JP2017111292A - 出題問題決定方法、出題問題決定装置、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】学習効率を向上させ理解度を定着させることができる出題を可能とする出題問題決定方法を提供する。【解決手段】問題に対する解答の入力を受け付けるＳ２０３と、問題と該問題の教科との対応関係を示す情報と、問題と該問題の種別との対応関係を示す情報と、を記憶する記憶部を参照して、前記解答の入力を受け付けた前記問題と異なる教科で、前記解答の入力を受け付けた前記問題と同じ種別の問題を抽出する処理Ｓ２０８と、抽出した前記問題を次に出題する問題に決定する処理と、をコンピュータが実行する。【選択図】図５

Description

本発明は、出題問題決定方法、出題問題決定装置、及びプログラムに関する。

近年、小中高等学校の教育現場では、タブレット端末（タブレットＰＣ（Personal Computer））を児童生徒に配布して、教育現場でのタブレット端末活用が行われ始めている。

例えば、先生は、宿題を電子学習教材として児童生徒に出して、児童生徒は、タブレット端末を自宅に持ち帰って、自宅等で宿題の電子学習教材にタブレット端末で取り組むといった利用もされている。このようにタブレット端末を持ち帰って行われる学習は、「持ち帰り学習」とも呼ばれており、小中高等学校でのタブレット端末の利用の普及に合わせて、持ち帰り学習のニーズも高まっている。

持ち帰り学習の一例として「ドリル学習」がある。ドリル学習では、或る教科の或る単元に関する問題（例えば、算数の足し算に関する問題）が繰り返し出題される。

例えば、特許文献１においては問題をランダムに出題する事で使用者が予測できない問題を出題する技術が開示されている。また、特許文献２においては、学習する順序を制御して問題を出題することで学習する教科の偏りをなくす技術が開示されている。

特開２０１０−５４８７４号公報 特開平５−１１６８１号公報

しかしながら、従来技術のように問題を出す順序を制御しても、児童生徒の理解度によって、同じ問題や同じ傾向の問題を何度も間違えたり、苦手問題を何度も間違えてしまうことが考えられる。このような場合、児童生徒の理解度を定着させる事が出来ない。また、解答を間違える事が多くなると、やる気が低下してしまい、学習効率が低下してしまう可能性が有る。

そこで、一側面では、学習効率を向上させ理解度を定着させることができる出題を可能とすることを目的とする。

一つの案では、問題に対する解答の入力を受け付けると、問題と該問題の教科との対応関係を示す情報と、問題と該問題の種別との対応関係を示す情報と、を記憶する記憶部を参照して、前記解答の入力を受け付けた前記問題と異なる教科で、前記解答の入力を受け付けた前記問題と同じ種別の問題を抽出する処理と、抽出した前記問題を次に出題する問題に決定する処理と、をコンピュータが実行する。

一側面によれば、学習効率を向上させ理解度を定着させることができる出題を可能とすることができる。

第１の実施の形態における学習支援装置のハードウェア構成例を示す図である。 第１の実施の形態における学習支援装置の機能構成例を示す図である。 学習支援装置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。 第１の実施の形態における出題データ記憶部の構成例を示す図である。 第１の実施の形態における出題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。 第１の実施の形態における問題カテゴリ記憶部の構成例を示す図である。 第２の実施の形態における出題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。 第２の実施の形態における出題データ記憶部の構成例を示す図である。 第２の実施の形態における問題カテゴリ記憶部の構成例を示す図である。

以下、図面に基づいて第１の実施の形態を説明する。図１は、第１の実施の形態における学習支援装置のハードウェア構成例を示す図である。学習支援装置１０は、例えば、タブレット端末、ＰＣ、又はスマートフォン等であり、例えば、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。

学習支援装置１０での処理を実現するプログラムは、記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記録した記録媒体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。

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学習支援装置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、マウス、又はタッチパネル等であり、様々な操作指示や各種データの入力指示を行うために用いられる。

なお、記録媒体１０１の一例としては、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、又はＵＳＢメモリ等の可搬型の記録媒体が挙げられる。また、補助記憶装置１０２の一例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はフラッシュメモリ等が挙げられる。記録媒体１０１及び補助記憶装置１０２のいずれについても、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に相当する。

