(57)【要約】【課題】  信頼性の高いパラメータ推定を可能にする学習支援装置を提供する。【解決手段】  ユーザの学習を支援する学習支援装置は、学習対象である複数の項目に対する複数のユーザの各々の解答の正誤を表す正誤データを取得し、取得された正誤データをもとに、各ユーザの能力の高さを表す習熟度と、各項目の難しさを表す難易度と、習熟度および難易度のそれぞれについて信頼性の高さを表す信頼度をそれぞれ算出する。学習支援装置はまた、算出された習熟度または難易度のうちの少なくとも一方の更新を指示するトリガを生成し、生成されたトリガに応じて、算出された習熟度または難易度のうち第１のしきい値を超える信頼度を有する習熟度または難易度を参照パラメータとして用いることによって、トリガにより更新を指示された習熟度または難易度のうちの少なくとも一方を再算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの学習を支援する学習支援装置であって、
学習対象である複数の項目に対する複数のユーザの各々の解答の正誤を表す正誤データを取得する、正誤データ取得部と、
前記取得された正誤データをもとに、前記各ユーザの能力の高さを表す習熟度と、前記各項目の難しさを表す難易度と、前記習熟度および前記難易度のそれぞれについて信頼性の高さを表す信頼度をそれぞれ算出する、パラメータ算出部と、
前記算出された習熟度または難易度のうちの少なくとも一方の更新を指示するトリガを生成する、トリガ生成部と、
前記生成されたトリガに応じて、前記算出された習熟度または難易度のうち第１のしきい値を超える信頼度を有する習熟度または難易度を参照パラメータとして用いることによって、前記トリガにより更新を指示された習熟度または難易度のうちの少なくとも一方を再算出する、更新制御部と
を具備する学習支援装置。
【請求項２】
前記トリガ生成部は、特定のユーザについて習熟度の算出に使用されていない正誤データの数が第１の数を超えたとき、前記特定のユーザについて習熟度の更新指示を受け付けたとき、または、前記特定のユーザについて算出済みの習熟度の信頼度が第２のしきい値よりも低くかつ当該特定のユーザについて習熟度の算出に使用されていない正誤データがあるとき、前記特定のユーザの習熟度の更新を指示する習熟度更新トリガを生成する、請求項１に記載の学習支援装置。
【請求項３】
前記トリガ生成部は、特定の項目について難易度の算出に使用されていない正誤データの数が第２の数を超えたとき、前記特定の項目について難易度の更新指示を受け付けたとき、または、前記特定の項目について算出済みの難易度の信頼度が第３のしきい値よりも低くかつ当該特定の項目について難易度の算出に使用されていない正誤データがあるとき、前記特定の項目の難易度の更新を指示する難易度更新トリガを生成する、請求項１に記載の学習支援装置。
【請求項４】
前記トリガ生成部は、前記正誤データ取得部によって取得された正誤データの累積数が第３の数の自然数倍に達したとき、前記習熟度および難易度の同時更新の指示を受け付けたとき、全ユーザについての習熟度の信頼度の平均値もしくは全項目についての難易度の信頼度の平均値が第４のしきい値よりも低いとき、全ユーザについての習熟度の信頼度もしくは全項目についての難易度の信頼度のうち第５のしきい値よりも低い信頼度の割合が第６のしきい値を超えたとき、または、前記正誤データ取得部によって取得された正誤データから算出される正答率と、前記パラメータ算出部によって算出された習熟度および難易度をもとに所定の関係式に基づいて算出される正答率との一致率が、第７のしきい値よりも低いとき、前記習熟度および難易度の同時更新を指示する同時更新トリガを生成する、請求項１に記載の学習支援装置。
【請求項５】
前記更新制御部は、前記トリガが特定のユーザの習熟度の更新を指示するとき、前記特定のユーザに紐づけられたユーザ識別情報を有する正誤データのうち習熟度の算出にまだ使用されていない正誤データに基づいて新たな習熟度を算出し、当該新たな習熟度と以前に算出された習熟度との差が第８のしきい値よりも大きい場合、当該新たな習熟度およびその算出に使用した正誤データに対し前記特定のユーザのユーザ識別情報とは異なる新たなユーザ識別情報を付与する、請求項１に記載の学習支援装置。
【請求項６】
前記更新制御部は、前記再算出された習熟度もしくは難易度と以前に算出された習熟度もしくは難易度のそれぞれに重み係数を乗じて加算することによって、または前記再算出された習熟度もしくは難易度と以前に算出された習熟度もしくは難易度とに基づく移動平均をとることによって、前記習熟度もしくは難易度を更新する、請求項１に記載の学習支援装置。
【請求項７】
ユーザの学習を支援する学習支援装置が実行する、学習支援方法であって、
学習対象である複数の項目に対する複数のユーザの各々の解答の正誤を表す正誤データを取得する過程と、
前記取得された正誤データをもとに、前記各ユーザの能力の高さを表す習熟度と、前記各項目の難しさを表す難易度と、前記習熟度および前記難易度のそれぞれについて信頼性の高さを表す信頼度をそれぞれ算出する過程と、
前記算出された習熟度または難易度のうちの少なくとも一方の更新を指示するトリガを生成する過程と、
前記生成されたトリガに応じて、前記算出された習熟度または難易度のうち第１のしきい値を超える信頼度を有する習熟度または難易度を参照パラメータとして用いることによって、前記トリガにより更新を指示された習熟度または難易度のうちの少なくとも一方を再算出する過程と
を具備する学習支援方法。
【請求項８】
請求項１乃至請求項６の何れかに記載の学習支援装置の各部による処理をプロセッサに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明の一態様は、ユーザの学習を支援する学習支援装置、学習支援方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
オンライン学習システムをはじめとする学習システムにおいて、ユーザの学習を支援するために、ユーザの学習能力を評価する方法が用いられている。学習能力を評価する方法の１つとして、評価項目群に対するユーザの応答に基づいてユーザの能力や評価項目の難易度を測定する、項目反応理論が知られている。
【０００３】
項目反応理論によれば、複数のユーザ（被験者）が解答した問題の特性（難易度）と、各ユーザの能力（理解度もしくは習熟度）とを同時に取り扱うことで、同一のテストを受けなくとも、各ユーザの理解具合を評価し、ユーザ間で比較することができる（例えば、非特許文献１参照）。また、このようなユーザの理解度の推定手法を用いて、推定された理解度に応じた難易度の問題を提示する学習システムも知られている（例えば、非特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】月原由紀，鈴木敬一，廣瀬英雄，「項目反応理論による評価を加味した数学テストと e-learning システムへの実装の試み」，コンピュータ＆エデュケーション２４（２００８），７０−７６
【非特許文献２】Chen, Chih-Ming, Hahn-Ming Lee, and Ya-Hui Chen. "Personalized e-learning system using item response theory." Computers & Education 44.3 （2005）: 237-255
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
項目反応理論を用いる場合、以下のような手法でユーザの能力や問題の特性を推定することができる。
【０００６】
まず、ユーザｊが項目ｉに正答する確率Ｐij は、被験者母数θj および項目母数ｂi を用いて、以下の式１で表すことができる。
【数１】
2020076805.tif 000003
このモデルは、一般的に１パラメータロジスティック（１ＰＬ）モデル（ラッシュモデル）と呼ばれる。被験者母数θjは、各ユーザの能力値を表す（以下、「習熟度」と言う）。「項目」は、学習においては問題１問１問を指しており、項目母数ｂi は、各項目の難しさを表す（以下、「難易度」と言う）。
【０００７】
そして、これらのパラメータは、ユーザｊが項目ｉを実施した時の反応をｕij としたとき、以下の式２の尤度から推定することができる。なおｕij は、正答の場合１、誤答の場合０の値をとる。
【数２】
2020076805.tif 000004
【０００８】
習熟度と難易度がともに未知である場合には、同時最尤推定法や周辺最尤推定法、ベイズ推定法等を用いて推定可能であることが知られている。
【０００９】
ところで、オンラインサービスの教材配信システムなどのように、各々のユーザが自由に項目を選択および解答し、その解答の正誤を表す正誤データを得るシステムにおいて、ユーザ数や項目数が増減する場合、新規のユーザの習熟度や新たに追加された項目についての難易度パラメータを算出する必要がある。このとき、従来の技術を用いて項目反応理論の計算を全データに対して行うだけでは、習熟度と難易度を推定するたびに習熟度および難易度の尺度が変わってしまい、以前に算出されたパラメータと比較することができなくなるという問題（課題０）がある。たとえば、同様の項目について後からデータを追加することを考えると、追加されたデータに正答が多い（正答率が高い）場合、難易度が以前より低く推定され、それに付随して、習熟度も低く見積もられやすくなる。
【００１０】
