JP2005190404A - System, method and program for proposing learning course - Google Patents

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JP2005190404A JP2003434209A JP2003434209A JP2005190404A JP 2005190404 A JP2005190404 A JP 2005190404A JP 2003434209 A JP2003434209 A JP 2003434209A JP 2003434209 A JP2003434209 A JP 2003434209A JP 2005190404 A JP2005190404 A JP 2005190404A
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良二 佐々木
Taro Ishikawa
太郎 石川
Mariko Shozui
万里子 勝瑞
Yumiko Kita
由美子 喜多
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To precisely and clearly propose learning courses to learners. <P>SOLUTION: This system 100 comprises: a business database 106 for storing data about the business tags of businesses carried out by members; a course database 107 storing the data on course tags in association with the business tags of the businesses whose learning courses the members are desired to take; a course history database 108 storing a course history including the course tags of the learning courses taken by each member; a search accepting part 110 that implements a process for extracting category information about at least either the businesses or the learning courses by accepting the presentation of desires to search for the learning courses at an input interface; a course specifying part 112 that either implements a process for specifying any of the course tags associated with any of the business tags, by searching the course database based on business category information for the business tag including this category information, or implements a process for specifying any of the course tags including the category information of any of the learning courses in the course database according to this category information; and an output process part 115 that outputs information about the specified course tag to an output interface. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

本発明は、学習講座提案システム、学習講座提案方法、および学習講座提案プログラムに関し、特に学習講座の提案内容を学習者に認識させやすくする技術に関する。   The present invention relates to a learning course proposing system, a learning course proposing method, and a learning course proposing program, and more particularly to a technique that makes it easy for a learner to recognize the suggested contents of a learning course.

企業内等における人材評価の手法が各種提案されている。例えば、ネットワークを介して従業員が操作する複数の端末と通信する人材情報処理システムにおいて、上記端末から従業員が入力した人材価値情報を従業員毎に予め指定された上長識別子と対応させて第1のデータバンクに蓄積するための手段と、上長が操作する端末に上記第1のデータバンクに蓄積された審査対象案件となる人材価値情報を提示し、審査済みとなった人材価値情報を第2データバンクに蓄積するための手段とを備え、従業員から随時に入力された複数種類の人材価値情報を上記第2のデータバンクで検索可能にしたことを特徴とする人材情報処理システム(特許文献1参照)などが提案されている。   Various methods for evaluating human resources in companies have been proposed. For example, in a human resource information processing system that communicates with a plurality of terminals operated by an employee via a network, the human resource value information input by the employee from the terminal is associated with an upper identifier specified in advance for each employee. The means for accumulating in the first data bank and the human resource value information that has been examined by presenting the human resource value information as the examination subject accumulated in the first data bank to the terminal operated by the supervisor. Is stored in the second data bank, and a plurality of types of human resource value information inputted at any time by employees can be searched in the second data bank. (Refer patent document 1) etc. are proposed.

また、設問ごとに選択肢をそれぞれ選択することにより、人の特性が複数項目にわたって観察可能になる設問集に対し、標本集団を形成する人々が選択した内容を事前に集計して基準統計量として格納するデータベースと、前記設問集を受診者に提示した結果、該受診者が前記設問ごとに前記選択肢を選択した内容を入力する入力手段と、前記受診者が選択した内容と前記データベースに格納された基準統計量とを比較し、該受診者の持つ特性を前記項目ごとに数値化したデータを求める評価手段と、前記受診者或いは診断依頼人に受診結果をフィードバックする媒体に前記数値化したデータを前記各項目に対応させて出力する出力手段とを、備えたことを特徴とする人材評価装置(特許文献2参照)なども提案されている。
特開2003−44633号公報 特開2001−312579号公報
In addition, by selecting options for each question, the contents selected by the people who make up the sample group are pre-aggregated and stored as reference statistics for a question collection in which human characteristics can be observed across multiple items. A database to be inputted, input means for inputting contents selected by the examiner for each question as a result of presenting the collection of questions to the examinee, contents selected by the examinee, and stored in the database An evaluation means for comparing the reference statistic and obtaining data obtained by quantifying the characteristics of the examinee for each item, and the quantified data on a medium for feeding back the examination result to the examinee or the diagnosis requester. There has also been proposed a human resource evaluation apparatus (see Patent Document 2) characterized by comprising output means for outputting corresponding to each item.
JP 2003-44633 A JP 2001-31579 A

従来手法において、組織で働く社員等の過去の担当業務やスキルを蓄積する手法などは提案されてきた。しかし、組織全体あるいは特定の個人の業務履歴等から、例えば企業内教育における学習目標、学習講座を明確化する方法が提案されていなかった。   In the conventional method, a method for accumulating past duties and skills of employees working in an organization has been proposed. However, no method has been proposed for clarifying, for example, learning objectives and learning courses in in-company education from the entire organization or the business history of a specific individual.

そこで本発明の目的は、学習者に対し的確かつ明確な学習講座提案を可能とする学習講座提案システム、学習講座提案方法、および学習講座提案プログラムを提供することにある。   SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a learning course proposal system, a learning course proposal method, and a learning course proposal program that enable an accurate and clear learning course proposal to a learner.

上記課題を解決する本発明の学習講座提案システムは、組織の所属員の業務に応じて学習講座を提案するシステムであって、前記所属員が遂行した業務のカテゴリ情報を含む業務タグのデータを、業務遂行の時期情報と関連づけて格納する業務データベースと、前記学習講座のカテゴリ情報を含む講座タグのデータを、当該学習講座の受講が所属員にとり好ましい業務の業務タグと関連づけて格納する講座データベースと、前記所属員が受講した学習講座の講座タグを含む受講履歴を、当該所属員に関連づけて格納する受講履歴データベースと、所属員による学習講座の検索希望の提示を入力インターフェイスにて受け付けて、当該検索希望が含む業務または学習講座の少なくともいずれかのカテゴリ情報の抽出処理を行う検索受付部と、前記抽出処理で抽出した業務のカテゴリ情報に基づき、前記講座データベースにおいて当該カテゴリ情報を含む業務タグを検索し当該業務タグに関連づけされた講座タグの特定処理を行うか、前記抽出処理で抽出した学習講座のカテゴリ情報に基づき、前記講座データベースにおいて該当カテゴリ情報を含む講座タグの特定処理を行う講座特定部と、前記特定処理で特定した講座タグの情報を、出力インターフェイスに出力する出力処理部と、を備える。   A learning course proposing system of the present invention that solves the above-mentioned problems is a system that proposes a learning course according to the work of the members of the organization, and stores business tag data including category information of the work performed by the members. A business database that stores information related to the time of business execution, and a course database that stores data of course tags including category information of the learning classes in association with business tags of work that is preferred for the members of the study course And, the attendance history database including the lecture tag of the learning course that the member has taken, the attendance history database that stores the association history in association with the member, and the presentation of the search request for the learning course by the member are accepted at the input interface, A search reception unit that performs a process of extracting category information of at least one of a business or a learning course included in the search request; Based on the business category information extracted by the extraction process, the business database including the category information is searched for in the course database and the course tag associated with the business tag is specified, or the learning course extracted by the extraction process Based on the category information, a course specifying unit that performs a process for specifying a course tag including the category information in the course database, and an output processing unit that outputs information on the course tag specified in the specifying process to an output interface. Prepare.

また、本発明の学習講座提案方法は、組織の所属員の業務に応じた学習講座の提案を情報処理装置により行う方法であって、前記情報処理装置が、前記所属員が遂行した業務のカテゴリ情報を含む業務タグのデータを、業務遂行の時期情報と関連づけて格納する業務データベースと、前記学習講座のカテゴリ情報を含む講座タグのデータを、当該学習講座の受講が所属員にとり好ましい業務の業務タグと関連づけて格納する講座データベースと、前記所属員が受講した学習講座の講座タグを含む受講履歴を、当該所属員に関連づけて格納する受講履歴データベースとを備えて、所属員による学習講座の検索希望の提示を入力インターフェイスにて受け付けて、当該検索希望が含む業務または学習講座の少なくともいずれかのカテゴリ情報の抽出処理を行い、前記抽出処理で抽出した業務のカテゴリ情報に基づき、前記講座データベースにおいて当該カテゴリ情報を含む業務タグを検索し当該業務タグに関連づけされた講座タグの特定処理を行うか、前記抽出処理で抽出した学習講座のカテゴリ情報に基づき、前記講座データベースにおいて該当カテゴリ情報を含む講座タグの特定処理を行い、前記特定処理で特定した講座タグの情報を、出力インターフェイスに出力することを特徴とする。   Further, the learning course proposal method of the present invention is a method in which an information processing apparatus proposes a learning course according to the work of a member of an organization, and the information processing apparatus performs a category of work performed by the member. Business database that stores business tag data including information in association with business execution time information, and course tag data that includes category information of the learning course, which is preferred for the members who attend the learning course. A course database stored in association with a tag, and a course history database that stores a course history including a course tag of a learning course taken by the member in association with the member. Accepting the desired presentation at the input interface and extracting at least one of the category information of the business or study course included in the search request Processing, and based on the business category information extracted in the extraction process, search for business tags including the category information in the course database, and specify the course tag associated with the business tag, or perform the extraction process Based on the category information of the learning course extracted in step (b), a course tag specifying process including the category information in the course database is performed, and the course tag information specified in the specifying process is output to an output interface. .

