JP2018194647A - 学習支援装置、学習支援システム、学習支援方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

学習支援装置、学習支援システム、学習支援方法及びコンピュータプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】学習内容の分析に基づき適切な学習素材を個別に提供することが可能となる学習支援装置、学習支援システム、学習支援方法及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】複数の学習者による問題への解答を収集して分析し、分析結果に応じた学習素材データを提供する学習支援装置であって、収集した解答を学習者の識別情報に対応付けて記憶する第1記憶部と、複数の学習素材を記憶してある第2記憶部と、前記第1記憶部に記憶した学習者夫々の解答に基づき、前記学習者夫々の学習状況を分析する分析部と、該分析部による分析結果に基づいて前記複数の学習者夫々に対して個別に、学習素材を前記第2記憶部から抽出する抽出部と、該抽出部により抽出された学習素材を前記複数の学習者夫々に対して個別に異なる態様で含む学習素材データを作成する作成部と、作成された学習素材データを学習者向けに送信する送信部とを備える。【選択図】図1

Description

本発明は、学習内容の分析に基づき適切な学習素材を提供することが可能となる学習支援装置、学習支援システム、学習支援方法及びコンピュータプログラムに関する。
幼少の子供の学力検査から成人をも受験する資格試験まであらゆる年代で、学習者の学力や理解度を公平且つ客観的に評価するために同一の問題に対し一斉に解答させるテストが実施される機会が多々ある。このようなテストでは、採点結果をテスト実施主催者及び受験者に提示するのみならず、点数分布、各問題の正答率及び偏差値等、受験者全体を母体とした分析結果が必要とされる。
学習者全体の能力向上、及び指導者負担の軽減を図るために、テストの解答をネットワーク経由で収集し、自動的に上述の点数分布、偏差値算出のような分析を分析装置に行なわせ、分析結果を返却するシステムが使用されている。また、学習内容の分析結果から学習内容を提示するようなシステムが提案されている(特許文献1等)。特許文献1では具体的には、エビングハウスの忘却曲線に基づき、抽出された学習者の過去の正解/不正解に応じた適切なタイミングで学習内容を提示している。また、正答数に応じた点数の高低のみでの評価は適切とは言えないため、IRT(Item Response Theory:項目応答理論)に基づく採点結果の分析処理が行なわれている(特許文献2)。
このように分析処理を正確に行なうことによって学習者一人ひとりに人間である指導者を当てることが難しい状況であっても学習者夫々へ分析結果を提供することで指導者負担を軽減させることができる。
特許第5682305号公報 特開2016−109981号公報
テスト中の同一の問題に対する誤答の仕方は個別に異なる。例えばうっかりミスであるのか、まったく理解しておらずに誤答しているのか等である。IRT分析ではこのように異なる誤答の傾向を反映させた分析結果を得ることが可能であるが、このような分析結果を提供するのみでは、指導者が夫々の能力を把握して学習素材または取り組み方を個別に指導する必要がある。
そこで本開示は、学習内容の分析に基づき適切な学習素材を個別に提供することが可能となる学習支援装置、学習支援システム、学習支援方法及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
本発明の一態様に係る学習支援装置は、複数の学習者による問題への解答を収集して分析し、分析結果に応じた学習素材データを提供する学習支援装置であって、収集した解答を学習者の識別情報に対応付けて記憶する第1記憶部と、複数の学習素材を記憶してある第2記憶部と、前記第1記憶部に記憶した学習者夫々の解答に基づき、前記学習者夫々の学習状況を分析する分析部と、該分析部による分析結果に基づいて前記複数の学習者夫々に対して個別に、学習素材を前記第2記憶部から抽出する抽出部と、該抽出部により抽出された学習素材を前記複数の学習者夫々に対して個別に異なる態様で含む学習素材データを作成する作成部と、作成された学習素材データを学習者向けに送信する送信部とを備える。
本発明の一態様に係る学習支援装置では、前記作成部は、前記抽出部により抽出された学習素材を予め付与されている難易度、又は前記分析部の分析により付与される難易度の高い順、あるいは低い順に並べ替える。
本発明の一態様に係る学習支援装置では、前記作成部は、前記抽出部により抽出された学習素材を予め付与されている重要度、又は前記分析部の分析により付与される重要度の高い順に並べ替える。
本発明の一態様に係る学習支援装置では、前記作成部は、前記抽出部により抽出された学習素材に、予め付与されている難易度、又は前記分析部の分析により付与される難易度の高い順、あるいは低い順に順序を付与する。
本発明の一態様に係る学習支援装置では、前記作成部は、作成する学習素材データの提供先の学習者の解答の正答数が所定数以下である場合に、学習素材の並べ替えを行なう。
本発明の一態様に係る学習支援装置では、前記複数の学習者の学習履歴に基づく能力ランクを記憶する第3記憶部を更に備え、前記作成部は、前記分析部による分析結果と前記第3記憶部に記憶されている能力ランクとに基づいて、個別に学習素材データを作成する。
本発明の一態様に係る学習支援装置では、前記分析部は、IRTにより分析を行ない、前記作成部は、前記学習者夫々に対する前記分析部のIRTによる分析結果に応じて学習データを作成する。
本発明の一態様に係る学習支援システムは、表示部を備え、該表示部に表示された問題への学習者からの解答を受け付ける複数の端末装置と、該複数の端末装置にて受け付けた複数の学習者による解答を収集して分析し、分析結果に応じた学習素材データを提供する学習支援装置とを含む学習支援システムであって、前記学習支援装置は、収集した解答を学習者の識別情報に対応付けて記憶する第1記憶部と、複数の学習素材を記憶してある第2記憶部と、前記第1記憶部に記憶した学習者夫々の解答に基づき、前記学習者夫々の学習状況を分析する分析部と、該分析部による分析結果に基づいて前記複数の学習者夫々に対して個別に、学習素材を前記第2記憶部から抽出する抽出部と、該抽出部により抽出された学習素材を前記複数の学習者夫々に対して個別に異なる態様で含む学習素材データを作成する作成部と、作成された学習素材データを学習者向けに送信する送信部とを備え、前記複数の端末装置は、前記送信部により送信された学習素材データに基づき、個別に異なる態様で学習素材を前記表示部に表示させる。
本発明の一態様に係る学習支援システムは、前記複数の端末装置は夫々、前記送信部により送信された学習素材データに含まれている学習素材の順に従って、前記表示部に学習素材を表示させる。
本発明の一態様に係る学習支援方法は、複数の学習者による問題への解答を収集して分析し、分析結果に応じた学習素材データを提供する学習支援方法であって、収集した解答を学習者の識別情報に対応付けて逐次記憶部に記憶し、記憶した学習者夫々の解答に基づき、前記学習者夫々の学習状況を分析し、複数の学習素材を記憶してある第2記憶部から、分析結果に基づいて前記複数の学習者夫々に対して個別に学習素材を抽出し、抽出した学習素材を前記複数の学習者夫々に対して個別に異なる態様で含む学習素材データを作成し、作成された学習素材データを学習者向けに送信する。
本発明の一態様に係るコンピュータプログラムは、記憶部を備えるコンピュータに、複数の学習者による問題への解答を収集し、各学習者の識別情報に対応付けて逐次前記記憶部に記憶し、記憶した学習者夫々の解答に基づき、前記学習者夫々の学習状況を分析し、前記記憶部に記憶してある複数の学習素材から、分析結果に基づいて前記複数の学習者夫々に対して個別に学習素材を抽出し、抽出した学習素材を前記複数の学習者夫々に対して個別に異なる態様で含む学習素材データを作成し、作成された学習素材データを学習者向けに送信する処理を実行させる。
