(57)【要約】【課題】効果的な学習指導の実施を支援できる特性推測方法、特性推測装置および特性推測プログラムを提供する。【解決手段】推測部５３は、講義の資料データに対する利用者のアクセス履歴のうち、所定の利用者による複数の資料データに対するそれぞれの初回のアクセス時期の情報に基づいて、前記所定の利用者の特性を推測する。【選択図】図１
2014115344.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、
講義の資料データに対する利用者のアクセス履歴のうち、所定の利用者による複数の資料データに対するそれぞれの初回のアクセス時期の情報に基づいて、前記所定の利用者の特性を推測する
処理を実行することを特徴とする特性推測方法。
【請求項２】
コンピュータが、
前記アクセス履歴に基づき、前記資料データに対する利用者のアクセス率の経時的な変化を求め、アクセス率の変化から講義において資料がアナウンスされたアナウンス日および講義のテストが実施されたテスト日を推定する処理をさらに実行し、
前記推測する処理は、前記資料データに対する初回のアクセス時期が前記アナウンス日から所定の第１期間内か又は前記テスト日直前の所定の第２期間内かに基づき、前記所定の利用者の特性を推測する
ことを特徴とする請求項１に記載の特性推測方法。
【請求項３】
前記推測する処理は、複数の資料データを用いて、アナウンス日から前記第１期間内に初回のアクセスが行われた早期アクセス率と、前記テスト日直前の前記第２期間内に初回のアクセスが行われた直前アクセス率とを算出し、前記早期アクセス率が前記直前アクセス率以上の場合、第１の型と推測し、前記早期アクセス率が前記直前アクセス率よりも低い場合、第２の型と推測する
ことを特徴とする請求項２に記載の特性推測方法。
【請求項４】
前記推定する処理は、前記アクセス率が最初に所定の第１閾値以上となった日をアナウンス日と推定し、前記アナウンス日から一定期間以上経過後の前記アクセス率が最後に所定の第２閾値以上となった日の次の平日をテスト日と推定する
ことを特徴とする請求項２または３に記載の特性推測方法。
【請求項５】
コンピュータが、
利用者の特性が現れ易い講義を選択する処理をさらに実行し、
前記推測する処理は、選択された講義の資料データに対する前記所定の利用者の初回のアクセス時期に基づいて、前記所定の利用者の特性を推測する
ことを特徴とする請求項１〜４の何れか１つに記載の特性推測方法。
【請求項６】
コンピュータが、
利用者の行動特性が現れ易い資料データを選択する処理をさらに実行し、
前記推測する処理は、選択された資料データに対する前記所定の利用者の初回のアクセス時期に基づいて、利用者の特性を推測する
ことを特徴とする請求項１〜５の何れか１つに記載の特性推測方法。
【請求項７】
講義の資料データに対する利用者のアクセス履歴のうち、所定の利用者による複数の資料データに対するそれぞれの初回のアクセス時期の情報に基づいて、前記所定の利用者の特性を推測する推測部と、
を有することを特徴とする特性推測装置。
【請求項８】
コンピュータに、
講義の資料データに対する利用者のアクセス履歴のうち、所定の利用者による複数の資料データに対するそれぞれの初回のアクセス時期の情報に基づいて、前記所定の利用者の特性を推測する
処理を実行させることを特徴とする特性推測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特性推測方法、特性推測装置および特性推測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、学習を支援するシステムが提供されている。例えば、大学などの高等教育機関では、講義の資料データを格納したフォルダや、掲示板、出席管理、レポート受付等の機能を提供するLearning  Management  System（ＬＭＳ：学習管理システム）と呼ばれるシステムが導入されている。この学習管理システムは、授業支援システムと呼ばれる場合もある。
【０００３】
また、近年、高等教育機関では、学生に対して学習指導を行うことが求められている。このような学習指導を支援する従来技術がある。例えば、米国のPurdue  University（パデュー大学）では、「Course  Signals」と呼ばれるシステムが導入されている。Course  Signalsは、まず、過去の講義での学習に関する行動と成績データを用いて、学習に関する行動から成績を予測する予測式を算出する。次に、Course  Signalsは、現在の講義の期の途中での学生の学習行動データから予測式を用いて講義についての学生の成績を予測する。学習行動データは、学習支援システムに滞在した時間や、取得した講義資料のファイル数などである。そして、Course  Signalsは、成績が悪くなりそうな学生に対してアラームを挙げる。
【０００４】
また、例えば、過去の学生の学習履歴情報（科目、成績、学習時間、質問数、使用した教材、指導した教師、解答結果等に関する情報）を基に学生をいくつかのタイプに分類する従来技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−１３１５４９号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】“Course  Signals”、[online]、［平成２４年１１月２７日検索］、インターネット＜URL:  http://www.itap.purdue.edu/learning/tools/signals/＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来技術は、何れも学生の行動にどのような特性があるかを考慮しておらず、効果的な学習指導を行うことができない、という問題点があった。
【０００８】
一側面では、効果的な学習指導の実施を支援できる特性推測方法、特性推測装置および特性推測プログラム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】
【０００９】
本発明の一側面によれば、特性推測方法は、コンピュータが、講義の資料データに対する利用者のアクセス履歴のうち、所定の利用者による複数の資料データに対するそれぞれの初回のアクセス時期の情報に基づいて、利用者の特性を推測する処理を実行する。
【発明の効果】
【００１０】
効果的な学習指導の実施を支援できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、特性推測装置の全体構成を示す図である。
【図２】図２は、受講講義情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図３】図３は、講義情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図４】図４は、アクセス履歴情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図５】図５は、資料登録日情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図６】図６は、アクセス資料数情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図７】図７は、共通資料情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図８】図８は、選択資料情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図９】図９は、アナウンス日情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、テスト日情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、講義別特性推定情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、学生別特性推定情報のデータ構成の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、特性推測処理の手順を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、講義選択処理の手順を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、講義判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、講義資料選択処理の手順を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、講義別特性推測処理の手順を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、特性判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図１９】図１９は、特性推定プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に、本発明にかかる特性推測方法、特性推測装置および特性推測プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例１】