また、本発明の学習講座提案プログラムは、組織の所属員の業務に応じた学習講座の提案方法を、前記所属員が遂行した業務のカテゴリ情報を含む業務タグのデータを、業務遂行の時期情報と関連づけて格納する業務データベースと、前記学習講座のカテゴリ情報を含む講座タグのデータを、当該学習講座の受講が所属員にとり好ましい業務の業務タグと関連づけて格納する講座データベースと、前記所属員が受講した学習講座の講座タグを含む受講履歴を、当該所属員に関連づけて格納する受講履歴データベースとを備えた情報処理装置に実行させるプログラムであって、所属員による学習講座の検索希望の提示を入力インターフェイスにて受け付けて、当該検索希望が含む業務または学習講座の少なくともいずれかのカテゴリ情報の抽出処理を行うステップと、前記抽出処理で抽出した業務のカテゴリ情報に基づき、前記講座データベースにおいて当該カテゴリ情報を含む業務タグを検索し当該業務タグに関連づけされた講座タグの特定処理を行うか、前記抽出処理で抽出した学習講座のカテゴリ情報に基づき、前記講座データベースにおいて該当カテゴリ情報を含む講座タグの特定処理を行うステップと、前記特定処理で特定した講座タグの情報を、出力インターフェイスに出力するステップと、を含むことを特徴とする。このプログラムは、前記各処理の動作を行うためのコードから構成されている。   Further, the learning course proposal program of the present invention provides a learning course proposal method according to the work of the member of the organization, the data of the work tag including the category information of the work performed by the member, and the time information of the work execution. A business database stored in association with, a course database that stores the data of the course tag including category information of the learning course, in association with a business tag of a business that is preferred for the member attending the learning course, and the member A program that causes an information processing device including a course history database that stores a course history including a course tag of a taken course to be associated with the member and presents a search request for the course by the member. Accept at the input interface and extract at least one of the category information of the work or study course included in the search request And, based on the business category information extracted in the extraction process, search for business tags including the category information in the course database and perform a course tag identification process associated with the business tag, Based on the category information of the learning course extracted by the extraction process, a step of specifying a course tag including the category information in the course database, and a step of outputting the information of the course tag specified in the specification process to an output interface It is characterized by including these. This program is composed of codes for performing the operations of the respective processes.

その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明の実施の形態の欄、及び図面により明らかにされる。   In addition, the problems disclosed by the present application and the solutions thereof will be clarified by the embodiments of the present invention and the drawings.

本発明によれば、学習者に対し的確かつ明確な学習講座提案を可能となる。   According to the present invention, it is possible to propose an accurate and clear learning course to a learner.

以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。   Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings.

図1は本実施形態における学習講座提案システム100を含むネットワーク構成図である。本実施形態においては、例えば企業に勤務する従業員に、業務に直結した、言い換えれば業務成果につながりやすい学習講座を本実施形態における学習講座提案システムにより提案する状況を想定する。しかし本発明の適用はこの実施形態に限定されるものではなく、あらゆる組織における所属員に、複数ある学習講座から適宜なものを提案するいずれの状況にも適用可能である。   FIG. 1 is a network configuration diagram including a learning course proposal system 100 according to this embodiment. In the present embodiment, for example, a situation is assumed in which a learning course proposing system according to the present embodiment proposes a learning course directly connected to a business, in other words, easily connected to a business result, to an employee working at a company. However, the application of the present invention is not limited to this embodiment, and can be applied to any situation in which appropriate members are proposed from a plurality of learning courses to members in any organization.

本実施形態における学習講座提案システム100(以下、システム100とする)は、演算装置たる制御部101と、当該制御部101が実行するプログラム102を格納したメモリ103と、外部装置とのデータ授受の処理を担うI/O部104と、各種データベースを格納する記憶装置105とを有する。また、当該システム100は、適宜なネットワーク150を通じて、利用者端末170らの外部装置と接続することができる。   A learning course proposal system 100 (hereinafter referred to as system 100) in this embodiment includes a control unit 101 that is an arithmetic device, a memory 103 that stores a program 102 executed by the control unit 101, and data exchange with an external device. It has an I / O unit 104 that handles processing, and a storage device 105 that stores various databases. Further, the system 100 can be connected to an external device such as the user terminal 170 through an appropriate network 150.

ここにおけるシステム100は、前記記憶装置105において、3つのデータベースを備えるものとする。
一つは、例えば企業(組織)に属する従業員(所属員)が遂行した業務のカテゴリ情報を含む業務タグのデータを、業務遂行の時期情報と関連づけて格納する業務データベース106である。
The system 100 here includes three databases in the storage device 105.
One is a business database 106 that stores business tag data including business category information performed by employees (members) belonging to a company (organization) in association with business performance time information.

一つは、前記学習講座のカテゴリ情報を含む講座タグのデータを、当該学習講座の受講が従業員にとり好ましい業務の業務タグと関連づけて格納する講座データベース107である。なお、前記講座データベース107は、学習講座の受講が従業員にとり好ましとされる業務の業務タグと前記学習講座との関連づけに関し、当該学習講座の受講により従業員が認識した前記関連づけの妥当性の情報を講座タグに関連づけて格納するものとできる。   One is a course database 107 that stores course tag data including category information of the learning course in association with a business tag of a work that is preferred for employees who attend the learning course. The course database 107 relates to the association between the learning tag and the business tag of the work that is preferred for the employee to attend the learning course, and the validity of the association recognized by the employee by attending the learning course. This information can be stored in association with the course tag.

一つは、前記従業員が受講した学習講座の講座タグを含む受講履歴を、当該従業員に関連づけて格納する受講履歴データベース108である。   One is a attendance history database 108 that stores a attendance history including a lecture tag of a learning course attended by the employee in association with the employee.

システム100は、このような各種データベースを用いて処理に必要にデータを格納するとともに、当該データを本発明の学習講座提案プログラム102の実行に際し利用する。   The system 100 stores data necessary for processing using such various databases, and uses the data when executing the learning course proposal program 102 of the present invention.

以下に、前記システム100のプログラム102を構成する各構成部につき詳細な説明を行う。前記プログラム102は、従業員による学習講座の検索希望の提示をI/O部104(入力インターフェイス)にて受け付けて、当該検索希望が含む業務または学習講座の少なくともいずれかのカテゴリ情報の抽出処理を行う検索受付部110を備える。   In the following, detailed description will be given for each component constituting the program 102 of the system 100. The program 102 accepts presentation of a search request for a learning course by an employee at the I / O unit 104 (input interface), and performs a process of extracting category information of at least one of a business or a learning course included in the search request. The search reception part 110 to perform is provided.

また、前記抽出処理で抽出した業務のカテゴリ情報に基づき、前記講座データベース107において当該カテゴリ情報を含む業務タグを検索し当該業務タグに関連づけされた講座タグの特定処理を行うか、前記抽出処理で抽出した学習講座のカテゴリ情報に基づき、前記講座データベース107において該当カテゴリ情報を含む講座タグの特定処理を行う講座特定部111を備える。   Further, based on the business category information extracted in the extraction process, a business tag including the category information is searched in the course database 107 and a course tag associated with the business tag is specified, or the extraction process is performed. Based on the extracted category information of the learning course, the course database 107 includes a course identification unit 111 that performs a course tag identification process including the category information.

この講座特定部111は、特定処理で特定した講座タグを、前記受講履歴データベース108における該当従業員の受講履歴に照合して、受講済みの学習講座の講座タグを排除することとできる。更に、前記講座データベース107が、学習講座の受講が従業員にとり好ましとされる業務の業務タグと前記学習講座との関連づけに関し、当該学習講座の受講により従業員が認識した前記関連づけの妥当性の情報を講座タグに関連づけて格納するものである場合、前記特定処理で特定した講座タグに対応する前記妥当性の情報を講座データベース107より抽出し、前記講座タグの情報に付帯させることとできる。   This course specifying unit 111 can collate the course tag specified by the specifying process with the attendance history of the corresponding employee in the attendance history database 108 to eliminate the course tag of the attended learning course. Further, the course database 107 relates to the association between the learning tag and the business tag of the work that is preferred for the employee to attend the learning course, and the validity of the association recognized by the employee by attending the learning course. If the information is stored in association with the course tag, the validity information corresponding to the course tag specified in the specifying process can be extracted from the course database 107 and attached to the course tag information. .

また、プログラム102は、前記特定処理で特定した講座タグを、講座または業務のカテゴリを軸としたマトリクスまたはグラフに適用し、提案講座分布図を生成処理する提案講座分布図生成部112を備える。この提案講座分布図生成部112は、前記提案講座分布図において、各業務のカテゴリにおける講座タグの表示形態を、当該業務に応じて予め設定した講座難易度の段階に応じて、段階変化させることとできる。   Further, the program 102 includes a proposed course distribution map generation unit 112 that applies the class tag specified in the specifying process to a matrix or a graph centered on a course or business category, and generates a proposed course distribution map. The proposed course distribution map generation unit 112 changes the display format of the course tag in each business category in the proposed course distribution chart according to the level of the course difficulty set in advance according to the business. And can.

また、プログラム102は、前記検索希望を提示した従業員について、当該従業員が受講した学習講座の講座タグを受講履歴データベース108において検索し、検索された該当講座タグを講座のカテゴリ毎あるいは業務のカテゴリ毎に分類して、講座タグの前記講座または前記業務のカテゴリ別の分布頻度を算定処理する算定部113を備える。   In addition, the program 102 searches the attendance history database 108 for the lecture tag of the learning course that the employee has taken for the employee who presents the search request, and finds the searched course tag for each category of the course or for the work. A calculation unit 113 is provided that performs processing for calculating the distribution frequency for each category of the course or the business of the class tag, classified by category.

また、プログラム102は、前記算定処理した講座タグの分布頻度を、講座または業務のカテゴリを軸としたマトリクスまたはグラフに適用し、受講分布図を生成処理する受講分布図生成部114を備える。この受講分布図生成部114は、前記受講分布図において、所定の講座または業務のカテゴリの分布頻度と所定閾値とを照合し、前記所定閾値以下の分布頻度しかない領域について強調処理を施すことこととできる。更に、前記受講分布図において、各講座または各業務のカテゴリにおける分布頻度の表示形態を、当該分布頻度の段階に応じて、段階変化させることとできる。   In addition, the program 102 includes a attendance distribution map generation unit 114 that applies the calculated distribution frequency of the lecture tags to a matrix or a graph centered on a lecture or business category, and generates a attendance distribution chart. The attendance distribution map generation unit 114 compares the distribution frequency of a predetermined course or business category with a predetermined threshold in the attendance distribution map, and performs an emphasis process on an area having a distribution frequency equal to or lower than the predetermined threshold. And can. Furthermore, in the attendance distribution diagram, the display form of the distribution frequency in each course or business category can be changed in stages according to the stage of the distribution frequency.

