(57)【要約】【課題】従来の問題情報出力装置においては、解答者に対して適切な問題を出力することができないという課題があった。【解決手段】問題識別情報と、学習時間情報と、正誤情報とを対応付ける情報である解答対応情報が記憶される解答対応情報記憶部１０１と、問題識別情報と、問題情報とを対応付ける情報である問題対応情報が記憶され得る問題対応情報記憶部１０３と、解答対応情報によって対応付けられた学習時間情報と正誤情報とを用いて、当該学習時間情報及び当該正誤情報に対応付けられた問題識別情報が示す問題の、次の出力対象となる問題を示す問題識別情報を取得し、当該問題識別情報に対応する問題情報を前記問題対応情報を用いて取得する問題情報取得部１０５と、問題情報取得部１０５が取得した問題情報を出力する問題情報出力部１０６とを備えた。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
問題を識別する問題識別情報と、当該問題識別情報で識別される問題を用いて行われた学習についての時間に関する情報である学習時間情報と、当該問題識別情報で識別される問題に対する解答の正誤に関する情報である正誤情報とを対応付ける情報である解答対応情報が記憶され得る解答対応情報記憶部と、
問題識別情報と、当該問題識別情報で識別される問題を示す情報である問題情報とを対応付ける情報である問題対応情報が記憶され得る問題対応情報記憶部と、
前記解答対応情報によって対応付けられた学習時間情報と、正誤情報とを用いて、当該学習時間情報及び当該正誤情報に対応付けられた問題識別情報が示す問題の、次の出力対象となる問題を示す問題識別情報を取得し、当該問題識別情報に対応する問題情報を前記問題対応情報を用いて取得する問題情報取得部と、
前記問題情報取得部が取得した問題情報を出力する問題情報出力部と、を備えた問題情報出力装置。
【請求項２】
問題識別情報と、当該問題識別情報で識別される問題の属性を示す情報である属性情報とを対応付ける情報である属性対応情報が記憶され得る属性対応情報記憶部とを更に備え、
前記問題情報取得部は、
前記解答対応情報によって対応付けられた学習時間情報および正誤情報と、当該学習時間情報及び当該正誤情報に対応付けられた問題識別情報に対応付けられている属性情報とを用いて、次に出力する問題の属性を決定する属性決定手段と、
前記属性対応情報と前記問題対応情報とを用いて、前記属性決定手段が決定した属性を示す属性情報に対応する問題識別情報で識別される問題を示す問題情報を取得する問題情報取得手段とを備えた請求項１記載の問題情報取得部。
【請求項３】
前記学習時間情報は、当該学習時間情報に対応した問題識別情報が示す問題に対する解答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を有しており、
前記問題情報取得部は、
記入時間情報と非記入時間とに応じて、問題情報を取得する請求項１または請求項２記載の問題情報出力装置。
【請求項４】
前記非記入時間情報は、思考時間を示す思考時間情報および／または空き時間を示す空き時間情報とを有しており、
前記問題情報取得部は、思考時間情報および／または空き時間情報に応じて、問題情報を取得する請求項３記載の問題情報出力装置。
【請求項５】
前記学習時間情報は、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、
前記問題情報取得部は、前記学習時間帯情報に応じて、問題情報を取得する請求項１から請求項４いずれか記載の問題情報出力装置。
【請求項６】
前記学習時間情報は、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、
前記問題情報取得部は、前記学習日情報に応じて、問題情報を取得する請求項１から請求項５いずれか記載の問題情報出力装置。
【請求項７】
前記解答対応情報は、前記問題識別情報と、当該問題識別情報が示す問題を解く際の目的意識の強さを示す情報である意識情報とを、更に対応付けた情報であり、
前記問題情報取得部は、前記意識情報に応じて、問題情報を取得する請求項１から請求項６いずれか記載の問題情報出力装置。
【請求項８】
前記解答対応情報は、前記問題識別情報と、当該問題識別情報が示す問題を解く際に利用された電子ペンのふるまいに関する情報である電子ペンふるまい情報とを、更に対応付けた情報であり、
前記問題情報取得部は、前記電子ペンふるまい情報に応じて、問題情報を取得する請求項１から請求項７いずれか記載の問題情報出力装置。
【請求項９】
前記電子ペンふるまい情報は、電子ペンの筆圧を示す情報である請求項８記載の問題情報出力装置。
【請求項１０】
問題を識別する問題識別情報と、当該問題識別情報で識別される問題を用いて行われた学習についての時間に関する情報である学習時間情報と、当該問題識別情報で識別される問題に対する解答の正誤に関する情報である正誤情報とを対応付ける情報である解答対応情報が記憶され得る解答対応情報記憶部と、問題識別情報と、当該問題識別情報で識別される問題を示す情報である問題情報とを対応付ける情報である問題対応情報が記憶され得る問題対応情報記憶部と、問題情報取得部と、問題情報出力部とを用いて行われる問題情報出力方法であって、
前記問題情報取得部が、前記解答対応情報によって対応付けられた学習時間情報と、正誤情報とを用いて、当該学習時間情報及び当該正誤情報に対応付けられた問題識別情報が示す問題の、次の出力対象となる問題を示す問題識別情報を取得し、当該問題識別情報に対応する問題情報を前記問題対応情報を用いて取得する問題情報取得ステップと、
前記問題情報出力部が、前記問題情報取得ステップで取得した問題情報を出力する問題情報出力するステップと、を備えた問題情報出力方法。
【請求項１１】
コンピュータを、
問題を識別する問題識別情報と、当該問題識別情報で識別される問題を用いて行われた学習についての時間に関する情報である学習時間情報と、当該問題識別情報で識別される問題に対する解答の正誤に関する情報である正誤情報とを対応付ける情報である、解答対応情報記憶部に記憶された解答対応情報によって対応付けられた学習時間情報と、正誤情報とを用いて、当該学習時間情報及び当該正誤情報に対応付けられた問題識別情報が示す問題の、次の出力対象となる問題を示す問題識別情報を取得し、当該問題識別情報に対応する問題情報を、問題識別情報と、当該問題識別情報で識別される問題を示す情報である問題情報とを対応付ける情報である問題対応情報を用いて取得する問題情報取得部と、
前記問題情報取得部が取得した問題情報を出力する問題情報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、問題を用いて行われた学習時間に関する情報等を用いて、次の問題を出力する問題情報出力装置等に関する。
【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）。
【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】
ｅラーニング・システム等の自主的な学習では、問題の選択に関する課題がある。すなわち、難易度の高すぎる問題を学習者に出したり、学習進行段階の初歩的な段階をスキップして高度な段階の問題を学習者に出したりすると、学習者は適切に問題を解答することができず、学習の効率やモチベーションが下がってしまうと言う課題があった。具体的には、難易度が中程度の問題を解くことができるかどうかの学習者に対して、難易度の高い問題を解かせることは不適切である。また、長方形の面積を算出する問題を解くことができない学習者に対して、台形の面積を算出する問題を出すことは不適切である。一方、難易度の低すぎる問題を学習者に出したり、学習進行段階の高度な段階の問題にも対応できる学習者に初歩的な段階の問題を出したりした場合にも、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。
【０００５】
すなわち一般的には、学習者に対して次に出力する問題を適切に選択したいという課題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の問題情報出力装置は、問題を識別する問題識別情報と、当該問題識別情報で識別される問題を用いて行われた学習についての時間に関する情報である学習時間情報と、当該問題識別情報で識別される問題に対する解答の正誤に関する情報である正誤情報とを対応付ける情報である解答対応情報が記憶され得る解答対応情報記憶部と、問題識別情報と、当該問題識別情報で識別される問題を示す情報である問題情報とを対応付ける情報である問題対応情報が記憶され得る問題対応情報記憶部と、前記解答対応情報によって対応付けられた学習時間情報と、正誤情報とを用いて、当該学習時間情報及び当該正誤情報に対応付けられた問題識別情報が示す問題の、次の出力対象となる問題を示す問題識別情報を取得し、当該問題識別情報に対応する問題情報を前記問題対応情報を用いて取得する問題情報取得部と、前記問題情報取得部が取得した問題情報を出力する問題情報出力部と、を備えた問題情報出力装置である。
【０００７】
かかる構成により、学習時間情報と正誤情報とを含めた様々な学習に関連する要因を考慮して解答者に次の問題を提示することが可能となるため、解答者の学習状況に最適な問題を提示することが可能となる。例えば、解答者のレベルに適合した問題を出力することができるようになる。その結果として、解答者（学習者）の学習の効率を高めることができうる。また、解答者（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。
【０００８】
また、本発明の問題情報出力装置は、前記問題情報出力装置において、問題識別情報と、当該問題識別情報で識別される問題の属性を示す情報である属性情報とを対応付ける情報である属性対応情報が記憶され得る属性対応情報記憶部とを更に備え、前記問題情報取得部は、前記解答対応情報によって対応付けられた学習時間情報および正誤情報と、当該学習時間情報及び当該正誤情報に対応付けられた問題識別情報に対応付けられている属性情報とを用いて、次に出力する問題の属性を決定する属性決定手段と、前記属性対応情報と前記問題対応情報とを用いて、前記属性決定手段が決定した属性を示す属性情報に対応する問題識別情報で識別される問題を示す問題情報を取得する問題情報取得手段とを備えた問題情報取得部である。
【０００９】
かかる構成により、属性によって次の問題を提示することが可能となるため、問題あるいは問題識別情報と属性情報とを対応付けるだけで、容易に、学習状況に最適な問題を出力させることが可能となる。
【００１０】
また、本発明の問題情報出力装置は、前記問題情報出力装置において、前記学習時間情報は、当該学習時間情報に対応した問題識別情報が示す問題に対する解答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を有しており、前記問題情報取得部は、記入時間情報と非記入時間とに応じて、問題情報を取得する問題情報出力装置である。
【００１１】
かかる構成により、問題を利用した学習時における、問題の記入時間と、非記入時間とに応じて、問題を解いた解答者に適した次の問題を出力することが可能となる。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解答者の理解度や解答状況に応じて、次の問題を出力することが可能となる。
【００１２】
また、本発明の問題情報出力装置は、前記問題情報出力装置において、前記非記入時間情報は、思考時間を示す思考時間情報および／または空き時間を示す空き時間情報とを有しており、前記問題情報取得部は、思考時間情報および／または空き時間情報に応じて、問題情報を取得する問題情報出力装置である。
【００１３】
かかる構成により、問題を利用した学習時における、思考時間や空き時間に応じて、問題を解いた解答者に適した次の問題を出力することが可能となる。例えば、思考時間や空き時間等から考え得る解答者の理解度や解答状況に応じて、次の問題を出力することが可能となる。
【００１４】
また、本発明の問題情報出力装置は、前記問題情報出力装置において、前記学習時間情報は、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、前記問題情報取得部は、前記学習時間帯情報に応じて、問題情報を取得する問題情報出力装置である。
【００１５】
かかる構成により、問題を利用した学習時における、学習時間帯に応じて、問題を解いた解答者に適した次の問題を出力することが可能となる。例えば、学習時間帯等から考え得る解答者の理解度や解答状況に応じて、次の問題を出力することが可能となる。
【００１６】
また、本発明の問題情報出力装置は、前記問題情報出力装置において、前記学習時間情報は、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、前記問題情報取得部は、前記学習日情報に応じて、問題情報を取得する問題情報出力装置である。
【００１７】
かかる構成により、問題を利用した学習時における、学習日の情報に応じて、問題を解いた解答者に適した次の問題を出力することが可能となる。例えば、学習日情報等から考え得る解答者の理解度や解答状況に応じて、次の問題を出力することが可能となる。
【００１８】
また、本発明の問題情報出力装置は、前記問題情報出力装置において、前記解答対応情報は、前記問題識別情報と、当該問題識別情報が示す問題を解く際の目的意識の強さを示す情報である意識情報とを、更に対応付けた情報であり、前記問題情報取得部は、前記意識情報に応じて、問題情報を取得する問題情報出力装置である。
【００１９】
かかる構成により、問題を利用した学習時における、解答者の問題を解く目的意識に応じて、問題を解いた解答者に適した次の問題を出力することが可能となる。例えば、意識情報から考え得る解答者の理解度や解答状況に応じて、次の問題を出力することが可能となる。
【００２０】
また、本発明の問題情報出力装置は、前記問題情報出力装置において、前記解答対応情報は、前記問題識別情報と、当該問題識別情報が示す問題を解く際に利用された電子ペンのふるまいに関する情報である電子ペンふるまい情報とを、更に対応付けた情報であり、前記問題情報取得部は、前記電子ペンふるまい情報に応じて、問題情報を取得する問題情報出力装置である。
【００２１】
かかる構成により、問題を利用した学習時における、電子ペンのふるまいに応じて、問題を解いた解答者に適した次の問題を出力することが可能となる。例えば、電子ペンふるまい情報から考え得る解答者の理解度や解答状況に応じて、次の問題を出力することが可能となる。
【００２２】
また、本発明の問題情報出力装置は、前記問題情報出力装置において、前記電子ペンふるまい情報は、電子ペンの筆圧を示す情報である問題情報出力装置である。
【００２３】
かかる構成により、問題を利用した学習時における、電子ペンの筆圧に応じて、問題を解いた解答者に適した次の問題を出力することが可能となる。例えば、電子ペンの筆圧から考え得る解答者の理解度や解答状況に応じて、次の問題を出力することが可能となる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明による問題情報出力装置等によれば、学習時間情報や正誤情報等を用いることによって、解答者に対して適切な問題を出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の実施の形態１に係る問題情報出力装置のブロック図
【図２】同問題情報出力装置の動作について説明するフローチャート
【図３】同問題情報出力装置を備えたシステムの概略図
【図４】同問題情報出力装置の動作を説明するための、解答対応情報の一例を示す図
【図５】同問題情報出力装置の動作を説明するための、問題条件対応情報の一例を示す図
【図６】同問題情報出力装置の動作を説明するための、重み付け情報の一例を示す図
【図７】同問題情報出力装置の動作を説明するための、次問題属性情報管理表を示す図
【図８】同問題情報出力装置の動作を説明するための、属性対応情報の一例を示す図
【図９】同問題情報出力装置の動作を説明するための、問題対応情報の一例を示す図
【図１０】同問題情報出力装置の動作を説明するための、情報処理装置１０で受信した問題情報の出力例を示す図
【図１１】同問題情報出力装置の動作を説明するための、属性対応情報の変形例を示す図
【図１２】本発明の実施の形態２に係る問題情報出力装置のブロック図
【図１３】同問題情報出力装置の動作について説明するフローチャート
【図１４】同問題情報出力装置の動作を説明するための、次問題対応情報の一例を示す図
【図１５】同問題情報出力装置の変形例のブロック図
【図１６】同問題情報出力装置の変形例の動作を説明するための、電子ペン送信情報の一例を示す図
【図１７】本発明の各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図
【図１８】本発明の各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】
【００２６】
以下、問題情報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。
【００２７】
（実施の形態１）
図１は、本実施の形態における問題情報出力装置１のブロック図である。図面を参照しながら説明する。本実施の形態による問題情報出力装置は、学習時間に関する情報を用いることによって、次の問題の属性を決定して次に出力する問題を決定するものである。
【００２８】
問題情報出力装置１は、解答対応情報記憶部１０１、属性対応情報記憶部１０２、問題対応情報記憶部１０３、問題条件対応情報記憶部１０４、問題情報取得部１０５、問題情報出力部１０６を備えている。
【００２９】
問題情報取得部１０５は、属性決定手段１０５１、問題情報取得手段１０５２を備えている。
【００３０】
解答対応情報記憶部１０１には、解答対応情報が記憶される。解答対応情報は、問題を識別する問題識別情報と、当該問題識別情報で識別される問題に対する解答に要した時間に関する情報である学習時間情報と、当該問題識別情報で識別される問題に対する解答の正誤に関する情報である正誤情報とを対応付ける情報である。
【００３１】
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。
【００３２】
学習時間情報は、１以上の問題を用いて行われた学習についての時間に関する情報である。１以上の問題を用いて行われた学習とは、１以上の問題について解答すること等を含む概念である。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の開始から終了までの時間を示す情報である。学習時間情報は、例えば、１以上の問題の解答に要した時間のうちの、問題に対する解答の記入時間を示す記入時間情報と、記入時間以外の非記入時間情報とを含む情報である。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。また、学習時間情報は、１以上の問題を用いて行われた学習が行われた時間帯に関する情報である学習時間帯情報や、日に関する情報である学習日情報であってもよい。また、学習時間情報は、これらの情報のみにより構成されても良いし、これらの情報を組み合わせたものであっても良い。
【００３３】
