JP2007200223A - ｅラーニング・マネジメント・システム - Google Patents

Abstract

【課題】ｅラーニング受講者をさまざまな点でサポートし、学習を効果的かつ効率的に継続させるためのシステムを提供する。
【解決手段】本システムは、受講者の学習スケジュールを管理するスケジューリングシステム１６０と、管理ツール１３０に蓄積された学習データを加工しリアルタイムで学習システム１１０および復習・定着システム１２０に反映するナビゲーションシステム１４０と、管理ツール１３０に蓄積された学習データをさまざまな形に加工分析し管理者・教師そして学習者に配信するデジタルカルテ類１５０とを備えている。
【選択図】図１

Description

本発明は、ｅラーニング受講者をさまざまな点でサポートし、学習を効果的かつ効率的に継続させるためのシステムに関する。

ＩＴを利用した教育研修システムであるｅラーニングは、いつでも・どこでも・だれでも学習できるという利点を有しており、企業の社内研修で用いられたり、大学や英会話学校などで教育サービスの提供に用いられたりしている。
特開２００５−１２８８３７号公報

ｅラーニングにおける古くて新しい課題は、いかに学習者を動機付け、適切な学習指針のもとに、学習を継続させるかということである。どれほど優れたシステムや教材であっても、学習されないものは効果を生み出さない。また、やみくもな学習も効率的な学習にはつながらない。これらのことを具体的な例で示すならば、プログラム受講中の中途脱落者の多さ、その場に教師の目がないことからくる課題に対する集中力の欠如、弱点を把握することなく続ける無意味な学習などである。
（課題１）
ｅラーニングにおいて中途脱落する者は多い。対面授業のように教師がいないことから、まじめに学習を行うかどうかは受講者自身に委ねられている。つまり、遅刻もなければ欠席もなく、また、体調が悪ければ学習を延期してもよい。ｅラーニングの利点である「いつでも学習できる」が、自己管理の困難な学習者にとっては逆効果となる。一見便利な「いつでも学習できる」システムのため、学習にリズムができないのである。
（課題２）
また、ｅラーニングにおけるもう１つの課題は、受講者の集中力の欠如である。ｅラーニングにおいては、学習中ぼんやりしていても教師が叱ってくれるわけではない。しかし、効果を上げるには学習者の意識の集中こそが重要であり、良い教師が行う緊張感のある授業のように、また、あたかも真剣勝負のように、学習者一人ひとりが課題に立ち向かわないと良い効果が生まれない。
（課題３）
ｅラーニングにおけるさらにもう１つの課題は、学習者が自身の弱点を把握することなく学習を続けがちなことである。つまり、学習者の問題点を即座に把握し指摘してくれる、対面授業における教師のような存在がいない。それぞれの学習者が、どのような課題についてはすでに理解・定着しており、どのような課題についてはさらに学習を続ける必要があるか、このような情報に基づいた重点的な学習が、真の効率的な学習には欠かせない。
（課題４）
さらに、ｅラーニングをより効率的・効果的にするには、学習者自身が各自の学習状況を正確に把握し、学習の指針を持った上でさらに学習を進めていくこと、そしてそれと同時に、ｅラーニングの管理者・教師も学習者全体や学習者個々の学習状況を把握し、適切なフィードバックを与えることが重要となる。そういった客観的な学習状況把握がなければ、学習者、管理者・教師の双方ともに、方向性のない学習を続け、あるいは学習者に続けさせることになってしまうのである。ｅラーニングでは、日々の学習から大量のデータが発生する。しかし、これらのデータは、方向性をもった分析・加工がなされてこそ強力な効果を生む。つまり、学習者にとって具体的な学習指針となり、また、管理者・教師にとっては、個々の学習者に適切なフィードバックを与えることができるのである。

以上のことをまとめるならば、「ｅラーニングの利点を生かしながら、教師不在からくる問題点をいかに克服するか」という点がｅラーニングの最大の課題と言える。

ｅラーニングの利点の１つとして「いつでも学習できる」点が一般的に認識されている。ところがｅラーニングの中途脱落者には、「いつでも学習できる」というｅラーニングの利点を逆用して学習を先延ばしにし結果的に放棄してしまうという特徴が見られる。

そこで本発明では、「いつでも学習できる」というｅラーニングの利点をあえて受講者から剥奪するようにしている。具体的には、一定期間（たとえば１週間）ごとの学習予定日および学習予定時間をあらかじめ受講者に予約させるようにし、予約した日時でなければ学習できない（教材コンテンツへアクセスできない）ようにしている。これにより、予約した時間は必ず教材コンテンツにアクセスし学習するという習慣（学習リズム）を受講者につけさせるようにしている。

しかしながら、このままでは次のような問題点がでてくる。それは学習意欲の高い受講者に対する問題点である。あらかじめ予約した日時でなければ学習できないというシステムでは、「今すぐに学習したい」あるいは「もっと学習したい」といった学習意欲の強い受講者に対応することができない。また、あらかじめ予約した時間を過ぎても続けて学習を行いたいと受講者が思っても、それも受け付けることはできない。

そこで本発明では、「学習リズム」が確立されたと判断できれば、その受講者にどんどん学習の自由を与えるようにしている。本発明では、「学習リズム」を学習の「コンスタントさ」と「ノルマの消化」の掛け合わせで考えている。具体的な一例を挙げると、「学習リズム」を「１週間分として設定された教材量を週３日以上に分散して学習すること」という様に捉えている。そして、「１週間分として設定された教材量を週３日以上に分散して学習した受講者」に対しては、予約可能な時間数を増やしたり、予約時間が過ぎても学習を継続できるようにしたり、さらには予約なしでも学習ができるようにしたりすることにより学習の自由度を変化させ、これにより受講者の学習意欲に応え、さらに学習動機を高めている。

本発明によるｅラーニング・マネジメント・システムは、あらかじめ学習日時の予約を行い当該予約日時に学習を行うタイプのｅラーニングにおける受講者の学習スケジュールを管理するシステムである。このｅラーニング・マネジメント・システムは、データベース部と、予約処理部と、アクセス処理部と、判定処理部とを備えている。

データベース部は第１〜第３のテーブルを備えている。第１のテーブルには、各受講者を識別するための受講者ＩＤと各受講者の一定期間ごとの学習予定日および学習予定時間とが対応づけられている。第２のテーブルには、前記受講者ＩＤと前記一定期間における予約可能時間数とが対応づけられている。第３のテーブルには、前記受講者ＩＤと前記一定期間ごとの実際の学習日および実際の学習量とが対応づけられている。

予約処理部は処理（ａ１）〜（ａ３）を行う。処理（ａ１）では、受講者ＩＤとある一定期間における学習予定日および学習予定時間の入力を促す画面を受講者の端末装置に表示させる。処理（ａ２）では、前記受講者の端末装置により入力された受講者ＩＤと前記ある一定期間における学習予定日および学習予定時間とを受けると、前記入力された受講者ＩＤに対応づけられている予約可能時間数に前記入力された学習予定時間が収まっているか否かを前記第２のテーブルを参照して判断する。処理（ａ３）では、前記処理（ａ２）において収まっていると判断された場合、前記第１のテーブルの前記入力された受講者ＩＤに対応づけられている前記ある一定期間における学習予定日および学習予定時間に前記入力された学習予定日および学習予定時間を登録する。

アクセス処理部は処理（ｂ１）〜（ｂ５）を行う。処理（ｂ１）では、受講者の端末装置による教材コンテンツへのアクセスの前に受講者ＩＤの入力を促す画面を前記受講者の端末装置に表示させる。処理（ｂ２）では、前記処理（ｂ１）により入力された受講者ＩＤに対応づけられている学習予定日および学習予定時間に現在の日時が収まっているか否かを前記第１のテーブルを参照して判断する。処理（ｂ３）では、前記処理（ｂ２）において収まっていると判断された場合、前記受講者の端末装置による前記教材コンテンツへのアクセスを許可する。処理（ｂ４）では、前記処理（ｂ２）において収まっていないと判断された場合、前記受講者の端末装置による前記教材コンテンツへのアクセスを禁止する。処理（ｂ５）では、前記処理（ｂ３）においてアクセスが許可されると、前記第３のテーブルの前記処理（ｂ１）により入力された受講者ＩＤに対応づけられている前記ある一定期間における実際の学習日に当該アクセス時の日付けを登録し、前記第３のテーブルの前記処理（ｂ１）により入力された受講者ＩＤに対応づけられている前記ある一定期間における実際の学習量に当該アクセスにおいて受講者が行った学習量を登録する。

判定処理部は処理（ｃ１）〜（ｃ３）を行う。処理（ｃ１）では、前記第３のテーブルに登録されている各受講者ＩＤについて、前記第３のテーブルに対応づけられて登録されている前記ある一定期間における実際の学習日を参照して、前記ある一定期間における実際の学習日数を獲得し、その学習日数が前記ある一定期間に対して定められている基準学習日数以上であるか否かを判断する。処理（ｃ２）では、前記第３のテーブルに登録されている各受講者ＩＤについて、前記第３のテーブルに対応づけられて登録されている前記ある一定期間における実際の学習量を参照して、前記ある一定期間における実際の学習量を獲得し、その学習量が前記ある一定期間に対して定められている基準学習量以上であるか否かを判断する。処理（ｃ３）では、前記処理（ｃ１）において基準学習日数以上であると判断され、かつ、前記処理（ｃ２）において基準学習量以上であると判断された受講者ＩＤについて、前記第２のテーブルに登録されている予約可能時間数を増加させる。

上記ｅラーニング・マネジメント・システムでは、各受講者は、あらかじめ一定期間（たとえば１週間）ごとの学習日時の予約を端末装置により行うようになっている。このシステムでは、一定期間（たとえば１週間）において予約できる時間数（予約可能時間数）が受講者ごとに第２のテーブルにおいて定められている。予約可能時間数は、最小時間数（たとえば６時間）以上かつ最大時間数（たとえば１４時間）以下というように設定されることが好ましい。この場合、最小時間数（たとえば６時間）は、一定期間（たとえば１週間）の中で最低限この程度は集中して学習しないと効果がでないという観点から設定され、最大時間数（たとえば１４時間）は、１日ｎ時間の学習を行うとして（ｎは、１日で最低限この程度は集中して学習しないと効果がでないという観点から設定されることが好ましく、たとえば２時間）、ｎ時間×一定期間の日数（たとえば１日２時間×月曜日から日曜日までの７日間で１４時間）という計算に基づいて設定されることが好ましい。

上記システムにおいて学習日時の予約を行おうとする受講者は、端末装置に表示される画面に従って受講者ＩＤを入力し、さらに、学習を行う予定の一定期間（たとえば１週間）における学習予定日と学習予定時間を入力する（処理（ａ１））。

受講者ＩＤと学習予定日および学習予定時間が入力されると予約処理部は、この受講者ＩＤに第２のテーブルにおいて対応づけられている予約可能時間数にこの学習予定時間が収まっているか否かを判断する（処理（ａ２））。収まっていると判断された場合、この受講者ＩＤに第１のテーブルにおいて対応づけられている学習予定日および学習予定時間に今回入力された学習予定日および学習予定時間を登録する（処理（ａ３））。一方、収まっていないと判断された場合は、学習予定日および学習予定時間の再入力を受講者に促す（処理（ａ１）を再度行う）。

以上のようにして学習の予約処理が行われる。

次に、上記システムにおいて学習を行おうとする受講者は、端末装置に表示される画面に従って受講者ＩＤを入力し、さらに、希望する教材コンテンツへのアクセスを試みる（処理（ｂ１））。

受講者ＩＤが入力されるとアクセス処理部は、この受講者ＩＤに第１のテーブルにおいて対応づけられている学習予定日および学習予定時間に現在の日時が収まっているか否かを判断する（処理（ｂ２））。収まっていると判断された場合、この受講者の端末装置による教材コンテンツへのアクセスが許可され、受講者はこの教材コンテンツによる学習を行うことが可能となる（処理（ｂ３））。一方、収まっていないと判断された場合は、受講者の端末装置による教材コンテンツへのアクセスが禁止され、受講者はこの教材コンテンツによる学習を行うことができない（処理（ｂ４））。このように上記システムでは、あらかじめ予約した日時でなければ学習できない（教材コンテンツへアクセスできない）ようにしているため、決めた時間は必ず教材コンテンツにアクセスし学習するという習慣（学習リズム）を受講者につけさせることが可能となる。

なお、あらかじめ予約した日時でなければ学習できない（教材コンテンツへアクセスできない）ようにすることをさらに徹底するため、上記アクセス処理部は、前記処理（ｂ１）により入力された受講者ＩＤに前記第１のテーブルにおいて対応づけられている学習予定時間が前記処理（ｂ３）により許可されたアクセス中に終了すると、前記受講者の端末装置による前記教材コンテンツへのアクセスを禁止することが好ましい。

