JP7508162B1 - Individual optimization device, individual optimization program, and individual optimization method - Google Patents
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Abstract
【課題】個人に最適化した学習素材を出力する。【解決手段】個別最適化装置は、或る問題の第１の母集団の正答率である第１の母集団正答率と、複数の思考コードドメインのうち問題の特性を表す所定の思考コードドメインと、複数の思考スキルのうち問題を解くために要求される所定の思考スキルとを、複数の問題それぞれについて有する問題情報と、複数の問題に回答した回答者個人の、所定の思考コードドメインかつ所定の思考スキルを有する複数の過去問題の平均正答率である個人正答率を、複数の思考コードドメインの各々と複数の思考スキルの各々との組み合わせ毎に示す個人正答率情報と、を入力し、第１の母集団正答率と個人正答率との差分を、複数の問題それぞれについて算出し、複数の問題のうち、差分が所定範囲内の値である１以上の問題を、回答者個人のマッチングゾーンに属するマッチング問題であると判断し、個人に最適化した学習素材を出力する。【選択図】図７[Problem] Outputs learning materials optimized for an individual. [Solution] An individual optimization device inputs a first population correct answer rate, which is the correct answer rate of a certain problem of a first population, problem information having, for each of a plurality of problems, a predetermined thinking code domain among a plurality of thinking code domains that represents the characteristics of the problem, and a predetermined thinking skill among a plurality of thinking skills that is required to solve the problem, and individual correct answer rate information showing an individual correct answer rate, which is an average correct answer rate of a plurality of past problems of an individual respondent who answered the plurality of problems and has the predetermined thinking code domain and the predetermined thinking skill, for each combination of the plurality of thinking code domains and the plurality of thinking skills, calculates the difference between the first population correct answer rate and the individual correct answer rate for each of the plurality of problems, determines one or more problems among the plurality of problems for which the difference is within a predetermined range to be matching problems belonging to the respondent's matching zone, and outputs learning materials optimized for the individual. [Selected Figure] FIG. 7
Description
本開示は、入学試験の模擬試験等の受験者個人に最適化した学習素材を出力する個別最適化装置、個別最適化プログラム及び個別最適化方法に関する。 The present disclosure relates to an individual optimization device, an individual optimization program, and an individual optimization method that output learning materials optimized for individual examinees in mock entrance exams and the like.
模擬試験等の受験者の回答の採点について、採点者による得点のばらつきを排除する採点装置が開示されている（特許文献１）。 A scoring device has been disclosed that eliminates the variation in scores given by scorers when scoring answers given by examinees in mock exams and the like (Patent Document 1).
採点者による得点のばらつきを排除し正確に採点することで、受験者個人が弱点を正確に知ることができ、ひいては受験者個人が学力を伸ばすことが出来ると考えられる。のみならず、受験者個人が効率的に学力を伸ばすことが出来るようにするために、個人に最適化した学習素材を出力することが望ましい。 By eliminating the variation in scores due to graders and grading accurately, it is believed that each test-taker can accurately identify their weak points, which in turn allows them to improve their academic ability. Furthermore, it is desirable to output learning materials optimized for each individual test-taker so that they can improve their academic ability efficiently.
本開示の一形態に係る個別最適化装置は、
或る問題の第１の母集団の正答率である第１の母集団正答率と、複数の思考コードドメインのうち前記問題の特性を表す所定の思考コードドメインと、複数の思考スキルのうち前記問題を解くために要求される所定の思考スキルとを、複数の問題それぞれについて有する問題情報と、
前記複数の問題に回答した回答者個人の、前記所定の思考コードドメインかつ前記所定の思考スキルを有する複数の過去問題の平均正答率である個人正答率を、前記複数の思考コードドメインの各々と前記複数の思考スキルの各々との組み合わせ毎に示す個人正答率情報と、
を入力する入力部と、
前記第１の母集団正答率と前記個人正答率との差分を、前記複数の問題それぞれについて算出する差分算出部と、
前記複数の問題のうち、前記差分が所定範囲内の値である１以上の問題を、前記回答者個人のマッチングゾーンに属するマッチング問題であると判断するマッチングゾーン判断部と、
前記マッチング問題の第１の母集団正答率、思考コードドメイン及び思考スキルに基づき、前記回答者個人に最適化した学習素材を出力する学習素材出力部と
を具備する。
An individual optimization device according to an embodiment of the present disclosure includes:
Problem information including, for each of a plurality of problems, a first population correct answer rate, which is a correct answer rate of a first population for a certain problem, a predetermined thinking code domain that represents a characteristic of the problem among a plurality of thinking code domains, and a predetermined thinking skill that is required to solve the problem among a plurality of thinking skills;
individual correct answer rate information showing an individual correct answer rate, which is an average correct answer rate of a plurality of past questions having the predetermined thinking code domain and the predetermined thinking skill of an individual respondent who answered the plurality of questions, for each combination of each of the plurality of thinking code domains and each of the plurality of thinking skills;
An input unit for inputting
a difference calculation unit that calculates a difference between the first population correct answer rate and the individual correct answer rate for each of the plurality of questions;
a matching zone determination unit that determines, among the plurality of questions, one or more questions for which the difference is within a predetermined range, as matching questions that belong to a matching zone of the respondent;
and a learning material output unit that outputs learning materials optimized for the individual respondent based on the first population correct answer rate for the matching problem, the thinking code domain, and the thinking skill.