学習時間情報が、記入時間情報と、非記入時間情報とを含む情報である場合、例えば、解答対応情報記憶部１０１に記憶される解答対応情報は、問題を識別する問題識別情報と、学習時間情報である記入時間情報および非記入時間情報と、当該問題識別情報で識別される問題に対する解答の正誤情報とを対応付ける情報であってもよい。記入時間とは、例えば、問題に対する解答の記入に要した時間である。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（例えば加算した）情報である。非記入時間情報は、記入を行っていない時間の情報である。具体的には、学習時間情報が示す時間のうちの、記入時間を除いた時間を示す情報と考えても良い。なお、学習時間情報が、結果的に、記入時間情報と非記入時間情報とを取得可能な情報であれば、当該学習時間情報を、記入時間情報と、非記入時間情報とを含む情報と考えても良い。例えば、１以上の問題の解答に要した全ての時間から、記入時間情報を減算することで、非記入時間情報を取得することができるため、学習時間情報が、１以上の問題の解答に要した全ての時間と、記入時間情報とを含む情報である場合も、学習時間情報が、記入時間情報と、非記入時間情報とを含む情報であると考えてよい。
【００３４】
また、非記入時間情報は、解答者の思考時間を示す思考時間情報と、空き時間を示す空き時間情報とを含む情報であっても良い。この場合、例えば、解答対応情報記憶部１０１に記憶される解答対応情報は、問題を識別する問題識別情報と、記入時間情報と、非記入時間情報である思考時間情報及び空き時間情報と、当該問題識別情報で識別される問題に対する解答の正誤情報とを対応付ける情報であってもよい。非記入時間情報が示す時間は、思考時間情報が示す時間と空き時間情報が示す時間とを加算した時間であらわすことができるため、非記入時間情報自身は、記入が行われていない時間全体の情報を有していなくても良い。思考時間とは、解答者が問題を解くために思考している時間である。また、空き時間は、例えば、１以上の問題を用いた学習に要した時間のうちの、問題を解答している時間以外の時間であり、具体的には、非記入時間のうちの思考時間以外の時間である。空き時間は、例えば休憩時間や席を外している時間等である。なお、非記入時間情報が、結果的に、思考時間情報と空き時間情報とを取得可能な情報であれば、この非記入時間情報を、思考時間情報と空き時間情報とを含む情報と考えても良い。例えば、非記入時間情報が示す時間から、思考時間情報を減算することで、空き時間情報を取得することができるため、非記入時間情報が記入が行われていない時間全体の情報を有している場合、非記入時間情報が、思考時間情報だけを含む場合も、非記入時間情報が、思考時間情報と空き時間情報とを含む情報記入時間情報とを含む情報であると考えてよい。
【００３５】
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よい。例えば、記入時間情報は、記入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、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。
【００３６】
学習時間帯情報は、例えば、１以上の問題を用いて行われた学習が行われた時間帯を示すことが可能な情報である。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等の情報を更に含んでもよい。
【００３７】
学習日情報は、例えば、連続して学習が行われた日数を示す情報である。ただし、この学習日情報は、例えば、学習が継続的に行われているか等を判断するために用いられる情報であるため、厳密に連続している必要はなく、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、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。
【００３８】
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点数（得点）であってもよい。また、この点数が、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。
【００３９】
なお、解答対応情報は、問題識別情報と、当該問題識別情報が示す問題を解く際の、目的意識の強さを示す情報である意識情報とを、更に対応付けた情報であってもよい。意識情報は、解答者等の問題を解くことについての目的意識の強さを示す情報である。意識情報は、問題の解答者のやる気や意気込みや意欲等を示す情報と考えても良い。問題識別情報は、目的意識の強さ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い。例えば、強さを数値等で定量的に示す情報であっても良いし、「強い」、「弱い」等の、強さを定性的に示す情報であっても良い。
【００４０】
また、問題の解答が電子ペンを用いて行われる場合、解答対応情報は、問題識別情報と、当該問題識別情報が示す問題を解く際に利用された電子ペンのふるまいに関する情報である1以上の電子ペンふるまい情報とを、更に対応付けた情報であってもよい。電子ペンとは、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。電子ペンふるまい情報とは、電子ペンが筆圧を検知可能なものである場合、検知した筆圧を示す情報である。筆圧を示す情報は筆圧の経時的な変化を示す情報であっても良いし、筆圧の最大値や平均値等を示す情報であっても良い。また、電子ペンの移動速度やストロークの長さ等を示す情報であっても良い。移動速度は、例えば電子ペンが示す座標の変化量を、その変化に要した時間で除算すること等により取得される。
【００４１】
「問題識別情報と、学習時間情報とを対応付ける」とは、問題識別情報と学習時間情報の一方の情報から、他方の情報を取得できればよいという意味である。したがって、解答対応情報は、問題識別情報と学習時間情報とを組として含む情報を有してもよく、問題識別情報と学習時間情報とをリンク付ける情報であってもよい。後者の場合には、解答対応情報は、例えば、問題識別情報と学習時間情報の格納されている位置を示すポインタやアドレスとを対応付ける情報であってもよい。本実施の形態では、前者の場合について説明する。また、問題識別情報と学習時間情報とは、直接対応付けられていなくてもよい。例えば、問題識別情報に、第三の情報が対応しており、その第三の情報に学習時間情報が対応していてもよい。このことは、解答対応情報における他の情報の組合せ、すなわち、「問題識別情報と、正誤情報とを対応付ける」ことや、「学習時間情報と、正誤情報とを対応付ける」ことにおいても同様である。また、他の２以上の情報が対応付けられている場合にも同様であるとする。
【００４２】
また、解答対応情報は、解答者ごとの情報であってもよい。その場合には、例えば、解答対応情報は、解答者を識別する情報である解答者識別情報と、問題識別情報と、学習時間情報と、正誤情報とを対応付ける情報等であってもよい。
【００４３】
解答対応情報記憶部１０１に解答対応情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して解答対応情報が解答対応情報記憶部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解答対応情報が解答対応情報記憶部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解答対応情報が解答対応情報記憶部１０１で記憶されるようになってもよい。解答対応情報記憶部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。解答対応情報記憶部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。
【００４４】
ここで、解答対応情報により対応付けられている学習時間情報が取得される方法の一例について説明する。
【００４５】
［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。
【００４６】
［学習時間情報が、記入時間情報と、非記入時間情報とを含む場合］
記入時間は、例えば、解答者が問題についての解答を記入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、解答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。
【００４７】
非記入時間は、例えば、解答者が問題への解答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、解答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、解答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。
【００４８】
ｅラーニング・システム等における、解答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。
【００４９】
なお、上述した記入時間情報や、非記入時間情報は、問題情報出力装置１内で作成した情報であっても良いし、問題情報出力装置１の外部で作成された情報であっても良い。
【００５０】
例えば、解答者が利用する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、問題情報出力装置１に送信するようにしてもよい。
【００５１】
また、解答者が利用する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、問題情報出力装置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問題情報出力装置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。
【００５２】
［非記入時間情報が、思考時間情報と空き時間情報とを含む場合］
思考時間情報は、例えば、解答者が問題について、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、解答者が問題に対する解答を開始、あるいは解答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、複数の問題を含む場合、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。
【００５３】
また、空き時間情報は、例えば、解答者が問題について、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、解答者が問題に対する解答を開始、あるいは解答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、解答者が、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。
【００５４】
なお、上述した思考時間情報や、空き時間情報は、問題情報出力装置１内で作成した情報であっても良いし、問題情報出力装置１の外部で作成された情報であっても良い。
【００５５】
［学習時間情報が、学習時間帯情報を含む場合］
学習時間帯情報は、例えば、解答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、解答者に問題を提示した時間の情報と、解答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、解答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、解答者に問題を提示した時間の情報と、解答者による問題の解答が終了した時刻の情報等を比較し、解答者に問題を提示した時間の情報と、解答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。
【００５６】
なお、上述した学習時間帯情報は、問題情報出力装置１内で取得した情報であっても良いし、問題情報出力装置１の外部で取得された情報であっても良い。
【００５７】
［学習時間情報が、学習日情報を含む場合］
学習日情報は、例えば、解答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、解答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。
【００５８】
なお、上述した学習時間帯情報は、問題情報出力装置１内で取得した情報であっても良いし、問題情報出力装置１の外部で取得された情報であっても良い。
【００５９】
つぎに、解答対応情報に含まれる電子ペンふるまい情報が取得される方法の一例について説明する。
【００６０】
電子ペンふるまい情報が、例えば、電子ペンの筆圧を示す情報である場合、例えば、図示しないｅラーニングシステムの端末装置において、ユーザにより問題に対する解答を行う際に操作された電子ペンの筆圧を示す情報が電子ペンのドライバーソフトウェア等を介して取得される。筆圧を示す情報は、一定または所定のタイミング毎に取得された電子ペンの全ての筆圧の情報であっても良い。また、筆圧の最大値や平均値であっても良い。取得された筆圧の情報は、問題情報出力装置１に対して送信される。なお、電子ペンから取得された筆圧を示す情報から、最大値や平均値等を取得する処理は、問題情報出力装置１で行っても、図示しない端末装置で行っても良い。
【００６１】
また、電子ペンふるまい情報が、電子ペンの速さを示す情報である場合、電子ペンが示す位置の変化量と、変化に要した時間情報とから、電子ペンの移動の速さを算出することができる。電子ペンの位置の変化量は、電子ペンが示す位置の座標の変化等によって算出可能である。なお、電子ペンの移動の速さの算出は、問題情報出力装置１で行っても、図示しない端末装置で行っても良い。
【００６２】
つぎに、解答対応情報に含まれる正誤情報、解答者識別情報、および問題識別情報が取得される方法の一例について説明する。
【００６３】
正誤情報は、例えば、解答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。また、解答者識別情報は、例えば、ログイン時や、解答の開始時に解答者が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、解答対応情報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。問題識別情報は、例えば、ｅラーニング・システムが解答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、解答対応情報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。
【００６４】
属性対応情報記憶部１０２では、属性対応情報が記憶される。属性対応情報は、問題識別情報と、その問題識別情報で識別される問題の属性を示す情報である属性情報とを対応付ける情報である。属性情報は、例えば、問題の難易度を示す情報であってもよく、問題の学習進行段階を示す情報であってもよい。問題の難易度を示す情報は、例えば、問題の難易度を数字で示す情報（例えば、１，２，３，…などである。数字が大きいほど難易度が高くてもよく、数字が小さいほど難易度が高くてもよい）であってもよく、問題の難易度をテキストで示す情報（例えば、高、中、低など）であってもよい。問題の学習進行段階とは、ある属性の問題を解いた後に、別の属性の問題を解くことが推奨される場合における、その属性を示す情報である。問題の学習進行段階は、例えば、問題の種類（例えば、基本問題、応用問題、計算問題、文章問題など）であってもよく、問題の分野（例えば、長方形の面積、台形の面積、微分、積分など）であってもよく、その他の学習進行段階を示す情報であってもよい。また、問題の学習進行段階を示す情報は、例えば、問題の学習進行段階を数字で示す情報（例えば、１，２，３，…などである。数字が大きいほど学習進行段階が進んでいてもよく、数字が小さいほど学習進行段階が進んでいてもよい）であってもよく、問題の学習進行段階をテキストで示す情報（例えば、前述のように、基本問題、応用問題など）であってもよい。問題の難易度や、問題の学習進行段階がテキストで示される場合には、そのテキストによって示される難易度や学習進行段階の程度についての規則を示す情報が設定されていてもよい。例えば、難易度「低」「中」「高」の順に難易度が高くなっていくという規則が設定されていてもよく、学習進行段階「基本問題」「応用問題」の順に学習進行段階が進んでいくという規則が設定されていてもよく、「計算問題」「文章問題」の順に学習進行段階が進んでいくという規則が設定されていてもよく、学習進行段階「長方形の面積」「三角形の面積」「平行四辺形の面積」「台形の面積」の順に学習進行段階が進んでいくという規則が設定されていてもよい。また、属性情報には、問題の進行順序を示す情報を含んでいてもよい。問題の進行順序を示す情報とは、問題を提示、あるいは選択する順番を指定するための情報であり、例えば、問題を進める順番を指定する数値（例えば、１，２，３など）や日付（２月８日分、２月９日分）等の情報である。例えば、対応する進行順序を示す情報が「１」の問題の次には、対応する進行順序を示す情報が「２」である問題が選択される。また、属性情報は、後述するような解答者の解答についての評価指標であってもよい。
【００６５】
属性対応情報記憶部１０２に属性対応情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して属性対応情報が属性対応情報記憶部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属性対応情報が属性対応情報記憶部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属性対応情報が属性対応情報記憶部１０２で記憶されるようになってもよい。属性対応情報記憶部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。属性対応情報記憶部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。
【００６６】
問題対応情報記憶部１０３では、問題対応情報が記憶される。問題対応情報は、問題識別情報と、その問題識別情報で識別される問題を示す情報である問題情報とを対応付ける情報である。解答者は、この問題情報によって示される問題について解答することになる。
【００６７】
問題対応情報記憶部１０３に問題対応情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して問題対応情報が問題対応情報記憶部１０３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問題対応情報が問題対応情報記憶部１０３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問題対応情報が問題対応情報記憶部１０３で記憶されるようになってもよい。問題対応情報記憶部１０３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。問題対応情報記憶部１０３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。
【００６８】
