JP2010256795A - Question information output device, question information output method and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、問題を用いて行われた学習時間に関する情報等を用いて、次の問題を出力する問題情報出力装置等に関する。 The present invention relates to a problem information output device or the like that outputs the next problem by using information related to a learning time performed using the problem.
従来、eラーニング・システムを用いた学習が行われている(例えば、特許文献1参照)。 Conventionally, learning using an e-learning system has been performed (see, for example, Patent Document 1).
eラーニング・システム等の自主的な学習では、問題の選択に関する課題がある。すなわち、難易度の高すぎる問題を学習者に出したり、学習進行段階の初歩的な段階をスキップして高度な段階の問題を学習者に出したりすると、学習者は適切に問題を解答することができず、学習の効率やモチベーションが下がってしまうと言う課題があった。具体的には、難易度が中程度の問題を解くことができるかどうかの学習者に対して、難易度の高い問題を解かせることは不適切である。また、長方形の面積を算出する問題を解くことができない学習者に対して、台形の面積を算出する問題を出すことは不適切である。一方、難易度の低すぎる問題を学習者に出したり、学習進行段階の高度な段階の問題にも対応できる学習者に初歩的な段階の問題を出したりした場合にも、学習の効率やモチベーションが下がってしまうという課題があった。 Voluntary learning such as an e-learning system has problems related to problem selection. In other words, if a problem that is too difficult is given to the learner, or if an advanced problem is given to the learner by skipping the elementary stage of the learning progress stage, the learner will answer the problem appropriately. There was a problem that learning efficiency and motivation would be reduced. Specifically, it is inappropriate for a learner who can solve a medium difficulty problem to solve a problem with a high difficulty level. Also, it is inappropriate to give a problem of calculating the trapezoidal area to a learner who cannot solve the problem of calculating the rectangular area. On the other hand, learning efficiency and motivation can be achieved even if a problem that is too difficult is presented to the learner, or a basic problem is presented to the learner who can cope with an advanced problem in the learning progress stage. There was a problem that would fall.
すなわち一般的には、学習者に対して次に出力する問題を適切に選択したいという課題があった。 That is, in general, there has been a problem of appropriately selecting the next problem to be output to the learner.
本発明の問題情報出力装置は、問題を識別する問題識別情報と、当該問題識別情報で識別される問題を用いて行われた学習についての時間に関する情報である学習時間情報と、当該問題識別情報で識別される問題に対する解答の正誤に関する情報である正誤情報とを対応付ける情報である解答対応情報が記憶され得る解答対応情報記憶部と、問題識別情報と、当該問題識別情報で識別される問題を示す情報である問題情報とを対応付ける情報である問題対応情報が記憶され得る問題対応情報記憶部と、前記解答対応情報によって対応付けられた学習時間情報と、正誤情報とを用いて、当該学習時間情報及び当該正誤情報に対応付けられた問題識別情報が示す問題の、次の出力対象となる問題を示す問題識別情報を取得し、当該問題識別情報に対応する問題情報を前記問題対応情報を用いて取得する問題情報取得部と、前記問題情報取得部が取得した問題情報を出力する問題情報出力部と、を備えた問題情報出力装置である。 The problem information output device of the present invention includes problem identification information for identifying a problem, learning time information that is information relating to time for learning performed using the problem identified by the problem identification information, and the problem identification information. An answer correspondence information storage unit capable of storing answer correspondence information, which is information associating correct / incorrect information, which is information on the correctness / incorrectness of the answer to the problem identified in (2), problem identification information, and a problem identified by the problem identification information Using the problem correspondence information storage unit that can store the problem correspondence information that is the information for associating the problem information that is the information to be shown, the learning time information associated with the answer correspondence information, and the correct / incorrect information. The problem identification information indicating the problem to be output next of the problem indicated by the information and the problem identification information associated with the correct / incorrect information is acquired, and the problem identification information is And issue information acquiring unit that the response to problems information obtained using the incident response information, and issues the information output unit for outputting a problem information the problem information acquiring unit has acquired, a problem information output apparatus having a.
かかる構成により、学習時間情報と正誤情報とを含めた様々な学習に関連する要因を考慮して解答者に次の問題を提示することが可能となるため、解答者の学習状況に最適な問題を提示することが可能となる。例えば、解答者のレベルに適合した問題を出力することができるようになる。その結果として、解答者(学習者)の学習の効率を高めることができうる。また、解答者(学習者)の学習に対するモチベーションが下がることを防止することもできる。 This configuration makes it possible to present the following questions to the respondent in consideration of various learning-related factors including learning time information and correct / incorrect information. Can be presented. For example, it becomes possible to output a question suitable for the level of the answerer. As a result, the learning efficiency of the answerer (learner) can be increased. Moreover, it is possible to prevent the motivation of the learner (learner) from learning.
また、本発明の問題情報出力装置は、前記問題情報出力装置において、問題識別情報と、当該問題識別情報で識別される問題の属性を示す情報である属性情報とを対応付ける情報である属性対応情報が記憶され得る属性対応情報記憶部とを更に備え、前記問題情報取得部は、前記解答対応情報によって対応付けられた学習時間情報および正誤情報と、当該学習時間情報及び当該正誤情報に対応付けられた問題識別情報に対応付けられている属性情報とを用いて、次に出力する問題の属性を決定する属性決定手段と、前記属性対応情報と前記問題対応情報とを用いて、前記属性決定手段が決定した属性を示す属性情報に対応する問題識別情報で識別される問題を示す問題情報を取得する問題情報取得手段とを備えた問題情報取得部である。 Further, the problem information output device of the present invention is attribute correspondence information which is information for associating the problem identification information with attribute information which is information indicating the attribute of the problem identified by the problem identification information in the problem information output device. The problem information acquisition unit is associated with the learning time information and correct / incorrect information associated with the answer corresponding information, and with the learning time information and the correct / incorrect information. Attribute determination means for determining the attribute of the next problem to be output using the attribute information associated with the problem identification information, and the attribute determination means using the attribute correspondence information and the problem correspondence information. A problem information acquisition unit including problem information acquisition means for acquiring problem information indicating a problem identified by the problem identification information corresponding to the attribute information indicating the determined attribute.
かかる構成により、属性によって次の問題を提示することが可能となるため、問題あるいは問題識別情報と属性情報とを対応付けるだけで、容易に、学習状況に最適な問題を出力させることが可能となる。 With this configuration, it is possible to present the next problem depending on the attribute. Therefore, it is possible to easily output the optimal problem for the learning situation simply by associating the problem or problem identification information with the attribute information. .
また、本発明の問題情報出力装置は、前記問題情報出力装置において、前記学習時間情報は、当該学習時間情報に対応した問題識別情報が示す問題に対する解答の記入時間を示す記入時間情報と、非記入時間を示す非記入時間情報とを有しており、前記問題情報取得部は、記入時間情報と非記入時間とに応じて、問題情報を取得する問題情報出力装置である。 In the problem information output device of the present invention, in the problem information output device, the learning time information includes entry time information indicating an entry time of an answer to a problem indicated by the problem identification information corresponding to the learning time information, The problem information acquisition unit is a problem information output device that acquires problem information according to the entry time information and the non-entry time.
かかる構成により、問題を利用した学習時における、問題の記入時間と、非記入時間とに応じて、問題を解いた解答者に適した次の問題を出力することが可能となる。例えば、記入時間と非記入時間との組合せ等から考え得る解答者の理解度や解答状況に応じて、次の問題を出力することが可能となる。 With such a configuration, it is possible to output the next question suitable for the answerer who solved the problem according to the question entry time and non-entry time during learning using the question. For example, it is possible to output the next question according to the level of understanding of the answerer and the answer situation that can be considered from the combination of entry time and non-entry time.
また、本発明の問題情報出力装置は、前記問題情報出力装置において、前記非記入時間情報は、思考時間を示す思考時間情報および/または空き時間を示す空き時間情報とを有しており、前記問題情報取得部は、思考時間情報および/または空き時間情報に応じて、問題情報を取得する問題情報出力装置である。 Further, the problem information output device of the present invention is the problem information output device, wherein the non-filling time information includes thought time information indicating a thinking time and / or free time information indicating a free time, The problem information acquisition unit is a problem information output device that acquires problem information according to thought time information and / or free time information.
かかる構成により、問題を利用した学習時における、思考時間や空き時間に応じて、問題を解いた解答者に適した次の問題を出力することが可能となる。例えば、思考時間や空き時間等から考え得る解答者の理解度や解答状況に応じて、次の問題を出力することが可能となる。 With such a configuration, it is possible to output the next question suitable for the solver who solved the problem according to the thinking time and the free time during learning using the problem. For example, it becomes possible to output the next question according to the level of understanding and the answer situation of the answerer that can be considered from the thinking time and the free time.
また、本発明の問題情報出力装置は、前記問題情報出力装置において、前記学習時間情報は、学習が行われた時間帯を示す情報である学習時間帯情報を含み、前記問題情報取得部は、前記学習時間帯情報に応じて、問題情報を取得する問題情報出力装置である。 In the problem information output device of the present invention, in the problem information output device, the learning time information includes learning time zone information that is information indicating a time zone in which learning is performed, and the problem information acquisition unit includes: It is a problem information output device that acquires problem information according to the learning time zone information.
かかる構成により、問題を利用した学習時における、学習時間帯に応じて、問題を解いた解答者に適した次の問題を出力することが可能となる。例えば、学習時間帯等から考え得る解答者の理解度や解答状況に応じて、次の問題を出力することが可能となる。 With such a configuration, it is possible to output the next question suitable for the solver who solved the problem according to the learning time zone during learning using the problem. For example, it becomes possible to output the next question according to the understanding level and answer situation of the answerer that can be considered from the learning time zone.
また、本発明の問題情報出力装置は、前記問題情報出力装置において、前記学習時間情報は、学習が行われた日に関する情報である学習日情報を含み、前記問題情報取得部は、前記学習日情報に応じて、問題情報を取得する問題情報出力装置である。 In the problem information output device of the present invention, in the problem information output device, the learning time information includes learning date information that is information relating to a date on which learning is performed, and the problem information acquisition unit includes the learning date. It is a problem information output device that acquires problem information according to information.
かかる構成により、問題を利用した学習時における、学習日の情報に応じて、問題を解いた解答者に適した次の問題を出力することが可能となる。例えば、学習日情報等から考え得る解答者の理解度や解答状況に応じて、次の問題を出力することが可能となる。 With such a configuration, it is possible to output the next question suitable for the answerer who solved the problem according to the learning date information during learning using the problem. For example, it is possible to output the next question according to the understanding level and answer situation of the answerer that can be considered from the learning date information or the like.
また、本発明の問題情報出力装置は、前記問題情報出力装置において、前記解答対応情報は、前記問題識別情報と、当該問題識別情報が示す問題を解く際の目的意識の強さを示す情報である意識情報とを、更に対応付けた情報であり、前記問題情報取得部は、前記意識情報に応じて、問題情報を取得する問題情報出力装置である。 In the problem information output device of the present invention, in the problem information output device, the answer correspondence information is information indicating the problem identification information and the strength of purpose awareness when solving the problem indicated by the problem identification information. It is information in which certain consciousness information is further associated, and the problem information acquisition unit is a problem information output device that acquires problem information according to the consciousness information.
かかる構成により、問題を利用した学習時における、解答者の問題を解く目的意識に応じて、問題を解いた解答者に適した次の問題を出力することが可能となる。例えば、意識情報から考え得る解答者の理解度や解答状況に応じて、次の問題を出力することが可能となる。 With such a configuration, it is possible to output the next problem suitable for the answerer who solved the problem, according to the purpose of solving the problem of the answerer during learning using the problem. For example, it becomes possible to output the next question according to the level of understanding and answer status of the answerer that can be considered from the consciousness information.
また、本発明の問題情報出力装置は、前記問題情報出力装置において、前記解答対応情報は、前記問題識別情報と、当該問題識別情報が示す問題を解く際に利用された電子ペンのふるまいに関する情報である電子ペンふるまい情報とを、更に対応付けた情報であり、前記問題情報取得部は、前記電子ペンふるまい情報に応じて、問題情報を取得する問題情報出力装置である。 In the problem information output device of the present invention, in the problem information output device, the answer correspondence information includes information regarding the problem identification information and behavior of the electronic pen used when solving the problem indicated by the problem identification information. The problem information acquisition unit is a problem information output device that acquires problem information according to the electronic pen behavior information.
かかる構成により、問題を利用した学習時における、電子ペンのふるまいに応じて、問題を解いた解答者に適した次の問題を出力することが可能となる。例えば、電子ペンふるまい情報から考え得る解答者の理解度や解答状況に応じて、次の問題を出力することが可能となる。 With such a configuration, it is possible to output the next question suitable for the solver who solved the problem according to the behavior of the electronic pen during learning using the problem. For example, the following questions can be output according to the understanding level and answer situation of the answerer that can be considered from the electronic pen behavior information.
また、本発明の問題情報出力装置は、前記問題情報出力装置において、前記電子ペンふるまい情報は、電子ペンの筆圧を示す情報である問題情報出力装置である。 Moreover, the problem information output device of the present invention is the problem information output device, wherein the electronic pen behavior information is information indicating a writing pressure of the electronic pen.
かかる構成により、問題を利用した学習時における、電子ペンの筆圧に応じて、問題を解いた解答者に適した次の問題を出力することが可能となる。例えば、電子ペンの筆圧から考え得る解答者の理解度や解答状況に応じて、次の問題を出力することが可能となる。 With such a configuration, it is possible to output the next question suitable for the solver who solved the problem according to the writing pressure of the electronic pen during learning using the problem. For example, it becomes possible to output the following questions according to the understanding level and answer situation of the answerer that can be considered from the writing pressure of the electronic pen.
本発明による問題情報出力装置等によれば、学習時間情報や正誤情報等を用いることによって、解答者に対して適切な問題を出力することができる。 According to the problem information output device and the like according to the present invention, it is possible to output an appropriate problem to the answerer by using learning time information and correct / incorrect information.
以下、問題情報出力装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。 Hereinafter, embodiments of a problem information output device and the like will be described with reference to the drawings. In addition, since the component which attached | subjected the same code | symbol in embodiment performs the same operation | movement, description may be abbreviate | omitted again.
(実施の形態1)
図1は、本実施の形態における問題情報出力装置1のブロック図である。図面を参照しながら説明する。本実施の形態による問題情報出力装置は、学習時間に関する情報を用いることによって、次の問題の属性を決定して次に出力する問題を決定するものである。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a block diagram of a problem
問題情報出力装置1は、解答対応情報記憶部101、属性対応情報記憶部102、問題対応情報記憶部103、問題条件対応情報記憶部104、問題情報取得部105、問題情報出力部106を備えている。
The problem
問題情報取得部105は、属性決定手段1051、問題情報取得手段1052を備えている。
The problem
解答対応情報記憶部101には、解答対応情報が記憶される。解答対応情報は、問題を識別する問題識別情報と、当該問題識別情報で識別される問題に対する解答に要した時間に関する情報である学習時間情報と、当該問題識別情報で識別される問題に対する解答の正誤に関する情報である正誤情報とを対応付ける情報である。
The answer correspondence
問題は、例えば、解答や採点の最小の単位となる問題(例えば、「1+1=」など)であってもよく、そのような解答や採点の最小の単位となる問題を複数含む集合としての問題、例えば、学期末試験における一科目のテストや、入試の一科目のテストなどであってもよい。解答や採点の最小の単位は、例えば、一の問題における最終的な解答に至るまでの部分(例えば、証明問題における複数のステップの一部)であってもよい。問題に対する解答は、数字等を含めた文字列を示すものに限るものではなく、例えば、画像等の情報であってもよい。 The problem may be, for example, a problem that is a minimum unit of answer or scoring (for example, “1 + 1 =”, etc.), and a problem as a set including a plurality of problems that are the minimum unit of such answer or scoring For example, it may be a test of one subject in the semester examination or a test of one subject of an entrance examination. The minimum unit for answering and scoring may be, for example, a part (for example, a part of a plurality of steps in a proof problem) up to a final answer in one question. The answer to the problem is not limited to a character string including numbers and the like, and may be information such as an image.
学習時間情報は、1以上の問題を用いて行われた学習についての時間に関する情報である。1以上の問題を用いて行われた学習とは、1以上の問題について解答すること等を含む概念である。学習時間情報は、例えば1以上の問題を用いて行われた学習の開始から終了までの時間を示す情報である。学習時間情報は、例えば、1以上の問題の解答に要した時間のうちの、問題に対する解答の記入時間を示す記入時間情報と、記入時間以外の非記入時間情報とを含む情報である。1以上の問題の解答に要した時間とは、問題に対する解答の記入が可能な状態の時間と考えても良い。1以上の問題の解答に要した時間には、休憩時間等の、実質的には問題を解いていない空き時間の情報を含んでもよい。また、学習時間情報は、1以上の問題を用いて行われた学習が行われた時間帯に関する情報である学習時間帯情報や、日に関する情報である学習日情報であってもよい。また、学習時間情報は、これらの情報のみにより構成されても良いし、これらの情報を組み合わせたものであっても良い。 The learning time information is information relating to time for learning performed using one or more problems. Learning performed using one or more problems is a concept including answering one or more problems. The learning time information is information indicating the time from the start to the end of learning performed using, for example, one or more problems. The learning time information is information including, for example, entry time information indicating an entry time of an answer to a question, and non-entry time information other than the entry time out of the time required to answer one or more questions. The time required for answering one or more questions may be considered as the time in which an answer to the question can be entered. The time required to answer one or more questions may include information on free time that does not substantially solve the problem, such as a break time. Further, the learning time information may be learning time zone information that is information about a time zone in which learning performed using one or more problems is performed, or learning date information that is information about a day. Further, the learning time information may be constituted only by these pieces of information, or may be a combination of these pieces of information.
学習時間情報が、記入時間情報と、非記入時間情報とを含む情報である場合、例えば、解答対応情報記憶部101に記憶される解答対応情報は、問題を識別する問題識別情報と、学習時間情報である記入時間情報および非記入時間情報と、当該問題識別情報で識別される問題に対する解答の正誤情報とを対応付ける情報であってもよい。記入時間とは、例えば、問題に対する解答の記入に要した時間である。問題に対する解答に関するデータの入力が行われている時間と考えても良い。また、記入時間情報は、解答以外の情報の記入時間を含む情報と考えても良いし、含まない情報と考えても良い。例えば、解答のための計算等を記入している時間や、解答のための下書き等を行っている時間を記入時間と考えても良い。また、一旦記入した解答を、書き直した場合等において、書き直す前の記入に要した時間も、記入時間に加えるようにして良い。記入時間情報は、具体的には、予め指定された1以上の問題についての記入時間を累積した(例えば加算した)情報である。非記入時間情報は、記入を行っていない時間の情報である。具体的には、学習時間情報が示す時間のうちの、記入時間を除いた時間を示す情報と考えても良い。なお、学習時間情報が、結果的に、記入時間情報と非記入時間情報とを取得可能な情報であれば、当該学習時間情報を、記入時間情報と、非記入時間情報とを含む情報と考えても良い。例えば、1以上の問題の解答に要した全ての時間から、記入時間情報を減算することで、非記入時間情報を取得することができるため、学習時間情報が、1以上の問題の解答に要した全ての時間と、記入時間情報とを含む情報である場合も、学習時間情報が、記入時間情報と、非記入時間情報とを含む情報であると考えてよい。
When the learning time information is information including entry time information and non-entry time information, for example, the answer correspondence information stored in the answer correspondence
また、非記入時間情報は、解答者の思考時間を示す思考時間情報と、空き時間を示す空き時間情報とを含む情報であっても良い。この場合、例えば、解答対応情報記憶部101に記憶される解答対応情報は、問題を識別する問題識別情報と、記入時間情報と、非記入時間情報である思考時間情報及び空き時間情報と、当該問題識別情報で識別される問題に対する解答の正誤情報とを対応付ける情報であってもよい。非記入時間情報が示す時間は、思考時間情報が示す時間と空き時間情報が示す時間とを加算した時間であらわすことができるため、非記入時間情報自身は、記入が行われていない時間全体の情報を有していなくても良い。思考時間とは、解答者が問題を解くために思考している時間である。また、空き時間は、例えば、1以上の問題を用いた学習に要した時間のうちの、問題を解答している時間以外の時間であり、具体的には、非記入時間のうちの思考時間以外の時間である。空き時間は、例えば休憩時間や席を外している時間等である。なお、非記入時間情報が、結果的に、思考時間情報と空き時間情報とを取得可能な情報であれば、この非記入時間情報を、思考時間情報と空き時間情報とを含む情報と考えても良い。例えば、非記入時間情報が示す時間から、思考時間情報を減算することで、空き時間情報を取得することができるため、非記入時間情報が記入が行われていない時間全体の情報を有している場合、非記入時間情報が、思考時間情報だけを含む場合も、非記入時間情報が、思考時間情報と空き時間情報とを含む情報記入時間情報とを含む情報であると考えてよい。
Further, the non-entry time information may be information including thinking time information indicating the answerer's thinking time and free time information indicating the free time. In this case, for example, the answer correspondence information stored in the answer correspondence
記入時間情報は、記入に要した時間について知ることができる情報であれば、どのような情報であってもよい。例えば、記入時間情報は、記入時間を定量的に示す情報(例えば、30分、1時間等)であってもよく、定性的な時間を示す情報(例えば、「長い」「短い」等)であってもよい。学習時間情報が定性的な時間を示す情報である場合であっても、例えば、1時間以上が「長い」であり、30分以上で1時間未満が「中程度」であり、30分未満が「短い」である、というように決まっていることが好適である。また、非記入時間情報や、思考時間情報や空き時間情報等についても同様である。 The entry time information may be any information as long as it can be known about the time required for entry. For example, the entry time information may be information indicating the entry time quantitatively (for example, 30 minutes, 1 hour, etc.), or information indicating a qualitative time (for example, “long”, “short”, etc.). There may be. Even if the learning time information is information indicating qualitative time, for example, 1 hour or more is “long”, 30 minutes or more and less than 1 hour is “medium”, and less than 30 minutes It is preferable that it is determined to be “short”. The same applies to non-entry time information, thinking time information, and free time information.
学習時間帯情報は、例えば、1以上の問題を用いて行われた学習が行われた時間帯を示すことが可能な情報である。学習時間帯情報は、学習が行われた時間帯の開始時刻と終了時刻とを指定する情報や、学習が行われた時間帯に含まれる一の時刻を指定する情報や、学習が行われた時間帯が含まれるおおよその時間区分を指定する情報である。時間帯の開始時刻と終了時刻とを指定する情報とは、結果的に開始時刻と終了時刻とを取得可能な情報であればよく、例えば、「午後3時10分から午後3時45分」等の学習の開始時間と終了時間とを示す情報であってもよいし、学習の開始時間と、学習の継続時間との組合せにより構成される情報であっても良い。学習が行われた時間帯に含まれる一の時刻を指定する情報とは、例えば、開始時刻や終了時刻や、開始時刻と終了時刻との中間の時刻等である。学習が行われた時間帯に含まれる一の時刻を指定する情報とは、結果的に学習が行われた時間帯に含まれる一の時刻を指定可能な情報であっても良い。また、学習が行われた時間帯が含まれるおおよその時間区分を指定する情報とは、例えば、1日を大きく区分分けした場合の一つを指定可能な情報であり、例えば、午前や、午後、早朝、深夜、夕方等の時間区分を指定する情報である。時間区分には、開始時刻や終了時刻等を指定する情報が対応付けられていても良い。なお、学習が行われた時間帯は、問題についての解答が行われた時間帯と考えても良い。学習時間帯情報は、空き時間を含む学習(あるいは解答)が行われた時間帯を示す情報であっても良い。また、学習時間帯情報は、学習が行われた年月日等の情報を更に含んでもよい。 The learning time zone information is information that can indicate a time zone in which learning performed using one or more problems is performed, for example. The learning time zone information is information that specifies the start time and end time of the time zone in which learning was performed, information that specifies one time included in the time zone in which learning was performed, and learning was performed This is information that designates an approximate time segment including the time zone. The information specifying the start time and the end time of the time zone may be information that can acquire the start time and the end time as a result. For example, “3:10 pm to 3:45 pm”, etc. It may be information indicating the learning start time and end time, or may be information configured by a combination of the learning start time and the learning continuation time. The information specifying one time included in the time zone in which learning is performed is, for example, a start time, an end time, a time intermediate between the start time and the end time, or the like. The information that designates one time included in the time zone in which learning is performed may be information that can designate one time included in the time zone in which learning is performed as a result. In addition, the information that specifies the approximate time division including the time zone in which the learning was performed is information that can specify one when the day is largely divided, for example, morning or afternoon , Information specifying time divisions such as early morning, late night, and evening. Information specifying a start time, an end time, or the like may be associated with the time segment. In addition, you may think that the time slot | zone when learning was performed is a time slot | zone when the answer about the question was performed. The learning time zone information may be information indicating a time zone during which learning (or answer) including idle time is performed. Further, the learning time zone information may further include information such as the date on which learning is performed.
学習日情報は、例えば、連続して学習が行われた日数を示す情報である。ただし、この学習日情報は、例えば、学習が継続的に行われているか等を判断するために用いられる情報であるため、厳密に連続している必要はなく、所定日数以上の連続した学習日数内に、所定日数以内の休みを挟んだ場合においても、連続した日数とカウントしても良い。また、学習が所定日数以上連続して行われていること、あるいは学習が所定日数以上連続して行われていないことを示す情報であっても良い。また、連続して学習が行われた日数が算出可能な情報であれば、問題を用いて行われた学習が行われた年月日等の日付や曜日に関する情報であってもよい。 The learning date information is, for example, information indicating the number of days for which learning has been performed continuously. However, since this learning date information is information used for determining whether learning is continuously performed, for example, it is not necessary to be strictly continuous, and the number of continuous learning days that are equal to or greater than a predetermined number of days. Even when a break within a predetermined number of days is included, the number of consecutive days may be counted. Further, it may be information indicating that learning has been continuously performed for a predetermined number of days or more, or that learning has not been performed continuously for a predetermined number of days or more. Moreover, as long as it is information that can calculate the number of days in which learning has been performed continuously, it may be information relating to the date and day of the week on which learning performed using a problem has been performed.
