JP2015106257A - Learning support device, learning support method and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、学習支援装置、学習支援方法、およびプログラムに関する。 The present invention relates to a learning support device, a learning support method, and a program.
従来、eラーニングやオンライン学習を利用する学習者に対して、学習方法といった学習についての改善提案を行う技術が提案されている(例えば、非特許文献1参照)。
2. Description of the Related Art Conventionally, there has been proposed a technique for making an improvement proposal regarding learning, such as a learning method, to a learner who uses e-learning or online learning (see Non-Patent
このような技術では、まず、eラーニングやオンライン学習を利用する1人以上の学習者について、学習を行った際の情報である学習ログデータを収集する。次に、収集した学習ログデータを用いて、学習者のモデルを機械学習により構築する。次に、構築したモデルと、学習者のうち改善提案を行う改善提案対象者の学習ログデータと、に基づいて、改善提案対象者の今後の学習効果を予測し、予測結果に応じて学習についての改善提案を行う。 In such a technique, first, learning log data, which is information when learning is performed, is collected for one or more learners who use e-learning or online learning. Next, a learner's model is constructed by machine learning using the collected learning log data. Next, based on the model that has been built and the learning log data of the improvement proposal target person who makes improvement proposals among the learners, the future learning effect of the improvement proposal target person is predicted, and learning is performed according to the prediction result. Make improvement proposals.
非特許文献1に示されている技術では、上述のモデルに決定木を用い、1つの要素の下に複数の学習成績が帰結として存在する場合、これら複数の帰結のうち学習成績の良い分岐方向への要素の内容について、改善提案を行う。このため、例えば複数の帰結のうち学習成績の良い分岐方向への要素の内容が「学習時間を長くするように」という内容であった場合、この内容で改善提案を行うことになる。
In the technique shown in Non-Patent
ここで、「学習時間を長くするように」という改善提案が行われる改善提案対象者は、学習時間が短いことになるが、学習時間の短い理由が「勉強が嫌いである」という者も存在し得る。勉強が嫌いな改善提案対象者に対して単に「学習時間を長くするように」と改善提案を行っても、十分な改善効果を得られないことが想定される。 Here, the improvement proposal target for which the improvement proposal of “Longer learning time” is made is that the learning time is short, but there is also a person who “dislikes studying” because of the short learning time Can do. It is assumed that a sufficient improvement effect cannot be obtained even if an improvement proposal is made simply to “increase the learning time” for an improvement proposal target person who hates studying.
以上のように、非特許文献1に示されている技術では、適切な内容で改善提案を行うことができず、学習者の学習効果を向上させることができないおそれがあった。
As described above, with the technique shown in
そこで、本発明は、上述の課題を鑑みてなされたものであり、学習効果を十分に向上させることができるように、学習についての改善提案を学習者に対して行うことを目的とする。 Therefore, the present invention has been made in view of the above-described problems, and an object thereof is to make an improvement proposal for learning to a learner so that the learning effect can be sufficiently improved.
本発明は、上記の課題を解決するために、以下の事項を提案している。
(1) 本発明は、複数の学習者のうち改善提案対象者に対して学習についての改善提案を行う学習支援装置であって、学習を行った際の情報である学習ログデータを、前記学習者ごとに収集する学習ログデータ収集手段(例えば、図2の学習ログデータ収集部10に相当)と、前記学習ログデータ収集手段により収集された学習ログデータを用いて、前記複数の学習者の学習モデル(例えば、後述の決定木に相当)を構築する学習モデル構築手段(例えば、図2の決定木構築部20に相当)と、前記学習モデル構築手段により構築された学習モデルと、前記学習ログデータ収集手段により収集された前記改善提案対象者の学習ログデータと、に基づいて、当該改善提案対象者と特定成績上位者グループとの学習ログデータの差異を求める差異取得手段(例えば、図2の差異取得部30に相当)と、前記差異取得手段により求められた差異に基づいて、前記改善提案対象者に対して改善提案を行う改善提案手段(例えば、図2の改善提案部40に相当)と、を備え、前記差異取得手段は、前記学習モデル構築手段により構築された学習モデルと、前記学習ログデータ収集手段により収集された前記改善提案対象者の学習ログデータと、に基づいて、前記複数の学習者のうち当該改善提案対象者よりも学習成績の良い者で構成される成績上位者グループを求め、前記学習ログデータ収集手段により収集された学習ログデータに基づいて、前記改善提案対象者と、前記成績上位者グループに属する学習者と、を複数のグループに分類し、前記改善提案対象者と同じグループに分類された学習者を含んで構成される前記特定成績上位者グループを求め、前記改善提案対象者と前記特定成績上位者グループとの学習ログデータの差異を求めることを特徴とする学習支援装置を提案している。
The present invention proposes the following matters in order to solve the above problems.
(1) The present invention is a learning support device that makes improvement proposals regarding learning to an improvement proposal target person among a plurality of learners, and learning log data that is information when learning is performed, Learning log data collecting means (for example, equivalent to the learning log
この発明によれば、改善提案対象者よりも学習成績の良い学習者で構成される成績上位者グループに属する学習者の中から、学習ログデータに基づいて改善提案対象者と同じグループに分類される学習者を求め、求めた学習者を含んで構成される特定上位者グループを求めることとした。また、改善提案対象者と特定成績上位者グループとの学習ログデータの差異を求めることとした。このため、改善提案対象者よりも学習成績の良い学習者の中から、改善提案対象者との学習状況が近い者を見つけ出し、見つけ出した学習者と改善提案対象者との差異を求めることができる。したがって、改善提案対象者よりも単に学習成績が良いだけでなく、改善提案対象者との学習状況が近い者(例えば、改善提案対象者が勉強が嫌いである場合、勉強が嫌いな学習者のこと)について、改善提案対象者との差異を求めることができるので、適切な改善提案を改善提案対象者に対して行うことができる。よって、学習効果を十分に向上させることができるように、学習についての改善提案を改善提案対象者に対して行うことができる。 According to the present invention, the learners belonging to the higher grade group composed of learners having better learning results than the improvement proposal target person are classified into the same group as the improvement proposal target person based on the learning log data. And a specific superior group composed of the requested learners. In addition, it was decided to obtain the difference in the learning log data between the improvement proposal target person and the specific achievement superior group. For this reason, it is possible to find a person whose learning status is close to the improvement proposal target person from learners with better learning results than the improvement proposal target person, and to obtain a difference between the found learner and the improvement proposal target person. . Therefore, not only the learning results are better than the improvement proposal target person, but the learning situation with the improvement proposal target person is close (for example, if the improvement proposal target person dislikes studying, the learner dislikes studying) Since the difference from the improvement proposal target person can be obtained, an appropriate improvement proposal can be made to the improvement proposal target person. Therefore, the improvement proposal about learning can be performed with respect to the improvement proposal object person so that a learning effect can fully be improved.
(2) 本発明は、(1)の学習支援装置について、前記学習モデル構築手段は、前記学習モデルとして決定木を構築し、前記差異取得手段(例えば、図6の差異取得部30Aに相当)は、前記成績上位者グループが複数の帰結を含んでいる場合、前記複数の帰結のうち前記改善提案対象者が属する帰結からの距離が最も短い帰結を1つ選択し、前記学習ログデータ収集手段により収集された学習ログデータに基づいて、前記改善提案対象者と、前記選択した帰結に属する学習者で構成されるグループに属する学習者と、を複数のグループに分類することを特徴とする学習支援装置を提案している。
(2) In the learning support apparatus according to (1), the learning model construction unit constructs a decision tree as the learning model, and the difference acquisition unit (for example, equivalent to the
ここで、改善提案対象者は、学習支援装置からの改善提案に基づいて、学習方法を見直したり、学習計画を立て直したりすることができる。しかし、改善提案の数があまりに多くなると、学習意欲が減退してしまう改善提案対象者や、どの改善提案から対応していくべきかを決定できない改善提案対象者が出てしまい、改善提案対象者の学習効果を向上させることができないおそれがある。 Here, based on the improvement proposal from the learning support apparatus, the improvement proposal target person can review the learning method or re-establish the learning plan. However, if the number of improvement proposals becomes too large, there will be improvement proposal candidates who will be less motivated to learn, and improvement proposal candidates who cannot determine which improvement proposal should be dealt with. May not be able to improve the learning effect.