この問題（課題０）を解決するには、初期に算定した難易度尺を変更することなく、新規のユーザの習熟度や新規の項目の難易度を算出する必要がある。具体的には、新規のユーザまたは新規の正誤データが存在する既存ユーザについて、すでに算出済みの難易度を上記の式２に代入し、習熟度を最尤推定等の手法で求めることが可能である。また同様に、新規の項目または新規の正誤データが存在する既存の項目について、すでに算出済みの習熟度を式２に代入し、難易度を最尤推定等の手法で求めることも可能である。しかし、これらの手法だけでは、以下の課題が残り、パラメータの正確さが担保されない。
【００１１】
（課題１）難易度の信頼性のばらつきによる習熟度推定の信頼性の低下  
解答された数が少ない項目や、たくさん解かれていても正答率が高すぎるもしくは低すぎる項目については、項目反応理論により算出される難易度の信頼性が低くなる。算出済みの難易度を用いて、新規のユーザまたは新規の正誤データが存在する既存のユーザの習熟度を推定する場合、算出済みの難易度に信頼性の低いものが含まれると、新たに推定される習熟度も信頼性が低いものとなる。
【００１２】
（課題２）習熟度の信頼性のばらつきによる難易度推定の信頼性の低下  
ユーザの解答数が少ない場合や、正答率が高すぎるもしくは低すぎる場合、算出される習熟度の信頼性が低くなる。また、サービスを長期間利用するユーザが存在することが想定される場合、それらのユーザが習熟し、初期状態と最終状態の習熟度合いが大きく異なっていても、同一の習熟度パラメータをもつ単一のユーザとして取り扱わなければならず、そのような場合にも習熟度の信頼性が低いと考えられる。
【００１３】
算出済みの習熟度を用いて、新規の項目または新規の正誤データが存在する既存の項目の難易度を推定する場合、算出済みの習熟度に信頼性の低いものが含まれると、新たに推定される難易度も信頼性が低いものとなる。
【００１４】
（課題３）初期の難易度尺固定時のデータの少なさ  
初期の難易度尺の固定に用いられる正誤データは、サービス初期に蓄積された少ないデータであるため、それらに基づいて推定されたパラメータも不確かな推定値である可能性がある。必要に応じて、各パラメータを、多くの正誤データを用いた推定値へと更新するほうが望ましい場合がある。
【００１５】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、信頼性の高いパラメータ推定を可能にする学習支援装置、学習支援方法、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上記課題を解決するためにこの発明の第１の態様は、ユーザの学習を支援する学習支援装置にあって、学習対象である複数の項目に対する複数のユーザの各々の解答の正誤を表す正誤データを取得する、正誤データ取得部と、上記取得された正誤データをもとに、上記各ユーザの能力の高さを表す習熟度と、上記各項目の難しさを表す難易度と、上記習熟度および上記難易度のそれぞれについて信頼性の高さを表す信頼度をそれぞれ算出する、パラメータ算出部と、上記算出された習熟度または難易度のうちの少なくとも一方の更新を指示するトリガを生成する、トリガ生成部と、上記生成されたトリガに応じて、上記算出された習熟度または難易度のうち第１のしきい値を超える信頼度を有する習熟度または難易度を参照パラメータとして用いることによって、上記トリガにより更新を指示された習熟度または難易度のうちの少なくとも一方を再算出する、更新制御部とを具備するようにしたものである。
【００１７】
この発明の第２の態様は、上記第１の態様の学習支援装置において、上記トリガ生成部が、特定のユーザについて習熟度の算出に使用されていない正誤データの数が第１の数を超えたとき、上記特定のユーザについて習熟度の更新指示を受け付けたとき、または、上記特定のユーザについて算出済みの習熟度の信頼度が第２のしきい値よりも低くかつ当該特定のユーザについて習熟度の算出に使用されていない正誤データがあるとき、上記特定のユーザの習熟度の更新を指示する習熟度更新トリガを生成するようにしたものである。
【００１８】
この発明の第３の態様は、上記第１の態様の学習支援装置において、上記トリガ生成部が、特定の項目について難易度の算出に使用されていない正誤データの数が第２の数を超えたとき、上記特定の項目について難易度の更新指示を受け付けたとき、または、上記特定の項目について算出済みの難易度の信頼度が第３のしきい値よりも低くかつ当該特定の項目について難易度の算出に使用されていない正誤データがあるとき、上記特定の項目の難易度の更新を指示する難易度更新トリガを生成するようにしたものである。
【００１９】
この発明の第４の態様は、上記第１の態様の学習支援装置において、上記トリガ生成部が、上記正誤データ取得部によって取得された正誤データの累積数が第３の数の自然数倍に達したとき、上記習熟度および難易度の同時更新の指示を受け付けたとき、全ユーザについての習熟度の信頼度の平均値もしくは全項目についての難易度の信頼度の平均値が第４のしきい値よりも低いとき、全ユーザについての習熟度の信頼度もしくは全項目についての難易度の信頼度のうち第５のしきい値よりも低い信頼度の割合が第６のしきい値を超えたとき、または、上記正誤データ取得部によって取得された正誤データから算出される正答率と、上記パラメータ算出部によって算出された習熟度および難易度をもとに関係式に基づいて算出される正答率との一致率が、第７のしきい値よりも低いとき、上記習熟度および難易度の同時更新を指示する同時更新トリガを生成するようにしたものである。
【００２０】
この発明の第５の態様は、上記第１の態様の学習支援装置において、上記更新制御部が、上記トリガが特定のユーザの習熟度の更新を指示するとき、上記特定のユーザに紐づけられたユーザ識別情報を有する正誤データのうち習熟度の算出にまだ使用されていない正誤データに基づいて新たな習熟度を算出し、当該新たな習熟度と以前に算出された習熟度との差が第８のしきい値よりも大きい場合、当該新たな習熟度およびその算出に使用した正誤データに対し上記特定のユーザのユーザ識別情報とは異なる新たなユーザ識別情報を付与するようにしたものである。
【００２１】
この発明の第６の態様は、上記第１の態様の学習支援装置において、上記更新制御部が、上記再算出された習熟度もしくは難易度と以前に算出された習熟度もしくは難易度のそれぞれに重み係数を乗じて加算することによって、または上記再算出された習熟度もしくは難易度と以前に算出された習熟度もしくは難易度とに基づく移動平均をとることによって、上記習熟度もしくは難易度を更新するようにしたものである。
【発明の効果】
【００２２】
この発明の第１の態様によれば、取得された正誤データをもとに、各ユーザの習熟度とその信頼度および各項目の難易度とその信頼度が算出され、習熟度または難易度のうちの少なくとも一方の更新を指示するトリガに応じて、信頼度の高いパラメータだけを参照パラメータとして用いて、当該トリガによって更新を指示されたパラメータが再算出される。これにより、初期に算定した難易度尺と同一の難易度尺で評価された項目難易度とユーザ習熟度を算出するにあたり、パラメータの信頼性評価を用いて、ユーザや項目ごとのデータの粗密にともなう不確かなパラメータを除去することで、より確からしいパラメータを算出することができる。
【００２３】
すなわち、上記課題１については、算出済みの難易度の信頼性評価により、信頼性の低い難易度を除去して、信頼性の高い難易度だけを参照パラメータとして用いることによって、新規のユーザまたは新規の正誤データが存在する既存のユーザについて信頼性の高い習熟度推定を実現することができる。
【００２４】
また、上記課題２については、算出済みの習熟度の信頼性評価により、信頼性の低い習熟度を除去して、信頼性の高い習熟度だけを参照パラメータとして用いることによって、新規の項目または新規の正誤データが存在する既存の項目について信頼性の高い難易度推定を実現することができる。
【００２５】
この発明の第２の態様によれば、新規ユーザの正誤データが得られたかまたは既存ユーザの正誤データが増加したとき、ユーザやシステム管理者等の要求もしくはスケジュールされた更新指示を受け付けたとき、または特定のユーザの習熟度の信頼度が低くかつ当該特定のユーザについて新しい正誤データがあるときに、習熟度を更新するよう指示するトリガが生成される。これにより、習熟度の更新が必要な状況において、適切に、習熟度の更新を指示するトリガを生成し出力することができる。
【００２６】
この発明の第３の態様によれば、新規の項目の正誤データが得られたかまたは既存の項目の正誤データが増加したとき、ユーザやシステム管理者等の要求もしくはスケジュールされた更新指示を受け付けたとき、または特定の項目の難易度の信頼度が低くかつ当該特定の項目について新しい正誤データがあるときに、難易度を更新するよう指示するトリガが生成される。これにより、難易度の更新が必要な状況において、適切に、難易度の更新を指示するトリガを生成し出力することができる。
【００２７】
この発明の第４の態様によれば、取得された正誤データの累積数が増加したとき、ユーザやシステム管理者等の要求もしくはスケジュールされた更新指示を受け付けたとき、算出済みの難易度または習熟度について信頼度の平均値が低いとき、信頼度の低い難易度または習熟度の全体に占める割合が増加したとき、実際の正誤データから得られる正答率と、算出済みのパラメータを用いて所定の関係式から得られる正答率との一致率が低いときに、習熟度および難易度を同時更新するよう指示するトリガが生成される。これにより、習熟度および難易度の同時更新が必要な状況において、適切に、習熟度および難易度の同時更新を指示するトリガを生成し出力することができる。
【００２８】
