(57)【要約】【課題】機械加工の設計等をする際等に遭遇する問題点を抽出して解決できる能力を効率よく身につけさせる。【解決手段】塑性力学等に代表される加工プロセス計算理論や、プラントシミュレーション理論等に基づく数値シミュレーション技術を活用し、学習を支援するために、受講者が決めた設問を受け付け（Ｓ１４）、その設問への回答を受け付け（Ｓ１６）、シミュレーション計算した結果と過去の類似した設問を検索し（Ｓ２４）、それらの比較をする（Ｓ２６）。これにより、新たな課題に対して対応する能力を受講者が効率よく身につけることができる。【選択図】      図２
2004264532.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
設定項目に対する回答に基づいてシミュレーションを行うことができる演算手段と、第１記憶手段と、第２記憶手段と、受講者インターフェース手段とを有するコンピュータシステムを用いた学習支援方法であって、
前記第１記憶手段に記憶された学習条件の一部を前記受講者インターフェース手段により受講者に提示する第１提示ステップと、
提示された学習条件に応じて受講者が設定する設問を前記受講者インターフェース手段により受け付ける第１受付ステップと、
該設問に対応した設定項目に対する入力値を前記受講者インターフェース手段により受け付ける第２受付ステップと、
前記入力値に基づいて前記演算手段がシミュレーションを行って今次シミュレーション結果を得るシミュレーションステップと、
前記今次シミュレーション結果を前記受講者インターフェース手段により受講者に提示する第２提示ステップと、
前記今次シミュレーション結果を前記第２記憶手段に保存する保存ステップと、
前記第２記憶手段に保存された過去シミュレーション結果からある条件に基づいて前記今次シミュレーション結果に類似するものを前記演算手段により検索する検索ステップと、
検索された過去の設問とシミュレーション結果と、今次シミュレーションの結果とそれに用いられた設問とを前記受講者インターフェース手段により受講者に提示する第３提示ステップと
を含んでなる学習支援方法。
【請求項２】
前記第３提示ステップにおいて設問とシミュレーション結果に加えて、設定項目と回答としての入力値を提示することを特徴とする請求項１に記載の学習支援方法。
【請求項３】
前記シミュレーションステップに続いて、シミュレーション結果の評価を前記演算手段が行う評価ステップを含み、その評価結果を前記保存ステップにおいて前記第２記憶手段に保存することを特徴とする請求項１又は２に記載の学習支援方法。
【請求項４】
前記検索ステップにおいて、検索の対象として、設問と設定項目と回答のいずれかまたはすべてを含むことを特徴とする請求項１ないし３に記載の学習支援方法。
【請求項５】
シミュレーション手段と記憶手段とを備えたコンピュータシステムに請求項１から４のいずれかに記載の学習支援方法の各ステップを実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明が属する技術分野】
本発明は、技術習得を支援する方法に関する。具体的には、鍛造および射出成形用の金型の設計や、原子力プラントの運転をする際に実際に遭遇する問題点を抽出して解決できる能力を明示的あるいは無意識のうちに、受講者に効率よく身につけさせるための方法およびプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
製造業の競争力の基盤となるものの一つに、工作機械産業や金型産業がある。特に、金型産業は、非常に高度に熟練した技術や技能をもつ技術者の技術によって支えられている。金型の製造に関する熟練した技術者の持つ技術は、設計の詳細とその結果の対応とが複雑で客観的な把握が難しいこと、技能として体得する要素があることといった特徴を有している。
【０００３】
このような技術それ自身の特性と、熟練技術者の高齢化が急速に進む一方で若年労働力の確保が難しくなりつつあるという社会的情勢とから、金型製造の技術等の伝承が難しくなりつつあるのが現状である。
【０００４】
ここで、金型製造の技術は、個々の最終製品に向けた金型がそれぞれの用途に特化していて、一般的な金型の設計技術と特定の製品にあわせた金型の具体的な設計態様との間に大きな乖離がある。また、その設計の詳細な事項とその結果との対応が複雑なことにより、客観的にそれらの対応関係を把握することが難しいため、実際の状況で役に立つ知識と一般的知識との乖離が激しい。ここで、実際の設計では、設計段階で変更し得るパラメータの数が非常に多く、そのパラメータが相互に依存していることが多い。また、金型のパラメータと生産された製品との間に内挿や外挿といった線形的な予測が困難な場面が多い。さらに、パラメータの僅かな違いが大きな差となって表れることから、複雑なパラメータ空間での非線形での最適化問題に類似した要素（以下、「非線形要素」という）があることとして表れる。また、金型製造の技術は知識としての客観的な把握や伝達が難しく、実際の成形加工工程を通じて体得せざるを得ない要素、言い換えれば、その設計や、それを具体的に製作するといった体験をすることにより身に付けざるをえない要素（以下「技能的要素」という）が含まれている。従来からの一般的な教育（書籍による一般的な知識の習得、集合教育による画一的な教育等）では、この伝達の困難さから、将来のための知識の獲得にとどまり、このような技能的要素を経験により習得するような学習は困難であるという問題点がある。これは、十分に熟練した技術を有する教育者が教育をしても、教育を受ける側が一定程度の経験を有していないと、その教育内容の意義や価値に気が付かず、表面的な知識の獲得に終始しやすいといった問題となっても表れている。
【０００５】
