JP2019045615A - Learning support system - Google Patents

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英明 井関
Hideaki Izeki
英明 井関
みずえ 権平
Mizue Gondaira
みずえ 権平
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Abstract

To provide a learning support system that a user can find a learning category that should be learned.SOLUTION: A learning support system includes: a profile transmission unit for transmitting a profile to a user terminal; a user information reception unit for receiving a profile that a user receiving learning responded to the profile transmitted by the profile transmission unit; a problem master in which a problem associated with the profile is stored; and a problem creation unit for selecting a problem suitable for the user from the problem master based on the profile of the user received by the user information reception unit.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、ユーザが属する業界及び職種について学習すべき学習カテゴリを提示する学習支援システムに関するものである。   The present invention relates to a learning support system that presents a learning category to be learned for an industry and job type to which a user belongs.

インターネットの普及により、学習内容やテスト内容などをユーザの情報処理端末に配信し、ユーザがこれの視聴をしたり、このテストに回答したりすることで学習し、そのユーザの学力を向上させる学習支援システムが開示されている。   With the spread of the Internet, the contents of learning and tests are distributed to the user's information processing terminal, and the user watches and listens to it, answers the test, and learns to improve the academic ability of the user A support system is disclosed.

たとえば、特開2005−128837号公報において、課題に対する回答が受講生から提出された場合に、その、テストの結果、および講座の進捗状況の報告があった場合であっても、それらの成果に対する各ユーザに対する支援が効率的に行われていない、という問題があり、これを解決すべく、学習支援を受ける受講生、学習支援を管理する学習管理者、および前記受講生から提出される課題に対する回答(提出課題)を添削する添削者が、所定のユーザ認証を経て、それぞれインターネットを介して接続可能な受講管理システムであって、各種教材に関する情報(教材情報)、処理過程で得られる情報および処理結果として得られる情報、を記憶する学習データベース(後述する実施の形態の学習DB1に相当)と、前記教材情報として、講義に関する教材(講義教材)および当該講義に対応したテストや課題に関する教材(テスト教材、課題教材)を受講生に対して提供する教材サーバ(教材サーバ2に相当)と、メールの送受信に関する制御を行うとともに、さらに、受信したメールに提出課題が添付されていた場合に当該受信メールにエラーがあるかどうかを判定し、当該判定結果を、応答メールとして提出元の受講生に対して送信するメールサーバ(メールサーバ3に相当)と、提出課題の添削に関する処理を行う添削サーバ(添削サーバ4に相当)と、を備えることを特徴とする受講管理システムが開示されている。   For example, in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2005-128837, when an answer to a subject is submitted from a student, even if there is a report on the result of the test and the progress of the course, the result will be There is a problem that the support for each user is not performed efficiently, and in order to solve this, the students who receive the learning support, the learning manager who manages the learning support, and the problems submitted by the students It is the attendance management system that the correction person who corrects the answer (submission subject) can connect through the Internet after predetermined user authentication, which is information on various teaching materials (teaching material information), information obtained in the processing process and A learning database (corresponding to a learning DB 1 according to an embodiment to be described later) storing information obtained as a processing result; The teaching material server (equivalent to the teaching material server 2) that provides the teaching material for the lecture (teaching material) and the teaching material (testing material, problem teaching material) for the test or problem corresponding to the lecture to the students While performing control, furthermore, when the submission subject is attached to the received mail, it is determined whether or not there is an error in the received mail, and the result of the judgment is sent to the student of the submission source as a response mail. A attendance management system is disclosed that includes a mail server (corresponding to the mail server 3) and a correction server (corresponding to the correction server 4) that performs processing related to correction of a submission subject.

また、この受講管理システムは、いわゆる学生のみならず社会人を対象に使用することができるものである。   This attendance management system can be used not only for students but also for adults.

しかしながら、その社会人のユーザにおいて学習する分野、すなわち学習するカテゴリがあらかじめ明確であれば、その学習カテゴリの問題を出題すれば、この学習カテゴリを学習するユーザの知識水準を向上させるのに適するというものであるが、そもそも、その対象とされる社会人ユーザは、自らのビジネス知識を向上させるという希望があるものの、どの学習する学習カテゴリの知識が足りないかをそのユーザ自身が把握するということは必ずしも容易ではない。   However, if the user who is a member of the society learns in advance the category of learning, that is, if the problem of the learning category is given, it is suitable to improve the knowledge level of the user who learns the learning category. Although, in the first place, the target adult user has a desire to improve his / her business knowledge, but the user himself / herself grasps which learning category to learn is lacking. Is not always easy.

特開2005−128837号公報JP 2005-128837 A

本発明は前記の点に着目してなされたもので、その課題は、ユーザが学ぶべき学習カテゴリを見出すことができる学習支援システムを提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above points, and its object is to provide a learning support system that allows a user to find out a learning category to be learned.

第1観点における学習支援システムは、ユーザ端末にプロフィールを送信するプロフィール送信部と、プロフィール送信部によって送信されたプロフィールに、学習を受けるユーザが回答したプロフィールを受信するユーザ情報受信部と、プロフィールに紐付けされた問題が格納されている問題マスタと、ユーザ情報受信部によって受信した前記ユーザのプロフィールに基づいて、ユーザに適した問題を、問題マスタから選択する問題作成部と、を有するというものである。   The learning support system according to the first aspect comprises a profile transmitting unit for transmitting a profile to a user terminal, a user information receiving unit for receiving a profile answered by a user who receives learning in the profile transmitted by the profile transmitting unit, Having a problem master storing a linked problem and a problem creation unit for selecting a problem suitable for the user from the problem master based on the profile of the user received by the user information receiving unit It is.

第2観点における学習支援システムは、第1観点において、ユーザによって回答されたプロフィールは、少なくとも、そのユーザが希望する目標の業界、職種及び職位が入力されているというものである。   The learning support system according to the second aspect is that, according to the first aspect, the profile answered by the user is at least the industry, the job type and the job position of the goal desired by the user.

第3観点における学習支援システムは、第1観点または第2観点において、問題作成部は、プロフィールに入力された、そのユーザが希望する目標の業界、職種及び職位に紐付けされている学習カテゴリの問題を問題マスタから選択するというものである。   In the learning support system according to the third aspect, in the first aspect or the second aspect, the problem creation unit is a part of the learning category input to the profile and linked to the industry, job type and job position of the goal desired by the user. The problem is to select from the problem master.

第4観点における学習支援システムは、第1観点から第3観点において、問題作成部によって問題マスタから選択された問題を前記ユーザに送信する問題送信部と、問題送信部によって、送信された問題に対してユーザが回答し、その回答を受信する回答受信部と、さらに模範回答が格納されている前記問題マスタと、問題マスタに格納された模範回答と、回答受信部によって受信した回答と、を、対比して採点するテスト結果作成部と、テスト結果作成部によって、採点した結果、ユーザの弱点となる学習カテゴリを判断する学習計画作成部と、ユーザが学習すべき教材が格納された教材マスタと、学習計画作成部によって学習カテゴリを選択し、その選択された学習カテゴリごとに、教材マスタからユーザに適した教材を選択する教材判定部と、を有するというものである。   According to a fourth aspect of the present invention, in the learning support system according to any one of the first to third aspects, the problem transmitting unit transmits the problem selected from the problem master by the problem creating unit to the user, and the problem transmitted by the problem transmitting unit. A response receiving unit that answers the user and receives the response, the question master in which the model answer is further stored, the model answer stored in the question master, and the answer received by the answer receiving unit As a result of scoring by a test result creation unit for comparing and scoring and a test result creation unit, as a result of learning, a learning plan creation unit for determining a learning category which is a user's weakness and a teaching material master storing teaching materials to be learned by the user And the learning plan creation unit selects a learning category, and selects a teaching material suitable for the user from the teaching material master for each of the selected learning categories And parts, it is that having.

第5観点における学習支援プログラムは、ユーザマスタに格納されている所定の項目を有するプロフィールを、プロフィール送信部によってユーザ端末に送信するプロフィール送信工程と、プロフィール送信工程によって送信され上記所定の項目を記載したプロフィールを受信するプロフィール受信工程と、プロフィール受信工程によって受信された上記所定の項目であるプロフィールに記載された業界及び職種に基づいて、問題作成部が、出題する学習カテゴリを、問題マスタから選択する学習カテゴリ選択工程と、を順次コンピュータ実行させるというものである。   The learning support program according to the fifth aspect includes a profile transmitting step of transmitting a profile having a predetermined item stored in the user master to the user terminal by the profile transmitting unit, and transmitted by the profile transmitting step to describe the predetermined item. Selected problem category from the problem master based on the profile receiving step of receiving the selected profile and the industry and job type described in the profile which is the predetermined item received by the profile receiving step. Learning category selection steps are sequentially executed by a computer.

第6観点における学習支援プログラムは、第5観点において、さらに、学習カテゴリ選択工程により、問題作成部が出題する学習カテゴリにおけるユーザの職位に応じた問題を決定する問題レベル決定工程と、を順次コンピュータ実行させるというものである。   The learning support program according to the sixth aspect further includes, according to the fifth aspect, a problem level determining step of determining a problem according to a user's job position in a learning category to be asked by the question creating unit. It is something to be run.

本発明によれば、ユーザが学ぶべき学習カテゴリを見出すことができる学習支援システムを提供することができる。   According to the present invention, it is possible to provide a learning support system capable of finding a learning category to be learned by the user.

本実施例に係る学習支援システムの構成の概要を示す図である。It is a figure showing an outline of composition of a learning support system concerning this example. 本実施例に係る学習支援システムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the learning assistance system which concerns on a present Example. プロフィールの内容を示す図である。It is a figure which shows the content of a profile. 業界の一覧を例示した図である。It is the figure which illustrated the list of the industry. 問題マスタに格納されているユーザが学習すべき学習カテゴリの一覧を例示した図である。It is the figure which illustrated the list of the learning categories which the user stored in problem master should learn. 業界が印刷業界であって、職種が営業の場合における問題マスタに格納されているユーザが学習すべき学習カテゴリとその重視度を例示的に表示した図である。FIG. 17 is a diagram exemplarily showing learning categories to be learned by the user and the degree of importance stored in the problem master in the case where the industry is the printing industry and the job type is sales. ユーザ端末の画面に表示されているマーケティングに関する問題の例示する図である。It is a figure which illustrates the problem regarding the marketing currently displayed on the screen of a user terminal. ユーザ端末の画面に表示されている、テストの結果を例示した図である。It is the figure which was displayed on the screen of the user terminal and illustrated the result of the test. ユーザ端末の画面に表示されている、ユーザの属性別結果を例示した図である。It is the figure which displayed on the screen of the user terminal and illustrated the result according to the attribute of the user. ユーザ端末の画面に表示されている、各学習カテゴリごとにそのユーザが獲得した点数と、同じ業界、職種、職位の複数の他のユーザの平均点とを対比した結果を例示した図である。It is a figure which illustrated the result of having compared the score which the user acquired for each learning category displayed on the screen of a user terminal with the average point of a plurality of other users of the same industry, a job type, and a job position. aは、母集団がそのユーザと同じ属性を有する場合であって、基礎のコースを選択した場合の、各学習カテゴリの重視度と、ユーザが学習カテゴリごとに獲得した偏差値と対比した結果を例示した図である。bは、母集団がそのユーザの将来目標とするvisionと同じ属性を有する場合であって、基礎のコースを選択した場合の、各学習カテゴリの重視度と、ユーザが学習カテゴリごとに獲得した偏差値と対比した結果を例示した図である。a is the case where the population has the same attributes as the user, and when the basic course is selected, the degree of importance of each learning category and the result of comparison with the deviation value obtained by the user for each learning category FIG. b is the case where the population has the same attribute as the future target vision of the user, and when the basic course is selected, the degree of importance of each learning category and the deviation obtained by the user for each learning category It is the figure which illustrated the result contrasted with the value. 教材マスタに格納されている書籍に関するデータベースと、セミナに関するデータベースと、eラーニングに関するデータベースとを例示した図である。It is the figure which illustrated the database about the book stored in the teaching material master, the database about a seminar, and the database about e-learning. ユーザが、一般職である他の複数のユーザの平均点である偏差値50に到達するために、ユーザの端末に例示的に表示された学習コースごとの教材を表示した概念図である。In order to reach the deviation value 50 which is the average point of the other users who are general occupations, the user is a conceptual diagram showing teaching materials for each learning course which are displayed by way of example on the user's terminal. ユーザが、将来希望する部長職の他の複数のユーザの平均点である偏差値50に到達するために、ユーザの端末に例示的に表示された学習コースごとの教材を表示した概念図である。FIG. 17 is a conceptual diagram showing teaching materials for each learning course, which are illustratively displayed on the user's terminal, in order to reach the deviation value 50, which is the average point of a plurality of other users of desired managerial staff in the future. . ユーザが基礎のコースを選択した場合に、ユーザの端末に例示的に表示された教材を表示した概念図である。When the user selects a basic course, it is a conceptual diagram showing teaching materials displayed on the terminal of the user as an example. ユーザが提示された書籍について学習した際の評価について、ユーザの端末に例示的に表示された概念図である。It is a conceptual diagram illustratively displayed on a user's terminal about an evaluation at the time of a user learning about a presented book. ユーザのプロフィールに記載した、業界及び職種及び職位からユーザの知識を向上させるために適した学習カテゴリの問題を作成し、それにユーザが回答することによってそのユーザが現時点で有している学習カテゴリの知識が明確とするための処理の流れを説明するフローチャートを示した図である。Create a learning category problem suitable for improving the user's knowledge from the industry and job type and position described in the user's profile, and by answering it, the user has the learning category that the user currently has It is a figure showing the flow chart explaining the flow of the processing for making knowledge clear. テスト結果作成工程(s321)は、回答受信部が受信したその回答と、問題マスタに格納されている模範解答と、テスト結果作成部がそれらを対比することによって採点し、そのユーザの得点と、受験者全体の総合順位、さらに偏差値を集計するフローチャートを示した図である。The test result creation step (s321) scores the answer received by the answer reception unit, the model answer stored in the problem master, and the test result creation unit by comparing them, and the score of the user, It is the figure which showed the flowchart which collects the synthetic | combination order | rank of the whole examinee, and also a deviation value. 学習カテゴリ決定工程(s331)において、学習計画作成部は、ユーザが獲得した偏差値50以下の学習カテゴリを選択すると共に、教材レベルを決定するフローチャートを示した図である。In a learning category determination process (s331), while a learning plan preparation part selects the learning category below the deviation value 50 which the user acquired, it is the figure which showed the flowchart which determines a teaching material level.

サーバ10はネットワークnを介してユーザ端末600に接続されており、ユーザ端末600は、サーバ10に対しアクセス可能な状態に接続されている。ネットワークnは、インターネット、LANなどが好ましく後述する各データをサーバ10とユーザ端末600との間において送受信することができる。ユーザ端末600は、学習するための支援を受けるユーザが使用するパーソナルコンピュータのみならず、タブレットまたはスマートフォンなどの携帯情報端末であっても好ましい。   The server 10 is connected to the user terminal 600 via the network n, and the user terminal 600 is connected to the server 10 in an accessible state. The network n can transmit and receive, between the server 10 and the user terminal 600, each piece of data, preferably the Internet, a LAN, etc. The user terminal 600 is preferably not only a personal computer used by a user who receives support for learning but also a portable information terminal such as a tablet or a smartphone.

サーバ10は、いわゆるパーソナルコンピュータを含むコンピュータによって実現され、CPU(Central Processing Unit)と、RAM(Random Access Memory)と、ROM(Read Only Memory)と、記憶装置たとえば、ハードディスクドライブと、いったハードウェア資源を有するものである。   The server 10 is realized by a computer including a so-called personal computer, and hardware such as a central processing unit (CPU), a random access memory (RAM), a read only memory (ROM), and a storage device such as a hard disk drive. It has resources.

