(57)【要約】【課題】個人の弱点を探索し、学習上の欠落要素を効率的に把握できるシステムの提供。【解決手段】複数の学習要素から構成される問題群を記憶した記憶手段を備え、該問題群はｎ階層（ｎは２以上の整数）のツリー構造をなし、下位階層の問題群に含まれる学習要素は上位階層の問題群に含まれる学習要素に紐付けされ、且つ詳細化した要素とし、前記記憶手段から所定の問題群に属する問題を抽出・配信し、配信した問題への解答に対して正誤を判断し、正誤判断結果に基づき誤答した問題に含まれる学習要素を認識し、認識した学習要素に紐づけされた下位階層の問題群から特定の問題を抽出し、問題群の階層数に基づき、所定回数の問題抽出処理を実行したか否かの判断を行い、所定の抽出回数を満たした特定問題への解答に対する正誤判断結果に基づき認識された、誤答問題に含まれる学習要素を抽出し、該抽出した学習要素を配信するステップとからなる。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを利用した、学習者の弱点を探索するための支援システムであって、該システムは、
複数の学習要素から構成される問題群を記憶した記憶手段を備え、
該問題群はｎ階層（ｎは２以上の整数）のツリー構造をなし、
下位階層の問題群に含まれる学習要素は、上位階層の問題群に含まれる学習要素に紐付けされ、且つ詳細化した要素とし、
前記記憶手段から所定の問題群に属する問題を抽出する所定問題抽出手段と、
抽出した問題を配信する問題配信手段と、
配信した問題への解答に対して正誤を判断する解答受付手段と、
正誤判断結果に基づき、誤答問題に含まれる学習要素を認識する学習要素認識手段と、
認識した学習要素に紐づけされた下位階層の問題群から特定の問題を抽出する特定問題抽出手段と、
問題群の階層数に基づき、所定回数の問題抽出処理を実行したか否かの判断を行う階層数判断手段と、
所定の抽出回数を満たした特定問題への解答に対する正誤判断結果に基づき認識された、誤答問題に含まれる学習要素、を抽出する学習要素抽出手段と、
該抽出した学習要素を配信する学習要素配信手段と
を具備した弱点探索支援システム。
【請求項２】
コンピュータを利用した、学習者の弱点を探索するための支援方法であって、
複数の学習要素から構成される問題群を記憶した記憶手段を備え、
該問題群はｎ階層（ｎは２以上の整数）のツリー構造をなし、
下位階層の問題群に含まれる学習要素は、上位階層の問題群に含まれる学習要素に紐付けされ、且つ詳細化した要素とし、
前記記憶手段から所定の問題群に属する問題を抽出するステップと、
抽出した問題を配信するステップと、
配信した問題への解答に対して正誤を判断するステップと、
正誤判断結果に基づき、誤答した問題に含まれる学習要素を認識するステップと、
認識した学習要素に紐づけされた下位階層の問題群から特定の問題を抽出するステップと、
問題群の階層数に基づき、所定回数の問題抽出処理を実行したか否かの判断を行うステップと、
所定の抽出回数を満たした特定問題への解答に対する正誤判断結果に基づき認識された、誤答問題に含まれる学習要素を抽出するステップと、
該抽出した学習要素を配信するステップと
を具備した弱点探索支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学校や大学、企業研修といった教育の場面で用いられ、学習者の学習上の弱点を効率的に探索するために用いられる弱点探索支援システム及び弱点探索支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、コンピュータを用いて学習するシステムにおいて、個人の学習評価に基づき弱点補強の目的等で新たな課題を提示するシステムが知られている（特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１に記載された発明によれば、コンピュータを用いて学習するときに、各学習者が「０〜３点」の評価「１」なのか、「４〜６点」の評価「２」なのか、「７〜９点」の評価であるのかを判断し、評価「１」の学習者に対しては、現在のランクよりも下のランクの優しい問題を提示し、評価「３」の学習者に対しては、現在のランクよりも上のランクの難しい問題を提示する仕組みである。
