(57)【要約】【課題】理解度の判定精度を向上することを課題とする。【解決手段】スキル評価サーバは、テストに含まれる複数の問題への解答の入力を受け付け、受け付けた複数の問題の各解答が正解か否かの判定を行い、複数の問題それぞれについて、各解答の入力までの時間を算出する。スキル評価サーバは、複数の問題のうち正解が入力された特定の問題について算出した解答の入力までの時間が、複数の問題のそれぞれについて算出した各時間が示す傾向に対して相対的に長い場合に、特定の問題についての理解度に関する評価を理解度が低い方向に制御する。【選択図】図２
2018017874.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テストに含まれる複数の問題への解答の入力を受け付け、
受け付けた前記複数の問題の各解答が正解か否かの判定を行い、
前記複数の問題それぞれについて、前記各解答の入力までの時間を算出し、
前記複数の問題のうち正解が入力された特定の問題について算出した解答の入力までの時間が、前記複数の問題のそれぞれについて算出した各時間が示す傾向に対して相対的に長い場合に、前記特定の問題についての理解度に関する評価を理解度が低い方向に制御する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報生成プログラム。
【請求項２】
前記制御する処理は、前記特定の問題について算出した解答の入力までの時間が、前記複数の問題のそれぞれについて算出した各時間が示す傾向に対して相対的に短い場合に、前記特定の問題についての理解度に関する評価を理解度が高い方向に制御することを特徴とする請求項１に記載の情報生成プログラム。
【請求項３】
前記制御する処理は、前記複数の問題全体の解答にかかる時間が相対的に長い前記テストの受験者については、前記特定の問題に対する前記評価の制御を抑制することを特徴とする請求項１または２に記載の情報生成プログラム。
【請求項４】
前記複数の問題それぞれについて、各正解者の前記解答の入力までの時間である解答時間の平均値と標準偏差を算出し、
前記平均値と前記標準偏差とを用いて、前記解答時間に対応する所定係数を決定する処理を前記コンピュータがさらに実行し、
前記制御する処理は、前記複数の問題それぞれに設定される評価値を用いて、前記テストの受験者の理解度を算出する際に、前記正解した問題の評価値に前記正解した問題の解答時間に対応する前記所定係数を乗算して、前記受験者の理解度を算出することを特徴とする請求項１に記載の情報生成プログラム。
【請求項５】
前記制御する処理は、前記複数の問題全体の解答にかかる時間が相対的に長い前記受験者については、前記所定係数の乗算を抑制することを特徴とする請求項４に記載の情報生成プログラム。
【請求項６】
前記制御する処理は、前記複数の問題全体の解答にかかる時間が相対的に長い前記受験者が正解した各問題の各解答時間に対応する各所定係数の平均値で、前記正解した問題の解答時間に対応する前記所定係数を除算して、前記受験者の理解度を算出することを特徴とする請求項４に記載の情報生成プログラム。
【請求項７】
テストに含まれる複数の問題への解答の入力を受け付け、
受け付けた前記複数の問題の各解答が正解か否かの判定を行い、
前記複数の問題それぞれについて、前記各解答の入力までの時間を算出し、
前記複数の問題のうち正解が入力された特定の問題について算出した解答の入力までの時間が、前記複数の問題のそれぞれについて算出した各時間が示す傾向に対して相対的に長い場合に、前記特定の問題についての理解度に関する評価を理解度が低い方向に制御する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする情報生成方法。
【請求項８】
テストに含まれる複数の問題への解答の入力を受け付ける受付部と、
受け付けた前記複数の問題の各解答が正解か否かの判定を行う判定部と、
前記複数の問題それぞれについて、前記各解答の入力までの時間を算出する算出部と、
前記複数の問題のうち正解が入力された特定の問題について算出した解答の入力までの時間が、前記複数の問題のそれぞれについて算出した各時間が示す傾向に対して相対的に長い場合に、前記特定の問題についての理解度に関する評価を理解度が低い方向に制御する評価制御部と、
を有することを特徴とする情報生成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報生成プログラム、情報生成方法および情報生成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ベンダー等の資格認定試験がｅ−ｌｅａｒｎｉｎｇにより行われることが多い。近年では、資格認定試験の解答結果から理解度を判定する技術として、評価指数を用いた技術が知られている。例えば、過去の正解率に基づいて算出された評価指数などの不均一な重み情報が設定された問題を出題し、解答された問題の評価指数の合計が閾値を越えるまで出題を繰り返すことで、解答状況に応じた適切な出題数で理解度を判定する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−２２８５５５号公報