また、サーバ10は、プロフィール送信部100と、ユーザ情報受信部101と、問題作成部102と、問題送信部103と、回答受信部104と、テスト結果作成部105と、テスト結果送信部105aと、教材判定部106と、学習計画作成部109と、学習計画送信部109aと、学習結果受信部110と、ユーザマスタ111と、問題マスタ112と、教材マスタ113と、テスト結果DB116と、学習計画DB117と、教材評価DB118と、を有する。   In addition, the server 10 includes a profile transmission unit 100, a user information reception unit 101, a problem creation unit 102, a problem transmission unit 103, an answer reception unit 104, a test result generation unit 105, and a test result transmission unit 105a. The teaching material determination unit 106, the learning plan creation unit 109, the learning plan transmission unit 109a, the learning result receiving unit 110, the user master 111, the problem master 112, the teaching material master 113, the test result DB 116, the learning plan It has DB117 and teaching material evaluation DB118.

プロフィール200は、ユーザマスタ111に格納され、図示しないユーザが、テストを開始するために、ユーザ端末600からサーバ10にアクセスすると、プロフィール送信部100が、そのプロフィール200をユーザ端末600に送信する。プロフィール200は、図3に記載されているとおり、様々な項目が記載されているが、特にユーザは、氏名欄501、業界欄502、職種欄503、役職欄504、年収欄505、生年月日欄506、vision業界欄512、vision職種欄513、vision役職欄514、vision年収欄515、に回答する。ここでvisionという文言の欄は、ユーザが将来目標とするものであり、それを入力することによって、後述するようにそのユーザの将来の目標に到達するために学ぶべき後述する学習カテゴリについての知識を見出すことができる。なお、逆三角形状のマーク520はいわゆるプルダウンメニューとして、上記各欄において、各項目を選択できるように構成することも好ましい。たとえば、職位である役職はたとえば、一般職、主任、係長、課長、次長、部長、取締役、などである。もっとも直接各項目を入力することを妨げるものではない(図3参照)。   The profile 200 is stored in the user master 111, and when a user (not shown) accesses the server 10 from the user terminal 600 to start a test, the profile transmission unit 100 transmits the profile 200 to the user terminal 600. Although various items are described in the profile 200 as shown in FIG. 3, in particular, the user is required to enter the name column 501, the industry column 502, the job type column 503, the job title column 504, the annual income column 505, and the date of birth. Answer is made in the column 506, the vision industry column 512, the vision job type column 513, the vision position column 514, and the vision annual income column 515. Here, the column of the word "vision" is intended for the user in the future, and by inputting it, knowledge of the later-described learning category to be learned in order to reach the user's future goal as described later. Can be found. In addition, it is also preferable to comprise the reverse triangular mark 520 as what is called a pull-down menu so that each item can be selected in each said column. For example, the positions that are positions are, for example, general positions, chiefs, chiefs, chiefs, managers, deputy generals, general managers, directors, etc. However, this does not prevent direct entry of each item (see FIG. 3).

たとえば、本実施例におけるユーザは、業界欄502に「印刷業」と入力し、職種欄503に「営業」と入力し、職位である役職欄504に「一般職」を選択し、年収欄505に「400万円」と入力し、生年月日欄506を入力する。また、ユーザの目標とする将来の目標として、vision業界欄512に「印刷業」と入力し、vision職種欄513に「営業」と入力し、vision役職欄514に「営業部長」と入力する。これらが入力されたプロフィール200を、ユーザが、ユーザ端末600における図示しない送信部から、ネットワークnを介して、サーバ10に送信する。   For example, the user in the present embodiment inputs “printing” in the industry column 502, inputs “sales” in the job type column 503, selects “general job” in the job title column 504, and the annual income column 505. Enter “4 million yen” in and enter the date of birth column 506. Further, as the user's goal as a future goal, “print” is entered in the vision industry column 512, “sales” is entered in the vision job type column 513, and “sales manager” is entered in the vision position column 514. The user transmits the profile 200 in which these are input from the transmitting unit (not shown) in the user terminal 600 to the server 10 via the network n.

上記ユーザ情報受信部101は、ユーザ端末600における図示しない送信部から、ネットワークnを介して、送信された上記各項目欄が入力されたプロフィール200を受信する。   The user information receiving unit 101 receives, from the transmitting unit (not shown) in the user terminal 600, the profile 200 in which the transmitted item fields are input via the network n.

問題マスタ112は、プロフィール200に紐付けされた問題が格納されている。すなわち、上記ユーザ情報受信部101によって受信された上記各項目欄が入力されたプロフィール200に基づいて、問題作成部102が、問題マスタ112からそのユーザに適した問題を選択する。   The problem master 112 stores the problems linked to the profile 200. That is, based on the profile 200 in which each item column received by the user information receiving unit 101 is input, the problem creating unit 102 selects a problem suitable for the user from the problem master 112.

たとえば、問題作成部102は、図4に示すように、1医薬品業界、2総合商社、3不動産業界、4人材ビジネス、5保険業界、6化学業界、7小売業界、8食品業界、9クレジット/ローン、10広告業界、11通信業界、12証券業界、13電力・ガス業界、14印刷業界、15IT業界、16その他(マクロ経済)、17その他(IT用語)、18その他(会社法)とからなる業界から、1の業界を選択する。本実施例においては上記のとおり、プロフィール200には、業界として「印刷業」が記載されているので、14印刷業界を選択する。   For example, as shown in FIG. 4, the problem creation unit 102 has 1 pharmaceutical industry, 2 general trading companies, 3 real estate industry, 4 human resources business, 5 insurance industry, 6 chemical industry, 7 retail industry, 8 food industry, 9 credits / Loan, 10 advertising industry, 11 telecommunication industry, 12 securities industry, 13 power and gas industry, 14 printing industry, 15 IT industry, 16 other (macro economy), 17 other (IT terms), 18 other (company law) From the industry, select one industry. In the present embodiment, as described above, “Printing” is described in the profile 200 as the industry, so 14 printing industries are selected.

また、図5に示すように、ユーザが学習すべき学習カテゴリに関する問題は問題マスタ112に格納されている。たとえば、学習カテゴリは、1営業戦略・戦術、2顧客理解、 3マーケティング、4経理・財務、5思考系スキル(ロジカルシンキング)、6コミュニケーション、7法務・コンプライアンス、8語学(英語)、9ITリテラシ、10経済ニュース、11経営戦略、12人事労務管理、13人材マネジメント、14事業戦略、15プロジェクトマネジメント、16語学(中国語)、17統計基礎(ビジネス統計)、18管理会計、19計数管理、20電話力、21事務サポート、22セールスプロモーション(店頭販売、)23webプロモーション、24広告・宣伝、25採用、26教育、27営業コミュニケーション(交渉、プレゼンテーション)、28企画・立案、29ピープルマネジメント(リーダーシップ、コミュニケーション)、30部下とのコミュニケーション(ファシリテーション、コーチング)、でありそれら複数の学習カテゴリに関する問題が格納されている。   Further, as shown in FIG. 5, the problem regarding the learning category to be learned by the user is stored in the problem master 112. For example, the learning categories are: 1 sales strategy / tactic, 2 customer understanding, 3 marketing, 4 accounting / finance, 5 thinking skills (logical thinking), 6 communication, 7 legal / compliance, 8 languages (English), 9 IT literacy, 10 economic news, 11 management strategies, 12 personnel management, 13 personnel management, 14 business strategies, 15 project management, 16 languages (Chinese), 17 statistics basics (business statistics), 18 management accounting, 19 counting management, 20 telephones Power, 21 administrative support, 22 sales promotion (over-the-counter sales), 23 web promotion, 24 advertisement / advertisement, 25 employment, 26 education, 27 sales communication (negotiation, presentation), 28 planning / planning, 29 people management (leadership / communication) , 3 Communication with subordinates (facilitation, coaching), a is the plurality of issues learning category is stored.

具体的には、問題マスタ112において、図4に示すようにユーザが選択した業界ごとに紐付けされた学習カテゴリごとの問題が格納されている。すなわち、そのプロフィール200における業界欄502における「業界」及びその「職種」ごとに、学習カテゴリごとの問題が格納されている。従って、たとえばユーザの職種はそのプロフィール200における「業界」及びその「職種」は、それぞれ、「印刷業」、「営業」であるので、問題作成部102が、問題マスタ112に格納されている「印刷業」における「営業」に関する学習カテゴリ、たとえば、図5に示されている学習カテゴリのうち、1営業戦略・戦術、2顧客理解、3マーケティング、5思考系スキル、6コミュニケーション、9ITリテラシ、10経済ニュース、11経営戦略の合計8個の学習カテゴリを選択する。このように「業界名」および「職種」ごとに選択される複数の学習カテゴリは問題マスタ112によって、あらかじめ紐付けされ格納され、ユーザに適した問題が、問題作成部102によって問題マスタ112から選択される。なお、後述するように、問題マスタ112において保存されている「業界」及びその「職種」ごとに、紐付けされた学習カテゴリごとの問題は更新されうる。   Specifically, in the problem master 112, as shown in FIG. 4, a problem for each learning category linked to each industry selected by the user is stored. That is, for each “industry” and its “job type” in the industry column 502 in the profile 200, a problem for each learning category is stored. Therefore, for example, since the “job type” of the user in the profile 200 and the “job type” in the profile 200 are respectively “printing” and “sales”, the problem creating unit 102 is stored in the problem master 112 “ For example, among the learning categories shown in FIG. 5, (1) sales strategy / tactics, (2) customer understanding, (3) marketing, (5) thinking skills, (6) communications, (9) IT literacy, (10) Economic news, select a total of eight learning categories of 11 management strategies. As described above, a plurality of learning categories selected for each “industry name” and “job type” are linked and stored in advance by the problem master 112, and a problem suitable for the user is selected from the problem master 112 by the problem creating unit 102. Be done. As will be described later, the problems in each learning category associated with each “industry” and its “job type” stored in the problem master 112 can be updated.

さらに、たとえばユーザの職位は、「一般職」であるので、「印刷業」及「営業」に、紐付けされた「一般職」の問題を問題マスタ112から、問題作成部102が選択する。この場合職位が一般職であるから、後述する部長職よりも、難易度の低い問題を選択する。なお、「印刷業」及「営業」に、紐付けされた「一般職」に関する上述の学習カテゴリごとの問題が格納され、その問題を1セットの設問とし、その1セットの設問が、問題マスタ112に複数格納されている。なお、本実施例においては上記のとおり30個の学習カテゴリから8個の学習カテゴリが選択される。   Further, for example, since the job title of the user is “general job”, the problem creating unit 102 selects the problem “general job” linked to “printing” and “sales” from the problem master 112. In this case, since the job position is a general job, a question having a lower degree of difficulty than the manager's job described later is selected. In addition, the above-mentioned problems for each learning category related to the linked “general job” are stored in “printing industry” and “sales”, the problem is regarded as one set of questions, and the one set of questions is the problem master A plurality is stored in 112. In the present embodiment, eight learning categories are selected from the thirty learning categories as described above.

このように、プロフィール200に入力された業界欄502に「印刷業」と、職種欄503に「営業」と、役職欄504に「一般職」と、の記載の組合せにおいて、重視度が高い学習カテゴリの問題のうち8個の問題が問題作成部102によって選択される。またデータ収集用に、学習カテゴリの問題得点には関係の無い問題を選択する。この問題の正答率によって、上記重視度の高い問題として問題マスタ112に格納されている。たとえば30個の学習カテゴリにフィードバックさせ、その問題を含む学習カテゴリを新たに構築するためである。なお、重視度が高い学習カテゴリとは、ユーザの属する業界及び職種に適したものとされる学習カテゴリをいい、たとえば問題の正答率からその業界及び職種ごとの相関係数を求めることにより行うことができる。たとえば図6において、実施例における「印刷業」及「営業」の場合、マーケティングの重視度が1、営業戦略・戦術の重視度が1.5、ITリテラシの重視度が0.8、経済ニュースの重視度が1.3、経営戦略の重視度が0.9、コミュニケーションの重視度が1.2、思考系スキルの重視度が1.2、顧客理解の重視度が1.4と、数値の大きい順から8個の学習カテゴリが選択される。このように、業界欄502に記載された業界と、職種欄503に記載された職種によって学習カテゴリごとの重視度が定めることができ、この重視度の数値の大きい順から8個の学習カテゴリが選択される。従ってたとえば、プロフィール200に入力された業界欄502が「IT」と、職種欄503に「営業」と記載されていた場合は、マーケティングの重視度が1.1、営業戦略・戦術の重視度が、1.5、ITリテラシの重視度が1.3、経済ニュースの重視度が1.3、経営戦略の重視度が1、コミュニケーションの重視度が1.2、思考系スキルの重視度が1.2、顧客理解の重視度が0.9と、規定することができる。このように、プロフィール200に入力された業界欄502に記載された業界と、職種欄503に記載された職種ごとに、各学習カテゴリの重視度が定められ、その上位8個の学習カテゴリが選択されうる。もっとも、上位8個の学習カテゴリに限られることはなく上位8個以下であっても上位8個以上であってもよい。なお、重視度は、正答率、業界および職位に基づいて、いわゆる重回帰分析を行い、相関係数を求めることで、その重視度を求めることができる。また、その重視度を常に更新することができる。   As described above, learning in which the degree of emphasis is high in the combination of “printing” in the industry column 502 input to the profile 200, “sales” in the job type column 503, and “general job” in the position column 504 Of the category problems, eight problems are selected by the problem creation unit 102. Also, for data collection, select a problem that is not related to the problem category of the learning category. Depending on the correct answer rate of this problem, it is stored in the problem master 112 as a problem having a high degree of importance. For example, it is for feedbacking to 30 learning categories and newly constructing a learning category including the problem. In addition, a learning category with a high degree of importance means a learning category that is considered to be suitable for the industry and job type to which the user belongs, and for example, it is performed by obtaining the correlation coefficient for each industry and job type from the correct answer rate of the problem. Can. For example, in FIG. 6, in the case of “printing” and “sales” in the example, the importance of marketing is 1, the importance of sales strategy and tactics is 1.5, the importance of IT literacy is 0.8, economic news The emphasis is 1.3, the importance of business strategy is 0.9, the importance of communication is 1.2, the importance of thinking skills is 1.2, the importance of customer understanding is 1.4, etc. Eight learning categories are selected in descending order of. Thus, the degree of importance of each learning category can be determined by the industry described in the industry column 502 and the type of work described in the type of work column 503, and the eight learning categories are listed in descending order of numerical value of the importance degree. It is selected. Therefore, for example, if the industry column 502 entered in the profile 200 is described as "IT" and the job type column 503 as "sales", the degree of importance of marketing is 1.1, and the degree of importance of sales strategy / tactics is , 1.5, IT literacy emphasis 1.3, economic news emphasis 1.3, business strategy emphasis one, communication emphasis 1.2, thinking skills emphasis one .2. A degree of emphasis on customer understanding can be defined as 0.9. In this manner, the degree of importance of each learning category is determined for each of the industry described in the industry column 502 input to the profile 200 and the job type described in the job type column 503, and the top eight learning categories are selected. It can be done. However, it is not limited to the top eight learning categories, and may be the top eight or less or the top eight or more. The degree of emphasis can be determined by performing so-called multiple regression analysis on the basis of the correct answer rate, the industry, and the position to obtain the correlation coefficient. Also, the degree of importance can be constantly updated.

なお、問題マスタ112には、ユーザ自身の職位、たとえば「一般職」の場合に、各学習カテゴリごとに複数格納されている設問セットはそれぞれが同じ難易度の設問が複数格納されている。また、その問題マスタ112には、「部長」として、職位が上がるごとに、問題の難易度が高い問題もその職位ごとに複数の学習カテゴリについての問題がセットとして格納され、その職位ごとにそれら複数の学習カテゴリについての問題が、業界、職種及び職位ごとに紐付けされている。   In the question master 112, in the case of the user's own job position, for example, “general job”, a plurality of question sets stored for each learning category have a plurality of questions each having the same degree of difficulty. Also, in the problem master 112, every time the position rises as a "manager", the problem with a high degree of difficulty of the problem is also stored as a set of problems for a plurality of learning categories for each position, and those problems are stored for each position Problems with multiple learning categories are linked by industry, job type and job position.