【０００４】
確かに、このような仕組みによれば、理解の十分でない学習者には優しい課題が与えられ、理解の十分な学習者には難しい課題を与えられるようになることから、夫々の理解を深めさせ得るツールの一つということができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５―１９３４７６号  公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献１に記載の発明では、各学習者がどの内容について誤答したのか、つまり欠落していた個別の学習要素が考慮されていない。したがって、数値的に同じ評価を受けた学習者らには同じ課題が与えられてしまうこととなる。一見、個人の学習能力に即したシステムのように見えても、点数化による評価の限界であり、まだまだ改良の余地は残されている。個人の弱点を探索し、学習上の欠落要素を効率的に把握できることが望ましい。
【０００７】
そこで本発明は、上記の課題を解決することができる弱点探索支援システム及び弱点探索支援方法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】
【０００８】
上記課題を解決するためになされた請求項１に記載の発明は、コンピュータを利用した、学習者の弱点を探索するための支援システムであって、複数の学習要素から構成される問題群を記憶した記憶手段を備え、該問題群はｎ階層（ｎは２以上の整数）のツリー構造をなし、下位階層の問題群に含まれる学習要素は、上位階層の問題群に含まれる学習要素に紐付けされ、且つ詳細化した要素とし、前記記憶手段から所定の問題群に属する問題を抽出する所定問題抽出手段と、抽出した問題を配信する問題配信手段と、配信した問題への解答に対して正誤を判断する解答受付手段と、正誤判断結果に基づき、誤答問題に含まれる学習要素を認識する学習要素認識手段と、認識した学習要素に紐づけされた下位階層の問題群から特定の問題を抽出する特定問題抽出手段と、問題群の階層数に基づき、所定回数の問題抽出処理を実行したか否かの判断を行う階層数判断手段と、所定の抽出回数を満たした特定問題への解答に対する正誤判断結果に基づき認識された、誤答問題に含まれる学習要素、を抽出する学習要素抽出手段と、該抽出した学習要素を配信する学習要素配信手段と、を具備したことを特徴とする。
【０００９】
また、請求項２に記載の発明は、コンピュータを利用した、学習者の弱点を探索するための支援方法であって、複数の学習要素から構成される問題群を記憶した記憶手段を備え、該問題群はｎ階層（ｎは２以上の整数）のツリー構造をなし、下位階層の問題群に含まれる学習要素は、上位階層の問題群に含まれる学習要素に紐付けされ、且つ詳細化した要素とし、前記記憶手段から所定の問題群に属する問題を抽出するステップと、抽出した問題を配信するステップと、配信した問題への解答に対して正誤を判断するステップと、正誤判断結果に基づき、誤答した問題に含まれる学習要素を認識するステップと、認識した学習要素に紐づけされた下位階層の問題群から特定の問題を抽出するステップと、問題群の階層数に基づき、所定回数の問題抽出処理を実行したか否かの判断を行うステップと、所定の抽出回数を満たした特定問題への解答に対する正誤判断結果に基づき認識された、誤答問題に含まれる学習要素を抽出するステップと、該抽出した学習要素を配信するステップとからなることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、誤答した問題に含まれる学習要素に基づきドリルダウンすることから学習者が真に欠落している学習要素を容易に探究することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明に係る弱点探索支援システムの構成図である。
