JP2008203817A - System for learning including memory continuation index - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、学習用システムに関し、学習者に対する記憶継続指標を自動的に設定し、当該記憶継続指標を用いて当該学習者の反復学習における最適な復習間隔および反復時期を自動的に決定する技術、また反復学習における学習者の記憶率や学習優先順位および達成率を自動的に計算し設定する技術、さらに学習期限日までの残り日数の間において学習対象となるすべての問題に対し学習者に最大の学習効果をあげさせるための学習ペースを当該記憶継続指標を用いて自動的に設定するための技術、などを含むものである。 The present invention relates to a learning system, and automatically sets a memory continuation index for a learner, and automatically determines an optimal review interval and repetition time in the learner's iterative learning using the memory continuation index. In addition, a technology that automatically calculates and sets the learner's memory rate, learning priority, and achievement rate in iterative learning, as well as the learner for all the problems to be studied during the remaining days until the due date This includes a technique for automatically setting a learning pace for increasing the maximum learning effect using the memory continuation index.
学習一般において、知識を定着させるために反復学習が必要不可欠であることはよく知られている。従来の反復学習において復習すべき内容や時期の選択については、各学習者の個人的な判断に依るところが大きく、学習の対象範囲が広くなればなるほど、それらの選択は実際上困難となる。 In learning in general, it is well known that iterative learning is essential to establish knowledge. The selection of the content and the timing to be reviewed in the conventional iterative learning largely depends on the individual judgment of each learner, and the selection becomes more difficult as the target range of learning becomes wider.
一方で、最近ではコンピュータを用いた学習システムがいくつか提案されている。例えば特開２００６−３６７０号公報は、「教育コンテンツ提供システム」を開示している。当該システムは、教育コンテンツデータベースと利用者データベースを保持し、利用者が利用者データベースに登録された学習履歴データや学習メモに基づき教育コンテンツデータベースから教材コンテンツを呼び出して学習する、などのしくみを供する。また当該システムは、利用者が教材コンテンツごとに「理解度高」・「理解度低」などの優先度を設定でき、利用者に繰り返し学習させることを可能とする。 On the other hand, recently, several learning systems using computers have been proposed. For example, Japanese Patent Laid-Open No. 2006-3670 discloses an “education content providing system”. The system maintains an educational content database and a user database, and provides a mechanism such that a user can learn by calling teaching material contents from the educational content database based on learning history data and learning notes registered in the user database. . In addition, the system allows the user to set priorities such as “high understanding level” and “low understanding level” for each teaching material content, and allows the user to repeatedly learn.
また特許第３７３１８６８号公報は、「学習システム」を開示している。当該システムは、学習者・グループ・教材・評価ごとのデータベースを具備し、学習管理サーバを中心として各学習者の学習状況を管理すると同時にグループ全体の学習状況を管理する、などのしくみを供する。学習結果の確認は、各個人が各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ごとのテストを受けることにより行われる。このテストは、全問正解するまで繰り返される。 Japanese Patent No. 3731868 discloses a “learning system”. The system includes a database for each learner, group, teaching material, and evaluation, and provides a mechanism for managing the learning status of each learner at the same time as the learning management server and managing the learning status of the entire group. Confirmation of the learning result is performed by taking a test for each learning module when it is determined that each individual has understood each learning module. This test is repeated until all questions are answered correctly.
また特許第３５６０３２５号公報は、「携帯電話機を用いた学習システムおよび携帯電話機を用いた学習プログラムを記憶した記憶媒体」を開示している。当該システムは、学習者の情報をもつ「顧客マスタ」に関するデータベースおよび音声情報や文字情報に関するデータベースを具備し、携帯電話機を用いて英会話などの学習を任意の場所で効率よく行うことができるようにした学習のしくみを供する。「顧客マスタ」において記憶管理される情報の例としては、顧客の個人情報に加え、学習行為に対する開始日・指定時間・サイクル（毎日など）・終了日などがあり、当該システムは反復学習を可能とする。 Japanese Patent No. 3560325 discloses “a learning system using a mobile phone and a storage medium storing a learning program using a mobile phone”. The system is equipped with a database related to "customer master" with learner information and a database related to voice information and text information so that learning such as English conversation can be efficiently performed at any place using a mobile phone. Provide a learning mechanism. Examples of information stored and managed in the “Customer Master” include start date, specified time, cycle (such as every day), and end date for learning activities in addition to customer personal information. And
また特開２００５−１３４４８４号公報は、「学習プログラム及び学習装置」を開示している。当該プログラム及び装置は、コンピュータを用いた学習システムにおいて、多数の学習分野別に多数の学習問題及びその正解を記憶する手段と、入力手段を介して選択された学習分野に含まれる学習問題を一問ずつ出力手段に表示させる手段、などのしくみを供する。また当該プログラム及び装置は、学習者が正解した学習問題及びその正解の表示を消去し不正解した学習問題及びその正解の表示を消去しないこととし、学習者に正解するまで繰り返し学習を行わせる、という反復学習のしくみを供する。 Japanese Patent Laying-Open No. 2005-134484 discloses a “learning program and learning apparatus”. In the learning system using a computer, the program and the apparatus provide a question about a learning problem included in a learning field selected via an input unit and a means for storing a large number of learning problems and correct answers for each learning field. It provides a mechanism such as a means for displaying on the output means one by one. In addition, the program and the apparatus erase the learning question correctly displayed by the learner and the display of the correct answer, and do not erase the incorrect learning problem and the display of the correct answer, so that the learner repeats the learning until the answer is correct. It provides a mechanism for iterative learning.
また特許３８２０４２１号公報は、「学習装置」を開示している。当該装置は、任意に決定した習熟クラス又は他の手段によって決定された習熟クラスに応じて学習問題の出題数を決定し、この学習問題を順次ディスプレイに表示し、この表示内容に対する解答を入力端末を介して受け付け、その正解の有無に基づいて前記学習問題を習熟状態にある問題と未習熟状態にある問題とに分けるテスト手段と、前記テスト手段によるテストで正解できなかった前記未習熟状態にある問題をディスプレイに表示して、学習者にその解答を入力させることにより前記未習熟状態にある学習問題を学習者に学習させる学習手段、などのしくみを供する。また当該装置は、前記学習手段による学習後に、予め規定された習熟状況判定基準に基づく未習熟レベルに応じた出題周期で前記未習熟状態にある学習問題をディスプレイに表示して出題する、という反復学習を可能とする。 Japanese Patent No. 3820421 discloses a “learning device”. The apparatus determines the number of questions of a learning problem according to an arbitrarily determined learning class or a learning class determined by other means, sequentially displays the learning problem on a display, and inputs an answer to the display content. A test means that divides the learning problem into a problem in a proficiency state and a problem in an unfamiliar state based on the presence or absence of the correct answer, and the inexperienced state that could not be correctly answered in the test by the test means It provides a mechanism such as a learning means for displaying a certain problem on the display and allowing the learner to input the answer to allow the learner to learn the learning problem in the unfamiliar state. Further, the apparatus repeats that after learning by the learning means, the learning problem in the unfamiliar state is displayed on the display at a questioning period corresponding to an unfamiliar level based on a predetermined proficiency level determination criterion. Enable learning.
さらに特開２００４−１７７７０４号公報は、「学習装置」を開示している。当該装置は、入力部・記憶部・出力部・演算部・制御部を備える学習装置であり、当該記憶部は、学習コンテンツと当該学習コンテンツを学習するのに必要な学習必要時間とユーザが学習することができる学習可能時間とを記憶し、記憶されている当該学習必要時間と当該学習可能時間とに基づいて学習スケジュールを作成するスケジュール作成手段、などのしくみを供する。また当該装置は、ユーザの学習可能時間内において反復学習を可能とする。
前述した各公報に開示された技術は、学習の効率を向上させるためにコンピュータを効果的に利用したものであり、すべての技術において知識の習得に必須である反復学習を可能とする。 The technology disclosed in each of the above-mentioned publications effectively uses a computer to improve learning efficiency, and enables iterative learning that is essential for acquiring knowledge in all technologies.
前述の各技術において、反復学習に関し共通して含まれる内容として、学習者に対する「習熟程度の評価方法」、「習熟程度の評価対象」、「反復内容および反復時期の決定方法」の３点がある。 In each of the above-mentioned technologies, the content that is commonly included in the iterative learning includes three points: “a proficiency level evaluation method”, “a proficiency level evaluation target”, and “a repetitive content level and a repetition time determination method”. is there.
前述の各技術において、学習対象に対する学習者の習熟程度を評価する方法はそれぞれ異なっているが、学習者の学習対象に対する単なる正解あるいは不正解を判定する技術だけではなく、「理解度高」・「理解度低」あるいは「Ａ」・「Ｂ」などのように学習者の理解の程度に対して複数の段階が用意されている技術もみられる。 In each of the above-mentioned technologies, there are different methods for evaluating the learner's level of proficiency with respect to the learning target. However, this is not just a technique for determining the correct or incorrect answer to the learning target of the learner. There are also techniques in which a plurality of stages are prepared for the degree of understanding of the learner, such as “low understanding” or “A” / “B”.
また前述の各技術において、学習者の習熟程度の評価対象も「個々の問題」であったり、それらを多く含む「学習分野」であったりと様々である。 Further, in each of the above-described techniques, the evaluation target of the learner's proficiency level is various, such as “individual problems” or “learning fields” including many of them.
また前述の各技術において、反復学習における反復内容や反復時期の決定方法については、それらの決定が学習者の個人的な判断に委ねられる形式、あるいは学習者が解けなかった問題を解けるまで反復するという形式になっている場合が多い。または学習対象に対して、「毎日」あるいは「何日後」という形でシステム側によって固定化された反復サイクルが設定され、学習者が当該反復サイクルに従って反復学習を行うという形式にとどまっている。 In each of the above-mentioned technologies, the method for determining the content and time of iteration in iterative learning is repeated until the decision is left to the learner's personal judgment or the problem that the learner cannot solve. It is often in the form of Alternatively, an iterative cycle fixed by the system in the form of “every day” or “after how many days” is set for the learning object, and the learner remains in the form of performing iterative learning according to the iterative cycle.
反復学習における効果的な反復サイクルは、学習対象に対する学習者の理解の程度に応じて異なるということが一般的である。したがって学習者の理解の程度として、複数の習熟度あるいは理解度のような段階を用意すべきである。 In general, an effective repetitive cycle in repetitive learning is different depending on a learner's understanding of a learning target. Therefore, multiple levels of proficiency or understanding should be prepared as the degree of understanding of the learner.
また前記反復サイクルが多くの個々の問題を含む学習分野に対してシステム側により固定化されてしまうと、次の反復学習日が来るまでに当該学習分野内の個々の問題に対する学習者の理解度に差が生じてしまうというケースが考えられる。またあまりに早く次の反復学習日になってしまうと、学習者が個々の問題の内容をそのときには覚えていても結果的に長期的な記憶に至らないというケースも心配される。したがって学習者にとっては、理解度に応じた反復サイクルが個々の問題（少数の問題群を含む）に対して設定されるべきである。 Also, if the repetition cycle is fixed by the system for a learning area that includes many individual problems, the learner's level of understanding of each individual problem in the learning area before the next iterative learning date comes There may be a case where there is a difference between the two. In addition, if the next iterative learning date is reached too early, there is also a concern that the learner may not remember long-term memory as a result even if the learner remembers the contents of each problem at that time. Therefore, for the learner, an iterative cycle corresponding to the degree of understanding should be set for each problem (including a small number of problem groups).
さらに効果的な反復学習においては、学習対象に対して最も適切な反復時期が決定されなければならない。学習対象となる範囲が広くなればなるほど、反復時期の決定を学習者の個人的な判断に委ねることは困難である。また学習者が一度解けなかった問題に対して解けるまで何度も取り組むことは重要であるが、その場合の反復サイクルの決定において工夫が必要である。また学習者の理解度を個々の問題に対して設定する場合においても、当該学習者の理解度ごとにシステム側において固定化された反復サイクルを設定するしくみはその容易さから実用的であるが、一方で当該「固定化された反復サイクル」が常に最も適切な反復サイクルであるとは限らないという課題を含んでいる。 In more effective iterative learning, it is necessary to determine the most suitable repetition time for the learning target. The wider the range to be learned, the more difficult it is to leave the decision of repetition time to the learner's personal judgment. It is important for the learner to work on a problem that could not be solved once until it is solved, but it is necessary to devise in determining the repetition cycle in that case. In addition, even when the learner's level of understanding is set for each problem, it is practical to set a fixed repetition cycle on the system side for each level of understanding of the learner. On the other hand, there is a problem that the “fixed repetition cycle” is not always the most appropriate repetition cycle.
また前述の各公報に開示された技術において、学習の効率を向上させるためにコンピュータを効果的に利用した反復学習のしくみが供されているが、一方で学習期限日の設定などによる限られた時間内における反復学習のしくみについて示した技術は少ない。 In addition, in the techniques disclosed in the above-mentioned publications, an iterative learning mechanism that effectively uses a computer is provided in order to improve learning efficiency. Few techniques have shown how iterative learning works in time.
前記特開２００４−１７７７０４号公報に記載の技術は、装置側に記憶されている学習単元ごとの学習必要時間とユーザが入力する学習可能時間に基づいて学習スケジュールを作成する手段を含んでおり、限られた時間内における反復学習の一形態を示すものである。しかし当該技術は、本発明の技術における記憶継続指標のような、反復学習において反復を行うべき時期を決定するための指標あるいは手段を含む形式ではない。 The technique described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2004-177704 includes means for creating a learning schedule based on the learning required time for each learning unit stored on the device side and the learning possible time input by the user, It shows a form of iterative learning within a limited time. However, the technique is not in a form including an index or means for determining when to perform iteration in iterative learning, such as the memory continuation index in the technique of the present invention.
学習一般において学習者が学習期限日を想定していないケースも存在する一方で、小・中・高校生をはじめとする受験生や資格取得を目指す社会人などの学習者にとっては、学習期限日あるいは試験日のない学習は一般的ではない。こうした学習者にとっては、単に学習内容をすべて理解することが重要なのではなく、限られた時間内にいかに多くの学習内容を理解するかということの方がより重要でありかつ現実的な課題である。 While there are cases in which learners do not assume the due date in general learning, for learners such as elementary, middle, and high school students and adults seeking to acquire qualifications, the due date or exam Learning without days is not common. For these learners, it's not just important to understand everything they learn, but how to learn more in a limited amount of time is more important and more practical. is there.
また限られた時間内において学習者に学習を継続させるための意欲を持ち続けさせるためには、学習者による学習の進捗状況を達成率などを用いて管理するしくみが必要である。また学習者にとって、学習対象全体に対して自分がどの程度の割合を記憶しているかということを把握しておくことは極めて本質的な関心事であり、学習者による学習の記憶状況を記憶率などを用いて評価するしくみが必要である。ここで、こうした目的のために利用される当該達成率や当該記憶率の精度を向上させるということが重要な課題である。 In order to keep the learner motivated to continue learning within a limited time, a mechanism for managing the progress of learning by the learner using the achievement rate or the like is necessary. It is also extremely important for learners to understand how much they memorize against the entire learning target, and the memory status of learning by the learners It is necessary to have a mechanism for evaluation using Here, it is an important issue to improve the accuracy of the achievement rate and the storage rate used for such purposes.
さらに学習者が学習期限日までに最大の学習効果をあげるためには、そのために計算された日々の学習ペースが用意されなければならないという課題がある。また、メンバーによる実際の学習が、当該学習ペース通りに進捗しなかった場合の効果的な対策も課題である。 Furthermore, in order for the learner to achieve the maximum learning effect by the learning deadline date, there is a problem that the daily learning pace calculated for that purpose must be prepared. In addition, effective countermeasures when the actual learning by the members does not progress at the learning pace is also an issue.
前述のいくつかの課題を解決するために、本発明の目的は、次のような反復学習のしくみを提供することにある。本発明によるシステムは、個々の問題（少数の問題群を含む）を反復学習の対象とし、各学習対象に対する学習者の理解の程度を複数の理解度で表現する。また当該システムは、学習者の日々の学習を通して記憶継続指標を自動的に最適化し、当該学習者にとって最適な復習間隔および反復時期を自動的に決定する。また当該システムは、学習者に対して各学習対象に対する前記記憶率を自動的に計算し、当該記憶率などを利用して学習優先順位を自動的に設定する。また当該システムは、学習者によって設定される学習期限日までの学習において、当該学習者に学習意欲を持続させるために前記達成率を自動的に計算し設定する。さらに当該システムは、学習期限日までの残り日数の間において学習者に最大の学習効果をあげさせるために、当該記憶継続指標や当該達成率などを利用した学習ペースを自動的に設定する。以上の本発明により、学習者の学習効率や学習意欲をより向上させることのできる学習用システムを提供することができる。 In order to solve the above-mentioned several problems, an object of the present invention is to provide the following iterative learning mechanism. In the system according to the present invention, each problem (including a small number of problem groups) is an object of iterative learning, and the degree of understanding of the learner for each learning object is expressed by a plurality of understanding levels. The system also automatically optimizes the memory continuity index through the learner's daily learning, and automatically determines the optimal review interval and repetition time for the learner. The system automatically calculates the memory rate for each learning target for the learner, and automatically sets the learning priority using the memory rate and the like. Further, the system automatically calculates and sets the achievement rate in order to maintain the learner's willingness to learn in the learning up to the learning deadline date set by the learner. Further, the system automatically sets a learning pace using the storage continuation index and the achievement rate so that the learner can achieve the maximum learning effect during the remaining days until the learning deadline date. According to the present invention as described above, it is possible to provide a learning system that can further improve the learning efficiency and learning motivation of the learner.
本発明によるシステムは、ハードウェア構成の一例として、メンバー側端末装置とサーバー側装置、および当該両装置を接続するネットワークを含む。この場合、学習者であるメンバーは当該メンバー側端末装置を用い、当該ネットワークを介して当該サーバー側装置に接続する。 The system according to the present invention includes, as an example of a hardware configuration, a member-side terminal device and a server-side device, and a network that connects both the devices. In this case, a member who is a learner uses the member side terminal device and connects to the server side device via the network.
また本発明によるシステムは、ハードウェア構成の一例として、一つの装置内においてメンバー側処理部と制御側処理部を含む。この場合、学習者であるメンバーは当該メンバー側処理部を通して、当該制御側処理部にアクセスする。 The system according to the present invention includes, as an example of a hardware configuration, a member side processing unit and a control side processing unit in one apparatus. In this case, the member who is a learner accesses the control side processing unit through the member side processing unit.
前記システムは、前記サーバー側装置内または前記制御側処理部内において、講座データベースとメンバーデータベースを具備する。当該講座データベースには講座に関するすべての情報が蓄積され、当該メンバーデータベースにはメンバーに関するすべての情報が蓄積される。 The system includes a course database and a member database in the server side apparatus or the control side processing unit. All information related to the course is stored in the course database, and all information related to the member is stored in the member database.
前記システムは、各講座内における個々の問題（少数の問題群を含む）に対するメンバーの理解度の段階を複数用意し、前記記憶継続指標として理解度別記憶継続指標（ＵＭＣＩ）と問題別型理解度別記憶継続指標（問題別型ＵＭＣＩ）を用意する。ここで「記憶継続指標」とはメンバーの記憶の継続状況を表現する指標のことであり、「理解度別記憶継続指標（ＵＭＣＩ）」とは理解度ごとに設定される記憶継続指標のことである。また「問題別型理解度別記憶継続指標（問題別型ＵＭＣＩ）」とは、問題ごとに独立し各問題に対して限定的に適用される理解度別記憶継続指標のことである。当該システムは、メンバーの日々の学習を通して当該ＵＭＣＩあるいは当該問題別型ＵＭＣＩを自動的に計算し設定する処理部を有する。また、当該システムは、当該ＵＭＣＩと当該問題別型ＵＭＣＩを任意の問題に対し任意の時点において互いに切り替えることを可能とする。 The system prepares a plurality of stages of understanding level of members for individual problems (including a small number of problem groups) in each course, and the memory continuation index (UMCI) by understanding level and problem type understanding as the memory continuation index A degree-specific memory continuation index (problem-specific UMCI) is prepared. Here, the “memory continuation index” is an index that represents the continuation status of the memory of the members, and the “memory continuation index by degree of understanding (UMCI)” is a memory continuation index that is set for each degree of understanding. is there. The “problem-based memory continuity index by problem level (problem-specific UMCI)” is a memory continuity index by level of understanding that is applied independently to each problem and limited to each problem. The system includes a processing unit that automatically calculates and sets the UMCI or the problem-specific UMCI through the member's daily learning. In addition, the system enables the UMCI and the problem-specific UMCI to be switched with respect to any problem at any time.
前記システムは、前記ＵＭＣＩあるいは前記問題別型ＵＭＣＩを用いることによって、学習対象である個々の問題（少数の問題群を含む）に対して、メンバーにとって最適な復習間隔を自動的に設定することを可能とする。さらに当該システムは、当該復習間隔をメンバーが修正することを可能とする。したがって当該システムは、メンバーにとって最適な反復時期を表現する最適反復時期を自動的に設定し、当該メンバーに当該最適反復時期を明示する処理部を有する。 By using the UMCI or the problem-specific UMCI, the system automatically sets an optimal review interval for members for each problem to be learned (including a small number of problem groups). Make it possible. In addition, the system allows members to modify the review interval. Therefore, the system includes a processing unit that automatically sets an optimum iteration time that expresses the optimum iteration time for the member and clearly indicates the optimum iteration time to the member.
前記システムは、前記ＵＭＣＩあるいは前記問題別型ＵＭＣＩを用いることによって、任意の問題に対する任意の時点における理解度を予測することを可能とする。したがって当該システムは、予測された理解度などの情報を元に、問題別記憶率、講座別記憶率、希望コース別記憶率、を自動的に計算し設定する処理部を有する。ここで、「問題別記憶率」とは当該システムによって計算された各問題に対するメンバーの記憶率を百分率で表現したものである。また「講座」とは共通性を有する多くの問題から構成されたものであり、「講座別記憶率」とは当該システムによって計算された各講座に対するメンバーの記憶率を百分率で表現したものである。さらに「希望コース」とはメンバーが希望する学習目標を達成するために必要となる多くの講座から構成されたものであり、「希望コース別記憶率」とは当該システムによって計算された各希望コースに対するメンバーの記憶率を百分率で表現したものである。 By using the UMCI or the problem-specific UMCI, the system can predict the degree of understanding of an arbitrary problem at an arbitrary time. Therefore, the system includes a processing unit that automatically calculates and sets a problem-specific memory rate, a course-specific memory rate, and a desired course-specific memory rate based on information such as the predicted understanding level. Here, the “problem storage ratio” is the percentage of the member storage ratio for each problem calculated by the system. “Lecture” is composed of many common problems, and “Lecture memory by course” is the percentage of member memory for each course calculated by the system. . Furthermore, the “desired course” is composed of many courses required to achieve the learning goals desired by the members, and the “memory ratio by desired course” is each desired course calculated by the system. Represents the percentage of members who remembered as a percentage.
前記システムは、前記問題別記憶率などを利用してメンバーにとって最適な学習優先順位を各問題に対して自動的に設定し、当該メンバーに当該学習優先順位を明示する処理部を有する。 The system includes a processing unit that automatically sets a learning priority that is optimal for a member for each question using the problem-specific storage rate and clearly indicates the learning priority to the member.
前記システムは、メンバーの各問題に対する理解度に対して、理解度ごとの達成度を表現する理解度別達成率を自動的に計算し設定する処理部を有する。 The system includes a processing unit that automatically calculates and sets an achievement rate for each degree of understanding that expresses the degree of achievement for each degree of understanding with respect to the degree of understanding of each member's problem.
前記システムは、前記ＵＭＣＩあるいは前記問題別型ＵＭＣＩを用いることによって、任意の問題に対して理解度ごとの学習期限日を設定することを可能とする。また当該システムは、当該学習期限日までの残り日数の間にメンバーに最大の学習効果をあげさせるために、前記ＵＭＣＩや前記問題別型ＵＭＣＩおよび前記理解度別達成率などを利用した理解度別学習達成ペースを自動的に計算し設定する処理部を有する。また当該システムは、メンバーの実際の学習ペースが当該理解度別学習達成ペースよりも遅れた場合に、当該理解度別学習達成ペースを修正することを可能とする。さらに当該システムは、当該学習期限日までに各理解度の問題に対するメンバーの学習が終了しなかった場合に、未終了である問題を検索し表示することを可能とする。 By using the UMCI or the problem-specific UMCI, the system can set a learning due date for each degree of understanding for an arbitrary problem. In addition, the system uses the UMCI, the problem-specific UMCI, and the achievement rate according to the degree of understanding in order to make the member achieve the maximum learning effect during the remaining days until the learning deadline date. A processing unit for automatically calculating and setting the learning achievement pace; In addition, the system can correct the learning achievement pace by understanding level when the actual learning pace of the member is delayed from the learning achievement pace by understanding degree. Further, the system can search for and display a problem that has not been completed when the member's learning for the problem of each understanding level has not been completed by the learning deadline date.