本発明の一態様では、学習者夫々に対し、学習者及びその他の学習者の解答を分析した結果に応じた学習素材が個別に異なる態様で提供される。提供された学習素材は印刷出力されるか又はデジタルデータとして表示される。学習者個別の能力に応じた学習素材が提供される。
本発明の一態様では、学習素材が難易度の低い順に並べ替えられるから学習者にとって易しい順で取り組むことができ、学習意欲を向上させることができる。また難易度の高い順に並べ、難しい問題から取り組ませるようにしてもよいことは勿論である。
本発明の一態様では、学習素材が重要度の高い順に並べ替えられるから学習者にとっては必ず取り組むべき素材を学習でき学習効率が向上して定着することが期待される。
本発明の一態様では、学習素材には難易度の高い順に順序が付与されており、順序が表示されるか印刷出力されることで学習者は学習素材をいずれから取り組むべきかを把握することができる。付与されている順序を参考に、易しい順又は難しい順で学習者の好みに応じて取り組むことができるから学習効率が向上して定着することが期待される。
本発明の一態様では、学習者の正答数が所定数以下である場合に、並べ替えが行なわれる。優秀者にとっては易しい順序への並び替えの効果が低いと考えられるが、それ以外の学習者にとっては並び替えられた学習素材への学習意欲の向上が期待できる。
本発明の一態様では、複数の学習者の学習履歴に基づく能力ランクに応じて学習素材データが作成される。能力ランクに応じて適切な学習素材を含むデータの提供が実施される。
本発明の一態様では、分析はIRTに基づき分析するものとし、学習者夫々に対して提供される学習データは、学習素材を順序又は組み替えて作成されるのみならず、予め記憶されている学習素材を参考に、IRTの分析結果に基づき別途作成されるものとしてもよい。これにより、例えば実際に学習者が取り組んで不正解であった問題の内、学習状況に応じて本当に学習者にとって有用な、理想的であると分析される問題(学習素材そのものを用いなくてよい)を含む学習データが作成することが可能になる。
本開示によれば、分析結果に応じた学習素材が個別に異なる態様で表示されるから、学習者にとって適切な学習素材を適切に提供することができ、指導者の負担を軽減させつつ学力向上が期待される。
実施の形態1の学習システムにおける処理の概要を示す説明図である。 実施の形態1の学習システムの構成を示すブロック図である。 学習DBの内容例を示す説明図である。 学習システムの学習支援装置の機能を示す機能ブロック図である。 実施の形態1における学習支援装置による処理手順の一例を示すフローチャートである 学習素材の抽出処理の手順の一例を示すフローチャートである。 学習支援装置により作成されるファイルの内容例を示す説明図である。 実施の形態2における学習システムの構成を示すブロック図である。 実施の形態2における学習支援装置による処理手順の一例を示すフローチャートである。 実施の形態2における学習素材の抽出処理の手順の一例を示すフローチャートである。 学習支援装置により作成されるファイルの内容例を示す説明図である。 学習支援装置により作成されるファイルの内容例を示す説明図である。 変形例における学習DBの内容例を示す説明図である。 変形例における学習素材の抽出処理の手順の一例を示すフローチャートである。 変形例における第2端末装置側での学習素材の表示処理手順の一例を示すフローチャートである。 変形例における学習素材の表示例を示す説明図である。 変形例における学習素材の表示例を示す説明図である。
以下、図面を用いて本発明の実施の形態を具体的に説明する。以下の実施の形態では、定期的に実施される学力テストの答案用紙を回収し、分析結果に基づいて学習者に個別に適切な学習素材を提供する学習システムを例に説明する。しかしながら本願に係る学習支援システムは、学力テストの答案用紙の分析のみならず、種々の能力を評価するためのテストの分析、又はアンケート等の収集に応じた情報提供を実施するシステムにも適用することが可能である。
(実施の形態1)
図1は、実施の形態1の学習システムにおける処理の概要を示す説明図である。学習システムは、学習支援装置1をサーバ装置として複数の第1端末装置2又は第2端末装置3がWebベースで学習支援装置と情報をやりとりするクライアント・サーバシステムである。第1端末装置2は、学習システムにて夫々集団(学校、学年及びクラス)を識別するクラス識別情報に対応付けて、学習者である生徒の学力を含む能力についての情報を学習支援装置1へ送信する。
例えば学力テストの実施後に、生徒の記入済み答案用紙Pについて担当の指導者である先生が採点を行ない、各々の生徒を識別する学習者識別情報と対応付けて採点結果を第1端末装置2から学習支援装置1へ送信する。この場合第1端末装置2は、各生徒の採点済み答案用紙Pを読取装置にて読み取って学習者識別情報と対応付けて送信するとよい。これにより採点結果が学習支援装置1に収集される。なお学習テストが、所定の用紙でなくデジタルコンテンツにて実施される場合、採点は自動で行なわれ、採点結果は自動的に学習支援装置1にて収集されてもよい。この場合答案用紙Pの読取は不要である。
学習支援装置1では、異なる集団の採点結果を収集し、後述するタイミングでIRTに基づく分析処理を行なう。学習支援装置1は、採点結果及び分析結果を示すデジタル文書であるファイルMを作成する。更に学習支援装置1は、実施された学力テストに対応する学習素材コンテンツを記憶してある学習データベース(以下DB(Data Base )という)101の学習素材DBから、分析結果に基づいて生徒夫々に適切な学習素材コンテンツを個別に抽出し、抽出した学習素材コンテンツをファイルMに追加して、追加後のファイルMを集団毎にまとめて返送する。
このような学習システムにおいて、抽出された学習素材コンテンツを単純に学習者向けに返送するのみでは学習効果が期待できない。学習者夫々に学習効果の定着に個性が存在するからである。そこで実施の形態1の学習システムでは、分析結果に基づいて個別に適切な態様で学習素材を提供する。
図2は、実施の形態1の学習システム100の構成を示すブロック図である。学習システム100は、学習支援装置1、及び第1端末装置2を含み、学習支援装置1と第1端末装置2とはネットワークNを介して通信接続が可能である。
学習支援装置1は、学習システム100に基づくサービス提供者が管理するサーバコンピュータである。学習支援装置1は、制御部10、記憶部11、一時記憶部12、及び通信部13を備える。なお実施の形態1では学習支援装置1は、一台のサーバコンピュータとして説明するが、複数のサーバコンピュータで処理を分散させた構成としてもよい。例えば、後述する情報処理プログラム11Pに基づく処理を行なう装置と、分析プログラム12Pに基づく分析処理を行なう装置とを別のサーバコンピュータで構成してもよい。又は、まとめられた集団群について1つの学習支援装置1を設ける構成とし、例えば一地区に含まれる複数の学校について1つの学習支援装置1を対応させ、複数地区で複数の学習支援装置1を設ける構成としてもよい。
制御部10は、CPU(Central Processing Unit )等を用いたプロセッサである。制御部10は、記憶部11に記憶されている情報処理プログラム11Pに基づく情報処理、分析プログラム12Pに基づくIRT分析処理を実行する。また制御部10は、図示しないWebサーバプログラムに基づき、第1端末装置2及び第2端末装置3からの学習システム100のWebサービスへのログインを受け付ける。一時記憶部12は、DRAM(Dynamic Random Access Memory)の揮発性メモリを用いて制御部10の処理により生成される情報を一時的に記憶する。