上記問題作成部102で作成した問題セットを、問題送信部103が、ネットワークnを介してユーザ端末600に送信する。たとえば、図7において、その学習カテゴリの1例すなわち、マーケティングに関する問題601が、そのユーザ端末600の画面に表示されている。   The problem transmitting unit 103 transmits the problem set created by the problem creating unit 102 to the user terminal 600 via the network n. For example, in FIG. 7, an example of the learning category, that is, a problem 601 related to marketing is displayed on the screen of the user terminal 600.

ユーザ端末600の画面に表示された図7は、たとえば、マーケティングに関する問題601、602が出題される場合において、現時点での進捗状況を示す進捗バー603を表示することができる。また、回答時間の残り時間表示部604及び残りの問題数表示部605によって、残りの回答するための時間と、残りの問題数をユーザは把握しながら回答することができる。なお、本実施例においては、マーケティングに関する回答が終了したら、営業戦略・戦術、ITリテラシ、経済ニュース、経営戦略、コミュニケーション、思考系スキル、顧客理解に関する問題を順次回答する。なおこの順番は任意である。   FIG. 7 displayed on the screen of the user terminal 600 can display a progress bar 603 indicating the current progress status, for example, when the problems relating to marketing 601 and 602 are presented. In addition, the user can know the remaining answer time and the remaining question number by means of the response time remaining time display unit 604 and the remaining question number display unit 605. In the present embodiment, when the answer concerning marketing is finished, the questions concerning sales strategy / tactics, IT literacy, economic news, business strategy, communication, thinking skills, customer understanding are sequentially answered. This order is optional.

ユーザは、全部の回答が終了したら、これらの回答を、ユーザ端末600における図示しない送信部から、ネットワークnを介してサーバ10に送信する。もっとも、上記各学習カテゴリごとに回答し、逐一その回答をユーザ端末600における図示しない送信部から、ネットワークnを介してサーバ10に送信することもできる。   When all the answers have been completed, the user transmits these answers from the transmitting unit (not shown) in the user terminal 600 to the server 10 via the network n. However, it is also possible to reply for each of the above-mentioned learning categories, and to send the reply to the server 10 via the network n from the not-shown transmitter of the user terminal 600 one by one.

サーバ10における回答受信部104が、ユーザ端末600における図示しない送信部から送信された回答を受信する。   The answer reception unit 104 in the server 10 receives the answer transmitted from the transmission unit (not shown) in the user terminal 600.

回答受信部104が受信したその回答を、テスト結果作成部105が採点する。具体的には、問題マスタ112に格納されている模範回答との一致点及び相違点を見出し、採点する。その採点の結果は後述するテスト結果DB116に保存される。   The test result generation unit 105 scores the response received by the response receiving unit 104. Specifically, matching points and differences with the model answers stored in the question master 112 are found and scored. The result of the scoring is stored in a test result DB 116 described later.

テスト結果作成部105で採点する採点方法は、たとえば、いわゆるIRT(Item Response Theory、項目反応理論、または、項目応答理論)によって採点することができる。これにより、複数のユーザが、同じ程度の難易度で、かつ異なる問題セットについて回答した場合であっても、その複数のユーザのテストの結果を相対的に比較することができる。さらに、複数のユーザが異なる程度の難易度で、かつ異なる問題セットについて回答した場合であっても、その複数のユーザのテストの結果同士を対比することができる。よって、多数のユーザが同じ程度の難易度でかつ異なる問題に対して回答した場合であっても、そのユーザの全体における位置を客観的に把握することができる。また、多数のユーザが異なる程度の難易度でかつ異なる問題に対して回答した場合であっても、そのユーザの全体における位置を客観的に把握することができる。従ってこの場合職位が異なるユーザ同士を対比することができる。たとえば、部長職のユーザの獲得した点数と、一般職のユーザの獲得した点数と、を比較することができる。   The scoring method to be scored by the test result creation unit 105 can be scored by, for example, so-called IRT (Item Response Theory, Item Response Theory, or Item Response Theory). As a result, even when a plurality of users respond with the same degree of difficulty and different problem sets, the results of the tests of the plurality of users can be relatively compared. Furthermore, even when a plurality of users respond with different degrees of difficulty and different problem sets, the test results of the plurality of users can be compared with each other. Therefore, even if a large number of users respond with different degrees of difficulty and different questions, it is possible to objectively grasp the position of the users in the whole. In addition, even when a large number of users have different degrees of difficulty and respond to different problems, it is possible to objectively grasp the overall position of the user. Therefore, in this case, users having different job positions can be compared with each other. For example, it is possible to compare the score earned by the user at the manager position with the score earned by the user at the general job.

このように、採点した結果、そのユーザの得点をさらに偏差値によって表すことができる。また、プロフィール200に生年月日欄506に生年月日を入力することで、年代別の順位を表示することもできる。   Thus, as a result of scoring, the user's score can be further represented by a deviation value. Also, by entering the date of birth in the date of birth column 506 in the profile 200, the ranking by age can also be displayed.

上記ユーザの得点、受験者全体の総合順位、印刷業における営業職である職種ごとの順位、その職位即ち一般職の場合における順位が、テスト結果DB116に保存される。またそのテスト結果が、上記のとおりテスト結果作成部105によって作成され、そのテスト結果が、テスト結果送信部105aにより再びネットワークnを介して、ユーザ端末600に送信される。また、受験したユーザ全体を対象として、業界と職種別に正答率を算出し、その問題が含まれる学習カテゴリと、業界職種との相関係数を算出する。相関係数の絶対値が0に近い場合はその学習カテゴリの問題はその業界との関係性が薄いため、問題マスタ112において、その問題を、たとえば削除することにより調整し、その内容を更新することができる。また上述の重視度の数値を減少させるように更新することもできる。   The score of the user, the overall rank of the entire examinee, the rank for each job type in the printing business, and the rank in the case of the job title or general job are stored in the test result DB 116. In addition, the test result is generated by the test result generation unit 105 as described above, and the test result is transmitted by the test result transmission unit 105 a to the user terminal 600 again via the network n. In addition, the correct answer rate is calculated for the industry and job type for the entire user who took the exam, and the correlation coefficient between the learning category including the problem and the industry job type is calculated. If the absolute value of the correlation coefficient is close to 0, the problem in the learning category is not closely related to the industry, so the problem master 112 adjusts the problem by deleting it, for example, and updates its contents. be able to. It can also be updated to reduce the importance value mentioned above.

また、テスト結果作成部105は、複数のユーザにおける学習カテゴリごとの問題の正答率を算出する。正答率がたとえば95パーセント以上と高い場合、または、5パーセント以下と低い場合は、その学習カテゴリごとの問題を、問題マスタ112からその問題を削除する。なお、これらの正答率については学習カテゴリの問題ごとに設定することができる。また、その正答率を算出し、問題マスタ112に反映させる。すなわち一般職において正答率が低い場合は難易度が高い問題として、たとえば部長職のユーザに出題するようにテスト結果DB116の内容を更新することができる。反対に、部長職において正答率が高い場合は難易度が低い問題として、たとえば一般職のユーザに出題するようにテスト結果DB116の内容を更新することができる。   Also, the test result generation unit 105 calculates the correct answer rate of the problem for each learning category in a plurality of users. If the correct answer rate is high, for example, 95% or more, or low, for example, 5% or less, the problem for each learning category is deleted from the problem master 112. The correct answer rate can be set for each learning category problem. Also, the correct answer rate is calculated, and is reflected on the question master 112. That is, when the correct answer rate is low in a general job, the content of the test result DB 116 can be updated as a question having a high degree of difficulty, for example, to be given to the user of the manager position. On the contrary, when the correct answer rate is high in the manager's job, the content of the test result DB 116 can be updated as a problem with a low degree of difficulty, for example, to a user of a general job.

ユーザ端末600に送信されたテスト結果の表示は、たとえば、ユーザが全体結果800aを選択すると、図8により全体結果が表示される。ユーザ端末600の画面における全体テスト結果欄801の総合得点と、全体順位と、偏差値と、を表示することができる。また、同業界内のテスト結果欄802において業界内順位と、業界内偏差値と、を表示することができる。また、同年代内テスト結果欄803において、同年代内順位と、同年代内偏差値と、を表示することができる。また、同職種内テスト結果欄804において同職種内順位と、同職種内偏差値と、を表示することができる。また、同年代内テスト結果欄805において、同職種内順位と、同職種内偏差値と、を表示することができる。具体的には全体テスト結果欄801の総合得点は100点満点で72点、全体順位は、10000人中3000番、偏差値は55と表示することができる。また、同業界内のテスト結果欄802において業界内順位は、2000人中1000番、業界内偏差値は、50と表示される。また、同年代内テスト結果欄803において同年代内順位は、2000人中1000番、同年代内偏差値は50と表示される。また、同職種内テスト結果欄804において同職種内順位は、2000人中1000番、同職種内偏差値は50と表示される。   The display of the test result transmitted to the user terminal 600 is, for example, when the user selects the overall result 800a, the overall result is displayed according to FIG. The total score, the overall rank, and the deviation value of the overall test result column 801 on the screen of the user terminal 600 can be displayed. In addition, the ranking in the industry and the deviation value in the industry can be displayed in the test result column 802 in the same industry. Further, in the same age test result column 803, the same age order and the same age deviation value can be displayed. Further, the same job position ranking and the same job position deviation value can be displayed in the same job type test result column 804. Further, in the same age test result column 805, the same position within the same job type and the same job within type difference value can be displayed. Specifically, the total score of the overall test result column 801 can be displayed as 72 points with 100 full marks, the overall rank as 3000 out of 10000, and the deviation value as 55. Further, in the test result column 802 in the same industry, the ranking in the industry is displayed as 1000 out of 2,000, and the in- industry deviation value is displayed as 50. In the same age test result column 803, the same age ranking is displayed as 1000 out of 2000 and the same age deviation value as 50. Further, in the same type of in-class test result column 804, the level in the same type of class is displayed as 1000 out of 2,000, and the in-type type deviation value is set to 50.

また同時に、テスト結果作成部105は、営業戦略・戦術、顧客理解、マーケティング、経理・財務、コミュニケーション、法務・コンプライアンス、ITリテラシの各学習カテゴリごとに、他の複数のユーザの獲得した点数が、あらかじめテスト結果DB116に蓄積されている、そのユーザの属する業界及び職種、職位すなわち、印刷業界、営業職、および一般職の他の複数のユーザのテスト結果の平均を数値化したものと対比する。その結果を、テスト結果送信部105aが、ネットワークnを介してユーザ端末600に送信する。   At the same time, the test result creation unit 105 is able to obtain points earned by a plurality of other users for each learning category of sales strategy / tactics, customer understanding, marketing, accounting / finance, communication, legal / compliance, IT literacy, It contrasts with the number of the industry and job type to which the user belongs, the job position, ie, the average of the test results of a plurality of other users in the printing industry, sales positions, and general positions, stored in advance in the test result DB 116. The test result transmission unit 105 a transmits the result to the user terminal 600 via the network n.

テスト結果送信部105aによって、ネットワークnを介してユーザ端末600に送信されたテスト結果の表示は、たとえば、ユーザが属性別結果800bを選択すると、図9により表示された属性別結果が表示される。すなわち、経理・財務の得点欄901、ITリテラシの得点欄902、法務・コンプライアンスの得点欄903、コミュニケーションの得点欄904、経営戦略の得点欄905、マーケティングの得点欄906、顧客理解の得点欄907、営業戦略の得点欄908の各学習カテゴリごとに、そのユーザが獲得した点数と、そのユーザの属する業界、及び職種及び職位と同じ、業界、及び職種及び職位の複数の他のユーザの平均点と比較する。   The display of the test result transmitted to the user terminal 600 via the network n by the test result transmitting unit 105a displays, for example, the attribute-classified result displayed in FIG. 9 when the user selects the attribute-classified result 800b. . That is, accounting / finance score column 901, IT literacy score column 902, legal / compliance score column 903, communication score column 904, management strategy score column 905, marketing score column 906, customer understanding score column 907 For each learning category in the sales strategy score column 908, the score obtained by the user, and the industry to which the user belongs, and the average score of a plurality of other users who are the same as the job type and job position, and job type and job position. Compare with.

たとえば、ユーザ端末600に送信された学習カテゴリ別の結果の表示は、上記のとおり、図9により表示されている。経理・財務に関する学習カテゴリの問題に対して、同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザの獲得した点数表示部901aの平均が50点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部901bの点数は48点であるとする。また、ITリテラシに関する学習カテゴリの問題に対して、同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザの獲得した点数表示部902aの平均が47点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部902bの点数は55点であるとする。また、法務・コンプライアンスに関する学習カテゴリの問題に対して、同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザの獲得した点数表示部903aの平均が45点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部903bの点数は59点であるとする。また、コミュニケーションに関する学習カテゴリの問題に対して、同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザの獲得した点数表示部904aの平均が44点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部904bの点数は57点であるとする。また、経営戦略に関する学習カテゴリの問題に対して、同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザの獲得した点数表示部905aの平均が44点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部905bの点数は57点であるとする。また、マーケティングに関する学習カテゴリの問題に対して、同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザの獲得した点数表示部906aの平均が51点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部906bの点数は52点であるとする。また、顧客理解に関する学習カテゴリの問題に対して、同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザの獲得した点数表示部907aの平均が44点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部907bの点数は57点であるとする。また、営業戦略に関する学習カテゴリの問題に対して、同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザの獲得した点数表示部908aの平均が55点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部908bの点数は43点であるとする。   For example, the display of the results by learning category transmitted to the user terminal 600 is displayed by FIG. 9 as described above. For the problem of learning category related to accounting / finance, the average of point display portions 901a acquired by a plurality of other users of the same job position, ie, general job is 50 points, while the score display portion 901b acquired by the user is Assume that the score is 48 points. Further, for the problem of the learning category related to IT literacy, the score display portion 902 b acquired by the user is the average while the score display portion 902 a acquired by a plurality of other users of the same job position, ie, general job is 47 points. The score of is assumed to be 55 points. In addition, for the problem of the learning category regarding legal and compliance, the score display unit acquired by the user while the average of the score display unit 903a acquired by a plurality of other users of the same job position, that is, general job is 45 points. It is assumed that the score of 903b is 59 points. In addition, as for the problem of the learning category regarding communication, while the average of the score display portions 904 a acquired by a plurality of other users of the same job position, that is, general job is 44 points, the score display portion 904 b acquired by the user Assume that the score is 57 points. In addition, the score display unit 905b acquired by the user while the average of the score display units 905a acquired by a plurality of other users of the same job position, that is, general job is 44 points for the problem of the learning category related to the business strategy. The score of is assumed to be 57 points. In addition, with respect to the problem of the learning category regarding marketing, the score display portion 906a obtained by a plurality of other users of the same job position, ie, general job, has an average of 51 points, while the score display portion 906b acquired by the user Assume that the score is 52 points. In addition, for the problem of the learning category related to customer understanding, the score display portion 907b acquired by the user while the average of the score display portions 907a acquired by a plurality of other users of the same job position, that is, general job is 44 points. The score of is assumed to be 57 points. In addition, for the problem of the learning category related to the sales strategy, the score display unit 908b acquired by the user is 55 points while the average of the score display units 908a acquired by a plurality of other users of the same job position, that is, general job is 55 points. The score of is assumed to be 43 points.

