JP2006064880A - System, recording medium, and program for creating educational information for each individuality - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、子供の教育のための教育情報を作成するシステムに関し、詳しくは、個々の子供の個性にマッチした指導を行うための指導指針及び学習の進め方と個性別の学習教材を作成する個性別教育情報作成システム記録媒体及びプログラムに関する。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to a system for creating educational information for children's education, and more specifically, teaching guidelines for teaching that matches individual children's individuality, and how to advance learning and individuality-specific learning materials. The present invention relates to another education information creation system recording medium and program.
従来、正確な個性診断を行うための手法として、組織心理学者でもある小林惠智氏が提唱しているFive Factors and Stress理論(以下「FFS理論」という。)がよく知られている。そのFFS理論は1983年から米軍組織に導入され、人の個性は五つの因子、即ち、凝縮性、受容性、弁別性、拡散性、保全性及びストレスで決まるとされている。80の質問に答えると各因子の強弱が数値化され、高い数値を示す二、三の因子がその人の個性をあらわす代表的な因子になる。日本の大手の製造メーカ等がこのFFS理論を組織の活性化のために利用している(非特許文献1)。 Conventionally, the Five Factors and Stress theory (hereinafter referred to as “FFS theory”) proposed by Tomohiro Kobayashi, who is also an organizational psychologist, is well known as a method for performing an accurate individuality diagnosis. The FFS theory was introduced to US military organizations in 1983, and human personality is said to be determined by five factors: condensability, acceptability, discrimination, diffusivity, integrity, and stress. If you answer 80 questions, the strength of each factor is digitized, and a few high factors are representative factors that represent the individuality of the person. Major Japanese manufacturers and others use this FFS theory to activate the organization (Non-patent Document 1).
一方、各種の企業、団体等における各プロジェクトと人材との適材適所(マッチング)を可能な限り追求し、各企業に現在存在する、或いは今後構成され実現する各種(いろいろな各分野の各種類の構成体)のプロジェクトに対して、最良の人材を配置し、けっして人材のミスマッチ現象を起さないようにするために、各プロジェクトメンバーの個性を80問の回答データからFFS理論を使用して判断し、そのプロジェクトに適材適所な人材であるか否か等の適性診断を行うことができるプロジェクト人材診断システムが提案されている。(特許文献1) On the other hand, we pursue as much as possible the right place (matching) between each project and human resources in various companies, organizations, etc., and various types that are currently present in each company or that will be configured and realized in the future (each type in various fields). To determine the personality of each project member from the 80-question answer data using FFS theory in order to allocate the best human resources to the project of the component) and never cause the human resource mismatch phenomenon In addition, there has been proposed a project personnel diagnosis system capable of performing aptitude diagnosis on whether or not the right person is the right person for the project. (Patent Document 1)
上記のように会社等の組織体において、FFS理論で個々人の個性の診断を行い、組織においてどの様な組み合わせが最適であるかを決め、組織の活性化を向上させる基礎理論として、FFS理論を用いて人事管理が行われている。即ち、組織体の中で個々人の個性を発揮させる組み合わせを判断する際に、FFS理論を用いて組織の活性化を図っている。 As mentioned above, FFS theory is used as a basic theory for diagnosing individual personality by FFS theory in an organization such as a company, deciding what combination is optimal in the organization, and improving the activation of the organization. HR management is performed. In other words, the organization is activated by using the FFS theory when determining a combination that exhibits the individuality of the individual in the organization.
一方、教育関係者からFFS理論を子供の教育に用いて、学習効果の向上を図る研究が行われているところである。生徒一人一人の得手不得手、強み弱みといった個性を正確に知り、その生徒の個性に適した教師を選定して生徒を指導するのに、FFS理論が用いられている。 On the other hand, studies are being carried out by educational personnel to improve the learning effect by using FFS theory for children's education. FFS theory is used to know the individuality of each student, such as weaknesses and weaknesses, strengths and weaknesses, and to select a teacher suitable for the individuality of the student to guide the student.
しかしながら、今日の学校教育は、すべて一斉授業の形式の集団教育であり、そのために数学、国語、英語等の教科学習では個人差が大きく学校の進度に着いていけない生徒の数が年々増え続けているのではないかと危惧されている。今日の集団教育の限界を感じているものの、集団教育において教師が個別指導を行うことは不可能である。しかし、それは学校及び学習塾の教師の責任ではなく、生徒の個性や学習環境を正確に把握し、又個々の学力の実態を詳細に評価・管理できるようなツールが存在しておらず、集団教育において教師が個別指導を行うことが不可能なためである。 However, today's school education is all group education in the form of simultaneous classes. For this reason, the number of students who cannot reach the progress of the school is increasing year by year due to individual differences in subjects such as mathematics, Japanese, and English. It is feared that there is. Despite the limitations of today's group education, it is impossible for teachers to provide individual instruction in group education. However, it is not the responsibility of teachers at schools and cram schools, but there is no tool that can accurately grasp the individuality and learning environment of students and evaluate and manage the actual state of individual academic ability in detail. This is because it is impossible for teachers to provide individual instruction in education.
そこで、本発明は、FFS理論により集団教育を受けている生徒の個性を把握して、その生徒の個性に合った指導するための指導指針及び学習の進め方の情報を作成するシステムを提供し、そして、上記指導指針及び学習の進め方に基づいて生徒の個別指導を行った後に、その生徒の習得程度を確認する確認チェックテストの解答の結果に基づいて、生徒の個性及び学力の定着度に合った学習教材を自動的に選択し、且つ学習の手順が生徒の進捗状況に合わせてナビゲートする、個性別学習教材のための情報を作成するシステム、記録媒体及びプログラムを提供する。 Therefore, the present invention provides a system for grasping the individuality of a student who is undergoing group education according to the FFS theory, and creating guidance guidelines for teaching that matches the individuality of the student and information on how to proceed with learning. After the individual guidance of the student based on the above guidance guidelines and how to proceed with the learning, based on the results of the confirmation check test that confirms the degree of mastery of the student, it matches the individuality of the student and the degree of academic achievement. The present invention provides a system, a recording medium, and a program for creating information for individual learning materials that automatically select learning materials and that the learning procedure navigates according to the student's progress.
上記課題を解決するための発明は、以下のように特定される。
本願第1発明は、FFS理論を用いた個性診断テストに対する生徒の回答を入力するコンピュータ端末とインターネットを介して接続されており、生徒情報を格納した学習スタイル診断データベースを有し、前記コンピュータ端末から送信された前記生徒の回答を集計して得られた結果から、生徒の個性をFFS理論の因子データに基づき特定する個性別教育情報作成システムにおいて、前記FFS理論の因子データに基づき、異なる2パターンからなる各種教育プロセスパターンの何れのパターンに属するかを決定する教育プロセスパターン決定手段と、前記学習スタイル診断データベースから呼び出された基準教育プロセスパターンと前記決定された教育プロセスパターンを対比して、生徒の属する教育プロセスパターンを特定し、その教育プロセスパターンに対応した学習指導方針及び学習の進め方の情報を出力する教育プロセスパターン選定手段とを備えることにより、上記課題を解決している。
The invention for solving the above problems is specified as follows.
