(57)【要約】【課題】学習者による学習コンテンツ選択の自由度を良好なものとしつつ、学習者の習熟度によって受講不要な工程をスキップして学習効率を高めるリメディアル教育支援技術を提供する。【解決手段】受講要求が示す学習コンテンツを学習者端末に配信し履修済みとの情報を第４テーブルに格納する履修状況管理手段と、学習者端末から修得判定コンテンツの各設問の回答データを受信する回答取得手段と、回答データを第２テーブルにおける正答データに照合して回答正否を判定する正否判定手段と、正答が得られた設問が含む学習要素を修得済み学習要素として特定する修得済み要素特定手段と、修得済み学習要素を学習要素とする学習コンテンツ群を第１テーブルで特定し履修済みでないものをスキップコンテンツとして第４テーブルで特定し学習者端末に送信する学習予定情報提供手段とからリメディアル教育支援システム１００を構成する。【選択図】図１
2010243662.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習者端末とネットワークを介し通信する通信手段と、
学習コンテンツとその学習コンテンツが意図する修得すべき学習要素の情報とを記憶した第１テーブルと、学習者に対する設問とその正答データとを含む修得判定コンテンツを記憶した第２テーブルと、前記修得判定コンテンツにおける各設問が含む学習要素の情報を記憶した第３テーブルと、学習者毎の学習コンテンツの履修状況を記憶する第４テーブルとを格納した記憶手段と、
学習者端末から前記通信手段を介して学習コンテンツの受講要求を受けて、前記受講要求が示す学習コンテンツを前記第１テーブルから読み出して前記学習者端末に配信し、前記学習コンテンツについて該当学習者が履修済みとの情報を前記第４テーブルに格納する、履修状況管理手段と、
前記記憶手段から修得判定コンテンツを読み出して前記通信手段を介し前記学習者端末に送信し、当該学習者端末から前記修得判定コンテンツの各設問の回答データを受信する、回答取得手段と、
前記学習者端末から受信した回答データを前記第２テーブルにおける該当修得判定コンテンツの各設問の正答データに照合して回答正否を判定し、該当学習者における各設問の正否状況のデータを記憶手段に格納する、正否判定手段と、
学習者の前記正否状況のデータを記憶手段から読み出して前記第３テーブルに照合し、正答が得られた設問が含む学習要素を修得済み学習要素として特定し、この修得済み学習要素の情報を該当学習者に対応付けて記憶手段に記憶する、修得済み要素特定手段と、
学習者端末から前記通信手段を介して学習コンテンツに関する情報要求を受けて、該当学習者についての修得済み学習要素を記憶手段から読み出し、この修得済み学習要素を学習要素とする学習コンテンツ群を前記第１テーブルで特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち該当学習者が履修済みでないものをスキップコンテンツとして前記第４テーブルで特定し、当該スキップコンテンツの情報を前記学習者端末に送信する、学習予定情報提供手段と、
を備えることを特徴とするリメディアル教育支援システム。
【請求項２】
前記記憶手段の前記第１テーブルにおいて、学習コンテンツとその学習コンテンツが意図する修得すべき学習要素の情報と当該学習要素の難易度の情報とを記憶し、前記第３テーブルにおいて、前記修得判定コンテンツにおける各設問が含む学習要素と当該学習要素の難易度の情報を記憶しており、
前記修得済み要素特定手段において、学習者の前記正否状況のデータを記憶手段から読み出して前記第３テーブルに照合し、正答が得られた設問が含む学習要素を修得済み学習要素として特定し、この修得済み学習要素とその難易度の情報を該当学習者に対応付けて記憶手段に記憶し、
前記学習予定情報提供手段において、学習者端末から前記通信手段を介して学習コンテンツに関する情報要求を受けて、該当学習者についての修得済み学習要素とその難易度の情報を記憶手段から読み出し、この修得済み学習要素を学習要素とし、その学習要素の難易度が修得済み学習要素の難易度以下となっている学習コンテンツ群を前記第１テーブルで特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち該当学習者が履修済みでないものをスキップコンテンツとして前記第４テーブルで特定し、当該スキップコンテンツの情報を前記学習者端末に送信する、
ことを特徴とする請求項１に記載のリメディアル教育支援システム。
【請求項３】
前記学習予定情報提供手段において、
前記学習者端末から前記通信手段を介して学習コンテンツに関する情報要求を受けて、該当学習者が履修済みでない学習コンテンツを未履修コンテンツとして前記第４テーブルで特定し、
該当学習者についての修得済み学習要素を記憶手段から読み出し、この修得済み学習要素を学習要素とする学習コンテンツ群を前記第１テーブルで特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち該当学習者が履修済みでないものをスキップコンテンツとして前記第４テーブルで特定し、
前記未履修コンテンツのうち、前記スキップコンテンツを除いた学習コンテンツを次回学習候補コンテンツとして特定し、当該次回学習候補コンテンツの情報を前記学習者端末に送信する、
ことを特徴とする請求項１に記載のリメディアル教育支援システム。
【請求項４】
前記学習予定情報提供手段において、
前記学習者端末から前記通信手段を介して学習コンテンツに関する情報要求を受けて、該当学習者が履修済みでない学習コンテンツを未履修コンテンツとして前記第４テーブルで特定し、
該当学習者についての修得済み学習要素とその難易度の情報を記憶手段から読み出し、この修得済み学習要素を学習要素とし、その学習要素の難易度が修得済み学習要素の難易度以下となっている学習コンテンツ群を前記第１テーブルで特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち該当学習者が履修済みでないものをスキップコンテンツとして前記第４テーブルで特定し、
前記未履修コンテンツのうち、前記スキップコンテンツを除いた学習コンテンツを次回学習候補コンテンツとして特定し、当該次回学習候補コンテンツの情報を前記学習者端末に送信する、
ことを特徴とする請求項２に記載のリメディアル教育支援システム。
【請求項５】
各学習者の前記正否状況のデータを記憶手段から読み出して、設問毎に学習者間の平均正答率を算定し、この平均正答率が所定基準以下の設問を特定して前記第３テーブルに照合し、該当設問が含む学習要素を未修得学習要素として特定し、前記第３テーブルにおいて前記未修得学習要素について難易度を当初設定値より所定値上昇させた上昇難易度を設定し、前記第１テーブルにおいて前記未修得学習要素に対応する学習要素に対し当初難易度の他に前記上昇難易度の情報も設定する、難易度調整手段を備え、
前記学習予定情報提供手段において、学習者端末から前記通信手段を介して学習コンテンツに関する情報要求を受けて、該当学習者についての修得済み学習要素とその難易度の情報を記憶手段から読み出し、この修得済み学習要素を学習要素としその学習要素の難易度が修得済み学習要素の難易度以下となっている学習コンテンツ群を前記第１テーブルで特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち該当学習者が履修済みでないものを前記第４テーブルで特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち前記上昇難易度が学習要素に設定されているものを特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち前記上昇難易度が前記修得済み学習要素の難易度を越えるものを再履修コンテンツとして特定し、当該再履修コンテンツの情報を前記学習者端末に送信する、
ことを特徴とする請求項２または４に記載のリメディアル教育支援システム。
【請求項６】
学習者端末とネットワークを介し通信する通信手段と、学習コンテンツとその学習コンテンツが意図する修得すべき学習要素の情報とを記憶した第１テーブルと、学習者に対する設問とその正答データとを含む修得判定コンテンツを記憶した第２テーブルと、前記修得判定コンテンツにおける各設問が含む学習要素の情報を記憶した第３テーブルと、学習者毎の学習コンテンツの履修状況を記憶する第４テーブルとを格納した記憶手段とを備えたコンピュータが、
学習者端末から前記通信手段を介して学習コンテンツの受講要求を受けて、前記受講要求が示す学習コンテンツを前記第１テーブルから読み出して前記学習者端末に配信し、前記学習コンテンツについて該当学習者が履修済みとの情報を前記第４テーブルに格納する、履修状況管理処理と、
前記記憶手段から修得判定コンテンツを読み出して前記通信手段を介し前記学習者端末に送信し、当該学習者端末から前記修得判定コンテンツの各設問の回答データを受信する、回答取得処理と、
前記学習者端末から受信した回答データを前記第２テーブルにおける該当修得判定コンテンツの各設問の正答データに照合して回答正否を判定し、該当学習者における各設問の正否状況のデータを記憶手段に格納する、正否判定処理と、
学習者の前記正否状況のデータを記憶手段から読み出して前記第３テーブルに照合し、正答が得られた設問が含む学習要素を修得済み学習要素として特定し、この修得済み学習要素の情報を該当学習者に対応付けて記憶手段に記憶する、修得済み要素特定処理と、
学習者端末から前記通信手段を介して学習コンテンツに関する情報要求を受けて、該当学習者についての修得済み学習要素を記憶手段から読み出し、この修得済み学習要素を学習要素とする学習コンテンツ群を前記第１テーブルで特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち該当学習者が履修済みでないものをスキップコンテンツとして前記第４テーブルで特定し、当該スキップコンテンツの情報を前記学習者端末に送信する、学習予定情報提供処理と、
を実行することを特徴とするリメディアル教育支援方法。
【請求項７】
学習者端末とネットワークを介し通信する通信手段と、学習コンテンツとその学習コンテンツが意図する修得すべき学習要素の情報とを記憶した第１テーブルと、学習者に対する設問とその正答データとを含む修得判定コンテンツを記憶した第２テーブルと、前記修得判定コンテンツにおける各設問が含む学習要素の情報を記憶した第３テーブルと、学習者毎の学習コンテンツの履修状況を記憶する第４テーブルとを格納した記憶手段と、を備えたコンピュータに、
