博士（工学）, 東京工業大学

データサイエンス

ベイズ

機械学習

人工知能

人文・社会, 教育工学

情報通信, 統計科学

情報通信, 数理情報学

2016年04月 - 現在
電気通信大学, 大学院情報理工学研究科 情報･ネットワーク工学専攻, 教授, 日本国

2013年09月 - 2016年03月
電気通信大学, 大学院情報システム学研究科 社会知能情報学専攻, 教授, 日本国

2007年01月 - 2013年08月
電気通信大学, 大学院情報システム学研究科 社会知能情報学専攻, 准教授, 日本国

2006年04月 - 2007年12月
電気通信大学, 大学院情報システム学研究科 社会知能情報学専攻, 助教授, 日本国

2000年04月 - 2006年03月
長岡技術科学大学, 工学部 経営情報系, 助教授, 日本国

1996年04月 - 2000年03月
千葉大学, 文学部 認定情報科学講座, 助手, 日本国

1994年04月 - 1996年03月
東京工業大学, 大学院総合理工学研究科 博士課程システム科学専攻, 助手, 日本国

1992年04月 - 1994年03月
東京工業大学大学院, 総合理工学研究科, 博士課程システム科学専攻, 日本国

1990年04月 - 1992年03月
神戸大学大学院, 教育学研究科, 学校教育専攻, 日本国

1985年04月 - 1989年03月
神戸大学, 教育学部, 初等教育課, 日本国

1981年04月 - 1984年03月
三田学園高等学校

2023年07月 - 現在
入試委員会専門委員, 一般社団法人国立大学協会, 学協会

2023年04月 - 現在
医学系CBT到達基準検討委員会基準集団検討専門部会委員, 医療系大学間共用試験実施評価機構

2023年04月 - 現在
医学系CBT到達基準検討委員会委員, 医療系大学間共用試験実施評価機構

2023年04月 - 現在
試験信頼性妥当性検討委員会委員, 医療系大学間共用試験実施評価機構, 学協会

2021年04月 - 現在
海洋AIアドバイザリーボード委員, 東京海洋大学, その他

2021年04月 - 現在
委員, 文部科学省 統計エキスパート人材育成プロジェクト推進委員会

2022年04月 - 2023年03月
CBT活用に関するワーキングチーム委員, 大学入試センター

2020年06月 - 2022年03月
CBT活用検討部会委員, 大学入試センター

2018年06月 - 2021年
理事長, 日本行動計量学会, 学協会

2017年 - 2021年
客員研究委員（確率モデリング）, 産業技術総合研究所 人口知能研究センター

2019年06月 - 2020年05月
CBTの活用に関する有識者会議委員, 大学入試センター

2019年12月
専門委員（統計学）, 科学研究費委員会

2005年04月 - 2018年03月
理事, 日本行動計量学会, 学協会

2012年06月 - 2014年06月
評議員, 人工知能学会, 学協会

2011年06月 - 2013年06月
研究会委員長, 日本教育工学会, 学協会

2005年06月 - 2013年06月
理事, 日本教育工学会, 学協会

2012年04月
編集長, 日本行動計量学会, 学協会

2006年04月 - 2012年03月
副編集長, 日本行動計量学会, 学協会

2011年09月
理事, 日本テスト学会, 学協会

2008年09月 - 2011年08月
監事, 日本テスト学会, 学協会

2002年04月 - 2010年03月
編集委員, 教育システム情報学会, 学協会

2008年01月 - 2010年01月
基本問題研究会幹事, 人工知能学会, 学協会

2004年04月
評議員, 教育システム情報学会, 学協会

2002年04月
編集委員, 日本教育工学会, 学協会

1995年04月
編集委員, 日本行動計量学会, 学協会

受賞日 2024年03月
日本テスト学会
日本テスト学会賞, 植野 真臣

受賞日 2023年08月
日本行動計量学会
林知己夫賞（功績賞）, 植野 真臣

受賞日 2022年09月
日本テスト学会
等質テスト構成の並列化技術を用いた2段階等質適応型テスト
大会発表賞, 宮澤芳光;渕本壱真;植野真臣

受賞日 2021年09月
教育システム情報学会
学習者のパフォーマンスを高精度に予測するDeep-IRT
大会奨励賞(口頭発表部門), 堤瑛美子;植野真臣
国内学会・会議・シンポジウム等の賞

受賞日 2021年06月
人工知能学会全国大会
項目反応理論を用いた自動採点モデルの統合手法
全国大会優秀賞(口頭発表部門), 青見樹;堤瑛美子;宇都雅輝;植野真臣
国内学会・会議・シンポジウム等の賞

受賞日 2019年
JSAI Annual Conference Award
JSAI 2019 Excellence Award (International Session), Yoshimitsu MIYAZAWA;Maomi UENO
国内学会・会議・シンポジウム等の賞

受賞日 2019年
人工知能学会
Bayesian Knowledge Tracingの一般化としての隠れマルコフIRTモデル
全国大会優秀賞(口頭発表部門), 堤瑛美子;塩野谷周平;宇都雅輝;植野真臣
国内学会・会議・シンポジウム等の賞

受賞日 2018年06月
電子情報通信学会
複数等質テスト構成における整数計画問題を用いた最大クリーク探索の近似法
電子情報通信学会論文賞, 石井隆稔;赤倉貴子;植野真臣
学会誌・学術雑誌による顕彰, 日本国

受賞日 2016年12月
日本テスト学会
項目露出率を最小化する複数等質テスト構成手法
日本テスト学会発表賞

受賞日 2014年12月
日本テスト学会
ピアアセスメントにおける階層ベイズ項目反応モデル
日本テスト学会発表賞

受賞日 2013年12月
日本テスト学会
項目露出率を最小化する複数等質テスト構成手法
日本テスト学会発表賞
国内学会・会議・シンポジウム等の賞

受賞日 2008年11月
IEEE Computer Society
U.S.A
The 20th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI 2008) Best Paper Award, Takashi Isozaki;Maomi Ueno
国際学会・会議・シンポジウム等の賞, アメリカ合衆国

受賞日 2008年08月
日本テスト学会
統合型eテスティング・システムの開発と実践
日本テスト学会 論文賞, ソンムァン・ポクポン;植野真臣
国内学会・会議・シンポジウム等の賞

受賞日 2008年06月
ED-MEDIA 2008( World Conference on Educational Multimedia, Hypermedia & Telecommunications)
ED-MEDIA 2008( World Conference on Educational Multimedia, Hypermedia & Telecommunications), Outstanding Paper Award

受賞日 2007年10月
World Conference on E-Learning in Corp., Govt., Health., & Higher Ed
U.S.A
e-Learn2007 Outstanding Paper Award
アメリカ合衆国

受賞日 2007年08月
日本工学教育協会
日本工学教育協会第55回年次大会 工学・工業教育研究講演会大会発表賞

受賞日 2005年
World Conference on E-Learning in Corp., Govt., Health., & Higher Ed
E-LEARN 2005 Outstanding Paper Award

受賞日 2004年09月
日本行動計量学会
日本行動計量学会 優秀賞（林知己夫賞）

受賞日 2004年08月
教育システム情報学会
教育システム情報学会 優秀賞（技術賞）

受賞日 2004年
World Conference on E-Learning in Corp., Govt., Health., & Higher Ed
E-LEARN 2004 Outstanding Paper Award

受賞日 1994年
日本教育工学会奨励賞

学習者の能力の時系列変化を畳み込むTemporal Convolutional Networkを組み込んだDeep-IRT
西尾徹朗; 堤瑛美子; 植野真臣
ラスト(シニア)オーサー, 電子情報通信学会論文誌 D, Vol. J107–D巻, No. 3号, 掲載ページ 98-110, 出版日 2024年03月, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

深さ優先分枝限定法による目的変数パラメータ数を最小化するベイジアンネットワーク分類器学習
加藤弘也; 菅原聖太; 植野真臣
ラスト(シニア)オーサー, 電子情報通信学会論文誌 D, J107-D巻, No.3号, 掲載ページ 111-122, 出版日 2024年03月, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

AI・ビッグデータによるアダプティブラーニング
植野真臣
筆頭著者, 人工知能学会, 39巻, 2号, 掲載ページ 111-117, 出版日 2024年02月, 査読付
日本語

Learning Bayesian Network Classifiers to Minimize Class Variable Parameters
Shouta Sugahara; Koya Kato; Maomi Ueno
ラスト(シニア)オーサー, 38th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2024), 出版日 2024年02月, 査読付
英語

Deep Knowledge Tracing Incorporating a Hypernetwork with Independent Student and Item Networks
Emiko Tsutsumi; Yiming Guo; Ryo Kinoshita; Maomi Ueno
ラスト(シニア)オーサー, IEEE Transactions on Learning Technologies, 17号, 掲載ページ 951-965, 出版日 2024年, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 英語

Integration of Prediction Scores From Various Automated Essay Scoring Models Using Item Response Theory
Masaki Uto; Itsuki Aomi; Emiko Tsutsumi; Maomi Ueno
ラスト(シニア)オーサー, IEEE Transactions on Learning Technologies, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 16巻, 6号, 掲載ページ 983-1000, 出版日 2023年12月, 査読付
研究論文（学術雑誌）

Automated Parallel Test Forms Assembly using Zero-suppressed Binary Decision Diagrams
Kazuma Fuchimoto; Shin-ichi Minato; Maomi Ueno
ラスト(シニア)オーサー, IEEE Access, 出版日 2023年10月, 査読付

Item difficulty constrained uniform adaptive testing
Wakaba Kishida; Kazuma Fuchimoto; Yoshimitsu Miyazawa; Maomi Ueno
ラスト(シニア)オーサー, Artificial Intelligence in Eduation – 24th International Conference, AIED 2023, 出版日 2023年07月, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

CBTの最前線
植野 真臣
筆頭著者, 情報処理学会, 64巻, 5号, 掲載ページ 1-6, 出版日 2023年04月15日
研究論文（学術雑誌）, 日本語

高精度能力推定を保証する2段階等質適応型テスト
宮澤芳光; 植野真臣
ラスト(シニア)オーサー, 電子情報通信学会論文誌 D, J106-D巻, 1号, 掲載ページ 34-46, 出版日 2023年01月

BayesFactorを用いたベイジアンネットワークIRTの制約ベース学習
青木健登; 菅原聖太; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌 D, J106-D巻, 02号, 掲載ページ 84-95, 出版日 2023年01月, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

学習データの忘却を最適化するHypernetworkを組み込んだDeepIRT，
堤瑛美子; 郭亦鳴; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌 D, J106-D巻, 02号, 掲載ページ 72-83, 出版日 2023年01月, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

Recursive autonomy identification-based learning of augmented naive Bayes classifiers
Shouta Sugahara; Wakaba Kishida; Koya Kato; Maomi Ueno
責任著者, Proceedings of Machine Learning Research, PGM2022, Proceedings of Machine Learning Research, 186巻, 掲載ページ 265-276, 出版日 2022年10月05日, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Zero-suppressed Binary Decision Diagramsを用いた自動テスト構成
渕本壱真; 湊真一; 植野真臣
人工知能学会論文誌, 人工知能学会論文誌, 37巻, 5号, 掲載ページ A-M23_1-A-M23_11, 出版日 2022年09月01日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

項目露出を考慮した整数計画法による等質テスト構成
植野晶; 渕本壱真; 植野 真臣
電子情報通信学会論文誌 D, 電子情報通信学会, Vol. J105–D巻, No.8号, 掲載ページ 485-498, 出版日 2022年08月, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

Deep knowledge tracing in corporating a hypernetwork with independent student and item networks
Emiko Tsutsumi; Yiming Guo; Maomi Ueno
Proceedings of the 15th International Conference on Educational Data Mining (EDM), -巻, -号, 掲載ページ 1-6, 出版日 2022年07月24日, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

分類影響パラメータ数を最小化するベイジアンネットワーク分類器学習
菅原 聖太; 植野 真臣
電子情報通信学会論文誌D, 電子情報通信学会, Vol.J105, No.1巻, No.11号, 掲載ページ 679-690, 出版日 2022年07月
日本語

Two-Stage Uniform Adaptive Testing to Balance Measurement Accuracy and Item Exposure
Maomi Ueno; Yoshimitsu Miyazawa
International Conferenace on Artificial Intelligence in Education (AIED), 掲載ページ 626-632, 出版日 2022年06月, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Bayesian Network Model Averaging Classifiers by Subbagging
Shouta Sugahara; Itsuki Aomi; Maomi Ueno
Entropy, MDPI, 24巻, 05号, 掲載ページ ---, 出版日 2022年05月23日, 査読付, The main idea of this study is to improve the classification accuracy using subbagging, which is modified bagging using random sampling without replacement, to reduce the posterior standard error of each structure in model averaging. Moreover, to guarantee asymptotic consistency, we use the K-best method with the ML score. The experimentally obtained results demonstrate that our proposed method provides more accurate classification than earlier BNC methods and the other state-of-the-art ensemble methods do.
研究論文（学術雑誌）, 英語

Hybrid Maximum Clique Algorithm Using Parallel Integer Programming for Uniform Test Assembly
Kazuma Fuchimoto; Takatoshi Ishii; Maomi Ueno
IEEE Transactions on Learning Technologies, IEEE, 15巻, 2号, 掲載ページ 252-264, 出版日 2022年04月01日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 英語

Exact Learning Augmented Naive Bayes Classifier.
Shouta Sugahara; Maomi Ueno
ラスト(シニア)オーサー, Entropy, MDPI, 23巻, 12号, 掲載ページ ---, 出版日 2021年12月20日, 査読付, Earlier studies have shown that classification accuracies of Bayesian networks (BNs) obtained by maximizing the conditional log likelihood (CLL) of a class variable, given the feature variables, were higher than those obtained by maximizing the marginal likelihood (ML). However, differences between the performances of the two scores in the earlier studies may be attributed to the fact that they used approximate learning algorithms, not exact ones. This paper compares the classification accuracies of BNs with approximate learning using CLL to those with exact learning using ML. The results demonstrate that the classification accuracies of BNs obtained by maximizing the ML are higher than those obtained by maximizing the CLL for large data. However, the results also demonstrate that the classification accuracies of exact learning BNs using the ML are much worse than those of other methods when the sample size is small and the class variable has numerous parents. To resolve the problem, we propose an exact learning augmented naive Bayes classifier (ANB)
研究論文（学術雑誌）, 英語

項目反応理論による小論文自動採点機のモデル平均
青見樹; 堤瑛美子; 宇都雅輝; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌D, J104-D巻, 11号, 出版日 2021年11月01日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

独立な学習者・項目ネットワークをもつDeep-IRT
堤瑛美子; 木下涼; 植野 真臣
電子情報通信学会論文誌 D, J104巻, 7号, 掲載ページ 596-608, 出版日 2021年07月01日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

e-Testing from artificial intelligence approach
Maomi Ueno; Kazuma Fuchimoto; Emiko Tsutsumi
ラスト(シニア)オーサー, Behaviormetrika, Springer Science and Business Media LLC, 48巻, 2号, 掲載ページ 409-424, 出版日 2021年07月, 招待
研究論文（学術雑誌）

