JP2016212464A - Skill evaluation device, skill evaluation method, program, and recording medium - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a skill evaluation device capable of evaluating a user's skill even when data regarding operation of a device does not follow a normal distribution, and to provide a skill evaluation method, a program, and a recording medium.SOLUTION: An operation terminal 10 which is also a skill evaluation device includes: a frequency distribution generation unit 121 which generates frequency distribution of an interval of operation according to history of an occurrence time of operation by a user to an apparatus; and an index calculation unit 122 which calculates an index value for evaluating skill of the user regarding operation of the apparatus according to the frequency distribution.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、スキル評価装置、スキル評価方法、プログラム、及び記録媒体に関する。   The present invention relates to a skill evaluation device, a skill evaluation method, a program, and a recording medium.

従来、様々なユーザ特性の様々な要求に対して、情報の調整を行い最適な形で提供する技術が提案されている(例えば、特許文献1参照)。このように、様々なユーザ特性に応じて情報提示などを行うことが求められており、そのためにはユーザ特性を自動的に判定する技術が必要である。   Conventionally, a technique has been proposed in which information is adjusted and provided in an optimal form for various requests of various user characteristics (see, for example, Patent Document 1). Thus, it is required to present information according to various user characteristics, and for this purpose, a technique for automatically determining user characteristics is required.

特に、ユーザ特性の一つである、ユーザがPCやスマートフォン、タブレットといったICT(Information and Communication Technology)機器をどれくらい使いこなすことができるかというスキルを評価することは、ユーザの特性に応じた情報提示を行う上で重要である。   In particular, one of the user characteristics, evaluating the skill of how much a user can use ICT (Information and Communication Technology) devices such as PCs, smartphones, and tablets, is to present information according to the user's characteristics. Important to do.

ICT機器の操作に関しては、或るユーザが特定の課題を達成するまでにかかった時間や、ミスの数等のデータを取得し、得られたデータが正規分布に基づいていると仮定して、データの平均や分散等を、スキルを評価するための指標として算出する方法が有る。このような種類のデータであれば、正規分布に基づくため、平均や分散を求めることに意味が有る。   As for the operation of ICT equipment, it is assumed that a certain user acquires data such as the time taken to achieve a specific task, the number of mistakes, and the obtained data is based on a normal distribution. There is a method of calculating the average or variance of data as an index for evaluating skills. Since this kind of data is based on a normal distribution, it is meaningful to obtain an average or variance.

特開2005−056151号公報Japanese Patent Laid-Open No. 2005-056151

しかしながら、全ての種類のデータが正規分布に従うとは限らない。正規分布に従わないデータに関して、従来のように、正規分布であると仮定して平均や分散を算出しても、その算出結果の意義は希薄であり、ユーザのスキルを精度良く評価するのは困難である。   However, not all types of data follow a normal distribution. For data that does not follow the normal distribution, even if the average or variance is calculated assuming that it is a normal distribution as in the past, the significance of the calculation result is sparse, and the user's skill is evaluated accurately. Have difficulty.

本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、機器の操作に関するデータが正規分布に従わない場合であってもユーザのスキルを評価可能とすることを目的とする。   The present invention has been made in view of the above points, and an object of the present invention is to make it possible to evaluate a user's skill even when data regarding device operation does not follow a normal distribution.

そこで上記課題を解決するため、スキル評価装置は、機器に対するユーザによる操作の発生時期の履歴に基づいて、前記操作の間隔の度数分布を生成する生成部と、前記度数分布に基づいて、前記機器の操作に関するユーザのスキルを評価するための指標値を算出する算出部と、を有する。   Therefore, in order to solve the above-described problem, the skill evaluation device includes a generation unit that generates a frequency distribution of the operation intervals based on a history of operation occurrence times by the user with respect to the device, and the device based on the frequency distribution. A calculation unit that calculates an index value for evaluating the user's skill regarding the operation.

機器の操作に関するデータが正規分布に従わない場合であってもユーザのスキルを評価可能とすることができる。   It is possible to evaluate the skill of the user even when the data regarding the operation of the device does not follow the normal distribution.

本発明の実施の形態における操作端末のハードウェア構成例を示す図である。It is a figure which shows the hardware structural example of the operating terminal in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態における操作端末の機能構成例を示す図である。It is a figure which shows the function structural example of the operating terminal in embodiment of this invention. 操作端末が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating an example of the process sequence which an operating terminal performs. ログ記憶部の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of a log memory | storage part. 判定期間入力画面の表示例を示す図である。It is a figure which shows the example of a display of a determination period input screen. 指標値及び当てはまりの良さの算出処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating an example of the process sequence of a calculation process of an index value and the goodness of fit. 判定期間に含まれるログ情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the log information contained in a determination period. 時間間隔の算出結果の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the calculation result of a time interval. 時間間隔の度数分布の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the frequency distribution of a time interval. 度数区分記憶部の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of a frequency division memory | storage part. 度数分布を両対数軸に当てはめた場合の近似曲線の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the approximated curve at the time of fitting frequency distribution to the logarithmic axis. スキル評価区分記憶部の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of a skill evaluation division memory | storage part. スキルの評価結果の出力例を示す図である。It is a figure which shows the example of an output of the evaluation result of a skill.

