(57)【要約】【課題】ユーザが学ぶべき学習カテゴリを見出すことができる学習支援システムを提供する。【解決手段】ユーザ端末にプロフィールを送信するプロフィール送信部と、前記プロフィール送信部によって送信されたプロフィールに、学習を受けるユーザが回答したプロフィールを受信するユーザ情報受信部と、前記プロフィールに紐付けされた問題が格納されている問題マスタと、前記ユーザ情報受信部によって受信した前記ユーザのプロフィールに基づいて、前記ユーザに適した問題を、前記問題マスタから選択する問題作成部と、を有する学習支援システム。【選択図】          図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ端末にプロフィールを送信するプロフィール送信部と、
前記プロフィール送信部によって送信されたプロフィールに、学習を受けるユーザが回答したプロフィールを受信するユーザ情報受信部と、
前記プロフィールに紐付けされた問題が格納されている問題マスタと、
前記ユーザ情報受信部によって受信した前記ユーザのプロフィールに基づいて、前記ユーザに適した問題を、前記問題マスタから選択する問題作成部と、を有する学習支援システム。
【請求項２】
前記ユーザによって回答されたプロフィールは、少なくとも、そのユーザが希望する目標の業界、職種及び職位が入力されている請求項１記載の学習支援システム。
【請求項３】
前記問題作成部は、前記プロフィールに入力された、そのユーザが希望する目標の業界、職種及び職位に紐付けされている学習カテゴリの問題を前記問題マスタから選択する請求項２記載の学習支援システム。
【請求項４】
前記問題作成部によって前記問題マスタから選択された問題を前記ユーザに送信する問題送信部と、
前記問題送信部によって、送信された問題に対してユーザが回答し、その回答を受信する回答受信部と、
さらに模範回答が格納されている前記問題マスタと、
前記問題マスタに格納された模範回答と、前記回答受信部によって受信した回答と、を、対比して採点するテスト結果作成部と、
前記テスト結果作成部によって、採点した結果、ユーザの弱点となる学習カテゴリを判断する学習計画作成部と、
前記ユーザが学習すべき教材が格納された教材マスタと、
前記学習計画作成部によって学習カテゴリを選択し、その選択された学習カテゴリごとに、前記教材マスタから前記ユーザに適した教材を選択する教材判定部と、を有する請求項１から３のいずれかに記載の学習支援システム。
【請求項５】
ユーザマスタに格納されている所定の項目を有するプロフィールを、プロフィール送信部によってユーザ端末に送信するプロフィール送信工程と、
前記プロフィール送信工程によって送信され上記所定の項目を記載したプロフィールを受信するプロフィール受信工程と、
前記プロフィール受信工程によって受信された上記所定の項目であるプロフィールに記載された業界及び職種に基づいて、問題作成部が、出題する学習カテゴリを、問題マスタから選択する学習カテゴリ選択工程と、を順次コンピュータ実行させる学習支援プログラム。
【請求項６】
さらに、前記学習カテゴリ選択工程により、問題作成部が出題する学習カテゴリにおけるユーザの職位に応じた問題を決定する問題レベル決定工程と、を順次コンピュータ実行させる請求項５記載の学習支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザが属する業界及び職種について学習すべき学習カテゴリを提示する学習支援システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
インターネットの普及により、学習内容やテスト内容などをユーザの情報処理端末に配信し、ユーザがこれの視聴をしたり、このテストに回答したりすることで学習し、そのユーザの学力を向上させる学習支援システムが開示されている。
【０００３】
たとえば、特開２００５−１２８８３７号公報において、課題に対する回答が受講生から提出された場合に、その、テストの結果、および講座の進捗状況の報告があった場合であっても、それらの成果に対する各ユーザに対する支援が効率的に行われていない、という問題があり、これを解決すべく、学習支援を受ける受講生、学習支援を管理する学習管理者、および前記受講生から提出される課題に対する回答（提出課題）を添削する添削者が、所定のユーザ認証を経て、それぞれインターネットを介して接続可能な受講管理システムであって、各種教材に関する情報（教材情報）、処理過程で得られる情報および処理結果として得られる情報、を記憶する学習データベース（後述する実施の形態の学習ＤＢ１に相当）と、前記教材情報として、講義に関する教材（講義教材）および当該講義に対応したテストや課題に関する教材（テスト教材、課題教材）を受講生に対して提供する教材サーバ（教材サーバ２に相当）と、メールの送受信に関する制御を行うとともに、さらに、受信したメールに提出課題が添付されていた場合に当該受信メールにエラーがあるかどうかを判定し、当該判定結果を、応答メールとして提出元の受講生に対して送信するメールサーバ（メールサーバ３に相当）と、提出課題の添削に関する処理を行う添削サーバ（添削サーバ４に相当）と、を備えることを特徴とする受講管理システムが開示されている。
【０００４】
また、この受講管理システムは、いわゆる学生のみならず社会人を対象に使用することができるものである。
【０００５】
しかしながら、その社会人のユーザにおいて学習する分野、すなわち学習するカテゴリがあらかじめ明確であれば、その学習カテゴリの問題を出題すれば、この学習カテゴリを学習するユーザの知識水準を向上させるのに適するというものであるが、そもそも、その対象とされる社会人ユーザは、自らのビジネス知識を向上させるという希望があるものの、どの学習する学習カテゴリの知識が足りないかをそのユーザ自身が把握するということは必ずしも容易ではない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００５−１２８８３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は前記の点に着目してなされたもので、その課題は、ユーザが学ぶべき学習カテゴリを見出すことができる学習支援システムを提供することを目的とする。
【０００８】
第１観点における学習支援システムは、ユーザ端末にプロフィールを送信するプロフィール送信部と、プロフィール送信部によって送信されたプロフィールに、学習を受けるユーザが回答したプロフィールを受信するユーザ情報受信部と、プロフィールに紐付けされた問題が格納されている問題マスタと、ユーザ情報受信部によって受信した前記ユーザのプロフィールに基づいて、ユーザに適した問題を、問題マスタから選択する問題作成部と、を有するというものである。
【０００９】
第２観点における学習支援システムは、第１観点において、ユーザによって回答されたプロフィールは、少なくとも、そのユーザが希望する目標の業界、職種及び職位が入力されているというものである。
【００１０】
第３観点における学習支援システムは、第１観点または第２観点において、問題作成部は、プロフィールに入力された、そのユーザが希望する目標の業界、職種及び職位に紐付けされている学習カテゴリの問題を問題マスタから選択するというものである。
【００１１】
第４観点における学習支援システムは、第１観点から第３観点において、問題作成部によって問題マスタから選択された問題を前記ユーザに送信する問題送信部と、問題送信部によって、送信された問題に対してユーザが回答し、その回答を受信する回答受信部と、さらに模範回答が格納されている前記問題マスタと、問題マスタに格納された模範回答と、回答受信部によって受信した回答と、を、対比して採点するテスト結果作成部と、テスト結果作成部によって、採点した結果、ユーザの弱点となる学習カテゴリを判断する学習計画作成部と、ユーザが学習すべき教材が格納された教材マスタと、学習計画作成部によって学習カテゴリを選択し、その選択された学習カテゴリごとに、教材マスタからユーザに適した教材を選択する教材判定部と、を有するというものである。
【００１２】
第５観点における学習支援プログラムは、ユーザマスタに格納されている所定の項目を有するプロフィールを、プロフィール送信部によってユーザ端末に送信するプロフィール送信工程と、プロフィール送信工程によって送信され上記所定の項目を記載したプロフィールを受信するプロフィール受信工程と、プロフィール受信工程によって受信された上記所定の項目であるプロフィールに記載された業界及び職種に基づいて、問題作成部が、出題する学習カテゴリを、問題マスタから選択する学習カテゴリ選択工程と、を順次コンピュータ実行させるというものである。
【００１３】
第６観点における学習支援プログラムは、第５観点において、さらに、学習カテゴリ選択工程により、問題作成部が出題する学習カテゴリにおけるユーザの職位に応じた問題を決定する問題レベル決定工程と、を順次コンピュータ実行させるというものである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、ユーザが学ぶべき学習カテゴリを見出すことができる学習支援システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施例に係る学習支援システムの構成の概要を示す図である。
【図２】本実施例に係る学習支援システムの構成を示すブロック図である。
【図３】プロフィールの内容を示す図である。
【図４】業界の一覧を例示した図である。
【図５】問題マスタに格納されているユーザが学習すべき学習カテゴリの一覧を例示した図である。
