JP2012128023A - Learning support method, program for terminal device, program for support server, storage medium, and terminal device - Google Patents

Learning support method, program for terminal device, program for support server, storage medium, and terminal device Download PDF

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保茂 石川
Mikio Nishizawa
幹雄 西澤
Tadahisa Wada
周久 和田
Tsubasa Nishigai
翼 西貝
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a learning support method capable of supplying learners with additional information such as an advanced advice with less dispersion.SOLUTION: The learning support method supports learning by content data using an inputtable/outputtable information processor. The learning support method performs: steps (S6) and (S8) for presetting metadata attached associated with the content data and output content based on the metadata, and allowing the information processor to detect the metadata from the content data and a content input by a learner associated with the content data; a step (S10) for storing the detected metadata; and a step (S11) for outputting the output content based on the metadata.

Description

本発明は、入出力可能な情報処理装置を用いて、コンテンツデータによる学習を支援する学習支援方法、端末装置用プログラム、支援サーバ用プログラム、記憶媒体、及び端末装置に関する。   The present invention relates to a learning support method, a terminal device program, a support server program, a storage medium, and a terminal device that support learning based on content data using an input / output information processing device.

従来から入出力可能な情報処理装置を用いて多様な支援方法が提案されている。それら方法では、情報処理装置により、例えば、(1)各学習者に参考情報及び/又は学習マニュアル及び/又アドバイスを提示したり、(2)各学習者のレベル及び/又は進度を検出し学習者に提示したり、(3)各学習者のレベル及び/又は進度の検出結果に基づき個別の学習メニュー/学習履歴(学習経過資料)を作成して提示している。   Conventionally, various support methods have been proposed using an information processing apparatus capable of inputting and outputting. In these methods, for example, (1) presenting reference information and / or learning manuals and / or advice to each learner, and (2) learning by detecting the level and / or progress of each learner. Or (3) creating and presenting individual learning menus / learning histories (learning progress materials) based on the level and / or progress detection results of each learner.

また、情報処理装置が通信機能を有し端末装置として機能する場合には、遠隔地の学習者に対しても迅速にコンテンツデータを供給したり(例えば、特許文献1参照)、サーバにより情報処理装置単独よりも多くの情報を用いて上記の提示又はさらに高度の提示を行うことができる(例えば、特許文献2参照)。また、サーバを利用することで、多くの他の端末装置からアップロードされた内容を利用した分析等が可能になり、複数の学習者の中での順位/相対位置、レベルグループ提示、レベルグループ毎の上記の提示が可能になっている(例えば、特許文献3参照)。このような学習支援方法は、従来から、e−learning、クライアント・サーバ方式による学習管理システム(LMS)、が知られている。   Further, when the information processing apparatus has a communication function and functions as a terminal device, content data can be quickly supplied to a remote learner (see, for example, Patent Document 1), or information processing can be performed by a server. The above-mentioned presentation or higher-level presentation can be performed using more information than the apparatus alone (see, for example, Patent Document 2). In addition, by using the server, it becomes possible to analyze the contents uploaded from many other terminal devices, and rank / relative position among multiple learners, level group presentation, level group The above-mentioned presentation is possible (for example, refer to Patent Document 3). As such learning support methods, e-learning and a client / server learning management system (LMS) have been known.

また、各学習者をより細密に支援するために、例えば、予め目標を設定して時間軸による管理も行い、各学習者の学習能力や知力以外の個人能力/個人特性についても評価を行い、学習履歴や学習時の学習者作成物についても評価対象として収集し、学習指導者だけでなく自己評価も行うポートフォリオ学習法(又は、情報処理端末装置を利用したe−portfolio)が提案されている(例えば、特許文献4参照)。そのようなより細密な支援のためには、例えば、各学習者の属性から学習内容を選択したり(例えば、特許文献5参照)、問題にトラッキング用のサーチポイントを設定したり(例えば、特許文献6参照)、操作情報に判定情報を関連付けたり(例えば、特許文献7参照)、学習単位毎にコンテンツに対して属性データ又は管理用法としてスケジュールや負荷率を設定したり、学習履歴に学習速度や学習開始日データを設定したり(例えば、特許文献8参照)、上位概念から下位概念に体系的にコンテンツをアサインすることで学習者の得手/不得手を特定したり(例えば、特許文献9参照)することも提案されている。   In addition, in order to support each learner more precisely, for example, a goal is set in advance and management is performed on a time axis, and the individual ability / individual characteristics other than the learning ability and intelligence of each learner are evaluated, A portfolio learning method (or e-portfolio using an information processing terminal device) that collects learning histories and learner creations during learning as evaluation targets and performs self-evaluation as well as learning instructors has been proposed. (For example, refer to Patent Document 4). For such more detailed support, for example, learning contents are selected from the attributes of each learner (see, for example, Patent Document 5), or a search point for tracking is set for a problem (for example, patents). (Refer to Document 6), determination information is associated with operation information (for example, refer to Patent Document 7), schedule or load factor is set as attribute data or management method for content for each learning unit, or learning speed is stored in the learning history Or learning start date data (see, for example, Patent Document 8), or by assigning content systematically from a superordinate concept to a subordinate concept, the learner's strengths / disadvantages are identified (for example, Patent Document 9) It has also been proposed to see).

特開2007−011096号公報JP 2007-011096 A 特開2001−296795号公報Japanese Patent Laid-Open No. 2001-296895 特開2007−192958号公報JP 2007-192958 A 特開2005−301257号公報JP 2005-301257 A 特開2010−176236号公報JP 2010-176236 A 特開2005−275290号公報JP 2005-275290 A 特開2007−219335号公報JP 2007-219335 A 特開2005−215065号公報Japanese Patent Laid-Open No. 2005-215065 特開2006−343440号公報JP 2006-343440 A

しかしながら、従来の支援方法における各コンテンツに対する属性情報等の付加情報は、各コンテンツに関連付けられてはいるものの、例えば、別のサポートテーブル等になって各コンテンツとは別に格納されていた。そのため、一つのコンテンツに対応する全ての解答と、そのコンテンツや解答に関連する付加情報をサポートテーブル形式にまとめて入力する作業は煩雑であり、さらに複数のコンテンツが組み合わさる場合には、コンテンツが増加する毎に煩雑な作業が指数関数的に増加するため、サポートテーブル数も各テーブルあたりの内容量も非常に多くなり、付加情報を作成する作業量が非常に増加していた。また、そのため、コンテンツが増加すると、個々のコンテンツに対して、各学習者による学習をより細密に支援する付加情報の作成が困難になっていた。   However, although additional information such as attribute information for each content in the conventional support method is associated with each content, it is stored separately from each content in a separate support table, for example. Therefore, it is complicated to input all the answers corresponding to one content and the additional information related to the content and the answers in a support table format. Furthermore, when a plurality of contents are combined, Each time the number increases, the number of complicated operations increases exponentially. Therefore, the number of support tables and the internal capacity of each table are very large, and the amount of work for creating additional information has increased greatly. For this reason, when the content increases, it has become difficult to create additional information that more closely supports learning by each learner for each content.

また、コンテンツの変更に対して、関係する全てのサポートテーブルを変更する必要があり、新たなコンテンツの追加に対しても、従来の関係する全てのサポートテーブルに対して追加したり、関係する全ての種類のサポートテーブルを新規作成する必要があり、コンテンツの変更や追加時の付加情報を作成する作業量が非常に増加していた。   In addition, it is necessary to change all related support tables when the content changes, and when adding new content, all the related related support tables are added or all related It is necessary to create a new type of support table, and the amount of work for creating additional information at the time of content change or addition has greatly increased.

また、各学習者による学習をより細密に支援するテーブルの作成は困難なことから、学習支援者/指導者側でコンテンツと反応毎に個別に付加情報を調査したり、新たに考えなければならず、多くの時間と工数が必要であり、学習支援者/指導者のレベルに応じて支援内容がばらつくことがあった。また、マニュアルや指導要領以上の内容や、個別の周囲状況に合わせた学習環境等の学習に直接に関係すること以外を学習者にアドバイスする場合には、学習支援者/指導者側に高い能力や経験が要求されており、能力に応じてアドバイスがばらついていた。   In addition, since it is difficult to create a table that supports the learning by each learner more precisely, the learning supporter / instructor must investigate the additional information individually for each content and reaction, or newly think about it. However, it took a lot of time and man-hours, and the support contents varied depending on the level of the learning supporter / instructor. In addition, when providing advice to learners other than those directly related to learning such as manuals and content beyond the teaching guidelines, and learning environments that are tailored to individual circumstances, they are highly capable of learning supporters / instructors. And experience were required, and advice varied according to ability.

さらに、ポートフォリオ学習法のように、学習支援/指導が個人毎の周囲状況や個人レベル/正確/特性に対応するように高度化すると、学習者の数の増加に対応させて、上級の学習支援者/指導者を確保する必要がある。上級の学習支援者/指導者は、一般的に数少なく、賃金も高く、人員確保することが難しかった。また、新規にレベルアップした学習支援者/指導者を育てようとしても工数(コスト)と時間が多くかかっていた。つまり、学習支援者/指導者側では、上級の学習支援者/指導者が不足し、増員するにしても新規に育てるにしてもコストが上がり、最終的には学習者側の学習コストも増大していた。   Furthermore, when learning support / teaching is enhanced so as to correspond to individual circumstances and individual level / accuracy / characteristics as in the portfolio learning method, advanced learning support corresponding to the increase in the number of learners It is necessary to secure leaders / leaders. Advanced learning supporters / instructors were generally few, wages high, and it was difficult to secure personnel. In addition, it took a lot of man-hours (costs) and time to nurture a new level of learning supporter / instructor. In other words, there is a shortage of advanced learning supporters / instructors on the learning supporter / instructor side, and the cost increases regardless of whether it is increased or newly cultivated, and eventually the learning cost on the learner side also increases. Was.

そこで本発明は、上記の課題を解決するため、学習者に高度でばらつきの少ないアドバイス等の付加情報を供給できる学習支援方法、端末装置用プログラム、支援サーバ用プログラム、記憶媒体、及び端末装置を提供することを目的とする。   Therefore, in order to solve the above-described problems, the present invention provides a learning support method, a terminal device program, a support server program, a storage medium, and a terminal device that are capable of supplying additional information such as advice with high degree of variation to a learner. The purpose is to provide.

(1)上記課題を解決するために、本発明に係る学習支援方法は、入出力可能な情報処理装置を用いて、コンテンツデータによる学習を支援する学習支援方法であって、コンテンツデータに対応して付随するメタデータと、当該メタデータに基づく出力内容が予め設定され、情報処理装置が、コンテンツデータ及びそれに対応して学習者により入力された内容からメタデータを検出するステップと、検出されたメタデータを記憶するステップと、メタデータに基づく出力内容を出力するステップと、を実施することを特徴とする。   (1) In order to solve the above problem, a learning support method according to the present invention is a learning support method for supporting learning by content data using an input / output information processing apparatus, and corresponds to content data. And the accompanying metadata and the output content based on the metadata are preset, and the information processing apparatus detects the metadata from the content data and the content input by the learner corresponding thereto, and detected. The step of storing the metadata and the step of outputting the output contents based on the metadata are performed.

