JP6862707B2 - Information generation program, information generation method and information generation device - Google Patents
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Description
本発明は、情報生成プログラム、情報生成方法および情報生成装置に関する。 The present invention relates to an information generation program, an information generation method, and an information generation device.
従来から、ベンダー等の資格認定試験がe−learningにより行われることが多い。近年では、資格認定試験の解答結果から理解度を判定する技術として、評価指数を用いた技術が知られている。例えば、過去の正解率に基づいて算出された評価指数などの不均一な重み情報が設定された問題を出題し、解答された問題の評価指数の合計が閾値を越えるまで出題を繰り返すことで、解答状況に応じた適切な出題数で理解度を判定する技術が知られている。 Traditionally, qualification tests for vendors and the like are often conducted by e-learning. In recent years, a technique using an evaluation index has been known as a technique for determining the degree of comprehension from the answer results of a qualification examination. For example, by asking a question with non-uniform weight information such as an evaluation index calculated based on the past correct answer rate, and repeating the question until the total evaluation index of the answered questions exceeds the threshold value. There is known a technique for judging the degree of comprehension based on an appropriate number of questions according to the answer situation.
しかしながら、上記技術では、解答者の理解度の判定精度が高くない。例えば、資格認定試験などは、択一式の問題が多いので、理解度の高い人にとっては悩む時間も少なく正解を解答することができる一方で、理解度の低い人であっても正解することもできる。このため、上記技術を用いた正解か不正解かによる判定では、解答者の理解度を正しく判定することが難しい。 However, in the above technique, the accuracy of determining the comprehension level of the answerer is not high. For example, in the qualification examination, there are many alternative questions, so a person with a high degree of understanding can answer the correct answer with less time to worry, but even a person with a low degree of understanding can answer the correct answer. it can. Therefore, it is difficult to correctly determine the comprehension level of the answerer in the determination based on whether the answer is correct or incorrect using the above technique.
1つの側面では、理解度の判定精度を向上することができる情報生成プログラム、情報生成方法および情報生成装置を提供することを目的とする。 In one aspect, it is an object of the present invention to provide an information generation program, an information generation method, and an information generation device capable of improving the determination accuracy of the comprehension level.
第1の案では、情報生成プログラムは、コンピュータに、テストに含まれる複数の問題への解答の入力を受け付け、受け付けた前記複数の問題の各解答が正解か否かの判定を行い、前記複数の問題それぞれについて、前記各解答の入力までの時間を算出する処理を実行させる。情報生成プログラムは、コンピュータに、前記複数の問題のうち正解が入力された特定の問題について算出した解答の入力までの時間が、前記複数の問題のそれぞれについて算出した各時間が示す傾向に対して相対的に長い場合に、前記特定の問題についての理解度に関する評価を理解度が低い方向に制御する処理を実行させる。 In the first plan, the information generation program accepts the input of the answers to the plurality of questions included in the test to the computer, determines whether or not each of the received answers to the plurality of questions is correct, and the plurality of answers. For each of the questions, the process of calculating the time until the input of each of the answers is executed. The information generation program has a tendency that the time until the input of the answer calculated for a specific question in which the correct answer is input among the plurality of questions is indicated by each time calculated for each of the plurality of questions is shown in the computer. When it is relatively long, a process of controlling the evaluation of the comprehension level of the specific problem in the direction of the low comprehension level is executed.
一実施形態によれば、理解度の判定精度を向上することができる。 According to one embodiment, the accuracy of determining the degree of comprehension can be improved.
以下に、本願の開示する情報生成プログラム、情報生成方法および情報生成装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。また、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。なお、各実施例は、矛盾のない範囲内で適宜組み合わせることができる。 Hereinafter, examples of the information generation program, the information generation method, and the information generation apparatus disclosed in the present application will be described in detail with reference to the drawings. Moreover, this embodiment does not limit the present invention. In addition, each embodiment can be appropriately combined within a consistent range.
[全体構成例]
図1は、実施例1に係るシステムの全体構成例を示す図である。図1に示すように、このシステムは、複数の受験者端末1とスキル評価サーバ10とを有し、受験者のスキルレベルの評価や資格認定を行うシステムである。なお、本システムは、ベンダー等が行う製品の認定試験や情報処理技術に限らず、様々な分野のスキルを評価することができる。
[Overall configuration example]
FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration example of the system according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, this system has a plurality of
受験者端末1は、理解度を判定するスキル評価対象の受験者が使用する端末であり、Webブラウザなどを用いてスキル評価サーバ10へアクセスし、スキルを評価する試験を受験する端末装置である。この受験者端末1の一例としては、一般的なコンピュータ装置やスマートフォンなどの移動端末がある。
The
スキル評価サーバ10は、Webブラウザなどを用いて受験者端末1に問題を出題し、解答した受験者の理解度の指標として、スキル評価や合否判定を行う情報生成装置の一例であり、例えばサーバ装置である。例えば、スキル評価サーバ10は、択一式の問題を出力し、理解度の高い人にとっては悩む時間も少なく正解を解答することができる問題を出力する。
The
このようなスキル評価サーバ10は、受験者のスキルレベルの評価や資格認定を行うテストに含まれる複数の問題への解答の入力を受け付ける。そして、スキル評価サーバ10は、受け付けた複数の問題の各解答が正解か否かの判定を行う。続いて、スキル評価サーバ10は、複数の問題それぞれについて、各解答の入力までの時間を算出する。その後、スキル評価サーバ10は、複数の問題のうち正解が入力された特定の問題について算出した解答の入力までの時間が、複数の問題のそれぞれについて算出した各時間が示す傾向に対して相対的に長い場合に、特定の問題についての理解度に関する評価を理解度が低い方向に制御する。
Such a
つまり、スキル評価サーバ10は、各問題の解答を受け付けて正否を判定し、正解問題の解答時間が全問題の解答時間に対して相対的に長い場合、理解度を低くするので、解答時間を考慮でき、問題の理解度の判定精度を向上できる。
That is, the
[スキル評価サーバの構成]
図2は、実施例1に係るスキル評価サーバの機能構成を示す機能ブロック図である。図2に示すように、スキル評価サーバ10は、通信制御部11、記憶部12、制御部20を有する。
[Skill evaluation server configuration]
FIG. 2 is a functional block diagram showing a functional configuration of the skill evaluation server according to the first embodiment. As shown in FIG. 2, the
通信制御部11は、他の装置との通信を制御する処理部であり、例えば、ネットワークインタフェースカードなどである。例えば、通信制御部11は、各受験者端末1とWebセッションなどを確立して、Webページを用いた通信を実行する。
The
記憶部12は、制御部20が実行するプログラムやデータなどを記憶する記憶装置であり、例えば、メモリやハードディスクなどである。この記憶部12は、受験者DB13、問題セットDB14、解答結果DB15を有する。
The
受験者DB13は、各受験者に関する情報を記憶するデータベースである。例えば、受験者DB13は、受験者を識別する識別子、最新の受験日時、到達したスキルレベル、過去の成績、過去の合格状況などを対応付けて記憶する。 The examinee DB 13 is a database that stores information about each examinee. For example, the examinee DB 13 stores an identifier that identifies an examinee, the latest examination date and time, the skill level reached, past grades, past pass status, and the like in association with each other.
