(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
問題群に対する学習者の現在における回答状況を示す第１回答状況データを取得する第１回答状況データ取得手段と、
前記第１回答状況データが示す回答状況の条件に関連づけて、一又は複数の問題を識別する関連問題データを記憶する関連問題データ記憶手段と、
前記問題群に対する複数の他の学習者の現在における回答状況を示す第４回答状況データ群を記憶する手段と、
前記第１回答状況データと前記第４回答状況データ群のそれぞれとの類似度を算出するとともに、それら類似度及び他の問題群に対する前記他の学習者の過去における回答状況群に基づいて、前記他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況を示す第２回答状況データを推測する第２回答状況データ推測手段と、
前記他の問題群のうち前記第２回答状況データに基づいて選択される一部の問題に対する前記学習者の現在における回答状況を示す第３回答状況データを取得する第３回答状況データ取得手段と、
前記第１回答状況データと、前記第３回答状況データと、を関連づけて記憶する回答状況データ記憶手段と、
前記第１回答状況データが示す回答状況が充足する条件に関連づけて前記関連問題データ記憶手段に記憶される前記関連問題データ、及び前記第３回答状況データに基づいて、前記学習者の弱点に関するデータを出力する弱点データ出力手段と、
前記回答状況データ記憶手段の記憶内容に従って前記関連問題データ記憶手段の記憶内容を更新する関連問題データ更新手段と、
を含むことを特徴とする弱点発見システム。
【請求項２】
問題群に対する学習者の現在における回答状況を示す第１回答状況データを取得する第１回答状況データ取得手段と、
問題群に対する複数の他の学習者の現在における回答状況を示す第２回答状況データ群を記憶する第２回答状況データ群記憶手段と、
前記第１回答状況データと前記第２回答状況データ群のそれぞれとの類似度を算出する第１類似度算出手段と、
他の問題群に対する前記複数の他の学習者の過去における回答状況を示す第３回答状況データ群を記憶する第３回答状況データ群記憶手段と、
前記第１類似度算出手段により算出される類似度及び前記第３回答状況データ群に基づいて、前記他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況を示す第４回答状況データを推測する第４回答状況データ推測手段と、
前記他の問題群のうち前記第４回答状況データに基づいて選択される一部の問題を前記学習者に提示し、その回答状況を示すデータを第５回答状況データとして取得する第５回答状況データ取得手段と、
前記第５回答状況データと前記第３回答状況データ群のそれぞれとの類似度を算出する第２類似度算出手段と、
前記複数の他の学習者のさらに他の問題群に対する過去における回答状況を示す第６回答状況データ群を記憶する第６回答状況データ群記憶手段と、
前記第２類似度算出手段により算出される類似度及び前記第６回答状況データ群に基づいて、前記さらに他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況を示す第７回答状況データを推測する第７回答状況データ推測手段と、
前記第７回答状況データに基づいて、前記学習者の弱点に関するデータを出力する弱点データ出力手段と、
を含むことを特徴とする弱点発見システム。
【請求項３】
コンピュータが、  問題群に対する学習者の現在における回答状況を示す第１回答状況データを取得する第１回答状況データ取得ステップと、  前記第１回答状況データが示す回答状況の条件に関連づけて、一又は複数の問題を識別する関連問題データを記憶する関連問題データ記憶手段の記憶内容を取得するステップと、 前記問題群に対する複数の他の学習者の現在における回答状況を示す第４回答状況データ群を記憶する手段の記憶内容を取得するステップと、 前記第１回答状況データと前記第４回答状況データ群のそれぞれとの類似度を算出するとともに、それら類似度及び他の問題群に対する前記他の学習者の過去における回答状況群に基づいて、前記他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況を示す第２回答状況データを推測する第２回答状況データ推測ステップと、  