また、プログラム102は、前記特定処理で特定した講座タグの情報を、I/O部104(出力インターフェイス)に出力する出力処理部115を備える。この出力処理部115は、前記提案講座分布図、前記受講分布図をI/O部104に出力することとできる。   The program 102 also includes an output processing unit 115 that outputs information on the course tag specified in the specifying process to the I / O unit 104 (output interface). The output processing unit 115 can output the proposed course distribution map and the attendance distribution map to the I / O unit 104.

一方、ネットワーク150を介して接続されるのが利用者端末170である。この利用者端末170は、前記従業員が利用する端末であり、制御部171、クライアントプログラム102を格納するメモリ173、I/O部174、表示部175、操作部176を備える。従業員は、この利用者端末170において表示部175に表示されたシステム100からの情報を閲覧し、またこの閲覧した情報に応じて操作部176を通じてシステム100にレスポンスを返信したり、あるいは指示を行ったりする。ネットワーク150とのデータ授受のインターフェイスはI/O部174が担う。また、こうした利用者端末170における処理手順はクライアントプログラム172に記述されており、これを制御部171がメモリ173に読み出して実行することで利用者端末170としての機能が実現される。   On the other hand, the user terminal 170 is connected via the network 150. The user terminal 170 is a terminal used by the employee, and includes a control unit 171, a memory 173 for storing the client program 102, an I / O unit 174, a display unit 175, and an operation unit 176. The employee browses information from the system 100 displayed on the display unit 175 in the user terminal 170, and returns a response to the system 100 through the operation unit 176 or gives an instruction according to the browsed information. To go. The I / O unit 174 serves as an interface for data exchange with the network 150. Further, the processing procedure in the user terminal 170 is described in the client program 172, and the function as the user terminal 170 is realized by the control unit 171 reading it into the memory 173 and executing it.

次に、システム100の記憶装置105におけるデータベース106〜108の構造について説明する。図2は本実施形態の講座データベースにおける、(a)カテゴリ構成例、(b)データ構成例を示す図である。本実施形態における講座データベース10は、学習講座のカテゴリ情報を含む講座タグのデータを、当該学習講座の受講が従業員にとり好ましい業務の業務タグと関連づけて格納するデータベースである。そのため、(a)図に示す通り、当該データベース107においては、ツリー構造200を形成している。   Next, the structure of the databases 106 to 108 in the storage device 105 of the system 100 will be described. FIG. 2 is a diagram showing (a) a category configuration example and (b) a data configuration example in the course database of the present embodiment. The course database 10 according to the present embodiment is a database that stores course tag data including category information of a learning course in association with business tags that are desirable for employees who attend the learning course. Therefore, a tree structure 200 is formed in the database 107 as shown in FIG.

このツリー構造200において、全学習講座は例えば「技術」、「営業」、「庶務」などといったカテゴリ201(図中:カテゴリA〜カテゴリC)で分類され、更にこのカテゴリ201毎に「アプリケーション技術」、「ネットワーク技術」、「RAID技術」といった大分類202に分類されている(図中:大分類1〜3)。また更に、この大分類202毎に、例えば「webアプリケーション応用講座」、「IPv6の基礎講座」、「ファイバチャネル技術解説講座」といった講座タグ203が紐付けされている。   In this tree structure 200, all learning courses are classified into categories 201 (in the figure: category A to category C) such as “technology”, “sales”, “general affairs”, and “application technology” for each category 201. , “Network technology” and “RAID technology” (in the figure: major categories 1 to 3). Furthermore, course tags 203 such as “Web application application course”, “IPv6 basic course”, and “Fiber channel technical explanation course” are associated with each major classification 202.

また、前記カテゴリ201、大分類202、講座タグ203には、それぞれ業務カテゴリ204、業務分類205、業務タグ206が関連づけされている。これのデータ構造は、上述したように、学習講座の受講が従業員にとり好ましとされる業務の業務タグと前記学習講座との関連づけを示している。このツリー構造200に業務との関連づけの情報を併せたデータ構造が、(b)図に示すものである。   Further, a business category 204, a business category 205, and a business tag 206 are associated with the category 201, the large classification 202, and the course tag 203, respectively. As described above, this data structure indicates the association between a business tag of a business that is preferred for employees to attend a learning course and the learning course. A data structure in which information relating to the business is combined with the tree structure 200 is shown in FIG.

ここでは、前記ツリー200の末端をなした講座タグ203とこれに関連づけされる業務タグ206とがマトリクス210を構成する。そしてこのマトリクス210には、前記関連づけの情報211が格納されている。関連づけの情報211は、例えば、講座タグ203が示す学習講座と、このマトリクス210において講座タグ203と交差する業務タグ206が示す業務との関連度合い(該当業務の従事者が受講する際の難易度としてもよい)、言い換えれば業務にどれほど直結した学習講座であるかの程度を、例えばその高低に応じて“A”〜“C”と段階的に示すものである。   Here, the course tag 203 at the end of the tree 200 and the business tag 206 associated therewith constitute a matrix 210. The matrix 210 stores the association information 211. The association information 211 is, for example, the degree of relevance between the learning course indicated by the course tag 203 and the work indicated by the work tag 206 that intersects the course tag 203 in this matrix 210 (the degree of difficulty when the worker of the corresponding work attends) In other words, the degree to which the learning course is directly linked to the work is shown stepwise as “A” to “C”, for example, depending on its level.

また更に、当該学習講座の受講により従業員が認識した前記関連づけの妥当性の情報を関連づけるものとできる。図に示す通り、前記関連づけの情報211において、関連度合い“A”〜“C”に併せて、妥当性を数値で示している。この妥当性の表示方法であるが、例えばこの講座タグ203の学習講座を受講した従業員の総人数で、「当該学習講座の受講は、○○の業務との関連づけにおいて妥当である」と認識した従業員を除して得た割合をパーセンテージで示したものとできる。   Furthermore, the validity information of the association recognized by the employee by attending the learning course can be associated. As shown in the drawing, in the association information 211, the validity is indicated by a numerical value together with the association degrees “A” to “C”. This validity display method is, for example, the total number of employees who have taken the learning course of this course tag 203, and recognizes that “the attendance of the learning course is valid in association with the work of XX”. The percentage obtained by dividing the number of employees can be shown as a percentage.

次に、業務データベース106および受講履歴データベース108について説明する。図3は本実施形態における(a)業務データベース例、(b)受講履歴データベース例を示す図である。業務データベース106は、例えば企業に属する従業員が遂行した業務のカテゴリ情報を含む業務タグ206のデータを、業務遂行の時期情報と関連づけて格納するデータベースである。データ構造としては、図に示す通り、前記時期情報301と、前記業務タグ206、大分類205、およびカテゴリ204とからなるマトリクス構造である。そしてこのマトリクス203には、該当業務の遂行結果(例:遂行有無、遂行に要した期日・労力、遂行成果など)が格納されている。なお、この業務データベース106は、従業員毎に構成するため、従業員毎のシート305として管理する。   Next, the business database 106 and the attendance history database 108 will be described. FIG. 3 is a diagram showing (a) a business database example and (b) an attendance history database example in the present embodiment. The business database 106 is a database that stores data of business tags 206 including, for example, business category information performed by employees belonging to a company in association with business performance time information. As shown in the figure, the data structure is a matrix structure composed of the time information 301, the business tag 206, the major classification 205, and the category 204. The matrix 203 stores the execution results of the corresponding business (for example, presence / absence of execution, due date / labor required for execution, performance results, etc.). Since the business database 106 is configured for each employee, it is managed as a sheet 305 for each employee.

また、受講履歴データベース108は、前記従業員が受講した学習講座の講座タグ203を含む受講履歴を、当該従業員に関連づけて格納するデータベースである。データ構造としては、図に示す通り、受講時期の情報302と、前記講座タグ203、大分類202、およびカテゴリ201とからなるマトリクス構造である。そしてこのマトリクス304には、該当講座の受講結果(例:受講有無、受講に要した期日・労力、受講成果など)が格納されている。なお、この受講履歴データベース108は、従業員毎に構成するため、従業員毎のシート306として管理する。   The attendance history database 108 is a database that stores the attendance history including the course tag 203 of the learning course that the employee has taken in association with the employee. As shown in the figure, the data structure is a matrix structure composed of attendance time information 302, the course tag 203, the major classification 202, and the category 201. The matrix 304 stores the attendance results (eg, presence / absence of attendance, due date / labor required for attendance, attendance results, etc.). Since the attendance history database 108 is configured for each employee, it is managed as a sheet 306 for each employee.

なお、本実施形態においては、本発明における「カテゴリ」の概念が、前記カテゴリ201、204、および大分類202、205を包含するものとする。つまり、ここでの「カテゴリ」は、タグ分類のための属性情報の位置づけとなる。   In the present embodiment, the concept of “category” in the present invention includes the categories 201 and 204 and the major classifications 202 and 205. That is, the “category” here is the position of attribute information for tag classification.

また、これまで示した構成各部110〜115らは、システム100においてハードウェアとして実現してもよいし、HDDやメモリなどの適宜な記憶装置に格納したプログラムとして実現するとしてもよい。この場合、前記システム100の演算装置がプログラム実行に合わせて記憶装置より該当プログラムをメモリに読み出して、これを実行することとなる。   Each of the components 110 to 115 shown so far may be realized as hardware in the system 100, or may be realized as a program stored in an appropriate storage device such as an HDD or a memory. In this case, the arithmetic device of the system 100 reads the corresponding program from the storage device into the memory in accordance with the program execution and executes it.

