(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
演算処理装置と、当該演算処理装置との間でネットワークを介して通信可能な複数の端末とを含み、複数の科目を含むｅラーニングコンテンツが、当該演算処理装置から複数のユーザがそれぞれ使用する当該複数の端末に提供されるｅラーニングシステムであって、
前記演算処理装置に設けられ、前記複数の端末の各々を使用する前記ユーザである各端末ユーザの前記ｅラーニングコンテンツに対する学習の質を表す学習質と、前記各端末ユーザの前記ｅラーニングコンテンツに対する学習量と、前記ｅラーニングコンテンツにおける前記複数の科目のいずれか１つが終了した際に実施される当該１つの科目に関連するアンケートへの前記各端末ユーザの回答、当該１つの科目に対する前記各端末ユーザの意見、及び、当該１つの科目に対する前記各端末ユーザの感想の少なくとも１つを含む事項情報と、を取得する取得部と、
前記演算処理装置及び前記各端末の一方に設けられ、前記取得部よって取得された前記各端末ユーザの前記学習質及び前記学習量に応じて、前記事項情報の優先順位を決定する優先順位決定部と、
前記各端末に設けられ、前記優先順位決定部によって決定された前記事項情報を前記優先順位に対応して前記各端末の表示部に表示する表示制御を実行する表示制御部と、
を備えることを特徴とするｅラーニングシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のｅラーニングシステムにおいて、
前記表示制御の実行中、前記表示部に表示される前記事項情報は、前記学習質及び前記学習量に基づいて決定される学習レベルが前記端末を使用する前記ユーザである端末ユーザの当該学習レベルに対して所定範囲内にある、当該端末ユーザ以外の前記ユーザの前記事項情報であることを特徴とするｅラーニングシステム。
【請求項３】
請求項１に記載のｅラーニングシステムにおいて、
前記表示制御の実行中、前記表示部に表示される前記事項情報は、前記学習質及び前記学習量に基づいて決定される学習レベルが前記端末を使用する前記ユーザである端末ユーザの当該学習レベルと同等以上の、当該端末ユーザ以外の前記ユーザの前記事項情報であることを特徴とするｅラーニングシステム。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれかに記載のｅラーニングシステムにおいて、
前記端末は、前記表示制御の実行中、当該端末を使用する前記ユーザである端末ユーザによって当該端末の入力部が操作されることにより、当該端末ユーザ以外の前記ユーザの前記事項情報に対する当該端末ユーザのコメント、低評価及び高評価の少なくとも１つである評価データを入力可能に構成されており、
前記優先順位決定部は、前記事項情報に対する前記評価データの総数にさらに応じて、前記事項情報の前記優先順位を決定することを特徴とするｅラーニングシステム。
【請求項５】
請求項１ないし３のいずれかに記載のｅラーニングシステムにおいて、
前記端末は、前記表示制御の実行中、当該端末を使用する前記ユーザである端末ユーザによって当該端末の入力部が操作されることにより、当該端末ユーザ以外の前記ユーザの前記事項情報に対する当該端末ユーザのコメント、高評価及び低評価の少なくとも１つである評価データを入力可能であるとともに、当該端末ユーザを含む前記複数のユーザによって入力された当該評価データの総数が表示されるように構成されていることを特徴とするｅラーニングシステム。
【請求項６】
複数の科目を含むｅラーニングコンテンツが、演算処理装置からネットワークを介して複数のユーザがそれぞれ使用する複数の端末に提供されるｅラーニング方法であって、
前記演算処理装置は、前記複数の端末の各々との間で前記ネットワークを介して通信を実行することにより、前記各端末を使用する前記ユーザである各端末ユーザの前記ｅラーニングコンテンツに対する学習の質を表す学習質と、前記ｅラーニングコンテンツにおける前記複数の科目のいずれか１つが終了した際に実施される当該１つの科目に関連するアンケートへの前記各端末ユーザの回答、当該１つの科目に対する前記各端末ユーザの意見、及び、当該１つの科目に対する前記各端末ユーザの感想の少なくとも１つを含む事項情報と、を取得し、
前記演算処理装置及び前記各端末の一方は、前記取得された前記各端末ユーザの前記学習質及び前記学習量に応じて、前記事項情報の優先順位を決定し、
前記各端末は、前記事項情報を前記優先順位に対応して表示することを特徴とするｅラーニング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザが端末を介して受講するｅラーニングシステムなどに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ｅラーニングシステムとして、特許文献１に記載されたものが知られており、このｅラーニングシステムは、サーバ及びユーザ端末などを備えている。
【０００３】
このｅラーニングシステムの場合、ユーザは、サーバから提供されるｅラーニングコンテンツの１つの講座をユーザ端末で視聴し、その視聴後にテストを受験する。そして、その受験時の回答結果がユーザ端末からサーバに送信され、回答結果がサーバで採点された後、テストの合否がユーザ端末に送信される。そして、ユーザは、テストの採点結果が不合格であった場合には、再テストを受験する。以上のプロセスを繰り返しながら、ユーザは、ｅラーニングの各講座を受講する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０２０−１０１９５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
一般に、ｅラーニングにおいては、ユーザのモチベーションを維持しながら、ユーザの教育効果を高めることが望まれている。これに対して、上記従来のｅラーニングシステムによれば、ユーザは、受講後のテストの採点結果を受け取るのみであるため、ユーザのｅラーニングに対するモチベーションの低下を招いてしまう。その結果、ユーザの教育効果を高めることができないという問題がある。
