JP2014085864A - 情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】講義の基礎となる科目のうち、所定の受講者による当該講義の理解において支障となっている科目を特定すること。
【解決手段】情報処理装置１００は、所定の講義の基礎となる科目を特定する。次に、情報処理装置１００は、当該講義を受講する所定の受講者に対する、特定した科目の評価値を取得する。また、情報処理装置１００は、当該講義を受講する他の受講者に対する、特定した科目の評価値を取得する。そして、情報処理装置１００は、取得した所定の受講者の評価値と、取得した他の受講者の評価値と、を比較することにより、特定した科目が所定の受講者の弱点科目であるか否かを判定する。次に、情報処理装置１００は、特定した科目が弱点科目であれば、特定した科目を出力する。
【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置に関する。

従来、利用者が、当該利用者の現在のスキルを把握する技術がある（例えば、下記特許文献１参照）。また、講義や講演会のパンフレットにかかるコンテンツデータの中から、利用者によって入力された所定の条件を満たすコンテンツデータを選出して表示する技術がある（例えば、下記特許文献２参照）。また、学生の履修登録科目ごとの出席状況データを収集し、２週間にわたる週間時間割形式による出席状況を表示する技術がある（例えば、下記特許文献３参照）。

登録実用新案第３１４５０１４号公報 特開２００２−０４１９７７号公報 特開２００８−２６２４３０号公報

しかしながら、上述した従来技術では、講義の基礎となる科目のうち、所定の受講者による当該講義の理解において支障となっている科目を特定することができない。

本発明は、講義の基礎となる科目のうち、所定の受講者による当該講義の理解において支障となっている科目を特定することを目的とする。

本発明の一側面によれば、所定の講義と所定の講義の基礎となる科目とを対応付けた対応情報に基づいて、所定の講義の基礎となる科目を特定し、所定の講義の各受講者のうちの所定の受講者に対する、特定した科目の評価値を取得し、所定の講義の各受講者のうちの所定の受講者とは異なる受講者に対する、特定した科目の評価値を取得し、取得した所定の受講者に対する評価値と、取得した異なる受講者に対する評価値と、を比較し、比較結果が所定結果になった場合に科目を示す情報を出力する情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置が提案される。

本発明の一側面によれば、講義の基礎となる科目のうち、所定の受講者による当該講義の理解において支障となっている科目を特定することができるという効果を奏する。

図１は、情報処理装置による受講生の弱点科目発見処理の内容を示す説明図である。 図２は、実施の形態にかかる情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図３は、履修登録情報テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。 図４は、講義履修情報テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。 図５は、出席割合閾値テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。 図６は、学習行動量閾値テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。 図７は、出席履歴テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。 図８は、学習行動履歴テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。 図９は、講義情報テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。 図１０は、内申書テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。 図１１は、偏差値テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。 図１２は、大学成績テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。 図１３は、学生情報テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。 図１４は、情報処理装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。 図１５は、情報処理装置１００による受講生の弱点科目発見処理の具体例を示す説明図（その１）である。 図１６は、情報処理装置１００による受講生の弱点科目発見処理の具体例を示す説明図（その２）である。 図１７は、情報処理装置１００による受講生の弱点科目発見処理の具体例を示す説明図（その３）である。 図１８は、情報処理装置１００による受講生の弱点科目発見処理の具体例を示す説明図（その４）である。 図１９は、情報処理装置１００による受講生の弱点科目発見処理の具体例を示す説明図（その５）である。 図２０は、情報処理装置１００による受講生の弱点科目発見処理の具体例を示す説明図（その６）である。 図２１は、情報処理装置１００による受講生の弱点科目発見処理の具体例を示す説明図（その７）である。 図２２は、情報処理装置１００の出力画面の一例を示す説明図（その１）である。 図２３は、情報処理装置１００の出力画面の一例を示す説明図（その２）である。 図２４は、弱点科目発見処理の処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。 図２５は、弱点科目発見処理の処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。 図２６は、弱点科目発見処理の処理手順の一例を示すフローチャート（その３）である。

以下に添付図面を参照して、本発明にかかる情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置の実施の形態を詳細に説明する。

（情報処理装置による受講生の弱点科目発見処理の内容）
図１は、情報処理装置による受講生の弱点科目発見処理の内容を示す説明図である。情報処理装置１００は、所定の講義の基礎となり、所定の講義を受講する所定の学生の理解度合いが、所定の講義を受講する学生の中で相対的に低い科目を特定する。講義を受講する学生とは、当該講義の履修登録により当該講義の受講適格を有する学生であって、当該講義に履修登録している学生でなくてもよい。

以下の説明では、所定の講義の基礎となる科目を「基礎科目」と表す場合がある。また、理解度合いが低い科目を「弱点科目」と表す場合がある。ここで、理解度合いとは、例えば、学生の基礎科目の成績である。所定の講義を受講している所定の学生の基礎科目の理解度合いが低いとは、例えば、所定の学生の基礎科目の成績が、同じ講義を受講しており、かつ出席状況に問題のない他の学生の基礎科目の成績の平均値の半分より低いことである。

まず、情報処理装置１００は、弱点科目発見処理の対象となる、所定の講義と所定の講義を受講する所定の学生と、の組み合わせを示す情報の入力を受け付ける。以下の説明では、弱点科目発見処理の対象となる所定の講義を「対象講義」と表す場合がある。また、弱点科目発見処理の対象となる所定の学生を「対象学生」と表す場合がある。

次に、情報処理装置１００は、受け付けた情報から対象講義を特定し、特定した対象講義の基礎科目を特定する。そして、情報処理装置１００は、受け付けた情報から対象学生を特定し、特定した基礎科目の各々について、特定した対象学生の基礎科目の成績と、同じ講義を受講しており、かつ出席状況に問題のない他の学生の基礎科目の成績と、を比較する。これにより、情報処理装置１００は、特定した基礎科目が、対象学生の弱点科目か否かを判定する。

図１の例では、情報処理装置１００の利用者は、例えば、講義への出席率が閾値以下となる学生を発見し、当該講義と当該学生とを、対象講義と対象学生の組み合わせとして、情報処理装置１００に入力する。

情報処理装置１００は、情報処理装置１００の利用者の操作入力により、対象講義「物理学応用」と対象学生「学生１０１」との組み合わせを示す情報の入力を受け付け、弱点科目発見処理を開始する。次に、情報処理装置１００は、受け付けた情報から対象講義「物理学応用」を特定し、対象講義「物理学応用」の基礎科目「数学Ｃ」と「物理ＩＩ」とを特定する。

そして、情報処理装置１００は、受け付けた情報から対象学生１０１を特定し、対象学生１０１の基礎科目「物理ＩＩ」の成績と、対象講義「物理学応用」を受講しており、かつ出席状況に問題のない他の学生１０２〜１０４の基礎科目「物理ＩＩ」の成績の平均値と、を比較する。そして、情報処理装置１００は、対象学生１０１の成績が、他の学生１０２〜１０４の成績の平均値の半分以下であるため、基礎科目「物理ＩＩ」を弱点科目であると判定する。

一方で、情報処理装置１００は、対象学生１０１の基礎科目「数学Ｃ」の成績と、対象講義「物理学応用」を受講している他の学生１０２〜１０４の基礎科目「数学Ｃ」の成績の平均値と、を比較する。そして、情報処理装置１００は、対象学生１０１の成績が、他の学生１０２〜１０４の成績の平均値の半分以下でないため、基礎科目「数学Ｃ」を弱点科目ではないと判定する。

これにより、情報処理装置１００は、対象講義における対象学生の弱点科目を特定することができる。また、情報処理装置１００は、発見した弱点科目を、対象講義の講師や対象学生に通知することができる。結果として、対象講義の講師や対象学生は、情報処理装置１００により発見された、対象学生が対象講義を理解する際の支障になっている弱点科目を把握することができる。

そして、対象講義の講師や対象学生は、情報処理装置１００により発見された弱点科目に対する対象学生の理解度合いが向上するように対応策（例えば、弱点科目に対する補習講義や自習）を実施することができる。このように、対象学生は、弱点科目に対する理解度合いを向上させて、対象講義を支障なく受講できるようになり、中途退学を防止することができる。

図１の例では、対象講義と対象学生との組み合わせは情報処理装置１００の利用者によって入力されたが、これに限らない。例えば、対象講義と対象学生との組み合わせは、講義を受講する各学生の当該講義に対する学習行動履歴に基づいて、情報処理装置１００によって検出されてもよい。

具体的には、情報処理装置１００は、講義に対する学習行動履歴が所定条件を満たさない講義と学生との組み合わせを、対象講義と対象学生との組み合わせとして検出する。ここで、学習行動とは、講義への出席、講義に対する予習、講義に対する復習などである。学習行動履歴とは、例えば、講義への出席履歴、講義に対する予習状況の履歴、講義に対する復習状況の履歴などを含む。所定条件とは、情報処理装置１００の利用者によって設定された条件であって、講義を受講する学生の中で当該講義への出席状況に問題のない学生の学習行動履歴が満たす条件である。