そこで、この発明によれば、(1)の学習支援装置において、学習モデルとして決定木を構築することとした。また、成績上位者グループが複数の帰結を含んでいる場合、これら複数の帰結のうち改善提案対象者が属する帰結からの距離が最も近い帰結を1つ選択することとした。 Therefore, according to the present invention, a decision tree is constructed as a learning model in the learning support apparatus of (1). In addition, when the top grader group includes a plurality of outcomes, one outcome that is closest to the outcome to which the improvement proposal target person belongs is selected from the plurality of outcomes.
このため、改善提案対象者との差異を求める対象を厳選することができるので、改善提案の数を抑えることができる。したがって、改善提案対象者の学習効果を向上させることができる。 For this reason, it is possible to carefully select an object for which a difference from the improvement proposal target person is to be obtained, so that the number of improvement proposals can be suppressed. Therefore, the learning effect of the improvement proposal target person can be improved.
(3) 本発明は、(1)または(2)の学習支援装置について、前記改善提案手段(例えば、図8の改善提案部40Aに相当)は、前記学習ログデータ収集手段により収集された学習ログデータであって、前記学習モデル構築手段による前記学習モデルの構築に用いられなかった情報のうち、前記差異取得手段により求められた差異との相関性が予め定められた閾値以上であるものを求め、前記差異取得手段により求められた差異と、当該差異との相関性が前記閾値以上である情報と、に基づいて、前記改善提案対象者に対して改善提案を行うことを特徴とする学習支援装置を提案している。
(3) In the learning support apparatus according to (1) or (2), the present invention proposes that the improvement proposing means (e.g., corresponding to the
この発明によれば、(1)または(2)の学習支援装置において、収集した学習ログデータであって学習モデルの構築に用いられなかった情報のうち、改善提案対象者と特定成績上位者グループとの差異との相関性が高いものを求め、求めた情報も用いて、改善提案を行うこととした。 According to the present invention, in the learning support device of (1) or (2), among the collected learning log data and not used for the construction of the learning model, the improvement proposal target person and the specific result superior group It was decided to make a proposal for improvement using the information that was found to be highly correlated with the difference.
このため、改善提案対象者と特定成績上位者グループとの差異との相関性が高い情報により、改善提案対象者と特定成績上位者グループとの差異についての改善提案を、多面的に行うことができる。したがって、改善提案の内容を改善提案対象者が理解したり実行したりするのを、容易化することができる。 For this reason, it is possible to make multifaceted improvement proposals regarding the differences between the improvement proposal target person and the specific achievement superior group by using information highly correlated with the difference between the improvement proposal candidate and the specific achievement superior group. it can. Therefore, it is possible to facilitate the improvement proposal target person to understand and execute the content of the improvement proposal.
(4) 本発明は、(1)から(3)のいずれかの学習支援装置について、前記学習モデル構築手段(例えば、図9の決定木構築部20Aに相当)は、前記改善提案手段による改善提案が行われたことによる前記改善提案対象者の学習についての改善効果に応じて、値を決定し、決定した値の数の帰結を有する決定木を構築することを特徴とする学習支援装置を提案している。
(4) In the learning support device according to any one of (1) to (3), the learning model construction unit (e.g., corresponding to the decision
この発明によれば、(1)から(3)のいずれかの学習支援装置において、改善提案が行われたことによる改善提案対象者の学習についての改善効果に応じて値を決定し、決定した値の数の帰結を有する決定木を構築することとした。 According to the present invention, in the learning support device according to any one of (1) to (3), the value is determined according to the improvement effect on the learning of the improvement proposal target person as a result of the improvement proposal being made. We decided to build a decision tree with the consequence of the number of values.
このため、決定木の帰結の数を、改善提案による改善効果に応じて変化させることができる。したがって、改善提案による改善効果に応じた決定木を構築することができるので、改善提案対象者に適した改善提案を行うことができる。 For this reason, the number of outcomes of the decision tree can be changed according to the improvement effect by the improvement proposal. Therefore, since a decision tree according to the improvement effect by the improvement proposal can be constructed, the improvement proposal suitable for the improvement proposal target person can be performed.
(5) 本発明は、(1)から(4)のいずれかの学習支援装置について、前記学習ログデータ収集手段は、前記学習ログデータとして、学習中における学習者の生理学に基づく情報(例えば、後述の脳波、脈拍、皮膚伝導などの情報や、後述の6軸センサによる検出結果の情報に相当)と、学習中における学習者の周囲の環境の情報(例えば、後述の学習者の周囲の温度や湿度や騒音の大きさの情報に相当)と、の少なくともいずれかを用いることを特徴とする学習支援装置を提案している。 (5) The present invention provides the learning support device according to any one of (1) to (4), wherein the learning log data collection unit uses the learning log data as information based on a learner's physiology during learning (for example, Information on brain waves, pulse, skin conduction, etc., which will be described later, and information on detection results by a 6-axis sensor, which will be described later, and information on the environment around the learner during learning (for example, the temperature around the learner, which will be described later) And a learning support apparatus characterized by using at least one of information on humidity and noise level).
この発明によれば、(1)から(4)のいずれかの学習支援装置において、学習ログデータとして、学習中における学習者の生理学に基づく情報と、学習中における学習者の周囲の環境の情報と、の少なくともいずれかを用いることとした。 According to the present invention, in the learning support device according to any one of (1) to (4), as learning log data, information based on a learner's physiology during learning and information about the environment around the learner during learning Or at least one of them.
このため、学習中の学習者の状況を詳細に把握し、改善提案に反映させることができる。したがって、改善提案対象者にさらに適した改善提案を行うことができる。 For this reason, the situation of the learner who is learning can be grasped in detail and reflected in the improvement proposal. Therefore, the improvement proposal more suitable for the improvement proposal target person can be performed.
(6) 本発明は、学習ログデータ収集手段(例えば、図2の学習ログデータ収集部10に相当)、学習モデル構築手段(例えば、図2の決定木構築部20に相当)、差異取得手段(例えば、図2の差異取得部30に相当)、および改善提案手段(例えば、図2の改善提案部40に相当)を備え、複数の学習者のうち改善提案対象者に対して学習についての改善提案を行う学習支援装置における学習支援方法であって、前記学習ログデータ収集手段が、学習を行った際の情報である学習ログデータを、前記学習者ごとに収集する第1のステップと、前記学習モデル構築手段が、前記第1のステップで収集された学習ログデータを用いて、前記複数の学習者の学習モデル(例えば、後述の決定木に相当)を構築する第2のステップと、前記差異取得手段が、前記第2のステップで構築された学習モデルと、前記第1のステップで収集された前記改善提案対象者の学習ログデータと、に基づいて、当該改善提案対象者と特定成績上位者グループとの学習ログデータの差異を求める第3のステップと、前記改善提案手段が、前記第3のステップで求められた差異に基づいて、前記改善提案対象者に対して改善提案を行う第4のステップと、を備え、前記第3のステップでは、前記差異取得手段が、前記第2のステップで構築された学習モデルと、前記第1のステップで収集された前記改善提案対象者の学習ログデータと、に基づいて、前記複数の学習者のうち当該改善提案対象者よりも学習成績の良い者で構成される成績上位者グループを求め、前記第1のステップで収集された学習ログデータに基づいて、前記改善提案対象者と、前記成績上位者グループに属する学習者と、を複数のグループに分類し、前記改善提案対象者と同じグループに分類された学習者を含んで構成される前記特定成績上位者グループを求め、前記改善提案対象者と前記特定成績上位者グループとの学習ログデータの差異を求めることを特徴とする学習支援方法を提案している。
(6) The present invention provides learning log data collection means (for example, equivalent to the learning log
この発明によれば、上述した効果と同様の効果を奏することができる。 According to the present invention, the same effects as described above can be obtained.