図２は、第１の実施の形態における学習支援装置の機能構成例を示す図である。図２において、学習支援装置１０は、問題選択部１１、出題部１２、及び解答評価部１３等を有する。これら各部は、学習支援装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。学習支援装置１０は、また、出題データ記憶部１４、問題カテゴリ記憶部１５、及び問題データ記憶部１６等を有する。これら各記憶部は、例えば、補助記憶装置１０２等を用いて実現可能である。

問題選択部１１は、出題対象の問題を選択する。出題部１２は、問題選択部１１によって選択された問題を、出題対象として決定して、当該問題を表示装置１０６に出力する。解答評価部１３は、出題された問題に対してユーザ（学習者）によって入力装置１０７から入力される解答を評価する。解答の評価として、正誤の判定や、解答に要した時間（以下、「解答時間」という。）の計測等が挙げられる。

出題データ記憶部１４には、出題対象の問題の一覧情報が記憶されている。問題カテゴリ記憶部１５には、各問題と、教科、単元、各問題が分類されるカテゴリ（種別）等との対応関係を示す情報が記憶されている。なお、教科は、例えば、国語、社会、算数、理科等であり、科目として言い換えられてもよい。また、単元は、各教科における学習活動のまとまり（単位）をいう。例えば、算数であれば、足し算、引き算、かけ算等が単元の一例である。但し、例えば、１桁の足し算、２桁以上の足し算等、更に細分化された単位が単元として把握されてもよい。

問題データ記憶部１６には、問題ごとに、問題の内容及び解答を示すデータ（以下、「問題データ」という。）が記憶されている。例えば、算数の足し算の単元の問題であれば、問題の内容を示すデータとして「１＋３＝」が、解答を示すデータとして「４」が問題データの例である。

なお、学習支援装置１０が、学校のネットワークに接続可能な環境において利用される場合には、例えば、学校に設置されているサーバ装置が、出題データ記憶部１４、問題カテゴリ記憶部１５、及び問題データ記憶部１６等を有してもよい。この場合、学習支援装置１０は、ネットワークを介してこれらの記憶部にアクセスすればよい。学校のネットワークに接続可能な環境において利用される場合とは、例えば、学習者の自宅からインターネット等を介して当該ネットワークに接続可能な場合や、学校内において、学習支援装置１０が利用される場合等である。

以下、学習支援装置１０が実行する処理手順について説明する。図３は、学習支援装置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。

ステップＳ１０１において、問題選択部１１は、学習者から得意教科及び苦手教科の教科名の入力を受け付ける。続いて、問題選択部１１は、出題データ記憶部１４から、当日の出題データを取得する（Ｓ１０２）。

図４は、第１の実施の形態における出題データ記憶部の構成例を示す図である。図４に示されるように、出題データ記憶部１４には、出題対象の問題ごとにレコードが記憶されている。各レコードは、出題日、教科名、単元名、及び問題ＩＤ等が記憶されている。

出題日は、問題が出題されるべき年月日である。教科名は、問題が属する教科の名称である。単元名は、問題が属する単元の名称である。問題ＩＤは、問題の識別情報である。なお、本実施の形態では、問題ＩＤは、単元内で一意である。したがって、教科名、単元名、及び問題ＩＤの組み合わせによって、全ての教科及び全ての単元に跨って問題を識別することができる。

ステップＳ１０２では、出題日の値が当日の年月日に該当する全てのレコードが取得される。

続いて、問題選択部１１は、ステップＳ１０２において取得されたレコードの中から、出題対象とする問題（以下、「対象問題」という。）に係るレコード（以下、「対象レコード」という。）を選択する（Ｓ１０３）。対象レコードは、出題データ記憶部１４におけるレコードの記憶順に応じて選択されてもよい。又は、苦手教科若しくは得意教科の教科名を含むレコードが優先的に選択されてもよい。続いて、学習支援装置１０は、対象レコードについて出題処理を実行する（Ｓ１０４、Ｓ１０５）。