本開示によれば、個人に最適化した学習素材を出力することを図れる。 This disclosure makes it possible to output learning materials optimized for individuals.
なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。 The effects described here are not necessarily limited to those described herein, and may be any of the effects described in this disclosure.
以下、図面を参照しながら、本開示の実施形態を説明する。 Embodiments of the present disclosure will be described below with reference to the drawings.
１．個別最適化装置の構成 1. Configuration of individual optimization device
図１は、本開示の一実施形態に係る個別最適化装置の構成を示す。 Figure 1 shows the configuration of an individual optimization device according to one embodiment of the present disclosure.
個別最適化装置１には、入学試験の模擬試験等の問題情報３００と、この模擬試験の複数の受験者（回答者）それぞれの個人正答率情報４００と、が入力される。個別最適化装置１は、複数の受験者それぞれについて、問題情報３００及び個人正答率情報４００に基づき、受験者それぞれについて、受験者個人に最適化した学習素材を電子機器２０に出力する。電子機器２０は、学習素材を電子機器２０の内蔵又は外部のディスプレイに表示したり、学習素材を印刷媒体（典型的には紙）に印刷したりする。
The
電子機器２０は、入学試験の模擬試験を受験する受験者（回答者）の端末装置（パーソナルコンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートフォン等）、受験者（回答者）が在籍する学習塾等の受験機関や学校の端末装置（パーソナルコンピュータ）等のうち何れか１以上でよい。さらに、電子機器２０は、模擬試験開催者側のサーバ装置、採点結果を印刷するためのプリンタ、プリンタに接続されたコンピュータ等でもよい。個別最適化装置１と電子機器２０との間にインターフェースとなる電子機器が介在してもよい（不図示）。
The
個別最適化装置１は、コンピュータ１００を構成するＣＰＵがＲＯＭに記録された文章採点プログラムをＲＡＭにロードして実行することにより、入力部１０１、差分算出部１０２、マッチングゾーン判断部１０３、学習素材出力部１０４、アドバイス生成部１０５及びＧＵＩ生成部１０６として動作する。
The
２．問題情報 2. Problem information
図２は、問題情報を示す。 Figure 2 shows the problem information.
問題情報３００は、複数の問題３０１－３０７を含む問題群３０８の一覧である。問題情報３００は、問題コード３１０、第１の母集団正答率３２０、思考コードドメイン３３０、思考スキル３４０を、複数の問題それぞれについて有する。
The
問題コード３１０は、特定の問題群３０８に含まれる各問題３０１－３０７を一意に識別する識別子である。問題群３０８に含まれる問題３０１－３０７は、例えば、１回の模擬試験に含まれる全ての問題、１回の模擬試験に含まれる特定の科目の全ての問題、１回の過去の入学試験（中学入学試験等）に含まれる全ての問題（過去問）、１回の過去の入学試験に含まれる特定の科目の全ての問題（過去問）等である。
The
第１の母集団正答率３２０は、問題コード３１０により識別される或る問題３０１－３０７の、特定の母集団の正答率（％）である。特定の母集団は、例えば、模擬試験を受験した受験者（問題群３０８が、模擬試験の問題である場合）、回答者個人の志望校の入学試験の合格者（問題群３０８が、入学試験の過去問である場合）、共通集団（学校や学習塾での同じクラス、同じ校舎等）の構成員等である。
The first population
思考コードドメイン３３０は、思考コード２００（後述）に含まれる複数の思考コードドメインのうち、或る問題３０１－３０７の特性を表すドメイン（領域）である。
The
思考スキル３４０は、思考スキル群５００（後述）に含まれる複数のスキルのうち、或る問題３０１－３０７を解く（正答する）ために要求されるスキルである。
The
このように、各問題３０１－３０７には、問題の特性を表す思考コードドメイン３３０が１つ割り当てられ、また、問題を解くのに要求される思考スキル３４０が１つ割り当てられている。
Thus, each problem 301-307 is assigned a
３．個人正答率情報 3. Individual correct answer rate information
図３は、個人正答率情報を示す。 Figure 3 shows individual correct answer rate information.