正誤情報は、解答の正誤について知ることができる情報であれば、どのような情報であってもよい。正誤情報は、例えば、問題数と正解数とを示す情報であってもよく、問題数と不正解数とを示す情報であってもよい。また、正解数と不正解数とを示す情報であってもよい。また、正答率を示す情報であってもよく、誤答率を示す情報であってもよく、正解・不正解を識別する情報であってもよい。また、正解した1以上の問題に割り当てられた配点等を用いて算出した点数(得点)であってもよい。また、この点数が、予め1以上の問題に割り当てられたしきい値を超える値であるか否かを示す情報であっても良い。 The correct / incorrect information may be any information as long as it can be known about the correctness of the answer. For example, the correct / incorrect information may be information indicating the number of questions and the number of correct answers, or may be information indicating the number of questions and the number of incorrect answers. Moreover, the information which shows the number of correct answers and the number of incorrect answers may be sufficient. Moreover, the information which shows a correct answer rate may be sufficient, the information which shows a wrong answer rate may be sufficient, and the information which identifies a correct answer / incorrect answer may be sufficient. Further, it may be a score (score) calculated using a score assigned to one or more correctly answered questions. Moreover, the information which shows whether this score is a value exceeding the threshold value previously assigned to one or more problems may be sufficient.
なお、解答対応情報は、問題識別情報と、当該問題識別情報が示す問題を解く際の、目的意識の強さを示す情報である意識情報とを、更に対応付けた情報であってもよい。意識情報は、解答者等の問題を解くことについての目的意識の強さを示す情報である。意識情報は、問題の解答者のやる気や意気込みや意欲等を示す情報と考えても良い。問題識別情報は、目的意識の強さを示すことができる情報であればどのような情報であっても良い。例えば、強さを数値等で定量的に示す情報であっても良いし、「強い」、「弱い」等の、強さを定性的に示す情報であっても良い。 The answer correspondence information may be information obtained by further associating the problem identification information with consciousness information that is information indicating the strength of purpose consciousness when solving the problem indicated by the problem identification information. Consciousness information is information which shows the strength of the purpose consciousness about solving problems, such as an answerer. Consciousness information may be considered as information indicating the motivation, enthusiasm, motivation, etc. of a person who solves a problem. The problem identification information may be any information as long as it can indicate the strength of purpose awareness. For example, it may be information indicating the strength quantitatively with a numerical value or the like, or information indicating the strength qualitatively such as “strong” or “weak”.
また、問題の解答が電子ペンを用いて行われる場合、解答対応情報は、問題識別情報と、当該問題識別情報が示す問題を解く際に利用された電子ペンのふるまいに関する情報である1以上の電子ペンふるまい情報とを、更に対応付けた情報であってもよい。電子ペンとは、例えば、アノト社の開発した電子ペンであってもよく、タブレットやその他の形式の電子ペンであってもよい。電子ペンふるまい情報とは、電子ペンが筆圧を検知可能なものである場合、検知した筆圧を示す情報である。筆圧を示す情報は筆圧の経時的な変化を示す情報であっても良いし、筆圧の最大値や平均値等を示す情報であっても良い。また、電子ペンの移動速度やストロークの長さ等を示す情報であっても良い。移動速度は、例えば電子ペンが示す座標の変化量を、その変化に要した時間で除算すること等により取得される。 In addition, when answering a question using an electronic pen, the answer correspondence information is one or more pieces of information related to the problem identification information and the behavior of the electronic pen used to solve the problem indicated by the problem identification information. Information that further associates electronic pen behavior information may be used. The electronic pen may be, for example, an electronic pen developed by Anoto, or may be a tablet or other type of electronic pen. The electronic pen behavior information is information indicating the detected writing pressure when the electronic pen can detect the writing pressure. The information indicating the writing pressure may be information indicating a change in the writing pressure with time, or may be information indicating the maximum value or the average value of the writing pressure. Moreover, the information which shows the moving speed of an electronic pen, the length of a stroke, etc. may be sufficient. The moving speed is acquired, for example, by dividing the amount of change in coordinates indicated by the electronic pen by the time required for the change.
「問題識別情報と、学習時間情報とを対応付ける」とは、問題識別情報と学習時間情報の一方の情報から、他方の情報を取得できればよいという意味である。したがって、解答対応情報は、問題識別情報と学習時間情報とを組として含む情報を有してもよく、問題識別情報と学習時間情報とをリンク付ける情報であってもよい。後者の場合には、解答対応情報は、例えば、問題識別情報と学習時間情報の格納されている位置を示すポインタやアドレスとを対応付ける情報であってもよい。本実施の形態では、前者の場合について説明する。また、問題識別情報と学習時間情報とは、直接対応付けられていなくてもよい。例えば、問題識別情報に、第三の情報が対応しており、その第三の情報に学習時間情報が対応していてもよい。このことは、解答対応情報における他の情報の組合せ、すなわち、「問題識別情報と、正誤情報とを対応付ける」ことや、「学習時間情報と、正誤情報とを対応付ける」ことにおいても同様である。また、他の2以上の情報が対応付けられている場合にも同様であるとする。 “Associating problem identification information with learning time information” means that it is only necessary to acquire the other information from one of the problem identification information and the learning time information. Therefore, the answer correspondence information may include information including the problem identification information and the learning time information as a set, or may be information that links the problem identification information and the learning time information. In the latter case, the answer correspondence information may be, for example, information that associates the problem identification information with a pointer or address indicating the position where the learning time information is stored. In the present embodiment, the former case will be described. Further, the problem identification information and the learning time information may not be directly associated with each other. For example, the third information may correspond to the problem identification information, and the learning time information may correspond to the third information. The same applies to combinations of other information in the answer correspondence information, that is, “associating problem identification information and correct / incorrect information” and “corresponding learning time information with correct / incorrect information”. The same applies when two or more pieces of information are associated with each other.
また、解答対応情報は、解答者ごとの情報であってもよい。その場合には、例えば、解答対応情報は、解答者を識別する情報である解答者識別情報と、問題識別情報と、学習時間情報と、正誤情報とを対応付ける情報等であってもよい。 Further, the answer correspondence information may be information for each answerer. In this case, for example, the answer correspondence information may be information that associates answerer identification information that is information for identifying the answerer, problem identification information, learning time information, and correct / incorrect information.
解答対応情報記憶部101に解答対応情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して解答対応情報が解答対応情報記憶部101で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された解答対応情報が解答対応情報記憶部101で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された解答対応情報が解答対応情報記憶部101で記憶されるようになってもよい。解答対応情報記憶部101での記憶は、RAM等における一時的な記憶でもよく、あるいは、長期的な記憶でもよい。解答対応情報記憶部101は、所定の記録媒体(例えば、半導体メモリや磁気ディスク、光ディスクなど)によって実現されうる。
The process in which the answer correspondence information is stored in the answer correspondence
ここで、解答対応情報により対応付けられている学習時間情報が取得される方法の一例について説明する。 Here, an example of a method for acquiring the learning time information associated with the answer correspondence information will be described.
[学習時間情報を取得する場合]
学習時間情報は、一の学習が開始されてからその学習が終了するまでの時間を人手で計測したものであってもよく、あるいは、自動的に計測したものであってもよい。後者の場合には、例えば、eラーニング・システムにおいては、学習を開始した時点や、学習者が問題を出力させた時点や、問題の解答に着手した時点から、学習を終了した時点や、問題の出力を終了させた時点や、問題の解答を終了した時点まで等の時間(期間)を計測し、計測した時間を学習時間として取得してもよい。また、それぞれの時刻を取得し、時刻の差等を演算することで、学習時間を取得してもよい。
[To acquire learning time information]
The learning time information may be information obtained by manually measuring the time from the start of one learning to the end of the learning, or may be automatically measured. In the latter case, for example, in the e-learning system, when learning is started, when a learner outputs a problem, when a problem is started, when learning is completed, It is also possible to measure the time (period) such as the time when the output of is finished or the time when the answer to the question is finished, and acquire the measured time as the learning time. Further, the learning time may be acquired by acquiring each time and calculating a time difference or the like.
[学習時間情報が、記入時間情報と、非記入時間情報とを含む場合]
記入時間は、例えば、解答者が問題についての解答を記入開始してから記入終了するまでの時間を人手で計測したものであってもよく、あるいは、自動的に計測したものであってもよい。後者の場合には、例えば、eラーニング・システムにおいては、解答者が問題に対する解答を入力している時間(期間)を計測し、計測した時間を累積して得られた時間を記入時間として取得してもよい。また、問題が複数ある場合、複数の問題についてそれぞれ取得した、入力が行われた時間を累積した時間を、記入時間として取得しても良い。入力している時間は、通常、入力デバイス等から解答欄等に対する入力信号が入力されている時間である。なお、入力デバイスからの入力信号が途切れた場合であっても、次の入力信号が入力されるまでの時間間隔が、予め指定した時間以下である場合、入力は終了しておらず、入力が継続していると判断しても良い。例えば、キーボードや電子ペン等で入力が行われている場合において、入力が例えば数秒程度途切れたとしても、途切れた時間が予め指定した時間以下の時間であり、その後すぐに入力が行われた場合は、この途切れた時間も、記入時間として計測するようにしても良い。なお、ここで述べる予め指定した時間については、例えば、解答者別に指定されていても良いし、解答の対象となる問題別に指定されていてもよい。なお、問題別に指定されているとは、問題のグループ別に指定されていることであって良く、例えば問題の分野別に指定されていることであっても良い。これらの時間を指定する情報は、例えば、問題情報等と対応付けられて、問題情報出力装置1等から送信されるようにすればよい。なお、かかることは、以下で述べる非記入時間や思考時間情報や空き時間情報等を検出する際に用いられる時間を指定する情報等においても同様である。また、入力デバイスが電子ペン等である場合、電子ペンによる記入等が行われていること等を判断するために用いられている、電子ペンから得られる情報についてのしきい値、例えば移動距離や筆圧等についてのしきい値等の条件を示す情報も、解答者別や、問題情報別に指定されていても良い。
[When learning time information includes filling time information and non-filling time information]
The entry time may be, for example, manually measured time from the start of entry of the answer by the answerer to the end of the entry, or may be measured automatically. . In the latter case, for example, in the e-learning system, the time (period) during which the answerer inputs the answer to the question is measured, and the time obtained by accumulating the measured time is obtained as the entry time. May be. In addition, when there are a plurality of problems, a time obtained by accumulating the time when input is performed for each of the plurality of problems may be acquired as the entry time. The input time is usually a time during which an input signal for an answer column or the like is input from an input device or the like. Even if the input signal from the input device is interrupted, if the time interval until the next input signal is input is equal to or less than the time specified in advance, the input is not completed and the input is not completed. It may be determined that it continues. For example, when input is performed with a keyboard, electronic pen, etc., even if the input is interrupted for several seconds, for example, the interrupted time is less than a predetermined time, and input is performed immediately thereafter The interruption time may also be measured as the entry time. In addition, about the predetermined time described here, for example, it may be specified for each answerer, or may be specified for each question to be answered. The designation by problem may mean designation by problem group, for example, designation by problem field. The information specifying these times may be transmitted from the problem
非記入時間は、例えば、解答者が問題への解答を開始してから終了するまでの時間内にいて、解答を記入していない時間を人手で計測したものであってもよく、あるいは、自動的に計測したものであってもよい。後者の場合には、例えば、eラーニング・システムにおいて、解答者に問題を提示した時点から、その問題に対する解答の入力が終了した時点までの時間のうちの、解答の入力が行われていない時間を計測し、計測した時間を累積して得られた時間を解答時間として取得しても良い。また、問題が複数ある場合、複数の問題についてそれぞれ取得した、入力が行われていない時間を累積して得られた時間を、記入時間として取得しても良い。また、解答者に問題を提示した時点から、その問題に対する解答の入力が終了した時点までの時間から、上述した記入時間を減算して得られた時間を非記入時間としてもよい。 The non-entry time may be, for example, a time measured manually by the answerer within the time from the start to the end of the answer to the question and the end of the answer, or automatically. It may be measured automatically. In the latter case, for example, in the e-learning system, the time from when the question is presented to the answerer until the time when the input of the answer to the question is completed is not input. And the time obtained by accumulating the measured time may be acquired as the answer time. In addition, when there are a plurality of problems, the time obtained by accumulating the times when the input is not performed and obtained for each of the plurality of problems may be acquired as the entry time. Further, the time obtained by subtracting the above-described entry time from the time from when the question is presented to the answerer to when the input of the answer to the question is completed may be set as the non-entry time.
eラーニング・システム等における、解答者からの解答の入力の受付は、キーボードやマウス、電子ペン等のどのような入力デバイスを用いた入力であっても良い。電子ペンは、例えば、アノト社の開発した電子ペンであってもよく、タブレットやその他の形式の電子ペンであってもよい。電子ペンにおいては、電子ペンが示す位置の座標の変化等によって入力の有無を判断可能である。 In the e-learning system or the like, the input of the answer from the answerer may be input using any input device such as a keyboard, a mouse, and an electronic pen. The electronic pen may be, for example, an electronic pen developed by Anoto, or a tablet or other type of electronic pen. In the electronic pen, the presence or absence of input can be determined by a change in coordinates of the position indicated by the electronic pen.
なお、上述した記入時間情報や、非記入時間情報は、問題情報出力装置1内で作成した情報であっても良いし、問題情報出力装置1の外部で作成された情報であっても良い。
Note that the entry time information and the non-entry time information described above may be information created in the problem
例えば、解答者が利用するeラーニングシステム等の端末装置(図示せず)等が上述したような処理により記入時間情報や、非記入時間情報を取得して、問題情報出力装置1に送信するようにしてもよい。
For example, a terminal device (not shown) such as an e-learning system used by the answerer acquires the entry time information or the non-entry time information by the processing as described above and transmits it to the question
また、解答者が利用するeラーニングシステム等の端末装置(図示せず)等で取得された入力が行われた時間等の情報や、入力が行われていることを示すリアルタイムの情報が、問題情報出力装置1に送信されるようにし、当該情報を図示しない受信部等で受信した問題情報出力装置1が、当該情報を用いて、図示しない処理部等で、記入時間情報や非記入時間情報等を作成するようにしても良い。
In addition, information such as the time when input was performed by a terminal device (not shown) such as an e-learning system used by the respondent, and real-time information indicating that the input is being performed are problems. The problem
[非記入時間情報が、思考時間情報と空き時間情報とを含む場合]
思考時間情報は、例えば、解答者が問題について、解答の記入を行わずに、問題を解くための思考を行っている時間を人手で計測したものであってもよい。あるいは、自動的に計測したものであってもよい。後者の場合には、例えば、eラーニング・システムにおいては、解答者が問題に対する解答を開始、あるいは解答者に問題を提示してから、解答の記入のための入力が開始されるまでの時間(期間)を計測し、計測した時間が、問題等に対して予め指定された所定の時間未満であれば、思考時間として計測する。また、問題が複数ある場合、複数の問題についてそれぞれ取得した、思考時間を累積した時間を、思考時間として取得しても良い。解答の開始時刻等は、例えば、ユーザによる開始の指示等に応じて判断しても良い。一の問題が、複数の問題を含む場合、一の問題に含まれる一の問題についての解答の記入終了を、次の問題の解答開始と判断するようにしても良い。
[When non-entry time information includes thinking time information and free time information]
The thinking time information may be, for example, information obtained by manually measuring the time during which the answerer is thinking about solving a problem without entering the answer. Or what was measured automatically may be used. In the latter case, for example, in an e-learning system, the time from when an answerer starts answering a question or presenting a question to the answerer until input for answer entry is started ( If the measured time is less than a predetermined time specified in advance for a problem or the like, it is measured as a thinking time. Moreover, when there are a plurality of problems, the time obtained by accumulating the thinking time acquired for each of the plurality of problems may be acquired as the thinking time. The start time of the answer may be determined according to, for example, a start instruction by the user. When one question includes a plurality of questions, the completion of answer entry for one question included in one question may be determined as the answer start of the next question.
また、空き時間情報は、例えば、解答者が問題について、解答の記入や、問題を解くための思考を行っていない時間を人手で計測したものであってもよい。あるいは、自動的に計測したものであってもよい。後者の場合には、例えば、解答者が問題に対する解答を開始、あるいは解答者に問題を提示してから、解答の記入のための入力が開始されるまでの時間(期間)を計測し、計測した時間が、問題等に対して予め指定された所定の時間よりも長ければ、当該時間を空き時間として計測する。あるいは、非記入時間情報が示す非記入時間から、思考時間情報が示す思考時間を減算した時間を空き時間として取得してもよい。また、解答者が、解答を中断するためのメニューやボタン等を操作してから、解答を再開するまでのメニューやボタン等を操作するまでの時間を、空き時間として取得しても良い。 Further, the idle time information may be, for example, manually measured time when the answerer is not writing an answer or thinking about solving the problem. Or what was measured automatically may be used. In the latter case, for example, the time (period) from when the answerer starts answering the question or presenting the answer to the answerer until input for answer entry is started is measured. If the measured time is longer than a predetermined time specified in advance for the problem or the like, the time is measured as a free time. Alternatively, a time obtained by subtracting the thinking time indicated by the thinking time information from the non-writing time indicated by the non-writing time information may be acquired as a free time. In addition, the time from when the answerer operates a menu or button for interrupting the answer until the answer or the menu or button is operated until the answer is resumed may be acquired as a free time.
なお、上述した思考時間情報や、空き時間情報は、問題情報出力装置1内で作成した情報であっても良いし、問題情報出力装置1の外部で作成された情報であっても良い。
The thinking time information and the idle time information described above may be information created in the problem
[学習時間情報が、学習時間帯情報を含む場合]
学習時間帯情報は、例えば、解答者が問題への解答を開始してから終了するまでの時間帯を人手で計測したものであっても良いし、あるいは、自動的に計測したものであってもよい。例えば、自動的に計測する場合、解答者に問題を提示した時間の情報と、解答者による問題の解答が終了した時刻の情報を、時計等のアプリケーションソフトウェアや、問題を提供するeラーニングシステム等のサーバや、NTP(Network Time Protocol)等を用いてNTPサーバ等から取得するようにすればよい。また、学習時間帯情報は、解答者が問題への解答を開始してから終了するまでの時間帯のうちの一の時刻を計測したものであっても良い。また、予め用意された早朝や、夕方、深夜等の時間区分別の開始時間と終了時間の情報等と、解答者に問題を提示した時間の情報と、解答者による問題の解答が終了した時刻の情報等を比較し、解答者に問題を提示した時間の情報と、解答者による問題の解答が終了した時刻の情報が含まれる時間区分を示す情報を、学習時間帯情報として取得しても良い。
[When learning time information includes learning time zone information]
The learning time zone information may be, for example, manually measured time zones from when an answerer starts answering a question to when it ends, or automatically measured time zone information. Also good. For example, when measuring automatically, information on the time when the problem was presented to the answerer and information on the time when the answer of the problem was completed by the answerer, application software such as a clock, e-learning system that provides the problem, etc. It may be obtained from an NTP server or the like by using a server or NTP (Network Time Protocol) or the like. The learning time zone information may be information obtained by measuring one time in a time zone from when an answerer starts answering a question to when it ends. In addition, information on the start time and end time for each time division such as early morning, evening, and midnight prepared in advance, information on the time when the problem was presented to the answerer, and the time when the answer of the question by the answerer ended Even if the information indicating the time division including the information on the time when the answer is presented to the answerer and the information on the time when the answer of the answer is completed is acquired as the learning time zone information good.
なお、上述した学習時間帯情報は、問題情報出力装置1内で取得した情報であっても良いし、問題情報出力装置1の外部で取得された情報であっても良い。
Note that the learning time zone information described above may be information acquired within the problem
[学習時間情報が、学習日情報を含む場合]
学習日情報は、例えば、解答者が問題への解答を行った日についての情報を人手で取得したものであっても良いし、あるいは、自動的に取得したものであってもよい。例えば、自動的に取得する場合、解答者に問題を提示した年月日や曜日等の情報を、時計等のアプリケーションソフトウェアや、問題を提供するeラーニングシステム等のサーバや、NTP(Network Time Protocol)等を用いてNTPサーバ等から取得するようにすればよい。また、学習日情報が、問題の解答が継続的に行われている日数を示す情報である場合、過去に取得した解答を行った日を示す記録やログ情報や履歴情報等から、解答が連続して行われている日数をカウントし、カウント結果を示す情報を、学習日情報として取得する。また、また、連続して行われている日数をカウントする際に、予め指定した日付や曜日については、解答を行ったか否かのカウント対象から除外するようにしても良い。
[When learning time information includes learning date information]
The learning date information may be, for example, information obtained about the day when the answerer answers the question manually or may be obtained automatically. For example, in the case of automatic acquisition, information such as the date and day of the week when the problem is presented to the answerer, application software such as a clock, server such as an e-learning system that provides the problem, NTP (Network Time Protocol) ) Etc. may be obtained from an NTP server or the like. In addition, when the learning date information is information indicating the number of days in which the answer to the question has been continuously performed, the answers are continuously obtained from records, log information, history information, etc. that indicate the date when the answer was acquired in the past. Then, the number of days being performed is counted, and information indicating the count result is acquired as learning date information. In addition, when counting the number of consecutive days, the date and day of the week specified in advance may be excluded from the count target whether or not the answer has been made.
なお、上述した学習時間帯情報は、問題情報出力装置1内で取得した情報であっても良いし、問題情報出力装置1の外部で取得された情報であっても良い。
Note that the learning time zone information described above may be information acquired within the problem
つぎに、解答対応情報に含まれる電子ペンふるまい情報が取得される方法の一例について説明する。 Next, an example of a method for acquiring electronic pen behavior information included in the answer correspondence information will be described.
電子ペンふるまい情報が、例えば、電子ペンの筆圧を示す情報である場合、例えば、図示しないeラーニングシステムの端末装置において、ユーザにより問題に対する解答を行う際に操作された電子ペンの筆圧を示す情報が電子ペンのドライバーソフトウェア等を介して取得される。筆圧を示す情報は、一定または所定のタイミング毎に取得された電子ペンの全ての筆圧の情報であっても良い。また、筆圧の最大値や平均値であっても良い。取得された筆圧の情報は、問題情報出力装置1に対して送信される。なお、電子ペンから取得された筆圧を示す情報から、最大値や平均値等を取得する処理は、問題情報出力装置1で行っても、図示しない端末装置で行っても良い。
When the electronic pen behavior information is, for example, information indicating the writing pressure of the electronic pen, for example, the writing pressure of the electronic pen operated when the user answers the problem in a terminal device of an e-learning system (not shown). The information to be shown is acquired via electronic pen driver software or the like. The information indicating the writing pressure may be information on all the writing pressures of the electronic pen acquired at regular or predetermined timing. Moreover, the maximum value or average value of writing pressure may be sufficient. The acquired writing pressure information is transmitted to the problem
また、電子ペンふるまい情報が、電子ペンの速さを示す情報である場合、電子ペンが示す位置の変化量と、変化に要した時間情報とから、電子ペンの移動の速さを算出することができる。電子ペンの位置の変化量は、電子ペンが示す位置の座標の変化等によって算出可能である。なお、電子ペンの移動の速さの算出は、問題情報出力装置1で行っても、図示しない端末装置で行っても良い。
In addition, when the electronic pen behavior information is information indicating the speed of the electronic pen, the speed of movement of the electronic pen is calculated from the amount of change in the position indicated by the electronic pen and the time information required for the change. Can do. The change amount of the position of the electronic pen can be calculated by a change in coordinates of the position indicated by the electronic pen. Note that the speed of movement of the electronic pen may be calculated by the problem
つぎに、解答対応情報に含まれる正誤情報、解答者識別情報、および問題識別情報が取得される方法の一例について説明する。 Next, an example of a method for acquiring correct / incorrect information, answerer identification information, and problem identification information included in the answer correspondence information will be described.
正誤情報は、例えば、解答者の解答を人手で採点して得た情報であってもよく、あるいは、前述の入力デバイス等を用いて入力された解答を自動的に採点して得た情報であってもよい。また、解答者識別情報は、例えば、ログイン時や、解答の開始時に解答者がeラーニング・システムに入力したユーザのID等であってもよく、あるいは、解答対応情報を作成するために人手で入力されたユーザの氏名等の情報であってもよい。問題識別情報は、例えば、eラーニング・システムが解答者に提示した問題を識別する問題識別情報が取得されたものであってもよく、あるいは、解答対応情報を作成するために人手で入力された情報であってもよい。 Correct / incorrect information may be, for example, information obtained by manually scoring an answerer's answer, or information obtained by automatically scoring an answer input using the above-described input device or the like. There may be. In addition, the answerer identification information may be, for example, the user ID input to the e-learning system by the answerer at the time of login or at the start of the answer, or manually to create the answer correspondence information. It may be information such as the input user name. For example, the problem identification information may be obtained by identifying the problem presented to the answerer by the e-learning system, or manually inputted to create the answer correspondence information. It may be information.