これにより、情報処理装置１００は、講義と、当該講義に対する学習行動履歴が所定条件を満たさない学生と、の組み合わせを、対象講義と対象学生との組み合わせとして検出することができる。結果として、情報処理装置は、対象講義に対する学習行動履歴が所定条件を満たさない対象学生にとって、対象講義を理解する支障になる弱点科目を特定することができる。

以下の説明では、大学における講義と当該講義を受講する学生とを弱点科目発見処理の対象にする場合を例に挙げて説明を行う。この場合では、大学における講義の基礎科目としては、例えば、大学における他の講義、および高校における授業のうち、少なくともいずれかが採用される。

別の例としては、高校における授業と当該授業を受ける学生とを弱点科目発見処理の対象とする場合が挙げられる。この場合では、高校における授業の基礎科目としては、例えば、高校における他の授業、および中学における授業のうち、少なくともいずれかが採用される。

また、別の例としては、予備校における講義と当該講義を受講する学生とを弱点科目発見処理の対象にする場合が挙げられる。この場合では、予備校における講義の基礎科目としては、例えば、予備校における他の講義が採用される。

また、別の例としては、会社における研修と当該研修を受ける社員とを弱点科目発見処理の対象にする場合が挙げられる。この場合では、会社における研修の基礎科目としては、例えば、会社における他の研修、および入社前に社員が在学していた大学における講義のうち、少なくともいずれかが採用される。

（情報処理装置１００のハードウェア構成例）
図２は、実施の形態にかかる情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図２において、情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２０３と、磁気ディスクドライブ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）２０４と、磁気ディスク２０５と、光ディスクドライブ２０６と、光ディスク２０７と、ディスプレイ２０８と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）２０９と、キーボード２１０と、マウス２１１と、スキャナ２１２と、プリンタ２１３と、を備えている。また、各構成部はバス２００によってそれぞれ接続されている。

ここで、ＣＰＵ２０１は、情報処理装置１００の全体の制御を司る。ＲＯＭ２０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。また、ＲＯＭ２０２は、後述する各種テーブルを記憶している。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ２０４は、ＣＰＵ２０１の制御にしたがって磁気ディスク２０５に対するデータのリード／ライトを制御する。磁気ディスク２０５は、磁気ディスクドライブ２０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。

光ディスクドライブ２０６は、ＣＰＵ２０１の制御にしたがって光ディスク２０７に対するデータのリード／ライトを制御する。光ディスク２０７は、光ディスクドライブ２０６の制御で書き込まれたデータを記憶したり、光ディスク２０７に記憶されたデータをコンピュータに読み取らせたりする。

ディスプレイ２０８は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ２０８は、例えば、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。

インターフェース（以下、「Ｉ／Ｆ」と略する。）２０９は、通信回線を通じてＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどのネットワーク２１４に接続され、このネットワーク２１４を介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ２０９は、ネットワーク２１４と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ２０９には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。

キーボード２１０は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力を行う。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス２１１は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などを行う。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。

スキャナ２１２は、画像を光学的に読み取り、情報処理装置１００内に画像データを取り込む。なお、スキャナ２１２は、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅａｄｅｒ）機能を持たせてもよい。また、プリンタ２１３は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ２１３には、例えば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。なお、光ディスクドライブ２０６、光ディスク２０７、ディスプレイ２０８、キーボード２１０、マウス２１１、スキャナ２１２、およびプリンタ２１３の少なくともいずれか１つは、なくてもよい。

（履修登録情報テーブルの記憶内容）
次に、図３を用いて、履修登録情報テーブルの記憶内容の一例について説明する。履修登録情報テーブルは、学生ごとに履修登録情報を記憶するテーブルである。履修登録情報は、学生が履修している講義を示す情報である。履修登録情報テーブルは、例えば、上述したＲＯＭ２０２、磁気ディスク２０５、光ディスク２０７などにより実現される。

図３は、履修登録情報テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。図３に示すように、履修登録情報テーブル３００は、履修学生ＩＤ項目に関連付けて、講義ＩＤ項目を有し、学生ごとに各項目に情報が設定されることによりレコードを記憶する。履修学生ＩＤ項目には、学生の識別子が記憶される。講義ＩＤ項目には、履修学生ＩＤ項目の識別子が示す学生が履修している講義の識別子が記憶される。情報処理装置１００は、履修登録情報テーブル３００を参照することにより、講義を受講する各学生を特定することができる。

（講義履修情報テーブルの記憶内容）
次に、図４を用いて、講義履修情報テーブルの記憶内容の一例について説明する。講義履修情報テーブルは、講義ごとに講義履修情報を記憶するテーブルである。講義履修情報は、講義の内容を示す情報である。講義履修情報テーブルは、例えば、上述したＲＯＭ２０２、磁気ディスク２０５、光ディスク２０７などにより実現される。

図４は、講義履修情報テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。図４に示すように、講義履修情報テーブル４００は、講義ＩＤ項目に関連付けて、講義名項目と、履修人数項目と、を有し、講義ごとに各項目に情報が設定されることによりレコードを記憶する。

講義ＩＤ項目には、講義の識別子が記憶される。講義名項目には、講義ＩＤ項目の識別子が示す講義の名称が記憶される。履修人数項目には、講義ＩＤ項目の識別子が示す講義を履修している学生の人数が記憶される。情報処理装置１００は、講義履修情報テーブル４００を参照することにより、講義の履修人数を特定することができる。

（出席割合閾値テーブルの記憶内容）
次に、図５を用いて、出席割合閾値テーブルの記憶内容の一例について説明する。出席割合閾値テーブルは、出席割合閾値を記憶するテーブルである。出席割合閾値テーブルは、例えば、上述したＲＯＭ２０２、磁気ディスク２０５、光ディスク２０７などにより実現される。

図５は、出席割合閾値テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。図５に示すように、出席割合閾値テーブル５００は、閾値ＩＤ項目に関連付けて、閾値名称項目と、数値項目と、を有し、各項目に情報が設定されることによりレコードを記憶する。

閾値ＩＤ項目には、閾値の識別子が記憶される。閾値名称項目には、閾値ＩＤ項目の識別子が示す閾値の名称が記憶される。数値項目には、閾値ＩＤ項目の識別子が示す閾値の具体的な数値が記憶される。情報処理装置１００は、出席割合閾値テーブル５００を参照することにより、出席割合閾値を特定することができる。

（学習行動量閾値テーブルの記憶内容）
次に、図６を用いて、学習行動量閾値テーブルの記憶内容の一例について説明する。学習行動量閾値テーブルは、学習行動量閾値の算出のための係数を記憶するテーブルである。学習行動量閾値テーブルは、例えば、上述したＲＯＭ２０２、磁気ディスク２０５、光ディスク２０７などにより実現される。

図６は、学習行動量閾値テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。図６に示すように、学習行動量閾値テーブル６００は、閾値ＩＤ項目に関連付けて、閾値名称項目と、数値項目と、を有し、各項目に情報が設定されることによりレコードを記憶する。

閾値ＩＤ項目には、閾値の識別子が記憶される。閾値名称項目には、閾値ＩＤ項目の識別子が示す閾値の名称が記憶される。数値項目には、閾値ＩＤ項目の識別子が示す閾値の算出に使用する係数が記憶される。

（出席履歴テーブルの記憶内容）
次に、図７を用いて、出席履歴テーブルの記憶内容の一例について説明する。出席履歴テーブルは、学習行動履歴の一例である出席履歴を記憶するテーブルである。出席履歴テーブルは、例えば、上述したＲＯＭ２０２、磁気ディスク２０５、光ディスク２０７などにより実現される。

図７は、出席履歴テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。図７に示すように、出席履歴テーブル７００は、履修学生ＩＤ項目に関連付けて、講義ＩＤ項目と、授業回項目と、出席フラグ項目と、を有し、各項目に情報が設定されることによりレコードを記憶する。

履修学生ＩＤ項目には、学生の識別子が記憶される。講義ＩＤ項目には、履修学生ＩＤ項目の識別子が示す学生が受講している講義の識別子が記憶される。授業回項目には、講義ＩＤ項目の識別子が示す講義の授業回が記憶される。出席フラグ項目には、履修学生ＩＤ項目の識別子が示す学生が、講義ＩＤ項目の識別子が示す講義の授業回項目が示す授業回に出席したか否かを示すフラグが記憶される。

（学習行動履歴テーブルの記憶内容）
次に、図８を用いて、学習行動履歴テーブルの記憶内容の一例について説明する。学習行動履歴テーブルは、出席履歴以外の学習行動履歴を記憶するテーブルである。学習行動履歴テーブルは、例えば、上述したＲＯＭ２０２、磁気ディスク２０５、光ディスク２０７などにより実現される。

図８は、学習行動履歴テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。図８に示すように、学習行動履歴テーブル８００は、履修学生ＩＤ項目に関連付けて、講義ＩＤ項目と、授業回項目と、参照時間項目と、参照フラグ項目と、投稿量項目と、を有し、各項目に情報が設定されることによりレコードを記憶する。

履修学生ＩＤ項目には、学生の識別子が記憶される。講義ＩＤ項目には、履修学生ＩＤ項目の識別子が示す学生が受講している講義の識別子が記憶される。授業回項目には、講義ＩＤ項目の識別子が示す講義の授業回が記憶される。