【００１３】
実施例１に係るシステムについて説明する。図１は、特性推測装置の全体構成を示す図である。特性推測装置１０は、利用者の特性を推測する装置である。特性推測装置１０は、例えば、サーバコンピュータなどのコンピュータなどである。特性推測装置１０は、１台のコンピュータとして実装してもよく、また、複数台のコンピュータによるクラウドとして実装することもできる。なお、本実施例では、特性推測装置１０を１台のコンピュータとした場合を例として説明する。
【００１４】
特性推測装置１０は、不図示のネットワークを介して他の装置と通信が可能とされている。また、本実施例では、特性推測装置１０で学習管理システム４０が導入され、動作している。学習管理システム４０は、学生などの利用者の学習を支援する各種の機能を提供する。例えば、学習管理システム４０は、講義の資料データを格納したフォルダや、掲示板、出席管理、レポート受付等の機能を提供する。学生などの利用者は、パーソナル・コンピュータ（ＰＣ）、携帯電話、スマートフォンなどの端末装置を用いて、ネットワークを介して特性推測装置１０にアクセスし、学習管理システム４０が提供する各種の機能を利用する。例えば、学生は、講義前あるいは講義後に、講義で使用される資料データを取得する。また、例えば、学生は、講義での疑問点や質問内容などを掲示板に登録する。また、例えば、学生は、講義開始時に学習管理システム４０にアクセスして講義に出席したことを登録する。また、例えば、学生は、講義で与えられた課題について作成したレポートのデータを送信してレポートの提出を行う。学習管理システム４０は、学生からアクセスされ、各種の機能が利用された場合、利用された機能に関して、学生のアクセスの履歴を保存する。
【００１５】
また、特性推測装置１０は、利用者の特性を推測する特性推測システム４１が導入され、動作する。特性推測システム４１は、特性を推測する利用者として何れかの学生が指定された場合、指定された学生のアクセスの履歴に基づいて、特性を推測する。例えば、特性推測システム４１は、学生の学習に関する特性を推測する。
【００１６】
次に、実施例１に係る特性推測装置１０の構成について説明する。図１に示すように、特性推測装置１０は、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）部２０と、表示部２１と、入力部２２と、記憶部２３と、制御部２４とを有する。
【００１７】
通信Ｉ／Ｆ部２０は、他の装置、例えば、学生などの利用者が保持する端末装置との間で通信制御を行うインタフェースである。通信Ｉ／Ｆ部２０は、不図示のネットワークを介して他の装置と各種情報を送受信する。例えば、通信Ｉ／Ｆ部２０は、利用者の端末装置から学習管理システム４０および特性推測システム４１へのアクセス要求を受信する。かかる通信Ｉ／Ｆ部２０の一態様としては、ＬＡＮカードなどのネットワークインタフェースカードを採用できる。
【００１８】
表示部２１は、各種情報を表示する表示デバイスである。表示部２１としては、Liquid  Crystal  Display（ＬＣＤ）やCathode  Ray  Tube（ＣＲＴ）などの表示デバイスが挙げられる。表示部２１は、各種情報を表示する。
【００１９】
入力部２２は、各種の情報を入力する入力デバイスである。例えば、入力部２２としては、マウスやキーボードなどの入力デバイスが挙げられる。入力部２２は、ユーザからの操作入力を受け付け、受け付けた操作内容を示す操作情報を制御部２４に入力する。
【００２０】
記憶部２３は、ハードディスク、Solid  State  Drive（ＳＳＤ）、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部２３は、Random  Access  Memory（ＲＡＭ)、フラッシュメモリ、Non  Volatile  Static  Random  Access  Memory（ＮＶＳＲＡＭ)などのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。
【００２１】
記憶部２３は、制御部２４で実行されるOperating  System（ＯＳ）や、学習管理システム４０、特性推測システム４１として動作する各種プログラムを記憶する。さらに、記憶部２３は、制御部２４で実行されるプログラムで用いられる各種データを記憶する。例えば、記憶部２３は、受講講義情報６０と、講義情報６１と、アクセス履歴情報６２と、資料登録日情報６３とを記憶する。また、記憶部２３は、アクセス資料数情報６４と、共通資料情報６５と、選択資料情報６６と、アナウンス日情報６７と、テスト日情報６８と、講義別特性推定情報６９と、学生別特性推定情報７０とを記憶する。
【００２２】
受講講義情報６０は、学生毎に、受講中および受講済みの講義を示す情報を記憶したデータである。なお、本実施例では、受講講義情報６０に、学生が既に受講済みの講義を示す情報を記憶するものとするが、現在受講中の講義を示す情報を含めてもよい。また、受講講義情報６０には、現在受講中の講義を示す情報のみを記憶させてもよい。一例として、受講講義情報６０は、学習管理システム４０によりデータが登録される。他の一例として、受講講義情報６０は、利用者の受講済みの講義から行動特性を推測しやすい講義を選択する際に後述の選択部５１によって参照される。
【００２３】
図２は、受講講義情報のデータ構成の一例を示す図である。図２に示すように、受講講義情報６０は、「学生ＩＤ」、「受講講義ＩＤリスト」の各項目を有する。学生ＩＤ（identification）の項目は、学生を識別する情報を記憶する領域である。学生には、数字や文字などを組み合わせて、それぞれを識別するＩＤ番号が付与される。学生ＩＤの項目には、各学生に付与されたＩＤ番号が格納される。講義受講ＩＤリストの項目は、学生ＩＤの項目にＩＤ番号が記憶された学生の受講済みの講義を示す情報を記憶する領域である。講義には、講義名や講義番号など講義を示す識別情報が定められている。講義受講ＩＤリストの項目には、学生が受講した講義の識別情報が格納される。
【００２４】
図２の例では、学生ＩＤが「学生１」の学生は、「講義１」、「講義２」、「講義３」、「講義４」を受講したことを示す。
【００２５】
図１に戻り、講義情報６１は、講義に関する情報を記憶したデータである。一例として、講義情報６１は、学習管理システム４０および後述の選択部５１によりデータが登録される。他の一例として、講義情報６１は、行動特性が現れ易い講義を選択する際に後述の選択部５１によって参照される。
【００２６】
図３は、講義情報のデータ構成の一例を示す図である。図３に示すように、講義情報６１は、「講義ＩＤ」、「受講者数」、「種別」、「講義資料数」、「資料アクセス数平均値」、「資料アクセス数標準偏差」、「選択講義」の各項目を有する。講義ＩＤの項目は、講義の識別情報を記憶する領域である。講義ＩＤの項目には、講義の識別情報が格納される。受講者数の項目は、講義を受講した学生数を記憶する領域である。受講者数の項目には、講義ＩＤの項目に識別情報が記憶された講義を受講した学生数が格納される。種別の項目は、講義の種別を記憶する領域である。本実施例では、種別として、講義が選択科目であるか、必修科目であるかを識別している。種別の項目には、講義ＩＤの項目に識別情報が記憶された講義が選択科目の場合、「選択」と格納され、講義が必修科目の場合、「必修」と格納される。講義資料数の項目は、講義で使用された資料データの数を記憶する領域である。講義資料数の項目には、講義ＩＤの項目に識別情報が記憶された講義で使用された資料データの数が格納される。資料アクセス数平均値の項目は、講義で使用した資料データに対して各学生がアクセスしたアクセス回数の平均値を記憶する領域である。資料アクセス数平均値の項目には、講義ＩＤの項目に識別情報が記憶された講義で使用した資料データに対して各学生がアクセスしたアクセス回数の平均値が格納される。資料アクセス数標準偏差の項目は、講義で使用した資料データに対するアクセス回数の標準偏差を記憶する領域である。資料アクセス数標準偏差の項目には、講義ＩＤの項目に識別情報が記憶された講義で使用した資料データに対する学生のアクセス回数の標準偏差が格納される。選択講義の項目は、行動特性を推測しやすい講義である否かを記憶する領域である。選択講義の項目には、講義ＩＤの項目に識別情報が記憶された講義が行動特性を推測しやすい講義である場合、「ＯＫ」と格納され、識別情報が記憶された講義が行動特性を推測しづらい講義である場合、「ＮＧ」と格納される。
