(57)【要約】【課題】ｅラーニングに関する当技術分野の欠点に対処し、ワーク・エンベディッド・ｅラーニングのためのｅラーニング・サービスをコンテキストに従って呼び出すための方法を提供する。【解決手段】この方法は、ホスト・コンピューティング・プラットフォームで実行されるアプリケーション中の事前構成済みイベントをトラップすること、および事前構成済みイベントのコンテキストを識別することを含むことができる。この方法はさらに、識別されたコンテキストに対応するｅラーニング・コンテンツを学習管理システムから取り出すことを含むことができる。最後にこの方法は、取り出したｅラーニング・コンテンツを、ホスト・コンピューティング・プラットフォーム中のアプリケーションのビューとは別のｅラーニング・コンテンツ・ビュー中でレンダリングすることを含むことができる。【選択図】図２
2007171970.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オンデマンドのワーク・エンベディッド・ラーニングのための方法であって、
ホスト・コンピューティング・プラットフォーム中で実行されるアプリケーションに関する事前構成済みイベントを、前記アプリケーションとは別のイベント・ハンドラ中でトラップするステップと、
前記事前構成済みイベントのコンテキストを識別するステップと、
前記識別されたコンテキストに対応するｅラーニング・コンテンツを学習管理システムから取り出すステップと、
前記取り出されたｅラーニング・コンテンツを、前記ホスト・コンピューティング・プラットフォーム中の前記アプリケーションのビューとは別のｅラーニング・コンテンツ・ビュー中でレンダリングするステップとを含む方法。
【請求項２】
ホスト・コンピューティング・プラットフォーム中で実行されるアプリケーションに関する事前構成済みイベントを、前記アプリケーションとは別のイベント・ハンドラ中でトラップするステップは、前記アプリケーション中で一連のキーストロークによって生成された事前構成済みイベントをトラップするステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記事前構成済みイベントのコンテキストを識別するステップは、前記事前構成済みイベントについて、アプリケーションと、前記アプリケーション内のタスクと、前記アプリケーションの関連ユーザ・インタフェース制御とのそれぞれの識別を特定するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記コンテキストに対応するｅラーニング・コンテンツを学習管理システムから取り出すステップは、
前記識別されたコンテキストに関する検索文字列を生成するステップと、
コンピュータ通信ネットワークを介して前記検索文字列を学習管理システムに送信するステップと、
前記検索文字列に対応するｅラーニング・コンテンツを前記学習管理システムから受信するステップとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記コンテキストに対応するｅラーニング・コンテンツを学習管理システムから取り出すステップは、
前記アプリケーションとタスクとユーザ・インタフェース制御との識別に関する検索文字列を生成するステップと、
コンピュータ通信ネットワークを介して前記検索文字列を学習管理システムに送信するステップと、
前記検索文字列に対応するｅラーニング・コンテンツを前記学習管理システムから受信するステップとを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
オンデマンドのワーク・エンベディッド・ラーニングのために構成されたデータ処理システムであって、
学習管理システムに通信可能に結合されたホスト・コンピューティング・プラットフォームと、
前記ホスト・コンピューティング・プラットフォーム中で実行される複数のアプリケーションと、
前記ホスト・コンピューティング・プラットフォーム中で前記アプリケーションとは別に実行されるｅラーニング・ビューと、
前記ホスト・コンピューティング・プラットフォーム中に配置されたｅラーニング呼出しロジックとを備え、前記ロジックは、第１に、前記アプリケーションのうちの１つから発生した事前構成済みイベントを検出するのに応答してコンテキストに関する検索文字列を構築できるようにされたプログラム・コードであって、第２に、前記コンテキストに関して前記学習管理システムから取り出されたｅラーニング・コンテンツを前記ｅラーニング・コンテンツ・ビューに提供できるようにされたプログラム・コードを含む、システム。
【請求項７】
