以下に、本発明にかかる抽出方法、抽出装置および抽出プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
実施例1に係るシステムについて説明する。図1は、抽出装置の全体構成を示す図である。抽出装置10は、利用者の特性を推測する装置である。抽出装置10は、例えば、サーバコンピュータなどのコンピュータなどである。抽出装置10は、1台のコンピュータとして実装してもよく、また、複数台のコンピュータによるクラウドとして実装することもできる。なお、本実施例では、抽出装置10を1台のコンピュータとした場合を例として説明する。
抽出装置10は、不図示のネットワークを介して他の装置と通信が可能とされている。また、本実施例では、抽出装置10に学習管理システム40が導入され、動作している。学習管理システム40は、学生などの利用者の学習を支援する各種の機能を提供する。例えば、学習管理システム40は、講義の資料データを格納したフォルダや、掲示板、出席管理、レポート受付等の機能を提供する。学生などの利用者は、パーソナル・コンピュータ(PC)、携帯電話、スマートフォンなどの端末装置を用いて、ネットワークを介して抽出装置10にアクセスし、学習管理システム40が提供する各種の機能を利用する。例えば、学生は、講義前あるいは講義後に、講義で使用される資料データを取得する。また、例えば、学生は、講義での疑問点や質問内容などを掲示板に登録する。また、例えば、学生は、講義開始時に学習管理システム40にアクセスして講義に出席したことを登録する。また、例えば、学生は、講義で与えられた課題について作成したレポートのデータを送信してレポートの提出を行う。学習管理システム40は、学生からアクセスされ、各種の機能が利用された場合、利用された機能に関して、学生のアクセスの履歴を保存する。
また、抽出装置10は、利用者を評価する評価システム41が導入され、動作する。評価システム41は、利用者の行動を評価する。例えば、評価システム41は、利用者の学習に関する行動を評価する。評価結果は、利用者に対して学習指導を行うために用いられる。評価システム41は、評価対象の利用者として何れかの学生が指定された場合、指定された学生のアクセスの履歴に基づいて、行動を評価し、利用者による所定の行動を抽出する。例えば、評価システム41は、成績を改善させるために利用者が改善すべき行動を抽出する。
次に、実施例1に係る抽出装置10の構成について説明する。図1に示すように、抽出装置10は、通信I/F(インタフェース)部20と、表示部21と、入力部22と、記憶部23と、制御部24とを有する。
通信I/F部20は、他の装置、例えば、学生などの利用者が保持する端末装置との間で通信制御を行うインタフェースである。通信I/F部20は、不図示のネットワークを介して他の装置と各種情報を送受信する。例えば、通信I/F部20は、利用者の端末装置から学習管理システム40および評価システム41へのアクセス要求を受信する。かかる通信I/F部20の一態様としては、LANカードなどのネットワークインタフェースカードを採用できる。
表示部21は、各種情報を表示する表示デバイスである。表示部21としては、Liquid Crystal Display(LCD)やCathode Ray Tube(CRT)などの表示デバイスが挙げられる。表示部21は、各種情報を表示する。
入力部22は、各種の情報を入力する入力デバイスである。例えば、入力部22としては、マウスやキーボードなどの入力デバイスが挙げられる。入力部22は、ユーザからの操作入力を受け付け、受け付けた操作内容を示す操作情報を制御部24に入力する。
記憶部23は、ハードディスク、Solid State Drive(SSD)、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部23は、Random Access Memory(RAM)、フラッシュメモリ、Non Volatile Static Random Access Memory(NVSRAM)などのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。
記憶部23は、制御部24で実行されるOperating System(OS)や、学習管理システム40、評価システム41として動作する各種プログラムを記憶する。さらに、記憶部23は、制御部24で実行されるプログラムで用いられる各種データを記憶する。例えば、記憶部23は、履修学生データ60と、教材データ61と、行動ログデータ62と、相関データ63と、教材利用実績データ64と、閾値データ65と、改善候補データ66と、評価値計算用テーブル67とを記憶する。
履修学生データ60は、学生が履修している講義に関する情報を記憶したデータである。なお、本実施例では、履修学生データ60に、学生が履修する講義を示す情報を記憶するものとするが、学生が過去に履修した講義を示す情報を含めてもよい。一例として、履修学生データ60は、学習管理システム40によりデータが登録される。他の一例として、履修学生データ60は、講義を受講する学生を表示させる際に後述の受付部50によって参照される。また、他の一例として、履修学生データ60は、学生の教材の利用実績を算出する際に後述の実績作成部52によって参照される。
図2は、履修学生データのデータ構成の一例を示す図である。図2に示すように、履修学生データ60は、「年度」、「講義コード」、「学生ID」、「名前」の各項目を有する。年度の項目は、講義の実施年度の情報を記憶する領域である。講義は、同様の内容で、毎年実施される場合がある。年度の項目には、学生が受講する講義の実施年度の情報が格納される。講義コードの項目は、講義を識別する情報を記憶する領域である。講義には、それぞれを識別する識別情報が付与される。ここで、本実施例では、同様の内容で毎年実施される講義には、同じ識別情報が付与されるものとする。講義コードの項目には、講義を示す識別情報が格納される。学生ID(identification)の項目は、学生を識別する情報を記憶する領域である。学生には、数字や文字などを組み合わせて、それぞれを識別するID番号が付与される。学生IDの項目には、年度の項目に記憶された年度に、講義コードの項目に識別情報が記憶された講義を受講する学生のID番号が格納される。名前の項目は、学生の名前を記憶する領域である。名前の項目には、学生IDの項目にID番号が記憶された学生の名前が格納される。
図2の例では、「2012」年度の識別情報が「K001」の講義は、学生IDが「R10001」の「富士通太郎」が受講していることを示す。
