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Graduate School of Informatics and Engineering,
The University of Electro-Communications
Japanese

International journals, conferences

  • Kazuma Fuchimoto, Maomi Ueno: Automated Parallel Test Forms Assembly using Integer Programming with Logistic Item Exposure Penalties to Balance the Number of Test Forms while Minimizing Item Exposure Bias, IEEE Access, July 2026 (2026) https://ieeexplore.ieee.org/document/11614802
  • Yoshimitsu Miyazawa, and Maomi Ueno: Process-Integrated IRT: Enhancing Ability Estimation in Computer-based Programming Assessments through Response Process Data. The 27th International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED), 2026, pp. 355-369, Main track, full paper, (2026) CORE2023 ranking A
  • Maomi Ueno, Enbo Zhang, Kazuma Fuchimoto, Satoshi Chiba, Jingde Chen, Chikako Ishizuka: Multi-task deep neural network for predicting both nuclear fission yields and their experimental errors in peak-shaped data, Journal of Nuclear Science and Technology, pp.1-16, (2026) DOI:10.1080/00223131.2026.2652374(PDF)
  • Shouta Sugahara, Koya Kato, James Cussens, Maomi Ueno: Learning Bayesian Network Classifiers to Minimize Class Variable Parameters, Journal of Machine Learning Research, 27(21):1−41, (2026) (PDF)
  • Maomi Ueno (Keynote Speaker): AI-powered Educational Revolution, Keynote Speech, The 20th International Joint Symposium on Artificial Intelligence and Natural Language Processing (iSAI-NLP 2025)
  • Kahori Ogashiwa, Tsuyoshi Okuno, Masanori Takagi , Akihiro Kashihara, Maomi Ueno, Masakazu Muramatsu, and Shunichi Tano: Case Study of UEC’s Novel Learning Environment for Cultivating Engineering Talents, IIAI Open Conference Publication SeriesIIAI Letters on Informatics and Interdisciplinary ResearchVol.006, LIIR395, pp1-6, (2025), DOI: https://doi.org/10.52731/liir.v006.395
  • Maomi Ueno, Yoshimitsu Miyazawa, and Emiko Tsutsumi: Probability-Based Scaffolding System Using Sliding Hidden Markov IRT for Longitudinal Learning. The 26th International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED), 2025, pp. 448-462, Main track, full paper, (2025) CORE2023 ranking A (PDF)
  • Maomi Ueno, Kazuma Fuchimoto, Wakaba Kishida, and Yoshimitsu Miyazawa: Computerized Adaptive Testing to Balance Exposure Bias and Measurement Accuracy using Zero-suppressed Binary Decision Diagrams.　IEEE Access, Volume 13, pp. 33883-33903, (2025) DOI: 10.1109/ACCESS.2025.3543554
  • Masaki Uto, Jun Tsuruta, Kouji Araki, Maomi Ueno: Item response theory model highlighting rating scale of a rubric and rater-rubric interaction in objective structured clinical examination. PLOS ONE, 19 (9), pp.e0309887-e0309887 (2024) (PDF)