また、金型製造等の分野の技術では、非線形要素への対応や、技能的要素の修得といったもの以外にも、さらに別の要素が実際の技術力を支えている。それは、過去の経験のみで必ずしも解決できないような対象に対して、自ら問題を予測してこれを防止したり、あるいは、未経験の問題に遭遇しても適切に問題を解決するという要素（以下、「新課題対応力」という）である。具体的には、技術の進展等に伴って対象とせざるを得ない未経験の対象（例えば新しい種類の加工材料や、全く新しい加工形状、あるいは新しい加工方法等）に対して、発生し得る問題を適切に予測して事前の対策を施したり、あるいは、未経験の問題に実際に遭遇してからであっても適切な対応策を自ら案出したりしながら、その未経験の対象に取り組んで目的を達成することが、意識してあるいは無意識のうちに各技術者により行なわれている。この新課題対応力は、非線形要素への対応や技能的要素の修得と一体となって、新技術や具体的な任務への各技術者の適応力を構成するものである。熟練した技術者の作りだした結果物を模倣等して過去のノウハウや経験を学んで非線形要素や技能的要素を習得するのみでは、特に、技術開発が盛んな分野では技術が陳腐化しやすいが、新課題対応力を習得していれば、状況の変化に対応できて真の意味での技術力となる。これまでも様々な技術開発や状況の変化に対応して、各技術者が自らの技術を適応させ、進化させることが行なわれてきたが、各技術者は一定の経験を有する技術者とＯＪＴ（Ｏｎ  ｔｈｅ  Ｊｏｂ  Ｔｒａｉｎｉｎｇ）等によりこの「新課題対応力」を身に付けなくてはならず、長い時間がかかり、通常の教育環境では習得が難しいという問題がある。
【０００６】
原子力発電プラントを含む大規模な発電あるいは化学のプラントにおいても、運転の際に監視あるいは制御しなければならないパラメータは多数に及び、効率的かつ安全な運転のための学習は容易ではない。
また、教育分野へのコンピュータの活用方法の一環として、コンピュータを用いた学習支援方法（ＣＢＴ：Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｂａｓｅｄ  Ｔｒａｉｎｉｎｇ）があり、特に最近ｅ−ｌｅａｒｎｉｎｇと呼ばれる方法がある（例えば、機械技術の分野について非特許文献１、金融分野について非特許文献２、ＩＴ分野について非特許文献３）。この方法では、一般に、コンピュータに予め質問に対する正解が格納されており、コンピュータの質問に受講者が自らの回答を入力等する。コンピュータは、格納されている正解に対してその回答が正しいか否かを判定し、その判定結果を表示すると共に、間違った回答をした受講者に対しては正解を教える。このように、ｅ−ｌｅａｒｎｉｎｇにおいては、正解を予め定めなくてはならず、その前提として、質問が決められていなくてはならない。言い換えれば、受講者は自らが状況に応じて設定したい問題（設問）を自由に作成することができないという問題がある。このことは、現状知られているｅ−ｌｅａｒｎｉｎｇにおいては、どんなに精巧に体験を擬似させるものであったとしても、新課題対応力の獲得には効果が期待できないという問題点となって表れる。
【０００７】
また、ｅ−ｌｅａｒｎｉｎｇにおいては、一般に、受講者が新たな出題に取り組む際に、自分または他人の結果（答え）が参照できない構造になっているため、受講者は受講者本人の記憶に頼らざるを得ないという問題点がある。
【０００８】
【非特許文献１】
著者不明、“Ｗｅｂラーニングプラザについて”、［ｏｎｌｉｎｅ］、掲載年月日不明、２００３年２月３日検索、インターネット＜ＵＲＬ  ：ｈｔｔｐ：／／ｍｕｒａｓａｋｉ．ｔｏｋｙｏ．ｊｓｔ．ｇｏ．ｊｐ／ｃｇｉ−ｂｉｎ／ｕｓｅｒ／ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．ｐｌ＞
【非特許文献２】
著者不明、“くらしの金融  らくらくｅラーニング  ３．公的年金Ｗｅｂラーニングプラザについて”、［ｏｎｌｉｎｅ］、掲載年月日不明、２００３年２月３日検索、インターネット＜ＵＲＬ：  ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓａｖｅｉｎｆｏ．ｏｒ．ｊｐ／ｋｉｎｙｕ／ｅｌｅａｒｎ／ｑ＃ｎｅｎｋｉ．ｈｔｍｌ＞
【非特許文献３】
著者不明、文書名不明、［ｏｎｌｉｎｅ］、掲載年月日不明、２００３年２月３日検索、インターネット＜ＵＲＬ：  ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｂｉｚｖａｌｌｅｙ．ｎｅ．ｊｐ／＞
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上述の問題の少なくともいくつかを解決することを課題とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明は、例えば、塑性力学等に代表される加工プロセス計算理論や、プラントシミュレーション理論等に基づく数値シミュレーション技術を活用し、学習を支援するための新たなステップを加えることにより、成形加工仮想体験環境や、プラント運転体験環境を提供し、受講者の学習を支援するものである。
【００１１】
即ち本発明においては、
設定項目に対する回答に基づいてシミュレーションを行うことができる演算手段と、第１記憶手段と、第２記憶手段と、受講者インターフェース手段とを有するコンピュータシステムを用いた学習支援方法であって、
前記第１記憶手段に記憶された学習条件の一部を前記受講者インターフェース手段により受講者に提示する第１提示ステップと、
提示された学習条件に応じて受講者が設定する設問を前記受講者インターフェース手段により受け付ける第１受付ステップと、
該設問に対応した設定項目に対する入力値を前記受講者インターフェース手段により受け付ける第２受付ステップと、
前記入力値に基づいて前記演算手段がシミュレーションを行って今次シミュレーション結果を得るシミュレーションステップと、
前記今次シミュレーション結果を前記受講者インターフェース手段により受講者に提示する第２提示ステップと、
