JP2014238649A - 情報処理方法、装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】授業満足度調査を教員も受け入れやすいように補正する。
【解決手段】本方法は、（Ａ）第１データ格納部に格納され且つ各学生についての学習行動に関する指標値から、各学生の重み値を決定し、（Ｂ）第２データ格納部に格納され且つ授業の評価に関する、各学生からの授業満足度調査結果を、当該学生について算出された重み値に基づき補正し、（Ｃ）補正後の授業満足度調査結果を出力する処理を含む。
【選択図】図２

Description

本発明は、授業満足度調査を補正する技術に関する。

例えば大学ではＦＤ（Faculty Development）の一環として、授業の最終日等に学生に対して授業満足度調査を行っている。授業満足度調査の結果は、大学やクラスの状況を客観的に把握でき、学生の学習意欲の喚起や教員の指導法改善に生かすことができるものとして活用されている。

しかし回答する学生の中には授業にほとんど参加しないような不真面目に見える学生もおり、感情的に悪い評価をつける可能性がある学生も含まれるため、調査結果の信頼性が低くなっている。このような状態があるため、教員側としても学生の意見だけで授業評価をされたくないと言う不満の声が挙がっている。この授業満足度調査の結果は教員の評価にも繋がるため、教員にとっては非常に重要な意味があり、授業満足度調査の信頼度を向上させることが好ましい。

一方、不真面目に見える学生の回答を１００％不適格と断定することもできないため、完全に調査結果から除外することはできない。

なお、アンケート結果の補正については従来技術が存在するが、学校における授業満足度調査に対して適用できるわけではない。

特開２００５−３５２６２０号公報 特開２００８−２０４０４４号公報

従って、本発明の目的は、一側面によれば、授業満足度調査を教員も受け入れやすいように補正するための技術を提供することである。

本発明の情報処理方法は、（Ａ）第１データ格納部に格納され且つ各学生についての学習行動に関する指標値から、各学生の重み値を決定し、（Ｂ）第２データ格納部に格納され且つ授業の評価に関する、各学生からの授業満足度調査結果を、当該学生について算出された重み値に基づき補正し、（Ｃ）補正後の授業満足度調査結果を出力する処理を含む。

一側面によれば、授業満足度調査を教員も受け入れやすいように補正できるようになる。

図１は、本実施の形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。 図２は、本実施の形態に係るメインの処理フローを示す図である。 図３は、１つの評価項目について学習行動ポイントを算出する例を示す図である。 図４は、１つの評価項目について学習行動ポイントを算出する例を示す図である。 図５は、総合の学習行動ポイントを算出する例を示す図である。 図６は、重み値算出処理の処理フローを示す図である。 図７は、重み値計算結果の一例を示す図である。 図８は、重み値計算結果の一例を示す図である。 図９は、重み値計算結果の一例を示す図である。 図１０は、授業満足度調査の内容の一例を示す図である。 図１１は、授業満足度調査結果補正処理の処理フローを示す図である。 図１２は、授業満足度調査結果補正処理の処理フローを示す図である。 図１３は、処理結果の表示例を示す図である。 図１４は、コンピュータの機能ブロック図である。

本実施の形態に係る情報処理装置１００を図１に示す。情報処理装置１００は、前処理部１１０と、重み算出部１２１と、重みデータ格納部１２２と、調査結果格納部１２３と、補正部１２４と、補正後調査結果格納部１２５と、出力処理部１２６と、出力データ格納部１２７とを有する。

前処理部１１０は、学習行動ログデータ格納部１１１と、ポイント算出部１１２と、ポイント格納部１１３とを有する。

学習行動ログデータ格納部１１１は、講義毎に電子的に学習教材（資料、レポート、アンケート、テスト、ディスカッション、出席、Ｑ＆Ａ、掲示板等）を管理して教材配布や課題提出などを実施するための学習支援システムにおいて発生する学習活動に関する履歴データを格納する。より具体的には、資料の提示、公開、参照、授業への出席、掲示板への投稿、掲示板の閲覧、掲示板のフォロー、ディスカッションの投稿、ディスカッションの閲覧、ディスカッションにおけるレーティング、Ｑ＆Ａの投稿、Ｑ＆Ａの閲覧、Ｑ＆Ａの回答、ＦＡＱ（Frequently Asked Question）の閲覧、レポート教材の参照、レポート教材の評価、レポートの提出、テスト教材の参照、テスト教材の評価、テスト、アンケートの回答などのデータが格納される。