【００２７】
図３の例では、講義ＩＤが「講義１」の講義は、受講者数が「２００」名であり、選択科目であり、講義で使用された資料データの数が「４」であることを示す。また、講義ＩＤが「講義１」の講義は、資料アクセス数平均値が「３」であり、資料アクセス数標準偏差が「１」であり、選択講義の項目が「ＯＫ」であることから、行動特性を推測しやすい講義であることを示す。
【００２８】
図１に戻り、アクセス履歴情報６２は、講義で使用される資料データに学生がアクセスした履歴を記憶したデータである。本実施例では、アクセス履歴情報６２に、履歴として資料データに初回アクセスした日付を記憶するが、アクセスした日付を全て記憶させてもよい。一例として、アクセス履歴情報６２は、学習管理システム４０によりデータが登録される。他の一例として、アクセス履歴情報６２は、アナウンス日、テスト日を推定する際に後述の推定部５２によって参照される。また、他の一例として、アクセス履歴情報６２は、特性を推測する際に後述の推測部５３によって参照される。
【００２９】
図４は、アクセス履歴情報のデータ構成の一例を示す図である。図４に示すように、アクセス履歴情報６２は、「講義ＩＤ」、「資料ＩＤ」、「学生ＩＤ」、「初回アクセス日」の各項目を有する。講義ＩＤの項目は、講義の識別情報を記憶する領域である。講義ＩＤの項目には、講義を示す識別情報が格納される。資料ＩＤの項目は、講義で使用した資料データの識別情報を記憶する領域である。資料データには、例えば、ファイル名や資料名などそれぞれを識別する識別情報が定められる。資料ＩＤの項目には、講義ＩＤの項目に識別情報が記憶された講義で使用された資料データの識別情報が格納される。学生ＩＤの項目は、資料データに対してアクセスした学生のＩＤ番号を記憶する領域である。学生ＩＤの項目には、資料ＩＤの項目に識別情報が記憶された資料データに対してアクセスした学生のＩＤ番号が格納される。初回アクセス日の項目は、学生が資料データに対して初回のアクセスを行った日付を記憶する領域である。初回アクセス日の項目には、学生ＩＤの項目にＩＤ番号が記憶された学生が、資料ＩＤの項目に識別情報が記憶された資料データに対して初回のアクセスした日付が格納される。
【００３０】
図４の例では、講義ＩＤが「講義１」の講義で使用される資料ＩＤが「資料１」の資料データは、学生ＩＤが「学生１」の学生が「５／２」に初回のアクセスを行ったことを示す。
【００３１】
図１に戻り、資料登録日情報６３は、講義で使用される資料データが学習管理システム４０に登録され、資料データが学生からアクセス可能とされた日付を記憶したデータである。一例として、資料登録日情報６３は、学習管理システム４０によりデータが登録される。他の一例として、資料登録日情報６３は、行動特性が現れ易い資料データを選択する際に後述の選択部５１によって参照される。また、他の一例として、資料登録日情報６３は、アナウンス日及びテスト日を推定する際に後述の推定部５２によって参照される。
【００３２】
図５は、資料登録日情報のデータ構成の一例を示す図である。図５に示すように、資料登録日情報６３は、「講義ＩＤ」、「資料ＩＤ」、「資料登録日」の各項目を有する。講義ＩＤの項目は、講義の識別情報を記憶する領域である。講義ＩＤの項目には、資料データが登録された講義の識別情報が格納される。資料ＩＤの項目は、資料データの識別情報を記憶する領域である。資料ＩＤの項目には、登録された資料データの識別情報が格納される。資料登録日の項目は、資料データが登録された日付を記憶する領域である。資料登録日の項目には、資料データが登録された日付が格納される。
【００３３】
図５の例では、講義ＩＤが「講義１」の講義で使用される資料ＩＤが「資料１」の資料データは、「５／１」に登録されたことを示す。
【００３４】
図１に戻り、アクセス資料数情報６４は、各学生がアクセスした資料データの数を記憶したデータである。一例として、アクセス資料数情報６４は、行動特性が現れ易い資料データを選択する際に後述の選択部５１によってデータが登録される。また、他の一例として、アクセス資料数情報６４は、行動特性が現れ易い資料データを選択する際に後述の選択部５１によって参照される。
【００３５】
図６は、アクセス資料数情報のデータ構成の一例を示す図である。図６に示すように、アクセス資料数情報６４は、「学生ＩＤ」、「資料数」、「判定結果」の各項目を有する。学生ＩＤの項目は、資料データの数を集計した学生のＩＤ番号を記憶する領域である。学生ＩＤの項目には、資料データの数を集計した学生のＩＤ番号が格納される。資料数の項目は、登録日から所定の第１アクセス期間以内にアクセスされた資料データの数を記憶する領域である。資料数の項目には、学生ＩＤの項目にＩＤ番号が記憶された学生が、登録日から第１アクセス期間以内にアクセスした資料データの数が格納される。判定結果の項目は、資料データに対して早期にアクセスする真面目な学生であるか否かの判定結果を記憶する領域である。本実施例では、資料データに対してアクセス時期に基づいて、学生が真面目な学生であるか否かを判定する。判定結果の項目には、学生ＩＤの項目にＩＤ番号が記憶された学生が真面目と判定された学生である場合、「ＹＥＳ」と格納され、学生が真面目と判定された学生ではない場合、「ＮＯ」と格納される。
【００３６】
図６の例では、学生ＩＤが「学生１」の学生は、登録日から第１アクセス期間以内にアクセスされた資料データの数が「３」であり、判定結果が「ＹＥＳ」であることから、真面目と判定された学生であることを示す。
【００３７】
図１に戻り、共通資料情報６５は、利用者の行動特性が現れ易い資料データを選択した結果を記憶したデータである。本実施例では、利用者の行動特性が現れ易い資料データを「共通資料」とも称する。一例として、共通資料情報６５は、共通資料行動特性が現れ易い共通資料の資料データを選択する際に後述の選択部５１によってデータが登録される。他の一例として、共通資料情報６５は、利用者の特性を推定する際に後述の推定部５２および推測部５３によって参照される。
【００３８】
図７は、共通資料情報のデータ構成の一例を示す図である。図７に示すように、共通資料情報６５は、「講義ＩＤ」、「資料ＩＤリスト」の各項目を有する。講義ＩＤの項目は、共通資料が選択された講義の識別情報を記憶する領域である。講義ＩＤの項目には、共通資料が選択された講義の識別情報が格納される。資料ＩＤリストの項目は、共通資料と選択された資料データの識別情報を記憶する領域である。資料ＩＤリストの項目には、講義ＩＤの項目に識別情報が記憶された講義について、共通資料と選択された資料データの識別情報が格納される。
【００３９】
図７の例では、識別情報が「講義１」の講義は、「資料１」、「資料２」、「資料３」の資料データが共通資料であることを示す。
【００４０】
図１に戻り、選択資料情報６６は、共通資料と選択された資料データの数を記憶したデータである。一例として、選択資料情報６６は、共通資料を選択する際に後述の選択部５１によってデータが登録される。他の一例として、選択資料情報６６は、利用者の特性を推定する際に後述の推定部５２および推測部５３によって参照される。
【００４１】
図８は、選択資料情報のデータ構成の一例を示す図である。図８に示すように、選択資料情報６６は、「講義ＩＤ」、「資料数」の各項目を有する。講義ＩＤの項目は、講義の識別情報を記憶する領域である。講義ＩＤの項目には、共通資料を選択した講義の識別情報が格納される。資料数の項目は、共通資料とされた資料データの数を記憶する領域である。資料数の項目には、講義ＩＤの項目に識別情報が記憶された講義について、共通資料とされた資料データの数が格納される。
【００４２】
図８の例では、識別情報が「講義１」の講義は、共通資料とされた資料データの数が「３」であることを示す。
【００４３】
