(57)【要約】【課題】ｔａｘｏｎｏｍｙによる思考タイプ分類、及びその分類結果に基づく適正な課題の提示を行う学習支援システム等を提供する。【解決手段】本発明の学習支援システムは、ユーザの情報端末とサーバ装置とからなる学習支援システムであって、前記サーバ装置１は、思考タイプ判定テーブルと教材テーブルを少なくとも記憶した記憶部１３と、タキソノミの思考タイプを前記思考対応判定テーブルにより判定する判定部１１ｂと、思考タイプに好適な教材を教材テーブルにより選択する教材選択部１１ｃと、少なくとも前記思考タイプ及び選択された教材の情報に基づいて分析シートを生成する分析シート生成部１１ｄと、分析シートに係るデータを情報端末に送信する送受信制御部１１ｆと、を備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの情報端末と通信するサーバ装置であって、
思考タイプ判定テーブルと教材テーブルを少なくとも記憶した記憶部と、
タキソノミの思考タイプを前記思考対応判定テーブルにより判定する判定部と、
前記思考タイプに好適な教材を前記教材テーブルにより選択する教材選択部と、
少なくとも前記思考タイプ及び選択された教材の情報に基づいて、分析シートを生成する分析シート生成部と、
前記分析シートに係るデータを前記情報端末に送信する送受信制御部と、
を備えたサーバ装置。
【請求項２】
前記分析シートでは、前記タキソノミのＩ、ＩＩ、ＩＩＩ型の得点率に基づいて、評価領域ごとの習熟度、習熟度のバランス傾向によるタイプ、自己評価と正誤のずれを、それぞれ樹木、キャラクター、及び天気で表現する
請求項１に記載のサーバ装置。
【請求項３】
ユーザの情報端末とサーバ装置とからなる学習支援システムであって、
前記サーバ装置は、
思考タイプ判定テーブルと教材テーブルを少なくとも記憶した記憶部と、
タキソノミの思考タイプを前記思考対応判定テーブルにより判定する判定部と、
前記思考タイプに好適な教材を前記教材テーブルにより選択する教材選択部と、
少なくとも前記思考タイプ及び選択された教材の情報に基づいて、分析シートを生成する分析シート生成部と、
前記分析シートに係るデータを前記情報端末に送信する送受信制御部と、
を備えた学習支援システム。
【請求項４】
前記分析シートでは、前記タキソノミのＩ、ＩＩ、ＩＩＩ型の得点率に基づいて、評価領域ごとの習熟度、習熟度のバランス傾向によるタイプ、自己評価と正誤のずれを、それぞれ樹木、キャラクター、及び天気で表現する
請求項３に記載の学習支援システム。
【請求項５】
ユーザの情報端末とサーバ装置とからなる学習支援システムによる方法であって、
前記サーバ装置が、
タキソノミの思考タイプを思考対応判定テーブルにより判定するステップと、
前記思考タイプに好適な教材を教材テーブルにより選択するステップと、
少なくとも前記思考タイプ及び選択された教材の情報に基づいて、分析シートを生成するステップと、
を有する学習支援方法。
【請求項６】
前記分析シートでは、前記タキソノミのＩ、ＩＩ、ＩＩＩ型の得点率に基づいて、評価領域ごとの習熟度、習熟度のバランス傾向によるタイプ、自己評価と正誤のずれを、それぞれ樹木、キャラクター、及び天気で表現する
請求項５に記載の学習支援方法。
【請求項７】
思考タイプ判定テーブルと教材テーブルを少なくとも記憶した記憶部と、
タキソノミの思考タイプを前記思考対応判定テーブルにより判定する判定部と、
前記思考タイプに好適な教材を前記教材テーブルにより選択する教材選択部と、
少なくとも前記思考タイプ及び選択された教材の情報に基づいて、分析シートを生成する分析シート生成部と、を備えた
学習支援装置。
【請求項８】
前記分析シートでは、前記タキソノミのＩ、ＩＩ、ＩＩＩ型の得点率に基づいて、評価領域ごとの習熟度、習熟度のバランス傾向によるタイプ、自己評価と正誤のずれを、それぞれ樹木、キャラクター、及び天気で表現する
