一部項目をテストレットした場合の項目パラメタ・情報曲線

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数学分野においては，第3章における二値型項目としての分析結果と同様にitem1_1_03，

item1_1_04 の識別力パラメタが過大推定された。これらの項目は完全連鎖の関係にある項

目ペアであった。テスト情報曲線を見ると，極めて鋭いピークを持つ双峰型となっている。

しかも，精度よい推定が可能な範囲が非常に狭く，そもそもテストとして機能しているとは 言いがたい結果であった。

物理分野においても，第 3 章における二値型項目としての分析と全く同様の結果が得ら れた。item2_3_01，item2_3_03，item2_3_04，item2_3_05 の識別力パラメタが過大推定され

た。図2-2.で示したように，item2_3_01はitem2_3_02と部分連鎖の関係にあり，item2_3_03

とitem2_3_04，item2_3_04とitem2_3_05 item2_3_04も部分連鎖の関係にある項目ペアであ

った。また，連鎖性がないが，item2_1_01，item2_1_02，item2_1_03の識別力パラメタには，

通常よりも小さい推定値が得られていた。

化学分野においても二値型項目としての分析と全く同様の結果が得られた。図2-2.で示し たように，item3_1_02はitem3_1_01と部分連鎖の関係にある項目ペアであった。

全ての項目が構造的に局所独立と判断された生物分野には，識別力パラメタが異常な値 を示した項目はなかった。

多値型項目として分析した場合でも，二値型項目とした場合と全く同じ結果が得られた。

基本的に部分点のカテゴリ化の工夫といった方法によって，局所独立の仮定の逸脱による 識別パラメタの過大推定の問題を解消することは困難であることが分かった。

次に，第3章と同様に，項目パラメタが課題推定された項目を含む連鎖性のある項目ペア をテストレットとし，テストレットを含む多値データとしての分析を行うこととした。テス トレット化の判断は第 3 章と全く同じであるすなわち，作題者への連鎖性の構造に関する ヒアリングの結果に基づき，数学分野は完全連鎖の関係にあるとされた item1_1_03 と

item1_1_04の項目ペアをテストレット (testlet1_1_03_04) として分析を行うこととした。同

様に，物理分野は部分連鎖の関係にあるとされたitem2_3_01と item2_3_02をテストレット

(testlet2_3_01_02) とし，また，同様に部分連鎖の関係にあるとされたitem2_3_03，item2_3_04，

item2_3_05 の 3 項目をテストレット (testlet2_3_03_04_05) とした。識別力が通常より小さ

く推定されたitem2_1_01，item2_1_02，item2_1_03は連鎖性のない項目であった。これらの 項目をテストレットとして扱うことは不適切であると考え，二値型項目としたまま分析に 加えることとした。化学分野は部分連鎖の関係にあるitem2_3_01とitem3_1_02の項目ペア をテストレット (testlet3_1_01_02) として分析を行うこととした。生物分野については，当 初の項目得点を二値とした分析で問題ない推定値が得られたので，テストレットを含む分 析は行わないこととした。

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む化学分野 8 項目（多値型）の項目パラメタに示す。また情報曲線を図 4-5. ～図 4-7. に 示す。

表 4-9. テストレットを含む数学分野6項目（多値型）の項目パラメタ

項目 a s.e. b1 s.e. b2 s.e. b3 s.e. b4 s.e.

item1_1_01 1.06 0.07 -2.46 0.14 -0.81 0.06 item1_1_02 1.07 0.07 -1.95 0.11 -0.18 0.04

testlet1_1_03_04 0.9 0.05 -0.78 0.06 1.46 0.09 1.76 0.1 2.33 0.13 item1_2_01 0.98 0.07 -2.34 0.14 -1.13 0.08

item1_2_02 3.75 0.32 0.54 0.03 0.54 0.03 1.88 0.06 item1_2_03 3.83 0.33 0.75 0.03 1.02 0.03 3.23 0.18

図 4-5. テストレットを含む数学分野6項目（多値型）のテスト情報曲線と標準誤差

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表 4-10. テストレットを含む物理分野8項目（多値型）の項目パラメタ

項目 a s.e. b1 s.e. b2 s.e. b3 s.e. b4 s.e. b5

item2_1_01 0.17 0.06 -5.79 2.16 item2_1_02 0.36 0.07 -2.88 0.52 item2_1_03 0.08 0.07 -15.71 13.37

item2_1_04 1.08 0.07 -0.87 0.07 0.23 0.05 1.42 0.09 2.31 0.14 item2_2_01 1.08 0.21 4.13 0.65

item2_2_02 1.07 0.08 0.62 0.06

testlet2_3_01_02 2.02 0.13 -0.61 0.04 -0.12 0.04 0.46 0.04 1.81 0.08

testlet2_3_03_04_05 2.86 0.24 0.25 0.03 1.02 0.05 1.63 0.07 2.23 0.10 3.18

図 4-6. テストレットを含む物理分野8項目（多値型）のテスト情報曲線と標準誤差

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表 4-11. テストレットを含む化学分野8項目（多値型）の項目パラメタ

項目 a s.e. b1 s.e. b2 s.e. b3 s.e. b4 s.e. b5 s.e.

testlet3_1_01_02 1.80 0.10 -1.55 0.06 -0.76 0.04 0.20 0.03 1.38 0.06 2.50 0.10 item3_1_03 1.70 0.11 0.29 0.03 0.59 0.04

item3_2_01 0.90 0.06 0.80 0.07 2.30 0.15 item3_2_02 0.63 0.06 2.18 0.21 4.20 0.40 item3_2_03 0.99 0.08 1.73 0.12

item3_2_04 1.11 0.11 2.50 0.18

item3_2_05 1.31 0.08 -0.19 0.04 0.25 0.04 item3_2_06 1.19 0.37 5.27 1.33

図 4-7. テストレットを含む化学分野8項目（多値型）のテスト情報曲線と標準誤差

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一部の項目をテストレットとして分析した結果，数学分野においてはテスト情報曲線の 形状はなだらかな単鋒形を示し，連鎖性のある項目をそのまま分析した場合と比べると著 しい改善が見られた。しかし，第3章で述べた二値型項目をテストレットとした場合と同様 に，連鎖性のある他の項目の識別力パラメタが過大推定される結果となった (item1_1_01，

item1_1_02) 。その点では，二値型項目を用いた場合と同じ結果が得られたことになる。

物理分野においてもおおむね二値型項目に基づく分析結果と同様の結果が得られた。す なわち，二つのテストレットの識別力パラメタが過大推定 された (testlet2_3_01_02，

testlet2_3_03_04_05) 。同様に，item2_1_01，item2_1_02，item2_1_03の識別力パラメタが通 常より小さい値であったことも同じである。

化学分野においても二値型項目を用いた分析結果と同様に，テストレットの識別力パラ メタも含め，過大推定となった識別力パラメタはなかった。