【図６】業界が印刷業界であって、職種が営業の場合における問題マスタに格納されているユーザが学習すべき学習カテゴリとその重視度を例示的に表示した図である。
【図７】ユーザ端末の画面に表示されているマーケティングに関する問題の例示する図である。
【図８】ユーザ端末の画面に表示されている、テストの結果を例示した図である。
【図９】ユーザ端末の画面に表示されている、ユーザの属性別結果を例示した図である。
【図１０】ユーザ端末の画面に表示されている、各学習カテゴリごとにそのユーザが獲得した点数と、同じ業界、職種、職位の複数の他のユーザの平均点とを対比した結果を例示した図である。
【図１１】ａは、母集団がそのユーザと同じ属性を有する場合であって、基礎のコースを選択した場合の、各学習カテゴリの重視度と、ユーザが学習カテゴリごとに獲得した偏差値と対比した結果を例示した図である。ｂは、母集団がそのユーザの将来目標とするｖｉｓｉｏｎと同じ属性を有する場合であって、基礎のコースを選択した場合の、各学習カテゴリの重視度と、ユーザが学習カテゴリごとに獲得した偏差値と対比した結果を例示した図である。
【図１２】教材マスタに格納されている書籍に関するデータベースと、セミナに関するデータベースと、ｅラーニングに関するデータベースとを例示した図である。
【図１３】ユーザが、一般職である他の複数のユーザの平均点である偏差値５０に到達するために、ユーザの端末に例示的に表示された学習コースごとの教材を表示した概念図である。
【図１４】ユーザが、将来希望する部長職の他の複数のユーザの平均点である偏差値５０に到達するために、ユーザの端末に例示的に表示された学習コースごとの教材を表示した概念図である。
【図１５】ユーザが基礎のコースを選択した場合に、ユーザの端末に例示的に表示された教材を表示した概念図である。
【図１６】ユーザが提示された書籍について学習した際の評価について、ユーザの端末に例示的に表示された概念図である。
【図１７】ユーザのプロフィールに記載した、業界及び職種及び職位からユーザの知識を向上させるために適した学習カテゴリの問題を作成し、それにユーザが回答することによってそのユーザが現時点で有している学習カテゴリの知識が明確とするための処理の流れを説明するフローチャートを示した図である。
【図１８】テスト結果作成工程（ｓ３２１）は、回答受信部が受信したその回答と、問題マスタに格納されている模範解答と、テスト結果作成部がそれらを対比することによって採点し、そのユーザの得点と、受験者全体の総合順位、さらに偏差値を集計するフローチャートを示した図である。
【図１９】学習カテゴリ決定工程（ｓ３３１）において、学習計画作成部は、ユーザが獲得した偏差値５０以下の学習カテゴリを選択すると共に、教材レベルを決定するフローチャートを示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
サーバ１０はネットワークｎを介してユーザ端末６００に接続されており、ユーザ端末６００は、サーバ１０に対しアクセス可能な状態に接続されている。ネットワークｎは、インターネット、ＬＡＮなどが好ましく後述する各データをサーバ１０とユーザ端末６００との間において送受信することができる。ユーザ端末６００は、学習するための支援を受けるユーザが使用するパーソナルコンピュータのみならず、タブレットまたはスマートフォンなどの携帯情報端末であっても好ましい。
【００１７】
サーバ１０は、いわゆるパーソナルコンピュータを含むコンピュータによって実現され、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）と、記憶装置たとえば、ハードディスクドライブと、いったハードウェア資源を有するものである。
【００１８】
また、サーバ１０は、プロフィール送信部１００と、ユーザ情報受信部１０１と、問題作成部１０２と、問題送信部１０３と、回答受信部１０４と、テスト結果作成部１０５と、テスト結果送信部１０５ａと、教材判定部１０６と、学習計画作成部１０９と、学習計画送信部１０９ａと、学習結果受信部１１０と、ユーザマスタ１１１と、問題マスタ１１２と、教材マスタ１１３と、テスト結果ＤＢ１１６と、学習計画ＤＢ１１７と、教材評価ＤＢ１１８と、を有する。
【００１９】
プロフィール２００は、ユーザマスタ１１１に格納され、図示しないユーザが、テストを開始するために、ユーザ端末６００からサーバ１０にアクセスすると、プロフィール送信部１００が、そのプロフィール２００をユーザ端末６００に送信する。プロフィール２００は、図３に記載されているとおり、様々な項目が記載されているが、特にユーザは、氏名欄５０１、業界欄５０２、職種欄５０３、役職欄５０４、年収欄５０５、生年月日欄５０６、ｖｉｓｉｏｎ業界欄５１２、ｖｉｓｉｏｎ職種欄５１３、ｖｉｓｉｏｎ役職欄５１４、ｖｉｓｉｏｎ年収欄５１５、に回答する。ここでｖｉｓｉｏｎという文言の欄は、ユーザが将来目標とするものであり、それを入力することによって、後述するようにそのユーザの将来の目標に到達するために学ぶべき後述する学習カテゴリについての知識を見出すことができる。なお、逆三角形状のマーク５２０はいわゆるプルダウンメニューとして、上記各欄において、各項目を選択できるように構成することも好ましい。たとえば、職位である役職はたとえば、一般職、主任、係長、課長、次長、部長、取締役、などである。もっとも直接各項目を入力することを妨げるものではない（図３参照）。
【００２０】
たとえば、本実施例におけるユーザは、業界欄５０２に「印刷業」と入力し、職種欄５０３に「営業」と入力し、職位である役職欄５０４に「一般職」を選択し、年収欄５０５に「４００万円」と入力し、生年月日欄５０６を入力する。また、ユーザの目標とする将来の目標として、ｖｉｓｉｏｎ業界欄５１２に「印刷業」と入力し、ｖｉｓｉｏｎ職種欄５１３に「営業」と入力し、ｖｉｓｉｏｎ役職欄５１４に「営業部長」と入力する。これらが入力されたプロフィール２００を、ユーザが、ユーザ端末６００における図示しない送信部から、ネットワークｎを介して、サーバ１０に送信する。
【００２１】
上記ユーザ情報受信部１０１は、ユーザ端末６００における図示しない送信部から、ネットワークｎを介して、送信された上記各項目欄が入力されたプロフィール２００を受信する。
【００２２】
問題マスタ１１２は、プロフィール２００に紐付けされた問題が格納されている。すなわち、上記ユーザ情報受信部１０１によって受信された上記各項目欄が入力されたプロフィール２００に基づいて、問題作成部１０２が、問題マスタ１１２からそのユーザに適した問題を選択する。
【００２３】
たとえば、問題作成部１０２は、図４に示すように、１医薬品業界、２総合商社、３不動産業界、４人材ビジネス、５保険業界、６化学業界、７小売業界、８食品業界、９クレジット/ローン、１０広告業界、１１通信業界、１２証券業界、１３電力・ガス業界、１４印刷業界、１５ＩＴ業界、１６その他（マクロ経済）、１７その他（ＩＴ用語）、１８その他（会社法）とからなる業界から、１の業界を選択する。本実施例においては上記のとおり、プロフィール２００には、業界として「印刷業」が記載されているので、１４印刷業界を選択する。
【００２４】
また、図５に示すように、ユーザが学習すべき学習カテゴリに関する問題は問題マスタ１１２に格納されている。たとえば、学習カテゴリは、１営業戦略・戦術、２顧客理解、  ３マーケティング、４経理・財務、５思考系スキル（ロジカルシンキング）、６コミュニケーション、７法務・コンプライアンス、８語学（英語）、９ITリテラシ、１０経済ニュース、１１経営戦略、１２人事労務管理、１３人材マネジメント、１４事業戦略、１５プロジェクトマネジメント、１６語学（中国語）、１７統計基礎（ビジネス統計）、１８管理会計、１９計数管理、２０電話力、２１事務サポート、２２セールスプロモーション（店頭販売、）２３wｅbプロモーション、２４広告・宣伝、２５採用、２６教育、２７営業コミュニケーション（交渉、プレゼンテーション）、２８企画・立案、２９ピープルマネジメント（リーダーシップ、コミュニケーション）、３０部下とのコミュニケーション（ファシリテーション、コーチング）、でありそれら複数の学習カテゴリに関する問題が格納されている。
【００２５】
具体的には、問題マスタ１１２において、図４に示すようにユーザが選択した業界ごとに紐付けされた学習カテゴリごとの問題が格納されている。すなわち、そのプロフィール２００における業界欄５０２における「業界」及びその「職種」ごとに、学習カテゴリごとの問題が格納されている。従って、たとえばユーザの職種はそのプロフィール２００における「業界」及びその「職種」は、それぞれ、「印刷業」、「営業」であるので、問題作成部１０２が、問題マスタ１１２に格納されている「印刷業」における「営業」に関する学習カテゴリ、たとえば、図５に示されている学習カテゴリのうち、1営業戦略・戦術、２顧客理解、３マーケティング、５思考系スキル、６コミュニケーション、９ＩＴリテラシ、１０経済ニュース、１１経営戦略の合計８個の学習カテゴリを選択する。このように「業界名」および「職種」ごとに選択される複数の学習カテゴリは問題マスタ１１２によって、あらかじめ紐付けされ格納され、ユーザに適した問題が、問題作成部１０２によって問題マスタ１１２から選択される。なお、後述するように、問題マスタ１１２において保存されている「業界」及びその「職種」ごとに、紐付けされた学習カテゴリごとの問題は更新されうる。
【００２６】
さらに、たとえばユーザの職位は、「一般職」であるので、「印刷業」及「営業」に、紐付けされた「一般職」の問題を問題マスタ１１２から、問題作成部１０２が選択する。この場合職位が一般職であるから、後述する部長職よりも、難易度の低い問題を選択する。なお、「印刷業」及「営業」に、紐付けされた「一般職」に関する上述の学習カテゴリごとの問題が格納され、その問題を１セットの設問とし、その１セットの設問が、問題マスタ１１２に複数格納されている。なお、本実施例においては上記のとおり３０個の学習カテゴリから８個の学習カテゴリが選択される。
