JP2016045474A - 学習支援方法、それを実行するアプリケーション及び学習支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】学習者の効率的かつ必要十分な学習を支援する。
【解決手段】この学習支援方法では、学習者によって入力された学習者情報に基づき、予め蓄積された複数のシナリオを互いに関連付けてネットワーク化し、ネットワーク化された複数のシナリオの一覧を提示し、提示された複数のシナリオの中から学習者によって選択されたシナリオを表示又は再生し、選択されたシナリオに対する学習者の解答を採点及び集計し、採点及び集計の結果に基づき学習結果を算出し、学習結果を提示する。学習者が学習を開始した場合には、学習開始を他の学習者に通知すると共に、学習者の学習結果を他の学習者に通知する。
【選択図】図６

Description

本発明は、学習支援方法、それを実行するアプリケーション及び学習支援システムに関し、特に、学習者が効率的かつ必要十分な学習を行うことが可能な方法、アプリケーション及びシステムに関する。

高校や大学等への入学試験（入試）対策や、各種資格取得のための資格試験対策の際に行われる従来の学習方法としては、参考書等の教材を利用した自学自習や、予備校・通信教育・家庭教師等を利用した学習等が挙げられる。

自学自習によって試験対策を行う場合には、学習者自らが自身の学習の進捗状況や知識レベル、必要と考える科目や分野、試験レベル等を考慮して教材を選択すると共に、自身で学習計画を立案し、それに応じて学習を行う。

一方、予備校や通信教育等を利用して試験対策を行う場合には、教師や講師等の指導者が学習者の進捗状況や知識レベル、得意・不得意分野、特性等を考慮して教材を選択すると共に、学習計画の立案・修正を行い、それに応じて学習者が学習を行う。

ところで、例えば、予備校や通信教育等では、同じ目標を持って学習する複数の学習者を管理する必要があるため、複数の学習者の学習を支援するシステムを用い、学習者全体を集中管理すると共に、学習者の相対的な進捗状況を把握することも行われている。

例えば、特許文献１には、学習者の進捗を管理するホストサーバ装置と、学習者の学習を支援するユーザ端末装置とをネットワークを介して接続し、ホストサーバ装置からユーザ端末装置に対して教材を配信し、ユーザ端末装置で教材や進捗状況の情報等を取得する学習支援システムが記載されている。

この学習支援システムでは、ホストサーバ装置で学習者から送信された学習結果を集計し、集計結果に基づき学習者の進捗を管理すると共に、学習の進捗度の相対的な位置を示す情報を学習者のユーザ端末装置毎に送信する。これにより、学習者は、学習者全体に対する自身の位置づけを判断することができると共に、管理者（指導者）は、学習者の学習進捗の速度に応じて個別の学習支援を行うことができる。

また、特許文献２には、アクセスサーバと生徒端末とを通信網を介して接続した学習者個別学習計画書作成提供システムが記載されている。この学習者個別学習計画書作成提供システムでは、生徒端末を介して学習者によって入力された学習目標の必要とする学習習熟度レベルやそのレベルに達するべき期限等の情報に基づき、アクセスサーバで個別の学習計画書を作成する。これにより、指導者は、学習者の学力や目標、習熟度等に応じて学習メニューを提供することができる。

特開２００７−１９２９５８号公報 特開２００６−２０２３３３号公報

しかし、従来の自学自習や予備校等を利用した学習、さらには上記特許文献１及び２に記載のシステムを用いた学習管理方法においては、様々な問題があった。

例えば、自学自習による学習方法では、学習の習慣がない学習者が新たに学習に取り組もうとしても、学習への取り組みが先送りになってしまい、学習の進捗状況が悪化する。そのため、十分な準備ができずに試験を受験することになるという問題があった。さらには、受験への準備不足を学習者が強く自覚した場合、受験自体を棄権する虞があるという問題があった。

また、自学自習の場合、市販されているテキストや問題集、音声ＣＤ（Compact Disc）、学習用ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）・ブルーレイ等の教材を利用して学習するが、このような教材は、時間の経過と共に傾向や形式が変化し、内容や試験対策が陳腐化するため、新たな入試対策や資格試験対策には適応できないという問題があった。

さらに、教材として過去の試験問題を解くものがあり、このような教材は、一問一答を理解するためには有効である。しかし、一般的には、同一の試験において過去に出題された問題と同一の問題が出題されることはないため、新しい問題を解答するための学習としては、不適切であるという問題があった。

