| ○ 一日目（25日） |
| セッションA |
「ベイズ統計学の魅力」
繁桝算男 （東京大学） |
ベイズの定理の意味の基本的理解を通じて,パラメータに関する推論,将来の観測値の予測,モデルの評価などがすべて,ベイズの
定理の応用であることを説明し,いくつかの例題を解く。後半では,複雑な現実の問題を解く実際的なモデルとして,潜在変数を取り込んだベイズ階層モデルを紹介する。また,この複雑なモデルをとくためのMCMC法について,その基本をわかりやすく説明する。 |
「
ベイジアンネットワーク：入門からヒューマンモデリングへの応用まで」
本村陽一 （産業技術総合研究所） |
ベイジアンネットワークはグラフ構造を持つ確率モデルの一つである。本講演では、このベイジアンネットワークについて、モデルの定義、モデル構築のアルゴリズム、モデルの上で実行される確率推論アルゴリズムなどの課題を中心に概説する。またこれを人間のモデル化とそのモデルに基づく予測技術としてのヒューマンモデリング研究に活用するアプローチについて、いくつかの応用事例の紹介もあわせて行う。 |
| セッションB |
「
コンピュータ・テスティング（CBT）：開発・運用の実際と作業課題」
池田 央 （日本テスト学会理事長） 林則生（教育測定研究所） |
近年の急速なIT技術の発展に伴い，能力測定の一つの可能性としてCBTを利用した実施形態が考えられるようになった。我が国における応用例はまだ多いとは言えないが，本セミナーにおいてはCBTの現状や各種応用例の紹介を行う。また国内における実用例を用い，その開発過程で遭遇した各種課題や実際の運用上の問題点，或いはCBTの利点や今後の可能性などに関する議論を行って行く。
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「
項目反応理論（IRT）の発展と最新動向」
荘島宏二郎（大学入試センター）
|
IRTは，テストを科学的に運用するための理論的な背景を与える体系である．IRTは，知能テストのBinetやSimons，あるいは精神物理学に求めることもできるが，LordやRaschを嚆矢とするのが一般的である．IRTの理論的な展開としては，モデルの発展，推定法の発展などに着目することができるが，本発表はモデルの発展に力点を置く．1つは，多値モデルへの展開，2つ目は多次元モデルへの展開，3つ目はその他の展開である．その他については，スピードテストのためのモデルとノンパラメトリックモデルである． |
| 懇親会 |
| 18：00-20：00 |
会費 3000円 学内 |
| ○ 二日目（26日） |
| セッションA |
「大規模データのデータマイニングの実像と未来」
鷲尾 隆 （大阪大学 産業科学研究所
） |
産業界におけるデータマイニング技術の適用現状とその問題点を述べ， それに対する解決策・対処についてまとめる。更にそれらを踏まえて，データマイニングの可能性と課題を考察する。 |
「構造方程式モデリング・共分散構造分析：モデルの検証について」
星野崇宏 （東京大学） |
構造方程式モデリング（共分散構造分析）は学問分野で利用されるだけでなく、近年マーケティングなど産業界においても意思決定を促す強力なツールとして認識されつつある。学問分野においても、産業界においても、構造方程式モデリングの利用の際はモデル検証が非常に重要である。今回は構造方程式モデリングにおける様々なモデル検証方法や指標を取り上げ、それらの関係を整理し、どのような状況でどのような指標を利用するべきかを考察する。また段階的なモデル構築・検証方法についても言及したい。 |
「POSデータ解析のための統計モデル」
山口和範 （立教大学） |
POSデータを使った消費者の購買行動モデルの分析の研究が90年代以降数多く行われてきた。ここでは、購買履歴や同時購買
、ブランド選択に関する分析を念頭に、マーケティング分野等で活用されている多項ロジットモデルや潜在クラスモデル、さらにそれらの拡張されたモデルを紹介するとともにいくつかの分析事例を示す。事例としては、コンビニエンスストアのPOSデータを使った同時購買の分析、またID付のPOSデータを使った購買履歴情報を中心とした分析等を紹介する。また、このような分析を行うためのソフトウェアの紹介もあわせて行う。 |
| セッションB |
「知識社会に向けてのe-Learningへの期待と課題」
福原美三 （NTT-X） |
知識社会における企業の経営課題の一つは知識労働者の継続的育成であると言われている。また、会社・組織内におけるリアルタイム知識共有も経営戦略上の重要課題である。これらの解決のためe-learningプラットフォームは本質的に必要な基幹システムと
なるであろう。
一方、大学など高等教育機関においてもe-learning環境は個人の継続的なスキルアップに応えるために一層必要性を増してくると考えられる。このような背景の下、拡大する需要に応えるためには教材作成・流通環境の整備・充実など解決すべき課題も多い。
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「eラーニングにおける学習履歴データのデータ/テキスト・マイニング」
植野真臣 （長岡技術科学大学）
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近年、WBTを初めとするeラーニング環境が現実化され、さまざまな場面で活用されている。 このようなeラーニング学習形態の特徴として、学習者の閲覧記録や操作ログ、対話ログ、反応結果、所要時間などの膨大なデータの蓄積と活用が考えられる。しかし、現状では、どのようなデータをどのような形式で蓄積するか、また、それとともにそれらのデータをどのように教育に有効活用するかについて十分に研究・活用されているとはいえず、早急に研究すべき課題であるとも考えられる。本講演では、著者らが開発しているeラーニング・システムにおいて実際に用いられている様々なデータ・マイニング技術とその応用を紹介する。具体的には、１.異常データの発見アルゴリズム、２.決定木３.ガンマα―β平面によるコンテンツ評価、４.掲示板データのマルコフ解析、５.掲示板データのキーワード分析について紹介する。
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「
記述式テストにおける自動採点システムの最新動向」
石岡恒憲 （大学入試センター） |
近年,
コンピュータによる記述式テストにおける自動採点の研究が精力的に行なわれている。本稿では英文における代表的な既存システムである
e-rater (Burstein etal.,1998)，PEG (Page
et al.,1997)，IEA (Foltz et
al.,1999)，BETSY (Rudner &Liang,
2002)，IntelliMetric (Elliot,
2003)について紹介し，相互の比較を試みる．また日本語小論文を処理する，唯一の採点評価システムである Jess
(石岡2002)について技術的詳細を紹介する．さらに関連情報としてわが国の出版業界で利用されている日本語文書校正支援システムについて述べ，最後に日本語小論文を評価する上で，日本語に固有な問題点や解決すべき課題について整理しておく． |