(57)【要約】【課題】学習者が躓きそうな単元を予め予測して教師に伝える予測装置を提供すること。【解決手段】複数の学習者が所属するクラスにおいて学習済みの複数の単元について、単元ごとの理解度を示す情報の入力を受け付ける入力部(11)と、複数の単元の間における学習者の理解度の結びつき度合を示すネットワーク情報を記憶する記憶部(14)と、単元ごとの理解度を示す情報をネットワーク情報に入力することで得られる、今後の学習予定の単元に対する理解度の予測値に基づいて、今後の学習予定の単元のうちクラスに所属する学習者が躓く可能性のある単元を予測する予測部(12)と、予測されたクラスに所属する学習者が躓く可能性のある単元を示す情報を出力する出力部(13)と、を有する予測装置(30)を提供する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の学習者が所属するクラスにおいて学習済みの複数の単元について、単元ごとの理解度を示す情報の入力を受け付ける入力部と、
複数の単元の間における学習者の理解度の結びつき度合を示すネットワーク情報を記憶する記憶部と、
前記単元ごとの理解度を示す情報を前記ネットワーク情報に入力することで得られる、今後の学習予定の単元に対する理解度の予測値に基づいて、今後の学習予定の単元のうち前記クラスに所属する学習者が躓く可能性のある単元を予測する予測部と、
予測された前記クラスに所属する学習者が躓く可能性のある単元を示す情報を出力する出力部と、
を有する予測装置。
【請求項２】
前記ネットワーク情報は、前記複数の学習者以外の他の複数の学習者が行った単元ごとのテスト結果を統計処理すること、又は、前記複数の学習者以外の他の複数の学習者が行った単元ごとのテスト結果について機械学習を行うことで生成された情報である、
請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
前記単元ごとの理解度を示す情報は、前記クラスに属する前記複数の学習者が行った単元ごとのテスト結果の正答率である、
請求項１に記載の予測装置。
【請求項４】
複数の単元の間における学習者の理解度の結びつき度合を示すネットワーク情報を記憶する記憶部を含み、学習者が躓く可能性のある単元を予測する予測装置が実行する予測方法であって、
複数の学習者が所属するクラスにおいて学習済みの複数の単元について、単元ごとの理解度を示す情報の入力を受け付けるステップと、
前記単元ごとの理解度を示す情報を前記ネットワーク情報に入力することで得られる、今後の学習予定の単元に対する理解度の予測値に基づいて、今後の学習予定の単元のうち前記クラスに所属する学習者が躓く可能性のある単元を予測するステップと、
予測された前記クラスに所属する学習者が躓く可能性のある単元を示す情報を出力するステップと、
を有する予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測装置及び予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
学生が、Ｗｅｂブラウザ等を用いて学習を行うことが可能な、オンライン学習システムが知られている。オンライン学習システムを用いることで、学生は、興味のある講義のビデオを閲覧したり、テストを受けることで自分の理解度を把握したり、テストで躓いた問題を重点的に復習したりすることができ、効率的に学習を進めることができる。なお、ネットワークを利用した遠隔学習支援システムとして、例えば特許文献１に記載の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２００１−１８８４６１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
学生ごとに自らのペースで学習を行うことが可能なオンライン学習システムとは異なり、学校ではクラスごとに授業を行うことになる。もし、教師が、自分の受け持ちクラスに在籍する生徒が躓きそうな単元を予め把握し、その単元を重点的に教えることができれば、効率的に授業を行うことが可能になると考えられる。しかしながら、現状では、各生徒が躓きそうな単元を予め予測して教師に伝えることが可能な技術は提供されていない。