ステップＳ１０３及びＳ１０４が、ステップＳ１０２において取得された全てのレコードについて実行されると（Ｓ１０５でＹｅｓ）、図３の処理は終了する。すなわち、学習支援装置１０を用いた学習は終了する。

続いて、ステップＳ１０４の詳細について説明する。図５は、第１の実施の形態における出題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。

ステップＳ２０１において、出題部１２は、対象レコードの教科名、単元名、及び問題ＩＤの組に対応する問題データを、問題データ記憶部１６から取得する。問題データ記憶部１６には、教科名、単元名、及び問題ＩＤに対応付けられて、問題の内容を示す情報（問題の本文等）と、問題の正解を示す情報とを含む問題データが記憶されている。以下、ステップＳ１０２において取得された問題データを、「対象問題データ」という。

続いて、出題部１２は、対象問題データに係る問題に基づいて、対象問題の内容を表示装置１０６に表示する（Ｓ２０２）。すなわち、対象問題が出題される。

対象問題の表示後、解答評価部１３は、解答の入力を待機する。待機中、解答評価部１３は、タイマーによって対象問題の表示時からの経過時間を計測する。

解答が入力されると（解答の入力が完了すると）（Ｓ２０３）、解答評価部１３は、解答時間を取得する（Ｓ２０４）。すなわち、現時点のタイマーの経過時間が、解答時間として取得される。続いて、解答評価部１３は、入力された解答と、対象問題に含まれている正解とを比較することにより、入力された解答が正答であるか否かを判定する（Ｓ２０５）。

入力された解答が正答である場合（Ｓ２０６でＹｅｓ）、解答評価部１３は、解答時間が閾値α以下であるか否かを判定する（Ｓ２０７）。解答時間が閾値α以下である場合（Ｓ２０７でＹｅｓ）、適切な解答時間で出題した問題に正解しているため、出題した問題の理解度は十分であると判断し、対象問題に関する出題処理は終了する。なお、閾値αは、問題ごとに異なっていてもよい。この場合、閾値αは、問題データに含まれていてもよい。

一方、入力された解答が正答でない場合（Ｓ２０６でＮｏ）、又は入力された解答が正答であっても解答時間が閾値αを超える場合（Ｓ２０７でＮｏ）、出題した問題の理解度は不十分であると判断する。この場合、問題選択部１１は、対象問題とは異なる教科の問題であって、対象問題と同じカテゴリ（同じ種別）に属する問題を、問題カテゴリ記憶部１５を参照して選択する（Ｓ２０８）。

図６は、第１の実施の形態における問題カテゴリ記憶部の構成例を示す図である。図６に示されるように、問題カテゴリ記憶部１５には、問題ごとに、教科名、単元名、問題ＩＤ、及びカテゴリ名等を記憶する。

教科名、単元名、及び問題ＩＤは、図４において説明した通りである。カテゴリ名は、カテゴリの名称である。カテゴリは、例えば、問題の正解の内容や、問題の正解を導き出すために必要な知識等を分類する概念である。本実施の形態において、カテゴリは、教科は異なるが、関連の有る問題を関連付けることを目的とする。例えば、共通の知識が必要とされる問題同士や、一方の問題に他方の問題の解答が含まれているような問題には、共通のカテゴリ名が設定される。具体的には、「国語」における漢字の書き取り問題と、当該書き取り問題の正解の漢字を含む地名を問う「社会」の問題とに対して、共通のカテゴリ名が設定されてもよい。

なお、問題カテゴリ記憶部１５に記憶されている問題は、当日の出題対象の問題に限定されない。例えば、或る学年に関する全ての教科及び全ての単元に関する問題が問題カテゴリ記憶部１５に記憶されていてもよい。換言すれば、出題データ記憶部１４に記憶されている情報は、問題カテゴリ記憶部１５に記憶されている情報の一部が抽出されたものであってもよい。