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図1は、本発明の実施の形態における操作端末のハードウェア構成例を示す図である。図1の操作端末10は、それぞれバスBで相互に接続されているドライブ装置100、補助記憶装置102、メモリ装置103、CPU104、インタフェース装置105、表示装置106、及び入力装置107等を有する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram illustrating a hardware configuration example of an operation terminal according to an embodiment of the present invention. The operation terminal 10 in FIG. 1 includes a drive device 100, an auxiliary storage device 102, a memory device 103, a CPU 104, an interface device 105, a display device 106, an input device 107, and the like that are mutually connected by a bus B.

操作端末10での処理を実現するプログラムは、フレキシブルディスク、CD−ROM、MO、DVD−ROM、又はSDメモリカード等の記録媒体101によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体101がドライブ装置100にセットされると、プログラムが記録媒体101からドライブ装置100を介して補助記憶装置102にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体101より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置102は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。   A program for realizing processing in the operation terminal 10 is provided by a recording medium 101 such as a flexible disk, a CD-ROM, an MO, a DVD-ROM, or an SD memory card. When the recording medium 101 storing the program is set in the drive device 100, the program is installed from the recording medium 101 to the auxiliary storage device 102 via the drive device 100. However, the program need not be installed from the recording medium 101 and may be downloaded from another computer via a network. The auxiliary storage device 102 stores the installed program and also stores necessary files and data.

メモリ装置103は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置102からプログラムを読み出して格納する。CPU104は、メモリ装置103に格納されたプログラムに従って操作端末10に係る機能を実現する。インタフェース装置105は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置106はプログラムによるGUI(Graphical User Interface)等を表示する。入力装置107はキーボード及びマウス、又はタッチパネル等で構成され、様々な操作指示を入力させるために用いられる。なお、入力装置107がタッチパネルである場合、入力装置107は、表示装置106と一体的に構成されてもよい。   The memory device 103 reads the program from the auxiliary storage device 102 and stores it when there is an instruction to start the program. The CPU 104 realizes functions related to the operation terminal 10 in accordance with a program stored in the memory device 103. The interface device 105 is used as an interface for connecting to a network. The display device 106 displays a GUI (Graphical User Interface) or the like by a program. The input device 107 includes a keyboard and mouse, a touch panel, or the like, and is used for inputting various operation instructions. When the input device 107 is a touch panel, the input device 107 may be configured integrally with the display device 106.

図2は、本発明の実施の形態における操作端末の機能構成例を示す図である。本実施の形態において、操作端末10は、ユーザによって操作対象とされる端末であると共に、ユーザによる操作のスキルを評価する装置でも有る。ユーザによる操作のスキルを評価するための機能構成として、操作端末10は、ログ入力部11、ログ処理部12、スキル評価部13、及びスキル出力部14等を有する。これら各部は、操作端末10にインストールされる1以上のプログラム(以下、「スキル評価プログラム」という。)が、CPU104に実行させる処理により実現される。操作端末10は、また、ログ記憶部151、度数区分記憶部152、スキル評価区分記憶部153、及び指標記憶部154等を利用する。これら各記憶部は、例えば、補助記憶装置102、又は操作端末10にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。   FIG. 2 is a diagram illustrating a functional configuration example of the operation terminal according to the embodiment of the present invention. In the present embodiment, the operation terminal 10 is a terminal that is a target of operation by the user, and is also an apparatus that evaluates the skill of operation by the user. As a functional configuration for evaluating the skill of operation by the user, the operation terminal 10 includes a log input unit 11, a log processing unit 12, a skill evaluation unit 13, a skill output unit 14, and the like. Each of these units is realized by processing that causes the CPU 104 to execute one or more programs (hereinafter referred to as “skill evaluation programs”) installed in the operation terminal 10. The operation terminal 10 also uses a log storage unit 151, a frequency category storage unit 152, a skill evaluation category storage unit 153, an index storage unit 154, and the like. Each of these storage units can be realized using, for example, the auxiliary storage device 102 or a storage device that can be connected to the operation terminal 10 via a network.