図１に戻り、アナウンス日情報６７は、資料データが講義でアナウンスされたと推定される日付を記憶したデータである。一例として、アナウンス日情報６７は、利用者の特性を推定する際に後述の推定部５２によって参照される。他の一例として、アナウンス日情報６７は、利用者の特性を推定する際に後述の推測部５３によって参照される。
【００４４】
図９は、アナウンス日情報のデータ構成の一例を示す図である。図９に示すように、アナウンス日情報６７は、「講義ＩＤ」、「資料ＩＤ」、「資料アナウンス日」の各項目を有する。講義ＩＤの項目は、講義の識別情報を記憶する領域である。講義ＩＤの項目には、アナウンス日が推定された資料データを使用する講義の識別情報が格納される。資料ＩＤの項目は、資料データの識別情報を記憶する領域である。資料ＩＤの項目には、アナウンス日が推定された資料データの識別情報が格納される。資料アナウンス日の項目は、推定されたアナウンス日を記憶する領域である。資料アナウンス日の項目には、資料ＩＤの項目に識別情報が記憶された資料データについて推定されたアナウンス日が格納される。
【００４５】
図９の例では、識別情報が「講義１」の講義の識別情報が「資料１」の資料データは、推定されたアナウンス日が「５／２」であることを示す。
【００４６】
図１に戻り、テスト日情報６８は、講義においてテストが実施されたと推定される日付を記憶したデータである。一例として、テスト日情報６８は、行動特性が現れ易い資料データを選択する際に後述の推定部５２によってデータが登録される。他の一例として、テスト日情報６８は、特性を推定する際に後述の推測部５３によって参照される。
【００４７】
図１０は、テスト日情報のデータ構成の一例を示す図である。図１０に示すように、テスト日情報６８は、「講義ＩＤ」、「テスト日」の各項目を有する。講義ＩＤの項目は、講義の識別情報を記憶する領域である。講義ＩＤの項目には、テスト日が推定された講義の識別情報が格納される。テスト日の項目は、テストが実施されたと推定されるテスト日を記憶する領域である。テスト日の項目には、講義ＩＤの項目に識別情報が記憶された講義について、推定されたテスト日が格納される。
【００４８】
図１０の例では、識別情報が「講義１」の講義は、推定されたテスト日が「７／２５」であることを示す。
【００４９】
図１に戻り、講義別特性推定情報６９は、講義毎の学生の特性の推測に用いる各種のデータを記憶したデータである。一例として、講義別特性推定情報６９は、特性を推定する際に後述の推測部５３によってデータが登録される。他の一例として、講義別特性推定情報６９は、特性を推定する際に後述の推測部５３によって参照される。
【００５０】
図１１は、講義別特性推定情報のデータ構成の一例を示す図である。図１１に示すように、講義別特性推定情報６９は、「講義ＩＤ」、「学生ＩＤ」、「早期アクセス資料数」、「早期アクセス率」、「直前アクセス資料数」、「直前アクセス率」、「推測結果」の各項目を有する。講義ＩＤの項目は、講義の識別情報を記憶する領域である。講義ＩＤの項目には、学生の特性を推測した講義の識別情報が格納される。学生ＩＤの項目は、特性を推測した学生のＩＤ番号を記憶する領域である。学生ＩＤの項目には、講義ＩＤの項目に識別情報が記憶された講義において、特性を推測した学生のＩＤ番号が格納される。早期アクセス資料数の項目は、早期にアクセスを行った早期アクセスの資料データの数を記憶する領域である。早期アクセス資料数の項目には、講義ＩＤの項目に識別情報が記憶された講義において、学生ＩＤの項目にＩＤ番号が記憶された学生が資料データに対して早期にアクセスした早期アクセスの資料データの数が格納される。早期アクセス率の項目は、資料データに対して早期にアクセスを行った割合を記憶する領域である。早期アクセス率の項目には、講義ＩＤの項目に識別情報が記憶された講義において、学生ＩＤの項目にＩＤ番号が記憶された学生が資料データに対して早期にアクセスを行った割合が格納される。直前アクセス資料数の項目は、テストの直前にアクセスを行った直前アクセスの資料データの数を記憶する領域である。直前アクセス資料数の項目には、講義ＩＤの項目に識別情報が記憶された講義において、学生ＩＤの項目にＩＤ番号が記憶された学生がテストの直前に資料データにアクセスした直前アクセスの資料データの数が格納される。直前アクセス率の項目は、テスト直前にアクセスを行った割合を記憶する領域である。直前アクセス率の項目には、講義ＩＤの項目に識別情報が記憶された講義において、学生ＩＤの項目にＩＤ番号が記憶された学生がテストの直前に資料データにアクセスを行った割合が格納される。推測結果の項目は、学生の特性を推測した結果を記憶する領域である。
【００５１】
ここで、本実施例では、早期アクセス率と、直前アクセス率とに基づいて、学生の学習に対する特性を推測する。本実施例では、例えば、早期アクセス率が直前アクセス率以上の場合、第１の型と推測し、早期アクセス率が直前アクセス率よりも低い場合、第２の型と推測する。この第１の型は、早期アクセス率が直前アクセス率以上であることから、計画的に学習を行うタイプである。本実施例では、第１の型を「コツコツ型」とも称する。また、第２の型は、早期アクセス率が直前アクセス率よりも低いことから、テストの直前に学習を行うタイプである。本実施例では、第２の型を「直前型」とも称する。なお、第１の型および第２の型を示す名称は、これに限定されるものではなく、それぞれの特性を表現するものであれば何れであってもよい。例えば、第１の型は、「計画型」などと称してもよい。また、第２の型は、「締切型」などと称してもよい。
【００５２】
推測結果の項目には、コツコツ型（第１の型）と推測された場合、「コツコツ型」と格納され、直前型（第２の型）と推測された場合、「直前型」と格納される。
【００５３】
図１１の例では、識別情報が「講義１」の講義では、ＩＤ番号が「学生１」の学生は、早期アクセス数資料数が「３」であり、早期アクセス率が「１．０」であることを示す。また、識別情報が「講義１」の講義では、ＩＤ番号が「学生１」の学生は、直前アクセス資料数が「０」であり、直前アクセス率が「０」であり、推測結果が「コツコツ型」であることを示す。
【００５４】
図１に戻り、学生別特性推定情報７０は、学生の特性の推測に用いる各種のデータを記憶したデータである。一例として、学生別特性推定情報７０は、特性を推定する際に後述の推測部５３によってデータが登録される。他の一例として、学生別特性推定情報７０は、特性を推定する際に後述の推測部５３によって参照される。
【００５５】
図１２は、学生別特性推定情報のデータ構成の一例を示す図である。図１２に示すように、学生別特性推定情報７０は、「学生ＩＤ」、「コツコツ型講義数」、「直前型講義数」、「推測」の各項目を有する。学生ＩＤの項目は、特性を推測した学生のＩＤ番号を記憶する領域である。学生ＩＤの項目には、特性を推測した学生のＩＤ番号が格納される。コツコツ型講義数の項目は、コツコツ型と推測された講義の数を記憶する領域である。コツコツ型講義数の項目には、学生ＩＤの項目にＩＤ番号が記憶された学生について、コツコツ型と推測された講義の数が格納される。直前型講義数の項目は、直前型と推測された講義の数を記憶する領域である。直前型講義数の項目には、学生ＩＤの項目にＩＤ番号が記憶された学生について、直前型と推測された講義の数が格納される。推測の項目は、各講義での特性の推測結果から学生の学習に関する特性を推測した推測結果を記憶する領域である。本実施例では、学生の学習に関する特性がコツコツ型であるか、直前型であるかを推測する。推測の項目には、コツコツ型と推測された場合、「コツコツ型」と格納され、直前型と推測された場合、「直前型」と格納される。
【００５６】
図１２の例では、ＩＤ番号が「学生１」の学生は、コツコツ型と推測された講義の数が「３」であり、直前型と推測された講義の数が「０」であり、推測結果が「コツコツ型」であることを示す。
【００５７】
図１に戻り、制御部２４は、特性推測装置１０を制御するデバイスである。制御部２４としては、Central  Processing  Unit（ＣＰＵ）、Micro  Processing  Unit（ＭＰＵ）等の電子回路や、Application  Specific  Integrated  Circuit（ＡＳＩＣ）、Field  Programmable  Gate  Array（ＦＰＧＡ）等の集積回路を採用できる。制御部２４は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部２４は、各種のプログラムが動作することにより各種のシステムが動作しており、各種の処理部として機能する。例えば、制御部２４は、学習管理システム４０と、特性推測システム４１が動作する。
