(57)【要約】【課題】利用者に適合した教材を提供する。【解決手段】メタデータ記憶部１０３は、概念のメタデータ、概念の間の関係のメタデータ、教材のメタデータ、利用者のメタデータ、質問のメタデータを保持する。ものである。理解度測定部１０４は、プレースメントテストを用いて利用者の概念に対する理解度を測定する。利用者の概念に対する理解度は利用者メタデータ記憶部１０３ｄに記憶される。教材検索部１０１は、利用者の概念の理解度および学習戦略（幅広く学習、伸長して学習、深化して学習）に基づいて教材を検索するものである。教材ソート部１０２は教材検索部１０１により検索された教材を所定の規則に基づいてソートして利用者に表示する。【選択図】　図１
2004012952.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
教材毎にその教材を用いて学習する概念の集合およびその教材の履修の前提となる概念の集合を記憶する教材特性記憶手段と、
学習可能な概念の関係を記憶する概念関係記憶手段と、
利用者の概念の理解度を記憶する利用者理解度記憶手段と、
学習戦略と上記利用者の概念の理解度とに基づいて学習対象の概念を選別する概念選別手段と、
選別した上記学習対象の概念に基づいて上記教材特性記憶手段を参照して教材を選別する教材選別手段と、
上記教材選別手段の選別結果を上記利用者に提示する手段とを有し、
上記学習戦略は、（ａ）上記利用者の理解度が閾値を越えている概念を学習対象の概念として選別する、（ｂ）上記利用者の理解度が閾値を越えていない概念を学習対象の概念として選別する、（ｃ）上記利用者の理解度が閾値を越えている概念を選別し、選別した概念と所定の関係を有する概念を上記概念関係記憶手段を参照して取り出し、上記学習対象の概念として選別するという３つの学習戦略を含むことを特徴とする学習支援装置。
【請求項２】
教材毎にその教材を用いて学習する概念の集合を記憶する教材特性記憶手段と、
利用者の概念の理解度を記憶する利用者理解度記憶手段と、
上記利用者の概念の理解度に基づいて学習対象の概念を選別する概念選別手段と、
選別した上記学習対象の概念に基づいて上記教材特性記憶手段を参照して教材を選別する教材選別手段と、
上記教材選別手段の選別結果を上記利用者に表示する選別結果表示手段とを有することを特徴とする学習支援装置。
【請求項３】
上記概念選別手段は、上記利用者の理解度が閾値を越えている概念を選別する請求項２記載の学習支援装置。
【請求項４】
上記概念選別手段は、上記利用者の理解度が閾値を越えていない概念を選別する請求項２または３記載の学習支援装置。
【請求項５】
学習可能な概念の関係を記憶する概念関係記憶手段をさらに有し、上記概念選別手段は、上記利用者の理解度が閾値を越えている概念を選別し、選別した概念と所定の関係を有する概念を上記概念関係記憶手段を参照して取り出し、上記学習対象の概念として選別し、上記学習対象の概念に基づいて上記教材選別手段が教材を選別する請求項２、３または４記載の学習支援装置。
【請求項６】
上記所定の関係は「ｉｓ−ａ」関係および「ｐａｒｔ−ｏｆ」関係の少なくとも１つを含む請求項５記載の学習支援装置。
【請求項７】
少なくとも一部の概念について、各々少なくとも１つの質問を記憶する質問記憶手段をさらに有し、上記質問に対して利用者から入力された回答に基づいて上記利用者の概念の理解度を決定する請求項１また５のいずれかに記載の学習支援装置。
【請求項８】
上記教材特性記憶手段は、教材毎にその履修の前提となる概念の集合をさらに記憶し、利用者の理解度が閾値を越えている概念に基づいて上記教材特性記憶手段の上記前提概念を参照し、履修可能な教材を絞り込む請求項１〜７のいずれかに記載の学習支援装置。
【請求項９】
教材の前提概念のすべてについて利用者の理解度が閾値を越えている場合にその教材を履修可能な教材とする請求項８記載の学習支援装置。
【請求項１０】
上記選別結果表示手段は、教材に対する利用者の理解度に基づいて表示対象の教材をソートする請求項１〜９のいずれかに記載の学習支援装置。
【請求項１１】
上記教材に対する利用者の理解度は当該教材により学習する概念の理解度および当該教材の履修の前提となる概念の理解度の少なくとも一方である請求項１０記載の学習支援装置。
【請求項１２】
上記選別結果表示手段は、教材または教材の概念の優先度に基づいて表示対象の教材をソートする請求項１〜９のいずれかに記載の学習支援装置。
【請求項１３】
上記選別結果表示手段は、教材に対する利用者の参照回数に基づいて表示対象の教材をソートする請求項１〜９のいずれかに記載の学習支援装置。
【請求項１４】
上記選別結果表示手段は、教材の概念の階層構造における位置または教材の階層構造の位置に基づいて表示対象の教材をソートする請求項１〜９のいずれかに記載の学習支援装置。
【請求項１５】
利用者の概念の理解度は、利用者ごとに記憶される請求項１〜１４のいずれかに記載の学習支援装置。
【請求項１６】
利用者の概念の理解度は、利用者のグループごとに記憶される請求項１〜１４のいずれかに記載の学習支援装置。
【請求項１７】