ログ入力部11は、ユーザによる操作が発生するたびに、当該操作の発生時期を示すログ情報をログ記憶部151に記録する。したがって、ログ記憶部151には、操作の発生時期の履歴が記憶される。なお、ユーザによる操作とは、ユーザが操作端末10にインストールされている各種のアプリケーション等に関する、操作端末10に対する操作である。すなわち、ユーザによる操作とは、操作端末10を利用した通常の作業において行われる、操作端末10に対する操作である。各種のアプリケーションは、メーラーであってもよいし、ワープロソフトや他のプログラムであってもよい。スキル評価プログラムは、ユーザが意識しない状態で(例えば、バックグラウンドで)動作し、CPU104をログ入力部11等として機能させる。   Each time a user operation occurs, the log input unit 11 records log information indicating the generation time of the operation in the log storage unit 151. Therefore, the log storage unit 151 stores a history of operation occurrence times. The operation by the user is an operation on the operation terminal 10 related to various applications installed in the operation terminal 10 by the user. That is, the user operation is an operation on the operation terminal 10 that is performed in a normal operation using the operation terminal 10. The various applications may be mailers, word processing software, or other programs. The skill evaluation program operates without being conscious of the user (for example, in the background), and causes the CPU 104 to function as the log input unit 11 or the like.

ログ処理部12は、ログ記憶部151に記憶されたログ情報を解析して、ユーザによる操作端末10の操作のスキルを評価するための指標値等を算出する。ログ処理部12は、度数分布生成部121及び指標算出部122等を含む。度数分布生成部121は、ログ情報に基づいて、ユーザによる各操作の時間間隔を算出し、該時間間隔に関する度数分布を生成する。指標算出部122は、度数分布生成部121によって生成される度数分布に基づいて、操作端末10の操作に関するユーザのスキルを評価するための指標値を算出する。   The log processing unit 12 analyzes the log information stored in the log storage unit 151 and calculates an index value and the like for evaluating the skill of operation of the operation terminal 10 by the user. The log processing unit 12 includes a frequency distribution generation unit 121, an index calculation unit 122, and the like. The frequency distribution generation unit 121 calculates a time interval of each operation by the user based on the log information, and generates a frequency distribution related to the time interval. The index calculation unit 122 calculates an index value for evaluating the user skill regarding the operation of the operation terminal 10 based on the frequency distribution generated by the frequency distribution generation unit 121.

スキル評価部13は、ログ処理部12によって算出される指標値等に基づいて、ユーザのスキルを評価する。スキル出力部14は、スキル評価部13による評価結果を出力する。   The skill evaluation unit 13 evaluates the user's skill based on the index value calculated by the log processing unit 12. The skill output unit 14 outputs an evaluation result by the skill evaluation unit 13.

以下、操作端末10が実行する処理手順について説明する。図3は、操作端末が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。なお、本願発明者の実験により、評価指標の度数分布によって、ユーザの総合的なスキルレベルを推定できる可能性が有ることが判明した。操作端末10は、斯かる実験結果に基づいて、図3に示した処理を実行する。   Hereinafter, a processing procedure executed by the operation terminal 10 will be described. FIG. 3 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by the operation terminal. In addition, it became clear by experiment of this inventor that there exists possibility that a user's comprehensive skill level can be estimated by the frequency distribution of an evaluation parameter | index. The operation terminal 10 performs the process shown in FIG. 3 based on such experimental results.

ステップS1において、操作端末10は、例えば、スキルの評価を受けるユーザによる入力に応じ、スキル評価プログラムを起動する。スキル評価プログラムは、例えば、ランチャーアプリであってもよい。また、スキル評価プログラムは、例えば、操作端末10の起動や、操作端末10に対するユーザのログイン等に伴って自動的に起動されてもよい。   In step S1, the operation terminal 10 activates a skill evaluation program in response to, for example, an input by a user who receives skill evaluation. The skill evaluation program may be a launcher application, for example. Further, the skill evaluation program may be automatically started, for example, when the operation terminal 10 is started or when a user logs in to the operation terminal 10.

続いて、ユーザによって、操作端末10に対して何らかの入力操作が行われると、ログ入力部11は、当該入力操作に関するセンサ情報に基づいて、当該操作の発生を示すログ情報をログ記憶部151に記録する(ステップS2)。何らかの入力操作とは、例えば、タッチパネルのタッチ、キーボードを介した入力、又はマウス等を用いた入力操作である。   Subsequently, when the user performs some input operation on the operation terminal 10, the log input unit 11 stores log information indicating the occurrence of the operation in the log storage unit 151 based on the sensor information regarding the input operation. Record (step S2). Any input operation is, for example, a touch on a touch panel, an input via a keyboard, or an input operation using a mouse or the like.

