JP2013007877A - e−learningを活用した人財能力志向型教育システム - Google Patents
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Abstract
【課題】従来の方法では、学習結果である点数をもとに、教育管理者が次期学習コンテンツをe-learningシステム上に登録する形で提供してきた。この方法だと、必ずしも学習者にとって、最適なコンテンツを学習させるという観点において、十分だとは言えない部分があると考える。
【解決手段】上記課題を解決する為に、本発明は、学習者が実施する学習コンテンツにおいて、点数だけでなく、回答内容に関する、重み付けを行う事により、同一点数でも学習コンテンツによる理解度の差を示す事が可能になり、学習者にとって、より最適な学習コンテンツを提供する事にある。
【選択図】図6
【解決手段】上記課題を解決する為に、本発明は、学習者が実施する学習コンテンツにおいて、点数だけでなく、回答内容に関する、重み付けを行う事により、同一点数でも学習コンテンツによる理解度の差を示す事が可能になり、学習者にとって、より最適な学習コンテンツを提供する事にある。
【選択図】図6
Description
本発明は、学習者がネットワーク上で電子教材を学習する学習ナビゲーションシステムに関する。
近年、ネットワーク技術の発展により、学習者の時間・場所を限定しない学習方法である、e-learningシステムが着目されている。e-learningの時間・場所の制約を限定しない利点を活かし、個人が自由な時間で学習することになっている。
上記従来技術においての課題として、学習すべきコンテンツを学習者がとって学習効果の高いe-learningコンテンツを提供する。
特許文献1には、個人の属性から組織として学習すべきコンテンツを特定し、学習者に学習させる技術が開示されている。
従来の方法では、学習結果である点数をもとに、教育管理者が次期学習コンテンツをe-learningシステム上に登録する形で提供してきた。この方法だと、必ずしも学習者にとって、学習効果の高いコンテンツを学習させるという観点において、十分だとは言えない部分があると考える。
上記課題を解決する為に、本発明は、学習者が実施する学習コンテンツにおいて、点数だけでなく、回答内容に関する、重み付けを行う事により、同一点数でも学習コンテンツによる理解度の差を示す事が可能になり、学習者にとって、より最適な学習コンテンツを提供する事にある。
本発明により、学習者の受講結果に合わせ、学習効果の高いコンテンツを提供する、人財能力志向型教育システムを提供することができる。
以下、本発明のe-learningシステムを実現するための形態を図を用いて説明する。
図1は本発明によるe-learningにおける人財能力志向型教育システムの全体の構成例を示す図である。図1に示すように、教育システムは、複数の学習者PC100がインターネット等のネットワークを介してe-Learningサーバ300に接続されている。また、e-Learningサーバ300には、人事システムサーバ200とDBサーバ500と管理者PC400がLAN等により接続されている。
図2は、学習者PC100のハードウェア構成を示すブロック図である。図2に示すように、受講者PC100は、メモリ101と、CPU102と、CPU102が実行するログイン、ログアウト機能103、受講機能104、情報を入力する入力部105と、情報を表示する表示部106を具備する。
図3は、人事システムサーバ200のハードウェア構成を示すブロック図である。メモリ201と、CPU202と、各DBを管理するDBMS203、CPU202が実行する人事データ作成機能205、サーバ認証機能206等のプログラムを記憶する記憶部と、情報を入力する入力部207と、情報を表示する表示部208を具備する。
図4は、e-Learningサーバ300のハードウェア構成を示すブロック図である。メモリ301と、CPU302と、各DBを管理するDBMS303、CPU302が実行するe-learningプログラム機能306、メール送信機能307、人事データ取得機能308、コンテンツデータ送信機能309、受講履歴登録・更新機能310、統計表作成機能311等のプログラム等を記憶する記憶部と、情報を入力する入力部312と、情報を表示する表示部313を具備する。
図5は、管理者PC400のハードウェア構成を示すブロック図である。メモリ401と、CPU402と、CPU402が実行するメール受信機能403を記憶する記憶部と、情報を入力する入力部404と、情報を表示する表示部405を具備する。
図6は、DBサーバ500のハードウェア構成を示すブロック図である。メモリ501と、CPU502と、各DBを管理するDBMS503、情報を入力する入力部507と、情報を表示する表示部508と、問題数数カウンタ機能509、検数カウンタ機能510を具備する。
