(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークと、
前記ネットワークに接続されたパーソナルコンピュータ、ワークステーション、あるいは汎用コンピュータといった情報処理装置から構成される学習管理サーバと、
前記ネットワークに接続されたパーソナルコンピュータから構成される学習端末と、
を含む学習システムであって、
前記学習管理サーバは、
学習者の学力を示す学力データ及び性格を示す性格データを有する個人データを備えた学習者データベースと、
グループを構成する構成メンバー、および前記グループにおける教育内容、学習者の性格、教育目標、前記グループそれぞれの前記構成メンバーを編成するための、前記グループそれぞれの種類に対応した前記学習者データベースの前記個人データの有する前記学力データの成績範囲と前記性格データの分類項目との組み合わせ情報と、前記学力データの成績範囲と前記性格データの分類項目との組み合わせ比率情報と、からなるグループ編成データ、を有するグループデータベースと、
演算処理装置と
を具備し、
前記演算処理装置は、
編成する前記グループの種類が選択されると、前記グループデータベースの前記グループ編成データの中から、決定された前記グループの種類に対応する前記学習者データベースの前記個人データの有する前記学力データの成績範囲と前記性格データの分類項目との組み合わせ情報、および前記学力データの成績範囲と前記性格データの分類項目との組み合わせ比率情報を選択する手段と、
前記選択された前記学力データの成績範囲と前記性格データの分類項目との組み合わせ情報、および前記学力データの成績範囲と前記性格データの分類項目との組み合わせ比率情報と、前記学習者データベースの前記学習者の学力を示す学力データ及び性格を示す性格データとを照合して、前記学習者の中から前記グループの種類に合致する学習者を抽出する手段と、
抽出された前記学習者を前記編成する前記グループの前記構成メンバーとし、前記グループの前記構成メンバーを前記グループデータベースに格納する手段と
を備える学習システム。
【請求項２】
請求項１に記載の学習システムにおいて、
さらに、教材プログラムが複数の学習モジュールとして構成された教材データベースを備え、
前記学習管理サーバの前記演算処理装置は、更に、
前記グループデータベースに備えられる前記グループそれぞれの種類に対応する教育内容、教育目標、および構成メンバーの情報を参照して、前記複数の学習モジュールの中から、前記グループそれぞれの種類に対応する適合学習モジュールを抽出する手段と、
抽出された前記適合学習モジュールを用いて前記グループそれぞれの種類のコースデザインを作成する手段と、
作成された前記コースデザインを前記学習端末に送る手段と
を備える学習システム。
【請求項３】
請求項２に記載の学習システムにおいて、
前記学習管理サーバは、更に、前記グループと、前記グループそれぞれの前記構成メンバーとの評価管理を行うための情報を記憶する評価データベースを具備し、
前記学習管理サーバの前記演算処理装置は、
前記複数の学習モジュールの中の１つに対する学習が終了する毎に、前記グループそれぞれの前記構成メンバー各々に対応する前記学習者データベースの前記個人データの有する前記学力データの成績、または前記性格データの分類、または前記学力データの成績と前記性格データの分類との両者と、前記評価データベースに備えられている前記グループそれぞれの種類の目的を達成することができたかどうかを判断するための所定の判断基準とを照合する手段と、
前記照合の結果に基づいて前記グループを構成する前記構成メンバーそれぞれが前記目的を達成したかどうかを判断する手段と、
前記判断した結果を前記評価データベースに前記評価管理を行うための情報として格納する手段と
を備える学習システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、学習システムに関し、特にグループ学習を利用して各学習者のスキルレベルを向上させる技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の学校教育では、入学時に、学校が決めた規則に従ってクラス編成が行われ、編成されたクラスを教諭が担任するという方法が採用されている。この場合、小学校では、担任の教諭が殆どの科目の授業を行う。中学校以上になると、科目毎の担当教諭が授業を行う。このような従来の学校教育では、生徒の個性やクラスの個性をどのように扱うかは、教諭の個人的な判断に委ねられる。