前記ｅラーニング・ビューは、マークアップ言語で指定されたｅラーニング・コンテンツをレンダリングするように構成されたコンテンツ・ブラウザである、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記コンテキストは、アプリケーションと、前記アプリケーション内のタスクと、前記アプリケーションの関連ユーザ・インタフェース制御とのそれぞれの識別である、請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
前記関連ユーザ・インタフェース制御は、前記事前構成済みイベント中にフォーカスを有するユーザ・インタフェース制御である、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
オンデマンドのワーク・エンベディッド・ラーニングのためのコンピュータ・プログラムであって、
コンピュータに請求項１から５のいずれか一項に記載の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】
【技術分野】
【０００１】
本発明はｅラーニングに関し、より詳細には、ｅラーニング・サービスの動的呼出しに関する。
【背景技術】
【０００２】
ｅラーニングは、コンピュータ技術および特定のコンピュータ通信ネットワークを利用した、コンピュータによって促進される生徒への知識提示に関するものである。コンピュータ通信ネットワークの利用については、近年のインターネットの広大なカバー領域のおかげで、従来の教室の限界をはるかに超えて知識を配信するための底知れないリソースが提供されている。ｅラーニング技術の到達範囲は非常に広大であると認められているので、ｅラーニングの労力をサポートするために下位技術の全体が開発されている。これらの技術は、ＡＤＬ  Ｓｈａｒｅａｂｌｅ  Ｃｏｎｔｅｎｔ  Ｏｂｊｅｃｔ  Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  Ｍｏｄｅｌ（ＳＣＯＲＭ）やＡＩＣＣなど、コンテンツを組織化および検索する技術を含む。これらの技術はさらに、大規模な学習管理システムも含む。
【０００３】
学習管理システムは、コンテンツ作成からコース送達まで、オンライン学習体験を総合的に管理することを可能にする。適切に組織化された学習管理システムは、生徒がどんな場所からでもインターネットを介して「教室」環境に参加することができる教育プログラムである。この典型的な学習管理システムでは、１つまたは複数のコース科目を、対応する１つまたは複数のコースに登録している生徒に送達するために、コンピュータ通信ネットワークを介して配信することができる。コース科目は、単なるテキストベースの教材から、コンピュータ通信ネットワークを介して完全にホストされた本格的な対話式かつ生中継の教室環境までの範囲にわたるコンテンツを含むことができる。現在までのところ、学習管理システムのコンテンツ送達能力は非常に進歩してきたので、以前なら直接教育によって届けられていたほぼどんな学習体験も、今や完全にオンラインで、さらにはインターネットを介して世界規模で送達することができる。
【０００４】
学習管理システムは、従来の遠隔教育の概念において成功が証明されているが、従来の学習に関連する同じ問題のいくつかを被る。これに関して、従来の学習とｅラーニングの両方で、クラスは、たとえ遠隔であっても、特定の時間に合致する事前計画済みのコースに登録されていなければならない。したがって、ｅラーニングは一般に、オンデマンド学習の適用例には適さない。特に、産業訓練は、構造化された事前計画済みの学習とオンデマンド学習との両方を必要とする。前者の場合には、学習管理システムを介したｅラーニングはうまく行くが、後者の場合には、ｅラーニングは期待を下回る。
【０００５】
職場でのオンデマンド学習は、従業員がコンピューティング・アプリケーションまたはワークフロー・タスクと対話していて従業員の不慣れな状況に遭遇した場合のオンライン・ヘルプとして、よりよく知られている。従来のコンピューティングでは、従業員は、オンライン・ヘルプを呼び出して、基本的なヘルプ指示を提供する適切なヘルプ・エントリをローカル・リポジトリのインデックスで検索することができる。より高度なヘルプ・システムは、アプリケーションの現在ビューに関連するローカル記憶済みヘルプ・テキストの正しいページを提供する場合もある。さらに高度なヘルプ・システムは、ヘルプ・ページに対する所定のユニフォーム・リソース・ロケータ（ＵＲＬ）を使用して、ウェブ・サイトからヘルプ・テキストを取り出す場合もある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