The first invention of the present application is connected to a computer terminal for inputting a student's answer to an individuality diagnosis test using the FFS theory via the Internet, and has a learning style diagnosis database storing student information, from the computer terminal In the individualized education information creation system for identifying the individuality of the student based on the factor data of the FFS theory from the results obtained by collecting the transmitted responses of the student, two different patterns based on the factor data of the FFS theory The educational process pattern determining means for determining which of the various educational process patterns is composed of a reference educational process pattern called from the learning style diagnosis database and the determined educational process pattern Identify the educational process pattern to which the By providing the educational process pattern selecting means for outputting information of how to proceed teaching policies and learning corresponding to the education process patterns, solves the above problems.
本願第2発明は、前記教育プロセスパターン決定手段が、前記学習スタイル診断データベースから生徒情報のC因子のポイント値を抽出し、その因子のポイント値が所定値より大か等しいかにより論理的解説か感覚的解説かを判断することにより、上記課題を解決している。 Whether the educational process pattern determination means extracts the point value of the C factor of the student information from the learning style diagnosis database, and the second invention of the present application is a logical explanation depending on whether the point value of the factor is greater than or equal to a predetermined value. The above problem is solved by judging whether it is a sensory explanation.
本願第3発明は、前記教育プロセスパターン決定手段が、前記学習スタイル診断データベースから生徒情報の5つの因子のポイント値を抽出し、そのポイント値の中から最高のポイント値の因子を特定して、その特定された因子がB因子であればB因子の次に高いポイント値の因子を特定し、特定した因子がA又はE因子ならば演繹的説明とし、その特定された因子がB因子でなければA又はE因子かを判断して、そうであれば演繹的説明とし、そうでなければ帰納的説明とすることにより、上記課題を解決している。 In the third invention of the present application, the educational process pattern determining means extracts the point values of five factors of student information from the learning style diagnosis database, specifies the factor of the highest point value from the point values, If the specified factor is factor B, the factor with the next highest point value after factor B is specified. If the specified factor is A or E factor, a deductive explanation is given, and the specified factor must be factor B. If it is A or E factor, if it is so, it will be a priori explanation, otherwise it will be an inductive explanation, and the said subject is solved.
本願第4の発明は、前記教育プロセスパターン決定手段が、前記学習スタイル診断データベースから生徒情報のD因子とE因子のポイント値を抽出し、D因子とE因子のポイント値を比較して、E因子のポイント値が大であればスモールステップ学習とし、E因子のポイント値が小であれば目標設定型フリーステップ学習とすることにより、上記課題を解決している。 In the fourth invention of the present application, the educational process pattern determining means extracts the point values of the D factor and the E factor of the student information from the learning style diagnosis database, compares the point values of the D factor and the E factor, If the point value of the factor is large, small step learning is used, and if the point value of the E factor is small, target setting type free step learning is used to solve the above problem.
本願第5の発明は、前記異なる2パターンからなる各種教育プロセスパターンが、解説方法プロセス、説明方法プロセス及び学習方法プロセスからなることにより、上記課題を解決している。 The fifth invention of the present application solves the above-mentioned problem by the fact that the various educational process patterns composed of the two different patterns are composed of an explanation method process, an explanation method process, and a learning method process.
本願第6の発明は、前記教育プロセスパターン選定手段が、8種類の教育プロセスパターンを有する基準教育プロセスパターンと前記決定された教育プロセスパターンを対比することにより、上記課題を解決している。 The sixth invention of the present application solves the above-mentioned problem by the education process pattern selection means comparing the reference education process pattern having eight kinds of education process patterns with the determined education process pattern.
本願第7の発明は、学力定着度診断テストの解答に基づいて、誤った項目についての認識チェックテストを作成してコンピュータ端末4に送信し、その後に該コンピュータ端末4から送信された確認チェックテストの解答に基づいて誤った項目を特定して、生徒コードに基づき学習スタイル診断データベースから学習方法プロセスのデータを抽出してパターンを特定し、解説及び説明方法プロセスのデータを抽出して基準の解説パターンデータと対比を行い、解説パターンのデータを特定した後、基準教材パターンデータと前記特定された学習方法プロセス及び解説パターンのデータを対比し、教材パターンのデータを特定して個性別教材の情報を出力する個性別学習教材作成手段を更に備えたことにより、上記課題を解決している。
The seventh invention of the present application creates a recognition check test for an erroneous item based on the answer of the academic achievement fixing degree diagnostic test, transmits the recognition check test to the
本願第8の発明は、前記教育プロセスパターン選定手段が、8種類の教材パターンを有する基準教材パターンと前記特定された学習方法プロセス及び解説パターンのデータを対比することにより、上記課題を解決している。 In the eighth invention of the present application, the education process pattern selection means solves the above problem by comparing the reference learning material pattern having eight kinds of learning material patterns with the data of the specified learning method process and comment pattern. Yes.
本願第9の発明は、FFS理論を用いた個性診断テストに対する生徒の回答を入力するコンピュータ端末とインターネットを介して接続されており、生徒情報を格納した学習スタイル診断データベースを有し、前記コンピュータ端末から送信された前記生徒の回答を集計して得られた結果から、生徒の個性をFFS理論の因子データに基づき特定する個性別教育情報作成システムを、前記FFS理論の因子データに基づき、異なる2パターンからなる各種教育プロセスパターンの何れのパターンに属するかを決定する教育プロセスパターン決定手段と、前記学習スタイル診断データベースから呼び出された基準教育プロセスパターンと前記決定された教育プロセスパターンを対比して、生徒の属する教育プロセスパターンを特定し、その教育プロセスパターンに対応した学習指導方針及び学習の進め方の情報を出力する教育プロセスパターン選定手段、として機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体により、上記課題を解決している。 The ninth invention of the present application is connected to a computer terminal for inputting a student's answer to an individuality diagnosis test using FFS theory via the Internet, has a learning style diagnosis database storing student information, and the computer terminal From the results obtained by aggregating the answers of the students transmitted from the above, a personality-specific educational information creation system for specifying the individuality of the students based on the factor data of the FFS theory is different based on the factor data of the FFS theory. Education process pattern determining means for determining which of various education process patterns consisting of patterns belongs to, and comparing the determined education process pattern with the reference education process pattern called from the learning style diagnosis database, Identify the education process patterns to which students belong Educational process pattern selecting means for outputting information of how to proceed teaching policies and learning corresponding to Rosesupatan, by computer-readable recording medium a program for functioning as solves the above problems.
本願第10の発明は、FFS理論を用いた個性診断テストに対する生徒の回答を入力するコンピュータ端末とインターネットを介して接続されており、生徒情報を格納した学習スタイル診断データベースを有し、前記コンピュータ端末から送信された前記生徒の回答を集計して得られた結果から、生徒の個性をFFS理論の因子データに基づき特定する個性別教育情報作成システムを、前記FFS理論の因子データに基づき、異なる2パターンからなる各種教育プロセスパターンの何れのパターンに属するかを決定する教育プロセスパターン決定手段と、前記学習スタイル診断データベースから呼び出された基準教育プロセスパターンと前記決定された教育プロセスパターンを対比して、生徒の属する教育プロセスパターンを特定し、その教育プロセスパターンに対応した学習指導方針及び学習の進め方の情報を出力する教育プロセスパターン選定手段、として機能させるためのプログラムにより、上記課題を解決している。 A tenth invention of the present application is connected to a computer terminal for inputting a student's answer to an individuality diagnosis test using FFS theory via the Internet, has a learning style diagnosis database storing student information, and the computer terminal From the results obtained by aggregating the answers of the students transmitted from the above, a personality-specific educational information creation system for specifying the individuality of the students based on the factor data of the FFS theory is different based on the factor data of the FFS theory. Education process pattern determining means for determining which of various education process patterns consisting of patterns belongs to, and comparing the determined education process pattern with the reference education process pattern called from the learning style diagnosis database, Identify the educational process pattern to which the student belongs and Educational process pattern selecting means for outputting information of how to proceed teaching policies and learning corresponding to the process pattern, the program for functioning as solves the above problems.