前記システムは、前記理解度別達成率、前記問題別記憶率、前記講座別記憶率、前記希望コース別記憶率、のいずれかあるいはすべてに対する学習期限日における目標値と、メンバーの日々の学習におけるこれらの値の履歴を参照し、当該学習期限日までのこれらの値の変化を予測する予測曲線を自動的に設定する処理部を有する。 The system includes a target value on a learning deadline date for any or all of the achievement rate by understanding level, the memory rate by problem, the memory rate by course, the memory rate by desired course, and the daily learning of members. With reference to the history of these values, a processing unit is provided that automatically sets a prediction curve for predicting changes in these values up to the learning deadline date.
前記システムは、メンバー自身が作成し入力する問題であって、問題文の部分に相当する問題部とその解答文の部分に相当する解答部をともに入力する問題と、当該システム側により予め用意された既存の問題の解答部のみに追加入力する問題、からなるメンバー作成問題を作成可能とする処理部を有する。 The system is prepared in advance by the system, which is a problem that is created and input by the member itself, and in which a problem part corresponding to the question sentence part and an answer part corresponding to the answer sentence part are input together. In addition, a processing unit is provided that can create a member creation question consisting of questions that are additionally input only to the answering portion of an existing question.
以上により本発明によるシステムは、前記メンバー側端末装置、前記サーバー側装置、前記ネットワークなどからなる構成、または前記メンバー側処理部、前記制御側処理部などを含む一つの装置からなる構成を有し、前述のような各データベースおよび各処理部を有する。当該システムは、少なくとも次のような反復学習のしくみを含む。当該システムは、個々の問題（少数の問題群を含む）を反復学習の対象とし、個々の問題に対するメンバーの理解の程度を複数の理解度で表現する。また当該システムは、前記ＵＭＣＩあるいは前記問題別型ＵＭＣＩを自動的に最適化することによって最適な復習間隔および反復時期を自動的に設定することを可能とする。また当該システムは、当該ＵＭＣＩあるいは当該問題別型ＵＭＣＩなどを利用して前記問題別記憶率などを自動的に計算し設定することを可能とする。また当該システムは、当該問題別記憶率などを利用してメンバーに対する学習優先順位を自動的に設定することを可能とする。また当該システムは、メンバーに対する前記理解度別達成率を自動的に計算し設定することによって、当該メンバーの学習意欲を持続さらには向上させることを可能とする。さらに当該システムは、当該ＵＭＣＩや当該問題別型ＵＭＣＩおよび当該理解度別達成率などを利用した前記理解度別学習達成ペースを自動的に計算し設定することによって、学習期限日までの残り日数の間においてメンバーに最大の学習効果をあげさせるための学習ペースを提供する。また当該システムは、当該学習期限日までに終了しなかった問題に対しても検索表示することを可能とする。また当該システムは、当該学習期限日における前記希望コース別記憶率などの目標値と実際の履歴値を参照し、当該学習期限日までの当該希望コース別記憶率などの値の変化を予測することを可能とする。さらに当該システムは、メンバーが作成し入力する問題である前記メンバー作成問題を含むことを可能とする。
As described above, the system according to the present invention has a configuration including the member-side terminal device, the server-side device, and the network, or a configuration including a single device including the member-side processing unit and the control-side processing unit. , Each database and each processing unit as described above. The system includes at least the following iterative learning mechanism. The system uses individual problems (including a small number of problem groups) as an object of iterative learning, and expresses the degree of member understanding of each problem with a plurality of degrees of understanding. In addition, the system can automatically set the optimal review interval and repetition time by automatically optimizing the UMCI or the problem-specific UMCI. In addition, the system can automatically calculate and set the problem-specific storage rate using the UMCI or the problem-specific UMCI. In addition, the system can automatically set the learning priority for members using the problem-specific storage rate. Moreover, the said system makes it possible to maintain and improve the member's willingness to learn by automatically calculating and setting the achievement rate for each member. Furthermore, the system automatically calculates and sets the learning achievement pace by understanding level using the UMCI, the problem-specific UMCI, the achievement rate by understanding level, etc. Provide a learning pace for members to maximize their learning effect. The system can also search and display problems that have not been completed by the learning deadline date. In addition, the system refers to the target value such as the memory ratio by desired course on the learning due date and the actual history value, and predicts a change in the value such as the memory ratio by desired course until the learning due date. Is possible. Further, the system can include the member creation problem, which is a problem that a member creates and inputs.
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。ここでは、小・中・高校生などを対象とした数学や英語などの学校教科に関する講座や、社会人などを対象とした様々な資格に関する講座などの学習を想定しているが、本発明は他の種々の学習に対して適用可能である。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Here, it is assumed that students will study courses on school subjects such as mathematics and English for elementary, middle, and high school students, and courses on various qualifications for working adults. It can be applied to various types of learning.
図１は本発明のシステムであって、メンバー側端末装置（１０１）、サーバー側装置（１０２）、およびネットワーク（１０３）からなる構成の例である。当該システムは、システムを利用する学習者側のメンバー側端末装置（１０１）と、学習内容を提供するサーバー側装置（１０２）を有し、当該両装置はネットワーク（１０３）によって接続されている。 FIG. 1 shows a system of the present invention, which is an example of a configuration comprising a member side terminal device (101), a server side device (102), and a network (103). The system includes a member-side terminal device (101) on the learner side that uses the system and a server-side device (102) that provides learning content, and the two devices are connected by a network (103).
前記ネットワーク（１０３）としては、インターネット、ローカルエリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、などをはじめとする種々のネットワークが考えられる。 As the network (103), various networks including the Internet, a local area network (LAN), and the like can be considered.
前記メンバー側端末装置（１０１）は、中央処理装置（１０４）、入出力装置（１０５）、送受信装置（１０６）、画面表示装置（１０７）、などを備える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、などの装置である。また携帯電話、タブレットＰＣ、コンピュータゲーム機、などのモバイル装置も当該メンバー側端末装置（１０１）に含まれる。 The member side terminal device (101) includes a central processing unit (104), an input / output device (105), a transmission / reception device (106), a screen display device (107), a personal computer, a workstation, a general-purpose computer, etc. It is a device. In addition, mobile devices such as a mobile phone, a tablet PC, and a computer game machine are also included in the member-side terminal device (101).
さらに前記メンバー側端末装置（１０１）は、学習条件メンバー側処理部（１０８）、問題検索条件メンバー側処理部（１０９）、問題作成メンバー側処理部（１１０）、解答処理部（１１１）、理解度判定メンバー側処理部（１１２）、などの各処理部を有する。 Further, the member side terminal device (101) includes a learning condition member side processing unit (108), a problem search condition member side processing unit (109), a question creation member side processing unit (110), an answer processing unit (111), an understanding Each processing unit such as a degree determination member side processing unit (112).
ここで「問題」とは個々の学習内容を含む問題部と解答部の組合せからなるものであり、「講座」とはある共通テーマに関する「問題」の集合体である。「理解度」とはメンバーの各「問題」に対する理解の程度を意味し、本発明のシステムにおいて複数の「理解度」の設定が可能である。 Here, the “question” is a combination of a question part and an answer part including individual learning contents, and the “course” is a collection of “questions” related to a common theme. “Understanding level” means the degree of understanding of each “problem” of a member, and a plurality of “understanding levels” can be set in the system of the present invention.
前記中央処理装置（１０４）は、前記メンバー側端末装置（１０１）内の処理全体を制御する。前記入出力装置（１０５）は、マウスなどのポインティングデバイスやキーボード・携帯電話・タブレットＰＣ・コンピュータゲーム機などからの入力、画面表示装置（１０７）などへの出力を担当する。前記送受信装置（１０６）は、当該メンバー側端末装置（１０１）と前記サーバー側装置（１０２）間における様々な情報の送受信を担当する。前記画面表示装置（１０７）は、当該メンバー側端末装置（１０１）内における画面表示を担当する。 The central processing unit (104) controls the entire processing in the member side terminal device (101). The input / output device (105) is in charge of input from a pointing device such as a mouse, a keyboard, a mobile phone, a tablet PC, a computer game machine, and the like, and output to the screen display device (107). The transmission / reception device (106) is responsible for transmission / reception of various information between the member-side terminal device (101) and the server-side device (102). The screen display device (107) is in charge of screen display in the member terminal device (101).
前記学習条件メンバー側処理部（１０８）は、メンバーから学習条件データを受け取り（メンバー側入力手段による）、前記サーバー側装置（１０２）に渡す（メンバー側送信手段による）処理を担当する。また当該処理部は、当該サーバー側装置（１０２）から契約講座情報画面表示用データを受け取り（メンバー側受信手段による）、画面表示する（メンバー側出力手段および画面表示手段による）処理を担当する。学習条件データおよび契約講座情報画面表示用データの例を図３に示す。 The learning condition member side processing unit (108) is in charge of processing of receiving learning condition data from the member (by the member side input means) and passing it to the server side device (102) (by the member side transmission means). The processing unit is in charge of processing for receiving the contract course information screen display data from the server side device (102) (by the member side receiving means) and displaying the screen (by the member side output means and the screen display means). Examples of learning condition data and contract course information screen display data are shown in FIG.
前記問題検索条件メンバー側処理部（１０９）は、メンバーから問題検索条件データを受け取り（前記メンバー側入力手段による）、前記サーバー側装置（１０２）に渡す（前記メンバー側送信手段による）処理を担当する。また当該処理部は、当該サーバー側装置（１０２）から問題検索結果データを受け取り（前記メンバー側受信手段による）、画面表示する（前記メンバー側入力手段および前記画面表示手段による）処理を担当する。問題検索条件データおよび問題検索結果データの例を図３に示す。 The problem search condition member side processing unit (109) is in charge of processing to receive problem search condition data from the member (by the member side input means) and pass it to the server side device (102) (by the member side transmission means). To do. The processing unit is in charge of processing for receiving problem search result data from the server side device (102) (by the member side receiving means) and displaying the screen (by the member side input means and the screen display means). An example of problem search condition data and problem search result data is shown in FIG.
前記問題作成メンバー側処理部（１１０）は、メンバーが作成した問題であるメンバー作成問題をメンバーに入力させる処理（前記メンバー側入力手段による）を担当する。メンバーは、例えば次のように問題作成条件データを入力し当該メンバー作成問題を作成する。メンバーは、図４のような入力画面から当該メンバー作成問題の問題部と解答部に対して、テキスト、リンク、静止画像、動画像、音声・音楽、などのデータを入力可能とする。また出題形式として一問一答形式、択一形式、などを選択可能とする。またメンバーは、当該メンバー作成問題に対する難易度および重要度などのデータも同時に入力可能とする。また当該処理部は、メンバーに前記サーバー側装置（１０２）内に予め用意された既存の問題の解答部に追加入力させることも可能とする。当該メンバー作成問題に対するメンバーの前記記憶継続指標の設定など、他の内容については当該メンバー作成問題以外の前記問題の場合と同様とする。したがって当該処理部は、メンバーから当該問題作成条件データを受け取り（前記メンバー側入力手段による）、前記サーバー側装置（１０２）に渡す（前記メンバー側送信手段による）処理を担当する。問題作成条件データの例を図３に示す。 The question creation member side processing unit (110) is in charge of processing (by the member side input means) for causing a member to input a member creation question that is a question created by the member. For example, the member inputs the problem creation condition data as follows to create the member creation question. The member can input data such as text, a link, a still image, a moving image, voice / music, and the like to the question part and the answer part of the member creation question from the input screen as shown in FIG. In addition, a question-and-answer format, an alternative format, etc. can be selected as the question format. In addition, the member can simultaneously input data such as the degree of difficulty and importance for the member creation problem. In addition, the processing unit may allow a member to additionally input an existing question answering unit prepared in advance in the server-side device (102). Other contents such as the setting of the storage continuation index of the member for the member creation problem are the same as those of the problem other than the member creation problem. Therefore, the processing unit is in charge of the process of receiving the problem creation condition data from the member (by the member side input means) and passing it to the server side device (102) (by the member side transmission means). An example of problem creation condition data is shown in FIG.
前記解答処理部（１１１）は、前記問題検索結果データの処理前解答部に対して、マウスなどのポインティングデバイスやキーボード・携帯電話・タブレットＰＣ・コンピュータゲーム機などからのメンバーによる操作（前記メンバー側入力手段による）により、処理後解答部を画面表示する（前記メンバー側出力手段および前記画面表示手段による）処理を担当する。ここで、当該「処理前解答部」とは表示直後において解答そのものを見えない状態にしている解答部のことであり、当該「処理後解答部」とは解答そのものを見える状態にしている解答部のことである。 The answer processing unit (111) performs an operation by a member from a pointing device such as a mouse, a keyboard, a mobile phone, a tablet PC, or a computer game machine on the pre-processing answer unit of the question search result data (the member side By the input means), the post-processing answer section is displayed on the screen (by the member side output means and the screen display means). Here, the “pre-processing answering part” is an answering part that makes the answer itself invisible immediately after display, and the “post-processing answering part” is an answering part that makes the answer itself visible. That is.
前記理解度判定メンバー側処理部（１１２）は、メンバーから理解度判定データを受け取り（前記メンバー側入力手段による）、前記サーバー側装置（１０２）に渡す（前記メンバー側送信手段による）処理を担当する。理解度判定データの例を図３に示す。 The understanding level determination member side processing unit (112) receives the understanding level determination data from the member (by the member side input means) and is in charge of processing (by the member side transmission means) to pass to the server side device (102) To do. An example of the understanding level determination data is shown in FIG.
前記サーバー側装置（１０２）は、中央処理装置（１１３）、入出力装置（１１４）、送受信装置（１１５）、などを備える専用コンピュータ、ワークステーション、パーソナルコンピュータ、などの装置である。 The server side device (102) is a device such as a dedicated computer, a workstation, a personal computer, or the like provided with a central processing unit (113), an input / output device (114), a transmission / reception device (115), and the like.
また前記サーバー側装置（１０２）は、学習条件サーバー側処理部（１１６）、問題検索条件サーバー側処理部（１１７）、問題作成サーバー側処理部（１１８）、ＵＭＣＩ（理解度別記憶継続指標）自動設定処理部（１１９）、問題別型ＵＭＣＩ自動設定処理部（１２０）、最適反復時期自動設定処理部（１２１）、記憶率自動設定処理部（１２２）、学習優先順位自動設定処理部（１２３）、理解度別達成率自動設定処理部（１２４）、理解度別学習達成ペース自動設定処理部（１２５）、などの各処理部と、講座データベース（１２６）、メンバーデータベース（１２７）、などの各データベースを有する。 The server-side device (102) includes a learning condition server-side processing unit (116), a problem search condition server-side processing unit (117), a problem creation server-side processing unit (118), and UMCI (storage continuation index for each degree of understanding). Automatic setting processing unit (119), problem-specific UMCI automatic setting processing unit (120), optimum iteration time automatic setting processing unit (121), storage rate automatic setting processing unit (122), learning priority automatic setting processing unit (123 ), Achievement rate automatic setting processing unit by understanding degree (124), learning achievement automatic pace setting processing unit by understanding degree (125), etc., course database (126), member database (127), etc. Have each database.
前記中央処理装置（１１３）は、前記サーバー側装置（１０２）内の処理全体を制御する。前記入出力装置（１１４）は、前記講座データベース（１２６）および前記メンバーデータベース（１２７）などに対する入出力を担当する。前記送受信装置（１１５）は、当該サーバー側装置（１０２）と前記メンバー側端末装置（１０１）間における様々な情報の送受信を担当する。 The central processing unit (113) controls the entire processing in the server side device (102). The input / output device (114) is in charge of input / output with respect to the course database (126) and the member database (127). The transmission / reception device (115) is responsible for transmission / reception of various information between the server-side device (102) and the member-side terminal device (101).
前記学習条件サーバー側処理部（１１６）は、前記メンバー側端末装置（１０１）から前記学習条件データを受け取り（サーバー側受信手段による）、学習状況データを計算する処理を担当する。また当該処理部は、当該学習状況データなどから前記契約講座情報画面表示用データを構成し、当該契約講座情報画面表示用データを当該メンバー側端末装置（１０１）に渡す（サーバー側送信手段による）処理を担当する。学習状況データの例を図３に示す。 The learning condition server-side processing unit (116) receives the learning condition data from the member-side terminal device (101) (by the server-side receiving means) and takes charge of processing for calculating learning status data. Further, the processing unit configures the contract course information screen display data from the learning status data and the like, and passes the contract course information screen display data to the member side terminal device (101) (by the server side transmission means). Responsible for processing. An example of learning status data is shown in FIG.
前記問題検索条件サーバー側処理部（１１７）は、前記メンバー側端末装置（１０１）から前記問題検索条件データを受け取り（前記サーバー側受信手段による）、当該問題検索条件データに該当する問題および関連するデータを前記講座データベース（１２６）と前記メンバーデータベース（１２７）から検索し、検索した結果を前記問題検索結果データとして当該メンバー側端末装置（１０１）に渡す（サーバー側入力手段および前記サーバー側送信手段による）処理を担当する。 The problem search condition server side processing unit (117) receives the problem search condition data from the member side terminal device (101) (by the server side receiving means), and issues related to the problem search condition data and related Data is searched from the course database (126) and the member database (127), and the search result is passed to the member side terminal device (101) as the problem search result data (server side input means and server side transmission means) In charge of processing).
前記問題作成サーバー側処理部（１１８）は、前記メンバー側端末装置（１０１）から前記問題作成条件データを受け取り（前記サーバー側受信手段による）、当該問題作成条件データを前記メンバーデータベース（１２７）に格納する（サーバー側出力手段による）処理を担当する。また当該処理部は、前記メンバー側端末装置（１０１）から前記問題検索条件データを受け取り（前記サーバー側受信手段による）、当該問題検索条件データに該当する前記メンバー作成問題および関連するデータを前記メンバーデータベース（１２７）から検索し、検索した結果を前記問題検索結果データとして当該メンバー側端末装置（１０１）に渡す（前記サーバー側入力手段および前記サーバー側送信手段による）処理を担当する。 The question creation server side processing unit (118) receives the question creation condition data from the member side terminal device (101) (by the server side receiving means) and stores the question creation condition data in the member database (127). Responsible for storing (by server side output means). The processing unit receives the problem search condition data from the member terminal device (101) (by the server-side receiving means), and stores the member creation problem corresponding to the problem search condition data and related data as the member. The database (127) is searched, and the search result is transferred to the member side terminal device (101) as the problem search result data (by the server side input means and the server side transmission means).
前記ＵＭＣＩ（理解度別記憶継続指標）自動設定処理部（１１９）は、前記メンバー側端末装置（１０１）および前記メンバーデータベース（１２７）などからＵＭＣＩ自動設定用データを受け取り（前記サーバー側受信手段および前記サーバー側入力手段による）、前記ＵＭＣＩを自動的に設定する処理を担当する。ＵＭＣＩ自動設定用データの例を図３に示す。 The UMCI (storage continuation index by understanding level) automatic setting processing unit (119) receives UMCI automatic setting data from the member side terminal device (101) and the member database (127) (the server side receiving means and Responsible for processing to automatically set the UMCI). An example of UMCI automatic setting data is shown in FIG.
前記問題別型ＵＭＣＩ自動設定処理部（１２０）は、前記メンバー側端末装置（１０１）および前記メンバーデータベース（１２７）などから問題別型ＵＭＣＩ自動設定用データを受け取り（前記サーバー側受信手段および前記サーバー側入力手段による）、前記問題別型ＵＭＣＩを自動的に設定する処理を担当する。問題別型ＵＭＣＩ自動設定用データの例を図３に示す。 The problem-specific UMCI automatic setting processing unit (120) receives problem-specific UMCI automatic setting data from the member-side terminal device (101) and the member database (127) (the server-side receiving means and the server). A process for automatically setting the problem-specific UMCI). An example of problem-specific UMCI automatic setting data is shown in FIG.
前記最適反復時期自動設定処理部（１２１）は、前記メンバーデータベース（１２７）などから最適反復時期自動設定用データを受け取り（前記サーバー側入力手段による）、個々の問題（少数の問題群を含む）に対し最適な反復時期を表現する前記最適反復時期を自動設定する処理を担当する。最適反復時期自動設定用データの例を図３に示す。 The optimum iteration time automatic setting processing unit (121) receives data for optimum iteration time automatic setting from the member database (127) or the like (by the server side input means), and individual problems (including a small number of problem groups). Is in charge of the process of automatically setting the optimum iteration time for expressing the optimum iteration time. FIG. 3 shows an example of data for automatically setting the optimum repetition time.
前記記憶率自動設定処理部（１２２）は、前記メンバーデータベース（１２７）など から記憶率自動設定用データを受け取り（前記サーバー側入力手段による）、前記問題別記憶率、前記講座別記憶率、前記希望コース別記憶率、を自動的に計算し設定する処理を担当する。記憶率自動設定用データの例を図３に示す。 The storage rate automatic setting processing unit (122) receives storage rate automatic setting data from the member database (127) or the like (by the server side input means), the problem storage rate, the course storage rate, Responsible for the process of automatically calculating and setting the memory rate by desired course. An example of the memory ratio automatic setting data is shown in FIG.
前記学習優先順位自動設定処理部（１２３）は、前記メンバーデータベース（１２７）などから学習優先順位自動設定用データを受け取り（前記サーバー側入力手段による）、個々の問題（少数の問題群を含む）に対する学習優先順位を自動的に設定する処理を担当する。学習優先順位自動設定用データの例を図３に示す。 The learning priority order automatic setting processing unit (123) receives learning priority order automatic setting data from the member database (127) or the like (by the server side input means), and individual problems (including a small number of problem groups). It is in charge of the process of automatically setting the learning priority for. An example of learning priority order automatic setting data is shown in FIG.
前記理解度別達成率自動設定処理部（１２４）は、前記メンバーデータベース（１２７）などから理解度別達成率自動設定用データを受け取り（前記サーバー側入力手段による）、前記理解度別達成率を自動的に計算し設定する処理を担当する。理解度別達成率自動設定用データの例を図３に示す。 The degree-of-understanding achievement rate automatic setting processing unit (124) receives automatic data for achievement rate-specific setting from the member database (127) or the like (by the server side input means), and determines the degree-of-understanding achievement rate. Responsible for processing to calculate and set automatically. An example of the achievement rate automatic setting data for each degree of understanding is shown in FIG.
前記理解度別学習達成ペース自動設定処理部（１２５）は、前記メンバーデータベース（１２７）などから理解度別学習達成ペース自動設定用データを受け取り（前記サーバー側入力手段による）、前記理解度別学習達成ペースを自動的に設定する処理を担当する。理解度別学習達成ペース自動設定用データの例を図３に示す。 The learning achievement automatic pace setting processing unit (125) for each degree of understanding receives data for automatic learning achievement pace setting for each degree of understanding from the member database (127) (by the server side input means), and learns for each degree of understanding. Responsible for automatically setting the achievement pace. An example of the learning achievement automatic pace setting data for each degree of understanding is shown in FIG.
前記講座データベース（１２６）は、講座に関するすべての情報である講座データを格納する。当該講座データベースは、前記問題検索条件サーバー側処理部（１１７）において、前記問題検索条件データに該当する問題を検索する場合、などに利用される。講座データの例を図３に示す。 The course database (126) stores course data, which is all information related to courses. The course database is used when the problem search condition server side processing unit (117) searches for a problem corresponding to the problem search condition data. An example of course data is shown in FIG.
前記メンバーデータベース（１２７）は、メンバーに関するすべての情報であるメンバーデータを格納する。当該メンバーデータベースは、メンバーがシステムの利用を始めるために登録講座を呼び出す場合、メンバーにより入力された学習期限日などのデータを登録する場合、前記問題検索条件サーバー側処理部（１１７）において前記問題検索条件データに該当するデータを検索する場合、各問題に対する理解度を変更する場合、各理解度に対する前記ＵＭＣＩあるいは前記問題別型ＵＭＣＩを変更する場合、メンバーにより入力された前記メンバー作成問題を格納および検索する場合、などにおいて利用される。メンバーデータの例を図３に示す。 The member database (127) stores member data, which is all information related to members. In the member database, when the member calls a registered course to start using the system, when the data such as the learning deadline date inputted by the member is registered, the problem search condition server side processing unit (117) performs the problem. When searching for data corresponding to the search condition data, when changing the understanding level for each problem, when changing the UMCI or the problem-specific UMCI for each level of understanding, the member creation problem input by the member is stored. When searching, it is used. An example of member data is shown in FIG.
また、図２は本発明のシステムであって、一つの装置（２０１）からなる構成の例である。当該装置（２０１）は、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、などを含む。また携帯電話、タブレットＰＣ、コンピュータゲーム機、などのモバイル装置も当該装置（２０１）に含まれる。当該システムは、システムを利用する学習者が操作する処理を含むメンバー側処理部（２０２）と、学習内容を提供する制御側処理部（２０３）を有する。 FIG. 2 shows a system according to the present invention, which is an example of a configuration including one device (201). The apparatus (201) includes a personal computer, a workstation, a general-purpose computer, and the like. Mobile devices such as a mobile phone, a tablet PC, and a computer game machine are also included in the device (201). The system includes a member side processing unit (202) including processing operated by a learner who uses the system, and a control side processing unit (203) for providing learning content.