この発明の第５の態様によれば、習熟度の更新を指示するトリガに応じて、特定のユーザについて、まだ習熟度の算出に使用されていない正誤データを用いて新たな習熟度を算出たときに、新たな習熟度と以前の習熟度との差が大きい場合、新たな習熟度とその算出に使用された正誤データとに、上記特定のユーザのユーザ識別情報とは異なるユーザ識別情報が付与される。長期利用ユーザがいる場合や、ユーザの習熟度に大きな変化が認められる場合には、単一の習熟度でユーザの性質を表現することは難しく、モデルと実際のデータの適合具合が低くなることが予想されるが、上記の手法により、実際には単一のユーザのデータであるが、習熟度の異なる状態の別のユーザのデータであるかのように扱うことによって、ユーザの習熟度変化の実態に即した習熟度推定をおこないながら、モデルとデータの不一致を低減し、各パラメータの推定精度を高めることができる。
【００２９】
この発明の第６の態様によれば、信頼性の高い参照パラメータを用いて習熟度または難易度を再算出するとともに、新たに算出されたパラメータと以前に算出されたパラメータのそれぞれに所定の重み係数を乗じてから加算することによって、または新たに算出されたパラメータと以前に算出されたパラメータの移動平均をとることによって、新たな更新パラメータが得られる。これにより、新たに算出された習熟度または難易度をそのまま用いるのではなく、以前に算出された習熟度または難易度に対する継時変化を考慮した演算を行ってから、更新が行われる。したがって、新たなユーザや新たな項目のデータが生じた場合にも、それまでの難易度尺と齟齬なく難易度や習熟度を算出することができ、習熟度や項目の難易度をユーザへ提示した場合に、新たなデータが生じる前に算出されたパラメータと比べても違和感なく使用することができる。
【００３０】
すなわちこの発明の各態様によれば、信頼性の高いパラメータ推定を可能にする学習支援装置、学習支援方法、およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】図１は、この発明の一実施形態に係る学習支援装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、図１に示した学習支援装置が備える機能部のうち習熟度更新制御部の詳細な構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、図１に示した学習支援装置が備える機能部のうち難易度更新制御部の詳細な構成を示すブロック図である。
【図４】図４は、図１に示した学習支援装置が備える機能部のうち同時更新制御部の詳細な構成を示すブロック図である。
【図５】図５は、図１に示した学習支援装置による初期のパラメータ算出の処理手順とその処理内容の一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、図１に示した学習支援装置による習熟度更新の処理手順とその処理内容の第１の例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、図１に示した学習支援装置による習熟度更新の処理手順とその処理内容の第２の例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、図１に示した学習支援装置による難易度更新の処理手順とその処理内容の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、図１に示した学習支援装置による習熟度および難易度の同時更新の処理手順とその処理内容の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、正誤データの一例を示す図である。
【図１１】図１１は、習熟度・信頼度データの一例を示す図である。
【図１２】図１２は、難易度・信頼度データの一例を示す図である。
【図１３】図１３は、更新を指示するトリガについて定義する更新トリガテーブルの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。  
【００３３】
［一実施形態］
Ｉ．構成
（１）全体構成
図１は、この発明の一実施形態に係る学習支援装置１の機能構成を示すブロック図である。
【００３４】
学習支援装置１は、例えば、大学等の教育機関や教育サービス事業者によって提供されるオンライン学習システムの一部として用いられるもので、例えばサーバコンピュータまたはパーソナルコンピュータにより構成される。学習支援装置１は、通信ネットワークまたは入力デバイス等を介して、複数の問題（項目）に対する複数のユーザの解答の正誤（正答であるか誤答であるか）を表す正誤データを取得し、取得された正誤データに基づいて様々なパラメータを算出し、算出されたパラメータを適宜出力することにより、ユーザの学習を支援することができる。
【００３５】
一実施形態に係る学習支援装置１は、入出力インタフェースユニット１０と、制御ユニット２０と、記憶ユニット３０とを備える。
【００３６】
入出力インタフェースユニット１０は、例えば１つ以上の有線または無線の通信インタフェースユニットを含んでおり、外部機器との間で情報の送受信を可能にする。有線インタフェースとしては、例えば有線ＬＡＮが使用され、また無線インタフェースとしては、例えば無線ＬＡＮやBluetooth（登録商標）などの小電力無線データ通信規格を採用したインタフェースが使用される。
【００３７】
例えば、学習支援装置１は、オンライン学習システムによって収集された正誤データを、一定量もしくは一定期間ごとに入出力インタフェースユニット１０を介して取り込み、取り込んだデータを制御ユニット２０に渡す処理を行う。入出力インタフェースユニット１０はまた、キーボードなどの入力デバイス（図示せず）を通じて入力された指示等を取り込み、制御ユニット２０に渡す処理も行う。さらに、入出力インタフェースユニット１０は、制御ユニット２０から出力されたパラメータ算出結果を、ユーザやオペレータへの提示のために表示デバイス（図示せず）に出力したり、ネットワークを介して外部機器に送信する処理を行うこともできる。
【００３８】
記憶ユニット３０は、記憶媒体として、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）またはＳＳＤ（Solid State Drive）等の随時書込および読み出しが可能な不揮発性メモリを用いたものであり、この実施形態を実現するために必要な記憶領域として、プログラム記憶部の他に、正誤データ記憶部３１と、パラメータ記憶部３２と、トリガテーブル記憶部３３とを備えている。
【００３９】
正誤データ記憶部３１は、入出力インタフェースユニット１０を介して取得された正誤データを格納する正誤データテーブルを記憶する。
【００４０】
パラメータ記憶部３２は、取得された正誤データに基づいて算出される種々のパラメータを記憶する。パラメータ記憶部は、特に、算出された習熟度およびその信頼度を格納する習熟度テーブルと、算出された難易度およびその信頼度を格納する難易度テーブルとを記憶するために用いられる。
【００４１】
トリガテーブル記憶部３３は、更新トリガを定義する更新トリガテーブルを記憶する。
【００４２】
ただし、上記記憶部３１〜３３は、必須の構成ではなく、学習支援装置１が外部機器から必要なデータを随時取得するようにしてもよい。あるいは、上記記憶部３１〜３３は、学習支援装置１に内蔵されたものでなくてもよく、例えば、ＵＳＢメモリなどの外付け記憶媒体や、クラウドに配置されたデータベースサーバ等の記憶装置に設けられたものであってもよい。
【００４３】
制御ユニット２０は、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のハードウェアプロセッサと、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等のメモリとを有し、この実施形態を実施するために必要な処理機能として、正誤データ取得部２１と、パラメータ算出部２２と、パラメータ出力制御部２３と、更新トリガ判定部２４と、トリガ出力制御部２５と、更新制御部２６とを備えている。これらの処理機能は、いずれも上記記憶ユニット３０に格納されたプログラムを上記プロセッサに実行させることにより実現される。制御ユニット２０は、また、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（field-programmable gate array）などの集積回路を含む、他の多様な形式で実現されてもよい。
【００４４】
正誤データ取得部２１は、入出力インタフェースユニット１０を介して、正誤データを取得し、正誤データ記憶部３１に格納する処理を行う。
【００４５】
パラメータ算出部２２は、正誤データ記憶部３１に格納された正誤データを読み出し、読み出した正誤データをもとに種々のパラメータを算出し、算出されたパラメータをパラメータ記憶部３２に格納する処理を行う。一実施形態では、パラメータ算出部２２は、上述の項目反応理論を用いて、各ユーザの能力の高さを表す習熟度と、各項目の難しさを表す難易度とを算出し、さらに、算出された習熟度および難易度それぞれについて信頼性の高さを表す信頼度を算出する。
【００４６】
パラメータ出力制御部２３は、パラメータ記憶部３２に格納されたパラメータに基づいて、出力用のデータを作成し、入出力インタフェースユニット１０を介して表示デバイスや外部機器に出力する処理を行う。例えば、パラメータ出力制御部２３は、学習システムや楽器演奏支援システム等の外部アプリケーションからの要求に応じて、各項目の難易度や各ユーザの習熟度を含む出力データを生成し、出力することができる。
【００４７】
更新トリガ判定部２４は、パラメータ記憶部３２に記憶された算出済みパラメータに関して更新の必要があるか否かを判定し、その判定結果をトリガテーブル記憶部３３に格納されたトリガテーブルに書き込む処理を行う。
【００４８】
