読解問題自動生成とは，読解対象文からそれに関連する問題を自動生成する技術である．近年では，深層学習を用いた手法により，柔軟で高品質な問題生成が実現されている．しかし，従来手法には，次の課題がある．1）問題に対応する答えを生成できない．2）学習者の能力に合わせた難易度の問題を生成できない．これらの問題を解決するために，本研究では，項目反応理論を用いて推定される難易度を考慮して，問題と答えのペアを生成する手法を提案する．提案手法は事前学習済み深層学習モデル（BERTとGPT-2）を拡張することで実現する．

読解問題自動生成とは，読解対象文からそれに関連する問題を自動生成する技術であり，教育分野において読解力の育成・評価を支援する技術の一つとして活用が期待されている．従来の読解問題自動生成手法は，人手で設計したルールやテンプレートを利用する手法が主流であったが，適切なルールやテンプレートの作成には大きなコストを要する[1,2,3]．この問題に対し，近年では，深層学習を用いたend-to-endの手法が多数提案されている[4,5,6,7,8,9]．初期の手法としては，リカレントニューラルネットワーク（RecurrentNeuralNetworks：RNN）やアテンションに基づくsequence-to-sequence（seq2seq）モデル[6]が提案されてきた．一方で，近年では，事前学習済みのTransformerに基づく手法が多数提案され，読解対象文に対応した流暢な問題生成を実現している[5,10,11,12,13]．一方で，問題生成技術を読解力を育成する学習支援として活用する場合，学習者の能力に合わせた適切な難易度の問題を出題することが効果的である．このような背景から，近年，難易度調整可能な問題生成技術がいくつか提案されている[10,14,15,16]．しかし，既存手法には次の問題点がある．1.読解対象文と答えを与えて問題を生成するため，問題とそれに対応した答えの両方を生成することはできない．