(57)【要約】【課題】従来のコメント出力装置においては、学習に応じたコメントを出力できないという課題があった。【解決手段】学習者が学習時に入力した情報に関する情報である学習関連情報が記憶され得る学習関連情報記憶部１０１と、学習関連情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報である１以上の出力条件情報と、コメントの生成に用いられる情報であるコメント用情報とが対応付けられて記憶され得る出力対応情報記憶部１０２と、前記１以上の出力条件情報が示す条件を学習関連情報が満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を用いて、学習関連情報に対応したコメントを取得するコメント取得部１０３と、コメント取得部１０３が取得したコメントを出力するコメント出力部１０４と、を備えた。【選択図】図１
2010256796.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習者が学習時に入力した情報に関する情報である学習関連情報が記憶され得る学習関連情報記憶部と、
前記学習関連情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報である１以上の出力条件情報と、コメントの生成に用いられる情報であるコメント用情報とが対応付けられて記憶され得る出力対応情報記憶部と、
前記１以上の出力条件情報が示す条件を前記学習関連情報が満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を用いて、前記学習関連情報に対応したコメントを取得するコメント取得部と、
前記コメント取得部が取得したコメントを出力するコメント出力部と、を備えたコメント出力装置。
【請求項２】
前記学習関連情報は、属性を示す情報である学習属性情報と、当該学習属性情報の属性値を示す情報である学習属性値情報とを有する情報であり、
前記出力条件情報は、前記学習属性情報と当該学習属性情報に対応する学習属性値情報についてのコメントの出力を行うか否かの条件を示す情報である属性値条件情報とを有する情報であり、
前記コメント取得部は、
前記学習関連情報に含まれる学習属性情報と学習属性値情報との組合せが、前記コメント用情報と対応付けられた１以上の出力条件情報に含まれる学習属性情報と属性値条件情報との組合せが示す条件を満たすか否かを判断し、当該判断結果に応じた前記コメント用情報を用いてコメントを取得する請求項１記載のコメント出力装置。
【請求項３】
前記出力条件情報は、学習関連情報に対応した学習を評価するための指標である評価指標に対する、コメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報であり、
前記コメント取得部は、前記学習関連情報記憶部に格納されている同一の学習時に入力された情報に関する２以上の学習関連情報をそれぞれ指標化し、当該指標化した２以上の学習関連情報を用いて前記評価指標を取得し、当該学習関連情報から取得した評価指標が、上記出力条件情報を満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を用いて、前記学習関連情報に対応したコメントを取得する請求項１記載のコメント出力装置。
【請求項４】
前記学習関連情報は、所定の問題に対する解答の正誤に関する情報である正誤情報および学習についての時間の情報である学習時間情報を含み、
前記出力条件情報は、前記正誤情報および学習時間情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報を含み、
前記コメント取得部は、前記１以上の出力条件情報が示す条件を前記正誤情報および学習時間情報を含む学習関連情報が満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を用いて、前記正誤情報および学習時間情報に対応したコメントを含むコメントを取得する請求項１から請求項３いずれか記載のコメント出力装置。
【請求項５】
前記学習時間情報は、学習時の記入時間を示す記入時間情報および非記入時間を示す非記入時間情報を含み、
前記出力条件情報は、前記記入時間情報および非記入時間情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報を含み、
前記コメント取得部は、前記１以上の出力条件情報が示す条件を前記記入時間情報および非記入時間情報を含む学習関連情報が満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を用いて、前記記入時間情報および非記入時間情報に対応したコメントを含むコメントを取得する請求項４記載のコメント出力装置。
【請求項６】
前記学習時間情報は、思考時間を示す思考時間情報および空き時間を示す空き時間情報を含み、
前記出力条件情報は、前記思考時間情報および空き時間情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報を含み、
前記コメント取得部は、前記１以上の出力条件情報が示す条件を前記思考時間情報および空き時間情報を含む学習関連情報が満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を用いて、前記思考時間情報および空き時間情報に対応したコメントを含むコメントを取得する請求項５記載のコメント出力装置。
【請求項７】
前記学習関連情報は、学習習慣の定着度を示す情報である学習定着度情報を含み、
前記出力条件情報は、前記学習定着度情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報を含み、
前記コメント取得部は、前記１以上の出力条件情報が示す条件を前記学習定着度情報を含む学習関連情報が満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を用いて、前記学習定着度情報に対応したコメントを含むコメントを取得する請求項１から請求項６いずれか記載のコメント出力装置。
【請求項８】
前記学習関連情報は、予め指定された期間内の延べ学習時間を示す情報である延べ学習時間情報を含み、
前記出力条件情報は、前記延べ学習時間が、過剰な学習時間であることを判断するための条件を示す情報を含み、
前記コメント取得部は、前記１以上の出力条件情報が示す条件を前記延べ学習時間情報を含む学習関連情報が満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を用いて、過剰な学習が行われていることを示すコメントを含むコメントを取得する請求項１から請求項７いずれか記載のコメント出力装置。
【請求項９】
前記学習関連情報は、学習が行われた時間帯を示す情報である学習時間帯情報を含み、
前記出力条件情報は、前記学習時間帯情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報を含み、
前記コメント取得部は、前記１以上の出力条件情報が示す条件を前記学習時間帯情報を含む学習関連情報が満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を取得し、当該コメント用情報を用いて、前記学習時間帯情報に対応したコメントを含むコメントを取得する請求項１から請求項８いずれか記載のコメント出力装置。
【請求項１０】
前記学習関連情報は、学習が行われた日に関する情報である学習日情報を含み、
前記出力条件情報は、前記学習日情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報を含み、
前記コメント取得部は、前記１以上の出力条件情報が示す条件を前記学習日情報を含む学習関連情報が満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を用いて、前記学習日情報に対応したコメントを取得する請求項１から請求項９いずれか記載のコメント出力装置。
【請求項１１】
前記学習関連情報は、前記学習者の性格を示す情報である性格情報を含み、
前記出力条件情報は、前記性格情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報を含み、
前記コメント取得部は、前記１以上の出力条件情報が示す条件を前記性格情報を含む学習関連情報が満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を用いて、前記性格情報に対応したコメントを含むコメントを取得する請求項１から請求項１０いずれか記載のコメント出力装置。
【請求項１２】
前記出力対応情報記憶部には、前記コメント用情報の出力回数を示す情報である出力回数情報が、当該コメント用情報と対応付けられて更に記憶されており、
前記コメント取得部は、前記出力回数情報に応じて、前記コメント情報を取得する請求項１から請求項１１いずれか記載のコメント出力装置。
【請求項１３】
前記出力対応情報記憶部には、前記コメント用情報を用いて生成されたコメントについての効果を示す情報である出力効果情報が、当該コメント用情報と対応付けられて更に記憶されており、
前記コメント取得部は、前記出力効果情報に応じて、前記コメント情報を用いたコメントを取得する請求項１から請求項１２いずれか記載のコメント出力装置。
【請求項１４】
前記出力効果情報は、前記コメント用情報を用いて生成されたコメントの出力後から前記学習者が学習に取りかかるまでの時間、前記コメント用情報を用いて生成されたコメントの出力後の所定の問題に対する解答の正誤に関する情報である正誤情報、または、前記コメント用情報を用いて生成されたコメントの出力後の学習についての時間の情報である学習時間情報の少なくとも１以上に応じた情報である請求項１３記載のコメント出力装置。
【請求項１５】
前記出力効果情報は、前記コメント用情報を用いて生成されたコメントの出力後において、当該コメントに従って学習が行われたか否かを判断して取得された情報である請求項１３記載のコメント出力装置。
【請求項１６】
前記出力効果情報は、前記コメント用情報を用いて生成されたコメントの出力後の、学習頻度に応じて取得された情報である請求項１３記載のコメント出力装置。
【請求項１７】
前記出力効果情報は、前記コメント用情報を用いて生成されて出力されたコメントが有効なコメントであったか否かを学習者が評価した情報である請求項１３記載のコメント出力装置。
【請求項１８】
前記コメント取得部は、前記出力効果情報が、効果が高かったことを示す前記コメント用情報を用いたコメントを優先的に取得する請求項１から請求項１７いずれか記載のコメント出力装置。
【請求項１９】
学習者が学習時に入力した情報に関する情報である学習関連情報が記憶され得る学習関連情報記憶部と、前記学習関連情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報である１以上の出力条件情報と、コメントの生成に用いられる情報であるコメント用情報とが対応付けられて記憶され得る出力対応情報記憶部と、コメント取得部と、コメント出力部とを用いて行われるコメント出力方法であって、
前記コメント取得部が、前記１以上の出力条件情報が示す条件を前記学習関連情報が満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を用いて、前記学習関連情報に対応したコメントを取得するコメント取得ステップと、
前記コメント出力部が、前記コメント取得ステップで取得したコメントを出力するコメント出力ステップと、を備えたコメント出力方法。
【請求項２０】
コンピュータを、
学習者が学習時に入力した情報に関する情報である学習関連情報が記憶され得る学習関連情報記憶部に記憶されている学習関連情報が、前記学習関連情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報である１以上の出力条件情報とコメントの生成に用いられる情報であるコメント用情報とが対応付けられて記憶され得る出力対応情報記憶部に記憶されている前記１以上の出力条件情報が示す条件を、満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を用いて、前記学習関連情報に対応したコメントを取得するコメント取得部と、
前記コメント取得部が取得したコメントを出力するコメント出力部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習者の学習状況に応じてコメントを出力するコメント出力装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、ｅラーニング・システムを用いた学習が行われている（例えば、特許文献１参照）。（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１８９５５８号公報（第１頁、第１図等）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
そのようなｅラーニング・システム等の自主的な学習では、学習者に適切なコメントを提供できないという課題がある。すなわち、学習者の理解度や進度等の学習状況に合わせて、適切なアドバイス等のコメントを提供しなければ、学習の効率やモチベーションが下がってしまうという課題があった。具体的には、問題を解けない学習者に、同じ問題が解ける学習者と同様のコメント、例えば「このペースでがんばろう」等のコメントを出力しても、不適切である場合が多い。また、全ての学習者に利用可能なコメント、例えば、「この問題が解けた人は、より難しい問題にチャレンジしてください。解けなかった人は、基礎を見直してください」等のコメントを出力した場合、コメントを受け取った学習者は、自分の学習状況を理解した上での励ましやアドバイスのためのコメントであると感じることよりも、単なる形式的なコメントであると感じることが多いため、コメントが学習者の学習効率やモチベーションに与える効果が期待できない、という課題があった。
【０００５】
すなわち一般的には、学習者に対して出力するコメントを適切に選択したいという課題があった。
【０００６】
本発明は、上記課題を考慮してなされたものであり、学習者に対して適切なコメントを出力することができるコメント出力装置等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明のコメント出力装置は、学習者が学習時に入力した情報に関する情報である学習関連情報が記憶され得る学習関連情報記憶部と、前記学習関連情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報である１以上の出力条件情報と、コメントの生成に用いられる情報であるコメント用情報とが対応付けられて記憶され得る出力対応情報記憶部と、前記１以上の出力条件情報が示す条件を前記学習関連情報が満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を用いて、前記学習関連情報に対応したコメントを取得するコメント取得部と、前記コメント取得部が取得したコメントを出力するコメント出力部と、を備えたコメント出力装置である。
【０００８】
かかる構成により、様々な学習に関連する要因を考慮して取得したコメントを出力することが可能となるため、学習者に対して適切なコメントを出力することができる。例えば、学習者の学習レベルに適合したコメントを出力することができるようになる。その結果として、学習者の学習の効率を高めることができうる。また、学習者の学習に対するモチベーションが下がることを防止することもできる。
【０００９】
また、本発明のコメント出力装置は、前記コメント出力装置において、前記学習関連情報は、属性を示す情報である学習属性情報と、当該学習属性情報の属性値を示す情報である学習属性値情報とを有する情報であり、前記出力条件情報は、前記学習属性情報と当該学習属性情報に対応する学習属性値情報についてのコメントの出力を行うか否かの条件を示す情報である属性値条件情報とを有する情報であり、前記コメント取得部は、前記学習関連情報に含まれる学習属性情報と学習属性値情報との組合せが、前記コメント用情報と対応付けられた１以上の出力条件情報に含まれる学習属性情報と属性値条件情報との組合せが示す条件を満たすか否かを判断し、当該判断結果に応じた前記コメント用情報を用いてコメントを取得するコメント出力装置である。
【００１０】
かかる構成により、学習関連情報と出力条件情報との比較結果に応じた学習者に対して適切なコメントを出力することができる。また、学習関連情報と出力されるコメントとの対応関係が把握しやすいため、学習関連情報に応じて出力されるコメントの設定が容易である。
【００１１】
また、本発明のコメント出力装置は、前記コメント出力装置において、前記出力条件情報は、学習関連情報に対応した学習を評価するための指標である評価指標に対する、コメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報であり、前記コメント取得部は、前記学習関連情報記憶部に格納されている同一の学習時に入力された情報に関する２以上の学習関連情報をそれぞれ指標化し、当該指標化した２以上の学習関連情報を用いて前記評価指標を取得し、当該学習関連情報から取得した評価指標が、上記出力条件情報を満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を用いて、前記学習関連情報に対応したコメントを取得するコメント出力装置である。
【００１２】
かかる構成により、学習関連情報を用いて取得した評価指標に応じた、適切なコメントを出力することができる。このため、例えば、複数の学習関連情報についての総合的な評価に基づくコメントを出力することができる。
【００１３】
また、本発明のコメント出力装置は、前記コメント出力装置において、前記学習関連情報は、所定の問題に対する解答の正誤に関する情報である正誤情報および学習についての時間の情報である学習時間情報を含み、前記出力条件情報は、前記正誤情報および学習時間情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報を含み、前記コメント取得部は、前記１以上の出力条件情報が示す条件を前記正誤情報および学習時間情報を含む学習関連情報が満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を用いて、前記正誤情報および学習時間情報に対応したコメントを含むコメントを取得するコメント出力装置である。
【００１４】
かかる構成により、学習時に用いられた問題に対する正誤情報と学習時間とに応じた適切なコメントを学習者に出力することができる。例えば、正誤情報と学習時間との組合せ等から考え得る学習者の理解度や問題に対する解答状況に応じてコメントを出力することが可能となる。
【００１５】
また、本発明のコメント出力装置は、前記コメント出力装置において、前記学習時間情報は、学習時の記入時間を示す記入時間情報および非記入時間を示す非記入時間情報を含み、前記出力条件情報は、前記記入時間情報および非記入時間情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報を含み、前記コメント取得部は、前記１以上の出力条件情報が示す条件を前記記入時間情報および非記入時間情報を含む学習関連情報が満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を用いて、前記記入時間情報および非記入時間情報に対応したコメントを含むコメントを取得するコメント出力装置である。
【００１６】