【０００５】
そこで、本発明は、学習者が躓きそうな単元を予め予測して教師に伝える予測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】
本発明の一態様に係る予測装置は、複数の学習者が所属するクラスにおいて学習済みの複数の単元について、単元ごとの理解度を示す情報の入力を受け付ける入力部と、複数の単元の間における学習者の理解度の結びつき度合を示すネットワーク情報を記憶する記憶部と、単元ごとの理解度を示す情報をネットワーク情報に入力することで得られる、今後の学習予定の単元に対する理解度の予測値に基づいて、今後の学習予定の単元のうちクラスに所属する学習者が躓く可能性のある単元を予測する予測部と、予測されたクラスに所属する学習者が躓く可能性のある単元を示す情報を出力する出力部と、を有する。この態様によれば、学習者が躓きそうな単元を予め予測して教師に伝える予測装置を提供することが可能になる。
【０００７】
また、ネットワーク情報は、複数の学習者以外の他の複数の学習者が行った単元ごとのテスト結果を統計処理すること、又は、複数の学習者以外の他の複数の学習者が行った単元ごとのテスト結果について機械学習を行うことで生成された情報であるようにしてもよい。この態様によれば、本予測装置は、学習者が躓きそうな単元を予測する際に、より精度の高い予測結果を提供することが可能になる。
【０００８】
また、単元ごとの理解度を示す情報は、クラスに属する複数の学習者が行った単元ごとのテスト結果の正答率であるようにしてもよい。この態様によれば、管理者は、予測装置３０への入力値として学習者が行ったテスト結果を利用することができ、予測装置を容易に利用することが可能になる。
【０００９】
また、本発明の一態様に係る予測方法は、複数の単元の間における学習者の理解度の結びつき度合を示すネットワーク情報を記憶する記憶部を含み、学習者が躓く可能性のある単元を予測する予測装置が実行する予測方法であって、複数の学習者が所属するクラスにおいて学習済みの複数の単元について、単元ごとの理解度を示す情報の入力を受け付けるステップと、単元ごとの理解度を示す情報をネットワーク情報に入力することで得られる、今後の学習予定の単元に対する理解度の予測値に基づいて、今後の学習予定の単元のうちクラスに所属する学習者が躓く可能性のある単元を予測するステップと、予測されたクラスに所属する学習者が躓く可能性のある単元を示す情報を出力するステップと、を有する。この態様によれば、学習者が躓きそうな単元を予め予測して教師に伝える予測装置を提供することが可能になる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、学習者が躓きそうな単元を予め予測して教師に伝える予測装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施形態に係る予測システムの構成例を示す図である。
【図２】本実施形態に係る予測装置の機能構成例を示す図である。
【図３】単元ネットワーク情報の具体例を説明するための図である。
【図４】予測装置が行う処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】単元ネットワーク情報からの出力例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。
【００１３】
＜システム概要＞
図１は、本実施形態に係る予測システムの構成例を示す図である。本予測システムは、クラスに在籍する各生徒（学習者）が利用する学習者端末１０と、そのクラスを受け持つ教師（管理者）が利用する管理者端末２０と、予測装置３０とを有する。学習者端末１０及び管理者端末２０は、無線又は有線の通信ネットワークを介して予測装置３０と相互に通信することができる。図１には、学習者端末１０及び管理者端末２０が１つずつ図示されているが、本予測システムには、複数の学習者端末１０及び管理者端末２０が含まれていてもよい。
【００１４】
