JP2018163205A - Learning support device and program - Google Patents

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一広 當間
Kazuhiro Toma
一広 當間
美穂 北村
Yoshio Kitamura
美穂 北村
坂本 早苗
Sanae Sakamoto
早苗 坂本
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a learning support device capable of presenting proper comments by grasping a description state of a user.SOLUTION: A learning support device is configured to communicate with an input device that a user uses via a network. The learning support device stores comment data in which a criterion about an answering state information indicating an answering state by the user is associated with comments corresponding to the criterion. The learning support device acquires input data input by the input device, and generates the answering state information on the basis of the acquired input data, and when the answering state information is pertinent to the criterion, acquires the comments corresponding to the criterion by referring to the comment data.SELECTED DRAWING: Figure 5

Description

本発明は、遠隔授業を支援する技術に関する。   The present invention relates to a technology for supporting distance learning.

学校と、学校から離れた場所にいる教師とをネットワークを通じて接続し、映像や音声を送信して授業を行う遠隔授業システムが知られている。そのような遠隔授業システムの一例が特許文献1に記載されている。   There is known a remote lesson system in which a school and a teacher who is away from the school are connected through a network, and video and audio are transmitted to conduct a lesson. An example of such a remote lesson system is described in Patent Document 1.

特開2005−338510号公報JP 2005-338510 A

特許文献1に記載されるような遠隔授業システムでは、学校側と教師側との間で映像や音声が送受信されて授業が行われる。また、最近の遠隔授業システムでは、生徒がデジタルペン、タブレットPCなどのデバイスを使用し、そのようなデバイスに対する生徒の入力情報を教師側に送信して教師側で表示し、その内容や進捗状況に基づいて生徒の理解度を評価するようなことも行われている。   In the remote lesson system described in Patent Literature 1, video and audio are transmitted and received between the school side and the teacher side, and the lesson is performed. Also, in recent distance learning systems, students use devices such as digital pens and tablet PCs, and the student input information for such devices is sent to the teacher side and displayed on the teacher side, and the contents and progress Students are also evaluated on the basis of understanding.

例えば、授業中に演習や効果確認テストなどを行う場合、複数の生徒の入力情報(テストなどに対する解答情報)が遠隔授業システムによって教師側へ送信される。この場合、教師は、生徒の解答の採点結果のみならず、生徒が解答に費やしている時間、生徒の思考状態などを把握し、適切なコメントを提示できることが好ましい。   For example, when an exercise or an effect confirmation test is performed during a lesson, input information (answer information for the test) of a plurality of students is transmitted to the teacher side by the remote lesson system. In this case, it is preferable that the teacher can grasp not only the result of the student's answer scoring but also the time spent by the student, the student's thought state, and the like, and present an appropriate comment.

本発明は、ユーザの解答状況を把握し、適切なコメントを提示することが可能な学習支援装置を提供することを主な目的とする。   The main object of the present invention is to provide a learning support apparatus that can grasp a user's answer situation and present an appropriate comment.

本発明の1つの観点では、ユーザが使用する入力デバイスとネットワークを通じて通信する学習支援装置は、ユーザによる解答状況を示す解答状況情報についての判定基準と、当該判定基準に対応するコメントとを紐付けたコメントデータを記憶する記憶部と、前記入力デバイスにより入力された入力データを取得する入力データ取得手段と、取得した入力データに基づいて、前記解答状況情報を生成する解答状況分析手段と、前記コメントデータを参照し、前記解答状況情報が前記判定基準に該当する場合に、当該判定基準に対応するコメントを取得するコメント取得手段と、を備える。   In one aspect of the present invention, a learning support apparatus that communicates with an input device used by a user through a network links a determination criterion regarding answer status information indicating an answer status by the user with a comment corresponding to the determination criterion. A storage unit that stores the comment data, an input data acquisition unit that acquires the input data input by the input device, an answer status analysis unit that generates the answer status information based on the acquired input data, and Comment acquisition means for referring to comment data and acquiring a comment corresponding to the determination criterion when the answer status information corresponds to the determination criterion.

上記の学習支援装置は、ユーザが使用する入力デバイスとネットワークを通じて通信可能に構成される。学習支援装置は、ユーザによる解答状況を示す解答状況情報についての判定基準と、当該判定基準に対応するコメントとを紐付けたコメントデータを記憶している。学習支援装置は、入力デバイスにより入力された入力データを取得し、取得した入力データに基づいて、解答状況情報を生成する。そして、コメントデータを参照し、解答状況情報が判定基準に該当する場合に、当該判定基準に対応するコメントを取得する。これにより、ユーザによる解答状況に応じた適切なコメントを生成することができる。   The learning support apparatus is configured to be able to communicate with an input device used by a user through a network. The learning support apparatus stores comment data in which a determination criterion for answer status information indicating an answer status by a user is associated with a comment corresponding to the determination criterion. The learning support apparatus acquires input data input by the input device, and generates answer status information based on the acquired input data. Then, with reference to the comment data, when the answer status information corresponds to the determination criterion, a comment corresponding to the determination criterion is acquired. Thereby, an appropriate comment according to the answer situation by the user can be generated.

上記の学習支援装置の一態様では、前記判定基準は、複数の解答状況情報の組合せに対応しており、前記コメント取得手段は、前記複数の解答状況情報の組合せが前記判定基準に該当する場合に、前記コメントを取得する。この態様では、複数の解答状況情報の組合せが判定基準に合致するか否かが判定される。   In one aspect of the learning support apparatus, the determination criterion corresponds to a combination of a plurality of answer status information, and the comment acquisition unit is configured such that the combination of the plurality of answer status information corresponds to the determination criterion. Then, the comment is acquired. In this aspect, it is determined whether or not a combination of a plurality of answer status information matches the determination criterion.