問題セットDB14は、スキルレベルごとに受験者に提供する問題を記憶するデータベースである。図3は、問題セットDBに記憶される情報の例を示す図である。なお、ここで図示した問題セットは、例えばスキルレベル3の問題セットである。図3に示すように、問題セットDB14は、「番号、正解率、スキル評価指数」を対応付けた問題セットを記憶する。
The question set DB 14 is a database that stores questions to be provided to the examinee for each skill level. FIG. 3 is a diagram showing an example of information stored in the problem set DB. The question set illustrated here is, for example, a
ここで記憶される「番号」は、問題を識別する識別子である。「正解率」は、過去に出題された際の正解率である。「スキル評価指数」は、各問題に設定された不均一な重みの一例であり、例えば、当該問題の正解率と全受験者の得点率との相関係数などである。なお、得点率とは、スキル評価の成績である。すなわち、スキル評価指数が「1」に近いほど、得点率が高い受験者の正解率が高く、かつ、得点率が低い受験者の正解率が低い問題となる。図3の場合、番号1の問題は、正解率が92.5%であり、スキル評価指数として0.6463が設定されていることを示す。なお、ここで表示される正解率は、小数点第2位を四捨五入した数値であり、具体的には92.47%などと管理される。 The "number" stored here is an identifier that identifies the problem. The "correct answer rate" is the correct answer rate when questions were asked in the past. The "skill evaluation index" is an example of non-uniform weight set for each question, and is, for example, a correlation coefficient between the correct answer rate of the question and the score rate of all examinees. The score rate is the result of skill evaluation. That is, the closer the skill evaluation index is to "1", the higher the correct answer rate of the examinees with a high score rate, and the lower the correct answer rate of the examinees with a low score rate. In the case of FIG. 3, the question No. 1 shows that the correct answer rate is 92.5% and 0.6463 is set as the skill evaluation index. The correct answer rate displayed here is a numerical value rounded off to the second decimal place, and is specifically managed as 92.47%.
解答結果DB15は、受験者ごとに、受験者の解答状況を記憶するデータベースである。図4は、解答結果DBに記憶される情報の例を示す図である。図4に示すように、解答結果DB15は、受験者ごとに、「解答、ポイント(スキル習得度)、スキル評価指数」を対応付けて記憶する。
The
ここで記憶される「解答」は、受験者の解答を示し、正解であった場合には「○」、不正解であった場合には「×」、解答なしであった場合には「−」が設定される。「ポイント(スキル習得度)」は、正解の場合に加算され、不正解の場合に減算される値であり、受験者のスキルを評価する指標である。例えば、「ポイント(スキル習得度)」には、正解の場合には「1−正解率」の算出結果が設定され、不正解の場合には「−正解率」が設定され、解答なしの場合には「0」が設定される。「スキル評価指数」は、問題に設定されているスキル評価指数である。 The "answer" memorized here indicates the examinee's answer, "○" if the answer is correct, "x" if the answer is incorrect, and "-" if there is no answer. Is set. The "point (skill acquisition level)" is a value that is added when the answer is correct and subtracted when the answer is incorrect, and is an index for evaluating the skill of the examinee. For example, in the "point (skill acquisition level)", the calculation result of "1-correct answer rate" is set in the case of a correct answer, "-correct answer rate" is set in the case of an incorrect answer, and there is no answer. Is set to "0". The "skill evaluation index" is a skill evaluation index set in the question.