図7は、本発明に関する全体の流れを示す図である。
まず、受講者は受講者PC(100)より、e-Learningサーバ(300)にアクセスし、ログインを行う(図8参照)。
ログイン後、受講者は受講者PC(100)より、e-Learningサーバ(300)から呼び出された学習コンテンツ画面内にある学習開始ボタンをクリックし、学習開始し、学習終了後、採点処理を行う(図9参照)。
採点終了後、DBサーバ(500)の学習成果情報DB(図15)内に格納されている採点結果を学習コンテンツDB(図16)内の各問題毎に含まれる重み付け(回答内容)テーブルと比較し、分析を行い、分析した結果を学習成果情報DB(図15)の重み付け(回答内容)テーブルに格納する(図10参照)。
分析終了後、学習成果情報DB(図15)に格納されている点数と重み付け(回答内容)数値を学習計画情報DB(図17)内の点数合計テーブルと重み付け合計(回答内容)テーブルに移行し、学習コンテンツDB(図16)内の各コンテンツIDに紐付けされた点数合計範囲テーブルと重み付け合計範囲(回答内容)より、次回受講学習コンテンツIDとの突合せを行う。突合せの結果、適合した次回受講学習コンテンツIDを次回受講学習コンテンツとして、学習計画情報DB(図17)内の次回受講学習コンテンツIDテーブルに格納する(図11参照)。
次回受講学習コンテンツID確定後、受講者が再度学習開始する時には、学習計画情報DB(図17)内の次回受講学習コンテンツIDテーブルの情報をもとに、学習コンテンツDB(図16)内から学習コンテンツを選定し、学習コンテンツ画面を表示させる。
ログアウト時には、受講者PC(100)より、(e-learning)サーバ(300)学習終了要請を実施し、(e-learning)サーバ(300)より、学習結果のDBサーバ(500)への格納など実施し、学習終了処理を完了させる。
また、受講者の上長や管理者への受講情況を(e-learning)サーバ(300)で統計表として纏め、統計表を(e-learning)サーバ(300)より、管理者PC(400)にメールで送信する。尚、統計表は、上長や管理者により管理面でのより効果の高い資料に手を加えられやすくする為にCSVファイル形式で格納可能である。
図8は、ログイン成功時のシーケンスを示す図である。
まず、図8のログイン成功時において、事前に、(e-learning)サーバ(300)次に受講者PC(100)より、(e-learning)サーバ(300)へログイン画面の要求を行う(STEP1001)。
(e-learning)サーバ(300)より、認証サーバ(500)へログイン画面を送信するSTEP1002)。
(e-learning)サーバ(300)より、認証サーバ(500)へログイン画面を送信するSTEP1002)。
受講者がログイン画面より、認証情報(ユーザID、パスワード)を入力する(STEP1003)。
受講者PC(100)より、(e-learning)サーバ(300)へ認証情報を送信する(STEP1004)。
(e-learning)サーバ(300)へ送信された認証情報と事前に(e-learning)サーバ(300)内の認証DB(303)に登録されている認証情報との突合せを実施する(STEP1005)。
(e-learning)サーバ(300)へ送信された認証情報と事前に(e-learning)サーバ(300)内の認証DB(303)に登録されている認証情報が同一であった場合、“OK”メッセージを認証サーバ(500)より(e-learning)サーバ(300)へ送信する(STEP1006)。
尚、認証に失敗した場合は、再度(e-learning)サーバ(300)より受講者PC(100)へ、ログイン画面を送信されるので、受講者がログイン画面上で認証情報を入力する事で再ログインを行う。
(e-learning)サーバ(300)から、受講者PC(100)へ学習画面のデータを送信し、学習がスタートする(STEP1007)。
図9は、採点時のシーケンスを示す図である。
受講者PC(100)より、(e-learning)サーバ(300)へコンテンツIDを含む学習の開始要求を行う(STEP2001)。
(e-learning)サーバ(300)より、(DB)サーバ(500)へ“学習開始”メッセージを送信する(STEP2002)
(DB)サーバ(500)は、コンテンツIDを元に学習コンテンツDB(図17)を参照し、該当コンテンツデータを取得し、(e-learning)サーバ(300)へ該当コンテンツデータを含む学習コンテンツ画面を送信する(STEP2003)。
(e-learning)サーバ(300)より、受講者PC(100)へ該当コンテンツデータを含む学習コンテンツ画面を送信する(STEP2004)。