トリガ出力制御部２５は、トリガテーブル記憶部３３に格納されたトリガテーブルを参照し、必要な更新トリガを生成して更新制御部２６に出力する処理を行う。
【００４９】
更新制御部２６は、トリガ出力制御部２５から出力された更新トリガを受け取って、受け取った更新トリガに応じた更新制御処理を行うもので、習熟度更新制御部２６１、難易度更新制御部２６２、および同時更新制御部２６３を備える。
【００５０】
習熟度更新制御部２６１は、トリガ出力制御部２５から出力された、習熟度の更新を指示する習熟度更新トリガに応じて、正誤データ記憶部３１に記憶された正誤データと、パラメータ記憶部３２に記憶された難易度とをもとに、パラメータ記憶部３２に記憶された難易度尺に基づいた習熟度を算出する処理を行う。ここで、難易度尺とは、項目間の難易度を対比するため、例えば−４から＋４までの難易度範囲を設定したときに、難易度がどこに位置するかという尺度を表す。
【００５１】
難易度更新制御部２６２は、トリガ出力制御部２５から出力された、難易度の更新を指示する難易度更新トリガに応じて、正誤データ記憶部３１に記憶された正誤データと、パラメータ記憶部３２に記憶された習熟度とをもとに、パラメータ記憶部３２に記憶された難易度尺に基づいた難易度を算出する処理を行う。
【００５２】
同時更新制御部２６３は、トリガ出力制御部２５から出力された、習熟度および難易度の同時更新を指示する同時更新トリガに応じて、正誤データ記憶部３１に保存された正誤データと、パラメータ記憶部３２に記憶されたパラメータとをもとに、習熟度および難易度を算出する処理を行う。
【００５３】
（２）習熟度更新制御部の構成
図２は、以上のように構成された学習支援装置１が備える習熟度更新制御部２６１のより詳細な機能構成を示す。習熟度更新制御部２６１は、習熟度更新トリガに応じて習熟度を算出し、算出された習熟度を出力する処理を行うもので、データ抽出部２６１１、リファレンスデータ選定部２６１２、習熟度・信頼度算出部２６１３、信頼性判定部２６１４を備える。
【００５４】
データ抽出部２６１１は、習熟度更新トリガに追加情報として含まれる、更新対象を指定するユーザ識別情報（ユーザＩＤ）に基づいて、正誤データ記憶部３１から当該ユーザＩＤをもつ正誤データを抽出する処理を行う。
【００５５】
リファレンスデータ選定部２６１２は、抽出した正誤データから、習熟度の算出に用いるべきリファレンスデータを選定する処理を行う。リファレンスデータの選定には、パラメータ記憶部３２に記憶された難易度およびその信頼度を用いる。選定の結果、すべてのデータを用いる場合も考えられる。
【００５６】
習熟度・信頼度算出部２６１３は、リファレンスデータ選定部２６１２により選定されたリファレンスデータを用いて対象ユーザの習熟度を算出し、算出された習熟度と算出に用いた正誤データとから、当該習熟度に関する信頼度を算出する処理を行う。
【００５７】
信頼性判定部２６１４は、算出された信頼度とあらかじめ設定されたしきい値とを対比する処理を行う。算出された信頼度があらかじめ設定されたしきい値以上の場合、信頼性判定部２６１４は、パラメータ記憶部３２に記憶されたデータを更新させるため、算出された習熟度を信頼度とともに出力する。算出された信頼度があらかじめ設定されたしきい値に満たない場合、信頼性判定部２６１４は、習熟度を出力しない。またこのとき、信頼性判定部２６１４は、リファレンスデータ選定部２６１２に対してリファレンスデータの選定基準を変更するよう指示することができる。
【００５８】
（３）難易度更新制御部の構成
図３は、以上のように構成された学習支援装置１が備える難易度更新制御部２６２のより詳細な機能構成を示す。難易度更新制御部２６２は、難易度更新トリガに応じて難易度を算出し、算出された難易度を出力する処理を行うもので、データ抽出部２６２１、リファレンスデータ選定部２６２２、難易度・信頼度算出部２６２３、信頼性判定部２６２４を備える。
【００５９】
データ抽出部２６２１は、難易度更新トリガに追加情報として含まれる、更新対象を指定する項目識別情報（項目ＩＤ）に基づいて、正誤データ記憶部３１から当該項目ＩＤをもつ正誤データを抽出する処理を行う。
【００６０】
リファレンスデータ選定部２６２２は、抽出した正誤データから、難易度の算出に用いるべきリファレンスデータを選定する処理を行う。リファレンスデータの選定には、パラメータ記憶部３２に記憶された習熟度およびその信頼度を用いる。選定の結果、すべてのデータを用いる場合も考えられる。
【００６１】
難易度・信頼度算出部２６２３は、リファレンスデータ選定部２６２２により選定されたリファレンスデータを用いて対象項目の難易度を算出し、算出された難易度と算出に用いた正誤データとから、当該難易度に関する信頼度を算出する処理を行う。
【００６２】
信頼性判定部２６２４は、算出された信頼度とあらかじめ設定されたしきい値とを対比する処理を行う。算出された信頼度があらかじめ設定されたしきい値以上の場合、信頼性判定部２６２４は、パラメータ記憶部３２に記憶されたデータを更新させるため、算出された難易度を信頼度とともに出力する。算出された信頼度があらかじめ設定されたしきい値に満たない場合、信頼性判定部２６２４は、難易度を出力しない。またこのとき、信頼性判定部２６２４は、リファレンスデータ選定部２６２２に対してリファレンスデータの選定基準を変更するよう指示することができる。
【００６３】
（４）同時更新制御部の構成
図４は、以上のように構成された学習支援装置１が備える同時更新制御部２６３のより詳細な機能構成を示す。同時更新制御部２６３は、同時更新トリガに応じて習熟度および難易度を算出し、算出された習熟度および難易度を出力する処理を行うもので、リファレンスデータ選定部２６３１、習熟度・難易度・信頼度算出部２６３２、信頼性判定部２６３３を備える。
【００６４】
リファレンスデータ選定部２６３１は、正誤データ記憶部３１に記憶された全正誤データと、パラメータ記憶部３２に記憶された習熟度、難易度、および各々の信頼度とに基づいて、リファレンスデータを選定する処理を行う。
【００６５】
習熟度・難易度・信頼度算出部２６３２は、リファレンスデータ選定部２６３１により選定されたリファレンスデータを用いて、新たな習熟度および難易度ならびに各々の信頼度を算出する。
【００６６】
信頼性判定部２６３３は、算出された信頼度とあらかじめ設定されたしきい値とを対比する処理を行う。算出された信頼度があらかじめ設定されたしきい値以上の場合、信頼性判定部２６３３は、パラメータ記憶部３２に記憶されたデータを更新させるため、算出された習熟度および難易度を各々の信頼度とともに出力する。
【００６７】
ＩＩ．動作
次に、以上のように構成された学習支援装置１による処理動作について説明する。
【００６８】
（１）初期パラメータ算出処理
はじめに、学習支援装置１は、初期データを取得し、当該初期データから習熟度および難易度を算出して、難易度尺を固定する処理を行う。初期データは、ユーザのサービス利用に応じて学習システム等を介して取得され、複数の問題に対する複数のユーザの解答の正誤を表す正誤データを含む。図５は、このような初期データからの習熟度および難易度算出の処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【００６９】
学習支援装置１は、制御ユニット２０の制御の下、データの入力の有無を監視している。この状態で、例えば学習システムを介して正誤データが収集され、収集された正誤データが学習支援装置１に送信されると、学習支援装置１は、このデータの受信を検知して以下の処理を開始する。
【００７０】
まず、学習支援装置１は、ステップＳ１０１において、正誤データ取得部２１の制御の下、入出力インタフェースユニット１０を介して正誤データを取得し、正誤データ記憶部３１に蓄積する。
【００７１】
図１０は、正誤データ記憶部３１に蓄積される正誤データテーブルの一例を示す。図１０の例では、正誤データテーブルは、データレコードを識別する正誤データＩＤ、ユーザを識別するユーザＩＤ、問題を識別する項目ＩＤ、正答／誤答を表す正誤情報（１は正答、０は誤答を表す）、および日時情報の列を含む。
【００７２】
学習支援装置１は、初期正誤データを取得し、蓄積した後、例えばユーザやシステム管理者等からのパラメータ算出指示の入力を受け付けて、後続のパラメータ算出処理を行う。
【００７３】
ステップＳ１０２において、学習支援装置１は、パラメータ算出部２２の制御の下、正誤データ記憶部３１から蓄積された正誤データを読み出し、バッチ処理で習熟度および難易度を算出する。習熟度および難易度の算出には、周辺最尤推定法や、ベイズ推定法を用いた項目反応理論、またはその他の方法を用いることができる。
【００７４】
ステップＳ１０３において、学習支援装置１は、パラメータ算出部２２の制御の下、算出済みの習熟度および難易度のそれぞれについて信頼度を算出する。信頼度の指標としては、テスト情報量や解答数を使用することができる。習熟度および難易度に対するテスト情報量は、以下の式３、式４を用いて計算可能である。
【数３】
2020076805.tif 000005
【数４】
2020076805.tif 000006
式中、Ｄは任意の定数であり、この実施形態では、Ｄ＝１．７である。
【００７５】
なお、信頼度の指標として、テスト情報量以外にモンテカルロ法等の指標を利用することもできる。モンテカルロ法の場合、ある項目に該当する正誤データをランダムに取り出す試行をＮ回繰り返し、それらのサンプルから難易度を算出し、算出された難易度分布の分散の大きさの逆数を信頼度とすることができる。習熟度についても同様に、あるユーザに該当する正誤データをランダムに取り出す試行をＮ回繰り返し、それらのサンプルから習熟度を算出し、算出された習熟度分布の分散の大きさの逆数を信頼度とすることができる。