なお、ここで格納される順番は、図3の問題セットの順番と同じ順番である。つまり、図4の受験者Aの先頭の解答結果は、図3の先頭すなわち問題1の解答結果である。この例では、受験者Aは、問題1(番号1)が正解であったことを示している。
The order of storage here is the same as the order of the problem sets in FIG. That is, the answer result at the beginning of the examinee A in FIG. 4 is the answer result at the beginning of FIG. 3, that is,
制御部20は、スキル評価サーバ10全体の処理を司る処理部であり、例えばプロセッサなどである。この制御部20は、出題制御部21、出題判定部22、評価実行部23、評価補正部24を有する。例えば、各処理部は、プロセッサが有する電子回路の一例やプロセッサが実行するプロセスの一例である。
The
出題制御部21は、受験者に問題を出題する処理部である。具体的には、出題制御部21は、Webブラウザを介して受験者端末1から識別子等を受け付けて、受験者DB13を参照し、受験者および受験者が到達しているスキルレベルを特定する。そして、出題制御部21は、特定した到達済みのスキルレベルの次のスキルレベルの問題を問題セットDB14から特定する。また、出題制御部21は、当該受験者の解答を格納するために、当該受験者に対応する解答結果を解答結果DB15に生成する。その後、出題制御部21は、特定したスキルレベルの問題を問題1から順に受験者端末1に送信し、その解答結果を解答結果DB15に格納する。
The
例えば、出題制御部21は、到達したスキルレベルが2の受験者Aに対して、図3に示したスキルレベル3の問題1を出題する。そして、出題制御部21は、問題1に正解した場合には、「解答」として「○」、「ポイント」として「1−正解率(0.9247)=0.0753」、スキル評価指数として「0.6463」を、受験者Aの解答結果として解答結果DB15に格納する。
For example, the
また、出題制御部21は、問題1が不正解であった場合には、「解答」として「×」、「ポイント」として「−正解率(0.9247)=−0.9247」、スキル評価指数として「0.6463」を、受験者Aの解答結果として解答結果DB15に格納する。また、出題制御部21は、問題1の解答がなかった場合には、「解答」として「−」、「ポイント」として「0」、スキル評価指数として「0」を、受験者Aの解答結果として解答結果DB15に格納する。
In addition, when
出題判定部22は、各問題のそれぞれについて設定されたスキル評価指数を用いて、受験者によって解答がなされた問題についてのスキル評価指数の総計を算出する。そして、出題判定部22は、算出したスキル評価指数の総計が所定の基準を満たすか否かに応じて、受験者に対して解答を求める更なる問題を提供するか否かを判定する処理部である。
The
具体的には、出題判定部22は、各受験者について、受験者の解答が解答結果DB15に格納されるたびに、その時点までのスキル評価指数の総計を算出する。そして、出題判定部22は、算出した総計が閾値より小さい場合には、次の問題を出題する指示を出題制御部21に出力する。この結果、出題制御部21は、次の問題を出題する。
Specifically, the
一方、出題判定部22は、算出した総計が閾値以上の場合には、次の問題の出題を停止する指示を出題制御部21に出力し、評価実行部23に評価の開始を指示する。この結果、出題制御部21は、出題を停止する。なお、出題判定部22は、5問ごとなど、定期的に判定するようにしてもよい。
On the other hand, when the calculated total is equal to or greater than the threshold value, the
例えば、図4の場合、出題判定部22は、10問が終了した時点で、受験者Aと受験者Bのスキル評価指数の総計がそれぞれ「5」以上なので、受験者Aと受験者Bの出題を停止すると判定する。一方、出題判定部22は、受験者Cのスキル評価指数の総計が「5」未満なので、出題を維持する。
For example, in the case of FIG. 4, the
評価実行部23は、出題判定部22によってスキル評価指数の総計が所定の基準を満たすと判定された場合に、出題された各問題のポイント(スキル習得度)を用いて、受験者の合計ポイントを算出して受験者を評価する処理部である。
When the
具体的には、評価実行部23は、出題判定部22によって新たな問題の出題が停止された受験者の解答結果を解答結果DB15から特定し、その時点までのポイント(スキル習得度)の総計を算出する。そして、評価実行部23は、ポイント(スキル習得度)の合計が閾値以上の場合には、スキルレベルに到達したと評価する。この場合、評価実行部23は、受験者DB13における受験者の到達スキルレベルを更新する。また、評価実行部23は、受験者が更なる試験を要求する場合には、次のスキルレベルの問題の出題を出題制御部21に指示する。
Specifically, the
一方、評価実行部23は、ポイント(スキル習得度)の総計が閾値未満の場合や不正解の数が閾値以上の場合には、スキルレベルに到達していないと評価する。この場合、評価実行部23は、受験者DB13における受験者の到達スキルレベルを更新せずに前回のレベル設定を維持する。また、評価実行部23は、受験者が更なる試験を要求する場合には、同じスキルレベルの問題の出題を出題制御部21に指示する。なお、評価実行部23は、受験者が更なる試験を要求した場合でも、ポイント(スキル習得度)の合計が下限値を下回っている場合には、今回出題したスキルレベルより1つ下の問題の出題を出題制御部21に指示することもできる。
On the other hand, the
例えば、図4の場合、評価実行部23は、出題が終了した受験者Aについては、ポイント(スキル習得度)の合計が0以上であることから、スキルレベル3に到達したと評価する。一方、評価実行部23は、出題が終了した受験者Bについては、ポイント(スキル習得度)の合計が0未満であることから、スキルレベル3に未到達であると評価する。
For example, in the case of FIG. 4, the
評価補正部24は、係数算出部25と補正部26とを有し、評価実行部23によって評価されたポイント(スキル習得度)の判定結果を補正する処理部である。具体的には、評価補正部24は、評価実行部23によって算出されたポイント(スキル習得度)に対して、解答時間を考慮した補正を行う。
The
例えば、評価補正部24は、理解している人は正解を導き出すまでに要する時間が短いという一般特性を考慮した一般補正を行う。補正例を挙げると、評価補正部24は、あまり理解していない人は正解を導き出すまでに時間を要するので、ポイント(スキル習得度)で成績が良くても時間がかかっていれば、理解度が低い方向になるように補正を行う。
For example, the
また、評価補正部24は、性格的に慎重派で答えはすぐに分かっても問題を読み直すなどして時間をかける人がいるという人物特性を考慮した人物補正を行う。補正例を挙げると、評価補正部24は、一般補正で理解度が低い方向に補正された人物のうち、慎重派の人については、理解度が高い方向になるように補正を行う。
In addition, the
係数算出部25は、問題ごとに、正解者の解答時間を算出し、算出した正解の解答時間に基づいて、ポイント(スキル習得度)の補正係数を決定する処理部である。例えば、係数算出部25は、問題ごとに、受験者の解答の正否と解答までにかかった時間のデータを取得し、正解の解答までの時間をプロットしたヒストグラムを生成する。そして、係数算出部25は、問題ごとに、正解者の解答時間の平均値と分散値を算出し、分散値等に基づいて補正係数を決定する。
The
ここで、係数決定の具体例を説明する。図5は、受験者統計データの例を説明する図である。まず、係数算出部25は、受験者の解答データを随時取得して、図5に示す受験者統計データを生成する。受験者統計データは、図5に示すように、各受験者について、各問題の正否と解答時間とを対応付けたデータである。図5の例では、受験者AからEについて、各問題の正否と解答時間とが対応付けられている。
Here, a specific example of coefficient determination will be described. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of examinee statistical data. First, the