好適には、前記解答状況情報は、前記ユーザによる問題別解答時間、正誤、記述量の少なくとも1つを含む。   Preferably, the answer status information includes at least one of an answer time for each question by the user, correctness, and description amount.

上記の学習支援装置の他の一態様は、外部の端末装置からの要求に応じて、前記取得手段が取得したコメントを送信する送信手段を備える。この態様では、取得したコメントは、外部の端末装置へ送信される。   Another aspect of the learning support apparatus includes a transmission unit that transmits the comment acquired by the acquisition unit in response to a request from an external terminal device. In this aspect, the acquired comment is transmitted to an external terminal device.

本発明の他の観点では、コンピュータを備え、ユーザが使用する入力デバイスとネットワークを通じて通信する学習支援装置により実行されるプログラムは、ユーザによる解答状況を示す解答状況情報についての判定基準と、当該判定基準に対応するコメントとを紐付けたコメントデータを記憶する記憶部、前記入力デバイスにより入力された入力データを取得する入力データ取得手段、取得した入力データに基づいて、前記解答状況情報を生成する解答状況分析手段、前記コメントデータを参照し、前記解答状況情報が前記判定基準に該当する場合に、当該判定基準に対応するコメントを取得するコメント取得手段、として前記コンピュータを機能させる。このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記の学習支援装置を実現することができる。   In another aspect of the present invention, a program that is provided by a computer and that is executed by a learning support apparatus that communicates with an input device used by a user via a network includes: a determination criterion for answer status information indicating an answer status by the user; A storage unit for storing comment data associated with a comment corresponding to a reference, input data acquisition means for acquiring input data input by the input device, and generating the answer status information based on the acquired input data The computer is caused to function as comment acquisition means for acquiring a comment corresponding to the determination criteria when the answer status analysis means refers to the comment data and the answer status information corresponds to the determination criteria. By executing this program on a computer, the above learning support apparatus can be realized.

実施形態に係る遠隔授業システムの構成を示す。The structure of the distance learning system which concerns on embodiment is shown. 管理サーバの内部構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the internal structure of a management server. 採点情報の例を示す。An example of scoring information is shown. 解答状況の分析項目の例を示す。An example of analysis items of answer status is shown. コメントテーブルの例を示す。An example of a comment table is shown. 生徒の解答の分析結果の表示例を示す。The example of a display of the analysis result of a student's answer is shown. 分析結果データ生成処理のフローチャートである。It is a flowchart of an analysis result data generation process. コメント生成処理のフローチャートである。It is a flowchart of a comment production | generation process. チャート生成処理のフローチャートである。It is a flowchart of a chart generation process.

以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態について説明する。
[全体構成]
図1は、本発明の学習支援装置を適用した遠隔授業システムの構成を示す。遠隔授業システム100は、生徒側(学校)に設けられる入力デバイス10及び接続デバイス12と、管理サーバ20と、教師側に設けられる教師用端末30とをネットワーク5を介して通信可能に構成したものである。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[overall structure]
FIG. 1 shows the configuration of a distance learning system to which the learning support apparatus of the present invention is applied. The remote lesson system 100 is configured such that the input device 10 and the connection device 12 provided on the student side (school), the management server 20, and the teacher terminal 30 provided on the teacher side can communicate via the network 5. It is.

生徒側には、各生徒が使用する入力デバイス10と、接続デバイス12とが設けられる。入力デバイス10は、デジタルペン10a、又は、タブレット10bとタッチペン10cの組み合わせである。即ち、生徒は、テストや演習を行う際、デジタルペン10aを利用して専用用紙である答案用紙に解答を入力するか、タブレット10bに対してタッチペン10cで解答を入力する。以下の説明では、単に「入力デバイス10」と言った場合は、デジタルペン10a、及び、タブレット10bとタッチペン10cの組み合わせの両方を含むものとする。なお、図1では、便宜上、デジタルペン10aと、タブレット10b及びタッチペン10cを1つずつしか図示していないが、実際には、生徒数に応じた数のデジタルペン10a又はタブレット10bとタッチペン10cが使用される。   On the student side, an input device 10 used by each student and a connection device 12 are provided. The input device 10 is a combination of a digital pen 10a or a tablet 10b and a touch pen 10c. That is, when performing a test or an exercise, the student uses the digital pen 10a to input an answer on an answer sheet, which is a dedicated sheet, or inputs an answer to the tablet 10b with the touch pen 10c. In the following description, the term “input device 10” simply includes both the digital pen 10a and the combination of the tablet 10b and the touch pen 10c. In FIG. 1, for convenience, only one digital pen 10a, one tablet 10b, and one touch pen 10c are illustrated, but in reality, the number of digital pens 10a or tablets 10b and touch pens 10c corresponding to the number of students is shown. used.

接続デバイス12は、入力デバイス10から受信したデータを外部へ送信するための通信用端末である。接続デバイス12は、例えば、PC、スマートフォンなどであり、入力デバイス10から入力データD1を受信する。入力デバイス10と接続デバイス12との間の通信は、無線であっても有線であってもよい。本実施形態では、入力データD1は、デジタルペン10a、又は、タブレット10bとタッチペン10cの組み合わせを用いて生徒が入力した解答情報である。接続デバイス12は、受信した入力データD1を、ネットワーク5を通じて管理サーバ20へ送信する。なお、ネットワーク5を通じた接続デバイス12と管理サーバ20との通信は有線であっても無線であってもよい。   The connection device 12 is a communication terminal for transmitting data received from the input device 10 to the outside. For example, the connection device 12 is a PC, a smartphone, or the like, and receives the input data D1 from the input device 10. Communication between the input device 10 and the connection device 12 may be wireless or wired. In the present embodiment, the input data D1 is answer information input by the student using the digital pen 10a or a combination of the tablet 10b and the touch pen 10c. The connection device 12 transmits the received input data D1 to the management server 20 through the network 5. Note that communication between the connection device 12 and the management server 20 through the network 5 may be wired or wireless.