(7) 本発明は、学習ログデータ収集手段(例えば、図2の学習ログデータ収集部10に相当)、学習モデル構築手段(例えば、図2の決定木構築部20に相当)、差異取得手段(例えば、図2の差異取得部30に相当)、および改善提案手段(例えば、図2の改善提案部40に相当)を備え、複数の学習者のうち改善提案対象者に対して学習についての改善提案を行う学習支援装置における学習支援方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記学習ログデータ収集手段が、学習を行った際の情報である学習ログデータを、前記学習者ごとに収集する第1のステップと、前記学習モデル構築手段が、前記第1のステップで収集された学習ログデータを用いて、前記複数の学習者の学習モデル(例えば、後述の決定木に相当)を構築する第2のステップと、前記差異取得手段が、前記第2のステップで構築された学習モデルと、前記第1のステップで収集された前記改善提案対象者の学習ログデータと、に基づいて、当該改善提案対象者と特定成績上位者グループとの学習ログデータの差異を求める第3のステップと、前記改善提案手段が、前記第3のステップで求められた差異に基づいて、前記改善提案対象者に対して改善提案を行う第4のステップと、をコンピュータに実行させ、前記第3のステップでは、前記差異取得手段が、前記第2のステップで構築された学習モデルと、前記第1のステップで収集された前記改善提案対象者の学習ログデータと、に基づいて、前記複数の学習者のうち当該改善提案対象者よりも学習成績の良い者で構成される成績上位者グループを求め、前記第1のステップで収集された学習ログデータに基づいて、前記改善提案対象者と、前記成績上位者グループに属する学習者と、を複数のグループに分類し、前記改善提案対象者と同じグループに分類された学習者を含んで構成される前記特定成績上位者グループを求め、前記改善提案対象者と前記特定成績上位者グループとの学習ログデータの差異を求めるためのプログラムを提案している。
(7) The present invention provides learning log data collection means (for example, equivalent to the learning log
この発明によれば、コンピュータを用いてプログラムを実行することで、上述した効果と同様の効果を奏することができる。 According to the present invention, the same effect as described above can be obtained by executing the program using a computer.
本発明によれば、学習効果を十分に向上させることができるように、学習についての改善提案を学習者に対して行うことができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the improvement proposal about learning can be performed with respect to a learner so that a learning effect can fully be improved.
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。なお、以下の実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素などとの置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組み合せを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、以下の実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. Note that the constituent elements in the following embodiments can be appropriately replaced with existing constituent elements, and various variations including combinations with other existing constituent elements are possible. Accordingly, the description of the following embodiments does not limit the contents of the invention described in the claims.
<第1実施形態>
[学習支援システムAAの構成]
図1は、本発明の第1実施形態に係る学習支援装置1を有する学習支援システムAAのブロック図である。学習支援システムAAは、eラーニングやオンライン学習のサービスを学習者に提供するシステムであり、学習支援装置1、学習提供装置100、および学習者端末T1からTn(nは、n≧1を満たす整数)を備える。これら学習支援装置1、学習提供装置100、および学習者端末T1からTnは、例えばインターネット回線や電話回線を介して、互いに通信可能に設けられる。
<First Embodiment>
[Configuration of Learning Support System AA]
FIG. 1 is a block diagram of a learning support system AA having a learning
学習提供装置100は、学習者端末T1からTnのそれぞれに対して、多様な学習コンテンツを送信する。
The
学習者端末T1からTnのそれぞれは、学習者U1からUnのそれぞれが操作可能に設けられ、例えば、PC(Personal Computerの略)や、携帯電話や、タブレットPCや、STB(Set Top Boxの略)で構成される。学習者端末Tx(xは、1≦x≦nを満たす任意の整数)は、学習者Uxからの各種操作を受け付けたり、学習提供装置100から受信した学習コンテンツの映像や音声を出力したり、学習支援装置1で行われた改善提案についての映像や音声を出力したりする。
Each of the learner terminals T1 to Tn is provided such that each of the learners U1 to Un can be operated. For example, a PC (abbreviation of Personal Computer), a mobile phone, a tablet PC, or an STB (abbreviation of Set Top Box). ). The learner terminal Tx (x is an arbitrary integer satisfying 1 ≦ x ≦ n) accepts various operations from the learner Ux, outputs video and audio of learning content received from the
学習支援装置1は、学習支援システムAAを利用して学習を行った学習者のうち改善提案対象者について、学習方法といった学習についての改善提案を行う。この学習支援装置1について、以下に詳述する。
The learning
[学習支援装置1の構成]
図2は、学習支援装置1のブロック図である。学習支援装置1は、学習ログデータ収集部10、決定木構築部20、差異取得部30、および改善提案部40を備える。
[Configuration of Learning Support Device 1]
FIG. 2 is a block diagram of the
学習ログデータ収集部10は、学習支援システムAAを利用して学習を行った各学習者について、学習ログデータおよび学習成績データを収集する。
The learning log
学習ログデータとは、学習者ごとの、学習を行った際の情報のことである。この学習ログデータには、例えば、学習支援システムAAを利用して学習を行った時間や時間帯や回数などの情報や、学習者の得意科目および苦手科目についての情報などが用いられる。学習ログデータは、学習者が学習支援システムAAを利用して学習を行う際に学習提供装置100で取得され、学習提供装置100に記憶されているものとする。
The learning log data is information when learning is performed for each learner. For this learning log data, for example, information such as the time, time zone, and number of times of learning using the learning support system AA, information on the subjects that the learner is good at and not good at are used. It is assumed that the learning log data is acquired by the
学習成績データとは、学習者が受けたテストにおける学習成績についての情報のことであり、テストとは、学習支援システムAAを利用して学習者が受けるテストや、筆記テストなどのことである。学習成績データは、学習提供装置100に記憶されているものとする。
The learning result data is information about the learning result in the test taken by the learner, and the test is a test received by the learner using the learning support system AA, a written test, or the like. It is assumed that the learning result data is stored in the
決定木構築部20は、学習提供装置100が提供可能な学習コンテンツごと(例えば、足し算や引き算といった単元ごと)や、学習コンテンツの種類ごと(例えば、数学や英語といった科目ごと)に、学習を行った全ての学習者の学習ログデータを用いて決定木を構築する。
The decision
図3は、決定木構築部20により構築された決定木の一例を示す図である。図3において、i1、i2、i2’、i3は要素を表し、θ^1、θ^2、θ^3、θ^4、θ^5は帰結を表す。また、要素i1から、帰結θ^1からθ^5のいずれかまで遷移する遷移の流れを、パスと呼び、パスを構成する要素間の矢印を、枝と呼ぶ。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a decision tree constructed by the decision
例えば要素i1に、学習ログデータ収集部10により収集された学習ログデータのうち、学習時間が毎日1時間以上であるか否かという情報が適用されているものとする。この場合、学習時間が毎日1時間以上である場合には、「ui1=1」となり、学習時間が毎日1時間未満である場合には、「ui1=0」となる。また、例えば要素i2に、学習ログデータ収集部10により収集された学習ログデータのうち、学習を行った時間帯が午前中であるか否かという情報が適用されているものとする。この場合、学習を行った時間帯が午前中である場合には、「ui2=1」となり、学習を行った時間帯が午後である場合には、「ui2=0」となる。
For example, it is assumed that information indicating whether or not the learning time is 1 hour or more every day among the learning log data collected by the learning log
差異取得部30は、改善提案対象者と特定成績上位者グループとの差異を、決定木構築部20により構築された決定木において求める。特定成績上位者グループについては、後に詳述する。
The
改善提案部40は、差異取得部30により求められた差異を、改善提案対象者の学習者端末に送信し、映像や音声として出力させる。
The
[学習支援装置1の動作]
図4は、学習支援装置1の動作を示すフローチャートである。
[Operation of Learning Support Device 1]
FIG. 4 is a flowchart showing the operation of the
ステップS1において、学習支援装置1は、学習ログデータ収集部10により、学習ログデータおよび学習成績データを収集し、ステップS2に処理を移す。
In step S1, the learning
例えば、学習コンテンツC1を用いた学習についての改善提案を、改善提案対象者に対して学習支援装置1が行うものとする。この場合、ステップS1では、学習コンテンツC1により学習した際の学習ログデータと、学習コンテンツC1に関するテストにおける学習成績データとを、改善提案対象者と、改善提案対象者以外の全ての学習者と、のそれぞれごとに収集する。
For example, it is assumed that the learning
ステップS2において、学習支援装置1は、決定木構築部20により、決定木構築処理を行って決定木を構築し、ステップS3に処理を移す。決定木構築処理の詳細については、図5を用いて後述する。
In step S2, the
図5は、上述の決定木構築処理のフローチャートである。 FIG. 5 is a flowchart of the decision tree construction process described above.
