JP2019053270A

JP2019053270A - 学習力評価システム、学習力評価方法およびコンピュータプログラム

Info

Publication number: JP2019053270A
Application number: JP2018054615A
Authority: JP
Inventors: 昭幸永瀬; Akiyuki Nagase
Original assignee: Nagase Co Ltd
Current assignee: Nagase Co Ltd
Priority date: 2018-03-22
Filing date: 2018-03-22
Publication date: 2019-04-04

Abstract

【課題】学習者に対して学習目的が達成されるまで学習のモチベーションを維持させる学習力評価システムを提供する。【解決手段】主制御部１３０と評点管理部１３７とを備えて学習力評価システムを構成する。評点管理部１３７は、学習者ＤＢ１３３に登録された複数名の学習者の学習行為の内容を、評点テーブル１３８にその種別が定められた参照学習行為の内容との適合度に応じて加減算可能な評点に換算する。また、換算された評点を学習者ＩＤと関連付けて累積的に記録する。主制御部１３０は、所定期間における学習者毎の累積評点の変動状況を導出する。【選択図】図３

Description

本発明は、例えば教育機関の入学試験や資格試験などの受験を志す学習者の学習力を評価する技術に関する。学習力とは、学習による知見の習熟度をベースとした学習継続の努力の程度を表す指標である。

学習による知見の習熟度を計る技術として、特許文献１には、学習者が、受験指導校から配布された各分野のテスト問題を回答し、そのテストの得点結果を評価集計し、その評価集計結果を習熟度一覧表にすることで学習者の習熟度を把握し、不得意な学習分野を特定できるようにした技術が開示されている。しかし、この技術は、テスト結果から把握される一時的な習熟度を示したものに過ぎない。

このような問題を解決する技術として、特許文献２に学習進度管理システムが提案されている。この学習進度管理システムでは、学習者の日々の学習、テストのデータを蓄積しておく。そして、学習内容やテストの合否についての現在時点における段・級の進度、達成率、合格率などデータを学習スケジュール表に表示させる。段・級は、４５級から始まり、４５級から初級までの４５段階と、初段から１０段までの１０段階との合計５５段階の学習レベルに区分けし、５５段階レベルに達すると、目標大学に十分に合格可能な実力が、その学習者（受講生）に養成されている状態にあると認められる。学習者の指導内容は、段・級が進級した次の高いレベルに進むことができるとされている。

特許文献２に開示されている段・級は、学習者が現在受講している科目の進度を遅くするか、早めるかの進度を判断することで、学習のペース配分調整を容易に行えるようになり、学習の進捗を図る上での指針を学習者および指導者側に与える点で効果的といえる。
なお、特許文献２に記載されている学習の進捗状況に応じて学習者の学習進捗の状況を定量化してその学習者の学習の進捗の度合いの認識を指導者とで共有できるようにすることは、本願出願人も「向上得点」という手法により従前より実践している。

特開２００２−３１１８１２号公報特開２００４−２５２１１５号公報

特許文献２に開示されている技術は、学習過程において適宜実践するテストの点数という指導者側が画一的に定めた評価基準との適合の度合いを学習進捗の指標とするものである。そして、多くの学習者の段・級が進むことが、指導する側にも学習者側にも好ましい状態となる。それ故、特許文献２に開示された技術では、段・級の高い学習者の学習継続のモチベーションが低下したり、それによる降級などについては、考慮されていない。

大学の入学試験や各種資格試験などにおける必要十分条件は、受験時に学習者が合格点を獲得することである。つまり、受験で合格点を獲得するという目的を持つ学習者にとって重要なことは、独立自尊の精神に従い、少なくとも受験当日までの学習力向上のモチベーションを強く維持し続けることである。そのためには、一時は高成績であったり、学習意欲が強かった学習者であっても、学習継続の努力を怠れば低下し、他方、過去の成績にとらわれず、努力を継続すればするほど上昇する新たな評価の指標を導入する必要がある。

本発明は、学習者に対して目標達成までの学習モチベーションを強く維持させることができる新たな評価の指標を導入した仕組みを提供することを主たる目的とする。

本発明は、学習力評価システム、学習力評価方法およびコンピュータプログラムを提供する。本発明の学習力評価システムは、複数名の学習者をグループごとに登録する登録手段と、登録された各々の学習者による学習行為の内容を表す情報を取得する取得手段と、取得した各学習者による前記学習行為の内容を、それぞれ、行為指針として参照される参照学習行為の内容との適合度に応じて加減算可能な評点に換算するとともに、換算された前記評点を当該学習者の識別情報及び学習行為の日時と関連付けて累積的に加減算し、これにより得られた累積評点を学習者ごとに記録する評点管理手段と、外部システムからの求めに応じて所定期間におけるグループごとの前記累積評点又はその変動状況を導出し、導出結果を前記外部システムへ送信する制御手段と、を備えたことを特徴とする。