新しい概念のみを学習、得意分野の概念のみを学習、および、ある範囲の概念を学習の３種類の学習戦略から利用者により選択された学習戦略により、教材を対象として検索を行い、利用者に応じた教材の出力することを特徴とする学習支援装置。
【請求項１８】
検索の対象とする分野の概念の集合、利用者の各概念に対応する理解度、各教材に設定される前提となる概念群および得られる概念群、計３種類のデータ構造を入力とし、新しい概念のみを学習、得意分野の概念のみを学習、および、ある範囲の概念を学習の３種類の学習戦略から利用者により選択された学習戦略に応じた教材を出力することを特徴とする学習支援装置。
【請求項１９】
利用者が入力した学習戦略を受け取るステップと、
上記利用者から受け取った学習戦略と上記利用者の概念の理解度とに基づいて学習対象の概念を選別する概念選別ステップと、
選別した上記学習対象の概念に基づいて、当該学習対象の概念を学習するための教材を選別する教材選別ステップと、
上記教材選別ステップの選別結果を上記利用者に表示するステップとを有し、上記学習戦略は、（ａ）上記利用者の理解度が閾値を越えている概念を学習対象の概念として選別する、（ｂ）上記利用者の理解度が閾値を越えていない概念を学習対象の概念として選別する、（ｃ）上記利用者の理解度が閾値を越えている概念を選別し、選別した概念と所定の関係を有する概念を決定し、上記学習対象の概念として選別するという３つの学習戦略を含むことを特徴とする学習支援方法。
【請求項２０】
利用者の概念の理解度を記憶する利用者理解度記憶ステップと、
上記利用者の概念の理解度に基づいて学習対象の概念を選別する概念選別ステップと、
選別した上記学習対象の概念に基づいて、当該学習対象の概念を学習するための教材を選別する教材選別ステップと、
上記教材選別ステップの選別結果を上記利用者に表示するステップとを有することを特徴とする学習支援方法。
【請求項２１】
利用者が入力した学習戦略を受け取るステップと、
上記利用者から受け取った学習戦略と上記利用者の概念の理解度とに基づいて学習対象の概念を選別する概念選別ステップと、
選別した上記学習対象の概念に基づいて、当該学習対象の概念を学習するための教材を選別する教材選別ステップと、
上記教材選別ステップの選別結果を上記利用者に表示するステップとをコンピュータに実行させるために用いられ、
上記学習戦略は、（ａ）上記利用者の理解度が閾値を越えている概念を学習対象の概念として選別する、（ｂ）上記利用者の理解度が閾値を越えていない概念を学習対象の概念として選別する、（ｃ）上記利用者の理解度が閾値を越えている概念を選別し、選別した概念と所定の関係を有する概念を決定し、上記学習対象の概念として選別するという３つの学習戦略を含むことを特徴とする学習支援用コンピュータプログラム。
【請求項２２】
利用者の概念の理解度を記憶する利用者理解度記憶ステップと、
上記利用者の概念の理解度に基づいて学習対象の概念を選別する概念選別ステップと、
選別した上記学習対象の概念に基づいて、当該学習対象の概念を学習するための教材を選別する教材選別ステップと、
上記教材選別ステップの選別結果を上記利用者に表示するステップとをコンピュータに実行させるために用いられることを特徴とする学習支援方法。
【請求項２３】
利用者の項目の理解度を質問に対する回答に基づいて判別する手段と、
利用者から検索式を受け付ける手段と、
上記受け付けた検索式と上記項目の理解度に基づいて上記検索式に対する検索結果を生成する手段とを有することを特徴とする検索装置。
【請求項２４】
利用者の項目の理解度を質問に対する回答に基づいて判別する手段と、
上記利用者の項目の理解度に基づいてマニュアル文書を生成する手段とを有することを特徴とするマニュアル生成装置。
【請求項２５】
基礎マニュアル文書を記憶する手段と、
利用者の項目の理解度を質問に対する回答に基づいて判別する手段と、
上記利用者の項目の理解度に基づいて上記基礎マニュアル文書を適合化して上記利用者用に個別化したマニュアル文書を合成する手段とを有することを特徴とするマニュアル最適化装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、利用者に合致した教材を提供ずる学習支援技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の教育は、教育を受ける個人のレベルにあわせるのではなく、全体の平均のレベルにあわせて行われてきた。そのような教育は、初学者には良く分からない教育となり、深く理解している人にとっては物足りない教育となる。近年、教育は多種多様な利用者を対象とする必要があり、初心者と、知っている人との差はかなり大きくなりつつある。
【０００３】
また、従来の全文検索技術では、対象とする教材の詳細を知らないと求める教材を獲得することができない。また、一般にノイズが多く含まれ、的確な教材の獲得は困難な状況にある。
【０００４】
また、従来のパーソナライズ（ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅ、個人化、個別化）の手法では、主として可視化に関する技術のため、教材を対象とした高度な検索は困難である。
【０００５】
パーソナライスの詳細については例えば下記の文献を参照されたい。