それにもかかわらず、オンライン・ヘルプはｅラーニングに匹敵するほどではない。ｅラーニングは、堅固な学習体験をエンド・ユーザに提供する。実際、オンライン・ヘルプの意図は、アプリケーションの機能に関する基本的な情報を提供することであり、一方ｅラーニングは、従業員である生徒にオンライン訓練を提供するものである。過去、従来の教室での訓練は企業トレーナの都合のよいときに定期的に行うことができたので、成長の遅い産業の学習要件では、オンライン・ヘルプだけしか存在しなくてもよかった。しかし、今日のペースの速い産業要件では、単なる定期的な生の訓練セッションだけでは済まない。したがって、オンデマンドの産業訓練（当技術分野で「ワーク・エンベディッド・ラーニング（ｗｏｒｋ  ｅｍｂｅｄｄｅｄ  ｌｅａｒｎｉｎｇ、作業に埋め込まれた学習）」と呼ぶ）のためのｅラーニングの利点は、最も重要な学習戦略になっており、これは、正確に測定されたガイダンスを、まさに必要とされる時に、作業の流れを妨げずに従業員に送達することができるものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施形態は、ｅラーニングに関する当技術分野の欠点に対処し、ワーク・エンベディッド・ｅラーニングのためのｅラーニング・サービスをコンテキストに従って呼び出すための新規で非自明な方法、システム、およびコンピュータ・プログラム製品を提供する。一実施形態では、オンデマンドのワーク・エンベディッド・ラーニングのための方法を提供することができる。この方法は、ホスト・コンピューティング・プラットフォームで実行されるアプリケーション中の事前構成済みイベントをトラップすること、および事前構成済みイベントのコンテキストを識別することを含むことができる。この方法はさらに、識別されたコンテキストに対応するｅラーニング・コンテンツを学習管理システムから取り出すことを含むことができる。最後にこの方法は、取り出したｅラーニング・コンテンツを、ホスト・コンピューティング・プラットフォーム中のアプリケーションのビューとは別のｅラーニング・コンテンツ・ビュー中でレンダリングすることを含むことができる。
【０００８】
本発明の一態様では、事前構成済みイベントのコンテキストを識別することは、事前構成済みイベントについて、アプリケーションと、アプリケーション内のタスクと、アプリケーションの関連ユーザ・インタフェース制御との、それぞれの識別を特定することを含むことができる。本発明の別の態様では、コンテキストに対応するｅラーニング・コンテンツを学習管理システムから取り出すことは、コンテキストに関する検索文字列を生成すること、コンピュータ通信ネットワークを介して検索文字列を学習管理システムに送信すること、および、検索文字列に対応するｅラーニング・コンテンツを学習管理システムから受信することを含むことができる。
【０００９】
別の実施形態は、オンデマンドのワーク・エンベディッド・ラーニングのために構成されたデータ処理システムを提供することができる。このデータ処理システムは、学習管理システムに通信可能に結合されたホスト・コンピューティング・プラットフォームと、ホスト・コンピューティング・プラットフォーム中で実行される１つまたは複数のアプリケーションとを備えることができる。このデータ処理システムはさらに、ホスト・コンピューティング・プラットフォーム中のアプリケーションとは別に実行されるｅラーニング・ビューを備えることができる。最後にこのデータ処理システムは、ホスト・コンピューティング・プラットフォーム中に配置されたｅラーニング呼出しロジックを備えることができる。
【００１０】
ロジックは、第１に、アプリケーションのうちの１つから発生した事前構成済みイベントを検出するのに応答してコンテキストに関する検索文字列を構築できるようにされ、第２に、コンテキストに関して学習管理システムから取り出されたｅラーニング・コンテンツをｅラーニング・コンテンツ・ビューに提供できるようにされた、プログラム・コードを含むことができる。本実施形態の一態様では、コンテキストは、アプリケーションと、アプリケーション内のタスクと、アプリケーションの関連ユーザ・インタフェース制御との、それぞれの識別とすることができる。同様に、本実施形態の別の態様では、関連ユーザ・インタフェース制御は、事前構成済みイベント中にフォーカスを有するユーザ・インタフェース制御とすることができる。
【００１１】
本発明の追加の態様については、一部は後続の記述に示され、一部はこの記述から自明となり、あるいは本発明を実施することによってわかるであろう。本発明の態様は、添付の特許請求の範囲に特に示す要素および組合せによって実現および達成される。前述の一般的な記述と後続の詳細な記述は両方とも、例示的かつ説明的なものでしかなく、特許請求される本発明を限定するものではないことを理解されたい。