さらにまた、専門分野や学習対象者が少ない分野を学習する場合には、市販された教材の種類が非常に少なかったり、全く入手できないことがあるため、学習者が十分に学習を進めることが困難であるという問題があった。

また、学習者は、試験を受験する時期や受験の対象科目、試験のレベル等を考慮して学習計画を自身で立案するが、この学習計画や学習レベルに合致する教材を見つけることが困難であるという問題があった。

さらにまた、学習者は、自身のみで学習するため、同一の入試対策や資格試験対策を行う他の学習者との相対的な関係を認識することが困難であると共に、他の学習者がどの程度の頻度でどのような学習をしているのかを把握することが困難であるという問題があった。また、合格に必要な知識範囲や知識レベル、学習頻度、進行度合いを把握することが困難であるという問題があった。

一方、予備校等を利用した学習では、指導者が学習者の属性や特性に見合う教材を選択したり、学習計画を管理・指導する必要があるが、学習者の進捗状況によっては、選択した教材や学習計画が不適切となる虞がある。そのため、指導者は、学習者の進捗状況に応じて教材の変更や学習計画の再考、学習の頻度や進行度合いなどの計画を行う必要があり、学習状況に応じて学習者を適切に管理することが困難であるという問題があった。

さらに、上述した特許文献１及び２に記載のシステムでは、システムに、学習者の進捗状況や、学習者全体に対する相対的な進捗状況を把握するために、学習者全体を集中管理するホストサーバ等が必要であるという問題があった。

また、従来の学習支援システムでは、予め指導者が用意した学習計画に基づく学習範囲や対象を、学習者に対して通知するだけであるため、学習者に対して学習意欲の維持や向上を促すことが困難であるという問題があった。

このように、従来の学習方法や学習支援方法では、効率的かつ必要十分な学習を支援することが困難であるという問題があった。

そこで、本発明は、上記従来の技術における問題点に鑑みてなされたものであって、学習者の効率的かつ必要十分な学習を支援することが可能な学習支援方法、それを実行するアプリケーション及び学習支援システムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明は、学習者の学習を支援する学習支援方法であって、学習者によって入力された学習者情報に基づき、予め蓄積された複数のシナリオを互いに関連付けてネットワーク化し、前記ネットワーク化された複数のシナリオの一覧を提示し、前記提示された複数のシナリオの中から前記学習者によって選択されたシナリオを表示又は再生し、前記選択されたシナリオに対する前記学習者の解答を採点及び集計し、前記採点及び集計の結果に基づき学習結果を算出し、前記学習結果を提示することを特徴とする。

また、本発明は、学習者の学習を支援する学習支援方法を実行するアプリケーションであって、学習者によって入力された学習者情報に基づき、予め蓄積された複数のシナリオを互いに関連付けてネットワーク化し、前記ネットワーク化された複数のシナリオの一覧を提示し、前記提示された複数のシナリオの中から前記学習者によって選択されたシナリオを表示又は再生し、前記選択されたシナリオに対する前記学習者の解答を採点及び集計し、前記採点及び集計の結果に基づき学習結果を算出し、前記学習結果を提示する学習支援方法を実行することを特徴とする。

さらに、本発明は、学習者の学習を支援する学習支援システムであって、学習者による操作によってアプリケーションを実行する利用者端末と、前記アプリケーションを記憶すると共に、前記学習者を含むすべての学習者に関する情報、該すべての学習者の学習結果に関する情報、及びシナリオを格納するデータベースを有するサーバとを備え、前記利用者端末は、前記サーバから前記アプリケーションを受信して実行し、学習者によって入力された学習者情報に基づき、予め蓄積された複数のシナリオを互いに関連付けてネットワーク化し、前記ネットワーク化された複数のシナリオの一覧を提示し、前記提示された複数のシナリオの中から前記学習者によって選択されたシナリオを表示又は再生し、前記選択されたシナリオに対する前記学習者の解答を採点及び集計し、前記採点及び集計の結果に基づき学習結果を算出し、前記学習結果を提示することを特徴とする。

以上のように、本発明によれば、学習者の効率的かつ必要十分な学習を支援することが可能になる。

本発明に係る学習支援システムを用いた学習支援方法について説明するための概略図である。 本発明に係る学習支援システムの一実施の形態の構成を示すブロック図である。 シナリオのネットワーク化について説明するための概略図である。 シナリオのネットワーク化について説明するための概略図である。 シナリオのネットワーク化について説明するための概略図である。 本発明に係る学習支援方法を用いた処理の流れについて説明するためのフローチャートである。 本発明に係る学習支援方法を用いた処理の流れについて説明するためのフローチャートである。