図1に戻り、教材データ61は、講義で使用される教材に関する情報を記憶したデータである。一例として、教材データ61は、学習管理システム40によりデータが登録される。他の一例として、教材データ61は、学習機会の評価値を算出する際に後述の特定部53によって参照される。
図3は、教材データのデータ構成の一例を示す図である。図3に示すように、教材データ61は、「年度」、「講義コード」、「教材ID」、「教材種別ID」、「教材種別名」、「公開日」の各項目を有する。年度の項目は、年度の情報を記憶する領域である。年度の項目には、教材を使用する講義が実施された年度の情報が格納される。講義コードの項目は、講義の識別情報を記憶する領域である。講義コードの項目には、教材を使用する講義の識別情報が格納される。教材IDの項目は、講義で使用された教材を識別する情報を記憶する領域である。教材には、それぞれを識別する識別情報が付与される。教材IDの項目には、年度の項目に記憶された年度に、講義コードの項目に識別情報が記憶された講義で使用された教材の識別情報が格納される。教材種別IDの項目は、教材の種別を示す情報を記憶する領域である。教材には、種別に応じてコードが付与される。本実施例では、教材種別IDのコードは、「1」が予習教材を表し、「2」が復習教材を表し、「3」が掲示板を表し、「4」がレポートを表し、「5」がアンケートを表すものとする。教材種別IDの項目には、教材IDの項目に識別情報が記憶された教材の種別を示すコードが格納される。教材種別名の項目は、教材の種別を示す名称を記憶する領域である。教材種別名の項目には、教材IDの項目に識別情報が記憶された教材の種別を示す名称が格納される。公開日の項目は、教材が公開された日付を記憶する領域である。教材種別名の項目には、教材IDの項目に識別情報が記憶された教材が公開された日付が格納される。
図3の例では、「2011」年度の識別情報が「K001」の講義は、識別情報が「YS001」の教材が使用され、教材が教材種別ID「1」の「予習教材」であり、「2011/04/11」に公開されたことを示す。
図1に戻り、行動ログデータ62は、講義での各学生の行動に関する履歴を記憶したデータである。行動ログデータ62には、履歴として現在の年度および過去の年度に、各学生がそれぞれ教材にアクセスした日付を記憶する。本実施例では、現在の年度を2012年とし、過去の年度を2011年度として、現在の年度および過去の年度の履歴を行動ログデータ62に記憶している場合を説明する。一例として、行動ログデータ62は、学習管理システム40によりデータが登録される。他の一例として、行動ログデータ62は、過去の講義での教材数をカウントする際に後述の特定部53によって参照される。
図4A〜図4Gは、行動ログのデータ構成の一例を示す図である。本実施例では、行動ログデータ62に記憶されたデータを判別しやすいように図4A〜図4Gに分けて示している。図4Aには、2011年度に実施された講義で使用された教材種別IDが「1」の予習教材に関する履歴が示されている。図4Bには、2011年度に実施された講義で使用された教材種別IDが「2」の復習教材に関する履歴が示されている。図4Cには、2011年度に実施された講義で使用された教材種別IDが「3」の掲示板に関する履歴が示されている。図4Dには、2011年度に実施された講義で使用された教材種別IDが「4」のレポートに関する履歴が示されている。図4Eには、2011年度に実施された講義で使用された教材種別IDが「5」のアンケートに関する履歴が示されている。図4Fには、2012年度に実施された講義で使用された教材種別IDが「1」の予習教材、教材種別IDが「2」の復習教材および教材種別IDが「3」の掲示板に関する履歴が示されている。図4Gには、2012年度に実施された講義で使用された教材種別IDが「4」のレポートおよび教材種別IDが「5」のアンケートに関する履歴が示されている。
図4A〜図4Gに示すように、行動ログデータ62は、「年度」、「講義コード」、「教材ID」、「教材種別ID」、「公開日」、「学生ID」、「行動フラグ」、「アクセス日」の各項目を有する。年度の項目は、年度の情報を記憶する領域である。年度の項目には、講義が実施された年度の情報が格納される。講義コードの項目は、講義の識別情報を記憶する領域である。講義コードの項目には、年度の項目に記憶された年度に実施された講義の識別情報が格納される。教材IDの項目は、講義で使用された教材を識別する情報を記憶する領域である。教材IDの項目は、年度の項目に記憶された年度に、講義コードの項目に識別情報が記憶された講義で使用された教材の識別情報が格納される。教材種別IDの項目は、教材の種別を示す情報を記憶する領域である。教材種別IDの項目には、教材IDの項目に識別情報が記憶された教材の種別を示すコードが格納される。公開日の項目は、教材が公開された日付を記憶する領域である。公開日の項目には、年度の項目に記憶された年度に、講義コードの項目に識別情報が記憶された講義で、教材IDの項目に識別情報が記憶された教材が公開された日付が格納される。学生IDの項目は、学生を識別する情報を記憶する領域である。学生IDの項目には、年度の項目に記憶された年度に、講義コードの項目に識別情報が記憶された講義を受講している学生のID番号が格納される。行動フラグの項目は、学生が教材を使用したか否かを記憶する領域である。本実施例では、学生が教材に対してアクセスを行ったか否かを判定する。行動フラグの項目には、学生IDの項目にID番号が記憶された学生が教材IDの項目に識別情報が記憶された教材にアクセスした場合、「1」が格納される。また、行動フラグの項目には、教材にアクセスしていない場合、「0」が格納される。アクセス日の項目は、教材にアクセスした日付を記憶する領域である。アクセス日の項目には、学生IDの項目にID番号が記憶された学生が教材IDの項目に識別情報が記憶された教材にアクセスした日付が格納され、アクセスされていない場合には「Null」が格納される。
図4Aの例では、「2011」年度の講義コードが「K101」の講義では、教材IDが「YS101」の教材が使用されたことを示す。また、教材IDが「YS101」の教材は、教材種別IDが「1」の予習教材であり、公開日が「2011/04/11」であることを示す。また、教材IDが「YS101」の教材は、学生IDが「R10001」の学生が「2011/04/13」にアクセスしており、行動フラグが「1」であることを示す。