【特許文献２】特開２００２−２２１８９３号公報
【特許文献３】特開２００９−３００８７７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、上記技術では、解答者の理解度の判定精度が高くない。例えば、資格認定試験などは、択一式の問題が多いので、理解度の高い人にとっては悩む時間も少なく正解を解答することができる一方で、理解度の低い人であっても正解することもできる。このため、上記技術を用いた正解か不正解かによる判定では、解答者の理解度を正しく判定することが難しい。
【０００５】
１つの側面では、理解度の判定精度を向上することができる情報生成プログラム、情報生成方法および情報生成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】
【０００６】
第１の案では、情報生成プログラムは、コンピュータに、テストに含まれる複数の問題への解答の入力を受け付け、受け付けた前記複数の問題の各解答が正解か否かの判定を行い、前記複数の問題それぞれについて、前記各解答の入力までの時間を算出する処理を実行させる。情報生成プログラムは、コンピュータに、前記複数の問題のうち正解が入力された特定の問題について算出した解答の入力までの時間が、前記複数の問題のそれぞれについて算出した各時間が示す傾向に対して相対的に長い場合に、前記特定の問題についての理解度に関する評価を理解度が低い方向に制御する処理を実行させる。
【発明の効果】
【０００７】
一実施形態によれば、理解度の判定精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施例１に係るシステムの全体構成例を示す図である。
【図２】図２は、実施例１に係るスキル評価サーバの機能構成を示す機能ブロック図である。
【図３】図３は、問題セットＤＢに記憶される情報の例を示す図である。
【図４】図４は、解答結果ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。
【図５】図５は、受験者統計データの例を説明する図である。
【図６】図６は、解答時間の分布と係数の割当てを説明する図である。
【図７】図７は、解答時間による補正係数を説明する図である。
【図８】図８は、補正例および補正抑制例を説明する図である。
【図９】図９は、評価の補正処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、補正の抑制手法の別例を説明する図である。
【図１１】図１１は、スキル評価サーバのハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願の開示する情報生成プログラム、情報生成方法および情報生成装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。また、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。なお、各実施例は、矛盾のない範囲内で適宜組み合わせることができる。
【実施例１】
【００１０】
［全体構成例］
図１は、実施例１に係るシステムの全体構成例を示す図である。図１に示すように、このシステムは、複数の受験者端末１とスキル評価サーバ１０とを有し、受験者のスキルレベルの評価や資格認定を行うシステムである。なお、本システムは、ベンダー等が行う製品の認定試験や情報処理技術に限らず、様々な分野のスキルを評価することができる。
【００１１】
受験者端末１は、理解度を判定するスキル評価対象の受験者が使用する端末であり、Ｗｅｂブラウザなどを用いてスキル評価サーバ１０へアクセスし、スキルを評価する試験を受験する端末装置である。この受験者端末１の一例としては、一般的なコンピュータ装置やスマートフォンなどの移動端末がある。
【００１２】
スキル評価サーバ１０は、Ｗｅｂブラウザなどを用いて受験者端末１に問題を出題し、解答した受験者の理解度の指標として、スキル評価や合否判定を行う情報生成装置の一例であり、例えばサーバ装置である。例えば、スキル評価サーバ１０は、択一式の問題を出力し、理解度の高い人にとっては悩む時間も少なく正解を解答することができる問題を出力する。
【００１３】
このようなスキル評価サーバ１０は、受験者のスキルレベルの評価や資格認定を行うテストに含まれる複数の問題への解答の入力を受け付ける。そして、スキル評価サーバ１０は、受け付けた複数の問題の各解答が正解か否かの判定を行う。続いて、スキル評価サーバ１０は、複数の問題それぞれについて、各解答の入力までの時間を算出する。その後、スキル評価サーバ１０は、複数の問題のうち正解が入力された特定の問題について算出した解答の入力までの時間が、複数の問題のそれぞれについて算出した各時間が示す傾向に対して相対的に長い場合に、特定の問題についての理解度に関する評価を理解度が低い方向に制御する。