学習者端末から前記通信手段を介して学習コンテンツの受講要求を受けて、前記受講要求が示す学習コンテンツを前記第１テーブルから読み出して前記学習者端末に配信し、前記学習コンテンツについて該当学習者が履修済みとの情報を前記第４テーブルに格納するステップと、
前記記憶手段から修得判定コンテンツを読み出して前記通信手段を介し前記学習者端末に送信し、当該学習者端末から前記修得判定コンテンツの各設問の回答データを受信するステップと、
前記学習者端末から受信した回答データを前記第２テーブルにおける該当修得判定コンテンツの各設問の正答データに照合して回答正否を判定し、該当学習者における各設問の正否状況のデータを記憶手段に格納するステップと、
学習者の前記正否状況のデータを記憶手段から読み出して前記第３テーブルに照合し、正答が得られた設問が含む学習要素を修得済み学習要素として特定し、この修得済み学習要素の情報を該当学習者に対応付けて記憶手段に記憶するステップと、
学習者端末から前記通信手段を介して学習コンテンツに関する情報要求を受けて、該当学習者についての修得済み学習要素を記憶手段から読み出し、この修得済み学習要素を学習要素とする学習コンテンツ群を前記第１テーブルで特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち該当学習者が履修済みでないものをスキップコンテンツとして前記第４テーブルで特定し、当該スキップコンテンツの情報を前記学習者端末に送信するステップと、
を実行させることを特徴とするリメディアル教育支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リメディアル教育支援システム、リメディアル教育支援方法、およびリメディアル教育支援プログラムに関するものであり、具体的には、学習者による学習コンテンツ選択の自由度を良好なものとしつつ、学習者の習熟度によって受講不要な工程をスキップして学習効率を高めるリメディアル教育支援技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
リメディアル教育とは、十分な知識を持たずに大学へ入学した学習者向けに実施される教育である。この教育方法においては、各学習者の苦手分野を克服するため、入学試験や事前テストなどの結果を元に各学習者の学習すべきカリキュラムが学習当初に設定されるのが主流である。また、このリメディアル教育では、カリキュラムをひとつひとつ履修して段階的に知識を修得していく必要はなく、教育受講後に受講者の知識レベルが一定のものとなっていればよい。そのため、受講者が自分の実力にあった教育を受けることができれば、効率よく学習を進めることが可能になる。
【０００３】
そこで、こうしたリメディアル教育には、講師が実施する授業の形態よりもいわゆるｅ−Ｌｅａｒｎｉｎｇなどを用いた学習支援システムの適用が想定される。従来知られているｅ−Ｌｅａｒｎｉｎｇなどを用いた学習支援システムとしては、例えば、複数の行程からなる所定の教育を受講者が受講する前に、前記受講者の基礎知識の習熟度をチェックする第１のチェック手段と、前記第１のチェック手段によるチェックの結果に応じて、前記受講者の知識レベルを判断する知識レベル判断手段と、前記知識レベル判断手段による判断の結果に応じて、前記受講者が受講すべき教育形態を提示する提示手段と、前記受講者が前記行程の中の所定の行程から次の行程に進む段階で、前記受講者の習熟度をチェックする第２のチェック手段と、前記第２のチェック手段によるチェックの結果に応じて、前記受講者が前記所定の行程から次の行程に進むことを許可するか否かを決定する決定手段とを備えることを特徴とする教育支援システム（特許文献１参照）などが提案されている。
【０００４】
また、教材毎にその教材を用いて学習する概念の集合およびその教材の履修の前提となる概念の集合を記憶する教材特性記憶手段と、学習可能な概念の関係を記憶する概念関係記憶手段と、利用者の概念の理解度を記憶する利用者理解度記憶手段と、学習戦略と上記利用者の概念の理解度とに基づいて学習対象の概念を選別する概念選別手段と、選別した上記学習対象の概念に基づいて上記教材特性記憶手段を参照して教材を選別する教材選別手段と、上記教材選別手段の選別結果を上記利用者に提示する手段とを有し、上記学習戦略は、（ａ）上記利用者の理解度が閾値を越えている概念を学習対象の概念として選別する、（ｂ）上記利用者の理解度が閾値を越えていない概念を学習対象の概念として選別する、（ｃ）上記利用者の理解度が閾値を越えている概念を選別し、選別した概念と所定の関係を有する概念を上記概念関係記憶手段を参照して取り出し、上記学習対象の概念として選別するという３つの学習戦略を含むことを特徴とする学習支援装置（特許文献２参照）なども提案されている。
【特許文献１】特開２００４−２３３７３４号公報
【特許文献２】特開２００４−０１２９５２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術において、事前に設計された工程を学習者が１つづつクリアして次の工程に進むことはできるが、学習者の習熟度によって工程をスキップすることができないという問題点がある。また、学習者の概念ごとの習熟度と学習戦略をもとに教材を検索することまではできるが、受講していない学習コンテンツの学習必要性を判定することはできないという問題点がある。
【０００６】
そこで本発明は上記課題を鑑みてなされたものであり、学習者による学習コンテンツ選択の自由度を良好なものとしつつ、学習者の習熟度によって受講不要な工程をスキップして学習効率を高めるリメディアル教育支援技術の提供を主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決する本発明のリメディアル教育支援システムは、学習者端末とネットワークを介し通信する通信手段と、学習コンテンツとその学習コンテンツが意図する修得すべき学習要素の情報とを記憶した第１テーブルと、学習者に対する設問とその正答データとを含む修得判定コンテンツを記憶した第２テーブルと、前記修得判定コンテンツにおける各設問が含む学習要素の情報を記憶した第３テーブルと、学習者毎の学習コンテンツの履修状況を記憶する第４テーブルとを格納した記憶手段と、を備えたコンピュータにより構成され、例えばサーバ装置を想定できる。
【０００８】
すなわち、前記リメディアル教育支援システムは、学習者端末から前記通信手段を介して学習コンテンツの受講要求を受けて、前記受講要求が示す学習コンテンツを前記第１テーブルから読み出して前記学習者端末に配信し、前記学習コンテンツについて該当学習者が履修済みとの情報を前記第４テーブルに格納する、履修状況管理手段を備える。
【０００９】
また、前記リメディアル教育支援システムは、前記記憶手段から修得判定コンテンツを読み出して前記通信手段を介し前記学習者端末に送信し、当該学習者端末から前記修得判定コンテンツの各設問の回答データを受信する、回答取得手段を備える。
【００１０】
また、前記リメディアル教育支援システムは、前記学習者端末から受信した回答データを前記第２テーブルにおける該当修得判定コンテンツの各設問の正答データに照合して回答正否を判定し、該当学習者における各設問の正否状況のデータを記憶手段に格納する、正否判定手段を備える。
【００１１】
また、前記リメディアル教育支援システムは、学習者の前記正否状況のデータを記憶手段から読み出して前記第３テーブルに照合し、正答が得られた設問が含む学習要素を修得済み学習要素として特定し、この修得済み学習要素の情報を該当学習者に対応付けて記憶手段に記憶する、修得済み要素特定手段を備える。
【００１２】
また、前記リメディアル教育支援システムは、学習者端末から前記通信手段を介して学習コンテンツに関する情報要求を受けて、該当学習者についての修得済み学習要素を記憶手段から読み出し、この修得済み学習要素を学習要素とする学習コンテンツ群を前記第１テーブルで特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち該当学習者が履修済みでないものをスキップコンテンツとして前記第４テーブルで特定し、当該スキップコンテンツの情報を前記学習者端末に送信する、学習予定情報提供手段を備える。
【００１３】
なお、前記リメディアル教育支援システムにおいて、前記記憶手段の前記第１テーブルにおいて、学習コンテンツとその学習コンテンツが意図する修得すべき学習要素の情報と当該学習要素の難易度の情報とを記憶し、前記第３テーブルにおいて、前記修得判定コンテンツにおける各設問が含む学習要素と当該学習要素の難易度の情報を記憶しているとしてもよい。
【００１４】
この場合、前記修得済み要素特定手段は、学習者の前記正否状況のデータを記憶手段から読み出して前記第３テーブルに照合し、正答が得られた設問が含む学習要素を修得済み学習要素として特定し、この修得済み学習要素とその難易度の情報を該当学習者に対応付けて記憶手段に記憶するとすれば好適である。なお、前記難易度の情報として、前記正否判定により特定される得点の情報を該当学習者に対応付けて記憶手段に記憶するとしてもよい。
【００１５】
また、前記学習予定情報提供手段において、学習者端末から前記通信手段を介して学習コンテンツに関する情報要求を受けて、該当学習者についての修得済み学習要素とその難易度の情報を記憶手段から読み出し、この修得済み学習要素を学習要素とし、その学習要素の難易度が修得済み学習要素の難易度以下となっている学習コンテンツ群を前記第１テーブルで特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち該当学習者が履修済みでないものをスキップコンテンツとして前記第４テーブルで特定し、当該スキップコンテンツの情報を前記学習者端末に送信する、とすれば好適である。なお、前記学習予定情報提供手段において、学習者端末から前記通信手段を介して学習コンテンツに関する情報要求を受けて、該当学習者についての修得済み学習要素とその得点の情報を記憶手段から読み出し、この修得済み学習要素を学習要素とし、その学習要素の目標とする基準値が修得済み学習要素の得点以下となっている学習コンテンツ群を前記第１テーブルで特定するとしてもよい。
【００１６】
