(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の問題を含む問題群を識別する問題群ＩＤと、当該問題群ＩＤで識別される問題群に含まれる各問題をそれぞれ識別する複数の問題ＩＤとを対応付けて有する情報である問題群対応情報が複数記憶される問題群対応情報記憶部と、
問題群ＩＤと、当該問題群ＩＤで識別される問題群のタイプである問題群タイプとを対応付けて有する情報である問題群タイプ対応情報が複数記憶される問題群タイプ対応情報記憶部と、
問題ＩＤと、当該問題ＩＤで識別される問題の属性をそれぞれ示す複数のメタデータ項目を特定するメタデータとを対応付けて有する情報であるメタデータ対応情報が複数記憶されるメタデータ対応情報記憶部と、
問題ＩＤと、当該問題ＩＤで識別される問題に対応する解答の正誤に応じたスコアとを対応付けて有する情報であるスコア対応情報が複数記憶されるスコア対応情報記憶部と、
メタデータ項目を識別するメタデータ項目ＩＤと、当該メタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目に対応する学習者へのアドバイスである学習アドバイスとを対応付けて有する情報である学習アドバイス対応情報が複数記憶される学習アドバイス対応情報記憶部と、
前記複数のメタデータ対応情報と、前記複数のスコア対応情報とを用いて、問題群タイプごとに、メタデータ項目ごとの正答率を算出する正答率算出部と、
前記複数の問題群対応情報と、前記複数の問題群タイプ対応情報と、前記複数のメタデータ対応情報と、前記正答率算出部が算出した正答率とを用いて、問題群タイプごとに正答率が低いメタデータ項目を特定するメタデータ項目特定部と、
前記複数の学習アドバイス対応情報を用いて、問題群タイプごとに、前記メタデータ項目特定部が特定したメタデータ項目に対応する学習アドバイスを出力する出力部と、を備えた学習支援装置。
【請求項２】
前記正答率算出部は、前記複数の問題群対応情報と、前記複数の問題群タイプ対応情報と、前記複数のスコア対応情報とを用いて、問題群タイプごとの正答率をも算出し、
前記メタデータ項目特定部は、正答率が低い問題群タイプについて、正答率が低いメタデータ項目を特定する、請求項１記載の学習支援装置。
【請求項３】
複数のメタデータ項目は、２以上のグループにグループ化されており、
前記メタデータ項目特定部は、問題群タイプごと、かつ、メタデータ項目のグループごとに、正答率が低いメタデータ項目を特定する、請求項１または請求項２記載の学習支援装置。
【請求項４】
メタデータ項目ＩＤと、当該メタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目の項目表示表現とを対応付けて有する情報である項目表示表現対応情報が複数記憶される項目表示表現対応情報記憶部と、
前記複数のスコア対応情報と、前記複数の項目表示表現対応情報と、前記複数のメタデータ対応情報とを用いて、解答回数が多いメタデータ項目に対応する項目表示表現を特定する項目表示表現特定部と、をさらに備え、
前記出力部は、前記項目表示表現特定部が特定した項目表示表現と、当該項目表示表現に対応するメタデータ項目の最新のスコアとを出力する、請求項１から請求項３のいずれか記載の学習支援装置。
【請求項５】
複数の問題を含む問題群を識別する問題群ＩＤと、当該問題群ＩＤで識別される問題群に含まれる各問題をそれぞれ識別する複数の問題ＩＤとを対応付けて有する情報である問題群対応情報が複数記憶される問題群対応情報記憶部と、問題群ＩＤと、当該問題群ＩＤで識別される問題群のタイプである問題群タイプとを対応付けて有する情報である問題群タイプ対応情報が複数記憶される問題群タイプ対応情報記憶部と、問題ＩＤと、当該問題ＩＤで識別される問題の属性をそれぞれ示す複数のメタデータ項目を特定するメタデータとを対応付けて有する情報であるメタデータ対応情報が複数記憶されるメタデータ対応情報記憶部と、問題ＩＤと、当該問題ＩＤで識別される問題に対応する解答の正誤に応じたスコアとを対応付けて有する情報であるスコア対応情報が複数記憶されるスコア対応情報記憶部と、メタデータ項目を識別するメタデータ項目ＩＤと、当該メタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目に対応する学習者へのアドバイスである学習アドバイスとを対応付けて有する情報である学習アドバイス対応情報が複数記憶される学習アドバイス対応情報記憶部と、正答率算出部と、メタデータ項目特定部と、出力部とを用いて処理される学習支援方法であって、
前記正答率算出部が、前記複数のメタデータ対応情報と、前記複数のスコア対応情報とを用いて、問題群タイプごとに、メタデータ項目ごとの正答率を算出する正答率算出ステップと、
前記メタデータ項目特定部が、前記複数の問題群対応情報と、前記複数の問題群タイプ対応情報と、前記複数のメタデータ対応情報と、前記正答率算出ステップで算出した正答率とを用いて、問題群タイプごとに正答率が低いメタデータ項目を特定するメタデータ項目特定ステップと、
前記出力部が、前記複数の学習アドバイス対応情報を用いて、問題群タイプごとに、前記メタデータ項目特定ステップで特定したメタデータ項目に対応する学習アドバイスを出力する出力ステップと、を備えた学習支援方法。
【請求項６】
複数の問題を含む問題群を識別する問題群ＩＤと、当該問題群ＩＤで識別される問題群に含まれる各問題をそれぞれ識別する複数の問題ＩＤとを対応付けて有する情報である問題群対応情報が複数記憶される問題群対応情報記憶部と、問題群ＩＤと、当該問題群ＩＤで識別される問題群のタイプである問題群タイプとを対応付けて有する情報である問題群タイプ対応情報が複数記憶される問題群タイプ対応情報記憶部と、問題ＩＤと、当該問題ＩＤで識別される問題の属性をそれぞれ示す複数のメタデータ項目を特定するメタデータとを対応付けて有する情報であるメタデータ対応情報が複数記憶されるメタデータ対応情報記憶部と、問題ＩＤと、当該問題ＩＤで識別される問題に対応する解答の正誤に応じたスコアとを対応付けて有する情報であるスコア対応情報が複数記憶されるスコア対応情報記憶部と、メタデータ項目を識別するメタデータ項目ＩＤと、当該メタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目に対応する学習者へのアドバイスである学習アドバイスとを対応付けて有する情報である学習アドバイス対応情報が複数記憶される学習アドバイス対応情報記憶部とにアクセス可能なコンピュータを、
前記複数のメタデータ対応情報と、前記複数のスコア対応情報とを用いて、問題群タイプごとに、メタデータ項目ごとの正答率を算出する正答率算出部、
前記複数の問題群対応情報と、前記複数の問題群タイプ対応情報と、前記複数のメタデータ対応情報と、前記正答率算出部が算出した正答率とを用いて、問題群タイプごとに正答率が低いメタデータ項目を特定するメタデータ項目特定部、
前記複数の学習アドバイス対応情報を用いて、問題群タイプごとに、前記メタデータ項目特定部が特定したメタデータ項目に対応する学習アドバイスを出力する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、学習を支援する学習支援装置等に関し、例えば、正答率に応じて問題群を選択したり、正答率に応じて学習アドバイスを出力したりする学習支援装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、解答者の成績に基づいて、解答者のスキルを評価することが行われていた（例えば、特許文献１参照）。そのような場合には、スキルごとの評価結果を知ることができるため、苦手なスキルに対応する問題群タイプ（特許文献１では、「ＢＲＩＸ  ＴＹＰＥ」と呼ばれている）の問題群（特許文献１では、「ＢＲＩＸ」と呼ばれている）を選択して勉強することにより、その苦手なスキルの能力をアップすることができた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−９６９６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来例では、問題群タイプに対応するスキルごとの評価しか行うことができず、問題群に含まれる各問題の属性に応じた学習支援を行うことができなかった。
【０００５】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、問題群に含まれる各問題の属性に応じて、例えば、問題群の選択や、学習アドバイスの出力等の学習支援を行うことができる学習支援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】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明による学習支援装置は、複数の問題を含む問題群を識別する問題群ＩＤと、問題群ＩＤで識別される問題群に含まれる各問題をそれぞれ識別する複数の問題ＩＤとを対応付けて有する情報である問題群対応情報が複数記憶される問題群対応情報記憶部と、問題ＩＤと、問題ＩＤで識別される問題の属性をそれぞれ示す複数のメタデータ項目を特定するメタデータとを対応付けて有する情報であるメタデータ対応情報が複数記憶されるメタデータ対応情報記憶部と、問題ＩＤと、問題ＩＤで識別される問題に対応する解答の正誤に応じたスコアとを対応付けて有する情報であるスコア対応情報が複数記憶されるスコア対応情報記憶部と、複数のメタデータ対応情報と、複数のスコア対応情報とを用いて、メタデータ項目ごとの正答率を算出する正答率算出部と、正答率算出部が算出した正答率を用いて、正答率が条件を満たすほど低いメタデータ項目を特定するメタデータ項目特定部と、複数の問題群対応情報と、複数のメタデータ対応情報とを用いて、メタデータ項目特定部が特定したメタデータ項目を有する問題の比率が条件を満たすほど高い問題群を選択する問題群選択部と、問題群選択部による選択結果を出力する出力部と、を備えたものである。
【０００７】
このような構成により、まず、正答率が低いメタデータ項目を特定することによって、解答者の苦手な属性を特定することができる。次に、その特定したメタデータ項目を有する問題の比率の高い問題群を選択することにより、その解答者が苦手としている属性を有する問題が多く含まれる問題群を選択できる。したがって、例えば、その選択された問題群を学習することによって、その解答者は、その苦手な属性を克服することができうる。また、従来例と異なり、苦手な問題群タイプを特定するのではなく、苦手な属性を特定することにより、より解答者の必要に合致した問題群の選択を実現することができる。
【０００８】
また、本発明による学習支援装置では、メタデータは、メタデータ項目を識別する複数のメタデータ項目ＩＤと、複数のメタデータ項目ＩＤにそれぞれ対応する重みであり、メタデータに対応する問題ＩＤで識別される問題がメタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目に該当する程度示す重みであるウェイト情報とを対応付けて有する情報であってもよい。
【０００９】
また、本発明による学習支援装置では、ウェイト情報は、対応するメタデータ項目に該当することを示す重みと、対応するメタデータ項目に該当しないことを示す重みとのいずれかであってもよい。
このような構成により、ウェイト情報によって、問題ごとに各メタデータ項目が該当するかどうかが示されることになる。
【００１０】
また、本発明による学習支援装置では、ウェイト情報は、対応するメタデータ項目に該当することを示す重みから、対応するメタデータ項目に該当しないことを示す重みまでの３以上の重みのいずれかであり、正答率算出部は、ウェイト情報の示す重みの程度を考慮した正答率を算出してもよい。
このような構成により、ウェイト情報によって、問題ごとに各メタデータ項目が該当する程度がより詳細に示されることになる。
【００１１】
また、本発明による学習支援装置では、メタデータ項目特定部は、正答率が最も低い方からＮ個（Ｎは正の整数である）のメタデータ項目であり、かつ、正答率がしきい値未満であるメタデータ項目を特定してもよい。
このような構成により、しきい値を用いることによって、正答率が高いメタデータ項目を選択することを回避することができ、より適切なメタデータ項目の特定が行われるようになる。
【００１２】
また、本発明による学習支援装置は、複数の問題を含む問題群を識別する問題群ＩＤと、問題群ＩＤで識別される問題群に含まれる各問題をそれぞれ識別する複数の問題ＩＤとを対応付けて有する情報である問題群対応情報が複数記憶される問題群対応情報記憶部と、問題群ＩＤと、問題群ＩＤで識別される問題群のタイプである問題群タイプとを対応付けて有する情報が複数記憶される問題群タイプ対応情報記憶部と、問題ＩＤと、問題ＩＤで識別される問題の属性をそれぞれ示す複数のメタデータ項目を特定するメタデータとを対応付けて有する情報であるメタデータ対応情報が複数記憶されるメタデータ対応情報記憶部と、問題ＩＤと、問題ＩＤで識別される問題に対応する解答の正誤に応じたスコアとを対応付けて有する情報であるスコア対応情報が複数記憶されるスコア対応情報記憶部と、メタデータ項目を識別するメタデータ項目ＩＤと、メタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目に対応する学習者へのアドバイスである学習アドバイスとを対応付けて有する情報である学習アドバイス対応情報が複数記憶される学習アドバイス対応情報記憶部と、複数のメタデータ対応情報と、複数のスコア対応情報とを用いて、問題群タイプごとに、メタデータ項目ごとの正答率を算出する正答率算出部と、複数の問題群対応情報と、複数の問題群タイプ対応情報と、複数のメタデータ対応情報と、正答率算出部が算出した正答率とを用いて、問題群タイプごとに正答率が条件を満たすほど低いメタデータ項目を特定するメタデータ項目特定部と、複数の学習アドバイス対応情報を用いて、問題群タイプごとに、メタデータ項目特定部が特定したメタデータ項目に対応する学習アドバイスを出力する出力部と、を備えたものである。