ステップＳ２０８では、対象問題レコードの教科名と異なる教科名を含み、対象問題レコードのカテゴリ名と同じカテゴリ名を含むレコードが、問題カテゴリ記憶部１５から抽出（検索）される。該当するレコードが一つであれば、当該レコードが選択される。該当するレコードが複数であれば、例えば、得意教科のレコードが優先的に選択されてもよい。誤答した後で間違えた問題と同じカテゴリで得意教科の問題に取り組むことで、学習者は出題された問題を正解できる可能性が高いだけでなく、直前に間違えた問題の理解が補助される。これによって、学習意欲の向上を期待することができるだけでなく、理解度の向上および定着を図る事ができる。また、正解したが解答に時間を要した場合にも、同じカテゴリの関連する問題を出題することで、迅速な解答が期待でき、理解度を定着させることができる。なお、ステップＳ２０８では、当日の処理において既に出題された問題は、選択対象から除外されるようにしてもよい。

続いて、ステップＳ２０８において選択されたレコードに係る問題について、ステップＳ２０１以降が実行される。すなわち、続いて実行されるステップＳ２０２では、ステップＳ２０８において選択された問題が出題対象として決定される。なお、当該問題に対して入力された解答が誤答だった場合、又は解答時間が閾値αを超えていた場合、当該問題と異なる教科の問題であって、当該問題と同じカテゴリに属する問題が、ステップＳ２０８において改めて選択される。また、ステップＳ２０８において、該当する問題が無い場合、図５の処理は終了してもよい。

上述したように、第１の実施の形態によれば、或る問題に誤答した場合、当該問題とは教科が異なる問題が出題されるため、複数の教科を横断的に学習することができる。横断的な学習においては、カテゴリが共通する問題が抽出される。したがって、或る知識を様々な角度から学習することができる。その結果、学習効率の向上を期待することができるだけでなく、カテゴリが共通する問題に対する理解度を定着させる事ができる。

次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では第１の実施の形態と異なる点について説明する。第２の実施の形態において、特に言及されない点については、第１の実施の形態と同様でもよい。第２の実施の形態では、出題処理の処理手順が、第１の実施の形態（図５）と異なる。

図７は、第２の実施の形態における出題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。図７中、図５と同一ステップには同一ステップ番号を付し、その説明は省略する。

ステップＳ２０４において入力された解答が正答である場合（Ｓ２０６でＹｅｓ）、解答評価部１３は、連続誤答数Ｃ１を０にリセットする（Ｓ３０１）。続いて、解答評価部１３は、解答時間が閾値α以下であるか否かを判定する（Ｓ３０２）。解答時間が閾値α以下である場合（Ｓ３０２でＹｅｓ）、解答評価部１３は、連続正答数Ｃ２に１を加算する（Ｓ３０３）。また、解答時間が閾値αを超える場合（Ｓ３０２でＮｏ）、解答評価部１３は、連続誤答数Ｃ１に１を加算する（Ｓ３０５）。なお、連続誤答数Ｃ１及び連続正答数Ｃ２は、図３の処理の開始時に０に初期化される。

一方、入力された解答が正答でない場合（Ｓ２０６でＮｏ）、解答評価部１３は、連続正答数Ｃ２に０にリセットし（Ｓ３０４）、連続誤答数Ｃ１に１を加算する（Ｓ３０５）。

ステップＳ３０３又はＳ３０５に続いて、解答評価部１３は、連続正答数Ｃ２が、閾値β１以上であるか否かを判定する（Ｓ３０６）。連続正答数Ｃ２が、閾値β１以上である場合（Ｓ３０６でＹｅｓ）、問題選択部１１は、最後のステップＳ２０２において出題された問題（すなわち、直前の問題）とカテゴリが同じであって、難易度が一段階高い問題を、問題カテゴリ記憶部１５から抽出する（Ｓ３０７）。

第２の実施の形態では、各問題に対して「難易度」という属性が付与される。したがって、例えば、出題データ記憶部１４は、図８に示されるような構成を有し、問題カテゴリ記憶部１５は、図９に示されるような構成を有する。

図８は、第２の実施の形態における出題データ記憶部の構成例を示す図である。図８に示されるように、第２の実施の形態において、出題データ記憶部１４の各レコードは、更に、難易度を記憶する。難易度は、問題の難易度を示す数値である。本実施の形態において、難易度は、１（簡単）、２（普通）、３（難しい）の３段階によって表現される。