  • Emiko Tsutsumi, Yiming Guo, Ryo Kinoshita, Maomi Ueno: Deep Knowledge Tracing Incorporating a Hypernetwork With Independent Student and Item Networks. IEEE Transactions on Learning Technologies, 17: 951-965 (2024), CORE2024 ranking A (PDF)
  • Kazuma Fuchimoto, Shin-ichi Minato, Maomi Ueno: Automated Parallel Test Forms Assembly using Zero-suppressed Binary Decision Diagrams, IEEE Access, pp.112804-112813, Oct 2023 (PDF)
  • Masaki Uto, Itsuki Aomi, Emiko Tsutsumi, Maomi Ueno：Integration of Prediction Scores From Various Automated Essay Scoring Models Using Item Response Theory, IEEE Transactions on Learning Technologies, Volume 16, Issue 6, PP 983-1000, December 2023(2023) (PDF)
  • 青木健登，菅原聖太，植野真臣：BayesFactorを用いたベイジアンネットワークIRTの制約ベース学習，電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J106-D, No.02, pp.84-95(2023) (PDF)
  • 堤瑛美子，郭亦鳴，植野真臣：学習データの忘却を最適化するHypernetworkを組み込んだDeepIRT，電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J106-D, No.02, pp.72-83(2023)(PDF)
  • 宮澤芳光，植野真臣：高精度能力推定を保証する2段階等質適応型テスト，電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J106-D, No.01, pp.34-46(2023) (PDF)
  • 菅原聖太，植野真臣：分類影響パラメータ数を最小化するベイジアンネットワーク分類器学習，電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J105, No.11, pp.679-690 (2022) (PDF)
  • 渕本壱真，湊真一，植野真臣：Zero-suppressed Binary Decision Diagramsを用いた自動テスト構成，人工知能学会論文誌，37 巻 5 号 p. A-M23_1-11 (2022) (PDF)
  • 植野晶， 渕本壱真， 植野真臣：項目露出を考慮した整数計画法による等質テスト構成，電子情報通信学会論文誌 D, Vol. J105–D,No.8 pp. 485–498（2022）(PDF)
  • Shouta Sugahara, Itsuki Aomi, and Maomi Ueno: Bayesian Network Model Averaging Classifiers by Subbagging. Entropy 2022, 24(5), 743; https://doi.org/10.3390/e24050743. (PDF)
  • Kazuma Fuchimoto, Takatoshi Ishii, and Maomi Ueno: Hybrid Maximum Clique Algorithm Using Parallel Integer Programming for Uniform Test Assembly,IEEE Transactions on Learning Technologies, vol. 15, no. 2, pp. 252-264, 1 April 2022,doi: 10.1109/TLT.2022.3163360.(PDF)
  • Shouta Sugahara, Maomi Ueno: Exact Learning Augmented Naive Bayes Classifier. Entropy 2021, 23, 1703.https://doi.org/10.3390/ e23121703,2021
    (PDF)
  • Maomi Ueno, Kazuma Fuchimoto, and Emiko Tsutsumi:E-testing from artificial intelligence approach. Behaviormetrika, Vol. 48, No. 2, pp. 409–424, 2021. (Invited Paper)(PDF)
  • 青見樹， 堤瑛美子， 宇都雅輝，植野真臣：項目反応理論による小論文自動採点機のモデル平均，電子情報通信学会論文誌 D，J104-D/11(2021)(PDF)
  • 堤瑛美子，木下涼，植野 真臣：独立な学習者・項目ネットワークをもつDeep-IRT，電子情報通信学会論文誌 D，Vol.J104, No.7 (2021)(PDF)
  • Emiko Tsutsumi,Ryo Kinoshita, Maomi Ueno：Deep Item Response Theory as a Novel Test Theory Based on Deep Learning, electronics, Vol.10, Issue.9, no.1020 (2021)(PDF)
  • 菊谷成慎，菅原聖太，名取和樹，植野 真臣：Augmented Naïve Bayesによる大規模ベイジアンネットワーク分類器学習，電子情報通信学会論文誌 D，Vol.J104-D，No.1，pp.65-81 (2021)(PDF)
  • 堤瑛美子，木下涼，植野 真臣：Knowledge TracingのためのSliding Window隠れマルコフIRT，電子情報通信学会論文誌 D，Vol.J103, No.12, pp.894-905 (2020)(PDF)