教材コンテンツへのアクセスを許可した後にアクセス処理部は、今回入力された受講者ＩＤに第３のテーブルにおいて対応づけられている一定期間における実際の学習日に当該アクセス時の日付けを登録し、今回入力された受講者ＩＤに第３のテーブルにおいて対応づけられている一定期間における実際の学習量に当該アクセスにおいて受講者が行った学習量を登録する（処理（ｂ５））。

上記システムではさらに、学習リズムが確立されたか否かの判断を各受講者について行う。上記システムでは、この判断を行うため、一定期間における基準学習量および基準学習日数があらかじめ定められている。基準学習量は、一定期間分として設定された教材量を表す。たとえば教材コンテンツの標準学習期間が８週間と定められており、上記一定期間が１週間の場合、基準学習量は「教材コンテンツの総課題数／８（週）」というように定められる。また、基準学習日数は、一定期間において特定の日に偏ることなくコンスタントに学習できたか（たとえば一夜漬けのような形になっていないか）を判断するための指標である。たとえば、上記一定期間が１週間の場合、基準学習日数は「３日」というように定められる。このように上記システムでは、「学習リズム」を「一定期間分として設定された教材量を複数の日に分散して学習すること」という様に捉えている。

学習リズムが確立されたか否かの判断は判定処理部において以下のように行われる。

まず、第３のテーブルに登録されている各受講者ＩＤについて、第３のテーブルに対応づけられて登録されている一定期間における実際の学習日を参照して、当該一定期間における実際の学習日数を獲得する。そして、その学習日数が当該一定期間に対して定められている基準学習日数以上であるか否かを判断する（処理（ｃ１））。

次に、第３のテーブルに登録されている各受講者ＩＤについて、第３のテーブルに対応づけられて登録されている一定期間における実際の学習量を参照して、当該一定期間における実際の学習量を獲得する。そして、その学習量が当該一定期間に対して定められている基準学習量以上であるか否かを判断する（処理（ｃ２））。

次に、処理（ｃ１）において基準学習日数以上であると判断され、かつ、処理（ｃ２）において基準学習量以上であると判断された受講者ＩＤについては学習リズムが確立されたと判断し、第２のテーブルに登録されている予約可能時間数を増加させる（処理（ｃ３））。

このように上記システムでは、学習リズムが確立されたと判断された受講者については、それ以降の一定期間における予約可能時間数を増やすようにしている。

さらに、上記アクセス処理部は、前記処理（ｂ１）により入力された受講者ＩＤに前記第２のテーブルにおいて対応づけられている予約可能時間数が第１の時間数に達してる場合は、前記処理（ｂ１）により入力された受講者ＩＤに前記第１のテーブルにおいて対応づけられている学習予定時間が前記処理（ｂ３）により許可されたアクセス中に終了した後も前記受講者の端末装置による前記教材コンテンツへのアクセスを許可することが好ましい。これにより、学習リズムが確立された状態での学習を継続することにより予約可能時間数が増えて第１の時間数に達した受講者については、予約時間が過ぎても学習を継続できるようになる。

さらに、上記アクセス処理部は、前記処理（ｂ１）により入力された受講者ＩＤに前記第２のテーブルにおいて対応づけられている予約可能時間数が第２の時間数に達してる場合は、前記処理（ｂ２）における判断にかかわらず、あるいは、前記処理（ｂ２）を行わずに、前記受講者の端末装置による前記教材コンテンツへのアクセスを許可することが好ましい。これにより、学習リズムが確立された状態での学習を継続することにより予約可能時間数が増えて第２の時間数に達した受講者については、予約なしでも学習ができるようになる。

このように上記システムでは、「学習リズム」が確立されたと判断できた受講者に対しては、予約可能な時間数を増やしたり、予約時間が過ぎても学習を継続できるようにしたり、さらには予約なしでも学習ができるようにしたりすることにより学習の自由度を変化させ、これにより受講者の学習意欲に応え、さらに学習動機を高めている。

なお、学習リズムが確立されたと判断され学習の自由度が高められた受講者であっても、学習の自由度が高められたが故に、確立された学習リズムを逆に失ってしまう可能性も考えられる。そのために、上記判定処理部は、前記処理（ｃ１）において基準学習日数以上ではないと判断された、および／または、前記処理（ｃ２）において基準学習量以上ではないと判断された受講者ＩＤについて、前記第２のテーブルに登録されている予約可能時間数を減少させる処理（ｃ４）をさらに行うことが好ましい。これにより、学習リズムが確立されたと判断される条件を満たしていない受講者については、それ以降の一定期間における予約可能時間数が少なくなる。場合によっては、予約時間が過ぎた後の学習の継続や、予約なしでの学習等も不可能になる。このように学習の自由度が奪われるため、以前に学習リズムが確立されたと判断され学習の自由度が高められた受講者にとっては、ふたたび学習リズムを取り戻そうとする動機付けになる。

なお、予約可能時間数を減らすに当たっては、あらかじめ最低レベルを決めておき、そのレベルよりも予約可能時間数が少なくならないようにすることが好ましい。

また、本発明によるｅラーニング・マネジメント・システムは、ややもすれば単調となり学習目標や意義を見失いがちなｅラーニング受講者を常に内発的に動機付けるナビゲーション機能を有している。内発的動機付けは、課題基準、過去基準、そして他者基準を受講者に常に提示し、それらに挑戦させ、自己有能感を刺激することによって行う。課題基準とは、課題の難易度からみた達成の度合いであり、過去基準とは受講者の過去のパフォーマンスからみた達成の度合い、そして他者基準とは、他の受講者のパフォーマンスと比較した有能さの度合いである。

このｅラーニング・マネジメント・システムでは、データベースに保存された各受講者の学習データに基づいて課題基準、過去基準、他者基準のうちの少なくとも１つをｅラーニング受講者の端末画面に表示する処理（ａ）と、前記処理（ａ）の後に前記ｅラーニング受講者の端末画面に問題を表示する処理（ｂ）と、前記処理（ｂ）により表示された問題についての学習終了後に、前記処理（ａ）により表示された基準と今回の学習結果との比較を前記ｅラーニング受講者の端末画面に表示する処理（ｃ）とを行う。

上記ｅラーニング・マネジメント・システムによるナビゲーション機能は、学習画面におけるデータ表示、例えるならば、車についたカーナビのような形で行われる。そして、漫然と次の学習を行うのではなく、常にある目標を設定して学習をおこなうように受講者を援助する。また、学習を終えた後は、先に提示された数値を上回ったかが示される。

上記ｅラーニング・マネジメント・システムでは、さらに、受講者個々の現時点での学力とこれから取り組む問題の難易度とに基づいて予想正解率を提示し、受講者の集中力を高めている。

また、本発明によるｅラーニング・マネジメント・システムは、ｅラーニング受講者が学習した教材について自動的あるいは任意で復習リストに登録し、再学習できる機能を有している。

このｅラーニング・マネジメント・システムでは、ｅラーニング受講者が学習した問題のうち第１の基準を満たしているものを復習リストに登録する処理（ａ）と、前記ｅラーニング受講者の端末画面に提示された問題について復習リストに登録するか否かの選択を前記受講者に促す処理（ｂ）と、前記処理（ｂ）において受講者に選択された問題を前記復習リストに登録する処理（ｃ）と、前記復習リストに登録されている問題を前記ｅラーニング受講者の端末画面に提示する処理（ｄ）とを行う。

さらに、前記復習リストに登録されている問題のうち第２の基準を満たしているものを前記復習リストから削除する処理（ｅ）を行う。前記第１および／または第２の基準は、管理者側で任意に設定可能である。

また、本発明によるｅラーニング・マネジメント・システムは、ｅラーニング受講者の学習効果、学習状況、弱点などを客観的に示し、今後の学習の指針を与えるためのデジタルカルテ類を作成し配信する機能を有している。

本発明によるｅラーニング・マネジメント・システムでは、一定期間ごとの学習予定日および学習予定時間をあらかじめ受講者に予約させるようにし、予約した日時でなければ学習できない（教材コンテンツへアクセスできない）ようにしている。これにより、予約した時間は必ず教材コンテンツにアクセスし学習するという習慣（学習リズム）を受講者につけさせるようにしている。

また、「学習リズム」が確立されたと判断できれば、その受講者に対しては、予約可能な時間数を増やしたり、予約時間が過ぎても学習を継続できるようにしたり、さらには予約なしでも学習ができるようにしたりすることにより学習の自由度を変化させるようにしている。これにより、学習意欲の高い受講者の学習意欲に応え、さらに学習動機を高めている。

また、本発明によるｅラーニング・マネジメント・システムでは、ｅラーニング受講者に一定の目標を常に提示するため、漫然と次の学習を行うのではなく常にある目標を設定して学習をおこなうように受講者を援助することができ、受講者の集中力を高めることができる。

また、本発明によるｅラーニング・マネジメント・システムは、ｅラーニング受講者が学習した教材について自動的あるいは任意で復習リストに登録し、再学習できる機能を有しているため、受講者の弱点を克服させ、教材内容を定着させることができる。

また、本発明によるｅラーニング・マネジメント・システムは、デジタルカルテ類を作成し配信する機能を有しているため、受講者にとっては、自身の学習状況を正確に把握し、学習の指針を持った上でさらに学習を進めていくことができ、ｅラーニングの管理者・教師にとっても、受講者全体や受講者個々の学習状況を把握し、適切なフィードバックを与えることができる。

＜ｅラーニングシステムの概要＞
本発明の実施形態によるｅラーニングシステムは、「のんびり楽して英語力が伸びる」ではなく、「徹底した集中訓練で、飛躍的に英語力を伸ばす」ことを開発思想とした新発想のネットワーク型集中英語学習プログラムである。教材コンテンツは技能別に「リーディング学習プログラム」「リスニング学習プログラム」「スピーキング学習プログラム」「ライティング学習プログラム」「文法学習プログラム」に分かれており、４週間版、８週間版の集中学習プログラムとして利用するように考えられている。このように凝縮された教材提供だけではなく、さらに、「ｅラーニングの利点を生かしながら、教師不在からくる問題点を克服する」ために以下のような工夫が施されている。
（スケジューリングシステム）
あらかじめ受講者に１週間単位で学習日時を予約させ、予約した日時でなければ学習できないようにしている。また、１週間において予約可能な時間数を制限している。これにより、決めた時間は必ず教材コンテンツにアクセスし学習するという習慣とリズムを受講者につけさせるようにしている。さらに、「学習リズム」が確立されたと判断できる受講者には、どんどん学習の自由を与え、その学習意欲に応えると同時に、動機をさらに高めるという工夫を行っている。
（ナビゲーションシステム）
ややもすれば単調となり学習目標や意義を見失いがちなｅラーニング受講者を常に内発的に動機付けるナビゲーションである。例えるならば、車に設置されたカーナビのような形で、一定の基準（目標）を受講者の学習画面に常に提示し、それらに挑戦させ、自己有能感を刺激する。漫然と次の学習を行うのではなく、常にある目標を設定して学習を行うように受講者を援助する。また、学習を終えた後は、先に提示された数値を上回ったかが示される。
（デジタルカルテ類）
「スケジューリングシステム」が学習予定と学習リズムを作り出し、「ナビゲーションシステム」が学習に集中と効率性をもたらす。そして、学習効果や学習状況そして弱点などを客観的に示し、今後の学習の指針を与えるのがデジタルカルテ類である。デジタルカルテ類には「学習カルテ」「学習フォリオ」「学習レポート」が含まれている。「学習カルテ」は教師や管理者に、受講者個人単位、クラス単位の詳細な学習状況を報告し、学習管理や学習指導の指針を与える。「学習フォリオ」は受講者個人に配信され、それぞれの学習状況や個人に応じた学習診断が与えられる。「学習レポート」は受講者の保護者や企業の管理課などに向けて配信されるものであり、受講者の学習状況や成績が報告される。

＜ｅラーニングシステムの全体構成＞
本発明の実施形態によるｅラーニングシステムの全体構成を図１に示す。このｅラーニングシステムはサーバ・クライアント型の学習システムであり、ｅラーニング・マネジメント・システム１００がサーバに相当し、受講者端末（ＰＣ）２００Ａ〜２００Ｃがクライアントに相当する。

ｅラーニング・マネジメント・システム１００は、受講者に教材コンテンツをＡＳＰ形式で提供するとともに、受講者を様々な点でサポートし学習を効果的かつ効率的に継続させるためのシステムである。

ｅラーニング・マネジメント・システム１００は、学習システム１１０、復習・定着システム１２０、管理ツール１３０、ナビゲーションシステム１４０、デジタルカルテ類１５０、スケジューリングシステム１６０を備えている。学習システム１１０は、受講者に教材コンテンツをＡＳＰ形式で提供するためのシステムである。復習・定着システム１２０は、学習システム１１０において受講者が学習した教材コンテンツを自動的あるいは任意にリストに登録し再学習できるようにするシステムである。管理ツール１３０は、システム管理(利用する機能の設定、問題クリアのハードル設定など)、教材管理(教材の参照確認など)、受講者管理(受講者の登録や基礎情報など)、受講データ管理(受講者のアクセス、教材消化率、学習成績など)を行うためのシステムである。ナビゲーションシステム１４０は、管理ツール１３０に蓄積されたデータを加工し、リアルタイムで学習システム１１０および復習・定着システム１２０に反映するためのシステムである。デジタルカルテ類１５０は、管理ツール１３０に蓄積されたデータをさまざまな形に加工分析し、管理者・教師そして学習者に配信する「学習カルテ」、「学習フォリオ」、「学習レポート」からなる。スケジューリングシステム１６０は、受講者の学習スケジュールを管理するためのシステムである。