また、図4Bの例では、「2011」年度の講義コードが「K101」の講義では、教材IDが「FS101」の教材が使用されたことを示す。また、教材IDが「FS101」の教材は、教材種別IDが「2」の復習教材であり、公開日が「2011/04/11」であることを示す。また、教材IDが「FS101」の教材は、アクセス日が「Null」であることから、学生IDが「R10001」の学生が未アクセスであり、行動フラグが「0」であることを示す。
また、図4Cの例では、「2011」年度の講義コードが「K101」の講義では、教材IDが「BBS101」の教材が使用されたことを示す。また、教材IDが「BBS101」の教材は、教材種別IDが「3」の掲示板であり、公開日が「2011/04/11」であることを示す。また、教材IDが「BBS101」の教材は、アクセス日が「Null」であることから、学生IDが「R10001」の学生が未アクセスであり、行動フラグが「0」であることを示す。
また、図4Dの例では、「2011」年度の講義コードが「K101」の講義では、教材IDが「REP101」の教材が使用されたことを示す。また、教材IDが「REP101」の教材は、教材種別IDが「4」のレポートであり、公開日が「2011/04/11」であることを示す。また、教材IDが「REP101」の教材は、アクセス日が「Null」であることから、学生IDが「R10001」の学生が未アクセスであり、行動フラグが「0」であることを示す。
また、図4Eの例では、「2011」年度の講義コードが「K101」の講義では、教材IDが「ANKT101」の教材が使用されたことを示す。また、教材IDが「ANKT101」の教材は、教材種別IDが「5」のアンケートであり、公開日が「2011/04/11」であることを示す。また、教材IDが「ANKT101」の教材は、アクセス日が「Null」であることから、学生IDが「R10001」の学生が未アクセスであり、行動フラグが「0」であることを示す。
また、図4Fの例では、「2012」年度の講義コードが「K101」の講義では、教材IDが「YS201」の教材が使用されたことを示す。また、教材IDが「YS201」の教材は、教材種別IDが「1」の予習教材であり、公開日が「2012/04/09」であることを示す。また、教材IDが「YS201」の教材は、学生IDが「R10001」の学生が「2012/04/11」にアクセスしており、行動フラグが「1」であることを示す。
また、図4Gの例では、「2012」年度の講義コードが「K101」の講義では、教材IDが「REP201」の教材が使用されたことを示す。また、教材IDが「REP201」の教材は、教材種別IDが「4」のレポートであり、公開日が「2012/04/10」であることを示す。また、教材IDが「REP201」の教材は、学生IDが「R10001」の学生が「2012/04/19」にアクセスしており、行動フラグが「1」であることを示す。
図1に戻り、相関データ63は、学習に関する行動と成績との相関関係を記憶したデータである。一例として、相関データ63は、学習管理システム40によりデータが登録される。他の一例として、相関データ63は、成績を挽回しやすい学習行動を抽出する際に後述の特定部53によって参照される。
図5は、相関データのデータ構成の一例を示す図である。図5に示すように、相関データ63は、「年度」、「講義コード」、「学習行動ID」、「学習行動名」、「教材種別ID」、「教材種別名」、「成績相関値」の各項目を有する。年度の項目は、年度の情報を記憶する領域である。年度の項目には、成績と行動との相関関係を求めた年度の情報が格納される。講義コードの項目は、講義の識別情報を記憶する領域である。講義コードの項目には、成績と行動との相関関係を求めた講義の識別情報が格納される。学習行動IDの項目は、学習行動を識別する情報を記憶する領域である。学習行動には、それぞれを識別する識別情報が付与される。学習行動IDの項目には、年度の項目に記憶された年度に、講義コードの項目に識別情報が記憶された講義で、成績との相関関係を求めた学習行動の識別情報が格納される。学習行動名の項目は、学習行動の内容を記憶する領域である。学習行動名の項目には、学習行動IDの項目に識別情報が記憶された学習行動の内容が格納される。教材種別IDの項目は、教材の種別を示す情報を記憶する領域である。教材種別IDの項目には、学習行動IDの項目に識別情報が記憶された学習行動と相関する教材の種別を示すコードが格納される。教材種別名の項目は、教材の種別を示す名称を記憶する領域である。教材種別名の項目には、教材種別IDの項目にコードが記憶された教材種別の名称が格納される。成績相関値の項目は、成績と行動との相関関係を示す情報を記憶する領域である。成績相関値の項目には、学習行動IDの項目に識別情報が記憶された学習行動と成績との相関関係を示す相関値が格納される。本実施例では、相関値を0〜1の範囲としており、1に近いほど相関性が高いことを示す。
図5の例では、「2012」年度の講義コードが「K001」の講義では、学習行動IDが「1」の学習行動の内容が「予習用資料が公開されてすぐにダウンロードしている」であることを示す。学習行動IDが「1」の学習行動は、教材種別IDが「1」の教材種別名が「予習資料」と相関関係があり、成績相関値が「0.30」であることを示す。
図1に戻り、教材利用実績データ64は、学生の教材の利用実績を記憶したデータである。一例として、教材利用実績データ64は、後述する実績作成部52によりデータが登録される。他の一例として、教材利用実績データ64は、学習機会の評価値を算出する際に後述の特定部53によって参照される。
図6は、教材利用実績データのデータ構成の一例を示す図である。図6に示すように、教材利用実績データ64は、「講義コード」、「学生ID」、「教材種別ID」、「学習行動実績値」の各項目を有する。講義コードの項目は、講義の識別情報を記憶する領域である。講義コードの項目には、教材の利用実績を求めた講義の識別情報が格納される。学生IDの項目は、学生のID番号を記憶する領域である。学生IDの項目には、講義コードの項目に識別情報が記憶された講義において、教材の利用実績を求めた学生のID番号が格納される。教材種別IDの項目は、教材の種別を示す情報を記憶する領域である。教材種別IDの項目には、講義コードの項目に識別情報が記憶された講義において、教材の利用実績を求めた教材の種別を示すコードが格納される。学習行動実績値の項目は、教材の利用実績を示す情報を記憶する領域である。学習行動実績値の項目には、講義コードの項目に識別情報が記憶された講義において、学生IDの項目のID番号が記憶された学生が、教材種別IDの項目にコードが記憶された種別の教材を利用した実績を示す実績値が格納される。本実施例では、実績値を0〜1の範囲としており、1に近いほど教材を利用したことを示す。
