JP2002229431A

JP2002229431A - 学習システム

Info

Publication number: JP2002229431A
Application number: JP2001026110A
Authority: JP
Inventors: Makoto Hiramori; 誠平盛; Takasuke Namioka; 高資浪岡
Original assignee: TDK Corp
Current assignee: TDK Corp
Priority date: 2001-02-01
Filing date: 2001-02-01
Publication date: 2002-08-14

Abstract

(57)【要約】【課題】学習者の苦手な分野や単元を客観的に認識し、
それを他よりも多く学習する。【解決手段】少なくともひとつの属性を有する問題を出
題する出題手段と、前記出題に対する学習者の解答を入
力する解答手段と、予め用意された正解と前記学習者の
解答とを比較し前記学習者の解答の正誤を判定する正誤
判定手段と、前記問題の属性ごとに前記判定による正誤
数を集計する集計手段と、前記集計の結果から、正答が
少ない、あるいは誤答が多い苦手な属性を認識する苦手
認識手段と、前記苦手な属性を有する問題から出題を選
択する出題選択手段を備えた学習システムを提供する。

Description

【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、特
に出題に対して解答をおこなう学習システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、コンピューターによる個別学習シ
ステムが広く普及している。例えば、数学の出題がディ
スプレイ上に表示され、学習者の解答を入力すると、そ
の解答を予め用意された正解と比較し、その解答が正し
いかどうかを判定し、正しければ次の出題が表示され、
間違うと、用意された正解が表示されるといったような
ものである。そして、分野あるいは単元ごとなどに、問
題が豊富に用意されていれば、学習者は、ひととおりの
学習を終えても、更に何回か繰り返し学習をすることが
できる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、従来の学習シ
ステムでは、学習者の得意としたり苦手とする分野や単
元があっても、それが反映されずに出題されるので全て
の分野あるいは単元に渡って同じ時間をかけて繰り返し
学習をすることになり、苦手な分野や単元を克服するた
めの重点的な学習ができない。あるいは、学習者の主体
的な判断で選ぶ分野や単元を繰り返し学習するしかな
い。そのため、従来の学習システムでは高い学習効果を
上げることが困難であった。

【０００４】したがって、本発明の目的は、学習者の苦
手な分野や単元を客観的に認識し、それを他よりも多く
学習することで高い学習効果が得られる学習システムを
提供することである。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明のかかる目的は、
少なくともひとつの属性を有する問題を出題する出題手
段と、前記出題に対する学習者の解答を入力する解答手
段と、予め用意された正解と前記学習者の解答とを比較
し前記学習者の解答の正誤を判定する正誤判定手段と、
前記問題の属性ごとに前記判定による正誤数を集計する
集計手段と、前記集計の結果から、正答が少ない、ある
いは誤答が多い苦手な属性を認識する苦手認識手段と、
前記苦手な属性を有する問題から出題を選択する出題選
択手段を備えた学習システムをもって達成する。前記問
題を樹木状に複数の階層に分類し、これらの階層から任
意の階層を選ぶことが可能な請求項１に記載の学習シス
テムとすることでより高い学習効果がえられる。

