JP2003066822A

JP2003066822A - 学習弱点判定方法及び装置及び学習弱点判定プログラム及び学習弱点判定プログラムを格納した記憶媒体

Info

Publication number: JP2003066822A
Application number: JP2001258546A
Authority: JP
Inventors: Keiichi Hikita; 敬市疋田; Tomomi Ishiuchi; 智美石打; Akito Nagatsu; 昭人永津
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2001-08-28
Filing date: 2001-08-28
Publication date: 2003-03-05

Abstract

(57)【要約】【課題】アダプティブテストによる弱点判定を行うこ
とで、問題の困難度を考慮した弱点判定を行うことを可
能にする。【解決手段】本発明は、複数のカテゴリを含む問題か
らなる総合試験を実施し、総合試験の試験結果から弱点
と推測されるカテゴリを特定し、特定されたカテゴリの
問題のみを用いて、学習者の能力に応じて適応的に試験
を行うアダプティブテストを行い、アダプティブテスト
による能力値を求め、該能力値を基準に弱点であるかを
判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、学習弱点判定方法
及び装置及び学習弱点判定プログラム及び学習弱点判定
プログラムを格納した記憶媒体に係り、特に、コンピュ
ータを用いて学習・テストなどを行うＣＢＴ（コンピュ
ータ・ベスト・トレーニング）やＷＢＴ（ウェブ・ベー
スト・トレーニング）などのシステムにおいて、アダプ
ティブテストを用いて、システムの弱点を判定するため
の学習弱点判定方法及び装置及び学習弱点判定プログラ
ム及び学習弱点判定プログラムを格納した記憶媒体に関
する。

【０００２】

【従来の技術】従来の学習者の学習の弱点判定方法とし
ては以下のような手法が一般的である。

【０００３】１．複数のカテゴリの問題を含む試験（総
合試験）を実施する。

【０００４】２．回答パターンを元に、各カテゴリの正
答率を計算する。

【０００５】３．正答率がある閾値を下回る場合、弱点
と判定する。

【０００６】図１３は、従来の弱点判定システムの構成
を示す。

【０００７】同図に示すシステムは、総合試験実施部１
０、問題を格納するアイテムバンク１１、回答パターン
格納部１２、弱点判定部１３から構成される。

【０００８】総合試験実施部１０は、アイテムバンク１
１から問題を選択し、学習者に対してテストを実施し、
その回答パターンを回答パターン格納部１２に格納す
る。

【０００９】弱点判定部１３は、回答パターン格納部１
２から回答パターンを取得して、各カテゴリの正答率を
計算する。ここで、正答率とは、特定のカテゴリの問題
に対する正答数を出題数で割ったものである。例えば、
あるカテゴリの問題を５問中、１問正解した場合、正答
率は１／５＝０．２と計算される。これにより、弱点判
定部は、正答率が所定の閾値を下回った場合、学習者の
弱点と判定する。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
正答率のみにより弱点判定を行うことには、以下のよう
な問題がある。なぜなら、困難度の高い問題に対する正
解も、困難度の低い問題に対する正解も同様に「１つの
正解」としてしか扱われないからである。学習者の真の
能力を測定するのであれば、困難度の高い問題に対する
正解は、よりよい評価につながるべく、困難度の低い問
題に対する正解よりも重く扱われる必要がある。

【００１１】本発明は、上記の点に鑑みなされたもの
で、問題の困難度を考慮して学習者の弱点を判定できる
学習弱点判定方法及び装置及び学習弱点判定プログラム
及び学習弱点判定プログラムを格納した記憶媒体を提供
することを目的とする。

【００１２】

【課題を解決するための手段】本発明（請求項１）は、
コンピュータを用いて学習・テストを行った際に、学習
者の学習に対する弱点を判定するための学習弱点判定方
法において、複数のカテゴリを含む問題からなる総合試
験を実施し、総合試験の試験結果から弱点と推測される
カテゴリを特定し、特定されたカテゴリの問題のみを用
いて、学習者の能力に応じて適応的に試験を行うアダプ
ティブテストを行い、アダプティブテストによる能力値
を求め、該能力値を基準に弱点であるかを判定する。