図6の例では、識別情報が「K001」の講義において、ID番号が「R10001」の学生は、教材種別ID「1」の教材の利用の実績値が「0.33」であることを示す。
図1に戻り、閾値データ65は、学習行動の判定に用いる閾値を記憶したデータである。一例として、閾値データ65は、システムの開発元あるいはシステムの管理者等によってデータが登録される。他の一例として、閾値データ65は、改善すべき学習行動および良い学習行動を選択する際に後述の選択部51によって参照される。
図7は、閾値データのデータ構成の一例を示す図である。図7に示すように、閾値データ65は、「フラグ」、「フラグ名称」、「閾値」の各項目を有する。フラグの項目は、閾値が良い学習行動を抽出するものか、改善すべき学習行動を抽出するものかを識別する情報を記憶する領域である。フラグの項目には、閾値が良い学習行動を抽出するである場合、「1」が格納され、閾値が改善すべき学習行動を抽出するものである場合、「0」が格納される。フラグ名称の項目は、フラグが示す意味を記憶する領域である。フラグ名称の項目には、フラグの項目に記憶されたフラグが意味する内容が格納される。閾値の項目は、学習行動を判定する閾値を記憶する領域である。閾値の項目には、学習行動を判定に用いる閾値が格納される。
図7の例では、フラグが「1」は、フラグ名称が「良い学習行動」であり、閾値が「0.6」であることを示す。
図1に戻り、改善候補データ66は、改善候補と選択された学習行動を記憶したデータである。一例として、改善候補データ66は、成績を挽回しやすい学習行動を抽出する際に後述の選択部51によってデータが登録される。他の一例として、改善候補データ66は、成績を挽回しやすい学習行動を抽出する際に後述の特定部53によって参照される。
図8は、改善候補データのデータ構成の一例を示す図である。図8に示すように、改善候補データ66は、「学習行動ID」、「教材種別ID」の各項目を有する。学習行動IDの項目は、学習行動の識別情報を記憶する領域である。学習行動IDの項目には、改善候補と抽出された学習行動の識別情報が格納される。教材種別IDの項目は、教材の種別を示す情報を記憶する領域である。教材種別IDの項目には、学習行動IDの項目に識別情報が記憶された学習行動と関係する教材の種別を示すコードが格納される。
図8の例では、学習行動IDが「1」の学習行動は、教材種別IDが「1」と関係性があることを示す。
図1に戻り、評価値計算用テーブル67は、評価値を計算するための情報を記憶したデータである。一例として、評価値計算用テーブル67は、成績を挽回しやすい学習行動を抽出する際に後述の特定部53および評価部54によってデータが登録および登録したデータが参照される。
図9は、評価値計算用テーブルのデータ構成の一例を示す図である。図9に示すように、評価値計算用テーブル67は、「学習行動ID」、「教材種別ID」、「提示コメント評価値」、「相関値」、「学習行動実績値」、「学習機会評価値」の各項目を有する。学習行動IDの項目は、学習行動の識別情報を記憶する領域である。学習行動IDの項目には、改善候補と抽出された学習行動の識別情報が格納される。教材種別IDの項目は、教材の種別を示す情報を記憶する領域である。教材種別IDの項目には、学習行動IDに対応付けられた教材の種別を示すコードが格納される。提示コメント評価値の項目は、成績を挽回しやすい学習行動であるかを評価する評価値を記憶する領域である。提示コメント評価値の項目には、学習行動IDの項目に識別情報が記憶された学習行動が成績を挽回しやすい学習行動であるかを評価する評価値が格納される。相関値の項目は、成績との相関値を記憶する領域である。相関値の項目には、学習行動IDの項目に識別情報が記憶された学習行動の成績との相関値が格納される。学習行動実績値の項目は、学習の実績値を記憶する領域である。学習行動実績値の項目には、学習行動IDの項目に識別情報が記憶された学習行動の実績値が格納される。学習機会評価値の項目は、学習機会の多さを示す評価値を記憶する領域である。学習機会評価値の項目には、学習行動IDの項目に識別情報が記憶された学習行動についての学習機会の多さを示す評価値が格納される。
図9の例では、学習行動IDが「5」の学習行動は、対応付けられた教材種別IDが「5」であることを示す。また、学習行動IDが「5」の学習行動は、提示コメント評価値が「0.268」であり、相関値が「0.40」であり、学習の実績値が「1.0」であり、学習機会評価値が「0.67」であることを示す。
図1に戻り、制御部24は、抽出装置10を制御するデバイスである。制御部24としては、Central Processing Unit(CPU)、Micro Processing Unit(MPU)等の電子回路や、Application Specific Integrated Circuit(ASIC)、Field Programmable Gate Array(FPGA)等の集積回路を採用できる。制御部24は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部24は、各種のプログラムが動作することにより各種のシステムが動作しており、各種の処理部として機能する。例えば、制御部24は、学習管理システム40と、評価システム41が動作する。
学習管理システム40は、学生などの利用者の学習を支援する各種の機能を提供する。学習管理システム40は、学生が履修する講義を履修学生データ60に登録して管理する。例えば、学習管理システム40は、講義が実施された年度、実施された講義の識別情報、講義を受講する学生のID番号、講義を受講する学生の名前を教材データ61に登録して管理する。例えば、学習管理システム40は、図2に示すように、ID番号が「R10001」の「富士通太郎」が2012年度に識別情報「K001」の講義を受講していることを教材データ61に登録して管理する。
また、学習管理システム40は、講義で用いる各種の教材を提供する。例えば、学習管理システム40は、講義の資料データを格納したフォルダや、掲示板、出席管理、レポート受付等の機能を提供する。また、学習管理システム40は、講義で使用された教材に関する情報を教材データ61に登録して管理する。例えば、学習管理システム40は、講義が実施された年度、実施された講義の識別情報、講義で使用された教材の識別情報、講義で使用された教材の種別を示すコード、教材の種別を示す名称、講義で使用された教材の公開日を教材データ61に登録して管理する。例えば、学習管理システム40は、図3に示すように、「2011」年度に識別情報が「K001」の講義で種別が「1」の「予習資料」が「2011/04/11」に公開されたことを教材データ61に登録して管理する。
