(57)【要約】【課題】採用から育成および配置まで継続的に採取される個人のスキルアセスメント結果のデータを、データーベースとして記録し蓄積利用することにより被験者の個人のスキルアップ支援と、チーム編成時の選抜条件として用いることで業務の質の向上ができるアセスメント分析装置を提供すること。【解決手段】被験者の診断回答処理を行う回答処理手段１１と、設問ごとの回答データを計算アルゴリズムデータに従って計算し因子得点を算出する診断計算処理手段２１とを備え、回答処理手段１１では、設問データ記憶手段６２に記憶されている設問データから、診断用の設問データを被験者用の端末装置の表示手段に表示し、表示手段に表示される設問に対する被験者による回答値を回答データ記憶手段６３に記録するアセスメント分析装置。【選択図】        図１
2006172270.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の診断回答処理を行う回答処理手段と、設問ごとの回答データを計算アルゴリズムデータに従って計算して因子得点を算出する診断計算処理手段とを備え、前記回答処理手段では、設問データ記憶手段に記憶されている設問データから、診断用の設問データを前記被験者用の端末装置の表示手段に表示し、前記表示手段に表示される設問に対する前記被験者による回答値を回答データ記憶手段に記録するアセスメント分析装置であって、
影響評価項目（因子）別に、複数の解答値を用いて一つの計算値を求める前記計算アルゴリズムデータが記述されている計算アルゴリズムデータ記憶手段と、
前記計算アルゴリズムデータに記述されている演算モジュールの論理式が記述されている演算子モジュール記憶手段と、
前記影響評価項目（因子）別に、目標レンジデータが記述されている目標レンジデータ記憶手段と、
該当する診断用の前記計算アルゴリズムデータを前記計算アルゴリズムデータ記憶手段から読み出すとともに、前記計算アルゴリズムデータにて指定されている設問番号の前記回答データの値を読み込むデータ読み出し手段と、
前記計算アルゴリズムデータに記述されている前記演算モジュールについては、前記演算子モジュール記憶手段から論理式を得るとともに、読み込んだ前記回答データの値を適用して演算処理を行う演算処理手段と、
前記目標レンジデータ記憶手段から前記目標レンジデータを読み込み、読み込んだ前記計算アルゴリズムデータ毎の前記目標レンジデータを基に、前記計算アルゴリズムデータ毎の演算結果について、レンジ修正演算を行うレンジ修正処理手段とを備え、
前記レンジ修正処理手段による前記レンジ修正演算が終了した診断計算結果データを診断計算結果データ記憶手段に記憶することを特徴とするアセスメント分析装置。
【請求項２】
前記診断計算結果データを表示するための加工を施し、印刷指示するための編集を施す処理を行う表示加工処理手段を備え、前記表示加工処理手段では、表示される項目（因子）毎の前記診断計算結果データを表示加工アルゴリズムデータに従って処理し、前記表示加工処理手段で処理した表示加工結果データを表示加工結果データ記憶手段に記憶することを特徴とする請求項１に記載のアセスメント分析装置。
【請求項３】
企業・組織などに属する特定範囲の複数の前記被験者に関する診断結果データを、前記回答データ記憶手段、前記診断計算結果データ記憶手段、及び前記表示加工結果データ記憶手段から抽出して外部ファイルに記録し、前記外部ファイルを分析者用の端末装置に送信する分析用データ作成送信処理手段を備えたことを特徴とする請求項２に記載のアセスメント分析装置。
【請求項４】
前記被験者の診断結果として記録されている性格・資質と、前記被験者と比較するための基準パラメータデータを、前記回答データ記憶手段、前記診断計算結果データ記憶手段、及び前記表示加工結果データ記憶手段から抽出し、性格・資質の乖離を表す値を算出処理し、この乖離を表す値を基に、性格・資質項目ごとに対応するカリキュラムを検索して特定する教育・育成システム連携処理手段を備えたことを特徴とする請求項２に記載のアセスメント分析装置。
【請求項５】
前記設問データ記憶手段から設問を抽出する設問抽出手段と、表示された質問に対して回答情報が正解か否かを判定する正誤判定手段と、前記正誤判定手段による判定結果に基づいて設問レベルを変更するレベル変更手段と、前記レベル変更手段によって変更した新たなレベルを記憶するレベル履歴記憶手段とを備え、前記設問抽出手段では、前記レベル履歴変更手段に記憶された新たなレベルに応じた設問を抽出することを特徴とする請求項１に記載のアセスメント分析装置。
【請求項６】
前記レベル履歴記憶手段に記憶された最終レベルと、それぞれの設問毎のレベル頻度とによって前記被験者のレベルを確定することを特徴とする請求項５に記載のアセスメント分析装置。
【請求項７】
前記レベル履歴記憶手段に記憶された最終レベルが、第１の所定レベル以上の高いレベルか第２の所定レベル以下の低いレベルの場合には前記最終レベルを前記被験者のレベルとして確定し、前記最終レベルがそれ以外の範囲のレベルである場合には、頻度の最も多いレベルを前記被験者のレベルとして確定することを特徴とする請求項６に記載のアセスメント分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、職種別に適用できるアセスメント分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の職業適性診断システムとしては、設問形式による適性診断を画面上に表示させ、表示された設問に対して回答情報を入力させる適性診断方法がある（特許文献１）。
特許文献１のシステムは、それぞれの設問の表示順を変更する手段と、それぞれの設問の表示順とそれぞれの設問の設問番号とを対応させる手段と、それぞれの設問に対する回答情報と設問番号とを対応させる手段とを備え、適性診断の設問順序を変更させて画面上に表示させるものである。