請求項７に記載の学習支援装置。
【請求項９】
コンピュータを、
思考タイプ判定テーブルと教材テーブルを少なくとも記憶した記憶部と、
タキソノミの思考タイプを前記思考対応判定テーブルにより判定する判定部と、
前記思考タイプに好適な教材を前記教材テーブルにより選択する教材選択部と、
少なくとも前記思考タイプ及び選択された教材の情報に基づいて、分析シートを生成する分析シート生成部と、して機能させる
プログラム。
【請求項１０】
前記分析シートでは、前記タキソノミのＩ、ＩＩ、ＩＩＩ型の得点率に基づいて、評価領域ごとの習熟度、習熟度のバランス傾向によるタイプ、自己評価と正誤のずれを、それぞれ樹木、キャラクター、及び天気で表現する
請求項９に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの思考タイプを判定し最適な課題を提示する学習支援システム、学習支援装置、学習支援方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、心理テストを用いて、客観的な学習タイプを判定し、個人に合った学習方法を示す学習支援方法、学習支援装置について、種々の技術が提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１では、幼児、小学生、中学生に対して、データ入力部で画面上に表示された選択肢をマウスなどで選択することにより、思考回路診断部、親子学習診断部、知能要因診断部で判定したタイプに基づいて、コメントを編集し、診断結果出力部が画面上に出力をする学習支援装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−３２１６４７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、特許文献１の技術では、ｔａｘｏｎｏｍｙ（タキソノミ）による思考タイプ分類、及びその分類結果に基づく適正な課題の提示は行っていない。
【０００６】
本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、ｔａｘｏｎｏｍｙによる思考タイプ分類、及びその分類結果に基づく適正な課題の提示を行うことにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明の第１の態様に係るサーバ装置は、ユーザの情報端末と通信するサーバ装置であって、思考タイプ判定テーブルと教材テーブルを少なくとも記憶した記憶部と、タキソノミの思考タイプを前記思考対応判定テーブルにより判定する判定部と、前記思考タイプに好適な教材を前記教材テーブルにより選択する教材選択部と、少なくとも前記思考タイプ及び選択された教材の情報に基づいて、分析シートを生成する分析シート生成部と、前記分析シートに係るデータを前記情報端末に送信する送受信制御部と、を備えている。
【０００８】
本発明の第２の態様に係る学習支援システムは、ユーザの情報端末とサーバ装置とからなる学習支援システムであって、前記サーバ装置は、思考タイプ判定テーブルと教材テーブルを少なくとも記憶した記憶部と、タキソノミの思考タイプを前記思考対応判定テーブルにより判定する判定部と、前記思考タイプに好適な教材を前記教材テーブルにより選択する教材選択部と、少なくとも前記思考タイプ及び選択された教材の情報に基づいて、分析シートを生成する分析シート生成部と、前記分析シートに係るデータを前記情報端末に送信する送受信制御部と、を備えている。
【０００９】
本発明の第３の態様に係る学習支援方法は、ユーザの情報端末とサーバ装置とからなる学習支援システムによる方法であって、前記サーバ装置が、タキソノミの思考タイプを思考対応判定テーブルにより判定するステップと、前記思考タイプに好適な教材を教材テーブルにより選択するステップと、少なくとも前記思考タイプ及び選択された教材の情報に基づいて、分析シートを生成するステップと、を有している。