前記メンバー側処理部（２０２）は、入出力部（２０４）、送受信部（２０５）、画面表示部（２０６）、などを備える。 The member side processing unit (202) includes an input / output unit (204), a transmission / reception unit (205), a screen display unit (206), and the like.
前記入出力部（２０４）は、マウスなどのポインティングデバイスやキーボード・携帯電話・タブレットＰＣ・コンピュータゲーム機などからの入力、画面表示部（２０６）などへの出力を担当する。前記送受信部（２０５）は、当該メンバー側処理部（２０２）と前記制御側処理部（２０３）間における様々な情報の送受信を担当する。前記画面表示部（２０６）は、当該装置（２０１）内における画面表示を担当する。 The input / output unit (204) is in charge of input from a pointing device such as a mouse, a keyboard, a mobile phone, a tablet PC, or a computer game machine, and output to the screen display unit (206). The transmission / reception unit (205) is responsible for transmission / reception of various information between the member-side processing unit (202) and the control-side processing unit (203). The screen display unit (206) is in charge of screen display in the device (201).
また前記メンバー側処理部（２０２）は、学習条件メンバー側処理部（２０７）、問題検索条件メンバー側処理部（２０８）、問題作成メンバー側処理部（２０９）、解答処理部（２１０）、理解度判定メンバー側処理部（２１１）、などの各処理部を有する。これらの処理部は、前述の前記メンバー側端末装置（１０１）と前記サーバー側装置（１０２）の間における動作と同様の動作を、当該メンバー側処理部（２０２）と前記制御側処理部（２０３）の間において行う。 The member side processing unit (202) includes a learning condition member side processing unit (207), a problem search condition member side processing unit (208), a question creation member side processing unit (209), an answer processing unit (210), an understanding Each processing unit such as a degree determination member side processing unit (211). These processing units operate in the same manner as the operation between the member side terminal device (101) and the server side device (102), and the member side processing unit (202) and the control side processing unit (203). ).
前記制御側処理部（２０３）は、中央処理部（２１２）、入出力部（２１３）、送受信部（２１４）、などを備える。 The control side processing unit (203) includes a central processing unit (212), an input / output unit (213), a transmission / reception unit (214), and the like.
前記中央処理部（２０３）は、前記装置（２０１）内の処理全体を制御する。前記入出力部（２１３）は、講座データベース（２２５）およびメンバーデータベース（２２６）などに対する入出力を担当する。前記送受信部（２１４）は、前記制御側処理部（２０３）と前記メンバー側処理部（２０２）間における様々な情報の送受信を担当する。 The central processing unit (203) controls the entire processing in the device (201). The input / output unit (213) is in charge of input / output with respect to the course database (225) and the member database (226). The transmission / reception unit (214) is responsible for transmission / reception of various information between the control-side processing unit (203) and the member-side processing unit (202).
また前記制御側処理部（２０３）は、学習条件制御側処理部（２１５）、問題検索条件制御側処理部（２１６）、問題作成制御側処理部（２１７）、ＵＭＣＩ（理解度別記憶継続指標）自動設定処理部（２１８）、問題別型ＵＭＣＩ自動設定処理部（２１９）、最適反復時期自動設定処理部（２２０）、記憶率自動設定処理部（２２１）、学習優先順位自動設定処理部（２２２）、理解度別達成率自動設定処理部（２２３）、理解度別学習達成ペース自動設定処理部（２２４）、などの各処理部と、講座データベース（２２５）、メンバーデータベース（２２６）、などの各データベースを有する。これらの処理部およびデータベースは、前述の前記メンバー側端末装置（１０１）と前記サーバー側装置（１０２）の間における動作と同様の動作を、前記メンバー側処理部（２０２）と当該制御側処理部（２０３）の間において行う。 The control-side processing unit (203) includes a learning condition control-side processing unit (215), a problem search condition control-side processing unit (216), a problem creation control-side processing unit (217), a UMCI (storage continuation index for each degree of understanding). ) Automatic setting processing unit (218), problem-specific UMCI automatic setting processing unit (219), optimum iteration time automatic setting processing unit (220), storage rate automatic setting processing unit (221), learning priority automatic setting processing unit ( 222), an achievement rate automatic setting processing unit by understanding level (223), a learning achievement pace automatic setting processing unit by understanding level (224), and other processing units, a course database (225), a member database (226), etc. Each database. The processing unit and the database operate in the same manner as the operation between the member side terminal device (101) and the server side device (102), and the member side processing unit (202) and the control side processing unit. (203).
次に、以上のように構成されるシステムの動作の例を、図５のフローチャートを参照しながら説明する。 Next, an example of the operation of the system configured as described above will be described with reference to the flowchart of FIG.
本実施例において、前記システムを用いたサービスの形態が会員制であれば、会員であるメンバーによる個人情報の入力（Ｓ５０１）および認証（Ｓ５０２）の後、事前にメンバーが契約した講座に対応する契約講座情報画面（図６）が表示される（Ｓ５０３）。 In the present embodiment, if the form of service using the system is a membership system, it corresponds to a course contracted by a member in advance after input of personal information (S501) and authentication (S502) by a member who is a member. The contract course information screen (FIG. 6) is displayed (S503).
前記契約講座情報画面（図６）において、「講座名」表示部（６０１）には、事前にメンバーが契約した講座の講座ボタン（６０２）が表示される。ここでは仮に「Ａ講座」とした。また、メンバーが前記希望コースを設定している場合には、「希望コース名」を表示させることも可能である。 On the contracted course information screen (FIG. 6), a “course name” display unit (601) displays a course button (602) of a course contracted by a member in advance. Here, “A course” is assumed. Further, when the member has set the desired course, it is also possible to display “desired course name”.
「期限日」表示部（６０３）には、メンバーが講座別学習期限日あるいは希望コース別学習期限日として設定した日付が表示される。メンバーが講座別学習期限日あるいは希望コース別学習期限日を選択し設定ボタン（６０４）を押すことによって、当該講座別学習期限日あるいは当該希望コース別学習期限日が設定される。メンバーは、当該講座別学習期限日あるいは当該希望コース別学習期限日を随時変更・更新することが可能である。 In the “expiration date” display section (603), the date set by the member as the learning due date for each course or the learning due date for each desired course is displayed. When the member selects a course-specific learning deadline date or a desired course-specific learning deadline date and presses the setting button (604), the course-specific learning deadline date or the desired course-specific learning deadline date is set. The member can change or update the learning deadline by course or the learning deadline by desired course at any time.
「残り日数」表示部（６０５）には、メンバーが設定した前記講座別学習期限日あるいは前記希望コース別学習期限日と学習日当日との差である残り日数が表示される。 In the “remaining days” display section (605), the remaining days, which are the difference between the learning deadline date for each course set by the member or the learning deadline date for each desired course and the learning day date, are displayed.
「理解度判定状況」表示部（６０６）には、学習日当日における各理解度に該当する問題数が表示される。本例においては、一例として「◎」、「○」、「△」、「×」の４つの理解度と「未判定」、「対象外」の２つの判定項目が設定されている。本例においては、「〇」、「△」、「×」の３つの理解度を反復対象である理解度とし、「◎」の理解度をメンバーが完全に理解したと判断した問題に対する理解度として反復対象からは外すものとする。ここでは、それぞれの理解度に該当する問題数を仮に「100」、「200」、「300」、「400」とした。ここで、最初の段階ではすべての判定が「未判定」に設定されていたものとする。したがって図６の画面は、メンバーが学習を継続した結果、前述のような各理解度に対する問題数の配置状況に至った場合を表している。またこの時点において「未判定」である問題数をここでは仮に「100」とした。さらにメンバーが対象外と考える問題については、その数が「対象外」の欄に表示される。ここでは仮に「100」とした。 The “understanding level determination status” display section (606) displays the number of questions corresponding to each level of understanding on the learning day. In this example, as an example, four understanding levels of “◎”, “◯”, “Δ”, and “×” and two determination items of “undecided” and “non-target” are set. In this example, the three comprehension levels “◯”, “△”, and “×” are the comprehension levels that are to be repeated, and the comprehension level for the problem that the member has determined that the level of understanding of “◎” is fully understood. It is assumed that it is excluded from the object of repetition. Here, the number of questions corresponding to each degree of understanding is assumed to be “100”, “200”, “300”, and “400”. Here, it is assumed that all the determinations are set to “undecided” in the first stage. Therefore, the screen of FIG. 6 shows a case where the member has continued learning and has reached the arrangement state of the number of questions for each degree of understanding as described above. In addition, the number of questions that are “undecided” at this point is temporarily “100”. Furthermore, the number of issues that the member considers out of scope is displayed in the “out of scope” column. Here, “100” is assumed.
「今日の問題」表示部（６０７）には、前記ＵＭＣＩあるいは前記問題別型ＵＭＣＩなどを用いた後述の方法により、学習日当日に学習することが望ましいとシステムによって判断された問題の数が表示される。ここでは仮に「20」、「30」、「40」とした。 In the “Today's Problem” display section (607), the number of problems that the system has determined that it is desirable to learn on the learning day is displayed by the method described later using the UMCI or the problem-specific UMCI. Is done. Here, “20”, “30”, and “40” are assumed.
「学習ペース」表示部（６０８）には、前記理解度別学習達成ペースが表示される。当該理解度別学習達成ペースとは、メンバーが設定した前記講座別学習期限日あるいは前記希望コース別学習期限日までに前記「対象外」でないすべての問題に対するメンバーの理解度を「◎」にするための学習ペースのことであり、1日あたりの理解度別学習問題数として後述の方法により計算される。ここでは仮に「２」、「３」、「４」、「１０」とした。 The “learning pace” display section (608) displays the learning achievement pace for each degree of understanding. The learning achievement pace by understanding level means that the member's understanding level for all the problems that are not “excluded” is set to “◎” by the learning deadline date by course set by the member or the learning deadline date by desired course. The learning pace is calculated by the method described later as the number of learning questions per degree of understanding per day. Here, “2”, “3”, “4”, and “10” are assumed.
「復習間隔日数」表示部における復習間隔日数（ＲＩＤ）とは、後述するように前記ＵＭＣＩあるいは前記問題別型ＵＭＣＩによって設定される日数である。ここでは当該ＵＭＣＩの場合を想定している。当該復習間隔日数の「自動設定」表示部（６０９）には、後述する方法によりシステムによって自動的に計算された理解度別復習間隔日数（ＵＲＩＤ）が表示される。ここでは仮に「30」、「10」、「2」とした。またメンバー自身が当該ＵＲＩＤを修正したい場合には、メンバー自身の入力により当該ＵＲＩＤを修正可能とする。修正された当該ＵＲＩＤの値は、「メンバー設定」表示部（６１０）に表示される。 The review interval days (RID) in the “review interval days” display section is the number of days set by the UMCI or the problem-specific UMCI as described later. Here, the case of the UMCI is assumed. In the “automatic setting” display section (609) of the review interval days, review interval days (URID) by understanding level automatically calculated by the system by a method described later is displayed. Here, “30”, “10”, and “2” are assumed. When the member himself / herself wants to correct the URID, the URID can be corrected by the member's own input. The corrected URID value is displayed in the “member setting” display section (610).
「達成率」表示部（６１１）には、前記「対象外」でないすべての問題に対して、メンバーの理解度に応じた達成率であって、後述する方法により自動的に計算される前記理解度別達成率が百分率で表示される。 The “achievement rate” display section (611) shows the achievement rate corresponding to the member's understanding level for all the problems that are not “excluded”, and is automatically calculated by the method described later. The percentage achievement is displayed as a percentage.
「記憶率」表示部（６１２）には、前記「対象外」でないすべての問題に対するメンバーの前記問題別記憶率を用いて、後述する方法により自動的に計算された前記講座別記憶率あるいは前記希望コース別記憶率が表示される。当該講座別記憶率あるいは当該希望コース別記憶率としては、任意の時点における値が計算される。例として学習日当日における値、あるいは前記講座別学習期限日あるいは前記希望コース別学習期限日における値、などである。 The “memory ratio” display section (612) uses the above-mentioned problem-specific memory ratios of all the problems that are not “excluded”, and the course-specific memory ratio automatically calculated by the method described later or The memory rate by desired course is displayed. As the course-specific memory ratio or the desired course-specific memory ratio, a value at an arbitrary time point is calculated. For example, a value on the learning date, a value on the course-by-course learning deadline or the desired course-by-course learning deadline, or the like.
例えば、メンバーによって前記学習条件データの一つである前記講座別学習期限日が設定（Ｓ５０４）されるたびに、前記残り日数、前記理解度別学習達成ペース、前記講座別記憶率、などを含む前記学習状況データが前記サーバー側装置（１０２）または前記制御側処理部（２０３）において計算され（Ｓ５０５）、前記メンバー側端末装置（１０１）または前記メンバー側処理部（２０２）において前記契約講座情報画面表示用データが更新されて画面表示される（Ｓ５０６）。 For example, each time the course-by-course learning deadline date, which is one of the learning condition data, is set by the member (S504), the remaining days, the learning achievement pace by degree of understanding, the memory ratio by course, and the like are included. The learning status data is calculated in the server side device (102) or the control side processing unit (203) (S505), and the contract course information is calculated in the member side terminal device (101) or the member side processing unit (202). The screen display data is updated and displayed on the screen (S506).
メンバーによって、前記契約講座情報画面（図６）に表示された前記契約講座情報画面表示用データが確認される（Ｓ５０７）。メンバーが当該契約講座情報画面表示用データを変更したい場合、メンバーが前記講座別学習期限日を変更する、または学習対象でないと思われる問題を理解度の前記「対象外」に変更する、などの変更が可能である。 The member confirms the contracted course information screen display data displayed on the contracted course information screen (FIG. 6) (S507). When a member wants to change the data for displaying the contracted course information screen, the member changes the course-by-course learning deadline date, or changes the problem that is not considered as a subject of learning to the “not applicable” in the degree of understanding, etc. It can be changed.
次にメンバーが前記講座ボタン（６０２）を押すことによって、前記メンバー側端末装置（１０１）または前記メンバー側処理部（２０２）の前記画面表示部（２０６）に学習分野選択画面（図７）が表示される（Ｓ５０８）。 Next, when a member presses the lecture button (602), a learning field selection screen (FIG. 7) is displayed on the screen display unit (206) of the member side terminal device (101) or the member side processing unit (202). It is displayed (S508).
前記学習分野選択画面（図７）においては、各学習分野内の問題に対してメンバーが学習分野別学習期限日を選択し設定ボタン（７０１）を押すことによって、当該学習分野別学習期限日を設定する（Ｓ５０９）。メンバーは、当該学習分野別学習期限日を随時変更・更新することが可能である。また当該学習分野別学習期限日が新たに設定されない場合には、当該学習分野別学習期限日は前記講座別学習期限日と同じ日付として設定される。また当該学習分野別学習期限日までに、当該学習分野内の学習対象に対するメンバーの理解度を「◎」にさせるような学習ペースが、前記理解度別学習達成ペースとして自動的に設定される。 In the learning field selection screen (FIG. 7), the member selects a learning field date for each learning field and presses the setting button (701) for the problem in each learning field, thereby determining the learning field date for each learning field. Setting is made (S509). The member can change or update the learning due date for each learning field at any time. In addition, when the learning due date for each learning field is not newly set, the learning due date for each learning field is set as the same date as the learning due date for each course. Moreover, a learning pace that makes the degree of understanding of the members with respect to the learning object in the learning field “「 ”by the learning deadline for the learning field is automatically set as the learning achievement pace by understanding level.
また前記学習分野選択画面（図７）においては、各学習分野内の問題に対して、理解度ごとに集計された問題数が表示される。この集計結果なども参考に、メンバーは学習したい分野のラジオボタンを選択し（Ｓ５１０）、表示ボタン（７０２）を押すことによって学習内容検索画面（図８）に移動する（Ｓ５１１）。ここではメンバーが「分野２」のラジオボタン（７０３）を選択した例を示す。
In the learning field selection screen (FIG. 7), the number of questions totaled for each degree of understanding is displayed for the problems in each learning field. The member selects a radio button of a field to be learned (S510) and presses a display button (702) to move to a learning content search screen (FIG. 8) (S511) with reference to the total result. Here, an example is shown in which the member selects the radio button (703) of “
前記学習内容検索画面（図８）においては、各学習分野内の問題に対して、メンバーは前記問題検索条件データをチェックボックスにおいて一つあるいは複数選択（Ｓ５１２）し、表示ボタン（８０１）を押すことにより、学習内容表示画面（図９または図１０）に移動する（Ｓ５１３）。ここでは選択項目の例として、「日付別」選択項目（８０２）と「理解度別」選択項目（８０３）を示し、図９に「日付別」選択項目の「今日の問題」選択肢のみが選択された場合の例を、図１０に「理解度別」選択項目の選択肢のすべてが選択された場合の例を示す。ここで、「日付別」選択項目の「未終了問題」選択肢（８０４）は、理解度別学習達成ペース自動設定処理部（１２５および２２４）において、後述する理解度別学習期限日までにメンバーが学習を終了できなかった問題を検索するためのものである。当該選択肢は、「理解度別」選択項目と合わせて利用される。 In the learning content search screen (FIG. 8), the member selects one or a plurality of the question search condition data in the check box (S512) and presses the display button (801) for the problem in each learning field. By this, it moves to the learning content display screen (FIG. 9 or FIG. 10) (S513). Here, as an example of the selection item, the “by date” selection item (802) and the “by comprehension level” selection item (803) are shown, and only the “today's problem” option of the “by date” selection item is selected in FIG. FIG. 10 shows an example of the case where all the choices of the “understanding level” selection item are selected. Here, the “unfinished question” option (804) of the “by date” selection item is selected by the member by the learning expiration date by understanding level, which will be described later, in the learning achievement pace automatic setting processing unit (125 and 224) by understanding level. This is for searching for problems that could not be completed. This option is used together with the “understanding level” selection item.
前記学習内容表示画面（図９または図１０）においては、前記学習内容検索画面（図８）においてメンバーが選択した項目に該当する問題がすべて表示される。このとき、前記問題検索条件データに該当する問題を対象として、メンバーが学習するための優先順位が後述する方法により自動的に計算され、優先順位の高い順序に従って表形式の上位から問題が表示される。問題の表示内容としては、前記問題検索結果データが表示される。当該問題検索結果データの例として、図９および図１０に「問題部」、「処理後解答部」あるいは「処理前解答部」、「前回学習日」、「次回学習予定日」、「次回学習予定日欄背景色」、「理解度」を示す。 On the learning content display screen (FIG. 9 or FIG. 10), all the problems corresponding to the items selected by the member on the learning content search screen (FIG. 8) are displayed. At this time, for the problem corresponding to the problem search condition data, the priority for members to learn is automatically calculated by the method described later, and the problem is displayed from the top of the table format according to the order of high priority. The The problem search result data is displayed as the display contents of the problem. As an example of the problem search result data, FIG. 9 and FIG. 10 show “question part”, “post-processing answer part” or “pre-processing answer part”, “previous learning date”, “next learning scheduled date”, “next learning”. "Schedule date field background color", "understanding level".
ここでは、図９の前記「次回学習予定日」欄背景部（９０１）の色が例えば赤色に設定されている（斜線部）。これは、後述する最適反復時期自動設定処理部（１２１および２２０）によるものである。すなわち、学習日当日においてメンバーに学習させることが最適であると当該処理部によって判断された問題（「今日の問題」）の当該背景部の色が赤色になっている。こうした設定を設けることにより、メンバーは問題の一覧表示内において適切な反復時期に適切な学習内容を選択することができる。当該背景部の色データは前記問題検索結果データに含まれる。 Here, the color of the background portion (901) in the “scheduled next learning date” column in FIG. 9 is set to, for example, red (shaded portion). This is due to the optimum repetition time automatic setting processing unit (121 and 220) described later. That is, the color of the background part of the problem ("Today's problem") determined by the processing unit as being optimal for the member to learn on the learning day is red. By providing such a setting, the member can select an appropriate learning content at an appropriate repetition time in the problem list display. The background portion color data is included in the problem search result data.
前記「処理前解答部」とは、表示直後において解答そのものを見えない状態にしている解答部のことである。メンバーが学習したい問題を選択し（Ｓ５１４）、当該問題の当該「処理前解答部」内においてマウスなどのポインティングデバイス（１００１）によりポイントやロールオーバーまたはクリックなどをする、あるいはキーボード・携帯電話・タブレットＰＣ・コンピュータゲーム機などから操作をすることにより「処理後解答部」が表示される（Ｓ５１５）。当該「処理後解答部」とは、解答そのものを見える状態にしている解答部のことである。図１０において「Ｎｏ．３」の「処理前解答部」（１００２）と「処理後解答部」（１００３）を例に示す。 The “pre-processing answer part” is an answer part that makes the answer itself invisible immediately after display. The member selects the problem he / she wants to learn (S514), and points, rolls over or clicks with a pointing device (1001) such as a mouse in the “pre-processing answer section” of the problem, or a keyboard / mobile phone / tablet. By operating from a PC / computer game machine or the like, the “post-processing answer section” is displayed (S515). The “post-processing answering part” is an answering part that makes the answer itself visible. In FIG. 10, the “pre-processing answer part” (1002) and “post-processing answer part” (1003) of “No. 3” are shown as examples.
前記学習内容表示画面（図９または図１０）における前記「問題部」、前記「処理前解答部」、前記「処理後解答部」、などにおいて、テキスト、リンク、静止画像、動画像、音声・音楽、などの様々なデータ形式が利用可能である。また一つの「問題部」に対して、一問一答形式、択一形式、などの「解答部」も利用可能である。図１０の「Ｎｏ．２」の「問題部」（１００４）、「処理前解答部」（１００５）にリンク形式の例を示す。 In the “question part”, the “pre-processing answer part”, the “post-processing answer part”, etc. on the learning content display screen (FIG. 9 or FIG. 10), text, links, still images, moving images, audio / Various data formats such as music can be used. In addition, for one “question part”, an “answer part” such as a question-and-answer format or an alternative format can also be used. An example of the link format is shown in “Problem part” (1004) and “Pre-processing answer part” (1005) of “No. 2” in FIG.
メンバーが解答処理を行った後、当該メンバーは前回の理解度に対する新しい理解度を選択する。複数の問題に対してメンバーが当該解答処理を行う場合には、当該メンバーは同様の操作を繰り返すことになる。メンバーが理解度変更確定ボタン（１００６）を押すことにより、当該メンバーが選択した一つあるいは複数の新たな理解度が確定される（Ｓ５１６）。 After the member performs the answer process, the member selects a new understanding level for the previous understanding level. When a member performs the answer process for a plurality of questions, the member repeats the same operation. When the member presses the understanding level change confirmation button (1006), one or more new understanding levels selected by the member are confirmed (S516).
前記学習内容表示画面（図９または図１０）においてメンバーによって新たな理解度が選択・確定された後に、前記サーバー側装置（１０２）または前記制御側処理部（２０３）内において、前記ＵＭＣＩあるいは前記問題別型ＵＭＣＩの新たな設定が後述する方法により自動的に行われる（Ｓ５１７）。 After a new understanding level is selected and confirmed by a member on the learning content display screen (FIG. 9 or FIG. 10), the UMCI or the UMCI or the control unit (203) in the server side device (102) or the control side processing unit (203). A new problem-specific UMCI is automatically set by a method described later (S517).
前記ＵＭＣＩあるいは前記問題別型ＵＭＣＩが新たに設定されると、後述する理解度別復習間隔日数（ＵＲＩＤ）あるいは問題別型理解度別復習間隔日数（問題別型ＵＲＩＤ）がそれぞれ同時に設定される。ここで当該ＵＲＩＤあるいは当該問題別型ＵＲＩＤはいずれもメンバーに対する最適な復習間隔日数としてシステムにより設定された日数であるが、当該システムは、当該ＵＲＩＤあるいは当該問題別型ＵＲＩＤに対するメンバーによる修正を可能とする。すなわちメンバーは、当該システムによって設定された当該ＵＲＩＤあるいは当該問題別型ＵＲＩＤを参考に、実際の復習間隔日数をそれらの値よりもやや短くあるいはやや長くといったように自ら修正することも可能である。 When the UMCI or the problem-specific UMCI is newly set, the review interval days (URID) for each degree of understanding, which will be described later, or the review interval days (question-type URID) for each type of problem-based understanding are set simultaneously. Here, the URID or the problem-specific URID is the number of days set by the system as the optimal number of review interval days for the member, but the system allows the member to correct the URID or the problem-specific URID. To do. That is, the member can modify the actual review interval days so that the actual review interval days are slightly shorter or longer than those values with reference to the URID set by the system or the problem-specific URID.
また前記ＵＲＩＤあるいは前記問題別型ＵＲＩＤのシステムによる自動設定、または当該ＵＲＩＤあるいは当該問題別型ＵＲＩＤのメンバーによる修正の後に、前記サーバー側装置（１０２）または前記制御側処理部（２０３）内において、前記最適反復時期の設定が後述する方法により自動的に行われる（Ｓ５１８）。 In addition, after the automatic setting by the system of the URID or the problem-specific URID or the correction by the member of the URID or the problem-specific URID, in the server side device (102) or the control side processing unit (203), The optimum repetition time is automatically set by a method described later (S518).
