JPWO2017199552A1 - 学習支援システム、学習支援方法、及び学習者端末 - Google Patents
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Abstract
支援装置(200)が、ユーザーが学習した知識を記憶するステップと、ユーザーが新たに学習した知識と、前記ユーザーが既に学習した知識のうちの少なくとも1の知識との間に、共通する特徴が存在するか否かを判定するステップと、共通する特徴が存在する場合、ユーザーの端末(210)に、特徴の存在を提示させるステップとを含む。
Description
本発明の一態様にかかる、ユーザーに対して複数の知識のつながりの学習又は活用を支援する支援方法について説明する。
各領域に属する各知識は、同一領域に属する少なくとも1つの他の知識と関連づけられており、たとえば概念が抽象化又は発展していく順序に沿って関連づけられている。図1は、代数、解析、及び幾何、及び統計の領域の単元を、関連づけとともに示すものであり、図6は、各単元に含まれる知識のうち、共通する特徴として「長さと角」、「類似度」の概念に関する知識の関連づけを示すものである。一部の知識については、異なる領域の知識と関連づけられるものもある。また、一部の知識については、同一の領域内において学習の時系列的に先行する2つ以上の複数の知識と関連づけられるものもあり、また、同一の領域内において学習の時系列的に後行する2つ以上の複数の知識と関連づけられるものもある。時系列的に2単位等所定の単位以上離れているものもある。たとえば、図1の「三平方の定理」という知識は学習指導要領においては中学3年の範囲であり、「余弦定理」という知識は高校1年で扱う「三角比」という単元に含まれ、「内積」という知識は高校2年で扱う「ベクトル」という単元に含まれ、「分散」という知識は高校1年で扱う「データの分析」という単元に含まれる。このように異なる領域や単元に含まれる複数の知識に関連性がある場合、たとえば、図6(a)(b)のようにユーザーにこれを示す図が画面に表示される。またこれに加えて、学習済みの単元を把握可能な表示画面を表示するようにしてもよい。例えば図1に示す一覧表を表示し、学習済みの単元がハイライト等により強調表示されるようにしてもよい。またさらに、かかる一覧表において、つながりが生じる単元を点滅表示等により強調表示するようにしてもよい。例えば、「図形と方程式」及び「三角比」が学習済みである場合、これらがハイライト等により強調表示される。また、「三角関数」が点滅表示等により強調表示される。このようにすることで次に学習する単元を容易に把握できる。なお図1中、破線の矢印は、単元同士は必ずしも関連しないものの、単元に含まれる知識同士につながりがあることを示している。
図2に、本実施形態にかかる、ユーザーに対して複数の知識のつながりの学習又は活用を支援するための支援装置を示す。支援装置200は、CPUなどの処理部201と、通信インターフェースなどの通信部202と、メモリ、ハードディスクなどの記憶部203とを備える。また図3にユーザー端末の機能ブロック図を示す。また図4にユーザーに対して複数の知識のつながりの学習又は活用を支援するための支援方法を示す。
以下、ユーザー端末210の構成について説明する。図3は、ユーザー端末210の機能ブロック図を示す。ユーザー端末210は、端末通信部212と、端末記憶部213と、表示部214と、入力部215と、端末制御部216とを備える。
ユーザーが新たに知識を学習した場合、当該ユーザーが既に学習した知識のうちの1又は複数の知識との間に、共通する特徴が存在するか否かが処理部201により判定される(S302)。共通する特徴としては、たとえば「長さと角」、「類似度」などの共通概念が挙げられる。また、「仮の基準をつくって考える」、「結論から考える」、「式の図形的な意味を考える」、「対称性に着目する」などの「見通し」、「式を代入して推測する」などの「推論」、「場合を分ける」、「表にまとめる」などの「整理」、「文字を設定する」、「逆を考える」、「差をとる」などの「転換」、「一般化する」、「具体的に考える」、「式と図形の対応を考える」などの「把握」といった共通の思考型も共通する特徴の例として挙げることができる。