(DB)サーバ(500)は、コンテンツIDを元に学習コンテンツDB(図17)を参照し、該当コンテンツデータを取得し、(e-learning)サーバ(300)へ該当コンテンツデータを含む学習コンテンツ画面を送信する(STEP2003)。
(e-learning)サーバ(300)より、受講者PC(100)へ該当コンテンツデータを含む学習コンテンツ画面を送信する(STEP2004)。
受講者PC(100)より、該当コンテンツデータを含む学習コンテンツ画面にある
学習ボタンをクリックし、学習を実施する(STEP2005)。
学習ボタンをクリックし、学習を実施する(STEP2005)。
学習が完了したら、受講者PC(100)より、採点ボタンをクリックし、学習者ID、コンテンツID、問題等の学習結果を(e-learning)サーバ(300)へ送信し、回答内容の採点要求を行う(STEP2006)。
(e-learning)サーバ(300)より、学習結果を(DB)サーバ(500)へ送信し、回答内容の採点開始メッセージを送信する(STEP2007)。
(DB)サーバ(500)は、(DB)サーバ(500)に送信された学習結果を(DB)サーバ(500)内の学習コンテンツDB(図16)にある問題テーブルと学習結果と比較し、採点を行う(STEP2008)。
(STEP2008)で採点された結果を含む学習結果を(DB)サーバ(500)内の学習成果情報DB(図15)に格納する(STEP2009)。
(DB)サーバ(500)より、(e-learning)サーバ(300)へ採点結果を含む採点結果画面を送信する(STEP2010)。
(e-learning)サーバ(300)より、受講者PC(100)へ採点結果を含む採点結果画面を送信する(STEP2011)。
図10はDBサーバ(500)内の学習成果情報DB(図15)内の回答内容テーブルに格納されている回答内容を分析し、次回学習コンテンツ選定を行う上での重要な要素となる、回答内容による重み付けを行い、そのデータを学習成果情報DB(図15)内の重み付け(回答内容)テーブルに格納する際のフローチャートを示す図である。
図10の振舞いについて説明する。
今回の分析では、(DB)サーバ(500)内に具備している問題数カウンタ(509)と検数カウンタ機能(510)を用いて分析作業を実施していく。問題数カウンタ(509)は数値を入力する際にはゼロクリアされており、一定のタイミングで数値を加えていく検数カウンタ(510)の数値が同一になった場合、分析を終了し、それまでに加えられた“重み付け数値”は、学習成果情報DB(図15)に格納され、問題数カウンタ(509)及び検数カウンタ(510)はゼロクリアされる。
本分析時に回答が不正解であった場合、問題の分野に対する苦手フラグの付与を問題毎に行う事により、本人の苦手分野を学習管理者が見極める材料とする。また、再度学習者が同一学習コンテンツ実施時に同一の問題を正解した場合、苦手フラグを解除するものとする。
上記の部分に関しては、各問題毎ではなく、各学習コンテンツ毎での苦手フラグを付与する方法でも対応可能である。
以下、フローチャートに沿って説明していく。
まず、学習成果情報DB(図15)の回答内容テーブルのデータをDBサーバ(500)上で分析を開始する(STEP3001)。
まず、学習成果情報DB(図15)の回答内容テーブルのデータをDBサーバ(500)上で分析を開始する(STEP3001)。
DBサーバ(500)に具備している問題数カウンタ(509)に受講者が学習した
学習コンテンツの問題数と同数の数値を加える(STEP3002)。
学習コンテンツの問題数と同数の数値を加える(STEP3002)。
DBサーバ(500)に具備している検数カウンタ(510)に1を加える(STEP3003)。
検数カウンタ(510)と同数の受講者が学習した学習コンテンツの問題の回答内容を確認する(STEP3004)。
検数カウンタ(510)と同数の受講者が学習した学習コンテンツの問題の回答内容が正解であるか(DB)サーバ(500)内の学習コンテンツDB(図16)にある問題テーブルと比較し、確認する(STEP3005)。
(STEP3005)において、不正解であった場合、受講者が回答した学習コンテンツの問題に“重み付け数値”が付与されているかどうか確認する(STEP3006)。
(STEP3006)において、受講者が回答した学習コンテンツの問題に“重み付け数値”が付与されていた場合、付与されていた“重み付け数値”が学習成果情報DB(図15)内の重み付け(回答内容)テーブルに格納される(STEP3007)。
(STEP3007)において、受講者が回答した学習コンテンツの問題に“重み付け数値”が付与されていた場合及び(STEP3006)において、“重み付け数値”が付与されていなかった場合、学習成果情報DB(図15)内の苦手フラグテーブルに苦手フラグをたてる(苦手フラグテーブルに1と表示される)(STEP3008)。