【００１３】
このような構成により、まず、問題群タイプごとに正答率が低いメタデータ項目を特定することによって、解答者の苦手な属性を問題群タイプごとに特定することができる。次に、特定したメタデータ項目に対応する学習アドバイスを出力することによって、その解答者が苦手としている属性に関する能力をアップさせるための学習アドバイスを出力することができるようになる。したがって、例えば、その出力された学習アドバイスに応じた学習を行うことによって、その解答者は、その苦手な属性に関する能力をアップさせることができうる。また、従来例と異なり、苦手な問題群タイプを特定するのではなく、苦手な属性を特定することにより、より解答者の必要に合致した学習アドバイスの出力が可能となる。
【００１４】
また、本発明による学習支援装置では、正答率算出部は、複数の問題群対応情報と、複数の問題群タイプ対応情報と、複数のスコア対応情報とを用いて、問題群タイプごとの正答率をも算出し、メタデータ項目特定部は、正答率が条件を満たすほど低い問題群タイプについて、正答率が条件を満たすほど低いメタデータ項目を特定してもよい。
【００１５】
このような構成により、問題群タイプごとの正答率が高い場合には、学習アドバイスの出力が不要であると考えられるため、そのような場合に、メタデータ項目を特定しないことによって、学習アドバイスが出力されないようにすることができる。
【００１６】
また、本発明による学習支援装置では、複数のメタデータ項目は、２以上のグループにグループ化されており、メタデータ項目特定部は、問題群タイプごと、かつ、メタデータ項目のグループごとに、正答率が条件を満たすほど低いメタデータ項目を特定してもよい。
【００１７】
このような構成により、グループごとに学習アドバイスを出力することができるようになり、より細かい学習アドバイスの出力が可能となる。例えば、学習対象に対する能力そのものに関するアドバイスと、解答のテクニックに関するアドバイスとをそれぞれ出力できるようになる。
【００１８】
また、本発明による学習支援装置では、メタデータ項目ＩＤと、メタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目の項目表示表現とを対応付けて有する情報である項目表示表現対応情報が複数記憶される項目表示表現対応情報記憶部と、複数のスコア対応情報と、複数の項目表示表現対応情報と、複数のメタデータ対応情報とを用いて、解答回数が条件を満たすほど多いメタデータ項目に対応する項目表示表現を特定する項目表示表現特定部と、をさらに備え、出力部は、項目表示表現特定部が特定した項目表示表現と、項目表示表現に対応するメタデータ項目の最新のスコアとを出力してもよい。
【００１９】
このような構成により、解答者は、過去に多く解答したメタデータ項目に関するスコアを、そのメタデータ項目に対応する項目表示表現と共に知ることができるようになる。その結果、解答者は、例えば、集中して学習した分野のスコアについて知ることができることになり、学習の成果を確認することができるようになる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明による学習支援装置等によれば、問題群に含まれる各問題の属性に応じて、例えば、問題群の選択や、学習アドバイスの出力等の学習支援を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の実施の形態１による学習支援システムの構成を示す図
【図２】同実施の形態による学習支援装置の構成を示すブロック図
【図３】同実施の形態による学習支援装置の動作を示すフローチャート
【図４】同実施の形態による学習支援装置の動作を示すフローチャート
【図５】同実施の形態による学習支援装置の動作を示すフローチャート
【図６】同実施の形態における問題対応情報の一例を示す図
【図７】同実施の形態における問題群対応情報と問題群タイプ対応情報の一例を示す図
【図８】同実施の形態におけるメタデータ対応情報の一例を示す図
【図９】同実施の形態におけるスコア対応情報の一例を示す図
【図１０】同実施の形態におけるコース情報の一例を示す図
【図１１】同実施の形態における学習アドバイス対応情報と項目表示表現対応情報の一例を示す図
【図１２】同実施の形態における正答率の算出について説明するための図
【図１３】同実施の形態におけるメタデータ項目ごとの正答率の一例を示す図
【図１４】同実施の形態におけるしきい値の一例を示す図
【図１５】同実施の形態における特定されたメタデータ項目ＩＤの一例を示す図
【図１６】同実施の形態における比率の算出について説明するための図
【図１７】同実施の形態における問題群ごとの比率の一例を示す図
【図１８】同実施の形態における表示の一例を示す図
【図１９】同実施の形態における正答率の算出について説明するための図
【図２０】同実施の形態における問題群タイプごとの正答率の一例を示す図
【図２１】同実施の形態における特定されたメタデータ項目ＩＤの一例を示す図
【図２２】同実施の形態における表示の一例を示す図
【図２３】同実施の形態における解答回数の算出について説明するための図
【図２４】同実施の形態における特定されたメタデータ項目ＩＤの一例を示す図
【図２５】同実施の形態における表示の一例を示す図
【図２６】同実施の形態におけるメタデータ対応情報の一例を示す図
【図２７】同実施の形態における正答率の算出について説明するための図
【図２８】同実施の形態における比率の算出について説明するための図
【図２９】同実施の形態における解答回数の算出について説明するための図
【図３０】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３１】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】
【００２２】
以下、本発明による学習支援装置について、実施の形態を用いて説明する。なお、以下の実施の形態において、同じ符号を付した構成要素及びステップは同一または相当するものであり、再度の説明を省略することがある。
【００２３】
（実施の形態１）
本発明の実施の形態１による学習支援装置について、図面を参照しながら説明する。本実施の形態による学習支援装置は、正答率の低いメタデータ項目を特定し、その特定したメタデータ項目の比率の高い問題群を選択するものである。また、本実施の形態による学習支援装置は、問題群タイプごとに正答率の低いメタデータ項目を特定し、その特定したメタデータ項目に対応する学習アドバイスを出力するものである。
【００２４】
図１は、本実施の形態による学習支援装置１を含む学習支援システムの構成を示すブロック図である。本実施の形態による学習支援システムは、学習支援装置１と、２以上の情報処理装置２とを備える。学習支援装置１と、２以上の情報処理装置２とは、有線または無線の通信回線５００によって接続されている。通信回線５００は、例えば、イントラネットやインターネット、公衆電話回線網等である。学習支援装置１は、ユーザに問題を提示し、ユーザからの解答を受け付け、それに応じて問題群を選択したり、学習アドバイスを出力したりするものであり、その詳細については後述する。情報処理装置２は、ユーザが使用する端末であり、学習支援装置１から送信された問題を受信してユーザに表示したり、ユーザからの解答を受け付けて学習支援装置１に送信したりするものである。なお、情報処理装置２については、ｅラーニング等で用いられる学習端末と同様のものであり、その詳細な説明を省略する。
【００２５】
図２は、本実施の形態による学習支援装置１の構成を示すブロック図である。図２において、本実施の形態による学習支援装置１は、問題対応情報記憶部１１と、問題群対応情報記憶部１２と、メタデータ対応情報記憶部１３と、スコア対応情報記憶部１４と、問題群タイプ対応情報記憶部１５と、コース情報記憶部１６、学習アドバイス対応情報記憶部１７と、項目表示表現対応情報記憶部１８と、出題部１９と、正答率算出部２０と、正答率記憶部２１と、メタデータ項目特定部２２と、メタデータ項目記憶部２３と、問題群選択部２４と、項目表示表現特定部２５と、出力部２６とを備える。
【００２６】
問題対応情報記憶部１１では、複数の問題対応情報が記憶される。問題対応情報は、問題を識別する問題ＩＤと、問題の内容を示す情報である問題情報と、その問題情報に対応する正解とを対応付けて有する情報である。なお、問題対応情報は、さらに、問題や解答に関する解説の情報である解説情報を含んでいてもよい。また、問題ＩＤは、問題を識別できる情報であれば、その内容を問わない。例えば、問題ＩＤは、問題をユニークに識別する独自の識別子であってもよく、問題群タイプと、その問題群タイプ内において問題を識別するタイプ内問題ＩＤとを含む情報であってもよい。問題群タイプについては後述する。また、問題対応情報に含まれる各情報、例えば、問題ＩＤや問題情報等は、それらの情報そのものであってもよく、あるいは、それらの情報を特定可能な情報であってもよい。後者の場合には、問題ＩＤ等は、例えば、問題ＩＤ等が格納されている領域を示すポインタやアドレスであってもよい。このことは、後述する他の情報についても同様であるとする。
【００２７】
問題群対応情報記憶部１２では、複数の問題群対応情報が記憶される。問題群対応情報は、複数の問題を含む問題群を識別する問題群ＩＤと、その問題群ＩＤで識別される問題群に含まれる各問題をそれぞれ識別する複数の問題ＩＤとを対応付けて有する情報である。問題群は、出題や解答の最小の単位となるものである。すなわち、問題群ごとに出題が行われ、問題群ごとに解答が行われることになる。問題群は、例えば、５個や１０個の問題を含んでいてもよい。問題群は、タイプが同一の問題のみを有するものである。そのタイプは、例えば、「写真描写に関する英語のリスニング問題」、「会話に関する英語のリスニング問題」、「単文穴埋めに関する英語の読解問題」、「長文穴埋めに関する英語の読解問題」等である。このタイプが問題群タイプと呼ばれるものである。この問題群対応情報によって、問題群と、その問題群に含まれる複数の問題との対応関係が示されることになる。
【００２８】
メタデータ対応情報記憶部１３では、複数のメタデータ対応情報が記憶される。メタデータ対応情報は、問題ＩＤと、その問題ＩＤで識別される問題の属性をそれぞれ示す複数のメタデータ項目を特定するメタデータとを対応付けて有する情報である。通常、一のメタデータ項目が、問題の一の属性に対応している。したがって、問題ＩＤに対応するメタデータによって複数のメタデータ項目が特定されることによって、その問題ＩＤで識別される問題が、その複数のメタデータ項目にそれぞれ対応する複数の属性を有していることが示されることになる。メタデータ項目は、例えば、学習対象に対する能力、解答のテクニックや戦略、問題のジャンル等に関する情報であり、例えば、「発音が近似している語彙を区別することができる」、「概念が類似または関連している語彙を区別することができる」、「人の行動を表す表現を知っている」、「様々な場所にあるモノの名前を知っている」等である。また、メタデータによって特定される複数のメタデータ項目は、２以上のグループにグループ化されていてもよい。例えば、メタデータ項目が、学習対象に対する能力に関するメタデータ項目と、解答のテクニックに関するメタデータ項目との２個のグループにグループ化されていてもよい。本実施の形態では、その２個のグループにグループ化されている場合について主に説明する。
【００２９】
なお、メタデータは、メタデータ項目を特定することができるのであれば、その内容を問わない。例えば、メタデータは、複数のメタデータ項目ＩＤを含むもの（この場合には、そのメタデータに対応する問題ＩＤで識別される問題は、そのメタデータに含まれる複数のメタデータ項目ＩＤでそれぞれ識別されるメタデータ項目に該当することになる）であってもよく、メタデータ項目を識別する複数のメタデータ項目ＩＤと、その複数のメタデータ項目ＩＤにそれぞれ対応するウェイト情報とを対応付けて有する情報であってもよい。ウェイト情報は、そのウェイト情報に対応するメタデータ項目ＩＤに対応する重みであり、問題がメタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目に該当する程度示す重みである。その問題とは、そのウェイト情報が含まれるメタデータに対応する問題ＩＤで識別される問題のことである。メタデータが、メタデータ項目ＩＤと、ウェイト情報とを対応付けて有する情報である場合には、対応するメタデータ項目に該当しないことを示す重みでないウェイト情報に対応するメタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目が、メタデータにおいて特定される、メタデータに対応する問題の属性を示すメタデータ項目となる。
【００３０】
そのウェイト情報は、例えば、対応するメタデータ項目に該当することを示す重みと、対応するメタデータ項目に該当しないことを示す重みとのいずれかであってもよい。具体的には、ウェイト情報は、メタデータ項目に該当することを示す重み「１」と、メタデータ項目に該当しないことを示す重み「０」とのいずれかであってもよい。
【００３１】
また、そのウェイト情報は、例えば、対応するメタデータ項目に該当することを示す重みから、対応するメタデータ項目に該当しないことを示す重みまでの３以上の重みのいずれかであってもよい。具体的には、ウェイト情報は、メタデータ項目に該当することを示す重み「１」から、メタデータ項目に該当しないことを示す重み「０」までの、複数の重みのいずれかであってもよい。すなわち、ウェイト情報は、０から１までの数値であってもよい。ウェイト情報が３以上の重みのいずれかである場合には、その重みは、例えば、０．１ごとや０．２ごとなどのように均等に分割されていることが好適であるが、そうでなくてもよい。また、その分割の個数は、重みの個数が適切な個数となるように、適宜、決められることが好適である。
なお、本実施の形態では、メタデータ項目に該当することを示すウェイト情報は「１」であり、メタデータ項目に該当しないことを示すウェイト情報は「０」である場合について主に説明する。
【００３２】