【００１４】
つまり、スキル評価サーバ１０は、各問題の解答を受け付けて正否を判定し、正解問題の解答時間が全問題の解答時間に対して相対的に長い場合、理解度を低くするので、解答時間を考慮でき、問題の理解度の判定精度を向上できる。
【００１５】
［スキル評価サーバの構成］
図２は、実施例１に係るスキル評価サーバの機能構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、スキル評価サーバ１０は、通信制御部１１、記憶部１２、制御部２０を有する。
【００１６】
通信制御部１１は、他の装置との通信を制御する処理部であり、例えば、ネットワークインタフェースカードなどである。例えば、通信制御部１１は、各受験者端末１とＷｅｂセッションなどを確立して、Ｗｅｂページを用いた通信を実行する。
【００１７】
記憶部１２は、制御部２０が実行するプログラムやデータなどを記憶する記憶装置であり、例えば、メモリやハードディスクなどである。この記憶部１２は、受験者ＤＢ１３、問題セットＤＢ１４、解答結果ＤＢ１５を有する。
【００１８】
受験者ＤＢ１３は、各受験者に関する情報を記憶するデータベースである。例えば、受験者ＤＢ１３は、受験者を識別する識別子、最新の受験日時、到達したスキルレベル、過去の成績、過去の合格状況などを対応付けて記憶する。
【００１９】
問題セットＤＢ１４は、スキルレベルごとに受験者に提供する問題を記憶するデータベースである。図３は、問題セットＤＢに記憶される情報の例を示す図である。なお、ここで図示した問題セットは、例えばスキルレベル３の問題セットである。図３に示すように、問題セットＤＢ１４は、「番号、正解率、スキル評価指数」を対応付けた問題セットを記憶する。
【００２０】
ここで記憶される「番号」は、問題を識別する識別子である。「正解率」は、過去に出題された際の正解率である。「スキル評価指数」は、各問題に設定された不均一な重みの一例であり、例えば、当該問題の正解率と全受験者の得点率との相関係数などである。なお、得点率とは、スキル評価の成績である。すなわち、スキル評価指数が「１」に近いほど、得点率が高い受験者の正解率が高く、かつ、得点率が低い受験者の正解率が低い問題となる。図３の場合、番号１の問題は、正解率が９２．５％であり、スキル評価指数として０．６４６３が設定されていることを示す。なお、ここで表示される正解率は、小数点第２位を四捨五入した数値であり、具体的には９２．４７％などと管理される。
【００２１】
解答結果ＤＢ１５は、受験者ごとに、受験者の解答状況を記憶するデータベースである。図４は、解答結果ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。図４に示すように、解答結果ＤＢ１５は、受験者ごとに、「解答、ポイント（スキル習得度）、スキル評価指数」を対応付けて記憶する。
【００２２】
ここで記憶される「解答」は、受験者の解答を示し、正解であった場合には「○」、不正解であった場合には「×」、解答なしであった場合には「−」が設定される。「ポイント（スキル習得度）」は、正解の場合に加算され、不正解の場合に減算される値であり、受験者のスキルを評価する指標である。例えば、「ポイント（スキル習得度）」には、正解の場合には「１−正解率」の算出結果が設定され、不正解の場合には「−正解率」が設定され、解答なしの場合には「０」が設定される。「スキル評価指数」は、問題に設定されているスキル評価指数である。
【００２３】
なお、ここで格納される順番は、図３の問題セットの順番と同じ順番である。つまり、図４の受験者Ａの先頭の解答結果は、図３の先頭すなわち問題１の解答結果である。この例では、受験者Ａは、問題１（番号１）が正解であったことを示している。
【００２４】
制御部２０は、スキル評価サーバ１０全体の処理を司る処理部であり、例えばプロセッサなどである。この制御部２０は、出題制御部２１、出題判定部２２、評価実行部２３、評価補正部２４を有する。例えば、各処理部は、プロセッサが有する電子回路の一例やプロセッサが実行するプロセスの一例である。
【００２５】
出題制御部２１は、受験者に問題を出題する処理部である。具体的には、出題制御部２１は、Ｗｅｂブラウザを介して受験者端末１から識別子等を受け付けて、受験者ＤＢ１３を参照し、受験者および受験者が到達しているスキルレベルを特定する。そして、出題制御部２１は、特定した到達済みのスキルレベルの次のスキルレベルの問題を問題セットＤＢ１４から特定する。また、出題制御部２１は、当該受験者の解答を格納するために、当該受験者に対応する解答結果を解答結果ＤＢ１５に生成する。その後、出題制御部２１は、特定したスキルレベルの問題を問題１から順に受験者端末１に送信し、その解答結果を解答結果ＤＢ１５に格納する。
【００２６】
例えば、出題制御部２１は、到達したスキルレベルが２の受験者Ａに対して、図３に示したスキルレベル３の問題１を出題する。そして、出題制御部２１は、問題１に正解した場合には、「解答」として「○」、「ポイント」として「１−正解率（０．９２４７）＝０．０７５３」、スキル評価指数として「０．６４６３」を、受験者Ａの解答結果として解答結果ＤＢ１５に格納する。