【０００３】
また、最近は、ＣＢＴ（Computer Based Training）、ＷＢＴ（Web Based Training）といったコンピュータを使用した学習システムが導入されつつある。このような学習システムとして、例えば、特開平５−２１６３８９号公報は「学習装置」を開示している。この学習装置は、学習者の学習目標と学習理解度を獲得し、この獲得した学習目標及び学習理解度に基づいて、学習者が学習すべき項目とその理解目標を選定し、これらに基づいて教材を呼び出して学習に供する。
【０００４】
また、特開平９−２２２８４５号公報は「コンピュータによる教材管理および学習支援方法」を開示している。特定教科に関連する既存の資料から収集した情報を、関連する要素用語を基準として分類し細分化された情報単位としての素材ブロックを形成し、これらを垂直的にリンクして木構造とする。また、素材ブロックの木構造とは別個に、学習のテーマと目的に従って、この素材ブロックを取捨選択し組み合わせて配列した主題ブロックと、このような一群の主題ブロックの上位概念としての講義録ブロックとを作成・登録し、標準化された講義録の迅速且つ容易な作成を可能にする。
【０００５】
また、特開平１１−６５４１１号公報は、「系統学習用個別対応型テスト問題自動作成装置」を開示している。この装置は、指導者ないし学習者本人は、学習系統対応成績一覧部において系統図上を習熟度色処理部の行う色分け処理によって表示された成績一覧表示部の誘導により、当面必要な学習章、単元を決定し、指定部において指定する。それを受けて進捗管理部は成績管理部との連携により作成部を作動させて、最適問題項目の登録値の抽出をさせる。その抽出結果は合成部において、教材データ記憶部より対応する問題データを得て、テスト問題提示部において提示（印刷）する。テストの実施結果は結果入力部において入力され、学習者個人データ記憶部、進捗管理部及び成績管理部の各データを更新させ、次の最適学習の方向を示す。以上の無限反復を可能とする。
【０００６】
更に、特開２０００−９８８６５号公報は、「学習支援システム、及びそれを構成する教材サーバ装置、学習者側装置、並びにそれらのプログラムを記録した記録媒体」を開示している。この学習支援システムでは、教材サーバ側装置のＷＷＷサーバに記憶された複数の学習教材を、クライアント側装置を介して学習者に提示するに際し、クライアント側装置内の学習プログラムの学習ガイダンス機能部により、各学習教材間の所定の関係に基づくリンク情報、学習者毎の各学習教材に関する学習履歴、各学習者の各学習教材に対する評価情報のうちの１又は複数に基づくガイダンスが生成され、学習者に提示される。また、学習教材は、例えば複数階層のツリー状に分類され、階層毎に上記リンク情報が設定されることにより垂直方向及び水平方向に体系的に関連付けられている。学習者は、上記ガイダンスを参考にしながら、体系的に関連付けられた学習教材を辿りながら学習を進めることができる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、現在の学校教育は、生徒全体のスキルアップを目的としており、個々の生徒のスキルアップに対する配慮は少ない。一方、上述した各公報に開示された技術は、個人に対して教育することにより個人のスキルアップを目的とするものであり、グループ全体のスキルアップを図るためには不向きである。
【０００８】
そこで、本発明の目的は、グループ全体のスキルアップを可能にすると共に、個人の能力及び個性に応じた学習を可能にすることにより個人のスキルアップを図ることのできる学習システムを提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る学習システムは、上記目的を達成するために、ネットワークと、前記ネットワークに接続された学習管理サーバと、前記ネットワークに接続された学習端末、とを含む学習システムであって、前記学習管理サーバは、教材プログラムが複数の学習モジュールとして構成された教材データベースと、学習者の学力及び性格を示す個人データから成る学習者データベースと、前記学習者データベースに基づいて所定の目的を有するグループを編成し、該編成されたグループに適合する学習モジュールを前記教材データベースから取り出して、該編成されたグループに対応する前記学習端末に送る制御部、とを備えている。
【００１０】
