"上級中級初級なる各レベル別学習者が効率的に学習を進めることができるような学習支援システムを構築する際のモジュール等の構成に必要となる制約を提示した学習コース設計方法。上記制約において、複数モジュールから成る1ステップ学習後の学習効果学習向上度αおよび学習ステップ間の相関係数rの規定方法。上記αおよびrを用いて構成した学習支援システムにおける学習において、1ステップ学習後の次の学習経路を選択する動的学習経路選択方法。動的学習経路選択法を用いた学習支援システムにおいて、理論的α値と実際の学習者のα’値との差分を利用した学習指導方法。e-learningシステム等の学習支援システムを構築する以前に、上級中級初級の各学習者が各ステップを学習後に期待される期待向上度αを設定することができる。すなわち、システム利用後もしくはシステム利用中でなければ評価できなかった学習向上度を、事前に算出可能とする。従来は、教授者の経験則により学習支援システムを構築していたが、上記設定したαを用いることで、到達レベルが事前規定可能な学習支援システムを構築可能とする。各ステップ学習時に、上記事前規定したαと、実際の学習者の向上度α’の差分から、学習乖離状態を把握することで、学習者の都合による学習状態の遅延を早期発見し、理想的な学習効率に沿った学習の逐次把握と指導を可能とする。学習ステップXiとXi1間には相関関係ri、-1≦ri≦1があり、XiからXi1へ到達した際にはαiなる学習向上度が見込めるとすると、Xiに属するある学生の標準化学習値yiただし、しており、yiは標準正規分布に従う。が1ステップ進行後のXi1において標準化学習値yi1に変化する時、yi1は下記数1を用いて事前に導出できる。数1より、学習前の標準化学習値yiを用いて1ステップ学習後の標準化学習値yi1を予測する場合、標準正規乱数zの95信頼区間が[-1.96,1.96]であることから、yi1の上限値と下限値は、それぞれ数2および数3になる。上級中級初級において、1ステップ終了時に十分な学習効果を得るためには、ri≧0.4とするのが望ましく、特にri≧0.8である場合は安定的な学習効果が得られる。また、十分大きなriがステップ間に見込めない場合、初級においては、十分大きなαiを提供する方が効果的である。なお、αiは数4を用いて導出する。なお、Xi1およびXiは学習者に期待する平均的学習値を設定する。実際の学習におけるある学習者の学習向上度αi’について、上記設定済学習向上度αiとの差βiが数5の条件を満たす上級学習者の場合、次なる学習ステップには数6なる学習経路を適宜選択する。なお、適宜とは、複数のステップ学習において1回以上の一定回数を超えて数5なるβiを観察した場合を言う。上記上級学習者に対して、期待向上度αi1を小さく設定する場合、詳細学習もしくは高度学習を提供することになる。このため、学習者の意思確認として、詳細学習等を選択するかのメッセージを表示し、また、応援メッセージを表示して学習指導を行うことができる。実際の学習向上度においてαi’≦0である初級学習者の場合、XiからXi1へのステップ学習のやり直しとする。ただし、一定回数以上のやり直しを避けるか、もしくは該当ステップる。上記初級学習者には、ステップ学習のやり直しや繰り返しに関するメッセージおよび、応援メッセージを表示して学習指導を行う。βiが数8を満たす場合は、学習が順調に推移していると見なす。上記順調な学習者には、学習が順調であることへの応援メッセージを表示して学習指導を行う。本手法により、学習ステップ間の向上率αおよびステップ間相関rを事前に規定することで、効率的に学習可能となる学習支援システムの設計ができる。学習者の上級、中級、初級レベルに応じた学習向上度およびステップ間相関の目安があるため、各レベルに応じて安定的に学習推移が可能となる個人的学習経路の選択システムを搭載できる。各ステップ学習における学習向上度に応じて応援メッセージを表示することで、学習ステップ毎に各人の学習状況に合わせた自動的な学習指導が実現できる。以下、本発明の実施例を図示により説明する。図1に学習ステップ構成部の実施例を示し、その特徴について述べる。図1は学習支援システム部内部に配置する、m個の学習ステップの構成方法について説明した図である。本学習ステップ構成部は、m個のステップ部A01~A05で構成される。各ステップ部A01~A05には、ステップ間の相関係数rおよび学習向上度αが設定されている。例えば、i番目ステップ部A03およびi1番目ステップ部A04間には、相関係数riをi番目ステップ部A03に設定し、i番目ステップ部A03の学習開始後からi1番目ステップ部A04へ到達した時点で期待される学習の期待向上度αiを事前にi番目ステップ部A03に設定する。図2に上級用期待向上度構成部の実施例を示し、その特徴について述べる。