このように各学習カテゴリごとに、そのユーザが獲得した点数と偏差値を表示することができるために同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザの獲得した平均の点数と、をそれぞれ対比することができるので、そのユーザの弱点及び、強みを明らかにすることができる。このように、業界、職種、職位ごとに、必要とされる学習カテゴリごとの弱点、及び、強みをユーザ自ら把握することができる。従って、ユーザが学ぶべき学習カテゴリを見出すことができる。   In this way, for each learning category, the score obtained by the user and the average score obtained by other users of the same job position, that is, general job, can be compared to each other so that the deviation value can be displayed. Can identify the user's weaknesses and strengths. In this manner, it is possible for the user to grasp the weaknesses and strengths required for each learning category required for each industry, job type, and job position. Thus, it is possible to find out the learning category that the user should learn.

また、テスト結果作成部105は、経理・財務、ITリテラシ、法務・コンプライアンス、コミュニケーション、経営戦略、マーケティング、顧客理解、営業戦略・戦術の各学習カテゴリごとに、ユーザの点数と、あらかじめテスト結果DB116に蓄積されている、そのユーザが、将来目標とする業界及び職種、職位(それぞれvisionとする場合がある。)すなわち、印刷業界、営業職、および部長職である他の複数のユーザのテスト結果の平均を数値化したものと対比する。その結果を、テスト結果送信部105aが、ネットワークnを介してユーザ端末600に送信する。   In addition, the test result creation unit 105 sets the score of the user and the test result DB 116 in advance for each learning category of accounting / finance, IT literacy, legal / compliance, communication, business strategy, marketing, customer understanding, sales strategy / tactics. Accumulated in the future target industry and job type, the position (possibly each may be a vision), that is, the printing industry, sales positions, and test results of a plurality of other users who are managerial positions Contrast with the numerical average of. The test result transmission unit 105 a transmits the result to the user terminal 600 via the network n.

テスト結果送信部105aによって、ネットワークnを介してユーザ端末600に送信されたテスト結果の表示は、たとえば、そのユーザが将来希望する業界、職種、職位であるvision比較800cを選択すると、図10により表示された属性別すなわち、印刷業界、営業、一般職と、vision業界、vision営業、vision部長との対比が表示される。すなわち、経理・財務の得点欄931、ITリテラシの得点欄932、法務・コンプライアンスの得点欄933、コミュニケーションの得点欄934、経営戦略の得点欄935、マーケティングの得点欄936、顧客理解の得点欄937、営業戦略の得点欄938の各学習カテゴリごとに、そのユーザが獲得した点数と、そのユーザが将来希望する業界、職種、職位である、vision業界、及びvision職種及びvision職位の複数の他のユーザの平均点と比較する。   The display of the test result transmitted to the user terminal 600 via the network n by the test result transmitting unit 105a is, for example, as shown in FIG. 10 when the user selects the vision comparison 800c which is the desired industry, job type and position. According to the displayed attributes, that is, the contrast between the printing industry, sales, general jobs, and the vision industry, vision sales, and vision manager is displayed. That is, accounting and finance score column 931, IT literacy score column 932, legal and compliance score column 933, communication score column 934, business strategy score column 935, marketing score column 936, customer understanding score column 937 For each learning category in the sales strategy column 938, the score earned by the user and the industry, job type, job position that the user desires in the future, the vision industry, and several other job jobs and job positions. Compare with the user's average score.

たとえば、ユーザ端末600に送信された学習カテゴリ別の結果の表示は、図10により表示されている。経理・財務に関する学習カテゴリの問題に対して、ユーザが将来希望する職位である部長職の他の複数のユーザが獲得した点数表示部931aの平均が55点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部931bの点数は48点であるとする。また、ITリテラシに関する学習カテゴリの問題に対して、ユーザが将来希望する職位である部長職の他の複数のユーザが獲得した点数表示部932aの平均が45点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部932bの点数は55点であるとする。また、法務・コンプライアンスに関する学習カテゴリの問題に対して、ユーザが将来希望する職位である部長職の他の複数のユーザの獲得した点数表示部933aの平均が45点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部933bの点数は57点であるとする。また、コミュニケーションに関する学習カテゴリの問題に対して、ユーザが将来希望する職位である部長職の他の複数のユーザが獲得した点数表示部934aの平均が48点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部934bの点数は52点であるとする。また、経営戦略に関する学習カテゴリの問題に対して、同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザの獲得した点数表示部935aの平均が50点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部935bの点数は55点であるとする。また、マーケティングに関する学習カテゴリの問題に対して、ユーザが将来希望する職位である部長職の他の複数のユーザが獲得した点数表示部936aの平均が51点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部936bの点数は52点であるとする。また、顧客理解に関する学習カテゴリの問題に対して、ユーザが将来希望する職位である部長職の他の複数のユーザが獲得した点数表示部937aの平均が51点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部937bの点数は53点であるとする。また、営業戦略に関する学習カテゴリの問題に対して、ユーザが将来希望する職位である部長職の他の複数のユーザが獲得した点数表示部938aの平均が55点であるのに対し、ユーザが獲得した点数表示部938bの点数は41点であるとする。   For example, the display of the results by learning category transmitted to the user terminal 600 is displayed by FIG. For the problem of learning category related to accounting and finance, the user scored while the average of the score display area 931a acquired by a plurality of other users of the managerial staff who is the position desired by the user in the future is 55 points It is assumed that the score of the score display portion 931b is 48 points. In addition, with regard to the problem of the learning category regarding IT literacy, while the average of the score display portion 932a acquired by a plurality of other users of the managerial staff who is the position desired by the user in the future is 45 points, It is assumed that the score of the score display portion 932b is 55 points. In addition, for the problem of the learning category regarding legal and compliance, the average score of points display portion 933a acquired by a plurality of other users of the managerial staff who is the position desired by the user in the future is 45 points, It is assumed that the number of points acquired in the point display portion 933 b is 57 points. In addition, for the problem of the learning category regarding communication, while the average of the score display portions 934a acquired by a plurality of other users of the managerial staff who are positions desired by the user in the future is 48 points, the user has acquired It is assumed that the score of the score display portion 934 b is 52 points. In addition, the score display 935b acquired by the user while the average of the score display 935a acquired by a plurality of other users of the same job position, that is, general job is 50 points for the problem of the learning category related to the business strategy. The score of is assumed to be 55 points. In addition, with regard to the problem of the learning category related to marketing, the user acquired the score while the average of the score display portion 936a acquired by a plurality of other users of the managerial staff who are positions desired by the user in the future is 51 points. It is assumed that the score of the score display portion 936 b is 52 points. In addition, with respect to the problem of the learning category regarding customer understanding, the average score display portion 937a obtained by a plurality of other users of the managerial staff who is the position desired by the user in the future is 51 points, the user gets The score of the score display portion 937b is 53 points. In addition, with regard to the problem of the learning category regarding the sales strategy, while the average of the score display portions 938a acquired by a plurality of other users of the managerial staff who is the post desired by the user is 55 points, the user is It is assumed that the score of the score display portion 938b is 41 points.

このようにそれぞれ表示されたユーザの得点と、部長職の他の複数のユーザの獲得した平均の点数と、を対比することができるので、そのユーザが将来目標とする部長職に至る際の弱点及び、強みを明らかにすることができる。このように、業界、職種、職位ごとに、そのユーザが将来必要とされる学習カテゴリごとの弱点、及び、強みをユーザ自ら把握することができる。従って、ユーザが将来希望する職位に付くために学ぶべき学習カテゴリを見出すことができる。よって、そのユーザがどの学習カテゴリの問題を解けば、自らのビジネス知識を向上させるということが明確となる。   The user's score displayed in this way can be compared with the average score obtained by a plurality of other users of the manager's job, so that the user's weakness in reaching the manager's job as a target in the future And we can clarify our strengths. In this manner, for each industry, job type, and job position, it is possible for the user to grasp the weaknesses and strengths for each learning category required in the future by the user. Therefore, it is possible to find a learning category to be learned by the user in order to obtain a desired position in the future. Therefore, it becomes clear that if the user solves the problem of which learning category, his / her business knowledge will be improved.

またそれと同時に、学習計画作成部109によって、その差を埋めるための学習計画を作成する。具体的には、たとえば同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザ平均の偏差値を50としたときに、そのユーザの獲得した学習カテゴリごとに偏差値と重視度から、教材判定部106が、教材マスタ113に格納されている教材、すなわち、eラーニングするためのたとえば画像データあるいはテキストデータや書籍名またはその書籍の内容のテキストデータ及びセミナから、基礎的な、eラーニングのデータや書籍及びセミナを選択する。教材マスタ113には、多数の書籍あるいは、eラーニングのデータ、セミナのデータが格納され、それらの内容がそのユーザが獲得したテストの偏差値ごとに紐付けされ格納されている。   At the same time, the learning plan preparation unit 109 prepares a learning plan for filling the difference. Specifically, for example, assuming that the deviation value of the same job position, that is, the average of a plurality of other users of general jobs is 50, the teaching material determination unit 106 determines from the deviation value and the emphasis degree for each learning category acquired by the user. The teaching material stored in the teaching material master 113, that is, for example, image data or text data for e-learning, text data of a book name or the contents of the book, and seminar data, basic e-learning data, books and seminars Choose A large number of books, e-learning data, and seminar data are stored in the teaching material master 113, and the contents thereof are linked and stored for each deviation value of a test acquired by the user.

また同様に、学習計画作成部109によって、そのユーザが将来希望する職種との差を埋めるための学習計画を作成する。具体的には、たとえばユーザが将来希望する職位すなわち部長職の他の複数のユーザ平均の偏差値を50としたときに、そのユーザの獲得した学習カテゴリごとに偏差値と重視度から、教材判定部106が、教材マスタ113に格納されている教材、すなわち、eラーニングするためのたとえば画像データあるいはテキストデータや書籍名またはその書籍の内容のテキストデータ及びセミナから、基礎的な、eラーニングのデータや書籍及びセミナを選択する。教材マスタ113には、多数の書籍あるいは、eラーニングのデータ、セミナのデータが格納され、それらの内容がそのユーザが獲得したテストの偏差値ごとに紐付けされ格納されている。   Similarly, the learning plan preparation unit 109 prepares a learning plan for filling the difference between the user and the desired job type in the future. Specifically, for example, assuming that the deviation value of the average of a plurality of other users of the post desired by the user, ie, the manager position, is 50, the teaching material is determined from the deviation value and the degree of emphasis for each learning category acquired by the user. The unit 106 uses basic teaching materials stored in the teaching material master 113, that is, e-learning, for example, image data, text data, book names, text data of book titles and contents of the books, and basic e-learning data And select books and seminars. A large number of books, e-learning data, and seminar data are stored in the teaching material master 113, and the contents thereof are linked and stored for each deviation value of a test acquired by the user.

具体的には、学習計画作成部109は、学習カテゴリ重視度と、ユーザの獲得した偏差値とから、学習対象の学習カテゴリを選択する。たとえば、ユーザが、一般職である他の複数のユーザの平均点である偏差値50に到達するための学習計画を希望した場合に学習計画作成部109は、それら重視度と、そのユーザの、同じ業界、職種、職位の他のユーザの平均点との差、たとえば偏差値を算出し、その偏差値と学習カテゴリの重視度から、学習カテゴリを選択する。本実施例の場合は、ユーザが学習カテゴリごとに獲得した偏差値と、その重視度と、はそれぞれ、経理・財務の重視度が0.8 偏差値48、ITリテラシの重視度が0.8 偏差値55、法務・コンプライアンスの重視度が1.2 偏差値58、コミュニケーションの重視度が1.2 偏差値55、経営戦略.戦術の重視度が0.9 偏差値45、マーケティングの重視度が1.4 偏差値52、顧客理解の重視度が1.3 偏差値55、営業戦略・戦術の重視度が1.5 偏差値45、このように学習計画作成部109は、重視度が高く、獲得した偏差値が低い学習カテゴリを選択する(図11a参照)。その際に、ユーザが偏差値50を目標とした場合は、たとえば偏差値50以下の学習カテゴリを選択すると共に、その重視度が比較的高い場合は、後述するように、教材レベル1、2及び3と規定する(図11a参照)。また獲得した偏差値が、48以上の場合であっても、重視度が比較的低い場合は後述するように、教材レベル1と規定する(図11a参照)。なお、上記のとおり、いわゆるIRT(Item Response Theory、項目反応理論、または、項目応答理論)によって採点することができるので、複数のユーザが異なる程度の難易度で、かつ異なる問題セットについて回答した場合であっても、その複数のユーザ同士のテストの結果を相対的に対比することができる。   Specifically, the learning plan creation unit 109 selects a learning category to be learned from the learning category emphasis degree and the deviation value acquired by the user. For example, when the user desires a learning plan for reaching the deviation value 50 which is an average point of a plurality of other users who are general workers, the learning plan creating unit 109 determines the importance degree of the user The difference between the same industry, job type, and the average score of other users in the job position, for example, a deviation value is calculated, and a learning category is selected from the deviation value and the degree of emphasis of the learning category. In the case of the present embodiment, the deviation value obtained by the user for each learning category and the degree of importance thereof are respectively 0.8 deviation degree of importance of accounting / finance and 0.8 degree of importance of IT literacy. Deviation 55, importance of legal and compliance 1.2 deviation 58, importance of communication 1.2 deviation 55, business strategy. The degree of emphasis on tactics is 0.9, the degree of emphasis on marketing is 1.4, the degree of emphasis on customers is 52, the degree of emphasis on customer understanding is 1.3, the degree of deviation 55, and the degree of emphasis on sales strategies and tactics is 1.5 45. Thus, the learning plan creation unit 109 selects a learning category with a high degree of emphasis and a low obtained deviation value (see FIG. 11a). At that time, when the user sets the deviation value 50 as a target, for example, a learning category with the deviation value 50 or less is selected, and when the degree of importance is relatively high, the teaching material levels 1, 2 and It is defined as 3 (see FIG. 11a). Further, even if the acquired deviation value is 48 or more, the teaching material level 1 is defined as described later when the degree of emphasis is relatively low (see FIG. 11a). In addition, since it can score by what is called IRT (Item Response Theory, item response theory, or item response theory) as above-mentioned, when a plurality of users answer about a different set of difficulty with different degrees of difficulty Even then, the results of the tests between the multiple users can be relatively compared.

また同様に、たとえば、ユーザが、将来希望する部長職の他の複数のユーザの平均点である偏差値50に到達するための学習計画を希望した場合に学習計画作成部109は、それら重視度と、そのユーザの将来希望する業界、職種、職位の他の複数のユーザの平均点との差たとえば偏差値と重視度から、学習カテゴリを選択する。本実施例の場合は、その重視度と、ユーザが学習カテゴリごとに獲得した偏差値と、はそれぞれ、経理・財務の重視度が0.8 偏差値45、ITリテラシの重視度が0.8 偏差値52、法務・コンプライアンスの重視度が1.2 偏差値55、コミュニケーションの重視度が1.2 偏差値53、経営戦略.戦術の重視度が0.9 偏差値43、マーケティングの重視度が1.4 偏差値51、顧客理解の重視度が1.3 偏差値53、営業戦略・戦術の重視度が1.5 偏差値43、このように学習計画作成部109は、重視度が高く、獲得した偏差値が低い学習カテゴリを選択する(図11b参照)。その際に、ユーザが偏差値50を目標とした場合は、たとえば偏差値50以下の学習カテゴリを選択すると共に、そのユーザの獲得した偏差値が45以下の場合であっても、重視度が比較的高い場合は、後述するように教材レベル1、2及び3と規定する(図11b参照)。また獲得した偏差値が、48以上の場合であっても、重視度が比較的低い場合は後述するように、教材レベル1と規定する(図11b参照)。なお、上記のとおり、いわゆるIRT(Item Response Theory、項目反応理論、または、項目応答理論)によって採点することができるので、多数のユーザが異なる程度の難易度でかつ異なる問題に対して回答した場合であっても、そのユーザの全体における位置を客観的に把握することができる。従ってこの場合職位が異なるユーザ同士を対比することができる。たとえば、部長職のユーザの獲得した点数と、一般職のユーザの獲得した点数とを比較することができる。なお、レベル1、2、3についての意義は後述する。   Similarly, for example, when the user desires a learning plan for reaching the deviation value 50 which is an average point of a plurality of other users of the managerial job desired in the future, the learning plan creating unit 109 The learning category is selected based on the difference between the user's desired future industry, job type, and the average score of the other users of the job position, for example, the deviation value and the degree of importance. In the case of the present embodiment, the degree of importance of the accounting / financial importance is 0.8, the degree of importance of the IT literacy is 0.8, and the degree of importance of that is the deviation value obtained by the user for each learning category. Deviation value 52, importance degree of legal / compliance 1.2 deviation value 55, importance degree of communication 1.2 deviation value 53, business strategy. The degree of emphasis on tactics is 0.9, the degree of emphasis on marketing 43 is 1.4, the degree of emphasis on customer understanding is 1.3, the degree of emphasis on customer understanding 53, and the degree of emphasis on sales strategies and tactics is 1.5 deviation 43. Thus, the learning plan creation unit 109 selects a learning category with a high degree of emphasis and a low obtained deviation value (see FIG. 11 b). At that time, when the user sets the deviation value 50 as a target, for example, the learning category with the deviation value 50 or less is selected, and the importance degree is compared even if the deviation value acquired by the user is 45 or less. If the level is high, the teaching material levels 1, 2 and 3 are defined as described later (see FIG. 11b). Further, even if the acquired deviation value is 48 or more, the teaching material level 1 is defined as described later when the degree of emphasis is relatively low (see FIG. 11 b). In addition, since it can score by what is called IRT (Item Response Theory, or item response theory) as mentioned above, when a large number of users respond to different problems with different degrees of difficulty Even in this case, the user's overall position can be objectively grasped. Therefore, in this case, users having different job positions can be compared with each other. For example, it is possible to compare the score earned by the user at the manager position with the score earned by the user at the general job. The significance of levels 1, 2 and 3 will be described later.