前記今次シミュレーション結果を前記第２記憶手段に保存する保存ステップと、
前記第２記憶手段に保存された過去シミュレーション結果からある条件に基づいて前記今次シミュレーション結果に類似するものを前記演算手段により検索する検索ステップと、
検索された過去の設問とシミュレーション結果と、今次シミュレーションの結果とそれに用いられた設問とを前記受講者インターフェース手段により受講者に提示する第３提示ステップと
を含んでなる学習支援方法が提供される。
【００１２】
上記学習支援方法は、技術者が自らの技術や技能を熟練させ、進化させてゆく場面において、一般の技術者が個々の課題の解決にあたって意識してあるいは試行錯誤の中で無意識で行なっている作業や業務のうち、主として技術者自身が体得すべき要素（非線形要素、技能的要素、新課題対応力）を受講者に体験さるための方法であり、これをコンピュータで支援して、システマティックにおこなうことを可能にする方法である。受講者は、この学習支援方法により、非線形要素の存在や、その技能的要素がどのように含まれているかを認識することができ、そのような状況の中で検討課題（設問）を設定し、これに対して自ら回答をして解決することにより、新課題対応力を効率よく簡便に習得できる。
【００１３】
設定項目とは、例えば金型を用いて板材から何らかのプレス成形品を作製する場合を想定すると、プレス手順、金型構成（金型の数）、金型の形状、金型の動作圧力、金型でプレスする際のオイルの種類、プレス温度、板材の材質、板取り等の各種の項目や設計事項である。また、発電プラントの運転などでは、発電プラントの運転の操作量（火力発電であれば、燃料投入量等、空気投入量、燃料の種類、発生する蒸気の温度や圧力、タービンの運転の各種パラメータ等）である。いずれにしても、学習の対象について人為的に設定される項目である。なお、このような設定項目は、教育訓練を目的とするときには、通常、その項目の数が余りに多くならないよう適当にこれを制限して教育効果を高めることができるものである。
【００１４】
シミュレーションを行なうことができる演算手段とは、加工プロセス、プラント動作その他の対象となるものについての数値計算を、適切な数値モデルによって行なうよう、ソフトウエアによる情報処理をハードウエアを用いて具体的に実現するものである。例えば、有限要素法や境界要素法などの適切な強度計算をベースとした加工プロセスシミュレーションを行なうソフトウエアや、熱モデルシミュレーションを行なうソフトウエアなどを含み、適当な演算手段を用いて数値計算を行なう。これらにより、設定項目から直接または間接的に入力値を得て、対象に対して適切な数値モデルを用いて計算機シミュレーションを行なうことができる。例えば、プレス加工では、金型等の具体的形状や条件等の設定項目を定めれば、材料の塑性変形や弾性変形の詳細をシミュレートすることができ、作製された物がどのような形状、板厚等となるかを高精度に計算することができる。また、発電プラントでは、発電量や、各所における温度、圧力、媒体の流量などがどのようになるか、あるいは、火力発電であれば、ボイラー、タービン、排煙の温度やその状態がどのようになるかが、例えば経過時間ごとのデータとして得られる。このシミュレーションは現実のものを精度良く模擬することから、非線形的な振る舞いや設定項目に対して繊細な振る舞いが実物に表れてくるかを、コンピュータにより効率よく再現することができる。受講者は、このようなシミュレータを一部に含む学習支援方法による支援の下に学習することにより、非線形的要素や技能的要素を習得することが可能となる。
【００１５】
第１記憶手段は、学習に供される各種のモデルや、学習条件、受講者が入力可能な設定項目、シミュレーションに必要な素材や加工に必要なデータ等を保持することができる記憶装置であり、ＲＡＭ、ハードディスク、フラッシュメモリなどの任意の記憶手段である。
第２記憶手段は、第１記憶手段と同様に、コンピュータに用いられる任意の記憶手段である。関連付けを行なったデータの記憶が可能であれば良く、論理的に識別可能な適当なファイル構造、リレーショナルデータベース等のデータファイル構造を有する記憶装置とすることができる。
なお、第１記憶手段と第２記憶手段は、適切なソフトウエア手法を用いることにより、ハードウエアとしては同一のものを用いることもできる。
【００１６】
学習条件とは、大枠として、受講者に対して設定される目的であったり、従わなければならない条件や要件、学習の題材となる具体的対象の範囲の制限等である。即ち、学習条件とは、学習者が自ら設定できないこれらのものを総称したものである。この学習条件は、一例では、学習条件に学習の制限（時間制限、題材の区分）を伝えるものとすることができる。別の例では、実際の技術者が対象に取り組む際の最低限の要求仕様や外部的に与えられる目標等（具体的な寸法許容量や、品質の合否ライン）とすることができる。また別の例では、システム上の制限（シミュレーションし得る複雑さ、シミュレータが扱えるものがプレス加工のみである場合にそれ以外が選択できないようにする制限等、コンピュータの制約により与えられる制限）をも含むことができる。いずれにおいても、受講者にとっては、その学習条件がその学習において達成される目標となったり、充足すべき要件であったり、拘束される条件となる。また、受講者に対してこの学習条件の全てを提示するものでは必ずしもなく、ある学習条件については、受講者に対して一切明らかにしないものも含まれていることができる。この学習条件は、実際の技術者が、対象がプレス成形の金型の加工形状であってその加工対象物が部品であるときには、プレスされてできる部品が完成品に取り付けられる際の取り付け部分の形状として他者から要求される目標や条件、あるいは、保有設備の種類等により受ける現実的な制約等になぞらえることができる。この学習条件は、本学習方法の受講者が具体的に検討すべき事項からみて何ら制限にならない程度の達成容易なものから、実際には達成不可能であったり極めて困難な学習条件まであり得る。