elearning学習コンテンツ受講結果より、点数だけではなく、学習コンテンツの学習内容も分析する事により、学習者にとってより最適なelearning学習コンテンツを提供する事を特徴とする、elearningシステム。請求項1において、学習者の苦手な内容を可視化できる様にする事により、学習者/学習管理者にとって、より学習効果の高いelearning学習コンテンツを選定/提供できる事を特徴とするelearningシステム。従来の方法では、学習結果である点数をもとに、教育管理者が次期学習コンテンツをelearningシステム上に登録する形で提供してきた。この方法だと、必ずしも学習者にとって、学習効果の高いコンテンツを学習させるという観点において、十分だとは言えない部分があると考える。上記課題を解決する為に、本発明は、学習者が実施する学習コンテンツにおいて、点数だけでなく、回答内容に関する、重み付けを行う事により、同一点数でも学習コンテンツによる理解度の差を示す事が可能になり、学習者にとって、より最適な学習コンテンツを提供する事にある。本発明により、学習者の受講結果に合わせ、学習効果の高いコンテンツを提供する、人財能力志向型教育システムを提供することができる。以下、本発明のelearningシステムを実現するための形態を図を用いて説明する。図1は本発明によるelearningにおける人財能力志向型教育システムの全体の構成例を示す図である。図1に示すように、教育システムは、複数の学習者PC100がインターネット等のネットワークを介してeLearningサーバ300に接続されている。また、eLearningサーバ300には、人事システムサーバ200とDBサーバ500と管理者PC400がLAN等により接続されている。図2は、学習者PC100のハードウェア構成を示すブロック図である。図2に示すように、受講者PC100は、メモリ101と、CPU102と、CPU102が実行するログイン、ログアウト機能103、受講機能104、情報を入力する入力部105と、情報を表示する表示部106を具備する。図3は、人事システムサーバ200のハードウェア構成を示すブロック図である。メモリ201と、CPU202と、各DBを管理するDBMS203、CPU202が実行する人事データ作成機能205、サーバ認証機能206等のプログラムを記憶する記憶部と、情報を入力する入力部207と、情報を表示する表示部208を具備する。図4は、eLearningサーバ300のハードウェア構成を示すブロック図である。メモリ301と、CPU302と、各DBを管理するDBMS303、CPU302が実行するelearningプログラム機能306、メール送信機能307、人事データ取得機能308、コンテンツデータ送信機能309、受講履歴登録更新機能310、統計表作成機能311等のプログラム等を記憶する記憶部と、情報を入力する入力部312と、情報を表示する表示部313を具備する。図5は、管理者PC400のハードウェア構成を示すブロック図である。メモリ401と、CPU402と、CPU402が実行するメール受信機能403を記憶する記憶部と、情報を入力する入力部404と、情報を表示する表示部405を具備する。図6は、DBサーバ500のハードウェア構成を示すブロック図である。メモリ501と、CPU502と、各DBを管理するDBMS503、情報を入力する入力部507と、情報を表示する表示部508と、問題数数カウンタ機能509、検数カウンタ機能510を具備する。図7は、本発明に関する全体の流れを示す図である。まず、受講者は受講者PC100より、eLearningサーバ300にアクセスし、ログインを行う図8参照。ログイン後、受講者は受講者PC100より、eLearningサーバ300から呼び出された学習コンテンツ画面内にある学習開始ボタンをクリックし、学習開始し、学習終了後、採点処理を行う図9参照。採点終了後、DBサーバ500の学習成果情報DB図15内に格納されている採点結果を学習コンテンツDB図16内の各問題毎に含まれる重み付け回答内容テーブルと比較し、分析を行い、分析した結果を学習成果情報DB図15の重み付け回答内容テーブルに格納する図10参照。分析終了後、学習成果情報DB図15に格納されている点数と重み付け回答内容数値を学習計画情報DB図17内の点数合計テーブルと重み付け合計回答内容テーブルに移行し、学習コンテンツDB図16内の各コンテンツIDに紐付けされた点数合計範囲テーブルと重み付け合計範囲回答内容より、次回受講学習コンテンツIDとの突合せを行う。突合せの結果、適合した次回受講学習コンテンツIDを次回受講学習コンテンツとして、学習計画情報DB図17内の次回受講学習コンテンツIDテーブルに格納する図11参照。