【００１０】
本発明の第４の態様に係る学習支援装置は、思考タイプ判定テーブルと教材テーブルを少なくとも記憶した記憶部と、タキソノミの思考タイプを前記思考対応判定テーブルにより判定する判定部と、前記思考タイプに好適な教材を前記教材テーブルにより選択する教材選択部と、少なくとも前記思考タイプ及び選択された教材の情報に基づいて、分析シートを生成する分析シート生成部と、を備えている。
【００１１】
本発明の第５の態様に係るプログラムは、コンピュータを、思考タイプ判定テーブルと教材テーブルを少なくとも記憶した記憶部と、タキソノミの思考タイプを前記思考対応判定テーブルにより判定する判定部と、前記思考タイプに好適な教材を前記教材テーブルにより選択する教材選択部と、少なくとも前記思考タイプ及び選択された教材の情報に基づいて、分析シートを生成する分析シート生成部と、して機能させる。
【００１２】
そして、第１乃至第５の態様において、前記分析シートでは、前記タキソノミのＩ、ＩＩ、ＩＩＩ型の得点率に基づいて、評価領域ごとの習熟度、習熟度のバランス傾向によるタイプ、自己評価と正誤のずれを、それぞれ樹木、キャラクター、及び天気で表現する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、ｔａｘｏｎｏｍｙによる思考タイプ分類、及びその分類結果に基づく適正な課題の提示を行う学習支援システム、学習支援装置、学習支援方法、及びプログラムを提供することにある。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の第１実施形態に係る学習支援システム構成図である。
【図２】同システムのサーバ装置の構成図である。
【図３】同システムで用いる思考タイプ判定テーブルの一例を示す図である。
【図４】同システムの学習支援システムの情報端末の構成図である。
【図５】同システムによる思考タイプ判定から分析シート生成までの処理手順を示すフローチャートである。
【図６】分析シートの画面表示例を示す図である。
【図７】分析シートの画面表示例を示す図である。
【図８】同システムによる思考タイプ判定の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】本発明の第２実施形態に係る学習支援装置の構成図である。
【図１０】同装置による思考タイプ判定から分析シート生成までの処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
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。
【００１６】
本実施形態に係る学習支援システム等では、ｔａｘｏｎｏｍｙのＩ、ＩＩ、ＩＩＩ型それぞれの得点パターンによる思考タイプの分類を行い、各思考タイプのユーザに好適な課題を提示することで学習支援を行うものである。上記の通り、ｔａｘｏｎｏｍｙによる分類を行うことで、学習段階のどこで躓いているのかが分かり、基礎知識や理解力、解釈力が不足するユーザに対して、より効果的な指導を行うことができる。また、ｔａｘｏｎｏｍｙの合計点数が同じであっても、それぞれのタイプに合わせたコメントや今後の学習ポイントが提示されるので、各ユーザの特性に合わせた効果的な復習も可能となる。
【００１７】
＜第１実施形態＞
【００１８】
図１には、本発明の第１実施形態に係る学習支援システムの構成を示し説明する。
【００１９】
同図に示されるように、学習支援システムは、サーバ装置１とユーザの情報端末２とがインターネット等のネットワーク３を介して接続され、構成されている。
【００２０】
