JP2002221893A

JP2002221893A - 学習支援システム

Info

Publication number: JP2002221893A
Application number: JP2001017443A
Authority: JP
Inventors: Takeshi Hashimoto; 岳橋本; Shinya Yoshikawa; 信也吉川; Minoru Abe; 稔安陪
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2001-01-25
Filing date: 2001-01-25
Publication date: 2002-08-09

Abstract

(57)【要約】【課題】学習者の理解度や習熟度を評価する学習支
援装置及びその方法において、学習者の理解度や習熟度
を効率的かつ的確に把握することができ、これに基づ
き、効率的な学習支援を行うことができるものを提供す
る。【解決手段】解答の正誤のみならず、解答に要した時間
を勘案して評価を行うとともに、正答が得られなかった
場合に、正答へと導くためのヒントを提示する。このた
めに、予め正答者の解答時間による分布を求めた解答時
間データを準備するとともに、誤答データと、誤答デー
タを分析した上で作成したヒント集・解説データとを準
備し、問題データベース中に格納しておく。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、学習者の理解度や
習熟度または学習の到達度等を評価する装置及び方法、
または、これに基づき効率的な学習を行うための学習支
援装置及びその方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】ある程度定型的な学習課題について学習
者の理解度や習熟度を知るために、通常のペーパーテス
ト、マークシート式のペーパーテスト、またはYes,No等
の選択肢方式によるコンピュータ装置を用いたテスト等
が行われている。このようなテストにおいては、テスト
を受ける学習者が所定のトータル時間の間にどれだけの
問題について正答を得られるかによって学習者の理解度
等についての判定が行われる。

【０００３】テストを行う定型的な学習課題として、計
算により所定の数値を求める解法や計算能力、または、
方程式の解法といったものが挙げられる。例えば、テス
トにおいて数値計算についての一つの大問Ａが、複数の
小問ａ，ｂ，ｃからなり、小問ａの解答を用いて小問ｂ
の数値計算を行い、さらに小問ｂの解答を用いて小問ｃ
の数値計算を行うようにするといった手法が広く行われ
ている。大問Ａがこのような構造であると、小問ａから
小問ｃへと逐次難度を上げておき、どの段階の問題まで
解けたかを見ることによって、学習者の数値計算に対す
る解法についての理解度や、計算についての習熟度を知
ることができる。

【０００４】例えば、方程式の解を求める場合、小問
ａ，ｂ，ｃについて、１次方程式、２次方程式、及び、
変数の消去を要する連立方程式とすることにより、学習
者がどの程度の難度を解けるまでに学習課題の理解や習
熟を行っているか知ることができる。小中学生を対象と
する場合、例えば、２桁のかけ算、３桁のかけ算、及び
さらに小数を含むかけ算とすることによりどの程度のか
け算の能力があるか知ることができる。

【０００５】また、複数の問題をそれぞれ独立の問題と
し、これらのどの種類の問題について解けたかを見るこ
とによって、学習者が良く理解・習熟している分野とそ
うでない分野とを知ることも可能である。

【０００６】このようなテストの結果に基づき、各学習
者の習熟度に合わせて、個別にテスト及び学習課題を与
えるというような学習・教授方式が採られることもあ
る。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】上記のようなテストの
方法であると、各問について得られた回答が正答である
かどうかを知ることができるが、例えば、解法を充分に
理解しないために正答を得られなかったか、単なる計算
ミスや計算能力の不足により正答を得られなかったかの
判別が容易でない。このようなことを知るために、多数
の問題を解くようにすることも可能であるが、学習者及
び採点評価者に与える負担が大きく、効率が大変悪くな
る。また、処理が複雑な場合、採点評価のミスも発生し
やすくなってしまう。

【０００８】また、計算や論理のある段階までは正しい
が、最後の段階で間違えて正答を得られなかったような
場合、計算や論理の課程を記述・提出させて、採点評価
者が丹念に検討することも可能であるが、同様に効率の
悪いものとなる。逐次難度を上げて、難度の低い問題の
解答に基づき難度の高い問題の解答を行うような構造の
問題である場合、学習者が、必ずしも平均的な難度の順
に理解しているとは限らず、後の問題の解法は充分に理
解しているが、途中でつまずいたために正答を出せない
ことも起こりうる。