個人正答率情報４００は、問題群３０８（に含まれる複数の問題３０１－３０７）に回答した回答者（受験者）個人毎の情報である。言い換えれば、回答者（受験者）各人に対して１個の個人正答率情報４００が紐づけられる。個人正答率情報４００は、思考コードドメイン４３０及び思考スキル４４０の組み合わせに対して、個人正答率４２０が関連付けられている。
The individual correct
個人正答率４２０は、回答者（受験者）個人の、所定の思考コードドメイン４３０及び思考スキル４４０を有する複数の過去問題の平均正答率を、複数の思考コードドメイン４３０の各々と複数の思考スキル４４０の各々との組み合わせ４０１－４０７毎に示す。即ち、個人正答率４２０は、特定の問題群３０８に含まれる各問題３０１－３０７の正答率や点数ではない。上述のように、各問題３０１－３０７には、思考コードドメイン３３０及び思考スキル３４０が割り当てられている。同様に、回答者個人が過去に回答した無数の過去問題にも、思考コードドメイン及び思考スキルが割り当てられている。個人正答率４２０は、回答者個人が過去に回答した無数の過去問題を思考コードドメイン４３０及び思考スキル４４０の組み合わせ４０１－４０７毎にソートし、思考コードドメイン４３０及び思考スキル４４０の組み合わせ４０１－４０７毎に算出した平均正答率である。従って、複数の組み合わせ４０１－４０７それぞれの、思考コードドメイン４３０及び思考スキル４４０のペアは全て異なる。
The individual
例えば、思考コードドメイン「Ａ２」４３１及び思考スキル「置き換え」４４１の組み合わせ４０１に特徴づけられる複数の過去問題の個人正答率４２１は１０．３％である。
For example, the individual
４．思考コード 4. Thought Code
図４は、思考コードを示す。 Figure 4 shows the thought code.
思考コード２００は、複数（本例では９個）の思考コードドメインＡ１、Ａ２、Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３を含む。問題情報３００において、思考コードドメインＡ１、Ａ２、Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３のうち何れかが、各問題コード３１０に関連付けられている。
The
複数の思考コードドメインＡ１、Ａ２、Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３は、横軸である第１の軸２１１と、第１の軸２１１に交差（本例では直交）する第２の軸２１２とにより構成される３ｘ３のマトリクス状である。第１の軸２１１は、思考レベルの高低（本例では３段階）を表現する。第２の軸２１２は、知識レベルの高低（本例では３段階）を表現する。
The multiple thought code domains A1, A2, A3, B1, B2, B3, C1, C2, and C3 are arranged in a 3x3 matrix, consisting of a
第１の軸２１１は、思考コードドメインＡ１を原点として、思考コードドメインＡ１から離れるほど（思考コードドメインＢ１、Ｃ１と進む順に）思考レベルが３段階で高くなって行くことを示す。具体的には、「Ａ」は「知識があるか・理解できているか」、「Ｂ」は「応用できるか・論理的に思考し表現できるか」、「Ｃ」は「批判的に思考し表現できるか・創造的に思考し表現できるか」という観点を表す。
The
第２の軸２１２は、思考コードドメインＡ１を原点として、思考コードドメインＡ１から離れるほど（思考コードドメインＡ２、Ａ３と進む順に）知識レベルが３段階で高くなって行くことを示す。具体的には、「１」は「単純な知識レベルの問題」、「２」は「複雑な知識レベルの問題」、「３」は「変容的（高次）な知識レベルの問題」という尺度を表す。
The
思考コードドメインＡ１は「単純な知識レベルの問題の知識があるか・理解できているか」という力を表し、具体的には、一般採点基準に関する。思考コードドメインＡ２は「複雑な知識レベルの問題の知識があるか・理解できているか」という力を表し、具体的には、主張の明快さに関する。思考コードドメインＡ３は「変容的（高次）な知識レベルの問題の知識があるか・理解できているか」という力を表し、具体的には、発想のおもしろさに関する。 Thinking code domain A1 represents the ability to "have knowledge of and understand problems at a simple knowledge level," and specifically relates to general marking criteria. Thinking code domain A2 represents the ability to "have knowledge of and understand problems at a complex knowledge level," and specifically relates to clarity of argument. Thinking code domain A3 represents the ability to "have knowledge of and understand problems at a transformative (higher level) knowledge level," and specifically relates to the interestingness of the idea.
思考コードドメインＢ１は「単純な知識レベルの問題において応用できるか・論理的に思考し表現できるか」を表し、具体的には、具体例、データ、エピソードに関する。思考コードドメインＢ２は「複雑な知識レベルの問題において応用できるか・論理的に思考し表現できるか」を表し、具体的には、主張と理由のつながり、主張に対する反論とその反論を説得する理由に関する。思考コードドメインＢ３は「変容的（高次）な知識レベルの問題において応用できるか・論理的に思考し表現できるか」を表し、具体的には、複眼思考、５つの目（鳥の目、虫の目、魚の目、コウモリの目、心の目）活用度に関する。 Thinking code domain B1 represents "whether it can be applied to problems at a simple knowledge level and whether one can think and express logically", specifically relating to concrete examples, data and episodes. Thinking code domain B2 represents "whether it can be applied to problems at a complex knowledge level and whether one can think and express logically", specifically relating to the connection between assertion and reason, counterarguments to assertions and reasons that persuade the counterarguments. Thinking code domain B3 represents "whether it can be applied to problems at a transformative (higher) knowledge level and whether one can think and express logically", specifically relating to multi-faceted thinking and the degree of utilization of the five eyes (the eyes of a bird, the eyes of an insect, the eyes of a fish, the eyes of a bat, and the eyes of the mind).