このように、学習計画作成部109は、重視度が高く、獲得した偏差値が低い学習カテゴリを選択すると、教材判定部106は、教材マスタ113から、上記のとおり教材レベルごとに紐付けされた各学習カテゴリごとにそのユーザに適した教材を選択する。これはたとえば、ユーザが、一般職である他の複数のユーザの平均点である偏差値50に到達するために、1基礎のコースである学習計画を希望した場合と、ユーザが、将来希望する部長職の他の複数のユーザの平均点である偏差値50に到達するために、1基礎のコースである学習計画を希望した場合と同様である。   As described above, when the learning plan creation unit 109 selects a learning category having a high degree of importance and a low acquired deviation value, the teaching material determination unit 106 links the teaching material master 113 for each teaching material level as described above. The teaching material suitable for the user is selected for each learning category. This is the case, for example, when the user desires a learning plan which is a course of one basis in order to reach the deviation value 50 which is the average point of a plurality of other users who are general occupations, and the user desires in the future In order to reach the deviation value 50 which is the average point of a plurality of other users of the managerial job, it is similar to the case where a learning plan which is a course of one foundation is desired.

すなわち、さらに詳述すると、たとえば、ユーザが、一般職である他の複数のユーザの平均点である偏差値50に到達するための1基礎のコースである学習計画を希望した場合は、偏差値が50以下の偏差値を獲得した学習カテゴリであって、重視度が比較的高い学習カテゴリを選択する。もっとも、この場合は偏差値が50以下の学習カテゴリは経理・財務と、営業戦略・戦術であるので、これらが該当する(図11a参照)。この場合、経理・財務の重視度は0.8と比較的低いため、教材レベル1の一般的な知識を使って解ける問題に紐付けされている。すなわち営業という職種において、経理・財務の重視度は0.8と比較的低いため、経理・財務についての一般的な知識(レベル1)を押さえれば充分であるからである。これに対して、営業戦略・戦術については、重視度が、1.5と比較的高く設定されている。これは、営業という職種において、営業戦略・戦術は重要であることに鑑み、営業戦略・戦術について、一般的な知識(レベル1)を使って解く問題だけではなく、専門的な知識(レベル2)を使って解く問題のみならず、複合的な知識(レベル3)を使って解く問題を押さえる必要があるからである。   More specifically, for example, when the user desires a learning plan which is a course of one basis for reaching the deviation value 50 which is the average point of other general users, the deviation value Is a learning category in which a deviation value of 50 or less is obtained, and a learning category with a relatively high degree of emphasis is selected. However, in this case, since the learning categories with a deviation value of 50 or less are accounting / finance and sales strategies / tactics, they correspond (see FIG. 11a). In this case, since the emphasis on accounting and finance is relatively low at 0.8, it is linked to a problem that can be solved using general knowledge at teaching material level 1. That is, in the job category of sales, the degree of emphasis on accounting and finance is relatively low at 0.8, so it is sufficient to suppress general knowledge (level 1) on accounting and finance. On the other hand, with regard to sales strategies and tactics, the degree of emphasis is set relatively high at 1.5. In view of the importance of sales strategy and tactics in the type of sales, this is not only a problem solved using general knowledge (level 1) about sales strategies and tactics, but also specialized knowledge (level 2) It is necessary to suppress not only the problem solved using) but also the problem solved using complex knowledge (level 3).

また、ユーザが、将来希望する部長職の他の複数のユーザの平均点である偏差値50に到達するための1基礎のコースである学習計画を希望した場合は、偏差値が50以下の偏差値を獲得した学習カテゴリであって、重視度が比較的高い学習カテゴリを選択する。もっとも、この場合においても、偏差値が50以下の学習カテゴリは経理・財務と、営業戦略・戦術であるので、これらが該当する(図11b参照)。また同様に、経理・財務の重視度は0.8と比較的低いため、教材レベル1の一般的な知識を使って解ける問題に紐付けされている。すなわち営業という職種において、経理・財務の重視度は0.8と比較的低いため、経理・財務についての一般的な知識(レベル1)を押さえれば充分であるからである。これに対して、営業戦略・戦術については、重視度が、1.5と比較的高く設定されている。これは、営業という職種において、営業戦略・戦術は重要であることに鑑み、営業戦略・戦術について、一般的な知識(レベル1)を使って解く問題だけではなく、専門的な知識(レベル2)を使って解く問題のみならず、複合的な知識(レベル3)を使って解く問題を押さえる必要があるからである。   In addition, when the user desires a learning plan which is a course of one basis for reaching the deviation value 50 which is an average point of a plurality of other users of the managerial job desired in the future, the deviation value is 50 or less Select a learning category that has acquired a value and that has a relatively high degree of emphasis. However, in this case as well, since the learning categories having a deviation value of 50 or less are accounting / finance and sales strategies / tactics, they correspond (see FIG. 11 b). Similarly, since the emphasis on accounting and finance is relatively low at 0.8, it is linked to a problem that can be solved using general knowledge at teaching material level 1. That is, in the job category of sales, the degree of emphasis on accounting and finance is relatively low at 0.8, so it is sufficient to suppress general knowledge (level 1) on accounting and finance. On the other hand, with regard to sales strategies and tactics, the degree of emphasis is set relatively high at 1.5. In view of the importance of sales strategy and tactics in the type of sales, this is not only a problem solved using general knowledge (level 1) about sales strategies and tactics, but also specialized knowledge (level 2) It is necessary to suppress not only the problem solved using) but also the problem solved using complex knowledge (level 3).

このように本実施例においては、1基礎、2上級、3お試し、のいずれかの学習コースを選択することができる。1基礎のコースについては上述のとおりであるが、2上級のコースであれば、偏差値として60を目指すように設定することができる。また、3お試しのコースであれば、最低限抑えておく必要がある学習カテゴリを選択する。本実施例の場合は、想定学習時間が短いものであって、教材レベルがこのユーザに合致し、比較的評価の高い、「はじめての営業戦術」なる書籍を、教材判定部106は、教材マスタ113から選択する。   Thus, in the present embodiment, one of the basic, two advanced, and three trial learning courses can be selected. The basic course is as described above, but if it is the advanced course, it can be set to aim at 60 as the deviation value. Also, if it is a trial 3 course, select a learning category that needs to be kept to a minimum. In the case of the present embodiment, the assumed learning time is short, the teaching material level matches the user, and the book “the first sales tactics” having a relatively high evaluation, the teaching material judgment unit 106 Select from 113.

このように、あらかじめ上記各学習コースごとに、教材判定部106は、教材マスタ113から、上記のとおり教材レベル及び評価ごとに紐付けされた各学習カテゴリごとにそのユーザに適した教材を選択する。   Thus, for each learning course, the teaching material determination unit 106 selects the teaching material suitable for the user for each learning category associated with the teaching material level and evaluation as described above from the teaching material master 113 as described above .

教材マスタ113は、たとえば書籍に関するデータベース1201、セミナに関するデータベース1202、eラーニングに関するデータベース1203が格納されている。たとえば、学習カテゴリが営業戦略・戦術の場合に、図12において、教材マスタ113は、書籍に関するデータベース1201として、書籍名と、金額と、想定学習時間と、教材レベル及び評価ごとに紐付けられていて、書籍名「営業の教科書」は、金額「1500」円であり、想定学習時間は「5時間」教材レベルは、「2」、評価は、「10」と紐付けらており、また、書籍名「営業の基礎」は、金額「500」円であり、想定学習時間は「6時間」教材レベルは、「1」、評価は、「9」と紐付けられている。このように各書籍名とその金額と想定学習時間と教材レベルと評価と、がそれぞれ紐付けられている。なお本実施例においては、教材判定部106は、教材マスタ113に格納されている書籍名「営業の教科書」を選択する(図12参照)。   The teaching material master 113 stores, for example, a database 1201 on books, a database 1202 on seminars, and a database 1203 on e-learning. For example, in the case where the learning category is sales strategy / tactic, in FIG. 12, the teaching material master 113 is linked as a database 1201 for books, for each book name, amount, estimated learning time, teaching material level and evaluation. The book name “business textbook” is “1500 yen”, the estimated learning time is “5 hours”, the teaching material level is “2”, the evaluation is “10”, and the book The name "Basics of sales" is "500" yen, the assumed learning time is "6 hours", the teaching material level is "1", and the evaluation is "9". As described above, each book name and its amount, estimated learning time, teaching material level, and evaluation are linked. In the present embodiment, the teaching material determination unit 106 selects the book name “business textbook for business” stored in the teaching material master 113 (see FIG. 12).

また、セミナとして、セミナ名「営業ロールプレイ」は、金額「1000」円であり、想定学習時間は「3時間」教材レベルは、「2」、評価は、「10」と紐付けらており、また、セミナ名「営業が知っておきたい法律セミナ」は、金額「0」円であり、想定学習時間は「1時間」教材レベルは、「1」、評価は、「9」と紐付けられている。このように各セミナ名とその金額と想定学習時間と教材レベルと評価と、がそれぞれ紐付けられている。なお本実施例においては、教材判定部106は、教材マスタ113に格納されているセミナ名「営業ロールプレイ」を選択する(図12参照)。なお、後述するように、図13、14において、セミナ名「営業ロールプレイ」についてのユーザ端末600における表示については省略する。   In addition, as a seminar, the seminar name "sales role play" is the amount "1000" yen, the assumed learning time is "3 hours", the teaching material level is "2", and the evaluation is "10", In addition, the seminar name “Law seminar you want the sales to know” is the amount “0” yen, the estimated learning time is “1 hour”, the teaching material level is “1”, and the evaluation is “9”. ing. In this way, each seminar name and its amount, estimated learning time, teaching material level and evaluation are linked. In the present embodiment, the teaching material determination unit 106 selects the seminar name “sales role play” stored in the teaching material master 113 (see FIG. 12). As described later, in FIGS. 13 and 14, the display on the user terminal 600 for the seminar name “sales role play” is omitted.

また、学習ドリル(eラーニング)として、コース名「営業戦略・戦術、パート1」は、想定学習時間は「30分」教材レベルは、「1」、評価は、「10」と紐付けらており、また、学習ドリル(eラーニング)として、コース名「営業戦略・戦術、パート2」は、想定学習時間は「30分」教材レベルは、「2」、評価は、「9」と紐付けられている。また、コース名「営業戦略・戦術、パート3」は、想定学習時間は「30分」教材レベルは、「3」、評価は、「8」と紐付けられている。このように、各学習ドリル(eラーニング)として、コース名と想定学習時間と教材レベルと評価と、がそれぞれ紐付けられている。なお本実施例の場合、学習ドリル(eラーニング)においては課金していないが有料としても好ましい。なお本実施例においては、教材判定部106は、教材マスタ113に格納されているコース名「営業戦略・戦術、パート1」および、コース名「営業戦略・戦術、パート2」、コース名「営業戦略・戦術、パート3」をそれぞれ選択する(図12参照)。なお図12は、学習カテゴリとして、「営業戦略・戦術」に関するデータベースであるが、各学習カテゴリごとに、教材マスタ113において、たとえば複数の書籍に関するデータと、複数のセミナに関するデータと、複数のeラーニングに関するデータと、が格納されていることは言うまでもない。   In addition, as a learning drill (e-learning), the course name "sales strategy / tactics, part 1" is associated with the assumed learning time of "30 minutes", the teaching material level of "1", and the evaluation of "10". Also, as a learning drill (e-learning), the course name "sales strategy / tactics, part 2" is assumed to be "30 minutes" as an assumed learning time, teaching material level is "2", and evaluation is "9" ing. In addition, the course name "sales strategy / tactics, part 3" is associated with the estimated learning time of "30 minutes", the teaching material level of "3", and the evaluation of "8". Thus, as each learning drill (e-learning), the course name, the assumed learning time, the teaching material level, and the evaluation are respectively linked. In addition, in the case of a present Example, although it does not charge in a learning drill (e-learning), it is preferable also as chargeable. In the present embodiment, the teaching material determination unit 106 is configured to use the course name "sales strategy / tactics, part 1" stored in the teaching material master 113, the course name "sales strategy / tactics, part 2", and the course name "sales Select strategy / tactic, part 3 "(see Fig. 12). FIG. 12 is a database on “sales strategy / tactics” as a learning category, but for each learning category, for example, data on a plurality of books, data on a plurality of seminars, and a plurality of e in the teaching material master 113. Needless to say, data related to learning is stored.

このように学習計画作成部109は、ユーザが学習すべき学習カテゴリを選択する。また、教材判定部106は、その選択された学習カテゴリに属する教材を、教材マスタ113から、ユーザが学習すべき教材を選択する。その選択した教材を表示するために、ネットワークnを介して、学習計画送信部109aが、ユーザ端末600に送信する。   Thus, the learning plan creation unit 109 selects a learning category to be learned by the user. In addition, the teaching material determination unit 106 selects, from the teaching material master 113, a teaching material to be learned by the user as the teaching material belonging to the selected learning category. In order to display the selected teaching material, the learning plan transmission unit 109 a transmits the user terminal 600 via the network n.

ユーザ端末600に、学習計画送信部109aが送信したユーザが学習すべき学習計画を表示する。たとえば、図13によれば、1基礎コース1301においては、想定学習時間は12時間、書籍の合計金額が1500円、総コンテンツ数が5と、学習カテゴリ数が1と表示され、「営業戦略・戦術」が表示される。学習カテゴリが「営業戦略・戦術」の場合、ユーザの獲得した得点が、平均より35点低いと表示され、その学習カテゴリの概要を説明するためのイントロダクションの表示がなされ、その学習ドリル(eラーニング)「パート1、パート2、パート3」が表示される。また、復習テストと、「書籍 営業の教科書 1500円」と表示される。   The user terminal 600 displays the learning plan to be learned by the user transmitted by the learning plan transmission unit 109a. For example, according to FIG. 13, in one basic course 1301, the estimated learning time is 12 hours, the total amount of books is 1,500 yen, the total number of contents is five, and the number of learning categories is one. "Tactic" is displayed. When the learning category is "sales strategy / tactics", the score obtained by the user is displayed as 35 points lower than the average, and an introduction is displayed to explain the outline of the learning category, and the learning drill (e-learning ) "Part 1, Part 2, Part 3" is displayed. In addition, a review test will be displayed as "Book textbook for ¥ 1,500."