次に、本発明を実施するための形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。

まず、本発明に係る学習支援方法について概略的に説明する。本実施の形態による学習支援システムでは、利用者自身で作成したシナリオや、他の利用者（以下「提供者」という。）によって作成されたシナリオを、Ｗｅｂネットワーク等のネットワークを介してサーバに蓄積し、利用者からの要求に応じて選択されたシナリオをサーバから取り込み、Ｗｅｂアプリケーション等のアプリケーションを用いて学習を行う。ここで、シナリオとは、学習分野や要素などの学習に必要となる対象教材を示す。

例えば、図１に示すように、利用者は、携帯電話やスマートフォン、タブレット、ＰＣ（Personal Computer）等の端末装置を用いて、サーバからアプリケーションをダウンロードする。そして、ダウンロードしたアプリケーションを用いて、サーバに予め蓄積された、提供者によって作成されたシナリオや、利用者自身で作成したシナリオを選択し、学習を行う。

図２は、本発明に係る学習支援システムの一実施の形態を示し、この学習支援システム１は、大別して、利用者端末２、提供者端末３、サーバ４及びデータベース５で構成され、各々がＷｅｂネットワーク等のネットワーク６を介して接続される。尚、ネットワーク６としては、Ｗｅｂネットワークに限られず、その他のネットワークでもよい。

利用者端末２は、学習支援システム１を利用する際に利用者が操作する端末である。利用者（以下「学習者」と適宜称する。）は、利用者端末２を操作することにより、ネットワーク６を介してサーバ４に予め記憶されたアプリケーションをダウンロードし、このアプリケーションを用いて選択したシナリオを使用して学習を行うことができる。尚、ここでは１つの利用者端末２のみが例示されているが、例えば、複数の学習者が利用したり、１人の学習者が複数の利用者端末２を用いてサーバ４にアクセスできるように、複数の利用者端末２をネットワーク６に接続してもよい。

提供者端末３は、他の利用者である提供者がシナリオを提供する際に操作する端末であり、利用者端末２と同様の機能を備える。

利用者端末２及び提供者端末３で学習する際に使用する機能は、例えば、学習者によるマイクロフォン（以下「マイク」という。）等への音声入力を可能にする音声入力機能、音声を再生する音声再生機能、学習者による発声を認識する音声認識機能、文字列の入力を可能にするキー入力機能、文字列の表示を可能にする表示機能、及び入力された文字列を認識して読み上げる読み上げ機能である。また、利用者端末２及び提供者端末３は、これらの各種機能を制御するアプリケーション機能を備える。

サーバ４は、学習者からの要求に基づき、アプリケーションの提供や、データベース５に蓄積されたシナリオデータや利用者に関する各種情報等の取り込みを行う。サーバ４は、アプリケーションを記憶すると共に、学習者によって作成されたシナリオを示すシナリオデータや学習者に関する学習者情報、シナリオを用いた学習の結果や傾向を示す学習結果情報等を、後述するデータベース５に蓄積する。

アプリケーションは、学習者がシナリオを用いて学習する際に利用者端末２に転送されるアプリケーションであり、学習者は、このアプリケーションに表示された文字列による指示や、出力される音声による指示に従って学習を行う。アプリケーションは、学習計画やシナリオのネットワーク化を行う機能を備える。また、サーバ４は、アプリケーションからの要求により、シナリオデータや学習者情報、学習結果情報等の各種データの検索や入出力を行う機能を備える。尚、シナリオのネットワーク化については、後述する。

データベース５は、上述したように、シナリオデータや学習者データ、学習結果データ等を蓄積する。シナリオデータは、学習者によって作成されたシナリオを示すデータである。シナリオは、音声によって再生される音声シナリオと、文字列によって再生（表示）される文章シナリオとを含む。また、シナリオは、再生されたシナリオを聴いた直後に音声をマイクに向かって復唱して入力したり文字列をキー入力する再現学習と、問いに対する解答を学習者が音声又はキーによって入力する解答式学習とを含む。

学習者データは、学習者に関する学習者情報を示すデータであり、学習者情報は、例えば、学習者のユーザＩＤ等の個人情報と、入力機能（キー入力や音声入力等）の有無を示す端末種別情報と、学習の目的や計画を示す学習内容情報とを含む。

学習結果データは、学習者が所定のシナリオを用いて学習した際の得点や平均値、偏差値、得意・不得意分野及び順位等の情報を示すデータである。ここで、不得意分野とは、正解できなかったシナリオのネットワークから遡り、不足している知識やスキルを、各シナリオのネットワークの範囲とレベルの深さとに基づいて絞り込み、再学習が必要なシナリオとして学習を促す分野である。