＜学習の流れ＞
次に、本実施形態のｅラーニングシステムにおける学習の流れについて説明する。

＜学習日時の予約＞
上述のとおり本システムでは、受講者に学習日時をあらかじめ予約させるようにしている。この処理はスケジューリングシステム１６０（図１）により行われる。スケジューリングシステム１６０の内部構成を図２に示す。スケジューリングシステム１６０は、予約処理部１６１と、アクセス処理部１６２と、判定処理部１６３と、テーブル１〜４とを備えている。

テーブル１には、図３に示すように、受講者ＩＤ−受講者名−予約日時が受講者ごとに対応づけて登録されている。予約日時は１週間ごとに登録されており、さらに、１週間ごとの予約時間の合計が登録されている。

テーブル２は、図４に示すように、テーブル２ａとテーブル２ｂとに分かれている。

テーブル２ａには、受講者ＩＤ−受講者名−パス−予約可能時間数が受講者ごとに対応づけて登録されている。予約可能時間数は、その受講者が１週間において予約できる時間数を表している。予約可能時間数は、下限時間数以上かつ上限時間数以下という形で登録されている。下限時間数は、１週間のうち最低限この程度は集中して学習しないと効果が出ないという観点から設定されており、ここでは６時間となっている。この６時間という時間は、１日あたり２時間×１週あたり３日＝６時間、という計算に基づいて設定されている。１日あたり２時間というのは、１日で最低限この程度は集中して学習しないと効果が出ないという観点から設定されている。１週あたり３日というのは、１週間のうちこの程度の日数は学習しないと効果が出ないという観点から設定されている。上限時間数は、その受講者に対応づけられているパスに応じて定められている。上限時間数の最低レベルは１４時間に設定されている。これは、１日あたり２時間×月曜日から日曜日までの７日＝１４時間、という計算に基づいて設定されている。この上限時間数は、対応づけられているパスのレベルが上がるにつれて増加するようになっている。

テーブル２ｂには、パス−上限時間数が対応づけて登録されている。パスは、受講者に与えられる学習の自由度のレベルを示すものである。ここでは「ホワイト」「グリーン」「ブルー」「シルバー」「ゴールド」の５つのパスが定められている。パスのレベルは「ホワイト」が最低レベルであり、以下、「グリーン」「ブルー」「シルバー」「ゴールド（最高レベル）」の順に定められている。上限時間数は、パスのレベルが高くなるほど多くなるように定められており、この上限時間数がテーブル２ａの予約可能時間数に登録される。各受講者にはコース受講開始時に最低レベルのパス「ホワイト」が与えられテーブル２ａに登録される。

テーブル３には、図５に示すように、受講者ＩＤ−受講者名−学習日・学習量が受講者ごとに対応づけて登録されている。学習日・学習量は１週間ごとに登録されている。学習日には、受講者がその１週間において実際に学習した日付が登録されている。学習量には、受講者がその１週間において実際に学習した教材量が学習日ごとに登録されている。

テーブル４には、図６に示すように、受講者ＩＤ−受講者名−コース−基準学習日数−基準学習量が受講者ごとに対応づけて登録されている。基準学習日数は、１週間において特定の日に偏ることなくコンスタントに学習できたか（たとえば一夜漬けのような形になっていないか）を判断するための指標であり、ここでは「３日」に設定されている。また、基準学習量は、１週間分として設定された教材量を表す。たとえば、コース１の標準学習期間が８週間、総課題数がリーディング４０英文およびリスニング８００問と定められている場合、基準学習量は「（リーディング４０英文、リスニング８００問）／８週」＝「リーディング５（英文）、リスニング１００（問）」というように定められる。

次に、学習日時の予約処理の具体的な手順について説明する。予約処理のフローチャートを図７に示す。このフローチャートに示されている各処理は予約処理部１６１（図２）において行われる。ここでは受講者Ａ（図１）が学習日時の予約を行う場合を例にして説明する。

受講者Ａがパソコン２００Ａよりサーバ１００にアクセスすると、図８（ａ）に示すようなログイン画面がパソコン２００Ａのディスプレイに表示される（ＳＴ７００）。受講者Ａがログイン画面の受講者ＩＤ入力欄８０１に受講者ＩＤ（ここでは「００１」）を入力し、パスワード入力欄８０２にログインパスワードを入力してログインボタン８０３をクリックすると、図８（ｂ）に示すようなメインメニュー画面がパソコン２００Ａのディスプレイに表示される。

受講者Ａがメインメニュー画面の学習予約ボタン８０４をクリックすると、図９に示すような予約日時入力画面がパソコン２００Ａのディスプレイに表示される（ＳＴ７１０）。この入力画面では、受講者Ａのパス（ここでは「ホワイト」）と予約可能時間数（ここでは「６〜１４時間」）を知らせるコメントが画面上部に表示される。１週間ごとに設けられたタブ９０１，９０２，…のうち予約を希望する週のタブを受講者Ａがクリックすると、画面上の領域９０３にその１週間の各日について１時間単位で予約を行うためのチェックボックスが表示される。受講者Ａは、希望する日時に対応するチェックボックスをクリックすることで日時を指定する。たとえば、２００５年１２月５日（月）の１８時に対応するチェックボックスをクリックすると１８時から１９時までの１時間が指定され、そのチェックボックスには指定済みを示す印が表示される。なお、すでに予約している日時を変更することも可能である。この場合、予約指定済みの印が表示されているチェックボックスをクリックするとその印の表示が消え、予約指定が解除される。このシステムでは、予約日時の変更は前日まで可能で当日の変更は行えないようになっている。具体的には、予約日時を指定あるいは解除するためにチェックボックスがクリックされると、そのチェックボックスに対応する日付と現在の日付とを比較し、両者が同じ場合には警告を画面に表示するとともに、そのチェックボックスのクリックを無効にする処理（予約指定済みの印を表示しない、あるいは、表示を消さない）を行う。

予約日時の入力が終了すると受講者Ａは、予約日時入力画面の「この時間で予約する」のボックス９０４をクリックする。これに応答して予約処理部１６１は、受講者Ａの受講者ＩＤにテーブル２ａにおいて対応づけられている予約可能時間数に、入力された１週間ごとの学習予定時間が収まっているか否かを判断する（ＳＴ７２０）。

たとえば、ある１週間の予約日時（予約希望日時）を図１０（ａ）に示すように受講者Ａが指定した場合、この１週間における予約時間数は８時間であり、これは、テーブル２ａにおいて受講者ＩＤ「００１」に対応づけられている予約可能時間数「６〜１４時間」に収まっている。このように、収まっていると判断された場合（ＳＴ７２０でＹＥＳ）、この受講者ＩＤ「００１」にテーブル１（図３）において対応づけられている学習予定日および学習予定時間に、今回入力された学習予定日および学習予定時間を登録する（ＳＴ７３０）。そしてメインメニュー画面（図８（ｂ））を受講者Ａのパソコン２００Ａのディスプレイに表示する。

一方、ある１週間の予約日時（予約希望日時）を図１０（ｂ）に示すように受講者Ａが指定した場合、この１週間における予約時間数は４時間であり、これは、テーブル２ａにおいて受講者ＩＤ「００１」に対応づけられている予約可能時間数「６〜１４時間」に収まっていない。このように、収まっていないと判断された場合（ＳＴ７２０でＮＯ）、予約日時入力画面（図９）を受講者Ａのパソコン２００Ａのディスプレイに再表示し、学習予定日および学習予定時間の再入力を受講者Ａに促す。

以上のようにして学習日時の予約処理が行われる。次に、受講者が教材コンテンツによる学習を行う際の処理の流れについて説明する。

＜教材コンテンツへのアクセス＞
まず、受講者が教材コンテンツへのアクセスを行う際の処理について図１１を参照しつつ説明する。ここでは受講者Ａが教材コンテンツへのアクセスを行う場合を例にして説明する。

受講者Ａがパソコン２００Ａよりサーバ１００にアクセスすると、図８（ａ）に示すようなログイン画面がパソコン２００Ａのディスプレイに表示される（ＳＴ１１００）。受講者Ａがログイン画面の受講者ＩＤ入力欄８０１に受講者ＩＤ「００１」を入力し、パスワード入力欄８０２にログインパスワードを入力してログインボタン８０３をクリックすると、図８（ｂ）に示すようなメインメニュー画面がパソコン２００Ａのディスプレイに表示される（ＳＴ１１１０）。

受講者Ａがメインメニュー画面の学習メニューボタン８０５をクリックすると（ＳＴ１１２０）、教材コンテンツへの受講者Ａのアクセスを許可するか否かの判断がアクセス処理部１６２（図２）において以下のように行われる。

アクセス処理部１６１は、ログイン時に入力された受講者ＩＤ（ログインＩＤ）と同じ受講者ＩＤにテーブル２ａ（図４）において対応づけられているパスが「ゴールド」か否かを判断する（ＳＴ１１３０）。パスが「ゴールド」であると判断された場合（ＳＴ１１３０でＹＥＳ）、受講者Ａのパソコン２００Ａのディスプレイに教材コンテンツへのアクセス許可が表示される（ＳＴ１１５０）。これ以降、受講者Ａは教材コンテンツによる学習を行うことが可能となる。このように本システムでは、パスが「ゴールド」の受講者は学習に際してあらかじめ日時を予約しておく必要はなく、いつでも好きなときに学習できるようになっている。

一方、パスが「ゴールド」ではないと判断された場合（ＳＴ１１３０でＮＯ）、アクセス処理部１６２は、ログイン時に入力された受講者ＩＤ（ログインＩＤ）と同じ受講者ＩＤにテーブル１（図３）において対応づけられている学習予定日および学習予定時間に現在の日時が収まっているか否かを判断する。

図１２に示すように、ログインＩＤが「００１」であり現在の日時が「２００５年１２月５日１８：００」である場合、ログインＩＤと同じ受講者ＩＤ「００１」にテーブル１において対応づけられている学習予定日および学習予定時間に現在の日時が収まっている。このように、収まっていると判断された場合（ＳＴ１１４０でＹＥＳ）、受講者Ａのパソコン２００Ａのディスプレイに教材コンテンツへのアクセス許可が表示される（ＳＴ１１５０）。これ以降、受講者Ａは教材コンテンツによる学習を行うことが可能となる。

一方、図１３に示すように、ログインＩＤが「００１」であり現在の日時が「２００５年１２月５日１７：００」である場合、ログインＩＤと同じ受講者ＩＤ「００１」にテーブル１において対応づけられている学習予定日および学習予定時間に現在の日時が収まっていない。このように、収まっていないと判断された場合（ＳＴ１１４０でＮＯ）、受講者Ａのパソコン２００Ａのディスプレイには警告が表示され学習メニュー画面が再度表示される。

教材コンテンツへのアクセスが許可された受講者Ａのパソコン２００Ａのディスプレイには学習システム１１０により図１４に示すような学習メニュー画面が表示される。学習選択ボタン１４１０，１４２０，１４３０，１４４０，１４５０のうち所望のボタンをクリックすると、リーディング，リスニング，スピーキング，ライティング，文法の各学習画面が受講者Ａのパソコン２００Ａのディスプレイに表示され、受講者Ａは、学習システム１１０により提供される教材コンテンツに従って学習を行う。

＜学習メニュー画面の説明＞
学習メニュー画面の学習選択ボタン１３１０，１３２０，１３３０，１３４０，１３５０をクリックすると、それぞれリーディング、リスニング、スピーキング、ライティング、文法の学習画面へ移動するようになっている。

学習進度表１３１１，１３２１，１３３１，１３４１，１３５１には、それぞれ各学習プログラムの問題数、終了実績、学習進度状況のグラフが表示されており、受講者はこれらを学習を進めていく目安にできる。

スコアボタン１３１２，１３２２，１３３２，１３４２，１３５２をクリックすると、それぞれ各学習プログラムのスコア画面が表示される。スコア画面に表示される成績結果は、１課題１回目の成績結果を表示し、再挑戦結果は表示されない。

復習ボタン１３１３，１３２３，１３３３，１３４３，１３５３をクリックすると、それぞれ各学習プログラムについて現在リストに入っている課題の番号が表示され、受講者は番号を選択することによって問題の復習をすることができる。