【００２７】
また、出題制御部２１は、問題１が不正解であった場合には、「解答」として「×」、「ポイント」として「−正解率（０．９２４７）＝−０．９２４７」、スキル評価指数として「０．６４６３」を、受験者Ａの解答結果として解答結果ＤＢ１５に格納する。また、出題制御部２１は、問題１の解答がなかった場合には、「解答」として「−」、「ポイント」として「０」、スキル評価指数として「０」を、受験者Ａの解答結果として解答結果ＤＢ１５に格納する。
【００２８】
出題判定部２２は、各問題のそれぞれについて設定されたスキル評価指数を用いて、受験者によって解答がなされた問題についてのスキル評価指数の総計を算出する。そして、出題判定部２２は、算出したスキル評価指数の総計が所定の基準を満たすか否かに応じて、受験者に対して解答を求める更なる問題を提供するか否かを判定する処理部である。
【００２９】
具体的には、出題判定部２２は、各受験者について、受験者の解答が解答結果ＤＢ１５に格納されるたびに、その時点までのスキル評価指数の総計を算出する。そして、出題判定部２２は、算出した総計が閾値より小さい場合には、次の問題を出題する指示を出題制御部２１に出力する。この結果、出題制御部２１は、次の問題を出題する。
【００３０】
一方、出題判定部２２は、算出した総計が閾値以上の場合には、次の問題の出題を停止する指示を出題制御部２１に出力し、評価実行部２３に評価の開始を指示する。この結果、出題制御部２１は、出題を停止する。なお、出題判定部２２は、５問ごとなど、定期的に判定するようにしてもよい。
【００３１】
例えば、図４の場合、出題判定部２２は、１０問が終了した時点で、受験者Ａと受験者Ｂのスキル評価指数の総計がそれぞれ「５」以上なので、受験者Ａと受験者Ｂの出題を停止すると判定する。一方、出題判定部２２は、受験者Ｃのスキル評価指数の総計が「５」未満なので、出題を維持する。
【００３２】
評価実行部２３は、出題判定部２２によってスキル評価指数の総計が所定の基準を満たすと判定された場合に、出題された各問題のポイント（スキル習得度）を用いて、受験者の合計ポイントを算出して受験者を評価する処理部である。
【００３３】
具体的には、評価実行部２３は、出題判定部２２によって新たな問題の出題が停止された受験者の解答結果を解答結果ＤＢ１５から特定し、その時点までのポイント（スキル習得度）の総計を算出する。そして、評価実行部２３は、ポイント（スキル習得度）の合計が閾値以上の場合には、スキルレベルに到達したと評価する。この場合、評価実行部２３は、受験者ＤＢ１３における受験者の到達スキルレベルを更新する。また、評価実行部２３は、受験者が更なる試験を要求する場合には、次のスキルレベルの問題の出題を出題制御部２１に指示する。
【００３４】
一方、評価実行部２３は、ポイント（スキル習得度）の総計が閾値未満の場合や不正解の数が閾値以上の場合には、スキルレベルに到達していないと評価する。この場合、評価実行部２３は、受験者ＤＢ１３における受験者の到達スキルレベルを更新せずに前回のレベル設定を維持する。また、評価実行部２３は、受験者が更なる試験を要求する場合には、同じスキルレベルの問題の出題を出題制御部２１に指示する。なお、評価実行部２３は、受験者が更なる試験を要求した場合でも、ポイント（スキル習得度）の合計が下限値を下回っている場合には、今回出題したスキルレベルより１つ下の問題の出題を出題制御部２１に指示することもできる。
【００３５】
例えば、図４の場合、評価実行部２３は、出題が終了した受験者Ａについては、ポイント（スキル習得度）の合計が０以上であることから、スキルレベル３に到達したと評価する。一方、評価実行部２３は、出題が終了した受験者Ｂについては、ポイント（スキル習得度）の合計が０未満であることから、スキルレベル３に未到達であると評価する。
【００３６】
評価補正部２４は、係数算出部２５と補正部２６とを有し、評価実行部２３によって評価されたポイント（スキル習得度）の判定結果を補正する処理部である。具体的には、評価補正部２４は、評価実行部２３によって算出されたポイント（スキル習得度）に対して、解答時間を考慮した補正を行う。
【００３７】
例えば、評価補正部２４は、理解している人は正解を導き出すまでに要する時間が短いという一般特性を考慮した一般補正を行う。補正例を挙げると、評価補正部２４は、あまり理解していない人は正解を導き出すまでに時間を要するので、ポイント（スキル習得度）で成績が良くても時間がかかっていれば、理解度が低い方向になるように補正を行う。
【００３８】
また、評価補正部２４は、性格的に慎重派で答えはすぐに分かっても問題を読み直すなどして時間をかける人がいるという人物特性を考慮した人物補正を行う。補正例を挙げると、評価補正部２４は、一般補正で理解度が低い方向に補正された人物のうち、慎重派の人については、理解度が高い方向になるように補正を行う。
【００３９】