思考コードドメインＣ１は「単純な知識レベルの問題において批判的に思考し表現できるか・創造的に思考し表現できるか」を表し、具体的には、誰にとってどれくらい重要なのか条件を明示することに関する。思考コードドメインＣ２は「複雑な知識レベルの問題において批判的に思考し表現できるか・創造的に思考し表現できるか」を表し、具体的には、理由を裏付ける時代背景やストーリーに関する。思考コードドメインＣ３は「変容的（高次）な知識レベルの問題において批判的に思考し表現できるか・創造的に思考し表現できるか」を表し、具体的には、独創的なアイデアに関する。 Thinking code domain C1 represents "the ability to think and express critically and creatively on problems at a simple knowledge level," specifically, relating to clarifying the conditions of how important something is to whom. Thinking code domain C2 represents "the ability to think and express critically and creatively on problems at a complex knowledge level," specifically, relating to the historical background and story that support the reasons. Thinking code domain C3 represents "the ability to think and express critically and creatively on problems at a transformative (higher) knowledge level," specifically, relating to original ideas.
５．思考スキル群 5. Thinking skills
図５は、思考スキル群を示す。 Figure 5 shows the thinking skills.
思考スキル群５００は、複数の思考スキル５０１－５１５を有する。問題情報３００において、複数の思考スキル５０１－５１５のうち何れかが、各問題コード３１０に関連付けられている。
The thinking
複数の思考スキル５０１－５１５は、情報を獲得する５０１、知識５０２、再現する５０３、理由５０４、調べる５０５、置き換え５０６、順序立てて筋道をとらえる５０７、比較５０８、特徴的な部分に注目する５０９、分類５１０、具体・抽象５１１、一般化５１２、関係づけ５１３、特定の状況を仮定する５１４、推論５１５である。
The multiple thinking skills 501-515 are: acquiring
図２の例では、問題コード「２４０４１４Ｋ０１」３１１、第１の母集団正答率「２０．３」３２１、思考コードドメイン「Ａ２」３３１、思考スキル「置き換え」３４１が、互いに関連付けて問題情報３００として登録されている。これは、問題コード「２４０４１４Ｋ０１」３１１により識別される或る問題３０１の、第１の母集団（模擬試験の受験者、入学試験の合格者等）の正答率が２０．３％であることを意味する。また、この問題３０１の特性は思考コードドメイン「Ａ２」の「複雑な知識レベルの問題の知識があるか・理解できているか」という特性であること、この問題３０１を正答するには思考スキル「置き換え」５０６（文字情報を別の形で言い換える、問題の状況を図表などに表す、未知のものを自分が知っている形で表す、具体的な数と比を自由に行き来する、及び、情報を式化することが出来るスキル）が回答者に要求されることを意味する。
In the example of FIG. 2, the question code "240414K01" 311, the first population correct answer rate "20.3" 321, the thinking code domain "A2" 331, and the thinking skill "substitution" 341 are registered as
図２の例では、複数の問題３０１－３０７それぞれの、思考コードドメイン３３０及び思考スキル３４０の組み合わせが全て異なるが、これは一例に過ぎない。一部の問題の思考コードドメイン３３０及び思考スキル３４０の組み合わせは同じでもよい。この点、図３の個人正答率情報４００において思考コードドメイン４３０及び思考スキル４４０の組み合わせ４０１－４０７が全て異なる点とは相違する。
In the example of FIG. 2, the combinations of thinking
６．個別最適化装置の動作フロー 6. Operational flow of the individual optimization device
図６は、個別最適化装置の動作フローを示す。 Figure 6 shows the operation flow of the individual optimization device.
入力部１０１は、入学試験の模擬試験等の問題情報３００と、この模擬試験の複数の受験者（回答者）それぞれの個人正答率情報４００と、を入力する（ステップＳ１）。
The
図７は、差分算出部及びマッチングゾーン判断部の処理を模式的に示す。 Figure 7 shows a schematic diagram of the processing of the difference calculation unit and the matching zone determination unit.