記憶部11は、例えばハードディスク又はフラッシュメモリ等の不揮発性メモリを用いる。記憶部11には、上述したように情報処理プログラム11P、分析プログラム12P、及びWebサーバプログラムが記憶されている。情報処理プログラム11Pは、第1端末装置2及び第2端末装置3から採点結果を受信する処理、分析プログラム12Pに基づくIRT分析の結果に応じたファイルMを作成する処理等を制御部10に実行させるサーバプログラムである。また記憶部11には、制御部10が参照する情報が記憶されている。記憶部11の内部又は学習支援装置1と異なる外部記憶装置に、学習DB101が記憶されている。制御部10から読み取り及び書込み処理が可能であれば、内部及び外部のいずれであってもよい。学習DB101の内容については後述する。
通信部13は、ネットワークNを介した通信接続及びデータ送受信を実現する通信デバイスである。具体的にはネットワークNに対応したネットワークカード等である。
第1端末装置2は、学習者を支援、指導する指導者が使用するコンピュータであり、デスクトップ型又はラップトップ型のパーソナルコンピュータである。なお第1端末装置2は、スマートフォン又はタブレット型端末であってもよい。第1端末装置2は、制御部20、記憶部21、一時記憶部22、表示部23、操作部24、及び通信部25を備える。
制御部20は、CPUを用いたプロセッサである。制御部20は、記憶部21に記憶されている端末プログラム2Pを含む各種プログラムに基づき制御処理を実行する。一時記憶部22はDRAM等の揮発性メモリを用いて制御部20の処理により生成される情報を一時的に記憶する。
記憶部21は、例えばハードディスク又はフラッシュメモリ等の不揮発性メモリを用いる。記憶部21には、端末プログラム2Pが記憶されている。なお端末プログラム2PはWebブラウザプログラムであり、汎用コンピュータである第1端末装置2における学習システム100特有の処理は、Webブラウザ上で実行されるようにしてもよい。第1端末装置2は、読取装置29と通信接続が可能であり、制御部20は、読取装置29にて読み取られた学習テストの答案用紙Pを受信して記憶部21に記憶させることが可能である。
表示部23は、液晶ディスプレイ、有機EL(Electro Luminescence)ディスプレイ等のディスプレイを用いる。表示部23は制御部20のWebブラウザプログラムに基づく処理により、学習支援装置1から提供される学習システム100のWebサービス上のWebページのイメージを表示する。また、学習支援装置1から提供されるファイルMに含まれるドキュメントデータのイメージを表示することも可能である。表示部23は、タッチパネル内蔵型ディスプレイであってもよい。
操作部24は、キーボード及びポインティングデバイス等のユーザインタフェースである。操作部24は指導者による操作情報を制御部20へ通知する。表示部23がタッチパネル内蔵型ディスプレイである場合、操作部24は内蔵タッチパネルである。操作部24はその他、指導者の操作入力を受け付けるデバイスであればよい。
通信部25は、有線通信用のネットワークカード等の通信デバイスを含む。通信部25は、キャリアネットワークN2及び公衆網N1と通信接続される。制御部20はネットワークN経由で学習支援装置1とWebサービス上で情報を送受信することが可能である。なお通信部25は、無線通信デバイスを更に含んでもよい。無線通信デバイスは基地局BSに接続する移動通信用の無線通信デバイスと、アクセスポイントAPへの接続に対応する無線通信デバイスとを含むとよい。
ネットワークNは、所謂インターネットである公衆通信網N1と、所定の移動通信規格による無線通信を実現するキャリアネットワークN2とを含む。キャリアネットワークN2には、基地局BSが含まれ、第1端末装置2及び第2端末装置3は、基地局BSからネットワークNを介した学習装置1との通信接続を可能とする。公衆通信網N1にはアクセスポイントAPが接続されており、第1端末装置2及び第2端末装置3はアクセスポイントAPからネットワークNを介して学習支援装置1と通信することも可能である。
図3は、学習DB101の内容例を示す説明図である。学習DB101は、学習者DB1011、テスト結果DB1012、分析結果DB1013、学習素材DB1014及び学習履歴DB1015を含む。
学習者DB1011は、学習者である生徒夫々を識別する学習者識別情報に対応付けて、生徒が所属する集団(学校、学年、クラス)を識別する集団識別情報を記憶している。
テスト結果DB1012は、全学習者の実施済みのテストの採点結果を、テスト別に各々の学習者識別情報に対応付けて記憶している。例えば図3の例では、問毎の解答と正誤を示す情報(正答:1、誤答:0)が記憶されている。またテスト結果DB1012は、採点結果に対するIRT分析の結果(合計点数、偏差値、順位、能力ランク、問題種別成績)を対応付けて記憶する。
分析結果DB1013は、テスト別に、全体又は集団(学校、又はクラス)毎のIRTに基づく分析結果を記憶する。
学習素材DB1014は、学習素材(学習テスト、類題、又は学習テストに対応する教材)のドキュメントデータを、各素材を識別する情報と対応付けて記憶している。また学習素材DB1014は、各ドキュメントデータに対し、ドキュメントの内容が対応する教科、単元、種別、及び学年を夫々示す情報を対応付けて記憶してもよい。なお学習データベース101はその他様々なテーブルを含んでもよいし、図3に示すようなデータベース構造にも限定されることはない。
学習履歴DB1015は、学習者識別情報に対応付けて各生徒が学習した学習素材を識別する教材識別情報を記憶する。学習素材がデジタル教材である場合には、実際に学習されたことを契機に教材識別情報が記憶される。デジタル教材である場合、学習日時及び学習に要した時間を対応付けて記憶するようにしてもよい。学習素材が印刷出力される教材である場合には、学習すべき学習素材の教材識別情報を送信したときのその教材識別情報を記憶してもよいし、指導者によって生徒(学習者識別情報)毎に学習済みの学習素材の教材識別情報を入力させて記憶するようにしてもよい。
このように構成される学習システム100における動作について説明する。図4は、学習システム100の学習支援装置1の機能を示す機能ブロック図である。学習支援装置1の制御部10は、記憶部11に記憶してある情報処理プログラム11Pに基づき、テストの採点結果を収集して学習DB101のテスト結果DB1012(第1記憶部)に記憶する。そして制御部10は、記憶部11に記憶してある分析プログラム12Pに基づいて分析部102として機能し、テスト結果DB1012に収集して記憶してある各学習者の採点結果に基づき、学習者の成績、偏差値、能力ランク等の分析を実行する。制御部10は、情報処理プログラム11Pに基づき抽出部103として機能し、分析結果から各学習者に適切な学習素材を記憶してある学習素材DB1014(第2記憶部)から抽出する。そして制御部10は、情報処理プログラム11Pに基づき作成部104として機能し、抽出した学習素材を、並べ替え、順序のマーク付与等を施して学習者夫々に対し個別に異なる態様で表示されるように作成する。そして制御部10は情報処理プログラム11Pに基づき、通信部13と協働して送信部105として機能し、作成部104によって作成した学習素材データを学習者へ向けて送信する。
これらの機能についてより詳細を、フローチャートを参照して説明する。図5は、実施の形態1における学習支援装置1による処理手順の一例を示すフローチャートである。
制御部10は、情報処理プログラム11Pに基づき複数の第1端末装置2から採点結果を受信し、採点された答案用紙Pの記入者である生徒の学習者識別情報に対応付けてテスト結果DB1012に記憶する(ステップS1)。