共通の概念、思考型等の特徴は、知識と特徴との対応関係を保持する特徴テーブルを記憶部203又は支援装置200からアクセス可能な記憶装置に格納しておき、これを参照して判定を行うことができる。この際、学習済み知識テーブルについても必要に応じて参照すればよく、また、特徴テーブルと学習済み知識テーブルを同一のテーブルとすることも妨げるものではない。概念、思考型等は、カテゴリー(「見通し」「推論」など)に仕分けておいてもよい。ここでは、ユーザーが既に学習した知識と新たに学習した知識間に共通する特徴に着目しているが、ユーザーが実際には支援装置200により提供される教材により学習を行っていなくとも、ユーザーの学習状況に応じて、一定の知識を学習済みの知識とみなすこともできる。図5に特徴テーブルの一例を示す。図5に示すように特徴テーブルにはレコードを一意に特定する特徴IDと、特徴名と、各知識名とが対応付けられて記憶されている。特徴テーブルを参照することで、学習済みの各知識に対する特徴を判定することができる。なお、特徴テーブルは単元をクラスタリングし、特徴テーブルによる方法と同じように同一クラスタに属する単元を提示してもよい。クラスタリングはK-means法など既知の手法を使う。たとえば、二次方程式を解く場合に、1つの単元内で完結させると、解法が限られてしまうが、実際には因数分解、平方完成などいくつかの解法があり、単元を横断して学べば、単元間のつながりが理解でき、様々なアプローチを総合的に理解することが可能となる。
図6に、共通する特徴として「長さと角」、「類似度」の概念をユーザーに提示する例を示す。この例においては、「三平方の定理」、「余弦定理」、「内積(ベクトル)」が幾何の領域における知識として、時系列的のこの順序で学習されていく。ここで余弦定理は、図1における三角比に含まれる。また、内積は、図1におけるベクトルに含まれる。「三平方の定理」、「余弦定理」、「内積(ベクトル)」の間には、共通点がみられる。余弦定理は、三平方の定理を直角三角形から一般の三角形に一般化したものであり、いずれも2辺とその間の角と残りの1辺の関係を表した定理である。また、内積は、2つのベクトルの大きさとなす角によって定義され、これは、余弦定理をベクトルで用いた表現と一致するものである。いずれも、長さと角に関係するものといえる。また、ベクトル、および内積について、「代数的な定義」が導入される「代数的な定義」では、ベクトルは、和・差・実数倍だけで定義され、内積も2つのベクトルの間の演算として定義される。内積に関する「幾何的な定義」と「代数的な定義」が一致する(「代数的な定義」が「幾何的な定義」の拡張になっている)ことで、図形を代数的・幾何的に扱えるようになる。次に、「分散」が統計の領域における知識として学習されるとする。このとき、「分散」の学習単位をユーザーが終えた場合、処理部201は、学習済み知識テーブル及び特徴テーブルを必要に応じて参照して、これら4つの知識の間には「長さと角」の概念が共通することを判定することができ、図4に示すように、共通する特徴の存在を提示することができる。具体的には、「分散」が、データの列をベクトルと見做した場合の内積であることから、「長さと角」の共通する特徴が存在する。なお当該特徴は図5に示す特徴テーブルのうち、特徴IDがF001のレコードに対応する。なお分散、及び相関係数は、図1の「データの分析」に含まれる。
上記の他にも、学習するのに好ましい知識(単元)の特定方法は各種手法を採用可能である。例えば、支援装置200は、ユーザーが既に学習した知識と特徴テーブルとに基づき、次に学習するのに好ましい知識を特定して、当該知識を各ユーザー端末に提示させてもよい。この場合、具体的には支援装置200は、ユーザーが既に学習した知識を、学習済みテーブルに基づき取得する。また支援装置200は、特徴テーブルに基づき、学習済みテーブルから取得した学習済みの知識とつながりのある学習単元を少なくとも1つ特定する。ユーザーが複数の知識を学習済みである場合であって、当該学習済みの知識とつながりのある知識が複数ある場合、複数の知識のうちからランダムに少なくとも1つの知識を特定する。なおランダムに特定するのではなく、例えば学習済みの複数の知識のうち、ユーザーの理解度が高い場合は、当該理解度が高い知識とつながりのある知識を、次に学習する知識としてユーザー端末に提示させてもよい。あるいは、つながりの見直しを行うために、他の学習者の動きを機械学習しレコメンドを入れたり、ユーザーがおすすめの学習順序を入力し、一定程度の意見が集約されれば反映させたり、ベイズ理論に基づき、リンクを追加・削除したり、たとえば東京大学などの入試を分析したツールと組み合わせたりしてもよい。