また、リメディアル教育支援システムの前記学習予定情報提供手段において、前記学習者端末から前記通信手段を介して学習コンテンツに関する情報要求を受けて、該当学習者が履修済みでない学習コンテンツを未履修コンテンツとして前記第４テーブルで特定し、該当学習者についての修得済み学習要素を記憶手段から読み出し、この修得済み学習要素を学習要素とする学習コンテンツ群を前記第１テーブルで特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち該当学習者が履修済みでないものをスキップコンテンツとして前記第４テーブルで特定し、前記未履修コンテンツのうち、前記スキップコンテンツを除いた学習コンテンツを次回学習候補コンテンツとして特定し、当該次回学習候補コンテンツの情報を前記学習者端末に送信する、としてもよい。なお、前記学習予定情報提供手段において、前記学習者端末から前記通信手段を介して学習コンテンツに関する情報要求を受けて、該当学習者が履修済みでない学習コンテンツを未履修コンテンツとして前記第４テーブルで特定し、該当学習者についての修得済み学習要素とその得点の情報を記憶手段から読み出し、この修得済み学習要素を学習要素とし、その学習要素の目標とする基準値が修得済み学習要素の得点以下となっている学習コンテンツ群を前記第１テーブルで特定するとしてもよい。
【００１７】
また、前記リメディアル教育支援システムの前記学習予定情報提供手段において、前記学習者端末から前記通信手段を介して学習コンテンツに関する情報要求を受けて、該当学習者が履修済みでない学習コンテンツを未履修コンテンツとして前記第４テーブルで特定し、該当学習者についての修得済み学習要素とその難易度の情報を記憶手段から読み出し、この修得済み学習要素を学習要素とし、その学習要素の難易度が修得済み学習要素の難易度以下となっている学習コンテンツ群を前記第１テーブルで特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち該当学習者が履修済みでないものをスキップコンテンツとして前記第４テーブルで特定し、前記未履修コンテンツのうち、前記スキップコンテンツを除いた学習コンテンツを次回学習候補コンテンツとして特定し、当該次回学習候補コンテンツの情報を前記学習者端末に送信する、としてもよい。
【００１８】
また、前記リメディアル教育支援システムが、各学習者の前記正否状況のデータを記憶手段から読み出して、設問毎に学習者間の平均正答率を算定し、この平均正答率が所定基準以下の設問を特定して前記第３テーブルに照合し、該当設問が含む学習要素を未修得学習要素として特定し、前記第３テーブルにおいて前記未修得学習要素について難易度を当初設定値より所定値上昇させた上昇難易度を設定し、前記第１テーブルにおいて前記未修得学習要素に対応する学習要素に対し当初難易度の他に前記上昇難易度の情報も設定する、難易度調整手段を備えるとしてもよい。
【００１９】
この場合、前記学習予定情報提供手段は、学習者端末から前記通信手段を介して学習コンテンツに関する情報要求を受けて、該当学習者についての修得済み学習要素とその難易度の情報を記憶手段から読み出し、この修得済み学習要素を学習要素としその学習要素の難易度が修得済み学習要素の難易度以下となっている学習コンテンツ群を前記第１テーブルで特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち該当学習者が履修済みでないものを前記第４テーブルで特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち前記上昇難易度が学習要素に設定されているものを特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち前記上昇難易度が前記修得済み学習要素の難易度を越えるものを再履修コンテンツとして特定し、当該再履修コンテンツの情報を前記学習者端末に送信する、とすれば好適である。
【００２０】
また、本発明のリメディアル教育支援方法は、学習者端末とネットワークを介し通信する通信手段と、学習コンテンツとその学習コンテンツが意図する修得すべき学習要素の情報とを記憶した第１テーブルと、学習者に対する設問とその正答データとを含む修得判定コンテンツを記憶した第２テーブルと、前記修得判定コンテンツにおける各設問が含む学習要素の情報を記憶した第３テーブルと、学習者毎の学習コンテンツの履修状況を記憶する第４テーブルとを格納した記憶手段とを備えたコンピュータが、以下の処理を実行するものである。
【００２１】
すなわち、前記コンピュータが、学習者端末から前記通信手段を介して学習コンテンツの受講要求を受けて、前記受講要求が示す学習コンテンツを前記第１テーブルから読み出して前記学習者端末に配信し、前記学習コンテンツについて該当学習者が履修済みとの情報を前記第４テーブルに格納する、履修状況管理処理を実行する。
【００２２】
また、前記コンピュータが、前記記憶手段から修得判定コンテンツを読み出して前記通信手段を介し前記学習者端末に送信し、当該学習者端末から前記修得判定コンテンツの各設問の回答データを受信する、回答取得処理を実行する。
【００２３】
また、前記コンピュータが、前記学習者端末から受信した回答データを前記第２テーブルにおける該当修得判定コンテンツの各設問の正答データに照合して回答正否を判定し、該当学習者における各設問の正否状況のデータを記憶手段に格納する、正否判定処理を実行する。
【００２４】
また、前記コンピュータが、学習者の前記正否状況のデータを記憶手段から読み出して前記第３テーブルに照合し、正答が得られた設問が含む学習要素を修得済み学習要素として特定し、この修得済み学習要素の情報を該当学習者に対応付けて記憶手段に記憶する、修得済み要素特定処理を実行する。
【００２５】
また、前記コンピュータが、学習者端末から前記通信手段を介して学習コンテンツに関する情報要求を受けて、該当学習者についての修得済み学習要素を記憶手段から読み出し、この修得済み学習要素を学習要素とする学習コンテンツ群を前記第１テーブルで特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち該当学習者が履修済みでないものをスキップコンテンツとして前記第４テーブルで特定し、当該スキップコンテンツの情報を前記学習者端末に送信する、学習予定情報提供処理を実行する。
【００２６】
また、本発明のリメディアル教育支援プログラムは、学習者端末とネットワークを介し通信する通信手段と、学習コンテンツとその学習コンテンツが意図する修得すべき学習要素の情報とを記憶した第１テーブルと、学習者に対する設問とその正答データとを含む修得判定コンテンツを記憶した第２テーブルと、前記修得判定コンテンツにおける各設問が含む学習要素の情報を記憶した第３テーブルと、学習者毎の学習コンテンツの履修状況を記憶する第４テーブルとを格納した記憶手段と、を備えたコンピュータに以下のステップを実行させるためのプログラムである。
【００２７】
すなわち、前記リメディアル教育支援プログラムは、学習者端末から前記通信手段を介して学習コンテンツの受講要求を受けて、前記受講要求が示す学習コンテンツを前記第１テーブルから読み出して前記学習者端末に配信し、前記学習コンテンツについて該当学習者が履修済みとの情報を前記第４テーブルに格納するステップと、前記記憶手段から修得判定コンテンツを読み出して前記通信手段を介し前記学習者端末に送信し、当該学習者端末から前記修得判定コンテンツの各設問の回答データを受信するステップと、前記学習者端末から受信した回答データを前記第２テーブルにおける該当修得判定コンテンツの各設問の正答データに照合して回答正否を判定し、該当学習者における各設問の正否状況のデータを記憶手段に格納するステップと、学習者の前記正否状況のデータを記憶手段から読み出して前記第３テーブルに照合し、正答が得られた設問が含む学習要素を修得済み学習要素として特定し、この修得済み学習要素の情報を該当学習者に対応付けて記憶手段に記憶するステップと、学習者端末から前記通信手段を介して学習コンテンツに関する情報要求を受けて、該当学習者についての修得済み学習要素を記憶手段から読み出し、この修得済み学習要素を学習要素とする学習コンテンツ群を前記第１テーブルで特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち該当学習者が履修済みでないものをスキップコンテンツとして前記第４テーブルで特定し、当該スキップコンテンツの情報を前記学習者端末に送信するステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２８】
その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明の実施の形態の欄、及び図面により明らかにされる。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、学習者による学習コンテンツ選択の自由度を良好なものとしつつ、学習者の習熟度によって受講不要な工程をスキップして学習効率を高めるリメディアル教育支援技術を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
−−−システム構成−−−
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態のリメディアル教育支援システム１００の構成図である。図１に示すリメディアル教育支援システム１００は、学習者による学習コンテンツ選択の自由度を良好なものとしつつ、学習者の習熟度によって受講不要な工程をスキップして学習効率を高めるリメディアル教育支援用のコンピュータシステムであり、サーバ装置を想定できる。
【００３１】
前記リメディアル教育支援システムたるリメディアル教育支援サーバ１００（以下サーバ１００）は、本発明を実現する機能を備えるべくハードディスクドライブなどの不揮発性の記憶手段１０１に格納されたプログラム１０２をＲＡＭ１０３に読み出し、演算装置たるＣＰＵ１０４により実行する。また、前記サーバ１００は、コンピュータ装置が一般に備えている各種キーボードやボタン類などの入力インターフェイス１０５、ディスプレイなどの出力インターフェイス１０６を備えることができる。また、ネットワーク１４０を介して学習者端末２００との間のデータ授受を担う通信手段１０７を有している。