この学習管理サーバは、更に、学習者及びグループの評価結果を示す評価データから成る評価データベースと、前記複数の学習モジュールの中の１つに対する学習が終了する毎に、前記編成されたグループが前記所定の目的を達成してたかどうかを評価し、該評価結果を前記評価データベースに登録する評価部と、前記評価部によって前記評価データベースに登録された評価結果に基づいて、前記所定の目的が達成されていないことが判断されたとき、グループを再編成するグループ再編成部、とを備えて構成できる。
【００１１】
本発明に係る学習システムによれば、ある学習モジュールによる学習が終了する毎に、各学習者の学習結果（例えばテスト結果）に基づいて学力と性格を総合的に評価する。そして、この評価結果に基づいて、以後に行われる学習に対して各学習者が成長できる、換言すれば、以後の授業内容に適した（学習をより理解しやすい）グループを編成し、この編成されたグループを基本単位として学習を行う。
【００１２】
これによりグループ及び学習者個人の能力と個性に好適な学習が可能になり、学習者個人は勿論のこと、学習者全体でのスキルを向上させることができる。また、学習者の個人データを学習者データベースとして保持しているので、各学習者の管理は勿論のこと、グループ、クラス、更には学年全体としての管理を行うことができる。また、評価は教育を施す側の個人的な判断に委ねられる訳ではないので、各学習者に対する評価基準を平等化、平準化することができる。更に、教育資源の有効な活用を図ることができる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら詳細に説明する。以下では、自動車の整備士を養成する自動車整備専門学校における教育を例に挙げて説明するが、本発明は自動車整備専門学校に限らず、種々の学校における教育に適用できる。
【００１４】
図１は、本発明の実施の形態に係る学習システムの構成を示すブロック図である。この学習システムは、ネットワーク１０、学習管理サーバ２０、学習端末３０及び実習作業用端末４０から構成されている。
【００１５】
ネットワーク１０は、例えばインターネットから構成されている。なお、ネットワーク１０は、インターネットに限らず、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、専用ネットワークといった種々のネットワークから構成できる。
【００１６】
学習管理サーバ２０は、例えばパーソナルコンピュータ、ワークステーション、汎用コンピュータといった情報処理装置から構成されている。この学習管理サーバ２０は、ネットワークインタフェース装置２１を介してネットワーク１０に接続されている。また、この学習管理サーバ２０にはデータベース装置２２が接続されている。
【００１７】
データベース装置２２は、例えばディスク装置から構成されている。このデータベース装置２２には、学習者データベース２００、グループデータベース２０１、教材データベース２０２及び評価データベース２０３が形成されている。各データベースの詳細は後述する。
【００１８】
学習端末３０は、例えばパーソナルコンピュータから構成されている。この学習端末３０は、学習者がネットワーク１０を介して学習管理サーバ２０にアクセスし、以て学習を行うために使用する。
【００１９】
実習作業用端末４０は、例えばパーソナルコンピュータから構成されている。この実習作業用端末４０は、学習者がネットワーク１０を介して学習管理サーバ２０にアクセスし、以て実習作業を行うために使用する。
【００２０】
次に、データベース装置２２に形成されるデータベースを説明する。
【００２１】
学習者データベース２００は、学習者の個人データを記憶する。個人データは、住所、氏名、年齢、電話番号、保護者等のデータから構成される人物データと、図２に示すような、学習者の学力を表す学力データ及び性格を表す性格データとから構成されている。人物データは、学習者を特定するために使用される。学力データ及び性格データの各々は、学習者の現在の学力及び性格を１００段階で表す。この１００段階の学力データ及び性格データは、以後に行われる評価では、５段階に変換されて使用される。この場合、「９０〜１００」が「５」、「７５〜８９」が「４」、「６０〜７４」が「３」、「４０〜５９」が「２」、及び「３９以下」が「１」に対応付けられる。
【００２２】
学力データは、学習の各段階で行われるテストに基づいて作成される。但し、学力データの初期値は入学試験によって決定される。具体的には、自動車整備専門学校は、学校を運営するにあたって先ず学習者を募集し、応募者に対して入学試験を実施することにより人選を行う。入学試験は、ペーパー試験によって行うことができる。この試験の結果である成績は、学力データとして、学習管理サーバ２０の学習者データベース２００に登録される。