FFS理論により集団教育を受けている生徒の個性を的確に把握して、その的確に把握された生徒の個性に最もあった指導するための指導指針及び学習の進め方の情報を提供することが可能となり、教師はその情報に基づいて生徒の個性を尊重した指導が可能となり、またその生徒の個性にあった学習の進め方により確実な学習の習得が可能となった。更に、上記指導指針及び学習の進め方に基づいて生徒の個別指導を行った結果を現す、確認チェックテストの結果に基づいて、生徒の個性及び学力の定着度に合った学習教材の情報を提供することが可能となり、得手不得手な科目を堅実に消化することが可能となった。特に、個人別、個性別の学習教材を作成することは従来不可能であったが、本個性別教育情報作成システムにより個人別、個性別の学習教材の作成が可能となった。 It is possible to accurately grasp the individuality of students receiving group education using FFS theory, and to provide guidance on guidance that best suits the individuality of the accurately grasped students and information on how to proceed with learning. Thus, teachers can provide guidance that respects the individuality of the students based on the information, and learners can learn more reliably by the way of learning that matches the individuality of the students. In addition, based on the above guidance guidelines and how to proceed with learning, the results of individual guidance of students will be presented. Based on the results of the confirmation check test, information on learning materials will be provided that matches the individuality of the students and the level of academic achievement. It became possible to steadily digest the subjects that were not good at it. In particular, it has been impossible in the past to create learning materials for each individual and individual, but it is now possible to create learning materials for each individual and individual with this personalized educational information creation system.
個性を分析するためのFFS理論の質問は、合計で80問からなり、回答欄は「はい」、「どちらでもない」及び「いいえ」の3つから構成されている。80問のうち50問は5つの因子(凝縮性、受容性、弁別性、拡散性及び保全性(以下、これらの因子を「A、B、C、D、E」という))に関する質問であり、回答によるポイントは、「はい」が2ポイント、「どちらでもない」が1ポイント、「いいえ」が0ポイントとし、そのポイントの合計の値により5つの因子の強さが特定される。 The FFS theory questions for analyzing individuality consist of a total of 80 questions, and the answer column is composed of “Yes”, “None”, and “No”. 50 of the 80 questions are questions related to five factors (condensability, acceptability, discrimination, diffusivity, and maintainability (hereinafter these factors are referred to as “A, B, C, D, E”)). The points according to the answer are “Yes” is 2 points, “Neither” is 1 point, “No” is 0 points, and the strength of the five factors is specified by the total value of the points.
5つの因子がどの様な因子であるかを以下に説明する。A(凝縮性)は、自己確立の為に対面する出来事、周囲の主張などが自分に都合がよい場合は取り入れて強化し維持するが、都合が悪い場合は廃絶しようとする因子であり、父性ともいえる因子である。特性としては指導的ではあるが逆に独善的になる場合がある。B(受容性)は、対面する出来事や周囲の主張などを自分の状態や状況に関わり無く積極的に受け入れようとする因子であり、母性ともいえる因子である。特性としては養育的ではあるが逆に介入的になる場合がある。 The following explains what the five factors are. A (condensability) is a factor that attempts to abolish and maintain when events that are confronted for self-establishment, surrounding claims, etc. are convenient to you, but to abolish them when they are not convenient. It can be said that it is a factor. As a characteristic, there are cases where it is instructive but conversely self-righteous. B (acceptability) is a factor that actively accepts events and surrounding claims that face each other regardless of their state and situation, and is also a factor that can be called maternity. As a characteristic, it is nurturing but may be interventional.
C(弁別性)は、自分の心的状態や置かれた状況が、自分の周囲や又は経緯などにおいて適正であるか不適正であるか、二つに分別しようとする因子であり、傾向が弱い場合は、感覚的直感的である。特性としては論理的ではあるが逆に機械的になる場合がある。D(拡散性)は、自分を維持しようとするときに自分の心的、動的な力を発揮することで外部の力を積極的に利用しようとする方法を選択させる因子であり、主に遊牧系民族に強い傾向がみられる因子である。特性としては活動的ではあるが逆に衝動的になる場合がある。E(保全性)は、自分を維持しようとするときに自分の心的、動的な力の損失が最も少なくなるような方法を選択させる因子で、主に定住系民族に強い傾向がみられる因子である。特性としては協調的ではあるが逆に追随的になる場合がある。 C (discriminatory) is a factor that tries to classify the mental state and the situation of the person into two, whether they are appropriate or inappropriate in their surroundings or circumstances. If weak, it is sensory intuitive. The characteristic may be logical but conversely mechanical. D (diffusivity) is a factor that allows you to select a method to actively use external power by exerting your mental and dynamic power when you try to maintain yourself. This is a factor that shows a strong tendency for nomadic people. Some characteristics are active, but conversely, they can be impulsive. E (maintenance) is a factor that selects the method that minimizes the loss of one's mental and dynamic power when trying to maintain oneself. Is a factor. The characteristics may be cooperative but conversely follow.
他の20問は、質問に対応する信頼度をチェックするものである。子供ではほとんどないことであるが、大人の場合には自分をよく見せたいとの気持ちから質問に素直に回答しない場合が起こるので、この20問の質問で回答の信頼度をチェックする。コンピュータはこの70問の回答されたポイントを合計するが、各因子の合計のポイントは最大で20ポイントである。残りの10問は現在の緊張状態を表すストレス度を測定するものであり、5因子を特定するものとしては使用していない。80問の質問は、例えば、「他人の言葉をさえぎっても自分の考えを述べる傾向にある」、「思ったことは、すぐに口に出してしまう」等の簡単なものから構成されている。上述したようにこのFFS理論に基づいて作成される80問の質問、そして、その回答に基づいて生徒の個性を5因子に特定することは、既に知られていることである。 The other 20 questions are for checking the reliability corresponding to the question. Although it is rare for children, in the case of adults, there are cases where they do not answer questions in a straightforward manner because they want to show themselves well, so the reliability of the answers is checked with these 20 questions. The computer totals the 70 answered points, but the total of each factor is a maximum of 20 points. The remaining 10 questions measure the degree of stress representing the current tension state, and are not used to specify 5 factors. The 80 questions are composed of simple questions such as "they tend to express their thoughts even if they block other people's words" or "the thoughts are immediately expressed" . As described above, it is already known that 80 questions are created based on the FFS theory, and that the individuality of the student is specified as 5 factors based on the answer.
