(57)【要約】【課題】学習者の学習意欲を損ねることなく、学習効率を改善する学習システムを提供する。【解決手段】学習通信システム１は、トピック毎にカテゴライズされ、個々に難易度が設定された問題データを用いて学習者に学習問題を提供するための構成を有し、学習者毎にかつトピック毎に難易度を管理しつつ、学習者に適した学習問題を提供することが可能なシステムである。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の分野について学習者が学習するための学習システムであって、
個々の学習問題、当該学習問題の解答を示す正解情報、当該学習問題の難易度を示す難易度情報、及び、当該学習問題に利用している題材の種別を示す題材種別情報が、当該学習問題を識別するための問題識別情報に対応付けられて記録されているデータベースを管理する学習問題データ管理手段と、
前記データベースに記録された複数の学習問題の中から前記学習者に出題する学習問題を決定する決定手段と、
前記決定した学習問題を前記学習者に提供する提供手段と、
前記出題された学習問題の解答情報を含む解答データを前記学習者から取得する取得手段と、
前記取得された解答データと前記出題した学習問題に対応する正解情報に基づいて、当該学習問題に対する解答の正誤判定を実行する正誤判定手段と、
前記実行された判定結果、及び、該当する学習問題の難易度情報に基づいて、前記データベースに、習熟度として記録された、該当する学習者の当該学習問題が属する題材種別における学習者が到達した難易度レベルを更新する更新手段と、
を備え、
前記決定手段が、該当する学習者の題材種別毎の習熟度に基づいて当該学習者に出題する学習問題を決定することを特徴とする学習システム。
【請求項２】
請求項１に記載の学習システムにおいて、
前記決定手段が、
前記学習問題を学習者に出題する際に、前記データベースに記録された該当する学習者の題材種別毎の習熟度の中から、所定の条件を満たす最も高いレベルの習熟度を特定するとともに、
当該特定した習熟度に基づいて、当該習熟度が属する題材情報を有する学習問題を、出題すべき学習問題として、決定することを特徴とする学習システム。
【請求項３】
請求項２に記載の学習システムにおいて、 
前記決定手段が、直前に出題された学習問題の正誤に基づいて出題すべき問題を決定する、学習システム。
【請求項４】
請求項３に記載の学習システムにおいて、 
所定の条件を満たす最も高いレベルの習熟度には、
直前の学習問題が正解の場合には、全ての題材種別の中から特定した最も高いレベルの習熟度が含まれるとともに、
直前の学習問題が不正解の場合には、当該直前の学習問題が属する題材種別を除いた他の全ての題材種別の中から特定した最も高いレベルの習熟度を含む、学習システム。
【請求項５】
請求項１又は２に記載の学習システムにおいて、
前記題材種別が、前記学習問題にて言及されている話題、又は、当該学習問題のジャンルを示すトピックである、学習システム。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の学習システムにおいて、
前記正誤判定手段によって前記学習者が出題された前記学習問題に正解したと判定された場合に、前記学習履歴管理手段が、当該出題された学習問題の題材種別を特定し、前記データベースに記録された該当する学習者に対する特定した題材種別の習熟度のレベルを上げる、学習システム。
【請求項７】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の学習システムにおいて、
前記正誤判定手段によって前記学習者が出題された前記学習問題に不正解したと判定された場合に、前記学習履歴管理手段が、当該出題された学習問題の題材種別を特定し、前記データベースに記録された該当する学習者に対する特定した題材種別における習熟度のレベルを下げる、学習システム。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか１項に記載の学習システムにおいて、
前記問題識別情報毎に、各学習問題のキーワードに基づいて各学習問題の前記題材種別を設定する題材種別設定手段を更に備える、学習システム。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれか１項に記載の学習システムにおいて、
前記問題識別情報毎に、前記学習者の学習履歴に基づいて各学習問題の前記難易度を設定する難易度設定手段を更に備える、学習システム。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれか１項に記載の学習システムにおいて、
前記学習者が有する通信端末装置にネットワークを介して接続し、当該通信端末装置とデータ通信を行う通信制御手段を更に備え、
前記提供手段が、前記通信制御手段を介して、前記決定した学習問題を前記学習者に提供し、
前記取得手段が、前記通信制御手段を介して、前記出題された学習問題の解答情報を含む解答データを前記学習者から取得する、学習システム。
【請求項１１】
請求項１〜９のいずれか１項に記載の学習システムにおいて、
前記学習問題データ管理手段が、ネットワークを介して前記データベースに接続し、当該データベースとデータ通信を制御しつつ、当該データベースを管理する、学習システム。
【請求項１２】
請求項１〜９のいずれか１項に記載の学習システムにおいて、
前記データベースを構築する記録手段を更に備える、学習システム。
【請求項１３】
所定の分野について学習者が学習するためのコンピュータを、
個々の学習問題、当該学習問題の解答を示す正解情報、当該学習問題の難易度を示す難易度情報、及び、当該学習問題に利用している題材の種別を示す題材種別情報が、当該学習問題を識別するための問題識別情報に対応付けられて記録されているデータベースを管理する学習問題データ管理手段、
前記データベースに記録された複数の学習問題の中から前記学習者に出題する学習問題を決定する決定手段、
前記決定した学習問題を前記学習者に提供する提供手段、
前記出題された学習問題の解答情報を含む解答データを前記学習者から取得する取得手段、
前記取得された解答データと前記出題した学習問題に対応する正解情報に基づいて、当該学習問題に対する解答の正誤判定を実行する正誤判定手段、
前記実行された判定結果、及び、該当する学習問題の難易度情報に基づいて、前記データベースに、習熟度として記録された、該当する学習者の当該学習問題が属する題材種別における学習者が到達した難易度レベルを更新する更新手段、
として機能させるとともに、
該当する学習者の題材種別毎の習熟度に基づいて当該学習者に出題する学習問題を決定する、前記決定手段として機能させる、ことを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
所定の分野について学習者が学習するための学習通信システムであって、
学習者が有する通信端末装置と、
前記通信端末装置とネットワークを介して接続し、データ通信を行うサーバ装置と、
を備え、
前記サーバ装置が、
個々の学習問題、当該学習問題の解答を示す正解情報、当該学習問題の難易度を示す難易度情報、及び、当該学習問題に利用している題材の種別を示す題材種別情報が、当該学習問題を識別するための問題識別情報に対応付けられて記録されているデータベースを管理する学習問題データ管理手段と、
前記データベースに記録された複数の学習問題の中から前記学習者に出題する学習問題を決定する決定手段と、
前記決定した学習問題を前記学習者の通信端末装置に提供する提供手段と、
前記出題された学習問題の解答情報を含む解答データを前記学習者の通信端末装置から取得する取得手段と、
前記取得された解答データと前記出題した学習問題に対応する正解情報に基づいて、当該学習問題に対する解答の正誤判定を実行する正誤判定手段と、
前記実行された判定結果、及び、該当する学習問題の難易度情報に基づいて、前記データベースに、習熟度として記録された、該当する学習者の当該学習問題が属する題材種別における学習者が到達した難易度レベルを更新する更新手段と、
を備え、
前記決定手段が、該当する学習者の題材種別毎の習熟度に基づいて当該学習者に出題する学習問題を決定することを特徴とする学習通信システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、英語などの各種教科に関してコンピュータを用いて学習するための学習システム、プログラム、及び、学習通信システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）などのネットワーク技術の発展に伴い、ネットワークを利用した学習方法（Ｅラーニング）が一般的に用いられるようになっている。この種の学習システムにおいては、講義の完了後に、学習者の習熟度を測るために、講義内容に関連する問題が学習者に出題される。
【０００３】