【００２３】
なお、上記入学試験は、ＣＢＴ、ＷＢＴといったシステムを用いて行うこともできる。この場合、採点作業、得点の入力作業、集計作業を迅速に行うことができるという利点がある。
【００２４】
性格データは、学習者の性格を表すデータである。この性格データは、性格診断テストを行うことにより得られる。なお、性格データとしては、面接により面接官が判断した値を用いてもよい。
【００２５】
性格診断テストは、例えばエゴグラム理論を用いて行うことができる。これは、２０〜５０問程度の所定の問題に回答してもらい、学習者を、ＣＰ、ＮＰ、Ａ、ＦＣ及びＡＣといった５つに分類し、更に各分類におけるレベルを５段階に分けることにより行われる。ここで、ＣＰ（Critical Parent）は「批判的な親の心」、ＮＰ（Nurturl Parent）は「養育的な親の心」、Ａ（Adult）は「親の心」、ＦＣ（Free Child）は「自由な子供の心」及びＡＣ（Adapted Child）は「順応した子供の心」と呼ばれる。
【００２６】
図３は、性格データの一例を示す。黒丸で示す学習者は、天衣無縫な性格を有し、白丸で示す学習者はリーダー的な性格を有する者であると判断される。この性格診断テストに要する時間は１０分程度であるので簡単に性格データを得ることができる。
【００２７】
上記のように構成される個人データは、履歴情報としても使用される。即ち、この個人データは、後述する各コースの学習モジュールに対応して作成されるので、履修履歴としても利用される。
【００２８】
グループデータベース２０１は、グループ情報を記憶する。グループ情報は、各グループを構成するメンバ（学習者）から構成されている。なお、各グループの特性（種類）は、教育内容、学習者の年齢、学習者の性格、学校（先生個人も含む）の教育方針、教育目標等を考慮して決められる。
【００２９】
以下に、この実施の形態で編成されるグループの種類を例示する。
（１−１）全体のスキルレベルを平均以上に保つための編成。
（１−２）スキルレベルの高い人を更に向上させ、低スキルレベルの人を基準値まで引き上げる編成。
（１−３）中間のスキルレベルの人を高いスキルレベルに引き上げる編成。
（１−４）低位のスキルレベルの人の底上げをする編成。
（１−５）自主性という性格を考慮して、スキルレベルの高い人を更に向上させる編成。
（１−６）他者への指導性という性格を考慮して、リーダシップ性と全体のスキルレベルを引き上げる編成。
（１−７）協調性という性格やコミュニケーション能力等を考慮して、スキルレベルが低位又は中間の人のスキルレベルを引き上げる編成。
（１−８）学習者の自主性を考慮して、グループの希望を取り入れ、そのグループ全体のスキルレベルを引き上げる編成。
（１−９）全体のスキルレベルを引き上げることで、協調性、公共性等の社会性を引き上げる編成。
（１−１０）上記（１−１）〜（１−９）の任意の組合せにより、スキルレベルを高めるための編成。
【００３０】
これらのグループデータベース２０１に基づくグループ編成は、入学直後は勿論のこと、その学校の教育方針又は学年の教育方針に従って、随時変更することができる。
【００３１】
教材データベース２０２は、学習教材プログラムを記憶する。学習教材プログラムは、予め用意された教育用の学習教材が、学習のコース別にモジュール化されて構成されている。この学習教材プログラムを学習モジュール（「教育モジュール」と呼ぶ場合もある）という。
【００３２】
この教材データベース２０２に含まれる各学習モジュールは、モジュールマスタファイル、スキルチェックマスタファイル、正解マスタファイル、承認テストマスタファイル、静動画マスタファイル等から構成されている。モジュールマスタファイルは、当該学習モジュールの内容を解説するためのデータを記憶している。スキルチェックマスタファイルは、学習者のスキルをチェックするための問題を記憶している。正解マスタファイルは、問題の正解を記憶している。承認テストマスタファイルは、当該学習モジュールの最終テストの問題及び正解を記憶している。動静止画マスタファイルは、教材として使用される動画及び静止画の画像データを記憶している。
【００３３】
この実施の形態に係る学習システムでは、１つの学習モジュールを１つのステップとして学習が進められる。なお、各学習モジュールは、ステップを踏んで学習できるように、基礎学習から始まって応用学習まで段階的に、また、相互に関係を有するように作成されている。特に整備士のような資格を得るための教育については、教育内容が細かく決められている。
