定する（ステップＳ１３）。Ｙｅｓであれば、順序性判定装置１００は、前：項目Ａ、後：項目Ｂの傾向有り（２）と判定する（ステップＳ１４）。
　ステップＳ１３でＮｏならば、順序性判定装置１００は、Ｓ′ＡＢが－β以上で、かつβ以下であるかを判定する（ステップＳ１５）。Ｙｅｓであれば、順序性判定装置１００は、順序性無し（３）と判定する（ステップＳ１６）。ステップＳ１５でＮｏならば、順序性判定装置１００は、Ｓ′ＡＢが－α以上で、かつ－β以下であるかを判定する（ステップＳ１７）。Ｙｅｓであれば、順序性判定装置１００は、前：項目Ｂ、後：項目Ａの傾向有り（４）と判定する（ステップＳ１８）。ステップＳ１７でＮｏならば、順序性判定装置１００は、項目Ｂ→項目Ａの順序性がある（５）と判定する（ステップＳ１９）。
　以上の手順において、さらに閾値を増やして、より詳細な関係性の評価を行っても良い。あるいは逆に、閾値をαのみとし、順序性の有無のみを判定しても良い。
　図６は、ＳＡＢを度数に対してプロットしたグラフである。図５の各ケース（１）～（５）に対応するグラフとなっていることが示される。
　＜順序性の強弱評価処理＞
　図２のステップＳ３において、順序性判定装置１００は、Ｓ′ＡＢの絶対値｜Ｓ′ＡＢ｜の大きさを順序関係の強さとして評価する。絶対値が大きいほど順序性が強い（逆転が起きにくい）関係である。データ収集にかかる実験で、項目Ａ、項目Ｂ以外の項目（例えば項目Ｃ）についても調査を行っていた場合、順序性判定装置１００は、｜Ｓ′ＡＢ｜、｜Ｓ′ＡＣ｜、｜Ｓ′ＢＣ｜に関しても比較・分析を行う。
　図７は、＜順序性の強弱評価処理＞に係わる一つの事例を示す図である。図３、図４のデータについて、α＝５，β＝３として順序性を判定すると、次の結果を得る。
　（問１・問２に関して）
　問１→問２の順序性がある。
　（問１・問３に関して）
　前：問１、後：問３の傾向がある。
　（問２・問３に関して）
　問３→問２の順序性がある。
　図８は、図７の事例についての結果の一例を示すグラフである。図８（ａ）、（ｂ）は、図４のグラフの横軸に対して閾値β＝３、α＝５を設定したもので、図８（ｃ）は、図４のグラフの横軸に対して閾値－β＝－３、－α＝－５を設定したものである。
　順序関係の強さは、［問１→問２］＞［問３→問２］＞［前：問１、後：問３］と評価される。
　図９および図１０は、２値の場合の＜順序性の強弱評価処理＞について説明するための図である。２値の評価値を持つデータで構成された図９のデータセットに実施形態の手法を適用すると、図１０の判定結果が得られる。
　以上述べたように、実施形態では、各個体について、２項目（項目Ａ、項目Ｂ）の評価値ＳＡ、ＳＢのデータを収集し、その後、新たな評価値ＳＡＢ＝ＳＡ－ＳＢを算出する。また、評価値ＳＡＢの分布の中心Ｓ′ＡＢを算出し、Ｓ′ＡＢの値に応じて、順序性の有無、前後関係の傾向の有無を判定する。さらに、|Ｓ′ＡＢ|の大きさを順序性の強さとして評価し、順序性がないと判定された場合においても、前後関係の強弱を評価するようにした。
　このような手順により、３値以上の離散値および連続値の評価値を持つ項目間の順序性を評価することが可能になる。従って、多様なデータに関して順序性を評価することが可能になり、ひいては、人の認知発達や学習のメカニズムについてより詳細に分析することが可能となる。
　また、実施形態によれば、順序性の有無だけではなく、前後関係の傾向の有無や、順序性の強弱についても評価することができる。これにより、既存の技術では分析できなかった関係性を分析することが可能になる。また、順序性の強弱を評価することで、順序関係同士の比較を実施することができる。すなわち、評価値の差の分布を用いた分析を行うことで、３値以上の離散値および連続値の評価値を持つ項目間の順序性を評価することが可能になる。さらに、この手法は、２値の評価値を持つ項目についても適用することができる。
　これらのことから、実施形態によれば、３値以上の評価値を有する項目間の順序性を評価することが可能になる。また、より多様なデータに関して順序性を評価することが可能になり、人の認知発達や学習のメカニズムについてより詳細に分析することが可能になる。ひいては、認知発達や学習のメカニズムに沿った教材やカリキュラムの開発が可能になる。
　なお、この発明は上記実施の形態に限定されるものではない。すなわち、この発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
　　１１…プロセッサ
　　１１ａ…データ処理部
　　１１ｂ…順序性判定部
　　１１ｃ…強弱評価部
　　１２…記憶部
　　１００…順序性判定装置。

 

Claims (8)

