Kensuke Okada 研究室

主宰者：Kensuke Okada
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、心理学や教育評価における測定の理論と実践の改善に取り組んでいます。主な関心は、アンケートや試験データを統計的に分析する際の方法論開発です。具体的には、選択肢式テストや自由回答形式の調査で生じる測定上の問題——例えば、天井効果や床効果、回答者の偏った反応パターン——にどう対処するかを検討しています。また、学習支援システムにおいて学生の理解度を正確に把握する手法や、心理尺度の信頼性と妥当性を評価する方法についても研究しています。 研究の手法として、ベイズ統計や項目反応理論といった高度な統計モデルを開発し、シミュレーション研究と実データ分析の両面から検証しています。例えば、複数の潜在的な特性を同時に測定する際のモデル設計、機械学習的な手法による変数選択、プログラミング言語を用いた統計計算の精密化など、多角的なアプローチを採っています。 これらの研究を通じて、本研究室は従来の測定方法では捉えきれない回答者の真の特性や知識をより正確に把握する理論と技術を提供することを目指しています。その成果は、教育現場でのより適切な学習支援や、心理学研究における信頼できるデータ収集の実現に貢献するものです。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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