また、より実際的な目標を学習条件に含めることができる（例えば、コスト、加工工数、処理タクト、安全性、耐久性等）。対象がプラント状態であれば、例えば運転効率の合格ラインとすることができるが、その定められ方が様々であることは同様である。本発明が学習支援方法であることから、学習効果を高めるために設定された制限（例えば、プレス加工を学習する際に、プレス加工以外が選択できないようにする制限や、一定時間内に回答をする制限）をこの学習条件とすることができる。第１提示ステップにより学習条件の一部に付いて提示されると、受講者は、その学習条件を達成するために、その学習条件が要件や制約を含むものであればそれらの中で自らの学習を行ない、その学習条件が目標を伝えるものがあればその目標を達成すべく自らの学習を行なう。なお、この学習条件は、受講者の回答についての合否の基準や正誤の基準を必ずしも定めるものではない。様々な正解があり得るような学習条件や、既存の理論では正解が存在し得ない学習条件であってもよい。一の学習条件に対して様々な面から検討できることや、学習条件に不合理な点があることを独力で見抜けることも、様々な任務に対応すべき技術者の能力の一面だからである。なお、学習条件は、準備されて明示的に提示されるもの以外にも、学習途中で何らかの暗黙に存在する条件や提示されないままであった学習条件（例えば、システムやソフトウエアの仕様上の制限）等について、その条件を外れた場合あるいはその条件に一致したときに初めて提示されるようなものも含み得る。学習条件は、受講者にユーザーインターフェースを通じて提示される。この提示は、適当な文字列からなる文章によるものでもよく、設計図のような図形的に示されるものでも良い。
【００１７】
ユーザーインターフェース手段とは、ＣＲＴやフラットパネルディスプレイ等の出力手段と、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、タブレットなどの入力手段を含むものである。
【００１８】
ここで、実際の加工や運転の作業において与えられた任務を達成するアプローチには様々なアプローチの仕方があることが多い。熟練した技術者は、自らの過去のノウハウに基づいて、非線形要素や技能的要素を含む技術力を発揮し、知識、保有設備、コスト等その制約の範囲において、最終的にその任務に対して満足し得る解を得る。この際、難しい対象や、経験したことの無い対象であれば、意識しているか無意識であるかは様々であるが、検討課題の抽出を行い、その検討課題に対して最適な解を与えてそれを実行し、その結果を確認して、必要に応じて新課題対応力を発揮させて自らの技術を適応させてゆく。
【００１９】
本発明の学習支援方法における受講者から設問を受け付けるステップは、このの抽出のステップを明示的に行なうステップである。受講者には、その設問の入力が求められる。受講者は、自らの考え（それまでの知識、経験、直観等）に基づいて、その学習条件に応じて自ら設問を作成する。設問は、設定項目に直接的あるいは間接的に関連して設定される。この設問は、典型的には文字列からなる文章であり、「各指定寸法の製品形状が作製可能であるか」、「Ａ部の寸法の限界値を求めよ」といった問いかけや命令の文章等である。適当な目的や課題を自ら定めて文字列に含めたり、適当な図や数式を含めていても良い。あるいは、第１記憶手段に予め記録したいくつかの設問から選べるようにすることもできる。この設問自体はコンピュータで実行可能な実行ファイル等である必要は無いが、このステップ自体は受講者自身が自らの検討課題を明示して記録する意義を有する。したがって、受講者が設問を設定し得るよう、問いかけの内容や表現に対して柔軟な方法が用いられる。必要であるならば、受講者は自らの言葉で設問を設定できるようにもできる。例えば、テキストエディタによる文字編集や、図形描画ソフトウエアによる線図等の図表作成、画像キャプチャー装置による写真や図形取り込み等を可能にしたり、何らかの３次元モデラにより、立体図形で設問の要点を表現するものであっても良い。設定された設問は、今次の設問として第２記憶手段に記憶される。
【００２０】
受講者は、その設問に対して、自ら回答を行なう。この回答は、何らかの数値を入力して設定項目を定めることによって行なう。したがって、直接設問に答えるものでなくとも良い。例えば、「各指定寸法の製品形状が作製可能であるか」との設問にＹｅｓ／Ｎｏで回答するのではなく、実際の指定寸法を自らの判断で決定して回答とする。設問が何らかの動作を含むものであれば、その順序を定めたりしてもよい。この設定項目に対して数値を入力することは、実際の技術者が設計や運転等にかかわる場合に自らの判断で様々な事項を定めることに該当する。本発明においては、ただ一組の設定項目を定めてシミュレーションするだけでなく、適当な範囲で１以上の値が順次変更されて設定項目の複数の組にわたって繰り返しシミュレーションを行なうようなループ処理を含むような入力値とすることもできる。この回答としての入力値は、第２記憶手段に今次の設問と関連付けて記憶されるものとすることができる。
【００２１】
また、この入力値は、シミュレーション手段が計算を行なう数値を定めるのに用いられる。入力値が直接その数値とされてもよく、入力値によらないと定まらない数値と予め定められた数値が組み合わせてシミュレーションの数値とされても良い。例えば、プレス加工の金型のオス型の寸法を入力すると、メス型の寸法をそれに応じて決めることができる。また、プレス工程を有限要素法でシミュレーションする例では、メッシュを生成するメッシュジェネレータに回答としてある寸法を入力して、それに応じてメッシュが生成されて、その各座標を数値としてそれに応じて有限要素法の応力や歪みの計算がおなわれても良い。数値は、シミュレーション手段を動作させるのに必要であるが、高精度な計算が行なえるシミュレーション手段においては、この数値を定めることは、通常の金型形状を定めたり、プラント運転のパラメータを定めたりすることと直接関係のない事項についての数値を多く含むことが多い。従って、入力値に基づいて数値を定めることにより、受講者に不必要な知識を強いないようにすることができる。シミュレーション手段は、この数値に基づいて数値モデルによりその対象の振る舞いのシミュレーションを行なう。