本発明の学習力評価方法は、外部システムとの間で双方向通信を行う学習力評価システムが実行する方法であって、複数名の学習者を登録しておき、登録された各々の学習者による学習行為の内容を表す情報を、前記外部システムから取得した入力情報に基づいて検知し、検知された各学習者による前記学習行為の内容を、行為指針として参照される参照学習行為の内容との適合度に応じて加減算可能な評点に換算するとともに、換算された前記評点を当該学習者の識別情報及び学習行為の日時と関連付けて累積的に加減算し、これにより得られた累積評点を学習者ごとに記録し、前記外部システムの求めに応じて所定期間におけるグループごとの前記累積評点又はその変動状況を導出し、導出結果を前記外部システムへ送信することを特徴とする。

本発明のコンピュータプログラムは、コンピュータを、上記の学習力評価システムとして動作させるコンピュータプログラムである。

本発明によれば、学習者による学習行為の内容が加減算可能な評点に換算されるため、この評点を累積した累積評点は、加算だけでなく減算もされる。つまり、学習者に対して現在の学習継続の力（学習力）を提示することで、目標達成に至るための学習継続のモチベーションを維持させることができる。

本実施形態に係る学習力評価システムの全体構成図。学習力評価システムのハードウエア構成図。学習力評価システムの機能構成図。参照学習行為の内容を表す行為テーブルの例示図。評価テーブルの例示図。評価テーブルの他の例示図。評価テーブルの他の例示図。学習者端末のハードウエア構成図。学習者端末の機能構成図。学習力評価システムにおける評価時の処理手順説明図。学習力評価システムにおける評点集計時の処理手順説明図。学習者端末における全体的な処理の手順説明図。学習力評価システムにおける評点出力要求時の処理手順説明図。学習力評価システムにおける累積評点の対比グラフ出力時の処理手順説明図。学習力評価システムにおける累積評点の対比グラフ出力時の処理手順説明図。学習力評価システムにおけるグループ間の対比時の処理手順説明図。本実施形態における累積評点の変化状況の説明図。学習者端末に表示される評点出力画面の例示図。学習者端末に表示される対比グラフの例示図。学習者端末に表示されるランキングリストの例示図。

以下、本発明を、教育機関の一例となる大学の入試合格を目指す受験生を学習者とする学習力評価システムに適用した場合の実施の形態例を説明する。「学習力」とは学習を継続する力をいう。
＜全体構成＞
図１は、本実施形態における学習力評価システムの全体構成図である。学習力評価システム１０は、例えば、インターネット、イントラネット、無線ＬＡＮなどを使用したネットワークＮＷに接続される。ネットワークＮＷには、それぞれ異なる学習者が操作する複数台の学習者端末２０と、外部システム３０とが接続されている。

外部システム３０は、開講している講座の進捗状況およびテストの結果などを学習者ＩＤ（学習者の識別情報、以下同じ）と関連付けて管理する受講管理システム、答案練習会ないし公開模擬試験等の結果などを学習者ＩＤと関連付けて管理する試験管理システム、その他評価対象となる学習者の学習行為の内容を学習力評価システム１０とは別に学習者ＩＤと関連付けて管理するシステムである。外部システム３０からは、適宜、学習者ＩＤのほか、学習行為の内容を表す各種コードと、学習日および学習時間を含む日時情報と、学習行為の結果を表す情報（合格、不合格、獲得点数など）が学習力評価システム１０に通知されるものとする。

＜学習力評価システムの構成＞
学習力評価システム１０のハードウエア構成例を図２に示す。学習力評価システム１０は、制御バスＢ１を介して接続されたＣＰＵ１１０、ＲＡＭ１１１、ＲＯＭ１１２を主要部品として含む制御コンピュータを備えている。ＣＰＵ（Central Processing Unit、以下同じ）１１０は、本発明の第１コンピュータプログラムを実行することにより、学習力評価システム１０として動作する上で、必要な機能を制御コンピュータに構築する。ＲＡＭ（Random Access Memory、以下同じ）１１１は、ＣＰＵ１１０の主メモリ、ワークエリア等の一時記録領域として用いられる書換可能なメモリである。ＲＯＭ（Read Only Memory、以下同じ）１１２は、各種デバイスドライバおよびパラメータデータなどが格納されている読出専用メモリである。