また、最近では、コンピュータを用いて、各種言語を学習するためのアプリケーションプログラム（以下「アプリケーション」という。）も提供されている。この種のアプリケーションにおいては、練習問題を何度も解くことによって、当該言語を学習できるようになっている。そして、この種の学習システム、又は、プログラム、Ｅラーニングシステムにおいて、学習者の学習効率を高めるための方法として、複数の科目からなる総合的なテストを実施し、学習者の弱点となる苦手なカテゴリ（例えば、英語における「文法」、「ヒヤリング」といった科目）を特定して、当該苦手な科目を重点的に出題することにより弱点を克服させる学習方法が提案されている(例えば、特許文献１)。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−６６８２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１に開示された学習方法にあっては、学習者の弱点を特定できるものの、学習者が、各科目についてどの程度、習熟しているのかを判定できず、どのレベル(難易度)の問題を使って、学習者に学習させれば良いのかを特定できないため、必ずしも、学習効率を向上させられるとは限らない。
【０００６】
特に、上記特許文献に記載の学習方法を採用した場合には、学習者の苦手な科目ばかりが出題されるため、当該科目に対する苦手意識が学習者に芽生えてしまい、学習者の学習意欲を損なう可能性もある。
【０００７】
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、その目的は、トピックやジャンル等の学習者の得意な題材種別を通して学習を進めることができるので、学習意欲を刺激しつつ、結果的に高いレベルの学習を学習者にさせ、学習効率の改善及び学習者の能力の向上を図ることができる学習システム等を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１）上述した課題を解決するため、本発明に係る学習システムは、所定の分野について学習者が学習するための学習システムであって、個々の学習問題、当該学習問題の解答を示す正解情報、当該学習問題の難易度を示す難易度情報、及び、当該学習問題に利用している題材の種別を示す題材種別情報が、当該学習問題を識別するための問題識別情報に対応付けられて記録されているデータベースを管理する学習問題データ管理手段と、前記データベースに記録された複数の学習問題の中から前記学習者に出題する学習問題を決定する決定手段と、前記決定した学習問題を前記学習者に提供する提供手段と、前記出題された学習問題の解答情報を含む解答データを前記学習者から取得する取得手段と、前記取得された解答データと前記出題した学習問題に対応する正解情報に基づいて、当該学習問題に対する解答の正誤判定を実行する正誤判定手段と、前記実行された判定結果、及び、該当する学習問題の難易度情報に基づいて、前記データベースに、習熟度として記録された、該当する学習者の当該学習問題が属する題材種別における学習者が到達した難易度レベルを更新する更新手段と、を備え、前記決定手段が、該当する学習者の題材種別毎の習熟度に基づいて当該学習者に出題する学習問題を決定する、構成を有している。
【０００９】
この構成により、本発明に係る学習システムは、学習問題にて問題内で言及されている話題、又は、当該学習問題のジャンルを示すトピックなどの学習問題の題材種別毎に学習者の習熟度を登録し、当該習熟度に基づいて出題すべき学習問題を決定することができるので、学習者に対して得意な題材であって難易度の高い学習問題など、履歴に基づく各学習者の各題材種別による習熟度（難易度）に基づいて、学習問題を出題すべき学習問題として決定することができる。
【００１０】
したがって、本発明に係る学習システムは、学習者の得意な題材を通して学習を進めることができるとともに、学習者の得意な題材を用いて難易度の高い学習問題を出題することによって、学習意欲を刺激しつつ、結果的に高いレベルの学習を学習者にさせ、学習効率の改善及び学習者の能力の向上を図ることができる。
【００１１】
（２）また、本発明に係る学習システムは、前記学習問題を学習者に出題する際に、前記データベースに記録された該当する学習者の題材種別毎の習熟度の中から、所定の条件を満たす最も高いレベルの習熟度を特定するとともに、当該特定した習熟度に基づいて、当該習熟度が属する題材情報を有する学習問題を、出題すべき学習問題として、決定する構成を有している。
【００１２】
この構成により、本発明に係る学習システムは、学習者の得意な題材を用いて難易度の高い学習問題を出題することができるので、学習意欲を刺激しつつ、結果的に高いレベルの学習を学習者にさせ、学習効率の改善及び学習者の能力の向上を図ることができる。
【００１３】
（３）また、本発明に係る学習システムは、前記決定手段が、直前に出題された学習問題の正誤に基づいて出題すべき問題を決定する、構成を有している。
【００１４】
この構成により、本発明に係る学習システムは、学習者の得意な題材種別については徐々に難易度の高い学習問題を出題し、学習者の不得意な題材種別については難易度を高くすることなく、学習問題を出題することもできるので、得意な題材種別については習熟度を高めつつ、不得意な題材種別については意欲を低下さないように、学習問題を出題することができる。
【００１５】
（４）また、本発明に係る学習システムは、所定の条件を満たす最も高いレベルの習熟度には、直前の学習問題が正解の場合には、全ての題材種別の中から特定した最も高いレベルの習熟度が含まれるとともに、直前の学習問題が不正解の場合には、当該直前の学習問題が属する題材種別を除いた他の全ての題材種別の中から特定した最も高いレベルの習熟度を含む、構成を有している。
【００１６】
この構成により、本発明に係る学習システムは、直前の学習問題に正解した場合には、その題材種別の問題を継続して出題し、直前の学習問題に不正解した場合には、他の題材種別の問題に切り換えて学習問題を出題することができるので、学習者の意欲を刺激しつつ、かつ、当該意欲を低下させることなく、結果的に高いレベルの学習を学習者にさせ、学習効率の改善及び学習者の能力の向上を図ることができる。
【００１７】
（５）また、本発明に係る学習システムは、前記学習問題にて言及されている話題、又は、当該学習問題のジャンルを示すトピックである、構成を有している。
【００１８】
この構成により、本発明に係る学習システムは、学習問題にて言及されている、例えば、「サッカー」、「ビジネス」、「日常会話」等の問題で言及されている話題毎に、又は、英語の場合には「仮定法」や「完了形」若しくは数学の場合には、「微分積分」や「因数分解」などのジャンルをトピックとして定めることができるので、学習者は、自身の興味、又は、嗜好に合致するトピックに関する習熟度が高くなるため、学習意欲を刺激しつつ、結果的に高いレベルの学習を学習者にさせ、学習効率の改善及び学習者の能力の向上を図ることができる。
【００１９】
（６）また、本発明に係る学習システムは、前記正誤判定手段によって前記学習者が出題された前記学習問題に正解したと判定された場合に、前記学習履歴管理手段が、当該出題された学習問題の題材種別を特定し、前記データベースに記録された該当する学習者に対する特定した題材種別の習熟度のレベルを上げる、構成を有している。
【００２０】
この構成により、本発明に係る学習システムは、学習者が問題に正解した場合に、徐々に難易度の高い学習問題を出題して、学習者に違和感を与えることなく、習熟度を向上させることができる。
【００２１】
（７）また、本発明に係る学習システムは、前記正誤判定手段によって前記学習者が出題された前記学習問題に不正解したと判定された場合に、前記学習履歴管理手段が、当該出題された学習問題の題材種別を特定し、前記データベースに記録された該当する学習者に対する特定した題材種別における習熟度のレベルを下げる、構成を有している。
【００２２】
この構成により、本発明に係る学習システムは、学習者が間違った学習問題の属するトピックについては、習熟度を下げ、当該トピックに属する学習問題の選択時に不用意に難易度の高い問題が出題され、学習意欲を低下させることを防止することができる。
【００２３】
（８）また、本発明に係る学習システムは、前記問題識別情報毎に、各学習問題のキーワードに基づいて各学習問題の前記題材種別を設定する題材種別設定手段を更に備える、構成を有している。
【００２４】
この構成により、本発明に係る学習システムは、形態素解析等の学習問題を解析することによって各学習問題の題材種別を自動的に特定することができるので、出題者又は出題を管理する管理者の煩雑さを抑制することができる。
【００２５】
（９）また、本発明に係る学習システムは、前記問題識別情報毎に、前記学習者の学習履歴に基づいて各学習問題の前記難易度を設定する難易度設定手段を更に備える、構成を有している。
【００２６】