前記他の問題群のうち前記第２回答状況データに基づいて選択される一部の問題に対する前記学習者の現在における回答状況を示す第３回答状況データを取得する第３回答状況データ取得ステップと、  前記第１回答状況データと、前記第３回答状況データと、を関連づけて回答状況データ記憶手段に格納する回答状況データ格納ステップと、  前記第１回答状況データが示す回答状況が充足する条件に関連づけて前記関連問題データ記憶手段に記憶される前記関連問題データ、及び前記第３回答状況データに基づいて、前記学習者の弱点に関するデータを出力する弱点データ出力ステップと、  前記回答状況データ記憶手段の記憶内容に従って前記関連問題データ記憶手段の記憶内容を更新する関連問題データ更新ステップと、  を実行することを特徴とする弱点発見方法。
【請求項４】
コンピュータが、
問題群に対する学習者の現在における回答状況を示す第１回答状況データを取得する第１回答状況データ取得ステップと、
前記問題群に対する複数の他の学習者の現在における回答状況を示す第２回答状況データ群を記憶する手段の記憶内容を取得する第２回答状況データ群取得ステップと、
前記第１回答状況データと前記第２回答状況データ群のそれぞれとの類似度を算出する第１類似度算出ステップと、
他の問題群に対する前記複数の他の学習者の過去における回答状況を示す第３回答状況データ群を記憶する手段の記憶内容を取得する第３回答状況データ群取得ステップと、
前記第１類似度算出ステップにより算出される類似度及び前記第３回答状況データ群に基づいて、前記他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況を示す第４回答状況データを推測する第４回答状況データ推測ステップと、
前記他の問題群のうち前記第４回答状況データに基づいて選択される一部の問題を前記学習者に提示し、その回答状況を示すデータを第５回答状況データとして取得する第５回答状況データ取得ステップと、
前記第５回答状況データと前記第３回答状況データ群のそれぞれとの類似度を算出する第２類似度算出ステップと、
前記複数の他の学習者のさらに他の問題群に対する過去における回答状況を示す第６回答状況データ群を記憶する手段の記憶内容を取得する第６回答状況データ群取得ステップと、
前記第２類似度算出ステップにより算出される類似度及び前記第６回答状況データ群に基づいて、前記さらに他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況を示す第７回答状況データを推測する第７回答状況データ推測ステップと、
前記第７回答状況データに基づいて、前記学習者の弱点に関するデータを出力する弱点データ出力ステップと、
を実行することを特徴とする弱点発見方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は弱点発見システム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
積み上げ型の学習領域においては、過去における学習内容に対する理解不足が現在における学習内容に対する理解不足の原因になっていることが多い。例えば、数学の学習において、微分に関する問題に不正解であった場合、微分そのものに対する理解だけが不足している場合もあるが、その背景にある関数や方程式に対する理解が不足している場合も多い。しかしながら、どの段階の学習内容に対する理解不足が原因であるか、その判断は難しい。ただ、不正解の原因が関数や方程式の理解不足にあるのに、微分に関する解説だけ行っても、学習者に対する支援としては不十分であり、真の弱点である関数や方程式について解説を行うようにすることが望ましい。この点について、下記特許文献には、事前に学習要素間の関連性を示すデータを準備しておき、そのデータに従って学習支援を行う各種システムが開示されている。
【特許文献１】特開平５−１１６７９号公報
【特許文献２】特開平８−１６０８５０号公報
【特許文献３】特開２００５−２４２０１８号公報