制御バスＢ１には、メモリＩ／Ｆ（Ｉ／Ｆはインタフェースの略、以下同じ）１１４、入出力Ｉ／Ｆ１１６、通信Ｉ／Ｆ１１８も接続されている。メモリＩ／Ｆ１１４は、ＨＤＤ（ハードディスク、以下同じ）１１４１、Ｒ／Ｗ（リーダライタ、以下同じ）に装着されたＵＳＢメモリないしＳＤカードなどの携帯メモリへの各種情報の格納および格納された各種情報の読み出しを行うためのインタフェースである。ＨＤＤ１１４１には、本発明の第１コンピュータプログラムなどが格納されている。
入出力Ｉ／Ｆ１１６は、ディスプレイ１１６１への情報表示並びにキーボード・マウス１１６２などの入力デバイスからのデータ入力を行うためのインタフェースである。通信Ｉ／Ｆ１１８は、ネットワークＮＷとの通信を可能にするインタフェースである。

次に、学習力評価システム１０の機能構成について説明する。図３は、学習力評価システム１０の機能構成図である。学習力評価システム１０は、主制御部１３０、通信制御部１３１、学習者登録部１３２、学習者ＤＢ（ＤＢはデータベースの略）１３３、学習行為検知部１３４、期間入力部１３５、評点管理部１３６を有する。これらは、ＣＰＵ１１０がＨＤＤ１１４１にインストールされた第１コンピュータプログラムを実行することにより形成される。また、ＨＤＤ１１４１に、行為テーブル１３７と複数種類の評点テーブル１３８とが形成される。

通信制御部１３１は、各学習者端末２０および外部システム３０との間の通信を制御する。通信に必要な権限情報やアドレス等は、学習者端末２０のアドレスと関連付けられて学習者ＤＢ１３３に記録されている。外部システム３０との通信に必要な情報は、別途、ＨＤＤ１１４１に記録されている。

学習者登録部１３２は、評価対象者となる学習者を登録する。すなわち、学習者ＩＤと関連付けられた学習ファイルを、評価対象者である学習者毎に学習者ＤＢ１３３に登録する。学習ファイルには、その学習者が操作する学習者端末２０のアドレス、学習の目的を表す目的情報、当該学習者が時系列に行った学習行為の内容および履歴、各学習行為毎に獲得した評点、後述する累積評点などが格納される。

目的情報は、例えば志望校への入試合格目的であれば、各大学のＩＤと、入試合格を表す目的コードとを含む。学習行為の内容は、各種講義（演習を含む）の受講、自己トレーニングの効果確認テストの受験、志望校別演習ないし過去問演習の受験などであり、それぞれ行為種別コードや科目に応じて割り当てられた種別サブコードにより特定される学習行為の結果情報である。これについては後で詳しく説明する。

学習者ＤＢ１３３には、学習目的を既に達成した学習者（大学に合格した元学習者）の学習ファイルも登録されているが、これらの学習者の学習ファイルについては、学習者ＤＢ１３３とは別の参照学習者ＤＢに蓄積しておいても良い。

学習行為検知部１３４は、通信制御部１３１を通じて学習者端末２０または外部システム３０から取得した入力情報と行為テーブル１３７とを照合することにより、登録された学習者による学習行為の内容を検知する。行為テーブル１３７には、入力情報に含まれる学習行為（およびその内容）の内容を特定するために参照される情報が記録されている。

図４は、行為テーブル１３７の例示図である。行為テーブル１３７には、学習者の行為種別毎に種別コードが割り当てられている。例えば、基本科目に関する講義Ａ、準基本科目に関する講義Ｂ、特化科目に関する講義Ｃについて、それぞれ「１００Ａ」、「１００Ｂ」、「１００Ｃ」の種別コードが割り当てられている。また、それぞれの講義Ａ，Ｂ，Ｃについて、サブ科目を識別するための種別サブコード「００１」〜「０１０」が割り当てられている。さらに、それぞれの講義Ａ，Ｂ，Ｃについての学習力を評価する際に用いる評価テーブル１３８の識別情報（「ａａ０１」〜「ａａ０３」）が関連付けられている。他の行為種別についても同様である。なお、一つの種別コードに割り当てられているサブ種別コードの数と意味づけは、学習行為などに応じて様々である。例えば、暗記マスターＡ（種別コード「４００Ａ」）の種別サブコード（「００１〜００５」）は何番目（何回目）の効果確認テストなのかを表すコードとなる。また、一つだけのサブ種別コードは特定科目であることを表す。

取得した入力情報には、学習者ＩＤのほか、学習行為の内容を表す各種コードと、学習日および学習時間を含む日時情報が含まれる。そのため、学習行為検知部１３４は、入力情報が行為テーブル１３７のどの種別コード、種別サブコードが割り当てられている学習行為の内容（結果を含む）で、それが何時実践されたのかを容易に検知することができる。