この構成により、本発明に係る学習システムは、全員又は所定の範囲の学習者に対する各学習問題の正答率を解析することによって各学習問題の難易度を自動的に特定することができるので、出題者又は出題を管理する管理者の煩雑さを抑制することができる。
【００２７】
（１０）また、本発明に係る学習システムは、前記学習者が有する通信端末装置にネットワークを介して接続し、当該通信端末装置とデータ通信を行う通信制御手段を更に備え、前記提供手段が、前記通信制御手段を介して、前記決定した学習問題を前記学習者に提供し、前記取得手段が、前記通信制御手段を介して、前記出題された学習問題の解答情報を含む解答データを前記学習者から取得する、構成を有している。
【００２８】
この構成により、本発明に係る学習システムは、ネットワークを利用し、学習者の端末装置に演算処理等の負荷をかけずに、学習者の得意な題材を通して学習を進めることができるとともに、学習効率の改善及び学習者の能力の向上を図ることができる。
【００２９】
（１１）また、本発明に係る学習システムは、前記学習問題データ管理手段が、ネットワークを介して前記データベースに接続し、当該データベースとデータ通信を制御しつつ、当該データベースを管理する、構成を有している。
【００３０】
この構成により、本発明に係る学習システムは、ネットワークを利用し、データベースとサーバ装置等の学習問題を提供する装置とを分離することができるので、サーバ装置等の負担の軽減及びデータ管理の容易性を向上させることができる。
【００３１】
（１１）また、本発明に係る学習システムは、前記データベースを構築する記録手段を更に備える構成を有している。
【００３２】
この構成により、本発明に係る学習システムは、学習者が有するパーソナルコンピュータ、スマートフォン、又は、タブレット型通信端末装置等のスタンドアロン型の装置によって上記のシステムを構築することができるので、容易にかつ手軽に当該学習システムを利用することができる。
【００３３】
（１２）また、本発明に係るプログラムは、所定の分野について学習者が学習するためのコンピュータを、個々の学習問題、当該学習問題の解答を示す正解情報、当該学習問題の難易度を示す難易度情報、及び、当該学習問題に利用している題材の種別を示す題材種別情報が、当該学習問題を識別するための問題識別情報に対応付けられて記録されているデータベースを管理する学習問題データ管理手段、前記データベースに記録された複数の学習問題の中から前記学習者に出題する学習問題を決定する決定手段、前記決定した学習問題を前記学習者に提供する提供手段、前記出題された学習問題の解答情報を含む解答データを前記学習者から取得する取得手段、前記取得された解答データと前記出題した学習問題に対応する正解情報に基づいて、当該学習問題に対する解答の正誤判定を実行する正誤判定手段、前記実行された判定結果、及び、該当する学習問題の難易度情報に基づいて、前記データベースに、習熟度として記録された、該当する学習者の当該学習問題が属する題材種別における学習者が到達した難易度レベルを更新する更新手段、として機能させるとともに、該当する学習者の題材種別毎の習熟度に基づいて当該学習者に出題する学習問題を決定する、前記決定手段として機能させる、構成を有している。
【００３４】
この構成により、本発明に係るプログラムは、学習問題にて問題内で言及されている話題、又は、当該学習問題のジャンルを示すトピックなどの学習問題の題材種別毎に学習者の習熟度を登録し、当該習熟度に基づいて出題すべき学習問題を決定することができるので、学習者に対して得意な題材であって難易度の高い学習問題など、履歴に基づく各学習者の各題材種別による習熟度（難易度）に基づいて、学習問題を出題すべき学習問題として決定することができる。
【００３５】
したがって、本発明に係るプログラムは、学習者の得意な題材を通して学習を進めることができるとともに、学習者の得意な題材を用いて難易度の高い学習問題を出題することによって、学習意欲を刺激しつつ、結果的に高いレベルの学習を学習者にさせ、学習効率の改善及び学習者の能力の向上を図ることができる。
【００３６】
（１３）また、本発明に係る学習通信システムは、所定の分野について学習者が学習するための学習通信システムであって、学習者が有する通信端末装置と、前記通信端末装置とネットワークを介して接続し、データ通信を行うサーバ装置と、を備え、前記サーバ装置が、個々の学習問題、当該学習問題の解答を示す正解情報、当該学習問題の難易度を示す難易度情報、及び、当該学習問題に利用している題材の種別を示す題材種別情報が、当該学習問題を識別するための問題識別情報に対応付けられて記録されているデータベースを管理する学習問題データ管理手段と、前記データベースに記録された複数の学習問題の中から前記学習者に出題する学習問題を決定する決定手段と、前記決定した学習問題を前記学習者の通信端末装置に提供する提供手段と、前記出題された学習問題の解答情報を含む解答データを前記学習者の通信端末装置から取得する取得手段と、前記取得された解答データと前記出題した学習問題に対応する正解情報に基づいて、当該学習問題に対する解答の正誤判定を実行する正誤判定手段と、前記実行された判定結果、及び、該当する学習問題の難易度情報に基づいて、前記データベースに、習熟度として記録された、該当する学習者の当該学習問題が属する題材種別における学習者が到達した難易度レベルを更新する更新手段と、を備え、前記決定手段が、該当する学習者の題材種別毎の習熟度に基づいて当該学習者に出題する学習問題を決定する構成を有している。
【００３７】
この構成により、本発明に係る学習通信システムは、学習問題にて問題内で言及されている話題、又は、当該学習問題のジャンルを示すトピックなどの学習問題の題材種別毎に学習者の習熟度を登録し、当該習熟度に基づいて出題すべき学習問題を決定することができるので、学習者に対して得意な題材であって難易度の高い学習問題など、履歴に基づく各学習者の各題材種別による習熟度（難易度）に基づいて、学習問題を出題すべき学習問題として決定することができる。
【００３８】
したがって、本発明に係る学習通信システムは、学習者の得意な題材を通して学習を進めることができるとともに、学習者の得意な題材を用いて難易度の高い学習問題を出題することによって、学習意欲を刺激しつつ、結果的に高いレベルの学習を学習者にさせ、学習効率の改善及び学習者の能力の向上を図ることができる。
【発明の効果】
【００３９】
本発明に係る学習システム、プログラム、及び、学習通信システムは、学習者の得意な題材を通して学習を進めることができるとともに、学習者の得意な題材を用いて難易度の高い学習問題を出題することによって、学習意欲を刺激しつつ、結果的に高いレベルの学習を学習者にさせ、学習効率の改善及び学習者の能力の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明に係る第一実施形態における学習通信システムの構成を示すシステム構成図である。
【図２】一実施形態におけるサーバ装置の構成を示すブロック図である。
【図３】一実施形態におけるサーバ装置内の学習問題データベースに記録されるデータの一例を示す図である。
【図４】一実施形態における問題データによって学習者に提示される学習問題の一例である。
【図５】一実施形態におけるサーバ装置内に設けられた問題メタデータデータベースに記録されるデータの一例を示す図である。
【図６】一実施形態における問題データと、問題メタデータの関係を概念的に示すイメージ図である。
【図７】一実施形態におけるサーバ装置内に設けられた解答履歴データベースに記録されるデータの一例を示す図である。
【図８】一実施形態におけるサーバ装置内に設けられた学習履歴データベースに記録されるデータの一例を示す図である。
【図９】一実施形態における、問題メタデータ生成処理を概念的に示すイメージ図である。
【図１０】一実施形態における学習通信システムにおいて実行される処理を示すフローチャートである。
【図１１】一実施形態におけるサーバ装置において実行される問題決定処理を示すフローチャートである。
【図１２】一実施形態におけるサーバ装置において実行されるデータ更新処理を示すフローチャートである。
【図１３】一実施形態における問題決定処理及びデータ更新処理を含む学習問題配信処理の一例を説明するための図（その１）である。
【図１４】一実施形態における問題決定処理及びデータ更新処理を含む学習問題配信処理の一例を説明するための図（その２）である。
【図１５】一実施形態における問題決定処理及びデータ更新処理を含む学習問題配信処理の一例を説明するための図（その３）である。
【発明を実施するための形態】
【００４１】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。なお、以下の実施形態は、通信端末装置と、当該通信端末装置とネットワークを介して接続されるサーバ装置と、を有する学習通信システムに対し、本発明に係る、学習システム、プログラムグラム、及び、学習通信システムを適用した場合の実施形態である。