【０００６】ここでいう問題の属性とは、問題の対象や
範囲や特徴である。問題の学習度合いをこれらの属性に
おける観点から量り、認識することができるものであ
る。対象や範囲や特徴とは、教科、分野、単元、小単
元、小単元を更に細分化した項目などであって、樹木状
に複数の階層に分類することができる。具体的には、教
科としては、「数学」、「国語」、「社会」、「英
語」、「音楽」等、単元としては、「数学」の場合は
「平面図形」、「正負の数」、「方程式」等、「国語」
の場合は「文法」、「文章読解」、「作文」等、「社
会」の場合は「産業革命」、「明治維新」等、「英語」
の場合は「現在完了」、「過去完了」等、「音楽」の場
合は「歌唱」、「楽器の演奏」、等、単元を更に細分化
した項目として、「数学」の「平面図形」の場合は「図
形の面積」、「図形の移動」、「点と線」等、「国語」
の「文法」の場合は「助詞」、「動詞」等、「社会」の
「産業革命」の場合は「技術革新」、「資本主義」等、
「英語」の「英会話」の場合は「慣用句」、「挨拶」、
「短縮形」、「発音」等、「音楽」の「歌唱」の場合は
「短調」、「変調」、「２拍子」等、さらに細分化する
例では「数学」の「平面図形」の「図形の面積」の「三
角形の面積」の場合の「小数点のわり算」、「四捨五
入」、「単位の計算」等、「国語」の「文法」の「動
詞」の場合は「未然形」、「連体形」、「連用形」な
ど、「社会」の「産業革命」の「技術革新」の場合の
「交通の発達」、「発明」等、「英語」の「英会話」の
「発音」の場合は「ｒ」、「ｌ」、「ｉ：」（発音記
号）等、「音楽」の「歌唱」の「短調」の場合の「青い
目の人形」、「小さい秋見つけた」等である。本発明に
よれば、苦手や得意を認識することができ、学習者に対
して客観的に選ばれた苦手とする属性を有する出題がさ
れるので、苦手を重点的に学習する事ができ、学習効果
を大きく向上することができる。複数の属性を有する際
は、ある階層の複数の属性を有してもいいし、複数の階
層の属性を有してもいい。苦手を認識する際、多面的な
観点から認識することができて、さらに好ましい。

【０００７】

【発明の実施の形態】以下に図面を参考に発明を詳しく
説明する。図１に本発明の基本的な学習システムを示し
た。本発明は、少なくとも一つの属性を有する問題を出
題する出題手段１と、出題に対する学習者の解答を入力
する解答手段２と、予め用意された正解と学習者の解答
とを比較し学習者の解答の正誤を判定する正誤判定手段
３と、出題の属性ごとに、正誤数を集計する集計手段４
と、苦手な属性を認識する苦手認識手段５と、苦手な属
性を有する問題から出題を選択する出題選択手段６から
なる。

【０００８】本学習システムの、通常の学習モードでは
これまでの学習システム同様に、予め設定されているあ
る分野や単元などの範囲に渡って一律にかたよりなく出
題されるが、手段１から手段４により属性ごとの集計が
行われる。手段１から手段６による本発明を通常の学習
と区別するために、以降、この手段１から手段６による
学習を苦手克服モードと呼ぶ。本発明の苦手克服モード
を選ぶことによってそれまで学習した結果から苦手を重
点的に学習できる。

【０００９】問題は、あらかじめ、前述したような属性
を少なくともひとつ有している。複数の属性を有してい
るとより多くの観点から苦手又は得意を認識することが
できるので、学習効果をより向上することができる。

【００１０】図２は、本発明の好ましい実施態様にかか
る学習システム１０の構成の概略を示すブロック図であ
る。

【００１１】図２に示されるように、本実施態様にかか
る学習システム１０は、装置全体の動作を制御するＣＰ
Ｕ（中央処理装置）２１と、ＣＰＵ２１により実行され
るべきプログラムや問題データベースや正解データベー
ス等が格納されたメモリ２２と、学習者が解答を入力す
るキーボード２０と、学習者に対して出題や正解を視覚
的に表示するディスプレイ２５と、学習者からの指示を
受け付けるポインティングデバイス２６と、これらを相
互に接続するバス２９とを備える。

【００１２】更に、解答を音声で入力するためのマイク
２３とマイク２３から入力されたアナログデータをデジ
タルデータに変換するためのＡ／Ｄ変換器２４や、出題
や正解を音声で行うためのスピーカ２７と、デジタルデ
ータをアナログデータに変換するＤ／Ａ変換器２８が備
えてあってもよい。

【００１３】このようなハードウェア構成は、一般的な
パーソナルコンピュータが通常備える構成であるため、
本実施態様にかかる学習システム１０は、一般的なパー
ソナルコンピュータによって構成することが可能であ
る。