次に、係数算出部25は、各問題について、図5に示す受験者統計データから正解した受験者と当該受験者の解答時間とを抽出する。例えば、問題1の場合、係数算出部25は、受験者Aと受験者Cとを対象者として選定し、解答時間を抽出する。そして、係数算出部25は、平均値や標準偏差(σ)を算出し、正解者が解答までにかかった時間の分布を示すヒストグラムを生成する。
Next, the
図6は、解答時間の分布と係数の割当てを説明する図である。図6に示す図は、問題Xについての解答時間と正解者との分布を示しており、横軸が解答時間(秒)であり縦軸が正解者(人数)であり、平均値と標準偏差(σ)を用いた分布を示している。ここで、係数算出部25は、解答時間が長い受験者の理解度が低くなり、解答時間が短い受験者の理解度が高くなるように、補正係数を決定する。
FIG. 6 is a diagram illustrating the distribution of answer times and the allocation of coefficients. The figure shown in FIG. 6 shows the distribution of the answer time and the correct answerer for question X, and the horizontal axis is the answer time (seconds) and the vertical axis is the correct answerer (number of people), and the average value and the standard deviation. The distribution using (σ) is shown. Here, the
図5の例では、係数算出部25は、平均値から−1σ秒に該当する解答時間の正解者に補正係数「1.1」、−1σ秒から−2σ秒に該当する解答時間の正解者に補正係数「1.2」、−2σ秒から4秒に該当する解答時間の正解者に補正係数「1.3」、問題を読んでみないとみなされる正解者に補正係数「1.0」を設定する。同様に、係数算出部25は、平均値から+1σ秒に該当する解答時間の正解者に補正係数「1.0」、+1σ秒から+2σ秒に該当する解答時間の正解者に補正係数「0.9」、+2σ秒以上に該当する解答時間の正解者に補正係数「0.8」を設定する。
In the example of FIG. 5, the
ここで、上記平均値と標準偏差(σ)によって決定された補正係数による解答パターンの分類について説明する。図7は、解答時間による補正係数を説明する図である。図7に示すように、解答パターン1は、0秒から3秒までに正解したパターンであり、補正係数「1.0」が設定され、解答パターン2は、4秒から−2σ秒までに正解したパターンであり、補正係数「1.3」が設定される。解答パターン3は、−2σ秒から−1σ秒までに正解したパターンであり、補正係数「1.2」が設定され、解答パターン4は、−1σ秒から解答平均時間までに正解したパターンであり、補正係数「1.1」が設定される。解答パターン5は、解答平均時間から+1σ秒までに正解したパターンであり、補正係数「1.0」が設定され、解答パターン6は、+1σ秒から+2σ秒までに正解したパターンであり、補正係数「0.9」が設定され、解答パターン7は、解答平均時間+2σ秒以降に正解したパターンであり、補正係数「0.8」が設定される。
Here, the classification of the answer pattern based on the correction coefficient determined by the above mean value and the standard deviation (σ) will be described. FIG. 7 is a diagram for explaining a correction coefficient based on the answer time. As shown in FIG. 7, the
また、判定ラインは、ポイント(補正後のスキル習得度)が0以上か否かによって判定され、0以上の場合に、理解度が高いと判定されて「十分」と判定される。なお、スキル習得度は、上述した1−正解率で算出され、問題数の十分性は、上記スキル評価指数を用いるので、詳細な説明は省略する。 Further, the determination line is determined by whether or not the point (skill acquisition degree after correction) is 0 or more, and if it is 0 or more, the degree of understanding is determined to be high and it is determined to be "sufficient". The skill acquisition level is calculated by the 1-correct answer rate described above, and the sufficiency of the number of questions uses the skill evaluation index, so detailed description thereof will be omitted.
なお、ここでは平均値と標準偏差とを用いた例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、平均値だけを算出し、平均値から+3秒までを解答パターン5、平均値+3から+6秒までを解答パターン6に設定するなど、平均値と任意の閾値とを用いて、補正係数を決定することもできる。
Although an example using the mean value and the standard deviation has been described here, the present invention is not limited to this. For example, only the average value is calculated, and the
図2に戻り、補正部26は、係数算出部25によって算出された補正係数を用いて、評価実行部23によって算出されたポイント(スキル習得度)を補正し、補正後のポイント(スキル習得度)にしたがって理解度の判定を実行する処理部である。
Returning to FIG. 2, the
具体的には、補正部26は、係数算出部25が収集した受験者ごとの各問題の正否と解答時間とを取得し、ポイント(スキル習得度)が算出済みの受験者の各問題が、図7に示すどの解答パターンに該当するかを特定する。その後、補正部26は、受験者の各問題のポイント(スキル習得度)を、特定した解答パターンに対応する補正係数を用いて補正する。そして、補正部26は、補正後のポイントの合計値を算出する。
Specifically, the
ここで、補正部26は、補正後のポイントの合計値が閾値以上の場合は、判定を「十分」と判定する。一方で、補正部26は、補正後のポイントの合計値が閾値未満の場合は、当該受験者の解答時間が平均して遅いか否かを判定し、解答時間が遅い受験者である場合は、解答時間による補正を抑制する。そして、補正部26は、解答時間による補正を抑制した後のポイントの合計値が閾値以上の場合は、判定を「十分」と判定し、解答時間による補正を抑制した後のポイントの合計値も閾値未満の場合は、判定を「不十分」と判定する。
Here, the
つまり、補正部26は、上記一般補正を行った結果、ポイントが閾値以上の受験者のスキル判定を「十分」と判定し、一般補正を行った後のポイントが閾値未満の受験者に対して上記人物補正を行う。そして、補正部26は、人物補正の結果、ポイントが閾値以上となった受験者のスキル判定を「十分」と判定し、人物補正の後もポイントが閾値未満の受験者のスキル判定を「不十分」と判定する。
That is, as a result of performing the above general correction, the
ここで、補正の具体例を説明する。図8は、補正例および補正抑制例を説明する図である。図8の左図は、評価実行部23による判定結果を示しており、スキル習得度が「0.0632」であり、0以上であることから、スキル判定が「十分」と判定されている。