【００１３】図１は、本発明の原理を説明するための図
である。

【００１４】本発明（請求項２）は、コンピュータを用
いて学習・テストを行った際に、学習者の学習に対する
弱点を判定するための学習弱点判定方法において、予
め、テストにおける出題番号、アイテムの問題番号、ア
イテムのカテゴリ、問題に対する正解／不正解を含む回
答パターンを記憶手段に格納しておき（ステップ１）、
複数のカテゴリを含む問題からなる総合試験を実施し
（ステップ２）、総合試験による学習者の回答を取得
し、回答パターンを参照して総合理解度及び各カテゴリ
毎の理解度を計算し（ステップ３）、総合理解度及び各
カテゴリ毎の理解度が所定の達成基準を満たすかどうか
を判定し、該達成基準に満たないものを仮弱点カテゴリ
とし（ステップ４）、問題が属するカテゴリと、パラメ
ータとして問題の困難度を有するアイテムバンクを参照
し、仮弱点カテゴリの問題のみによるアイテムバンクの
部分集合を生成し（ステップ５）、アイテムバンクの部
分集合を用いてアダプティブテストを実施し（ステップ
６）、仮弱点カテゴリの能力推定を行うことにより能力
値を求め（ステップ７）、能力値に基づいて、仮弱点カ
テゴリの能力値が所定の達成基準を満たすかを判定し
（ステップ８）、該達成基準を満たしていないカテゴリ
の名称を弱点カテゴリとして出力する（ステップ９）。

【００１５】本発明（請求項３）は、コンピュータを用
いて学習・テストを行った際に、学習者の学習に対する
弱点を判定するための学習弱点判定装置であって、複数
のカテゴリを含む問題からなる総合試験を実施する手段
と、総合試験の試験結果から弱点と推測されるカテゴリ
を特定する手段と、特定されたカテゴリの問題のみを用
いて、学習者の能力に応じて適応的に試験を行うアダプ
ティブテストを行う手段と、アダプティブテストによる
能力値を求める手段と、該能力値を基準に弱点であるか
を判定する手段とを有する。

【００１６】図２は、本発明の原理構成図である。

【００１７】本発明（請求項４）は、コンピュータを用
いて学習・テストを行った際に、学習者の学習に対する
弱点を判定するための学習弱点判定装置であって、予
め、テストにおける出題番号、アイテムの問題番号、ア
イテムのカテゴリ、問題に対する正解／不正解を含む回
答パターンを記憶する回答パターン記憶手段１２と、問
題が属するカテゴリと、パラメータとして問題の困難度
を有するアイテムバンク１１と、複数のカテゴリを含む
問題からなる総合試験を実施する総合試験実施手段１０
と、総合試験による学習者の回答を取得し、回答パター
ンを参照して総合理解度及び各カテゴリ毎の理解度を計
算する理解度計算手段１１０と、総合理解度及び各カテ
ゴリ毎の理解度が所定の達成基準を満たすかどうかを判
定し、理解度が達成基準に満たないものを仮弱点カテゴ
リとして抽出する理解度判定手段１２０と、アイテムバ
ンクを参照し、仮弱点カテゴリの問題のみによるアイテ
ムバンクの部分集合を生成する問題抽出手段１３０と、
総合試験実施手段１０において、該アイテムバンクの部
分集合を用いてアダプティブテストを実施した結果に基
づいて、仮弱点カテゴリの能力推定を行うことにより能
力値を求め、該能力値に基づいて、仮弱点カテゴリの能
力値が所定の達成基準を満たすかを判定する能力判定手
段１６０と、達成基準を満たしていないカテゴリの名称
を弱点カテゴリとして出力するフィードバック情報出力
手段１８０とを有する。

【００１８】本発明（請求項５）は、コンピュータを用
いて学習・テストを行った際に、学習者の学習に対する
弱点を判定するための学習弱点判定プログラムであっ
て、複数のカテゴリを含む問題からなる総合試験を実施
する総合試験実施プロセスと、総合試験による学習者の
回答を取得し、予め保持されているテストにおける出題
番号、アイテムの問題番号、アイテムのカテゴリ、問題
に対する正解／不正解を含む回答パターンを参照して総
合理解度及び各カテゴリ毎の理解度を計算する理解度計
算プロセスと、総合理解度及び各カテゴリ毎の理解度が
所定の達成基準を満たすかどうかを判定し、理解度が達
成基準に満たないものを仮弱点カテゴリとして抽出する
理解度判定プロセスと、問題が属するカテゴリと、パラ
メータとして問題の困難度を有するアイテムバンクを参
照し、仮弱点カテゴリの問題のみによるアイテムバンク
の部分集合を生成する問題抽出プロセスと、アイテムバ
ンクの部分集合を用いて、学習者の能力に応じたテスト
であるアダプティブテストを実施するアダプティブテス
トプロセスと、アダプティブテストの結果から仮弱点カ
テゴリの能力推定を行うことにより能力値を求め、該能
力値に基づいて、仮弱点カテゴリの能力値が所定の達成
基準を満たすかを判定する能力判定プロセスと、達成基
準を満たしていないカテゴリの名称を弱点カテゴリとし
て出力するフィードバック情報出力プロセスとを有す
る。