AI based e-Testing as a common yardstick for measuring human abilities
Maomi Ueno
18th International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering, 掲載ページ 1-5, 出版日 2021年06月30日, 査読付, 招待
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Deep-IRT with independent student and item networks
Emiko Tsutsumi; Ryo Kinoshita; Maomi Ueno
Proceedings of the 14th International Conference on Educational Data Mining (EDM), 16巻, 1号, 掲載ページ 1-10, 出版日 2021年06月01日, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Integration of Automated Essay Scoring Models using Item Response Theory
Itsuki Aomi; Emiko Tsutsumi; Masaki Uto; Maomi Ueno
International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED), 掲載ページ 54-59, 出版日 2021年06月, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Deep Item Response Theory as a Novel Test Theory Based on Deep Learning
Emiko Tsutsumi; Ryo Kinoshita; Maomi Ueno
Electronics, MDPI AG, 10巻, 9号, 掲載ページ 1020-1020, 出版日 2021年04月25日, 査読付, Item Response Theory (IRT) evaluates, on the same scale, examinees who take different tests. It requires the linkage of examinees’ ability scores as estimated from different tests. However, the IRT linkage techniques assume independently random sampling of examinees’ abilities from a standard normal distribution. Because of this assumption, the linkage not only requires much labor to design, but it also has no guarantee of optimality. To resolve that shortcoming, this study proposes a novel IRT based on deep learning, Deep-IRT, which requires no assumption of randomly sampled examinees’ abilities from a distribution. Experiment results demonstrate that Deep-IRT estimates examinees’ abilities more accurately than the traditional IRT does. Moreover, Deep-IRT can express actual examinees’ ability distributions flexibly, not merely following the standard normal distribution assumed for traditional IRT. Furthermore, the results show that Deep-IRT more accurately predicts examinee responses to unknown items from the examinee’s own past response histories than IRT does.
研究論文（学術雑誌）

Augmented Naive Bayesによる大規模ベイジアンネットワーク分類器学習
菊谷成慎; 菅原聖太; 名取和樹; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌D, Vol.J104-D巻, No.1号, 掲載ページ 65-81, 出版日 2021年01月01日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

Neural Automated Essay Scoring Incorporating Handcrafted Features
Masaki Uto; Yikuan Xie; Maomi Ueno
Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistic (COLING), 掲載ページ 6077-6088, 出版日 2020年12月08日, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

等質テスト構成における整数計画法を用いた最大クリーク探索の並列化
渕本壱真; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌D, Vol.J103-D巻, No.12号, 掲載ページ 881-893, 出版日 2020年12月01日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

Knowledge TracingのためのSliding Window隠れマルコフIRT
堤瑛美子; 木下涼; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌D, Vol.J103-D巻, No.12号, 掲載ページ 894-905, 出版日 2020年12月01日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

A generalized many-facet Rasch model and its Bayesian estimation using Hamiltonian Monte Carlo
Masaki Uto; Maomi Ueno
Behaviormetrika, Springer, 47巻, 2号, 掲載ページ 469-496, 出版日 2020年07月24日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 英語

ルーブリック評価における項目反応理論
宇都雅輝; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌D, Vol.J103-D巻, No.05号, 掲載ページ 459-470, 出版日 2020年05月01日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

ポスト項目反応理論：深層学習によるテスト理論
植野 真臣; 木下 涼
Precision Medicine, 2020年Vol.3 No.5巻, 5月号, 掲載ページ 56-62, 出版日 2020年04月05日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

Augmented Naive Bayes制約を持つベイジアンネットワーク分類器の厳密学習
菅原聖太; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌D, Vol.J103-D巻, No.04号, 掲載ページ 301-313, 出版日 2020年04月01日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

深層学習によるテスト理論：Item Deep Response Theory
木下涼; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌D, Vol.J103-D巻, No.04号, 掲載ページ 314-329, 出版日 2020年04月01日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

Group optimization to maximize peer assessment accuracy using item response theory and integer programming
Masaki Uto; Duc-Thien Nguyen; Maomi Ueno
IEEE Transactions on Learning Technologies,IEEE computer Society, 13巻, 1号, 掲載ページ 91-106, 出版日 2020年03月21日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 英語

アンサンブル学習によるモデル平均ベイジアンネットワーク分類器
青見樹; 菅原聖太; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌D, J103-D巻, 03号, 掲載ページ 183-193, 出版日 2020年03月01日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

推移性を利用した大規模ベイジアンネットワーク構造学習
本田和雅; 名取和樹; 菅原聖太; 磯崎隆司; 植野真臣
電子情報通信学会, D巻, 12号, 掲載ページ 796-811, 出版日 2019年12月, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

Uniform adaptive testing using maximum clique algorithm
Maomi Ueno; Yoshimitsu Miyazawa
International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED), 掲載ページ 482-493, 出版日 2019年06月21日, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

ダイナミックアセスメントのための隠れマルコフIRTモデル
堤瑛美子; 宇都雅輝; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌 D, J102-D巻, 2号, 掲載ページ 79-92, 出版日 2019年02月01日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

Computerized Adaptive Testing Method Using Integer Programming to Minimize Item Exposure.
Yoshimitsu Miyazawa; Maomi Ueno
Advances in Artificial Intelligence, 掲載ページ 105-113, 出版日 2019年, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

IRT-Based Adaptive Hints to Scaffold Learning in Programming
Maomi Ueno; Yoshimitsu Miyazawa
IEEE Transactions on Learning Technologies, IEEE computer Society, IEEE computer Society, 11巻, 4号, 掲載ページ 415-428, 出版日 2018年10月01日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 英語

Exact learning augmented naïve Bayes classifier
Shouta Sugahara; Masaki Uto; Maomi Ueno
Proceedings of Machine Learning Research (International Conference on Probabilistic Graphical Models), 72巻, 掲載ページ 439-450, 出版日 2018年09月11日, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Item Response Theory Without Restriction of Equal Interval Scale for Rater’s Score
Masaki Uto; Maomi Ueno
International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED), 掲載ページ 363-368, 出版日 2018年06月30日, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

測定精度の偏り軽減のための等質適応型テストの提案
宮澤芳光; 宇都雅輝; 石井隆稔; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌D, J101-D巻, 6号, 掲載ページ 909-920, 出版日 2018年06月01日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

Bayes factorを用いたRAIアルゴリズムによる大規模ベイジアンネットワーク学習
名取和樹; 宇都雅輝; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌 D, J101-D巻, 5号, 掲載ページ 754-768, 出版日 2018年05月01日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

Empirical comparison of item response theory models with rater’s parameters
Masaki Uto; Maomi Ueno
Heliyon, Elsevier, Elsevier Ltd, 4巻, 5号, 掲載ページ 1-32, 出版日 2018年05月01日, 査読付, In various assessment contexts including entrance examinations, educational assessments, and personnel appraisal, performance assessment by raters has attracted much attention to measure higher order abilities of examinees. However, a persistent difficulty is that the ability measurement accuracy depends strongly on rater and task characteristics. To resolve this shortcoming, various item response theory (IRT) models that incorporate rater and task characteristic parameters have been proposed. However, because various models with different rater and task parameters exist, it is difficult to understand each model's features. Therefore, this study presents empirical comparisons of IRT models. Specifically, after reviewing and summarizing features of existing models, we compare their performance through simulation and actual data experiments.
研究論文（学術雑誌）, 英語

ピアアセスメントにおける項目反応理論を用いたグループ構成最適化
グエン ドク ティエン; 宇都 雅輝; 植野 真臣
電子情報通信学会論文誌 D, J101-D巻, 2号, 掲載ページ 431-445, 出版日 2018年02月01日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

ピアアセスメントにおける異質評価者に頑健な項目反応理論
宇都雅輝; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌 D, J101-D巻, 1号, 掲載ページ 211-224, 出版日 2018年01月01日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

Curriculum development for Educational Technology based on comparisons of course syllabi resources using lexical analysis
Minoru Nakayama; Katsuaki Suzuki; Chiharu Kogo; Maomi Ueno
EAI Endorsed Transactions on e-Learning, EAI Endorsed Transactions on e-Learning, 4巻, 16号, 掲載ページ 1-8, 出版日 2017年12月19日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 英語

Consistent Learning Bayesian Networks with Thousands of Variables
Kazuki Natori; Masaki Uto; Maomi Ueno
The 3rd Workshop on Advanced Methodologies for Bayesian Networks (AMBN), 73巻, 掲載ページ 57-68, 出版日 2017年09月20日, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Classification of Japanese Graduate Schools: In terms of educational practices and the grown globalization competencies by the policies
Taiyo Utsuhara; Masaki Uto; Asana Ishihara; Atsushi Yoshikawa; Maomi Ueno
International Federation of Classification Societies, CN02巻, 出版日 2017年08月08日, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Features of Globalization in Japanese Graduate Schools
Taiyo Utsuhara; Masaki Uto; Asana Ishihara; Koichi Ota; Ayako Hirano; Atsushi Yoshikawa; Maomi Ueno
International Conference on Education, 掲載ページ 392-1-392-10, 出版日 2017年02月13日, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

複数等質テスト構成における整数計画問題を用いた最大クリーク探索の近似法
石井隆稔; 赤倉貴子; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌Ｄ, J100-D巻, 1号, 掲載ページ 47-59, 出版日 2017年01月20日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

An extended depth-first search algorithm for optimal triangulation of Bayesian networks
Chao Li; Maomi Ueno
INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING, ELSEVIER SCIENCE INC, 80巻, C号, 掲載ページ 294-312, 出版日 2017年01月, 査読付, The junction tree algorithm is currently the most popular algorithm for exact inference on Bayesian networks. To improve the time complexity of the junction tree algorithm, we need to find a triangulation with the optimal total table size. For this purpose, Ottosen and Vomlel have proposed a depth-first search (DFS) algorithm. They also introduced several techniques to improve the DFS algorithm, including dynamic clique maintenance and coalescing map pruning. Nevertheless, the efficiency and scalability of that algorithm leave much room for improvement. First, the dynamic clique maintenance allows to recompute some cliques. Second, in the worst case, the DFS algorithm explores the search space of all elimination orders, which has size n!, where n is the number of variables in the Bayesian network. To mitigate these problems, we propose an extended depth-first search (EDFS) algorithm. The new EDFS algorithm introduces the following two techniques as improvements to the DFS algorithm: (1) a new dynamic clique maintenance algorithm that computes only those cliques that contain a new edge, and (2) a new pruning rule, called pivot clique pruning. The new dynamic clique maintenance algorithm explores a smaller search space and runs faster than the Ottosen and Vomlel approach. This improvement can decrease the overhead cost of the DFS algorithm, and the pivot clique pruning reduces the size of the search space by a factor of O(n(2)). Our empirical results show that our proposed algorithm finds an optimal triangulation markedly faster than the state-of-the-art algorithm does. (C) 2016 Elsevier Inc. All rights reserved.
研究論文（学術雑誌）, 英語

Algorithm for uniform test assembly using a maximum clique problem and integer programming
Takatoshi Ishii; Maomi Ueno
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Springer Verlag, 10331巻, 掲載ページ 102-112, 出版日 2017年, 査読付, Educational assessments occasionally require “uniform test forms” for which each test form consists of a different set of items, but the forms meet equivalent test specifications (i.e., qualities indicated by test information functions based on item response theory). For uniform test assembly, one of most important issues is to increase the number of assembled tests. This study proposes a new algorithm, RIPMCP, to improve the number of assembled tests. RIPMCP applies a maximum clique algorithm and integer programming for assembling uniform tests. RIPMCP requires less computational space resources, thus, the proposal can assemble a greater number of tests than the previous methods on the same computational environment. Finally, we demonstrate the advantage of the proposal using simulated and actual data.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Group optimization to maximize peer assessment accuracy using item response theory
Masaki Uto; Nguyen Duc Thien; Maomi Ueno
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Springer Verlag, 10331巻, 掲載ページ 393-405, 出版日 2017年, 査読付, As an assessment method based on a social constructivist approach, peer assessment has become popular in recent years. When the number of learners increases as in MOOCs, peer assessment is often conducted by dividing learners into multiple groups to reduce the learner’s assessment workload. However, in this case, a difficulty remains that the assessment accuracies of learners in each group depends on the assigned rater. To solve that problem, this study proposes a group optimization method to maximize peer assessment accuracy based on item response theory using integer programming. Experimental results, however, showed that the proposed method does not necessarily present higher accuracy than a random group formation. Therefore, we further propose an external rater selection method that assigns a few outside-group raters to each learner. Simulation and actual data experiments demonstrate that introduction of external raters using the proposed method improves the peer assessment accuracy considerably.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Item Response Theory for Peer Assessment
Masaki Uto; Maomi Ueno
IEEE Transactions on Learning Technologies, IEEE computer Society, 9巻, 2号, 掲載ページ 157-170, 出版日 2016年06月22日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 英語

ビッグデータとその解析手法
福島綾一; 植野真臣
日本情報経営学会誌, 日本情報経営学会, 36巻, 4号, 掲載ページ 18-28, 出版日 2016年06月20日, 査読付, 招待, This article introduces and reviews recent analyses methods on big data. We first introduce several kinds of definitions of big data based on Volume，Variety，Velocity, and Value extracted from data. Next, we describe that big data can be classified into three types – 1. various kinds of data with very large volume or producing very fast, 2. sparse data and 3. universal data –. Then we derive three important factors for utilizing big data – big data technologies, visualization and techniques for analyzing big data – and introduce the details of each factor corresponding to that three types of big data.
研究論文（学術雑誌）, 日本語

パフォーマンス評価のための項目反応モデルの比較と展望
宇都雅輝; 植野真臣
日本テスト学会誌, 12巻, 1号, 掲載ページ 55-75, 出版日 2016年04月01日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

Latent Dirichlet Allocatonを用いたレポート推薦システム
加藤嘉浩; 石井隆稔; 宮澤芳光; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌, J99-D巻, 2号, 掲載ページ 152-164, 出版日 2016年02月01日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

Reliable Peer Assessment for Team-project-based Learning using Item Response Theory
Thien Nguyen; Masaki Uto; Yu Abe; Maomi Ueno
International Conference on Computers in Education (ICCE), 掲載ページ 144-153, 出版日 2015年12月02日, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

構成主義的学習におけるルーブリックの活用方法が学習者に与える影響分析 －目標志向性，学習観，動機づけ，学習方略，学習課題成績に着目して－
山本美紀; 植野真臣
日本教育工学会論文誌, 39巻, 2号, 掲載ページ 67-81, 出版日 2015年12月01日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

商業・法人登記データベースを中心としたデータ解析による企業の順法性判定モデルの検討
福嶋綾一; 植野真臣
インテリジェンス・マネジメント, 日本コンペティティブ・インテリジェンス学会, 6巻, 1号, 掲載ページ 33-42, 出版日 2015年09月01日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