図4は、ログ記憶部の構成例を示す図である。図4において、ログ記憶部151は、ユーザによる操作入力ごとに、日付及び時刻等を含むログ情報を記憶する。日付及び時刻は、操作が行われた日付及び時刻である。なお、図4において、「T」の列は、説明の便宜のために付加された列である。すなわち、以下の説明において、各ログ情報自体及び各ログ情報が示す日時(日付及び時刻)を、Tによって表現する。 FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of the log storage unit. In FIG. 4, the log storage unit 151 stores log information including date and time for each operation input by the user. The date and time are the date and time when the operation was performed. In FIG. 4, the column “T n ” is a column added for convenience of explanation. That is, in the following description, the date and time indicated by each log information itself and each log information (date and time), expressed by T n.

ログ情報の記録は、ユーザによってスキルの判定要求が入力されるまで実行される(ステップS3)。したがって、当該判定要求が入力されるまでに行われた入力操作に関するログ情報の履歴が、ログ記憶部151に記憶される。   The log information is recorded until a skill determination request is input by the user (step S3). Therefore, the log storage unit 151 stores a log information history related to the input operation performed until the determination request is input.

ユーザによってスキルの判定要求が入力されると(ステップS3でYES)、ログ処理部12は、判定期間の入力をユーザから受け付ける(ステップS4)。判定期間とは、スキルの判定に利用するログ情報の範囲を規定するための情報である。すなわち、日付及び時刻が、判定期間に含まれるログ情報が、スキルの判定に利用される。判定期間は、例えば、図5に示される判定期間入力画面を介して入力されてもよい。   When a skill determination request is input by the user (YES in step S3), the log processing unit 12 receives an input of a determination period from the user (step S4). The determination period is information for defining a range of log information used for skill determination. That is, the log information whose date and time are included in the determination period is used for skill determination. For example, the determination period may be input via a determination period input screen shown in FIG.

図5は、判定期間入力画面の表示例を示す図である。図5において、判定期間入力画面510は、判定期間の開始時期及び終了時期の入力が可能とされている。なお、図5では、開始時期及び終了時期が、日付によって指定されている例が示されているが、時刻までの指定が可能とされてもよい。ユーザは、スキル評価プログラムが起動されてから現在までの間の任意の期間を指定して、判定開始ボタン511を押下する。   FIG. 5 is a diagram illustrating a display example of the determination period input screen. In FIG. 5, the determination period input screen 510 can input the start time and end time of the determination period. In FIG. 5, an example in which the start time and the end time are specified by date is shown, but specification up to the time may be possible. The user designates an arbitrary period from when the skill evaluation program is activated until now and presses the determination start button 511.

続いて、ログ処理部12は、判定期間に含まれるログ情報に基づいて、スキル評価に用いる指標値と、当該指標値の当てはまりの良さ(妥当性)を示す値とを算出する(ステップS5)。   Subsequently, based on the log information included in the determination period, the log processing unit 12 calculates an index value used for skill evaluation and a value indicating the goodness (relevance) of the index value (step S5). .

ステップS5の詳細については、図6を用いて説明する。図6は、指標値及び当てはまりの良さの算出処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。   Details of step S5 will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart for explaining an example of the processing procedure of the calculation process of the index value and the goodness of fit.

ステップS101において、ログ処理部12の度数分布生成部121は、判定期間に含まれるログ情報を、ログ情報記憶部から取得する。図5の例によれば、判定期間は、2015/04/01〜2015/05/01である。したがって、日付が、当該期間に含まれるログ情報が取得される。   In step S101, the frequency distribution generation unit 121 of the log processing unit 12 acquires log information included in the determination period from the log information storage unit. According to the example in FIG. 5, the determination period is 2015/04/01 to 2015/05/01. Therefore, log information whose date is included in the period is acquired.

図7は、判定期間に含まれるログ情報の一例を示す図である。図7では、T〜T94の94件のログ情報が取得された例が示されている。 FIG. 7 is a diagram illustrating an example of log information included in the determination period. FIG. 7 shows an example in which 94 pieces of log information from T 1 to T 94 are acquired.

続いて、度数分布生成部121は、以下の式(1)に基づいて、取得された各ログ情報について、直前のログ情報との時間間隔ΔTを算出する(ステップS102)。
ΔT=Tn+1−T ・・・(式1)
図8は、時間間隔の算出結果の一例を示す図である。N件のログ情報については、(N−1)個の時間間隔が算出される。したがって、図8では、T〜T94の94件のログ情報について、ΔT〜ΔT93の93個の時間間隔の算出結果が示されている。例えば、図8において、TとTとの時間間隔ΔTは、00:00:00:380である。また、TとTとの時間間隔ΔTは、00:00:00:854である。
Subsequently, the frequency distribution generation unit 121 calculates a time interval ΔT n between the acquired log information and the immediately preceding log information based on the following equation (1) (step S102).
ΔT n = T n + 1 −T n (Expression 1)
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the calculation result of the time interval. For N pieces of log information, (N-1) time intervals are calculated. Therefore, FIG. 8 shows the calculation results of 93 time intervals from ΔT 1 to ΔT 93 for 94 pieces of log information from T 1 to T 94 . For example, in FIG. 8, the time interval ΔT 1 between T 1 and T 2 is 00: 00: 00: 380. Further, the time interval ΔT 2 between T 2 and T 3 is 00: 00: 00: 854.