【特許文献４】特開２００６−７９１１３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従来技術によると、学習要素間の関連性の有無は、専らデータ作成者が事前に判断することになる。このため、従来技術によると、現在における学習内容に対する理解不足が、データ作成者が予想もしていない過去における学習内容に対する理解不足に起因する場合には、学習者を十分に支援できないという問題があった。【０００４】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、未知の学習要素間の関連性に起因する弱点を発見し、学習者を効果的に支援できる弱点発見システム及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明に係る弱点発見システムは、問題群に対する学習者の現在における回答状況を示す第１回答状況データを取得する第１回答状況データ取得手段と、前記第１回答状況データが示す回答状況の条件に関連づけて、該条件を充足する回答状況に至る原因に関する原因データを記憶する原因データ記憶手段と、他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況の実績又は推測を示す第２回答状況データを取得する第２回答状況データ取得手段と、前記他の問題群のうち前記第２回答状況データに基づいて選択される一部の問題に対する前記学習者の現在における回答状況を示す第３回答状況データを取得する第３回答状況データ取得手段と、前記第１回答状況データと、前記第３回答状況データと、を関連づけて記憶する回答状況データ記憶手段と、前記第１回答状況データが示す回答状況が充足する条件に関連づけて前記原因データ記憶手段に記憶される前記原因データ、及び前記第３回答状況データに基づいて、前記学習者の弱点に関するデータを出力する弱点データ出力手段と、前記回答状況データ記憶手段の記憶内容に従って前記原因データ記憶手段の記憶内容を更新する原因データ更新手段と、を含むことを特徴とする。【０００６】
また、本発明に係る弱点発見方法は、問題群に対する学習者の現在における回答状況を示す第１回答状況データを取得する第１回答状況データ取得ステップと、他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況の実績又は推測を示す第２回答状況データを取得する第２回答状況データ取得ステップと、前記他の問題群のうち前記第２回答状況データに基づいて選択される一部の問題に対する前記学習者の現在における回答状況を示す第３回答状況データを取得する第３回答状況データ取得ステップと、前記第１回答状況データと、前記第３回答状況データと、を関連づけて回答状況データ記憶手段に格納する回答状況データ格納ステップと、前記第１回答状況データが示す回答状況の条件に関連づけて、該条件を充足する回答状況に至る原因に関する原因データを記憶する原因データ記憶手段を参照して、前記第１回答状況データが示す回答状況が充足する条件に関連づけて前記原因データ記憶手段に記憶される前記原因データ、及び前記第３回答状況データに基づいて、前記学習者の弱点に関するデータを出力する弱点データ出力ステップと、前記回答状況データ記憶手段の記憶内容に従って前記原因データ記憶手段の記憶内容を更新する原因データ更新ステップと、を含むことを特徴とする。【０００７】
本発明によると、過去において不正解であった問題に対する現在における回答状況を取得して、該回答状況に従って学習者の弱点に関するデータを出力するとともに、原因データ記憶手段の記憶内容を更新するので、未知の学習要素間の関連性に起因する弱点を発見して、学習者に効果的な学習支援を行うことができる。【０００８】
ここで、前記第３回答状況データ取得手段は、前記他の問題群のうち前記第２回答状況データに基づいて選択される一部の問題を前記学習者に提示し、その回答状況を取得してよい。また、前記第３回答状況データ取得手段は、前記第１回答状況データが示す回答状況が充足する条件に関連づけて前記原因データ記憶手段に記憶される前記原因データに基づいて前記学習者が現在においても不正解であると判断される問題を除いて、前記一部の問題を前記学習者に提示し、その回答状況を取得してよい。【０００９】
また、前記第２回答状況データ取得手段は、前記第１回答状況データと前記問題群に対する複数の他の学習者の現在における回答状況を示す第４回答状況データ群のそれぞれとの類似度を算出するとともに、それら類似度及び前記他の問題群に対する前記他の学習者の過去における回答状況群に基づいて、前記他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況を示す第２回答状況データを取得してよい。【００１０】