スコア対応情報記憶部１４では、複数のスコア対応情報が記憶される。スコア対応情報は、問題ＩＤと、その問題ＩＤで識別される問題に対応する解答の正誤に応じたスコアとを対応付けて有する情報である。スコアは、例えば、解答者の解答が正解であれば「１」となり、不正解であれば「０」となる数値であってもよい。また、一の問題に複数の設問が存在するような場合には、スコアは、正解から不正解までの間の数値となってもよい。例えば、「０．５」や「０．７５」となってもよい。また、解答者が発音した解答である音声データを、理想的な発音の音声データと比較し、両者の類似の程度を算出したものがスコアであってもよい。その場合にも、スコアは、完全な正解（例えば、「１」）から、完全な不正解（例えば、「０」）までのいずれかの数値となりうる。このスコア対応情報によって、各問題に対応するスコア（解答の正誤）が示されることになる。本実施の形態では、正解のスコアが「１」であり、不正解のスコアが「０」である場合について主に説明する。なお、スコア対応情報は、問題ＩＤ等に加えて、さらに解答者を識別するユーザＩＤや、同じ問題に２回以上解答した場合に、解答の時間的な前後を知ることができる情報等が対応付けられていてもよい。解答の時間的な前後を知ることができる情報は、例えば、解答日時（例えば、「２０１０年１１月１５日１０時３０分」等）であってもよく、解答回数を示す情報（例えば、解答回数が１回目であれば「１」、２回目であれば「２」となる情報等）であってもよい。
【００３３】
問題群タイプ対応情報記憶部１５では、複数の問題群タイプ対応情報が記憶される。問題群タイプ対応情報は、問題群ＩＤと、その問題群ＩＤで識別される問題群のタイプである問題群タイプとを対応付けて有する情報である。この問題群タイプ対応情報によって、各問題群の問題群タイプが示されることになる。
【００３４】
コース情報記憶部１６では、１以上のコース情報が記憶される。コース情報は、学習コースを識別する学習コースＩＤと、問題群ＩＤとを対応付けて有する情報である。なお、学習コースの階層と、問題群の階層との間に別の階層が存在する場合には、コース情報において、その間の階層に対応した学習の単位を識別するＩＤも対応付けられていてもよい。例えば、学習コースが２以上のレッスンを含み、レッスンが２以上のユニットを含み、各ユニットが問題群ＩＤに対応する場合には、コース情報は、学習コースＩＤと、レッスンを識別するレッスンＩＤと、ユニットを識別するユニットＩＤと、問題群ＩＤとを対応付けて有する情報であってもよい。このコース情報によって、各学習コースが有する問題群が示されることになる。
【００３５】
学習アドバイス対応情報記憶部１７では、複数の学習アドバイス対応情報が記憶される。学習アドバイス対応情報は、メタデータ項目を識別するメタデータ項目ＩＤと、そのメタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目に対応する学習者へのアドバイスである学習アドバイスとを対応付けて有する情報である。学習アドバイスは、通常、学習者へのアドバイスを示すテキストの情報であるが、それ以外の情報（例えば、静止画像や動画像、音声情報等）であってもよい。学習アドバイスは、例えば、「発音がよく似ている単語を聞き分けることがポイントです。」、「正解の単語と意味が似ている、または関連している単語に惑わされてはいけません。」、「人の行動を表す表現を確実にマスターすることが大切です。」等であってもよい。この学習アドバイス対応情報によって、メタデータ項目に対応する学習アドバイスが示されることになる。
【００３６】
項目表示表現対応情報記憶部１８では、複数の項目表示表現対応情報が記憶される。項目表示表現対応情報は、メタデータ項目ＩＤと、そのメタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目の項目表示表現とを対応付けて有する情報である。項目表示表現は、対応するメタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目を簡単に説明する項目名である。したがって、その項目表示表現は短い簡潔なものであることが好適である。項目表示表現は、例えば、「発音の似た単語」、「類義語」、「動作の表現」、「モノの名称」等であってもよい。この項目表示表現対応情報によって、メタデータ項目に対応する項目名が示されることになる。
【００３７】
出題部１９は、解答者に対して問題を提示し、その問題に対応する解答を受け取り、その解答が正解かどうか判断することによって正誤に応じたスコアを算出し、そのスコアを問題ＩＤに対応付けてスコア対応情報記憶部１４に蓄積するものである。例えば、出題部１９は、コース情報を参照することによって、学習コースを選択するための画面を構成して、その画面を情報処理装置２に送信する。その後、情報処理装置２において、ある学習コースが選択されると、出題部１９は、その選択された学習コースを特定する情報を受信し、コース情報を参照することによって、その選択された学習コースに応じた、レッスン、ユニット等を示す画面を構成して、情報処理装置２に送信する。そして、情報処理装置２において、ある問題群が選択されると、出題部１９は、その選択された問題群に対応する問題を、問題群対応情報を用いて特定し、その特定した各問題を問題対応情報記憶部１１から読み出して、情報処理装置２に送信する。また、出題部１９は、情報処理装置２から送信された解答を受信し、問題対応情報を参照することによって、その解答が正解であるかどうか判断する。そして、正解である場合には、その正解に応じたスコアを出題した問題を識別する問題ＩＤに対応付けてスコア対応情報記憶部１４に蓄積する。なお、この出題部１９による処理は、従来のｅラーニングシステムと同様のものであり、その詳細な説明を省略する。
【００３８】
正答率算出部２０は、メタデータ対応情報記憶部１３で記憶されている複数のメタデータ対応情報と、スコア対応情報記憶部１４で記憶されている複数のスコア対応情報とを用いて、メタデータ項目ごとの正答率を算出する。なお、この正答率の算出は、解答者（ユーザ）ごとに行われるものとする。また、一の問題について２回以上解答されている場合には、最新のスコアを用いて正答率を算出するものとする。また、その正答率を算出する時点から所定の期間以内（例えば、１年以内や６か月以内、３か月以内等）のスコアのみを用いて正答率を算出してもよく、あるいは、そうしなくてもよい。また、メタデータがウェイト情報を有する情報である場合には、正答率算出部２０は、そのウェイト情報の示す重みの程度を考慮した正答率を算出するものとする。メタデータ対応情報は、問題ＩＤとメタデータとを対応付ける情報であり、スコア対応情報は、問題ＩＤとスコアとを対応付ける情報であるため、両者を用いることによって、メタデータとスコアとの対応を知ることができる。また、メタデータによって、そのメタデータに対応する問題ＩＤで識別される問題の属性を示す複数のメタデータ項目を特定することができるため、各メタデータ項目に対応するスコアを知ることができる。したがって、そのスコアを用いることによって、メタデータ項目ごとの正答率を算出することができる。ここで、ウェイト情報を用いて正答率を算出する場合について簡単に説明する。メタデータ項目Ａについて解答者Ｂの正答率を算出する場合には、正答率算出部２０は、解答者Ｂに関するすべてのスコア対応情報を取得する。その取得したスコア対応情報の集合において、同一の問題ＩＤを有するスコア対応情報が２以上の存在する場合には、正答率算出部２０は、解答の時間的な前後を知ることができる情報を用いて、最新のスコア対応情報のみを残し、それ以外を削除する。その結果、取得したスコア対応情報の集合において、重複した問題ＩＤは存在しないことになる。次に、正答率算出部２０は、そのスコア対応情報の集合に含まれる問題ＩＤごとに、その問題ＩＤに対応するスコアと、その問題ＩＤに対応するメタデータ項目Ａのウェイト情報とを掛け合わせた加重スコアＣを算出する。なお、メタデータ項目Ａのウェイト情報が設定されていない問題ＩＤも存在する。その場合には、そのウェイト情報を「０」として加重スコアＣを算出するものとする。その後、正答率算出部２０は、取得したスコア対応情報の集合に含まれる各問題ＩＤにそれぞれ対応するウェイト情報の合計Ｄを算出する。その計算の際にも、メタデータ項目Ａのウェイト情報が設定されていない問題ＩＤに対応するウェイト情報を「０」として算出を行うものとする。また、正答率算出部２０は、加重スコアＣの合計Ｅを算出する。そして、正答率算出部２０は、加重スコアＣの合計Ｅを、ウェイト情報の合計Ｄで割ることによって、解答者Ｂに関するメタデータ項目Ａの正答率（＝Ｅ／Ｄ）を算出する。正答率算出部２０は、この処理を繰り返すことによって、各メタデータ項目に対応する正答率を算出することができる。その正答率は、通常、０から１までの数値となる。ウェイト情報が０や１などの２値をとる場合には、本来の正答率となる。一方、ウェイト情報が０から１までの数値のように、３値以上をとる場合には、ウェイト情報を考慮した正答率となる。その場合には、ウェイト情報の示す重みが大きければ正答率も高くなり、重みが小さければ正答率も低くなる。
【００３９】
また、正答率算出部２０は、問題群対応情報記憶部１２で記憶されている複数の問題群対応情報と、メタデータ対応情報記憶部１３で記憶されている複数のメタデータ対応情報と、スコア対応情報記憶部１４で記憶されている複数のスコア対応情報と、問題群タイプ対応情報記憶部１５で記憶されている複数の問題群タイプ対応情報とを用いて、問題群タイプごとに、メタデータ項目ごとの正答率を算出する。この正答率の算出は、前述のメタデータ項目ごとの正答率の算出を、問題群タイプごとに行うものである。例えば、ある問題群タイプについて、メタデータ項目ごとの正答率を算出する場合には、正答率算出部２０は、複数の問題群タイプ対応情報と、複数の問題群対応情報とを用いて、その問題群タイプに対応した問題群ＩＤを特定し、その特定した問題群ＩＤに対応する問題ＩＤを特定する。そして、その問題ＩＤに関するスコアのみを用いて、前述のようにして正答率を算出することになる。したがって、問題群タイプごとに、メタデータ項目ごとの正答率の算出を行う以外は、前述のメタデータ項目ごとの正答率の算出と同様であり、詳細な説明を省略する。また、問題群タイプごとにメタデータ項目が別々に設定されている場合、すなわち、ある問題群タイプに属する問題群に含まれる問題があるメタデータ項目に該当するとき（そのメタデータ項目に対応するウェイト情報がメタデータ項目に該当しないことを示す重みではないとき）には、他のすべての問題群タイプに属する問題群に含まれる各問題が、そのメタデータ項目に該当しない場合には、問題群タイプごとに算出された、メタデータ項目ごとの正答率と、すべての問題群タイプについて算出された、メタデータ項目ごとの正答率とは同じになる。したがって、その場合には、両者を別々に算出しなくてもよいことになる。本実施の形態では、主にその場合について説明する。また、その場合には、正答率算出部２０は、複数の問題群対応情報と、複数の問題群タイプ対応情報とを用いなくても、問題群タイプごとに、メタデータ項目ごとの正答率を算出できることになる。
【００４０】
また、正答率算出部２０は、問題群対応情報記憶部１２で記憶されている複数の問題群対応情報と、スコア対応情報記憶部１４で記憶されている複数のスコア対応情報と、問題群タイプ対応情報記憶部１５で記憶されている複数の問題群タイプ対応情報とを用いて、問題群タイプごとの正答率をも算出してもよい。なお、この正答率の算出も、解答者（ユーザ）ごとに行われるものとする。また、一の問題について２回以上解答されている場合には、最新のスコアを用いて正答率を算出するものとする。また、その正答率を算出する時点から所定の期間以内のスコアのみを用いて正答率を算出してもよく、あるいは、そうしなくてもよい。問題群対応情報は問題群ＩＤと問題ＩＤとを対応付ける情報であり、問題群タイプ対応情報は問題群タイプと問題群ＩＤとを対応付ける情報であるため、両者を用いることによって、問題群タイプごとの問題ＩＤを特定することができる。また、その問題群タイプごとの問題ＩＤと、問題ＩＤとスコアとを対応付けるスコア対応情報とを用いることによって、問題群タイプごとのスコアを特定することができる。したがって、正答率算出部２０は、その特定したスコアを用いることによって、問題群タイプごとの正答率を算出することができる。ここで、問題群タイプごとの解答者Ｂの正答率を算出する場合について簡単に説明する。正答率算出部２０は、問題群対応情報と、問題群タイプ情報とを用いて、問題群タイプと、問題ＩＤとの対応関係を特定する。また、正答率算出部２０は、解答者Ｂに関するすべてのスコア対応情報を取得する。その取得したスコア対応情報の集合において、同一の問題ＩＤを有するスコア対応情報が２以上の存在する場合には、正答率算出部２０は、前述のように、解答の時間的な前後を知ることができる情報を用いて、最新のスコア対応情報のみを残し、それ以外を削除する処理を行う。次に、正答率算出部２０は、特定した問題群タイプと問題ＩＤとの対応関係を用いて、その削除の処理後のスコア対応情報の集合において、ある問題群タイプに対応する問題ＩＤを有するスコア対応情報を特定する。そして、その特定したスコア対応情報に含まれるスコアの合計Ｇを、その特定したスコア対応情報の個数Ｈで割ることによって、その問題群タイプに対応する正答率（＝Ｇ／Ｈ）を算出する。なお、正答率算出部２０は、この処理を繰り返すことによって、各問題群タイプに対応する正答率を算出することができる。その正答率は、通常、０から１までの数値となる。
【００４１】
正答率算出部２０は、算出したメタデータ項目ごとの正答率や、問題群タイプごとの、メタデータ項目ごとの正答率、問題群タイプごとの正答率を正答率記憶部２１に蓄積する。なお、その蓄積の際に、例えば、算出した日時や、解答者を識別するユーザＩＤ等に対応付けて蓄積してもよく、あるいは、そうでなくてもよい。
【００４２】
正答率記憶部２１では、正答率算出部２０が算出したメタデータ項目ごとの正答率や、問題群タイプごとの、メタデータ項目ごとの正答率、問題群タイプごとの正答率が記憶される。この正答率は、前述のように、正答率算出部２０によって蓄積されるものである。