続くステップS103及びS104では、ΔTに基づいて、ログ処理部12によって、スキルを判定するための指標値の算出が行われる。ΔTを用いた指標は複数存在する。例えば、ΔTの度数分布からベキ指数を求め、当該ベキ指数が指標値とされてもよい。また、ΔTをローレンツプロットし、その特徴が指標値とされてもよい。更に、ΔTの変化に対してフーリエ変換を行い、その特徴が指標値とされてもよい。本実の形態では、ΔTの度数分布からベキ指数を求め、当該ベキ指数が指標値とされる例について説明する。 In step S103 and S104, based on the [Delta] T n, the log processing unit 12, the calculation of the index value for determining a skill is performed. Index with [Delta] T n There are multiple. For example, a power index may be obtained from the frequency distribution of ΔT n and the power index may be used as an index value. Alternatively, ΔT n may be Lorentz plotted, and the feature may be used as an index value. Furthermore, a Fourier transform may be performed on the change in ΔT n and the feature may be used as an index value. In this embodiment, an example in which a power index is obtained from the frequency distribution of ΔT n and the power index is used as an index value will be described.

ステップS103において、度数分布生成部121は、ΔTについて、度数分布を生成する。その結果、図9に示されるような度数分布が得られる。 In step S103, the frequency distribution generator 121, the [Delta] T n, generates a frequency distribution. As a result, a frequency distribution as shown in FIG. 9 is obtained.

図9は、時間間隔の度数分布の一例を示す図である。図9には、図8に示したΔTに関する度数分布が示されている。すなわち、94回の操作に関する時間間隔の度数分布である。 FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a frequency distribution of time intervals. FIG. 9 shows a frequency distribution related to ΔT n shown in FIG. That is, the frequency distribution of the time interval regarding 94 operations.

なお、図9では、時間間隔ΔTが、1秒単位で区切られた場合の出現回数がプロットされている。時間間隔ΔTの区切り(区分)は、例えば、度数区分記憶部152を参照して特定される。 In FIG. 9, the number of appearances when the time interval ΔT n is divided in units of 1 second is plotted. The delimiter (section) of the time interval ΔT n is specified with reference to the frequency section storage unit 152, for example.

図10は、度数区分記憶部の構成例を示す図である。図10では、ΔTが、0秒以上1秒未満の間であれば、度数ラベルが1であり、1秒以上2秒未満であれば、度数ラベルが2である例が示されている。ステップS103では、各ΔTが、度数ラベル単位で分類されて、度数ラベル単位で出現回数(すなわち、度数)がカウントされる。 FIG. 10 is a diagram illustrating a configuration example of the frequency division storage unit. In Figure 10, [Delta] T n is, if for less than 1 second or more 0 seconds, power label is 1, if it is less than 2 seconds 1 seconds, are shown examples frequency label is 2. In step S103, each ΔT n is classified in units of frequency labels, and the number of appearances (that is, frequency) is counted in units of frequency labels.

続いて、ログ処理部12の指標算出部122は、度数分布に基づいて、指標値を算出する(ステップS104)。算出された指標値は、指標記憶部154に記憶される。   Subsequently, the index calculation unit 122 of the log processing unit 12 calculates an index value based on the frequency distribution (step S104). The calculated index value is stored in the index storage unit 154.

本実施の形態では、ΔTの度数分布がベキ分布に従う場合について説明する。ベキ分布とは、2つの変数yとxとの間に以下の式(2)が示す関係が成立する場合をいう。また、このとき、両辺の対数を取ると以下の式(2')が成立する。
y=bx−γ ・・・(式2)
logy=logb−γlogx ・・・(式2')
式(2')は、両対数軸のグラフ上において、マイナスγの傾きを有する直線となる。この傾きγをベキ指数と呼ぶ。ベキ指数γは、データの集積度を表し、γの絶対値が小さいほど、頻度が小さいものが全体を占める割合が相対的に大きいことを示す。なお、本願発明者の実験によれば、ベキ指数γとユーザのスキルとの間に、相関が認められることが判明した。そこで、本実施の形態では、ベキ指数の値が、指標値として利用される。
In the present embodiment, a case where the frequency distribution of ΔT n follows a power distribution will be described. The power distribution means a case where the relationship represented by the following expression (2) is established between two variables y and x. At this time, if the logarithm of both sides is taken, the following equation (2 ′) is established.
y = bx− γ (Expression 2)
logy = logb−γlogx (Formula 2 ′)
Expression (2 ′) is a straight line having a slope of minus γ on the logarithmic axis graph. This slope γ is called a power index. The power index γ represents the degree of data accumulation, and indicates that the smaller the absolute value of γ, the relatively larger the proportion of the data whose frequency is small. According to the experiment by the present inventor, it has been found that a correlation is recognized between the power index γ and the user's skill. Therefore, in the present embodiment, the power index value is used as an index value.