他者からの学びの支援
植野真臣
人工知能学会誌, 人工知能学会, 30巻, 4号, 掲載ページ 469-472, 出版日 2015年07月01日, 査読付, 招待
研究論文（学術雑誌）, 日本語

eテスティングにおける複数等質テスト自動構成手法の展望
石井隆稔; 植野真臣
日本テスト学会誌, 日本テスト学会, 11巻, 1号, 掲載ページ 131-149, 出版日 2015年06月29日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

駆動電流の影響を受けないSRMのセンサレスロータ一検出法
山本健司; 高橋久; 後伸昌; 白沢幸希; 植野真臣
電気学会論文誌D（産業応用部門誌）, 135巻, 5号, 掲載ページ 521-530, 出版日 2015年04月01日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

ピアアセスメントの低次評価者母数をもつ項目反応理論
宇都雅輝; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌 D. Vol.98-D, J98-D巻, 1号, 掲載ページ 3-16, 出版日 2015年01月06日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

テスト情報量と移動距離を最適化するモバイル・テスティング・システム
宮澤芳光; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌 D. Vol.98-D, J98-D巻, 1号, 掲載ページ 30-41, 出版日 2015年01月06日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

項目反応理論を用いて適応的ヒントを提示する足場かけシステム
植野真臣; 松尾淳哉
電子情報通信学会論文誌 D. Vol.98-D, J98-D巻, 1号, 掲載ページ 17-29, 出版日 2015年01月06日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

SNS Messages Recommendation for Learning Motivation
Sebastien Louvigne; Yoshihiro Kato; Neil Rubens; Maomi Ueno
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN EDUCATION, AIED 2015, SPRINGER-VERLAG BERLIN, 9112巻, 掲載ページ 237-246, 出版日 2015年, 査読付, Setting goals for learning enhances motivation and performance. This research shows that observing learning goals from peers on social networks allows learners to specify new learning purposes and to enhance the perception of their own expertise. This study consists of: 1) a model recommending goal-based messages from peers with diverse textual contents (i.e. purpose) for a same goal (e.g. mastering English), and 2) a Web-based implementation using an LDA (Latent Dirichlet Allocation) model, known as a highly accurate text latent topic model. The experiment was conducted by university students who expressed and evaluated their goals before observing similar/diverse messages from other peers. Results showed that observing the diversity of peers' learning purposes is an important factor positively affecting intrinsic motivational attributes such as goal specificity and confidence to achieve the goal.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Item Response Model with Lower Order Parameters for Peer Assessment
Masaki Uto; Maomi Ueno
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN EDUCATION, AIED 2015, SPRINGER-VERLAG BERLIN, 9112巻, 掲載ページ 800-803, 出版日 2015年, 査読付, Peer assessment has become popular in recent years. However, in peer assessment, a problem remains that reliability depends on the rater characteristics. For this reason, some item response models that incorporate rater parameters have been proposed. However, in previous models, the parameter estimation accuracy decreases as the number of raters increases because the number of rater parameters increases drastically. To solve that problem, this article presents a proposal of a new item response model for peer assessment that incorporates rater parameters to maintain as few rater parameters as possible.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Clique Algorithm to Minimize Item Exposure for Uniform Test Forms Assembly
Takatoshi Ishii; Maomi Ueno
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN EDUCATION, AIED 2015, SPRINGER-VERLAG BERLIN, 9112巻, 掲載ページ 638-641, 出版日 2015年, 査読付, Educational assessments occasionally require "uniform test forms" (or parallel test forms), in which each test form consists of a different set of items, but the forms are equivalent (i.e., equivalent quality based on test information function of item response theory). However, the construction of uniforms tests often suffers bias of item exposure frequency. Ideally, the item exposure frequency should have a uniform and low distribution. For this purpose, we propose a clique algorithm for uniform test forms assembly with low item exposure. We formalize this test assembly as a searching the clique that has minimum item exposure in the maximum cliques. As the results, the proposed method utilizes the item pool more efficiently than traditional methods do. We demonstrate the effectiveness of the proposed method using simulated and actual data.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Probability Based Scaffolding System with Fading
Maomi Ueno; Yoshimitsu Miyasawa
ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN EDUCATION, AIED 2015, SPRINGER-VERLAG BERLIN, 9112巻, 掲載ページ 492-503, 出版日 2015年, 査読付, We propose a scaffolding system that provides adaptive hints using a probabilistic model, i.e., item response theory (IRT). First, we propose an IRT for dynamic assessment, whereby learners are tested under dynamic conditions of providing a series of graded hints. We then propose a scaffolding system that presents adaptive hints to a learner according to the estimated ability of IRT from the learner response data. The system provides hints so that the learner's correct response probability is 0.5. It decreases the number of hints (amount of support) automatically as a fading function according to the learner's growth capability. We conducted some experiments with students. The results demonstrate that the proposed system is effective.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Academic Writing Support System using Bayesian Networks
Masaki Uto; Maomi Ueno
15TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED LEARNING TECHNOLOGIES (ICALT 2015), IEEE, 掲載ページ 385-387, 出版日 2015年, 査読付, For academic writing, elaborating an argument particularly addressing an argument strength is important to establish causal relations between sentences. However, when an argument becomes large or complex, elaborating an argument considering the argument strength is difficult. To solve this problem, this article presents a proposal for an argument elaboration support system using a Bayesian network representation of the Toulmin model. Using that Bayesian network representation, the proposed system can estimate argument strength, sentence validity, and sentence influence. Moreover, it can generate optimal advice for revising the argument.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Constraint-based learning Bayesian networks using Bayes factor
Kazuki Natori; Masaki Uto; Yu Nishiyama; Shuichi Kawano; Maomi Ueno
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Springer Verlag, 9505巻, 掲載ページ 15-31, 出版日 2015年, 査読付, A score-based learning Bayesian networks, which seeks the best structure with a score function, incurs heavy computational costs. However, a constraint-based (CB) approach relaxes this problem and extends the available learning network size. A severe problem of the CB approach is its lower accuracy of learning than that of a score-based approach. Recently, several CI tests with consistency have been proposed. The main proposal of this study is to apply the CI tests to CB learning Bayesian networks. This method allows learning larger Bayesian networks than the score based approach does. Based on Bayesian theory, this paper addresses a CI test with consistency using Bayes factor. The result shows that Bayes factor with Jeffreys’ prior provides theoretically and empirically best performance.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

A fast clique maintenance algorithm for optimal triangulation of Bayesian networks
Chao Li; Maomi Ueno
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Springer Verlag, 9505巻, 掲載ページ 152-167, 出版日 2015年, 査読付, The junction tree algorithm is currently the most popular algorithm for exact inference on Bayesian networks. To improve the time and space complexity of the junction tree algorithm, we must find an optimal total table size triangulations. For this purpose, Ottosen and Vomlel proposed a depth-first search (DFS) algorithm for optimal triangulation. They also introduced several techniques for improvement of the DFS algorithm, including dynamic clique maintenance and coalescing map pruning. However, their dynamic clique maintenance might compute some duplicate cliques. In this paper, we propose a new dynamic clique maintenance that only computes the cliques that contain a new edge. The new approach explores less search space and runs faster than the Ottosen and Vomlel method does. Some simulation experiments show that the new dynamic clique maintenance improved the running time of the optimal triangulation algorithm.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

過去の学習者履歴データを利用したeポートフォリオシステム
植野真臣
情報知識学会誌, 情報知識学会, 24巻, 4号, 掲載ページ 414-423, 出版日 2014年12月04日, 査読付, 招待
研究論文（学術雑誌）, 日本語

Maximum Clique Algorithm for Uniform Test Forms Assembly and its approximation
Takatoshi Ishii; Pokpong Songmuang; Maomi Ueno
IEEE Transactions on Learning Technologies, IEEE computer Society, IEEE computer Society, 7巻, 1号, 掲載ページ 1-13, 出版日 2014年03月01日, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 英語

最大クリーク問題を用いた複数等質テスト自動構成
石井隆稔; ソンムァン ポクポン; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌 D. Vol.J97-D No2. pp.270-280, 一般社団法人電子情報通信学会, Vol.J97-D巻, 2号, 掲載ページ 270-280, 出版日 2014年02月01日, 査読付, 本論文では,複数等質テストを自動構成する新しい手法を提案する.複数等質テストとは,それぞれのテストに含まれるテスト項目は異なるが,統計的な性質(例えば,得点分布や項目反応理論に基づく情報量等)が等しいテスト群である.本手法の特徴は,与えられたアイテムバンクから最大数の複数等質テストを構成できることである.具体的には,複数等質テスト構成を最大クリーク問題として解き,等質テスト間に項目の重複を許した条件でもテスト構成が可能な手法を提案する.これにより構成可能なテスト数を,重複を許さない場合に比べ,大きく増加させることができる.しかし,提案手法は計算コストが高く,大規模なアイテムバンクでは計算を打ち切る必要がある.本論文ではシミュレーション及び実データを用いた実験を行い,計算を打ち切った場合でも,本手法が他手法より多くのテストを構成できることを示した.
研究論文（学術雑誌）, 日本語

Maximum Clique Algorithm and Its Approximation for Uniform Test Form Assembly
Takatoshi Ishii; Pokpong Songmuang; Maomi Ueno
IEEE TRANSACTIONS ON LEARNING TECHNOLOGIES, IEEE COMPUTER SOC, 7巻, 1号, 掲載ページ 83-95, 出版日 2014年01月, 査読付, Educational assessments occasionally require uniform test forms for which each test form comprises a different set of items, but the forms meet equivalent test specifications (i.e., qualities indicated by test information functions based on item response theory). We propose two maximum clique algorithms (MCA) for uniform test form assembly. The proposed methods can assemble uniform test forms with allowance of overlapping items among uniform test forms. First, we propose an exact method that maximizes the number of uniform test forms from an item pool. However, the exact method presents computational cost problems. To relax those problems, we propose an approximate method that maximizes the number of uniform test forms asymptotically. Accordingly, the proposed methods can use the item pool more efficiently than traditional methods can. We demonstrate the efficiency of the proposed methods using simulated and actual data.
研究論文（学術雑誌）, 英語

Goal-based messages Recommendation utilizing Latent Dirichlet Allocation
Ebastien Louvigne; Yoshihiro Kato; Neil Rubens; Maomi Ueno
2014 14TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED LEARNING TECHNOLOGIES (ICALT), IEEE, 掲載ページ 464-468, 出版日 2014年, 査読付, Observing various learning goals from peers allows learners to specify new objectives and sub-goals to improve their personal experience. Setting goals for learning enhances motivation and performance. However an unrelated goal might lead to poor outcome. Hence learners have divergent objectives for a same learning experience. Latent Dirichlet Allocation (LDA) is a model considering documents as a mixture of topics. This study then proposed a recommendation model based on LDA, able to determine distinct categories of goals within a single dataset. Results focused on a dataset of 10 learning subjects and over 16,000 goal-based Twitter messages. It showed (1) different goal categories and (2) the correlation between the LDA parameter for the number of topics and the type of subject. Evaluations of goal attributes also showed an increase of goal specificity, commitment and self-confidence after observing different types of goals from peers.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Toulmin モデルのベイジアンネットワーク表現を用いた論証推敲支援システム
宇都雅輝; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌, 一般社団法人電子情報通信学会, J96-D巻, 4号, 掲載ページ 998-1011, 出版日 2013年04月, 査読付, 本論文では,アカデミックライティングにおける論証の推敲を支援するシステムを開発する.従来の論証推敲支援システムでは,論証の規範モデルとして知られるToulminモデルにユーザの論証を当てはめ可視化する支援を行っていることが多い.しかし,論証の主目的である「主張」の正当化のためには,Toulminモデルへの当てはまりの良さよりも,文章間の因果の強さ,すなわち「論証の強さ」を重視した論証の推敲が重要である.論証の推敲では,論証構成が複雑になったとき,以下の問題が生じると考えられる.1.「論証の強さ」を全ての文章間について評価することが困難である.2.論証中の各文章がどの程度正当化できているかの推定が難しい.3.「主張」の正当化に対して各文章がどのように影響しているかを把握することが困難である.これらの問題を解決するために,本論文では,Toulminモデルのベイジアンネットワーク表現を用いて,1.論証の強さ,2.文章の正当性,3.主張への影響度,という三つの指標を算出し,その値に応じて論証改訂のためのアドバイスをフィードバックする論証推敲支援システムを開発する.
研究論文（学術雑誌）, 日本語

Mobile testing for authentic assessment in a feld:Evaluation from Actual Performances
Yoshimitsu Miyasawa; Maomi Ueno
IEEE Region 10 Humanitarian Technology Conference, 掲載ページ 232-237, 出版日 2013年, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Adaptive testing based on bayesian decision theory
Maomi Ueno
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 7926巻, 掲載ページ 712-716, 出版日 2013年, 査読付, To propose a new CAT(Computerized Adaptive Testing) algorithm, we regard selecting an item from an item bank as a decision making in Bayesian theory and propose a new item selection criterion we call expected value of test information (EVTI). The unique features of EVTI are that it 1) maximizes the prediction utility of an examinee's ability estimation and 2) generates a decision tree with an item selection order based on the examinee's responses. The CAT references the tree and then instantaneously selects and presents the optimal item from an item bank. Simulation results showed that the proposed method performed better than conventional methods. © 2013 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Maximum clique algorithm for uniform test forms assembly
Takatoshi Ishii; Pokpong Songmuang; Maomi Ueno
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 7926巻, 掲載ページ 451-462, 出版日 2013年, 査読付, Educational assessments occasionally require uniform test forms for which each test form consists of a different set of items, but the forms meet equivalent test specifications (i.e., qualities indicated by test information functions based on item response theory). We propose two maximum clique algorithms (MCA) for uniform test forms assembly. The proposed methods can assemble uniform test forms with allowance of overlapping items among uniform test forms. First, we propose an exact method that maximizes the number of uniform test forms from an item pool. However, the exact method presents computational cost problems. To relax those problems, we propose an approximate method that maximizes the number of uniform test forms asymptotically. Accordingly, the proposed methods can use the item pool more efficiently than traditional methods can. We demonstrate the efficiency of the proposed methods using simulated and actual data. © 2013 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Mobile testing for authentic assessment in the field
Yoshimitsu Miyasawa; Maomi Ueno
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 7926巻, 掲載ページ 619-623, 出版日 2013年, 査読付, We have developed a mobile testing system using computerized adaptive testing for assessing learning at museums, parks, and other sites in the field. Computerized adaptive testing is a form of computer-based testing that progressively estimates an examinee's ability from his/her answer history and uses that ability to present test items making ability estimation even more accurate. Field-testing, however, requires activities such as observing and searching at specific positions within a site, which requires the learner to move about to get to those positions. Moreover, the time that can be spent taking such an on-site test is usually limited, which means that the test may end before a sufficient number of test items can be answered thereby decreasing the accuracy of ability estimation. In response to these issues, we formalize for field-testing purposes an optimization problem called the traveling purchaser problem (TPP) that incorporates graph theory and propose an computerized adaptive testing system using TPP. © 2013 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