また、たとえば、図13によれば、2上級コース1302においては、想定学習時間は15時間、書籍の合計金額が2500円、総コンテンツ数が6と、学習カテゴリ数が1と表示され、「営業戦略・戦術」が表示される。学習カテゴリが「営業戦略・戦術」の場合、ユーザの獲得した得点が、平均より35点低いと表示され、その学習カテゴリの概要を説明するためのイントロダクションの表示がなされ、その学習ドリル(eラーニング)「パート1、パート2、パート3」が表示される。また、復習テストと、「書籍 営業戦略大全 2500円」と表示される。   Further, for example, according to FIG. 13, in the 2 upper-level course 1302, the estimated learning time is 15 hours, the total amount of books is 2500 yen, the total number of contents is 6, and the number of learning categories is 1; "Strategy / Tactic" is displayed. When the learning category is "sales strategy / tactics", the score obtained by the user is displayed as 35 points lower than the average, and an introduction is displayed to explain the outline of the learning category, and the learning drill (e-learning ) "Part 1, Part 2, Part 3" is displayed. In addition, a review test and "Book sales strategy total 2500 yen" will be displayed.

また、たとえば、図13によれば、3お試しコース1303においては、想定学習時間は2.5時間、書籍の合計金額が1500円、総コンテンツ数が3と、学習カテゴリ数が1と表示され、「営業戦略・戦術」が表示される。学習カテゴリが「営業戦略・戦術」の場合、ユーザの獲得した得点が、平均より35点低いと表示され、その学習カテゴリの概要を説明するためのイントロダクションの表示がなされ、その学習ドリル(eラーニング)「パート1、パート2、パート3」が表示される。また、復習テストと、「書籍 営業の教科書 1500円」と表示される。   Further, for example, according to FIG. 13, in the 3 trial course 1303, the estimated learning time is 2.5 hours, the total amount of books is 1,500 yen, the total number of contents is 3, and the number of learning categories is 1. , "Sales strategy · tactics" is displayed. When the learning category is "sales strategy / tactics", the score obtained by the user is displayed as 35 points lower than the average, and an introduction is displayed to explain the outline of the learning category, and the learning drill (e-learning ) "Part 1, Part 2, Part 3" is displayed. In addition, a review test will be displayed as "Book textbook for ¥ 1,500."

なお、ユーザが学習すべき学習カテゴリについては、ユーザが獲得した点数によって、「営業戦略・戦術」以外の学習カテゴリを表示する場合があることは言うまでもない。そのユーザの得手、不得手によって、図11に表示されている「営業戦略・戦術」以外の各学習カテゴリが表示される場合がある。   It is needless to say that, regarding the learning category to be learned by the user, there are cases where learning categories other than "sales strategy / tactics" may be displayed depending on the score acquired by the user. Each learning category other than the “business strategy / tactics” displayed in FIG. 11 may be displayed depending on the user's pros and cons.

また、ユーザが、将来希望する部長職の他の複数のユーザの平均点である偏差値50に到達するために必要とする場合において、ユーザ端末600に、学習計画送信部109aが送信したユーザが学習すべき学習計画を表示する。たとえば、図14によれば、1基礎コース1401においては、想定学習時間は12時間、書籍の合計金額が1500円、総コンテンツ数が5と、学習カテゴリ数が1と表示され、「営業戦略・戦術」が表示される。学習カテゴリが「営業戦略・戦術」の場合、ユーザの獲得した得点が、平均より35点低いと表示され、その学習カテゴリの概要を説明するためのイントロダクションの表示がなされ、その学習ドリル(eラーニング)「パート1、パート2」が表示される。また、復習テストと、「書籍 営業の教科書 1500円」と表示される。   Also, in the case where the user needs to reach the deviation value 50, which is the average point of a plurality of other users of the desired managerial staff in the future, the user transmitted by the learning plan transmission unit 109a to the user terminal 600 Display the learning plan to be learned. For example, according to FIG. 14, in one basic course 1401, the estimated learning time is 12 hours, the total amount of books is 1,500 yen, the total number of contents is five, and the number of learning categories is one. "Tactic" is displayed. When the learning category is "sales strategy / tactics", the score obtained by the user is displayed as 35 points lower than the average, and an introduction is displayed to explain the outline of the learning category, and the learning drill (e-learning ) "Part 1, Part 2" is displayed. In addition, a review test will be displayed as "Book textbook for ¥ 1,500."

また、たとえば、図14によれば、2上級コース1402においては、想定学習時間は15時間、書籍の合計金額が2500円、総コンテンツ数が6と、学習カテゴリ数が1と表示され、「営業戦略・戦術」が表示される。学習カテゴリが「営業戦略・戦術」の場合、ユーザの獲得した得点が、平均より35点低いと表示され、その学習カテゴリの概要を説明するためのイントロダクションの表示がなされ、その学習ドリル(eラーニング)「パート1、パート2、パート3」が表示される。また、復習テストと、「書籍 営業戦略大全 2500円」と表示される。   Also, for example, according to FIG. 14, in the 2 upper-level course 1402, the estimated learning time is 15 hours, the total amount of books is 2500 yen, the total number of contents is 6, and the number of learning categories is 1, "Strategy / Tactic" is displayed. When the learning category is "sales strategy / tactics", the score obtained by the user is displayed as 35 points lower than the average, and an introduction is displayed to explain the outline of the learning category, and the learning drill (e-learning ) "Part 1, Part 2, Part 3" is displayed. In addition, a review test and "Book sales strategy total 2500 yen" will be displayed.

また、たとえば、図14によれば、3お試しコース1403においては、想定学習時間は2.5時間、書籍の合計金額が1500円、総コンテンツ数が3と、学習カテゴリ数が1と表示され、「営業戦略・戦術」が表示される。学習カテゴリが「営業戦略・戦術」の場合、ユーザの獲得した得点が、平均より35点低いと表示され、その学習カテゴリの概要を説明するためのイントロダクションの表示がなされ、その学習ドリル(eラーニング)「パート1」が表示される。また、復習テストと、「書籍 営業の教科書 1500円」と表示される。   Further, for example, according to FIG. 14, in the 3 trial course 1403, the estimated learning time is 2.5 hours, the total amount of books is 1,500 yen, the total number of contents is 3, and the number of learning categories is 1. , "Sales strategy · tactics" is displayed. When the learning category is "sales strategy / tactics", the score obtained by the user is displayed as 35 points lower than the average, and an introduction is displayed to explain the outline of the learning category, and the learning drill (e-learning ) "Part 1" is displayed. In addition, a review test will be displayed as "Book textbook for ¥ 1,500."

なお、ユーザが、将来希望する部長職の他の複数のユーザの平均点である偏差値50に到達するための場合において、ユーザが獲得した点数によっては、学習すべき学習カテゴリが、「営業戦略・戦術」以外の学習カテゴリを表示する場合あることは言うまでもない。そのユーザの得手、不得手によって、図11に表示されている「営業戦略・戦術」以外の各学習カテゴリが表示される場合がある。このように本実施例によれば、ユーザが学ぶべき学習カテゴリを見出すことができる学習支援システムを提供することができる。   In the case where the user reaches the deviation value 50, which is the average point of a plurality of other users of the desired managerial staff in the future, depending on the score acquired by the user, the learning category to be learned may It goes without saying that there are cases in which learning categories other than tactics are displayed. Each learning category other than the “business strategy / tactics” displayed in FIG. 11 may be displayed depending on the user's pros and cons. As described above, according to the present embodiment, it is possible to provide a learning support system capable of finding out the learning category to be learned by the user.

またたとえば、ユーザが、ユーザ端末600に、表示された1基礎、2上級、3お試し
の各コースのうち、1基礎のコースを選択すると、選択した学習計画 基礎のコース、vision:印刷業界、営業職 部長 、想定学習時間12時間、総コンテンツ数5(学習ドリル数20)学習カテゴリ1、営業戦術平均より35点低い、イントロダクション、想定学習時間5分、eラーニングパート1、想定学習時間30分、eラーニングパート2、想定学習時間30分と表示される。また、初めても営業戦略なる書籍の映像が表示される想定読了時間5時間と表示される(符号1501)。ユーザは、教材名のうち希望する教材を選択し、学習を始める。この場合、書籍であれば、その書籍の通信販売サイトにリンクすることができ、その書籍を購入することができる。また、eラーニングであれば、そのままユーザ端末600において実際に学習すべく、そのeラーニングの学習内容をダウンロードすることができる。なお、セミナについて、表示していない。もっとも、セミナであればそのセミナに申し込むためのサイトにリンクして、そのセミナに申しこむようにしてもよい。また、表示された書籍名とその書籍の画像がアイコンとして表示することもできる。この場合その表示画面のアイコンは、その書籍を販売しているサイトにリンクすることが好ましく、ユーザがそのアイコンをクリックあるいはタッチすると、その書籍を販売しているサイトにジャンプすることができる。なおeラーニング、セミナについても同様である。表示画面のアイコンをユーザがクリックあるいはタッチするとeラーニング、セミナが開始されうるとしても好ましい(図15参照)。
Also, for example, when the user selects one of the 1 basic, 2 advanced and 3 trial courses displayed on the user terminal 600, the selected learning plan basic course, vision: printing industry, Sales manager General manager, 12 hours assumed learning time, total content number 5 (20 learning drills) Learning category 1, 35 points lower than average sales tactics, introduction, assumed learning time 5 minutes, e-learning part 1, assumed learning time 30 minutes , E-Learning part 2, assumed learning time 30 minutes are displayed. In addition, it is displayed as an estimated reading completion time of 5 hours in which the video of the book of the sales strategy is displayed for the first time (reference numeral 1501). The user selects a desired teaching material out of the teaching material names and starts learning. In this case, if it is a book, it can be linked to the mail order site of the book, and the book can be purchased. Further, in the case of e-learning, it is possible to download the learning content of the e-learning so that the user terminal 600 can actually learn as it is. The seminar is not displayed. However, if it is a seminar, it is possible to link to the site for applying to the seminar and to apply for the seminar. Also, the displayed book title and the image of the book can be displayed as an icon. In this case, the icon on the display screen is preferably linked to the site selling the book, and when the user clicks or touches the icon, the user can jump to the site selling the book. The same applies to e-learning and seminars. It is preferable that e-learning and seminars can be started when the user clicks or touches the icon on the display screen (see FIG. 15).

たとえば、1基礎のコースにおいて、学習カテゴリが営業戦略・戦術の場合における「営業の教科書」の販売元の販売サイトにリンクされ、その書籍を購入することができる。なお、セミナあるいは,eラーニングについても同様にそれらのサイトにリンクされ、セミナであれば、いわゆるセミナを申し込みするためのサイトにジャンプし、eラーニングであれば、その講座をダウンロードすることができる。   For example, in one basic course, the learning category can be linked to the sales site of the "sales textbook for sales" in the case of sales strategy / tactics, and the book can be purchased. The seminar or e-learning is also linked to those sites, and if it is a seminar, it can jump to a site for applying so-called seminars, and if it is e-learning, the course can be downloaded.

またユーザは、学習する上で、その最終的に達成すべきいわばゴールを設定することができる。すなわち、ユーザ端末600において、符号1502において、達成基準を、すべてのコンテンツを学習する選択肢と、テストで一定以上の点数を獲得する選択肢と、テストですべて100点を獲得する選択肢と、を選択することができる表示がなされる。一定以上の点数を獲得する選択肢と、を有する。   In addition, the user can set a so-called goal to be finally achieved in learning. That is, in the user terminal 600, at reference numeral 1502, the success criterion is selected from the option of learning all contents, the option of acquiring a score above a certain level in the test, and the option of acquiring 100 points in the test. An indication can be made. And an option to obtain a certain score or more.

その後、ユーザが示された学習計画送信部109aが送信した教材を学習したのちに、図15においてユーザが提示され書籍について学習した際の評価を、ユーザ端末600から、サーバ10に送信する。たとえば、学習カテゴリごとに示された書籍、営業の教科書の評価をする。1内容がわかり易い、2知識が付いた、3同じ領域の学習者にすすめたい?などの質問事項に対して、たとえば、「そう思わない」から「非常にそう思う」までの5段階で評価をする。これをそのユーザの属する業界と、職種と、職位と、紐付けて、ユーザ端末600の図示しない送信部からサーバ10に送信する(図16参照)。   Thereafter, after learning the teaching material transmitted by the learning plan transmission unit 109a indicated by the user, the user terminal 600 transmits, to the server 10, an evaluation when the user is presented in FIG. For example, the evaluation of books presented in each learning category and textbooks of sales. For questions such as (1) easy-to-understand content, (2) knowledge, and (3) want to recommend to learners in the same area ?, for example, the evaluation is made in five stages from “does not think” to “very thinks”. Do. This is linked to the industry to which the user belongs, the job type, and the job position, and is transmitted to the server 10 from a transmitting unit (not shown) of the user terminal 600 (see FIG. 16).

ユーザ端末600の図示しない送信部から送信され、学習結果受信部110が受信した、上記各学習カテゴリごとに提示された書籍の評価と、そのユーザの属する業界と、職種と、職位と、を、教材評価DB118に登録する。なお、その評価を受信し、その内容が、教材評価DB118に蓄積され、その教材の評価が低い場合は次回受験するユーザにその書籍等の教材を提供しないようにするために、教材マスタ113の内容における評価を下げるように更新する。   The evaluation of the book presented for each learning category, which is sent from a transmitting unit (not shown) of the user terminal 600 and received by the learning result receiving unit 110, the industry to which the user belongs, the job type, and the job position, It registers in teaching material evaluation DB118. In addition, when the evaluation is received, the content is accumulated in the teaching material evaluation DB 118, and the evaluation of the teaching material is low, the teaching material master 113 of Update to lower the rating in the content.

次に、本実施例における学習支援装置10の問題を出題するための処理の流れ、すなわち出題フローについて図を参照して説明する。図17は、ユーザのプロフィール200に記載した、業界及び職種及び職位からユーザの知識を向上させるために適した学習カテゴリの問題を作成し、それにユーザが回答することによってそのユーザが現時点で有している学習カテゴリの知識が明確とするための処理の流れを説明する。   Next, the process flow for asking the question of the learning support device 10 in the present embodiment, that is, the questioning flow will be described with reference to the drawings. FIG. 17 shows the problem of the learning category suitable for improving the knowledge of the user from the industry and the job type and the position described in the profile 200 of the user, which the user has at present by answering it Explain the process flow to clarify the knowledge of the learning category.

出題フローについて、ユーザが、テストを開始するために、ユーザ端末600からサーバ10にアクセスすると、上記のとおりプロフィール送信工程(s301)は、ユーザマスタ111に格納されている後述する所定の項目を有するプロフィール200を、プロフィール送信部100によってユーザ端末600に送信する。   Regarding the questioning flow, when the user accesses the server 10 from the user terminal 600 to start the test, as described above, the profile transmission step (s301) has predetermined items described later stored in the user master 111. Profile 200 is transmitted to user terminal 600 by profile transmission unit 100.

ユーザはこのプロフィール送信工程(s301)により送信されたプロフィール200に、所定の項目の欄すなわち、氏名欄501、業界欄502、職種欄503、役職欄504、年収欄505、生年月日欄506、vision業界欄512、vision職種欄513、vision役職欄514、vision年収欄515、について回答する。なお上記のとおり、visionとは、そのユーザの将来希望するものであり、そのユーザの将来希望する業界が、vision業界欄512に記載したものであり、そのユーザの将来希望する職種が、vision職種欄513に記載したものであり、そのユーザの将来希望する役職が、vision役職欄514に記載したものであり、そのユーザの将来希望する年収がvision年収欄に記載したものである。   In the profile 200 transmitted by this profile transmission step (s301), the user is given the fields of predetermined items, ie, name column 501, industry column 502, job type column 503, job title column 504, annual income column 505, date of birth column 506, The vision industry column 512, the vision job type column 513, the vision position column 514, and the vision annual income column 515 are answered. As described above, vision is what the user wants in the future, the industry the user wants in the future is described in the vision industry column 512, and the user's desired job type is the vision job type. It is described in the column 513, the position desired by the user in the future is described in the position position 514, and the desired annual income of the user is described in the annual income column.