【００１２】
本明細書に組み込まれその一部をなす添付の図面に、本発明の実施形態を示す。これらの図面は、記述と共に本発明の原理を説明する働きをする。本明細書に示す実施形態は現時点で好ましいものだが、本発明は図示の厳密な構成および手段に限定されないことを理解されたい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明の実施形態は、ワーク・エンベディッドｅラーニングのためのｅラーニング・サービスをコンテキストに従って呼び出すための方法、システム、およびコンピュータ・プログラム製品を提供する。本発明の一実施形態によれば、ｅラーニング・イベントのアクティブ化に応答して、アプリケーションに対してコンテキスト上の検索文字列を取り出すことができる。コンテキスト上の検索文字列は、アプリケーションに関する、タスクと選択された制御とのそれぞれを示すことができる。取り出されたコンテキスト上の検索文字列は、コンピュータ通信ネットワークを介して学習管理システムに提供することができる。その後、アプリケーションと、タスクと、選択された制御とに関連するｅラーニング・コンテンツを、学習管理システムから提供し、アプリケーションとは別にレンダリングすることができる。
【００１４】
より具体的な例示として、図１は、ワーク・エンベディッドｅラーニングのためのｅラーニング・サービスをコンテキストに従って呼び出すように構成されたホスト・ユーザ・インタフェースの絵図である。ホスト・ユーザ・インタフェースは、オペレーティング・システムのためのデスクトップ環境１００を含むことができる。デスクトップ環境１００は、アプリケーション１１０のためのアプリケーション・ウィンドウおよびｅラーニング・コンテンツ・ビューア１４０のためのアプリケーション・ウィンドウを含めて、複数のアプリケーション・ウィンドウを備えることができる。アプリケーション１１０は、アプリケーション１１０中の選択されたタスクに関する１つまたは複数のタスク・ビュー１３０と、各タスク・ビュー１３０中で操作をアクティブ化するための１つまたは複数のユーザ・インタフェース制御１２０とを備えることができる。
【００１５】
とりわけ、デスクトップ環境１００は、アプリケーション１１０から発生するｅラーニング・イベントを検出するように構成することができる。例えば、ｅラーニング・イベントは、アプリケーション１１０中でアクティブ化される事前定義済みのキーストローク・セットとすることができる。デスクトップ環境１００はさらに、アプリケーション１１０の識別と、ｅラーニング・イベント時のタスク・ビュー１３０のうちのアクティブなタスク・ビュー内のタスクの識別と、ｅラーニング・イベント時のユーザ・インタフェース制御１２０のうちの選択されたユーザ・インタフェース制御とから、検索文字列を構築するように構成することができる。構築された検索文字列を利用して、ｅラーニング・コンテンツを学習管理システムから取り出し、オンデマンド訓練コンテンツ１５０としてｅラーニング・コンテンツ・ビューア１４０中でレンダリングすることができる。
【００１６】
別の例示として、図２は、ワーク・エンベディッドｅラーニングのためのｅラーニング・サービスをコンテキストに従って呼び出すように構成されたｅラーニング・データ処理システムの概略図である。図２に示すように、ｅラーニング・データ処理システムは、オペレーティング・システム２２０を含むホスト・コンピューティング・プラットフォーム２１０を備えることができる。オペレーティング・システム２２０は、１つまたは複数のアプリケーション２３０の実行をサポートすることができる。アプリケーション２３０は、スタンドアロンの実行可能アプリケーションを含むことができ、あるいは、ネットワーク配信可能なアプリケーション、例えばウェブまたはポータルベースのアプリケーションを表示するコンテンツ・ブラウザを含むことができる。
【００１７】
本発明によれば、オペレーティング・システム２２０はさらに、ｅラーニング・アプリケーション２７０の実行をサポートすることができる。ｅラーニング・アプリケーション２７０は、ｅラーニング・コンテンツの専用ビューアから、ｅラーニング・コンテンツをレンダリングできるようにされた単なるコンテンツ・ブラウザまでの範囲にわたるものとすることができる。これに関して、ホスト・コンピューティング・プラットフォーム２１０を、コンピュータ通信ネットワーク２５０を介して学習管理システム２６０に通信可能に結合することができる。学習管理システム２６０は、マークアップ言語で指定されたｅラーニング・コンテンツをｅラーニング・ビュー２７０中でのレンダリングに向けてホスト・コンピューティング・プラットフォーム２１０にサービスできるようにされた単なるコンテンツ・サーバから、専用の学習管理システムまでの範囲にわたるものとすることができる。