【特許文献１】特開２００１−３５７１２４号公報（請求項１８  段落番号００２７、００２８、図４など）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、従来の個人用アセスメント分析は、一般的な性格や資質を測定するものはあっても、医療従事者などの職種に特化した性格や資質の影響評価を分析し提供するものはない。また、現状では、回答用紙に記入した回答結果を統計処理し、診断結果として被験者に提供するという人手の処理を、プログラミングした技術がほとんどである。さらにアセスメント結果を継続的に記録して、教育や育成システムと連携できるシステムは存在しない。
【０００４】
そこで本発明は、採用から育成および配置まで継続的に採取される個人のスキルアセスメント結果のデータを、データーベースとして記録し蓄積利用することにより被験者の個人のスキルアップ支援と、チーム編成時の選抜条件として用いることで業務の質の向上ができるアセスメント分析装置を提供することを目的とする。
また本発明は、このアセスメントを継続的に実施し記録することで、被験者それぞれに必要な特有なスキルの把握と分析が継続的にできるアセスメント分析装置を提供することを目的とする。
また本発明は、アセスメントの時系列の記録をパラメータとしてプログラムの判定基準に反映させることで、各職種に応じたアセスメントに対応できるシステムとすることができるアセスメント分析装置を提供することを目的とする。
また本発明は、記録されたアセスメントを、個人の教育・育成システムにおけるカリキュラムの選定システムとも連携することができるアセスメント分析装置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】
【０００５】
請求項１記載の本発明のアセスメント分析装置は、被験者の診断回答処理を行う回答処理手段と、設問ごとの回答データを計算アルゴリズムデータに従って計算して因子得点を算出する診断計算処理手段とを備え、前記回答処理手段では、設問データ記憶手段に記憶されている設問データから、診断用の設問データを前記被験者用の端末装置の表示手段に表示し、前記表示手段に表示される設問に対する前記被験者による回答値を回答データ記憶手段に記録するアセスメント分析装置であって、影響評価項目（因子）別に、複数の解答値を用いて一つの計算値を求める前記計算アルゴリズムデータが記述されている計算アルゴリズムデータ記憶手段と、前記計算アルゴリズムデータに記述されている演算モジュールの論理式が記述されている演算子モジュール記憶手段と、前記影響評価項目（因子）別に、目標レンジデータが記述されている目標レンジデータ記憶手段と、該当する診断用の前記計算アルゴリズムデータを前記計算アルゴリズムデータ記憶手段から読み出すとともに、前記計算アルゴリズムデータにて指定されている設問番号の前記回答データの値を読み込むデータ読み出し手段と、前記計算アルゴリズムデータに記述されている前記演算モジュールについては、前記演算子モジュール記憶手段から論理式を得るとともに、読み込んだ前記回答データの値を適用して演算処理を行う演算処理手段と、前記目標レンジデータ記憶手段から前記目標レンジデータを読み込み、読み込んだ前記計算アルゴリズムデータ毎の前記目標レンジデータを基に、前記計算アルゴリズムデータ毎の演算結果について、レンジ修正演算を行うレンジ修正処理手段とを備え、前記レンジ修正処理手段によるレンジ修正演算が終了した診断計算結果データを診断計算結果データ記憶手段に記憶することを特徴とする。
請求項２記載の本発明は、請求項１に記載のアセスメント分析装置において、前記診断計算結果データを表示するための加工を施し、印刷指示するための編集を施す処理を行う表示加工処理手段を備え、前記表示加工処理手段では、表示される項目（因子）毎の前記診断計算結果データを表示加工アルゴリズムデータに従って処理し、前記表示加工処理手段で処理した表示加工結果データを表示加工結果データ記憶手段に記憶することを特徴とする。
請求項３記載の本発明は、請求項２に記載のアセスメント分析装置において、企業・組織などに属する特定範囲の複数の前記被験者に関する診断結果データを、前記回答データ記憶手段、前記診断計算結果データ記憶手段、及び前記表示加工結果データ記憶手段から抽出して外部ファイルに記録し、前記外部ファイルを分析者用の端末装置に送信する分析用データ作成送信処理手段を備えたことを特徴とする。
請求項４記載の本発明は、請求項２に記載のアセスメント分析装置において、前記被験者の診断結果として記録されている性格・資質と、前記被験者と比較するための基準パラメータデータを、前記回答データ記憶手段、前記診断計算結果データ記憶手段、及び前記表示加工結果データ記憶手段から抽出し、性格・資質の乖離を表す値を算出処理し、この乖離を表す値を基に、性格・資質項目ごとに対応するカリキュラムを検索し特定する教育・育成システム連携処理手段を備えたことを特徴とする。
請求項５記載の本発明は、請求項１に記載のアセスメント分析装置において、前記設問データ記憶手段から設問を抽出する設問抽出手段と、表示された質問に対して回答情報が正解か否かを判定する正誤判定手段と、前記正誤判定手段による判定結果に基づいて設問レベルを変更するレベル変更手段と、前記レベル変更手段によって変更した新たなレベルを記憶するレベル履歴記憶手段とを備え、前記設問抽出手段では、前記レベル履歴変更手段に記憶された新たなレベルに応じた設問を抽出することを特徴とする。
請求項６記載の本発明は、請求項５に記載のアセスメント分析装置において、前記レベル履歴記憶手段に記憶された最終レベルと、それぞれの設問毎のレベル頻度とによって前記被験者のレベルを確定することを特徴とする。