【００５８】
学習管理システム４０は、学生などの利用者の学習を支援する各種の機能を提供する。学習管理システム４０は、例えば、講義の資料データを格納したフォルダや、掲示板、出席管理、レポート受付等の機能を提供する。学習管理システム４０は、提供する機能で用いる各種のデータを管理する。例えば、学習管理システム４０は、学生毎に、受講した講義の識別情報を受講講義情報６０に登録して管理する。また、学習管理システム４０は、講義毎に、講義を受講する学生数や講義の種別、講義で使用された資料データの数を講義情報６１に登録して管理する。また、学習管理システム４０は、講義毎に資料データを、例えば、フォルダに分けて管理しており、講師等により講義の資料データが登録された場合、資料データが登録された日付を資料登録日情報６３に登録して管理する。また、学習管理システム４０は、各講義の各資料データ毎に、学生のアクセスの履歴を保存する。そして、学習管理システム４０は、資料データに対して各学生がアクセスしたアクセス回数を集計し、各学生のアクセス回数の平均値、アクセス回数の標準偏差を求めて講義情報６１に登録して管理する。また、学習管理システム４０は、学生から資料データがアクセスされた場合、資料データ毎に、初回にアクセスされたアクセス日をアクセス履歴情報６２に登録して管理する。
【００５９】
特性推測システム４１は、アクセス履歴情報６２に記憶された資料データに関するアクセスの履歴から、利用者の特性を推測する機能を提供している。特性推測システム４１は、受付部５０と、選択部５１と、推定部５２と、推測部５３と、出力部５４とを有する。
【００６０】
受付部５０は、各種の受付を行う。例えば、受付部５０は、特性を推測する利用者の指定を受付ける。例えば、受付部５０は、講師などの学習指導を行う指導者の端末装置に学生を指定する指定画面を表示させ、指定画面から特性を推測する利用者とする学生の指定を受け付ける。
【００６１】
選択部５１は、各種の選択を行う。例えば、選択部５１は、受講講義情報６０に記憶された、受付部５０で指定された利用者の受講済みの講義から、行動特性を推測しやすい講義を選択する。ここで、学生の行動の自由度が高い講義は、学生の自主性が重んじられるため、学生の行動の特性が出やすい。学生の行動の自由度の高い講義とは、例えば、受講者数の多い講義、選択科目の講義、実際の学生の行動が多様である講義が挙げられる。受講者数の多い講義は、講師による細かな観察、指導が行き届きづらいため、学生の行動の特性が出やすい。また、選択科目の講義は、学生が単位を必ず取得しなくてもよく、受講するかが学生の判断に任せられるため、学生の行動の特性が出やすい。学生の行動が多様である講義は、学生がそれぞれ多様に行動しているため、学生の行動の特性が出やすい。学生の行動が多様である講義は、学生が講義の資料データにアクセスする時期も多様であるため、講義の資料データに対するアクセス数の変動係数（標準偏差／平均値）が大きい。本実施例では、講義の資料データのアクセス数の変動係数に基づいて、学生の行動が多様な講義かを判断する。
【００６２】
選択部５１は、行動特性を推測しやすい講義として、学生の行動の自由度の高い講義を選択する。例えば、選択部５１は、受講講義情報６０を参照して受付部５０で指定された利用者の受講済みの講義を特定する。そして、選択部５１は、特定した各講義について、講義情報６１を参照して、資料アクセス数標準偏差を資料アクセス数平均値で除算してアクセス数の変動係数を算出する。そして、選択部５１は、利用者の受講済みの各講義から、受講者数が所定の一定数以上であり、選択科目であり、資料データのアクセス数の変動係数が所定の一定値以上の講義を選択する。この一定数および一定値は、固定値としてもよく、特性推測装置１０を管理する管理者が任意の値に設定してよく、例えば、講義を受講可能な学生数に応じて変化させてもよい。また、一定数および一定値は、外部から調整可能としてもよい。本実施例では、例えば、一定数を１００とし、一定値を０．２とする。選択部５１は、例えば、受講者数が１００名以上であり、選択科目であり、資料データのアクセス数の変動係数が０．２以上の講義を選択する。
【００６３】
選択部５１は、利用者の受講済みの各講義のうち、行動特性を推測しやすい講義と選択した講義について、講義情報６１の選択講義の項目に「ＯＫ」を格納する。また、選択部５１は、利用者の受講済みの各講義のうち、選択されなかった講義について、講義情報６１の選択講義の項目に「ＮＧ」を格納する。これにより、図３の例では、「講義１」、「講義２」、「講義３」は、行動特性を推測しやすい講義と選択され、選択講義の項目に「ＯＫ」が格納される。また、行動特性を推測しやすい講義と選択されなかった「講義４」、「講義５」は、選択講義の項目に「ＮＧ」が格納される。
【００６４】
また、選択部５１は、利用者の行動特性が現れ易い資料データを選択する。例えば、選択部５１は、行動特性を推測しやすい講義毎に、講義で使用される各資料データから、利用者の行動特性が現れ易い資料データを選択する。例えば、選択部５１は、受講講義情報６０に記憶された利用者の受講済みの各講義のうち、講義情報６１の選択講義の項目に「ＯＫ」を格納された講義を特定する。そして、選択部５１は、特定した講義毎に、資料登録日情報６３を参照して講義で使用する各資料データを求め、各資料データから、利用者の行動特性が現れ易い資料データを選択する。講義で使用される資料データには、重要性の高いものと低いものがある。重要性の低い資料データは、資料データにアクセスできる学生も、アクセスしていない場合がありえるため、特性を推定する参考にはなりづらい。そこで、選択部５１は、重要性の高い資料データを選択する。ここで、重要性の高い資料データには、真面目な学生が比較的速い段階からアクセスする。そこで、本実施例では、真面目な学生を推測し、推測された真面目な学生が共通してアクセスしている資料データを、重要性の高い資料データとして選択する。例えば、選択部５１は、学生毎に、資料データの登録日から所定の第１アクセス期間以内にアクセスした資料データの数を集計する。この第１アクセス期間は、固定値としてもよく、特性推測装置１０を管理する管理者が任意の値に設定してよい。また、第１アクセス期間は、外部から調整可能としてもよい。本実施例では、例えば、第１アクセス期間を１週間とする。選択部５１は、学生毎に、登録日から１週間以内にアクセスした資料データの数を集計する。選択部５１は、各学生毎に集計した資料データの数をアクセス資料数情報６４の資料数の項目に格納する。
【００６５】
そして、選択部５１は、集計した資料データの数の多い順に、第１の割合の学生を抽出する。この第１の割合は、固定値としてもよく、特性推測装置１０を管理する管理者が任意の値に設定してよい。また、この第１の割合は、例えば、講義の受講者数に応じて変化させてもよい。また、この第１の割合は、外部から調整可能としてもよい。本実施例では、例えば、第１の割合を１割とする。選択部５１は、登録日から第１アクセス期間以内にアクセスした資料データの数が多い順に１割の学生を抽出する。本実施例では、この抽出された学生が真面目と推測される学生である。
【００６６】
選択部５１は、各学生のうち、抽出された学生について、アクセス資料数情報６４の判定結果の項目に「ＹＥＳ」を格納する。また、選択部５１は、抽出された以外の学生について、アクセス資料数情報６４の判定結果の項目に「ＮＯ」を格納する。図６の例では、「学生１」、「学生２」は、登録日からアクセスまでの期間が１週間以内の資料データの数が多く、真面目な学生と抽出されたため、判定結果の項目に「ＹＥＳ」が格納されている。
【００６７】
そして、選択部５１は、抽出した学生のうち、第２の割合以上の学生が、資料データの登録日から所定の第２アクセス期間以内にアクセスしている資料データを特定し、この資料を共通資料として選択する。この第２の割合は、固定値としてもよく、特性推測装置１０を管理する管理者が任意の値に設定してよい。また、この第２の割合は、例えば、講義の受講者数に応じて変化させてもよい。また、第２の割合は、外部から調整可能としてもよい。本実施例では、例えば、第２の割合を８割とする。また、第２アクセス期間も、固定値としてもよく、特性推測装置１０を管理する管理者が任意の値に設定してよい。また、第２アクセス期間は、外部から調整可能としてもよい。本実施例では、例えば、第２アクセス期間を第１アクセス期間と同じ１週間とする。選択部５１は、抽出した学生のうち、８割以上の学生が、資料データの登録日から１週間以内にアクセスしている資料データを共通資料と選択する。