【００１８】
重要なことに、ｅラーニング呼出しロジック３００をオペレーティング・システム２２０に結合することができる。ｅラーニング・ロジック３００は、アプリケーション２３０のうちの１つまたは複数から発する事前選択済みイベントをトラップできるようにされたプログラム・コードを含むことができる。このプログラム・コードはさらに、事前選択済みイベントに関連するアプリケーション、アプリケーション内のタスク、および関連ユーザ・インタフェース制御の、それぞれの識別を取り出すことによって事前選択済みイベントを処理するための、イベント・ハンドラとしても使用可能とすることができる。アプリケーション、タスク、およびユーザ・インタフェース制御の識別は、事前選択済みイベント時のアプリケーション中のタスクに関するユーザ・インタフェース制御の選択に関係付けることができることが好ましい。これに関して、アプリケーションの識別は、オペレーティング・システムから提供されるウィンドウへのハンドルを介してウィンドウ・タイトルを参照することによって得ることができる。同様に、アクティブなタスクまたはフォーカスされているユーザ・インタフェース制御を含めて、アプリケーションに関係するコンテキスト上の情報は、当技術分野で周知のように、オペレーティング・システムから提供される、アプリケーションのユーザ・インタフェースへのインタフェースを介して得ることができる。
【００１９】
最後に、このプログラム・コードは、これらの識別によって検索文字列２４０を生成することと、検索文字列２４０を学習管理システム２６０に転送することの両方ができるようにすることができる。学習管理システム２６０は、検索文字列２４０を処理して、対応するｅラーニング・コンテンツ２８０を突き止めることができる。その後、学習管理システム２６０は、ｅラーニング・ビュー２７０中でレンダリングされるように、突き止めたｅラーニング・コンテンツ２８０をコンピュータ通信ネットワーク２５０を介してホスト・コンピューティング・プラットフォーム２１０に転送することができる。このようにして、基礎をなすアプリケーション２３０を修正する必要なしに、オンデマンドのワーク・エンベディッド・ラーニングを提供することができる。
【００２０】
さらに別の例示として、図３は、ワーク・エンベディッドｅラーニングのためのｅラーニング・サービスをコンテキストに従って呼び出すプロセスを示すフローチャートである。ブロック３１０で開始すると、ワーク・エンベディッドｅラーニングのためのｅラーニング・サービスをコンテキストに従って呼び出すために、１つまたは複数のアプリケーションを、使用可能になるよう選択することができる。ブロック３２０で、選択された各アプリケーションにつき、選択された各アプリケーションとは別にイベント・フックを確立して、一連のキーストロークなどの事前構成済みイベントをトラップすることができる。その後、ブロック３３０で、確立されたフックを介してイベントを受け取ることができる。
【００２１】
判定ブロック３４０で、トラップされたイベントが事前構成済みイベントに対応しない場合は、ブロック３５０で、トラップされたイベントをデフォルトのイベント・ハンドラに渡すことができる。しかし、判定ブロック３４０で、トラップされたイベントが事前構成済みイベントに対応する場合は、ブロック３６０で、アプリケーション、タスク、およびタスクに関するユーザ・インタフェース制御の、識別を取り出すことができる。これに関し、タスクの識別は、アプリケーションに関するアクティブなタスクを示すことができ、ユーザ・インタフェース制御の識別は、タスクに関する選択されたユーザ・インタフェース制御を示すことができる。それにもかかわらず、ユーザ・インタフェース制御はアクティブ化されている必要はなく、本発明の一態様では、ユーザ・インタフェース制御はフォーカスを有するだけでよい。
【００２２】
ブロック３７０で、アプリケーション、タスク、ユーザ・インタフェース制御の識別を検索文字列に組み立て、コンピュータ通信ネットワークを介して学習管理システムに送信することができる。その後ブロック３８０で、検索文字列に関連するｅラーニング・コンテンツを学習管理システムから受信することができ、ブロック３９０で、受信したｅラーニング・コンテンツをアプリケーションとは別のｅラーニング・ビュー中でレンダリングすることができる。この結果、基礎をなすアプリケーションを修正する必要なしにオンデマンドのワーク・エンベディッド・ラーニングを提供することができる。