具体的には、指標算出部122は、図9の度数分布を両対数軸に当てはめた場合における、度数分布に対する近似曲線を求める。   Specifically, the index calculation unit 122 obtains an approximate curve for the frequency distribution when the frequency distribution of FIG. 9 is applied to the logarithmic axis.

図11は、度数分布を両対数軸に当てはめた場合の近似曲線の例を示す図である。近似曲線は、累乗近似によって求められる。また、指標算出部122は、近似曲線と共に、当該近似曲線の当てはまりの良さとして、決定係数であるRも算出する。図11では、ベキ指数γが、1.84であり、決定係数Rが、0.9229である例が示されている。 FIG. 11 is a diagram illustrating an example of an approximate curve when the frequency distribution is applied to the logarithmic axis. The approximate curve is obtained by power approximation. In addition to the approximate curve, the index calculation unit 122 also calculates R 2 that is a determination coefficient as goodness of fit of the approximate curve. FIG. 11 shows an example in which the power index γ is 1.84 and the determination coefficient R 2 is 0.9229.

以上で、図3のステップS5の詳細な説明は終了する。   Above, detailed description of step S5 of FIG. 3 is complete | finished.

続いて、図3のステップS6以降が実行される。ステップS6において、スキル評価部13は、ステップS5で求められた決定係数Rの当てはまりの良さ(妥当性)を判定する。すなわち、決定係数R2に基づいて、ステップS5において算出されたベキ指数γの採否が判定される。 Subsequently, step S6 and subsequent steps in FIG. 3 are executed. In step S6, skills assessment unit 13 determines the goodness of true coefficient of determination R 2 obtained in step S5 (the validity). That is, whether or not the power index γ calculated in step S5 is adopted is determined based on the determination coefficient R2.

決定係数Rは、0〜1の値を取り、1に近いほど求めた近似曲線が、データにうまく当てはまることを示す。本実施の形態において、スキル評価部13は、Rが0.5未満であれば、当てはまりが悪いと判定する。この場合(S6でNO)、スキル出力部14は、スキルの判定が不可能であるメッセージを表示装置106に表示し、処理を終了する(ステップS7)。すなわち、ベキ指数γは、スキルを評価するための指標値として採用されない。 The coefficient of determination R 2 has a value of 0 to 1, the approximate curve obtained closer to 1 indicates a well true that the data. In the present embodiment, the skill evaluation unit 13 determines that the fit is bad if R 2 is less than 0.5. In this case (NO in S6), the skill output unit 14 displays a message indicating that the skill cannot be determined on the display device 106, and ends the process (step S7). That is, the power index γ is not adopted as an index value for evaluating the skill.

一方、スキル評価部13は、Rが0.5以上であれば、当てはまりが良いと判定する。この場合(S6でYES)、ステップS8以降において、スキル評価部13によって、ベキ指数γが使用されてスキルが判定される。すなわち、ベキ指数γが、スキルを評価するための指標値として採用される。なお、Rに対する閾値は、0.5以外の値であってもよい。 On the other hand, if R 2 is 0.5 or more, the skill evaluation unit 13 determines that the fit is good. In this case (YES in S6), after step S8, the skill evaluation unit 13 uses the power index γ to determine the skill. That is, the power index γ is adopted as an index value for evaluating the skill. Note that the threshold value for R 2 may be a value other than 0.5.

スキル評価部13は、例えば、スキル評価区分記憶部153に記憶されている、予め定義された情報を参照して、スキルを判定する。   For example, the skill evaluation unit 13 determines a skill with reference to predefined information stored in the skill evaluation category storage unit 153.

図12は、スキル評価区分記憶部の構成例を示す図である。図12に示されるように、スキル評価区分記憶部153には、スキルの指標値であるベキ指数γの範囲に対して、スキル評価区分(高、中、低)が対応付けられて記憶されている。スキル評価区分は、スキルのレベルの区分である。   FIG. 12 is a diagram illustrating a configuration example of the skill evaluation category storage unit. As shown in FIG. 12, in the skill evaluation category storage unit 153, skill evaluation categories (high, medium, low) are stored in association with the range of the power index γ that is an index value of the skill. Yes. The skill evaluation category is a skill level category.