管理サーバ20は、テスト情報データベース(以下、「データベース」を「DB」と記す。)24、及び、テスト結果DB28に接続されている。管理サーバ20は、生徒側の接続デバイス12から各生徒の入力データD1を受信し、各生徒の解答内容及び解答状況を分析する。そして、管理サーバ20は、個々の生徒の得点率、チャート、コメントなどの情報、及び、クラス全体の平均得点率や得点率分布などの情報を生成し、表示データD2として、ネットワーク5を通じて教師用端末30へ送信する。ネットワーク5を通じた管理サーバ20と教師用端末30との通信は有線であっても無線であってもよい。   The management server 20 is connected to a test information database (hereinafter, “database” is referred to as “DB”) 24 and a test result DB 28. The management server 20 receives the input data D1 of each student from the connection device 12 on the student side, and analyzes the answer content and answer status of each student. Then, the management server 20 generates information such as individual student score rates, charts, comments, etc., and information such as average score rates and score rate distributions of the entire class, and displays them as display data D2 for the teacher. Transmit to terminal 30. Communication between the management server 20 and the teacher terminal 30 through the network 5 may be wired or wireless.

教師側に設けられた教師用端末30は、例えばデスクトップPC、ラップトップPC、タブレットPCなどである。なお、教師用端末30がタブレットPCである場合には、生徒側に設けられる接続デバイス12の如き通信用端末を教師側に設けてもよい。教師用端末30は例えば液晶ディスプレイなどの表示部を備える。教師用端末30は、管理サーバ20から表示データD2を受信し、教師用端末30の表示部に表示する。   The teacher terminal 30 provided on the teacher side is, for example, a desktop PC, a laptop PC, a tablet PC, or the like. When the teacher terminal 30 is a tablet PC, a communication terminal such as the connection device 12 provided on the student side may be provided on the teacher side. The teacher terminal 30 includes a display unit such as a liquid crystal display. The teacher terminal 30 receives the display data D2 from the management server 20 and displays it on the display unit of the teacher terminal 30.

[管理サーバの構成]
図2は、管理サーバ20の内部構成を示すブロック図である。管理サーバ20は、通信部21と、ストローク抽出部22と、解答状況分析部23と、得点率算出部25と、チャート生成部26と、コメント生成部27と、を備える。なお、これらの構成要素と、テスト情報DB24と、テスト結果DB28とは、バス29を介して相互に接続されている。
[Management server configuration]
FIG. 2 is a block diagram showing the internal configuration of the management server 20. The management server 20 includes a communication unit 21, a stroke extraction unit 22, an answer situation analysis unit 23, a score rate calculation unit 25, a chart generation unit 26, and a comment generation unit 27. Note that these components, the test information DB 24, and the test result DB 28 are connected to each other via a bus 29.

通信部21は、ネットワーク5を通じて生徒側の接続デバイス12及び教師側の教師用端末30と通信を行うための通信ユニットである。ストローク抽出部22は、通信部21が生徒側の接続デバイス12から受信した入力データD1から、生徒が入力したストロークを抽出する。具体的には、ストローク抽出部22は、入力データD1に基づいて、生徒が解答を入力した「時間」、「位置座標」、「ストローク数」などを抽出する。   The communication unit 21 is a communication unit for communicating with the connection device 12 on the student side and the teacher terminal 30 on the teacher side through the network 5. The stroke extraction unit 22 extracts a stroke input by the student from the input data D1 received by the communication unit 21 from the connection device 12 on the student side. Specifically, the stroke extracting unit 22 extracts “time”, “positional coordinates”, “number of strokes”, and the like when the student inputs the answer based on the input data D1.

テスト情報DB24は、生徒に実施させるテストに関する情報であるテスト情報を記憶している。本実施形態では、テストは算数のテストであり、「整数」、「小数」、「分数」などの複数の領域(学習領域)毎に問題が用意されているものとする。テスト情報は、テストの問題情報、解答情報、採点情報などを含む。採点情報は、個々の問題に対する得点(配点)などを示し、採点のために利用される情報である。   The test information DB 24 stores test information that is information related to tests to be performed by the students. In this embodiment, the test is an arithmetic test, and it is assumed that a problem is prepared for each of a plurality of areas (learning areas) such as “integer”, “decimal”, and “fraction”. The test information includes test problem information, answer information, scoring information, and the like. The scoring information is information used for scoring, indicating a score (scoring) for each problem.

図3に、採点情報の一例を示す。図示のように、採点情報は、「領域」毎に、「問題番号」、「得点」、「難易度ポイント」の情報を含む。「問題番号」は各問題の識別番号であり、領域毎に分類された番号が付与されている。「得点」は、各問題の得点である。「難易度ポイント」は、各問題の難易度に基づくポイントである。テストに含まれる複数の問題には、やさしい問題から難しい問題まで、難易度の異なる問題が含まれている。ここで、問題毎の得点には、多少は難易度を反映させることはできるものの、問題毎にあまり大きく得点が異なるのは好ましくない。そこで、問題毎にある程度均等に得点を割り当てるのに加えて、難易度の高い問題を正解した生徒にはその分高い評価与えることができるように、難易度ポイントを設けている。即ち、生徒が正答した問題については、得点とは別に難易度ポイントが付与される。図3の例では、問題1−1を正解した場合、得点「1」が得られるのに加えて、難易度ポイント「3」が得られることになる。このように、評価の指標として難易度ポイントを導入することにより、問題の難易度を考慮した評価が可能となる。   FIG. 3 shows an example of scoring information. As shown in the figure, the scoring information includes information on “question number”, “score”, and “difficulty point” for each “area”. “Problem number” is an identification number of each problem, and is assigned a number classified for each region. “Score” is the score of each question. The “difficulty point” is a point based on the difficulty level of each problem. The multiple questions included in the test include questions with different levels of difficulty, from easy to difficult. Here, although the degree of difficulty can be somewhat reflected in the score for each problem, it is not preferable that the score is very large for each problem. Therefore, in addition to assigning scores equally to each problem, difficulty points are provided so that a student who has correctly answered a problem with high difficulty can be given a higher evaluation accordingly. That is, difficulty points are assigned to questions that are correctly answered by the students, in addition to the scores. In the example of FIG. 3, when the problem 1-1 is correctly answered, the difficulty point “3” is obtained in addition to the score “1”. As described above, by introducing the difficulty level point as an evaluation index, it is possible to evaluate in consideration of the difficulty level of the problem.