メインメニューボタン１３６０をクリックするとメインメニュー画面へ戻る（学習終了）。

＜学習中の処理＞
受講者Ａのプログラムへのアクセス日時やアクセス時間等の「学習全般データ」、リーディング，リスニング，文法，スピーキング，ライティングの各学習システムからもたらされる「プログラム別学習データ」等が管理ツール１３０（図１）により記録される。管理ツール１３０により記録されたデータに基づいてアクセス処理部１６２（図２）は、今回のアクセスにおいて受講者Ａが学習した教材量（プログラム種別と課題数）と学習日（今回のアクセス日）をテーブル３（図５）に記録する。

また、アクセス処理部１６１は、ログイン時に入力された受講者ＩＤ（ログインＩＤ）と同じ受講者ＩＤにテーブル２ａ（図４）において対応づけられているパスをチェックし、パスが「シルバー」、「ゴールド」以外の場合は以下の処理を行う。

受講者Ａの受講者ＩＤ「００１」にテーブル１（図３）において対応づけられている予約日時に現在の日時が収まっているか否かを逐次判定し、収まっている間は教材コンテンツへのアクセスを許可し、現在の日時が予約日時を外れるとそれ以降のアクセスを禁止する。ただし、問題の途中の場合はその問題についての学習が終了するまでアクセスを許可する。

このように本システムでは、パスが「シルバー」または「ゴールド」の受講者については、あらかじめ予約した時間を過ぎても好きなだけ学習を継続できるようになっている。

＜パスレベルの決定＞
本システムではさらに、学習リズムが確立されたか否かの判断を各受講者について１週間単位で行い、この結果に応じて受講者のパスのレベルを決定している。この処理は判定処理部１６３（図２）において以下のように行われる。なお、以下の説明では、受講者Ａが学習を開始してから１週目についての処理を例にして説明する。

受講者Ａの１週目の学習期間（ここでは、２００５年１２月５日（月）〜２００５年１２月１１日（日））が終了すると、判定処理部１６３は、受講者Ａの受講者ＩＤ「００１」にテーブル３（図５）において対応づけられて登録されている１週目の学習日を参照して実際の学習日数を取得する。ここでは図１５に示すように受講者Ａの１週目の学習日がテーブル３に登録されているものとする。この場合、判定処理部１６３は、受講者Ａの１週目の学習日数として「４日」を取得する。

また、判定処理部１６３は、受講者Ａの受講者ＩＤ「００１」にテーブル３（図５）において対応づけられて登録されている１週目の学習量を参照して実際の学習量を取得する。ここでは図１５に示すように受講者Ａの１週目の学習量がテーブル３に登録されているものとする。この場合、判定処理部１６３は、受講者Ａの１週目の学習量として「リーディング６（英文）、リスニング１０５（問）」を取得する。

次に、判定処理部１６３は、受講者Ａの受講者ＩＤ「００１」にテーブル４（図６）において対応づけられて登録されている基準学習日数および基準学習量と、上述のように取得した１週目の学習日数および学習量とを比較する。

＜パスの昇格＞
比較の結果、図１５に示すように、取得した学習日数（４日）がテーブル４の基準学習日数（３日）以上であり、かつ、取得した学習量（リーディング６、リスニング１０５）がテーブル４の基準学習量（リーディング５、リスニング１００）以上であるとき、判定処理部１６３は、受講者Ａについては学習リズムが確立されたと判断し、テーブル２ａに登録されている受講者Ａのパスのレベルを１つ上げる。このパス変更にともない、テーブル２ａに登録されている受講者Ａの予約可能時間数の上限時間数も変更（増加）する。図１５に示すように、テーブル２ａに登録されている受講者Ａのパスのレベルが「ホワイト」の場合には１つ上のレベルの「グリーン」に変更し、このパス変更にともない、テーブル２ａに登録されている受講者Ａの予約可能時間数の上限時間数も１４時間から１６時間に変更する。なお、ここではパスのレベルが「ホワイト」から「グリーン」に昇格した場合を説明したが、「グリーン」から「ブルー」、「ブルー」から「シルバー」、「シルバー」から「ゴールド」に昇格した場合もそれぞれ同様にテーブル２ｂ（図４）に示す上限時間数に予約可能時間数の上限時間数が変更（増加）される。ただし、パスの最高レベルである「ゴールド」の場合にはそれ以上の昇格は行わない。

このように本システムでは、学習リズムが確立された状態での学習を継続する（基準学習日数および基準学習量以上の学習を毎週続ける）ことにより、その受講者に与えられるパスのレベルが順次上がり予約可能時間数が順次増えるようになっている。

さらに、パスのレベルが「シルバー」に達した受講者には、「学習時間の延長の自由」という特典が与えられる。具体的には、上記＜学習中の処理＞において説明したように、あらかじめ予約した時間を過ぎても好きなだけ学習を継続できるようになっている。

さらに、パスのレベルが「ゴールド」に達した受講者には、「予約不要での学習」「学習時間は無制限」という特典が与えられる。テーブル２ｂ（図４）に示すように、パスのレベルが「ゴールド」の受講者が予約できる上限時間数は１６８時間であり、１週間すべての時間を予約できるようになっている（２４時間×７日＝１６８時間）。また、上記＜教材コンテンツへのアクセス＞において説明したように、パスのレベルが「ゴールド」の受講者については、教材コンテンツへアクセスする際に現在の日時と予約日時との比較判定がされることなく常に教材コンテンツへのアクセスが許可されるため（図１１のＳＴ１１３０）、あらかじめ学習日時を予約しておく必要はない。また、「シルバー」の受講者同様、学習の終了時間も制限されない。

このように本システムでは、「学習リズム」が確立されたと判断できた受講者に対しては、予約可能な時間数を増やしたり、予約時間が過ぎても学習を継続できるようにしたり、さらには予約なしでも学習ができるようにしたりすることにより学習の自由度を変化させ、これにより受講者の学習意欲に応え、さらに学習動機を高めている。

＜パスの降格＞
しなしながら、学習リズムが確立されたと判断され学習の自由度が高められた受講者であっても、学習の自由度が高められたが故に、確立された学習リズムを逆に失ってしまう可能性も考えられる。

そこで本システムでは、上記＜パスレベルの決定＞処理における比較の結果、図１６に示すように、取得した学習日数（２日）がテーブル４の基準学習日数（３日）より少ない、あるいは、取得した学習量（リーディング３、リスニング４５）がテーブル４の基準学習量（リーディング５、リスニング１００）より少ないとき、判定処理部１６３は、テーブル２ａに登録されている受講者Ａのパスのレベルを１つ下げる。このパス変更にともない、テーブル２ａに登録されている受講者Ａの予約可能時間数の上限時間数も変更（減少）する。図１６に示すように、テーブル２ａに登録されている受講者Ａのパスのレベルが「グリーン」の場合には１つ下のレベルの「ホワイト」に変更し、このパス変更にともない、テーブル２ａに登録されている受講者Ａの予約可能時間数の上限時間数も１６時間から１４時間に変更する。なお、ここではパスのレベルが「グリーン」から「ホワイト」に降格した場合を説明したが、「ブルー」から「グリーン」、「シルバー」から「ブルー」、「ゴールド」から「シルバー」に降格した場合もそれぞれ同様にテーブル２ｂ（図４）に示す上限時間数に予約可能時間数の上限時間数が変更（増加）される。ただし、パスの最低レベルである「ホワイト」の場合にも降格は行わない。また、パスの最高レベルである「ゴールド」の場合についても降格は行わない。

このように本システムでは、学習リズムが確立されたと判断される条件（１週間あたりの学習日数が基準学習日数以上、かつ、１週間あたりの学習量が基準学習量以上）を満たしていない受講者については、それ以降の週における予約可能時間数が少なくなる。場合によっては、予約時間が過ぎた後の学習の継続や予約なしでの学習も不可能になる。このように学習の自由度が奪われるため、以前に学習リズムが確立されたと判断され学習の自由度が高められた受講者にとっては、ふたたび学習リズムを取り戻そうとする動機付けになる。

＜管理ツール１３０＞
本システム（図１）では、ナビゲーションシステム１４０やデジタルカルテ類１５０については、管理ツール１３０に保存された受講者の学習データの加工分析がもととなって配信あるいは作成される。したがって、上記のシステムについて説明する前に、管理ツール１３０でのデータ加工の流れ及び蓄積されるデータについて説明する。それぞれのシステムやカルテにあわせたデータの加工分析については後のそれぞれの項で述べる。

＜管理ツール１３０に記録されるデータ内容＞
管理ツール１３０からナビゲーションシステム１４０およびデジタルカルテ類１５０へのデータ加工の流れの概略を図１７に示す。管理ツール１３０（図１）に記録されるデータは（１）〜（３）の３種類である。
（１）受講者のプログラムへのアクセス日時やアクセス時間等などの「学習全般データ」
（２）リーディング、リスニング、文法、スピーキング、ライティングといった学習システム１１０からもたらされる「プログラム別学習データ」
（３）受講者のＴＯＥＩＣスコアなどの「個別情報データ（外部データ）」
これら３種類のデータの詳細を以下に説明する。
（１）「学習全般データ」
学習全般データとして記録されるデータは以下のとおりである。
Ａ１：プログラムアクセス日時
Ａ２：アクセス時間
（２）「プログラム別学習データ」
プログラム別学習データとして、リーディングやリスニングなどのプログラム別に以下のデータが蓄積される。

（リーディングプログラム）
リーディングプログラムは１コース４０英文から構成され、各文章は３００〜４００word数となっている。また、文章を読んだ後、１０問の設問が設定されている。１０問の内訳は、英文の細かな部分の理解を聞く問題が６問（local questions）、全体的な理解を聞く問題が３問（global questions）、そして文章には明示されておらず推測が必要な問題が１問配置されている（inferential question）。管理ツール１３０に記録されるリーディング学習データは次の通りである。
Ｒ１：アクセス日時
Ｒ２：アクセス時間
Ｒ３：各英文におけるリーディング速度（ｗｐｍ）＝英文語数／所用時間（分）
Ｒ４：各設問における正解率＝正解問題数／総問題数（１０問）
Ｒ５：各設問における問題タイプ別正解率（Local／Global／Inferential）＝正解問題数／Local問題数（６問）、正解問題数／Global問題数（３問）、正解問題数／Inferential問題数（１問）
Ｒ６：各設問における選択した選択肢番号
Ｒ７：各英文に対する受講者の反応（「解説希望」・「復習希望」など）
（データ記録の前提条件）
ただし、リーディングプログラムについては、
（ａ）速度が異常値でないこと（平均＋３ＳＤ以上ではない）、
（ｂ）正解率が異常値でないこと（４択の偶然率の２５％より下の２０％以下でないこと）、
この場合には、不正学習記録として残す。ただし、学習データとしては統計処理に使用しない。

（リスニングプログラム）
リスニングプログラムは１コース８００問で、ＴＯＥＩＣに準じたパート１（写真描画問題）、パート２（応答問題）、パート３（会話問題）、パート４（説明文問題）からなる２０問の４０セットで構成されている。管理ツール１３０に記録されるリスニング学習データは次の通りである。
Ｌ１：アクセス日時
Ｌ２：アクセス時間
Ｌ３：各問題における正解不正解
Ｌ４：各問題において選択した選択肢番号
Ｌ５：各問題における音声聞きなおしの有無
Ｌ６：各問題におけるスクリプトチェックの有無
Ｌ７：各問題における日本語訳チェックの有無
Ｌ８：各英文に対する学習者の反応（「解説希望」・「復習希望」など）
（スピーキングプログラム）
スピーキングプログラムは１コース４０ダイアログから構成され、それぞれ最低１つの言語機能が含まれた一般会話やビジネス会話である。モデルとして示された英文を、８つの学習ページで学習し、最後にテスト画面に移行する。管理ツール１３０に記録されるスピーキング学習データは次の通りである。
Ｓ１：アクセス日時
Ｓ２：アクセス時間
Ｓ３：各学習ページでの所用時間
Ｓ４：各学習ページでのボタン繰り返し記録
Ｓ５：繰り返し学習を行った学習ページの記録
Ｓ６：テストページにおける正解率＝正解数／テスト問題数
Ｓ７：テストページにおけるタイプ文
Ｓ８：テスト後の再学習ページ記録
Ｓ９：各英文に対する学習者の反応（「解説希望」・「復習希望」など）
（ライティングプログラム）
ライティングプログラムは１コース４０のe-mail英文で構成されている。それぞれの手紙には１つの言語機能が含まれるように配慮されており、２つの手紙が１ペアとなって学習できる。つまり、１つの手紙が何かを依頼する手紙であれば、もう１つの手紙はそれを断る形式となっている。管理ツール１３０に記録されるライティング学習データは次の通りである。
Ｗ１：アクセス日時
Ｗ２：アクセス時間
Ｗ３：各学習ページでの所用時間
Ｗ４：各学習ページでのボタン繰り返し記録
Ｗ５：繰り返し学習を行った学習ページの記録
Ｗ６：テストページにおける正解率＝正解数／テスト問題数
Ｗ７：テストページにおけるタイプ文
Ｗ８：テスト後の再学習ページ記録
Ｗ９：各英文に対する学習者の反応（「解説希望」・「復習希望」など）
（文法学習プログラム）
文法学習プログラムは１コース２００問で、穴埋め問題、間違い探し問題から構成されている。また、各問題には「関係代名詞」「仮定法」といった文法項目のタグがつけられている。管理ツール１３０に記録される文法学習データは次の通りである。
Ｇ１：アクセス日時
Ｇ２：アクセス時間
Ｇ３：各問題の正解不正解＝正解数／各項目問題数
Ｇ４：各問題における解説チェックの有無
Ｇ５：各問題に対する学習者の反応（「解説希望」・「復習希望」など）
（３）「個別情報データ」
個別情報データとして記録されるデータは以下の通りである。
Ｉ１：ＴＯＥＩＣデータ
Ｉ２：その他のテストデータ
＜ナビゲーションシステム１４０＞
ナビゲーションシステム１４０（図１）は、管理ツール１３０に記録されたデータを加工し、学習システム１１０および復習・定着システム１２０にリアルタイムでフィードバックすることによって、受講者の学習意欲と集中力を高めるシステムである。