ポイント算出部１１２は、学習行動ログデータ格納部１１１に格納されているログデータから各学生の学習行動ポイントを算出し、ポイント格納部１１３に格納する。

前処理部１１０は、学習支援システムに含まれている場合もあり、この場合には、情報処理装置１００は、当該学習支援システムからポイント格納部１１３に相当するデータ格納部に格納されているデータを例えばネットワーク等を介して取得して以下に述べる処理を行う。また、本情報処理装置１００は、学習支援システムと一体の場合もある。

重み算出部１２１は、ポイント格納部１１３に格納されている各学生の学習行動ポイントから、各学生の重み値を算出し、重みデータ格納部１２２に格納する。

調査結果格納部１２３は、授業満足度調査の結果を格納する。授業満足度調査の結果を別途取得して、調査結果格納部１２３に格納する場合もあれば、学習支援システムから取得する場合もある。

補正部１２４は、重みデータ格納部１２２に格納されているデータに基づき授業満足度調査の結果を補正する処理を行って、補正した結果を補正後調査結果格納部１２５に格納する。

出力処理部１２６は、補正後調査結果格納部１２５に格納されているデータに対して所定の統計処理等を実施して、出力データを生成し、出力データ格納部１２７に格納するか、表示装置などの出力装置や他のコンピュータなどの装置に出力する。

次に、図２乃至図１３を用いて情報処理装置１００の処理内容について説明する。

まず、情報処理装置１００のポイント算出部１１２は、学習行動ログデータ格納部１１１に格納されている学習行動ログデータから、各学生の学習行動ポイントを算出し、ポイント格納部１１３に格納する（図２：ステップＳ１）。

本実施の形態では、学生の学習行動の適切さを、積極性、計画性及び継続性という３つの方向性で評価する。

積極性とは、活発さを表しており、より多く行動できているか否かを評価するものである。計画性とは、好ましい学習行動を早期に実行しているのか否かを評価するものである。継続性とは、繰り返し、ムラなく学習行動を行っているか否かを評価するものである。

上でも述べたように、予習時（すなわち授業前準備）、授業中、復習時（例えばレポート提出などの課題への対応を含む）に行われる学習行動に関して予め定められた評価項目を、積極性、計画性及び継続性に分類した上で、評価する。具体的には、資料、レポート、アンケート、ディスカッション及びテストなどの教材関連の機能、掲示板機能、出席管理機能、Ｑ＆Ａ機能などが出力するログデータから、評価項目毎に当該評価項目に関連するログデータを抽出して、予め定められた評価基準にて当該評価項目の学習行動ポイントを付与する。

より具体的には、積極性に含まれる評価項目としては、以下のようなものがある。
（１）授業前に公開された資料教材を、授業前にアクセスする率
（２）掲示板スレッドのフォロー率
（３）ディスカッション教材への投稿量
（４）アンケートの提出率
このように、積極性に関する評価項目については、回数や率で評価する場合が多い。

また、計画性に関する評価項目としては、以下のようなものがある。
（１）レポート課題その他の提出物を提出するまでの期間又は締め切りまでの期間
このように、計画性に関する評価項目については、利用可能になってから利用するまでの期間や、締め切りまでの期間などで評価する場合が多い。

さらに、継続性に関する評価項目としては、以下のようなものがある。
（１）授業への出席率
（２）授業コースのうち、後半の授業（例えば８回目から１５回目まで）にもドロップアウトせず出席している割合
（３）授業前に公開された資料教材を、授業前又は授業後に溜めずに逐次アクセス
このように、継続性に関する評価項目については、率や値の分散で評価する場合が多い。

例えば、授業への出席率という評価項目についての学習行動ポイントの算出方式を説明する。

例えば図３は、授業４回目までの出欠（○又は×）の状況を示しており、例えば、８割以上の出席がある学生には１ポイント、８割未満しか出席していない学生には０ポイントを付与している。