なお、本実施形態におけるシステム100は、記憶装置105や構成各部110〜115が、システム100において全て具備された例を想定したが、この形態に限定されることない。例えば、前記構成部の一部や組み合わせ、或いはデータベース106〜108のいずれか又は組み合わせがネットワーク上で別個の装置に配置され、適宜な管理サーバもしくは前記制御部101が前記構成部の稼働管理を行って、本発明を実現するといった例も想定できる。   In addition, although the system 100 in this embodiment assumed the example with which the memory | storage device 105 and each structure part 110-115 were all equipped in the system 100, it is not limited to this form. For example, a part or combination of the configuration units, or any one or combination of the databases 106 to 108 are arranged in separate devices on the network, and an appropriate management server or the control unit 101 performs operation management of the configuration units. Thus, an example of realizing the present invention can be assumed.

更に、ネットワーク150に関しては、LANやインターネットの他、専用回線やWAN(Wide Area Network)、電灯線ネットワーク、無線ネットワーク、公衆回線網、携帯電話網など様々なネットワークを採用することも出来る。また、VPNなど仮想専用ネットワーク技術を用いれば、インターネットを採用した際にセキュリティ性を高めた通信が確立され好適である。或いは、同じシステム100内に各機能部が配置された場合など、当該システム100内のバス配線などをネットワークと想定することもできる。   In addition to the LAN and the Internet, various networks such as a dedicated line, a WAN (Wide Area Network), a power line network, a wireless network, a public line network, and a mobile phone network can be adopted for the network 150. Further, if a virtual private network technology such as VPN is used, communication with improved security is established when the Internet is adopted. Alternatively, when each functional unit is arranged in the same system 100, the bus wiring in the system 100 can be assumed as a network.

次に、本実施形態の学習講座提案方法の実際手順について図を参照しつつ説明する。なお、以下で説明する学習講座提案方法に対応する各種動作は、前記システム100におけるメモリやHDD等の記憶手段が前記各構成部の機能を実現すべく備えるプログラム102によって実現される。そして、このプログラム102は、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されており、前記構成各部の機能を実装したものとなる。   Next, the actual procedure of the learning course proposing method of the present embodiment will be described with reference to the drawings. Various operations corresponding to the learning course proposing method described below are realized by a program 102 provided in a storage unit such as a memory or an HDD in the system 100 to realize the functions of the components. And this program 102 is comprised from the code | cord | chord for performing various operation | movement demonstrated below, and implements the function of each said structure part.

図4は本実施形態の学習講座提案方法の処理手順を示すフロー面である。システム100は、従業員による学習講座の検索希望の提示をI/O部104にて受け付けて(s1000)、当該検索希望が含む業務または学習講座の少なくともいずれかのカテゴリ情報の抽出処理を行う(s1001)。   FIG. 4 is a flowchart showing the processing procedure of the learning course proposing method of the present embodiment. The system 100 accepts presentation of a search request for a learning course by an employee at the I / O unit 104 (s1000), and performs a process of extracting category information of at least one of the business or the learning course included in the search request ( s1001).

更に、前記抽出処理で抽出した業務のカテゴリ情報に基づき、前記講座データベース107において当該カテゴリ情報を含む業務タグ206を検索する(s1002)。そして当該業務タグ206に関連づけされた講座タグ203の特定処理を行う(s1003)。この場合、例えば前記抽出した業務のカテゴリ情報(例:カテゴリ204が「技術」、大分類205が「ネットワーク技術」といったもの)について、図2で示した講座データベース107のマトリクス210で交わる講座タグ203を抽出する処理を行う。   Further, based on the business category information extracted in the extraction process, the business database tag 206 including the category information is searched in the course database 107 (s1002). Then, the course tag 203 associated with the business tag 206 is specified (s1003). In this case, for example, for the extracted business category information (eg, category 204 is “technology”, and major classification 205 is “network technology”), the course tag 203 intersects in the matrix 210 of the course database 107 shown in FIG. The process which extracts is performed.

他方、別の処理形態として、前記抽出処理で抽出した学習講座のカテゴリ情報に基づき、前記講座データベース107において該当カテゴリ情報を含む講座タグの特定処理を行う場合も想定できる。この場合、学習講座のカテゴリ情報(例:カテゴリ201が「技術」、大分類202が「RAID技術」といったもの)と、図2で示した講座データベース107を構成する講座タグ203の属性とを照合し、該当する講座タグ203を抽出する処理を行う。   On the other hand, as another processing mode, a case where course tag specifying processing including category information in the course database 107 is performed based on the category information of the learning course extracted by the extraction process can be assumed. In this case, the category information of the learning course (e.g., category 201 is “technology”, major classification 202 is “RAID technology”) and the attributes of the course tag 203 constituting the course database 107 shown in FIG. Then, a process of extracting the corresponding course tag 203 is performed.

システム100は、こうして特定した講座タグ203を、前記受講履歴データベース108における該当従業員の受講履歴に照合して(s1004)、受講済みの学習講座の講座タグを排除する(s1005)。また、前記特定処理で特定した講座タグ203に対応する前記妥当性の情報を講座データベース107より抽出し(s1006)、前記講座タグ203の情報に付帯させることができる(s1007)。   The system 100 collates the course tag 203 identified in this way with the attendance history of the corresponding employee in the attendance history database 108 (s1004), and excludes the course tag of the attended learning course (s1005). Further, the validity information corresponding to the course tag 203 identified in the identifying process can be extracted from the course database 107 (s1006) and attached to the information of the course tag 203 (s1007).

システム100は、前記特定処理で特定した講座タグ203を、利用者端末170からのリクエストに応じた検索結果として、I/O部104に出力することができる。この場合の出力形態は、例えば単に講座タグ203を学習講座名や講座内容といった情報と共に提示する例が想定できる。また、本実施形態においては、このようなシンプルな出力形態だけでなく、より認識性を向上させたマトリクスやグラフとして出力する形態にも対応できる。   The system 100 can output the course tag 203 specified by the specifying process to the I / O unit 104 as a search result corresponding to the request from the user terminal 170. As an output form in this case, for example, an example in which the course tag 203 is simply presented together with information such as a learning course name and course contents can be assumed. In the present embodiment, not only such a simple output form but also a form of outputting as a matrix or a graph with improved recognition can be handled.

この場合、システム100は、講座または業務のカテゴリ情報(カテゴリ201、204、大分類202、205、或いは講座タグ203、業務タグ206、以下同じ)を軸としたマトリクスまたはグラフに適用し(s1008)、提案講座分布図を生成処理する(s1009)。この提案講座分布図の例は、例えば図14に示すマトリクステーブル1400となる。このマトリクステーブル1400では、例えば、各業務または学習講座のカテゴリ軸1410、1420の交差したマトリクス1415における講座タグ203の表示形態を、業務に応じて予め設定した講座難易度の段階に応じて、段階変化させることができる(s1010)。   In this case, the system 100 applies to a matrix or a graph centered on the category information (category 201, 204, major classification 202, 205, or course tag 203, task tag 206, and so on) of the course or task (s1008). Then, the proposed course distribution map is generated (s1009). An example of the proposed course distribution map is, for example, a matrix table 1400 shown in FIG. In this matrix table 1400, for example, the display form of the course tag 203 in the matrix 1415 where the category axes 1410 and 1420 of each work or learning course intersect is set according to the course difficulty level set in advance according to the work. It can be changed (s1010).

例えば、カテゴリ軸1410:「営業活動」×カテゴリ軸1420:「デジタルメディア」のマトリクス1415には、例えば、講座タグ203として「JAVA技術」の学習講座情報1416が格納されている。また、「営業活動」を業務とする従業員には「JAVA技術」の学習講座の受講は難易度が高いため、受けるべき「初級」の指示色1418:赤でマトリクス1417の表示がなされている。このように、講座の難易度に応じてマトリクス1415、つまり講座タグ203の表示形態としての前記指示色を、初級色1418、中級色1419、上級色1420と段階的に変化させる。   For example, in the matrix 1415 of category axis 1410: “sales activity” × category axis 1420: “digital media”, for example, learning course information 1416 of “JAVA technology” is stored as the course tag 203. In addition, since it is difficult for employees who are engaged in “sales activities” to attend the “JAVA technology” study course, the “elementary” instruction color 1418 to be received: the matrix 1417 is displayed in red. . In this way, the instruction color as the display form of the matrix 1415, that is, the course tag 203, is changed step by step in accordance with the degree of difficulty of the course, from the primary color 1418, the intermediate color 1419, and the advanced color 1420.

こうして生成された前記提案講座分布図1400は、I/O部104を通じて利用者端末170に送られる(s1011)。利用者端末170では前記分布図1400をディスプレイ等の表示部175に表示し、従業員の閲覧に供する。また、この分布図1400を、従業員が閲覧し、例えば前記マトリクス1415をクリックするなどすれば、システム100あるいは当該分布図1400を表示している利用者端末170のクライアントプログラム172が前記学習講座の情報1416を提示することで、従業員がいわゆる「逆引き」的に学習講座を探すことも可能となる。つまり、「この学習講座に興味があるのだが、どういう業務に関連づけされたもので、どのくらいの難易度があるのか」といったことを、従業員がダイレクトに認識することができる。   The proposed course distribution map 1400 generated in this way is sent to the user terminal 170 through the I / O unit 104 (s1011). The user terminal 170 displays the distribution chart 1400 on a display unit 175 such as a display for viewing by employees. If the employee views the distribution map 1400 and clicks the matrix 1415, for example, the system 100 or the client program 172 of the user terminal 170 displaying the distribution map 1400 displays the learning course. By presenting the information 1416, the employee can search for a learning course in a so-called “reverse lookup”. In other words, employees can directly recognize that they are interested in this learning course, but what kind of work is associated with it and how difficult it is.

また一方で、システム100は、従業員の受講履歴に応じて受講すべき学習講座を提示する受講分布図を生成し利用者端末170に出力する処理を実行することができる。なお、この処理は、上述の提案講座分布図1400の生成処理とは全く別途に実行できるが、図4のフロー図では一連の処理としても扱えるとして両処理間を破線で結んだ。   On the other hand, the system 100 can execute a process of generating an attendance distribution diagram that presents learning courses to be taken according to the attendance history of the employee and outputting it to the user terminal 170. This process can be executed completely separately from the process of generating the proposed course distribution map 1400 described above. However, in the flowchart of FIG. 4, both processes are connected by a broken line so that they can be handled as a series of processes.