本学習支援方法では、コンテンツデータと、当該メタデータに基づく出力内容が予め設定されているので、学習者がコンテンツに反応した内容に対応するメタデータに基づき、学習者に高度でばらつきの少ない客観的アドバイス等の付加情報を供給でき、学習コストの上昇を抑制できる。なお、メタデータは、コンテンツの作成者が作成意図に基づいて付与する内容の他に、コンテンツの分野の権威有る研究者によって付与されたり監修された内容が付与されたり、さらに、その他の援助/寄稿者(コントリビュータ)や、学習者を直接に教えるコーチ(学習支援者)とは別に学習者を側面的に補助するメンター等により付与されたり監修されるものも含まれる。   In this learning support method, content data and output contents based on the metadata are set in advance, so that the learner has an objective object with a high degree of variation based on the metadata corresponding to the content that the learner has reacted to the content. Additional information such as technical advice can be supplied, and an increase in learning cost can be suppressed. In addition to the content given by the creator of the content based on the intention of creation, the metadata may be given or supervised by an authoritative researcher in the content field, and other assistance / In addition to the contributors (contributors) and coaches (learning supporters) who directly teach the learners, those granted or supervised by mentors who assist the learners from the side are included.

メタデータとは、例えば、一つの元データに対して、付随するデータであり、元データ自身についての抽象度の高い付加的なデータであり、インターネットのサイト等では、一般的に検索用の対象となるキーワードや、要約内容をメタデータと読んでいる。しかし、文献等の書誌情報であったり、文書の著者名、表題、発表年月日、等の属性情報であったり、キーワード、タグ等であってもよい。従来のメタデータのスキーマとしては、1,属性集合(属性語彙)・・・タイトル、著者、出版社等、2,属性値型集合(属性値型語彙)・・・日付や名前の記述形式、主題を表す統制語彙等、3,構造的制約(中小構文)・・・属性値記述の省略可能性や繰り返し条件等の構造的な規制/制約、4,実現形式(具象構文)・・・システム上でのメタデータの具体的表現形式である。現実的には、検索用のキーワードとして最も使用されている。   Metadata, for example, is data that accompanies one original data, and is additional data with a high level of abstraction about the original data itself. Keywords and summary content are read as metadata. However, it may be bibliographic information such as a document, attribute information such as the author's name, title, date of publication, etc., a keyword, a tag, or the like. Conventional metadata schemas include: 1, attribute set (attribute vocabulary) ... title, author, publisher, etc. 2, attribute value type set (attribute value type vocabulary) ... date and name description format, 3. Controlled vocabulary representing the subject, 3, structural constraints (small and medium syntax) ... structural restrictions / constraints such as omission of attribute value descriptions and repetition conditions, 4, realization form (concrete syntax) ... system This is a concrete expression format of the above metadata. Actually, it is most used as a keyword for search.

本願では、このメタデータを、区分内容の他に、コンテンツ(例えば問題)に対する反応(例えば解答)の各々に付随するデータとして用いる。コンテンツ(例えば問題)には出題意図に関するメタデータ、反応(例えば解答)には誤答に対するアドバイス等の候補が付随する。   In the present application, this metadata is used as data associated with each reaction (for example, an answer) to the content (for example, a question) in addition to the category content. The content (for example, a question) is accompanied by metadata regarding the question intention, and the reaction (for example, an answer) is accompanied by candidates such as advice for an incorrect answer.

(2)好ましくは、本発明に係る学習支援方法は、メタデータに基づく出力内容を出力するステップでは、メタデータに対応する出力内容を読み出すステップと、出力内容を出力するステップと、を有するようにしてもよい。
この場合には、コンテンツデータに付随するメタデータと、メタデータに基づく出力内容とが同じファイル内に対応付けられて収納されていない場合、つまりメタデータと出力内容とが異なるファイルに収容されている場合でも、メタデータに基づいて適切な出力内容を出力することができる。
(2) Preferably, in the step of outputting the output content based on the metadata, the learning support method according to the present invention includes a step of reading the output content corresponding to the metadata and a step of outputting the output content. It may be.
In this case, when the metadata accompanying the content data and the output content based on the metadata are not stored in association with each other in the same file, that is, the metadata and the output content are stored in different files. Even if it is, appropriate output content can be output based on the metadata.

(3)好ましくは、本発明に係る学習支援方法は、メタデータに基づく出力内容を出力するステップでは、記憶された過去の前記メタデータと合わせて統計処理を行うステップと、上記ステップの結果の統計結果に対応する出力内容を読み出すステップと、上記出力内容を出力するステップと、を有するようにしてもよい。
この場合には、記憶された過去のメタデータとの統計処理の結果に基づいてさらに適切な出力内容を出力することができる。
(3) Preferably, in the learning support method according to the present invention, in the step of outputting the output contents based on the metadata, a step of performing statistical processing together with the stored past metadata, and a result of the above step You may make it have the step which reads the output content corresponding to a statistical result, and the step which outputs the said output content.
In this case, more appropriate output content can be output based on the result of statistical processing with the stored past metadata.

(4)好ましくは、本発明に係る学習支援方法は、情報処理装置が通信回線網を介して支援サーバに接続可能な端末装置であり、端末装置が、通信回線網を介して接続された支援サーバと通信接続するステップと、記憶されたメタデータを支援サーバに送信するステップと、を実施し、
支援サーバが、端末装置からのメタデータを受信するステップと、受信したメタデータを記憶するステップと、受信したメタデータと、過去に記憶されたメタデータとを演算処理するステップと、演算処理されたメタデータに基づく出力内容を前記端末装置に出力するステップと、を実施し、
端末装置が、支援サーバからの出力内容を受信するステップと、出力内容を出力するステップと、を実施するようにしてもよい。
(4) Preferably, in the learning support method according to the present invention, the information processing apparatus is a terminal device connectable to a support server via a communication line network, and the terminal device is connected via a communication line network. Performing a communication connection with the server and transmitting the stored metadata to the support server;
The support server receives the metadata from the terminal device, stores the received metadata, calculates the received metadata, and the metadata stored in the past, and is processed. Outputting the output content based on the metadata to the terminal device, and
The terminal device may perform a step of receiving the output content from the support server and a step of outputting the output content.

この場合には、支援サーバに記憶された過去の全てのメタデータを利用することができ、演算処理に用いる元データの数が増加するので、演算処理の精度が上がり、また、メタデータに基づく出力内容についても、支援サーバの容量が大きいことから、より多く、より細密な出力内容が予め設定でき、精度の良い統計結果と合わせて、学習者に、より高度で、より細密なアドバイス等の出力内容を出力することができる。   In this case, all the past metadata stored in the support server can be used, and the number of original data used in the calculation process increases, so that the accuracy of the calculation process is improved and the metadata is based on the metadata. As for the output contents, since the capacity of the support server is large, more detailed output contents can be set in advance, and together with accurate statistical results, learners can receive more advanced and detailed advice. Output contents can be output.

(5)好ましくは、本発明に係る学習支援方法は、支援サーバが、メタデータを演算処理するステップでは、当該メタデータを統計処理するようにしてもよい。
この場合には、統計処理により、自分のデータ内での過去の同種問題との比較だけでなく、他者との比較や、レベル決定、ランキング、誤りやすい問題の傾向等を出力することができる。
(5) Preferably, in the learning support method according to the present invention, the support server may statistically process the metadata in the step of processing the metadata.
In this case, statistical processing can output not only comparisons with previous similar problems in your data, but also comparisons with others, level determination, rankings, and tendency to misproblems. .

(6)好ましくは、本発明に係る学習支援方法は、支援サーバが、メタデータを演算処理するステップでは、当該メタデータを用いて予め設定された目標値に対する到達度を求めるようにしてもよい。
この場合には、目標値に対してどの程度の達成率であるかを知ることができるので、自己の現状を正しく認識でき、次の段階的目標や、スケジュールをたてやすくすることができる。
(6) Preferably, in the learning support method according to the present invention, in the step in which the support server calculates the metadata, the achievement degree with respect to the target value set in advance using the metadata may be obtained. .
In this case, since it is possible to know how much the achievement rate is with respect to the target value, it is possible to correctly recognize the current state of the self, and to facilitate the next stepwise target and schedule.

(7)好ましくは、本発明に係る学習支援方法は、支援サーバが、メタデータを演算処理するステップでは、当該メタデータを用いて予め設定された目標値に達するための必要項目の各段階到達予定日を求めるようにしてもよい。
この場合には、自己の履歴やデータだけでなく、支援サーバの他人の例のデータも含めて目標値や、そのための各段階の到達予定日を、目標値に対してどの程度の達成率であるかを知ることができるので、次の段階的目標のスケジュールを、無理なくたてることができる。
(7) Preferably, in the learning support method according to the present invention, in the step in which the support server performs the arithmetic processing of the metadata, the stages of the necessary items for reaching the target value set in advance using the metadata are reached. The scheduled date may be obtained.
In this case, the target value including not only its own history and data, but also the data of other people from the support server, and the expected date of arrival at each stage for the target value, at what percentage of the target value is achieved. You can know if there is, so you can schedule the next staged goal without difficulty.

(8)好ましくは、本発明に係る学習支援方法は、支援サーバが、メタデータを演算処理するステップでは、当該メタデータおよび過去の到達度及び予定日を用いて端末使用者の評価を求めるようにしてもよい。
この場合には、メタデータとそれに対するアドバイス等の出力内容と、過去と今の到達度、スケジュールを全て用いて評価するので、総合的な客観評価を得ることができる。
(8) Preferably, in the learning support method according to the present invention, in the step in which the support server calculates the metadata, the evaluation of the terminal user is obtained using the metadata, the past reachability, and the scheduled date. It may be.
In this case, since the evaluation is performed using the output contents such as metadata and advice on the metadata, the past and present achievement levels, and the schedule, a comprehensive objective evaluation can be obtained.

(9)上記課題を解決するために、本発明に係る学習支援方法の端末装置用プログラムは、上記(1)〜(8)の学習支援方法の端末装置における各ステップを実施する。   (9) In order to solve the above-mentioned problem, the program for a terminal device of the learning support method according to the present invention implements each step in the terminal device of the learning support method of (1) to (8).

(10)上記課題を解決するために、本発明に係る学習支援方法の支援サーバ用プログラムは、上記(1)〜(8)の学習支援方法の支援サーバにおける各ステップを実施する。   (10) In order to solve the above-described problem, the support server program for the learning support method according to the present invention performs each step in the support server for the learning support method according to the above (1) to (8).