＜学習システム１１０へのフィードバック＞
学習システム１１０へのフィードバックは、ややもすれば単調となり学習目標や意義を見失いがちなｅラーニング受講者を常に内発的に動機付けるナビゲーションである。内発的動機付けは、課題基準、過去基準、そして他者基準を受講者に常に提示し、それらに挑戦させ、自己有能感を刺激することによって行う。課題基準とは、課題の難易度からみた達成の度合いであり、過去基準とは受講者の過去のパフォーマンスからみた達成の度合い、そして他者基準とは、他の受講者のパフォーマンスと比較した有能さの度合いである。

学習システム１１０へのナビゲーション・フィードバックは、リーディング、リスニング、スピーキング、ライティング、文法学習のそれぞれの学習画面におけるデータ表示、例えるならば、車についたカーナビのような形で行われる。そして、漫然と次の学習を行うのではなく、常にある目標を設定して学習をおこなうように受講者を援助する。また、学習を終えた後は、先に提示された数値を上回ったかが示される。

ナビゲーションシステム１４０の最大の特徴は、受講者個々の現時点での学力とこれから取り組む問題の難易度とに基づいて予想正解率を提示し、受講者の集中力を高めることである。

各問題の難易度（以下、項目難易度とする）については、それぞれの項目を使用する前に、あらかじめ数百名の学習者サンプルを用い計算されている。また、受講者の英語力（以下、受講者能力値とする）については、１週間ごとに設定された英語力推定問題（リーディング問題２英文、リスニング問題５０問、スピーキング問題２問、ライティング問題２問、文法問題５０問）の解答を用いて計算される。また「受講者能力値」は１週間ごとに再計算される。

ナビゲーションシステム１４０の特徴である、項目難易度と受講者能力値とに基づいて、ある問題にある受講者が正解する確率を推定するには以下の式を用いる。

θ：学力、
ｂ：項目難易度、
ａ：項目識別力、
Ｄ：1.7（尺度因子）

管理ツール１３０に記録されたデータのうち、ナビゲーションシステム１４０では以下に示すようなデータが表示可能であるが、すべてをいつも表示するわけではない。簡易表示とする場合もあれば、リーディングやリスニングなどプログラムごとに異なる場合もある。各プログラムにおける表示可能データの例を以下に示す。
（リーディングプログラム）
ＮＲ１：直前の問題のリーディング速度
ＮＲ２：これまでの最高リーディング速度
ＮＲ３：直前の問題の正解率
ＮＲ４：これまでの最高正解率
ＮＲ５：直前の問題のタイプ別正解率
ＮＲ６：直前の問題の掛け合わせリーディング速度（速度×正解率）
＝（英文語数／所用時間（分））×（正解問題数／総問題数）
ＮＲ７：これまでの最高掛け合わせリーディング速度（速度×正解率）
ＮＲ８：掛け合わせリーディング速度（速度×正解率）の受講者平均
ＮＲ９：これから読む英文の内容把握問題の項目難易度と学習者能力値の差からみた読解速度予想
ＮＲ１０：これから読む英文の内容把握問題の項目難易度と学習者能力値の差からみた正解率予想
なお、ある受講者を他の受講者の平均と比較する際、「受講者平均」とは、これまでに受講した者のうち当該受講者と同じ「受講者能力値」帯の受講者の平均値とする。
（リスニングプログラム）
ＮＬ１：直前２０問セットにおけるパートごとの正解率
ＮＬ２：本２０問セットでのパートごとの連続正解記録
ＮＬ３：項目難易度と受講者能力値の差からみた正解率予想
（スピーキングプログラム）
ＮＳ１：前回のテストページにおける正解率
ＮＳ２：これまでの最高正解率
ＮＳ３：項目難易度と受講者能力値の差からみた正解率予想
（ライティングプログラム）
ＮＷ１：前回のテストページにおける正解率
ＮＷ２：これまでの最高正解率
ＮＳ３：項目難易度と受講者能力値の差からみた正解率予想
（文法学習プログラム）
ＮＧ１：文法項目ごとの正解率
ＮＧ２：連続正解記録
その他：同じＴＯＥＩＣレベルの受講者のデータ、クラスメートの平均あるいは最高データなど
ＮＧ３：項目難易度と受講者能力値の差からみた正解率予想
＜ナビゲーションシステム１４０によるデータ表示例＞
次に、ナビゲーションシステム１４０によるデータ表示例について説明する。ここではリーディングプログラムの学習画面におけるデータ表示を例にして説明する。

教材コンテンツへのアクセスが許可された受講者Ａのパソコン２００Ａのディスプレイには学習システム１１０により図１４に示すような学習メニュー画面が表示される。学習選択ボタン１４１０をクリックするとリーディングの学習画面が受講者Ａのパソコン２００Ａのディスプレイに表示される。

受講者Ａのパソコン２００Ａのディスプレイには、課題が表示される前にまず図１８（ａ）に示すような画面が表示される。これにより、漫然と次の学習を行うのではなく、常にある目標を設定して学習をおこなうように受講者Ａを援助している。

次に、図１８（ｂ）に示すような画面が表示される。受講者Ａが画面上の「読み始める」ボタン１８０１をクリックすると図１９に示すような英文が表示される。また、「読み始める」ボタン１８０１がクリックされてからの時間が学習システム１１０により計測される。

受講者Ａが「読み終わり」ボタン１９０１をクリックすると学習システム１１０は時間の計測を停止し、この英文に対する受講者Ａのリーディング速度を算出する。算出したリーディング速度は管理ツール１３０に記録される。また、受講者Ａのパソコン２００Ａのディスプレイには図２０に示すような画面が表示される。

受講者Ａが「設問開始」ボタン２００１をクリックすると図２１に示すような画面が表示される。各設問Ｑ１〜Ｑ１０には（Ａ）〜（Ｄ）の選択肢が設けられており、受講者Ａは、正解だと考える選択肢に対応するチェックボックス２１０２をクリックする。なお、「本文参照」ボタン２１０１をクリックすると、図１９に示した課題英文が表示され、受講者Ａはこの英文を参照して解答することができる。解答に際して受講者Ａが「本文参照」ボタン２１０１をクリックしたか否かは管理ツール１３０により記録される。

受講者Ａが「採点」ボタン２１０３をクリックすると学習システム１１０により採点が行われ、図２２に示すような画面が表示される。この画面には、学習システム１１０により計算された正解率２２０１が表示される。また、各設問Ｑ１〜Ｑ１０が選択肢（Ａ）〜（Ｄ）とともに表示される。受講者Ａが選んだ選択肢のチェックボックスには「●」が表示され、その選択肢が正解ときは「○」、不正解のときには「×」がそのチェックボックスの横に表示される。受講者Ａが選んだ選択肢が不正解のときには、正解のチェックボックスの横に「○」が表示される。なお、受講者Ａが選んだ選択肢は管理ツール１３０により記録される。

「本文参照」ボタン２２０１をクリックすると、図１９に示した課題英文が表示される。「訳を確認」ボタン２２０４をクリックすると、課題英文、各設問Ｑ１〜Ｑ１０、選択肢（Ａ）〜（Ｄ）の日本語訳が表示される。「復習リストに加える」ボタン２２０３をクリックするとこの問題が復習リストに登録される。

「次の課題」ボタン２２０４または「メニューへ戻る」ボタン２２０５をクリックすると、問題開始前に提示された数値（図１８（ａ））を上回ったか否かを示す画面（図２３（ａ）〜（ｄ））が表示される。

＜復習・定着システム１２０へのフィードバック＞
ナビゲーションシステム１４０（図１）による復習・定着システム１２０（図１）へのデータフィードバックは、受講者の弱点を克服させ、教材内容の定着を目的としたシステムである。データフィードバックについて述べる前に、まず、復習・定着システム１２０について説明を行う。

＜復習・定着システム１２０＞
復習・定着システム１２０は、学習システム１１０において学習した教材について、自動的あるいは任意で復習リストに登録し、再学習できるシステムである。復習・定着システム１２０は、管理者側（図１のサーバ１００）でオン／オフでき、オンの場合のみ（デフォルトはオン）、学習メニュー画面（図１４）に復習ボタン１４１３，１４２３，１４３３，１４４３，１４５３が表示される。復習ボタン１４１３，１４２３，１４３３，１４４３，１４５３をクリックすると、図２４に示すように、現在リストに登録されている課題の番号が表示され、番号を選択することによりその問題の復習をすることができる。一方、オフの場合は、復習・定着システム１２０は稼動せず、学習メニュー画面（図１４）に復習ボタン１４１３，１４２３，１４３３，１４４３，１４５３は表示されない。また、リーディング・リスニング・ライティング・スピーキング・文法の各学習プログラムごとに復習・定着システム１２０に登録する基準を設定することができる。復習・定着システム１２０におけるデータ処理の流れの概念を図２５に示す。

＜復習・定着システム１２０への反映＞
（リーディング学習プログラム）
復習・定着システム１２０をオンとする場合（デフォルトはオン）、管理者は、管理者設定画面で、登録すべき課題の基準、また、復習・定着システム１２０から削除する課題の基準を設定することができる。それぞれの受講者が任意の％以下の正解率であった課題、あるいは任意の速度と正解率を掛け合わせた数値以下であった課題などが、ナビゲーションシステム１４０を通じて、復習・定着システム１２０に自動登録される。デフォルトでは、１００ｗｐｍ（１分間に読んだ語数）、正解率６０％以下や、１００ｗｐｍで正解率８０％以下の課題、つまり速度と正解率の掛け合わせで８０ｗｐｍ以下の英文を登録するように設定されている。これらの問題は復習リスト（図２４）では、課題番号が赤で示されている。

また、学習システム１１０で学習中に、受講者がもう一度学習したいと思う課題を登録することができる（図２２のチェックボックス２２０３をクリック）。これらの問題は、復習リスト（図２４）では課題番号が青で示されている。

上記の２つの基準は、管理者において、いずれかあるいは両方とも選択することができる。復習・定着システム１２０から削除する課題の基準については、速度と正解率の掛け合わせ（８０ｗｐｍ以上がデフォルト設定）で任意の値を超えた課題、あるいは、受講者がはずすと判断したものとすることができる。これらの基準は、いずれかあるいは両方とも選択することができる。

このように学習中に登録された問題は、ナビゲーションシステム１４０を通じてさまざまな形で復習・定着システム１２０において再提示される。デフォルトでは、学習履歴の古いもの、つまり学習システム１１０での学習順序に従って提示されるが、リーディング速度の遅いもの、正解率の低いもの、あるいはリーディング速度と正解率の掛け合わせにおいて低い数値のものから提示することもできる。
（リスニング学習プログラム）
復習・定着システム１２０をオンとする場合（デフォルトはオン）、管理者は、管理者設定画面で、登録すべき課題の基準、また、復習・定着システム１２０から削除する課題の基準を設定することができる。

まず、それぞれの受講者が不正解であった課題を登録することができる。これらの問題は復習リスト（図２４）では、課題番号が赤で示されている。

次に、受講者がもう一度学習したいと思う課題を登録することができる。これらの問題は、復習リスト（図２４）では課題番号が青で示されている。

上記の２つの基準は、管理者において、いずれかあるいは両方とも選択することができる（デフォルトでは両方選択されている）。復習・定着システム１２０から削除する課題の基準については、正解した課題あるいは、受講者がはずすと判断したものとすることができる。これらの基準は、いずれかあるいは両方とも選択することができる（デフォルトでは両方の基準となっている）。

このように学習中に登録された問題は、ナビゲーションシステム１４０を通じてさまざまな形で復習・定着システム１２０において再提示される。デフォルトでは、学習履歴の古いもの、つまり学習システム１１０での学習順序に従って提示されるが、パートごとの提示も可能となる。
（ライティングおよびスピーキング学習プログラム）
復習・定着システム１２０をオンとする場合（デフォルトはオン）、管理者は、管理者設定画面で、登録すべき課題の基準、また、復習・定着システム１２０から削除する課題の基準を設定することができる。