テスト結果DB28は、各生徒が過去に実施したテストの結果及びその分析結果データを含むテスト結果情報を記憶している。テスト結果DB28は、テストの実施日時ごとにテスト結果情報を記憶している。具体的に、テスト結果情報は、1回のテストについて、各生徒の記述した解答、採点結果、そのテストにおける生徒の順位(クラス順位、学年順位、全体順位など)、生徒による解答の状況に関する情報(例えば、テスト全体の解答時間、問題別解答時間、正誤情報、記述量など)、分析結果データなどを含む。また、テスト結果DB28は、過去に実施されたテストについてのテスト結果情報も記憶している。   The test result DB 28 stores test result information including the results of tests performed by each student in the past and analysis result data thereof. The test result DB 28 stores test result information for each test date and time. Specifically, the test result information includes information on answers written by each student, scoring results, student ranks in the test (class rank, grade rank, overall rank, etc.), and the answer status of the students for each test. (For example, answer time of the whole test, answer time by question, correct / incorrect information, description amount, etc.), analysis result data, and the like. Further, the test result DB 28 also stores test result information regarding tests that have been performed in the past.

解答状況分析部23は、生徒による解答の状況に関する情報(以下、「解答状況」とも呼ぶ。)を分析する。ここで、「解答状況」とは、問題に対する解答自体ではなく、生徒が解答を入力しているときの状況を示す情報である。図4は、解答状況分析部23が分析する項目である分析項目の例を示す。図4において、「分析項目」は分析が行われる項目であり、「内容」は分析により取得したい情報を意味する。また、「使用するデータ」は、分析のために使用されるデータを示す。   The answer status analysis unit 23 analyzes information related to the answer status by the student (hereinafter also referred to as “answer status”). Here, the “answer situation” is information indicating a situation when the student is inputting an answer, not an answer to the question itself. FIG. 4 shows an example of analysis items which are items analyzed by the answer situation analysis unit 23. In FIG. 4, “analysis item” is an item to be analyzed, and “content” means information to be acquired by analysis. “Data to be used” indicates data used for analysis.

例えば、分析項目「解答時間(全体)」は、生徒が全問題の解答に要した時間であり、ストローク抽出部22が抽出した「時間」に基づいて分析される。分析項目「解答時間(問題別)」は、生徒が該当する問題の解答に要した時間であり、同様にストローク抽出部22が抽出した「時間」に基づいて分析される。分析項目「正誤」は、生徒による解答の正誤(正答か誤答か)を示し、ストローク抽出部22が抽出した位置座標に基づいて入力内容を取得し、これをOCR処理して正答データと比較することにより分析される。分析項目「記述量」は、生徒が入力した文字量であり、ストローク抽出部22が抽出した位置座標とストローク数の積により得られる。また、これら以外に、例えばストローク抽出部22が抽出したストロークに基づき、生徒による入力が一時的に停止している場合、これを「つまづき」、即ち、思考がスムーズに進んでいない状況と分析してもよい。このように、解答状況分析部23は、ストローク抽出部22が抽出した「時間」、「位置座標」、「ストローク数」などのデータに基づいて各分析項目についての分析を行い、その結果として解答状況情報を生成する。   For example, the analysis item “answer time (whole)” is the time required for the students to answer all the questions, and is analyzed based on the “time” extracted by the stroke extraction unit 22. The analysis item “answer time (by question)” is the time required for the student to answer the corresponding question, and is similarly analyzed based on the “time” extracted by the stroke extraction unit 22. The analysis item “correct / incorrect” indicates the correctness / incorrectness of the answer by the student (whether the answer is correct or incorrect), acquires the input content based on the position coordinates extracted by the stroke extraction unit 22, and performs OCR processing to compare with the correct answer data To be analyzed. The analysis item “description amount” is the amount of characters input by the student, and is obtained by the product of the position coordinates extracted by the stroke extraction unit 22 and the number of strokes. In addition to these, for example, when the input by the student is temporarily stopped based on the stroke extracted by the stroke extracting unit 22, this is “stumbled”, that is, the situation where the thinking is not progressing smoothly is analyzed. May be. As described above, the answer situation analysis unit 23 analyzes each analysis item based on the data such as “time”, “position coordinates”, “number of strokes” extracted by the stroke extraction unit 22, and the answer is obtained as a result. Generate status information.

得点率算出部25は、生徒の解答の得点率を算出する。ここで、得点率とは、
(得点率)=(正答により得た得点の合計)/(全問題の得点の合計)
で与えられる。
The scoring rate calculation unit 25 calculates the scoring rate of students' answers. Here, the scoring rate is
(Score rate) = (Total score obtained by correct answer) / (Total score of all questions)
Given in.