また、図９は、第２の実施の形態における問題カテゴリ記憶部の構成例を示す図である。図９に示されるように、第２の実施の形態において、問題カテゴリ記憶部１５の各レコードは、更に、難易度を記憶する。すなわち、問題カテゴリ記憶部１５には、各問題と難易度との対応関係を示す情報が記憶される。

したがって、ステップＳ３０７では、直前の問題のカテゴリ名と同じカテゴリ名を含み、当該問題の難易度よりも値が１つ大きい難易度を含むレコードが、問題カテゴリ記憶部１５から抽出される。抽出対象は、当該問題の教科名が同じ教科名を含むレコードに限定されてもよいし、そうでなくてもよい。なお、ステップＳ３０７は、問題を順調に解けている学習者に対して、更に難しい問題を出題することで、学習意欲の低下を回避すると共に、更なる学力の向上を目的とする処理である。

該当するレコードが抽出された場合（Ｓ３１４でＹｅｓ）、抽出されたレコードに係る問題について、ステップＳ２０１以降が実行される。該当するレコードが複数有る場合、第１の実施の形態と同様の方法によって、１つの問題が選択される。該当するレコードが抽出されない場合（Ｓ３１４でＮｏ）、図７の処理は終了する。例えば、既に難易度が３に到達している場合には、該当するレコードは抽出されない。

一方、連続正答数Ｃ２が閾値β１以上ではない場合（Ｓ３０６でＮｏ）、解答評価部１３は、連続正答数Ｃ２が閾値β２以上であるか否かを判定する（Ｓ３０８）。閾値β２は、閾値β１よりも小さい値である。連続正答数Ｃ２が、閾値β２以上である場合（Ｓ３０８でＹｅｓ）、問題選択部１１は、直前の問題とカテゴリが同じであって、苦手教科の問題を、問題カテゴリ記憶部１５から抽出する（Ｓ３０９）。すなわち、直前の問題のカテゴリ名と同じカテゴリ名を含み、ステップＳ１０１において入力された苦手教科名を含むレコードが、問題カテゴリ記憶部１５から抽出される。難易度は、直前の問題と同じでもよい。ステップＳ３０９は、或る程度問題を連続して正解できている学習者に対して、苦手教科の問題を出題することで、苦手教科の克服を目的とする処理である。ステップＳ３０９に続いて、上述したステップＳ３１４が実行される。

一方、連続正答数Ｃ２が閾値β２以上ではない場合（Ｓ３０８でＮｏ）、解答評価部１３は、連続誤答数Ｃ１が閾値γ１以上であるか否かを判定する（Ｓ３１０）。連続誤答数Ｃ１が、閾値γ１以上である場合（Ｓ３１０でＹｅｓ）、問題選択部１１は、直前の問題とカテゴリが同じであって、難易度が一段階低い問題を、問題カテゴリ記憶部１５から抽出する（Ｓ３１１）。すなわち、直前の問題のカテゴリ名と同じカテゴリ名を含み、当該問題の難易度よりも値が１つ小さい難易度を含むレコードが、問題カテゴリ記憶部１５から抽出される。抽出対象は、当該問題の教科名と同じ教科名を含むレコードに限定されてもよいし、そうでなくてもよい。なお、ステップＳ３１１は、誤答を繰り返している学習者に対して一段階易しい問題を出題することで、学習意欲の低下を回避すると共に、学習の遅れを回復することを目的とする処理である。ステップＳ３１１に続いて、上述したステップＳ３１４が実行される。

一方、連続誤答数Ｃ１が閾値γ１以上ではない場合（Ｓ３１０でＮｏ）、解答評価部１３は、連続誤答数Ｃ１が閾値γ２以上であるか否かを判定する（Ｓ３１２）。連続誤答数Ｃ１が、閾値γ２以上である場合（Ｓ３１２でＹｅｓ）、問題選択部１１は、直前の問題とカテゴリが同じであって、得意教科の問題を、問題カテゴリ記憶部１５から抽出する（Ｓ３１３）。すなわち、直前の問題のカテゴリ名と同じカテゴリ名を含み、ステップＳ１０１において入力された得意教科名を含むレコードが、問題カテゴリ記憶部１５から抽出（検索）される。難易度は、直前の問題と同じでもよい。ステップＳ３１２は、誤答を繰り返し始めた学習者に対して、得意教科の問題を出題することで、学習意欲の低下の回避を目的とする処理である。ステップＳ３１２に続いて、上述したステップＳ３１４が実行される。