【０００６】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、ユーザのモチベーションを維持して、ユーザの教育効果を高めることができるｅラーニングシステムなど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】
【０００７】
上記目的を達成するために、請求項１に係る発明は、演算処理装置と、演算処理装置との間でネットワークを介して通信可能な複数の端末とを含み、複数の科目を含むｅラーニングコンテンツが、演算処理装置から複数のユーザがそれぞれ使用する複数の端末に提供されるｅラーニングシステムであって、演算処理装置に設けられ、複数の端末の各々を使用するユーザである各端末ユーザのｅラーニングコンテンツに対する学習の質を表す学習質と、各端末ユーザのｅラーニングコンテンツに対する学習量と、ｅラーニングコンテンツにおける複数の科目のいずれか１つが終了した際に実施される１つの科目に関連するアンケートへの各端末ユーザの回答、１つの科目に対する各端末ユーザの意見、及び、１つの科目に対する各端末ユーザの感想の少なくとも１つを含む事項情報と、を取得する取得部と、演算処理装置及び各端末の一方に設けられ、取得部よって取得された各端末ユーザの学習質及び学習量に応じて、事項情報の優先順位を決定する優先順位決定部と、各端末に設けられ、優先順位決定部によって決定された事項情報を優先順位に対応して各端末の表示部に表示する表示制御を実行する表示制御部と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
このｅラーニングシステムによれば、各端末の表示制御部により、表示制御が実行される。この表示制御は、事項情報を優先順位に対応して各端末の表示部に表示するものであるので、各端末のユーザは、他のユーザの事項情報を優先順位に対応して参照することができる。
【０００９】
ここで、この事項情報の優先順位は、各端末ユーザのｅラーニングコンテンツに対する学習の質を表す学習質、及び各端末ユーザのｅラーニングコンテンツに対する学習量に応じて決定される。したがって、上記の表示制御の実行中、例えば、各ユーザの学習レベルに近い事項情報、及び各ユーザの学習を効率化するのに有効な事項情報などを優先的に表示することが可能になる。
【００１０】
さらに、この事項情報は、ｅラーニングコンテンツにおける複数の科目のいずれか１つが終了した際に実施される１つの科目に関連するアンケートへの各端末ユーザの回答、１つの科目に対する各端末ユーザの意見、及び、１つの科目に対する各端末ユーザの感想の少なくとも１つを含んでいる。すなわち、各ユーザが学習した内容をアウトプットするような事項を含んでいる。
【００１１】
したがって、上記のような優先順位に基づいて事項情報を表示した場合、各ユーザは、自身の学習レベルに近いユーザ、及び互いに良好な影響を与えうるレベルのユーザが学習した内容に関連してアウトプットする事項を参照することができる。言い換えれば、各ユーザは、自身以外の他のユーザの科目に対する理解及び見識などを参照することができる。
【００１２】
以上により、各ユーザは、自身の学習意欲を維持又は向上させて、自身の科目の内容に対する理解を深めることができる。すなわち、各ユーザのモチベーションを維持して、各ユーザの教育効果を高めることができる。
【００１３】
請求項２に係る発明は、請求項１に記載のｅラーニングシステムにおいて、表示制御の実行中、表示部に表示される事項情報は、学習質及び学習量に基づいて決定される学習レベルが端末を使用するユーザである端末ユーザの学習レベルに対して所定範囲内にある、端末ユーザ以外のユーザの事項情報であることを特徴とする。
【００１４】
このｅラーニングシステムによれば、例えば、所定範囲を端末ユーザの学習レベルに近い範囲に設定することにより、端末ユーザは、表示制御の実行中、自身の学習レベルに近いユーザにおける事項情報を参照することができる。それにより、端末ユーザは、自身の学習レベルとかけ離れた学習レベルのユーザの事項情報を参照する場合と比べて、科目に対する理解及び見識をより深めることができ、教育効果をさらに向上させることができる。
【００１５】
請求項３に係る発明は、請求項１に記載のｅラーニングシステムにおいて、表示制御の実行中、表示部に表示される事項情報は、学習質及び学習量に基づいて決定される学習レベルが端末を使用するユーザである端末ユーザの学習レベルと同等以上の、端末ユーザ以外のユーザの事項情報であることを特徴とする。
【００１６】
このｅラーニングシステムによれば、端末ユーザの学習レベルと同等以上の学習レベルの範囲に設定されているので、端末ユーザは、表示制御の実行中、自身の学習レベルと同等以上の学習レベルのユーザにおける事項情報を参照することができる。それにより、端末ユーザは、自身の学習レベルよりも低い学習レベルのユーザの事項情報を参照する場合と比べて、より参考となる理解及び見識などを参照することができ、教育効果をさらに向上させることができる。
【００１７】
請求項４に係る発明は、請求項１ないし３のいずれかに記載のｅラーニングシステムにおいて、端末は、表示制御の実行中、端末を使用するユーザである端末ユーザによって端末の入力部が操作されることにより、端末ユーザ以外のユーザの事項情報に対する端末ユーザのコメント、低評価及び高評価の少なくとも１つである評価データを入力可能に構成されており、優先順位決定部は、事項情報に対する評価データの総数にさらに応じて、事項情報の優先順位を決定することを特徴とする。
【００１８】
このｅラーニングシステムのように、評価データを、端末ユーザ以外のユーザの事項情報に対する端末ユーザのコメント、低評価及び高評価の少なくとも１つとした場合、事項情報に対する評価データの総数が多いことは、その事項情報に対して、他のユーザの関心度が高いこと、他のユーザの評価が高いこと、及び、他のユーザの評価が低いことの少なくとも１つが多い状態にあることを表すものとなる。
【００１９】