デフォルトでは、すべての問題が復習・定着システムに登録されている。しかし、スピーキング・ライティングの復習・定着システム１２０では、他の技能と異なり、まず「テスト画面」があり、その後、各学習画面に移ることができる（本メニューの「テスト」から「再挑戦」に移る形式と同様）。テストの出来がよい場合は、その問題を登録からはずすことができる。

また、学習メニューのテストにおいて任意の正解率以下（８０％以下）であった課題については、復習リスト（図２４）では、課題番号が赤で示されている（本メニューやランダムテスト、また復習・定着システム１２０での成績等で、いくども悪い成績をとった課題については、だんだんと濃い色で課題番号が示されるという工夫も行う）。

受講者がもう一度学習したいと思う課題を登録することもできる。これらの問題は、復習リスト（図２４）では課題番号が青で示されている。

上記の２つの基準は、管理者において、いずれかあるいは両方とも選択することができる（デフォルトでは両方選択されている）。復習・定着システム１２０から削除する課題の基準については、任意の正解率以上（デフォルトは９０％以上）の課題、あるいは、受講者がはずすと判断したものとすることができる。これらの基準は、いずれかあるいは両方とも選択することができる（デフォルトでは両方の基準となっている）。

スピーキング・ライティングの場合は、リスニング・リーディングと異なり、その定着のためには復習ということ自体が学習の必須となる。したがって、スピーキング・ライティングの場合は復習・定着システム１２０とともに、英文の定着と自動化についての工夫を加える必要がある。

定着に関しては、ある一定毎の課題テストを終了すると、次の課題に移る前に、あるいは課題を終了する前に、かならずランダムに過去に学習した内容問題が２問、テストとして同時に出てくる。もし、その問題の解答率が８０％以下であれば、その場でその学習に戻ることができる（任意）。また、復習・定着システム１２０に問題を任意に登録することができる。その場合、すでに登録ずみの問題であれば、復習・定着システム１２０において自分にとって優先的学習課題として表示される（復習リスト（図２４）において課題番号が紫色で表示される）。

また、復習・定着システム１２０では、デフォルトですべての問題が登録されているので、それらを使い英文の定着を図ることができる。

このように学習中に登録された問題は、ナビゲーションシステム１４０を通じてさまざまな形で復習・定着システム１２０において再提示される。デフォルトでは、学習履歴の古いもの、つまり学習システム１１０での学習順序に従って提示されるが、正解率の低いものから、また学習にもっとも時間を要したものなどから提示することもできる。
（文法）
復習・定着システム１２０をオンとする場合（デフォルトはオン）、管理者は、管理者設定画面で、登録すべき課題の基準、また、復習・定着システム１２０から削除する課題の基準を設定することができる。それぞれの受講者が不正解であった課題を登録することができる。これらの問題は復習リスト（図２４）では、課題番号が赤で示されている。

受講者がもう一度学習したいと思う課題を登録することができる。これらの問題は、復習リスト（図２４）では課題番号が青で示されている。

上記の２つの基準は、管理者において、いずれかあるいは両方とも選択することができる（デフォルトでは両方選択されている）。復習・定着システム１２０から削除する課題の基準については、正解した課題あるいは、受講者がはずすと判断したものとすることができる。これらの基準は、いずれかあるいは両方とも選択することができる（デフォルトでは両方の基準となっている）。

さて、このように学習中に登録された問題は、ナビゲーションシステム１４０を通じてさまざまな形で復習・定着システム１２０において再提示される。デフォルトでは、学習履歴の古いもの、つまり学習システム１１０での学習順序に従って提示されるが、各問題につけられた文法項目タグによって、より弱い文法項目に絞って提示することもできる。

＜デジタルカルテ類１５０＞
スケジューリングシステム１６０が学習予定と学習リズムを作り出し、ナビゲーションシステム１４０が学習に集中と効率性をもたらす。そして、学習効果や学習状況そして弱点などを客観的に示し、今後の学習の指針を与えるのが、「学習カルテ」「学習フォリオ」「学習レポート」の３つからなるデジタルカルテ類１５０である。

「学習カルテ」は教師や管理者に、学習者個人単位、クラス単位の詳細な学習状況を報告し、学習管理や学習指導の指針を与える。「学習フォリオ」は学習者個人に配信され、それぞれの学習状況や個人に応じた学習診断が与えられる。そして、「学習レポート」は学習者の保護者や企業の管理課などに向けて配信されるものであり、学習者の学習状況や成績が報告される。

学習カルテは、受講者個々や受講者群の進度評価（技能別）・学習記録（技能別）・学習密度（技能別）・まじめ指標（技能別）・学習診断（技能別）・不正学習の把握（技能別）・学習困難点の把握（技能別）・復習項目記録（技能別）など、教師や管理者に必要となる資料を自動的に作成し、随時報告するものである。

学習フォリオは、進度評価（技能別）・学習記録（技能別）・学習密度（技能別）・まじめ指標（技能別）・学習診断（技能別）・学習困難点の把握（技能別）を随時受講者に報告するものである。

学習レポートは、進度評価（技能別）・学習診断（技能別）・学習密度（技能別）・まじめ指標（技能別）・学習診断（技能別）・学習困難点の把握（技能別）を随時保護者等に報告するものである。

＜デジタルカルテ類１５０に含まれる項目の算定・報告方法＞
デジタルカルテ類１５０に含まれる項目は、以下のように算定及び報告される。

＜学習記録＞
受講者個人についての技能別（学習プログラム別）の学習記録は以下の通りである。
（リーディングプログラム）
ＲＲ１：アクセス日時
ＲＲ２：課題番号
ＲＲ３：各英文におけるリーディング速度（ｗｐｍ）：英文語数／所用時間（分）
ＲＲ４：各設問における正解率：正解問題数／総問題数（１０問）
ＲＲ５：各設問における選択した選択肢番号
ＲＲ６：解答時間（秒）
（リスニングプログラム）
ＲＬ１：アクセス日時
ＲＬ２：課題番号
ＲＬ３：各問題における正解不正解
ＲＬ４：各問題において選択した選択肢番号
（スピーキングプログラム）
ＲＳ１：アクセス日時
ＲＳ２：課題番号
ＲＳ３：各テストページにおける正解数
ＲＳ４：各テストページにおける誤答タイプ文
ＲＳ５：学習時間（秒）
（ライティングプログラム）
ＲＷ１：アクセス日時
ＲＷ２：課題番号
ＲＷ３：各テストページにおける正解数
ＲＷ４：各テストページにおける誤答タイプ文
ＲＷ５：学習時間（秒）
（文法学習プログラム）
ＲＧ１：アクセス日時
ＲＧ２：課題番号
ＲＧ３：各問題の正解数
ＲＧ４：解答
また、クラスなどの受講者群についての技能別（学習プログラム別）の平均学習記録は以下の通りである。
（リーディングプログラム）
ＡＲ３：各英文における平均リーディング速度（ｗｐｍ）
ＡＲ４：各設問における平均正解率
ＡＲ６：平均解答時間（秒）
（リスニングプログラム）
ＡＬ３：各問題における平均正解率
（スピーキングプログラム）
ＡＳ３：各テストページにおける平均正解率
ＲＳ５：平均学習時間（秒）
（ライティングプログラム）
ＡＷ３：各テストページにおける平均正解率
ＲＷ５：平均学習時間（秒）
（文法学習プログラム）
ＲＧ３：各問題の平均正解率
＜進度評価＞
進度評価は、受講者個々とクラスなどの受講者群に対して行われる。評価は、リーディング、リスニング、スピーキング、ライティング、文法の各プログラム別に、全体学習量に対しての消化率〔消化教材量／全体教材量〕、理想とする消化スピードとの比較〔理想消化スピード：全教材量／４０日（８週間プログラムの場合、週５日×８週間＝４０日）〕、また受講者個々については受講者群平均と比較しての進捗状況などを提示する。理想消化率や受講者平均と比較して著しく消化の遅い学習者の提示なども行う〔個人消化率 ＜（ 受講者平均消化率＝−０．５ＳＤ）〕。デジタルカルテ類１５０への進度評価の記載例を図２６に示す。なお、注意の必要性については、〔個人消化率＜（受講者平均消化率＝−０．５ＳＤ）〕をもとに計算を行う。

＜学習密度＞
学習密度の把握は、アクセス時間と消化率及び項目難易度を利用して計算される。つまり、時間対消化率によってその消化が適正に消化されているかどうかや、受講者個々のレベルと項目難易度のレベルによって、その学習が受講者の能力一杯を使用しながらの学習であるか、言い換えれば各受講者が精一杯の力を使いながら真剣に学習をすすめているかどうかを測る指標である。

リーディング・スピーキング・ライティング・文法プログラムに適用される学習密度の計算例を図２７に示す。図２７では、望ましい消化パタン（学習密度＝消化率×所要時間）を５段階（５：望ましい、１：望ましくない）としている。

消化率については、高・中・低の３つのレベルを設け、それぞれのレベルを以下のように定めている。なお、理想時間＝１問を消化するのに理想とする速度（任意に設定）×問題数、である。
（高）＞理想消化率＋０．５ＳＤ
理想消化率＋０．５ＳＤ＞（中）＞理想消化率−０．５ＳＤ
（低）＜理想消化率−０．５ＳＤ
所要時間については、高時間・中時間・低時間の３つのレベルを設け、それぞれのレベルを以下のように定めている。なお、平均時間＝受講者と同様の受講者能力値の者の平均所用時間、である。
（高時間）＞理想（平均）時間＋０．５ＳＤ
理想（平均）時間＋０．５ＳＤ＞（中時間）＞理想（平均）時間−０．５ＳＤ
（低時間）＜理想（平均）時間−０．５ＳＤ
そして、消化率の各レベルと所要時間の各レベルとの掛け合わせに対して図２７に示すように５〜１の評価レベルを設定している。たとえば、消化率が（高）、かつ、所要時間が（低時間）の場合は５評価であり、消化率が（低）、かつ、所要時間が（高時間）の場合は１評価となっている。

さらに詳細な「学習密度」の計算例を図２８に示す。この例では、リーディングであればリーディング速度×正解率、リスニング、文法、スピーキング、ライティングであれば正解率を、項目難易度と受講者能力値の差からみて、そのパフォーマンスの質を把握する。

消化率については、高・中・低の３つのレベルを設け、それぞれのレベルを以下のように定めている。
（高消化率）＞平均消化率＋０．５ＳＤ
平均消化率＋０．５ＳＤ＞（中消化率）＞平均消化率−０．５ＳＤ
（低消化率）＜平均消化率−０．５ＳＤ
所要時間については、高時間・中時間・低時間の３つのレベルを設け、それぞれのレベルを以下のように定めている。
（高時間）＞平均時間＋０．５ＳＤ
平均時間＋０．５ＳＤ＞（中時間）＞平均時間−０．５ＳＤ
（低時間）＜平均時間−０．５ＳＤ
個人にとっての難易度として、学習者能力（θ）−項目難易度（ｂ）の値に応じた３つのレベルが定められている。
θ＜ｂの場合…高（−項目）
θ＝ｂの場合…中（０項目）
θ＞ｂの場合…低（＋項目）
消化率、所要時間、個人にとっての難易度の各レベルの組み合わせに対して図２８に示すように１０〜１の１０段階（１０：望ましい、１：望ましくない）の評価レベルを設定している。なお、図２８において（評価５）〜（評価１）は、それらに対応する消化率×所要時間パターンに対する図２７の評価レベルを示している。

図２８に示す評価基準によれば、たとえば、消化率が（高消化率）であり、かつ、所要時間が（低時間）であり、かつ、個人にとっての難易度が高（−項目）である場合（図２８の２８０１）の評価レベルは１０となる。

また、評価レベルが５となる組み合わせは次の通りである。
（１）消化率が（低消化率）、かつ、所要時間が（低時間）、かつ、個人にとっての難易度が高（−項目）である場合（図２８の２８０２）
（２）消化率が（中消化率）、かつ、所要時間が（中時間）、かつ、個人にとっての難易度が中（０項目）である場合（図２８の２８０３）
（３）消化率が（高消化率）、かつ、所要時間が（高時間）、かつ、個人にとっての難易度が低（＋項目）である場合（図２８の２８０４）
また、消化率が（低消化率）であり、かつ、所要時間が（高時間）であり、かつ、個人にとっての難易度が低（＋項目）である場合（図２８の２８０５）の評価レベルは０となる。

デジタルカルテ類１５０への学習密度評価の記載例を図２９に示す。

＜まじめ指標＞
まじめ指標に関しては、受講者全体と個人別に対しての記録を自動作成する、これは図３０に示すように、アクセス頻度と問題消化率とを掛け合わせて判断する。アクセス頻度に関しては１週間のアクセス頻度が「多い」・「普通」・「少ない」の３段階で分け、問題消化率に関しては「高い」・「普通（中）」・「低い」の３段階に分けて判断する。なお、まじめ指標は学習態度の診断機能としても使用する（図３０に示す表中の下線部以外は診断機能としても使用する）。