【０００９】さらに、一般に、各問題や、論理・計算の
各課程について要した時間を計測することができず、あ
る問題についてかなり長時間を要して正答を得た場合
も、ほとんど即座に解答を得た場合も、当該問題につい
ての評価は同一とならざるを得ないという問題点があっ
た。

【００１０】このように、テスト評価方法の不備から、
学習課題の与え方や教授内容の選択を最適化できず、学
習効率を充分に向上させることができないという問題が
往々にして生じていた。

【００１１】本発明は、上記問題点に鑑みなされたもの
であり、学習者の理解度や習熟度を効率的かつ的確に把
握することができる装置及び方法を提供する。また、こ
れに基づいて効率的な学習支援を行うこと可能にする、
学習支援装置及び方法を提供するものである。

【００１２】本明細書において、学習支援装置及び方法
は、単に、理解度または習熟度を評価または計測する評
価・計測装置を含むものとして用いる。

【００１３】

【課題を解決するための手段】請求項１の学習支援装置
は、学習者に対して逐次問題を提示する問題提示手段
と、提示された各問題に対する学習者の解答又は論理の
展開についての正誤を判定する正誤判定手段と、前記各
問題の解答又は論理の展開に要した時間を計測する解答
時間計測手段と、前記各問題における正答または正しい
論理展開、及び、標準的な解答時間または解答時間の分
布についての評価用参照データを体系的に蓄積した問題
データベースと、この問題データベースに蓄積された評
価用参照データに基づき、前記各問題について、前記正
誤の判定の結果、及び前記時間の計測結果を総合的に評
価することにより前記学習者の学習課題に対する理解度
または習熟度を判定する理解・習熟度判定手段とを備え
ることを特徴とする。

【００１４】このような学習支援装置であると、学習者
が各問題について解答を行う解答時間を評価パラメータ
として、学習課題に対する理解度や習熟度を判定するこ
とができる。そのため、解答の正誤のみの判定に基づき
評価する場合に比べて、より適切に、学習者の理解度や
習熟度を把握することができる。

【００１５】請求項２の学習支援装置は、前記正誤の判
定結果及び前記時間の計測結果を用いた理解度または習
熟度の判定に基づき、次に提示する問題の難易度や分
野、または設問形式を変化させることを特徴とする。

【００１６】このような学習支援装置であると、先に提
示した問題に対する学習者の理解度や習熟度の把握に基
づき、次に提示すべき適切な問題を選定することができ
る。そのため、学習者のレベルに合わせた適当な難易度
の問題を提示することができるだけでなく、学習者の得
意分野及び不得意分野の把握を、なるべく少ない問題量
にて効率的に行うことができる。

【００１７】請求項３の学習支援装置は、前記解答又は
論理の展開が前記正誤判定手段により誤りと判定された
場合、または、所定時間内に前記学習者が解答を行わな
い場合に、解答に導くためのヒントを提示するヒント提
示手段を備えたことを特徴とする。

【００１８】これにより、学習者のミスや誤解を即座に
正すとともに、正しい理解または正答へ導くようにする
ことができる。

【００１９】請求項４の学習支援装置は、前記理解・習
熟度判定手段が、前記ヒント提示手段によるヒントの回
数、または、ヒントを提示した場合の解答の難度を勘案
して前記学習者の学習課題に対する理解度または習熟度
を判定することを特徴とする。

【００２０】これにより、学習者の理解度または習熟度
をより適切に把握することができる。

【００２１】請求項５の学習支援装置は、前記解答時間
計測手段による計測の結果、または、前記正誤判定手段
により誤りと判定された解答を前記問題データベースに
フィードバックすることを特徴とする。

【００２２】これにより、解答時間データに基づく評
価、または、誤答データに基づく適切な学習・指導の質
を漸次向上させることが可能になる。

【００２３】

【発明の実施の形態】本発明の実施例について図１〜５
を参照して説明する。

【００２４】図１は、実施例の学習支援実行プログラム
の概要について説明するためのフローチャートであり、
図２は、これに用いるための問題データベースの作成に
ついて説明するためのフローチャートである。また、図
３は、実施例の学習支援装置の基本構成を示すブロック
図である。

