JP2004259140A

JP2004259140A - 資格取得支援システム

Info

Publication number: JP2004259140A
Application number: JP2003051171A
Authority: JP
Inventors: Hiroyuki Ikeda; 裕之池田
Original assignee: Mitsubishi Electric Information Systems Corp; Mitsubishi Electric Information Technology Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Information Systems Corp; Mitsubishi Electric Information Technology Corp
Priority date: 2003-02-27
Filing date: 2003-02-27
Publication date: 2004-09-16
Anticipated expiration: 2023-02-27
Also published as: JP4164384B2

Abstract

【課題】本発明は、合格者の学習パターンを用いて受講者の受講計画を作成すると共に、学習レベルを予測することにより資格取得率を向上させることのできる資格取得支援システム及び資格支援プログラムを提供することを目的とする。
【解決手段】本発明による資格取得支援システムは、合格者の属性を記憶保持する人材情報データベースと、合格者の学習パターンを記憶保持する学習履歴データベースと、受講者の属性に基づく抽出条件に該当する合格者を前記人材情報データベースから抽出すると共に、抽出した合格者のうち受講者の受講期間に該当する合格者の学習パターンを前記受講履歴データベースから抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された合格者の学習パターンを標準化して受講者の受講計画を作成する受講計画作成手段とを備える。
【選択図】図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、受講者の属性に基づいて資格取得のための受講計画を作成する資格取得支援システム及び資格取得支援プログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の教育システムとしては、コンピテンシ項目及びレベルを指定するとラーニングリソースガイドサーバが教育メニュー表を参照して教育プログラムを提示するものがあった。社員は所望の役割に必要なコンピテンシ項目及びレベルを知ることができた（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、複数のコンピテンシ項目について職務のコンピテンシレベルを少なくとも２レベルずつ記憶する手段と、対象となる職務を指定する手段と、候補者のコンピテンシレベルと前記指定した職務の少なくとも２レベルずつのコンピテンシレベルとを比較して指定した職務に対応した候補者を選択する手段を設けた人材情報管理装置もあった（例えば特許文献２参照。）。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００１−３０６７０７号公報
【特許文献２】
特開２００１−１６７１９１号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
従来の装置は以上のように構成されていたため、次のような課題が存在していた。すなわち、コンピテンシを目安にして教育プログラムを提供したり、人材配置計画を作成することはできたが、合格者の学習パターンに基づいて教育計画を作成したり、学習レベルを予測することはできなかった。
【０００６】
本発明は、以上のような課題を解決するためになされたもので、特に、合格者の学習パターンを用いて受講者の受講計画を作成すると共に、学習レベルを予測することにより資格試験の合格率を向上させることのできる資格取得支援システム及び資格取得支援プログラムを提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の資格取得支援システムは、合格者の属性を記憶保持する人材情報データベースと、合格者の学習パターンを記憶保持する学習履歴データベースと、受講者の属性に基づく抽出条件に該当する合格者を前記人材情報データベースから抽出すると共に、抽出した合格者のうち受講者の受講期間に該当する合格者の学習パターンを前記受講履歴データベースから抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された合格者の学習パターンを標準化して受講者の受講計画を作成する受講計画作成手段とを備える。