【００１９】本発明（請求項６）は、コンピュータを用
いて学習・テストを行った際に、学習者の学習に対する
弱点を判定するための学習弱点判定プログラムを格納し
た記憶媒体であって、複数のカテゴリを含む問題からな
る総合試験を実施する総合試験実施プロセスと、総合試
験による学習者の回答を取得し、予め保持されているテ
ストにおける出題番号、アイテムの問題番号、アイテム
のカテゴリ、問題に対する正解／不正解を含む回答パタ
ーンを参照して総合理解度及び各カテゴリ毎の理解度を
計算する理解度計算プロセスと、総合理解度及び各カテ
ゴリ毎の理解度が所定の達成基準を満たすかどうかを判
定し、理解度が達成基準に満たないものを仮弱点カテゴ
リとして抽出する理解度判定プロセスと、問題が属する
カテゴリと、パラメータとして問題の困難度を有するア
イテムバンクを参照し、仮弱点カテゴリの問題のみによ
るアイテムバンクの部分集合を生成する問題抽出プロセ
スと、アイテムバンクの部分集合を用いて、学習者の能
力に応じたテストであるアダプティブテストを実施する
アダプティブテストプロセスと、アダプティブテストの
結果から仮弱点カテゴリの能力推定を行うことにより能
力値を求め、該能力値に基づいて、仮弱点カテゴリの能
力値が所定の達成基準を満たすかを判定する能力判定プ
ロセスと、達成基準を満たしていないカテゴリの名称を
弱点カテゴリとして出力するフィードバック情報出力プ
ロセスとを有する。

【００２０】上記のように、本発明では、弱点の判定に
アダプティブテストを用いることで、正答率よりも正確
に弱点判定を行うことが可能である。アダプティブテス
トにおいては、問題の困難度も能力の推定に考慮される
ため、正答率よりも正確な弱点判定が可能になる。

【００２１】

【発明の実施の形態】最初に、以下の説明において使用
される用語を定義する。

【００２２】『アイテムバンク』とは、問題の格納手段
であり、パラメータとして困難度を持つ。

【００２３】『困難度』とは、問題の困難度を数値で表
したものであり、困難度の計算手法の例として、「項目
応答理論」があるが（その場合は、−３．０〜３．０の
値となる）、必ずしもこの理論により計算したものとは
限らない。

【００２４】『能力』とは、文字通り学習者の能力を数
値により表したものであり、「項目応答理論」により計
算することも可能だが（その場合は、−３．０〜３．０
の値となる）、その限りではない。

【００２５】『総合試験』とは、複数のカテゴリを含む
試験である。

【００２６】『カテゴリ』とは、試験範囲の部分集合で
あり、ネットワークの試験などであれば、ＯＳＩ参照モ
デル・ルータ設定・プロトコル、などが該当する。

【００２７】『理解度』とは、各カテゴリに対する学習
者の理解状況を表すものである。

【００２８】『仮弱点カテゴリ』とは、理解度が達成基
準に満たないカテゴリである。

【００２９】『弱点カテゴリ』とは、仮弱点カテゴリの
なかで、能力値が達成基準に満たないカテゴリをいう。

【００３０】『回答パターン』とは、ここでは、以下の
ようなものを指す。

【００３１】テストにおける出題番号；アイテムの問題番号；アイテムのカテゴリ；正解／不正解（○，×）：『アダブティブテスト』とは、学習者の能力に応じた試
験のことを意味する。通常の固定長の試験などと比べ
て、精度を維持しながらも短時間での試験が可能な手法
として注目されている。

【００３２】以下、図面と共に本発明の実施の形態につ
いて説明する。

【００３３】図３は、本発明の一実施の形態における装
置の概要を示す図である。同図において、図１３と同一
構成部分には同一符号を付し、その説明を省略する。

【００３４】図１３における弱点判定部１３は、正答率
を用いて弱点を判定しているが、本発明における弱点判
定部１００では、アダプティブテストを用いる。

【００３５】以下に、図３における動作の概要を説明す
る。

【００３６】総合試験実施部１０は、総合試験を実
施する。

【００３７】弱点判定部１００は、回答パターン格
納部１２から回答パターンを得て、理解度計算を行い、
弱点と推測されるカテゴリを特定する。

【００３８】弱点判定部１００は、弱点と推測され
たカテゴリの問題のみを用いて、アダプティブテストに
よる能力推定を実施する。

【００３９】弱点判定部１００は、能力値を基準に
弱点かどうかの最終判断を行う。

【００４０】学習者に結果をフィードバックする。

【００４１】つまり、本発明では、総合試験により弱点
の仮推定を行い、仮推定されたカテゴリの問題のみを用
いてアダプティブテストにより正確な能力推定を行うも
のである。

【００４２】次に、上記の弱点判定部１００について詳
細に説明する。

【００４３】図４は、本発明の一実施の形態における弱
点判定部の構成を示す。

【００４４】同図に示す弱点判定部１００は、理解度計
算部１１０、理解度判定部１２０、問題抽出部１３０、
アダプティブテストロジック１４０、能力格納部１５
０、能力判定部１６０、判定結果格納部１７０、及びフ
ィードバック情報生成部１８０から構成される。