問題条件対応情報記憶部１０４では、問題条件対応情報が記憶される。問題条件対応情報は、問題識別情報と、その問題識別情報で識別される問題に対する、学習時間情報、記入時間、非記入時間、思考時間、空き時間正誤情報、学習時間帯情報、学習日情報、及び電子ペンふるまい情報等のうちの少なくとも１以上についての条件を示す情報である条件情報とを対応付ける情報である。条件情報は、学習時間情報、記入時間、非記入時間、思考時間、空き時間正誤情報、学習時間帯情報、学習日情報、意識情報、電子ペンふるまい情報等のうちの少なくとも２以上の組合せについての条件を示す情報であっても良い。問題条件対応情報には、例えば、学習時間情報、記入時間、非記入時間、思考時間、空き時間正誤情報、学習時間帯情報、学習日情報、及び電子ペンふるまい情報等のうちの、解答対応情報で問題識別情報と対応付けられている情報に対応する条件情報が記憶されている。
【００６９】
条件情報は、例えば、対応する問題識別情報が示す問題を、標準的な解答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、条件情報は、例えば、複数の解答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。条件情報は、次の問題の出力先となる一の解答者の能力等に合わせて設定された最適値や、当該一の解答者についての過去の平均値や中央値や標準値等の、あらかじめ設定された情報であってもよい。条件情報は条件に含まれる時間を定量的に示す情報（例えば、３０分、１時間等）を含むものであってもよく、時間を定性的に示す情報（例えば、「長い」「短い」等）を含むものであってもよい。また、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。また、条件情報は、解答者の意欲等の有無や、解答時の電子ペンのふるまい等が、適切なものであるか否か当を判断するための情報であってもよい。
【００７０】
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条件情報は、例えば、「１４分以内」や「１０分以上」等のしきい値と、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る。また、正誤情報についての条件情報は、「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。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。また、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。意識情報についての条件情報は、例えば、「やる気がある」等の特定の意識を示す意識情報の有無を示す情報や、意識の度合いを示す値を用いた条件である。また、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。
【００７１】
また、問題条件対応情報は、更に、条件情報が示す条件を満たすか否かに応じて、次の問題の属性としてどのような属性を指定するかというルール等を指定する情報である問題選択用情報を、問題識別情報と条件情報とに対応付ける情報であっても良い。問題選択用情報は、条件情報が示す条件を満たすか否かの判断結果と、当該判断結果に応じて決定される次の問題の属性等との対応関係を示す情報と考えても良い。問題選択用情報は、例えば、問題識別情報に対応した学習時間情報等が、条件情報が示す条件を満たす場合に、次の問題の難易度を所定のランク（例えば１ランク）高くする、あるいは低くする等のルールを示す情報や、次の分野に進むか否か等を決定するルールであっても良いし、次の問題の難易度を高くするか否かを判断するための評価指標等のポイントを所定ポイント（例えば１ポイント）増減させる等の情報であっても良い。なお、問題選択用情報がない場合、後述する問題情報取得部１０５は、例えば、予め指定されているルール等に沿って、条件情報が示す条件を満たすか否かに応じて、次の問題の属性を決定されるようにすればよい。
【００７２】
問題条件対応情報記憶部１０４に問題条件対応情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して問題条件対応情報が問題条件対応情報記憶部１０４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問題条件対応情報が問題条件対応情報記憶部１０４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問題条件対応情報が問題条件対応情報記憶部１０４で記憶されるようになってもよい。問題条件対応情報記憶部１０４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。問題条件対応情報記憶部１０４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。
【００７３】
問題情報取得部１０５は、解答対応情報によって対応付けられた学習時間情報と、正誤情報とを用いて、当該学習時間情報及び当該正誤情報に対応付けられた問題識別情報が示す問題の、次の出力対象となる問題を示す問題識別情報を取得し、当該問題識別情報に対応する問題情報を取得する。なお、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や学習時間帯情報を用いることも、ここでは、学習時間情報を用いることと考えてよい。問題情報取得部１０５は、特に、学習時間情報が、記入時間情報と非記入時間情報とを含むものである場合、学習時間情報のうちの記入時間情報と非記入時間とに応じて、問題情報を取得してもよい。また、問題情報取得部１０５は、特に、学習時間情報の非記入時間が、思考時間情報と空き時間情報とを含むものである場合、学習時間情報のうちの思考時間情報と空き時間情報とに応じて、問題情報を取得してもよい。あるいは、学習時間情報のうちの記入時間と思考時間とに応じて問題情報を取得するようにしても良い。なお、記入時間情報と非記入時間の一部、例えば、思考時間情報とに応じて問題情報を取得する場合も、ここでは、記入時間情報と非記入時間とに応じて問題情報を取得することと考えても良い。また、問題情報取得部１０５は、特に、学習時間情報の非記入時間が、思考時間情報および／または空き時間情報を含むものである場合、学習時間情報のうちの思考時間情報および／または空き時間情報とに応じて問題情報を取得することを、非記入時間情報に応じて問題情報を取得することと考えてもよい。また、問題情報取得部１０５は、特に、学習時間情報が、学習時間帯情報を含むものである場合、正誤情報と学習時間情報のうちの学習時間帯情報とに応じて問題情報を取得することと考えてもよい。また、学習時間帯情報や学習日情報等の学習時間情報に含まれる他の情報との組合せに応じて問題情報を取得しても良い。
【００７４】
また、解答対応情報において意識情報が問題識別情報等と対応付けられている場合、問題情報取得部１０５は、意識情報に応じて、正誤情報と学習時間情報とに応じて問題情報を取得してもよい。この場合の学習時間情報は、上述したように、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や学習時間帯情報と考えても良い。また、解答対応情報において電子ペンふるまい情報が問題識別情報等と対応付けられている場合、問題情報取得部１０５は、学習時間情報と正誤情報と電子ペンふるまい情報とに応じて、問題情報を取得するようにしてもよい。この場合の学習時間情報は、上述したように、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や学習時間帯情報と考えても良い。また、さらに、学習時間情報と正誤情報と電子ペンふるまい情報と意識情報とに応じて問題情報を取得してもよい。また、ここで述べた以外の記入時間情報、非記入時間情報、思考時間情報、空き時間、学習時間帯情報、意識情報、および電子ペンふるまい情報のうちの２以上の組合せに応じて問題情報を取得するようにしても良い。
【００７５】
なお、ここでは、問題情報取得部１０５が属性決定手段１０５１と問題情報取得手段１０５２とを用いて問題情報を取得する場合を例に挙げて説明する。
【００７６】
問題情報取得部１０５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。問題情報取得部１０５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。
【００７７】
属性決定手段１０５１は、学習時間情報と正誤情報とを用いて、次に出力する問題の属性を決定する。特に、学習時間情報に含まれる記入時間情報、非記入時間情報、思考時間情報、空き時間情報、学習時間帯情報、および学習日情報の少なくとも1以上と、正誤情報との組み合わせを用いて次に出力する問題の属性を決定してもよい。また、これらの組みあわせと、意識情報や、電子ペンふるまい情報のうちの、少なくとも１以上の組み合わせとを用いて、次に出力する問題の属性を決定してもよい。ここでは、学習時間情報や、学習時間情報に含まれる記入時間情報、非記入時間情報、思考時間情報、空き時間情報、学習時間帯情報、および学習日情報や、正誤情報や、意識情報や、電子ペンふるまい情報を、学習関連情報と呼ぶ。学習関連情報は、例えば、問題識別情報に対応した問題を利用した学習に関連した情報である。また、学習時間情報と記入時間情報との組み合わせ等の、上記の学習関連情報のうちの２以上を組み合わせを用いて算出された比等の値を用いて、次に出力する問題の属性を決定することを、学習関連情報の少なくとも２以上の組み合わせを用いて、次に出力する問題の属性を決定することと考えてもよい。属性決定手段１０５１は、例えば、解答対応情報によって対応付けられた学習時間情報および正誤情報と、当該学習時間情報及び当該正誤情報に対応付けられた問題識別情報に対応付けられている属性情報とを用いて、次に出力する問題の属性を決定する。この決定は、例えば、進歩する属性に決定する、同じ属性に決定する、後退する属性に決定するなどである。進歩や、同じ、後退とは、判断の対象となっている問題、即ち解答対応情報によって対応付けられた問題識別情報が示す問題の属性に対してである。この判断の対象となっている問題の属性は、単数であってもよく、複数であってもよい。また、「進歩する」とは、例えば、属性情報が難易度を示す情報である場合には、難易度が高くなることであり、属性情報が学習進行段階を示す情報である場合には、学習進行段階が進むことである。また、「同じ」とは、例えば、属性情報が難易度を示す情報である場合には、難易度が同じであることであり、属性情報が学習進行段階を示す情報である場合には、学習進行段階が同じであることである。また、「後退する」とは、例えば、属性情報が難易度を示す情報である場合には、難易度が低くなることであり、属性情報が学習進行段階を示す情報である場合には、学習進行段階が後戻りすることである。
【００７８】
ここで、属性決定手段１０５１が次の問題の属性を決定する方法の例について説明する。各バリエーションでは、属性の決定に用いられる情報と、決定の方法について説明する。
【００７９】
［（Ａ）学習時間情報や正誤情報等の学習関連情報を用いて、評価指標を取得して次の問題の属性を決定する場合］
属性決定手段１０５１は、解答対応情報によって対応付けられる学習時間情報（この学習時間情報を、学習時間情報（Ａ）とする）と、正誤情報（この正誤情報を、正誤情報（Ｂ）とする）と、意識情報（この意識情報を意識情報（Ｄ）とする）と、電子ペンふるまい情報（この電子ペンふるまい情報を電子ペンふるまい情報（Ｅ）とする）とを特定する。なお、ここでは、特に、例として、学習時間情報としては、記入時間情報（この記入時間情報を、記入時間情報（Ａ１）とする）と、思考時間情報（この思考時間情報を思考時間情報（Ａ２１）とする）と、空き時間情報（この空き時間情報を空き時間情報（Ａ２２）とする）と、時間帯情報（この時間帯情報を時間帯情報（Ａ３）とする）と、学習日情報（この学習日情報を学習日情報（Ａ４）とする）とを特定するものとする。なお、思考時間情報（Ａ２１）と空き時間情報（Ａ２２）とを特定する代わりに、非記入時間情報（この非記入時間情報を非記入時間情報（Ａ２）とする）を特定するようにしても良い。また、属性決定手段１０５１は、特定した学習時間情報（Ａ）と、正誤情報（Ｂ）とに対して、解答対応情報によって対応付けられている問題識別情報（Ｑ）を特定する。そして、属性決定手段１０５１は、その特定した問題識別情報（Ｑ）に、属性対応情報によって対応付けられている属性情報（この属性情報を、属性情報（Ｃ）とする）を特定する。属性決定手段１０５１は、これらの学習時間情報（Ａ）、正誤情報（Ｂ）、属性情報（Ｃ）、意識情報（Ｄ）、電子ペンふるまい情報（Ｅ）を用いて、次の問題の属性を決定するための評価指標を決定する。
【００８０】
なお、ここで述べる評価指標は、例えば、問題識別情報（Ｑ）に対応する問題に対する解答者の解答結果を評価するための指標である。評価指標が、例えば点数等の数値である場合、評価指数と考えてもよい。評価指標は、例えば、次の問題の難易度や次の学習進行段階を決定するために利用される情報である。評価指標は、例えば、次の問題の属性情報を決定可能な情報であればよい。評価指標が示す値によって、例えば、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性よりも進歩する属性（例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階）、属性情報（Ｃ）の示す属性よりも同じ属性（例えば、同じ難易度や、同じ学習進行段階）、または、属性情報（Ｃ）の示す属性よりも後退する属性（例えば、より低い難易度や、前の学習進行段階）に決定される。また、評価指標が、問題の難易度や次の学習進行段階を示す情報であっても良い。なお、評価指標は、必ずしも、数値でなくてもよく、例えば、例えば次の問題の属性を指定する情報、例えば、「難易度：高」等の情報であっても良い。
【００８１】
なお、このように、結果として学習時間情報（Ａ）、正誤情報（Ｂ）、属性情報（Ｃ）、意識情報（Ｄ）、電子ペンふるまい情報（Ｅ）を特定することができるのであれば、その特定の方法は問わない。例えば、はじめに一の問題識別情報（Ｑ）が特定され、その一の問題識別情報に解答対応情報によって対応付けられている学習時間情報（Ａ）、正誤情報（Ｂ）を特定すると共に、その一の問題識別情報に属性対応情報によって対応付けられている属性情報（Ｃ）を特定してもよい。
【００８２】
また、解答対応情報に複数の解答者の情報が含まれている場合には、解答者ごとに、上述した学習時間情報（Ａ）、正誤情報（Ｂ）、属性情報（Ｃ）、意識情報（Ｄ）、電子ペンふるまい情報（Ｅ）を特定する処理を行ってもよい。すなわち、一の解答者に対して上述した学習時間情報（Ａ）、正誤情報（Ｂ）、属性情報（Ｃ）、意識情報（Ｄ）、電子ペンふるまい情報（Ｅ）を特定する処理を行ってもよく、複数の解答者について解答者ごとに、上述した学習時間情報（Ａ）、正誤情報（Ｂ）、属性情報（Ｃ）、意識情報（Ｄ）、電子ペンふるまい情報（Ｅ）を特定する処理を行ってもよい。
【００８３】
つぎに、属性決定手段１０５１は、問題識別情報（Ｑ）に対応した条件情報を問題条件対応情報記憶部１０４から読み出して、メモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
【００８４】
属性決定手段１０５１は、上記のように特定した記入時間情報（Ａ１）、思考時間情報（Ａ２１）、空き時間情報（Ａ２２）、時間帯情報（Ａ３）、学習日情報（Ａ４）、正誤情報（Ｂ）、意識情報（Ｄ）、および電子ペンふるまい情報（Ｅ）と、読み出した条件情報に含まれるこれらのそれぞれに対応する条件情報とを比較して条件を満たすか否かを判断する。例えば、記入時間情報（Ａ１）、思考時間情報（Ａ２１）、空き時間情報（Ａ２２）がそれぞれ時間を表す値を示す情報であるとすると、これらについては、それぞれが示す時間の値が、それぞれに対応する条件情報が示す時間未満であるか否かを判断する。そして、時間未満であるものについては、条件を満たすと判断し、時間以上であるものについては、条件を満たさないと判断する。また、例えば、時間帯情報（Ａ３）については、対応する条件情報が示す時間帯に時間帯情報（Ａ３）が示す時間帯の一部が含まれる場合、条件を満たすと判断し、含まれない場合、条件を満たさないと判断する。また、学習日情報（Ａ４）が、連続した学習日数を示す情報であるとすると、学習日情報（Ａ４）が示す日数がこの学習日情報に対応する条件情報が示す日数以上であれば、条件を満たすと判断し、日数以上でなければ、条件を満たさないと判断する。また、意識情報（Ｄ）については、意識情報が示す値、例えば「やる気あり」等の情報が、意識情報に対応する条件情報が示す値と一致する場合、条件を満たすと判断し、一致しない場合、条件を満たさないと判断しても良い。あるいは意識情報が点数等で示す値である場合、条件情報が示す値を超えるか否かによって条件を満たすか否かを判断しても良い。また、電子ペンふるまい情報（Ｅ）が例えば筆圧や、電子ペンの動く速さや、電子ペンのストローク等を示す値であったとすると、電子ペンふるまい情報（Ｅ）の示す値が、条件情報が示す値以上である場合に条件を満たすと判断し、値未満である場合に条件を満たさないと判断しても良い。
【００８５】
属性決定手段１０５１は、これらの条件情報との比較結果を用いて評価指標を決定する。例えば、属性決定手段１０５１は、記入時間情報（Ａ１）、思考時間情報（Ａ２１）、空き時間情報（Ａ２２）、時間帯情報（Ａ３）、学習日情報学習日情報（Ａ４）、正誤情報（Ｂ）、意識情報（Ｄ）、および電子ペンふるまい情報（Ｅ）のうちの、条件情報が示す条件を満たしたものの数をカウントし、当該カウント結果を評価指標の値としても良い。また、カウント結果を情報数で除算して得られた、全体の情報に対する条件を満たす情報の割合等を評価指標として用いても良い。また、条件を満たすものの数や、条件を満たさないものの数が、予め用意された複数の値の範囲に含まれるか否かを判断し、含まれると判断された範囲に対応付けられた評価指標を取得しても良い。例えば、条件情報と比較された情報が８つであったとすると、８つの情報の全てが条件を満たす場合には評価指標「５」、６個以上８個未満が条件を満たす場合には評価指標「４」、３個以上６個未満が条件を満たす場合には評価指標「３」、１個以上３個未満が条件を満たす場合には評価指標「２」、条件を満たすものがない場合には評価指標「１」を、それぞれ取得するようにしても良い。なお、評価指標は、数値に限るものではなく、例えば、「優」、「良」、「不可」等の文字列等の指標であってもよい。
【００８６】