かかる構成により、記入時間と非記入時間とに応じたコメントを出力することができる。例えば、記入時間と非記入時間との組合せ等から考え得る学習者の理解度や解答状況に応じコメントを出力することが可能となる。
【００１７】
また、本発明のコメント出力装置は、前記コメント出力装置において、前記学習時間情報は、思考時間を示す思考時間情報および空き時間を示す空き時間情報を含み、前記出力条件情報は、前記思考時間情報および空き時間情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報を含み、前記コメント取得部は、前記１以上の出力条件情報が示す条件を前記思考時間情報および空き時間情報を含む学習関連情報が満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を用いて、前記思考時間情報および空き時間情報に対応したコメントを含むコメントを取得するコメント出力装置である。
【００１８】
かかる構成により、思考時間と空き時間とに応じたコメントを出力することができる。例えば、思考時間と空き時間との組合せ等から考え得る学習者の学習に対する取り組み状況や、問題等の解答状況等に応じてコメントを出力することが可能となる。
【００１９】
また、本発明のコメント出力装置は、前記コメント出力装置において、前記学習関連情報は、学習習慣の定着度を示す情報である学習定着度情報を含み、前記出力条件情報は、前記学習定着度情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報を含み、前記コメント取得部は、前記１以上の出力条件情報が示す条件を前記学習定着度情報を含む学習関連情報が満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を用いて、前記学習定着度情報に対応したコメントを含むコメントを取得するコメント出力装置である。
【００２０】
かかる構成により、学習定着度に応じたコメントを出力することができる。例えば、学習定着度から考え得る学習者の学習習慣に応じてコメントを出力することが可能となる。
【００２１】
また、本発明のコメント出力装置は、前記コメント出力装置において、前記学習関連情報は、予め指定された期間内の延べ学習時間を示す情報である延べ学習時間情報を含み、前記出力条件情報は、前記延べ学習時間が、過剰な学習時間であることを判断するための条件を示す情報を含み、前記コメント取得部は、前記１以上の出力条件情報が示す条件を前記延べ学習時間情報を含む学習関連情報が満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を用いて、過剰な学習が行われていることを示すコメントを含むコメントを取得するコメント出力装置である。
【００２２】
かかる構成により、延べ学習時間に応じたコメントを出力することができる。例えば、延べ学習時間から学習者の学習量が、過剰であるか否か等の状況を判断し、その判断結果に応じてコメントを出力することが可能となる。
【００２３】
また、本発明のコメント出力装置は、前記コメント出力装置において、前記学習関連情報は、学習が行われた時間帯を示す情報である学習時間帯情報を含み、前記出力条件情報は、前記学習時間帯情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報を含み、前記コメント取得部は、前記１以上の出力条件情報が示す条件を前記学習時間帯情報を含む学習関連情報が満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を取得し、当該コメント用情報を用いて、前記学習時間帯情報に対応したコメントを含むコメントを取得するコメント出力装置である。
【００２４】
かかる構成により、学習時間帯に応じたコメントを出力することができる。例えば、学習時間帯から考え得る学習者の学習に望む態度や学習習慣等に応じたコメントを学習者に出力することができる。
【００２５】
また、本発明のコメント出力装置は、前記コメント出力装置において、前記学習関連情報は、学習が行われた日に関する情報である学習日情報を含み、前記出力条件情報は、前記学習日情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報を含み、前記コメント取得部は、前記１以上の出力条件情報が示す条件を前記学習日情報を含む学習関連情報が満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を用いて、前記学習日情報に対応したコメントを取得するコメント出力装置である。
【００２６】
かかる構成により、学習日情報に応じたコメントを出力することができる。例えば、学習日情報から考え得る学習者の学習に望む態度や学習習慣等に応じたコメントを学習者に出力することができる。
【００２７】
また、本発明のコメント出力装置は、前記コメント出力装置において、前記学習関連情報は、前記学習者の性格を示す情報である性格情報を含み、前記出力条件情報は、前記性格情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報を含み、前記コメント取得部は、前記１以上の出力条件情報が示す条件を前記性格情報を含む学習関連情報が満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を用いて、前記性格情報に対応したコメントを含むコメントを取得するコメント出力装置である。
【００２８】
かかる構成により、性格情報に応じたコメントを出力することができる。例えば、性格情報から考え得る学習者の性格を考慮したコメントを学習者に出力することができる。
【００２９】
また、本発明のコメント出力装置は、前記コメント出力装置において、前記出力対応情報記憶部には、前記コメント用情報の出力回数を示す情報である出力回数情報が、当該コメント用情報と対応付けられて更に記憶されており、前記コメント取得部は、前記出力回数情報に応じて、前記コメント情報を取得するコメント出力装置である。
【００３０】
かかる構成により、出力回数に応じたコメントを出力することができる。例えば、出力回数の多いコメントを出力しないようにして、出力されるコメントの重複を避けることが可能となる。
【００３１】
また、本発明のコメント出力装置は、前記コメント出力装置において、前記出力対応情報記憶部には、前記コメント用情報を用いて生成されたコメントについての効果を示す情報である出力効果情報が、当該コメント用情報と対応付けられて更に記憶されており、前記コメント取得部は、前記出力効果情報に応じて、前記コメント情報を用いたコメントを取得するコメント出力装置である。
【００３２】
かかる構成により、効果に応じたコメントを出力することができ、コメントの効果を、次のコメント出力に反映させることができる。例えば、効果があまりないコメントを出力しないようにして、有効なコメントを優先的に出力させることが可能となる。
【００３３】
また、本発明のコメント出力装置は、前記コメント出力装置において、前記出力効果情報は、前記コメント用情報を用いて生成されたコメントの出力後から前記学習者が学習に取りかかるまでの時間、前記コメント用情報を用いて生成されたコメントの出力後の所定の問題に対する解答の正誤に関する情報である正誤情報、または、前記コメント用情報を用いて生成されたコメントの出力後の学習についての時間の情報である学習時間情報の少なくとも１以上に応じた情報であるコメント出力装置である。
【００３４】
かかる構成により、コメント出力後の、学習に取りかかる時間や、正誤情報や、学習時間情報に応じた出力効果情報をコメント用情報に対して付与することができる。例えば、コメント出力後に、学習にすぐ取りかかった場合や、正答率が上がった場合や、学習時間が長くなった場合等に、コメントの効果があったことを示す出力効果情報をコメント用情報に付与することが可能となる。
【００３５】
また、本発明のコメント出力装置は、前記コメント出力装置において、前記出力効果情報は、前記コメント用情報を用いて生成されたコメントの出力後において、当該コメントに従って学習が行われたか否かを判断して取得された情報であるコメント出力装置である。
【００３６】
かかる構成により、コメントによる学習に対する効果があったか否かに応じた出力効果情報を付与することができる。
【００３７】
また、本発明のコメント出力装置は、前記コメント出力装置において、前記出力効果情報は、前記コメント用情報を用いて生成されたコメントの出力後の、学習頻度に応じて取得された情報であるコメント出力装置である。
【００３８】
かかる構成により、コメント出力後の、学習頻度に応じた出力効果情報をコメント用情報に対して付与することができる。例えば、コメント出力後に、学習頻度が高くなった場合等に、コメントの効果があったことを示す出力効果情報をコメント用情報に付与することが可能となる。
【００３９】
また、本発明のコメント出力装置は、前記コメント出力装置において、前記出力効果情報は、前記コメント用情報を用いて生成されて出力されたコメントが有効なコメントであったか否かを学習者が評価した情報であるコメント出力装置である。
【００４０】
かかる構成により、学習者のコメントに対する評価を、次のコメント出力に反映させることができる。
【００４１】
また、本発明のコメント出力装置は、前記コメント出力装置において、前記コメント取得部は、前記出力効果情報が、効果が高かったことを示す前記コメント用情報を用いたコメントを優先的に取得するコメント出力装置である。
【００４２】
かかる構成により、効果の高いと判断されたコメントを優先的に出力させることができる。
【発明の効果】
【００４３】
本発明によるコメント出力装置によれば、学習関連情報に応じて、学習者に対して適切なコメントを出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の実施の形態にかかるコメント出力装置のブロック図
【図２】同コメント出力装置の動作について説明するフローチャート
【図３】同コメント出力装置を用いたｅ−ラーニング・システム等の概念図
【図４】同コメント出力装置の動作について説明するための、学習関連情報管理表の一例を示す図
【図５】コメント出力装置の動作について説明するための、指標取得用条件情報管理表の一例を示す図
【図６】同コメント出力装置の動作について説明するための、指標管理表の一例を示す図
【図７】同コメント出力装置の動作について説明するための、評価指標判定表の一例を示す図
【図８】同コメント出力装置の動作について説明するための、コメント用情報管理表の一例を示す図
【図９】同コメント出力装置の動作について説明するための、コメントの表示例を示す図
【図１０】同コメント出力装置の変形例のブロック図
【図１１】同コメント出力装置の変形例の動作について説明するための、電子ペン送信情報の一例を示す図
【図１２】同コメント出力装置の動作について説明するための、コメント用情報管理表の一例を示す図
【図１３】同コメント出力装置の動作について説明するフローチャート
【図１４】同実施の形態におけるコンピュータシステムの外観一例を示す模式図
【図１５】同実施の形態におけるコンピュータシステムの構成の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００４５】
以下、コメント出力装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
【００４６】
（実施の形態）
図１は、本実施の形態におけるコメント出力装置１のブロック図である。本実施の形態に係るコメント出力装置は、学習者が学習時に入力した情報に関する情報である学習関連情報に応じたコメントを出力する装置である。
【００４７】
コメント出力装置１は、学習関連情報記憶部１０１、出力対応情報記憶部１０２、コメント取得部１０３、コメント出力部１０４、受信部１０５、出力効果情報取得部１０６、および、指標取得用条件情報記憶部１０７を備えている。
【００４８】
学習関連情報記憶部１０１は、学習者が学習時に入力した情報に関する情報である学習関連情報が記憶され得る。学習者が学習時に入力した情報とは、例えば、学習者が問題を解く際に入力した解答の情報や氏名等の情報等の文字や画像等の情報である。また、学習時間内に入力デバイス等から出力される情報と考えても良い。学習関連情報は、例えば問題の答案等の情報のような、学習者が入力した情報そのものであっても良いし、学習者が入力した情報を用いて生成される情報であっても良い。また、学習者が情報を入力した際に取得される時刻等の情報を用いて生成される情報であっても良い。学習関連情報は、学習者が入力した情報に直接関連した情報であっても良いし、間接的に関連した情報であっても良い。例えば、直接的に関連した情報は、例えば、正誤情報や文字等の記入を行っている記入時間等の情報である。また、間接的に関連した情報は、例えば、学習者が、学習を行っている年月日や、曜日、時間帯等の情報であってもよいし、学習者自身についての性格等を示す情報等であっても良い。また、学習関連情報は、学習者が学習に利用した問題に関する情報であってもよい。例えば、問題を識別する情報である問題識別情報や、問題のジャンルや難易度や進度等の属性を示す属性情報等であってもよい。また、学習関連情報には、学習関連情報が取得された日時等を判断可能な情報、例えば学習関連情報の蓄積日時等の情報が対応付けられていても良い。学習関連情報は、例えば、学習者を識別するための学習者識別情報等と対応付けられて、学習者別に管理されている。なお、学習者識別情報は、例えば、学習者の利用する情報処理装置等（図示せず）から送信される。学習識別情報は、例えば、ログイン時や、学習者がｅラーニング・システムに入力したユーザのＩＤ等であってもよく、あるいは、問題の答案を作成するために人手で入力されたユーザの氏名等の情報であってもよい。
【００４９】
学習関連情報は、例えば、学習についての時間の情報である学習時間情報である。学習時間情報は、学習に要した時間について知ることができる情報であれば、どのような情報であってもよい。例えば、学習時間情報は、学習時間を定量的に示す情報（例えば、３０分、１時間等）であってもよく、定性的な時間を示す情報（例えば、「長い」「短い」等）であってもよい。学習時間情報が定性的な時間を示す情報である場合であっても、例えば、１時間以上が「長い」であり、３０分以上で１時間未満が「中程度」であり、３０分未満が「短い」である、というように決まっていることが好適である。また、後述する記入時間情報や非記入時間情報や、思考時間情報や空き時間情報等についても同様である。学習時間情報は、例えば、学習の開始から終了までの時間を示す情報である。また、学習時間情報は、例えば、１以上の問題を用いて行われた学習についての時間、例えば１以上の問題の解答に要した時間等に関する情報である。１以上の問題の解答に要した時間とは、問題に対する解答の記入が可能な状態の時間と考えても良い。１以上の問題の解答に要した時間には、休憩時間等の、実質的には問題を解いていない空き時間の情報を含んでもよい。
【００５０】
なお、ここで述べる問題は、例えば、解答や採点の最小の単位となる問題（例えば、「１＋１＝」など）であってもよく、そのような解答や採点の最小の単位となる問題を複数含む集合としての問題、例えば、学期末試験における一科目のテストや、入試の一科目のテストなどであってもよい。解答や採点の最小の単位は、例えば、一の問題における最終的な解答に至るまでの部分（例えば、証明問題における複数のステップの一部）であってもよい。問題に対する解答は、数字等を含めた文字列を示すものに限るものではなく、例えば、画像等の情報であってもよい。
【００５１】
また、学習時間情報は、学習時における文字や画像等の記入時間を示す記入時間情報と非記入時間を示す非記入時間情報との少なくとも一方を含む情報であっても良い。記入時間情報は、記入に要した時間について知ることができる情報であれば、どのような情報であっても良い。記入時間情報は、例えば、１以上の問題についての解答を記入している時間を含む情報であっても良い。記入時間情報は、問題に対する解答に関するデータの入力が行われている時間と考えても良い。また、記入時間情報は、解答以外の情報の記入時間を含む情報と考えても良いし、含まない情報と考えても良い。例えば、解答のための計算等を記入している時間や、解答のための下書き等を行っている時間を記入時間と考えても良い。また、一旦記入した解答を、書き直した場合等において、書き直す前の記入に要した時間も、記入時間に加えるようにして良い。記入時間情報は、具体的には、予め指定された１以上の問題についての記入時間を累積した情報である。非記入時間情報は、記入していない時間について知ることができる情報であれば、どのような情報であっても良い。非記入時間情報は、１以上の問題を解いている際の、解答を記入していない時間を含む情報であってもよい。また、記入時間情報や非記入時間を学習関連情報の一つと考えても良い。
【００５２】
また、非記入時間情報は、思考時間情報あるいは空き時間情報の少なくとも一方を含む情報であっても良い。思考時間とは、例えば、学習者が、学習時に、文字の記入等を行わずに思考している時間等である。思考時間とは、１以上の問題等を解くために思考している時間であっても良い。思考時間情報は、思考している時間について知ることができる情報であれば、どのような情報であっても良い。また、空き時間は、例えば、学習に要した時間のうちの、実際に学習している時間以外の時間であり、具体的には休憩時間等である。空き時間情報は、非記入時間のうちの思考時間以外の時間と考えても良い。空き時間情報は、空き時間について知ることができる情報であれば、どのような情報であっても良い。また、思考時間情報や空き時間情報は、学習関連情報の一つと考えても良い。
【００５３】
また、学習関連情報は、例えば、所定の問題に対する学習者の解答の正誤に関する情報である正誤情報である。学習関連情報は、例えば、所定の問題を示す問題識別情報と対応付けられていることが好ましい。正誤情報は、解答の正誤について知ることができる情報であれば、どのような情報であってもよい。正誤情報は、例えば、問題数と正解数とを示す情報であってもよく、問題数と不正解数とを示す情報であってもよい。また、正解数と不正解数とを示す情報であってもよい。また、正答率を示す情報であってもよく、誤答率を示す情報であってもよく、正解・不正解を識別する情報であってもよい。また、正解した１以上の問題に割り当てられた配点等を用いて算出した指標（得点）であってもよい。また、この指標が、予め１以上の問題に割り当てられたしきい値を超える値であるか否かを示す情報であっても良い。
【００５４】
なお、本実施の形態で述べる問題とは、例えば、解答や採点の最小の単位となる問題（例えば、「１＋１＝」など）であってもよく、そのような解答や採点の最小の単位となる問題を複数含む集合としての問題、例えば、学期末試験における一科目のテストや、入試の一科目のテストなどであってもよい。解答や採点の最小の単位は、例えば、一の問題における最終的な解答に至るまでの部分（例えば、証明問題における複数のステップの一部）であってもよい。問題に対する解答は、数字等を含めた文字列を示すものに限るものではなく、例えば、画像等の情報であってもよい。なお、上述した学習関連情報が、一以上の所定の問題に関連した情報である場合、学習関連情報は、当該関連する問題もしくな当該関連する問題の問題識別情報と対応付けられていても良い。ここで述べる「対応付け」とは、学習関連情報と問題または問題識別情報とが、一のレコ−ドの二つの項目として管理されていることであっても良いし、学習関連情報と問題または問題識別情報とが一体化されていることであっても良い。
【００５５】