さらに、ディスカッション教材への投稿量という評価項目についての学習行動ポイントの算出方法を説明する。

例えば図４は、テーマ１乃至４についての投稿量を学生毎に示すものであり、例えば総投稿数が、上位約３０％の学生（例えばＦ及びＧ）については１ポイント、下位約３０％の学生（例えばＤ及びＥ）については０ポイント、その他については０．５ポイントを付与している。

このように、ここでは各評価項目について、学生を相対評価しているが、基準に基づき絶対評価するようにしても良い。

そして、最終的な学習行動ポイントは、このような評価項目毎の学習行動ポイントを合計することで得られる。例えば図５に示すように、各学生について、積極性についての学習行動ポイントの合計と、計画性についての学習行動ポイントの合計と、継続性についての学習行動ポイントの合計との合計がさらに算出される。図５に示すような計算結果については、ポイント格納部１１３に格納される。

次に、重み算出部１２１は、重み値算出処理を実行する（ステップＳ３）。重み値算出処理については、図６乃至図９を用いて説明する。

まず、重み算出部１２１は、設定に基づき、学習行動ポイント比例の重み値を設定するか否かを判断する（図６：ステップＳ１１）。本実施の形態では、学習行動ポイント比例又は学習行動ポイントのランキングに基づく固定重み値付与のいずれかを採用するようになっている。

学習行動ポイント比例の重み値を設定する場合には、重み算出部１２１は、各学生の学習行動ポイントに、設定に含まれる係数ｋを乗じた値を重み値として算出し、重みデータ格納部１２２に格納する（ステップＳ１３）。そして呼出元の処理に戻る。

例えば、図５に示すような学習行動ポイントが得られ、且つｋ＝０．１である場合には、図７に示すような重み値が得られるようになる。図５の例では、学習行動ポイントの合計が３０ポイントが上限となるようにしているので、ｋ＝０．１であれば、重み値の上限は３．０となる。このような重み値が大きすぎる場合には、ｋをより小さい値に設定する場合もある。例えば、ｋ＝０．０５であれば、図８に示すような重み値が得られるようになる。なお、所定の最小値（例えば０．１）より小さい値が設定されないように重み値を調整しても良い。同様に上限値を設定しても良い。

一方、ランキングに基づく固定重み値付与が設定されている場合には、重み算出部１２１は、学習行動ポイントで学生を降順にソートする（ステップＳ１５）。図５の例では既にソート済みの状態を示している。

また、重み算出部１２１は、未処理の学生を一人特定する（ステップＳ１７）。例えば、図５のようなリストにおいてより上位の学生から順番に選択する。そして、重み算出部１２１は、特定された学生が上位ｘ％以内に入っているか判断する（ステップＳ１９）。ｘは、予め定められた値であり、例えばｘ＝２０である。上位ｘ％に入っている場合には、重み算出部１２１は、特定された学生の重み値を１．５と設定する（ステップＳ２１）。そして処理はステップＳ２９に移行する。

一方、特定された学生が上位ｘ％に入っていない場合には、重み算出部１２１は、下位ｙ％に入っているか判断する（ステップＳ２３）。ｙは、予め定められた値であり、例えばｙ＝４０である。下位ｙ％に入っていない場合、すなわち、中間層と判断される場合には、重み算出部１２１は、特定された学生の重み値を１．０と設定する（ステップＳ２７）。そして処理はステップＳ２９に移行する。一方、特定された学生が下位ｙ％内に入っている場合には、重み算出部１２１は、特定された学生の重み値を０．５と設定する（ステップＳ２５）。そして処理はステップＳ２９に移行する。

そして、重み算出部１２１は、未処理の学生が存在するか判断する（ステップＳ２９）。未処理の学生が存在する場合には、処理はステップＳ１７に戻る。一方、未処理の学生が存在しない場合には、呼出元の処理に戻る。

例えば、ステップＳ１５乃至Ｓ２９を実行すると、図９に示すようなデータが得られる。図９の例では、上位２０％の学生４人に、重み値１．５が設定され、下位４０％の学生８人に、重み値０．５が設定され、中間の学生８人に重み値１．０が設定される。

このようにすれば、学習行動ポイントに応じた重みが設定されるようになる。

図２の処理の説明に戻って、次に、補正部１２４は、授業満足度調査結果補正処理を実行する（ステップＳ５）。授業満足度調査結果補正処理については、図１０乃至図１２を用いて説明する。