したがって、事項情報に対する評価データの総数にさらに応じて、事項情報の優先順位を決定した場合、上記のような状態にある事項情報を、より優先的に表示部に表示することが可能になる。それにより、端末ユーザは、他のユーザの関心度が高いこと、他のユーザの評価が高いこと、及び、他のユーザの評価が低いことの少なくとも１つがより多い状態にある事項情報を、より優先的に参照することになる。その結果、ユーザのｅラーニングに対するモチベーションの維持及び教育効果の向上を実現することができる。
【００２０】
請求項５に係る発明は、請求項１ないし３のいずれかに記載のｅラーニングシステムにおいて、端末は、表示制御の実行中、端末を使用するユーザである端末ユーザによって端末の入力部が操作されることにより、端末ユーザ以外のユーザの事項情報に対する端末ユーザのコメント、高評価及び低評価の少なくとも１つである評価データを入力可能であるとともに、端末ユーザを含む複数のユーザによって入力された評価データの総数が表示されるように構成されていることを特徴とする。
【００２１】
このｅラーニングシステムによれば、表示制御の実行中、端末ユーザを含む複数のユーザによって入力された事項情報に対する評価データの総数が表示される。この評価データは、端末ユーザのコメント、低評価及び高評価の少なくとも１つであるので、ユーザは、他のユーザがどのような事項情報に対して関心がより高いのか、高評価をより多く与えているのか、及び、低評価をより多く与えているのかということの少なくとも１つを認識することができる。さらに、そのような事項情報と自身の事項情報とを比較することができる。その結果、ユーザのｅラーニングに対するモチベーションの維持及び教育効果の向上を実現することができる。
【００２２】
請求項６に係る発明は、複数の科目を含むｅラーニングコンテンツが、演算処理装置からネットワークを介して複数のユーザがそれぞれ使用する複数の端末に提供されるｅラーニング方法であって、演算処理装置は、複数の端末の各々との間でネットワークを介して通信を実行することにより、各端末を使用するユーザである各端末ユーザのｅラーニングコンテンツに対する学習の質を表す学習質と、ｅラーニングコンテンツにおける複数の科目のいずれか１つが終了した際に実施される１つの科目に関連するアンケートへの各端末ユーザの回答、１つの科目に対する各端末ユーザの意見、及び、１つの科目に対する各端末ユーザの感想の少なくとも１つを含む事項情報と、を取得し、演算処理装置及び各端末の一方は、取得された各端末ユーザの学習質及び学習量に応じて、事項情報の優先順位を決定し、各端末は、事項情報を優先順位に対応して表示することを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の一実施形態に係るｅラーニングシステムの構成を模式的に示す図である。
【図２】サーバの機能的な構成を示すブロック図である。
【図３】端末の機能的な構成を示すブロック図である。
【図４】ｅラーニングコンテンツの内容の一例を示す図である。
【図５】ｅラーニング中の各種制御処理などを示すシーケンス図である。
【図６】学習制御処理を示すフローチャートである。
【図７】各種演算処理を示すフローチャートである。
【図８】アンケート用画面の一例を示す図である。
【図９】回答一覧画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、図面を参照しながら、本発明の一実施形態に係るｅラーニングシステムについて説明する。図１に示すように、本実施形態のｅラーニングシステム１は、サーバ２、複数の端末３（１つのみ図示）及び複数の端末４（１つのみ図示）などを備えている。
【００２５】
これらのサーバ２及び端末３，４は、ネットワーク５を介して互いに通信可能に接続されており、このネットワーク５は、インターネット及びＬＡＮなどで構成されている。
【００２６】
まず、サーバ２について説明する。サーバ２は、図２に示すように、制御部２１、記憶部２２及び通信部２３を備えている。制御部２１は、ＣＰＵ、メモリ及びＩ／Ｏインターフェースなどによって構成されており、後述する各種制御処理及び各演算処理を実行する。なお、本実施形態では、サーバ２が演算処理装置に相当し、制御部２１が取得部及び優先順位決定部に相当する。
【００２７】
記憶部２２は、例えばＲＯＭ，ＲＡＭ、ＨＤＤ等の記憶装置によって構成されており、ｅラーニング用のプログラム、ｅラーニングコンテンツ（後述する図４参照）、各ユーザの学習状態を表すデータ及び制御部２１の演算結果などを記憶している。この各ユーザの学習状態を表すデータは、後述するように、端末３，４との間での通信によって通信部２３で受信され、記憶部２２に記憶される。
【００２８】
通信部２３は、通信装置によって構成されており、ネットワーク５を介して、端末３，４などの外部機器との間で通信を実行する。
【００２９】
次に、端末３について説明する。端末３は、スマートフォンタイプのものであり、ユーザＵ１によって使用される。端末３は、図３に示すように、端末制御部３１、端末記憶部３２、ディスプレイ３３及び端末通信部３４を備えている。
【００３０】
端末制御部３１は、ＣＰＵ、メモリ及びＩ／Ｏインターフェースなどによって構成されており、ｅラーニングの実行中、各種の制御処理を実行する。なお、本実施形態では、端末制御部３１が表示制御部に相当する。
【００３１】
端末記憶部３２は、例えばＥ２ＰＲＯＭ及びＲＡＭ等の記憶装置によって構成されている。この端末記憶部３２には、端末制御部３１による演算処理結果、端末制御部３１が端末通信部３４を介して受信したデータ（例えば、ｅラーニングコンテンツ）、インストール済みのｅラーニング受講用のプログラム、及び端末３のユーザＵ１を識別するためのユーザＩＤなどが記憶される。
【００３２】
ディスプレイ３３は、静電容量型のタッチパネルで構成され、端末３の前面のほぼ大部分にわたって配置されているとともに、端末制御部３１と電気的に接続されている。端末制御部３１は、後述するように、ｅラーニング受講用のプログラムの実行中、ディスプレイ３３の表示状態を制御することにより、表示制御処理を実行する。
【００３３】