【００２７】
このように、プロフィール２００に入力された業界欄５０２に「印刷業」と、職種欄５０３に「営業」と、役職欄５０４に「一般職」と、の記載の組合せにおいて、重視度が高い学習カテゴリの問題のうち８個の問題が問題作成部１０２によって選択される。またデータ収集用に、学習カテゴリの問題得点には関係の無い問題を選択する。この問題の正答率によって、上記重視度の高い問題として問題マスタ１１２に格納されている。たとえば３０個の学習カテゴリにフィードバックさせ、その問題を含む学習カテゴリを新たに構築するためである。なお、重視度が高い学習カテゴリとは、ユーザの属する業界及び職種に適したものとされる学習カテゴリをいい、たとえば問題の正答率からその業界及び職種ごとの相関係数を求めることにより行うことができる。たとえば図６において、実施例における「印刷業」及「営業」の場合、マーケティングの重視度が１、営業戦略・戦術の重視度が１．５、ITリテラシの重視度が０．８、経済ニュースの重視度が１．３、経営戦略の重視度が０．９、コミュニケーションの重視度が１．２、思考系スキルの重視度が１．２、顧客理解の重視度が１．４と、数値の大きい順から８個の学習カテゴリが選択される。このように、業界欄５０２に記載された業界と、職種欄５０３に記載された職種によって学習カテゴリごとの重視度が定めることができ、この重視度の数値の大きい順から８個の学習カテゴリが選択される。従ってたとえば、プロフィール２００に入力された業界欄５０２が「ＩＴ」と、職種欄５０３に「営業」と記載されていた場合は、マーケティングの重視度が１.１、営業戦略・戦術の重視度が、１．５、ITリテラシの重視度が１．３、経済ニュースの重視度が１．３、経営戦略の重視度が１、コミュニケーションの重視度が１．２、思考系スキルの重視度が１．２、顧客理解の重視度が０．９と、規定することができる。このように、プロフィール２００に入力された業界欄５０２に記載された業界と、職種欄５０３に記載された職種ごとに、各学習カテゴリの重視度が定められ、その上位８個の学習カテゴリが選択されうる。もっとも、上位８個の学習カテゴリに限られることはなく上位８個以下であっても上位８個以上であってもよい。なお、重視度は、正答率、業界および職位に基づいて、いわゆる重回帰分析を行い、相関係数を求めることで、その重視度を求めることができる。また、その重視度を常に更新することができる。
【００２８】
なお、問題マスタ１１２には、ユーザ自身の職位、たとえば「一般職」の場合に、各学習カテゴリごとに複数格納されている設問セットはそれぞれが同じ難易度の設問が複数格納されている。また、その問題マスタ１１２には、「部長」として、職位が上がるごとに、問題の難易度が高い問題もその職位ごとに複数の学習カテゴリについての問題がセットとして格納され、その職位ごとにそれら複数の学習カテゴリについての問題が、業界、職種及び職位ごとに紐付けされている。
【００２９】
上記問題作成部１０２で作成した問題セットを、問題送信部１０３が、ネットワークｎを介してユーザ端末６００に送信する。たとえば、図７において、その学習カテゴリの１例すなわち、マーケティングに関する問題６０１が、そのユーザ端末６００の画面に表示されている。
【００３０】
ユーザ端末６００の画面に表示された図７は、たとえば、マーケティングに関する問題６０１、６０２が出題される場合において、現時点での進捗状況を示す進捗バー６０３を表示することができる。また、回答時間の残り時間表示部６０４及び残りの問題数表示部６０５によって、残りの回答するための時間と、残りの問題数をユーザは把握しながら回答することができる。なお、本実施例においては、マーケティングに関する回答が終了したら、営業戦略・戦術、ITリテラシ、経済ニュース、経営戦略、コミュニケーション、思考系スキル、顧客理解に関する問題を順次回答する。なおこの順番は任意である。
【００３１】
ユーザは、全部の回答が終了したら、これらの回答を、ユーザ端末６００における図示しない送信部から、ネットワークｎを介してサーバ１０に送信する。もっとも、上記各学習カテゴリごとに回答し、逐一その回答をユーザ端末６００における図示しない送信部から、ネットワークｎを介してサーバ１０に送信することもできる。
【００３２】
サーバ１０における回答受信部１０４が、ユーザ端末６００における図示しない送信部から送信された回答を受信する。
【００３３】
回答受信部１０４が受信したその回答を、テスト結果作成部１０５が採点する。具体的には、問題マスタ１１２に格納されている模範回答との一致点及び相違点を見出し、採点する。その採点の結果は後述するテスト結果ＤＢ１１６に保存される。
【００３４】
テスト結果作成部１０５で採点する採点方法は、たとえば、いわゆるIRT（Itｅm Rｅｓponｓｅ Thｅory、項目反応理論、または、項目応答理論）によって採点することができる。これにより、複数のユーザが、同じ程度の難易度で、かつ異なる問題セットについて回答した場合であっても、その複数のユーザのテストの結果を相対的に比較することができる。さらに、複数のユーザが異なる程度の難易度で、かつ異なる問題セットについて回答した場合であっても、その複数のユーザのテストの結果同士を対比することができる。よって、多数のユーザが同じ程度の難易度でかつ異なる問題に対して回答した場合であっても、そのユーザの全体における位置を客観的に把握することができる。また、多数のユーザが異なる程度の難易度でかつ異なる問題に対して回答した場合であっても、そのユーザの全体における位置を客観的に把握することができる。従ってこの場合職位が異なるユーザ同士を対比することができる。たとえば、部長職のユーザの獲得した点数と、一般職のユーザの獲得した点数と、を比較することができる。
【００３５】
このように、採点した結果、そのユーザの得点をさらに偏差値によって表すことができる。また、プロフィール２００に生年月日欄５０６に生年月日を入力することで、年代別の順位を表示することもできる。
【００３６】
上記ユーザの得点、受験者全体の総合順位、印刷業における営業職である職種ごとの順位、その職位即ち一般職の場合における順位が、テスト結果ＤＢ１１６に保存される。またそのテスト結果が、上記のとおりテスト結果作成部１０５によって作成され、そのテスト結果が、テスト結果送信部１０５ａにより再びネットワークｎを介して、ユーザ端末６００に送信される。また、受験したユーザ全体を対象として、業界と職種別に正答率を算出し、その問題が含まれる学習カテゴリと、業界職種との相関係数を算出する。相関係数の絶対値が０に近い場合はその学習カテゴリの問題はその業界との関係性が薄いため、問題マスタ１１２において、その問題を、たとえば削除することにより調整し、その内容を更新することができる。また上述の重視度の数値を減少させるように更新することもできる。
【００３７】
また、テスト結果作成部１０５は、複数のユーザにおける学習カテゴリごとの問題の正答率を算出する。正答率がたとえば９５パーセント以上と高い場合、または、５パーセント以下と低い場合は、その学習カテゴリごとの問題を、問題マスタ１１２からその問題を削除する。なお、これらの正答率については学習カテゴリの問題ごとに設定することができる。また、その正答率を算出し、問題マスタ１１２に反映させる。すなわち一般職において正答率が低い場合は難易度が高い問題として、たとえば部長職のユーザに出題するようにテスト結果ＤＢ１１６の内容を更新することができる。反対に、部長職において正答率が高い場合は難易度が低い問題として、たとえば一般職のユーザに出題するようにテスト結果ＤＢ１１６の内容を更新することができる。
【００３８】
ユーザ端末６００に送信されたテスト結果の表示は、たとえば、ユーザが全体結果８００ａを選択すると、図８により全体結果が表示される。ユーザ端末６００の画面における全体テスト結果欄８０１の総合得点と、全体順位と、偏差値と、を表示することができる。また、同業界内のテスト結果欄８０２において業界内順位と、業界内偏差値と、を表示することができる。また、同年代内テスト結果欄８０３において、同年代内順位と、同年代内偏差値と、を表示することができる。また、同職種内テスト結果欄８０４において同職種内順位と、同職種内偏差値と、を表示することができる。また、同年代内テスト結果欄８０５において、同職種内順位と、同職種内偏差値と、を表示することができる。具体的には全体テスト結果欄８０１の総合得点は１００点満点で７２点、全体順位は、１００００人中３０００番、偏差値は５５と表示することができる。また、同業界内のテスト結果欄８０２において業界内順位は、２０００人中１０００番、業界内偏差値は、５０と表示される。また、同年代内テスト結果欄８０３において同年代内順位は、２０００人中１０００番、同年代内偏差値は５０と表示される。また、同職種内テスト結果欄８０４において同職種内順位は、２０００人中１０００番、同職種内偏差値は５０と表示される。
【００３９】
また同時に、テスト結果作成部１０５は、営業戦略・戦術、顧客理解、マーケティング、経理・財務、コミュニケーション、法務・コンプライアンス、ITリテラシの各学習カテゴリごとに、他の複数のユーザの獲得した点数が、あらかじめテスト結果ＤＢ１１６に蓄積されている、そのユーザの属する業界及び職種、職位すなわち、印刷業界、営業職、および一般職の他の複数のユーザのテスト結果の平均を数値化したものと対比する。その結果を、テスト結果送信部１０５ａが、ネットワークｎを介してユーザ端末６００に送信する。
【００４０】