【００４３】
メタデータ項目特定部２２は、正答率算出部２０が算出したメタデータ項目ごとの正答率を用いて、その正答率が条件を満たすほど低いメタデータ項目を特定する。その条件は、例えば、正答率が最も低い方からＮ個（Ｎは正の整数である）以内であることであってもよく、正答率がしきい値未満であることであってもよく、あるいは、その両方であってもよい。すなわち、メタデータ項目特定部２２は、正答率が最も低い方からＮ個のメタデータ項目を特定してもよく、正答率がしきい値未満のメタデータ項目を特定してもよく、あるいは、正答率が最も低い方からＮ個のメタデータ項目であり、かつ、正答率がしきい値未満であるメタデータ項目を特定してもよい。しきい値を用いてメタデータ項目の特定を行う場合に、そのしきい値は、正答率が最も低い方からの順位に応じて異なる値であってもよい。例えば、正答率がワースト１位のメタデータ項目については、しきい値が０．６に設定されており、正答率がワースト２位のメタデータ項目については、しきい値が０．４に設定されていてもよい。このように、正答率が高くなるに応じてしきい値が小さくなるようにすることによって、全体の正答率が高い場合には、選択されるメタデータ項目が少なくなり、全体の正答率が低い場合には、選択されるメタデータ項目が多くなるようにしてもよい。なお、逆に、正答率が高くなるに応じてしきい値が大きくなるようにしてもよい。その場合には、より多くのメタデータ項目を特定することになる。
【００４４】
また、メタデータ項目特定部２２は、問題群対応情報記憶部１２で記憶されている複数の問題群対応情報と、メタデータ対応情報記憶部１３で記憶されている複数のメタデータ対応情報と、問題群タイプ対応情報記憶部１５で記憶されている複数の問題群タイプ対応情報と、正答率算出部２０が算出したメタデータ項目ごとの正答率とを用いて、問題群タイプごとに正答率が条件を満たすほど低いメタデータ項目を特定する。なお、そのメタデータ項目ごとの正答率は、問題群タイプごとに算出された、メタデータ項目ごとの正答率である。問題群対応情報は問題群ＩＤと問題ＩＤとを対応付ける情報であり、問題群タイプ対応情報は問題群タイプと問題群ＩＤとを対応付ける情報であるため、両者を用いることによって、問題群タイプごとの問題ＩＤを特定することができる。また、メタデータ対応情報は、問題ＩＤと、複数のメタデータ項目を特定するメタデータとを対応付ける情報であるため、それによって、問題ＩＤに対応するメタデータ項目（すなわち、メタデータにおいて特定されているメタデータ項目）を特定することができる。したがって、問題群タイプごとの問題ＩＤと、問題ＩＤに対応するメタデータ項目とを用いることによって、問題群タイプごとのメタデータ項目を特定することができる。すなわち、メタデータ項目特定部２２は、ある問題群タイプＡについて、その問題群タイプＡに対応する複数のメタデータ項目ＩＤを特定し、その複数のメタデータ項目ＩＤにそれぞれ対応する複数の正答率を正答率記憶部２１から取得し、その正答率が条件を満たすほど低いメタデータ項目ＩＤを特定することになる。その特定されたメタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目が、特定されたメタデータ項目となる。なお、メタデータ項目特定部２２が取得する正答率は、問題群タイプＡについて算出された、メタデータ項目ごとの正答率である。また、メタデータ項目特定部２２は、この処理を繰り返すことによって、各問題群タイプに対応するメタデータ項目の特定を行うことができる。また、その条件は、例えば、正答率が最も低い方からＭ個（Ｍは正の整数である）以内であることであってもよく、正答率がしきい値未満であることであってもよく、あるいは、その両方であってもよい。本実施の形態では、その条件が、正答率が最も低い方からＭ個以内であることである場合について説明する。なお、メタデータ項目特定部２２は、正答率算出部２０が算出した問題群タイプごとの正答率を用いて、正答率が条件を満たすほど低い問題群タイプについて、正答率が条件を満たすほど低いメタデータ項目を特定してもよい。すなわち、メタデータ項目特定部２２は、正答率が条件を満たすほど低くない問題群タイプについては、メタデータ項目の特定を行わなくてもよい。その問題群タイプに関する正答率の条件も、例えば、正答率が最も低い方からＬ個（Ｌは正の整数である）以内であることであってもよく、正答率がしきい値未満であることであってもよく、あるいは、その両方であってもよい。本実施の形態では、その条件が、しきい値未満であることである場合について説明する。また、メタデータ項目特定部２２は、問題群タイプごと、かつ、メタデータ項目のグループごとに、正答率が条件を満たすほど低いメタデータ項目を特定してもよい。この場合には、各メタデータ項目が、例えば、第１のグループや、第２のグループ等に属することになる。したがって、前述の処理を、各グループに属するメタデータ項目ごとにグループの個数だけ繰り返して行うことによって、問題群タイプごと、かつ、メタデータ項目のグループごとにメタデータ項目を特定することができるようになる。
【００４５】
なお、メタデータ項目の特定は、解答者（ユーザ）ごとに行われるものとする。また、メタデータ項目を特定するとは、特定したメタデータ項目と、特定しなかったメタデータ項目とを区別可能にする方法であればどのような方法によって行われてもよく、例えば、特定したメタデータ項目を識別するメタデータ項目ＩＤを図示しない記録媒体に蓄積することであってもよく、特定したメタデータ項目や、そのメタデータ項目を識別するメタデータ項目ＩＤに対応付けて特定したことを示すフラグ等を設定することであってもよい。他の情報が特定される場合にも同様であるとする。本実施の形態では、メタデータ項目特定部２２が、特定したメタデータ項目を識別するメタデータ項目ＩＤをメタデータ項目記憶部２３に蓄積する場合について説明する。なお、その蓄積の際に、例えば、特定した日時や、解答者を識別するユーザＩＤ等に対応付けて蓄積してもよく、あるいは、そうでなくてもよい。
【００４６】
メタデータ項目記憶部２３では、メタデータ項目特定部２２が特定したメタデータ項目を識別するメタデータ項目ＩＤが記憶される。そのメタデータ項目ＩＤには、問題群タイプごとに特定されたメタデータ項目ＩＤと、そうではないメタデータ項目ＩＤとが存在することになる。本実施の形態では、問題群タイプごとに特定されたメタデータ項目ＩＤを、アドバイス用のメタデータ項目ＩＤと呼び、問題群タイプごとではなく特定されたメタデータ項目ＩＤを、問題群選択用のメタデータ項目ＩＤと呼ぶことがある。
【００４７】
問題群選択部２４は、問題群対応情報記憶部１２で記憶されている複数の問題群対応情報と、メタデータ対応情報記憶部１３で記憶されている複数のメタデータ対応情報とを用いて、メタデータ項目特定部２２が特定したメタデータ項目を有する問題の比率が条件を満たすほど高い問題群を選択する。メタデータ項目特定部２２が特定したメタデータ項目とは、メタデータ項目記憶部２３で記憶されているメタデータ項目ＩＤのうち、問題群選択用のメタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目である。なお、この問題群の選択も、解答者（ユーザ）ごとに行われるものとする。また、メタデータがウェイト情報を有する情報である場合には、問題群選択部２４は、そのウェイト情報の示す重みの程度を考慮した比率を算出するものとする。メタデータ対応情報は、問題ＩＤとメタデータとを対応付ける情報であり、問題群対応情報は、問題群ＩＤと問題ＩＤとを対応付ける情報であるため、両者を用いることによって、問題群ＩＤと問題ＩＤとメタデータとの対応を知ることができる。また、メタデータによって、そのメタデータに対応する問題ＩＤが、あるメタデータ項目の示す属性を有する程度を知ることができる。したがって、問題群ＩＤと、問題ＩＤと、その問題ＩＤがあるメタデータ項目の示す属性を有する程度との対応を用いることによって、問題群ＩＤごとに、あるメタデータ項目の比率を算出することができる。ここで、ウェイト情報を用いて比率を算出する場合について簡単に説明する。問題群ＩＤ「Ｊ」におけるメタデータ項目Ａの比率を算出する場合には、まず、問題群選択部２４は、問題群ＩＤ「Ｊ」に対応する問題ＩＤの集合を取得し、その問題ＩＤの集合に含まれる問題ＩＤの個数をカウントする。その問題ＩＤの個数がＰ個であったとする。次に、そのＰ個の問題ＩＤにそれぞれ対応するメタデータを特定し、その特定した複数のメタデータにおいて、メタデータ項目Ａに対応するウェイト情報の合計を算出する。その合計がＱであったとする。すると、問題群選択部２４は、合計Ｑを個数Ｐで割ることによって、比率（＝Ｑ／Ｐ）を算出する。問題群選択部２４は、この処理を繰り返すことによって、各問題群に対応するメタデータ項目Ａの比率を算出することができる。また、問題群選択部２４は、メタデータ項目特定部２２が特定した問題群選択用の各メタデータ項目ＩＤについて、この処理を繰り返すことによって、問題群選択用の各メタデータ項目ＩＤに関する問題群ごとの比率を算出することができる。その比率は、通常、０から１までの数値となる。ウェイト情報が０や１などの２値をとる場合には、本来の比率となる。一方、ウェイト情報が０から１までの数値のように、３値以上をとる場合には、ウェイト情報を考慮した比率となる。その場合には、ウェイト情報の示す重みが大きければ比率も高くなり、重みが小さければ比率も低くなる。最後に、問題群選択部２４は、問題群選択用のメタデータ項目ＩＤごとに、比率が条件を満たすほど高い問題群を選択する。その条件は、例えば、比率が最も高い方からＲ個以内であることであってもよく、比率がしきい値以上であることであってもよく、あるいは、その両方であってもよい。本実施の形態では、その条件が、比率がしきい値以上であることである場合について説明する。
【００４８】
なお、前述の説明から明らかなように、各問題群に対応する各メタデータ項目の比率は、問題群対応情報と、メタデータ対応情報とによって決定されるため、その比率は、解答者ごとに変化するものではない。したがって、あらかじめ、各問題群について、メタデータ対応情報ごとの比率を算出し、図示しない記録媒体において記憶しておいてもよい。そして、問題群選択部２４は、その比率を算出する代わりに、その比率を図示しない記録媒体から読み出して用いるようにしてもよい。
【００４９】
項目表示表現特定部２５は、メタデータ対応情報記憶部１３で記憶されている複数のメタデータ対応情報と、スコア対応情報記憶部１４で記憶されている複数のスコア対応情報と、項目表示表現対応情報記憶部１８で記憶されている複数の項目表示表現対応情報とを用いて、解答回数が条件を満たすほど多いメタデータ項目に対応する項目表示表現を特定する。なお、この項目表示表現の特定も、解答者（ユーザ）ごとに行われるものとする。また、メタデータがウェイト情報を有する情報である場合には、項目表示表現特定部２５は、そのウェイト情報の示す重みの程度を考慮した特定を行うものとする。スコア対応情報は、問題ＩＤとスコアとを対応付ける情報であるため、問題ＩＤごとの解答回数を特定することができる。また、メタデータ対応情報は、問題ＩＤとメタデータとを対応付ける情報であり、メタデータによって、そのメタデータに対応する問題ＩＤが、あるメタデータ項目の示す属性を有する程度を知ることができる。したがって、問題ＩＤごとの解答回数と、問題ＩＤとメタデータ項目との対応とを用いて、メタデータ項目ごとの解答回数を算出することができる。ここで、ウェイト情報を用いて解答回数を算出する場合について簡単に説明する。メタデータ項目Ａについて解答者Ｂの解答回数を算出する場合には、項目表示表現特定部２５は、解答者Ｂに関するすべてのスコア対応情報を取得する。その取得したスコア対応情報の集合において、同一の問題ＩＤを有するスコア対応情報の個数を問題ＩＤごとにカウントする。その個数が解答者Ｂの解答回数となる。このようにして、各問題ＩＤについて、問題ＩＤと解答回数との対応を取得できる。次に、項目表示表現特定部２５は、各問題ＩＤについて、その問題ＩＤに対応する解答者Ｂの解答回数と、その問題ＩＤに対応するメタデータ項目Ａのウェイト情報とを掛け合わせた加重回数Ｓを算出し、その加重回数Ｓを加算した加重回数の合計Ｔを算出する。この加重回数の合計Ｔが、メタデータ項目Ａに対応する解答回数である。項目表示表現特定部２５は、この処理を繰り返すことによって、各メタデータ項目に対応する解答回数を算出することができる。ウェイト情報が０や１などの２値をとる場合には、本来の解答回数となる。一方、ウェイト情報が０から１までの数値のように、３値以上をとる場合には、ウェイト情報を考慮した解答回数となる。その場合には、ウェイト情報の示す重みが大きければ解答回数も高くなり、重みが小さければ解答回数も低くなる。
【００５０】
その後、項目表示表現特定部２５は、解答回数が条件を満たすほど多いメタデータ項目を特定する。その条件は、例えば、解答回数が最も多い方からＵ個（Ｕは正の整数である）以内であることであってもよく、解答回数がしきい値以上であることであってもよく、あるいは、その両方であってもよい。本実施の形態では、その条件が、解答回数が最も多い方からＵ個以内であることである場合について説明する。
【００５１】
また、項目表示表現特定部２５は、項目表示表現対応情報記憶部１８で記憶されている複数の項目表示表現対応情報を用いて、特定した解答回数の多いメタデータ項目を識別するメタデータ項目ＩＤに対応する項目表示表現を特定する。なお、項目表示表現特定部２５は、特定した解答回数の多いメタデータ項目に対応する正答率を正答率記憶部２１から取得する処理を行ってもよい。その正答率は、特定した解答回数の多いメタデータ項目に対応する最新のスコアとなる。なぜなら、正答率記憶部２１は、最新のスコアを用いて正答率を算出しているからである。なお、取得する正答率は、解答回数の多いメタデータ項目の特定を行った解答者と同じ解答者のものであるとする。また、この正答率は、すべての問題群タイプについて算出された、メタデータ項目ごとの正答率である。
【００５２】
