電気通信大学 · 情報理工学研究科 · 教授

研究キーワードeducational data mining・item response theory・deep learning・learner modeling・AI in education・knowledge tracing・test analytics

研究分野教育工学・科学教育・教育工学・複合領域・人文社会系・心理学・情報学・教育心理学・社会科学

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• Learning Bayesian Network Classifiers to Minimize Class Variable Parameters Shouta Sugahara; Koya Kato; James Cussens; Maomi Ueno ラスト(シニア)オーサー, Journal of Machine Learning Research, 27巻, 21号, 掲載ページ 1-41, 出版日 2026年, 査読付 研究論文（学術雑誌）, 英語2026 · 論文
• Multi-task deep neural network for predicting both nuclear fission yields and their experimental errors in peak-shaped data Maomi Ueno; Enbo Zhang; Kazuma Fuchimoto; Satoshi Chiba; Jingde Chen; Chikako Ishizuka 筆頭著者, Journal of Nuclear Science and Technology, 掲載ページ 1-16, 出版日 2026年03月, 査読付 研究論文（学術雑誌） DOI URL2026 · 論文
• Probability-Based Scaffolding System Using Sliding Hidden Markov IRT for Longitudinal Learning Maomi Ueno; Yoshimitsu Miyazawa; Emiko Tsutsumi 筆頭著者, Cristea, A.I., Walker, E., Lu, Y., Santos, O.C., Isotani, S. (eds) Artificial Intelligence in Education. AIED 2025, 掲載ページ 448-462, 出版日 2025年07月, 査読付 研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語2025 · 論文
• Case Study of UEC's Novel Learning Environment for Cultivating Engineering Talents, IIAI Open Conference Publication SeriesIIAI Letters on Informatics and Interdisciplinary ResearchVol.006 Kahori Ogashiwa; Tsuyoshi Okuno; Masanori Takagi; Akihiro Kashihara; Maomi Ueno; Masakazu Muramatsu; Shunichi Tano Letters on Informatics and Interdisciplinary Research, 2025巻, 6号, 掲載ページ 1-6, 出版日 2025年10月, 査読付 研究論文（大学，研究機関等紀要）, 英語 DOI URL2025 · 論文

• 反応確率推定と解釈性を保証するBayesian network knowledge tracing 植野 真臣; 菅原聖太; 渕本壱真 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 電気通信大学, 挑戦的研究(萌芽), 研究代表者, 25K22839 研究期間 2025年06月 - 2028年03月2025 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 思考力評価を実現する人工知能を用いた適応型eテスティングの開発 植野真臣; 宇都雅輝; 宮澤芳光; 堤瑛美子 日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(A), 電気通信大学, 基盤研究(A), 研究代表者, 24H00739 研究期間 2024年04月 - 2029年03月2024 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 小論文自動採点実用化のためのルーブリックを考慮した項目反応理論の開発 植野 真臣; 宇都 雅輝; 宮澤 芳光 日本学術振興会, 科学研究費助成事業 挑戦的研究(萌芽), 電気通信大学, 挑戦的研究(萌芽), 近年，大学入試や英語4技能試験などの大規模テストにおいて小論文試験のニーズが急速に高まっておいるが，その採点コストの大きさが課題となっている．この問題を解決するアプローチの一つとして，自動採点技術の開発が急務とされているが，現時点では実用化レベルの高精度の達成は難しい．一方で，我々は小論文試験において評価者の特性を考慮した高精度なスコアリングを実現する項目反応理論を開発してきた．本研究では，このモデルを拡張して評価者とルーブリックも項目とみなす新しい項目反応理論を開発するとともに，それを用いて異なる特性を持つ様々な最先端の自動採点機を統合する手法を開発する．, 19K21751 研究期間 2019年06月 - 2022年03月2019 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 大規模型eテスティング・システムとその運営モデルの開発 植野 真臣; 安藤 雅洋; 森本 康彦; 宇都 雅輝; 宮澤 芳光; 赤倉 貴子; 石井 隆稔; 永岡 慶三 日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(A), 電気通信大学, 基盤研究(A), 本研究では，eテスティングの運営モデルを開発するとともに，それに対応した世界最高性能を持つ大規模型eテスティング・システムを開発した．さらに，開発したシステムと運営モデルをテスト現場に導入して評価した．本研究に関する成果は，多数の査読付き論文誌や国際会議に採択され，国際的にも学術的に高い評価を受けた．また，本研究で開発したeテスティング・システムは，情報処理技術者試験や医療系大学間共用試験,英検、ベネッセ、リクルートSPIなどに提供してきた．運営モデルについては，2017年の日本テスト学会大会で特集を組み，申請者らが技術提供している複数の組織の運用モデルを詳細にまとめてレポートした．, 15H01772 研究期間 2015年04月 - 2020年03月2017 · 共同研究・競争的資金等の研究課題

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