係数算出部２５は、問題ごとに、正解者の解答時間を算出し、算出した正解の解答時間に基づいて、ポイント（スキル習得度）の補正係数を決定する処理部である。例えば、係数算出部２５は、問題ごとに、受験者の解答の正否と解答までにかかった時間のデータを取得し、正解の解答までの時間をプロットしたヒストグラムを生成する。そして、係数算出部２５は、問題ごとに、正解者の解答時間の平均値と分散値を算出し、分散値等に基づいて補正係数を決定する。
【００４０】
ここで、係数決定の具体例を説明する。図５は、受験者統計データの例を説明する図である。まず、係数算出部２５は、受験者の解答データを随時取得して、図５に示す受験者統計データを生成する。受験者統計データは、図５に示すように、各受験者について、各問題の正否と解答時間とを対応付けたデータである。図５の例では、受験者ＡからＥについて、各問題の正否と解答時間とが対応付けられている。
【００４１】
次に、係数算出部２５は、各問題について、図５に示す受験者統計データから正解した受験者と当該受験者の解答時間とを抽出する。例えば、問題１の場合、係数算出部２５は、受験者Ａと受験者Ｃとを対象者として選定し、解答時間を抽出する。そして、係数算出部２５は、平均値や標準偏差（σ）を算出し、正解者が解答までにかかった時間の分布を示すヒストグラムを生成する。
【００４２】
図６は、解答時間の分布と係数の割当てを説明する図である。図６に示す図は、問題Ｘについての解答時間と正解者との分布を示しており、横軸が解答時間（秒）であり縦軸が正解者（人数）であり、平均値と標準偏差（σ）を用いた分布を示している。ここで、係数算出部２５は、解答時間が長い受験者の理解度が低くなり、解答時間が短い受験者の理解度が高くなるように、補正係数を決定する。
【００４３】
図５の例では、係数算出部２５は、平均値から−１σ秒に該当する解答時間の正解者に補正係数「１．１」、−１σ秒から−２σ秒に該当する解答時間の正解者に補正係数「１．２」、−２σ秒から４秒に該当する解答時間の正解者に補正係数「１．３」、問題を読んでみないとみなされる正解者に補正係数「１．０」を設定する。同様に、係数算出部２５は、平均値から＋１σ秒に該当する解答時間の正解者に補正係数「１．０」、＋１σ秒から＋２σ秒に該当する解答時間の正解者に補正係数「０．９」、＋２σ秒以上に該当する解答時間の正解者に補正係数「０．８」を設定する。
【００４４】
ここで、上記平均値と標準偏差（σ）によって決定された補正係数による解答パターンの分類について説明する。図７は、解答時間による補正係数を説明する図である。図７に示すように、解答パターン１は、０秒から３秒までに正解したパターンであり、補正係数「１．０」が設定され、解答パターン２は、４秒から−２σ秒までに正解したパターンであり、補正係数「１．３」が設定される。解答パターン３は、−２σ秒から−１σ秒までに正解したパターンであり、補正係数「１．２」が設定され、解答パターン４は、−１σ秒から解答平均時間までに正解したパターンであり、補正係数「１．１」が設定される。解答パターン５は、解答平均時間から＋１σ秒までに正解したパターンであり、補正係数「１．０」が設定され、解答パターン６は、＋１σ秒から＋２σ秒までに正解したパターンであり、補正係数「０．９」が設定され、解答パターン７は、解答平均時間＋２σ秒以降に正解したパターンであり、補正係数「０．８」が設定される。
【００４５】
また、判定ラインは、ポイント（補正後のスキル習得度）が０以上か否かによって判定され、０以上の場合に、理解度が高いと判定されて「十分」と判定される。なお、スキル習得度は、上述した１−正解率で算出され、問題数の十分性は、上記スキル評価指数を用いるので、詳細な説明は省略する。
【００４６】
なお、ここでは平均値と標準偏差とを用いた例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、平均値だけを算出し、平均値から＋３秒までを解答パターン５、平均値＋３から＋６秒までを解答パターン６に設定するなど、平均値と任意の閾値とを用いて、補正係数を決定することもできる。
【００４７】
図２に戻り、補正部２６は、係数算出部２５によって算出された補正係数を用いて、評価実行部２３によって算出されたポイント（スキル習得度）を補正し、補正後のポイント（スキル習得度）にしたがって理解度の判定を実行する処理部である。
【００４８】
具体的には、補正部２６は、係数算出部２５が収集した受験者ごとの各問題の正否と解答時間とを取得し、ポイント（スキル習得度）が算出済みの受験者の各問題が、図７に示すどの解答パターンに該当するかを特定する。その後、補正部２６は、受験者の各問題のポイント（スキル習得度）を、特定した解答パターンに対応する補正係数を用いて補正する。そして、補正部２６は、補正後のポイントの合計値を算出する。
【００４９】