以下、図面を参照して本発明の最良の形態を詳細に説明する。
図1は、本発明の個性別教育情報作成システム3(以下「作成システム3」という。)に用いられるコンピュータネットワーク網を示すブロック図である。作成システム3はサーバ1と学習スタイル診断データベース2(以下「診断データベース2」という)から構成されており、又このコンピュータネットワーク網は、アプリケーションサービスプロバイダ(以下「ASP」という。)の作成システム3と各学校のコンピュータ端末4とをインターネット用コンピュータネットワーク網を介して接続されている。作成システム3をASPに設置する代わりに教育委員会単位で設置することも可能である。学校内では校内イントラネットで各教室にコンピュータ端末を設置して、その端末の画面を通じて生徒に質問の回答又は解答を入力させても良いし、質問用紙に生徒の回答又は解答を記入してもらいその結果を教師がコンピュータ端末から入力しても良い。又各家庭のコンピュータ端末を通じて生徒に質問の回答又は解答を入力させても良い。
Hereinafter, the best mode of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 is a block diagram showing a computer network used in the individualized education information creation system 3 (hereinafter referred to as “
図2は、本発明に係る作成システム3とコンピュータ端末4との間の、各種情報の流れの概要を説明するための流れ図である。図1の説明で既述したように、一つの例としてASPの作成システム3は、校内イントラネットで各教室に設置されているコンピュータ端末4と、インターネット用コンピュータネットワーク網を介して接続されている。生徒はコンピュータ端末4でURLを指定して表示された画面中のID及びパスワードの入力欄に、生徒のID及びパスワードを入力して作成システム3に送信すると、作成システム3から個性診断又は学習スタイルを選択する診断システム画面(図3参照)が送信されてコンピュータ端末4の画面上に表示される。該個性診断の選択により送信される個性診断テストは、上記したように広く知られていることなので詳細には説明しないが、個性診断テストの流れについての概要が以下に説明されている。コンピュータ端末4から各生徒の個性診断テストの回答が作成システム3に送信され、該作成システム3はその回答の結果から5因子の各因子のポイント数を演算処理してそのポイント数がデータベース2に格納されている。
FIG. 2 is a flowchart for explaining an outline of various information flows between the
生徒はコンピュータ端末4でURLを指定して表示された画面中のID及びパスワード入力欄に、ID及びパスワードを入力するか、生徒名一覧から生徒名を特定するかして作成システム3に送信すると、作成システム3から個性診断又は学習スタイルを選択する診断システム画面が送信されて、コンピュータ端末4上に表示される。
When the student inputs the ID and password in the ID and password input fields in the screen displayed by specifying the URL on the
図3は個性診断と学習スタイルの選択画面を示す図である。表示画面の中央部のデータ入力欄には「データ種別」の下に「個別診断」と「学習スタイル診断」が、「画面」の下に「画」及び「一覧」の下に「覧」のボタンがそれぞれ設けられている。個性診断テストを画面で回答したい場合は「画」のボタンを押下し、質問用紙で回答する場合は「覧」のボタンを押下する。学習スタイル診断テストを画面で閲覧したい場合は「画」のボタンを押下し、質問用紙で閲覧する場合は「覧」のボタンを押下する。 FIG. 3 is a diagram showing a personality diagnosis and learning style selection screen. In the data entry field in the center of the display screen, “Individual diagnosis” and “Learning style diagnosis” are displayed under “Data type”, “Image” under “Screen” and “List” under “List”. Each button is provided. If you want to answer the personality diagnostic test on the screen, press the “Image” button. If you want to answer on the questionnaire, press the “View” button. To view the learning style diagnosis test on the screen, the user presses the “Image” button. To view the learning style diagnosis test on the question sheet, press the “View” button.
データ入力項目のデータ種別の個性診断欄にある「画」のボタンを押す(1)と、FFS理論に基づく80問の個別診断テストが、作成システム3からコンピュータ端末4に送信されて(2)表示される。回答欄の「はい」、「どちらでもない」及び「いいえ」の3つから1つを選択して、80問の質問に対して全て回答した後、その回答データを作成システム3に送信する(3)。作成システム3は、個性診断テストの回答の結果から得られた5因子のポイント値から学習指導指針及び学習の進め方の8種類の個性パターンを特定し、その特定された個性パターンにより学習指導指針及び学習の進め方の情報を送信する(4)。
When the “image” button in the individuality diagnosis column of the data type of the data input item is pressed (1), 80 individual diagnosis tests based on the FFS theory are transmitted from the
教師は、前記学習指導指針及び学習の進め方の情報に基づいて、生徒の学習の指導及び学習の進め方を実践すると共に、教師が生徒の学力定着度を診断したいときには、ID及びパスワードを入力した後、学力定着度診断の入力画面から教科の選択、単元別又は全てなのかを選択して「実行」ボタンを押す(5)ことにより、作成システム3にその選択された情報が送信される(入力画面は省略)。 Based on the learning guidance guidelines and information on how to proceed with learning, the teacher practices how to learn and proceeds with learning of the student, and when the teacher wants to diagnose the student's academic achievement, after entering the ID and password Then, select the subject from the input screen of the academic achievement fixing degree diagnosis, select the unit or all, and press the “execute” button (5), and the selected information is transmitted to the creation system 3 (input) Screen is omitted).
作成システム3から学力定着度テストが送信され(6)、生徒が解答したテスト結果を作成システム3に送信する(7)。作成システム3は、そのテスト結果のうち誤った解答の質問について、類似の質問からなる確認チェックテストを送信する(8)。この確認チェックテストは、生徒が質問について理解していなためなのか、誤解によるものなのかを判断するために行うテストである。生徒が解答したテスト結果を作成システム3に送信する(9)。作成システム3は、そのテスト結果及び生徒情報の学習方法プロセス及び解説パターンのデータに基づいて個性別学習教材の情報を送信する(10)。
The achievement level test is transmitted from the creation system 3 (6), and the test result answered by the student is transmitted to the creation system 3 (7). The
図4は、8種類の個性パターンのうちの個性パターン3及び個性パターン5の例を示す図である。教師が生徒の学習指導を行う上で、生徒がある事象を理解させるために、その生徒にとって最も理解しやすい「解説方法」、教師が生徒にどのように説明したらよいかといった「説明方法」、生徒が理解したものを身に付けるための「学習方法」の3つのプロセスが適切に選択されることが重要である。そして、それぞれのプロセスにおいて生徒の個性にマッチした方法を選択することにより最適な指導が可能である。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the
各プロセスは2パターンから構成されており、各プロセス毎のパターンを以下に説明する。教師がある事象を説明する場合、生徒によって理解の仕方が2種類あり、これはその生徒が左脳(論理的、分析的働き)と右脳(直感的、総合的)のどちらの思考方法を得意としているかによって決まっている。論理的に解説する方が理解しやすい生徒と、感覚的に説明する方が理解しやすい生徒の2種類の生徒がいる。これはC(弁別生)のポイントが10点以上の場合はデジタル系、10点未満はアナログ系と表現している。デジタル系の場合は数字と言葉により理路整然と論理的解説を行い、アナログ系の場合は絵や写真などの具体的なイメージを抱けるような感覚的な解説を行う。このような「説明方法」は、「論理的解説」及び「感覚的な解説」と表記する。 Each process is composed of two patterns, and the pattern for each process will be described below. When a teacher explains an event, there are two ways of understanding, depending on the student, who are good at thinking the left brain (logical and analytical work) and the right brain (intuitive and comprehensive). It depends on what you are doing. There are two types of students: those that are easier to understand logically and those that are easier to understand sensuously. This is expressed as a digital system when the point of C (discriminator) is 10 points or more and an analog system when it is less than 10 points. In the case of digital systems, logical explanations are made in an orderly manner using numbers and words, and in the case of analog systems, sensual explanations are provided so that a specific image such as a picture or photograph can be held. Such “explanation method” is expressed as “logical explanation” and “sensory explanation”.