次回受講学習コンテンツID確定後、受講者が再度学習開始する時には、学習計画情報DB図17内の次回受講学習コンテンツIDテーブルの情報をもとに、学習コンテンツDB図16内から学習コンテンツを選定し、学習コンテンツ画面を表示させる。ログアウト時には、受講者PC100より、elearningサーバ300学習終了要請を実施し、elearningサーバ300より、学習結果のDBサーバ500への格納など実施し、学習終了処理を完了させる。また、受講者の上長や管理者への受講情況をelearningサーバ300で統計表として纏め、統計表をelearningサーバ300より、管理者PC400にメールで送信する。尚、統計表は、上長や管理者により管理面でのより効果の高い資料に手を加えられやすくする為にCSVファイル形式で格納可能である。図8は、ログイン成功時のシーケンスを示す図である。まず、図8のログイン成功時において、事前に、elearningサーバ300次に受講者PC100より、elearningサーバ300へログイン画面の要求を行うSTEP1001。elearningサーバ300より、認証サーバ500へログイン画面を送信するSTEP1002。受講者がログイン画面より、認証情報ユーザID、パスワードを入力するSTEP1003。受講者PC100より、elearningサーバ300へ認証情報を送信するSTEP1004。elearningサーバ300へ送信された認証情報と事前にelearningサーバ300内の認証DB303に登録されている認証情報との突合せを実施するSTEP1005。elearningサーバ300へ送信された認証情報と事前にelearningサーバ300内の認証DB303に登録されている認証情報が同一であった場合、OKメッセージを認証サーバ500よりelearningサーバ300へ送信するSTEP1006。尚、認証に失敗した場合は、再度elearningサーバ300より受講者PC100へ、ログイン画面を送信されるので、受講者がログイン画面上で認証情報を入力する事で再ログインを行う。elearningサーバ300から、受講者PC100へ学習画面のデータを送信し、学習がスタートするSTEP1007。図9は、採点時のシーケンスを示す図である。受講者PC100より、elearningサーバ300へコンテンツIDを含む学習の開始要求を行うSTEP2001。elearningサーバ300より、DBサーバ500へ学習開始メッセージを送信するSTEP2002DBサーバ500は、コンテンツIDを元に学習コンテンツDBを参照し、該当コンテンツデータを取得し、elearningサーバ300へ該当コンテンツデータを含む学習コンテンツ画面を送信するSTEP2003。elearningサーバ300より、受講者PC100へ該当コンテンツデータを含む学習コンテンツ画面を送信するSTEP2004。受講者PC100より、該当コンテンツデータを含む学習コンテンツ画面にある学習ボタンをクリックし、学習を実施するSTEP2005。学習が完了したら、受講者PC100より、採点ボタンをクリックし、学習者ID、コンテンツID、問題等の学習結果をelearningサーバ300へ送信し、回答内容の採点要求を行うSTEP2006。elearningサーバ300より、学習結果をDBサーバ500へ送信し、回答内容の採点開始メッセージを送信するSTEP2007。DBサーバ500は、DBサーバ500に送信された学習結果をDBサーバ500内の学習コンテンツDB図16にある問題テーブルと学習結果と比較し、採点を行うSTEP2008。STEP2008で採点された結果を含む学習結果をサーバ500内の学習成果情報DB図15に格納するSTEP2009。DBサーバ500より、elearningサーバ300へ採点結果を含む採点結果画面を送信するSTEP2010。elearningサーバ300より、受講者PC100へ採点結果を含む採点結果画面を送信するSTEP2011。図10はDBサーバ500内の学習成果情報DB図15内の回答内容テーブルに格納されている回答内容を分析し、次回学習コンテンツ選定を行う上での重要な要素となる、回答内容による重み付けを行い、そのデータを学習成果情報DB図15内の重み付け回答内容テーブルに格納する際のフローチャートを示す図である。図10の振舞いについて説明する。今回の分析では、DBサーバ500内に具備している問題数カウンタ509と検数カウンタ機能510を用いて分析作業を実施していく。問題数カウンタ509は数値を入力する際にはゼロクリアされており、一定のタイミングで数値を加えていく検数カウンタ510の数値が同一になった場合、分析を終了し、それまでに加えられた重み付け数値は、学習成果情報DB図15に格納され、問題数カウンタ509及び検数カウンタ510はゼロクリアされる。本分析時に回答が不正解であった場合、問題の分野に対する苦手フラグの付与を問題毎に行う事により、本人の苦手分野を学習管理者が見極める材料とする。