【００２２】
このシミュレーション結果は、受講者に提示され、第２記憶手段に記憶される。その際、設問および前記入力値に関連付けられることができる。シミュレーションの結果とは、プレス加工してできた製品の形状や、歪みの分布、残留応力の分布などが代表例であり、プラント運転の場合には、運転状況を示すパラメータなどであり、表示可能なものであれば任意である。ここで、受講者の回答は、設問内での最適な回答となっていることも、そうでないこともあるし、与えられた学習条件に対して設問自体が的確であることも、全く失当であることもある。これにより、受講者は、自ら設定した設問の趣旨と、その詳細な状況を把握することができ、非線形要素への対応に必要な設定項目への入力値とシミュレーション結果との相関を受講者が把握することができる。そして、これらは、受講者の新課題対応力の習得に有効である。
【００２３】
そして、検索された類似する過去の設問と、該過去の設問についての回答と、該回答の評価計算に基づく結果とが、前記設問と共に受講者に提示される。この検索によって、過去の設問と現在の設問が比較され、その比較した結果が受講者に示されるために、受講者は、いずれかの特徴が類似した過去の設問についての検討結果を、現在の設問についての検討結果と比較し得る。この比較は、基本的には、受講者は自身の過去の検討結果と比較するものであるが、他の受講者の検討結果が含まれていても良い。受講者は、具体的なシミュレーションを伴って検討した自分自身の検討結果に対してはかなりの期間そのときの検討内容や克服した点などを記憶しているものである。つまり、受講者は、自分で検討した設問とそれに対する回答である入力値を参照すれば、これを鮮明に思い出すことができるため、このような検索によって学習効果の向上が期待できる。なお、あくまで受講者が学習することを支援するのが本発明の方法の本来の目的であり、その学習条件に対して客観的に最適な解を求めること自体は主な目的ではないため、参考として他人の過去の結果を参照することができる。
【００２４】
本発明では、さらに、前記第３提示ステップにおいて設問とシミュレーション結果に加えて、設定項目と回答としての入力値を提示することを特徴とする学習支援方法が提供される。
設定項目と回答としての入力値を提示すると、単に設問とシミュレーション結果を示される場合に比べて受講者は用意に自らの過去の検討内容を思い出すことができるために、学習の効果が向上する。
【００２５】
本発明では、前記シミュレーションステップに続いて、シミュレーション結果の評価を前記演算手段が行う評価ステップを含み、その評価結果を前記保存ステップにおいて前記第２記憶手段に保存することができる。
【００２６】
この評価基準は、設問に関連するものであっても良いし、学習条件に挙げられている目標や制約に関連するものでも良い。例えば、現在の設問が「各指定寸法の製品形状が作製可能であるか」というものであって、その評価として「作製可能」であるかどうかを評価する場合であっても、様々な視点から評価が可能である。例えば、一定の強度に満たないものが作製されても作製可能と判断できないのであれば、その強度を評価基準として強度計算する。また、強度ではなく、作製後の形状精度が問題であれば、その問題となる精度を計算する。学習条件に対してはその学習条件の趣旨に合わせて評価を行い、設問に対してはその設問の趣旨に合わせて評価を行ない、これらを組み合わせても良い。いずれであっても、計算可能なものや数値により判定可能なものを評価対象とすることができる。この評価基準や評価計算についての情報が第１記憶手段に学習条件に合わせて記録されていても良い。
【００２７】
該評価計算に基づく結果とは、評価計算した数値そのものや、何らかの基準値との比較結果、あるいは、その比較に基づく判定結果を含むものである。強度が評価基準であれば、強度を示す数値や、基準値に対する比率、あるいは、比較した結果の判定内容として、例えば、「強度不足」、「素材破断」等と適切な文字列を表示しても良い。さらには、画像情報やグラフとして可視化することができる。受講者にはシミュレーション結果とともに、評価計算に基づく結果が表示される。これにより、受講者は、学習条件が達成される前であっても、その達成度や、学習条件についての設定した設問の適切さ、言い換えるなら、検討事項それ自体の適切さについての情報を得ることができる。したがって、受講者は、効率よく学習を進めることができ、また、学習条件や目標に対する意識を強く維持することができる。
【００２８】
本発明では、前記検索ステップにおいて、検索の対象として、設問と設定項目と回答のいずれかまたはすべてを含む物とすることができる。
この場合、第２記憶手段からは、学習条件、設問、回答、シミュレーション結果のいずれかに含まれる特徴の点で、現在の設問と類似している過去の設問が検索される。検索に対して設問と設定項目と回答を用いると、例えば、学習条件が異なっているが設問が近いものを検索することができる。学習条件が同じとは限らない場合であっても、自分が行なった過去の検討を見ると、自らの学習した経験を容易に思い出すことがでる。自らが似た検討をしていたことを参考として現在の学習を行なえるため、その過去の検討の経験が強化され、現在の学習との関連や、経験の再利用方法についての自ら知識が得られる。
【００２９】