また前記ＵＲＩＤあるいは前記問題別型ＵＲＩＤのシステムによる自動設定、または当該ＵＲＩＤあるいは当該問題別型ＵＲＩＤのメンバーによる修正の後に、前記サーバー側装置（１０２）または前記制御側処理部（２０３）内において、前記問題別記憶率、前記講座別記憶率、前記希望コース別記憶率、の設定が後述する方法により自動的に行われる（Ｓ５１９）。 In addition, after the automatic setting by the system of the URID or the problem-specific URID or the correction by the member of the URID or the problem-specific URID, in the server side device (102) or the control side processing unit (203), The setting of the problem-specific memory ratio, the course-specific memory ratio, and the desired course-specific memory ratio is automatically performed by a method described later (S519).
また前記最適反復時期や前記問題別記憶率などが設定された後に、前記サーバー側装置（１０２）または前記制御側処理部（２０３）内において、前記学習優先順位の設定が後述する方法により自動的に行われる（Ｓ５２０）。 In addition, after the optimal iteration time and the problem-specific storage rate are set, the learning priority is automatically set by the method described later in the server side device (102) or the control side processing unit (203). (S520).
また前記ＵＲＩＤあるいは前記問題別型ＵＲＩＤのシステムによる自動設定、または当該ＵＲＩＤあるいは当該問題別型ＵＲＩＤのメンバーによる修正の後に、前記サーバー側装置（１０２）または前記制御側処理部（２０３）内において、前記理解度別達成率の設定が後述する方法により自動的に行われる（Ｓ５２１）。 In addition, after the automatic setting by the system of the URID or the problem-specific URID or the correction by the member of the URID or the problem-specific URID, in the server side device (102) or the control side processing unit (203), The achievement rate by understanding level is automatically set by a method described later (S521).
さらに前記ＵＲＩＤあるいは前記問題別型ＵＲＩＤのシステムによる自動設定、または当該ＵＲＩＤあるいは当該問題別型ＵＲＩＤのメンバーによる修正の後に、前記サーバー側装置（１０２）または前記制御側処理部（２０３）内において、前記理解度別学習達成ペースの設定が後述する方法により自動的に行われる（Ｓ５２２）。 Further, after the automatic setting by the system of the URID or the problem-specific URID or the correction by the member of the URID or the problem-specific URID, in the server side device (102) or the control side processing unit (203), The learning achievement pace for each degree of understanding is automatically set by a method described later (S522).
以上の後、新たな前記メンバーデータが作成され、当該メンバーデータは前記メンバーデータベース（１２７または２２６）に格納される（Ｓ５２３）。 After the above, new member data is created, and the member data is stored in the member database (127 or 226) (S523).
以降においては、ＵＭＣＩ（理解度別記憶継続指標）自動設定処理部（１１９および２１８）、問題別型ＵＭＣＩ自動設定処理部（１２０および２１９）、最適反復時期自動設定処理部（１２１および２２０）、記憶率自動設定処理部（１２２および２２１）、学習優先順位自動設定処理部（１２３および２２２）、理解度別達成率自動設定処理部（１２４および２２３）、理解度別学習達成ペース自動設定処理部（１２５および２２４）、の各処理部について順次説明する。 Thereafter, a UMCI (storage continuation index by degree of understanding) automatic setting processing unit (119 and 218), a problem-specific UMCI automatic setting processing unit (120 and 219), an optimum iteration time automatic setting processing unit (121 and 220), Memory rate automatic setting processing unit (122 and 221), learning priority order automatic setting processing unit (123 and 222), achievement level automatic setting processing unit by understanding level (124 and 223), learning achievement pace automatic setting processing unit by level of understanding (125 and 224) will be sequentially described.
はじめに、前記ＵＭＣＩ自動設定処理部（１１９および２１８）について説明する。前記ＵＭＣＩを自動的に設定するためには、前記ＵＭＣＩ自動設定用データが用いられる。ただしメンバーによる理解度判定において、変更前後の理解度のいずれかが「未判定」もしくは「対象外」の場合には、当該ＵＭＣＩの新たな設定は行われないものとする。 First, the UMCI automatic setting processing unit (119 and 218) will be described. In order to automatically set the UMCI, the UMCI automatic setting data is used. However, in the understanding level determination by the member, if any of the understanding levels before and after the change is “not determined” or “not applicable”, the new setting of the UMCI is not performed.
ここで前記ＵＭＣＩ（理解度別記憶継続指標）の具体例について、図１１を用いて説明する。図１１において、学習者であるメンバーが個々の問題（少数の問題群を含む）に対して前回の学習を行った日付である前回学習日から当該メンバーによる反復学習によって当該メンバーの理解度が１段階上がる期間の最終日までをｄ１日、また当該前回学習日から当該メンバーによる反復学習によって当該メンバーの理解度が変化しない期間の最終日までをｄ２日、さらに当該前回学習日から当該メンバーによる反復学習によって当該メンバーの理解度が１段階下がる期間の最終日までをｄ３日、以下同様にｄｉ日を定義する。ここで、当該ｄ１、ｄ２、ｄ３、などのｄｉ日が当該ＵＭＣＩの具体例に相当する。また当該前回学習日から当該ｄ１日までの期間をｐ１期間、当該ｄ１日から当該ｄ２日までの期間をｐ２期間、当該ｄ２日から当該ｄ３日までの期間をｐ３期間、以下同様にｐｎ期間を定義する。図１１においては、反復学習の対象である「〇」、「△」、「×」の各理解度に対するｄｉおよびｐｎの添え字にそれぞれｂ、ｃ、ｄをつけることとする。 Here, a specific example of the UMCI (an understanding continuation index for each degree of understanding) will be described with reference to FIG. In FIG. 11, the member's degree of understanding is 1 by repetitive learning by the member from the previous learning date, which is the date on which the member who is a learner performed the previous learning on each problem (including a small number of question groups). D 1 day until the last day of the step up period, and d 2 days from the previous learning date to the last day of the period when the member's understanding does not change due to repeated learning by the member, and further from the previous learning date to the member comprehension of the members of the d 3 days to the last day of the period down one step, as well as to define d i date less the iterative learning. Here, the d 1, d 2, d 3 , d i date, such as corresponds to a specific example of the UMCI. The period from the previous learning date to the d 1 day is the period p 1, the period from the d 1 day to the d 2 day is the p 2 period, and the period from the d 2 day to the d 3 day is the p 3 period. In the same manner, a pn period is defined in the following. 11 is an iterative learning target The symbol "", "△", and be attached respectively to the subscripts d i and p n for each level of understanding of the "×" b, c, d.
ここで、前記ＵＭＣＩを自動設定するために留意すべき点は次の通りである。
（１）前記ＵＭＣＩ自動設定処理部（１１９および２１８）は、個々の問題（少数の問題群を含む）に対する最適な反復時期などを設定するための前記記憶継続指標が学習者であるメンバーの理解度に応じて異なる場合に対応し、当該記憶継続指標を理解度別に設定する。したがって、理解度別の前記ｄｉ日が存在し、例えば理解度「◎」、「〇」、「△」、「×」のｄｉをそれぞれｄｉａ、ｄｉｂ、ｄｉｃ、ｄｉｄとする。
（２）当該処理部は、メンバーの反復学習における当該ＵＭＣＩを複雑な数式を用いて一意的に計算する形式により設定するのではなく、メンバーの日々の学習を通して少しずつ補正しながら最適化していく形式により設定する。
Here, the points to be noted in order to automatically set the UMCI are as follows.
(1) The UMCI automatic setting processing unit (119 and 218) understands a member whose learner continuation index for setting an optimal repetition time for each problem (including a small number of problem groups) is a learner. Corresponding to different cases depending on the degree, the memory continuation index is set for each degree of understanding. Therefore, there is comprehension by the d i date, for example comprehension "◎", The symbol "", "△", and d i respectively d ia, d ib, d ic , d id of "×" .
(2) The processing unit does not set the UMCI in the iterative learning of the members in a form that is uniquely calculated by using a complex mathematical formula, but optimizes it while gradually correcting the members through daily learning. Set according to the format.
前記ＵＭＣＩ自動設定処理部（１１９および２１８）は、後述のような適正判定手段、適正率計算手段、記憶継続指標計算第一手段、記憶継続指標計算第二手段、記憶継続指標計算第三手段、記憶継続指標切替手段、の各手段を含む。ここで、当該処理部の処理の流れを図１２に示す。 The UMCI automatic setting processing unit (119 and 218) includes appropriate determination means, appropriate rate calculation means, storage continuation index calculation first means, storage continuation index calculation second means, storage continuation index calculation third means as described below, Each means of storage continuation index switching means is included. Here, the processing flow of the processing unit is shown in FIG.
前記適正判定手段は、個々の問題（少数の問題群を含む）に対するメンバーによる理解度判定に対して、当該理解度の変化が適正状態か否かを判定することを可能とする。ここで「適正状態」とは、例えば前記ｐ１期間におけるメンバーの反復学習によって当該メンバーの理解度が実際に１段階上がる状態のことである。すなわち前記ｐｎ期間におけるメンバーの反復学習によって当該メンバーの理解度が実際に（２−ｎ）段階変化する状態のことである。ただし、（２−ｎ）が正のときは理解度が上がる場合、零のときは理解度が不変の場合、負のときは理解度が下がる場合を意味する。「不適正状態」とは反復学習によってメンバーの理解度判定が適正状態以外の結果になることである。また本例においては、メンバーが理解度の段階を上げる場合、例えば「×」から「△」、「△」から「〇」、「〇」から「◎」のように、当該理解度を１段階のみしか上げることができないとする。メンバーが理解度の段階を下げる場合には、その下げ幅を１段階に限定しないとする。本システムの設計上においては、理解度の数および理解度の上下に関する段階数は、任意に設定可能である。 The appropriateness determining means makes it possible to determine whether or not the change in the understanding level is in an appropriate state with respect to the understanding level determination by the member for each problem (including a small number of problem groups). Here, the “appropriate state” is a state in which, for example, the member's understanding level is actually increased by one stage due to repeated learning of the member in the period p 1 . That is, it is a state in which the member's degree of understanding actually changes by (2-n) stages due to repeated learning of the member in the pn period. However, when (2-n) is positive, the degree of understanding is increased, when it is zero, the degree of understanding is unchanged, and when it is negative, the degree of understanding is decreased. “Inappropriate state” means that the member's understanding level is determined to be a result other than the appropriate state by iterative learning. In this example, when the member increases the level of understanding, the level of understanding is increased by one level, for example, from “×” to “△”, “△” to “◯”, and “◯” to “◎”. You can only raise it. If the member lowers the level of understanding, the level of decrease is not limited to one level. In the design of this system, the number of understanding levels and the number of stages related to up and down understanding levels can be arbitrarily set.
また前記適正率計算手段は、前記ｐｎ期間の開始ＵＭＣＩ（ｄｎ−１）あるいは終了ＵＭＣＩ（ｄｎ）に対する適正度を確率で表現したものである適正率ａｎを計算することを可能とする。当該適正率ａｎは、例えば当該ｄｎ−１あるいは当該ｄｎが前回変更時からＮ−１回続けて適正でありＮ回目に初めて不適正となった場合、ａｎ＝（Ｎ−１）／Ｎと計算される。このとき不適正率は、１−ａｎ＝１／Ｎと計算される。 Also, the proper ratio calculation means, possible to calculate the p n period starting UMCI (d n-1) or proper ratio a n is obtained by expressing the appropriate degree for completion UMCI (d n) with probability and To do. The proper ratio a n, for example the case where d n-1 or the d n is the first time inappropriate to have N-th proper continued N-1 times from the previous change, a n = (N-1) / N. At this time, the inappropriate rate is calculated as 1−a n = 1 / N.
さらに前記記憶継続指標計算第一手段は、前記適正率と前記不適正率をそれぞれ変更前の前記ＵＭＣＩである前記ｄｉとメンバーの前記前回学習日から当該メンバーが次に実際に学習をした日までの経過日数に対する重み係数とし、これらの加重平均値として新たなＵＭＣＩであるｄｉを計算することを可能とする。 Further the storage continuation index calculation first means, the proper rate and the date of the member from the previous learning date of the d i and members that are the UMCI before change improper ratio of each was then actually learned It is possible to calculate a new UMCI d i as a weighted average value for the elapsed days up to.
以上の前記適正判定手段、前記適正率計算手段、前記記憶継続指標計算第一手段、の各手段をまとめれば、次のような手段となる。
（１）当該手段は、ｐ１期間においてメンバーの理解度が１段階上がる場合、変更前の理解度に対するＵＭＣＩを不変とする。
（２）当該手段は、ｐ１期間においてメンバーの理解度が不変の場合、変更前の理解度に対するＵＭＣＩを変更し、ｄ１ｐｏｓｔ＝ａ１ｄ１ｐｒｅ＋（１−ａ１）ｄとする。以下において、変更前後のｄｉをｄｉｐｒｅとｄｉｐｏｓｔで表す。またｄはメンバーの前回学習日から当該メンバーが次の反復学習を実際に行った日までの経過日数である。
（３）当該手段は、ｐ１期間においてメンバーの理解度が１段階下がる場合、変更前の理解度に対するＵＭＣＩを変更し、ｄ１ｐｏｓｔ＝ａ１ｄ１ｐｒｅ＋（１−ａ１）ｄ、ｄ２ｐｏｓｔ＝ａ２ｄ２ｐｒｅ＋（１−ａ２）ｄとする。
（４）当該手段は、ｐ２期間においてメンバーの理解度が１段階上がる場合、変更前の理解度に対するＵＭＣＩを変更し、ｄ１ｐｏｓｔ＝ａ２ｄ１ｐｒｅ＋（１−ａ２）ｄとする。
（５）当該手段は、ｐ２期間においてメンバーの理解度が不変の場合、変更前の理解度に対するＵＭＣＩを不変とする。
（６）当該手段は、ｐ２期間においてメンバーの理解度が１段階下がる場合、変更前の理解度に対するＵＭＣＩを変更し、ｄ２ｐｏｓｔ＝ａ２ｄ２ｐｒｅ＋（１−ａ２）ｄとする。
（７）当該手段は、ｐ３期間においてメンバーの理解度が１段階上がる場合、変更前の理解度に対するＵＭＣＩを変更し、ｄ１ｐｏｓｔ＝ａ２ｄ１ｐｒｅ＋（１−ａ２）ｄ、ｄ２ｐｏｓｔ＝ａ３ｄ２ｐｒｅ＋（１−ａ３）ｄとする。
（８）当該手段は、ｐ３期間においてメンバーの理解度が不変の場合、変更前の理解度に対するＵＭＣＩを変更し、ｄ２ｐｏｓｔ＝ａ３ｄ２ｐｒｅ＋（１−ａ３）ｄとする。
（９）当該手段は、ｐ３期間においてメンバーの理解度が１段階下がる場合、変更前の理解度に対するＵＭＣＩを不変とする。
以下同様である。すなわち当該手段は、前述のように当該ｐｎ期間においてメンバーの理解度が前記（２−ｎ）段階変化する場合、変更前の理解度に対する当該ＵＭＣＩを不変とする。また当該手段は、当該ｐｎ期間においてメンバーの理解度が当該（２−ｎ）段階以外で変化する場合、変更前の理解度に対する当該ＵＭＣＩを次のように変更する。ｐｎ期間において、
（１）メンバーの理解度が１段階上がる場合、ｎ≧２のとき：ｋ＝２からｋ＝ｎに対して、ｄ（ｋ−１）ｐｏｓｔ＝ａｋｄ（ｋ−１）ｐｒｅ＋（１−ａｋ）ｄ
（２）メンバーの理解度が不変の場合、ｎ≦１のとき：ｎ＝１ならばｋ＝１に対して、ｄｋｐｏｓｔ＝ａｋｄｋｐｒｅ＋（１−ａｋ）ｄ、ｎ≧３：ｋ＝３からｋ＝ｎに対して、ｄ（ｋ−１）ｐｏｓｔ＝ａｋｄ（ｋ−１）ｐｒｅ＋（１−ａｋ）ｄ
（３）メンバーの理解度が１段階下がる場合、ｎ≦２のとき：ｋ＝ｎからｋ＝２に対して、ｄｋｐｏｓｔ＝ａｋｄｋｐｒｅ＋（１−ａｋ）ｄ、ｎ≧４のとき：ｋ＝４からｋ＝ｎに対して、ｄ（ｋ−１）ｐｏｓｔ＝ａｋｄ（ｋ−１）ｐｒｅ＋（１−ａｋ）ｄ
When the above-described appropriateness determining means, appropriate ratio calculating means, and storage continuation index calculating first means are combined, the following means are obtained.
(1) the unit, when the members of comprehension in p 1 period one step up, and unchanged UMCI for comprehension before the change.
(2) If the member's comprehension level does not change during the period p 1 , the means changes the UMCI for the comprehension level before the change to d 1 post = a 1 d 1 pre + (1−a 1 ) d. In the following, d i before and after the change is represented by d i pre and d i post. D is the number of days that have elapsed from the last learning date of the member to the date on which the member actually performed the next iterative learning.
(3) When the member's comprehension level decreases by one level in the period p 1 , the means changes the UMCI for the comprehension level before the change, and d 1 post = a 1 d 1 pre + (1−a 1 ) d, d 2 post = a 2 d 2 pre + (1−a 2 ) d.
(4) When the member's comprehension level increases by one step in the period p 2 , the means changes the UMCI for the comprehension level before the change to d 1 post = a 2 d 1 pre + (1−a 2 ) d .
(5) The means are members of comprehension in p 2 periods if unchanged, the unchanged UMCI for comprehension before the change.
(6) When the member's comprehension level is lowered by one level in the period p 2 , the means changes the UMCI for the comprehension level before the change to d 2 post = a 2 d 2 pre + (1−a 2 ) d .
(7) When the member's comprehension level increases by one level in the period p 3 , the means changes the UMCI for the comprehension level before the change, and d 1 post = a 2 d 1 pre + (1−a 2 ) d, d 2 post = a 3 d 2 pre + (1−a 3 ) d.
(8) When the member's comprehension level does not change during the p 3 period, the means changes the UMCI for the comprehension level before the change to d 2 post = a 3 d 2 pre + (1−a 3 ) d.
(9) The unit, when the members of comprehension in p 3 periods one step down, and unchanged UMCI for comprehension before the change.
The same applies hereinafter. In other words, as described above, when the member's understanding level changes in the (2-n) stages in the pn period, the means makes the UMCI for the understanding level before the change unchanged. Moreover, the said means changes the said UMCI with respect to the understanding level before a change as follows, when a member's understanding level changes in the stage other than the said (2-n) stage in the said pn period. In the pn period,
(1) When the level of understanding of the member increases by one level, when n ≧ 2: From k = 2 to k = n, d (k−1) post = a k d (k−1) pre + (1− a k ) d
(2) When the understanding level of the members is unchanged, when n ≦ 1: If n = 1, for k = 1, d k post = a k d k pre + (1−a k ) d, n ≧ 3 : From k = 3 to k = n, d (k−1) post = a k d (k−1) pre + (1−a k ) d
(3) When the degree of understanding of the member decreases by one level, when n ≦ 2: From k = n to k = 2, d k post = ak k pre k + (1−a k ) d, n ≧ 4 When k = 4 to k = n, d (k−1) post = a k d (k−1) pre + (1−a k ) d
以上により前記ＵＭＣＩ自動設定処理部（１１９および２１８）は、前記適正判定手段、前記適正率計算手段、前記記憶継続指標計算第一手段、の各手段を用い、メンバーの日々の学習を通して前記ＵＭＣＩを少しずつ補正しながら最適化することを可能とする。また当該処理部は、これらの各手段に加えて前記記憶継続指標計算第二手段、前記記憶継続指標計算第三手段、記憶継続指標切替手段、を含む。当該記憶継続指標計算第二手段については、後述する前記問題別型ＵＭＣＩ自動設定処理部（１２０および２１９）の説明内において説明する。 As described above, the UMCI automatic setting processing unit (119 and 218) uses the appropriate determination means, the appropriate rate calculation means, the storage continuation index calculation first means, and the UMCI through daily learning of members. It is possible to optimize while correcting little by little. In addition to these means, the processing unit includes the second storage continuation index calculation means, the third storage continuation index calculation means, and the storage continuation index switching means. The storage continuation index calculation second means will be described in the description of the problem-specific UMCI automatic setting processing unit (120 and 219) described later.
次に、前記記憶継続指標計算第三手段を用いた方法について説明する。当該記憶継続指標計算第三手段は、前記適正判定手段により前記適正状態と判定された場合は前記ＵＭＣＩを不変とし、前記不適正状態と判定された場合は、メンバーによる変更前の理解度に対する当該理解度別記憶継続指標あるいは当該問題別型理解度別記憶継続指標であって、メンバーによる変更後の理解度と同じ理解度を対象とする期間を構成し前記学習日の日付に近い側にある当該指標と、当該学習日の日付と当該指標との間にあるすべての指標を、当該学習日の日付側に向けて当該最小移動日数だけ移動させることを可能とする。ここで「最小移動日数」とは、例えば「１日間」とするなど、システム側あるいはメンバー側で設定可能とする。また当該最小移動日数を理解度に応じて変化させることも可能である。さらに、当該最小移動日数を残り日数など他の変数に応じて変化するように設定することも可能である。本例においては、最も簡単な形式である、理解度の違いに依存しない一定の最小移動日数ｄｍｉｎを用いた場合について説明する。 Next, a method using the storage continuation index calculation third means will be described. The storage continuation index calculation third means makes the UMCI unchanged when determined to be the appropriate state by the appropriate determination means, and determines that the degree of comprehension before the change by the member when determined to be the inappropriate state. A memory continuation index by understanding level or a memory continuation index by problem-specific understanding level, which constitutes a period covering the same level of understanding as the level of understanding changed by a member and is closer to the date of the learning date It is possible to move the index and all the indexes between the date of the learning date and the index by the minimum moving days toward the date of the learning date. Here, the “minimum movement days” can be set on the system side or the member side, for example, “one day”. It is also possible to change the minimum moving days according to the degree of understanding. Further, it is possible to set the minimum moving days so as to change according to other variables such as the remaining days. In this example, the case where a fixed minimum number of days of movement dmin that does not depend on the difference in understanding level, which is the simplest form, is used will be described.
前記適正判定手段、前記記憶継続指標計算第三手段、の各手段をまとめれば、次のような手段となる。
（１）当該手段は、ｐ１期間においてメンバーの理解度が１段階上がる場合、変更前の理解度に対するＵＭＣＩを不変とする。
（２）当該手段は、ｐ１期間においてメンバーの理解度が不変の場合、変更前の理解度に対するＵＭＣＩを変更し、ｄ１ｐｏｓｔ＝ｄ１ｐｒｅ−ｄｍｉｎとする。以下において、変更前後のｄｉをｄｉｐｒｅとｄｉｐｏｓｔで表す。またｄｍｉｎは前記最小移動日数を表す。
（３）当該手段は、ｐ１期間においてメンバーの理解度が１段階下がる場合、変更前の理解度に対するＵＭＣＩを変更し、ｄ１ｐｏｓｔ＝ｄ１ｐｒｅ−ｄｍｉｎ、ｄ２ｐｏｓｔ＝ｄ２ｐｒｅ−ｄｍｉｎとする。
（４）当該手段は、ｐ２期間においてメンバーの理解度が１段階上がる場合、変更前の理解度に対するＵＭＣＩを変更し、ｄ１ｐｏｓｔ＝ｄ１ｐｒｅ＋ｄｍｉｎとする。
（５）当該手段は、ｐ２期間においてメンバーの理解度が不変の場合、変更前の理解度に対するＵＭＣＩを不変とする。
（６）当該手段は、ｐ２期間においてメンバーの理解度が１段階下がる場合、変更前の理解度に対するＵＭＣＩを変更し、ｄ２ｐｏｓｔ＝ｄ２ｐｒｅ−ｄｍｉｎとする。
（７）当該手段は、ｐ３期間においてメンバーの理解度が１段階上がる場合、変更前の理解度に対するＵＭＣＩを変更し、ｄ１ｐｏｓｔ＝ｄ１ｐｒｅ＋ｄｍｉｎ、ｄ２ｐｏｓｔ＝ｄ２ｐｒｅ＋ｄｍｉｎとする。
（８）当該手段は、ｐ３期間においてメンバーの理解度が不変の場合、変更前の理解度に対するＵＭＣＩを変更し、ｄ２ｐｏｓｔ＝ｄ２ｐｒｅ＋ｄｍｉｎとする。
（９）当該手段は、ｐ３期間においてメンバーの理解度が１段階下がる場合、変更前の理解度に対するＵＭＣＩを不変とする。
以下同様である。すなわち当該手段は、前述のように当該ｐｎ期間においてメンバーの理解度が前記（２−ｎ）段階変化する場合、変更前の理解度に対する当該ＵＭＣＩを不変とする。また当該手段は、当該ｐｎ期間においてメンバーの理解度が当該（２−ｎ）段階以外で変化する場合、変更前の理解度に対する当該ＵＭＣＩを次のように変更する。ｐｎ期間において、
（１）メンバーの理解度が１段階上がる場合、ｎ≧２のとき：ｋ＝２からｋ＝ｎに対して、ｄ（ｋ−１）ｐｏｓｔ＝ｄ（ｋ−１）ｐｒｅ＋ｄｍｉｎ
（２）メンバーの理解度が不変の場合、ｎ≦１のとき：ｎ＝１ならばｋ＝１に対して、ｄｋｐｏｓｔ＝ｄｋｐｒｅ−ｄｍｉｎ、ｎ≧３：ｋ＝３からｋ＝ｎに対して、ｄ（ｋ−１）ｐｏｓｔ＝ｄ（ｋ−１）ｐｒｅ＋ｄｍｉｎ
（３）メンバーの理解度が１段階下がる場合、ｎ≦２のとき：ｋ＝ｎからｋ＝２に対して、ｄｋｐｏｓｔ＝ｄｋｐｒｅ−ｄｍｉｎ、ｎ≧４のとき：ｋ＝４からｋ＝ｎに対して、ｄ（ｋ−１）ｐｏｓｔ＝ｄ（ｋ−１）ｐｒｅ＋ｄｍｉｎ
The following means can be obtained by combining the appropriate determination means and the storage continuation index calculation third means.