【００１４】メモリ２２には、学習システム１０の動作
に必要なプログラムが記憶されているが、学習システム
１０の動作に必要なプログラムには、装置全体の動作を
制御するプログラム（ＯＳ）、学習者から入力された解
答と正解データとを比較するためのプログラム（正誤判
定プログラム）、出題が有する属性ごとに集計をおこな
うプログラム（集計プログラム）、集計した結果から苦
手な属性を認識するプログラム（苦手認識プログラ
ム）、出題選択方法に従って次の出題を選び出すプログ
ラム（出題選択プログラム）が少なくとも含まれてい
る。

【００１５】このほかに、問題や正解をディスプレイ上
に表示するのではなく、スピーカ２７から音声で行うた
めに、文字データを音声データに変換するためのプログ
ラムがあってもよく、また、学習者の解答をキーボード
２０やポインティングデバイス２６を使って行うのでは
なく、マイク２３から音声で行うために音声データを文
字データに変換するためのプログラムがあってもよい。
更に、学習上不可欠ではないが、学習者の意欲を高める
ために視覚的・聴覚的に楽しめるものとするプログラム
が含まれていることが好ましい。

【００１６】さらにメモリ２２には、出題される問題が
格納された問題データベースと、各々の問題に対応する
正解が格納された正解データベースと、属性ごとに正誤
数を集計するための集計表が含まれる。

【００１７】問題データベースの各々の問題データには
問題に添えられるメッセージや、三者択一問題の解答例
等が含まれていてもよい。これらは問題データと切り離
して、各々の問題に対応するメッセージや解答例がそれ
ぞれ別個に格納されたメッセージデータベースや解答例
データベースが、あってもよい。本発明のメモリ２２は
以下のものをいう。すなわち、プログラム、正誤集計
表、等の作業データを保管する半導体メモリ、磁気ディ
スク、光ディスク、等の書き換え可能な記録装置や、問
題データベースや正解データベースを収録している読み
出し専用の光ディスク等を挙げることができる。また、
問題データや正誤集計表等のデータが通信回路を介して
保存されていてもよい。

【００１８】図３に示すように、ディスプレイ２５に
は、学習ボタン３０及び苦手克服ボタン３１及び終了ボ
タン３２が表示され、学習者は、ポインティングデバイ
ス２６（図２参照）を用いてこれらいずれかを押下する
ことができる。

【００１９】次に、このような構成からなる学習システ
ムの動作を説明する。学習者が、ディスプレイ２５に表
示されている学習ボタンを押下して学習モードを選ぶ
と、ＣＰＵ２１による制御のもと、メモリ２２に蓄積さ
れている複数の問題データベースの中から選択された問
題が、ディスプレイ２５に表示される。

【００２０】学習モードでは出題の選択方法は、予め設
定された範囲から出題する属性をかたよりなく選ぶ方法
であり、かたよりなく選ばれた属性を有する問題が選択
される。例えば、本学習システムで学習する対象の範囲
が複数の小単元からなるとき、小単元を表す属性を順番
に選び、その属性を有する問題を出題する。例えば、学
習する対象が中学の数学であれば、その属性は「図形の
面積」、「図形の移動」、「点と線」、「数の大小」、
「逆数」、「四則を含む計算」、「等式の性質」、「一
次方程式の解き方」であり、それらの小単元からかたよ
りなく出題される。この出題の選択は、出題選択プログ
ラムをＣＰＵ２１が実行することにより行われる。

【００２１】出題の際には限られた問題数でも有効な学
習が行えるように配慮されている事が望ましい。例えば
ある属性を有する問題を選ぶ際、問題データベースに格
納されている問題が、属性ごとに十分あって学習者が繰
り返し学習しても常に新しい問題が出題されることが望
ましいが、十分でない場合は、既に出題した問題から再
び選ばなければならないので、以前出題した順番と同じ
順番で出題しないようにすることが望ましい。同じ順番
で出題すると学習者が正解順を覚えてしまうことがある
ので、学習効果が低下してしまう。

【００２２】出題に応答して学習者は、解答をキーボー
ド２０などを用いて入力する。この学習者の解答は、メ
モリ２２の正解データベースに格納されている該当する
問題に対応した正解と比較され、それらが一致すれば正
答、一致しなければ誤答と判定される。この比較・判定
は、上述した正誤判定プログラムをＣＰＵ２１が実行す
ることにより行われる。