以下の説明において、本予測システムは学生を対象とする前提で説明するが、これに限定されることを意図しているのではない。本実施形態に係る予測システムは、クラス単位で授業を受ける学習者であれば、学生に限らず、社会人など、様々な学習者を対象とすることが可能である。
【００１５】
学習者端末１０及び管理者端末２０は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、スマートフォン、タブレット端末、携帯電話機、ノートＰＣ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、家庭用ゲーム機器など、通信機能を備えた端末であればあらゆる端末を用いることができる。
【００１６】
予測装置３０は、ある教師が受け持つクラスについて、そのクラスに在籍する各生徒が過去に学習した（学習済みの）単元のクラス単位の理解度に基づいて、当該クラスにおいて今後学習を予定している単元のうち当該クラスの各生徒が躓きそうな単元をクラス単位で予測し、予測結果を管理者端末２０に送信する機能を有する。教師は、管理者端末２０に表示された予測結果に基づいて、自分が受け持っているクラスの各生徒が今後躓きそうな単元を把握し、例えばその単元について重点的に授業を行うといった対応を行う。
【００１７】
本実施形態では、予測装置３０が、各生徒が躓きそうな単元を予測することを可能にするため、複数の単元の間における学生の理解度の結びつきを示す情報であって、学習済みの単元における理解度（例えばその単元におけるテストの正答率）を入力することで、学習予定の単元に対する理解度の予測値（例えばその単元におけるテストを行った場合に想定される正答率）を得ることが可能な情報（以下、「単元ネットワーク情報」と言う。）を、予測装置３０又は予測装置３０からアクセス可能な情報処理装置に格納しておく。
【００１８】
単元ネットワーク情報は、予め多数の学生（本実施形態で教師が受け持つクラスの学生とは異なる学生）が行ったあらゆる単元ごとのテスト結果を統計的に処理すること、又は、当該テスト結果についてトピックモデル法などを用いて機械学習を行うことで得られる情報であり、例えば、１次関数を理解していないと２次関数の理解度が低くなるといったように、単元ごとの理解度の結びつき（ネットワーク構造）をデータ化したものである。予測装置３０は、単元ネットワーク情報を用いることで、学習済みの単元のクラス単位の理解度から、今後学習を予定している単元のうち当該クラスの各生徒が躓きそうな単元をクラス単位で予測する。
【００１９】
なお、「単元」とは、学習内容の単位を意味しており、例えば高校数学Ｉでは、式の計算、実数、三角比、１次不等式といった単位である。しかしながらこれは一例であり、より細かい学習内容の単位であってもよい。例えば、上述の「式の計算」に含まれる詳細な単位である、整式の加法と減法、整式の乗法、因数分解といった単位を単元と称してもよい。
【００２０】
＜機能構成＞
図２は、本実施形態に係る予測装置３０の機能構成例を示す図である。予測装置３０は、入力部１１と、予測部１２と、出力部１３と、記憶部１４とを有する。記憶部１４には、単元ネットワーク情報が格納される。入力部１１と、予測部１２と、出力部１３とは、予測装置３０のメモリに記憶されたプログラムが、ＣＰＵに実行させる処理により実現することができる。記憶部１４は、予測装置３０が備えるメモリ又は記憶装置、若しくは、予測装置３０に通信ネットワークを介して接続された記憶装置を用いて実現することができる。予測装置３０は、１つの情報処理装置で実現されていてもよいし、複数の情報処理装置を用いて実現されていてもよい。また、予測装置３０は、仮想サーバ又はクラウドサーバにより実現されていてもよい。また、単元ネットワーク情報を予測装置３０に接続された記憶装置に格納しておき、予測装置３０が備える記憶部１４には、単元ネットワーク情報のうち、予測装置３０が本実施形態に係る処理を行う際に必要な情報のみを一時的に格納するようにしてもよい。
【００２１】