したがって、スキル評価部13は、例えば、スキル評価区分記憶部153の最初のレコードに基づいて、ベキ指数γが、高スキルの範囲内(γ>1.8)であるか否かを判定する(ステップS8)。ベキ指数γが、高スキルの範囲内である場合(ステップS8でYES)、スキル評価部13は、ユーザが高スキルであると判定する(ステップS9)。ベキ指数γが、高スキルの範囲外である場合(ステップS8でNO)、スキル評価部13は、例えば、スキル評価区分記憶部153の2番目のレコードに基づいて、ベキ指数γが、中スキルの範囲内(1.8≧γ≧1.6)であるか否かを判定する(ステップS10)。   Therefore, for example, the skill evaluation unit 13 determines whether the power index γ is within the high skill range (γ> 1.8) based on the first record in the skill evaluation category storage unit 153 ( Step S8). When the power index γ is within the high skill range (YES in step S8), the skill evaluation unit 13 determines that the user is high skill (step S9). When the power index γ is out of the high skill range (NO in step S8), the skill evaluation unit 13 determines that the power index γ is a medium skill based on, for example, the second record in the skill evaluation category storage unit 153. (1.8 ≧ γ ≧ 1.6) is determined (step S10).

ベキ指数γが、中スキルの範囲内である場合(ステップS10でYES)、スキル評価部13は、ユーザが中スキルであると判定する(ステップS11)。ベキ指数γが、中スキルの範囲外である場合(ステップS10でNO)、スキル評価部13は、ユーザが低スキルであると判定する(ステップS12)。   When the power index γ is within the range of the medium skill (YES in step S10), the skill evaluation unit 13 determines that the user has the medium skill (step S11). When the power index γ is outside the range of the medium skill (NO in step S10), the skill evaluation unit 13 determines that the user has a low skill (step S12).

本実施の形態は、ベキ指数が1.84であるため、高スキルであると判定される。なお、スキル評価区分の分類数は、3に限定されない。当該分類数は、2以上であればどのような値でもよい。   In the present embodiment, since the power index is 1.84, it is determined that the skill is high. Note that the number of skill evaluation categories is not limited to three. The classification number may be any value as long as it is 2 or more.

続いて、スキル出力部14は、スキル評価部13による、スキルの判定結果(スキルの評価結果)を出力する(ステップS13)。   Subsequently, the skill output unit 14 outputs a skill determination result (skill evaluation result) by the skill evaluation unit 13 (step S13).

図13は、スキルの評価結果の出力例を示す図である。図13に示される評価結果出力画面520は、2015/04/01〜2015/05/01の期間に関して、ユーザが高スキルであると判定されたことを示している。   FIG. 13 is a diagram illustrating an output example of skill evaluation results. The evaluation result output screen 520 shown in FIG. 13 indicates that the user is determined to be highly skilled in the period from 2015/04/01 to 2015/05/01.

上述したように、本実施の形態によれば、操作端末10の操作に関するスキルのレベルを、データ(本実施の形態では、ΔT)の平均や分散ではなく、データの分布に着目して、評価指標の度数分布の特徴をも考慮して評価される。したがって、操作端末10等のICT(Information and Communication Technology)の操作に関するデータが正規分布に従わない場合であっても、ユーザのスキルを、定量的かつ客観的、自動的に評価可能とすることができる。 As described above, according to the present embodiment, the skill level related to the operation of the operation terminal 10 is determined by focusing on the distribution of data, not the average or variance of data (ΔT n in the present embodiment), Evaluation is also made taking into account the characteristics of the frequency distribution of the evaluation index. Therefore, even when the data regarding the operation of ICT (Information and Communication Technology) such as the operation terminal 10 does not follow the normal distribution, the user skill can be automatically and quantitatively evaluated objectively. it can.

なお、本実施の形態は、データ(本実施の形態では、ΔT)の度数分布がベキ分布に従う場合について説明したが、他の分布に従うデータに関して、当該データの度数分布に基づいて、本実施の形態と同様に、ユーザのスキルの評価が行われてもよい。 In the present embodiment, the case where the frequency distribution of data (ΔT n in the present embodiment) follows a power distribution has been described. However, for data according to another distribution, the present embodiment is based on the frequency distribution of the data. As in the case of, the user skill may be evaluated.

また、本実施の形態では、操作対象とされる機器と、ユーザのスキルを評価する装置(以下、「評価装置」という。)とが同じ装置である例を示したが、当該機器と評価装置とが別々の装置であってもよい。この場合、当該機器は、ログ入力部11及びログ記憶部151を有していればよい。評価装置は、当該機器のログ記憶部151に記憶されたログ情報に基づいて、ステップS4以降の処理を実行してもよい。   Further, in the present embodiment, an example is shown in which the device to be operated and the device for evaluating the skill of the user (hereinafter referred to as “evaluation device”) are the same device, but the device and the evaluation device. And may be separate devices. In this case, the device only needs to include the log input unit 11 and the log storage unit 151. The evaluation apparatus may execute the processes after step S4 based on the log information stored in the log storage unit 151 of the device.