(11)また、上記課題を解決するために、本発明に係る学習支援方法の記憶媒体は、上記(1)〜(8)の学習支援方法の端末装置におけるステップを実施するプログラムを記憶する。   (11) Moreover, in order to solve the said subject, the storage medium of the learning assistance method which concerns on this invention memorize | stores the program which performs the step in the terminal device of the learning assistance method of said (1)-(8).

(12)上記課題を解決するために、本発明に係る学習支援方法の端末装置は、表示出力又は音声出力の少なくともいずれか一方を出力できる出力装置と、画像入力、選択入力、音声入力又は文字入力の少なくともいずれか一つを入力できる入力装置を備える端末装置であって、上記(9)のプログラムがインストールされた支援プログラム記憶部と、対応するメタデータが予め付随されたコンテンツデータ及びそれに対応して入力装置から入力された内容からメタデータを検出するメタデータ検出部と、メタデータに基づく出力内容を記憶する出力内容記憶部と、検出されたメタデータを記憶するメタデータ記憶部と、検出された前記メタデータに基づき出力内容を求める制御部と、メタデータに基づく出力内容を出力装置に出力する出力部と、を備える。   (12) In order to solve the above-described problem, the terminal device of the learning support method according to the present invention includes an output device capable of outputting at least one of display output and voice output, image input, selection input, voice input, or text A terminal device including an input device capable of inputting at least one of inputs, a support program storage unit in which the program of (9) is installed, content data associated with corresponding metadata in advance, and corresponding A metadata detection unit that detects metadata from content input from the input device, an output content storage unit that stores output content based on the metadata, a metadata storage unit that stores the detected metadata, A control unit that obtains output contents based on the detected metadata, and an output that outputs the output contents based on the metadata to an output device And, equipped with a.

本学習支援方法の端末装置によれば、コンテンツデータと、当該メタデータに基づく出力内容が予め設定されているので、学習者がコンテンツに反応した内容に対応するメタデータに基づき、学習者に高度でばらつきの少ない客観的アドバイス等の付加情報を供給でき、学習コストの上昇を抑制できる。また、従来の端末装置に対して、記憶容量以外は追加の負担が少なく、端末装置を専用設計する必要が無く、対応が容易である。   According to the terminal device of the present learning support method, the content data and the output contents based on the metadata are preset, so that the learner is advanced based on the metadata corresponding to the contents that the learner reacted to the contents. Therefore, additional information such as objective advice with little variation can be supplied, and the increase in learning cost can be suppressed. Also, the conventional terminal device has a small additional burden other than the storage capacity, and it is not necessary to design the terminal device exclusively, and it is easy to cope with it.

本発明によれば、学習者がコンテンツに反応した内容に対応するメタデータに基づくことから、学習者に高度でばらつきの少ない客観的アドバイス等の付加情報を供給でき、学習コストの上昇を抑制できる学習支援方法、端末装置用プログラム、支援サーバ用プログラム、記憶媒体、及び端末装置を提供することができる。   According to the present invention, since the learner is based on the metadata corresponding to the content that reacts to the content, it is possible to supply the learner with additional information such as objective advice with a high degree of variation and to suppress an increase in the learning cost. A learning support method, a terminal device program, a support server program, a storage medium, and a terminal device can be provided.

(a)は本発明に係る学習支援方法の一例の端末装置の概要の機能ブロックを示すブロック図であり、(b)は(a)の機能ブロックを実現する実際のハードウエアの一例を示すブロック図である。(A) is a block diagram which shows the functional block of the outline | summary of the terminal device of an example of the learning assistance method which concerns on this invention, (b) is a block which shows an example of the actual hardware which implement | achieves the functional block of (a) FIG. 本発明に係る学習支援方法の一例のコンテンツ反応の記録/履歴である。It is a recording / history of the content reaction of an example of the learning assistance method which concerns on this invention. (a)は図1に示した本発明に係る学習支援方法の一例の端末装置の概要の動作フローを示すフローチャートであり、(b)は(a)のステップS9のさらに詳細な動作フローを示すフローチャートである。(A) is a flowchart which shows the operation | movement flow of the outline | summary of the terminal device of an example of the learning assistance method based on this invention shown in FIG. 1, (b) shows the further detailed operation | movement flow of step S9 of (a). It is a flowchart. 本発明に係る学習支援方法の一例の端末装置とサーバを含むネットワークシステムのブロック図である。It is a block diagram of a network system including a terminal device and a server as an example of a learning support method according to the present invention. 本発明に係る学習支援方法の一例のサーバの概要の機能ブロックを示すブロック図である。It is a block diagram which shows the functional block of the outline | summary of the server of an example of the learning assistance method which concerns on this invention. 図4に示した本発明に係る学習支援方法の一例のネットワークシステム上の各端末装置とサーバを含む概要の動作タイミングを示すタイミングチャートである。FIG. 5 is a timing chart showing an outline operation timing including each terminal device and server on the network system of an example of the learning support method according to the present invention shown in FIG. 4. FIG. 図4に示した本発明に係る学習支援方法により学習者に提供できるサービス内容の一例をサーバーを主体に示した図である。FIG. 5 is a diagram mainly showing an example of service contents that can be provided to a learner by the learning support method according to the present invention shown in FIG. 4. 図4に示した本発明に係る学習支援方法により学習者に提供できるサービス内容の一例を図7とは異なりコンテンツと記録/履歴を中心に示した図である。FIG. 8 is a diagram showing an example of service contents that can be provided to a learner by the learning support method according to the present invention shown in FIG. 4, centering on contents and recording / history, unlike FIG. 7.

以上を前提として、本発明の学習支援方法、端末装置用プログラム、支援サーバ用プログラム、記憶媒体、及び端末装置の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。   Based on the above, embodiments of the learning support method, terminal device program, support server program, storage medium, and terminal device of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

(音声の場合は最後)
<主にスタンドアロンで端末装置を利用する場合の実施形態>
図1(a)は、本発明の学習支援方法の端末装置用プログラムがインストールされた一般ユーザー端末装置の機能ブロック構成の一例を示す図である。
(Last for audio)
<Embodiment in the case of using a terminal device mainly in stand-alone>
FIG. 1A is a diagram showing an example of a functional block configuration of a general user terminal device in which a terminal device program of the learning support method of the present invention is installed.

一般ユーザー端末11は、端末装置各部の動作を制御する制御部212、学習者(使用者)にコンテンツの画像を表示して示す液晶(LCD)等の画面を有する表示部213、学習者が文字又は図形等を入力するキーボード又はタブレット(デジタイザ)等の入力装置を有する入力部214、システム制御プログラム、コンテンツデータ、学習者データ等の様々なプログラムやデータを記憶する記憶部215、フロッピー(登録商標)ディスク、CD−RAM/ROM、DVD−RAM/ROM、ブルーレイ−RAM/ROM、メモリーカード、メモリーチップ等の外部記憶媒体を接続可能な外部記憶装置インターフェース(I/F)216を有している。   The general user terminal 11 includes a control unit 212 that controls the operation of each unit of the terminal device, a display unit 213 having a screen such as a liquid crystal display (LCD) that displays and displays an image of content to the learner (user), Alternatively, an input unit 214 having an input device such as a keyboard or tablet (digitizer) for inputting figures, a storage unit 215 for storing various programs and data such as system control programs, content data, and learner data, and floppy (registered trademark) ) It has an external storage device interface (I / F) 216 to which an external storage medium such as a disk, CD-RAM / ROM, DVD-RAM / ROM, Blu-ray-RAM / ROM, memory card, or memory chip can be connected. .

一般ユーザ端末11としては、マイクロコンピュータ、ワークステーション等の情報処理装置に加えて、液晶画面がタッチパネルになっているタブレット端末、コンテンツを表示させて反応を入力可能であれば、テレビ等のディスプレイに接続する据え置き型ゲーム装置、バッテリー駆動でディスプレイも備える屋外で使用可能な携帯型ゲーム装置、携帯電話装置、電子辞書、電子ブックリーダー等も含む。   The general user terminal 11 includes an information processing apparatus such as a microcomputer or a workstation, a tablet terminal having a liquid crystal screen as a touch panel, and a display such as a television if a content can be displayed and a reaction can be input. It includes a stationary game device to be connected, a portable game device that can be used outdoors that is battery-powered and equipped with a display, a mobile phone device, an electronic dictionary, an electronic book reader, and the like.

制御部212は、マイクロプロセッサ、CPU等の演算素子とその周辺素子、周辺装置を含む広義な意味の制御部であり、入力するプログラムに応じて様々な処理を実施することができる。表示部213は、コンテンツデータの内容や、学習者データ等の様々な内容を表示できる、例えば液晶表示装置である。入力部214は、キーボードやマウスに限らず、タッチパネル(タッチペン)や、デジタイザ、トラックボール等であってもよい。さらに、端末11で音声認識/音声合成等が利用できれば、表示部213の代わりにスピーカとし、入力部214の代わりにマイクロフォンとしてもよい。   The control unit 212 is a control unit having a broad meaning including an arithmetic element such as a microprocessor and a CPU, its peripheral elements, and peripheral devices, and can perform various processes according to an input program. The display unit 213 is, for example, a liquid crystal display device that can display various contents such as content data and learner data. The input unit 214 is not limited to a keyboard and a mouse, and may be a touch panel (touch pen), a digitizer, a trackball, or the like. Further, if voice recognition / voice synthesis or the like can be used in the terminal 11, a speaker may be used instead of the display unit 213, and a microphone may be used instead of the input unit 214.

記憶部215は、少なくともシステム制御プログラム部221と、コンテンツデータ部222と、学習者データ部223とを有する。システム制御プログラム部221は、OS等の基本的なシステム制御プログラムだけでなく、コンテンツの表示等の処理をするアプリケーションプログラム、通信制御プログラム、外部記憶部に対するデータやプログラムの入出力処理、表示制御プログラム、入力処理プログラム等の各種の制御プログラムを格納し、そのアプリケーションプログラムには、本願のメタデータを処理するメタデータ処理プログラム231が含まれる。   The storage unit 215 includes at least a system control program unit 221, a content data unit 222, and a learner data unit 223. The system control program unit 221 is not only a basic system control program such as an OS, but also an application program that performs processing such as content display, a communication control program, data and program input / output processing for the external storage unit, and a display control program Various control programs such as an input processing program are stored, and the application program includes a metadata processing program 231 for processing the metadata of the present application.

コンテンツデータ部222は、例えば、英語の教育アプリケーションプログラムで使用される問題と解答等のコンテンツデータを記憶し、その各コンテンツデータにはメタデータが付随しているので、メタデータ部232にその各メタデータを格納する。   The content data unit 222 stores content data such as questions and answers used in, for example, an English educational application program, and each content data is accompanied by metadata. Store metadata.