属性対応情報記憶部102では、属性対応情報が記憶される。属性対応情報は、問題識別情報と、その問題識別情報で識別される問題の属性を示す情報である属性情報とを対応付ける情報である。属性情報は、例えば、問題の難易度を示す情報であってもよく、問題の学習進行段階を示す情報であってもよい。問題の難易度を示す情報は、例えば、問題の難易度を数字で示す情報(例えば、1,2,3,…などである。数字が大きいほど難易度が高くてもよく、数字が小さいほど難易度が高くてもよい)であってもよく、問題の難易度をテキストで示す情報(例えば、高、中、低など)であってもよい。問題の学習進行段階とは、ある属性の問題を解いた後に、別の属性の問題を解くことが推奨される場合における、その属性を示す情報である。問題の学習進行段階は、例えば、問題の種類(例えば、基本問題、応用問題、計算問題、文章問題など)であってもよく、問題の分野(例えば、長方形の面積、台形の面積、微分、積分など)であってもよく、その他の学習進行段階を示す情報であってもよい。また、問題の学習進行段階を示す情報は、例えば、問題の学習進行段階を数字で示す情報(例えば、1,2,3,…などである。数字が大きいほど学習進行段階が進んでいてもよく、数字が小さいほど学習進行段階が進んでいてもよい)であってもよく、問題の学習進行段階をテキストで示す情報(例えば、前述のように、基本問題、応用問題など)であってもよい。問題の難易度や、問題の学習進行段階がテキストで示される場合には、そのテキストによって示される難易度や学習進行段階の程度についての規則を示す情報が設定されていてもよい。例えば、難易度「低」「中」「高」の順に難易度が高くなっていくという規則が設定されていてもよく、学習進行段階「基本問題」「応用問題」の順に学習進行段階が進んでいくという規則が設定されていてもよく、「計算問題」「文章問題」の順に学習進行段階が進んでいくという規則が設定されていてもよく、学習進行段階「長方形の面積」「三角形の面積」「平行四辺形の面積」「台形の面積」の順に学習進行段階が進んでいくという規則が設定されていてもよい。また、属性情報には、問題の進行順序を示す情報を含んでいてもよい。問題の進行順序を示す情報とは、問題を提示、あるいは選択する順番を指定するための情報であり、例えば、問題を進める順番を指定する数値(例えば、1,2,3など)や日付(2月8日分、2月9日分)等の情報である。例えば、対応する進行順序を示す情報が「1」の問題の次には、対応する進行順序を示す情報が「2」である問題が選択される。また、属性情報は、後述するような解答者の解答についての評価指標であってもよい。
The attribute correspondence
属性対応情報記憶部102に属性対応情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して属性対応情報が属性対応情報記憶部102で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された属性対応情報が属性対応情報記憶部102で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された属性対応情報が属性対応情報記憶部102で記憶されるようになってもよい。属性対応情報記憶部102での記憶は、RAM等における一時的な記憶でもよく、あるいは、長期的な記憶でもよい。属性対応情報記憶部102は、所定の記録媒体(例えば、半導体メモリや磁気ディスク、光ディスクなど)によって実現されうる。
The process of storing attribute correspondence information in the attribute correspondence
問題対応情報記憶部103では、問題対応情報が記憶される。問題対応情報は、問題識別情報と、その問題識別情報で識別される問題を示す情報である問題情報とを対応付ける情報である。解答者は、この問題情報によって示される問題について解答することになる。
The problem handling
問題対応情報記憶部103に問題対応情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して問題対応情報が問題対応情報記憶部103で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された問題対応情報が問題対応情報記憶部103で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された問題対応情報が問題対応情報記憶部103で記憶されるようになってもよい。問題対応情報記憶部103での記憶は、RAM等における一時的な記憶でもよく、あるいは、長期的な記憶でもよい。問題対応情報記憶部103は、所定の記録媒体(例えば、半導体メモリや磁気ディスク、光ディスクなど)によって実現されうる。
The process in which the problem handling information is stored in the problem handling
問題条件対応情報記憶部104では、問題条件対応情報が記憶される。問題条件対応情報は、問題識別情報と、その問題識別情報で識別される問題に対する、学習時間情報、記入時間、非記入時間、思考時間、空き時間正誤情報、学習時間帯情報、学習日情報、及び電子ペンふるまい情報等のうちの少なくとも1以上についての条件を示す情報である条件情報とを対応付ける情報である。条件情報は、学習時間情報、記入時間、非記入時間、思考時間、空き時間正誤情報、学習時間帯情報、学習日情報、意識情報、電子ペンふるまい情報等のうちの少なくとも2以上の組合せについての条件を示す情報であっても良い。問題条件対応情報には、例えば、学習時間情報、記入時間、非記入時間、思考時間、空き時間正誤情報、学習時間帯情報、学習日情報、及び電子ペンふるまい情報等のうちの、解答対応情報で問題識別情報と対応付けられている情報に対応する条件情報が記憶されている。
The problem condition correspondence
条件情報は、例えば、対応する問題識別情報が示す問題を、標準的な解答者が解答した場合に要する記入時間や非記入時間、思考時間、空き時間等の時間を示す情報である。また、条件情報は、例えば、複数の解答者について算出された最適値や記入時間の平均値や中央値や標準値等であってもよい。条件情報は、次の問題の出力先となる一の解答者の能力等に合わせて設定された最適値や、当該一の解答者についての過去の平均値や中央値や標準値等の、あらかじめ設定された情報であってもよい。条件情報は条件に含まれる時間を定量的に示す情報(例えば、30分、1時間等)を含むものであってもよく、時間を定性的に示す情報(例えば、「長い」「短い」等)を含むものであってもよい。また、条件情報に含まれる値は、固定値であってもよいし、解答状況等に応じて動的に変化する値等であってもよい。また、条件情報は、解答者の意欲等の有無や、解答時の電子ペンのふるまい等が、適切なものであるか否か当を判断するための情報であってもよい。 The condition information is, for example, information indicating a time such as a filling time, a non-filling time, a thinking time, and a free time required when a standard answerer answers the problem indicated by the corresponding problem identification information. The condition information may be, for example, an optimum value calculated for a plurality of respondents, an average value of entry times, a median value, a standard value, or the like. The condition information includes the optimal value set according to the ability of one answerer who is the output destination of the next question, the past average value, median value, standard value, etc. of the one answerer in advance. It may be set information. The condition information may include information quantitatively indicating the time included in the condition (for example, 30 minutes, 1 hour, etc.), and information indicating the time qualitatively (for example, “long”, “short”, etc.) ) May be included. In addition, the value included in the condition information may be a fixed value, a value that dynamically changes according to the answer situation, and the like. Further, the condition information may be information for determining whether or not the answerer's motivation or the like, the behavior of the electronic pen at the time of answering, or the like are appropriate.
記入時間や、非記入時間や、思考時間や、空き時間等についての条件情報は、例えば、「14分以内」や「10分以上」等のしきい値と、そのしきい値が条件を満たす下限値を示す値か、上限値を示す値であるかを示す情報との組み合わせである。また、正誤情報についての条件情報は、「正解」、「不正解」等の正誤を識別する情報を用いた条件や、「10問以上正解」や「正解率が50%以上」等の正解数や不正回数や、正解率や不正解率等の値を用いた条件や、「70点以上」等の問題に対する答案を採点した結果の値を用いた条件を指定する情報等である。学習時間帯情報についての条件情報は、「深夜」や「早朝以外」等の時間区分を用いて条件を指定する情報や、「午後11時から午前7時」や、午後6時を含む時間帯」等の時刻の情報を用いて条件を指定する情報等である。また、学習日情報についての条件情報は、「連続して5日以上」等の日数を用いた条件や、「指定曜日と一致」等の予め指定した日と一致するか否かを指定する情報等である。意識情報についての条件情報は、例えば、「やる気がある」等の特定の意識を示す意識情報の有無を示す情報や、意識の度合いを示す値を用いた条件である。また、電子ペンふるまい情報についての条件情報は、「筆圧が5以上」、「速さが2以上」等の値を用いた条件や、「筆圧が強い」、「速さが遅い」等の定性的な情報を用いた条件を示す情報等である。 The condition information about the entry time, the non-entry time, the thinking time, the free time, etc., for example, a threshold value such as “within 14 minutes” or “10 minutes or more”, and the threshold value satisfies the condition. It is a combination with information indicating whether the value indicates a lower limit value or a value indicating an upper limit value. The condition information about correct / incorrect information includes conditions using information identifying correct / incorrect such as “correct answer” and “incorrect answer”, and correct answer numbers such as “10 or more correct answers” and “correct answer rate is 50% or more”. Information specifying the conditions using values such as the number of frauds, the correct answer rate, the incorrect answer rate, and the like, and the result of scoring the answer to a question such as “70 points or more”. Condition information about learning time zone information includes information specifying conditions using time categories such as “midnight” and “other than early morning”, “time zone from 11 pm to 7 am”, and time zone including 6 pm ”Or the like is information specifying a condition using time information such as“ ”. In addition, the condition information about the learning day information is information that specifies whether or not a condition using a number of days such as “5 or more consecutive days” or a pre-specified day such as “match with a specified day of the week” is matched. Etc. The condition information about the consciousness information is, for example, a condition using information indicating the presence or absence of consciousness information indicating a specific consciousness such as “I am motivated” or a value indicating the degree of consciousness. The condition information about the electronic pen behavior information includes conditions using values such as “writing pressure is 5 or more”, “speed is 2 or more”, “strong writing pressure”, “slow speed”, etc. Information indicating conditions using qualitative information.
また、問題条件対応情報は、更に、条件情報が示す条件を満たすか否かに応じて、次の問題の属性としてどのような属性を指定するかというルール等を指定する情報である問題選択用情報を、問題識別情報と条件情報とに対応付ける情報であっても良い。問題選択用情報は、条件情報が示す条件を満たすか否かの判断結果と、当該判断結果に応じて決定される次の問題の属性等との対応関係を示す情報と考えても良い。問題選択用情報は、例えば、問題識別情報に対応した学習時間情報等が、条件情報が示す条件を満たす場合に、次の問題の難易度を所定のランク(例えば1ランク)高くする、あるいは低くする等のルールを示す情報や、次の分野に進むか否か等を決定するルールであっても良いし、次の問題の難易度を高くするか否かを判断するための評価指標等のポイントを所定ポイント(例えば1ポイント)増減させる等の情報であっても良い。なお、問題選択用情報がない場合、後述する問題情報取得部105は、例えば、予め指定されているルール等に沿って、条件情報が示す条件を満たすか否かに応じて、次の問題の属性を決定されるようにすればよい。
Further, the problem condition correspondence information is information for specifying a rule such as what rule is specified as an attribute of the next problem depending on whether or not the condition indicated by the condition information is satisfied. The information may be information that associates the problem identification information with the condition information. The problem selection information may be considered as information indicating a correspondence relationship between a determination result whether the condition indicated by the condition information is satisfied and an attribute of the next problem determined according to the determination result. For example, when the learning time information corresponding to the problem identification information satisfies the conditions indicated by the condition information, the problem selection information increases or decreases the difficulty level of the next problem by a predetermined rank (for example, one rank). Information indicating rules such as to do, rules to determine whether or not to proceed to the next field, etc., or an evaluation index to determine whether to increase the difficulty of the next problem Information such as increasing or decreasing a point by a predetermined point (for example, 1 point) may be used. In addition, when there is no problem selection information, the problem
問題条件対応情報記憶部104に問題条件対応情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して問題条件対応情報が問題条件対応情報記憶部104で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された問題条件対応情報が問題条件対応情報記憶部104で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された問題条件対応情報が問題条件対応情報記憶部104で記憶されるようになってもよい。問題条件対応情報記憶部104での記憶は、RAM等における一時的な記憶でもよく、あるいは、長期的な記憶でもよい。問題条件対応情報記憶部104は、所定の記録媒体(例えば、半導体メモリや磁気ディスク、光ディスクなど)によって実現されうる。
The process in which the problem condition correspondence information is stored in the problem condition correspondence
問題情報取得部105は、解答対応情報によって対応付けられた学習時間情報と、正誤情報とを用いて、当該学習時間情報及び当該正誤情報に対応付けられた問題識別情報が示す問題の、次の出力対象となる問題を示す問題識別情報を取得し、当該問題識別情報に対応する問題情報を取得する。なお、記入時間情報や非記入時間情報や思考時間情報や空き時間や学習時間帯情報を用いることも、ここでは、学習時間情報を用いることと考えてよい。問題情報取得部105は、特に、学習時間情報が、記入時間情報と非記入時間情報とを含むものである場合、学習時間情報のうちの記入時間情報と非記入時間とに応じて、問題情報を取得してもよい。また、問題情報取得部105は、特に、学習時間情報の非記入時間が、思考時間情報と空き時間情報とを含むものである場合、学習時間情報のうちの思考時間情報と空き時間情報とに応じて、問題情報を取得してもよい。あるいは、学習時間情報のうちの記入時間と思考時間とに応じて問題情報を取得するようにしても良い。なお、記入時間情報と非記入時間の一部、例えば、思考時間情報とに応じて問題情報を取得する場合も、ここでは、記入時間情報と非記入時間とに応じて問題情報を取得することと考えても良い。また、問題情報取得部105は、特に、学習時間情報の非記入時間が、思考時間情報および/または空き時間情報を含むものである場合、学習時間情報のうちの思考時間情報および/または空き時間情報とに応じて問題情報を取得することを、非記入時間情報に応じて問題情報を取得することと考えてもよい。また、問題情報取得部105は、特に、学習時間情報が、学習時間帯情報を含むものである場合、正誤情報と学習時間情報のうちの学習時間帯情報とに応じて問題情報を取得することと考えてもよい。また、学習時間帯情報や学習日情報等の学習時間情報に含まれる他の情報との組合せに応じて問題情報を取得しても良い。
The problem
また、解答対応情報において意識情報が問題識別情報等と対応付けられている場合、問題情報取得部105は、意識情報に応じて、正誤情報と学習時間情報とに応じて問題情報を取得してもよい。この場合の学習時間情報は、上述したように、記入時間情報や非記入時間情報や思考時間情報や空き時間や学習時間帯情報と考えても良い。また、解答対応情報において電子ペンふるまい情報が問題識別情報等と対応付けられている場合、問題情報取得部105は、学習時間情報と正誤情報と電子ペンふるまい情報とに応じて、問題情報を取得するようにしてもよい。この場合の学習時間情報は、上述したように、記入時間情報や非記入時間情報や思考時間情報や空き時間や学習時間帯情報と考えても良い。また、さらに、学習時間情報と正誤情報と電子ペンふるまい情報と意識情報とに応じて問題情報を取得してもよい。また、ここで述べた以外の記入時間情報、非記入時間情報、思考時間情報、空き時間、学習時間帯情報、意識情報、および電子ペンふるまい情報のうちの2以上の組合せに応じて問題情報を取得するようにしても良い。
Further, when the consciousness information is associated with the problem identification information or the like in the answer correspondence information, the problem
なお、ここでは、問題情報取得部105が属性決定手段1051と問題情報取得手段1052とを用いて問題情報を取得する場合を例に挙げて説明する。
Here, a case where the problem
問題情報取得部105は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。問題情報取得部105の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。
The problem
属性決定手段1051は、学習時間情報と正誤情報とを用いて、次に出力する問題の属性を決定する。特に、学習時間情報に含まれる記入時間情報、非記入時間情報、思考時間情報、空き時間情報、学習時間帯情報、および学習日情報の少なくとも1以上と、正誤情報との組み合わせを用いて次に出力する問題の属性を決定してもよい。また、これらの組みあわせと、意識情報や、電子ペンふるまい情報のうちの、少なくとも1以上の組み合わせとを用いて、次に出力する問題の属性を決定してもよい。ここでは、学習時間情報や、学習時間情報に含まれる記入時間情報、非記入時間情報、思考時間情報、空き時間情報、学習時間帯情報、および学習日情報や、正誤情報や、意識情報や、電子ペンふるまい情報を、学習関連情報と呼ぶ。学習関連情報は、例えば、問題識別情報に対応した問題を利用した学習に関連した情報である。また、学習時間情報と記入時間情報との組み合わせ等の、上記の学習関連情報のうちの2以上を組み合わせを用いて算出された比等の値を用いて、次に出力する問題の属性を決定することを、学習関連情報の少なくとも2以上の組み合わせを用いて、次に出力する問題の属性を決定することと考えてもよい。属性決定手段1051は、例えば、解答対応情報によって対応付けられた学習時間情報および正誤情報と、当該学習時間情報及び当該正誤情報に対応付けられた問題識別情報に対応付けられている属性情報とを用いて、次に出力する問題の属性を決定する。この決定は、例えば、進歩する属性に決定する、同じ属性に決定する、後退する属性に決定するなどである。進歩や、同じ、後退とは、判断の対象となっている問題、即ち解答対応情報によって対応付けられた問題識別情報が示す問題の属性に対してである。この判断の対象となっている問題の属性は、単数であってもよく、複数であってもよい。また、「進歩する」とは、例えば、属性情報が難易度を示す情報である場合には、難易度が高くなることであり、属性情報が学習進行段階を示す情報である場合には、学習進行段階が進むことである。また、「同じ」とは、例えば、属性情報が難易度を示す情報である場合には、難易度が同じであることであり、属性情報が学習進行段階を示す情報である場合には、学習進行段階が同じであることである。また、「後退する」とは、例えば、属性情報が難易度を示す情報である場合には、難易度が低くなることであり、属性情報が学習進行段階を示す情報である場合には、学習進行段階が後戻りすることである。
The
ここで、属性決定手段1051が次の問題の属性を決定する方法の例について説明する。各バリエーションでは、属性の決定に用いられる情報と、決定の方法について説明する。
Here, an example of a method in which the
[(A)学習時間情報や正誤情報等の学習関連情報を用いて、評価指標を取得して次の問題の属性を決定する場合]
属性決定手段1051は、解答対応情報によって対応付けられる学習時間情報(この学習時間情報を、学習時間情報(A)とする)と、正誤情報(この正誤情報を、正誤情報(B)とする)と、意識情報(この意識情報を意識情報(D)とする)と、電子ペンふるまい情報(この電子ペンふるまい情報を電子ペンふるまい情報(E)とする)とを特定する。なお、ここでは、特に、例として、学習時間情報としては、記入時間情報(この記入時間情報を、記入時間情報(A1)とする)と、思考時間情報(この思考時間情報を思考時間情報(A21)とする)と、空き時間情報(この空き時間情報を空き時間情報(A22)とする)と、時間帯情報(この時間帯情報を時間帯情報(A3)とする)と、学習日情報(この学習日情報を学習日情報(A4)とする)とを特定するものとする。なお、思考時間情報(A21)と空き時間情報(A22)とを特定する代わりに、非記入時間情報(この非記入時間情報を非記入時間情報(A2)とする)を特定するようにしても良い。また、属性決定手段1051は、特定した学習時間情報(A)と、正誤情報(B)とに対して、解答対応情報によって対応付けられている問題識別情報(Q)を特定する。そして、属性決定手段1051は、その特定した問題識別情報(Q)に、属性対応情報によって対応付けられている属性情報(この属性情報を、属性情報(C)とする)を特定する。属性決定手段1051は、これらの学習時間情報(A)、正誤情報(B)、属性情報(C)、意識情報(D)、電子ペンふるまい情報(E)を用いて、次の問題の属性を決定するための評価指標を決定する。
[(A) When learning evaluation information is acquired using learning-related information such as learning time information and correct / incorrect information to determine the attribute of the next problem]
The attribute determination means 1051 includes learning time information (this learning time information is referred to as learning time information (A)) and correct / incorrect information (this correct / incorrect information is referred to as correct / incorrect information (B)) associated with the answer correspondence information. And consciousness information (this consciousness information is assumed to be consciousness information (D)) and electronic pen behavior information (this electronic pen behavior information is assumed to be electronic pen behavior information (E)). Here, in particular, as an example, the learning time information includes entry time information (this entry time information is referred to as entry time information (A1)) and thought time information (this thought time information is thought time information ( A21)), vacant time information (this vacant time information is referred to as vacant time information (A22)), time zone information (this time zone information is referred to as time zone information (A3)), and learning date information (This learning date information is referred to as learning date information (A4)). Instead of specifying the thinking time information (A21) and the free time information (A22), non-filling time information (this non-filling time information is referred to as non-filling time information (A2)) may be specified. good. Further, the
なお、ここで述べる評価指標は、例えば、問題識別情報(Q)に対応する問題に対する解答者の解答結果を評価するための指標である。評価指標が、例えば点数等の数値である場合、評価指数と考えてもよい。評価指標は、例えば、次の問題の難易度や次の学習進行段階を決定するために利用される情報である。評価指標は、例えば、次の問題の属性情報を決定可能な情報であればよい。評価指標が示す値によって、例えば、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性よりも進歩する属性(例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階)、属性情報(C)の示す属性よりも同じ属性(例えば、同じ難易度や、同じ学習進行段階)、または、属性情報(C)の示す属性よりも後退する属性(例えば、より低い難易度や、前の学習進行段階)に決定される。また、評価指標が、問題の難易度や次の学習進行段階を示す情報であっても良い。なお、評価指標は、必ずしも、数値でなくてもよく、例えば、例えば次の問題の属性を指定する情報、例えば、「難易度:高」等の情報であっても良い。 The evaluation index described here is, for example, an index for evaluating the answer result of the answerer for the problem corresponding to the problem identification information (Q). When the evaluation index is a numerical value such as a score, it may be considered as an evaluation index. The evaluation index is information used for determining the difficulty level of the next problem and the next learning progress stage, for example. The evaluation index may be information that can determine attribute information of the next problem, for example. Depending on the value indicated by the evaluation index, for example, the attribute of the next problem progresses more than the attribute indicated by the attribute information (C) (for example, higher difficulty level or next learning progress stage), attribute information (C) The same attribute (for example, the same difficulty level or the same learning progress stage) than the attribute indicated by the attribute, or an attribute (for example, a lower difficulty level or a previous learning progress stage) than the attribute indicated by the attribute information (C) Determined). The evaluation index may be information indicating the difficulty level of the problem and the next learning progress stage. Note that the evaluation index does not necessarily have to be a numerical value, and may be, for example, information specifying the attribute of the next problem, for example, information such as “difficulty level: high”.
なお、このように、結果として学習時間情報(A)、正誤情報(B)、属性情報(C)、意識情報(D)、電子ペンふるまい情報(E)を特定することができるのであれば、その特定の方法は問わない。例えば、はじめに一の問題識別情報(Q)が特定され、その一の問題識別情報に解答対応情報によって対応付けられている学習時間情報(A)、正誤情報(B)を特定すると共に、その一の問題識別情報に属性対応情報によって対応付けられている属性情報(C)を特定してもよい。 If learning time information (A), correct / incorrect information (B), attribute information (C), consciousness information (D), and electronic pen behavior information (E) can be specified as a result, The specific method is not ask | required. For example, first, one piece of problem identification information (Q) is specified, and learning time information (A) and right / wrong information (B) associated with the one piece of problem identification information by the answer correspondence information are specified. The attribute information (C) associated with the problem identification information by the attribute correspondence information may be specified.
また、解答対応情報に複数の解答者の情報が含まれている場合には、解答者ごとに、上述した学習時間情報(A)、正誤情報(B)、属性情報(C)、意識情報(D)、電子ペンふるまい情報(E)を特定する処理を行ってもよい。すなわち、一の解答者に対して上述した学習時間情報(A)、正誤情報(B)、属性情報(C)、意識情報(D)、電子ペンふるまい情報(E)を特定する処理を行ってもよく、複数の解答者について解答者ごとに、上述した学習時間情報(A)、正誤情報(B)、属性情報(C)、意識情報(D)、電子ペンふるまい情報(E)を特定する処理を行ってもよい。 In addition, when the answer correspondence information includes information of a plurality of respondents, the learning time information (A), correct / incorrect information (B), attribute information (C), and consciousness information ( D) Processing for specifying electronic pen behavior information (E) may be performed. That is, the above-described learning time information (A), correct / incorrect information (B), attribute information (C), consciousness information (D), and electronic pen behavior information (E) are specified for one answerer. The above-described learning time information (A), correct / incorrect information (B), attribute information (C), consciousness information (D), and electronic pen behavior information (E) are specified for each of the plurality of respondents. Processing may be performed.
つぎに、属性決定手段1051は、問題識別情報(Q)に対応した条件情報を問題条件対応情報記憶部104から読み出して、メモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
Next, the
属性決定手段1051は、上記のように特定した記入時間情報(A1)、思考時間情報(A21)、空き時間情報(A22)、時間帯情報(A3)、学習日情報(A4)、正誤情報(B)、意識情報(D)、および電子ペンふるまい情報(E)と、読み出した条件情報に含まれるこれらのそれぞれに対応する条件情報とを比較して条件を満たすか否かを判断する。例えば、記入時間情報(A1)、思考時間情報(A21)、空き時間情報(A22)がそれぞれ時間を表す値を示す情報であるとすると、これらについては、それぞれが示す時間の値が、それぞれに対応する条件情報が示す時間未満であるか否かを判断する。そして、時間未満であるものについては、条件を満たすと判断し、時間以上であるものについては、条件を満たさないと判断する。また、例えば、時間帯情報(A3)については、対応する条件情報が示す時間帯に時間帯情報(A3)が示す時間帯の一部が含まれる場合、条件を満たすと判断し、含まれない場合、条件を満たさないと判断する。また、学習日情報(A4)が、連続した学習日数を示す情報であるとすると、学習日情報(A4)が示す日数がこの学習日情報に対応する条件情報が示す日数以上であれば、条件を満たすと判断し、日数以上でなければ、条件を満たさないと判断する。また、意識情報(D)については、意識情報が示す値、例えば「やる気あり」等の情報が、意識情報に対応する条件情報が示す値と一致する場合、条件を満たすと判断し、一致しない場合、条件を満たさないと判断しても良い。あるいは意識情報が点数等で示す値である場合、条件情報が示す値を超えるか否かによって条件を満たすか否かを判断しても良い。また、電子ペンふるまい情報(E)が例えば筆圧や、電子ペンの動く速さや、電子ペンのストローク等を示す値であったとすると、電子ペンふるまい情報(E)の示す値が、条件情報が示す値以上である場合に条件を満たすと判断し、値未満である場合に条件を満たさないと判断しても良い。 The attribute determination means 1051 includes the entry time information (A1), the thinking time information (A21), the idle time information (A22), the time zone information (A3), the learning date information (A4), and the correct / incorrect information (specified) as described above. B) Consciousness information (D) and electronic pen behavior information (E) are compared with the condition information corresponding to each of them included in the read condition information to determine whether the condition is satisfied. For example, if the entry time information (A1), the thinking time information (A21), and the vacant time information (A22) are information indicating values representing time, the time values indicated by these are respectively It is determined whether or not it is less than the time indicated by the corresponding condition information. Then, it is determined that the condition that is less than the time is satisfied, and the condition that is more than the time is determined that the condition is not satisfied. Further, for example, regarding the time zone information (A3), when a part of the time zone indicated by the time zone information (A3) is included in the time zone indicated by the corresponding condition information, it is determined that the condition is satisfied and is not included. If it is determined that the condition is not met. Further, if the learning date information (A4) is information indicating continuous learning days, if the number of days indicated by the learning date information (A4) is greater than or equal to the number of days indicated by the condition information corresponding to the learning date information, the condition If it is not more than the number of days, it is determined that the condition is not satisfied. As for consciousness information (D), if the value indicated by the consciousness information, for example, “motivated” or the like matches the value indicated by the condition information corresponding to the consciousness information, it is determined that the condition is satisfied and does not match. In this case, it may be determined that the condition is not satisfied. Alternatively, when the consciousness information is a value indicated by a score or the like, whether or not the condition is satisfied may be determined depending on whether or not the value indicated by the condition information is exceeded. Also, if the electronic pen behavior information (E) is a value indicating, for example, writing pressure, the moving speed of the electronic pen, the stroke of the electronic pen, etc., the value indicated by the electronic pen behavior information (E) is the condition information It may be determined that the condition is satisfied when the value is equal to or greater than the value indicated, and may be determined that the condition is not satisfied when the value is less than the value.