ここで、補正部２６は、補正後のポイントの合計値が閾値以上の場合は、判定を「十分」と判定する。一方で、補正部２６は、補正後のポイントの合計値が閾値未満の場合は、当該受験者の解答時間が平均して遅いか否かを判定し、解答時間が遅い受験者である場合は、解答時間による補正を抑制する。そして、補正部２６は、解答時間による補正を抑制した後のポイントの合計値が閾値以上の場合は、判定を「十分」と判定し、解答時間による補正を抑制した後のポイントの合計値も閾値未満の場合は、判定を「不十分」と判定する。
【００５０】
つまり、補正部２６は、上記一般補正を行った結果、ポイントが閾値以上の受験者のスキル判定を「十分」と判定し、一般補正を行った後のポイントが閾値未満の受験者に対して上記人物補正を行う。そして、補正部２６は、人物補正の結果、ポイントが閾値以上となった受験者のスキル判定を「十分」と判定し、人物補正の後もポイントが閾値未満の受験者のスキル判定を「不十分」と判定する。
【００５１】
ここで、補正の具体例を説明する。図８は、補正例および補正抑制例を説明する図である。図８の左図は、評価実行部２３による判定結果を示しており、スキル習得度が「０．０６３２」であり、０以上であることから、スキル判定が「十分」と判定されている。
【００５２】
この状態から、図８に示すように、補正部２６は、問題１から１０までの各問題のうち無解答および不正解を除く各問題について、解答パターンを特定する。図８の例では、補正部２６は、問題１と問題３については解答パターン５と特定し、問題４については解答パターン６と特定し、問題５については解答パターン３と特定し、問題７と問題８については解答パターン７と特定する。
【００５３】
この結果、補正部２６は、問題１と問題３についてはスキル習得度に補正係数「１．０」を乗算し、問題４についてはスキル習得度に補正係数「０．９」を乗算し、問題５についてはスキル習得度に補正係数「１．２」を乗算し、問題７と問題８についてはスキル習得度に補正係数「０．８」を乗算する。
【００５４】
例えば、補正部２６は、問題１についてはスキル習得度「０．０７５３」×補正係数「１．０」＝「０．０７５３」を補正後のスキル習得度として算出し、問題３についてはスキル習得度「０．１０３８」×補正係数「１．０」＝「０．１０３８」を補正後のスキル習得度として算出する。また、補正部２６は、問題４についてはスキル習得度「０．１６５１」×補正係数「０．９」＝「１．１４８５９」を補正後のスキル習得度として算出し、問題５についてはスキル習得度「０．０３３」×補正係数「１．２」＝「０．０３９６」を補正後のスキル習得度として算出する。また、補正部２６は、問題６は不正解なので、そのままの値「−０．８７０６」をスキル習得度とする。また、補正部２６は、問題７についてはスキル習得度「０．２３１１」×補正係数「０．８」＝「０．１８４８８」を補正後のスキル習得度として算出し、問題８についてはスキル習得度「０．３２５５」×補正係数「０．８」＝「０．２６０４」を補正後のスキル習得度として算出する。
【００５５】
そして、補正部２６は、補正後の各問題のスキル習得度の合計値「０．０７５３＋０．１０３８＋０．１４８５９＋０．０３９６−０．８７０６＋０．１８４８８＋０．２６０４＝−０．０５８０３≒−０．０５８０」を算出する。この補正部２６は、補正後のスキル習得度「−０．０５８０」が０未満であることから、図８の右図に示すように、スキル判定を「不十分」と判定する。なお、ここで、補正部２６は、補正後のスキル習得度の合計値が０以上の場合には、スキル判定を「十分」と判定するが、補正後のスキル習得度「−０．０５８０」が０未満であることから、続いて人物補正を行う。
【００５６】
すなわち、補正部２６は、一般補正後のスキル習得度が閾値を満たさない受験者について、正解した解答時間が相対的に長いか否かを特定する。例えば、補正部２６は、正解した全ての問題の解答パターンが解答パターン６か解答パターン７のいずれかである場合、解答時間が相対的に長いと判定する。そうすると、補正部２６は、補正係数を乗算するのを抑制し、元の状態でスキル判定を行う。
【００５７】
つまり、図８の場合、補正部２６は、スキル判定が「十分」と判定された左図の状態から、解答時間を考慮した一般補正を行って右図の状態を特定することで、スキル判定を「不十分」と判定する。しかし、補正部２６は、この受験結果における正解の解答時間が平均的に長いことから、受験者は慎重派の人物であると推定し、右図の状態から左図の状態に戻して、スキル判定を行う。この結果、補正部２６は、スキル判定を「十分」と判定する。このようにして、補正部２６は、解答時間を考慮した一般補正に加えて、人物の特性を考慮した人物補正を行うことができる。
【００５８】
［処理の流れ］
図９は、評価の補正処理の流れを示すフローチャートである。なお、ここでは、一定値以上のスキル評価指数に到達済みであり、解答結果ＤＢ１５に解答が格納されているとともに、ポイント（スキル習得度）も算出済みとする。
【００５９】
図９に示すように、試験が終了すると（Ｓ１０１：Ｙｅｓ）、係数算出部２５は、各問題について、正解者の解答時間の平均値である解答平均時間と標準偏差を算出する（Ｓ１０２）。続いて、Ｓ１０３以降については、受験者ごとについて実行される。
【００６０】