テスト結果送信部１０５ａによって、ネットワークｎを介してユーザ端末６００に送信されたテスト結果の表示は、たとえば、ユーザが属性別結果８００ｂを選択すると、図９により表示された属性別結果が表示される。すなわち、経理・財務の得点欄９０１、ITリテラシの得点欄９０２、法務・コンプライアンスの得点欄９０３、コミュニケーションの得点欄９０４、経営戦略の得点欄９０５、マーケティングの得点欄９０６、顧客理解の得点欄９０７、営業戦略の得点欄９０８の各学習カテゴリごとに、そのユーザが獲得した点数と、そのユーザの属する業界、及び職種及び職位と同じ、業界、及び職種及び職位の複数の他のユーザの平均点と比較する。
【００４１】
たとえば、ユーザ端末６００に送信された学習カテゴリ別の結果の表示は、上記のとおり、図９により表示されている。経理・財務に関する学習カテゴリの問題に対して、同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザの獲得した点数表示部９０１ａの平均が５０点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部９０１ｂの点数は４８点であるとする。また、ITリテラシに関する学習カテゴリの問題に対して、同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザの獲得した点数表示部９０２ａの平均が４７点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部９０２ｂの点数は５５点であるとする。また、法務・コンプライアンスに関する学習カテゴリの問題に対して、同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザの獲得した点数表示部９０３ａの平均が４５点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部９０３ｂの点数は５９点であるとする。また、コミュニケーションに関する学習カテゴリの問題に対して、同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザの獲得した点数表示部９０４ａの平均が４４点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部９０４ｂの点数は５７点であるとする。また、経営戦略に関する学習カテゴリの問題に対して、同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザの獲得した点数表示部９０５ａの平均が４４点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部９０５ｂの点数は５７点であるとする。また、マーケティングに関する学習カテゴリの問題に対して、同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザの獲得した点数表示部９０６ａの平均が５１点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部９０６ｂの点数は５２点であるとする。また、顧客理解に関する学習カテゴリの問題に対して、同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザの獲得した点数表示部９０７ａの平均が４４点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部９０７ｂの点数は５７点であるとする。また、営業戦略に関する学習カテゴリの問題に対して、同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザの獲得した点数表示部９０８ａの平均が５５点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部９０８ｂの点数は４３点であるとする。
【００４２】
このように各学習カテゴリごとに、そのユーザが獲得した点数と偏差値を表示することができるために同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザの獲得した平均の点数と、をそれぞれ対比することができるので、そのユーザの弱点及び、強みを明らかにすることができる。このように、業界、職種、職位ごとに、必要とされる学習カテゴリごとの弱点、及び、強みをユーザ自ら把握することができる。従って、ユーザが学ぶべき学習カテゴリを見出すことができる。
【００４３】
また、テスト結果作成部１０５は、経理・財務、ITリテラシ、法務・コンプライアンス、コミュニケーション、経営戦略、マーケティング、顧客理解、営業戦略・戦術の各学習カテゴリごとに、ユーザの点数と、あらかじめテスト結果ＤＢ１１６に蓄積されている、そのユーザが、将来目標とする業界及び職種、職位（それぞれｖｉｓｉｏｎとする場合がある。）すなわち、印刷業界、営業職、および部長職である他の複数のユーザのテスト結果の平均を数値化したものと対比する。その結果を、テスト結果送信部１０５ａが、ネットワークｎを介してユーザ端末６００に送信する。
【００４４】
テスト結果送信部１０５ａによって、ネットワークｎを介してユーザ端末６００に送信されたテスト結果の表示は、たとえば、そのユーザが将来希望する業界、職種、職位であるｖｉｓｉｏｎ比較８００ｃを選択すると、図１０により表示された属性別すなわち、印刷業界、営業、一般職と、ｖｉｓｉｏｎ業界、ｖｉｓｉｏｎ営業、ｖｉｓｉｏｎ部長との対比が表示される。すなわち、経理・財務の得点欄９３１、ITリテラシの得点欄９３２、法務・コンプライアンスの得点欄９３３、コミュニケーションの得点欄９３４、経営戦略の得点欄９３５、マーケティングの得点欄９３６、顧客理解の得点欄９３７、営業戦略の得点欄９３８の各学習カテゴリごとに、そのユーザが獲得した点数と、そのユーザが将来希望する業界、職種、職位である、ｖｉｓｉｏｎ業界、及びｖｉｓｉｏｎ職種及びｖｉｓｉｏｎ職位の複数の他のユーザの平均点と比較する。
【００４５】
たとえば、ユーザ端末６００に送信された学習カテゴリ別の結果の表示は、図１０により表示されている。経理・財務に関する学習カテゴリの問題に対して、ユーザが将来希望する職位である部長職の他の複数のユーザが獲得した点数表示部９３１ａの平均が５５点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部９３１ｂの点数は４８点であるとする。また、ITリテラシに関する学習カテゴリの問題に対して、ユーザが将来希望する職位である部長職の他の複数のユーザが獲得した点数表示部９３２ａの平均が４５点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部９３２ｂの点数は５５点であるとする。また、法務・コンプライアンスに関する学習カテゴリの問題に対して、ユーザが将来希望する職位である部長職の他の複数のユーザの獲得した点数表示部９３３ａの平均が４５点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部９３３ｂの点数は５７点であるとする。また、コミュニケーションに関する学習カテゴリの問題に対して、ユーザが将来希望する職位である部長職の他の複数のユーザが獲得した点数表示部９３４ａの平均が４８点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部９３４ｂの点数は５２点であるとする。また、経営戦略に関する学習カテゴリの問題に対して、同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザの獲得した点数表示部９３５ａの平均が５０点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部９３５ｂの点数は５５点であるとする。また、マーケティングに関する学習カテゴリの問題に対して、ユーザが将来希望する職位である部長職の他の複数のユーザが獲得した点数表示部９３６ａの平均が５１点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部９３６ｂの点数は５２点であるとする。また、顧客理解に関する学習カテゴリの問題に対して、ユーザが将来希望する職位である部長職の他の複数のユーザが獲得した点数表示部９３７ａの平均が５１点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部９３７ｂの点数は５３点であるとする。また、営業戦略に関する学習カテゴリの問題に対して、ユーザが将来希望する職位である部長職の他の複数のユーザが獲得した点数表示部９３８ａの平均が５５点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部９３８ｂの点数は４１点であるとする。
【００４６】
このようにそれぞれ表示されたユーザの得点と、部長職の他の複数のユーザの獲得した平均の点数と、を対比することができるので、そのユーザが将来目標とする部長職に至る際の弱点及び、強みを明らかにすることができる。このように、業界、職種、職位ごとに、そのユーザが将来必要とされる学習カテゴリごとの弱点、及び、強みをユーザ自ら把握することができる。従って、ユーザが将来希望する職位に付くために学ぶべき学習カテゴリを見出すことができる。よって、そのユーザがどの学習カテゴリの問題を解けば、自らのビジネス知識を向上させるということが明確となる。
【００４７】