(1) the unit, when the members of comprehension in p 1 period one step up, and unchanged UMCI for comprehension before the change.
(2) If the member's comprehension level is unchanged in the period p 1 , the means changes the UMCI for the comprehension level before the change to d 1 post = d 1 pre-dmin. In the following, d i before and after the change is represented by d i pre and d i post. Dmin represents the minimum moving days.
(3) When the member's comprehension level is lowered by one step in the period p 1 , the means changes the UMCI for the comprehension level before the change, and d 1 post = d 1 pre-dmin, d 2 post = d 2 pre− Let dmin.
(4) When the member's comprehension level increases by one level in the period p 2 , the means changes the UMCI for the comprehension level before the change to d 1 post = d 1 pre + dmin.
(5) The means are members of comprehension in p 2 periods if unchanged, the unchanged UMCI for comprehension before the change.
(6) The means changes the UMCI for the understanding level before the change to d 2 post = d 2 pre-dmin when the understanding level of the member decreases by one step in the period p 2 .
(7) When the member's comprehension level increases by one level in the period p 3 , the means changes the UMCI for the comprehension level before the change to d 1 post = d 1 pre + dmin, d 2 post = d 2 pre + dmin.
(8) The unit, when members of comprehension in p 3 period unchanged, to change the UMCI for comprehension before the change, and d 2 post = d 2 pre + dmin.
(9) The unit, when the members of comprehension in p 3 periods one step down, and unchanged UMCI for comprehension before the change.
The same applies hereinafter. In other words, as described above, when the member's understanding level changes in the (2-n) stages in the pn period, the means makes the UMCI for the understanding level before the change unchanged. Moreover, the said means changes the said UMCI with respect to the understanding level before a change as follows, when a member's understanding level changes in the stage other than the said (2-n) stage in the said pn period. In the pn period,
(1) When the member's comprehension level is increased by one level, when n ≧ 2: From k = 2 to k = n, d (k−1) post = d (k−1) pre + dmin
(2) When the degree of understanding of the member is unchanged, when n ≦ 1, if n = 1, k = 1, d k post = d k pre-dmin, n ≧ 3: k = 3 to k = For n, d (k−1) post = d (k−1) pre + dmin
(3) When the member's level of understanding decreases by one level, when n ≦ 2: from k = n to k = 2, d k post = d k pre-dmin, when n ≧ 4: from k = 4 For k = n, d (k−1) post = d (k−1) pre + dmin
以上により前記ＵＭＣＩ自動設定処理部（１１９および２１８）は、前記適正判定手段、前記記憶継続指標計算第三手段、の各手段を用い、メンバーの日々の学習を通して前記ＵＭＣＩを少しずつ補正しながら最適化することを可能とする。 As described above, the UMCI automatic setting processing unit (119 and 218) uses the appropriate determination means and the storage continuation index calculation third means, and optimally corrects the UMCI little by little through daily learning of members. It is possible to make it.
さらに前記ＵＭＣＩ自動設定処理部（１１９および２１８）は、前記記憶継続指標切替手段を含む。当該記憶継続指標切替手段は、任意の問題に対し任意の時点において、前記ＵＭＣＩと前記問題別型ＵＭＣＩを前記記憶継続指標として互いに切り替えることを可能とする。 Further, the UMCI automatic setting processing unit (119 and 218) includes the storage continuation index switching means. The storage continuation index switching means can switch the UMCI and the problem-specific UMCI to each other as the storage continuation index at an arbitrary time for an arbitrary problem.
次に、前記問題別型ＵＭＣＩ自動設定処理部（１２０および２１９）について説明する。前記問題別型ＵＭＣＩを自動設定するためには、前記問題別型ＵＭＣＩ自動設定用データが用いられる。 Next, the problem-specific UMCI automatic setting processing unit (120 and 219) will be described. In order to automatically set the problem-specific UMCI, the problem-specific UMCI automatic setting data is used.
ここで、前記問題別型ＵＭＣＩを自動設定するために留意すべき点は、前記ＵＭＣＩの自動設定に対する留意点と同様であるが、設定対象が当該ＵＭＣＩから当該問題別型ＵＭＣＩに代わることになる。ここで当該問題別型ＵＭＣＩと当該ＵＭＣＩの相違点について説明する。当該ＵＭＣＩが同じ理解度に対しては同じ前記記憶継続指標の値を設定する形式であるのに対し、当該問題別型ＵＭＣＩは同じ理解度であっても同じ記憶継続指標の値を設定するとは限らない形式であり、問題ごとに独立させた記憶継続指標の値を設定する形式である。図１３において、例として「問題１」、「問題２」、「問題３」に対する当該問題別型ＵＭＣＩの例を示す。
Here, the points to be noted for automatically setting the problem-specific UMCI are the same as the points to be noted for the automatic setting of the UMCI, but the setting target is changed from the UMCI to the problem-specific UMCI. . Here, the difference between the problem-specific UMCI and the UMCI will be described. While the UMCI is in the form of setting the same memory continuation index value for the same level of understanding, the problem-specific UMCI sets the same memory continuation index value even if the level of understanding is the same. The format is not limited, and is a format for setting the value of the storage continuation index that is made independent for each problem. FIG. 13 shows an example of the problem-specific UMCI for “
前記問題別型ＵＭＣＩ自動設定処理部（１２０および２１９）は、前記ＵＭＣＩ自動設定処理部（１１９および２１８）と同様に、前記適正判定手段、前記適正率計算手段、前記記憶継続指標計算第一手段、前記記憶継続指標計算第二手段、前記記憶継続指標計算第三手段、前記記憶継続指標切替手段、の各手段を含む。これらの各手段は当該ＵＭＣＩ自動設定処理部（１１９および２１８）内の各手段と同等であり、当該各手段の適用対象が、前記ＵＭＣＩではなく前記問題別型ＵＭＣＩである点のみが異なっている。また、当該問題別型ＵＭＣＩ自動設定処理部（１２０および２１９）の処理の流れについても、適用対象のみが異なるが、当該ＵＭＣＩ自動設定処理部（１１９および２１８）の処理の流れ（図１２）と同等である。 The problem-specific UMCI automatic setting processing units (120 and 219) are similar to the UMCI automatic setting processing units (119 and 218) in the appropriateness determining means, the appropriate rate calculating means, and the storage continuation index calculating first means. , Storage continuation index calculation second means, storage continuation index calculation third means, and storage continuation index switching means. Each of these means is equivalent to each means in the UMCI automatic setting processing unit (119 and 218), and is different only in that the application target of each means is not the UMCI but the problem-specific UMCI. . Also, the processing flow of the problem-specific UMCI automatic setting processing unit (120 and 219) is different only in the application target, but the processing flow of the UMCI automatic setting processing unit (119 and 218) (FIG. 12) and It is equivalent.
ここで、前記問題別型ＵＭＣＩ自動設定処理部（１２０および２１９）内における前記記憶継続指標計算第二手段について説明する。当該手段は、前記適正判定手段により前記適正状態と判定された場合、前記問題別型ＵＭＣＩを不変とし、前記不適正状態と判定された場合、メンバーによる学習日の日付が当該適正状態の境界値となるように当該学習日の日付に近い側の当該問題別型ＵＭＣＩを移動させることを可能とする。 Here, the storage continuation index calculation second means in the problem-specific UMCI automatic setting processing unit (120 and 219) will be described. The means determines that the problem type UMCI is unchanged when the appropriate state is determined by the appropriate state determining means, and the date of learning by the member is a boundary value of the appropriate state when the state is determined as the inappropriate state. The problem-specific UMCI on the side closer to the date of the learning date can be moved so that
前記適正判定手段、前記記憶継続指標計算第二手段、の各手段をまとめれば、次のような手段となる。
（１）当該手段は、ｐ１期間においてメンバーの理解度が１段階上がる場合、変更前の理解度に対する問題別型ＵＭＣＩを不変とする。
（２）当該手段は、ｐ１期間においてメンバーの理解度が不変の場合、変更前の理解度に対する問題別型ＵＭＣＩを変更し、ｄ１ｐｏｓｔ＝ｄ−１とする。以下において、変更後のｄｉをｄｉｐｏｓｔで表す。またｄはメンバーの前回学習日から当該メンバーが次の反復学習を実際に行った日までの経過日数である。
（３）当該手段は、ｐ１期間においてメンバーの理解度が１段階下がる場合、変更前の理解度に対する問題別型ＵＭＣＩを変更し、ｄ２ｐｏｓｔ＝ｄ−１、ｄ１ｐｏｓｔ＝ｄ２ｐｏｓｔ−１とする。
（４）当該手段は、ｐ２期間においてメンバーの理解度が１段階上がる場合、変更前の理解度に対する問題別型ＵＭＣＩを変更し、ｄ１ｐｏｓｔ＝ｄとする。
（５）当該手段は、ｐ２期間においてメンバーの理解度が不変の場合、変更前の理解度に対する問題別型ＵＭＣＩを不変とする。
（６）当該手段は、ｐ２期間においてメンバーの理解度が１段階下がる場合、変更前の理解度に対する問題別型ＵＭＣＩを変更し、ｄ２ｐｏｓｔ＝ｄ−１とする。
（７）当該手段は、ｐ３期間においてメンバーの理解度が１段階上がる場合、変更前の理解度に対する問題別型ＵＭＣＩを変更し、ｄ１ｐｏｓｔ＝ｄ、ｄ２ｐｏｓｔ＝ｄ１ｐｏｓｔ＋１とする。
（８）当該手段は、ｐ３期間においてメンバーの理解度が不変の場合、変更前の理解度に対する問題別型ＵＭＣＩを変更し、ｄ２ｐｏｓｔ＝ｄとする。
（９）当該手段は、ｐ３期間においてメンバーの理解度が１段階下がる場合、変更前の理解度に対する問題別型ＵＭＣＩを不変とする。
以下同様である。すなわち当該手段は、当該ｐｎ期間においてメンバーの理解度が前記（２−ｎ）段階変化する場合、変更前の理解度に対する当該問題別型ＵＭＣＩを不変とする。また当該手段は、当該ｐｎ期間においてメンバーの理解度が当該（２−ｎ）段階以外で変化する場合、変更前の理解度に対する当該問題別型ＵＭＣＩを次のように変更する。ｐｎ期間において、
（１）メンバーの理解度が１段階上がる場合、ｎ≧２のとき：ｎ＝２ならばｄ１ｐｏｓｔ＝ｄ、ｎ≧３ならばｄ１ｐｏｓｔ＝ｄかつｋ＝３からｋ＝ｎに対してｄ（ｋ−１）ｐｏｓｔ＝ｄ（ｋ−２）ｐｏｓｔ＋１。
（２）メンバーの理解度が不変の場合、ｎ≦１のとき：ｎ＝１ならばｄ１ｐｏｓｔ＝ｄ−１、ｎ≧３のとき：ｎ＝３ならばｄ２ｐｏｓｔ＝ｄ、ｎ≧４ならばｄ２ｐｏｓｔ＝ｄかつｋ＝４からｋ＝ｎに対してｄ（ｋ−１）ｐｏｓｔ＝ｄ（ｋ−２）ｐｏｓｔ＋１。
（３）メンバーの理解度が１段階下がる場合、ｎ≦２のとき：ｎ＝２ならばｄ２ｐｏｓｔ＝ｄ−１、ｎ≦１ならばｄ２ｐｏｓｔ＝ｄ−１かつｄ１ｐｏｓｔ＝ｄ２ｐｏｓｔ−１、ｎ≧４のとき：ｎ＝４ならばｄ３ｐｏｓｔ＝ｄ、ｎ≧５ならばｄ３ｐｏｓｔ＝ｄかつｋ＝５からｋ＝ｎに対してｄ（ｋ−１）ｐｏｓｔ＝ｄ（ｋ−２）ｐｏｓｔ＋１。
The following means can be obtained by combining the appropriate determination means and the storage continuation index calculation second means.
(1) When the member's comprehension level increases by one level in the period p 1 , the means makes the problem-specific UMCI for the understanding level before the change unchanged.
(2) If the member's comprehension level is unchanged in the period p 1 , the means changes the problem-specific UMCI for the comprehension level before the change to d 1 post = d−1. In the following, it represents the d i after the change in d i post. D is the number of days that have elapsed from the last learning date of the member to the date on which the member actually performed the next iterative learning.
(3) When the member's comprehension level is lowered by one step in the period p 1 , the means changes the problem-specific UMCI for the comprehension level before the change, and d 2 post = d−1, d 1 post = d 2 post -1.
(4) When the member's comprehension level is increased by one level in the period p 2 , the means changes the problem-specific UMCI with respect to the comprehension level before the change to d 1 post = d.
(5) The means are members of comprehension in p 2 periods if unchanged, the unchanged problems by type UMCI for comprehension before the change.
(6) When the member's comprehension level decreases by one level in the period p 2 , the means changes the problem-specific UMCI for the comprehension level before the change to d 2 post = d−1.
(7) The unit, when the members of comprehension in p 3 periods one step up, modify the problem by type UMCI for comprehension before the change,
(8) The unit is a member of comprehension in p 3 periods if unchanged, to change the problem by type UMCI for comprehension before the change, and
(9) said means is a member of comprehension in p 3 periods may decrease one step, and invariant problems specific type UMCI for comprehension before the change.
The same applies hereinafter. That is, the means makes the problem-specific UMCI unchanged with respect to the understanding level before the change when the understanding level of the member changes in the (2-n) stages in the pn period. Also the means the p if a member of comprehension in n periods is changed other than the (2-n) phase changes the problem by type UMCI for comprehension before the change as follows. In the pn period,
(1) When the member's understanding level is increased by one level, when n ≧ 2: If n = 2, d 1 post = d, and if n ≧ 3, d 1 post = d and k = 3 to k = n D (k-1) post = d (k-2) post + 1.
(2) When the understanding degree of the member is unchanged, when n ≦ 1, if n = 1, d 1 post = d−1, if n ≧ 3: if n = 3, then d 2 post = d, n ≧ If
(3) When the member's comprehension level is lowered by one level, when n ≦ 2: d = 2 post = d−1 if n = 2, d 2 post = d−1 and d 1 post = d if n ≦ 1 when 2 post-1, n ≧ 4 : n = 4 if d 3 post = d, n ≧ 5 if d 3 post = d and k = 5 from k = n with respect to d (k-1) post = D (k-2) post + 1.
以上により前記問題別型ＵＭＣＩ自動設定処理部（１２０および２１９）は、前記適正判定手段、前記記憶継続指標計算第二手段、の各手段を用い、メンバーの日々の学習を通して前記問題別型ＵＭＣＩを少しずつ補正し最適化することを可能とする。また当該処理部は、前述のように前記適正率計算手段、前記記憶継続指標計算第一手段、前記記憶継続指標第三手段、を含むので、これらの手段を当該問題別型ＵＭＣＩに対して適用することを可能とする。さらに当該処理部は、前述のように前記記憶継続指標切替手段を含むので、任意の問題に対し任意の時点において、当該問題別型ＵＭＣＩを前記ＵＭＣＩに切り替えることを可能とする。 As described above, the problem-specific UMCI automatic setting processing unit (120 and 219) uses the appropriate determination means and the storage continuation index calculation second means to determine the problem-specific UMCI through daily member learning. It can be corrected and optimized little by little. Since the processing unit includes the appropriate rate calculation means, the storage continuation index calculation first means, and the storage continuation index third means as described above, these means are applied to the problem-specific UMCI. It is possible to do. Further, since the processing unit includes the storage continuation index switching unit as described above, the problem-specific UMCI can be switched to the UMCI at an arbitrary time for an arbitrary problem.
次に、前記最適反復時期自動設定処理部（１２１および２２０）について説明する。前記最適反復時期を自動的に設定するためには、前記最適反復時期自動設定用データが用いられる。 Next, the optimum repetition time automatic setting processing unit (121 and 220) will be described. In order to automatically set the optimum iteration time, the optimum iteration time automatic setting data is used.
前記最適反復時期を自動的に設定するために留意すべき点は次の通りである。
（１）メンバーにとって学習対象となる個々の問題の数は膨大である。メンバーにこうした数の問題の内容を効率良く理解かつ記憶させるためには、メンバーに学習を反復させるたびに当該メンバーの理解状態あるいは記憶状態が向上するという条件を満たしながら、なおかつ復習間隔を可能な限り長く設定する、という手段が必要である。なぜならメンバーが同じ問題を頻繁に反復学習し記憶していく形式では、当該メンバーが大量の問題を効率良く処理しきれないばかりでなく、当該メンバーが当初に記憶した問題を長期的に記憶できないという恐れもあるためである。したがって当該処理部は、多くの問題に対するメンバーの理解状態あるいは記憶状態を向上させるという条件を満たしかつ復習間隔を可能な限り長くするような当該最適反復時期を設定する。
The points to be noted in order to automatically set the optimum iteration time are as follows.
(1) The number of individual questions to be learned by members is enormous. In order for members to efficiently understand and memorize the contents of these numbers of questions, it is possible to have a review interval while satisfying the condition that the understanding or memory of the member improves each time the member repeats learning. A means of setting as long as possible is necessary. Because, in the form where the member frequently learns and memorizes the same problem frequently, the member cannot handle the large number of problems efficiently, and the problem that the member originally memorized cannot be memorized in the long term. This is because there is a fear. Therefore, the processing unit sets the optimum repetition time that satisfies the condition of improving the member's understanding state or memory state for many problems and makes the review interval as long as possible.
前記最適反復時期自動設定処理部（１２１および２２０）は、復習間隔日数設定手段、復習間隔日数修正手段、最適反復時期設定手段、の各手段を含む。ここで、当該処理部の処理の流れを図１４に示す。 The optimum repeat time automatic setting processing unit (121 and 220) includes review interval days setting means, review interval days correcting means, and optimum repeat time setting means. Here, the flow of processing of the processing unit is shown in FIG.
前記ＵＭＣＩあるいは前記問題別型ＵＭＣＩである前記ｄｉにおいて、このうちの前記ｄ１は、メンバーが個々の問題（少数の問題群を含む）に対して学習を行った日付である前回学習日から当該メンバーによる反復学習によって当該メンバーの理解度が１段階上がる期間の最終日までの経過日数を表す。前記復習間隔日数設定手段は、前述の留意点を考慮し、当該ｄ１を前記記憶継続指標の形式に応じて前記理解度別復習間隔日数（ＵＲＩＤ）あるいは前記問題別型理解度別復習間隔日数（問題別型ＵＲＩＤ）として設定する。図１１にｄ１とＵＲＩＤの関係、図１３にｄ１と問題別型ＵＲＩＤの関係を示す。ただし、添字のｂ、ｃ、ｄはそれぞれ理解度の「〇」、「△」、「×」に対応していることを表す。 In the UMCI or the problem by type UMCI the d i is the d 1 of this, from the previous learning date is the date the member makes a learning for individual problems (including small set of problems) Represents the number of days that have passed until the last day of the period when the member's level of understanding increases by one level due to repeated learning by the member. The review interval days setting means takes the above-mentioned points into consideration, and sets the d 1 to the review interval days (URID) according to the understanding level or the review interval days according to the question type according to the degree of understanding according to the format of the storage continuation index. Set as (Problem-specific URID). Relationship d 1 and URID 11 shows d 1 and the relationship problems specific type URID Figure 13. However, the subscripts b, c, and d indicate that they correspond to comprehension levels “◯”, “Δ”, and “×”, respectively.
また前記復習間隔日数修正手段は、前記復習間隔日数設定手段によって自動的に設定された前記ＵＲＩＤあるいは前記問題別型ＵＲＩＤに対して、これらの値をメンバーの希望や予定に応じてやや短くまたはやや長くといったようにメンバー自身に修正させることを可能とする。したがって当該手段は、メンバーにより入力された理解度別復習間隔修正日数あるいは問題別型理解度別復習間隔修正日数をそれぞれ新たなＵＲＩＤあるいは問題別型ＵＲＩＤとして設定する。ただし、修正前のＵＲＩＤあるいは問題別型ＵＲＩＤの元となった前記ＵＭＣＩあるいは前記問題別型ＵＭＣＩの前記ｄ１は、当該手段によって修正されないものとする。 Further, the review interval days correction means sets these values slightly shorter or slightly depending on the members' wishes and schedules for the URID or the problem-specific URID automatically set by the review interval days setting means. It is possible to make the member correct itself for a long time. Therefore, the means sets the review interval correction days by understanding level or the review interval correction days by problem type understanding level inputted by the member as a new URID or question type URID, respectively. However, the d 1 of the UMCI or the problem by type UMCI became before modification URID or issues another type URID former shall not be modified by the means.
また前記最適反復時期設定手段は、メンバーが各問題を前回に学習した日付である前回学習日と、当該問題に対して前記復習間隔日数設定手段あるいは前記復習間隔日数修正手段によって設定された前記ＵＲＩＤあるいは前記問題別型ＵＲＩＤを参照し、当該前回学習日の日付データに当該ＵＲＩＤあるいは当該問題別型ＵＲＩＤを加えることにより、次回学習予定日として前記最適反復時期を自動的に設定することを可能とする。 The optimum repetition time setting means includes a previous learning date which is a date when the member learned each question last time, and the URID set by the review interval days setting means or the review interval days correction means for the question. Alternatively, by referring to the problem-specific URID and adding the URID or the problem-specific URID to the date data of the previous learning date, it is possible to automatically set the optimum iteration time as the next scheduled learning date. To do.
以上により前記最適反復時期自動設定処理部（１２１および２２０）は、前記復習間隔日数設定手段、前記復習間隔日数修正手段、前記最適反復時期設定手段、の各手段により、反復学習におけるメンバーの理解度を向上させかつ可能な限り長い前記ＵＲＩＤあるいは前記問題別型ＵＲＩＤを設定し、当該ＵＲＩＤあるいは当該問題別型ＵＲＩＤを用いて前記最適反復時期を自動的に設定することを可能とする。また、前記学習内容表示画面（図９）においてみられたように、最適反復時期と設定された問題に対して、その「次回学習予定日」欄の背景色を赤色にする、などの表示上の工夫も可能である。 As described above, the optimum repetition time automatic setting processing unit (121 and 220) uses the review interval days setting means, the review interval days correction means, and the optimum repetition time setting means to determine the degree of comprehension of members in iterative learning. It is possible to set the URID or the problem-specific URID as long as possible and automatically set the optimum iteration time using the URID or the problem-specific URID. Further, as seen on the learning content display screen (FIG. 9), the background color of the “scheduled next learning date” column is set to red for the problem set as the optimum repetition time. Can also be devised.
次に、前記記憶率自動設定処理部（１２２および２２１）について説明する。各問題に対する前記問題別記憶率、各講座に対する前記講座別記憶率、各希望コースに対する前記希望コース別記憶率、を自動的に計算し設定するためには、前記記憶率自動設定用データが用いられる。 Next, the memory ratio automatic setting processing units (122 and 221) will be described. The memory ratio automatic setting data is used to automatically calculate and set the problem-specific memory ratio for each problem, the course-specific memory ratio for each course, and the desired course-specific memory ratio for each desired course. It is done.
前記記憶率自動設定処理部（１２２および２２１）は、予測理解度設定手段、問題別記憶率設定第一手段、問題別記憶率設定第二手段、問題別記憶率設定第三手段、講座別記憶率設定手段、希望コース別記憶率設定手段、の各手段を含む。ここで、当該処理部の処理の流れを図１５に示す。 The memory ratio automatic setting processing unit (122 and 221) includes a predictive understanding level setting means, a problem-specific memory ratio setting first means, a problem-specific memory ratio setting second means, a problem-specific memory ratio setting third means, and a course-specific memory. Each means of rate setting means and storage rate setting means by desired course is included. Here, the processing flow of the processing unit is shown in FIG.