参照時間項目と、参照フラグ項目と、投稿量項目とは、学習行動の一例についての履歴となる項目である。参照時間項目には、履修学生ＩＤ項目の識別子が示す学生が、講義ＩＤ項目の識別子が示す講義の授業回項目が示す授業回における予習資料が公開されてから予習資料にアクセスするまでの時間が記憶される。参照時間項目により、学習行動の一例である「講義前に公開された予習資料の参照速度」についての履歴が実現される。

参照フラグ項目には、履修学生ＩＤ項目の識別子が示す学生が、講義ＩＤ項目の識別子が示す講義の授業回項目が示す授業回における予習資料にアクセスしたか否かを示すフラグが記憶される。参照フラグ項目により、学習行動の一例である「講義前に公開された予習資料の参照率」についての履歴が実現される。

投稿量項目には、履修学生ＩＤ項目の識別子が示す学生が、講義ＩＤ項目の識別子が示す講義に関する掲示板に、当該講義の授業回項目が示す授業回についての投稿を書き込んだ回数が記憶される。掲示板は、例えば、講義に関する質問が投稿される掲示板である。投稿量項目により、学習行動の一例である「質問用の掲示板への投稿量」についての履歴が実現される。

学習行動の他の例としては、例えば、「欠席せず、連続して出席している回数」、「講義後に公開された復習資料の参照速度」、「講義後に公開された復習資料の参照率」が挙げられる。また、学習行動の他の例としては、例えば、「ディスカッション用の掲示板への投稿量」、「講義のＱ＆Ａの参照回数」が挙げられる。

また、学習行動の他の例としては、例えば、「講義のレポート教材の提出率」、「講義のテスト教材の提出率」、「講義に対するアンケートの提出率」などが挙げられる。学習行動履歴テーブル８００は、上述した学習行動の他の例についての履歴を実現する項目を、さらに有してもよい。

（講義情報テーブルの記憶内容）
次に、図９を用いて、講義情報テーブルの記憶内容の一例について説明する。講義情報テーブルは、講義情報を記憶するテーブルである。講義情報は、講義の基礎となる科目を示す情報である。講義情報テーブルは、例えば、上述したＲＯＭ２０２、磁気ディスク２０５、光ディスク２０７などにより実現される。

図９は、講義情報テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。図９に示すように、講義情報テーブル９００は、講義ＩＤ項目に関連付けて、開講年度項目と、講義名項目と、履修前提条件項目と、高校関連科目項目と、を有し、各項目に情報が設定されることによりレコードを記憶する。

講義ＩＤ項目には、講義の識別子が記憶される。開講年度項目には、講義ＩＤ項目の識別子が示す講義が開講された年度が記憶される。講義名項目には、講義ＩＤ項目の識別子が示す講義の名称が記憶される。

履修前提条件項目には、講義ＩＤ項目の識別子が示す講義を受講する上で使用される講義の名称が記憶される。高校関連科目項目には、講義ＩＤ項目の識別子が示す講義を受講する上で使用される高校関連科目の名称が記憶される。

（内申書テーブルの記憶内容）
次に、図１０を用いて、内申書テーブルの記憶内容の一例について説明する。内申書テーブルは、内申書情報を記憶するテーブルである。内申書情報は、大学入学時の学生に関する情報であり、例えば、学生の出身高校を示す情報や出身高校における授業の評定を含む。内申書テーブルは、例えば、上述したＲＯＭ２０２、磁気ディスク２０５、光ディスク２０７などにより実現される。

図１０は、内申書テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。図１０に示すように、内申書テーブル１０００は、学生ＩＤ項目に関連付けて、入学年度項目と、高校卒業年度項目と、出身高校項目と、入試形態項目と、設定科目項目と、評定項目と、を有し、各項目に情報が設定されることによりレコードを記憶する。

学生ＩＤ項目には、学生の識別子が記憶される。入学年度項目には、学生ＩＤ項目の識別子が示す学生が大学に入学した年度が記憶される。高校卒業年度項目には、学生ＩＤ項目の識別子が示す学生が高校を卒業した年度が記憶される。

出身高校項目には、学生ＩＤ項目の識別子が示す学生の出身高校の名称が記憶される。入試形態項目には、学生ＩＤ項目の識別子が示す学生が受けた大学の入学試験の形態が記憶される。

設定科目項目には、学生ＩＤ項目の識別子が示す学生が、出身高校項目の出身高校において受けた授業の科目が記憶される。評定項目には、学生ＩＤ項目の識別子が示す学生に対する、設定科目項目の科目の評定が記憶される。

（偏差値テーブルの記憶内容）
次に、図１１を用いて、偏差値テーブルの記憶内容の一例について説明する。偏差値テーブルは、高校ごとの偏差値を記憶するテーブルである。偏差値テーブルは、例えば、上述したＲＯＭ２０２、磁気ディスク２０５、光ディスク２０７などにより実現される。

図１１は、偏差値テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。図１１に示すように、偏差値テーブル１１００は、高校名項目に関連付けて、年度項目と、平均偏差値項目と、を有し、各項目に情報が設定されることによりレコードを記憶する。

高校名項目には、高校の名称が記憶される。年度項目には、過去の年度が記憶される。平均偏差値項目には、高校名項目が示す高校における年度項目が示す年度に当該高校に入学した学生の平均偏差値が記憶される。

（大学成績テーブルの記憶内容）
次に、図１２を用いて、大学成績テーブルの記憶内容の一例について説明する。大学成績テーブルは、大学における成績を記憶するテーブルである。大学成績テーブルは、例えば、上述したＲＯＭ２０２、磁気ディスク２０５、光ディスク２０７などにより実現される。

図１２は、大学成績テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。図１２に示すように、大学成績テーブル１２００は、学生ＩＤ項目に関連付けて、入学年度項目と、履修済科目ＩＤ項目と、科目名項目と、評価項目と、数値換算項目と、を有し、各項目に情報が設定されることによりレコードを記憶する。

学生ＩＤ項目には、学生の識別子が記憶される。入学年度項目には、学生ＩＤ項目の識別子が示す学生が大学に入学した年度が記憶される。履修済科目ＩＤ項目には、学生ＩＤ項目の識別子が示す学生が、大学において履修し終えた講義の識別子が記憶される。

科目名項目には、履修済科目ＩＤ項目の識別子が示す講義の名称が記憶される。評価項目には、学生ＩＤ項目の識別子が示す学生に対する、履修済科目ＩＤ項目の識別子が示す講義の成績を示す評価情報が記憶される。数値換算項目には、評価項目の評価情報を数値に換算した場合の当該数値が記憶される。

（学生情報テーブルの記憶内容）
次に、図１３を用いて、学生情報テーブルの記憶内容の一例について説明する。学生情報テーブルは、学生情報を記憶するテーブルである。学生情報は、大学における学生の所属先を示す情報である。学生情報テーブルは、例えば、上述したＲＯＭ２０２、磁気ディスク２０５、光ディスク２０７などにより実現される。

図１３は、学生情報テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。図１３に示すように、学生情報テーブル１３００は、履修学生ＩＤ項目に関連付けて、名前項目と、入学年度項目と、学部名項目と、学科名項目と、学年項目と、を有し、各項目に情報が設定されることによりレコードを記憶する。

履修学生ＩＤ項目には、学生の識別子が記憶される。名前項目には、履修学生ＩＤ項目の識別子が示す学生の氏名が記憶される。入学年度項目には、履修学生ＩＤ項目の識別子が示す学生が大学に入学した年度が記憶される。

学部名項目には、履修学生ＩＤ項目の識別子が示す学生が、大学において所属している学部の名称が記憶される。学科名項目には、履修学生ＩＤ項目の識別子が示す学生が、大学において所属している学科の名称が記憶される。学年項目には、履修学生ＩＤ項目の識別子が示す学生が、大学において所属している学年が記憶される。

（情報処理装置１００の機能的構成例）
次に、図１４を用いて、情報処理装置１００の機能的構成例について説明する。図１４は、情報処理装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。情報処理装置１００は、受付部１４０１と、検出部１４０２と、特定部１４０３と、取得部１４０４と、比較部１４０５と、抽出部１４０６と、出力部１４０７と、を含む。

受付部１４０１と、検出部１４０２と、特定部１４０３と、取得部１４０４と、比較部１４０５と、抽出部１４０６と、出力部１４０７とは、例えば、図２に示したＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、磁気ディスク２０５、光ディスク２０７などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ２０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ２０９により、その機能を実現する。

受付部１４０１は、情報処理装置１００の利用者の操作入力により、弱点科目発見処理のトリガを受け付ける。これにより、受付部１４０１は、情報処理装置１００に弱点科目発見処理を開始させることができる。

また、受付部１４０１は、情報処理装置１００の利用者の操作入力により、弱点科目発見処理の対象となる所定の講義を示す情報を受け付けてもよい。ここで、所定の講義とは、例えば、上述した対象講義である。これにより、受付部１４０１は、弱点科目発見処理の対象となる講義を特定することができる。

また、受付部１４０１は、情報処理装置１００の利用者の操作入力により、弱点科目発見処理の対象となる所定の受講者を示す情報を受け付けてもよい。ここで、受講者とは、講義を履修している者であり、例えば、大学の講義を受講する学生である。所定の受講者とは、例えば、上述した対象学生である。これにより、受付部１４０１は、弱点科目発見処理の対象となる学生を特定することができる。受け付けられたデータは、例えば、ＲＡＭ２０３、磁気ディスク２０５、光ディスク２０７などの記憶領域に記憶される。