学習者データ部223は、学習者の個人的なデータを記憶し、学習履歴部233には学習者が過去に学習してきたコンテンツの内容と解答を記憶し、メタデータ履歴部234には各コンテンツに付随していたメタデータを記憶する。   The learner data unit 223 stores the learner's personal data, the learning history unit 233 stores the content and answer of the content that the learner has learned in the past, and the metadata history unit 234 stores each content. The metadata attached to is stored.

外部記憶装置インターフェース216は、例えば、メモリーチップのような外部記憶媒体から新規のコンテンツを一般ユーザ端末11にロードする場合に、外部記憶媒体を接続できるようにする部分である。通信インターフェース217は、例えば、ネットワークに接続されたサーバから新規のコンテンツを一般ユーザ端末11にダウンロードする場合に、ネットワークを接続できるようにする部分である。   The external storage device interface 216 is a part that enables an external storage medium to be connected when loading new content from an external storage medium such as a memory chip to the general user terminal 11. The communication interface 217 is a part that enables connection to a network when, for example, a new content is downloaded from a server connected to the network to the general user terminal 11.

次に、図1(a)の一般ユーザー端末装置内の一例のハードウエア構成を説明する。図1(b)は、図1(a)の一般ユーザ端末11内のハードウェア構成の一例を示す図である。
なお、以下に説明する図3に示した一般ユーザ端末11の内部構成ブロックは、ユーザ端末12〜13、登録ユーザ端末21〜23、学習支援者端末61、コンテンツ作成/採点者端末71、及びメンター(コントリビュータ)端末81にも適用することができる。また、他社プラットホームシステムサーバ41、及び自律学習支援システムサーバ51は、一般ユーザ端末11と同様な構成、又は、一般ユーザ端末11に対してユーザインターフェース(I/F)113及び入出力装置114等の対人インターフェース(I/F)部分を有していない構成であってもよい。また、通信インターフェース(I/F)104(=通信I/F217)により外部のサーバと通信可能である場合、外部記憶媒体(FD150、CD160、外部メモリチップ170等)との接続部は、必ずしも必要ではなく、必要に応じて設けられる。
Next, an exemplary hardware configuration in the general user terminal device of FIG. FIG. 1B is a diagram illustrating an example of a hardware configuration in the general user terminal 11 in FIG.
The internal configuration block of the general user terminal 11 shown in FIG. 3 described below includes user terminals 12 to 13, registered user terminals 21 to 23, a learning supporter terminal 61, a content creation / scorer terminal 71, and a mentor. (Contributor) The present invention can also be applied to the terminal 81. The other company's platform system server 41 and the autonomous learning support system server 51 have the same configuration as that of the general user terminal 11 or a user interface (I / F) 113 and an input / output device 114 for the general user terminal 11. The configuration may not include a personal interface (I / F) portion. In addition, when communication with an external server is possible via the communication interface (I / F) 104 (= communication I / F 217), a connection portion with an external storage medium (FD 150, CD 160, external memory chip 170, etc.) is always necessary. Instead, it is provided as needed.

一般ユーザ端末11は、主コントローラ111により相互に接続されるCPU101、RAM103、グラフィック・コントローラ109、及び表示装置110(=表示部213)を有するCPU周辺部と、入出力(I/O)コントローラ112により主コントローラ111に接続される通信インターフェイス104、ハードディスクドライブ105、CD−ROMドライブ107(=外部記憶装置I/F216)、及び外部メモリ入出力部115(=外部記憶装置I/F216)を有する入出力部と、入出力コントローラ112に接続されるROM102、フレキシブルディスク・ドライブ106(=外部記憶装置I/F216)が接続される入出力(I/O)チップ108を有するレガシー入出力部とを備える。また、ハードディスクドライブ105に代えて高速に書き替え可能な不揮発性メモリ素子であるフラッシュメモリ等を利用した記憶装置を用いても良い。   The general user terminal 11 includes a CPU peripheral unit including a CPU 101, a RAM 103, a graphic controller 109, and a display device 110 (= display unit 213) connected to each other by a main controller 111, and an input / output (I / O) controller 112. The communication interface 104 connected to the main controller 111, the hard disk drive 105, the CD-ROM drive 107 (= external storage device I / F 216), and the external memory input / output unit 115 (= external storage device I / F 216). An output unit, a ROM 102 connected to the input / output controller 112, and a legacy input / output unit having an input / output (I / O) chip 108 to which a flexible disk drive 106 (= external storage device I / F 216) is connected. . Further, instead of the hard disk drive 105, a storage device using a flash memory or the like which is a nonvolatile memory element that can be rewritten at high speed may be used.

主コントローラ111は、RAM103と、高い転送レートでRAM103をアクセスするCPU101、及びグラフィック・コントローラ109とを接続する。CPU101は、ROM102、及びRAM103に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。グラフィック・コントローラ109は、CPU101等がRAM103内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得し、表示装置110上に表示させる。これに代えて、グラフィック・コントローラ109は、CPU101等が生成する画像データを格納するフレーム・バッファを内部に含んでもよい。   The main controller 111 connects the RAM 103, the CPU 101 that accesses the RAM 103 at a high transfer rate, and the graphic controller 109. The CPU 101 operates based on programs stored in the ROM 102 and the RAM 103 and controls each unit. The graphic controller 109 acquires image data generated on a frame buffer provided in the RAM 103 by the CPU 101 or the like and displays it on the display device 110. Instead of this, the graphic controller 109 may include a frame buffer for storing image data generated by the CPU 101 or the like.

入出力コントローラ112は、主コントローラ111と、高速な入出力装置である外部メモリチップ170を接続可能な外部メモリ入出力部115、比較的高速な入出力装置であるハードディスクドライブ105、通信インターフェース(I/F)104、CD−ROMドライブ107を接続する。外部メモリ入出力部115とハードディスクドライブ105(フラッシュメモリ)は、CPU101が使用するプログラム、及びデータを格納する。通信インターフェイス104は、ネットワーク31に接続して他の端末又はサーバとプログラムまたはデータを送受信する。CD−ROMドライブ107は、CD−ROM160からプログラムまたはデータを読み取り、RAM103を介してハードディスクドライブ105(フラッシュメモリ)、及び通信インターフェイス104に提供する。外部メモリ入出力部115も、外部メモリチップ170からプログラムまたはデータを読み取り、RAM103を介してハードディスクドライブ105(フラッシュメモリ)、及び通信インターフェイス104に提供する。   The input / output controller 112 includes an external memory input / output unit 115 that can connect the main controller 111 and an external memory chip 170 that is a high-speed input / output device, a hard disk drive 105 that is a relatively high-speed input / output device, and a communication interface (I / F) 104 and the CD-ROM drive 107 are connected. The external memory input / output unit 115 and the hard disk drive 105 (flash memory) store programs and data used by the CPU 101. The communication interface 104 is connected to the network 31 to transmit / receive programs or data to / from other terminals or servers. The CD-ROM drive 107 reads a program or data from the CD-ROM 160 and provides it to the hard disk drive 105 (flash memory) and the communication interface 104 via the RAM 103. The external memory input / output unit 115 also reads a program or data from the external memory chip 170 and provides it to the hard disk drive 105 (flash memory) and the communication interface 104 via the RAM 103.

また、入出力コントローラ112には、ROM102と、フレキシブルディスク・ドライブ106、CD−ROMドライブ107、入出力チップ108、及びユーザインターフェース(I/F)113を介した入出力装置114(=入力部214)等の比較的低速な入出力装置も接続される。ROM102は、一般ユーザ端末11が起動時に実行するブート・プログラムや、一般ユーザ端末11のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。フレキシブルディスク・ドライブ106は、フレキシブルディスク150からプログラムまたはデータを読み取り、RAM103を介してハードディスクドライブ105(フラッシュメモリ)、及び通信インターフェイス104に提供する。同様にCD−ROMドライブ107は、CD160からプログラムまたはデータを読み取り、RAM103を介してハードディスクドライブ105(フラッシュメモリ)、及び通信インターフェイス104に提供し、外部メモリ入出力部115は、外部メモリチップ170からプログラムまたはデータを読み取り、RAM103を介してハードディスクドライブ105(フラッシュメモリ)、及び通信インターフェイス104に提供する。入出力チップ108は、フレキシブルディスク・ドライブ106や、例えばパラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポート等を介して各種の入出力装置を接続する。   The input / output controller 112 includes an ROM 102, a flexible disk drive 106, a CD-ROM drive 107, an input / output chip 108, and an input / output device 114 (= input unit 214) via a user interface (I / F) 113. ) And other relatively low-speed input / output devices are also connected. The ROM 102 stores a boot program executed when the general user terminal 11 is started, a program depending on the hardware of the general user terminal 11, and the like. The flexible disk drive 106 reads a program or data from the flexible disk 150 and provides it to the hard disk drive 105 (flash memory) and the communication interface 104 via the RAM 103. Similarly, the CD-ROM drive 107 reads a program or data from the CD 160 and provides it to the hard disk drive 105 (flash memory) and the communication interface 104 via the RAM 103, and the external memory input / output unit 115 receives from the external memory chip 170. The program or data is read and provided to the hard disk drive 105 (flash memory) and the communication interface 104 via the RAM 103. The input / output chip 108 connects various input / output devices via the flexible disk drive 106 and, for example, a parallel port, a serial port, a keyboard port, a mouse port, and the like.

CPU101が実行するプログラム及び/又はコンテンツは、フレキシブルディスク150、CD−ROM160、または外部メモリチップ170(ICカード)等の記録媒体に格納されて利用者によって提供されるか、又は通信回線網を介してサーバから提供される。記録媒体に格納されるか又は通信回線網からダウンロードされたプログラムは圧縮されていても非圧縮であってもよい。プログラムは、記録媒体からハードディスクドライブ105にインストールされ、RAM103に読み出されてCPU101により実行される。   The program and / or content executed by the CPU 101 is stored in a recording medium such as the flexible disk 150, the CD-ROM 160, or the external memory chip 170 (IC card) and provided by the user, or via a communication network. Provided by the server. The program stored in the recording medium or downloaded from the communication line network may be compressed or uncompressed. The program is installed in the hard disk drive 105 from the recording medium, read into the RAM 103, and executed by the CPU 101.

CPU101により実行されるプログラム及び/又はコンテンツは、一般ユーザ端末11を、図1(a)の動作ブロック図に関連して説明した一般ユーザ端末11として機能させる。   The program and / or content executed by the CPU 101 causes the general user terminal 11 to function as the general user terminal 11 described with reference to the operation block diagram of FIG.