また、本発明に係る弱点発見システムは、問題群に対する学習者の現在における回答状況を示す第１回答状況データを取得する第１回答状況データ取得手段と、前記問題群に対する複数の他の学習者の現在における回答状況を示す第２回答状況データ群を取得する第２回答状況データ群取得手段と、前記第１回答状況データと前記第２回答状況データ群のそれぞれとの類似度を算出する第１類似度算出手段と、前記他の問題群に対する前記複数の他の学習者の過去における回答状況を示す第３回答状況データ群を取得する第３回答状況データ群取得手段と、前記第１類似度算出手段により算出される類似度及び前記第３回答状況データ群に基づいて、前記他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況を示す第４回答状況データを推測する第４回答状況データ推測手段と、前記他の問題群のうち前記第４回答状況データに基づいて選択される一部の問題を前記学習者に提示し、その回答状況を示すデータを第５回答状況データとして取得する第５回答状況データ取得手段と、前記第５回答状況データと前記第３回答状況データ群のそれぞれとの類似度を算出する第２類似度算出手段と、前記複数の他の学習者のさらに他の問題群に対する過去における回答状況を示す第６回答状況データ群を取得する第６回答状況データ群取得手段と、前記第２類似度算出手段により算出される類似度及び前記第６回答状況データ群に基づいて、前記さらに他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況を示す第７回答状況データを推測する第７回答状況データ推測手段と、前記第７回答状況データに基づいて、前記学習者の弱点に関するデータを出力する弱点データ出力手段と、を含むことを特徴とする。【００１１】
また、本発明に係る弱点発見方法は、問題群に対する学習者の現在における回答状況を示す第１回答状況データを取得する第１回答状況データ取得ステップと、前記問題群に対する複数の他の学習者の現在における回答状況を示す第２回答状況データ群を取得する第２回答状況データ群取得ステップと、前記第１回答状況データと前記第２回答状況データ群のそれぞれとの類似度を算出する第１類似度算出ステップと、前記他の問題群に対する前記複数の他の学習者の過去における回答状況を示す第３回答状況データ群を取得する第３回答状況データ群取得ステップと、前記第１類似度算出ステップにより算出される類似度及び前記第３回答状況データ群に基づいて、前記他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況を示す第４回答状況データを推測する第４回答状況データ推測ステップと、前記他の問題群のうち前記第４回答状況データに基づいて選択される一部の問題を前記学習者に提示し、その回答状況を示すデータを第５回答状況データとして取得する第５回答状況データ取得ステップと、前記第５回答状況データと前記第３回答状況データ群のそれぞれとの類似度を算出する第２類似度算出ステップと、前記複数の他の学習者のさらに他の問題群に対する過去における回答状況を示す第６回答状況データ群を取得する第６回答状況データ群取得ステップと、前記第２類似度算出ステップにより算出される類似度及び前記第６回答状況データ群に基づいて、前記さらに他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況を示す第７回答状況データを推測する第７回答状況データ推測ステップと、前記第７回答状況データに基づいて、前記学習者の弱点に関するデータを出力する弱点データ出力ステップと、を含むことを特徴とする。【００１２】
本発明によると、過去において不正解であったと推測される問題に対する現在における回答状況を取得して、該回答状況に従って学習者の弱点に関するデータを出力するので、未知の学習要素間の関連性に起因する弱点を発見して、学習者に効果的な学習支援を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態に係る弱点発見システムの全体構成図である。
【図２】本発明の実施形態１に係る弱点発見システムの動作フロー図である。
【図３】通常テスト画面の一例を示す図である。
【図４】解答データベースの内容を模式的に示す図である。
【図５】関連問題データベースの内容を模式的に示す図である。
【図６】関連教材データベースの内容を模式的に示す図である。
【図７】回答状況データベースの内容を模式的に示す図である。
【図８】確認テスト画面の一例を示す図である。