出力部２６は、問題群選択部２４による選択結果を出力する。選択結果とは、選択された問題群を、直接的にまたは間接的に特定することができるものである。例えば、出力部２６は、選択された問題群を識別する問題群ＩＤを出力してもよく、選択された問題群に含まれる問題情報を出力してもよく、あるいは、選択された問題群に関するその他の情報を出力してもよい。本実施の形態では、出力部２６は、選択された問題群の問題群ＩＤを出題部１９に出力するものとする。そして、出題部１９は、その出力された問題群ＩＤで識別される問題群に関する表示を行う際に、その問題群が選択されたことを示す表示を行うものとする。選択されたことを示す表示とは、例えば、ハイライト表示（具体的には、色や輝度、図柄等を他と区別できるように変更したり、点滅の有無等の表示方法を他と区別できるように変更したりすることである）であってもよい。
【００５３】
また、出力部２６は、学習アドバイス対応情報記憶部１７で記憶されている複数の学習アドバイス対応情報を用いて、問題群タイプごとに、メタデータ項目特定部２２が特定したメタデータ項目（アドバイス用のメタデータ項目）に対応する学習アドバイスを出力する。すなわち、出力部２６は、メタデータ項目記憶部２３で記憶されているアドバイス用のメタデータ項目ＩＤに対応する学習アドバイスを学習アドバイス対応情報記憶部１７から読み出し、その学習アドバイスを出力する。
【００５４】
また、出力部２６は、項目表示表現特定部２５が特定した項目表示表現と、その項目表示表現に対応するメタデータ項目の最新のスコアとを出力してもよい。その最新のスコアは、項目表示表現特定部２５によって取得された最新の正答率であってもよい。また、項目表示表現と最新のスコアとを出力する場合には、両者の対応関係が分かるように、両者を対応付けて出力してもよい。
【００５５】
ここで、この出力は、例えば、表示デバイス（例えば、ＣＲＴや液晶ディスプレイなど）への表示でもよく、所定の機器への通信回線を介した送信でもよく、プリンタによる印刷でもよく、記録媒体への蓄積でもよく、他の構成要素への引き渡しでもよい。なお、出力部２６は、出力を行うデバイス（例えば、表示デバイスやプリンタなど）を含んでもよく、あるいは含まなくてもよい。また、出力部２６は、ハードウェアによって実現されてもよく、あるいは、それらのデバイスを駆動するドライバ等のソフトウェアによって実現されてもよい。
【００５６】
なお、問題対応情報記憶部１１と、問題群対応情報記憶部１２と、メタデータ対応情報記憶部１３と、スコア対応情報記憶部１４と、問題群タイプ対応情報記憶部１５と、コース情報記憶部１６と、学習アドバイス対応情報記憶部１７と、項目表示表現対応情報記憶部１８と、正答率記憶部２１と、メタデータ項目記憶部２３とのうち、任意の２以上の記憶部は、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、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１１となり、問題群対応情報を記憶している領域が問題群対応情報記憶部１２となる。
【００５７】
また、各記憶部で記憶されている情報のうち、任意の２以上の情報は、一体の情報として構成されていてもよい。例えば、後述する具体例で示すように、問題群対応情報に含まれる問題ＩＤが、問題群タイプとタイプ内問題ＩＤとを含む場合には、問題群対応情報に含まれる問題群ＩＤと、問題群タイプとが、問題群タイプ対応情報となりうる。その場合には、問題群対応情報と、問題群タイプ対応情報とは一体の情報として構成されており、その一体の情報のうち、問題群ＩＤと問題ＩＤとを対応付けて有する情報が問題群対応情報となり、問題群ＩＤと問題群タイプとを対応付けて有する情報が問題群タイプ対応情報となると考えてもよい。また、その場合には、問題群対応情報記憶部１２と、問題群タイプ対応情報記憶部１５とは同一の記録媒体によって実現されていると考えてもよい。
【００５８】
また、各記憶部での記憶は、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。また、各記憶部は、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。
【００５９】
また、問題対応情報記憶部１１、問題群対応情報記憶部１２、メタデータ対応情報記憶部１３、スコア対応情報記憶部１４、問題群タイプ対応情報記憶部１５、コース情報記憶部１６、学習アドバイス対応情報記憶部１７、項目表示表現対応情報記憶部１８に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が問題対応情報記憶部１１等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情報が問題対応情報記憶部１１等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情報が問題対応情報記憶部１１等で記憶されるようになってもよい。なお、スコア対応情報記憶部１４で記憶されているスコア対応情報は、前述のように、出題部１９によって蓄積されたものであってもよい。
【００６０】
次に、学習支援装置１の動作について図３のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ１０１）問題群選択部２４は、問題群の選択を行うかどうか判断する。そして、問題群の選択を行う場合には、ステップＳ１０２に進み、そうでない場合には、ステップＳ１０６に進む。なお、問題群選択部２４は、例えば、出題部１９が問題群の一覧表示等を行うタイミングで問題群の選択を行うと判断してもよく、問題群の選択を行う旨の指示を学習支援装置１が受け付けたタイミングで問題群の選択を行うと判断してもよく、あるいは、その他のタイミングで問題群の選択を行うと判断してもよい。
【００６１】
（ステップＳ１０２）正答率算出部２０は、メタデータ項目ごとの正答率を算出して正答率記憶部２１に蓄積する。
【００６２】
（ステップＳ１０３）メタデータ項目特定部２２は、正答率算出部２０がステップＳ１０２で算出した、メタデータ項目ごとの正答率を用いて、正答率が低いメタデータ項目を特定する。そして、その特定したメタデータ項目を識別するメタデータ項目ＩＤをメタデータ項目記憶部２３に蓄積する。この処理の詳細については、図４のフローチャートを用いて後述する。
【００６３】
（ステップＳ１０４）問題群選択部２４は、メタデータ項目特定部２２がステップＳ１０３で特定したメタデータ項目ＩＤを用いて、その特定されたメタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目を有する問題の比率が高い問題群を選択する。
【００６４】
（ステップＳ１０５）出力部２６は、問題群選択部２４がステップＳ１０４で選択した結果を出力する。そして、ステップＳ１０１に戻る。
【００６５】
（ステップＳ１０６）出力部２６は、学習アドバイスを出力するかどうか判断する。そして、学習アドバイスを出力する場合には、ステップＳ１０７に進み、そうでない場合には、ステップＳ１１０に進む。なお、出力部２６は、学習支援装置１が学習アドバイスを出力する旨の指示を受け付けたタイミングで学習アドバイスの出力を行うと判断してもよく、あるいは、その他のタイミングで学習アドバイスの出力を行うと判断してもよい。
【００６６】
（ステップＳ１０７）正答率算出部２０は、問題群タイプごとに、メタデータ項目ごとの正答率を算出して正答率記憶部２１に蓄積する。また、正答率算出部２０は、問題群タイプごとの正答率をも算出して正答率記憶部２１に蓄積する。
【００６７】
（ステップＳ１０８）メタデータ項目特定部２２は、正答率算出部２０がステップＳ１０７で算出した、メタデータ項目ごとの正答率と、問題群タイプごとの正答率とを用いて、正答率が低い問題群タイプについて、正答率の低いメタデータ項目を特定する。この処理の詳細については、図５のフローチャートを用いて後述する。
【００６８】
（ステップＳ１０９）出力部２６は、メタデータ項目特定部２２がステップＳ１０８で特定したメタデータ項目に対応する学習アドバイスを出力する。そして、ステップＳ１０１に戻る。
【００６９】
（ステップＳ１１０）項目表示表現特定部２５は、項目表示表現の特定を行うかどうか判断する。そして、項目表示表現の特定を行う場合には、ステップＳ１１１に進み、そうでない場合には、ステップＳ１０１に戻る。なお、項目表示表現特定部２５は、学習支援装置１が項目表示表現等を出力する旨の指示を受け付けたタイミングで項目表示表現の特定を行うと判断してもよく、あるいは、その他のタイミングで項目表示表現の特定を行うと判断してもよい。
【００７０】
（ステップＳ１１１）項目表示表現特定部２５は、解答回数が多いメタデータ項目に対応する項目表示表現を特定する。
【００７１】
（ステップＳ１１２）出力部２６は、項目表示表現特定部２５がステップＳ１１１で特定した項目表示表現と、その項目表示表現に対応するメタデータ項目の最新スコアとを出力する。そして、ステップＳ１０１に戻る。
【００７２】
なお、図３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。また、図３のフローチャートにおいて、項目表示表現等の出力が行われるまでに、メタデータ項目ごとの正答率の算出が行われているものとする。なお、もしも行われていない場合には、その正答率の算出を行った上で項目表示表現等を出力してもよい。また、図３のフローチャートにおける問題群の選択や、アドバイスの出力、項目表示表現の出力等は、ある解答者（ユーザ）に対して実行されるものとする。また、図３のフローチャートには含まれていないが、適宜、出題部１９による問題の出題の処理や、解答の受け付けの処理、その受け付けた解答に応じたスコア対応情報の蓄積の処理等が行われるものとする。
【００７３】
また、問題群タイプに関係なく算出されるメタデータ項目ごとの正答率（ステップＳ１０２の正答率）と、問題群タイプごとに算出される、メタデータ項目ごとの正答率（ステップＳ１０７の正答率）とが同じである場合であって、ステップＳ１０２，Ｓ１０７の処理が行われるまでに算出対象の正答率が算出されており、正答率記憶部２１で記憶されている場合には、正答率記憶部２１は、そのすでに算出されている正答率の算出を行わなくてもよい。例えば、ステップＳ１０２ですでに正答率の算出が行われている場合には、ステップＳ１０７で、同じ正答率の算出を行わなくてもよい。
【００７４】
図４は、図３のフローチャートにおけるメタデータ項目を特定する処理（ステップＳ１０３）の詳細を示すフローチャートである。図４（ａ）は、１個のしきい値を用いる場合のフローチャートであり、図４（ｂ）は、正答率の順位に応じてしきい値が異なる場合のフローチャートである。まず、図４（ａ）のフローチャートについて説明する。
【００７５】
（ステップＳ２０１）メタデータ項目特定部２２は、メタデータ項目を、そのメタデータ項目に対応する正答率の昇順となるようにソートする。
【００７６】
（ステップＳ２０２）メタデータ項目特定部２２は、ソート後のメタデータ項目から、正答率がワースト１位からワーストＮ位までのメタデータ項目を特定する。そのＮの値はあらかじめ決められているものとする。
【００７７】
（ステップＳ２０３）メタデータ項目特定部２２は、ステップＳ２０２で特定したＮ個のメタデータ項目のうち、対応する正答率があらかじめ設定されているしきい値未満のものだけを正答率が低いメタデータ項目として特定する。具体的には、その特定したメタデータ項目を識別するメタデータ項目ＩＤをメタデータ項目記憶部２３に蓄積する。そして、図３のフローチャートに戻る。
【００７８】
次に、図４（ｂ）のフローチャートについて説明する。図４（ｂ）のフローチャートにおける処理が実行される場合には、正答率の順位と、しきい値とを対応付けて有する情報が図示しない記録媒体で記憶されており、メタデータ項目特定部２２は、その情報を参照して、メタデータ項目の特定を行うものとする。なお、図４（ｂ）のフローチャートにおいて、ステップＳ２０１，Ｓ２０２の処理は、図４（ａ）のフローチャートと同様であり、その説明を省略する。
【００７９】
（ステップＳ３０１）メタデータ項目特定部２２は、カウンタｉを１に設定する。
【００８０】
（ステップＳ３０２）メタデータ項目特定部２２は、図示しない記録媒体から正答率が悪い方からｉ番目（以下、これを「ワーストｉ位」と呼ぶことにする）であるしきい値を読み出し、ワーストｉ位の正答率が、その読み出したワーストｉ位のしきい値未満かどうか判断する。そして、しきい値未満である場合には、ステップＳ３０３に進み、そうでない場合には、ステップＳ３０４に進む。
【００８１】
（ステップＳ３０３）メタデータ項目特定部２２は、ワーストｉ位の正答率に対応するメタデータ項目を、正答率が低いメタデータ項目として特定する。具体的には、その特定したメタデータ項目を識別するメタデータ項目ＩＤをメタデータ項目記憶部２３に蓄積する。
【００８２】
（ステップＳ３０４）メタデータ項目特定部２２は、カウンタｉがＮに等しいかどうか判断する。そして、カウンタｉがＮに等しい場合には、図３のフローチャートに戻り、そうでない場合には、ステップＳ３０５に進む。
【００８３】
（ステップＳ３０５）メタデータ項目特定部２２は、カウンタｉを１だけインクリメントする。そして、ステップＳ３０２に戻る。
【００８４】
図５のフローチャートは、図３のフローチャートにおけるメタデータ項目を特定する処理（ステップＳ１０８）の詳細を示すフローチャートである。
（ステップＳ４０１）メタデータ項目特定部２２は、カウンタｉを１に設定する。
【００８５】
（ステップＳ４０２）メタデータ項目特定部２２は、問題群タイプごとの正答率を用いて、ｉ番目の問題群タイプに対応する正答率が、あらかじめ決められているしきい値未満であるかどうか判断する。そして、ｉ番目の問題群タイプに対応する正答率が、あらかじめ決められているしきい値未満である場合には、ステップＳ４０３に進み、そうでない場合には、ステップＳ４０５に進む。
【００８６】
（ステップＳ４０３）メタデータ項目特定部２２は、複数のメタデータ対応情報等を用いて、ｉ番目の問題群タイプに対応するメタデータ項目を特定する。
【００８７】