［１］　Ｄｏｕｇ　Ｒｉｅｃｋｅｎ：”Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ：ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄ　ｖｉｅｗｓ　ｏｆ　ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚａｔｉｏｎ，”Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ　ｏｆ　ＡＣＭ，Ｖｏｌ．４３，Ｎｏ．８，Ａｕｇ．２００１．
［２］　清光英成，竹内淳記：”Ｗｅｂ　データの個別化と環境適応，”情報処理学会論文誌，Ｖｏｌ．４２、Ｎｏ．ＳＩＧ０８，ｐｐ．１８５−１９４．２００１．
【０００６】
また、従来の教材を対象とした検索技術としては、以下のものが知られている。
［３］　Ｓｔｅｐｈａｎ　Ｆｉｓｃｈｅｒ：”Ｃｏｕｒｓｅ　ａｎｄ　ｅｘｅｒｃｉｓｅ　ｓｅｑｕｅｎｃｉｎｇ　ｕｓｉｎｇ　ｍｅｔａｄａｔａ　ｉｎ　ａｄａｐｔｉｖｅ　ｈｙｐｅｒｍｅｄｉａ　ｌｅａｒｎｉｎｇ　ｓｙｓｔｅｍｓ，”ＡＣＭ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓｉｎ　Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，Ｖｏｌｕｍｅ　１，Ｉｓｓｕｅ　１ｅｓ，Ｍａｒｃｈ　２００１．
【０００７】
この文献では、ラーニングオブジェクトメタデータを用いてラーニングオブジェクトを記述し学習コースを生成することを開示している。
［４］　特開平１０−２７４９１９号公報　「教育支援システム」
【０００８】
この文献では、問題・解説・解答等のデータをＷＷＷサーバ上で一元管理し、学習者は、場所の制約を受けずに自宅でも会社でも、自分の都合のよい時間に自分のペースで学習をすすめることができる技術を示している。この文献では、テストによる理解度に基づき既に学習済みの不得意分野を提案する機能を有している。
［５］　特開２００２−９１２８４公報　「個別学習管理システム」
【０００９】
この文献では、利用者から入力された設問ごとの正誤に基づき、単元ごとの正解数を自動的に収集することにより単元ごとの習熟度の計算を可能としている。しかし、計算される習熟度は、その単元のテスト結果であり、概念ごとの理解度は計算できない。
［６］　特開平４−３０１８７４号公報　「教育支援装置」
【００１０】
この文献では、上位コース、下位コース、関連コース、前提条件、教育効果が属性として付与されたコース（教材）を対象として、利用者は希望するコース名を入力することにより、利用者の理解度とそのコースの属性を考慮し、ふさわしいコースを学習することを可能としている。しかし、利用者の理解度はコースの終了を意味しているため、利用者が本当に理解しているかは不明確である。
【００１１】
以上のような背景から、利用者ごとによりきめ細かく教材を選択できるようにすることが望ましい。さらに、幅広く（新しい概念のみを学習）、深化（得意分野の概念のみを学習）、伸張（ある範囲の概念を学習）の３種類の戦略を準備し、少なくとも１つの戦略に基づいて教材を対象とした検索を行い、利用者に応じた教材の出力を可能とすることが望ましい。
【００１２】
【発明が解決する課題】
この発明は、以上の事情を考慮してなされたものであり、利用者ごとにきめ細かく教材を選択できるようにする技術を提供することを目的としている。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
この発明によれば、上述の目的を達成するために、特許請求の範囲に記載のとおりの構成を採用している。
【００１４】
この発明によれば、教材を対象とした、利用者のプロファイルによる個別化機構を伴う検索手法が提供される。具体的な構成では、幅広く（新しい概念のみを学習）、深化（得意分野の概念のみを学習）、伸張（ある範囲の概念を学習）の３種類の学習戦略を用意する。少なくとも１つの学習戦略に基づいて、教材を対象として検索を行い、利用者に応じた教材の出力を行う。予め１つの学習戦略を利用者に選ばせ、選ばれた学習戦略に基づいて教材の選択を行い検索結果を利用者に提示してもよいし、各学習戦略に基づいて教材の検索を行い、検索結果を利用者に提示してもよい。この場合、学習戦略毎にグルーピングして検索結果を提示しすることが好ましい。
【００１５】
検索の対象とする分野の概念の集合、利用者の各概念に対応する理解度、各教材に設定される前提となる概念群および得られる概念群、計３種類のデータ構造を入力とし、利用者から与えられた戦略（幅広く、深化、または、伸張）に応じた教材を出力する。
【００１６】
理解度に応じたソーティング機構により教材を提示して、利用者の興味を損なわずに学習を行うようしてもよい。優先順位に応じたソーティング機構により教材を提示して、教材の提供者の意図に近い学習を行うようにしてもよい。教材の参照回数に応じたソーティング機構により教材を提示して、多くの利用者が選択した教材により学習を行うようにしてもよい。概念の構造に応じたソーティング機構により教材を提示して、抽象度の高い教材から順に、あるいは低い教材から順に参照を行えるようにし、トップダウン、あるいはボトムアップの学習を実現してもよい。
