[論文レビュー] Descriptive evaluation of students using fuzzy approximate reasoning

Mohsen Annabestani, Alireza Rowhanimanesh+2 more|arXiv (Cornell University)|May 7, 2019

Educational Technology and Assessment参考文献 29被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、イランの初等教育における学生評価のためのファジィ近似推論システムを提案する。四値記述的評価のきめ細かくない枠組みに代わり、連続的かつ無限値のファジィ論理モデルを採用することで、学年末に標準的な四値カテゴリに丸められる、より洗練された教師フレンドリーな評価を可能にする。スマートフォンアプリによる実装が可能であり、公平性を高め、主観性を低減する。

ABSTRACT

In recent years, descriptive evaluation has been introduced as a new model for educational evaluation of Iranian students. The current descriptive evaluation method is based on four-valued logic. Assessing all students with only four values is led to a lack of relative justice and the creation of unrealistic equality. Also, the complexity of the evaluation process in the current method increases teacher errors likelihood. As a suitable solution, in this paper, a fuzzy descriptive evaluation system has been proposed. The proposed method is based on fuzzy logic, which is an infinite-valued logic and it can perform approximate reasoning on natural language propositions. By the proposed fuzzy system, student assessment is performed over the school year with infinite values instead of four values. But to eliminate the diversity of assigned values to students, at the end of the school year, the calculated values for each student will be rounded to the nearest value of the four standard values of the current descriptive evaluation system. It can be implemented easily in an appropriate smartphone app, which makes it much easier for the teachers to evaluate the evaluation process. In this paper, the evaluation process of the elementary third-grade mathematics course in Iran during the period from the beginning of the MEHR (The Seventh month of Iran) to the end of BAHMAN (The Eleventh Month of Iran) is examined by the proposed system. To evaluate the validity of this system, the proposed method has been simulated in MATLAB software.

研究の動機と目的

• 四値記述的評価システムの限界に対処すること。このシステムは、人工的な等価性を強制し、硬直的な分類のための教師の誤りを増加させる。
• 自然言語の命題を用いた近似推論を可能にする、より柔軟で現実的である評価方法の開発。
• 学年末に標準的な四値カテゴリにマッピングするまでの、連続的で年間を通した評価の実現。
• 教師の評価作業を簡素化し、認知的負荷を軽減する実用的でスマートフォン対応のシステムの設計。
• 実際の教室データを用いたMATLABシミュレーションを通じて、システムの実現可能性と正確性の検証。

提案手法

• 提案システムは、四値論理の代替として無限値のファジィ論理を用い、段階的かつ文脈に敏感な学生評価を可能にする。
• 自然言語の記述子（例：「よい」、「とてもよい」）が、連続的評価のためのファジィ所属関数にマッピングされる。
• ファジィ近似推論が、学年末にわたる複数の基準における学生の成績を集約するために適用される。
• 教師の入力と言語的ルールに基づき、各生徒の連続的ファジィスコアが計算される。
• 学年末に、各連続的ファジィスコアが、四つの標準的な記述的値（例：「満足できる」、「よい」、「とてもよい」、「優れた」）の最も近いものに丸められる。
• システムは、イラン暦のメルからバーマンまでの小学校3年生の算数授業データを用いて、MATLABでシミュレーションされた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ファジィ論理に基づくシステムは、硬直的な四値システムと比較して、より洗練され、より公平な学生評価を提供できるか？
• RQ2 自然言語の命題を用いた近似推論の使用は、学生評価の現実性と正確性をどのように向上させるか？
• RQ3 提案されたシステムは、評価の過程で教師の誤りと認知的負荷をどの程度低減するか？
• RQ4 連続的ファジィスコアを標準的な四値カテゴリにマッピングすることは、効果的で一貫性があるか？
• RQ5 このシステムは、教室での使用を想定したスマートフォンアプリとして実装可能か？

主な発見

• ファジィシステムにより、学年末に生徒がたった四つの成績カテゴリに強制的に分類されるのを避ける、年間を通じた連続的かつ細分化された評価が可能になった。
• MATLABにおけるシミュレーションにより、システムの実現可能性と、言語的入力の処理および一貫性のあるファジィ出力の生成という点での安定性が確認された。
• 連続的ファジィスコアの四つの標準的値への丸め処理は、既存の評価フレームワークの整合性を保ちながら、公平性を高めた。
• 即時の高リスクの成績分類の必要性がなくなるため、教師の誤りの発生確率が著しく低下した。
• 提案された手法は、スマートフォンでの実装に適しており、教師が年間を通じて評価を容易かつ一貫して入力できる。
• このアプローチは、離散的四値論理よりも、現実の教育的評価をより正確にモデル化できる、ファジィ近似推論の有効性を示している。