制御部10は、テスト結果DB1012を参照してテスト別に、採点結果の収集度合いが所定の条件を満たしたか否かを判断する(ステップS2)。所定の条件とは例えば、1つの学習テストの実施に対し、実施対象の学習者の合計数の80%に対応する採点結果を収集したことである。80%に限らず、60%、50%など任意の割合でよい。その他、分析対象の集団に地域の偏りが影響しないように、全ての地域で50%以上であるなどの条件であってもよいし。最初に実施された日(又は採点結果を最初に受信した日)から所定の日数が経過したという条件であってもよい。更には、予め過去のテストの成績分布に基づいて、収集度合いが50%以上で且つテストの受験者の成績分布が所定の分布を満たしていることなどであってもよい。
ステップS2にて条件を満たしていないと判断された場合(S2:NO)、制御部10は処理をステップS1へ戻し、他の採点結果を受信する。
ステップS2にて条件を満たしたと判断された場合(S2:YES)、制御部10は、テスト結果DB1012に記憶してある採点結果の一部又は全部に対して分析プログラム12Pに基づく分析処理を実行する(ステップS3)。
制御部10は、ステップS3にて実行した分析結果に基づき、分析の対象となった採点結果について、対応する学習識別情報に対応する生徒向けに、個別に分析結果(点数、偏差値、順位、能力指標、分野別成績)を示すドキュメントを作成する(ステップS4)。制御部10は更に、ステップS3にて実行した分析結果に基づいて、生徒夫々に個別の学習素材のドキュメントデータを学習素材DB1014から抽出し(ステップS5)、これにステップS4で作成したドキュメントに追加し、速報版ファイルMpを作成する(ステップS6)。
制御部10は、作成したファイルMpを対応する生徒宛てに送信する(ステップS7)。なおステップS7では、同一の集団に所属する生徒へはまとめてファイルMpが送信されるように、制御部10は集団別に対応する第1端末装置2へ向けてファイルMpを送信するようにしてもよい。
次に制御部10は、複数の第1端末装置2から送信される採点結果の受信及びテスト結果DB1012への記憶を継続する(ステップS8)。このとき制御部10は、ステップS2同様に、記憶する採点結果に対応付けてIRT分析が未実施であることを共に記憶する。
制御部10は、テスト結果DB1012を参照してテスト別に、採点結果の収集度合いが100%であるか否かを判断する(ステップS9)。ステップS9にて100%でないと判断された場合(S9:NO)、制御部10は処理をステップS8へ戻し、他の採点結果の受信及び記憶を継続する。
ステップS9にて100%であると判断された場合(S9:YES)、制御部10は、1つのテストに対する全採点結果に対して分析プログラム12Pに基づく分析処理を実行する(ステップS10)。
制御部10は、ステップS10にて実行した分析結果に基づき、全ての生徒向けに個別に分析結果(点数、偏差値、順位、能力指標、分野別成績)を示すドキュメントを再度作成する(ステップS11)。制御部10は、生徒夫々に個別の学習素材のドキュメントデータを学習素材DB1014から抽出する(ステップS12)。制御部10は、抽出したドキュメントデータをステップS10で作成したドキュメントに追加した最終版ファイルMfを作成する(ステップS13)。
そして制御部10は、作成したファイルMfを各生徒宛てに、集団別に第1端末装置2へ送信し(ステップS14)、処理を終了する。
なおステップS11においては、ステップS7にて速報版のファイルMpを送信済みの生徒宛てには最終版ファイルMfには学習素材を抽出せず追加しないようにしてもよい。学習素材が重複する可能性が高いからである。又は、この重複を回避するためには、同一の生徒宛てにステップS7にて送信される速報ファイルMpと、ステップS14にて送信される最終版ファイルMfとを受信した第1端末装置2では、いずれかのみが生徒宛てに印刷されて渡されるなどの運用が指導者によってされるようにしてもよい。
図6は、学習素材の抽出処理の手順の一例を示すフローチャートである。図6に示す処理手順は、図5のフローチャートにおけるステップS5の手順の詳細に対応する。
学習支援装置1の制御部10はまず、図5のフローチャートにおけるステップS3で分析対象として抽出された学習者の学習者識別情報を1つずつ選択する(ステップS501)。選択した学習者識別情報の分析対象であるテストの採点結果及びIRT分析の結果をテスト結果DB1012から抽出する(ステップS502)。抽出した採点結果及びIRT分析の結果に基づき制御部10は、特に復習すべきと考えられる問題、即ち誤答した問題、正答ではあるが偶然に正答したと推測される問題、誤答した問題と同一種別の問題を含む推奨復習教材を学習素材DB1014から抽出する(ステップS503)。
ステップS503において制御部10は、例えば、分析対象のテスト中の誤答の問題と同一問題又は類題を含む学習素材を抽出する。また制御部10は、学習素材DB1014にて教材識別情報に対応付けて記憶されている対応テストのテスト識別情報が、分析対象のテストのテスト識別情報と一致する学習素材を抽出する。また制御部10は、誤答した問題と同一の種別の種別が対応付けられている学習素材を抽出する。更に制御部10はこのとき、選択された学習者識別情報に対応付けられている採点結果及びIRT分析の結果で誤答とされているのみならず、他の学習者の正答率が低い問題を含む学習素材を抽出するようにしてもよい。また、分析対象のテストについての採点結果及びIRT分析の結果のみならず、学習履歴DB1015に記憶されている過去の学習履歴に基づいて、誤答し易い傾向のある問題を含む学習素材を抽出するようにしてもよい。
そして、誤答の問題と同一問題又は類題を含む学習素材、分析対象のテスト識別情報が対応付けられている学習素材、過去の誤答問題等に重み付けを付与しておいてもよい。また制御部10が、誤答した問題と類似する問題を含む学習素材を、統計的な指標により計算することが可能な類似度を使用して抽出するようにしてもよい。いずれが復習に効果的な問題であるかをIRT分析の結果で出力される項目に基づき判断することが可能なように、上述のような抽出方法を参酌して指標値を算出しておくとよい。また、人間によって採点結果に対応して選ばれる学習素材を、その採点結果と対応付けて複数パターン記憶しておき、学習モデルにより学習して選択するようにしてもよい。
制御部10は、ステップS503で抽出した学習素材から、特に復習すべきと考えられる問題に優先順位を付与し(ステップS504)、優先順位にしたがってソートする(ステップS505)。ステップS504において制御部10は、上述の重み付け等から導出される指標値から優先順位を付与してもよい。制御部10は、ソートの結果から所定数の学習素材を選択し(ステップS506)、選択した学習素材を難易度順に、易しい問題から順に並ぶように順序を変更し(ステップS507)、選択した学習素材と選択した学習素材の解答解説とのデータを変更後の順序に従って並べた1つのドキュメントデータとして作成する(ステップS508)。なお、ステップS507では易しい問題から並ぶようにのみならず、例えば計算問題から、又は漢字若しくは穴埋めで知識を問う問題からなど、取り組み易い順に並べるようにしてもよい。そして難易度の高い順に順序が付与されてもよく、学習者の好み又は特性に応じて取り組ませることができ、学習効率が向上して内容の定着が期待される。また、ステップS507の順序の変更では、算数の方の成績が良い学習者の学習者識別情報に対しては、算数の学習素材を先にするなど、学習者個別のIRT分析結果に基づいて並び替えてもよい。
次に制御部10は、分析対象として抽出された学習者全てを選択したか否かを判断する(ステップS509)。全てを選択していないと判断された場合(S509:NO)、制御部10は処理をステップS501へ戻して次の学習者識別情報を選択する。
ステップS509にて全てを選択したと判断された場合(S509:YES),制御部10は学習素材の抽出処理を終了し、図5のフローチャートにおけるステップS6へ処理を戻す。