また、属性決定手段１０５１は、属性決定手段１０５１は、記入時間情報（Ａ１）、思考時間情報（Ａ２１）、空き時間情報（Ａ２２）、時間帯情報（Ａ３）、学習日情報（Ａ４）、正誤情報（Ｂ）、意識情報（Ｄ）、および電子ペンふるまい情報（Ｅ）のそれぞれについての条件情報が示す条件を満たすか否かの判断結果を組み合わせて、複数の評価指標を決定してもよい。例えば、属性決定手段１０５１は、上記の判断結果のうちの、記入時間情報（Ａ１）、思考時間情報（Ａ２１）、空き時間情報（Ａ２２）、時間帯情報（Ａ３）、および電子ペンふるまい情報（Ｅ）の判断結果を用いて、上記のような条件を満たすもののカウント等を行うことで、集中力に関する評価指標を取得してよい。また、上記の判断結果のうちの、記入時間情報（Ａ１）、思考時間情報（Ａ２１）、空き時間情報（Ａ２２）、正誤情報（Ｂ）の判断結果を用いて、上記のような条件を満たすもののカウント等を行うことで、学習内容についての認識力に関する評価指標を取得してよい。また、上記の判断結果のうちの、記入時間情報（Ａ１）、および電子ペンふるまい情報（Ｅ）の判断結果を用いて、上記のような条件を満たすもののカウント等を行うことで、学習の持久力に関する評価指標を取得してよい。また、上記の判断結果のうちの、時間帯情報（Ａ３）、および学習日情報（Ａ４）の判断結果を用いて、上記のような条件を満たすもののカウント等を行うことで、学習が習慣化されているか否か関する評価指標を取得してよい。また、上記の判断結果のうちの、記入時間情報（Ａ１）、思考時間情報（Ａ２１）、空き時間情報（Ａ２２）、時間帯情報（Ａ３）、正誤情報（Ｂ）、意識情報（Ｄ）、および電子ペンふるまい情報（Ｅ）の判断結果を用いて、上記のような条件を満たすもののカウント等を行うことで、解答者の体調に関する評価指標を取得してよい。なお、このような複数の評価指標を用いて最終的な評価指標を取得しても良い。例えば、これらの複数の評価指標の合計を最終的な評価指標として取得しても良いし、これらの複数の評価指標の平均値を最終的な評価指標として取得しても良い。また、これらの複数の評価指標に対して、それぞれの評価指標別に予め指定された重み付けを示す値を乗算して得られた値の合計を最終的な評価指標として取得しても良い。なお、重み付けを示す情報は、複数の解答者あるいは複数の解答者で構成されるグループに対して一つ用意されていても良いし、解答者別に個別に用意されていても良い。例えば、重み付けを示す情報を、例えば解答者や、複数の解答者や、解答者のグループと対応付けて図示しない記憶媒体等に記憶させておくようにし、問題の解答者に応じた重み付けを示す情報を読み出すようにしても良い。また、重み付けを示す情報は、複数の問題あるいは複数の問題で構成されるグループに対して一つ用意されていても良いし、問題別に個別に容易されていてもよい。例えば、問題の分野別に重み付けを示す情報が用意されていても良い。例えば、重み付けを示す情報を、例えば問題や、複数の問題や、問題のグループと対応付けて図示しない記憶媒体等に記憶させるようにし、評価の対象となっている問題に応じた重み付けを示す情報を読み出すようにしても良い。
【００８７】
そして、属性決定手段１０５１は、決定した評価指標と、属性情報（Ｃ）が示す属性とを用いて、次の問題の属性を決定する。例えば、評価指標が数値である場合、属性情報（Ｃ）が示す属性を用いて、当該数値の属する値の範囲等に応じた次の問題の属性を決定する。例えば、評価指標が、値が大きいほど解答者が問題について理解度等が高いことや、学習に対して意欲的に取り組んでいることを示す数値の情報であるとすると、評価指標が予め指定された値の範囲内にあれば、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）が示す直前の問題の属性よりも同じ属性（例えば、同じ難易度や、同じ学習進行段階）に決定する。また、評価指標が予め指定された値の範囲よりも高い値である場合、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性よりも進歩する属性（例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階）に決定してもよい。また、評価指標が予め指定された値の範囲よりも低い値である場合、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性よりも後退した属性（例えば、より低い難易度や、前の学習進行段階）に決定してもよい。なお、評価指標から、次の問題の属性を得るために必要な、値の範囲を指定する情報等は、問題条件対応情報記憶部１０４や、図示しない格納部等に予め格納しておくようにすればよい。
【００８８】
また、評価指標自身が、属性情報（Ｃ）の示す属性に対する次に選択すべき属性の相対的な関係を示す情報である場合、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性を、評価指標が示す評価分だけ変更した属性に決定しても良い。例えば、評価指標が、属性情報（Ｃ）の示す属性に対して、進歩した関係にある属性を示す情報、例えば「進歩」や、「難易度：高」等の情報であった場合、属性決定手段１０５１は、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性に対して進歩する属性（例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階）に決定してもよい。また、評価指標が、属性情報（Ｃ）の示す属性に対して、同じ属性を示す情報、例えば「変化なし」や、「難易度：現在と同じ」等の情報であった場合、属性決定手段１０５１は、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性に対して同じ属性（例えば、同じ難易度や、同じ学習進行段階）に決定してもよい。また、例えば、評価指標が、属性情報（Ｃ）の示す属性に対して、後退した関係にある属性を示す情報、例えば「後退」や、「難易度：低」等の情報であった場合、属性決定手段１０５１は、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性に対して後退する属性（例えば、より低い難易度や、前の学習進行段階）に決定してもよい。また、評価指標が属性の一つである場合、取得された評価指標を、次の問題の属性または属性の一部に決定しても良い。例えば取得された評価指標が「１」であるとすると、当該評価指標「１」を含む属性が、次の問題の属性として決定される。
【００８９】
なお、ここでは、属性情報（Ｃ）の示す属性に対して決定される三段階の異なるレベルの属性の中から、次の問題の属性を決定する場合について説明したが、本発明においては、複数段階であれば、何段階の異なるレベルの属性の中から、次の問題の属性を決定するようにしても良い。この場合、例えば、予め複数の異なる値の範囲を用意したり、評価指標に応じて、複数段階の属性の中から次のレベルの属性を決定するようにすればよい。
【００９０】
また、ここでは、記入時間情報（Ａ１）、思考時間情報（Ａ２１）、空き時間情報（Ａ２２）、時間帯情報（Ａ３）、学習日情報（Ａ４）、正誤情報（Ｂ）、意識情報（Ｄ）、および電子ペンふるまい情報（Ｅ）を用いて評価指標を取得する場合について説明したが、これらのうちの二以上のいずれかだけを用いることで評価指標を取得しても良い。ただし、少なくとも学習時間情報に含まれる一以上の情報と、正誤情報（Ｂ）とを含む情報を用いることが好ましい。また、上述したように、思考時間情報（Ａ２１）、および空き時間情報（Ａ２２）の代わり、もしくはこれらとは別に、非記入時間情報（Ａ２）を用いるようにしても良い。
【００９１】
また、上述した重み付けの値や、どのような重み付けを行うか等の情報や、例えば、問題対応情報記憶部１０３や問題条件対応情報記憶部１０４や図示しない格納部等の記憶媒体に予め記憶しておくようにして良い。また、重み付けの値等は問題識別情報や、条件情報に対応付けて記憶しておくようにしても良く、評価指標等を決定する際には、評価指標の決定対象となる問題を示す問題識別情報や判断に利用する条件情報に、直接あるいは間接的に対応付けられた重み付けの値を示す情報等を読み出し、この読み出した情報が示す重み付けの値を、評価指標を決定する際に利用するようにしてもよい。これにより、問題や、問題の分野や、問題の分類等に応じた重み付けを行うことができ、適切な評価指標を得ることが可能となる。
【００９２】
また、ここでは、条件情報が示す条件を満たす学習関連情報の数をカウント、もしくは条件を満たすものに対応付けられた重み付けの値を加算して評価指標を決定する場合について説明した。この処理は、結果的には、条件情報が示す条件を満たすか否かによって、学習関連情報を「１」または「０」の二値のスコアに変換し、そのスコアの合計、あるいはそのスコアにそれぞれの学習関連情報に対応付けられた重み付けの値を乗算して得られた値を加算した値に応じた次の問題の属性を決定する処理であると考えても良い。
【００９３】
さらに、本実施の形態においては、属性決定手段１０５１は、複数の学習関連情報がそれぞれに対応する条件情報が示す条件を満たすか否かによって、各学習関連情報をそれぞれ二値以上のスコアに変換し、変換により取得されたスコアの合計した値、あるいはそのスコアにそれぞれの学習関連情報に対応付けられた重み付けの値を乗算して得られた値を合計した値を評価指標として取得するようにしてもよい。また、なお、三値以上のスコアに変換する際には、例えば、複数のしきい値等を用いて、各しきい値と学習関連情報が示す値との上下関係を判断することで三値以上のスコアに変化してもよい。また、学習関連情報を標準化し、標準化して得られた値を、三値以上のスコアとして用いても良い。
【００９４】
［（Ｂ）学習時間情報や正誤情報等の学習関連情報と条件情報が示す条件との比較結果の組合せによって属性を決定する場合］
解答対応情報によって対応付けられる学習時間情報（Ａ）、正誤情報（Ｂ）、属性情報（Ｃ）を、上記と同様に特定する。属性決定手段１０５１は、これらの学習時間情報（Ａ）、正誤情報（Ｂ）、属性情報（Ｃ）と、条件情報を用いて、次の問題の属性を決定する。問題の属性の決定方法については、以下に説明する。
【００９５】
なお、解答対応情報に複数の解答者の情報が含まれている場合には、解答者ごとに、上述した学習時間情報（Ａ）、正誤情報（Ｂ）、属性情報（Ｃ）を特定する処理を行ってもよい。すなわち、一の解答者に対して上述した学習時間情報（Ａ）、正誤情報（Ｂ）、属性情報（Ｃ）を特定する処理を行ってもよく、複数の解答者について解答者ごとに、上述した学習時間情報（Ａ）、正誤情報（Ｂ）、属性情報（Ｃ）を特定する処理を行ってもよい。
【００９６】
［（１）学習時間情報が記入時間情報と非記入時間情報とを含む場合］
以下、学習時間情報（Ａ）、正誤情報（Ｂ）、属性情報（Ｃ）を用いて、次の問題の属性を決定する方法について、学習時間情報（Ａ）が記入時間情報（Ａ１）と非記入時間情報（Ａ２）とを含む場合の一例について説明する。なお、上述した学習時間情報（Ａ）を特定するということは、記入時間情報（Ａ１）と非記入時間情報（Ａ２）とを特定することと考えても良い。
【００９７】
属性決定手段１０５１は、問題識別情報（Ｑ）に対応付けられた条件情報に含まれる記入時間情報（Ａ１）の条件情報と、非記入時間情報（Ａ２）の条件情報と、正誤情報（Ｂ）の条件情報とを取得する。そして、記入時間情報（Ａ１）と非記入時間情報（Ａ２）と正誤情報（Ｂ）が、それぞれに対応する条件情報、即ち記入時間情報（Ａ１）の条件情報、非記入時間情報（Ａ２）の条件情報、および正誤情報（Ｂ）の条件情報を満たすか否かをそれぞれ判断する。そして、その判断結果の組合せに応じて、次の出力対象となる問題情報の属性を決定する。なお、判断結果の組合せの結果によって、どのような属性を決定するかについては、予め指定されていても良いし、問題条件対応情報により各問題識別情報（Ｑ）に対応付けられた上述したような問題選択用情報等を読み出し、当該問題選択用情報等によって予め指定されているルールや判断処理手順等に従うようにすればよい。かかることは、他の判断結果の組合せ等についても同様である。
【００９８】
例えば、記入時間情報（Ａ１）が示す記入時間が、対応する条件情報である記入時間情報（Ａ１）の条件情報が示す時間よりも短く、非記入時間情報（Ａ２）が示す非記入時間が、対応する条件情報である非記入時間情報（Ａ２）の条件情報が示す時間よりも短く、正誤情報（Ｂ）が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報（Ｂ）の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合、問題識別情報（Q）に対応した問題を、早く正確に解いていると考えられるため、この問題のレベルの学習内容を十分に理解していると考えられることから、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性よりも進歩する属性（例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階）に決定してもよい。但し、属性情報（Ｃ）に進行順序等を示す情報が含まれている場合には、進行順序だけは、次の順番となる属性を取得することが好ましい。
【００９９】
また、例えば、記入時間情報（Ａ１）が示す記入時間が、対応する条件情報である記入時間情報（Ａ１）の条件情報が示す時間よりも短く、非記入時間情報（Ａ２）が示す非記入時間が、対応する条件情報である非記入時間情報（Ａ２）の条件情報が示す時間よりも長く、正誤情報（Ｂ）が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報（Ｂ）の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合、問題のとき方を考えている時間が長いことから、この問題のレベルの学習内容が解答者に十分定着していない可能性があるため、確認のために、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性と同じ属性（例えば、同じ難易度や、同じ学習進行段階）に決定してもよい。但し、属性情報（Ｃ）に進行順序等を示す情報が含まれている場合には、進行順序だけは、次の順番となる属性を取得することが好ましい。
【０１００】
また、これ以外の組合せであった場合には、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性よりも後退する属性（例えば、低い難易度や、前の学習進行段階）に決定してもよい。
【０１０１】
ここで、問題識別情報（Ｑ）に対応付けられた条件情報の一つが、記入時間情報と非記入時間情報と組合せについての条件情報である場合について説明する。ここでは特に、記入時間情報と非記入時間情報と組合せについての条件情報が記入時間情報と非記入時間情報との比の値についての条件情報である場合を例に挙げて説明する。
【０１０２】
属性決定手段１０５１は、問題識別情報（Ｑ）に対応付けられた条件情報である記入時間情報（Ａ１）と非記入時間情報（Ａ２）との比についての条件情報と、正誤情報（Ｂ）の条件情報とを取得する。そして、属性決定手段１０５１は、記入時間情報（Ａ１）と非記入時間情報（Ａ２）との比を算出し、この比と、正誤情報（Ｂ）とが、それぞれに対応する条件情報、即ち記入時間情報（Ａ１）と非記入時間情報（Ａ２）との比についての条件情報、および正誤情報（Ｂ）の条件情報を満たすか否かをそれぞれ判断する。そして、その判断結果の組合せに応じて、次の出力対象となる問題情報の属性を決定する。
【０１０３】
例えば、属性決定手段１０５１は、記入時間情報（Ａ１）が示す記入時間に対する非記入時間情報（Ａ２）が示す非記入時間の比を算出し、当該比の値が、対応する条件情報である記入時間情報（Ａ１）が示す記入時間と非記入時間情報（Ａ２）が示す非記入時間の比についての条件情報が示す値よりも小さく、正誤情報（Ｂ）が示す点数や正答率が、正誤情報（Ｂ）の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性よりも進歩する属性（例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階）に決定してもよい。
【０１０４】
また、例えば、記入時間情報（Ａ１）が示す記入時間に対する非記入時間情報（Ａ２）が示す非記入時間の比の値が、対応する条件情報である記入時間情報（Ａ１）が示す記入時間と非記入時間情報（Ａ２）が示す非記入時間の比についての条件情報が示す値よりも大きく、正誤情報（Ｂ）が示す点数や正答率が、正誤情報（Ｂ）の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性よりも進歩する属性（例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階）に決定してもよい。
【０１０５】
また、その他の判断結果の組合せが得られた場合には、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）が示す属性よりも後退する属性（例えば、より低い難易度や、前の学習進行段階）に決定してもよい。
【０１０６】
［（２）学習時間情報に含まれる非記入時間情報が思考時間情報および／または空き時間上方を含む場合］
以下、学習時間情報（Ａ）、正誤情報（Ｂ）、属性情報（Ｃ）を用いて、次の問題の属性を決定する方法について、学習時間情報（Ａ）が記入時間情報（Ａ１）と非記入時間情報（Ａ２）とを含み、非記入時間情報（Ａ２）が思考時間情報（Ａ２１）および／または空き時間情報（Ａ２２）とを含む場合の一例について説明する。なお、上述した学習時間情報（Ａ）を特定するということは、記入時間情報（Ａ１）と思考時間情報（Ａ２１）および／または空き時間情報（Ａ２２）とを特定することと考えても良い。
【０１０７】
まず、非記入時間情報に含まれる思考時間情報（Ａ２１）を用いる場合の処理としては、例えば、上述したような記入時間情報と非記入時間情報とを用いて次の問題の属性を決定する場合において、非記入時間情報や非記入時間情報の条件情報の代わりに、思考時間情報や思考時間情報の条件情報を用いて同様の処理を行うようにすればよい。この場合、条件情報は、思考時間情報に対する条件情報を取得するようにすればよい。非記入時間情報の代わりに思考時間情報を用いることで、問題の解答には直接関係しない時間の情報を除外した時間の情報等を用いて、次の問題の属性を決定することができ、問題をより適切に選択することが可能となる。
【０１０８】
次に、非記入時間情報に含まれる空き時間情報（Ａ２２）を用いる場合について説明する。属性決定手段１０５１は、問題識別情報（Ｑ）に対応付けられた条件情報である記入時間情報（Ａ１）の条件情報と、空き時間情報（Ａ２２）の条件情報と、正誤情報（Ｂ）の条件情報とを取得する。そして、記入時間情報（Ａ１）と空き時間情報（Ａ２２）と正誤情報（Ｂ）が、それぞれに対応する条件情報、即ち記入時間情報（Ａ１）の条件情報、空き時間情報（Ａ２２）の条件情報、および正誤情報（Ｂ）の条件情報を満たすか否かをそれぞれ判断する。そして、その判断結果の組合せに応じて、次の出力対象となる問題情報の属性を決定する。なお、判断結果の組合せの結果によって、どのような属性を決定するかについては、予め指定されていても良いし、問題条件対応情報により各問題識別情報（Ｑ）に対応付けられた上述したような問題選択用情報等を読み出し、当該問題選択用情報等によって予め指定されているルールや判断処理手順等に従うようにすればよい。かかることは、他の判断結果の組合せ等についても同様である。
【０１０９】
例えば、記入時間情報（Ａ１）が示す記入時間が、対応する条件情報である記入時間情報（Ａ１）の条件情報が示す時間よりも短く、空き時間情報（Ａ２２）が示す非記入時間が、対応する条件情報である空き時間情報（Ａ２２）の条件情報が示す時間よりも短く、正誤情報（Ｂ）が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報（Ｂ）の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性よりも進歩する属性（例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階）に決定してもよい。
【０１１０】
また、この場合、空き時間情報（Ａ２２）が示す時間が、対応する条件情報である空き時間情報（Ａ２２）の条件情報が示す時間よりも長くても、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性よりも進歩する属性に決定してもよい。