チャート生成部26は、生徒の解答に基づいて、領域毎に前述の難易度ポイントを集計し、その結果に基づいて、1つの評価指標としてレーダーチャートを生成する。具体的には、チャート生成部26は、図3に例示する採点情報を参照して、生徒の解答により獲得した難易度ポイントを集計し、領域毎に以下のように難易度ポイントの獲得率を算出する。
(難易度ポイントの獲得率)
=(取得した難易度ポイントの合計)/(全問題の難易度ポイントの合計)
そして、チャート生成部26は、領域毎に算出した難易度ポイントの獲得率に基づいて、レーダーチャートを生成する。このレーダーチャートは、生徒の解答による得点に基づくのではなく、難易度ポイントに基づいて作成されるので、単純な得点能力よりも、難易度の高い問題への適応能力を示す指標となる。また、チャート生成部26は、算出した難易度ポイントの獲得率に基づいて、必要に応じて領域別コメントを生成する。例えば、チャート生成部26は、難易度ポイントの獲得率が50%未満である領域について、領域別コメントを生成する。
The chart generation unit 26 aggregates the above-described difficulty points for each area based on the student's answer, and generates a radar chart as one evaluation index based on the result. Specifically, the chart generation unit 26 refers to the scoring information illustrated in FIG. 3 and totals the difficulty points acquired by the students' answers, and calculates the difficulty point acquisition rate for each area as follows. calculate.
(Difficulty point acquisition rate)
= (Total difficulty points acquired) / (Total difficulty points for all issues)
And the chart production | generation part 26 produces | generates a radar chart based on the acquisition rate of the difficulty point calculated for every area | region. Since this radar chart is created based on the difficulty points rather than the scores based on the answers of the students, it is an index indicating the ability to adapt to a problem with a higher degree of difficulty than a simple score ability. In addition, the chart generation unit 26 generates a comment for each region as necessary based on the calculated difficulty point acquisition rate. For example, the chart generation unit 26 generates a comment for each region for a region where the difficulty point acquisition rate is less than 50%.

コメント生成部27は、解答状況分析部23による分析結果、即ち、解答状況情報に基づいて、教師に対して提示するコメントを生成する。コメント生成部27は、解答状況情報の判断基準と、対応するコメントとを紐付けて記憶したコメントテーブルを備える。図5は、コメントテーブルの例を示す。   The comment generation unit 27 generates a comment to be presented to the teacher based on the analysis result by the answer status analysis unit 23, that is, the answer status information. The comment generation unit 27 includes a comment table that stores the determination criteria of the answer status information and the corresponding comments in association with each other. FIG. 5 shows an example of the comment table.

コメントテーブルは、「評価項目」、「使用する解答状況情報」、「判定基準」及び「コメント」を含む。「評価項目」は評価すべき項目であり、本例では「解答時間」、「思考状態」、「試行錯誤」の3つが用意されている。「使用する解答状況情報」は、評価項目の評価に使用する解答状況情報を示す。なお、本例では、図4に示す解答状況情報を使用するものとする。「判定基準」は、各評価項目について判定する基準を示す。「コメント」は、判定基準に合致する場合に生成されるコメントを示す。   The comment table includes “evaluation item”, “answer status information to be used”, “judgment criterion”, and “comment”. “Evaluation item” is an item to be evaluated. In this example, “answer time”, “thought state”, and “trial and error” are prepared. “Used answer status information” indicates answer status information used for evaluation of an evaluation item. In this example, the answer status information shown in FIG. 4 is used. The “determination criterion” indicates a criterion for determining each evaluation item. “Comment” indicates a comment generated when the determination criterion is met.

例えば、評価項目「解答時間」については、解答状況情報として、「解答時間(問題別)」と「正誤」が使用される。例えば、ある生徒の解答状況情報が、問題別の解答時間が短く、かつ、正誤の分析結果として得られた正解率が低いという判定基準に合致する場合には、その生徒は解答は早いが正確性に欠けるので、コメント生成部27は、「早く解けたら、見直しをするようにさせましょう。」というコメントを生成する。一方、ある生徒の解答状況情報が、問題別の解答時間が長く、かつ、正誤の分析結果として得られた正解率が高いという判定基準に合致する場合には、その生徒は正確性は高いがスピードが遅いので、コメント生成部27は、「暗算でできるところはさせて時間の短縮に努めさせましょう。」というコメントを生成する。図5に示すように、他の評価項目である「思考状態」、「試行錯誤」についても、判定基準と、その判定基準に合致した場合に生成されるコメントとが対応付けて用意されている。このように、コメント生成部27は、解答状況分析部23による解答状況情報の組合せを所定の判定基準に照らし合わせ、その判定基準に合致する場合には、あらかじめ用意されたコメントを生成する。なお、解答状況情報が判定基準に適合しない場合には、コメントは生成されない。   For example, for the evaluation item “answer time”, “answer time (by question)” and “correct” are used as answer status information. For example, if a student's answer status information meets the criteria that the answer time for each question is short and the correct answer rate obtained as a result of correct / incorrect analysis is low, the student is quick but accurate. Since it is lacking in nature, the comment generation unit 27 generates a comment “If you solve it quickly, let's review it.” On the other hand, if the answer status information of a student meets the criteria that the answer time by question is long and the correct answer rate obtained as a result of correct / incorrect analysis is high, the student is highly accurate. Since the speed is slow, the comment generation unit 27 generates a comment “Let's try to shorten the time by doing what is possible with mental arithmetic”. As shown in FIG. 5, for other evaluation items “thinking state” and “trial and error”, a criterion and a comment generated when the criterion is met are prepared in association with each other. . As described above, the comment generation unit 27 compares the combination of answer status information by the answer status analysis unit 23 with a predetermined determination criterion, and generates a comment prepared in advance when the combination matches the determination criterion. Note that no comment is generated when the answer status information does not meet the criteria.