（ステップＳ４０４）メタデータ項目特定部２２は、問題群タイプごとに算出された、メタデータ項目ごとの正答率を用いて、ステップＳ４０３で特定した、ｉ番目の問題群タイプに対応するメタデータ項目を、そのメタデータ項目に対応する正答率の昇順となるようにソートする。
【００８８】
（ステップＳ４０５）メタデータ項目特定部２２は、ソート後のメタデータ項目から、正答率がワースト１位からワーストＭ位までのメタデータ項目を、正答率が低いメタデータ項目として特定する。具体的には、その特定したメタデータ項目を識別するメタデータ項目ＩＤをメタデータ項目記憶部２３に蓄積する。そのＭの値はあらかじめ決められているものとする。
【００８９】
（ステップＳ４０６）メタデータ項目特定部２２は、カウンタｉを１だけインクリメントする。
【００９０】
（ステップＳ４０７）メタデータ項目特定部２２は、ｉ番目の問題群タイプが存在するかどうか判断する。そして、存在する場合には、ステップＳ４０２に戻り、そうでない場合には、図３のフローチャートに戻る。
なお、図５のフローチャートにおいて、図４のフローチャートの場合と同様に、しきい値も用いて正答率の低いメタデータ項目の特定を行ってもよいことは言うまでもない。
【００９１】
次に、本実施の形態による学習支援装置１の動作について、具体例を用いて説明する。なお、この具体例において、出題部１９がユーザに対して問題を出題し、それに応じた解答を受け取り、その解答に応じたスコアをスコア対応情報記憶部１４に蓄積する処理については、すでによく知られているｅラーニングの処理であるため、その説明を省略する。
【００９２】
また、この具体例では、問題群タイプごとに、メタデータ項目が別々に設定されている場合について説明する。したがって、問題群タイプごとに算出された、メタデータ項目ごとの正答率と、すべての問題群タイプについて算出された、メタデータ項目ごとの正答率とは同じになる。
【００９３】
また、この具体例において、問題対応情報記憶部１１では、図６で示される問題対応情報が記憶されているものとする。図６で示される問題対応情報では、問題ＩＤと、問題情報と、正解と、解説情報とが対応付けられている。問題ＩＤは、問題群タイプと、タイプ内問題ＩＤとから構成されている。なお、この具体例において、例えば、問題群タイプが「ＴＰ０１」であり、タイプ内問題ＩＤが「００１」である問題ＩＤを、問題ＩＤ「ＴＰ０１：００１」と記載し、またその問題ＩＤ「ＴＰ０１：００１」で識別される問題のことを問題「ＴＰ０１：００１」と記載することがある。このことは、問題群ＩＤ等のその他のＩＤについても同様であるとする。また、問題情報には、ユーザに提示する画像ファイルと、音声ファイルと、選択対象であるＳｃｒｉｐｔＡ〜Ｄが含まれている。また、正解は、正解のＳｃｒｉｐｔを示すものである。また、解説情報は、解答時の注意事項等を含む解説である。なお、前述のように、問題対応情報に解答情報が含まれていなくてもよいことは言うまでもない。
【００９４】
また、この具体例において、問題群対応情報記憶部１２及び問題群タイプ対応情報記憶部１５では、図７で示される問題群対応情報が記憶されているものとする。図７で示される問題群対応情報では、問題群ＩＤと、問題ＩＤとが対応付けられている。その問題ＩＤは、問題対応情報と同様に、問題群タイプと、タイプ内問題ＩＤとから構成されている。したがって、図７で示されるように、問題群対応情報のうち、問題群ＩＤと、問題群タイプとを対応付ける情報が、問題群タイプ対応情報となっている。そのため、この具体例では、問題群対応情報記憶部１２と問題群タイプ対応情報記憶部１５とは一体の記憶部として構成されており、問題群対応情報と問題群タイプ対応情報とは一体の情報として構成されている。例えば、図７の問題群対応情報では、問題群ＩＤ「Ｅ００１」と、問題ＩＤ「ＴＰ０１：００１」、「ＴＰ０１：００２」、「ＴＰ０１：００３」等とが対応付けられている。したがって、問題群Ｅ００１には、問題ＴＰ０１：００１から問題ＴＰ０１：０１０までが含まれることが示されている。
【００９５】
また、この具体例において、メタデータ対応情報記憶部１３では、図８で示されるメタデータ対応情報が記憶されているものとする。図８で示されるメタデータ対応情報は、問題ＩＤと、メタデータとを対応付ける情報である。問題ＩＤは、問題対応情報や問題群対応情報と同様に、問題群タイプと、タイプ内問題ＩＤとから構成されている。また、メタデータは、メタデータ項目をグループ化するグループ情報と、メタデータ項目ＩＤと、ウェイト情報と、メタデータ項目とを対応付けて有している。グループ情報は、メタデータ項目をグループ化する情報である。同じグループ情報を有するメタデータ項目は、同じグループに属することになる。この具体例では、グループ「具体的な英語力」と、グループ「テスト方略」とが存在することになる。グループ「具体的な英語力」は、英語に対する能力そのものに関するグループであり、グループ「テスト方略」は、解答のテクニックに関するグループである。この具体例では、図８で示されるように、ウェイト情報が「０」または「１」であるものとする。ウェイト情報「０」は、メタデータ項目に該当しないことを示す重みであり、ウェイト情報「１」は、メタデータ項目に該当することを示す重みである。例えば、図８のメタデータ対応情報では、問題ＩＤ「ＴＰ０１：００１」に対応するメタデータにおいて、メタデータ項目「様々な場所にあるモノの名前を知っている」に対応するウェイト情報が「１」であるため、問題ＴＰ０１：００１は、そのメタデータ項目「様々な場所にあるモノの名前を知っている」の属性を有していることが分かる。メタデータ項目「様々な場所にあるモノの名前を知っている」の属性を有していると言うことは、それに対応する問題ＴＰ０１：００１の解答が正解であった場合に、「様々な場所にあるモノの名前を知っている」という能力を有していることを示すものである。なお、メタデータ対応情報にメタデータ項目が含まれていなくてもよいことは言うまでもない。
【００９６】
また、この具体例において、スコア対応情報記憶部１４では、図９で示されるスコア対応情報が記憶されているものとする。図９で示されるスコア対応情報は、解答を行った解答者（ユーザ）を識別するユーザＩＤと、解答の時間的な前後を知ることができる情報である解答日時と、問題群ＩＤと、問題ＩＤと、正誤を示すスコアとを対応付けて有する情報である。解答日時は、解答が行われた年月日と時刻とを示すものである。問題群ＩＤは、ユーザが解答した問題群を識別する情報である。前述のように、解答は問題群ごとに行われる。問題ＩＤは、他の情報と同様に、問題群タイプとタイプ内問題ＩＤとから構成されている。また、スコア「１」は、正解であることを示し、スコア「０」は不正解であることを示すものとする。例えば、ユーザＵ００１が２０１０年１１月１５日１０時３０分に解答した問題群Ｅ００１については、問題ＴＰ０１：００１は正解、問題ＴＰ０１：００５は不正解となっている。
【００９７】
また、この具体例において、コース情報記憶部１６では、図１０で示されるコース情報が記憶されているものとする。図１０で示されるコース情報は、学習コースを識別する学習コースＩＤと、レッスンＩＤと、ユニットＩＤと、問題群ＩＤとを対応付けて有する情報である。例えば、学習コース「英語学習コース００１」には、レッスン１，２，…が含まれており、各レッスンには、ユニット１，２，…が含まれている。また、各ユニットには、それぞれ問題群ＩＤが対応付けられている。具体的には、学習コース「英語学習コース００１」のレッスン１には、問題群Ｅ００１，Ｅ０２７，Ｅ２６７，Ｅ６０３，Ｅ５９６が含まれている。なお、この具体例では、学習コースがレッスン、ユニットの２階層を有する場合について説明するが、そうでなくてもよいことは言うまでもない。学習コースが有する階層は、３階層以上であってもよく、１階層以下であってもよい。
【００９８】
また、この具体例において、学習アドバイス対応情報記憶部１７及び項目表示表現対応情報記憶部１８では、図１１で示される情報が記憶されているものとする。図１１で示される情報では、メタデータ項目ＩＤと、メタデータ項目と、学習アドバイスと、項目表示表現とが対応付けられている。図１１で示される情報のうち、メタデータ項目ＩＤと、メタデータ項目と、学習アドバイスとを対応付ける情報が学習アドバイス対応情報となっており、メタデータ項目ＩＤと、メタデータ項目と、項目表示表現とを対応付ける情報が項目表示表現対応情報となっている。そのため、この具体例では、学習アドバイス対応情報記憶部１７と項目表示表現対応情報記憶部１８とは一体の記憶部として構成されており、学習アドバイス対応情報と項目表示表現対応情報とは一体の情報として構成されている。なお、学習アドバイス対応情報や、項目表示表現対応情報には、メタデータ項目が含まれていなくてもよいことは言うまでもない。
【００９９】
次に、ユーザＵ００１がマウス等を操作することによって、学習コース「英語学習コース００１」に含まれる問題群の選択表示を行う旨の指示を情報処理装置２に入力したとする。すると、ユーザＵ００１について学習コース「英語学習コース００１」に含まれる問題群の選択表示を行う旨の指示が情報処理装置２から送信され、学習支援装置１で受信される。そして、問題群選択部２４は、問題群の選択を行うタイミングであると判断し（ステップＳ１０１）、受信されたユーザＩＤ「Ｕ００１」と、メタデータ項目ごとの正答率を算出する旨の指示とを、図示しない経路によって正答率算出部２０に渡す。すると、正答率算出部２０は、スコア対応情報記憶部１４で記憶されている図９で示されるスコア対応情報を参照し、ユーザＩＤ「Ｕ００１」に対応する問題ＩＤとスコアとを取得する。なお、一の問題ＩＤに対して２以上のスコアが存在する場合には、正答率算出部２０は、解答日時を用いて、最新のスコアを取得する。その結果、問題ＩＤと最新のスコアとの対応を示す情報が取得されたことになる。その取得された情報は、図示しない記録媒体において一時的に記憶されてもよい。他の情報が取得された場合も同様であるとする。また、正答率算出部２０は、メタデータ対応情報記憶部１３で記憶されている図８で示されるメタデータ対応情報を参照し、スコア対応情報から取得した問題ＩＤに対応するメタデータ項目ＩＤとウェイト情報との対応を取得する。そして、図１２で示されるように、正答率算出部２０は、まずメタデータ項目１−１−１について、問題ＩＤごとに、その問題ＩＤに対応するスコアと、その問題ＩＤに対応するウェイト情報とを乗算した値である加重スコアを算出する。次に、正答率算出部２０は、メタデータ項目１−１−１について、ウェイト情報の合計と、加重スコアの合計とを算出する。ここでは、ウェイト情報の合計が「１５」となり、加重スコアの合計が「１２」となったとする。すると、正答率算出部２０は、加重スコアの合計「１２」をウェイト情報の合計「１５」で割ることによって、正答率「０．８」を算出し、その正答率をメタデータ項目ＩＤ「１−１−１」に対応付けて正答率記憶部２１に蓄積する。正答率算出部２０は、この処理をすべてのメタデータ項目に対して実行する（ステップＳ１０２）。その結果、正答率記憶部２１では、図１３で示されるように、メタデータ項目ＩＤと正答率とを対応付けて有する情報が記憶されることになる。なお、図１３で示される情報は、ユーザＵ００１のものであると分かるように、ユーザＩＤ「Ｕ００１」に対応付けられて記憶されるものとする。また、その図１３の情報がいつ算出されたものかが分かるように、その算出日時をも対応付けられて記憶されるものとする。
【０１００】
次に、メタデータ項目特定部２２は、図１３で示される正答率を用いてメタデータ項目の特定を行う（ステップＳ１０３）。この具体例では、メタデータ項目特定部２２が、図１４で示される正答率の順位と、しきい値とを対応付けて有する情報を図示しない記録媒体で保持しており、そのしきい値を用いて最大３個のメタデータ項目を特定するものとする。すなわち、図４（ｂ）のフローチャートの処理が実行されることになり、Ｎ＝３に設定されていることになる。具体的には、メタデータ項目特定部２２は、図１３の各レコードを正答率の昇順となるようにソートし（ステップＳ２０１）、正答率の最小値から３個のレコードを特定する（ステップＳ２０２）。その３個のレコードは、次のようであったとする。
【０１０１】
メタデータ項目ＩＤ      正答率
６−１−２            ０．２
７−２−９            ０．３
１−１−３            ０．４
【０１０２】
すると、メタデータ項目特定部２２は、まずメタデータ項目６−１−２の正答率「０．２」が、ワースト１位に対応するしきい値「０．７」未満であるかどうか判断し（ステップＳ３０１，Ｓ３０２）、この場合は正答率がしきい値未満であるため、メタデータ項目ＩＤ「６−１−２」を正答率の低いメタデータ項目ＩＤとしてメタデータ項目記憶部２３に蓄積する（ステップＳ３０３）。このような処理を他の２個のメタデータ項目についても行うことによって、３個のメタデータ項目のすべてが、正答率の低いメタデータ項目として特定されることになる（ステップＳ３０２〜Ｓ３０５）。その結果、メタデータ項目記憶部２３では、図１５で示される３個のメタデータ項目ＩＤが記憶されることになる。
【０１０３】