Here, a specific example of the correction will be described. FIG. 8 is a diagram illustrating a correction example and a correction suppression example. The left figure of FIG. 8 shows the determination result by the
この状態から、図8に示すように、補正部26は、問題1から10までの各問題のうち無解答および不正解を除く各問題について、解答パターンを特定する。図8の例では、補正部26は、問題1と問題3については解答パターン5と特定し、問題4については解答パターン6と特定し、問題5については解答パターン3と特定し、問題7と問題8については解答パターン7と特定する。
From this state, as shown in FIG. 8, the
この結果、補正部26は、問題1と問題3についてはスキル習得度に補正係数「1.0」を乗算し、問題4についてはスキル習得度に補正係数「0.9」を乗算し、問題5についてはスキル習得度に補正係数「1.2」を乗算し、問題7と問題8についてはスキル習得度に補正係数「0.8」を乗算する。
As a result, the
例えば、補正部26は、問題1についてはスキル習得度「0.0753」×補正係数「1.0」=「0.0753」を補正後のスキル習得度として算出し、問題3についてはスキル習得度「0.1038」×補正係数「1.0」=「0.1038」を補正後のスキル習得度として算出する。また、補正部26は、問題4についてはスキル習得度「0.1651」×補正係数「0.9」=「1.14859」を補正後のスキル習得度として算出し、問題5についてはスキル習得度「0.033」×補正係数「1.2」=「0.0396」を補正後のスキル習得度として算出する。また、補正部26は、問題6は不正解なので、そのままの値「−0.8706」をスキル習得度とする。また、補正部26は、問題7についてはスキル習得度「0.2311」×補正係数「0.8」=「0.18488」を補正後のスキル習得度として算出し、問題8についてはスキル習得度「0.3255」×補正係数「0.8」=「0.2604」を補正後のスキル習得度として算出する。
For example, the
そして、補正部26は、補正後の各問題のスキル習得度の合計値「0.0753+0.1038+0.14859+0.0396−0.8706+0.18488+0.2604=−0.05803≒−0.0580」を算出する。この補正部26は、補正後のスキル習得度「−0.0580」が0未満であることから、図8の右図に示すように、スキル判定を「不十分」と判定する。なお、ここで、補正部26は、補正後のスキル習得度の合計値が0以上の場合には、スキル判定を「十分」と判定するが、補正後のスキル習得度「−0.0580」が0未満であることから、続いて人物補正を行う。
Then, the
すなわち、補正部26は、一般補正後のスキル習得度が閾値を満たさない受験者について、正解した解答時間が相対的に長いか否かを特定する。例えば、補正部26は、正解した全ての問題の解答パターンが解答パターン6か解答パターン7のいずれかである場合、解答時間が相対的に長いと判定する。そうすると、補正部26は、補正係数を乗算するのを抑制し、元の状態でスキル判定を行う。
That is, the
つまり、図8の場合、補正部26は、スキル判定が「十分」と判定された左図の状態から、解答時間を考慮した一般補正を行って右図の状態を特定することで、スキル判定を「不十分」と判定する。しかし、補正部26は、この受験結果における正解の解答時間が平均的に長いことから、受験者は慎重派の人物であると推定し、右図の状態から左図の状態に戻して、スキル判定を行う。この結果、補正部26は、スキル判定を「十分」と判定する。このようにして、補正部26は、解答時間を考慮した一般補正に加えて、人物の特性を考慮した人物補正を行うことができる。
That is, in the case of FIG. 8, the
[処理の流れ]
図9は、評価の補正処理の流れを示すフローチャートである。なお、ここでは、一定値以上のスキル評価指数に到達済みであり、解答結果DB15に解答が格納されているとともに、ポイント(スキル習得度)も算出済みとする。
[Processing flow]
FIG. 9 is a flowchart showing the flow of the evaluation correction process. Here, it is assumed that the skill evaluation index of a certain value or higher has been reached, the answer is stored in the
図9に示すように、試験が終了すると(S101:Yes)、係数算出部25は、各問題について、正解者の解答時間の平均値である解答平均時間と標準偏差を算出する(S102)。続いて、S103以降については、受験者ごとについて実行される。
As shown in FIG. 9, when the test is completed (S101: Yes), the
具体的には、補正部26は、正解問題について解答パターンを特定し、特定した解答パターンに対応する補正係数を用いて、「スキル習得度×補正係数」によって補正後のポイントを算出する(S103)。続いて、補正部26は、全解答のポイントを合計して合計値を算出する(S104)。
Specifically, the
そして、補正部26は、ポイントの合計が0以上である場合(S105:Yes)、対象の受験者のスキル判定を「十分」と判定する(S106)。一方、補正部26は、ポイントの合計が0未満である場合(S105:No)、正解した問題の解答時間がすべて平均より長いか否かを判定する(S107)。
Then, when the total points are 0 or more (S105: Yes), the
ここで、補正部26は、正解した問題の解答時間がすべて平均より長い場合(S107:Yes)、解答時間による補正を抑制し(S108)、正解問題についてポイントを再度算出し(S109)、補正係数を乗算する前の状態でポイントの合計値を再算出する(S110)。
Here, when the answering time of all the correctly answered questions is longer than the average (S107: Yes), the
そして、補正部26は、再算出したポイントの合計値が0以上の場合(S111:Yes)、対象の受験者のスキル判定を「十分」と判定する(S106)。一方、補正部26は、再算出したポイントの合計値が0未満の場合(S111:No)、対象の受験者のスキル判定を「不十分」と判定する(S112)。なお、S107において、正解した問題の解答時間のいずれかが平均より短い場合(S107:No)、補正部26は、対象の受験者のスキル判定を「不十分」と判定する(S112)。
Then, when the total value of the recalculated points is 0 or more (S111: Yes), the
[効果]
上述したように、スキル評価サーバ10は理解している人というのは正解を導き出すまでが早いという一般特性を考慮したスキル判定を行うことができ、スキル判定の精度を向上することができる。また、スキル評価サーバ10は、一般特性だけではなく、人物特性をさらに考慮してスキル判定を行うことができる。したがって、スキル評価サーバ10は、スキルが高いが慎重であり解答に時間がかかる受験者に対しては、正当なスキル評価を実行することができる。このように、スキル評価サーバ10は、単なる正否だけではなく、解答時間を考慮したスキル評価を行う一方で、解答に時間がかかる慎重な受験者も正当に評価することができるので、理解度の判定精度を向上することができる。
[effect]
As described above, the
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。 By the way, although the examples of the present invention have been described so far, the present invention may be implemented in various different forms other than the above-mentioned examples.