次に、プロフィールサーバ送信工程(s302)は、上記所定の項目を記載したプロフィール200を、ユーザが、ユーザ端末600からサーバ10に送信する。   Next, in the profile server transmission step (s 302), the user transmits the profile 200 in which the predetermined items are described from the user terminal 600 to the server 10.

プロフィール受信工程(s303)は、ユーザが、ユーザ端末600からサーバ10に送信された上記所定の項目を記載したプロフィール200をユーザ情報受信部101が受信する。   In the profile receiving step (s303), the user information receiving unit 101 receives the profile 200 describing the predetermined items transmitted from the user terminal 600 to the server 10.

学習カテゴリ選択工程(s304)は、プロフィールサーバ送信工程(s302)によって送信されプロフィール受信工程(s303)におけるユーザ情報受信部101によって受信された上記所定の項目を記載したプロフィール200に記載された業界及び職種に基づいて、問題作成部102が、出題する学習カテゴリを、問題マスタ112から選択する。たとえば、上記のとおり、ユーザの職種はそのプロフィール200における「業界」及びその「職種」は、それぞれ、「印刷業」、「営業」であるので、問題作成部102が、「印刷業」における「営業」に関する学習カテゴリのうち、マーケティングの重視度が1、営業戦略・戦術の重視度が、1.5、ITリテラシの重視度が0.8、経済ニュースの重視度が1.3、経営戦略の重視度が0.9、コミュニケーションの重視度が1.2、思考系スキルの重視度が1.2、顧客理解の重視度が1.4と、数値の大きい順から8個の学習カテゴリを選択する。もっとも8個の学習カテゴリに限られることはない。   The learning category selection step (s304) includes the industry described in the profile 200 describing the predetermined items transmitted by the profile server transmission step (s302) and received by the user information reception unit 101 in the profile reception step (s303). Based on the job type, the problem creation unit 102 selects a learning category to be presented from the problem master 112. For example, as described above, the user type of work is “industry” and its “job type” in the profile 200 respectively “print business” and “sales”. Of the learning categories relating to “sales,” the emphasis on marketing is 1, the emphasis on sales strategy and tactics is 1.5, the emphasis on IT literacy is 0.8, the emphasis on economic news is 1.3, the business strategy The degree of emphasis is 0.9, the degree of emphasis on communication is 1.2, the degree of emphasis on thinking skills is 1.2, the degree of emphasis on customer understanding is 1.4, and eight learning categories are listed in descending order of numerical value. select. However, it is not limited to eight learning categories.

次に、問題レベル決定工程(s305)は、上記学習カテゴリ選択工程(s304)により、問題作成部102が出題する学習カテゴリにおける職位に応じた難易度の問題を決定する。   Next, in the problem level determination step (s305), the above-mentioned learning category selection step (s304) determines the difficulty level according to the position in the learning category for which the question creating unit 102 issues the question.

具体的にたとえば、本実施例において、ユーザの職位は一般職であるので、この場合は、上記学習カテゴリすなわち、マーケティング、営業戦略・戦術、ITリテラシ、経済ニュース、経営戦略、コミュニケーション、思考系スキル、顧客理解、における一般職に関する問題が決定される。従ってたとえば職位が部長職の場合と比してその難易度は容易な傾向にある問題が出題されうる。   Specifically, for example, in the present embodiment, since the position of the user is a general position, in this case, the above learning categories, ie, marketing, sales strategy / tactics, IT literacy, economic news, business strategy, communication, thinking skills Issues with general positions in customer understanding. Therefore, for example, there may be a problem that the degree of difficulty tends to be easier as compared to the case where the position is a manager position.

また、同時に問題レベル決定工程(s305)は、その業界特有の問題を、問題作成部102が、問題マスタ112から選択する。たとえば、ユーザの選択した業界は印刷業でるので、印刷業に特有の問題が出題される。たとえば、いわゆるDTP(Desktop publishing)に関する問題、あるいはオフセット印刷に関する問題が選択される。これらの問題は業界別に異なることは言うまでもない。   At the same time, in the problem level determination step (s 305), the problem creation unit 102 selects the problem specific to the industry from the problem master 112. For example, since the industry selected by the user is the printing industry, problems specific to the printing industry are presented. For example, a problem with so-called DTP (Desktop publishing) or a problem with offset printing is selected. It goes without saying that these problems differ by industry.

テストセット作成工程(s306)は、上記問題レベル決定工程(s305)によって決定された各学習カテゴリごとの問題と、業界特有の問題と、を結合して複数の問題からなるテストセットを作成する。   The test set creation step (s306) combines the problem for each learning category determined by the above problem level determination step (s305) with the industry specific problem to create a test set consisting of a plurality of problems.

次に、問題送信工程(s307)は、問題送信部103から、テストセット作成工程(s306)で作成された複数の各学習カテゴリごとの問題と、業界特有の問題と、からなる問題セットを、ユーザ端末600に送信する。   Next, the problem transmitting step (s307) comprises, from the problem transmitting unit 103, a problem set consisting of the problems for each of the plurality of learning categories created in the test set creating step (s306) and the industry-specific problems, Transmit to user terminal 600.

回答送信工程(s308)は、問題送信部103によって送信された複数の各学習カテゴリごとの問題と、業界特有の問題とについてそのユーザが回答し、その回答をユーザ端末600における図示しない送信部によって、サーバ10に送信する。   In the answer transmitting step (s308), the user answers the questions for each of the plurality of learning categories transmitted by the question transmitting unit 103 and the problems specific to the industry, and the answer is sent by the transmitting unit (not shown) in the user terminal 600. , To the server 10.

回答採点工程(s309)は、そのユーザの回答を、サーバ10における回答受信部104が受信し、その受信した回答をテスト結果作成部105が、採点する。具体的には、回答受信部104が受信したその回答と、問題マスタ112に格納されている模範回答と、を対比することによってテスト結果作成部105が採点し、そのユーザの職位の得点と、受験者全体の総合順位、さらに偏差値を集計する。また、正答率採点工程(s310)は、テスト結果作成部105によって、複数のユーザにおける学習カテゴリごとの問題の正答率を算出し、業界及び職種別の各学習カテゴリごとの問題の正答率をテスト結果DB116に保存する。上記のとおり、ユーザの得点、受験者全体の総合順位、印刷業における営業すなわち業界および職種ごとの順位、また、職位即ち一般職の場合における順位、年代別の順位をテスト結果DB116に保存する。なお、正答率がたとえば95パーセント以上と高い場合、または、5パーセント以下と低い場合は、その正答率が高いまたは低い学習カテゴリの問題を、その学習カテゴリと問題との関連性が低いとして問題マスタ112から削除する。正答率については学習カテゴリの問題ごとに設定することができるものの、その正答率から各学習カテゴリごとのいわゆる相関係数からその関連性を算出し問題マスタ112に反映する。   In the answer scoring step (s309), the answer receiving unit 104 of the server 10 receives the answer of the user, and the test result creating unit 105 marks the received answer. Specifically, the test result creation unit 105 scores by comparing the response received by the response receiving unit 104 with the model response stored in the problem master 112, and the score of the user's job position, Summarize the overall ranking of the candidates and the deviation value. In the correct answer rate scoring step (s310), the test result creation unit 105 calculates the correct answer rate of the problem for each learning category among a plurality of users, and tests the correct answer rate of the problem for each learning category by industry and job type. It stores in result DB116. As described above, the score of the user, the overall ranking of the candidates, the ranking by sales in the printing industry, ie, industry and occupation, and the ranking in the case of occupation or general occupation, the ranking by age are stored in the test result DB 116. If the correct answer rate is high, for example, 95% or more, or low, such as 5% or less, the problem master in which the correct answer rate is high or low is determined as the problem category has low relevance to the problem. Remove from 112. Although the correct answer rate can be set for each problem of the learning category, the relevance is calculated from the so-called correlation coefficient for each learning category from the correct answer rate and reflected in the problem master 112.

次に、図18において、テスト結果作成工程(s321)は、回答受信部104が受信したその回答と、問題マスタ112に格納されている模範解答と、テスト結果作成部105がそれらを対比することによって採点し、そのユーザの得点と、受験者全体の総合順位、さらに偏差値を集計する。上記のとおり、テスト結果作成部105で採点する採点方法は、いわゆるIRT(Item Response Theory、項目反応理論、または、項目応答理論)によって採点するので、複数のユーザが、同じ程度の難易度で、かつ異なる問題セットおよび複数のユーザが異なる程度の難易度で、かつ異なる問題セットについて回答した場合であっても、その複数のユーザ同士のテストの結果を対比することができる。   Next, in FIG. 18, in the test result creating step (s 321), the test result creating unit 105 compares the response received by the response receiving unit 104 with the model answer stored in the question master 112. The score is scored according to the score of the user, the overall rank of the entire examinee, and the deviation value is totaled. As described above, the scoring method to be scored by the test result creation unit 105 is scored by so-called IRT (Item Response Theory, Item Response Theory, or Item Response Theory), so multiple users have the same degree of difficulty, And, even when different question sets and a plurality of users have different degrees of difficulty and answers about different question sets, it is possible to compare the results of the tests among the plurality of users.

また、現時点テスト結果作成工程(s322)は、テスト結果作成部105によって、採点したユーザの獲得した得点と、問題マスタ112に格納されている他の複数のユーザが獲得した平均点と、を対比することによってたとえば業界、職種、職位ごとに偏差値および順位を集計する。すなわち本実施例においては印刷業における営業であって一般職の場合におけるそのユーザの偏差値及び順位を集計する。   Further, the current test result creating step (s 322) compares the score acquired by the user who scored by the test result creating unit 105 with the average score acquired by a plurality of other users stored in the problem master 112. By doing this, for example, aggregate deviation values and rankings by industry, job category, and job position. That is, in the present embodiment, the deviation value and the ranking of the user in the case of sales in the printing industry and in the case of a general job are collected.

また、将来時点テスト結果作成工程(s323)は、テスト結果作成部105によって、採点したユーザの獲得した得点と、問題マスタ112に格納されている、そのユーザが
将来目標とする職位の複数のユーザが獲得した点数と、を対比することによって、将来目標とする職位と対比した偏差値及びその順位を集計する。すなわち本実施例においては印刷業における営業であって将来の目標(vision)とする職位が部長職の場合におけるその部長職が獲得した得点の平均と対比したそのユーザの偏差値及び順位を集計する。
Further, in the future time point test result creation step (s323), the test result creation unit 105 obtains a score obtained by the scored user, and a plurality of users of the positions targeted by the user as future goals stored in the problem master 112 By comparing the points obtained with the above, the deviation value and its rank relative to the future target position are summed up. That is, in this embodiment, in the case of sales in the printing industry, the future position (vision) as the position of the manager is the manager position, and the user's deviation value and rank are compared with the average of the points earned by the manager position. .

なお、テスト結果作成工程(s321)において、集計した結果と、現時点テスト結果作成工程(s322)において、ユーザが各学習カテゴリごとに獲得した点数と同じ業界、職種、職位の複数の他のユーザの平均点との対比した結果と、将来時点テスト結果作成工程(s323)において、ユーザの各学習カテゴリごとに獲得した点数とそのユーザが将来希望する業界、職種、職位の複数の他のユーザの平均点との対比した結果と、を、それぞれ、テスト結果送信部105aが、ユーザ端末に600に送信することもできる(図9、図10参照)。また、それらを、一度に送信することもできる。   In the test result creation step (s321), the result of the counting, and in the current test result creation step (s322), a plurality of other users who have the same industry, job title, and job position as the user earned for each learning category. The result of comparing with the average score and the score obtained for each learning category of the user in the future time point test result creation process (s323) and the average of a plurality of other users of the industry, job type and job position desired by the user in the future The test result transmitting unit 105a can also transmit the result of comparison with the point to the user terminal 600 (see FIGS. 9 and 10). You can also send them at once.

学習カテゴリ決定工程(s331)は、現時点テスト結果作成工程(s322)よって作成されたそのユーザの得点を集計した結果によって、学習カテゴリと、教材レベルと、を決定する(図19参照)。なお、学習カテゴリ決定工程(s331)は、現時点テスト結果作成工程(s322)のみならず、将来時点テスト結果作成工程(s323)によって作成されたそのユーザの得点を集計した結果によって、学習カテゴリと、教材レベルと、を決定することができる。   The learning category determination step (s331) determines the learning category and the teaching material level based on the result obtained by summing up the scores of the user created by the current test result creation step (s322) (see FIG. 19). The learning category determination step (s331) is based on the result of summing up the scores of the user created not only at the current test result creation step (s322) but also at the future time point test result creation step (s323). The teaching material level can be determined.

また、学習教材決定工程(s332)において、そのユーザと同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザとの差を埋めるために教材判定部106が、教材マスタ113に格納されている教材を選択する(図19参照)。具体的には、たとえば同じ職位すなわち一般職の他の複数ユーザを母集団としたときに、そのユーザの獲得した学習カテゴリごとの偏差値が平均である50から一定程度下回っている場合(差がある場合)、たとえば10程度下回っている場合は、その学習カテゴリが学習対象として選択される。さらに、ユーザにとって学習カテゴリの重視度により、教材判定部106が、教材マスタ113に格納されている教材から教材レベルに応じて選択する。具体的には、学習カテゴリの重視度が低い場合は、基礎的な知識(一般的な知識)を習得すれば充分であるとして、たとえば、教材レベルの低い教材(たとえばレベル1の教材)を、教材判定部106が、教材マスタ113に格納されている複数の教材から選択する。また、学習カテゴリの重視度が高い場合は、基礎的な知識では充分ではないために、専門的な知識(レベル2)及び複合的な専門知識(レベル3)を習得することが求められるために、たとえば、教材レベルの比較的高い教材(たとえばレベル1のみならずレベル2、レベル3の教材)を、教材判定部106が、教材マスタ113に格納されている複数の教材から選択する。   In addition, in the learning material determining step (s332), the learning material determination unit 106 selects the learning material stored in the learning material master 113 in order to fill in the difference between the user and a plurality of other users of the same job position, ie, general job. (See Figure 19). Specifically, for example, when a plurality of other users having the same job position, ie, general jobs, are taken as a population, the deviation value for each learning category acquired by the user is below a certain level 50 from the average (the difference is If there is, for example, less than about 10), the learning category is selected as a learning target. Furthermore, the teaching material determination unit 106 selects the teaching material stored in the teaching material master 113 according to the teaching material level according to the degree of importance of the learning category for the user. Specifically, if the degree of importance of the learning category is low, it is considered sufficient to acquire basic knowledge (general knowledge), for example, a low level teaching material (for example, level 1 teaching material), The teaching material determination unit 106 selects from among a plurality of teaching materials stored in the teaching material master 113. In addition, when the importance of the learning category is high, it is required to acquire specialized knowledge (level 2) and complex expertise (level 3) because basic knowledge is not sufficient. For example, the teaching material determination unit 106 selects a teaching material having a relatively high teaching material level (for example, teaching materials not only Level 1 but Level 2 and Level 3) from a plurality of teaching materials stored in the teaching material master 113.