  • 渕本壱真，植野 真臣：等質テスト構成における整数計画法を用いた最大クリーク探索の並列化，電子情報通信学会論文誌 D，Vol.J103-D, No.12, pp.881-893 (2020)(PDF)
  • Masaki Uto, Maomi Ueno：A generalized many-facet Rasch model and its Bayesian estimation using Hamiltonian Monte Carlo, Behaviormetrika, Springer, Vol.47, Issue.2, pp.469-496 (2020)(PDF)
  • 宇都 雅輝, 植野 真臣：ルーブリック評価における項目反応理論,電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J103, No.05, pp.459-470 (2020)(PDF)
  • 植野 真臣・木下 涼 ：ポスト項目反応理論：深層学習によるテスト理論,Precision Medicine, vol.3 No.5, 5月号, pp.56-62 (2020)
  • 木下 涼, 植野 真臣：深層学習によるテスト理論：Item Deep Response Theory,電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J103, No.4, pp.314-329 (2020),(PDF)
  • 菅原 聖太, 植野 真臣：Augmented Naive Bayes制約を持つベイジアンネットワーク分類器の厳密学習,電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J103, No.4, pp.301-313 (2020),(PDF)
  • 青見 樹, 菅原 聖太, 植野 真臣：アンサンブル学習によるモデル平均ベイジアンネットワーク分類器,電子情報通信学会論文誌 D, vol.J103-D, No.3, pp.183-193 (2020),(PDF)
  • Masaki Uto, Duc-Thien Nguyen, Maomi Ueno：Group optimization to maximize peer assessment accuracy using item response
    theory and integer programming, IEEE Transactions on Learning Technologies, Vol.13, Issue 1, pp.91-106 (2020), (PDF)
  • 本田 和雅, 名取 和樹, 菅原 聖太, 磯崎 隆司, 植野真臣：推移性を利用した大規模ベイジアンネットワーク構造学習,電子情報通信学会論文誌 D, vol.J102-D, No.12, pp.796-811 (2019),(PDF)
  • 堤瑛美子,宇都雅輝, 植野真臣：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,電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J102-D, No.2, pp.79-92 (2019)(PDF)
  • Maomi Ueno, Yoshimitsu Miyazawa: IRT-Based Adaptive Hints to Scaffold Learning in Programming, IEEE Transactions on Learning Technologies, IEEE computer Society, Vol.11, Issue 4, 415-428 (2018)
  • 宮澤芳光，宇都 雅輝，石井隆稔，植野真臣：測定精度の偏り軽減のための等質適応型テストの提案，電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J101-D, No.6, pp.909-920 (2018)
  • Masaki Uto and Maomi Ueno: Empirical comparison of item response theory models with rater’s parameters, Heliyon, Vol. 4, Issue 5, P. e00622, Elsevier, (2018)
  • 名取和樹，宇都雅輝，植野真臣： 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, 電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J101-D, No.5, pp.754-768 (2018)
  • グエン ドク ティエン，宇都 雅輝，植野真臣：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, 電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J101-D, No.1, pp.211-224 (2018)
  • 宇都 雅輝，植野真臣：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, 電子情報通信学会論文誌 D, Vol. J101-D, No.2,
    pp.431-445 (2018)
  • Minoru Nakayama, Katsuaki Suzuki, Chiharu Kogo, Maomi Ueno: Curriculum development for Educational Technology based on comparisons of course syllabi resources using lexical analysis, EAI Endorsed Transactions on e-Learning 4(16), pp.1-8, (2017).
  • 石井隆稔，赤倉貴子，植野真臣：複数等質テスト構成における整数計画問題を用いた最大クリーク探索の近似法，電子情報通信学会論文誌 D Vol. J100-D No. 1 pp.47-59, (2017)