得点率算出部25が算出した得点率、チャート生成部26が生成したレーダーチャート及び領域別コメント、コメント生成部27が生成した全体コメントなどは、生徒の解答を分析した結果のデータ(以下、「分析結果データ」と呼ぶ。)として、通信部21を通じて教師用端末30へ送信される。   The scoring rate calculated by the scoring rate calculating unit 25, the radar chart generated by the chart generating unit 26 and the comment for each area, the overall comment generated by the comment generating unit 27, etc. are the data of the results of analyzing the student's answers (hereinafter, “ Is transmitted to the teacher terminal 30 through the communication unit 21.

上記の構成において、通信部21は本発明における入力データ取得手段及び送信手段の一例であり、解答状況分析部23は本発明における解答状況分析手段の一例であり、コメント生成部27は本発明におけるコメント取得手段の一例である。   In the above configuration, the communication unit 21 is an example of the input data acquisition unit and the transmission unit in the present invention, the answer status analysis unit 23 is an example of the answer status analysis unit in the present invention, and the comment generation unit 27 is in the present invention. It is an example of a comment acquisition means.

[情報の表示方法]
次に、本実施形態による情報の表示方法について説明する。本実施形態では、教師は、教師用端末30を操作することにより、各生徒の解答の分析結果を管理サーバ20から受信して教師用端末30上で見ることができる。図6は、生徒の解答の分析結果の表示例を示す。この表示例は、大別して、検索エリア40と、全体情報エリア50と、個人情報エリア60とを含む。検索エリア40は、表示させる分析結果を検索する際の入力部であり、「年」、「組(クラス)」、「科目」、「テスト」、「実施日」などの入力項目がある。教師は、これらの入力項目に必要事項を入力して検索を行う。検索により得られた分析結果が、全体情報エリア50及び個人情報エリア60に表示される。
[Information display method]
Next, the information display method according to the present embodiment will be described. In the present embodiment, the teacher can receive the analysis result of each student's answer from the management server 20 and view it on the teacher terminal 30 by operating the teacher terminal 30. FIG. 6 shows a display example of the analysis result of the student's answer. This display example roughly includes a search area 40, an overall information area 50, and a personal information area 60. The search area 40 is an input unit for searching analysis results to be displayed, and includes input items such as “year”, “class (class)”, “subject”, “test”, and “implementation date”. The teacher performs a search by inputting necessary items into these input items. The analysis result obtained by the search is displayed in the overall information area 50 and the personal information area 60.

全体情報エリア50は、クラス全体に関する情報を表示するエリアであり、クラスの平均得点率51と、クラスの得点率分布52と、クラスの点数一覧53とを含む。クラスの平均得点率51は、クラスに属する生徒の得点率の平均値である。クラスの得点率分布52は、クラスに属する生徒の得点率を10点毎の10個のグループに分類した結果を示す棒グラフである。クラスの点数一覧53は、クラスに属する生徒(児童)の得点率をリスト表示したものである。   The overall information area 50 is an area for displaying information related to the entire class, and includes an average class score 51, a class score distribution 52, and a class score list 53. The average score 51 of the class is an average value of the scores of students belonging to the class. The class score distribution 52 is a bar graph showing the result of classifying the score of students belonging to a class into 10 groups of 10 points. The class score list 53 is a list of score rates of students (children) belonging to the class.

教師がクラスの点数一覧53に表示された生徒のリストから特定の生徒を示すバーを選択すると、その生徒に関する分析結果が個人情報エリア60に表示される。図6の例では、クラスの点数一覧53において「児童08」が選択されており、その児童に関する分析結果データが個人情報エリア60に表示されている。   When the teacher selects a bar indicating a specific student from the student list displayed in the class score list 53, an analysis result regarding the student is displayed in the personal information area 60. In the example of FIG. 6, “Children 08” is selected in the class score list 53, and analysis result data regarding the children is displayed in the personal information area 60.

個人情報エリア60は、テスト実施情報61と、得点率62と、全体コメント63と、レーダーチャート64と、領域別コメント65とを含む。テスト実施情報61は、実施されたテストに関する情報を示し、具体的には「年組番号」、「氏名」、「科目」、「テスト」、「実施日」などを含む。得点率62は、表示対象の生徒(本例では「児童08」)の得点率を示す。   The personal information area 60 includes test execution information 61, a score rate 62, an overall comment 63, a radar chart 64, and an area-specific comment 65. The test execution information 61 indicates information related to the test executed, and specifically includes “year number”, “name”, “subject”, “test”, “execution date”, and the like. The score rate 62 indicates the score rate of the display target student (in this example, “child 08”).

「全体のポイント」欄には、表示対象の生徒のテスト結果に関するコメントである全体コメント63が表示される。全体コメント63は、前述のコメント生成部27が、図5に例示するコメントテーブルを参照して生成したものである。具体的には、各評価項目に対応する解答状況情報が、予め用意された判定基準に合致した場合に、その判断基準に対応して用意されたコメントが表示される。即ち、全体コメント63は、テストにおける生徒の得点ではなく、「問題別解答時間」、「正誤」、「記述量」など、テストにおける生徒の解答状況を分析した結果として生成されたコメントである。   In the “overall points” column, an overall comment 63 that is a comment on the test result of the display target student is displayed. The overall comment 63 is generated by the comment generation unit 27 described above with reference to the comment table illustrated in FIG. Specifically, when the answer status information corresponding to each evaluation item matches a determination criterion prepared in advance, a comment prepared corresponding to the determination criterion is displayed. In other words, the overall comment 63 is not a score of the student in the test but a comment generated as a result of analyzing the answer status of the student in the test, such as “answer time by question”, “correct / incorrect”, “description amount”.