【０００８】
また、前記受講計画によって予測される学習成長度を時系列的に表す成長予測曲線を描画する成長予測曲線描画手段をさらに備える。
【０００９】
また、前記学習履歴データベースが受講者の学習履歴をも記録保持するように構成されている資格取得支援システムにおいて、前記学習履歴を前記成長予測曲線と共に描画する学習履歴描画手段をさらに備える。
【００１０】
また、前記学習履歴と前記受講計画の差を分析する学習履歴分析手段をさらに備え、前記計画作成手段は、前記学習履歴と前記受講計画の差に基づき前記受講計画を再計画する。
【００１１】
また、前記学習履歴データベースに記憶保持された受講者の学習履歴を監視し、前記受講計画が終了し、かつ、受講者の学習レベルが目標レベルに到達したかを判定する学習レベル監視手段と、受講者に資格試験の情報を提供する資格試験情報提供手段とをさらに備える。
【００１２】
前記受講計画の再計画は、未処理の学習項目を再計画前の受講計画における残存期間において割り振ることによって行われる。
【００１３】
また、前記受講計画の再計画は、再計画前の受講計画における残存期間において、前記抽出手段が合格者の学習パターンを再抽出し、計画作成手段が前記再抽出された合格者の学習パターンを標準化することによって行われる。
【００１４】
また、前記成長予測曲線描画手段は、前記再計画後の受講計画に基づいて前記成長予測曲線を補正する。
【００１５】
また、前記学習履歴と前記受講計画の差に応じた第１アドバイスを記憶保持する第１アドバイスデータベースと、前記学習履歴と前記受講計画の差に応じた第１アドバイスを受講者に報知する第１アドバイス報知手段とをさらに備える。
【００１６】
また、前記学習履歴データベースは不合格者の学習パターンをも記憶保持すると共に、前記抽出手段は前記抽出条件に該当する不合格者の学習パターンをも抽出するように構成されている資格取得支援システムにおいて、前記抽出手段によって抽出された不合格者のパターンを標準化して得られる不合格者標準学習パターンと受講者の受講履歴との差に応じた第２アドバイスを記憶保持する第２アドバイスデータベースと、前記不合格者標準学習パターンと受講者の受講履歴との差に応じた第２アドバイスを受講者に報知する第２アドバイス報知手段とをさらに備える。
【００１７】
また、前記抽出手段によって抽出された不合格者の学習パターンを描画する不合格者パターン描画手段をさらに備える。
【００１８】
また、前記受講者属性は、受講者の業種、職務、年齢、保有資格または保有技術のうちのいずれか一つの項目を含み、前記抽出条件は、前記いずれかに記載の合格者の対応項目が前記項目と一致する場合に当該合格者の学習パターンを抽出し、また、前記いずれかに記載の不合格者の対応項目と前記項目が一致する場合に当該不合格者の学習パターンを抽出する条件である。
【００１９】
前記受講者属性は、受講者の業種、職務、年齢、保有資格または保有技術のうちのいずれか一つの項目を含み、前記抽出条件は、前記項目のうちの少なくともいずれか１つに所定の範囲を設定することにより作成され、前記いずれかに記載の合格者の対応項目が前記所定範囲に含まれる場合に当該合格者の学習パターンを抽出し、また、前記いずれかに記載の不合格者の対応項目が前記所定範囲に含まれる場合に当該不合格者の学習パターンを抽出する条件である。
【００２０】
本発明の資格取得支援プログラムは、資格取得のための受講計画を作成するためにコンピュータを、合格者の属性を記憶保持する人材情報データベースから受講者の属性に基づく抽出条件に該当する合格者を抽出すると共に、合格者の学習パターンを記憶保持する学習履歴データベースから抽出した合格者のうち受講者の受講期間に該当する合格者の学習パターンを抽出する抽出手段、及び、前記抽出手段によって抽出された合格者の学習パターンを標準化して受講者の受講計画を作成する受講計画作成手段として機能させるためのプログラムである。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、図面と共に本発明による資格取得システム及び資格取得支援プログラムの好適な実施の形態について詳細に説明する。
【００２２】
図１は、本発明の資格取得支援システムの構成を示すブロック図である。