  • Chao Li, Maomi Ueno: An extended depth-first search algorithm for optimal triangulation of Bayesian networks, International Journal of Approximate Reasoning， Volume 80 Issue C, pp.294-312, (2017)
  • 福島綾一，植野真臣：ビッグデータとその解析手法（招待論文:特集：ビッグデータの戦略的活用と課題），日本情報経営学会誌, Vol.36, No. 4,（2016）
  • 宇都雅輝，植野真臣：パフォーマンス評価のための項目反応モデルの比較と展望，日本テスト学会誌，Vol.12, No.1, PP.55-75（2016）
  • 加藤嘉浩，石井隆稔，宮澤芳光，植野真臣：Latent Dirichlet Allocationを用いたレポート推薦システム，電子情報通信学会論文誌D，Vol.J99-D, No.2, 152-164(2016)
  • Masaki Uto and Maomi Ueno, “Item Response Theory for Peer Assessment”, Item Response Theory for Peer Assessment”, IEEE Transactions on Learning Technologies, vol.9, no. 2, pp. 157-170, 2016
  • 山本美紀，植野真臣：構成主義的学習におけるルーブリックの活用方法が学習者に与える影響分析 －目標志向性，学習観，動機づけ，学習方略，学習課題成績に着目して－，日本教育工学会論文誌，Vol.39, No.2, 67-81(2015)
  • 福嶋綾一,植野真臣: 商業・法人登記データベースを中心としたデータ解析による企業の順法性判定モデルの検討, インテリジェンス・マネジメント，Vol.6, No.1, pp.33-42 (2015)
  • 山本健司，高橋久，後伸昌，白沢幸希，植野真臣：駆動電流の影響を受けないSRMのセンサレスロータ位置検出法，電気学会論文誌（D），Vol. 135，No. 5，受付番号(IEEJ ID) 14008172(2015)
  • 植野真臣：他者からの学びの支援，人工知能学会誌, Vol.30, No.4, 469-472 (2015)
  • 植野真臣，松尾淳哉：項目反応理論を用いて適応型ヒントを提示する足場かけシステム，電子情報通信学会論文誌 D. Vol.98-D，17-29, (2015)
  • 石井隆稔， 植野真臣：eテスティングにおける複数等質テスト自動構成手法の展望，日本テスト学会誌，Vol.11,No.1, 131-149
  • 宮澤芳光，植野真臣：テスト情報量と移動距離を最適化するモバイル・テスティング・システム，電子情報通信学会論文誌 D. Vol.98-D，30-41, (2015)
  • 宇都雅輝, 植野真臣：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，電子情報通信学会論文誌 D. Vol.98-D，3-16, (2015)
  • 植野真臣：過去の学習者履歴データを利用したeポートフォリオ・システム, 情報知識学会誌,24(4), pp.414-423（2014）
  • Takatoshi Ishii, Pokpong Songmuang, Maomi Ueno: Maximum Clique Algorithm for Uniform Test Forms Assembly and its approximation, IEEE Transactions on Learning Technologies,7(1) IEEE computer Society,1-13,2014
  • 石井隆稔，ソンムァン・ポクポン，植野真臣:最大クリーク問題を用いた複数等質テスト自動構成, 電子情報通信学会論文誌 D. Vol.J97-D No2. pp.270-280 (2014)
  • 宇都雅輝, 植野真臣：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システム, 電子情報通信学会論文誌, Vol. J96-D, No.4, 998-1011（2013）
  • 宮澤芳光，植野真臣：適応型テストを用いた携帯型観光・学習ナビゲーションシステム,教育システム情報学会誌, Vol.29.No.2,110-123, (2012)
  • Maomi Ueno:Advanced Methodologies for Bayesian networks, New Generation Computation.(Springer) 30(1), 1-2 (2012)
  • 宇都雅輝, 植野真臣：ベイズ符号を用いた論文構成構築支援システム, 電子情報通信学会論文誌, Vol. J94-D, No.12, 2069-2081（2011）
  • Pokpong Songmuang and Maomi Ueno: Bees Algorithm for Construction of Multiple Test Forms in E-Testing, IEEE Transactions on Learning Technologies, IEEE computer Society, Vol. 4, No. 3, 209-221（2011）
  • 植野真臣, 宇都雅輝：他者からの学びを誘発するeポートフォリオ, 日本教育工学会論文誌, 35巻, 3号, 169-182（2011）
  • 橋本貴充, 植野真臣：潜在変数周辺化による項目潜在構造分析, 日本教育工学会論文誌, 35巻, 3号, 205-215（2011）
  • 安藤雅洋, 植野真臣：eラーニングにおけるタブレットPCを用いた書込み効果分析, 日本教育工学会論文誌, 35巻, 2号, 109-124（2011）