図7は、学習支援装置1により作成されるファイルMの内容例を示す説明図である。図7の例では、図5のフローチャートにおけるステップS7で送信される速報版のファイルMpの内容例を示している。ファイルMpには、分析結果に基づく成績表(合計点数、偏差値、順位、能力指標、問題種別成績)のドキュメントが含まれている。またその成績表には、復習用教材が共に含まれていることが示されており、図7に示すように、成績に応じて抽出された個別の学習素材が教科毎に追加されている。
このように、個別に成績に応じて学習素材を追加し、更に重要度(優先順位)、難易度順などに並べ替えた学習素材を含むファイルが生徒一人ひとりに配布される。これにより指導者の負担を減らしつつ、学習者が取り組み易くしてある態様で印刷出力された学習素材を提供することができ、指導者の個別の直接的な指導がなくとも自信を持たせて学習意欲を向上させることが期待できる。
なお、各学習者へ向けて作成される復習用の素材は、学習素材DB1014に記憶されているドキュメントデータの組み合わせに限らず、ドキュメントデータに含まれている各設問等から抽出されるか、又はその設問を参考に作成される新たな問題等を含む学習データであってもよい。IRT分析を行なうことにより、例えば実際に学習者が取り組んで不正解であった問題の内、学習状況に合わせて本当に学習者にとって有用な問題を含む学習データが作成することが可能になる。このように各学習者にとっての理想的な問題を組み合わせた学習データを作成して提供することが可能になり、更に学習意欲の向上又は内容の定着が期待される。
(実施の形態2)
実施の形態2では、学習者はタブレット型端末にてデジタルコンテンツにて学習及び学力テストを実施する。図8は、実施の形態2における学習システム100の構成を示すブロック図である。実施の形態2の学習システム100は、学習支援装置1、第1端末装置2及び第2端末装置3を含み、第1端末装置2及び第2端末装置3は夫々、ネットワークNを介して学習支援装置1と通信接続が可能である。実施の形態2における学習システム100の構成は、生徒用の第2端末装置3が存在する点と、該第2端末装置3が存在することによる詳細な処理手順と、第2端末装置3向けに送信されるファイルMpにおける態様が異なる。それらを除く点は実施の形態1におけるシステムと共通の構成を有する。したがって共通の構成には同一の符号を付して詳細な説明を省略する。
第2端末装置3は、制御部30、記憶部31、一時記憶部32、表示部33、操作部34、及び通信部35を備える。第2端末装置3はタブレット型端末であるが、第1端末装置2と同様のハードウェア構成を有するため対応する符号を付して各々の詳細な説明は省略する。ただし第2端末装置3の表示部33は、タッチパネル内蔵型ディスプレイであり、操作部34は表示部33と一体化されたディスプレイ内蔵型のタッチパネル及び筐体に設けられた数個のボタン群である。そして通信部35は無線通信デバイスであり、アクセスポイントAPを介して公衆網N1に接続するか、又は基地局BSを介してキャリアネットワークN2に接続する。第3端末装置3は通信部35により、学習支援装置1と通信接続することが可能である。
実施の形態2において学力テストが実施される場合、学習者である生徒が夫々自身の学習者識別情報をログイン情報として第2端末装置3から学習システム100のWebサービスにログインし、第2端末装置3の表示部33及び操作部34を用いて学力テストを受験する。これらの答案について指導者は、指導者のログイン情報を用いて第1端末装置2により担当する生徒の答案について採点を実施し、採点結果を収集して学習支援装置1へ送信させる。学習支援装置1が読み書きする学習DB101の内容は実施の形態1と同様である。そして学習支援装置1にて、以下のような処理が実施される。
図9は、実施の形態2における学習支援装置1による処理手順の一例を示すフローチャートである。図9のフローチャートに示す処理手順の内、実施の形態1の図5のフローチャートに示した処理手順と共通する手順については、同一のステップ番号を付して詳細な説明を省略する。
制御部10は、ステップS5にて分析結果に基づいて生徒夫々に個別の学習素材のドキュメントデータを学習素材DB1014から抽出すると(S5)、これにステップS5で作成したドキュメントに追加した速報版ファイルMpを作成し(S6)、ファイルMpを閲覧するための画面の画面情報を作成する(ステップS21)。実施の形態2において制御部10は、生徒が用いる第2端末装置3からファイルMpの閲覧が可能となるように、各生徒のログイン情報に対応する画面を作成しておく。なお、指導者が用いる第1端末装置2からも学習者のファイルMpを表示する画面の閲覧ができるように対応する指導者のログイン情報に対応付けて画面情報を作成しておくとよい。
そして制御部10は、最終版のファイルMfを作成した後も(S13)、ファイルMfを閲覧するための画面の画面情報を作成し(ステップS22)、ステップS21で作成した画面と対応付け(ステップS23)、処理を終了する。この場合も制御部10は、作成した画面については生徒が用いる第2端末装置3から各々自分のファイルMpを画面上で閲覧することが可能にしておくと共に、指導者が用いる第1端末装置2からも学習者のファイルMpを閲覧できるように画面情報を作成しておくとよい。
図10は、実施の形態2における学習素材の抽出処理の手順の一例を示すフローチャートである。図10に示す処理手順は、図9のフローチャートにおけるステップS5の手順の詳細に対応する。なお図10のフローチャートに示す処理手順の内、実施の形態1の図6のフローチャートに示した処理手順と共通する手順については、同一のステップ番号を付して詳細な説明を省略する。
実施の形態2では、学習支援装置1の制御部10は、採点結果及び分析結果を抽出すると(S502)、分析結果に含まれる能力ランクを特定する(ステップS511)。ステップS503で制御部10は、特に復習すべきと考えられる問題、即ち誤答した問題、正答ではあるが偶然に正答したと推測される問題、誤答した問題と同一種別の問題を含む推奨復習教材を学習素材DB1014から抽出する(S503)。このとき実施の形態2において制御部10は、能力ランクが所定値より高い(例えばランクA)である場合には高得点であって復習すべき問題がない可能性があるから、実施された学力テストの単元の範囲で、更に難易度の高いチャレンジ問題を抽出するようにしてもよい。
そして制御部10は、ステップS506で上位所定数の学習素材を選択した後(S506)、選択中の学習者識別情報に対応する能力ランクが高ランクであるか否かを判断する(ステップS512)。高ランクとは上述したように例えばランクA等、予め高ランクであると設定されている能力ランクである。
ステップS512にて高ランクでないと判断された場合(S512:NO)、制御部10は処理をステップS507へ進めて学習素材の順序を変更してから(S507)、処理をステップS508へ進める。一方で高ランクであると判断された場合(S512:YES)、制御部10は、学習素材の順序を変更することなしに処理をステップS508へ進める。
実施の形態2における学習素材の抽出処理について具体例を挙げて説明する。図11及び図12は、学習支援装置1により作成されるファイルMの内容例を示す説明図である。図11及び図12では、操作部34により画面331をスクロールしたりリンクを選択したりすることで、画面331は重畳して示されている他の学習用素材を示す画面へ切り替わる。図11は能力ランクが高ランクでないと判断された場合のファイルMが第2端末装置3の表示部33に表示された画面331の例を示す。図12は高ランクであると判断された場合のファイルMが表示部33に表示された画面331の例を示す。なお図11及び図12では、第2端末装置3にて最終版のファイルMfを受信して表示している例を示している。