具体的には、補正部２６は、正解問題について解答パターンを特定し、特定した解答パターンに対応する補正係数を用いて、「スキル習得度×補正係数」によって補正後のポイントを算出する（Ｓ１０３）。続いて、補正部２６は、全解答のポイントを合計して合計値を算出する（Ｓ１０４）。
【００６１】
そして、補正部２６は、ポイントの合計が０以上である場合（Ｓ１０５：Ｙｅｓ）、対象の受験者のスキル判定を「十分」と判定する（Ｓ１０６）。一方、補正部２６は、ポイントの合計が０未満である場合（Ｓ１０５：Ｎｏ）、正解した問題の解答時間がすべて平均より長いか否かを判定する（Ｓ１０７）。
【００６２】
ここで、補正部２６は、正解した問題の解答時間がすべて平均より長い場合（Ｓ１０７：Ｙｅｓ）、解答時間による補正を抑制し（Ｓ１０８）、正解問題についてポイントを再度算出し（Ｓ１０９）、補正係数を乗算する前の状態でポイントの合計値を再算出する（Ｓ１１０）。
【００６３】
そして、補正部２６は、再算出したポイントの合計値が０以上の場合（Ｓ１１１：Ｙｅｓ）、対象の受験者のスキル判定を「十分」と判定する（Ｓ１０６）。一方、補正部２６は、再算出したポイントの合計値が０未満の場合（Ｓ１１１：Ｎｏ）、対象の受験者のスキル判定を「不十分」と判定する（Ｓ１１２）。なお、Ｓ１０７において、正解した問題の解答時間のいずれかが平均より短い場合（Ｓ１０７：Ｎｏ）、補正部２６は、対象の受験者のスキル判定を「不十分」と判定する（Ｓ１１２）。
【００６４】
［効果］
上述したように、スキル評価サーバ１０は理解している人というのは正解を導き出すまでが早いという一般特性を考慮したスキル判定を行うことができ、スキル判定の精度を向上することができる。また、スキル評価サーバ１０は、一般特性だけではなく、人物特性をさらに考慮してスキル判定を行うことができる。したがって、スキル評価サーバ１０は、スキルが高いが慎重であり解答に時間がかかる受験者に対しては、正当なスキル評価を実行することができる。このように、スキル評価サーバ１０は、単なる正否だけではなく、解答時間を考慮したスキル評価を行う一方で、解答に時間がかかる慎重な受験者も正当に評価することができるので、理解度の判定精度を向上することができる。
【実施例２】
【００６５】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明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。
【００６６】
（人物補正の別例）
上記実施例では、補正係数を乗算しない状態に戻すことで、補正係数をかけないように抑制する人物補正を行う例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、スキル評価サーバ１０は、補正係数の平均値で人物補正を行うことができる。図１０は、補正の抑制手法の別例を説明する図である。図１０の左図は、図８の左図と同様である。
【００６７】
このような状態で、スキル評価サーバ１０は、各問題について一般補正を行うが、一般補正後のポイントの合計が０未満かつ正解した問題の解答時間が平均より長いことから、人物補正を実行する。例えば、スキル評価サーバ１０は、一般補正後のスキル習得度が０未満、かつ、解答パターンのうち解答パターン６と７の数が閾値以上の場合、人物補正を行う。例を挙げると、スキル評価サーバ１０は、スキル習得度（ポイント）に乗算した補正係数にさらに、補正係数の平均値を除算することで、人物補正を行う。図１０の右図の例では、スキル評価サーバ１０は、補正係数の平均値「（１．０＋１．０＋０．９＋１．２＋０．８＋０．８）／６＝０．９５」でスキル習得度を除算する。ここでは、スキル評価サーバ１０は、人物補正後のスキル習得度の合計値が０未満であることから、スキル判定を「不十分」と判定する。
【００６８】
このようにすることで、スキル評価サーバ１０は、スキルは高いが慎重過ぎる受験者に対しては、不用意にスキル判定が高評価となる状態の発生を抑制することができる。なお、ここで使用する補正係数の平均値は、該当受験者に対して特定された補正係数の平均値でもよく、正解者に対して特定された補正係数の平均値でもよく、各問題の正解者の補正係数の平均値でもよい。
【００６９】
また、スキル評価サーバ１０は、一般補正だけを行ってスキル判定を行うこともできる。また、スキル評価サーバ１０は、解答時間が長い解答パターン６と７に該当する問題だけに補正係数を乗算してスキル判定を行うこともでき、解答時間が短い解答パターン２と３に該当する問題だけに補正係数を乗算してスキル判定を行うこともできる。
【００７０】
（慎重な人の判定）
上記実施例では、すべての解答が解答パターン６または７に該当する受験者が慎重な人であると判定する例を説明したが、判定手法はこれに限定されるものではない。例えば、スキル評価サーバ１０は、正解解答の各解答パターンのうち解答パターン６または７が所定数以上含まれる場合に、慎重な人と判定して人物補正を行うこともできる。また、スキル評価サーバ１０は、正解解答の解答時間の平均値が閾値以上である場合に、慎重な人と判定して人物補正を行うこともできる。