図１に示すように、本発明の資格取得支援システムは、学習パターン抽出部１、受講計画作成部２、成長予測曲線描画部３、学習履歴描画部４、学習履歴分析部５、第１アドバイス報知部６、第２アドバイス報知部７、不合格者学習パターン描画部８、得意分野分析部９、学習レベル監視部１０、試験情報提供部１１、学習パターン抽出部１から試験情報提供部１１を含むシステムサーバ１２、人材情報データベース１３（以下、データベースをＤＢと略す）、学習履歴ＤＢ１４、受講計画ＤＢ１５、第１アドバイスＤＢ１６、及び、第２アドバイスＤＢ１７を備える。
【００２３】
システムサーバ１２は、インターネットやＬＡＮ等のネットワーク１８を通じてクライアントである受講者ＰｅｒｓｏｎａｌＣｏｍｐｕｔｅｒ（以下、ＰＣと略す）１９からアクセス可能に構成されている。
なお、システムサーバ１２は、資格取得のために必要な教材を受講者ＰＣ１９に送信できるように構成されており、添削機能等も備えるものである。
【００２４】
学習パターン抽出部１は、受講者の属性に基づく抽出条件に該当する合格者を人材情報ＤＢ１３から抽出すると共に、抽出した合格者のうち受講者の受講期間に該当する合格者の学習パターンを学習履歴ＤＢ１４から抽出する抽出手段としての役割を担う。受講計画作成部２は、学習パターン抽出部１によって抽出された合格者の学習パターンを標準化して受講者の受講計画を作成する計画作成手段としての役割を担う。成長予測曲線描画部３は、受講計画によって予測される学習成長度を時系列的に表す成長予測曲線を描画する成長予測曲線描画手段としての役割を担う。
【００２５】
学習履歴描画部４は、学習履歴を成長予測曲線と共に描画する学習履歴描画手段としての役割を担う。学習履歴分析部５は、学習履歴と受講計画の差を分析する学習履歴分析手段としての役割を担う。第１アドバイス報知部６は、学習履歴と受講計画の差に応じた第１アドバイスを受講者に報知する第１アドバイス報知手段としての役割を担う。第２アドバイス報知部７は、不合格者標準学習パターンと受講者の受講履歴との差に応じた第２アドバイスを受講者に報知する第２アドバイス報知手段としての役割を担う。
【００２６】
不合格者学習パターン描画部８は、学習パターン抽出部１によって抽出された不合格者の学習パターンを描画する不合格者パターン描画手段としての役割を担う。得意分野分析部９は、学習履歴を科目毎または項目毎に合格者の学習パターンと比較・分析して受講者の得意分野または不得意分野を分析する得意分野分析手段としての役割を担う。
【００２７】
学習レベル監視部１０は、学習履歴ＤＢ１４に記憶保持された受講者の学習履歴を監視し、受講計画が終了し、かつ、受講者の学習レベルが目標レベルに到達したかを判定する学習レベル監視手段としての役割を担う。試験情報提供部１１は、受講者に資格試験の情報を提供する資格試験情報提供手段としての役割を担う。
【００２８】
人材情報ＤＢ１３は、合格者及び不合格者の学習パターンを記憶保持するデータベースである。学習履歴ＤＢ１４は、受講者の学習履歴を記憶保持するデータベースである。受講計画ＤＢ１５は、受講計画作成部２によって作成された受講計画を記憶保持するデータベースとしての役割を担う。第１アドバイスＤＢ１６は、学習履歴と受講計画の差に応じた第１アドバイスを記憶保持する第１アドバイスデータベースとしての役割を担う。第２アドバイス１４は、学習パターン抽出部１によって抽出された不合格者のパターンを標準化して得られる不合格者標準学習パターンと受講者の受講履歴との差に応じた第２アドバイスを記憶保持する第２アドバイスデータベースとしての役割を担う。
【００２９】
図２は、本発明の資格取得支援システム及び資格支援プログラムによる受講計画作成の処理手順を示すフローチャートである。以下、各ステップにおける処理内容を順次説明する。
【００３０】
ステップＳ１
ステップＳ１では、受講者属性及び受講期間が入力されたデータを受講者ＰＣ１９から受信したかを判定する。
ここで、受講者属性とは、受講者の業種、職務、年齢、保有資格または保有技術からなる複数の項目で構成されており、必ずしも全ての項目にデータを入力する必要はない。業種は、製造業、建設業、金融業、通信・情報サービス業、流通・小売業等に分類されており、いずれかを選択すればよい。職務は、事務職、営業職、購買職、技術職等に分類されており、いずれかを選択すればよい。年齢は、２０〜２９歳、３０〜３９歳、４０〜４９歳、５０〜５９歳、６０歳以上等のように分類されたうちから選択するようにしてもよいし、受講者の年齢を入力するようにしてもよい。保有資格は、社内資格の場合はその資格名を入力するようにし、社外資格の場合は、情報処理試験、宅地建物取引主任、電気工事士や○○技術士のように分類されている中から選択すればよい。保有技術とは、Ｗｅｂデザイン、Ｃ言語、ＪＡＶＡ（登録商標）等に分類されており、受講者が扱うことのできる技術を選択すればよい。