また、学習管理システム40は、各講義で使用された教材に学生がアクセスした履歴を行動ログデータ62に管理する。例えば、学習管理システム40は、教材データ61に記憶された各講義で使用された教材について、講義を受講する各学生ID毎に、行動フラグを「0」とし、アクセス日を「Null」としてレコードを行動ログデータ62に作成する。例えば、学習管理システム40は、図4Aに示すように、「2011」年度に識別情報が「K101」の講義をID番号が「R10001」、「R10002」、「R10003」の学生が受講する場合、教材毎に、各学生のレコードを行動ログデータ62に作成する。そして、学習管理システム40は、教材に対して学生からアクセスが行われた場合、教材データ61のアクセスされた教材のレコードの行動フラグを「1」に更新し、アクセス日をアクセスされた日付に更新する。例えば、学習管理システム40は、「2011」年度に「K101」の講義の「YS101」の教材に、「R10001」の学生が「2012/04/13」にアクセスした場合、行動フラグを「1」に更新し、アクセス日をアクセスされた日付に更新する。
また、学習管理システム40は、各学習行動と成績との相関関係を求めて相関データ63に管理する。例えば、学習管理システム40は、履修済みの講義についての各学生の成績を記憶する。また、学習管理システム40は、履修済みの講義について、各学生の各学習行動の実績値を求める。そして、学習管理システム40は、学習行動毎に、成績と実績値との相関関係を、例えば、回帰分析により求める。そして、学習管理システム40は、相関値を分析した年度、相関値を分析した講義の講義コード、相関値を分析した学習行動ID、学習行動内容、教材種別ID、教材種別名、求めた相関値を相関データ63に作成する。例えば、学習管理システム40は、図5に示すように、「2012」年度の講義コードが「K101」の講義において、学習行動IDが「1」の学習行動の内容が「予習用資料が公開されてすぐにダウンロードしている」であることを登録する。また、学習管理システム40は、学習行動IDが「1」の学習行動について、教材種別IDが「1」の教材種別名が「予習資料」と相関関係があり、成績相関値が「0.30」であることを登録する。
評価システム41は、行動ログデータ62に記憶された教材に対するアクセスの履歴から、利用者の行動を評価する機能を提供している。評価システム41は、受付部50と、選択部51と、実績作成部52と、特定部53と、評価部54と、抽出部55と、出力部56とを有する。
受付部50は、各種の受付を行う。例えば、受付部50は、行動を評価する講義の指定を受付ける。例えば、受付部50は、講師などの学習指導を行う指導者の端末装置に行動を評価する講義を指定する指定画面を表示させ、指定画面から行動を評価する講義の指定を受け付ける。受付部50は、指定画面から行動を評価する講義が指定されると、履修学生データ60から指定された講義を受講する学生を読み出し、学生一覧画面を表示する。なお、行動の評価は、現在の年度の講義について行うものとする。現在の年度は、「2012」であるものとする。受付部50は、2012年度に指定された講義を受講する学生を履修学生データ60から読み出して、学生一覧画面を表示する。受付部50は、学生一覧画面から行動を評価する利用者とする学生の指定を受付ける。
図10は、学生一覧画面の一例を示す図である。学生一覧画面80は、現在の年度および指定された講義の識別情報を表示する領域81が設けられている。また、学生一覧画面80は、講義を受講する学生に関する情報を表示する領域82が設けられている。領域82は、学生ID、名前、積極性、計画性、継続性、トータルの各項目が設けられている。学生IDの項目には、学生のID番号が表示される。名前の項目には、学生の名前が表示される。積極性、計画性、継続性の項目には、学生の積極性、計画性、継続性に関する評価結果が表示される。積極性、計画性、継続性には、それぞれ教材種別IDが対応付けられており、後述する実績作成部52により算出される教材種別ID毎の学習の実績値から評価される。例えば、特定の教材種別IDが積極性に対応付けられているものとする。受付部50は、各学生の特定の教材種別IDについて、学習の実績値を多い順に積極性のポイントを付与する。例えば、受付部50は、学習の実績値を多い順に、上位2割の学生に積極性のポイントを2ポイント付与し、上位2割に続く4割の学生に積極性のポイントを1ポイント付与し、下位の4割の学生に積極性のポイントを0ポイントとする。トータルの項目には、積極性、計画性、継続性のポイントを合算した結果が表示される。また、領域82は、学生毎に、学生についての詳細な評価内容を表示させる詳細ボタン83が設けられている。指導者は、学生の詳細な評価内容を確認する場合、詳細ボタン83を選択する。
実績作成部52は、各種の実績データを作成する。例えば、実績作成部52は、受付部50で行動を評価する講義の指定を受付けると、履修学生データ60および行動ログデータ62に基づいて、教材利用実績データ64を作成する。例えば、実績作成部52は、講義毎に、履修学生データ60に記憶された、指定された講義についての各学生の行動に関する履歴の利用実績を行動ログデータ62から読み出す。そして、実績作成部52は、学生の行動に関する履歴から、教材種別ID毎に、講義で使用された総教材数および学習行動を行った教材数をカウントする。そして、実績作成部52は、教材種別ID毎に、学習行動を行った教材数および総教材数から学習の実績値を算出する。例えば、実績作成部52は、教材種別ID毎に、学習行動を行った教材数を総教材数で除算して、学習の実績値を算出する。実績作成部52は、算出した実績値を、教材の利用実績として、教材利用実績データ64にデータを格納する。
選択部51は、各種の選択を行う。例えば、選択部51は、受付部50で利用者の指定を受付けると、利用者とされた学生について改善すべき学習行動を選択する。例えば、選択部51は、教材利用実績データ64に基づき、利用者とされた学生のID番号および指定された講義の識別情報に対応して記憶された学習の実績値が、閾値データ65に記憶されたフラグが「0」の閾値以下となる教材種別IDを選択する。そして、選択部51は、選択した教材種別IDに対応する学習行動IDを相関データ63から特定する。選択部51は、選択した教材種別IDに対応する学習行動IDおよび成績相関値を改善候補データ66に格納する。
また、選択部51は、利用者とされた学生について良い学習行動を選択する。例えば、選択部51は、教材利用実績データ64に基づき、利用者とされた学生のID番号および指定された講義の識別情報に対応付けて記憶された学習の実績値が、閾値データ65に記憶されたフラグが「1」の閾値以上となる教材種別IDを選択する。