【００４５】ここで、上記の構成における動作を説明す
る。

【００４６】１）総合試験実施部１０において、総合
試験を実施する。総合試験の実施方法は、アダプティブ
テストでも、また通常の固定長の試験でも構わない。

【００４７】２）総合試験実施部１０において、回答
パターンの回答パターン格納部１２に格納する。

【００４８】３）総合試験実施部１０は、総合能力を
能力格納部１５０に格納する。なお、当該処理は必ずし
も必要ではなく、後述する実施例では、総合試験をアダ
プティブテストにより実施しており、その際に計算され
た能力値を総合能力として弱点判定の際の比率基準に用
いている）。

【００４９】４）理解度計算部１１０において、回答
パターン格納部１２から回答パターンを取得する。

【００５０】５）理解度計算部１１０は、回答パター
ンを用いた理解度計算を行い、計算結果は、理解度判定
部１２０に出力する。

【００５１】６）理解度判定部１２０は、総合理解
度、各カテゴリの理解度が達成基準を満たすかどうか判
定し、達成基準に満たないものを、『仮弱点カテゴリ』
として問題抽出部１３０に渡す。達成基準の例として
は、理解度がある比較基準の数値を上回っていることな
どが例としてあげられる。

【００５２】７）問題抽出部１３０は、『仮弱点カテ
ゴリ』の問題のみによるアイテムバンクの部分集合を作
成する。

【００５３】８）アイテムバンクの部分集合を用いて
アダプティブテストを実施し、『仮弱点カテゴリ』の能
力推定を行う。その結果、推定された能力を能力格納部
１５０に保存する。

【００５４】９）能力判定部１６０は、能力格納部１
５０に保存されている能力値を元に、『仮弱点カテゴ
リ』の能力が達成基準を満たすかどうかを判定する。達
成基準を満たしていないカテゴリの名称は、『弱点カテ
ゴリ』として判定結果格納部１７０に保存される。

【００５５】１０）フィードバック情報生成部１８０
は、判定結果格納部１７０、能力格納部１５０からの情
報に基づいて、学習者にフィードバックする情報の作成
を行い、学習者に当該情報をフィードバックする。

【００５６】次に、図４の各構成について詳細に説明す
る。

【００５７】総合試験実施部１０は、総合試験を実施す
る。その際、回答パターンが回答パターン格納部１２に
保存される。ここで、回答パターンとは、テストにおけ
る出題番号、アイテムの問題番号、アイテムカテゴリ、
正解／不正解（○、×）等を指す。また、総合試験の実
施方式には様々な方式が考えられ、勿論アダプティブテ
ストでの実施も可能である。その場合は、アダプティブ
テストロジックを用いて総合試験を実施することとな
る。

【００５８】アイテムバンク１１は、従来のアイテムバ
ンクにはカテゴリを表すフィールドがないため、問題が
どのカテゴリに属するかを表すフィールドであるカテゴ
リフィールドを追加する。例えば、“ＯＳＩ参照モデ
ル”といった文字列が記入される。通常のアダプティブ
テストにおけるアイテムバンクにはカテゴリを表すフィ
ールドが存在しないため、本発明においては、このよう
なフィールドを追加する必要がある。

【００５９】理解度計算部１１０は、回答パターン格納
部１２から回答パターンが入力されると、当該回答パタ
ーンを元にカテゴリの理解度を計算する。計算された理
解度は、理解度判定部１２０に渡される。理解度の計算
手法は、幾つかの手法が考えられるが、正答率を理解度
として用いるといった方法が例として考えられる。具体
的には後述する実施例において説明する。

【００６０】理解度判定部１２０は、理解度計算部１１
０により計算された総合理解度・各カテゴリの理解度を
元に、それらが達成基準を満たしているかを判定する。
後述する実施例では、総合理解度を比較基準として用
い、達成基準を満たすかどうかの判定を行っている。達
成基準を満たしていない『仮弱点カテゴリ』は、問題抽
出部１３０に渡される。

【００６１】問題抽出部１３０は、理解度判定部１２０
において判定された『仮弱点カテゴリ』を元に、アイテ
ムバンク１１からそのカテゴリの問題のみを抽出する。
抽出された問題のみを用いて再度アダプティブテストを
実行するために必要となる。抽出の方法としては、特定
カテゴリの問題のみを抜き出したアイテムバンクの部分
集合（ここでは、サブアイテムバンクと呼ぶ）を作成す
るといった手法が考えられるが、その他にも様々な手法
が考えられる。以下で述べる実施例では、サブアイテム
バンクを作成するものとして説明している。