A Depth-First Search Algorithm for Optimal Triangulation of Bayesian Network
Chao Li; Maomi Ueno
Proceedings of The Sixth European Workshop on Probabilistic Graphical Models(PGM), 掲載ページ 187-194, 出版日 2012年09月
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Non-Informative Dirichlet Score for learning Bayesian networks
Maomi Ueno; Masaki Uto
Proceedings of The Sixth European Workshop on Probabilistic Graphical Models(PGM), 掲載ページ 331-338, 出版日 2012年09月, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

適応型テストを用いた携帯型観光・学習ナビゲーションシステム
宮澤芳光; 植野真臣
教育システム情報学会誌, 教育システム情報学会事務局, 29巻, 2号, 掲載ページ 110-123, 出版日 2012年04月, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

他者からの学びを誘発するeポートフォリオ
植野真臣; 宇都雅輝
日本教育工学会論文誌, 日本教育工学会, 35巻, 3号, 掲載ページ 169-182, 出版日 2011年12月, 査読付, 本研究は,他者からの学びを誘発するeポートフォリオ・システムの開発を目的とする.本システムの特徴は,(1)個人のeポートフォリオを構造化し,ハイパーリンクでつなぐことにより,多様なパスで有用な他者情報の発見を支援する,(2)高度な検索機能により,キーワード検索,過去の優秀なレポートやテスト成績の良い学習者,相互評価の高い学習者などを容易に検索できる,(3)すべての階層でのアセスメント機能として,テスト,ピア・アセスメント,セルフ・アセスメント,教師推薦によるベストプラクティス,他者からのコメント入力やリンク付けなど多様な手法が用意されており,自己のリフレクションを誘発するだけでなく,優秀な他の学習者の発見に利用できる,などが挙げられる.実データより,本システムが他者からの学びを誘発し,持続学習への動機向上と深い知識の獲得を支援できることを示す.
研究論文（学術雑誌）, 日本語

ベイズ符号を用いた論文構成構築支援システム
宇都雅輝; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌, 一般社団法人電子情報通信学会, J94-D巻, 12号, 掲載ページ 2069-2081, 出版日 2011年12月, 査読付, 本研究では,妥当かつ多様な論文構成の構築を支援するシステムの開発と評価を行う.ここでは,「論文構成」を情報理論における情報源からの出力符号系列とみなしたメタファとしてとらえ,論文構成の構築過程を定式化する.具体的には,過去の優良論文100件の論文構成を論文要素カテゴリーの系列データとし,それがm重マルコフ情報源に従うと仮定する.多重度の推定法として,情報論的アプローチでは,ベイズ符号語長(Bayes code length)最小化による推定法が高精度であると知られている.しかし,本論文で扱うようなデータ長の短いデータから学習する場合,多重度の増加に伴いベイズ符号語長が単調減少し,多重度を正しく推定できないことがある.そこで,本研究では,ベイズ符号語長が単調減少する場合の推定補正法を提案し,過去の優良論文100件から予測精度の高いm重マルコフ情報源を推定する.更に,推定されたマルコフ情報源に基づき論文構成の構築過程を逐次的にナビゲーションするシステムを開発する.最後に,評価実験を行い,補正手法及び提案システムの有効性を評価する.
研究論文（学術雑誌）, 日本語

潜在変数周辺化による項目潜在構造分析
橋本貴充; 植野真臣
日本教育工学会論文誌, 日本教育工学会, 35巻, 3号, 掲載ページ 205-215, 出版日 2011年12月, 査読付, テスト項目間の従属関係を,グラフ構造により視覚的に分析する代表的な手法に,IRS(Item Relational Structure)分析,ファジィグラフを用いた項目構造分析などがある.これらの手法には,手順が平易で直観的に理解しやすいという利点がある一方,無関係な内容を問う項目でも,受検者の能力を強く反映していれば,それらの項目間に従属関係が誤って検出されてしまうという欠点がある.本論文は,潜在変数を所与として二項目間の条件付き独立性を検定するLCI(Latent Conditional Independence)検定を利用して,受検者の能力を所与としたときの,項目の構造を推定する,項目潜在構造分析(Item Latent Structure Analysis)を提案する.本手法は,受検者の能力を所与として条件付き独立な項目間には,条件付き独立性を正しく検出できる,という利点がある.シミュレーション実験,実データより本手法の有効性を示した.
研究論文（学術雑誌）, 日本語

eラーニングにおけるタブレットPCを用いた書込みの効果分析
安藤雅洋; 植野真臣
日本教育工学会論文誌, 日本教育工学会, 35巻, 2号, 掲載ページ 109-124, 出版日 2011年11月, 査読付, 本論では,eラーニングにおけるタブレットPCの効果について,人間の情報処理モデル「デュアル・チャンネル・モデル」に基づいて分析を行った.具体的には,eラーニングでの書込みに用いられる入力デバイスに,紙媒体,キーボード,ペンタブレット,タブレットPCを用意し,アイマークレコーダで学習者の注視点を測定し,記憶・理解テスト,アンケート調査およびメモ書きの評価により,各デバイスの評価を行った.その結果,タブレットPCを用いたeラーニングでは,1)書込みにかかる外的認知負荷が少ない,2)ナレーションと同期してコンテンツに注視しやすい,3)学習者の理解,記憶保持が高い,4)メモ書きが効率的に行え,学習メモとしての正確性も高い,ことがわかった.
研究論文（学術雑誌）, 日本語

Learning Community using Social Network Service
Maomi Ueno; Masaki Uto
Web Based Communities and Social Media 2011 Conference (IADIS), 掲載ページ 109-119, 出版日 2011年07月26日, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Robust learning Bayesian networks for prior belief
Maomi Ueno
Proceedings of the Twenty-Seventh Conference of Uncertainty in Artificial Intelligence(2011), 掲載ページ 698-707, 出版日 2011年07月, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Latent Conditional Independence Test Using Bayesian Network Item Response Theory
Takamitsu Hashimoto; Maomi Ueno
IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS, IEICE-INST ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATIONS ENG, E94D巻, 4号, 掲載ページ 743-753, 出版日 2011年04月, 査読付, Item response theory (IRT) is widely used for test analyses. Most models of IRT assume that a subject's responses to different items in a test are statistically independent. However, actual situations often violate this assumption. Thus, conditional independence (Cl) tests among items given a latent ability variable are needed, but traditional Cl tests suffer from biases. This study investigated a latent conditional independence (LCI) test given a latent variable. Results show that the LCI test can detect CI given a latent variable correctly, whereas traditional CI tests often fail to detect CI. Application of the LCI test to mathematics test data revealed that items that share common alternatives might be conditionally dependent.
研究論文（学術雑誌）, 英語

Detection of mutually dependent test items using the LCI test
Takamitsu Hashimoto; Maomi Ueno
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 6797巻, 掲載ページ 196-209, 出版日 2011年, 査読付, Item response theory (IRT) is widely used for test analyses. Most models of IRT assume local independence, meaning that when the ability variables influencing the test performance are held constant, an examinee's responses to any pair of items are statistically independent. However, many factors might cause local dependence among items. Consequently, conditional independence (CI) tests are needed among items given a latent ability variable. Hashimoto and Ueno (2011) proposed the latent conditional independence (LCI) test. While other CI tests are sensitive to dependencies of items aside from the targets, the LCI test is robust to such dependencies. However, when the two target items affect the same items, the LCI test might fail to detect local independency between the targets. The previous work of Hashimoto and Ueno (2011) is improved on to obtain a more accurate detection method. © 2011 Springer-Verlag.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Bees algorithm for construction of multiple test forms in E-testing
Pokpong Songmuang; Maomi Ueno
IEEE Transactions on Learning Technologies, 4巻, 3号, 掲載ページ 209-221, 出版日 2011年, 査読付, The purpose of this research is to automatically construct multiple equivalent test forms that have equivalent qualities indicated by test information functions based on item response theory. There has been a trade-off in previous studies between the computational costs and the equivalent qualities of test forms. To alleviate this problem, we propose an automated system of test construction based on the Bees Algorithm in parallel computing. We demonstrate the effectiveness of the proposed system through various experiments. © 2011 IEEE.
研究論文（学術雑誌）, 英語

Learning networks determined by the ratio of prior and data
Maomi Ueno
Proceedings of the Twenty-Sixth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (2010), 掲載ページ 598-605, 出版日 2010年07月, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Webカメラを用いた特別支援教育における突発的な児童問題行動の記録・共有システム
永森正仁; 長澤正樹; 植野真臣
日本教育工学会論文誌, 日本教育工学会, 34巻, 1号, 掲載ページ 1-12, 出版日 2010年01月, 教育現場での児童問題行動をWebカメラで記録し,事例データをWeb上で蓄積・共有可能な特別支援教育事例データベース・システムを開発した.システムの利点は,以下のとおりである.(1)Webカメラは授業中,ワイヤレスマウスにより記録が開始されると,20秒間遡りビデオ記録をサーバに蓄積する.これにより,通常突発的に起こる児童の問題行動をタイミング良く記録できる.(2)Webカメラで記録されたビデオ記録により,記憶が不確かな場合でも,問題行動を電子カルテに明確に記述することができる.(3)システムには最大4台のWebカメラが接続でき,問題行動を複数の角度から記録できる.これにより,単一の角度からのみでは記述が難しい問題行動についても電子カルテに明確に記述することができる.評価実験によりシステムの有用性を示し,実際の教育現場での運用例によりシステムの実用性を示した.
研究論文（学術雑誌）, 日本語

Analysis of the advantages of using tablet PC in e-learning
Masahiro Ando; Maomi Ueno
Proceedings - 10th IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies, ICALT 2010, 掲載ページ 122-124, 出版日 2010年, 査読付, This paper relates to the effect of tablet PCs in e-learning. We performed analysis based on the "dual channel model", which models the information processing capabilities of humans. More specifically, we provided paper media, keyboards, pen tablets, and tablet PCs as input devices used for annotations during e-learning, measured the gaze point of each learner by an eye-mark recorder, and evaluated each device by setting memory and comprehension tests, giving questionnaires, and evaluating the note-taking. As a result, we have shown that the use of tablet PCs in e-learning 1) enables concentration on the content, 2) reduces the extraneous cognitive load imposed by making annotations, 3) increases learners' comprehension and memory retention, and 4) enables efficient note-taking, thus increasing the accuracy of notes as learning aids. © 2010 IEEE.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Computerized adaptive testing based on decision tree
Maomi Ueno; Pokpong Songmuang
Proceedings - 10th IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies, ICALT 2010, 掲載ページ 191-193, 出版日 2010年, 査読付, This paper proposes a new computerized adaptive testing employing a decision tree model, instead of test theories. The attribute variable of the model is examinees' responses to each item and the output variable is examinees' test total scores. Some simulation experiments show better performances of the proposed method compared to the traditional methods and solve the problems. © 2010 IEEE.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

"DATA TEMPERATURE" IN MINIMUM FREE ENERGIES FOR PARAMETER LEARNING OF BAYESIAN NETWORKS
Takashi Isozaki; Noriji Kato; Maomi Ueno
INTERNATIONAL JOURNAL ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE TOOLS, WORLD SCIENTIFIC PUBL CO PTE LTD, 18巻, 5号, 掲載ページ 653-671, 出版日 2009年10月, 査読付, Maximum likelihood method for estimating parameters of Bayesian networks (BNs) is efficient and accurate for large samples. However, the method suffers from overfitting when the sample size is small. Bayesian methods, which are effective to avoid overfitting, present difficulties for determining optimal hyperparameters of prior distributions with good balance between theoretical and practical points of view when no prior knowledge is available.
As described in this paper, we propose an alternative estimation method of the parameters on BNs. The method uses a principle, rooted in thermodynamics, of minimizing free energy (MFE). We define internal energies, entropies, and temperature, which constitute free energies. Especially for temperature, we propose a "data temperature" assumption and some explicit models. This approach can treat the maximum likelihood principle and the maximum entropy principle in a unified manner of the MFE principle. For assessments of classification accuracy, our method shows higher accuracy than that obtained using the Bayesian method with normally recommended hyperparameters. Moreover, our method exhibits robustness for the choice of introduced hyperparameters.
研究論文（学術雑誌）, 英語

Intelligent LMS with an agent that learns from log data
Maomi Ueno
The journal of Inforamtion and Systems in Education, 7巻, 1号, 掲載ページ 3-14, 出版日 2009年05月, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 英語

Current educational technology research trends in Japan
Minoru Nakayama; Maomi Ueno
ETR&D-EDUCATIONAL TECHNOLOGY RESEARCH AND DEVELOPMENT, SPRINGER, 57巻, 2号, 掲載ページ 271-285, 出版日 2009年04月, 査読付, To examine trends in educational practice research, this article conducted a survey and analysis of factors affecting the review of research papers in the field of the educational technology in Japan. Two factors, namely, practical orientation and theoretical orientation, were extracted from 63 survey responses, and scores from members of a Japanese academic society were compared with the scores of its editorial board. Results show that the two factor scores were not correlated to each other, and they are independent measures for any evaluation or review of research articles. Also, there was no significant difference between society members and editorial board members, i.e., their preferences when reviewing research papers were identical. For the second part of this study, a group composed of anonymous members of an editorial board conducted a paper review of 12 published "practical papers" and 11 published "general papers." Results indicated that there was no significant difference between the two categories. The final rating scores of these 23 papers were analyzed using a decision-tree rating model. Results also indicated that for publication, papers need to contribute to theoretical research, in addition to contributing to basic educational practice research in educational technology.
研究論文（学術雑誌）, 英語

Minimum Free Energy Principle for Constraint-Based Learning Bayesian Networks
Takashi Isozaki; Maomi Ueno
MACHINE LEARNING AND KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES, PT I, SPRINGER-VERLAG BERLIN, 5781巻, 掲載ページ 612-627, 出版日 2009年, Constraint-based search methods, which ate a major approach to learning Bayesian networks, are expected to be effective in causal discovery tasks. However, such methods often stiffer front impracticality of classical hypothesis testing for conditional independence when the sample size is insufficiently large. We propose a new conditional independence (CI) testing method that is effective, for small samples. Our method uses the minimum free energy principle, which originates front thermodynamics, with the "Data Temperature" assumption recently proposed for relating probabilistic fluctuation to virtual thermal fluctuation. We define free energy using Kullback-Leibler divergence in a manner corresponding to an information-geometric perspective. This CI method incorporates the maximum entropy principle and converges to classical hypothesis tests in asymptotic regions. We provide a simulation study, the results of which show that: our method improves the learning performance of the well known PC algorithm in some respects.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

eテスティングにおける得点・時間予測システムの開発
ソンムァン・ポクポン; 植野真臣
電子情報通信学会論文誌D, 一般社団法人電子情報通信学会, J91-D巻, 9号, 掲載ページ 2225-2235, 出版日 2008年09月, 査読付, 本論文では,eテスティングにおける得点・時間予測システムを提案する.具体的には,(1)ベータ二項分布,混合二項分布を組み合わせて拡張した混合ベータ二項分布,(2)項目反応理論(ラッシュモデル,2パラメータロジスティックモデル)を用いたテスト得点分布を提案し,従来に用いられてきた得点分布,二項分布,混合二項分布,ベータ二項分布,切断指数分布と予測精度を比較する.また,テスト予測所要時間モデルとして,これまで提案されてきた所要時間分布(正規分布,対数正規分布,拡張ガンマ分布,ワイブル分布)による予測精度の比較を行う.結果,テスト得点予測モデルとして項目反応理論(2パラメータロジスティックモデル),テスト所要時間予測モデルとして拡張ガンマ分布モデルが最も良い予測精度を示した.以上の結果を用いて,テスト構成過程における構成されたテストの予測得点分布,予測所要時間分布の状態を逐次可視化するウェブベーステスト構成支援システムを開発し,実データを用いた評価よりその有効性を示した.
研究論文（学術雑誌）, 日本語