特定部53は、各種の特定を行う。例えば、特定部53は、選択部51により選択された改善すべき学習行動について、学習行動に対応する相関値、学習の実績値、学習機会の評価値を特定する。例えば、特定部53は、データが格納されていない空の評価値計算用テーブル67を作成する。そして、特定部53は、改善候補データ66に記憶された各学習行動IDおよび教材種別IDを評価値計算用テーブル67に格納する。また、特定部53は、改善候補データ66に記憶された各学習行動IDおよび教材種別IDに対応する相関値、学習の実績値を評価値計算用テーブル67に格納する。
また、特定部53は、現在の日付の年度の開始日からの経過週を算出する。例えば、特定部53は、現在の日付を含む年度において、4月1日を含む週から現在の日付を含む週までの週の数を経過週として算出する。なお、本実施例では、現在の日付を用いて改善すべき学習行動を抽出する場合について説明するが、これに限定されるものではない。日付は、受付部50から指定可能としてもよい。
特定部53は、行動ログデータ62から、教材種別ID毎に、過去の同じ講義において、提供される総教材数および過去の講義での経過週以降に提供される残教材数をカウントする。そして、特定部53は、教材種別ID毎に、総教材数および残教材数から学習機会の評価値を算出する。例えば、特定部53は、教材種別ID毎に、残教材数を総教材数で除算して、学習機会の評価値を算出する。特定部53は、算出した各教材種別IDの学習機会の評価値を評価値計算用テーブル67に格納する。
評価部54は、各種の評価を行う。例えば、評価部54は、講義における利用者の各行動と成績との相関を示す情報、講義の残り期間における各行動の実行可能性を示す情報、および、各利用者の各行動の実行履歴を示す情報に基づき、利用者による所定の行動を評価する。例えば、評価部54は、講義における利用者の各行動と成績との相関値、講義の残り期間における各学習機会の評価値、および、各利用者の各学習の実績値に基づき、評価値を算出する。例えば、評価部54は、学習行動毎に、相関値と、学習機会の評価値と、学習の実績値とを乗算して評価値を算出する。これにより、利用者の各行動について、成績との相関が高いほど、講義の残り期間における実行可能性が高いほど、実行履歴が多いほど、評価値が高く算出される。評価部54は、このように評価値を算出することにより、評価値から成績に関連性が高く、講義の残り期間で多く実行でき、評価者がよく実行している行動の評価値が高くなるため、評価値から利用者が成績を挽回しやすい行動を特定できる。
抽出部55は、各種の抽出を行う。例えば、抽出部55は、評価部54による評価の結果に基づいて、利用者による所定の行動を抽出する。例えば、抽出部55は、評価値が所定の閾値より高い行動を抽出する。一方、抽出部55は、評価部54により算出された評価値が全てゼロとなった場合、相関値の高い順に行動を抽出する。
出力部56は、各種の出力を行う。例えば、出力部56は、指導者の端末装置に利用者の行動の評価結果を表示する評価結果画面の画像情報を出力して、指導者の端末装置に評価結果画面を表示させる。図11は、評価結果画面の一例を示す図である。評価結果画面70は、評価者の情報を表示する領域71と、評価者の行動の特性を表示する領域72と、評価者の特徴的な行動を表示する領域73とを有する。領域71には、利用者の学生ID、名前など評価者を示す情報が表示される。領域72には、利用者の積極性、計画性、継続性、トータルの評価結果がレーダーチャートで表示される。領域73は、積極性、計画性、継続性について、特筆すべき行動を表示する領域74と、注意すべき行動を表示する領域75が設けられている。領域74には、選択部51により、良い学習行動と選択された学習行動に関するコメントが表示される。領域75には、抽出部55により抽出された学習行動に関するコメントが表示される。
指導者は、評価結果画面70を参照することにより、利用者の成績の挽回にどのような行動が効果的であるか把握することができる。
このように、抽出装置10は、学習行動毎に、相関値と、学習機会の評価値と、学習の実績値とを乗算して評価値を算出する。そして、抽出装置10は、評価値に基づいて、利用者の注意すべき行動を抽出するので、成績を改善させる効果的な学習指導を支援できる。
次に、本実施例に係る抽出装置10が実行する各種の処理について説明する。最初に、本実施例に係る抽出装置10が受講中の講義の各教材に対するアクセスの履歴から、学生の教材の利用実績を算出する利用実績算出処理の流れを説明する。図12は、利用実績算出の手順を示すフローチャートである。この利用実績算出処理は、例えば、受付部50で行動を評価する講義が指定されたタイミングで実行される。なお、利用実績算出処理は、バッチ処理などにより、日時や月次など定期的に実行してもよい。
図12に示すように、実績作成部52は、現在の年度および指定された講義の識別情報を指定して履修学生データ60からデータを1レコード読み出す(S10)。実績作成部52は、S10において読み出したレコードの学生IDのID番号を指定して、行動ログデータ62から全てのレコードを読み出す(S11)。なお、本実施例では、学生についての現在の年度および過去の年度の学習行動のログを全て読み出すものとするが、現在の年度または過去の年度の学習行動のログを読み出すものとしてもよい。
実績作成部52は、S11において読み出したレコードに含まれる教材種別IDの識別情報を全て特定する(S12)。実績作成部52は、特定された教材種別IDの識別情報を1つ選択する(S13)。実績作成部52は、総教材数をカウントするパラメータAおよび学習行動を行った教材数をカウントするパラメータBをそれぞれゼロに初期化する(S14)。実績作成部52は、S11において読み出したレコードを1つ選択する(S15)。実績作成部52は、読み出したレコードの教材種別IDの識別情報と、S13において選択した教材種別IDの識別情報とが一致するか否かを判定する(S16)。教材種別IDの識別情報が一致しない場合(S16否定)、処理は、後述するS20へ移行する。
一方、教材種別IDの識別情報が一致する場合(S16肯定)、実績作成部52は、パラメータAを1インクリメントする(S17)。実績作成部52は、読み出したレコードの行動フラグが教材にアクセスしたことを示す「1」であるか否かを判定する(S18)。行動フラグが「1」以外の場合(S18否定)、処理は、後述するS20へ移行する。一方、行動フラグが「1」の場合(S18肯定)、実績作成部52は、パラメータBを1インクリメントする(S19)。