【００２５】図３に示すように、学習支援装置は、パソ
コン等のコンピュータ装置であり、ＣＰＵ２に、問題デ
ータベース１を格納した記憶装置と、選択スイッチ、キ
ーボード、マウス、タッチパネル等の解答入力手段４
と、電子ペーパー、液晶モニタまたはＣＲＴ等のディス
プレイ手段３とが接続されている。このコンピュータ装
置には、上記の学習支援実行プログラムがインストール
されている。

【００２６】図２に示すように、問題データベースを作
成するためには、「要素問題」の作成・選定と、学習支
援及び評価に必要なその他の種々のデータの作成とが行
われる。ここで、「要素問題」とは、学習課題の全体的
な理解のために必要な「要素的な理解」に対応する問題
と位置づけている。これについては、図５を用いて、後
でさらに説明する。

【００２７】学習課題に適した一連の要素問題が作成・
選定されて「問題集データ」１２が得られたならば、一
方では、これに基づき「正答集データ」１３の作成、及
び、「評価係数データ」１７の作成が行われる。ここ
で、「評価係数データ」とは、要素問題の難易度や、全
体の学習課題の中での学習の優先順位等に基づく重み付
けであり、後述するように、学習者が多数の問題を解い
た後で、学習者の理解度等について総合評価を行うため
に、各要素問題に割り振られる係数である。総合評価
は、最も単純には、一つの評点でもって表される。

【００２８】問題集データ１２が得られた後、他方で
は、適当な数の被験者を用いてテストを行う。そして、
このテストにより、「解答時間データ」１４、及び、
「誤答データ」１５を作成する。「解答時間データ」１
４は、図４に示すように、解答時間に対する正答者数の
分布として表され、解答時間分布の平均値、または最尤
値（最大頻度の解答時間）を、標準解答時間とすること
ができる。また、正答者の９５％が含まれる最大の解答
時間、または、正答者の９９％が含まれる最大の解答時
間を、各問題に設定される最大解答時間とすることがで
きる。解答時間の分布は、直接または適当な処理によ
り、正規分布に近似できると考えられることから、正規
分布とした場合の分散を求めておき、この分散の値か
ら、適宜、所定割合の正答者が含まれる最大解答時間を
設定することもできる。

【００２９】被験者を用いたテストにより誤答を集めた
「誤答データ」１５も得られるので、上記の他のデータ
と共に、基本リンクデータ１１により、問題集データ１
２とリンクさせて記憶する。すなわち、誤答その他のデ
ータが各問題ごとに関連づけられて記憶される。

【００３０】この誤答データ１５を充分に分析すること
で、学習者が陥りやすい誤解やミス等を把握した上で、
解答を行う学習者に提示するための、ヒントや解説を作
成し、このような「ヒント集・解説データ」１６を、同
様に、問題集データ１２、及び、誤答データ１５とリン
クさせて記憶する。

【００３１】次に、図１のフローチャートを用いて学習
支援プログラムの実行の流れについて説明する。

【００３２】コンピュータ装置が起動され、学習支援プ
ログラムが立ち上げられたならば、まず、設定された学
習課題や分野、対象レベル、または、前回の学習支援プ
ログラム実行の履歴に基づき、最初に提示すべき問題
が、問題データベース１中の問題集データ１２中から選
定される（ステップａ１）。例えば、回路計算問題であ
れば、家屋配線用交流回路等の分野を設定し、レベルを
電気工事士受験程度等に設定することができる。また、
英語問題であれば、短文読解の分野を設定し、対象レベ
ルを中学３年生レベルと設定することができる。

【００３３】ステップａ２においては、選定された問題
がディスプレイ手段３により表示され、学習者が、解答
を出すための思考や計算等を行う。

【００３４】例えば、回路計算問題であれば、回路計算
の要素問題についての解答の数式や数値を求める問題が
提示され、解答をキーボード等により入力することが求
められる。また、英語問題であれば、一つの英語短文
と、複数の日本語短文が提示され、英語短文の意味に最
も近い日本語短文を選択するように求められる。

【００３５】ステップａ３においては、所定の最大解答
時間内に、解答入力手段４を通じての解答の入力があっ
たかどうかについて判定を行う。また、所定の最大解答
時間内に解答があった場合には、問題提示から解答入力
までの間の時間すなわち解答時間が記憶される。ここで
の所定の最大解答時間は、前述の解答時間データベース
に基づき適宜設定される。解答の入力があったと判定さ
れた場合は、ステップａ４に進み、解答の入力がなかっ
たと判定された場合は、ステップｂ１に進む。