【００４２】
［１］学習通信システム
まず、図１を用いて本実施形態における学習通信システム１の構成及び概要について説明する。なお、図１は、本実施形態における学習通信システム１の構成を示すシステム構成図である。また、図が煩雑になることを防止するために、図１においては、一部の学習者及びその通信端末装置１０のみを示している。すなわち、実際の学習通信システム１においては、表示するよりも多数の学習者、及び、その通信端末装置１０が存在している。
【００４３】
本実施形態の学習通信システム１は、学習者に対して各種の学習問題に対するＥラーニングサービスを提供するためのシステムである。特に、本実施形態の学習通信システム１は、言及されている話題やジャンル等の題材（以下、これらをまとめて「トピック」という。）毎にカテゴライズされ、個々に難易度が設定された問題データを用いて学習者に学習問題を提供するための構成を有し、学習者毎にかつトピック毎に難易度を管理しつつ、学習者に適した学習問題を提供することが可能なシステムである。
【００４４】
一般的に、学習者は、サッカー、政治、日常会話、ビジネス等の自身の嗜好に合致する話題（以下、「トピック」ともいう。）に関しては、ボキャブラリー又は知識が豊富であり、当該トピックを用いて学習問題が出題された場合には、たとえ、難易度の高い問題であっても、正解できる可能性が高い傾向にある。このため、学習者の嗜好に合致するトピックの問題であれば、学習者の学習意欲を損なうことなく、難問に挑戦させることができる。
【００４５】
一方、学習者の嗜好に合致せず、興味がないトピックを用いた学習問題に対しては、ボキャブラリーや知識も乏しく、低難易度の簡単な学習問題しか解けない傾向がある。このため、学習者が興味を持たないトピックに関する学習問題を連続的に出題した場合、又は、当該トピックにおいて難易度の高い学習問題を出題した場合には、学習者の学習レベルに比べて低い学習問題についても不正解となる場合も多く、正答率が下がるとともに、学習者の学習意欲をも損なわせる傾向にある。
【００４６】
また、英語における文法やリーディング又は数学における微分積分や代数幾何等の同一の教科であっても、得意な分野又は不得意な分野が存在し、得意な分野においては、能力を発揮するものの、不得意な分野では学習意欲さえ湧かない場合も多い。
【００４７】
そこで、本実施形態の学習通信システム１は、問題データに対する学習者の解答履歴を管理するとともに、当該各学習者の解答履歴に基づいて各学習者の習熟度（過去に正解した問題の最大難易度）を話題又はジャンル等のトピック毎に管理し、学習者が過去に正解している難易度の高いトピックに属する問題を優先的に出題する構成を有しており、学習効率の改善及び学習者の能力の向上を図ることができるようになっている。
【００４８】
すなわち、本実施形態の学習通信システム１は、学習者が興味を持つトピックの問題について、難易度の高い問題を出題することができるようになっており、学習意欲を損なわせることなく、学習者の能力を高めていくことができるようになっている。
【００４９】
具体的には、学習通信システム１は、学習者に学習問題を提示し、かつ、学習者から学習問題に対する解答を得て解答データを生成する複数の通信端末装置１０と、ネットワーク２０と、該当する通信端末装置１０に各種の学習問題に対応する問題データを提供するとともに、当該通信端末装置１０において生成された解答データを取得してその正誤を判定するサーバ装置３０と、を有している。
【００５０】
なお、本実施形態においては、Ｅラーニングサービスの内容に関しては任意であり、例えば、ＭＰＥＧ（Ｍｏｖｉｎｇ  ＰｉｃｔｕｒｅＥｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）形式やＨ．２６４形式にて作成された、講義用のデータをストリーミング、又は、ダウンロードによりサーバ装置３０から通信端末装置１０に配信して学習者に学習させるとともに、その後に各種の教科に関する問題データを通信端末装置１０に配信して学習問題に解答させるようにしてもよい。また、講義を省略して学習問題の出題のみを行うようにしてもよい。さらに、説明の便宜上、以下の説明においては、学習者に提供する学習問題として、文法、リーディング、リスニング等に関する英語教科を用いて説明する。
【００５１】
通信端末装置１０は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）やタブレット型情報端末装置、スマートフォン、又は、携帯型ゲーム機等の通信端末装置であり、Ｅラーニングサービスの提供を享受することができる構成を有している。そして、通信端末装置１０は、基地局ＢＳを介して、又は、直接的に、ネットワーク２０に接続される。
【００５２】
また、この通信端末装置１０は、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）等のマークアップ言語によって記述されているＷＷＷシステム用のリソースデータと、当該リソースデータのネットワークアドレスを示す固有のＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）とを用いつつ、サーバ装置３０と、データ通信を行うブラウジング機能を有している。
【００５３】
そして、通信端末装置１０は、当該ブラウジング機能を用いて、サーバ装置３０から問題データを取得するとともに、当該問題データに対する学習者の解答を受け付け、かつ、当該解答に対応する解答データを生成してサーバ装置３０に提供する構成を有している。
【００５４】
ネットワーク２０は、例えば、携帯電話網を含む公衆電話網と、ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）ネットワークとが相互接続されて構成されている。ただし、当該ネットワーク２０の構成は、これに限られない。
【００５５】
サーバ装置３０は、通信端末装置１０を有する学習者に対して、Ｅラーニングサービスを提供するため、各種のデータベース（以下、「ＤＢ」という。）を有する記録装置３３０を有し、Ｅラーニングサービスを学習者に提供する構成を有している。そして、サーバ装置３０は、通信端末装置１０からの要求に応じて、学習者に学習問題を出題するための問題データを通信端末装置１０に配信するとともに、通信端末装置１０から学習問題に対する解答データを取得してその正誤を判定するＥラーニングサービスを学習者に提供する構成を有している。
【００５６】
特に、本実施形態のサーバ装置３０は、各学習者の各学習問題に対する過去の正誤判定結果（以下、「解答履歴（テスト結果）」という。）、及び、出題された学習問題の履歴（以下、「学習履歴」という。）に基づいて、当該通信端末装置１０に配信すべき問題を決定する問題決定処理を実行する構成を有している。
【００５７】
具体的には、本実施形態のサーバ装置３０は、
（１）個々の問題に対応する学習問題がデータ化された問題データと、当該学習問題の解答を示す正解情報と、当該学習問題を識別するための問題識別情報（以下、「問題ＩＤ」という。）と、学習問題のトピックを示すトピック情報と、が対応付けて記録される学習問題ＤＢ３３１を管理し、
（２）学習問題の難易度（以下、「難易度レベル」という。）、及び、トピック情報を含む問題メタデータと、学習問題の問題ＩＤと、が対応付けて記録されているメタデータＤＢ３３２を管理し、
（３）学習問題ＤＢ３３１に記録された複数の学習問題の中から学習者に出題する学習問題を決定し、
（３）決定した問題データとともに問題メタデータを学習者に提供（配信）し、
（４）提供した問題データの学習問題に対する解答に対応する解答データを受信し、
（５）解答データと、配信した問題データにおける正解情報に基づいて、学習問題に対する解答の正誤を判定し、
（６）正誤判定の結果（以下、「正誤判定結果」という。）、及び、該当する問題の難易度レベルの情報（以下、「難易度レベル情報」という。）に基づいて、当該学習問題が属するトピックの当該学習者が到達した難易度（以下、「到達難易度」又は「習熟度」という。）を特定し、
（７）特定した習熟度が学習者毎及びトピック毎に記録される学習履歴ＤＢ３３４を管理し、
（８）該当する学習者のトピック毎の習熟度に基づいて当該学習者に出題する学習問題を決定する、構成を有している。
【００５８】
特に、サーバ装置３０は、（３）については、学習問題を学習者に出題する際に、学習履歴ＤＢ３３４に記録された該当する学習者のトピック毎の習熟度の中から、所定の条件を満たす最も高いレベルの習熟度を特定するとともに、当該特定した習熟度に基づいて、当該習熟度が属する題材情報を有する学習問題を、出題すべき学習問題として、決定する構成を有している。そして、所定の条件を満たす最も高いレベルの習熟度には、直前の学習問題が正解の場合には、全ての題材種別の中から特定した最も高いレベルの習熟度が含まれるとともに、直前の学習問題が不正解の場合には、当該直前の学習問題が属する題材種別を除いた他の全ての題材種別の中から特定した最も高いレベルの習熟度を含む。