【００６８】
選択部５１は、講義毎に、共通資料と選択された資料データの識別情報を共通資料情報６５の資料ＩＤリストの項目に格納する。図７の例では、「講座１」の講義は、「資料１」、「資料２」、「資料３」の資料データが共通資料として格納されている。選択部５１は、講義毎に、共通資料と選択された資料データの数を選択資料情報６６の資料数の項目に格納する。図８の例では、「講座１」の講義は、共通資料とされた資料データの数として「３」が格納されている。
【００６９】
推定部５２は、各種の推定を行う。例えば、推定部５２は、資料がアナウンスされたアナウンス日および講義のテストが実施されたテスト日を推定する。ここで、資料データは、講義で使用されるよりも前に登録される場合もある。また、講義複数回分の資料データが一度に登録される場合もある。このため、資料データが登録された日付が学生に対して講義で資料データがアナウンスされた日付とは限らない。そこで、例えば、推定部５２は、共通資料と選択された資料データについて、当該資料データが講義でアナウンスされたアナウンス日および講義のテストが実施されたテスト日を推定する。推定部５２は、学習管理システム４０により保存された学生のアクセスの履歴に基づいて、共通資料と選択された資料データに対する利用者のアクセス率の経時的な変化を求める。そして、推定部５２は、アクセス率の変化から講義において資料がアナウンスされたアナウンス日および講義のテストが実施されたテスト日を推定する。例えば、推定部５２は、アクセス率が最初に所定の第１閾値以上となった日をアナウンス日と推定する。また、推定部５２は、推定されたアナウンス日から一定期間以上経過後のアクセス率が最後に所定の第２閾値以上となった日の次の平日をテスト日と推定する。この第１閾値および第２閾値は、固定値としてもよく、特性推測装置１０を管理する管理者が任意の値に設定してよい。また、この第１閾値および第２閾値は、例えば、講義の受講者数に応じて変化させてもよい。また、第１閾値および第２閾値は、外部から調整可能としてもよい。本実施例では、例えば、第１閾値および第２閾値を共に５割とする。
【００７０】
推定部５２は、各資料データの推定されたアナウンス日をアナウンス日情報６７の資料アナウンス日の項目に格納する。図９の例では、「講座１」の講義は、「資料１」が「５／２」にアナウンスされ、「資料２」が「５／９」にアナウンスされ、「資料３」が「５／１６」にアナウンスされた推定されたことを示す。また、推定部５２は、講義の推定されたテスト日をテスト日情報６８のテスト日の項目に格納する。図１０の例では、「講座１」の講義は、「７／２５」がテスト日と推定されたことを示す。
【００７１】
推測部５３は、各種の推測を行う。例えば、推測部５３は、受付部５０で指定された利用者について、当該利用者による複数の資料データに対するそれぞれの初回のアクセス時期の情報に基づいて、当該利用者の特性を推測する。例えば、推測部５３は、行動特性を推測しやすい講義毎に、共通資料と選択された各資料データについて、アナウンス日から第１期間内に初回アクセスを行った早期アクセスの資料データの数をカウントする。また、推測部５３は、行動特性を推測しやすい講義毎に、共通資料と選択された各資料データについて、テスト日直前の第２期間内に初回アクセスを行った直前アクセスの資料データの数をカウントする。この第１期間および第２期間は、固定値としてもよく、特性推測装置１０を管理する管理者が任意の値に設定してよい。また、第１期間および第２期間は、外部から調整可能としてもよい。本実施例では、例えば、第１期間および第２期間を共に１週間とする。推測部５３は、行動特性を推測しやすい講義毎に、共通資料と選択された各資料データについて、早期アクセスの資料データの数と、直前アクセスの資料データの数をカウントする。
【００７２】
そして、推測部５３は、早期アクセスの資料データの数を、選択資料情報６６に記憶された、共通資料とされた資料データの数で除算して早期アクセス率を算出する。また、推測部５３は、直前アクセスの資料データの数を、共通資料とされた資料データの数で除算して直前アクセス率を算出する。
【００７３】
推測部５３は、行動特性を推測しやすい講義毎に、早期アクセス率および直前アクセス率から、当該講義での特性を推定する。例えば、推測部５３は、早期アクセス率が直前アクセス率以上の場合、コツコツ型と推測する。また、推測部５３は、早期アクセス率が直前アクセス率よりも低い場合、直前型と推測する。
【００７４】
推測部５３は、講義毎に、利用者の学生について、早期アクセスの資料データの数、早期アクセス率、直前アクセスの資料データの数、直前アクセス率、推定結果を講義別特性推定情報６９に格納する。図１１の例では、「講座１」の講義において、「学生１」は、早期アクセス数資料数が「３」であり、早期アクセス率が「１．０」であり、直前アクセス資料数が「０」であり、直前アクセス率が「０」であり、推測結果が「コツコツ型」であることを示す。
【００７５】
推測部５３は、利用者の学生について、講義別特性推定情報６９に格納された講義毎の特性の推定結果を特性毎に集計する。例えば、推測部５３は、利用者の学生について、「コツコツ型」と推定された講義数と、「直前型」と推定された講義数とを集計する。推測部５３は、コツコツ型の講義の数が直前型の講義の数よりも多い場合利用者をコツコツ型と推測し、コツコツ型の講義の数が直前型の講義の数よりも多くない場合、利用者を直前型と推測する。
【００７６】
推測部５３は、利用者について、「コツコツ型」と推定された講義数と、「直前型」と推定された講義数と、利用者の特性の推測結果とを学生別特性推定情報７０に格納する。図１２の例では、コツコツ型と推測された講義の数が「３」であり、直前型と推測された講義の数が「０」であり、推測結果が「コツコツ型」であることを示す。
【００７７】
出力部５４は、各種の出力を行う。例えば、出力部５４は、指導者の端末装置に利用者の特性の推定結果を表示させる画像情報を出力して、指導者の端末装置に推定結果を表示させる。例えば、出力部５４は、利用者が「コツコツ型」であるか「直前型」であるかを表示させる。なお、出力部５４は、その他の情報を表示させてもよい。例えば、出力部５４は、「コツコツ型」と推定された講義数と、「直前型」と推定された講義数を表示させてもよい。また、出力部５４は、講義毎の特性の推測結果を表示させてもよい。
【００７８】
指導者は、表示内容から利用者の特性を把握することができるので、効果的な学習指導を行うことができる。
【００７９】
このように、特性推測装置１０は、講義の資料データに対する初回のアクセス時期の情報に基づいて、利用者の特性を推測するので、効果的な学習指導の実施を支援できる。また、特性推測装置１０は、初回のアクセス時期の情報から利用者の特性を推測することができ、特性を推測のために別途情報を登録しなくてもよいため、容易にシステムを導入することができる。
【００８０】
次に、本実施例に係る特性推測装置１０が利用者の資料データに対するアクセス時期に基づいて、利用者の特性を推定する特性推測処理の流れを説明する。図１３は、特性推測処理の手順を示すフローチャートである。この特性推測処理は、例えば、受付部５０で特性を推測する利用者が指定されたタイミングで実行される。
【００８１】
図１３に示すように、選択部５１は、受付部５０で指定された利用者が受講している講義から、行動特性を推測しやすい講義を選択する講義選択処理を行う（Ｓ１０）。この講義選択処理により、行動の自由度が高い講義が行動特性を推測しやすい講義として選択される。
【００８２】
そして、選択部５１は、選択された全ての講義に対して後述する講義資料選択処理が完了したか否かを判定する（Ｓ１１）。全ての講義に対して講義資料選択処理が完了した場合（Ｓ１１肯定）、処理は、後述するＳ１５へ移行する。
【００８３】
一方、全ての講義に対して講義資料選択処理が完了していない場合（Ｓ１１否定）、選択部５１は、講義資料選択処理が完了していない講義を選択する（Ｓ１２）。そして、選択部５１は、選択した講義の資料データから、利用者の行動特性が現れ易い資料データを選択する講義資料選択処理を行う（Ｓ１３）。この講義資料選択処理により、講義毎に、行動特性を推測しやすい講義の資料データから、利用者の行動特性が現れ易い資料データが選択される。
【００８４】
推測部５３は、選択した講義の選択された資料データへアクセスの履歴から、受付部５０で指定された利用者の特性を推測する講義別特性推測処理を行い（Ｓ１４）、処理完了後、上述のＳ１１へ移行する。この講義別特性推測処理により、選択した講義での利用者の特性を推測される。