以上に示したプログラムは、外部の記憶媒体に格納されてもよい。記憶媒体としては、フレキシブルディスク150、CD−ROM160の他に、DVDやPD等の光学記録媒体、MD等の光磁気記録媒体、テープ媒体、外部メモリチップ170(ICカード)等の半導体メモリ等を用いることができる。また、専用通信ネットワークやインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスクまたはRAM等の記憶装置を記録媒体として使用し、ネットワークを介して一般ユーザ端末11に提供してもよい。   The program shown above may be stored in an external storage medium. As a storage medium, in addition to the flexible disk 150 and the CD-ROM 160, an optical recording medium such as DVD and PD, a magneto-optical recording medium such as MD, a tape medium, a semiconductor memory such as an external memory chip 170 (IC card), and the like. Can be used. Further, a storage device such as a hard disk or a RAM provided in a server system connected to a dedicated communication network or the Internet may be used as a recording medium and provided to the general user terminal 11 via the network.

図2に示した学習履歴600は、図1の学習履歴部233に対応する。英文学習のコンテンツで、学習者A(ユーザA)610と学習者B(ユーザB)620の履歴は以下のようになる。   A learning history 600 shown in FIG. 2 corresponds to the learning history unit 233 of FIG. The history of learner A (user A) 610 and learner B (user B) 620 in English learning content is as follows.

<学習者A(ユーザA)610>
過去分詞601の5問の問題の内、学習者A(ユーザA)610は2番目の1問を誤っている。
時制表現602の5問の問題の内、学習者A(ユーザA)610は2番目の1問を誤っている。
新聞読解603の5問の問題の内、学習者A(ユーザA)610は2番目の1問を誤っている。
会話聞取り604の5問の問題の内、学習者A(ユーザA)610は2、4番目の2問を誤っている。
能力カルテ605では、レーダーチャートの各項目に、正答率の高い分野(項目)の問題は大きくプロットし、正答率の低い分野(項目)の問題は小さくプロットし、隣同士のプロットを直線で結んで作成している。結ばれた範囲内の塗りつぶし面積を用いる場合も有る。学習者A(ユーザA)610のレーダーチャートは学習者B(ユーザB)620との面積比較では大きくなる。
<Learner A (User A) 610>
Among the five questions of the past participle 601, the learner A (user A) 610 mistakes the second one.
Among the five questions of the tense expression 602, the learner A (user A) 610 has mistaken the second one question.
Among the five questions in the newspaper reading comprehension 603, the learner A (user A) 610 mistakes the second one.
Among the five questions in the conversation listening 604, the learner A (user A) 610 has mistaken the second and fourth questions.
In the ability chart 605, for each item of the radar chart, the problem of the field (item) with a high correct answer rate is plotted large, the problem of the field (item) with a low correct answer rate is plotted small, and the adjacent plots are connected with a straight line. Created with. In some cases, a filled area within the bound range is used. The radar chart of the learner A (user A) 610 becomes larger in the area comparison with the learner B (user B) 620.

<学習者B(ユーザB)620>
過去分詞601の5問の問題の内、学習者B(ユーザB)620は、1、2、及び5番目の問題を誤っている。
時制表現602の5問の問題の内、学習者B(ユーザB)620は、1、2、及び4番目の問題を誤っている。
新聞読解603の5問の問題の内、学習者B(ユーザB)620は全問正解している。
会話聞取り604の5問の問題の内、学習者B(ユーザB)620は、1、2、及び4番目の問題を誤っている。
学習者B(ユーザB)620のレーダーチャートは学習者A(ユーザA)610との面積比較では小さいが、新聞読解603の項目だけは学習者A(ユーザA)610よりも大きい値になる。
<Learner B (User B) 620>
Among the five questions of the past participle 601, learner B (user B) 620 has mistaken the first, second, and fifth questions.
Of the five questions in the tense expression 602, the learner B (user B) 620 mistakes the first, second, and fourth questions.
Among the five questions of the newspaper reading comprehension 603, the learner B (user B) 620 correctly answers all questions.
Among the five questions in the conversation listening 604, the learner B (user B) 620 has mistaken the first, second, and fourth questions.
The radar chart of the learner B (user B) 620 is small in area comparison with the learner A (user A) 610, but only the item of the newspaper reading 603 has a value larger than that of the learner A (user A) 610.

図3(a)のフローチャートでは、一般ユーザー端末11の動作フローが示されている。まず、一般ユーザー端末11の電源をONにすると、一般ユーザー端末11では、例えば、英語教育等のアプリケーションのプログラムが読み込まれてそのシステムが立ち上がる。本実施形態では、ここで支援システムが既にインストールされているか否かをチェックする(S1)。支援システムが既にインストールされている場合(ステップS1:YES)には、ステップS3に行くが、支援システムが既にインストールされていない場合(ステップS1:NO)には、支援システムをインストールする(S2)。   In the flowchart of FIG. 3A, an operation flow of the general user terminal 11 is shown. First, when the power of the general user terminal 11 is turned on, the general user terminal 11 reads an application program such as English education, and the system starts up. In the present embodiment, it is checked whether or not the support system is already installed (S1). If the support system is already installed (step S1: YES), the process goes to step S3. If the support system is not already installed (step S1: NO), the support system is installed (S2). .

次に、一般ユーザー端末11では、例えば、英語教育等のアプリケーションの問題集等のコンテンツが既に読み込まれているか否かをチェックする(S3)。コンテンツが既に読み込まれている場合(ステップS3:YES)には、ステップS5に行くが、コンテンツがまだ読み込まれていない場合(ステップS3:NO)には、コンテンツを取得する(S4)。コンテンツの取得は、例えば、記憶部215内のコンテンツデータ部222から読み出すか、外部記憶装置Innta−fe−su 216を介して外部の記憶媒体から読み込むか、通信インターフェース217を介して、通信回線網経由で外部のサーバーから読み込む。   Next, the general user terminal 11 checks whether or not content such as a problem collection of an application such as English education has already been read (S3). If the content has already been read (step S3: YES), the process goes to step S5. If the content has not been read yet (step S3: NO), the content is acquired (S4). The content can be acquired, for example, by reading from the content data unit 222 in the storage unit 215, reading from an external storage medium via the external storage device Inta-fe-su 216, or via the communication interface 217. Read from an external server via.

一般ユーザー端末11は、コンテンツが取得されると、各コンテンツにメタデータが付随しているか否かをチェックする(S5)。メタデータが付随されていない場合(ステップS5:NO)には、ステップS7に行くが、メタデータが付随されている場合(ステップS5:YES)には、そのコンテンツの問題側(コンテンツ作成者側の意図の)メタデータを検出する(S6)。ここで、一般ユーザー端末11は、問題を読んだ発明者の入力を待つ。   When the content is acquired, the general user terminal 11 checks whether metadata is attached to each content (S5). When metadata is not attached (step S5: NO), the process goes to step S7, but when metadata is attached (step S5: YES), the problem side (content creator side) of the content (S6) is detected (S6). Here, the general user terminal 11 waits for the input of the inventor who has read the problem.

その後、一般ユーザー端末11は、問題等のコンテンツに対する解答(反応入力)が有るか否かをチェックする(S7)。解答が無い場合(ステップS7:NO)には、一般ユーザー端末11は、ステップS7を繰り返すが、解答があった場合(ステップS7:YES)には、その解答に対応するメタデータを検出する(S8)。   Thereafter, the general user terminal 11 checks whether or not there is an answer (reaction input) to the content such as a problem (S7). If there is no answer (step S7: NO), the general user terminal 11 repeats step S7. If there is an answer (step S7: YES), the metadata corresponding to the answer is detected (step S7: YES). S8).

すると、一般ユーザー端末11は、ステップS6の問題側(コンテンツ作成者側の意図の)メタデータと、ステップS8の解答に対応するメタデータの両方のメタデータに基づき、アドバイス等の出力内容を検出する(S9)。その後、一般ユーザー端末11は、各メタデータと出力内容を記憶し(S10)、検出された出力内容を学習者に送信した(S11)後、さらに学習を継続するか終了するかをチェックする(S12)。学習を継続する場合(S12:YES)には、一般ユーザー端末11は、ステップS3に戻るが、学習を終了する場合(S12:NO)には、一般ユーザー端末11はアプリケーションを終了する。   Then, the general user terminal 11 detects the output content such as advice based on the metadata of both the problem side (intention of the content creator side) in step S6 and the metadata corresponding to the answer in step S8. (S9). Thereafter, the general user terminal 11 stores each metadata and output contents (S10), and transmits the detected output contents to the learner (S11), and then checks whether the learning is continued or finished ( S12). When learning is continued (S12: YES), the general user terminal 11 returns to step S3. However, when learning is ended (S12: NO), the general user terminal 11 ends the application.

次に、図3(b)のフローチャートを用いて、ステップS9の動作をさらに詳しく説明する。コンテンツの問題側(コンテンツ作成者側の意図の)メタデータと解答に対応するメタデータを検出した一般ユーザー端末11は、そのコンテンツがどのような区分(分類)と、コンテンツのレベルを検出する(S21)。コンテンツの区分(分類)とは、例えば、英語教育の場合なら、問題の狙いが過去分詞の用法であるのか、時制表現の使い方であるのか、英文読解力であるのかという区分である。レベルというのは、初級レベル、中級レベル、上級レベルとか、中学校1年レベル、高校卒業レベルといった区分である。   Next, the operation of step S9 will be described in more detail using the flowchart of FIG. The general user terminal 11 that has detected the metadata on the problem side (intention of the content creator) and the metadata corresponding to the answer detects what classification (classification) the content is and the level of the content ( S21). For example, in the case of English education, the content classification (classification) is a classification of whether the aim of the problem is usage of past participle, usage of tense expression, or English reading comprehension. The level is classified into an elementary level, an intermediate level, an advanced level, a junior high school one-year level, and a high school graduation level.

次に、一般ユーザー端末11は、学習者が予め設定した設定目標における検出した区分の目標と、過去の同じ区分の問題に対する解答とメタデータを履歴から読み出し(S22)、さらに、時間的にチェックするために学習者の計画スケジュールを読み出す(S23)。   Next, the general user terminal 11 reads out the target of the detected category in the setting target preset by the learner, the answer to the problem of the same category in the past and the metadata from the history (S22), and further checks in time In order to do this, the plan schedule of the learner is read out (S23).

ここで一般ユーザー端末11は、区分毎のレベルの目標に対して達成したか否かをチェックする(S24)。達成した場合(S24:YES)はステップS26に進むが、達成していない場合(S24:NO)は、例えば、その区分が弱点として示され、新たなコンテンツが出力され、区分毎のレベルの新目標が演算される。   Here, the general user terminal 11 checks whether or not the level target for each category has been achieved (S24). If it has been achieved (S24: YES), the process proceeds to step S26. If it has not been achieved (S24: NO), for example, the category is indicated as a weak point, new content is output, and a new level for each category is output. The target is calculated.