【００５９】
また、サーバ装置３０は、（７）については、学習者が出題された学習問題に正解したと判定された場合に、当該出題された学習問題のトピックを特定し、学習履歴ＤＢ３３４に記録された該当する学習者に対する特定したトピックの習熟度のレベルを上げるとともに、学習者が出題された前記学習問題に不正解したと判定された場合に、当該出題された学習問題のトピックを特定し、学習履歴ＤＢ３３４に記録された該当する学習者に対する特定したトピックにおける習熟度のレベルを下げる、構成を有している。
【００６０】
このような構成を有することによって、本実施形態の学習通信システム１は、学習問題にて問題内で言及されている話題、又は、当該学習問題のジャンルを示すトピック毎に学習者の習熟度を登録し、当該習熟度に基づいて出題すべき学習問題を決定することができるので、学習者に対して得意な題材であって難易度の高い学習問題など、履歴に基づく各学習者の各題材種別による習熟度（難易度）に基づいて、学習問題を出題すべき学習問題として決定することができる。
【００６１】
したがって、本実施形態の学習通信システム１は、学習者の得意な題材を通して学習を進めることができるとともに、学習者の得意な題材を用いて難易度の高い学習問題を出題することによって、学習意欲を刺激しつつ、結果的に高いレベルの学習を学習者にさせ、学習効率の改善及び学習者の能力の向上を図ることができる。
【００６２】
［２］サーバ装置
［２．１］サーバ装置の構成
次に、図２〜図８の各図を用いて本実施形態のサーバ装置３０の構成について説明する。なお、図２は、本実施形態のサーバ装置３０の構成を示すブロック図であり、図３は、本実施形態のサーバ装置３０内に設けられる学習問題ＤＢ３３１に記録されるデータの一例を示す図である。また、図４は、本実施形態の問題データによって学習者に提示される学習問題の一例であり、図５は、本実施形態のサーバ装置３０内に設けられるメタデータＤＢ３３２に記録されるデータの一例を示す図である。さらに、図６は、本実施形態における問題データと、問題メタデータの関係を概念的に示すイメージ図であり、図７は、本実施形態のサーバ装置３０内に設けられる解答履歴ＤＢ３３３に記録されるデータの一例を示す図ある。そして、図８は、本実施形態のサーバ装置３０に設けられる学習履歴ＤＢ３３４に記録されるデータの一例を示す図である。
【００６３】
本実施形態のサーバ装置３０は、図２に示すように、ネットワーク２０に接続される通信制御部３１０と、各種のメモリとして機能するＲＯＭ／ＲＡＭ３２０と、各種のＤＢを有する記録装置３３０と、装置全体を制御するサーバ管理制御部３４０と、各種のデータ処理を実行するデータ処理部３６０と、メタデータ生成部３６２を有する。なお、上記の各部は、バスＢによって相互に接続され、各構成要素間におけるデータの転送が実行される。
【００６４】
通信制御部３１０は、所定のネットワークインターフェースであり、通信端末装置１０と通信チャネルを構築し、各種データの授受を行う。なお、通信制御部３１０は、例えば、本発明の通信制御手段を構成する。
【００６５】
ＲＯＭ／ＲＡＭ３２０には、サーバ装置３０の駆動に必要な各種のプログラムが記録されている。また、ＲＯＭ／ＲＡＭ３２０は、各種の処理が実行される際のワークエリアとして用いられる。
【００６６】
記録装置３３０は、ＨＤＤ、又は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）により構成され、その記録領域内には、少なくとも、学習問題ＤＢ３３１と、メタデータＤＢ３３２と、解答履歴ＤＢ３３３と、学習履歴ＤＢ３３４と、が構築される。なお、例えば、本実施形態の各ＤＢは、本発明に係るデータベースを構成する。
【００６７】
学習問題ＤＢ３３１は、各種の学習問題に関する問題データを所定の形式で記録するデータベースである。例えば、学習問題ＤＢ３３１には、図３に示すように、各学習問題を識別するための識別情報を示す問題ＩＤ毎に、当該問題ＩＤに対応する問題データ本体と、当該の問題の正解情報及び、解説を示す解説情報を有する正解データと、が対応付けて記録される。
【００６８】
特に、学習問題が四択又は五択等の選択式の文章題の場合には、問題データ本体には、当該文章題を示すテキスト情報及びそれを表示するための形式情報が含まれるとともに、正解データには、正解の枝の番号を示す正解情報と、その枝が正解の理由及び不正解の枝の理由が記載されたテキスト情報を有する解説情報と、が含まれる。例えば、問題データは、図４に示すように、学習問題が英語の場合には、学習者に学習問題を提示するための構成を有している。
【００６９】
なお、本実施形態の問題データにおいては、問題データの形式、及び、問題の出題形式は、任意となっている。例えば、文法やリーディングに関する学習問題の場合には、問題データは、四択、五択等の選択式の文章データにより構成される。そして、この場合には、ユーザが選択した番号が解答であり、当該解答を有するデータが後述する解答データを構成する。
【００７０】
また、リスニングの学習問題に関しては、問題データは、解答選択用の文章データ、及び、問題の文章を読み上げた音声データをテキスト形式に構成され、音声による出題に対して、文章データに記載された内容に従って、解答を選択させるように構成されている。
【００７１】
メタデータＤＢ３３２は、問題データ毎に各問題データに付随するデータであって、問題データによって形成される問題のトピック（題材種別）と問題データに対応する学習問題毎に設定された難易度レベルが記憶されるデータベースである。例えば、メタデータＤＢ３３２には、図５に示すように、各学習問題に対応する問題ＩＤと対応付けて、対応する学習問題に用いたトピック（題材種別）を示すトピック情報と当該学習問題の難易度レベルが数値された難易度レベル情報とが問題メタデータとして記録されている。そして、この問題メタデータは、図６に示されるように、問題データと問題ＩＤによって紐付けられている。
【００７２】
なお、図６には、問題ＩＤ「５６７」により示される、四択式の文法問題の問題データに対して、問題トピック「サッカー」、及び、難易度レベル「５」なる問題メタデータが対応付けられており、また、問題ＩＤ「５６８」により示される、四択式の文法問題の問題データに対して、問題トピック「ビジネス」、及び、難易度レベル「５」なる問題メタデータが対応付けられていることを示す。
【００７３】
また、本実施形態の難易度レベルは、その値が「１」から順に値が高くなるにつれて高い難易度レベルとなるように、定義されている。
【００７４】
そして、本実施形態の問題メタデータにおいては、Ｅラーニングの提供者によって手作業で予め設定されてもよいし、後述するメタデータ生成処理によって生成されてもよい。例えば、メタデータ生成処理は、予め用意されたトピック毎のサンプル文章に基づいて各問題データの類似度を算出し、かつ、全体の各問題データの正答率に基づいて各学習問題の難易度レベルを設定することによって問題メタデータを生成する。
【００７５】
解答履歴ＤＢ３３３は、各学習者が過去に解答した問題を管理するためデータベースであって、学習者毎に各学習問題に対する正誤判定の結果が解答履歴として記録されるデータベースである。例えば、解答履歴ＤＢには、図７に示すように、各学習者を識別するための学習者ＩＤと、当該学習者が過去に解答した学習問題の問題ＩＤと、当該学習問題に対して、該学習者が正解したか否かを示す結果情報と、が対応付けて記録されている。
【００７６】
なお、図７には、「学習者１」に学習問題「１０１」、「１０３」、「１０４」、及び「１０６」が提供されており、それぞれ、「正解」、「不正解」、「正解」、及び「正解」という結果を示す解答履歴が記憶されていることを示している。また、この解答履歴ＤＢ３３３に格納される解答履歴は、学習者が問題を解く度に、順次、追加される。
【００７７】
学習履歴ＤＢ３３４は、各学習者の学習の進捗状況を管理するためのデータベースである。例えば、学習履歴ＤＢ３３４には、図８に示すように、学習者の学習者ＩＤ毎に、当該学習者のトピックと当該トピックに属し、当該学習者が過去に正解したことのある学習問題の習熟度（到達難易度）の最高値と、が習熟度情報として対応付けて記録されている。
【００７８】
なお、図８には、「学習者１」が、トピック「サッカー」について、習熟度「５」、「旅行」について習熟度「３」、「日常会話」について習熟度「６」「ビジネス」について習熟度「４」「政治」について習熟度「３」まで正答している状態を示す。
【００７９】
サーバ管理制御部３４０は、主に中央演算処理装置（ＣＰＵ）によって構成され、プログラムを実行することによって、サーバ装置３０の各部を統合制御する。
【００８０】