【図９】学習用データベースの内容を模式的に示す図である。
【図１０】アンケート画面の一例を示す図である。
【図１１】本発明の実施形態２に係る弱点発見システムの動作フロー図である。
【図１２】本発明の実施形態３に係る弱点発見システムの動作フロー図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態について図面に基づき詳細に説明する。【００１５】
実施形態１．
図１は、本発明の実施形態１に係る弱点発見システムの全体構成図である。同図に示すように、弱点発見システム１０は、それぞれ学習者により使用される複数のクライアント１６と、学習者に対してＡＳＰ（Application Service Provider）方式により学習支援サービスを提供するサービス提供者によって管理されるサーバ１２と、がインターネット等の通信ネットワーク１４に接続されて構成されている。クライアント１６は、例えばパーソナルコンピュータにより構成されており、特にサーバ１２から提供されるサービスを受けるためにＷｅｂブラウザがインストールされている。サーバ１２は公知のサーバコンピュータにより実現されており、内蔵する或いは外部接続された記憶装置には、後述する各種のデータベースが構築される。【００１６】
図２は、サーバ１２の動作を示すフロー図である。同図に示すように、サーバ１２ではユーザ認証済みのクライアント１６に対してテスト（試験）データを送信する（Ｓ１０１）。クライアント１６ではこのテストデータに基づいてディスプレイ装置にテスト画面を表示する。図３は、このテスト画面の一例を示している。学習者はマウス等のポインティングデバイスで正解と思う解答肢を選択し、図示しない送信ボタンを押下することにより、回答内容を示す回答データをクライアント１６からサーバ１２に返信し、サーバ１２はこの回答データを受信する（Ｓ１０２）。サーバ１２では、図４に示される解答データベースを有しており、クライアント１６から受信した回答データをこの解答データベースに照査して、テストに含まれる問題群のうち、どの問題が正解であったか、どの問題が誤答であったかを調べ、回答状況データを生成する（Ｓ１０３）。ここで、回答データは、各問題に対する学習者の回答内容（どの肢を選択したか）を示すデータである。回答状況データは、各問題に対する正誤を示すデータである。また、解答データベースは、図４に示すように、各テスト（テストＮｏ．０１，０２，０３〜）の各問題（問題Ｎｏ．００１，００２，００３〜）に対する正解を記憶するものである。【００１７】
次に、サーバ１２は、図５に示す関連問題データベース及び図６に示す関連教材データベースを参照して、学習者に提供すべき教材を判断する（Ｓ１０４）。すなわち、サーバ１２は、図５に示す関連問題データベース及び図６に示す関連教材データベースを保持しており、関連問題データベースは、回答状況データの条件と、一又は複数の問題ＩＤと、を関連づけて記憶するものである。関連問題データベースによると、ある条件を満足する回答状況データに係る学習者は、該条件に関連づけて記憶された問題ＩＤにより特定される問題を現在でも誤答する確率が高い、と判断される。図５に示す例によると、問題ＩＤが０２００３である問題を誤答し、且つ問題ＩＤが０２００４である問題を誤答する学習者は、問題ＩＤ０１００１，０１００２，０１００３の問題も誤答する確率が高く、また、問題ＩＤが０２００５である問題を誤答するか、或いは問題ＩＤが０２００６である問題を誤答する学習者は、問題ＩＤ０１００４の問題も誤答する確率が高い、ことが示されている。問題ＩＤは、ここでは５桁の数値であり、上位２桁がテスト番号を示し、下位３桁が問題番号を示している。関連問題データベースの各レコードは、事前にサービス提供者により設定される他、後述のようにサーバ１２により自動的に追加される。また、関連教材データベースは、図６に示すように、問題ＩＤと、該問題ＩＤにより特定される問題を誤答している学習者に提供すべき教材データの所在を示す教材データパスと、を関連づけて記憶するものである。関連教材データベースの内容は、事前にサービス提供者により設定される。Ｓ１０４では、学習者の回答状況データが関連問題データベースに記録されたいずれかの条件を満足するかを判断し、満足する条件があれば、その条件に関連づけられた１又は複数の問題ＩＤを読み出す。続いて、読み出された問題ＩＤに関連づけられた教材データパスを関連教材データベースから読み出す。【００１８】