またそれと同時に、学習計画作成部１０９によって、その差を埋めるための学習計画を作成する。具体的には、たとえば同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザ平均の偏差値を５０としたときに、そのユーザの獲得した学習カテゴリごとに偏差値と重視度から、教材判定部１０６が、教材マスタ１１３に格納されている教材、すなわち、ｅラーニングするためのたとえば画像データあるいはテキストデータや書籍名またはその書籍の内容のテキストデータ及びセミナから、基礎的な、ｅラーニングのデータや書籍及びセミナを選択する。教材マスタ１１３には、多数の書籍あるいは、ｅラーニングのデータ、セミナのデータが格納され、それらの内容がそのユーザが獲得したテストの偏差値ごとに紐付けされ格納されている。
【００４８】
また同様に、学習計画作成部１０９によって、そのユーザが将来希望する職種との差を埋めるための学習計画を作成する。具体的には、たとえばユーザが将来希望する職位すなわち部長職の他の複数のユーザ平均の偏差値を５０としたときに、そのユーザの獲得した学習カテゴリごとに偏差値と重視度から、教材判定部１０６が、教材マスタ１１３に格納されている教材、すなわち、ｅラーニングするためのたとえば画像データあるいはテキストデータや書籍名またはその書籍の内容のテキストデータ及びセミナから、基礎的な、ｅラーニングのデータや書籍及びセミナを選択する。教材マスタ１１３には、多数の書籍あるいは、ｅラーニングのデータ、セミナのデータが格納され、それらの内容がそのユーザが獲得したテストの偏差値ごとに紐付けされ格納されている。
【００４９】
具体的には、学習計画作成部１０９は、学習カテゴリ重視度と、ユーザの獲得した偏差値とから、学習対象の学習カテゴリを選択する。たとえば、ユーザが、一般職である他の複数のユーザの平均点である偏差値５０に到達するための学習計画を希望した場合に学習計画作成部１０９は、それら重視度と、そのユーザの、同じ業界、職種、職位の他のユーザの平均点との差、たとえば偏差値を算出し、その偏差値と学習カテゴリの重視度から、学習カテゴリを選択する。本実施例の場合は、ユーザが学習カテゴリごとに獲得した偏差値と、その重視度と、はそれぞれ、経理・財務の重視度が０．８  偏差値４８、ITリテラシの重視度が０．８  偏差値５５、法務・コンプライアンスの重視度が１．２  偏差値５８、コミュニケーションの重視度が１．２  偏差値５５、経営戦略．戦術の重視度が０．９  偏差値４５、マーケティングの重視度が１．４  偏差値５２、顧客理解の重視度が１．３  偏差値５５、営業戦略・戦術の重視度が１．５  偏差値４５、このように学習計画作成部１０９は、重視度が高く、獲得した偏差値が低い学習カテゴリを選択する（図１１ａ参照）。その際に、ユーザが偏差値５０を目標とした場合は、たとえば偏差値５０以下の学習カテゴリを選択すると共に、その重視度が比較的高い場合は、後述するように、教材レベル１、２及び３と規定する（図１１ａ参照）。また獲得した偏差値が、４８以上の場合であっても、重視度が比較的低い場合は後述するように、教材レベル１と規定する（図１１ａ参照）。なお、上記のとおり、いわゆるIRT（Itｅm Rｅｓponｓｅ Thｅory、項目反応理論、または、項目応答理論）によって採点することができるので、複数のユーザが異なる程度の難易度で、かつ異なる問題セットについて回答した場合であっても、その複数のユーザ同士のテストの結果を相対的に対比することができる。
【００５０】
また同様に、たとえば、ユーザが、将来希望する部長職の他の複数のユーザの平均点である偏差値５０に到達するための学習計画を希望した場合に学習計画作成部１０９は、それら重視度と、そのユーザの将来希望する業界、職種、職位の他の複数のユーザの平均点との差たとえば偏差値と重視度から、学習カテゴリを選択する。本実施例の場合は、その重視度と、ユーザが学習カテゴリごとに獲得した偏差値と、はそれぞれ、経理・財務の重視度が０．８  偏差値４５、ITリテラシの重視度が０．８  偏差値５２、法務・コンプライアンスの重視度が１．２  偏差値５５、コミュニケーションの重視度が１．２  偏差値５３、経営戦略．戦術の重視度が０．９  偏差値４３、マーケティングの重視度が１．４  偏差値５１、顧客理解の重視度が１．３  偏差値５３、営業戦略・戦術の重視度が１．５  偏差値４３、このように学習計画作成部１０９は、重視度が高く、獲得した偏差値が低い学習カテゴリを選択する（図１１ｂ参照）。その際に、ユーザが偏差値５０を目標とした場合は、たとえば偏差値５０以下の学習カテゴリを選択すると共に、そのユーザの獲得した偏差値が４５以下の場合であっても、重視度が比較的高い場合は、後述するように教材レベル１、２及び３と規定する（図１１ｂ参照）。また獲得した偏差値が、４８以上の場合であっても、重視度が比較的低い場合は後述するように、教材レベル１と規定する（図１１ｂ参照）。なお、上記のとおり、いわゆるIRT（Itｅm Rｅｓponｓｅ Thｅory、項目反応理論、または、項目応答理論）によって採点することができるので、多数のユーザが異なる程度の難易度でかつ異なる問題に対して回答した場合であっても、そのユーザの全体における位置を客観的に把握することができる。従ってこの場合職位が異なるユーザ同士を対比することができる。たとえば、部長職のユーザの獲得した点数と、一般職のユーザの獲得した点数とを比較することができる。なお、レベル１、２、３についての意義は後述する。
【００５１】
このように、学習計画作成部１０９は、重視度が高く、獲得した偏差値が低い学習カテゴリを選択すると、教材判定部１０６は、教材マスタ１１３から、上記のとおり教材レベルごとに紐付けされた各学習カテゴリごとにそのユーザに適した教材を選択する。これはたとえば、ユーザが、一般職である他の複数のユーザの平均点である偏差値５０に到達するために、１基礎のコースである学習計画を希望した場合と、ユーザが、将来希望する部長職の他の複数のユーザの平均点である偏差値５０に到達するために、１基礎のコースである学習計画を希望した場合と同様である。
【００５２】
すなわち、さらに詳述すると、たとえば、ユーザが、一般職である他の複数のユーザの平均点である偏差値５０に到達するための１基礎のコースである学習計画を希望した場合は、偏差値が５０以下の偏差値を獲得した学習カテゴリであって、重視度が比較的高い学習カテゴリを選択する。もっとも、この場合は偏差値が５０以下の学習カテゴリは経理・財務と、営業戦略・戦術であるので、これらが該当する(図１１ａ参照)。この場合、経理・財務の重視度は０．８と比較的低いため、教材レベル１の一般的な知識を使って解ける問題に紐付けされている。すなわち営業という職種において、経理・財務の重視度は０．８と比較的低いため、経理・財務についての一般的な知識(レベル１)を押さえれば充分であるからである。これに対して、営業戦略・戦術については、重視度が、１．５と比較的高く設定されている。これは、営業という職種において、営業戦略・戦術は重要であることに鑑み、営業戦略・戦術について、一般的な知識(レベル１)を使って解く問題だけではなく、専門的な知識(レベル２)を使って解く問題のみならず、複合的な知識(レベル３)を使って解く問題を押さえる必要があるからである。
【００５３】
また、ユーザが、将来希望する部長職の他の複数のユーザの平均点である偏差値５０に到達するための１基礎のコースである学習計画を希望した場合は、偏差値が５０以下の偏差値を獲得した学習カテゴリであって、重視度が比較的高い学習カテゴリを選択する。もっとも、この場合においても、偏差値が５０以下の学習カテゴリは経理・財務と、営業戦略・戦術であるので、これらが該当する(図１１ｂ参照)。また同様に、経理・財務の重視度は０．８と比較的低いため、教材レベル１の一般的な知識を使って解ける問題に紐付けされている。すなわち営業という職種において、経理・財務の重視度は０．８と比較的低いため、経理・財務についての一般的な知識(レベル１)を押さえれば充分であるからである。これに対して、営業戦略・戦術については、重視度が、１．５と比較的高く設定されている。これは、営業という職種において、営業戦略・戦術は重要であることに鑑み、営業戦略・戦術について、一般的な知識(レベル１)を使って解く問題だけではなく、専門的な知識(レベル２)を使って解く問題のみならず、複合的な知識(レベル３)を使って解く問題を押さえる必要があるからである。
【００５４】
このように本実施例においては、１基礎、２上級、３お試し、のいずれかの学習コースを選択することができる。１基礎のコースについては上述のとおりであるが、２上級のコースであれば、偏差値として６０を目指すように設定することができる。また、３お試しのコースであれば、最低限抑えておく必要がある学習カテゴリを選択する。本実施例の場合は、想定学習時間が短いものであって、教材レベルがこのユーザに合致し、比較的評価の高い、「はじめての営業戦術」なる書籍を、教材判定部１０６は、教材マスタ１１３から選択する。
【００５５】
このように、あらかじめ上記各学習コースごとに、教材判定部１０６は、教材マスタ１１３から、上記のとおり教材レベル及び評価ごとに紐付けされた各学習カテゴリごとにそのユーザに適した教材を選択する。
【００５６】
教材マスタ１１３は、たとえば書籍に関するデータベース１２０１、セミナに関するデータベース１２０２、ｅラーニングに関するデータベース１２０３が格納されている。たとえば、学習カテゴリが営業戦略・戦術の場合に、図１２において、教材マスタ１１３は、書籍に関するデータベース１２０１として、書籍名と、金額と、想定学習時間と、教材レベル及び評価ごとに紐付けられていて、書籍名「営業の教科書」は、金額「１５００」円であり、想定学習時間は「５時間」教材レベルは、「２」、評価は、「１０」と紐付けらており、また、書籍名「営業の基礎」は、金額「５００」円であり、想定学習時間は「６時間」教材レベルは、「１」、評価は、「９」と紐付けられている。このように各書籍名とその金額と想定学習時間と教材レベルと評価と、がそれぞれ紐付けられている。なお本実施例においては、教材判定部１０６は、教材マスタ１１３に格納されている書籍名「営業の教科書」を選択する（図１２参照）。