データ処理部３６０は、各種のアプリケーションを実行することにより、各種の機能を実現する。特に、データ処理部３６０は、学習問題として該当する学習者に出題する問題データの決定処理、通信端末装置１０を介して取得した解答データに基づく問題の正誤判定処理、正誤判定結果に基づいて各種のＤＢの管理及び各通信端末装置１０への問題データの配信制御と当該問題データに対する解答データの受信制御を実行するＥラーニング制御を実行する。また、データ処理部３６０は、Ｅラーニングを実行するための各問題データの問題メタデータを生成するメタデータ生成処理を実行する。
【００８１】
具体的には、データ処理部３６０は、機能別に、Ｅラーニングにおける各種の制御を行うＥラーニング制御部３６１と、各問題に対応する問題メタデータ生成処理を実行するメタデータ生成部３６２と、を少なくとも含む。そして、Ｅラーニング制御部３６１は、問題決定部３６３、正誤判定部３６５、ＤＢ管理部３６５及び配信制御部３６４を有し、メタデータ生成部３６２は、キーワード特定部３６７、類似度算出部３６８及びトピック決定部３６９を有している。
【００８２】
なお、例えば、本実施形態の問題決定部３６３は、本発明に係る決定手段を構成し、正誤判定部３６５は、本発明に係る正誤判定手段を構成する。また、本実施形態のＤＢ管理部３６５は、本発明に係る学習問題データ管理手段及び更新手段を構成し、配信制御部３６４は、本発明の提供手段を構成する。さらに、本実施形態のメタデータ生成部３６２は、題材種別設定手段及び難易度設定手段を構成する。
【００８３】
そして、本実施異形態のデータ処理部３６０におけるＥラーニング制御部３６５及びメタデータ生成部３６２の詳細については後述する。
【００８４】
［２．２］Ｅラーニング制御部
次に、本実施形態のデータ処理部３６０におけるＥラーニング制御部３６５について説明する。
【００８５】
Ｅラーニング制御部３５０は、Ｅラーニングサービスを学習者に提供する際に、
（１）メタデータＤＢ３３２、解答履歴ＤＢ３３３及び学習履歴ＤＢ３３４、に格納された各データに基づいて、当該学習者に出題すべき学習問題（具体的には、問題ＩＤ）を決定する問題決定処理を実行し、
（２）決定した学習問題に対応する問題データを、通信制御部３１０を介して通信端末装置１０に配信する配信処理を実行し、
（３）学習者の学習問題に対する解答を解答データとして通信端末装置１０から取得する受信処理を実行し
（４）解答データに基づいて学習問題に対する正誤判定を実行するとともに通信端末装置１０に正誤判定の結果を通知する正誤判定処理を実行し、
（５）正誤判定の結果に基づいて解答履歴ＤＢ３３３及び、学習履歴ＤＢ３３４を更新するデータ更新処理を実行する。
【００８６】
問題決定部３６３は、学習者から学習問題の送信指示を受信すると、当該学習者の学習者ＩＤに基づいて学習履歴ＤＢ３３４及びを検索し、当該学習者に出題すべき学習問題を決定する問題決定処理を実行する。
【００８７】
具体的には、問題決定部３６３は、学習者の学習者ＩＤに対応付けて学習履歴ＤＢ３３４に記録されている習熟度情報を検索し、最も習熟度の値が高い（すなわち、到達難易度の値が大きい）トピックを問題トピックとして特定する。
【００８８】
このとき、問題決定部３６３は、該当する学習者の最高の習熟度であって同一の値のトピックが２以上ある場合には、ランダムにいずれか一のトピックを問題トピックに特定する。例えば、この場合には、問題決定部３６３は、抽選処理を実行して一のトピックを問題トピックに特定する。
【００８９】
また、問題決定部３６３は、このとき、直前の学習問題が不正解として記録されている場合には、当該直前の学習問題と異なるトピックを問題トピックに特定する。ただし、最も習熟度の値が大きいトピックが１つであり、当該トピックと直前の学習問題であって不正解の学習問題のトピックが同一の場合には、問題決定部３６３は、２番目に値の大きなトピックであって直前の不正解の学習問題のトピックとは異なるトピックを問題トピックとして決定する。
【００９０】
そして、問題決定部３６３は、問題トピックを特定すると、特定した問題トピックに基づいて、メタデータＤＢ３３２を検索し、当該特定した問題トピックと同一のトピックに属する学習問題であって、当該特定トピックを特定した際に用いた習熟度（すなわち、到達難易度）と同一の難易度レベルを有する問題ＩＤを、学習者に出題すべき学習問題として決定する。
【００９１】
配信制御部３６４は、決定した学習問題に対応する問題データを、通信制御部３１０を介して通信端末装置１０に配信する配信処理を実行する。
【００９２】
具体的には、配信制御部３６４は、問題決定部３６３によって決定された問題ＩＤに基づいて学習問題ＤＢ３３１を検索し、当該問題ＩＤを有する問題データを読み出す。そして、配信制御部３６４は、読み出した問題データを、通信制御部３１０を介して該当する通信端末装置１０に学習者に閲覧可能に配信する。
【００９３】
また、配信制御部３６４は、学習者の学習問題に対する解答を解答データとして通信端末装置１０から取得する受信処理を実行し、正誤判定部３６５に受信した解答データと該当する問題データを提供する。
【００９４】
正誤判定部３６５は、解答データに基づいて学習問題に対する正誤判定を実行するとともに通信端末装置１０に正誤判定の結果を通知する正誤判定処理を実行する。具体的には、正誤判定部３６５は、通信端末装置１０から取得された解答データと、該当する問題データに含まれる正解情報を比較することにより、学習者が当該学習問題に正解したか否かを判定する。そして、正誤判定部３６５は、判定結果を学習者に通知するために、該当する通信端末装置１０に通信制御部３１０を介して判定結果データを送信する。
【００９５】
ＤＢ管理部３６６は、正誤判定部３６５の正誤判定の結果に基づいて解答履歴ＤＢ３３３及び学習履歴ＤＢ３３４における該当する学習者の各データを更新するデータ更新処理を実行する。
【００９６】
具体的には、ＤＢＤＢ管理部３６６は、解答履歴ＤＢ正誤判定を実行した学習者の学習者ＩＤと対応付けて、出題された学習問題の問題ＩＤと、正誤の判定結果を解答履歴ＤＢ３３３に記憶する。
【００９７】
また、ＤＢ管理部３６６は、出題した学習問題に学習者が正解した場合には、学習履歴ＤＢ３３４において該当する学習者の問題トピックと同一のトピックにおける習熟度情報に示される値を一段階高い値に更新する。学習履歴ＤＢすなわち、ＤＢ管理部３６６は、学習者が正解する度に順次、学習者の習熟度（すなわち、到達難易度）のレベルを高くするように学習履歴ＤＢ３３４を更新する。
【００９８】
一方、ＤＢ管理部３６６は、出題した学習問題に学習者が不正解した場合には、学習履歴ＤＢ３３４において該当する学習者の問題トピックと同一のトピックにおける習熟度情報に示される値を一段階低い値に更新する。すなわち、ＤＢ管理部３６６は、学習者が不正解する度に順次、学習者の習熟度（すなわち、到達難易度）のレベルを低くするように学習履歴ＤＢ３３４を更新する。
【００９９】
［２．３］メタデータ生成部
次に、図９を用いて本実施形態のデータ処理部３６０におけるメタデータ生成部３６２について説明する。なお、図９は、本実施形態のメタデータ生成部３６２において実行されるメタデータ生成処理を概念的に示すイメージ図である。
【０１００】
メタデータ生成部３６２は、Ｅラーニングの実行前に、各問題データによって提供される学習問題における難易度レベルを、自動的に付与し、問題メタデータを生成するメタデータ生成処理を実行する。具体的には、メタデータ生成部３６２は、問題データ毎に、図９に示すように、
（１）トピック毎のサンプル文章に対して形態素解析等を実行し、各キーワード（以下、「トピックキーワード」という。）及びその出現回数とキーワード抽出処理を実行し、
（２）対象となる問題データのテキスト（問題文章）に対して形態素解析等を実行し、各キーワード（以下、「問題キーワード」という。）及びその出現回数を抽出し、
（３）問題データから抽出したキーワードの出現回数と各トピックのサンプル文章において予め抽出したキーワードの出現回数とに基づいて、各トピックとの類似度を算出する類似度算出処理を実行し、
（４）類似度算出処理によって一番高い類似度を有するトピックを問題データのトピックに決定する決定処理を実行する。
【０１０１】
なお、トピック毎のサンプル文章については、予めＥラーニングサービスを提供する提供者によって予め手動で設定し、形態素解析を実行しつつ、一般的な辞書を用いて各サンプル文章のトピックキーワード及びその出現回数を抽出しておく。
【０１０２】
キーワード特定部３６７は、一般的な英単語辞書を有し、形態素解析を実行して問題文章から各単語（キーワード）とその出現回数を抽出する。例えば、学習問題が英語の場合に、キーワード特定部３６７は、図９に示すように、問題データから「ｓｏｃｃｅｒ」又は「ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ」などのキーワードを学習問題キーワードとして抽出し、その出現回数を検出する。
【０１０３】