なお、本実施の形態では、授業満足度調査は、図１０に示すように、各調査項目について、いずれかの段階を選択することで行われる。この例では５段階で、大きい値ほど満足度が高い例を示している。５段階は一例であり、その他の段階数であっても良いが、以下で説明する処理では、大きい値ほど満足度が高い場合を前提にして説明する。

まず、補正部１２４は、調査結果格納部１２３に格納されている授業満足度調査のうち未処理の調査項目を１つ特定する（図１１：ステップＳ３１）。また、補正部１２４は、重みデータ格納部１２２に格納されている重み値のリストにおいて未処理の学生を一人特定する（ステップＳ３３）。

そして、補正部１２４は、処理の設定が、負側強調ありであるか判断する（ステップＳ３５）。本実施の形態では、ネガティブな回答を強調する負側強調ありの場合と、ポジティブな回答のみを強調する負側強調なしの場合とが、設定されるものとする。負側強調ありの場合には、処理は端子Ａを介して図１２の処理に移行する。

一方、負側強調なしの場合には、補正部１２４は、特定された調査項目について、特定された学生の回答は所定段階以下であるか判断する（ステップＳ３７）。ネガティブな回答の上限の段階（例えば「３」）を予め設定しておく。そして、回答が所定段階以下であれば、補正部１２４は、補正せずに、回答を補正後調査結果格納部１２５に格納する（ステップＳ４０）。そして処理はステップＳ４１に移行する。

一方、回答が所定段階を超えている場合には、補正部１２４は、回答を、特定された学生の重み値を乗じて補正して、補正後調査結果格納部１２５に格納する（ステップＳ３９）。そして処理はステップＳ４１に移行する。例えば、回答が「４」で、重み値が「１．５」であれば、補正後の回答は「６」となる。

その後、補正部１２４は、未処理の学生が存在するか判断する（ステップＳ４１）。未処理の学生が存在する場合には、処理はステップＳ３３に戻る。一方、未処理の学生が存在しない場合には、未処理の調査項目が存在しているか判断する（ステップＳ４５）。未処理の調査項目が存在する場合には、処理はステップＳ３１に戻る。一方、未処理の調査項目が存在しない場合には、処理は呼出元の処理に戻る。

このような処理を行うことで、ポジティブな回答を、学習行動ポイントに応じて設定される重み値により補正することができる。すなわち、回答した学生の学習行動に応じて、ポジティブな回答が適切に重み付けされるようになる。

次に、端子Ａ以降の処理について、図１２を用いて説明する。補正部１２４は、特定された調査項目について、特定された学生の回答が所定下位段階に該当するか判断する（ステップＳ４７）。例えば、５段階であれば、「１」及び「２」といったように、予め下位段階を定めておく。回答が所定下位段階に該当する場合には、補正部１２４は、回答を、特定された学生の重み値の逆数を乗ずることで補正し、補正結果を補正後調査結果格納部１２５に格納する（ステップＳ４９）。このように重み値の逆数を乗ずることで、ネガティブな回答を重み値の逆数で重み付けすることになる。例えば、特定された学生の重み値が「２」であって回答が「１」であれば、補正結果は「０．５」になり、ネガティブな回答がより強調されることになる。一方、特定された学生の重み値が「０．５」であって回答が「１」であれば、補正結果は「２」になるので、重み値が小さい学生（すなわち学習行動ポイントが低い学生）によるネガティブな回答は緩和される。なお、重み値が「０」である場合には、予め定められた最小値を用いることにする。そして処理は端子Ｂを介して図１１の処理に戻る。

一方、回答が所定下位段階に該当しない場合、補正部１２４は、回答が所定上位段階に該当するか判断する（ステップＳ５１）。例えば、５段階であれば、「４」及び「５」といったように、予め上位段階を定めておく。回答が所定上位段階に該当する場合には、補正部１２４は、回答を、特定された学生の重み値を乗ずることで補正し、補正結果を補正後調査結果格納部１２５に格納する（ステップＳ５３）。例えば、特定された学生の重み値が「２」であって回答が「４」であれば、補正結果は「８」になり、ポジティブな回答がより強調されることになる。一方、特定された学生の重み値が「０．５」であって回答が「４」であれば、補正結果は「２」となるので、重みが小さい学生によるポジティブな回答は減価される。そして処理は端子Ｂを介して図１１の処理に戻る。