差分算出部１０２は、問題情報３００に含まれる複数の問題３０１－３０７それぞれについて、第１の母集団正答率３２０（ａ）と個人正答率４２０（ｂ）との差分６０１（ａ－ｂ）を算出する（ステップＳ２）。
The
（Ａ）に示す様に、例えば、問題情報３００（図２）において、問題コード「２４０４１４Ｋ０１」３１１により識別される或る問題３０１の第１の母集団正答率３２１（ａ）が２０．３％であり、この問題３０１の思考コードドメイン３３１は「Ａ２」、思考スキル３４１は「置き換え」である。一方、個人正答率情報４００において（図３）、同じ思考コードドメイン「Ａ２」４３１及び同じ思考スキル「置き換え」４４１の組み合わせ４０１に特徴づけられる複数の過去問題の個人正答率４２１（ａ）は１０．３％である。
As shown in (A), for example, in the question information 300 (Fig. 2), the first population correct answer rate 321(a) of a
差分算出部１０２は、問題コード「２４０４１４Ｋ０１」３１１により識別される或る問題３０１について、第１の母集団正答率３２１（ａ）２０．３％と個人正答率４２０（ｂ）１０．３％との差分６０１（ａ－ｂ＝１０．０％）を算出する。
The
マッチングゾーン判断部１０３は、複数の問題３０１－３０７のうち、差分６０１が所定範囲内の値である１以上の問題を、回答者個人のマッチングゾーン６０２に属する問題（マッチング問題６０３）であると判断する（ステップＳ３）。
The matching
（Ｂ）に示す様に、例えば、マッチングゾーン判断部１０３は、複数の問題３０１－３０７を差分６０１順にソートし、差分６０１（ａ－ｂ）が０％＜（ａ－ｂ）≦１５％の範囲内の値である問題３０３、３０１、３０４を、回答者個人のマッチング問題６０３であると判断する。
As shown in (B), for example, the matching
この範囲は可変でよい。範囲を狭めることで、出力される学習素材（後述）の種類のバリエーションが狭まり、同種の学習素材を集中的に演習することが出来る。一方、範囲を広くすることで、出力される学習素材（後述）の種類のバリエーションが広くなり、多種の学習素材を幅広く演習することが出来る。 This range can be variable. Narrowing the range will narrow the variety of types of learning materials (described below) that are output, allowing students to concentrate on practicing the same type of learning materials. On the other hand, widening the range will widen the variety of types of learning materials (described below) that are output, allowing students to practice a wide range of different learning materials.
問題３０２の様に、（ａ－ｂ）≦０％は、回答者個人の正答率が第１の母集団正答率を超えている又は到達していることを意味する。このため、回答者個人が、同種（同じ思考コードドメイン、同じ思考スキル）の問題をさらに演習する必要性は低い。一方、問題３０６、３０５、３０７の様に、（ａ－ｂ）＞１５％は、回答者個人の正答率が第１の母集団正答率より大幅に低いことを意味する。このため、回答者個人が、同種（同じ思考コードドメイン、同じ思考スキル）の問題をさらに演習しても、その種の学力を伸ばすことが容易ではない又は時間が掛かる可能性が相対的に高い。一方、問題３０３、３０１、３０４の様に、０％＜（ａ－ｂ）≦１５％は、回答者個人の正答率が第１の母集団正答率より僅かに低いことを意味する。このため、回答者個人が、同種（同じ思考コードドメイン、同じ思考スキル）の問題をさらに演習すれば、その種の学力を伸ばし、且つ、回答者個人の正答率が第１の母集団正答率に到達することが比較的容易である又は比較的短期間で実現できる可能性が相対的に高い。
As in
学習素材出力部１０４は、マッチング問題６０３の第１の母集団正答率、思考コードドメイン及び思考スキルに基づき、回答者個人に最適化した学習素材を出力する（ステップＳ４）。学習素材出力部１０４は、生成ＡＩを利用して、回答者個人に最適化した学習素材を出力してもよい。例えば、学習素材出力部１０４は、データベース７００に蓄積された複数の練習問題７０１から、１以上の練習問題７０１を、回答者個人に最適化した学習素材として出力する。
The learning
図８は、データベースの構造を示す。 Figure 8 shows the database structure.
データベース７００には、複数の練習問題７０１が一覧で登録される。具体的には、問題コード７１０、第２の母集団正答率７２０、思考コードドメイン７３０、思考スキル７４０、アイテム情報７５０が、複数の練習問題７０１それぞれについて登録される。
In the
第２の母集団正答率７２０は、問題コード７１０により識別される或る問題７０１の、特定の第２の母集団の正答率（％）である。第２の母集団は、例えば、模擬試験を受験した受験者、回答者個人の志望校の入学試験の合格者、共通集団（学校や学習塾での同じクラス、同じ校舎等）の構成員等である。第１の母集団正答率３２０の母集団と第２の母集団正答率７２０の母集団とは、同一でもよいし異なってもよい。
The second population
アイテム情報７５０は、練習問題７０１にアクセスするためのＵＲＬや、練習問題７０１自体（テキスト情報）等である。
例えば、学習素材出力部１０４は、データベース７００に蓄積された複数の練習問題７０１のうち、マッチング問題６０３の思考コードドメイン４３０及び思考スキル４４０と共通の思考コードドメイン７３０及び思考スキル７４０である１以上の練習問題７０１を、第２の母集団正答率７２０が高い順に、回答者個人に最適化した学習素材として出力すればよい。第２の母集団正答率７２０が高いということは、その練習問題７０１は相対的に難度が低いことを意味する。このため、回答者個人がこの練習問題７０１に正答する可能性が相対的に高く、この練習問題７０１を演習することで、その種の学力を伸ばすことが比較的容易である又は比較的短期間で実現できる可能性が相対的に高い。
For example, the learning
また、学習素材出力部１０４は、例えば生成ＡＩを用いて、マッチング問題６０３又は練習問題７０１の思考コードドメイン４３０、７３０及び思考スキル４４０、７４０と共通の思考コードドメイン及び思考スキルである新問題を生成し、回答者個人に最適化した学習素材として出力してもよい。
The learning
アドバイス生成部１０５は、例えば生成ＡＩを用いて、マッチング問題６０３又は練習問題７０１の思考コードドメイン４３０、７３０及び思考スキル４４０、７４０の観点から、マッチング問題６０３又は練習問題７０１を考える視点のアドバイスを生成する（ステップＳ５）。
The
ＧＵＩ生成部１０６は、個人に最適化した学習素材やアドバイスを電子機器２０に出力する（ステップＳ６）。ＧＵＩ生成部１０６は、マトリクス状の複数の思考コードドメインそれぞれに対する学習素材やアドバイスを表示するためのＧＵＩを生成してもよい。
The
７．本実施形態の応用 7. Application of this embodiment
図９は、本実施形態の応用例を模式的に示す。 Figure 9 shows a schematic example of an application of this embodiment.