属性決定手段1051は、これらの条件情報との比較結果を用いて評価指標を決定する。例えば、属性決定手段1051は、記入時間情報(A1)、思考時間情報(A21)、空き時間情報(A22)、時間帯情報(A3)、学習日情報学習日情報(A4)、正誤情報(B)、意識情報(D)、および電子ペンふるまい情報(E)のうちの、条件情報が示す条件を満たしたものの数をカウントし、当該カウント結果を評価指標の値としても良い。また、カウント結果を情報数で除算して得られた、全体の情報に対する条件を満たす情報の割合等を評価指標として用いても良い。また、条件を満たすものの数や、条件を満たさないものの数が、予め用意された複数の値の範囲に含まれるか否かを判断し、含まれると判断された範囲に対応付けられた評価指標を取得しても良い。例えば、条件情報と比較された情報が8つであったとすると、8つの情報の全てが条件を満たす場合には評価指標「5」、6個以上8個未満が条件を満たす場合には評価指標「4」、3個以上6個未満が条件を満たす場合には評価指標「3」、1個以上3個未満が条件を満たす場合には評価指標「2」、条件を満たすものがない場合には評価指標「1」を、それぞれ取得するようにしても良い。なお、評価指標は、数値に限るものではなく、例えば、「優」、「良」、「不可」等の文字列等の指標であってもよい。
The
また、属性決定手段1051は、属性決定手段1051は、記入時間情報(A1)、思考時間情報(A21)、空き時間情報(A22)、時間帯情報(A3)、学習日情報(A4)、正誤情報(B)、意識情報(D)、および電子ペンふるまい情報(E)のそれぞれについての条件情報が示す条件を満たすか否かの判断結果を組み合わせて、複数の評価指標を決定してもよい。例えば、属性決定手段1051は、上記の判断結果のうちの、記入時間情報(A1)、思考時間情報(A21)、空き時間情報(A22)、時間帯情報(A3)、および電子ペンふるまい情報(E)の判断結果を用いて、上記のような条件を満たすもののカウント等を行うことで、集中力に関する評価指標を取得してよい。また、上記の判断結果のうちの、記入時間情報(A1)、思考時間情報(A21)、空き時間情報(A22)、正誤情報(B)の判断結果を用いて、上記のような条件を満たすもののカウント等を行うことで、学習内容についての認識力に関する評価指標を取得してよい。また、上記の判断結果のうちの、記入時間情報(A1)、および電子ペンふるまい情報(E)の判断結果を用いて、上記のような条件を満たすもののカウント等を行うことで、学習の持久力に関する評価指標を取得してよい。また、上記の判断結果のうちの、時間帯情報(A3)、および学習日情報(A4)の判断結果を用いて、上記のような条件を満たすもののカウント等を行うことで、学習が習慣化されているか否か関する評価指標を取得してよい。また、上記の判断結果のうちの、記入時間情報(A1)、思考時間情報(A21)、空き時間情報(A22)、時間帯情報(A3)、正誤情報(B)、意識情報(D)、および電子ペンふるまい情報(E)の判断結果を用いて、上記のような条件を満たすもののカウント等を行うことで、解答者の体調に関する評価指標を取得してよい。なお、このような複数の評価指標を用いて最終的な評価指標を取得しても良い。例えば、これらの複数の評価指標の合計を最終的な評価指標として取得しても良いし、これらの複数の評価指標の平均値を最終的な評価指標として取得しても良い。また、これらの複数の評価指標に対して、それぞれの評価指標別に予め指定された重み付けを示す値を乗算して得られた値の合計を最終的な評価指標として取得しても良い。なお、重み付けを示す情報は、複数の解答者あるいは複数の解答者で構成されるグループに対して一つ用意されていても良いし、解答者別に個別に用意されていても良い。例えば、重み付けを示す情報を、例えば解答者や、複数の解答者や、解答者のグループと対応付けて図示しない記憶媒体等に記憶させておくようにし、問題の解答者に応じた重み付けを示す情報を読み出すようにしても良い。また、重み付けを示す情報は、複数の問題あるいは複数の問題で構成されるグループに対して一つ用意されていても良いし、問題別に個別に容易されていてもよい。例えば、問題の分野別に重み付けを示す情報が用意されていても良い。例えば、重み付けを示す情報を、例えば問題や、複数の問題や、問題のグループと対応付けて図示しない記憶媒体等に記憶させるようにし、評価の対象となっている問題に応じた重み付けを示す情報を読み出すようにしても良い。
In addition, the
そして、属性決定手段1051は、決定した評価指標と、属性情報(C)が示す属性とを用いて、次の問題の属性を決定する。例えば、評価指標が数値である場合、属性情報(C)が示す属性を用いて、当該数値の属する値の範囲等に応じた次の問題の属性を決定する。例えば、評価指標が、値が大きいほど解答者が問題について理解度等が高いことや、学習に対して意欲的に取り組んでいることを示す数値の情報であるとすると、評価指標が予め指定された値の範囲内にあれば、次の問題の属性を、属性情報(C)が示す直前の問題の属性よりも同じ属性(例えば、同じ難易度や、同じ学習進行段階)に決定する。また、評価指標が予め指定された値の範囲よりも高い値である場合、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性よりも進歩する属性(例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階)に決定してもよい。また、評価指標が予め指定された値の範囲よりも低い値である場合、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性よりも後退した属性(例えば、より低い難易度や、前の学習進行段階)に決定してもよい。なお、評価指標から、次の問題の属性を得るために必要な、値の範囲を指定する情報等は、問題条件対応情報記憶部104や、図示しない格納部等に予め格納しておくようにすればよい。
Then, the
また、評価指標自身が、属性情報(C)の示す属性に対する次に選択すべき属性の相対的な関係を示す情報である場合、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性を、評価指標が示す評価分だけ変更した属性に決定しても良い。例えば、評価指標が、属性情報(C)の示す属性に対して、進歩した関係にある属性を示す情報、例えば「進歩」や、「難易度:高」等の情報であった場合、属性決定手段1051は、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性に対して進歩する属性(例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階)に決定してもよい。また、評価指標が、属性情報(C)の示す属性に対して、同じ属性を示す情報、例えば「変化なし」や、「難易度:現在と同じ」等の情報であった場合、属性決定手段1051は、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性に対して同じ属性(例えば、同じ難易度や、同じ学習進行段階)に決定してもよい。また、例えば、評価指標が、属性情報(C)の示す属性に対して、後退した関係にある属性を示す情報、例えば「後退」や、「難易度:低」等の情報であった場合、属性決定手段1051は、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性に対して後退する属性(例えば、より低い難易度や、前の学習進行段階)に決定してもよい。また、評価指標が属性の一つである場合、取得された評価指標を、次の問題の属性または属性の一部に決定しても良い。例えば取得された評価指標が「1」であるとすると、当該評価指標「1」を含む属性が、次の問題の属性として決定される。
When the evaluation index itself is information indicating the relative relationship of the attribute to be selected next with respect to the attribute indicated by the attribute information (C), the attribute of the next problem is set as the attribute indicated by the attribute information (C). Alternatively, the attribute may be determined as changed by the evaluation amount indicated by the evaluation index. For example, when the evaluation index is information indicating an attribute having an advanced relationship with respect to the attribute indicated by the attribute information (C), for example, information such as “advance” or “difficulty level: high”, attribute determination The
なお、ここでは、属性情報(C)の示す属性に対して決定される三段階の異なるレベルの属性の中から、次の問題の属性を決定する場合について説明したが、本発明においては、複数段階であれば、何段階の異なるレベルの属性の中から、次の問題の属性を決定するようにしても良い。この場合、例えば、予め複数の異なる値の範囲を用意したり、評価指標に応じて、複数段階の属性の中から次のレベルの属性を決定するようにすればよい。 Here, the case has been described where the attribute of the next problem is determined from the attributes of three different levels determined with respect to the attribute indicated by the attribute information (C). If it is a stage, you may make it determine the attribute of the next problem from the attribute of the level of different steps. In this case, for example, a plurality of different value ranges may be prepared in advance, or the attribute of the next level may be determined from a plurality of attributes according to the evaluation index.
また、ここでは、記入時間情報(A1)、思考時間情報(A21)、空き時間情報(A22)、時間帯情報(A3)、学習日情報(A4)、正誤情報(B)、意識情報(D)、および電子ペンふるまい情報(E)を用いて評価指標を取得する場合について説明したが、これらのうちの二以上のいずれかだけを用いることで評価指標を取得しても良い。ただし、少なくとも学習時間情報に含まれる一以上の情報と、正誤情報(B)とを含む情報を用いることが好ましい。また、上述したように、思考時間情報(A21)、および空き時間情報(A22)の代わり、もしくはこれらとは別に、非記入時間情報(A2)を用いるようにしても良い。 Also, here, entry time information (A1), thinking time information (A21), idle time information (A22), time zone information (A3), learning date information (A4), correct / incorrect information (B), awareness information (D ) And the case where the evaluation index is acquired using the electronic pen behavior information (E), the evaluation index may be acquired by using only two or more of them. However, it is preferable to use information including at least one or more pieces of information included in the learning time information and correct / incorrect information (B). Further, as described above, the non-filling time information (A2) may be used instead of or separately from the thinking time information (A21) and the free time information (A22).
また、上述した重み付けの値や、どのような重み付けを行うか等の情報や、例えば、問題対応情報記憶部103や問題条件対応情報記憶部104や図示しない格納部等の記憶媒体に予め記憶しておくようにして良い。また、重み付けの値等は問題識別情報や、条件情報に対応付けて記憶しておくようにしても良く、評価指標等を決定する際には、評価指標の決定対象となる問題を示す問題識別情報や判断に利用する条件情報に、直接あるいは間接的に対応付けられた重み付けの値を示す情報等を読み出し、この読み出した情報が示す重み付けの値を、評価指標を決定する際に利用するようにしてもよい。これにより、問題や、問題の分野や、問題の分類等に応じた重み付けを行うことができ、適切な評価指標を得ることが可能となる。
In addition, information such as the above-described weighting values and what kind of weighting is performed is stored in advance in a storage medium such as the problem handling
また、ここでは、条件情報が示す条件を満たす学習関連情報の数をカウント、もしくは条件を満たすものに対応付けられた重み付けの値を加算して評価指標を決定する場合について説明した。この処理は、結果的には、条件情報が示す条件を満たすか否かによって、学習関連情報を「1」または「0」の二値のスコアに変換し、そのスコアの合計、あるいはそのスコアにそれぞれの学習関連情報に対応付けられた重み付けの値を乗算して得られた値を加算した値に応じた次の問題の属性を決定する処理であると考えても良い。 In addition, here, a case has been described in which the evaluation index is determined by counting the number of pieces of learning-related information satisfying the condition indicated by the condition information or adding the weighting value associated with the condition satisfying the condition information. As a result, this processing converts learning-related information into a binary score of “1” or “0” depending on whether or not the condition indicated by the condition information is satisfied, and the sum of the scores or the score is converted into the score. You may think that it is the process which determines the attribute of the next problem according to the value which added the value obtained by multiplying the weight value matched with each learning related information.
さらに、本実施の形態においては、属性決定手段1051は、複数の学習関連情報がそれぞれに対応する条件情報が示す条件を満たすか否かによって、各学習関連情報をそれぞれ二値以上のスコアに変換し、変換により取得されたスコアの合計した値、あるいはそのスコアにそれぞれの学習関連情報に対応付けられた重み付けの値を乗算して得られた値を合計した値を評価指標として取得するようにしてもよい。また、なお、三値以上のスコアに変換する際には、例えば、複数のしきい値等を用いて、各しきい値と学習関連情報が示す値との上下関係を判断することで三値以上のスコアに変化してもよい。また、学習関連情報を標準化し、標準化して得られた値を、三値以上のスコアとして用いても良い。
Furthermore, in the present embodiment, the
[(B)学習時間情報や正誤情報等の学習関連情報と条件情報が示す条件との比較結果の組合せによって属性を決定する場合]
解答対応情報によって対応付けられる学習時間情報(A)、正誤情報(B)、属性情報(C)を、上記と同様に特定する。属性決定手段1051は、これらの学習時間情報(A)、正誤情報(B)、属性情報(C)と、条件情報を用いて、次の問題の属性を決定する。問題の属性の決定方法については、以下に説明する。
[(B) A case where an attribute is determined by a combination of learning-related information such as learning time information and correct / incorrect information and the condition indicated by the condition information]
The learning time information (A), correct / incorrect information (B), and attribute information (C) associated by the answer correspondence information are specified in the same manner as described above. The
なお、解答対応情報に複数の解答者の情報が含まれている場合には、解答者ごとに、上述した学習時間情報(A)、正誤情報(B)、属性情報(C)を特定する処理を行ってもよい。すなわち、一の解答者に対して上述した学習時間情報(A)、正誤情報(B)、属性情報(C)を特定する処理を行ってもよく、複数の解答者について解答者ごとに、上述した学習時間情報(A)、正誤情報(B)、属性情報(C)を特定する処理を行ってもよい。 In addition, when the information of a plurality of respondents is included in the answer correspondence information, the process of specifying the above-described learning time information (A), correct / incorrect information (B), and attribute information (C) for each answerer May be performed. That is, the above-mentioned learning time information (A), correct / incorrect information (B), and attribute information (C) may be specified for one answerer. Processing for specifying the learned learning time information (A), correct / incorrect information (B), and attribute information (C) may be performed.
[(1)学習時間情報が記入時間情報と非記入時間情報とを含む場合]
以下、学習時間情報(A)、正誤情報(B)、属性情報(C)を用いて、次の問題の属性を決定する方法について、学習時間情報(A)が記入時間情報(A1)と非記入時間情報(A2)とを含む場合の一例について説明する。なお、上述した学習時間情報(A)を特定するということは、記入時間情報(A1)と非記入時間情報(A2)とを特定することと考えても良い。
[(1) When study time information includes entry time information and non-entry time information]
Hereinafter, with respect to a method of determining the attribute of the next problem using the learning time information (A), the correct / incorrect information (B), and the attribute information (C), the learning time information (A) is different from the entry time information (A1). An example in which the entry time information (A2) is included will be described. Note that specifying the learning time information (A) described above may be considered as specifying the entry time information (A1) and the non-entry time information (A2).
属性決定手段1051は、問題識別情報(Q)に対応付けられた条件情報に含まれる記入時間情報(A1)の条件情報と、非記入時間情報(A2)の条件情報と、正誤情報(B)の条件情報とを取得する。そして、記入時間情報(A1)と非記入時間情報(A2)と正誤情報(B)が、それぞれに対応する条件情報、即ち記入時間情報(A1)の条件情報、非記入時間情報(A2)の条件情報、および正誤情報(B)の条件情報を満たすか否かをそれぞれ判断する。そして、その判断結果の組合せに応じて、次の出力対象となる問題情報の属性を決定する。なお、判断結果の組合せの結果によって、どのような属性を決定するかについては、予め指定されていても良いし、問題条件対応情報により各問題識別情報(Q)に対応付けられた上述したような問題選択用情報等を読み出し、当該問題選択用情報等によって予め指定されているルールや判断処理手順等に従うようにすればよい。かかることは、他の判断結果の組合せ等についても同様である。
The
例えば、記入時間情報(A1)が示す記入時間が、対応する条件情報である記入時間情報(A1)の条件情報が示す時間よりも短く、非記入時間情報(A2)が示す非記入時間が、対応する条件情報である非記入時間情報(A2)の条件情報が示す時間よりも短く、正誤情報(B)が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報(B)の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合、問題識別情報(Q)に対応した問題を、早く正確に解いていると考えられるため、この問題のレベルの学習内容を十分に理解していると考えられることから、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性よりも進歩する属性(例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階)に決定してもよい。但し、属性情報(C)に進行順序等を示す情報が含まれている場合には、進行順序だけは、次の順番となる属性を取得することが好ましい。 For example, the entry time indicated by the entry time information (A1) is shorter than the time indicated by the condition information of the entry time information (A1) that is the corresponding condition information, and the non-entry time indicated by the non-entry time information (A2) is: The condition information of the correct / incorrect information (B), which is the corresponding condition information, is shorter than the time indicated by the condition information of the non-entry time information (A2), which is the corresponding condition information, and the score and correct answer rate indicated by the correct / incorrect information (B). If it is higher than the score or correct answer rate indicated by, it is considered that the problem corresponding to the problem identification information (Q) has been solved quickly and accurately. Therefore, the attribute of the next problem may be determined as an attribute that progresses more than the attribute indicated by the attribute information (C) (for example, a higher difficulty level or the next learning progress stage). However, when the attribute information (C) includes information indicating the progress order or the like, it is preferable to acquire the attribute that becomes the next order only in the progress order.
また、例えば、記入時間情報(A1)が示す記入時間が、対応する条件情報である記入時間情報(A1)の条件情報が示す時間よりも短く、非記入時間情報(A2)が示す非記入時間が、対応する条件情報である非記入時間情報(A2)の条件情報が示す時間よりも長く、正誤情報(B)が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報(B)の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合、問題のとき方を考えている時間が長いことから、この問題のレベルの学習内容が解答者に十分定着していない可能性があるため、確認のために、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性と同じ属性(例えば、同じ難易度や、同じ学習進行段階)に決定してもよい。但し、属性情報(C)に進行順序等を示す情報が含まれている場合には、進行順序だけは、次の順番となる属性を取得することが好ましい。 Further, for example, the entry time indicated by the entry time information (A1) is shorter than the time indicated by the condition information of the entry time information (A1), which is the corresponding condition information, and the non-entry time indicated by the non-entry time information (A2). Is longer than the time indicated by the condition information of the non-entry time information (A2) that is the corresponding condition information, and the score and the correct answer rate indicated by the correct / incorrect information (B) are that of the correct / incorrect information (B) that is the corresponding condition information. If the condition information shows a higher score or correct answer rate, it may take a long time to think about the time of the question. Therefore, the attribute of the next problem may be determined to be the same attribute (for example, the same difficulty level or the same learning progress stage) as the attribute indicated by the attribute information (C). However, when the attribute information (C) includes information indicating the progress order or the like, it is preferable to acquire the attribute that becomes the next order only in the progress order.
また、これ以外の組合せであった場合には、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性よりも後退する属性(例えば、低い難易度や、前の学習進行段階)に決定してもよい。 If the combination is other than the above, the attribute of the next problem is determined to be an attribute (for example, a lower difficulty level or a previous learning progress stage) that is backward than the attribute indicated by the attribute information (C). May be.
ここで、問題識別情報(Q)に対応付けられた条件情報の一つが、記入時間情報と非記入時間情報と組合せについての条件情報である場合について説明する。ここでは特に、記入時間情報と非記入時間情報と組合せについての条件情報が記入時間情報と非記入時間情報との比の値についての条件情報である場合を例に挙げて説明する。 Here, a case will be described in which one piece of condition information associated with the problem identification information (Q) is condition information about a combination of entry time information and non-entry time information. Here, in particular, an example will be described in which the condition information about the combination of the entry time information and the non-entry time information is the condition information about the ratio value between the entry time information and the non-entry time information.
属性決定手段1051は、問題識別情報(Q)に対応付けられた条件情報である記入時間情報(A1)と非記入時間情報(A2)との比についての条件情報と、正誤情報(B)の条件情報とを取得する。そして、属性決定手段1051は、記入時間情報(A1)と非記入時間情報(A2)との比を算出し、この比と、正誤情報(B)とが、それぞれに対応する条件情報、即ち記入時間情報(A1)と非記入時間情報(A2)との比についての条件情報、および正誤情報(B)の条件情報を満たすか否かをそれぞれ判断する。そして、その判断結果の組合せに応じて、次の出力対象となる問題情報の属性を決定する。
The attribute determination means 1051 includes the condition information about the ratio between the entry time information (A1) and the non-entry time information (A2), which is the condition information associated with the problem identification information (Q), and the correct / incorrect information (B). Get condition information. Then, the
例えば、属性決定手段1051は、記入時間情報(A1)が示す記入時間に対する非記入時間情報(A2)が示す非記入時間の比を算出し、当該比の値が、対応する条件情報である記入時間情報(A1)が示す記入時間と非記入時間情報(A2)が示す非記入時間の比についての条件情報が示す値よりも小さく、正誤情報(B)が示す点数や正答率が、正誤情報(B)の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性よりも進歩する属性(例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階)に決定してもよい。
For example, the
また、例えば、記入時間情報(A1)が示す記入時間に対する非記入時間情報(A2)が示す非記入時間の比の値が、対応する条件情報である記入時間情報(A1)が示す記入時間と非記入時間情報(A2)が示す非記入時間の比についての条件情報が示す値よりも大きく、正誤情報(B)が示す点数や正答率が、正誤情報(B)の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性よりも進歩する属性(例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階)に決定してもよい。 For example, the ratio of the non-entry time indicated by the non-entry time information (A2) to the entry time indicated by the entry time information (A1) is the entry time indicated by the entry time information (A1) as the corresponding condition information. The score or correct answer rate indicated by the correct / incorrect information (B) is greater than the value indicated by the condition information regarding the ratio of the non-enter time indicated by the non-enter time information (A2), If it is higher than the correct answer rate, the attribute of the next question may be determined to be an attribute that progresses more than the attribute indicated by the attribute information (C) (for example, a higher difficulty level or the next learning progress stage).
また、その他の判断結果の組合せが得られた場合には、次の問題の属性を、属性情報(C)が示す属性よりも後退する属性(例えば、より低い難易度や、前の学習進行段階)に決定してもよい。 When a combination of other determination results is obtained, the attribute of the next problem is set to an attribute (for example, a lower difficulty level or a previous learning progress stage) than the attribute indicated by the attribute information (C). ) May be determined.
[(2)学習時間情報に含まれる非記入時間情報が思考時間情報および/または空き時間上方を含む場合]
以下、学習時間情報(A)、正誤情報(B)、属性情報(C)を用いて、次の問題の属性を決定する方法について、学習時間情報(A)が記入時間情報(A1)と非記入時間情報(A2)とを含み、非記入時間情報(A2)が思考時間情報(A21)および/または空き時間情報(A22)とを含む場合の一例について説明する。なお、上述した学習時間情報(A)を特定するということは、記入時間情報(A1)と思考時間情報(A21)および/または空き時間情報(A22)とを特定することと考えても良い。
[(2) When the non-entry time information included in the learning time information includes thinking time information and / or free time above]
Hereinafter, with respect to a method of determining the attribute of the next problem using the learning time information (A), the correct / incorrect information (B), and the attribute information (C), the learning time information (A) is different from the entry time information (A1). An example in which the entry time information (A2) is included and the non-entry time information (A2) includes the thinking time information (A21) and / or the idle time information (A22) will be described. Note that specifying the learning time information (A) described above may be considered as specifying the entry time information (A1), the thinking time information (A21), and / or the idle time information (A22).
まず、非記入時間情報に含まれる思考時間情報(A21)を用いる場合の処理としては、例えば、上述したような記入時間情報と非記入時間情報とを用いて次の問題の属性を決定する場合において、非記入時間情報や非記入時間情報の条件情報の代わりに、思考時間情報や思考時間情報の条件情報を用いて同様の処理を行うようにすればよい。この場合、条件情報は、思考時間情報に対する条件情報を取得するようにすればよい。非記入時間情報の代わりに思考時間情報を用いることで、問題の解答には直接関係しない時間の情報を除外した時間の情報等を用いて、次の問題の属性を決定することができ、問題をより適切に選択することが可能となる。 First, as processing when the thinking time information (A21) included in the non-filling time information is used, for example, the attribute of the next problem is determined using the filling time information and the non-filling time information as described above. In this case, the same processing may be performed using the thinking time information and the condition information of the thinking time information instead of the non-writing time information and the condition information of the non-writing time information. In this case, the condition information may be acquired as condition information for the thinking time information. By using thought time information instead of non-entry time information, it is possible to determine the attributes of the next problem using information such as time information that excludes time information that is not directly related to the answer of the problem. Can be selected more appropriately.
次に、非記入時間情報に含まれる空き時間情報(A22)を用いる場合について説明する。属性決定手段1051は、問題識別情報(Q)に対応付けられた条件情報である記入時間情報(A1)の条件情報と、空き時間情報(A22)の条件情報と、正誤情報(B)の条件情報とを取得する。そして、記入時間情報(A1)と空き時間情報(A22)と正誤情報(B)が、それぞれに対応する条件情報、即ち記入時間情報(A1)の条件情報、空き時間情報(A22)の条件情報、および正誤情報(B)の条件情報を満たすか否かをそれぞれ判断する。そして、その判断結果の組合せに応じて、次の出力対象となる問題情報の属性を決定する。なお、判断結果の組合せの結果によって、どのような属性を決定するかについては、予め指定されていても良いし、問題条件対応情報により各問題識別情報(Q)に対応付けられた上述したような問題選択用情報等を読み出し、当該問題選択用情報等によって予め指定されているルールや判断処理手順等に従うようにすればよい。かかることは、他の判断結果の組合せ等についても同様である。
Next, the case where the idle time information (A22) included in the non-entry time information is used will be described. The
例えば、記入時間情報(A1)が示す記入時間が、対応する条件情報である記入時間情報(A1)の条件情報が示す時間よりも短く、空き時間情報(A22)が示す非記入時間が、対応する条件情報である空き時間情報(A22)の条件情報が示す時間よりも短く、正誤情報(B)が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報(B)の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性よりも進歩する属性(例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階)に決定してもよい。 For example, the entry time indicated by the entry time information (A1) is shorter than the time indicated by the condition information of the entry time information (A1) that is the corresponding condition information, and the non-entry time indicated by the idle time information (A22) The condition information of the correct / incorrect information (B), which is the corresponding condition information, indicates that the score and correct answer rate indicated by the correct / incorrect information (B) are shorter than the time indicated by the condition information of the idle time information (A22) that is the condition information to be displayed. If the score or the correct answer rate is higher, the attribute of the next question may be determined to be an attribute that progresses more than the attribute indicated by the attribute information (C) (for example, a higher difficulty level or the next learning progress stage). .
また、この場合、空き時間情報(A22)が示す時間が、対応する条件情報である空き時間情報(A22)の条件情報が示す時間よりも長くても、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性よりも進歩する属性に決定してもよい。 In this case, even if the time indicated by the free time information (A22) is longer than the time indicated by the condition information of the free time information (A22) as the corresponding condition information, the attribute of the next problem is assigned to the attribute information ( The attribute may be determined to be more advanced than the attribute indicated by C).