教師がある事象を説明する場合、生徒によってその説明の仕方に適切に対応できる生徒とそれに適切に対応できない生徒がいる。「説明方法」とは説明の方法論のことをいい、「帰納法的説明」と「演繹法的説明」の2種類に分かれる。これは5つの因子A、B、C、D、Eのポイント(0〜20点)の中で最も高いポイントを得た因子がその生徒の個性を決定づける因子であり、その因子を第一因子という。以下に第一因子毎にどちらの説明が適切かを示す。タイプAは「演繹法的説明」、タイプBは「帰納法的説明」と「演繹法的説明」のどちらでも良く、タイプCは「帰納法的説明」、タイプDは「帰納法的説明」、タイプEは「演繹法的説明」が適切である。 When a teacher explains an event, there are students who can respond appropriately to how they explain, and students who cannot respond appropriately. The “explanation method” means an explanation methodology and is divided into two types: “inductive legal explanation” and “deductive legal explanation”. This is the factor that determines the individuality of the student, the factor that obtained the highest point among the five factors A, B, C, D, and E (0 to 20 points), and that factor is called the first factor . The following shows which explanation is appropriate for each first factor. Type A may be “deductive legal explanation”, type B may be “inductive legal explanation” or “deductive legal explanation”, type C is “inductive legal explanation”, and type D is “inductive legal explanation”. For type E, “deductive legal explanation” is appropriate.
なお、この最良の形態では、5つの因子の最高ポイントを20として説明しているが、この20に限定されるものではない。上記したCポイントの値が10以上より大か等しいかにより、論理的説明か感覚的説明かの判断を行う例を示したが、この判断のポイント値は、最高ポイント値が30であれば15であり、このように最高ポイント値に依存するものである。 In this best mode, the maximum point of the five factors is described as 20. However, it is not limited to 20. Although an example in which a logical explanation or a sensory explanation is determined based on whether the value of the C point is greater than or equal to 10 is shown, the point value of this determination is 15 if the maximum point value is 30. In this way, it depends on the maximum point value.
理解できた事象を自分のものにするためには個性に適した学習方法で確実に身に付けていく必要がある。これは5つの因子のうち気質因子であるD、Eの因子が関係しており、D、Eを比べてどちらの因子が高いかによって以下の様になる。D>Eの場合は学力の到達目標を指導者が設定し、それをどの様なスケジュールで達成するかは生徒に計画案を出させ、あくまでも生徒の意志で計画を作成し、教師は計画に対するアドバイスのみを与える。基本的には月次のスケジュールを作成する。このことを「フリーステップ学習」と表記する。D<=Eの場合は学力の到着目標を教師が仮に作成してそれを生徒と共に可能かどうかを確認しながら正式な計画に仕上げていき、目標値は小さなステップに分ける。基本的には日次のスケジュールを作成する。このことを「スモールステップ学習」と表記する。前記「学習方法」は、「フリーステップ学習」と「スモールステップ学習」から構成されている。 In order to make things that can be understood yours, you need to learn them with a learning method suitable for your personality. This is related to the factors of D and E, which are temperament factors among the five factors, and is as follows depending on which factor is higher than D and E. In the case of D> E, the instructor sets the achievement target of academic ability, and what kind of schedule is to be achieved is to let the student make a plan, to make a plan at the student's will, and the teacher to the plan Give advice only. Basically, create a monthly schedule. This is referred to as “free step learning”. In the case of D <= E, the teacher tentatively creates an academic achievement arrival target, finishes it with a student while checking whether it is possible, and divides the target value into small steps. Basically, create a daily schedule. This is referred to as “small step learning”. The “learning method” includes “free step learning” and “small step learning”.
このように「解説方法」、「説明方法」及び「学習方法」の各プロセスは、2パターンを有しており、したがって、個性パターンは全体では8パターンとなっている(図8及び図11参照)。上述したように図4はそのうちの個性パターン3と個性パターン5を説明するための図である。図2の(4)で示した各プロセスのパターンとその各パターに適した学習指導指針と学習の進め方の情報が、作成システム3からコンピュータ端末4に送信されてくる。
As described above, each process of “explanation method”, “explanation method”, and “learning method” has two patterns, and thus the total number of individual patterns is eight patterns (see FIGS. 8 and 11). ). As described above, FIG. 4 is a diagram for explaining the
個性パターン3の指導指針としては、「人の話を良く聞き入れて物事を肯定的に受け止める事ができるタイプなので、学習の必要性を理解させること、すなわち学力を伸ばすことの大切さを納得させることが重要です。好きな教科あるいは興味のもてる教科を中心に学習すれば必ず成果は出ます。細かい指示は必要ありませんが、月ごとの目標(ゴール)は明確にします。苦手な分野はその後に取り組むことにします。物事を説明するときは数字や言葉で順序良く理論的に解説することが大切です。」という指導指針が出力される。生徒の個性に適合する指導指針が具体的に示されていることにより、教師は各生徒の個性を尊重した教育指導を進めることができる。
The guidance guideline for
個性パターン3の学習の進め方としては、進め方1として「自分の得意教科、得意分野をつくることを第一目標にします。得意な教科では授業が楽しくなるような予習に重点をおきます。すなわち、事前に副読本などで調査を行い、疑問点を明確にして授業にのぞむなどのくふうをします。疑問点を残さず、確実に解決しながら進むようにします。」、進め方2として「苦手な分野を克服するには、自分の弱点箇所の理由をしっかり認識する必要があります。苦手分野を克服するための努力は熱心に行うので、着実に一歩ずつ課題をクリアしていきます。達成したら一緒に喜ぶことが意欲を起こさせる大きな要素です。」という学習の進め方が出力される。進め方1では、得意な分野の進め方が、進め方2では、苦手な分野の進め方が示され、生徒の個性に適合する学習の進め方が具体的に示されていることにより、教師は各生徒の個性を尊重した学習を進めることができる。個性パターン5も上記個性パターン3と同様に、生徒の個性に適合する指導指針及び学習の進め方が具体的に示されていることにより、教師は各生徒の個性を尊重した教育指導及び学習を進めることができる。教師は、上記した個性パターン3及び5の例で示したような、学習指導指針及び学習の進め方の情報に基づいて、生徒の学習を指導する際にその指導指針及び学習の進め方を実践する。
As the way of proceeding with the study of