【００３２】
続いて、前記リメディアル教育支援システムたる前記サーバ１００が、例えばプログラム１０２に基づき前記記憶手段１０１にて構成・保持する機能部につき説明を行う。なお、前記サーバ１００は、記憶手段において、少なくとも前記第１テーブル（判定管理テーブル１３０）、第２テーブル（設問テーブル１２５）、第３テーブル（設問別要素点テーブル１２６）、第４テーブル（個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２）を格納している。
【００３３】
こうした前記サーバ１００は、学習者端末２００から前記通信手段１０７を介して学習コンテンツの受講要求を受けて、前記受講要求が示す学習コンテンツを前記第１テーブルたる判定管理テーブル１３０から読み出して前記学習者端末２００に配信し、前記学習コンテンツについて該当学習者が履修済みとの情報を前記第４テーブルたる個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２に格納する、履修状況管理手段１１０を備える。
【００３４】
また、前記サーバ１００は、前記記憶手段１０１から修得判定コンテンツを読み出して前記通信手段１０７を介し前記学習者端末２００に送信し、当該学習者端末２００から前記修得判定コンテンツの各設問の回答データを受信する、回答取得手段１１１を備える。
【００３５】
また、前記サーバ１００は、前記学習者端末２００から受信した回答データを前記第２テーブルたる設問テーブル１２５における該当修得判定コンテンツの各設問の正答データに照合して回答正否を判定し、該当学習者における各設問の正否状況のデータを記憶手段１０１に格納する、正否判定手段１１２を備える。
【００３６】
また、前記サーバ１００は、学習者の前記正否状況のデータを記憶手段１０１から読み出して前記第３テーブルたる設問別要素点テーブル１２６に照合し、正答が得られた設問が含む学習要素を修得済み学習要素として特定し、この修得済み学習要素の情報を該当学習者に対応付けて記憶手段１０１に記憶する、修得済み要素特定手段１１３を備える。
【００３７】
また、前記サーバ１００は、学習者端末２００から前記通信手段１０７を介して学習コンテンツに関する情報要求を受けて、該当学習者についての修得済み学習要素を記憶手段１０１から読み出し、この修得済み学習要素を学習要素とする学習コンテンツ群を前記第１テーブルたる判定管理テーブル１３０で特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち該当学習者が履修済みでないものをスキップコンテンツとして前記第４テーブルたる個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２で特定し、当該スキップコンテンツの情報を前記学習者端末２００に送信する、学習予定情報提供手段１１４を備える。
【００３８】
なお、前記学習予定情報提供手段１１４は、前記学習者端末２００から前記通信手段１０７を介して学習コンテンツに関する情報要求を受けて、該当学習者が履修済みでない学習コンテンツを未履修コンテンツとして前記第４テーブルたる個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２で特定するとすれば好適である。この前記学習予定情報提供手段１１４は、該当学習者についての修得済み学習要素を記憶手段１０１から読み出し、この修得済み学習要素を学習要素とする学習コンテンツ群を前記第１テーブルたる判定管理テーブル１３０で特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち該当学習者が履修済みでないものをスキップコンテンツとして前記第４テーブルたる個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２で特定する。また、前記学習予定情報提供手段１１４は、前記未履修コンテンツのうち、前記スキップコンテンツを除いた学習コンテンツを次回学習候補コンテンツとして特定し、当該次回学習候補コンテンツの情報を前記学習者端末２００に送信する。
【００３９】
また、前記サーバ１００は、前記記憶手段の前記第１テーブルたる判定管理テーブル１３０において、学習コンテンツとその学習コンテンツが意図する修得すべき学習要素の情報と当該学習要素の難易度の情報（例：該当学習要素の目標とする修得度、すなわち修得判定の基準点の情報）とを記憶し、前記第３テーブルたる設問別要素点テーブル１２６において、前記修得判定コンテンツにおける各設問が含む学習要素と当該学習要素の難易度（例：配点）の情報を記憶しているとすれば好適である。
【００４０】
ここで、前記設問別要素点テーブル１２６の配点すなわち要素点を、難易度と相関関係があるように設定を行ってもよい。たとえば、難易度が高いものほど要素点が高く、難易度が低いものほど要素点が低くなるように設定を行えばよい。
【００４１】
この場合、前記修得済み要素特定手段１１３は、学習者の前記正否状況のデータを記憶手段１０１から読み出して前記第３テーブルたる設問別要素点テーブル１２６に照合し、正答が得られた設問が含む学習要素を修得済み学習要素として特定し、この修得済み学習要素とその難易度（例：得点）の情報を該当学習者に対応付けて記憶手段１０１に記憶する。
【００４２】
そして前記学習予定情報提供手段１１４は、学習者端末２００から前記通信手段１０７を介して学習コンテンツに関する情報要求を受けて、該当学習者についての修得済み学習要素とその難易度（例：得点）の情報を記憶手段１０１から読み出し、この修得済み学習要素を学習要素とし、その学習要素の難易度が修得済み学習要素の難易度以下となっている学習コンテンツ群を前記第１テーブルたる判定管理テーブル１３０で特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち該当学習者が履修済みでないものをスキップコンテンツとして前記第４テーブル個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２で特定し、当該スキップコンテンツの情報を前記学習者端末２００に送信するとすれば好適である。或いは前記学習予定情報提供手段１１４は、学習者端末２００から前記通信手段１０７を介して学習コンテンツに関する情報要求を受けて、該当学習者についての修得済み学習要素とその得点の情報を記憶手段１０１から読み出し、この修得済み学習要素を学習要素とし、その学習要素の目標とする基準値が修得済み学習要素の得点以下となっている学習コンテンツ群を前記第１テーブルたる判定管理テーブル１３０で特定する。
【００４３】
さらに前記学習予定情報提供手段１１４は、前記学習者端末２００から前記通信手段１０７を介して学習コンテンツに関する情報要求を受けて、該当学習者が履修済みでない学習コンテンツを未履修コンテンツとして前記第４テーブルたる個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２で特定し、該当学習者についての修得済み学習要素とその難易度（例：得点）の情報を記憶手段１０１から読み出し、この修得済み学習要素を学習要素とし、その学習要素の難易度が修得済み学習要素の難易度以下となっている学習コンテンツ群を前記第１テーブルたる判定管理テーブル１３０で特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち該当学習者が履修済みでないものをスキップコンテンツとして前記第４テーブルたる個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２で特定し、前記未履修コンテンツのうち、前記スキップコンテンツを除いた学習コンテンツを次回学習候補コンテンツとして特定し、当該次回学習候補コンテンツの情報を前記学習者端末２００に送信するとすれば好適である。或いは前記学習予定情報提供手段１１４は、前記学習者端末２００から前記通信手段１０７を介して学習コンテンツに関する情報要求を受けて、該当学習者が履修済みでない学習コンテンツを未履修コンテンツとして前記第４テーブルたる個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２で特定し、該当学習者についての修得済み学習要素とその得点の情報を記憶手段１０１から読み出し、この修得済み学習要素を学習要素とし、その学習要素の目標とする基準値が修得済み学習要素の得点以下となっている学習コンテンツ群を前記第１テーブルたる判定管理テーブル１３０で特定する。
【００４４】
なお、前記サーバ１００は、各学習者の前記正否状況のデータを記憶手段１０１から読み出して、設問毎に学習者間の平均正答率を算定し、この平均正答率が所定基準以下の設問を特定して前記第３テーブルたる設問別要素点テーブル１２６に照合し、該当設問が含む学習要素を未修得学習要素として特定し、前記第３テーブルたる設問別要素点テーブル１２６において前記未修得学習要素について難易度を当初設定値より所定値上昇させた上昇難易度を設定し、前記第１テーブルたる判定管理テーブル１３０において前記未修得学習要素に対応する学習要素に対し当初難易度の他に前記上昇難易度の情報も設定する、難易度調整手段１１５を備えるとしてもよい。
【００４５】
この場合、前記学習予定情報提供手段１１４において、学習者端末２００から前記通信手段１０７を介して学習コンテンツに関する情報要求を受けて、該当学習者についての修得済み学習要素とその難易度の情報を記憶手段１０１から読み出し、この修得済み学習要素を学習要素としその学習要素の難易度が修得済み学習要素の難易度以下となっている学習コンテンツ群を前記第１テーブルたる判定管理テーブル１３０で特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち該当学習者が履修済みでないものを前記第４テーブルたる個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２で特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち前記上昇難易度が学習要素に設定されているものを特定し、ここで特定した学習コンテンツ群のうち前記上昇難易度が前記修得済み学習要素の難易度を越えるものを再履修コンテンツとして特定し、当該再履修コンテンツの情報を前記学習者端末２００に送信するとすれば好適である。