なお、上記は、1基礎のコースの場合であり、たとえば、2上級のコースでは、同じ職位すなわち一般職の他の複数のユーザを母集団としたときに偏差値55を目指すように教材レベルを比較的高い教材(たとえば教材レベル3の教材)を教材判定部106が、教材マスタ113に格納されている教材から選択する。また、3お試しのコースの場合は、上述の1基礎のコースにおいて、特にユーザの獲得した学習カテゴリごとの偏差値が一定程度開いている場合(差がある場合)、たとえば10程度開いている場合は、基礎的な知識が足りないものとして、教材レベルが低い教材(たとえば教材レベル1の教材)を教材判定部106が、教材マスタ113に格納されている教材から選択することができる(図13、図18参照)。   In addition, the above is the case of the course of 1 foundation, for example, in the course of 2 advanced courses, the teaching material level is aimed at aiming at deviation value 55 when the same job position, ie, a plurality of other users of general job The teaching material determination unit 106 selects a relatively high teaching material (for example, teaching material level 3 teaching material) from the teaching materials stored in the teaching material master 113. Also, in the case of 3 trial courses, for example, when the deviation value for each learning category acquired by the user is opened to a certain extent (if there is a difference) in the above-mentioned 1 basic course, for example, about 10 is opened In the case where the basic knowledge is lacking, the teaching material determination unit 106 can select a teaching material having a low teaching material level (for example, teaching material level 1 teaching material) from the teaching materials stored in the teaching material master 113 (see FIG. 13, see FIG. 18).

また、同時に、学習教材決定工程(s332)において、そのユーザが将来希望する職位における他のユーザが獲得した点数との差を埋めるために教材判定部106が、教材マスタ113に格納されている教材を選択する(図19参照)。具体的には、たとえばそのユーザの希望する将来の職位である部長職である他の複数のユーザを母集団としたときに、そのユーザの獲得した学習カテゴリごとの偏差値が平均である50から一定程度下回っている場合(差がある場合)、たとえば10程度下回っている場合は、その学習カテゴリが学習対象として選択される。さらに、ユーザにとって学習カテゴリの重視度により、教材判定部106が、教材マスタ113に格納されている教材から教材レベルに応じて選択する。具体的には、学習カテゴリの重視度が低い場合は、基礎的な知識(一般的な知識)までを習得すれば充分であるとして、たとえば、教材レベルの低い教材(たとえばレベル1の教材)を、教材判定部106が、教材マスタ113に格納されている複数の教材から選択する。また、学習カテゴリの重視度が高い場合は、基礎的な知識では充分ではないために、専門的な知識(レベル2)及び複合的な専門知識(レベル3)を習得することが求められるために、たとえば、教材レベルの比較的高い教材(たとえばレベル1のみならずレベル2、レベル3の教材)を、教材判定部106が、教材マスタ113に格納されている複数の教材から選択する。   In addition, at the same time, in the learning material determination step (s332), the learning material determination unit 106 stores the learning material stored in the learning material master 113 in order to fill in the difference between the user's desired score and the points acquired by other users in the future. (See FIG. 19). Specifically, for example, when a plurality of other users who are managerial positions who are future positions desired by the user are taken as a population, the deviation value for each learning category acquired by the user is an average of 50 If it is below a certain level (if there is a difference), for example, if it is below 10, the learning category is selected as the learning target. Furthermore, the teaching material determination unit 106 selects the teaching material stored in the teaching material master 113 according to the teaching material level according to the degree of importance of the learning category for the user. Specifically, if the importance of the learning category is low, it is sufficient to acquire basic knowledge (general knowledge), for example, if the teaching material level is low (eg teaching material of level 1) The teaching material determination unit 106 selects from among a plurality of teaching materials stored in the teaching material master 113. In addition, when the importance of the learning category is high, it is required to acquire specialized knowledge (level 2) and complex expertise (level 3) because basic knowledge is not sufficient. For example, the teaching material determination unit 106 selects a teaching material having a relatively high teaching material level (for example, teaching materials not only Level 1 but Level 2 and Level 3) from a plurality of teaching materials stored in the teaching material master 113.

なお、上記は、1基礎のコースの場合であり、たとえば、2上級のコースは、そのユーザが将来希望する職位である部長職における他の複数のユーザを母集団としたときに偏差値55を目指すように教材レベルが比較的高い教材(たとえば教材レベル3の教材)を教材判定部106が、教材マスタ113に格納されている教材から選択する。また、3お試しのコースの場合は、上述の1基礎のコースにおいて、特にユーザの獲得した学習カテゴリごとに偏差値が一定程度開いている場合(差がある場合)、たとえば10程度開いている場合であって、重視度が比較的高い場合は、基礎的な知識が足りないものとして、教材レベルが低い教材(たとえば教材レベル1の教材)を教材判定部106が、教材マスタ113に格納されている教材から選択することができる(図14、図18参照)。   In addition, the above is the case of the course of 1 foundation, for example, the course of 2 advanced courses makes deviation value 55 a population, when making a plurality of other users in a manager's job who is a position desired by the user in the future The teaching material determination unit 106 selects a teaching material having a relatively high teaching material level (for example, teaching material level 3 teaching material) from the teaching materials stored in the teaching material master 113 so as to aim at. In the case of 3 trial courses, for example, when the deviation value is open to a certain extent for each learning category acquired by the user (in the case where there is a difference) in the above-mentioned 1 basic course, for example, about 10 is opened In the case where the emphasis degree is relatively high, the teaching material determination unit 106 stores the teaching material having a low teaching material level (eg, teaching material level 1 teaching material) in the teaching material master 113 on the assumption that basic knowledge is insufficient. It is possible to select from the teaching materials (see FIGS. 14 and 18).

学習計画送信工程(s333)は、学習計画送信部109aらネットワークnを介して、ユーザ端末600に学習教材決定工程(s332)によって取得した教材を送信する(図19参照)。たとえば、書籍の場合は、「営業の教科書」金額1500円である書籍を表示する画像データを送信する。   The learning plan transmission step (s333) transmits the learning material acquired in the learning material determination step (s332) to the user terminal 600 via the learning plan transmission unit 109a and the like network n (see FIG. 19). For example, in the case of a book, image data for displaying a book having a "business textbook" amount of 1,500 yen is transmitted.

学習プラン表示工程(s334)は、ユーザ端末600に、学習教材決定工程(s332)によって取得した「営業の教科書」金額1500円、学習想定時間12時間、からなる学習プランを表示する(図14、19参照)。   The learning plan display step (s334) displays on the user terminal 600 a learning plan consisting of the “business textbook” amount of 1500 yen acquired in the learning material determination step (s332) and the estimated learning time of 12 hours (FIG. 14, 19).

学習プラン決定工程(s335)はユーザが、上記学習プランに同意する場合は学習プランが確定する。たとえば、ユーザが、1基礎コース1301(図13参照)を選択し、ユーザ端末600における図示字内の送信部が、サーバ10に、1基礎コース1301を選択したことを送信する。なおユーザが上記「1基礎」、「2上級」、「3お試し」、の3コースの学習プランのいずれも同意しない場合は、その学習プランを再表示する(図13,14、19参照)。この場合たとえば、図13及び図14において、「1基礎」、「2上級」、「3お試し」における格確認・編集ボタンを一定時間押さない場合に上記「1基礎」、「2上級」、「3お試し」、の3コースの学習プランのいずれも同意しないものとすることができる。   In the learning plan determination step (s335), when the user agrees with the learning plan, the learning plan is finalized. For example, the user selects the one base course 1301 (see FIG. 13), and the transmitter in the character in the user terminal 600 transmits to the server 10 that the one base course 1301 is selected. If the user does not agree with any of the above three courses "1 Basic", "2 Advanced", and "3 Trial", the user redisplays the study plan (see Figs. 13, 14 and 19). . In this case, for example, if the case confirmation / edit button in "1 Basic", "2 Advanced", and "3 Trial" is not pressed for a certain period of time in FIGS. You may not agree with any of the three course study plans of "3 Trials".

学習プランが確定すると学習計画出力工程(s336)は、学習計画作成部109によって学習すべき学習カテゴリを選択し、教材判定部106は、教材マスタ113から選択した教材をユーザ端末600に送信する(図19参照)。   When the learning plan is determined, the learning plan output step (s 336) selects a learning category to be learned by the learning plan creating unit 109, and the teaching material determination unit 106 transmits the teaching material selected from the teaching material master 113 to the user terminal 600 ( See Figure 19).

学習計画表示工程(s337)は、教材マスタ113から教材判定部106が選択した教材をユーザ端末600に表示する。学習計画選択工程(s338)において、ユーザは、ユーザ端末600に表示されたその教材を選択する(図19参照)。   The learning plan display step (s 337) displays the teaching material selected by the teaching material determination unit 106 from the teaching material master 113 on the user terminal 600. In the learning plan selection step (s338), the user selects the teaching material displayed on the user terminal 600 (see FIG. 19).

教材出力工程(s339)は、教材マスタ113に格納されている教材を出力する(図19参照)。たとえば、1基礎のコースにおいて、学習カテゴリが営業戦略・戦術の場合における「営業の教科書」の販売元の販売サイトにリンクされ、その書籍を購入することができる。なお、セミナあるいは,eラーニングについても同様にそれらのサイトにリンクされ、セミナであれば申し込みサイトにジャンプし、eラーニングであれば、その講座をダウンロードすることができる。   The teaching material output step (s 339) outputs the teaching material stored in the teaching material master 113 (see FIG. 19). For example, in one basic course, the learning category can be linked to the sales site of the "sales textbook for sales" in the case of sales strategy / tactics, and the book can be purchased. The seminar or e-learning is also linked to those sites, and if it is a seminar, the user jumps to the application site, and if it is e-learning, the course can be downloaded.

教材学習工程(s340)において、ユーザが、上記教材を、学習する。ユーザの学習が終了するとユーザは、教材評価工程(s341)により、その書籍の評価と評価者のテスト結果および、そのユーザの属する業界と、職種と、職位と、を教材評価DB118に登録する。これにより、教材評価改定工程(s342)において、たとえば、書籍に関するデータベース1201における評価が定まり、書籍名と、金額と、想定学習時間と、教材レベルに紐付けられる(図12参照)。なお、その評価が低い場合は、次回受験するユーザにその書籍等の教材を提供しないように教材マスタ113の内容における評価を下げるように更新する。また、その評価が高い場合は、次回受験するユーザにその書籍等の教材を積極的に提供するように教材マスタ113の内容における評価を上げるように更新する。   In the teaching material learning step (s340), the user learns the teaching material. When the user's learning is completed, the user registers the evaluation of the book and the test result of the evaluator, the industry to which the user belongs, the job type, and the job position in the teaching material evaluation DB 118 by the teaching material evaluation step (s341). Thereby, in the teaching material evaluation and revision process (s 342), for example, the evaluation in the database 1201 regarding books is determined, and is linked to the book name, the amount, the assumed learning time, and the teaching material level (see FIG. 12). If the evaluation is low, the evaluation in the content of the teaching material master 113 is updated so as not to provide the user who will take the examination next time with the teaching material such as the book. Also, if the evaluation is high, the evaluation is made to raise the evaluation in the contents of the teaching material master 113 so as to actively provide the user who will take the examination next time with the teaching material such as the book.

10 サーバ
100 プロフィール送信部
101 ユーザ情報受信部
102 問題作成部
103 問題送信部
104 回答受信部
105 テスト結果作成部
105a テスト結果送信部
106 教材判定部
109 学習計画作成部
109a 学習計画送信部
110 学習結果受信部
111 ユーザマスタ
112 問題マスタ
113 教材マスタ
116 テスト結果DB
117 学習計画DB
118 教材評価DB
200 プロフィール
600 携帯端末
n ネットワーク
10 Server 100 Profile Transmission Unit 101 User Information Reception Unit 102 Problem Creation Unit 103 Problem Transmission Unit 104 Answer Reception Unit 105 Test Result Generation Unit 105a Test Result Transmission Unit 106 Teaching Material Determination Unit 109 Learning Plan Generation Unit 109a Learning Plan Transmission Unit 110 Learning Result Receiver 111 User master 112 Problem master 113 Teaching material master 116 Test result DB
117 Learning Plan DB
118 teaching material evaluation DB
200 Profiles 600 Mobile Terminals n Network

Claims (6)

ユーザ端末にプロフィールを送信するプロフィール送信部と、
前記プロフィール送信部によって送信されたプロフィールに、学習を受けるユーザが回答したプロフィールを受信するユーザ情報受信部と、
前記プロフィールに紐付けされた問題が格納されている問題マスタと、
前記ユーザ情報受信部によって受信した前記ユーザのプロフィールに基づいて、前記ユーザに適した問題を、前記問題マスタから選択する問題作成部と、を有する学習支援システム。
A profile transmission unit for transmitting a profile to the user terminal;
A user information receiving unit for receiving a profile answered by a user who receives learning in the profile transmitted by the profile transmitting unit;
A problem master storing the problems linked to the profile;
And a problem creation unit that selects a problem suitable for the user from the problem master based on the profile of the user received by the user information reception unit.
前記ユーザによって回答されたプロフィールは、少なくとも、そのユーザが希望する目標の業界、職種及び職位が入力されている請求項1記載の学習支援システム。 The learning support system according to claim 1, wherein the profile answered by the user has at least an industry, a job type and a job position of a goal desired by the user. 前記問題作成部は、前記プロフィールに入力された、そのユーザが希望する目標の業界、職種及び職位に紐付けされている学習カテゴリの問題を前記問題マスタから選択する請求項2記載の学習支援システム。 3. The learning support system according to claim 2, wherein the problem creating unit selects, from the problem master, a problem of a learning category which is input to the profile and is linked to an industry, job type and job position of a goal desired by the user. . 前記問題作成部によって前記問題マスタから選択された問題を前記ユーザに送信する問題送信部と、
前記問題送信部によって、送信された問題に対してユーザが回答し、その回答を受信する回答受信部と、
さらに模範回答が格納されている前記問題マスタと、
前記問題マスタに格納された模範回答と、前記回答受信部によって受信した回答と、を、対比して採点するテスト結果作成部と、
前記テスト結果作成部によって、採点した結果、ユーザの弱点となる学習カテゴリを判断する学習計画作成部と、
前記ユーザが学習すべき教材が格納された教材マスタと、
前記学習計画作成部によって学習カテゴリを選択し、その選択された学習カテゴリごとに、前記教材マスタから前記ユーザに適した教材を選択する教材判定部と、を有する請求項1から3のいずれかに記載の学習支援システム。
A problem transmitting unit that transmits the problem selected from the problem master by the problem creating unit to the user;
An answer receiving unit that allows the user to answer the transmitted question by the question sending unit and receives the answer;
Furthermore, the problem master in which a model answer is stored;
A test result creation unit that compares and scores the model answer stored in the question master and the answer received by the answer receiver;
As a result of being scored by the test result creating unit, a learning plan creating unit that determines a learning category which is a weak point of the user;
A teaching material master storing teaching materials to be learned by the user;
The teaching material determination unit according to any one of claims 1 to 3, further comprising: a learning material determination unit that selects a learning category by the learning plan creation unit and selects a learning material suitable for the user from the learning material master for each of the selected learning categories. Description support system.
ユーザマスタに格納されている所定の項目を有するプロフィールを、プロフィール送信部によってユーザ端末に送信するプロフィール送信工程と、
前記プロフィール送信工程によって送信され上記所定の項目を記載したプロフィールを受信するプロフィール受信工程と、
前記プロフィール受信工程によって受信された上記所定の項目であるプロフィールに記載された業界及び職種に基づいて、問題作成部が、出題する学習カテゴリを、問題マスタから選択する学習カテゴリ選択工程と、を順次コンピュータ実行させる学習支援プログラム。
A profile transmitting step of transmitting a profile having a predetermined item stored in the user master to the user terminal by the profile transmitting unit;
A profile receiving step of receiving the profile transmitted by the profile transmitting step and describing the predetermined item;
A learning category selecting step of selecting a learning category to be presented from the question master on the basis of the industry and the job type described in the profile which is the predetermined item received by the profile receiving step; Computer aided learning support program.
さらに、前記学習カテゴリ選択工程により、問題作成部が出題する学習カテゴリにおけるユーザの職位に応じた問題を決定する問題レベル決定工程と、を順次コンピュータ実行させる請求項5記載の学習支援プログラム。 The computer-readable storage medium according to claim 5, wherein the learning category selecting step causes a computer to sequentially execute a problem level determining step of determining a problem according to a position of the user in the learning category in which the question creating unit issues a question.
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