  • Takamitsu Hashimoto and Maomi Ueno: Latent Conditional Independence Test Using Bayesian Network Item Response Theory, IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E94.D, No.4, 743-753（2011）
  • 植野真臣：ベイジアンネットワークの統計的学習, 人工知能学会誌, 25巻, 6号, 803-810（2010）
  • 吉川厚, 植野真臣：学習評価のデザイン, 人工知能学会誌, 25巻, 2号, 283-290（2010）
  • 永森正仁, 長澤正樹, 植野真臣：Webカメラを用いた特別支援教育における突発的な児童問題行動の記録・共有システム, 日本教育工学会論文誌, 34巻, 1号, 1-12, （2010）
  • 植野真臣：eテスティング：最先端テスト技術, 電子情報通信学会誌, 92巻, 12号（1017）-1021（2009）
  • 植野真臣：eテスティング：先端理論と技術, 教育システム情報学会誌, 26巻, 2号, 204-217（2009）
  • Minoru Nakayama and Maomi Ueno: Current educational technology research trends in Japan, Educational Technology Research and Development, Vol.57, No.2, 271-285（2009）
  • Maomi Ueno: Intelligent LMS with an agent that learns from log data, Journal of Information and Systems in Education, Vol.7, No.1, 3-14（2009）,(PDF)
  • Takashi Isozaki, Nojiri Kato, and Maomi Ueno: Data temperature” in minimum free energies for parameter learning of Bayesian networks, International Journal on Artificial Intelligence Tools, Vol.18, No.5, 653-671（2009）
  • 永森正仁, 安藤雅洋, ソンムァン・ポクポン, 植野真臣：携帯電話機を用いた複数クラス遠隔授業実践, 工学教育, 56巻, 2号, 14-19（2008）
  • 安藤雅洋, 植野真臣：デュアル・チャンネル・モデルに基づくeラーニング・マルチメディア教材におけるポインタ提示の効果分析, 日本教育工学会論文誌, 32巻, 1号, 43-56（2008）
  • Maomi Ueno: Learning likelihood-equivalence Bayesian networks using an empirical Bayesian approach, Behaviormetrika, Vol.35, No.2, 115-135（2008）
  • Maomi Ueno, Takahiro Yamazaki: Collaborative filtering for massive datasets based on Bayesian networks, Behaviormetrika, Vol.35, No.2, 137-158（2008）
  • ソンムァン・ポクポン, 植野真臣：eテスティングにおける得点・時間予測システムの開発, 電子情報通信学会論文誌, Vol.J91-D, No.9（2225）-2235（2008）
  • 植野真臣, ソンムァン・ポクポン, 岡本敏雄, 永岡慶三：ピアアセスメントにおける評価者特性を考慮した項目反応理論, 電子情報通信学会論文誌, Vol. J91-D, No. 2, 377-388（2008）
  • ソンムァン・ポクポン, 植野真臣：統合型eテスティング・システムの開発と実践, テスト学会誌, 4巻, 54-64（2008）
  • 植野真臣：教育工学の研究最前線-学習評価の理論と応用, 電子情報通信学会・情報・システムソサエティ誌, 11巻, 4号, 6-7（2007）
  • 植野真臣：eラーニングにおけるデータマイニング, 日本教育工学会論文誌, 31巻, 3号, 271-283（2007）
  • 植野真臣：eラーニングにおける所要時間データの異常値オンライン検出, 電子情報通信学会論文誌, Vol. J90-D, No. 1, 40-51（2007）
  • 植野真臣, ソンムァン・ポクポン, 岡本敏雄, 永岡慶三：ピアアセスメントにおける項目反応理論, 電子情報通信学会論文誌, Vol.J91-D,No.2, 377-388, (2008)
  • 中山実, 植野真臣：教育工学研究の指向性と論文の評価傾向分析の試み, 日本教育工学会論文誌, 3０巻1号, 1-8（2006）
  • 植野真臣, 植野真理, 相馬峰高, 甲圭太, 山下裕行：長岡技術科学大学におけるeラーニング・マネジメント, 日本教育工学会論文誌, 29巻, 3号, 217-229（2006）
  • Yasuhiko Morimoto, Maomi Ueno: Method of Description Supporting Portfolio Assessment, International Journal of Educational Technology & Society, Vol. 9, No. 3, 88-99（2006）
  • 森本康彦, 植野真臣, 横山節雄, 宮寺康造：指導計画書作成のための記述言語と支援システムの開発, 電子情報通信学会論文誌, Vol.J88-D-I, No.1, 76-88（2005）
  • 植野真臣, 永岡慶三：ガンマ分布によるeラーニング所要時間データのオンライン解析, 日本教育工学会論文誌, Vol.29, No.2（2005）
  • 植野真臣：先端的e-Learningの理論と実践（展望）, 日本教育心理学会年報, 44巻, 126-137（2005）
  • 植野真臣, 矢野米雄：科学的実践と協働を実現するeラーニング, 日本教育工学会論文誌, 28巻, 3号, 151-162（2005）