評点管理部１３６は、学習行為検知部１３４で検知された学習行為の内容を、行為指針として参照される参照学習行為の内容との適合度に応じて加減算可能な評点に換算する。「行為指針」とは行うべき行為の方針であり、過去に目標を達成した多くの学習者の行為に基づいて作成されたものである。「加減算可能な評点」は、それ以前に累積されている評点と単位が同じ物理量をいう。この処理の詳細については後で詳しく説明する。また、「参照学習行為」は、行為テーブル１３７に予め記録された学習行為であり、その内容との適合度は、評点テーブル１３８に記録されているサブ種別毎の評価基準に従って評価され、評点に換算される。
評点管理部１３６は、換算された評点を学習者ＩＤと関連付けて時系列かつ累積的に学習者ＤＢ１３３に格納された学習ファイルに記録する。

評点テーブル１３８の内容例を図５〜図７に示す。図５は、種別コード１００Ａに関する評点テーブル１３８の例示図である。図示の例では、どの学習者にとっても基本となる科目の講義である講義Ａ受講に際し、進捗状況に応じて効果確認テストを３回行うべきことが示されている。また、種別サブコードが「００１」の場合を例に挙げると、学習行為の結果が１回目合格との条件に適合する場合は５．０点、２回目合格との条件に適合する場合は５．５点、３回目合格との条件に適合する場合は６．０点の評点（素点）が得られることが示されている。また、各テストにおいて、満点であれば、１．２点の加点が得られ、逆に、２回目及び３回目のテストについて、前回のテストより点数が低い場合（条件Ｘ）合格点を加算した後に０．４点を減点すること、３回目のテストが不合格の場合（条件Ｙ）５．５点を減点すること、つまり、２回目のテストの合格点が帳消しになることが示されている。他の種別サブコードについても同様となる。

図６は、種別コードが「４００Ａ」（暗記マスターＡ）で種別サブコードが「００３」すなわち３回目の効果確認テストを受けた場合の評点テーブル１３８の例示図である。効果確認テストには前回の出題内容も一部含まれる。暗記系の科目なので忘却係数が考慮されている。すなわち、３回目の効果確認テストの合格で１．０の評点が得られ、満点であれば０．２点が加算されるが、２回目の効果確認テストからの間隔が１週間以上１ヶ月未満であれば、合格により評点を獲得しても以前の知識が忘却されていることが推定されるため、評点に０．５が乗算されることが示されている。上記間隔が１ヶ月以上であれば、０．２１倍に減少する。

図７は、種別コードが「６００Ａ」（過去問演習Ａ）で種別サブコードが「００１」の場合の評点テーブル１３８の例示図である。センター試験の過去問において全体の９．０割以上の得点の場合（ＳＳ）１．０点、８．９割〜５．０割の得点の場合（Ｓ）０．５点、４．９割〜３．０割の得点の場合（Ａ）０．２５点、３．０割未満の場合（Ｂ）０点の評点が得られることが示されている。

このように、評点テーブル１３８は学習行為の内容に応じて様々であるが、共通しているのは、学習を継続して知見の習熟度を高める努力を続けない限り加点が得られず、特に暗記系の学習行為については、知識を定着させないと減点されるようになっていることである。

期間入力部１３５は、学習者が特に指定した評価期間の始期または終期とそこからの期間の入力を受け付ける。通常は、デフォルトで、所定期間として、１週間、１ヶ月、２ヶ月、３ヶ月、６ヶ月、４月〜翌年の２月が予め設定されている。評価期間は、学習者の学習力の変動状況を評価するための期間である。

主制御部１３０は、学習力評価システム１０の動作を統括的に制御する。また、評価期間における累積評点の変動状況を所定期間における学習者の累積評点の変動状況を導出する。その詳細については後で詳しく説明する。

次に、学習者が操作する学習者端末２０について説明する。
＜学習者端末の構成＞
図８は、学習者端末２０のハードウエア構成図である。学習者端末２０は、制御バスＢ２を介して接続されたＣＰＵ２１０、ＲＡＭ２１１、ＲＯＭ２１２を主要部品として含む制御コンピュータを備えている。ＣＰＵ２１０は、本発明の第２コンピュータプログラムを実行することにより、学習者端末２０として動作する上で、必要な機能を制御コンピュータに構築する。ＲＡＭ２１１は、ＣＰＵ２１０の主メモリ、ワークエリア等の一時記録領域として用いられる書換可能なメモリである。ＲＯＭ２１２は、各種デバイスドライバおよびパラメータデータなどが格納されている読出専用メモリである。