この場合、システム100は、学習講座の検索希望を提示した従業員について、例えば、当該従業員の従業員IDをキーとして前記受講履歴データベース108を特定し、更に、当該従業員が受講した学習講座の講座タグ203を検索する(s1012)。この場合、図3で示した各マトリクス304に格納されている、該当講座の受講有無の情報をマトリクス304毎に照合することとする。或いは、受講有の講座タグ203に対応するマトリクス304に所定のフラグをたてておき、このフラグがあるマトリクス304のみについて講座タグ203の検索を行うとしてもよい。   In this case, the system 100 specifies, for example, the attendance history database 108 using the employee ID of the employee as a key for the employee who has presented the search request for the study course, and further, the study course that the employee has attended. The course tag 203 is searched (s1012). In this case, information on whether or not to attend the corresponding course stored in each matrix 304 shown in FIG. Alternatively, a predetermined flag may be set in the matrix 304 corresponding to the lecture tag 203 with attendance, and the course tag 203 may be searched only for the matrix 304 with this flag.

こうして検索された該当講座タグ203は、講座のカテゴリ毎あるいは業務のカテゴリ毎に分類する(s1013)。そしてシステム100は、講座タグ203の前記講座または前記業務のカテゴリ別の分布頻度を算定処理する(s1014)こととなる。図5は本実施形態における大分類の単純集計例を示す概念図である。算定処理にあたってシステム100は、例えばこの図5に示すような算定用のワークテーブル500をメモリ103に生成する。このワークテーブル500では、前記検索された講座タグ203について、属する大分類202毎に受講履歴を集計する。従って、集計式510がこのテーブル500には埋め込まれており、前記受講履歴データベース108において該当講座タグ203の「受講有」の情報の数を合算することとなる。   The corresponding course tags 203 searched in this way are classified for each course category or business category (s1013). Then, the system 100 calculates the distribution frequency of the course tag 203 for each course or business category (s1014). FIG. 5 is a conceptual diagram showing a simple summary example of large classification in the present embodiment. In the calculation process, the system 100 generates a calculation work table 500 as shown in FIG. In the work table 500, the attendance history is totalized for each major classification 202 to which the retrieved course tag 203 belongs. Accordingly, the totaling formula 510 is embedded in the table 500, and the number of “students present” information of the corresponding course tag 203 in the attendance history database 108 is added up.

また、図6に示すように、大分類202における年度累計の集計を行う場合も想定できる。この場合、システム100はワークテーブル600をメモリ102に生成し、集計式610をこれに埋め込んでおく。この集計式610が、受講履歴データベース108における該当講座タグ203の「受講有」の情報の数を、各年度の大分類202毎に合算した上で、更にこれを年度で累計処理することとなる。   In addition, as shown in FIG. 6, it can be assumed that the year-to-date totals in the large classification 202 are aggregated. In this case, the system 100 generates the work table 600 in the memory 102 and embeds the aggregation formula 610 therein. This totaling formula 610 adds up the number of “students present” information of the corresponding course tag 203 in the attendance history database 108 for each major classification 202 of each fiscal year, and further performs cumulative processing for each fiscal year. .

更に、図7に示すように、講座タグにおける年度累計の集計を行う場合も想定できる。この場合、システム100はワークテーブル700をメモリ102に生成し、集計式710をこれに埋め込んでおく。この集計式710が、受講履歴データベース108における該当講座タグ203の「受講有」の情報の数を、各年度の講座タグ203毎に合算した上で、更にこれを年度で累計処理することとなる。   Furthermore, as shown in FIG. 7, it can be assumed that the year-to-date total in the course tag is totaled. In this case, the system 100 generates the work table 700 in the memory 102 and embeds the aggregation formula 710 therein. This totaling formula 710 adds up the number of “Attendance” information of the corresponding course tag 203 in the attendance history database 108 for each course tag 203 in each fiscal year, and further cumulatively processes this information in the fiscal year. .

なお、上記の例では、システム100が、前記検索された該当講座タグ203を、講座のカテゴリ毎あるいは業務のカテゴリ毎に分類することとした。他方、分布頻度の算定処理を行う前に、この算定処理の対象となる範囲の指示を利用者端末170から受付けることも出来る。この場合、例えば、図8に示すような算定範囲の指定受付画面800を予め前記利用者端末170に送信しておく。この画面800は、例えば、ある業務に関連する学習講座を検索しようとする従業員が利用する画面である。そのため、指定したい業務について選択を受け付けるべく、業務タグ206から大分類205、およびカテゴリ204に至る業務タグ206の分類テーブル810を含むものとする。   In the above example, the system 100 classifies the retrieved corresponding course tag 203 by course category or business category. On the other hand, before performing the distribution frequency calculation process, it is also possible to receive from the user terminal 170 an instruction of the range to be subjected to the calculation process. In this case, for example, a calculation range designation acceptance screen 800 as shown in FIG. 8 is transmitted to the user terminal 170 in advance. This screen 800 is a screen used by an employee who wants to search for a learning course related to a certain business, for example. For this reason, it is assumed that a classification table 810 of business tags 206 ranging from the business tag 206 to the major classification 205 and the category 204 is included in order to accept selection for the business to be designated.

勿論、業務から学習講座を検索するのではなく、学習講座の内容やキーワードから学習講座を検索する場合には、前記講座データベース107と同様の分類テーブルを表示して利用者端末170からの指示を受け付けるものとすればよい。   Of course, when the learning course is searched from the content or keyword of the learning course instead of searching the learning course from the work, the same classification table as the course database 107 is displayed and an instruction from the user terminal 170 is given. It should be accepted.

利用者端末170において前記分類テーブル810のうち所定の業務タグ206、或いはカテゴリ204や大分類205を指定するには、例えば画面800上でスクロールボタン801などを利用して該当業務タグ206等の選択動作を行った上で、追加ボタン802を押下すればよい。他方、一旦追加したものの削除は削除ボタン803の押下により実行される。前記追加ボタン802が押下されると、範囲指定欄804に該当カテゴリ204や大分類205などの追加がなされる。この範囲指定欄804に追加されたカテゴリ204等を、後述する受講分布図における縦軸とする場合、同様に横軸についても範囲指定欄805で指定を受け付けることとできる。   In order to designate a predetermined business tag 206 or a category 204 or a large classification 205 in the classification table 810 at the user terminal 170, for example, select the corresponding business tag 206 using the scroll button 801 on the screen 800. It is only necessary to press the add button 802 after performing the operation. On the other hand, once deleted, the deletion is executed by pressing the delete button 803. When the add button 802 is pressed, the corresponding category 204, major classification 205, and the like are added to the range designation field 804. When the category 204 or the like added to the range designation field 804 is used as the vertical axis in the attendance distribution chart to be described later, the designation can be accepted in the range designation field 805 for the horizontal axis as well.

また、図9に示す指定受付画面900、910を利用者端末170に送信しておいて、分布頻度の算定範囲について、年度などの期間や特定従業員(社員個人)の指定を受付けることもできる。画面900は、年度入力欄901、903、上期あるいは下期の入力欄902、904、そして入力終了をうけつける決定ボタン905や処理を前に戻す戻るボタン906から構成される。また。画面910は、従業員の氏名等の入力欄911と、入力終了をうけつける決定ボタン905や処理を前に戻す戻るボタン906から構成される。   9 can be transmitted to the user terminal 170 to accept a designation of a period such as a fiscal year or a specific employee (individual employee) for the distribution frequency calculation range. . The screen 900 includes year entry fields 901 and 903, first or second half entry fields 902 and 904, a determination button 905 for accepting the end of input, and a return button 906 for returning to the previous process. Also. The screen 910 includes an input field 911 such as an employee name, a determination button 905 for accepting the end of input, and a return button 906 for returning to the previous process.

また、図10に示す指定受付画面1000を利用者端末170に送信しておいて、分布頻度の算定範囲について、従業員の所属部署などの組織や特定従業員(社員個人)の指定を受付けることもできる。画面1000は、組織コード入力欄1001、氏名の入力欄1002、指定したい組織や従業員の追加を受け付ける追加ボタン1003、或いは指定した組織や従業員の削除を受付ける削除ボタン1004、前記追加ボタン1003や削除ボタン1004の押下に応じて組織や従業員の情報が追加されたり、或いは削除される追加欄1005、そして入力終了をうけつける決定ボタン1006や処理を前に戻す戻るボタン1007から構成される。   In addition, the designation reception screen 1000 shown in FIG. 10 is transmitted to the user terminal 170, and the designation of the organization such as the department to which the employee belongs or a specific employee (individual employee) is accepted for the calculation range of the distribution frequency. You can also. The screen 1000 includes an organization code input field 1001, a name input field 1002, an add button 1003 for accepting addition of an organization or employee to be designated, a delete button 1004 for accepting deletion of a designated organization or employee, the add button 1003, In response to pressing of the delete button 1004, an organization or employee information is added or deleted, an addition field 1005, a decision button 1006 for accepting the end of input, and a return button 1007 for returning to the previous process.

こうした画面800、900、910、1000でもって利用者端末170からの、分布頻度の算定範囲指定を受け付けて、その範囲に属する講座タグ203を検索して、上述した分布頻度の算定処理を行うこととなる。   The distribution frequency calculation range designation from the user terminal 170 is received on the screens 800, 900, 910, and 1000, the course tag 203 belonging to the range is searched, and the distribution frequency calculation process described above is performed. It becomes.