【００３６】ステップａ４においては、正答集データ１
３に基づき、入力された解答についての正誤の判定が行
われる。解答が正しいと判定された場合には、ステップ
ａ５に進み、解答が誤りと判定された場合には、ステッ
プｂ４に進む。

【００３７】ステップａ５においては、解答に要した時
間が解答時間データ１４にフィードバックされて記憶さ
れる。また、後述するようにヒントを提示して解答を得
た場合には、ヒントの提示回数、ヒントの種別等も同時
に、問題データベース１にフィードバックされる。

【００３８】ステップａ６においては、正答が得られた
どうかということと、要した解答時間とを勘案して、提
示された当該問題についての、学習者の理解・習熟度の
評価を行う。ヒントを提示して正答が得られた場合に
は、ヒントの提示回数及び種別も勘案して評価を行う。
この評価は、一つの評点により行う場合には、予め問題
ごとに設定した評点計算式に基づき行うことができる。
例えば、解答時間分布に基づき、解答時間が長引いた場
合の減点の値を決定する算出式を定めておくことができ
る。

【００３９】ステップａ７においては、所定の総演習時
間の経過、または、所定の問題数についての操作の終了
の少なくともいずれかがなされたかどうかについてに判
定を行う。所定の総演習時間が経過したかまたは所定問
題数が終了したと判定された場合にはステップａ８に進
み、そうでない場合にはステップａ９に進む。総演習時
間等は、学習者が興味を持続できる時間や疲労を起こさ
ない程度の時間に設定することができる。または、適当
な就寝時間までと設定することもできる。

【００４０】ステップａ８においては、前述の評価係数
データ１７、すなわち各問題についての重み付けのデー
タに基づき、一連のプログラム実行の間に出された問題
の全体に関する、総合評価を行う。例えば、各問題につ
いて得られた評点にそれぞれ評価係数を掛け合わせた数
値を総計することにより、総合評点を決定する。

【００４１】ステップａ８の実行後、学習支援プログラ
ムを終了する。

【００４２】ステップａ７から分岐するステップａ９に
おいては、先に提示された問題についての評価結果に基
づき、次に提示すべき問題を、問題集データ１２から選
定する。例えば、計算問題においては、短い解答時間内
に正答が得られた場合に、次に提示する問題はより難度
の高い問題、または、少し、種類や分野の異なる問題と
することができる。また、正答が得られても計算に要し
た時間が非常に長い場合には、計算の習熟を図るべく、
同様の種類・分野の問題であって、難度が同程度か、ま
たは、より低い問題を選定することができる。ステップ
ａ９の終了後には、ステップａ２に戻り、同様の操作を
繰り返す。

【００４３】上記ステップａ３から分岐するステップｂ
１、すなわち所定解答時間内に解答がなされかったと判
定された後のステップにおいては、ヒントの提示回数が
設定された数値以下かどうかを判定する。所定値以下で
あると判定された場合にはｂ２に進み、所定値を越えた
と判断した場合にはステップｂ５に進む。ステップｂ１
における所定値は、例えば０〜３のいずれかに設定する
ことができ、０と設定された場合には、必ずステップｂ
５に進むこととなる。

【００４４】また、上記ステップａ４から分岐するステ
ップｂ４、すなわち入力された解答が誤りであると判断
された後のステップにおいては、入力された誤答が誤答
データ１５に記憶される。そして、上述のステップｂ１
に進む。

【００４５】ステップｂ２においては、ヒントの提示回
数や、誤答の種別等に基づき適当なヒントを、ヒント集
・解説データ１６から選定する。所定時間内に解答入力
が行われなかった場合には、誤答データ１５中の頻度の
高い誤解やミスを正すためのヒントを提示することがで
きる。

【００４６】例えば、誤答の内容等から見て、回路計算
のための基本公式を知らないために正答が得られていな
いと推定される場合には、基本公式を導き出すための考
え方をヒントとすることができる。また、英語短文読解
の問題にあって、構文を理解していないために正答が得
られていないと推定される場合には、基本構文を示す、
より簡単な文と、その訳文をヒントとすることができ
る。