【００１７】
さらに、発明を詳細に説明するのに先だって、特許請求の範囲の記載について補充的に説明を行なっておく。
【００１８】
この発明の一側面によれば、学習支援装置に：教材毎にその教材を用いて学習する概念の集合およびその教材の履修の前提となる概念の集合を記憶する教材特性記憶手段と；学習可能な概念の関係を記憶する概念関係記憶手段と；利用者の概念の理解度を記憶する利用者理解度記憶手段と；学習戦略と上記利用者の概念の理解度とに基づいて学習対象の概念を選別する概念選別手段と；選別した上記学習対象の概念に基づいて上記教材特性記憶手段を参照して教材を選別する教材選別手段と；上記教材選別手段の選別結果を上記利用者に提示する手段とを設け；上記学習戦略は、（ａ）上記利用者の理解度が閾値を越えている概念を学習対象の概念として選別する、（ｂ）上記利用者の理解度が閾値を越えていない概念を学習対象の概念として選別する、（ｃ）上記利用者の理解度が閾値を越えている概念を選別し、選別した概念と所定の関係を有する概念を上記概念関係記憶手段を参照して取り出し、上記学習対象の概念として選別するという３つの学習戦略を含むようにしている。
【００１９】
この構成においては、学習する概念に対する利用者の理解度に基づいて学習対象の概念を決定し、その上で教材を選択しているので、利用者の概念の理解度に応じてきめ細かな教材選定が可能となる。しかも、利用者が選択した学習戦略に適合して教材が選択されるので、利用者の概念の理解度に適合させるのみでなく利用者の学習方針や将来の目標に合致した態様で教材を選ぶことができる。
【００２０】
学習戦略を利用者が選択し、選択した学習戦略に合致した教材を表示するようにしてもよいし、学習戦略のおのおのについて合致する教材を選択し、学習戦略毎に区分けして表示するようにしてもよい。
【００２１】
なお、この発明は装置またはシステムとして実現できるのみでなく、方法としても実現可能である。また、そのような発明の一部をソフトウェアとして構成することができることはもちろんである。またそのようなソフトウェアをコンピュータに実行させるために用いるソフトウェア製品もこの発明の技術的な範囲に含まれることも当然である。
【００２２】
この発明の上述の側面およびこの発明の他の側面は特許請求の範囲に記載され、以下実施例を用いて詳細に説明される。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施例について説明する。
【００２４】
［第１の実施例］
＜原理的な説明＞
まず、この発明の原理的な構成について説明する。図１は、この発明の原理的な構成を説明する第１の実施例を示しており、図２は、第１の実施例の概略的な手法を説明している。
【００２５】
まず、図２を用いて概略的な手法を説明する。図２において、第１の実施例の学習支援システムには、学ぶべき対象となる概念集合と、概念の間の関係が付与される。学習対象の概念は、例えば「プログラミング言語」、「Ｃ言語」、「コンピュータ」、「ＣＰＵ」、「ハードディスク」等である。概念の間の関係は、例えば「ｐａｒｔ−ｏｆ」関係や「ｉｓ−ａ」関係である。「ＣＰＵ」と「コンピュータ」との間には「ｐａｒｔ−ｏｆ」関係がある。「プログラミング言語」と「Ｃ言語」との間には「ｉｓ−ａ」関係がある。そして予め準備された教材には、その教材を学習するための前提知識（概念集合の部分集合）と、その教材を用いて学ぶことができる学習知識（概念集合の部分集合）がメタデータとして付与される。また、利用者ごとに、プレースメントテストにより各知識（概念）の理解度が取得されている。
【００２６】
学習支援システムは、利用者の概念の理解度と、教材の持つメタデータとを比較し、与えられた学習戦略に基づいて教材を選択する。学習戦略はつぎの３つである。
戦略１：幅広く（新しい概念のみを学習（まんべんなく学習））
利用者の理解度が閾値を越えている概念を学習概念として有する教材を選択する。
戦略２：深化（得意分野の概念のみを学習）
利用者の理解度が閾値を越えていない概念を学習概念として有する教材を選択する。
戦略３：伸張（ある範囲の概念を学習）
利用者の理解度が閾値を越えている概念を選別し、選別した概念と所定の関係を有する概念を学習概念として有する教材を選択する。
【００２７】
なお、教材の前提知識（概念）について利用者の理解度が所定の閾値を越えていない場合には、その教材は学習困難なものとして検索から除外される。学習困難かどうかの基準も種々に変更できる。例えば、所定の教材に関して、理解度が所定の閾値を越えていない概念の数が、閾値を越えている概念の数に対し所定の割合以下であれば学習可能であると判断して検索対象としてもよい。また、所定の教材に関して、理解度が所定の閾値を越えていない概念があったとしても、その概念が、同時に学習する他の教材の学習概念の１つである場合には、その理解度の不足を無視するようにしてもよい。
【００２８】
＜構成＞
つぎに第１の実施例の構成について図１を参照して説明する。
【００２９】