請求項７記載の本発明は、請求項６に記載のアセスメント分析装置において、前記レベル履歴記憶手段に記憶された最終レベルが、第１の所定レベル以上の高いレベルか第２の所定レベル以下の低いレベルの場合には前記最終レベルを前記被験者のレベルとして確定し、前記最終レベルがそれ以外の範囲のレベルである場合には、頻度の最も多いレベルを前記被験者のレベルとして確定することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、複数の設問のデータを用いても、項目（因子）の影響評価を行うことができる。
また本発明によれば、項目（因子）の影響評価を同一のレンジ幅で行うことができるので表示加工においてもそれぞれの項目（因子）間の影響評価を対比させやすい。
また本発明によれば、特定範囲の複数の被験者に関する診断結果データを基にした分析を、自由度を持って行うことができる。
また本発明によれば、特定の被験者に対するアセスメント評価を行いやすく、教育・育成システムとの連携を行うことができる。
また本発明によれば、スキル判定を正確に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
本発明の第１の実施の形態によるアセスメント分析装置は、影響評価項目（因子）別に、複数の解答値を用いて一つの計算値を求める計算アルゴリズムデータが記述されている計算アルゴリズムデータ記憶手段と、計算アルゴリズムデータに記述されている演算モジュールの論理式が記述されている演算子モジュール記憶手段と、影響評価項目（因子）別に、目標レンジデータが記述されている目標レンジデータ記憶手段と、該当する診断用の計算アルゴリズムデータを計算アルゴリズムデータ記憶手段から読み出すとともに、計算アルゴリズムデータにて指定されている設問番号の回答データの値を読み込むデータ読み出し手段と、計算アルゴリズムデータに記述されている演算モジュールについては、演算子モジュール記憶手段から論理式を得るとともに、読み込んだ回答データの値を適用して演算処理を行う演算処理手段と、目標レンジデータ記憶手段から目標レンジデータを読み込み、読み込んだ計算アルゴリズムデータ毎の目標レンジデータを基に、計算アルゴリズムデータ毎の演算結果について、レンジ修正演算を行うレンジ修正処理手段とを備え、レンジ修正処理手段によるレンジ修正演算が終了した診断計算結果データを診断計算結果データ記憶手段に記憶するものである。本実施の形態によれば、レンジ幅を調整することで、複数の設問のデータを用いても、項目（因子）の影響評価を行うことができる。
本発明の第２の実施の形態は、第１の実施の形態によるアセスメント分析装置において、診断計算結果データを表示するための加工を施し、印刷指示するための編集を施す処理を行う表示加工処理手段を備え、表示加工処理手段では、表示される項目（因子）毎の診断計算結果データを表示加工アルゴリズムデータに従って処理し、表示加工処理手段で処理した表示加工結果データを表示加工結果データ記憶手段に記憶するものである。本実施の形態によれば、項目（因子）の影響評価を同一のレンジ幅で行うことができるので、表示加工においてもそれぞれの項目（因子）間の影響評価を対比させやすい。
本発明の第３の実施の形態は、第１の実施の形態によるアセスメント分析装置において、企業・組織などに属する特定範囲の複数の被験者に関する診断結果データを、回答データ記憶手段、診断計算結果データ記憶手段、及び表示加工結果データ記憶手段から抽出して外部ファイルに記録し、外部ファイルを分析者用の端末装置に送信する分析用データ作成送信処理手段を備えたものである。本実施の形態によれば、特定範囲の複数の被験者に関する診断結果データを基にした分析を自由度を持って行うことができる。
本発明の第４の実施の形態は、第１の実施の形態によるアセスメント分析装置において、被験者の診断結果として記録されている性格・資質と、被験者と比較するための基準パラメータデータを、回答データ記憶手段、診断計算結果データ記憶手段、及び表示加工結果データ記憶手段から抽出し、性格・資質の乖離を表す値を算出処理し、この乖離を表す値を基に、性格・資質項目ごとに対応するカリキュラムを検索して特定する教育・育成システム連携処理手段を備えたものである。本実施の形態によれば、特定の被験者に対するアセスメント評価を行いやすく、教育・育成システムとの連携を行うことができる。
本発明の第５の実施の形態は、第１の実施の形態によるアセスメント分析装置において、設問データ記憶手段から設問を抽出する設問抽出手段と、表示された質問に対して回答情報が正解か否かを判定する正誤判定手段と、正誤判定手段による判定結果に基づいて設問レベルを変更するレベル変更手段と、レベル変更手段によって変更した新たなレベルを記憶するレベル履歴記憶手段とを備え、設問抽出手段では、レベル履歴変更手段に記憶された新たなレベルに応じた設問を抽出するものである。本実施の形態によれば、スキル判定を正確に行うことができる。
本発明の第６の実施の形態は、第５の実施の形態によるアセスメント分析装置において、レベル履歴記憶手段に記憶された最終レベルと、それぞれの設問毎のレベル頻度とによって被験者のレベルを確定するものである。本実施の形態によれば、スキル判定の確実性を高めることができる。
本発明の第７の実施の形態は、第６の実施の形態によるアセスメント分析装置において、レベル履歴記憶手段に記憶された最終レベルが、第１の所定レベル以上の高いレベルか第２の所定レベル以下の低いレベルの場合には最終レベルを被験者のレベルとして確定し、最終レベルがそれ以外の範囲のレベルである場合には、頻度の最も多いレベルを被験者のレベルとして確定するものである。本実施の形態によれば、複雑なデータ処理によらずに確実なスキル判定を行うことができる。