ステップS11において、学習支援装置1は、決定木構築部20により、ステップS1で収集した全ての学習成績データをクラスター解析し、これら学習成績データを複数に分類して、ステップS12に処理を移す。クラスター解析には、例えばk−means法を用いることができる。
In step S11, the learning
ステップS12において、学習支援装置1は、決定木構築部20により、ステップS11における分類結果のそれぞれを、決定木の帰結として決定し、ステップS13に処理を移す。
In step S12, the learning
例えば図3では、帰結θ^1からθ^5の5つの帰結が存在している。このため、ステップS1で収集した全ての学習成績データは、ステップS11で5つに分類されたことになる。なお、以降では、図3において、学習成績が0点から20点までの学習者が帰結θ^1に分類され、学習成績が21点から40点までの学習者が帰結θ^2に分類され、学習成績が41点から60点までの学習者が帰結θ^3に分類され、学習成績が61点から80点までの学習者が帰結θ^4に分類され、学習成績が81点から100点までの学習者が帰結θ^5に分類されているものとする。 For example, in FIG. 3, there are five consequences of the consequences θ ^ 1 to θ ^ 5 . For this reason, all the learning result data collected in step S1 are classified into five in step S11. In the following, in FIG. 3, learners whose learning results are 0 to 20 are classified as a result θ ^ 1 , and learners whose learning results are 21 to 40 are classified as a result θ ^ 2. Learners with a learning score of 41 to 60 are classified as an outcome θ ^ 3 , learners with a learning score of 61 to 80 are classified as an outcome θ ^ 4 , and a learning score of 81 to 100 It is assumed that the learners up to the point are classified into the result θ ^ 5 .
ステップS13において、学習支援装置1は、決定木構築部20により、ステップS1で収集した全ての学習ログデータと、ステップS12で決定した決定木の帰結と、に基づいて、決定木を構築し、図4のステップS3に処理を移す。決定木の構築には、例えばCARTやC5.0などのアルゴリズムを用いることができる。
In step S13, the learning
図4に戻って、ステップS3において、学習支援装置1は、ステップS2で構築した決定木を用いて改善提案対象者の学習成績を予測し、ステップS4に処理を移す。具体的には、ステップS1で収集した改善提案対象者の学習ログデータについて、ステップS2で構築した決定木の各要素の内容を満たすか否かを判別して、改善提案対象者の学習ログデータに応じた決定木上のパスを同定する。これによれば、改善提案対象者のこれまでの学習状況から、改善提案対象者が図3の帰結θ^1からθ^5の5つの帰結のいずれに属することになるのかが推定されることになる。
Returning to FIG. 4, in step S <b> 3, the
例えば、要素i1に、学習時間が毎日1時間以上であるか否かという情報が適用され、要素i2に、学習を行った時間帯が午前中であるか否かという情報が適用されているものとする。また、改善提案対象者の学習ログデータの中に、学習時間が毎日1時間未満であるという情報と、学習を行った時間帯が午前中であるという情報と、が含まれているものとする。すると、ステップS3の処理により、改善提案対象者の学習ログデータに応じた決定木上のパスとして、要素i1から要素i2を通って帰結θ^2まで遷移するパスが同定され、改善提案対象者は、帰結θ^2に属すると推定されることになる。すなわち、改善提案対象者のこれまでの学習状況によれば、改善提案対象者がテストを受けると、21点から40点までの間の学習成績になるだろうと推定されることになる。 For example, information on whether or not the learning time is 1 hour or more every day is applied to the element i 1 , and information on whether or not the learning time zone is in the morning is applied to the element i 2. It shall be. Further, it is assumed that the learning log data of the improvement proposal target person includes information that the learning time is less than 1 hour every day and information that the time of learning is in the morning. . Then, the process of step S3 identifies the path that transitions from element i 1 through element i 2 to the result θ ^ 2 as the path on the decision tree corresponding to the learning log data of the improvement proposal target person, and the improvement proposal The subject is estimated to belong to the result θ ^ 2 . That is, according to the learning situation of the improvement proposal target person so far, when the improvement proposal target person takes the test, it is estimated that the learning result will be between 21 points and 40 points.
ステップS4において、学習支援装置1は、差異取得部30により、改善提案対象者よりも学習成績の良い学習者で構成されるグループ(以降、「成績上位者グループ」と呼ぶ)を抽出し、ステップS5に処理を移す。
In step S4, the learning
このステップS4の処理により、図3では、帰結θ^4に属する学習者と、帰結θ^5に属する学習者と、で構成されるグループが抽出されることになる。 By the process of step S4, in FIG. 3, a group composed of learners belonging to the result θ ^ 4 and learners belonging to the result θ ^ 5 is extracted.
ステップS5において、学習支援装置1は、ステップS1で収集した学習ログデータに基づいて、改善提案対象者と、ステップS4で抽出した成績上位者グループに属する学習者と、を複数のグループに分類し、ステップS6に処理を移す。
In step S5, the
具体的には、まず、ステップS1で収集した学習ログデータのうち、改善提案対象者のものと、ステップS4で抽出した成績上位者グループに属する各学習者のものと、を取得する。次に、これら取得した学習ログデータに含まれる各情報に基づいて、改善提案対象者と、ステップS4で抽出した成績上位者グループに属する学習者と、を複数のグループに分類する。分類には、例えばクラスター解析を用いることができる。 Specifically, first, among the learning log data collected in step S1, the improvement proposal target person and the learners belonging to the higher grade group extracted in step S4 are acquired. Next, based on each information included in the acquired learning log data, the improvement proposal target person and the learner belonging to the higher grade group extracted in step S4 are classified into a plurality of groups. For the classification, for example, cluster analysis can be used.
