JP2017161784A - Learning support program, learning support device, and learning support method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、学習支援プログラム、学習支援装置及び学習支援方法に関する。 The present invention relates to a learning support program, a learning support apparatus, and a learning support method.
近年、小中学校等の教育現場では、生徒に配布したタブレット型コンピュータ等を活用した学習が行われ始めている。 In recent years, in educational sites such as elementary and junior high schools, learning using tablet computers distributed to students has begun.
具体的には、例えば、宿題を電子学習教材とし、生徒には、自宅等に持ち帰ったタブレット型コンピュータ等の端末装置を用いて、自宅等で宿題の電子学習教材に取り組ませる、といった活用の仕方が既に知られている。 Specifically, for example, homework is used as an electronic learning material, and students are allowed to work on homework electronic learning material at home using a terminal device such as a tablet computer brought home. Is already known.
また、従来から、クラス単位で学習内容の理解度を向上させるための手法として、教師が、授業等で取り組んだ学習内容から多くの生徒が間違えた問題や、解答するまでに多くの時間を費やした問題、すなわち、多くの生徒の理解の定着が浅かった問題を抽出し、生徒達に実施させる手法が知られている。 In addition, as a method for improving the level of understanding of learning content on a class-by-class basis, teachers spend a lot of time to answer questions and answers that many students have made mistakes from learning content that they worked on in class. There is known a technique for extracting the problems that have not been well-understood by many students, and causing the students to implement them.
例えば、従来では、自習者の演習結果により、誤操作や目標終了時間よりも終了時間が遅い演習を抽出して再度実行させる技術が開示されている。また、従来では、解答にかかった時間を計測して、解答時間が所定値以上であると判定された問題を再度出力する技術が開示されている。 For example, conventionally, a technique is disclosed in which an exercise with an end time later than an erroneous operation or a target end time is extracted and executed again based on the self-study exercise results. Conventionally, a technique has been disclosed in which the time taken for an answer is measured, and the problem for which the answer time is determined to be a predetermined value or more is output again.
従来における、クラス単位での学習内容の理解度を向上させる手法では、教師が生徒毎の学習内容の理解度を把握していることが前提となる。しかしながら、生徒が端末装置を自宅等に持ち帰って個別に学習を行った場合、生徒が問題に取り組んだ時間や、正解するまで解答を繰り返した回数等を教師に把握させることができず、教師に各生徒の学習内容の理解度を把握させることが困難になる。 In the conventional method for improving the understanding level of learning content in class units, it is assumed that the teacher knows the understanding level of learning content for each student. However, if the student takes the terminal device home, etc., and learns individually, the teacher cannot grasp the time when the student worked on the problem, the number of times the answer was repeated until the correct answer, etc. It becomes difficult to make each student understand the level of understanding of the learning content.
このため、生徒が個別に学習を行った場合には、理解度の浅い問題を抽出し、学習を行ったクラス全体での学習内容の理解度の向上を図ることが困難になる。 For this reason, when a student individually learns, it is difficult to extract a problem with a low level of understanding and to improve the level of understanding of the learning content in the entire class that has been learned.
また、従来において開示された技術では、生徒毎に理解が浅い問題を抽出し、繰り返し行わせることはできるが、複数人全体において理解度が浅い問題を抽出し、複数人全体に対して抽出した問題を繰り返し行わせることはできない。 In addition, with the techniques disclosed in the past, it is possible to extract a problem that is not well understood for each student and repeat it. However, a problem that is poorly understood by multiple persons is extracted and extracted for the entire multiple persons. The problem cannot be repeated.
1つの側面では、本発明は、学習内容の理解度の向上を図ることを目的としている。 In one aspect, the present invention aims to improve the understanding of learning content.
一様態によれば、複数の設問を含む第一の学習内容情報が配信された複数の端末装置のそれぞれから、設問毎の解答時間と解答回数とを含む学習履歴情報を取得して、前記設問毎に前記解答時間と前記解答回数とを集計する処理と、集計した結果に基づき、前記第一の学習内容情報から、前記複数の端末装置に対する再配信の対象と判定した設問を含む第二の学習内容情報を抽出する処理と、前記第二の学習内容情報を記憶装置に格納する処理と、をコンピュータに実行させる。 According to one aspect, learning history information including an answer time and an answer count for each question is obtained from each of the plurality of terminal devices to which the first learning content information including a plurality of questions is distributed, and the question A second process including a process for counting the answer time and the number of answers for each time, and a question that is determined as a redistribution target for the plurality of terminal devices from the first learning content information based on the totaled result. A computer is caused to execute processing for extracting learning content information and processing for storing the second learning content information in a storage device.
上記各処理は、上記各処理を実現する機能部、上記各処理を手順としてコンピュータにより実行させる方法、プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体とすることもできる。 Each of the above processes may be a functional unit that realizes each of the above processes, a method of causing each computer to execute each of the processes as a procedure, and a computer-readable storage medium that stores the program.
学習内容の理解度の向上を図ることができる。 Improve the level of understanding of the learning content.
(第一の実施形態)
以下に、図面を参照して実施形態について説明する。図1は、第一の実施形態の学習支援システムのシステム構成の一例を説明する図である。
(First embodiment)
Embodiments will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a system configuration of the learning support system according to the first embodiment.
本実施形態の学習支援システム100は、学習支援サーバ200と、端末装置300−1、300−2、・・・、300−N、端末装置400と、を有する。
The
本実施形態の学習支援システム100において、学習支援サーバ200は、端末装置300−1、300−2、・・・、300−Nに対して、電子学習教材を配信する。端末装置300−1、300−2、・・・、300−Nのそれぞれにおいて、各端末装置の利用者により、電子学習教材を用いた学習が行われる。電子学習教材は、例えば端末装置400において作成され、学習支援サーバ200へ格納される。
In the
本実施形態の学習支援システム100は、例えば小中学校等における教育に用いられるものであり、端末装置300−1、300−2、・・・、300−Nは、主に生徒が使用する。したがって、以下の実施形態の説明では、端末装置300−1、300−2、・・・、300−Nを生徒端末300−1、300−2、・・・、300−Nと呼ぶ。また、以下の説明では、生徒端末300−1、300−2、・・・、300−Nのそれぞれを区別しない場合には、生徒端末300−1、300−2、・・・、300−Nを単に生徒端末300と呼ぶ。
The
また、本実施形態の端末装置400は、主に教師が使用するものである。したがって、以下の実施形態の説明では、端末装置400を教師端末400と呼ぶ。
The
また、本実施形態では、学習支援サーバ200から生徒端末300に配信される電子学習教材を、学習内容と呼ぶ。また、本実施形態では、生徒が、学習内容が配信された生徒端末300を自宅等に持ち帰り、この学習内容に取り組むことを、「持ち帰り学習」と呼ぶ。
In the present embodiment, the electronic learning material distributed from the
本実施形態の学習支援サーバ200は、生徒データベース210、学習内容データベース220、学習履歴データベース230、閾値データベース240、集計データベース250、学習支援処理部260を有する。生徒データベース210には、学習を行う生徒に関する情報が格納される。学習内容データベース220には、生徒端末300に配信される電子内容が格納される。学習履歴データベース230は、生徒毎の学習内容に対する取り組みの結果(学習の履歴)を示す情報が格納される。閾値データベース240は、問題の抽出の判定に用いられる閾値が格納されている。集計データベース250は、学習履歴を集計した結果が格納される。
The
本実施形態の学習支援処理部260は、持ち帰り学習において、生徒毎の生徒端末300から、学習内容に対する取り組みの結果を示す情報を集計し、集計結果に基づき、学習内容に含まれる設問の中に、学習内容に取り組んだ生徒達の理解が定着していないと判定された問題があるか否かを判定する。そして、定着していないと判定された問題がある場合、学習支援処理部260は、該当する設問を、学習内容の理解度を向上させるための新たな学習内容として、学習内容データベース220に登録する。
In the take-out learning, the learning
尚、本実施形態における、学習内容に対する取り組みの結果を示す情報とは、設問毎の生徒の理解度を示す情報と同義であり、学習内容に含まれる設問毎の解答時間、正解するまでに解答を繰り返した回数等を含む。 In this embodiment, the information indicating the result of the approach to the learning content is synonymous with the information indicating the degree of understanding of the student for each question, and the answer time for each question included in the learning content is the answer before the answer is correct. Including the number of repetitions.
本実施形態の生徒端末300は、学習処理部310を有する。学習処理部310は、教師端末400により学習支援サーバ200に格納された学習内容を用いた学習を生徒端末300の利用者である生徒に行わせる。
The
また、学習処理部310は、学習支援サーバ200において登録された、学習内容の理解度を向上させるための新たな学習内容を用いた学習を生徒端末300の利用者である生徒に行わせる。
In addition, the
以上のように、本実施形態では、生徒毎の学習内容に対する取り組みの結果を示す情報を集計した結果に基づき、再度生徒全員に実施させる設問を抽出する。このため、本実施形態によれば、学習内容に取り組んだ生徒全員の学習内容に対する理解度の底上げを図ることができる。 As described above, in the present embodiment, questions to be performed by all the students are extracted again based on the result of totaling information indicating the results of the efforts for the learning contents for each student. For this reason, according to the present embodiment, it is possible to raise the level of understanding of the learning content of all the students who have worked on the learning content.