【００６２】弱点判定部１００のアダプティブテストロ
ジック１４０は、アダプティブテストにより総合試験を
実施した場合、能力は、『総合能力』として出力される
が、後述する問題抽出部１３０により作成される。特定
のカテゴリの問題によるアイテムバンクの部分集合を用
いた場合は、特定カテゴリにおける能力が出力される。
これは能力格納部１５０に保存される。アダプティブテ
ストについては、後述する。

【００６３】能力格納部１５０は、アダプティブテスト
ロジック１４０によるアダプティブテストの出力結果で
ある能力を格納する。例として、“１．２”などいった
数値が記入される。アダプティブテストにより総合試験
を行った場合は、『総合能力』として、後に述べる問題
抽出部１３０により抽出された問題のみを用いてアダプ
ティブテストを行ったときのカテゴリの能力が保存され
る。格納された数値は、後に述べる能力判定部１６０に
渡される。

【００６４】能力判定部１６０は、能力格納部１５０に
おけるカテゴリ毎の能力値を元に、それらが達成基準を
満たしているかどうかを判断し、最終的な弱点判定を行
う。達成基準を満たしているかどうかの判定には、理解
度判定部１２０同様、ある基準値を比較するといった手
法があるが、その限りではない。以下で述べる実施例に
おいては、総合能力を比較基準として用い、説明を行
う。達成基準を満たしていないカテゴリは、『弱点カテ
ゴリ』として、判定結果格納部１７０に保存される。

【００６５】判定結果格納部１７０は、能力判定部１６
０により『弱点カテゴリ』と判定されたカテゴリを保存
する。この情報は、フィードバック情報作成部１８０に
渡される。

【００６６】フィードバック情報作成部１８０は、判定
結果格納部１７０に格納されている『弱点カテゴリ』を
元に、学習者に対して提示するためのフィードバック情
報を作成する。その際、能力格納部１７０に保存されて
いる情報を用いる場合もある。作成されたフィードバッ
ク情報は学習者に返される。

【００６７】ここで、アダプティブテストロジック１４
０におけるアダプティブテストについて説明する。

【００６８】図５は、本発明において実施されるアダプ
ティブテストを説明するための図である。

【００６９】アダプティブテストにおいては、問題は全
てアイテムバンクから出題される。試験開始時、学習者
の能力の初期値は中レベルに設定され、能力に見合った
問題として中レベルの困難度の問題が出題される。出題
された問題に正解すると、学習者の能力推定値は少し高
上昇し、次の問題はより困難度の高いものが出題され
る。逆に不正解であると、学習者の能力推定値は少し低
下し、より困難度の低い問題が出題される。このような
形で問題提示を繰り返してゆき、測定誤差がある一定の
基準値を下回った時点で試験を終了し、その時点での能
力値をもって、学習者の能力とする。この能力値が試験
の結果となる。以上を考慮すると、能力の低い受験者に
は簡単な問題が、能力の高い受験者には難しい問題が出
題される試験であることがわかる。難しい問題に対する
正解は、簡単な問題に対する正解よりも、推定される受
験者能力をより向上させる効果があるため、問題の困難
度も考慮した受験者の真の能力を測定することが可能と
なる。この結果は、合否判定に用いられる場合や（推定
された能力が、合否基準の能力より上か下かにより判
定）、何らかの手法で得点に変換され、学習者に返され
るといった場合がある。図６は、本発明において実施さ
れるアダプティブテストのフローチャートである。

【００７０】ステップ１０１）最初に、学習者の初期
能力をデフォルトとして中レベルに設定する。

【００７１】ステップ１０２）能力値とほぼ一致する
困難度の問題をアイテムバンク１１から出題する。

【００７２】ステップ１０３）学習者が出題された問
題に対して回答を行う。

【００７３】ステップ１０４）学習者から取得した回
答が正解であるかを判定し、正解である場合には、推定
値を上昇させ、不正解である場合には、推定値を下げ
る。

【００７４】ステップ１０５）測定誤差が基準値以下
であるかを判定し、基準値以上であれば、ステップ１０
２に移行し、次の問題に移る。

【００７５】ステップ１０６）測定誤差が基準値以下
である場合には、結果表示（能力値・得点）を行う。

【００７６】

【実施例】以下、図面と共に本発明の実施例を説明す
る。

【００７７】以下の説明では、『ＯＳＩ参照モデル』、
『ルータ設定』、『プロトコル』の３種類のカテゴリを
試験範囲とするネットワークの試験を仮定する。なお、
これらはあくまでも説明のための例であり、異なる試験
であっても構わない。

【００７８】総合試験は、アダプティブテストにより実
施されているものとし、また、能力値・困難度は項目応
答理論で計算されているものとする（つまり、−３．０
〜３．０の数値により表されている）。