【実施例】
【０００８】
本発明の一実施例による医療従事者用アセスメントシステムについて説明する。
図１は、本実施例による医療従事者用アセスメントシステムの利用形態を示す全体構成図である。
被験者用の端末装置１、分析者用の端末装置２、及びＷｅｂサーバー３は、インターネットなどの通信手段５に接続されている。Ｗｅｂサーバー３には、アプリケーションサーバー４が接続されている。ここで、Ｗｅｂサーバー３及びアプリケーションサーバー４によってアセスメント分析装置が構成される。なお、Ｗｅｂサーバー３とアプリケーションサーバー４とは同一のサーバーで構成されてもよい。
Ｗｅｂサーバー３は、Ｗｅｂサーバープログラム３Ａ、Ｗｅｂページデータ３Ｂ、ＣＧＩ３Ｃ、及びデーターベース３Ｄを備えている。アプリケーションサーバー４は、回答処理プログラム１０、診断計算処理プログラム２０、表示加工処理プログラム３０、分析用プログラム４０、教育・育成システム連携プログラム５０、及びデーターベース６０を備えている。
Ｗｅｂサーバープログラム３Ａは、インターネットなどの通信手段５で接続されている被験者ならびに分析者の端末装置１や端末装置２より選択される情報により、該当するＷｅｂページデータを返送したり、端末装置との接続状況を監視および管理する手段を備えている。ＣＧＩ３Ｃは、アプリケーションサーバー４が有する各種プログラム１０、２０、３０、４０、５０を起動し、その処理データを被験者用の端末装置１や分析者用の端末装置２に返送するための仕組みであり、被験者用の端末装置１や分析者用の端末装置２から入力されたデータを読み込み、被験者用の端末装置１や分析者用の端末装置２からの指令に従って表示内容やその応答を変える機能を有する。
回答処理プログラム１０は、医療従事者個人の診断回答処理を被験者用の端末装置１で実施するプログラム、診断計算処理プログラム２０は、個人の診断をアプリケーションサーバー４にて処理し、データーベース４０に記録するプログラム、表示加工処理プログラム３０は、個人の診断結果を出力形態に合わせて編集し、個人向けに診断結果を送信するプログラム、分析用プログラム４０は、個人の診断結果群から組織毎のデータを抽出し、分析者用の端末装置２に送出し、分析者用の端末装置２で組織分析するプログラム、教育・育成システム連携プログラム５０は、教育・育成のシステムと連携をとるプログラムである。
【０００９】
図２は、本実施例による医療従事者用アセスメントシステム全体の概要図である。
処理手段４Ａとして、回答処理手段１１、診断計算処理手段２１、表示加工処理手段３１、分析用データ作成送信処理手段４１、組織分析手段４２、及び教育・育成システム連携手段５１を有している。回答処理手段１１では、被験者の診断回答処理を行い、診断計算処理手段２１では、設問ごとの回答データを計算アルゴリズムデータに従って計算して因子得点を算出する。
図１における回答処理プログラム１０が回答処理手段１１として、図１における診断計算処理プログラム２０が診断計算処理手段２１として、図１における表示加工処理プログラム３０が表示加工処理手段３１として、図１における分析用プログラム４０が分析用データ作成送信処理手段４１及び組織分析手段４２として、図１における教育・育成システム連携プログラム５０が教育・育成システム連携処理手段５１として、それぞれがアプリケーションサーバー４を機能させる。
【００１０】
データーベース６０には、診断マスター６１、設問データ記憶手段６２、回答データ記憶手段６３、計算アルゴリズムデータ記憶手段６４、診断計算結果データ記憶手段６５Ａ、表示加工結果データ記憶手段６５Ｂ、出力加工結果データ記憶手段６５Ｃ、分析用データ記憶手段６５Ｄ、表示加工アルゴリズムデータ記憶手段６６Ａ、出力加工アルゴリズムデータ記憶手段６６Ｂを有している。診断マスター６１は被験者の端末装置１から選択される診断種類に応じて診断設問データ記憶手段６２内の設問データ群を特定するための識別データと回答が５択方式なのか７択方式なのかという回答方法を保持している。診断設問データ記憶手段６２は診断種類に応じた心理測定用の設問データを保持している。回答データ記憶手段６３は、設問に対する被験者による回答値を記憶し、被験者毎に識別番号とともにファイル形式で記憶している。計算アルゴリズムデータ記憶手段６４は、影響評価項目（因子）別に、複数の解答値を用いて一つの計算値を求める計算アルゴリズムデータが記述されている。診断計算結果データ記憶手段６５Ａは、診断計算処理手段２１で演算処理された診断計算結果データを記憶している。表示加工結果データ記憶手段６５Ｂは、表示される項目（因子）毎の診断計算結果データを表示加工アルゴリズムデータに従って表示加工処理手段３１で処理した表示加工結果データを記憶している。出力加工結果データ記憶手段６５Ｃは、表示される項目（因子）毎の診断計算結果データを出力加工アルゴリズムデータに従って表示加工処理手段３１で処理した出力加工結果データを記憶している。分析用データ記憶手段６５Ｄは、企業・組織などに属する特定範囲の複数の被験者に関する診断結果データを、回答データ記憶手段６３、診断計算結果データ記憶手段６５Ａ、表示加工結果データ記憶手段６５Ｂ、及び出力加工結果データ記憶手段６５Ｃから抽出して記憶している。表示加工アルゴリズムデータ記憶手段６６Ａは、表示すべき項目（因子）毎に、各種加工を行うべき手順と内容が記述された表示加工アルゴリズムデータが記憶されている。出力加工アルゴリズムデータ記憶手段６６Ｂは、出力すべき項目（因子）毎に、各種加工を行うべき手順と内容が記述された出力加工アルゴリズムデータが記憶されている。
【００１１】