消化率については、高・中・低のレベルを以下のように定めている。
（高消化率）＞平均消化率＋０．５ＳＤ
平均消化率＋０．５ＳＤ＞（中消化率）＞平均消化率−０．５ＳＤ
（低消化率）＜平均消化率−０．５ＳＤ
アクセス頻度については、多い・普通・少ないのレベルを以下のように定めている。
高アクセス（多い）＞平均アクセス回数＋０．５ＳＤ
平均アクセス回数＋０．５ＳＤ＞中アクセス（普通）＞平均アクセス回数−０．５ＳＤ
低アクセス（少ない）＜平均アクセス回数−０．５ＳＤ
図３０に示す評価基準によれば、たとえば、消化率が（低消化率）であり、かつ、アクセス頻度が低アクセス（少ない）の場合の評価は「不真面目」となる。また、消化率が（低消化率）であり、かつ、アクセス頻度が高アクセス（多い）の場合の評価は「効率性に大きな問題あり」となる。

デジタルカルテ類１５０へのまじめ指標の記載例を図３１に示す。

＜学習診断＞
学習診断は、リーディング・リスニング等の教材別に以下のように行われる。
（リーディング）
リーディング学習での学習診断は受講者全体と個人別に対しての記録を自動作成する。これは図３２に示すように、リーディング速度と問題正答率を掛け合わせて判断する。リーディング速度に関しては、速い・普通・遅いの３段階で分けて、問題正答率に関しては、高い・普通・低いの３段階に分けて判断する。なお、１分間１０００語（通常は１分間１００〜１５０語）を越えるようなリーディング速度異常値（読んでいない）の学習者には、「不正学習の把握」機能で対応し、学習態度を改める旨のメッセージを表示する。

まず、リーディング速度異常値の者を以下の判定によりまず除く。
速すぎる（異常者）＞平均リーディング速度＋３ＳＤ
遅すぎる（異常者）＜平均リーディング速度−２ＳＤ
問題正解率については、高い・普通・低いのレベルを以下のように定めている。
高正解率（高い）＞平均正解率＋０．５ＳＤ
平均正解率＋０．５ＳＤ＞中正解率（普通）＞平均正解率−０．５ＳＤ
低正解率（低い）＜平均正解率−０．５ＳＤ
リーディング速度については、速い・普通・遅いのレベルを以下のように定めている。
平均リーディング速度＋３ＳＤ＞リーディング速度（速い）＞平均消化率＋０．５ＳＤ
平均リーディング速度＋０．５ＳＤ＞リーディング速度（普通）＞平均リーディング速度−０．５ＳＤ
平均リーディング速度−２ＳＤ＜リーディング速度（遅い）＜平均リーディング速度−０．５ＳＤ
図３２に示す評価基準によれば、たとえば、問題正解率が低正解率（低い）、かつ、リーディング速度が（遅い）場合の診断結果は「問題が難しすぎる可能性あり」となる。

デジタルカルテ類１５０への学習診断（リーディング）の記載例を図３３に示す。
（リスニング）
リスニング学習での学習診断は受講者全体と個人別に対しての記録を自動作成する。これは図３４に示すように、聞き直しの有無と問題の正解か不正解を掛け合わせて判断する。聞き直しの有無については１〜４のレベルが定められている。デジタルカルテ類１５０への学習診断（リスニング）の記載例を図３５に示す。
（スピーキングおよびライティング）
スピーキングおよびライティング学習での学習診断は受講者全体と個人別に対しての記録を自動作成する、これは図３６に示すように、各学習ボタンを押した頻度の多い・少ないと問題の正解か不正解を掛け合わせて判断する。各学習ボタンを押した頻度については１〜４のレベルが定められている。デジタルカルテ類１５０への学習診断（スピーキングおよびライティング）の記載例を図３７に示す。
（文法）
文法学習での学習診断は受講者全体と個人別に対しての記録を自動作成する。これは図３８に示すように、解説チェックの有無と問題の正解か不正解を掛け合わせて判断する。解説チェックの有無については１〜４のレベルが定められている。デジタルカルテ類１５０への学習診断（文法）の記載例を図３９に示す。

文法学習にはさまざまな文法項目の学習が含まれているが、各問題には文法項目のタグがつけられている。そして、一定量の学習を終了した後には、自動的にどの文法項目が弱点かといった情報を自動作成して記録する。さらに、弱いと判断された文法問題を指摘して、自動配信できる機能を有する。ただし、この機能については、「学習困難点の把握」において対応する。

＜不正学習の把握＞
不正学習の把握はリーディング、スピーキング及びライティング学習に対して行う。
（リーディング）
リーディングについては、図４０に示すようにリーディング速度と正解率とを掛け合わせて判断することとし、リーディング速度に関しては、速すぎる・遅すぎるの２段階で分け、正解率に関しては、高い・普通・低いの３段階に分け、その掛け合わせで判断する。

正解率については、高い・普通・低いのレベルを以下のように定めている。
（高い）＞平均正解率＋０．５ＳＤ
平均正解率＋０．５ＳＤ＞（普通）＞平均正解率−０．５ＳＤ
（低い）＜平均正解率−０．５ＳＤ
リーディング速度については、速すぎる・遅すぎるのレベルを以下のように定めている。
（速すぎる）＞平均リーディング速度＋３ＳＤ
（遅すぎる）＜平均リーディング速度−２ＳＤ
図４０に示す評価基準によれば、たとえば、正解率が（高い）、かつ、リーディング速度が（速すぎる）場合の診断結果は「不正学習の可能性」となる。また、正解率が（高い）、かつ、リーディング速度が（遅すぎる）場合の診断結果は「学習方法に問題あり（もっと速く読む）」となる。

この不正学習の把握により、場合によっては受講者に対して教師の介入が必要となる。

デジタルカルテ類１５０への不正学習の把握結果（リーディング）の記載例を図４１に示す。
（スピーキングおよびライティング）
スピーキングおよびライティングについては、図４２に示すように学習ページの消化スピードとテストページの正解率の掛け合わせで計算を行う。

正解率については、高い・普通・低いのレベルを以下のように定めている。
（高い）＞平均正解率＋０．５ＳＤ
平均正解率＋０．５ＳＤ＞（普通）＞平均正解率−０．５ＳＤ
（低い）＜平均正解率−０．５ＳＤ
消化速度については、速すぎる・遅すぎるのレベルを以下のように定めている。
（速すぎる）＞平均消化速度＋３ＳＤ
（遅すぎる）＜平均消化速度−２ＳＤ
図４２に示す評価基準によれば、たとえば、正解率が（高い）、かつ、消化速度が（速すぎる）場合の診断結果は「不正学習の可能性」となる。また、正解率が（高い）、かつ、消化速度が（遅すぎる）場合の診断結果は「学習方法に問題あり」となる。

この不正学習の把握により、場合によっては受講者に対して教師の介入が必要となる。

デジタルカルテ類１５０への不正学習の把握結果（スピーキングおよびライティング）の記載例を図４３に示す。

＜学習困難点の把握＞
学習困難点の把握は、正解率及び復習メニュー登録項目により行う。
（正解率による困難点の把握）
リーディング学習については、リーディング速度、正解率、リーディング速度×正解率の昇順により行う。リスニング学習については、パートごと正解率の昇順（個人の場合）、問題個々の正解率の昇順（グループの場合）により行う。スピーキング学習については、正解率の昇順により行う。ライティング学習については、正解率の昇順により行う。文法学習については、文法カテゴリー別の正解率昇順により行う。これが文法弱点診断システムとなる。なお、正解率＝正解数／カテゴリー別総問題数、である。デジタルカルテ類１５０への記載例を図４４に示す。
（復習・定着システム１２０による「復習メニュー」登録による困難点の把握）
リーディング・リスニング・スピーキング・ライティングプログラムの場合、上述のように、復習・定着システム１２０により復習リストに入れた課題が記録され、図４５に示す表のように整理され表示される。このような情報をソートし、組み合わせることによって、教師が介入すべきさまざまな情報を得ることができる。例を以下（１）〜（３）に示す。
（１）「学習者の間違いが多かった問題トップ５」
（２）「学習者が解説して欲しい問題トップ５」
（３）「最優先で解説すべき問題トップ５（間違った問題と学習者登録との掛け合わせ）」
＜学習カルテ＞
本システムでは、教師に必要となる教師用資料「学習カルテ」を自動的に作成し、必要に応じて表示する。学習カルテは、学習記録・進度評価・学習密度・まじめ指標・学習診断・不正学習の把握・学習困難点の把握・復習項目記録からなり、本システムでは、必要な項目を画面で表示し、また、必要に応じて印刷も行える。

学習カルテに利用されるデータ例を図４６および図４７に示す。図４６は、受講者個人についてのそれぞれの学習記録の例を示し、図４７は、クラスなどの受講者群についてのそれぞれの平均学習記録の例を示す。

進度評価の学習カルテにおける表示例を図４８に、学習密度の学習カルテにおける表示例を図４９に、まじめ指標の学習カルテにおける表示例を図５０に示す。

学習診断については、リーディング、リスニング、スピーキング、文法の各学習プログラムごとに学習カルテに表示される。それらの表示例を図５１〜図５４に示す。

不正学習の把握の学習カルテにおける表示例を図５５〜図５６に示す。リーディング学習における表示例を図５５に、スピーキング学習における表示例を図５６にそれぞれ示す。

学習困難点の把握の学習カルテにおける表示例を図５７に示す。個人学習者の場合を（ａ）に示し、クラスなど受講者群の場合を（ｂ）を示す。

復習項目記録の学習カルテにおける表示例を図５８に示す。ここではリーディング・リスニング・スピーキング・ライティングプログラムの場合を示している。図５８に示すような情報をソートし、組み合わせることによって、教師が介入すべきさまざまな情報を得ることができる。たとえば以下の（１）〜（３）のような情報を得ることができる。
（１）「学習者の間違いが多かった問題トップ５」
（２）「学習者が解説して欲しい問題トップ５」
（３）「最優先で解説すべき問題トップ５（間違った問題と学習者登録との掛け合わせ）」
以上に示した各項目がまとめて表示された学習カルテの例を図５９〜６４に示す。図５９〜図６０は個人受講者用の学習カルテの例であり、図６１〜図６４はクラスなどの受講者群用の学習カルテの例である。

＜学習フォリオ＞
本システムでは、受講者個人へのフィードバック資料として必要となる学習者用記録「学習フォリオ」を自動的に作成し自動配信する。学習フォリオは、学習記録・進度評価・学習密度・まじめ指標・学習診断・学習困難点の把握からなる。受講者は、学習を行っていく間と学習後は常に見ることができ、また必要に応じて印刷を行うこともできる。なお、受講者個人へのフィードバックは学習開始時１週間目から順次自動配信で行う。

学習フォリオに利用されるデータ例を図６５に示す。図６５は、受講者個人についての各学習プログラムの学習記録である。

進度評価の学習フォリオにおける表示例を図６６に、学習密度の学習フォリオにおける表示例を図６７（ａ）に、まじめ指標の学習フォリオにおける表示例を図６７（ｂ）に示す。

学習診断については、図６８に示すように、リーディング、リスニング、スピーキング、文法の各学習プログラムごとに学習フォリオに表示される。

学習困難点の把握の学習フォリオにおける表示例を図６９に示す。

＜学習レポート＞
本システムでは、受講者の保護者が見られるフィードバック資料として必要となる保護者用記録「学習レポート」を自動的に作成し自動配信する。学習レポートは、学習記録・進度評価・学習密度・まじめ指標・学習診断・学習困難点の把握からなる。保護者へのフィードバックは受講者が学習開始時１週間目から順次要望により自動配信で行う。なお、学習後も常に見ることができ、また必要に応じて印刷を行うこともできる。

学習レポートに利用されるデータ例を図７０に、進度評価の学習レポートにおける表示例を図７１に、学習密度の学習レポートにおける表示例を図７２（ａ）に、まじめ指標の学習レポートにおける表示例を図７２（ｂ）に示す。

学習診断については、図７３に示すように、リーディング、リスニング、スピーキング、文法の各学習プログラムごとに学習レポートに表示される。

学習困難点の把握の学習レポートにおける表示例を図７４に示す。

本システムでは、以上のような「学習カルテ」「学習フォリオ」「学習レポート」の３つからなるデジタルカルテ類１５０により、学習効果や学習状況そして弱点などを客観的に示し今後の学習の指針を与えている。これにより、受講者にとっては具体的な学習指針が与えられることになり、また、管理者・教師にとっては、個々の受講者に適切なフィードバックを与えることができる。

