概要
ドワンゴのエンジニアが教育×AIの国際会議EDM2026にて、問題テキストから項目反応理論のパラメータを推定する研究を発表し、教育AIの最新トレンドを報告した。
詳細内容
### 概要
ソウルで開催された教育×AIの主要3学会（AIED・EDM・L@S）の合同イベント「Festival of Learning 2026」の参加・登壇レポートです。ドワンゴからはEDM（Educational Data Mining）にて、項目反応理論（IRT）に基づく問題難易度の推定モデルに関するショートペーパーが採択され、発表を行いました。
### 発表内容
「Estimating IRT Parameters from Text via an ICC-Based Supervised and Contrastive Loss」という題目で、問題文のテキストデータから直接難易度を推定する手法を提案。損失関数を改良することで、少量の教師データからでも高精度なパラメータ推定を可能にしました。本発表はBest Short Paperの候補（5本/114本中）にも選出されました。
### 会議のトレンドと考察
- **LLMの台頭**: 評価、RAG、データセット生成など、LLMを既存教育システムへどう組み込むかの模索が主流。
- **教育格差とプライバシー**: マイナー言語におけるLLM活用の難しさや、フェデレーテッドラーニングを用いたプライバシー保護技術など、教育特有の倫理的・技術的課題が議論されました。
- **実社会応用**: N高グループでの学力測定への導入など、研究成果を実際のプロダクトへ還元する重要性が示されています。