(STEP3005)において、受講者が学習した学習コンテンツの問題の回答内容が正解であった場合、いままで受講者が同学習コンテンツを受講しているか確認する。受講している事が確認できた場合、学習成果情報DB(図15)内の苦手フラグテーブルに苦手フラグがたっているかを確認する(STEP3009)。
(STEP3009)において、学習成果情報DB(図15)内の苦手フラグテーブルに苦手フラグがたっている場合、“苦手フラグ”がクリアされる(苦手フラグテーブルが空になる)(STEP3010)。
(STEP3008)処理の後及び(STEP3009)において、学習成果情報DB(図15)内の苦手フラグテーブルに苦手フラグがたっていなかった場合、または、(STEP3010)において、学習成果情報DB(図15)内の苦手フラグテーブルに苦手フラグがクリアされた後において、DBサーバ(500)内の問題数カウンタ(509)と検数カウンタ(510)の数値が同一か確認する。もし、問題数カウンタ(509)と検数カウンタの数値(510)が同一でない場合、(STEP3002)以降の処理を繰り返していく(STEP3011)。
(STEP3011)において、DBサーバ(500)内の問題数カウンタ(509)と検数カウンタ(510)の数値が同一であった場合、同学習コンテンツにおける、学習成果情報DB(図15)内の点数テーブルと重み付け(回答内容)テーブルに格納されている数値を学習計画情報DB(図17)内の点数テーブルと重み付け(回答内容)テーブルへ移行する(STEP3012)。
DBサーバ(500)内の問題数カウンタ(509)と検数カウンタ(510)に関しては、次回、受講者が学習コンテンツを利用する際、同様の処理を行う必要がある為、数値のクリアを行う(STEP3013)。
終了処理を行う(STEP3014)。
図11は、次回学習コンテンツを選定及び確定時のシーケンス示す図である。
学習計画情報DB(図17)内に格納した点数テーブルと重み付け(回答内容)テーブルの数値により、次回受講学習コンテンツを確定させる(STEP4001)。
まず、学習計画情報DB(図17)内に格納した点数テーブルの数値を確認する(STEP4002)。
次に、学習計画情報DB(図17)内に格納した重み付け(回答内容)テーブルの数値が何点かを確認する(STEP4003)。
(STEP4002)、(STEP4003)で確認した数値と、学習コンテンツDB(図16)内に格納されている、受講者が今回学習したコンテンツの点数範囲テーブル、重み範囲(回答内容)テーブルと比較し、適合するコンテンツとの突合せを行う(STEP4004)。
(STEP4004)の結果、学習コンテンツDB(図16)より適合した学習コンテンツを見つけたら、次回受講学習コンテンツとして、学習計画情報DB(図17)内の次回受講学習コンテンツテーブルに格納する事により、次回次回受講学習コンテンツが確定する(STEP4005)。
終了処理を行う(STEP4006)。
図12は、ログアウト時のシーケンスを示す図である。
図12のシーケンス図において、ログアウト(学習終了)時の振舞いについて説明する。ログイン成功時及び採点時に関しては、既に別資料で説明済なので、ここでは、(受講者)PC(100)が(e-learning)サーバ(300)に学習終了要請を実施し、学習終了処理が完了するまでを示す。
まず、(受講者)PC(100)が(e-learning)サーバ(300)に学習終了の要求を行う(STEP5001)。
(e-learning)サーバ(300)内の(e-learning)プログラム機能(308)が、学習終了処理を実施、学習終了直前の受講履歴を受講履歴DB(図20)へ保存する(STEP5002)。
(e-learning)サーバ(300)が学習終了画面を、(受講者)PC(100)に送信し、学習が終了する(STEP5003)。
図13は、統計表作成時のシーケンスを示す図である。
次に図13のシーケンス図において、受講者の上長や管理者への受講状況を纏めた統計票をメールで送信する際の振舞いについて説明する。尚、統計表は、e-learning受講履歴情報に受講者の人事データ(作業状況(作番))情報を加え、実際の学習や管理面での効果(実用レベルの高い)資料に手を加えている。また、送信時期などは、e-learning実施中間、終了後など、条件により設定可能。
まず、(e-learning)サーバ(300)が(人事システム)サーバ(200)内の人事DB(図19)内にある人事データ取得要求を行う(STEP6001)。
(人事システム)サーバ(200)が(e-learning)サーバ(300)からの人事データ取得要求を受け、人事DB(図19)内にある人事データを(e-learning)サーバ(300)へ送信する(STEP6002)。
(e-learning)サーバ(300)が(人事システム)サーバ(200)より、人事データを受信し、受講履歴DB(図20)内にある受講履歴データとのマージを実施、統計表を作成する(STEP6003)。