制御バスＢ２には、メモリＩ／Ｆ２１４、入出力Ｉ／Ｆ２１６、通信Ｉ／Ｆ２１８も接続されている。メモリＩ／Ｆ２１４は、ＨＤＤ２１４１、Ｒ／Ｗ２１４２に装着されたＵＳＢメモリないしＳＤカードなどの携帯メモリへの各種情報の格納および格納された各種情報の読み出しを行うためのインタフェースである。ＨＤＤ２１４１には、上記第２コンピュータプログラムなどが格納されている。
入出力Ｉ／Ｆ２１６は、ディスプレイ２１６１への情報表示並びにキーボード・マウス２１６２などの入力デバイスからのデータ入力を行うためのインタフェースである。通信Ｉ／Ｆ２１８は、ネットワークＮＷとの通信を可能にするインタフェースである。

ＣＰＵ２１０が第２コンピュータプログラムを実行することにより学習者端末２０に形成される各種機能ブロックについて説明する。
図９は、学習者端末２０の機能構成図である。学習者端末２０は、主制御部２３０のほか、ネットワークＮＷとつながる通信制御部２３１、ディスプレイ２１６１への画面表示を行う表示制御部２３２、キーボード・マウス２１６２からの入力を受け付ける入力制御部２３３を有する。学習者端末２０は、また、評価期間入力部２３４、評価対象入力部２３５を有する。

通信制御部２３１は、学習力評価システム１０との間で双方向通信を行う。通信に際しては自己の学習者ＩＤと権限情報とを付加し、学習力評価システム１０の認証を得ることになる。評価期間入力部２３４は、学習者が任意に定めた評価期間の入力を受け付ける。学習者が入力する評価期間は、始期または終期と期間、始期および終期である。期間は、始期または終期のいずれかを入力するときは当該時点とＮ週間、Ｎヶ月（Ｎは１以上の自然数）などである。始期および終期を共に入力したときは、それらの入力時点間が上述した評価期間となる。なお、評価期間は常に入力しなければならないものではない。

評価対象者入力部２３５は、学習力の評価対象者の入力を受け付ける。評価対象者は所定条件に従う学習者である。例えば、学習目的が同一となる学習者（自分と志望校が同じ）、学習目的を達成していない一の学習者と当該学習目的を既に達成した他の学習者（自分の志望校に既に合格した元学習者）、一の学習者が自分と共に指定した他の学習者（自分と特定のライバル）のいずれかであることである。これらの評価対象者は、予め用意されたボタン画像を操作することにより自動的に入力される。

主制御部２３０は、学習者端末２０を統括的に制御する。主制御部２３０は、また、表示制御部２３２を通じてディスプレイの画面へのメニュー表示を行う。メニュー表示は階層的なページ構造を有し、トップページには、学習力評価システム１０に評価を要求する内容を選択的に入力させるための複数のボタン画像が形成されている。必要に応じて、画面がサブページに遷移し、各種情報の入力フィールドやボタン画像が表示される。
主制御部２３０は、さらに、学習者の評価結果，例えば、所定の評価期間の始期と終期における評価対象者の累積評点の差分値やグラフの画像などを学習力評価システム１０より取得し、ディスプレイ２１６１に表示する。

＜運用形態例＞
次に、上記のように構成される学習力評価システム１０の運用形態例を説明する。ここでは、学習力評価システム１０に登録した学習者が、進学塾において講義や演習を受講した場合の運用形態例を説明する。進学塾は、外部システム３０の一つとなる受講管理システムを有する機関である。受講管理システムは、開講している講座の上記学習者の受講状況およびテストの結果などを学習者ＩＤと関連付けて学習力評価システム１０に随時通知する。学習力評価システム１０は、受講管理システムからの入力情報を随時取得する。

図１０は、入力情報を取得した学習力評価システム１０が実行する学習力評価の処理手順説明図である。学習力評価システム１０は、主制御部１３０が、取得した入力情報を解析する（Ｓ１０１）。そして、入力情報が登録された学習者の学習行為の内容かどうかどうかを判別する（Ｓ１０２）。そうでない場合は処理を終える（Ｓ１０２：Ｎ）。登録した学習者の学習行為の内容であった場合（Ｓ１０２：Ｙ）、主制御部１３０は、入力情報から、種別コード、種別サブコード、学習行為を行った日時情報を抽出する（Ｓ１０３）。また、抽出したこれらの情報と行為テーブル１３７とを照合することにより、学習者による学習行為（種別、内容）を検知する（Ｓ１０４）。その後、主制御部１３０は評点管理部１３６を起動して、その学習者の学習行為の内容を評価させる（Ｓ１０５）。