以上説明したように、本発明の学習支援方法では、受講者自らが設問を設定する。このため、本発明の学習支援方法は、受講者のレベルによらずに有効である。初級技術者は、自らが学習等により取得した知識を当該技術者自身の技能的要素として習得することや、初級技術者自身の新課題対応力を身に付けることが、実際の金型の製作や実際のプラントの運転をすることなく短期間・低コストで可能となる。また、初級ではない中級や上級の技術者であっても、自ら設問を設定するために、各技術者なりの観点から学習条件に対して検討を加えることができ、技術者のレベルが限定されることはない。また、特定の分野の専門の技術者であっても、自身の専門の周辺分野の学習を行なうためには、本発明の方法は有効である。
【００３０】
本発明の学習支援方法で受講者自らが設問を設定することは、さらに、本質的に非線形であるような対象に対しても、受講者にそのような場合の対処方法を、設問の設定を通じて学習させることができるという利点を有する。
【００３１】
また、本発明で与えられる学習条件を工夫することにより、学習効果を高めたり、現実に近い学習条件を与えて精度の高い検討をしたり、様々な学習目的において本発明の方法を用いることができ、人材養成のインフラストラクチャが構築される。
【００３２】
本発明では、さらに、シミュレーション手段と記憶手段とを備えたコンピュータシステムに上記いずれかの学習支援方法の各ステップを実行させるためのコンピュータプログラムが提供される。
【００３３】
本発明では、コンピュータは特に特定のアーキテクチャやハードウエア仕様のものに限定されず、また、スタンドアロンであるかネットワークを通じて接続された分散タイプであるかも問わない。これまでＣＡＤ、ＣＡＭ用途に用いられてきているようなコンピュータ等を用いることができる。
【００３４】
また、プログラミングに用いる具体的な技術も、用いるコンピュータの種類や環境、受講者インターフェースの仕様、学習目的等にあわせて様々なプログラミング技術を用いることができる。
【００３５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。
図１は、本発明のコンピュータシステム１００の構成を示す構成図である。受講者は端末コンピュータ１を端末として操作し、システム全体は、通常、複数の端末コンピュータを備えて、ネットワーク環境で実現されている。このシステムには、図示されないコンピュータが含まれていても良く、データサーバーなどの既知の手段が用いられていても良い。勿論、スタンドアロンのコンピュータにより本発明を実施するものともできる。
【００３６】
プラットフォーム２は、受講者のログイン／ログアウト情報等の管理を行ったり、シミュレーションツール４の使用許可を管理したりする一般的なシステム管理を行なうようなソフトウエアによる統合作業環境である。このプラットフォーム２は、本発明の学習支援方法を実現する学習支援ツール３についての受講者インターフェースとしての役割も担う。このプラットフォーム２は、本発明の学習支援以外にも、シミュレーションツール４を受講者に使用させる環境としても動作し得る。この場合には、例えば、様々な過去の設計資産を部品として有するコンテンツ群５を備えていて、シミュレーションツール４を設計ツールとして使用する受講者に対して一定程度の設計支援を行なうことができるが、本発明の学習支援方法の実施については、学習支援ツール３を用いる。なお、プラットフォーム２は、ネットワーク環境（図示しない）で実現されており、適当なホストコンピュータ（図示しない）において動作するものである。
【００３７】
シミュレーションツール４は、例えば、プレス加工で製品を作る場合の金型の設計形状や動作条件を用いて、その加工プロセスを塑性力学計算によりシミュレートできるシミュレーションソフトウエアや、発電プラントについての熱力学計算を流体力学理論と運転状況を定まる操作量に基づいてシミュレートできるシミュレーションソフトウエアなどである。
【００３８】
シミュレーションツール４は、有限要素法、境界要素法などの汎用数値計算モジュールと、加工プロセスや流体計算のための特定の計算を行なうためにその汎用数値計算モジュールを有効に動作させるためのソフトウエアの組み合わせ等のソフトウエアである。この実行は、必要な計算の速度や規模に合わせて、適当な演算手段が十分な主記憶アドレス空間を扱えるように作られている汎用計算機や、特定の数値計算を効率よく行なうための特定目的計算機、あるいは、グリッドコンピュータ等の適当な計算機（図示しない）において負担されるように構成されていても良い。
【００３９】
学習支援ツール３は、後述する複数のステップを実行するソフトウエアであり、その実行は、受講者の用いる端末コンピュータ１とすることも、適当なホスト（図示しない）とすることもできる。
【００４０】
図２に、学習支援ツール３が実行するフローチャートの概略を示す。なお、以下においては、受講者は端末コンピュータ１に対して操作を行い、コンピュータシステム１００と受講者とは、端末コンピュータを通じて、情報の提示や入力等を行なう。
【００４１】
学習を開始（Ｓ１０）する受講者には、まず記憶装置に予め記録した学習条件の一部が提示される（Ｓ１２）。学習条件は、例えば、「プレス金型設計学習システムへようこそ」という程度のその場面でのシステムの目的を紹介するものでもよい。これのみでも、受講者がその機能を利用する意図が無い場合には終了を促すことができるし、また、受講者に学習しようとする目的の大枠を伝えることができる。また、複数の選択肢を備えるようにあらかじめ定義されたメニュー画面から特定の学習が可能となるように選択させるようにされているものでも良い。さらに、学習条件には、「完成品Ａのパーツをプレスで作製する際に用いる金型を設計せよ。」といったより具体性を有する指示を含んでいてもよい。これにより、受講者は具体的な学習条件を意識して、検討を行なうことができる。もちろん、適当な階層構造を有していて、類似した題材に対して様々な検討をさせるようにすることもできる。
【００４２】
受講者は、この学習条件に応じて、様々な課題の検討をしようと意識する。この受講者に対して、コンピュータシステム１００は受講者自らが定めた設問を入力するよう促し、これを受け付け、記憶手段に記憶する（Ｓ１４）。