次に一般ユーザー端末11は、スケジュールの期間内に目標に対して達成したか否かをチェックする(S26)。達成した場合(S26:YES)はステップS28に進むが、達成していない場合(S26:NO)も、例えば、その区分が弱点として示され、新たなコンテンツが出力され、新たなスケジュールが演算される。なお、説明の便宜上から、区分毎のレベルの目標に対する達成率と、スケジュールの期間内に目標に対する達成率は、別個に説明したが、同時にチェックするようにしてもよい。   Next, the general user terminal 11 checks whether or not the target has been achieved within the schedule period (S26). If it has been achieved (S26: YES), the process proceeds to step S28, but if it has not been achieved (S26: NO), for example, the category is indicated as a weak point, new content is output, and a new schedule is calculated. The For the sake of convenience of explanation, the achievement rate for the target for each level and the achievement rate for the target within the schedule period have been described separately, but they may be checked simultaneously.

一般ユーザー端末11は、上記で得られたコンテンツの問題側(コンテンツ作成者側の意図の)メタデータと、解答に対応する今回と過去のメタデータと、区分(分類)、レベル、新/旧の目標、新/旧のスケジュールから出力内容を検出する(S28)。ここでは一般ユーザー端末11は、例えば、同種の出力内容については、より新しい物を選択し、新旧比較では旧に対して新がどのように変わったかを含める。そして、それらの検出結果から履歴データを作成し、学習者データ部223内の学習履歴部233の古いデータと差し替える(S29)。   The general user terminal 11 uses the above-described content problem side (content creator side intention) metadata, current and past metadata corresponding to the answer, classification (classification), level, new / old The output contents are detected from the target and the new / old schedule (S28). Here, for example, the general user terminal 11 selects a newer one for the same type of output content, and includes how the new has changed with respect to the old in the new and old comparison. Then, history data is created from the detection results and replaced with old data in the learning history section 233 in the learner data section 223 (S29).

このようにして得られた本実施形態の出力内容は、メタデータが、コンテンツの作成者が作成意図に基づいて付与する内容、コンテンツの分野の権威有る研究者によって付与されたり監修された内容、その他の援助/寄稿者(コントリビュータ)や、メンター等により付与されたり監修された内容も含むことから、従来の一般的なアドバイスとは異なり、非常に高度でノウハウの凝縮された内容となる。従って、本実施形態では、学習者がコンテンツに反応した内容に対応するメタデータに基づくことから、学習者に高度でばらつきの少ない客観的アドバイス等の付加情報を供給できる。しかも、学習者に対する直接のコーチ(学習指導者)のレベルを高めるコストは不要であるので、学習コストの上昇を抑制することができる。   The output contents of this embodiment obtained in this way are the contents that the metadata gives based on the intention of creation by the content creator, the contents given or supervised by an authoritative researcher in the content field, This includes content given or supervised by other aid / contributors (contributors), mentors, etc., so it differs from conventional general advice and is highly sophisticated and condensed with know-how. Therefore, in the present embodiment, since the learner is based on the metadata corresponding to the content of the reaction to the content, it is possible to supply additional information such as objective advice with high degree and less variation to the learner. And since the cost which raises the level of the direct coach (learning instructor) with respect to a learner is unnecessary, the raise of learning cost can be suppressed.

<ネットワークを利用する場合の実施形態>
図4に示した一般ユーザ端末11〜13及び登録ユーザ端末21〜23は、基本的に図1に示した一般ユーザ端末11と同様の内部構成を有している。一般ユーザ端末11〜13及び登録ユーザ端末21〜23は、ネットワーク31に接続していることから、他社プラットホームシステムサーバ41、自律学習支援システムサーバ51との間で、コンテンツのウェブページをアップロード又はダウンロードすることができる。なお、一般ユーザ端末11内のさらに詳しい構成については、図1(a)、(b)を用いて前述したとおりである。
<Embodiment when using a network>
The general user terminals 11 to 13 and the registered user terminals 21 to 23 illustrated in FIG. 4 basically have the same internal configuration as the general user terminal 11 illustrated in FIG. Since the general user terminals 11 to 13 and the registered user terminals 21 to 23 are connected to the network 31, they upload or download web pages of content between the other company's platform system server 41 and the autonomous learning support system server 51. can do. A more detailed configuration in the general user terminal 11 is as described above with reference to FIGS. 1 (a) and 1 (b).

登録ユーザ端末21〜23は、一般ユーザとは異なるサービスを受けるために氏名等が登録されたユーザの端末である。一般ユーザとは異なるサービスとは、例えば、サイト管理者等により作成された有償データの参照等である。つまり、登録されて氏名や費用支払い方法等が明らかになったユーザのみに参照が可能になるサービスである。登録ユーザ端末21〜23の構成については、登録された使用者であることを確認するための特別な機能を有する場合もあるが、暗証番号のみで確認できる場合には、基本的に一般ユーザ端末11〜13と同様な構成であってよい。   The registered user terminals 21 to 23 are terminals of users whose names are registered in order to receive services different from those of general users. The service different from the general user is, for example, referring to paid data created by a site administrator or the like. In other words, it is a service that can be referred only to users who have been registered and whose name, payment method, and the like have been clarified. Regarding the configuration of the registered user terminals 21 to 23, there may be a special function for confirming that the user is a registered user. It may be the same composition as 11-13.

ネットワーク31は、一部に、無線通信ネットワークや公衆電話回線やローカルエリアネットワーク(LAN)又は他のネットワークを介する場合もあるが、少なくともインターネットを含むネットワークである。   The network 31 is a network including at least the Internet, although a part of the network 31 may be via a wireless communication network, a public telephone line, a local area network (LAN), or another network.

他社プラットホームシステムサーバ41は、ネットワーク31に接続されて、任意のソフトウェアを使用する他者プラットホームシステムサーバであり、少なくとも1個のサーバ装置を有して、ネットワーク31に接続されるシステムであって、プラットホームシステムインターフェース43とプラットホームシステムデータベース45を有する。また、他社プラットホームシステムサーバ41は、一般的には、ネットワーク31に接続した任意の端末側で、新規にコンテンツを作成して投稿(格納させるために送信)することと、格納されているコンテンツを編集することが可能なシステムである。例えば、e−learning、e−portforio、SNS等の任意のシステムであってよい。   The other company's platform system server 41 is a third party platform system server that is connected to the network 31 and uses arbitrary software, and has at least one server device and is connected to the network 31. It has a platform system interface 43 and a platform system database 45. In addition, the platform system server 41 of other companies generally creates a new content and posts it (transmits it for storage) on any terminal connected to the network 31, and sends the stored content. It is a system that can be edited. For example, it may be an arbitrary system such as e-learning, e-portfolio, SNS.

プラットホームシステムインターフェース43は、他社プラットホームシステムサーバ41の中で、一般ユーザ端末11〜13及び登録ユーザ端末21〜23等からの所定のコンテンツ要求を受け、要求されたコンテンツをプラットホームシステムデータベース45から読み出して、要求元の端末に送信する。プラットホームシステムデータベース45は、任意のソフトウェアで作成された複数のコンテンツを格納するデータベースである。   The platform system interface 43 receives a predetermined content request from the general user terminals 11 to 13 and the registered user terminals 21 to 23 in the other company's platform system server 41, and reads out the requested content from the platform system database 45. To the requesting terminal. The platform system database 45 is a database that stores a plurality of contents created by arbitrary software.

自律学習支援システムサーバ51は、ネットワーク31に接続されて、他社プラットホームシステムサーバ41と同様に任意のソフトウェアを使用する自律学習支援システムサーバであり、少なくとも1個のサーバ装置を有するシステムであって、自律学習支援システムインターフェース53と自律学習支援データベース55とサーバ制御部57を有し、ネットワーク31に接続されており、コンテンツの編集等が可能なシステムである。   The autonomous learning support system server 51 is an autonomous learning support system server that is connected to the network 31 and uses arbitrary software in the same manner as the other company's platform system server 41, and has at least one server device. The system has an autonomous learning support system interface 53, an autonomous learning support database 55, and a server control unit 57, is connected to the network 31, and is a system capable of editing content.

以下に、本発明に係る学習支援方法の一例のサーバの概要の機能ブロックを示すブロック図である図5を用いてさらに説明する。
自律学習支援システムインターフェース53は、自律学習支援システムサーバ51の中で、一般ユーザ端末11〜13及び登録ユーザ端末21〜23等で入力されたコンテンツに対する反応(解答)を受信し、自律学習支援データベース55に格納する。
Further description will be given below with reference to FIG. 5 which is a block diagram showing a functional block of the outline of the server as an example of the learning support method according to the present invention.
The autonomous learning support system interface 53 receives a response (answer) to the content input in the general user terminals 11 to 13 and the registered user terminals 21 to 23 in the autonomous learning support system server 51, and receives the autonomous learning support database. 55 is stored.

自律学習支援システムサーバ51の自律学習支援システムインターフェース53aには、多種のシステムや多種の端末に対応するためのデータフォーマット認識部502と、個別の学習者や一般ユーザーと登録ユーザーを判別するためのユーザー端末認識/識別部501を有する。また、自律学習支援システムインターフェース53bは、他社プラットホームのシステム上で本願のシステムを良好に動作させるために他社プラットホーム連携インターフェイスである。   The autonomous learning support system interface 53a of the autonomous learning support system server 51 includes a data format recognition unit 502 for dealing with various systems and various terminals, and for discriminating individual learners, general users, and registered users. A user terminal recognition / identification unit 501 is included. The autonomous learning support system interface 53b is another company's platform cooperation interface in order to operate the system of the present application satisfactorily on the other company's platform system.

自律学習支援データベース55のコンテンツデータベース55aには、コンテンツデータ511,コース/カリキュラムデータ512、メタデータラベリングシート513が含まれる。メタデータラベリングシート513には管理者による効果権限が付帯する。また、イーポートフォリオデータベース55bには、目標設定シート部531、方略書き出しシート部532、成長/評価シート部533、成長/評価まとめシート部534が用意されるが、初回分521には、成長/評価シート部533、成長/評価まとめシート部534が入らず、標設定シート部531、方略書き出しシート部532のみが入る。初回以降分522には、各回毎に目標設定シート部531、方略書き出しシート部532、成長/評価シート部533、成長/評価まとめシート部534が入る。   The content database 55a of the autonomous learning support database 55 includes content data 511, course / curriculum data 512, and a metadata labeling sheet 513. The metadata labeling sheet 513 is accompanied by an effect authority by the administrator. The e-portfolio database 55b includes a target setting sheet unit 531, a strategy writing sheet unit 532, a growth / evaluation sheet unit 533, and a growth / evaluation summary sheet unit 534. The sheet portion 533 and the growth / evaluation summary sheet portion 534 are not included, and only the mark setting sheet portion 531 and the strategy writing sheet portion 532 are included. A target setting sheet unit 531, a strategy writing sheet unit 532, a growth / evaluation sheet unit 533, and a growth / evaluation summary sheet unit 534 are entered in the first and subsequent minutes 522.