[1]
ユーザーに対して複数の知識のつながりの学習又は活用を支援するための支援方法であって、
前記ユーザーが学習した各知識を記憶するステップと、
前記ユーザーが新たに学習した知識と、前記ユーザーが既に学習した知識のうちの1又は複数の知識との間に、共通する特徴が存在するか否かを判定するステップと、
共通する特徴が存在する場合、前記ユーザーの端末に対して、前記特徴が共通する複数の知識の間のつながりを提示させるステップと
を含むことを特徴とする支援方法。
[2]
前記特徴は、共通概念を含むことを特徴とする[1]に記載の支援方法。
[3]
前記特徴は、思考型を含むことを特徴とする[1]に記載の支援方法。
[4]
前記判定は、知識と特徴との対応関係を保持する特徴テーブルを参照して行うことを特徴とする[1]から[3]のいずれかに記載の支援方法。
[5]
前記特徴テーブルは、特徴をカテゴリーに仕分けて保持することを特徴とする請求項[4]に記載の支援方法。
[6]
前記判定は、ユーザーごとに学習済みの知識を保持する学習済み知識テーブルを参照して行うことを特徴とする[4]又は[5]に記載の支援方法。
[7]
前記提示は、前記端末の表示画面に、共通する特徴が存在する複数の知識の名称、略称又はシンボルを共通する前記特徴の存在とともに表示することを含むことを特徴とする[1]から[6]のいずれかに記載の支援方法。
[8]
共通する前記特徴の存在は、前記複数の知識の名称、略称又はシンボルの間を結ぶことで表示されることを特徴とする[7]に記載の支援方法。
[9]
前記複数の知識の名称、略称又はシンボルの間は、直線又は円弧によって結ばれることを特徴とする[8]に記載の支援方法。
[10]
前記複数の知識は3以上の知識であり、
前記複数の知識の名称、略称又はシンボルの間は、ナレッジリングとしてリング状に結ばれることを特徴とする[8]に記載の支援方法。
[11]
共通する前記特徴の存在は、前記特徴の名称、略称又はシンボルによって表示されることを特徴とする[7]に記載の支援方法。
[12]
共通する前記特徴の存在の表示が選択された場合に、前記端末に対して、前記特徴の解説動画又は問題演習のうちの少なくとも1つを表示するためのデータを送信するステップをさらに含むことを特徴とする[7]から[11]のいずれかに記載の支援方法。
[13]
前記知識のそれぞれは、1又は複数の学習単位により構成されていることを特徴とする[1]から[12]のいずれかに記載の支援方法。
[14]
前記ユーザーによる学習対象の知識は、複数の領域のいずれかに属することを特徴とする[1]から[13]のいずれかに記載の支援方法。
[15]
前記学習対象の知識は、数学に関連する知識であることを特徴とする[14]に記載の支援方法。
[16]
前記複数の領域は、代数、幾何、解析及び統計のうちの少なくとも1つ又は2つを含むことを特徴とする[15]に記載の支援方法。
[17]
共通する前記特徴は、第1の領域に属する第1の知識と前記第1の領域と異なる第2の領域に属する第2の知識に共通するものであることを特徴とする[14]から[16]のいずれかに記載の支援方法。
[18]
共通する前記特徴は、第1の知識と、前記第1の知識と同一の領域内において学習の時系列的に所定の単位以上離れている第2の知識に共通するものであることを特徴とする[14]から[16]のいずれかに記載の支援方法。
[19]
コンピュータに、ユーザーに対して複数の知識のつながりの学習又は活用を支援するための支援方法を実行させるためのプログラムであって、前記支援方法は、
前記ユーザーが新たに学習した知識と、前記ユーザーが既に学習した知識のうちの1又は複数の知識との間に、共通する特徴が存在するか否かを判定するステップと、
共通する特徴が存在する場合、前記ユーザーの端末の表示画面に対して、前記特徴が共通する複数の知識の間のつながりを提示させるステップと
