JPS5967571A - Electronic learning machine - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。(57) [Summary] This bulletin contains application data before electronic filing, so abstract data is not recorded.

Description

【発明の詳細な説明】 技術分野 本発８１１Ｖｉ電子学習機ＶＣ関し、特にテスト機能を
具備した電子学習機に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION Technical Field The present invention relates to an 811Vi electronic learning machine VC, and particularly to an electronic learning machine equipped with a test function.

従来技術 従来、電子学習機にｒＩｉ種々のものが提案されている
が中でも情報検索機能に適した語学学習機は特に威力を
発揮している。Prior Art Various types of electronic learning machines have been proposed in the past, but language learning machines suitable for information retrieval functions are particularly effective.

例えば語学学習機を用いての学習態様で機器の機能仕様
を示すと、学習の初期段階では単に記憶することに主眼
を置いた操作で用い、次に記憶を試す段階ではその都度
入力解答の正否を応答表示するものがある。また必要な
らは直ちに正解答を表示して再び記憶し直すこともでき
る。そしてさらに学習が進めば、機器に具備されたテス
ト機能を用いて一連のテストを行ない学習者に習字塵を
認識させることもできるようになっている。しかしこの
習字度を認識させる手段は、他の電子学習機にも言える
ことであるが、単に正解数や誤解数に基づき点数表示す
るというものでしかなかった。For example, if we show the functional specifications of the device in a learning mode using a language learning machine, in the initial stage of learning, it is used for operations that focus on simply memorizing, and then in the stage of testing memory, each input answer is correct or not. There is something that displays the response. If necessary, the correct answer can be displayed immediately and the correct answer can be memorized again. As the learning progresses further, the device's built-in test function can be used to conduct a series of tests to help the learner recognize calligraphy dust. However, this means of recognizing penmanship level, as is the case with other electronic learning machines, was simply to display points based on the number of correct answers and the number of misunderstandings.

目　　　的 本発明は上述した従来技術にある不足点に鑑みて成され
たものであってその目的とする楯は、記憶されている問
題と解答の情報の組に予め学習全分析評価するための種
々の属性を示す情報を附加し、この属性に基づきテスト
結果を多方面から分析評価し、習字度の弱点や今後の学
習方法に指針を与えるような講評の出力手段を設け、よ
って学習能率と効果を一段と向上させることを可能とし
た電子学習機全提供することにある。Purpose The present invention has been made in view of the shortcomings in the prior art described above, and its objective is to perform a pre-learning, complete analysis and evaluation process on the set of stored question and answer information. By adding information indicating various attributes, analyzing and evaluating the test results from various aspects based on these attributes, and providing a means of outputting comments that identify weaknesses in penmanship and provide guidelines for future learning methods, it is possible to improve learning efficiency. Our goal is to provide a complete range of electronic learning machines that can further improve effectiveness.

実施例の説明 以下図面に従って本発明の一実施例全詳細に説明する。Description of examples DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of the invention will be described in detail below with reference to the drawings.

第１図は本発明に係る電子学習機の一実施例に用いた漢
字学習機の構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a kanji learning machine used in an embodiment of the electronic learning machine according to the present invention.

図において、１は仮名、ファンクションキー等力ら成る
キーボードで、２は中央演算処理装置（以下ＣＰＵと呼
ぶ）、３は表示部で他にプリンタ等を用いても良い。さ
らに４はプログラムや辞書情報を格納したＲＯＭと他の
各種用途に用いられるＲＡＭとから成るメモリである。In the figure, 1 is a keyboard comprising kana keys, function keys, etc., 2 is a central processing unit (hereinafter referred to as CPU), and 3 is a display unit, and a printer or the like may also be used. Furthermore, 4 is a memory consisting of a ROM that stores programs and dictionary information, and a RAM that is used for various other purposes.