【００７６】
次いで、ステップＳ１０４において、学習支援装置１は、パラメータ算出部２２の制御の下、ステップＳ１０２およびステップＳ１０３で算出された習熟度、難易度、および各々の信頼度をパラメータ記憶部３２に保存する。
【００７７】
なお、上記処理を実行する前にあらかじめ難易度が設定されている場合は、その難易度を使用することもできる。この場合、後述する習熟度更新処理と同様の手法を用いて、あらかじめ設定された難易度を用いて習熟度を算出し、算出された各習熟度に対する信頼度を算出して、習熟度、難易度、信頼度をパラメータ記憶部３２に保存する。
【００７８】
図１１は、パラメータ記憶部３２に記憶される、習熟度およびその信頼度を格納する習熟度テーブルの一例を示す。図１１の例では、各ユーザを識別するユーザＩＤに紐づけて、ユーザごとに算出された習熟度およびその信頼度と、習熟度の算出に用いられた正誤データＩＤとが格納される。なお、ユーザＩＤ「２＿２」は、ここでは、ユーザＩＤ「２」と同一ユーザのための２つ目のＩＤを意味する。これについては、以下の（３−１−２）において、長期利用ユーザに対する習熟度更新処理に関してさらに説明する。
【００７９】
同様に、図１２は、パラメータ記憶部３２に記憶される、難易度およびその信頼度を格納する難易度テーブルの一例を示す。図１２の例では、各項目を識別する項目ＩＤに紐づけて、項目ごとに算出された難易度およびその信頼度と、難易度の算出に用いられた正誤データＩＤとが格納される。
【００８０】
（２）更新トリガの生成・出力処理
次に、学習支援装置１がパラメータの更新の要否を判定し、更新トリガを出力する処理について説明する。
【００８１】
学習支援装置１は、更新トリガ判定部２４の制御の下、例えば一定時間ごとに、正誤データ記憶部３１とパラメータ記憶部３２のデータを参照し、パラメータの更新の必要があるか否かを判定して、判定結果をトリガテーブル記憶部３３内のトリガテーブルに書き込む。
【００８２】
図１３は、トリガテーブル記憶部３３に格納される、更新トリガを定義する更新トリガテーブルの一例を示す。更新トリガには、習熟度更新トリガ、難易度更新トリガ、同時更新トリガの３種類が含まれる。更新トリガ判定部２４は、パラメータの更新が必要と判定した場合、更新トリガテーブルのＯＮ／ＯＦＦ列に１を入力し、必要に応じて追加情報を記載する。更新が不要である場合、ＯＮ／ＯＦＦ列に０を入力し、追加情報を削除する。
【００８３】
また学習支援装置１は、トリガ出力制御部２５の制御の下、トリガテーブル記憶部３３に格納された更新トリガテーブルを監視する。更新トリガテーブルにおいて習熟度更新トリガがＯＮになった場合、トリガ出力制御部２５は、習熟度更新トリガを生成し、その習熟度更新トリガとともに習熟度更新を行うべきユーザＩＤを更新制御部２６に通知する。難易度更新トリガがＯＮになった場合、トリガ出力制御部２５は、難易度更新トリガを生成し、その難易度更新トリガとともに難易度更新を行うべき項目ＩＤを更新制御部２６に通知する。同時更新トリガがＯＮの場合、トリガ出力制御部２５は、同時更新トリガを生成し、更新制御部２６へ通知する。なお、同時更新トリガは、習熟度および難易度の同じタイミングでの更新処理を要求するものではなく、一定時間内での習熟度および難易度の両方の更新を指示するトリガを言う。
【００８４】
以下で、更新トリガ判定部２４におけるパラメータ更新の要否の判定について、３種類の更新トリガの各々に関してさらに説明する。
【００８５】
（２−１）習熟度更新トリガ
更新トリガ判定部２４における習熟度パラメータの更新の要否の判定方法には、多数の実施例が考えられる。そのうちのいくつかを以下で説明する。
【００８６】
（２−１−１）新規ユーザが生じた場合
更新トリガ判定部２４は、新規ユーザが生じたと判定されたときに、当該新規ユーザについて習熟度の更新が必要と判定する。
【００８７】
例えば、更新トリガ判定部２４は、正誤データ記憶部３１において、パラメータ記憶部３２の習熟度テーブルに保存されていないユーザＩＤのデータがＮ１個以上存在するか否かを判定する。Ｎ１個以上存在すると判定された場合、更新トリガ判定部２４は、新規ユーザについて習熟度の更新を要すると判定し、トリガテーブルの習熟度更新トリガのＯＮ／ＯＦＦ列に１を、追加情報列にユーザＩＤを記載する。なおＮ１は１以上の任意の整数である。
【００８８】
（２−１−２）既存のユーザのデータが増加した場合
更新トリガ判定部２４は、既存のユーザのデータが増加したと判定されたときに、当該ユーザについて習熟度の更新が必要と判定する。
【００８９】
例えば、更新トリガ判定部２４は、正誤データ記憶部３１において、パラメータ記憶部３２の習熟度テーブルに保存されているユーザＩＤで、パラメータ記憶部３２の習熟度テーブルの算出に用いられた正誤データＩＤ列に記載されていない正誤データがＮ２個以上存在するか否かを判定する。Ｎ２個以上存在すると判定された場合、更新トリガ判定部２４は、既存ユーザのデータが増加したので当該ユーザについて習熟度の更新を要すると判定し、トリガテーブルの習熟度更新トリガのＯＮ／ＯＦＦ列に１を、追加情報列にユーザＩＤを記載する。なおＮ２は１以上の任意の整数であり、Ｎ１と同様であることが望ましいが異なっていてもよい。
【００９０】
（２−１−３）更新トリガ入力を受け付けた場合
更新トリガ判定部２４は、更新を指示する入力を受け付けたことに応じて、習熟度の更新が必要と判定する。
【００９１】
例えば、あらかじめ設定されたスケジュールに従って生成された、またはユーザが自分の習熟度を再計算したい場合などに図示しない入力部を介して入力された、内外からの習熟度更新指示を受け付けたときに、更新トリガ判定部２４は、当該ユーザについて習熟度の更新を要すると判定し、トリガテーブルの習熟度更新トリガのＯＮ／ＯＦＦ列に１を、追加情報列にユーザＩＤを記載する。
【００９２】
（２−１−４）信頼度が低い場合
更新トリガ判定部２４は、保存されたデータの信頼度が低いと判定されたときに、該当ユーザについて習熟度の更新が必要と判定する。
【００９３】
例えば、更新トリガ判定部２４は、パラメータ記憶部３２に保存される習熟度テーブルに格納された習熟度の信頼度があらかじめ設定されたしきい値Ｔ１よりも低く、かつ、正誤データ記憶部３１に格納された正誤データテーブル中に、習熟度テーブルにおいて習熟度の算出に用いられた正誤データＩＤとして記載されていない正誤データが存在する場合、習熟度の更新を要すると判定する。更新トリガ判定部２４は、更新トリガテーブルの習熟度更新トリガのＯＮ／ＯＦＦ列に１を、追加情報列に該当ユーザのユーザＩＤを記載する。
【００９４】
（２−２）難易度更新トリガ
更新トリガ判定部２４における難易度パラメータの更新の要否の判定方法には、多数の実施例が考えられる。そのうちのいくつかを以下で説明する。
【００９５】
（２−２−１）新規の項目が生じた場合
更新トリガ判定部２４は、新規の項目が生じたと判定されたときに、当該項目について難易度の更新が必要と判定する。
【００９６】
例えば、更新トリガ判定部２４は、正誤データ記憶部３１において、パラメータ記憶部３２の難易度テーブルに保存されていない項目ＩＤのデータがＮ３個以上存在するか否かを判定する。Ｎ３個以上存在すると判定された場合、更新トリガ判定部２４は、新規の項目について難易度の更新を要すると判定し、トリガテーブルの難易度更新トリガのＯＮ／ＯＦＦ列に１を、追加情報列に項目ＩＤを記載する。なおＮ３は１以上の任意の整数である。
【００９７】
（２−２−２）既存項目のデータが増加した場合
更新トリガ判定部２４は、既存の項目のデータが増加したと判定されたときに、当該項目について難易度の更新が必要と判定する。
【００９８】
例えば、更新トリガ判定部２４は、正誤データ記憶部３１において、パラメータ記憶部３２の難易度テーブルに保存されている項目ＩＤで、パラメータ記憶部３２の難易度テーブルの算出に用いられた正誤データＩＤ列に記載されていない正誤データがＮ４個以上存在するか否かを判定する。Ｎ４個以上存在すると判定された場合、更新トリガ判定部２４は、既存の項目のデータが増加したので当該項目について難易度の更新を要すると判定し、トリガテーブルの難易度更新トリガのＯＮ／ＯＦＦ列に１を、追加情報列に項目ＩＤを記載する。なおＮ４は１以上の任意の整数であり、Ｎ３と同様であることが望ましいが異なっていてもよい。
【００９９】
（２−２−３）更新トリガ入力を受け付けた場合
更新トリガ判定部２４は、更新を指示する入力を受け付けたことに応じて、難易度の更新が必要と判定する。
【０１００】
例えば、あらかじめ設定されたスケジュールに従って生成された、またはシステム管理者が特定の項目の難易度を再計算したい場合などに図示しない入力部を介して入力された、内外からの難易度更新指示を受け付けたときに、更新トリガ判定部２４は、当該項目について難易度の更新を要すると判定し、トリガテーブルの難易度更新トリガのＯＮ／ＯＦＦ列に１を、追加情報列に項目ＩＤを記載する。
【０１０１】
（２−２−４）信頼度が低い場合
更新トリガ判定部２４は、保存されたデータの信頼度が低いと判定されたときに、該当項目について難易度の更新が必要と判定する。
【０１０２】
例えば、更新トリガ判定部２４は、パラメータ記憶部３２に保存される難易度テーブルに格納された難易度の信頼度があらかじめ設定されたしきい値Ｔ２よりも低く、かつ、正誤データ記憶部３１に格納された正誤データテーブル中に、難易度テーブルにおいて難易度の算出に用いられた正誤データＩＤとして記載されていない正誤データが存在する場合、難易度の更新を要すると判定する。更新トリガ判定部２４は、更新トリガテーブルの難易度更新トリガのＯＮ／ＯＦＦ列に１を、追加情報列に項目ＩＤを記載する。
【０１０３】