前記予測理解度設定手段は、前記前回学習日以降の任意の時点における各問題に対するメンバーの理解度を予測することを可能とする。当該手段は、次のように予測理解度を設定する。
（１）当該手段は、メンバーが各問題に対して新しい理解度の変更・確定を行った後に、当該問題に対する新たな理解度に応じて、学習日当日の日付データに前記ＵＭＣＩあるいは前記問題別型ＵＭＣＩの日数を加える。すなわち当該理解度が「〇」、「△」、「×」のいずれかであれば、それぞれ理解度「〇」、「△」、「×」に対する当該ＵＭＣＩあるいは当該問題別型ＵＭＣＩである前記ｄｉの日数を当該学習日当日の日付データに加える。ただし本例においては、当該理解度が「◎」となった問題は反復対象外であるため、前述のような処理の必要はない。
（２）当該手段は、前述のように各問題に対する学習日当日の日付データに当該ｄｉを加えた日付データと、理解度を予測したい任意の時点との位置関係を参照し、当該時点における当該問題に対するメンバーの当該予測理解度を設定する。すなわち当該手段は、理解度を予測したい任意の時点が理解度「◎」、「〇」、「△」、「×」の各対象期間中であれば当該時点における当該問題の当該予測理解度をそれぞれ「◎」、「〇」、「△」、「×」と設定する。ここで、理解度「◎」の対象期間とは理解度「◎」である問題に対する全期間および理解度「〇」である問題に対するｐ１期間のことを、理解度「〇」の対象期間とは理解度「〇」である問題に対するｐ２期間および理解度「△」である問題に対するｐ１期間のことを、理解度「△」の対象期間とは理解度「〇」である問題に対するｐ３期間、理解度「△」である問題に対するｐ２期間、理解度「×」である問題に対するｐ１期間のことを、理解度「×」の対象期間とは理解度「△」である問題に対するｐ３期間および理解度「×」である問題に対するｐ２期間のことを意味する。図１６に各理解度の対象期間に関する例を示す。
The prediction comprehension level setting means can predict the comprehension level of members for each problem at an arbitrary time after the previous learning date. The means sets the prediction comprehension level as follows.
(1) After the member has changed / determined a new understanding level for each question, the means adds the UMCI or the problem-specific date data to the date data on the learning day according to the new understanding level for the problem. Add days of type UMCI. That is, if the degree of understanding is any one of “◯”, “Δ”, and “×”, the d that is the UMCI or the problem-specific UMCI for the degree of understanding “◯”, “Δ”, and “×”, respectively. The number of days i is added to the date data of the learning day. However, in this example, the problem with the degree of understanding of “◎” is not subject to repetition, and thus the processing described above is not necessary.
(2) said means refers to the positional relationship between any point to be predicted and date data obtained by adding the d i in the date data of the learning day for each issue as described above, comprehension, in the time Set the member's predictive comprehension level for the problem. In other words, if an arbitrary time point at which the degree of understanding is to be predicted is in each of the target periods of the degree of understanding “◎”, “◯”, “△”, “×”, the means determines the predicted degree of understanding of the problem at that time. Set “◎”, “◯”, “△”, and “×” respectively. Here, that of p 1 period for the entire period and the degree of understanding for this problem that is understanding of "◎" is the target period is The symbol "" problem of understanding "◎", and the target period of understanding The symbol "" p to the problem is that of p 1 period for this problem that is p 2 period and comprehensibility "△" for a problem in the comprehension the symbol "", and the period of comprehension "△" which is the comprehension the symbol "" 3 periods, p 2 period for problems with comprehension degree “△”, and p 1 period for problems with comprehension degree “x”, the problem period with comprehension degree “x” is the problem with comprehension degree “Δ” It means the p 2 period for p 3 period and comprehension is "×" problems for. FIG. 16 shows an example related to the target period of each degree of understanding.
また前記問題別記憶率設定第一手段は、前記予測理解度設定手段により設定された任意の時点における前記予測理解度をもつ各問題に対して、システム側により理解度ごとに予め設定された数値を前記問題別記憶率として設定することを可能とする。図１７の１）に、当該手段による当該問題別記憶率の設定に関する例を示す。 Further, the problem-specific storage rate setting first means is a numerical value preset for each understanding degree by the system for each problem having the predicted understanding degree at an arbitrary time set by the prediction understanding degree setting means. Can be set as the problem-specific storage rate. FIG. 17 1) shows an example of setting the problem-specific storage rate by the means.
また前記問題別記憶率設定第二手段は、前記予測理解度設定手段により設定された任意の時点における前記予測理解度をもつ各問題に対して、システム側により理解度ごとに予め設定された数値を理解度の各対象期間の初日における前記問題別記憶率とし、当該対象期間において線形的に変化する当該問題別記憶率を設定することを可能とする。図１７の２）に、当該手段による当該問題別記憶率の設定に関する例を示す。 Further, the problem-specific storage rate setting second means is a numerical value preset for each degree of understanding by the system for each problem having the predicted understanding degree at an arbitrary time set by the prediction understanding degree setting means. And the problem-specific memory rate on the first day of each target period of understanding level, and the problem-specific memory ratio that linearly changes in the target period can be set. FIG. 17-2) shows an example relating to the setting of the problem-specific storage rate by the means.
また前記問題別記憶率設定第三手段は、前記予測理解度設定手段により設定された任意の時点における前記予測理解度をもつ各問題に対して、システム側により理解度ごとに予め設定された数値を理解度の各対象期間の初日における前記問題別記憶率とし、当該対象期間において単調に減少する当該問題別記憶率を設定することを可能とする。図１７の３）に、当該手段による当該問題別記憶率の設定に関する例を示す。 The problem-specific storage rate setting third means is a numerical value preset for each degree of understanding by the system for each problem having the predicted understanding level at any time set by the predicted understanding level setting means. And the problem-specific memory ratio on the first day of each target period of understanding level, and the problem-specific memory ratio that decreases monotonously in the target period can be set. FIG. 17 3) shows an example related to the setting of the problem-specific storage rate by the means.
また前記講座別記憶率設定手段は、各講座内の学習対象であるすべての問題に対して、前記問題別記憶率設定第一手段、前記問題別記憶率設定第二手段、前記問題別記憶率設定第三手段、のいずれかにより設定された前記問題別記憶率の任意の時点における少なくとも平均値を当該時点における前記講座別記憶率として計算し設定することを可能とする。 In addition, the course-specific memory rate setting means has the problem-specific memory ratio setting first means, the problem-specific memory ratio setting second means, the problem-specific memory ratio for all the problems to be learned in each course. It is possible to calculate and set at least an average value at any time of the problem-specific memory ratio set by any of the setting third means as the course-specific memory ratio at the time.
また前記希望コース別記憶率設定手段は、各希望コース内に含まれるすべての講座に対して、前記講座別記憶率設定手段により設定された前記講座別記憶率の任意の時点における少なくとも平均値を当該時点における前記希望コース別記憶率として計算し設定することを可能とする。 The desired course-specific memory rate setting means calculates at least an average value of the course-specific memory rates set by the course-specific memory rate setting means at an arbitrary time point for all courses included in each desired course. It is possible to calculate and set the memory ratio for each desired course at the time.
以上により前記記憶率自動設定処理部（１２２および２２１）は、前記予測理解度設定手段、前記問題別記憶率設定第一手段、前記問題別記憶率設定第二手段、前記問題別記憶率設定第三手段、前記講座別記憶率設定手段、前記希望コース別記憶率設定手段、の各手段により、各問題に対して任意の時点における前記予測理解度を設定し当該予測理解度に応じて前記問題別記憶率を設定する、また各講座内の問題に対する当該問題別記憶率を用い前記講座別記憶率を設定することを可能とする。さらに各希望コース内の講座に対する当該講座別記憶率を用い前記希望コース別記憶率を設定することを可能とする。したがって当該処理部は、メンバーに自らの当該講座別記憶率および当該希望コース別記憶率を随時把握させることができ、当該メンバーの学習意欲を持続さらには向上させることを可能とする。 As described above, the automatic memory ratio setting processing unit (122 and 221) performs the predictive understanding level setting means, the problem-specific memory ratio setting first means, the problem-specific memory ratio setting second means, and the problem-specific memory ratio setting. Three means, the memory ratio setting means for each course, and the memory ratio setting means for each desired course are used to set the prediction comprehension degree at an arbitrary time for each problem, and the problem according to the prediction comprehension degree It is possible to set a separate memory ratio, and to set the lecture-specific memory ratio using the problem-specific memory ratio for the problems in each course. Furthermore, it is possible to set the memory ratio for each desired course using the memory ratio for each course for each course in the desired course. Therefore, the processing unit can cause the member to grasp his / her own course-specific memory rate and desired course-specific memory rate as needed, and can continuously and improve the member's willingness to learn.
次に、前記学習優先順位自動設定処理部（１２３および２２２）について説明する。前記学習優先順位を自動的に設定するためには、前記学習優先順位自動設定用データが用いられる。 Next, the learning priority order automatic setting processing unit (123 and 222) will be described. In order to automatically set the learning priority, the learning priority automatic setting data is used.
前記学習優先順位自動設定処理部（１２３および２２２）は、学習優先順位設定第一手段、学習優先順位設定第二手段、の各手段を含む。 The learning priority automatic setting processing unit (123 and 222) includes a learning priority setting first means and a learning priority setting second means.
前記学習優先順位設定第一手段、あるいは前記学習優先順位設定第二手段は、それぞれ任意の問題、あるいは前記最適反復時期設定手段により前記最適反復時期と設定された問題に対して、前記問題別記憶率設定第一手段、前記問題別記憶率設定第二手段、前記問題別記憶率設定第三手段、のいずれかにより設定された前記問題別記憶率の低い側から前記学習優先順位を設定することを可能とする。 The learning priority setting first means or the learning priority setting second means stores each problem for an arbitrary problem or a problem set as the optimum repetition time by the optimum repetition time setting means. The learning priority is set from the lower side of the problem-specific memory rate set by any one of the rate setting first means, the problem-specific memory ratio setting second means, and the problem-specific memory ratio setting third means. Is possible.
前記学習優先順位自動設定処理部（１２３および２２２）においては、任意の各問題に対する学習優先順位設定第一手段、あるいは前記最適反復時期設定手段により前記最適反復時期と設定された各問題に対する学習優先順位設定第二手段、のいずれかの手段が、例えば次のステップにより前記学習優先順位を設定する。
（１）当該手段は、当該学習優先順位を前記問題別記憶率の低い順とする。
（２）当該手段は、当該問題別記憶率が等しい場合、当該学習優先順位を理解度の低い順とする。
（３）当該手段は、当該問題別記憶率および当該理解度が等しい場合、当該学習優先順位を前記前回学習日からの経過日数の多い順とする。
（４）当該手段は、当該問題別記憶率、当該理解度および当該経過日数が等しい場合、当該学習優先順位を問題ＩＤの小さい順とする。
また当該手段は、メンバーの前記理解度別学習達成ペースを修正するために、後述する理解度別学習達成ペース自動設定処理部（１２５および２２４）から一つあるいは複数の問題に関する情報を与えられた場合、当該問題を任意の優先順位に設定することを可能とする。
In the learning priority automatic setting processing unit (123 and 222), the learning priority for each problem set as the optimum repetition time by the learning priority setting first means for each arbitrary problem or the optimum repetition time setting means. Any one of the order setting second means sets the learning priority order by the following step, for example.
(1) The means sets the learning priorities in the descending order of the problem-specific storage rates.
(2) The means sets the learning priorities in the descending order of understanding when the problem-specific storage rates are equal.
(3) In the case where the problem-specific storage rate and the level of understanding are equal, the means sets the learning priority order in descending order of the number of days elapsed from the previous learning date.
(4) The means sets the learning priority in ascending order of the problem ID when the problem-specific storage rate, the understanding level, and the elapsed days are equal.
In addition, the means is given information on one or more problems from the learning achievement pace automatic setting processing unit (125 and 224) described later in order to correct the learning achievement pace by understanding level of the member. The problem can be set to an arbitrary priority.
以上により前記学習優先順位自動設定処理部（１２３および２２２）は、前記学習優先順位設定第一手段、あるいは前記学習優先順位設定第二手段、の各手段により、任意の各問題に対して、あるいはシステムによって学習日当日に学習すべきと判断された各問題に対して、前記問題別記憶率の低い側から前記学習優先順位を設定することを可能とする。また当該問題別記憶率に加えて、前記理解度、前記経過日数、前記問題ＩＤ、などを考慮した当該学習優先順位を自動的に設定することを可能とする。また当該処理部は、メンバーの前記理解度別学習達成ペースを修正するために、任意の問題を任意の優先順位に設定することを可能とする。 As described above, the learning priority order automatic setting processing unit (123 and 222) can cope with any problem by each means of the learning priority order setting first means or the learning priority order setting second means, or It is possible to set the learning priority for each question that is determined to be learned on the learning date by the system from the side with a low problem-specific storage rate. In addition to the problem-specific storage rate, it is possible to automatically set the learning priority in consideration of the degree of understanding, the elapsed days, the problem ID, and the like. Moreover, the said process part makes it possible to set an arbitrary problem to an arbitrary priority in order to correct the learning achievement pace according to the degree of understanding of a member.
次に、前記理解度別達成率自動設定処理部（１２４および２２３）について説明する。前記契約講座情報画面に表示される前記理解度別達成率を計算し設定するためには、前記理解度別達成率自動設定用データが用いられる。 Next, the achievement level automatic setting processing units (124 and 223) according to the degree of understanding will be described. In order to calculate and set the achievement rate for each degree of understanding displayed on the contract course information screen, the achievement rate automatic setting data for each degree of understanding is used.
前記理解度別達成率自動設定処理部（１２４および２２３）は、理解度別達成率設定手段を含む。 The degree-of-understanding achievement rate automatic setting processing unit (124 and 223) includes a degree-of-understanding achievement rate setting unit.
前記理解度別達成率設定手段は、例えば、前記理解度別達成率を次のように計算し設定する。
（１）当該手段は、学習対象であるすべての問題に対し、メンバーの理解度が「◎」である問題の割合として、理解度「◎」の理解度別達成率を計算し設定する。
（２）当該手段は、学習対象であるすべての問題に対し、メンバーの理解度が「〇」以上である問題の割合として、理解度「〇」の理解度別達成率を計算し設定する。
（３）当該手段は、学習対象であるすべての問題に対し、メンバーの理解度が「△」以上である問題の割合として、理解度「△」の理解度別達成率を計算し設定する。
（４）当該手段は、学習対象であるすべての問題に対し、メンバーの理解度が「×」以上である問題の割合として、理解度「×」の理解度別達成率を計算し設定する。
（５）当該手段は、学習対象であるすべての問題に対し、メンバーの理解度が「未判定」である問題の割合として、理解度「未判定」の理解度別達成率を計算し設定する。
The understanding level achievement rate setting means calculates and sets the understanding level achievement rate as follows, for example.
(1) The means calculates and sets the achievement rate for each degree of comprehension “別” as a percentage of questions whose member comprehension is “◎” for all the problems to be learned.
(2) The means calculates and sets the achievement rate for each degree of comprehension “◯” as a percentage of questions whose member comprehension is “◯” or more for all the problems to be learned.
(3) The means calculates and sets the achievement rate for each degree of comprehension “Δ” as a percentage of questions whose member comprehension is “Δ” or more for all the problems to be learned.
(4) The means calculates and sets the achievement rate according to the degree of understanding of “x” as the ratio of the questions whose members' degree of understanding is “x” or more for all the problems to be learned.
(5) The means calculates and sets the achievement rate according to the degree of understanding of the degree of understanding “undecided” as the ratio of the question whose member understanding level is “undetermined” for all the problems to be learned. .
以上により前記理解度別達成率自動設定処理部（１２４および２２３）は、前記理解度別達成率設定手段を用いて、メンバーの学習対象であるすべての問題に対して、当該メンバーに対する前記理解度別達成率を自動的に設定することを可能とする。したがって当該手段は、メンバーに自らの当該理解度別達成率を把握させることができ、当該メンバーの学習意欲を持続さらには向上させることを可能とする。 As described above, the degree-of-understanding achievement rate automatic setting processing unit (124 and 223) uses the degree-of-understanding achievement rate setting means to determine the degree of understanding of the member with respect to all the problems to be learned by the member. It is possible to automatically set another achievement rate. Therefore, the means can allow the member to grasp the achievement rate according to the degree of understanding of the member, and allows the member's willingness to learn to be continuously and further improved.
次に、前記理解度別学習達成ペース自動設定処理部（１２５および２２４）について説明する。前記理解度別学習達成ペースを自動的に設定するためには、前記理解度別学習達成ペース自動設定用データが用いられる。 Next, the learning achievement pace automatic setting processing units (125 and 224) according to the degree of understanding will be described. In order to automatically set the learning achievement pace for each degree of understanding, the learning achievement pace automatic setting data for each degree of understanding is used.
前記理解度別学習達成ペース自動設定処理部（１２５および２２４）は、理解度別学習期限日設定手段、理解度別学習達成ペース設定手段、理解度別学習達成ペース修正手段、理解度別未終了問題検索表示手段、予測曲線設定手段、の各手段を含む。ここで、当該処理部の処理の流れを図１８に示す。 The learning achievement pace automatic setting processing units (125 and 224) for each degree of understanding include learning deadline setting means for each degree of understanding, learning achievement pace setting means for each degree of understanding, learning achievement pace correction means for each degree of understanding, and unfinished for each degree of understanding. Each unit includes a problem search display unit and a prediction curve setting unit. Here, the processing flow of the processing unit is shown in FIG.
前記理解度別学習期限日設定手段は、例えば、次のように各理解度に対する学習期限日を設定する。ここでは、図１９に各学習分野に対する前記理解度別学習達成ペースの例を示す。ここで「学習分野」とは、各講座内に含まれるすべての問題を関連する分野ごとに分類したまとまりのことである。また理解度「◎」、「〇」、「△」、「×」に対する前記理解度別復習間隔日数（ＵＲＩＤ）あるいは前記問題別型理解度別復習間隔日数（問題別型ＵＲＩＤ）をそれぞれｄ１ａ、ｄ１ｂ、ｄ１ｃ、ｄ１ｄとする。ただし、前記復習間隔日数修正手段により当該ＵＲＩＤあるいは当該問題別型ＵＲＩＤが修正された場合には、修正された値が適用される。また本例においては、理解度「◎」を反復対象外とする。
（１）任意の学習分野における任意の問題に対して、メンバーによる理解度判定が仮に「未判定」から「×」になる場合、当該理解度「×」を「◎」にまで上げるためには、最低でもｄ１ｂ＋ｄ１ｃ＋ｄ１ｄの日数が必要である。したがって当該手段は、理解度が「未判定」である学習分野内のすべての問題に対して、前記学習分野別学習期限日よりも少なくともｄ１ｂ＋ｄ１ｃ＋ｄ１ｄの日数前までにメンバーによる１回目の学習、および１回目の理解度判定を行わせることとする。ここで、当該学習分野別学習期限日よりもｄ１ｂ＋ｄ１ｃ＋ｄ１ｄの日数前を当該学習分野における理解度「未判定」の問題に対する理解度別学習期限日とする（図１９）。
（２）任意の学習分野における任意の問題に対して、メンバーによる理解度判定が仮に「×」から「△」になる場合、当該理解度「△」を「◎」にまで上げるためには、最低でもｄ１ｂ＋ｄ１ｃの日数が必要である。したがって当該手段は、理解度が「×」である学習分野内のすべての問題に対して、当該学習分野別学習期限日よりも少なくともｄ１ｂ＋ｄ１ｃの日数前までにメンバーによる反復学習、および理解度判定を行わせることとする。ここで、当該学習分野別学習期限日よりもｄ１ｂ＋ｄ１ｃの日数前を当該学習分野における理解度「×」の問題に対する理解度別学習期限日とする（図１９）。
（３）任意の学習分野における任意の問題に対して、メンバーによる理解度判定が仮に「△」から「〇」になる場合、当該理解度「〇」を「◎」にまで上げるためには、最低でもｄ１ｂの日数が必要である。したがって当該手段は、理解度が「△」である学習分野内のすべての問題に対して、当該学習分野別学習期限日よりも少なくともｄ１ｂの日数前までにメンバーによる反復学習、および理解度判定を行わせることとする。ここで、当該学習分野別学習期限日よりもｄ１ｂの日数前を当該学習分野における理解度「△」の問題に対する理解度別学習期限日とする（図１９）。
（４）任意の学習分野における任意の問題に対して、メンバーによる理解度判定が仮に「〇」から「◎」になる場合、当該手段は、理解度が「〇」である学習分野内のすべての問題に対して、当該学習分野別学習期限日までにメンバーによる反復学習、および理解度判定を行わせることとする。ここで、当該学習分野における理解度「〇」の問題に対する理解度別学習期限日は当該学習分野別学習期限日と同日とする（図１９）。
The learning level setting unit for each understanding level sets, for example, the learning date for each level of understanding as follows. Here, FIG. 19 shows an example of the learning achievement pace according to the degree of understanding for each learning field. Here, the “learning field” is a grouping of all the problems included in each course according to the related field. The review interval days (URID) according to the degree of understanding for the degree of understanding “◎”, “◯”, “Δ”, “×” or the number of review interval days according to the degree of understanding according to the question type (question type URID), respectively, d 1a , D 1b , d 1c , d 1d . However, when the URID or the problem-specific URID is corrected by the review interval days correction means, the corrected value is applied. In this example, the degree of understanding “◎” is not subject to repetition.
(1) For an arbitrary problem in an arbitrary learning field, if the member's level of understanding is changed from "Undetermined" to "X", in order to raise the level of understanding "X" to "◎" At least d 1b + d 1c + d 1d days are required. Therefore, the means for the first time by the member for all the problems in the learning field whose degree of understanding is “undecided” at least d 1b + d 1c + d 1d before the learning field-specific learning deadline date. Learning and the first understanding level determination are performed. Here, let the number of days d 1b + d 1c + d 1d before the learning due date for each learning field be the learning due date for each understanding level for the problem of “Undetermined” in the learning field (FIG. 19).
(2) For an arbitrary problem in an arbitrary learning field, if the member's level of understanding is changed from “×” to “△”, in order to raise the level of understanding “△” to “◎”, A minimum of d 1b + d 1c is required. Therefore, the means performs the repetitive learning and understanding by all members at least d 1b + d 1c days before the learning deadline date for each learning field for all problems in the learning field having an understanding level of “×”. The degree is determined. Here, let the number of days d 1b + d 1c before the learning deadline for each learning field be the learning deadline for each degree of understanding for the problem of understanding level “x” in the learning field (FIG. 19).
(3) For an arbitrary problem in an arbitrary learning field, if the member's level of understanding is changed from “△” to “◯”, in order to raise the level of understanding “◯” to “◎” A minimum of d 1b is required. Therefore, the means repeats learning by each member and determines the degree of understanding for all the problems in the learning field whose degree of understanding is “Δ”, at least d 1b days before the learning deadline date for the learning field. Let's do it. Here, let the number of days d 1b before the learning deadline for each learning field be the learning deadline for each degree of understanding for the problem of understanding level “Δ” in the learning field (FIG. 19).
(4) For any question in any learning field, if the member's comprehension level is changed from “◯” to “◎”, that means that all means in the learning field where the degree of understanding is “◯” For the above problem, it is assumed that the member performs repetitive learning and comprehension level determination by the learning field-specific learning deadline date. Here, it is assumed that the learning due date for each degree of understanding for the problem of understanding level “◯” in the learning field is the same as the learning due date for each learning field (FIG. 19).
また前記理解度別学習達成ペース設定手段は、前記理解度別学習期限日設定手段により設定された各前記理解度別学習期限日までの間に、各学習分野内における反復学習の対象である各理解度の問題を１日当たりの学習問題数として均等に配分させた前記理解度別学習達成ペースを設定することを可能とする。当該理解度別学習達成ペースは、前記学習分野別学習期限日までに、対応する学習分野内のすべての学習対象の問題に対してメンバーの理解度を無理なく「◎」にするための学習ペースである。 In addition, the learning achievement pace setting means for each degree of understanding is each subject of repetitive learning in each learning field until each learning degree date for learning set by the degree of learning deadline setting means for each degree of understanding. It is possible to set the learning achievement pace according to the degree of understanding in which the degree of understanding is equally distributed as the number of learning problems per day. The learning achievement pace according to the degree of understanding is the learning pace for making the member's degree of understanding “◎” without difficulty with respect to all the problems to be studied in the corresponding learning field by the learning deadline for each learning field. It is.