また、再度学習者が同一学習コンテンツ実施時に同一の問題を正解した場合、苦手フラグを解除するものとする。上記の部分に関しては、各問題毎ではなく、各学習コンテンツ毎での苦手フラグを付与する方法でも対応可能である。以下、フローチャートに沿って説明していく。まず、学習成果情報DB図15の回答内容テーブルのデータをDBサーバ500上で分析を開始するSTEP3001。DBサーバ500に具備している問題数カウンタ509に受講者が学習した学習コンテンツの問題数と同数の数値を加えるSTEP3002。DBサーバ500に具備している検数カウンタ510に1を加えるSTEP3003。検数カウンタ510と同数の受講者が学習した学習コンテンツの問題の回答内容を確認するSTEP3004。検数カウンタ510と同数の受講者が学習した学習コンテンツの問題の回答内容が正解であるかDBサーバ500内の学習コンテンツDB図16にある問題テーブルと比較し、確認するSTEP3005。STEP3005において、不正解であった場合、受講者が回答した学習コンテンツの問題に重み付け数値が付与されているかどうか確認するSTEP3006。STEP3006において、受講者が回答した学習コンテンツの問題に重み付け数値が付与されていた場合、付与されていた重み付け数値が学習成果情報DB図15内の重み付け回答内容テーブルに格納されるSTEP3007。STEP3007において、受講者が回答した学習コンテンツの問題に重み付け数値が付与されていた場合及びSTEP3006において、重み付け数値が付与されていなかった場合、学習成果情報DB図15内の苦手フラグテーブルに苦手フラグをたてる苦手フラグテーブルに1と表示されるSTEP3008。STEP3005において、受講者が学習した学習コンテンツの問題の回答内容が正解であった場合、いままで受講者が同学習コンテンツを受講しているか確認する。受講している事が確認できた場合、学習成果情報DB図15内の苦手フラグテーブルに苦手フラグがたっているかを確認するSTEP3009。STEP3009において、学習成果情報DB図15内の苦手フラグテーブルに苦手フラグがたっている場合、苦手フラグがクリアされる苦手フラグテーブルが空になるSTEP3010。STEP3008処理の後及びSTEP3009において、学習成果情報DB図15内の苦手フラグテーブルに苦手フラグがたっていなかった場合、または、STEP3010において、学習成果情報DB図15内の苦手フラグテーブルに苦手フラグがクリアされた後において、DBサーバ500内の問題数カウンタ509と検数カウンタ510の数値が同一か確認する。もし、問題数カウンタ509と検数カウンタの数値510が同一でない場合、STEP3002以降の処理を繰り返していくSTEP3011。STEP3011において、DBサーバ500内の問題数カウンタ509と検数カウンタ510の数値が同一であった場合、同学習コンテンツにおける、学習成果情報DB図15内の点数テーブルと重み付け回答内容テーブルに格納されている数値を学習計画情報DB図17内の点数テーブルと重み付け回答内容テーブルへ移行するSTEP3012。DBサーバ500内の問題数カウンタ509と検数カウンタ510に関しては、次回、受講者が学習コンテンツを利用する際、同様の処理を行う必要がある為、数値のクリアを行うSTEP3013。終了処理を行うSTEP3014。図11は、次回学習コンテンツを選定及び確定時のシーケンス示す図である。学習計画情報DB図17内に格納した点数テーブルと重み付け回答内容テーブルの数値により、次回受講学習コンテンツを確定させるSTEP4001。まず、学習計画情報DB図17内に格納した点数テーブルの数値を確認するSTEP4002。次に、学習計画情報DB図17内に格納した重み付け回答内容テーブルの数値が何点かを確認するSTEP4003。STEP4002、STEP4003で確認した数値と、学習コンテンツDB図16内に格納されている、受講者が今回学習したコンテンツの点数範囲テーブル、重み範囲回答内容テーブルと比較し、適合するコンテンツとの突合せを行うSTEP4004。STEP4004の結果、学習コンテンツDB図16より適合した学習コンテンツを見つけたら、次回受講学習コンテンツとして、学習計画情報DB図17内の次回受講学習コンテンツテーブルに格納する事により、次回次回受講学習コンテンツが確定するSTEP4005。終了処理を行うSTEP4006。図12は、ログアウト時のシーケンスを示す図である。図12のシーケンス図において、ログアウト学習終了時の振舞いについて説明する。ログイン成功時及び採点時に関しては、既に別資料で説明済なので、ここでは、受講者PC100がelearningサーバ300に学習終了要請を実施し、学習終了処理が完了するまでを示す。