受付部１４０１が、弱点科目発見処理のトリガと、対象講義を示す情報と、を受け付け、対象学生を示す情報を受け付けない場合がある。この場合、検出部１４０２は、所定の講義の各受講者の所定の講義に対する学習行動の履歴に基づいて、所定の講義の各受講者のうち履歴が所定条件を満たしていない受講者を検出する。ここで、履歴とは、例えば、所定の講義への出席履歴を含む。

検出部１４０２は、例えば、受付部１４０１によって受け付けられた情報により、対象講義を特定する。次に、検出部１４０２は、出席履歴テーブル７００を参照して、特定した対象講義を受講する各学生の出席率を算出する。そして、検出部１４０２は、算出した出席率が、出席割合閾値テーブル５００に記憶されている出席割合閾値以下である学生を、対象学生として検出する。

また、検出部１４０２は、例えば、出席履歴テーブル７００を参照して対象講義を受講する各学生の出席率を算出し、学習行動履歴テーブル８００を参照して対象講義を受講する各学生の学習行動についてのポイントを算出してもよい。そして、検出部１４０２は、出席率が出席割合閾値テーブル５００に記憶されている出席割合閾値以下であり、かつ、ポイントが学習行動量閾値テーブル６００に記憶されている係数から算出される学習行動量閾値以下である学生を、対象学生として検出する。

ここでは、検出部１４０２は、出席率に基づいて、対象学生を検出したが、これに限らない。例えば、検出部１４０２は、出席履歴の移動平均を算出し、移動平均が所定値以下である学生を、対象学生として検出してもよい。これにより、検出部１４０２は、学習履歴が所定条件を満たしていない学生を、対象学生として検出することができる。

また、受付部１４０１が、弱点科目発見処理のトリガを受け付け、対象講義を示す情報と、対象学生を示す情報と、を受け付けない場合がある。この場合、検出部１４０２は、各講義に対する受講者の学習行動の履歴に基づいて、履歴が所定条件を満たしていない講義と受講者との組み合わせを検出する。

検出部１４０２は、例えば、出席履歴テーブル７００を参照して、各講義について、当該講義を受講する各学生の出席率を算出する。次に、検出部１４０２は、算出した出席率が、出席割合閾値テーブル５００に記憶されている出席割合閾値以下である、講義と学生との組み合わせを、対象講義と対象学生との組み合わせとして検出する。

また、検出部１４０２は、例えば、出席履歴テーブル７００と学習行動履歴テーブル８００とを参照して、各講義について、当該講義を受講する各学生の出席率と、各学生の学習行動についてのポイントと、を算出してもよい。そして、検出部１４０２は、出席率が出席割合閾値テーブル５００に記憶されている出席割合閾値以下であり、かつ、ポイントが学習行動量閾値テーブル６００に記憶されている係数から算出される学習行動量閾値以下である、講義と学生との組み合わせを検出する。上述したように、検出部１４０２は、出席率の代わりに、出席履歴の移動平均を使用してもよい。

これにより、検出部１４０２は、学習履歴が所定条件を満たしていない講義と学生との組み合わせを、対象講義と対象学生との組み合わせとして検出することができる。検出されたデータは、例えば、ＲＡＭ２０３、磁気ディスク２０５、光ディスク２０７などの記憶領域に記憶される。

特定部１４０３は、所定の講義と所定の講義の基礎となる科目とを対応付けた対応情報に基づいて、所定の講義の基礎となる科目を特定する。ここで、対応情報とは、例えば、上述した講義情報テーブル９００の各レコードである。所定の講義は、例えば、受付部１４０１によって受け付けられた情報が示す講義であってもよいし、検出部１４０２によって検出された講義であってもよい。基礎となる科目とは、例えば、対象講義に関連する高校における授業や大学の他の講義である。また、基礎となる科目とは、例えば、大学入学試験の各科目であってもよい。

特定部１４０３は、例えば、講義情報テーブル９００を参照して、対象講義の基礎科目となる高校における授業や大学の他の講義を特定する。これにより、特定部１４０３は、対象学生の弱点科目となりうる基礎科目を特定することができる。特定されたデータは、例えば、ＲＡＭ２０３、磁気ディスク２０５、光ディスク２０７などの記憶領域に記憶される。

取得部１４０４は、所定の講義の各受講者のうちの所定の受講者に対する、特定した科目の評価値を取得する。ここで、所定の受講者は、例えば、受付部１４０１によって受け付けられた受講者であってもよいし、検出部１４０２によって検出された受講者であってもよい。評価値とは、例えば、基礎科目となる高校における授業の評定や、基礎科目となる大学の他の講義の成績である。

取得部１４０４は、例えば、内申書テーブル１０００と大学成績テーブル１２００とを参照して、特定した高校における授業の評定や、特定した大学の他の講義の成績を数値換算した値を取得する。これにより、取得部１４０４は、特定した基礎科目が対象学生の弱点科目であるか否かを判定するために使用する、対象学生の基礎科目の評価値を取得することができる。

また、取得部１４０４は、所定の講義の各受講者のうちの所定の受講者とは異なる受講者に対する、特定した科目の評価値を取得する。ここで、異なる受講者は、１または複数の受講者である。異なる受講者は、例えば、履歴が所定条件を満たしている受講者を含む。また、異なる受講者は、例えば、過去に対象講義を受講した受講者のうち、履歴が所定条件を満たしている受講者であってもよい。

取得部１４０４は、対象学生の基礎科目の評価値を取得する場合と同様に、内申書テーブル１０００と大学成績テーブル１２００とを参照して、対象学生以外の学生の対象講義の基礎科目の評価値を取得する。これにより、取得部１４０４は、特定した基礎科目が対象学生の弱点科目であるか否かを判定するために使用する、対象学生以外の学生の基礎科目の評価値を取得することができる。また、取得部１４０４は、異なる受講者として履歴が所定条件を満たしている受講者を採用した場合には、対象講義の理解に支障がない受講者の基礎科目の評価値を取得することができる。取得されたデータは、例えば、ＲＡＭ２０３、磁気ディスク２０５、光ディスク２０７などの記憶領域に記憶される。

比較部１４０５は、取得した所定の受講者に対する評価値と、取得した異なる受講者に対する評価値と、を比較する。比較部１４０５は、例えば、対象学生の高校における授業の評定と、対象学生以外の学生の高校における授業の評定の平均値と、を比較する。これにより、比較部１４０５は、抽出部１４０６や出力部１４０７の処理開始のトリガを発生することができる。

また、比較部１４０５は、所定の受講者に対する評価値の評価基準と、異なる受講者に対する評価値の評価基準と、の相違を示す情報に基づいて、所定の受講者に対する評価値と異なる受講者に対する評価値とを重み付けして比較してもよい。評価基準とは、評価値が算出された際の基準であって、例えば、学生の出身高校における評定の算出基準である。評価基準の相違を示す情報とは、例えば、学生の出身高校の偏差値である。また、評価基準の相違を示す情報とは、各学生の出身高校の偏差値の平均値に対する各学生の出身高校の偏差値の割合であってもよい。

例えば、対象学生の高校と、対象学生以外の学生の高校と、が異なる場合がある。この場合、比較部１４０５は、対象学生の高校における授業の評定を、対象学生の高校の偏差値により調整し、調整後の評定を算出する。また、比較部１４０５は、対象学生以外の学生の高校における授業の評定を、対象学生以外の学生の高校の偏差値により調整し、調整後の評定を算出する。そして、比較部１４０５は、対象学生の調整後の評定と、対象学生以外の学生の調整後の評定の平均値と、を比較する。比較結果は、例えば、ＲＡＭ２０３、磁気ディスク２０５、光ディスク２０７などの記憶領域に記憶される。

抽出部１４０６は、比較結果が所定結果になった場合に、対応情報に基づいて、検出した組み合わせに含まれる受講者が受講し、特定した科目が基礎となる、検出した組み合わせに含まれる講義とは異なる講義を抽出する。ここで、所定結果とは、所定の受講者に対する評価値が異なる受講者に対する評価値に基づく値より所定値以上小さいという結果であって、例えば、対象学生の評価値が対象学生以外の学生の評価値の平均値より所定値以上小さいという結果である。また、所定結果とは、例えば、対象学生の評価値が対象学生以外の学生の評価値の平均値の半分より小さいという結果であってもよい。

抽出部１４０６は、例えば、比較部１４０５による比較結果が、対象学生の評価値が対象学生以外の学生の評価値の平均値の半分より小さいという結果になった場合に、以降の処理を開始する。この場合、抽出部１４０６は、講義情報テーブル９００を参照して、対象学生が受講し、特定部１４０３によって特定された科目が基礎となる、対象講義以外の講義を抽出する。これにより、抽出部１４０６は、対象講義以外で、対象学生の基礎科目の理解度合いでは、理解に支障がある講義を抽出することができる。抽出されたデータは、例えば、ＲＡＭ２０３、磁気ディスク２０５、光ディスク２０７などの記憶領域に記憶される。