Learning likelihood-equivalence Bayesian networks using an empirical Bayesian approach
Maomi Ueno
Behaviormetrika, 日本行動計量学会, 35巻, 2号, 掲載ページ 115-135, 出版日 2008年07月, 査読付, Many studies on learning Bayesian networks have used the Dirichlet prior score metric (DPSM). Although they assume different optimum hyper-parameter values for DPSM, few studies have focused on selection of optimum hyper-parameter values. Analyses of DPSM hyper-parameters for learning Bayesian networks are presented here along with the following results: 1. DPSM has a strong consistency for any hyper-parameter values. That is, the score metric DPSM, uniform prior score metric (UPSM), likelihood-equivalence Bayesian Dirichlet score metric (BDe), and minimum description length (MDL) asymptotically converge to the same results. 2. The optimal hyper-parameter values are affected by the true network structure and the number of data. 3. Contrary to Yang and Chang (2002)'s results, BDe based on likelihood equivalence is a theoretically and actually reasonable score metric, if the optimum hyper-parameter values can be found. Using these results, this paper proposes a new learning Bayesian network method based on BDeu that uses the empirical Bayesian approach. The unique features of this method are: 1. It is able to reflect a user's prior knowledge. 2. It has both the strong consistency and likelihood equivalence properties. 3. It finds the optimum hyper-parameter value of BDeu to maximize predictive efficiency, by adapting to domain and data size. In addition, this paper presents some numerical examples using the proposed method that demonstrate the effectiveness of the proposed method.
研究論文（学術雑誌）, 英語

Collaborative filtering for massive datasets based on Bayesian networks
Maomi Ueno; Takahiro Yamazaki
Behaviormetrika, 日本行動計量学会, 35巻, 2号, 掲載ページ 137-158, 出版日 2008年07月, 査読付, This paper proposes a collaborative filtering method for massive datasets that is based on Bayesian networks. We first compare the prediction accuracy of four scoring-based learning Bayesian networks algorithms (AIC, MDL, UPSM, and BDeu) and two conditional-independence-based (CI-based) learning Bayesian networks algorithms (MWST, and Polytree-MWST) using actual massive datasets. The results show that (1) for large networks, the scoring-based algorithms have lower prediction accuracy than the CI-based algorithms and (2) when the scoring-based algorithms use a greedy search to learn a large network, algorithms which make a lot of arcs tend to have less prediction accuracy than those that make fewer arcs. Next, we propose a learning algorithm based on MWST for collaborative filtering of massive datasets. The proposed algorithm employs a traditional data mining technique, the "a priori" algorithm, to quickly calculate the amount of mutual information, which is needed in MWST, from massive datasets. We compare the original MWST algorithm and the proposed algorithm on actual data, and the comparison shows the effectiveness of the proposed algorithm.
研究論文（学術雑誌）, 英語

デュアル・チャンネル・モデルに基づくeラーニング・マルチメディア教材におけるポインタ提示の効果分析
安藤雅洋; 植野真臣
日本教育工学会論文誌, 日本教育工学会, 32巻, 1号, 掲載ページ 43-56, 出版日 2008年06月, 査読付, eラーニングにおいて効果的なコンテンツ開発法の研究は重要な研究課題である.本論では,人間の認知情報処理モデル「デュアル・チャンネル・モデル」に基づき,視覚コンテンツ(テキスト,画像)と聴覚コンテンツ(ナレーション),ポインタを同期して提示するマルチメディア教材が作業記憶容量の資源配分を効率化させるとともに伝達される情報量を増加させると仮定する.ポインタの有無での統制実験を,eラーニングでの様々なコンテンツ提示環境((1)ナレーション,(2)テキスト(ナレーションの有無),(3)画像,(4)画像+テキスト(ナレーションの有無),(5)動画,(6)動画+テキスト)の下で実施し,アイマークレコーダにより学習者の注視点を測定するとともに,記憶保持・内容理解テストおよびアンケート調査を行った.結果,ポインタは表層的な知識獲得には影響しないが,深いレベルの理解には効果があることが示され,それらの効果はコンテンツの種類によって変化することが示された.
研究論文（学術雑誌）, 日本語

統合型eテスティング・システムの開発と実践
ソンムァン・ポクポン; 植野真臣
日本テスト学会誌, 4巻, 1号, 掲載ページ 54-64, 出版日 2008年05月, 査読付
研究論文（学術雑誌）, 日本語

携帯電話機を用いた複数クラス遠隔授業実践
永森 正仁; 安藤 雅洋; ポクポン ソンムァン; 植野 真臣
工学教育, Japanese Society for Engineering Education, 56巻, 2号, 掲載ページ 14-19, 出版日 2008年03月20日, It is known that there are the following problems in distance education for two or more classes. 1) The reaction of the learner in the remote place is not understood easily. 2) It sometimes confuses the teacher which class he/she should observe. 3) It is difficult to realize an interactive lecture. This paper proposes a response analyzer system using mobile phones in order to solve these problems. The following item exists as an advantage of response analyzer system using mobile phones. 1) Use in the general classroom without equipment is possible. 2) The introduction of the system is cheap. 3) The operation must be easy because the learner is usually using the mobile phone. The system in the server gathers the learners′ responses in distance places and shows the teacher various data-analysis results on line. Therefore, the teacher can grasp the learners′ states on-line, and can make a teaching decision (lecture pace, class which must be seen) optimally.
日本語

ピアアセスメントにおける評価者特性を考慮した項目反応理論
植野真臣; ソンムァン・ポクポン; 岡本敏雄; 永岡慶三
電子情報通信学会論文誌, 一般社団法人電子情報通信学会, J91-D巻, 2号, 掲載ページ 377-388, 出版日 2008年02月, 査読付, 近年,真正な評価活動の一つとして学習者同士による成果の相互評価,ピアアセスメント(Peer Assessment)と呼ばれる評価手法が注目されてきている.本論文では,ピアアセスメントにおける項目反応理論を提案する.具体的には,ピアアセスメントにおけるm段階評価反応に対応し,項目反応理論の一つである段階反応モデル(Graded Item Response model)に評価者の評価基準パラメータを加えたモデルである.その利点は,以下のとおりである.1.各評価者のもつ評価基準が互いに異なる場合にも,同一尺度上での評価を行うことができる.2.各評価者の特性を考慮した学習者の評価を行うことができ,結果として信頼性の高い評価を行うことができる.3.欠測値をもつデータからモデルの各パラメータを容易に推定できる.4.上記1〜3の結果として,提案手法により学習者の成果評価の推定精度の向上が可能となる.5.推定されたパラメータより,課題,評価者の特性評価が行える.また,本モデルを用いて,1.評価者の評価基準の厳しさ,2.評価者の評価基準の識別力,を導出し,評価者の分析に用いることを提案している.実際に提案手法を実データに適用することにより,本モデルの有用性を示した.
研究論文（学術雑誌）, 日本語

Cognitive load reduction on multimedia e-learning materials
Masahiro Ando; Maomi Ueno
8TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED LEARNING TECHNOLOGIES, PROCEEDINGS, IEEE COMPUTER SOC, 掲載ページ 268-272, 出版日 2008年, 査読付, In e-learning area, the content development method is one of the most important research topics. This paper proposes a presentation. method of visual contents (a text, a still image) in synchronization with narration (sound content) and a pointer to make the efficiency of the resource allocation of cognitive memory capacity increase, and make the transmitted amount of information maximize, based on a human's cognitive-information-processing model "Dual Channel model." Under various contents presentation environment {(1)Narration, (2)Text (with narration / without narration), (3)Still images, (4)Still images + text (with narration / without narration), (5) Video, and (6) Video + text} in e-learning, we performed some control experiments (measure the point of fixation for e-learning students by an eye mark recorder, memorization and a contents understanding test and the questionnaire) with or without pointer. The results showed the validity of this model and the effectiveness of the proposed content development method in e-learning.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Item response theory for peer assessment
Maomi Ueno; Toshio Okamoto
8TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED LEARNING TECHNOLOGIES, PROCEEDINGS, IEEE COMPUTER SOC, 掲載ページ 554-558, 出版日 2008年, 査読付, Item-response theory is applied to peer assessment by a new method for estimating assessment-criterion parameters. The proposed model is a modified graded item response model with an assessor's evaluation-criterion parameters. The advantages of this method are as follows: (i) the capability of evaluating learners' abilities on the same scale even if the assessors have different assessment criteria; (ii) evaluating the learners' abilities by considering each assessors characteristics, thus giving reliable evaluated results; and (iii) easy estimation of the parameters from missing data. As a result of these advantages, the proposed method improves the accuracy of peer assessment. The proposed model was compared with conventional methods, and the proposed method showed the best performances.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

System for online detection of aberrant responses in e-testing
Maomi Ueno; Toshio Okamoto
8TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED LEARNING TECHNOLOGIES, PROCEEDINGS, IEEE COMPUTER SOC, 掲載ページ 824-828, 出版日 2008年, 査読付, We have developed a method for online detection of examinees' aberrant responses. This method uses response time data in e-testing. Unique features of this method are: 1. It includes an outlier detection method using Bayesian predictive distribution. 2. It can be used with small-sample sets. 3. It provides a unified statistical test method of various statistical tests by changing hyper-parameters and provides more accurate test results than commonly used methods. 4. Outlier statistics are estimated by considering both examinee abilities and the difficulty level of items. We evaluated this system, and results of our evaluation show that it is effective.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Minimum Free Energies with "Data Temperature" for Parameter Learning of Bayesian Networks
Takashi Isozaki; Noriji Kato; Maomi Ueno
20TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON TOOLS WITH ARTIFICIAL INTELLIGENCE, VOL 1, PROCEEDINGS, IEEE COMPUTER SOC, 掲載ページ 371-378, 出版日 2008年, Maximum likelihood (ML) method for estimating parameters of Bayesian networks (BNs) is efficient and accurate for large samples. However ML suffers from overfitting when the sample size is small. Bayesian methods, which are effective to avoid overfitting, have difficulties for determining optimal hyperparameters of prior distributions with good balance between theoretical and practical points of view when no prior knowledge is available.
In this paper we propose an alternative estimation method of the parameters on BNs. The method uses a principle, with roots in statistical thermal physics, of minimizing free energy. We propose an explicit model of the temperature, which should be properly estimated, We designate the model "data temperature". In assessments of classification accuracy, we show that our method yields higher accuracy than that of the Bayesian method with normally recommended hyperparameters. Moreover our method exhibits robustness for the choice of introduced hyperparameters.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Proceedings - The 7th IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies ICALT, 2007: Preface
J. Michael Spector; Demetrios G. Sampson; Toshio Okamoto; Kinshuk; Stefano A. Cerri; Maomi Ueno; Akihiro Kashihara
Proceedings - The 7th IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies, ICALT 2007, 掲載ページ xx-xxi, 出版日 2007年, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

E-testing construction support system with some prediction tools
Pokpong Songmuang; Masahiro Ando; Masahito Nagamori; Maomi Ueno; Toshio Okamoto
7TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED LEARNING TECHNOLOGIES, PROCEEDINGS, IEEE COMPUTER SOC, 掲載ページ 437-+, 出版日 2007年, 査読付, This paper proposes an e-testing construction support system (eTCSS) with the prediction tools for the constructed test. This paper performs some comparison experiments to find the best predictive performances models for the Predictive response-time distribution and the Predictive response-time distribution. Furthermore, the amount of test information based on the Item Response Theory, which is important to improve the measurement efficiency of the constructed test, is applied to be the prediction tool of the eTCSS. Finally, this paper evaluates the system by using actual data. The results show the effectiveness of the system.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Collaborative e-learning among teachers using a web database in special support education
Masahito Nagamori; Msahiro Ando; Masaki Nagasawa; Pokpong Songmuang; Maomi Ueno
7th IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies, Proceedings, IEEE COMPUTER SOC, 掲載ページ 328-329, 出版日 2007年, 査読付, We utilized e-Learning using example data from special support education stored in a web database as e-Learning contents. The e-Learning was conducted with teachers from various educational institutes.,from primary schools to universities, in addition to special support schools. Through a collective problem solving process we were able to collect in a single web database disparate knowledge from a variety of teachers.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Bayesian agent in e-learning
Maomi Ueno; Toshio Okamoto
7TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED LEARNING TECHNOLOGIES, PROCEEDINGS, IEEE COMPUTER SOC, 掲載ページ 282-+, 出版日 2007年, 査読付, This paper proposes an agent that acquires the domain knowledge concerned with the content from a learning history log database and automatically generates motivational messages. The unique features of this system are as follows: The agent builds a learner model automatically by applying the Bayesian network. The agent predicts a learner's final status (1.Failed, 2. Abandon, 3. Successful , 4.Excellent) using the learner model and his/her current learning history log data. 3. The agent compares a learner's learning processes with excellent learners' learning processes in the database, diagnoses the learner's learning processes and generates adaptive messages to the learner. The comparisons between the proposed method and the agent using the decision tree show that the proposed method has better prediction performances and effective to degrease the number of students withdrew from classes.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