ここで、上述の取得した学習ログデータの中には、決定木構築部20による決定木の構築には用いられなかった情報も含まれる。例えば、上述の取得した学習ログデータであって決定木の構築には用いられなかった情報として、得意科目であるか否かといった情報が含まれていたとする。すると、これら情報を用いて上述の改善提案対象者および学習者を分類すれば、改善提案対象者よりも学習成績が良い学習者であって改善提案対象者に似た学習状況にある者を、見つけることができる。
Here, the acquired learning log data includes information that was not used for decision tree construction by the decision
ステップS6において、学習支援装置1は、差異取得部30により、ステップS5で改善提案対象者と同じグループに分類された学習者が属する帰結を求め、求めた帰結に属する学習者で構成されるグループを上述の特定成績上位者グループとして求め、ステップS7に処理を移す。
In step S6, the
ここで、ステップS5で改善提案対象者と同じグループに分類された学習者が複数存在し、これら複数の学習者のそれぞれが異なる帰結に属する場合が発生し得る。 Here, there may be a case where there are a plurality of learners classified in the same group as the improvement proposal target person in step S5, and each of the plurality of learners belongs to different outcomes.
例えば、ステップS5で改善提案対象者と同じグループに分類された学習者が4名存在し、そのうちの3名が帰結θ^4に属し、残りの1名が帰結θ^5に属するものとする。この場合、帰結θ^4に属する学習者と、帰結θ^5に属する学習者と、で構成されるグループを、上述の特定成績上位者グループとして求めてもよい。また、この場合、ステップS5で改善提案対象者と同じグループに分類された学習者のうち同一の帰結に属する者の人数が最も多い帰結、すなわち帰結θ^4に属する学習者で構成されるグループを、上述の特定成績上位者グループとして求めてもよい。 For example, it is assumed that there are four learners classified into the same group as the improvement proposal target person in step S5, three of which belong to the result θ ^ 4 , and the remaining one belongs to the result θ ^ 5. . In this case, a group composed of learners belonging to the result θ ^ 4 and learners belonging to the result θ ^ 5 may be obtained as the above-mentioned specific achievement superior group. In this case, among the learners classified in the same group as the improvement proposal target person in step S5, the result is the result of the largest number of persons belonging to the same outcome, that is, the group composed of learners belonging to the outcome θ ^ 4. May be obtained as the above-mentioned specific achievement superior group.
また、例えば、ステップS5で改善提案対象者と同じグループに分類された学習者が4名存在し、そのうちの3名が帰結θ^4に属し、残りの1名が帰結θ^5に属するものとする。さらに、帰結θ^4には5名の学習者が属し、帰結θ^5には2名の学習者が属するものとする。この場合、帰結θ^4に属する学習者のうち、ステップS5で改善提案対象者と同じグループに分類された学習者の割合は、60%になり、帰結θ^5に属する学習者のうち、ステップS5で改善提案対象者と同じグループに分類された学習者の割合は、50%になる。そこで、ステップS5で改善提案対象者と同じグループに分類された学習者の割合が最も高い帰結、すなわち帰結θ^4に属する学習者で構成されるグループを、上述の特定成績上位者グループとして求めてもよい。 Further, for example, there are four learners classified into the same group as the improvement proposal target person in step S5, three of them belong to the result θ ^ 4 , and the remaining one belongs to the result θ ^ 5 And In addition, learners of five in the outcome θ ^ 4 belong, the consequences θ ^ 5 it is assumed that the two persons of the learner belongs. In this case, among learners belonging to the result θ ^ 4 , the ratio of learners classified into the same group as the improvement proposal target person in step S5 is 60%, and among learners belonging to the result θ ^ 5 , The ratio of learners classified into the same group as the improvement proposal target person in step S5 is 50%. Therefore, the group composed of learners belonging to the result θ ^ 4 , which has the highest ratio of learners classified in the same group as the improvement proposal target person in step S5, is obtained as the above-mentioned specific achievement superior group. May be.
ステップS7において、学習支援装置1は、差異取得部30により、改善提案対象者と、ステップS6で求めた特定成績上位者グループと、の差異を、ステップS2で構築した決定木において求め、ステップS8に処理を移す。
In step S7, the learning
例えば、改善提案対象者が帰結θ^2に属し、ステップS6で特定成績上位者グループとして、帰結θ^4に属する学習者で構成されるグループが抽出されたものとする。すると、ステップS7の処理により、上述の差異として、「ui1=1」という情報と、「ui2’=1」という情報と、「ui3=0」という情報と、が求められることになる。 For example, it is assumed that the improvement proposal target person belongs to the result θ ^ 2 , and a group composed of learners belonging to the result θ ^ 4 is extracted as the specific achievement superior group in step S6. Then, by the process of step S7, information “u i1 = 1”, information “u i2 = 1”, and information “u i3 = 0” are obtained as the above-described differences. .
また、例えば、改善提案対象者が帰結θ^2に属し、ステップS6で特定成績上位者グループとして、帰結θ^4に属する学習者と、帰結θ^5に属する学習者と、で構成されるグループが抽出されたものとする。すると、ステップS7の処理により、上述の差異として、「ui1=1」という情報と、「ui2’=1」という情報と、が求められることになる。 Further, for example, the improvement proposal target person belongs to the result θ ^ 2 , and is composed of a learner belonging to the result θ ^ 4 and a learner belonging to the result θ ^ 5 as the specific achievement superior group in step S6. Assume that a group has been extracted. Then, the information of “u i1 = 1” and the information of “u i2 ′ = 1” are obtained as the above-described difference by the process of step S7.
ステップS8において、学習支援装置1は、改善提案部40により、ステップS7で求めた差異を改善提案対象者の学習者端末に送信し、映像や音声として出力させ、図4に示した処理を終了する。
In step S8, the
以上の学習支援装置1によれば、以下の効果を奏することができる。
According to the
学習支援装置1は、改善提案対象者よりも学習成績の良い学習者で構成される成績上位者グループに属する学習者の中から、改善提案対象者との学習状況が近い者を見つけ出し、見つけ出した学習者と改善提案対象者との差異を求める。このため、改善提案対象者よりも単に学習成績が良いだけでなく、改善提案対象者との学習状況が近い者について、改善提案対象者との差異を求めることができるので、適切な改善提案を改善提案対象者に対して行うことができる。したがって、学習効果を十分に向上させることができるように、学習についての改善提案を改善提案対象者に対して行うことができる。
The
<第2実施形態>
[学習支援装置1Aの構成]
図6は、本発明の第2実施形態に係る学習支援装置1Aのブロック図である。学習支援装置1Aは、図1に示した学習支援システムAAにおいて学習支援装置1の代わりに用いることができる。学習支援装置1Aは、学習支援装置1とは、差異取得部30の代わりに差異取得部30Aを備える点が異なる。学習支援装置1Aにおいて、学習支援装置1と同一構成要件については、同一符号を付し、その説明を省略する。
Second Embodiment
[Configuration of Learning Support Device 1A]
FIG. 6 is a block diagram of a learning support apparatus 1A according to the second embodiment of the present invention. The learning support device 1A can be used instead of the
差異取得部30Aは、差異取得部30と同様に、成績上位者グループを求めてから特定成績上位者グループを求め、改善提案対象者と特定成績上位者グループとの差異を、決定木構築部20により構築された決定木において求める。ただし、差異取得部30Aは、成績上位者グループが複数の帰結を含んでいる場合、これら複数の帰結のうち改善提案対象者が属する帰結からの距離が最も短い帰結を1つ選択し、選択した帰結に属する学習者で構成されるグループを抽出する。
Similar to the
例えば、図7に示す決定木が決定木構築部20により構築され、改善提案対象者が帰結θ^12に属し、改善提案対象者よりも学習成績の良い学習者で構成されるグループが、帰結θ^13、帰結θ^14、および帰結θ^15を含むものとする。この場合、帰結θ^12と帰結θ^13とを結ぶ枝の数は、4つであり、帰結θ^12と帰結θ^14とを結ぶ枝の数は、5つであり、帰結θ^12と帰結θ^15とを結ぶ枝の数は、5つになる。そこで、差異取得部30Aは、帰結θ^12と結ばれる枝の数が最も少ない帰結θ^13を選択し、帰結θ^13に属する学習者で構成されるグループを、成績上位者グループとして抽出する。
For example, the decision tree shown in FIG. 7 is constructed by the decision
以上の学習支援装置1Aによれば、学習支援装置1が奏することのできる上述の効果に加えて、以下の効果を奏することができる。
According to the learning support device 1A described above, in addition to the above-described effects that the
学習支援装置1Aは、改善提案対象者との差異を求める対象を厳選することができるので、改善提案の数を抑えることができる。このため、改善提案の数が多すぎるために、学習意欲が減退してしまったり、どの改善提案から対応していくべきかを決定できなくなってしまったりするのを抑制することができ、改善提案対象者の学習効果を向上させることができる。 Since the learning support device 1A can carefully select a target for which a difference from the improvement proposal target person is desired, the number of improvement proposals can be suppressed. For this reason, the number of improvement proposals is too large, so it is possible to prevent the desire to learn from declining and it becomes impossible to determine which improvement proposal should be dealt with. The learning effect of the target person can be improved.