一方、回答が所定上位段階にも該当しない場合には、補正部１２４は、回答を補正することなく、補正後調査結果格納部１２５に格納する（ステップＳ５５）。例えば、５段階で「３」であれば、ステップＳ５５で処理される。なお、この処理を行わないように、所定上位段階又は所定下位段階を設定するようにしても良い。その後処理は端子Ｂを介して図１１の処理に戻る。

このようにすれば、学習行動ポイントに応じて、回答を重み付けることができるようになる。ポジティブな回答については、学習行動ポイントに応じた重み値に従って強調又は緩和されることになる。また、ネガティブな回答については、重み値の逆数で重み付けすることで、学習行動ポイントが大きな学生によるネガティブな回答を強調する一方、学習行動ポイントが小さな学生によるネガティブな回答を緩和することができるようになる。

図２の処理の説明に戻って、出力処理部１２６は、補正後の調査結果の統計処理を実行し、処理結果を出力データ格納部１２７に格納する（ステップＳ７）。例えば、各調査項目について、回答の平均値を算出する。

そして、出力処理部１２６は、出力装置（ネットワークに接続される他のコンピュータなどを含む）に対して処理結果を出力する（ステップＳ９）。

例えば、図１３に示すようなデータを出力する。図１３の例では、各調査項目（Ｑ１−Ｑ６）について、回答１−５の各回答数と、回答総数（合計）と、ステップＳ７で算出された補正された平均値とを含むテーブルと、実際の平均値（実値：実線）と補正された平均値（点線）についてのレーダーチャートとが含まれる。この例では、補正によって学習行動に基づき重み付けすることで、良い値が得られている。

このように、学習行動ポイントが多い学生（すなわち真面目に毎回積極的に授業に取り組む学生）は、その授業の善し悪しをよく理解していると思われるため、その学生の回答の重みを重くする。一方、学習行動ポイントが少ない学生（授業にあまり参加せずに消極的に取り込む学生）は、授業の状況をきちんと把握していないと思われるため、その学生の投票の重みを軽くする。これによって、教員にとっても納得感がある授業満足度調査結果が得られるようになる。

以上本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこの実施の形態に限定されているものではない。例えば、図１の機能ブロック図は一例であって、プログラムモジュール構成とは一致しない場合もある。また、処理フローについて、処理結果が変わらない限り、ステップの順番を入れ替えたり、複数のステップを並列に実行するようにしても良い。

さらに、上で述べた例では、積極性、継続性及び計画性について規定されている各評価項目の学習行動ポイントを合計して重み値の算出に利用する例を説明したが、例えば（Ａ）積極性に関する各評価項目の合計にて重み値を算出するようにしても良い。積極性に関する評価項目は、授業への参加度合いを表しており、積極性に関する評価項目に対して大きな値の学習行動ポイントが付与された学生は、授業について良く観察していると推定される。従って、積極性に関する各評価項目の合計のみで重み値を算出してもある程度妥当な重み値が算出される。

また、例えば（Ｂ）出席、資料、レポート等に関する評価項目についての学習行動ポイントの合計にて重み値を算出するようにしても良い。例えば、以下のような評価項目に限定して合計を算出するようにしても良い。
（１）授業前に公開された資料教材を、授業前にアクセスする率
（２）授業コースのうち、後半の授業（例えば８回目から１５回目まで）にもドロップアウトせず出席している割合
（３）レポート課題その他の提出物を提出するまでの期間又は締め切りまでの期間

出席、資料、レポートに関する学習行動は、教員側からも学生の学習態度として分かり易い評価項目であり、このような観点で重み付けを行っても教員側の納得感は維持できるためである。

また、上では学習行動ポイントで重み値を算出して当該重み値で授業満足度調査の回答を補正するようにしているが、また履修人数が多いクラスの講義、教材をたくさん利用する講義、学生に対するレポートへのコメント率、Ｑ＆Ａでの回答率を見れば、先生の人気、授業へのやる気も分かるため、そのような要素でさらに授業満足度調査の補正を行っても良い。

さらに、情報処理装置１００は、１台のコンピュータではなく、複数のコンピュータで構成される場合もある。また、クライアントサーバ型システムで実装しても良いし、スタンドアロン型システムで実装しても良い。

