JP2016212464A - Skill evaluation device, skill evaluation method, program, and recording medium - Google Patents
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Abstract
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.
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.
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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、「Tn」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、Tn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
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
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
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
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
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
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、T1〜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ΔTnを算出する(ステップS102)。
ΔTn=Tn+1−Tn ・・・(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、T1〜T94の94件のログ情報について、ΔT1〜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、T1とT2との時間間隔ΔT1は、00:00:00:380である。また、T2とT3との時間間隔ΔT2は、00:00:00:854である。
Subsequently, the frequency
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、ΔTn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。ΔTnを用いた指標は複数存在する。例えば、ΔTn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、ΔTn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、ΔTn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、ΔTn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
ステップS103において、度数分布生成部121は、ΔTn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
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ΔTn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ΔTn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ΔTn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
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、ΔTn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ΔTn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
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
本実施の形態では、ΔTn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 (
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
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R2も算出する。図11では、ベキ指数γが、1.84であり、決定係数R2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
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R2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,
決定係数R2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、R2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
一方、スキル評価部13は、R2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、R2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
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
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
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
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
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
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
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、ΔTn)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
なお、本実施の形態は、データ(本実施の形態では、ΔTn)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
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
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
105
Claims (8)
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:
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:
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
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:
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