類似度算出部３６８は、トピック毎のサンプル文章におけるキーワード（以下、「トピックキーワード」という。）及びその出現回数と、キーワード特定部３６７によって抽出された学習問題キーワード及びその出現回数と、に基づいて、ＴＦ−ＩＤＦ（Ｔｅｒｍ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）の各値を算出する。すなわち、類似度算出部３６８は、各トピックキーワード及び学習問題キーワードを含む全てのキーワード（Ｋｅｙｊ）毎に、全体の出現回数の逆数Ｋｅｙｊ（ＩＤＦ）と各サンプルデータにおける出現回数Ｋｅｙｊ（ＴＦ）との積Ｋｅｙｎ（ＴＦ／ＩＤＦ）を算出する。なお、ここで「ｊ」は、トピックキーワード及び学習問題キーワードを通してのキーワードの識別番号を示す。
【０１０４】
そして、類似度算出部３６８は、問題データと各サンプルデータとについてベクトル空間上における距離に基づいて、両者の類似度を算出する。例えば、類似度算出部３６８は、問題データと各サンプルデータそれぞれについて（式１）によってコサイン類似度ｓｉｍを算出する。
【０１０５】
【数１】
2014071161.tif 000003
【０１０６】
なお、「Ａ」は、（式２）に示すように問題データにおける問題キーワード及びトピックキーワードのそれぞれに対する出現割合のベクトルであり、「Ｂｎ」は、（式３）に示す各サンプルデータ（ｎ）における問題キーワード及びトピックキーワードのそれぞれに対する出現割合のベクトルである。なお、「ｎ」は、トピック毎のサンプル文章の識別番号を示し、「ｔｊ」「ｓｊ」は、各々、に各単語の出現回数の割合を示す。
【０１０７】
【数２】
2014071161.tif 000004
【０１０８】
【数３】
2014071161.tif 000005
【０１０９】
トピック決定部３６３は、（式１）によって算出された類似度の一番高い値となったサンプル文章が属するトピックを当該問題データのトピックとして決定し、決定したトピック、及び、予め設定された問題データにおける難易度レベルに基づいて、問題メタデータを生成する。そして、トピック決定部３６３は、生成した問題メタデータを当該学習問題に対応する問題ＩＤと対応付けて、メタデータＤＢ３３２に記憶する。
【０１１０】
なお、各問題データにおける難易度レベルを自動付与する場合には、全学習者における正答率を順次算出し、予め定めた閾値を比較することによって各学習問題の難易度レベルを算出してメタデータＤＢ３３２に登録してもよい。この場合には、各学習問題の難易度レベルは、適宜、更新させることになる。
【０１１１】
［３］学習通信システムの動作
［３．１］学習問題配信処理
次に、図１０を用いて本実施形態の学習通信システムにおいて実行される学習問題を通信端末装置１０に配信する学習問題配信処理について説明する。
【０１１２】
なお、図１０は、本実施形態の学習通信システム１において実行される学習問題配信処理を示すフローチャートである。
【０１１３】
本動作においては、予めサーバ装置３０の各ＤＢには、図３、図５、図７及び図８に例示するデータが格納されているものとし、ＲＯＭ／ＲＡＭ３２０には、該当する学習者の学習者ＩＤが登録されているものとする。また、通信端末装置１０は、パスワードに基づくログイン処理その他の処理を実行することによって既にＥラーニングサイト（すなわちサーバ装置３０）にアクセスしており、Ｅラーニングが開始可能な状態となっているものとする。
【０１１４】
まず、通信端末装置１０は、学習者におけるＥラーニングを開始するための入力操作を検出すると（ステップＳ１００）、サーバ装置３０に学習問題の配信要求を送信し、問題データの受信を待機する（ステップＳ１０１）。
【０１１５】
次いで、サーバ装置３０において、通信制御部３１０が学習問題の配信要求を受信すると（ステップＳ２００）、Ｅラーニング制御部３６１は、問題決定処理を実行し（ステップＳ２０１）、当該処理に基づいて決定した問題データを、通信端末装置１０に配信して解答データの受信待機状態になる（ステップＳ２０２）。なお、Ｅラーニング制御部３６１は、問題決定処理によって決定した問題データの問題ＩＤと当該問題データの各情報と問題トピックのトピック情報とをＲＯＭ／ＲＡＭ３２０に記憶する。
【０１１６】
次いで、通信端末装置１０は、問題データを受信すると（ステップＳ１０２）、問題データを学習者に閲覧表示しつつ、学習者による解答データの入力を待機する（ステップＳ１０３）。
【０１１７】
次いで、通信端末装置１０は、学習者によって学習問題に対する解答を受け付けると（ステップＳ１０４）、受け付けた解答に対応する解答データを生成するとともに、サーバ装置３０に当該解答データを送信し、正誤判定結果の受信を待機する（ステップＳ１０５）。
【０１１８】
次いで、サーバ装置３０においては、通信制御部３１０が、解答データを受信すると（ステップＳ２０３）、Ｅラーニング制御部３６１は、学習問題ＤＢ学習問題ＤＢ３３１から読み出してＲＯＭ／ＲＡＭ３２０に記憶した当該問題の正解情報と当該受信した解答データとに基づいて、正誤判定を実行する（ステップＳ２０４）。
【０１１９】
次いで、Ｅラーニング制御部３６１は、正誤判定の結果をＲＯＭ／ＲＡＭ３２０に記憶した正解情報及び解答情報とともに、通信端末装置３０に通知する（ステップＳ２０５）。
【０１２０】
次いで、Ｅラーニング制御部３６１は、正誤判定の結果に基づいて解答履歴ＤＢ３３３及び学習履歴ＤＢ３３４を更新するデータ更新処理を実行し（ステップＳ２０６）、本動作を終了させる。なお、Ｅラーニング制御部３６１におけるデータ更新処理の詳細は後述する。また、サーバ装置３０は、本動作を終了すると、当該学習者のログイン状態を維持しつつ、問題データの配信要求における受信待機状態になる。
【０１２１】
次いで、通信端末装置１０は、サーバ装置３０から送信された学習問題の解答に対する正誤判定結果を受信すると（ステップＳ１０６）、当該受信した判定結果を正解情報及び解答情報とともに学習者に閲覧可能に表示し、Ｅラーニングの終了又は次の学習問題の配信要求の入力を待機する（ステップＳ１０７）。
【０１２２】
次いで、通信端末装置１０は、学習者の操作に基づいてＥラーニングの終了又は次の学習問題の配信要求の入力を判定するとともに（ステップＳ１０８）、学習者の操作が次の学習問題の配信要求であると判定した場合には、ステップＳ１０１の処理に移行し、学習者の操作が次の学習問題の配信要求でなく、Ｅラーニングの終了であると判定した場合には、学習者にその旨を確認させて（ステップＳ１０９）本動作を終了させる。
【０１２３】
［３．２］問題決定処理
次に、図１１を用いて本実施形態の問題配信処理に含まれる問題決定処理（ステップＳ２０１）について詳細に説明する。なお、図１１は、本実施形態のＥラーニング制御部３６１において実行される問題決定処理を示すフローチャートである。
【０１２４】
まず、ラーニング制御部３６１は、ＲＯＭ／ＲＡＭ３２０に記憶された学習者ＩＤ（すなわち、Ｅラーニングサービスにログインした学習者の学習者ＩＤ）に基づいて、解答履歴ＤＢ３３３を検索し、直前に配信された学習問題の正誤判定結果を読み出す（ステップＳ４０１）。
【０１２５】
次いで、ラーニング制御部３６１は、直前に配信された学習問題が正解の場合には、学習履歴ＤＢ３３４を検索して該当する学習者の題材種別毎の習熟度の中から、所定の条件を満たす最も高いレベルの習熟度（到達難易度）を特定する（ステップＳ４０２）。
【０１２６】
具体的には、ラーニング制御部３６１は、直前の学習問題が正解の場合には該当する学習者における全てのトピックの中から最も高いレベルの習熟度（到達難易度）を有するトピックを特定し、直前の学習問題が不正解の場合に当該直前の学習問題が属するトピックを除いた他の全てのトピックの中から特定した最も高いレベルの習熟度（到達難易度）を有するトピックを特定する。このとき、ラーニング制御部３６１は、特定したトピックが複数存在する場合には、当該トピックの全てを学習履歴ＤＢ３３４から読み出す。
【０１２７】
次いで、Ｅラーニング制御部３６１の問題決定部３６３は、読み出したトピックが複数存在するか否かを判定し（ステップＳ４０３）、トピックが一つのみと判定した場合には、当該トピックを問題トピックに特定する（ステップＳ４０４）。
【０１２８】
一方、Ｅラーニング制御部３６１は、選択されたトピックが複数存在すると判定した場合には、問題決定部解答履歴ＤＢ３３３に格納された、解答履歴に基づいて、所定の抽選処理を実行し、当選したトピックを問題トピックに特定する（ステップＳ４０５）。
【０１２９】
次いで、ラーニング制御部３６１は、該当する学習者の学習履歴を検索し、特定した問題トピックと同一トピックの習熟度を読み出すとともに（ステップＳ４０６）、学習問題ＤＢ３３１から問題トピックに属する読み出した習熟度によって示される難易度と同じ難易度レベルを有する問題ＩＤを選択して（ステップＳ４０７）本動作を終了させる。
【０１３０】
［３．３］データ更新処理