このような構成において、サーバ装置１は、ユーザの情報端末２からのリクエストに応じて、ｔａｘｏｎｏｍｙのＩ、ＩＩ、ＩＩＩ型それぞれの得点パターンによる思考タイプの分類を行い、分類結果に基づいて教材を選択し、後述する分析シートを生成し、ＨＴＭＬデータ等を情報端末２に送信することで、当該分析シートにより各思考タイプのユーザに好適な課題を提示することになる。
【００２１】
図２には、学習支援システムのサーバ装置の構成を示し説明する。
【００２２】
同図に示されるように、サーバ装置１は、全体の制御を司るＣＰＵ（Central Processing Unit）等の制御部１１を備えている。制御部１１は、バス１８を介して、通信部１２、記憶部１３と接続されている。通信部１２は、インターネット等のネットワーク３を介して情報端末２等と通信するための通信インタフェースである。
【００２３】
記憶部１３は、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリやハードディスクドライブ（HDD ; Hard Disc Drive）等からなり、制御部１１で実行されるプログラム１４を記憶している。また、記憶部１３は、ユーザＤＢ１５、判定用ＤＢ１６、及び教材ＤＢ１７を記憶している。
【００２４】
ユーザＤＢ１５には、ユーザ毎に付与されるユーザＩＤと対応付けられてユーザの属性情報や思考タイプ、学習進捗度等が記憶されている。判定用ＤＢ１６には、思考タイプ判定テーブル等が記憶されている。そして、教材ＤＢ１７には、教材テーブルにより、思考タイプ（思考タイプＩＤ）と対応付けられて教材のコンテンツが記憶されている。
【００２５】
思考タイプ判定テーブルの詳細は、図３に示される通りである。ここでは、説明を分かり易くするために、キャラクターに係る画像データをイメージで表記している。
【００２６】
同図に示されるように、思考タイプごとに思考タイプＩＤが付与されており、各思考タイプＩＤと対応付けられて、キャラクターに係る画像データ、ｔａｘｏｎｏｍｙ型、及びコメントに関わるテキストデータが記憶されている。ｔａｘｏｎｏｍｙ型については、Ｉ、ＩＩ、ＩＩＩ型のそれぞれについて、できる○、ふつう△、できない×が、例えば○＝１、△＝２、×＝３のような数値データで記憶されている。
【００２７】
このような構成において、制御部１１は、記憶部１３のプログラム１４を読み出し実行することで、主制御部１１ａ、判定部１１ｂ、教材選択部１１ｃ、分析シート生成部１１ｄ、学習部１１ｅ、及び送受信制御部１１ｆとして機能する。
【００２８】
主制御部１１ａは、統括的な制御を司る。判定部１１ｂは、記憶部１３の判定用ＤＢ１６の思考タイプ判定テーブルを参照して、ｔａｘｏｎｏｍｙの思考タイプを判定する。教材選択部１１ｃは、教材ＤＢ１７の教材テーブルを参照して、思考タイプに好適な教材を選択する。分析シート生成部１１ｄは、上記思考タイプ及び選定された教材情報等に基づいて後述するような分析シートを生成する。
【００２９】
学習部１１ｅは、ユーザの思考タイプに好適な教材情報に対するユーザのフィードバックを受けて（例えば、紹介した教材についてのユーザの得点等）、思考タイプに好適な教材について機械学習を実施し、教材ＤＢ１７の教材テーブルを適宜更新する。そして、送受信制御部１１ｆは、生成された分析シートの画面イメージ等をＨＴＭＬデータで、通信部１２を介してユーザの情報端末２に送信するなどの制御を実施する。
【００３０】
図４には、学習支援システムの情報端末の構成を示し説明する。
【００３１】
同図に示されるように、情報端末２は、全体の制御を司る制御部２１を備えている。制御部２１は、バス２６を介して、通信部２２、操作部２３、表示部２４、記憶部２５と接続されている。通信部２２は、インターネット等のネットワーク３を介してサーバ装置１などと通信するための通信インタフェースである。操作部２３は、マウスやキーボード等の操作デバイスである。表示部２４は、液晶ディスプレイ等の表示デバイスである。操作部２３と表示部２４とをタッチパネルとして一体化してもよい。記憶部２５は、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリやＨＤＤ等で構成されており、制御部２１で実行されるプログラムを記憶している。