出力部１４０７は、比較結果が所定結果になった場合に科目を示す情報を出力する。出力部１４０７は、例えば、比較部１４０５による比較結果が、対象学生の評価値が対象学生以外の学生の評価値の平均値の半分より小さいという結果になった場合に、以降の処理を開始する。この場合、出力部１４０７は、特定部１４０３によって特定された基礎科目を、対象学生の弱点科目として出力する。

これにより、出力部１４０７は、弱点科目を、対象講義の講師や対象学生に通知することができる。結果として、対象講義の講師や対象学生は、通知された弱点科目に対する対象学生の理解度合いが向上するように対応策（例えば、弱点科目に対する補習講義や自習）を実施することができる。

また、出力部１４０７は、比較結果が所定結果になった場合に、検出した講義と受講者との組み合わせを示す情報を出力する。出力部１４０７は、例えば、比較部１４０５による比較結果が、対象学生の評価値が対象学生以外の学生の評価値の平均値の半分より小さいという結果になった場合に、以降の処理を開始する。この場合、出力部１４０７は、検出部１４０２によって検出された対象講義と対象学生とを出力する。

これにより、出力部１４０７は、情報処理装置１００の利用者に、弱点科目が発見された対象講義と対象学生との組み合わせを、対象講義の講師や対象学生に通知することができる。結果として、当該講義の講師や対象学生は、通知された弱点科目に対する対象学生の理解度合いが向上するように対応策（例えば、弱点科目に対する補習講義や自習）を実施することができる。

また、抽出部１４０６によって異なる講義が抽出された場合は、出力部１４０７は、抽出した異なる講義を示す情報を出力してもよい。これにより、出力部１４０７は、対象学生にとって、理解に支障がある講義を、当該講義の講師や対象学生に通知することができる。結果として、当該講義の講師や対象学生は、通知された弱点科目に対する対象学生の理解度合いが向上するように対応策（例えば、弱点科目に対する補習講義や自習）を実施することができる。

（情報処理装置１００による弱点科目発見処理の具体例）
次に、図１５〜図２１を用いて、情報処理装置１００による受講生の弱点科目発見処理の具体例について説明する。

図１５〜図２１は、情報処理装置１００による受講生の弱点科目発見処理の具体例を示す説明図である。情報処理装置１００は、弱点科目発見処理のトリガを受け付けると、図１５に示す処理に移行する。

図１５に示す処理は、講義を受講する各学生の中で当該講義への出席率が出席割合閾値以下である講義と学生との組み合わせを、弱点科目発見処理の対象講義と対象学生との組み合わせ候補として検出する処理である。図１５に示す処理は、上述した検出部１４０２により実行される。

図１５において、情報処理装置１００は、出席履歴テーブル７００を参照して、各学生の講義への出席率を算出する。そして、情報処理装置１００は、算出した出席率が出席割合閾値テーブル５００に記憶されている出席割合閾値以下になる講義と学生との組み合わせを、対象講義と対象学生との組み合わせ候補として検出する。

図１５の例では、（１）情報処理装置１００は、例えば、出席履歴テーブル７００から、履修学生ＩＤ「Ｒ１０００１」と、講義ＩＤ「Ｋ００３」と、の組み合わせに関連付けられたレコードを抽出する。次に、情報処理装置１００は、抽出したレコードのうちの出席フラグが「Ｙｅｓ」になっている割合「１．００」を、履修学生ＩＤ「Ｒ１０００１」の学生の講義ＩＤ「Ｋ００３」の講義への出席率として算出する。

（２）そして、情報処理装置１００は、算出した出席率「１．００」が、出席割合閾値テーブル５００に記憶されている出席割合閾値「０．５０」より大きいと判定する。そのため、情報処理装置１００は、履修学生ＩＤ「Ｒ１０００１」の学生と、講義ＩＤ「Ｋ００３」の講義と、の組み合わせを、弱点科目発見処理の対象講義と対象学生との組み合わせ候補として抽出しない。

一方で、（３）情報処理装置１００は、例えば、出席履歴テーブル７００から、履修学生ＩＤ「Ｒ１５００２」と、講義ＩＤ「Ｋ００１」と、の組み合わせに関連付けられたレコードを抽出する。次に、情報処理装置１００は、抽出したレコードのうちの出席フラグが「Ｙｅｓ」になっている割合「０．３３」を、履修学生ＩＤ「Ｒ１５００２」の学生の講義ＩＤ「Ｋ００１」の講義への出席率として算出する。

（４）そして、情報処理装置１００は、算出した出席率「０．３３」が、出席割合閾値テーブル５００に記憶されている出席割合閾値「０．５０」以下であると判定する。（５）そのため、情報処理装置１００は、履修学生ＩＤ「Ｒ１５００２」の学生と、講義ＩＤ「Ｋ００１」の講義と、の組み合わせを、弱点科目発見処理の対象講義と対象学生との組み合わせ候補として抽出する。

これにより、情報処理装置１００は、講義への出席率が出席割合閾値以下であって、当該講義の理解に支障が生じうる、講義と学生との組み合わせを抽出することができる。次に、情報処理装置１００は、図１６および図１７に示す処理に移行する。

図１６および図１７に示す処理は、講義を受講する各学生の中で当該講義へのポイントが学習行動量閾値以下である講義と学生との組み合わせを、弱点科目発見処理の対象講義と対象学生との組み合わせ候補として検出する処理である。図１６および図１７に示す処理は、上述した検出部１４０２により実行される。

図１６において、情報処理装置１００は、学習行動履歴テーブル８００を参照して、各講義に対する学生の学習行動についてポイントを算出する。次に、情報処理装置１００は、各講義を受講しており、かつ出席状況に問題のない各学生のポイントの平均値を算出し、算出した平均値と学習行動量閾値テーブル６００に記憶されている係数とを乗算して、学習行動量閾値を算出する。そして、情報処理装置１００は、算出したポイントが算出した学習行動量閾値以下になる講義と学生との組み合わせを、対象講義と対象学生との組み合わせ候補として検出する。

図１６の例では、（６）情報処理装置１００は、例えば、学習行動履歴テーブル８００から、履修学生ＩＤ「Ｒ１０００１」と、講義ＩＤ「Ｋ００１」と、の組み合わせに関連付けられたレコードを抽出する。（７）次に、情報処理装置１００は、抽出したレコードのうちの参照時間項目に基づいて、参照時間項目に関するポイント「１Ｐ」を算出する。

参照時間項目に基づくポイントの算出方法としては、例えば、各学生を、参照時間の平均値が短い順に順位付けして、順位の低い学生から順に「０Ｐ、０．１Ｐ、０．２Ｐ、…」といったポイントを算出する方法がある。また、参照時間項目に基づくポイントの算出方法としては、例えば、学生の参照時間の平均値が所定値以下の場合には「１Ｐ」を算出し、参照時間の平均値が所定値より長い場合には「０Ｐ」を算出する方法がある。また、例えば、学生の参照時間の分布から、上位２割に「１Ｐ」、中位２割に「０．５Ｐ」、下位４割に「０Ｐ」を付与するなどの相対評価で算出する方法がある。

一方で、（８）情報処理装置１００は、例えば、学習行動履歴テーブル８００から、履修学生ＩＤ「Ｒ１５００２」と、講義ＩＤ「Ｋ００１」と、の組み合わせに関連付けられたレコードを抽出する。（９）次に、情報処理装置１００は、抽出したレコードのうちの参照時間項目に基づいて、参照時間項目に関するポイント「０Ｐ」を算出する。

情報処理装置１００は、同様に、学習行動履歴テーブル８００を参照して、種々の学習行動について、ポイントを算出する。参照フラグ項目に基づくポイントの算出方法としては、例えば、各学生を、参照率が高い順に順位付けして、順位の低い学生から順に「０Ｐ、０．１Ｐ、０．２Ｐ、…」といったポイントを算出する方法がある。また、参照フラグ項目に基づくポイントの算出方法としては、例えば、学生の参照率が所定値以上の場合には「１Ｐ」を算出し、参照率が所定値より低い場合には「０Ｐ」を算出する方法がある。また、例えば、学生の参照時間の分布から、上位２割に「１Ｐ」、中位２割に「０．５Ｐ」、下位４割に「０Ｐ」を付与するなどの相対評価で算出する方法がある。

投稿量項目に基づくポイントの算出方法としては、例えば、各学生を、投稿量が多い順に順位付けして、順位の低い学生から順に「０Ｐ、０．１Ｐ、０．２Ｐ、…」といったポイントを算出する方法がある。また、投稿量項目に基づくポイントの算出方法としては、例えば、学生の投稿量が所定値以上の場合には「１Ｐ」を算出し、投稿量が所定値より少ない場合には「０Ｐ」を算出する方法がある。また、例えば、学生の参照時間の分布から、上位２割に「１Ｐ」、中位２割に「０．５Ｐ」、下位４割に「０Ｐ」を付与するなどの相対評価で算出する方法がある。次に、情報処理装置１００は、図１７に示す処理に移行する。