図5は、8種類の教材パターンのうち教材パターン6の例を説明するための図である。図2の(10)で示したように、作成システム3がそのテスト結果及び生徒情報の学習方法プロセス及び解説パターンのデータに基づいて個性別学習教材(8種類の教材パターン)の情報をコンピュータ端末4に送信する(10)。教材パターンは上記した「解説方法」と「説明方法」により解説パターンが決定され、そして、学習方法プロセスによってフリーステップ学習が適しているのかスモールステップが適しているのかを決定して教材パターンが選択される(図9から図11参照)。
FIG. 5 is a diagram for explaining an example of the learning
教材パターン6が選択されるのは、5因子の最大の値がB又はC又はDでC因子の値が10ポイント以上(解説パターン3)で、またBとEの値を比較してD>Eの場合(フリーステップ学習)に選択される。フリーステップ学習の場合、まず課題をいつまでに達成するかの目標を設定し、問題を解いていく順序は本人に任せて自由に選択できるようにする。途中をいくつか飛ばしていくことも可能であるが、最後に確認チェックテストが必ず実施され全てが正解なるまでは先に進めない。
図6は、4種類の解説パターンのうち解説パターン2の例を説明するための図である。5因子の最大の値がA又はEでC因子の値が10ポイント未満の場合、やさしい問題から始めだんだんと難易度の高い問題へとステップを踏んで答えさせていき、基本的には3段論法で論理を展開していく。時計の「はり」と時刻を常に対比させイメージでとらえられるようにする。
FIG. 6 is a diagram for explaining an example of the
図7は、4種類の解説パターンのうち解説パターン3の例を説明するための図である。5因子の最大の値がB又はC又はDでC因子の値が10ポイント以上の場合、生徒は自分で思った所へ「はり」を動かし、その時刻は何時何分であるかを体験的に知ることができる。自らの経験から結果を予測させ、又試行錯誤を繰り返す過程で、時計のはりと時刻との関係の法則性を学んでいく。
FIG. 7 is a diagram for explaining an example of the
図8は、各種教育プロセスにより個性パターンを特定する際に用いられる8種類の基準個性パターンテーブルである。該テーブルは、各生徒の個性診断テストの回答の結果に基づき、作成システム3の教育プロセスパターン決定手段3aが、以下の図16で示すフローチャートにより8種類の個性パターンの何れに属するかを判断する際の、基準となるテーブルである。この8種類の個性パターンが特定されることにより、そのパターンに応じた学習指導指針・学習の進め方の情報が作成システム3から出力される。
FIG. 8 shows eight types of reference individuality pattern tables used when specifying individuality patterns by various educational processes. This table is based on the result of each student's personality diagnostic test, and the educational process pattern determining means 3a of the
図9は、解説パターンを特定する際に用いられる4種類の基準解説パターンテーブルである。該基準解説パターンテーブルは、生徒情報ファイルの解説方法プロセスと説明方法プロセスにより、4種類の解説パターンの何れに属するかを判断する際の、基準となるテーブルである。 FIG. 9 shows four types of reference comment pattern tables used when specifying comment patterns. The reference comment pattern table is a table that serves as a reference when determining which of the four kinds of comment patterns belongs by the comment method process and the explanation method process of the student information file.
図10は、教材パターンを特定する際に用いられる8種類の基準教材パターンテーブルである。該基準教材パターンテーブルは、生徒情報ファイルの学習方法プロセスと上記解説パターンにより、8種類の教材パターンの何れに属するかを判断する際の、基準となるテーブルである。この8種類の教材パターンが特定されることにより、そのパターンに応じた個性別教材の情報が作成システム3から出力される。
FIG. 10 shows eight types of reference teaching material pattern tables used when specifying teaching material patterns. The reference teaching material pattern table is a table serving as a reference when determining which of the eight teaching material patterns belongs to the learning method process of the student information file and the explanation pattern. By specifying these eight kinds of teaching material patterns, information on the teaching materials according to individuality corresponding to the patterns is output from the
図11は、診断データベース2に格納される生徒情報のデータ構造の一例を示す図である。該生徒情報には、生徒を特定する情報(ID、名前等)及び生徒の個性を特定する情報(個性診断、各種教育プロセス等)が格納され、各レコードは生徒のコンピュータ端末4から送信される5因子データに基づいて生成される。生徒情報は、具体的には、データ番号(No)、ID(生徒コード)、名前、学年クラス、性別、個性診断、解説方法プロセス、説明方法プロセス、学習方法プロセス、個性パターン、解説パターン、教材パターン等の各欄を含んでいる。個性診断は、個性診断テストの結果から5因子の値を算出したもので、最高値が20である。解説方法プロセス、説明方法プロセス及び学習方法プロセス(以下、これらを総称して「教育プロセス」という。)は、各プロセスが異なる2つのパターンに分かれており、前記5因子の値に基づいて何れのパターンに属するかが特定されフラッグ「1」が立てられる。個性パターンの欄には、前記フラッグ「1」の状況に基づいて8種類の個性パターンが特定され、1から8の値が格納される。
FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a data structure of student information stored in the
なお、解説方法プロセスの欄には、論理的解説及び感覚的解説の各欄を含んでおり、生徒に学習指導を行う上で、その生徒にとって最も理解しやすい解説の仕方はどちらなのかを選択する。説明方法プロセスの欄には、演繹的説明及び機能的説明の各欄を含んでおり、指導者が生徒説明する上で、その生徒にとって最も理解しやすい説明の仕方はどちらなのかを選択する。そして、学習方法プロセスの欄には、スモールステップ学習(以下「Sステップ学習」という。)及び目標設定型フリーステップ学習(以下「Fステップ学習」という。)の各欄を含んでおり、生徒が理解したものを身につける上で、その生徒にとって最も身につけやすい学力定着の仕方はどちらなのかを選択する。このように3つの教育プロセスに分け、それぞれのプロセスにおいて生徒の個性にマッチした方法を選択することにより最適な指導が可能になる。 Note that the explanation method process column includes logical explanation and sensory explanation columns, and selects the explanation method that is most easily understood by the student when teaching the student. To do. The explanation method process column includes a deductive explanation and a functional explanation column, and when the instructor explains the student, the most easily understood explanation method for the student is selected. The learning method process column includes small step learning (hereinafter referred to as “S step learning”) and goal setting type free step learning (hereinafter referred to as “F step learning”). When you learn what you understand, choose which of the best ways to establish academic achievement for the student. In this way, it is possible to optimally teach by dividing into three education processes and selecting a method that matches the individuality of each student in each process.