【００５７】
また、セミナとして、セミナ名「営業ロールプレイ」は、金額「１０００」円であり、想定学習時間は「３時間」教材レベルは、「２」、評価は、「１０」と紐付けらており、また、セミナ名「営業が知っておきたい法律セミナ」は、金額「０」円であり、想定学習時間は「1時間」教材レベルは、「１」、評価は、「９」と紐付けられている。このように各セミナ名とその金額と想定学習時間と教材レベルと評価と、がそれぞれ紐付けられている。なお本実施例においては、教材判定部１０６は、教材マスタ１１３に格納されているセミナ名「営業ロールプレイ」を選択する（図１２参照）。なお、後述するように、図１３、１４において、セミナ名「営業ロールプレイ」についてのユーザ端末６００における表示については省略する。
【００５８】
また、学習ドリル（ｅラーニング）として、コース名「営業戦略・戦術、パート１」は、想定学習時間は「３０分」教材レベルは、「１」、評価は、「１０」と紐付けらており、また、学習ドリル（ｅラーニング）として、コース名「営業戦略・戦術、パート２」は、想定学習時間は「３０分」教材レベルは、「２」、評価は、「９」と紐付けられている。また、コース名「営業戦略・戦術、パート３」は、想定学習時間は「３０分」教材レベルは、「３」、評価は、「８」と紐付けられている。このように、各学習ドリル（ｅラーニング）として、コース名と想定学習時間と教材レベルと評価と、がそれぞれ紐付けられている。なお本実施例の場合、学習ドリル（ｅラーニング）においては課金していないが有料としても好ましい。なお本実施例においては、教材判定部１０６は、教材マスタ１１３に格納されているコース名「営業戦略・戦術、パート１」および、コース名「営業戦略・戦術、パート２」、コース名「営業戦略・戦術、パート３」をそれぞれ選択する（図１２参照）。なお図１２は、学習カテゴリとして、「営業戦略・戦術」に関するデータベースであるが、各学習カテゴリごとに、教材マスタ１１３において、たとえば複数の書籍に関するデータと、複数のセミナに関するデータと、複数のｅラーニングに関するデータと、が格納されていることは言うまでもない。
【００５９】
このように学習計画作成部１０９は、ユーザが学習すべき学習カテゴリを選択する。また、教材判定部１０６は、その選択された学習カテゴリに属する教材を、教材マスタ１１３から、ユーザが学習すべき教材を選択する。その選択した教材を表示するために、ネットワークｎを介して、学習計画送信部１０９ａが、ユーザ端末６００に送信する。
【００６０】
ユーザ端末６００に、学習計画送信部１０９ａが送信したユーザが学習すべき学習計画を表示する。たとえば、図１３によれば、１基礎コース１３０１においては、想定学習時間は１２時間、書籍の合計金額が１５００円、総コンテンツ数が５と、学習カテゴリ数が１と表示され、「営業戦略・戦術」が表示される。学習カテゴリが「営業戦略・戦術」の場合、ユーザの獲得した得点が、平均より３５点低いと表示され、その学習カテゴリの概要を説明するためのイントロダクションの表示がなされ、その学習ドリル（ｅラーニング）「パート１、パート２、パート３」が表示される。また、復習テストと、「書籍  営業の教科書  １５００円」と表示される。
【００６１】
また、たとえば、図１３によれば、２上級コース１３０２においては、想定学習時間は１５時間、書籍の合計金額が２５００円、総コンテンツ数が６と、学習カテゴリ数が１と表示され、「営業戦略・戦術」が表示される。学習カテゴリが「営業戦略・戦術」の場合、ユーザの獲得した得点が、平均より３５点低いと表示され、その学習カテゴリの概要を説明するためのイントロダクションの表示がなされ、その学習ドリル（ｅラーニング）「パート１、パート２、パート３」が表示される。また、復習テストと、「書籍  営業戦略大全  ２５００円」と表示される。
【００６２】
また、たとえば、図１３によれば、３お試しコース１３０３においては、想定学習時間は２．５時間、書籍の合計金額が１５００円、総コンテンツ数が３と、学習カテゴリ数が１と表示され、「営業戦略・戦術」が表示される。学習カテゴリが「営業戦略・戦術」の場合、ユーザの獲得した得点が、平均より３５点低いと表示され、その学習カテゴリの概要を説明するためのイントロダクションの表示がなされ、その学習ドリル（ｅラーニング）「パート１、パート２、パート３」が表示される。また、復習テストと、「書籍  営業の教科書  １５００円」と表示される。
【００６３】
なお、ユーザが学習すべき学習カテゴリについては、ユーザが獲得した点数によって、「営業戦略・戦術」以外の学習カテゴリを表示する場合があることは言うまでもない。そのユーザの得手、不得手によって、図１１に表示されている「営業戦略・戦術」以外の各学習カテゴリが表示される場合がある。
【００６４】
また、ユーザが、将来希望する部長職の他の複数のユーザの平均点である偏差値５０に到達するために必要とする場合において、ユーザ端末６００に、学習計画送信部１０９ａが送信したユーザが学習すべき学習計画を表示する。たとえば、図１４によれば、１基礎コース１４０１においては、想定学習時間は１２時間、書籍の合計金額が１５００円、総コンテンツ数が５と、学習カテゴリ数が１と表示され、「営業戦略・戦術」が表示される。学習カテゴリが「営業戦略・戦術」の場合、ユーザの獲得した得点が、平均より３５点低いと表示され、その学習カテゴリの概要を説明するためのイントロダクションの表示がなされ、その学習ドリル（ｅラーニング）「パート１、パート２」が表示される。また、復習テストと、「書籍  営業の教科書  １５００円」と表示される。
【００６５】
また、たとえば、図１４によれば、２上級コース１４０２においては、想定学習時間は１５時間、書籍の合計金額が２５００円、総コンテンツ数が６と、学習カテゴリ数が１と表示され、「営業戦略・戦術」が表示される。学習カテゴリが「営業戦略・戦術」の場合、ユーザの獲得した得点が、平均より３５点低いと表示され、その学習カテゴリの概要を説明するためのイントロダクションの表示がなされ、その学習ドリル（ｅラーニング）「パート１、パート２、パート３」が表示される。また、復習テストと、「書籍  営業戦略大全  ２５００円」と表示される。
【００６６】
また、たとえば、図１４によれば、３お試しコース１４０３においては、想定学習時間は２．５時間、書籍の合計金額が１５００円、総コンテンツ数が３と、学習カテゴリ数が１と表示され、「営業戦略・戦術」が表示される。学習カテゴリが「営業戦略・戦術」の場合、ユーザの獲得した得点が、平均より３５点低いと表示され、その学習カテゴリの概要を説明するためのイントロダクションの表示がなされ、その学習ドリル（ｅラーニング）「パート１」が表示される。また、復習テストと、「書籍  営業の教科書  １５００円」と表示される。
【００６７】
なお、ユーザが、将来希望する部長職の他の複数のユーザの平均点である偏差値５０に到達するための場合において、ユーザが獲得した点数によっては、学習すべき学習カテゴリが、「営業戦略・戦術」以外の学習カテゴリを表示する場合あることは言うまでもない。そのユーザの得手、不得手によって、図１１に表示されている「営業戦略・戦術」以外の各学習カテゴリが表示される場合がある。このように本実施例によれば、ユーザが学ぶべき学習カテゴリを見出すことができる学習支援システムを提供することができる。
【００６８】
またたとえば、ユーザが、ユーザ端末６００に、表示された１基礎、２上級、３お試し
の各コースのうち、１基礎のコースを選択すると、選択した学習計画  基礎のコース、ｖｉｓｉｏｎ：印刷業界、営業職  部長  、想定学習時間１２時間、総コンテンツ数５（学習ドリル数２０）学習カテゴリ１、営業戦術平均より３５点低い、イントロダクション、想定学習時間５分、ｅラーニングパート１、想定学習時間３０分、ｅラーニングパート２、想定学習時間３０分と表示される。また、初めても営業戦略なる書籍の映像が表示される想定読了時間５時間と表示される（符号１５０１）。ユーザは、教材名のうち希望する教材を選択し、学習を始める。この場合、書籍であれば、その書籍の通信販売サイトにリンクすることができ、その書籍を購入することができる。また、ｅラーニングであれば、そのままユーザ端末６００において実際に学習すべく、そのｅラーニングの学習内容をダウンロードすることができる。なお、セミナについて、表示していない。もっとも、セミナであればそのセミナに申し込むためのサイトにリンクして、そのセミナに申しこむようにしてもよい。また、表示された書籍名とその書籍の画像がアイコンとして表示することもできる。この場合その表示画面のアイコンは、その書籍を販売しているサイトにリンクすることが好ましく、ユーザがそのアイコンをクリックあるいはタッチすると、その書籍を販売しているサイトにジャンプすることができる。なおｅラーニング、セミナについても同様である。表示画面のアイコンをユーザがクリックあるいはタッチするとｅラーニング、セミナが開始されうるとしても好ましい（図１５参照）。
【００６９】
たとえば、１基礎のコースにおいて、学習カテゴリが営業戦略・戦術の場合における「営業の教科書」の販売元の販売サイトにリンクされ、その書籍を購入することができる。なお、セミナあるいは，ｅラーニングについても同様にそれらのサイトにリンクされ、セミナであれば、いわゆるセミナを申し込みするためのサイトにジャンプし、ｅラーニングであれば、その講座をダウンロードすることができる。
【００７０】
