論文の概要: Multidimensional Item Response Theory in the Style of Collaborative Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00909v1
• Date: Tue, 3 Jan 2023 00:56:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 14:14:36.782594
• Title: Multidimensional Item Response Theory in the Style of Collaborative Filtering
• Title（参考訳）: 協調フィルタリング方式における多次元項目応答理論
• Authors: Yoav Bergner, Peter F. Halpin, Jill-J\^enn Vie
• Abstract要約: 本稿では,多次元項目応答理論(MIRT)に対する機械学習手法を提案する。 協調フィルタリングに触発されて、多くのMIRTモデルを含むモデルの一般的なクラスを定義します。 本稿では, 個人モデルとクロスバリデーションを推定し, 最適動作モデルを選択するために, ペナル化結合最大度(JML)の使用について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8057006406834467
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a machine learning approach to multidimensional item response theory (MIRT), a class of latent factor models that can be used to model and predict student performance from observed assessment data. Inspired by collaborative filtering, we define a general class of models that includes many MIRT models. We discuss the use of penalized joint maximum likelihood (JML) to estimate individual models and cross-validation to select the best performing model. This model evaluation process can be optimized using batching techniques, such that even sparse large-scale data can be analyzed efficiently. We illustrate our approach with simulated and real data, including an example from a massive open online course (MOOC). The high-dimensional model fit to this large and sparse dataset does not lend itself well to traditional methods of factor interpretation. By analogy to recommender-system applications, we propose an alternative "validation" of the factor model, using auxiliary information about the popularity of items consulted during an open-book exam in the course.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多次元項目応答理論(MIRT)に対する機械学習手法を提案する。 協調フィルタリングに触発されて、多くのMIRTモデルを含むモデルの一般的なクラスを定義します。 本稿では, 個人モデルとクロスバリデーションを推定し, 最高の性能モデルを選択するために, ペナルティ付き関節最大度(JML)の使用について論じる。 このモデル評価プロセスは、大規模データのスパースを効率的に分析できるように、バッチ技術を用いて最適化することができる。 シミュレーションと実データを用いて,大規模オープンオンラインコース(mooc)の例を含め,我々のアプローチを例示する。 この巨大でスパースなデータセットに適合する高次元モデルは、従来の因子解釈の方法には適していない。 推薦システムアプリケーションに類似して,本コースのオープンブック試験において紹介された項目の人気に関する補助情報を用いて,因子モデルの代替「検証」を提案する。

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