図12は、本発明の最良の形態に係る作成システム3の機能ブロック図である。同図に示すように本発明の作成システム3は、教育プロセスパターン決定手段3a、個性パターン選定手段3b及び個性別学習教材作成手段3cの機能を有するサーバ1及び診断データベース2から構成されている。各コンピュータ端末から送信された個性診断テストの回答を受信したサーバ1がその回答のデータ処理を行い、各生徒の5因子(A〜E)データを作成してそのデータを診断データベース2に格納し、教育プロセスパターン決定手段3aは、入力されたデータに基づいて、解説方法プロセス、説明方法プロセス及び学習方法プロセスの2パターンの何れかのデータを出力し、個性パターン選定手段3bは、この2パターンデータに基づいて学習指導指針及び学習の進め方の情報をコンピュータ端末4に出力し、生徒情報を次の機能処理手段である個性別学習教材作成手段3cに出力する。該個性別学習教材作成手段3cは、この生徒情報、確認チェックテストの結果及び正解テーブルのデータに基づいて、生徒の個性に適合した個性別学習教材の情報を出力する。
FIG. 12 is a functional block diagram of the
図13から図15は、作成システム3における図12で示した教育プロセスパターン決定手段の処理の流れを説明するフローチャートである。診断データベース2には、上述したFFS理論に基づき作成された80問の質問、基準の教育パターンテーブル及び基準の解説パターンテーブル、確認チェックテスト、個性別学習教材の情報等が格納されており、学校のコンピュータ端末から80問の質問の生徒の回答データ、確認チェックテストの回答データが送信されると、作成システム3はこれらデータの演算処理を行い、診断データベース2の生徒情報の個性診断欄に格納する(図11参照)。
13 to 15 are flowcharts for explaining the processing flow of the educational process pattern determining means shown in FIG. The
図13に示されたフローチャートにおいて、作成システム3は、診断データベースの生徒情報を呼び出す(ステップS1)。前記生徒情報のデータ番号は、1からNまでの通し番号で構成されており、aの初期値として1を設定し(ステップS2)、aがNより小か等しいかを判断し(ステップS3)、Yesであればデータ番号1の生徒情報の個性診断欄のC(弁別性)のポイント値を抽出し(ステップS4)、C(弁別性)が10より大か等しいかを判断して(ステップS5)Yesであれば、解説方法プロセスの論理欄にフラグ「1」を立てて診断データベース2に格納する(ステップS6)。Noであれば、解説方法プロセスの感覚欄にフラグ「1」を立てて診断データベース2に格納する(ステップS7)。続いて整数1を加算して(ステップS8)上記したステップS3からステップS8までの処理をaがNと等しくなるまで継続する。ステップ3でNoと判断されれば図14に示す(1)の処理に進む。
In the flowchart shown in FIG. 13, the
図14に示されたフローチャートにおいて、ステップS21からステップS23及びステップS30は図13の処理と同じであるので省略する。作成システム3は、個性診断データの5つの因子であるA(凝縮性)からE(保全性)のポイント値の中から各ポイント値を比較して最高のポイント値の因子を特定する(ステップS24)。その特定された因子がB(受容性)か否かを判断して(ステップS25)、YesであればB(受容性)の次に高いポイントの因子を特定し、特定した因子がA(凝縮性)、E(保全性)ならば説明方法プロセスの演繹欄に、C(弁別性)、D(拡散性)ならば説明方法プロセスの帰納欄にフラグを立て、生徒情報ファイルに格納する(ステップS26)。ステップ5でNoであれば特定された因子がA(凝縮性)、E(保全性)か否かを判断して(ステップS27)、Yesであれば説明方法プロセスの演繹欄にフラグ「1」を立てて生徒情報ファイルに格納する(ステップS28)。Noであれば説明方法プロセスの帰納欄にフラグ「1」を立てて生徒情報ファイルに格納する(ステップS29)。以下、aがNと等しくなるまで継続して処理を行い、ステップ3でNoと判断されれば図15に示す(2)の処理に進む。
In the flowchart shown in FIG. 14, steps S21 to S23 and step S30 are the same as the processing of FIG. The
図15に示されたフローチャートにおいて、ステップS31からステップS33及びステップS38は図13の処理と同じであるので省略する。作成システム3は、生徒情報ファイルのD(拡散性)とE(保全性)のポイント値を抽出して(ステップS34)、そのD(拡散性)のポイント値がとE(保全性)のポイント値より大であるかを判断して(ステップS35)、Yesであれば学習方法プロセスのFステップ欄にフラグ「1」を立てて生徒情報ファイルに格納する(ステップS36)。Noであれば学習方法プロセスのSステップ欄にフラグ「1」を立てて生徒情報ファイルに格納する(ステップS37)。以下、aがNと等しくなるまで継続して処理を行い、ステップS33でNoと判断されれば教育プロセスパターン決定手段3aの処理は終了する。
In the flowchart shown in FIG. 15, Steps S31 to S33 and Step S38 are the same as the processing of FIG. The
上記した実施例では、各種教育プロセスのパターンを決定するために生徒情報ファイルの処理として、該生徒情報ファイルを解説方法プロセス、説明方法プロセス及び学習方法プロセスの順番に各教育プロセスの2パターンを決定するフローチャートで説明したが、生徒情報ファイルのデータ番号、例えばデータ番号1について解説方法プロセス、説明方法プロセス及び学習方法プロセスの順番に各教育プロセスの2パターンを決定して、続いてデータ番号2の生徒情報を各教育プロセスの2パターンを決定するように、データ番号Nの生徒情報まで処理して終わらせても良いことは、当業者であれば理解できることである。即ち、図13のステップS7の後に図14のステップS24からステップS29の処理を行い、その後、図15のステップS34からステップS37の処理を行い、続いてデータ番号2の生徒情報を処理してデータ番号Nの生徒情報まで処理して終わらせても良い。
In the embodiment described above, as the processing of the student information file in order to determine the patterns of various educational processes, the student information file is determined in the order of the explanation method process, the explanation method process, and the learning method process. As described in the flowchart, the data number of the student information file, for example,
図16は、作成システム3における個性パターン選定手段3bの処理の流れを説明するフローチャートである。この個性パターン選定手段3bは、生徒情報をデータ番号順に呼び出して8種類の個性パターンの何れに属するかを特定して、特定された個性パターンに対応した学習指導指針及び学習の進め方の情報を出力する機能を有するものである。診断データベース2から生徒情報および基準個性パターンテーブル(図8参照)を呼び出し(ステップS41、S42)、aの初期値として1を設定し(ステップS43)、aがNより小か等しいかを判断し(ステップS44)、Yesであれば生徒情報ファイルのデータ番号1の各種教育プロセスに立てられたフラグ「1」と前記呼び出された基準の個性パターンテーブルと対比して、基準の個性パターンテーブルの何れのパターン番号であるか特定し(ステップS45)、そのパターン番号を生徒情報ファイルの個性パターン欄に記載する(ステップS46)。続いて整数1を加算して(ステップS47)上記したステップ4からステップ7までの処理をaがNと等しくなるまで継続する。
FIG. 16 is a flowchart for explaining the flow of processing of the individuality pattern selection means 3b in the
ステップ4でNoと判断されれば、生徒情報ファイルに格納された個性パターン欄のパターン番号を呼び出すと共に、診断データベース2に事前に格納されている、8種類のパターン番号ごとの学習指導指針及び学習の進め方の情報を出力する(ステップS48)。なお、ステップS48の処理は、全ての生徒情報ファイルのパターン番号を特定した後に学習指導指針等の情報を出力しているが、ステップS46の後に学習指導指針等の情報の出力を行っても良い。
If it is determined No in
図17は、確認チェックテストを作成する処理の流れを説明するフローチャートである。該確認チェックテストは、作成システム3における個性別学習教材作成手段3cに、入力する確認チェックテストの結果を得るためのテストである。言い換えれば、図12における個性別学習教材作成手段3cの入力データである、確認チェックテストの結果を生成するための確認チェックテストを作成するフローチャートである。診断データベース2から生徒情報、学力定着度診断テストの正解テーブル及び学力定着度診断テストの結果を呼び出し(ステップS51、S52、S53)、aの初期値として1を設定し(ステップS54)、aがNより小か等しいかを判断し(ステップS55)、Yesであれば学力定着度診断テストの正解テーブルと学力定着度診断テストの結果を対比して、誤った項目を特定して(ステップS56)、その誤った項目についての確認チェックテストを作成して診断データベース2に格納する(ステップS57)。続いて整数1を加算して(ステップS58)上記したステップS55からステップS58までの処理をaがNと等しくなるまで継続する。ステップ5でNoと判断されれば誤った項目についての確認チェックテストを出力する(ステップS59)。
FIG. 17 is a flowchart for explaining the flow of processing for creating a confirmation check test. The confirmation check test is a test for obtaining the result of the confirmation check test to be input to the individualized learning material creation means 3c in the
図18は、作成システム3における個性別学習教材作成手段3cの処理の流れを説明するフローチャートである。この個性別学習教材作成手段3cは、診断データベース2から生徒情報、基準の解説パターンテーブル、基準の教材パターンテーブル、確認チェックテストの正解テーブル及び確認チェックテストの結果の各データを呼び出し(ステップS61からS65)、aの初期値として1を設定し(ステップS66)、aがNより小か等しいかを判断し(ステップS67)、Yesであれば生徒の確認チェックテストの解答データである結果を呼び出し、確認チェックテストの正解テーブルと確認チェックテストの結果を対比し、誤った項目を特定して診断データベース2にそのデータを格納する(ステップS68)。生徒情報の学習方法プロセスのフラグデータを検索してSステップかFステップかを特定し(ステップS69)、生徒情報の解説及び説明方法プロセスのデータを抽出して基準の解説パターンテーブルと対比を行い、生徒の解説パターン番号1から4のいずれの番号であるかを特定して、生徒情報の解説パターン欄にその番号データを記載する(ステップS70)。基準の教材パターンテーブルと学習方法プロセスおよび解説パターンの各データを対比し教材パターン欄に記載して生徒情報ファイルに格納する(ステップS71)。続いて整数1を加算して(ステップS72)上記したステップS67からステップS72までの処理をaがNと等しくなるまで継続する。ステップS67でNoと判断されれば、診断データに格納されていた誤った項目のデータと、生徒情報ファイルに格納された学習方法プロセスのデータおよび教材パターンの番号データの各データに基づいて個性別教材の情報を出力する(ステップS73)。その出力された情報をインターネットを介してコンピュータ端末4に送信する。