ここで、シナリオのネットワーク化について説明する。シナリオのネットワーク化とは、互いに相関関係にある複数のシナリオを関連付けることをいう。例えば、ある学習者が所定のシナリオを用いて学習した場合に、当該シナリオを用いて学習した過去の学習者のうち、この学習者と同様の学習目的や計画を有する学習者が当該シナリオだけでなく、異なるシナリオをも用いて学習していたとすると、これら２つのシナリオは相関関係があると判断し、互いに関連付けられる。

図３〜図５は、ネットワーク化されたシナリオの関係を示す。ここでは、具体例として、企業価値を高めることを目的として学習する場合を例示している。この例において、各参照符号１０〜９０で示されるブロックは、各々が独立したシナリオを示す。また、各シナリオ間を結ぶ矢印は、接続されたシナリオの間に相関関係があることを示す。すなわち、この例は、企業価値を高めることを目的として学習する場合のネットワーク化されたシナリオを示す。尚、図４及び図５において、二重線で囲まれたシナリオは、学習者が学習しようと考えているシナリオ（又は、学習したシナリオ）であることを示す。

シナリオ１０は、ブランド力強化に関するシナリオである。シナリオ２０は、販売・物流機能に関するシナリオである。シナリオ３０は、成長戦略・競争戦略に関するシナリオである。シナリオ４０は、資金調達・投資の意思決定などの資金管理に関するシナリオである。シナリオ５０は、生産・製造機能に関するシナリオである。シナリオ６０は、登記や設立等及びトラブル対応等の機能に関するシナリオである。シナリオ７０は、納税等の機能に関するシナリオである。シナリオ８０は、監査機能に関するシナリオである。シナリオ９０は、コンプライアンス遵守に関するシナリオである。

例えば、図３に示すようにシナリオがネットワーク化されている場合において、企業価値を高めることを目的として学習するときには、これらネットワーク化されたシナリオ１０〜９０のすべてを学習することが好ましい。

このような場合において、図４に示すように、学習者がシナリオ３０を学習した場合、アプリケーションは、データベース５に蓄積されたシナリオの相関関係を示す情報から、企業価値の向上などの分野が学習対象分野であると判断する。そして、Ｗｅｂネットワークは、ネットワーク化されたシナリオ内に属するシナリオ１０、２０、４０、５０、６０、７０、８０及び９０についても学習するべき範囲であるとしてシナリオ一覧を作成し、学習者に対して紹介する。

また、図５に示すように、学習者がシナリオ３０を除くシナリオ１０、２０、４０、５０、６０、７０、８０及び９０を学習している場合、アプリケーションは、シナリオ３０がさらなる学習の強化対象であると判断してシナリオ一覧を作成し、学習者に対して紹介する。

尚、図３〜図５は、合格に必要な知識範囲に関するシナリオをネットワーク化する場合の例を示すが、この例に限られず、合格に必要な知識レベルに関するシナリオをネットワーク化することができる。例えば、学習者が所定の知識レベルのシナリオを学習した場合に、当該シナリオを用いて学習した他の学習者が、異なる知識レベルのシナリオを用いて学習していたとすると、これらのシナリオに相関関係があると判断し、互いに関連付けてネットワーク化することができる。

ここで、例えば、要旨や要約、概要等の抽象的に表現されたシナリオを、知識レベルが「浅い」シナリオとし、学習分野固有の文言を用いたり、より詳細な内容を含むような具体的に表現されたシナリオを、知識レベルが「深い」シナリオとする。

このように、シナリオをネットワーク化することにより、学習者が学習目的や計画に応じて学習の必要があるシナリオのうち、学習者自身が認識できていないシナリオの存在を認識することができる。

次に、上記構成を有する学習支援システム１の動作について、図６及び図７に示すフローチャートを参照して説明する。尚、図６及び図７に示されるフローチャートにおいて、記号Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ及びＥは、それぞれ対応する記号へと処理が移行することを示す。

まず、ステップＳ１において、学習者は、利用者端末２を操作してアプリケーションをダウンロードするためのサイトのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を指定し、アプリケーションのコピーを要求する。アプリケーションは、利用者端末２からのアプリケーションのコピー要求により、アプリケーションのデータをデータベース５から取り込み、利用者端末２に転送する（ステップＳ２１）。