実績作成部52は、S11において読み出したレコードを全て選択したか否かを判定する(S20)。全て選択していない場合(S20否定)、処理は、上述のS15へ移行する。一方、全て選択した場合(S20肯定)、実績作成部52は、パラメータBに記憶された学習行動を行った教材数を、パラメータAに記憶された総教材数で除算して、学習の実績値を算出する(S21)。実績作成部52は、算出した学習の実績値を、指定された講義、S11において読み出した学生の学生ID、S13において選択した教材種別IDの教材の利用実績として、教材利用実績データ64にデータを格納する(S22)。
実績作成部52は、S12において特定された教材種別IDの識別情報を全て選択したか否かを判定する(S23)。全て選択していない場合(S23否定)、処理は、上述のS13へ移行する。一方、全て選択した場合(S23肯定)、実績作成部52は、現在の年度および指定された講義の識別情報のレコードを履修学生データ60から全て読み出したか否かを判定する(S24)。レコードを全て読み出していない場合(S24否定)、処理は、上述のS10へ移行する。一方、レコードを全て読み出した場合(S24肯定)、実績作成部52は、処理を終了する。
これにより、教材利用実績データ64には、指定された講義を受講した各学生の教材種別ID毎の学習の実績値が格納される。
次に、本実施例に係る抽出装置10が各学生の学習行動から成績を挽回しやすい学習行動を抽出する抽出処理の流れを説明する。図13は、抽出処理の手順を示すフローチャートである。この抽出処理は、例えば、受付部50で行動を評価する利用者が指定されたタイミングで実行される。
図13に示すように、選択部51は、利用者とされた学生について改善すべき学習行動を選択する(S30)。例えば、選択部51は、教材利用実績データ64に基づき、利用者とされた学生のID番号および指定された講義の識別情報に対応して記憶された学習の実績値が、閾値データ65に記憶された改善すべき学習行動の閾値以下となる教材種別IDを選択する。選択部51は、選択した教材種別IDに対応する学習行動IDを相関データ63から特定する。選択部51は、選択した教材種別IDに対応する学習行動IDを改善候補データ66に格納する。
特定部53は、データが格納されていない空の評価値計算用テーブル67を作成する(S31)。そして、特定部53は、改善すべき学習行動に対応する相関値を特定する相関値特定処理を実行する(S32)。この相関値特定処理により、評価値計算用テーブル67には、改善すべき学習行動の学習行動IDに対応する相関値が格納される。
そして、特定部53は、改善すべき学習行動に対応する学習の実績値を特定する実績値特定処理を実行する(S33)。この実績値特定処理により、評価値計算用テーブル67には、改善すべき学習行動の学習行動IDに対応する学習の実績値が格納される。
特定部53は、現在の日付の年度の開始日から経過週を算出する(S34)。例えば、特定部53は、現在の日付を含む年度において、4月1日を含む週から現在の日付を含む週までの週の数を経過週として算出する。
特定部53は、改善すべき学習行動に対応する学習機会の評価値を特定する評価値特定処理を実行する(S35)。この評価値特定処理により、評価値計算用テーブル67には、改善すべき学習行動の学習行動IDに対応する学習機会の評価値が格納される。
評価部54は、評価値計算用テーブル67のデータをソーティングするソーティング処理を実行する(S36)。このソーティング処理により、評価値計算用テーブル67には、成績の改善に効果的な順に、学習行動IDがソートされる。
抽出部55は、ソーティングされた評価値計算用テーブル67から成績の改善に効果的な学習指導を評価する評価値の高い順に、評価値が所定の閾値より高い行動を抽出する(S37)。
出力部56は、抽出された行動を含めた評価結果画面70の画像情報を出力し(S38)、処理を終了する。
次に、本実施例に係る相関値特定処理の流れを説明する。図14は、相関値特定処理の手順を示すフローチャートである。この相関値特定処理は、図13に示した抽出処理のS32から実行される。
特定部53は、改善候補データ66から1レコード読み出す(S40)。特定部53は、S40において読み出したレコードの学習行動IDが格納されたレコードが評価値計算用テーブル67に登録済みか否かを判定する(S41)。登録済みの場合(S41肯定)、特定部53は、学習行動IDが格納されたレコードを処理対象のレコードとする(S42)。登録済みではない場合(S41否定)、特定部53は、S40において読み出したレコードの学習行動IDおよび教材種別IDを格納したレコードを評価値計算用テーブル67に追加し、追加したレコードを処理対象のレコードとする(S43)。
特定部53は、指定された講義の識別情報が格納されたレコードを相関データ63から1レコード読み出す(S44)。特定部53は、S44において読み出したレコードの学習行動IDが処理対象のレコードの学習行動IDと一致するか否かを判定する(S45)。学習行動IDが一致しない場合(S45否定)、処理は、後述するS47へ移行する。一方、学習行動IDが一致する場合(S45肯定)、特定部53は、S44において読み出したレコードの成績相関値の項目の値を、処理対象のレコードの成績相関値の項目に格納する(S46)。
特定部53は、相関データ63からレコードを全て読み出したか否かを判定する(S47)。レコードを全て読み出していない場合(S47否定)、処理は、上述のS44へ移行する。一方、レコードを全て読み出した場合(S47肯定)、特定部53は、改善候補データ66から全てのレコードを読み出したか否かを判定する(S48)。全てのレコードを読み出していない場合(S48否定)、処理は、上述のS40へ移行する。全てのレコードを読み出した場合(S48肯定)、相関値特定処理の呼び出し元に処理を移行する。
次に、本実施例に係る実績値特定処理の流れを説明する。図15は、実績値特定処理の手順を示すフローチャートである。この実績値特定処理は、図13に示した抽出処理のS33から実行される。
特定部53は、改善候補データ66から1レコード読み出す(S50)。特定部53は、S50において読み出したレコードの学習行動IDが格納された評価値計算用テーブル67のレコードを処理対象のレコードとする(S51)。