サーバ制御部57は、学習履歴/コンテンツマネジメント機能部57a、イーポートフォリオ設定機能部57b、分析/提案機能部57cを有する。学習履歴/コンテンツマネジメント機能部57aは、学習履歴やコンテンツの入力と出力及び記憶を制御する。イーポートフォリオ設定機能部57bには、さらに学習中の過去のデータを見直す頻度を設定するイーポートフォリオ振り返り頻度設定機能部551と、学習者のデータについて他者に対する公開のレベルを設定するイーポートフォリオ公開レベル設定機能部552を有する。分析/提案機能部57cには、コンテンツやその反応に対するメタデータを分析するメタデータ分析部561と、様々な分析結果から、新たなコースを提案したり、動機付けを提案する学習コンテンツ/コースレコメンド/動機付け機能部562を有する。   The server control unit 57 includes a learning history / content management function unit 57a, an e-portfolio setting function unit 57b, and an analysis / proposal function unit 57c. The learning history / content management function unit 57a controls learning history and content input, output, and storage. The e-portfolio setting function unit 57b further includes an e-portfolio reflection frequency setting function unit 551 for setting a frequency for reviewing past data being learned, and an e-portfolio disclosure level for setting a level of disclosure of learner data to others. A setting function unit 552 is included. The analysis / suggestion function unit 57c includes a metadata analysis unit 561 that analyzes metadata for content and its reaction, and a learning content / course recommendation that proposes a new course or suggests motivation from various analysis results. / Has a motivational function unit 562

学習支援者端末61、コンテンツ作成/採点者端末71、及びメンター(コントリビュータ)端末81は、基本的に一般ユーザ端末11〜13と同様な構成であってよく、ネットワーク31に接続される。   The learning supporter terminal 61, the content creation / scorer terminal 71, and the mentor (contributor) terminal 81 may basically have the same configuration as the general user terminals 11 to 13 and are connected to the network 31.

学習支援者端末61は、コンテンツのデータとそれに対する学習者の反応(解答)とそれらの出力内容を受信して、反応と出力内容を参考にして指導内容を作成して自律学習支援システムサーバ51に送信する。なお、学習支援者端末61は、図4では1個のみ記載しているが、複数であってもよい。また、学習支援者端末61が複数の場合、例えば、複数に区分したり段階にレベル分けしたり、専門性が高い分野については別にする等、複数の各端末に配分してもよい   The learning supporter terminal 61 receives the content data, the learner's response (answer) to the content data, and the output contents thereof, creates instruction contents with reference to the reaction and output contents, and creates an autonomous learning support system server 51. Send to. Note that only one learning supporter terminal 61 is shown in FIG. 4, but a plurality of learning supporter terminals 61 may be provided. In addition, when there are a plurality of learning supporter terminals 61, for example, the learning supporter terminals 61 may be distributed to a plurality of terminals, for example, divided into a plurality of levels, divided into stages, or separated from a highly specialized field.

コンテンツ作成/採点者端末71は、コンテンツ作成者とそのコンテンツの分野の権威有る研究者の端末であり、コンテンツに対してメタデータを付与したり、追加/更新するための端末である。コンテンツ作成者のみでメタデータを付与すると、偏りや誤りがあった場合でも気付かない場合があるが、権威有る研究者の端末で監修されることで、偏りや誤りが少なく、より高度なメタデータを付与することができる。   The content creation / scorer terminal 71 is a terminal of a content creator and an authoritative researcher in the field of the content, and is a terminal for adding metadata to the content and for adding / updating the content. If metadata is given only by the content creator, it may not be noticed even if there is a bias or error, but it is supervised by an authoritative researcher's terminal, so there is less bias and error, and more advanced metadata Can be granted.

メンター(コントリビュータ)端末81は、第三者的な立場や、中立的な立場で記載された内容を取得するための端末であり、コンテンツに対するメタデータが偏向性や異常内容を有している場合、それに対して、コンテンツの学習者側や学習支援者が疑問を持っても、異論を送信できない場合がある。そのためメンター(コントリビュータ)端末81を設け、第三者的な意見や、中立的な意見を得られるようにしている。   The mentor (contributor) terminal 81 is a terminal for acquiring the contents described from a third-party standpoint or neutral standpoint, and the metadata for the contents has a bias or abnormal content On the other hand, even if the content learner side or the learning supporter has a question, the objection may not be transmitted. For this reason, a mentor (contributor) terminal 81 is provided so that third-party opinions and neutral opinions can be obtained.

図6は、図4のシステムにおける処理フローの一例を示す図である。
コンテンツ作成者はコンテンツ作成/権威者端末71で、コンテンツを作成すると共に、初期のメタデータを制定して各コンテンツに付随させ、自律学習システムサーバ51に送信する(S50)。自律学習システムサーバ51は、受信(S51)した初期メタデータ付随コンテンツをコントリビュータ端末81に送信する(S52)。コントリビュータ端末81は、受信(S53)した初期メタデータ付随コンテンツに対して追加/改訂を実施し、追加/改訂メタデータ付随コンテンツを自律学習システムサーバ51に送信する(S54)。なお、権威者が初期メタデータ付随コンテンツの作成に関係しない場合には、コントリビュータ端末81に送信する前に、権威者端末71に初期メタデータ付随コンテンツを送信し、初期メタデータ付随コンテンツに対して権威者が追加/改訂を実施し、追加/改訂メタデータ付随コンテンツを自律学習システムサーバ51に送信するようにする。
FIG. 6 is a diagram showing an example of a processing flow in the system of FIG.
The content creator creates content at the content creation / authoritative terminal 71, establishes initial metadata, attaches it to each content, and transmits it to the autonomous learning system server 51 (S50). The autonomous learning system server 51 transmits the received initial metadata accompanying content to the contributor terminal 81 (S52). The contributor terminal 81 performs addition / revision on the received initial metadata-attached content, and transmits the addition / revision metadata-attached content to the autonomous learning system server 51 (S54). If the authority is not involved in the creation of the initial metadata-accompanying content, the initial metadata-related content is transmitted to the authority terminal 71 before being transmitted to the contributor terminal 81, and The authority performs the addition / revision and transmits the content with the addition / revision metadata to the autonomous learning system server 51.

次に、自律学習システムサーバ51は、受信(S55)した追加/改訂メタデータ付随コンテンツを学習者のユーザ端末11〜23に送信する(S56)。学習者は、受信(S57)した追加/改訂メタデータ付随コンテンツに対する反応(解答)を選択/記入して自律学習システムサーバ51に送信する(S58)。   Next, the autonomous learning system server 51 transmits the added / revised metadata accompanying content received (S55) to the user terminals 11 to 23 of the learner (S56). The learner selects / fills the response (answer) to the received / revised metadata-accompanying content received (S57) and transmits it to the autonomous learning system server 51 (S58).

自律学習システムサーバ51は、受信(S59)した追加/改訂メタデータ付随コンテンツに対する反応(解答)、元のコンテンツ、履歴、過去の同種コンテンツに付随するメタデータ等から統計処理を実施し(S60)、その統計処理の結果から各メタデータに基づく出力内容を検出する(S61)。自律学習システムサーバ51は、追加/改訂メタデータ付随コンテンツ、それに対する反応(解答)、及び、各メタデータに基づく出力内容をコーチ(学習支援者)端末61に送信する(S62)。   The autonomous learning system server 51 carries out statistical processing from the response (answer) to the received / revision metadata-attached content received (S59), the original content, history, metadata attached to the past similar content, etc. (S60). Then, output contents based on each metadata are detected from the result of the statistical processing (S61). The autonomous learning system server 51 transmits the added / revised metadata-accompanying content, the response (answer) to the content, and the output content based on each metadata to the coach (learning supporter) terminal 61 (S62).

コーチ(学習支援者)端末61は、受信(S63)した追加/改訂メタデータ付随コンテンツ、それに対する反応(解答)、及び、各メタデータに基づく出力内容から、反応と出力内容に対する指導内容を作成して、自律学習システムサーバ51に送信する(S64)。   The coach (learning supporter) terminal 61 creates instruction contents for the reaction and the output contents from the received / revision metadata-attached content received (S63), the response (answer) to the content, and the output content based on each metadata. And it transmits to the autonomous learning system server 51 (S64).

自律学習システムサーバ51は、受信(S59)した指導内容と、追加/改訂メタデータ付随コンテンツ、それに対する反応(解答)、及び、各メタデータに基づく出力内容とから、学習者の履歴データ及びメタデータの記録を更新する(S66)。そして、自律学習システムサーバ51は、反応(解答)に対する結果(指導内容)と、各メタデータに基づく出力内容とを学習者のユーザ端末11〜23に送信する(S67)。その際に、自律学習システムサーバ51は、必要に応じて、学習者の課題、新目標、新スケジュール、新たなコンテンツ(問題)等を学習者に送信するようにする。   The autonomous learning system server 51 calculates the history data and meta data of the learner from the received instruction content (S59), the additional / revised metadata accompanying content, the response (answer) to the content, and the output content based on each metadata. The data record is updated (S66). And the autonomous learning system server 51 transmits the result (guidance content) with respect to reaction (answer) and the output content based on each metadata to the learner's user terminals 11-23 (S67). At that time, the autonomous learning system server 51 transmits the learner's assignment, new goal, new schedule, new content (problem), etc. to the learner as necessary.

学習者は、受信(S68)した指導内容と、各メタデータに基づく出力内容により、学習の問題点や今後の学習を深めることができる。つまり、学習者は、高度でばらつきの少ない客観的アドバイス等の付加情報を得ることができる。   The learner can deepen learning problems and future learning based on the received instruction content (S68) and the output contents based on each metadata. That is, the learner can obtain additional information such as objective advice with high degree and little variation.

その後、学習者は、図7、図8に示したように、受信(S68)した指導内容、学習者の課題、新目標、新スケジュール等に対して疑問が生じた場合には、コーチ(学習支援者)に対して指導者相談1をコーチ(学習支援者)端末61に送信(S69)して、解答を送ってもらったり(S70)、メンターに対して傍流上級者相談2をメンター端末81に送信(S71)して、解答を送ってもらったり(S72)同目標や同レベルの他の学習者:ユーザー(又は学習者グループ:ユーザーグループ)に対して同レベル者相談3を同目標他ユーザー端末(11〜23)に送信(S73)して、解答を送ってもらったり(S74)することで、より、効果的な学習方法を得たり、苦手克服の学習のモチベーションを得ることが可能である。   Thereafter, as shown in FIG. 7 and FIG. 8, if the learner has questions about the received instruction content (S68), the learner's tasks, new goals, new schedule, etc., the coach (learning) Instructor consultation 1 is sent to coach (learning supporter) terminal 61 for the supporter (S69), and the answer is sent (S70). (S71) and have the answer sent (S72) Other learners of the same goal or the same level: User (or learner group: user group) Same level consultation 3 By sending (S73) to the user terminals (11 to 23) and sending them answers (S74), it is possible to obtain a more effective learning method or to acquire motivation for learning to overcome weaknesses. It is.