【００２３】このようにして判定された結果はバス２９
を介してディスプレイ２５に供給され、ディスプレイ２
５は、図４及び図５に示すようにその結果を「正答」、
「誤答」と表示し、誤答の場合は、正解も表示する。学
習者はこの問題の学習が終わると、ディスプレイ２５の
下方に表示される、進むボタン３３を押下して、図３の
表示に戻る。

【００２４】一方、メモリ２２には属性ごとの正誤集計
表が、用意されている。そしてバス２９を介して解答の
正誤の結果が供給されて、出題された問題の全ての属性
に正答、あるいは誤答のポイントが加算され、属性ごと
の正答あるいは誤答の合計数や、正答率あるいは誤答率
が集計される。この集計の結果は、学習者の必要に応じ
てディスプレイ２５上に視覚的にわかりやすい方法で表
示することができるようにしてもよい。この集計は上述
した集計プログラムをＣＰＵ２１が実行することにより
行われる。

【００２５】先の問題を終えた後に続けて通常の学習モ
ードで学習する場合には、ディスプレイ２５に表示され
た学習ボタンをポインティングデバイス２６を用いて押
下すると、出題選択プログラムが実行され、再び、学習
する対象や範囲や特徴から一律に問題が選ばれる。学習
システム内部で集計処理は行われるが、その結果は反映
されずに問題が選ばれる。

【００２６】他方、学習者が先の問題を終えた後に、デ
ィスプレイ２５に表示されている苦手克服ボタンを押下
して苦手克服モードを選ぶと、苦手克服モードで学習す
る状態となりＣＰＵ２１による制御のもと、メモリ２２
に蓄積されている問題データベースの中から既に集計さ
れた結果を反映して選択された問題がバス２９を介し
て、ディスプレイ２５に表示される。

【００２７】すなわち、苦手克服モードでは、メモリ２
２に含まれるこれまでの学習の集計結果が蓄えられた属
性ごとの正誤集計表から、属性ごとに誤答数を比較して
誤答数の多い属性を選び出す。あるいは、誤答率の高い
属性を選び出すようにしてもよい。選ぶ属性の数を、学
習者が設定出来るようにしておいて、一度に複数を選ぶ
ようにしてもよい。こうすることで、一度に苦手な単元
あるいは項目を複数学習する事も出来る。これらの苦手
な属性の選出は、苦手認識プログラムをＣＰＵ２１が実
行することで行われる。

【００２８】つづいて、選ばれた属性が含まれる問題を
問題データベースから選んで次の出題とする。これらの
出題の選択は出題選択プログラムをＣＰＵ２１が実行す
ることでおこなわれる。

【００２９】選ばれる問題は学習したことのない問題で
あってもよいが、苦手克服モードにおいては間違った問
題を再度学習することも大切であるから、学習者が望む
ときは再学習できるように、ディスプレイ２５に再学習
選択ボタンがあって、メモリ２２に記録してある間違っ
た問題を繰り返し出題できるような手段を設けておくと
よい。なお、その際は以前出題した順番と同じ順番で出
題しないようにする。同じ順番で出題すると学習者が正
解順を覚えてしまうことがあるので、学習効果が低下し
てしまう。

【００３０】こうしてＣＰＵ２１による制御のもと、次
の問題が、ディスプレイ２５に表示される。

【００３１】これに応答して学習者は、解答をキーボー
ド２０を用いて入力する。この学習者の解答は、メモリ
２２の正解データベースに格納されているこの問題に対
応する正解と比較され、それらが一致すれば正答、一致
しなければ誤答と判定される。この比較・判定は、上述
した正誤判定プログラムをＣＰＵ２１が実行することに
より行われる。

【００３２】このようにして判定された結果はバス２９
を介してディスプレイ２５に供給され、ディスプレイ２
５は、図４、図５に示すようにその結果を「正答」、
「誤答」と表示し、誤答の場合は、正解も表示する。学
習者はこの問題の学習が終わると、ディスプレイ２５の
下方に、進むボタンが表示されているのでこれを押下す
と、図３の表示に戻る。