（２−３）同時更新トリガ
更新トリガ判定部２４における習熟度および難易度の更新の要否の判定方法には、多数の実施例が考えられる。そのうちのいくつかを以下で説明する。
【０１０４】
（２−３−１）正誤データの件数が増加した場合
更新トリガ判定部２４は、取得された正誤データの累積数が一定値を超えるたびに、習熟度および難易度の更新が必要と判定する。
【０１０５】
例えば、更新トリガ判定部２４は、正誤データ記憶部３１に保存される正誤データがＭの倍数に達したと判定されたときに、習熟度および難易度の更新を要すると判定し、同時更新トリガについてＯＮ／ＯＦＦ列に１を記載する。なお、Ｍは任意の整数であり、１０，０００、や１００，０００といった大きな単位であることが望ましい。
【０１０６】
（２−３−２）更新トリガ入力を受け付けた場合
更新トリガ判定部２４は、更新を指示する入力を受け付けたことに応じて、習熟度および難易度の更新が必要と判定する。
【０１０７】
例えば、更新トリガ判定部２４は、システム管理者が難易度尺を更新したい場合や、年または月ごとのスケジュールに応じて更新を行う場合など、内外からの同時更新の指示を受け付けたときに、更新トリガ判定部２４は、更新トリガテーブルの同時更新トリガについて、ＯＮ／ＯＦＦ列に１を記載する。
【０１０８】
（２−３−３）信頼度の低い項目／ユーザが増えた場合
更新トリガ判定部２４は、信頼度の低いデータが増えたと判定されたときに、習熟度および難易度の更新が必要と判定する。
【０１０９】
例えば、更新トリガ判定部２４は、パラメータ記憶部３２に保存される難易度テーブルに格納された難易度の信頼度の平均値、または習熟度テーブルに格納された習熟度の信頼度の平均値が、所定のしきい値Ｌ１を下回った場合や、所定のしきい値Ｌ２を下回るデータの全体に対する割合が上昇した場合に、習熟度および難易度の更新を要すると判定して、難易度習熟度トリガについて、ＯＮ／ＯＦＦ列に１を記載する。
【０１１０】
（２−３−４）推定される正答確率と正誤データが一致しない場合
更新トリガ判定部２４は、算出されたパラメータに基づいて得られる正答確率と、実際の正誤データから得られる正答確率との乖離が大きいと判定されたときに、習熟度および難易度の更新が必要と判定する。
【０１１１】
例えば、更新トリガ判定部２４は、パラメータ記憶部３２に保存された各ユーザの習熟度および各項目の難易度を式１に代入することによって、ユーザｊが項目ｉに正答した確率を得ることができる。この確率が０．５以上の場合に正答、０．５未満の場合に誤答と推定したとき、正誤データ記憶部３１に保存される正誤データとの一致率があらかじめ設定されたしきい値Ｒを下回った場合、更新トリガ判定部２４は、習熟度および難易度の更新を要すると判定し、難易度習熟度トリガについて、ＯＮ／ＯＦＦ列に１を記載する。なおしきい値Ｒは、例えば０．７といったような、１未満の小数である。
【０１１２】
（３）パラメータの更新処理
次いで、トリガ出力制御部２５から更新トリガを受け取った更新制御部２６の各部の処理について想定される例をいくつか挙げて説明する。
【０１１３】
（３−１）習熟度の更新
（３−１−１）新規ユーザ、または新規の正誤データが存在する既存のユーザに対する習熟度更新
図６は、習熟度更新制御部２６１が実行する、新規ユーザ、または新規の正誤データが存在する既存のユーザに対する習熟度更新の処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【０１１４】
まず、ステップＳ２０１において、習熟度更新制御部２６１は、トリガ出力制御部２５から出力された習熟度更新トリガを受け取り、以下の処理を開始する。
【０１１５】
ステップＳ２０２において、習熟度更新制御部２６１は、データ抽出部２６１１の制御の下、習熟度更新トリガとともに通知されたユーザＩＤに紐づけられた正誤データを正誤データ記憶部３１より抽出する。
【０１１６】
ステップＳ２０３において、習熟度更新制御部２６１は、リファレンスデータ選定部２６１２の制御の下、ステップＳ２０２で抽出された正誤データから、習熟度更新に用いるリファレンスデータを選定する。選定にあたって、リファレンスデータ選定部２６１２は、パラメータ記憶部３２に保存された、項目別の難易度パラメータから、あらかじめ設定されたしきい値Ｔ３を基準としてそれより高い信頼度を持つ項目を選定する。
【０１１７】
ステップＳ２０４において、習熟度更新制御部２６１は、習熟度・信頼度算出部２６１３の制御の下、上記ステップＳ２０３で選定された項目を利用し、習熟度の算出を行う。習熟度の算出には、リファレンスデータの難易度を式２に代入し、最尤推定法やその他の方法を用いることができる。
【０１１８】
ステップＳ２０５において、習熟度更新制御部２６１は、習熟度・信頼度算出部２６１３の制御の下、ステップＳ２０４で算出された習熟度について信頼度を算出する。信頼度の指標として、上述したテスト情報量やモンテカルロ法を用いた信頼度を用いることができる。
【０１１９】
続いてステップＳ２０６において、習熟度更新制御部２６１は、信頼性判定部２６１４の制御の下、ステップＳ２０５で算出された信頼度をもとに、ステップＳ２０４で算出された習熟度の信頼性の高さを判定する。ここで、算出された信頼度があらかじめ設定されたしきい値Ｋ１以上の場合、ステップＳ２０７に進む。
【０１２０】
ステップＳ２０７において、習熟度更新制御部２６１は、算出された習熟度および信頼度をパラメータ記憶部３２へ出力し、記憶させる。
【０１２１】
一方、ステップＳ２０６において、算出された信頼度がしきい値Ｋ１に満たない場合には、ステップＳ２０８に移行する。このとき、信頼性判定部２６１４からリファレンスデータ選定部２６１２に対し、リファレンスデータの選定に用いたしきい値Ｔ３の変更と、リファレンスデータの再選定の指示を出力する。
【０１２２】
ステップＳ２０８において、習熟度更新制御部２６１は、リファレンスデータ選定部２６１２の制御の下、リファレンスデータを増やすため、リファレンスデータの選定に使用したしきい値Ｔ３をＴ３1に下げる処理を行う（Ｔ３＞Ｔ３1 ）。
【０１２３】
続いて、ステップＳ２０３に戻り、習熟度更新制御部２６１は、リファレンスデータ選定部２６１２の制御の下、変更後のしきい値Ｔ３1を用いて、リファレンスデータの再選定を行う。
【０１２４】
次いで、習熟度更新制御部２６１は、再選定されたリファレンスデータを用いて、ステップＳ２０４〜Ｓ２０６を再度実施し、算出された新たな習熟度について信頼度の判定を行う。ステップＳ２０６において、新たに算出された信頼度がしきい値Ｋ１以上になるまで、しきい値Ｔ３xの変更とパラメータの算出を繰り返す。ステップＳ２０６において、信頼度が依然としてＫ１に満たず、リファレンスデータの選定に使用されたしきい値Ｔ３xがその最小値としてあらかじめ設定されたＴ３minになったとき、習熟度更新制御部２６１は、習熟度の更新を行わず、処理を終了することができる。
【０１２５】
（３−１−２）長期利用ユーザに対する習熟度更新
既存のユーザ、特に長期利用ユーザについて新しい正誤データが得られた場合にも、上記（３−１−１）と同様の処理を行うことができる。しかし、ユーザがサービスを長期間利用している、または期間は長くなくとも急速に上達が見られた場合、単一の習熟度でユーザの性質を表現することは難しく、モデルと実際のデータの適合具合が低くなることが予想される。このようなモデルとデータの不一致を避けるために、同一ユーザのデータを分割し、異なる習熟度を持つ複数のユーザと見なすことができる。
【０１２６】
図７は、習熟度更新制御部２６１が実行する、習熟度に大きな変化が認められるユーザに対する習熟度更新の処理手順と処理内容を示すフローチャートである。この処理は、例えば、特定のユーザＩＤを備える正誤データが一定の時間期間を超えて蓄積されたときに自動的に実施されるようにしてもよいし、ユーザまたはオペレータからの指示の入力に応じて実施されるようにしてもよい。
【０１２７】
まず、ステップＳ３０１において、習熟度更新制御部２６１は、トリガ出力制御部２５から出力された習熟度更新トリガを受け取り、以下の処理を開始する。
【０１２８】
ステップＳ３０２において、習熟度更新制御部２６１は、データ抽出部２６１１の制御の下、習熟度更新トリガとともに通知されたユーザＩＤに紐づけられた正誤データを正誤データ記憶部３１より抽出する。このとき、データ抽出部２６１１は、パラメータ記憶部３２に保存される習熟度テーブルの算出に用いられたデータＩＤを参照し、現在保存されている習熟度の算出に用いられていない正誤データのみを取得することができる。
【０１２９】
ステップＳ３０３において、習熟度更新制御部２６１は、リファレンスデータ選定部２６１２の制御の下、ステップＳ３０２で抽出された正誤データから、習熟度更新に用いるリファレンスデータを選定する。選定にあたって、リファレンスデータ選定部２６１２は、パラメータ記憶部３２に保存された、項目別の難易度パラメータから、あらかじめ設定されたしきい値Ｔ４を基準としてそれより高い信頼度を持つ項目を選定する。なお、Ｔ４は、Ｔ３と同じであることが望ましいが、異なる値でもよい。
【０１３０】
ステップＳ３０４において、習熟度更新制御部２６１は、習熟度・信頼度算出部２６１３の制御の下、上記ステップＳ３０３で選定された項目を利用し、習熟度の算出を行う。習熟度の算出には、上記（３−１−１）と同様の方法を用いることができる。
【０１３１】
ステップＳ３０５において、習熟度更新制御部２６１は、習熟度・信頼度算出部２６１３の制御の下、ステップＳ３０４で算出された習熟度について信頼度を算出する。信頼度の算出にも、上記（３−１−１）と同様の方法を用いることができる。
【０１３２】