なお、上で述べた情報処理装置１００は、コンピュータ装置であって、図１４に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ（Central Processing Unit）２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。ＣＰＵ２５０３は、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ２５０１に格納されるが、ＨＤＤ２５０５に格納されるようにしてもよい。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。

以上述べた本実施の形態をまとめると、以下のようになる。

本実施の形態に係る情報処理方法は、（Ａ）第１データ格納部に格納され且つ各学生についての学習行動に関する指標値から、各学生の重み値を決定し、（Ｂ）第２データ格納部に格納され且つ授業の評価に関する、各学生からの授業満足度調査結果を、当該学生について算出された重み値に基づき補正し、（Ｃ）補正後の授業満足度調査結果を出力する処理を含む。このようにすることで、授業満足度調査結果を教員も受け入れやすいように補正できる。

なお、上で述べた学習行動に関する指標値が、学習に対する積極性の度合い、学習の計画性の度合い及び学習の継続性の度合いから算出される指標値である場合もある。総合的に学習態度を評価した上で重み値を算出することで、教員の納得感を増加させることができる。

さらに、上で述べた学習行動に関する指標値が、学習に対する積極性の度合いに基づく指標値である場合もある。積極性が高い学生は、授業の実体をよく理解している可能性が高く、積極性が低い学生は、授業の実体を理解できていない可能性が高いので、重み値を異なるようにすることで、教員側にも納得感が出る。

さらに、上で述べた学習行動に関する指標値が、学習行動に関する複数の評価項目のうち、授業への出席、授業前の準備及び授業後の提出物に関する評価項目の評価値から算出される指標値である場合もある。このような評価項目についても、授業の実体を理解する上で着目することが好ましい観点であり、重み付けに対して効果的である。

さらに、上記補正する処理が、授業満足度調査結果に含まれる、所定値を超える評価に対して上記重み値を乗ずる処理を含むようにしても良い。また、上記補正する処理が、満足度調査結果に含まれる、第１の所定値以上の評価に対して上記重み値を乗じ、授業満足度調査結果に含まれる、第２の所定値以下の評価に対して上記重み値の逆数を乗じる処理を含むようにしても良い。ネガティブな回答を強調するように重み値を用いる場合もあれば、用いない場合もある。

さらに、上で述べた重み値を決定する処理が、指標値の大きい順に学生をソートし、ソートの結果により学生を分類して、分類に応じて予め設定された重み値を割り当てる処理を含むようにしても良い。一方、上で述べた重み値を決定する処理が、指標値に対して予め定められた係数を乗ずることで、重み値を算出する処理を含むようにしても良い。様々な重み値算出方法が可能である。

なお、上で述べたような処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどの光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ（例えばＲＯＭ）、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。なお、処理途中のデータについては、ＲＡＭ等の記憶装置に一時保管される。

以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）
第１データ格納部に格納され且つ各学生についての学習行動に関する指標値から、各前記学生の重み値を決定し、
第２データ格納部に格納され且つ授業の評価に関する、各前記学生からの授業満足度調査結果を、当該学生について算出された重み値に基づき補正し、
補正後の授業満足度調査結果を出力する
処理を、コンピュータに実行させるためのプログラム。

（付記２）
前記学習行動に関する指標値が、学習に対する積極性の度合い、学習の計画性の度合い及び学習の継続性の度合いから算出される指標値である
付記１記載のプログラム。

（付記３）
前記学習行動に関する指標値が、学習に対する積極性の度合いに基づく指標値である
付記１記載のプログラム。

（付記４）
前記学習行動に関する指標値が、
学習行動に関する複数の評価項目のうち、授業への出席、授業前の準備及び授業後の提出物に関する評価項目の評価値から算出される指標値である
付記１記載のプログラム。

（付記５）
前記補正する処理が、
前記授業満足度調査結果に含まれる、所定値を超える評価に対して前記重み値を乗ずる処理
を含む付記１乃至４のいずれか１つ記載のプログラム。

（付記６）
前記補正する処理が、
前記授業満足度調査結果に含まれる、第１の所定値以上の評価に対して前記重み値を乗じ、
前記授業満足度調査結果に含まれる、第２の所定値以下の評価に対して前記重み値の逆数を乗じる
処理を含む付記１乃至４のいずれか１つ記載のプログラム。