【００７９】アイテムバンク１１・各種情報格納部１５
０、１７０は、データベースを用いて実現する。その仕
様を図７に示す。

【００８０】アイテムバンク１１は、問題番号、問題
分、困難度、カテゴリの項目から構成される。

【００８１】能力格納部１５０は、カテゴリと能力の項
目から構成される。

【００８２】判定結果格納部１７０は、弱点カテゴリの
項目のみである。

【００８３】図７に示すアイテムバンク１１には、デー
タが入っているが、能力格納部１５０と判定結果格納部
１７０にはまだ何も入力されていない状態を示してい
る。

【００８４】以下、処理の流れに沿って説明する。

【００８５】１）総合試験実施部１０は、アダプティ
ブテストによる総合試験を実施する。結果推定された能
力値は、『総合能力』として能力格納部１５０に保存さ
れる。ここでは、“１．２”が求められたとする。ま
た、『回答パターン』は、理解度計算部１１０に渡され
る。回答パターンの例を図８に示す。

【００８６】２）理解度計算部１１０、回答パターン
格納部１２から取得した回答パターンを元に、総合・Ｏ
ＳＩ参照モデル・ルータ設定・プロトコルの各カテゴリ
の理解度を計算する。本実施例では、正答率を理解度と
して用いる。その計算例を図９に示す。ここでは、下の
ような結果が求められたとする。

【００８７】総合０．６ＯＳＩ参照モデル０．７ルータ設定０．２プロトコル０．８各カテゴリの理解度は理解度判定部１２０に渡される。

【００８８】３）理解度判定部１２０は、理解度計算
部１１０から渡された各カテゴリの理解度が達成基準を
満たしているかどうかを判定する。本実施例では、カテ
ゴリの理解度の数値が『総合理解度』の数値以上である
場合に達成基準を満たすという判定を行う。

【００８９】ＯＳＩ参照モデル０．７＞比較基準０．６ルータ設定０．２＜比較基準０．６プロトコル０．８＞比較基準０．６結果として、理解度が比較基準未満である『ルータ設
定』のカテゴリは達成基準を満たしていないため、“仮
弱点カテゴリ”であるという判定がなされる。この“仮
弱点カテゴリ”である『ルータ設定』カテゴリが問題抽
出部１３０に渡される。

【００９０】４）問題抽出部１３０は、理解度判定部
１２０から渡された“仮弱点カテゴリ”である『ルータ
設定』の問題のみをアイテムバンク１１より抽出し、ア
イテムバンク１１の部分集合を作成する（ここでは、こ
れをサブアイテムバンクと呼ぶ）。この部分集合の作成
方法には様々な方法が考えられる。

【００９１】５）アダプティブテストロジック１４０
により問題抽出部１３０により作成されたサブアイテム
バンクによるアダプティブテストを実施する。これによ
り“仮弱点カテゴリ”である『ルータ設定』の能力値が
出力される。ここでは、“０．５”が求められたとす
る。この数値は、図１０に示すように、能力格納部１５
０に『ルータ設定』の能力として保存される。

【００９２】６）能力判定部１６０は、能力格納部１
５０に保存されている能力値を利用して、“仮弱点カテ
ゴリ”の能力が達成基準を満たしているかどうかの判定
を行う。達成基準を満たしていない場合、最終的に“弱
点カテゴリ”であるという判定がなされる。本実施例で
は、“仮弱点カテゴリ”の能力が“総合能力”の数値以
上である場合に達成基準を満たしているという判定を行
う。この場合、ルータ設定 −０．５＜比較基準１．２であるので、『ルータ設定』カテゴリは、達成基準を満
たしていない。そのため、“弱点カテゴリ”であるとい
う判定がなされることになる。結果“弱点カテゴリ”と
判定された『ルータ設定』は、図１１に示すように、判
定結果格納部１７０に保存される。

【００９３】７）フィードバック情報作成部１８０
は、判定結果格納部１７０に保存されているカテゴリ、
能力格納部１５０に格納されている能力値を用いてフィ
ードバック情報を作成する。情報の作成方法はいくつも
の種類が考えられるが、本実施例では、図１２のような
例を示す。

【００９４】同図（Ａ）では、比較基準と現在の能力と
の差を学習者に返している。

【００９５】同図（Ｂ）では、学習者の能力の進行度を
返す例である。ここでは、最初“−０．５”であった学
習者の『ルータ設定』の能力が、学習を重ねた後に、
“＋０．４”まで向上したという状況を仮定している。
この２つの数値の他に、能力判定部１６０において、能
力の達成基準として用いた“１．２”という総合能力を
用いる。学習を重ねた後であれば、この数値は変化して
いる可能性があるが、ここでは変化がなかったものとす
る。これらを用いて、例として次のような式により能力
の進行度を計算する。

【００９６】

【数１】上記の式の分母は初期能力と比較基準の差、つまり、学
習者が埋めなくてはならない能力差であり、分子は、現
在における初期能力からの能力増加分である。つまり、
学習者が埋めなければならない能力差に対する、学習者
の能力増加分を、学習の到達度とするということであ
る。もちろんこの式は一例であり、その他にも様々なフ
ィードバック情報の種類が考えられる。