【００４６】
また前記サーバ１００は、上記した各手段の他に、一般的なｅ−Ｌｅａｒｎｉｎｇ学習サービスを前記学習者端末２００に提供するための処理機能や必要なデータ類を備えるものとする（この一般的なｅ−Ｌｅａｒｎｉｎｇ技術については従来技術を採用すればよい）。
【００４７】
こうした前記サーバ１００から学習コンテンツや修得判定コンテンツの配信を受けてディスプレイやスピーカー等に出力し、設問への回答データを学習者から受け付けて前記サーバ１００に返信するのが学習者端末２００である。この学習者端末２００は、例えば、既存のコンピュータ端末、携帯端末、ディジタルテレビなどとなる。こうした学習者端末２００は、ハードディスクドライブなどの不揮発性の記憶手段２０１に格納されたプログラム２０２（前記サーバ１００が提供するｅ−Ｌｅａｒｎｉｎｇ学習サービスを利用するための機能を実現するもの）をＲＡＭ２０３に読み出し、演算装置たるＣＰＵ２０４により実行する。また、前記学習者端末２００は、コンピュータ装置が一般に備えている各種キーボードやボタン類などの入力インターフェイス２０５、ディスプレイなどの出力インターフェイス２０６を備えている。また、前記サーバ１００との間のデータ授受を担う通信手段２０７を有している。
【００４８】
これまで示した前記システム１００を構成する各装置における各手段１１０〜１１５はハードウェアとして実現してもよいし、メモリやＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などの適宜な記憶装置に格納したプログラムとして実現するとしてもよい。この場合、各装置のＣＰＵがプログラム実行に合わせて記憶装置より該当プログラムをＲＡＭに読み出して、これを実行することとなる。
【００４９】
−−−テーブル構造例−−−
次に、本実施形態の前記システム１００が利用するテーブルの例について説明する。図２は本実施形態の設問テーブル１２５（第２テーブル）のデータ構成例を示す図である。この設問テーブル１２５は、学習者に対する設問とその正答データとを含む修得判定コンテンツを記憶した第２テーブルにあたる。図２に例示した設問テーブル１２５は、例えば、修得判定コンテンツを一意に示す判定コンテンツＩＤ２１０１、修得判定コンテンツが含む各設問に対応する設問ＩＤ２１０２、設問の内容データたる設問２１０３、該当設問の模範解答２１０４（＝正答）の各データを含むレコードの集合体となっている。この設問テーブル１２５における各レコードのデータは、予め前記サーバ１００の運用者（例：大学の教育関係者等）によって作成され、記憶手段１０１に格納される。
【００５０】
また、図３は本実施形態の設問別要素点テーブル１２６（第３テーブル）のデータ構成例を示す図である。この設問別要素点テーブル１２６は、前記修得判定コンテンツにおける各設問が含む学習要素の情報を記憶した第３テーブルにあたる。当該設問別要素点テーブル１２６は、例えば、前記設問テーブル１２５における判定コンテンツＩＤに対応した判定コンテンツＩＤ３２０１、前記設問テーブル１２５の設問ＩＤ２１０２に対応する設問ＩＤ３２０２、学習要素（例：整数の計算、桁上がりの計算、少数の計算、分数の計算、桁の異なる計算、など）を示す要素区分３２０３、要素区分ごとの配点を示す要素点３２０４の各データを含むレコードの集合体となっている。この設問別要素点テーブル１２６における各レコードのデータは、予め前記サーバ１００の運用者（例：大学教育関係者等）によって作成され、記憶手段１０１に格納される。なお、前記学習要素とは、修得判定コンテンツや学習コンテンツにおいて修得目標とされる学習内容を要素毎に分類したものであり、数学における計算力（整数、小数、分数の計算など）、国語や外国語における文法理解力、文章作成能力、読解能力、など各手段学問分野で様々に想定できる。
【００５１】
また、図４は本実施形態の成績テーブル１２７のデータ構成例を示す図である。この成績テーブル１２７は、修得判定コンテンツの設問に対する学習者の回答結果を格納するテーブルである。この成績テーブル１２７は、学習者の個人ＩＤ４３０１、該当学習者が回答を行った修得判定コンテンツの判定コンテンツＩＤ４３０２、該当修得判定コンテンツの含む設問の設問ＩＤ４３０３、該当設問への回答４３０４、前記回答の正否を示す正否コード４３０５の各データを含むレコードの集合体となっている。前記正否コード４３０５は、上記設問テーブル１２５の模範解答２１０４と学習者の回答４３０４とが一致した場合には「１」、一致しない場合には「０」となる。
【００５２】
また、図５は本実施形態の個人別要素点合計テーブル１２８のデータ構成例を示す図である。この個人別要素点合計テーブル１２８は、学習者が修得判定コンテンツにて正答できた学習要素とその得点を示すテーブルである。このテーブルは、学習者の個人ＩＤ５４０１、修得判定コンテンツを示す判定コンテンツＩＤ５４０２、正答できた学習要素を示す要素区分５４０３、該当学習要素について算定した得点を示す要素得点（計）５４０４の各データを含むレコードの集合体となっている。
【００５３】
また、図６は本実施形態の要素点階層テーブル１２９のデータ構成例を示す図である。この要素点階層テーブル１２９は、学習要素間の親子関係を示すテーブルであり、これによりきめ細かい修得度判定が実現できる。このテーブルは、最上位階層の「１」から順次下位階層になるに従って「２」、「３」・・・と数値が増える要素階層６５０１、下位階層の学習要素（子の学習要素）を含む親の学習要素を示す親要素区分６５０２、子の学習要素を示す子要素区分６５０３、学習要素間での要素点の重み付け値を示す倍率６５０４の各データを含むレコードの集合体となっている。
【００５４】
また、図７は本実施形態の判定管理テーブル１３０（第１テーブル）のデータ構成例を示す図である。この判定管理テーブル１３０は、学習コンテンツとその学習コンテンツが意図する修得すべき学習要素の情報とを記憶した第１テーブルにあたる。また、この判定管理テーブル１３０は、学習者の成績（修得判定コンテンツの設問に対する正答具合）により学習コンテンツが修得完了か否かを判定する基準を格納したテーブルである。こうした判定管理テーブル１３０は、学習コンテンツを示す学習コンテンツＩＤ７６０１、前記要素点階層テーブル１２９の要素階層に対応する判定階層７６０２、要素区分７６０３、判定方法７６０４、基準値７６０５の各データを含むレコードの集合体となっている。なお、実際にはこの判定管理テーブル１３０の各学習コンテンツＩＤ７６０１に応じた学習コンテンツの実体データが、前記記憶手段１０１に別途格納されていて、前記サーバ１００は、学習者端末２００からの要求に応じて記憶手段１０１から該当学習コンテンツの実体データを読み出して配信する。
【００５５】
また、図８は本実施形態の個人別判定結果テーブル１３１のデータ構成例を示す図である。この個人別判定結果テーブル１３１は、学習コンテンツの要素区分（学習要素）毎の修得判定結果を格納したテーブルである。このテーブルは、学習者の個人ＩＤ８７０１、学習コンテンツＩＤ８７０２、判定階層８７０３、要素区分８７０４、要素集計得点８７０５、下位判定数８７０６、判定結果８７０７の各データを含むレコードの集合体となっている。
【００５６】
また、図９は本実施形態の個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２（第４テーブル）のデータ構成例を示す図である。この個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２は、学習者毎の学習コンテンツの履修状況を記憶する第４テーブルにあたる。この個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２は、例えば、学習者の個人ＩＤ９８０１、学習コンテンツのコンテンツＩＤ９８０２、学習コンテンツ名称９８０３、履修状態９８０４、判定結果９８０５の各データを含むレコードの集合体となっている。
【００５７】
−−−処理手順の例１−−−
以下、本実施形態におけるリメディアル教育支援方法の実際手順について、図に基づき説明する。なお、以下で説明するリメディアル教育支援方法に対応する各種動作は、前記システム１００を構成する各装置のＲＡＭに読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
【００５８】
図１０は本実施形態のリメディアル教育支援方法の処理フロー例１を示す図である。まずはここで、リメディアル教育支援方法の全体処理の流れを説明する。なお、この処理に先立ち、前記サーバ１００の記憶手段１０１における設問テーブル１２５、設問別要素点テーブル１２６、要素点階層テーブル１２９、判定管理テーブル１３０のデータは、予め設定済みであることとする。
【００５９】
この時、前記サーバ１００の履修状況管理手段１１０は、ネットワーク１４０上の学習者端末２００から、前記通信手段１０７を介して学習コンテンツの受講要求を受けて、前記受講要求（学習者の個人ＩＤおよび受講希望対象の学習コンテンツのＩＤ等を含む）が示す学習コンテンツを前記判定管理テーブル１３０（および記憶手段１０１の学習コンテンツの実体データ格納領域）から読み出して前記学習者端末２００に配信する（ｓ１００）。
【００６０】
学習者端末２００では前記学習コンテンツのデータを受信し、出力インターフェイス２０６にて出力し（ｓ１０１）、学習者の閲覧等に供することになる。また、この学習者端末２００は、例えば、前記学習コンテンツの出力終了指示を入力インターフェイス２０５で受けて、該当学習コンテンツの履修済みの情報（学習コンテンツＩＤと「受講済み」のフラグなど）を、前記サーバ１００に返信する（ｓ１０２）。
【００６１】
一方、前記サーバ１００の履修状況管理手段１１０は、前記学習コンテンツについて該当学習者（前記受講要求が含む個人ＩＤに対応）が履修済みとの情報を学習者端末２００から受信し、これを前記個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２に格納する（ｓ１０３）。この格納処理に当たって前記履修状況管理手段１１０は、前記個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２において前記学習者の個人ＩＤおよび学習コンテンツＩＤをキーに該当レコードを検索し（或いは新規にレコードを生成し）、該当レコードにおける履修状態９８０４のデータとして、例えば「受講済」などと設定を行うことになる。