以下に、本実施形態の学習支援サーバ200について説明する。図2は、学習支援サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。
Below, the
本実施形態の学習支援サーバ200は、例えばタブレット型のコンピュータであり、それぞれバスBで相互に接続されている入力装置21、出力装置22、ドライブ装置23、補助記憶装置24、メモリ装置25、演算処理装置26及びインターフェース装置27を含む。
The
入力装置21は、各種の情報を入力するためのものであり、例えばキーボードやマウス等で実現される。出力装置22は、各種の情報を出力するためのものであり、例えばディスプレイ等により実現される。インターフェース装置27は、モデム、LANカード等を含み、ネットワークに接続する為に用いられる。
The
学習支援プログラムは、学習支援サーバ200を制御する各種プログラムの少なくとも一部である。学習支援プログラムは例えば記憶媒体28の配布やネットワークからのダウンロードなどによって提供される。学習支援プログラムを記録した記憶媒体28は、CD−ROM、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的、電気的或いは磁気的に記録する記憶媒体、ROM、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記憶媒体を用いることができる。
The learning support program is at least a part of various programs that control the
また、学習支援プログラムは、学習支援プログラムを記録した記憶媒体28がドライブ装置23にセットされると記憶媒体28からドライブ装置23を介して補助記憶装置24にインストールされる。ネットワークからダウンロードされた学習支援プログラムは、インターフェース装置27を介して補助記憶装置24にインストールされる。
The learning support program is installed from the
補助記憶装置24は、インストールされた学習支援プログラムを格納すると共に、必要なファイル、データ等を格納する。メモリ装置25は、コンピュータの起動時に補助記憶装置24から学習支援プログラムを読み出して格納する。そして、演算処理装置26はメモリ装置25に格納された学習支援プログラムに従って、後述するような各種処理を実現している。
The
また、本実施形態の学習支援サーバ200は、例えばタブレット型のコンピュータ等であっても良い。その場合、入力装置21と出力装置22の代わりに、表示機能を有するタッチパネル等の表示操作装置を有していても良い。尚、本実施形態の生徒端末300と教師端末400は、一般のタブレット型のコンピュータ等であり、そのハードウェア構成は、図2に示す学習支援サーバ200と同様であるから、説明を省略する。
Further, the
次に、図3乃至図7を参照し、本実施形態の学習支援サーバ200の有する各データベースについて説明する。以下の説明する各データベースは、例えば学習支援サーバ200の補助記憶装置24やメモリ装置25等に設けられても良い。
Next, each database included in the
図3は、第一の実施形態の生徒データベースの一例を示す図である。本実施形態の生徒データベース210は、情報の項目として、生徒IDと、生徒名とを有し、両者が対応付けられている。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a student database according to the first embodiment. The
項目「生徒ID」の値は、生徒を識別するための識別子を示す。本実施形態では、各生徒の生徒端末300には、生徒IDが付与されている。したがって、以下の説明では、生徒IDは、生徒端末300を識別するための識別子でもある。項目「生徒名」の値は、生徒の氏名を示す。
The value of the item “student ID” indicates an identifier for identifying a student. In this embodiment, a student ID is assigned to the
図3では、例えば、生徒ID「1001」の生徒は氏名「AAA」であり、生徒ID「1002」の生徒は氏名「BBB」であることがわかる。 In FIG. 3, for example, the student with the student ID “1001” has the name “AAA”, and the student with the student ID “1002” has the name “BBB”.
以下の説明では、項目「生徒ID」の値と、項目「生徒ID」と対応する他の項目の値とを含む情報を、生徒情報と呼ぶ。本実施形態の生徒情報は、言い換えれば、生徒端末300の利用者情報である。
In the following description, information including the value of the item “student ID” and the values of other items corresponding to the item “student ID” is referred to as student information. In other words, the student information of this embodiment is user information of the
図4は、第一の実施形態の学習内容データベースの一例を示す図である。本実施形態の学習内容データベース220は、情報の項目として、学習ID、設問ID、設問内容、正解を有する。学習内容データベース220において、項目「学習ID」と、他の項目とが対応付けられている。以下の説明では、学習内容データベース220において、項目「学習ID」の値と、その他の項目の値とを含む情報を学習内容情報と呼ぶ。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a learning content database according to the first embodiment. The learning
項目「学習ID」の値は、学習内容を識別する識別子を示す。項目「設問ID」の値は、学習内容に含まれる設問を識別する識別子を示す。項目「設問内容」の値は、設問の内容を示す。項目「正解」の値は、設問の正解を示す。 The value of the item “learning ID” indicates an identifier for identifying learning contents. The value of the item “question ID” indicates an identifier for identifying a question included in the learning content. The value of the item “question content” indicates the content of the question. The value of the item “correct answer” indicates the correct answer of the question.
図4では、学習ID「0001−1」の学習内容において、設問ID「001」の設問は、「一期 会」の空欄に入る文字を問う設問であり、正解が「一」であることを示している。 In FIG. 4, in the learning content of learning ID “0001-1”, the question with question ID “001” is a question that asks for a character that falls in the blank of “First Session”, and the correct answer is “one”. Show.
尚、図4では、学習内容データベース220において、解答の正解が1つである設問が格納された例を示したが、これに限定されない。学習内容データベース220に格納される設問は、例えば論述形式等であっても良い。このような場合には、正解のパターンが数多く存在するため、学習内容情報に項目「正解」の値を含まなくても良い。
Although FIG. 4 shows an example in which a question with one correct answer is stored in the
図5は、第一の実施形態の学習履歴データベースの一例を示す図である。本実施形態の学習履歴データベース230は、情報の項目として、学習ID、設問ID、生徒ID、実施回数、解答時間を有し、各項目が対応付けられている。以下の説明では、学習履歴データベース230の有する各項の値を含む情報を、学習履歴情報と呼ぶ。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a learning history database according to the first embodiment. The learning
項目「実施回数」の値は、生徒端末300において、設問の正解が入力されるまでに解答が入力された回数を示す。言い換えれば、項目「実施回数」の値は、生徒端末300において、設問に対して正解するまでに解答を繰り返した回数(解答回数)を示す。尚、学習内容情報に項目「正解」の値を含まない場合には、項目「実施回数」の値は、全て「1」となる。
The value of the item “number of times of execution” indicates the number of times the answer is input before the correct answer of the question is input in the
項目「解答時間」の値は、生徒端末300において、設問の解答画面が表示されてから、設問の正解が入力されるまでの時間を示す。
The value of the item “answer time” indicates the time from when the question answer screen is displayed on the
図5では、学習ID「0001−1」の学習内容において、設問ID「001」の設問に対し、生徒ID「1002」の生徒は、正解するまでに解答を2回繰り返しており、正解が入力されるまでに18秒かかったことがわかる。つまり、生徒ID「1002」の生徒は、学習ID「0001−1」の学習内容において、設問ID「001」の設問に正解するまでに、18秒かかって2回解答を入力し直したことがわかる。 In FIG. 5, in the learning content of learning ID “0001-1”, for the question of question ID “001”, the student of student ID “1002” repeats the answer twice before answering correctly, and the correct answer is input. You can see that it took 18 seconds. In other words, the student with the student ID “1002” re-inputs the answer twice in 18 seconds until the answer to the question with the question ID “001” is correctly answered in the learning content with the learning ID “0001-1”. Recognize.
図6は、第一の実施形態の閾値データベースの一例を示す図である。本実施形態の閾値データベース240は、情報の項目として、項目と閾値とを有し、それぞれが対応付けられている。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the threshold database according to the first embodiment. The
項目「項目」の値は、閾値を用いて判定する項目を示す。項目「閾値」の値は、設問を抽出するか否かの判定に用いられる閾値を示す。 The value of the item “item” indicates an item to be determined using a threshold value. The value of the item “threshold value” indicates a threshold value used for determining whether to extract a question.
図6では、項目「実施回数」の閾値が1.5回であり、項目「解答時間」の閾値が20秒である。 In FIG. 6, the threshold value of the item “number of executions” is 1.5 times, and the threshold value of the item “answer time” is 20 seconds.
図7は、第一の実施形態の集計データベースの一例を示す図である。本実施形態の集計データベース250は、情報の項目として、学習ID、設問ID、平均実施回数、平均解答時間を有し、それぞれの項目が対応付けられている。以下の説明では、集計データベース250において、項目「学習ID」の値と、その他の項目の値とを含む情報を集計情報と呼ぶ。
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a summary database according to the first embodiment. The
項目「平均実施回数」の値は、学習履歴データベース230における、対応する設問IDの設問の実施回数の平均値を示す。項目「平均解答時間」の値は、学習履歴データベース230における、対応する設問IDの設問の解答時間の平均値を示す。
The value of the item “average number of executions” indicates the average value of the number of executions of the question with the corresponding question ID in the
図7では、学習ID「0001」の学習内容において、設問ID「001」の設問の平均実施回数は、1.3333回であり、平均解答時間は12.5秒であることがわかる。 In FIG. 7, in the learning content of the learning ID “0001”, the average number of times the question with the question ID “001” is 1.3333 times, and the average answer time is 12.5 seconds.