第２図はＲＯＭに格納された辞書情報を説明するための
説明図である。図において、Ａには情報群の行に附され
たロッカルアドレスが格納すれており、Ｂには漢字の音
読みまたは訓読みの仮名情報が格納されている。さらに
Ｃにはフォントゆメモリから漢字パターンを取シ出ｆｆ
？：、めの漢字コードが格納されている。続＜Ｄ−Ｇに
はこの漢字と音Ｉ１１読みの仮名情報の組に付随する属
性の情報が記憶されており、先ずＤＫは漢字の難易度を
示すレベルが格納されている。そしてこれは値が大きく
なるほど難しいことを示している。次にＥには画数、Ｆ
には音読みであるか訓読みであるかを識別するコード、
Ｇには振少仮名の数が夫々格納されている。FIG. 2 is an explanatory diagram for explaining dictionary information stored in the ROM. In the figure, A stores the local address attached to the row of the information group, and B stores the kana information of the onyomi or kunyomi of the kanji. Furthermore, in C, extract the kanji pattern from the font memory ff
? :, the kanji code for me is stored. Attribute information associated with this set of kanji and kana information with the reading I11 is stored in DG, and in DK, the level indicating the difficulty of the kanji is stored. This shows that the larger the value, the more difficult it is. Next, E is the number of strokes, F
is a code to identify whether it is On-yomi or Kun-yomi,
G stores the number of shinsho kana, respectively.

上述した構成の漢字学習機において、以下にテストの出
題と応答過程、テスト結果の分析評価並びに講評の出力
に関して第３図のフローチャートに従って説明する。In the kanji learning machine having the above-mentioned configuration, the process of asking and answering test questions, analyzing and evaluating test results, and outputting comments will be explained below with reference to the flowchart in FIG. 3.

テストのスタートキーが押されると％まずステツ７°ｌ
において出題数ＣＴは例えば１００にセットされ誤答数
のカウンタＷＲＯＮＧは０に初期化される。ステップ２
から６に含まれる経路は出題表示と解答入力とを繰り返
すルーチンである。ステップ２では、ランダム抽出ルー
チン（図示せス）で抽出されたロッカルアドレスＡに従
って漢字コードＣをインデックスし、例えば気門〃とい
う漢字を表示部３に出題表示する。そして同時に出題数
ＣＴを一１更新する。ステップ３ではキーボード１から
解答を入力する。When the test start key is pressed, the first step is 7°l.
In this step, the number of questions CT is set to, for example, 100, and the counter WRONG for the number of incorrect answers is initialized to zero. Step 2
The path included in steps 6 to 6 is a routine that repeats displaying questions and inputting answers. In step 2, the kanji code C is indexed according to the local address A extracted by the random extraction routine (shown in the figure), and the kanji character ``Kimon'', for example, is displayed on the display section 3 as a question. At the same time, the number of questions CT is updated by 1. In step 3, the answer is entered from the keyboard 1.

実施例では出題された漢字蟻明〃に対して振勺仮名囁ア
カ〃を入力し、次に区切りキーを押すことによって、入
力された振シ仮名数Ｋがカウントされる。続いて送り仮
名鳥１ルイ〃を入力し、入力完了キーを押せばステップ
４においてフローはＹに抜け、ステップ５に進み入力が
正解が否かの判別を行なう。正解であればステップ６に
進み所定数の出題を完了するまで上述したフローを繰カ
返す。また出題の途中で誤解答があった場合はステップ
５においてフローはＮに抜はステップ１８に進む。ステ
ップ１８では誤答数のカウンタＷＲＯＮＧを＋１更新し
、テスト結果の分析に必要な属性を示す情報り、Ｅ、Ｆ
の内容を調べて結果を夫々対応する分析エリアに累積格
納する。例えば、レベル１の漢字六明〃を間違えればレ
ベルｌの誤りエリアを＋１更新し、画数８の誤りエリア
全＋１更新し、１１１１読みの誤９エリアを＋１更新す
る。ステラ７”１９では前記振り仮名の入力数Ｋをエリ
アＧに格納されている振シ仮名数と比較する。比較が等
しければそのままステップ６に進み、また等シくなけれ
ばステップ２０で振シ仮名数の誤シエリアを＋１更新し
てからステツ７″６に進む。上述フローを１　’００問
題にわたって繰り返せばやがてステップ６においてＣＴ
＝Ｏの判別を満足してステツｆ７に進む。In the embodiment, by inputting the ``Finkei kana whisper aka'' for the kanji ``Anmei'' that has been asked, and then pressing the separator key, the number K of the input ``Furishikana'' is counted. Next, if the user inputs ``Okukana Tori 1 Rui'' and presses the input completion key, the flow exits to Y in step 4, and proceeds to step 5, where it is determined whether the input is correct or not. If the answer is correct, the process advances to step 6 and the above-described flow is repeated until a predetermined number of questions are completed. Further, if there is a wrong answer during the question, the flow skips N in step 5 and proceeds to step 18. In step 18, the counter WRONG for the number of incorrect answers is updated by +1, and information indicating the attributes necessary for analyzing the test results is added.
The contents of the data are examined and the results are cumulatively stored in the respective analysis areas. For example, if you make a mistake in the level 1 kanji Rokumei, the level 1 error area is updated by +1, all error areas with 8 strokes are updated by +1, and the 9 error areas with 1111 reading are updated by +1. Stella 7'' 19 compares the input number K of furigana with the number of furigana stored in area G. If the comparison is equal, proceed directly to step 6, and if not equal, go to step 20 to change the furigana input. After updating the numerical error area by +1, proceed to step 7''6. If the above flow is repeated for 1 '00 problems, CT will be completed in step 6.
If the determination of =O is satisfied, proceed to step f7.