まず、受講者PC100がelearningサーバ300に学習終了の要求を行うSTEP5001。elearningサーバ300内のelearningプログラム機能308が、学習終了処理を実施、学習終了直前の受講履歴を受講履歴DB図20へ保存するSTEP5002。elearningサーバ300が学習終了画面を、受講者PC100に送信し、学習が終了するSTEP5003。図13は、統計表作成時のシーケンスを示す図である。次に図13のシーケンス図において、受講者の上長や管理者への受講状況を纏めた統計票をメールで送信する際の振舞いについて説明する。尚、統計表は、elearning受講履歴情報に受講者の人事データ作業状況作番情報を加え、実際の学習や管理面での効果実用レベルの高い資料に手を加えている。また、送信時期などは、elearning実施中間、終了後など、条件により設定可能。まず、elearningサーバ300が人事システムサーバ200内の人事DB図19内にある人事データ取得要求を行うSTEP6001。人事システムサーバ200がelearningサーバ300からの人事データ取得要求を受け、人事DB図19内にある人事データをelearningサーバ300へ送信するSTEP6002。elearningサーバ300が人事システムサーバ200より、人事データを受信し、受講履歴DB図20内にある受講履歴データとのマージを実施、統計表を作成するSTEP6003。elearningサーバ300が統計表データを添付したメールを管理者PC400へ送信するSTEP6004。図14は、認証DBの構成例を示す図である。図17に示すように、認証DBは、学習者ID=ユーザID:U0123などと所属営業部などと役職主任などとパスワードabc789などとがそれぞれ対応付けされて記憶されている。図15は、学習成果情報DBの構成例を示す図である。図15に示すように、学習成果情報DBは、学習者ID=ユーザID:U0123などと所属営業部などと役職主任などとコンテンツIDT0456などとコンテンツの実施した結果である点数合計80などと回答内容によって学習者の理解度を測る指標である重み付け合計回答内容:3などと問題問題1などと問題毎の点数2などと学習者が該当学習コンテンツ或いは該当問題において苦手であるかを判別する苦手フラグ1などと問題毎の回答内容アJAVA登録商標などと問題毎の重み付け回答内容:3などとがそれぞれ対応付けされて記憶されている。図16は、学習コンテンツDBの構成例を示す図である。図16に示すように、学習コンテンツDBは、コンテンツIDT0456などとコンテンツ名JAVA登録商標技法などと問題問題1などと問題毎の正解Bなどと回答内容によって学習者の理解度を測る指標である重み付け回答内容:3などと次期コンテンツを選定するにあたり、学習者が最も最近に学習した学習コンテンツの点数合計と重み付け合計で判定する為に必要な要素である、学習者が実施したコンテンツIDT0111などと学習者が実施した学習コンテンツの点数合計範囲80≦x≦100などと重み付け合計範囲80≦x≦100などと学習者が最も最近に学習した学習コンテンツの点数合計と重み付け合計により選定された次回受講コンテンツIDT0789などとがそれぞれ対応付けされて記憶されている。図17は、学習計画情報DBの構成例を示す図である。図17に示すように、学習計画情報DBは、学習者ID=ユーザID:U0123などと学習者がこれまでに受講したコンテンツの実績を管理する為に必要なコンテンツ受講実績コンテンツID:T0456などと次回受講コンテンツIDT0789などと学習者が実施した学習コンテンツの点数合計80などと重み付け合計回答内容:80などとがそれぞれ対応付けされて記憶されている。図18は、統計表DBの構成例を示す図である。図18に示すように、統計表DBは、学習者ID=職員ID:U0123などと所属営業部などと役職主任などと作番S12345などとコンテンツIDT0456などと実施状況実施済などとがそれぞれ対応付けされて記憶されている。尚、実施状況とは、学習者が学習を終了しているか否かを表す項目であり、終了している場合は○で、終了していない場合は、×で表示される。図19は、人事DBの構成例を示す図である。図19に示すように、人事DBは、学習者ID=職員ID:U0123などと所属営業部などと役職主任などと作番S12345などと対象作番の期間2010/10/01~2011/03/31などとがそれぞれ対応付けされて記憶されている。図20は、受講履歴DBの構成例を示す図である。図20に示すように、受講履歴DBは、学習者ID=ユーザID:U0123などと所属営業部などと役職主任などとコンテンツIDT0456などと実施状況実施済などと実施した時間を管理する実施時間10などとがそれぞれ対応付けされて記憶されている。