JP2019066698A - 学習継続システムおよび学習継続方法 - Google Patents
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Abstract
Description
複数の対象者毎の、行動特性および学習履歴、ならびに脱退済または継続中の状況を記憶するメモリと、
前記脱退済の状況である前記対象者の前記行動特性および前記学習履歴に基づいて前記対象者の脱退に至る予測モデルを構築し、前記予測モデルに基づいて前記対象者に対して実行した施策を評価し、評価結果に基づいて取るべき施策を提示する制御部とを備える
ことを特徴とするものである。
前記学習履歴は、前記対象者に提供する使役に対する該対象者の取組み状況を含み、
前記制御部は、前記取組み状況が前記脱退済の状況との相関性が検出されるときに、前記取組み状況に基づく前記使役の改善を取るべき施策として提示する
ことが好ましい。
前記予測モデルの構築は、前記脱退済の状況、ならびに該脱退済の状況である前記対象者の前記行動特性および前記学習履歴の相関性の検出と、検出された前記相関性に基づいて前記対象者の脱退に至る前記行動特性および前記学習履歴の推定とを含む
ことが好ましい。
前記対象者の脱退に至る前記行動特性および前記学習履歴の推定は、前記脱退済の状況との相関性が検出された前記行動特性および前記学習履歴に基づいて前記複数の対象者毎の脱退指数の算出を含む
ことが好ましい。
前記メモリは、前記複数の対象者毎の、前記対象者向けに実行した施策を記憶し、
前記制御部は、前記予測モデルに基づいて前記対象者に対して実行した施策の評価において、前記脱退指数を前記メモリに記憶させ、前記メモリから読出した最新より過去の前記脱退指数が閾値より大きくかつ最新の前記脱退指数が前記閾値以下である対象者を前記複数の対象者から抽出し、抽出した対象者数をカウントし、抽出した対象者向けに実行した施策を前記メモリから読出し、前記脱退済の状況との相関性が検出された前記行動特性および前記学習履歴毎に前記実行した施策に対する、当該実行した施策を行った前記対象者の数の前記カウントした対象者数に対する割合に基づいて評価した評価指数を算出する
ことが好ましい。
前記制御部は、前記評価結果に基づいて取るべき施策の提示において、最新の前記脱退指数が前記閾値より大きな対象者に、該対象者の前記行動特性および前記学習履歴に対して前記評価指数が上位である前記実行した施策を前記取るべき施策として提示する
ことが好ましい。
前記メモリは、時期毎に、前記行動特性および前記学習履歴、ならびに前記脱退済または前記継続中の状況を記憶し、
前記制御部は、前記時期毎に前記相関性の検出を行い、前記相関性が検出された行動特性および学習履歴に基づく前記取るべき施策を該時期毎に提示する
ことが好ましい。
複数の対象者毎の、行動特性および学習履歴、ならびに脱退済または継続中の状況を記憶する記憶ステップと、
前記脱退済の状況である前記対象者の前記行動特性および前記学習履歴に基づいて、前記対象者の脱退に至る予測モデルを構築する構築ステップと、
前記予測モデルに基づいて、前記対象者に対して実行した施策を評価する評価ステップと、
評価結果に基づいて、取るべき施策を提示する提示ステップとを備える
ことを特徴とするものである。
11 ネットワーク
12 学習者端末
13 運営者端末
14 サーバ
15 メモリ
16 通信部
17 制御部
Claims (8)
- 複数の対象者毎の、行動特性および学習履歴、ならびに脱退済または継続中の状況を記憶するメモリと、
前記脱退済の状況である前記対象者の前記行動特性および前記学習履歴に基づいて前記対象者の脱退に至る予測モデルを構築し、前記予測モデルに基づいて前記対象者に対して実行した施策を評価し、評価結果に基づいて取るべき施策を提示する制御部とを備える
ことを特徴とする学習継続システム。 - 請求項1に記載の学習継続システムであって、
前記学習履歴は、前記対象者に提供する使役に対する該対象者の取組み状況を含み、
前記制御部は、前記取組み状況が前記脱退済の状況との相関性が閾値を超えたときに、前記取組み状況に基づく前記使役の改善を取るべき施策として提示する
ことを特徴とする学習継続システム。 - 請求項1または2に記載の学習継続システムであって、
前記予測モデルの構築は、前記脱退済の状況、ならびに該脱退済の状況である前記対象者の前記行動特性および前記学習履歴の相関性の検出と、検出された前記相関性に基づいた前記対象者の脱退に至る前記行動特性および前記学習履歴の推定とを含む
ことを特徴とする学習継続システム。 - 請求項3に記載の学習継続システムであって、
