[1]では，複数のアノテータ間で合意しやすいよう教育応用では，個々の学習者に合わせた個別最適に，難度の段階数を3段階まで絞っている．また，な支援（自動作問など）が求められる．一方，作問大規模言語モデルを用いたChatGPT等の生成AIがされた設問の「難度」は，設問を解く学習者に関わ社会に普及してきている現状では，こうした個々のらず定まる，学習者集団に非依存な尺度であること難度の尺度を一般の利用者が理解して使用する事はが求められ，一般ユーザには解釈が難しい，アノ現実的とは言い難い．テータ間の難度の基準の構築に労力が割かれてきこうした状況の中，学習者の試験結果データを大た．しかし，自然言語処理の教育応用では，(学習者,規模言語モデルに組み入れる手法についての研究が設問文)のペアから個々の学習者が設問に正答する進み，(学習者,設問文,正答/誤答)のデータがあれかを予測する予測器さえ構築できれば応用上有用なば，個々の学習者が所与の設問文の設問に正答する場面が多く存在すると思われる．本稿では，こうし確率を予測する予測器を構成する事は容易になってた予測器が入手できる場面で，学習者集団中の予測きた．そこで，自然言語処理の教育応用に，本当に正答者数の平均を一般ユーザにも解釈しやすい難度設問文だけから決まる難度という概念が必要であるの代わりに使える尺度として使う手法を提案する．のか，こうした予測器さえ構築できれば，時間や労力をかけて，アノテータ間で合意できる難度の基準

を作成する必要はない教育応用も多いのではない教育応用では，個々の学習者に合わせた個別最適か？，が本稿の主題である．な支援が求められる．例えば，学習者が過去に回答そこで，本研究では，こうした予測器が与えられした設問の設問文や，その回答の正誤が分かっていている状況で，より人間にも生成AIにも解釈しやれば，その設問文のテキスト情報と学習者情報の両すく難度のように使える尺度として，予測器から方を考慮して，学習者が次に回答すると最も教育効計算できる，学習者集団中の正答者数の分布を用果の高い設問を選んだり生成したりする支援が考いる手法を提案する．「ある100人の受験者集団でえられる．個別最適な支援を行うためには，このよは，次の設問は予測正答者数分布の平均が𝑎人，標うに設問テキスト情報と，読み手となる学習者の両準偏差𝑏と予想されています．予測正答者数分布方を同時に考慮して，個々の学習者にとっての難度の平均が𝑐人の全く新しい設問を生成してくださを考慮する事が望ましい．ところが，自然言語処理い」といった指示を生成AIに行い，正答者数分布の教育応用の研究では，学習者とは独立に設問文だを用いることで学習者集団に即した作問を行う手けから決まる「難度」の情報を教師やアノテータが法を提案し，定性的に評価する．また，人間に対す付与し，これを予測する研究が大半であった．例える解釈性の観点からも，平均や標準偏差といった概ば，第二言語学習者向けにテキストのリーダビリ念は高校の数学Iの学習内容であるので，指示するティを推定する研究の大部分がこうしたタスク設定側の人間が数学Iを履修していれば生成AIに指示である．こうしたタスク設定では，アノテータ間でが行えると期待される．学習者を表す特殊トークン合意できる難度の尺度を作ることが難しいという問を導入する事で，BidirectionalEncoderRepresentations題がある．例えば，第二言語学習者にとっての英語fromTransformers（BERT[2]）をはじめとする典型―3160―.的な大規模言語モデル・マスク言語モデルをモデルの改変なしにそのまま用いて，(学習者,設問文,正答/誤答)のデータから学習者の正答/誤答確率を出力する手法[3]を紹介する．このように，特殊トークンを導入する手法は，NamedEntityに相当するトークンを入れる[4]等の手法にも用いられている．次に，予測器を用いて，個々の設問に対して，「訓練データ中の学習者集団に対する予測正答者数分布」を求める手法を説明する．