次に、図8を参照して、本実施形態の学習支援サーバ200と生徒端末300の機能について説明する。図8は、第一の実施形態の学習支援サーバと生徒端末の機能構成を説明する図である。
Next, functions of the
始めに、学習支援サーバ200の機能構成について説明する。本実施形態の学習支援サーバ200は、学習支援処理部260を有する。学習支援処理部260は、学習支援サーバ200の演算処理装置26がメモリ装置25等に格納された学習支援処理プログラムを実行することで実現される。
First, the functional configuration of the
本実施形態の学習支援処理部260は、集計部261、閾値判定部262、設問抽出部263、ID生成部264、設問登録部265、データベース更新部266を有する。
The learning
本実施形態の集計部261は、学習履歴データベース230における学習履歴情報の集計指示を受け付けて、学習履歴データベース230における設問毎の実施回数と解答時間とを集計し、集計情報として集計データベース250へ格納する。集計部261に対する集計指示の詳細は後述する。
The totaling
閾値判定部262は、集計部261による設問毎の集計情報と、閾値データベース240とを参照し、設問毎に、平均実施回数と平均解答時間のそれぞれについて、対応する閾値を超えているか否かを判定する。
The
設問抽出部263は、閾値判定部262において、平均実施回数又は平均解答時間の何れか、又は両方が対応する閾値を超えていると判定された集計情報に含まれる学習ID及び設問IDと、学習ID及び設問IDが一致する学習内容情報を、学習内容データベース220から抽出する。
The
ID生成部264は、設問抽出部263により抽出された学習内容情報に含まれる学習IDを、新たな学習IDとし、新たに付与した学習IDを含む学習内容情報とする。本実施形態の学習IDは、対応する学習内容の実施回数を示す値を含むものとした。
The
設問登録部265は、ID生成部264により付与された学習IDを含む学習内容情報を学習内容データベース220へ登録(格納)させる。
The
本実施形態において、設問登録部265により登録される、ID生成部264により付与された学習IDを含む学習内容情報は、生徒端末300へ配信される対象となる学習内容情報である。したがって、本実施形態の設問抽出部263は、生徒端末300へ再配信される学習内容情報を抽出している。
In the present embodiment, the learning content information registered by the
データベース更新部266は、生徒端末300から学習履歴情報を取得すると、学習履歴データベース230を更新する。
When the
次に、生徒端末300の機能構成について説明する。本実施形態の生徒端末300は、学習処理部310を有する。学習処理部310は、生徒端末300の演算処理装置がメモリ装置等に格納された学習プログラムを実行することで実現される。尚、学習プログラムは、例えば学習支援サーバ200から生徒端末300にダウンロードされても良い。
Next, the functional configuration of the
本実施形態の学習処理部310は、入力受付部311、学習内容取得部312、表示制御部313、時間計測部314、正誤判定部315、学習履歴送信部316を有する。
The
入力受付部311は、生徒端末300に対する入力を受け付ける。具体的には、入力受付部311は、生徒端末300において設問に対する解答の入力を受け付ける。また、入力受付部311は、学習内容の選択を受け付ける。
The
学習内容取得部312は、選択された学習内容と対応する学習内容情報を取得する。表示制御部313は、取得した学習内容情報に基づき、設問の解答画面を生徒端末300に表示させる。
The learning
時間計測部314は、生徒端末300において、設問の解答画面が表示されてから、正解が入力されるまでの時間を計測する。
The
正誤判定部315は、取得した学習内容情報を参照し、入力された解答が正誤の判定を行うか否かを判定する。具体的には、正誤判定部315は、取得した学習内容情報に、項目「正解」の値が含まれる場合には、正誤の判定を行うものとし、項目「正解」の値が含まれない場合には、正誤の判定を行わないものとする。
The
また、正誤判定部315は、正誤の判定を行うものと判定された場合に、入力された解答が正解であるか否かの判定を行う。
In addition, the
学習履歴送信部316は、生徒端末300における学習内容に対する取り組みの結果を示す学習履歴情報を送信する。具体的には、生徒端末300は、設問毎に、正解するまでに解答を繰り返した回数と、時間計測部314により計測した時間と、学習ID、設問ID、生徒IDと対応付けて学習履歴情報とし、この学習履歴情報を学習支援サーバ200へ送信する。
The learning
次に、図9及び図10を参照し、本実施形態の学習支援サーバ200と生徒端末300の動作について説明する。始めに、図9を参照して生徒端末300の動作について説明する。
Next, operations of the
図9は、第一の実施形態の生徒端末の動作を説明するフローチャートである。本実施形態の生徒端末300は、学習処理部310の入力受付部311により、取り組みの対象となる学習IDの入力を受け付ける(ステップS901)。続いて、学習処理部310は、学習内容取得部312により、入力された学習IDと対応する学習内容情報を取得し、表示制御部313により、設問を含む解答画面を表示させる(ステップS902)。
FIG. 9 is a flowchart for explaining the operation of the student terminal according to the first embodiment. The
続いて、学習処理部310は、時間計測部314により時間の計測を開始する(ステップS903)。続いて、入力受付部311は、解答の入力を受け付ける(ステップS904)。続いて学習処理部310は、時間計測部314による時間の計測を終了する(ステップS905)。
Subsequently, the
次に、学習処理部310は、正誤判定部315により、入力された解答の正誤の判定を行うか否かを判定する(ステップS906)。具体的には、正誤判定部315は、ステップS902で表示された設問を含む学習内容情報に、項目「正解」の値が含まれるか否かを判定している。
Next, the
ステップS906において、正誤の判定を行わないと判定された場合、学習処理部310は、後述するステップS909へ進む。
If it is determined in step S906 that correct / incorrect determination is not performed, the
ステップS906において、正誤の判定を行うと判定された場合、学習処理部310は、正誤判定部315により、解答が正解であるか否かを判定する正誤判定を行う(ステップS907)。
If it is determined in step S906 that correct / incorrect determination is to be performed, the
続いて、学習処理部310は、正誤判定部315による正誤判定の結果、解答が正解でなかった場合(ステップS908)、ステップS903に戻る。また、学習処理部310は、解答が正解であった場合、取得した学習内容情報に含まれる全ての設問に対して解答を受け付けたか否かを判定する(ステップS909)。
Subsequently, if the answer is not correct as a result of the correctness determination by the correctness determination unit 315 (step S908), the
ステップS909において、全ての設問に対して解答を受け付けていない場合、学習処理部310は、ステップS902へ戻り、次の設問を含む解答画面を表示させる。
If it is determined in step S909 that answers have not been received for all questions, the
ステップS909において、全ての設問に対して解答を受け付けた場合、学習処理部310は、学習履歴送信部316により、学習履歴情報を学習支援サーバ200へ送信し(ステップS910)、処理を終了する。具体的には、学習履歴送信部316は、設問毎に、解答が入力された回数と、解答画面が表示されてから正解が入力されるまでの時間と、設問IDと、生徒IDと、学習IDとを対応付けた学習履歴情報を学習支援サーバ200へ送信する。学習支援サーバ200において、学習履歴情報は、学習履歴データベース230に格納される。
In step S909, when answers to all questions are received, the
次に、図10を参照して、本実施形態の学習支援サーバ200の処理について説明する。図10は、第一の実施形態の学習支援サーバの動作を説明するフローチャートである。
Next, processing of the
本実施形態の学習支援サーバ200の学習支援処理部260は、集計指示を受け付けると(ステップS1001)、集計部261により、学習履歴データベース230から、全生徒の項目「実施回数」の値と、項目「解答時間」の値とを取得する(ステップS1002)。
When the learning
ここで、本実施形態の学習支援処理部260に対する集計指示について説明する。本実施形態の集計指示は、例えば教師端末400において、教師により行われても良い。この場合、学習支援サーバ200は、教師端末400において入力された集計指示を受け付ける。
Here, a totaling instruction to the learning
また、本実施形態の集計指示は、例えば学習支援サーバ200が所定の時刻となったことを検知したときに、学習支援処理部260に対して行われても良い。
Further, the aggregation instruction according to the present embodiment may be given to the learning
教師端末400において集計指示がなされる場合とは、例えば、教師が学習内容に取り組むように複数の生徒に指導を行い、複数の生徒による学習が終了した後に、教師が、理解度の浅い問題を抽出しようとしたとき等である。
When the
より具体的には、例えば、前日の授業で宿題とした学習内容の復習を、次の日の授業で行う場合等である。この場合、教師は、学習支援サーバ200に対して集計指示を行い、理解度の浅い問題を抽出して再度生徒に取り組ませることができ、クラス全体での学習内容に対する理解度の底上げを図ることができる。
More specifically, for example, a case where a review of the learning content set as the homework in the class of the previous day is performed in the class of the next day. In this case, the teacher can give a totaling instruction to the
また、集計指示が所定の時刻に行われる場合とは、例えば教師が予め集計を行う時刻を設定した場合等である。本実施形態では、例えば、集計を行う時刻を毎朝8時等、授業が始まる前の時間に設定しておけば、毎朝決まった時刻に、前日の学習内容の復習を行うための教材(学習内容)が授業前に準備されることになる。 Further, the case where the totaling instruction is given at a predetermined time is, for example, a case where the teacher sets the time for totaling in advance. In the present embodiment, for example, if the time for aggregation is set to a time before the start of the class, such as 8 o'clock every morning, a learning material (learning content) for reviewing the previous day's learning content at a predetermined time every morning ) Will be prepared before class.
次に、学習支援処理部260は、集計部261により、設問毎に平均実施回数と平均解答時間とを算出し、集計データベース250へ格納する(ステップS1003)。
Next, the learning
尚、本実施形態では、集計部261は、取得した実施回数と解答時間から、平均実施回数と平均解答時間とを算出するものとしたが、これに限定されない。集計部261は、例えば取得した実施回数と解答時間のそれぞれから、最小値と最大値を除外した後に、平均実施回数と平均解答回数のそれぞれを算出しても良い。
In the present embodiment, the
続いて、学習支援処理部260は、閾値判定部262により、設問の平均実施回数が閾値データベース240の項目「実施回数」と対応する閾値を超えているか否か(閾値より大きいか否か)を判定する(ステップS1004)。ステップS1004において、閾値を超えていない(閾値以下)場合、学習支援処理部260は、後述するステップS1006へ進む。
Subsequently, the learning
ステップS1004において、閾値を超えている場合、学習支援処理部260は、設問抽出部263により、該当する設問を抽出する(ステップS1005)。具体的には、設問抽出部263は、学習内容データベース220から、閾値と比較された平均実施回数と対応する学習ID及び設問IDを含む学習内容情報を、生徒端末300に対する再配信の対象となる学習内容情報として、抽出する。
In step S1004, when the threshold value is exceeded, the learning
次に、学習支援処理部260は、閾値判定部262により、設問の平均解答時間が閾値データベース240の項目「解答時間」と対応する閾値を超えているか否かを判定する(ステップS1006)。ステップS1006において、閾値を超えていない場合、学習支援処理部260は、後述するステップS1008へ進む。
Next, the learning
ステップS1006において、閾値を超えている場合、学習支援処理部260は、設問抽出部263により、該当する設問を抽出する(ステップS1007)。具体的には、設問抽出部263は、学習内容データベース220から、閾値と比較された平均解答時間と対応する学習ID及び設問IDを含む学習内容情報を抽出する。
If the threshold value is exceeded in step S1006, the learning
続いて学習支援処理部260は、全ての設問に対して処理をステップS1007までの処理を終了したか否かを判定する(ステップS1008)。ステップS1008において、全ての設問に対して処理が終了していない場合、学習支援処理部260は、ステップS1003へ戻る。
Subsequently, the learning
ステップS1008において、全ての設問に対して処理が終了した場合、学習支援処理部260は、ID生成部264により、新たな学習IDを生成する(ステップS1009)。具体的には、ID生成部264は、抽出された学習内容情報に含まれる学習IDが示す学習内容の実施回数を示す学習IDを新たに生成する。
In step S1008, when the processing is completed for all questions, the learning
次に、学習支援処理部260は、設問登録部265により、抽出された学習内容情報を新たな学習IDに対応付けて、学習内容データベース220に格納し(ステップS1010)、処理を終了する。
Next, the learning
次に、図11及び図12を参照し、本実施形態の生徒端末300の動作と学習支援サーバ200の動作について、具体的に説明する。
Next, with reference to FIGS. 11 and 12, the operation of the
図11は、第一の実施形態における生徒端末の表示例を示す第一の図である。図11(A)に示す画面111−1は、学習ID「0001−1」、設問ID「001」の設問の解答画面の例を示す。図11(B)に示す画面111−2は、学習ID「0001−1」、設問ID「002」の設問の解答画面の例を示す。 FIG. 11 is a first diagram illustrating a display example of a student terminal according to the first embodiment. A screen 111-1 shown in FIG. 11A shows an example of an answer screen for the question with the learning ID “0001-1” and the question ID “001”. A screen 111-2 illustrated in FIG. 11B illustrates an example of an answer screen for a question with a learning ID “0001-1” and a question ID “002”.