次に、問題群選択部２４は、図１５で示されるメタデータ項目ＩＤを用いて、そのメタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目の問題群ごとの比率を算出する。具体的には、問題群選択部２４は、問題群対応情報記憶部１２で記憶されている図７で示される問題群対応情報を参照し、問題群ＩＤと、問題ＩＤとの対応を取得する。また、問題群選択部２４は、ある問題群ＩＤに対応する複数の問題ＩＤに関して、メタデータ対応情報記憶部１３で記憶されている図８で示されるメタデータ対応情報を参照し、その複数の問題ＩＤにそれぞれ対応するメタデータ項目１−１−３、６−１−２、７−２−９のウェイト情報を取得する。そして、問題群選択部２４は、その３個のメタデータ項目ごとのウェイト情報の合計を、その問題群に含まれる問題数で割ることによって、比率を算出する。図１６は、問題群Ｅ００２に関する比率の算出について説明するための図である。図１６で示されるように、問題群選択部２４は、問題群Ｅ００２に含まれる問題数「１０」を算出する。これは、問題群Ｅ００２に対応する問題ＩＤの個数をカウントすることによって得られる。また、問題群選択部２４は、メタデータ項目１−１−３、６−１−２、７−２−９のそれぞれについてウェイト情報の合計「４」、「０」、「０」を算出し、その合計を問題数「１０」で割ることによって、問題群Ｅ００２に各メタデータ項目の属性を有する問題が含まれる比率を算出する。その結果、問題群Ｅ００２の場合、メタデータ項目１−１−３の属性を有する問題の比率は「０．４」であり、メタデータ項目６−１−２の属性を有する問題の比率は「０」であり、メタデータ項目７−２−９の属性を有する問題の比率は「０」となった。問題群選択部２４は、この処理をすべての問題群について行う。その結果、図１７で示されるように、問題群ＩＤと、メタデータ項目１−１−３の比率と、メタデータ項目６−１−２の比率と、メタデータ項目７−２−９の比率とを対応付けて有する情報が得られる。問題群選択部２４は、その情報を参照し、各メタデータ項目の比率ごとに、比率があらかじめ設定されているしきい値「０．５」よりも高い問題群ＩＤを選択する。この具体例では、メタデータ項目１−１−３については、比率が０．６である問題群ＩＤ「Ｅ００３」が選択され、メタデータ項目６−１−２については、比率が０．７である問題群ＩＤ「Ｅ６０３」が選択され、メタデータ項目７−２−９については、比率が０．６である問題群ＩＤ「Ｅ６８９」が選択されたとする（ステップＳ１０４）。すると、出力部２６は、その問題群ＩＤ「Ｅ００３」、「Ｅ６０３」、「Ｅ６８９」を出題部１９に渡す（ステップＳ１０５）。出題部１９は、選択された問題群ＩＤを受け取ると、図１８で示されるように、問題群の選択表示において、選択された問題群ＩＤに対応する図形を推奨する図形に変更して表示する。図１８では、図１０で示される「英語学習コース００１」に関する問題群の選択表示がなされており、レッスンが縦方向であり、ユニットが横方向であるテーブル形式で表示されている。網掛けの星印はフルスコア（満点）の問題群に対応し、白抜きの星印はまだ学習していない問題群に対応し、塗りつぶしの星印はフルスコアではない学習済みの問題群に対応し、背景に網掛けである星印は問題群選択部２４が選択した問題群、すなわち、ユーザの正答率が低かったメタデータ項目に該当する問題を多く有する問題群に対応している。例えば、図１０で示されるコース情報を参照すると、選択された問題群ＩＤ「Ｅ６０３」は、レッスン１，ユニット４の問題群であることが分かる。したがって、図１８で示されるように、レッスン１，ユニット４に対応する問題群のセルの背景が、推奨の問題群であることを示す網掛けとなっている。したがって、ユーザが、その推奨の問題群を解くことによって、苦手な属性を克服していくことができるようになると考えられる。
【０１０４】
次に、ユーザがマウスを操作することにより、図１８の表示において、「アドバイス」ボタンをクリックしたとする。すると、ユーザＵ００１について学習アドバイスの表示を行う旨の指示が情報処理装置２から送信され、学習支援装置１で受信される。そして、出力部２６は、学習アドバイスを出力するタイミングであると判断し（ステップＳ１０６）、受信されたユーザＩＤ「Ｕ００１」と、問題群タイプごとに、メタデータ項目ごとの正答率を算出する旨及び問題群タイプごとの正答率を算出する旨の指示とを図示しない経路によって正答率算出部２０に渡す。すると、正答率算出部２０は、正答率記憶部２１を参照し、すでにユーザＵ００１のメタデータ項目ごとの最近の正答率が記憶されているため、メタデータ項目ごとの正答率の算出は行わないものとする。そして、正答率算出部２０は、問題群タイプごとの正答率の算出を行う。すなわち、正答率算出部２０は、スコア対応情報記憶部１４で記憶されている図９で示されるスコア対応情報を参照し、ユーザＩＤ「Ｕ００１」に対応する問題ＩＤとスコアとを取得する。なお、一の問題ＩＤに対して２以上のスコアが存在する場合には、正答率算出部２０は、解答日時を用いて、最新のスコアを取得する。その結果、問題ＩＤと最新のスコアとの対応を示す情報が取得されたことになる。次に、正答率算出部２０は、問題群タイプごとに、問題数をカウントし、スコアの合計を算出して、その問題群タイプの正答率（＝スコアの合計／問題数）を算出する。例えば、図１９で示されるように、問題群タイプＴＰ０１の場合には、ユーザＵ００１が解答済みの問題数が１５０であり、各問題に対応するスコアの合計が１０８であったとする。すると、正答率は、０．７２（＝１０８／１５０）となる。正答率算出部２０は、すべての問題群タイプについて正答率を算出し、図２０で示されるような、問題群タイプと、その問題群タイプの正答率とを対応付けて有する情報を正答率記憶部２１に蓄積する（ステップＳ１０７）。なお、この具体例では、スコア対応情報に、そのスコア対応情報に含まれる問題群ＩＤに関する問題群対応情報や問題群タイプ対応情報が含まれていたため、正答率算出部２０は、問題群対応情報記憶部１２や問題群タイプ対応情報記憶部１５にアクセスしないで問題群タイプごとの正答率の算出を行ったが、そうでない場合には、正答率算出部２０は、問題群対応情報記憶部１２や問題群タイプ対応情報記憶部１５で記憶されている問題群対応情報等を参照して、問題群タイプごとの正答率の算出を行うことになる。
【０１０５】
次に、メタデータ項目特定部２２は、図１３で示されるメタデータ項目ごとの正答率と、図２０で示される問題群タイプごとの正答率とを用いて、メタデータ項目の特定を行う（ステップＳ１０８）。この具体例では、問題群タイプの正答率が０．８未満である場合に、その問題群タイプに対応する正答率が最も低いメタデータ項目を、グループ「具体的な英語力」、「テスト方略」ごとに特定するものとする。すなわち、Ｍ＝１であるとする。具体的には、メタデータ項目特定部２２は、図２０の１番目のレコードを参照し、１番目の問題群タイプＴＰ０１の正答率０．７２が０．８未満かどうか判断する（ステップＳ４０１，Ｓ４０２）。この場合には、その正答率がしきい値未満であるため、メタデータ項目特定部２２は、メタデータ対応情報記憶部１３で記憶されている図８で示されるメタデータ対応情報を参照し、問題群タイプＴＰ０１に対応するメタデータ項目を、グループ「具体的な英語力」、「テスト方略」ごとに取得する（ステップＳ４０３）。そして、メタデータ項目特定部２２は、そのグループごとに、メタデータ項目に対応する正答率を、図１３で示されるメタデータ項目ごとの正答率を用いて取得する。その後、メタデータ項目特定部２２は、グループごとに、そのメタデータ項目に対応する正答率の昇順となるようにソートを行い（ステップＳ４０４）、最も正答率の低いメタデータ項目をそれぞれグループごとに特定する（ステップＳ４０５）。ここでは、グループ「具体的な英語力」においてはメタデータ項目１−１−３が特定され、グループ「テスト方略」においてはメタデータ項目１−２−７が特定されたとする。すると、メタデータ項目特定部２２は、それらのメタデータ項目ＩＤ「１−１−３」、「１−２−７」を問題群タイプＴＰ０１に対応付けてメタデータ項目記憶部２３に蓄積する。なお、メタデータ項目記憶部２３は、この処理をすべての問題群タイプに対して実行する（ステップＳ４０２〜Ｓ４０７）。その結果、メタデータ項目記憶部２３では、図２１で示されるように、問題群タイプと、グループ「具体的な英語力」のメタデータ項目ＩＤと、グループ「テスト方略」のメタデータ項目ＩＤとを対応付けて有する情報が記憶されることになる。なお、図２１で示されるように、問題群タイプＴＰ０２，ＴＰ０３，ＴＰ０４については、正答率が０．８以上であるため、メタデータ項目の特定が行われていない。
【０１０６】
その後、出力部２６は、メタデータ項目記憶部２３で記憶されている図２１の情報を参照し、学習アドバイス対応情報記憶部１７で記憶されている図１１で示される学習アドバイス対応情報を用いて、特定されたメタデータ項目に対応する学習アドバイスを取得する。また、出力部２６は、図示しない経路によって、正答率記憶部２１から、図２０の情報を取得する。そして、出力部２６は、問題群タイプごとに、その正答率と、学習アドバイスとを対応付けて表示するテーブルを、グループごとに表示する画面を構成し、その画面をユーザＵ００１の情報処理装置２に送信する（ステップＳ１０９）。また、その画面において、学習アドバイスのない問題群タイプについては、出力部２６は、図２０の情報を参照し、９割以上の正答率である場合には、学習アドバイスとして「完璧です。」を表示し、８割以上９割未満の正答率である場合には、学習アドバイスとして「問題ありません。」を表示するものとする。そして、情報処理装置２において、図２２で示される表示が行われる。図２２において、問題群タイプは、パートとして表示されている。また、正答率は、１００倍されて総合スコアとして表示されている。また、学習アドバイスは、コメントとして表示されている。また、メタデータ項目のグループ「具体的な英語力」に応じた学習アドバイスは、英語力のテーブルに表示されており、グループ「テスト方略」に応じた学習アドバイスは、解答のコツのテーブルに表示されている。ユーザＵ００１は、この表示を見ることによって、各パート（問題群タイプ）について、どのように学習を行えばよいのかを知ることができるようになる。なお、出力部２６は、あらかじめ図示しない記録媒体で保持しているテンプレートに、正答率や、学習アドバイス等を追加ことによって、図２２で示される画面を構成してもよい。他の画面についても同様である。その画面は、例えば、ＨＴＭＬやＸＭＬ等のマークアップ言語で記述されるものであってもよい。そのようなマークアップ言語でき記述される画面の情報を構成する方法はすでによく知られているため、その詳細な説明を省略する。
【０１０７】
次に、ユーザＵ００１がマウスを操作することにより、図２２の表示において、「詳細分析」ボタンをクリックしたとする。すると、ユーザＵ００１について項目表示表現に関する表示を行う旨の指示が情報処理装置２から送信され、学習支援装置１で受信される。そして、項目表示表現特定部２５は、ユーザＵ００１について、項目表示表現の特定を行うタイミングであると判断する（ステップＳ１１０）。また、項目表示表現特定部２５は、スコア対応情報記憶部１４で記憶されている図９で示されるスコア対応情報を参照し、ユーザＩＤ「Ｕ００１」に対応するすべての問題ＩＤとスコアとを取得する。その後、項目表示表現特定部２５は、取得した各問題ＩＤについて、重複している個数、すなわち、解答回数をカウントする。その結果、問題ＩＤと、解答回数とを対応付ける情報が特定されることになる。次に、項目表示表現特定部２５は、メタデータ対応情報記憶部１３で記憶されている図８で示されるメタデータ対応情報を参照し、スコア対応情報から取得した問題ＩＤに対応するメタデータ項目ＩＤとウェイト情報との対応を取得する。そして、図２３で示されるように、項目表示表現特定部２５は、まずメタデータ項目１−１−１について、問題ＩＤごとに、その問題ＩＤに対応する解答回数と、その問題ＩＤに対応するウェイト情報とを乗算した値である加重回数を算出する。次に、項目表示表現特定部２５は、メタデータ項目１−１−１について、加重回数の合計を算出する。ここでは、加重回数の合計が「２６」となったとする。この加重回数の合計がメタデータ項目１−１−１に対応する解答回数である。項目表示表現特定部２５は、この処理をすべてのメタデータ項目に対して実行する。その結果、項目表示表現特定部２５は、メタデータ項目ＩＤと、解答回数とを対応付ける情報を取得することができる。そして、項目表示表現特定部２５は、その情報を解答回数の降順となるようにソートし、解答回数の多い方から５個のメタデータ項目ＩＤを特定する。すなわち、この具体例では、解答回数が多いことを示す条件が、解答回数が多い方から５個以内であることになっているものとする。なお、その取得されたメタデータ項目ＩＤは、図２４で示されるものであったとする。すると、項目表示表現特定部２５は、項目表示表現対応情報記憶部１８で記憶されている図１１で示される項目表示表現対応情報を参照し、図２４で示される各メタデータ項目に対応する項目表示表現を取得する（ステップＳ１１１）。また、項目表示表現特定部２５は、その取得した各メタデータ項目ＩＤに対応するユーザＵ００１の正答率と他のユーザの正答率とを読み出す。そして、項目表示表現特定部２５は、図２４のメタデータ項目ＩＤごとに、ユーザＵ００１の正答率の順位を算出し、正答率の平均を算出する。そして、項目表示表現特定部２５は、図２４の各メタデータ項目ＩＤに対応する、項目表示表現と、ユーザＵ００１の正答率と、平均と、ユーザＵ００１の順位とを出力部２６に渡す。すると、出力部２６は、図２４のメタデータ項目ＩＤごとに、項目表示表現と、ユーザＵ００１の正答率と、平均と、ユーザＵ００１の順位とを対応付けて表示する画面を構成し、その画面をユーザＵ００１の情報処理装置２に送信する（ステップＳ１１２）。すると、ユーザＵ００１の情報処理装置２において、図２５で示される表示が行われる。図２５において、項目表示表現は項目として表示されている。また、正答率は１００倍されてスコアとして表示されている。ユーザＵ００１は、この表示を見ることによって、多く解答した各メタデータ項目について、自分のスコアと、全体の平均や、全体の中での順位等を知ることができる。なお、この平均や順位は、例えば、ユーザＵ００１が属するクラスや学校における平均や順位であってもよく、あるいは、解答を行ったすべてのユーザにおける平均や順位であってもよい。
【０１０８】
なお、この具体例では、ウェイト情報が０か１の値である場合について説明したが、前述のように、ウェイト情報は、その中間の値を示すものであってもよい。例えば、ウェイト情報は、０から１までの数値であってもよい。その場合には、例えば、メタデータ対応情報は、図２６で示されるものとなる。図２６において、例えば、問題ＴＰ０１：００１は、メタデータ項目１−１−４のウェイト情報が「０．６」となっている。このような場合には、メタデータ項目ごとの正答率の算出において、図２７で示されるように、ウェイト情報が０でなかった場合にも、加重スコアがスコアよりも小さくなることがある。なお、正答率を算出する方法自体は、ウェイト情報が０か１の値であっても、ウェイト情報が０から１までの数値であっても同様である。また、図２８や図２９で示されるように、メタデータ項目ごとの比率を算出する場合や、メタデータ項目ごとの解答回数を算出する場合にも、ウェイト情報の示す重みの程度に応じた比率や解答回数が算出される。なお、それらの場合にも、算出の方法自体は、ウェイト情報が０か１の値であっても、ウェイト情報が０から１までの数値であっても同様である。