また、端末制御部３１は、ユーザＵ１によるディスプレイ３３のタッチ操作の態様を認識するように構成されている。この場合、タッチ操作としては、タップ（シングルタップ、ダブルタップおよびロングタップ）、フリック（上フリック、下フリック、左フリックおよび右フリック）、スワイプ、ピンチ（ピンチインおよびピンチアウト）またはマルチタッチなどが含まれる。なお、本実施形態では、ディスプレイ３３が表示部及び入力部に相当する。
【００３４】
端末通信部３４は、通信装置によって構成されており、ｅラーニングの実行中、ネットワーク５を介して、サーバ２などの外部機器との間で通信を実行する。
【００３５】
次に、端末４について説明する。端末４は、デスクトップパソコンタイプのものであり、ユーザＵ２によって使用される。端末４は、図１に示すように、端末本体４ａ、ディスプレイ４ｂ及び入力インターフェース４ｃなどを備えている。
【００３６】
この端末本体４ａには、マイクロコンピュータ、ストレージ及び通信装置（いずれも図示せず）が内蔵されている。マイクロコンピュータは、ＣＰＵ、メモリ及びＩ／Ｏインターフェースなど構成され、ストレージは、ＨＤＤ又はＳＤＤなどで構成されている。
【００３７】
このストレージには、マイクロコンピュータによる演算処理結果、マイクロコンピュータが通信装置を介して受信したデータ（例えば、ｅラーニングコンテンツ）、インストール済みのｅラーニング受講用のプログラム、及び端末４のユーザＵ２を識別するためのユーザＩＤなどが記憶される。
【００３８】
マイクロコンピュータは、ｅラーニング受講用のプログラムの実行中、ディスプレイ４ｂの表示状態を制御することにより、表示制御処理を実行する。さらに、入力インターフェース４ｃは、端末４を操作するためのキーボード及びマウスなどで構成されている。この端末４では、ｅラーニング受講用のプログラムの実行中、ユーザＵ２による入力インターフェース４ｃの操作に伴って、各種のデータが入力される。
【００３９】
次に、本実施形態のｅラーニングシステムにおける学習方法について説明する。以下、ユーザＵ１が端末３を使用し、デジタルマーケティング講座のｅラーニングを実行する場合を例にとって説明する。
【００４０】
本実施形態の場合、ｅラーニングコンテンツとしては、図４に示すものが用いられる。このｅラーニングコンテンツの場合、第１ステップから第Ｎ（Ｎは整数）ステップまでのＮ個のステップを含んでおり、ステップ毎に、テーマと多数のカリキュラムが設定されている。なお、本実施形態では、カリキュラムが科目に相当する。
【００４１】
すなわち、第１ステップのテーマとしては、「デジタルマーケティング総論」が設定されており、そのカリキュラムの内容としては、「デジタルの特性」から「現状分析」までの１４種類が設定されている。
【００４２】
このｅラーニングシステムでは、後述するように、ユーザＵ１は、端末３を用いて１つのカリキュラムを受講した後、カリキュラムに関連するテストを受験する。次いで、このテストの受験後、カリキュラムに関連するアンケートが端末３のディスプレイ３３に表示される。ユーザＵ１は、後述するように、ディスプレイ３３をタッチ操作しながら、このアンケートに対して回答することにより、他のユーザのコメントを参照することが可能になる。
【００４３】
次に、図５を参照しながら、ｅラーニングシステム１において、ｅラーニングの際に実行される各種制御処理について説明する。同図５は、ｅラーニングがユーザＵ１の端末３において実行される場合の例である。また、図５の制御処理は、ユーザＵ１の端末３の操作によって、ｅラーニング受講用のプログラムが実行され、ユーザＵ１がサーバ２のシステムに対してログイン済みになった以降のものである。
【００４４】
同図５に示すように、まず、端末３において、学習開始判定処理が実行される（図５／ＳＴＥＰ１）。この学習開始判定処理は、ユーザＵ１の学習開始動作が実行されたか否かを判定するものであり、具体的には、以下のように実施される。
【００４５】
すなわち、端末３において、ｅラーニング受講用のプログラムの実行中、ユーザＵ１がディスプレイ３３に表示されているカリキュラム（図示せず）の一覧の中から自身が受講を希望するカリキュラムを選択した後、図示しない開始ボタンを押下したときには、ユーザＵ１の学習開始動作が実行されたと判定され、それ以外のときには、学習開始動作が実行されていないと判定される。
【００４６】
そして、開始ボタンがユーザＵ１によって押下された場合、ユーザＵ１が受講を希望するカリキュラムを表す学習開始信号が端末３からサーバ２に送信される。
【００４７】
この学習開始信号がサーバ２で受信された場合、サーバ２では、コンテンツ決定処理が実行される（図５／ＳＴＥＰ２）。このコンテンツ決定処理では、学習開始信号に基づいて、ユーザＵ１に提供するｅラーニングのカリキュラムのコンテンツが決定される。そして、そのようなコンテンツを含むコンテンツ信号がサーバ２から端末３に送信される。
【００４８】
このコンテンツ信号が端末３で受信された場合、端末３では、学習制御処理が実行される（図５／ＳＴＥＰ３）。この学習制御処理は、具体的には、端末３において所定の制御周期で図６に示すように実行される。
【００４９】
同図６に示すように、まず、テストを実施中であるか否かが判定される（図６／ＳＴＥＰ２１）。このテストは、後述するように、カリキュラム終了後に実施されるものである。
【００５０】
この判定が肯定（図６／ＳＴＥＰ２１…ＹＥＳ）で、テストを実施中であるときには、後述するテストの実施処理（図６／ＳＴＥＰ２５）に進む。
【００５１】
一方、この判定が否定（図６／ＳＴＥＰ２１…ＮＯ）で、カリキュラム終了後のテストを実施中でないときには、アンケートを表示中であるか否かが判定される（図６／ＳＴＥＰ２２）。このアンケートは、後述するように、テスト終了後に表示されるものである。
【００５２】
この判定が肯定（図６／ＳＴＥＰ２２…ＹＥＳ）で、アンケートを表示中であるときには、後述するアンケートの表示処理（図６／ステップ２７）に進む。一方、この判定が否定（図６／ＳＴＥＰ２２…ＮＯ）で、アンケートを表示中でないときには、学習表示制御処理が実行される（図６／ＳＴＥＰ２３）。