また、受講期間は、例えば１０日単位で受講者が選択できるようにしておけばよい。
【００３１】
ステップＳ２
ステップ２では、ステップＳ１で受信した受講者属性を人材情報ＤＢ１３に登録する。人材情報ＤＢ１３は、このように新たな受講者の受講者属性を登録し、当該受講者が最終的に合格するか否かを将来的にデータ化することにより、合格者または不合格者のデータとして蓄積していく。
【００３２】
ステップＳ３
ステップＳ３では、受講者属性及び受講期間で構成される抽出条件を用いて学習履歴ＤＢ１４から合格者の学習パターンを抽出する。
抽出条件の設定の仕方としては、受講者属性に対応する合格者の項目が受講者の項目と一致する場合に当該合格者の学習パターンを抽出する方法、または、受講者属性に含まれる項目に所定の範囲を設定し、対応項目が抽出条件に含まれる場合に合格者の学習パターンを抽出する方法のいずれかで行えばよい。
即ち、受講者の年齢の項目が３０〜３９歳である場合は、３０〜３９歳に含まれる合格者の学習パターンを抽出し、受講者の年齢の項目が３０歳と入力されている場合は、所定範囲を３０〜３９歳と設定して、この範囲に含まれる合格者の学習パターンを抽出すればよい。
【００３３】
抽出された合格者の学習パターンは、後述するステップＳ６において受講者に送信されると、表１に示すように表示される。
【表１】

【００３４】
表１は、５名の合格者の学習パターンが抽出された場合を示しており、学習パターンは、教材の各章毎の学習時間、システムサーバへのアクセス回数、理解度を計るための確認テストにおける点数、所要日数毎に管理されている。
なお、学習時間、アクセス回数及び所要日数に関しては、数値の一番大きいものを最低値とし、数値の一番小さいものを最高値としている。
【００３５】
ステップＳ４
ステップＳ４では、ステップＳ３で抽出した合格者の学習パターンを標準化し、受講者の受講計画を作成する。具体的には、特異データを省き（極端に高い数値のものと、低い数値のものを除き）、残ったデータの平均値を受講計画とする。特異データを省いた後のデータを図３に示す。作成した受講計画は、受講計画ＤＢ１５に登録する。
【００３６】
ステップＳ５
ステップＳ５では、ステップＳ４で作成した受講計画によって予測される学習成長度を時系列的に表す成長予測曲線を描画する。具体的には、例えば、横軸に時間をとり、図３に示すような縦軸に教材の進度をとった座標に成長予測曲線を描画する。この成長予測曲線は、受講計画通りに学習した場合に予測される学習の成長度を表すものである。
なお、成長予測曲線の横軸は、日数に限らず、受講時間や勉強時間で表してもよい。また、縦軸は章毎の確認テストの点数等で成長具合を表してもよい。
【００３７】
ステップＳ６
ステップＳ６では、受講計画及び成長予測曲線を受講者に送信する。
受講者ＰＣには、表１及び図３に示す受講計画及び成長予測曲線が表示される。
以上のようにして受講者は受講計画を入手することができる。
【００３８】
図４Ａ及び図４Ｂは、本発明の資格取得支援システムにおける学習履歴の分析や受講計画の再計画の手順を示すフローチャートである。
受講者はネットワーク１８を介してシステムサーバ１２にアクセスし、学習を行う。
【００３９】
ステップＳ１０、Ｓ１１Ａ
ステップＳ１０において、受講者ＰＣ１９からのアクセスの有無が判定される。アクセスがあった場合は、フローはステップＳ１１Ａに進行し、学習履歴を登録する。具体的には、教材の進捗状況や学習時間を登録する。また、試験の解答結果を受信した場合には、当該試験の添削結果として得られる点数を登録する。
【００４０】
ステップＳ１１Ｂ
ステップＳ１１Ｂでは、学習履歴に基づき、受講者の学習レベルが目標レベルに到達したかを判定する。具体的には、受講計画による学習項目が全て終了しており、かつ、各項目の確認テストで全て合格点を獲得している場合に受講者の学習レベルが目標レベルに到達したと判定する。
目標レベルに到達していないと判定した場合は、フローはステップＳ１２に進行する。
【００４１】
ステップＳ１２
ステップＳ１２では、受講者の学習履歴を描画する。
図５に示すように、学習履歴は、成長予測曲線と対比できるように同一グラフ上に表示される。破線は受講計画より学習進捗状況が遅れている場合を示しており、一点鎖線は受講計画より学習進捗状況が進んでいる場合を示す。
【００４２】
ステップＳ１３