(人物補正の別例)
上記実施例では、補正係数を乗算しない状態に戻すことで、補正係数をかけないように抑制する人物補正を行う例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、スキル評価サーバ10は、補正係数の平均値で人物補正を行うことができる。図10は、補正の抑制手法の別例を説明する図である。図10の左図は、図8の左図と同様である。
(Another example of person correction)
In the above embodiment, an example of performing person correction that suppresses the correction coefficient by returning it to a state in which the correction coefficient is not multiplied has been described, but the present invention is not limited to this. For example, the
このような状態で、スキル評価サーバ10は、各問題について一般補正を行うが、一般補正後のポイントの合計が0未満かつ正解した問題の解答時間が平均より長いことから、人物補正を実行する。例えば、スキル評価サーバ10は、一般補正後のスキル習得度が0未満、かつ、解答パターンのうち解答パターン6と7の数が閾値以上の場合、人物補正を行う。例を挙げると、スキル評価サーバ10は、スキル習得度(ポイント)に乗算した補正係数にさらに、補正係数の平均値を除算することで、人物補正を行う。図10の右図の例では、スキル評価サーバ10は、補正係数の平均値「(1.0+1.0+0.9+1.2+0.8+0.8)/6=0.95」でスキル習得度を除算する。ここでは、スキル評価サーバ10は、人物補正後のスキル習得度の合計値が0未満であることから、スキル判定を「不十分」と判定する。
In such a state, the
このようにすることで、スキル評価サーバ10は、スキルは高いが慎重過ぎる受験者に対しては、不用意にスキル判定が高評価となる状態の発生を抑制することができる。なお、ここで使用する補正係数の平均値は、該当受験者に対して特定された補正係数の平均値でもよく、正解者に対して特定された補正係数の平均値でもよく、各問題の正解者の補正係数の平均値でもよい。
By doing so, the
また、スキル評価サーバ10は、一般補正だけを行ってスキル判定を行うこともできる。また、スキル評価サーバ10は、解答時間が長い解答パターン6と7に該当する問題だけに補正係数を乗算してスキル判定を行うこともでき、解答時間が短い解答パターン2と3に該当する問題だけに補正係数を乗算してスキル判定を行うこともできる。
Further, the
(慎重な人の判定)
上記実施例では、すべての解答が解答パターン6または7に該当する受験者が慎重な人であると判定する例を説明したが、判定手法はこれに限定されるものではない。例えば、スキル評価サーバ10は、正解解答の各解答パターンのうち解答パターン6または7が所定数以上含まれる場合に、慎重な人と判定して人物補正を行うこともできる。また、スキル評価サーバ10は、正解解答の解答時間の平均値が閾値以上である場合に、慎重な人と判定して人物補正を行うこともできる。
(Careful person judgment)
In the above embodiment, an example in which it is determined that the examinee who corresponds to the
(解答時間が早い)
上記実施例では、正解率が高くかつ解答時間が相対的に遅い人に対して、人物補正を行う例を説明したが、正解率が高くかつ解答時間が相対的に早い人に対して、人物補正を行うこともできる。例えば、スキル評価サーバ10は、正解率が高くかつすべての解答が解答パターン1または2に該当する受験者に対しては、さらに補正係数(1.2)などを乗算してスキル習得度を高くするように制御することもできる。なお、人物補正は、解答時間が相対的に早い人と相対的に遅い人のいずれかにだけ実行してもよく、両方に実行することもできる。なお、相対的に早い人の判定も想定的に遅い人の判定と同様の手法を採用することができる。
(Answer time is early)
In the above embodiment, an example of performing person correction for a person having a high correct answer rate and a relatively slow answer time has been described, but a person has a high correct answer rate and a relatively fast answer time. You can also make corrections. For example, the
(解答例)
上記実施例では、スキル評価を行う試験の解答を用いた例を説明したが、これに限定されるものではなく、正否のみを記録する試験等であっても同様に適用することができる。例えば、ポイントではなく点数などに補正係数を乗算することもできる。
(Example of answer)
In the above-described embodiment, an example using the answer of the test for evaluating the skill has been described, but the present invention is not limited to this, and the same can be applied to a test or the like that records only the correctness. For example, the correction coefficient can be multiplied by the number of points instead of the points.
(解答時間の算出対象)
上記実施例では、正解の受験者の解答時間を用いて補正係数を決定する例を説明したが、これに限定されるものではなく、全解答者の解答時間を用いた場合でも同様に処理することができる。
(Calculation target of answer time)
In the above embodiment, an example of determining the correction coefficient using the answer time of the correct examinee has been described, but the present invention is not limited to this, and the same processing is performed even when the answer time of all the answerers is used. be able to.