「領域別のバランス」欄には、レーダーチャート64と領域別コメント65が表示される。レーダーチャート64は、前述のように、チャート生成部26が、テストを構成する複数の領域毎に難易度ポイントを集計した結果に基づいて生成されたものである。図6の例では、算数のテストにおいて「関数」、「小数」、「分数」、「図形」、「表・グラフ」の5つの領域毎に、生徒の解答に基づいて難易度ポイントの獲得率を算出し、これをレーダーチャートで示している。レーダーチャートには、参考のために合格ライン(例えば難易度ポイントの獲得率が50%)を太線の五角形で示している。   In the “balance by region” column, a radar chart 64 and a comment 65 by region are displayed. As described above, the radar chart 64 is generated based on the result obtained by the chart generation unit 26 totaling the difficulty points for each of a plurality of areas constituting the test. In the example of FIG. 6, in the arithmetic test, the difficulty point acquisition rate based on the student's answer for each of the five areas of “function”, “decimal”, “fraction”, “figure”, and “table / graph”. Is calculated and shown in a radar chart. In the radar chart, a pass line (for example, the difficulty point acquisition rate is 50%) is indicated by a bold pentagon for reference.

領域別コメント65は、レーダーチャート64の基になった領域別の難易度ポイントの獲得率に基づいて生成される。チャート生成部26は、算出した難易度ポイントの獲得率に基づいて、必要に応じて領域別コメントを生成する。図6の例では、難易度ポイントの獲得率が50%未満である領域「整数」について、領域別コメント65が表示されている。   The region-specific comments 65 are generated based on the acquisition rate of the region-specific difficulty points based on the radar chart 64. The chart generation unit 26 generates a comment for each area as necessary based on the calculated difficulty point acquisition rate. In the example of FIG. 6, the region-specific comments 65 are displayed for the region “integer” in which the difficulty point acquisition rate is less than 50%.

[分析結果データ生成処理]
次に、本実施形態による分析結果データ生成処理について説明する。分析結果データ生成処理は、管理サーバ20が、生徒の入力した解答に基づいて、図6に示すような分析結果データを生成する処理である。図7は、分析結果データ生成処理のフローチャートである。この処理は、生徒側の入力デバイス10から取得した入力データD1に基づいて、管理サーバ20により行われる。なお、実際には、この処理は、管理サーバ20に設けられるコンピュータが予め用意されたプログラムを実行することにより実現される。
[Analysis result data generation processing]
Next, analysis result data generation processing according to the present embodiment will be described. The analysis result data generation process is a process in which the management server 20 generates analysis result data as shown in FIG. 6 based on the answer inputted by the student. FIG. 7 is a flowchart of the analysis result data generation process. This process is performed by the management server 20 based on the input data D1 acquired from the student-side input device 10. In practice, this processing is realized by a computer provided in the management server 20 executing a program prepared in advance.

まず、管理サーバ20は、接続デバイス12及びネットワーク5を介して、生徒の使用する入力デバイス10から入力データD1を受信する(ステップS1)。次に、管理サーバ20は、ストローク抽出部22により、入力データD1から生徒が入力したストロークを抽出する。具体的には、ストローク抽出部22は、入力データD1に基づいて、生徒が解答を入力した「時間」、「位置座標」、「ストローク数」などを抽出する。次に、管理サーバ20は、得点率算出部25により、生徒の解答の得点率を算出する(ステップS3)。   First, the management server 20 receives input data D1 from the input device 10 used by the student via the connection device 12 and the network 5 (step S1). Next, the management server 20 extracts the stroke input by the student from the input data D1 by the stroke extraction unit 22. Specifically, the stroke extracting unit 22 extracts “time”, “positional coordinates”, “number of strokes”, and the like when the student inputs the answer based on the input data D1. Next, the management server 20 calculates the score rate of the student's answer by the score rate calculation unit 25 (step S3).

次に、管理サーバ20は、コメント生成処理を行う(ステップS4)。コメント生成処理を図8に示す。コメント生成処理においては、まず、解答状況分析部23が、ストローク抽出部22の出力に基づいて生徒の解答状況を分析し、「解答時間(全体)」、解答時間(問題別)」、「正誤」、「記述量」などの分析項目毎に解答状況情報を生成する(ステップS11)。次に、コメント生成部27は、図5に例示したようなコメントテーブルを参照し、解答状況分析部23が生成した解答状況情報の組合せが判定基準に該当する場合に、用意されたコメントを取得する。そして、該当する判定基準に対応する一又は複数のコメントを含む全体コメントを生成する(ステップS12)。そして、処理は、図7のメインルーチンに戻る。   Next, the management server 20 performs a comment generation process (step S4). The comment generation process is shown in FIG. In the comment generation process, first, the answer situation analysis unit 23 analyzes the answer situation of the student based on the output of the stroke extraction unit 22, and “answer time (whole)”, answer time (by question) ”,“ correctness ” The answer status information is generated for each analysis item such as “description amount” (step S11). Next, the comment generation unit 27 refers to the comment table illustrated in FIG. 5 and acquires the prepared comment when the combination of the answer status information generated by the answer status analysis unit 23 corresponds to the determination criterion. To do. Then, an overall comment including one or a plurality of comments corresponding to the corresponding determination criterion is generated (step S12). Then, the process returns to the main routine of FIG.

次に、管理サーバ20は、チャート生成処理を行う(ステップS5)。図9は、チャート生成処理のフローチャートである。チャート生成処理では、チャート生成部26は、生徒の解答に基づいて、テストの領域ごとに難易度ポイントを集計し、難易度ポイントの獲得率を算出する(ステップS21)。次に、チャート生成部26は、難易度ポイントの獲得率に基づいて、図6に例示するようなレーダーチャートを作成する(ステップS22)。また、チャート生成部26は、領域毎の難易度ポイントの獲得率が所定の基準未満(例えば、50%未満)である場合には、それに対応する領域別コメントを生成する(ステップS23)。図6の例では、領域「整数」についての領域別コメントが生成されている。そして、処理は、図7のメインルーチンに戻る。   Next, the management server 20 performs chart generation processing (step S5). FIG. 9 is a flowchart of the chart generation process. In the chart generation process, the chart generation unit 26 totals the difficulty points for each test area based on the students' answers, and calculates the difficulty point acquisition rate (step S21). Next, the chart generation unit 26 creates a radar chart as illustrated in FIG. 6 based on the difficulty point acquisition rate (step S22). In addition, when the difficulty point acquisition rate for each area is less than a predetermined reference (for example, less than 50%), the chart generation unit 26 generates a corresponding comment for each area (step S23). In the example of FIG. 6, a comment for each region regarding the region “integer” is generated. Then, the process returns to the main routine of FIG.