【００３４】
この学習システムでは、学習モジュールが詳細に分類されているが、そのスキルレベル等の関連性を表す情報は学習モジュールが所持している。そのため、学習者としては特に意識しないでも学習順序を間違えずに学習を進めることができる。また、全く違った教科を学習しようとするときでも、必要な学習モジュールを的確に知ることができる。
【００３５】
評価データベース２０３は、個々の学習者と各グループの評価管理を行うための情報を記憶する。この評価データベース２０３には、インデックスファイル、個人解答ファイル、グループ別解答ファイル、個人採点結果ファイル、グループ採点結果ファイル、分野別ファイル等が含まれる。
【００３６】
なお、評価データベース２０３を用いた個人及びグループの評価において、性格を判断する上では、主に次のような項目が用いられる。
（２−１）誤答率が低い。
（２−２）実習での完成度が高い。
（２−３）同じような間違いを繰り返さない。
（２−４）より多くの学習モジュールを習得する。
（２−５）グループ全体の進捗が早い。
（２−６）研究発表や実習発表を率先してできる。
（２−７）習得した学習モジュールのプレゼンテーションが的確である。
（２−８）他の人に教えられる。
（２−９）グループをまとめられる。
（２−１０）質問を多くできる。
（２−１１）ルールが守れる。
（２−１２）整理整頓ができる。
（２−１３）コミュニケーションをうまくとれる。
（２−１４）集中力が続く。
【００３７】
次に、以上のように構成される学習システムの動作を、図４及び図６のフローチャートを参照しながら説明する。
【００３８】
この学習システムでは、先ずグループの編成が行われ、その後、学習が行われる。グループを編成する際は、図４のフローチャートに示されるように、先ず、学習者の個人データが取得される（ステップＳ１０）。即ち、学習管理サーバ２０の学習者データベース２００から個人データが取り出される。
【００３９】
なお、初期の学習者の個人データは、グループを最適に編成するには十分ではないので、入学試験時の個人データの中の成績データと性格データとに基づいてグループが編成される。クラスは、編成されたグループを適宜集めることにより編成される。
【００４０】
次いで、編成するグループの種類が選択される（ステップＳ１１）。即ち、上述した（１−１）〜（１−１０）の中から、自動車整備専門学校が目指す目的に合致するグループが選択される。
【００４１】
次いで、上述したように、個人データの中の学力データと性格データの両方から判断して、グループの種類の目的に適合するように学習者を選択し、以てグループを編成する（ステップＳ１２）。
【００４２】
学力データ及び性格データの組み合わせと、学習者の学力データ及び性格データの組合せとの関係、即ち、どのような学習者同士を組合せれば目的とするグループの種類になるかはエキスパート教師の経験値から各グループの種類に応じてデータ化されている。グループ編成は、このデータを初期値として行われる。
【００４３】
なお、クラス編成は、クラス編成管理者の意思により行われる。管理者の意思とは、「各クラスに平均的に各スキルの人材が配置される方法」、「スキルの段階毎に配置する方法」、「スキルをあまり考慮せず人間的繋がりを重視して配置する方法」等といった複数用意された編成方法から任意に選択する作業である。クラスは、先ず、少人数の基本グループ（本実施例では２〜５人）が編成され、その編成グループを幾つかまとめて編成される。学習は、あくまで基本グループ単位で行われる。
【００４４】
次いで、グループの種類とそのグループを構成するメンバとに基づいてコースデザインを作成する（ステップＳ１３）。これにより、学習のコースが決定される。次いで、作成されたコースデザインが好適であるかどうかがチェックされ（ステップＳ１４）、好適でないことが判断された場合は、修正が行われる（ステップＳ１５）。
【００４５】
以上により、グループ編成が完了する。図５にグループ編成の一例を示す。図５において、第１グループは、テスト成績が低く、誤答率が高く、集中力が続かないＣ君に対し、Ａ君が学習内容を教え、Ｂ君が集中方法を教えることを目的として編成された例を示している。
【００４６】
次に、以上のようにして編成されたグループに対し、学習モジュールを用いて行う学習の動作を、図６のフローチャートを参照しながら説明する。
【００４７】
学習は、知識の習得と実習作業に大きく分けられる。知識の習得には、実習前の注意点を把握する学習が含まれる。また、実習作業には、分解整備、測定、構造の把握等の学習が含まれる。