また、例えば、記入時間情報(A1)が示す記入時間が、対応する条件情報である記入時間情報(A1)の条件情報が示す時間よりも短く、空き時間情報(A22)が示す非記入時間が、対応する条件情報である空き時間情報(A22)の条件情報が示す時間よりも長く、正誤情報(B)が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報(B)の条件情報が示す点数や正答率よりも低い場合、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性と同じ属性(例えば、同じ難易度や、同じ学習進行段階)に決定してもよい。空き時間が長い場合、問題に集中して取り組んでいないことが考えられるため、たとえ問題の正答率が悪かったとしても、本来の解答者の学力が低いのか、単に集中して取り組んでいなかったために正答率が低かったのかが判断できないからである。但し、属性情報(C)に進行順序等を示す情報が含まれている場合には、進行順序だけは、次の順番となる属性を取得することが好ましい。 Further, for example, the entry time indicated by the entry time information (A1) is shorter than the time indicated by the condition information of the entry time information (A1) which is the corresponding condition information, and the non-entry time indicated by the idle time information (A22). The condition information of the correct / incorrect information (B), which is longer than the time indicated by the condition information of the idle time information (A22) as the corresponding condition information, and the score and correct answer rate indicated by the correct / incorrect information (B) are as the corresponding condition information May be determined to be the same attribute as the attribute indicated by the attribute information (C) (for example, the same difficulty level or the same learning progress stage). If the free time is long, it may be that you are not concentrating on the problem, so even if the correct answer rate of the question is bad, it is because the original answerer's academic ability is low or simply not concentrating This is because it cannot be judged whether the correct answer rate is low. However, when the attribute information (C) includes information indicating the progress order or the like, it is preferable to acquire the attribute that becomes the next order only in the progress order.
また、これ以外の組合せであった場合には、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性よりも後退する属性(例えば、低い難易度や、前の学習進行段階)に決定してもよい。 If the combination is other than the above, the attribute of the next problem is determined to be an attribute (for example, a lower difficulty level or a previous learning progress stage) that is backward than the attribute indicated by the attribute information (C). May be.
また、非記入時間情報に含まれる思考時間情報(A21)と空き時間情報(A22)を用いる場合について説明する。属性決定手段1051は、問題識別情報(Q)に対応付けられた条件情報である記入時間情報(A1)の条件情報と、思考時間情報(A21)の条件情報と、空き時間情報(A22)の条件情報と、正誤情報(B)の条件情報とを取得する。そして、記入時間情報(A1)と非記入時間情報(A2)と正誤情報(B)が、それぞれに対応する条件情報、即ち記入時間情報(A1)の条件情報、思考時間情報(A21)の条件情報と、空き時間情報(A22)の条件情報、および正誤情報(B)の条件情報を満たすか否かをそれぞれ判断する。そして、その判断結果の組合せに応じて、次の出力対象となる問題情報の属性を決定する。なお、判断結果の組合せの結果によって、どのような属性を決定するかについては、予め指定されていても良いし、問題条件対応情報により各問題識別情報(Q)に対応付けられた上述したような問題選択用情報等を読み出し、当該問題選択用情報等によって予め指定されているルールや判断処理手順等に従うようにすればよい。かかることは、他の判断結果の組合せ等についても同様である。 A case will be described in which the thinking time information (A21) and the free time information (A22) included in the non-filling time information are used. The attribute determination means 1051 includes condition information of entry time information (A1), condition information associated with the problem identification information (Q), condition information of thought time information (A21), and free time information (A22). Condition information and condition information of correct / wrong information (B) are acquired. The entry time information (A1), the non-entry time information (A2), and the correct / incorrect information (B) correspond to the condition information corresponding thereto, that is, the condition information of the entry time information (A1) and the condition of the thinking time information (A21). It is determined whether the information, the condition information of free time information (A22), and the condition information of correct / incorrect information (B) are satisfied. Then, the attribute of the problem information to be output next is determined according to the combination of the determination results. Note that what attributes are determined according to the result of the combination of determination results may be specified in advance, or as described above associated with each problem identification information (Q) by the problem condition correspondence information. It is only necessary to read out information for selecting a problem, etc., and to follow a rule or a determination processing procedure specified in advance by the information for problem selection. The same applies to other combinations of determination results.
例えば、記入時間情報(A1)が示す記入時間が、対応する条件情報である記入時間情報(A1)の条件情報が示す時間よりも短く、思考時間情報(A21)が示す時間が、対応する条件情報である思考時間情報(A21)の条件情報が示す時間よりも短く、空き時間情報(A22)が示す時間が、対応する条件情報である空き時間情報(A22)の条件情報が示す時間よりも短く、正誤情報(B)が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報(B)の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性よりも進歩する属性(例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階)に決定してもよい。 For example, the entry time indicated by the entry time information (A1) is shorter than the time indicated by the condition information of the entry time information (A1) that is the corresponding condition information, and the time indicated by the thinking time information (A21) is the corresponding condition. It is shorter than the time indicated by the condition information of the thinking time information (A21) that is information, and the time indicated by the idle time information (A22) is shorter than the time indicated by the condition information of the idle time information (A22) that is the corresponding condition information. If the score and correct answer rate indicated by the correct / incorrect information (B) are shorter than the score and correct answer rate indicated by the condition information of the correct / incorrect information (B) corresponding to the condition information, the attribute of the next question is assigned to the attribute information ( You may determine to the attribute (for example, a higher difficulty level or the next learning progress stage) which advances rather than the attribute which C) shows.
また、例えば、記入時間情報(A1)が示す記入時間が、対応する条件情報である記入時間情報(A1)の条件情報が示す時間よりも短く、思考時間情報(A21)が示す時間が、対応する条件情報である思考時間情報(A21)の条件情報が示す時間よりも長く、空き時間情報(A22)が示す時間が、対応する条件情報である空き時間情報(A22)の条件情報が示す時間よりも短く、正誤情報(B)が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報(B)の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性よりも進歩する属性(例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階)に決定してもよい。 Further, for example, the entry time indicated by the entry time information (A1) is shorter than the time indicated by the condition information of the entry time information (A1) that is the corresponding condition information, and the time indicated by the thinking time information (A21) The time indicated by the condition information of the available time information (A22), which is the corresponding condition information, is longer than the time indicated by the condition information of the thinking time information (A21), which is the condition information, and the time indicated by the available time information (A22). If the score or correct answer rate indicated by the correct / incorrect information (B) is shorter than the score or correct answer rate indicated by the condition information of the correct / incorrect information (B) corresponding to the condition information, the attribute of the next question is You may determine to the attribute (for example, a higher difficulty level or the next learning progress stage) which progresses rather than the attribute which information (C) shows.
また、例えば、記入時間情報(A1)が示す記入時間が、対応する条件情報である記入時間情報(A1)の条件情報が示す時間よりも短く、思考時間情報(A21)が示す時間が、対応する条件情報である思考時間情報(A21)の条件情報が示す時間よりも長く、空き時間情報(A22)が示す時間が、対応する条件情報である空き時間情報(A22)の条件情報が示す時間よりも長く、正誤情報(B)が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報(B)の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性と同じ属性(例えば、より同じ難易度や、同じ学習進行段階)に決定してもよい。但し、属性情報(C)に進行順序等を示す情報が含まれている場合には、進行順序だけは、次の順番となる属性を取得することが好ましい。 Further, for example, the entry time indicated by the entry time information (A1) is shorter than the time indicated by the condition information of the entry time information (A1) that is the corresponding condition information, and the time indicated by the thinking time information (A21) The time indicated by the condition information of the available time information (A22), which is the corresponding condition information, is longer than the time indicated by the condition information of the thinking time information (A21), which is the condition information, and the time indicated by the available time information (A22). If the score or correct answer rate indicated by the correct / incorrect information (B) is longer than the score or correct answer rate indicated by the condition information of the correct / incorrect information (B) as the corresponding condition information, the attribute of the next question is You may determine to the same attribute (for example, the same difficulty level or the same learning progress stage) as the attribute which information (C) shows. However, when the attribute information (C) includes information indicating the progress order or the like, it is preferable to acquire the attribute that becomes the next order only in the progress order.
また、例えば、記入時間情報(A1)が示す記入時間が、対応する条件情報である記入時間情報(A1)の条件情報が示す時間よりも短く、思考時間情報(A21)が示す時間が、対応する条件情報である思考時間情報(A21)の条件情報が示す時間よりも短く、空き時間情報(A22)が示す時間が、対応する条件情報である空き時間情報(A22)の条件情報が示す時間よりも長く、正誤情報(B)が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報(B)の条件情報が示す点数や正答率よりも低い場合、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性と同じ属性(例えば、より同じ難易度や、同じ学習進行段階)に決定してもよい。但し、属性情報(C)に進行順序等を示す情報が含まれている場合には、進行順序だけは、次の順番となる属性を取得することが好ましい。 Further, for example, the entry time indicated by the entry time information (A1) is shorter than the time indicated by the condition information of the entry time information (A1) that is the corresponding condition information, and the time indicated by the thinking time information (A21) The time indicated by the condition information of the available time information (A22), which is the corresponding condition information, is shorter than the time indicated by the condition information of the thinking time information (A21), which is the condition information, and the time indicated by the available time information (A22). If the score or correct answer rate indicated by the correct / incorrect information (B) is lower than the score or correct answer rate indicated by the condition information of the correct / incorrect information (B) corresponding to the condition information, the attribute of the next question is You may determine to the same attribute (for example, the same difficulty level or the same learning progress stage) as the attribute which information (C) shows. However, when the attribute information (C) includes information indicating the progress order or the like, it is preferable to acquire the attribute that becomes the next order only in the progress order.
また、これ以外の組合せであった場合には、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性よりも後退する属性(例えば、低い難易度や、前の学習進行段階)に決定してもよい。 If the combination is other than the above, the attribute of the next problem is determined to be an attribute (for example, a lower difficulty level or a previous learning progress stage) that is backward than the attribute indicated by the attribute information (C). May be.
[(3)学習時間情報に学習時間帯情報が含まれる場合]
以下、学習時間情報(A)、正誤情報(B)、属性情報(C)を用いて、次の問題の属性を決定する方法について、学習時間情報(A)が学習時間帯情報(以下、学習時間帯情報(A3)と称す)を含む場合の一例について説明する。なお、上述した学習時間情報(A)を特定するということは、学習時間帯情報(A3)を特定することと考えても良い。
[(3) When learning time information is included in learning time information]
Hereinafter, with respect to a method of determining the attribute of the next problem using the learning time information (A), the correct / incorrect information (B), and the attribute information (C), the learning time information (A) is learned time zone information (hereinafter, learning An example in the case of including time zone information (referred to as A3) will be described. Note that specifying the learning time information (A) described above may be considered specifying the learning time zone information (A3).
属性決定手段1051は、問題識別情報(Q)に対応付けられた条件情報である学習時間帯情報(A3)の条件情報と、正誤情報(B)の条件情報とを取得する。そして、学習時間帯情報(A3)と正誤情報(B)が、それぞれに対応する条件情報、即ち学習時間帯情報(A3)の条件情報、および正誤情報(B)の条件情報を満たすか否かをそれぞれ判断する。そして、その判断結果の組合せに応じて、次の出力対象となる問題情報の属性を決定する。学習時間帯情報(A3)が、学習時間帯情報(A3)の条件情報が示す条件を満たすか否かの判断は、例えば、学習時間帯情報(A3)が示す時間帯に条件情報が示す時刻を含むか否か、あるいは学習時間帯情報(A3)が示す時間帯が条件情報が示す時間帯に含まれるか否かを判断したり、学習時間帯情報が示す時間帯の名称が、条件情報画示す時間帯の名称に一致するか否かを判断したりすることで行われる。なお、判断結果の組合せの結果によって、どのような属性を決定するかについては、予め指定されていても良いし、問題条件対応情報により各問題識別情報(Q)に対応付けられた上述したような問題選択用情報等を読み出し、当該問題選択用情報等によって予め指定されているルールや判断処理手順等に従うようにすればよい。かかることは、他の判断結果の組合せ等についても同様である。
The
例えば、学習時間帯情報(A3)の条件情報が示す時間帯が、学習に好ましい時間帯であったとすると、学習時間帯情報(A3)が示す時間帯の少なくとも一部が、対応する条件情報である学習時間帯情報(A3)の条件情報が示す時間帯に含まれ、正誤情報(B)が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報(B)の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性よりも進歩する属性(例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階)に決定してもよい。 For example, if the time zone indicated by the condition information of the learning time zone information (A3) is a time zone preferable for learning, at least a part of the time zone indicated by the learning time zone information (A3) is the corresponding condition information. It is included in the time zone indicated by the condition information of a certain learning time zone information (A3), and the score and correct answer rate indicated by the correct / incorrect information (B) are the points indicated by the condition information of the correct / incorrect information (B) as the corresponding condition information, If it is higher than the correct answer rate, the attribute of the next question may be determined to be an attribute that progresses more than the attribute indicated by the attribute information (C) (for example, a higher difficulty level or the next learning progress stage).
また、例えば、学習時間帯情報(A3)が示す時間帯の少なくとも一部が、対応する条件情報である学習時間帯情報(A3)の条件情報が示す時間帯に含まれ、正誤情報(B)が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報(B)の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性と同じ属性(例えば、同じ難易度や、同じ学習進行段階)に決定してもよい。但し、属性情報(C)に進行順序等を示す情報が含まれている場合には、進行順序だけは、次の順番となる属性を取得することが好ましい。 Further, for example, at least a part of the time zone indicated by the learning time zone information (A3) is included in the time zone indicated by the condition information of the learning time zone information (A3), which is the corresponding condition information, and the correct / incorrect information (B) If the score and correct answer rate indicated by is higher than the score and correct answer rate indicated by the condition information of the correct / incorrect information (B) that is the corresponding condition information, the attribute of the next question is the same as the attribute indicated by the attribute information (C) The attribute (for example, the same difficulty level or the same learning progress stage) may be determined. However, when the attribute information (C) includes information indicating the progress order or the like, it is preferable to acquire the attribute that becomes the next order only in the progress order.
また、例えば、学習時間帯情報(A3)が示す時間帯の少なくとも一部が、対応する条件情報である学習時間帯情報(A3)の条件情報が示す時間帯に含まれ、正誤情報(B)が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報(B)の条件情報が示す点数や正答率よりも低い場合、解答者が好ましい時間帯にまじめに勉強を行っているため、もう一度、問題に挑戦するチャンスを与えるために、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性と同じ属性(例えば、同じ難易度や、同じ学習進行段階)に決定してもよい。但し、属性情報(C)に進行順序等を示す情報が含まれている場合には、進行順序だけは、次の順番となる属性を取得することが好ましい。 Further, for example, at least a part of the time zone indicated by the learning time zone information (A3) is included in the time zone indicated by the condition information of the learning time zone information (A3), which is the corresponding condition information, and the correct / incorrect information (B) If the score or correct answer rate indicated by is lower than the score or correct answer rate indicated by the correct / incorrect information (B), which is the corresponding condition information, the answerer is seriously studying in the preferred time zone. In order to give a chance to challenge the problem, the attribute of the next problem may be determined to be the same attribute (for example, the same difficulty level or the same learning progress stage) as the attribute indicated by the attribute information (C). However, when the attribute information (C) includes information indicating the progress order or the like, it is preferable to acquire the attribute that becomes the next order only in the progress order.
また、これ以外の組合せであった場合には、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性よりも後退する属性(例えば、低い難易度や、前の学習進行段階)に決定してもよい。 If the combination is other than the above, the attribute of the next problem is determined to be an attribute (for example, a lower difficulty level or a previous learning progress stage) that is backward than the attribute indicated by the attribute information (C). May be.
[(4)学習時間情報に学習日情報が含まれる場合]
以下、学習時間情報(A)、正誤情報(B)、属性情報(C)を用いて、次の問題の属性を決定する方法について、学習時間情報(A)が学習日情報(A4)を含む場合の一例について説明する。なお、上述した学習時間情報(A)を特定するということは、学習日情報(A4)を特定することと考えても良い。
[(4) When learning date information is included in learning time information]
Hereinafter, the learning time information (A) includes the learning date information (A4) for the method of determining the attribute of the next problem using the learning time information (A), the correct / incorrect information (B), and the attribute information (C). An example of the case will be described. Note that specifying the learning time information (A) described above may be considered specifying the learning date information (A4).
属性決定手段1051は、問題識別情報(Q)に対応付けられた条件情報である学習日情報(A4)の条件情報と、正誤情報(B)の条件情報とを取得する。そして、学習日情報(A4)と正誤情報(B)が、それぞれに対応する条件情報、即ち学習日情報(A4)の条件情報、および正誤情報(B)の条件情報を満たすか否かをそれぞれ判断する。そして、その判断結果の組合せに応じて、次の出力対象となる問題情報の属性を決定する。学習日情報(A4)が、学習日情報(A4)の条件情報が示す条件を満たすか否かの判断は、例えば、学習日情報(A4)が示す連続した学習日数が、条件情報が示す連続した日数を超えているか否か、あるいは学習日情報(A4)が示す学習日が条件情報が示す曜日のいずれかに一致するか否かを判断したりすることで行われる。なお、判断結果の組合せの結果によって、どのような属性を決定するかについては、予め指定されていても良いし、問題条件対応情報により各問題識別情報(Q)に対応付けられた上述したような問題選択用情報等を読み出し、当該問題選択用情報等によって予め指定されているルールや判断処理手順等に従うようにすればよい。かかることは、他の判断結果の組合せ等についても同様である。
The
例えば、学習日情報(A4)が、連続した学習日の日数を示す情報であり、その条件情報は、学習が、十分な期間継続して行われていると判断される連続した日数のしきい値であったとする。学習日情報(A4)が示す連続した学習日数が、対応する条件情報である学習日情報(A4)の条件情報が示す日数以上であり、正誤情報(B)が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報(B)の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性よりも進歩する属性(例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階)に決定してもよい。 For example, the learning day information (A4) is information indicating the number of days of continuous learning days, and the condition information is a threshold of continuous days for which it is determined that learning is continuously performed for a sufficient period of time. Suppose it was a value. The number of consecutive learning days indicated by the learning date information (A4) is equal to or greater than the number of days indicated by the condition information of the learning date information (A4) as the corresponding condition information, and the score and correct answer rate indicated by the correct / incorrect information (B) are If the score information or the correct answer rate indicated by the correct / incorrect information (B) condition information is higher than the attribute indicated by the attribute information (C) (for example, higher difficulty) Or the next learning progress stage).
また、例えば、学習日情報(A4)が示す連続した学習日数が、対応する条件情報である学習日情報(A4)の条件情報が示す日数以上であり、正誤情報(B)が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報(B)の条件情報が示す点数や正答率よりも低い場合、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性と同じ属性(例えば、同じ難易度や、同じ学習進行段階)に決定してもよい。但し、属性情報(C)に進行順序等を示す情報が含まれている場合には、進行順序だけは、次の順番となる属性を取得することが好ましい。 Further, for example, the number of consecutive learning days indicated by the learning date information (A4) is equal to or greater than the number of days indicated by the condition information of the learning date information (A4) as the corresponding condition information, and the score or correct answer indicated by the correct / incorrect information (B). When the rate is lower than the score or correct answer rate indicated by the condition information of the correct / incorrect information (B) as the corresponding condition information, the attribute of the next question is the same attribute (for example, the same) as the attribute indicated by the attribute information (C) The degree of difficulty and the same learning progress stage may be determined. However, when the attribute information (C) includes information indicating the progress order or the like, it is preferable to acquire the attribute that becomes the next order only in the progress order.
また、これ以外の組合せであった場合には、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性よりも後退する属性(例えば、低い難易度や、前の学習進行段階)に決定してもよい。 If the combination is other than the above, the attribute of the next problem is determined to be an attribute (for example, a lower difficulty level or a previous learning progress stage) that is backward than the attribute indicated by the attribute information (C). May be.
[(5)解答対応情報が意識情報を対応付けた情報である場合]
属性決定手段1051は、上記と同様に、解答対応情報によって対応付けられる学習時間情報(A)と、正誤情報(B)と属性情報(C)を特定するとともに、当該解答対応情報に対応付けられた意識情報(以下、意識情報(D)を特定する。そして、学習時間情報(A)と正誤情報(B)と意識情報(D)とが、それぞれに対応する条件情報、即ち学習時間情報(A)の条件情報、正誤情報(B)の条件情報、および意識情報(D)の条件情報を満たすか否かをそれぞれ判断する。意識情報(D)が、意識情報(D)の条件情報を満たすか否かの判断は、例えば意識情報(D)が示すやる気を示す情報が、条件情報が示すやる気があることを示す情報と一致するか否かや、意識情報(D)が示すやる気を示す情報である値が、条件情報が示すやる気を示す情報のしきい値を超えるか否か等により判断される。そして、その判断結果の組合せに応じて、次の出力対象となる問題情報の属性を決定する。なお、学習時間情報(A)が条件情報を満たすか否かの判断は、例えば、上述したように、学習時間情報(A)が記入時間情報(A1)と非記入時間情報(A2)とを含む場合や、学習時間情報が学習時間帯情報を含む場合や、学習時間情報が学習日情報を含む場合と同様であるので、説明を省略する。なお、ここで述べる学習時間情報が条件を満たすか否かの判断は、学習時間情報に含まれる個々の情報が、それぞれに対応した条件を満たすか否かの結果の組み合わせと考えても良い。すなわち、この場合の、学習時間情報についての判断結果は、例えば、記入時間情報と非記入時間情報がともに条件を満たすという判断結果や、記入時間情報だけ、あるいは非記入時間情報だけが条件を満たすという判断結果や、記入時間情報と非記入時間情報がともに条件を満たさないとする複数の判断結果が得られる場合がある。なお、これらの判断結果の組合せによって、どのような属性を決定するかについては、予め指定されていても良いし、問題条件対応情報により各問題識別情報(Q)に対応付けられた上述したような問題選択用情報等を読み出し、当該問題選択用情報等によって予め指定されているルールや判断処理手順等に従うようにすればよい。かかることは、他の判断結果の組合せ等についても同様である。
[(5) When answer correspondence information is information in which consciousness information is associated]
Similarly to the above, the
例えば、意識情報(D)が、対応する条件情報である意識情報(D)の条件情報が示す条件であるやる気があることを示す情報と一致した場合、すなわち条件を満たした場合には、学習時間情報(A)が示す記入時間が、対応する条件情報である学習時間情報(A)の条件情報が示す条件を満たすか否かの判断結果と、正誤情報(B)が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報(B)の条件情報が示す点数や正答率よりも高いか否かの判断結果に応じて、上述したような学習時間情報(A)と正誤情報(B)との判断結果に基づいた属性の決定と同様の決定を行うようにしてもよい。 For example, when the consciousness information (D) matches the information indicating that there is motivation that is the condition indicated by the condition information of the consciousness information (D) that is the corresponding condition information, that is, when the condition is satisfied, learning is performed. Judgment result of whether or not the entry time indicated by the time information (A) satisfies the condition indicated by the condition information of the learning time information (A) as the corresponding condition information, and the score and correct answer rate indicated by the correct / incorrect information (B) Depending on the determination result whether the condition information of the correct / incorrect information (B), which is the corresponding condition information, is higher than the score or the correct answer rate, the learning time information (A) and the correct / incorrect information (B ) And the same determination as the attribute determination based on the determination result.
また、意識情報(D)が、対応する条件情報である意識情報(D)の条件情報が示す条件であるやる気があることを示す情報と一致しない場合、正誤情報(B)が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報(B)の条件情報が示す点数や正答率よりも低い場合には、単に解答者の学習意欲がかけていたため、問題の正答率等が落ちたことも十分に考えられることから、確認のために、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性と同じ属性(例えば、同じ難易度や、同じ学習進行段階)に決定してもよい。 Further, when the consciousness information (D) does not match the information indicating that the motivation is the condition indicated by the condition information of the consciousness information (D) corresponding to the condition information, the score or correct answer indicated by the correct / incorrect information (B) If the rate is lower than the score or correct answer rate indicated by the correct / incorrect information (B), which is the corresponding condition information, the answerer's willingness to learn was applied. Therefore, for confirmation, the attribute of the next problem may be determined to be the same attribute (for example, the same difficulty level or the same learning progress stage) as the attribute indicated by the attribute information (C). .
一方、例えば、学習時間情報(A)が示す記入時間が、対応する条件情報である学習時間情報(A)の条件情報が示す条件を満たし、正誤情報(B)が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報(B)の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合において、意識情報(D)が、対応する条件情報である意識情報(D)の条件情報が示す条件であるやる気があることを示す情報と一致しなかった場合、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性よりも高い属性(例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階)に決定してもよい。 On the other hand, for example, the entry time indicated by the learning time information (A) satisfies the condition indicated by the condition information of the learning time information (A) that is the corresponding condition information, and the score and correct answer rate indicated by the correct / incorrect information (B) are: The condition indicated by the condition information of the consciousness information (D) as the corresponding condition information when the consciousness information (D) is higher than the score and the correct answer rate indicated by the condition information of the correct / incorrect information (B) as the corresponding condition information If the information does not match the information indicating that the user is motivated, the attribute of the next problem is higher than the attribute indicated by the attribute information (C) (for example, higher difficulty level or next learning progress stage). You may decide to.