<第3実施形態>
[学習支援装置1Bの構成]
図8は、本発明の第3実施形態に係る学習支援装置1Bのブロック図である。学習支援装置1Bは、図1に示した学習支援システムAAにおいて学習支援装置1の代わりに用いることができる。学習支援装置1Bは、学習支援装置1とは、改善提案部40の代わりに改善提案部40Aを備える点が異なる。学習支援装置1Bにおいて、学習支援装置1と同一構成要件については、同一符号を付し、その説明を省略する。
<Third Embodiment>
[Configuration of
FIG. 8 is a block diagram of a
改善提案部40Aは、改善提案部40と同様に、差異取得部30により求められた差異を、改善提案対象者の学習者端末に送信し、映像や音声として出力させる。ただし、改善提案部40Aは、上述の差異だけでなく、上述の差異と相関性の高い情報も、改善提案対象者の学習者端末に送信し、映像や音声として出力させる。
Similar to the
例えば、学習ログデータ収集部10により収集された改善提案対象者の学習ログデータの中に、学習時間が毎日1時間未満であるという情報と、学習支援システムAAへの前回のログイン時刻から今回のログイン時刻までのログイン間隔が24時間以上であるという情報と、が含まれているものとする。また、学習時間が毎日1時間以上であるか否かについての情報は、差異取得部30により求められた差異に含まれており、学習支援システムAAへのログイン間隔が24時間未満であるか否かについての情報は、決定木構築部20による決定木の構築に用いられなかったものとする。
For example, in the learning log data of the improvement proposal target person collected by the learning log
学習支援システムAAへのログイン間隔が短いほど、毎日の学習時間が長くなることが想定されるので、学習支援システムAAへのログイン間隔が24時間未満であるか否かについての情報は、学習時間が毎日1時間以上であるか否かについての情報と、相関性が高いと考えられる。そこで、改善提案部40Aは、学習支援システムAAへのログイン間隔が24時間未満であるか否かについて、特定成績上位者グループに属する学習者がどうであったかを、学習ログデータ収集部10により収集された学習ログデータの中から求め、求めた情報も改善提案対象者の学習者端末に送信する。
Since the daily learning time is assumed to be longer as the login interval to the learning support system AA is shorter, the information about whether the login interval to the learning support system AA is less than 24 hours is the learning time. Is highly correlated with information about whether or not is 1 hour or more every day. Therefore, the
なお、上述の相関性については、相関分析により求める。具体的には、まず、差異取得部30により求められた差異と、学習ログデータ収集部10により収集された改善提案対象者の学習ログデータであって決定木の構築には用いられなかった情報のそれぞれと、について相関分析を行う。次に、相関分析結果が予め定められた閾値以上であるものを、差異取得部30により求められた差異との相関性が高いと判定する。
The correlation described above is obtained by correlation analysis. Specifically, first, the difference obtained by the
また、差異取得部30により求められた差異との相関性が高いと判定したものが複数存在する場合、それら全てについて改善提案対象者の学習者端末に送信してもよいし、それらのうち最も相関性の高いもののみについて改善提案対象者の学習者端末に送信してもよい。
In addition, when there are a plurality of items determined to be highly correlated with the difference obtained by the
以上の学習支援装置1Bによれば、学習支援装置1が奏することのできる上述の効果に加えて、以下の効果を奏することができる。
According to the
学習支援装置1Bは、改善提案対象者と特定成績上位者グループとの差異との相関性が高い情報により、改善提案対象者と特定成績上位者グループとの差異についての改善提案を、多面的に行うことができる。したがって、改善提案の内容を改善提案対象者が理解したり実行したりするのを、容易化することができる。
The learning
<第4実施形態>
[学習支援装置1Cの構成]
図9は、本発明の第4実施形態に係る学習支援装置1Cのブロック図である。学習支援装置1Cは、図1に示した学習支援システムAAにおいて学習支援装置1の代わりに用いることができる。学習支援装置1Cは、学習支援装置1とは、決定木構築部20の代わりに決定木構築部20Aを備える点が異なる。学習支援装置1Cにおいて、学習支援装置1と同一構成要件については、同一符号を付し、その説明を省略する。
<Fourth embodiment>
[Configuration of
FIG. 9 is a block diagram of a
決定木構築部20Aは、決定木構築部20と同様に、学習ログデータを用いて決定木を構築する。ただし、決定木構築部20Aは、改善提案による改善効果に応じて、決定木の帰結の数を変化させる。
Similar to the decision
図10は、本実施形態に係る決定木構築処理のフローチャートである。 FIG. 10 is a flowchart of the decision tree construction process according to this embodiment.