【図２】ハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】データベースのツリー構造を示す図である。
【図４】弱点探索処理のフローチャートである。
【図５】各フェーズにおける正誤に基づく処理を補足して説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態を図に基づいて説明する。
【００１３】
１．本発明の構成
本発明の画像処理システムは、図１に示すように、本発明の弱点探索支援システム処理を実行するサーバ１が、データベース２を伴い、インターネットその他通信ネットワーク３を介してＣｌｉｅｎｔ  ＰＣ（ユーザ自身のパーソナルコンピュータ）やＡｇｅｎｔ  ＰＣ（学校や企業等に設置されたパーソナルコンピュータ）、そして携帯電話機やスマートホンなどの端末４に接続さている。
【００１４】
（１）端末
「Ｃｌｉｅｎｔ  ＰＣ」や「Ａｇｅｎｔ  ＰＣ」といった端末４は、いわゆる汎用のコンピュータシステムであり、ユーザによる配信された問題への解答の入力を受け付けるために用いられるキーボードやマウス等の入力手段（図示せず）を備える。
【００１５】
また、該端末４は、ユーザにより入力された解答情報を、ネットワーク３を介してサーバ１へ送信するための送信手段、サーバから配信されてくる問題データを受信する受信手段を備え、通信用ハードウェアのドライバ、通信のプロトコルに関するプログラムをまとめたＴＣＰ／ＩＰスタック、Ｗｅｂブラウザ等が実装される。
【００１６】
また、受信した問題データを表示するディスプレイ等の表示手段を備え、液晶ドライバ、Ｗｅｂブラウザ等が実装される。
【００１７】
なお、上記手段及びこれら手段を実行するのに必要な種々の演算等を行う中央演算装置（ＣＰＵ）等から構成される制御部、各種処理を実行するためのプログラムやデータを記憶するＲＯＭ及びＲＡＭからなる記憶部は、図示しないが当然に備えているものとする。
【００１８】
また、「Ｍｏｂｉｌｅ  Ｐｈｏｎｅ」についても、解答の入力手段、サーバとのアクセス手段、問題データを表示する表示手段及びこれらを実行するための該手段を実行するために必要なプログラム等が実装される。
【００１９】
（２）サーバ
サーバ１は、データベース２などの記憶手段のほか周辺機器を備えたいわゆるサーバコンピュータであり、モデムやルータなどの通信装置を介して、インターネット等のネットワーク３に接続されている。
図２に示すように、各種制御及び種々の演算等を行う中央演算装置（ＣＰＵ）１０１、端末２からの処理要求を受け、これを実行するためのプログラムやデータを記憶するＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３のほか、データベースを格納するハードディスクやメモリ等からなる記憶部１０４、外部装置と接続するためのネットワークＩ／Ｆ（インターフェイス）１０５、サーバ１を操作する際に必要となるキーボード等の入力部１０６、処理内容等を表示する液晶表示パネル等の表示部１０７を備え、その他、処理結果等を印刷するプリンター等の印刷部（図示せず）を適宜備える。そして、これら機能部分がバス（通信路）１０８を介して構成されている。
【００２０】
また、前記記憶部１０４には、コンピュータを本発明のサーバ１として機能させるため、以下に示す各種手段を備えたプログラムを記憶している。
【００２１】
「記憶手段」
記憶手段は、複数の学習要素から構成される問題群を記憶し、本実施例における問題群は、問題群Ａ（初期フェーズ）、問題群Ｂ（中間フェーズ）、問題群Ｃ（最終フェーズ）からなる三階層のツリー構造なすものとし（図３）、問題群Ａは問題群Ｂの上位階層に位置し、問題群Ｂは問題群Ｃの上位階層に位置する。下位階層に位置する問題群に含まれる学習要素は、上位階層に含まれる学習要素に紐づけされており、且つさらに詳細化した要素からなる。