第１段階８０１（中学受験の場合、６年生の夏頃まで）として、個別最適化装置１により基礎学力の個別最適化を図ることが出来る。この段階では、第１の母集団正答率３２０を、模擬試験を受験した受験者や共通集団（学校や学習塾での同じクラス、同じ校舎等）の構成員等の正答率とすればよい。
In the first stage 801 (in the case of junior high school entrance exams, up until around the summer of the sixth grade), individual optimization of basic academic ability can be achieved by the
第２段階８０２（中学受験の場合、６年生の夏～秋頃）として、個別最適化装置１により合格学力の個別最適化を図ることが出来る。この段階では、第１の母集団正答率３２０及び第２の母集団正答率７２０を、回答者個人の志望校の入学試験の合格者の正答率とすればよい。
In the second stage 802 (in the case of junior high school entrance exams, around summer to autumn of the sixth grade), the
第３段階８０３（中学受験の場合、６年生の秋頃以降）として、個別最適化装置１により不得意問題の個別最適化を図ることが出来る。この段階では、マッチングゾーン判断部１０３によるマッチングの範囲を狭くし、且つ、学習素材出力部１０４が生成ＡＩを用いて多数の練習問題を生成することで、回答者個人が苦手な種類の学習素材を集中的に演習できるようにすればよい。
In the third stage 803 (in the case of junior high school entrance exams, from around autumn of the sixth grade onwards), weak questions can be individually optimized by the
その他の応用例を挙げる。合格のためのモデル文章への最近接発達領域：個別最適化装置１は、連回答者個人の練習問題７０１の回答の再採点を得、その回答者の意図を生かしたアドバイスをウェブ及びアプリでさらに提案してもよい。
Other application examples include: Proximal development area to model sentences for passing: The
合格戦略的学習の方向性：個別最適化装置１は、志望校への合格率がアップしたかどうかをタイムリーに判定してもよい。これにより、リアリスティックリフレクションによるモチベーションアップを形成できる。
Direction of strategic learning for passing: The
入学後の文章思考力・表現力の可能性を可視化：個別最適化装置１は、母集団正答率と回答者の個人正答率を比較することによって、入学後の思考力や表現力の伸長努力度が判別できる。そのうえで、どの思考コードドメインを努力するか順序づけ（得意な領域から鍛える）フィードバックできる。
Visualization of potential for written thinking and expressive abilities after enrollment: The
別売りコンピテンシー（スキル）評価システム＝キャリアアップのための文章思考力・表現力を鍛える問いを自動的に配信：鍛える領域の順序付けに従い、各領域を鍛える問いを提供し、これの個別最適化に個別最適化装置１を適用してもよい。
Competency (skill) evaluation system (sold separately) = Automatically delivers questions that train written thinking and expression skills for career advancement: Questions that train each area are provided according to the order of areas to be trained, and the
大学入試の小論文対策に適用：大学入試の小論文の個別最適化に個別最適化装置１を適用してもよい。
Application to essay writing for university entrance examinations: The
人材発掘システムへの発展（文章からタレント評価）：社会人向けの小論文の採点に個別最適化装置１を適用してもよい。対象は、受験者、高校生、大学生、教員のための個別最適化システムに活用されてもよい。
Development into a talent discovery system (talent evaluation from writing): The
８．結語 8. Conclusion
本実施形態によれば、マッチングゾーン判断部１０３は、回答者個人が、その種の学力を伸ばし、且つ、回答者個人の正答率が第１の母集団正答率に到達することが比較的容易である又は比較的短期間で実現できる可能性が相対的に高いタイプ（同じ思考コードドメイン、同じ思考スキル）の問題を判断することが出来る。学習素材出力部１０４は、マッチング問題６０３の第１の母集団正答率、思考コードドメイン及び思考スキルに基づき、回答者個人に最適化した学習素材を出力することができる。また、マッチングゾーン判断部１０３のマッチング範囲を可変とすることで、段階に応じて個別最適化した学習素材を提供することが出来る。
According to this embodiment, the matching
本技術の各実施形態及び各変形例について上に説明したが、本技術は上述の実施形態にのみ限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。 Although the embodiments and variations of the present technology have been described above, the present technology is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can of course be made without departing from the spirit of the present technology.