ステップＳ１３では、学習履歴と受講計画の差を分析する。成長予測曲線は受講計画通りに学習を行った場合に予測される学習の成長度であるので、成長予測曲線と学習履歴との差を求めれば、学習履歴と受講計画の差を分析することができる。具体的には、現時点での総受講日数に対する計画学習進度（章の進捗）と現時点での実績学習進度の差、及び、各章における計画理解度と実績理解度の差を求める。
【００４３】
ステップＳ１４
ステップＳ１４では、受講計画と受講履歴との差が所定の範囲内であるかが判定される。ここで所定範囲内と判定する場合とは、受講計画と受講履歴との差がステップ３で抽出された合格者の理解度の最低値以上の範囲にある場合と、現時点での総受講日数に対する合格者の最低学習進度（章の進捗）を現時点での実績学習進度が上回っている場合である。
【００４４】
ステップＳ１５
ステップＳ１５では、受講者の学習ペースが受講計画よりも進んでいるかが判定される。即ち、受講者の理解度が計画理解度以上であり、かつ、現時点での総受講日数に対する計画学習進度（章の進捗）を現時点での実績学習進度が上回っていれば、学習ペースが受講計画よりも進んでいると判定し、受講者の理解度が計画理解度より低い場合、または、現時点での実績学習進度が現時点での総受講日数に対する計画学習進度（章の進捗）以下である場合には受講者の学習ペースが遅れていると判定する。
【００４５】
ステップＳ１６
ステップＳ１５において、学習ペースが受講計画よりも遅れていると判定した場合には、フローはステップＳ１６に進行し、学習ペースを上げるようにアドバイスを行う。具体的には、ステップＳ１３で求めた学習履歴と受講計画の差に対応するアドバイスを第１アドバイスＤＢ１６から抽出して受講者に送信する。この場合は、学習ペースが遅れている場合であるので、例えば、「学習時間が不足しています。○○日まで、週３回各２時間のペースで学習してください。」等の第１アドバイスを受講者に報知する。
【００４６】
ステップＳ１７
ステップＳ１５において、学習ペースが受講計画よりも進んでいると判定した場合には、フローはステップＳ１７に進行し、学習ペースを下げるようにアドバイスを行う。具体的には、ステップＳ１３で求めた学習履歴と受講計画の差に対応するアドバイスを第１アドバイスＤＢ１６から抽出して受講者に送信する。この場合は、学習ペースが進んでいる場合であるので、例えば、「少しオーバーペースです。試験日まで週２回各１時間のペースで学習してください。」等の第１アドバイスを受講者に報知する。
【００４７】
ステップＳ１８
ステップＳ１６及びステップＳ１７で受講者に第１アドバイスを報知した後は、フローはステップＳ１８に進行し、受講計画の再計画を行うか否かを受講者に問うべく、その旨を受講者に送信する。受講者からの返信内容が再計画を必要とするものであればステップは後述するステップＳ２３に進行する。再計画が不要である旨の返信を受けた場合は、フローはステップＳ１０にリターンする。
【００４８】
ステップＳ１９
ステップＳ１４において、受講計画と受講履歴の差が所定範囲内ではないと判定した場合は、フローはステップＳ１９に進行する。所定範囲内と判定する場合とは、受講計画と受講履歴との差がステップ３で抽出された合格者の理解度の最低値以上の範囲にある場合と、現時点での総受講日数に対する合格者の最低学習進度（章の進捗）を現時点での実績学習進度が上回っている場合であるため、受講計画と受講履歴との差がステップ３で抽出された合格者の理解度の最低値以上の範囲にない場合と、現時点での総受講日数に対する合格者の最低学習進度（章の進捗）を現時点での実績学習進度が上回っていない場合に、受講計画と受講履歴との差が所定の範囲内でではないと判定する。
このステップＳ１９では、受講者属性に基づく抽出条件を用いて人材情報ＤＢ１３から不合格者の学習履歴を抽出する。抽出方法は、前述したステップＳ３における合格者の学習パターンの抽出方法と同一である。
【００４９】
ステップＳ２０、ステップＳ２１
ステップＳ２０では、ステップＳ１９で抽出した不合格者の学習パターンを標準化して、不合格者と受講者との間における計画学習進度（章の進捗）と現時点での実績学習進度の差、及び、各章における計画理解度と実績理解度の差を求める。
続くステップＳ２１では、ステップＳ２０で求めた不合格者と受講者との間における計画学習進度（章の進捗）と現時点での実績学習進度の差、及び、各章における計画理解度と実績理解度の差に対応する第２アドバイスを第２アドバイスＤＢ１７から抽出し、受講者に送信する。「このままでは合格できません。合格するために受講計画を再計画しますので学習への取り組み方を変えてください。」等の第２アドバイスを受講者に送信する。
【００５０】