また、学習関連情報は、学習者の学習習慣の定着度を示す情報である学習定着度情報であってもよい。学習習慣の定着度とは、学習者による学習が、定期的に行われているか否かや、継続的に行われているか否か等を示す情報である。例えば、過去の所定の期間内において、毎日、あるいは決まった曜日に、欠かさずに学習が行われている場合、学習習慣が定着していると考えても良いし、過去の所定の期間内に、所定の頻度以上の頻度で学習が行われている場合に、学習習慣が定着していると考えても良い。学習定着度情報は、学習習慣の定着度を示すことができる情報であればどのような情報であっても良く、例えば、定着度を「定着している」、「定着していない」というような定性的に示す情報であっても良いし、定着度を五段階評価のように、定量的に示す情報であってもよい。学習定着度情報は、例えば、予め指定されたタイミングで行われている学習の回数に応じて、決定されても良いし、例えば、本題行われるべき曜日に学習が行われていない場合、その行われていない回数に応じて決定されても良い。学習定着度情報は、例えば、図示しない学習定着度決定部等において、図示しない格納部等に格納されている学習が行われた日にち等を示す情報や、学習関連情報に含まれる学習日情報や学習時間帯情報等とを用いて算出し、算出した学習定着度情報を、学習関連情報記憶部に記憶させるようにしても良い。あるいは、予め指定されている曜日や時間帯に学習者による学習が行われているかを、予め指定されている学習者が学習を行う日時等を示す情報と、実際に学習が行われた日時等を示す情報を比較することと等により判断し、一致している日数や比率等を学習定着度情報として取得したり、これらの日数や比率を用いて学習定着度情報を取得しても良い。
【００５６】
また、学習関連情報は、予め指定された期間内の延べ学習時間を示す情報である延べ学習時間情報であっても良い。例えば、延べ学習時間とは、図示しない記憶部等に予め記憶されている、期間を示す情報が示す期間内における学習時間情報の合計等である。学習時間情報は、図示しない延べ学習時間算出部等が、例えば、予め指定された期間内に取得された、学習関連情報の一つとして含まれている学習時間情報が示す学習時間を合計することによって、取得することができる。そして、延べ学習時間算出部等が、算出した延べ学習時間情報を、学習関連情報記憶部１０１に記憶させる。なお、学習時間情報が示す学習時間を合計して延べ学習時間情報を取得する代わりに、記入時間情報が示す記入時間と非記入時間情報が示す非記入時間とを合計しても良いし、記入時間情報が示す記入時間と思考時間情報が示す思考時間とを合計しても良いし、記入時間情報が示す記入時間だけを合計してもよい。
【００５７】
また、学習関連情報は、学習が行われた時間帯を示す情報である学習時間帯情報であってもよい。学習時間帯情報は、例えば、学習が行われた時間帯を示すことが可能な情報である。ここで述べる学習とは、例えば、１以上の問題を用いて行われた学習等である。学習時間帯情報は、学習が行われた時間帯の開始時刻と終了時刻とを指定する情報や、学習が行われた時間帯に含まれる一の時刻を指定する情報や、学習が行われた時間帯が含まれるおおよその時間区分を指定する情報である。時間帯の開始時刻と終了時刻とを指定する情報とは、結果的に開始時刻と終了時刻とを取得可能な情報であればよく、例えば、「午後３時１０分から午後３時４５分」等の学習の開始時間と終了時間とを示す情報であってもよいし、学習の開始時間と、学習の継続時間との組合せにより構成される情報であっても良い。学習が行われた時間帯に含まれる一の時刻を指定する情報とは、例えば、開始時刻や終了時刻や、開始時刻と終了時刻との中間の時刻等である。学習が行われた時間帯に含まれる一の時刻を指定する情報とは、結果的に学習が行われた時間帯に含まれる一の時刻を指定可能な情報であっても良い。また、学習が行われた時間帯が含まれるおおよその時間区分を指定する情報とは、例えば、１日を大きく区分分けした場合の一つを指定可能な情報であり、例えば、午前や、午後、早朝、深夜、夕方等の時間区分を指定する情報である。時間区分には、開始時刻や終了時刻等を指定する情報が対応付けられていても良い。なお、学習が行われた時間帯は、問題についての解答が行われた時間帯と考えても良い。学習時間帯情報は、空き時間を含む学習（あるいは解答）が行われた時間帯を示す情報であっても良い。また、学習時間帯情報は、学習が行われた年月日や曜日等の情報を更に含んでもよい。
【００５８】
また、学習関連情報は、学習が行われた日に関する情報である学習日情報であっても良い。学習日情報は、例えば、学習日情報は、連続して学習が行われた日数を示す情報である。ただし、所定日数以上の連続した学習日数内に、所定日数以内の休みを挟んだ場合においても、連続した日数とカウントしても良い。また、学習が所定日数以上連続して行われていること、あるいは学習が所定日数以上連続して行われていないことを示す情報であっても良い。また、また、連続して学習が行われた日数が算出可能な情報であれば、問題を用いて行われた学習が行われた年月日等の日付や曜日に関する情報であってもよい。
【００５９】
また、学習関連情報は、学習者の性格を示す情報である性格情報であってもよい。性格情報が示す性格は、学習に関連する性格であればどのような性格であっても良い。性格情報は、例えば、「気の長さ」という性格を「長い」や、「短い」等の定性的な値で表した情報であっても良いし、性格を５段階評価等の数値等を用いて定量的に示した情報であっても良い。例えば「辛抱強さ」という性格を「５」や「２」等の数値等で定量的に示した情報であっても良い。
【００６０】
また、学習関連情報は、学習時に利用された電子ペンのふるまいに関する情報であっても良い。例えば、電子ペンの筆圧の情報や電子ペンの移動速度の情報であってもよい。
【００６１】
なお、学習関連情報は、上述した学習時間情報、記入時間情報、非記入時間情報、思考時間情報、空き時間情報、正誤情報、学習定着度情報、延べ学習時間情報、学習時間帯情報、学習日情報、性格情報の全てを含む情報であっても良いし、その一部等を含む情報であってもよい。
【００６２】
学習関連情報は、例えば、属性を示す情報である学習属性情報と、当該学習属性情報の属性値を示す情報である学習属性値情報とを有する情報である。学習属性情報とは、学習関連情報の項目等を示す情報である。例えば、学習関連情報がデータベース等で管理されている場合、学習関連情報は、データベースの項目名やフィールド名等と考えて良い。また、学習属性値情報は、学習属性情報に対応した属性値を示す情報である。学習属性情報は、例えば、上述したような「学習時間情報」、「正誤情報」、「学習時間帯情報」、「性格情報」等の情報である。また、学習属性値情報は、例えば、「２時間」、「５７点」、「辛抱強い」等の学習属性情報に対応した属性値の情報である。
【００６３】
ここで、学習関連情報記憶部１０１に記憶される学習関連情報が取得される方法の一例について説明する。
【００６４】
［学習関連情報に含まれる学習時間情報を取得する場合］
学習時間情報は、一の学習が開始されてからその学習が終了するまでの時間を人手で計測したものであってもよく、あるいは、自動的に計測したものであってもよい。後者の場合には、例えば、ｅラーニング・システムにおいては、学習を開始した時点や、学習者が問題を出力させた時点や、問題の解答に着手した時点から、学習を終了した時点や、問題の出力を終了させた時点や、問題の解答を終了した時点まで等の時間（期間）を計測し、計測した時間を学習時間として取得してもよい。また、それぞれの時刻を取得し、時刻の差等を演算することで、学習時間を取得してもよい。なお、所定の期間内において取得された学習時間情報を加算した値を、例えば、延べ学習時間情報として取得してもよい。
【００６５】
［学習関連情報に含まれる記入時間情報と、非記入時間情報を取得する場合］
記入時間は、例えば、学習者が所定の問題についての解答等の記入を開始してから記入終了するまでの時間を人手で計測したものであってもよく、あるいは、自動的に計測したものであってもよい。後者の場合には、例えば、ｅラーニング・システムにおいては、学習者が問題に対する解答を入力している時間（期間）を計測し、計測した時間を累積して得られた時間を記入時間として取得してもよい。また、問題が複数ある場合、複数の問題についてそれぞれ取得した、入力が行われた時間を累積した時間を、記入時間として取得しても良い。入力している時間は、通常、入力デバイス等から解答欄等に対する入力信号が入力されている時間である。なお、入力デバイスからの入力信号が途切れた場合であっても、次の入力信号が入力されるまでの時間間隔が、予め指定した時間以下である場合、入力は終了しておらず、入力が継続していると判断しても良い。例えば、キーボードや電子ペン等で入力が行われている場合において、入力が例えば数秒程度途切れたとしても、途切れた時間が予め指定した時間以下の時間であり、その後すぐに入力が行われた場合は、この途切れた時間も、記入時間として計測するようにしても良い。なお、ここで述べる予め指定した時間については、例えば、解答者別に指定されていても良いし、解答の対象となる問題別に指定されていてもよい。なお、問題別に指定されているとは、問題のグループ別に指定されていることであって良く、例えば問題の分野別に指定されていることであっても良い。これらの時間を指定する情報は、例えば、問題情報等と対応付けられて、問題情報出力装置１等から送信されるようにすればよい。なお、かかることは、以下で述べる非記入時間や思考時間情報や空き時間情報等を検出する際に用いられる時間を指定する情報等においても同様である。また、入力デバイスが電子ペン等である場合、電子ペンによる記入等が行われていること等を判断するために用いられている、電子ペンから得られる情報についてのしきい値、例えば移動距離や筆圧等についてのしきい値等の条件を示す情報も、解答者別や、問題情報別に指定されていても良い。
【００６６】
非記入時間は、例えば、学習者が問題への解答等の記入を開始してから終了するまでの時間内にいて、解答を記入していない時間を人手で計測したものであってもよく、あるいは、自動的に計測したものであってもよい。後者の場合には、例えば、ｅラーニング・システムにおいて、学習者に問題を提示した時点から、その問題に対する解答の入力が終了した時点までの時間のうちの、解答の入力が行われていない時間を計測し、計測した時間を累積して得られた時間を解答時間として取得しても良い。また、問題が複数ある場合、複数の問題についてそれぞれ取得した、入力が行われていない時間を累積して得られた時間を、記入時間として取得しても良い。また、学習者に問題を提示した時点から、その問題に対する解答の入力が終了した時点までの時間から、上述した記入時間を減算して得られた時間を非記入時間としてもよい。
【００６７】
ｅラーニング・システム等における、学習者からの解答の入力の受付は、キーボードやマウス、電子ペン等のどのような入力デバイスを用いた入力であっても良い。電子ペンは、例えば、アノト社の開発した電子ペンであってもよく、タブレットやその他の形式の電子ペンであってもよい。電子ペンにおいては、電子ペンが示す位置の座標の変化等によって入力の有無を判断可能である。
【００６８】
なお、上述した記入時間情報や、非記入時間情報は、コメント出力装置１内で作成した情報であっても良いし、コメント出力装置１の外部で作成された情報であっても良い。
【００６９】
例えば、学習者が利用するｅラーニング・システム等の端末装置（図示せず）等が上述したような処理により記入時間情報や、非記入時間情報を取得して、コメント出力装置１に送信するようにしてもよい。
【００７０】
また、学習者が利用するｅラーニング・システム等の端末装置（図示せず）等で取得された入力が行われた時間等の情報や、入力が行われていることを示すリアルタイムの情報が、コメント出力装置１に送信されるようにし、当該情報を図示しない受信部等で受信したコメント出力装置１が、当該情報を用いて、図示しない処理部等で、記入時間情報や非記入時間情報等を作成するようにしても良い。
【００７１】
［学習関連情報に含まれる思考時間情報と空き時間情報とを取得する場合］
思考時間情報は、例えば、学習者が問題について、解答の記入を行わずに、問題を解くための思考を行っている時間を人手で計測したものであってもよい。あるいは、自動的に計測したものであってもよい。後者の場合には、例えば、ｅラーニング・システムにおいては、学習者が問題に対する解答を開始、あるいは学習者に問題を提示してから、解答の記入のための入力が開始されるまでの時間（期間）を計測し、計測した時間が、問題等に対して予め指定された所定の時間未満であれば、思考時間として計測する。また、問題が複数ある場合、複数の問題についてそれぞれ取得した、思考時間を累積した時間を、思考時間として取得しても良い。解答の開始時刻等は、例えば、ユーザによる開始の指示等に応じて判断しても良い。一の問題が、複数の問題を取得する場合、一の問題に含まれる一の問題についての解答の記入終了を、次の問題の解答開始と判断するようにしても良い。
【００７２】
また、空き時間情報は、例えば、学習者が問題について、解答の記入や、問題を解くための思考を行っていない時間を人手で計測したものであってもよい。あるいは、自動的に計測したものであってもよい。後者の場合には、例えば、学習者が問題に対する解答を開始、あるいは学習者に問題を提示してから、解答の記入のための入力が開始されるまでの時間（期間）を計測し、計測した時間が、問題等に対して予め指定された所定の時間よりも長ければ、当該時間を空き時間として計測する。あるいは、非記入時間情報が示す非記入時間から、思考時間情報が示す思考時間を減算した時間を空き時間として取得してもよい。また、学習者が、解答を中断するためのメニューやボタン等を操作してから、解答を再開するまでのメニューやボタン等を操作するまでの時間を、空き時間として取得しても良い。
【００７３】
なお、上述した思考時間情報や、空き時間情報は、コメント出力装置１内で作成した情報であっても良いし、コメント出力装置１の外部で作成された情報であっても良い。
【００７４】
［学習関連情報に含まれる学習時間帯情報を取得する場合］
学習時間帯情報は、例えば、学習者が問題への解答を開始してから終了するまでの時間帯を人手で計測したものであっても良いし、あるいは、自動的に計測したものであってもよい。例えば、自動的に計測する場合、学習者に問題を提示した時間の情報と、学習者による問題の解答が終了した時刻の情報を、時計等のアプリケーションソフトウェアや、問題を提供するｅラーニング・システム等のサーバや、ＮＴＰ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｔｉｍｅ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）等を用いてＮＴＰサーバ等から取得するようにすればよい。また、学習時間帯情報は、学習者が問題への解答を開始してから終了するまでの時間帯のうちの一の時刻を計測したものであっても良い。また、予め用意された早朝や、夕方、深夜等の時間区分別の開始時間と終了時間の情報等と、学習者に問題を提示した時間の情報と、学習者による問題の解答が終了した時刻の情報等を比較し、学習者に問題を提示した時間の情報と、学習者による問題の解答が終了した時刻の情報が含まれる時間区分を示す情報を、学習時間帯情報として取得しても良い。
【００７５】
なお、上述した学習時間帯情報は、コメント出力装置１内で取得した情報であっても良いし、コメント出力装置１の外部で取得された情報であっても良い。
【００７６】
［学習関連情報に含まれる学習日情報を取得する場合］
学習日情報は、例えば、学習者が問題への解答を行った日についての情報を人手で取得したものであっても良いし、あるいは、自動的に取得したものであってもよい。例えば、自動的に取得する場合、学習者に問題を提示した年月日や曜日等の情報を、時計等のアプリケーションソフトウェアや、問題を提供するｅラーニング・システム等のサーバや、ＮＴＰ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｔｉｍｅ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）等を用いてＮＴＰサーバ等から取得するようにすればよい。また、学習日情報が、問題の解答が継続的に行われている日数を示す情報である場合、過去に取得した解答を行った日を示す記録やログ情報や履歴情報等から、解答が連続して行われている日数をカウントし、カウント結果を示す情報を、学習日情報として取得する。また、また、連続して行われている日数をカウントする際に、予め指定した日付や曜日については、解答を行ったか否かのカウント対象から除外するようにしても良い。
【００７７】
なお、上述した学習時間帯情報は、コメント出力装置１内で取得した情報であっても良いし、コメント出力装置１の外部で取得された情報であっても良い。
【００７８】
［学習関連情報に含まれる正誤情報および問題識別情報を取得する場合］
正誤情報は、例えば、学習者の解答を人手で採点して得た情報であってもよく、あるいは、前述の入力デバイス等を用いて入力された解答を自動的に採点して得た情報であってもよい。問題識別情報は、例えば、ｅラーニング・システムが学習者に提示した問題を識別する問題識別情報が取得されたものであってもよく、あるいは、学習関連情報管理表を作成するために人手で入力された情報であってもよい。
【００７９】
［学習関連情報に含まれる学習定着度情報を取得する場合］
学習定着度情報は、例えば、学習者が人手で入力した情報であってもよく、あるいは、前述の入力デバイス等を用いて入力された学習が行われた日時等の情報を用いて得た情報であってもよい。例えば、後者の場合、過去の予め指定された所定の期間内における、学習が行われた日数をカウントし、当該日数が所定の日数以上であれば、学習習慣が定着していることを示す学習定着度情報を取得する。なお、過去の予め指定された所定の期間内における、所定の時間帯内に学習が行われた日数をカウントするようにしても良い。
【００８０】
学習関連情報記憶部１０１に学習関連情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して学習関連情報が学習関連情報記憶部１０１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された学習関連情報が学習関連情報記憶部１０１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された学習関連情報が学習関連情報記憶部１０１で記憶されるようになってもよい。学習関連情報記憶部１０１での記憶は、ＲＡＭ等における一時的な記憶でもよく、あるいは、長期的な記憶でもよい。学習関連情報記憶部１０１は、所定の記録媒体（例えば、半導体メモリや磁気ディスク、光ディスクなど）によって実現されうる。
【００８１】
出力対応情報記憶部１０２には、学習関連情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報である１以上の出力条件情報と、コメントの生成に用いられる情報であるコメント用情報とが対応付けられて記憶され得る。出力条件情報は、通常、対応する学習関連情報が、当該出力条件情報が示す条件を満たした場合に、コメントの出力を行われる条件を示すものである。ただし、条件を満たさない場合に、コメントの出力が行われる条件であっても良い。なお、出力条件情報が示す条件が、対応する学習関連情報が、当該出力条件情報が示す条件を満たさない場合に、コメントの出力が行われるような条件である場合、後述するコメント取得部１０３は、学習関連情報が出力条件情報が示す条件を満たさない場合に、出力条件情報が示す条件を満たしたと判断したと考えるようにすればよい。また、条件を満たした場合と、満たさない場合とで、異なるコメントが出力される出力条件情報や、値の範囲によって異なるコメントが出力される出力条件情報については、例えば、条件を満たした場合に第一のコメントが出力される出力条件情報と、条件を満たさない場合に第二のコメントが出力される出力条件情報との組み合わせのように、複数の出力条件情報の組合せと考えればよい。