上述したように、第２の実施の形態によれば、学習者の解答状況に応じて、連続して解答に正解している場合は、難易度の高い問題や同じカテゴリで苦手教科の問題を出題するなどといったように、出題内容を変えることができる。これによって、理解度の向上と定着を図る事ができる。また、連続して間違えた場合は、難易度の低い問題や同じカテゴリで得意教科の問題を出題するなどといったように、出題内容を変える事もできる。これによって、学習者の理解度に適した出題を可能とすることができるだけでなく、学習意欲の低下を防止することもできる。 なお、上記各実施の形態において、学習支援装置１０は、例えば、教師がアクセス可能なサーバ装置に、評価結果をアップロードしてもよい。教師は、アップロードされた評価結果を参照することで、各学習者（各児童生徒）の学習状況を把握し、把握した結果を各学習者への個別指導に活用してもよい。

なお、上記各実施の形態において、学習支援装置１０は、出題問題決定装置の一例である。問題選択部１１は、抽出部の一例である。出題部１２は、決定部の一例である。問題カテゴリ記憶部１５は、記憶部の一例である。

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。

以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
（付記１）
問題に対する解答の入力を受け付けると、問題と該問題の教科との対応関係を示す情報と、問題と該問題の種別との対応関係を示す情報と、を記憶する記憶部を参照して、前記解答の入力を受け付けた前記問題と異なる教科で、前記解答の入力を受け付けた前記問題と同じ種別の問題を抽出する処理と、
抽出した前記問題を次に出題する問題に決定する処理と、
をコンピュータが実行することを特徴とする出題問題決定方法。
（付記２）
前記抽出する処理は、問題が出題されてから解答が入力されるまでの経過時間が閾値を超える場合に、前記解答の入力を受け付けた前記問題と異なる教科で、前記解答の入力を受け付けた前記問題と同じ種別の問題を抽出する、
ことを特徴とする付記１記載の出題問題決定方法。
（付記３）
前記抽出する処理は、問題が出題されてから解答が入力されるまでの経過時間に応じて、問題と該問題の難易度との対応関係を示す情報を記憶する記憶部を参照して、前記解答の入力を受け付けた前記問題と難易度が異なる問題を抽出する、
ことを特徴とする付記１又は２記載の出題問題決定方法。
（付記４）
前記抽出する処理は、入力された解答が正答であるか否かに応じて、問題と該問題の難易度との対応関係を示す情報を記憶する記憶部を参照して、前記解答の入力を受け付けた前記問題と難易度が異なる問題を抽出する、
ことを特徴とする付記１乃至３いずれか一項記載の出題問題決定方法。
（付記５）
問題に対する解答の入力を受け付けると、問題と該問題の教科との対応関係を示す情報と、問題と該問題の種別との対応関係を示す情報と、を記憶する記憶部を参照して、前記解答の入力を受け付けた前記問題と異なる教科で、前記解答の入力を受け付けた前記問題と同じ種別の問題を抽出する抽出部と、
抽出した前記問題を次に出題する問題に決定する決定部と、
を有することを特徴とする出題問題決定装置。
（付記６）
前記抽出部は、問題が出題されてから解答が入力されるまでの経過時間を超える場合に、前記解答の入力を受け付けた前記問題と異なる教科で、前記解答の入力を受け付けた前記問題と同じ種別の問題を抽出する、
ことを特徴とする付記５記載の出題問題決定装置。
（付記７）
前記抽出部は、問題が出題されてから解答が入力されるまでの経過時間に応じて、問題と該問題の難易度との対応関係を示す情報を記憶する記憶部を参照して、前記解答の入力を受け付けた前記問題と難易度が異なる問題を抽出する、
ことを特徴とする付記５又６記載の出題問題決定装置。
（付記８）
前記抽出部は、入力された解答が正答であるか否かに応じて、問題と該問題の難易度との対応関係を示す情報を記憶する記憶部を参照して、前記解答の入力を受け付けた前記問題と難易度が異なる問題を抽出する、
ことを特徴とする付記５乃至７いずれか一項記載の出題問題決定装置。
（付記９）
問題に対する解答の入力を受け付けると、問題と該問題の教科との対応関係を示す情報と、問題と該問題の種別との対応関係を示す情報と、を記憶する記憶部を参照して、前記解答の入力を受け付けた前記問題と異なる教科で、前記解答の入力を受け付けた前記問題と同じ種別の問題を抽出する処理と、
抽出した前記問題を次に出題する問題に決定する処理と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
（付記１０）
前記抽出する処理は、問題が出題されてから解答が入力されるまでの経過時間が閾値を超える場合に、前記解答の入力を受け付けた前記問題と異なる教科で、前記解答の入力を受け付けた前記問題と同じ種別の問題を抽出する、
ことを特徴とする付記９記載のプログラム。
（付記１１）
前記抽出する処理は、問題が出題されてから解答が入力されるまでの経過時間に応じて、問題と該問題の難易度との対応関係を示す情報を記憶する記憶部を参照して、前記解答の入力を受け付けた前記問題と難易度が異なる問題を抽出する、
ことを特徴とする付記９又は１０記載のプログラム。
（付記１２）
前記抽出する処理は、入力された解答が正答であるか否かに応じて、問題と該問題の難易度との対応関係を示す情報を記憶する記憶部を参照して、前記解答の入力を受け付けた前記問題と難易度が異なる問題を抽出する、
ことを特徴とする付記９乃至１１いずれか一項記載のプログラム。