【００８５】
推測部５３は、学生の行動の自由度が高い各講義での利用者の特性の推定結果から、利用者の特性を判定する特性判定処理を行う（Ｓ１５）。この特性判定処理により、各講義での特性の判定結果から、受付部５０で指定された利用者の特性が判定される。出力部５４は、特性判定処理による判定された特性を出力し（Ｓ１６）、処理を終了する。
【００８６】
次に、本実施例に係る講義選択処理の流れを説明する。図１４は、講義選択処理の手順を示すフローチャートである。この講義選択処理は、図１３に示した特性推測処理のＳ１０から実行される。
【００８７】
選択部５１は、受講講義情報６０から、受付部５０で指定された利用者が受講した講義の識別情報を読み出す（Ｓ２０）。選択部５１は、識別情報を読み出した全ての講義に対して後述する講義判定処理が完了したか否かを判定する（Ｓ２１）。全ての講義に対して講義判定処理が完了した場合（Ｓ２１肯定）、処理は、後述するＳ２４へ移行する。
【００８８】
一方、全ての講義に対して講義判定処理が完了していない場合（Ｓ２１否定）、選択部５１は、講義判定処理が完了していない講義を選択する（Ｓ２２）。そして、選択部５１は、選択した講義の行動特性の推測しやすさを判定する講義判定処理を行い（Ｓ２３）、処理完了後、上述のＳ２１へ移行する。この講義判定処理により、行動特性を推測しやすい講義は、講義情報６１の選択講義の項目にＯＫが格納される。
【００８９】
一方、選択部５１は、講義情報６１の選択講義の項目にＯＫが格納された講義を、行動特性を推測しやすい講義として選択し（Ｓ２４）、講義選択処理の呼び出し元に処理が移行する。
【００９０】
次に、本実施例に係る講義判定処理の流れを説明する。図１５は、講義判定処理の手順を示すフローチャートである。この講義判定処理は、図１４に示した講義選択処理のＳ２３から実行される。
【００９１】
選択部５１は、講義別特性推定情報６９に基づき、選択した講義の受講者が一定数以上であるか否かを判定する（Ｓ３０）。受講者が一定数以上ではいない場合（Ｓ３０否定）、処理は、後述するＳ３５へ移行する。
【００９２】
受講者が一定数以上である場合（Ｓ３０肯定）、選択部５１は、選択した講義が選択科目であるか否かを判定する（Ｓ３１）。選択した講義が選択科目ではいない場合（Ｓ３１否定）、処理は、後述するＳ３５へ移行する。
【００９３】
選択した講義が選択科目である場合（Ｓ３１肯定）、選択部５１は、講義の資料データのアクセス数の標準偏差を平均値で除算して変動係数を算出する（Ｓ３２）。そして、選択部５１は、算出した変動係数が一定値以上であるか否かを判定する（Ｓ３３）。算出した変動係数が一定値以上ではない場合（Ｓ３３否定）、処理は、後述するＳ３５へ移行する。
【００９４】
算出した変動係数が一定値以上である場合（Ｓ３３肯定）、選択部５１は、講義情報６１の選択講義の項目にＯＫを格納し（Ｓ３４）、講義判定処理の呼び出し元に処理が移行する。一方、選択部５１は、上述のＳ３０、Ｓ３１、Ｓ３３で否定判定の場合、講義情報６１の選択講義の項目にＮＧを格納し（Ｓ３５）、講義判定処理の呼び出し元に処理が移行する。
【００９５】
次に、本実施例に係る講義資料選択処理の流れを説明する。図１６は、講義資料選択処理の手順を示すフローチャートである。この講義資料選択処理は、図１３に示した特性推測処理のＳ１３から実行される。
【００９６】
選択部５１は、学生毎に、資料データの登録日から第１期間以内にアクセスした資料データの数を集計する（Ｓ４０）。そして、選択部５１は、登録日から第１期間以内にアクセスした資料データの数の多い順に、第１の割合の学生を抽出する（Ｓ４１）。そして、選択部５１は、抽出した学生のうち、第２の割合以上の学生が、資料データの登録日から第２期間以内にアクセスしている資料データを求めて、この資料データを共通資料として選択し（Ｓ４２）、講義資料選択処理の呼び出し元に処理が移行する。
【００９７】
次に、本実施例に係る講義別特性推測処理の流れを説明する。図１７は、講義別特性推測処理の手順を示すフローチャートである。この講義別特性推測処理は、図１３に示した特性推測処理のＳ１４から実行される。
【００９８】
推定部５２は、共通資料毎に、それぞれがアナウンスされたアナウンス日を推定する（Ｓ５０）。例えば、推定部５２は、アクセス履歴情報６２に基づき、共通資料毎に、利用者のアクセス率の経時的な変化を求める。そして、推定部５２は、共通資料毎に、アクセス率が最初に第１閾値以上となった日を共通資料のアナウンス日と推定する。
【００９９】
推定部５２は、講義のテスト日を推定する（Ｓ５１）。例えば、推定部５２は、推定されたアナウンス日から一定期間以上経過後のアクセス率が最後に第２閾値以上となった日の次の平日をテスト日と推定する。
【０１００】
推定部５２は、共通資料毎に、共通資料の初回のアクセス時期がアナウンス日から第１期間内である場合、早期にアクセスを行った資料データと判別し、テスト日直前の第２期間内である場合、テストの直前にアクセスを行った資料データと判別する（Ｓ５２）。そして、推定部５２は、早期にアクセスを行った資料データの数と、テストの直前にアクセスを行った資料データの数とを集計する（Ｓ５３）。
【０１０１】
推測部５３は、アナウンス日から第１期間内に初回のアクセスが行われた早期アクセス率と、テスト日直前の第２期間内に初回のアクセスが行われた直前アクセス率とを算出する（Ｓ５４）。例えば、推測部５３は、講義別特性推定情報６９に記憶されたテストの直前にアクセスを行った資料データの数を講義情報６１に記憶された講義資料数で除算して早期アクセス率を算出する。また、推測部５３は、講義別特性推定情報６９に記憶されたテストの直前にアクセスを行った資料データの数を講義情報６１に記憶された講義資料数で除算して直前アクセス率を算出する。
【０１０２】
推測部５３は、早期アクセス率が直前アクセス率以上であるか判定する（Ｓ５５）。早期アクセス率が直前アクセス率以上の場合（Ｓ５５肯定）、推測部５３は、コツコツ型（第１の型）と推測し（Ｓ５６）、講義別特性推測処理の呼び出し元に処理が移行する。一方、早期アクセス率が直前アクセス率よりも低い場合（Ｓ５５否定）、推測部５３は、直前型（第２の型）と推測し（Ｓ５７）、講義別特性推測処理の呼び出し元に処理が移行する。
【０１０３】
次に、本実施例に係る特性判定処理の流れを説明する。図１８は、特性判定処理の手順を示すフローチャートである。この特性判定処理は、図１３に示した特性推測処理のＳ１５から実行される。
【０１０４】
推測部５３は、受付部５０で指定された利用者について、コツコツ型と判定された講義の数と、直前型と判定された講義の数とを集計する（Ｓ７０）。推測部５３は、コツコツ型と判定された講義の数と直前型と判定された講義の数と比較し、コツコツ型と判定された講義の数が直前型と判定された講義の数よりも多いか否か判定する（Ｓ７１）。コツコツ型の講義の数が直前型の講義の数よりも多い場合（Ｓ７１肯定）、推測部５３は、受付部５０で指定された利用者をコツコツ型と推測し（Ｓ７２）、特性判定処理の呼び出し元に処理が移行する。一方、コツコツ型の講義の数が直前型の講義の数よりも多くない場合（Ｓ７１否定）、推測部５３は、受付部５０で指定された利用者を直前型と推測し（Ｓ７３）、特性判定処理の呼び出し元に処理が移行する。
【０１０５】
このように、特性推測装置１０は、講義の資料データに対する利用者のアクセス履歴のうち、利用者による複数の資料データに対するそれぞれの初回のアクセス時期の情報に基づいて、利用者の特性を推測する。これにより、特性推測装置１０は、効果的な学習指導の実施を支援できる。
【０１０６】
また、特性推測装置１０は、アクセス履歴に基づき、資料データに対する利用者のアクセス率の経時的な変化を求める。特性推測装置１０は、アクセス率の変化から講義において資料がアナウンスされたアナウンス日および講義のテストが実施されたテスト日を推定する。特性推測装置１０は、資料データに対する初回のアクセス時期がアナウンス日から所定の第１期間内か又はテスト日直前の所定の第２期間内かに基づき、利用者の特性を推測する。このように、特性推測装置１０は、アナウンス日およびテスト日を推定して利用者の特性を推測することにより、利用者の特性を精度よく推測できる。
【０１０７】
また、特性推測装置１０は、複数の資料データを用いて、アナウンス日から第１期間内に初回のアクセスが行われた早期アクセス率と、テスト日直前の第２期間内に初回のアクセスが行われた直前アクセス率とを算出する。特性推測装置１０は、早期アクセス率がアクセス率以上の場合、第１の型（コツコツ型）と推測し、早期アクセス率が直前アクセス率よりも低い場合、第２の型（直前型）と推測する。このように、特性推測装置１０は、複数の資料データを用いて利用者の特性を推測することにより、利用者の特性を精度よく推測できる。