以下はテスト結果の分析講評を行なうためのルーチンで
あって、ステップ７では出題総数と誤シ解答数ＷＲＯＮ
Ｇとの差を形成し、例えば正解率を示す点数メッセーノ
を表示する。ステップ°８では誤シ解答数ＷＲＯＮＧが
１０を超えたか否かの判別を行なう。１０以下であれば
ステラ７″′１７に進んでトータル・メツセージ全表示
する。トータル・メッセーノは前記ステップ１８および
１９で累積更新された各誤りエリアの内容を項目別に表
示して学習者に誤シ傾向の指標を与える。また誤り解答
数ＷＲＯＮＧが１０を超えていればステラ７°９に進み
、誤解答中に同一レベルの誤りで３０係を超えるものが
あるか否かの判別を行なう。あればステップ１０に進ん
で、例えばレベル４の漢字に対して誤シが多いことを指
摘する講評メッセーノ「レベル４ノサイガクシユウオヨ
ウス」を表示する。また無ければステップ１１に進み、
１５画以上の漢字に対する誤答率が６０％を超えるか否
妙）の判別を行なう。超えれば画数の多い漢字に対１て
さらに学習が必要であることを指摘する講評メッセーノ
を表示する。また超えなければステップ１３に進み、誤
解答中で音読みあるいは訓読みの誤９が８０％以上であ
るか否かの判別を行なう。The following is a routine for analyzing and commenting on test results, and in step 7, the total number of questions and the number of incorrect answers WRON are calculated.
The difference with G is formed, and a score messeno indicating, for example, the correct answer rate is displayed. In step °8, it is determined whether the number of incorrect answers WRONG exceeds 10 or not. If it is less than 10, proceed to Stella 7'''17 and display the entire Total Message.Total Message displays the contents of each error area cumulatively updated in steps 18 and 19 item by item and displays the error message to the learner. It gives an indicator of the tendency.Also, if the number of incorrect answers WRONG exceeds 10, proceed to Stella 7°9 and judge whether there are more than 30 errors of the same level among the incorrect answers. For example, the process proceeds to step 10, where a comment message ``Level 4 No Sai Gakushi Yuoyousu'' pointing out that there are many errors in Level 4 kanji is displayed. If there is no more, proceed to step 11.
It is determined whether the incorrect answer rate for kanji with 15 strokes or more exceeds 60%. If the number of strokes is exceeded, a comment message will be displayed pointing out that further study is required for kanji with a large number of strokes. If the number is not exceeded, the process proceeds to step 13, where it is determined whether or not the number of errors 9 in on-yomi or kun-yomi among the incorrect answers is 80% or more.