【００３２】
このような構成において、制御部２１は、記憶部２５のプログラムを読み出し実行することで、主制御部２１ａ、閲覧部２１ｂ、及び送受信制御部２１ｃとして機能する。主制御部２１ａは、統括的な制御を司る。閲覧部２１ｂは、サーバ装置１から送信されたＨＴＭＬファイル等に基づく表示を表示部２４に行わせ閲覧可能とする。そして、送受信制御部２１ｃは、思考タイプ判定に必要な設問に対する回答情報等を送信するなどの制御を行うものである。
【００３３】
以下、図５のフローチャートを参照して、学習支援システムによる思考タイプ判定から分析シート生成までの処理手順を説明する。
【００３４】
処理を開始すると、判定部１１ｂが、ｔａｘｏｎｏｍｙに基づく思考タイプの判定を行う（Ｓ１）。より詳細には、ｔａｘｏｎｏｍｙに基づく思考タイプの判定では、ユーザに質問を提示し、その回答を受けて、ｔａｘｏｎｏｍｙのＩ、ＩＩ、ＩＩＩ型のそれぞれの得点パターンによる分類を行う。その際、記憶部１３の判定用ＤＢ１６の思考タイプ判定テーブルを参照することになる。この例では、ｔａｘｏｎｏｍｙのＩ、ＩＩ、ＩＩＩ型のそれぞれの得点パターン（○△×）に基づいて、７種類のタイプに分類する。
【００３５】
続いて、教材選択部１１ｃは、記憶部１３の教材ＤＢ１７の教材テーブルを参照して思考タイプに合致した教材を選択する（Ｓ２）。
【００３６】
そして、分析シート生成部１１ｄは、判定結果であるｔａｘｏｎｏｍｙの思考タイプや選定された教材情報等に基づいて分析シートを生成する（Ｓ３）。そして、分析シートの画面イメージをＨＴＭＬデータ、あるいはＰＤＦ等のイメージデータ等でユーザの情報端末２に送信し（Ｓ４）、こうして一連の処理を終了する。
【００３７】
ここで、分析シートの画面表示例は、図６及び図７に示される通りである。図６から図７に上下方向にスクロールされる。
【００３８】
図６に示される画面１００では、左上の領域１００ａには、試験の実施日、試験名、実施コード、及び施設名が表示される。その下の領域１００ｂには、総合分析結果が表示される。より詳細には、ｔａｘｏｎｏｍｙのＩ、ＩＩ、ＩＩＩ型の得点率に基づいて、評価領域ごとの習熟度、習熟度のバランス傾向によるタイプ、自己評価と正誤のずれを、それぞれ樹木、キャラクター、及び天気で表現している。従って、このイラストを見るだけで、上記習熟度や思考タイプ、及び正誤のずれを確認することが可能となる。そして、領域１００ｂの最下段には、思考タイプについてのコメントが表示される。領域１００ｃには、事例ごとに評価領域分類（ｔａｘｏｎｏｍｙのＩ、ＩＩ、ＩＩＩ型）ごとに個人の得点と全国平均とが対比して表示され、更に思考タイプに合致した教材の示唆も行われる。そして、領域１００ｄには、連絡事項がある場合（例えば、個別の指導コメントなど）、当該連絡事項が示されるようになっている。
【００３９】
図６から下方にスクロールすると、図７に表示が切り替わる。この図７に示される画面１０１では、事例ごとに、問題番号、分類（Ｉ、ＩＩ、ＩＩＩ型）、正答、解答、復習注意報、正答率が表示され、解答時にユーザが各設問についてコメントを入力している場合には、当該コメントも表示されるようになっている。ここで、復習注意報とは、要復習の度合いを天気図で示したものである。
【００４０】
次に、図８のフローチャートを参照して、学習支援システムによる思考タイプ判定の処理手順を詳細に説明する。
【００４１】