評点管理部１３６による評価は、学習行為を行為テーブル１３７に関連付けられた評点テーブル１３８を用いて行う。評価は、基本的には評点テーブル１３８に記録されている評点を素点とし、加点または減点の要素がある場合には、評点（素点）に加減算をするという処理となる。すなわち加点要素があれば評点（素点）に加算し（Ｓ１０６：Ｙ，Ｓ１０７）、加点要素がなく、減点要素があれば評点（素点）から減算し（Ｓ１０６：Ｎ，Ｓ１０８：Ｎ，Ｓ１０９）、加点要素も減点要素もなければ評点（素点）のままとする（Ｓ１０６：Ｎ，Ｓ１０８：Ｎ，Ｓ１１０）。その後、評点管理部１３６は、その学習者の学習ファイルに学習行為を行った日時と共に評点を累積的に記録する（Ｓ１１１）。累積的に加減算された評点が累積評点となる。この累積評点は、加点要素のある学習行為であれば増加し、他方、限定要素のある学習行為であれば低下する。

学習力評価システム１０では、適宜、累積評点の集計処理を行う。図１１は、集計処理の手順説明図である。この処理は、定期的または不定期に主制御部１３０が行う。
図１１を参照し、主制御部１３０は、所定時刻である集計時期まで待機する（Ｓ２０１：Ｎ）。集計時期がくると（Ｓ２０１：Ｙ）、主制御部１３０は、一の学習者、例えば学習者ＤＢ１３３への登録が最も早い一名の学習者について、日時順に学習行為の内容と評点をリストアップする（Ｓ２０２）。また、累積評点の時系列の変動状況のグラフの画像を作成し、これを学習者ＤＢ１３３の所定領域に保存する。

グラフの画像は、例えば図１７に示される内容のものである。図１７の縦軸は累積評点、横軸は学習行為を行った日時（表記は日付）である。この学習者の累積評点は、７月２３日までは増加傾向であったが、その後、重要な科目の講座のテストで合格点に至らなかったことから、領域５０１で示される日時において急激に減少していることが示されている。

登録されている他の学習者が存在する場合（Ｓ２０４：Ｙ）Ｓ２０２、Ｓ２０３の処理を繰り返す。全ての学習者についての集計が終了した場合は処理を終える（Ｓ２０４：Ｙ）。
これにより、学習者などからの要求があったときに、ただちに現在の集計結果であるリストとグラフの画像を提示できるようになる。

図１０および図１１は、学習者端末２０からのアクセスの有無にかかわらず、学習力評価システム１０が独自のタイミングで実行する処理の手順例であるが、ここからは、学習者が学習者端末２０を操作してアクセスする場合の例を説明する。
図１２は、学習者が各種要求を行う際に操作される学習者端末２０の全体的な処理の手順説明図である。この処理は学習者端末２０の主制御部２３０が実行する。
主制御部２３０は、表示制御部２３２を制御してディスプレイ２１６１の画面へのメニュー表示を行う（ＳＴ０１）。

学習者は、メニュー表示から要求内容を入力する（ＳＴ０２）。また、サブページから各種条件を指定する（ＳＴ０３）。例えば、学習者が自分の累積評点とその変動状況とを要求する場合、自分の評点出力要求であることを示す要求コード、評価対象者として自分の学習者ＩＤ、評価期間（始期または終期）などを指定する。評価期間は省略することができる。学習者端末２０は、学習者ＩＤと要求内容および各種条件を含む入力情報を作成し、学習力評価システム１０にアクセスする。その後、学習力評価システム１０から評価結果を受領し、これをディスプレイ２１６１の画面に表示させる（ＳＴ０４）。

学習者端末２０から学習者Ａの評点要求出力を受領したときの学習力評価システム１０の処理手順を図１３に示す。図１３の処理は、学習力評価システム１０の主制御部１３０が実行する。すなわち、主制御部１３０は、学習者端末２０からの入力情報を解析する（Ｓ３０１）。そして、入力情報が、登録された学習者Ａからの評点出力要求であることを判別する（Ｓ３０２）。評点出力要求以外の場合についてはここでは触れないので、処理を終える（Ｓ３０２：Ｎ）。判別は、入力情報に、学習者ＤＢ１３３に登録されている学習者ＩＤと評点出力要求を表すコードが含まれているかどうかにより行う。

評点出力要求を判別した場合（Ｓ３０２：Ｙ）、主制御部１３０は、期間入力が有るかどうか、つまり入力情報に評価期間の指定が含まれているかどうかを判別する（Ｓ３０３）。含まれている場合（Ｓ３０３：Ｙ）、主制御部１３０は、学習者Ａの学習ファイルを特定し、現在まで記録されている累積評点のうち、その評価期間の始期と終期の累積評点の差分値を演算する。また、評価期間における累積評点の変動状況を表すグラフを作成する（作成済の場合はそれを読み出す）。そして、累積評点、演算した差分値、グラフを学習者端末２０へ出力する（Ｓ３０４）。これにより、学習者端末２０のディスプレイ２１６１の画面に累積評点などが表示される。