分析用データ作成送信処理手段４１では、分析者用の端末装置２からＷｅｂサーバー３にアクセスされ、企業あるいは組織ごとのＩＤが入力されると、企業・組織などに属する特定範囲の複数の対象者に関する診断結果データを、回答データ記憶手段６３、診断計算結果データ記憶手段６５Ａ、表示加工結果データ記憶手段６５Ｂ、及び出力加工結果データ記憶手段６５Ｃから抽出し、外部ファイルに記録する。そして、分析用データ作成送信処理手段４１は、外部ファイルに記録された企業・組織ごとの診断データを、端末装置２に送信する。
分析者用の端末装置２では、組織分析手段４２によって、部署ごとの診断データに対して、診断項目を指定した、並び替え表示、上位者表示、グラフ表示を行い、又は組織全体の診断データを用いて、複数組の診断データの組み合わせによる散布図表示を行うことができる。
教育・育成システム連携処理手段５１では、被験者の診断結果として記録されている性格・資質と、この被験者と比較するための基準パラメータデータを、回答データ記憶手段６３、診断計算結果データ記憶手段６５Ａ、表示加工結果データ記憶手段６５Ｂ、及び出力加工結果データ記憶手段６５Ｃから抽出し、性格・資質の乖離を表す値を算出処理し、この乖離を表す値を基に、性格・資質項目ごとに対応するカリキュラムから該当するものを検索して特定する。ここで特定したカリキュラムに関し、必要に応じて教育・育成システム６に対して、被験者の診断結果データを送信する。
【００１２】
図３は、本システムの回答処理プログラムでの処理を示すフロー図である。
本システムにおける回答処理手段１１は、医療従事者個人の診断回答処理を被験者用の端末装置１で実施する。
まず、医療従事者は被験者用の端末装置１からＷｅｂサーバー３にアクセスし、診断マスター記憶手段６１に記憶されたデータによって個人認証を行うとともに、Ｗｅｂページデータ３Ｂから同意画面文章データを受信して該当する診断の同意処理を行う（ステップ（Ｓ）２１）。ステップ２１にて、同意処理が終了すると、選択された診断（本実施例では看護師適性診断）により、回答処理手段１１では、設問データ記憶手段６２に記憶されている設問データから、診断用の設問データファイルを被験者毎に作成し、表示手段である端末装置１の画面に設問を表示する。なお、被験者毎に選択された設問データは、乱数処理によってテーブル領域における格納番号が決定され、決定された格納番号に従ってテーブル領域に格納される。設問データは、テーブル領域に格納された順に端末装置１に対して提供される。被験者が、端末装置１の表示手段に表示される設問に対して回答値を入力することで、設問表示、回答入力処理が行われる（ステップ２２）。端末装置１は、作成された診断用設問の設問データが終了するまで、設問データファイルより順次設問データを読み込む。設問データファイルに格納された最後の設問データが端末装置１に送信されると、回答処理手段１１では設問終了であると判断し（ステップ２３）、処理は終了する。なお、被験者によって入力された回答データファイルは、端末装置１から送信され、Ｗｅｂサーバー３を経由してアプリケーションサーバー４で受信し、回答処理手段１１は回答データファイルを回答データ記憶手段６３に記録する。
【００１３】
図４は本システムの診断計算処理プログラムでの処理を実現するブロック図、図５は診断計算処理の流れを示すフロー図、図６は回答データ記憶手段に記憶している回答データを示す図、図７は計算アルゴリズムデータ記憶手段に記憶しているアルゴリズムデータを示す図、図８は目標レンジデータ記憶手段に記憶している目標レンジデータを示す図である。
診断計算処理手段２１は、データ読み出し手段２２、演算処理手段２３、及びレンジ修正処理手段２４を有し、医療従事者個人の診断計算をアプリケーションサーバー４にて処理する。
回答データ記憶手段６３には、図６に示すように、設問番号とともに回答データの値が記憶されている。計算アルゴリズムデータ記憶手段６４には、図７に示すように、影響評価項目（因子）別に、複数の解答値を用いて一つの計算値を求める計算アルゴリズムデータが記述されている。例えば、コンピテンシーＺとして、連携・協力（Ｚ１）の項目には、設問番号Ａ１のデータ値と設問番号Ａ３のデータ値を加算する「Ｚ１＝Ａ１＋Ａ３」が記述されている。演算子モジュール記憶手段６７には、計算アルゴリズムデータに記述されている演算モジュールの論理式が記述されている。
目標レンジデータ記憶手段６８には、図８に示すように、影響評価項目（因子）別に、目標レンジデータが記述されている。例えば、連携・協力（Ｚ１）の目標レンジの最小値には「０」が、最大値には「１０」が記述されている。
本システムにおける診断計算処理手段２１では、設問ごとの回答データを計算アルゴリズムデータに従って計算して因子得点を算出する。
【００１４】
次に、図５を用いて診断計算処理の流れを説明する。
まず、データ読み出し手段２２では、該当する診断用の計算アルゴリズムデータを計算アルゴリズムデータ記憶手段６４から読み出してメモリ上に格納する（ステップ５１）。ステップ５１にて、すべての計算アルゴリズムデータをメモリ上に格納すると、最初の計算アルゴリズムデータ（Ｚ１）にて指定されている設問番号（Ａ１、Ａ３）の回答データの値を読み込む（ステップ５２）。計算アルゴリズムデータに記述されている演算モジュールについては、演算子モジュール記憶手段６７から論理式を得ることでアルゴリズムの解析が行われ（ステップ５３）、読み込んだ回答データの値を適用して演算処理を行う（ステップ５４）。ステップ５３におけるアルゴリズムの解析とステップ５４における演算処理は、演算処理手段２３によって行われる。この演算結果は、計算アルゴリズムデータにて指定されているメモリ上の領域に格納する。一つの計算アルゴリズムデータについての最初の演算処理が終了すると、最後の演算処理か否かを判断し（ステップ５５）、次の演算処理が存在する場合には、ステップ５３に戻って、次の演算モジュールについて、演算子モジュール記憶手段６７から論理式を得てアルゴリズムの解析を行なう。一つの計算アルゴリズムデータについてのすべての演算処理が終了するまでループ処理される。例えば項目Ｚ１では一つの演算処理で終了し、項目Ｚ２では、二つの演算処理を行うことになる。