同図に示されるように、思考タイプ判定では、先ずＩ型の得点率に基づいて分類を行う（Ｓ１１）。即ち、Ｉ型の問題について「できる（○）」と判定された場合には、ステップＳ１２に移行し、「ふつう（△）」と判定された場合には、ステップＳ１３に移行し、「できない（×）」と判定された場合には、ステップＳ１４に移行する。
【００４２】
ステップＳ１２では、ＩＩ型の得点率に基づいて分類を行う。即ち、ＩＩ型の問題について「できる（○）」と判定された場合には、ステップＳ１５に移行し、「ふつう（△）」と判定された場合には、ステップＳ１６に移行し、「できない（×）」と判定された場合には、ステップＳ１７に移行する。
【００４３】
ステップＳ１３でも同様に、ＩＩ型の得点率に基づいて分類を行う。即ち、ＩＩ型の問題について「できる（○）」と判定された場合には、ステップＳ１８に移行し、「ふつう（△）」と判定された場合には、ステップＳ１９に移行し、「できない（×）」と判定された場合には、ステップＳ２０に移行する。
【００４４】
ステップＳ１４でも同様に、ＩＩ型の得点率に基づいて分類を行う。即ち、ＩＩ型の問題について「できる（○）」と判定された場合には、ステップＳ２１に移行し、「ふつう（△）」と判定された場合には、ステップＳ２２に移行し、「できない（×）」と判定された場合には、ステップＳ２３に移行する。
【００４５】
ステップＳ１５〜Ｓ２３では、ＩＩＩ型の得点率に基づいて分類を行う。それぞれ、「できる（○）」、「ふつう（△）」、「できない（×）」の判定結果に基づいて、図示のようにタイプ１〜タイプ７までの思考タイプが決定される（Ｓ２４〜Ｓ３９）。例えば、ステップＳ１５において、ＩＩＩ型の得点率に基づいて、「できる（○）」及び「ふつう（△）」と判定された場合には、タイプ１と決定され、「できない（×）」と判定された場合には、タイプ３と決定されることになる。尚、「できる／ふつう／できない」の判定については、全国平均点との特定の比較で定量的に判断するなど、各種の手法を採用できる。
【００４６】
上記思考タイプの判定、教材の選択の結果、指定された教材を演習したユーザの解答に基づく結果を教師付データとして、学習部１１ｅで機械学習を進めると、指定した教材と思考タイプとの関係の精度を更に高めることが可能となる。学習部１１ｅは、学習結果に基づいて、判定用ＤＢ１６、教材ＤＢ１７の内容を適宜更新する。
【００４７】
＜第２実施形態＞
【００４８】
図９には、本発明の第２実施形態に係る学習支援装置の構成を示し説明する。本装置は第１実施形態に係る学習支援システムのような機能をスタンドアローン型のパーソナルコンピュータ等で実現可能とするものである。
【００４９】
同図に示されるように、学習支援装置４は、全体の制御を司るＣＰＵ等の制御部３１を備えている。制御部３１は、バス３９を介して、操作部３２、表示部３３、及び記憶部３４と接続されている。操作部３２は、マウスやキーボード等の操作デバイスである。表示部３４は、液晶ディスプレイ等の表示デバイスである。
【００５０】
記憶部３４は、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリやハードディスクドライブ等からなり、制御部３１で実行されるプログラム３５を記憶している。また、記憶部３４は、ユーザＤＢ３６、判定用ＤＢ３７、及び教材ＤＢ３８を記憶している。
【００５１】
ユーザＤＢ３６は、ユーザ毎に付与されるユーザＩＤと対応付けられてユーザの属性情報や思考タイプ、学習進捗度等が記憶されている。判定用ＤＢ３７には、思考タイプ判定テーブル等が記憶されている。そして、教材ＤＢ３８には、教材テーブルにより、思考タイプ（思考タイプＩＤ）と対応付けられて教材のコンテンツが記憶されている。思考タイプ判定テーブルの詳細は、先に図３で説明した通りである。
【００５２】
このような構成において、制御部３１は、記憶部３４のプログラム３５を読み出し実行することで、主制御部３１ａ、判定部３１ｂ、教材選択部３１ｃ、分析シート生成部３１ｄ、学習部３１ｅ、及び出力部３１ｆとして機能する。