【００５３】
この学習表示制御処理では、図示しないが、前述したコンテンツ信号に含まれているカリキュラムのコンテンツがディスプレイ３３に再生表示される。それにより、ユーザＵ１は、カリキュラムを受講することが可能になる。
【００５４】
次いで、学習表示制御処理が終了したか否かが判定される（図６／ＳＴＥＰ２４）。この場合、カリキュラムのコンテンツが最後まで再生表示された後、ユーザＵ１によって終了操作が実施されたときには、学習表示制御処理が終了したと判定され、それ以外のときには、学習表示制御処理が終了していないと判定される。
【００５５】
この判定が否定（図６／ＳＴＥＰ２４…ＮＯ）で、学習表示制御処理が終了していないときには、そのまま本処理が終了する。一方、この判定が肯定（図６／ＳＴＥＰ２４…ＹＥＳ）で、学習表示制御処理が終了したときには、テストが実施される（図６／ＳＴＥＰ２５）。
【００５６】
このテストは、ユーザＵ１のカリキュラムに対する理解度などを試すためのものである。なお、以下の説明では、ユーザＵ１がテストの問題を解答するのに要した時間を「解答時間」という。
【００５７】
次いで、テストが終了したか否かが判定される（図６／ＳＴＥＰ２６）。この場合、ユーザＵ１がテストに対する回答を全て入力した後、終了操作を実施したときには、テストが終了したと判定され、それ以外のときには、テストが終了していないと判定される。
【００５８】
この判定が否定（図６／ＳＴＥＰ２６…ＮＯ）で、テストが終了していないときには、そのまま本処理が終了する。一方、この判定が肯定（図６／ＳＴＥＰ２６…ＹＥＳ）で、テストが終了したときには、アンケートの表示処理を実行する（図６／ＳＴＥＰ２７）。
【００５９】
このアンケートの表示処理では、図８に示すようなアンケート用画面が端末３のディスプレイ３３に表示される。このアンケート用画面の場合、その最上部の表示領域３３ａには、カリキュラムの項目及びその具体的な内容の文章が表示される。図８に示す例では、「サイト改善」というカリキュラムの項目と、『サイト改善の方法(４)数字って、「何を」見たらいいの？』という文章とが表示されている。
【００６０】
さらに、その下側のアンケート表示欄３３ｂには、上記のカリキュラムを受講したユーザＵ１に対するアンケートを実施するために、アンケート内容を示すメッセージが表示される。図８に示す例では、「自分やチーム／部署が実施するべきこと・話し合いたいことをＴＯＤＯにまとめておきましょう」というメッセージが表示されている。
【００６１】
さらに、その下側には、アンケートの回答を促すために、「回答後にみんなの回答が確認できます。」というメッセージが表示されるとともに、既に回答済みのユーザ数を表すメッセージ（図８に示す例では、「８人が回答済み」というメッセージ）が表示される。
【００６２】
さらに、アンケート欄３３ｂの下側には、回答記入欄３３ｃ及び送信ボタン３３ｄが表示される。この回答記入欄３３ｃは、ユーザＵ１がアンケートに対する回答を入力するためのものであり、送信ボタン３３ｄは、ユーザＵ１がアンケートに対する回答をサーバ２に送信するためのものである。
【００６３】
ユーザＵ１が回答記入欄３３ｃの中をタップした際、その下側に入力キーボード３３ｅが表示される。それにより、ユーザＵ１は、この入力キーボード３３ｅを操作することによって、アンケート欄３３ｂにアンケートに対する回答を入力することができる。図８に示す例では、「デザインの直すべきところや、機能を強めるべきところへの指示に活かしていく」という回答が入力されている。
【００６４】
なお、以下の説明では、ユーザＵ１が今回のカリキュラム終了後に回答を入力したアンケートのことを「今回アンケート」という。また、本実施形態では、アンケートに対する回答が事項情報に相当する。
【００６５】
次いで、送信操作が実行されたか否かが判定される（図６／ＳＴＥＰ２８）。この場合、上述した送信ボタン３３ｄがユーザＵ１によって押下されたときには、送信操作が実行されたと判定され、それ以外のときには、送信操作が実行されていないと判定される。
【００６６】
この判定が否定（図６／ＳＴＥＰ２８…ＮＯ）で、送信操作が実行されていないときには、そのまま本処理が終了する。一方、この判定が肯定（図６／ＳＴＥＰ２８…ＹＥＳ）で、送信操作が実行されたときには、学習結果信号の送信処理が実行される（図６／ＳＴＥＰ２９）。この送信処理の実行により、学習結果信号がサーバ２に送信される。
【００６７】
この学習結果信号は、ユーザＵ１のＩＤと、今回のカリキュラム終了後のテスト問題に対するユーザＵ１の解答結果（正答率及び解答時間）と、今回アンケートに対する回答結果とを学習結果として含むものである。以上のように、学習結果信号が送信された後、本処理が終了する。
【００６８】
図５に戻り、この学習結果信号がサーバ２で受信された場合、サーバ２では、各種演算処理が実行される（図５／ＳＴＥＰ４）。この各種演算処理は、各種データの演算などを実施するものであり、具体的には、図７に示すように実行される。
【００６９】
同図７に示すように、まず、学習質の演算処理が実行される（図７／ＳＴＥＰ４１）。この学習質は、ｅラーニングにおけるユーザＵ１の学習の質を表すものであり、具体的には、以下に述べる手法によって演算される。
【００７０】
まず、ユーザＵ１の今回のテストの解答結果における正答率と、過去のテストにおける正答率とを用いて、ユーザＵ１の正答率の平均値（以下「平均正答率」という）を演算する。
【００７１】
次いで、今回のテストにおける解答時間と、過去のテストにおける解答時間とを用いて、ユーザＵ１の解答時間の平均値（以下「平均解答時間」という）を演算する。そして、平均正答率及び平均解答時間に応じて、図示しないマップを検索することにより、学習質が演算される。この場合、学習質は、平均正答率が高いほど、又は平均解答時間が短いほど、より大きい値として演算される。
【００７２】
なお、上記の手法に代えて、平均正答率及び平均解答時間を所定の演算式に代入する手法によって、学習質を演算してもよい。その場合にも、学習質は、平均正答率が高いほど、又は平均解答時間が短いほど、より大きい値として演算される。