An analysis using eye-mark recorder of the effectiveness of presentation methods for e-learning
Masahiro Ando; Masahito Nagamori; Pokpong Songmuang; Maomi Ueno; Toshio Okamoto
7TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED LEARNING TECHNOLOGIES, PROCEEDINGS, IEEE COMPUTER SOC, 掲載ページ 183-+, 出版日 2007年, 査読付, In the context Of e-learning contents, if we take an approach based on the "Dual Channel" model, which is well known as a processing model for human perceptual judgments, cognitive resources can be used most effectively by methods that synchronize narrations with images and video contents. In general, however, the learner must search for a visual fixation point in the image or video while simultaneously listening to the narration, and if it is difficult to locate that fixation point, then the cognitive burden is increased, and the efficiency of understanding the learning content decreases. In cases such as these, it is considered effective to introduce a presentation method that uses a pointer to visualize the fixation point. In this research, we used an eye mark recorder (a device for measuring the subject's point of visual focus and pupil diameter) to measure the point Of fixationfor e-learning students, in order to measure the effects of leading the subject's fixation point with a pointer. The results indicated that in more than 80% of presentation material displays, the subjects followed the lead of the pointer. Tests following the experiment also showed that the subjects demonstrated higher percentages of correct answers for contents that displayed the pointer.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Evaluating learners' knowledge-structure using Bayesian networks
Yasuko Namatame; Maomi Ueno
7TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED LEARNING TECHNOLOGIES, PROCEEDINGS, IEEE COMPUTER SOC, 掲載ページ 439-+, 出版日 2007年, 査読付, E-learners typically check their understanding by taking end-of-unit quizzes, usually as often as they like. However, the benefits of doing this are not well understood In this research, a "consistency index", which was defined for a series of answers from repeated attempts at quizzes, was used to classify learners into groups. The difference in the structure of the acquired knowledge for each group was clarified using Bayesian networks. As a result, learners who require additional individual counseling can be objectively detected by the index. Using networks that teachers thought to be ideal, adequate individual counseling for each learner can be provided.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Collaborative e-test construction - Using predicted response-time and score distributions to improve reliability
Pokpong Songmuang; Maomi Ueno
KNOWLEDGE MANAGEMENT FOR EDUCATIONAL INNOVATION, SPRINGER, 230巻, 掲載ページ 195-+, 出版日 2007年, 査読付, Analysis of collaborative e-test construction identified the number of test-authors as the most important factor in test validity, while test reliability depends more on participation of an expert. Based on these findings, a collaborative e-test construction system was developed that uses predicted response-time and score distributions to improve the reliability of tests constructed by novice test-authors. A gamma distribution is used as the predicted response-time distribution, and a mixed model of binomial distributions is used as the predicted score distribution. An experiment in which a novice and an expert test-author each constructed tests by using and not using these predicted distributions showed that those constructed using them were more reliable, although those constructed by the expert had even higher reliability.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

eラーニングにおける所要時間データの異常値オンライン検出
植野真臣
電子情報通信学会論文誌, 一般社団法人電子情報通信学会, J90-D巻, 1号, 掲載ページ 40-51, 出版日 2007年01月, 査読付, 本論文では,eラーニングコンテンツに対する学習所要時間データを用い,オンラインで学習者の異常学習プロセスを検知する手法を提案する.具体的には,学習所要時間データ系列{x_1,x_2,…,x_n}を所与として,新たなデータx_の出現する確率分布をベイズ予測分布を用いて導き,新たなデータx_の異質性を検定するというもので,以下のような利点をもっている.(1)数学的に導出された異常値検出モデルは,異常値検出のために必要とされるデータ数を理論的に反映しているために,判断材料となるデータが少ない時点では異常値検出の基準を緩め,データ数が増すに応じて基準を厳しくしていく特性をもつ.そのために,データ数が少ない時点で正常値を異常値と判断し,その後の検出に影響することを避けることができる.(2)過去の学習履歴データを用いて,各コンテンツの学習所要時間の平均,標準偏差を逐次計算し,それらを用いて学習者の各コンテンツへの学習時間データを標準化したデータ系列より,異常値検出を行うアルゴリズムを提案している.コンテンッ間で標準化されたデータを対象としたモデルを提案することにより,時系列データに対するコンテンツの特性(平均所要時間,標準偏差)の差の影響を除去できる.(3)事前分布のハイパパラメータを変化させることにより,異常値判定基準が様々な統計検定に変化し,状況に応じた検定法を選択することができる.更に,実際にこれらの原理を組み込んだLMS(Learning Management System)を開発し,本手法について,1.シミュレーション,2.学習者からの異常学習プロセスの自己申告との一致性評価を行い,その有効性を示す.
研究論文（学術雑誌）, 日本語

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Effectiveness of Collaborative e-Test Construction
Pokpong Songmuang; Maomi Ueno; Toshio Okamoto
Proc. of Advanced Learning Technologies, 掲載ページ 474-476, 出版日 2006年07月, 査読付
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Online MDL-Markov analysis of a discussion Process in CSCL
Maomi Ueno; Toshio Okamoto
Proc. of Advanced Learning Technologies, 掲載ページ 764-768, 出版日 2006年07月
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

長岡技術科学大学におけるeラーニング・マネジメント
植野真臣; 植野真理; 相馬 峰高; 甲 圭太; 山下 裕行
日本教育工学会論文誌, 日本教育工学会, 29巻, 3号, 掲載ページ 217-229, 出版日 2006年06月, 査読付, 長岡技術科学大学においてeラーニング授業を正式授業として配信して4年が経過した.2004年現在では,77の授業を配信し,正規通学生以外のeラーニング履修学生は,年間400人以上を超え,正規通学生に対する比率では国内最大規模となっている.本論では,これまで4年間のeラーニング運営の経験を通じて構築されてきた独自のeラーニング・マネジメント手法を「大学におけるeラーニング運営モデル」のひとつとして提案する.本論でのeラーニング・マネジメントの特徴は,1.知識創造を伴う自律的学習を支援するeラーニング授業モデルの導入,2.膨大な学習履歴データを逐次データ・マイニングし,知的エージェントを介して学習者に逐次(学習方法等について)アドバイスするという学習支援機能を持つLMSの利用,3.学習者の履修受付,LMSへの登録等の事務的手続きが完全にオンラインで行われる受付システムの利用,4.特に専門的で高度な技術を必要とせずに自動的に行えるコンテンツ開発支援システムの利用,5.遠隔地からも複数のスタッフによって設定できる遠隔マネジメント・システムの利用,等が挙げられる.これらにより,学習者の満足度を下げることなく,運営スタッフ,教師の負担を減少させながら,eラーニングの実践規模の拡大を実現できたことを示し,本手法の有効性を示す.
研究論文（学術雑誌）, 日本語

Development of An Algorithm for Groupware Modeling for A Collaborative E-learning
Ikuo Kitagaki; Atsushi Hikita; Futao Fuang; Keiko Yokoyama; Keizo Nagaoka; Makoto Takeya; Nobuyoshi Yonezawa; Takako Akakura; Maomi Ueno; Yasuhiro Fujihara
PROCEEDINGS OF THE 1ST INTERNATIONAL CONFERENCE ON VIRTUAL LEARNING, BUCHAREST UNIVERSITY PRESS, 掲載ページ 99-+, 出版日 2006年, 査読付, This paper reports an algorithm for forming groups of learners with regard to a computer system for collaborative learning designed to give a cue for debate utilizing mobile terminals. With this system, questionnaires which should be used as the seea's for debates are prepared in advance on the Web and all students attending the class answer to the questionnaires on the Web through their mobile terminals. Following this, the computer assigns students to appropriate groups based on the results of answers, and transmits each of answers and information of the group member to terminals of the students. Based on the information, students form groups and each group starts debate. In this study, system composition is dealt with first and algorithm for forming groups using answers by the students is discussed.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

On-line content analysis system using e-learning time data
Maomi Ueno; Keizo Nagaoka
2006 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER SYSTEMS AND APPLICATIONS, VOLS 1-3, IEEE, 掲載ページ 993-+, 出版日 2006年, 査読付, This paper proposes a method of automatically analyzing the characteristics of e-learning contents , using e-learning time data stored in learning history databases. Although many studies exist on mathematical models of the response time, they have the disadvantage that the parameters are difficult to interpret and estimate. The response curve of e-learning time data proposed in this paper has the unique feature of deriving its two-parameter model by employing the Entropy maximization method with certain restrictions so as to make it easier to interpret the parameters. The two parameters alpha and beta in the model are interpreted as follows: a represents the complexity of the content (i.e., the number of simple cognitive processes required to understand or solve the content) and beta represents the expected time of a simple cognitive process in the content. This means that the average learning time for a content is divided into the two parameters a and beta, so that the average learning time for a content is equivalent to the product of alpha and beta. Based on these parametric properties, this paper proposes a new content evaluation method using the alpha-beta plane, or alpha-beta chart. Incorporating this evaluation method, the authors have developed a LMS. (Learning Management System), the effectiveness of which is demonstrated in practical situations. The results show that the system let a teacher grasp contents characteristic easily and is effective for contents improvement.
研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語

Formal method of description supporting portfolio assessment
Yasuhiko Morimoto; Maomi Ueno; Isao Kikukawa; Setsuo Yokoyama; Youzou Miyadera
EDUCATIONAL TECHNOLOGY & SOCIETY, IEEE COMPUTER SOC, LEARNING TECHNOLOGY TASK FORCE, 9巻, 3号, 掲載ページ 88-99, 出版日 2006年, 査読付, Teachers need to assess learner portfolios in the field of education. However, they need support in the process of designing and practicing what kind of portfolios are to be assessed. To solve the problem, a formal method of describing the relations between the lesson forms and portfolios that need to be collected and the relations between practices and these collected portfolios was developed. These relations are indispensable in portfolio assessment. A support system for these based on the formal method was also developed. As the formal method of description can precisely and consistently describe these relations, the system makes it possible to support the assessment of portfolios in the design and practice phases.
研究論文（学術雑誌）, 英語

A model for multiple‐choice problem selection
Maomi Ueno; Keizo Nagaoka
Electronics and Communications in Japan (Part III: Fundamental Electronic Science), 77巻, 2号, 掲載ページ 14-23, 出版日 1994年, 査読付, This paper proposes a new model for the alternative selection process for multiple‐choice test items. The model has the following features in the description: (1) it can cope with the real‐time data, and (2) it is based on the entropy model. The feature of each selection item can be represented using the estimated parameters. Furthermore, using the indices derived from the model parameters, the extent of “illusion” among the test items can be represented quantitatively. The method is applied to the actual data and the following points are discussed: (1) validity of the model, (2) analysis of the characteristics of the selection item, and (3) characteristics analysis of alternative selection process. The effectiveness of the method is demonstrated. Copyright © 1994 Wiley Periodicals, Inc., A Wiley Company
研究論文（学術雑誌）, 英語

Preface: Special Issue on Advanced Methodologies for Bayesian Networks
Maomi Ueno
The second AMBN was held in Yokohama, Japan on November 16-18, 2015, co-sponsored by the Japanese Society Artificial Intelligence (JSAI) and the National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST).The AMBN workshop had over 100 participants and many lively and interesting discussions over the course of its duration. This special issue of New Generation Computing (NGC) has come out from these extensive activities of the researchers in BNs field.After the workshop, six excellent papers in the conference were recommended to submit to this special issue with the requirement at least 30 extension from the Post Proceeding of AMBN2015 (LNAI, Springer) version. Each paper was reviewed by one meta-reviewer and two reviewers. As a result, all the six papers were accepted for publication in this journal., SPRINGER, 出版日 2017年01月, NEW GENERATION COMPUTING, 35巻, 1号, 掲載ページ 1-4, 英語, その他, 0288-3635, 1882-7055, WOS:000392321000001

CDO2-6 LiNGAMによるルーブリックの構成主義的学習に与える影響のモデル化(一般セッション 数学・統計(2))
山本 美紀; 植野 真臣
日本行動計量学会, 出版日 2015年09月01日, 日本行動計量学会大会発表論文抄録集, 43巻, 掲載ページ 118-121, 日本語, 110010011395, AN10233727

ベイズ符号を用いた論文構成支援システムの開発と評価(一般セッション 教育・テスト)
宇都 雅輝; 植野 真臣
日本行動計量学会, 出版日 2012年09月13日, 日本行動計量学会大会発表論文抄録集, 40巻, 掲載ページ 43-46, 日本語, 110009609148, AN10233727

Special Issue on Advanced Methodologies for Bayesian Networks Preface
Maomi Ueno
SPRINGER, 出版日 2012年01月, NEW GENERATION COMPUTING, 30巻, 1号, 掲載ページ 1-2, 英語, その他, 0288-3635, WOS:000300292600001

Toulminモデルとベイジアンネットワークを用いた論証構築支援システムの開発 (教育工学)
宇都 雅輝; 鈴木 宏昭; 植野 真臣
本論では,アカデミックライティングにおける説得的な論証の構築を支援するシステムを開発する.これまでの論証構築支援システムでは,論証の規範モデルとして知られるToulminモデルに論証を表層的に当てはめる支援に留まっていた.しかし,論証では主張を証明することが最も重要であり,このためにはToulminモデルへの当てはまりよりも,構成要素間の論証の強さを重視すべきである.そこで,本論では,Toulminモデルのベイジアンネットワーク表現を用いた論証構築支援システムを開発する.具体的には,論証の構成要素を確率変数,論証の強さを主観確率とみなし,ベイジアンネットワークにより確率推論することで,論証の弱い箇所を同定し,より強い論証への改訂を支援する., 一般社団法人電子情報通信学会, 出版日 2011年12月08日, 電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 111巻, 332号, 掲載ページ 41-46, 日本語, 0913-5685, 110009466761, AN10013163

ベイジアンネットワークの統計的学習
植野真臣
人工知能学会, 出版日 2010年11月, 人工知能学会誌, 25巻, 6号, 掲載ページ 803-810, 日本語, 記事・総説・解説・論説等（その他）, 0912-8085, 110007880915, AN10067140

eラーニングにおけるタブレットPCを用いた書込みの効果分析
安藤 雅洋; 植野 真臣
日本教育工学会, 出版日 2010年07月03日, 日本教育工学会研究報告集, 2010巻, 3号, 掲載ページ 199-206, 日本語, 10029780858, AN10420429

確率的アプローチに基づく論文構成構築支援システム
宇都 雅輝; 宮澤 芳光; 鈴木 宏昭; 植野 真臣
日本教育工学会, 出版日 2010年07月03日, 日本教育工学会研究報告集, 2010巻, 3号, 掲載ページ 11-18, 日本語, 10029780621, AN10420429

現実的場面での評価を支援する携帯型e-テスティング
宮澤 芳光; 宇都 雅輝; 安藤 雅洋; 植野 真臣
日本教育工学会, 出版日 2010年07月03日, 日本教育工学会研究報告集, 2010巻, 3号, 掲載ページ 99-104, 日本語, 10029780730, AN10420429

学習評価のデザイン
吉川厚; 植野真臣
人工知能学会, 出版日 2010年03月, 人工知能学会誌, 25巻, 2号, 掲載ページ 283-290, 日本語, 記事・総説・解説・論説等（その他）, 0912-8085, 110007580604, AN10067140

携帯電話を用いた適応型クイズによる観光ナビゲーション (モバイル&ユビキタスラーニングと新しいユーザ・エクスペリエンス/一般)
宮澤 芳光; 植野 真臣
教育システム情報学会, 出版日 2010年01月, 教育システム情報学会研究報告, 24巻, 5号, 掲載ページ 46-51, 日本語, 1343-4527, 40016969389, AA11430186