ステップＳ２２
ステップＳ２２では、不合格者の学習パターンを描画し、受講者に送信する。受講者ＰＣ１９には成長予測曲線、学習履歴を示す曲線の他に不合格者の学習パターンが表示される。
【００５１】
ステップＳ２３
ステップＳ２３では、学習履歴と受講計画の差に基づき前記受講計画を再計画する。
再計画の方法は２通りある。
１つ目の方法は、未処理の学習項目を再計画前の受講計画における残存期間において割り振る方法である。これは、図５における現時点での学習到達点から、当初の受講計画による最終到達点に向けて直線を引くことによって得られる学習ペースを再計画後の受講計画とするものである。この場合の再計画後の受講計画に基づく成長予測曲線は、図５における学習到達点（遅れている場合）から直線的に最終到達点に向かう破線である。
【００５２】
２つ目の方法は、再計画前の受講計画における残存期間及び未処理の学習項目において、学習パターン抽出部１が合格者の学習パターンを再抽出し、再抽出された合格者の学習パターンを受講計画作成部２が標準化する方法である。具体的には、残存期間は受講期間よりも短いため、当初の抽出条件（ステップＳ３で用いた抽出条件）とは受講期間が異なる。従って、ステップＳ３で抽出した合格者とは異なる合格者の学習パターンを抽出することができ、残存期間において受講者により適合した受講計画を再計画することができる。この場合の再計画後の受講計画に基づく成長予測曲線は、図５における学習到達点（遅れている場合）から曲線的に最終到達点に描画されている破線で表される。
【００５３】
ステップＳ２４、Ｓ２５
ステップＳ２４では、再計画後の受講計画を受講者に送信する。
ステップＳ２５では、成長予測曲線を再計画後の受講計画に基づいて予測される曲線に補正し、これを受講者に送信する。
受講者ＰＣには、図５に示すような再計画後の受講計画及び補正された成長予測曲線が表示される。
この後、フローはステップＳ１０にリターンする。
【００５４】
ステップＳ２６
ステップＳ１１Ｂにおいて、受講者の学習レベルが目標レベルに到達していると判定した場合には、フローはステップＳ２６に進行し、資格試験を申し込むための情報を受講者に送信する。具体的には、その資格を管理している組織のホームページのＵＲＬ（ＵｎｉｆｏｒｍＲｅｓｏｕｒｃｅＬｏｃａｔｏｒｓ）を送信したり、受験申込書を送るメールアドレスを送信する。
ステップＳ２６が終了すると、本システムによる処理は終了する。
【００５５】
また、以上のフローの中では説明しなかったが、本発明の資格取得支援システムは、上述したように、学習履歴を科目毎または項目毎に合格者の学習パターンと比較・分析して受講者の得意分野または不得意分野を分析する得意分野分析部９を備える。この得意分野分析部９は、表２に示すように、合格者の得意分野及び不得意分野を受講者の得意分野及び不得意分野と比較対照できる表を作成する。
【００５６】
【表２】

【００５７】
このときに用いる合格者の学習パターンは、ステップＳ３において抽出された合格者のものでもよいし、人材情報ＤＢ１３に登録された全ての合格者の学習パターンから分析して得られた得意分野及び不得意分野を用いてもよい。
また、このような表を作成して受講者に送信するのは、受講者から要求があった場合でもよいし、各章の学習が終了した時点で自動的に行うようにしてもよい。
【００５８】
また、以上では、受講者ＰＣ１９からネットワーク１８を通じてシステムサーバ１２にアクセスする場合について説明したが、例えば、ステップＳ１からステップＳ６の処理は、受講計画の取得会社等の組織における育成担当者が育成対象者に変わって行うこともできる。
この場合は、ステップＳ１１Ｂにおいて、受講者の学習レベルが目標レベルに到達したと判定した場合に、育成担当者にその旨を伝達し、試験情報を送信するように構成してもよい。
さらに、複数の受講者の成長予測曲線及び学習履歴を同一画面上に表示するようにしてもよく、この場合は、育成担当者の管理が容易化される。
【００５９】
以上、本発明の資格取得支援システム及び資格取得支援プログラムは、以下のような効果を奏する。
成長予測曲線を描画するので、資格取得までの学習状況を客観的に把握することができる。
また、学習履歴を成長予測曲線と共に描画するので、自己の成長度を客観的に把握しながら学習することができる。
また、学習履歴と前記受講計画の差に基づき受講計画を再計画するので、進捗状況に応じて無理なく資格取得に向けて学習することができる。
また、受講者の学習レベルが目標レベルに到達した場合には受講者に資格試験の情報を提供するので、効率的に資格を取得することができる。