本発明は、ｅラーニング受講者をさまざまな点でサポートし、学習を効果的かつ効率的に継続させるためのシステムとして有用である。

本発明の実施形態によるｅラーニングシステムの全体構成を示す図 図１に示したスケジューリングシステムの内部構成を示す図 図２に示したテーブル１の構成例を示す図 図２に示したテーブル２の構成例を示す図 図２に示したテーブル３の構成例を示す図 図２に示したテーブル４の構成例を示す図 学習日時の予約処理の手順を示すフローチャート （ａ）ログイン画面の一例、（ｂ）メインメニュー画面の一例 予約日時入力画面の一例 入力された予約時間が予約可能時間数の範囲内か否かの判定例を示す図 教材コンテンツへのアクセス時のフローチャート 教材コンテンツへのアクセスを許可するか否かの判定例を示す図 教材コンテンツへのアクセスを許可するか否かの判定例を示す図 学習メニュー画面の一例 パスレベルの決定処理を説明するための図 パスレベルの決定処理を説明するための図 管理ツール１３０からナビゲーションシステム１４０およびデジタルカルテ類１５０へのデータ加工の流れの概略を示す図 ナビゲーションシステム１４０によるデータ表示例を示す図 ナビゲーションシステム１４０によるデータ表示例を示す図 ナビゲーションシステム１４０によるデータ表示例を示す図 ナビゲーションシステム１４０によるデータ表示例を示す図 ナビゲーションシステム１４０によるデータ表示例を示す図 ナビゲーションシステム１４０によるデータ表示例を示す図 復習リストの一例を示す図 復習・定着システム１２０におけるデータ処理の流れの概念を示す図 デジタルカルテ類１５０への進度評価の記載例を示す図 学習密度の計算例を示す図 さらに詳細な学習密度の計算例を示す図 デジタルカルテ類１５０への学習密度評価の記載例を示す図 まじめ指標の評価基準を示す図 デジタルカルテ類１５０へのまじめ指標の記載例を示す図 リーディング学習での学習診断の評価基準を示す図 デジタルカルテ類１５０への学習診断（リーディング）の記載例を示す図 リスニング学習での学習診断の評価基準を示す図 デジタルカルテ類１５０への学習診断（リスニング）の記載例を示す図 スピーキングおよびライティング学習での学習診断の評価基準を示す図 デジタルカルテ類１５０への学習診断（スピーキングおよびライティング）の記載例を示す図 文法学習での学習診断の評価基準を示す図 デジタルカルテ類１５０への学習診断（文法）の記載例を示す図 リーディング学習での不正学習の把握の評価基準を示す図 デジタルカルテ類１５０への不正学習の把握（リーディング）の記載例を示す図 スピーキングおよびライティング学習での不正学習の把握の評価基準を示す図 デジタルカルテ類１５０への不正学習の把握（スピーキングおよびライティング）の記載例を示す図 デジタルカルテ類１５０への学習困難点の記載例を示す図 復習メニュー登録項目による学習困難点の把握の際に表示される表の一例 学習カルテに利用されるデータ例を示す図 学習カルテに利用されるデータ例を示す図 進度評価の学習カルテにおける表示例を示す図 学習密度の学習カルテにおける表示例を示す図 まじめ指標の学習カルテにおける表示例を示す図 リーディング学習についての学習診断の学習カルテにおける表示例を示す図 リスニング学習についての学習診断の学習カルテにおける表示例を示す図 スピーキング学習についての学習診断の学習カルテにおける表示例を示す図 文法学習についての学習診断の学習カルテにおける表示例を示す図 不正学習の把握の学習カルテにおける表示例を示す図 不正学習の把握の学習カルテにおける表示例を示す図 学習困難点の把握の学習カルテにおける表示例を示す図 復習項目記録の学習カルテにおける表示例を示す図 個人受講者用の学習カルテの例を示す図 個人受講者用の学習カルテの例を示す図 クラスなどの受講者群用の学習カルテの例を示す図 クラスなどの受講者群用の学習カルテの例を示す図 クラスなどの受講者群用の学習カルテの例を示す図 クラスなどの受講者群用の学習カルテの例を示す図 学習フォリオに利用されるデータ例を示す図 進度評価の学習フォリオにおける表示例を示す図 （ａ）学習密度の学習フォリオにおける表示例を示す図、（ｂ）まじめ指標の学習フォリオにおける表示例を示す図 学習診断の学習フォリオにおける表示例を示す図 学習困難点の把握の学習フォリオにおける表示例を示す図 学習レポートに利用されるデータ例を示す図 進度評価の学習レポートにおける表示例を示す図 （ａ）学習密度の学習レポートにおける表示例を示す図、（ｂ）まじめ指標の学習レポートにおける表示例を示す図 学習診断の学習レポートにおける表示例を示す図 学習困難点の把握の学習レポートにおける表示例を示す図

符号の説明

１００ ｅラーニング・マネジメント・システム
１１０ 学習システム
１２０ 復習・定着システム
１３０ 管理ツール
１４０ ナビゲーションシステム
１５０ デジタルカルテ類
１６０ スケジューリングシステム
２００Ａ〜２００Ｃ ＰＣ（受講者端末）

Claims (11)

1. あらかじめ学習日時の予約を行い当該予約日時に学習を行うタイプのｅラーニングにおける受講者の学習スケジュールを管理するシステムであって、データベース部と、予約処理部と、アクセス処理部と、判定処理部とを備えており、
   前記データベース部は、
   各受講者を識別するための受講者ＩＤと各受講者の一定期間ごとの学習予定日および学習予定時間とが対応づけられている第１のテーブルと、
   前記受講者ＩＤと前記一定期間における予約可能時間数とが対応づけられている第２のテーブルと、
   前記受講者ＩＤと前記一定期間ごとの実際の学習日および実際の学習量とが対応づけられている第３のテーブルとを備え、
   前記予約処理部は、
   受講者ＩＤとある一定期間における学習予定日および学習予定時間の入力を促す画面を受講者の端末装置に表示させる処理（ａ１）と、
   前記受講者の端末装置により入力された受講者ＩＤと前記ある一定期間における学習予定日および学習予定時間とを受けると、前記入力された受講者ＩＤに対応づけられている予約可能時間数に前記入力された学習予定時間が収まっているか否かを前記第２のテーブルを参照して判断する処理（ａ２）と、
   前記処理（ａ２）において収まっていると判断された場合、前記第１のテーブルの前記入力された受講者ＩＤに対応づけられている前記ある一定期間における学習予定日および学習予定時間に前記入力された学習予定日および学習予定時間を登録する処理（ａ３）とを行い、
   前記アクセス処理部は、
   受講者の端末装置による教材コンテンツへのアクセスの前に受講者ＩＤの入力を促す画面を前記受講者の端末装置に表示させる処理（ｂ１）と、
   前記処理（ｂ１）により入力された受講者ＩＤに対応づけられている学習予定日および学習予定時間に現在の日時が収まっているか否かを前記第１のテーブルを参照して判断する処理（ｂ２）と、
   前記処理（ｂ２）において収まっていると判断された場合、前記受講者の端末装置による前記教材コンテンツへのアクセスを許可する処理（ｂ３）と、
   前記処理（ｂ２）において収まっていないと判断された場合、前記受講者の端末装置による前記教材コンテンツへのアクセスを禁止する処理（ｂ４）と、
   前記処理（ｂ３）においてアクセスが許可されると、前記第３のテーブルの前記処理（ｂ１）により入力された受講者ＩＤに対応づけられている前記ある一定期間における実際の学習日に当該アクセス時の日付けを登録し、前記第３のテーブルの前記処理（ｂ１）により入力された受講者ＩＤに対応づけられている前記ある一定期間における実際の学習量に当該アクセスにおいて受講者が行った学習量を登録する処理（ｂ５）とを行い、
   前記判定処理部は、
   前記第３のテーブルに登録されている各受講者ＩＤについて、前記第３のテーブルに対応づけられて登録されている前記ある一定期間における実際の学習日を参照して、前記ある一定期間における実際の学習日数を獲得し、その学習日数が前記ある一定期間に対して定められている基準学習日数以上であるか否かを判断する処理（ｃ１）と、
   前記第３のテーブルに登録されている各受講者ＩＤについて、前記第３のテーブルに対応づけられて登録されている前記ある一定期間における実際の学習量を参照して、前記ある一定期間における実際の学習量を獲得し、その学習量が前記ある一定期間に対して定められている基準学習量以上であるか否かを判断する処理（ｃ２）と、
   前記処理（ｃ１）において基準学習日数以上であると判断され、かつ、前記処理（ｃ２）において基準学習量以上であると判断された受講者ＩＤについて、前記第２のテーブルに登録されている予約可能時間数を増加させる処理（ｃ３）とを行う、
   ことを特徴とするｅラーニング・マネジメント・システム。
2. 請求項１において、
   前記アクセス処理部は、
   前記処理（ｂ１）により入力された受講者ＩＤに前記第１のテーブルにおいて対応づけられている学習予定時間が前記処理（ｂ３）により許可されたアクセス中に終了すると、前記受講者の端末装置による前記教材コンテンツへのアクセスを禁止する、
   ことを特徴とするｅラーニング・マネジメント・システム。
3. 請求項２において、
   前記アクセス処理部は、
   前記処理（ｂ１）により入力された受講者ＩＤに前記第２のテーブルにおいて対応づけられている予約可能時間数が第１の時間数に達してる場合は、前記処理（ｂ１）により入力された受講者ＩＤに前記第１のテーブルにおいて対応づけられている学習予定時間が前記処理（ｂ３）により許可されたアクセス中に終了した後も前記受講者の端末装置による前記教材コンテンツへのアクセスを許可する、
   ことを特徴とするｅラーニング・マネジメント・システム。
4. 請求項１において、
   前記アクセス処理部は、
   前記処理（ｂ１）により入力された受講者ＩＤに前記第２のテーブルにおいて対応づけられている予約可能時間数が第２の時間数に達してる場合は、前記処理（ｂ２）における判断にかかわらず、あるいは、前記処理（ｂ２）を行わずに、前記受講者の端末装置による前記教材コンテンツへのアクセスを許可する、
   ことを特徴とするｅラーニング・マネジメント・システム。
5. 請求項１において、
   前記判定処理部は、さらに、
   前記処理（ｃ１）において基準学習日数以上ではないと判断された、および／または、前記処理（ｃ２）において基準学習量以上ではないと判断された受講者ＩＤについて、前記第２のテーブルに登録されている予約可能時間数を減少させる処理（ｃ４）を行う、
   ことを特徴とするｅラーニング・マネジメント・システム。
6. データベースに保存された各受講者の学習データに基づいて課題基準、過去基準、他者基準のうちの少なくとも１つをｅラーニング受講者の端末画面に表示する処理（ａ）と、
   前記処理（ａ）の後に前記ｅラーニング受講者の端末画面に問題を表示する処理（ｂ）と、
   前記処理（ｂ）により表示された問題についての学習終了後に、前記処理（ａ）により表示された基準と今回の学習結果との比較を前記ｅラーニング受講者の端末画面に表示する処理（ｃ）とを行い、
   前記課題基準は、今回提示する問題の難易度からみた達成の度合いを示すものであり、
   前記過去基準は、前記受講者の過去のパフォーマンスからみた達成の度合いを示すものであり、
   前記他者基準は、他の受講者のパフォーマンスと比較した有能さの度合いを示すものである、
   ことを特徴とするｅラーニング・マネジメント・システム。
7. 請求項６において、
   前記処理（ａ）では、
   前記受講者の現時点での学力と、前記処理（ｂ）により今回提示する問題の難易度とに基づいて予想正解率を求め、求めた予想正解率を前記ｅラーニング受講者の端末画面に表示する、
   ことを特徴とするｅラーニング・マネジメント・システム。
8. ｅラーニング受講者が学習した問題のうち第１の基準を満たしているものを復習リストに登録する処理（ａ）と、
   前記ｅラーニング受講者の端末画面に提示された問題について復習リストに登録するか否かの選択を前記受講者に促す処理（ｂ）と、
   前記処理（ｂ）において受講者に選択された問題を前記復習リストに登録する処理（ｃ）と、
   前記復習リストに登録されている問題を前記ｅラーニング受講者の端末画面に提示する処理（ｄ）とを行う、
   ことを特徴とするｅラーニング・マネジメント・システム。
9. 請求項８において、
   前記復習リストに登録されている問題のうち第２の基準を満たしているものを前記復習リストから削除する処理（ｅ）をさらに行う、
   ことを特徴とするｅラーニング・マネジメント・システム。
10. 請求項８または９において、
    前記第１および／または第２の基準は、管理者側で任意に設定可能である、
    ことを特徴とするｅラーニング・マネジメント・システム。
11. ｅラーニング受講者の学習効果、学習状況、弱点などを客観的に示し、今後の学習の指針を与えるためのデジタルカルテ類を作成し配信する機能を有するシステムであって、
    前記デジタルカルテ類は、学習カルテと、学習フォリオと、学習レポートとを含み、
    前記学習カルテは、教師や管理者に受講者個人単位および／またはクラス単位の詳細な学習状況を報告し、学習管理や学習指導の指針を与えるものであり、
    前記学習フォリオは、受講者個人に配信され、それぞれの学習状況や個人に応じた学習診断が与えられるものであり、
    前記学習レポートは、受講者の保護者や企業の管理課などに向けて配信され、学習者の学習状況や成績が報告されるものである、
    ことを特徴とするｅラーニング・マネジメント・システム。