ステップ５５において、最後の演算処理が終了したことを判断すると、目標レンジデータ記憶手段６８から目標レンジデータを読み込む（ステップ５６）。レンジ修正処理手段２４では、ステップ５６にて読み込んだ計算アルゴリズムデータ毎の目標レンジデータを基に、メモリ上の領域に格納された計算アルゴリズムデータ毎の演算結果について、レンジ修正演算を行う（ステップ５７）。例えば、図７に参考として示すように、項目Ｚ１の最小値は「２」、最大値は「１０」、項目Ｚ２及び項目Ｚ３の最小値は「３」、最大値は「１５」であるが、図８に示すように、項目Ｚ１から項目Ｚ３はすべて最小値が「０」、最大値が「１０」となるようにレンジ修正を行う。
ステップ５７におけるレンジ修正演算が終了すると、計算アルゴリズムデータにて指定されているメモリ領域に、診断計算結果データとして診断計算結果データ記憶手段６５Ａに記憶する（ステップ５８）。
一つの計算アルゴリズムデータ（Ｚ１）についての処理が終了すると、最後の計算アルゴリズムデータか否かを判断し（ステップ５９）、次の計算アルゴリズムデータ（Ｚ２）が存在する場合には、ステップ５１に戻って、次の計算アルゴリズムデータ（Ｚ２）について指定されている設問番号（Ａ２、Ａ４、Ａ６）の回答データの値を読み込む（ステップ５２）。すべての計算アルゴリズムデータの処理が終了するまでループ処理される。
【００１５】
図９は、本システムの表示加工処理プログラムでの処理を示すフロー図である。
本システムにおける表示加工処理手段３１は、診断計算結果データを表示するための加工を施し、印刷指示するための編集を施す処理を行う。診断計算結果データを表示するための加工処理は、表示される項目（因子）毎の診断計算結果データを、表示加工アルゴリズムデータに従って処理することで行われる。表示加工アルゴリズムデータは、表示すべき項目（因子）毎に、各種加工を行うべき手順と内容が記述されているプログラムである。
診断計算結果データを印刷するための加工処理は、表示される項目（因子）毎の表示加工結果データを、出力加工アルゴリズムに従って行われる。出力加工アルゴリズムデータは、出力すべき項目（因子）毎に、各種加工を行うべき手順と内容が記述されているプログラムである。
【００１６】
図９に示すように、まず、表示加工アルゴリズム準備処理では、診断計算結果データ内に持つ診断コードを基にして、該当する診断用の表示加工アルゴリズムデータを表示加工アルゴリズムデータ記憶手段６６Ａから読み出してメモリ上に格納する（ステップ４１）。ステップ４１にて、すべての表示加工アルゴリズムデータをメモリ上に格納すると、すべての表示加工アルゴリズムデータの演算処理が終了するまでループ処理される。ステップ４２における表示加工処理は、それぞれの表示加工アルゴリズムデータにて指定されている診断計算結果データの値を読み込み、それぞれの表示加工アルゴリズムデータで記述されている演算モジュールに、読み込んだ診断計算結果データの値を適用して演算結果を得、この演算結果を表示加工アルゴリズムデータにて指定されているメモリ上の領域に格納する。ステップ４２にてすべての表示加工アルゴリズムデータの処理が終了すると、表示加工アルゴリズムデータにて指定されているメモリ領域を、表示加工結果データとして表示加工結果データ記憶手段６５Ｂに記憶する。
次に、出力加工アルゴリズム準備処理では、表示加工結果データ内に持つ診断コードを基にして、該当する診断用の出力加工アルゴリズムデータを出力加工アルゴリズムデータ記憶手段６６Ｂから読み出してメモリ上に格納する（ステップ４３）。ステップ４３にて、すべての出力加工アルゴリズムデータをメモリ上に格納すると、すべての出力加工アルゴリズムデータの演算処理が終了するまでループ処理される。ステップ４４における出力加工処理は、それぞれの出力加工アルゴリズムデータにて指定されている表示加工結果データの値を読み込み、それぞれの出力加工アルゴリズムデータで記述されている演算モジュールに、読み込んだ表示加工結果データの値を適用して演算結果を得、この演算結果を出力加工アルゴリズムデータにて指定されているメモリ上の領域に格納する。ステップ４４にてすべての出力加工アルゴリズムデータの処理が終了すると、出力加工アルゴリズムデータにて指定されているメモリ領域を、出力加工結果データとして出力加工結果データ記憶手段６５Ｃに記憶する。
出力加工結果データ記憶手段６５Ｃに記憶された出力加工結果データは、個人の診断結果を出力形態に合わせて編集し、診断結果を端末装置１に送信する。
個人用診断結果を編集するために、出力加工処理後の値とコメントの文章データと表示ファイル化用パラメータをデータとして入力し、表示ファイル形式で診断結果を作成し記録する。そして、表示ファイル形式で作成された診断結果を、被験者の端末装置１に送信する。
【００１７】
次に、本システムにおいてスキルテスト判定についての処理を説明する。
図１０は本システムにおいて、スキルチェックからスキルテスト判定までの処理を実現するブロック図、図１１はスキルチェックからスキルテスト終了までの処理の流れを示すフロー図、図１２はスキル判定の処理の流れを示すフロー図、図１３はスキルテストのシミュレーションを示すグラフ、図１４はスキルテストのギャップ診断シミュレーションを示すグラフである。なお、すでに説明した手段には、同一符号を付して説明を一部省略する。
本実施例における回答処理手段１１は、スキルチェックレベル判定手段１２、設問抽出手段１３、カウンタ手段１４、正誤判定手段１５、及びレベル変更手段１６を有し、医療従事者個人のスキルテストをアプリケーションサーバー４にて処理する。
