自然言語処理の教育応用において学習者集団に非依存な難度の尺度は本当に必要か？

[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