【０１１１】
また、例えば、記入時間情報（Ａ１）が示す記入時間が、対応する条件情報である記入時間情報（Ａ１）の条件情報が示す時間よりも短く、空き時間情報（Ａ２２）が示す非記入時間が、対応する条件情報である空き時間情報（Ａ２２）の条件情報が示す時間よりも長く、正誤情報（Ｂ）が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報（Ｂ）の条件情報が示す点数や正答率よりも低い場合、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性と同じ属性（例えば、同じ難易度や、同じ学習進行段階）に決定してもよい。空き時間が長い場合、問題に集中して取り組んでいないことが考えられるため、たとえ問題の正答率が悪かったとしても、本来の解答者の学力が低いのか、単に集中して取り組んでいなかったために正答率が低かったのかが判断できないからである。但し、属性情報（Ｃ）に進行順序等を示す情報が含まれている場合には、進行順序だけは、次の順番となる属性を取得することが好ましい。
【０１１２】
また、これ以外の組合せであった場合には、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性よりも後退する属性（例えば、低い難易度や、前の学習進行段階）に決定してもよい。
【０１１３】
また、非記入時間情報に含まれる思考時間情報（Ａ２１）と空き時間情報（Ａ２２）を用いる場合について説明する。属性決定手段１０５１は、問題識別情報（Ｑ）に対応付けられた条件情報である記入時間情報（Ａ１）の条件情報と、思考時間情報（Ａ２１）の条件情報と、空き時間情報（Ａ２２）の条件情報と、正誤情報（Ｂ）の条件情報とを取得する。そして、記入時間情報（Ａ１）と非記入時間情報（Ａ２）と正誤情報（Ｂ）が、それぞれに対応する条件情報、即ち記入時間情報（Ａ１）の条件情報、思考時間情報（Ａ２１）の条件情報と、空き時間情報（Ａ２２）の条件情報、および正誤情報（Ｂ）の条件情報を満たすか否かをそれぞれ判断する。そして、その判断結果の組合せに応じて、次の出力対象となる問題情報の属性を決定する。なお、判断結果の組合せの結果によって、どのような属性を決定するかについては、予め指定されていても良いし、問題条件対応情報により各問題識別情報（Ｑ）に対応付けられた上述したような問題選択用情報等を読み出し、当該問題選択用情報等によって予め指定されているルールや判断処理手順等に従うようにすればよい。かかることは、他の判断結果の組合せ等についても同様である。
【０１１４】
例えば、記入時間情報（Ａ１）が示す記入時間が、対応する条件情報である記入時間情報（Ａ１）の条件情報が示す時間よりも短く、思考時間情報（Ａ２１）が示す時間が、対応する条件情報である思考時間情報（Ａ２１）の条件情報が示す時間よりも短く、空き時間情報（Ａ２２）が示す時間が、対応する条件情報である空き時間情報（Ａ２２）の条件情報が示す時間よりも短く、正誤情報（Ｂ）が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報（Ｂ）の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性よりも進歩する属性（例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階）に決定してもよい。
【０１１５】
また、例えば、記入時間情報（Ａ１）が示す記入時間が、対応する条件情報である記入時間情報（Ａ１）の条件情報が示す時間よりも短く、思考時間情報（Ａ２１）が示す時間が、対応する条件情報である思考時間情報（Ａ２１）の条件情報が示す時間よりも長く、空き時間情報（Ａ２２）が示す時間が、対応する条件情報である空き時間情報（Ａ２２）の条件情報が示す時間よりも短く、正誤情報（Ｂ）が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報（Ｂ）の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性よりも進歩する属性（例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階）に決定してもよい。
【０１１６】
また、例えば、記入時間情報（Ａ１）が示す記入時間が、対応する条件情報である記入時間情報（Ａ１）の条件情報が示す時間よりも短く、思考時間情報（Ａ２１）が示す時間が、対応する条件情報である思考時間情報（Ａ２１）の条件情報が示す時間よりも長く、空き時間情報（Ａ２２）が示す時間が、対応する条件情報である空き時間情報（Ａ２２）の条件情報が示す時間よりも長く、正誤情報（Ｂ）が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報（Ｂ）の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性と同じ属性（例えば、より同じ難易度や、同じ学習進行段階）に決定してもよい。但し、属性情報（Ｃ）に進行順序等を示す情報が含まれている場合には、進行順序だけは、次の順番となる属性を取得することが好ましい。
【０１１７】
また、例えば、記入時間情報（Ａ１）が示す記入時間が、対応する条件情報である記入時間情報（Ａ１）の条件情報が示す時間よりも短く、思考時間情報（Ａ２１）が示す時間が、対応する条件情報である思考時間情報（Ａ２１）の条件情報が示す時間よりも短く、空き時間情報（Ａ２２）が示す時間が、対応する条件情報である空き時間情報（Ａ２２）の条件情報が示す時間よりも長く、正誤情報（Ｂ）が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報（Ｂ）の条件情報が示す点数や正答率よりも低い場合、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性と同じ属性（例えば、より同じ難易度や、同じ学習進行段階）に決定してもよい。但し、属性情報（Ｃ）に進行順序等を示す情報が含まれている場合には、進行順序だけは、次の順番となる属性を取得することが好ましい。
【０１１８】
また、これ以外の組合せであった場合には、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性よりも後退する属性（例えば、低い難易度や、前の学習進行段階）に決定してもよい。
【０１１９】
［（３）学習時間情報に学習時間帯情報が含まれる場合］
以下、学習時間情報（Ａ）、正誤情報（Ｂ）、属性情報（Ｃ）を用いて、次の問題の属性を決定する方法について、学習時間情報（Ａ）が学習時間帯情報（以下、学習時間帯情報（Ａ３）と称す）を含む場合の一例について説明する。なお、上述した学習時間情報（Ａ）を特定するということは、学習時間帯情報（Ａ３）を特定することと考えても良い。
【０１２０】
属性決定手段１０５１は、問題識別情報（Ｑ）に対応付けられた条件情報である学習時間帯情報（Ａ３）の条件情報と、正誤情報（Ｂ）の条件情報とを取得する。そして、学習時間帯情報（Ａ３）と正誤情報（Ｂ）が、それぞれに対応する条件情報、即ち学習時間帯情報（Ａ３）の条件情報、および正誤情報（Ｂ）の条件情報を満たすか否かをそれぞれ判断する。そして、その判断結果の組合せに応じて、次の出力対象となる問題情報の属性を決定する。学習時間帯情報（Ａ３）が、学習時間帯情報（Ａ３）の条件情報が示す条件を満たすか否かの判断は、例えば、学習時間帯情報（Ａ３）が示す時間帯に条件情報が示す時刻を含むか否か、あるいは学習時間帯情報（Ａ３）が示す時間帯が条件情報が示す時間帯に含まれるか否かを判断したり、学習時間帯情報が示す時間帯の名称が、条件情報画示す時間帯の名称に一致するか否かを判断したりすることで行われる。なお、判断結果の組合せの結果によって、どのような属性を決定するかについては、予め指定されていても良いし、問題条件対応情報により各問題識別情報（Ｑ）に対応付けられた上述したような問題選択用情報等を読み出し、当該問題選択用情報等によって予め指定されているルールや判断処理手順等に従うようにすればよい。かかることは、他の判断結果の組合せ等についても同様である。
【０１２１】
例えば、学習時間帯情報（Ａ３）の条件情報が示す時間帯が、学習に好ましい時間帯であったとすると、学習時間帯情報（Ａ３）が示す時間帯の少なくとも一部が、対応する条件情報である学習時間帯情報（Ａ３）の条件情報が示す時間帯に含まれ、正誤情報（Ｂ）が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報（Ｂ）の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性よりも進歩する属性（例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階）に決定してもよい。
【０１２２】
また、例えば、学習時間帯情報（Ａ３）が示す時間帯の少なくとも一部が、対応する条件情報である学習時間帯情報（Ａ３）の条件情報が示す時間帯に含まれ、正誤情報（Ｂ）が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報（Ｂ）の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性と同じ属性（例えば、同じ難易度や、同じ学習進行段階）に決定してもよい。但し、属性情報（Ｃ）に進行順序等を示す情報が含まれている場合には、進行順序だけは、次の順番となる属性を取得することが好ましい。
【０１２３】
また、例えば、学習時間帯情報（Ａ３）が示す時間帯の少なくとも一部が、対応する条件情報である学習時間帯情報（Ａ３）の条件情報が示す時間帯に含まれ、正誤情報（Ｂ）が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報（Ｂ）の条件情報が示す点数や正答率よりも低い場合、解答者が好ましい時間帯にまじめに勉強を行っているため、もう一度、問題に挑戦するチャンスを与えるために、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性と同じ属性（例えば、同じ難易度や、同じ学習進行段階）に決定してもよい。但し、属性情報（Ｃ）に進行順序等を示す情報が含まれている場合には、進行順序だけは、次の順番となる属性を取得することが好ましい。
【０１２４】
また、これ以外の組合せであった場合には、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性よりも後退する属性（例えば、低い難易度や、前の学習進行段階）に決定してもよい。
【０１２５】
［（４）学習時間情報に学習日情報が含まれる場合］
以下、学習時間情報（Ａ）、正誤情報（Ｂ）、属性情報（Ｃ）を用いて、次の問題の属性を決定する方法について、学習時間情報（Ａ）が学習日情報（Ａ４）を含む場合の一例について説明する。なお、上述した学習時間情報（Ａ）を特定するということは、学習日情報（Ａ４）を特定することと考えても良い。
【０１２６】
属性決定手段１０５１は、問題識別情報（Ｑ）に対応付けられた条件情報である学習日情報（Ａ４）の条件情報と、正誤情報（Ｂ）の条件情報とを取得する。そして、学習日情報（Ａ４）と正誤情報（Ｂ）が、それぞれに対応する条件情報、即ち学習日情報（Ａ４）の条件情報、および正誤情報（Ｂ）の条件情報を満たすか否かをそれぞれ判断する。そして、その判断結果の組合せに応じて、次の出力対象となる問題情報の属性を決定する。学習日情報（Ａ４）が、学習日情報（Ａ４）の条件情報が示す条件を満たすか否かの判断は、例えば、学習日情報（Ａ４）が示す連続した学習日数が、条件情報が示す連続した日数を超えているか否か、あるいは学習日情報（Ａ４）が示す学習日が条件情報が示す曜日のいずれかに一致するか否かを判断したりすることで行われる。なお、判断結果の組合せの結果によって、どのような属性を決定するかについては、予め指定されていても良いし、問題条件対応情報により各問題識別情報（Ｑ）に対応付けられた上述したような問題選択用情報等を読み出し、当該問題選択用情報等によって予め指定されているルールや判断処理手順等に従うようにすればよい。かかることは、他の判断結果の組合せ等についても同様である。
【０１２７】
例えば、学習日情報（Ａ４）が、連続した学習日の日数を示す情報であり、その条件情報は、学習が、十分な期間継続して行われていると判断される連続した日数のしきい値であったとする。学習日情報（Ａ４）が示す連続した学習日数が、対応する条件情報である学習日情報（Ａ４）の条件情報が示す日数以上であり、正誤情報（Ｂ）が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報（Ｂ）の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性よりも進歩する属性（例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階）に決定してもよい。
【０１２８】
また、例えば、学習日情報（Ａ４）が示す連続した学習日数が、対応する条件情報である学習日情報（Ａ４）の条件情報が示す日数以上であり、正誤情報（Ｂ）が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報（Ｂ）の条件情報が示す点数や正答率よりも低い場合、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性と同じ属性（例えば、同じ難易度や、同じ学習進行段階）に決定してもよい。但し、属性情報（Ｃ）に進行順序等を示す情報が含まれている場合には、進行順序だけは、次の順番となる属性を取得することが好ましい。
【０１２９】
また、これ以外の組合せであった場合には、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性よりも後退する属性（例えば、低い難易度や、前の学習進行段階）に決定してもよい。
【０１３０】
［（５）解答対応情報が意識情報を対応付けた情報である場合］
属性決定手段１０５１は、上記と同様に、解答対応情報によって対応付けられる学習時間情報（Ａ）と、正誤情報（Ｂ）と属性情報（Ｃ）を特定するとともに、当該解答対応情報に対応付けられた意識情報（以下、意識情報（Ｄ）を特定する。そして、学習時間情報（Ａ）と正誤情報（Ｂ）と意識情報（Ｄ）とが、それぞれに対応する条件情報、即ち学習時間情報（Ａ）の条件情報、正誤情報（Ｂ）の条件情報、および意識情報（Ｄ）の条件情報を満たすか否かをそれぞれ判断する。意識情報（Ｄ）が、意識情報（Ｄ）の条件情報を満たすか否かの判断は、例えば意識情報（Ｄ）が示すやる気を示す情報が、条件情報が示すやる気があることを示す情報と一致するか否かや、意識情報（Ｄ）が示すやる気を示す情報である値が、条件情報が示すやる気を示す情報のしきい値を超えるか否か等により判断される。そして、その判断結果の組合せに応じて、次の出力対象となる問題情報の属性を決定する。なお、学習時間情報（Ａ）が条件情報を満たすか否かの判断は、例えば、上述したように、学習時間情報（Ａ）が記入時間情報（Ａ１）と非記入時間情報（Ａ２）とを含む場合や、学習時間情報が学習時間帯情報を含む場合や、学習時間情報が学習日情報を含む場合と同様であるので、説明を省略する。なお、ここで述べる学習時間情報が条件を満たすか否かの判断は、学習時間情報に含まれる個々の情報が、それぞれに対応した条件を満たすか否かの結果の組み合わせと考えても良い。すなわち、この場合の、学習時間情報についての判断結果は、例えば、記入時間情報と非記入時間情報がともに条件を満たすという判断結果や、記入時間情報だけ、あるいは非記入時間情報だけが条件を満たすという判断結果や、記入時間情報と非記入時間情報がともに条件を満たさないとする複数の判断結果が得られる場合がある。なお、これらの判断結果の組合せによって、どのような属性を決定するかについては、予め指定されていても良いし、問題条件対応情報により各問題識別情報（Ｑ）に対応付けられた上述したような問題選択用情報等を読み出し、当該問題選択用情報等によって予め指定されているルールや判断処理手順等に従うようにすればよい。かかることは、他の判断結果の組合せ等についても同様である。
【０１３１】
例えば、意識情報（Ｄ）が、対応する条件情報である意識情報（Ｄ）の条件情報が示す条件であるやる気があることを示す情報と一致した場合、すなわち条件を満たした場合には、学習時間情報（Ａ）が示す記入時間が、対応する条件情報である学習時間情報（Ａ）の条件情報が示す条件を満たすか否かの判断結果と、正誤情報（Ｂ）が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報（Ｂ）の条件情報が示す点数や正答率よりも高いか否かの判断結果に応じて、上述したような学習時間情報（Ａ）と正誤情報（Ｂ）との判断結果に基づいた属性の決定と同様の決定を行うようにしてもよい。
【０１３２】
また、意識情報（Ｄ）が、対応する条件情報である意識情報（Ｄ）の条件情報が示す条件であるやる気があることを示す情報と一致しない場合、正誤情報（Ｂ）が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報（Ｂ）の条件情報が示す点数や正答率よりも低い場合には、単に解答者の学習意欲がかけていたため、問題の正答率等が落ちたことも十分に考えられることから、確認のために、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性と同じ属性（例えば、同じ難易度や、同じ学習進行段階）に決定してもよい。
【０１３３】
一方、例えば、学習時間情報（Ａ）が示す記入時間が、対応する条件情報である学習時間情報（Ａ）の条件情報が示す条件を満たし、正誤情報（Ｂ）が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報（Ｂ）の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合において、意識情報（Ｄ）が、対応する条件情報である意識情報（Ｄ）の条件情報が示す条件であるやる気があることを示す情報と一致しなかった場合、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性よりも高い属性（例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階）に決定してもよい。
【０１３４】
［（６）解答対応情報が電子ペンふるまい情報を対応付けた情報である場合］
属性決定手段１０５１は、上記と同様に、解答対応情報によって対応付けられる学習時間情報（Ａ）と、正誤情報（Ｂ）と属性情報（Ｃ）を特定するとともに、当該解答対応情報に対応付けられた電子ペンふるまい情報（以下、電子ペンふるまい情報（Ｅ）を特定する。そして、学習時間情報（Ａ）と正誤情報（Ｂ）と電子ペンふるまい情報（Ｅ）とが、それぞれに対応する条件情報、即ち学習時間情報（Ａ）の条件情報、正誤情報（Ｂ）の条件情報、および電子ペンふるまい情報（Ｅ）の条件情報を満たすか否かをそれぞれ判断する。電子ペンふるまい情報（Ｅ）が、電子ペンふるまい情報（Ｅ）の条件情報を満たすか否かの判断は、例えば電子ペンふるまい情報が示す筆圧や速度等を示す値等が、条件情報が示す値を超えるか否か等により判断される。そして、その判断結果の組合せに応じて、次の出力対象となる問題情報の属性を決定する。なお、学習時間情報（Ａ）が条件情報を満たすか否かの判断は、例えば、上述したように、学習時間情報（Ａ）が記入時間情報（Ａ１）と非記入時間情報（Ａ２）とを含む場合や、学習時間情報が学習時間帯情報を含む場合や、学習時間情報が学習日情報を含む場合と同様であるので、説明を省略する。なお、ここで述べる学習時間情報が条件を満たすか否かの判断は、学習時間情報に含まれる個々の情報が、それぞれに対応した条件を満たすか否かの結果の組み合わせと考えても良い。すなわち、この場合の、学習時間情報についての判断結果は、例えば、記入時間情報と非記入時間情報がともに条件を満たすという判断結果や、記入時間情報だけ、あるいは非記入時間情報だけが条件を満たすという判断結果や、記入時間情報と非記入時間情報がともに条件を満たさないとする複数の判断結果が得られる場合がある。なお、これらの判断結果の組合せによって、どのような属性を決定するかについては、予め指定されていても良いし、問題条件対応情報により各問題識別情報（Ｑ）に対応付けられた上述したような問題選択用情報等を読み出し、当該問題選択用情報等によって予め指定されているルールや判断処理手順等に従うようにすればよい。かかることは、他の判断結果の組合せ等についても同様である。