画面111−1、画面111−2のそれぞれには、設問に対する解答を入力する解答欄112−1、112−2、正誤判定を要求するボタン113−1、113−2、次の設問の解答画面に遷移させるボタン114−1、114−2が表示される。 Each of the screens 111-1 and 111-2 includes answer fields 112-1 and 112-2 for inputting an answer to the question, buttons 113-1 and 113-2 for requesting correct / incorrect determination, and an answer screen for the next question. Buttons 114-1 and 114-2 to be changed to are displayed.
本実施形態の生徒端末300において、学習処理部310は、例えば画面111−1が生徒端末300に表示されてから、ボタン114−1が操作されるまでの時間を、学習ID「0001−1」、設問ID「001」の設問に対する解答時間として計測する。
In the
また、本実施形態の学習処理部310は、ボタン113−1が操作されて正誤判定を行った結果、解答が正解でなかった場合、解答欄112−1に入力された解答を消去して解答欄112−1を再度空欄にしても良い。本実施形態では、解答欄112−1に解答が入力された回数を、解答の実施回数としてカウントしても良い。
In addition, the
また、本実施形態では、ボタン113−1が操作されて正誤判定が行われた結果、解答が正解であったとき、ボタン114−1に対する操作を行えるようにしても良い。 Further, in the present embodiment, when the answer is correct as a result of the correct determination made by operating the button 113-1, the button 114-1 may be operated.
図12は、学習支援サーバの動作を具体的に説明する図である。図12は、学習内容データベース220において、新たな学習IDと対応付けられた学習内容情報が登録された例を示している。以下に、新たな学習IDと対応付けられた学習内容情報を登録する処理について、具体的には説明する。
FIG. 12 is a diagram for specifically explaining the operation of the learning support server. FIG. 12 shows an example in which learning content information associated with a new learning ID is registered in the
本実施形態の学習内容データベース220には、複数の設問を有する学習ID「0001」の学習内容が格納されている(図4参照)。また、学習ID「0001−1」の学習内容に対して各生徒が取り組んだ結果が学習履歴データベース230に格納されている(図5参照)。
The learning
学習支援サーバ200は、学習履歴情報の集計指示を受け付けると、学習履歴データベース230の実施回数と解答時間を設問ID毎に集計し、設問ID毎の平均実施回数と平均解答時間を集計データベース250に格納する。
When the
集計データベース250では、学習ID「0001−1」の学習内容において、設問ID「001」の設問の平均実施回数は1.3333回であり、平均解答時間は12.5秒である。また、学習ID「0001−1」の学習内容において、設問ID「002」の設問の平均実施回数は2.0回であり、平均解答時間は12秒である(図7)。
In the
学習支援サーバ200は、学習履歴データベース230の集計が完了すると、閾値データベース240を参照し、設問毎の平均実施回数と平均解答時間とが閾値を超えているか否かを判定する。
When the
本実施形態では、平均実施回数の閾値は1.5回であり、平均解答時間の閾値は20秒である(図6参照)。 In the present embodiment, the threshold for the average number of executions is 1.5, and the threshold for the average answer time is 20 seconds (see FIG. 6).
よって、学習支援サーバ200は、集計データベース250において、平均実施回数が2.0回であり、閾値1.5回を上回る設問ID「002」を抽出し、学習内容データベース220から学習ID「0001−1」、設問ID「002」を含む学習内容情報を抽出する。また、学習支援サーバ200は、集計データベース250において、平均解答時間が21.25秒であり、閾値20秒を上回る、設問ID「003」を抽出し、学習内容データベース220から学習ID「0001−1」、設問ID「003」を含む学習内容情報を抽出する。
Therefore, the
そして、学習支援サーバ200は、学習ID「0001−1」、設問ID「002」を含む学習内容情報の学習ID「0001−1」に対し、新たな学習ID「0001−2」を生成する。本実施形態では、学習ID「0001−」に続く値が、学習ID「0001」が示す学習内容を実施した回数を示す。
Then, the
例えば、学習ID「0001−1」は、学習ID「0001」が示す学習内容の1回目の実施の際に、生徒端末300に提供されることを示す。また、学習ID「0001−2」は、学習ID「0001」が示す学習内容の2回目の実施の際に、生徒端末300に提供されることを示す。
For example, the learning ID “0001-1” indicates that it is provided to the
学習支援サーバ200は、学習ID「0001−1」、設問ID「002」を含む学習内容情報の学習IDを、学習ID「0001−2」とした学習内容情報を新たに学習内容データベース220へ格納する。また、学習支援サーバ200は、学習ID「0001−1」、設問ID「003」を含む学習内容情報の学習IDを、学習ID「0001−2」とした学習内容情報を新たに学習内容データベース220へ格納する。
The
図12の学習内容データベース220−1は、新たに学習内容情報が格納された状態を示している。 The learning content database 220-1 in FIG. 12 shows a state in which learning content information is newly stored.
学習内容データベース220−1では、学習ID「0001−2」の学習内容221が格納されていることがわかる。
In the learning content database 220-1, it can be seen that the learning
学習内容221に含まれる設問は、学習ID「0001−1」の学習内容において、クラスの生徒達の学習履歴情報の集計結果に基づき、理解度が浅く、理解が定着していない設問と判定された設問である。言い換えれば、学習内容221に含まれる設問は、正解するために解答を繰り返した生徒が多かった設問や、解答するまでに時間がかかった生徒が多かった設問、又はその両方に該当する設問である。
The questions included in the
本実施形態では、例えば教師が学習ID「0001−1」の学習内容の復習として、学習内容221を全生徒に実施させることで、学習ID「0001−1」の学習内容において理解が定着していないと判定された設問を繰り返し生徒達に実施させることができる。
In the present embodiment, for example, as a review of the learning content of the learning ID “0001-1” by the teacher, the learning
したがって、本実施形態によれば、クラス全体での学習内容の理解度の向上を図ることができる。 Therefore, according to the present embodiment, it is possible to improve the understanding level of the learning content in the entire class.
以下に、図13を参照し、生徒端末300において繰り返し学習内容を実施させる場合について説明する。
Hereinafter, with reference to FIG. 13, a case where the learning content is repeatedly performed in the
図13は、第一の実施形態における生徒端末の表示例を示す第二の図である。図13(A)、図13(B)では、生徒端末300における学習IDの選択画面の例を示している。図13(A)に示す画面131−1は、学習ID「0001−1」の学習内容を選択させる画面の例を示す。図13(B)に示す画面131−2は、学習ID「0001−2」の学習内容を選択させる画面の例を示す。
FIG. 13 is a second diagram illustrating a display example of the student terminal according to the first embodiment. 13A and 13B show examples of learning ID selection screens on the
画面131−1では、学習ID「0001−1」の学習内容を選択させるボタン132−1が表示されている。生徒端末300は、ボタン132−1が操作されると、学習ID「0001−1」が付与された学習内容情報を含む学習内容を取得し、図9に示す処理を実行させる。
On the screen 131-1, a button 132-1 for selecting the learning content of the learning ID “0001-1” is displayed. When the button 132-1 is operated, the
そして、生徒端末300では、学習支援処理部260により、学習ID「0001−1」と対応する学習履歴情報の集計結果から、学習ID「0001−2」の学習内容情報を含む学習内容221が学習内容データベース220に格納されると、画面131−2のように、学習内容221を選択するボタン132−2が表示される。
In the
尚、画面131−2では、ボタン132−1は選択不可能な状態で表示される。したがって、画面131−2では、学習ID「0001−1」の学習内容の実施は終了していることがわかる。画面131−2において、ボタン132−2が選択されると、生徒端末300は、学習内容221を取得し、図9の処理を実行する。
On the screen 131-2, the button 132-1 is displayed in a state where it cannot be selected. Therefore, it can be seen on the screen 131-2 that the learning content of the learning ID “0001-1” has been completed. When the button 132-2 is selected on the screen 131-2, the
尚、本実施形態では、ID生成部264により生成される学習IDには、学習内容を実施した回数を示す値が含まれるものとしたが、これに限定されない。本実施形態のID生成部264により生成される学習IDは、前回実施した学習内容を示す学習IDと異なる学習IDであればよい。
In the present embodiment, the learning ID generated by the
尚、本実施形態では、学習支援処理部260において、抽出される設問がなくなるまで、学習履歴情報を集計し、実施させる学習内容を生成しても良い。具体的には、例えば、本実施形態の学習支援処理部260は、学習内容に含まれる設問において、正解するために解答を繰り返す生徒や、解答するまでに時間がかかる生徒がいなくなるまで、学習履歴情報を集計し、実施させる学習内容を生成する処理を繰り返しても良い。このように、学習内容を繰り返し実施させることで、設問に対する理解を定着させることができる。
In the present embodiment, the learning
例えば、本実施形態では、学習内容221の学習履歴情報が、学習履歴データベース230に格納され、集計指示がなされると、学習支援処理部260は、学習ID「0001−2」に含まれる設問毎に、平均実施回数と平均解答時間とを集計し、それぞれについて閾値との比較を行う。
For example, in the present embodiment, when the learning history information of the learning
そして、学習支援処理部260は、平均実施回数と平均解答時間の何れか一方又は両方が閾値を超えるとき、学習ID「0001−2」と、該当する設問IDとを含む学習内容情報の学習IDを「0001−3」とした学習内容情報を、新たに学習内容データベース220へ格納する。
Then, when one or both of the average number of executions and the average answer time exceed the threshold, the learning
すると、学習内容データベース220−1には、学習ID「0001−3」の学習内容が格納されることになる。教師は、学習ID「0001−3」の学習内容を生徒に実施させることで、1度目の復習として学習内容221を実施しても、まだ理解が十分に定着していなかった設問について、再度学習させることができる。
Then, the learning content of learning ID “0001-3” is stored in the learning content database 220-1. The teacher causes the student to perform the learning content of the learning ID “0001-3”, so that even if the learning
また、本実施形態では、学習支援サーバ200と教師端末400とをそれぞれ別の装置としたが、これに限定されない。教師端末400は、学習支援サーバ200を兼ねても良いし、学習支援サーバ200が教師端末400を兼ねても良い。
In the present embodiment, the
(第二の実施形態)
以下に図面を参照して第二の実施形態について説明する。第二の実施形態は、学習内容の実施回数に応じて閾値を変更する点が第一の実施形態と相違する。以下の第二の実施形態の説明では、第一の実施形態との相違点についてのみ説明し、第一の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第一の実施形態の説明で用いた符号を付与し、その説明を省略する。
(Second embodiment)
The second embodiment will be described below with reference to the drawings. The second embodiment is different from the first embodiment in that the threshold value is changed according to the number of times the learning content is performed. In the following description of the second embodiment, only differences from the first embodiment will be described, and those having the same functional configuration as the first embodiment will be used in the description of the first embodiment. The description is omitted.