【０１０８】
また、特性推測装置１０は、アクセス率が最初に所定の第１閾値以上となった日をアナウンス日と推定する。特性推測装置１０は、アナウンス日から一定期間以上経過後のアクセス率が最後に所定の第２閾値以上となった日の次の平日をテスト日と推定する。これにより、特性推測装置１０は、アナウンス日およびテスト日を精度よく推定できる。
【０１０９】
また、特性推測装置１０は、利用者の特性が現れ易い講義を選択する。特性推測装置１０は、選択された講義の資料データに対する利用者の初回のアクセス時期に基づいて、利用者の特性を推測する。これにより、特性推測装置１０は、利用者の特性を精度よく推定できる。
【０１１０】
また、特性推測装置１０は、利用者の行動特性が現れ易い資料データを選択する。特性推測装置１０は、選択された資料データに対する利用者の初回のアクセス時期に基づいて、特性を推測する。これにより、特性推測装置１０は、利用者の特性を精度よく推定できる。
【実施例２】
【０１１１】
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、開示の技術は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【０１１２】
例えば、上記の実施例では、利用者の特性としてコツコツ型か直前型かを推測する場合について説明したが、開示の装置はこれに限定されない。他の特性を推測してもよい。また、特性をさらに多段階で推測してもよい。
【０１１３】
また、上記の実施例では、アナウンス日およびテスト日を推定し、アナウンス日およびテスト日に対する初回アクセスの時期から利用者の特性を推測する場合について説明したが、開示の装置はこれに限定されない。特性を推測できれば推測の方式は何れでもよい。例えば、推測部５３は、講義期間に対する初回アクセスの時期から利用者の特性を推測してもよい。一例として、推測部５３は、講義期間を複数の期間に分けてそれぞれの期間毎に初回アクセスの数を集計し、早い時期から初回アクセスを行っている利用者をコツコツ型と推測し、遅い時期に初回アクセスを行っている利用者を直前型と推測してもよい。
【０１１４】
例えば、上記の実施例では、選択部５１が、行動特性を推測しやすい講義として、受講者数の多い講義かつ選択科目の講義かつ実際の学生の行動が多様である講義を選択する場合について説明したが、開示の装置はこれに限定されない。利用者の行動特性が現れ易い講義を選択できれば、選択の方式は何れでもよい。例えば、選択部５１は、行動特性を推測しやすい講義として、行動特性を推測しやすい講義、受講者数の多い講義、選択科目の講義の何れか１つまたは２つを満たす講義を選択してもよい。
【０１１５】
例えば、上記の実施例では、選択部５１が、真面目な学生を推測し、推測された真面目な学生が共通してアクセスしている資料データを、重要性の高い資料データと選択する場合について説明したが、開示の装置はこれに限定されない。重要性の高い資料データを選択できれば、選択の方式は何れでもよい。例えば、選択部５１は、講義を受講している学生のうち、所定の割合以上の学生がアクセスしている資料データを、重要性の高い資料データと選択してもよい。
【０１１６】
例えば、上記の実施例では、受付部５０で特性を推測する学生を指定した際に、指定した学生について特性を推測する場合について説明したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、バッチ処理などで、定期的に全ての学生について特性を推測してもよい。
【０１１７】
例えば、上記の実施例では、学生の受講済みの講義での資料データに対するアクセス履歴から学生の特性を推測する場合について説明したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、学生の受講中の講義での資料データに対するアクセス履歴から学生の特性を推測してもよい。
【０１１８】
例えば、上記の実施例では、学習管理システム４０および特性推測システム４１を特性推測装置１０上で動作させた場合について説明したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、学習管理システム４０および特性推測システム４１は、別な装置上で動作してもよい。
【０１１９】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的状態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図１に示す受付部５０、選択部５１、推定部５２、推測部５３および出力部５４の各処理部が適宜統合または分割されてもよい。また、各処理部にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【０１２０】
［特性推定プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムの一例を説明する。図１９は、特性推定プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【０１２１】
図１９に示すように、コンピュータ３００は、ＣＰＵ３１０、Read  Only  Memory（ＲＯＭ）３２０、Hard  Disk  Drive（ＨＤＤ）３３０、Random  Access  Memory（ＲＡＭ）３４０を有する。これら３１０〜３４０の各部は、バス４００を介して接続される。
【０１２２】
ＲＯＭ３２０には上記実施例の各処理部と同様の機能を発揮する特性推定プログラム３２０ａが予め記憶される。例えば、上記実施例の受付部５０、選択部５１、推定部５２、推測部５３および出力部５４と同様の機能を発揮する特性推定プログラム３２０ａを記憶させる。なお、特性推定プログラム３２０ａについては、適宜分離しても良い。
【０１２３】
ＨＤＤ３３０には、各種データを記憶する。例えば、ＨＤＤ３３０は、ＯＳや特性の推定に用いる各種データを記憶する。
【０１２４】
そして、ＣＰＵ３１０が、特性推定プログラム３２０ａをＲＯＭ３２０から読み出して実行することで、実施例の各処理部と同様の動作を実行する。すなわち、特性推定プログラム３２０ａは、実施例の受付部５０、選択部５１、推定部５２、推測部５３および出力部５４と同様の動作を実行する。
【０１２５】
なお、上記した特性推定プログラム３２０ａについては、必ずしも最初からＲＯＭ３２０に記憶させることを要しない。特性推定プログラム３２０ａはＨＤＤ３３０に記憶させてもよい。
【０１２６】
例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、Compact  Disk  Read  Only  Memory（ＣＤ−ＲＯＭ）、Digital  Versatile  Disk（ＤＶＤ）、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」にプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１２７】
さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ３００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１２８】
１０      特性推測装置
２３      記憶部
２４      制御部
４０      学習管理システム
４１      特性推測システム
５０      受付部
５１      選択部
５２      推定部
５３      推測部
５４      出力部
６０      受講講義情報
６１      講義情報
６２      アクセス履歴情報
６３      資料登録日情報
６４      アクセス資料数情報
６５      共通資料情報
６６      選択資料情報
６７      アナウンス日情報
６８      テスト日情報
６９      講義別特性推定情報
７０      学生別特性推定情報
【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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