入力部１１は、複数の学習者が所属するクラスにおいて学習済みの複数の単元について、単元ごとの理解度を示す情報の入力を受け付ける機能を有する。単元ごとの理解度を示す情報とは、例えば各生徒に対して行われた単元ごとのテストの結果（正答率）であり、入力部１１は、学習者端末１０又は管理者端末２０を介して当該テストの結果の入力を受け付けるようにしてもよい。また、入力部１１は、過去に学習した単元についてのテストをオンラインで行うＷｅｂサイトを提供し、当該Ｗｅｂサイトを用いて各学生が行ったテストの結果を、単元ごとの理解度を示す情報として扱うようにしてもよい。
【００２２】
予測部１２は、入力部１１に入力された単元ごとの理解度を示す情報に基づいて、今後の学習予定の単元のうちクラスに所属する各学生が躓きそうな１以上の単元を予測する機能を有する。より具体的には、予測部１２は、単元ごとの理解度を示す情報を、単元ネットワーク情報に入力することで得られる“学習予定の単元に対する理解度の予測値”に基づいて、クラスに所属する各学習者が躓きそうな１以上の単元を予測する。
【００２３】
出力部１３は、予測部１２で予測された、クラスに所属する各学習者が躓きそうな１以上の単元を示す情報を、管理者端末２０等に出力する機能を有する。
【００２４】
＜具体例＞
（単元ネットワーク情報の具体例）
続いて、単元ネットワーク情報の具体例について説明する。図３は、単元ネットワーク情報の具体例を説明するための図である。図３に示す単元ネットワーク情報は、高校１年までに学習する単元についての単元どうしの理解度の結びつきを模式的に示したものである。
【００２５】
例えば、図３の例では、「円」、「三平方の定理」、「相似な図形」及び「三角形と四角形」から「三角比」に向けて矢印が接続されている。これは、高校１年で学習する「三角比」の理解度は、中学３年で学習する「円」、「三平方の定理」、「相似な図形」及び中学２年で学習する「三角形と四角形」の理解度の影響を受けることを意味している。一方、矢印が接続されていない単元の間については、その単元の理解度の影響を受けない（又は殆ど影響が無い）ことを意味している。例えば、中学３年で学習する「標本調査」から高校１年で学習する「三角比」に向けて矢印は接続されていない。これは、「標本調査」の理解度は、「三角比」の理解度には影響しない（又は殆ど影響が無い）ことを意味している。なお、図３には中学２年から高校１年までの単元が図示されているが、図示の便宜上であり、単元ネットワーク情報には、中学１年以下の単元及び高校２年以降の単元を含んでいてもよい。また、図３に示す単元ネットワーク情報における単元どうしの理解度の結びつきは一例であり、本実施形態が図３に示すような単元ネットワーク情報の構成に限定されることを意図しているのではない。
【００２６】
前述したように、予測部１２は、学習済みの単元における理解度を単元ネットワーク情報に入力することで、学習予定の単元に対する理解度の予測値を得る。この動作を実現するために、単元ネットワーク情報には、矢印ごとに、統計処理又は機械学習の結果に基づいて定められた重み値（正の実数）が予め設定されている。予測部１２は、予測対象の単元に向けて矢印が接続されている単元についての理解度（当該単元についてのテストの正答率）に予測対象の単元に向けた重み値を乗算した値を、予測対象の単元に向けて矢印が接続されている全ての単元について合計することで、学習予定の単元に対する理解度の予測値を算出する。
【００２７】
例えば、「多項式」から「平方根」に向けて接続されている矢印に対して重み値として“１．０”が設定されているとする。この場合、「平方根」におけるテストの正答率として「７０％」が入力された場合、「多項式」に対する理解度の予測値は「７０％（７０％×１．０）」になる。他の例として、例えば、「１次関数」から「２次関数とグラフ」に向けて接続されている矢印に対して重み値として０．４が設定され、「関数ｙ＝ａｘ2」から「２次関数とグラフ」に向けて接続されている矢印に対して重み値として０．６が設定されているとする。この場合、「１次関数」及び「関数ｙ＝ａｘ2」におけるテストの正答率として、それぞれ「８０％」「４０％」が入力された場合、「２次関数とグラフ」に対する理解度の予測値は５６％（３２％＋２４％）になる。予測対象の単元に向けて複数の矢印が接続されている場合、これらの複数の矢印に設定される重み値は同一の値であってもよいし、異なる値であってもよい。