以上のように本発明の実施形態によれば、学習者に高度でばらつきの少ないアドバイス等の付加情報を供給できるだけでなく、学習支援者/指導者側の工数や時間を減らして最終的に学習コストの上昇を抑制でき、さらに、問題作成者/運営側にとっても、個々のコンテンツに対して、サポートテーブル等を作成、追加及び変更する作業の工数を軽減し、コンテンツが増加や変更された場合にも、サポートテーブル等の変更作業量の増加を抑制可能な学習支援方法、端末装置用プログラム、支援サーバ用プログラム、記憶媒体、及び端末装置を提供することができる。   As described above, according to the embodiment of the present invention, it is possible not only to supply additional information such as advice with high degree and less variation to the learner, but also to reduce the man-hours and time on the learning supporter / instructor side and finally learn. The increase in cost can be suppressed, and the problem creator / operator can reduce the man-hours for creating, adding and changing support tables for each content, and the content is increased or changed In addition, it is possible to provide a learning support method, a terminal device program, a support server program, a storage medium, and a terminal device that can suppress an increase in the amount of change work such as a support table.

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。   As mentioned above, although this invention was demonstrated using embodiment, the technical scope of this invention is not limited to the range as described in the said embodiment. It will be apparent to those skilled in the art that various modifications or improvements can be added to the above-described embodiment. It is apparent from the scope of the claims that the embodiments added with such changes or improvements can be included in the technical scope of the present invention.

11〜13 一般ユーザ端末、
21〜23 登録ユーザ端末、
31 ネットワーク、
41 他社プラットホームシステムサーバ、
43 プラットホームシステムインターフェース、
45 プラットホームシステムデータベース、
51 自律学習支援システムサーバ、
53 自律学習支援システムインターフェース、
55 自律学習支援データベース、
61 学習支援者端末、
71 コンテンツ作成/採点者端末、
81 メンター(コントリビュータ)端末、
101 CPU(セントラル・プロセシング・ユニット)、
102 ROM(リード・オンリー・メモリ)、
103 RAM(ランダム・アクセス・メモリ)、
104 通信インターフェース(I/F)、
105 ハードディスク(HD)ドライブ、
106 フロッピー(登録商標)ディスク(FD)ドライブ、
107 CD−ROMドライブ、
108 入出力(I/O)チップ、
109 グラフィックコントローラ、
110 表示装置、
111 主コントローラ、
112 入出力(I/O)コントローラ、
115 外部メモリ入出力部、
150 フロッピー(登録商標)ディスク(FD)、
160 コンパクトディスク(CD)、
170外部メモリチップ、
212 制御部、
213 表示部、
214 入力部、
215 記憶部、
216 外部記憶装置インターフェース(I/F)、
217 通信インターフェース(I/F)、
221 システム制御プログラム部、
222 コンテンツデータ部、
223 学習者データ部、
231 メタデータ処理プログラム部、
232 メタデータ部、
233 学習履歴部、
234 メタデータ履歴部。
11-13 General user terminal,
21-23 registered user terminals,
31 network,
41 Other platform system server,
43 platform system interface,
45 platform system database,
51 autonomous learning support system server,
53 Autonomous learning support system interface,
55 Autonomous learning support database,
61 Learning supporter terminal,
71 Content creation / grading terminal,
81 Mentor (contributor) terminal,
101 CPU (Central Processing Unit),
102 ROM (read only memory),
103 RAM (Random Access Memory),
104 Communication interface (I / F),
105 hard disk (HD) drive,
106 floppy (registered trademark) disk (FD) drive,
107 CD-ROM drive,
108 Input / output (I / O) chips,
109 graphic controller,
110 display device,
111 main controller,
112 input / output (I / O) controller;
115 external memory input / output unit,
150 floppy disk (FD),
160 Compact Disc (CD),
170 external memory chip,
212 control unit,
213 display unit,
214 input section,
215 storage unit,
216 External storage device interface (I / F),
217 communication interface (I / F),
221 system control program section,
222 content data section,
223 learner data section,
231 Metadata processing program part,
232 metadata part,
233 learning history section,
234 Metadata history part.

Claims (12)

入出力可能な情報処理装置を用いて、コンテンツデータによる学習を支援する学習支援方法であって、
前記コンテンツデータに対応して付随するメタデータと、当該メタデータに基づく出力内容が予め設定され、
前記情報処理装置が、
前記コンテンツデータ及びそれに対応して学習者により入力された内容から前記メタデータを検出するステップと、
検出された前記メタデータを記憶するステップと、
前記メタデータに基づく出力内容を出力するステップと、
を実施することを特徴とする学習支援方法。
A learning support method for supporting learning by content data using an input / output information processing apparatus,
Metadata associated with the content data and output contents based on the metadata are preset,
The information processing apparatus is
Detecting the metadata from the content data and correspondingly input by the learner;
Storing the detected metadata;
Outputting the output content based on the metadata;
A learning support method characterized by carrying out
前記メタデータに基づく出力内容を出力するステップでは、
前記メタデータに対応する出力内容を読み出すステップと、
上記出力内容を出力するステップと、
を有することを特徴とする請求項1に記載の学習支援方法。
In the step of outputting the output content based on the metadata,
Reading the output content corresponding to the metadata;
Outputting the output contents;
The learning support method according to claim 1, further comprising:
前記メタデータに基づく出力内容を出力するステップでは、
記憶された過去の前記メタデータと合わせて統計処理を行うステップと、
上記ステップの結果の統計結果に対応する出力内容を読み出すステップと、
上記出力内容を出力するステップと、
を有することを特徴とする請求項1に記載の学習支援方法。
In the step of outputting the output content based on the metadata,
Performing statistical processing together with the stored past metadata;
Reading the output content corresponding to the statistical result of the above step;
Outputting the output contents;
The learning support method according to claim 1, further comprising:
前記情報処理装置が通信回線網を介して支援サーバに接続可能な端末装置であり、
前記端末装置が、
通信回線網を介して接続された支援サーバと通信接続するステップと、
記憶されたメタデータを支援サーバに送信するステップと、
を実施し、
前記支援サーバが、
前記端末装置からのメタデータを受信するステップと、
受信したメタデータを記憶するステップと、
受信したメタデータと、過去に記憶されたメタデータとを演算処理するステップと、
演算処理されたメタデータに基づく出力内容を前記端末装置に出力するステップと、
を実施し、
端末装置が
前記支援サーバからの出力内容を受信するステップと、
前記出力内容を出力するステップと、
を実施することを特徴とする請求項1〜3のいずれか1項に記載の学習支援方法。
The information processing device is a terminal device connectable to a support server via a communication network;
The terminal device is
Communicating with a support server connected via a communication network;
Sending the stored metadata to the support server;
Carried out
The support server is
Receiving metadata from the terminal device;
Storing the received metadata; and
Calculating the received metadata and the metadata stored in the past;
Outputting the output content based on the processed metadata to the terminal device;
Carried out
A terminal device receiving the output content from the support server;
Outputting the output content;
The learning support method according to claim 1, wherein the learning support method is performed.
前記支援サーバが、前記メタデータを演算処理するステップでは、
当該メタデータを統計処理する
ことを特徴とする請求項4に記載の学習支援方法。
In the step of processing the metadata by the support server,
The learning support method according to claim 4, wherein the metadata is statistically processed.
前記支援サーバが、前記メタデータを演算処理するステップでは、
当該メタデータを用いて予め設定された目標値に対する到達度を求める
ことを特徴とする請求項4又は5に記載の学習支援方法。
In the step of processing the metadata by the support server,
The learning support method according to claim 4 or 5, wherein a degree of achievement with respect to a preset target value is obtained using the metadata.
前記支援サーバが、前記メタデータを演算処理するステップでは、
当該メタデータを用いて予め設定された目標値に達するための必要項目の各段階到達予定日を求める
ことを特徴とする請求項4〜6のいずれか1項に記載の学習支援方法。
In the step of processing the metadata by the support server,
The learning support method according to any one of claims 4 to 6, wherein the estimated date of arrival at each stage of a necessary item for reaching a preset target value is obtained using the metadata.
前記支援サーバが、前記メタデータを演算処理するステップでは、
当該メタデータおよび過去の到達度及び予定日を用いて端末使用者の評価を求める
ことを特徴とする請求項7に記載の学習支援方法。
In the step of processing the metadata by the support server,
The learning support method according to claim 7, wherein an evaluation of a terminal user is obtained using the metadata, a past achievement level, and a scheduled date.
請求項1〜8の学習支援方法の端末装置における各ステップを実施する端末装置用プログラム。   The program for terminal devices which performs each step in the terminal device of the learning assistance method of Claims 1-8. 請求項4〜8の学習支援方法の支援サーバにおける各ステップを実施する支援サーバ用プログラム。   A support server program for executing each step in the support server of the learning support method according to claim 4. 請求項1〜8の学習支援方法の端末装置におけるステップを実施するプログラムを記憶する記憶媒体。   The storage medium which memorize | stores the program which implements the step in the terminal device of the learning assistance method of Claims 1-8. 表示出力又は音声出力の少なくともいずれか一方を出力できる出力装置と、画像入力、音声入力又は文字入力の少なくともいずれか一つを入力できる入力装置を備える端末装置であって、
請求項9のプログラムがインストールされた支援プログラム記憶部と、
対応するメタデータが予め付随されたコンテンツデータ及びそれに対応して前記入力装置から入力された内容から前記メタデータを検出するメタデータ検出部と、
前記メタデータに基づく出力内容を記憶する出力内容記憶部と、
検出された前記メタデータを記憶するメタデータ記憶部と、
検出された前記メタデータに基づき前記出力内容を求める制御部と、
前記メタデータに基づく出力内容を前記出力装置に出力する出力部と、
を備えることを特徴とする端末装置。
A terminal device including an output device capable of outputting at least one of display output and voice output, and an input device capable of inputting at least one of image input, voice input, and character input,
A support program storage unit in which the program of claim 9 is installed;
A metadata detection unit for detecting the metadata from the content data associated with the corresponding metadata in advance and the content correspondingly input from the input device;
An output content storage unit for storing output content based on the metadata;
A metadata storage unit for storing the detected metadata;
A control unit for obtaining the output content based on the detected metadata;
An output unit that outputs the output content based on the metadata to the output device;
A terminal device comprising:
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