(ハードウェア)
図11は、スキル評価サーバのハードウェア構成例を示す図である。図11に示すように、スキル評価サーバ10は、CPU(Central Processing Unit)101、メモリ102、HDD(Hard Disk Drive)103、通信インタフェース104、入力装置105、表示装置106を有する。また、図11に示した各部は、バス等で相互に接続される。
(hardware)
FIG. 11 is a diagram showing a hardware configuration example of the skill evaluation server. As shown in FIG. 11, the
HDD103は、図2に示した機能を動作させるプログラムやテーブルを記憶する。通信インタフェース104は、ネットワークインタフェースカードなどである。入力装置105は、例えばキーボードなどであり、表示装置106は、例えばタッチパネルやディスプレイなど、各種情報を表示する表示装置である。
The HDD 103 stores programs and tables that operate the functions shown in FIG. The
CPU101は、図2に示した各処理部と同様の処理を実行するプログラムをHDD103等から読み出してメモリ102に展開することで、図2等で説明した各機能を実行するプロセスを動作させる。すなわち、このプロセスは、スキル評価サーバ10が有する各処理部と同様の機能を実行する。具体的には、CPU101は、出題制御部21、出題判定部22、評価実行部23、評価補正部24等と同様の機能を有するプログラムをHDD103等から読み出す。そして、CPU101は、出題制御部21、出題判定部22、評価実行部23、評価補正部24等と同様の処理を実行するプロセスを実行する。
The CPU 101 reads a program that executes the same processing as each processing unit shown in FIG. 2 from the HDD 103 or the like and expands the program into the
このようにスキル評価サーバ10は、プログラムを読み出して実行することで情報生成方法を実行する情報処理装置として動作する。また、スキル評価サーバ10は、媒体読取装置によって記録媒体から上記プログラムを読み出し、読み出された上記プログラムを実行することで上記した実施例と同様の機能を実現することもできる。なお、この他の実施例でいうプログラムは、スキル評価サーバ10によって実行されることに限定されるものではない。例えば、他のコンピュータまたはサーバがプログラムを実行する場合や、これらが協働してプログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用することができる。
In this way, the
(システム)
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともできる。あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
(system)
In addition, among the processes described in this embodiment, all or part of the processes described as being automatically performed can also be performed manually. Alternatively, all or part of the processing described as being performed manually can be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedure, control procedure, specific name, and information including various data and parameters shown in the above document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散や統合の具体的形態は図示のものに限られない。つまり、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、CPUおよび当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。 Further, each component of each of the illustrated devices is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. That is, the specific forms of distribution and integration of each device are not limited to those shown in the figure. That is, all or a part thereof can be functionally or physically distributed / integrated in any unit according to various loads, usage conditions, and the like. Further, each processing function performed by each device may be realized by a CPU and a program analyzed and executed by the CPU, or may be realized as hardware by wired logic.
1 受験者端末
10 スキル評価サーバ
11 通信制御部
12 記憶部
13 受験者DB
14 問題セットDB
15 解答結果DB
20 制御部
21 出題制御部
22 出題判定部
23 評価実行部
24 評価補正部
25 係数算出部
26 補正部
1
14 Problem set DB
15 Answer result DB
20
Claims (7)
受け付けた前記複数の問題の各解答が正解か否かの判定を行い、各問題について正解か不正解かにより決定される、前記正解率を用いた習得度を算出し、
前記複数の問題それぞれについて、前記各解答の入力までの解答時間を算出し、
受験者について、前記複数の問題のうち正解が入力された正解問題について算出した解答の入力までの解答時間が、複数の受験者のうち前記正解問題に正解した各正解者の解答時間が示す傾向に対して相対的に長い場合に、前記正解問題の習得度を下げる方向に補正し、相対的に短い場合に、前記正解問題の習得度を上げる方向に補正する補正制御を実行し、
前記複数の問題における前記習得度の合計により、前記受験者の理解度を評価する、
処理をコンピュータに実行させ、
前記補正制御を実行する処理は、すべての正解問題に対するすべての解答時間が相対的に長い場合、前記受験者を解答に時間を要する人物と判定し、前記すべての正解問題の習得度の補正を抑制し、
前記評価する処理は、前記複数の問題における前記正解問題に対する習得度および不正解が入力された不正解問題に対する習得度の合計により、前記受験者の理解度を評価する
ことを特徴とする情報生成プログラム。 Accepts input of answers to multiple questions included in the test, which are stored in association with the correct answer rate.
It is determined whether or not each of the received answers to the plurality of questions is correct, and the degree of acquisition using the correct answer rate, which is determined by whether each question is correct or incorrect, is calculated.
For each of the plurality of questions, the answer time until the input of each answer is calculated.
For the examinee, the answer time until the input of the answer calculated for the correct answer question in which the correct answer is input among the plurality of questions tends to indicate the answer time of each correct answerer who correctly answered the correct answer question among the plurality of examinees. When it is relatively long , the correction control is executed to reduce the degree of acquisition of the correct answer question, and when it is relatively short, the correction control is executed to correct the degree of acquisition of the correct answer question.
By the sum of the learning degree of the plurality of issues, to assess the understanding of the examinee,
Let the computer do the work
In the process of executing the correction control, when all the answer times for all the correct answer questions are relatively long, the examinee is determined to be a person who takes time to answer, and the degree of mastery of all the correct answer questions is corrected. Suppress and
The evaluation process is characterized in that the comprehension level of the examinee is evaluated by the total of the mastery level for the correct answer question in the plurality of questions and the mastery level for the incorrect answer question in which the incorrect answer is input. program.
前記平均値と前記標準偏差とを用いて、前記解答時間に対応する所定係数を決定する処理を前記コンピュータにさらに実行させ、
前記補正制御を実行する処理は、前記受験者の理解度を評価する際に、前記正解問題の習得度に前記正解問題の解答時間に対応する前記所定係数を乗算して、前記正解問題の習得度を補正することを特徴とする請求項1に記載の情報生成プログラム。 For each of the plurality of problems, it calculates the average value and the standard deviation of the answering time to the input of the answer of each correct person,
Using the mean value and the standard deviation, the computer is further subjected to a process of determining a predetermined coefficient corresponding to the answer time.