こうして算定処理された講座タグの分布頻度を、システム100は例えば前記の図8で指定を受け付けていた講座のカテゴリ(カテゴリ201、大分類202、講座タグ203)または業務のカテゴリ(カテゴリ204、大分類205、業務タグ206)を軸としたマトリクスまたはグラフに適用し(s1015)、受講分布図を生成する(s1016)。   The system 100 calculates the distribution frequency of the course tags calculated in this way, for example, the category of the course (category 201, major classification 202, course tag 203) or the category of work (category 204, major) that has been designated in FIG. It applies to the matrix or graph centering on the classification 205 and the business tag 206) (s1015), and the attendance distribution map is generated (s1016).

図11は本実施形態における受講分布図1150の平面グラフ表示例である。この受講分布図1150は、前記算定範囲が、講座タグ203の“A”〜“L”に対して、組織の“A”〜“D”を指定された状況に対応したものとなる。よって横軸1101は「講座タグ」であり、縦軸1102は、「頻度」である。また、グラフ中における各組織毎の凡例1103を画面1100中に含む。   FIG. 11 is a plane graph display example of the attendance distribution chart 1150 in the present embodiment. In the attendance distribution chart 1150, the calculation range corresponds to a situation in which “A” to “D” of the organization are designated for “A” to “L” of the course tag 203. Accordingly, the horizontal axis 1101 is “course tag”, and the vertical axis 1102 is “frequency”. The screen 1100 includes a legend 1103 for each organization in the graph.

また前記受講分布図1150の表示形態の指示をこの画面1100で受付け可能であるものとし、個人か組織のいずれかを受付ける個人/組織ボタン1104、年度に跨った累積集計の可否を受け付ける単純/累積ボタン1105、受講分布図1150の表示形態として平面グラフか立体グラフかの指示を受け付ける平面/立体ボタン1106を備える。従って、これらボタンの押下に応じて、例えば前記ステップs1013、s1014、s1015の処理を再度実行し、受講分布図1150を再生成する。生成された受講分布図1150は、表示ボタン1111の押下で表示され、他方、終了ボタン1112の押下で表示終了とされる。   In addition, it is assumed that the instruction of the display form of the attendance distribution chart 1150 can be received on this screen 1100, a personal / organization button 1104 for accepting either an individual or an organization, and a simple / cumulative accepting the possibility of cumulative aggregation over the year. As a display form of the button 1105 and the attendance distribution chart 1150, a plane / solid button 1106 for receiving an instruction of a plane graph or a solid graph is provided. Accordingly, in response to pressing of these buttons, for example, the processing of steps s1013, s1014, and s1015 is executed again, and the attendance distribution chart 1150 is regenerated. The generated attendance distribution chart 1150 is displayed when the display button 1111 is pressed, and the display is ended when the end button 1112 is pressed.

更に、前記算定範囲の指定をこの画面1100でも受付けるものとし、期間選択ボタン1107、従業員の指定ボタン1108、組織の指定ボタン1109、タグの選択ボタン1110を備える。従って、これらのボタンの押下に応じて、例えば図8〜10に則して説明した頻度の算定範囲の指定受付処理を再度実行することとなる。   Furthermore, the calculation range designation is also accepted on this screen 1100, and includes a period selection button 1107, an employee designation button 1108, an organization designation button 1109, and a tag selection button 1110. Accordingly, in response to the pressing of these buttons, for example, the designation receiving process of the frequency calculation range described with reference to FIGS. 8 to 10 is executed again.

図12は本実施形態における受講分布図の累積集計時の平面グラフ表示例である。この受講分布図1250は、前記算定範囲が、年度の“A”〜“L”に対して、カテゴリの“A”〜“F”を指定された状況に対応したものとなる。よって横軸1201は「年度」であり、縦軸1202は、「累積頻度」である。また、グラフ中における各カテゴリ毎の凡例1203を画面1200中に含む。   FIG. 12 is an example of a plane graph display at the time of cumulative aggregation of the attendance distribution map in the present embodiment. In the attendance distribution chart 1250, the calculation range corresponds to the situation in which the categories “A” to “F” are designated for “A” to “L” in the year. Therefore, the horizontal axis 1201 is “year”, and the vertical axis 1202 is “cumulative frequency”. The screen 1200 includes a legend 1203 for each category in the graph.

また前記受講分布図1250の表示形態の指示をこの画面1200で受付け可能であるものとし、個人か組織のいずれかを受付ける個人/組織ボタン1204、年度に跨った累積集計の可否を受け付ける単純/累積ボタン1205、受講分布図1250の表示形態として平面グラフか立体グラフかの指示を受け付ける平面/立体ボタン1206を備える。従って、これらボタンの押下に応じて、例えば前記ステップs1013、s1014、s1015の処理を再度実行し、受講分布図1250を再生成する。生成された受講分布図1250は、表示ボタン1211の押下で表示され、他方、終了ボタン1212の押下で表示終了とされる。   In addition, it is assumed that an instruction on the display form of the attendance distribution chart 1250 can be received on this screen 1200, a personal / organization button 1204 for accepting either an individual or an organization, and a simple / cumulative accepting the possibility of cumulative aggregation over the year. As a display form of the button 1205 and the attendance distribution chart 1250, a plane / stereo button 1206 for receiving an instruction of a plane graph or a solid graph is provided. Therefore, in response to pressing of these buttons, for example, the processing of steps s1013, s1014, and s1015 is executed again, and the attendance distribution map 1250 is regenerated. The generated attendance distribution map 1250 is displayed when the display button 1211 is pressed, and on the other hand, the display is ended when the end button 1212 is pressed.

更に、前記算定範囲の指定をこの画面1200でも受付けるものとし、期間選択ボタン1207、従業員の指定ボタン1208、組織の指定ボタン1209、タグの選択ボタン1210を備える。従って、これらのボタンの押下に応じて、例えば図8〜10に則して説明した頻度の算定範囲の指定受付処理を再度実行することとなる。   Furthermore, the calculation range designation is accepted on this screen 1200, and includes a period selection button 1207, an employee designation button 1208, an organization designation button 1209, and a tag selection button 1210. Accordingly, in response to the pressing of these buttons, for example, the designation receiving process of the frequency calculation range described with reference to FIGS. 8 to 10 is executed again.

図13は本実施形態における受講分布図1350の立体グラフ表示例である。この受講分布図1350は、前記算定範囲が、大分類の“1”〜“3”に対して、大分類“5”〜“7”を指定された状況に対応したものとなり、一方の軸をカテゴリー軸1351、他方の軸をカテゴリー軸1352となしている。また、この3次元のグラフにおいては、各カテゴリー軸の交点に、前記算定した分布頻度が例えば柱状体1353として示される。この柱状体1353の高さが分布頻度となる。   FIG. 13 is a three-dimensional graph display example of the attendance distribution chart 1350 in the present embodiment. In this attendance distribution chart 1350, the calculation range corresponds to a situation in which major classifications “5” to “7” are designated for major classifications “1” to “3”, and one axis is The category axis 1351 and the other axis are the category axis 1352. In the three-dimensional graph, the calculated distribution frequency is shown as a columnar body 1353, for example, at the intersection of each category axis. The height of the columnar body 1353 is the distribution frequency.

また、図14について先に述べたように、例えばこの柱状体1353への選択動作に応じて、この分布頻度に含まれる従業員(図中:社員A〜G)に関する情報1354をシステム100から利用者端末170に返すこととできる。この情報1354には、例えば、図12に則して前記した該当従業員の累積集計時の平面グラフ1355が紐付けされていて、該当従業員の表示に対するクリック動作等に応じて例えばポップアップ表示するといった処理も可能である。更に、前記妥当性の情報も講座データベース107より抽出して、当該画面1300において、前記柱状体1353への選択動作に応じて表示することができる。この場合、前記従業員に関する情報1354や平面グラフ1355のデータは、システム100がメモリ103において保持しており、利用者端末170からの要求に応じてI/O部104を介して利用者端末170に出力するものとする。   Further, as described above with reference to FIG. 14, for example, in accordance with the selection operation for this columnar body 1353, information 1354 regarding employees (in the figure: employees A to G) included in this distribution frequency is used from the system 100. Can be returned to the operator terminal 170. The information 1354 is associated with, for example, the above-described plane graph 1355 at the time of cumulative aggregation of the corresponding employee in accordance with FIG. 12, and is displayed in a pop-up, for example, according to a click operation on the display of the corresponding employee. Such processing is also possible. Further, the validity information can also be extracted from the course database 107 and displayed on the screen 1300 according to the selection operation to the columnar body 1353. In this case, the information 1004 relating to the employee and the data of the plane graph 1355 are held in the memory 103 by the system 100, and the user terminal 170 via the I / O unit 104 in response to a request from the user terminal 170. Shall be output.

このようにシステム100は、受講分布図1350に併せて学習講座の受講に関する情報を総合的に利用者端末170に提示することが可能となる。これにより、ある組織における○○年度について、例えば「ネットワーク技術」といった大分類と「営業」といった大分類とに関連づけされた学習講座の受講頻度はどれほどのものなのか、利用者側に視覚的かつ明確に認識させることが可能である。また、当該組織に所属する従業員がどういった傾向で学習講座を受講しているのかといった従業員個別の情報も同様に提示することができる。つまり、組織と従業員個人、単年度と累積年度、或いは任意のカテゴリ201、204、大分類202、205といったカテゴリ範囲、または任意の講座タグ203、といった具合に、任意の範囲、切り口について受講履歴を処理してわかりやすく表示できるのである。   As described above, the system 100 can comprehensively present information related to attendance of the learning course to the user terminal 170 in conjunction with the attendance distribution chart 1350. As a result, for the XX year in a certain organization, for example, the frequency of attendance of learning courses related to a large classification such as “network technology” and a large classification such as “sales” is visually and It can be clearly recognized. In addition, individual employee information such as how the employees belonging to the organization are taking the learning course can also be presented. In other words, the history of attendance for an arbitrary range and section, such as an organization and individual employees, a single year and a cumulative year, or a category range such as any category 201, 204, major classification 202, 205, or any course tag 203 Can be processed and displayed in an easy-to-understand manner.