[(6)解答対応情報が電子ペンふるまい情報を対応付けた情報である場合]
属性決定手段1051は、上記と同様に、解答対応情報によって対応付けられる学習時間情報(A)と、正誤情報(B)と属性情報(C)を特定するとともに、当該解答対応情報に対応付けられた電子ペンふるまい情報(以下、電子ペンふるまい情報(E)を特定する。そして、学習時間情報(A)と正誤情報(B)と電子ペンふるまい情報(E)とが、それぞれに対応する条件情報、即ち学習時間情報(A)の条件情報、正誤情報(B)の条件情報、および電子ペンふるまい情報(E)の条件情報を満たすか否かをそれぞれ判断する。電子ペンふるまい情報(E)が、電子ペンふるまい情報(E)の条件情報を満たすか否かの判断は、例えば電子ペンふるまい情報が示す筆圧や速度等を示す値等が、条件情報が示す値を超えるか否か等により判断される。そして、その判断結果の組合せに応じて、次の出力対象となる問題情報の属性を決定する。なお、学習時間情報(A)が条件情報を満たすか否かの判断は、例えば、上述したように、学習時間情報(A)が記入時間情報(A1)と非記入時間情報(A2)とを含む場合や、学習時間情報が学習時間帯情報を含む場合や、学習時間情報が学習日情報を含む場合と同様であるので、説明を省略する。なお、ここで述べる学習時間情報が条件を満たすか否かの判断は、学習時間情報に含まれる個々の情報が、それぞれに対応した条件を満たすか否かの結果の組み合わせと考えても良い。すなわち、この場合の、学習時間情報についての判断結果は、例えば、記入時間情報と非記入時間情報がともに条件を満たすという判断結果や、記入時間情報だけ、あるいは非記入時間情報だけが条件を満たすという判断結果や、記入時間情報と非記入時間情報がともに条件を満たさないとする複数の判断結果が得られる場合がある。なお、これらの判断結果の組合せによって、どのような属性を決定するかについては、予め指定されていても良いし、問題条件対応情報により各問題識別情報(Q)に対応付けられた上述したような問題選択用情報等を読み出し、当該問題選択用情報等によって予め指定されているルールや判断処理手順等に従うようにすればよい。かかることは、他の判断結果の組合せ等についても同様である。
[(6) When answer correspondence information is information in which electronic pen behavior information is associated]
Similarly to the above, the
例えば、電子ペンふるまい情報が、筆記時の筆圧の平均値等であるとすると、電子ペンふるまい情報(E)が示す筆圧の平均値等が、対応する条件情報である電子ペンふるまい情報(E)の条件情報が示す条件である筆圧より大きい場合、すなわち条件を満たした場合には、解答者の問題に集中力集中して取り組んでいると考えられるため、学習時間情報(A)が示す記入時間が、対応する条件情報である学習時間情報(A)の条件情報が示す条件を満たすか否かの判断結果と、正誤情報(B)が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報(B)の条件情報が示す点数や正答率よりも高いか否かの判断結果に応じて、上述したような学習時間情報(A)と正誤情報(B)との判断結果に基づいた属性の決定と同様の決定を行うようにしてもよい。 For example, when the electronic pen behavior information is an average value of writing pressure at the time of writing, the average value of the writing pressure indicated by the electronic pen behavior information (E) is electronic pen behavior information ( When the writing pressure is larger than the pressure indicated by the condition information of E), that is, when the condition is satisfied, it is considered that the student concentrates on the problem of the answerer, so the learning time information (A) is The condition information corresponding to the determination result of whether or not the indicated entry time satisfies the condition indicated by the condition information of the learning time information (A), which is the corresponding condition information, and the score and correct answer rate indicated by the correct / incorrect information (B) Depending on the determination result whether or not the condition information of the correct / incorrect information (B) is higher than the score and the correct answer rate, the determination result of the learning time information (A) and the correct / incorrect information (B) as described above Make the same decision as the attribute determination based on It may be.
また、電子ペンふるまい情報(E)が、対応する条件情報である電子ペンふるまい情報(E)の条件情報が示す条件である筆圧よりも小さい場合であって、正誤情報(B)が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報(B)の条件情報が示す点数や正答率よりも低い場合には、解答者の集中力が高くなかったと考えられ、得られた正誤情報は、必ずしも正確に解答者の学力を表していないことが考えられるため、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性と同じ属性(例えば、同じ難易度や、同じ学習進行段階)に決定してもよい。 In addition, when the electronic pen behavior information (E) is smaller than the writing pressure that is the condition indicated by the condition information of the electronic pen behavior information (E) that is the corresponding condition information, the score indicated by the correct / incorrect information (B) If the correct answer rate is lower than the score or correct answer rate indicated by the condition information of the correct / incorrect information (B) that is the corresponding condition information, it is considered that the concentration of the answerer was not high, and the obtained correct / incorrect information is Since it is considered that the academic ability of the answerer is not accurately represented, the attribute of the next question is set to the same attribute (for example, the same difficulty level or the same learning progress stage) as the attribute indicated by the attribute information (C). You may decide.
一方、例えば、学習時間情報(A)が示す記入時間が、対応する条件情報である学習時間情報(A)の条件情報が示す条件を満たし、正誤情報(B)が示す点数や正答率が、対応する条件情報である正誤情報(B)の条件情報が示す点数や正答率よりも高い場合において、電子ペンふるまい情報(E)が、対応する条件情報である電子ペンふるまい情報(E)の条件情報が示す条件である筆圧よりも小さい場合、次の問題の属性を、属性情報(C)の示す属性よりも高い属性(例えば、より高い難易度や、次の学習進行段階)に決定してもよい。 On the other hand, for example, the entry time indicated by the learning time information (A) satisfies the condition indicated by the condition information of the learning time information (A) that is the corresponding condition information, and the score and correct answer rate indicated by the correct / incorrect information (B) are: The condition of the electronic pen behavior information (E) that is the corresponding condition information when the electronic pen behavior information (E) is higher than the score or the correct answer rate indicated by the condition information of the correct / wrong information (B) that is the corresponding condition information. When the writing pressure is lower than the condition indicated by the information, the attribute of the next problem is determined to be an attribute higher than the attribute indicated by the attribute information (C) (for example, higher difficulty level or next learning progress stage). May be.
なお、電子ペンふるまい情報が、筆圧や、移動速度等の、複数の電子ペンふるまい情報を有していた場合、それぞれに対応した条件情報を満たすか否かを判断し、これらの判断結果の組み合わせに応じて、次の問題の属性を決定してもよい。 In addition, when the electronic pen behavior information has a plurality of electronic pen behavior information such as writing pressure and moving speed, it is determined whether or not the condition information corresponding to each of the electronic pen behavior information is satisfied. Depending on the combination, the attribute of the next problem may be determined.
なお、本実施の形態においては、正誤情報が条件情報の示す条件を満たすか否かの判断結果と、それ以外の情報の1以上、例えば、学習時間情報、あるいは学習時間情報に含まれる記入時間情報や、非記入時間情報や、思考時間情報や、空き時間情報や、学習時間帯情報や、学習日情報や、学習時間情報に含まれない意識情報や、電子ペンふるまい情報等のうちの1以上が、それぞれに対応する条件情報が示す条件を満たすか否かの判断結果とを、どのように組み合わせて、どのように次の問題の属性を取得するようにしても良く、上述した例のような組合せに限るものではない。
In the present embodiment, it is determined whether or not the correct / incorrect information satisfies the condition indicated by the condition information, and one or more of the other information, for example, the learning time information or the entry time included in the
なお、条件情報を満たすか否かの組合せに応じて、どのような属性を取得するかを、問題の内容等に応じて変化させる場合、上述したような問題選択用情報等を用いて、問題の内容等に応じて適宜設定しておくことが好ましい。 In addition, when changing what attribute is acquired according to the content of a problem etc. according to the combination of whether condition information is satisfied or not, the problem selection information as described above is used. It is preferable to set appropriately according to the contents of the above.
[(C)2以上の学習関連情報の組み合わせを、評価指標別にクラスわけして、次の問題の属性を決定する場合]
問題識別情報(Q)が示す問題と同じ問題、あるいは類似した問題について、複数の解答者が解答を行った場合の、記入時間情報と非記入時間情報と正誤情報との組み合わせ等の2以上の学習関連情報の組合せと、当該問題に関する各解答者の習熟度等の、次の問題を決定するために利用される評価指標とを予め、図示しない記憶部等に記憶しておくようにし、これらと、解答対応情報によって一の問題識別情報(Q)に対応付けられた記入時間情報(A1)と非記入時間情報(A2)と正誤情報(B)との組み合わせ等の2以上の学習関連情報の組み合わせを用いて、所望の統計処理を含む処理を行って、問題識別情報(Q)を評価指標別に分類するようにしてもよい。分類の結果、例えば、問題識別情報(Q)が分類されたクラスに対応した評価指標を、問題識別情報(Q)の評価指標として取得することが可能となる。このため、この評価指標として、例えば習熟度が高いことを示す評価結果が得られた場合、次の問題の属性を、進歩する属性に決定し、習熟度が低いことを示す評価指標が得られた場合、次の問題の属性を、後退する属性に決定するようにしても良い。上述した習熟度等を示す評価指標は、例えば、問題の作成者や提供者等が各解答者の理解度等や他のテスト結果や、過去の解答者の志望校と同じ志望校の合格実績等から評価した結果等である。この評価結果は、次の問題の属性として、進歩した属性を決定すべきか否かを示す評価の結果、もしくはこれに結果的相当する情報であっても良い。ここで述べる分類とは、問題識別情報(Q)を、当該問題識別情報(Q)に対応して取得された記入時間情報(A1)と非記入時間情報(A2)と正誤情報(B)等の2以上の学習関連情報に基づいて、予め知られている評価指標別に分類されたクラスのうちのいずれに当てはまるかを求めること等を含む概念である。このような分類は、通常、教師あり分類と呼ばれ、教師あり分類において、対象、ここでは問題識別情報あるいは問題、が分類されるクラスを判別するために用いられる情報は、通常、教師用データと呼ばれる。教師あり分類を行う場合、上述した所望の統計処理として、例えば、判別分析を用いる用にすればよい。判別分析とは、2つ以上のクラスの分布が分かっている場合において、新しいデータが与えられた時に、そのデータの特徴量からどのクラスに属するかを推測する技術であり、例えば、線形判別式を用いる方法やマハラノビス距離を用いる方法等がある。また、属性決定手段1051は、問題識別情報についての、記入時間情報と非記入時間情報と正誤情報等を上述した判別分析に適した特徴量となるように変換するために、主成分分析等の統計処理を行うようにしても良い。主成分分析とは、観測された特徴量(例えば、ここでは学習関連情報)を組み合わせ、圧縮して、元の特徴量を、全体を考慮した新しい特徴量を求める方法であり、これにより、特長量空間の低次元化と直交化が行われる。例えば、本実施の形態においては、問題識別情報についての、記入時間情報と非記入時間情報と正誤情報等を用いて、主成分分析を行い、その分析結果を用いて、判別分析、特にマハラノビス分析を行うことで、問題識別情報を分類することが可能となる。言い換えれば問題識別情報が示す問題についての解答者の評価結果を取得し、次の属性を決定することが可能となる。例えば、解答者が習熟したことを示す評価結果が得られた場合、次の問題の属性を、進歩した属性に決定し、解答者が習熟したことを示す評価結果が得られなかった場合、後退した属性に決定する。従って、なお、これらの多変量を用いた統計処理については公知技術であるので、ここでは詳細な説明を省略する。
[(C) When the attribute of the next problem is determined by classifying a combination of two or more learning-related information by evaluation index]
Two or more combinations, such as combinations of entry time information, non-entry time information, and correct / incorrect information, when multiple respondents answer the same or similar problems as indicated by the problem identification information (Q) A combination of learning related information and an evaluation index used to determine the next question, such as the proficiency level of each answerer regarding the question, are stored in advance in a storage unit (not shown). And two or more learning related information such as a combination of entry time information (A1), non-entry time information (A2), and correct / incorrect information (B) associated with one question identification information (Q) by answer correspondence information The problem identification information (Q) may be classified according to the evaluation index by performing processing including desired statistical processing using the combination of the above. As a result of the classification, for example, an evaluation index corresponding to the class into which the problem identification information (Q) is classified can be acquired as the evaluation index of the problem identification information (Q). For this reason, for example, when an evaluation result indicating that the proficiency level is high is obtained as this evaluation index, the attribute of the next problem is determined as an advanced attribute, and an evaluation index indicating that the proficiency level is low is obtained. In such a case, the attribute of the next problem may be determined as a backward attribute. The above-mentioned evaluation index indicating the proficiency level, for example, is based on, for example, the question creator's or provider's degree of understanding of each answerer, other test results, the passing results of the same aspirational school as the aspirational school of the past answerer, etc. It is the result of evaluation. This evaluation result may be an evaluation result indicating whether or not an advanced attribute should be determined as an attribute of the next problem, or information corresponding to the result. The classification described here refers to problem identification information (Q), entry time information (A1), non-entry time information (A2), correct / incorrect information (B), etc. acquired corresponding to the problem identification information (Q). This is a concept that includes, for example, determining which of the classes classified according to evaluation indexes known in advance is based on two or more learning-related information. Such classification is usually referred to as supervised classification. In supervised classification, information used to discriminate a class into which an object, here problem identification information or a problem, is classified is usually data for teachers. Called. When supervised classification is performed, for example, discriminant analysis may be used as the desired statistical processing described above. Discriminant analysis is a technique for inferring which class belongs to the feature quantity of data when new data is given when the distribution of two or more classes is known. For example, linear discriminant And a method using the Mahalanobis distance. In addition, the
なお、ここでは、例として、記入時間情報(A1)と非記入時間情報(A2)と正誤情報(B)との組合せを特徴量として利用する場合について説明したが、本実施の形態においては、学習関連情報である記入時間情報(A1)と、非記入時間情報(A2)と、思考時間情報(A21)、空き時間情報(A22)、時間帯情報(A3)、学習日情報(A4)、正誤情報(B)、意識情報(D)、および電子ペンふるまい情報(E)のうちの複数を特徴量として用いて、上記のような主成分分析等の多変量解析を行うことで、解答者の習熟度を判別して、次の問題の属性を取得するようにしても良いことはいうまでもない。 Here, as an example, a case has been described in which a combination of entry time information (A1), non-entry time information (A2), and correct / incorrect information (B) is used as a feature amount. However, in the present embodiment, Entry time information (A1), non-entry time information (A2), thinking time information (A21), vacant time information (A22), time zone information (A3), learning date information (A4), which are learning related information By performing multivariate analysis such as principal component analysis as described above using a plurality of correctness information (B), consciousness information (D), and electronic pen behavior information (E) as feature quantities, the answerer It goes without saying that it is possible to determine the proficiency level of and acquire the attribute of the next problem.
属性決定手段1051は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。属性決定手段1051の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。
The
問題情報取得手段1052は、属性対応情報と問題対応情報とを用いて、属性決定手段1051が決定した属性を示す属性情報に対応する問題識別情報で識別される問題を示す問題情報を取得する。具体的には、問題情報取得手段1052は、属性対応情報記憶部102に記憶されている属性対応情報によって対応付けられている属性情報の中から、属性決定手段1051が決定した属性と一致する属性を示す属性情報を検索する。ここでの一致は完全一致であっても部分一致であってもよい。例えば、取得された属性情報に、進行順番を示す情報と、難易度を示す情報等が含まれる場合、取得された属性情報が示す進行順番を示す情報と難易度を示す情報とが一致する属性情報を検索する。そして、検索により検出された属性情報と属性対応情報によって対応付けられた問題識別情報を、属性対応情報から取得する。そして、問題対応情報記憶部103に記憶されている問題対応情報の中から、取得した問題識別情報と対応付けられた問題情報を検索等により検出し、検出された問題情報を取得する。例えば、属性決定手段1051が決定した属性を示す属性情報が、「計算問題5、難易度6」であったとすると、問題情報取得手段1052は、「計算問題5」、即ち第5回目の計算問題として用意された計算問題であることを示す属性情報と対応付けられた問題識別情報のうちの、「難易度6」という属性情報と対応付けられた問題識別情報を検出し、当該問題識別情報に対応した問題情報を問題対応情報記憶部103に記憶されている問題対応情報の中から取得して出力する。なお、属性対応情報記憶部102に記憶されている属性対応情報によって対応付けられている属性情報の中から、属性決定手段1051が決定した属性と一致する属性を示す属性情報が複数検索された場合、問題情報取得手段1052は、検索により検出された複数の属性情報と属性対応情報によって対応付けられた問題識別情報を、属性対応情報から取得するようにしてもよい。これにより、例えば、記入時間と思考時間とが長い場合等に、次に出力する問題を複数にすること等が可能となる
The problem
問題情報取得手段1052は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。問題情報取得手段1052の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。
The problem
問題情報出力部106は、問題情報取得部105が取得した問題情報を出力する。例えば、学習者が利用するe−ラーニングシステム等の端末装置等(図示せず)に問題情報を送信する。ここで述べる出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタへの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。プログラムとは、コンピュータの行う処理(演算・動作・通信など)の手順を指示したもののことである。問題情報出力部106は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。問題情報出力部106は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
The problem
次に、問題情報出力装置1の動作の一例について、図2のフローチャートを用いて説明する。
Next, an example of the operation of the problem
(ステップS101)属性決定手段1051は、問題条件対応情報記憶部104から、一の問題識別情報に対応した条件情報を取得する。属性決定手段1051は、例えば、最新の解答対応情報により対応付けられている問題識別情報に対応した条件情報を取得する。
(Step S <b> 101) The
(ステップS102)属性決定手段1051は、解答対応情報により、ステップS101において説明した一の問題識別情報に対応付けられている学習関連情報である記入時間情報、思考時間情報、空き時間情報、正誤情報、学習時間帯情報、学習日情報、意識情報、および電子ペンふるまい情報を取得する。 (Step S102) The attribute determination means 1051 uses the answer correspondence information to enter entry time information, thought time information, free time information, and correct / incorrect information, which is learning related information associated with the one problem identification information described in Step S101. Learning time zone information, learning date information, consciousness information, and electronic pen behavior information are acquired.
(ステップS103)属性決定手段1051は、ステップS102において取得した記入時間情報が、ステップS101において取得した条件情報のうちの、記入時間情報についての条件情報(以下、記入時間条件情報と称す)が示す条件を満たすか否かを判断し、判断結果を取得する。判断結果は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。ここでは、具体的には、記入時間情報が示す記入時間が、記入時間条件情報が示す所定の時間未満であるか否かを判断する。所定の時間未満である場合、条件を満たすと判断し、値以上である場合、条件を満たさないと判断する。 (Step S103) The attribute determination means 1051 indicates that the entry time information acquired in Step S102 is condition information (hereinafter referred to as entry time condition information) about the entry time information among the condition information obtained in Step S101. It is determined whether or not the condition is satisfied, and the determination result is acquired. The determination result is temporarily stored in a storage medium such as a memory (not shown). Specifically, it is determined whether or not the entry time indicated by the entry time information is less than a predetermined time indicated by the entry time condition information. If it is less than the predetermined time, it is determined that the condition is satisfied, and if it is greater than or equal to the value, it is determined that the condition is not satisfied.
(ステップS104)属性決定手段1051は、ステップS102において取得した思考時間情報が、ステップS101において取得した条件情報のうちの、思考時間情報についての条件情報(以下、思考時間条件情報と称す)が示す条件を満たすか否かを判断し、判断結果を取得する。判断結果は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。ここでは、具体的には、思考時間情報が示す思考時間が、思考時間条件情報が示す所定の時間未満であるか否かを判断する。所定の時間未満である場合、条件を満たすと判断し、値以上である場合、条件を満たさないと判断する。 (Step S104) The attribute determination means 1051 indicates that the thinking time information acquired in Step S102 is condition information (hereinafter referred to as thinking time condition information) about the thinking time information among the condition information acquired in Step S101. It is determined whether or not the condition is satisfied, and the determination result is acquired. The determination result is temporarily stored in a storage medium such as a memory (not shown). Specifically, it is determined whether the thinking time indicated by the thinking time information is less than a predetermined time indicated by the thinking time condition information. If it is less than the predetermined time, it is determined that the condition is satisfied, and if it is greater than or equal to the value, it is determined that the condition is not satisfied.
(ステップS105)属性決定手段1051は、ステップS102において取得した空き時間情報が、ステップS101において取得した条件情報のうちの、空き時間情報についての条件情報(以下、空き時間条件情報と称す)が示す条件を満たすか否かを判断し、判断結果を取得する。判断結果は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。ここでは、具体的には、空き時間情報が示す空き時間が、空き時間条件情報が示す所定の時間未満であるか否かを判断する。所定の時間未満である場合、条件を満たすと判断し、値以上である場合、条件を満たさないと判断する。 (Step S105) The attribute determination means 1051 indicates that the free time information acquired in step S102 is condition information (hereinafter referred to as free time condition information) about free time information among the condition information acquired in step S101. It is determined whether or not the condition is satisfied, and the determination result is acquired. The determination result is temporarily stored in a storage medium such as a memory (not shown). Specifically, it is determined whether or not the free time indicated by the free time information is less than a predetermined time indicated by the free time condition information. If it is less than the predetermined time, it is determined that the condition is satisfied, and if it is greater than or equal to the value, it is determined that the condition is not satisfied.
(ステップS106)属性決定手段1051は、ステップS102において取得した正誤情報が、ステップS101において取得した条件情報のうちの、正誤情報についての条件情報(以下、正誤条件情報)が示す条件を満たすか否かを判断する。そして、判断結果を取得する。判断結果は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。ここでは、具体的には、正誤情報が示す正解数や正解率や得点等の値が、正誤情報についての条件情報が示す値以上であるか否かを判断する。所定の値以上である場合、条件を満たすと判断し、値未満である場合、条件を満たさないと判断する。
(Step S106) The
(ステップS107)属性決定手段1051は、ステップS102において取得した学習時間帯情報が、ステップS101において取得した条件情報のうちの、学習時間帯情報についての条件情報(以下、学習時間帯条件情報と称す)が示す条件を満たすか否かを判断し、判断結果を取得する。判断結果は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。ここでは、具体的には、学習時間帯情報が示す時間帯の少なくとも一部が、学習時間帯条件情報が示す所定の時間帯に含まれるか否かを判断する。含まれる場合、条件を満たすと判断し、含まれない場合、条件を満たさないと判断する。
(Step S107) The
(ステップS108)属性決定手段1051は、ステップS102において取得した学習日情報が、ステップS101において取得した条件情報のうちの、学習日情報についての条件情報(以下、学習日条件情報と称す)が示す条件を満たすか否かを判断し、判断結果を取得する。判断結果は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。ここでは、具体的には、学習日情報が示す連続して学習が行われた日数が、学習日条件情報が示す所定の日数以上か否かを判断する。日数以上である場合、条件を満たすと判断し、日数以上でない場合、条件を満たさないと判断する。
(Step S108) In the
(ステップS109)属性決定手段1051は、ステップS102において取得した意識情報が、ステップS101において取得した条件情報のうちの、意識情報についての条件情報(以下、意識条件情報と称す)が示す条件を満たすか否かを判断し、判断結果を取得する。判断結果は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。ここでは、具体的には、意識情報が示す学習に対するやる気や意欲を示す情報が、意識条件情報が示す情報と一致するか否かを判断する。一致する場合、条件を満たすと判断し、一致しない場合、条件を満たさないと判断する。
(Step S109) The
(ステップS110)属性決定手段1051は、ステップS102において取得した電子ペンふるまい情報が、ステップS101において取得した条件情報のうちの、電子ペンふるまい情報についての条件情報(以下、電子ペンふるまい条件情報と称す)が示す条件を満たすか否かを判断し、判断結果を取得する。判断結果は、例えば、図示しないメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。ここでは、具体的には、電子ペンふるまい情報が示す筆圧の値が、電子ペンふるまい条件情報が示す所定の筆圧以上か否かを判断する。所定の筆圧以上である場合、条件を満たすと判断し、所定の筆圧以上でない場合、条件を満たさないと判断する。なお、電子ペンふるまい情報が、複数の電子ペンふるまい情報を有している場合、複数の電子ペンふるまい情報についても、同様にそれぞれに対応した条件情報と比較して、条件を満たすか否かの判断を行うようにして良い。また、このようにして得られた複数の電子ペンふるまい情報を、評価指標等を取得する際のカウント対象等に利用して良い。
(Step S110) The
(ステップS111)属性決定手段1051は、ステップS103からステップS109までにおいて得られた判断結果を示す情報を用いて、次の問題の属性を決定するための評価指標を決定する。例えば、ステップS103からステップS109までの各判断結果が、それぞれ条件を満たすことを示す判断結果であるか否かを順位判断する。そして、条件を満たすことを示す判断結果である場合、当該判断の対象となる情報に対応付けられた重み付けを示す値を取得し、当該重み付けを示す値を順次加算していく。そして、最終的な加算結果を評価指標として取得する。なお、重み付けの値は、予め指定されていても良いし、問題識別情報や、条件情報と対応付けられて図示しない記憶媒体等に記憶されている重み付けの値を読み出して利用しても良い。
(Step S111) The
(ステップS112)属性決定手段1051は、ステップS111で取得された評価指標と、属性対応情報記憶部102に記憶されている属性対応情報によって、上述した一の問題識別情報に対応付けられている属性情報とを取得し、次の問題の属性を決定する。例えば、予め、図示しない記憶媒体等に、評価指標の値の範囲を示す情報と、次の問題の属性を指定する情報とを対応付けて管理する情報を記憶しておくようにし、当該情報で管理されている評価指標の値の範囲を示す情報の中から、ステップS111で取得された評価指標を含む範囲を示す情報を検出し、当該検出された範囲を示す情報に対応付けられた次の問題の属性を指定する情報を取得する。上述した一の問題識別情報に対応付けられている属性情報が示す属性を基準とした場合の、上記で取得された次の問題の属性を指定する情報が示す属性を、属性決定手段1051は、次の問題の属性に決定する。
(Step S112) The attribute determination means 1051 is an attribute that is associated with the one problem identification information described above based on the evaluation index acquired in step S111 and the attribute correspondence information stored in the attribute correspondence
(ステップS113)問題情報取得手段1052は、ステップS113において取得された属性を有する問題情報識別情報である次の問題の問題識別情報を属性対応情報記憶部102から取得する。
(Step S113) The problem
(ステップS114)問題情報取得手段1052は、ステップS113において取得した問題情報識別情報に対応する問題情報である次の問題情報を、問題対応情報記憶部103から検索により取得する。
(Step S114) The problem
(ステップS115)問題情報出力部106は、ステップS114において取得された問題情報を出力する。そして、処理を終了する。
(Step S115) The problem
なお、上記の複数のステップで行われる判断において、判断対象となる値が、条件の値未満であるか否かの判断の代わりに、条件の値以下であるか否か等の判断を適宜行うようにしても良い。この場合、条件の値未満でないとする判断の代わりに、条件の値以下でないという判断を行うようにすればよい。 In addition, in the determination performed in the above-described plurality of steps, instead of determining whether or not the value to be determined is less than the condition value, it is determined whether or not the value is equal to or less than the condition value. You may do it. In this case, instead of determining that the value is not less than the condition value, it may be determined that the value is not less than the condition value.