【００８２】
出力条件情報は、通常、学習関連情報に対応した条件の情報である。出力条件情報は、例えば、学習関連情報そのものに対する条件の情報であっても良い。具体的には、出力条件情報は、学習関連情報の属性と同じ属性を示す情報である学習属性情報と、当該学習属性情報の属性値の条件を示す情報である属性値条件情報とを有していてもよい。この場合、例えば、出力条件情報は、出力条件情報が有する学習属性情報と一致する学習属性情報を有する学習関連情報の学習属性値情報の条件を示す情報である。例えば、このような出力条件情報は、「学習時間情報が２０分以上」という条件を示す情報である。この場合、「学習時間情報」が学習属性情報であり、「２０分以上」が属性値条件情報である。この出力条件情報は、例えば、「学習時間情報」と一致する学習属性情報を有する学習関連情報の学習属性値情報の値が、「２０分以上」であれば、コメントを出力する、という条件を示す情報である。
【００８３】
また、出力条件情報は、一以上の学習関連情報を用いて、所定の演算や指標化等の処理等を行うことで取得される情報に対する条件の情報であっても良い。このような場合においても、出力条件情報と学習関連情報とが対応付けられていると考えて良い。具体的には、出力条件情報は、一以上の学習関連情報に対応した学習を評価するための指標である評価指標に対する、コメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報であってもよい。評価指標は、例えば一以上の学習関連情報を用いて作成される指標であり、学習関連情報に対応した情報である。このため、例えば、評価指標が、対応する出力条件情報が示す条件を満たすことを、出力条件情報が示す条件を、学習関連情報が満たすことと考えて良い。なお、評価指標については、後述する。
【００８４】
学習時間情報や、記入時間情報や、非記入時間、思考時間、空き時間等に対応する出力条件情報は、例えば、所定の問題を、標準的な学習者が解答した場合に要する記入時間や非記入時間、思考時間、空き時間等の時間を示す情報である。また、出力条件情報は、例えば、複数の学習者について算出された最適値や記入時間の平均値や中央値や標準値等であってもよい。出力条件情報は、次の問題の出力先となる一の学習者の能力等に合わせて設定された最適値や、当該一の学習者についての過去の平均値や中央値や標準値等の、予め設定された情報であってもよい。また、出力条件情報に含まれる値は、固定値であってもよいし、解答状況等に応じて動的に変化する値等であってもよい。記入時間や、非記入時間や、思考時間や、空き時間等についての出力条件情報は、例えば、「１４分以内」や「１０分以上」等のしきい値や、しきい値とそのしきい値が条件を満たす下限値を示す値か、上限値を示す値であるかを示す情報との組み合わせであってもよい。また、「長い」や「短い」等の定性的な情報を用いて表したものであっても良い。
【００８５】
正誤情報についての出力条件情報は、「正解」、「不正解」等の正誤を識別する情報を用いた条件や、「１０問以上正解」や「正解率が５０％以上」等の正解数や不正回数や、正解率や不正解率等の値を用いた条件や、「７０点以上」等の問題に対する答案を採点した結果の値を用いた条件を指定する情報等である。
【００８６】
学習時間帯情報についての条件情報は、「深夜」や「早朝以外」等の時間区分を用いて条件を指定する情報や、「午後１１時から午前７時」や、午後６時を含む時間帯」等の時刻の情報を用いて条件を指定する情報等である。
【００８７】
学習日情報についての条件情報は、「連続して５日以上」等の日数を用いた条件や、「指定曜日と一致」等の予め指定した日と一致するか否かを指定する情報等である。
【００８８】
電子ペンふるまい情報についての条件情報は、「筆圧が５以上」、「速さが２以上」等の値を用いた条件や、「筆圧が強い」、「速さが遅い」等の定性的な情報を用いた条件を示す情報等である。
【００８９】
学習定着度情報についての条件情報は、例えば、学習が定着したか否か等を示す文字列等で条件を指定する情報や、定着度が「６０％以上」等のしきい値や、当該しきい値が上限であるか下限であるかを示す情報とを組合せた条件を示す情報である。
【００９０】
延べ学習時間情報についての条件情報は、例えば、延べ学習時間が「長い」、「短い」等の文字列等で条件を指定する情報や、延べ学習時間が「６０分以上」等のしきい値や、当該しきい値が上限であるか下限であるかを示す情報とを組合せた条件を示す情報である。
【００９１】
性格情報についての条件情報は、例えば、気が「長い」、「短い」、根気が「ある」、「ない」集中力が「ある」、「ない」等の文字列等で条件を指定する情報である。
【００９２】
コメント用情報とは、コメントの作成に利用可能な情報であれば良く、コメントそのものであってもよいし、コメントに対応する学習関連情報や、日付等の情報を埋め込み可能なコメントのテンプレートの情報でも良い。
【００９３】
一のコメント用情報には、一の出力条件情報が対応付けられていても良いし、複数の出力条件情報が対応付けられていても良い。出力対応情報記憶部１０２において、出力条件情報とコメント用情報とは、直接対応付けられた記憶されていても良いし、間接的に対応付けられて記憶されていても良い。間接的に対応付けられているとは、例えば、それぞれに対応する識別情報同士が対応付けられていること等を意味する。また、出力条件情報とコメント用情報とは、物理的に同じ記憶媒体に記憶されていても良いし、物理的に異なる記憶媒体に記憶されていても良い。
【００９４】
また、出力対応情報記憶部１０２には、上述したコメント用情報と、当該コメント用情報を用いたコメントの出力回数を示す情報である出力回数情報とが、対応付けられて記憶されていても良い。出力回数情報は、例えば出力回数を示す値である。コメント用情報と出力回数情報とが対応付けられている、とは、学習関連情報と出力回数情報とが対応付けられていることと考えても良い。出力回数情報の値は、例えば、後述するコメント取得部等がコメント用情報を取得した際に、インクリメントするようにすればよい。なお、出力回数情報は、一の学習者に対する出力回数情報であってもよいし、複数の学習者に対して、同じコメント用情報を用いて作成されたコメントの出力回数を示す出力回数情報であってもよい。
【００９５】
また、出力対応情報記憶部１０２には、コメント用情報を用いて生成されたコメントについての効果を示す情報である出力効果情報が、当該コメント用情報と対応付けられて記憶されていてもよい。出力効果情報は、出力されたコメントが学習に対して効果があったこと、あるいは効果が無かったことを示す情報であれば、どのような情報であってもよく、例えば「効果有り」、「効果なし」等の定性的な情報であっても良いし、効果を数値等で示した定量的な情報であっても良い。出力効果情報は、コメントの効果が確認可能であるコメントの生成に用いられるコメント用情報にだけ、対応付けておくようにしても良い。
【００９６】
出力効果情報は、例えば、コメント用情報を用いて生成されたコメントの出力後から学習者が学習に取りかかるまでの時間、コメント用情報を用いて生成されたコメントの出力後の所定の問題に対する解答の正誤に関する情報である正誤情報、または、コメント用情報を用いて生成されたコメントの出力後の学習時間情報の少なくとも１以上に応じた情報である。例えば、出力効果情報は、コメント用情報を用いて生成されたコメントの出力後から学習者が学習に取りかかるまでの時間が、予め指定された時間や、直前の学習が行われる間隔等に対して短いか否かによって取得される情報である。具体的には、学習に取りかかる時間が短い場合に、出力効果があったことを示す情報を取得するようにしても良い。また、出力効果情報は、例えば、コメントの出力によって、コメント用情報を用いて生成されたコメントの出力後の所定の問題に対する解答の正誤情報が、予め指定された正誤情報や、コメント出力前の正誤情報と比べて、正答率が上がったことを示す値となったか否かによって取得される情報である。具体的には、正答率が上がった場合に、出力効果があったことを示す情報を取得するようにしても良い。また、出力効果情報は、例えば、コメント用情報を用いて生成されたコメントの出力後の学習時間情報が、予め指定された時間やコメントの出力前の時間に比べて短くなったか否かによって取得される情報である。具体的には、出力後の学習時間情報が示す時間が短い場合に、出力効果が合ったことを示す情報を取得するようにしても良い。なお、所定の問題とは、例えば、コメントの出力対象となった学習において用いられた問題に対応する問題である。言い換えれば、出力されたコメントの生成に用いられたコメント用情報に対応する問題と対応する問題である。具体的には、コメントの出力対象となった学習において用いられた問題の次に出力される問題である。コメントの出力後とは、例えば、コメントの出力対象となった学習の次の学習や、それ以降の学習である。
【００９７】
また、出力効果情報は、コメント用情報を用いて生成されたコメントの出力後において、当該コメントに従って学習が行われたか否かを示す情報であってもよい。このコメントに従って学習が行われたということは、上述したようなコメントの効果があったことと実質的に同じ結果を示すこととなるため、上述した出力効果情報として利用可能である。コメントに従って学習が行われたか否かを示す情報は、例えば、以下のようにして取得可能である。後述するコメント取得部１０３が、例えば、コメントが示す内容に従って、学習が行われたか否かの判断結果を入力するためのインターフェース画面、例えばチェックボックス等を含むコメントの情報を作成するようする。そして、このコメントが示す内容に従って学習を行ったか否かの自己評価結果等を示す情報を、学習者がコンピュータ等の情報処理装置等を用いて表示される当該コメントに含まれるインターフェース画面を用いて入力し、コメント出力装置１に対して送信するようにする。そして、当該送信されたコメントに従って学習が行われたか否かを示す情報をコメント出力装置１が図示しない受信部等により受信し、当該コメントに対応したコメント用情報に対応付けて出力効果情報として記憶されるようにすればよい。
【００９８】
また、出力効果情報は、コメント用情報を用いて生成されたコメントの出力後の、学習頻度に応じて取得された情報であってもよい。学習頻度は、例えば、コメントの出力後の予め指定された期間内における全日数や全時間と、学習が行われた日数や時間との比であっても良いし、予め指定された期間内における学習が行われた日数や時間の合計であっても良い。また、学習が行われた日と日との間隔等であっても良い。あるいは予め指定されている日に学習が行われたか否かによって判断される値であっても良い。出力効果情報は、コメント用情報を用いて生成されたコメントの出力後の学習頻度が、予め指定された頻度や、直前の学習が行われていた場合の頻度等に対して高いか否かによって取得される情報である。具体的には、学習頻度が高い場合に、出力効果があったことを示す情報を取得するようにしても良い。
【００９９】
出力効果情報が、どのように取得された情報であるかは問わない。例えば、コメント用情報を用いて生成されて出力されたコメントが有効なコメントであったか否かを学習者が評価した情報であってもよい。また、コメントの出力後の学習において取得された学習関連情報を用いて自動的に取得された情報であっても良い。ここでは、後述する出力効果情報取得部１０６がコメントの出力後の学習において取得された学習関連情報を用いて取得した出力効果情報が出力対応情報記憶部１０２に記憶される場合を例に挙げて説明する。
【０１００】
出力対応情報記憶部１０２に出力対応情報が記憶される過程は問わない。例えば、出力効果情報取得部１０６が取得した出力効果情報が記憶されるようになってもよく、記録媒体を介して出力対応情報が出力対応情報記憶部１０２で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された出力対応情報が出力対応情報記憶部１０２で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された出力対応情報が出力対応情報記憶部１０２で記憶されるようになってもよい。出力対応情報記憶部１０２での記憶は、ＲＡＭ等における一時的な記憶でもよく、あるいは、長期的な記憶でもよい。出力対応情報記憶部１０２は、所定の記録媒体（例えば、半導体メモリや磁気ディスク、光ディスクなど）によって実現されうる。
【０１０１】
コメント取得部１０３は、一のコメント用情報に対応付けられた１以上の出力条件情報が示す条件を、学習関連情報記憶部１０１に記憶されている学習関連情報が満たすか否かを判断する。そして、条件を学習関連情報が満たすと判断した場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられたコメント用情報を用いて、学習関連情報に対応したコメントを取得する。一のコメント用情報に対応付けられた１以上の出力条件情報が示す条件を、学習関連情報記憶部１０１に記憶されている学習関連情報が満たすと判断することは、一以上の出力条件情報のそれぞれが示す条件を満たす一以上の学習関連情報が検出されることと考えても良い。また、出力条件情報が示す条件を満たすということは、出力条件情報が示す条件を満たさないという条件を満たすことも含む概念と考えて良い。かかることは、他の判断においても同様である。なお、一のコメント用情報に、複数の出力条件情報が対応付けられている場合、通常は、これらの出力条件情報が示す条件をＡＮＤ条件として用いるが、ＯＲ条件等の他の論理的な組合せで用いるようにしてもよい。なお、コメント取得部１０３は、通常、学習者別の学習関連情報を用いて、学習者別にコメントを取得する。ただし、必要に応じて、学習者別にコメントを取得しないようにしてもよい。なお、本実施の形態において述べるコメントとは、コメントの情報等と考えても良い。
【０１０２】
以下、コメント取得部１０３がコメント用情報を取得する処理を、複数の学習関連情報から取得した評価指標を用いてコメント用情報を取得する場合と、１以上の学習関連情報が出力条件情報が示す条件を満たすか否かを判断して得られた判断結果の組合せに応じてコメント用情報を取得する場合と、について説明する。
【０１０３】
［（１）複数の学習関連情報から取得した評価指標を用いてコメント用情報を検出する場合］
コメント取得部１０３は、一以上の学習関連情報を用いて所定の処理等により取得された情報が、一のコメント用情報と対応付けられた１以上の出力条件情報を満たすことを、一のコメント用情報に対応付けられた１以上の出力条件情報が示す条件を、学習関連情報記憶部１０１に記憶されている学習関連情報が満たすことであると考えて、コメント用情報を検出するようにしても良い。
【０１０４】
具体的には、コメント取得部１０３は、学習関連情報記憶部１０１に格納されている同一の学習時に入力された情報に関する２以上の学習関連情報をそれぞれ指標化し、当該指標化した２以上の学習関連情報を用いて１以上の評価指標を取得する。そして、当該学習関連情報から取得した評価指標が、上記出力条件情報を満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられたコメント用情報を用いて、学習関連情報に対応したコメントを取得してもよい。なお、この場合、出力対応情報記憶部１０２に記憶されている出力条件情報は、評価指標に対応した出力条件情報であり、出力条件情報に対応付けられているコメント用情報は、評価指標に対応するコメント用情報であるとする。学習関連情報の指標化は、各学習関連情報に対応した指標化のための条件情報（例えば、学習関連情報が含む学習属性情報と同じ学習属性情報を有する条件情報）を、各学習関連情報が満たすか否かを判断し、満たすか否かによって異なる指標を付与することで実現可能である。あるいは満たさない場合に指標を付与しなくてもよい。指標化とは、例えば、学習関連情報を単純な文字列や数値等で表すことである。指標化は、スコア化であっても良い。なお、この条件情報が、複数の値の範囲を示す情報である場合、学習関連情報が含まれる値の範囲に応じた指標を与えるようにしても良い。例えば、「条件を満たす」、「満たさない」等の情報であっても良いし、「５点」、「４点」等の点数等であってもよい。なお、学習関連情報を指標化するための条件情報は、ここでは、後述する指標取得用条件情報記憶部１０７に格納されているものとする。評価指標は、２以上の学習関連情報から得られた指標を加算、あるいは予め学習関連情報別に指定されている重み付けの値を用いて指標に重み付けを行った後に加算すること等により取得される。例えば、指標が「条件を満たす」、「満たさない」等の文字列の情報であった場合、一旦この値を、「１」、「０」等の数値に置き換え、これらに必要に応じて重み付け用の値を乗算して得られた値を加算しても良い。また、単に、条件を満たすことを示す指標の数をカウントすることも、評価指標を取得することと考えても良い。また、一旦、必要に応じて重み付け等を行って加算した指標の値が予め用意されている条件を満たすか否かによって、評価指標を得るようにしても良い。例えば、加算された値が「１０以上」であれば、評価指標を「３」、加算された値が「４以上９未満」であれば評価指標を「２」、加算された値が「３未満」であれば、評価指標を「１」としても良い。なお、評価指標の算出に用いられる２以上の学習関連情報は、例えば、取得する評価指標毎に予め指定されている２以上の学習関連情報が、学習関連情報記憶部１０１から読み出される。評価指標は、評価する対象や内容等に応じて、算出に利用する学習関連情報や、重み付けの値や、指標化のための条件情報等が異なる。コメント取得部１０３は、一のコメント用情報に対応付けられた、１以上の出力条件情報を、各出力条件情報に対応する評価指標が満たすか否かを判断する。そして、一のコメント用情報に対応付けられた全ての出力条件情報を評価指標が満たす場合に、このコメント用情報を用いてコメントを取得する。
【０１０５】
コメント用情報を用いて、学習関連情報に対応したコメントを取得するとは、例えば、コメント用情報が、コメントのテンプレート情報である場合、出力対応情報記憶部１０２からコメント用情報を読み出し、当該コメント用情報の指定の場所に、適宜、学習関連情報に含まれる情報や、学習関連情報に対応する情報や、日付の情報や、学習者の識別情報等の情報等を配置することでコメントの情報を作成することである。また、コメント用情報が、コメントそのものである場合、コメント用情報を出力対応情報記憶部１０２から取得することをコメントを取得することと考えても良い。
【０１０６】
なお、同一の学習時とは、同一の学習が行われたと判断できる時間であればよく、必ずしも連続した時間でなくてもよい。例えば、同じ問題を用いた学習が行われた時間を同一の学習時と考えても良いし、同日に行われた学習の時間を同一の学習時と考えても良い。
【０１０７】
［（２）１以上の学習関連情報が出力条件情報が示す条件を満たすか否かを判断して得られた判断結果の組合せに応じてコメント用情報を検出する場合］
コメント取得部１０３は、例えば、学習関連情報に含まれる学習属性情報と学習属性値情報との組合せが、コメント用情報と対応付けられた１以上の出力条件情報に含まれる学習属性情報と属性値条件情報との組合せが示す条件を満たすか否かを判断し、当該判断結果に応じてコメント用情報を取得する。属性値条件情報とは、対応する学習属性情報が示す属性値の条件を示す情報である。具体的には、コメント取得部１０３は、一の出力条件情報に含まれる学習属性情報と同じ学習属性情報を有する学習関連情報であって、当該一の出力条件情報に含まれる属性値条件情報を満たす学習属性値情報を有する学習関連情報が、学習関連情報記憶部１０１内において検出された場合に、学習関連情報が当該の一の出力条件情報が示す条件を満たすと判断する。