またユーザは、学習する上で、その最終的に達成すべきいわばゴールを設定することができる。すなわち、ユーザ端末６００において、符号１５０２において、達成基準を、すべてのコンテンツを学習する選択肢と、テストで一定以上の点数を獲得する選択肢と、テストですべて１００点を獲得する選択肢と、を選択することができる表示がなされる。一定以上の点数を獲得する選択肢と、を有する。
【００７１】
その後、ユーザが示された学習計画送信部１０９ａが送信した教材を学習したのちに、図１５においてユーザが提示され書籍について学習した際の評価を、ユーザ端末６００から、サーバ１０に送信する。たとえば、学習カテゴリごとに示された書籍、営業の教科書の評価をする。１内容がわかり易い、２知識が付いた、３同じ領域の学習者にすすめたい?などの質問事項に対して、たとえば、「そう思わない」から「非常にそう思う」までの５段階で評価をする。これをそのユーザの属する業界と、職種と、職位と、紐付けて、ユーザ端末６００の図示しない送信部からサーバ１０に送信する（図１６参照）。
【００７２】
ユーザ端末６００の図示しない送信部から送信され、学習結果受信部１１０が受信した、上記各学習カテゴリごとに提示された書籍の評価と、そのユーザの属する業界と、職種と、職位と、を、教材評価ＤＢ１１８に登録する。なお、その評価を受信し、その内容が、教材評価ＤＢ１１８に蓄積され、その教材の評価が低い場合は次回受験するユーザにその書籍等の教材を提供しないようにするために、教材マスタ１１３の内容における評価を下げるように更新する。
【００７３】
次に、本実施例における学習支援装置１０の問題を出題するための処理の流れ、すなわち出題フローについて図を参照して説明する。図１７は、ユーザのプロフィール２００に記載した、業界及び職種及び職位からユーザの知識を向上させるために適した学習カテゴリの問題を作成し、それにユーザが回答することによってそのユーザが現時点で有している学習カテゴリの知識が明確とするための処理の流れを説明する。
【００７４】
出題フローについて、ユーザが、テストを開始するために、ユーザ端末６００からサーバ１０にアクセスすると、上記のとおりプロフィール送信工程（ｓ３０１）は、ユーザマスタ１１１に格納されている後述する所定の項目を有するプロフィール２００を、プロフィール送信部１００によってユーザ端末６００に送信する。
【００７５】
ユーザはこのプロフィール送信工程（ｓ３０１）により送信されたプロフィール２００に、所定の項目の欄すなわち、氏名欄５０１、業界欄５０２、職種欄５０３、役職欄５０４、年収欄５０５、生年月日欄５０６、ｖｉｓｉｏｎ業界欄５１２、ｖｉｓｉｏｎ職種欄５１３、ｖｉｓｉｏｎ役職欄５１４、ｖｉｓｉｏｎ年収欄５１５、について回答する。なお上記のとおり、ｖｉｓｉｏｎとは、そのユーザの将来希望するものであり、そのユーザの将来希望する業界が、ｖｉｓｉｏｎ業界欄５１２に記載したものであり、そのユーザの将来希望する職種が、ｖｉｓｉｏｎ職種欄５１３に記載したものであり、そのユーザの将来希望する役職が、ｖｉｓｉｏｎ役職欄５１４に記載したものであり、そのユーザの将来希望する年収がｖｉｓｉｏｎ年収欄に記載したものである。
【００７６】
次に、プロフィールサーバ送信工程（ｓ３０２）は、上記所定の項目を記載したプロフィール２００を、ユーザが、ユーザ端末６００からサーバ１０に送信する。
【００７７】
プロフィール受信工程（ｓ３０３）は、ユーザが、ユーザ端末６００からサーバ１０に送信された上記所定の項目を記載したプロフィール２００をユーザ情報受信部１０１が受信する。
【００７８】
学習カテゴリ選択工程（ｓ３０４）は、プロフィールサーバ送信工程（ｓ３０２）によって送信されプロフィール受信工程（ｓ３０３）におけるユーザ情報受信部１０１によって受信された上記所定の項目を記載したプロフィール２００に記載された業界及び職種に基づいて、問題作成部１０２が、出題する学習カテゴリを、問題マスタ１１２から選択する。たとえば、上記のとおり、ユーザの職種はそのプロフィール２００における「業界」及びその「職種」は、それぞれ、「印刷業」、「営業」であるので、問題作成部１０２が、「印刷業」における「営業」に関する学習カテゴリのうち、マーケティングの重視度が１、営業戦略・戦術の重視度が、１．５、ITリテラシの重視度が０．８、経済ニュースの重視度が１．３、経営戦略の重視度が０．９、コミュニケーションの重視度が１．２、思考系スキルの重視度が１．２、顧客理解の重視度が１．４と、数値の大きい順から８個の学習カテゴリを選択する。もっとも８個の学習カテゴリに限られることはない。
【００７９】
次に、問題レベル決定工程（ｓ３０５）は、上記学習カテゴリ選択工程（ｓ３０４）により、問題作成部１０２が出題する学習カテゴリにおける職位に応じた難易度の問題を決定する。
【００８０】
具体的にたとえば、本実施例において、ユーザの職位は一般職であるので、この場合は、上記学習カテゴリすなわち、マーケティング、営業戦略・戦術、ITリテラシ、経済ニュース、経営戦略、コミュニケーション、思考系スキル、顧客理解、における一般職に関する問題が決定される。従ってたとえば職位が部長職の場合と比してその難易度は容易な傾向にある問題が出題されうる。
【００８１】
また、同時に問題レベル決定工程（ｓ３０５）は、その業界特有の問題を、問題作成部１０２が、問題マスタ１１２から選択する。たとえば、ユーザの選択した業界は印刷業でるので、印刷業に特有の問題が出題される。たとえば、いわゆるＤＴＰ（Ｄｅｓｋｔｏｐ ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ）に関する問題、あるいはオフセット印刷に関する問題が選択される。これらの問題は業界別に異なることは言うまでもない。
【００８２】
テストセット作成工程（ｓ３０６）は、上記問題レベル決定工程（ｓ３０５）によって決定された各学習カテゴリごとの問題と、業界特有の問題と、を結合して複数の問題からなるテストセットを作成する。
【００８３】
次に、問題送信工程（ｓ３０７）は、問題送信部１０３から、テストセット作成工程（ｓ３０６）で作成された複数の各学習カテゴリごとの問題と、業界特有の問題と、からなる問題セットを、ユーザ端末６００に送信する。
【００８４】
回答送信工程（ｓ３０８）は、問題送信部１０３によって送信された複数の各学習カテゴリごとの問題と、業界特有の問題とについてそのユーザが回答し、その回答をユーザ端末６００における図示しない送信部によって、サーバ１０に送信する。
【００８５】
回答採点工程（ｓ３０９）は、そのユーザの回答を、サーバ１０における回答受信部１０４が受信し、その受信した回答をテスト結果作成部１０５が、採点する。具体的には、回答受信部１０４が受信したその回答と、問題マスタ１１２に格納されている模範回答と、を対比することによってテスト結果作成部１０５が採点し、そのユーザの職位の得点と、受験者全体の総合順位、さらに偏差値を集計する。また、正答率採点工程（ｓ３１０）は、テスト結果作成部１０５によって、複数のユーザにおける学習カテゴリごとの問題の正答率を算出し、業界及び職種別の各学習カテゴリごとの問題の正答率をテスト結果ＤＢ１１６に保存する。上記のとおり、ユーザの得点、受験者全体の総合順位、印刷業における営業すなわち業界および職種ごとの順位、また、職位即ち一般職の場合における順位、年代別の順位をテスト結果ＤＢ１１６に保存する。なお、正答率がたとえば９５パーセント以上と高い場合、または、５パーセント以下と低い場合は、その正答率が高いまたは低い学習カテゴリの問題を、その学習カテゴリと問題との関連性が低いとして問題マスタ１１２から削除する。正答率については学習カテゴリの問題ごとに設定することができるものの、その正答率から各学習カテゴリごとのいわゆる相関係数からその関連性を算出し問題マスタ１１２に反映する。
【００８６】
次に、図１８において、テスト結果作成工程（ｓ３２１）は、回答受信部１０４が受信したその回答と、問題マスタ１１２に格納されている模範解答と、テスト結果作成部１０５がそれらを対比することによって採点し、そのユーザの得点と、受験者全体の総合順位、さらに偏差値を集計する。上記のとおり、テスト結果作成部１０５で採点する採点方法は、いわゆるIRT（Itｅm Rｅｓponｓｅ Thｅory、項目反応理論、または、項目応答理論）によって採点するので、複数のユーザが、同じ程度の難易度で、かつ異なる問題セットおよび複数のユーザが異なる程度の難易度で、かつ異なる問題セットについて回答した場合であっても、その複数のユーザ同士のテストの結果を対比することができる。
【００８７】
また、現時点テスト結果作成工程（ｓ３２２）は、テスト結果作成部１０５によって、採点したユーザの獲得した得点と、問題マスタ１１２に格納されている他の複数のユーザが獲得した平均点と、を対比することによってたとえば業界、職種、職位ごとに偏差値および順位を集計する。すなわち本実施例においては印刷業における営業であって一般職の場合におけるそのユーザの偏差値及び順位を集計する。
【００８８】
また、将来時点テスト結果作成工程（ｓ３２３）は、テスト結果作成部１０５によって、採点したユーザの獲得した得点と、問題マスタ１１２に格納されている、そのユーザが
将来目標とする職位の複数のユーザが獲得した点数と、を対比することによって、将来目標とする職位と対比した偏差値及びその順位を集計する。すなわち本実施例においては印刷業における営業であって将来の目標（ｖｉｓｉｏｎ）とする職位が部長職の場合におけるその部長職が獲得した得点の平均と対比したそのユーザの偏差値及び順位を集計する。
【００８９】