以上であればステップ１４に進み音、−１１の講評メツ
セージを表示し、また以上でなければステップ１５に進
んで振シ仮名数の誤シは８０％以上か否かの判別を行な
う。以上であれば振り仮名の講評メツセージを表示し、
また以上でなければ最後にステップ１７で各誤りエリア
の累積内容を項目別に表示して学習者に誤シ傾向の詳し
い指標を与えるトータル・メッセーノを表示する。If this is the case, the process proceeds to step 14, where a tone and a comment message of -11 is displayed, and if it is not, the process proceeds to step 15, where it is determined whether or not the number of errors in the number of kanji characters is 80% or more. If it is above, display the furigana review message,
If not, the accumulated content of each error area is displayed item by item in step 17, and a total messeno is displayed to give the learner a detailed index of the error tendency.

以上の説明で点数や講評等のメツセージ全表示表示部３
に出力されるものとして述べたが、他にプリンタあるい
はゾロツタのグラフ表示として出力しても良い。また、
予め記憶されている問題と解答の情報の組において解答
が正解答であるとは限らない。例えば起９易い誤りを想
定した誤解答との絹を設ければ一段と有益な講評メッセ
ーノを出力できる。With the above explanation, all messages such as scores and comments are displayed in the display section 3.
Although it has been described that the data is output to a computer, it may also be output to a printer or as a graphical representation of a Zorotsuta. Also,
The answer is not necessarily the correct answer in the set of question and answer information stored in advance. For example, if you set up a link with incorrect answers that are likely to occur, you can output a more useful review message.

この様な講評の出力手段は漢字学習機に限らず電子学習
機全般にわたって適用可能であり、学習の種類や目的に
適したきめ細かい種分けの属性を分析して適切な講評を
出力することが可能である。This type of comment output means can be applied not only to kanji learning machines but to all electronic learning machines, and it is possible to output appropriate comments by analyzing the attributes of fine-grained classifications suitable for the type and purpose of learning. It is.

効　　果 以上述べた如く本発明によれば、記憶されている問題と
解答の情報の組に付加された種々の属性を示す情報によ
ってテスト結果を多方面から分析評価することを可能と
した。さらにこの分析評価に基づく講評の出力手段によ
って学習者は自己の習学問がどの方面に弱点を有するか
を直ちに知ることができるし、同時に今後どの方面に力
を入れて学習を進めたら良いかの指針を得ることができ
るので、迅速で適切なる自己評価を助けかつ学習能率と
効果を一段と向上させるという効果を発揮する。Effects As described above, according to the present invention, it is possible to analyze and evaluate test results from various aspects using information indicating various attributes added to the stored question and answer information set. Furthermore, by outputting comments based on this analysis and evaluation, learners can immediately know in which areas their own studies have weaknesses, and at the same time, they can also determine which areas they should focus their efforts on in the future. Since it is possible to obtain guidelines, it helps quick and appropriate self-evaluation, and has the effect of further improving learning efficiency and effectiveness.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

第１図は本発明に係る一実施例の漢字学習機の構成を示
すブロック図、 第２図はＲＯＭに格納されている情報を説明するための
説明図、 第３図は実施例の漢字学習機の制御フローを示すフロー
チャートである。 図において、１・・・キーボード、２・・・中央演算処
理装置、３・・・表示部、４・・・メモリである。Fig. 1 is a block diagram showing the configuration of a kanji learning machine according to an embodiment of the present invention, Fig. 2 is an explanatory diagram for explaining information stored in a ROM, and Fig. 3 is a kanji learning machine of an embodiment. 3 is a flowchart showing the control flow of the machine. In the figure, 1...keyboard, 2...central processing unit, 3...display section, 4...memory.

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 記憶されている問題と解答の情報の組に予め学習を分析
評価するための少なくとも１つの属性を示す情報を附加
し、この属性を示す情報に基づいてテスト結＊’を分析
評価する分析評価手段と、該分析評価手段出力情報に基
づいて学習に対する講評を出力するｕｎ評出力手段を有
することを特徴とする電子学１１機。Analysis and evaluation means that adds information indicating at least one attribute for analyzing and evaluating learning to a set of stored question and answer information in advance, and analyzes and evaluates a test result*' based on the information indicating this attribute. and an un-review output means for outputting a review of learning based on the output information of the analysis and evaluation means.