【０１０８】
例えば、一の出力条件情報が「思考時間情報」という学習属性情報と、当該学習属性情報の属性値の条件である「５分以上」という属性値条件情報とを含むものであったとすると、コメント取得部１０３は、学習関連情報の中に、「思考時間情報」という学習属性情報と、５分以上の値を有する学習属性値情報とを有する学習関連情報がある場合、即ち値が５分以上である思考時間情報がある場合、当該一の出力条件情報を満たす学習関連情報が存在するため、学習関連情報が当該一の出力条件情報を満たすと判断する。また、例えば、一の出力条件情報が「問題識別情報」という学習属性情報と、当該学習属性情報の属性値の条件である「Ｔ０００１」という属性値条件情報とを含むものであったとすると、コメント取得部１０３は、学習関連情報の中に、「問題識別情報」という学習属性情報と、「Ｔ０００１」という学習属性値情報とを有する学習関連情報がある場合、即ち「Ｔ０００１」という問題識別情報がある場合、当該一の出力条件情報を満たす学習関連情報が存在するため、学習関連情報が当該一の出力条件情報を満たすと判断する。
【０１０９】
そして、一のコメント用情報に対応付けられた一以上の出力条件情報のそれぞれが示す条件を満たす学習関連情報が全て検出された場合に、コメント取得部１０３は、当該一のコメント用情報を用いてコメントを取得するようにしても良い。なお、対応する出力条件情報が存在しない学習関連情報、すなわち一のコメント用情報に対応付けられた一以上の出力条件情報内に、一致する学習属性情報を有する出力条件情報が存在しない学習関連情報については、当該一のコメント用情報に対応付けられた出力条件情報が示す条件を満たしていると判断するようにしても良い。
【０１１０】
コメント取得部１０３が取得するコメントは、コメント用情報に対応付けられた出力条件情報が示す条件を満たすことに応じたコメントである。また、このコメントは、出力条件情報が示す条件を満たすか否かの判断に用いられた学習関連情報に対応したコメントである。
【０１１１】
例えば、出力条件情報が、正誤情報および学習時間情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報を含む場合において、１以上の出力条件情報が示す条件を正誤情報および学習時間情報を含む学習関連情報が満たす場合に、コメント取得部１０３は、当該１以上の出力条件情報に対応付けられたコメント用情報を用いて、正誤情報および学習時間情報に対応したコメントを含むコメントを取得するようにして良い。
【０１１２】
具体的には、一のコメント用情報に対応付けられた二つの出力条件情報のうちの、正誤情報に対する出力条件情報が、正答率の上限を示す値であり、学習時間情報に対する出力条件情報が、学習時間の上限を示す値であったとすると、判断対象となる一の学習時において取得された学習関連情報に含まれる正答率および学習時間が、いずれも正誤情報および学習時間情報に対する出力条件情報が示す値以上であった場合に、コメント取得部１０３は、出力条件情報が示す条件を学習関連情報が満たすと判断して、これらの出力条件情報に対応付けられたコメント用情報を用いて、例えば「問題を早く正確に解く練習をしましょう」等のコメントを取得する。なお、コメント用情報に対応付けられた第三の出力条件情報として、更に、学習時に用いられた問題を条件の一つとして加えるために、問題を識別するための問題識別情報が含む出力条件情報が加えられている場合、上記に加えて、更に、判断対象となる一の学習時において取得された学習関連情報に含まれる問題識別情報の中に、出力条件情報に含まれる問題識別情報と値が一致するものがあるか否かを判断し、一致するものが検出された場合にコメントを出力するようにしても良い。例えば、出力条件情報に、上記に加えて更に、学習時に用いられる問題識別情報が「Ｔ０００１」であることを指定する条件が含まれていたとすると、学習関連情報に、学習時に用いられた問題の識別情報である問題識別情報「Ｔ０００１」が含まれている場合には、上記と同様にコメントが出力されるが、含まれていなければ上記のコメントは出力しないようにしても良い。また、コメントを出力する場合に、コメント用情報の、問題識別情報を配置する箇所にこの問題識別情報「Ｔ０００１」を配置して、例えば、「Ｔ０００１のような問題を、早く正確に解く練習をしましょう」等のコメントを出力するようにしても良い。また、問題の属性情報についての出力条件情報等が含まれる場合においても同様である。
【０１１３】
また、例えば、出力条件情報は、記入時間情報および非記入時間情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報を含み、１以上の出力条件情報が示す条件を記入時間情報および非記入時間情報を含む学習関連情報が満たす場合に、コメント取得部１０３は、当該１以上の出力条件情報に対応付けられたコメント用情報を用いて、記入時間情報および非記入時間情報に対応したコメントを含むコメントを取得するようにして良い。
【０１１４】
具体的には、一のコメント用情報に対応付けられた二つの出力条件情報のうちの、記入時間情報に対する出力条件情報が、記入時間の上限を示す値であり、非記入時間情報に対する出力条件情報が、非記入時間の下限を示す値であったとすると、判断対象となる一の学習時において取得された学習関連情報に含まれる記入時間が、記入時間情報に対する出力条件情報が示す値以上であり、判断対象となる一の学習時において取得された学習関連情報に含まれる非記入時間が、非記入時間情報に対する出力条件情報が示す値以下であった場合に、コメント取得部１０３は、出力条件情報が示す条件を学習関連情報が満たすと判断して、これらの出力条件情報に対応付けられたコメント用情報を用いて、例えば「問題の解き方を十分に考えてから、解答に取り組むようにしましょう。」等のコメントを取得する。なお、問題識別情報や問題の属性情報等が、出力条件情報に更に含まれる場合については、上記と同様である。
【０１１５】
また、例えば、出力条件情報は、思考時間情報および空き時間情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報を含み、１以上の出力条件情報が示す条件を思考時間情報および空き時間情報を含む学習関連情報が満たす場合に、コメント取得部１０３は、当該１以上の出力条件情報に対応付けられたコメント用情報を用いて、思考時間情報および空き時間情報に対応したコメントを含むコメントを取得するようにして良い。
【０１１６】
具体的には、一のコメント用情報に対応付けられた２つの出力条件情報のうちの、思考時間情報に対する出力条件情報が、思考時間の下限を示す値であり、空き時間情報に対する出力条件情報が、空き時間の上限を示す値であったとすると、判断対象となる一の学習時において取得された学習関連情報に含まれる思考時間が、思考時間情報に対する出力条件情報が示す値以下であり、判断対象となる一の学習時において取得された学習関連情報に含まれる空き時間が、空き時間情報に対する出力条件情報が示す値以上であった場合に、コメント取得部１０３は、出力条件情報が示す条件を学習関連情報が満たすと判断して、これらの出力条件情報に対応付けられたコメント用情報を用いて、例えば「もう少しじっくり問題に取り組んでください。」等のコメントを取得する。なお、問題識別情報や問題の属性情報等が、出力条件情報に更に含まれる場合については、上記と同様である。
【０１１７】
また、例えば、出力条件情報は、学習定着度情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報を含み、１以上の出力条件情報が示す条件を学習定着度情報を含む学習関連情報が満たす場合に、コメント取得部１０３は、当該１以上の出力条件情報に対応付けられたコメント用情報を用いて、学習定着度情報に対応したコメントを含むコメントを取得するようにして良い。
【０１１８】
具体的には、一のコメント用情報に対応付けられた出力条件情報のうちの、学習定着度情報に対する出力条件情報が、学習定着度が低いことを示す文字列の情報（例えば、「学習定着度：低」等）であったとすると、判断対象となる一の学習時において取得された学習関連情報に含まれる学習定着度の情報が、出力条件情報の情報と一致する文字列の情報「学習定着度：低」であった場合に、コメント取得部１０３は、出力条件情報が示す条件を学習関連情報が満たすと判断して、この出力条件情報に対応付けられたコメント用情報を用いて、例えば「予定通りに学習を進めましょう」等のコメントを取得する。なお、問題識別情報や問題の属性情報等が、出力条件情報に更に含まれる場合については、上記と同様である。
【０１１９】
また、例えば、出力条件情報は、延べ学習時間が、過剰な学習時間であることを判断するための条件を示す情報を含み、１以上の出力条件情報が示す条件を延べ学習時間情報を含む学習関連情報が満たす場合に、コメント取得部１０３は、当該１以上の出力条件情報に対応付けられたコメント用情報を用いて、過剰な学習が行われていることを示すコメントを含むコメントを取得するようにして良い。
【０１２０】
具体的には、一のコメント用情報に対応付けられた出力条件情報のうちの、延べ学習時間情報に対する出力条件情報が、延べ学習時間の上限を示す情報であったとすると、判断対象となる一の学習時において取得された学習関連情報に含まれる延べ学習時間の情報が、延べ学習時間情報に対する出力条件情報の値以上あった場合に、コメント取得部１０３は、出力条件情報が示す条件を学習関連情報が満たすと判断して、この出力条件情報に対応付けられたコメント用情報を用いて、例えば「オーバーワーク気味です。少し学習のペースを落としましょう」等のコメントを取得する。なお、問題識別情報や問題の属性情報等が、出力条件情報に更に含まれる場合については、上記と同様である。
【０１２１】
また、例えば、出力条件情報は、学習時間帯情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報を含み、１以上の出力条件情報が示す条件を学習時間帯情報を含む学習関連情報が満たす場合に、コメント取得部１０３は、当該１以上の出力条件情報に対応付けられたコメント用情報を取得し、当該コメント用情報を用いて、学習時間帯情報に対応したコメントを含むコメントを取得するようにして良い。
【０１２２】
具体的には、一のコメント用情報に対応付けられた出力条件情報のうちの、学習時間帯情報に対する出力条件情報が、学習時間帯の開始時間が含まれるべきでない時間帯を示す情報であったとすると、判断対象となる一の学習時において取得された学習関連情報に含まれる学習時間帯情報である学習の開始時刻の情報が、学習時間帯情報に対する出力条件情報が示す期間内に含まれる時間帯であった場合に、コメント取得部１０３は、出力条件情報が示す条件を学習関連情報が満たすと判断して、この出力条件情報に対応付けられたコメント用情報を用いて、例えば「脳の働きが活発な時間帯に学習を行えるように努力しましょう」等のコメントを取得する。なお、問題識別情報や問題の属性情報等が、出力条件情報に更に含まれる場合については、上記と同様である。
【０１２３】
また、例えば、出力条件情報は、学習日情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報を含み、１以上の出力条件情報が示す条件を学習日情報を含む学習関連情報が満たす場合に、コメント取得部１０３は、当該１以上の出力条件情報に対応付けられたコメント用情報を用いて、学習日情報に対応したコメントを取得するようにして良い。
【０１２４】
具体的には、一のコメント用情報に対応付けられた出力条件情報のうちの、学習日情報に対する出力条件情報が、連続した学習日数の下限を示す値であったとすると、判断対象となる一の学習時において取得された学習関連情報に含まれる学習日情報が示す連続して学習が行われた日数の値が、学習日情報に対する出力条件情報が示す日数以下であった場合に、コメント取得部１０３は、出力条件情報が示す条件を学習関連情報が満たすと判断して、この出力条件情報に対応付けられたコメント用情報を用いて、例えば「学習内容を定着させるためには継続的に学習を行いましょう」等のコメントを取得する。なお、問題識別情報や問題の属性情報等が、出力条件情報に更に含まれる場合については、上記と同様である。
【０１２５】
また、例えば、出力条件情報は、性格情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報を含み、１以上の出力条件情報が示す条件を性格情報を含む学習関連情報が満たす場合に、コメント取得部１０３は、当該１以上の出力条件情報に対応付けられたコメント用情報を用いて、性格情報に対応したコメントを含むコメントを取得するようにして良い。
【０１２６】
具体的には、一のコメント用情報に対応付けられた出力条件情報のうちの、性格情報に対する出力条件情報が、集中力が低いことを示す文字列の情報（例えば「集中力が低い」であったとすると、判断対象となる一の学習時において取得された学習関連情報に含まれる性格情報が、出力条件情報の情報と一致する文字列の情報「集中力が低い」であった場合に、コメント取得部１０３は、出力条件情報が示す条件を学習関連情報が満たすと判断して、この出力条件情報に対応付けられたコメント用情報を用いて、例えば「短い時間でもよいので、できるだけ集中して学習に取り組みましょう」等のコメントを取得する。なお、問題識別情報や問題の属性情報等が、出力条件情報に更に含まれる場合については、上記と同様である。
【０１２７】
なお、コメント用情報に対する１以上の出力条件情報は、どのような組合せであってもよい。例えば、どのような学習属性情報を有する出力条件情報を、どのように組合せも良い。ただし、コメント用情報は、出力条件情報の組合せに応じたコメントを取得可能な情報とすることが好ましい。
【０１２８】
なお、出力対応情報記憶部１０２において、コメント用情報の出力回数を示す情報である出力回数情報が、当該コメント用情報と対応付けられて更に記憶されている場合、コメント取得部１０３は、出力回数情報に応じて、コメント情報を取得するようにしてもよい。出力回数情報に応じて取得するとは、応じて取得しないことも含む概念である。具体的には、出力回数情報が示す出力回数が予め指定されているしきい値よりも高いコメント用情報を用いたコメントの取得を行わないようにしても良い。これにより、同じ学習者に同様のコメントが重複して出力されることを防ぐことができる。また、同一の１以上の出力条件情報に対応したコメント用情報が複数存在する場合、出力回数の低いコメント用情報だけを用いてコメントを生成することと考えても良い。なお、出力回数情報は、予め指定されているトリガーやタイミングで適宜リセットされるようにすることが好ましい。
【０１２９】
また、出力対応情報記憶部１０２において、コメント用情報を用いて生成されたコメントについての効果を示す情報である出力効果情報が、コメント用情報と対応付けられて更に記憶されている場合、コメント取得部１０３は、出力効果情報に応じて、コメント情報を用いたコメントを取得するようにしてもよい。出力効果情報に応じて取得するとは、応じて取得しないことも含む概念である。即ち、コメント取得部１０３は、出力効果情報が、効果が低いことを示しているコメント用情報を用いたコメントの取得は行わないようにしても良い。例えば、出力効果情報が効果の高さを示す値である場合、対応する出力効果情報の値が予め指定されている値よりも低いコメント用情報を用いたコメントの取得は行わないようにしても良い。
【０１３０】
また、特に、コメント取得部１０３は、コメントの効果が高かったことを示す出力効果情報と対応付けられたコメント用情報を用いたコメントを優先的に取得するようにしても良い。優先的に取得するとは、例えば、予め指定された数のコメントしか取得できない場合等において、優先されるコメントから順番に取得することである。また、複数のコメントを配列したコメントを作成して出力する場合、出力効果情報が高い効果を有することを示すコメントを、上方や、あるいは目につきやすい位置に配置することであってもよい。あるいは、同一の１以上の出力条件情報に対応したコメント用情報が複数存在する場合、優先されたコメント用情報だけを用いてコメントを生成することと考えても良い。
【０１３１】
コメント取得部１０３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。コメント取得部１０３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１３２】
コメント出力部１０４は、コメント取得部１０３が取得したコメントを出力する。例えば、コメント取得部１０３が学習者別に取得したコメントを、当該学習者が利用する情報処理装置等（図示せず）にコメントを送信する。ここで述べる出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタへの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。プログラムとは、コンピュータの行う処理（演算・動作・通信など）の手順を指示したもののことである。コメント出力部１０４は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。コメント出力部１０４は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【０１３３】
受信部１０５は、学習者から送信される情報を受信する。例えば、学習者の情報処理装置（図示せず）等からネットワーク等を介して送信される情報を受信する。学習者から送信される情報は、どのような情報であっても良い。学習者から送信される情報は、例えば、後述する出力効果取得部１０６が出力効果情報を取得するために用いられる情報である。学習者から送信される情報は、例えば、上述したような学習関連情報や、コメントが出力されてから学習に取りかかるまでの時間の情報や、学習開始時の日時等の情報や、コメント出力部１０４が出力したコメントに対する学習者の評価結果を示す情報を受信するようにしても良い。受信した情報は、例えば、図示しない記憶部等に記憶される。受信部１０５は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
【０１３４】
出力効果情報取得部１０６は、受信部１０５が受信した情報を用いて、出力効果情報を取得する。例えば、出力効果情報取得部１０６は、受信部１０５が受信した情報を用いて、コメント出力部１０４が出力したコメント通りに学習が行われたか否かを判断する。そして判断結果に応じて上述した出力効果情報を取得する。出力効果情報取得部１０６は、受信部１０５が受信した学習関連情報等の情報をそのまま用いて判断を行い、出力効果情報を取得しても良い。例えば、受信部１０５が受信した正誤情報や学習時間情報等の学習関連情報や、コメントに対する学習者の評価結果を示す情報等を用いて、コメント通りに学習が行われたか否かを判断してもよい。また、出力効果情報取得部１０６は、受信した情報を用いて作成された情報を用いて判断を行い、出力効果情報を取得しても良い。例えば、コメント出力部１０４から取得されるコメントの出力時刻を示す情報と、コメント出力後における最初の受信部１０５が受信する学習の開始時刻を示す情報とを用いて、学習開始時刻からコメントの出力時刻を減算すること等で、コメントが出力されてから学習に取りかかるまでの時間の情報を取得し、当該時間の情報を用いてコメント通りに学習が行われたか否かを判断してもよい。また、受信部１０５が受信した情報を用いて学習関連情報を構成し、当該学習関連情報を用いてコメント通りに学習が行われたか否かを判断してもよい。また、コメント出力後の学習が行われた回数等をカウントし、カウント結果から学習頻度の情報を取得しても良い。また、出力効果情報取得部１０６は、受信部１０５が受信した情報が、コメントを学習者が評価した評価結果を示す情報である場合、当該評価結果を、出力効果情報として取得しても良い。なお、受信部１０５が受信した情報からのこれらの情報の生成は、図示しない他の処理部等で行うようにし、その生成された情報を、出力効果情報取得部１０６が取得するようにしても良い。