１：個別最適化装置、１０１：入力部、１０２：差分算出部、１０３：マッチングゾーン判断部、１０４：学習素材出力部、１０５：アドバイス生成部、１０６：ＧＵＩ生成部、２０：電子機器、２００：思考コード、３００：問題情報、４００：個人正答率情報、５００：思考スキル群、７００：データベース。 1: Individual optimization device, 101: Input unit, 102: Difference calculation unit, 103: Matching zone determination unit, 104: Learning material output unit, 105: Advice generation unit, 106: GUI generation unit, 20: Electronic device, 200: Thinking code, 300: Problem information, 400: Individual correct answer rate information, 500: Thinking skill group, 700: Database.
Claims (8)
前記複数の問題に回答した回答者個人の、前記所定の思考コードドメインかつ前記所定の思考スキルを有する複数の過去問題の平均正答率である個人正答率を、前記複数の思考コードドメインの各々と前記複数の思考スキルの各々との組み合わせ毎に示す個人正答率情報と、
を入力する入力部と、
前記第１の母集団正答率と前記個人正答率との差分を、前記複数の問題それぞれについて算出する差分算出部と、
前記複数の問題のうち、前記差分が所定範囲内の値である１以上の問題を、前記回答者個人のマッチングゾーンに属するマッチング問題であると判断するマッチングゾーン判断部と、
前記マッチング問題の第１の母集団正答率、思考コードドメイン及び思考スキルに基づき、前記回答者個人に最適化した学習素材を出力する学習素材出力部と
を具備する個別最適化装置。 Problem information including, for each of a plurality of problems, a first population correct answer rate, which is a correct answer rate of a first population for a certain problem, a predetermined thinking code domain that represents a characteristic of the problem among a plurality of thinking code domains, and a predetermined thinking skill that is required to solve the problem among a plurality of thinking skills;
individual correct answer rate information showing an individual correct answer rate, which is an average correct answer rate of a plurality of past questions having the predetermined thinking code domain and the predetermined thinking skill of an individual respondent who answered the plurality of questions, for each combination of each of the plurality of thinking code domains and each of the plurality of thinking skills;
An input unit for inputting
a difference calculation unit that calculates a difference between the first population correct answer rate and the individual correct answer rate for each of the plurality of questions;
a matching zone determination unit that determines, among the plurality of questions, one or more questions for which the difference is within a predetermined range, as matching questions that belong to a matching zone of the respondent;
and a learning material output unit that outputs learning materials optimized for the individual respondent based on the first population correct answer rate of the matching problem, the thinking code domain, and the thinking skill.
データベースに、思考コードドメインと、思考スキルとがそれぞれ関連付けられた複数の練習問題が蓄積され、
前記学習素材出力部は、前記データベースに蓄積された前記複数の練習問題のうち、前記マッチング問題の思考コードドメイン及び思考スキルと共通の思考コードドメイン及び思考スキルである１以上の練習問題を、前記回答者個人に最適化した学習素材として出力する
個別最適化装置。 The individual optimization device according to claim 1 ,
A database stores multiple exercises that are associated with thinking code domains and thinking skills,
The learning material output unit outputs, from the plurality of practice problems stored in the database, one or more practice problems which have a common thinking code domain and thinking skill with the thinking code domain and thinking skill of the matching problem, as learning material optimized for the individual respondent.
データベースに、第２の母集団の正答率である第２の母集団正答率と、思考コードドメインと、思考スキルとがそれぞれ関連付けられた複数の練習問題が蓄積され、
前記学習素材出力部は、前記データベースに蓄積された前記複数の練習問題のうち、前記マッチング問題の思考コードドメイン及び思考スキルと共通の思考コードドメイン及び思考スキルである１以上の練習問題を、前記第２の母集団正答率が高い順に、前記回答者個人に最適化した学習素材として出力する
個別最適化装置。 The individual optimization device according to claim 1 ,
A database stores a plurality of exercises each associated with a second population correct answer rate, which is a correct answer rate of the second population, a thinking code domain, and a thinking skill;
The learning material output unit outputs, from the plurality of practice problems stored in the database, one or more practice problems which have a common thinking code domain and thinking skill with the thinking code domain and thinking skill of the matching problem, in order of the highest correct answer rate of the second population, as learning material optimized for the individual respondent.
前記学習素材出力部は、前記マッチング問題又は前記練習問題の思考コードドメイン及び思考スキルと共通の思考コードドメイン及び思考スキルである新問題を生成し、前記回答者個人に最適化した学習素材として出力する
をさらに具備する個別最適化装置。 The individual optimization device according to claim 2 or 3,
The learning material output unit generates new problems that have a common thinking code domain and thinking skill with the thinking code domain and thinking skill of the matching problem or the practice problem, and outputs the new problems as learning material optimized for the individual respondent.
前記マッチング問題又は前記練習問題の思考コードドメイン及び思考スキルの観点から、前記マッチング問題又は前記練習問題を考える視点のアドバイスを生成するアドバイス生成部
をさらに具備する個別最適化装置。 The individual optimization device according to claim 2 or 3,
The individual optimization device further comprises an advice generating unit that generates advice on a perspective for considering the matching problem or the exercise problem from the viewpoint of a thinking code domain and a thinking skill of the matching problem or the exercise problem.