（付記７）
前記重み値を決定する処理が、
前記指標値の大きい順に前記学生をソートし、
前記ソートの結果により前記学生を分類して、分類に応じて予め設定された重み値を割り当てる
処理を含む付記１乃至６のいずれか１つ記載のプログラム。

（付記８）
前記重み値を決定する処理が、
前記指標値に対して予め定められた係数を乗ずることで、重み値を算出する
処理を含む付記１乃至６のいずれか１つ記載のプログラム。

（付記９）
第１データ格納部に格納され且つ各学生についての学習行動に関する指標値から、各前記学生の重み値を決定し、
第２データ格納部に格納され且つ授業の評価に関する、各前記学生からの授業満足度調査結果を、当該学生について算出された重み値に基づき補正し、
補正後の授業満足度調査結果を出力する
処理を含み、コンピュータにより実行される情報処理方法。

（付記１０）
第１データ格納部に格納され且つ各学生についての学習行動に関する指標値から、各前記学生の重み値を決定する決定部と、
第２データ格納部に格納され且つ授業の評価に関する、各前記学生からの授業満足度調査結果を、当該学生について算出された重み値に基づき補正する補正部と、
補正後の授業満足度調査結果を出力する出力部と、
を有する情報処理装置。

１００ 情報処理装置
１１０ 前処理部
１２１ 重み算出部
１２２ 重みデータ格納部
１２３ 調査結果格納部
１２４ 補正部
１２５ 補正後調査結果格納部
１２６ 出力処理部
１２７ 出力データ格納部

Claims (10)

1. 第１データ格納部に格納され且つ各学生についての学習行動に関する指標値から、各前記学生の重み値を決定し、
   第２データ格納部に格納され且つ授業の評価に関する、各前記学生からの授業満足度調査結果を、当該学生について算出された重み値に基づき補正し、
   補正後の授業満足度調査結果を出力する
   処理を、コンピュータに実行させるためのプログラム。
2. 前記学習行動に関する指標値が、学習に対する積極性の度合い、学習の計画性の度合い及び学習の継続性の度合いから算出される指標値である
   請求項１記載のプログラム。
3. 前記学習行動に関する指標値が、学習に対する積極性の度合いに基づく指標値である
   請求項１記載のプログラム。
4. 前記学習行動に関する指標値が、
   学習行動に関する複数の評価項目のうち、授業への出席、授業前の準備及び授業後の提出物に関する評価項目の評価値から算出される指標値である
   請求項１記載のプログラム。
5. 前記補正する処理が、
   前記授業満足度調査結果に含まれる、所定値を超える評価に対して前記重み値を乗ずる処理
   を含む請求項１乃至４のいずれか１つ記載のプログラム。
6. 前記補正する処理が、
   前記授業満足度調査結果に含まれる、第１の所定値以上の評価に対して前記重み値を乗じ、
   前記授業満足度調査結果に含まれる、第２の所定値以下の評価に対して前記重み値の逆数を乗じる
   処理を含む請求項１乃至４のいずれか１つ記載のプログラム。
7. 前記重み値を決定する処理が、
   前記指標値の大きい順に前記学生をソートし、
   前記ソートの結果により前記学生を分類して、分類に応じて予め設定された重み値を割り当てる
   処理を含む請求項１乃至６のいずれか１つ記載のプログラム。
8. 前記重み値を決定する処理が、
   前記指標値に対して予め定められた係数を乗ずることで、重み値を算出する
   処理を含む請求項１乃至６のいずれか１つ記載のプログラム。
9. 第１データ格納部に格納され且つ各学生についての学習行動に関する指標値から、各前記学生の重み値を決定し、
   第２データ格納部に格納され且つ授業の評価に関する、各前記学生からの授業満足度調査結果を、当該学生について算出された重み値に基づき補正し、
   補正後の授業満足度調査結果を出力する
   処理を含み、コンピュータにより実行される情報処理方法。
10. 第１データ格納部に格納され且つ各学生についての学習行動に関する指標値から、各前記学生の重み値を決定する決定部と、
    第２データ格納部に格納され且つ授業の評価に関する、各前記学生からの授業満足度調査結果を、当該学生について算出された重み値に基づき補正する補正部と、
    補正後の授業満足度調査結果を出力する出力部と、
    を有する情報処理装置。

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