図14は、第二の実施形態の学習支援システムのシステム構成の一例を説明する図である。 FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a system configuration of the learning support system according to the second embodiment.
本実施形態の学習支援システム100Aは、学習支援サーバ200Aを有する。学習支援サーバ200Aは、第一の実施形態の学習支援サーバ200の有する閾値データベース240の代わりに、閾値データベース240Aを有する。また、本実施形態の学習支援サーバ200Aは、学習支援処理部260Aを有する。
The
図15は、第二の実施形態の閾値データベースの一例を示す図である。本実施形態の閾値データベース240Aは、情報の項目として、項目、閾値1、閾値2、閾値3を有する。項目「閾値1」の値は、1回目に実施した学習内容に対応した閾値を示す。具体的には、例えば項目「閾値1」の値は、学習ID「0001−1」を実施した結果を示す学習履歴情報から集計した集計情報の平均実施回数及び平均解答時間と比較される値である。項目「閾値1」において、平均実施回数と対応する値は1.5回であり、平均解答時間と対応する値は20秒である。
FIG. 15 is a diagram illustrating an example of a threshold database according to the second embodiment. The
項目「閾値2」の値は、2回目に実施した学習内容に対応した閾値を示す。つまり、項目「閾値2」の値は、学習ID「0001−2」を実施した結果を示す学習履歴情報から集計した集計情報の平均実施回数及び平均解答時間と比較される値である。項目「閾値2」において、平均実施回数と対応する値は1.3回であり、平均解答時間と対応する値は18秒である。
The value of the item “
項目「閾値3」の値は、3回目に実施した学習内容に対応した閾値を示す。つまり、項目「閾値3」の値は、学習ID「0001−3」を実施した結果を示す学習履歴情報から集計した集計情報の平均実施回数及び平均解答時間と比較される値である。項目「閾値3」において、平均実施回数と対応する値は1.1回であり、平均解答時間と対応する値は15秒である。
The value of the item “
以上のように、本実施形態の閾値データベース240Aでは、学習履歴の集計を行う回数が多くなるにつれて、設問の抽出の際に用いる閾値が小さくなる。
As described above, in the
次に、図16を参照して本実施形態の学習支援サーバ200Aの機能構成について説明する。図16は、第二の実施形態の学習支援サーバの機能構成を説明する図である。
Next, a functional configuration of the
本実施形態の学習支援サーバ200Aは、学習支援処理部260Aを有する。本実施形態の学習支援処理部260Aは、第一の実施形態の学習支援処理部260の有する各部に加え、閾値取得部267を有する。
The
本実施形態の閾値取得部267は、集計情報に含まれる学習IDと、閾値データベース240Aとを参照し、閾値判定部262による判定に用いる閾値を取得する。
The
以下に、図17を参照して本実施形態の学習支援サーバ200Aの動作について説明する。図17は、第二の実施形態の学習支援サーバの動作を説明するフローチャートである。
Hereinafter, the operation of the
図17のステップS1701とステップS1702の処理は、図10のステップS1001とステップS1002の処理と同様であるから、説明を省略する。 The processing in step S1701 and step S1702 in FIG. 17 is the same as the processing in step S1001 and step S1002 in FIG.
ステップS1702に続いて、学習支援処理部260Aは、閾値取得部267により、学習履歴データベース230から、項目「実施回数」、「解答時間」の値を取得した学習履歴情報の学習IDと、閾値データベース240Aとを参照し、学習IDと対応する閾値を取得する(ステップS1703)。
Subsequent to step S1702, the learning
具体的には、閾値取得部267は、例えば項目「実施回数」、「解答時間」の値を取得した学習履歴情報の学習IDが、「0001−1」であった場合、閾値データベース240Aから項目「閾値1」の値を取得する。また、閾値取得部267は、例えば項目「実施回数」、「解答時間」の値を取得した学習履歴情報の学習IDが、「0001−2」であった場合、閾値データベース240Aから項目「閾値2」の値を取得する。
Specifically, for example, when the learning ID of the learning history information that acquired the values of the items “execution count” and “answer time” is “0001-1”, the
図17のステップS1704からステップS1711の処理は、図10のステップS1003からステップS1010までの処理と同様であるから、説明を省略する。 The processing from step S1704 to step S1711 in FIG. 17 is the same as the processing from step S1003 to step S1010 in FIG.
以上のように、本実施形態では、学習履歴情報の集計を行う回数に応じて設問の抽出の判定に用いる閾値を小さくする。つまり、本実施形態では、同じ学習内容に取り組む回数が多くなるにつれて、理解が定着していると判定されるためには、少ない実施回数及び短い解答時間で解答することが要求されるようになる。 As described above, in the present embodiment, the threshold used for the question extraction determination is reduced in accordance with the number of times the learning history information is aggregated. In other words, in the present embodiment, as the number of times of tackling the same learning content increases, it is required to answer with a small number of times of implementation and a short answer time in order to determine that the understanding is firmly established. .
例えば、通常は集計を行う度に学習内容から抽出される設問が少なくなることが想定されるが、何度集計を行っても、抽出される設問が減らない場合等には、クラス全体の理解度が浅い、クラス全体では標準的な理解をしているが特定の生徒の理解が極端に後れている等のことが推測される。また、例えば集計を行う度に抽出される設問が減少していく場合には、クラス全体の理解の定着が進んでいることが推測される。 For example, it is expected that the questions extracted from the learning content will usually decrease each time the data is collected. It is presumed that the level of the class is low, the class has a standard understanding, but the understanding of a specific student is extremely behind. For example, when the number of questions that are extracted each time data is collected decreases, it is assumed that the understanding of the entire class has been firmly established.
このように、本実施形態では、同じ学習内容に取り組む回数が多くなるにつれて、学習内容を理解していると判定される条件が厳しくなるため、生徒の理解度の向上の度合いを教師に把握させることができる。 In this way, in this embodiment, as the number of times of tackling the same learning content increases, the condition for determining that the learning content is understood becomes stricter, so the teacher understands the degree of improvement of the student's understanding level. be able to.
尚、本実施形態では、閾値データベース240Aの閾値が予め設定されているものとしたが、これに限定されない。閾値データベース240Aの閾値は、例えば教師により変更されても良し、学習IDが生成される度に、前回の学習に用いた閾値を参照して算出されるようにしても良い。
In the present embodiment, the threshold value of the
(第三の実施形態)
以下に図面を参照して第三の実施形態について説明する。第三の実施形態は、学習履歴情報の項目として、設問に対してヒントを参照したか否かを示す項目と、無解答で次の設問へ進んだか否かを示す項目と、解答の正誤を示す項目と、を追加した点が、第二の実施形態と相違する。よって、以下の第三の実施形態の説明では、第二の実施形態との相違点についてのみ説明し、第二の実施形態の説明と同様の機能構成を有するものには、第二の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
(Third embodiment)
The third embodiment will be described below with reference to the drawings. In the third embodiment, as items of learning history information, an item indicating whether or not a hint has been referred to a question, an item indicating whether or not an answer has been made to the next question, and whether or not the answer is correct The point which added the item to show differs from 2nd embodiment. Therefore, in the following description of the third embodiment, only differences from the second embodiment will be described, and those having the same functional configuration as the description of the second embodiment will be described in the second embodiment. The same reference numerals as those used in the description are given, and the description thereof is omitted.
図18は、第三の実施形態の学習支援システムのシステム構成の一例を説明する図である。 FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a system configuration of the learning support system according to the third embodiment.
本実施形態の学習支援システム100Bは、学習支援サーバ200Bと生徒端末300Aとを有する。本実施形態の学習支援サーバ200は、学習内容データベース220A、学習履歴データベース230A、閾値データベース240B、集計データベース250Aと、学習支援処理部260Bを有する。本実施形態の生徒端末300Aは、学習処理部310Aを有する。
The
以下に、図19乃至図22を参照し、本実施形態の学習支援サーバ200Bの有する各データベースについて説明する。
Below, with reference to FIG. 19 thru | or FIG. 22, each database which the
図19は、第三の実施形態の学習内容データベースの一例を示す図である。本実施形態の学習内容データベース220Aは、情報の項目として、学習内容データベース220の有する各項目に加え、項目「ヒント」を有する。
FIG. 19 is a diagram illustrating an example of a learning content database according to the third embodiment. The learning
項目「ヒント」の値は、対応する設問内容に対する解答を示唆する情報を示す。以下の説明では、項目「ヒント」の値となる情報をヒント情報と呼ぶ。 The value of the item “hint” indicates information that suggests an answer to the corresponding question content. In the following description, information that is the value of the item “hint” is referred to as hint information.