図１８は、学習者端末２０に表示される画面１００の例示図である。ここでは、学習者Ａの１ヶ月間の差分値１０１と、現在の累積評点１０２と、累積評点の変動状況を表すグラフの画像１０３が表示されている。これにより、学習者Ａに、１ヶ月間の学習行為のペースを自分で判断してそれ以降の学習継続のモチベーションを与えることができる。

図１４は、学習力評価システム１０に対して学習者Ｂが操作する学習者端末２０からその学習者Ｂと同じ大学合格を目指す、つまり学習目的が同じでそれを未だ達成していない他の学習者との累積評点の対比要求があったときの処理の手順説明図である。この処理は、主制御部１３０が行う。前提として、学習者Ａは、学習者端末２０の画面に表示されるメニュー表示の中から当該対比要求並びに大学名などの情報入力のボタン画像などを操作するものとする。これにより学習者端末２０が入力情報を作成し、学習力評価システム１０にアクセスする。

図１４を参照し、主制御部１３０は、学習者端末２０からの入力情報を解析する（Ｓ４０１）。そして、入力情報が、学習者Ｂが登録された学習者であり、かつ当該対比要求であるかどうかを判別する（Ｓ４０２）。そうでない場合は処理を終える（Ｓ４０２：Ｎ）。判別は、入力情報に、学習者ＤＢ１３３に登録されている学習者ＩＤ、大学ＩＤ、目的コード、対比要求を表すコードが含まれているかどうかにより行う。

対比要求であった場合（Ｓ４０２：Ｙ）、主制御部１３０は、学習者Ｂの学習ファイルを特定するとともに、他の学習者の学習ファイルを検索する（Ｓ４０３）。そして、学習者Ｂと特定した他の学習者の学習ファイルからそれぞれの累積評点を読み出し、その変動状況を複数の部分期間毎に演算し、グラフ化する（Ｓ４０４）。各学習者の変動状況は、対比可能な表現態様でグラフ化される。このようなグラフを対比グラフと呼ぶ。部分期間は、例えば１ヶ月、３ヶ月、６ヶ月のように、１つの年度（所定期間の一つ）を分割した期間であり、学習者Ｂが適宜切り替えて部分期間毎の変動状況を定量的に把握できるようにするためのものである。主制御部１３０は、演算結果と対比グラフを学習者Ｂが操作する学習者端末２０宛に送信させる。

この対比グラフは、例えば，図１９に示される内容のものである。図１９の縦軸は累積評点、横軸は学習行為を行った日時（表記は日付）である。図中、学習者Ｂの累積評点の変動状況は実線１１１で表現される。また、学習者Ｂよりも累積評点が相対的に高い他の学習者の変動状況が長破線１１２と、学習者Ｂよりも累積評点が相対的に低い学習者の変動状況が短破線１１３で、同じグラフにマッピングされている。
このように、同じ大学の合格を目指す他の学習者の累積評点が自分の学習者端末２０の画面に表示されることから、学習者Ｂだけでは判らない、他の学習者の努力の様子と現在の自分の知見の習熟度ないし努力の程度との比較が可能となり、学習者Ｂに、学習継続の強いモチベーションを与えることができる。
また、自分を含む複数名の学習者の変動状況がそれぞれ一つのグラフにマッピングされ、それぞれ対比可能な表現態様とされているので、学習者Ｂは、自分と他の学習者の学習行為の継続状況を直感的に把握することができる。

図１５は、学習力評価システム１０に対して学習者Ｂが操作する学習者端末２０からその学習者Ｂの志望大学に既に合格した、つまり自分と学習目的は同じであるが既にそれを達成した他の学習者との累積評点の対比要求があったときの処理の手順説明図である。Ｓ５０１、Ｓ５０３〜Ｓ５０５の内容は図１３と同じであり、Ｓ５０２において検索する対象が元学習者である点だけが異なる。学習者端末２０の画面に表示される対比グラフも図１９に示した内容のものとなる。
この処理では、学習者Ｂが自分の志望大学に既に合格した他の学習者の累積評点の変動状況が対比可能な態様で学習者端末２０の画面に表示されることから、学習者Ｂに対して今後の学習行為のペースを自分で判断してそれ以降の学習継続のモチベーションを与えることができる。

図１６は、グループ毎の累積評点の差分値を比較して出力する処理の手順説明図である。グループは進学塾の分校であるものとする。この処理は、学習者端末２０からの要求を契機に行っても良いが、ここでは、学習力評価システム１０が自律的に行う場合の例を示す。この処理は、学習力評価システム１０の主制御部１３０が行う。