形式手法を用いた特別支援教育eポートフォリオ・システムの開発
永森正仁; 森本康彦; 植野真臣
出版日 2010年01月, 教育システム情報学会研究報告, Vol.24巻, No.5号, 掲載ページ pp.4-11

eテスティング：最先端テスト技術
植野真臣
eテスティングとはコンピュータ上で実施されるテストの総称である.ただし,ペーパーテストを単にコンピュータに置き換えただけのものではない.具体的には,(1)マルチメディアによる質問項目の提示,(2)ネットワーク上でのテストの実施,(3)コンピュータの計算機能による自動作問,自動採点,自動テスト構成,自動データ解析,という三つの要素の有機的な要素で,テストの信頼性と妥当性の向上,セキュリティ向上,コスト削減,能力推定向上,テスト時間の短縮,など多くの利点を実現できるのである., 一般社団法人電子情報通信学会, 出版日 2009年12月, 電子情報通信学会誌, 92巻, 12号, 掲載ページ 1017-1021, 日本語, 記事・総説・解説・論説等（その他）, 0913-5693, 110007483239, AN1001339X

eテスティング：先端理論と技術
植野真臣
教育システム情報学会事務局, 出版日 2009年08月, 教育システム情報学会誌, 26巻, 2号, 掲載ページ 204-217, 日本語, 査読付, 記事・総説・解説・論説等（その他）, 1341-4135, 40016793120, AN10474042

特別支援教育における「個別の教育支援計画」のための記述言語の開発
永森正仁; 森本康彦; 植野真臣
本研究では，形式言語を用いて特別支援教育における「個別の教育支援計画」の構造を規定する記述文法を有する記述言語を開発した。, 出版日 2009年07月, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.109巻, No.163号, 掲載ページ pp.19-24

eラーニングにおけるデータマイニング
植野真臣
出版日 2007年12月, 日本教育工学会論文誌, 31巻, 3号, 掲載ページ 271-283, 日本語, 査読付, 記事・総説・解説・論説等（その他）

教育工学の研究最前線-学習評価の理論と応用
植野真臣
出版日 2007年01月, 電子情報通信学会・情報・システムソサエティ誌, 11巻, 4号, 掲載ページ 6-7, 日本語, 記事・総説・解説・論説等（その他）, 10019914240

教育工学研究の指向性と論文の評価傾向分析の試み
中山実; 植野真臣
教育工学における研究の評価指向として,独立な評価観点である「実践指向」と「理論指向」を抽出した.論文評価における評価指向の影響を検討するために,学会員と編集委員会委員との間で教育工学研究に対する評定値を比較したが,顕著な違いは見られなかった.また,実際に論文誌に掲載された「実践論文」と「一般論文」について,「実践指向」と「理論指向」で比較検討したところ,2つの論文カテゴリの間には有意な違いは見られなかった.さらに,調査した評定値に基づく論文の総合的評価をモデル化して分析したところ,論文には実践的貢献がある上に理論的貢献が求められていることを明らかにした.教育工学においては,実践指向を十分考慮して研究を進めたり,論文をまとめることの重要性を指摘した., 日本教育工学会, 出版日 2006年09月, 日本教育工学会論文誌, 30巻, 1号, 掲載ページ 1-8, 日本語, 査読付, 記事・総説・解説・論説等（その他）, 1349-8290, 110006794596, AA11964147

先端的e-Learningの理論と実践
植野真臣
出版日 2006年06月, 教育心理学年報, 44巻, 掲載ページ 126-137, 日本語, 査読付, 記事・総説・解説・論説等（その他）

Webアクセシビリティに関する評価項目の作成と適用(情報・認知)
植野 真臣; 安藤 雅洋
日本行動計量学会, 出版日 2004年09月, 日本行動計量学会大会発表論文抄録集, 32巻, 掲載ページ 328-331, 日本語, 110006373040, AN10233727

アイマークレコーダを用いたeラーニングのコンテンツ評価 (e-Learning向け動的デジタル教材の制作と配信)
安藤 雅洋; 植野 真臣
教育システム情報学会, 出版日 2004年07月, 教育システム情報学会研究報告, 19巻, 2号, 掲載ページ 11-18, 日本語, 1343-4527, 40006381295, AA11430186

遠隔授業における Web レスポンスアナライザーの効果的利用法に関する研究
植野真臣
出版日 2003年, 教育システム情報学会誌, 20巻, 1号, 掲載ページ 17-26, 80015796435, AN10474042

遠隔授業における Web レスポンスアナライザーの効果的利用に関する研究
植野真臣
出版日 2003年, 教育システム情報学会誌, 20巻, 1号, 掲載ページ 1-10, 10029348811

Learning Log Database and Data Mining system for e-Learning -On-Line Statistical Outlier Detection of irregular learning processes
UENO Maomi
出版日 2002年, Proc. of International Conference on Advanced Learning Technologies 2002, IEEE Computer Science, 掲載ページ 436-438, 10012495740

確率ネットワークに基づく教育評価と授業設計
植野真臣
出版日 1994年, 電子情報通信学会ワークショップ, 若手のための教育工学最前線, 10009972192

確率的グラフィカルモデル
学術書, 日本語, 共編者(共編著者), 共立出版, 出版日 2016年07月25日

Advanced Methodologies for Bayesian networks
Joe Suzuki; Maomi Ueno
学術書, 英語, 共編者(共編著者), Lecture Notes in Artificial Intelligence(LNAI9505) Springer, 出版日 2015年11月01日

ベイジアンネットワーク
植野真臣
学術書, 日本語, 単著, 単著, コロナ社, 出版日 2013年07月01日, ISBN 9784339061031

教育工学における学習評価
永岡慶三; 植野真臣; 山内裕平
日本語, 編者(編著者), ミネルヴァ書房, 出版日 2012年10月

Maomi Ueno, Takashi Isozaki
Proceeding of International Workshop on; Advanced Methodologies for; Bayesian networks
英語, 監修, The Japanese Society for Artificial Intelligence, 出版日 2010年11月

Handbook of Research on Methods and Techniques for Studying Virtual Communities: Paradigms and Phenomena
Maomi Ueno
英語, 共著, Intelligent LMS with an Agent that Learns from Log Data in a Virtual Community, Information Science Publishing, 出版日 2010年09月

学習評価の新潮流
植野真臣; 荘島宏二朗
日本語, 共著, まえがき、第1章、第5章、第6章、第7章, 朝倉書店, 出版日 2010年06月

E-learning Experiences and Future
Maomi Ueno
英語, 共著, Bayesian agent in e-Learning, In-Tech, 出版日 2010年04月

Advances in learning processes
Masahiro Ando; Maomi Ueno
英語, 共著, An Analysis Using Eye-Mark Recorder of the Effectiveness of Presentation Methods for E-learning, In-Tech, 出版日 2010年01月

Advances in learning processes
Pokpong Songmuang; Maomi Ueno
英語, 共著, E-Testing Construction Support System with some Prediction Tools, In-Tech, 出版日 2010年01月

Advances in learning processes
Maomi Ueno
英語, 共著, An item response theory for peer assessment, In-Tech, 出版日 2010年01月

eテスティング
植野真臣; 永岡慶三
日本語, 編者(編著者), 出版日 2009年02月

大学生のための学習マニュアル
植野真臣
日本語, 単訳, 培風館, 出版日 2009年

知識社会におけるeラーニング
植野真臣
日本語, 編者(編著者), 培風館, 出版日 2007年07月

The 7th IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies
Michael Spector; Demetrios Sampson; Toshio Okamoto, Kinshuk; Stefano A.Cerri; Maomi Ueno; Akihiro Kashihara
英語, 監修, the IEEE Computer Society, 出版日 2007年07月

ベイジアンネットワーク概要
繁桝算男; 植野真臣; 本村陽一
日本語, 編者(編著者), 培風館, 出版日 2006年06月

電気通信大学におけるCBTの取り組み
植野 真臣
口頭発表（招待・特別）, 日本語, 令和５年度全国大学入学者選抜研究連絡協議会大会（第18回）(大学入試センターセミナー) 「CBT(Computer Based Testing)における大学等機関の有機的な連携に向けて」, 招待
発表日 2023年05月18日

Advanced technologies for e-Testing
Maomi Ueno
口頭発表（招待・特別）, 英語, International Conference on Computers in Education, The 18th International Conference on Computers in Education, ICCE 2010, APSCE(Asia-Pacific Society for Computers in Education ), Kualalumpul, Malaysia, 国際会議
発表日 2010年11月

離散数学
電気通信大学

大学院技術英語
The University of Electro-Communications

ベイズ的人工知能特論
The University of Electro-Communications

大学院技術英語
電気通信大学

大学院技術英語
電気通信大学

ベイズ的人工知能特論
電気通信大学

離散数学
The University of Electro-Communications

Advanced Theory on Bayesian Artificial Intelligence
The University of Electro-Communications

ベイズ的人工知能特論
電気通信大学

Discrete Mathematics
The University of Electro-Communications

離散数学
電気通信大学

教育システム情報学会

日本テスト学会

日本教育工学会

電子情報通信学会

統計学会

日本行動計量学会

人工知能学会

教育ビックデータの予測精度と解釈性を両立するBayesian Deep-IRT
植野 真臣; 宇都 雅輝
日本学術振興会, 科学研究費助成事業 挑戦的研究(萌芽), 電気通信大学, 挑戦的研究(萌芽), 研究代表者, 22K19825
研究期間 2022年06月 - 2025年03月

信頼性向上を持続するeテスティング・プラットフォームの開発
植野 真臣; 宇都 雅輝; 荒木 孝二; 鶴田 潤; 宮澤 芳光; 繁桝 算男; 大久保 智哉
日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(S), 電気通信大学, 基盤研究(S), 研究代表者, 本研究は，近年ニーズが高まっている筆記式試験や実技試験などのパフォーマンステストを含んで，高精度の測定誤差が持続するeテスティングプラットフォームを開発し，実運用によりその有効性を示すことを目指している．令和2年度は，提案プラットフォームを構成する以下の基礎技術について，令和元年度に引き続き研究を進めた．1）最大クリーク・アルゴリズムと整数計画法を用いて，テスト生成数をより向上させるアルゴリズムの開発，2）項目露出を一様とする等質テスト自動構成アルゴリズムの開発，3）項目露出を制御する等質適応型テストの開発，４）異質評価者の同定と継続的なトレーニング手法の開発，5）自然言語処理を用いた筆記試験における自動採点手法の開発．1）と2）については実装と評価実験が完了し，研究成果は電子情報通信学会に掲載された．3）についても順調に開発が進行しており，その成果は複数の国内学会で発表を行ない，Advances in Artificial Intelligenceに論文が掲載された．4）については，異質評価者の特性を表現できる新たな項目反応モデルを開発し，関連する成果が国際論文誌のBehaviormetrikaとBehavior Research Methods，および電子情報通信学会論文誌に掲載された．5）については，深層学習モデルと項目反応理論を組み込んだ新たな方法論を提案し，教育分野における人工知能活用に関する主要国際会議であるArtificial Intelligence in Educationに２件，自然言語処理分野の主要国際会議の一つであるInternational Conference on Computational Linguisticsに1件の論文が採択された． また，本研究テーマの主要課題の一つである「パフォーマンステストの継続運用を想定した運用デザインの設計とその実施支援システムの開発」に関しては，東京医科歯科大学での実証実験を想定して令和元年度に構築したシステムについて予備実験を進めた．, 19H05663
研究期間 2019年06月 - 2024年03月

小論文自動採点実用化のためのルーブリックを考慮した項目反応理論の開発
植野 真臣; 宇都 雅輝; 宮澤 芳光
日本学術振興会, 科学研究費助成事業 挑戦的研究(萌芽), 電気通信大学, 挑戦的研究(萌芽), 近年，大学入試や英語4技能試験などの大規模テストにおいて小論文試験のニーズが急速に高まっておいるが，その採点コストの大きさが課題となっている．この問題を解決するアプローチの一つとして，自動採点技術の開発が急務とされているが，現時点では実用化レベルの高精度の達成は難しい．一方で，我々は小論文試験において評価者の特性を考慮した高精度なスコアリングを実現する項目反応理論を開発してきた．本研究では，このモデルを拡張して評価者とルーブリックも項目とみなす新しい項目反応理論を開発するとともに，それを用いて異なる特性を持つ様々な最先端の自動採点機を統合する手法を開発する．, 19K21751
研究期間 2019年06月 - 2022年03月

大規模型eテスティング・システムとその運営モデルの開発
植野 真臣; 安藤 雅洋; 森本 康彦; 宇都 雅輝; 宮澤 芳光; 赤倉 貴子; 石井 隆稔; 永岡 慶三
日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(A), 電気通信大学, 基盤研究(A), 本研究では，eテスティングの運営モデルを開発するとともに，それに対応した世界最高性能を持つ大規模型eテスティング・システムを開発した．さらに，開発したシステムと運営モデルをテスト現場に導入して評価した．本研究に関する成果は，多数の査読付き論文誌や国際会議に採択され，国際的にも学術的に高い評価を受けた．また，本研究で開発したeテスティング・システムは，情報処理技術者試験や医療系大学間共用試験,英検、ベネッセ、リクルートSPIなどに提供してきた．運営モデルについては，2017年の日本テスト学会大会で特集を組み，申請者らが技術提供している複数の組織の運用モデルを詳細にまとめてレポートした．, 15H01772
研究期間 2015年04月 - 2020年03月

クリティカルシンキング検定試験用の多次元項目反応理論に基づく適応型テストの開発
若山 昇; 植野 真臣; 宮澤 芳光; 立野 貴之; 梶谷 真司
日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(C), 帝京大学, 基盤研究(C), 1. 研究の概要：クリティカルシンキングが重要であるとされている。しかし、この領域は広く、能力の測定には時間がかかる。一方、テスト理論では、効率的 に能力を測定するため、項目反応理論(以下IRT)に基づく適応型テスト(以下CAT)が利用される。そこで本研究では、クリティカルシンキングの検定試験のため、IRT に基づくCATの開発を研究目的とし、以下の課題に取り組んだ。 2. 研究実績：(1)尺度開発：IRTにより更なる尺度開発を推進した。①分析的思考力 ②論理・推論能力 ③読解・理解能力においてパラメータの最適な推定をした。(2)実験参加者からデータを収集し、信頼性・妥当性の検証を行った。, 15K01088
研究期間 2015年04月01日 - 2019年03月31日

確率モデルに基づく適応的ヒントを提示する足場かけシステム
植野 真臣; 安藤 雅洋; 宇都 雅輝; 宮澤 芳光
日本学術振興会, 科学研究費助成事業 挑戦的萌芽研究, 電気通信大学, 挑戦的萌芽研究, 本研究では，項目反応理論を用いて適応的ヒントを提示する足場かけシステムを開発した．具体的には，項目反応理論の段階反応モデルを用いて，ヒントごとの正答率が予測できるように定式化を行い，データから課題とヒントの特性パラメータを推定した．これを用いて，課題を提示したあとの学習者の反応から逐次能力を推定しながら，正答に至るまで，能力推定値に対する正答確率がある値になるようにヒントを学習者に提示するシステムを開発した．さらに，ヒント提示後の予測正答確率をどのように設定すればよいかを実験により明らかにした．また，被験者実験を行い，提案手法による足場かけ支援の有効性を示した．, 15K12407
研究期間 2015年04月 - 2018年03月