【００９７】ここで、仮に弱点カテゴリが複数ある場
合、上記の４）〜７）の手順を必要回数分繰り返す。

【００９８】また、上記の実施の形態及び実施例におけ
る総合試験実施部１０及び弱点判定部１００の機能をプ
ログラムとして構築し、弱点判定装置として利用される
コンピュータにインストールする、または、ネットワー
クを介して流通させることが可能である。

【００９９】また、構築されたプログラムを弱点判定装
置として利用されるコンピュータに接続されるハードデ
ィスク装置や、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ
−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納しておき、本発明を実
施する際にインストールすることにより、容易に本発明
を実現できる。

【０１００】なお、本発明は、上記の実施例に限定され
ることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用
が可能である。

【０１０１】

【発明の効果】上述のように、本発明によれば、アダプ
ティブテストによる弱点判定を行うことで、問題の困難
度を考慮した弱点判定を行うことが可能となり、その結
果、学習者の弱点判定の精度の向上が見込め、より正確
な情報を学習者にフィードバックすることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理を説明するための図である。

【図２】本発明の原理構成図である。

【図３】本発明の一実施の形態における装置の概要を示
す図である。

【図４】本発明の一実施の形態における弱点判定部の構
成図である。

【図５】本発明において実施されるアダプティブテスト
を説明するための図である。

【図６】本発明において実施されるアダプティブテスト
のフローチャートである。

【図７】本発明の一実施例におけるデータベース構成例
である。

【図８】本発明の一実施例の回答パターンの例である。

【図９】本発明の一実施例の正答率を利用した理解度計
算の例である。

【図１０】本発明の一実施例の能力格納部に格納される
データの例である。

【図１１】本発明の一実施例の判定結果格納部に格納さ
れるデータの例である。

【図１２】本発明の一実施例のフィードバック情報の作
成例である。

【図１３】従来の弱点判定システムの構成図である。

【符号の説明】

１０総合試験実施手段、総合試験実施部１１アイテムバンク１２回答パターン記憶手段、回答パターン格納部１００弱点判定部１１０理解度計算手段、理解度計算部１２０理解度判定手段、理解度判定部１３０問題抽出手段、問題抽出部１４０アダプティブテストロジック１５０能力格納部１６０能力判定手段、能力判定部１７０判定結果格納部１８０フィードバック情報出力手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者永津昭人東京都千代田区大手町二丁目３番１号日本電信電話株式会社内Ｆターム(参考） 2C028 AA00 BA02 BB04 BC01 BC02 BD03 CA12