  • 矢野米雄, 植野真臣：特集号「ICTを用いた科学技術教育」刊行にあたって, 日本教育工学会論文誌, 28巻, 3号, 149（2005）
  • Maomi Ueno: Web based computerized testing system for distance education, Educational Technology Research, Vol.28, No.1・2, 59-69（2005）
  • Maomi Ueno: e-Learning in Technical and Vocational Education and Training, Journal for Vocational and Technical Education and Training, Vol.4, No.2, 53-65（2004）
  • 植野真臣：大学-高専におけるeラーニングによる授業実践, 日本教育工学会論文誌, 27巻4号, 417-426（2003）
  • 植野真臣, 吉田冨美男：遠隔授業におけるWebレスポンスアナライザーの効果的利用に関する研究, 教育システム情報学会誌, 2０巻, 1号, 1-10（2003）
  • 植野真臣：ベイジアン・ネットワークによる知的チュータリング・システム, 教育システム情報学会誌, 19巻, 4号, 303-312（2002）
  • Maomi Ueno: An extension of the IRT to a network model, Behaviormetrika, Vol.29, No.1, 59-79（2002）
  • 植野真臣, 吉田冨美男, 石橋貴純, 樋口良之, 三上喜貴, 根木昭：複数クラスにおける遠隔授業の特性分析, 日本教育工学会論文誌, 25巻, 2号, 115-128（2001）
  • 植野真臣：ベイズアプローチによるグラフィカルテスト理論, 日本教育工学会論文誌, 24巻, 1号, 35-52（2000）
  • Kwon, Son .Hak., Maomi Ueno, and Michio Sugeno: A consistent and bias corrected extension of Akaike Information Criterion (AIC), The society for Industrial and Applied Mathematics, Vol.2, No.1, 41-60（1998）
  • 植野真臣：意思決定アプローチによるBayesian Networkの因果モデル構築, 人工知能学会誌, 11巻, 5号, 49-58（1996）
  • Maomi Ueno, Hitoshi Ohnishi, and Kazuo Shigemasu: Proposal of a test theory with probabilistic network, Electronics and Communications, John Willy and Sons, Inc., Vol.78, No.5, 54-66（1995）((39)の英語翻訳論文)
  • 植野真臣, 吉村宰, 繁桝算男：単語読みプロセスにおける潜在特性モデル, 行動計量学, 21巻1号,48-56（1994）
  • 植野真臣, 大澤文人, 繁桝算男：解答所要時間マトリクスにおける因子分析法の提案, 日本教育工学雑誌, 17巻4号,128-138（1994）
  • 植野真臣, 大西仁, 繁桝算男：確率ネットワークを組み込んだテスト理論の提案, 電子情報通信学会論文誌(A), Vol.J76-A, No.5, 752-758（1994）
  • 植野真臣, 大西仁, 繁桝算男：教師の領域構造知識を利用した適応型テストの開発, 日本教育工学雑誌, 18巻1号,31-41（1994）
  • 吉村宰, 植野真臣 ：テキストメディアに伴う認知負荷の内容理解への影響, 日本教育工学雑誌, 17巻4号, 175-184 (1994)
  • Maomi Ueno. and Keizo Nagaoka: A model for multiple-choice problem selection, Electronics and Communications, John Willy & Sons, Inc. Company, Vol.77, Issue 2, 14-23（1994）((46)の英語翻訳論文)
  • 繁桝算男, 植野真臣：Jリーグサッカー得点の統計的分析, オペレーションズ・リサーチ, 39巻, 11号, 619-623（1994）
  • Kazuo Shigemasu and Maomi Ueno:  A new item response model with parameters　reflecting state of knowledge, Behaviormetrika, Vol.20, No.2, 161-169 (1993)
  • 植野真臣, 久保琢郎, 繁桝算男：学習者モデルとしての項目応答モデルの提案, 行動計量学, 20巻2号, 1-8（1993）
  • 植野真臣, 永岡慶三：多肢選択式項目における回答選択過程モデル, 電子情報通信学会論文誌(A), Vol.J76-A, No.5, 752-758（1993）
  • 永岡慶三, 植野真臣：自信-正誤反応における項目応答理論, 電子情報通信学会論文誌(A), Vol.J75-A, No.2, 407-413（1992）
  • 永岡慶三, 植野真臣：多元的適応型テストシステムのアルゴリズム, 日本教育工学雑誌, 15巻4号, 157-165（1992）
  • 永岡慶三, 植野真臣：回答所要時間における項目応答理論, 行動計量学, 18巻2号, 1-8（1991）
  • Maomi Ueno, Kazuma Fuchimoto, Wakaba Kishida, and Yoshimitsu Miyazawa: Computerized Adaptive Testing to Balance Exposure Bias and Measurement Accuracy using Zero-suppressed Binary Decision Diagrams. IEEE Access (2025)
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