図１において、この実施例の学習支援システムは、学習支援装置１０と利用者装置２０とからなっている。学習支援装置１０は、教材検索部１０１、教材ソート部１０２、メタデータ記憶部１０３、理解度測定部１０４、教材履修登録部１０５、教材履修データ記憶部１０６、教材データ記憶部１０７、教材データ表示部１０８等を含んで構成されている。利用者装置２０はＬＡＮやＷＡＮ等のネットワークを介して学習支援装置１０に接続されている。
【００３０】
教材検索部１０１は、利用者のプロフィール（概念の理解度）および学習戦略に基づいて教材を検索するものである。教材ソート部１０２は教材検索部１０１により検索された教材を所定の規則に基づいてソートして利用者に表示するものである。ソートの規則の例については後に詳述する。
【００３１】
メタデータ記憶部１０３は、概念メタデータ記憶部１０３ａ、関係メタデータ記憶部１０３ｂ、教材メタデータ記憶部１０３ｃ、利用者メタデータ記憶部１０３ｄ、質問メタデータ記憶部１０３ｅ等を有している。これら概念メタデータ記憶部１０３ａ、関係メタデータ記憶部１０３ｂ、教材メタデータ記憶部１０３ｃ、利用者メタデータ記憶部１０３ｄ、質問メタデータ記憶部１０３ｅは、それぞれ概念のメタデータ、概念の間の関係のメタデータ、教材のメタデータ、利用者のメタデータ、質問のメタデータを保持するものである。各メタデータは、例えばリソース・デスクリプション・フレームワーク（ＲＤＦ）により記述される。リソース・デスクリプション・フレームワークの詳細については例えば「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｗ３．ｏｒｇ／ＴＲ／１９９９／ＲＥＣ−ｒｄｆ−ｓｙｎｔａｘ−１９９９０２２２／」を参照されたい。
【００３２】
ＲＤＦにより記述された概念メタデータ（ｃｏｎｃｅｐｔ）の構造は例えば図３に示すようなものである。図３では、コンテナとして「Ｂａｇ」（順番に意味がないもの）を用い、複数の問題のうちの１つのみが関連づけられている。他の問題は省略している。他のＲＤＦ記述においても、「Ｂａｇ」のコンテナを伴う場合には、その１つの構成要素のみを示している。
【００３３】
関係メタデータ（ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）の構造、教材メタデータ（ｌｅｃｔｕｒｅ）の構造、利用者メタデータ（ｕｓｅｒ）の構造、質問メタデータ（ｑｕｅｓｔｉｏｎ）の構造をそれぞれ図４、図５、図６、図７に示す。
【００３４】
理解度測定部１０４は、プレースメントテストを用いて利用者の概念に対する理解度を測定するものである。利用者の概念に対する理解度は利用者メタデータ記憶部１０３ｄに記憶される。
【００３５】
教材履修登録部１０５は、教材ソート部１０２によりソートして表示される教材のリストを用いて利用者が選択した教材を履修教材として教材履修データ記憶部１０６に登録するものである。教材履修データ記憶部１０６には利用者ごとに履修対象の教材および履修状況等が保持される。
【００３６】
教材データ記憶部１０７は教材毎に教材データを記憶するものである。教材データは、テキスト、イメージ、音声、プログラム等である。教材データは、例えば、ウェブベースで利用者に提供される。ウェブベースのドキュメントは静的に用意されていてもよいし、動的に生成されてもよい。教材データ表示部１０８は、教材履修データ記憶部１０６を参照して利用者の履修対象教材や履修状況を取り出し、これらに基づいて教材データを利用者に表示するものである。
【００３７】
上述実施例についてさらに説明する。
【００３８】
この実施例では、さきに述べたように、３種類の学習戦略により、教材を対象として検索を行い、出力する。
戦略１：幅広く（新しい概念のみを学習（まんべんなく学習））
戦略２：深化（得意分野の概念のみを学習）
戦略３：伸張（ある範囲の概念を学習）
【００３９】
検索の対象とする分野の重要なキーワード群が概念集合として設定され、重要キーワード群（概念集合）のうちの２キーワード（概念）およびそれらの関連を要素とする集合が設定されていることを前提とする。
【００４０】
各教材には、前提となる知識（前提概念群）、および、得られる知識（学習概念群）が、重要キーワード群（概念の部分集合）によりメタデータとして付与されていることを前提とする。
【００４１】
利用者のプロファイルは、重要キーワード群および対応する理解度の集合により設定される。この利用者プロファイルは、プレースメントテストにより自動更新されることを想定する。
【００４２】
具体的には、次のように解決する。
【００４３】
＜概念集合とその関係＞
学生のテスト結果と、教材を結び付けるための中間段階として、その分野において学ぶべき概念を網羅した集合を用意する。概念集合を作るとき、抽象度やカバーする範囲が同程度で、お互いに重ならないような概念を列挙していくことは困難である。そこで、異なる抽象度の概念が重なりあって混在してもよいことにし、概念の間の関係を定義することによって、構造を持った集合とする。概念間の関係としてはいろいろな関係が考えられるが、この実施例では「ｉｓ−ａ」関係と「ｐａｒｔ−ｏｆ」関係の二つを採用している。この概念間の関係は、後で述べる理解度の計算や、推奨教材を選択するときのアルゴリズムの中で用いられる。