In the process of executing the correction control, when evaluating the comprehension level of the examinee, the acquisition level of the correct answer question is multiplied by the predetermined coefficient corresponding to the answering time of the correct answer question to acquire the correct answer question. The information generation program according to claim 1, wherein the degree is corrected.
出題した問題の前記評価指数を加算し、
前記評価指数の合計が閾値未満の間は出題を繰り返し、前記評価指数の合計が閾値以上となる場合に出題を終了する、処理をコンピュータにさらに実行させることを特徴とする請求項1から4のいずれか一つに記載の情報生成プログラム。 In the plurality of questions, an evaluation index determined by the correlation between the correct answer rate of each of the plurality of questions and the score rate of all the examinees is stored in association with each other.
Add the evaluation index of the question you asked,
The first to fourth aspects of claims 1 to 4, wherein the question is repeated while the total of the evaluation indexes is less than the threshold value, and the question is ended when the total of the evaluation indexes is equal to or more than the threshold value. The information generation program described in any one.
受け付けた前記複数の問題の各解答が正解か否かの判定を行い、各問題について正解か不正解かにより決定される、前記正解率を用いた習得度を算出し、
前記複数の問題それぞれについて、前記各解答の入力までの解答時間を算出し、
受験者について、前記複数の問題のうち正解が入力された正解問題について算出した解答の入力までの解答時間が、複数の受験者のうち前記正解問題に正解した各正解者の解答時間が示す傾向に対して相対的に長い場合に、前記正解問題の習得度を下げる方向に補正し、相対的に短い場合に、前記正解問題の習得度を上げる方向に補正する補正制御を実行し、
前記複数の問題における前記習得度の合計により、前記受験者の理解度を評価する、
処理をコンピュータが実行し、
前記補正制御を実行する処理は、すべての正解問題に対するすべての解答時間が相対的に長い場合、前記受験者を解答に時間を要する人物と判定し、前記すべての正解問題の習得度の補正を抑制し、
前記評価する処理は、前記複数の問題における前記正解問題に対する習得度および不正解が入力された不正解問題に対する習得度の合計により、前記受験者の理解度を評価する
ことを特徴とする情報生成方法。 Accepts input of answers to multiple questions included in the test, which are stored in association with the correct answer rate.
It is determined whether or not each of the received answers to the plurality of questions is correct, and the degree of acquisition using the correct answer rate, which is determined by whether each question is correct or incorrect, is calculated.
For each of the plurality of questions, the answer time until the input of each answer is calculated.
For the examinee, the answer time until the input of the answer calculated for the correct answer question in which the correct answer is input among the plurality of questions tends to indicate the answer time of each correct answerer who correctly answered the correct answer question among the plurality of examinees. When it is relatively long , the correction control is executed to reduce the degree of acquisition of the correct answer question, and when it is relatively short, the correction control is executed to correct the degree of acquisition of the correct answer question.
By the sum of the learning degree of the plurality of issues, to assess the understanding of the examinee,
The computer executes the process,
In the process of executing the correction control, when all the answer times for all the correct answer questions are relatively long, the examinee is determined to be a person who takes time to answer, and the degree of mastery of all the correct answer questions is corrected. Suppress and
The evaluation process is characterized in that the comprehension level of the examinee is evaluated by the total of the mastery level for the correct answer question in the plurality of questions and the mastery level for the incorrect answer question in which the incorrect answer is input. Method.
受け付けた前記複数の問題の各解答が正解か否かの判定を行い、各問題について正解か不正解かにより決定される、前記正解率を用いた習得度を算出する判定部と、
前記複数の問題それぞれについて、前記各解答の入力までの解答時間を算出する算出部と、
受験者について、前記複数の問題のうち正解が入力された正解問題について算出した解答の入力までの解答時間が、複数の受験者のうち前記正解問題に正解した各正解者の解答時間が示す傾向に対して相対的に長い場合に、前記正解問題の習得度を下げる方向に補正し、相対的に短い場合に、前記正解問題の習得度を上げる方向に補正する補正制御を実行し、前記複数の問題における前記習得度の合計により、前記受験者の理解度を評価する評価制御部と、
を有し、
前記評価制御部は、すべての正解問題に対するすべての解答時間が相対的に長い場合、前記受験者を解答に時間を要する人物と判定し、前記すべての正解問題の習得度の補正を抑制し、前記複数の問題における前記正解問題に対する習得度および不正解が入力された不正解問題に対する習得度の合計により、前記受験者の理解度を評価することを特徴とする情報生成装置。 The reception section that accepts the input of answers to multiple questions that are included in the test and are stored in association with the correct answer rate,
A judgment unit that determines whether each of the received answers to the plurality of questions is correct or not, and calculates the degree of mastery using the correct answer rate, which is determined by whether each question is correct or incorrect.
For each of the plurality of questions, a calculation unit that calculates the answer time until the input of each answer, and a calculation unit.
For the examinee, the answer time until the input of the answer calculated for the correct answer question in which the correct answer is input among the plurality of questions tends to indicate the answer time of each correct answerer who correctly answered the correct answer question among the plurality of examinees. When it is relatively long , the correction control is executed to reduce the degree of acquisition of the correct answer question, and when it is relatively short, the correction control is executed to correct the degree of acquisition of the correct answer problem. by the sum of the learning degree of the problem, the evaluation control unit for evaluating the intelligibility of the examinee,
Have,
When all the answer times for all the correct answer questions are relatively long, the evaluation control unit determines that the examinee is a person who takes time to answer, suppresses the correction of the degree of mastery of all the correct answer questions, and suppresses the correction. An information generation device characterized in that the degree of understanding of an examinee is evaluated by the total of the degree of acquisition of the correct answer question in the plurality of problems and the degree of acquisition of the incorrect answer question in which an incorrect answer is input.
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