【００６２】
また、前記サーバ１００の回答取得手段１１１は、前記学習コンテンツの履修済みの情報ないし修得判定要求を学習者端末２００から受信した際などに、例えば、記憶手段１０１の設問テーブル１２５より各修得判定コンテンツの判定コンテンツＩＤ２１０１と設問２１０３のデータを読み取って学習者端末２００に送信し、学習者からの修得判定コンテンツの選択を受ける（ｓ１０４）。前記回答取得手段１１１は、前記学習者端末２００からの修得判定コンテンツの選択指示を受けて、該当修得判定コンテンツのデータを前記設問テーブル１２５より読み出し、前記通信手段１０７を介し前記学習者端末２００に送信する（ｓ１０５）。
【００６３】
学習者端末２００では前記修得判定コンテンツのデータを受信して、出力インターフェイス２０６にて出力し、修得判定コンテンツの含む各設問に対する学習者による回答データを入力インターフェイス２０５で受け付ける（ｓ１０６）。また、前記学習者端末２００は前記入力インターフェイス２０５で受け付けた回答データ（修得判定コンテンツの判定コンテンツＩＤ、および該当設問の設問ＩＤも含む）を、前記サーバ１００に返信する（ｓ１０７）。
【００６４】
前記サーバ１００の回答取得手段１１１は、前記学習者端末２００から前記修得判定コンテンツの各設問の回答データを受信する（ｓ１０８）。また、前記サーバ１００の正否判定手段１１２は、前記学習者端末２００から受信した回答データを前記設問テーブル１２５における該当修得判定コンテンツ（←回答データが示す判定コンテンツＩＤに該当）の各設問（←回答データが示す設問ＩＤに対応する設問）の模範解答２１０４に照合して回答正否を判定し、該当学習者における各設問の正否状況のデータを記憶手段１０１の成績テーブル１２７に格納する（ｓ１０９）。前記正否状況データは、回答が正答であれば「１」、誤答であれば「０」が、前記正否コード４３０５のデータとして格納される。
【００６５】
続いて、前記サーバ１００の修得済み要素特定手段１１３は、前記学習者の個人ＩＤおよび前記修得判定コンテンツの判定コンテンツＩＤ、設問ＩＤをキーに前記正否状況のデータを記憶手段１０１から読み出して正答が得られた設問を特定し、ここで特定した設問の設問ＩＤおよび前記判定コンテンツＩＤを前記設問別要素点テーブル１２６に照合し、正答が得られた設問が含む学習要素を修得済み学習要素として特定する（ｓ１１０）。なお、前記修得済み要素特定手段１１３は、この修得済み学習要素の要素区分３２０３の情報（難易度の情報は要素点として得られる）を該当学習者の個人ＩＤ、修得判定コンテンツの判定コンテンツＩＤに対応付けて記憶手段１０１に記憶しておく。
【００６６】
次に前記修得済み要素特定手段１１３は、上記ステップｓ１１０の処理で特定した、修得済み学習要素に対応する判定コンテンツＩＤおよび設問ＩＤとをキーとして前記設問別要素点テーブル１２６に照合し、該当するレコードの要素区分３２０３と要素点３２０４の情報を取得する（ｓ１１１）。
【００６７】
続いて前記修得済み要素特定手段１１３は、前記ステップｓ１１１までの処理で取得したレコード情報により、個人別要素点合計テーブル１２８を作成する（ｓ１１２）。この処理は以下のように実施する。前記修得済み要素特定手段１１３は、前記成績テーブル１２７の判定コンテンツＩＤ４３０２と前記設問別要素点テーブル１２６の判定コンテンツＩＤ３２０１、前記成績テーブル１２７の設問ＩＤ４３０３と前記設問別要素点テーブル１２６の設問ＩＤ３２０２をそれぞれキーに該当レコードのＪＯＩＮ処理を行い、ＪＯＩＮ後のレコードの個人ＩＤ４３０１、判定コンテンツＩＤ４３０２、要素区分３２０３ごとに、正否コード４３０５が「１」（ここでは正解とする）であるレコードの要素点３２０４を合計して、要素得点(計)５４０４を算定する。なお、前記ＪＯＩＮ処理は、内部結合処理とも呼ばれ、リレーショナルデータベースの２つのテーブル（表）から１つのテーブル（表）を定義する処理となる。
【００６８】
前記修得済み要素特定手段１１３は、前記成績テーブル１２７の個人ＩＤ４３０１を個人ＩＤ５４０１、前記成績テーブル１２７の判定コンテンツＩＤ４３０２を判定コンテンツＩＤ５４０２、前記設問別要素点テーブル１２６の要素区分３２０３を要素区分５４０３、算定した要素得点(計)を要素得点(計)５４０４として、前記個人別要素点合計テーブル１２８に格納するのである。
【００６９】
例えば、図３の設問別要素点テーブル１２６、および図４の成績テーブル１２７の例において、学習者の個人ＩＤが「Ａ」、判定コンテンツＩＤが「１００」の場合、前記修得済み要素特定手段１１３によるＪＯＩＮ処理後のレコードで要素区分３２０３が「整数の計算」であるレコードは設問ＩＤ３２０２及び設問ＩＤ４３０３が「１」と「２」の２レコード（設問ＩＤが「１」は桁上がり無し、設問ＩＤが「２」は桁上がりあり）あり、それぞれ正否コード４３０５は「１」である。また、図３の設問別要素点テーブル１２６によれば要素区分「整数の計算」の要素点３２０４はそれぞれ「３」であるから、前記２レコード分の要素点を合計すると「６」となり、すなわち要素得点(計)は「６」となる。このようにして個人別要素点合計テーブル１２８に個人ＩＤ５４０１が「Ａ」、判定コンテンツＩＤ５４０２が「１００」、要素区分５４０３が「整数の計算」、要素得点(計)５４０４が「６」のレコードが作成される。
【００７０】
次に、前記修得済み要素特定手段１１３は、前記個人別要素点合計テーブル１２８と前記判定管理テーブル１３０とから、前記個人別判定結果テーブル１３１を作成する（ｓ１１３）。この処理で前記修得済み要素特定手段１１３は、前ステップｓ１１２までで処理理・取得した学習コンテンツＩＤをキーにして、前記判定管理テーブル１３０の学習コンテンツＩＤ７６０１、判定階層７６０２、要素区分７６０３の各データを取得する。また、前記修得済み要素特定手段１１３は、上記ステップｓ１１２の処理で作成した個人別要素点合計テーブル１２８の個人ＩＤ５４０１を個人別判定結果テーブル１３１の個人ＩＤ８７０１として、個人別判定結果テーブル１３１にレコードを作成し、上記学習コンテンツＩＤ７６０１を学習コンテンツＩＤ８７０２に、判定階層７６０２を判定階層８７０３に、要素区分７６０３を要素区分８７０４に格納する。また、前記個人別判定結果テーブル１３１において、初期値として要素集計得点８７０５および下位判定数８７０６に「０」、判定結果８７０７に「−」を格納する。ここで作成したレコードについて、前記サーバ１００は、図１１以降に詳細を示す処理により、学習コンテンツにおける学習要素（＝要素区分）の修得状態に関する判定結果８７０７を格納する（ｓ１１４）。
【００７１】
−−−処理手順の例２−−−
次に、上記処理手順の例１における前記ステップｓ１１４（学習コンテンツの修得状態の判定処理）の処理詳細について説明する。図１１は本実施形態のリメディアル教育支援方法の処理フロー例２を、図１２は本実施形態のリメディアル教育支援方法の処理フロー例３を、図１３は本実施形態のリメディアル教育支援方法の処理フロー例４をそれぞれ示す図である。本実施形態では、修得判定コンテンツの各設問の回答が正答であった時に、該当設問の学習要素についてこれを修得済みとするのみでなく、学習要素間の階層構造についても考慮して、例えば、ある学習要素（親）が複数の学習要素（子）を含むとすれば、前記学習要素（親）について「修得済み」と判定する為には、複数の学習要素（子）が全て基準点以上の要素点を獲得している必要がある、などと判定を行う。
【００７２】
こうした場合、前記サーバ１００の修得済み要素特定手段１１３は、前記個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２から個人ＩＤ９８０１をキーにしてレコード（＝学習コンテンツに対応）を取得する（ｓ２０１）。次に、前記修得済み要素特定手段１１３は、前記判定管理テーブル１３０から、前記ステップｓ２０１で取得したレコードが示す学習コンテンツＩＤ９８０２に対応する学習コンテンツＩＤ７６０１をキーにして、学習コンテンツごとのレコードを取得し、判定階層７６０２の値で降順にソートを行う（ｓ２０２）。
【００７３】
前記学習予定情報提供手段１１４は、以下、前記ステップｓ２０２でソートした判定管理テーブル１３０のレコードごとに処理を行い、未処理レコードが無くなるまで処理を繰り返す。まず修得済み要素特定手段１１３は、前記個人別判定結果テーブル１３１の要素集計得点８７０５の算出を行う（ｓ２０３）。図１２は、要素集計得点の算出処理（ｓ２０３）の処理の流れを示すフローチャートである。
【００７４】
前記修得済み要素特定手段１１３は、まず前記個人別要素点合計テーブル１２８で、要素区分５４０３が、処理中の前記判定管理テーブル１３０のレコードの要素区分７６０３に一致するレコードを検索する（ｓ２０３１ａ）。この検索でレコードが見つかった場合（ｓ２０３１ａ：Ｙｅｓ）、要素得点（計）５４０４を要素集計得点８７０５にデータを設定し（ｓ２０３１ｂ）、見つからなかった場合（ｓ２０３１ａ：Ｎｏ）、次のステップｓ２０３１の処理に移る。次に、前記要素点階層テーブル１２９で、親要素区分６５０２が、処理中の前記判定管理テーブル１３０のレコードの要素区分７６０３に一致するレコードを検索する（ｓ２０３１）。この検索でレコードが見つからなかった場合、すなわち下位階層が存在しない場合（ｓ２０３１：Ｎｏ）、修得済み要素特定手段１１３は、要素集計得点の算出処理（前記ステップｓ２０３）を終了し、図１１のステップｓ２０４の処理に移る。一方、前記ステップｓ２０３１の検索処理により、要素点階層テーブル１２９でレコードが見つかった場合、すなわち下位階層が存在する場合（ｓ２０３１：Ｙｅｓ）、前記修得済み要素特定手段１１３は、見つかったレコードの子要素区分６５０３と要素区分８７０４が一致する個人別判定結果テーブル１３１のレコードにおける、要素集計得点８７０５にデータを設定すべく、要素集計得点の算定処理を行う（ｓ２０３２）。  この算定処理において、前記修得済み要素特定手段１１３は、前記要素点階層テーブル１２９の該当レコードの子要素区分６５０３に要素区分５４０３が一致するレコードを前記個人別要素点合計テーブル１２８で検索する。そして、ここで検索されたレコードが含む要素得点５４０４に対し、前記要素点階層テーブル１２９の子要素区分６５０３の倍率６５０４を乗じる処理を、前記ステップｓ２０３１で検索できた要素点階層テーブル１２９のレコードごとに計算する。また、前記修得済み要素特定手段１１３は、処理中の判定管理テーブル１３０のレコードキー（学習コンテンツＩＤ、判定階層、要素区分等）と一致する個人別判定結果テーブル１３１のレコードの要素集計得点８７０５の値に、前記要素得点５４０４に対し、前記要素点階層テーブル１２９の子要素区分６５０３の倍率６５０４を乗じて得た値を加算して、要素集計得点８７０５に設定する。こうして要素集計得点の算出処理が終了すれば、図１１のステップｓ２０４の処理に移る。