【００４７】ステップｂ２に続くステップｂ３において
は、選定されたヒントがディスプレイ手段３により表示
される。そして、ステップａ３に戻る。

【００４８】また、上記ステップｂ１から分岐するステ
ップｂ５においては、正答及び解説データを、ディスプ
レイ手段３により表示する。

【００４９】ステップｂ５に続くステップｂ６において
は、ヒント提示回数等について問題データベース中に記
憶される。ステップｂ６の終了後、上記ステップａ６へ
と進む。

【００５０】次に、図５の概念図を用いて、前述の要素
問題の作成・選定のベースとなる基本的な考え方につい
て説明する。

【００５１】ある学習課題についての理解や習熟は、複
数の要素的な理解が組み合わさり、リンク付けされるこ
とにより初めて得られると考えられる。また、各要素的
な理解は、個別の情報についての記憶と、これらを組み
合わせるリンク付けにより得られると考えられる。例え
ば、英語構文読解の理解や習熟であれば、類似語や反対
語等と組み合わされた単語の記憶や理解と、関連構文等
との関連で把握され記憶される構文の記憶や理解と、文
の表す意味内容に関連した背後の文化や技術等について
の把握とが組み合わされて、初めて充分に行われるもの
である。

【００５２】したがって、学習課題についての全体的な
理解や習熟を達成するためには、これに必要な「要素的
な理解」が何であるかについて的確に把握し、この要素
的な理解について問う問題を設定するのが、最も効果的
であると考えられる。

【００５３】以上に説明した実施例によれば、学習者の
理解度や習熟度についての正確な把握を効率的かつ正確
に行うことができる。特には、学習者の理解や習熟の不
足したテーマを効率的かつ正確な方法で知ることができ
る。コンピュータによる自動処理でもって、「要素的な
理解」に対応する細かい問題を順次出すことにより、通
常の問題の部分的な解答にあたるものを得た場合にも、
労力を要せずしてミスのない評価を行うことができる。

【００５４】そして、このような的確な評価に基づき、
効率的な学習や指導を行うことができる。例えば、理解
不足のテーマを重点的に学習するようにすれば良い。特
に、理解や習熟の不足しているテーマについて、適宜繰
り返し出題を行うことで、繰り返し学習を行うように設
定することができる。

【００５５】上記実施例によれば、先に出した問題につ
いての評価に基づき、次に出すべき問題を選択するので
あるため、難度の低すぎる問題を繰り返し出したり、逆
に難度の高い問題を繰り返し出すこともなくなり、問題
解答作業及び採点の無駄がなくなるだけでなく、学習者
の学習意欲を持続させることができる。適宜、学習者が
得意で興味のあるテーマを組み合わせることで、不得意
分野の学習についても楽しく行うようにすることが可能
である。特には、学習者が真剣に考えた上で正答を出せ
ない場合には、適切なヒントを提示して正答へと導く
か、即座に適切な解説を行うのであるため、学習者が学
習テーマの内容に引き込まれるようにすることが可能で
あり、非常に印象深く理解できるようにすることができ
る。

【００５６】また、関連する要素的な理解について順次
問題を提示したりその関連づけを理解できるように設定
することで、全体からの位置づけや目的意識に基づく学
習を行うことができる。ヘビサイドの定理を引用するな
らば、「単体だけで学習したのでは、何に使うのか分か
らないため理解できない」のであり、この逆を行う必要
があったのである。

【００５７】上記実施例によれば、多数の学習者または
被験者について、より客観的な評価を行うことができ
る。各学習者のレベルや、得意、不得意分野に対応し
て、問題を変えるのであるが、適当な評価係数を設定し
ておくことで、問題が異なっても客観的な評価が可能と
なる。また、既に述べたように、解答時間を加味して評
価することで各問題についての理解や習熟に対する評価
がより正確になっている。

【００５８】また、個人で、任意の学習時間を設定して
学習を行うことができるのであり、即座に評価と適切な
ヒントや解説とを得られることにより、効率的な学習を
行うことができる。

【００５９】上記実施例の学習支援装置には、マルチメ
ディア機能をフルに活用することができ、また、ＣＡＩ
システムとリンクさせることもできる。さらには、ペー
パーレス方式であるため、省資源・省ゴミ化を達成する
こともできる。

【００６０】上記実施例においては、学習支援に重点を
置いたものとして説明したが、理解度または習熟度を客
観的に評価するための評価・計測装置であっても良く、
入学試験、入社試験または各種資格試験に用いることが
できる。従来の試験には、設問と対応する模範解答とを
暗記すると合格してしまうということもあり得たが、上
記「要素的な理解」ごとに多数の形式の問題を準備して
おくことで解決することができる。

