論文
公開件数:42件
No. 種別 査読の有無 標題 単著・共著区分 著者 誌名 巻号頁 出版日 ISSN DOI URL
1 一般論文

受験者の能力を考慮した深層学習ベース短答記述式問題自動採点手法
共著
内田優斗・宇都雅輝
教育システム情報学会論文誌
38/ 3
2021/07/01



2 一般論文

Accuracy of performance-test linking based on a many-facet Rasch model
共著
Masaki Uto
Behavior Research Methods, Springer
published online
2020/11/09

10.3758/s13428-020-01498-x

3 一般論文

A generalized many-facet Rasch model and its Bayesian estimation using Hamiltonian Monte Carlo
共著
Masaki Uto, Maomi Ueno
Behaviormetrika, Springer
47/ 2, 469-496
2020/07/24

10.1007/s41237-020-00115-7

4 一般論文

Time- and learner-dependent hidden Markov model for writing process analysis using keystroke log data.
共著
Masaki Uto, Yoshimitsu Miyazawa, Yoshihiro Kato, Koji Nakajima, Hajime Kuwata
International Journal of Artificial Intelligence in Education, Springer
30/ 2, 271-298
2020/06/28

10.1007/s40593-019-00189-9

5 一般論文

ルーブリック評価における項目反応理論
共著
宇都雅輝・植野真臣
電子情報通信学会論文誌D
J103-D/ 05, 459-470
2020/05/01

10.14923/transinfj.2019JDP7065

6 一般論文

Group optimization to maximize peer assessment accuracy using item response theory and integer programming
共著
Masaki Uto, Duc-Thien Nguyen, Maomi Ueno
IEEE Transactions on Learning Technologies, IEEE Computer Society
13/ 1, 91-106
2020/03/21
1939-1382
10.1109/TLT.2019.2896966

7 一般論文

パフォーマンス評価における多次元項目反応モデル
共著
八木嵩大・宇都雅輝
電子情報通信学会論文誌D
J102-D/ 10, 708-720
2019/10/01

10.14923/transinfj.2019JDP7018

8 一般論文

論述式試験における評点データと文章情報を活用した項目反応トピックモデル
単著
宇都雅輝
電子情報通信学会論文誌D
J102-D/ 8, 553-566
2019/08/01

10.14923/transinfj.2019JDP7007

9 一般論文

ダイナミックアセスメントのための隠れマルコフIRTモデル
共著
堤瑛美子・宇都雅輝・植野真臣
電子情報通信学会論文誌D
J102-D/ 2, 79-92
2019/02/01

10.14923/transinfj.2018JDP7022

10 一般論文

測定精度の偏り軽減のための等質適応型テストの提案
共著
宮澤芳光・宇都雅輝・石井隆稔・植野真臣
電子情報通信学会論文誌D
J101-D/ 6, 909-920
2018/06/01

10.14923/transinfj.2017LEP0028

11 一般論文

評価者特性パラメータを付与した項目反応モデルに基づくパフォーマンステストの等化精度
単著
宇都雅輝
電子情報通信学会論文誌D
J101-D/ 6, 895-905
2018/06/01

10.14923/transinfj.2017LEP0027

12 一般論文

Empirical comparison of item response theory models with rater's parameters
共著
Masaki Uto, Maomi Ueno
Heliyon, Elsevier
4/ 5, 1-32
2018/05/08

10.1016/j.heliyon.2018.e00622
URL
13 一般論文

Bayes factorを用いたRAIアルゴリズムによる大規模ベイジアンネットワーク学習
共著
名取和樹・宇都雅輝・植野真臣
電子情報通信学会論文誌D
J101-D/ 5, 754-768
2018/05/01

10.14923/transinfj.2017JDP7089

14 一般論文

Social constructivist approach of motivation: social media messages recommendation system.
共著
Sébastien Louvigné, Masaki Uto, Yoshihiro Kato, Takatoshi Ishii
Behaviormetrika, Springer
45/ 1, 133-155
2018/04/01