図20は、第三の実施形態の学習履歴データベースの一例を示す図である。本実施形態の学習履歴データベース230Aは、情報の項目として、学習履歴データベース230の有する各項目に加え、項目「ヒント参照有無」、「ギブアップ」、「正誤」を有する。
FIG. 20 is a diagram illustrating an example of a learning history database according to the third embodiment. The learning
項目「ヒント参照有無」の値は、対応する生徒IDの生徒端末300Aにおいて、対応する設問IDの設問内容に解答する際に、ヒント情報が参照されたか否かを示す。具体的には、項目「ヒント参照有無」の値が「1」の場合は、ヒント情報が参照されたことを示し、項目「ヒント参照有無」の値が「0」の場合は、ヒント情報が参照されなかったことを示す。
The value of the item “hint reference presence / absence” indicates whether or not the hint information is referred to when answering the question content of the corresponding question ID in the
項目「ギブアップ」の値は、対応する生徒IDの生徒端末300Aにおいて、対応する設問IDの設問内容に解答せずに、次の設問へ進んだか否かを示す。具体的には、項目「ギブアップ」の値は、後述するギブアップボタンが操作されたか否かを示す。具体的には、項目「ギブアップ」の値が「1」の場合は、ギブアップボタンが操作されたことを示し、項目「ギブアップ」の値が「0」の場合は、ギブアップボタンが操作されなかったことを示す。
The value of the item “Give Up” indicates whether or not the
項目「正誤」の値は、対応する生徒IDの生徒端末300Aにおいて入力された解答が正解であるか否かを示す。具体的には、項目「正誤」の値が「1」の場合は、解答が正解であることを示し、項目「正誤」の値が「0」の場合は、解答が誤答であることを示す。
The value of the item “correct / incorrect” indicates whether or not the answer input at the
以下の本実施形態の説明では、学習履歴データベース230Aにおいて、項目「設問ID」の値と、その他の項目の値とを含む情報を学習履歴情報と呼ぶ。言い換えれば、本実施形態の学習履歴情報は、設問毎に、ヒント情報が参照されたか否かを示す情報、ギブアップ操作がなされたか否かを示す情報、解答の正誤を示す情報を含む。
In the following description of the present embodiment, information including the value of the item “question ID” and the values of other items in the
図21は、第三の実施形態の閾値データベースの一例を示す図である。本実施形態の閾値データベース240Bは、閾値データベース240Aが有する項目「項目」の値に加え、項目「項目」の値として、「ヒント参照率」、「ギブアップ率」、「正解率」を含む。また、閾値データベース240Bでは、「ヒント参照率」、「ギブアップ率」、「正解率」のそれぞれに対して、閾値1、閾値2、閾値3が対応付けられている。
FIG. 21 is a diagram illustrating an example of a threshold database according to the third embodiment. The
本実施形態において、「ヒント参照率」、「ギブアップ率」、「正解率」のそれぞれに対応する閾値1は、学習履歴情報の1回目の集計の際に用いられる閾値である。また、「ヒント参照率」、「ギブアップ率」、「正解率」のそれぞれに対応する閾値2は、学習履歴情報の2回目の集計の際に用いられる閾値である。また、「ヒント参照率」、「ギブアップ率」、「正解率」のそれぞれに対応する閾値3は、学習履歴情報の3回目の集計の際に用いられる閾値である。
In the present embodiment, the
図22は、第三の実施形態の集計データベースの一例を示す図である。本実施形態の集計データベース250Aは、集計データベース250の有する各項目に加え、情報の項目として、項目「ヒント参照率」、「ギブアップ率」、「正解率」を有する。
FIG. 22 is a diagram illustrating an example of a summary database according to the third embodiment. The
項目「ヒント参照率」の値は、学習履歴データベース230Aにおいて、設問毎のヒント情報が参照された割合を示す。言い換えれば、項目「ヒント参照率」の値は、設問毎の、学習内容に取り組んだ生徒全員における、ヒント情報を参照した生徒の割合を示す。
The value of the item “hint reference rate” indicates the rate at which the hint information for each question is referred to in the
項目「ギブアップ率」の値は、学習履歴データベース230Aにおいて、設問毎のギブアップボタンが操作された割合を示す。言い換えれば、項目「ギブアップ率」の値は、設問毎の、学習内容に取り組んだ生徒全員における、ギブアップした生徒の割合を示す。
The value of the item “give-up rate” indicates the rate at which the give-up button for each question is operated in the
項目「正解率」の値は、学習履歴データベース230Aにおいて、設問毎の正解率を示す。言い換えれば、項目「正解率」の値は、設問毎の、学習内容に取り組んだ生徒全員における、解答が正解である生徒の割合を示す。
The value of the item “correct answer rate” indicates the correct answer rate for each question in the
以下の本実施形態の説明では、集計データベース250Aにおいて、項目「設問ID」の値と、その他の項目の値とを含む情報を集計情報と呼ぶ。言い換えれば、本実施形態の集計情報は、設問毎の平均実施回数、平均解答時間、ヒント参照率、ギブアップ率、正解率を含む情報である。
In the following description of the present embodiment, information including the value of the item “question ID” and the values of other items in the
次に、図23を参照して、本実施形態の学習支援サーバ200Bの機能構成について説明する。図23は、第三の実施形態の学習支援システムの有する各装置の機能構成を説明する図である。
Next, the functional configuration of the
始めに、学習支援サーバ200Bの機能構成について説明する。本実施形態の学習支援サーバ200Bの学習支援処理部260Bは、集計部261A、閾値判定部262A、設問抽出部263A、ID生成部264、設問登録部265、データベース更新部266、閾値取得部267Aを有する。
First, the functional configuration of the
本実施形態の集計部261Aは、学習履歴データベース230Aに格納された学習履歴情報を設問毎に集計する。具体的には、集計部261Aは、設問毎に、平均実施回数、平均解答時間、ヒント参照率、ギブアップ率、正解率を算出する。
The totaling
閾値判定部262Aは、集計部261Aが集計した設問毎の平均実施回数、平均解答時間、ヒント参照率、ギブアップ率、正解率のそれぞれについて、閾値データベース240Bを参照して閾値を超えているか否かを判定する。
Whether the
設問抽出部263Aは、閾値判定部262Aによる判定結果に応じて、設問IDを抽出する。閾値取得部267Aは、閾値データベース240Bを参照し、学習IDと対応する平均実施回数、平均解答時間、ヒント参照率、ギブアップ率、正解率のそれぞれの閾値を取得する。
The
次に、生徒端末300Aの機能構成について説明する。本実施形態の生徒端末300Aの学習処理部310Aは、学習処理部310の有する学習履歴送信部316の代わりに、学習履歴送信部316Aを有する。
Next, the functional configuration of the
本実施形態の学習履歴送信部316Aは、生徒端末300Aにおける学習内容に対する取り組みの結果を示す学習履歴情報を送信する。具体的には、学習履歴送信部316Aは、設問毎の実施回数と解答時間と、ヒント情報の参照指示を受け付けたか否かを示す情報と、ギブアップボタンに対する操作を受け付けたか否かを示す情報と、解答の正誤を示す情報と、を対応付けて学習履歴情報とし、この学習履歴情報を学習支援サーバ200Bへ送信する。
The learning
次に、本実施形態の学習支援システム100Bにおける各装置の動作について説明する。図24は、第三の実施形態の生徒端末の動作を説明するフローチャートである。
Next, the operation of each device in the
図24において、ステップS2401からステップS2403までの処理は、図9のステップS901からステップS903までの処理と同様であるから、説明を省略する。 In FIG. 24, the processing from step S2401 to step S2403 is the same as the processing from step S901 to step S903 in FIG.
本実施形態の学習処理部310Aは、入力受付部311により、設問に対する解答の入力を受け付けたか否かを判定する(ステップS2404)。ステップS2404において、解答の入力を受け付けていない場合、学習処理部310Aは、後述するステップS2410へ進む。
The
ステップS2404において、解答の入力を受け付けると、学習処理部310Aは、入力受付部311により、表示の切替指示を受け付けたか否かを判定する(ステップS2405)。ステップS2405において、切替指示を受け付けていない場合、学習処理部310Aは、ステップS2404へ戻る。
In step S2404, when the input of the answer is received, the
ステップS2405において、切替指示を受け付けた場合、学習処理部310Aは、時間計測部314による時間の計測を終了する(ステップS2406)。続いて、学習処理部310Aは、正誤判定部315により、入力された解答の正誤の判定を行う(ステップS2407)。
In step S2405, when a switching instruction is received, the
次に、学習処理部310Aは、全ての設問に対して解答したか否かを判定する(ステップS2408)。ステップS2408において、全ての設問に対して解答をしていない場合、学習処理部310Aは、ステップS2402へ戻る。
Next, the
ステップS2408において、全ての設問に対して解答した場合、学習処理部310Aは、学習履歴情報を学習支援サーバ200Bへ送信し(ステップS2409)、処理を終了する。
If all questions are answered in step S2408, the
ステップS2404において、解答の入力を受け付けない場合、学習処理部310Aは、入力受付部311により、ヒント情報の参照指示の入力を受け付けたか否かを判定する(ステップS2410)。ステップS2410において、参照指示を受け付けた場合、表示制御部313は、学習内容と共に取得したヒント情報を生徒端末300Aに表示させ(ステップS2411)、ステップS2404へ戻る。
In step S2404, if the answer input is not accepted, the
ステップS2410において、参照指示を受け付けていない場合、学習処理部310Aは、入力受付部311により、ギブアップの指示の入力を受け付けたか否かを判定する(ステップS2412)。ステップS2412において、ギブアップの指示の入力を受け付けていない場合、学習処理部310Aは、ステップS2404へ戻る。
If the reference instruction has not been received in step S2410, the
ステップS2412において、ギブアップの指示の入力を受け付けた場合、学習処理部310Aは、時間計測部314による時間の計測を終了し(ステップS2413)、ステップS2408へ進む。
In step S2412, when receiving an input of give-up instruction, the
次に、図25を参照して本実施形態の学習支援サーバ200Bの動作について説明する。図25は、第三の実施形態の学習支援サーバの動作を説明するフローチャートである。
Next, the operation of the
本実施形態の学習支援処理部260Bは、集計指示を受け付けると(ステップS2501)、集計部261Aにより、学習履歴データベース230から、全生徒の学習履歴情報を取得する(ステップS2502)。本実施形態の学習履歴情報には、ヒント情報を参照したか否かを示す情報、ギブアップの指示を行ったか否かを示す情報、解答の正誤を示す情報が含まれる。
When the learning
次に、学習支援処理部260Bは、閾値取得部267Aにより、閾値データベース240Bから、閾値情報を取得する(ステップS2503)。続いて学習支援処理部260Bは、集計部261Aは、ステップS2502で取得した学習履歴情報に基づき、設問毎の平均実施回数、平均解答時間、ヒント参照率、ギブアップ率、正解率を算出する(ステップS2504)。
Next, the learning
ステップS2504に続くステップS2505からステップS2508までの処理は、図17のステップS1705からステップS1708までの処理と同様であるから、説明を省略する。 The processing from step S2505 to step S2508 following step S2504 is the same as the processing from step S1705 to step S1708 in FIG.