特定部53は、指定された講義の識別情報および利用者とされた学生のID番号が格納されたレコードを教材利用実績データ64から1レコード読み出す(S52)。特定部53は、S52において読み出したレコードの教材種別IDが、S50において読み出したレコードの教材種別IDと一致するか否かを判定する(S53)。教材種別IDが一致しない場合(S53否定)、処理は、後述するS55へ移行する。一方、教材種別IDが一致する場合(S53肯定)、特定部53は、S52において読み出したレコードの学習行動実績値の項目の値を、処理対象のレコードの学習行動実績値の項目に格納する(S54)。
特定部53は、教材利用実績データ64からレコードを全て読み出したか否かを判定する(S55)。レコードを全て読み出していない場合(S55否定)、処理は、上述のS52へ移行する。一方、レコードを全て読み出した場合(S55肯定)、特定部53は、改善候補データ66から全てのレコードを読み出したか否かを判定する(S56)。全てのレコードを読み出していない場合(S56否定)、処理は、上述のS50へ移行する。全てのレコードを読み出した場合(S56肯定)、実績値特定処理の呼び出し元に処理を移行する。
次に、本実施例に係る評価値特定処理の流れを説明する。図16は、評価値特定処理の手順を示すフローチャートである。この評価値特定処理は、図13に示した抽出処理のS35から実行される。
特定部53は、改善候補データ66から1レコード読み出す(S60)。特定部53は、S60において読み出したレコードの学習行動IDが格納された評価値計算用テーブル67のレコードを処理対象のレコードとする(S61)。
特定部53は、過去の講義で提供される総教材数をカウントするパラメータCおよび過去の講義での経過週以降に提供される残教材数をカウントするパラメータDをそれぞれゼロに初期化する(S62)。
特定部53は、指定された講義および年度が前年度のレコードを教材データ61から1レコード読み出す(S63)。特定部53は、S63において読み出したレコードの教材種別IDが、S60において読み出したレコードの教材種別IDと一致するか否かを判定する(S64)。教材種別IDが一致しない場合(S64否定)、処理は、後述するS68へ移行する。一方、教材種別IDが一致する場合(S64肯定)、特定部53は、パラメータCを1インクリメントする(S65)。特定部53は、S63において読み出したレコードの公開日が経過週以降であるか否かをする(S66)。公開日が経過週以降である場合(S66肯定)、パラメータDを1インクリメントする(S67)。一方、公開日が経過週以降ではない場合(S66否定)、処理は、後述するS68へ移行する。
特定部53は、教材データ61からレコードを全て読み出したか否かを判定する(S68)。レコードを全て読み出していない場合(S68否定)、処理は、上述のS63へ移行する。一方、レコードを全て読み出した場合(S68肯定)、特定部53は、パラメータDに記憶された残教材数を、パラメータCに記憶された総教材数で除算して、学習機会評価値を算出する(S69)。
特定部53は、S70において算出した学習機会の評価値を、処理対象のレコードの学習機会評価値の項目に格納する(S70)。そして、特定部53は、改善候補データ66から全てのレコードを読み出したか否かを判定する(S71)。全てのレコードを読み出していない場合(S71否定)、処理は、上述のS60へ移行する。全てのレコードを読み出した場合(S71肯定)、評価値特定処理の呼び出し元に処理を移行する。
次に、本実施例に係るソーティング処理の流れを説明する。図17は、ソーティング処理の手順を示すフローチャートである。このソーティング処理は、図13に示した抽出処理のS36から実行される。
評価部54は、評価値計算用テーブル67から1レコード読み出す(S80)。評価部54は、S80において読み出したレコードの相関値、学習の実績値、学習機会評価値の各値を乗算して評価値を算出する(S81)。評価部54は、S81において算出した評価値を、S80において読み出したレコードの提示コメント評価値の項目に格納する(S82)。
評価部54は、評価値計算用テーブル67から全てのレコードを読み出したか否かを判定する(S83)。全てのレコードを読み出していない場合(S83否定)、処理は、上述のS80へ移行する。全てのレコードを読み出した場合(S83肯定)、処理は、後述するS84へ移行する。
評価部54は、評価値計算用テーブル67に登録されたレコードの提示コメント評価値が全てゼロか否かを判定する(S84)。提示コメント評価値が全てゼロの場合(S84肯定)、評価部54は、相関値の大きい順に評価値計算用テーブル67のレコードをソーティングし(S85)、ソーティング処理の呼び出し元に処理を移行する。一方、提示コメント評価値が全てゼロではない場合(S84否定)、評価部54は、提示コメント評価値の大きい順に評価値計算用テーブル67のレコードをソーティングし(S86)、ソーティング処理の呼び出し元に処理を移行する。
これにより、評価値計算用テーブル67は、レコードがソーティングされる。図9の例は、提示コメント評価値の大きい順に評価値計算用テーブル67のレコードをソーティングした結果を示している。
このように、抽出装置10は、講義における利用者の各行動と成績との相関を示す情報、前記講義の残り期間における各行動の実行可能性を示す情報、および、各利用者の各行動の実行履歴を示す情報に基づき、所定の利用者による所定の行動を評価する。抽出装置10は、評価の結果に基づいて、所定の利用者による所定の行動を抽出する。抽出装置10は、このように行動を評価し、所定の行動を抽出することにより、指導対象の学習者の成績を改善させる効果的な学習指導を支援できる。
また、抽出装置10は、所定の利用者の各行動について、成績との相関が高いほど、前記講義の残り期間における実行可能性が高いほど、実行履歴が多いほど、高い評価値を算出する。そして、抽出装置10は、評価値が所定の閾値より高い行動を抽出する。これにより、抽出装置10は、成績との相関が高く、残り期間における実行可能性が高く、実行履歴が多い行動を抽出できるため、利用者が成績を改善し易い行動を抽出できる。
また、抽出装置10は、行動と相関値と、講義の残り期間における行動の実行可能性を示す第1の評価値と、行動の実行履歴を示す第2の評価値とを乗算して評価値を算出する。これにより、抽出装置10は、利用者の各行動について、成績との相関が高いほど、講義の残り期間における実行可能性が高いほど、実行履歴が多いほど、評価値が高く算出されるため、評価値から利用者が成績を挽回しやすい行動を特定できる。
また、抽出装置10は、所定の利用者の各行動について算出された評価値が全てゼロとなった場合、相関値の高い順に行動を抽出する。これにより、抽出装置10は、評価値が全てゼロと算出されても、相関値の高い順に行動を抽出することにより、利用者が成績を改善し易い行動を抽出できる。