【００３３】つぎに、属性に階層を設けた場合の説明を
行う。問題の属性には、幾つかの階層があってもよい。
ここでいう属性とは、問題の対象や範囲や特徴である。
問題の学習度合いをこれらの属性における観点から量
り、認識することができるものである。対象や範囲や特
徴とは、教科、分野、単元、小単元、小単元を更に細分
化した項目などであって、問題は樹木状に複数の階層に
分類することができる。例えば第一の階層を大単元と
し、第二の階層を小単元とすることができる。表１に、
学習する対象が中学生の数学であるときの例を示す。こ
の際、第一の階層の属性は大単元である「平面図形」、
「正負の数」、「方程式」で、第二の階層の属性はそれ
ぞれの小単元であり、「平面図形」の場合は「図形の面
積」、「図形の移動」、「点と線」であり、「正負の
数」の場合は「数の大小」、「逆数」、「四則を含む計
算」であり、「方程式」の場合は「等式の性質」、「一
次方程式の解き方」である。

【００３４】小単元をさらに細分化した項目を第三の階
層として設けてもよい。たとえば小単元「図形の面積」
の場合は「三角形の面積」、「四角形の面積」、「円の
面積」である。

【００３５】学習システムで学習する対象が中学生の全
教科であれば、大単元からなる階層の上位にさらに階層
を設けてもよく、たとえば教科を第一の階層として、そ
の属性は「数学」、「理科」、「社会」、「英語」、
「国語」、「音楽」であって、その際は、第二の階層を
大単元、第三の階層を小単元とすればよい。

【表１】

【００３６】このように、問題にいくつかの階層の属性
を持たせると、それぞれの階層のなかで苦手及び得意が
認識できる。つまり苦手な大単元、苦手な小単元、ある
いは苦手な教科を、学習結果から客観的に認識してそれ
を重点的に学習できる。

【００３７】また、苦手を選ぶ階層は学習者が設定する
ようにするとよい。階層をキーボード２０やポインティ
ングデバイス２６を用いて指定すると、指定した階層の
属性から、苦手な属性を選び出すことができるので、例
えば階層２を指定すると苦手な小単元を認識しその範囲
から出題されるので、重点的に学習を行う範囲を自由に
設定できる。

【００３８】つぎに、正解が複数個の要素からなり、そ
れに対応して解答も複数個の要素からなる場合の本発明
について、英語の学習に応用した形態を説明する。ここ
でいう英語の学習システムとは、学習者はディスプレイ
上に表示された日本語の文章を英文にし、これを学習者
が読み上げると、予め複数用意された正解例と比べられ
て、そのいずれかに適応し正しく発音されたかどうかを
判定し、「正」または「誤」がディスプレイ上に表示さ
れるシステムである。しかし従来の学習システムでは、
誤りと判定されても、その理由が、適切な単語が用いら
れないからか、学習者の発音に誤りがあったのか、わか
らなかった。本発明の英語の学習システムでは英文全体
として誤りであっても、単語ごとに、その音声が正しい
か判定されるので、間違えた単語がわかり、問題が正解
例の単語を属性として有すれば、苦手な単語を認識する
ことができる。

【００３９】本発明の英語の学習システムでは学習者が
複数の単語からなる英文を音声により表現した時、これ
を音声認識手段を用いて文字データに変換し、この文字
データを正解例データと単語ごとに比較、判定する。

【００４０】この際、問題が正解例を構成する単語を属
性として有すると、単語ごとの比較に従って、正誤数が
単語の属性ごとに正誤集計表に集計されるので、間違え
やすい単語を認識することが出来る。

【００４１】さらに、問題が正解例を構成する単語の発
音記号を属性として有すれば、単語ごとの比較に従っ
て、発音記号の属性ごとに正誤数が集計されるので、発
音の苦手な、発音記号を認識することが出来る。正解例
を構成する単語に、単語の発音記号以外にも、単語の特
徴を属性として有すれば、さらに異なる観点で苦手の認
識ができて好ましい。単語の特徴とは例えば「動詞」、
「複数形」、「過去形」、などである。