ステップS2508に続いて、学習支援処理部260Bは、閾値判定部262Aにより、設問のヒント参照率が閾値を超えているか否かを判定する(ステップS2509)。ステップS2509において、ヒント参照率が閾値より大きい場合、学習支援処理部260Bは、設問抽出部263Aにより、該当する設問の設問IDを抽出する(ステップS2510)。
Subsequent to step S2508, the learning
ステップS2509において、ヒント参照率が閾値以下の場合、学習支援処理部260Bは、後述するステップS2511へ進む。
In step S2509, when the hint reference rate is equal to or less than the threshold, the learning
ステップS2510に続いて、学習支援処理部260Bは、閾値判定部262Aにより、設問のギブアップ率が閾値を超えているか否かを判定する(ステップS2511)。ステップS2511において、ギブアップ率が閾値より大きい場合、学習支援処理部260Bは、設問抽出部263Aにより、該当する設問の設問IDを抽出する(ステップS2512)。
Subsequent to step S2510, the learning
ステップS2510において、ギブアップ率が閾値以下の場合、学習支援処理部260Bは、後述するステップS2513へ進む。
If the give-up rate is equal to or less than the threshold value in step S2510, the learning
ステップS2512に続いて、学習支援処理部260Bは、閾値判定部262Aにより、設問の正解率が閾値以下であるか否かを判定する(ステップS2513)。ステップS2513において、正解率が閾値以下の場合、学習支援処理部260Bは、設問抽出部263Aにより、該当する設問の設問IDを抽出する(ステップS2514)。
Subsequent to step S2512, the learning
ステップS2513において、正解率が閾値以下でない場合、つまり正解率が閾値より大きい場合、学習支援処理部260Bは、後述するステップS2515へ進む。
In step S2513, when the accuracy rate is not less than or equal to the threshold value, that is, when the accuracy rate is greater than the threshold value, the learning
ステップS2515からステップS2517の処理は、図17のステップS1709からステップS1711の処理と同様であるから、説明を省略する。 The processing from step S2515 to step S2517 is the same as the processing from step S1709 to step S1711 in FIG.
以下に、図21と図22を参照し、本実施形態の学習支援処理部260Bの処理について、具体的に説明する。
Hereinafter, the processing of the learning
図22に示す集計データベース250Aにおいて、学習ID「0001−1」と対応する設問ID「004」では、平均実施回数が1.3333回であり、平均解答時間が12.5秒であり、ヒント参照率が67%であり、ギブアップが0%であり、正解率が100%である。
In the
ここで、閾値取得部267Aは、学習ID「0001−1」であるから、閾値1と対応する閾値を取得する。
Here, the
学習ID「0001−1」と対応する設問ID「004」では、ヒント参照率が67%であり、閾値50%を超えている。また、それ以外の平均実施回数、平均解答時間、ギブアップ率は何れも閾値を超えておらず、正解率は閾値以下である。 In the question ID “004” corresponding to the learning ID “0001-1”, the hint reference rate is 67%, which exceeds the threshold value of 50%. In addition, the average number of executions other than that, the average answer time, and the give-up rate do not exceed the threshold value, and the correct answer rate is equal to or less than the threshold value.
したがって、本実施形態では、学習ID「0001−1」と対応する設問ID「004」は、ヒント参照率が閾値を超えた、という理由で抽出され、再度実施される学習内容と対応する学習ID「0001−2」と対応付けられる。 Therefore, in this embodiment, the question ID “004” corresponding to the learning ID “0001-1” is extracted because the hint reference rate has exceeded the threshold, and the learning ID corresponding to the learning content to be performed again. Corresponding to “0001-2”.
学習ID「0001−1」と対応する設問ID「004」では、正解率も高く、平均実施回数、平均解答時間及びギブアップ率は閾値以下であるため、理解が定着している設問のように見えるが、ヒント参照率が閾値を超えている。これは、ヒント情報を参照したことで、速やかに正解を導き出した生徒が多数存在することを示しており、実際には理解が定着しているとは言えない。 In the question ID “004” corresponding to the learning ID “0001-1”, the correct answer rate is high, and the average number of executions, average answer time, and give-up rate are less than or equal to the threshold value. However, the hint reference rate exceeds the threshold value. This indicates that there are many students who quickly derived the correct answer by referring to the hint information, and it cannot be said that the understanding has actually taken root.
また、集計データベース250Aにおいて、学習ID「0001−1」と対応する設問ID「005」では、ギブアップ率が閾値を超えているため、抽出の対象とされる。
Further, in the
これは、この設問に対して何度も時間を掛けて取り組むことを諦めた生徒が一定数存在したことを示しており、理解が定着しているとは言えない。 This indicates that there were a certain number of students who gave up trying to tackle this question over and over again, and it cannot be said that understanding has been firmly established.
また、集計データベース250Aにおいて、学習ID「0001−1」と対応する設問ID「006」では、正解率が閾値以下であるため、抽出の対象とされる。
Further, in the
これは、平均実施回数及び平均解答時間以内に、この設問の正解を導くことができなかった生徒が一定数存在したことを示しており、理解が定着しているとは言えない。 This indicates that there were a certain number of students who could not lead to the correct answer of this question within the average number of implementations and average answer time, and it cannot be said that the understanding is firmly established.
このように、本実施形態では、設問を抽出するか否かの判定に用いる項目を増やすことで、理解が定着していない問題を抽出する精度を向上させることができる。言い換えれば、本実施形態では、理解の定着が十分ではないが、平均実施回数と平均解答時間とそれぞれの閾値との比較では抽出することができない設問を抽出することができる。 As described above, in this embodiment, by increasing the number of items used for determining whether or not to extract a question, it is possible to improve the accuracy of extracting a problem whose understanding has not been established. In other words, in the present embodiment, it is possible to extract questions that cannot be extracted by comparing the average number of executions, the average answer time, and the respective thresholds, although the understanding is not sufficiently fixed.
次に、図26を参照し、本実施形態の生徒端末300Aの画面の表示例について説明する。図26は、第三の実施形態における生徒端末の表示例を示す図である。図26(A)に示す画面111−1Aは、学習ID「0001−1」、設問ID「001」の設問の解答画面の例を示す。図26(B)に示す画面111−2Aは、学習ID「0001−1」、設問ID「001」の設問の解答画面の例を示す。
Next, a display example of the screen of the
画面111−1A、画面111−2Aのそれぞれには、ギブアップを指示するギブアップボタン115−1、115−2と、ヒント情報の参照指示を行うヒントボタン116−1、116−2とが表示される。 On each of screens 111-1A and 111-2A, give-up buttons 115-1 and 115-2 for instructing give-up and hint buttons 116-1 and 116-2 for instructing reference of hint information are displayed. .
本実施形態の生徒端末300Aにおいて、学習処理部310Aは、例えば画面111−1Aにおいて、ギブアップボタン115−1が操作されると、解答欄112−1が空欄のまま、次の設問の解答画面に表示を切り替える。
In the
また、学習処理部310Aは、例えば画面111−2Aにおいて、ヒントボタン116−2が操作されると、解答欄112−2の近傍に、ヒント情報117を表示させる。
For example, when the hint button 116-2 is operated on the screen 111-2A, the
以上のように、本実施形態では、設問に対する解答の実施回数や解答時間以外の項目を用いて、学習内容の理解が定着しているか否かの判定を行う。 As described above, in this embodiment, it is determined whether or not the understanding of the learning content has been established using items other than the number of times of answering the question and the answering time.
したがって、本実施形態によれば、理解が定着していないと設問を抽出する精度を向上させることができる。 Therefore, according to the present embodiment, it is possible to improve the accuracy of extracting a question if the understanding is not established.