【０１３５】
出力効果情報取得部１０６は、受信部１０５が受信した情報、または受信した情報を用いて作成された情報、例えば、受信部１０５が受信したコメントに対する評価結果等を示す情報をそのまま出力効果情報として取得しても良い。また、これらの情報を指標化して得られた出力効果情報を取得しても良い。指標化については上述した処理が利用可能である。そして、取得した出力効果情報を、対応するコメント用情報に付与する。ここで述べる付与とは、出力効果情報をコメント用情報と対応付けて記憶させることや、既に記憶されている出力効果情報の値を、増減させること等を意味する。なお、コメント用情報と、コメント用情報を用いて作成されるコメントと、コメントに対する評価結果等を示す情報との対応関係を判断できるようにするために、各情報に同一または対応付けられた識別情報を付与しておくようにしても良い。
【０１３６】
また、出力効果情報取得部１０６は、予め図示しない格納部等に用意されたコメント用情報を用いて出力されたコメントについての効果を評価するための条件情報が示す条件を、当該条件に対応する受信部１０５が受信した情報または受信した情報から生成された情報が満たすか否かを判断し、条件を満たすと判断された場合に、所定の出力効果情報を、出力されたコメントに対応するコメント用情報に付与する。
【０１３７】
出力効果情報取得部１０６は、例えば、コメント用情報を用いて生成され出力されたコメントについての効果があったか否かを判断するために、当該コメント用情報に対応付けられたコメント評価用の条件情報が示す条件と、当該条件に対応する受信部１０５が受信した学習関連情報（あるいは受信部１０５が受信した情報から作成した学習関連情報）との比較を行い、比較の結果に応じて出力効果情報を付与する。コメント評価用の条件情報とは、効果があるコメントであったか否か等を判断するための条件を示す条件情報である。なお、効果があったと判断された場合にのみ出力効果情報を付与してもよいし、効果がなかったと判断された場合にのみ出力効果情報を付与しても良い。ここでの付与は、出力効果情報として、効果の有無等を示す定性的な情報の付与であっても良いし、効果を示す値に対する増減を行うこと等であっても良い。
【０１３８】
コメント評価用の条件情報は、例えば、どのコメントに対する評価を行うかを示すために、コメント用情報またはコメント用情報の識別情報と対応付けられて、例えば、図示しない記憶部等に記憶される。なお、コメント評価用の条件情報は、コメント用情報と対応付けて、出力対応情報記憶部１０２に記憶されていても良い。また、条件を満たす場合に、どのような出力効果情報を出力するかを決定するために、出力効果情報と対応付けて記憶されても良い。また、コメント評価用の条件情報は、上述した出力条件情報と同様の、学習関連情報の属性と属性値の条件とを示す情報である。
【０１３９】
出力効果情報取得部１０６の処理の一例について以下に説明すると、出力効果情報取得部１０６は、例えば、既に出力したコメントを取得するために用いたコメント用情報を、図示しない記憶部等に記憶しておく。そして、所定のタイミングで、このコメント用情報に対応付けられた１以上のコメント評価用の条件情報を図示しない記憶部等から読み出し、このコメント評価用の条件情報が示す条件の対象となる属性と同じ属性の情報（例えば同じ属性を有する学習関連情報や、コメント出力後の学習に取りかかるまでの時間や、学習頻度の情報等）が、受信部１０５が受信した情報の中に存在するか否かを判断する。そして、存在する場合、その情報の属性値と、コメント評価用の条件情報が示す属性値の条件とを比較する。そして、受信部１０５が受信した学習関連情報が、コメント評価用の条件を満たした場合に、既に出力したコメントの作成時に用いられたコメント用情報に対して、予め指定されている出力効果情報を付与する。
【０１４０】
なお、コメント評価用の条件情報として、コメント用情報に対応付けられている出力条件情報の否定を、出力効果情報取得部１０６が適宜作成して用いるようにしても良い。例えば、学習関連情報に含まれる記入時間情報が、「記入時間情報が１０分以上」という出力条件情報を満たした場合に、当該出力条件情報に対応付けられたコメント用情報を用いて作成されたコメントが学習者に対して出力されたとする。この場合、次の学習において取得された学習時間情報に含まれる記入時間情報が、前回出力したコメントに対応する出力条件情報が示す「記入時間情報が１０分以上」という条件の否定、即ち「記入時間情報が１０分未満」という条件を満たした場合、コメントの効果があったこととなり、効果があったことを示す出力効果情報を、コメント用情報と対応付けて記憶させる。
【０１４１】
なお、出力効果情報取得部１０６は、学習者別に出力効果情報を取得し、当該学習者と対応付けて、出力効果情報を記憶させるようにしても良いが、複数の学習者について取得した出力効果情報をマージして記憶させるようにしても良い。具体的には、取得した出力効果情報が数値等の情報である場合、複数の学習者について取得した出力効果情報を順次加算して記憶させるようにしても良い。このようにすることで、複数の学習者に効果のあったコメントを優先的に出力させることが可能となる。
【０１４２】
指標取得用条件情報記憶部１０７には、学習関連情報を指標化するための条件情報が、学習関連情報と対応付けて格納され得る。また、指標化するための条件情報と、条件を満たす場合に与えられる指標の値等を示す情報とが更に対応付けられていても良い。また、一の条件情報は、２以上の学習関連情報と対応付けられていても良く、その学習関連情報の一つは問題識別情報であっても良い。この場合の学習関連情報を指標化するための条件情報は、例えば、対応する問題識別情報が示す問題を用いた学習が行われた際に取得された学習関連情報についての条件情報である。指標化するための条件情報は、上述したような出力条件情報と同様のものであるため、ここでは説明を省略する。指標取得用条件情報記憶部１０７において、学習関連情報と、指標化のための条件情報とは、直接対応付けられた記憶されていても良いし、間接的に対応付けられて記憶されていても良い。間接的に対応付けられているとは、例えば、それぞれに対応する識別情報同士が対応付けられていることや、一方の情報と他方の情報の識別情報とが対応付けられていること等を意味する。また、出力条件情報とコメント用情報とは、物理的に同じ記憶媒体に記憶されていても良いし、物理的に異なる記憶媒体に記憶されていても良い。指標取得用条件情報記憶部１０７は揮発性の記憶媒体は不揮発性の記憶媒体等により実現可能である。
【０１４３】
次に、コメント出力装置１の動作について図２のフローチャートを用いて説明する。なお、ここでは、評価指標を用いてコメントを取得する場合を例に挙げて説明する。また、ここでは、一の学習者についてのコメントを取得する処理について説明するが、複数の学習者についてのコメントを取得する処理を行う場合には、学習者ごとの学習関連情報を用いて、それぞれ同様のコメントを取得する処理を行うようにすればよい。
【０１４４】
（ステップＳ１０１）受信部１０５は、コメントに対する学習者による評価結果を示す情報を受信したか否かを判断する。受信した場合、ステップＳ１２０に進み、受信していない場合、ステップＳ１０２に進む。
【０１４５】
（ステップＳ１０２）コメント出力装置１は、コメントを出力するタイミングであるか否かを判断する。例えば、学習関連情報記憶部１０１に記憶されている、一の学習者に対応付けられた学習関連情報内において、最も最近行われた学習に対応する学習関連情報であって、対応するコメントを出力する処理が行われていない学習関連情報が検出された場合に、コメントを出力するタイミングであると判断する。また、予め指定されたタイミング、例えば、新たな学習関連情報が学習関連情報記憶部１０１に記憶されたタイミングに、コメントを出力することを判断しても良い。コメントを出力するタイミングである場合、ステップＳ１０３に進み、出力するタイミングでない場合、ステップＳ１０１に戻る。
【０１４６】
（ステップＳ１０３）コメント取得部１０３は、学習関連情報記憶部１０１に記憶されている一の学習者に対応付けられた学習関連情報を取得する。例えば、同日に行われた学習について得られた学習関連情報等を取得する。
【０１４７】
（ステップＳ１０４）コメント取得部１０３は、ステップＳ１０３において取得した学習関連情報に含まれる記入時間情報に対応付けられた指標を取得するための条件情報を、指標取得用条件情報記憶部１０７から読み出し、ステップＳ１０３において取得した記入時間情報が、記入時間情報についての指標を取得するための条件情報（以下、記入時間条件情報と称す）が示す条件を満たすか否かを判断し、判断結果に応じた指標を取得する。例えば、条件を満たす場合に取得される指標の値が、記入時間条件情報に対応付けられている場合、当該指標の値を取得する。取得された指標は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。例えば、コメント取得部１０３は、記入時間情報が示す記入時間が、記入時間条件情報が示す所定の時間未満であるか否かを判断する。そして、所定の時間未満である場合、条件を満たすと判断し、値以上である場合、条件を満たさないと判断する。
【０１４８】
（ステップＳ１０５）コメント取得部１０３は、ステップＳ１０３において取得した学習関連情報に含まれる思考時間情報に対応付けられた指標を取得するための条件情報を、指標取得用条件情報記憶部１０７から読み出し、ステップＳ１０３において取得した思考時間情報が、思考時間情報についての指標を取得するための条件情報（以下、思考時間条件情報と称す）が示す条件を満たすか否かを判断し、判断結果に応じた指標、例えば思考時間条件情報に対応付けられた指標の値を取得する。取得された指標は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
【０１４９】
（ステップＳ１０６）コメント取得部１０３は、ステップＳ１０３において取得した学習関連情報に含まれる空き時間情報に対応付けられた指標を取得するための条件情報を、指標取得用条件情報記憶部１０７から読み出し、ステップＳ１０３において取得した空き時間情報が、空き時間情報についての指標を取得するための条件情報（以下、空き時間条件情報と称す）が示す条件を満たすか否かを判断し、判断結果に応じた指標、例えば思考時間条件情報に対応付けられた指標の値を取得する。取得された指標は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
【０１５０】
（ステップＳ１０７）コメント取得部１０３は、ステップＳ１０３において取得した学習関連情報に含まれる正誤情報に対応付けられた指標を取得するための条件情報を、指標取得用条件情報記憶部１０７から読み出し、ステップＳ１０３において取得した正誤情報が、正誤情報についての指標を取得するための条件情報（以下、正誤条件情報と称す）が示す条件を満たすか否かを判断し、判断結果に応じた指標、例えば思考時間条件情報に対応付けられた指標の値を取得する。取得された指標は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
【０１５１】
（ステップＳ１０８）コメント取得部１０３は、ステップＳ１０３において取得した学習関連情報に含まれる学習時間帯情報に対応付けられた指標を取得するための条件情報を、指標取得用条件情報記憶部１０７から読み出し、ステップＳ１０３において取得した学習時間帯情報が、学習時間帯情報についての指標を取得するための条件情報（以下、学習時間帯条件情報と称す）が示す条件を満たすか否かを判断し、判断結果に応じた指標、例えば学習時間帯条件情報に対応付けられた指標の値を取得する。取得された指標は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
【０１５２】
（ステップＳ１０９）コメント取得部１０３は、ステップＳ１０３において取得した学習関連情報に含まれる学習日情報に対応付けられた指標を取得するための条件情報を、指標取得用条件情報記憶部１０７から読み出し、ステップＳ１０３において取得した学習日情報が、学習日情報についての指標を取得するための条件情報（以下、学習日条件情報と称す）が示す条件を満たすか否かを判断し、判断結果に応じた指標、例えば学習日条件情報に対応付けられた指標の値を取得する。取得された指標は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
【０１５３】
（ステップＳ１１０）コメント取得部１０３は、ステップＳ１０３において取得した学習関連情報に含まれる学習定着度情報に対応付けられた指標を取得するための条件情報を、指標取得用条件情報記憶部１０７から読み出し、ステップＳ１０３において取得した学習定着度情報が、学習定着度情報についての指標を取得するための条件情報（以下、学習定着度条件情報と称す）が示す条件を満たすか否かを判断し、判断結果に応じた指標、例えば学習定着度条件情報に対応付けられた指標の値を取得する。取得された指標は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
【０１５４】
（ステップＳ１１１）コメント取得部１０３は、ステップＳ１０３において取得した学習関連情報に含まれる延べ学習時間情報に対応付けられた指標を取得するための条件情報を、指標取得用条件情報記憶部１０７から読み出し、ステップＳ１０３において取得した延べ学習時間情報が、延べ学習時間情報についての指標を取得するための条件情報（以下、延べ学習時間条件情報と称す）が示す条件を満たすか否かを判断し、判断結果に応じた指標、例えば延べ学習時間条件情報に対応付けられた指標の値を取得する。取得された指標は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
【０１５５】
（ステップＳ１１２）コメント取得部１０３は、ステップＳ１０３において取得した学習関連情報に含まれる性格情報に対応付けられた指標を取得するための条件情報を、指標取得用条件情報記憶部１０７から読み出し、ステップＳ１０３において取得した性格情報が、性格情報についての指標を取得するための条件情報（以下、性格条件情報と称す）が示す条件を満たすか否かを判断し、判断結果に応じた指標、例えば性格条件情報に対応付けられた指標の値を取得する。取得された指標は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
【０１５６】
（ステップＳ１１３）コメント取得部１０３は、ステップＳ１０４からステップＳ１１２において取得された指標を用いて１以上の評価指標を取得する。例えば、ステップＳ１０４からステップＳ１１２において取得された指標の中から、予め指定されている２以上の指標の組を、１組以上取得し、各組について、評価指標を算出する。例えば、各組に含まれる指標を加算する。あるいは、各指標に対して重み付けを行って得られた値を加算する。なおこの重み付けの値は、各組毎および各指標毎に異なる値であっても良い。
【０１５７】
（ステップＳ１１４）コメント取得部１０３は、ステップＳ１１３で取得した１以上の評価指標に対応したコメント用情報を取得する。具体的には、コメント取得部１０３は、ステップＳ１１３が取得した評価指標に対応した出力条件情報を、出力対応情報記憶部１０２から検索等により読み出し、当該出力条件情報が示す条件を、評価指標が満たすか否かを判断する。そして、評価指標が出力条件情報が示す条件を満たすと判断した場合に、当該出力条件情報と対応付けられて出力対応情報記憶部１０２に記憶されているコメント用情報を検出する。評価指標に対応した出力条件情報とは、例えば、評価指標と同じ属性を有する出力条件情報である。
【０１５８】
（ステップＳ１１５）コメント取得部１０３は、コメント用情報に対応付けられた出力回数情報を用いて、コメント用情報を選択する。例えば、対応付けられた出力回数情報が示す回数が、所定の回数未満の１以上のコメント用情報を選択する。
【０１５９】
（ステップＳ１１６）コメント取得部１０３は、ステップＳ１１５で選択された１以上のコメント用情報の中から、コメント用情報に対応付けられた出力効果情報を用いて、コメント用情報を選択する。例えば、対応付けられた出力効果情報が示す効果の高さが高いものから順に、ステップＳ１１５で選択されたコメント用情報の中から予め指定された数のコメント用情報を選択する。例えば、出力効果情報が、効果の高さを数値の大きさで示す情報であったとすると、数値の高い出力効果情報と対応付けられたコメント用情報から順に選択される。
【０１６０】
（ステップＳ１１７）コメント取得部１０３は、ステップＳ１１６で選択された１以上のコメント用情報を用いてコメントを取得する。例えば、コメント用情報が、コメントそのものである場合、コメント用情報をコメントとして取得すればよい。また、コメント用情報がコメントのテンプレート情報である場合、テンプレートに配置される情報を学習関連情報等から適宜取得し、これらをテンプレートに配置してコメントを作成する。
【０１６１】
（ステップＳ１１８）コメント出力部１０４は、ステップＳ１１７で取得したコメントを出力する。例えば、ステップＳ１０３で取得した学習関連情報に対応した一の学習者の端末装置（図示せず）等に送信する。
【０１６２】
（ステップＳ１１９）コメント取得部１０３は、ステップＳ１１６で選択されたコメント用情報の出力回数情報の値を１インクリメントする。そして、ステップＳ１０１に戻る。
【０１６３】
（ステップＳ１２０）出力効果情報取得部１０６は、ステップＳ１０１において受信されたコメントに対する評価結果を示す情報に対応した出力効果情報を取得し、コメントに対応するコメント用情報に付与する。例えば、受信された評価結果を示す情報が出力効果情報としてそのまま利用可能な情報であった場合、出力効果情報取得部１０６は、評価結果を示す情報を出力効果情報として取得して良い。また、例えば、出力効果情報が数値等の効果を示す値である場合、出力効果情報の値で、コメント用情報に対応付けられた出力効果情報の値をインクリメントする。また、取得した出力効果情報で、コメント用情報に対応付けられている出力効果情報を更新するようにしても良い。そして、ステップＳ１０１に戻る。
【０１６４】
なお、図１のフローチャートにおいて、学習関連情報として上記以外の学習関連情報を用いても良い。また、上記の学習関連情報の一部だけを利用するようにしても良い。
【０１６５】
また、図１のフローチャートにおいて、学習関連情報自体が既に指標化されている情報である場合、条件情報との比較を行わずに、その指標を取得することを指標を取得することと考えても良い。
【０１６６】
なお、図１のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【０１６７】
（具体例１）
以下、本実施の形態におけるコメント出力装置１の具体的な動作について一例を挙げて説明する。コメント出力装置１を用いたｅ−ラーニング・システム等の概念図は図３である。図３において、コメント出力装置１は、ネットワークや通信回線等を介して情報処理装置１０と情報の通信が可能となるように接続されている。情報処理装置１０は、例えば、ｅラーニング・システム等の端末装置である。情報処理装置１０は、コメント出力装置１からネットワークや通信回線等を経由して送信される問題を受信し、モニタに表示したり、図示しないプリンタ等を用いて紙等にプリントアウトする。また、学習者が電子ペン２０等を用いて入力した、問題に対する答案の情報が、ネットワークや通信回線等を介してコメント出力装置１に送信される。