【００２８】
なお、予測部１２は、予測対象の単元に接続されている複数の単元のうち一部の単元についての理解度が入力されない場合であっても、予測対象の単元における予測値を算出するようにしてもよい。例えば予測対象の単元が、高校１年の単元である「三角形への応用」である場合において、中学２年及び中学３年の各単元についての理解度のみが入力された場合を考える。「三角形への応用」の予測値を算出するためには、「２次方程式」及び「三角比」の理解度が入力される必要があるが、「三角比」は高校１年の単元であることから入力された理解度には含まれていない。この場合、予測部１２は、入力された中学２年及び中学３年の各単元についての理解度から「三角比」の理解度の予測値を算出し、算出した「三角比」の理解度の予測値に重み値を乗算した値と、入力された「２次方程式」の理解度に重み値を乗算した値の合計を、「三角形への応用」の予測値として算出するようにしてもよい。
【００２９】
（予測装置が行う動作の具体例）
続いて、予測装置３０が行う動作の具体例を説明する。本具体例では、高校１年のクラスにおいて学習カリキュラムを作成するために、そのクラスに在籍する各生徒に対して中学３年までの各単元の理解度を確認するテストを行い、テスト結果に基づいて、高校１年の学習範囲である各単元のうち各生徒が躓きそうな単元を予測するというシナリオを前提に説明する。
【００３０】
図４は、予測装置３０が行う処理手順の一例を示すフローチャートである。また、図５は、単元ネットワーク情報からの出力例を示す図である。図５の右側は、ある教師が受け持つクラスに在籍する各生徒に対して行われた、中学３年までに学習する単元ごとのテストの結果をクラス内で平均することで求められた正答率を示している。
【００３１】
まず、予測装置３０の入力部１１は、単元ごとの正答率の入力を受け付ける（Ｓ１０１）。なお、入力部１１には、各生徒の単元ごとのテストの結果（得点）の入力を受け付け、入力された結果（得点）を用いて単元ごとの正答率を算出するようにしてもよい。
【００３２】
続いて、予測部１２は、中学３年までに学習する単元ごとの正答率（図５の右側）を単元ネットワーク情報に入力することで、単元ネットワーク情報から出力された、高校１年の学習範囲である単元ごとの理解度の予測値（図５の左側）を取得し、取得した単元ごとの理解度の予測値に基づき、各生徒が躓く可能性のある１以上の単元を予測する（Ｓ１０２）。出力部１３は、予測部１２による予測結果を、管理者端末２０等に出力する（Ｓ１０３）。
【００３３】
予測部１２は、理解度の予測値が所定の値以下である単元を、各生徒が躓く可能性のある１以上の単元として予測し、出力部１３は、予測部１２により予測された単元の名称を出力するようにしてもよい。例えば所定の値が５０％であると仮定した場合、予測部１２は、「集合と命題」、「１次不等式」、「２次関数とグラフ」、「三角比」、「三角形への応用」を、各生徒が躓く可能性のある１以上の単元として予測し、出力部は、各生徒が躓く可能性のある単元の名称として、「集合と命題」、「１次不等式」、「２次関数とグラフ」、「三角比」、「三角形への応用」を管理者端末２０等に出力する。
【００３４】
また、他の例として、単元ごとの理解度の予測値を所定の閾値で区切ることで複数段階にランク付けするようにして、出力部１３は、各生徒が躓く可能性のある１以上の単元を示す情報として、単元ごとにランク付けした結果を管理者端末２０等に出力するようにしてもよい。例えば、出力部１３は、理解度の予測値を、０％〜２５％（ランクＤ）、２６％〜５０％（ランクＣ）、５１％〜７０％（ランクＢ）、７１％〜１００％（ランクＡ）の４段階にランク付けするようにしてもよい。この場合、出力部１３は、「三角比」をランクＤとして出力し、「集合と命題」、「１次不等式」、「２次関数とグラフ」、「三角形への応用」をランクＣとして出力し、「式の計算２」、「実数」、「２次方程式と２次不等式」をランクＢとして出力し、「データの分析」をランクＡとして出力する。
【００３５】
また、他の例として、出力部１３は、単元ネットワーク情報から出力された単元ごとの理解度の予測値をそのまま出力するようにしてもよい。