尚、本実施形態では、集計により抽出された設問毎に、集計情報に含まれる項目のうち、抽出される原因となった項目を教師端末400に表示させても良い。具体的には、本実施形態の学習支援処理部260Bは、集計により抽出された設問毎に、集計情報における平均実施回数、平均解答時間、ヒント参照率、ギブアップ率及び正解率のうち、どの項目の値と閾値との比較結果により、設問が抽出対象とされたか否かを、教師端末400に表示させても良い。
In the present embodiment, for each question extracted by counting, among the items included in the counting information, the item causing the extraction may be displayed on the
本実施形態では、抽出対象とされた原因となる項目を教師端末400に表示させることで、設問毎に、設問に対する生徒達の理解の状況を教師に提示できる。
In the present embodiment, by causing the
開示の技術では、以下に記載する付記のような形態が考えられる。
(付記1)
複数の設問を含む第一の学習内容情報が配信された複数の端末装置のそれぞれから、設問毎の解答時間と解答回数とを含む学習履歴情報を取得して、前記設問毎に前記解答時間と前記解答回数とを集計する処理と、
集計した結果に基づき、前記第一の学習内容情報から、前記複数の端末装置に対する再配信の対象と判定した設問を含む第二の学習内容情報を抽出する処理と、
前記第二の学習内容情報を記憶装置に格納する処理と、をコンピュータに実行させる、学習支援プログラム。
(付記2)
前記集計する処理は、
前記設問毎の解答時間と解答回数とから、前記設問毎の平均解答時間と平均解答回数とを算出する処理を含み、
前記抽出する処理は、
前記平均解答時間又は前記平均解答回数の少なくとも何れか一方が、それぞれに対して設定された閾値より大きくなる設問を、前記複数の端末装置に対する再配信の対象と判定する、付記1記載の学習支援プログラム。
(付記3)
前記格納する処理は、
前記第二の学習内容情報に対し、前記第一の学習内容情報に含まれる学習識別子とは異なる学習識別子を付与して前記記憶装置に格納する、付記1又は2記載の学習支援プログラム。
(付記4)
前記学習識別子は、
対応する学習内容情報が、前記複数の端末装置に配信された回数を示す値を含む付記3記載の学習支援プログラム。
(付記5)
前記記憶装置において、平均解答時間と比較される解答時間閾値と、前記平均解答回数と比較される解答回数閾値とが対応付けられて格納されており、
前記解答時間閾値と、前記解答回数閾値とは、
前記学習識別子に含まれる前記回数を示す値毎に、設定されている付記4記載の学習支援プログラム。
(付記6)
前記解答時間閾値と、前記解答回数閾値とは、前記回数を示す値が大きくなる毎に、小さくなる付記5記載の学習支援プログラム。
(付記7)
前記学習履歴情報は、
前記設問に対するヒント情報の参照指示が行われたか否かを示すヒント有無情報と、前記設問を未回答のままとする指示が行われたか否かを示すギブアップ情報と、を含み、
前記集計する処理は、
前記設問毎にヒント有無情報と、前記ギブアップ情報とを取得し、前記ヒント情報の参照指示が行われた割合を示すヒント参照率と、前記設問を未回答のままとする指示が行われた割合を示すギブアップ率とを前記設問毎に算出し、
前記抽出する処理は、
前記ヒント参照率、前記ギブアップ率の少なくとも何れか一方がそれぞれに対して設定された閾値より大きくなる設問を、前記複数の端末装置に対する再配信の対象と判定する、付記1乃至6の何れか一項に記載の学習支援プログラム。
(付記8)
前記学習履歴情報は、
前記設問に対する解答の正誤を示す正誤情報を含み、
前記集計する処理は、
前記正誤情報を取得し、前記設問毎に前記解答が正解である割合を示す正解率を算出し、
前記抽出する処理は、
前記正解率が、前記正解率に対して設定された閾値以下となる設問を、前記複数の端末装置に対する再配信の対象と判定する、付記7記載の学習支援プログラム。
(付記9)
複数の設問を含む第一の学習内容情報が配信された複数の端末装置のそれぞれから、設問毎の解答時間と解答回数とを含む学習履歴情報を取得して、前記設問毎に前記解答時間と前記解答回数とを集計する集計部と、
集計した結果に基づき、前記第一の学習内容情報から、前記複数の端末装置に対する再配信の対象と判定した設問を含む第二の学習内容情報を抽出する抽出部と、
前記第二の学習内容情報を記憶装置に格納する格納部と、を有する学習支援装置。
(付記10)
コンピュータによる学習支援方法であって、該コンピュータが、
複数の設問を含む第一の学習内容情報が配信された複数の端末装置のそれぞれから、設問毎の解答時間と解答回数とを含む学習履歴情報を取得して、前記設問毎に前記解答時間と前記解答回数とを集計し、
集計した結果に基づき、前記第一の学習内容情報から、前記複数の端末装置に対する再配信の対象と判定した設問を含む第二の学習内容情報を抽出し、
前記第二の学習内容情報を記憶装置に格納する、学習支援方法。
(付記11)
学習支援装置と、複数の端末装置とを有する学習支援システムによる学習支援方法であって、
前記複数の端末装置のそれぞれが、
前記学習支援装置から配信された第一の学習内容情報に含まれる複数の設問毎の解答時間と解答回数とを取得して前記学習支援装置へ送信し、
前記学習支援装置が
前記設問毎に前記解答時間と前記解答回数とを集計し、
集計した結果に基づき、前記第一の学習内容情報から、前記複数の端末装置に対する再配信の対象と判定した設問を含む第二の学習内容情報を抽出し、
前記第二の学習内容情報を記憶装置に格納する、学習支援方法。
In the disclosed technology, forms such as the following supplementary notes are conceivable.
(Appendix 1)
From each of the plurality of terminal devices to which the first learning content information including a plurality of questions is distributed, learning history information including an answer time for each question and the number of answers is acquired, and the answer time for each question A process of counting the number of answers,
A process of extracting second learning content information including questions determined to be redistributed to the plurality of terminal devices from the first learning content information based on the totaled results;
A learning support program for causing a computer to execute a process of storing the second learning content information in a storage device.
(Appendix 2)
The process of counting is
From the answer time and the number of answers for each question, including the process of calculating the average answer time and the average number of answers for each question,
The extraction process is:
The learning support according to
(Appendix 3)
The storing process is:
The learning support program according to
(Appendix 4)
The learning identifier is
The learning support program according to
(Appendix 5)
In the storage device, an answer time threshold value compared with the average answer time and an answer number threshold value compared with the average answer number are stored in association with each other,
The answer time threshold and the answer count threshold are:
The learning support program according to appendix 4, which is set for each value indicating the number of times included in the learning identifier.
(Appendix 6)
The learning support program according to supplementary note 5, wherein the answer time threshold value and the answer frequency threshold value become smaller each time the value indicating the number becomes larger.
(Appendix 7)
The learning history information is
Hint presence / absence information indicating whether or not an instruction to refer to hint information for the question has been performed, and give-up information indicating whether or not an instruction to leave the question unanswered has been performed,
The process of counting is
Hint reference rate indicating the rate at which hint information is obtained for each question and the give-up information is obtained and the hint information is instructed, and the rate at which the question is left unanswered A give-up rate for each question,
The extraction process is:
Any one of
(Appendix 8)
The learning history information is
Including correct / incorrect information indicating correct / incorrect answer to the question,
The process of counting is
Obtaining the correct / incorrect information, and calculating a correct answer rate indicating a ratio that the answer is correct for each question,
The extraction process is:
The learning support program according to appendix 7, wherein a question with which the correct answer rate is equal to or less than a threshold set for the correct answer rate is determined as a redistribution target for the plurality of terminal devices.
(Appendix 9)
From each of the plurality of terminal devices to which the first learning content information including a plurality of questions is distributed, learning history information including an answer time for each question and the number of answers is acquired, and the answer time for each question A counting unit that counts the number of answers;
Based on the totaled results, from the first learning content information, an extraction unit that extracts second learning content information including a question determined to be a redistribution target for the plurality of terminal devices;
And a storage unit that stores the second learning content information in a storage device.
(Appendix 10)
A computer-aided learning support method comprising:
From each of the plurality of terminal devices to which the first learning content information including a plurality of questions is distributed, learning history information including an answer time for each question and the number of answers is acquired, and the answer time for each question Total the number of answers,
Based on the totaled results, from the first learning content information, second learning content information including a question determined to be a redistribution target for the plurality of terminal devices is extracted.
A learning support method for storing the second learning content information in a storage device.
(Appendix 11)
A learning support method by a learning support system having a learning support device and a plurality of terminal devices,
Each of the plurality of terminal devices
Obtaining the answer time and the number of answers for each of a plurality of questions included in the first learning content information distributed from the learning support device, and transmitting to the learning support device;
The learning support device totals the answer time and the number of answers for each question,
Based on the totaled results, from the first learning content information, second learning content information including a question determined to be a redistribution target for the plurality of terminal devices is extracted.
A learning support method for storing the second learning content information in a storage device.
本発明は、具体的に開示された実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。 The present invention is not limited to the specifically disclosed embodiments, and various modifications and changes can be made without departing from the scope of the claims.
100、100A、100B 学習支援システム
200、200A、200B 学習支援サーバ
210 生徒データベース
220、220A 学習内容データベース
230、230A 学習履歴データベース
240、240A、240B 閾値データベース
250、250A 集計データベース
260、260A、260B 学習支援処理部
261、261A 集計部
262、262A 閾値判定部
263、263A 設問抽出部
264 ID生成部
265 設問登録部
266 データベース更新部
267、267A 閾値取得部
300、300A 生徒端末
310、310A 学習処理部
400 教師端末
100, 100A, 100B
Claims (5)
集計した結果に基づき、前記第一の学習内容情報から、前記複数の端末装置に対する再配信の対象と判定した設問を含む第二の学習内容情報を抽出する処理と、
前記第二の学習内容情報を記憶装置に格納する処理と、をコンピュータに実行させる、学習支援プログラム。 From each of the plurality of terminal devices to which the first learning content information including a plurality of questions is distributed, learning history information including an answer time for each question and the number of answers is acquired, and the answer time for each question A process of counting the number of answers,
A process of extracting second learning content information including questions determined to be redistributed to the plurality of terminal devices from the first learning content information based on the totaled results;
A learning support program for causing a computer to execute a process of storing the second learning content information in a storage device.
前記設問毎の解答時間と解答回数とから、前記設問毎の平均解答時間と平均解答回数とを算出する処理を含み、
前記抽出する処理は、
前記平均解答時間又は前記平均解答回数の少なくとも何れか一方が、それぞれに対して設定された閾値より大きくなる設問を、前記複数の端末装置に対する再配信の対象と判定する、請求項1記載の学習支援プログラム。 The process of counting is
From the answer time and the number of answers for each question, including the process of calculating the average answer time and the average number of answers for each question,
The extraction process is:
The learning according to claim 1, wherein at least one of the average answer time and the average answer count is determined to be a target of redistribution to the plurality of terminal devices, with a question that is larger than a threshold set for each of them. Support program.
前記第二の学習内容情報に対し、前記第一の学習内容情報に含まれる学習識別子とは異なる学習識別子を付与して前記記憶装置に格納する、請求項1又は2記載の学習支援プログラム。 The storing process is:
The learning support program according to claim 1 or 2, wherein a learning identifier different from a learning identifier included in the first learning content information is assigned to the second learning content information and stored in the storage device.
集計した結果に基づき、前記第一の学習内容情報から、前記複数の端末装置に対する再配信の対象と判定した設問を含む第二の学習内容情報を抽出する抽出部と、
前記第二の学習内容情報を記憶装置に格納する格納部と、を有する学習支援装置。 From each of the plurality of terminal devices to which the first learning content information including a plurality of questions is distributed, learning history information including an answer time for each question and the number of answers is acquired, and the answer time for each question A counting unit that counts the number of answers;
Based on the totaled results, from the first learning content information, an extraction unit that extracts second learning content information including a question determined to be a redistribution target for the plurality of terminal devices;
And a storage unit that stores the second learning content information in a storage device.
複数の設問を含む第一の学習内容情報が配信された複数の端末装置のそれぞれから、設問毎の解答時間と解答回数とを含む学習履歴情報を取得して、前記設問毎に前記解答時間と前記解答回数とを集計し、
集計した結果に基づき、前記第一の学習内容情報から、前記複数の端末装置に対する再配信の対象と判定した設問を含む第二の学習内容情報を抽出し、
前記第二の学習内容情報を記憶装置に格納する、学習支援方法。 A computer-aided learning support method comprising:
From each of the plurality of terminal devices to which the first learning content information including a plurality of questions is distributed, learning history information including an answer time for each question and the number of answers is acquired, and the answer time for each question Total the number of answers,
Based on the totaled results, from the first learning content information, second learning content information including a question determined to be a redistribution target for the plurality of terminal devices is extracted.
A learning support method for storing the second learning content information in a storage device.
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