【００２２】
「学習要素」
本実施例において、学習要素とは、換言すれば、小学校や中学校等で学習する単元である。算数でいうと、四則計算に始まり、小数、分数という数の概念、１ｋｇ＝１，０００ｇといった単位変換や速さと時間と距離に関する学習単元、比例・反比例などの学習単元である。同様に、数学でいうと方程式や一次関数、二次関数、平方根、確率などの学習単元である。なお、学習者のレベルに応じて該学習要素の内容を選択してよい。
【００２３】
問題群Ａに属する問題には、一つの問の中に様々な種類の学習要素を含む。初期フェーズでは、学習者がどの分野の学力が欠落しているのか明らかではないので、網羅的にできるだけ広い範囲の学習要素で構成された問題群Ａから出題するものとする。
【００２４】
問題群Ｂに属する問題には、問題群Ａの各要素について紐づけされ、且つ詳細化した学習要素が含まれた問題から構成される。前記問題群Ａからの出題に対して誤答した問題については、そこに含まれる学習要素いずれか又は全部について理解が不足している可能性が高いことから、該学習要素をドリルダウンできるように更に詳細化した問題を作成しておき、これを問題群Ｂとして構成するものである。
【００２５】
問題群Ｂと問題群Ｃとの関係については、前記問題群Ａと問題群Ｂとの関係に準じる。
【００２６】
尚、各問題の解答はこれと紐づけして記憶手段により記憶され、解答受付手段により受け付けた解答の正誤を判断するものとする。
【００２７】
「所定問題抽出手段」
所定問題抽出手段は、前記問題群Ａ、即ち、最上位の階層に位置する問題群から所定の問題を記憶手段から抽出するための手段であり、該手段を実行するために必要なプログラム等が実装される。
【００２８】
「問題配信手段」
問題配信手段は、前記所定問題抽出手段により抽出された問題を端末２へ配信するための手段であり、該手段を実行するために必要なプログラム等が実装される。
【００２９】
「解答受付手段」
解答受付手段は、前記問題配信手段により配信された問題への解答に対して、その正誤を判断する手段であり、該手段を実行するために必要なプログラム等が実装される。
【００３０】
「学習要素認識手段」
学習要素認識手段は、前記解答受付手段による正誤判断結果に基づき、誤答した問題に含まれる学習要素を認識する手段であり、該手段を実行するために必要なプログラム等が実装される。
【００３１】
「特定問題抽出手段」
特定問題抽出手段は、前記学習要素認識手段により認識した学習要素に紐づけされた下位階層の問題群から特定の問題を抽出する手段であり、該手段を実行するために必要なプログラム等が実装される。
【００３２】
「階層数判断手段」
階層数判断手段は、問題群の階層数に基づき、特定問題の抽出処理を所定の回数、実行したか否かの判断を行う手段であり、該手段を実行するために必要なプログラム等が実装される。
本発明に係るシステムは、階層数を任意に設定することが可能である。例えば、複数回の中間フェーズを経て弱点探索を行う場合、具体的には、問題群Ｂと問題群Ｃの間に更なる問題群、即ち、問題群Ｂの下位階層に位置し、且つ問題群Ｃの上位階層に位置する問題群Ｂ´を予め設定することが可能である。このような場合は、特定問題の抽出処理が１度だけではないので、予め設定した問題群の階層数に基づき所定の処理が実行されるよう階層数判断手段を設けたものである。
【００３３】
「学習要素抽出手段」
学習要素抽出手段は、前記特定問題抽出手段により抽出した問題を前記問題配信手段により配信し、該配信した問題への解答に対して前記解答受付手段により正誤を判断し、前記学習要素認識手段が該正誤判断結果に基づき認識した誤答した問題に含まれる学習用を抽出する手段であり、該手段を実行するために必要なプログラム等が実装される。
【００３４】
２．処理の流れ
本発明に係る弱点探索支援システムの処理につき、図面を参照しながら説明する。