他者からの学びを誘発する知的ｅポートフォリオ・システムの開発
植野 真臣; 森本 康彦; 橋本 貴充; 安藤 雅洋; 石井 隆稔; 宇都 雅輝; 宮澤 芳光
日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(B), 電気通信大学, 基盤研究(B), 学習コミュニティは，①多様な熟達レベルの参加者が参加し，それぞれはその貢献度によって評価され，成長のための支援を受ける，②知識やスキルを発達させるという共通目標を持つ，③「学び方」を学ぶ，④学習成果を共有できる，といった特徴を持つ．本研究では，これらの特性を支援するための eポートフォリオ推薦システムを開発した． 本システムの特徴は，1.当該学習者と類似の学習プロセスを持っており，可能な限り評価の高い学習者を推薦する,2.当該学習者と類似の学習プロセスを持つ学習者を可能な限り多様になるように選択し推薦する, が挙げられる.大学で実際に運用し,その機能の評価を行った．, 24300281
研究期間 2012年04月 - 2015年03月

ｅテスティングにおける複数等質テストの自動生成システムの開発
植野 真臣; 森本 康彦; 橋本 貴充; ソンムァン ポクポン; 安藤 雅洋
日本学術振興会, 科学研究費助成事業 挑戦的萌芽研究, 電気通信大学, 挑戦的萌芽研究, 研究代表者, 本科研研究ではeテスティングにおける複数等質テスト自動構成手法を提案・開発した. 複数等質テストとは, それぞれのテストに含まれるテスト項目は異なるが, 統計的な性質が等しいテスト群である. 本手法の特徴は, 複数等質テスト構成を最大クリーク問題として解くことで, 与えられたアイテムバンク・テスト構成条件で最大数のテストを構成可能である. また，限られた計算量でテスト構成を行う乱数探索を用いた近似手法を提案した. これにより, 厳密法の指数時間計算量と多項式空間計算量を定数オーダーへと軽減できた.シミュレーション及び実データを用いた実験を行い, 他手法より多くのテストを構成できることを示した., 24650549
研究期間 2012年04月 - 2015年03月

eラーニングにおける多機能型eポートフォリオ・システムの開発
植野 真臣; 森本 康彦; 藤原 康宏; 永森 正仁; 橋本 貴充; 安間 文彦; 安藤 雅洋
日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(B), 電気通信大学, 基盤研究(B), 研究代表者, 本eポートフォリオ・システムの特徴は、(1)個人のeポートフォリオを構造化し、ハイパーリンクでつなぐことにより、多様なパスで有用な他者情報の発見を支援する、(2)高度な検索機能により、キーワード検索、過去の優秀なレポートやテスト成績の良い学習者、相互評価の高い学習者などが容易に検索できる、(3)すべての階層で多様なアセスメント機能が用意されており、自己のリフレクションを誘発するだけでなく、優秀な他の学習者の発見に利用できる、などが挙げられる。実データより、本システムの有効性を示す。, 21300305
研究期間 2009年 - 2011年

大規模型eテスティング・システムの開発
植野 真臣; 森本 康彦; 荘島 宏二郎; 永森 正仁; 橋本 貴充; 安藤 雅洋
日本学術振興会, 科学研究費助成事業 挑戦的萌芽研究, 電気通信大学, 挑戦的萌芽研究, 研究代表者, 本研究では、eテスティングの利点をすべて統合的に有し、さらに実用的なeテスティング・システムの開発を目的とする。具体的なシステムは、1.項目作成支援システム、2.アイテム・バンク、3.テスト実施システム、4.テスト構成支援システム、5.テスト・データベース、6.データ分析システム、7.適応型テストシステム、によって構成されている。統合的システムを開発することにより、1)過去に蓄積されたテスト・データが、各機能に一貫して自動的に配分され、テスト分析、項目分析、テスト構成支援、適応型テストなど様々な機能に利用することができる、2)多様な機能を持ち、一つのシステムで多様な目的のテストを実施することができる、という利点を持つ。, 21650221
研究期間 2009年 - 2011年

学習履歴データによるラーニング・エージェントを搭載した知的LMSの開発
植野 真臣; 岡本 敏雄; 安間 文彦; 永岡 慶三; 赤倉 貴子; 生田目 康子; 森本 康彦; 藤原 康宏; 永森 正仁; 安藤 雅洋
日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(B), 電気通信大学, 基盤研究(B), 研究代表者, 本研究では, 学習履歴ログ・データベースから, コンテンツに関する教材知識を習得して, 動機づけメッセージを自動生成するエージェントを搭載した知的LMSを開発した. 本システムの特徴は以下の通りである. 1)エージェントが決定木モデルにより学習者モデルを自動生成する. 2)エージェントが学習者モデルおよび学習者の現在の学習履歴データを用いて, 学習者の最終状態を予測する. そのためにデータベースに蓄積されるデータ量の増加に伴い,生成される学習者モデルはより正確になる. 3)エージェントは学習者の学習過程をデータベース中の優秀な成績を残した学習者の学習過程と比較, 分析し, 学習者に適応的なメッセージを生成する. システムを使用した講義と使用しなかった講義との比較で, システムの有効性が示された., 19300275
研究期間 2007年 - 2008年

入試作問業務におけるナレッジ・マネージメント・システムの開発と実践的評価
植野 真臣; 永森 正仁; 安藤 雅洋; 吉村 宰; 荘島 宏二郎; 森本 康彦
日本学術振興会, 科学研究費助成事業 萌芽研究, 萌芽研究, 研究代表者, 本研究での実施の概要は、以下のとおりである。。 ・ナレッジ・マネジメント・システムの開発 イントラネット上で動作する入試業務のためのナレッジ・マネジメント・システムを開発している。シスァムの特徴は以下のとおりである。 1)入試センター試験のデータより、IRT(ltem Response Theory項目応答理論)や信頼性などの情報を自動的に計算し、提示する機能を持つ。 2)テスト作成に関する方法をシステム上のビデオ等で教え、テスト構成者が情報共有できる。 3)複数のテスト構成者が、インターネット上で協働してテスト構成を行うことを支援する協働テスト構成支援システムを開発した。最初にテストデータベースを用意し、それを用いてインターネット上でテス上構成を、一人、三人、五人と増やして行わせた。これらを複数のグループに行わせた結果、テストの妥当性(内容のミスのなさ)は、協働者の人数が増えるに従い、高くなることがわかったが、テストの信頼性(各項目の正誤とテスト得点との相関を項目の信頼性といい、その平均をテスト信頼性と呼ぶ)では、人数にはまったく関係なかったことがわかった。むしろ、人数が増えるとテスト構成に時間がかかりすぎ、信頼性が経る方向にあることがわかった。そこで、本システムでは、IRTを用いて構成中のテストの信頼性の予測値を計算し、次に選ぶべきテスト項目を推薦するというシステムを開発した。 開発したシステムを入試センターにおいて、いくつかの部会にサーバーを設置し、各試験委員に試用してもらい、アンケート、インタビュー等で評価を行った。作成プロセス・ログの整理とシステムの評価を行った。その結果、本システムの有効性が示された。, 17650257
研究期間 2005年 - 2006年

eラーニングにおける学習履歴の高度データ・マイニング機能を持つ知的LMSの開発
植野 真臣; 永森 正仁; 安藤 雅洋; 三上 喜貴; 永岡 慶三; 赤倉 貴子; 中平 勝子
日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(B), 長岡技術科学大学, 基盤研究(B), 研究代表者, 本研究では、e-Learningにおける1)詳細な学習履歴データベースの設計と開発、2)膨大なデータベースへの様々なデータ・マイニング手法、テキストマイニング手法を適用、または新たに提案、開発を行い、これら高度な機能を有するLMS(Learning Management System)を開発した。具体的には、以下の機能を持つLMSを開発した。 1)異質な学習プロセスを持つ学習者と学習トピックを見つけ出す「異質学習プロセス検出」機能 2)学習履歴データについて決定木学習を適用し、各学習者の途中学習プロセスから、将来の学習プロセスや結果(大学での成績、A判定、B判定、C判定、D判定、途中放棄など)を予測し、それらを逐次、学習者に提示することにより、学習者の学習プロセスの改善を促す機能 3)学習履歴データより、ベイジアンネットワークを用い、学習者モデルを自動生成し、学習者にもっとも効果のあると考えられる教材や問題等を自動的に提示できる機能の開発 4)学習履歴データ中の変数の共起性を計算することにより、学習プロセスと成績や結果との関係を逐次明らかにし、学習者にフィードバックする機能 5)学習所要時間データを用い、各コンテンツの集団応答曲線を数理モデルにあてはめ、逐次、各コンテンツの難易度、複雑性等をオンラインで計算し、提示するシステムを作成し、テストの理解度やアンケート以外でのコンテンツ評価を行う機能 6)学習履歴データのクラスタリングを行い、様々な学習プロセスを体系化し、把握できる機能。 7)掲示板を用いた新たな質問の入力に対して、過去の発言ログを用いて類似の過去の質問・応答を探索し、質問者に提示する機能 8)掲示板を用いた協調学習において、発言者の意見に対する他の参加者の評価提示機能や発言の影響力、説得力などを数量化し、提示するシステムを開発し、学習者の協調学習への参加のモチベーションを高め、また自身の発言の改善を促させる機能 9)協調学習における学習者の発言ログを形態素解析を行い、それより各発言ごとの類似性を計算することにより、分類し、提示することにより、大量の発言データを整理し、見やすくする機能 10)発言データをマルコフ解析し、協調学習における発言のパターンを分析し、提示する機能 以上の機能を有する学習履歴データベース、データマイニングシステムを開発し、申請者らによってこれまで開発されてきたeラーニングシステム(LMS)に組み込むことにより、高度な機能を持つLMSを開発できた。, 16300265
研究期間 2004年 - 2005年

ウェブ・ベース・コンピュータ・テスティング機能を有するインターネット授業システム
植野 真臣; 永森 正仁; 赤倉 貴子; 永岡 慶三; 大里 有生; 三上 喜貴; 根木 昭
日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(B), 長岡技術科学大学, 基盤研究(B), 研究代表者, ウェブ・ベース・コンピュータ・テスティング機構を持つeラーニング・LMS(Learning Management System)を開発した。本LMSの特徴は、以下のとおりである。 (1)テスト理論に基づくテスト構成機能 (2)テスト理論に基づくアイテムデータベースの実装 (3)項目応答理論のみでなく、ベイジアンネットワークを用いた新しいテスト理論を用いた適応型テスト機能 (4)ペーパーテストでは得ることができないようなデータ、すなわち所要時間データ、回答の変更データなどを用いた詳細なデータ解析システム (5)eラーニングにおける複数のコース設定が容易に行える (6)eラーニングにおける詳細な学習履歴の所得と従来のLMSにない詳細な学習履歴のデータ解析システム (7)膨大な学習履歴データに関するデータマイニング・システム(異常学習プロセスの検出、決定木による学習プロセス分析、ガンマ分布によるコンテンツ分析等) 以上のLMSを実際に開発し、実際のeラーニング授業としてコンテンツ配信を行った。本LMSでは、複数のコース設定を非常に容易にでき、この機能により、各コースごとに特徴のあるコース設計を行うことも可能である。この機能を用い、配信先は、(1)長岡技術科学大学 学生(2)長岡技術科学大学 社会人大学院コース学生(3)全国工業高等専門学校の学生(4)長岡市の市民(市民講座コース)であり、年間400人以上の学外の受講生が履修を行っている。 また、理論研究としては、新しいテスト理論の開発、eラーニングのおける膨大な学習履歴データのデータ・マイニング手法の開発研究を行い、それらの実装を行った。, 14380076
研究期間 2002年 - 2003年

インターネットを用いたオープンテスト・システム
植野 真臣
日本学術振興会, 科学研究費助成事業 奨励研究(A), 千葉大学, 奨励研究(A), 研究代表者, 申請者が提案した新しいテスト理論、ネットワーク型テスト理論を用いて、コンピュータテストシステムを構築する。システム構成は以下,の通りである。1. アイテム・バンクシステム、2. テスト実施システム、3. 情報量最大化原理に基づく適応型テスト機能である。4. 自動採点機能、5. インターネットによる遠隔受験機能である。開発言語はJavaによって開発され、受験者が遠隔授業などで学習した際に、その学力を測定することができる。また、適応型テスト機能により、少ない項目数で学習者がどこで、行き詰まったのかなどを知ることができる。実際にテスト(統計学)を教育学部学生に実施し、アンケート調査を行った結果、成績にはインターネットテストであることが影響しないが(よくも悪くもならないが)、混雑するときのコンピュータテストの動作が鈍いことの学習者へのストレスが指摘されていた。また、教師としては、使ってみたいが学生としてインターネットテストを受けることのメリットがもう一つ感じられないなどの指摘もあった。このような意味で、本コンピュータテストが、学習者の受験項目数を大幅に精度を落とさずに減少させていることを教示することによってこのイメージを大分好感のほうに転化できることであろうと考えられる。いずれにせよ、コンピュータテストを受けることの学習者のメリットをもう少し考えていかなければならない。現時点での問題は、アイテムバンク中の項目数が多くなり過ぎると、計算理論的に計算不可能となことがこのテスト理論の最も重要な問題点である。そのため、その解決法を提案した。これから、大規模型の診断型テストやCAIに応用できることと考えられる。, 09780147
研究期間 1997年 - 1998年

確率ネットワークを組み込んだテスト理論の開発
植野 真臣
日本学術振興会, 科学研究費助成事業 奨励研究(A), 東京工業大学, 奨励研究(A), 著者は、これまで統計的意思決定理論の枠組より従来の局所独立性を仮定した項目応答理論(Item Response Theory,IRT)を発展させた新しいテスト理論、「ネットワーク型テスト理論」を提案している。 この研究の欠点は、教材構造を教師が主観的に決定していることにあった。ここでは、ネットワーク型テスト理論におけるネットワーク構造の構築手法を提案した。 具体的には、 (1)データを所与とした場合の教材構造の構築を教師の意思決定過程とみなし、アークの価値I(u,v)を定式化し、 (2)更に、アークの価値I(u,v)に基づいたネットワーク構成手法を提案した。 これらの実用的利点として、 ・アークの価値I(u,v)は非対称であり、順序性の制約を必要としない。 ・I(u,v)最大化原理に基づくネットワーク構成法によって、ネットワークの同型性(グラフ表現と確率的構造との同型性)が保証される。 ・この方法は逐次消去法による構造の探索手法に基づいており、探索空間の組合せ爆発が起こらず、規模の大きいネットワーク構築にも有効である。 ・構成されたネットワークは、教師の教授法についての有効なフィード・バックとなる。 が挙げられる。, 07780151
研究期間 1995年 - 1995年