【００７５】
図６〜図８の例で、例えば、個人ＩＤが「Ａ」で、学習コンテンツＩＤが「５００」、要素区分が「計算力」の場合の処理を例にすると、要素点階層テーブル１２９の親要素区分６５０２が「計算力」のレコードを検索すると、子要素区分が「整数の計算」、「小数の計算」、「分数の計算」、「桁の計算」の４レコードが存在する（ｓ２０３１：Ｙｅｓ）。ここで、個人別判定結果テーブル１３１の要素区分８７０４が、「整数の計算」、「小数の計算」、「分数の計算」、「桁の計算」の要素集計得点８７０５の値は、それぞれ「６」、「６」、「０」、「１５」であり、要素点階層テーブル１２９の親要素区分６５０２が「計算力」かつ子要素区分が「整数の計算」、「小数の計算」、「分数の計算」、「桁の計算」の４レコードの倍率６５０４はそれぞれ「１」、「２」、「２」、「１」である。ここで、個人別判定結果テーブル１３１で個人ＩＤが「Ａ」で、学習コンテンツＩＤが「５００」、要素区分が「計算力」のレコードの要素集計得点の算出を実行する前の要素集計得点８７０５の初期値は「０」であるから、前記修得済み要素特定手段１１３は、「０」＋「６」×「１」＋「６」×「２」＋「０」×「２」＋「１５」×「１」を計算した結果の「３３」を、個人ＩＤが「Ａ」で、学習コンテンツＩＤが「５００」、要素区分が「計算力」のレコードの要素集計得点８７０５に設定する。
【００７６】
次に図１１のステップｓ２０４以降の処理を説明する。前記サーバ１００の修得済み要素特定手段１１３は、処理中の判定管理テーブル１３０のレコードにおける判定方法７６０４に基づく判定処理を実行する（ｓ２０４）。例えば、前記判定方法７６０４が「要素点で判定する」の場合（ｓ２０４：Ｎｏ）、前記修得済み要素特定手段１１３は、処理中の判定管理テーブル１３０のレコード（の学習コンテンツＩＤ、要素区分）に対応する要素集計得点８７０５（個人別判定結果テーブル１３１）と判定管理テーブル１３０の基準値７６０５を比較する（ｓ２０５）。
【００７７】
この比較処理で、要素集計得点８７０５のほうが基準値７６０５よりも高いか同じである場合（ｓ２０５：Ｙｅｓ）、前記修得済み要素特定手段１１３は、該当要素区分に対する判定結果８７０７を「ＯＫ」に設定する（ｓ２０７）。他方、要素集計得点８７０５のほうが基準値７６０５よりも低い場合（ｓ２０５：Ｎｏ）、前記修得済み要素特定手段１１３は、該当要素区分に対する判定結果を「ＮＧ」に設定する（ｓ２０６）。
【００７８】
一方、前記ステップｓ２０４で判定方法７６０４が「下位判定数で判定する」の場合（ｓ２０４：Ｙｅｓ）、前記修得済み要素特定手段１１３は、下位階層の判定結果８７０７の「ＯＫ」の数、すなわち下位判定数を算出する（ｓ２０８）。図１３は、同一コンテンツ内で判定階層が下位階層の要素区分に関する判定結果「ＯＫ」数を算出する下位判定数算出処理（ｓ２０８）の詳細な処理の流れを示すフローチャートである。
【００７９】
図１３における下位判定数算出処理で、前記修得済み要素特定手段１１３は、要素点階層テーブル１２９にて親要素区分６５０２と処理中の判定管理テーブル１３０のレコードの要素区分７６０３が一致するレコードを検索する（ｓ２０８１）。この検索でレコードが見つからなかった場合（ｓ２０８１：Ｎｏ）、前記修得済み要素特定手段１１３は、個人別判定結果テーブル１３１の下位判定数８７０６の値を「０」に設定し（ｓ２０８２）、下位判定数算出処理を終了し、図１１のステップｓ２０９の処理に移る。一方、前記ステップｓ２０８１で要素点階層テーブル１２９にレコードが見つかった場合（ｓ２０８１：Ｙｅｓ）、前記修得済み要素特定手段１１３は、見つかったレコードの子要素区分６５０３に要素区分８７０４が一致し、かつ判定結果が「ＯＫ」のレコードを、前記個人別判定結果テーブル１３１で検索して該当レコード件数を算定し、この算定値を下位判定数８７０６に設定する（ｓ２０８３）またこの場合、下位判定数算出処理を終了し、図１１のステップｓ２０９の処理に移る。
【００８０】
図６〜図８で、例えば、個人ＩＤが「Ａ」で、学習コンテンツＩＤが「５００」、要素区分が「計算力」の場合の処理を例にする。この場合、前記修得済み要素特定手段１１３は、要素点階層テーブル１２９で親要素区分６５０２が「計算力」のレコードを検索すると、子要素区分が「整数の計算」、「小数の計算」、「分数の計算」、「桁の計算」の４レコードを検索できる（ｓ２０８１：Ｙｅｓ）。ここで、個人別判定結果テーブルの要素区分８７０４が「整数の計算」、「小数の計算」、「分数の計算」、「桁の計算」のいずれかで学習コンテンツＩＤが「５００」、判定結果が「ＯＫ」のレコード数は、要素区分８７０４が「整数の計算」、「小数の計算」、「桁の計算」の３レコードが該当するため、前記修得済み要素特定手段１１３は、個人ＩＤが「Ａ」、学習コンテンツＩＤが「５００」、要素区分が「計算力」のレコードに対しては、下位判定数８７０６に「３」を設定する。
【００８１】
次に前記修得済み要素特定手段１１３は、前記ステップｓ２０８で算出した下位判定数と判定管理テーブル１３０の基準値７６０５とを比較し、該当学習要素について修得したか否かを判定する（ｓ２０９）。前記下位判定数８７０６が基準値７６０５より高いか同じである場合（ｓ２０９：Ｙｅｓ）、前記修得済み要素特定手段１１３、該当要素区分８７０４に対する判定結果８７０７に「ＯＫ」を設定する（ｓ２１１）。一方、下位判定数８７０６が基準値７６０５より低い場合（ｓ２０９：Ｎｏ）、前記修得済み要素特定手段１１３は、該当要素区分８７０４に対する判定結果８７０７に「ＮＧ」を設定する（ｓ２１０）。
【００８２】
また、前記修得済み要素特定手段１１３は、前記判定管理テーブル１３０のレコードに同じ階層の要素区分が他に存在するかチェックする（ｓ２１２）。存在する場合（ｓ２１２：Ｙｅｓ）、修得済み要素特定手段１１３は次のレコードの処理をステップｓ２０３に戻って同様に行う。他方、同じ階層の要素区分がなくなった場合（ｓ２１２：Ｎｏ）、修得済み要素特定手段１１３は、処理中の判定管理テーブル１３０のレコードが最上位のレコードであるか、すなわち判定階層７６０２が最小であるか判定を行う（ｓ２１３）。最上位の階層ではなかった場合（ｓ２１３：Ｎｏ）、修得済み要素特定手段１１３は、前記ステップｓ２０３に戻り、判定管理テーブル１３０の次のレコードの処理を行う。他方、最上位の階層であった場合（ｓ２１３：Ｙｅｓ）、前記修得済み要素特定手段１１３は、以上までの処理で算出した各要素区分８７０４の要素集計得点８７０５、下位判定数８７０６、判定結果８７０７のデータを、個人別判定結果テーブル１３１の該当欄に格納する（ｓ２１４）。
【００８３】
また、前記サーバ１００の学習予定情報提供手段１１４は、最上位の判定階層の要素区分８７０４における判定結果８７０７がすべて「ＯＫ」となった学習コンテンツについては、個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２の該当学習コンテンツＩＤ９８０２に対応する判定結果９８０５を「修得済」に設定する（ｓ２１５）。勿論、最上位の判定階層の要素区分８７０４における判定結果８７０７がすべて「ＯＫ」となっていない学習コンテンツについては、前記学習予定情報提供手段１１４は、個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２の該当学習コンテンツＩＤ９８０２に対応する判定結果９８０５を「未修得」のままとする。
【００８４】
最後に、前記修得済み要素特定手段１１３は、前記個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２のレコードが最後のコンテンツでないか判定する（ｓ２１６）。最後のコンテンツでない場合（ｓ２１６：Ｎｏ）、修得済み要素特定手段１１３は、処理を前記ステップｓ２０２に戻し、次のレコードの処理を行う。一方、最後のコンテンツであった場合（ｓ２１６：Ｙｅｓ）、修得済み要素特定手段１１３は、当該処理フロー終了する。
【００８５】
−−−処理手順の例３−−−
図１４は本実施形態のリメディアル教育支援方法の処理フロー例５を示す図である。以上の処理手順例１〜２の処理終了後に、学習者が前記学習者端末２００から前記サーバ１００にアクセスすると、前記サーバ１００の学習予定情報提供手段１１４は、例えばこのアクセスを学習コンテンツに関する情報要求（個人ＩＤを含む）と認識し、該当学習者の個人ＩＤをキーに、前記個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２からレコードを読み出す（ｓ４００）。
【００８６】
また、前記学習予定情報提供手段１１４は、前記ステップｓ４００で読み出したレコードからデータを抽出し、所定の画面データ（記憶手段１０１に予め保持）に設定して、図１５に示す学習コンテンツ一覧画面１６００のデータを生成し、前記学習者端末２００に送信する（ｓ４０１）。図１５に示す学習コンテンツ一覧画面１６００は、前記ステップｓ４００で読み出したレコードが含んでいた、学習コンテンツの名称、履修状態、および判定結果のデータと、操作ボタンとを含む。
【００８７】
履修状態が「未受講」であるにも関わらず、判定結果が「修得済み」となっている学習コンテンツは、スキップコンテンツである。画面１６００の例であれば、「３．小数の計算」がスキップコンテンツに該当する。また、前記個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２におけるレコードが示す学習コンテンツのうち前記スキップコンテンツを除き、なおかつ履修状態が「未受講」の学習コンテンツは、画面１６００の例であれば、「２．整数の計算（桁上がり）」となる。これらは次回学習候補コンテンツとなり、つまりは、学習者が受講すべき学習コンテンツとなる。
【００８８】