ステップＳ３０６において、習熟度更新制御部２６１は、信頼性判定部２６１４の制御の下、ステップＳ３０５で算出された信頼度をもとに、ステップＳ３０４で算出された習熟度の信頼性の高さを判定する。ここで、算出された信頼度があらかじめ設定されたしきい値Ｋ２以上の場合、ステップＳ３０７に進む。
【０１３３】
ステップＳ３０７において、習熟度更新制御部２６１は、パラメータ記憶部３２を参照し、前回までに算出された習熟度とステップＳ３０４で新たに算出された習熟度との差を算出する。
【０１３４】
ステップＳ３０８において、習熟度更新制御部２６１は、前回との習熟度の差があらかじめ設定されたしきい値Ｑ以上であれば、習熟度の変化が大きいと判定してステップＳ３０９に進む。
【０１３５】
ステップＳ３０９において、習熟度更新制御部２６１は、ステップＳ３０４で算出された習熟度について、実際は同じユーザのデータではあるが、習熟度の異なる別のユーザとして、新たなユーザＩＤを付与してパラメータ記憶部３２へ保存する。またこのとき、習熟度更新制御部２６１は、ステップＳ３０２で用いた正誤データを正誤データ記憶部３１から削除し、新たなユーザＩＤを付け直して保存する。例えば、図１１に示したように、新たなユーザＩＤ「２＿２」を付与することによって、本来のユーザＩＤ「２」から区別することができる。なお、Ｋ２はＫ１と同じ値が望ましいが、異なる値を用いることも可能である。
【０１３６】
一方、ステップＳ３０８において、前回との習熟度の差があらかじめ設定されたしきい値Ｑに満たないときには、ステップＳ３１１に進む。
【０１３７】
ステップＳ３１１において、習熟度更新制御部２６１は、正誤データ記憶部３１に保存された該当ユーザの全てのデータを用いて再度習熟度を算出する。
【０１３８】
次いで、ステップＳ３１２において、習熟度更新制御部２６１は、再度算出された習熟度を既存ユーザの新たな習熟度として更新し、パラメータ記憶部３２へ保存する。
【０１３９】
また一方、ステップＳ３０５において、算出された信頼度がしきい値Ｋ２に満たない場合、ステップＳ３１０に移行する。このとき、信頼性判定部２６１４からリファレンスデータ選定部２６１２に対し、リファレンスデータの選定に用いたしきい値Ｔ４の変更と、リファレンスデータの再選定の指示を出力する。
【０１４０】
ステップＳ３１０において、習熟度更新制御部２６１は、リファレンスデータ選定部２６１２の制御の下、リファレンスデータを増やすため、リファレンスデータの選定に使用したしきい値Ｔ４をＴ４1に下げる処理を行う（Ｔ４＞Ｔ４1 ）。
【０１４１】
続いて、ステップＳ３０３に戻り、習熟度更新制御部２６１は、リファレンスデータ選定部２６１２の制御の下、変更後のしきい値Ｔ４1を用いて、リファレンスデータの再選定を行う。
【０１４２】
次いで、習熟度更新制御部２６１は、再選定されたリファレンスデータを用いて、ステップＳ３０４〜Ｓ３０６を再度実施し、算出された新たな習熟度について信頼度の判定を行う。ステップＳ３０６において、新たに算出された信頼度がしきい値Ｋ２以上になるまで、しきい値Ｔ４xの変更とパラメータの算出を繰り返す。ステップＳ３０６において、信頼度が依然としてＫ２に満たず、リファレンスデータの選定に使用されたしきい値Ｔ４xがその最小値としてあらかじめ設定されたＴ４minになったとき、習熟度更新制御部２６１は、習熟度の更新を行わず、処理を終了することができる。
【０１４３】
（３−１−３）長期利用ユーザに対する定期的な習熟度更新
他の実施例として、特定の期間Ｌ（たとえば、１週間、１か月、３か月など）ごとに正誤データを分割し、ユーザＩＤをあらたに割り振り、期間Ｌごとの習熟度を算出するという手法を用いることも可能である。
【０１４４】
（３−２）難易度の更新
（３−２−１）新規項目、または新規の正誤データが存在する既存の項目に対する難易度更新
図８は、難易度更新制御部２６２が実行する、すでに難易度の求められている項目の難易度尺と同様の尺度で、新規項目、または新規の正誤データが存在する項目に対する難易度を算出して更新する処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【０１４５】
まず、ステップＳ４０１において、難易度更新制御部２６２は、トリガ出力制御部２５から出力された難易度更新トリガを受け取り、以下の処理を開始する。
【０１４６】
ステップＳ４０２において、難易度更新制御部２６２は、データ抽出部２６２１の制御の下、難易度更新トリガとともに通知された項目ＩＤに紐づけられた正誤データを正誤データ記憶部３１より抽出する。
【０１４７】
ステップＳ４０３において、難易度更新制御部２６２は、リファレンスデータ選定部２６２２の制御の下、ステップＳ４０２で抽出された正誤データから、難易度更新に用いるリファレンスデータを選定する。選定にあたって、リファレンスデータ選定部２６２２は、新規項目に対するデータのあるユーザのうち、パラメータ記憶部３２に保存されるユーザの習熟度の信頼度があらかじめ設定されたしきい値Ｔ５を超える場合に、リファレンスデータとする。
【０１４８】
ステップＳ４０４において、難易度更新制御部２６２は、難易度・信頼度算出部２６２３の制御の下、上記ステップＳ４０３で選定されたデータをもとに、該当の項目の難易度を算出する。このステップでは、例えば、リファレンスデータの習熟度を式２に代入し、難易度を最尤推定等の手法で求めることが可能である。
【０１４９】
ステップＳ４０５において、難易度更新制御部２６２は、難易度・信頼度算出部２６２３の制御の下、ステップＳ４０４で算出された難易度について、テスト情報量などの手法を用いて、信頼度を算出する。
【０１５０】
続いてステップＳ４０６において、難易度更新制御部２６２は、信頼性判定部２６２４の制御の下、ステップＳ４０５で算出された信頼度をあらかじめ設定されたしきい値Ｋ３と比較し、信頼度がＫ３以上であれば、ステップＳ４０７に進む。
【０１５１】
ステップＳ４０７において、難易度更新制御部２６２は、算出された難易度および信頼度をパラメータ記憶部３２へ出力し、記憶させる。
【０１５２】
一方、ステップＳ４０６において、算出された信頼度がしきい値Ｋ３に満たない場合には、ステップＳ４０８に移行する。このとき、信頼性判定部２６２４からリファレンスデータ選定部２６２２に対し、リファレンスデータの選定に用いたしきい値Ｔ５の変更と、リファレンスデータの再選定の指示を出力する。
【０１５３】
ステップＳ４０８において、難易度更新制御部２６２は、リファレンスデータ選定部２６２２の制御の下、リファレンスデータを増やすため、リファレンスデータの選定に使用したしきい値Ｔ５をＴ５1に下げる処理を行う（Ｔ５＞Ｔ５1 ）。
【０１５４】
続いて、ステップＳ４０３に戻り、難易度更新制御部２６２は、リファレンスデータ選定部２６２２の制御の下、変更後のしきい値Ｔ５1を用いて、リファレンスデータの再選定を行う。
【０１５５】
次いで、難易度更新制御部２６２は、再選定されたリファレンスデータを用いて、ステップＳ４０４〜Ｓ４０６を再度実施し、算出された新たな習熟度について信頼度の判定を行う。ステップＳ４０６において、新たに算出された信頼度がしきい値Ｋ３以上になるまで、しきい値Ｔ５xの変更とパラメータの算出を繰り返す。ステップＳ４０６において、信頼度が依然としてＫ３に満たず、リファレンスデータの選定に使用されたしきい値Ｔ５xがその最小値としてあらかじめ設定されたＴ５minになったとき、難易度更新制御部２６２は、難易度の更新を行わず、処理を終了することができる。
【０１５６】
（３−３）習熟度および難易度の同時更新
従来の手法は、初期の少ないデータから難易度を算出し、その難易度尺を固定して使い続けるため、データが大量に蓄積された場合、特にユーザの母集団が変わった場合に、データ全体に対するモデルの当てはまりが悪くなることがある。新規のデータに対して項目反応理論を用いて習熟度と難易度を新たに推定し直すだけでは、それまでの難易度尺との差が大きく、以前のパラメータと比べたときにユーザが違和感を覚えることが想定される。
【０１５７】
そこで、一実施形態に係る学習支援装置１は、同時更新制御部２６３において、ユーザの違和感を軽減しながら難易度尺を更新する処理を行う。
【０１５８】
同時更新制御部２６３は、トリガ出力制御部２５より出力された同時更新トリガを受け取ると、習熟度および難易度の更新制御処理を開始する。このとき、同時更新制御部２６３は、正誤データ記憶部３１およびパラメータ記憶部３２のデータを参照しながら新たな習熟度および難易度を算出し、算出結果をパラメータ記憶部３２へ保存する。なお、上述のように、同時更新とは、必ずしも同じタイミングで習熟度および難易度を更新する処理に限定されるものではなく、一定時間内で習熟度および難易度を更新する処理を包含する。
【０１５９】
同時更新制御部２６３で行われる具体的な処理には、多数の実施例が考えられる。そのうちのいくつかを以下で説明する。
【０１６０】
（３−３−１）更新率αを用いた更新
図９は、同時更新制御部２６３が実行する、難易度および習熟度を同時更新する処理フローの一例を示す。
【０１６１】
まず、ステップＳ５０１において、同時更新制御部２６３は、トリガ出力制御部２５から出力された同時更新トリガを受け取り、以下の処理を開始する。
【０１６２】
ステップＳ５０２において、同時更新制御部２６３は、リファレンスデータ選定部２６３１の制御の下、リファレンスデータを選定する。選定においては、パラメータ記憶部３２を参照し、信頼度がしきい値Ｔ６以上である難易度と、信頼度がしきい値Ｔ７以上である習熟度のみを選択し、それらに対応する項目およびユーザに関する正誤データを、正誤データ記憶部３１より抽出する。Ｔ６は、上記（３−１−１）で用いたＴ３と同じであることが望ましいが、異なる値でもよい。また、Ｔ７は、上記（３−２−１）で用いたＴ５と同じであることが望ましいが、異なる値でもよい。