続いてサーバ１２では、学習者による前回のテストの回答状況データを取得する（Ｓ１０５）。すなわち、サービス提供者は学習者に対して定期的にテストデータを送信して、学習者にテストを受けさせており、毎回、そのときの回答状況（どの問題が正解であって、どの問題が誤答であったか）を示す回答状況データを、図７に示す回答状況データベースに記憶させている。回答状況データベースは、例えばサーバ１２に備えられてよく、図において、０は正解であることを、１は誤答であることを、それぞれ示している。学習者が前回のテストを受けていれば、サーバ１２は回答状況データベースから前回のテストに対する回答状況データを読み出す。一方、学習者が前回のテストを受けていなければ、当該学習者の前回の回答状況データを推測する。具体的には、Ｓ１０３で生成される当該学習者（ａとする）の回答状況データと、同じテストに対する複数の他の学習者ｕの回答状況データと、の類似度ρａｕを計算する。学習者ｕの回答状況データは回答状況データベースから読み出せばよい。また、類似度ρａｕは回答状況データ間の距離（コサイン距離やユークリッド距離など）でよい。そして、今回のテストＸに含まれる問題ｉの学習者ａの正誤をＸａｉ、前回のテストＹに含まれる問題ｉの学習者ｕの正誤をＹｕｉとし、それらを次式（１）に代入して、前回のテストＹに含まれる問題ｉの学習者ａによる誤答確率Ｙ’ａｉを算出する。Ｙｕｉは、学習者ｕの回答状況データの各要素である。ここで、バーはｉについての平均である。また、Σは他の学習者についての和である。そして、Ｙ’ａｉを用いて、学習者ａのテストＹに対する回答状況データ（推測値）を得る。すなわち、テストＹの回答状況データの各要素はＹ’ａｉとなる。
【数１】
0005411251.tif 000002
【００１９】
その後、学習者の前回テストに対する回答状況データ（実績値又は推測値）に基づいて確認テストデータを生成し、それをクライアント１６に送信する（Ｓ１０６）。具体的には、前回テストを受けた学習者については、前回テストに含まれる問題のうち、学習者が実際に誤答した問題のうちランダムに選択されるＮ個を確認テストに含めてよい。また、前回テストを受けていない学習者については、前回テストに含まれる問題のうち、誤答確率Ｙ’ａｉが高い問題からＮ個を確認テストに含めてよい。クライアント１６では、こうして送信される確認テストデータを受信し、これをディスプレイ装置に表示する。図８は、クライアント１６で表示される確認テスト画面の一例を示している。学習者はポインティングデバイスで正解と思う解答肢を選択し、送信ボタンを押下することにより、回答内容を示す回答データをクライアント１６からサーバ１２に返信し、サーバ１２はこの回答データを受信する（Ｓ１０７）。サーバ１２では、この回答データを図４に示す解答データベースに照査し、回答状況データを生成する（Ｓ１０８）。【００２０】
そして、回答状況データにより誤答であると判断された問題の問題ＩＤに関連づけられた教材データパスを教材データベースから読み出し（Ｓ１０９）、Ｓ１０４及びＳ１０９で得られたパスの教材データをクライアント１６に送信する（Ｓ１１０）。このとき、Ｓ１０４で得られた教材データパスとＳ１０９で得られた教材データパスとに重複がある場合には１つの教材データのみを送信する。クライアント１６では、こうして送信される教材データをディスプレイ装置に表示し、これにより学習者は弱点補強に役立てる。なお、教材データは、今回又は前回テストのうち誤答した問題に関連する解説文書やドリルを含んでもよい。また、単に弱点を指摘する文書のみであってもよい。【００２１】
サーバ１２は最後に、Ｓ１０３で生成された回答状況データとＳ１０８で生成された回答状況データとを関連づけて、図９に示す学習用データベースに記憶する。サーバ１２では、学習者がテストを受けるたびに学習用データベースに回答状況データのペアを記憶しており、蓄積された回答状況データのペアに基づいて、図５に示す関連問題データベースを更新する。例えば、今回テストの特定の問題を誤答した学習者のうち、前回テストの特定の問題を誤答する学習者の割合が所定値以上高ければ、前者の問題の問題ＩＤを関連問題データベースの条件欄に、後者の問題の問題ＩＤを問題ＩＤ欄に、互いに関連づけて格納する。【００２２】