なお、前記画面1100、1200と同様に、前記受講分布図1350の表示形態の指示をこの画面1300で受付け可能であるものとし、個人か組織のいずれかを受付ける個人/組織ボタン1304、年度に跨った累積集計の可否を受け付ける単純/累積ボタン1305、受講分布図1350の表示形態として平面グラフか立体グラフかの指示を受け付ける平面/立体ボタン1306を備える。従って、これらボタンの押下に応じて、例えば前記ステップs1013、s1014、s1015の処理を再度実行し、受講分布図1350を再生成する。生成された受講分布図1350は、表示ボタン1311の押下で表示され、他方、終了ボタン1312の押下で表示終了とされる。   As with the screens 1100 and 1200, it is assumed that the instruction of the display form of the attendance distribution chart 1350 can be received on this screen 1300, and an individual / organization button 1304 for accepting either an individual or an organization, In addition, a simple / cumulative button 1305 for accepting whether or not accumulation can be performed, and a plane / solid button 1306 for accepting an instruction of a plane graph or a solid graph as a display form of the attendance distribution chart 1350 are provided. Accordingly, in response to pressing of these buttons, for example, the processes of steps s1013, s1014, and s1015 are executed again, and the attendance distribution chart 1350 is regenerated. The generated attendance distribution chart 1350 is displayed when the display button 1311 is pressed, and on the other hand, the display is ended when the end button 1312 is pressed.

更に、前記算定範囲の指定をこの画面1300でも受付けるものとし、期間選択ボタン1307、従業員の指定ボタン1308、組織の指定ボタン1309、タグの選択ボタン1310を備える。従って、これらのボタンの押下に応じて、例えば図8〜10に則して説明した頻度の算定範囲の指定受付処理を再度実行することとなる。   Furthermore, the calculation range designation is also accepted on this screen 1300, and includes a period selection button 1307, an employee designation button 1308, an organization designation button 1309, and a tag selection button 1310. Accordingly, in response to the pressing of these buttons, for example, the designation receiving process of the frequency calculation range described with reference to FIGS. 8 to 10 is executed again.

また、システム100は、こうした受講分布図において、各講座または各業務のカテゴリにおける分布頻度の表示形態を、当該分布頻度の段階に応じて、段階変化させる(s1017)こととする。この処理は、前記柱状体1353の高さを段階変化させたり、或いは表示色や模様、形状を変化させるといったが想定できる。あるいは、受講分布図が平面グラフの場合には、グラフを構成する線や棒といったものについて太さや線種、色彩、模様を変化させることが想定できる。こうした段階変化の処理は受講分布図がグラフである場合だけでなく、図14に示したようなマトリクス構造であったとしても同様に適用できる。   In addition, the system 100 changes the display form of the distribution frequency in each course or each business category in such a attendance distribution diagram according to the stage of the distribution frequency (s1017). This process can be assumed to change the height of the columnar body 1353 stepwise or to change the display color, pattern, or shape. Alternatively, when the attendance distribution diagram is a plane graph, it can be assumed that the thickness, line type, color, and pattern of the lines and bars constituting the graph are changed. Such a stage change process can be applied not only when the attendance distribution diagram is a graph, but also when the matrix structure is as shown in FIG.

更に、所定の講座または業務のカテゴリの分布頻度と所定閾値とを照合し(s1018)、前記所定閾値以下の分布頻度しかない領域について強調処理を施すとしてもよい(s1019)。この処理は、システム100のメモリ103に保持している閾値と、前記分布頻度とを照合し、例えば、前記閾値以下であると該当学習講座に関連づけされた業務タグの業務を担当することが出来ない、といった判定結果の指示ともなりうる。強調処理としては、例えば前記柱状体1353の一部(閾値以下の部分)の表示色や模様、形状を変化させるといったが想定できる。あるいは、受講分布図が平面グラフの場合には、グラフを構成する線や棒といったものについて太さや線種、色彩、模様を変化させることが想定できる。こうした強調処理は受講分布図がグラフである場合だけでなく、図14に示したようなマトリクス構造であったとしても同様に適用できる。   Further, the distribution frequency of a predetermined course or business category may be compared with a predetermined threshold value (s1018), and an emphasis process may be performed for an area having a distribution frequency equal to or lower than the predetermined threshold value (s1019). In this process, the threshold stored in the memory 103 of the system 100 is compared with the distribution frequency. For example, if it is equal to or less than the threshold, the task of the task tag associated with the corresponding learning course can be handled. It can also be an instruction of a determination result such as “No”. As the enhancement processing, for example, it is possible to assume that the display color, pattern, or shape of a part of the columnar body 1353 (part below the threshold) is changed. Alternatively, when the attendance distribution diagram is a plane graph, it can be assumed that the thickness, line type, color, and pattern of the lines and bars constituting the graph are changed. Such an emphasis process is applicable not only when the attendance distribution chart is a graph but also when the attendance distribution chart has a matrix structure as shown in FIG.

以上のようにして生成処理した受講分布図を、システム100はI/O部104を通じて利用者端末170に出力し(s1020)、処理は終了することとなる。   The attendance distribution map generated and processed as described above is output to the user terminal 170 through the I / O unit 104 (s1020), and the process ends.

本発明によれば、各人の業務や受講講座の情報を数値化、2次元または3次元表示化することが可能となる。また、学習者が伸ばしたい、あるいはのばすべき業務に対して必要な学習講座を明確に提案可能とする。これにより、業務に直結した教育の実現が図られることとなる。
したがって、学習者に対し的確かつ明確な学習講座提案を可能となる。
According to the present invention, it is possible to digitize the information of each person's work and lectures, and to display them in two or three dimensions. In addition, it is possible to clearly propose a learning course necessary for a job that a learner wants to extend or to extend. As a result, education directly connected to the work is realized.
Therefore, it is possible to propose an accurate and clear learning course to the learner.

以上、本発明の実施の形態について、その実施の形態に基づき具体的に説明したが、これに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。   As mentioned above, although embodiment of this invention was described concretely based on the embodiment, it is not limited to this and can be variously changed in the range which does not deviate from the summary.

本実施形態における学習講座提案システムを含むネットワーク構成図である。It is a network block diagram including the learning course proposal system in this embodiment. 本実施形態の講座データベースにおける、(a)カテゴリ構成例、(b)データ構成例を示す図である。In a course database of this embodiment, it is a figure showing an example of (a) category composition and (b) data composition. 本実施形態における(a)業務データベース例、(b)受講履歴データベース例を示す図である。It is a figure which shows the example of (a) business database in this embodiment, and (b) attendance history database example. 本実施形態の学習講座提案方法の処理手順を示すフロー面である。It is a flow surface which shows the process sequence of the learning course proposal method of this embodiment. 本実施形態における大分類の単純集計例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the simple totalization example of the large classification in this embodiment. 本実施形態における大分類の累積集計例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the example of accumulation totalization of the large classification in this embodiment. 本実施形態における講座タグの累積集計の方法を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the method of the accumulation total of the course tag in this embodiment. 本実施形態の分布頻度の算定範囲指定を受け付ける画面例である。It is an example of a screen which receives the calculation range specification of the distribution frequency of this embodiment. 本実施形態の分布頻度の算定範囲となる期間・社員個人の指定を受付ける画面例である。It is an example of a screen which receives designation | designated of the period and the employee who become the calculation range of the distribution frequency of this embodiment. 本実施形態の分布頻度の算定範囲となる組織および従業員の指定を受付ける画面例である。It is an example of a screen which receives designation | designated of the organization used as the calculation range of the distribution frequency of this embodiment, and an employee. 本実施形態における組織の単純集計時の平面グラフ表示例および操作画面である。It is the example of a plane graph display at the time of the simple aggregation of the structure | tissue in this embodiment, and an operation screen. 本実施形態における個人の累積集計時の平面グラフ表示例および操作画面である。It is the example of a plane graph display at the time of the accumulation total of the individual in this embodiment, and an operation screen. 本実施形態における組織の単純集計時の立体グラフ表示例および操作画面である。It is the example of a solid graph display at the time of the simple aggregation of the structure | tissue in this embodiment, and an operation screen. 本実施形態におけるマトリクス表示例を示す図である。It is a figure which shows the example of a matrix display in this embodiment.

符号の説明Explanation of symbols

100 システム 101 制御部
102 プログラム 103 メモリ
104 I/O部 105 記憶装置
106 業務データベース 107 講座データベース
108 受講履歴データベース 110 検索受付部
111 講座特定部 112 提案講座分布図生成部
113 算定部 114 受講分布図生成部
115 出力処理部 150 ネットワーク
170 利用者端末 171 利用者端末の制御部
172 クライアントプログラム
173 利用者端末のメモリ 174 利用者端末のI/O部
175 利用者端末の表示部 176 利用者端末の操作部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 System 101 Control part 102 Program 103 Memory 104 I / O part 105 Storage device 106 Business database 107 Course database 108 Attendance history database 110 Search reception part 111 Course specification part 112 Suggested course distribution map generation part 113 Calculation part 114 Attendance distribution map generation Unit 115 output processing unit 150 network 170 user terminal 171 user terminal control unit 172 client program 173 user terminal memory 174 user terminal I / O unit 175 user terminal display unit 176 user terminal operation unit

Claims (10)