【０１６３】
次いで、ステップＳ５０３において、同時更新制御部２６３は、習熟度・難易度・信頼度算出部２６３２の制御の下、選定されたリファレンスデータを用いて習熟度および難易度ならびに各々の信頼度を算出する。パラメータの算出方法としては多数の方法が想定され、例えば、リファレンスユーザに対する全ての正誤データを用いて、周辺最尤推定法等を用いる手法や、リファレンスデータの難易度を式２に代入して最尤推定法等を用いて習熟度を算出し、得られた習熟度を式２に代入して最尤推定法等を用いて難易度を算出することを繰り返し、収束するまで実行する方法などが可能である。
【０１６４】
ステップＳ５０４において、同時更新制御部２６３は、このように算出された新たな習熟度と難易度を、各々の信頼度があらかじめ設定されたしきい値以上であることを信頼性判定部２６３３において判定したのち、パラメータ記憶部３２へと保存する。
【０１６５】
ここで、以上のように算出された新たな習熟度と難易度を
【数５】
2020076805.tif 000007
としたときに、更新率αを用いて、それぞれ以下の式５および式６に従って更新することができる。
【数６】
2020076805.tif 000008
【数７】
2020076805.tif 000009
式中、ｓは何回目の更新であるかを表す整数であり、同時更新制御部２６３において難易度および習熟度の更新がなされ、ステップＳ５０４でパラメータ記憶部３２へと保存されるときに、ｓの値を１増やすようにすることができる。
【０１６６】
リファレンスユーザではないユーザに対しては、上記（３−１−１）で説明した新規ユーザデータに対する習熟度算出と同じ手法を用いて習熟度を得ることができる。
【０１６７】
また、過去の難易度尺と齟齬があってもサービス形態上問題がない場合には、α＝１と設定することで、新しく算出されたパラメータのみを用いることができる。
【０１６８】
（３−３−２）時系列データとしての更新
難易度および習熟度を同時更新する第２の例として、例えば定期的に難易度・習熟度の算出を実施した場合など、各パラメータを時系列データとして取り扱うことが可能である。このとき、難易度尺の変化にユーザが違和感を覚えないようにするために、難易度尺を移動平均等の手法を利用し、なだらかに変化させることができる。
【０１６９】
時点ｔにおいて蓄積されたデータから算出される習熟度および難易度それぞれを
【数８】
2020076805.tif 000010
とする。このとき、パラメータ記憶部３２へ保存し、ユーザへのフィードバック等に使用するパラメータを
【数９】
2020076805.tif 000011
としたとき、これらは以下の式７および式８により算出される。
【数１０】
2020076805.tif 000012
【数１１】
2020076805.tif 000013
上記は、単純移動平均と呼ばれ、ｍは移動平均に用いる時点数を示す。単純移動平均以外にも、加重移動平均、指数移動平均、修正移動平均、三角移動平均、正弦加重移動平均、累積移動平均、ＫＺフィルタ、といった一般的に用いられている移動平均の手法を適応することもできる。
【０１７０】
ＩＩＩ．効果
以上詳述したように、一実施形態に係る学習支援装置１では、正誤データ取得部２１によって正誤データが取得され、正誤データ記憶部３１に記憶される。そして、パラメータ算出部２２によって、正誤データに基づいて種々のパラメータが算出され、パラメータ記憶部３２に記憶される。記憶されたパラメータは、随時、例えば外部アプリケーションからの要求に応じて、ユーザやシステム管理者等に提示するため、パラメータ出力制御部によって読み出され、出力される。
【０１７１】
ここで、更新トリガ判定部２４およびトリガ出力制御部２５が、正誤データ記憶部３１およびパラメータ記憶部３２に記憶されたデータを監視し、または内外からの更新指示を受け付けることによって、パラメータの更新の要否を判定し、必要な更新トリガを生成して更新制御部２６に通知する。更新トリガを受け取った更新制御部２６は、指示されたパラメータの更新制御処理を行う。その際、更新制御部２６は、正誤データ記憶部３１およびパラメータ記憶部３２に記憶されたデータのうち、信頼性の高いデータだけを抽出して参照データとして用いて、パラメータの再算出を行うようにしている。またさらに、再算出されたパラメータの信頼度が一定の値よりも高い場合にだけ、パラメータ記憶部３２に記憶されたデータの更新を行うようにしている。
【０１７２】
以上により、（課題１）として述べた、難易度の信頼性のばらつきに起因する習熟度信頼性の低下の問題が解消される。すなわち、解かれている回数が少ない項目や、たくさん解かれていても正答ばかりもしくは正答率が低すぎる場合にも、信頼性の低い難易度に対応するデータは排除し、信頼性の高い難易度パラメータに基づいて新たな習熟度が算出されるので、新たに算出される習熟度の信頼性を保つことができる。また、新たに算出された習熟度の信頼性が高いものだけを更新に用いるようにしているので、パラメータ記憶部３２に記憶されたパラメータの信頼性を維持することができる。
【０１７３】
また、（課題２）として述べた、習熟度の信頼性のばらつきに起因する難易度信頼性の低下の問題も解消される。すなわち、ユーザの解答数が少ない場合や、正答率が高すぎる、もしくは低すぎる場合にも、信頼性の低い習熟度に対応するデータは排除し、信頼性の高い習熟度パラメータに基づいて新たな難易度が算出されるので、新たに算出される難易度の信頼性を保つことができる。また、新たに算出された難易度の信頼性が高いものだけを更新に用いるようにしているので、パラメータ記憶部３２に記憶されたパラメータの信頼性を維持することができる。
【０１７４】
長期利用ユーザがいる場合や、習熟度が大きく変化したユーザがいる場合には、新たに取得された正誤データだけを用いて新たな習熟度を算出し、以前の習熟度との差に応じて新たな習熟度に新たなユーザＩＤを割り当てることによって、あるいは定期的にデータを分割して異なるユーザＩＤを割り当てることによって、習熟度の信頼性の低下の問題を軽減することができる。
【０１７５】
さらに、（課題３）として述べた、初期の難易度尺固定時のデータの少なさに起因する課題についても、累積データ件数が増加したり、信頼度の低下が認められるなどの場合に、必要に応じて、より多くの正誤データに基づく推定値へと更新することによって、解消することができる。
【０１７６】
またさらに、新たに算出されたパラメータと以前に算出されたパラメータのそれぞれに更新率αを用いた重みづけをしてから加算するなど、急激なパラメータ変化を緩和することにより、ユーザの違和感を軽減したパラメータ更新を実現することができる。また同様に、時系列データとして扱い、移動平均をとって変化をならすことによって、やはりユーザの違和感を軽減した更新処理を実現することができる。
【０１７７】
［他の実施形態］
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、学習支援装置１は、オンライン学習システムで用いられるものに限定されるものではなく、スタンドアロン学習に用いられることも可能である。また、学習支援装置１が扱うデータとして、項目に対する２値（正答／誤答）の応答からなる正誤データについて説明したが、これだけに限定されるものではない。
【０１７８】
学習支援装置１は、単独の装置として実施されてもよいが、学習支援装置１が備える各機能部２１〜２６を、クラウドサーバやエッジサーバ等に分散配置し、これらが互いに連携することにより上記処理を行うようにしてもよい。あるいは、学習支援装置１は、ユーザが所持するユーザ端末等にその拡張機能の１つとして設けられてもよい。
【０１７９】
その他、正誤データテーブル、習熟度テーブル、難易度テーブル、トリガテーブル等に格納されるデータの形式等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。
【０１８０】
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【０１８１】
１…学習支援装置、１０…入出力インタフェースユニット、２０…制御ユニット、２１…正誤データ取得部、２２…パラメータ算出部、２３…パラメータ出力制御部、２４…更新トリガ判定部、２５…トリガ出力制御部、２６…習熟度更新制御部、３０…記憶ユニット、３１…正誤データ記憶部、３２…パラメータ記憶部、３３…トリガテーブル記憶部、
２６１…習熟度更新制御部、２６２…難易度更新制御部、２６３…同時更新制御部、２６１１…データ抽出部、２６１２…リファレンスデータ選定部、２６１３…習熟度・信頼度算出部、２６１４…信頼性判定部、２６２１…データ抽出部、２６２２…リファレンスデータ選定部、２６２３…難易度・信頼度算出部、２６２４…信頼性判定部、２６３１…リファレンスデータ選定部、２６３２…習熟度・難易度・信頼度算出部、２６３３…信頼性判定部。
【図１】
2020076805.tif 000014
【図２】
2020076805.tif 000015
【図３】
2020076805.tif 000016
【図４】
2020076805.tif 000017
【図５】
2020076805.tif 000018
【図６】
2020076805.tif 000019
【図７】
2020076805.tif 000020
【図８】
2020076805.tif 000021
【図９】
2020076805.tif 000022
【図１０】
2020076805.tif 000023
【図１１】
2020076805.tif 000024
【図１２】
2020076805.tif 000025
【図１３】
2020076805.tif 000026