本実施形態１によれば、過去において不正解であった問題（又は不正解であった確率の高いと推測される問題）に対する現在における学習者の回答状況を取得して、該回答状況に従って学習者の弱点に関するデータ（教材等）を出力する。このため、サービス提供者にとって未知である学習要素間の関連性に起因する弱点についても学習者を支援できる。また、関連問題データベースの内容を、回答状況データのペアに基づいて更新するので、発見される学習要素間の関連性をデータベースに登録して、その後の学習者の支援に役立てることができる。【００２３】
実施形態２．
実施形態１においては、確認テストとして、学習者に多数の問題に対する回答を求めなければならない可能性がある。そこで、今回のテストの回答状況データを関連問題データベースに照査して、前回のテストに含まれる問題のうち、現在でも誤答する可能性が高いと判断される問題については、学習者に確認テストを課さないようにしてよい。また、過去に誤答した問題を現在も誤答するかどうかを調べるのに、必ずしも実際に学習者が確認テストを回答しなくてもよい。例えば、図１０に示すように、「自信をもって答えられますか？」との問いかけに答えさせ、これにより回答状況データを取得するようにしてもよい。【００２４】
図１１は、実施形態２に係る弱点発見システムのサーバの動作フロー図である。同図において、Ｓ２０１〜Ｓ２０５の処理は、図２におけるＳ１０１〜Ｓ１０５の処理と同様である。システムの構成は実施形態１と同様である。【００２５】
実施形態２では、Ｓ２０６において、Ｓ２０５で得られた回答状況データにより誤答したと判断又は推測される問題のうち、Ｓ２０４で誤答する可能性が高いと判断された問題以外の問題をアンケートデータに含め、これをクライアント１６に送信する（Ｓ２０７）。すなわち、Ｓ２０３で生成される回答状況データが満足する条件に関連づけて関連問題データベースに記憶されたＩＤにより特定される問題については、アンケートに含まれない。こうすることで、学習者が自信の有無を判断すべき問題数を減らすことができる。また、アンケート形式にすることで、ユーザの回答負担を無くすことができる。但し、実施形態１と同様、確認テストの形式を採用してもよい。【００２６】
クライアント１６ではアンケートデータに基づいてディスプレイ装置に、図１０に例示されるアンケート画面を表示する。学習者はポインティングデバイスで自信の有無を選択し、図示しない送信ボタンを押下することにより、回答状況データをクライアント１６からサーバ１２に返信し、サーバ１２はこの回答状況データを受信する（Ｓ２０８）。すなわち、各問題に対する学習者の自信の有無は、当該問題に対する学習者の現在の回答状況と同視することができ、本実施形態２では、これら各問題に対する学習者の自信の有無を回答状況データとして扱っている。【００２７】
そして、サーバ１２では、Ｓ２０８で受信した回答状況データにより「自信なし」とされた問題に関連づけられた教材データパスを教材データベースから読み出し（Ｓ２０９）、Ｓ２０４及びＳ２０９で読み出されたパスの教材データをクライアント１６に送信する。このときも、Ｓ２０４で得られた教材データパスとＳ２０９で得られた教材データパスとに重複がある場合には１の教材データのみを送信する。また、サーバ１２は、Ｓ２０３で生成された回答状況データとＳ２０８で生成された回答状況データとを関連づけて、図９に示す学習用データベースに記憶する。サーバ１２では、こうして蓄積される回答状況データのペアに基づいて、図５に示す関連問題データベースを更新する。【００２８】
本実施形態２によると、弱点発見のために学習者に回答を課する問題数を減らすことができる。【００２９】
実施形態３．
実施形態３に係る弱点発見システムは、サーバ１２から提供されるテストを初めて受ける学習者に対し、弱点補強する教材を提供するものである。図１２は、実施形態３に係る弱点発見システムに含まれるサーバ１２の動作フロー図である。システムの構成は実施形態１及び２と同様であり、ここでは詳細説明を省略する。【００３０】
実施形態３に係るシステムにおいては、サーバ１２は、まず、クライアント１６に対してテストデータを送信する（Ｓ３０１）。クライアント１６では、受信したテストデータに基づき、図３に示すようなテスト画面を表示する。学習者は、テスト画面に表された問題にポインティングデバイスを用いて回答し、その回答内容を示す回答データをサーバ１２に返信する。サーバ１２は、こうして返信される回答データを受信し（Ｓ３０２）、図４に示す解答データベースに照査して、各問題の正誤を確認する。そして、各問題の正誤を示す回答状況データを生成する（Ｓ３０３）。続いて、サーバ１２は、Ｓ３０３で生成される回答状況データ及び解答データベースに記憶されている正解をクライアント１６に送信する（Ｓ３０４）。クライアント１６では、ディスプレイに正誤及び正解を表示し、学習者に確認させる。さらに、サーバ１２は、回答状況データを回答状況データベースに格納する（Ｓ３０５）。【００３１】