【００５３】
主制御部３１ａは、統括的な制御を司る。判定部３１ｂは、記憶部３４の判定用ＤＢ３７の思考タイプ判定テーブルを参照して、ｔａｘｏｎｏｍｙの思考タイプを判定する。教材選択部３１ｃは、教材ＤＢ３８の教材テーブルを参照して、思考タイプに好適な教材を選択する。分析シート生成部３１ｄは、上記思考タイプ及び選定された教材情報等に基づいて後述するような分析シートを生成する。
【００５４】
学習部３１ｅは、ユーザの思考タイプに好適な教材情報に対するユーザのフィードバックを受けて（例えば、紹介した教材についてのユーザの得点等）、思考タイプに好適な教材について機械学習を実施し、教材ＤＢ３８の教材テーブルを適宜更新する。出力部３１ｆは、生成された分析シートを表示部３３などに出力する。
【００５５】
以下、図１０のフローチャートを参照して、学習支援装置による思考タイプ判定から分析シート生成までの処理手順を説明する。
【００５６】
処理を開始すると、判定部３１ｂが、ｔａｘｏｎｏｍｙに基づく思考タイプの判定を行う（Ｓ４１）。より詳細には、ｔａｘｏｎｏｍｙに基づく思考タイプの判定では、ユーザの質問に対する回答を受けて、ｔａｘｏｎｏｍｙのＩ、ＩＩ、ＩＩＩ型のそれぞれの得点パターンによる分類を行う。その際、記憶部３４の判定用ＤＢ３７の思考タイプ判定テーブルを参照することになる。この例では、ｔａｘｏｎｏｍｙのＩ、ＩＩ、ＩＩＩ型のそれぞれの得点パターン（○△×）に基づいて、７種類のタイプに分類する。
【００５７】
続いて、教材選択部３１ｃは、記憶部３４の教材ＤＢ３８の教材テーブルを参照して思考タイプに合致した教材を選択する（Ｓ４２）。そして、分析シート生成部３１１ｄは、判定結果であるｔａｘｏｎｏｍｙの思考タイプや選定された教材情報等に基づいて分析シートを生成する（Ｓ４３）。そして、出力部３１ｆは、分析シートを表示部３３などにて表示出力し（Ｓ４４）、こうして一連の処理を終了する。出力部３１ｆは、不図示の印刷部を介して、分析シートを更に印刷出力してもよいことは勿論である。
【００５８】
以上説明したように、本発明の上記実施形態によれば、ｔａｘｏｎｏｍｙによる思考タイプ分類、及びその分類結果に基づく適正な課題の提示を行う学習支援システム、サーバ装置、学習支援装置、学習支援方法、及びプログラムを提供することができる。特に、ｔａｘｏｎｏｍｙのＩ、ＩＩ、ＩＩＩ型の得点率に基づいて、評価領域ごとの習熟度、習熟度のバランス傾向によるタイプ、自己評価と正誤のずれを、それぞれ樹木、キャラクター、及び天気で表現しているので、同イラストを見るだけで、上記習熟度や思考タイプ、及び正誤のずれを確認することが可能となる。
【００５９】
以上、本発明の第１及び第２実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されることなくその趣旨を逸脱しない範囲で種々の改良・変更が可能であることは勿論である。
【００６０】
例えば、思考タイプを示すイラストは前述した動物（犬）のイラストに限定されず、植物や色等、各種のもので分類を表記することが可能である。
【符号の説明】
【００６１】
１…サーバ装置、２…情報端末、３…ネットワーク、１１…制御部、１１ａ…主制御部、１１ｂ…判定部、１１ｃ…教材選択部、１１ｄ…分析シート生成部、１１ｅ…学習部、１１ｆ…送受信制御部、１２…通信部、１３…記憶部、１４…プログラム、１５…ユーザＤＢ、１６…判定用ＤＢ、１７…教材ＤＢ、２１…制御部、２１ａ…主制御部、２１ｂ…閲覧部、２１ｃ…送受信制御部、２２…通信部、２３…操作部、２４…表示部、２５…記憶部。
【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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