次に、管理サーバ20は、ステップS3で生成された得点率、ステップS4で生成された全体コメント、並びに、ステップS5で生成されたレーダーチャート及び領域別コメントを、分析結果データとして当該生徒の識別情報と紐付けてテスト結果DB28に保存する(ステップS6)。これで分析結果データ生成処理は終了する。こうして生成され、テスト結果DB28に記憶された分析結果データは、図6に示すように、教師用端末30から検索し、表示して閲覧することができる。   Next, the management server 20 identifies the student as the analysis result data using the scoring rate generated in step S3, the overall comment generated in step S4, and the radar chart and region-specific comments generated in step S5. The information is associated with the information and stored in the test result DB 28 (step S6). This ends the analysis result data generation process. The analysis result data generated in this way and stored in the test result DB 28 can be retrieved from the teacher terminal 30, displayed, and viewed as shown in FIG.

[変形例]
上記の実施形態では、管理サーバ20と教師用端末30とを独立して設けているが、その代わりに管理サーバ20の機能を教師用端末30に含めても良い。この場合、教師端末30は本発明の入力データ取得手段、解答状況分析手段、コメント取得手段受信手段、送信手段の一例である。
[Modification]
In the above embodiment, the management server 20 and the teacher terminal 30 are provided independently, but the function of the management server 20 may be included in the teacher terminal 30 instead. In this case, the teacher terminal 30 is an example of input data acquisition means, answer status analysis means, comment acquisition means reception means, and transmission means of the present invention.

5 ネットワーク
10 入力デバイス
11a デジタルペン
11b タブレット
11c タッチペン
12 接続デバイス
20 管理サーバ
30 教師用端末
100 遠隔授業システム
5 Network 10 Input Device 11a Digital Pen 11b Tablet 11c Touch Pen 12 Connection Device 20 Management Server 30 Teacher Terminal 100 Remote Lesson System

Claims (5)

ユーザが使用する入力デバイスとネットワークを通じて通信する学習支援装置であって、
ユーザによる解答状況を示す解答状況情報についての判定基準と、当該判定基準に対応するコメントとを紐付けたコメントデータを記憶する記憶部と、
前記入力デバイスにより入力された入力データを取得する入力データ取得手段と、
取得した入力データに基づいて、前記解答状況情報を生成する解答状況分析手段と、
前記コメントデータを参照し、前記解答状況情報が前記判定基準に該当する場合に、当該判定基準に対応するコメントを取得するコメント取得手段と、
を備えることを特徴とする学習支援装置。
A learning support apparatus that communicates with an input device used by a user through a network,
A storage unit for storing comment data in which a determination criterion for answer status information indicating an answer status by a user and a comment corresponding to the determination criterion are associated;
Input data acquisition means for acquiring input data input by the input device;
Based on the acquired input data, answer status analysis means for generating the answer status information;
Referring to the comment data, and when the answer status information corresponds to the determination criterion, comment acquisition means for acquiring a comment corresponding to the determination criterion;
A learning support apparatus comprising:
前記判定基準は、複数の解答状況情報の組合せに対応しており、
前記コメント取得手段は、前記複数の解答状況情報の組合せが前記判定基準に該当する場合に、前記コメントを取得することを特徴とする請求項1に記載の学習支援装置。
The determination criterion corresponds to a combination of a plurality of answer status information,
The learning support apparatus according to claim 1, wherein the comment acquisition unit acquires the comment when a combination of the plurality of answer status information corresponds to the determination criterion.
前記解答状況情報は、前記ユーザによる問題別解答時間、正誤、記述量の少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1又は2に記載の学習支援装置。   The learning support apparatus according to claim 1, wherein the answer status information includes at least one of an answer time for each question by the user, correctness, and a description amount. 外部の端末装置からの要求に応じて、前記取得手段が取得したコメントを送信する送信手段を備えることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一項に記載の学習支援装置。   The learning support apparatus according to claim 1, further comprising a transmission unit that transmits the comment acquired by the acquisition unit in response to a request from an external terminal device. コンピュータを備え、ユーザが使用する入力デバイスとネットワークを通じて通信する学習支援装置により実行されるプログラムであって、
ユーザによる解答状況を示す解答状況情報についての判定基準と、当該判定基準に対応するコメントとを紐付けたコメントデータを記憶する記憶部、
前記入力デバイスにより入力された入力データを取得する入力データ取得手段、
取得した入力データに基づいて、前記解答状況情報を生成する解答状況分析手段、
前記コメントデータを参照し、前記解答状況情報が前記判定基準に該当する場合に、当該判定基準に対応するコメントを取得するコメント取得手段、
として前記コンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
A program comprising a computer and executed by a learning support apparatus that communicates with an input device used by a user through a network,
A storage unit for storing comment data in which a determination criterion for answer status information indicating an answer status by a user and a comment corresponding to the determination criterion are associated;
Input data acquisition means for acquiring input data input by the input device;
Based on the acquired input data, the answer situation analyzing means for generating the answer situation information,
Comment acquisition means for referring to the comment data and acquiring a comment corresponding to the determination criterion when the answer status information corresponds to the determination criterion;
A program for causing the computer to function as:
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