次にサーバ１２は、Ｓ３０３で生成される回答状況データと、回答状況データベースに記憶される他の複数の学習者の回答状況データと、の類似度を算出する（Ｓ３０６）。類似度は、データ間の距離（コサイン距離やユークリッド距離など）であってよい。さらに、サーバ１２は、前回のテストの学習者による回答状況データを推測する（Ｓ３０７）。具体的には、Ｓ３０３で生成される当該学習者ａの回答状況データと、同じテストに対する複数の他の学習者ｕの回答状況データと、の類似度ρａｕを計算する。学習者ｕの回答状況データは回答状況データベースから読み出せばよい。そして、今回のテストＸに含まれる問題ｉの学習者ａの正誤をＸａｉ、前回のテストＹに含まれる問題ｉの学習者ｕの正誤をＹｕｉとし、それらを上記式（１）に代入して、前回のテストＹに含まれる問題ｉの学習者ａによる誤答確率Ｙ’ａｉを算出する。そして、Ｙ’ａｉを用いて、学習者ａのテストＹに対する回答状況データ（推測値）を得る。【００３２】
次に、推測された回答状況データに基づいて確認テストデータを生成し（Ｓ３０８）、これをクライアント１６に送信する（Ｓ３０９）。具体的には、前回テストに含まれる問題のうち、誤答確率Ｙ’ａｉが高い問題から順にＮ個を確認テストに含めてよい。クライアント１６では、こうして送信される確認テストデータを受信し、これをディスプレイ装置に表示する（図８参照）。学習者はポインティングデバイスで正解と思う解答肢を選択し、送信ボタンを押下することにより、回答内容を示す回答データをクライアント１６からサーバ１２に返信し、サーバ１２はこの回答データを受信する（Ｓ３１０）。サーバ１２では、この回答データを図４に示す解答データベースに照査し、回答状況データを生成する（Ｓ３１１）。【００３３】
次にサーバ１２では、確認テストに含まれる問題のうちに学習者が誤答したものがあるかを調べる（Ｓ３１２）。誤答した問題があれば、次にさらに前の回のテストが存在するかを調べる（Ｓ３１３）。そして、そうした問題があれば、Ｓ３１１で生成される回答状況データと、当該さらに前の回のテストに対する他の複数の学習者の回答状況データと、の類似度を算出する（Ｓ３１４）。この類似度も、コサイン距離やユークリッド距離などのデータ間の距離であってよい。そして、当該さらに前の回のテストに対する他の複数の学習者の回答状況データと、Ｓ３１４で算出される類似度を、上記式（１）に代入して、学習者の当該さらに前の回のテストに対する回答状況データ（予測値）を算出する（Ｓ３１５）。そして、以上のＳ３０８乃至Ｓ３１５の処理を繰り返す。【００３４】
Ｓ３１２又はＳ３１３でＮｏの場合には、Ｓ３１６の処理に進む。Ｓ３１６では、サーバ１２は、最後にクライアント１６から受信した回答データに基づいて、学習者に提供する教材を選定する（Ｓ３１６）。具体的には、最後にクライアント１６に送信した確認テストに対して該クライアント１６から返信された回答データの正誤を取得し、誤っている問題に関連づけられた教材データを、教材データベースを参照して取得する（Ｓ３１６）。そして、こうして取得される教材データをクライアント１６に送信する（Ｓ３１７）。クライアント１６では、こうして送信される教材データをディスプレイ装置に表示し、これにより学習者は弱点の補強を行う。なお、教材データは、今回又は前回テストのうち誤答した問題に関連する解説文書やドリルを含んでもよい。また、単に弱点を指摘する文書のみであってもよい。【００３５】
実施形態３によれば、確認テストを繰り返して、今回のテストに含まれる問題の誤答の根本原因を究明して、それに対する教材を提供することができる。このとき、他の学習者との類似度及びそれら学習者の回答状況データを用いて、新規に弱点発見システム１０を利用する学習者についても、過去に提供されたテストの回答状況データを推測するようにしているので、そうした新規の学習者に対しても十分な支援が可能となる。
【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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