なお、テスト結果作成工程（ｓ３２１）において、集計した結果と、現時点テスト結果作成工程（ｓ３２２）において、ユーザが各学習カテゴリごとに獲得した点数と同じ業界、職種、職位の複数の他のユーザの平均点との対比した結果と、将来時点テスト結果作成工程（ｓ３２３）において、ユーザの各学習カテゴリごとに獲得した点数とそのユーザが将来希望する業界、職種、職位の複数の他のユーザの平均点との対比した結果と、を、それぞれ、テスト結果送信部１０５ａが、ユーザ端末に６００に送信することもできる（図９、図１０参照）。また、それらを、一度に送信することもできる。
【００９０】
学習カテゴリ決定工程（ｓ３３１）は、現時点テスト結果作成工程（ｓ３２２）よって作成されたそのユーザの得点を集計した結果によって、学習カテゴリと、教材レベルと、を決定する（図１９参照）。なお、学習カテゴリ決定工程（ｓ３３１）は、現時点テスト結果作成工程（ｓ３２２）のみならず、将来時点テスト結果作成工程（ｓ３２３）によって作成されたそのユーザの得点を集計した結果によって、学習カテゴリと、教材レベルと、を決定することができる。
【００９１】
また、学習教材決定工程（ｓ３３２）において、そのユーザと同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザとの差を埋めるために教材判定部１０６が、教材マスタ１１３に格納されている教材を選択する（図１９参照）。具体的には、たとえば同じ職位すなわち一般職の他の複数ユーザを母集団としたときに、そのユーザの獲得した学習カテゴリごとの偏差値が平均である５０から一定程度下回っている場合（差がある場合）、たとえば１０程度下回っている場合は、その学習カテゴリが学習対象として選択される。さらに、ユーザにとって学習カテゴリの重視度により、教材判定部１０６が、教材マスタ１１３に格納されている教材から教材レベルに応じて選択する。具体的には、学習カテゴリの重視度が低い場合は、基礎的な知識（一般的な知識）を習得すれば充分であるとして、たとえば、教材レベルの低い教材（たとえばレベル１の教材）を、教材判定部１０６が、教材マスタ１１３に格納されている複数の教材から選択する。また、学習カテゴリの重視度が高い場合は、基礎的な知識では充分ではないために、専門的な知識（レベル２）及び複合的な専門知識（レベル３）を習得することが求められるために、たとえば、教材レベルの比較的高い教材（たとえばレベル１のみならずレベル２、レベル３の教材）を、教材判定部１０６が、教材マスタ１１３に格納されている複数の教材から選択する。
【００９２】
なお、上記は、１基礎のコースの場合であり、たとえば、２上級のコースでは、同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザを母集団としたときに偏差値５５を目指すように教材レベルを比較的高い教材（たとえば教材レベル３の教材）を教材判定部１０６が、教材マスタ１１３に格納されている教材から選択する。また、３お試しのコースの場合は、上述の１基礎のコースにおいて、特にユーザの獲得した学習カテゴリごとの偏差値が一定程度開いている場合（差がある場合）、たとえば１０程度開いている場合は、基礎的な知識が足りないものとして、教材レベルが低い教材（たとえば教材レベル１の教材）を教材判定部１０６が、教材マスタ１１３に格納されている教材から選択することができる（図１３、図１８参照）。
【００９３】
また、同時に、学習教材決定工程（ｓ３３２）において、そのユーザが将来希望する職位における他のユーザが獲得した点数との差を埋めるために教材判定部１０６が、教材マスタ１１３に格納されている教材を選択する（図１９参照）。具体的には、たとえばそのユーザの希望する将来の職位である部長職である他の複数のユーザを母集団としたときに、そのユーザの獲得した学習カテゴリごとの偏差値が平均である50から一定程度下回っている場合（差がある場合）、たとえば１０程度下回っている場合は、その学習カテゴリが学習対象として選択される。さらに、ユーザにとって学習カテゴリの重視度により、教材判定部１０６が、教材マスタ１１３に格納されている教材から教材レベルに応じて選択する。具体的には、学習カテゴリの重視度が低い場合は、基礎的な知識（一般的な知識）までを習得すれば充分であるとして、たとえば、教材レベルの低い教材（たとえばレベル１の教材）を、教材判定部１０６が、教材マスタ１１３に格納されている複数の教材から選択する。また、学習カテゴリの重視度が高い場合は、基礎的な知識では充分ではないために、専門的な知識（レベル２）及び複合的な専門知識（レベル３）を習得することが求められるために、たとえば、教材レベルの比較的高い教材（たとえばレベル１のみならずレベル２、レベル３の教材）を、教材判定部１０６が、教材マスタ１１３に格納されている複数の教材から選択する。
【００９４】
なお、上記は、１基礎のコースの場合であり、たとえば、２上級のコースは、そのユーザが将来希望する職位である部長職における他の複数のユーザを母集団としたときに偏差値５５を目指すように教材レベルが比較的高い教材（たとえば教材レベル３の教材）を教材判定部１０６が、教材マスタ１１３に格納されている教材から選択する。また、３お試しのコースの場合は、上述の１基礎のコースにおいて、特にユーザの獲得した学習カテゴリごとに偏差値が一定程度開いている場合（差がある場合）、たとえば１０程度開いている場合であって、重視度が比較的高い場合は、基礎的な知識が足りないものとして、教材レベルが低い教材（たとえば教材レベル１の教材）を教材判定部１０６が、教材マスタ１１３に格納されている教材から選択することができる（図１４、図１８参照）。
【００９５】
学習計画送信工程（ｓ３３３）は、学習計画送信部１０９ａらネットワークｎを介して、ユーザ端末６００に学習教材決定工程（ｓ３３２）によって取得した教材を送信する（図１９参照）。たとえば、書籍の場合は、「営業の教科書」金額１５００円である書籍を表示する画像データを送信する。
【００９６】
学習プラン表示工程（ｓ３３４）は、ユーザ端末６００に、学習教材決定工程（ｓ３３２）によって取得した「営業の教科書」金額１５００円、学習想定時間１２時間、からなる学習プランを表示する（図１４、１９参照）。
【００９７】
学習プラン決定工程（ｓ３３５）はユーザが、上記学習プランに同意する場合は学習プランが確定する。たとえば、ユーザが、１基礎コース１３０１（図１３参照）を選択し、ユーザ端末６００における図示字内の送信部が、サーバ１０に、１基礎コース１３０１を選択したことを送信する。なおユーザが上記「１基礎」、「２上級」、「３お試し」、の３コースの学習プランのいずれも同意しない場合は、その学習プランを再表示する（図１３，１４、１９参照）。この場合たとえば、図１３及び図１４において、「１基礎」、「２上級」、「３お試し」における格確認・編集ボタンを一定時間押さない場合に上記「１基礎」、「２上級」、「３お試し」、の３コースの学習プランのいずれも同意しないものとすることができる。
【００９８】
学習プランが確定すると学習計画出力工程（ｓ３３６）は、学習計画作成部１０９によって学習すべき学習カテゴリを選択し、教材判定部１０６は、教材マスタ１１３から選択した教材をユーザ端末６００に送信する（図１９参照）。
【００９９】
学習計画表示工程（ｓ３３７）は、教材マスタ１１３から教材判定部１０６が選択した教材をユーザ端末６００に表示する。学習計画選択工程（ｓ３３８）において、ユーザは、ユーザ端末６００に表示されたその教材を選択する（図１９参照）。
【０１００】
教材出力工程（ｓ３３９）は、教材マスタ１１３に格納されている教材を出力する（図１９参照）。たとえば、１基礎のコースにおいて、学習カテゴリが営業戦略・戦術の場合における「営業の教科書」の販売元の販売サイトにリンクされ、その書籍を購入することができる。なお、セミナあるいは，ｅラーニングについても同様にそれらのサイトにリンクされ、セミナであれば申し込みサイトにジャンプし、ｅラーニングであれば、その講座をダウンロードすることができる。
【０１０１】
教材学習工程（ｓ３４０）において、ユーザが、上記教材を、学習する。ユーザの学習が終了するとユーザは、教材評価工程（ｓ３４１）により、その書籍の評価と評価者のテスト結果および、そのユーザの属する業界と、職種と、職位と、を教材評価ＤＢ１１８に登録する。これにより、教材評価改定工程（ｓ３４２）において、たとえば、書籍に関するデータベース１２０１における評価が定まり、書籍名と、金額と、想定学習時間と、教材レベルに紐付けられる（図１２参照）。なお、その評価が低い場合は、次回受験するユーザにその書籍等の教材を提供しないように教材マスタ１１３の内容における評価を下げるように更新する。また、その評価が高い場合は、次回受験するユーザにその書籍等の教材を積極的に提供するように教材マスタ１１３の内容における評価を上げるように更新する。
【符号の説明】
【０１０２】
１０  サーバ
１００  プロフィール送信部
１０１  ユーザ情報受信部
１０２  問題作成部
１０３  問題送信部
１０４  回答受信部
１０５  テスト結果作成部
１０５ａ  テスト結果送信部
１０６  教材判定部
１０９  学習計画作成部
１０９ａ  学習計画送信部
１１０  学習結果受信部
１１１  ユーザマスタ
１１２  問題マスタ
１１３  教材マスタ
１１６  テスト結果ＤＢ
１１７  学習計画ＤＢ
１１８  教材評価ＤＢ
２００  プロフィール
６００  携帯端末
ｎ  ネットワーク
【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】
2019045615.tif 000017
【図１６】
2019045615.tif 000018
【図１７】
2019045615.tif 000019
【図１８】
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【図１９】
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