また、未処理の学習項目を再計画前の受講計画における残存期間において割り振ることによって受講計画を再計画するので、学習計画から遅れた場合でも受講者に最適な学習計画を提供することができる。
また、再抽出した合格者の学習パターンに基づいて受講計画を再計画するので、学習計画から遅れた場合でも受講者に最適な学習計画を提供することができる。
また、再計画後の受講計画に基づいて成長予測曲線を補正するので、再計画後の成長予測を容易に確認することができる。
また、学習履歴と受講計画の差に応じた第１アドバイスを受講者に報知するので、受講者が自己の学習状況を客観的に把握することができる。
また、不合格者標準学習パターンと受講者の受講履歴との差に応じた第２アドバイスを受講者に報知するので、受講者が自己の学習状況を客観的に把握することができる。
また、不合格者の学習パターンを描画するので、受講者が自己の学習状況を客観的に把握することができる。
また、前記受講者属性に対応する合格者の項目が受講者の項目と一致する場合に当該合格者の学習パターンを抽出し、また、不合格者の対応項目と受講者の項目が一致する場合に当該不合格者の学習パターンを抽出するので、受講者に近い境遇の合格者または不合格者の学習パターンを抽出することができる。
また、前記受講者属性に対応する合格者の項目が所定範囲に含まれる場合に合格者の学習パターンを抽出し、不合格者の対応項目が所定範囲に含まれる場合に不合格者の学習パターンを抽出するので、受講者に近い境遇の合格者または不合格者の学習パターンを抽出することができる。
また、資格取得支援プログラムは、資格取得のための受講計画を作成するために、コンピュータに受講者の受講計画を作成させるので、その受講者に近い境遇の合格者の学習パターンを抽出することができ、最適な学習計画を立てるための資格取得支援プログラムを提供することができる。
【００６０】
【発明の効果】
本発明の資格取得支援システムは、合格者の属性を記憶保持する人材情報データベースと、合格者の学習パターンを記憶保持する学習履歴データベースと、受講者の属性に基づく抽出条件に該当する合格者を前記人材情報データベースから抽出すると共に、抽出した合格者のうち受講者の受講期間に該当する合格者の学習パターンを前記受講履歴データベースから抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された合格者の学習パターンを標準化して受講者の受講計画を作成する計画作成手段とを備えるので、その受講者に近い境遇の合格者の学習パターンを抽出することができ、最適な学習計画を立てることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の資格取得支援システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の資格取得支援システム及び資格支援プログラムによる受講計画作成の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】本発明の資格取得支援システムにおける成長予測曲線を示す図である。
【図４Ａ】本発明の資格取得支援システムにおける学習履歴の分析や受講計画の再計画の手順を示すフローチャートである。
【図４Ｂ】本発明の資格取得支援システムにおける学習履歴の分析や受講計画の再計画の手順を示すフローチャートである。
【図５】本発明の資格取得支援システムにおける学習履歴を描画した様子を示す図である。
【符号の説明】
１学習パターン抽出部、２受講計画作成部、３成長予測曲線描画部、４学習履歴描画部、５学習履歴分析部、６第１アドバイス報知部、７第２アドバイス報知部、８不合格者学習パターン描画部、９得意分野分析部、１０学習レベル監視部、１１試験情報提供部、１２システムサーバ、１３人材情報ＤＢ、１４学習履歴ＤＢ、１５受講計画ＤＢ、１６第１アドバイスＤＢ、１７第２アドバイスＤＢ、１８ネットワーク、１９受講者ＰＣ。

Claims

合格者の属性を記憶保持する人材情報データベースと、
合格者の学習パターンを記憶保持する学習履歴データベースと、
受講者の属性に基づく抽出条件に該当する合格者を前記人材情報データベースから抽出すると共に、抽出した合格者のうち受講者の受講期間に該当する合格者の学習パターンを前記学習履歴データベースから抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された合格者の学習パターンを標準化して受講者の受講計画を作成する受講計画作成手段と
を備える資格取得支援システム。