すなわち、主制御部１３０は、ｎ名（ｎは２以上の自然数）の学習者毎にｍグループ（ｍは２以上の自然数）に分類する（Ｓ６０１）。また、各学習者の所定期間における累積評点の差分値を演算するとともに演算した差分値をグループ毎の集計する（Ｓ６０２）。また、集計結果を比較し（Ｓ６０３）、比較結果を昇順又は降順にリストアップしたランキングリストを作成する（Ｓ６０４）。上位３グループのように、一部だけをランキングリストにしても良い。そして、ランキングリストを外部、例えばアクセス中の全ての学習者端末２０へ出力する（Ｓ６０５）。

所定期間を１ヶ月とし、上位３校としたランキングリストの例を図２０に示す。このランキングリストを通じて、学習者個人のみならずグループ間での競争意欲を増進させ、互いに連携しながらグループメンバーで学習力を高めるモチベーションを各学習者に与えることができる。

このように、本実施形態では、学習者の学習行為の内容を、予め定められた参照学習行為の内容との適合度に応じて加減算可能な評点に換算するので、学習維持の努力を怠ると評点が減少する（学習力の低下）。また、学習力が低下した事実は、所定期間における累積評点の変動状況から学習者自身が把握可能となる。そのため、学習者に学習目的を達成する際の危機感を与え、これにより、学習維持のための努力のモチベーションを与えることができる。

本実施形態では、また、評点管理部１３６が、参照学習行為の種別に応じて異なる重み付けの割合を記録した評点テーブル１３８を有しており、検知された学習行為の内容を評点テーブル１３８を用いて評点に換算するので、評価基準が全ての学習者に対して画一的となる。また、少なくとも重み付けの高い学習行為についてはそれを怠ることを回避する動機付けを学習者に与えることができる。

なお、本実施形態では、学習者が、自分の志望校と同じ大学を志望校とすること、あるいは、自分の志望校に既に合格した元学習者であることを所定条件とし、その条件を満たす他の学習者を検索して、これらの学習者の累積評点の変動状況を自分のものと対比する例について説明したが、この限りでない。例えば、志望校が複数の場合、自分の志望校の一つが共通する他の学習者を評価対象者としても良い。また、学習者がライバルと目する学習者名（又は学習者ＩＤ）を指定し、その学習者の累積評点の変動状況などを自分のものと対比できるようにしても良い。

また。本実施形態では、大学の入試合格を目指す受験生を学習者とする例について説明したが、本発明は、大学以外の教育機関の入学試験あるいは資格試験の合格を目指す者を学習者とする場合も同様に適用が可能である。

また、本実施形態では、第１コンピュータプログラムが、学習力評価システム１０のＨＤＤ１１４１に格納され、第２コンピュータプログラムが、学習者端末２０のＨＤＤ２１４１にそれぞれインストールされていることを前提として説明したが、この例に限定されない。例えば、これらのコンピュータプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤのような可搬性の記録媒体に記録して流通させることが可能である。また、これらのコンピュータプログラムをプログラムサーバに記録しておき、学習力評価システム１０及び学習者端末２０が、適宜、ダウンロードして使用する形態も可能である。

Claims

複数名の学習者をグループごとに登録する登録手段と、
登録された各々の学習者による学習行為の内容を表す情報を取得する取得手段と、
取得した各学習者による前記学習行為の内容を、それぞれ、行為指針として参照される参照学習行為の内容との適合度に応じて加減算可能な評点に換算するとともに、換算された前記評点を当該学習者の識別情報及び学習行為の日時と関連付けて累積的に加減算し、これにより得られた累積評点を学習者ごとに記録する評点管理手段と、
外部システムからの求めに応じて所定期間におけるグループごとの前記累積評点又はその変動状況を導出し、導出結果を前記外部システムへ送信する制御手段と、
を備えたことを特徴とする学習力評価システム。
外部システムとの間で双方向通信を行う学習力評価システムが実行する方法であって、
複数名の学習者を登録しておき、
登録された各々の学習者による学習行為の内容を表す情報を、前記外部システムから取得した入力情報に基づいて検知し、
検知された各学習者による前記学習行為の内容を、行為指針として参照される参照学習行為の内容との適合度に応じて加減算可能な評点に換算するとともに、換算された前記評点を当該学習者の識別情報及び学習行為の日時と関連付けて累積的に加減算し、これにより得られた累積評点を学習者ごとに記録し、
前記外部システムの求めに応じて所定期間におけるグループごとの前記累積評点又はその変動状況を導出し、導出結果を前記外部システムへ送信することを特徴とする
学習力評価方法。
コンピュータを、請求項１に記載された学習力評価システムとして動作させる、
コンピュータプログラム。