【００４２】本発明の学習システムの概略は、図２の構
成と基本的に同じであるが、メモリ２２に、さらに音声
認識のためのプログラム（音声認識プログラム）、と音
声認識により生成された文字データと正解例データとを
単語ごとに比較し、正誤を判定するためのプログラム
（正誤判定プログラム）が必要である。このほかに、学
習者自身の発音をあらためて客観的に聴くことができる
とより好ましいが、そのためにはマイク２３より供給さ
れたデータを録音するためのプログラム（録音プログラ
ム）が必要である。さらにメモリー２２には、問題デー
タベースや正誤集計表等の他に各々の正解例に対応する
発音モデルが含まれる。

【００４３】以上、英語の学習について説明したが、英
語に限らず他の外国語に適用できることはいうまでもな
い。

【００４４】

【実施例】本発明の実施例を詳細に説明する。

【００４５】実施例１中学の数学の学習システムを例にあげる。問題は中学生
の数学の小単元を属性として複数有している。本例の属
性は「図形の面積」、「図形の移動」、「点と線」、
「数の大小」、「逆数」、「四則を含む計算」、「等式
の性質」、「一次方程式の解き方」である。表２、表３
には、これらの属性に対応させてａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、
ｆ、ｇ、ｈの記号で表した。表２には、問題が有する属
性に＊印をつけて示した。例えば、問題１はａ、ｃ、ｂ
の属性を有している。また表３は問題に対する解答の正
誤判定の結果と属性ごとの正誤集計表である。問題１は
誤答であったので、判定が「×」であり、該当するａ、
ｃ、ｂの属性にポイント１が加算された。

【００４６】表３によれば、問題１０を終えた時点で、
誤答数が２ポイント以上の苦手な属性はａ、ｃ、ｄ、ｆ
であって、最も苦手な属性は、ｃであることがわかる。
この時点で苦手克服モードを実行し、例えば、苦手を克
服する属性数として属性数４を設定すると、上記の４つ
の属性を有する問題がそれぞれ選択され、それらの属性
の学習を行うことができる。つまり、小単元「図形の面
積」、「点と線」、「数の大小」、「四則を含む計算」
の問題がそれぞれ出題される。また、誤答数でなく誤答
率で属性を選択することもできる。

【表２】

【表３】

【００４７】実施例２中学の数学の学習システムを例にあげる。中学生の数学
の大単元を階層１の属性とし、小単元を階層２の属性と
した。本例の第一の階層の属性は「平面図形」、「正負
の数」、「方程式」であって、第二の階層の属性は「図
形の面積」、「図形の移動」、「点と線」、「数の大
小」、「逆数」、「四則を含む計算」、「等式の性
質」、「一次方程式の解き方」である。表４、表５には
第一の階層の属性をそれぞれａ、ｂ、ｃ、第二の階層の
属性をそれぞれａ１、ａ２、ａ３、ｂ１、ｂ２、ｂ３、
ｃ１、ｃ２の記号で表した。問題は階層の異なる複数の
属性を有している。表４には、問題が有する属性を＊印
で示した。例えば問題１はａ、ａ２の属性を有してい
る。また表５はそれらの問題に対する解答の正誤判定の
結果と属性ごとの正誤集計表である。例えば問題１は誤
答であったので、判定が「×」であり、該当するａ、ａ
２の属性にポイント１が加算された。

【００４８】表４によれば、問題１６を終えた時点で、
誤答数で選ぶ最も苦手な大単元はａであり、誤答数が２
以上の苦手な小単元はａ１とｂ２とｃ１である。この時
点で苦手克服モードを実行し、２つの階層から階層１を
選び、苦手を克服する属性数として属性１を設定し、問
題数を４とすると、属性ａを有する問題が４題出題され
る。つまり最も苦手な大単元「平面図形」の範囲から、
続けて４問が出題される。