以下、本実施の形態における問題情報出力装置1の具体的な動作について一例を挙げて説明する。問題情報出力装置1等の概念図は図3である。図3において、問題情報出力装置1は、ネットワークや通信回線等を介して情報処理装置10と情報の通信が可能となるように接続されている。情報処理装置10は、例えば、eラーニングシステム等の端末装置である。情報処理装置10は、問題情報出力装置1からネットワークや通信回線等を経由して送信される問題を受信し、モニタに表示したり、図示しないプリンター等を用いて紙等にプリントアウトする。また、解答者が電子ペン20等を用いて入力した、問題に対する答案の情報が、ネットワークや通信回線等を介して問題情報出力装置1に送信される。
Hereinafter, a specific operation of the problem
図4は、解答対応情報記憶部101に記憶されている解答対応情報の一例を示す図である。なお、ここでは、例として、ユーザ識別情報が「U001」である解答者についての解答対応情報を示している。解答対応情報は、「日付」、「問題ID」、「記入時間」、「思考時間」、「空き時間」、「得点」、「学習時間帯」、「学習日」、「意識情報」、および「筆圧」という項目(フィールド)を有している。「日付」は、解答対応情報のレコードが追加された日付の情報である。「問題ID」は問題識別情報である。「記入時間」は記入時間情報であり、例えば実際に問題を解く際に電子ペン20等の入力デバイス等を操作している時間である。「思考時間」は、思考時間情報であり、例えば、問題を用いて学習を行っている時間から、「記入時間」をのぞいた時間である非記入時間のうちの、1回の開始から終了までの時間の長さが所定の時間未満の時間である。「空き時間」は、空き時間情報であり、例えば、非記入時間のうちの、1回の時間の長さが所定の時間以上の時間である。「得点」は、正誤情報であり、問題に対する解答者の答案を、採点した結果の得点の情報である。「学習時間帯」は、学習時間帯情報であり、ここでは、学習の開始時間と、学習の終了時間とを示す情報とで構成されている。「学習日」は、学習日情報であり、ここでは、連続して学習が行われている日数を示す情報である。「意識情報」は、意識情報であり、ここでは、ユーザが問題を用いた学習を行う前に入力した意識を示す文字列の情報である。「筆圧」は電子ペンふるまい情報であり、解答者が答案作成時に使用した電子ペンが取得した筆圧の値の平均値であるとする。「記入時間」、「思考時間」、「空き時間」、「得点」、「学習時間帯」、「学習日」、「意識情報」、および「筆圧」が、ここでは学習関連情報である。なお、筆圧の値は、電子ペンが検知する独自の値であるとする。なお、ここでは例として、各項目の情報は、解答対応情報記憶部101内に記憶されているものとする。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the answer correspondence information stored in the answer correspondence
まず、ユーザ識別情報が「U001」である解答者が、問題を用いた学習を行うために、情報処理装置10を操作して、問題情報出力装置1に対して、問題の送信を要求する情報を送信したとする。
First, information for requesting transmission of a problem to the problem
図5は、問題条件対応情報記憶部104に記憶されている問題条件対応情報の一例を示す図である。問題条件対応情報は、「問題ID」、「記入時間条件」、「思考時間条件」、「空き時間条件」、「得点条件」、「学習時間帯条件」、「学習日条件」、「意識条件」、および「筆圧条件」という項目(フィールド)を有している。「問題ID」は問題識別条件情報である。「記入時間条件」は記入時間条件情報である。「思考時間条件」は、思考時間条件情報である。「空き時間条件」は、空き時間条件情報である。「得点条件」は、正誤条件情報である。「学習時間帯条件」は、学習時間帯条件情報である。「学習日条件」は学習日条件情報である。「意識条件」は、意識条件情報である。「筆圧条件」は電子ペンふるまい条件情報である。つまり、「記入時間条件」、「思考時間条件」、「空き時間条件」、「得点条件」、「学習時間帯条件」、「学習日条件」、「意識条件」、および「筆圧条件」は、同じレコードの「問題ID」が示す問題についての条件情報である。なお、条件情報のうちの、「記入時間条件」、「思考時間条件」、「空き時間条件」、「得点条件」、および「筆圧条件」は、例えば、解答者の過去の異なる問題や類題に対して解答を行った際に得られたそれぞれの情報の平均値や、他の解答者が、同じ問題や同様の問題に対して解答を行った際の解答時に得られたそれぞれの情報の平均値等である。なお、ここでは例として、各項目の情報は、問題条件対応情報記憶部104内に記憶されているものとする。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the problem condition correspondence information stored in the problem condition correspondence
問題情報出力装置1が図示しない受信等を介して問題の送信を要求する情報を受信すると、問題情報取得部105の属性決定手段1051は、図4に示したユーザ識別情報が「U001」である解答者に対応した解答対応情報から、「日付」が最新のレコードを検出する。ここでは、「日付」が「09/10/11」であるレコードが検出される。そして、このレコードの「問題ID」である「T008」を読みだす。そして、図5に示した問題条件対応情報において「問題ID」が「T008」であるレコードを検出し、当該レコードに含まれる条件情報、即ち「記入時間条件」、「思考時間条件」、「空き時間条件」、「得点条件」、「学習時間帯条件」、「学習日条件」、「意識条件」、および「筆圧条件」という項目の値をそれぞれ読み出す。読み出した情報は,図示しない記憶媒体等に一時記憶する。
When the problem
また、属性決定手段1051は、解答対応情報から、「問題ID」が「T008」であるレコード、即ち、「日付」が「09/10/11」であるレコードの「記入時間」、「思考時間」、「空き時間」、「得点」、「学習時間帯」、「学習日」、「意識情報」、および「筆圧」という項目の値を読み出す。読み出した情報は,図示しない記憶媒体等に一時記憶する。
In addition, the
つぎに、属性決定手段1051は、解答対応情報から読み出した「記入時間」、「思考時間」、「空き時間」、「得点」、「学習時間帯」、「学習日」、「意識情報」、および「筆圧」という項目の値と、問題条件対応情報から読み出したそれぞれに対応する条件情報の値とを比較して、問題条件対応情報から読み出した情報が、条件情報を満たすか否かを判断し、判断結果を記憶していく。なお、条件を満たさないと判断された判断結果は記憶しなくても良い。
Next, the
まず、属性決定手段1051は、解答対応情報から読み出した「記入時間」の値と、問題条件対応情報から読み出した「記入時間条件」の値とを比較し、「記入時間」の値が「記入時間条件」の値未満であるか否かを判断する。ここでは、「記入時間」の値が「15(分)」で、「記入時間条件」の値が「20(分)であるため、条件を満たすと判断される。そして、判断結果をメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
First, the
次に、属性決定手段1051は、解答対応情報から読み出した「思考時間」の値と、問題条件対応情報から読み出した「思考時間条件」の値とを比較し、「思考時間」の値が「思考時間条件」の値未満であるか否かを判断する。ここでは、「思考時間」の値が「3(分)」で、「思考時間条件」の値が「10(分)」であるため、条件を満たすと判断される。そして、判断結果をメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
Next, the
次に、属性決定手段1051は、解答対応情報から読み出した「空き時間」の値と、問題条件対応情報から読み出した「空き時間条件」の値とを比較し、「空き時間」の値が「空き時間条件」の値未満であるか否かを判断する。ここでは、「空き時間」の値が「0(分)」で、「空き時間条件」の値が「10(分)」であるため、条件を満たすと判断される。そして、判断結果をメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
Next, the
次に、属性決定手段1051は、解答対応情報から読み出した「得点」の値と、問題条件対応情報から読み出した「得点条件」の値とを比較し、「得点」の値が「得点条件」の値以上であるか否かを判断する。ここでは、「得点」の値が「62(点)」で、「得点条件」の値が「70(点)」であるため、条件を満たさないと判断される。そして、判断結果をメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
Next, the
次に、属性決定手段1051は、解答対応情報から読み出した「学習時間帯」の値と、問題条件対応情報から読み出した「学習時間帯条件」の値とを比較し、「学習時間帯」が示す時間帯の少なくとも一部が「学習時間帯条件」が示す時間帯内に含まれるか否かを判断する。ここでは、「学習時間帯」の値が「17:15−17:33」で、「学習時間帯条件」の値が「6:00−21:00」であるため、「学習時間帯」の値が「学習時間帯条件」が示す時間帯内に含まれるため、条件を満たすと判断される。そして、判断結果をメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
Next, the
次に、属性決定手段1051は、解答対応情報から読み出した「学習日」の値と、問題条件対応情報から読み出した「学習日条件」の値とを比較し、「学習日」が示す日数が、「学習日条件」が示す日数未満か否かを判断する。ここでは、「学習日」の値が「5」で、「学習日条件」の値が「4」であるため、条件を満たすと判断される。そして、判断結果をメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
Next, the
次に、属性決定手段1051は、解答対応情報から読み出した「意識情報」の値と、問題条件対応情報から読み出した「意識条件」の値とを比較し、「意識情報」の値と「意識条件」の値とが一致するか否かを判断する。なお、ここでの一致は部分一致であっても完全一致であっても良い。ここでは、「意識情報」の値が「高」、「意識条件」の値も「高」であり、値が一致するため、条件を満たすと判断される。そして、判断結果をメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
Next, the
次に、属性決定手段1051は、解答対応情報から読み出した「筆圧」の値と、問題条件対応情報から読み出した「筆圧条件」の値とを比較し、「筆圧」の値が「筆圧条件」の値以上であるか否かを判断する。ここでは、「筆圧」の値が「120」で、「筆圧条件」の値が「100」であるため、条件を満たすと判断される。そして、判断結果をメモリ等の記憶媒体に一時記憶する。
Next, the
図6は、評価指標を取得する際に利用される重み付けの値を示す情報である重み付け情報を示す図である。重み付け情報は、図6に示すような管理表により、学習関連情報のそれぞれと対応付けられて管理されている。重み付け情報は、例えば、図示しない記憶部等に予め記憶されているものとする。 FIG. 6 is a diagram illustrating weighting information that is information indicating a weighting value used when an evaluation index is acquired. The weighting information is managed in association with each of the learning related information by a management table as shown in FIG. For example, the weighting information is stored in advance in a storage unit (not shown).
属性決定手段1051は、上記のようにして行われた、学習関連情報のそれぞれが条件情報が示す条件を満たすか否かの判断処理において、条件を満たすと判断された学習関連情報に対応する重み付け情報を、図6に示した管理表から取得する。例えば、上記の処理において条件を満たすと判断された学習関連情報は、「得点」を除いた、「記入時間」、「思考時間」、「空き時間」、「学習時間帯」、「学習日」、「意識情報」、および「筆圧」であるため、これらに対応した重み付け情報である「2」、「1」、「1」、「1」、「2」、「1」、および「1」を取得する。そして、取得した重み付け情報の値を加算することで、評価指標を取得する。ここで取得した評価指標は「9」となる。
The
図7は、評価指標の値と次の問題の属性を示す情報である次問題属性情報との対応関係を管理する次問題属性情報管理表である。次問題属性情報管理表は、「評価指標」および「次問題属性情報」という項目を有している。「評価指標」は、評価指標の値の範囲を示している。「次問題属性情報」は、現在の問題を基準とした、次の問題の属性を示す情報であり、「次問題属性情報」において、「進歩」は、直前の問題よりも、進歩した属性を有する問題を、次の問題の属性に指定するための値である。また、「同じ」は、直前の問題よりも、同じ属性を有する問題を、次の問題の属性に指定するための値である。また、「後退」は、直前の問題よりも、後退した属性を有する問題を、次の問題の属性に指定するための値である。 FIG. 7 is a next problem attribute information management table for managing the correspondence between the value of the evaluation index and the next problem attribute information which is information indicating the attribute of the next problem. The next problem attribute information management table has items of “evaluation index” and “next problem attribute information”. “Evaluation index” indicates a range of values of the evaluation index. “Next problem attribute information” is information indicating the attribute of the next problem based on the current problem. In “Next problem attribute information”, “Progress” is an attribute that is more advanced than the previous problem. This is a value for designating the problem having the next problem attribute. “Same” is a value for designating a problem having the same attribute as the next problem attribute as compared to the previous problem. Further, “retreat” is a value for designating a problem having a retreated attribute as a next problem attribute as compared to the previous problem.
属性決定手段1051は、次問題属性情報管理表において、上記で取得した評価指標の値「9」が含まれる評価指標の範囲を指定する「評価指標」を検索する。ここでは、「9−12」の「評価指標」内に、上記で取得した評価指標の値が含まれるため、属性決定手段1051は、この「評価指標」が「9−12」のレコードの「次問題属性情報」である「進歩」を取得する。
The
図8は、属性対応情報記憶部102に記憶されている属性対応情報の一例を示す図である。属性対応情報は、「問題ID」および「属性情報」という項目を有している。さらに「属性情報」は、「進行順番」、「難易度」という属性を有している。「進行順番」は、問題が出力される順番を示す情報であり、例えば、「進行順番」が「2」である問題識別情報のいずれかに対応した問題が出力された後は、「進行順番」が「3」である問題識別情報に対応した問題のうちのいずれかが出力されることとなる。「難易度」は、上述した「次問題属性情報」に対応した属性である。
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of attribute correspondence information stored in the attribute correspondence
属性決定手段1051は、属性対応情報記憶部102に記憶されている図8に示したような属性対応情報から、「問題ID」が「T008」であるレコードの「進行順番」の値「7」を取得する。そして、この「進行順番」の値「7」に1をインクリメントして得られた「進行順番」の値である「8」を取得する。このようにして取得された「進行順番」の値「8」と、上記で取得した「次問題属性情報」である「進歩」とが、属性決定手段1051が決定した次の問題の属性を示す情報である。
The
問題情報取得手段1052は、図8に示した属性対応情報から、「進行順番」の値が、属性決定手段1051が決定した「進行順番」の値である「8」であって、「難易度」の値が、属性決定手段1051が決定した「次問題属性情報」に対応した値である「進歩」であるレコードを、検索により検出し、検出されたレコードの「問題ID」の値を読み出す。ここでは、「T012」という「問題ID」の値が読み出される。
From the attribute correspondence information shown in FIG. 8, the problem
図9は、問題対応情報記憶部103に記憶されている問題対応情報の一例を示す図である。問題対応情報は、「問題ID」および「問題情報」という項目を有している。「問題情報」は、例えば、出力用の問題の情報である。
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the problem handling information stored in the problem handling
問題情報取得手段1052は、属性対応情報から読み出した「T012」という「問題ID」と一致する「問題ID」を有するレコードを図9に示した問題対応情報から検索により検出し、検出したレコードに含まれる問題情報を取得する。
The problem
問題情報出力部106は、問題情報取得手段1052が取得した問題情報を、問題を要求したユーザ識別情報が「U001」である解答者の情報処理装置10に送信する。
The problem
問題情報を情報処理装置10で受信した解答者は、問題情報を例えば図示しないプリンタ等で印刷したり、ディスプレイ等に表示させたりすることで、問題を用いた学習を行うことが可能となる。
The answerer who has received the problem information by the
図10は、情報処理装置10で受信した問題情報を印刷した例を示す図である。
FIG. 10 is a diagram illustrating an example in which the problem information received by the
以上、本実施の形態によれば、様々な学習に関連する要因を考慮して解答者に次の問題を提示することが可能となるため、解答者の学習状況に最適な問題を提示することが可能となる。例えば、解答者のレベルに適合した問題を出力することができるようになる。その結果として、解答者(学習者)の学習の効率を高めることができうる。また、解答者(学習者)の学習に対するモチベーションが下がることを防止することもできうる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to present the next question to the answerer in consideration of various learning-related factors, and therefore present the optimum problem for the answerer's learning situation. Is possible. For example, it becomes possible to output a question suitable for the level of the answerer. As a result, the learning efficiency of the answerer (learner) can be increased. Moreover, it can also prevent that the motivation with respect to learning of an answerer (learner) falls.
なお、上記具体例においては、属性決定手段1051が決定した次の問題に応じた属性を決定する際に、進行順番を表す情報である「進行順番」を用いた場合について説明したが、例えば、属性対応情報記憶部102に記憶されている属性対応情報において、一の問題の問題識別情報と、次の問題の識別情報である次問題識別情報と、当該次の問題の難易度や学習進行段階等の属性を示す情報を対応付けた属性対応情報を記憶しておくようにしても良い。そして、属性決定手段1051が一の問題の次の問題の属性を取得する際には、次の問題の難易度および/または学習進行段階等の属性を決定するようにし、一の問題識別情報に対応付けられた次問題識別情報であって、属性決定手段1051が決定した属性に対応付けられた次問題識別情報を取得し、当該取得した次問題識別情報と一致する問題識別情報に対応した問題情報を、問題対応情報記憶部103から取得するようにしても良い。つまり、一の問題識別情報と、一の属性とに対応付けられた次問題識別情報の中から、属性決定手段1051が決定した属性に対応付けられた次問題識別情報を取得し、当該取得した次問題識別情報と一致する問題識別情報に対応した問題情報を、問題対応情報記憶部103から取得するようにしても良い。
In the above specific example, the description has been given of the case where the “progress order”, which is information indicating the progress order, is used when determining the attribute according to the next problem determined by the
例えば、図11に示すように、属性対応情報として、問題識別情報である「問題ID」と、属性情報である「難易度」と、次の問題の問題識別情報である「次問題ID」とを対応付けた情報を、属性対応情報記憶部102に蓄積しておくようにする。そして、直前の問題の識別情報である一の問題識別情報と一致する「問題ID」を有するレコードであって、属性決定手段1051が決定した属性である難易度と一致する「難易度」を有するレコードを検索し、当該検索により検出されたレコードの「次問題ID」の値を、属性決定手段1051が次の問題識別情報として取得するようにしてもよい。
For example, as shown in FIG. 11, as the attribute correspondence information, “problem ID” that is problem identification information, “difficulty” that is attribute information, and “next problem ID” that is problem identification information of the next problem Is stored in the attribute correspondence
また、上記の場合において、属性対応情報記憶部102に記憶されている属性対応情報において、次の問題の難易度および/または学習進行段階等を示す属性の代わりに、評価指標を属性として対応付けておくようにしてもよい。そして、属性決定手段1051が次の問題の属性を取得する際には、直前の問題に対する解答者の解答についての評価指標を、上記の具体例と同様に取得するようにする。そして、当該評価指標に対応した評価指標を有する属性を示す属性情報と対応付けられた問題識別情報を、属性対応情報から取得するようにしてもよい。
In the above case, in the attribute correspondence information stored in the attribute correspondence
(実施の形態2)
本実施の形態に係る問題情報出力装置は、上述したような複数の学習関連情報が条件情報を満たすか否かを判断して、その判断結果に応じて、次の問題を選択するようにしたものである。
(Embodiment 2)
The problem information output device according to the present embodiment determines whether or not the plurality of learning related information as described above satisfies the condition information, and selects the next problem according to the determination result. Is.
図12は、本実施の形態による問題情報出力装置2の構成を示すブロック図である。本実施の形態による問題情報出力装置2は、解答対応情報記憶部101、問題対応情報記憶部103、次問題対応情報記憶部204、問題情報取得部205、および問題情報出力部106を備えている。
FIG. 12 is a block diagram showing the configuration of the problem
解答対応情報記憶部101、問題対応情報記憶部103、問題情報出力部106については、上述した実施の形態と同様であるので、構成や動作についての説明は省略する。
Since the answer correspondence
次問題対応情報記憶部204には、次問題対応情報が記憶される。次問題対応情報は、問題識別情報と、その問題識別情報で識別される問題に対する2以上の学習関連情報に関する条件情報と、次の問題を識別する問題識別情報である次問題識別情報とを対応付ける情報である。2以上の学習関連情報とは、例えば、記入時間情報、非記入時間情報、及び正誤情報の組である。2以上の学習関連情報は、学習時間情報と正誤情報とを含むことが好ましい。なお、学習時間情報に含まれる記入時間情報や、非記入時間情報や、思考時間情報や、空き時間情報や、学習時間帯情報や、学習日情報のうちの少なくとも一つを含む場合も、学習時間情報を含むことであると考えて良い。また、2以上の学習関連情報に関する条件情報は、例えば、2以上の学習関連情報にそれぞれ対応した2以上の条件情報であっても良いし、2以上の学習関連情報を用いて算出される1の値等に対する1の条件情報であっても良い。次問題識別得情報は、次の問題に関するものである点を除けば、問題識別情報と同様の情報であるので、説明は省略する。なお、次問題対応情報記憶部204には、問題識別情報とその問題識別情報で識別される問題に対する2以上の学習関連情報に関する条件情報とが同一であって、異なる次問題識別情報とを対応付ける次問題対応情報が記憶されていても良い。また、次問題対応情報においては、問題識別情報とその問題識別情報で識別される問題に対する2以上の学習関連情報に関する条件情報との組合せの一つに対して対応付けられている次問題識別情報が、複数であっても良い。このような次問題対応情報を用いることで、学習関連情報が条件情報を満たす場合に複数の問題を出力することが可能となる。また、条件情報や学習関連情報については、上記実施の形態1において説明したものと同様であるので、ここでは説明を省略する。次問題対応情報記憶部204は、所定の記録媒体(例えば、半導体メモリや磁気ディスク、光ディスクなど)によって実現されうる。
The next problem correspondence
なお、解答対応情報記憶部101と、問題対応情報記憶部103と、次問題対応情報記憶部204とは、同一の記録媒体によって実現されてもよく、あるいは、別々の記録媒体によって実現されてもよい。前者の場合には、例えば、解答対応情報を記憶している領域が解答対応情報記憶部101となり、問題対応情報を記憶している領域が問題対応情報記憶部103となる。
Note that the answer correspondence
問題情報取得部205は、解答対応情報、次問題対応情報、及び問題対応情報を用いて、問題情報出力部106が出力する次の問題情報を取得する。すなわち、問題情報取得部205は、一の問題識別情報に解答対応情報で対応付けられている2以上の学習関連情報が、当該一の問題識別情報に次問題対応情報によって対応付けられている2以上の学習関連情報にそれぞれ対応した条件情報が示す各条件をそれぞれ満たす場合に、その一の問題識別情報に次問題対応情報で対応付けられている次問題識別情報に、問題対応情報で対応付けられている問題情報を取得する。このとき、一の問題識別情報に次問題対応情報で対応付けられている次問題識別情報が複数である場合、当該複数の次問題識別情報のそれぞれに問題対応情報で対応付けられている問題情報を取得するようにしてもよい。また、問題識別情報とその問題識別情報で識別される問題に対する2以上の学習関連情報に関する条件情報とが同一であって、異なる複数の次問題識別情報とを対応付ける次問題対応情報が記憶されている場合において、この次問題対応情報の問題識別情報と一致する問題識別情報を有する解答対応情報の中に、この次問題対応情報の条件情報が示す各条件をそれぞれ満たす2以上の学習関連情報を含む解答対応情報が検出された場合、この次問題対応情報に含まれる異なる複数の次問題識別情報のそれぞれに問題対応情報で対応付けられている問題情報を取得するようにしてもよい。これにより、学習関連情報に応じて、複数の次の問題を取得することが可能となる。
The question
問題情報取得部205は、具体的には、ユーザが解答した問題の次の問題を取得する場合に、まず、そのユーザが解答した問題に対応する解答対応情報を特定する。そして、問題情報取得部205は、その特定した解答対応情報で対応付けられている問題識別情報、2以上の学習関連情報、ここでは、学習時間情報、および正誤情報を取得する。次に、問題情報取得部205は、取得した問題識別情報と条件情報等を対応付ける1以上の次問題対応情報を特定する。このようにして特定される次問題対応情報は一般に2以上である。その後、問題情報取得部205は、取得した学習関連情報である解答時間情報および正誤情報が、それぞれに対応した条件情報である解答時間条件情報と正誤条件情報との両方の条件を満たす次問題対応情報を、その特定した1以上の次問題対応情報から検索等により特定する。そして、問題情報取得部205は、その最終的に特定された次問題対応情報で問題識別情報と対応付けられている次問題識別情報を取得する。最後に、問題情報取得部205は、問題対応情報記憶部103で記憶されている問題対応情報を用いて、その取得した次問題識別情報に対応付けられている問題情報を取得する。
Specifically, when the problem
問題情報取得部205は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。問題情報取得部205の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。
The problem
次に、本実施の形態による問題情報出力装置2の動作について、図13のフローチャートを用いて説明する。
Next, the operation of the problem
(ステップS201)問題情報取得部205は、解答対応情報により一の問題識別情報に対応付けられた学習関連情報を取得する。なお、ここで取得する学習関連情報は、学習時間情報と正誤情報とを含む学習関連情報であることが好ましい。
(Step S201) The question
(ステップS202)問題情報取得部205は、一の問題識別情報に対応付けられた1以上の次問題対応情報を特定する。
(Step S202) The problem
(ステップS203)問題情報取得部205は、カウンターnに1を代入する。
(Step S203) The problem
(ステップS204)問題情報取得部205は、カウンターkに1を代入する。
(Step S204) The problem
(ステップS205)問題情報取得部205は、n番目の次問題対応情報により対応付けられているk番目の学習関連情報についての条件情報が示す条件を、k番目の学習関連情報が満たすか否かを判断する。満たす場合、ステップS206に進み、満たさない場合、ステップS209に進む。
(Step S205) The question
(ステップS206)問題情報取得部205は、カウンターkの値を1インクリメントする。
(Step S206) The problem
(ステップS207)問題情報取得部205は、k番目の学習関連情報があるか否かを判断する。ある場合、ステップS205に戻り、ない場合、ステップS208に進む。
(Step S207) The problem
(ステップS208)問題情報取得部205は、n番目の次問題対応情報により対応付けられた次問題識別情報を取得する。取得した次問題識別情報は、例えば、図示しない記憶媒体等に蓄積する。
(Step S208) The problem
(ステップS209)問題情報取得部205は、カウンターnの値を1インクリメントする。
(Step S209) The problem
(ステップS210)問題情報取得部205は、ステップS202で特定された次問題対応情報に、n番目の次問題対応情報があるか否かを判断する。ある場合、ステップS204に戻り、ない場合、ステップS211に進む。、
(Step S210) The problem
(ステップS211)問題情報取得部205は、問題対応情報により、ステップS208において取得した1以上の次問題識別情報と一致する問題識別情報と対応付けられた問題情報を取得する。
(Step S211) The problem
(ステップS212)問題情報出力部106は、ステップS210において取得した問題情報を出力する。そして、処理を終了する。
(Step S212) The problem
次に、本実施の形態による問題情報出力装置2の動作について、具体例を用いて説明する。なお、ここでは、解答対応情報や、問題対応情報等が、上記実施の形態1の具体例と同様である場合を例に挙げて説明する。
Next, the operation of the problem
図14は、次問題対応情報記憶部204に記憶されている次問題対応情報の一例を示す図である。次問題対応情報は、「問題ID」、「記入時間条件」、「思考時間条件」、「空き時間条件」、「得点条件」、「学習時間帯条件」、「学習日条件」、「意識条件」、「筆圧条件」、および「次問題ID」という項目(フィールド)を有している。「問題ID」、「記入時間条件」、「思考時間条件」、「空き時間条件」、「得点条件」、「学習時間帯条件」、「学習日条件」、「意識条件」、および「筆圧条件」については、図5に示した問題条件対応情報の各項目と同様である。「記入時間条件」、「思考時間条件」、「空き時間条件」、「得点条件」、「学習時間帯条件」、「学習日条件」、「意識条件」、および「筆圧条件」が、ここでは2以上の学習関連情報に対応した条件情報である。「次問題ID」は、次問題識別情報である。
FIG. 14 is a diagram illustrating an example of next problem correspondence information stored in the next problem correspondence
まず、ユーザ識別情報が「U001」である解答者が、問題を用いた学習を行うために、上記実施の形態1の具体例と同様に、情報処理装置10を操作して、問題情報出力装置2に対して、問題の送信を要求する情報を送信したとする。
First, an answerer whose user identification information is “U001” operates the
問題情報出力装置1が図示しない受信等を介して問題の送信を要求する情報を受信すると、問題情報取得部205は、図4に示したユーザ識別情報が「U001」である解答者に対応した解答対応情報から、「日付」が最新のレコードの「問題ID」、「記入時間」、「思考時間」、「空き時間」、「得点」、「学習時間帯」、「学習日」、「意識情報」、および「筆圧」の項目の値をそれぞれ読み出す。また、同じレコードから「問題ID」である「T008」を読みだす。読み出した情報は、記憶媒体等に一時記憶する。
When the problem
次に、問題情報取得部105は、図14に示した次問題対応情報において、「問題ID」が「T008」である複数のレコードを検索により特定する。
Next, the problem
そして、問題情報取得部205が特定した次問題対応情報の各レコードについて、解答対応情報から取得した複数の学習関連情報が、当該複数の学習関連情報にそれぞれ対応した複数の条件情報を満たすか否かを判断する。そして、問題情報取得部205は、解答対応情報から取得した複数の学習関連情報が、それぞれに対応した複数の条件情報が示す条件を全て満たす次問題対応情報のレコードを特定する。そして、問題情報取得部205は、その最終的に特定されたレコードの「次問題ID」を取得する。なお、各学習関連情報が、それぞれに対応する条件情報を満たすか否かの判断の処理は、上記実施の形態1の具体例における属性決定手段105が行う判断の処理と同様であるので説明は省略する。ここでは、解答対応情報から取得した複数の学習関連情報は、例えば、「次問題ID」が「T012」である次問題対応情報のレコードの条件情報が示す条件を満たすと判断され、「次問題ID」として「T012」が取得される。なお、「次問題ID」の値が複数であれば、その複数の値を取得する。
Whether or not the plurality of learning related information acquired from the answer corresponding information satisfies the plurality of condition information respectively corresponding to the plurality of learning related information for each record of the next question corresponding information identified by the question
問題情報取得部205は、「問題ID」が、次問題対応情報から取得された「次問題ID」である「T012」と一致するレコードを図9に示した問題対応情報から検索により検出し、検出したレコードに含まれる問題情報を取得する。なお、次問題対応情報から取得された「次問題ID」が複数であれば、それぞれに対応する問題情報を同様に取得する。
The problem
問題情報出力部106は、問題情報取得部205が取得した問題情報を、問題を要求したユーザ識別情報が「U001」である解答者の情報処理装置10に送信する。
The problem
以上、本実施の形態によれば、様々な学習に関連する要因を考慮して解答者に次の問題を提示することが可能となるため、解答者の学習状況に最適な問題を提示することが可能となる。この結果、効率的な学習が可能となる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to present the next question to the answerer in consideration of various learning-related factors, and therefore present the optimum problem for the answerer's learning situation. Is possible. As a result, efficient learning is possible.