組織の所属員の業務に応じて学習講座を提案するシステムであって、
前記所属員が遂行した業務のカテゴリ情報を含む業務タグのデータを、業務遂行の時期情報と関連づけて格納する業務データベースと、
前記学習講座のカテゴリ情報を含む講座タグのデータを、当該学習講座の受講が所属員にとり好ましい業務の業務タグと関連づけて格納する講座データベースと、
前記所属員が受講した学習講座の講座タグを含む受講履歴を、当該所属員に関連づけて格納する受講履歴データベースと、
所属員による学習講座の検索希望の提示を入力インターフェイスにて受け付けて、当該検索希望が含む業務または学習講座の少なくともいずれかのカテゴリ情報の抽出処理を行う検索受付部と、
前記抽出処理で抽出した業務のカテゴリ情報に基づき、前記講座データベースにおいて当該カテゴリ情報を含む業務タグを検索し当該業務タグに関連づけされた講座タグの特定処理を行うか、前記抽出処理で抽出した学習講座のカテゴリ情報に基づき、前記講座データベースにおいて該当カテゴリ情報を含む講座タグの特定処理を行う講座特定部と、
前記特定処理で特定した講座タグの情報を、出力インターフェイスに出力する出力処理部と、
を備える学習講座提案システム。
A system that proposes learning courses according to the work of the members of the organization,
A business database that stores business tag data including business category information performed by the member in association with business performance time information;
Lecture database that stores the data of the course tag including the category information of the learning course, in association with the business tag of the work that the attendance of the learning course is preferred for the member,
A course history database that stores a course history including a course tag of a learning course taken by the member, in association with the member,
A search accepting unit that accepts presentation of a search request for a learning course by an affiliated member through an input interface, and performs a process of extracting category information of at least one of a task or a learning course included in the search request;
Based on the business category information extracted by the extraction process, the business database including the category information is searched for in the course database, and the course tag associated with the business tag is specified, or learning extracted by the extraction process Based on the category information of the course, a course specifying unit that performs processing for specifying a course tag including the category information in the course database,
An output processing unit for outputting information of the course tag specified in the specifying process to an output interface;
Learning course proposal system with
請求項1における前記講座特定部が、
特定処理で特定した講座タグを、前記受講履歴データベースにおける該当所属員の受講履歴に照合して、受講済みの学習講座の講座タグを排除することを特徴とする学習講座提案システム。
The course specifying unit according to claim 1,
A learning course proposing system characterized by collating the course tag specified by the specific processing with the attendance history of the corresponding member in the attendance history database and eliminating the course tag of the attended learning course.
請求項1において、
前記講座データベースが、学習講座の受講が所属員にとり好ましとされる業務の業務タグと前記学習講座との関連づけに関し、当該学習講座の受講により所属員が認識した前記関連づけの妥当性の情報を講座タグに関連づけて格納するものであり、
前記講座特定部が、前記特定処理で特定した講座タグに対応する前記妥当性の情報を講座データベースより抽出し、前記講座タグの情報に付帯させることを特徴とする学習講座提案システム。
In claim 1,
Regarding the association between the learning tag and the work tag of the work that is preferred for the member to attend the learning course and the learning course, the course database includes information on the validity of the association recognized by the member by attending the learning course. It is stored in association with the course tag,
The learning course suggesting system, wherein the course identifying unit extracts the validity information corresponding to the course tag identified in the identifying process from a course database and attaches the information to the course tag information.
請求項1〜3のいずれかにおいて、
前記特定処理で特定した講座タグを、講座または業務のカテゴリを軸としたマトリクスまたはグラフに適用し、提案講座分布図を生成処理する提案講座分布図生成部と、
前記生成処理した提案講座分布図を出力インターフェイスに出力する出力処理部と、
を備える学習講座提案システム。
In any one of Claims 1-3,
Applying the course tag specified in the specifying process to a matrix or a graph centered on a course or business category, a proposed course distribution map generation unit for generating and processing a proposed course distribution map,
An output processing unit that outputs the generated course distribution map to the output interface;
Learning course proposal system with
請求項4における前記提案講座分布図生成部が、
前記提案講座分布図において、各業務のカテゴリにおける講座タグの表示形態を、当該業務に応じて予め設定した講座難易度の段階に応じて、段階変化させることを特徴とする学習講座提案システム。
The proposed course distribution map generation unit according to claim 4,
In the proposed course distribution diagram, a learning course proposal system that changes a course tag display form in each work category according to a course difficulty level set in advance according to the work.
請求項1〜5のいずれかにおいて、
前記検索希望を提示した所属員について、当該所属員が受講した学習講座の講座タグを受講履歴データベースにおいて検索し、検索された該当講座タグを講座のカテゴリ毎あるいは業務のカテゴリ毎に分類して、講座タグの前記講座または前記業務のカテゴリ別の分布頻度を算定処理する算定部と、
前記算定処理した講座タグの分布頻度を、講座または業務のカテゴリを軸としたマトリクスまたはグラフに適用し、受講分布図を生成処理する受講分布図生成部と、
前記生成処理した受講分布図を出力インターフェイスに出力する出力処理部と、
を備える学習講座提案システム。
In any one of Claims 1-5,
For the member presenting the search request, search the course history database for the lecture tag of the learning course that the member has taken, classify the searched course tag for each category of the course or business category, A calculation unit that calculates the distribution frequency of the lecture tag or the category of the work by category,
Applying the calculated distribution frequency of the course tag to a matrix or graph with the course or work category as an axis, and a course distribution chart generating section for creating a course distribution chart,
An output processing unit for outputting the generated attendance distribution map to an output interface;
Learning course proposal system with
請求項6における前記受講分布図生成部が、
前記受講分布図において、所定の講座または業務のカテゴリの分布頻度と所定閾値とを照合し、前記所定閾値以下の分布頻度しかない領域について強調処理を施すことをを特徴とする学習講座提案システム。
The attendance distribution map generation unit according to claim 6,
In the attendance distribution diagram, a learning course suggesting system characterized by collating a distribution frequency of a predetermined course or business category with a predetermined threshold and applying an emphasis process to a region having a distribution frequency equal to or lower than the predetermined threshold.
請求項6における前記受講分布図生成部が、
前記受講分布図において、各講座または各業務のカテゴリにおける分布頻度の表示形態を、当該分布頻度の段階に応じて、段階変化させることを特徴とする学習講座提案システム。
The attendance distribution map generation unit according to claim 6,
In the attendance distribution diagram, a learning course proposal system that changes a display form of a distribution frequency in each course or each business category according to the stage of the distribution frequency.
組織の所属員の業務に応じた学習講座の提案を情報処理装置により行う方法であって、
前記情報処理装置が、
前記所属員が遂行した業務のカテゴリ情報を含む業務タグのデータを、業務遂行の時期情報と関連づけて格納する業務データベースと、
前記学習講座のカテゴリ情報を含む講座タグのデータを、当該学習講座の受講が所属員にとり好ましい業務の業務タグと関連づけて格納する講座データベースと、
前記所属員が受講した学習講座の講座タグを含む受講履歴を、当該所属員に関連づけて格納する受講履歴データベースとを備えて、
所属員による学習講座の検索希望の提示を入力インターフェイスにて受け付けて、当該検索希望が含む業務または学習講座の少なくともいずれかのカテゴリ情報の抽出処理を行い、
前記抽出処理で抽出した業務のカテゴリ情報に基づき、前記講座データベースにおいて当該カテゴリ情報を含む業務タグを検索し当該業務タグに関連づけされた講座タグの特定処理を行うか、前記抽出処理で抽出した学習講座のカテゴリ情報に基づき、前記講座データベースにおいて該当カテゴリ情報を含む講座タグの特定処理を行い、
前記特定処理で特定した講座タグの情報を、出力インターフェイスに出力することを特徴とする学習講座提案方法。
A method of using an information processing device to propose a learning course according to the work of an organizational member,
The information processing apparatus is
A business database that stores business tag data including business category information performed by the member in association with business performance time information;
Lecture database that stores the data of the course tag including the category information of the learning course, in association with the business tag of the work that the attendance of the learning course is preferred for the member,
A course history database including a course history including a course tag of a learning course taken by the affiliated member is stored in association with the affiliated member,
Receiving a search request for a study course by an affiliation member at the input interface, and extracting at least one of the category information of the work or study course included in the search request,
Based on the business category information extracted by the extraction process, the business database including the category information is searched for in the course database, and the course tag associated with the business tag is specified, or learning extracted by the extraction process Based on the category information of the course, specify the course tag that includes the category information in the course database,
Lecture tag information specified in the specifying process is output to an output interface.
組織の所属員の業務に応じた学習講座の提案方法を、
前記所属員が遂行した業務のカテゴリ情報を含む業務タグのデータを、業務遂行の時期情報と関連づけて格納する業務データベースと、
前記学習講座のカテゴリ情報を含む講座タグのデータを、当該学習講座の受講が所属員にとり好ましい業務の業務タグと関連づけて格納する講座データベースと、
前記所属員が受講した学習講座の講座タグを含む受講履歴を、当該所属員に関連づけて格納する受講履歴データベースとを備えた情報処理装置に実行させるプログラムであって、
所属員による学習講座の検索希望の提示を入力インターフェイスにて受け付けて、当該検索希望が含む業務または学習講座の少なくともいずれかのカテゴリ情報の抽出処理を行うステップと、
前記抽出処理で抽出した業務のカテゴリ情報に基づき、前記講座データベースにおいて当該カテゴリ情報を含む業務タグを検索し当該業務タグに関連づけされた講座タグの特定処理を行うか、前記抽出処理で抽出した学習講座のカテゴリ情報に基づき、前記講座データベースにおいて該当カテゴリ情報を含む講座タグの特定処理を行うステップと、
前記特定処理で特定した講座タグの情報を、出力インターフェイスに出力するステップと、
を含むことを特徴とする学習講座提案プログラム。
How to propose learning courses according to the work of the members of the organization,
A business database that stores business tag data including business category information performed by the member in association with business performance time information;
Lecture database that stores the data of the course tag including the category information of the learning course, in association with the business tag of the work that the attendance of the learning course is preferred for the member,
A program for causing an information processing apparatus to include an attendance history database that stores a course history including a course tag of a learning course taken by the affiliated member in association with the affiliated member,
A step of accepting presentation of a search request for a learning course by an affiliated member through an input interface and performing a process of extracting category information of at least one of a task or a learning course included in the search request;
Based on the business category information extracted by the extraction process, the business database including the category information is searched for in the course database, and the course tag associated with the business tag is specified, or learning extracted by the extraction process Based on the category information of the course, performing a process for identifying the course tag including the category information in the course database;
Outputting information of the course tag identified in the identifying process to an output interface;
A study course proposal program characterized by including
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