【００２３】
本発明の実施形態は、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態、またはハードウェアとソフトウェアの両方の要素を含む実施形態の形をとることができる。好ましい一実施形態では、本発明はソフトウェア中で実施することができ、このソフトウェアにはファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどが含まれるがこれらに限定されない。さらに本発明は、コンピュータまたはいずれかの命令実行システムによって使用されるかそれらとの関連で使用されるプログラム・コードを提供するコンピュータ使用可能媒体またはコンピュータ可読媒体からアクセス可能な、コンピュータ・プログラム製品の形をとることもできる。
【００２４】
本記述では、コンピュータ使用可能媒体またはコンピュータ可読媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによって使用されるかそれらとの関連で使用されるプログラムを、収録、記憶、通信、伝搬、または搬送することのできる任意の装置とすることができる。この媒体は、電子、磁気、光学、電磁、赤外線、もしくは半導体システム（または装置もしくはデバイス）、あるいは伝搬媒体とすることができる。コンピュータ可読媒体の例には、半導体または固体メモリ、磁気テープ、取外し可能コンピュータ・ディスケット、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、リジッド磁気ディスク、および光学ディスクが含まれる。現時点における光学ディスクの例には、コンパクト・ディスク−読取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、コンパクト・ディスク−読取り／書込み（ＣＤ−Ｒ／Ｗ）、およびＤＶＤが含まれる。
【００２５】
プログラム・コードの記憶または実行あるいはその両方を行うのに適したデータ処理システムは、システム・バスを介してメモリ素子に直接的または間接的に結合された少なくとも１つのプロセッサを備えることになる。メモリ素子には、プログラム・コードが実際に実行される間に利用されるローカル・メモリと、大容量記憶装置と、実行中にコードを大容量記憶装置から取り出さなければならない回数を削減するために少なくともいくらかのプログラム・コードの一時記憶域を提供するキャッシュ・メモリとを含めることができる。入出力すなわちＩ／Ｏデバイス（キーボード、表示装置、ポインティング・デバイスなどを含むがこれらに限定されない）を、直接に、または介在するＩ／Ｏコントローラを介してシステムに結合することができる。ネットワーク・アダプタをシステムに結合することもでき、それによりデータ処理システムが、介在する私設または公衆ネットワークを介して他のデータ処理システムに、あるいはリモートのプリンタまたは記憶デバイスに結合されるようにすることができる。モデム、ケーブル・モデム、およびイーサネット（Ｒ）・カードは、現在利用可能なタイプのネットワーク・アダプタのほんのいくつかである。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】ワーク・エンベディッドｅラーニングのためのｅラーニング・サービスをコンテキストに従って呼び出すように構成されたホスト・ユーザ・インタフェースの絵図である。
【図２】ワーク・エンベディッドｅラーニングのためのｅラーニング・サービスをコンテキストに従って呼び出すように構成されたｅラーニング・データ処理システムの概略図である。
【図３】ワーク・エンベディッドｅラーニングのためのｅラーニング・サービスをコンテキストに従って呼び出すプロセスを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００２７】
１００  デスクトップ環境
１１０  アプリケーション
１２０  ユーザ・インタフェース制御
１３０  タスク・ビュー
１４０  ｅラーニング・コンテンツ・ビューア
１５０  オンデマンド訓練コンテンツ
２１０  ホスト・コンピューティング・プラットフォーム
２２０  オペレーティング・システム
２３０  アプリケーション
２４０  検索文字列
２５０  コンピュータ通信ネットワーク
２６０  学習管理システム
２７０  ｅラーニング・アプリケーション
２８０  ｅラーニング・コンテンツ
３００  ｅラーニング呼出しロジック
【図１】
2007171970.tif 000003
【図２】
2007171970.tif 000004
【図３】
2007171970.tif 000005