【００４４】
＜教材＞
各教材には、メタデータとして前提知識（前提概念群）と学習知識（学習概念群）を付加する。これらは、それぞれ、この教材を学習する前提となる概念群と、この教材の学習により得られる概念群に対応する。なお、教材は、例えば９０分で履修することを予定するものである。もちろんこれに限定されない。
【００４５】
前提知識は、ある教材を使用して学習するために前提となる知識であり、概念集合の部分集合として表わされる。この集合の各要素に対する理解度が一定の閾値以上でないと、その教材は選択されない。例えば、セキュリティに関する教材では「ネットワーク」という概念を理解している必要がある。
【００４６】
学習知識は、ある教材を使用して学習することによって得られる知識であり、概念集合の部分集合として表わされる。
【００４７】
＜理解度＞
利用者が各概念をどの程度理解しているかを正確に知ることは困難であるが、テストによって推定することは可能である。概念について複数の質問を用意し、その正解の程度を理解度とすることができる。
【００４８】
＜教材選択の戦略＞
概念の理解度が計算できれば、それに基づいて教材を検索し、推奨する教材を選択する。この時、選択のアルゴリズムはいろいろ考えられるので、戦略をいくつか用意しておき、その中から適切なものを選ぶ。どのような戦略が望ましいかは、本方式が利用される状況や、利用者の目標によって異なる。
【００４９】
提案は「幅広く学習」、「伸長して学習」、「深化した学習」の３つの戦略に基づいて行われる。採用する戦略によって提案結果も異なる。
【００５０】
教材名、および提案されるにいたった要因が出力される。要因は戦略によって異なる。例えば「幅広く」の戦略の場合では、教材の教える概念のうち学生が理解していないものを表示する。
【００５１】
＜理解度によるフィルタリング機能＞
本機能は、教材を対象として検索を行う前に、全ての教材のうち、利用者の理解度に応じて、前提となる知識を満たしていない教材をフィルタリングする機能である。具体的には、利用者のプロファイルとして設定されている概念およびその概念に対応する理解度と、各教材の前提知識として設定されている概念を比較し、閾値εｒを超えた教材のみを出力する。この出力を教材検索部１０１に入力する。すなわち、この機能が適用された後、教材の提案機能が適用される。
【００５２】
＜教材の提案機能＞
利用者の理解度に応じて利用者が利用する教材の提案を行う。また、本機能は、提案した教材を利用者が参照した回数を、ログとして蓄積する機能（参照回数蓄積機能）も併せ持つ。
【００５３】
本機能では、教材の提案について、次の戦略を設定する。
戦略１：幅広く学習
戦略２：深化して学習
戦略３：伸張して学習
それぞれの戦略について処理の手順を述べる。
【００５４】
＜戦略１：幅広く学習＞
まんべんなく概念を学べるような教材を提案する戦略である。提案は次のような手順で行われる。
［ステップＳ０１］：利用者の理解度を探索し、理解度が閾値を越えていない「概念」を選びだす。
［ステップＳ０２］：学習知識にそれらの「概念」が含まれる教材を選択する。
［ステップＳ０３］：選ばれた教材を出力することにより提案を行う。
【００５５】
＜戦略２：深化して学習＞
現在の理解度を向上させるような教材を提案する戦略である。
［ステップＳ１１］：利用者の理解度を探索し、理解度が閾値を越えている「概念」を選びだす。
［ステップＳ１２］：学習知識の中にそれらの「概念」が含まれる教材を選択する。
［ステップＳ１３］：選ばれた教材を出力することで提案を行う。
【００５６】
＜戦略３：伸張して学習＞
特定分野の概念の獲得を目指すよう教材の提案する戦略である。
［ステップＳ２１］：利用者の理解度を探索し、理解度が閾値を越えている「概念」を選びだす。
［ステップＳ２２］：概念集合とその関連から、周辺概念に相当する「概念」を選びだす（一度関連をたどることによりたどり着ける概念を周辺概念とする）。
［ステップＳ２３］：選ばれた「概念」が学習知識に含まれる教材を選択する。
［ステップＳ２４］：選ばれた教材を出力することで提案を行う。
【００５７】
＜教材のソーティング機能＞
本機能は、教材の提案機能が出力した教材群を入力し、利用者にとって適切な順序で出力する機能を実現する。
【００５８】
本機能は、次の機構を実現する。
▲１▼理解度に応じたソーティング機構
▲２▼優先順位に応じたソーティング機構
▲３▼参照回数に応じたソーティング機構
▲４▼概念構造に応じたソーティング機構
【００５９】
＜理解度に応じたソーティング機構＞
本機構は、学習者の理解度に応じたソーティングを実現する。具体的には、入力された教材群を対象として、利用者の理解度が高い順にソーティングした後、出力する。これにより、利用者の興味を損なわずに学習を行うことを可能とする。
【００６０】
＜優先順位に応じたソーティング機構＞
本機構は、優先順位に応じたソーティングを実現する。具体的には、入力された教材群を対象として、あらかじめ設定された優先順位の順にソーティングした後、出力する。これにより、教材の提供者の意図に近い学習を行うことを可能とする。
【００６１】