【００４８】
学習者の各々は、例えば教育用のパーソナルコンピュータから成る学習端末３０を有し、これを使用して学習する。学習端末３０には、入学試験時の成績を考慮してのグループ編成に基づいて学習モジュールが用意されるので、この学習モジュールの内容に従って学習が進められる。なお、後述するグループ編成が変更される場合は、新たなグループ編成に好適な学習モジュールが用意される。
【００４９】
学習に先立って、先ず、グループ学習を行うか個人学習を行うかが判断される（ステップＳ２０）。なお、グループ学習といっても全ての学習についてグループで行うわけではなく、個人による学習とグループによる学習とに分かれている。概論や基礎等の学習については主に個人で学習し、応用や後述する実技はグループで学習することになる。
【００５０】
基本的には、各個人に適する学習内容及び方法のプログラムに合わせて個人で学習し、グループで学習しなくてはならない項目（例えば実習等）、グループで学習してもよい項目（例えば一般的な学習）については、随時グループ学習が行われる。
【００５１】
上記ステップＳ２０で、グループ学習を行うことが判断されると、先ず座学が行われる（ステップＳ２１）。即ち、学習者は、先ず学習端末３０を起動する。そして、学習者は、自己のＩＤ及びパスワードを用いて学習プログラムにログインする。このＩＤ及びパスワードは、学習者を管理するために使用される。また、各個人でログインすることにより、現時点での自分の履歴情報を見ることができる。これにより、全体の履歴と各コースでの学習モジュールの履修履歴を把握できる。
【００５２】
以下では、エンジン構造を学習する場合を例に挙げて説明する。学習端末３０にログインすると、図７に示すようなエンジン構造を学習するためのコースマップが表示される。このコースマップは、Ｃ１００１「エンジン概要」を理解した後に、Ｃ１０２１「シリンダヘッド」、Ｃ１０３１「シリンダブロック」、Ｃ１１２１「排気装置」及びＣ１２１１「潤滑装置」の何れかを選択できることを表している。
【００５３】
この場合、学習者が履修できる学習モジュールと履修した学習モジュールが色分けして表示される。従って、視覚的にわかり易いという利点がある。仮に、学習者が履修できない学習モジュールを選んだとしてもエラーメッセージと共に、履修すべき学習モジュールが推薦される。
【００５４】
なお、図７に示したコースマップは、１つの基本項目に対して複数のコースが存在する場合の一例であるが、複数の基本項目の各々に対して１つ又はそれ以上のコースが存在するように構成できる。また、コースマップは、基本的には上記のように予め定められているが、学習する個人やグループの性格に応じて管理者が任意に又はシステムで自動的に変更することができる。
【００５５】
また、同じ「エンジン概要」という学習内容でも、学習のレベルでなく、教材の種類で選択することもできる。例えば、ビデオ教材のように動画、音声、文字等を組み合わせた教材が向く（学習の成果が上がりやすい）学習者には、動画から成る教材、写真やアニメーションといった静止画と文章とから成る教材が向く学習者には静止画と文章とから成る教材、文章のみが向く学習者には文章のみの教材、音声のみが向く学習者には音声の教材、現物でなければだめという学習者に対しては現物の教材、というように１つの項目を学習する場合であっても、各個人に受け入れ易い、或いは理解し易い教材を選択できる。
【００５６】
このように、各個人に向いた教材を提供することにより、従来の学校教育の画一的な教育方法ではない効率的な教育を実施できる。
【００５７】
なお、グループのメンバの全員又は数人がグループ学習するときに、その全員に向いた教材を個人とは別に設定して学習を行うように構成できる。また、学習の進展に伴って、教材としての学習モジュールを変更（例えば「動画」→「静止画」）できるように構成できる。
【００５８】
更に、自動車整備のためのコースは、学習項目は勿論のこと、学習時間（座学時間及び実習時間）も決められている。従って、通常の自己学習のように既に理解している項目をスキップして短時間で全項目を終了することはできない。勿論、この学習システムを用いて通常の学校教育のような自己学習を行うこともできる。この場合はスキップ機能があり、理解している者はスキップすることができる。
【００５９】
学習モジュールを用いた学習は、コンピュータを用いて行われるので、学習時間は自動的に計測される。従って、１つの学習モジュールに対しての学習制限時間を設け、その時間内で学習を終わるようにすることもできる。制限時間内での学習が終了できない場合でもトータル時間で管理して必要学習時間を満足するようにすることもできる。