ステップS21において、学習支援装置1Cは、決定木構築部20Aにより、前回の改善提案では十分な改善効果が得られなかったか否かを判別する。そして、得られなかったと判別した場合には、ステップS22に処理を移し、得られたと判別した場合や、今回の改善提案が1回目である場合には、ステップS23に処理を移す。
In step S21, the
ここで、十分な改善効果が得られなかったか否かの判別は、学習ログデータ収集部10により収集された改善提案対象者の学習ログデータを用いて行う。具体的には、学習ログデータ収集部10により収集された改善提案対象者の学習ログデータのうち、前回の改善提案において改善提案対象者の学習者端末に送信した改善提案を示す情報について、予め定められた閾値以上の改善が行われたか否かを検討する。そして、閾値以上の改善が行われた場合には、十分な改善効果が得られたと判別し、閾値以上の改善が行われなかった場合には、十分な改善効果が得られなかったと判別する。
Here, the determination whether or not a sufficient improvement effect has been obtained is performed using the learning log data of the improvement proposal target person collected by the learning log
ステップS22において、学習支援装置1Cは、決定木構築部20Aにより、決定木の帰結の数kをnだけ増加させ(kは、k≧2を満たす整数で、nは、n≧1を満たす整数)、ステップS23に処理を移す。
In step S22, the
ステップS23において、学習支援装置1Cは、決定木構築部20Aにより、図5のステップS11において学習支援装置1が決定木構築部20により行う処理と同様に、ステップS1で収集した全ての学習成績データに対して、これら学習成績データを複数に分類して、ステップS24に処理を移す。学習成績データを分類する数については、上述の「k」の値を適用する。
In step S23, the
ステップS24およびステップS25のそれぞれにおいて、学習支援装置1Cは、図5のステップS12およびステップS13のそれぞれにおいて学習支援装置1が行う処理と同様の処理を行う。
In each of step S24 and step S25, the learning
以上の学習支援装置1Cによれば、学習支援装置1が奏することのできる上述の効果に加えて、以下の効果を奏することができる。
According to the
学習支援装置1Cは、決定木の帰結の数を、改善提案による改善効果に応じて変化させることができる。したがって、改善提案による改善効果に応じた決定木を構築することができるので、改善提案対象者に適した改善提案を行うことができる。
The learning
なお、本発明の学習支援装置1、1A、1B、1Cの処理を、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを学習支援装置1、1A、1B、1Cに読み込ませ、実行することによって、本発明を実現できる。
Note that the processing of the
ここで、上述の記録媒体には、例えば、EPROMやフラッシュメモリといった不揮発性のメモリ、ハードディスクといった磁気ディスク、CD−ROMなどを適用できる。また、この記録媒体に記録されたプログラムの読み込みおよび実行は、学習支援装置1、1A、1B、1Cに設けられたプロセッサによって行われる。
Here, for example, a nonvolatile memory such as an EPROM or a flash memory, a magnetic disk such as a hard disk, a CD-ROM, or the like can be applied to the above-described recording medium. Further, reading and execution of the program recorded on the recording medium is performed by a processor provided in the
また、上述のプログラムは、このプログラムを記憶装置などに格納した学習支援装置1、1A、1B、1Cから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネットなどのネットワーク(通信網)や電話回線などの通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
The above-described program is transmitted from the learning
また、上述のプログラムは、上述の機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上述の機能を学習支援装置1、1A、1B、1Cにすでに記録されているプログラムとの組み合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であってもよい。
Further, the above-described program may be for realizing a part of the above-described function. Furthermore, what can implement | achieve the above-mentioned function in combination with the program already recorded on the
以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計なども含まれる。 The embodiment of the present invention has been described in detail with reference to the drawings. However, the specific configuration is not limited to this embodiment, and includes a design that does not depart from the gist of the present invention.
例えば、上述の第1実施形態では、決定木の構築を、図4に示したように改善提案対象者に対して改善提案を行うたびに行うものとしたが、これに限らず、例えば、1日1回といったように予め定められたタイミングで行ったり、予め定められた回数だけ改善提案を行うたびに行ったりしてもよい。 For example, in the first embodiment described above, the decision tree is constructed every time the improvement proposal target person is made the improvement proposal as shown in FIG. It may be performed at a predetermined timing, such as once a day, or each time an improvement proposal is made a predetermined number of times.
また、上述の第1実施形態では、改善提案対象者の学習成績を、決定木を用いて予測するものとした。しかし、これに限らず、例えば改善提案対象者の受けたテスト結果を、改善提案対象者の学習成績として用いてもよい。 In the first embodiment described above, the learning result of the improvement proposal target person is predicted using the decision tree. However, the present invention is not limited to this. For example, a test result received by the improvement proposal target person may be used as the learning result of the improvement proposal target person.
また、上述の第3実施形態では、学習ログデータ収集部10により収集された改善提案対象者の学習ログデータであって決定木の構築には用いられなかった情報のうち、差異取得部30により求められた差異との相関性が高いものを、相関分析により求めるものとした。ここで、この相関分析は、差異取得部30により差異が求められるたびに行ってもよいし、予め行われて、学習ログデータのどの情報とどの情報との相関性が高いが定められているものとしてもよい。
Further, in the above-described third embodiment, the
また、上述の第4実施形態では、ステップS22において、決定木の帰結の数kをnだけ増加させるものとしたが、これに限らず、決定木の帰結の数kをnだけ減少させるものとしてもよい。 In the fourth embodiment described above, the number k of decision tree outcomes is increased by n in step S22. However, the present invention is not limited to this, and the number k of outcomes of the decision tree is decreased by n. Also good.
また、上述の各実施形態において、学習環境データも学習ログデータの一部として用いてもよい。ここで、学習環境データとは、学習中における学習者の脳波、脈拍、皮膚伝導などの生理学に基づく情報や、学習中における学習者の周囲の温度や湿度や騒音の大きさの情報や、学習中における学習者や学習者端末の6軸センサによる検出結果の情報のことであり、学習者端末に設けられた各種センサにより取得される。学習環境データも学習ログデータの一部として用いることで、学習者の学習状況をより細かく把握して、改善提案を行うことができる。 In each embodiment described above, the learning environment data may also be used as part of the learning log data. Here, the learning environment data is information based on the physiology such as the learner's brain wave, pulse, and skin conduction during learning, information on the ambient temperature, humidity, and noise level of the learner during learning, It is the information of the detection result by the 6-axis sensor of the learner in the inside and the learner terminal, and is acquired by various sensors provided in the learner terminal. The learning environment data is also used as a part of the learning log data, so that the learning situation of the learner can be grasped more finely and an improvement proposal can be made.
AA・・・学習支援システム
1、1A、1B、1C・・・学習支援装置
10・・・学習ログデータ収集部
20、20A・・・決定木構築部
30、30A・・・差異取得部
40、40A・・・改善提案部
AA ...
Claims (7)
学習を行った際の情報である学習ログデータを、前記学習者ごとに収集する学習ログデータ収集手段と、
前記学習ログデータ収集手段により収集された学習ログデータを用いて、前記複数の学習者の学習モデルを構築する学習モデル構築手段と、
前記学習モデル構築手段により構築された学習モデルと、前記学習ログデータ収集手段により収集された前記改善提案対象者の学習ログデータと、に基づいて、当該改善提案対象者と特定成績上位者グループとの学習ログデータの差異を求める差異取得手段と、
前記差異取得手段により求められた差異に基づいて、前記改善提案対象者に対して改善提案を行う改善提案手段と、を備え、
前記差異取得手段は、
前記学習モデル構築手段により構築された学習モデルと、前記学習ログデータ収集手段により収集された前記改善提案対象者の学習ログデータと、に基づいて、前記複数の学習者のうち当該改善提案対象者よりも学習成績の良い者で構成される成績上位者グループを求め、
前記学習ログデータ収集手段により収集された学習ログデータに基づいて、前記改善提案対象者と、前記成績上位者グループに属する学習者と、を複数のグループに分類し、
前記改善提案対象者と同じグループに分類された学習者を含んで構成される前記特定成績上位者グループを求め、
前記改善提案対象者と前記特定成績上位者グループとの学習ログデータの差異を求めることを特徴とする学習支援装置。 A learning support device that makes improvement proposals for learning to a candidate for improvement proposal among a plurality of learners,
Learning log data collecting means for collecting learning log data, which is information at the time of learning, for each learner;
Learning model construction means for constructing learning models of the plurality of learners using the learning log data collected by the learning log data collection means;
Based on the learning model constructed by the learning model construction means and the learning log data of the improvement proposal target person collected by the learning log data collection means, the improvement proposal target person and the specific result superior group A difference acquisition means for obtaining a difference in learning log data of
Improvement proposal means for making an improvement proposal for the improvement proposal target person based on the difference obtained by the difference acquisition means, and
The difference acquisition means includes
Based on the learning model constructed by the learning model construction means and the learning log data of the improvement proposal target person collected by the learning log data collection means, the improvement proposal target person among the plurality of learners Seeking a higher grade group consisting of those with better learning results than
Based on the learning log data collected by the learning log data collection means, classify the improvement proposal target person and learners belonging to the higher grade group into a plurality of groups,
Seeking the specific achievement superior group composed of learners classified into the same group as the improvement proposal target person,
A learning support apparatus characterized by obtaining a difference in learning log data between the improvement proposal target person and the specific achievement superior group.