前記対象者の脱退に至る前記行動特性および前記学習履歴の推定は、前記脱退済の状況との相関性が検出された前記行動特性および前記学習履歴に基づいて前記複数の対象者毎の脱退指数の算出を含む
ことを特徴とする学習継続システム。 - 請求項4に記載の学習継続システムであって、
前記メモリは、前記複数の対象者毎の、前記対象者に向けて実行した施策を記憶し、
前記制御部は、前記予測モデルに基づいて前記対象者に対して実行した施策の評価において、前記脱退指数を前記メモリに記憶させ、前記メモリから読出した最新より過去の前記脱退指数が閾値より大きくかつ最新の前記脱退指数が前記閾値以下である対象者を前記複数の対象者から抽出し、抽出した対象者数をカウントし、抽出した対象者向けに実行した施策を前記メモリから読出し、前記脱退済の状況との相関性が検出された前記行動特性および前記学習履歴毎に前記実行した施策に対する、当該実行した施策を行った前記対象者の数の前記カウントした対象者数に対する割合に基づいて評価した評価指数を算出する
ことを特徴とする学習継続システム。 - 請求項5に記載の学習継続システムであって、
前記制御部は、前記評価結果に基づいて取るべき施策の提示において、最新の前記脱退指数が前記閾値より大きな対象者に、該対象者の前記行動特性および前記学習履歴に対して前記評価指数が上位である前記実行した施策を前記取るべき施策として提示する
ことを特徴とする学習継続システム。 - 請求項1から請求項6の何れか1項に記載の学習継続システムであって、
前記メモリは、時期毎に、前記行動特性および前記学習履歴、ならびに前記脱退済または前記継続中の状況を記憶し、
前記制御部は、前記時期毎に前記相関性の検出を行い、前記相関性が検出された行動特性および学習履歴に基づく前記取るべき施策を該時期毎に提示する
ことを特徴とする学習継続システム。 - 複数の対象者毎の、行動特性および学習履歴、ならびに脱退済または継続中の状況を記憶する記憶ステップと、
前記脱退済の状況である前記対象者の前記行動特性および前記学習履歴に基づいて、前記対象者の脱退に至る予測モデルを構築する構築ステップと、
前記予測モデルに基づいて、前記対象者に対して実行した施策を評価する評価ステップと、
評価結果に基づいて、取るべき施策を提示する提示ステップとを備える
ことを特徴とする学習継続方法。
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JP2017192970A JP6963454B2 (ja) | 2017-10-02 | 2017-10-02 | 学習継続システムおよび学習継続方法 |
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JP2017192970A JP6963454B2 (ja) | 2017-10-02 | 2017-10-02 | 学習継続システムおよび学習継続方法 |
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JP6963454B2 JP6963454B2 (ja) | 2021-11-10 |
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JP2017192970A Active JP6963454B2 (ja) | 2017-10-02 | 2017-10-02 | 学習継続システムおよび学習継続方法 |
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002149840A (ja) * | 2000-11-13 | 2002-05-24 | Tokyo Individualized Educational Institute Inc | 危機生徒ケアシステムおよび危機生徒ケア方法 |
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-
2017
- 2017-10-02 JP JP2017192970A patent/JP6963454B2/ja active Active
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WO2017130488A1 (ja) * | 2016-01-29 | 2017-08-03 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
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