【００３６】
以上説明した実施形態によれば、教師は、予測装置３０から出力された予測結果を参考に、自身が受け持つクラスにおける学習カリキュラムを作成することが可能になる。例えば、各生徒が躓く可能性のある単元として「集合と命題」、「１次不等式」、「２次関数とグラフ」、「三角比」、「三角形への応用」が出力された場合、これらの単元を重点的に指導するような学習カリキュラムを作成することができ、授業をより効率的に進めることが可能になる。また、本予測システムを学校現場全体に導入することで、各教師は、自分の受け持ちクラスに特化した学習カリキュラムを作成することができ、学校現場全体における学力水準の向上に貢献することが可能になる。
【００３７】
また、本実施形態では、予測装置３０は、予め多数の学生が行ったあらゆる単元ごとのテスト結果を統計的に処理すること、又は、トピックモデル法などを用いて機械学習を行うことで得られる単元ネットワーク情報を用いることで、今後の学習予定の単元についての理解度の予測を行うようにした。これにより、従来では、教師の勘などに頼りながら作成されていた学習カリキュラムを、統計的に得られた結果に基づいて学習カリキュラムを作成することが可能になり、勘に頼る方法と比較して、学校現場全体における学力水準をより向上させることが可能になる。
【００３８】
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。
【符号の説明】
【００３９】
１０…学習者端末、１１…入力部、１２…予測部、１３…出力部、１４…記憶部、２０…管理者端末、３０…予測装置
【図１】
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【図２】
2018159881.tif 000004
【図３】
2018159881.tif 000005
【図４】
2018159881.tif 000006
【図５】
2018159881.tif 000007
【手続補正書】
【提出日】平成29年12月4日(2017.12.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の学習者が所属するクラスにおいて学習済みの複数の単元について、単元ごとの理解度を示す情報の入力を受け付ける入力部と、
複数の単元の間における学習者の理解度の結びつき度合を示すネットワーク情報を記憶する記憶部と、
前記単元ごとの理解度を示す情報を前記ネットワーク情報に入力することで得られる、今後の学習予定の単元に対する理解度の予測値に基づいて、今後の学習予定の単元のうち前記クラスに所属する学習者が躓く可能性のある単元をクラス単位で予測する予測部と、
クラス単位で予測された前記クラスに所属する学習者が躓く可能性のある単元を示す情報を出力する出力部と、
を有する予測装置。
【請求項２】
前記ネットワーク情報は、前記複数の学習者以外の他の複数の学習者が行った単元ごとのテスト結果を統計処理すること、又は、前記複数の学習者以外の他の複数の学習者が行った単元ごとのテスト結果について機械学習を行うことで生成された情報である、
請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
前記単元ごとの理解度を示す情報は、前記クラスに属する前記複数の学習者が行った単元ごとのテスト結果の正答率である、
請求項１に記載の予測装置。
【請求項４】
複数の単元の間における学習者の理解度の結びつき度合を示すネットワーク情報を記憶する記憶部を含み、学習者が躓く可能性のある単元を予測する予測装置が実行する予測方法であって、
複数の学習者が所属するクラスにおいて学習済みの複数の単元について、単元ごとの理解度を示す情報の入力を受け付けるステップと、
前記単元ごとの理解度を示す情報を前記ネットワーク情報に入力することで得られる、今後の学習予定の単元に対する理解度の予測値に基づいて、今後の学習予定の単元のうち前記クラスに所属する学習者が躓く可能性のある単元をクラス単位で予測するステップと、
クラス単位で予測された前記クラスに所属する学習者が躓く可能性のある単元を示す情報を出力するステップと、
を有する予測方法。