アプリケーションから当該アプリケーションのデータが転送されると、学習者は利用者端末２を操作し、アプリケーションの起動操作を行う（ステップＳ２）。アプリケーションは、ステップＳ２の起動操作に基づき起動する（ステップＳ２２）。

利用者端末２上でアプリケーションが起動すると、学習者は、アプリケーション上に表示された文字列又は再生された音声に基づき、学習者に関する個人情報、端末種別情報及び学習内容情報を含む学習者情報を入力する（ステップＳ３）。

学習者情報が入力されると、アプリケーションは、サーバ４を介してデータベース５に蓄積された学習者データの中から、当該学習者情報に対応する学習者データを参照し、個人情報、端末種別情報及び学習内容情報の各情報を照合する（ステップＳ２３）。また、アプリケーションは、学習者によって入力された学習者情報を、サーバ４を介してデータベース５に蓄積する。

次に、アプリケーションは、照合結果に基づき、データベース５に蓄積されたシナリオデータのうち所定のシナリオデータを取り込み、相関関係を考慮して複数のシナリオをネットワーク化する（ステップＳ２４）。そして、アプリケーションは、ネットワーク化したシナリオデータの情報に基づき、学習者が学習することが望ましいシナリオの一覧を作成し、利用者端末２に表示又は再生する。

ここで、複数のシナリオがネットワーク化されるため、シナリオ一覧には、学習者の学習目的や計画に沿ったシナリオ以外のシナリオも表示又は再生されることになる。このように、相関関係のある複数のシナリオをネットワーク化することにより、学習者が学習目的や計画に応じて必要な、学習者が認識するシナリオ以外のシナリオを認識することができる。

ステップＳ４において、学習者は、アプリケーション上に表示又は再生されたシナリオ一覧の中から所定のシナリオを選択する。尚、シナリオ一覧の中に学習者が学習したいシナリオ（既設シナリオ）が存在しない場合、学習者は、学習したい内容のシナリオ（新規シナリオ）を新たに作成することもできる。

次に、利用者端末２は、学習者が選択したシナリオが新規シナリオであるか否かを判断する（ステップＳ５）。学習者が選択したシナリオが新規シナリオであると判断した場合（ステップＳ５；Ｙｅｓ）、学習者は、新規シナリオを作成するための作成操作を行う（ステップＳ６）。

新規シナリオを作成する場合、学習者は、利用者端末２を操作して新規シナリオを作成する際の入力方法及び出力方法を選択する。入力方法としては、例えば、音声入力機能を利用して音声を入力する第１の入力方法と、キー入力機能を利用して文字列を入力する第２の入力方法とを用いることができる。また、出力方法としては、例えば、音声再生機能を利用して音声を再生（出力）する第１の出力方法と、表示機能を利用して文字列を表示（出力）する第２の出力方法とを用いることができる。尚、入力方法及び出力方法を選択する際には、入力方法を先に選択してもよいし、出力方法を先に選択してもよい。

学習者は、これらの第１及び第２の入力方法、並びに第１及び第２の出力方法を組み合わせて用いることにより、音声によって再生される音声シナリオや、文字列によって再生（表示）される文章シナリオを作成する。

例えば、学習者が第１の入力方法及び第１の出力方法を選択した場合には、音声シナリオを作成することができる。この場合、アプリケーションは、学習者が音声入力機能を利用することによって入力された音声データに基づき、学習者の音声がそのまま再現された音声シナリオを作成する。

また、学習者が第２の入力方法及び第１の出力方法を選択した場合にも、音声シナリオを作成することができる。この場合、アプリケーションは、学習者がキー入力機能を利用することによって入力された文字列データに含まれる文字列を読み上げ機能を利用して認識し、文字列が音声に変換された音声シナリオを作成する。

さらに、学習者が第１の入力方法及び第２の出力方法を選択した場合には、文章シナリオを作成することができる。この場合、アプリケーションは、学習者が音声入力機能を利用することによって入力された音声データに含まれる音声を音声認識機能を利用して認識し、音声が文字列に変換された文章シナリオを作成する。

さらにまた、学習者が第２の入力方法及び第２の出力方法を選択した場合にも、文章シナリオを作成することができる。この場合、アプリケーションは、学習者がキー入力機能を利用することによって入力された文字列データに含まれる文字列がそのまま表示された文章シナリオを作成する。