スキルチェックレベル判定手段１２では、被験者の自己申告による設問形式による質問への回答データの判定を行う。設問抽出手段１３では、設問データ記憶手段６２から設問を抽出する。カウンタ手段１４では、出題数をカウントする。正誤判定手段１５では、質問に対する回答情報が正解か否かを判定する。レベル変更手段１６では、正誤判定手段１５による判定結果に基づいて設問レベルを変更する。
データーベース６０には、設問データ記憶手段６２、スキルチェックでのレベル記憶手段６９Ａ、レベル履歴記憶手段６９Ｂ、及びスキルレベル記憶手段６９Ｃを有している。レベル履歴記憶手段６９Ｂには、レベル変更手段１６によって変更したレベルの履歴を記憶している。
診断計算処理手段２１には、スキルレベル判定手段２５を有している。スキルレベル判定手段２５では、レベル履歴記憶手段６９Ｂに記憶された最終レベルと、それぞれの設問毎のレベル頻度とによって被験者のレベルを確定する。特に、スキルレベル判定手段２５では、レベル履歴記憶手段６９Ｂに記憶された最終レベルが、第１の所定レベル以上の高いレベルか、第２の所定レベル以下の低いレベルの場合には最終レベルを被験者のレベルとして確定し、最終レベルがそれ以外の範囲のレベルである場合には、頻度の最も多いレベルを被験者のレベルとして確定することが好ましい。
設問を表示する出力手段１Ａ及び設問に対する回答を入力する入力手段１Ｂは、被験者用の端末装置１が備えている。
【００１８】
本システムにおけるスキルレベル判定は、２段階の判定処理によって行われる。
まず、第１段階では、被験者の自己申告によるスキルチェックを行う。このスキルチェックにおいても設問形式による質問への回答データを基に判定を行う。スキルチェックは、設問に対する回答をデータ処理し（ステップ６１）、スキルチェックレベル判定手段１２によってスキルチェックでのレベル判定を行う（ステップ６２）。スキルチェックレベル判定手段１２によるレベル判定結果は、スキルチェックでのレベル記憶手段６９Ａに記憶される。このスキルチェックは、質問に対する複数ランク（例えば五択）の自己申告型なので、十分な信憑性を得ることはできない。
そこで、第２段階では、テスト形式による判定を行う。
第２段階におけるスキルテストは、被験者の識別情報を基に、第１段階で行ったレベル判定結果によるスキルレベルを、スキルチェックでのレベル記憶手段６９Ａから読み出し（ステップ６３）、この判定結果に応じた設問を設問抽出手段１３によって設問データ記憶手段６２から抽出する（ステップ６４）。
ここで、例えば図１３に示すように、設問は難易度によって１５段階前後（図においては、Ａ−１からＥ−３によって表される）に分けられている。スキルチェックの結果が仮にＣ−２（平均的）だったとすると、この被験者に対する最初の問題はＣ−２ゾーンに属するレベルから選択された設問となる。
【００１９】
ステップ６４において設問抽出手段１３で抽出された設問は、端末装置１の出力手段１Ａで表示される。一方、設問データ記憶手段６２からは、抽出した設問に対する回答が抽出される（ステップ６５）。表示された質問に対して回答情報が入力されると、ステップ６５において抽出された回答データに基づいて正誤判定手段１５によって正解か否かが判定される（ステップ６６）。
ステップ６６において、正解である場合には、現在のレベルが最高レベルか否かが判断され（ステップ６７）、最高レベルである場合には、レベル変更手段１６では、レベル変更を行わずにそのままのレベルを記憶する（ステップ６８）。ステップ６７において最高レベルでない場合には、レベル変更手段１６によってレベルを一ランクアップさせ（ステップ６９）、一ランクアップさせたレベルを記憶する（ステップ６８）。ステップ６６において正解でない場合には、現在のレベルが最低レベルか否かが判断され（ステップ７０）、最低レベルである場合には、レベル変更手段１６では、レベル変更を行わずにそのままのレベルを記憶する（ステップ６８）。ステップ７０において最低レベルでない場合には、レベル変更手段１６によってレベルを一ランクダウンさせ（ステップ７１）、一ランクダウンさせたレベルを記憶する（ステップ６８）。
ステップ６８における新たなレベルは、レベル履歴記憶手段６９Ｂに記憶される。ステップ７２において、最終設問でない場合には、カウンタ手段１４によって出題数をカウントし（ステップ７３）、その後、設問抽出手段１３ではこの新たなレベルによって設問が抽出され（ステップ６４）、上記の処理が繰り返される。
ここで、例えば図１３に示すように、第１番目の設問（Ｃ−２ゾーンの設問）に対して正解だった場合には、次には、一ランクアップした設問（Ｃ−１ゾーンの設問）が出題される。逆に不正解だった場合には、一ランクダウンした設問（Ｃ−３ゾーンの設問）が出題される。ただし、設問内容は、同レベル内では順不同となる。
ステップ７２において、最終設問であると判断されると、スキルテストは終了する。
【００２０】
次に図１２を用いてスキルテストの判定処理を説明する。
スキルテストの判定は、スキルレベル判定手段２５によって、被験者の識別情報を基に、レベル履歴記憶手段６９Ｂに記憶されている最後のレベルを読み出す（ステップ８１）。この最後のレベルが最高レベルか否かが判断され（ステップ８２）、最高レベルであればレベルが確定する。ステップ８２において、最高レベルでないと判断されると、最低レベルか否かが判断される（ステップ８３）。ステップ８３において、最低レベルであればレベルが確定する。ステップ８３において、最低レベルでもないと判断された場合には、スキルテストの設問毎のレベルが読み出され（ステップ８４）、レベル確定の処理が行われ（ステップ８５）、この処理の結果がスキルレベル記憶手段６９Ｃに記憶される。