【０１３５】
例えば、電子ペンふるまい情報が、筆記時の筆圧の平均値等であるとすると、電子ペンふるまい情報（Ｅ）が示す筆圧の平均値等が、対応する条件情報である電子ペンふるまい情報（Ｅ）の条件情報が示す条件である筆圧より大きい場合、すなわち条件を満たした場合には、解答者の問題に集中力集中して取り組んでいると考えられるため、学習時間情報（Ａ）が示す記入時間が、対応する条件情報である学習時間情報（Ａ）の条件情報が示す条件を満たすか否かの判断結果と、正誤情報（Ｂ）が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報（Ｂ）の条件情報が示す点数や正答率よりも高いか否かの判断結果に応じて、上述したような学習時間情報（Ａ）と正誤情報（Ｂ）との判断結果に基づいた属性の決定と同様の決定を行うようにしてもよい。
【０１３６】
また、電子ペンふるまい情報（Ｅ）が、対応する条件情報である電子ペンふるまい情報（Ｅ）の条件情報が示す条件である筆圧よりも小さい場合であって、正誤情報（Ｂ）が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報（Ｂ）の条件情報が示す点数や正答率よりも低い場合には、解答者の集中力が高くなかったと考えられ、得られた正誤情報は、必ずしも正確に解答者の学力を表していないことが考えられるため、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性と同じ属性（例えば、同じ難易度や、同じ学習進行段階）に決定してもよい。
【０１３７】
一方、例えば、学習時間情報（Ａ）が示す記入時間が、対応する条件情報である学習時間情報（Ａ）の条件情報が示す条件を満たし、正誤情報（Ｂ）が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報（Ｂ）の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合において、電子ペンふるまい情報（Ｅ）が、対応する条件情報である電子ペンふるまい情報（Ｅ）の条件情報が示す条件である筆圧よりも小さい場合、次の問題の属性を、属性情報（Ｃ）の示す属性よりも高い属性（例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階）に決定してもよい。
【０１３８】
なお、電子ペンふるまい情報が、筆圧や、移動速度等の、複数の電子ペンふるまい情報を有していた場合、それぞれに対応した条件情報を満たすか否かを判断し、これらの判断結果の組み合わせに応じて、次の問題の属性を決定してもよい。
【０１３９】
なお、本実施の形態においては、正誤情報が条件情報の示す条件を満たすか否かの判断結果と、それ以外の情報の１以上、例えば、学習時間情報、あるいは学習時間情報に含まれる記入時間情報や、非記入時間情報や、思考時間情報や、空き時間情報や、学習時間帯情報や、学習日情報や、学習時間情報に含まれない意識情報や、電子ペンふるまい情報等のうちの１以上が、それぞれに対応する条件情報が示す条件を満たすか否かの判断結果とを、どのように組み合わせて、どのように次の問題の属性を取得するようにしても良く、上述した例のような組合せに限るものではない。
【０１４０】
なお、条件情報を満たすか否かの組合せに応じて、どのような属性を取得するかを、問題の内容等に応じて変化させる場合、上述したような問題選択用情報等を用いて、問題の内容等に応じて適宜設定しておくことが好ましい。
【０１４１】
［（Ｃ）２以上の学習関連情報の組み合わせを、評価指標別にクラスわけして、次の問題の属性を決定する場合］
問題識別情報（Ｑ）が示す問題と同じ問題、あるいは類似した問題について、複数の解答者が解答を行った場合の、記入時間情報と非記入時間情報と正誤情報との組み合わせ等の２以上の学習関連情報の組合せと、当該問題に関する各解答者の習熟度等の、次の問題を決定するために利用される評価指標とを予め、図示しない記憶部等に記憶しておくようにし、これらと、解答対応情報によって一の問題識別情報（Ｑ）に対応付けられた記入時間情報（Ａ１）と非記入時間情報（Ａ２）と正誤情報（Ｂ）との組み合わせ等の２以上の学習関連情報の組み合わせを用いて、所望の統計処理を含む処理を行って、問題識別情報（Ｑ）を評価指標別に分類するようにしてもよい。分類の結果、例えば、問題識別情報（Ｑ）が分類されたクラスに対応した評価指標を、問題識別情報（Ｑ）の評価指標として取得することが可能となる。このため、この評価指標として、例えば習熟度が高いことを示す評価結果が得られた場合、次の問題の属性を、進歩する属性に決定し、習熟度が低いことを示す評価指標が得られた場合、次の問題の属性を、後退する属性に決定するようにしても良い。上述した習熟度等を示す評価指標は、例えば、問題の作成者や提供者等が各解答者の理解度等や他のテスト結果や、過去の解答者の志望校と同じ志望校の合格実績等から評価した結果等である。この評価結果は、次の問題の属性として、進歩した属性を決定すべきか否かを示す評価の結果、もしくはこれに結果的相当する情報であっても良い。ここで述べる分類とは、問題識別情報（Ｑ）を、当該問題識別情報（Ｑ）に対応して取得された記入時間情報（Ａ１）と非記入時間情報（Ａ２）と正誤情報（Ｂ）等の２以上の学習関連情報に基づいて、予め知られている評価指標別に分類されたクラスのうちのいずれに当てはまるかを求めること等を含む概念である。このような分類は、通常、教師あり分類と呼ばれ、教師あり分類において、対象、ここでは問題識別情報あるいは問題、が分類されるクラスを判別するために用いられる情報は、通常、教師用データと呼ばれる。教師あり分類を行う場合、上述した所望の統計処理として、例えば、判別分析を用いる用にすればよい。判別分析とは、２つ以上のクラスの分布が分かっている場合において、新しいデータが与えられた時に、そのデータの特徴量からどのクラスに属するかを推測する技術であり、例えば、線形判別式を用いる方法やマハラノビス距離を用いる方法等がある。また、属性決定手段１０５１は、問題識別情報についての、記入時間情報と非記入時間情報と正誤情報等を上述した判別分析に適した特徴量となるように変換するために、主成分分析等の統計処理を行うようにしても良い。主成分分析とは、観測された特徴量（例えば、ここでは学習関連情報）を組み合わせ、圧縮して、元の特徴量を、全体を考慮した新しい特徴量を求める方法であり、これにより、特長量空間の低次元化と直交化が行われる。例えば、本実施の形態においては、問題識別情報についての、記入時間情報と非記入時間情報と正誤情報等を用いて、主成分分析を行い、その分析結果を用いて、判別分析、特にマハラノビス分析を行うことで、問題識別情報を分類することが可能となる。言い換えれば問題識別情報が示す問題についての解答者の評価結果を取得し、次の属性を決定することが可能となる。例えば、解答者が習熟したことを示す評価結果が得られた場合、次の問題の属性を、進歩した属性に決定し、解答者が習熟したことを示す評価結果が得られなかった場合、後退した属性に決定する。従って、なお、これらの多変量を用いた統計処理については公知技術であるので、ここでは詳細な説明を省略する。
【０１４２】
なお、ここでは、例として、記入時間情報（Ａ１）と非記入時間情報（Ａ２）と正誤情報（Ｂ）との組合せを特徴量として利用する場合について説明したが、本実施の形態においては、学習関連情報である記入時間情報（Ａ１）と、非記入時間情報（Ａ２）と、思考時間情報（Ａ２１）、空き時間情報（Ａ２２）、時間帯情報（Ａ３）、学習日情報（Ａ４）、正誤情報（Ｂ）、意識情報（Ｄ）、および電子ペンふるまい情報（Ｅ）のうちの複数を特徴量として用いて、上記のような主成分分析等の多変量解析を行うことで、解答者の習熟度を判別して、次の問題の属性を取得するようにしても良いことはいうまでもない。
【０１４３】
属性決定手段１０５１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。属性決定手段１０５１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。
【０１４４】
問題情報取得手段１０５２は、属性対応情報と問題対応情報とを用いて、属性決定手段１０５１が決定した属性を示す属性情報に対応する問題識別情報で識別される問題を示す問題情報を取得する。具体的には、問題情報取得手段１０５２は、属性対応情報記憶部１０２に記憶されている属性対応情報によって対応付けられている属性情報の中から、属性決定手段１０５１が決定した属性と一致する属性を示す属性情報を検索する。ここでの一致は完全一致であっても部分一致であってもよい。例えば、取得された属性情報に、進行順番を示す情報と、難易度を示す情報等が含まれる場合、取得された属性情報が示す進行順番を示す情報と難易度を示す情報とが一致する属性情報を検索する。そして、検索により検出された属性情報と属性対応情報によって対応付けられた問題識別情報を、属性対応情報から取得する。そして、問題対応情報記憶部１０３に記憶されている問題対応情報の中から、取得した問題識別情報と対応付けられた問題情報を検索等により検出し、検出された問題情報を取得する。例えば、属性決定手段１０５１が決定した属性を示す属性情報が、「計算問題５、難易度６」であったとすると、問題情報取得手段１０５２は、「計算問題５」、即ち第５回目の計算問題として用意された計算問題であることを示す属性情報と対応付けられた問題識別情報のうちの、「難易度６」という属性情報と対応付けられた問題識別情報を検出し、当該問題識別情報に対応した問題情報を問題対応情報記憶部１０３に記憶されている問題対応情報の中から取得して出力する。なお、属性対応情報記憶部１０２に記憶されている属性対応情報によって対応付けられている属性情報の中から、属性決定手段１０５１が決定した属性と一致する属性を示す属性情報が複数検索された場合、問題情報取得手段１０５２は、検索により検出された複数の属性情報と属性対応情報によって対応付けられた問題識別情報を、属性対応情報から取得するようにしてもよい。これにより、例えば、記入時間と思考時間とが長い場合等に、次に出力する問題を複数にすること等が可能となる
【０１４５】
問題情報取得手段１０５２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。問題情報取得手段１０５２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。
【０１４６】
問題情報出力部１０６は、問題情報取得部１０５が取得した問題情報を出力する。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等（図示せず）に問題情報を送信する。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。問題情報出力部１０６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。問題情報出力部１０６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。
【０１４７】
次に、問題情報出力装置１の動作の一例について、図２のフローチャートを用いて説明する。
【０１４８】
（ステップＳ１０１）属性決定手段１０５１は、問題条件対応情報記憶部１０４から、一の問題識別情報に対応した条件情報を取得する。属性決定手段１０５１は、例えば、最新の解答対応情報により対応付けられている問題識別情報に対応した条件情報を取得する。
【０１４９】
（ステップＳ１０２）属性決定手段１０５１は、解答対応情報により、ステップＳ１０１において説明した一の問題識別情報に対応付けられている学習関連情報である記入時間情報、思考時間情報、空き時間情報、正誤情報、学習時間帯情報、学習日情報、意識情報、および電子ペンふるまい情報を取得する。
【０１５０】
（ステップＳ１０３）属性決定手段１０５１は、ステップＳ１０２において取得した記入時間情報が、ステップＳ１０１において取得した条件情報のうちの、記入時間情報についての条件情報（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、判断結果を取得する。判断結果は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。ここでは、具体的には、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。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。
【０１５１】
（ステップＳ１０４）属性決定手段１０５１は、ステップＳ１０２において取得した思考時間情報が、ステップＳ１０１において取得した条件情報のうちの、思考時間情報についての条件情報（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、判断結果を取得する。判断結果は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。ここでは、具体的には、思考時間情報が示す思考時間が、思考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。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。
【０１５２】
（ステップＳ１０５）属性決定手段１０５１は、ステップＳ１０２において取得した空き時間情報が、ステップＳ１０１において取得した条件情報のうちの、空き時間情報についての条件情報（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、判断結果を取得する。判断結果は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。ここでは、具体的には、空き時間情報が示す空き時間が、空き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。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。
【０１５３】
（ステップＳ１０６）属性決定手段１０５１は、ステップＳ１０２において取得した正誤情報が、ステップＳ１０１において取得した条件情報のうちの、正誤情報についての条件情報（以下、正誤条件情報）が示す条件を満たすか否かを判断する。そして、判断結果を取得する。判断結果は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。ここでは、具体的には、正誤情報が示す正解数や正解率や得点等の値が、正誤情報についての条件情報が示す値以上であるか否かを判断する。所定の値以上である場合、条件を満たすと判断し、値未満である場合、条件を満たさないと判断する。
【０１５４】
（ステップＳ１０７）属性決定手段１０５１は、ステップＳ１０２において取得した学習時間帯情報が、ステップＳ１０１において取得した条件情報のうちの、学習時間帯情報についての条件情報（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、判断結果を取得する。判断結果は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。ここでは、具体的には、学習時間帯情報が示す時間帯の少なくとも一部が、学習時間帯条件情報が示す所定の時間帯に含まれるか否かを判断する。含まれる場合、条件を満たすと判断し、含まれない場合、条件を満たさないと判断する。
【０１５５】
（ステップＳ１０８）属性決定手段１０５１は、ステップＳ１０２において取得した学習日情報が、ステップＳ１０１において取得した条件情報のうちの、学習日情報についての条件情報（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、判断結果を取得する。判断結果は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。ここでは、具体的には、学習日情報が示す連続して学習が行われた日数が、学習日条件情報が示す所定の日数以上か否かを判断する。日数以上である場合、条件を満たすと判断し、日数以上でない場合、条件を満たさないと判断する。
【０１５６】
（ステップＳ１０９）属性決定手段１０５１は、ステップＳ１０２において取得した意識情報が、ステップＳ１０１において取得した条件情報のうちの、意識情報についての条件情報（以下、意識条件情報と称す）が示す条件を満たすか否かを判断し、判断結果を取得する。判断結果は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。ここでは、具体的には、意識情報が示す学習に対するやる気や意欲を示す情報が、意識条件情報が示す情報と一致するか否かを判断する。一致する場合、条件を満たすと判断し、一致しない場合、条件を満たさないと判断する。
【０１５７】
（ステップＳ１１０）属性決定手段１０５１は、ステップＳ１０２において取得した電子ペンふるまい情報が、ステップＳ１０１において取得した条件情報のうちの、電子ペンふるまい情報についての条件情報（以下、電子ペンふるまい条件情報と称す）が示す条件を満たすか否かを判断し、判断結果を取得する。判断結果は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。ここでは、具体的には、電子ペンふるまい情報が示す筆圧の値が、電子ペンふるまい条件情報が示す所定の筆圧以上か否かを判断する。所定の筆圧以上である場合、条件を満たすと判断し、所定の筆圧以上でない場合、条件を満たさないと判断する。なお、電子ペンふるまい情報が、複数の電子ペンふるまい情報を有している場合、複数の電子ペンふるまい情報についても、同様にそれぞれに対応した条件情報と比較して、条件を満たすか否かの判断を行うようにして良い。また、このようにして得られた複数の電子ペンふるまい情報を、評価指標等を取得する際のカウント対象等に利用して良い。
【０１５８】
（ステップＳ１１１）属性決定手段１０５１は、ステップＳ１０３からステップＳ１０９までにおいて得られた判断結果を示す情報を用いて、次の問題の属性を決定するための評価指標を決定する。例えば、ステップＳ１０３からステップＳ１０９までの各判断結果が、それぞれ条件を満たすことを示す判断結果であるか否かを順位判断する。そして、条件を満たすことを示す判断結果である場合、当該判断の対象となる情報に対応付けられた重み付けを示す値を取得し、当該重み付けを示す値を順次加算していく。そして、最終的な加算結果を評価指標として取得する。なお、重み付けの値は、予め指定されていても良いし、問題識別情報や、条件情報と対応付けられて図示しない記憶媒体等に記憶されている重み付けの値を読み出して利用しても良い。