尚、上述のようにして作成された音声又は文章による新規シナリオは、学習方法に応じて再現学習用又は解答式学習用のシナリオとして作成することができる。

一方、ステップＳ５において、学習者が選択したシナリオが既設シナリオであると判断した場合（ステップＳ５；Ｎｏ）には、処理がステップＳ７に移行する。

また、ステップＳ２５において、アプリケーションも利用者端末２と同様に、学習者が選択したシナリオが新規シナリオであるか否かを判断する。学習者が選択したシナリオが新規シナリオであると判断した場合（ステップＳ２５；Ｙｅｓ）、アプリケーションは、ステップＳ６における学習者の利用者端末２に対する新規シナリオ作成操作に基づき、新規シナリオを作成する（ステップＳ２６）。

一方、学習者が選択したシナリオが既設シナリオであると判断した場合（ステップＳ２５；Ｎｏ）には、サーバ４を介してデータベース５から選択された既設シナリオのシナリオデータを取り込み、処理がステップＳ２７に移行する。

ステップＳ２７において、アプリケーションは、ステップＳ２６で作成された新規シナリオ又は、データベース５から取り込んだ既設シナリオを起動し、表示又は再生する。また、アプリケーションは、提供者端末３に対して学習者が学習を開始したことを示す情報を送信し、他の学習者（提供者）の提供者端末３は、学習開始を示す通知を受信する（ステップＳ４１）。このときの通知は、例えば、選択されたシナリオが既設シナリオである場合、当該シナリオのタイトルを示す情報とし、学習者が作成した新規シナリオである場合、新規シナリオで学習することを示す情報とする。

尚、通知対象となる提供者は、例えば、当該シナリオを作成した提供者としてもよいし、同様の学習目的や計画が登録された他の学習者としてもよい。また、これに限られず、例えば、当該シナリオを含むネットワーク内のシナリオを作成した他の提供者に対して通知してもよい。

このように、提供者に対して学習者の学習開始を通知することにより、同様の目的を持つ提供者に対して学習者が学習を開始したことを認識させることができるため、他の学習者に対して学習意欲の維持や向上を促すことができる。

また、ステップＳ７において、利用者端末２は、学習者によって選択された既設シナリオ又は作成された新規シナリオを、シナリオ名称等の情報と共に表示又は再生する。このとき、利用者端末２は、ネットワーク化されたシナリオの情報に基づき、学習者自身が立案した学習計画を実施する際に必要と考えられる他のシナリオを含む学習計画案を選択して表示することができる。これにより、学習者が必要と考えられる他のシナリオを、学習者自身が認識することができ、効率的な学習を行うことができる。

次に、学習者は、アプリケーション上に表示又は再生されたシナリオを用いて学習及び解答を行う（ステップＳ８）。

ここで、表示又は再生されたシナリオが再現学習用のシナリオである場合、学習者は、以下に示す音声又は文字列を用いた学習方法を用いて学習及び解答を行うことができる。

音声を用いて学習する場合、学習者は、ステップＳ７で再生された音声シナリオの音声を聴いた直後に、音声入力機能を用いてシナリオ通りに音声をマイクに向かって復唱して音声を入力する学習方法を用いることができる。また、これ以外に、キー入力機能を用いて再生されたシナリオ通りに文字列を入力する学習方法を用いてもよい。

文字列を用いて学習する場合、学習者は、ステップＳ７で表示された文章シナリオの文字列を読み、キー入力機能を用いて学習者の頭の中で再現したシナリオの文字列を入力する学習方法を用いることができる。また、これ以外に、音声入力機能を用いて学習者の頭の中で再現したシナリオの音声を入力する学習方法を用いてもよい。

一方、表示又は再生されたシナリオが解答式学習用のシナリオである場合、学習者は、以下に示す音声又は文字列を用いた学習方法を用いることができる。

音声を用いて学習する場合、学習者は、ステップＳ７で再生された音声シナリオの音声による問いを確認し、音声入力機能を用いて問いに対する解答をマイクに向かって発声する学習方法を用いることができる。また、これ以外に、キー入力機能を用いて再生されたシナリオの問いに対する解答を文字列で入力する学習方法を用いてもよい。

文字列を用いて学習する場合、学習者は、ステップＳ７で表示された文章シナリオの文字列による問いを読み、キー入力機能を用いて学習者の頭の中で再現した解答の文字列を入力する学習方法を用いることができる。また、これ以外に、音声入力機能を用いて学習者の頭の中で再現した解答の音声を入力する学習方法を用いてもよい。

次に、アプリケーションは、音声判定やキーワード抽出、スピード判定、抑揚判定、構成等に基づき、表示又は再生されたシナリオに対する再現又は解答の判定・評価を行う（ステップＳ２８）。そして、再現又は解答の判定・評価の結果に基づき、採点・集計を行う（ステップＳ２９）。