図11では、実施の形態1における図7に示したファイルMpと比較した場合、推奨復習用教材は同一であっても、ファイルMに含まれている学習素材の順序が異なる。図7におけるファイルMpでは、国語用の推奨復習用教材は「K002」、「K010」、「K012」の順であるが、図11に示しているファイルMfに含まれている国語用の推奨復習用教材は「K002」、「K012」、「K010」の順である。また図7におけるファイルMpでは、算数用の推奨復習用教材は「M001」、「M021」、「M005」の順であるが、図11に示しているファイルMfに含まれている国語用の推奨復習用教材は「M001」、「M005」、「M021」の順である。
図12では、図11の例とは異なる学習者向けのファイルMfを示している。高レベルと判断されているため、順序は抽出された問題の優先度順である。なお算数については誤答がなかったため、チャレンジレベルの問題を含む学習素材が抽出されて加えられている。なお、復習すべき問題がない場合には学習素材は抽出されなくてもよい。
このようにIRT分析の結果から個別に、学習者にとって適切な順序で並べ替えられた学習素材が提供される。レベルの高低に応じて取り組み易い順序に変更したり、チャレンジレベルの問題が出題されたりと、個別の学習定着度に応じた学習素材が提供される。したがって、異なるレベルの学習者に対応しなければならない指導者の負担を減らしつつ、各々の能力に応じて取り組み易くした態様で表示される学習素材によって学習者の学習意欲を向上させることが期待される。
(変形例)
変形例では、実施の形態2の学習システム100において、学力テストにおける各問題の所要時間を鑑みて適切な表示態様で学習素材を提供する。変形例では学習者である生徒が夫々自身の学習者識別情報をログイン情報として第2端末装置3から学習システム100のWebサービスにログインし、第2端末装置3の表示部33及び操作部34を用いて学力テストを受験する。そして第2端末装置3へ学力テスト及びその他教材を提供する学習支援装置1では、設問ごとに所要時間を計測する。更に変形例では、各学習者の能力を1回の学力テストのみならず、複数回の学力テストの採点結果、及び学習システム100上における教材への取り組みの結果をIRT分析して総合的に評価し、学習者DB1011にてその評価を問題種別に応じて記憶する。変形例では、学習支援装置1がこれらの時間情報及び問題種別に基づいて適切な態様で学習素材を提供する。
図13は、変形例における学習DB101の内容例を示す説明図である。なお図13に示す学習DB101の内容からは、分析結果DB1013、学習素材DB1014及び学習履歴1015を省略し、学習者DB1011及びテスト結果DB1012のみが示されている。図13に示すように学習者DB1011には、学習者である生徒夫々を識別する学習者識別情報に対応付けて、所属する集団を示す集団識別情報のみならず、学習者識別情報をキーとして学習DB101から抽出可能なテスト結果、学習履歴に基づき推定される能力が数値として記憶されている。能力の数値は教科別に、更にその問題種別(分野)毎に評価指標値(例えば1(低)〜5(高)の5段階評価)が導出されている。また、図13に示す例では、問題種別毎に所要時間に応じた時間の使い方に対する評価値も導出されている。
また変形例におけるテスト結果DB1012には、問題ごとの所要時間も計測されて記憶されている。例えば5月実施の国語(K)の学力テストの問2に対して、「 0010020203031」の学習者識別情報には所要時間「2」(単位は例えば「分」)、「 0010020203032」の学習者識別情報には所要時間「5」が記憶されている。つまり前者の学習者識別情報に対応する学習者は、問2をより早く解答していることが分かる。
学習支援装置1は、テスト結果DB1012に記憶される学習者別の所要時間の情報に基づきテストの結果のレベル別の学習者の時間配分の統計から、テスト毎に、各設問に対して使用する理想的な時間配分を求めておくとよい。またこの時間配分は、出題者側の意図する時間配分も考慮されて求められるとよい。求められた時間配分は、テスト毎に記憶部11又は学習DB101の分析結果1013等に記憶される。
これらの情報に基づく時間配分を考慮した復習用教材の提供についてフローチャートを参照して説明する。図14は、変形例における学習素材の抽出処理の手順の一例を示すフローチャートである。図14に示す処理手順は、図9のフローチャートにおけるステップS5の手順の詳細に対応する。なお図14のフローチャートに示す処理手順の内、実施の形態1の図6又は実施の形態2の図10のフローチャートに示した処理手順と共通する手順については、同一のステップ番号を付して詳細な説明を省略する。
変形例において制御部10は、ステップS512で高ランクでないと判断された場合(S512:NO)、選択された学習素材を、個々の能力に応じて易しい教科及び問題種別の順で、更に各教科及び問題種別で難易度の低い順に易しい学習素材から順でマークを付与する(ステップS521)。マークの付与は例えば、学習素材に順序を示す数値を対応付けて記憶する。例えばドキュメントデータをpdf形式とした場合、非表示のテーブルにこれらの順序を記憶しておく。またHTML形式である場合、メタデータ内に順序を記憶しておくとよい。なおステップS521のマークの付与は、難易度の高い順であってもよい。
ステップS521では例えば制御部10は、選択されている学習者識別情報に対し、学習者DB1011にて対応付けられている教科別の能力が高い方(得意な教科)から順に、そして各教科において得意な問題種別から順に、更に易しい順に実行するようにマークを付与する。そして弱点を克服するために重点的に復習すべき問題を含む学習素材には、重要度を示すマークを付与するとよい。教科は所定の順序(例えば、国語、算数、理科、社会等)の固定であってもよい。
そして制御部10は、選択された問題夫々について導出された時間配分を示す時間情報を各問題に付与しておく(ステップS522)。ステップS522にて具体的には、制御部10は学習素材に含まれる問題の識別情報に対応付けて時間配分を示す時間情報をドキュメントデータに対応付けて記憶するとよい。例えばドキュメントデータをpdf形式とした場合、非表示のテーブルにこれらの時間情報を記憶しておき、HTML形式である場合、メタデータ内に時間情報を記憶しておくとよい。
マーク(順序)及び時間情報は、ステップS508で学習素材のドキュメントデータを作成する際に、後にドキュメントデータに基づいて表示するときに参照できるようにデータ内に包含されるとよい。
図15は、変形例における第2端末装置3側での学習素材の表示処理手順の一例を示すフローチャートである。第2端末装置3では、ログイン情報に対応する学習者識別情報で識別される学習者向けに学習支援装置1から送信されたファイルM(ファイルMp又はファイルMf)を受信する(ステップS301)。
制御部30は、受信したファイルMに含まれる成績表(合計点数、偏差値、順位、能力指標、問題種別成績)のドキュメント学習素材をまず表示部33に表示する(ステップS302)。このとき表示部33には、復習用教材へのリンクが表示される(図16参照)。制御部30は、受信したファイルMに含まれている各学習素材に付与されているマーク(順序、重要度)の情報に基づき、最初に学習すべき学習素材であること、絶対に学習すべき学習素材であること等のメッセージを含むガイドを表示させる(ステップS303)。
制御部30は、成績表内のリンクの選択に基づき、ファイルM内から学習素材を選択する(ステップS304)。ステップS304で選択される順序は、各学習素材に付与されているマークが示す順序とは異なってもよい。
制御部30は、選択した学習素材の画面を表示する(ステップS305)。このときマークに重要度が含まれている場合であって、その重要度が所定値よりも高い場合には重要度が高い問題であることを示すメッセージ等を共に表示するとよい。
次に制御部30は、表示した学習素材に対する所要時間の計測を開始し(ステップS306)、学習素材毎に解答がされたか否かを判断する(ステップS307)。なおステップS307では、表示されている画面内に複数の設問が含まれる場合には、いずれの設問に対して学習者が取り組み始めたかを把握できるように開始ボタンを設けるなどしてあるとよい。
