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？

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．