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】コンピュータを用いて学習・テストを行
った際に、学習者の学習に対する弱点を判定するための
学習弱点判定方法において、複数のカテゴリを含む問題からなる総合試験を実施し、前記総合試験の試験結果から弱点と推測されるカテゴリ
を特定し、特定されたカテゴリの問題のみを用いて、学習者の能力
に応じて適応的に試験を行うアダプティブテストを行
い、前記アダプティブテストによる能力値を求め、前記能力値を基準に弱点であるかを判定することを特徴
とする学習弱点判定方法。
【請求項２】予め、テストにおける出題番号、アイテ
ムの問題番号、アイテムのカテゴリ、問題に対する正解
／不正解を含む回答パターンを記憶手段に格納してお
き、複数のカテゴリを含む問題からなる総合試験を実施し、前記総合試験による前記学習者の回答を取得し、前記回
答パターンを参照して総合理解度及び各カテゴリ毎の理
解度を計算し、前記総合理解度及び各カテゴリ毎の理解度が所定の達成
基準を満たすかどうかを判定し、該達成基準に満たない
ものを仮弱点カテゴリとし、問題が属するカテゴリと、パラメータとして問題の困難
度を有するアイテムバンクを参照し、前記仮弱点カテゴ
リの問題のみによるアイテムバンクの部分集合を生成
し、前記アイテムバンクの部分集合を用いてアダプティブテ
ストを実施し、前記仮弱点カテゴリの能力推定を行うこ
とにより能力値を求め、前記能力値に基づいて、前記仮弱点カテゴリの能力値が
所定の達成基準を満たすかを判定し、該達成基準を満た
していないカテゴリの名称を弱点カテゴリとして出力す
る請求項１記載の学習弱点判定方法。
【請求項３】コンピュータを用いて学習・テストを行
った際に、学習者の学習に対する弱点を判定するための
学習弱点判定装置であって、複数のカテゴリを含む問題からなる総合試験を実施する
手段と、前記総合試験の試験結果から弱点と推測されるカテゴリ
を特定する手段と、特定されたカテゴリの問題のみを用いて、学習者の能力
に応じて適応的に試験を行うアダプティブテストを行う
手段と、前記アダプティブテストによる能力値を求める手段と、前記能力値を基準に弱点であるかを判定する手段とを有
することを特徴とする学習弱点判定装置。
【請求項４】予め、テストにおける出題番号、アイテ
ムの問題番号、アイテムのカテゴリ、問題に対する正解
／不正解を含む回答パターンを記憶する回答パターン記
憶手段と、問題が属するカテゴリと、パラメータとして問題の困難
度を有するアイテムバンクと、複数のカテゴリを含む問題からなる総合試験を実施する
総合試験実施手段と、前記総合試験による前記学習者の回答を取得し、前記回
答パターンを参照して総合理解度及び各カテゴリ毎の理
解度を計算する理解度計算手段と、前記総合理解度及び各カテゴリ毎の理解度が所定の達成
基準を満たすかどうかを判定し、該理解度が前記達成基
準に満たないものを仮弱点カテゴリとする理解度判定手
段と、前記アイテムバンクを参照し、前記仮弱点カテゴリの問
題のみによるアイテムバンクの部分集合を生成する問題
抽出手段と、前記総合試験実施手段において、前記アイテムバンクの
部分集合を用いてアダプティブテストを実施した結果に
基づいて、前記仮弱点カテゴリの能力推定を行うことに
より能力値を求め、該能力値に基づいて、前記仮弱点カ
テゴリの能力値が所定の達成基準を満たすかを判定する
能力判定手段と、前記達成基準を満たしていないカテゴリの名称を弱点カ
テゴリとして出力するフィードバック情報出力手段とを
有する請求項３記載の学習弱点判定装置。
【請求項５】コンピュータを用いて学習・テストを行
った際に、学習者の学習に対する弱点を判定するための
学習弱点判定プログラムであって、複数のカテゴリを含む問題からなる総合試験を実施する
総合試験実施プロセスと、前記総合試験による前記学習者の回答を取得し、予め保
持されているテストにおける出題番号、アイテムの問題
番号、アイテムのカテゴリ、問題に対する正解／不正解
を含む回答パターンを参照して総合理解度及び各カテゴ
リ毎の理解度を計算する理解度計算プロセスと、前記総合理解度及び各カテゴリ毎の理解度が所定の達成
基準を満たすかどうかを判定し、該理解度が前記達成基
準に満たないものを仮弱点カテゴリとする理解度判定プ
ロセスと、問題が属するカテゴリと、パラメータとして問題の困難
度を有するアイテムバンクを参照し、前記仮弱点カテゴ
リの問題のみによるアイテムバンクの部分集合を生成す
る問題抽出プロセスと、前記アイテムバンクの部分集合を用いて、前記学習者の
能力に応じたテストであるアダプティブテストを実施す
るアダプティブテストプロセスと、前記アダプティブテストの結果から前記仮弱点カテゴリ
の能力推定を行うことにより能力値を求め、該能力値に
基づいて、前記仮弱点カテゴリの能力値が所定の達成基
準を満たすかを判定する能力判定プロセスと、前記達成基準を満たしていないカテゴリの名称を弱点カ
テゴリとして出力するフィードバック情報出力プロセス
とを有することを特徴とする学習弱点判定プログラム。
【請求項６】コンピュータを用いて学習・テストを行
った際に、学習者の学習に対する弱点を判定するための
学習弱点判定プログラムを格納した記憶媒体であって、複数のカテゴリを含む問題からなる総合試験を実施する
総合試験実施プロセスと、前記総合試験による前記学習者の回答を取得し、予め保
持されているテストにおける出題番号、アイテムの問題
番号、アイテムのカテゴリ、問題に対する正解／不正解
を含む回答パターンを参照して総合理解度及び各カテゴ
リ毎の理解度を計算する理解度計算プロセスと、前記総合理解度及び各カテゴリ毎の理解度が所定の達成
基準を満たすかどうかを判定し、該理解度が前記達成基
準に満たないものを仮弱点カテゴリとする理解度判定プ
ロセスと、問題が属するカテゴリと、パラメータとして問題の困難
度を有するアイテムバンクを参照し、前記仮弱点カテゴ
リの問題のみによるアイテムバンクの部分集合を生成す
る問題抽出プロセスと、前記アイテムバンクの部分集合を用いて、前記学習者の
能力に応じたテストであるアダプティブテストを実施す
るアダプティブテストプロセスと、前記アダプティブテストの結果から前記仮弱点カテゴリ
の能力推定を行うことにより能力値を求め、該能力値に
基づいて、前記仮弱点カテゴリの能力値が所定の達成基
準を満たすかを判定する能力判定プロセスと、前記達成基準を満たしていないカテゴリの名称を弱点カ
テゴリとして出力するフィードバック情報出力プロセス
とを有することを特徴とする学習弱点判定プログラムを
格納した記憶媒体。