10.1007/s41237-017-0043-7

15 一般論文

ピアアセスメントにおける項目反応理論を用いたグループ構成最適化

Nguyen Duc Thien・宇都雅輝・植野真臣
電子情報通信学会論文誌D
J101-D/ 2, 431-445
2018/02/01

10.14923/transinfj.2017JDP7040

16 一般論文

ピアアセスメントにおける異質評価者に頑健な項目反応理論
共著
宇都雅輝・植野真臣
電子情報通信学会論文誌D
J101-D/ 1, 211-224
2018/01/01

10.14923/transinfj.2017JDP7055

17 一般論文

Diverse reports recommendation system based on latent Dirichlet allocation
共著
Masaki Uto, Sébastien Louvigné, Yoshihiro Kato, Takatoshi Ishii, Yoshimitsu Miyazawa
Behaviormetrika, Springer
44/ 2, 425-444
2017/07/13

10.1007/s41237-017-0027-7

18 一般論文

パフォーマンス評価のため項目反応モデルの比較と展望
共著
宇都雅輝・植野真臣
日本テスト学会誌
12/ 1, 56-75
2016/06/30

10.24690/jart.12.1_55

19 一般論文

Item response theory for peer assessment
共著
Masaki Uto, Maomi Ueno
IEEE Transactions on Learning Technologies, IEEE Computer Society
9/ 2, 157-170
2016/06/22

10.1109/TLT.2015.2476806

20 一般論文

ピアアセスメントの低次評価者母数をもつ項目反応理論
共著
宇都雅輝・植野真臣
電子情報通信学会論文誌D
J98-D/ 1, 3-16
2015/01/01
1881-0225

URL
21 一般論文

Toulminモデルのベイジアンネットワーク表現を用いた論証推敲支援システム
共著
宇都雅輝・鈴木宏昭・植野真臣
電子情報通信学会論文誌D
J96-D/ 4, 998-1011
2013/04/01


URL
22 一般論文

他者からの学びを誘発するeポートフォリオ
共著
植野真臣・宇都雅輝
日本教育工学会論文誌
35/ 3, 13-26
2011/12/20


URL
23 一般論文

ベイズ符号を用いた論文構成構築支援システム
共著
宇都雅輝・植野真臣
電子情報通信学会論文誌D
J94-D/ 12, 2069-2081
2011/12/01


URL
24 国際会議プロシーディングス等

Neural Automated Essay Scoring Incorporating Handcrafted Features
共著
Masaki Uto, Yikuan Xie, Maomi Ueno
Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistic (COLING)
6077-6088
2020/12/08


URL
25 国際会議プロシーディングス等

Impact of the number of peers on a mutual assessment as learner's performance in a simulated MOOC environment using the IRT model
共著
Minoru Nakayama, Filippo Sciarrone, Masaki Uto, Marco Temperini
24th International Conference Information Visualization (IV)
483-487
2020/09/07



26 国際会議プロシーディングス等

Estimating student's performance based on item response theory in a MOOC environment with peer assessment
共著
Minoru Nakayama, Filippo Sciarrone, Masaki Uto, Marco Temperini
International Conference in Methodologies and Intelligent Systems for Technology Enhanced Learning (MIS4TEL), Advances in Intelligent Systems and Computing, Springer
1236, 25-35
2020/08/14



27 国際会議プロシーディングス等

Automated short-answer grading using deep neural networks and item response theory
共著
Masaki Uto, Yuto Uchida
International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED), Lecture Notes in Computer Science.
12164, 334-339
2020/07/08

10.1007/978-3-030-52240-7_61

28 国際会議プロシーディングス等

Robust neural automated essay scoring using item response theory
共著
Masaki Uto, Masashi Okano
International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED), Lecture Notes in Computer Science.
12164, 549-561
2020/07/08