【０１５９】
（ステップＳ１１２）属性決定手段１０５１は、ステップＳ１１１で取得された評価指標と、属性対応情報記憶部１０２に記憶されている属性対応情報によって、上述した一の問題識別情報に対応付けられている属性情報とを取得し、次の問題の属性を決定する。例えば、予め、図示しない記憶媒体等に、評価指標の値の範囲を示す情報と、次の問題の属性を指定する情報とを対応付けて管理する情報を記憶しておくようにし、当該情報で管理されている評価指標の値の範囲を示す情報の中から、ステップＳ１１１で取得された評価指標を含む範囲を示す情報を検出し、当該検出された範囲を示す情報に対応付けられた次の問題の属性を指定する情報を取得する。上述した一の問題識別情報に対応付けられている属性情報が示す属性を基準とした場合の、上記で取得された次の問題の属性を指定する情報が示す属性を、属性決定手段１０５１は、次の問題の属性に決定する。
【０１６０】
（ステップＳ１１３）問題情報取得手段１０５２は、ステップＳ１１３において取得された属性を有する問題情報識別情報である次の問題の問題識別情報を属性対応情報記憶部１０２から取得する。
【０１６１】
（ステップＳ１１４）問題情報取得手段１０５２は、ステップＳ１１３において取得した問題情報識別情報に対応する問題情報である次の問題情報を、問題対応情報記憶部１０３から検索により取得する。
【０１６２】
（ステップＳ１１５）問題情報出力部１０６は、ステップＳ１１４において取得された問題情報を出力する。そして、処理を終了する。
【０１６３】
なお、上記の複数のステップで行われる判断において、判断対象となる値が、条件の値未満であるか否かの判断の代わりに、条件の値以下であるか否か等の判断を適宜行うようにしても良い。この場合、条件の値未満でないとする判断の代わりに、条件の値以下でないという判断を行うようにすればよい。
【０１６４】
以下、本実施の形態における問題情報出力装置１の具体的な動作について一例を挙げて説明する。問題情報出力装置１等の概念図は図３である。図３において、問題情報出力装置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、問題情報出力装置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ー等を用いて紙等にプリントアウトする。また、解答者が電子ペン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問題情報出力装置１に送信される。
【０１６５】
図４は、解答対応情報記憶部１０１に記憶されている解答対応情報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」である解答者についての解答対応情報を示している。解答対応情報は、「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」、「意識情報」、および「筆圧」という項目（フィールド）を有している。「日付」は、解答対応情報のレコードが追加された日付の情報である。「問題ＩＤ」は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、問題に対する解答者の答案を、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。「意識情報」は、意識情報であり、ここでは、ユーザが問題を用いた学習を行う前に入力した意識を示す文字列の情報である。「筆圧」は電子ペンふるまい情報であり、解答者が答案作成時に使用した電子ペンが取得した筆圧の値の平均値であるとする。「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」が、ここでは学習関連情報である。なお、筆圧の値は、電子ペンが検知する独自の値であるとする。なお、ここでは例として、各項目の情報は、解答対応情報記憶部１０１内に記憶されているものとする。
【０１６６】
まず、ユーザ識別情報が「Ｕ００１」である解答者が、問題を用いた学習を行うために、情報処理装置１０を操作して、問題情報出力装置１に対して、問題の送信を要求する情報を送信したとする。
【０１６７】
図５は、問題条件対応情報記憶部１０４に記憶されている問題条件対応情報の一例を示す図である。問題条件対応情報は、「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」、「意識条件」、および「筆圧条件」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。「意識条件」は、意識条件情報である。「筆圧条件」は電子ペンふるまい条件情報である。つまり、「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」、「意識条件」、および「筆圧条件」は、同じレコードの「問題ＩＤ」が示す問題についての条件情報である。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」、「得点条件」、および「筆圧条件」は、例えば、解答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、他の解答者が、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、問題条件対応情報記憶部１０４内に記憶されているものとする。
【０１６８】
問題情報出力装置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、問題情報取得部１０５の属性決定手段１０５１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解答対応情報から、「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に示した問題条件対応情報において「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」、「意識条件」、および「筆圧条件」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。
【０１６９】
また、属性決定手段１０５１は、解答対応情報から、「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」、「意識情報」、および「筆圧」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。
【０１７０】
つぎに、属性決定手段１０５１は、解答対応情報から読み出した「記入時間」、「思考時間」、「空き時間」、「得点」、「学習時間帯」、「学習日」、「意識情報」、および「筆圧」という項目の値と、問題条件対応情報から読み出したそれぞれに対応する条件情報の値とを比較して、問題条件対応情報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。
【０１７１】
まず、属性決定手段１０５１は、解答対応情報から読み出した「記入時間」の値と、問題条件対応情報から読み出した「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。
【０１７２】
次に、属性決定手段１０５１は、解答対応情報から読み出した「思考時間」の値と、問題条件対応情報から読み出した「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。
【０１７３】
次に、属性決定手段１０５１は、解答対応情報から読み出した「空き時間」の値と、問題条件対応情報から読み出した「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。
【０１７４】
次に、属性決定手段１０５１は、解答対応情報から読み出した「得点」の値と、問題条件対応情報から読み出した「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。
【０１７５】
次に、属性決定手段１０５１は、解答対応情報から読み出した「学習時間帯」の値と、問題条件対応情報から読み出した「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。
【０１７６】
次に、属性決定手段１０５１は、解答対応情報から読み出した「学習日」の値と、問題条件対応情報から読み出した「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。
【０１７７】
次に、属性決定手段１０５１は、解答対応情報から読み出した「意識情報」の値と、問題条件対応情報から読み出した「意識条件」の値とを比較し、「意識情報」の値と「意識条件」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、「意識情報」の値が「高」、「意識条件」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。
【０１７８】
次に、属性決定手段１０５１は、解答対応情報から読み出した「筆圧」の値と、問題条件対応情報から読み出した「筆圧条件」の値とを比較し、「筆圧」の値が「筆圧条件」の値以上であるか否かを判断する。ここでは、「筆圧」の値が「１２０」で、「筆圧条件」の値が「１００」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。
【０１７９】
図６は、評価指標を取得する際に利用される重み付けの値を示す情報である重み付け情報を示す図である。重み付け情報は、図６に示すような管理表により、学習関連情報のそれぞれと対応付けられて管理されている。重み付け情報は、例えば、図示しない記憶部等に予め記憶されているものとする。
【０１８０】
属性決定手段１０５１は、上記のようにして行われた、学習関連情報のそれぞれが条件情報が示す条件を満たすか否かの判断処理において、条件を満たすと判断された学習関連情報に対応する重み付け情報を、図６に示した管理表から取得する。例えば、上記の処理において条件を満たすと判断された学習関連情報は、「得点」を除いた、「記入時間」、「思考時間」、「空き時間」、「学習時間帯」、「学習日」、「意識情報」、および「筆圧」であるため、これらに対応した重み付け情報である「２」、「１」、「１」、「１」、「２」、「１」、および「１」を取得する。そして、取得した重み付け情報の値を加算することで、評価指標を取得する。ここで取得した評価指標は「９」となる。
【０１８１】
図７は、評価指標の値と次の問題の属性を示す情報である次問題属性情報との対応関係を管理する次問題属性情報管理表である。次問題属性情報管理表は、「評価指標」および「次問題属性情報」という項目を有している。「評価指標」は、評価指標の値の範囲を示している。「次問題属性情報」は、現在の問題を基準とした、次の問題の属性を示す情報であり、「次問題属性情報」において、「進歩」は、直前の問題よりも、進歩した属性を有する問題を、次の問題の属性に指定するための値である。また、「同じ」は、直前の問題よりも、同じ属性を有する問題を、次の問題の属性に指定するための値である。また、「後退」は、直前の問題よりも、後退した属性を有する問題を、次の問題の属性に指定するための値である。
【０１８２】
属性決定手段１０５１は、次問題属性情報管理表において、上記で取得した評価指標の値「９」が含まれる評価指標の範囲を指定する「評価指標」を検索する。ここでは、「９−１２」の「評価指標」内に、上記で取得した評価指標の値が含まれるため、属性決定手段１０５１は、この「評価指標」が「９−１２」のレコードの「次問題属性情報」である「進歩」を取得する。
【０１８３】
図８は、属性対応情報記憶部１０２に記憶されている属性対応情報の一例を示す図である。属性対応情報は、「問題ＩＤ」および「属性情報」という項目を有している。さらに「属性情報」は、「進行順番」、「難易度」という属性を有している。「進行順番」は、問題が出力される順番を示す情報であり、例えば、「進行順番」が「２」である問題識別情報のいずれかに対応した問題が出力された後は、「進行順番」が「３」である問題識別情報に対応した問題のうちのいずれかが出力されることとなる。「難易度」は、上述した「次問題属性情報」に対応した属性である。
【０１８４】
属性決定手段１０５１は、属性対応情報記憶部１０２に記憶されている図８に示したような属性対応情報から、「問題ＩＤ」が「Ｔ００８」であるレコードの「進行順番」の値「７」を取得する。そして、この「進行順番」の値「７」に１をインクリメントして得られた「進行順番」の値である「８」を取得する。このようにして取得された「進行順番」の値「８」と、上記で取得した「次問題属性情報」である「進歩」とが、属性決定手段１０５１が決定した次の問題の属性を示す情報である。
【０１８５】
問題情報取得手段１０５２は、図８に示した属性対応情報から、「進行順番」の値が、属性決定手段１０５１が決定した「進行順番」の値である「８」であって、「難易度」の値が、属性決定手段１０５１が決定した「次問題属性情報」に対応した値である「進歩」であるレコードを、検索により検出し、検出されたレコードの「問題ＩＤ」の値を読み出す。ここでは、「Ｔ０１２」という「問題ＩＤ」の値が読み出される。
【０１８６】
図９は、問題対応情報記憶部１０３に記憶されている問題対応情報の一例を示す図である。問題対応情報は、「問題ＩＤ」および「問題情報」という項目を有している。「問題情報」は、例えば、出力用の問題の情報である。
【０１８７】
問題情報取得手段１０５２は、属性対応情報から読み出した「Ｔ０１２」という「問題ＩＤ」と一致する「問題ＩＤ」を有するレコードを図９に示した問題対応情報から検索により検出し、検出したレコードに含まれる問題情報を取得する。
【０１８８】
問題情報出力部１０６は、問題情報取得手段１０５２が取得した問題情報を、問題を要求したユーザ識別情報が「Ｕ００１」である解答者の情報処理装置１０に送信する。
【０１８９】
問題情報を情報処理装置１０で受信した解答者は、問題情報を例えば図示しないプリンタ等で印刷したり、ディスプレイ等に表示させたりすることで、問題を用いた学習を行うことが可能となる。
【０１９０】
図１０は、情報処理装置１０で受信した問題情報を印刷した例を示す図である。
【０１９１】
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解答者に次の問題を提示することが可能となるため、解答者の学習状況に最適な問題を提示することが可能となる。例えば、解答者のレベルに適合した問題を出力することができるようになる。その結果として、解答者（学習者）の学習の効率を高めることができうる。また、解答者（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。
【０１９２】
なお、上記具体例においては、属性決定手段１０５１が決定した次の問題に応じた属性を決定する際に、進行順番を表す情報である「進行順番」を用いた場合について説明したが、例えば、属性対応情報記憶部１０２に記憶されている属性対応情報において、一の問題の問題識別情報と、次の問題の識別情報である次問題識別情報と、当該次の問題の難易度や学習進行段階等の属性を示す情報を対応付けた属性対応情報を記憶しておくようにしても良い。そして、属性決定手段１０５１が一の問題の次の問題の属性を取得する際には、次の問題の難易度および／または学習進行段階等の属性を決定するようにし、一の問題識別情報に対応付けられた次問題識別情報であって、属性決定手段１０５１が決定した属性に対応付けられた次問題識別情報を取得し、当該取得した次問題識別情報と一致する問題識別情報に対応した問題情報を、問題対応情報記憶部１０３から取得するようにしても良い。つまり、一の問題識別情報と、一の属性とに対応付けられた次問題識別情報の中から、属性決定手段１０５１が決定した属性に対応付けられた次問題識別情報を取得し、当該取得した次問題識別情報と一致する問題識別情報に対応した問題情報を、問題対応情報記憶部１０３から取得するようにしても良い。
【０１９３】
例えば、図１１に示すように、属性対応情報として、問題識別情報である「問題ＩＤ」と、属性情報である「難易度」と、次の問題の問題識別情報である「次問題ＩＤ」とを対応付けた情報を、属性対応情報記憶部１０２に蓄積しておくようにする。そして、直前の問題の識別情報である一の問題識別情報と一致する「問題ＩＤ」を有するレコードであって、属性決定手段１０５１が決定した属性である難易度と一致する「難易度」を有するレコードを検索し、当該検索により検出されたレコードの「次問題ＩＤ」の値を、属性決定手段１０５１が次の問題識別情報として取得するようにしてもよい。
【０１９４】
また、上記の場合において、属性対応情報記憶部１０２に記憶されている属性対応情報において、次の問題の難易度および／または学習進行段階等を示す属性の代わりに、評価指標を属性として対応付けておくようにしてもよい。そして、属性決定手段１０５１が次の問題の属性を取得する際には、直前の問題に対する解答者の解答についての評価指標を、上記の具体例と同様に取得するようにする。そして、当該評価指標に対応した評価指標を有する属性を示す属性情報と対応付けられた問題識別情報を、属性対応情報から取得するようにしてもよい。
【０１９５】
（実施の形態２）
本実施の形態に係る問題情報出力装置は、上述したような複数の学習関連情報が条件情報を満たすか否かを判断して、その判断結果に応じて、次の問題を選択するようにしたものである。
【０１９６】
図１２は、本実施の形態による問題情報出力装置２の構成を示すブロック図である。本実施の形態による問題情報出力装置２は、解答対応情報記憶部１０１、問題対応情報記憶部１０３、次問題対応情報記憶部２０４、問題情報取得部２０５、および問題情報出力部１０６を備えている。
【０１９７】
解答対応情報記憶部１０１、問題対応情報記憶部１０３、問題情報出力部１０６については、上述した実施の形態と同様であるので、構成や動作についての説明は省略する。
【０１９８】
次問題対応情報記憶部２０４には、次問題対応情報が記憶される。次問題対応情報は、問題識別情報と、その問題識別情報で識別される問題に対する２以上の学習関連情報に関する条件情報と、次の問題を識別する問題識別情報である次問題識別情報とを対応付ける情報である。２以上の学習関連情報とは、例えば、記入時間情報、非記入時間情報、及び正誤情報の組である。２以上の学習関連情報は、学習時間情報と正誤情報とを含むことが好ましい。なお、学習時間情報に含まれる記入時間情報や、非記入時間情報や、思考時間情報や、空き時間情報や、学習時間帯情報や、学習日情報のうちの少なくとも一つを含む場合も、学習時間情報を含むことであると考えて良い。また、２以上の学習関連情報に関する条件情報は、例えば、２以上の学習関連情報にそれぞれ対応した２以上の条件情報であっても良いし、２以上の学習関連情報を用いて算出される１の値等に対する１の条件情報であっても良い。次問題識別得情報は、次の問題に関するものである点を除けば、問題識別情報と同様の情報であるので、説明は省略する。なお、次問題対応情報記憶部２０４には、問題識別情報とその問題識別情報で識別される問題に対する２以上の学習関連情報に関する条件情報とが同一であって、異なる次問題識別情報とを対応付ける次問題対応情報が記憶されていても良い。また、次問題対応情報においては、問題識別情報とその問題識別情報で識別される問題に対する２以上の学習関連情報に関する条件情報との組合せの一つに対して対応付けられている次問題識別情報が、複数であっても良い。このような次問題対応情報を用いることで、学習関連情報が条件情報を満たす場合に複数の問題を出力することが可能となる。また、条件情報や学習関連情報については、上記実施の形態１において説明したものと同様であるので、ここでは説明を省略する。次問題対応情報記憶部２０４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。