図2は図4のステップ学習支援部において選択的に利用され、図1の学習ステップ構成部内部に位置するi1番目ステップ部A04のための複数の期待向上度αi1jの構成方法について説明した図である。本上級用期待向上度構成部は、上級用i1番目ステップ部B01、上級用i2番目ステップ部B02で構成される。上級用i1番目ステップ部B01において設定する期待向上度αi1aおよびαi1bは、数9により決定する。なお、αi1bは複数準備してよい。図3に初級用期待向上度構成部の実施例を示し、その特徴について述べる。図3も図2同様、図4のステップ学習支援部において選択的に利用され、図1の学習ステップ構成部内部に位置するi番目ステップ部A03のための複数の期待向上度αijの構成方法について説明した図である。本初級用学習向上度構成部は、初級用i番目ステップ部B03、初級用i1番目ステップ部B04で構成される。上記初級用i番目ステップ部B03において設定する期待向上度αiaおよびαibは数10により決定する。なお、αiaおよびαibは、それぞれ複数準備してよい。図4にステップ学習支援部の実施例を示し、その特徴について述べる。図4は学習支援システム部内部に配置するステップ学習の構成の方法について説明した図である。本ステップ学習支援部は、i番目学習部C01、終了処理部C02、実向上度判定部C03、反復回数判定部C04、反復メッセージ部C05、初級学習選択部C06、向上度再設定部C07、向上度差分判定部C08、上級処理部C09、応援メッセージ部C10、i1番目学習選択部C11、i1番目学習部C12で構成される。i番目学習部C01は、図1のi番目ステップ部A03における学習コンテンツ部分であり、αiは事前に設定済である。終了処理部C02は、i番目学習部C01の終了時に出力される学習者の実際の学習向上度αi’の保存を行う。実向上度判定部C03は、上記αi’について正負を判定して初級学習者に対する分岐処理を行う。まず、αi’≦0である場合、反復回数判定部C04でi番目学習部C01の学習回数を判定し、一定回数以下である場合、反復メッセージ部C05を出力してi番目学習部C01を再度実行して反復学習を行う。実向上度判定部C03において、αi’>0である場合は向上度差分判定部C08へ分岐する。反復回数判定部C04において、i番目学習部C01の反復回数が一定回数以上である場合、初級学習選択部C06へ分岐する。すなわち、学習を積み残したまま次なるステップへ学習を進行させないための処置として、反復回数が多い学習者には学習負荷量を低減する措置を行う。まず、一定回数以上の反復を行ったことへの指導メッセージを表示し、新たな負荷量として数7で規定され、図3の初級用i番目およびi1番目ステップ部B03、B04て、向上度再設定部C07に進む。対応する初級用ステップ部B03、B04を選択し、これをi番目学習部C01として進む。向上度差分判定部C08では、βiの正負を判定する。数5を満たす場合は上級処理部C09へ分岐し、数8を満たす場合は応援メッセージ部C10へ分岐する。上級処理部C09では、1回以上の一定回数を超えて数5を満たす現象が観察された場合、次のi1番目学習部C12に対する期待向上度αi1を数9で設定したαibから選択し、対応する図2の上級用ステップ部B01、B02を抽出して、i1番目学習部C12へ進む。応援メッセージ部C10では、学習が順調に推移していることに対するメッセージを表示して、i1番目学習選択部C11へ進む。i1番目学習選択部C11では、i1番目学習部C12とその次なるi2番目学習部の間の相関係数ri1と、通常設定の学習向上度αi1を設定し、i1番目学習部C12へ進む。i1番目学習部C12では、既に選択されているαi1の値に応じて設定されている通常のi1番目ステップ部A05を学習する。図5に本発明による学習支援システム部における実施例を示し、その特徴について述べる。本学習支援システム部は、レベル判定部101、1番目ステップ部102、2番目ステップ部103、m番目ステップ部104、到達レベル出力部105で構成される。レベル判定部101では、学習開始前の学力判定を行い、初回学習ステップである1番目ステップ部102における学習向上度α1を決定する。α1は、学力判定結果より上級、中級、初級に対応し、それぞれ、普通もしくは小さく、普通、普通もしくは大きく設定する。1番目ステップ部102では、設定したα1の値に応じたステップ学習を提供する。2番目ステップ部103では、直前の1番目ステップ部102の結果に応じて、学習向上度α2が設定されている。なお、α2の設定は、図4のステップ学習支援部で行われる。このため、2番目ステップ部103においても、設定されたα2の値に応じたステップ学習を提供する。m番目ステップ部104においても、他ステップ部同様、αmの値に応じたステップ学習を提供する。到達レベル出力部105では、到達結果を判定して表示する。"