【００７３】
次いで、学習量の演算処理が実行される（図７／ＳＴＥＰ４２）。この学習量は、今回のカリキュラムが終了した時点での、全カリキュラムに対するユーザＵ１の進捗率として演算される。
【００７４】
なお、学習量は、全カリキュラムに対するユーザＵ１の進捗率に限らず、ユーザＵ１が現在まで受講したカリキュラムの受講時間の総和としてもよい。また、ユーザＵ１が現在まで受講した複数のカリキュラムの受講時間に対して、荷重平均演算を施すことによって、学習量を算出するように構成してもよい。
【００７５】
次に、学習レベルの演算処理が実行される（図７／ＳＴＥＰ４３）。この学習レベルは、前述した学習質及び学習量に応じて、図示しないマップを検索することにより算出される。この場合、学習レベルは、学習質が高いほど、又は学習量が多いほど、より大きい値として演算される。
【００７６】
なお、学習レベルを、上記の手法に代えて、学習質及び学習量の積として演算するように構成してもよい。
【００７７】
以上のように学習レベルの演算処理を実行した後、各種データの記憶処理が実行される（図７／ＳＴＥＰ４４）。この記憶処理では、以上のように演算されたユーザＵ１の学習レベル及びアンケートに対する回答結果などの各種データが記憶部２２内に記憶される。
【００７８】
その結果、記憶部２２内には、ユーザＵ１を含めた多数のユーザのデータとして、多数のユーザの学習レベル及びアンケートの回答結果などが記憶される。なお、以下の説明では、ユーザＵ１以外のユーザを「他ユーザ」という。
【００７９】
次いで、回答結果の選択処理が実行される（図７／ＳＴＥＰ４５）。この選択処理は、まず、記憶部２２内に記憶されているアンケートの回答結果のうち、今回アンケートに対する他ユーザの回答結果の中から、他ユーザの学習レベルがユーザＵ１の学習レベルに対して所定範囲内にあるものが選択される。
【００８０】
この所定範囲は、例えば、ユーザＵ１の学習レベルと所定値α（例えば値０．９５）の積を下限値とし、ユーザＵ１の学習レベルと所定値β（例えば値１．１）の積を上限値とする範囲として設定される。すなわち、他ユーザの学習レベルがユーザＵ１の学習レベルに近い範囲内にある回答結果が選択される。なお、所定範囲の上限値及び下限値は、上記の値に限らず、所定範囲が他ユーザの学習レベルがユーザＵ１の学習レベルに近い範囲となるような値であればよい。
【００８１】
次に、優先順位の決定処理が実行される（図７／ＳＴＥＰ４６）。この決定処理は、上記の選択処理で選択された回答結果における他ユーザの優先順位を、他ユーザの学習レベルに基づいて決定するものである。具体的には、優先順位は、他ユーザの学習レベルが高いほど、より高い順序に決定される。
【００８２】
すなわち、学習レベルが最高の他ユーザの優先順位は「１位」に決定され、学習レベルが２番目の他ユーザの優先順位は「２位」に決定されるとともに、学習レベルが最低の他ユーザの優先順位は「最下位」に決定される。
【００８３】
次いで、回答結果信号の送信処理が実行される（図７／ＳＴＥＰ４７）。この送信処理の実行により、回答結果信号が端末３に送信される。この回答結果信号は、上記のように選択された今回アンケートに対する他ユーザの回答結果と、他ユーザの優先順位とを含むものである。以上のように、回答結果信号が端末３に送信された後、本処理が終了する。
【００８４】
図５に戻り、この回答結果信号が端末３で受信された場合、端末３では、表示制御処理が実行される（図５／ＳＴＥＰ５）。この表示制御処理では、図９に示すような回答一覧画面が端末３のディスプレイ３３に表示される。
【００８５】
この回答一覧画面の場合、その最上部の表示領域３３ａには、カリキュラムの項目及びその具体的な内容の文章が表示され、その下側のアンケート欄３３ｂには、アンケート内容を示すメッセージが表示される。
【００８６】
また、アンケート欄３３ｂの下側の表示領域３３ｆには、ユーザＵ１が今回アンケートに対して入力した回答内容が表示される。図９に示す例では、これらの表示領域３３ａ、アンケート欄３３ｂ及び表示領域３３ｆにおいて、図８のアンケート用画面の例と同じ内容が表示されている。
【００８７】
さらに、表示領域３３ｆの下側には、上から下に向かって３つの表示領域３３ｇ〜３３ｉが設定されている。これらの表示領域３３ｇ〜３３ｉには、前述した優先順位が１位から３位までの他ユーザの今回アンケートに対する回答（以下「他ユーザのアンケート回答」という）が、他ユーザの名前とともに表示される。
【００８８】
また、図示しないが、回答一覧画面を下方にスクロールすることにより、優先順位が４位以下の他ユーザのアンケート回答も、他ユーザの名前とともに画面内の表示領域に表示される。
【００８９】
すなわち、表示制御処理の実行中、他ユーザの学習レベルがユーザＵ１の学習レベルに近い範囲内にある回答結果のうち、学習レベルが最も高い他ユーザの回答が最上位に表示されるとともに、それ以外の回答結果は、他ユーザの学習レベルが低いほど、より下側に表示されるように構成されている。
【００９０】
また、４つの表示領域３３ｆ〜３３ｉの各々においては、その右下側に、いいねボタン３３ｘ及びプルダウンメニューボタン３３ｙが表示される。さらに、これらの２つのボタン３３ｘ，３３ｙは、回答一覧画面を下方にスクロールした際の、優先順位が４位以下の他ユーザのアンケート回答の表示領域にも表示される。
【００９１】
ユーザＵ１は、表示領域３３ｇ〜３３ｉのコメント回答を参照したり、回答一覧画面を下方にスクロールしながら回答を参照したりした際において、いずれかのコメント回答を高く評価した場合、いいねボタン３３ｘを押下することで、そのコメント回答に高評価を与えたことを示すことができる。このように、いいねボタン３３ｘが押下された場合、図示しないが、それを表す信号が端末３からサーバ２に送信される。
【００９２】
また、ユーザＵ１がプルダウンメニューボタン３３ｙを押下した場合、前述した図８の回答記入欄３３ｃ及び送信ボタン３３ｄと同様の、コメント記入欄及び送信ボタンが表示される（図示せず）。
【００９３】