＜参照回数に応じたソーティング機構＞
本機構は、教材の参照回数に応じたソーティングを実現する。具体的には、入力された教材群を対象として、教材ごとの利用者の参照回数によりソーティングした後、出力する。これにより、多くの利用者が選択した教材により学習を行うことを可能とする。
【００６２】
＜概念構造に応じたソーティング機構＞
本機構は、概念の構造に応じたソーティングを実現する。具体的には、入力された教材群を対象として、概念および概念間に設定されている関連に応じて、階層構造中の抽象度が高い順にソーティングした後、出力する。これにより、抽象度の高い教材から順に、あるいは低い教材から順に参照が可能となり、トップダウン、あるいはボトムアップの学習を実現することを可能とする。
【００６３】
以上説明したようにこの実施例によれば、履修者が取るべき最適な教材の集合を提案することができ、また、すでに知っていることに関する授業は取る必要はなくなる。知っている人は、より深く知ることのできる授業を受けることが可能となる。
【００６４】
［第２の実施例］
つぎにこの発明を具体的に実装する第２の実施例について説明する。
【００６５】
図８は第２の実施例の構成を示しており、この図において、複数の利用者サイト４０のクライアント端末４０１が学習支援サービスサイト３０のＬＡＮ（構内通信ネットワーク）３０６にＬＡＮやＷＡＮ等の通信ネットワーク５０を介して接続されている。利用者サイト４０のクライアント端末４０１は例えばパーソナルコンピュータであり、ウェブブラウザ４０２を実装している。学習支援サービスサイト３０は、ウェブサーバ３０１、アプリケーションサーバ３０２、データベース管理システム３０３、ファイルサーバ３０４、ルータ３０５等のコンピュータ資源を有している。これらコンピュータ資源はＬＡＮ３０６に接続されている。もちろん、学習支援サービスサイト３０は、ネームサーバ、メールサーバ等種々のサーバを必要に応じて含んでいる。
【００６６】
データベース管理システム３０３は、概念メタデータ、関係メタデータ、教材メタデータ、利用者メタデータ、質問メタデータ等のデータベース３１１〜３１５や、教材履修データベース３１６を管理する。データベース管理システム３０３は、関係データベース管理システムでもよいし、オブジェクト指向データベース管理システムでもよいし、その他、例えばＲＤＦに特化したデータベース管理システムでもよい。概念メタデータ、関係メタデータ、教材メタデータ、利用者メタデータ、質問メタデータ等のデータベース３１１〜３１５はそれぞれ図３〜図７に示すようなＲＤＦで記述されたメタデータを保持するものである。教材履修データベース３１６は、利用者が登録している教材やその履修進捗状況に関するデータを保持するものである。
【００６７】
ウェブサーバ３０１はユーザインタフェースを提供し、クライアント側からＨＴＴＰの要求を受け取る。アプリケーションサーバ３０２は、教材検索、教材ソート等の各種機能を実現する。アプリケーションサーバ３０２に代えてウェブサーバ３０１上のＣＧＩ（コモンゲートウェイインタフェース）プログラムやサーブレット等を用いてもよい。
【００６８】
利用者サイト４０のクライアント端末４０１と学習支援サービスサイト３０のルータ３０５とは上述の通信ネットワーク５０により接続され、利用者サイト４０のクライアント端末４０１を用いてイントラネット環境で学習支援サービスサイト３０の各サーバにアクセスできるようになっている。
【００６９】
学習支援サービスの構築者は、図９、図１０のユーザインタフェース等を用いて概念メタデータ、関係メタデータを登録し、同様のユーザインタフェースを用いて質問メタデータ、教材メタデータを登録する。
【００７０】
利用者は図１１に示すような質問に回答していき、これによって利用者メタデータの理解度が決定される。すなわち、利用者が、学習支援サービスにプレースメントテストを要求すると、アプリケーションサーバ３０２の理解度測定部３０２ｃが起動される。理解度測定部３０２ｃは図１１に示すようなプレースメントテストのドキュメントを利用者のクライアント端末４０１に送り、利用者から回答データを受け取る。回答データに基づいて理解度を測定して利用者メタデータデータベース３１４に記憶する。この理解度は逐次更新される。
【００７１】
利用者が、学習支援サービスに教材検索を要求するとアプリケーションサーバ３０２の教材検索部３０２ａおよび教材ソート部３０２ｂが検索およびソートを行って図１２に示すような回答を行う。利用者はこの回答からチェックボタン（図示しない）等を用いて履修教材を選択する。チェックを外せないような必須教材を設定できるようにしてもよい。この選択結果は教材履修データベース３１６に登録される。
【００７２】
利用者が、学習支援サービスに履修を要求すると、教材履修データベース２３１６を参照して教材が決定され、ファイルサーバ３０４から教材データが利用者のクライアント端末４０１に供給される。教材データはＵＲＩにより指定される。
【００７３】
この実施例においても、利用者の理解度および学習戦略に基づいて教材を検索して適切な教材を提案することができる。
【００７４】
［第３の実施例］
つぎにこの発明をマニュアルの適合化に適用した実施例について説明する。