10.1007/978-3-030-52237-7_44

29 国際会議プロシーディングス等

Rater-effect IRT model integrating supervised LDA for accurate measurement of essay writing ability
単著
Masaki Uto
International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED), Lecture Notes in Computer Science.
11625, 494-506
2019/06/27

10.1007/978-3-030-23204-7_41

30 国際会議プロシーディングス等

Exact learning augmented naive Bayes classifier
共著
Shouta Sugahara, Masaki Uto, Maomi Ueno
International Conference on Probabilistic Graphical Models (PGM), Proceedings of Machine Learning Research.
72, 439-450
2018/09/11



31 国際会議プロシーディングス等

Item response theory without restriction of equal interval scale for rater's score

Masaki Uto, Maomi Ueno
International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED), Lecture Notes in Computer Science.
10948, 363-368
2018/06/30

10.1007/978-3-319-93846-2_68

32 国際会議プロシーディングス等

Consistent learning Bayesian networks with thousands of variables
共著
Kazuki Natori, Masaki Uto, Maomi Ueno
The 3rd Workshop on Advanced Methodologies for Bayesian Networks (AMBN), Lecture Notes in Computer Science
9505, 57-68
2017/09/20



33 国際会議プロシーディングス等

Classification of Japanese graduate schools: In terms of educational practices and the grown globalization competencies by the policies.
共著
Taiyo Utsuhara, Masaki Uto, Asana Ishihara, Atsushi Yoshikawa, Maomi Ueno
International Federation of Classification Societies (IFCS)
CN02
2017/08/08



34 国際会議プロシーディングス等

Group optimization to maximize peer assessment accuracy using item response theory
共著
Masaki Uto, Nguyen Duc Thien, Maomi Ueno
International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED), Lecture Notes in Computer Science.
10331, 393-405
2017/06/28

10.1007/978-3-319-61425-0_33

35 国際会議プロシーディングス等

Features of globalization in Japanese graduate schools
共著
Taiyo Utsuhara, Masaki Uto, Asana Ishihara, Koichi Ota, Ayako Hirano, Atsushi Yoshikawa, Maomi Ueno
International Conference on Education (ICE)
392-1-392-10
2017/02/13



36 国際会議プロシーディングス等

Reliable peer assessment for team-project-based learning using item response theory
共著
Thien Nguyen, Masaki Uto, Yu Abe and Maomi Ueno
International Conference on Computers in Education (ICCE)
144-153
2015/12/02



37 国際会議プロシーディングス等

Constraint-based learning Bayesian networks using Bayes factor
共著
Kazuki Natori, Masaki Uto, Yu Nishiyama, Shuichi Kawano, Maomi Ueno
The second Workshop on Advanced Methodologies for Bayesian Networks (AMBN), Lecture Notes in Computer Science.
9505, 15-31
2015/11/16



38 国際会議プロシーディングス等

Academic writing support system using Bayesian networks
共著
Masaki Uto, Maomi Ueno
IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT)
385-387
2015/07/08

10.1109/ICALT.2015.16
URL
39 国際会議プロシーディングス等

Item response model with lower order rater parameters for peer assessment
共著
Masaki Uto, Maomi Ueno
International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED), Lecture Notes in Computer Science.
9112, 800-803
2015/06/25

10.1007/978-3-319-19773-9_119
URL
40 国際会議プロシーディングス等

Non-informative Dirichlet score for learning Bayesian networks
共著
Maomi Ueno, Masaki Uto
European Workshop on Probabilistic Graphical Models (PGM)
331-338
2012/09/19


URL
41 国際会議プロシーディングス等

Learning community using social network service
共著
Maomi Ueno, Masaki Uto
Web Based Communities and Social Media 2011 Conference (IADIS)
109-119
2011/07/26


URL
42 解説

テスト理論と人工知能に基づくパフォーマンス評価の新技術
単著
宇都雅輝
教育システム情報学会論文誌
37/ 1, 8-18
2020/01/01

10.14926/jsise.37.8