近年，教育場面において難易度調整可能な読解問題自動生成が注目されている．我々は，項目反応理論を用いて学習者の能力にあった難易度の読解問題を生成する技術を開発してきた．しかし，この手法は答えが読解対象文中に存在する抽出型の問題形式を対象としており，教育現場で広く使われている多肢選択式の問題形式には対応できない．そこで，本研究では難易度調整可能な多肢選択式問題自動生成手法を開発する．また，提案手法によって生成した問題を項目反応理論に基づいて分析し，生成の性能を評価する．

読解文から問題を自動で生成する読解問題自動生成が，教育分野において注目されている．近年では，深層学習を用いることによって，高品質な読解問題自動生成が実現されている[1,2,3,4,5,6]．学習支援や教育評価の文脈で問題生成を利用する場合，任意の難易度で問題を生成できることが望ましい[7]．そのため，近年では，難易度の調整機能を有する問題生成技術が幾つか提案されている[8,9,10]．最先端手法の一つとして，Utoetal.[8]は項目反応理論(ItemResponseTheory:IRT)[11]と事前学習済み深層学習モデルを用いて，学習者の読解力に適した難易度で問題と答えの組を生成できる手法を開発している．しかし，この手法は答えが読解対象文中に存在する抽出型の問題形式を対象としており，教育現場で広く使われている多肢選択式の問題には直接には適用できない．そこで，本研究では難易度調整可能な多肢選択式問題自動生成手法を開発する．提案手法は，BERT[12]による答え区間の抽出とT5[13]によるAnswer-awareな問題生成の2段階で実現されていた従来の難易度調整可能な抽出型問題生成手法を，LLaMA2[14]による自己回帰型言語モデルを用いた手法に拡張し，読解文と任意の難易度から多肢選択式問題の問題文と選択肢群を生成できるようにする．また，提案手法によって生成した問題を項目反応理論に基づいて分析し，生成された問題の特性を評価する．本分析では，難易度調整の性能を評価するためにラッシュモデル[15]を，生成された選択肢の性質を調査するために名義反応モデル[16]を利用する．