次いで、アプリケーションは、ステップＳ２９における採点・集計結果に基づき、各種結果の分析を行う（ステップＳ３０）。そして、ステップＳ３０の分析結果に基づき、アプリケーションは、データベース５に蓄積された、当該シナリオに対する過去の結果を示す学習結果データを参照し、学習者の当該シナリオに対する得点や平均値、偏差値、得意・不得意分野及び順位等を算出して傾向を把握すると共に、利用者端末２に表示又は再生する（ステップＳ３１、Ｓ９）。また、アプリケーションは、算出結果を学習結果データとしてデータベース５に蓄積する。

このように、学習者の学習結果の算出をサーバ４ではなくアプリケーション側で行うことにより、各々の学習者の利用者端末２へ分散させるため、サーバ４への負荷をなくすことができる。さらに、アプリケーション側で学習結果の算出を行うことにより、教師やシステム管理者が関与することなく学習者の学習結果を算出することができる。

次に、学習したシナリオが新規シナリオである場合、学習者は、当該新規シナリオの登録操作を行う（ステップＳ１０）。アプリケーションは、学習者が学習したシナリオが新規シナリオであるか否かを判断し（ステップＳ３２）、新規シナリオであると判断した場合（ステップＳ３２；Ｙｅｓ）に、当該新規シナリオのシナリオデータをデータベース５に蓄積する（ステップＳ３３）。一方、新規シナリオではないと判断した場合（ステップＳ３２；Ｎｏ）、処理がステップＳ３４に移行する。

次に、学習者は、ステップＳ９で表示又は再生された学習結果に基づき、再学習するか否かを判断する（ステップＳ１１）。再学習すると判断した場合（ステップＳ１１；Ｙｅｓ）、学習者は、再学習の選択操作を行い（ステップＳ１２）、処理がステップＳ４に戻る。一方、再学習しないと判断した場合（ステップＳ１１；Ｎｏ）には、処理がステップＳ１３に移行する。

また、アプリケーションは、ステップＳ１２による学習者の利用者端末２に対する操作に基づき、再学習するか否かを判断する（ステップＳ３４）。再学習すると判断した場合（ステップＳ３４；Ｙｅｓ）には、処理がステップＳ２４に戻り、再学習しないと判断した場合（ステップＳ３４；Ｎｏ）には、処理がステップＳ３５に移行する。

ステップＳ１３において、学習者は、学習を修了するか否かを判断する。学習を修了すると判断した場合（ステップＳ１３；Ｙｅｓ）、学習者は、修了の選択操作を行い（ステップＳ１４）、一連の処理が終了する。一方、修了しないと判断した場合（ステップＳ１３；Ｎｏ）には、処理がステップＳ４に戻る。

また、ステップＳ３５において、アプリケーションは、ステップＳ１４による学習者の利用者端末２に対する操作に基づき、修了するか否かを判断する。修了すると判断した場合（ステップＳ３５；Ｙｅｓ）、アプリケーションは、動作を停止し（ステップＳ３６）、一連の処理が終了する。また、アプリケーションは、提供者端末３に対して学習者の学習結果を示す情報を送信し、他の学習者（提供者）の提供者端末３は、学習結果を示す通知を受信する（ステップＳ４２）。一方、修了しないと判断した場合（ステップＳ３５；Ｎｏ）には、処理がステップＳ２４に戻る。

このように、他の学習者に対して、学習者の学習結果を通知することにより、他の学習者が学習者の進捗状況を把握できるため、他の学習者に対して学習意欲の維持や向上を促すことができる。

本実施の形態による学習支援システム１では、登録されたすべての利用者が学習者及び提供者となり、学習者及び提供者としてシナリオの更新や新規登録を行うことができると共に、相互にシナリオ等を利用することができる。これにより、学習支援システム１は、自律的に成長し、常に学習者にとって最適な環境を保持することができる。

以上のように、本実施の形態によれば、学習者によって入力された学習者情報に基づき、データベースに蓄積された複数のシナリオをアプリケーションでネットワーク化し、学習者が必要とすると考えられるシナリオの一覧を提示するため、学習者は、学習の目的や計画、学習レベル等に合致するシナリオを容易に認識することができると共に、自身の学習の目的や計画を容易に管理することができる。また、専門分野や学習対象者が少ない分野の学習を行う場合でも、学習対象のシナリオを見つけることができ、十分な学習を行うことができる。

また、学習者は、学習の目的や計画に対して適切なシナリオを利用することができるため、市販の教材を探す必要がなく、新しい問題を解答するための現時点で最適な学習を行うことができる。