ここで、例えば図１３に示すように、仮に同じレベルの設問（Ｃ−２ゾーンの設問）から始まったとしても、ａのように正解を続けて最高レベル（Ａ−１ゾーン）をキープする場合もあれば、ｂのように不正解を続けて最低レベル（Ｅ−３ゾーン）に留まってしまう場合もある。この場合には前者のレベルは最高レベル（Ａ−１ゾーン）、後者のレベルは最低レベル（Ｅ−３ゾーン）と判断する。
ただし、実際には設問数が多くなるため、どのレベルに多く留まっているかが重要な要素になってくる。このグラフに限って言えば、ａはＡ−１ゾーンに３ステップ留まり、ｂはＥ−３ゾーンに３ステップ留まっており、最も多くのステップをそれぞれのゾーンにおいて維持していることから判断する。このように、スキルレベル判定手段２５では、最終のレベルの状態だけでなく、ランク毎の頻度を併せて判断することが好ましい。最高レベルと最低レベル以外については、最終のレベルの状態に代えて、ランク毎の頻度によって判断する。例えば、図１３において、ｃの場合は、１０問中のステップの割合は、Ｂ−３ゾーンが２回、Ｃ−１ゾーンが４回、Ｃ−２ゾーンが３回、Ｃ−３ゾーンが１回であることから、レベルはＣ−１であると判断する。なお、より詳細には、Ｃ−２よりのＣ−１と判定することもできる。また、最高レベルと最低レベル以外については、最終のレベルの状態に代えて、ランク毎の頻度によって判断する場合を示したが、最高レベルと最低レベルについても、最終のレベルの状態に代えて、ランク毎の頻度によって判断してもよい。なお、上記説明において、最高レベルと最低レベルを用いて説明したが、最高レベルを第１の所定レベル以上の高いレベル、最低レベルを第２の所定レベル以下の低いレベルとして判断することもできる。
【００２１】
次に、図１４を用いてギャップ診断について説明する。
一度スキルテストを受検したことのある被験者が仮に一年後に再テストを受けたとする。この被験者の前回の結果がａで示す状態であり、今回の結果がｂで示す状態とすると、明らかに前回よりもスキルアップされていることがわかる。
図示の場合には、前提条件として、前回と同じレベルの設問（Ｃ−２ゾーンの設問）から始めることで比較している。なお、設問を同一レベル内でランダムに複数問出題することで、どのステップからスタートしてもギャップ診断は可能となる。
例えば表計算ソフトに関するスキルテストの場合に、設問数が１レベルあたり１５とする。この設問を仮に３つずつのグループとし、「セル操作」「図形描画」「グラフ作成」等に分割する。つまり被験者は、「セル操作」、「図形描画」、及び「グラフ作成」などのグループ別に、３問ずつ解くことになる。被験者がスキルテストを選択した段階で問題のシャッフルが行われ、並び方が変わる。前回の結果、「セル操作」がレベルＣ−３だったとして、今回のレベルがＣ−１であれば、この被験者の「セル操作」についてのレベルは２つ上がっていることになる。もしこの被験者の「図形描画」のレベルが前回と同じであれば、「図形描画」についてはスキルアップされていないということになる。こうしてギャップを割り出していくことが可能になる。
【００２２】
なお、本実施例において、スキルの種類とスキル基準を外部ファイルに記録し、それを随時入力して判断基準（パラメータ）として使用できる機能を備えることで、医療業界のみならず、他の業界においても同様な人材支援サービスを行うことができる。
また、本実施例による装置は、医療従事者の特性を継続的にデーターベース化することで、個人のキャリアアップを支援することができる。
【産業上の利用可能性】
【００２３】
本発明は、医療従事者と呼ばれる医師,看護師,薬剤師,医療技術者用にこれら職種の特殊性を加味した医療従事者用アセスメントシステムとして特に有用である。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本実施例による医療従事者用アセスメントシステムの利用形態を示す全体構成図
【図２】本実施例による医療従事者用アセスメントシステム全体の概要図
【図３】本システムの回答処理プログラムでの処理を示すフロー図
【図４】本システムの診断計算処理プログラムでの処理を実現するブロック図
【図５】診断計算処理の流れを示すフロー図
【図６】回答データ記憶手段に記憶している回答データを示す図
【図７】計算アルゴリズムデータ記憶手段に記憶しているアルゴリズムデータを示す図
【図８】目標レンジデータ記憶手段に記憶している目標レンジデータを示す図
【図９】本システムの表示加工処理プログラムでの処理を示すフロー図
【図１０】本システムにおいて、スキルチェックからスキルテスト判定までの処理を実現するブロック図
【図１１】スキルチェックからスキルテスト終了までの処理の流れを示すフロー図
【図１２】スキル判定の処理の流れを示すフロー図
【図１３】スキルテストのシミュレーションを示すグラフ
【図１４】スキルテストのギャップ診断シミュレーションを示すグラフ
【符号の説明】
【００２５】
１０  回答処理プログラム
１１  回答処理手段
１３  設問抽出手段
１４  カウンタ手段
１５  正誤判定手段
２０  診断計算処理プログラム
２１  診断計算処理手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2006172270.tif 000009
【図８】
2006172270.tif 000010
【図９】
2006172270.tif 000011
【図１０】
2006172270.tif 000012
【図１１】
2006172270.tif 000013
【図１２】
2006172270.tif 000014
【図１３】
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【図１４】
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