ユーザＵ１がコメント記入欄の中をタップした際、その下側に、前述した図８の入力キーボード３３ｅと同様の入力キーボードが表示される（図示せず）。それにより、ユーザＵ１は、この入力キーボードを操作することで、コメント記入欄に他ユーザのアンケート回答に対するコメントを入力することができる。
【００９４】
このように、他ユーザのアンケート回答に対するコメントがユーザＵ１によってコメント記入欄に入力された場合、図示しないが、それを表す信号が端末３からサーバ２に送信される。
【００９５】
また、回答一覧画面の最下位の領域には、閉じるボタン３３ｚが表示されており、ユーザＵ１は、この閉じるボタン３３ｚを押下することによって、回答一覧画面を終了させることができる。
【００９６】
本実施形態のｅラーニングシステム１の場合、以上のように、ユーザＵ１の端末３において、各種の制御処理が実行され、サーバ２との間で通信が実行されることにより、ｅラーニングが実行される。この点は、ユーザＵ１が使用する端末３以外の端末３，４においても同様である。
【００９７】
以上のように、本実施形態のｅラーニングシステム１によれば、ユーザＵ１の端末３において、学習制御処理が終了した後、表示制御処理（図５／ＳＴＥＰ５）が実行される。この表示制御処理では、他ユーザの学習レベルが、ユーザＵ１の学習レベルに対して近い範囲内にある他ユーザのアンケート回答が、優先順位に対応してディスプレイ３３に表示される。
【００９８】
ここで、このアンケート回答の優先順位は、他ユーザの学習質及び学習量に応じて決定される。したがって、上記の表示制御処理の実行中、ユーザＵ１の学習レベルに近いアンケート回答及びユーザＵ１の学習を効率化するのに有効なアンケート回答などを優先的に表示することが可能になる。
【００９９】
さらに、このアンケート回答は、ｅラーニングコンテンツにおける１つのカリキュラムに関連して、他ユーザが実施すべきと考える事項及び他ユーザ以外のユーザの意見又は感想を希望する事項の少なくとも一方の事項を含んでいる。すなわち、他ユーザが学習した内容をアウトプットするような事項を含んでいる。
【０１００】
したがって、上記のような優先順位に対応してアンケート回答を表示した場合、ユーザＵ１は、自身の学習レベルに近い他ユーザ、及び互いに良好な影響を与えうるレベルの他ユーザが学習した内容をアウトプットするような事項を参照することができる。
【０１０１】
それにより、各ユーザは、自身の学習レベルとかけ離れた学習レベルのユーザの事項情報を参照する場合と比べて、カリキュラムに対する理解及び見識をより深めることができ、教育効果をさらに向上させることができる。
【０１０２】
以上により、ユーザＵ１を含む各ユーザは、自身の学習意欲を維持又は向上させて、カリキュラムの内容に対する自身の理解を深めることができる。すなわち、各ユーザのモチベーションを維持して、各ユーザの教育効果を高めることができる。
【０１０３】
なお、実施形態のｅラーニングシステム１において、表示制御処理（図５／ＳＴＥＰ５）を以下に述べるように実行してもよい。以下の説明では、ユーザＵ１，Ｕ２を含めて、ｅラーニングシステム１を利用するユーザを「利用ユーザ」という。
【０１０４】
まず、図９に示す回答一覧画面において、いいねボタン３３ｘ及びプルダウンメニューボタン３３ｙに加えて、やだねボタン（図示せず）が、アンケート回答の表示領域３３ｆ〜３３ｉの各々の右下側に表示される。このやだねボタンは、ユーザＵ１が他ユーザのアンケート回答に対して低評価を与えたことを示すものである。
【０１０５】
そして、アンケート回答の表示領域３３ｆ〜３３ｉの各々において、アンケート回答に対するコメントの総数、いいねボタン３３ｘを押下した利用ユーザの総数、及び、やだねボタンを押下した利用ユーザの総数が表示される。すなわち、アンケート回答に対してコメントを入力したユーザの総数、アンケート回答を高評価したユーザの総数、及び、アンケート回答を低評価したユーザの総数が表示される。
【０１０６】
以上のように構成した場合、表示制御処理の実行中、ユーザは、他のユーザがどのようなアンケート回答に対して関心がより高いのか、高評価より多く与えているのか、又は低評価をより多く与えているのかを認識することができる。さらに、そのようなアンケート回答と自身のアンケート回答とを比較することができる。その結果、ユーザのｅラーニングに対するモチベーションの維持及び教育効果の向上を実現することができる。
【０１０７】
なお、図９に示す回答一覧画面において、アンケート回答に対するコメントの総数、いいねボタン３３ｘを押下した利用ユーザの総数、及び、やだねボタンを押下した利用ユーザの総数の少なくとも１つが表示されるように構成してもよい。さらに、いいねボタン３３ｘ及びやだねボタンの一方が表示されるとともに、いいねボタン３３ｘ及びやだねバタンの一方を押下した利用ユーザの総数が表示されるように構成してもよい。
【０１０８】
また、実施形態のｅラーニングシステム１において、以下の制御処理が実行されるように構成してもよい。まず、端末３は、いいねボタン３３ｘ及び上記のやだねボタンが押下された際、それを表す信号をサーバ２に送信する。また、端末３は、アンケート回答に対するコメントが入力された際、それを含む信号をサーバ２に送信する。
【０１０９】
そして、サーバ２は、上記の信号に基づき、アンケート回答を高評価した利用ユーザの総数と、アンケート回答を低評価したユーザの総数と、アンケート回答に対する利用ユーザのコメントの総数との総和である評価データの総数を演算する。
【０１１０】
そして、優先順位の決定処理（図７／ＳＴＥＰ４６）において、他ユーザの学習レベルと他ユーザのアンケート回答に対する評価データの総数に応じて、優先順位が決定される。その際、学習レベルが同じ複数のユーザが存在する場合、評価データの総数が多いユーザは、評価データの総数が少ないユーザよりも優先順位が高くなるように決定される。
【０１１１】
以上のように構成した場合、アンケート回答に対する評価データの総数が多いことは、そのアンケート回答に対して、他のユーザの関心度が高いこと、他のユーザの評価が高いこと、及び、他のユーザの評価が低いことの少なくとも１つが多い状態にあることを表すものとなる。