本実施の形態においては、学習者が端末２よりインターネット３を介してサーバ１との間で情報の送受信を行う。なお、本システムの利用に先立つ事前の会員登録、パスワードやＩＤ等のログイン設定又は設定の要否は任意である。
【００３５】
「初期フェーズ」
先ずは、網羅的に広い範囲の学習要素で構成された問題からなる問題群Ａより所定の問題を抽出し（図４、Ｓ１０１）、端末２へ配信する（Ｓ１０２）。具体的には、該問題群Ａが格納された記憶手段から所定問題抽出手段により、該初期フェーズにおいて選択されたところに従って、所定の問題が抽出され、問題配信手段により端末２へ配信される。
【００３６】
本実施例においては、図５（ａ）に示すように、問１乃至問５において、夫々次の学習要素を含むものとする。
・問１：要素ｂ、要素ｃ、要素ｆ
・問２：要素ａ、要素ｂ、要素ｄ、要素ｆ
・問３：要素ｂ、要素ｅ、要素ｇ
・問４：要素ａ、要素ｅ、
・問５：要素ｃ、要素ｄ、要素ｇ
【００３７】
上記問題への解答に対する正誤判断の結果、次の通りであった（Ｓ１０３）。具体的には、解答受付手段により、前記配信した問題への解答に対して正誤の判断を行う。
・問１：要素ｂ、要素ｃ、要素ｆ          →  誤答
・問２：要素ａ、要素ｂ、要素ｄ、要素ｆ  →  誤答
・問３：要素ｂ、要素ｅ、要素ｇ          →  誤答
・問４：要素ａ、要素ｅ                  →  正解
・問５：要素ｃ、要素ｄ、要素ｇ          →  正解
【００３８】
ここで、本実施例においては、最終フェーズを除き、誤答した問に含まれる要素のうち、他の誤った問にも共通して含まれる要素について、即ち、二問共通誤答の場合に更なる探索、つまりドリルダウンを要する学習要素であると判断する手段を講じ、該条件設定下において学習要素認識手段により認識する（Ｓ１０４）。尚、該条件設定は２問共通誤答のほか、３問共通誤答や４問共通誤答など、事案に応じて適宜設定すればよい。
【００３９】
本実施例において誤答した問１には、「要素ｂ」、「要素ｃ」、「要素ｆ」が含まれ、誤答した問２には、「要素ａ」、「要素ｂ」、「要素ｄ」、「要素ｆ」が含まれ、誤答した問３には「要素ｂ」、「要素ｅ」、「要素ｇ」が、夫々含まれる。
【００４０】
そうすると、更なる探索、つまりドリルダウンを要する学習要素として学習要素認識手段により認識されるべき要素は、「要素ｂ」（問１、問２、問３で誤答）と「要素ｆ」（問１、問２で誤答）である。
【００４１】
「中間フェーズ」
前記学習要素認識手段により認識された、学習要素「要素ｂ」、「要素ｆ」について、問題群Ｂから特定の問題を抽出し（Ｓ１０５）、端末２へ配信する（Ｓ１０６）。具体的には、該問題群Ｂが格納された記憶手段から特定問題抽出手段により、問題群Ａの下位階層に位置する問題群Ｂから、「要素ｂ」「要素ｆ」に紐づけされ、且つ詳細化した要素を含む問題が抽出され、問題配信手段により端末２へと配信される。
【００４２】
以下、「要素ｂ」について例示する。
本実施例においては、図５（ｂ）に示すように、問６乃至問１０において、夫々次の学習要素を含むものとする。
・問６：要素ｂ１、要素ｂ３、要素ｂ４
・問７：要素ｂ１、要素ｂ３、要素ｂ５
・問８：要素ｂ２、要素ｂ４
・問９：要素ｂ４、
・問１０：要素ｂ１、要素ｂ２、要素ｂ５
【００４３】
上記問題への解答に対する正誤判断の結果、次の通りであった（Ｓ１０７）。具体的には、解答受付手段により、前記配信した問題への解答に対して正誤の判断を行う。
・問６：要素ｂ１、要素ｂ３、要素ｂ４    →  正解
・問７：要素ｂ１、要素ｂ３、要素ｂ５    →  正解
・問８：要素ｂ２、要素ｂ４              →  誤答
・問９：要素ｂ４、                      →  誤答
・問１０：要素ｂ１、要素ｂ２、要素ｂ５  →  正解
【００４４】
ここで、本実施例においては、二問共通誤答の場合に、更なる探索、つまりドリルダウンを要する学習要素であるとして条件設定を行いうる手段を講じているので、該条件設定下において学習要素認識手段により認識する（Ｓ１０８）。