さらに、選択したシナリオに対する解答を採点・集計し、その結果に基づいて得点や平均値、偏差値、得意・不得意分野及び順位等の学習結果を算出して傾向を把握するため、学習者が他の学習者との相対的な関係を認識できると共に、必要な知識レベルや学習頻度、進行度合いを把握することができる。

さらにまた、学習者が所定のシナリオを選択した際には、他の学習者に対して学習の開始及び学習結果を通知するため、他の学習者の学習意欲の維持や向上を促すことができる。

また、本実施の形態では、アプリケーションを用いて、学習者によって入力された学習者情報に基づきシナリオをネットワーク化する共に、シナリオに対する解答に基づき学習結果を算出するため、学習者全体を管理するためのホストサーバ等が不要となる。

以上、本発明の一実施の形態について説明したが、本発明は、上述した本発明の一実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。例えば、利用者端末２及び提供者端末３は、上述したすべての機能を必ずしも備える必要はなく、入力機能としての音声入力機能及びキー入力機能のうちいずれかのみを備えていてもよいし、認識機能としての音声認識機能及び読み上げ機能のうちいずれかのみを備えていてもよい。

１ 学習支援システム
２ 利用者端末
３ 提供者端末
４ サーバ
５ データベース
６ ネットワーク
１０、２０、３０、４０、５０、６０、７０、８０、９０ シナリオ

Claims (10)

1. 学習者の学習を支援する学習支援方法であって、
   学習者によって入力された学習者情報に基づき、予め蓄積された複数のシナリオを互いに関連付けてネットワーク化し、
   前記ネットワーク化された複数のシナリオの一覧を提示し、
   前記提示された複数のシナリオの中から前記学習者によって選択されたシナリオを表示又は再生し、
   前記選択されたシナリオに対する前記学習者の解答を採点及び集計し、
   前記採点及び集計の結果に基づき学習結果を算出し、
   前記学習結果を提示することを特徴とする学習支援方法。
2. 前記学習者による学習開始を他の学習者に通知すると共に、前記学習者の学習結果を前記他の学習者に通知することを特徴とする請求項１に記載の学習支援方法。
3. 前記学習者によって入力された学習者情報と、データベースに予め蓄積された学習者情報とを照合し、該照合の結果に基づき、前記複数のシナリオをネットワーク化することを特徴とする請求項１又は２に記載の学習支援方法。
4. 前記学習者による解答の結果と、予め蓄積された前記選択されたシナリオに対する過去の解答の結果とに基づき、前記学習結果を算出することを特徴とする請求項１、２又は３に記載の学習支援方法。
5. 前記学習者情報は、前記学習者の個人情報と、前記学習者が使用する端末に搭載された音声及び／又は文字列の入力機能の有無を示す端末種別情報と、前記学習者の学習目的及び計画を示す学習内容情報とを含むことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の学習支援方法。
6. 前記学習結果は、
   前記選択されたシナリオに対する解答の得点、平均点、偏差値、得意・不得意分野及びすべての学習者の中の順位を含むことを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の学習支援方法。
7. 前記選択されたシナリオに対する解答は、前記学習者による音声又は文字列の入力によって行うことを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の学習支援方法。
8. 前記シナリオの一覧及び／又は前記学習結果の提示は、音声の再生又は文字列の表示によって行うことを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の学習支援方法。
9. 学習者の学習を支援する学習支援方法を実行するアプリケーションであって、
   請求項１乃至８のいずれかに記載の学習支援方法を実行することを特徴とするアプリケーション。
10. 学習者の学習を支援する学習支援システムであって、
    学習者による操作によってアプリケーションを実行する利用者端末と、
    前記アプリケーションを記憶すると共に、前記学習者を含むすべての学習者に関する情報、該すべての学習者の学習結果に関する情報、及びシナリオを格納するデータベースを有するサーバとを備え、
    前記利用者端末は、
    前記サーバから前記アプリケーションを受信して実行し、
    学習者によって入力された学習者情報に基づき、予め蓄積された複数のシナリオを互いに関連付けてネットワーク化し、
    前記ネットワーク化された複数のシナリオの一覧を提示し、
    前記提示された複数のシナリオの中から前記学習者によって選択されたシナリオを表示又は再生し、
    前記選択されたシナリオに対する前記学習者の解答を採点及び集計し、
    前記採点及び集計の結果に基づき学習結果を算出し、
    前記学習結果を提示することを特徴とする学習支援システム。

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