【００７５】
図１３は、この実施例を示しており、この図において、コンピュータ６０には基礎マニュアルデータ記憶部６０１が設けられ、基礎マニュアルデータが記憶されている。この基礎マニュアルデータは例えばアプリケーションプログラムの利用方法を記述したものである。この基礎マニュアルデータは、複数のモジュールから構成されている。モジュールメタデータ記憶部６０２が、モジュール毎にそのメタデータが記述され、メタデータによりモジュールごとに前提となるキーワード（概念）および学習できるキーワードの一方または双方が設定されている。キーワード間の関係を記述して保持していてもよい。理解度測定部６０３は、概念について質問を行う質問データを保持し、利用者に質問を表示し、利用者の回答を受け取って利用者の概念の理解度を生成する。マニュアル調整部６０４は、利用者の理解度に基づいて基礎マニュアルデータ記憶部６０１のモジュールを検索し、検索結果にしたがってマニュアルを合成する。合成結果は調整済みマニュアル記憶部６０５に記憶され、後に利用者によりアクセスされる。検索結果等を保持し、この結果を参照して、基礎マニュアルデータからオンザフライで調整済みマニュアルを合成するようにしてもよい。この際上述で説明した学習戦略の１つを選択して検索の適合化を行うようにしてもよい。学習戦略に適合化した検索は上述の実施例と同様に行うことができる。
【００７６】
また、上述の例では、マニュアル全体の調整について説明したが、キーワード検索を行って該当個所を提示する場合にも、利用者の理解度を考慮して該当個所を検索するようにしてもよい。
【００７７】
なお、この発明は上述の実施例に限定されるものではなく、種々変更可能である。例えば、第３の実施例のマニュアルの適合化は、コンピュータやそのプログラムの利用方法を記述するマニュアルのみでなく、複写機、家庭電気製品、自動車等、種々のインテリジェント化された機器のマニュアルの適合化に適用可能である。また、利用者の理解度を標準化した形態で取得し保持できるようにし、これを学習支援システム、コンピュータ等に再利用できるようにしてもよい。
【００７８】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば、履修者が取るべき最適な教材の集合を提案し、すでに知っていることに関する授業は取る必要はなくなる。また知っている人は、より深く知ることのできる授業を受けることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の第１の実施例の構成を示す図である。
【図２】上述第１の実施例の概略を説明する図である。
【図３】上述実施例の概念メタデータの例を説明する図である。
【図４】上述実施例の関係メタデータの例を説明する図である。
【図５】上述実施例の教材メタデータの例を説明する図である。
【図６】上述実施例の利用者メタデータの例を説明する図である。
【図７】上述実施例の質問メタデータの例を説明する図である。
【図８】この発明の第２の実施例の構成を説明する図である。
【図９】上述第２の実施例の概念登録用のユーザインタフェースの例を説明する図である。
【図１０】上述第２の実施例の概念間関係登録用のユーザインタフェースの例を説明する図である。
【図１１】上述第２の実施例のプレースメントテスト用のユーザインタフェースの例を説明する図である。
【図１２】上述第２の実施例の教材提案用のユーザインタフェースの例を説明する図である。
【図１３】この発明の第３の実施例の構成を説明する図である。
【符号の説明】
１０　　　学習支援装置
２０　　　利用者装置
３０　　　学習支援サービスサイト
４０　　　利用者サイト
５０　　　通信ネットワーク
６０　　　コンピュータ
１０１　　　教材検索部
１０２　　　教材ソート部
１０３　　　メタデータ記憶部
１０３ａ　　　概念メタデータ記憶部
１０３ｂ　　　関係メタデータ記憶部
１０３ｃ　　　教材メタデータ記憶部
１０３ｄ　　　利用者メタデータ記憶部
１０３ｅ　　　質問メタデータ記憶部
１０４　　　理解度測定部
１０５　　　教材履修登録部
１０６　　　教材履修データ記憶部
１０７　　　教材データ記憶部
１０８　　　教材データ表示部
３０１　　　ウェブサーバ
３０２　　　アプリケーションサーバ
３０２ａ　　　教材検索部
３０２ｂ　　　教材ソート部
３０２ｃ　　　理解度測定部
３０３　　　データベース管理システム
３０４　　　ファイルサーバ
３０５　　　ルータ
３１１　　　概念メタデータデータベース
３１２　　　関係メタデータデータベース
３１４　　　利用者メタデータデータベース
３１５　　　質問メタデータデータベース
３１６　　　教材履修データベース
４０１　　　クライアント端末
４０２　　　ウェブブラウザ
６０１　　　基礎マニュアルデータ記憶部
６０２　　　モジュールメタデータ記憶部
６０３　　　理解度測定部
６０４　　　マニュアル調整部
６０５　　　マニュアル記憶部
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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