【０１１２】
したがって、アンケート回答に対する評価データの総数にさらに応じて、アンケート回答の優先順位を決定した場合、上記のような状態にあるアンケート回答を、より優先的にディスプレイ３３に表示することが可能になる。それにより、端末３のユーザＵ１は、他ユーザの関心度が高いこと、他ユーザの評価が高いこと、及び、他ユーザの評価が低いことの少なくとも１つがより多い状態にあるアンケート回答を、より優先的に参照することになる。その結果、ユーザのｅラーニングに対するモチベーションの維持及び教育効果の向上を実現することができる。
【０１１３】
なお、上記において、評価データの総数が、アンケート回答を高評価した利用ユーザの総数、アンケート回答を低評価したユーザの総数、及び、アンケート回答に対する利用ユーザのコメントの総数のいずれか１つとなるように構成してもよい。さらに、評価データの総数が、アンケート回答を高評価した利用ユーザの総数、アンケート回答を低評価したユーザの総数、及び、アンケート回答に対する利用ユーザのコメントの総数のいずれか２つの和となるように構成してもよい。
【０１１４】
なお、実施形態は、表示制御処理（ＳＴＥＰ５）の実行中、学習レベルがユーザＵ１の学習レベルに対して所定範囲内にある他ユーザのアンケート回答結果をディスプレイ３３に表示した例であるが、これに代えて、学習レベルがユーザＵ１の学習レベルと同等以上の他ユーザのアンケート回答結果をディスプレイ３３に表示するように構成してもよい。
【０１１５】
このように構成した場合、ユーザＵ１は、表示制御の実行中、自身の学習レベルと同等以上の学習レベルのユーザにおけるアンケート回答を参照することができる。それにより、ユーザＵ１は、自身の学習レベルよりも低い学習レベルの他ユーザのアンケート回答を参照する場合と比べて、より参考となる理解及び見識などを参照することができ、ユーザＵ１の教育効果をさらに向上させることができる。
【０１１６】
また、実施形態は、表示制御処理の実行中、他ユーザのアンケート回答結果を、上から下に向かって優先順位の高いものから順に表示した例であるが、アンケート回答結果の表示方法はこれに限定されるものではない。例えば、表示制御処理の実行中、優先順位の高いアンケート回答の表示面積を優先順位の低いものより大きく設定してもよい。また、表示制御処理の実行中、優先順位の高いアンケート回答の表示時間を、優先順位の低いものよりも長く設定してもよい。
【０１１７】
さらに、実施形態は、カリキュラム終了後のテスト問題に対するユーザＵ１の解答結果（正答率及び解答時間）に基づいて、学習質を演算した例であるが、これに代えて、以下に述べる手法によって学習質を演算するように構成してもよい。例えば、ユーザＵ１のカリキュラムの選択状態及び終了状態に基づいて、学習質を演算するように構成してもよい。
【０１１８】
一方、実施形態は、サーバ２において優先順位の決定処理（図７／ＳＴＥＰ４６）を実行するように構成した例であるが、これに代えて、端末３において、優先順位の決定処理を実行するように構成してもよい。
【０１１９】
また、実施形態は、ｅラーニングコンテンツとして、デジタルマーケティング講座のコンテンツを用いた例であるが、ｅラーニングコンテンツとして、これに代えて、以下に述べるような講座のものを用いてもよい。
【０１２０】
例えば、各種パソコン用プログラムの操作講座、メールのマナー及びルール講座、情報セキュリティ講座、スケジュール管理講座、又は、英文ビジネスメール・レター講座などのコンテンツを用いてもよい。
【０１２１】
さらに、新入社員研修講座、ビジネスマナー講座、スピーチ講座、交渉術講座、法律講座、又は、財務諸表講座などのコンテンツを用いてもよい。
【０１２２】
また、実施形態は、演算処理装置として、サーバ２を用いた例であるが、これ代えて、スーパーコンピュータ、クラウドコンピューティング又はパーソナルコンピュータを演算処理装置として用いてもよい。
【０１２３】
さらに、実施形態は、端末として、スマートフォンタイプ及びデスクトップパソコンタイプの端末３，４を用いた例であるが、これらに代えて、ノートＰＣタイプの端末又はタブレットＰＣタイプの端末などを用いてもよい。
【０１２４】
一方、実施形態は、事項情報として、アンケートに対する回答を用いた例であるが、本発明の事項情報は、これに限らず、ｅラーニングコンテンツにおける複数の科目のいずれか１つが終了した際に実施される１つの科目に関連するアンケートへの各端末ユーザの回答、１つの科目に対する各端末ユーザの意見、及び、１つの科目に対する各端末ユーザの感想の少なくとも１つを含むものであればよい。例えば、ユーザがアンケートとは無関係にカリキュラムに関連する感想を端末に入力したり、カリキュラムの内容に対する質問を端末に入力したりしてもよく、その場合には、これらの感想や質問が事項情報に相当する。
【０１２５】
また、実施形態は、ユーザに対するアンケートとして記述式のものを用いた例であるが、これに代えて、選択式のアンケートを用いてもよい。
【符号の説明】
【０１２６】
１  ｅラーニングシステム
２  サーバ（演算処理装置）
２１  制御部（取得部、優先順位決定部）
３  端末
３１  端末制御部（表示制御部）
３３  ディスプレイ（表示部、入力部）
４  端末
５  ネットワーク
Ｕ１  ユーザ
Ｕ２  ユーザ
【要約】      （修正有）【課題】ユーザのモチベーションを維持して、ユーザの教育効果を高めることができるｅラーニングシステムなどを提供する。【解決手段】ｅラーニングシステム１のサーバ２は、複数の端末３，４から、これらを使用するユーザの学習質、ユーザの学習量及びアンケート回答を取得し、ユーザの学習質及び学習量に応じて、学習レベルを決定し、この学習レベルに応じて、アンケート回答の優先順位を決定する。端末３では、複数のアンケート回答が優先順位に対応してディスプレイに表示される。【選択図】図１【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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