解答がされたと判断された場合(S307:YES)、制御部30は、各学習素材に付与されている時間情報が示す時間配分の内の所定時間前であるか否かを判断する(ステップS308)。所定時間とは例えば時間配分の半分である。
ステップS308において所定時間前でないと判断された場合(S308:NO)、制御部30は、選択された学習素材に対する時間の計測を終了し(ステップS309)、ファイルMに含まれている学習素材は全て終了したか否かを判断する(ステップS310)。
ステップS310にて学習素材が終了していないと判断された場合(S310:NO)、制御部30は処理をステップS304へ戻し、他の学習素材を選択する。
ステップS307において解答がされていないと判断された場合(S307:NO)、制御部30は、各学習素材に付与されている時間情報が示す時間配分が経過したか否かを判断する(ステップS311)。ステップS311で経過していないと判断された場合(S311:NO)、制御部30は処理をステップS307へ戻し、時間配分に基づく解答の受け付けを待機する。
ステップS311にて時間が経過したと判断された場合(S311:YES)、制御部30は、時間が経過したことを示すメッセージを通知し(ステップS312)、処理をステップS307へ戻す。ステップS312で通知されるメッセージは、時間配分の時間を示して例えば「5分以内に解答するといいですよ。7分なら大丈夫ですが8分以上は時間のかけ過ぎ」などと文字情報(又は音声)で通知するとよい。通知は単に経過時間によって異なる音種の効果音であってもよい。
ステップS308にて所定時間前であると判断された場合(S308:YES)、制御部30は、時間配分に対して解答タイミングが早すぎることを示すメッセージを通知し(ステップS313)、処理をステップS309へ進める。ステップS313で通知されるメッセージは、「見直してみよう!合っているかな?」等と、例えば常に早いタイミングで誤答してしまう学習者には、見直しを促すなど理想的な時間配分で学習素材を消化するように促すメッセージであるとよい。
ステップS310にて全ての学習素材が終了したと判断された場合(S310:YES)、制御部10は学習素材の表示を終了する。
図16及び図17は、変形例における学習素材の表示例を示す説明図である。図16は、ファイルMfが第2端末装置3の表示部33に表示された画面331の例を示す。図16及び図17では、操作部34により画面331をスクロールしたりリンクを選択したりすることで、画面331は重畳して示されている他の学習用素材を示す画面へ切り替わる。図16に示すように、変形例では学習素材の順序はドキュメントデータ内では変更されておらず、選択された順に対応する。ただし、成績表の各学習素材へのリンクボタンが、最初に学習すべき学習素材であることを示すメッセージと共に強調されている。点滅等の効果が施されていてもよい。
また変形例においては、選択された学習素材が表示される際に、図16に示すように、重要度が高い問題であることを示すメッセージが表示されるようにしてある。これにより学習者は、重要な問題であることを自覚しながら復習に取り組むことができる。また図17は、選択された学習素材を表示した画面332を示す。画面332では、学習者のこれまでの履歴、テストの結果から復習すべき計算問題の内、誤答した問題若しくは類題、又は易しい問題であってまず取り組むべき問題が太枠によりハイライト表示されている。このように、1画面にて表示される学習用素材(問題ページ)の順番のみならず、夫々に含まれる設問、小問などについても個別に適切な態様で表示するようにしてもよい。
変形例では、所要時間及び総合評価に基づき総合的な分析によって学習素材が適切な態様で提供されることとしたが、その他の個別の要素に基づいて態様が個別に使い分けられる構成としてもよい。これにより指導者の負担を減らしつつ、学習者が取り組み易くしてある態様で表示された学習素材を提供することができ、指導者の個別の直接的な指導がなくとも個々の能力に応じて学力を向上させることが期待できる。
開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
1 学習支援装置
10 制御部
11 記憶部
11P 情報処理プログラム
12P 分析プログラム
101 学習DB
1011 学習者DB
1012 テスト結果DB
1013 分析結果
1014 学習素材DB
1015 学習履歴DB
2 第1端末装置
3 第2端末装置
4 第3端末装置
20,30,40 制御部
21,31,41 記憶部
23,33,43 表示部
29 読取装置

Claims (11)

  1. 複数の学習者による問題への解答を収集して分析し、分析結果に応じた学習素材データを提供する学習支援装置であって、
    収集した解答を学習者の識別情報に対応付けて記憶する第1記憶部と、
    複数の学習素材を記憶してある第2記憶部と、
    前記第1記憶部に記憶した学習者夫々の解答に基づき、前記学習者夫々の学習状況を分析する分析部と、
    該分析部による分析結果に基づいて前記複数の学習者夫々に対して個別に、学習素材を前記第2記憶部から抽出する抽出部と、
    該抽出部により抽出された学習素材を前記複数の学習者夫々に対して個別に異なる態様で含む学習素材データを作成する作成部と、
    作成された学習素材データを学習者向けに送信する送信部と
    を備えることを特徴とする学習支援装置。
  2. 前記作成部は、前記抽出部により抽出された学習素材を予め付与されている難易度、又は前記分析部の分析により付与される難易度の高い順、あるいは低い順に並べ替える
    ことを特徴とする請求項1に記載の学習支援装置。
  3. 前記作成部は、前記抽出部により抽出された学習素材を予め付与されている重要度、又は前記分析部の分析により付与される重要度の高い順に並べ替える
    ことを特徴とする請求項1に記載の学習支援装置。
  4. 前記作成部は、前記抽出部により抽出された学習素材に、予め付与されている難易度、又は前記分析部の分析により付与される難易度の高い順、あるいは低い順に順序を付与する
    ことを特徴とする請求項1に記載の学習支援装置。
  5. 前記作成部は、作成する学習素材データの提供先の学習者の解答の正答数が所定数以下である場合に、学習素材の並べ替えを行なう
    ことを特徴とする請求項2又は3に記載の学習支援装置。
  6. 前記複数の学習者の学習履歴に基づく能力ランクを記憶する第3記憶部を更に備え、
    前記作成部は、前記分析部による分析結果と前記第3記憶部に記憶されている能力ランクとに基づいて、個別に学習素材データを作成する
    ことを特徴とする請求項1に記載の学習支援装置。
  7. 前記分析部は、IRT(Item Response Theory:項目応答理論)により分析を行ない、
    前記作成部は、前記学習者夫々に対する前記分析部のIRTによる分析結果に応じて学習データを作成する
    ことを特徴とする請求項1に記載の学習支援装置。
  8. 表示部を備え、該表示部に表示された問題への学習者からの解答を受け付ける複数の端末装置と、該複数の端末装置にて受け付けた複数の学習者による解答を収集して分析し、分析結果に応じた学習素材データを提供する学習支援装置とを含む学習支援システムであって、
    前記学習支援装置は、
    収集した解答を学習者の識別情報に対応付けて記憶する第1記憶部と、
    複数の学習素材を記憶してある第2記憶部と、
    前記第1記憶部に記憶した学習者夫々の解答に基づき、前記学習者夫々の学習状況を分析する分析部と、
    該分析部による分析結果に基づいて前記複数の学習者夫々に対して個別に、学習素材を前記第2記憶部から抽出する抽出部と、