前記差異取得手段は、前記成績上位者グループが複数の帰結を含んでいる場合、
前記複数の帰結のうち前記改善提案対象者が属する帰結からの距離が最も短い帰結を1つ選択し、
前記学習ログデータ収集手段により収集された学習ログデータに基づいて、前記改善提案対象者と、前記選択した帰結に属する学習者で構成されるグループに属する学習者と、を複数のグループに分類することを特徴とする請求項1に記載の学習支援装置。 The learning model construction means constructs a decision tree as the learning model,
The difference acquisition means, when the higher grade group includes a plurality of consequences,
Select one of the plurality of outcomes that has the shortest distance from the outcome to which the improvement proposal target person belongs,
Based on the learning log data collected by the learning log data collecting means, the improvement proposal target person and learners belonging to a group composed of learners belonging to the selected outcome are classified into a plurality of groups. The learning support apparatus according to claim 1.
前記学習ログデータ収集手段により収集された学習ログデータであって、前記学習モデル構築手段による前記学習モデルの構築に用いられなかった情報のうち、前記差異取得手段により求められた差異との相関性が予め定められた閾値以上であるものを求め、
前記差異取得手段により求められた差異と、当該差異との相関性が前記閾値以上である情報と、に基づいて、前記改善提案対象者に対して改善提案を行うことを特徴とする請求項1または2に記載の学習支援装置。 The improvement suggestion means is:
Correlation between the learning log data collected by the learning log data collecting means and the difference obtained by the difference obtaining means among the information not used for constructing the learning model by the learning model construction means That is greater than or equal to a predetermined threshold,
The improvement proposal is made to the improvement proposal target person based on the difference obtained by the difference acquisition means and information on which the correlation between the difference is equal to or greater than the threshold value. Or the learning support apparatus according to 2.
前記改善提案手段による改善提案が行われたことによる前記改善提案対象者の学習についての改善効果に応じて、値を決定し、
決定した値の数の帰結を有する決定木を構築することを特徴とする請求項1から3のいずれかに記載の学習支援装置。 The learning model construction means includes
In accordance with the improvement effect on learning of the improvement proposal target person by the improvement proposal by the improvement proposal means, a value is determined,
The learning support apparatus according to claim 1, wherein a decision tree having a consequence of the determined number of values is constructed.
前記学習ログデータ収集手段が、学習を行った際の情報である学習ログデータを、前記学習者ごとに収集する第1のステップと、
前記学習モデル構築手段が、前記第1のステップで収集された学習ログデータを用いて、前記複数の学習者の学習モデルを構築する第2のステップと、
前記差異取得手段が、前記第2のステップで構築された学習モデルと、前記第1のステップで収集された前記改善提案対象者の学習ログデータと、に基づいて、当該改善提案対象者と特定成績上位者グループとの学習ログデータの差異を求める第3のステップと、
前記改善提案手段が、前記第3のステップで求められた差異に基づいて、前記改善提案対象者に対して改善提案を行う第4のステップと、を備え、
前記第3のステップでは、前記差異取得手段が、
前記第2のステップで構築された学習モデルと、前記第1のステップで収集された前記改善提案対象者の学習ログデータと、に基づいて、前記複数の学習者のうち当該改善提案対象者よりも学習成績の良い者で構成される成績上位者グループを求め、
前記第1のステップで収集された学習ログデータに基づいて、前記改善提案対象者と、前記成績上位者グループに属する学習者と、を複数のグループに分類し、
前記改善提案対象者と同じグループに分類された学習者を含んで構成される前記特定成績上位者グループを求め、
前記改善提案対象者と前記特定成績上位者グループとの学習ログデータの差異を求めることを特徴とする学習支援方法。 A learning support method in a learning support apparatus comprising learning log data collection means, learning model construction means, difference acquisition means, and improvement suggestion means, and makes improvement proposals for learning among improvement learners among a plurality of learners There,
A first step in which the learning log data collection means collects learning log data, which is information at the time of learning, for each learner;
A second step in which the learning model construction means constructs a learning model of the plurality of learners using the learning log data collected in the first step;
The difference acquisition means identifies the improvement proposal target person based on the learning model constructed in the second step and the learning log data of the improvement proposal target person collected in the first step. A third step of finding a difference in learning log data from the higher grade group;
The improvement proposal means comprises a fourth step of making an improvement proposal to the improvement proposal target person based on the difference obtained in the third step;
In the third step, the difference acquisition means
Based on the learning model constructed in the second step and the learning log data of the improvement proposal target person collected in the first step, from the improvement proposal target person among the plurality of learners Also asked for a higher grade group consisting of those with good learning results,
Based on the learning log data collected in the first step, classify the improvement proposal target person and learners belonging to the higher grade group into a plurality of groups,
Seeking the specific achievement superior group composed of learners classified into the same group as the improvement proposal target person,
A learning support method, comprising: obtaining a difference in learning log data between the improvement proposal target person and the specific achievement superior group.
前記学習ログデータ収集手段が、学習を行った際の情報である学習ログデータを、前記学習者ごとに収集する第1のステップと、
前記学習モデル構築手段が、前記第1のステップで収集された学習ログデータを用いて、前記複数の学習者の学習モデルを構築する第2のステップと、
前記差異取得手段が、前記第2のステップで構築された学習モデルと、前記第1のステップで収集された前記改善提案対象者の学習ログデータと、に基づいて、当該改善提案対象者と特定成績上位者グループとの学習ログデータの差異を求める第3のステップと、
前記改善提案手段が、前記第3のステップで求められた差異に基づいて、前記改善提案対象者に対して改善提案を行う第4のステップと、をコンピュータに実行させ、
前記第3のステップでは、前記差異取得手段が、
前記第2のステップで構築された学習モデルと、前記第1のステップで収集された前記改善提案対象者の学習ログデータと、に基づいて、前記複数の学習者のうち当該改善提案対象者よりも学習成績の良い者で構成される成績上位者グループを求め、
前記第1のステップで収集された学習ログデータに基づいて、前記改善提案対象者と、前記成績上位者グループに属する学習者と、を複数のグループに分類し、
前記改善提案対象者と同じグループに分類された学習者を含んで構成される前記特定成績上位者グループを求め、
前記改善提案対象者と前記特定成績上位者グループとの学習ログデータの差異を求めるためのプログラム。 A learning support method in a learning support apparatus comprising a learning log data collection means, a learning model construction means, a difference acquisition means, and an improvement proposal means, and makes improvement proposals for learning to an improvement proposal target person among a plurality of learners A program for causing a computer to execute,
A first step in which the learning log data collection means collects learning log data, which is information at the time of learning, for each learner;
A second step in which the learning model construction means constructs a learning model of the plurality of learners using the learning log data collected in the first step;
The difference acquisition means identifies the improvement proposal target person based on the learning model constructed in the second step and the learning log data of the improvement proposal target person collected in the first step. A third step of finding a difference in learning log data from the higher grade group;
The improvement proposal means causes the computer to execute a fourth step of making an improvement proposal to the improvement proposal target person based on the difference obtained in the third step;
In the third step, the difference acquisition means
Based on the learning model constructed in the second step and the learning log data of the improvement proposal target person collected in the first step, from the improvement proposal target person among the plurality of learners Also asked for a higher grade group consisting of those with good learning results,
Based on the learning log data collected in the first step, classify the improvement proposal target person and learners belonging to the higher grade group into a plurality of groups,
Seeking the specific achievement superior group composed of learners classified into the same group as the improvement proposal target person,
The program for calculating | requiring the difference of the learning log data of the said improvement proposal object person and the said specific results superior group.
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