図１７の例では、（１０）情報処理装置１００は、出席状況に問題のない各学生の講義に対するポイントの総ポイントを算出する。（１１）次に、情報処理装置１００は、出席状況に問題のない各学生の講義に対するポイントの平均値「２５．５Ｐ」を算出する。（１２）そして、情報処理装置１００は、算出した平均値「２５．５Ｐ」に、学習行動量閾値テーブル６００に記憶されている係数「０．５０」を乗算して、学習行動量閾値「１２．７５Ｐ」を算出する。（１３）次に、情報処理装置１００は、算出したポイントが算出した学習行動量閾値以下である、講義ＩＤ「Ｋ００１」の講義と履修学生ＩＤ「Ｒ１５００２」の学生との組み合わせを、弱点科目発見処理の対象講義と対象学生との組み合わせ候補として抽出する。

これにより、情報処理装置１００は、講義に対する学習行動履歴が所定条件を満たさない、当該講義の理解に支障が生じうる、講義と学生との組み合わせを抽出することができる。ここで、情報処理装置１００は、図１５において抽出された組み合わせ候補であって、かつ、図１７において抽出された組み合わせ候補である、講義と学生との組み合わせを、対象講義と対象学生との組み合わせに決定する。次に、情報処理装置１００は、図１８に示す処理に移行する。

図１８に示す処理は、弱点科目発見処理の対象講義に決定された講義の基礎科目を特定する処理である。図１８に示す処理は、上述した特定部１４０３によって実行される処理に対応する。

図１８において、（１４）情報処理装置１００は、決定された対象講義の講義ＩＤ「Ｋ００１」をキーにして、講義情報テーブル９００の中から講義ＩＤ「Ｋ００１」に関連付けられたレコードを抽出する。（１５）次に、情報処理装置１００は、抽出したレコードの履修前提条件項目から、対象講義の基礎科目となる大学における講義「物理学基礎、力学基礎」を抽出する。そして、情報処置装置１００は、抽出したレコードの高校関連科目項目から、対象講義の基礎科目となる高校における授業「物理ＩＩ、物理ＩＩＩ」を抽出する。これにより、情報処理装置１００は、対象学生の弱点科目となりうる、対象講義の基礎科目を特定することができる。次に、情報処理装置１００は、図１９および図２０に示す処理に移行する。

図１９および図２０に示す処理は、図１８において特定した基礎科目となる高校における授業「物理ＩＩ、物理ＩＩＩ」が、図１５〜図１７において決定した対象学生の弱点科目であるか否かを判定する処理である。図１９および図２０に示す処理は、比較部１４０５によって実行される。

図１９において、情報処理装置１００は、決定された対象講義の講義ＩＤ「Ｋ００１」をキーにして、履修登録情報テーブル３００から、対象講義を受講する各学生の学生ＩＤを抽出する。次に、情報処理装置１００は、各学生の学生ＩＤと図１８において特定した基礎科目「物理ＩＩ、物理ＩＩＩ」とをキーにして、内申書テーブル１０００から各学生の学生ＩＤと基礎科目「物理ＩＩ、物理ＩＩＩ」との組み合わせに関連付けられたレコードを抽出する。

そして、情報処理装置１００は、抽出したレコードの高校卒業年度項目と出身高校項目との内容をキーにして、偏差値テーブル１１００から、出席状況に問題のない各学生の出身高校の偏差値を抽出する。次に、情報処理装置１００は、抽出した各学生の出身高校の偏差値から、各学生の出身高校の偏差値の平均値を算出する。そして、情報処理装置１００は、算出した偏差値の平均値に対する各出身高校の偏差値の比率を算出する。次に、情報処理装置１００は、各学生の評定に算出した比率を乗算して、評定を調整する。

図１９の例では、（１６）情報処理装置１００は、例えば、対象講義の講義ＩＤ「Ｋ００１」をキーにして、履修登録情報テーブル３００から、対象講義を受講する対象学生の学生ＩＤ「Ｒ１５００２」や他の学生の学生ＩＤ「Ｒ１０００１」を抽出する。（１７）次に、情報処理装置１００は、学生ＩＤ「Ｒ１５００２」と基礎科目「物理ＩＩ」とをキーにして、内申書テーブル１０００から、レコードを抽出する。

（１８）情報処理装置１００は、抽出したレコードから、学生ＩＤ「Ｒ１５００２」に関連付けられた高校卒業年度項目の卒業年度「２０１０」と出身高校項目の出身高校「東京高校」とを抽出する。（１９）そして、情報処理装置１００は、抽出した卒業年度「２０１０」から入学年度「２００８」を特定し、特定した入学年度「２００８」と出身高校「東京高校」とをキーにして、偏差値テーブル１１００から、偏差値「４９」を抽出する。情報処理装置１００は、同様にして、対象講義を受講する各学生の出身高校の偏差値を抽出する。

（２０）次に、情報処理装置１００は、抽出した偏差値の平均値「５４」を算出し、算出した平均値に対する出身高校「東京高校」の偏差値の比率「４９／５４」を算出する。（２１）そして、情報処理装置１００は、出身高校が「東京高校」である学生ＩＤ「Ｒ１５００２」の学生について、評定「３」に比率「４９／５４」を乗算して、調整した評定「２．７２」を算出する。情報処理装置１００は、同様にして、対象講義を受講する他の学生についても調整した評定を算出する。そして、情報処理装置１００は、図２０の処理に移行する。

図２０において、情報処理装置１００は、図１８において特定された基礎科目について、対象学生の調整後の評定が、各学生の調整後の評定の平均値以下であるか否かを判定する。次に、情報処理装置１００は、平均値以下である場合に、図１８において特定された基礎科目を、対象学生の理解度合いが相対的に低い弱点科目に決定する。

図２０の例では、（２２）情報処理装置１００は、例えば、各学生の調整後の評定の平均値「３．１」を算出する。（２３）次に、情報処理装置１００は、対象学生の調整後の評定が、算出した平均値以下であるか否かを判定する。（２４）ここで、情報処理装置１００は、平均値以下であるため、図１８において特定された基礎科目「物理ＩＩ」を、対象学生の弱点科目に決定する。

また、図１９において、情報処理装置１００は、内申書テーブル１０００から対象学生の学生ＩＤと基礎科目との組み合わせに関連付けられたレコードを抽出できない場合がある。この場合、情報処理装置１００は、当該基礎科目を、対象学生が受講していない弱点科目に決定する。情報処理装置１００は、例えば、基礎科目「物理ＩＩＩ」についてレコードが抽出できなかった場合は、基礎科目「物理ＩＩＩ」を対象学生が受講していない弱点科目に決定する。次に、情報処理装置１００は、図２１の処理に移行する。

図２１に示す処理は、図１８において特定した基礎科目となる大学における講義「物理学基礎、力学基礎」が、図１５〜図１７において決定した対象学生の弱点科目であるか否かを判定する処理である。図２１に示す処理は、比較部１４０５によって実行される。

図２１において、情報処理装置１００は、大学成績テーブル１２００を参照して、対象学生の成績が、出席状況に問題のない各学生の成績の平均値以下であるか否かを判定する。次に、情報処理装置１００は、平均値以下である場合に、図１８において特定された科目を、対象学生の弱点科目に決定する。

図２１の例では、（２５）情報処理装置１００は、例えば、対象講義の講義ＩＤ「Ｋ００１」をキーにして、履修登録情報テーブル３００から、対象講義を受講する対象学生の学生ＩＤ「Ｒ１５００２」や他の学生の学生ＩＤ「Ｒ１０００１」を抽出する。（２６）次に、情報処理装置１００は、学生ＩＤ「Ｒ１５００２」と図１８において特定した基礎科目「物理学基礎、力学基礎」とをキーにして、大学成績テーブル１２００から、レコードを抽出する。

（２７）情報処理装置１００は、抽出したレコードから、学生ＩＤ「Ｒ１５００２」に関連付けられた数値換算項目の数値換算された成績「２」を抽出する。情報処理装置１００は、同様に、対象講義を受講する他の学生について、数値換算項目の数値換算された成績を抽出する。次に、情報処理装置１００は、対象講義を受講する各学生の成績の平均値「３．１」を算出する。

（２８）そして、情報処理装置１００は、対象学生の成績が、算出した平均値以下であるか否かを判定する。（２９）ここで、情報処理装置１００は、平均値以下であるため、図１８において特定された基礎科目「物理学基礎」を、対象学生の弱点科目に決定する。

また、図２１において、情報処理装置１００は、大学成績テーブル１２００から対象学生の学生ＩＤと基礎科目との組み合わせに関連付けられたレコードを抽出できない場合がある。この場合、情報処理装置１００は、当該基礎科目を、対象学生が受講していない弱点科目に決定する。情報処理装置１００は、例えば、基礎科目「力学基礎」についてレコードが抽出できなかった場合は、基礎科目「力学基礎」を対象学生が受講していない弱点科目に決定する。

そして、情報処理装置１００は、図２０および図２１において決定した弱点科目を出力する。これにより、情報処理装置１００は、対象講義における対象学生の弱点科目を特定することができる。また、情報処理装置１００は、発見した弱点科目を、対象講義の講師や対象学生に通知することができる。結果として、対象講義の講師や対象学生は、情報処理装置１００により発見された弱点科目に対する対象学生の理解度合いが向上するように対応策（例えば、弱点科目に対する補習講義や自習）を実施することができる。