【表４】

【表５】

【００４９】実施例３英語の学習システムを例にあげる。階層を２階層設け、
正解例を構成する単語を階層１の属性とし、発音記号を
階層２の属性とする。表６は問題１、問題２を取り上げ
て、読み上げた結果を比較判定した結果と、それぞれの
問題が有する属性と、正誤数（本例では誤数）を示し
た。例えば、正解例「Ｉｓｅｅｆｏｕｒｐｅｏｐ
ｌｅ．」は、第一の階層の属性として正解例を構成する
単語を表す属性「Ｉ」、「ｓｅｅ」、「ｆｏｕｒ」、
「ｐｅｏｐｌｅ」と、第二の階層の属性として、それぞ
れの単語の発音を構成する発音記号を表す属性（「Ｉ」
の発音を構成する発音記号を表す属性は「ａｉ」、「ｓ
ｅｅ」の発音を構成する発音記号を表す属性は「ｓ」、
「ｉ：」、など）を有している。

【００５０】学習者が英文を読み上げた結果、「ｓｅ
ｅ」が間違いだったため、単語の属性「ｓｅｅ」に誤数
が加算され、及び間違えた単語「ｓｅｅ」の発音記号の
属性「ｓ」、「ｉ：」に誤数が加算される。正誤集計表
には、これらの結果が、問題を行うたびに集計され、そ
れによって学習者は、苦手な単語や、苦手な発音記号が
認識できて、それらの属性を有する問題の学習を行えば
学習の効果があがる。

【表６】

【００５１】図６は、学習者が英文を読み上げた結果を
ディスプレイに表示した概略図である。ディスプレイ２
５には、問題１は「ｓｅｅ」が間違いだったので、それ
を表すために「ｓｅｅ」だけに下線をつけないで表示さ
れた。また、ディスプレイ２５には、自分が読み上げた
音声を聞くことができる自己発音試聴ボタン３４と正解
例の発音モデルを聴くことが出来る発音モデル試聴ボタ
ン３５が表示されているので、それぞれをポインティン
グデバイスで押下して、その発音の違いを確かめること
ができた。問題２の場合は、同様に「ｌｅｍｏｎ」が間
違いだったので「ｌｅｍｏｎ」だけに下線をつけず表示
される。

【００５２】

【発明の効果】以上に説明したように、本発明では苦手
を客観的に認識し、苦手について重点的に学習を行うこ
とが出来るので、学習効果が大きく向上する。階層を設
定して、階層を選ぶ事が出来るので、苦手についての詳
しい分析が可能となり、さらに学習効果が向上する。

【図面の簡単な説明】

【図１】図１は、本発明の基本的例示図である。

【図２】図２は、本発明の好ましい実施態様にかかる学
習システム１０の構成の概略を示すブロック図である。

【図３】図３は、ディスプレイ２５に表示される操作ボ
タンの一例を示す概略図である。

【図４】図４は、ディスプレイ２５に表示される判定が
正答の場合の一例を示す概略図である。

【図５】図５は、ディスプレイ２５に表示される判定が
誤答の場合の一例を示す概略図である。

【図６】図６は、ディスプレイ２５に表示される判定結
果の一例を示す概略図である。

【符号の説明】

１出題手段２解答手段３正誤判定手段４集計手段５苦手認識手段６出題選択手段１０学習システム２１ＣＰＵ２２メモリ２３マイク２４Ａ／Ｄ変換器２５ディスプレイ２６ポインティングデバイス２７スピーカ２８Ｄ／Ａ変換器２９バス３０学習ボタン３１苦手克服ボタン３２終了ボタン３３進むボタン３４自己発音試聴ボタン３５発音モデル試聴ボタン

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】少なくともひとつの属性を有する問題を出
題する出題手段と、前記出題に対する学習者の解答を入
力する解答手段と、予め用意された正解と前記学習者の
解答とを比較し前記学習者の解答の正誤を判定する正誤
判定手段と、前記問題の属性ごとに前記判定による正誤
数を集計する集計手段と、前記集計の結果から、正答が
少ない、あるいは誤答が多い苦手な属性を認識する苦手
認識手段と、前記苦手な属性を有する問題から出題を選
択する出題選択手段を備えた学習システム。
【請求項２】前記問題を樹木状に複数の階層に分類し、
これらの階層から任意の階層を選ぶことを特徴とする請
求項１に記載の学習システム。