を含むことを特徴とするプログラム。
[20]
ユーザーに対して複数の知識のつながりの学習又は活用を支援するための支援装置であって、
前記ユーザーが新たに学習した知識と、前記ユーザーが既に学習した知識のうちの1又は複数の知識との間に、共通する特徴が存在するか否かを判定し、
共通する特徴が存在する場合、前記ユーザーの端末の表示画面に対して、前記特徴が共通する複数の知識の間のつながりを提示させることを特徴とする支援装置。
201 処理部
202 通信部
203 記憶部
210 ユーザー端末
211 表示画面
212 端末通信部
213 端末記憶部
214 表示部
215 入力部
216 端末制御部
217〜220 選択領域
Claims (17)
- 学習を支援するための支援装置による支援方法であって、前記支援装置が、
ユーザーが学習した知識を記憶するステップと、
前記ユーザーが新たに学習した知識と、前記ユーザーが既に学習した知識のうちの少なくとも1の知識との間に、共通する特徴が存在するか否かを判定するステップと、
共通する特徴が存在する場合、前記ユーザーの端末に、前記特徴の存在を提示させるステップと
を含む支援方法。 - 前記特徴は、共通概念又は思考型の少なくともいずれかを含む、請求項1に記載の支援方法。
- 前記判定は、知識と特徴との対応関係を保持する特徴テーブルを参照して行う、請求項1又は2に記載の支援方法。
- 前記支援方法はさらに、前記ユーザーが既に学習した知識と前記特徴テーブルとに基づき、次に学習する知識をユーザーに推薦するステップを含む、請求項3に記載の支援方法。
- 前記判定は、ユーザーごとに学習済みの知識を保持する学習済み知識テーブルを参照して行う、請求項1から4のいずれかに記載の支援方法。
- 前記提示させるステップにおいて、前記端末の表示画面に、共通する特徴が存在する複数の知識の名称、略称又はシンボルを共通する前記特徴の存在とともに表示することを含む、請求項1から5のいずれかに記載の支援方法。
- 共通する前記特徴の存在は、前記複数の知識の名称、略称又はシンボルの間を結ぶことで表示される、請求項6に記載の支援方法。
- 前記複数の知識は2以上の知識であり、
前記複数の知識の名称、略称又はシンボルの間は、リング状に結ばれる、請求項7に記載の支援方法。 - 共通する前記特徴の存在は、前記特徴の名称、略称又はシンボルによって表示される、請求項6に記載の支援方法。
- 共通する前記特徴の存在の表示が選択された場合に、前記端末に、前記特徴の解説動画又は問題演習のうちの少なくとも1つを表示させるステップをさらに含む、請求項6から9のいずれかに記載の支援方法。
- 前記提示させるステップの後に、前記端末に前記特徴に係る解説を表示させ、前記解説の表示の後に、前記特徴に係る問題演習を表示させるステップをさらに含む、請求項1から10のいずれかに記載の支援方法。
- 前記知識のそれぞれは、1又は複数の学習単位により構成されている、請求項1から11のいずれかに記載の支援方法。
- 前記ユーザーによる学習対象の知識は、複数の領域のいずれかに属する、請求項1から12のいずれかに記載の支援方法。
- 共通する前記特徴は、第1の領域に属する第1の知識と前記第1の領域と異なる第2の領域に属する第2の知識に共通するものである、請求項12又は13に記載の支援方法。
- 共通する前記特徴は、第1の知識と、前記第1の知識と同一の領域内において学習の時系列的に所定の単位以上離れている第2の知識に共通するものである、請求項12又は13に記載の支援方法。
- 学習支援装置として機能するコンピュータに、
ユーザーが新たに学習した知識と、前記ユーザーが既に学習した知識の少なくとも1の知識との間に、共通する特徴が存在するか否かを判定するステップと、
共通する特徴が存在する場合、前記ユーザーの端末の表示画面に、前記特徴の存在を提示させるステップと
を実行させるプログラム。 - ユーザーが新たに学習した知識と、前記ユーザーが既に学習した知識の少なくとも1の知識との間に、共通する特徴が存在するか否かを判定し、
共通する特徴が存在する場合、前記ユーザーの端末の表示画面に対して、前記特徴の存在を提示させる支援装置。
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