    該抽出部により抽出された学習素材を前記複数の学習者夫々に対して個別に異なる態様で含む学習素材データを作成する作成部と、
    作成された学習素材データを学習者向けに送信する送信部と
    を備え、
    前記複数の端末装置は、前記送信部により送信された学習素材データに基づき、個別に異なる態様で学習素材を前記表示部に表示させる
    ことを特徴とする学習支援システム。
  9. 前記複数の端末装置は夫々、
    前記送信部により送信された学習素材データに含まれている学習素材の順に従って、前記表示部に学習素材を表示させる
    ことを特徴とする請求項8に記載の学習支援システム。
  10. 複数の学習者による問題への解答を収集して分析し、分析結果に応じた学習素材データを提供する学習支援方法であって、
    収集した解答を学習者の識別情報に対応付けて逐次記憶部に記憶し、
    記憶した学習者夫々の解答に基づき、前記学習者夫々の学習状況を分析し、
    複数の学習素材を記憶してある第2記憶部から、分析結果に基づいて前記複数の学習者夫々に対して個別に学習素材を抽出し、
    抽出した学習素材を前記複数の学習者夫々に対して個別に異なる態様で含む学習素材データを作成し、
    作成された学習素材データを学習者向けに送信する
    ことを特徴とする学習支援方法。
  11. 記憶部を備えるコンピュータに、
    複数の学習者による問題への解答を収集し、各学習者の識別情報に対応付けて逐次前記記憶部に記憶し、
    記憶した学習者夫々の解答に基づき、前記学習者夫々の学習状況を分析し、
    前記記憶部に記憶してある複数の学習素材から、分析結果に基づいて前記複数の学習者夫々に対して個別に学習素材を抽出し、
    抽出した学習素材を前記複数の学習者夫々に対して個別に異なる態様で含む学習素材データを作成し、
    作成された学習素材データを学習者向けに送信する
    処理を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020098253A (ja) * 2018-12-17 2020-06-25 株式会社EdLog 教育支援システム及び教育支援方法
JP2021009266A (ja) * 2019-07-03 2021-01-28 大日本印刷株式会社 端末装置、サーバ装置、制御方法及びプログラム
JP2023067483A (ja) * 2021-11-01 2023-05-16 大日本印刷株式会社 学習支援装置、学習結果出力方法及びプログラム
JP7282408B1 (ja) 2021-12-06 2023-05-29 株式会社リモディ 情報処理装置、プログラム、情報処理方法、及び情報処理システム
JP7465598B2 (ja) 2018-12-17 2024-04-11 株式会社EdLog 教育支援システム及び教育支援方法
JP7505289B2 (ja) 2020-06-23 2024-06-25 大日本印刷株式会社 学習支援装置、テスト検索システム、テスト検索方法及びプログラム

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005189352A (ja) * 2003-12-24 2005-07-14 Kureo:Kk 学習支援システム
JP2007094210A (ja) * 2005-09-29 2007-04-12 Chugoku Electric Power Co Inc:The 教育システム、方法およびプログラム
US20070231782A1 (en) * 2006-03-31 2007-10-04 Fujitsu Limited Computer readable recording medium recorded with learning management program, learning management system and learning management method
JP2018163181A (ja) * 2017-03-24 2018-10-18 株式会社ワオ・コーポレーション 教材提案装置、教材提案方法、およびプログラム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005189352A (ja) * 2003-12-24 2005-07-14 Kureo:Kk 学習支援システム
JP2007094210A (ja) * 2005-09-29 2007-04-12 Chugoku Electric Power Co Inc:The 教育システム、方法およびプログラム
US20070231782A1 (en) * 2006-03-31 2007-10-04 Fujitsu Limited Computer readable recording medium recorded with learning management program, learning management system and learning management method
JP2007293252A (ja) * 2006-03-31 2007-11-08 Fujitsu Ltd 学習管理プログラム及び学習管理装置
JP2018163181A (ja) * 2017-03-24 2018-10-18 株式会社ワオ・コーポレーション 教材提案装置、教材提案方法、およびプログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
尾崎 将範、外3名: ""項目反応理論を用いた信頼性のある能力評価システムの研究"", 「FIT2007 第6回情報科学技術フォーラム 一般講演論文集 第3分冊」, JPN6021004078, 22 August 2007 (2007-08-22), JP, pages 595 - 598, ISSN: 0004596773 *

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020098253A (ja) * 2018-12-17 2020-06-25 株式会社EdLog 教育支援システム及び教育支援方法
JP7041958B2 (ja) 2018-12-17 2022-03-25 株式会社EdLog 教育支援システム及び教育支援方法
JP7465598B2 (ja) 2018-12-17 2024-04-11 株式会社EdLog 教育支援システム及び教育支援方法
JP2021009266A (ja) * 2019-07-03 2021-01-28 大日本印刷株式会社 端末装置、サーバ装置、制御方法及びプログラム
JP7505289B2 (ja) 2020-06-23 2024-06-25 大日本印刷株式会社 学習支援装置、テスト検索システム、テスト検索方法及びプログラム
JP2023067483A (ja) * 2021-11-01 2023-05-16 大日本印刷株式会社 学習支援装置、学習結果出力方法及びプログラム
JP7302643B2 (ja) 2021-11-01 2023-07-04 大日本印刷株式会社 学習支援装置、学習結果出力方法及びプログラム
JP7282408B1 (ja) 2021-12-06 2023-05-29 株式会社リモディ 情報処理装置、プログラム、情報処理方法、及び情報処理システム
WO2023106303A1 (ja) * 2021-12-06 2023-06-15 株式会社リモディ 情報処理装置、プログラム、情報処理方法、ユーザ端末、プログラム、及び情報処理システム
JP2023084038A (ja) * 2021-12-06 2023-06-16 株式会社リモディ 情報処理装置、プログラム、情報処理方法、及び情報処理システム

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