【００７１】
（解答時間が早い）
上記実施例では、正解率が高くかつ解答時間が相対的に遅い人に対して、人物補正を行う例を説明したが、正解率が高くかつ解答時間が相対的に早い人に対して、人物補正を行うこともできる。例えば、スキル評価サーバ１０は、正解率が高くかつすべての解答が解答パターン１または２に該当する受験者に対しては、さらに補正係数（１．２）などを乗算してスキル習得度を高くするように制御することもできる。なお、人物補正は、解答時間が相対的に早い人と相対的に遅い人のいずれかにだけ実行してもよく、両方に実行することもできる。なお、相対的に早い人の判定も想定的に遅い人の判定と同様の手法を採用することができる。
【００７２】
（解答例）
上記実施例では、スキル評価を行う試験の解答を用いた例を説明したが、これに限定されるものではなく、正否のみを記録する試験等であっても同様に適用することができる。例えば、ポイントではなく点数などに補正係数を乗算することもできる。
【００７３】
（解答時間の算出対象）
上記実施例では、正解の受験者の解答時間を用いて補正係数を決定する例を説明したが、これに限定されるものではなく、全解答者の解答時間を用いた場合でも同様に処理することができる。
【００７４】
（ハードウェア）
図１１は、スキル評価サーバのハードウェア構成例を示す図である。図１１に示すように、スキル評価サーバ１０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１０１、メモリ１０２、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１０３、通信インタフェース１０４、入力装置１０５、表示装置１０６を有する。また、図１１に示した各部は、バス等で相互に接続される。
【００７５】
ＨＤＤ１０３は、図２に示した機能を動作させるプログラムやテーブルを記憶する。通信インタフェース１０４は、ネットワークインタフェースカードなどである。入力装置１０５は、例えばキーボードなどであり、表示装置１０６は、例えばタッチパネルやディスプレイなど、各種情報を表示する表示装置である。
【００７６】
ＣＰＵ１０１は、図２に示した各処理部と同様の処理を実行するプログラムをＨＤＤ１０３等から読み出してメモリ１０２に展開することで、図２等で説明した各機能を実行するプロセスを動作させる。すなわち、このプロセスは、スキル評価サーバ１０が有する各処理部と同様の機能を実行する。具体的には、ＣＰＵ１０１は、出題制御部２１、出題判定部２２、評価実行部２３、評価補正部２４等と同様の機能を有するプログラムをＨＤＤ１０３等から読み出す。そして、ＣＰＵ１０１は、出題制御部２１、出題判定部２２、評価実行部２３、評価補正部２４等と同様の処理を実行するプロセスを実行する。
【００７７】
このようにスキル評価サーバ１０は、プログラムを読み出して実行することで情報生成方法を実行する情報処理装置として動作する。また、スキル評価サーバ１０は、媒体読取装置によって記録媒体から上記プログラムを読み出し、読み出された上記プログラムを実行することで上記した実施例と同様の機能を実現することもできる。なお、この他の実施例でいうプログラムは、スキル評価サーバ１０によって実行されることに限定されるものではない。例えば、他のコンピュータまたはサーバがプログラムを実行する場合や、これらが協働してプログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用することができる。
【００７８】
（システム）
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともできる。あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００７９】
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、各装置の分散や統合の具体的形態は図示のものに限られない。つまり、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。さらに、各装置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。
【符号の説明】
【００８０】
１  受験者端末
１０  スキル評価サーバ
１１  通信制御部
１２  記憶部
１３  受験者ＤＢ
１４  問題セットＤＢ
１５  解答結果ＤＢ
２０  制御部
２１  出題制御部
２２  出題判定部
２３  評価実行部
２４  評価補正部
２５  係数算出部
２６  補正部
【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】
2018017874.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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