【００４５】
本実施例において誤答した問８には「要素ｂ４」が含まれ、誤答した問９には「要素ｂ４」が、夫々含まれることから、学習要素認識手段により認識されるべき要素は「要素ｂ４」となる。
【００４６】
ここで、問題群の階層数に基づき、所定回数の問題抽出処理を実行したか否かの判断を、階層判断手段により行う（Ｓ１０９）。本実施例においては、前述の通り、問題群Ａ（初期フェーズ）、問題群Ｂ（中間フェーズ）、問題群Ｃ（最終フェーズ）からなる三階層からなる問題群であり、中間フェーズを終えた現時点で最終フェーズが残っている。即ち、所定回数の問題抽出処理を実行していないため、図４中の二分岐において「ＮＯ」となる（Ｓ１０９）。
【００４７】
「最終フェーズ」
前記学習要素認識手段により認識された、学習要素「要素ｂ４」について、問題群Ｃから特定の問題を抽出し（Ｓ１０５／二巡目）、端末２へ配信する（Ｓ１０６／二巡目）。具体的には、該問題群Ｃが格納された記憶手段から特定問題抽出手段により、問題群Ｂの下位階層に位置する問題群Ｃから、「要素ｂ４」に紐づけされ、且つ詳細化した要素を含む問題が抽出され、問題配信手段により端末２へと配信される。
【００４８】
本実施例においては、図５（ｃ）に示すように、問１１乃至問１３において、夫々次の学習要素を含むものとする。
・問１１：要素ｂ４−１
・問１２：要素ｂ４−２
・問１３：要素ｂ４−３
【００４９】
上記問題への解答に対する正誤判断の結果、次の通りであった（Ｓ１０７／二巡目）。具体的には、解答受付手段により、前記配信した問題への解答に対して正誤の判断を行う。
・問１１：要素ｂ４−１  →  正解
・問１２：要素ｂ４−２  →  正解
・問１３：要素ｂ４−３  →  誤答
【００５０】
ここで、正誤判断結果に基づき、誤答問題に含まれる学習要素を、学習要素認識手段により認識する（Ｓ１０８／二巡目）。
【００５１】
本実施例において誤答した問１３には「要素ｂ４−３」が含まれることから、学習要素認識手段により認識されるべき要素は「要素ｂ４−３」となる。
【００５２】
ここで、問題群の階層数に基づき、所定回数の問題抽出処理を実行したか否かの判断を、階層判断手段により行う（Ｓ１０９）。本実施例においては、前述の通り、問題群Ａ（初期フェーズ）、問題群Ｂ（中間フェーズ）、問題群Ｃ（最終フェーズ）からなる三階層からなる問題群であり、最終フェーズを終えた現時点で所定回数の問題抽出処理は終えていることから、図４中の二分岐において「ＹＥＳ」となる（Ｓ１０９）。
【００５３】
本実施例において、学習者の欠落要素は、「要素ｂ」については「要素ｂ４−３」であることが判明したので、該要素を抽出し（Ｓ１１０）、端末２へ配信して（Ｓ１１１）一連の処理を終える。
【００５４】
本実施例によれば、誤答した問題に含まれる学習要素に基づきドリルダウンすることから学習者が真に欠落している学習要素を容易に探究することができる。
【産業上の利用可能性】
【００５５】
本発明は、分野を問わず様々な領域で利用することが可能であり、学習者らは目的とする知識体系の中で何が欠落しているのか、容易に探究することができることから、より一層利用の可能性が広がることとなる。
【符号の説明】
【００５６】
１  サーバ
２  記憶装置
３  インターネット等のネットワーク
４  端末
１０１  ＣＰＵ
１０２  ＲＯＭ
１０３  ＲＡＭ
１０４  記憶部
１０５  ネットワークＩ／Ｆ（インターフェイス）
１０６  入力部
１０７  表示部
１０８  バス
【図１】
2019020696.tif 000003
【図２】
2019020696.tif 000004
【図３】
2019020696.tif 000005
【図４】
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【図５】
2019020696.tif 000007