１０ 学習支援装置
１１ 問題選択部
１２ 出題部
１３ 解答評価部
１４ 出題データ記憶部
１５ 問題カテゴリ記憶部
１６ 問題データ記憶部
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
Ｂ バス

Claims (6)

1. 問題に対する解答の入力を受け付けると、問題と該問題の教科との対応関係を示す情報と、問題と該問題の種別との対応関係を示す情報と、を記憶する記憶部を参照して、前記解答の入力を受け付けた前記問題と異なる教科で、前記解答の入力を受け付けた前記問題と同じ種別の問題を抽出する処理と、
   抽出した前記問題を次に出題する問題に決定する処理と、
   をコンピュータが実行することを特徴とする出題問題決定方法。
2. 前記抽出する処理は、問題が出題されてから解答が入力されるまでの経過時間が閾値を超える場合に、前記解答の入力を受け付けた前記問題と異なる教科で、前記解答の入力を受け付けた前記問題と同じ種別の問題を抽出する、
   ことを特徴とする請求項１記載の出題問題決定方法。
3. 前記抽出する処理は、問題が出題されてから解答が入力されるまでの経過時間に応じて、問題と該問題の難易度との対応関係を示す情報を記憶する記憶部を参照して、前記解答の入力を受け付けた前記問題と難易度が異なる問題を抽出する、
   ことを特徴とする請求項１又は２記載の出題問題決定方法。
4. 前記抽出する処理は、入力された解答が正答であるか否かに応じて、問題と該問題の難易度との対応関係を示す情報を記憶する記憶部を参照して、前記解答の入力を受け付けた前記問題と難易度が異なる問題を抽出する、
   ことを特徴とする請求項１乃至３いずれか一項記載の出題問題決定方法。
5. 問題に対する解答の入力を受け付けると、問題と該問題の教科との対応関係を示す情報と、問題と該問題の種別との対応関係を示す情報と、を記憶する記憶部を参照して、前記解答の入力を受け付けた前記問題と異なる教科で、前記解答の入力を受け付けた前記問題と同じ種別の問題を抽出する抽出部と、
   抽出した前記問題を次に出題する問題に決定する決定部と、
   を有することを特徴とする出題問題決定装置。
6. 問題に対する解答の入力を受け付けると、問題と該問題の教科との対応関係を示す情報と、問題と該問題の種別との対応関係を示す情報と、を記憶する記憶部を参照して、前記解答の入力を受け付けた前記問題と異なる教科で、前記解答の入力を受け付けた前記問題と同じ種別の問題を抽出する処理と、
   抽出した前記問題を次に出題する問題に決定する処理と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

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