ここで、上記実施の形態2において、電子ペンから送信される情報を用いて、記入時間情報や、非記入時間情報や、思考時間情報や、空き時間情報等を取得する具体例について説明する。ここでは、例として電子ペンから送信される情報である電子ペン送信情報が、情報処理装置20に一旦受信された後、情報処理装置20からネットワーク等を介して問題情報出力装置2に送信され、受信部により電子ペン送信情報を受信した問題情報出力装置2が、電子ペン情報処理部等により、受信した電子ペン送信情報を用いて、記入時間情報や、非記入時間情報や、思考時間情報や、空き時間情報等を取得し、取得したこれらの情報を解答対応情報記憶部101に記憶させる場合を例に挙げて説明する。
Here, a specific example of acquiring entry time information, non-entry time information, thinking time information, idle time information, and the like using the information transmitted from the electronic pen in the second embodiment will be described. Here, as an example, electronic pen transmission information, which is information transmitted from the electronic pen, is once received by the
図15は、電子ペン送信情報を用いて記入時間情報や、非記入時間情報や、思考時間情報や、空き時間情報等を取得する構成を備えた問題情報出力装置2の一例を示すブロック図である。図15において、図12と同一符号は同一または相当する部分を示している。
FIG. 15 is a block diagram showing an example of the problem
受信部207は、電子ペン送信情報を受信する。受信した電子ペン送信情報は、例えば、図示しない記憶部等に記憶する。受信部207は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
The receiving
電子ペン情報処理部208は、受信部207が受信した電子ペン送信情報を用いて、記入時間情報や、非記入時間情報や、思考時間情報や、空き時間情報等を取得し、取得したこれらの情報を、解答対応情報記憶部101に記憶させる。電子ペン情報処理部208の処理の詳細については後述する。電子ペン情報処理部208は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。電子ペン情報処理部208の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。
The electronic pen
図16は、電子ペンから問題情報出力装置2に送信された情報である電子ペン送信情報の一例を示す図である。電子ペン送信情報は、「座標(x、y)」と、「圧力」と、「時刻」という情報を有している。「座標(x、y)」は、電子ペンのペン先が検出する座標の情報である。「圧力」は電子ペンのペン先にかかる圧力の情報である。なお、圧力の単位は独自の単位であるとする。なお、xn、yn(nは整数)は任意の値であるとする。「時刻」は、「座標(x、y)」と、「圧力」とを取得した時刻の情報である。ここでは、説明のため、一の問題について解答が行われている期間内において取得された電子ペン送信情報だけを例として示している。
FIG. 16 is a diagram illustrating an example of electronic pen transmission information which is information transmitted from the electronic pen to the problem
問題情報出力装置2の電子ペン情報処理部208は、問題情報出力装置2が受信した電子ペン送信情報を用いて、記入時間情報を取得する。具体的には、電子ペン情報処理部208は、一の問題についての解答開始の時刻から、時間が早い順から順次、連続して取得された電子ペン送信情報の「時刻」の値の差を算出し、「時刻」の値の差が予め指定されている時間未満であれば、電子ペンにより連続して、記入が行われていると判断して、その「時刻」の差を記入時間情報として加算していく。また、「時刻」の値の差が予め指定されている第一のしきい値以上と判断された場合、その「時刻」の値の差を、非記入時間情報として加算していく。そして、一の問題についての解答が終了した時刻までの間に加算されている記入時間情報と非記入時間とが、それぞれ当該一の問題についての記入時間情報と非記入時間情報となる。例えば、上述した予め指定されている第一のしきい値を、「3秒」とすると、電子ペン情報処理部208は、図16における期間25の時間の合計を記入時間情報として取得し、期間26の合計が非記入時間情報として取得する。
The electronic pen
さらに、ここで、一の問題についての解答が行われている期間内において、連続して取得された電子ペン送信情報の「時刻」の値の差が上述した第一のしきい値以上であって、当該第一のしきい値よりも値の大きい第二のしきい値未満である場合には、当該「時刻」の値の差を、思考時間情報として取得し、加算する。 Further, here, within the period in which the answer to the one question is being performed, the difference in the “time” value of the electronic pen transmission information obtained continuously is not less than the first threshold value described above. If the value is less than the second threshold value, which is larger than the first threshold value, the difference between the “time” values is acquired as the thinking time information and added.
同様に、連続して取得された電子ペン送信情報の「時刻」の値の差が上述した第一のしきい値以上であって、当該第一のしきい値よりも値の大きい第二のしきい値以上である場合には、当該「時刻」の値の差を、空き時間情報として取得し、加算する。 Similarly, the difference between the “time” values of the electronic pen transmission information acquired continuously is equal to or greater than the first threshold value described above, and is larger than the first threshold value. If it is equal to or greater than the threshold value, the difference between the “time” values is acquired as free time information and added.
そして、一の問題についての解答が終了した時刻までの間に加算されている思考時間情報と空き時間情報とが、それぞれ当該一の問題についての思考時間情報と空き時間情報となる。例えば、上述した予め指定されている第二のしきい値を、「180秒」とすると、電子ペン情報処理部208は、図16における期間27の時間の合計を思考時間情報として取得し、期間28の合計が空き時間情報として取得する。
また、電子ペン情報処理部208は、一の問題についての解答が行われている期間内において、「圧力」の値の平均値を算出し、取得した値を電子ペンふるまい情報の一つである「筆圧」の情報として取得する。
Then, the thinking time information and the free time information added until the time when the answer to the one question is completed become the thinking time information and the free time information for the one question, respectively. For example, when the second threshold value specified in advance is “180 seconds”, the electronic pen
In addition, the electronic pen
以上のようにして、電子ペンが出力する情報を用いて、記入時間情報や、非記入時間情報や、思考時間情報や、空き時間情報等を取得することが可能である。 As described above, it is possible to acquire entry time information, non-entry time information, thinking time information, idle time information, and the like using information output from the electronic pen.
なお、ここでは、実施の形態2の問題情報出力装置2を用いた場合について説明したが、上記実施の形態1の問題情報出力装置1を用いた場合についても同様である。また、ここでは、記入時間情報や、非記入時間情報や、思考時間情報や、空き時間情報等を問題情報出力装置2で取得する場合について説明するが、電子ペン送信情報を用いて、情報処理装置20が、この問題情報出力装置2と同様の処理により、記入時間情報や、非記入時間情報や、思考時間情報や、空き時間情報等を取得し、取得したこれらの情報をネットワーク等を介して、問題情報出力装置2に送信し、問題情報出力装置2が送信されたこれらの情報を図示しない受信部等で受信して解答対応情報記憶部101に記憶させるようにしてもよい。
In addition, although the case where the problem
なお、上記各実施の形態において、各処理(各機能)は、単一の装置(システム)によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。 In each of the above embodiments, each process (each function) may be realized by centralized processing by a single device (system), or by distributed processing by a plurality of devices. May be.
また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する2以上の通信手段(情報送信部など)は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。 Further, in each of the above embodiments, it goes without saying that two or more communication means (such as an information transmission unit) existing in one apparatus may be physically realized by one medium.
また、上記実施の形態において、各構成要素が実行する処理に関係する情報、例えば、各構成要素が受け付けたり、取得したり、選択したり、生成したり、送信したり、受信したりする情報や、各構成要素が処理で用いるしきい値や数式、アドレス等の情報等は、上記説明で明記していない場合であっても、図示しない記録媒体において、一時的に、あるいは長期にわたって保持されていてもよい。また、その図示しない記録媒体への情報の蓄積を、各構成要素、あるいは、図示しない蓄積部が行ってもよい。また、その図示しない記録媒体からの情報の読み出しを、各構成要素、あるいは、図示しない読み出し部が行ってもよい。 In the above embodiment, information related to processing executed by each component, for example, information received, acquired, selected, generated, transmitted, and received by each component. In addition, information such as threshold values, mathematical formulas, addresses, etc. used by each component in processing is retained temporarily or over a long period of time on a recording medium (not shown) even when not explicitly stated in the above description. It may be. Further, the storage of information in the recording medium (not shown) may be performed by each component or a storage unit (not shown). Further, reading of information from the recording medium (not shown) may be performed by each component or a reading unit (not shown).
また、上記各実施の形態では、問題情報出力装置がスタンドアロンである場合について説明したが、問題情報出力装置は、スタンドアロンの装置であってもよく、サーバ・クライアントシステムにおけるサーバ装置であってもよい。後者の場合には、出力部や受付部は、通信回線を介して入力を受け付けたり、画面を出力したりすることになる。 Further, although cases have been described with the above embodiments where the problem information output device is a stand-alone device, the problem information output device may be a stand-alone device or a server device in a server / client system. . In the latter case, the output unit or the reception unit receives an input or outputs a screen via a communication line.
また、上記各実施の形態において、各構成要素は専用のハードウェアにより構成されてもよく、あるいは、ソフトウェアにより実現可能な構成要素については、プログラムを実行することによって実現されてもよい。例えば、ハードディスクや半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェア・プログラムをCPU等のプログラム実行部が読み出して実行することによって、各構成要素が実現され得る。 In each of the above embodiments, each component may be configured by dedicated hardware, or a component that can be realized by software may be realized by executing a program. For example, each component can be realized by a program execution unit such as a CPU reading and executing a software program recorded on a recording medium such as a hard disk or a semiconductor memory.
なお、上記各実施の形態における問題情報出力装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、問題を識別する問題識別情報と、当該問題識別情報で識別される問題を用いて行われた学習についての時間に関する情報である学習時間情報と、当該問題識別情報で識別される問題に対する解答の正誤に関する情報である正誤情報とを対応付ける情報である、解答対応情報記憶部に記憶された解答対応情報によって対応付けられた学習時間情報と、正誤情報とを用いて、当該学習時間情報及び当該正誤情報に対応付けられた問題識別情報が示す問題の、次の出力対象となる問題を示す問題識別情報を取得し、当該問題識別情報に対応する問題情報を、問題識別情報と、当該問題識別情報で識別される問題を示す情報である問題情報とを対応付ける情報である問題対応情報を用いて取得する問題情報取得部と、前記問題情報取得部が取得した問題情報を出力する問題情報出力部として機能させるためのプログラムである。 The software that realizes the problem information output device in each of the above embodiments is a program as described below. In other words, this program causes the computer to identify problem identification information for identifying a problem, learning time information that is information relating to time for learning performed using the problem identified by the problem identification information, and the problem identification information. Using the learning time information associated with the answer correspondence information stored in the answer correspondence information storage unit and the correct / incorrect information, which is information for associating correct / incorrect information, which is information on the correctness of the answer to the problem identified in The problem identification information indicating the problem to be output next of the problem indicated by the problem identification information associated with the learning time information and the correct / incorrect information is acquired, and the problem information corresponding to the problem identification information is Problem information acquired using problem response information, which is information that associates identification information with problem information that is information indicating a problem identified by the problem identification information. An acquisition unit, a program for functioning a problem information output unit that the problem information acquisition unit outputs the acquired issue information.
なお、上記プログラムにおいて、情報を送信する送信ステップや、情報を受信する受信ステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理(ハードウェアでしか行われない処理)は含まれない。 In the above program, in a transmission step for transmitting information, a reception step for receiving information, etc., processing performed by hardware, for example, processing performed by a modem or an interface card in the transmission step (only performed by hardware). Not included) is not included.
なお、上記プログラムにおいて、上記プログラムが実現する機能には、ハードウェアでしか実現できない機能は含まれない。例えば、情報を取得する取得部や、情報を出力する出力部などにおけるモデムやインターフェースカードなどのハードウェアでしか実現できない機能は、上記プログラムが実現する機能には含まれない。 In the program, the functions realized by the program do not include functions that can be realized only by hardware. For example, a function that can be realized only by hardware such as a modem or an interface card in an acquisition unit that acquires information or an output unit that outputs information is not included in the function realized by the program.
また、このプログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。 Further, the computer that executes this program may be singular or plural. That is, centralized processing may be performed, or distributed processing may be performed.
図17は、上記プログラムを実行して、上記実施の形態による問題情報出力装置を実現するコンピュータの外観の一例を示す模式図である。上記実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムによって実現されうる。 FIG. 17 is a schematic diagram showing an example of the appearance of a computer that executes the program and realizes the problem information output apparatus according to the embodiment. The above-described embodiment can be realized by computer hardware and a computer program executed on the computer hardware.
図17において、コンピュータシステム900は、CD−ROM(Compact Disk Read Only Memory)ドライブ905、FD(Floppy(登録商標) Disk)ドライブ906を含むコンピュータ901と、キーボード902と、マウス903と、モニタ904とを備える。
In FIG. 17, a
図18は、コンピュータシステム900の内部構成を示す図である。図18において、コンピュータ901は、CD−ROMドライブ905、FDドライブ906に加えて、MPU(Micro Processing Unit)911と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのROM912と、MPU911に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶すると共に、一時記憶空間を提供するRAM(Random Access Memory)913と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するハードディスク914と、MPU911、ROM912等を相互に接続するバス915とを備える。なお、コンピュータ901は、LANへの接続を提供する図示しないネットワークカードを含んでいてもよい。
FIG. 18 is a diagram showing an internal configuration of the
コンピュータシステム900に、上記実施の形態による問題情報出力装置の機能を実行させるプログラムは、CD−ROM921、またはFD922に記憶されて、CD−ROMドライブ905、またはFDドライブ906に挿入され、ハードディスク914に転送されてもよい。これに代えて、そのプログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ901に送信され、ハードディスク914に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にRAM913にロードされる。なお、プログラムは、CD−ROM921やFD922、またはネットワークから直接、ロードされてもよい。
A program for causing the
プログラムは、コンピュータ901に、上記実施の形態による問題情報出力装置の機能を実行させるオペレーティングシステム(OS)、またはサードパーティプログラム等を必ずしも含んでいなくてもよい。プログラムは、制御された態様で適切な機能(モジュール)を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいてもよい。コンピュータシステム900がどのように動作するのかについては周知であり、詳細な説明は省略する。
The program does not necessarily include an operating system (OS) or a third-party program that causes the
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。 The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications are possible, and it goes without saying that these are also included in the scope of the present invention.
以上のように、本発明にかかる問題情報出力装置等は、問題情報を出力する装置等として適しており、特に、以前に出力された問題情報に対する解答に応じて次の問題情報を出力する問題情報を出力する装置等として有用である。 As described above, the problem information output device or the like according to the present invention is suitable as a device or the like that outputs problem information. In particular, the problem information output device outputs the next problem information according to the answer to the previously output problem information. It is useful as a device for outputting information.
1、2 問題情報出力装置
10 情報処理装置
101 解答対応情報記憶部
102 属性対応情報記憶部
103 問題対応情報記憶部
104 問題条件対応情報記憶部
105、205 問題情報取得部
106 問題情報出力部
204 次問題対応情報記憶部
207 受信部
208 電子ペン情報処理部
1051 属性決定手段
1052 問題情報取得手段
DESCRIPTION OF
Claims (11)
問題識別情報と、当該問題識別情報で識別される問題を示す情報である問題情報とを対応付ける情報である問題対応情報が記憶され得る問題対応情報記憶部と、
前記解答対応情報によって対応付けられた学習時間情報と、正誤情報とを用いて、当該学習時間情報及び当該正誤情報に対応付けられた問題識別情報が示す問題の、次の出力対象となる問題を示す問題識別情報を取得し、当該問題識別情報に対応する問題情報を前記問題対応情報を用いて取得する問題情報取得部と、
前記問題情報取得部が取得した問題情報を出力する問題情報出力部と、を備えた問題情報出力装置。 Problem identification information for identifying a problem, learning time information that is information about time for learning performed using the problem identified by the problem identification information, and correctness of answers to the problem identified by the problem identification information An answer correspondence information storage unit capable of storing answer correspondence information, which is information for associating correct / incorrect information, which is information on,
A problem correspondence information storage unit capable of storing problem correspondence information, which is information associating problem identification information with problem information that is information indicating a problem identified by the problem identification information;
Using the learning time information associated with the answer correspondence information and the correct / incorrect information, the problem to be output next of the problem indicated by the learning time information and the problem identification information associated with the correct / incorrect information is determined. A problem information acquisition unit that acquires problem identification information to be acquired, and acquires problem information corresponding to the problem identification information using the problem response information;
A problem information output device comprising: a problem information output unit that outputs the problem information acquired by the problem information acquisition unit.
前記問題情報取得部は、
前記解答対応情報によって対応付けられた学習時間情報および正誤情報と、当該学習時間情報及び当該正誤情報に対応付けられた問題識別情報に対応付けられている属性情報とを用いて、次に出力する問題の属性を決定する属性決定手段と、
前記属性対応情報と前記問題対応情報とを用いて、前記属性決定手段が決定した属性を示す属性情報に対応する問題識別情報で識別される問題を示す問題情報を取得する問題情報取得手段とを備えた請求項1記載の問題情報取得部。 An attribute correspondence information storage unit that can store attribute correspondence information that is information that associates problem identification information with attribute information that is information indicating the attribute of the problem identified by the problem identification information;
The problem information acquisition unit
Next, the learning time information and correct / incorrect information associated with the answer correspondence information and the attribute information associated with the learning time information and the problem identification information associated with the correct / incorrect information are output next. Attribute determination means for determining the attribute of the problem;
Problem information acquisition means for acquiring problem information indicating a problem identified by problem identification information corresponding to attribute information indicating the attribute determined by the attribute determination means using the attribute correspondence information and the problem correspondence information; The problem information acquisition part of Claim 1 provided.
前記問題情報取得部は、
記入時間情報と非記入時間とに応じて、問題情報を取得する請求項1または請求項2記載の問題情報出力装置。 The learning time information includes entry time information indicating an entry time of an answer to the problem indicated by the problem identification information corresponding to the learning time information, and non-entry time information indicating a non-entry time,
The problem information acquisition unit
The problem information output device according to claim 1, wherein the problem information is acquired according to the entry time information and the non-entry time.
前記問題情報取得部は、思考時間情報および/または空き時間情報に応じて、問題情報を取得する請求項3記載の問題情報出力装置。 The non-entry time information includes thought time information indicating thought time and / or free time information indicating free time,
The problem information output device according to claim 3, wherein the problem information acquisition unit acquires problem information according to thinking time information and / or free time information.
前記問題情報取得部は、前記学習時間帯情報に応じて、問題情報を取得する請求項1から請求項4いずれか記載の問題情報出力装置。 The learning time information includes learning time zone information that is information indicating a time zone during which learning is performed,
The problem information output device according to claim 1, wherein the problem information acquisition unit acquires problem information according to the learning time zone information.
前記問題情報取得部は、前記学習日情報に応じて、問題情報を取得する請求項1から請求項5いずれか記載の問題情報出力装置。 The learning time information includes learning date information that is information related to a date on which learning is performed,
The problem information output device according to claim 1, wherein the problem information acquisition unit acquires problem information according to the learning date information.
前記問題情報取得部は、前記意識情報に応じて、問題情報を取得する請求項1から請求項6いずれか記載の問題情報出力装置。 The answer correspondence information is information that further associates the problem identification information with consciousness information that is information indicating the strength of purpose consciousness when solving the problem indicated by the problem identification information,
The problem information output device according to claim 1, wherein the problem information acquisition unit acquires problem information according to the consciousness information.
前記問題情報取得部は、前記電子ペンふるまい情報に応じて、問題情報を取得する請求項1から請求項7いずれか記載の問題情報出力装置。 The answer correspondence information is information that further associates the problem identification information with electronic pen behavior information that is information related to the behavior of the electronic pen used when solving the problem indicated by the problem identification information,
The problem information output device according to claim 1, wherein the problem information acquisition unit acquires problem information according to the electronic pen behavior information.
前記問題情報取得部が、前記解答対応情報によって対応付けられた学習時間情報と、正誤情報とを用いて、当該学習時間情報及び当該正誤情報に対応付けられた問題識別情報が示す問題の、次の出力対象となる問題を示す問題識別情報を取得し、当該問題識別情報に対応する問題情報を前記問題対応情報を用いて取得する問題情報取得ステップと、
前記問題情報出力部が、前記問題情報取得ステップで取得した問題情報を出力する問題情報出力するステップと、を備えた問題情報出力方法。 Problem identification information for identifying a problem, learning time information that is information about time for learning performed using the problem identified by the problem identification information, and correctness of answers to the problem identified by the problem identification information An answer correspondence information storage unit that can store answer correspondence information that is information that correlates correct / incorrect information that is information related to the problem identification information, and problem information that is information indicating a problem identified by the problem identification information A problem information output method performed using a problem response information storage unit, a problem information acquisition unit, and a problem information output unit that can store problem response information as information,
The problem information acquisition unit uses the learning time information associated with the answer correspondence information and the correct / incorrect information to use the learning time information and the problem identified by the problem identification information associated with the correct / incorrect information. Acquiring problem identification information indicating a problem to be output, and acquiring problem information corresponding to the problem identification information using the problem response information; and
A problem information output method comprising: the problem information output unit outputting the problem information acquired in the problem information acquisition step;
問題を識別する問題識別情報と、当該問題識別情報で識別される問題を用いて行われた学習についての時間に関する情報である学習時間情報と、当該問題識別情報で識別される問題に対する解答の正誤に関する情報である正誤情報とを対応付ける情報である、解答対応情報記憶部に記憶された解答対応情報によって対応付けられた学習時間情報と、正誤情報とを用いて、当該学習時間情報及び当該正誤情報に対応付けられた問題識別情報が示す問題の、次の出力対象となる問題を示す問題識別情報を取得し、当該問題識別情報に対応する問題情報を、問題識別情報と、当該問題識別情報で識別される問題を示す情報である問題情報とを対応付ける情報である問題対応情報を用いて取得する問題情報取得部と、
前記問題情報取得部が取得した問題情報を出力する問題情報出力部として機能させるためのプログラム。 Computer
Problem identification information for identifying a problem, learning time information that is information about time for learning performed using the problem identified by the problem identification information, and correctness of answers to the problem identified by the problem identification information Using the learning time information associated with the answer correspondence information stored in the answer correspondence information storage unit and the correct / incorrect information, which is information associating the correct / incorrect information, which is information regarding the learning time information and the correct / incorrect information. The problem identification information indicating the problem to be output next of the problem indicated by the problem identification information associated with is acquired, and the problem information corresponding to the problem identification information is represented by the problem identification information and the problem identification information. A problem information acquisition unit that acquires problem information that is information that associates problem information that is information indicating a problem to be identified; and
The program for functioning as a problem information output part which outputs the problem information which the said problem information acquisition part acquired.
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