受講者は、自ら設問として定めた設定項目について回答などをする。回答は、模擬する加工プロセス等において人為的に設定される数値に関するものである。回答は、第２記憶手段に設問と関連付けて記憶する（Ｓ１６）。
【００４３】
回答は、必ずしもそれ自身がシミュレーションの入力値として適したものとは限らないので、その場合は回答からシミュレーションに用いる数値を定める。回答それ自体がシミュレーション用の数値とすることができるときはそのままである。このような入力値に基づいて、ハードウエアと図１のシミュレーションツール４によって実現するシミュレーション手段が、数値モデルにより現実の振る舞いをシミュレートして結果を得る（Ｓ１８）。
【００４４】
その結果は、現在の設問または前記学習条件に関連して定められた評価方法について評価計算を行って評価される。この評価結果は、シミュレーション結果とともに、設問および回答に関連付けて第２記憶手段に記憶される（Ｓ２０）。そして、そのシミュレーション結果と評価結果は、受講者に提示される（Ｓ２２）。
【００４５】
これにより受講者は、自己の設定した設問へのその回答について、どのようなことが実際に起こり得るかを知り、そしてそのときの評価を知ることができる。
【００４６】
学習支援ツール３は、さらに、第２記憶手段にある記録より、学習条件、設問の条件、入力値、結果のいずれかに含まれる特徴においてその設問と類似しているそれまでの設問を検索する（Ｓ２４）。この検索によって、主に自分が設定した過去の設問のうちから、何らかの特徴が類似した設問を呼び出すことができる。
【００４７】
呼び出された類似した設問については、その過去の設問、それについての回答、および評価計算の結果やそれに基づく判定値を、そのときの設問、現在の設問についての回答、および回答に基づくシミュレーションの評価計算の結果やそれに基づく判定値と共に受講者に提示するステップ（Ｓ２６）を有する。
【００４８】
受講者は、このような提示を受けると、いずれかの特徴が類似した過去の設問についての検討結果を、現在の設問についての検討結果と比較し得る。この比較は、基本的には、受講者は自身の過去の検討結果と比較するものであるが、他の受講者の検討結果が含まれていても良い。受講者は、具体的なシミュレーションを伴って検討した自分自身の検討結果に対してはかなりの期間そのときの検討内容や克服した点などを記憶しているものであり、自分で検討した設問と回答を参照すれば、これを鮮明に思い出すことができ、学習効果が期待できる。
【００４９】
受講者は、その結果を踏まえて、さらに、学習を行なうことができる。即ち、コンピュータシステムは、異なる回答について検討するのか（Ｓ３０）、異なる設問について検討するのか（Ｓ３２）、あるいは、異なる学習条件について検討するのか（Ｓ３４）を選択させ、適当なところから上記ステップを再開する。学習が終了すれば、受講者は自ら終了を選択することもできる（Ｓ２８）。
【００５０】
［実施例］
以下、本発明の学習支援方法を実施するプログラムにおける表示画面を用いて、実施例について説明する。
【００５１】
図３に、学習条件の提示画面の例を示す。図３ａは、各区画にプレス加工で作製される部品の概略の形状が示されている。６区画のそれぞれは異なる学習条件を表わしている。即ち、Ｍ１は円筒側面を有して片側に開口部を有する円筒形状（カップ）をあらわし、その学習条件を概略的に示す概略図３１、Ｍ２は段付きの円筒形状、というように、Ｍ１からＭ６の学習条件が選択可能に示され、それぞれに概略図３１〜３６が付されている。受講者が図３ａの提示画面においてＭ１をマウス等の入力装置（図示しない）で選択すると、さらに、図３ｂの画面が提示され文字列３７が理解を補助する図面３８とともに示されて、Ｍ１の内容がより具体的に説明されている。受講者は、この画面によりＭ１について学習するかどうかを画面上のボタン３９により選択する。
【００５２】
図４は、このＭ１を選択した受講者に次に提示される画面である。ここには、受講者により入力された設問が既に入力されて文字列４１として表示され、その状況を受講者が描いた図面４２が示されている。この画面には、文字列が入力可能であり、また、図形描画機能４３も準備されている。この設問により、受講者は、自分が検討しようという課題をその設問に定めたことを明示的に表現することとなる。また、この設問は後から参照される際の検索の手掛りとなる。ボタン４４により、設問を設定すると、その設問には固有の設問ＩＤが付されて記憶装置（図示しない）に記憶される。ここで、設問自体は受講者に対して検討課題を認識させるものであれば任意である。
【００５３】
図５は、設問が設定された後に受講者に提示される回答入力の画面である。金型の一部の形状である設定項目として、メス金型の底部稜線のＲを検討するが、その値のみならず、学習条件を満たすために外径、高さ、オス型とメス型の寸法差等のシミュレーションに必須の項目が受講者により回答される。この際、Ｍ１に対して予め変更可能な値が例えば様々な場所に定められており、そのうちいくつかを受講者がテキストボックス５１ａ〜５１ｃにより上書きして変更するようにされる。また、オス型の形状は、寸法差の指定のみで定められるようテキストボックス５１ｄが準備され、その他の必要な項目についても同様にされている。設問内容を確認するためには、設問確認ボタン５２を選択し、回答を修正または確定することは、ボタン５３で可能である。回答を確定すると、シミュレーション手段へ入力される数値となるより詳細なデータが、回答から生成され、その数値に基づいてシミュレーション手段が動作する。回答には、設問に対して付けられたＩＤが同様に付けられて、設問と関連付けられて記録される。
【００５４】