また、情報処理装置１００は、決定した弱点科目を基礎とする、対象講義以外の講義を抽出してもよい。そして、情報処理装置１００は、抽出した講義を示す情報を、対象講義の講師や対象学生に通知する。これにより、対象講義の講師や対象学生は、情報処理装置１００により発見された弱点科目を基礎とする講義についても、対応策を実施することができる。

（情報処理装置１００の出力画面の一例）
次に、図２２および図２３を用いて、情報処理装置１００の出力画面の一例について説明する。

図２２および図２３は、情報処理装置１００の出力画面の一例を示す説明図である。図２２のように、情報処理装置１００は、「前提学習状況チェックボタン」を、ディスプレイ２０８に表示する。次に、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の利用者による操作入力により、「前提学習状況チェックボタン」が押下されたことを検出する。

ここで、情報処理装置１００は、「前提学習状況チェックボタン」が押下されたことを検出すると、図１５〜図２１に示した弱点科目発見処理を実行する。そして、情報処理装置１００は、弱点科目発見処理により弱点科目が発見された学生を示す情報を、ディスプレイ２０８の符号２２０１の箇所に表示する。また、情報処理装置１００は、当該学生に対する「詳細表示ボタン」を、ディスプレイ２０８の符号２２０１の箇所に表示する。

次に、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の利用者による操作入力により、「詳細表示ボタン」が押下されたことを検出する。情報処理装置１００は、「詳細表示ボタン」が押下されたことを検出すると、図２３に示す画面を表示する。

図２３のように、情報処理装置１００は、学生情報テーブル１３００を参照して、抽出した対象学生に関する情報を出力する。また、情報処理装置１００は、抽出した対象学生、抽出した対象講義、および、決定した弱点科目に関するデータを表示する。

情報処理装置１００は、例えば、図２０や図２１において決定した対象学生の理解度合いが相対的に低い弱点科目「物理ＩＩ」や「物理学基礎」について、講義「物理学応用」を受講する各学生の平均成績と、対象学生の成績と、を符号２３０１の箇所に表示する。また、情報処理装置１００は、例えば、図２０や図２１において決定した対象学生が受講していない弱点科目「物理ＩＩＩ」や「力学基礎」について、講義「物理学応用」を受講する各学生の平均成績と、対象学生の成績と、を符号２３０２の箇所に表示する。

また、情報処理装置１００は、決定した弱点科目「物理ＩＩ」、「物理学基礎」、「物理ＩＩＩ」、および「力学基礎」のいずれかを基礎とする、対象講義以外の講義を抽出した場合は、抽出した講義を符号２３０３の箇所に出力してもよい。これにより、表示画面の閲覧者は、対象講義における対象学生の弱点科目や、対象学生の理解に支障が生じうる他の講義、を把握することができる。そのため、表示画面の閲覧者は、対象学生の弱点科目の理解度合いが向上するように対応策を実施することができる。

（弱点科目発見処理の処理手順）
次に、図２４〜図２６を用いて、弱点科目発見処理の処理手順について説明する。

図２４〜図２６は、弱点科目発見処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。図２４において、まず、情報処理装置１００は、出席履歴が所定条件を満たしていない、講義と学生との組み合わせがあるか否かを判定する（ステップＳ２４０１）。ここで、組み合わせがない場合（ステップＳ２４０１：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ２４０１に戻る。

一方、組み合わせがある場合（ステップＳ２４０１：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、学習行動履歴が所定条件を満たしていない、講義と学生との組み合わせがあるか否かを判定する（ステップＳ２４０２）。ここで、組み合わせがない場合（ステップＳ２４０２：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ２４０１に戻る。

一方、組み合わせがある場合（ステップＳ２４０２：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、出席履歴が所定条件を満たさず、かつ、学習行動履歴が所定条件を満たしていない、講義と学生との組み合わせとを抽出する（ステップＳ２４０３）。

次に、情報処理装置１００は、抽出した講義の基礎科目があるか否かを判定する（ステップＳ２４０４）。ここで、基礎科目がない場合（ステップＳ２４０４：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、弱点科目発見処理を終了する。一方、基礎科目がある場合（ステップＳ２４０４：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、図２５のステップＳ２５０１の処理に移行する。

図２５において、情報処理装置１００は、抽出した講義の基礎科目を特定する（ステップＳ２５０１）。次に、情報処理装置１００は、抽出した基礎科目の中から、未選択の基礎科目を選択する（ステップＳ２５０２）。

そして、情報処理装置１００は、内申書テーブル１０００に、選択した基礎科目に関連付けられたレコードがあるか否かを判定する（ステップＳ２５０３）。ここで、レコードがない場合（ステップＳ２５０３：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、図２６のステップＳ２６０１に移行する。

一方、レコードがある場合（ステップＳ２５０３：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、レコードから、基礎科目に対する評価値を抽出する（ステップＳ２５０４）。次に、情報処理装置１００は、抽出した評価値を調整する（ステップＳ２５０５）。そして、情報処理装置１００は、図２６のステップＳ２６０５に移行する。

図２６において、情報処理装置１００は、大学成績テーブル１２００に、選択した基礎科目に関連付けられたレコードがあるか否かを判定する（ステップＳ２６０１）。ここで、レコードがない場合（ステップＳ２６０１：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、基礎科目を、抽出した学生が受講していない弱点科目に決定する（ステップＳ２６０２）。次に、情報処理装置１００は、決定結果を出力する（ステップＳ２６０３）。そして、情報処理装置１００は、ステップＳ２６０７の処理に移行する。

一方、レコードがある場合（ステップＳ２６０１：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、レコードから、基礎科目に対する評価値を抽出する（ステップＳ２６０４）。次に、情報処理装置１００は、抽出した評価値が、同じ講義を受講しており、かつ出席状況に問題のない各学生の基礎科目に対する評価値の平均値以下であるか否かを判定する（ステップＳ２６０５）。ここで、平均値より大きい場合（ステップＳ２６０５：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ２６０７に移行する。

一方、平均値以下である場合（ステップＳ２６０５：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、基礎科目を、抽出した学生の理解度合いが相対的に低い弱点科目に決定する（ステップＳ２６０６）。次に、情報処理装置１００は、ステップＳ２６０３に移行する。

ステップＳ２６０７において、情報処理装置１００は、未選択の基礎科目があるか否かを判定する（ステップＳ２６０７）。ここで、未選択の基礎科目がある場合（ステップＳ２６０７：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、図２５のステップＳ２５０２に戻る。

一方、未選択の基礎科目がない場合（ステップＳ２６０７：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、決定した弱点科目を基礎とする他の講義を特定して出力する（ステップＳ２６０８）。そして、情報処理装置１００は、弱点科目発見処理を終了する。これにより、情報処理装置１００は、対象講義と対象学生との組み合わせに対して、弱点科目を特定することができる。

以上説明したように、情報処理装置１００は、所定の講義の基礎となる科目に対する所定の受講者の評価値と、所定の講義の基礎となる科目に対する他の受講者の評価値と、を比較することにより、所定の受講者の弱点科目を特定する。これにより、所定の講義の講師が所定の受講者の当該基礎となる科目への理解度合いを検査したり、所定の受講者が自己の当該基礎となる科目への理解度合いを検査したりしなくても、情報処理装置１００により所定の受講者の弱点科目が特定される。従って、所定の講義の講師や所定の受講者は、当該基礎となる科目への理解度合いの検査などの作業にかかる時間を削減することができる。

また、情報処理装置１００は、当該科目の理解度合いがどの程度であれば所定の講義の理解において支障を生じないかを示す基準として、所定の講義の基礎となる科目に対する他の受講者の評価値を採用する。これにより、所定の講義の講師は、所定の講義を受講する各受講者に対して、当該基礎となる科目への理解度合いを検査して、所定の講義の理解において支障を生じないかを示す基準を決定しなくてもよい。従って、所定の講義の講師や所定の講義を受講する各受講者は、当該基礎となる科目への理解度合いの検査などの作業にかかる時間を削減することができる。

また、情報処理装置１００は、所定の講義の講師や所定の受講者に、特定した弱点科目を通知することができる。これにより、所定の講義の講師や所定の受講者は、情報処理装置１００により発見された弱点科目に対する所定の受講者の理解度合いが向上するように対応策（例えば、弱点科目に対する補習講義や自習）を実施することができる。このように、所定の受講者は、弱点科目に対する理解度合いを向上させて、所定の講義を支障なく受講できるようになり、中途退学を防止することができる。

また、情報処理装置１００は、所定の講義に対する受講者の学習行動の履歴に基づいて、履歴が所定条件を満たしていない受講者を検出する。次に、情報処理装置１００は、所定の講義の基礎となる科目に対する検出した受講者の評価値と、所定の講義の基礎となる科目に対する他の受講者の評価値と、を比較することにより、検出した受講者の弱点科目を特定する。これにより、情報処理装置１００は、履歴が所定条件を満たさず、所定の講義の理解度合いが低い所定の受講者について、弱点科目を特定することができる。

また、情報処理装置１００は、他の受講者として、履歴が所定条件を満たしている受講者を採用し、所定の講義への出席状況に問題のない受講者に対する所定の講義の基礎となる科目の評価値を取得する。そして、情報処理装置１００は、基礎となる科目に対する検出した受講者の評価値と、所定の講義への出席状況に問題のない受講者に対する所定の講義の基礎となる科目の評価値と、を比較する。