なお、本実施の形態において、操作端末10は、スキル評価装置の一例である。度数分布生成部121は、生成部の一例である。指標算出部122は、算出部の一例である。スキル評価部13は、判定部の一例である。   In the present embodiment, the operation terminal 10 is an example of a skill evaluation apparatus. The frequency distribution generation unit 121 is an example of a generation unit. The index calculation unit 122 is an example of a calculation unit. The skill evaluation unit 13 is an example of a determination unit.

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。   As mentioned above, although the Example of this invention was explained in full detail, this invention is not limited to such specific embodiment, In the range of the summary of this invention described in the claim, various deformation | transformation・ Change is possible.

10 操作端末
11 ログ入力部
12 ログ処理部
13 スキル評価部
14 スキル出力部
100 ドライブ装置
101 記録媒体
102 補助記憶装置
103 メモリ装置
104 CPU
105 インタフェース装置
106 表示装置
107 入力装置
121 度数分布生成部
122 指標算出部
151 ログ記憶部
152 度数区分記憶部
153 スキル評価区分記憶部
154 指標記憶部
B バス
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Operation terminal 11 Log input part 12 Log processing part 13 Skill evaluation part 14 Skill output part 100 Drive apparatus 101 Recording medium 102 Auxiliary storage apparatus 103 Memory apparatus 104 CPU
105 Interface Device 106 Display Device 107 Input Device 121 Frequency Distribution Generation Unit 122 Index Calculation Unit 151 Log Storage Unit 152 Frequency Division Storage Unit 153 Skill Evaluation Division Storage Unit 154 Index Storage Unit B Bus

Claims (8)

機器に対するユーザによる操作の発生時期の履歴に基づいて、前記操作の間隔の度数分布を生成する生成部と、
前記度数分布に基づいて、前記機器の操作に関するユーザのスキルを評価するための指標値を算出する算出部と、
を有することを特徴とするスキル評価装置。
A generation unit that generates a frequency distribution of the intervals between the operations based on a history of occurrence times of operations by the user on the device;
Based on the frequency distribution, a calculation unit that calculates an index value for evaluating a user's skill regarding the operation of the device;
A skill evaluation apparatus characterized by comprising:
前記算出部は、前記度数分布のベキ指数を、前記指標値として算出する、
ことを特徴とする請求項1記載のスキル評価装置。
The calculation unit calculates a power index of the frequency distribution as the index value;
The skill evaluation apparatus according to claim 1, wherein:
前記算出部は、前記ベキ指数と共に、前記ベキ指数に関する決定係数を算出し、
前記決定係数に基づいて、前記ベキ指数の採否を判定する判定部を更に有する、
ことを特徴とする請求項2記載のスキル評価装置。
The calculation unit calculates a coefficient of determination related to the power index together with the power index,
A determination unit for determining whether or not the power index is accepted based on the determination coefficient;
The skill evaluation apparatus according to claim 2, wherein:
コンピュータが、
機器に対するユーザによる操作の発生時期の履歴に基づいて、前記操作の間隔の度数分布を生成する生成手順と、
前記度数分布に基づいて、前記機器の操作に関するユーザのスキルを評価するための指標値を算出する算出手順と、
を実行することを特徴とするスキル評価装置。
Computer
A generation procedure for generating a frequency distribution of the intervals between the operations based on a history of occurrence times of operations by the user on the device;
Based on the frequency distribution, a calculation procedure for calculating an index value for evaluating a user skill regarding the operation of the device;
A skill evaluation apparatus characterized by executing
前記算出手順は、前記度数分布のベキ指数を、前記指標値として算出する、
ことを特徴とする請求項4記載のスキル評価方法。
The calculation procedure calculates a power index of the frequency distribution as the index value.
The skill evaluation method according to claim 4, wherein:
前記算出手順は、前記ベキ指数と共に、前記ベキ指数に関する決定係数を算出し、
前記コンピュータが、前記決定係数に基づいて、前記ベキ指数の採否を判定する判定手順を更に実行する、
ことを特徴とする請求項5記載のスキル評価方法。
The calculation procedure calculates a coefficient of determination related to the power index together with the power index,
The computer further executes a determination procedure for determining whether the power index is accepted or not based on the determination coefficient.
The skill evaluation method according to claim 5, wherein:
請求項4乃至6いずれか一項記載のスキル評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。   A program for causing a computer to execute the skill evaluation method according to any one of claims 4 to 6. 請求項7記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。   A computer-readable recording medium on which the program according to claim 7 is recorded.
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