前記受講計画によって予測される学習成長度を時系列的に表す成長予測曲線を描画する成長予測曲線描画手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の資格取得支援システム。
前記学習履歴データベースが受講者の学習履歴をも記録保持するように構成されている資格取得支援システムにおいて、
前記学習履歴を前記成長予測曲線と共に描画する学習履歴描画手段をさらに備えることを特徴とする請求項２に記載の資格取得支援システム。
前記学習履歴と前記受講計画の差を分析する学習履歴分析手段をさらに備え、前記計画作成手段は、前記学習履歴と前記受講計画の差に基づき前記受講計画を再計画することを特徴とする請求項３に記載の資格取得支援システム。
前記学習履歴データベースに記憶保持された受講者の学習履歴を監視し、前記受講計画が終了し、かつ、受講者の学習レベルが目標レベルに到達したかを判定する学習レベル監視手段と、
受講者に資格試験の情報を提供する資格試験情報提供手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項３に記載の資格取得支援システム。
前記受講計画の再計画は、未処理の学習項目を再計画前の受講計画における残存期間において割り振ることによって行われることを特徴とする請求項４に記載の資格取得支援システム。
前記受講計画の再計画は、再計画前の受講計画における残存期間において、前記抽出手段が合格者の学習パターンを再抽出し、計画作成手段が前記再抽出された合格者の学習パターンを標準化することによって行われることを特徴とする請求項４に記載の資格取得支援システム。
前記成長予測曲線描画手段は、前記再計画後の受講計画に基づいて前記成長予測曲線を補正することを特徴とする請求項３ないし７のうちのいずれか一項に記載の資格取得支援システム。
前記学習履歴と前記受講計画の差に応じた第１アドバイスを記憶保持する第１アドバイスデータベースと、
前記学習履歴と前記受講計画の差に応じた第１アドバイスを受講者に報知する第１アドバイス報知手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項４ないし８のうちのいずれか一項に記載の資格取得支援システム。
前記学習履歴データベースは不合格者の学習パターンをも記憶保持すると共に、前記抽出手段は前記抽出条件に該当する不合格者の学習パターンをも抽出するように構成されている資格取得支援システムにおいて、
前記抽出手段によって抽出された不合格者のパターンを標準化して得られる不合格者標準学習パターンと受講者の受講履歴との差に応じた第２アドバイスを記憶保持する第２アドバイスデータベースと、
前記不合格者標準学習パターンと受講者の受講履歴との差に応じた第２アドバイスを受講者に報知する第２アドバイス報知手段と
をさらに備えることを特徴とする請求項４ないし８のうちのいずれか一項に記載の資格取得支援システム。
前記抽出手段によって抽出された不合格者の学習パターンを描画する不合格者パターン描画手段をさらに備える請求項１０に記載の資格取得支援システム。
前記受講者属性は、受講者の業種、職務、年齢、保有資格または保有技術のうちのいずれか一つの項目を含み、前記抽出条件は、請求項１ないし９のうちのいずれか一項に記載の合格者の対応項目が前記項目と一致する場合に当該合格者の学習パターンを抽出し、また、請求項１０または１１に記載の不合格者の対応項目と前記項目が一致する場合に当該不合格者の学習パターンを抽出する条件であることを特徴とする資格取得支援システム。
前記受講者属性は、受講者の業種、職務、年齢、保有資格または保有技術のうちのいずれか一つの項目を含み、前記抽出条件は、前記項目のうちの少なくともいずれか１つに所定の範囲を設定することにより作成され、請求項１ないし９のうちのいずれか一項に記載の合格者の対応項目が前記所定範囲に含まれる場合に当該合格者の学習パターンを抽出し、また、請求項１０または１１に記載の不合格者の対応項目が前記所定範囲に含まれる場合に当該不合格者の学習パターンを抽出する条件であることを特徴とする資格取得支援システム。
資格取得のための受講計画を作成するためにコンピュータを、
合格者の属性を記憶保持する人材情報データベースから受講者の属性に基づく抽出条件に該当する合格者を抽出すると共に、合格者の学習パターンを記憶保持する学習履歴データベースから抽出した合格者のうち受講者の受講期間に該当する合格者の学習パターンを抽出する抽出手段、及び
前記抽出手段によって抽出された合格者の学習パターンを標準化して受講者の受講計画を作成する受講計画作成手段、
として機能させるための資格取得支援プログラム。