次に、図１２を用いて上述のステップＳ２０６本実施形態のＥラーニング制御部３６２において実行される該当する学習者の各データを更新するデータ更新処理について説明する。なお、図１２は、本実施形態のＥラーニング制御部３６２において実行される該当する学習者の各データを更新するデータ更新処理の動作を示すフローチャートである。
【０１３１】
本動作は、上述のステップＳ２０６の処理において実行される正誤判定の結果に基づいて解答履歴ＤＢ３３３及び学習履歴ＤＢ３３４を更新するデータ更新処理である。
【０１３２】
まず、Ｅラーニング制御部３６１は、正誤判定結果に基づいて、学習者の解答が正解か否かを判定し（ステップＳ３０１）、正解と判定した場合には、ステップＳ３０２の処理に移行し、不正解と判定した場合には、ステップＳ３１１の処理に移行する。
【０１３３】
次いで、Ｅラーニング制御部３６２は、ステップＳ３０１の処理において学習者の解答が正解であると判定した場合には、ＲＯＭ／ＲＡＭ３４０に記憶された学習者の学習者ＩＤと出題した学習問題の問題ＩＤとに基づいて、「正解」という結果情報を解答履歴ＤＢ３３３に追加する（ステップＳ３０２）。
【０１３４】
次いで、Ｅラーニング制御部３６２は、ＲＯＭ／ＲＡＭ３２０に記憶された問題ＩＤとトピック情報に基づいて、該当する学習者ＩＤの該当するトピックの習熟度のレベル（すなわち、難易度レベルを示す値）を一段階上のレベルに更新し（ステップＳ３０３）、本動作を終了させる。
【０１３５】
次いで、Ｅラーニング制御部３６２は、ステップＳ３０１の処理において学習者の解答が不正解であると判定した場合には、ＲＯＭ／ＲＡＭ３４０に記憶された学習者の学習者ＩＤと出題した学習問題の問題ＩＤとに基づいて、「不正解」という結果情報を解答履歴ＤＢ３３３に追加する（ステップＳ３１１）。
【０１３６】
次いで、Ｅラーニング制御部３６２は、ＲＯＭ／ＲＡＭ３２０に記憶された問題ＩＤとトピック情報に基づいて、該当する学習者ＩＤの該当するトピックの習熟度のレベル（すなわち、難易度レベルを示す値）を一段階下のレベルに更新し（ステップＳ３１２）、本動作を終了させる。
【０１３７】
［３．４］問題決定処理及びデータ更新処理を含む学習問題配信処理の処理例
次に、図１３〜図１５を用いて本実施形態における問題決定処理及びデータ更新処理を含む学習問題配信処理の処理例について説明する。なお、図１３〜図１５は、本実施形態における問題決定処理及びデータ更新処理を含む学習問題配信処理の一例を説明するための図である。
【０１３８】
なお、このような本実施形態のＥラーニング制御部３６２におけるデータ更新処理の処理例は以下の通りとなる。ただし、以下のデータ更新処理における処理例は、学習者Ａに対する１問目の学習問題において、トピック「サッカー」であって習熟度「５」の学習問題が提示された場合を想定する。
【０１３９】
まず、図１３に示すように、ステップ１において、１問目の学習問題における問題トピックが「サッカー」であって習熟度が「５」について正解したとすると、ステップ２において、Ｅラーニング制御部３６２は、学習者Ａのトピックにおける習熟度のレベルを「５」から「６」に更新する。
【０１４０】
また、このような状態であって、２問目の学習問題が要求されると、Ｅラーニング制御部３６２は、習熟度が一番高いトピック「サッカー」を問題トピックに特定し、当該問題トピックが「サッカー」で習熟度によって示される難易度「６」と同一の難易度レベル「６」を有する問題ＩＤを配信すべき学習問題に決定する。
【０１４１】
なお、Ｅラーニング制御部３６２は、ステップ２において、１問目の学習問題と同様に、２問目の学習問題について正解すると、図１４に示すように、ステップ３において、Ｅラーニング制御部３６２は、学習者Ａのトピック「サッカー」における習熟度のレベルを「６」から「７」に更新し、トピック「サッカー」における難易度レベル「７」を有する問題ＩＤを配信すべき学習問題に決定する。
【０１４２】
一方、図１３に示すように、１問目の学習問題において不正解となると、Ｅラーニング制御部３６２は、学習者Ａのトピックにおける習熟度のレベルを「５」から「４」に更新する。
【０１４３】
そして、このような状態であって、２問目の学習問題が要求されると、Ｅラーニング制御部３６２は、習熟度が一番高いトピックであって直前の学習問題において不正解の問題トピック以外である「日常会話」を問題トピックに特定し、当該問題トピックが「日常会話」であって、習熟度によって示される難易度「４」と同一の難易度レベル「４」を有する問題ＩＤを配信すべき学習問題に決定する。
【０１４４】
なお、Ｅラーニング制御部３６２は、２問目の学習問題について正解すると、図１５に示すように、ステップ３において、Ｅラーニング制御部３６２は、学習者Ａのトピック「日常会話」における習熟度のレベルを「４」から「５」に更新し、トピック「日常会話」における難易度レベル「５」を有する問題ＩＤを配信すべき学習問題に決定する一方、２問目の学習問題について不正解すると、Ｅラーニング制御部３６２は、学習者Ａのトピック「日常会話」における習熟度のレベルを「４」から「３」に更新し、トピック「サッカー」における難易度レベル「４」を有する問題ＩＤを配信すべき学習問題に決定する。
【０１４５】
以上本実施形態の学習通信システム１は、学習問題にて問題内で言及されている話題、又は、当該学習問題のジャンルを示すトピックなどの学習問題のトピック毎に学習者の習熟度を登録し、当該習熟度に基づいて出題すべき学習問題を決定することができるので、学習者に対して得意な題材であって難易度の高い学習問題など、履歴に基づく各学習者の各トピックによる習熟度（難易度）に基づいて、学習問題を出題すべき学習問題として決定することができる。
【０１４６】
したがって、本実施形態の学習通信システム１は、学習者の得意な題材を通して学習を進めることができるとともに、学習者の得意な題材を用いて難易度の高い学習問題を出題することによって、学習意欲を刺激しつつ、結果的に高いレベルの学習を学習者にさせ、学習効率の改善及び学習者の能力の向上を図ることができる。
【０１４７】
特に、本実施形態の学習通信システム１は、学習者の得意な題材を用いて難易度の高い学習問題を出題することができるので、学習意欲を刺激しつつ、結果的に高いレベルの学習を学習者にさせ、学習効率の改善及び学習者の能力の向上を図ることができる。
【０１４８】
また、本実施形態の学習通信システム１は、直前の学習問題に正解した場合には、その題材種別の問題を継続して出題し、直前の学習問題に不正解した場合には、他の題材種別の問題に切り換えて学習問題を出題することができるので、学習者の意欲を刺激しつつ、かつ、当該意欲を低下させることなく、結果的に高いレベルの学習を学習者にさせ、学習効率の改善及び学習者の能力の向上を図ることができる。
【０１４９】
［４］変形例
［４．１］変形例１
上記実施形態においては、サーバ装置３０内に各ＤＢを設け、管理及び制御する構成としたが、各ＤＢの管理、制御主体となるコンピュータシステムは、各々、別個なコンピュータシステムによって稼働し、ネットワークを介してデータ通信を行うようにしてもよい。
【０１５０】
［４．２］変形例２
また、上記実施形態においては、メタデータ生成部３６２をサーバ装置３０に設けるようにしたが、問題メタデータ生成処理を実行する専用のコンピュータを設けるようにしてもよい。また、問題メタデータ生成処理は、問題決定処理の前に実行されることが必要となるが、学習者のログイン時に、実行するようにすることも可能である。
【０１５１】
［４．３］変形例３
また、上記実施形態においては、通信端末装置１０と、サーバ装置３０、ネットワーク２０を有し、ネットワーク２０を介してＥラーニングサービスを提供するようにしたが、サーバ装置３０の各種ＤＢ３３１〜３３４と同様のＤＢ、及び、Ｅラーニング制御部を実現するためのアプリケーションを、ＰＣ、タブレット型情報端末装置、又は、スマートフォンにインストールし、装置単体にて、学習システムを構成するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１５２】
１  …  学習通信システム
１０  …  通信端末装置
２０  …  ネットワーク
３０  …  サーバ装置
３１０  …  通信制御部
３２０  …  ＲＯＭ／ＲＡＭ
３３０  …  記録装置
３３１  …  学習問題ＤＢ
３３２  …  メタデータＤＢ
３３３  …  解答履歴ＤＢ
３３４  …  学習履歴ＤＢ
３４０  …  サーバ管理制御部
３６０  …  データ処理部
３６１  …  Ｅラーニング制御部
３６２  …  メタデータ生成部
３６３  …  問題決定部
３６４  …  配信制御部
３６５  …  正誤判定部
３６６  …  ＤＢ更新管理部
３６７  …  キーワード決定部
３６８  …  類似度算出部
３６９  …  トピック決定部
【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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