コンピューター適応型テストの包括的な調査 - 機械学習の視点から

コンピューター適応型テスト(CAT)は、受験者の能力に合わせて動的に問題を選択することで、効率的かつ個別化された評価を実現する。機械学習の手法を活用することで、CAT のコア要素である問題選択アルゴリズムを最適化し、信頼性、公平性、効率性の高いCAT システムを構築することができる。