図１６において、修得判定の結果と学習コンテンツの難易度との対応関係を示す。図において、最も難易度の低い修得判定コンテンツ（要素点が「１」）の設問について基準値以上に正答し前記判定にて判定結果が「修得済」であったとする。また、この修得判定コンテンツは、学習段階「１」および「２」の学習コンテンツの学習要素を全て含んでいたとする。この場合、該当学習者は、学習段階「２」の学習コンテンツを履修していなくとも、これをスキップして、学習段階「３」の学習コンテンツを受講することが可能となる。
【００８９】
前記学習予定情報提供手段１１４は、前記画面１６００における「修得科目を表示しない」、或いは「修得済み科目も表示する」のボタンの押下を前記学習者端末２００から受けたとする（ｓ４０２）。この時、前記学習予定情報提供手段１１４は、当該サーバ１００にアクセス中の学習者端末２００を使用する学習者の個人ＩＤ（サーバへのアクセス時に学習者端末２００から取得）をキーにして、前記個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２からレコードを取得する（ｓ４０３）。また、押下ボタンの種別を判定する（ｓ４０４）。
【００９０】
ここで、「修得済科目を表示する」ボタンが押下された場合以外（ｓ４０４：Ｎｏ）、前記学習予定情報提供手段１１４は、取得した個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２のレコードから判定結果９８０５が「修得済」のレコードを除外する（ｓ４０５）。他方、「修得済科目を表示する」ボタンが押下されていた場合（ｓ４０４：Ｙｅｓ）、学習予定情報提供手段１１４は、そのまま処理を続行する。
【００９１】
次に、前記学習予定情報提供手段１１４は、取得した個人別学習コンテンツ状態管理テーブル１３２のレコード情報により、前記画面１６００の生成処理を行う（ｓ４０６）。次に、学習予定情報提供手段１１４は、前記通信手段１０７を通じて、学習者端末２００に前記画面１６００のデータ送信を行い（ｓ４０７）、処理を終了する。なお、前記画面１６００の生成処理（ｓ４０６）において、ＨＴＭＬ形式にて画面生成を行えば、学習者端末２００が備える通信手段２０７にて画面データを受信後、一般的なＷｅｂブラウザを用いることにより画面表示を行うことができる。
【００９２】
なお、前記画面１６００を介し前記学習者端末２００にて、「学習する」ボタンが押下されたとすると、前記サーバ１００は記憶手段１０１から該当学習コンテンツのデータを読み出して前記学習者端末２００に配信することになる。
【００９３】
−−−処理手順の例４−−−
次に、学習者の正答率平均に応じて設問の難易度すなわち要素点を自動変更する処理について説明する。この処理は、前記サーバ１００の運用者（例：大学教育関係者等）が、たとえば、年度末処理として処理を起動することにより実行される。この処理により、当年度の学習者の正答率平均に応じて次年度以降の設問の難易度すなわち要素点を自動変更する。具体的な処理について処理フロー例を用いて説明する。図１７は本実施形態のリメディアル教育支援方法の処理フロー例６を示す図である。この場合、前記サーバ１００の難易度調整手段１１５は、各学習者の前記正否コード４３０５のデータを前記成績テーブル１２７から読み出して、前記設問ＩＤ４３０３毎に学習者間の平均正答率を算定する（ｓ５００）。
【００９４】
また、前記難易度調整手段１１５は、この平均正答率が所定基準以下の設問の設問ＩＤを特定して前記設問別要素点テーブル１２６に照合し、前記設問ＩＤに対応する該当設問が含む学習要素を未修得学習要素として特定する（ｓ５０１）。例えば、判定コンテンツＩＤが「１００」設問ＩＤが「３」の場合、「小数の計算」なる学習要素（未修得学習要素）を特定できる。
【００９５】
前記難易度調整手段１１５は、前記設問別要素点テーブル１２６において設問ＩＤ「３」、前記学習要素「小数の計算」について、平均正答率が所定基準以下であることから、要素点３２０４を当初設定値の「３」より所定値上昇させた上昇要素点（上昇難易度）（「３」を１段階上げて）「４」を設定する（ｓ５０２）。
【００９６】
つぎに、前記成績テーブル１２７の判定コンテンツＩＤ４３０２と前記設問別要素点テーブル１２６の判定コンテンツＩＤ３２０１、前記成績テーブル１２７の設問ＩＤ４３０３と前記設問別要素点テーブル１２６の設問ＩＤ３２０２をそれぞれキーに該当レコードのＪＯＩＮ処理を行い、ＪＯＩＮ後のレコードの設問ＩＤ３２０２、要素区分３２０３ごとに、学習者間の平均正答率を算定する（ｓ５０３）。
【００９７】
ここで、要素点３２０４と前記平均正答率との間に線形の相関関係（例えば、１次方程式で表すことのできる関係）が存在すると仮定すると、統計の一般的な手法である最小二乗法を用いて、前記要素点３２０４と前記平均正答率との間の１次方程式の関係式を求めることができる（ｓ５０４）。
【００９８】
さらに、前記最小二乗法を用いて求めた１次方程式を用いることにより、前記平均正答率から調整要素点を求め、前記設問別要素点テーブル１２６の要素点３２０４に設定することができる（ｓ５０５）。ここで求めた調整要素点が整数でなかった場合、四捨五入を行い整数となるようにしてもよい。
【００９９】
前記サーバ１００がこうした処理を行えば、修得判定コンテンツや学習コンテンツの各学習要素に設定した難易度すなわち要素点と実際の学習者による回答を基にした難易度すなわち調整要素点との間に隔たりがあっても、それを自動的に補正して該当コンテンツに適切な要素点を設定することが可能となる。
【０１００】
本実施形態によれば、学習要素とその難易度の２つの観点で修得判定することにより、修得済みの学習コンテンツの難易度より下位の難易度に属し、学習要素が同じ学習コンテンツについては、該当学習者がそれを未履修であっても履修する必要を無くすことができる。したがって本実施形態によれば、学習者による学習コンテンツ選択の自由度を良好なものとしつつ、学習者の習熟度によって受講不要な工程をスキップして学習効率を高めるリメディアル教育支援技術が提供可能となる。
【０１０１】
以上、本発明の実施の形態について、その実施の形態に基づき具体的に説明したが、これに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０２】
【図１】本実施形態のリメディアル教育支援システムの構成図である。
【図２】本実施形態の設問テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図３】本実施形態の設問別要素点テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図４】本実施形態の成績テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図５】本実施形態の個人別要素点合計テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図６】本実施形態の要素点階層テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図７】本実施形態の判定管理テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図８】本実施形態の個人別判定結果テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図９】本実施形態の個人別学習コンテンツ状態管理テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図１０】本実施形態のリメディアル教育支援方法の処理フロー例１を示す図である。
【図１１】本実施形態のリメディアル教育支援方法の処理フロー例２を示す図である。
【図１２】本実施形態のリメディアル教育支援方法の処理フロー例３を示す図である。
【図１３】本実施形態のリメディアル教育支援方法の処理フロー例４を示す図である。
【図１４】本実施形態のリメディアル教育支援方法の処理フロー例５を示す図である。
【図１５】本実施形態の出力画面例を示す図である。
【図１６】本実施形態の修得判定コンテンツの難易度と学習コンテンツとの対応関係例を示す図である。
【図１７】本実施形態のリメディアル教育支援方法の処理フロー例６を示す図である。
【符号の説明】
【０１０３】
１００  リメディアル教育支援システム（サーバ）
１０１、２０１  記憶手段
１０２、２０２  プログラム
１０３、２０３  ＲＡＭ（Random Access Memory）
１０４、２０４  ＣＰＵ（Central Processing Unit）
１０５、２０５  入力インターフェイス
１０６、２０６  出力インターフェイス
１０７、２０７  通信手段
１１０  履修状況管理手段
１１１  回答取得手段
１１２  正否判定手段
１１３  修得済み要素特定手段
１１４  学習予定情報提供手段
１１５  難易度調整手段
１２５  設問テーブル（第２テーブル）
１２６  設問別要素点テーブル（第３テーブル）
１２７  成績テーブル
１２８  個人別要素点合計テーブル
１２９  要素点階層テーブル
１３０  判定管理テーブル（第１テーブル）
１３１  個人別判定結果テーブル
１３２  個人別学習コンテンツ状態管理テーブル（第４テーブル）
１４０  ネットワーク
２００  学習者端末
【図１】
2010243662.tif 000003
【図２】
2010243662.tif 000004
【図３】
2010243662.tif 000005
【図４】
2010243662.tif 000006
【図５】
2010243662.tif 000007
【図６】
2010243662.tif 000008
【図７】
2010243662.tif 000009
【図８】
2010243662.tif 000010
【図９】
2010243662.tif 000011
【図１０】
2010243662.tif 000012
【図１１】
2010243662.tif 000013
【図１２】
2010243662.tif 000014
【図１３】
2010243662.tif 000015
【図１４】
2010243662.tif 000016
【図１５】
2010243662.tif 000017
【図１６】
2010243662.tif 000018
【図１７】
2010243662.tif 000019