(e-learning)サーバ(300)が統計表データを添付したメールを(管理者)PC(400)へ送信する(STEP6004)。
図14は、認証DBの構成例を示す図である。図17に示すように、認証DBは、学習者ID(=ユーザID:U0123など)と所属(営業部など)と役職(主任など)とパスワード(abc789など)とがそれぞれ対応付けされて記憶されている。
図15は、学習成果情報DBの構成例を示す図である。図15に示すように、学習成果情報DBは、学習者ID(=ユーザID:U0123など)と所属(営業部など)と役職(主任など)とコンテンツID(T0456など)とコンテンツの実施した結果である点数合計(80など)と回答内容によって学習者の理解度を測る指標である重み付け合計(回答内容:3など)と問題(問題1など)と問題毎の点数(2など)と学習者が該当学習コンテンツ(或いは該当問題)において苦手であるかを判別する苦手フラグ(1など)と問題毎の回答内容(ア.JAVA(登録商標)など)と問題毎の重み付け(回答内容:3など)とがそれぞれ対応付けされて記憶されている。
図16は、学習コンテンツDBの構成例を示す図である。図16に示すように、学習コンテンツDBは、コンテンツID(T0456など)とコンテンツ名(JAVA(登録商標)技法など)と問題(問題1など)と問題毎の正解(Bなど)と回答内容によって学習者の理解度を測る指標である重み付け(回答内容:3など)と次期コンテンツを選定するにあたり、学習者が最も最近に学習した学習コンテンツの点数合計と重み付け合計で判定する為に必要な要素である、学習者が実施したコンテンツID(T0111など)と学習者が実施した学習コンテンツの点数合計範囲(80≦x≦100など)と重み付け合計範囲(80≦x≦100など)と学習者が最も最近に学習した学習コンテンツの点数合計と重み付け合計により選定された次回受講コンテンツID(T0789など)とがそれぞれ対応付けされて記憶されている。
図17は、学習計画情報DBの構成例を示す図である。図17に示すように、学習計画情報DBは、学習者ID(=ユーザID:U0123など)と学習者がこれまでに受講したコンテンツの実績を管理する為に必要なコンテンツ受講実績(コンテンツID:T0456など)と次回受講コンテンツID(T0789など)と学習者が実施した学習コンテンツの点数合計(80など)と重み付け合計(回答内容:80など)とがそれぞれ対応付けされて記憶されている。
図18は、統計表DBの構成例を示す図である。図18に示すように、統計表DBは、学習者ID(=職員ID:U0123など)と所属(営業部など)と役職(主任など)と作番(S12345など)とコンテンツID(T0456など)と実施状況(実施済など)とがそれぞれ対応付けされて記憶されている。尚、実施状況とは、学習者が学習を終了しているか否かを表す項目であり、終了している場合は○で、終了していない場合は、×で表示される。
図19は、人事DBの構成例を示す図である。図19に示すように、人事DBは、
学習者ID(=職員ID:U0123など)と所属(営業部など)と役職(主任など)と作番(S12345など)と対象作番の期間(2010/10/01〜2011/03/31など)とがそれぞれ対応付けされて記憶されている。
学習者ID(=職員ID:U0123など)と所属(営業部など)と役職(主任など)と作番(S12345など)と対象作番の期間(2010/10/01〜2011/03/31など)とがそれぞれ対応付けされて記憶されている。
図20は、受講履歴DBの構成例を示す図である。図20に示すように、受講履歴DBは、学習者ID(=ユーザID:U0123など)と所属(営業部など)と役職(主任など)とコンテンツID(T0456など)と実施状況(実施済など)と実施した時間を管理する実施時間(10など)とがそれぞれ対応付けされて記憶されている。
101…メモリ、102…CPU、103…ログイン、ログアウト機能、104…受講機能、105…入力部、106…表示部。
Claims (2)
- e-learning学習コンテンツ受講結果より、点数だけではなく、学習コンテンツの学習内容も分析する事により、学習者にとってより最適なe-learning学習コンテンツを提供する事を特徴とする、e-learningシステム。
- 請求項1において、学習者の苦手な内容を可視化できる様にする事により、学習者/学習管理者にとって、より学習効果の高いe-learning学習コンテンツを選定/提供できる事を特徴とするe-learningシステム。
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- 2011-06-24 JP JP2011140093A patent/JP2013007877A/ja not_active Withdrawn
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