【０１６８】
図４は、学習関連情報記憶部１０１に記憶されている学習関連情報を管理する学習関連情報管理表の一例を示す図である。なお、ここでは、例として、ユーザ識別情報が「Ｕ００１」である学習者についての学習関連情報管理表を示している。学習関連情報記管理表は、「日付」、「問題ＩＤ」、「記入時間」、「思考時間」、「空き時間」、「得点」、「学習時間帯」、「学習日」、「集中力」、「定着度」および「延べ学習時間」という項目（フィールド）を有している。「日付」は、学習関連情報記管理表のレコードが追加された日付の情報である。学習関連情報の各レコードは、ここでは例として、一の学習時間について取得された学習関連情報であるとする。「問題ＩＤ」は、一の学習時間内に用いられた問題の問題識別情報である。「記入時間」は記入時間情報であり、例えば実際に問題を解く際に電子ペン２０等の入力デバイス等を操作している時間である。「思考時間」は、思考時間情報であり、例えば、問題を用いて学習を行っている時間から、「記入時間」をのぞいた時間である非記入時間のうちの、１回の開始から終了までの時間の長さが所定の時間未満の時間である。「空き時間」は、空き時間情報であり、例えば、非記入時間のうちの、１回の時間の長さが所定の時間以上の時間である。「得点」は、正誤情報であり、問題に対する学習者の答案を、採点した結果の得点の情報である。「学習時間帯」は、学習時間帯情報であり、ここでは、学習の開始時間と、学習の終了時間とを示す情報とで構成されている。「学習日」は、学習日情報であり、ここでは、連続して学習が行われている日数を示す情報である。「集中力」は、性格情報であり、ここでは、学習者の集中力の有無を示す値である。「定着度」は、定着度情報であり、ここでは、過去１ヶ月における学習が行われた回数が所定数以上の場合の値が「定着」、所定数未満の場合の値が「非定着」である。「延べ学習時間」は、延べ学習時間情報であり、ここでは、過去１週間の学習時間情報の合計を示している。なお、性格情報等の、学習毎に変換しない学習関連情報等については、上記の学習関連情報管理表とは異なる管理表を用いて「日付」や「問題ＩＤ」等と対応付けずに管理しても良い。なお、「問題ＩＤ」、「記入時間」、「思考時間」、「空き時間」、「得点」、「学習時間帯」、「学習日」、「集中力」、「定着度」および「延べ学習時間」の項目が学習関連情報の学習属性情報に相当し、各レコードの項目の値が、学習属性値情報に相当すると考えてもよい。
【０１６９】
まず、ユーザ識別情報が「Ｕ００１」である学習者が、情報処理装置１０を操作して、直前に行った学習についてのコメントを得るための指示を、コメント出力装置１に対して送信したとする。
【０１７０】
図５は、指標取得用条件情報記憶部１０７に記憶されている指標取得用条件情報を管理する指標取得用条件情報管理表の一例を示す図である。指標取得用条件情報は、「問題ＩＤ」、「記入時間条件」、「思考時間条件」、「空き時間条件」、「得点条件」、「学習時間帯条件」、「学習日条件」、「集中力条件」、「学習頻度条件」および「延べ学習時間条件」という項目（フィールド）を有している。「問題ＩＤ」は問題識別条件情報である。「記入時間条件」は記入時間条件情報である。「思考時間条件」は、思考時間条件情報である。「空き時間条件」は、空き時間条件情報である。「得点条件」は、正誤条件情報である。「学習時間帯条件」は、学習時間帯条件情報である。「学習日条件」は学習日条件情報である。「集中力条件」は、「集中力」に対応した意識条件情報である。「定着度」は定着度条件情報である。「延べ学習時間条件」は、延べ学習時間条件情報である。ここでは、「記入時間条件」、「思考時間条件」、「空き時間条件」、「得点条件」、「学習時間帯条件」、「学習日条件」、「集中力条件」、「学習頻度条件」および「延べ学習時間条件」は、同じレコードの「問題ＩＤ」が示す問題に対応した学習関連情報を指標化するための条件情報である。つまり、コメント取得部１０３においては、結果的に「問題ＩＤ」の属性値が示す条件と、その他の各項目の属性値が示す条件とをＡＮＤ条件として、条件を満たすか否かの判断が行われる。「問題ＩＤ」の属性値が示す条件とは、例えば、「問題ＩＤ」の属性値が一致する問題識別情報と対応付けられた学習関連情報を指定するための条件である。なお、条件情報のうちの、「記入時間条件」、「思考時間条件」、「空き時間条件」、および「得点条件」は、例えば、学習者の過去の異なる問題や類題に対して解答を行った際に得られたそれぞれの情報の平均値や、他の学習者が、同じ問題や同様の問題に対して解答を行った際の解答時に得られたそれぞれの情報の平均値等である。なお、ここでは例として、各項目の情報は、指標取得用条件対応情報記憶部１０４内に記憶されているものとする。なお、「問題ＩＤ」、「記入時間条件」、「思考時間条件」、「空き時間条件」、「得点条件」、「学習時間帯条件」、「学習日条件」、「集中力条件」、「学習頻度条件」および「延べ学習時間条件」の項目が、指標化のための条件情報の学習属性情報に相当し、各レコードの項目の値が、属性値の条件を示す値に相当すると考えてもよい。
【０１７１】
コメント出力装置１が図示しない受信等を介して問題の送信を要求する情報を受信すると、コメント取得部１０３は、図４に示したユーザ識別情報が「Ｕ００１」である学習者に対応した学習関連情報管理表から、「日付」が最新のレコードを検出する。ここでは、「日付」が「０９／１０／１１」であるレコードが検出される。そして、このレコードの「問題ＩＤ」である「Ｔ００８」を読みだす。そして、図５に示した指標取得用条件情報管理表において「問題ＩＤ」が「Ｔ００８」であるレコードを検出し、当該レコードに含まれる指標化のための条件情報、即ち「記入時間条件」、「思考時間条件」、「空き時間条件」、「得点条件」、「学習時間帯条件」、「学習日条件」、「集中力条件」、「学習頻度条件」および「延べ学習時間条件」という項目の値をそれぞれ読み出す。読み出した情報は，図示しない記憶媒体等に一時記憶する。
【０１７２】
また、コメント取得部１０３は、学習関連情報管理表から、「問題ＩＤ」が「Ｔ００８」であるレコード、即ち、「日付」が「０９／１０／１１」であるレコードの「記入時間」、「思考時間」、「空き時間」、「得点」、「学習時間帯」、「学習日」、「集中力」、「定着度」および「延べ学習時間」という項目の値を読み出す。読み出した情報は，図示しない記憶媒体等に一時記憶する。
【０１７３】
つぎに、コメント取得部１０３は、学習関連情報管理表から読み出した「記入時間」、「思考時間」、「空き時間」、「得点」、「学習時間帯」、「学習日」、「集中力」、「定着度」および「延べ学習時間」という項目の値、すなわち各学習関連情報における属性値と、指標取得用条件情報管理表から読み出したそれぞれに対応する指標化のための条件情報の値、即ち属性値の条件とを比較して、指標取得用条件情報管理表から読み出した情報が、条件情報を満たすか否かを判断し、判断結果を記憶していく。なお、条件を満たさないと判断された判断結果は記憶しなくても良い。なお、学習関連情報に対応する指標化のための条件情報ととは、具体的には、属性（項目名）が学習関連情報の属性と一致する条件情報である。
【０１７４】
まず、コメント取得部１０３は、学習関連情報管理表から読み出した「記入時間」の値と、指標取得用条件情報管理表から読み出した「記入時間条件」の値とを比較し、「記入時間」の値が「記入時間条件」の値未満であるか否かを判断する。ここでは、「記入時間」の値が「１５（分）」で、「記入時間条件」の値が「２０（分）」であるため、条件を満たすと判断される。そして、判断結果をメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
【０１７５】
次に、コメント取得部１０３は、学習関連情報管理表から読み出した「思考時間」の値と、指標取得用条件情報管理表から読み出した「思考時間条件」の値とを比較し、「思考時間」の値が「思考時間条件」の値未満であるか否かを判断する。ここでは、「思考時間」の値が「３（分）」で、「思考時間条件」の値が「１０（分）」であるため、条件を満たすと判断される。そして、判断結果をメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
【０１７６】
次に、コメント取得部１０３は、学習関連情報管理表から読み出した「空き時間」の値と、指標取得用条件情報管理表から読み出した「空き時間条件」の値とを比較し、「空き時間」の値が「空き時間条件」の値未満であるか否かを判断する。ここでは、「空き時間」の値が「０（分）」で、「空き時間条件」の値が「１０（分）」であるため、条件を満たすと判断される。そして、判断結果をメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
【０１７７】
次に、コメント取得部１０３は、学習関連情報管理表から読み出した「得点」の値と、指標取得用条件情報管理表から読み出した「得点条件」の値とを比較し、「得点」の値が「得点条件」の値以上であるか否かを判断する。ここでは、「得点」の値が「６２（点）」で、「得点条件」の値が「７０（点）」であるため、条件を満たさないと判断される。そして、判断結果をメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。なお、条件を満たさないと判断された場合、判断結果を記憶しないようにしても良い。
【０１７８】
次に、コメント取得部１０３は、学習関連情報管理表から読み出した「学習時間帯」の値と、指標取得用条件情報管理表から読み出した「学習時間帯条件」の値とを比較し、「学習時間帯」が示す時間帯の少なくとも一部が「学習時間帯条件」が示す時間帯内に含まれるか否かを判断する。ここでは、「学習時間帯」の値が「１７：１５−１７：３３」で、「学習時間帯条件」の値が「６：００−２１：００」であるため、「学習時間帯」の値が「学習時間帯条件」が示す時間帯内に含まれるため、条件を満たすと判断される。そして、判断結果をメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
【０１７９】
次に、コメント取得部１０３は、学習関連情報管理表から読み出した「学習日」の値と、指標取得用条件情報管理表から読み出した「学習日条件」の値とを比較し、「学習日」が示す日数が、「学習日条件」が示す日数未満か否かを判断する。ここでは、「学習日」の値が「５」で、「学習日条件」の値が「４」であるため、条件を満たすと判断される。そして、判断結果をメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
【０１８０】
次に、コメント取得部１０３は、学習関連情報管理表から読み出した「集中力」の値と、指標取得用条件情報管理表から読み出した「集中力条件」の値とを比較し、「集中力」の値と「集中力条件」の値とが一致するか否かを判断する。なお、ここでの一致は部分一致であっても完全一致であっても良い。ここでは、「集中力」の値が「高」、「集中力条件」の値も「高」であり、値が一致するため、条件を満たすと判断される。そして、判断結果をメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
【０１８１】
次に、コメント取得部１０３は、学習関連情報管理表から読み出した「定着度」の値と、指標取得用条件情報管理表から読み出した「定着度条件」の値とを比較し、「定着度」の値と「定着度条件」の値とが一致するか否かを判断する。なお、ここでの一致は部分一致であっても完全一致であっても良い。ここでは、「定着度」の値が「定着」、「定着度条件」の値も「定着」であり、値が一致するため、条件を満たすと判断される。そして、判断結果をメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
【０１８２】
次に、コメント取得部１０３は、学習関連情報管理表から読み出した「延べ学習時間」の値と、指標取得用条件情報管理表から読み出した「延べ学習時間条件」の値とを比較し、「延べ学習時間」が示す日数が、「延べ学習時間条件」が示す日数以下か否かを判断する。ここでは、「延べ学習時間」の値が「３：２５」で、「延べ学習時間条件」の値が「３：００」であるため、条件を満たさないと判断される。そして、判断結果をメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
【０１８３】
図６は、１以上の評価指標と、当該評価指標を取得する際に利用される指標との関係を示す指標管理表である。指標管理表において、各行の項目はコメント取得部１０３が取得した指標を示す。また、各列の項目は評価指標を示しており、例えば、「集中力指標」は、学習に対する集中力に関する評価指標を示している。また、「認識力指標」や、「持続力指標」、「習慣指標」、「体調指標」等は、同様に、学習に対する認識力や、持続力、学習習慣、体調についての評価指標を示している。指標管理表においては、各評価指標の列のうちの、値が丸である行の項目（指標）が、各評価指標の取得に用いられる指標を示している。指標管理表は、図示しない記憶部等に予め記憶されている。
【０１８４】
図７は、指標の取得数と、評価指標の値との関係を示す評価指標判定表である。評価指標判定表は、評価指標の値である「評価指標」と、条件満たすと判断された指標数の条件である「指標条件」という項目を有している。「指標条件」は、評価指標の取得のために用いられる指標全体に対する、コメント取得部１０３が指標取得用条件情報が示す条件を満たすと判断した指標数の割合についての条件である。
【０１８５】
コメント取得部１０３は、図６に示した指標管理表と、図７に示した評価指標判定表を用いて、１以上の評価指標を取得する。例えば、図６に示した指標管理表においては、「集中力指標」という列の、「記入時間」、「思考時間」、「空き時間」、「得点」、「時間帯」、「集中力」の項目に丸が入っている。したがって、コメント取得部１０３は、指標管理表から、集中力に関する評価指標「集中力指標」を取得するためには、コメント取得部１０３が取得した指標のうちの、「記入時間」、「思考時間」、「空き時間」、「得点」、「時間帯」、および「集中力」についての指標を用いることを判断する。そして、コメント取得部１０３は、これらの「記入時間」、「思考時間」、「空き時間」、「得点」、「時間帯」、「集中力」のうちの、「条件を満たす」ことを示している指標の数をカウントする。ここでは、上述した指標化において、「得点」以外の５つの指標が「条件を満たす」ことを示す指標であるため、カウント値として「５」が取得される。さらに、コメント取得部１０３は、この値「５」を用いて、「集中力指標」の取得に用いられる指標数に対する割合を算出する。ここでは、「集中力指標」の取得に用いられる指標は「記入時間」、「思考時間」、「空き時間」、「得点」、「時間帯」、「集中力」であり、指標数は「６」であるため、算出される割合は「９３．３％」となる。そして、図７に示した評価指標判定表において、「指標条件」がこの値を含むレコードを検出し、その「評価指標」の値を取得する。ここでは、「９３．３％」は、図７の２行目のレコードの「指標条件」が示す値に含まれるため、「評価指標」の値「Ｂ」を取得する。この取得した値「Ｂ」が、集中力に関する評価指標「集中力指標」の値となる。なお、カウントの代わりに、条件を満たす各指標を「１」等の数値に変換し、予め指標別や評価指標別に指定された重み付け、例えば予め指定された値の乗算を行い、その値を閑散するようにしてもよい。
【０１８６】
また、コメント取得部１０３は、認識力に関する評価指標「認識力指標」を取得するためには、コメント取得部１０３が取得した指標のうちの、「記入時間」、「思考時間」、「空き時間」、「得点」についての指標を用いることを判断し、これらの指標のうちの「条件を満たす」ことを示している指標数をカウントする。そして、「条件を満たす」ことを示している指標の割合を算出し、図７に示した評価指標判定表を用いて、認識力についての評価指標「認識力指標」の値「Ｂ」を取得する。他の「持続力指標」、「習慣指標」、「体調指標」等の評価指標についても同様に評価指標の値を取得する。
【０１８７】
図８は、評価指標についての出力条件情報と、コメント用情報とを管理するコメント用情報管理表である。コメント用情報管理表は、「ＩＤ」と、「問題ＩＤ」と、「出力条件」と「コメント用情報」と、「出力回数」と、「出力効果」という項目を有している。「出力条件」は、更に、「評価指標」と「条件」という項目を有している。「ＩＤ」はレコードを管理するための識別情報である。「問題ＩＤ」は、問題識別情報である。「出力条件」は、評価指標についての出力条件情報である。「コメント用情報」は、「出力条件」が示す条件が満たされる場合に出力されるコメントであるとする。「出力回数」は、出力回数情報である。「出力効果」は出力効果情報である。「評価指標」は、評価指標の名称であり、図７における列の項目名に相当する。「条件」は、評価指標の値の条件である。この「条件」の値が、対応する「評価指標」の値と一致した場合、同じレコードのコメント用情報を用いたコメントが出力される。
【０１８８】
例えば、「問題ＩＤ」が「Ｔ００８」である問題を用いた学習について、コメント取得部１０３は、集中力に関する評価指標である「集中力指標」の値として「Ｂ」を取得しているため、図８に示したコメント用情報管理表において、「問題ＩＤ」が「Ｔ００８」と一致し、かつ「評価指標」が「集中力指標」と一致し、かつ「条件」が「Ｂ」と一致する「ＩＤ」が「１００５６」であるレコードを検出する。
【０１８９】
また、コメント取得部１０３は、集中力に関する評価指標である「認識力指標」の値として「Ｂ」を取得しているため、同様に、「ＩＤ」が「１００５９」であるレコードを検出する。
【０１９０】
同様に、「持続力指標」、「習慣指標」、「体調指標」等について取得した評価指標を用いて、同様に、コメント用情報管理表内のレコードを検出する。
【０１９１】
次に、コメント取得部１０３が取得した検出したレコードにおいて、「出力回数」の値が、所定の値以下のものを検出する。例えば所定の値が２であったとすると、「出力回数」の値が、２以下のレコードを検出する。この結果、「ＩＤ」が「１００５９」であるレコードが検出されなかった結果、例えば、「ＩＤ」が「１００５６」であるレコードを含む４つのレコードが検出されたとする。
【０１９２】
さらに、コメント取得部１０３は、検出した「出力回数」の値が２以下のレコードにおいて、「出力効果」の値の大きいものから順に、二つのレコードを検出する。ここでは、「ＩＤ」が「１００５６」であるレコードを含む二つのレコードが検出されたとする。
【０１９３】
コメント取得部１０３は、「出力効果」の値によって検出したレコードに含まれる「コメント用情報」を用いてコメントを取得する。ここでは、コメント用情報は、そのままコメントとして取得する。なお、コメント用情報を取得したレコードの「出力回数」の値を１インクリメントする。
【０１９４】
コメント出力部１０４は、コメント取得部１０３が取得したコメントを、ユーザ識別情報が「Ｕ００１」である学習者の情報処理装置１０に送信する。
【０１９５】
コメントを情報処理装置１０で受信した学習者は、コメントを例えば図示しないプリンタ等で印刷したり、情報処理装置１０のディスプレイ等に表示させたりすることで、コメントを見ることが可能となる。
【０１９６】
なお、コメントの出力先は学習者に限るものではなく、例えば学習者の監督者や保護者等にコメントを出力しても良い。
【０１９７】
図９は、情報処理装置１０で受信したコメントの表示例を示す図である。
【０１９８】