前記複数の思考コードドメインは、思考レベルの高低を表現する第１の軸と、前記第１の軸に交差し知識レベルの高低を表現する第２の軸とにより構成されるマトリクス状である
個別最適化装置。 The individual optimization device according to claim 1 ,
The multiple thought code domains are in the form of a matrix composed of a first axis representing high or low thinking levels and a second axis intersecting the first axis representing high or low knowledge levels.
或る問題の第１の母集団の正答率である第１の母集団正答率と、複数の思考コードドメインのうち前記問題の特性を表す所定の思考コードドメインと、複数の思考スキルのうち前記問題を解くために要求される所定の思考スキルとを、複数の問題それぞれについて有する問題情報と、
前記複数の問題に回答した回答者個人の、前記所定の思考コードドメインかつ前記所定の思考スキルを有する複数の過去問題の平均正答率である個人正答率を、前記複数の思考コードドメインの各々と前記複数の思考スキルの各々との組み合わせ毎に示す個人正答率情報と、
を入力する入力部と、
前記第１の母集団正答率と前記個人正答率との差分を、前記複数の問題それぞれについて算出する差分算出部と、
前記複数の問題のうち、前記差分が所定範囲内の値である１以上の問題を、前記回答者個人のマッチングゾーンに属するマッチング問題であると判断するマッチングゾーン判断部と、
前記マッチング問題の第１の母集団正答率、思考コードドメイン及び思考スキルに基づき、前記回答者個人に最適化した学習素材を出力する学習素材出力部
として動作させる個別最適化プログラム。 A computer of the individual optimization device,
Problem information including, for each of a plurality of problems, a first population correct answer rate, which is a correct answer rate of a first population for a certain problem, a predetermined thinking code domain that represents a characteristic of the problem among a plurality of thinking code domains, and a predetermined thinking skill that is required to solve the problem among a plurality of thinking skills;
individual correct answer rate information showing an individual correct answer rate, which is an average correct answer rate of a plurality of past questions having the predetermined thinking code domain and the predetermined thinking skill of an individual respondent who answered the plurality of questions, for each combination of each of the plurality of thinking code domains and each of the plurality of thinking skills;
An input unit for inputting
a difference calculation unit that calculates a difference between the first population correct answer rate and the individual correct answer rate for each of the plurality of questions;
a matching zone determination unit that determines, among the plurality of questions, one or more questions for which the difference is within a predetermined range, as matching questions that belong to a matching zone of the respondent;
an individual optimization program that operates as a learning material output unit that outputs learning materials optimized for the individual respondent based on the first population correct answer rate for the matching problem, the thinking code domain, and the thinking skill.
或る問題の第１の母集団の正答率である第１の母集団正答率と、複数の思考コードドメインのうち前記問題の特性を表す所定の思考コードドメインと、複数の思考スキルのうち前記問題を解くために要求される所定の思考スキルとを、複数の問題それぞれについて有する問題情報と、
前記複数の問題に回答した回答者個人の、前記所定の思考コードドメインかつ前記所定の思考スキルを有する複数の過去問題の平均正答率である個人正答率を、前記複数の思考コードドメインの各々と前記複数の思考スキルの各々との組み合わせ毎に示す個人正答率情報と、
を入力し、
前記第１の母集団正答率と前記個人正答率との差分を、前記複数の問題それぞれについて算出し、
前記複数の問題のうち、前記差分が所定範囲内の値である１以上の問題を、前記回答者個人のマッチングゾーンに属するマッチング問題であると判断し、
前記マッチング問題の第１の母集団正答率、思考コードドメイン及び思考スキルに基づき、前記回答者個人に最適化した学習素材を出力する
個別最適化方法。 The computer of the individual optimization device executes the individual optimization program,
Problem information including, for each of a plurality of problems, a first population correct answer rate, which is a correct answer rate of a first population for a certain problem, a predetermined thinking code domain that represents a characteristic of the problem among a plurality of thinking code domains, and a predetermined thinking skill that is required to solve the problem among a plurality of thinking skills;
individual correct answer rate information showing an individual correct answer rate, which is an average correct answer rate of a plurality of past questions having the predetermined thinking code domain and the predetermined thinking skill of an individual respondent who answered the plurality of questions, for each combination of each of the plurality of thinking code domains and each of the plurality of thinking skills;
Enter
Calculating a difference between the first population correct answer rate and the individual correct answer rate for each of the plurality of questions;
Among the plurality of questions, one or more questions for which the difference is within a predetermined range are determined to be matching questions that belong to a matching zone of the respondent;
An individual optimization method for outputting learning materials optimized for the respondent on the basis of a first population correct answer rate for the matching problem, a thinking code domain, and a thinking skill.
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|---|---|---|---|
| JP2024080041A JP7508162B1 (en) | 2024-05-16 | 2024-05-16 | Individual optimization device, individual optimization program, and individual optimization method |
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| JP3227380U (en) | 2020-04-17 | 2020-08-20 | 株式会社首都圏中学模試センター | Ability diagnosis system |
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