【０１９９】
なお、解答対応情報記憶部１０１と、問題対応情報記憶部１０３と、次問題対応情報記憶部２０４とは、同一の記録媒体によって実現されてもよく、あるいは、別々の記録媒体によって実現されてもよい。前者の場合には、例えば、解答対応情報を記憶している領域が解答対応情報記憶部１０１となり、問題対応情報を記憶している領域が問題対応情報記憶部１０３となる。
【０２００】
問題情報取得部２０５は、解答対応情報、次問題対応情報、及び問題対応情報を用いて、問題情報出力部１０６が出力する次の問題情報を取得する。すなわち、問題情報取得部２０５は、一の問題識別情報に解答対応情報で対応付けられている２以上の学習関連情報が、当該一の問題識別情報に次問題対応情報によって対応付けられている２以上の学習関連情報にそれぞれ対応した条件情報が示す各条件をそれぞれ満たす場合に、その一の問題識別情報に次問題対応情報で対応付けられている次問題識別情報に、問題対応情報で対応付けられている問題情報を取得する。このとき、一の問題識別情報に次問題対応情報で対応付けられている次問題識別情報が複数である場合、当該複数の次問題識別情報のそれぞれに問題対応情報で対応付けられている問題情報を取得するようにしてもよい。また、問題識別情報とその問題識別情報で識別される問題に対する２以上の学習関連情報に関する条件情報とが同一であって、異なる複数の次問題識別情報とを対応付ける次問題対応情報が記憶されている場合において、この次問題対応情報の問題識別情報と一致する問題識別情報を有する解答対応情報の中に、この次問題対応情報の条件情報が示す各条件をそれぞれ満たす２以上の学習関連情報を含む解答対応情報が検出された場合、この次問題対応情報に含まれる異なる複数の次問題識別情報のそれぞれに問題対応情報で対応付けられている問題情報を取得するようにしてもよい。これにより、学習関連情報に応じて、複数の次の問題を取得することが可能となる。
【０２０１】
問題情報取得部２０５は、具体的には、ユーザが解答した問題の次の問題を取得する場合に、まず、そのユーザが解答した問題に対応する解答対応情報を特定する。そして、問題情報取得部２０５は、その特定した解答対応情報で対応付けられている問題識別情報、２以上の学習関連情報、ここでは、学習時間情報、および正誤情報を取得する。次に、問題情報取得部２０５は、取得した問題識別情報と条件情報等を対応付ける１以上の次問題対応情報を特定する。このようにして特定される次問題対応情報は一般に２以上である。その後、問題情報取得部２０５は、取得した学習関連情報である解答時間情報および正誤情報が、それぞれに対応した条件情報である解答時間条件情報と正誤条件情報との両方の条件を満たす次問題対応情報を、その特定した１以上の次問題対応情報から検索等により特定する。そして、問題情報取得部２０５は、その最終的に特定された次問題対応情報で問題識別情報と対応付けられている次問題識別情報を取得する。最後に、問題情報取得部２０５は、問題対応情報記憶部１０３で記憶されている問題対応情報を用いて、その取得した次問題識別情報に対応付けられている問題情報を取得する。
【０２０２】
問題情報取得部２０５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。問題情報取得部２０５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。
【０２０３】
次に、本実施の形態による問題情報出力装置２の動作について、図１３のフローチャートを用いて説明する。
【０２０４】
（ステップＳ２０１）問題情報取得部２０５は、解答対応情報により一の問題識別情報に対応付けられた学習関連情報を取得する。なお、ここで取得する学習関連情報は、学習時間情報と正誤情報とを含む学習関連情報であることが好ましい。
【０２０５】
（ステップＳ２０２）問題情報取得部２０５は、一の問題識別情報に対応付けられた１以上の次問題対応情報を特定する。
【０２０６】
（ステップＳ２０３）問題情報取得部２０５は、カウンターｎに１を代入する。
【０２０７】
（ステップＳ２０４）問題情報取得部２０５は、カウンターｋに１を代入する。
【０２０８】
（ステップＳ２０５）問題情報取得部２０５は、ｎ番目の次問題対応情報により対応付けられているｋ番目の学習関連情報についての条件情報が示す条件を、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Ｓ２０６に進み、満たさない場合、ステップＳ２０９に進む。
【０２０９】
（ステップＳ２０６）問題情報取得部２０５は、カウンターｋの値を１インクリメントする。
【０２１０】
（ステップＳ２０７）問題情報取得部２０５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Ｓ２０５に戻り、ない場合、ステップＳ２０８に進む。
【０２１１】
（ステップＳ２０８）問題情報取得部２０５は、ｎ番目の次問題対応情報により対応付けられた次問題識別情報を取得する。取得した次問題識別情報は、例えば、図示しない記憶媒体等に蓄積する。
【０２１２】
（ステップＳ２０９）問題情報取得部２０５は、カウンターｎの値を１インクリメントする。
【０２１３】
（ステップＳ２１０）問題情報取得部２０５は、ステップＳ２０２で特定された次問題対応情報に、ｎ番目の次問題対応情報があるか否かを判断する。ある場合、ステップＳ２０４に戻り、ない場合、ステップＳ２１１に進む。、
【０２１４】
（ステップＳ２１１）問題情報取得部２０５は、問題対応情報により、ステップＳ２０８において取得した１以上の次問題識別情報と一致する問題識別情報と対応付けられた問題情報を取得する。
【０２１５】
（ステップＳ２１２）問題情報出力部１０６は、ステップＳ２１０において取得した問題情報を出力する。そして、処理を終了する。
【０２１６】
次に、本実施の形態による問題情報出力装置２の動作について、具体例を用いて説明する。なお、ここでは、解答対応情報や、問題対応情報等が、上記実施の形態１の具体例と同様である場合を例に挙げて説明する。
【０２１７】
図１４は、次問題対応情報記憶部２０４に記憶されている次問題対応情報の一例を示す図である。次問題対応情報は、「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」、「意識条件」、「筆圧条件」、および「次問題ＩＤ」という項目（フィールド）を有している。「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」、「意識条件」、および「筆圧条件」については、図５に示した問題条件対応情報の各項目と同様である。「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」、「意識条件」、および「筆圧条件」が、ここでは２以上の学習関連情報に対応した条件情報である。「次問題ＩＤ」は、次問題識別情報である。
【０２１８】
まず、ユーザ識別情報が「Ｕ００１」である解答者が、問題を用いた学習を行うために、上記実施の形態１の具体例と同様に、情報処理装置１０を操作して、問題情報出力装置２に対して、問題の送信を要求する情報を送信したとする。
【０２１９】
問題情報出力装置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、問題情報取得部２０５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解答対応情報から、「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。また、同じレコードから「問題ＩＤ」である「Ｔ００８」を読みだす。読み出した情報は、記憶媒体等に一時記憶する。
【０２２０】
次に、問題情報取得部１０５は、図１４に示した次問題対応情報において、「問題ＩＤ」が「Ｔ００８」である複数のレコードを検索により特定する。
【０２２１】
そして、問題情報取得部２０５が特定した次問題対応情報の各レコードについて、解答対応情報から取得した複数の学習関連情報が、当該複数の学習関連情報にそれぞれ対応した複数の条件情報を満たすか否かを判断する。そして、問題情報取得部２０５は、解答対応情報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条件情報が示す条件を全て満たす次問題対応情報のレコードを特定する。そして、問題情報取得部２０５は、その最終的に特定されたレコードの「次問題ＩＤ」を取得する。なお、各学習関連情報が、それぞれに対応する条件情報を満たすか否かの判断の処理は、上記実施の形態１の具体例における属性決定手段１０５が行う判断の処理と同様であるので説明は省略する。ここでは、解答対応情報から取得した複数の学習関連情報は、例えば、「次問題ＩＤ」が「Ｔ０１２」である次問題対応情報のレコードの条件情報が示す条件を満たすと判断され、「次問題ＩＤ」として「Ｔ０１２」が取得される。なお、「次問題ＩＤ」の値が複数であれば、その複数の値を取得する。
【０２２２】
問題情報取得部２０５は、「問題ＩＤ」が、次問題対応情報から取得された「次問題ＩＤ」である「Ｔ０１２」と一致するレコードを図９に示した問題対応情報から検索により検出し、検出したレコードに含まれる問題情報を取得する。なお、次問題対応情報から取得された「次問題ＩＤ」が複数であれば、それぞれに対応する問題情報を同様に取得する。
【０２２３】
問題情報出力部１０６は、問題情報取得部２０５が取得した問題情報を、問題を要求したユーザ識別情報が「Ｕ００１」である解答者の情報処理装置１０に送信する。
【０２２４】
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解答者に次の問題を提示することが可能となるため、解答者の学習状況に最適な問題を提示することが可能となる。この結果、効率的な学習が可能となる。
【０２２５】
ここで、上記実施の形態２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、空き時間情報等を取得する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２０に一旦受信された後、情報処理装置２０からネットワーク等を介して問題情報出力装置２に送信され、受信部により電子ペン送信情報を受信した問題情報出力装置２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解答対応情報記憶部１０１に記憶させる場合を例に挙げて説明する。
【０２２６】
図１５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問題情報出力装置２の一例を示すブロック図である。図１５において、図１２と同一符号は同一または相当する部分を示している。
【０２２７】
受信部２０７は、電子ペン送信情報を受信する。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２０７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。
【０２２８】
電子ペン情報処理部２０８は、受信部２０７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、解答対応情報記憶部１０１に記憶させる。電子ペン情報処理部２０８の処理の詳細については後述する。電子ペン情報処理部２０８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２０８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。
【０２２９】
図１６は、電子ペンから問題情報出力装置２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。
【０２３０】
問題情報出力装置２の電子ペン情報処理部２０８は、問題情報出力装置２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２０８は、一の問題についての解答開始の時刻から、時間が早い順から順次、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、一の問題についての解答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２０８は、図１６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。
【０２３１】
さらに、ここで、一の問題についての解答が行われている期間内において、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。
【０２３２】
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。
【０２３３】
そして、一の問題についての解答が終了した時刻までの間に加算されている思考時間情報と空き時間情報とが、それぞれ当該一の問題についての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２０８は、図１６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。
また、電子ペン情報処理部２０８は、一の問題についての解答が行われている期間内において、「圧力」の値の平均値を算出し、取得した値を電子ペンふるまい情報の一つである「筆圧」の情報として取得する。
【０２３４】
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。
【０２３５】
なお、ここでは、実施の形態２の問題情報出力装置２を用いた場合について説明したが、上記実施の形態１の問題情報出力装置１を用いた場合についても同様である。また、ここでは、記入時間情報や、非記入時間情報や、思考時間情報や、空き時間情報等を問題情報出力装置２で取得する場合について説明するが、電子ペン送信情報を用いて、情報処理装置２０が、この問題情報出力装置２と同様の処理により、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ネットワーク等を介して、問題情報出力装置２に送信し、問題情報出力装置２が送信されたこれらの情報を図示しない受信部等で受信して解答対応情報記憶部１０１に記憶させるようにしてもよい。
【０２３６】
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。
【０２３７】
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。
【０２３８】
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。
【０２３９】
また、上記各実施の形態では、問題情報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、問題情報出力装置は、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。
【０２４０】
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。
【０２４１】
なお、上記各実施の形態における問題情報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、問題を識別する問題識別情報と、当該問題識別情報で識別される問題を用いて行われた学習についての時間に関する情報である学習時間情報と、当該問題識別情報で識別される問題に対する解答の正誤に関する情報である正誤情報とを対応付ける情報である、解答対応情報記憶部に記憶された解答対応情報によって対応付けられた学習時間情報と、正誤情報とを用いて、当該学習時間情報及び当該正誤情報に対応付けられた問題識別情報が示す問題の、次の出力対象となる問題を示す問題識別情報を取得し、当該問題識別情報に対応する問題情報を、問題識別情報と、当該問題識別情報で識別される問題を示す情報である問題情報とを対応付ける情報である問題対応情報を用いて取得する問題情報取得部と、前記問題情報取得部が取得した問題情報を出力する問題情報出力部として機能させるためのプログラムである。
【０２４２】
なお、上記プログラムにおいて、情報を送信する送信ステップや、情報を受信する受信ステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
【０２４３】
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。
【０２４４】
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。
【０２４５】
図１７は、上記プログラムを実行して、上記実施の形態による問題情報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。
【０２４６】
図１７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。
【０２４７】
図１８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１８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。
【０２４８】
コンピュータシステム９００に、上記実施の形態による問題情報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。
【０２４９】
プログラムは、コンピュータ９０１に、上記実施の形態による問題情報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。
【０２５０】
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】
【０２５１】
以上のように、本発明にかかる問題情報出力装置等は、問題情報を出力する装置等として適しており、特に、以前に出力された問題情報に対する解答に応じて次の問題情報を出力する問題情報を出力する装置等として有用である。
【符号の説明】
【０２５２】
１、２  問題情報出力装置
１０  情報処理装置
１０１  解答対応情報記憶部
１０２  属性対応情報記憶部
１０３  問題対応情報記憶部
１０４  問題条件対応情報記憶部
１０５、２０５  問題情報取得部
１０６  問題情報出力部
２０４  次問題対応情報記憶部
２０７  受信部
２０８  電子ペン情報処理部
１０５１  属性決定手段
１０５２  問題情報取得手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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