ここで、上記実施の形態において、電子ペンから送信される情報を用いて、記入時間情報や、非記入時間情報や、思考時間情報や、空き時間情報等の学習関連情報を取得するための構成を備えた具体例について説明する。ここでは、例として電子ペンから送信される情報である電子ペン送信情報が、情報処理装置１０に一旦受信された後、情報処理装置１０からネットワーク等を介してコメント出力装置１に送信され、受信部により電子ペン送信情報を受信したコメント出力装置１が、電子ペン情報処理部等により、受信した電子ペン送信情報を用いて、記入時間情報や、非記入時間情報や、思考時間情報や、空き時間情報等を取得し、取得したこれらの情報を学習関連情報記憶部１０１に記憶させる場合を例に挙げて説明する。
【０１９９】
図１０は、電子ペン送信情報を用いて記入時間情報や、非記入時間情報や、思考時間情報や、空き時間情報等を取得する構成を備えたコメント出力装置１の一例を示すブロック図である。図１０において、図１と同一符号は同一または相当する部分を示している。なお、ここでは、電子ペン送信情報を受信可能なものとする。受信部１０５は、受信した電子ペン送信情報は、例えば、図示しない記憶部等に記憶する。受信部１０５は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
【０２００】
電子ペン情報処理部１０８は、受信部１０５が受信した電子ペン送信情報を用いて、記入時間情報や、非記入時間情報や、思考時間情報や、空き時間情報等を取得し、取得したこれらの情報を、学習関連情報記憶部１０１に記憶させる。電子ペン情報処理部１０８の処理の詳細については後述する。電子ペン情報処理部１０８は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。電子ペン情報処理部１０８の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２０１】
図１１は、電子ペンからコメント出力装置１に送信された情報である電子ペン送信情報の一例を示す図である。電子ペン送信情報は、「座標（ｘ、ｙ）」と、「圧力」と、「時刻」という情報を有している。「座標（ｘ、ｙ）」は、電子ペンのペン先が検出する座標の情報である。「圧力」は電子ペンのペン先にかかる圧力の情報である。なお、圧力の単位は独自の単位であるとする。なお、ｘｎ、ｙｎ（ｎは整数）は任意の値であるとする。「時刻」は、「座標（ｘ、ｙ）」と、「圧力」とを取得した時刻の情報である。ここでは、説明のため、一の問題について解答が行われている期間内において取得された電子ペン送信情報だけを例として示している。
【０２０２】
コメント出力装置１の電子ペン情報処理部１０８は、コメント出力装置１が受信した電子ペン送信情報を用いて、記入時間情報を取得する。具体的には、電子ペン情報処理部１０８は、学習の開始の時刻から、時間が早い順に順次、連続して取得された電子ペン送信情報の「時刻」の値の差を算出し、「時刻」の値の差が予め指定されている時間未満であれば、電子ペンにより連続して、記入が行われていると判断して、その「時刻」の差を記入時間情報として加算していく。また、「時刻」の値の差が予め指定されている第一のしきい値以上と判断された場合、その「時刻」の値の差を、非記入時間情報として加算していく。そして、学習が終了した時刻までの間に加算されている記入時間情報と非記入時間とが、それぞれ当該一の問題についての記入時間情報と非記入時間情報となる。例えば、上述した予め指定されている第一のしきい値を、「３秒」とすると、電子ペン情報処理部１０８は、図１１における期間２５の時間の合計を記入時間情報として取得し、期間２６の合計が非記入時間情報として取得する。
【０２０３】
さらに、ここで、一の学習時間内において、連続して取得された電子ペン送信情報の「時刻」の値の差が上述した第一のしきい値以上であって、当該第一のしきい値よりも値の大きい第二のしきい値未満である場合には、当該「時刻」の値の差を、思考時間情報として取得し、加算する。
【０２０４】
同様に、連続して取得された電子ペン送信情報の「時刻」の値の差が上述した第一のしきい値以上であって、当該第一のしきい値よりも値の大きい第二のしきい値以上である場合には、当該「時刻」の値の差を、空き時間情報として取得し、加算する。
【０２０５】
そして、一の学習時間内において加算されている思考時間情報と空き時間情報とが、それぞれ思考時間情報と空き時間情報となる。例えば、上述した予め指定されている第二のしきい値を、「１８０秒」とすると、電子ペン情報処理部１０８は、図１１における期間２７の時間の合計を思考時間情報として取得し、期間２８の合計が空き時間情報として取得する。
【０２０６】
以上のようにして、電子ペンが出力する情報を用いて、記入時間情報や、非記入時間情報や、思考時間情報や、空き時間情報等を取得することが可能である。かかる構成は、他の実施の形態においても同様である。
（具体例２）
【０２０７】
以下、１以上の学習関連情報が出力条件情報が示す条件を満たすか否かを判断して得られた判断結果の組合せに応じてコメント用情報を検出する場合の具体例について説明する。
【０２０８】
学習関連情報記憶部１０１に記憶されている学習関連情報を管理する学習関連情報管理表については、図４に示したものと同様であるので、ここでは説明する。なお、各項目（フィールド）と、その項目値（フィールド値）とが、一の学習関連情報の学習属性情報と、学習属性値情報とに相当する。なお、ここでは、「問題ＩＤ」、即ち問題識別情報も学習関連情報の一つであると考える。
【０２０９】
図１２は、１以上の学習関連情報についての出力条件情報と、コメント用情報とを管理するコメント用情報管理表である。コメント用情報管理表は、「ＩＤ」、「問題ＩＤ」、「記入時間条件」、「思考時間条件」、「空き時間条件」、「得点条件」、「学習時間帯条件」、「学習日条件」、「集中力条件」、「学習頻度条件」、「延べ学習時間条件」、「出力回数」、「出力効果」および「コメント用情報」という項目（フィールド）を有している。「ＩＤ」はレコードを管理するための識別情報である。「記入時間条件」、「思考時間条件」、「空き時間条件」、「得点条件」、「学習時間帯条件」、「学習日条件」、「集中力条件」、「学習頻度条件」、および「延べ学習時間条件」については、図５に示した指標取得用条件情報管理表の項目と同様であるので説明は省略する。ここでの「問題ＩＤ」は、問題識別情報に対応した出力条件情報であるとする。なお、これらの出力条件情報の各項目（フィールド）は、学習属性情報に相当し、各項目の値（フィールド値）は、属性値条件情報に相当する。また、「コメント用情報」についても、図８のコメント用情報管理表の「コメント用情報」と同様であるので説明は省略する。
【０２１０】
まず、上記実施の形態１の具体例と同様に、ユーザ識別情報が「Ｕ００１」である学習者が、情報処理装置１０を操作して、直前に行った学習についてのコメントを得るための指示を、コメント出力装置１に対して送信したとする。
【０２１１】
コメント出力装置１が図示しない受信等を介して問題の送信を要求する情報を受信すると、コメント取得部１０３は、図４に示したユーザ識別情報が「Ｕ００１」である解答者に対応した学習関連情報管理表から、「日付」が最新のレコードの「問題ＩＤ」、「記入時間」、「思考時間」、「空き時間」、「得点」、「学習時間帯」、「学習日」、「意識情報」、および「筆圧」の項目の値をそれぞれ読み出す。読み出した情報は、記憶媒体等に一時記憶する。
【０２１２】
次に、コメント取得部１０３は、コメント用情報管理表の各レコードについて、学習関連情報管理表から取得した複数の学習関連情報が、各レコードに含まれる複数の学習関連情報にそれぞれ対応する出力条件情報が示す各条件を全て満たすか否かを判断する。即ち、各コメント用情報に対応付けられた１以上の出力条件情報を、各出力条件情報に対応する学習関連情報が満たすか否かを判断する。学習関連情報に対応した出力条件情報とは、学習関連情報が有する学習属性情報と一致する学習属性情報を有する出力条件情報である。また、条件を満たすか否かは、学習関連情報の学習属性値情報が、出力条件情報の属性値条件情報が示す条件を満たすか否かにより判断される。なお、各学習関連情報が、それぞれに対応する出力条件情報を満たすか否かの判断の処理は、上記具体例において指標化のためにコメント取得部１０３が行う判断の処理と同様であるので説明は省略する。そして、コメント取得部１０３は、学習関連情報管理表から取得した複数の学習関連情報が、それぞれに対応した複数の出力条件情報が示す条件を全て満たすコメント用情報管理表のレコードを特定する。そして、コメント取得部１０３は、その最終的に特定されたレコードの「コメント用情報」を検出する。即ち、学習関連情報管理表から取得した複数の学習関連情報が、それぞれに対応した複数の出力条件情報が示す条件を全て満たす場合に、当該出力条件情報に対応付けられたコメント用情報を検出する。ここでは、学習関連情報管理表から取得した複数の学習関連情報が、例えば、「ＩＤ」が「１００５６」であるコメント用情報管理表のレコードの出力条件情報が示す条件を満たすと判断され、「コメント用情報」として「しっかり集中…」が取得される。なお、「コメント用情報」の値が複数であれば、その複数の値を取得する。また、同様に、学習関連情報管理表から取得した複数の学習関連情報が、出力条件情報を全てを満たすコメント用情報管理表の他のレコードの「コメント用情報」も検出される。
【０２１３】
コメント取得部１０３は、検出したコメント用情報を用いて、コメントを取得し、コメントをユーザ識別情報が「Ｕ００１」である学習者の情報処理装置１０に送信する。なお、コメントを取得する際には、上記具体例１と同様に、出力回数情報や、出力効果情報に応じて、コメント用情報を選択するようにしてもよい。
【０２１４】
なお、上記具体例２に相当するコメント出力装置１の動作を、図１３に示すフローチャートを用いて説明する。なお、図１３において、図２と同様の符号は、同一または相当する処理ステップを示す。
【０２１５】
（ステップＳ２０１）コメント取得部１０３は、カウンターｎに１を代入する。
【０２１６】
（ステップＳ２０２）コメント取得部１０３は、カウンターｋに１を代入する。
【０２１７】
（ステップＳ２０３）コメント取得部１０３は、ｎ番目のコメント用情報と対応付けられている出力条件情報の組の、ステップＳ１０３において取得したｋ番目の学習関連情報についての出力条件情報が示す条件を、ステップＳ１０３において取得したｋ番目の学習関連情報が満たすか否かを判断する。満たす場合、ステップＳ２０４に進み、満たさない場合、ステップＳ２０７に進む。
【０２１８】
（ステップＳ２０４）コメント取得部１０３は、カウンターｋの値を１インクリメントする。
【０２１９】
（ステップＳ２０５）コメント取得部１０３は、ｋ番目の学習関連情報があるか否かを判断する。ある場合、ステップＳ２０３に戻り、ない場合、ステップＳ２０６に進む。
【０２２０】
（ステップＳ２０６）コメント取得部１０３は、ｎ番目のコメント用情報を検出する。
【０２２１】
（ステップＳ２０７）コメント取得部１０３は、カウンターｎの値を１インクリメントする。
【０２２２】
（ステップＳ２１０）コメント取得部１０３は、ｎ番目のコメント用情報があるか否かを判断する。ある場合、ステップＳ２０２に戻り、ない場合、ステップＳ１１５に進む。、
【０２２３】
以上、本実施の形態によれば、様々な学習に関連する要因を考慮して学習者に、コメントを提示することが可能となるため、学習者の学習状況に最適なコメントを提示することが可能となる。例えば、学習者のレベルに適合したコメントを出力することができるようになる。その結果として、学習者の学習の効率を高めることができうる。また、学習者の学習に対するモチベーションが下がることを防止することもできうる。
【０２２４】
なお、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
【０２２５】
また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段（情報送信部など）は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。
【０２２６】
また、上記実施の形態において、各構成要素が実行する処理に関係する情報、例えば、各構成要素が受け付けたり、取得したり、選択したり、生成したり、送信したり、受信したりする情報や、各構成要素が処理で用いるしきい値や数式、アドレス等の情報等は、上記説明で明記していない場合であっても、図示しない記録媒体において、一時的に、あるいは長期にわたって保持されていてもよい。また、その図示しない記録媒体への情報の蓄積を、各構成要素、あるいは、図示しない蓄積部が行ってもよい。また、その図示しない記録媒体からの情報の読み出しを、各構成要素、あるいは、図示しない読み出し部が行ってもよい。
【０２２７】
また、上記各実施の形態では、コメント出力装置がスタンドアロンである場合について説明したが、コメント出力装置は、スタンドアロンの装置であってもよく、サーバ・クライアントシステムにおけるサーバ装置であってもよい。後者の場合には、出力部や受付部は、通信回線を介して入力を受け付けたり、画面を出力したりすることになる。
【０２２８】
また、上記各実施の形態において、各構成要素は専用のハードウェアにより構成されてもよく、あるいは、ソフトウェアにより実現可能な構成要素については、プログラムを実行することによって実現されてもよい。例えば、ハードディスクや半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェア・プログラムをＣＰＵ等のプログラム実行部が読み出して実行することによって、各構成要素が実現され得る。なお、上記各実施の形態におけるコメント出力装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、学習者が学習時に入力した情報に関する情報である学習関連情報が記憶され得る学習関連情報記憶部に記憶されている学習関連情報が、前記学習関連情報に対応したコメントの出力を行うか否かについての条件を示す情報である１以上の出力条件情報とコメントの生成に用いられる情報であるコメント用情報とが対応付けられて記憶され得る出力対応情報記憶部に記憶されている前記１以上の出力条件情報が示す条件を、満たす場合に、当該１以上の出力条件情報に対応付けられた前記コメント用情報を用いて、前記学習関連情報に対応したコメントを取得するコメント取得部と、前記コメント取得部が取得したコメントを出力するコメント出力部として機能させるためのプログラムである。
【０２２９】
なお、上記プログラムにおいて、上記プログラムが実現する機能には、ハードウェアでしか実現できない機能は含まれない。例えば、情報を取得する取得部や、情報を出力する出力部などにおけるモデムやインターフェースカードなどのハードウェアでしか実現できない機能は、上記プログラムが実現する機能には含まれない。
【０２３０】
また、このプログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【０２３１】
図１４は、上記プログラムを実行して、上記実施の形態によるコメント出力装置を実現するコンピュータの外観の一例を示す模式図である。上記実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムによって実現されうる。
【０２３２】
図１４において、コンピュータシステム９００は、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）ドライブ９０５、ＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標）  Ｄｉｓｋ）ドライブ９０６を含むコンピュータ９０１と、キーボード９０２と、マウス９０３と、モニタ９０４とを備える。
【０２３３】
図１５は、コンピュータシステム９００の内部構成を示す図である。図１５において、コンピュータ９０１は、ＣＤ−ＲＯＭドライブ９０５、ＦＤドライブ９０６に加えて、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）９１１と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ９１２と、ＭＰＵ９１１に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶すると共に、一時記憶空間を提供するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）９１３と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するハードディスク９１４と、ＭＰＵ９１１、ＲＯＭ９１２等を相互に接続するバス９１５とを備える。なお、コンピュータ９０１は、ＬＡＮへの接続を提供する図示しないネットワークカードを含んでいてもよい。
【０２３４】
コンピュータシステム９００に、上記実施の形態によるコメント出力装置の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ９２１、またはＦＤ９２２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ９０５、またはＦＤドライブ９０６に挿入され、ハードディスク９１４に転送されてもよい。これに代えて、そのプログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ９０１に送信され、ハードディスク９１４に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ９１３にロードされる。なお、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ９２１やＦＤ９２２、またはネットワークから直接、ロードされてもよい。
【０２３５】
プログラムは、コンピュータ９０１に、上記実施の形態によるコメント出力装置の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティプログラム等を必ずしも含んでいなくてもよい。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいてもよい。コンピュータシステム９００がどのように動作するのかについては周知であり、詳細な説明は省略する。
【０２３６】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【０２３７】
以上のように、本発明にかかるコメント出力装置等は、コメントを出力する装置等として適しており、特に、学習状況に応じたコメント等を出力する装置等として有用である。
【符号の説明】
【０２３８】
１  コメント出力装置
１０  情報処理装置
１０１  学習関連情報記憶部
１０２  出力対応情報記憶部
１０３  コメント取得部
１０４  コメント出力部
１０５  受信部
１０６  出力効果情報取得部
１０７  指標取得用条件情報記憶部
１０８  電子ペン情報処理部
【図１】
2010256796.tif 000003
【図２】
2010256796.tif 000004
【図３】
2010256796.tif 000005
【図４】
2010256796.tif 000006
【図５】
2010256796.tif 000007
【図６】
2010256796.tif 000008
【図７】
2010256796.tif 000009
【図８】
2010256796.tif 000010
【図９】
2010256796.tif 000011
【図１０】
2010256796.tif 000012
【図１１】
2010256796.tif 000013
【図１２】
2010256796.tif 000014
【図１３】
2010256796.tif 000015
【図１４】
2010256796.tif 000016
【図１５】
2010256796.tif 000017