【００６０】
即ち、これまでの学習のように、この時限ではこの単元の学習をしなければならないといった時間的な規制はあまり考慮せずに済むが、その学習時間は、学習モジュール毎に又は全体として正確に把握できるので、苦手な項目や重要な項目に対して十分な時間をかけて重点的に学習できる。
【００６１】
学習結果の確認は、各個人がその学習モジュールについて理解したと判断したときに学習モジュール毎のテストを受けることにより行われる。テスト結果は、直ちに分かるので、全問正解するまでテストを繰り返す。そして、全問正解になった時点で次の学習モジュールに進むことができる。このテストは、常に同一の問題で全問か間違えた問題を出題する形式や、出題範囲は同一でも間違えた問題に関する別形式の問題を出題する形式で行われる。
【００６２】
時間的に余裕がある学習者は、次の学習モジュールへ進んでも構わないし、復習モジュールのようなオプションモジュールを用いて更なる学習を行ってもよい。グループ内で理解が遅い人の手助けを行っても構わない。これにより、夫々の学習モジュール（教科）で、その教科が得意な学習者が不得意な学習者を手助けするという人間関係の向上につながる。その結果、連帯性が高まりチームワークによる学習効果が促進される。
【００６３】
以上のようにして座学が終了すると、次いで、実習が行われる（ステップＳ２２）。この実習では、実習作業用端末４０によって提示される学習モジュール（教材）に従って行われる。例えば、エンジンの実習は、音声や大画面画像等の教材でリアルとバーチャルとを組み合わせてチームワークで行う。特にメカニカルなものについては、得手不得手な人がいるので、各個人で行う自習よりはグループで行う実習のほうが効率的に理解できる。
【００６４】
また、実習には実習用教材が必要になるが、グループによる学習であるので、例えばクラス全体が実習する場合に比べると教材を使用する時間帯を配分しやすくなり、実質的な教材の数を減らすことができる。
【００６５】
上記ステップＳ２０で個人学習を行うことが判断された場合も、座学（ステップＳ２３）及び実習（ステップＳ２４）が行われる。これらの座学及び実習の進め方は、使用される学習モジュールが異なることを除けば、上述した座学（ステップＳ２１）及び実習（ステップＳ２２）のそれらと同じである。
【００６６】
次に、評価が行われる（ステップＳ２５）。即ち、学習の進捗状況は全て個人データとして学習管理サーバ２０の学習者データベース２００に記憶される。この学習者データベース２００の内容に基づいて、期毎又は年度毎といった区切りのよいときにテストを実施して評価が行われる。
【００６７】
評価は、幾つかの方法で行うことができる。第１の方法は、個人及びグループの各々の学力を判断する方法であり、テスト結果を用いて行われる。この第１の方法では、例えば、期末テストにおける１００段階の獲得点数を上述した規則に従って５段階に分け、各段階にポイントが与えられる。
【００６８】
第２の方法は、個人及びグループの各々の性格を判断する（表現する）方法である。この第２の方法では、例えば、上述した（２−１）〜（２−１４）に示した項目について、管理者が日々の学習者の観察から判断して５段階に分け、各段階にポイントが与えられる。なお、性格の判断は、入学時に行ったエゴグラム理論による性格分類の点数を調整してポイントとすることもできる。
【００６９】
第３の方法は、上記第１及び第２の方法を融合した総合判定方法である。例えば第１の方法で得られたポイントと第２の方法で得られたポイントを加算し、更に、１／２にすることにより、５段階に分け、各段階にポイントが与えられる。
【００７０】
図８は、評価結果の一例を示す図である。図８において、第１グループは、テスト成績が低く、誤答率が高く、集中力が続かなかったＣ君のテスト成績、誤答率、集中力が改善されたことを示している。
【００７１】
上述した評価が完了すると、次に、終了かどうかが調べられる（ステップＳ２６）。即ち、当該コースの全学習モジュールについて学習が終了したかどうかが調べられ、終了したことが判断されると、そのコースについての学習が終了する。
【００７２】
一方、上記ステップＳ２６で終了でないことが判断されると、次いで、現在のグループを継続すべきどうかが調べられる（ステップＳ２７）。これは、グループの構成の目的が達成されたかどうかを調べることにより行われる。ここで、グループの構成の目的が達成されたことが判断されると、グループを継続するべき旨が認識され、シーケンスはステップＳ２０に戻って、次のステップ（学習モジュール）の学習に移る。