シミュレーションを行なうと、さらに、その結果について評価計算が行なわれる。この場合、シミュレーションでは、塑性力学に基づく数値計算が行なわれ、回答に従って定められたメス金型およびオス金型により、回答の条件のプレス加工がコンピュータ内で再現される。そして、プレス加工後の製品となるカップの形状や、内部残留応力等が計算により求められる。その計算した形状等に対して、例えばカップの外側面部分の中心軸からの距離の分布を計算により求め、その分布が一定以上のばらつきを持っていれば、側面にシワが発生したものと判定される。このシワは、学習条件や設問には直接表れてはいない条件であるものの、Ｍ１に関して予めシワが一定以上発生すると良品としないことが学習条件と関連付けて定められていて、評価計算の対象とされているものである。このシワが評価基準を上回ると、学習条件を達成できないこととなる。シワは分布から判定されても良いし、また、平均の形状からのずれとして判定されてもよい。
【００５５】
また、内部残留応力が一定以上となっている部分では、製品であるカップにワレが生じる可能性が高い。この内部残留応力の値とワレの発生確率は、この学習条件にあわせて事前にデータが取得されており、内部残留応力の値から、製品のいずれかの場所でワレ発生の確率が基準値を上回るかが評価計算で求められる。この基準値を上回る内部残留応力が発生すると、やはり、学習条件を達成できないこととなる。
計算した結果は、評価計算による結果と共に、設問と回答と関連付けて記憶装置に記録される。
【００５６】
図６ａは、このシミュレーションによる計算結果を示す画面であり、計算で求められた製品のカップの形状をあらわす図面６１を表示している。シワとワレが同時に発生している場合を示している。シワやワレの部位は、受講者が直観的に理解できるように、テクスチャ６３がスーパーインポーズされて表示されている。また、このときの回答の条件の要点が表示されている。学習条件達成についての文字列６５は、その学習条件が達成されていないことを示している。受講者は、その結果に対して、次の回答、設問によりさらに検討を行なう場合には、続行し、学習を終了することもできる（ボタン６４）。受講者が続行を選択して再度Ｒを変更して回答してシワやワレが見られない場合には、図６ｂのように表示され、学習条件達成についての文字列６５が達成したことを示す。
【００５７】
図６ａ，ｂで続行を選ぶと、類似した過去の学習記録が記憶装置から検索される。この検索により、類似したもの、例えば、同じ学習条件であるもの等が検索される。その結果、図７のような比較画面が提示される。これは、図６ａの後に受講者に示される画面である。この画面には、現在の設問に対して、同じ学習条件についての過去の設問で比較に意味のある近い条件のものが３つ示されている。これを比較し、受講者は、結果と設定項目の関係を検討する。学習条件によっては、受講者は、非常に微妙な違いで大きく異なる結果となるものや、線形的な関係が見出しにくいもの等に気が付く。図７を確認すると、さらに図８が表示される。
【００５８】
図８は、受講者に次にどのようにするかを定めさせる画面であり、他の学習条件による学習したり（８１）、同じ学習条件の中で他の設問の設定したり（８２）、同じ学習条件、同じ設問での他の回答についてシミュレーションをおこなうこと（８３）が選択可能である。また、終了（８４）も選択できる。
【００５９】
ここで、例えば、図７の画面で過去の設問１８の回答２を参考にしてＲを３５ｍｍから３７ｍｍへと変更してシミュレーションしたものが、図６ｂに示した結果である。
【００６０】
【発明の効果】
本発明により、非線形的な振る舞いや設定項目に対して繊細な振る舞いが製品あるいは運転走査の結果に表れてくるかを、コンピュータにより効率よく再現することができ、受講者は、このようなシミュレータを一部に含む学習支援方法による支援の下に学習することにより、非線形的要素や技能的要素を習得することが可能となる。
受講者は、自らの考え（それまでの知識、経験、直観等）に基づいて、その学習条件に応じて自ら設問を作成し、その設問に対して、自ら回答を行なう。これにより受講者は検討事項それ自体の適切さを自ら把握することができる。そして、これらは、受講者の新課題対応力の習得に有効である。また学習支援方法は、受講者のレベルによらずに有効である。また、本質的に非線形であるような対象に対しても、受講者にそのような場合の対処方法を、設問の設定を通じて学習させることができるという利点を有する。
受講者は、自分で検討した設問と回答を参照することができるので鮮明に思い出すことができ、高い学習効果が期待できる。
本発明により、学習効果の高い人材養成のインフラストラクチャが構築される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態にかかるコンピュータシステムの構成を示す構成図である。
【図２】本発明の実施の形態にかかる学習支援方法の各ステップを示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施例にかかる学習支援方法を実現するプログラムの画面表示を示す図である。
【図４】本発明の実施例にかかる学習支援方法を実現するプログラムの画面表示を示す図である。
【図５】本発明の実施例にかかる学習支援方法を実現するプログラムの画面表示を示す図である。
【図６】本発明の実施例にかかる学習支援方法を実現するプログラムの画面表示を示す図である。
【図７】本発明の実施例にかかる学習支援方法を実現するプログラムの画面表示を示す図である。
【図８】本発明の実施例にかかる学習支援方法を実現するプログラムの画面表示を示す図である。
【符号の説明】
１００  コンピュータシステム
３  学習支援ツール
４  シミュレーションツール
【図１】
2004264532.tif 000003
【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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