【００６１】上記実施例においては、計算問題や英語問
題を例にとり説明したが、例えば、鑑別試験といった図
形や画像のパターン認識などに関する問題であっても全
く同様である。また、場合によっては、自動車教習等
の、短時間に的確な対応が求められる試験や訓練に応用
することも可能である。

【００６２】

【発明の効果】学習者の理解度や習熟度を効率的かつ的
確に把握することができる。また、これに基づき効率的
な学習支援を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施例の学習支援プログラムについてのフロー
チャートである。

【図２】問題データベースの作成について説明するため
のブロック図である。

【図３】実施例の学習支援装置の基本構成を示すブロッ
ク図である。

【図４】解答時間データベースにおける解答時間の分布
を示すグラフである。

【図５】要素的な理解に基づく全体の理解という理解構
造のコンセプトを示す概念図である。

【符号の説明】

１問題データベース１４解答時間データ１７評価係数データ３ディスプレイ手段４解答入力手段

フロントページの続き (72)発明者安陪稔京都府京都市左京区岩倉長谷町35−11 Ｆターム(参考） 2C028 BA01 BA02 BB04 BB05 BC01 BC02 BC04 BD03 CA12 CB13

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】学習者に対して逐次問題を提示する問題提
示手段と、提示された各問題に対する学習者の解答又は論理の展開
についての正誤を判定する正誤判定手段と、前記各問題の解答又は論理の展開に要した時間を計測す
る解答時間計測手段と、前記各問題における正答または正しい論理展開、及び、
標準的な解答時間または解答時間の分布についての評価
用参照データを体系的に蓄積した問題データベースと、この問題データベースに蓄積された評価用参照データに
基づき、前記各問題について、前記正誤の判定の結果、
及び前記時間の計測結果を総合的に評価することにより
前記学習者の学習課題に対する理解度または習熟度を判
定する理解・習熟度判定手段とを備えることを特徴とす
る学習支援装置。
【請求項２】前記問題提示手段が、前記正誤の判定結果
及び前記時間の計測結果を用いた理解度または習熟度の
判定に基づき、次に提示する問題の難易度や分野、また
は設問形式を変化させることを特徴とする請求項１記載
の学習支援装置。
【請求項３】前記解答又は論理の展開が前記正誤判定手
段により誤りと判定された場合、または、所定時間内に
前記学習者が解答を行わない場合に、解答に導くための
ヒントを提示するヒント提示手段を備えたことを特徴と
する請求項１または２記載の学習支援装置。
【請求項４】前記理解・習熟度判定手段が、前記ヒント
提示手段によるヒントの回数、または、ヒントを提示し
た場合の解答の難度を勘案して前記学習者の学習課題に
対する理解度または習熟度を判定することを特徴とする
請求項３記載の学習支援装置。
【請求項５】前記解答時間計測手段による計測の結果、
または、前記正誤判定手段により誤りと判定された解答
を前記問題データベースにフィードバックすることを特
徴とする請求項１記載の学習支援装置。
【請求項６】複数の問題を逐次学習者に提示する問題提
示機能と、この提示から前記学習者による解答の入力までの解答時
間を計測するとともに入力された解答の正誤を判定する
解答時間計測・正誤判定機能と、前記正誤判定の結果のみならず、計測された前記解答時
間と予め準備した解答時間分布データとの比較の結果を
用いて学習者の理解度または習熟度を判定する理解・習
熟度判定機能と、この理解・習熟度判定機能による判定結果に基づき次に
提示する問題を選定する次問題選定機能とを実現できる
ことを特徴とする学習支援プログラム。
【請求項７】複数の問題を逐次学習者に提示する問題提
示ステップと、この提示から前記学習者による解答の入力までの解答時
間を計測するとともに入力された解答の正誤を判定する
解答時間計測・正誤判定ステップと、前記正誤判定の結果のみならず、計測された前記解答時
間と予め準備した解答時間分布データとの比較の結果を
用いて学習者の理解度または習熟度を判定する理解・習
熟度判定ステップと、この理解・習熟度判定ステップによる判定結果に基づき
次に提示する問題を選定する次問題選定ステップとを含
むことを特徴とする学習支援方法。