【００７３】
一方、グループの構成の目的が達成されなかったことが判断されると、グループの再編が行われる（ステップＳ２８）。なお、グループの構成の目的が達成されていても他のグループとの関連から再編成するときがある。
【００７４】
グループの構成の目的が達成されなかったときには、次の２つの原因が考えられる。第１の原因は、そのグループを編成する時の基礎データ（学力データと性格データから、それらの構成比を考慮してグループ編成するための構成比データ（個人及びグループ））が妥当でない場合が考えられる。
【００７５】
第２の原因は、個人データに関する。個人データ中の学力データは、テストの結果として判断されるため比較的に誤差は少ないと考えられる。一方、個人データ中の性格データは診断テストそのものが統計データであるため誤差を含んでいることを勘案すると初期の診断結果に誤差が含まれていたと考えられる。この場合は、担当の管理者が責任をもって性格データを修正する。この実施の形態の場合、性格分類のＣＰやＮＰ等の点数を修正することになる。
【００７６】
グループの再編成は、各グループに属する個人の個人データで決まるので、全体のグループの再編が行われなくても、一部のグループでの再編は行われることがある。
【００７７】
以上のグループの再編成が行われると、シーケンスはステップＳ２０に戻って、新しいグループを基本単位として、次のステップ（学習モジュール）の学習に移る。
【００７８】
このように、卒業まで上記のシーケンスを繰り返すことにより、各学習者のスキルを学習終了のスキルレベルまで向上させ、結果としてグループ全体のスキルを学習終了のスキルレベルまで向上させることにより、学習者全体の学習終了が達成される。また、スキルレベルも平均を向上させることができる。
【００７９】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明に係る学習システムによれば、グループ全体のスキルアップを可能にすると共に、個人の能力及び個性に応じた学習を可能にすることにより個人のスキルアップを図れる学習システムを提供できる。
【００８０】
また、本発明に係る学習システムによれば、所定の目的に適合するようなグループ編成ができるので、例えばスキルをあまり考慮せず人間的繋がりを重視して配置する方法を最初することにより、学習者の自主性、自発性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る学習システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る学習システムで使用される個人データを説明するための図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る学習システムで使用される性格データの一例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る学習システムにおけるグループ編成の動作を説明するためのフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態に係る学習システムにおけるグループ編成の一例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る学習システムにおける学習の動作を説明するためのフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態に係る学習システムで使用されるコースマップの一例を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態に係る学習システムにおける学習結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
１０  ネットワーク
２０  学習管理サーバ
２１  ネットワークインタフェース装置
２２  データベース装置
３０  学習端末
４０  実習作業用端末
２００  学習者データベース
２０１  グループデータベース
２０２  教材データベース
２０３  評価データベース
【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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