【０１０９】
また、正答率や、比率、解答回数等の算出方法は、この具体例で説明した算出方法に限定されるものではなく、結果として同様の算出結果が得られるのであれば、その他の方法を用いて算出してもよいことは言うまでもない。
【０１１０】
以上のように、本実施の形態による学習支援装置１によれば、ユーザの解答に応じたスコア対応情報を用いることによって、ユーザが苦手とする問題の属性を特定し、その属性に該当する問題を多く含む問題群をユーザに提示することができるようになる。したがって、その提示された問題群を学習することによって、ユーザは、苦手な属性の学習を効率よく行うことができるようになり、その苦手な属性を克服していくことができるようになる。また、出力部２６が、問題群タイプごとに正答率の低いメタデータ項目に対応する学習アドバイスを出力することによって、ユーザは、どのような学習を行っていけばよいのかを知ることができるようになる。そして、その学習アドバイスに応じた学習を行うことによって、苦手な属性を克服していくことができるようになる。また、解答回数の多いメタデータ項目については、項目表示表現と、最新のスコアとが表示されることにより、ユーザは、解答回数の多いメタデータ項目ごとに自分がどれぐらいのスコアをとっているのかを知ることができるようになる。
【０１１１】
なお、本実施の形態において、問題群の選択を行う場合にも、正答率算出部２０は、問題群タイプごとに、メタデータ項目ごとの正答率を算出し、メタデータ項目特定部２２は、問題群タイプごとに、正答率の低いメタデータ項目を特定し、問題群選択部２４は、問題群タイプごとに、その特定されたメタデータ項目の比率の高い問題群を選択し、出力部２６は、その選択結果を問題群タイプごとに出力してもよい。
【０１１２】
また、本実施の形態では、学習支援装置１において項目表示表現等の出力を行う場合について説明したが、そうでなくてもよい。すなわち、項目表示表現等の出力が行われなくてもよい。その場合には、学習支援装置１は、項目表示表現対応情報記憶部１８や、項目表示表現特定部２５を備えていなくてもよい。
【０１１３】
また、本実施の形態では、メタデータ項目がグループ化されており、メタデータ項目特定部２２が問題群タイプごとに正答率の低いメタデータ項目を特定する際に、そのグループごとに、正答率の低いメタデータ項目を特定する場合について説明したが、そうでなくてもよい。メタデータ項目がグループ化されているかどうかにかかわらず、メタデータ項目特定部２２は、グループに関係なく、問題群タイプごと正答率の低いメタデータ項目を特定してもよい。
【０１１４】
また、本実施の形態では、メタデータ項目特定部２２が問題群タイプごとに正答率の低いメタデータ項目を特定する際に、正答率が低い問題群タイプについて、正答率の低いメタデータ項目の特定を行う場合について説明したが、そうでなくてもよい。問題群タイプの正答率に関わらず、問題群タイプごとに正答率の低いメタデータ項目を特定してもよい。この場合には、すべての問題群タイプについて、正答率の低いメタデータ項目の特定が行われることになる。
【０１１５】
また、本実施の形態では、学習支援装置１が問題群の選択と、学習アドバイスの出力との両方を行う場合について説明したが、そうでなくてもよい。学習支援装置１は、一方の処理のみを行うものであってもよい。学習支援装置１が問題群の選択を行うものである場合には、学習支援装置１は、例えば、問題群対応情報記憶部１２と、メタデータ対応情報記憶部１３と、スコア対応情報記憶部１４と、正答率算出部２０と、メタデータ項目特定部２２と、問題群選択部２４と、出力部２６とを備えたものであってもよい。また、学習支援装置１が学習アドバイスの出力を行うものである場合には、学習支援装置１は、例えば、問題群対応情報記憶部１２と、メタデータ対応情報記憶部１３と、スコア対応情報記憶部１４と、問題群タイプ対応情報記憶部１５と、学習アドバイス対応情報記憶部１７と、正答率算出部２０と、メタデータ項目特定部２２と、出力部２６とを備えたものであってもよい。
【０１１６】
また、本実施の形態では、学習支援装置１が問題の提示や、その提示に対応する解答の受け付け、その解答の受け付けに対応するスコアの登録等を行う場合について説明したが、そうでなくてもよい。そのような問題の提示等を行わない場合には、学習支援装置１は、問題対応情報記憶部１１や、コース情報記憶部１６、出題部１９を備えていなくてもよい。
【０１１７】
また、上記実施の形態では、学習支援装置１がサーバである場合について説明したが、学習支援装置１は、スタンドアロンの装置であってもよい。
また、上記実施の形態において、各処理または各機能は、単一の装置または単一の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、複数の装置または複数のシステム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。
【０１１８】
また、上記実施の形態において、各構成要素間で行われる情報の受け渡しは、例えば、その情報の受け渡しを行う２個の構成要素が物理的に異なるものである場合には、一方の構成要素による情報の出力と、他方の構成要素による情報の受け付けとによって行われてもよく、あるいは、その情報の受け渡しを行う２個の構成要素が物理的に同じものである場合には、一方の構成要素に対応する処理のフェーズから、他方の構成要素に対応する処理のフェーズに移ることによって行われてもよい。
【０１１９】
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、受信したりした情報や、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。
【０１２０】
また、上記実施の形態において、各構成要素等で用いられる情報、例えば、各構成要素が処理で用いるしきい値やアドレス、各種の設定値等の情報がユーザによって変更されてもよい場合には、上記説明で明記していない場合であっても、ユーザが適宜、それらの情報を変更できるようにしてもよく、あるいは、そうでなくてもよい。それらの情報をユーザが変更可能な場合には、その変更は、例えば、ユーザからの変更指示を受け付ける図示しない受付部と、その変更指示に応じて情報を変更する図示しない変更部とによって実現されてもよい。その図示しない受付部による変更指示の受け付けは、例えば、入力デバイスからの受け付けでもよく、通信回線を介して送信された情報の受信でもよく、所定の記録媒体から読み出された情報の受け付けでもよい。
【０１２１】
また、上記実施の形態において、学習支援装置１に含まれる２以上の構成要素が通信デバイスや入力デバイス等を有する場合に、２以上の構成要素が物理的に単一のデバイスを有してもよく、あるいは、別々のデバイスを有してもよい。
【０１２２】
また、上記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、上記実施の形態における学習支援装置１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、複数の問題を含む問題群を識別する問題群ＩＤと、問題群ＩＤで識別される問題群に含まれる各問題をそれぞれ識別する複数の問題ＩＤとを対応付けて有する情報である問題群対応情報が複数記憶される問題群対応情報記憶部と、問題ＩＤと、問題ＩＤで識別される問題の属性をそれぞれ示す複数のメタデータ項目を特定するメタデータとを対応付けて有する情報であるメタデータ対応情報が複数記憶されるメタデータ対応情報記憶部と、問題ＩＤと、問題ＩＤで識別される問題に対応する解答の正誤に応じたスコアとを対応付けて有する情報であるスコア対応情報が複数記憶されるスコア対応情報記憶部とにアクセス可能なコンピュータを、複数のメタデータ対応情報と、複数のスコア対応情報とを用いて、メタデータ項目ごとの正答率を算出する正答率算出部、正答率算出部が算出した正答率を用いて、正答率が条件を満たすほど低いメタデータ項目を特定するメタデータ項目特定部、複数の問題群対応情報と、複数のメタデータ対応情報とを用いて、メタデータ項目特定部が特定したメタデータ項目を有する問題の比率が条件を満たすほど高い問題群を選択する問題群選択部、問題群選択部による選択結果を出力する出力部として機能させるためのプログラムである。
【０１２３】
また、上記実施の形態における学習支援装置１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ってもよい。つまり、このプログラムは、複数の問題を含む問題群を識別する問題群ＩＤと、問題群ＩＤで識別される問題群に含まれる各問題をそれぞれ識別する複数の問題ＩＤとを対応付けて有する情報である問題群対応情報が複数記憶される問題群対応情報記憶部と、問題群ＩＤと、問題群ＩＤで識別される問題群のタイプである問題群タイプとを対応付けて有する情報が複数記憶される問題群タイプ対応情報記憶部と、問題ＩＤと、問題ＩＤで識別される問題の属性をそれぞれ示す複数のメタデータ項目を特定するメタデータとを対応付けて有する情報であるメタデータ対応情報が複数記憶されるメタデータ対応情報記憶部と、問題ＩＤと、問題ＩＤで識別される問題に対応する解答の正誤に応じたスコアとを対応付けて有する情報であるスコア対応情報が複数記憶されるスコア対応情報記憶部と、メタデータ項目を識別するメタデータ項目ＩＤと、メタデータ項目ＩＤで識別されるメタデータ項目に対応する学習者へのアドバイスである学習アドバイスとを対応付けて有する情報である学習アドバイス対応情報が複数記憶される学習アドバイス対応情報記憶部とにアクセス可能なコンピュータを、複数のメタデータ対応情報と、複数のスコア対応情報とを用いて、問題群タイプごとに、メタデータ項目ごとの正答率を算出する正答率算出部、複数の問題群対応情報と、複数の問題群タイプ対応情報と、複数のメタデータ対応情報と、正答率算出部が算出した正答率とを用いて、問題群タイプごとに正答率が条件を満たすほど低いメタデータ項目を特定するメタデータ項目特定部、複数の学習アドバイス対応情報を用いて、問題群タイプごとに、メタデータ項目特定部が特定したメタデータ項目に対応する学習アドバイスを出力する出力部として機能させるためのプログラムである。
【０１２４】
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少なくとも含まれない。
【０１２５】
また、このプログラムは、サーバなどからダウンロードされることによって実行されてもよく、所定の記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭなどの光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなど）に記録されたプログラムが読み出されることによって実行されてもよい。また、このプログラムは、プログラムプロダクトを構成するプログラムとして用いられてもよい。
【０１２６】
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。
【０１２７】
図３０は、上記プログラムを実行して、上記実施の形態による学習支援装置１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。
【０１２８】
図３０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。
【０１２９】
図３１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３１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、通信回線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。
【０１３０】
コンピュータシステム９００に、上記実施の形態による学習支援装置１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。
【０１３１】
プログラムは、コンピュータ９０１に、上記実施の形態による学習支援装置１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。
【０１３２】
また、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】
【０１３３】
以上より、本発明による学習支援装置等によれば、例えば、問題群の選択や、学習アドバイスの出力等の学習支援を行うことができるという効果が得られ、学習を支援する装置等として有用である。
【符号の説明】
【０１３４】
１  学習支援装置
２  情報処理装置
１１  問題対応情報記憶部
１２  問題群対応情報記憶部
１３  メタデータ対応情報記憶部
１４  スコア対応情報記憶部
１５  問題群タイプ対応情報記憶部
１６  コース情報記憶部
１７  学習アドバイス対応情報記憶部
１８  項目表示表現対応情報記憶部
１９  出題部
２０  正答率算出部
２１  正答率記憶部
２２  メタデータ項目特定部
２３  メタデータ項目記憶部
２４  問題群選択部
２５  項目表示表現特定部
２６  出力部
【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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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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