また前記理解度別学習達成ペース設定手段は、同一講座内の複数の学習分野に対して複数の前記学習分野別学習期限日が設定されている場合、すべての学習分野に対して前述のような前記理解度別学習達成ペースを設定することを可能とする。したがって当該手段は、すべての学習分野において当該理解度別学習達成ペースに従った学習をメンバーにさせることにより、前記講座別学習期限日までに講座内のすべての学習対象に対する当該メンバーの理解度を無理なく「◎」にさせることを可能とする。図２０に各講座に対する当該理解度別学習達成ペースの例を示す。 In addition, the learning achievement pace setting means for each degree of understanding, when a plurality of learning deadlines for each learning field are set for a plurality of learning fields in the same course, as described above for all learning fields It is possible to set the learning achievement pace for each degree of understanding. Therefore, the means allows the member to learn in accordance with the learning achievement pace according to the degree of understanding in all learning fields, thereby increasing the degree of understanding of the member with respect to all learning objects in the course by the course-specific learning deadline date. It is possible to make it “◎” without difficulty. FIG. 20 shows an example of the learning achievement pace according to the degree of understanding for each course.
また前記理解度別学習達成ペース設定手段は、同一希望コース内の複数の講座に対して複数の前記講座別学習期限日が設定されている場合、すべての講座に対して前述のような前記理解度別学習達成ペースを設定することを可能とする。したがって当該手段は、すべての講座において当該理解度別学習達成ペースに従った学習をメンバーにさせることにより、前記希望コース別学習期限日までに希望コース内のすべての講座に対する当該メンバーの理解度を無理なく「◎」にさせることを可能とする。図２１に各希望コースに対する当該理解度別学習達成ペースの例を示す。 In addition, the learning achievement pace setting means for each degree of understanding, when a plurality of course-specific learning deadlines are set for a plurality of courses in the same desired course, the understanding as described above for all courses. It is possible to set the learning achievement pace by degree. Therefore, the means allows the member to learn in accordance with the learning achievement pace according to the degree of understanding in all courses, thereby increasing the degree of understanding of the member for all courses in the desired course by the learning deadline for the desired course. It is possible to make it “◎” without difficulty. FIG. 21 shows an example of the learning achievement pace according to the degree of understanding for each desired course.
また前記理解度別学習達成ペース修正手段は、メンバーによる実際の学習ペースが前記理解度別学習達成ペースから大きく乖離しないように常時監視する。当該手段は、メンバーによる実際の学習ペースが当該理解度別学習達成ペースから遅れている場合、その遅れた影響をより小さくするような学習対象である個々の問題、例えば難易度の低い問題や重要度の高い問題など、を選択し、当該問題の学習優先順位を上げるために当該問題に関する情報を前記学習優先順位自動設定処理部（１２３および２２２）に渡すことを可能とする。すなわち、当該学習優先順位自動設定処理部（１２３および２２２）においては、メンバーが前記「対象外」でないすべての問題を学習することが前提であるため、問題別記憶率や理解度などのメンバー側の条件によって当該学習優先順位を設定したが、当該手段においては、メンバーの学習が遅れるにつれてメンバーが当該「対象外」でないすべての問題を学習できない場合も想定されるため、難易度や重要度などの問題側の条件によって当該学習優先順位を設定することを可能とする。このとき当該手段は、当該問題に対する初級・中級・上級などの難易度に関する情報、または重要な過去の試験における出題履歴を考慮したＡランク・Ｂランク・Ｃランクなどの重要度に関する情報、などのデータを利用する。また当該手段は、当該理解度別学習達成ペースに対するメンバーの遅れをとりもどすために、１日当たりの学習問題数を増加させることを可能とする。 In addition, the learning achievement pace-by-understanding level correcting means constantly monitors so that the actual learning pace by the members does not greatly deviate from the learning achievement pace by the understanding degree. If the actual learning pace by the member is delayed from the learning achievement pace according to the degree of understanding, the means can be applied to individual problems that are subject to learning, such as problems with low difficulty and importance. It is possible to select a problem with a high degree and the like, and to pass information related to the problem to the learning priority automatic setting processing unit (123 and 222) in order to increase the learning priority of the problem. That is, in the learning priority automatic setting processing unit (123 and 222), since it is assumed that the member learns all the problems that are not “excluded”, the member side such as the problem-specific storage rate and the degree of understanding Although the learning priority is set according to the conditions, the member may not be able to learn all the problems that are not “excluded” as the member's learning delays. This learning priority can be set according to the problem side condition. At this time, the means includes information on the difficulty level such as beginner / intermediate / advanced level of the problem, or information on importance levels such as A rank, B rank, and C rank considering the history of questions in important past examinations, etc. Use data. In addition, the means makes it possible to increase the number of learning problems per day in order to recover the member's delay with respect to the learning achievement pace according to the degree of understanding.
また前記理解度別未終了問題検索表示手段は、前記理解度別学習期限日までに各理解度の問題に対するメンバーの学習が終了しなかった場合に、未終了である問題を検索し表示することを可能とする（図８）。当該手段によって、メンバーは特に理解不足である問題を発見し、当該問題に対する学習を繰り返し行うことができる。 The understanding level non-finished problem search and display means searches for and displays unfinished problems when member learning for each degree of understanding problem has not been completed by the learning date for each understanding level. (Fig. 8). By this means, members can find problems that are particularly poorly understood and can repeatedly learn about the problems.
また前記予測曲線設定手段は、例えば、次のようなステップによって予測曲線を設定する。
（１）当該手段は、メンバーに、前記理解度別達成率、前記問題別記憶率、前記講座別記憶率、前記希望コース別記憶率、などに対する各学習期限日における目標値を設定させる（メンバーが設定しない場合は、当該目標値を初期設定の１００％のままとする）。
（２）当該手段は、前記理解度別達成率、前記問題別記憶率、前記講座別記憶率、前記希望コース別記憶率、などの履歴データを参照する。
（３）当該手段は、前記理解度別達成率、前記問題別記憶率、前記講座別記憶率、前記希望コース別記憶率、などの履歴データと各学習期限日におけるそれぞれの目標値を用いて、例えば、最小二乗法などの内挿手法によりこれまでの学習日と当該学習期限日の間におけるこれらの値の変化を予測する当該予測曲線を設定する。
当該手段によって、メンバーは、現在の学習ペースをこのまま続けた場合に対する将来の学習量の負担について、可視化された予測曲線を見て、視覚的に実感することができる。この際、予測曲線の勾配が大きいほど学習量の負担が大きいことを意味するので、当該予測曲線の勾配に応じて当該予測曲線の配色を変化させるなどの工夫が効果的である。図２２に、理解度別達成率に対する予測曲線の例を示す。
Moreover, the said prediction curve setting means sets a prediction curve by the following steps, for example.
(1) The means causes the member to set a target value for each learning deadline for the achievement rate by understanding level, the memory rate by problem, the memory rate by course, the memory rate by desired course, etc. Is not set, the target value remains at 100% of the initial setting).
(2) The means refers to history data such as the achievement rate by understanding level, the memory rate by problem, the memory rate by course, the memory rate by desired course, and the like.
(3) The means uses history data such as the achievement rate by understanding level, the memory rate by problem, the memory rate by course, the memory rate by desired course, and the target values for each learning deadline date. For example, the prediction curve for predicting a change in these values between the learning date so far and the learning deadline date is set by an interpolation method such as a least square method.
By this means, the member can visually perceive the visualized prediction curve regarding the burden of the future learning amount when the current learning pace is continued as it is. At this time, the greater the gradient of the prediction curve, the greater the burden on the learning amount. Therefore, it is effective to change the color scheme of the prediction curve according to the gradient of the prediction curve. In FIG. 22, the example of the prediction curve with respect to the achievement rate according to an understanding degree is shown.
以上により前記理解度別学習達成ペース自動設定処理部（１２５および２２４）は、前記理解度別学習期限日設定手段、前記理解度別学習達成ペース設定手段、前記理解度別学習達成ペース修正手段、前記理解度別未終了問題検索表示手段、前記予測曲線設定手段、の各手段により、メンバーが設定した前記学習分野別学習期限日に対して前記理解度別学習期限日を前述のように設定し、当該理解度別学習期限日までに対応する理解度の問題に対する学習をメンバーに無理なくさせるような前記理解度別学習達成ペースを自動的に設定することを可能とする。また当該処理部は、同一講座内の複数の学習分野に対しても当該理解度別学習達成ペースを自動的に設定することを可能とする。また当該処理部は、当該理解度別学習達成ペースとメンバーによる実際の学習ペースを比較し、当該理解度別学習達成ペースを修正することを可能とする。また当該処理部は、当該理解度別学習期限日までに終了しなかった問題を検索および表示することを可能とする。さらに当該処理部は、前回の学習日から各学習期限日までにおける前記理解度別達成率などの予測曲線を設定することを可能とする。したがって当該処理部は、前記講座別学習期限日、あるいは前記希望コース別学習期限日までの残り日数において、メンバーに最大の学習効果をあげさせることのできる学習ペースを提供することを可能とする。 As described above, the learning achievement pace automatic setting processing units (125 and 224) according to the degree of understanding, the learning deadline date setting means according to the degree of understanding, the learning achievement pace setting means according to the degree of understanding, the learning achievement pace correction means according to the degree of understanding, The learning deadline date for each understanding level is set as described above with respect to the learning deadline date for each learning field set by the member by each means of the uncompleted question search display means for each understanding level and the prediction curve setting means. It is possible to automatically set the learning achievement pace for each degree of understanding so that the member can easily learn about the problem of the degree of understanding corresponding to the learning deadline for each degree of understanding. In addition, the processing unit can automatically set the learning achievement pace according to the degree of understanding for a plurality of learning fields in the same course. In addition, the processing unit can compare the learning achievement pace for each degree of understanding with the actual learning pace by the member, and correct the learning achievement pace for each degree of understanding. In addition, the processing unit can search and display a problem that has not been completed before the learning due date for each degree of understanding. Further, the processing unit can set a prediction curve such as the achievement rate for each degree of understanding from the previous learning date to each learning deadline date. Therefore, the processing unit can provide a learning pace that allows the member to achieve the maximum learning effect in the remaining days until the learning deadline by class or the learning deadline by desired course.
これまで、本発明の実施例を説明した。このほか、特許請求の範囲に記載された内容において、様々な変更が可能である。 So far, the embodiments of the present invention have been described. In addition, various changes can be made in the contents described in the claims.
以上詳述したように本発明によるシステムは、次のような反復学習のしくみを提供することを可能とする。当該システムは、個々の問題（少数の問題群を含む）を反復学習の対象とし、各学習対象に対する学習者の理解の程度を複数の理解度で表現する。また当該システムは、学習者の日々の学習を通して前記ＵＭＣＩあるいは前記問題別型ＵＭＣＩを自動的に最適化することによって最適な復習間隔および反復時期を自動的に設定する。また当該システムは、学習者の各問題に対する前記問題別記憶率を計算し、当該問題別記憶率を利用して当該学習者に対する各問題の学習優先順位を自動的に設定する。また当該システムは、学習者に学習意欲を持続させるために各講座に対する前記講座別記憶率や各希望コースに対する前記希望コース別記憶率、そして前記理解度別達成率を自動的に計算し設定する。さらに当該システムは、学習期限日までの残り日数の間において学習者に最大の学習効果をあげさせるために、当該ＵＭＣＩあるいは当該問題別型ＵＭＣＩおよび当該理解度別達成率などを利用した前記理解度別学習達成ペースを自動的に設定する。また当該システムは、当該理解度別学習達成ペースの修正、前記理解度別学習期限日までに終了しなかった問題の検索および表示、各学習期限日までの当該理解度別達成率などの予測曲線の設定、などを行う。以上により本発明によるシステムは、学習者の学習効率や学習意欲をより向上させることのできる学習用システムを提供することを可能とする。 As described above in detail, the system according to the present invention can provide the following iterative learning mechanism. The system uses individual problems (including a small number of problem groups) as targets of iterative learning, and expresses the degree of understanding of the learner with respect to each learning object by a plurality of understanding levels. The system automatically sets the optimal review interval and repetition time by automatically optimizing the UMCI or the problem-specific UMCI through the learner's daily learning. Further, the system calculates the problem-specific memory ratio for each problem of the learner, and automatically sets the learning priority of each problem for the learner using the problem-specific memory ratio. In addition, the system automatically calculates and sets the course-specific memory ratio for each course, the desired course-specific memory ratio for each desired course, and the degree-of-understanding achievement ratio in order to keep the learner motivated to learn. . Further, the system uses the UMCI or the problem-specific UMCI and the achievement rate according to the degree of understanding in order to make the learner achieve the maximum learning effect during the remaining days until the learning deadline. Automatically set another learning achievement pace. The system also corrects the learning achievement pace by understanding level, searches and displays problems that have not been completed by the learning deadline date by understanding level, and predictive curves such as the achievement rate by understanding level until each learning deadline date. Set up, etc. As described above, the system according to the present invention makes it possible to provide a learning system that can further improve the learning efficiency and motivation of the learner.
１０１：メンバー側端末装置、１０２：サーバー側装置、１０３：ネットワーク、１０４：中央処理装置（１０１側）、１０５：入出力装置（１０１側）、１０６：送受信装置（１０１側）、１０７：画面表示装置、１０８：学習条件メンバー側処理部（１０１側）、１０９：問題検索条件メンバー側処理部（１０１側）、１１０：問題作成メンバー側処理部（１０１側）、１１１：解答処理部（１０１側）、１１２：理解度判定メンバー側処理部（１０１側）、１１３：中央処理装置（１０２側）、１１４：入出力装置（１０２側）、１１５：送受信装置（１０２側）、１１６：学習条件サーバー側処理部（１０２側）、１１７：問題検索条件サーバー側処理部（１０２側）、１１８：問題作成サーバー側処理部（１０２側）、１１９：ＵＭＣＩ自動設定処理部（１０２側）、１２０：問題別型ＵＭＣＩ自動設定処理部（１０２側）、１２１：最適反復時期自動設定処理部（１０２側）、１２２：記憶率自動設定処理部（１０２側）、１２３：学習優先順位自動設定処理部（１０２側）、１２４：理解度別達成率自動設定処理部（１０２側）、１２５：理解度別学習達成ペース自動設定処理部（１０２側）、１２６：講座データベース（１０２側）、１２７：メンバーデータベース（１０２側）、２０１：装置、２０２：メンバー側処理部、２０３：制御側処理部、２０４：入出力部（２０２側）、２０５：送受信部（２０２側）、２０６：画面表示部、２０７：学習条件メンバー側処理部（２０２側）、２０８：問題検索条件メンバー側処理部（２０２側）、２０９：問題作成メンバー側処理部（２０２側）、２１０：解答処理部（２０２側）、２１１：理解度判定メンバー側処理部（２０２側）、２１２：中央処理部、２１３：入出力部（２０３側）、２１４：送受信部（２０３側）、２１５：学習条件制御側処理部、２１６：問題検索条件制御側処理部、２１７：問題作成制御側処理部、２１８：ＵＭＣＩ自動設定処理部（２０３側）、２１９：問題別型ＵＭＣＩ自動設定処理部（２０３側）、２２０：最適反復時期自動設定処理部（２０３側）、２２１：記憶率自動設定処理部（２０３側）、２２２：学習優先順位自動設定処理部（２０３側）、２２３：理解度別達成率自動設定処理部（２０３側）、２２４：理解度別学習達成ペース自動設定処理部（２０３側）、２２５：講座データベース（２０３側）、２２６：メンバーデータベース（２０３側）
101: member side terminal device, 102: server side device, 103: network, 104: central processing unit (101 side), 105: input / output device (101 side), 106: transmission / reception device (101 side), 107: screen display Apparatus: 108: learning condition member side processing unit (101 side), 109: question search condition member side processing unit (101 side), 110: question creation member side processing unit (101 side), 111: answer processing unit (101 side) ), 112: Understanding level determination member side processing unit (101 side), 113: Central processing unit (102 side), 114: Input / output device (102 side), 115: Transmission / reception device (102 side), 116: Learning condition server Side processing unit (102 side), 117: Problem search condition server side processing unit (102 side), 118: Problem creation server side processing unit (102 side), 119: U CI automatic setting processing unit (102 side), 120: problem-specific UMCI automatic setting processing unit (102 side), 121: optimum repetition time automatic setting processing unit (102 side), 122: storage rate automatic setting processing unit (102 side) ), 123: Learning priority automatic setting processing unit (102 side), 124: Achievement rate automatic setting processing unit by understanding level (102 side), 125: Learning achievement automatic pace setting processing unit by understanding level (102 side), 126 : Lecture database (102 side), 127: member database (102 side), 201: device, 202: member side processing unit, 203: control side processing unit, 204: input / output unit (202 side), 205: transmission / reception unit ( 202 side), 206: screen display unit, 207: learning condition member side processing unit (202 side), 208: problem search condition member side processing unit (202 side), 209: question creation Member side processing unit (202 side), 210: answer processing unit (202 side), 211: comprehension determination member side processing unit (202 side), 212: central processing unit, 213: input / output unit (203 side), 214 : Transmission / reception unit (203 side), 215: learning condition control side processing unit, 216: problem search condition control side processing unit, 217: question creation control side processing unit, 218: UMCI automatic setting processing unit (203 side), 219: Problem-specific UMCI automatic setting processing unit (203 side), 220: Optimal repetition time automatic setting processing unit (203 side), 221: Memory ratio automatic setting processing unit (203 side), 222: Learning priority automatic setting processing unit ( 203 side), 223: achievement rate automatic setting processing unit by understanding level (203 side), 224: learning achievement pace automatic setting processing unit by understanding level (203 side), 225: course database (203 side), 22 6: Member database (203 side)
Claims (30)
当該メンバー側端末装置が、当該サーバー側装置から送信された少なくとも問題や各問題に対するメンバーの理解度を受信するメンバー側受信手段と、当該メンバー側受信手段により受信された少なくとも問題や理解度を少なくとも画面表示装置に出力するメンバー側出力手段と、当該メンバー側出力手段により出力された少なくとも問題や理解度を画面表示する画面表示手段と、当該画面表示手段により画面表示された問題の中からメンバーが選択し解答した問題に対する少なくとも理解度をメンバーにより変更させるメンバー側入力手段と、当該メンバー側入力手段により変更された問題に対する少なくとも理解度を当該サーバー側装置に送信するメンバー側送信手段と、を含み、
当該サーバー側装置が、少なくとも問題を検索可能に格納する講座データベースと、メンバーに関するすべての情報を記憶させるメンバーデータベースと、当該講座データベースからの少なくとも問題と当該メンバーデータベースからの各問題に対するメンバーの少なくとも理解度および理解度別記憶継続指標を入力するサーバー側入力手段と、当該サーバー側入力手段により入力された少なくとも問題や理解度を当該メンバー側端末装置に送信するサーバー側送信手段と、メンバーにより変更された各問題に対する少なくとも理解度を当該メンバー側端末装置から受信するサーバー側受信手段と、当該サーバー側受信手段により受信された各問題に対する少なくとも理解度と当該理解度の変化に応じて新たに設定された理解度別記憶継続指標を当該メンバーデータベースに格納するサーバー側出力手段と、を含むことを特徴とする学習用システム。 Member-side terminal device operated by a member who is a learner, server-side device capable of mutual communication with the member-side terminal device via a network, member understanding of each problem, and continuation of memory of each member's problem This is a learning system that includes an index that expresses the situation according to the degree of understanding, and a memory continuation index by degree of understanding that is also an index that sets the period during which the degree of understanding is increased by the member, the period during which the degree of understanding is increased, the invariable period, and the period that falls. And
The member-side terminal device receives at least a problem transmitted from the server-side device and a member's understanding level for each problem, and at least the problem and the understanding level received by the member-side receiving means. The member side output means for outputting to the screen display device, the screen display means for displaying at least the problem and the degree of understanding output by the member side output means, and the member among the problems displayed on the screen by the screen display means Member-side input means for changing at least the degree of understanding of the selected and answered question by the member, and member-side transmission means for transmitting at least the degree of understanding of the problem changed by the member-side input means to the server-side device. ,
A course database in which the server side device stores at least a problem in a searchable manner, a member database that stores all information about the member, at least an issue from the course database, and at least an understanding of each member from the member database The server side input means for inputting the storage continuation index according to the degree and the degree of understanding, the server side transmission means for transmitting at least the problem and the degree of understanding inputted by the server side input means to the member side terminal device, and changed by the member Server-side receiving means for receiving at least an understanding level for each problem from the member-side terminal device, and at least an understanding level and a change in the understanding level for each problem received by the server-side receiving means. Memory continuation finger according to degree of understanding The learning system characterized by comprising: a server-side output means for storing in the member database.
当該メンバー側処理部が、当該制御側処理部から送信された少なくとも問題や各問題に対するメンバーの理解度を受信するメンバー側受信手段と、当該メンバー側受信手段により受信された少なくとも問題や理解度を少なくとも画面表示部に出力するメンバー側出力手段と、当該メンバー側出力手段により出力された少なくとも問題や理解度を画面表示する画面表示手段と、当該画面表示手段により画面表示された問題の中からメンバーが選択し解答した問題に対する少なくとも理解度をメンバーにより変更させるメンバー側入力手段と、当該メンバー側入力手段により変更された問題に対する少なくとも理解度を当該制御側処理部に送信するメンバー側送信手段と、を含み、
当該制御側処理部が、少なくとも問題を検索可能に格納する講座データベースと、メンバーに関するすべての情報を記憶させるメンバーデータベースと、当該講座データベースからの少なくとも問題と当該メンバーデータベースからの各問題に対するメンバーの少なくとも理解度および理解度別記憶継続指標を入力する制御側入力手段と、当該制御側入力手段により入力された少なくとも問題や理解度を当該メンバー側処理部に送信する制御側送信手段と、メンバーにより変更された各問題に対する少なくとも理解度を当該メンバー側処理部から受信する制御側受信手段と、当該制御側受信手段により受信された各問題に対する少なくとも理解度と当該理解度の変化に応じて新たに設定された理解度別記憶継続指標を当該メンバーデータベースに格納する制御側出力手段と、を含むことを特徴とする学習用システム。 Within the same device, a member-side processing unit including processing that is operated by a member who is a learner, a control-side processing unit that can communicate with the member-side processing unit, a member's understanding of each problem, and each of the members This is an index that expresses the continuation of memory for a problem according to the degree of understanding, and includes a memory continuation index for each degree of understanding that is also an index for setting a period during which the degree of understanding is increased, an invariable period, and a period during which the member understands. A learning system,
The member side processing unit receives at least the problem transmitted from the control side processing unit and the member side receiving means for receiving the member's understanding level for each problem, and at least the problem and the understanding level received by the member side receiving means. A member-side output means that outputs to at least a screen display unit, a screen-display means that displays at least the problem and the degree of understanding output by the member-side output means, and a member out of the problems displayed on the screen by the screen-display means Member-side input means for changing at least the degree of understanding of the problem selected and solved by the member, member-side transmission means for transmitting at least the degree of understanding of the problem changed by the member-side input means to the control-side processing unit, Including
The control-side processing unit stores at least a course database so as to be searchable, a member database that stores all information about members, at least a problem from the course database, and at least members of each problem from the member database Control side input means for inputting the degree of understanding and the storage continuation index for each degree of understanding, control side transmission means for transmitting at least the problem and the degree of understanding input by the control side input means to the member side processing unit, and change by member A control-side receiving means for receiving at least an understanding level for each problem from the member-side processing unit, and a new setting according to at least an understanding level and a change in the understanding level for each problem received by the control-side receiving means. For each member database. Learning system characterized by and a control-side output means for storing the.
前記サーバー側装置または前記制御側処理部が、前記理解度別記憶継続指標と前記問題別型理解度別記憶継続指標を任意の問題に対し任意の時点において互いに切り替え可能とする記憶継続指標切替手段、を含むことを特徴とする学習用システム。 The learning system according to claim 3,
Storage continuation index switching means for enabling the server-side device or the control-side processing unit to switch the understanding continuation index for each degree of understanding and the storage continuation index for each problem type according to the understanding level at any time for an arbitrary problem. A learning system characterized by including:
前記メンバー側端末装置または前記メンバー側処理部が、メンバーの当該学習日の日付を前記サーバー側装置または前記制御側処理部に送信する前記メンバー側送信手段、を含み、
当該サーバー側装置または当該制御側処理部が、当該メンバー側端末装置または当該メンバー側処理部から送信された当該学習日の日付を受信する前記サーバー側受信手段または前記制御側受信手段と、当該サーバー側受信手段または当該制御側受信手段により受信された前記理解度と当該学習日の日付に対し、前記理解度別記憶継続指標あるいは前記問題別型理解度別記憶継続指標によって設定される期間であって当該学習日の日付が含まれる期間に設定されている理解度の変化と実際の理解度の変化が一致する場合を適正状態とし、当該適正状態でない場合を不適正状態とする適正判定手段と、を含むことを特徴とする学習用システム。 The learning system according to claim 4, comprising: a learning date on which a member actually changed the degree of understanding of the problem by the member side input means,
The member-side terminal device or the member-side processing unit includes the member-side transmission unit that transmits the date of the learning date of the member to the server-side device or the control-side processing unit,
The server side device or the control side processing unit receives the date of the learning date transmitted from the member side terminal device or the member side processing unit, the server side receiving unit or the control side receiving unit, and the server This is a period set by the understanding continuation index for each degree of understanding or the storage continuation index for each degree of understanding for the degree of understanding and the date of the learning date received by the side receiving means or the control side receiving means. And a determination unit for determining whether the change in the understanding level set in the period including the date of the learning date coincides with the change in the actual understanding level as an appropriate state, and determining whether the state is not the appropriate state as an inappropriate state. A learning system characterized by including:
前記サーバー側装置または前記制御側処理部が、当該適正率と当該不適正率を計算する適正率計算手段、を含むことを特徴とする学習用システム。 The learning system according to claim 5, wherein the learning system includes an appropriate rate and an improper rate, each representing a ratio between the appropriate state determined by the appropriateness determining unit and the inappropriate state,
The learning system, wherein the server side device or the control side processing unit includes an appropriate rate calculating means for calculating the appropriate rate and the inappropriate rate.