FIG. 18 is a flowchart for explaining the flow of processing of the individualized learning material creation means 3 c in the
なお、上記の実施形態の説明において、8種類の個性パターン番号、4種類の解説パターン番号及び8種類の教材パターン番号の例を示したが、これらのパターン番号に限定する必要はなく各パターンを特定できるものであれば如何なる記号を用いても良いものである。したがって、これらのパターン番号を「パターン特定データ」と称する。 In the above description of the embodiment, examples of 8 types of individual pattern numbers, 4 types of explanation pattern numbers, and 8 types of teaching material pattern numbers are shown. However, the patterns need not be limited to these pattern numbers. Any symbol can be used as long as it can be specified. Therefore, these pattern numbers are referred to as “pattern specifying data”.
また、上記の実施形態の説明において、基準教育プロセスパターンテーブル、基準解説パターンプロセステーブル、基準教材パターンプロセステーブル及び生徒情報ファイルのテーブルの例を示したが、本願発明はこれらのテーブルに限定されるものではないので、これらのテーブルを「基準解説パターンプロセスのデータ」、「基準解説パターンプロセスのデータ」、「基準教材パターンプロセス及び生徒情報ファイルのデータ」と称する。 In the description of the above embodiment, examples of the standard education process pattern table, the standard commentary pattern process table, the standard teaching material pattern process table, and the student information file table are shown. However, the present invention is limited to these tables. These tables are referred to as “reference comment pattern process data”, “reference comment pattern process data”, and “reference teaching material pattern process and student information file data”.
1 サーバ
2 データベース
3 個性別教育情報作成システム
4 コンピュータ端末
1 server
2
Claims (10)
前記FFS理論の因子データに基づき、異なる2パターンからなる各種教育プロセスパターンの何れのパターンに属するかを決定する教育プロセスパターン決定手段と、
前記学習スタイル診断データベースから呼び出された基準教育プロセスパターンと前記決定された教育プロセスパターンを対比して、生徒の属する教育プロセスパターンを特定し、その教育プロセスパターンに対応した学習指導方針及び学習の進め方の情報を出力する教育プロセスパターン選定手段とを備えることを特徴とする個性別教育情報作成システム。 A computer terminal for inputting a student's answer to an individuality diagnosis test using FFS theory is connected via the Internet, has a learning style diagnosis database storing student information, and is transmitted from the computer terminal. In the educational information creation system for individuality that identifies the individuality of students based on FFS theory factor data from the results obtained by counting the answers,
An educational process pattern determination means for determining which of various educational process patterns consisting of two different patterns based on the factor data of the FFS theory;
The educational process pattern to which the student belongs is specified by comparing the standardized educational process pattern called from the learning style diagnosis database and the determined educational process pattern, the learning guidance policy corresponding to the educational process pattern, and the learning method Educational information creation system for individual personality, characterized by comprising educational process pattern selection means for outputting information on the individual.
前記FFS理論の因子データに基づき、異なる2パターンからなる各種教育プロセスパターンの何れのパターンに属するかを決定する教育プロセスパターン決定手段と、
前記学習スタイル診断データベースから呼び出された基準教育プロセスパターンと前記決定された教育プロセスパターンを対比して、生徒の属する教育プロセスパターンを特定し、その教育プロセスパターンに対応した学習指導方針及び学習の進め方の情報を出力する教育プロセスパターン選定手段、
として機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 A computer terminal for inputting a student's answer to an individuality diagnosis test using FFS theory is connected via the Internet, has a learning style diagnosis database storing student information, and is transmitted from the computer terminal. Based on the results obtained by collecting the answers, a personalized educational information creation system that identifies student personality based on factor data of FFS theory,
An educational process pattern determination means for determining which of various educational process patterns consisting of two different patterns based on the factor data of the FFS theory;
The educational process pattern to which the student belongs is specified by comparing the standardized educational process pattern called from the learning style diagnosis database and the determined educational process pattern, the learning guidance policy corresponding to the educational process pattern, and the learning method Educational process pattern selection means to output the information of
A computer-readable recording medium in which a program for functioning as a computer is recorded.
前記FFS理論の因子データに基づき、異なる2パターンからなる各種教育プロセスパターンの何れのパターンに属するかを決定する教育プロセスパターン決定手段と、
前記学習スタイル診断データベースから呼び出された基準教育プロセスパターンと前記決定された教育プロセスパターンを対比して、生徒の属する教育プロセスパターンを特定し、その教育プロセスパターンに対応した学習指導方針及び学習の進め方の情報を出力する教育プロセスパターン選定手段、
として機能させるためのプログラム。
A computer terminal for inputting a student's answer to an individuality diagnosis test using FFS theory is connected via the Internet, has a learning style diagnosis database storing student information, and is transmitted from the computer terminal. Based on the results obtained by collecting the answers, a personalized educational information creation system that identifies student personality based on factor data of FFS theory,
An educational process pattern determination means for determining which of various educational process patterns consisting of two different patterns based on the factor data of the FFS theory;
The educational process pattern to which the student belongs is specified by comparing the standardized educational process pattern called from the learning style diagnosis database and the determined educational process pattern, the learning guidance policy corresponding to the educational process pattern, and the learning method Educational process pattern selection means to output the information of
Program to function as.
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