これにより、情報処理装置１００は、所定の講義への出席状況に問題のない受講者に対する所定の講義の基礎となる科目の評価値を、所定の講義の理解において支障を生じないための当該基礎となる科目の理解度合いの基準として採用することができる。従って、情報処理装置１００は、採用した基準を用いて、所定の講義の基礎となる科目が、検出した受講者にとって所定の講義の理解の支障になっている弱点科目か否かを特定することができる。

また、履歴とは、所定の講義への出席履歴を含む。これにより、情報処理装置１００は、出席履歴に基づいて所定の講義への出席率を算出することができる。そして、情報処理装置１００は、所定の講義への出席率が低い受講者について、弱点科目を特定することができる。

また、情報処理装置１００は、各講義に対する受講者の学習行動の履歴に基づいて、履歴が所定条件を満たしていない講義と受講者との組み合わせを検出する。次に、情報処理装置１００は、検出した講義の基礎となる科目に対する検出した受講者の評価値と、検出した講義の基礎となる科目に対する他の受講者の評価値と、を比較することにより、検出した受講者の弱点科目を特定する。これにより、情報処理装置１００は、履歴が所定条件を満たさず、理解度合いが低い受講者がいる講義と、当該受講者と、の組み合わせについて、弱点科目を特定することができる。

また、情報処理装置１００は、講義を検出した場合、検出した講義を出力する。これにより、情報処理装置１００は、弱点科目がある受講者が受講する講義を、当該講義の講師や当該受講者に通知することができる。

また、情報処理装置１００は、各講義の中から、発見した弱点科目が基礎となる他の講義を抽出し、抽出した講義を出力する。これにより、情報処理装置１００は、理解度合いが低くなる講義を、当該講義の講師や弱点科目が発見された受講者に通知することができる。

なお、本実施の形態で説明した情報処理方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本情報処理プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また本情報処理プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）コンピュータに、
所定の講義と前記所定の講義の基礎となる科目とを対応付けた対応情報に基づいて、前記所定の講義の基礎となる科目を特定し、
前記所定の講義の各受講者のうちの所定の受講者に対する、特定した前記科目の評価値を取得し、
前記所定の講義の各受講者のうちの前記所定の受講者とは異なる受講者に対する、特定した前記科目の評価値を取得し、
取得した前記所定の受講者に対する評価値と、取得した前記異なる受講者に対する評価値と、を比較し、
比較結果が所定結果になった場合に前記科目を示す情報を出力する、
処理を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

（付記２）前記コンピュータに、
前記所定の講義の各受講者の前記所定の講義に対する学習行動の履歴に基づいて、前記所定の講義の各受講者のうち前記履歴が所定条件を満たしていない受講者を検出する処理を実行させ、
前記所定の受講者は、検出した前記受講者であり、
前記異なる受講者は、前記履歴が前記所定条件を満たしている受講者を含むことを特徴とする付記１に記載の情報処理プログラム。

（付記３）前記履歴は、前記所定の講義への出席履歴であることを特徴とする付記２に記載の情報処理プログラム。

（付記４）前記検出する処理は、各講義に対する受講者の学習行動の履歴に基づいて、前記履歴が所定条件を満たしていない講義と受講者との組み合わせを検出し、
前記所定の講義は、検出した前記組み合わせに含まれる講義であることを特徴とする付記２または３に記載の情報処理プログラム。

（付記５）前記出力する処理は、前記比較結果が所定結果になった場合に、検出した前記組み合わせに含まれる講義を示す情報を出力することを特徴とする付記４に記載の情報処理プログラム。

（付記６）前記コンピュータに、
前記比較結果が所定結果になった場合に、前記対応情報に基づいて、検出した前記組み合わせに含まれる受講者が受講し、特定した前記科目が基礎となる、検出した前記組み合わせに含まれる講義とは異なる講義を抽出する処理を実行させ、
前記出力する処理は、抽出した前記異なる講義を示す情報を出力することを特徴とする付記５に記載の情報処理プログラム。

（付記７）前記出力する処理は、前記所定の受講者に対する評価値が前記異なる受講者に対する評価値に基づく値より所定値以上小さい場合に前記科目を示す情報を出力することを特徴とする付記１〜６のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

（付記８）前記比較する処理は、
前記所定の受講者に対する評価値の評価基準と、前記異なる受講者に対する評価値の評価基準と、の相違を示す情報に基づいて、前記所定の受講者に対する評価値と前記異なる受講者に対する評価値とを重み付けして比較することを特徴とする付記１〜７に記載の情報処理プログラム。

（付記９）コンピュータが、
所定の講義と前記所定の講義の基礎となる科目とを対応付けた対応情報に基づいて、前記所定の講義の基礎となる科目を特定し、
前記所定の講義の各受講者のうちの所定の受講者に対する、特定した前記科目の評価値を取得し、
前記所定の講義の各受講者のうちの前記所定の受講者とは異なる受講者に対する、特定した前記科目の評価値を取得し、
取得した前記所定の受講者に対する評価値と、取得した前記異なる受講者に対する評価値と、を比較し、
比較結果が所定結果になった場合に前記科目を示す情報を出力する、
処理を実行することを特徴とする情報処理方法。

（付記１０）所定の講義と前記所定の講義の基礎となる科目とを対応付けた対応情報に基づいて、前記所定の講義の基礎となる科目を特定する特定部と、
前記所定の講義の各受講者のうちの所定の受講者に対する、前記特定部によって特定された前記科目の評価値を取得し、前記所定の講義の各受講者のうちの前記所定の受講者とは異なる受講者に対する、前記特定部によって特定された前記科目の評価値を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記所定の受講者に対する評価値と、前記取得部によって取得された前記異なる受講者に対する評価値と、を比較する比較部と、
前記比較部による比較結果が所定結果になった場合に前記科目を示す情報を出力する出力部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。

１００ 情報処理装置
１４０１ 受付部
１４０２ 検出部
１４０３ 特定部
１４０４ 取得部
１４０５ 比較部
１４０６ 抽出部
１４０７ 出力部

Claims (8)

1. コンピュータに、
   所定の講義と前記所定の講義の基礎となる科目とを対応付けた対応情報に基づいて、前記所定の講義の基礎となる科目を特定し、
   前記所定の講義の各受講者のうちの所定の受講者に対する、特定した前記科目の評価値を取得し、
   前記所定の講義の各受講者のうちの前記所定の受講者とは異なる受講者に対する、特定した前記科目の評価値を取得し、
   取得した前記所定の受講者に対する評価値と、取得した前記異なる受講者に対する評価値と、を比較し、
   比較結果が所定結果になった場合に前記科目を示す情報を出力する、
   処理を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
2. 前記コンピュータに、
   前記所定の講義の各受講者の前記所定の講義に対する学習行動の履歴に基づいて、前記所定の講義の各受講者のうち前記履歴が所定条件を満たしていない受講者を検出する処理を実行させ、
   前記所定の受講者は、検出した前記受講者であり、
   前記異なる受講者は、前記履歴が前記所定条件を満たしている受講者を含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
3. 前記履歴は、前記所定の講義への出席履歴であることを特徴とする請求項２に記載の情報処理プログラム。
4. 前記検出する処理は、各講義に対する受講者の学習行動の履歴に基づいて、前記履歴が所定条件を満たしていない講義と受講者との組み合わせを検出し、
   前記所定の講義は、検出した前記組み合わせに含まれる講義であることを特徴とする請求項２または３に記載の情報処理プログラム。
5. 前記出力する処理は、前記所定の受講者に対する評価値が前記異なる受講者に対する評価値に基づく値より所定値以上小さい場合に前記科目を示す情報を出力することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。
6. 前記比較する処理は、
   前記所定の受講者に対する評価値の評価基準と、前記異なる受講者に対する評価値の評価基準と、の相違を示す情報に基づいて、前記所定の受講者に対する評価値と前記異なる受講者に対する評価値とを重み付けして比較することを特徴とする請求項１〜５に記載の情報処理プログラム。
7. コンピュータが、
   所定の講義と前記所定の講義の基礎となる科目とを対応付けた対応情報に基づいて、前記所定の講義の基礎となる科目を特定し、
   前記所定の講義の各受講者のうちの所定の受講者に対する、特定した前記科目の評価値を取得し、
   前記所定の講義の各受講者のうちの前記所定の受講者とは異なる受講者に対する、特定した前記科目の評価値を取得し、
   取得した前記所定の受講者に対する評価値と、取得した前記異なる受講者に対する評価値と、を比較し、
   比較結果が所定結果になった場合に前記科目を示す情報を出力する、
   処理を実行することを特徴とする情報処理方法。
8. 所定の講義と前記所定の講義の基礎となる科目とを対応付けた対応情報に基づいて、前記所定の講義の基礎となる科目を特定する特定部と、
   前記所定の講義の各受講者のうちの所定の受講者に対する、前記特定部によって特定された前記科目の評価値を取得し、前記所定の講義の各受講者のうちの前記所定の受講者とは異なる受講者に対する、前記特定部によって特定された前記科目の評価値を取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された前記所定の受講者に対する評価値と、前記取得部によって取得された前記異なる受講者に対する評価値と、を比較する比較部と、
   前記比較部による比較結果が所定結果になった場合に前記科目を示す情報を出力する出力部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。

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