前記サーバー側装置または前記制御側処理部が、前記メンバーデータベースから各問題に対するメンバーの当該前回学習日の日付を入力する前記サーバー側入力手段または前記制御側入力手段と、前記適正率と前記不適正率をそれぞれ変更前の前記理解度別記憶継続指標あるいは前記問題別型理解度別記憶継続指標と当該前回学習日から次の前記学習日までの経過日数に対する重み係数とし、これらの加重平均値として新たな理解度別記憶継続指標あるいは問題別型理解度別記憶継続指標を計算する記憶継続指標計算第一手段と、を含むことを特徴とする学習用システム。 The learning system according to claim 6, comprising a date of the last learning date of a member for each question,
The server side device or the control side processing unit inputs the server side input means or the control side input means for inputting the date of the last learning date of the member for each problem from the member database, the appropriate rate, and the inappropriateness The rate is a weighting coefficient for the continuation of each degree of understanding by the degree of understanding or the continuation of measure by type of degree of understanding by type of understanding and the number of days elapsed from the previous learning date to the next learning date. A learning continuation index calculation first means for calculating a new memory continuation index for each degree of understanding or a memory continuation index for each type of problem-specific understanding.
前記サーバー側装置または前記制御側処理部が、前記適正判定手段により前記適正状態と判定された場合は前記理解度別記憶継続指標あるいは前記問題別型理解度別記憶継続指標を不変とし、前記不適正状態と判定された場合は前記学習日の日付が当該適正状態の境界値となるように当該学習日の日付に近い側の前記理解度別記憶継続指標あるいは前記問題別型理解度別記憶継続指標を移動させる記憶継続指標計算第二手段、を含むことを特徴とする学習用システム。 The learning system according to claim 5,
When the server-side device or the control-side processing unit determines that the appropriate state is determined by the appropriateness determination unit, the storage continuation index for each degree of understanding or the storage continuation index for each degree of understanding according to problem type is set unchanged. When it is determined that the learning state is appropriate, the learning continuation index by understanding level or the continuation of storage by problem type understanding level close to the date of the learning date so that the date of the learning date becomes a boundary value of the appropriate state A learning system comprising: a memory continuation index calculation second means for moving an index.
前記サーバー側装置または前記制御側処理部が、前記適正判定手段により前記適正状態と判定された場合は前記理解度別記憶継続指標あるいは前記問題別型理解度別記憶継続指標を不変とし、前記不適正状態と判定された場合は、メンバーによる変更前の理解度に対する当該理解度別記憶継続指標あるいは当該問題別型理解度別記憶継続指標であって、メンバーによる変更後の理解度と同じ理解度を対象とする期間を構成し前記学習日の日付に近い側にある当該指標と、当該学習日の日付と当該指標との間にあるすべての指標を、当該学習日の日付側に向けて当該最小移動日数だけ移動させる記憶継続指標計算第三手段、を含むことを特徴とする学習用システム。 The learning system according to claim 5, wherein the learning system includes a minimum movement days, which is a minimum unit for moving the storage continuity index classified by understanding level or the storage continuation index classified by problem type.
When the server-side device or the control-side processing unit determines that the appropriate state is determined by the appropriateness determination unit, the storage continuation index for each degree of understanding or the storage continuation index for each degree of understanding according to problem type is set unchanged. If it is determined to be in an appropriate state, it is the memory continuation index by understanding level or the problem continuation index by problem level for the understanding level before the change by the member, and the same level of understanding by the member as the understanding level after the change The index that is on the side closer to the date of the learning date and all the indices between the date of the learning date and the index are directed toward the date side of the learning date. A learning system comprising: a storage continuation index calculation third means for moving by the minimum number of days of movement.
前記サーバー側装置または前記制御側処理部が、前記理解度別記憶継続指標あるいは前記問題別型理解度別記憶継続指標によって設定される期間であってメンバーの理解度判定により理解度が一段階上がる期間の日数をそれぞれ当該理解度別復習間隔日数あるいは当該問題別型理解度別復習間隔日数とする復習間隔日数設定手段、を含むことを特徴とする学習用システム。 The learning system according to any one of claims 7 to 9, comprising a review interval day by degree of understanding and a review interval day by degree of problem type to express an optimum review interval in repetitive learning of members. Because
The server-side apparatus or the control-side processing unit is a period set by the understanding continuation index by understanding level or the storage continuation index by problem type comprehension degree, and the understanding level is increased by one step by determining the understanding level of members. A learning system comprising: review interval days setting means for setting the number of days in each period as the number of review intervals according to the degree of understanding or as the number of review intervals according to the type of understanding per question type.
前記メンバー側端末装置または前記メンバー側処理部が、当該理解度別復習間隔日数あるいは当該問題別型理解度別復習間隔日数を修正するためにそれぞれ当該理解度別復習間隔修正日数あるいは当該問題別型理解度別復習間隔修正日数をメンバーにより入力させる前記メンバー側入力手段と、当該メンバー側入力手段により入力された当該理解度別復習間隔修正日数あるいは当該問題別型理解度別復習間隔修正日数を前記サーバー側装置または前記制御側処理部に送信する前記メンバー側送信手段と、を含み、
当該サーバー側装置または当該制御側処理部が、当該メンバー側端末装置または当該メンバー側処理部から送信された当該理解度別復習間隔修正日数あるいは当該問題別型理解度別復習間隔修正日数を受信する前記サーバー側受信手段または前記制御側受信手段と、当該サーバー側受信手段または当該制御側受信手段により受信された当該理解度別復習間隔修正日数あるいは当該問題別型理解度別復習間隔修正日数をそれぞれ新たな理解度別復習間隔日数あるいは問題別型理解度別復習間隔日数として設定する復習間隔日数修正手段と、を含むことを特徴とする学習用システム。 11. The learning system according to claim 10, wherein the number of review interval days for each comprehension and the number of review interval days for each question type comprehension are corrected by member input, and the number of days for review interval correction for each comprehension level and question type comprehension. A system for learning including the number of days of review interval correction by degree,
The member-side terminal device or the member-side processing unit is configured to review the number of review intervals according to the degree of understanding or the number of days of review interval according to the degree of understanding, respectively, to correct the number of review intervals according to the degree of understanding. The member side input means for inputting the review interval correction days by understanding level by the member, the review interval correction days by understanding level input by the member side input means or the review interval correction days by problem type understanding level The member side transmission means for transmitting to a server side device or the control side processing unit,
The server-side device or the control-side processing unit receives the review interval correction days by understanding level or the review interval correction days by problem type transmitted from the member-side terminal device or the member-side processing unit. The server-side receiving means or the control-side receiving means, and the review interval correction days for each degree of understanding received by the server-side reception means or the control-side reception means, or the review interval correction days for each type of problem-based understanding, respectively. A learning system comprising: a review interval days correction means for setting a new review interval days by understanding level or a review interval days by question type understanding level.
前記サーバー側装置または前記制御側処理部が、前記復習間隔日数設定手段あるいは前記復習間隔日数修正手段により設定された前記理解度別復習間隔日数あるいは前記問題別型理解度別復習間隔日数をそれぞれに対応した問題の前記前回学習日の日付に加えることにより当該問題に対する当該最適反復時期を設定する最適反復時期設定手段、を含むことを特徴とする学習用システム。 The learning system according to any one of claims 10 to 11, comprising: an optimum iteration time that represents an optimum iteration time in the iterative learning of members;
The server-side device or the control-side processing unit sets the review interval days for each understanding level or the review interval days for each type of understanding level set by the review interval days setting means or the review interval days correction means, respectively. A learning system comprising: an optimum repetition time setting means for setting the optimum repetition time for the problem by adding the corresponding problem to the date of the previous learning date.
前記サーバー側装置または前記制御側処理部が、前記サーバー側受信手段または前記制御側受信手段により受信された各問題に対するメンバーの前記学習日の日付に、当該問題に対応する前記理解度別記憶継続指標あるいは前記問題別型理解度別記憶継続指標を加えることによって当該問題に対する任意の時点における当該予測理解度を設定する予測理解度設定手段、を含むことを特徴とする学習用システム。 The learning system according to any one of claims 7 to 9, comprising a predicted understanding level predicted as an understanding level at an arbitrary time point,
The server-side device or the control-side processing unit continues the storage according to the degree of understanding corresponding to the problem on the date of the learning date of the member for each problem received by the server-side receiving means or the control-side receiving means. A learning system comprising: a prediction comprehension level setting unit that sets the prediction comprehension level at an arbitrary point in time for the problem by adding an index or the problem-specific type understanding level memory continuation index.
前記サーバー側装置または前記制御側処理部が、前記予測理解度設定手段により設定された任意の時点における前記予測理解度をもつ各問題に対し、理解度ごとに予め設定されている数値を当該予測理解度の対象期間における一定の当該問題別記憶率として設定する問題別記憶率設定第一手段、を含むことを特徴とする学習用システム。 The learning system according to claim 13, comprising a problem-specific memory ratio that is a memory ratio for each problem of a member,
The server-side device or the control-side processing unit predicts a numerical value set in advance for each understanding level for each problem having the predicted understanding level at an arbitrary time set by the predicted understanding level setting unit. A learning system comprising: a problem-specific memory rate setting first means for setting as a certain problem-specific memory rate in a target period of understanding.
前記サーバー側装置または前記制御側処理部が、前記予測理解度設定手段により設定された任意の時点における前記予測理解度をもつ各問題に対し、理解度ごとに予め設定されている数値を当該予測理解度の対象期間における初日の当該問題別記憶率とし当該対象期間において線形的に変化する当該問題別記憶率を設定する問題別記憶率設定第二手段、を含むことを特徴とする学習用システム。 The learning system according to claim 13, comprising a problem-specific memory ratio that is a memory ratio for each problem of a member,
The server-side device or the control-side processing unit predicts a numerical value set in advance for each understanding level for each problem having the predicted understanding level at an arbitrary time set by the predicted understanding level setting unit. A learning system comprising: a problem-specific memory ratio setting second means for setting the problem-specific memory ratio that changes linearly in the target period as the problem-specific memory ratio on the first day in the target period of understanding. .
前記サーバー側装置または前記制御側処理部が、前記予測理解度設定手段により設定された任意の時点における前記予測理解度をもつ各問題に対し、理解度ごとに予め設定されている数値を当該予測理解度の対象期間における初日の当該問題別記憶率とし当該対象期間において単調に減少する当該問題別記憶率を設定する問題別記憶率設定第三手段、を含むことを特徴とする学習用システム。 The learning system according to claim 13, comprising a problem-specific memory ratio that is a memory ratio for each problem of a member,
The server-side device or the control-side processing unit predicts a numerical value set in advance for each understanding level for each problem having the predicted understanding level at an arbitrary time set by the predicted understanding level setting unit. A learning system comprising: a problem-specific memory rate setting third means for setting the problem-specific memory rate that monotonously decreases in the target period as the problem-specific memory rate of the first day in the target period of understanding.
前記サーバー側装置または前記制御側処理部が、各講座内の学習対象であるすべての問題に対して前記問題別記憶率設定第一手段、前記問題別記憶率設定第二手段、前記問題別記憶率設定第三手段、のいずれかにより設定された前記問題別記憶率の任意の時点における少なくとも平均値を当該時点における当該講座別記憶率として計算し設定する講座別記憶率設定手段、を含むことを特徴とする学習用システム。 The learning system according to any one of claims 14 to 16, wherein the learning system includes a course-specific memory ratio that is a memory ratio for each whole course of the member,
The server-side device or the control-side processing unit is configured to store the problem-specific storage rate setting first means, the problem-specific storage rate setting second means, and the problem-specific storage for all the problems to be learned in each course. A class-specific memory rate setting unit that calculates and sets at least an average value of the problem-specific memory rate set at any point of time set by any of the rate setting third means as the class-specific memory rate at the time point A learning system characterized by
前記サーバー側装置または前記制御側処理部が、各希望コース内に含まれるすべての講座に対して前記講座別記憶率設定手段により設定された前記講座別記憶率の任意の時点における少なくとも平均値を当該時点における当該希望コース別記憶率として計算し設定する希望コース別記憶率設定手段、を含むことを特徴とする学習用システム。 The learning system according to claim 17, comprising a memory ratio for each desired course which is a memory ratio for each desired course of each member,
The server-side device or the control-side processing unit calculates at least an average value of the course-specific memory rates set by the course-specific memory rate setting means for all courses included in each desired course at an arbitrary time point. A learning system comprising: a desired course-specific memory ratio setting means for calculating and setting the desired course-specific memory ratio at the time.
前記サーバー側装置または前記制御側処理部が、任意の問題に対して前記問題別記憶率設定第一手段、前記問題別記憶率設定第二手段、前記問題別記憶率設定第三手段、のいずれかにより設定された前記問題別記憶率の低い側から当該学習優先順位を設定する学習優先順位設定第一手段、を含むことを特徴とする学習用システム。 The learning system according to any one of claims 14 to 16, comprising a learning priority order that represents a member learning priority order for an arbitrary problem,
The server-side apparatus or the control-side processing unit is any one of the problem-specific storage rate setting first means, the problem-specific storage rate setting second means, and the problem-specific storage rate setting third means for any problem. A learning priority setting first means for setting the learning priority from the low problem-specific storage rate set by the method.
前記サーバー側装置または前記制御側処理部が、前記最適反復時期設定手段により前記最適反復時期と設定された問題に対して、前記問題別記憶率設定第一手段、前記問題別記憶率設定第二手段、前記問題別記憶率設定第三手段、のいずれかにより設定された前記問題別記憶率の低い側から当該学習優先順位を設定する学習優先順位設定第二手段、を含むことを特徴とする学習用システム。 The learning system according to any one of claims 12 and 14 to 16, comprising a learning priority that represents a member's learning priority with respect to the problem set as the optimum repetition time,
The server-side apparatus or the control-side processing unit, for the problem set as the optimum iteration time by the optimum iteration time setting means, the problem-specific storage rate setting first means, the problem-specific memory rate setting second And a learning priority setting second means for setting the learning priority from the low problem-specific storage rate set by the problem-specific storage rate setting third means. Learning system.
前記メンバー側端末装置または前記メンバー側処理部が、講座内の各学習分野に対する当該学習分野別学習期限日をメンバーに入力させる前記メンバー側入力手段と、当該メンバー側入力手段により入力された当該学習分野別学習期限日を前記サーバー側装置または前記制御側処理部に送信する前記メンバー側送信手段と、を含み、
当該サーバー側装置または当該制御側処理部が、当該メンバー側端末装置または当該メンバー側処理部から送信された当該学習分野別学習期限日を受信する前記サーバー側受信手段または前記制御側受信手段と、当該学習分野別学習期限日を当該学習分野内の問題であって反復学習の対象である理解度の最上位である問題に対する当該理解度別学習期限日と設定し、当該理解度別学習期限日から当該最上位の理解度に対する前記理解度別復習間隔日数あるいは前記問題別型理解度別復習間隔日数を引いた日付を当該最上位から２番目の理解度である問題に対する当該理解度別学習期限日と設定し、当該理解度別学習期限日から当該２番目の理解度に対する理解度別復習間隔日数あるいは問題別型理解度別復習間隔日数を引いた日付を当該最上位から３番目の理解度である問題に対する当該理解度別学習期限日と設定し、以下同様に当該理解度別学習期限日を設定する理解度別学習期限日設定手段と、を含むことを特徴とする学習用システム。 The learning system according to any one of claims 10 to 11, wherein the learning system includes a learning deadline date for each learning field for members and a learning deadline date for each degree of understanding,
The member-side input device that causes the member-side terminal device or the member-side processing unit to input a learning field-specific learning deadline date for each learning field in the course, and the learning that is input by the member-side input unit The member side transmission means for transmitting a field-specific learning deadline date to the server side device or the control side processing unit,
The server-side receiving unit or the control-side receiving unit receives the learning field-specific learning deadline date transmitted from the member-side terminal device or the member-side processing unit, The learning deadline date for each learning field is set as the learning deadline date for each understanding level for the problem in the learning field that is the subject of iterative learning and the highest understanding level. From the date obtained by subtracting the number of review interval days for each degree of understanding or the number of review interval days for each type of understanding for the highest level of understanding from the highest level of understanding, the learning period by the degree of understanding for the problem that is the second degree of understanding from the highest level And set the date to the top of the date obtained by subtracting the number of review interval days for each understanding level or the number of review interval days for each type of understanding level. And a learning deadline date setting means for setting the learning deadline date by understanding level for the third degree of understanding, and setting the learning deadline date by understanding level. Learning system.
前記サーバー側装置または前記制御側処理部が、前記サーバー側入力手段または前記制御側入力手段により入力された問題と理解度に対して、学習対象であるすべての問題数に対する理解度が最上位の問題数の割合を最上位の理解度に対する当該理解度別達成率として計算し、他の理解度に関しては、学習対象であるすべての問題数に対する各理解度以上の問題数の割合を各理解度に対する当該理解度別達成率として計算する理解度別達成率設定手段、を含むことを特徴とする学習用システム。 The learning system according to any one of claims 1 to 21, wherein the learning system includes an achievement rate for each degree of comprehension that measures the degree of achievement for each member's degree of understanding for all the problems that the member is learning. There,
The server-side device or the control-side processing unit has the highest level of understanding of all the number of problems to be learned with respect to the problem and the degree of understanding input by the server-side input means or the control-side input means. The ratio of the number of questions is calculated as the achievement rate for each level of understanding with respect to the highest level of understanding. A learning system, comprising: a degree-of-understanding achievement rate setting means for calculating a degree-of-understanding achievement rate with respect to each other.
前記サーバー側装置または前記制御側処理部が、前記理解度別学習期限日設定手段により設定された前記理解度別学習期限日までの間に、各学習分野内における反復学習の対象である各理解度の問題を１日当たりの学習問題数として均等に配分させた当該理解度別学習達成ペースを設定する理解度別学習達成ペース設定手段、を含むことを特徴とする学習用システム。 The learning system according to claim 22, comprising a learning achievement pace for each understanding level, which is a learning pace for each understanding level for members,
Each understanding that the server-side device or the control-side processing unit is an object of iterative learning in each learning field before the learning-by-understanding date set by the understanding-level learning deadline setting unit. A learning achievement pace setting means for setting a learning achievement pace for each degree of understanding in which the degree of learning is equally distributed as the number of learning problems per day.
前記サーバー側装置または前記制御側処理部が、前記理解度別学習達成ペース設定手段により設定された当該理解度別学習達成ペースに対してメンバーの実際の学習ペースが遅れている場合に、前記学習優先順位を変更することおよび／または１日当たりの学習問題数を増加することによって当該理解度別学習達成ペースを修正する理解度別学習達成ペース修正手段、を含むことを特徴とする学習用システム。 The learning system according to claim 23, wherein the learning system enables correction to the learning achievement pace according to the degree of understanding,
The learning is performed when the server-side device or the control-side processing unit has a member's actual learning pace delayed with respect to the learning achievement pace for each understanding level set by the learning achievement pace setting means for each understanding level. A learning system comprising: a learning achievement pace modifying means for each degree of understanding that modifies the learning achievement pace for each degree of understanding by changing the priority and / or increasing the number of learning problems per day.
前記サーバー側装置または前記制御側処理部が、前記理解度別学習期限日設定手段により設定された前記理解度別学習期限日までに各理解度の問題に対するメンバーの学習が終了しなかった場合に、未終了である問題を検索し表示する理解度別未終了問題検索表示手段、を含むことを特徴とする学習用システム。 The learning system according to any one of claims 23 to 24,
When the server-side device or the control-side processing unit has not completed member learning for each understanding level problem by the learning level by understanding level set by the learning level setting unit by understanding level And a non-finished problem search display means for each degree of understanding that searches for and displays unfinished problems.
前記サーバー側装置または前記制御側処理部が、メンバーの日々の学習における少なくとも前記理解度別達成率、前記問題別記憶率、前記講座別記憶率、前記希望コース別記憶率、のいずれかあるいはすべての履歴と各学習期限日おける当該目標値を参照し、内挿手法により前回の学習日と当該学習期限日の間におけるこれらの値の変化を予測する当該予測曲線を設定する予測曲線設定手段、を含むことを特徴とする学習用システム。 26. The learning system according to claim 1, wherein at least each of at least one of the achievement rate by understanding level, the memory rate by problem, the memory rate by course, and the memory rate by desired course. A learning system including a target value on a learning deadline date and a prediction curve that predicts a change in these values until each learning deadline date,
The server-side device or the control-side processing unit is any or all of at least the achievement rate by understanding level, the problem-specific memory rate, the course-specific memory rate, and the desired course-specific memory rate in daily learning of members. Prediction curve setting means for referring to the history and the target value at each learning deadline date and setting the prediction curve for predicting a change in these values between the previous learning date and the learning deadline date by an interpolation method, A learning system characterized by including:
前記メンバー側端末装置または前記メンバー側処理部が、メンバーにより少なくとも当該メンバー作成問題を入力させる前記メンバー側入力手段と、当該メンバー側入力手段により入力された少なくとも当該メンバー作成問題を前記サーバー側装置または前記制御側処理部に送信する前記メンバー側送信手段と、当該サーバー側装置または当該制御側処理部から送信された少なくとも当該メンバー作成問題を受信する前記メンバー側受信手段と、当該メンバー側受信手段により受信された少なくとも当該メンバー作成問題を少なくとも前記画面表示装置に出力する前記メンバー側出力手段と、当該メンバー側出力手段により出力された少なくとも当該メンバー作成問題を画面表示する前記画面表示手段と、当該画面表示手段により画面表示された当該メンバー作成問題の中からメンバーが選択し解答した当該メンバー作成問題に対する少なくとも理解度をメンバーにより変更させる当該メンバー側入力手段と、当該メンバー側入力手段により変更された当該メンバー作成問題に対する少なくとも理解度を当該サーバー側装置または当該制御側処理部に送信する当該メンバー側送信手段と、を含み、
当該サーバー側装置または当該制御側処理部が、メンバーにより入力された少なくとも当該メンバー作成問題と当該メンバー作成問題に対する少なくとも理解度を当該メンバー側端末装置または当該メンバー側処理部から受信する前記サーバー側受信手段または前記制御側受信手段と、当該サーバー側受信手段または当該制御側受信手段により受信された当該メンバー作成問題と当該メンバー作成問題に対する少なくとも理解度を前記メンバーデータベースに格納する前記サーバー側出力手段または前記制御側出力手段と、当該メンバーデータベースから当該メンバー作成問題と当該メンバー作成問題に対する少なくとも理解度を入力する前記サーバー側入力手段または前記制御側入力手段と、当該サーバー側入力手段または当該制御側入力手段により入力された当該メンバー作成問題と当該メンバー作成問題に対する少なくとも理解度を当該メンバー側端末装置または当該メンバー側処理部に送信する前記サーバー側送信手段または前記制御側送信手段と、を含むことを特徴とする学習用システム。 27. The learning system according to claim 1, wherein a problem is created and input by a member, and both a question part corresponding to a question sentence part and an answer part corresponding to the answer sentence part are input. And / or a member creation question, which is a question to be additionally input only to an answer part of an existing question prepared in advance in the server side device or the control side processing unit,
The member side terminal device or the member side processing unit inputs at least the member creation problem by a member, and at least the member creation problem input by the member side input means. The member side transmission means for transmitting to the control side processing unit, the member side reception means for receiving at least the member creation problem transmitted from the server side device or the control side processing unit, and the member side reception means The member-side output means for outputting at least the member creation problem received to at least the screen display device, the screen display means for displaying at least the member creation problem output by the member-side output means, and the screen Displayed by display means The member-side input means for changing by the member at least the degree of understanding of the member-creation problem selected and answered by the member from the member-creation problems, and at least understanding the member-creation problem changed by the member-side input means The member side transmission means for transmitting the degree to the server side device or the control side processing unit,
The server side reception in which the server side device or the control side processing unit receives at least the member creation problem input by the member and at least the degree of understanding of the member creation problem from the member side terminal device or the member side processing unit Or the control-side receiving means, the server-side output means for storing in the member database at least the degree of understanding of the member creation problem and the member creation problem received by the server-side receiving means or the control-side receiving means, or The control side output means, the server side input means or the control side input means for inputting the member creation problem and at least the degree of understanding of the member creation problem from the member database, the server side input means or the control side input The server-side transmission means or the control-side transmission means for transmitting the member creation problem input by the stage and at least the degree of understanding of the member creation problem to the member-side terminal device or the member-side processing unit. A characteristic learning system.
28. The learning system according to any one of claims 1 to 27, wherein the apparatus is executable to cause a computer to execute an operation.
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