  1. 　個体に関する第１項目の評価値と、前記第１項目とは異なる第２項目の評価値とを複数の個体にわたって収集するデータ処理部と、
    　前記評価値に基づいて、前記第１項目と前記第２項目との間の順序性を判定する順序性判定部と、
    　前記判定された順序性における順序関係の強弱を評価する強弱評価部とを具備する、順序性判定装置。
  2. 　前記データ処理部は、任意の２項目について前記個体ごとの評価値を収集し、前記個体ごとの評価値の差の分布の中心を示す値を算出する、請求項１に記載の順序性判定装置。
  3. 　前記順序性判定部は、３値以上の実数を評価値として前記順序性を判定する、請求項２に記載の順序性判定装置。
  4. 　前記順序性判定部は、前記分布の中心を示す値に基づいて前記順序性を判定する、請求項２に記載の順序性判定装置。
  5. 　前記順序性判定部は、前記評価値に関する複数の閾値を使用して前記第１項目と前記第２項目との間の順序性を判定する、請求項１に記載の順序性判定装置。
  6. 　前記強弱評価部は、前記分布の中心を示す値の絶対値を用いて前記強弱を評価する、請求項２に記載の順序性判定装置。
  7. 　コンピュータが、個体に関する第１項目の評価値と、前記第１項目とは異なる第２項目の評価値とを複数の個体にわたって収集する過程と、
    　前記コンピュータが、前記評価値に基づいて、前記第１項目と前記第２項目との間の順序性を判定する過程と、
    　コンピュータが、前記判定された順序性における順序関係の強弱を評価する過程とを具備する、順序性判定方法。
  8. 　コンピュータを、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の順序性判定装置として機能させる命令を含む、プログラム。
PCT/JP2023/021226 2023-06-07 2023-06-07 順序性判定装置、順序性判定方法、およびプログラム Ceased WO2024252580A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2025525544A JPWO2024252580A1 (ja) 2023-06-07 2023-06-07
PCT/JP2023/021226 WO2024252580A1 (ja) 2023-06-07 2023-06-07 順序性判定装置、順序性判定方法、およびプログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2023/021226 WO2024252580A1 (ja) 2023-06-07 2023-06-07 順序性判定装置、順序性判定方法、およびプログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2024252580A1 true WO2024252580A1 (ja) 2024-12-12

Family

ID=93795359

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2023/021226 Ceased WO2024252580A1 (ja) 2023-06-07 2023-06-07 順序性判定装置、順序性判定方法、およびプログラム

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JPWO2024252580A1 (ja)
WO (1) WO2024252580A1 (ja)

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HAJIME YAMASHITA: "An Analysis Method of Instruction and Cognition Structure Applying Fuzzy Graphs", DENSHI JOHO TSUSHIN GAKKAI RONBUNSHI, D-1 - TRANSACTIONS OF THEIEICE, PART D-1, DENSHI JOHO TSUSHIN GAKKAI, TOKYO, JP, vol. J74-D1, no. 2, 25 February 1991 (1991-02-25), JP , pages 88 - 94, XP009560693, ISSN: 0915-1915 *
KASAMATSU, MIHO ET AL. : "A34-4 Estimation of the Developmental Stage based on the Recognition of the Scene of Picture Book Reading and Order of Developmental Stages", 14TH FORUM ON DATA ENGINEERING AND INFORMATION MANAGEMENT - THE 20TH ANNUAL CONFERENCE OF THE DATABASE SOCIETY OF JAPAN (DEIM FORUM 2022), vol. 20, 1 January 2022 (2022-01-01), pages 1 - 8, XP009560055 *
RYOSUKE KONISHI, YUSUKE TAKAHASHI, YASUSHI KIYOKI: "A Dynamic and Personalized Curriculum-Generation Method Analyzing Causality and Dependency between Learning Objects", IEICE TECHNICAL RESEARCH REPORT, DE, IEICE, JP, vol. 108, no. 329 (DE2008-61), 1 December 2008 (2008-12-01), JP, pages 21 - 27, XP009560690 *

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2024252580A1 (ja) 2024-12-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Soprano et al. The many dimensions of truthfulness: Crowdsourcing misinformation assessments on a multidimensional scale
Bulteel et al. VAR (1) based models do not always outpredict AR (1) models in typical psychological applications.
Li et al. Modelling and analysing the dynamics of disease progression from cross-sectional studies
Terry et al. Generalising the drift rate distribution for linear ballistic accumulators
US20160148109A1 (en) System for Motion Analytics and Method for Analyzing Motion
WO2017041651A1 (zh) 一种用户数据分类的方法和设备
Huo et al. A hierarchical multi-unidimensional IRT approach for analyzing sparse, multi-group data for integrative data analysis
CN112819232A (zh) 一种基于打卡数据的人流量特征预测方法及装置
Fraile-Parra et al. LENs for analyzing the quality of life of people with intellectual disability
Kevane et al. Improving reverse correlation analysis of faces: Diagnostics of order effects, runs, rater agreement, and image pairs
CN113889274A (zh) 一种孤独症谱系障碍的风险预测模型构建方法及装置
Nordgaard et al. Assessment of forensic findings when alternative explanations have different likelihoods—“Blame-the-brother”-syndrome
Pierce et al. Evaluating the correspondence between expert visual analysis and quantitative methods.
JP6964722B1 (ja) サービス評価システム
Gobov et al. Examining software quality concept: business analysis perspective
Böckenholt Measuring change: Mixed Markov models for ordinal panel data
Goniwada Data Analysis
CN116453690A (zh) 一种心理健康程度评价方法、装置及可存储介质
Immanuel et al. Performance Fuzzy Decision Model for Evaluating Employees’ Work-from-Home Performance
Riyadi The Comparison of Decision Tree and Naive Bayes Algorithms in Classifying Heart Disease
Godmann et al. Toward a principled Bayesian workflow in semantics: A tutorial
CN111985897A (zh) 运用人才大数据构建职业画像数据模型的方法及装置
Fitrianto et al. Comparing Several Missing Data Estimation Methods in Linear Regression; Real Data Example and A Simulation Study
CN113553816B (zh) 一种基于智能模型小数据量样本自动优化量表的方法及装置
Darweesh et al. Effect of missing values on the matching item in the graded model

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 23940681

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2025525544

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE