JP2021165850A - Learning support device and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、遠隔授業を支援する技術に関する。 The present invention relates to a technique for supporting distance learning.
学校と、学校から離れた場所にいる教師とをネットワークを通じて接続し、映像や音声を送信して授業を行う遠隔授業システムが知られている。そのような遠隔授業システムの一例が特許文献1に記載されている。
There is known a distance learning system that connects a school and a teacher in a place away from the school through a network and transmits video and audio to give lessons. An example of such a distance learning system is described in
特許文献1に記載されるような遠隔授業システムでは、学校側と教師側との間で映像や音声が送受信されて授業が行われる。また、最近の遠隔授業システムでは、生徒がデジタルペン、タブレットPCなどのデバイスを使用し、そのようなデバイスに対する生徒の入力情報を教師側に送信して教師側で表示し、その内容や進捗状況に基づいて生徒の理解度を評価するようなことも行われている。
In a distance learning system as described in
例えば、授業中に演習や効果確認テストなどを行う場合、複数の生徒の入力情報(テストなどに対する解答情報)が遠隔授業システムによって教師側へ送信される。この場合、教師は、生徒の解答の採点結果のみならず、生徒が解答に費やしている時間、生徒の思考状態などを把握し、適切なコメントを提示できることが好ましい。 For example, when performing exercises or effect confirmation tests during class, input information (answer information for tests, etc.) of a plurality of students is transmitted to the teacher side by a distance learning system. In this case, it is preferable that the teacher can grasp not only the scoring result of the student's answer but also the time spent on the answer by the student, the thinking state of the student, and present appropriate comments.
本発明は、ユーザの解答状況を把握し、適切なコメントを提示することが可能な学習支援装置を提供することを主な目的とする。 An object of the present invention is to provide a learning support device capable of grasping the answer situation of a user and presenting appropriate comments.
本発明の1つの観点では、ユーザが使用する入力デバイスとネットワークを通じて通信する学習支援装置は、ユーザによる解答状況を示す解答状況情報についての判定基準と、当該判定基準に対応するコメントとを紐付けたコメントデータを記憶する記憶部と、前記入力デバイスにより入力された入力データを取得する入力データ取得手段と、取得した入力データに基づいて、前記解答状況情報を生成する解答状況分析手段と、前記コメントデータを参照し、前記解答状況情報が前記判定基準に該当する場合に、当該判定基準に対応するコメントを取得し、全体コメントとする全体コメント取得手段と、前記入力データに基づいて、ユーザによる解答を生成する解答分析手段と、前記解答に基づいて、テストの領域ごとに得点とは異なる難易度ポイントを算出する難易度ポイント算出手段と、前記難易度ポイントに基づいて、領域別のコメントである領域別コメントを生成する領域別コメント生成手段と、を備える。このような学習支援装置は、ユーザによる解答状況を示す解答状況情報についての判定基準と、当該判定基準に対応するコメントとを紐付けたコメントデータを記憶している。学習支援装置は、入力デバイスにより入力された入力データを取得し、取得した入力データに基づいて、解答状況情報を生成する。そして、コメントデータを参照し、解答状況情報が判定基準に該当する場合に、当該判定基準に対応するコメントを取得し、全体コメントとする。また、学習支援装置は、取得した入力データに基づいて、解答を生成する。そして、学習支援装置は、解答に基づいて、テストの領域ごとの得点とは異なる難易度ポイントを算出する。難易度ポイントとは、問題などの難易度に基づくポイントである。さらに、学習支援装置は、難易度ポイントに基づいて、領域別コメントを生成する。これにより、ユーザによる解答状況に応じた適切な全体コメントを生成することができる。また、得点ではなく難易度を考慮したコメントを領域別に生成することができる。 From one viewpoint of the present invention, the learning support device that communicates with the input device used by the user through the network associates the judgment standard for the answer status information indicating the answer status by the user with the comment corresponding to the judgment standard. A storage unit for storing comment data, an input data acquisition means for acquiring input data input by the input device, an answer status analysis means for generating the answer status information based on the acquired input data, and the above. With reference to the comment data, when the answer status information corresponds to the judgment criterion, the user obtains the comment corresponding to the judgment criterion and makes it an overall comment, and the user based on the input data. Answer analysis means to generate an answer, difficulty point calculation means to calculate difficulty points different from the score for each test area based on the answer, and comment for each area based on the difficulty points. A region-specific comment generation means for generating a certain region-specific comment is provided. Such a learning support device stores comment data in which a determination standard for answer status information indicating an answer status by a user and a comment corresponding to the determination criterion are associated with each other. The learning support device acquires the input data input by the input device and generates answer status information based on the acquired input data. Then, referring to the comment data, when the answer status information corresponds to the judgment standard, the comment corresponding to the judgment standard is acquired and used as the whole comment. In addition, the learning support device generates an answer based on the acquired input data. Then, the learning support device calculates a difficulty level point different from the score for each test area based on the answer. Difficulty points are points based on the difficulty level of a problem or the like. In addition, the learning support device generates region-specific comments based on difficulty points. As a result, it is possible to generate an appropriate overall comment according to the answer situation by the user. In addition, comments that consider the difficulty level rather than the score can be generated for each area.
上記の学習支援装置の他の一態様は、各領域の前記難易度ポイントに基づいて、レーダーチャートを作成するレーダーチャート作成手段をさらに備える。この態様では、単純な得点能力よりも難易度の高い問題への適応能力を示す指標となるレーダーチャートを作成する。 Another aspect of the learning support device further includes a radar chart creating means for creating a radar chart based on the difficulty points in each area. In this aspect, a radar chart is created as an index showing the ability to adapt to a problem that is more difficult than a simple scoring ability.
上記の学習支援装置の一態様では、前記判定基準は、複数の解答状況情報の組合せに対応しており、前記全体コメント取得手段は、前記複数の解答状況情報の組合せが前記判定基準に該当する場合に、前記コメントを取得する。この態様では、複数の解答状況情報の組合せが判定基準に合致するか否かが判定される。 In one aspect of the learning support device, the determination criterion corresponds to a combination of a plurality of answer status information, and in the overall comment acquisition means, the combination of the plurality of answer status information corresponds to the determination criterion. In the case, the comment is acquired. In this aspect, it is determined whether or not the combination of the plurality of answer status information meets the determination criteria.
好適には、前記解答状況情報は、前記ユーザによる問題別解答時間、正誤、記述量の少なくとも1つを含む。 Preferably, the answer status information includes at least one of the answer time, correctness, and description amount for each question by the user.
上記の学習支援装置の他の一態様は、外部の端末装置からの要求に応じて、前記全体コメント及び前記領域別コメントのいずれか1つ以上を送信する送信手段を備える。この態様では、全体コメント及び領域別コメントのいずれか1つ以上は、外部の端末装置へ送信される。 Another aspect of the learning support device includes a transmission means for transmitting any one or more of the overall comment and the area-specific comment in response to a request from an external terminal device. In this aspect, any one or more of the overall comment and the region-specific comment is transmitted to an external terminal device.
本発明の他の観点では、コンピュータを備え、ユーザが使用する入力デバイスとネットワークを通じて通信する学習支援装置により実行されるプログラムは、ユーザによる解答状況を示す解答状況情報についての判定基準と、当該判定基準に対応するコメントとを紐付けたコメントデータを記憶する記憶部、前記入力デバイスにより入力された入力データを取得する入力データ取得手段、取得した入力データに基づいて、前記解答状況情報を生成する解答状況分析手段、前記コメントデータを参照し、前記解答状況情報が前記判定基準に該当する場合に、当該判定基準に対応するコメントを取得し、全体コメントとする全体コメント取得手段、前記入力データに基づいて、ユーザによる解答を生成する解答分析手段、前記解答に基づいて、テストの領域ごとに得点とは異なる難易度ポイントを算出する難易度ポイント算出手段、前記難易度ポイントに基づいて、領域別のコメントである領域別コメントを生成する領域別コメント生成手段、として前記コンピュータを機能させる。このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記の学習支援装置を実現することができる。 In another aspect of the present invention, the program executed by the learning support device including the computer and communicating with the input device used by the user through the network is a criterion for the answer status information indicating the answer status by the user and the determination. The answer status information is generated based on a storage unit that stores comment data associated with a comment corresponding to a reference, an input data acquisition means that acquires input data input by the input device, and the acquired input data. Answer status analysis means, refer to the comment data, and when the answer status information corresponds to the judgment criteria, acquire the comment corresponding to the judgment criteria and use it as the overall comment. An answer analysis means that generates an answer by the user based on the answer, a difficulty point calculation means that calculates a difficulty point different from the score for each test area based on the answer, and an area-specific based on the difficulty point. The computer is made to function as an area-specific comment generation means for generating an area-specific comment which is a comment of the above. By executing this program on a computer, the above-mentioned learning support device can be realized.
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態について説明する。
[全体構成]
図1は、本発明の学習支援装置を適用した遠隔授業システムの構成を示す。遠隔授業システム100は、生徒側(学校)に設けられる入力デバイス10及び接続デバイス12と、管理サーバ20と、教師側に設けられる教師用端末30とをネットワーク5を介して通信可能に構成したものである。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[overall structure]
FIG. 1 shows the configuration of a distance learning system to which the learning support device of the present invention is applied. The
生徒側には、各生徒が使用する入力デバイス10と、接続デバイス12とが設けられる。入力デバイス10は、デジタルペン10a、又は、タブレット10bとタッチペン10cの組み合わせである。即ち、生徒は、テストや演習を行う際、デジタルペン10aを利用して専用用紙である答案用紙に解答を入力するか、タブレット10bに対してタッチペン10cで解答を入力する。以下の説明では、単に「入力デバイス10」と言った場合は、デジタルペン10a、及び、タブレット10bとタッチペン10cの組み合わせの両方を含むものとする。なお、図1では、便宜上、デジタルペン10aと、タブレット10b及びタッチペン10cを1つずつしか図示していないが、実際には、生徒数に応じた数のデジタルペン10a又はタブレット10bとタッチペン10cが使用される。
On the student side, an
接続デバイス12は、入力デバイス10から受信したデータを外部へ送信するための通信用端末である。接続デバイス12は、例えば、PC、スマートフォンなどであり、入力デバイス10から入力データD1を受信する。入力デバイス10と接続デバイス12との間の通信は、無線であっても有線であってもよい。本実施形態では、入力データD1は、デジタルペン10a、又は、タブレット10bとタッチペン10cの組み合わせを用いて生徒が入力した解答情報である。接続デバイス12は、受信した入力データD1を、ネットワーク5を通じて管理サーバ20へ送信する。なお、ネットワーク5を通じた接続デバイス12と管理サーバ20との通信は有線であっても無線であってもよい。
The
管理サーバ20は、テスト情報データベース(以下、「データベース」を「DB」と記す。)24、及び、テスト結果DB28に接続されている。管理サーバ20は、生徒側の接続デバイス12から各生徒の入力データD1を受信し、各生徒の解答内容及び解答状況を分析する。そして、管理サーバ20は、個々の生徒の得点率、チャート、コメントなどの情報、及び、クラス全体の平均得点率や得点率分布などの情報を生成し、表示データD2として、ネットワーク5を通じて教師用端末30へ送信する。ネットワーク5を通じた管理サーバ20と教師用端末30との通信は有線であっても無線であってもよい。
The
教師側に設けられた教師用端末30は、例えばデスクトップPC、ラップトップPC、タブレットPCなどである。なお、教師用端末30がタブレットPCである場合には、生徒側に設けられる接続デバイス12の如き通信用端末を教師側に設けてもよい。教師用端末30は例えば液晶ディスプレイなどの表示部を備える。教師用端末30は、管理サーバ20から表示データD2を受信し、教師用端末30の表示部に表示する。
The
[管理サーバの構成]
図2は、管理サーバ20の内部構成を示すブロック図である。管理サーバ20は、通信部21と、ストローク抽出部22と、解答状況分析部23と、得点率算出部25と、チャート生成部26と、コメント生成部27と、を備える。なお、これらの構成要素と、テスト情報DB24と、テスト結果DB28とは、バス29を介して相互に接続されている。
[Management server configuration]
FIG. 2 is a block diagram showing an internal configuration of the
通信部21は、ネットワーク5を通じて生徒側の接続デバイス12及び教師側の教師用端末30と通信を行うための通信ユニットである。ストローク抽出部22は、通信部21が生徒側の接続デバイス12から受信した入力データD1から、生徒が入力したストロークを抽出する。具体的には、ストローク抽出部22は、入力データD1に基づいて、生徒が解答を入力した「時間」、「位置座標」、「ストローク数」などを抽出する。
The
テスト情報DB24は、生徒に実施させるテストに関する情報であるテスト情報を記憶している。本実施形態では、テストは算数のテストであり、「整数」、「小数」、「分数」などの複数の領域(学習領域)毎に問題が用意されているものとする。テスト情報は、テストの問題情報、解答情報、採点情報などを含む。採点情報は、個々の問題に対する得点(配点)などを示し、採点のために利用される情報である。
The
図3に、採点情報の一例を示す。図示のように、採点情報は、「領域」毎に、「問題番号」、「得点」、「難易度ポイント」の情報を含む。「問題番号」は各問題の識別番号であり、領域毎に分類された番号が付与されている。「得点」は、各問題の得点である。「難易度ポイント」は、各問題の難易度に基づくポイントである。テストに含まれる複数の問題には、やさしい問題から難しい問題まで、難易度の異なる問題が含まれている。ここで、問題毎の得点には、多少は難易度を反映させることはできるものの、問題毎にあまり大きく得点が異なるのは好ましくない。そこで、問題毎にある程度均等に得点を割り当てるのに加えて、難易度の高い問題を正解した生徒にはその分高い評価与えることができるように、難易度ポイントを設けている。即ち、生徒が正答した問題については、得点とは別に難易度ポイントが付与される。図3の例では、問題1−1を正解した場合、得点「1」が得られるのに加えて、難易度ポイント「3」が得られることになる。このように、評価の指標として難易度ポイントを導入することにより、問題の難易度を考慮した評価が可能となる。 FIG. 3 shows an example of scoring information. As shown in the figure, the scoring information includes information on "question number", "score", and "difficulty point" for each "area". The "problem number" is an identification number for each problem, and a number classified for each area is assigned. The "score" is the score of each question. "Difficulty points" are points based on the difficulty level of each question. The multiple questions included in the test include questions of varying difficulty, from easy to difficult. Here, although the difficulty level can be reflected in the score for each question to some extent, it is not preferable that the score differs greatly for each question. Therefore, in addition to allocating points evenly to some extent for each question, difficulty points are provided so that students who correctly answer difficult questions can be given a higher evaluation. That is, difficulty points are given to the questions answered correctly by the students in addition to the scores. In the example of FIG. 3, if the question 1-1 is answered correctly, the score "1" is obtained and the difficulty point "3" is obtained. In this way, by introducing the difficulty level point as an evaluation index, it is possible to evaluate in consideration of the difficulty level of the problem.
テスト結果DB28は、各生徒が過去に実施したテストの結果及びその分析結果データを含むテスト結果情報を記憶している。テスト結果DB28は、テストの実施日時ごとにテスト結果情報を記憶している。具体的に、テスト結果情報は、1回のテストについて、各生徒の記述した解答、採点結果、そのテストにおける生徒の順位(クラス順位、学年順位、全体順位など)、生徒による解答の状況に関する情報(例えば、テスト全体の解答時間、問題別解答時間、正誤情報、記述量など)、分析結果データなどを含む。また、テスト結果DB28は、過去に実施されたテストについてのテスト結果情報も記憶している。
The
解答状況分析部23は、生徒による解答の状況に関する情報(以下、「解答状況」とも呼ぶ。)を分析する。ここで、「解答状況」とは、問題に対する解答自体ではなく、生徒が解答を入力しているときの状況を示す情報である。図4は、解答状況分析部23が分析する項目である分析項目の例を示す。図4において、「分析項目」は分析が行われる項目であり、「内容」は分析により取得したい情報を意味する。また、「使用するデータ」は、分析のために使用されるデータを示す。 The answer status analysis unit 23 analyzes information regarding the status of the answers given by the students (hereinafter, also referred to as “answer status”). Here, the "answer status" is not the answer itself to the question, but information indicating the situation when the student is inputting the answer. FIG. 4 shows an example of an analysis item which is an item analyzed by the answer situation analysis unit 23. In FIG. 4, the “analysis item” is an item to be analyzed, and the “content” means the information to be acquired by the analysis. In addition, "data to be used" indicates data used for analysis.
例えば、分析項目「解答時間(全体)」は、生徒が全問題の解答に要した時間であり、ストローク抽出部22が抽出した「時間」に基づいて分析される。分析項目「解答時間(問題別)」は、生徒が該当する問題の解答に要した時間であり、同様にストローク抽出部22が抽出した「時間」に基づいて分析される。分析項目「正誤」は、生徒による解答の正誤(正答か誤答か)を示し、ストローク抽出部22が抽出した位置座標に基づいて入力内容を取得し、これをOCR処理して正答データと比較することにより分析される。分析項目「記述量」は、生徒が入力した文字量であり、ストローク抽出部22が抽出した位置座標とストローク数の積により得られる。また、これら以外に、例えばストローク抽出部22が抽出したストロークに基づき、生徒による入力が一時的に停止している場合、これを「つまづき」、即ち、思考がスムーズに進んでいない状況と分析してもよい。このように、解答状況分析部23は、ストローク抽出部22が抽出した「時間」、「位置座標」、「ストローク数」などのデータに基づいて各分析項目についての分析を行い、その結果として解答状況情報を生成する。
For example, the analysis item "answer time (overall)" is the time required for the student to answer all the questions, and is analyzed based on the "time" extracted by the
得点率算出部25は、生徒の解答の得点率を算出する。ここで、得点率とは、
(得点率)=(正答により得た得点の合計)/(全問題の得点の合計)
で与えられる。
The score
(Score rate) = (Total score obtained by correct answer) / (Total score of all questions)
Given in.
チャート生成部26は、生徒の解答に基づいて、領域毎に前述の難易度ポイントを集計し、その結果に基づいて、1つの評価指標としてレーダーチャートを生成する。具体的には、チャート生成部26は、図3に例示する採点情報を参照して、生徒の解答により獲得した難易度ポイントを集計し、領域毎に以下のように難易度ポイントの獲得率を算出する。
(難易度ポイントの獲得率)
=(取得した難易度ポイントの合計)/(全問題の難易度ポイントの合計)
そして、チャート生成部26は、領域毎に算出した難易度ポイントの獲得率に基づいて、レーダーチャートを生成する。このレーダーチャートは、生徒の解答による得点に基づくのではなく、難易度ポイントに基づいて作成されるので、単純な得点能力よりも、難易度の高い問題への適応能力を示す指標となる。また、チャート生成部26は、算出した難易度ポイントの獲得率に基づいて、必要に応じて領域別コメントを生成する。例えば、チャート生成部26は、難易度ポイントの獲得率が50%未満である領域について、領域別コメントを生成する。
The
(Difficulty point acquisition rate)
= (Total difficulty points acquired) / (Total difficulty points for all questions)
Then, the
コメント生成部27は、解答状況分析部23による分析結果、即ち、解答状況情報に基づいて、教師に対して提示するコメントを生成する。コメント生成部27は、解答状況情報の判断基準と、対応するコメントとを紐付けて記憶したコメントテーブルを備える。図5は、コメントテーブルの例を示す。
The
コメントテーブルは、「評価項目」、「使用する解答状況情報」、「判定基準」及び「コメント」を含む。「評価項目」は評価すべき項目であり、本例では「解答時間」、「思考状態」、「試行錯誤」の3つが用意されている。「使用する解答状況情報」は、評価項目の評価に使用する解答状況情報を示す。なお、本例では、図4に示す解答状況情報を使用するものとする。「判定基準」は、各評価項目について判定する基準を示す。「コメント」は、判定基準に合致する場合に生成されるコメントを示す。 The comment table includes "evaluation items", "answer status information to be used", "judgment criteria" and "comments". The "evaluation item" is an item to be evaluated, and in this example, three items, "answer time", "thinking state", and "trial and error" are prepared. "Answer status information used" indicates answer status information used for evaluation of evaluation items. In this example, the answer status information shown in FIG. 4 is used. “Judgment criteria” indicates criteria for judging each evaluation item. "Comment" indicates a comment generated when the criteria are met.
例えば、評価項目「解答時間」については、解答状況情報として、「解答時間(問題別)」と「正誤」が使用される。例えば、ある生徒の解答状況情報が、問題別の解答時間が短く、かつ、正誤の分析結果として得られた正解率が低いという判定基準に合致する場合には、その生徒は解答は早いが正確性に欠けるので、コメント生成部27は、「早く解けたら、見直しをするようにさせましょう。」というコメントを生成する。一方、ある生徒の解答状況情報が、問題別の解答時間が長く、かつ、正誤の分析結果として得られた正解率が高いという判定基準に合致する場合には、その生徒は正確性は高いがスピードが遅いので、コメント生成部27は、「暗算でできるところはさせて時間の短縮に努めさせましょう。」というコメントを生成する。図5に示すように、他の評価項目である「思考状態」、「試行錯誤」についても、判定基準と、その判定基準に合致した場合に生成されるコメントとが対応付けて用意されている。このように、コメント生成部27は、解答状況分析部23による解答状況情報の組合せを所定の判定基準に照らし合わせ、その判定基準に合致する場合には、あらかじめ用意されたコメントを生成する。なお、解答状況情報が判定基準に適合しない場合には、コメントは生成されない。
For example, for the evaluation item "answer time", "answer time (by question)" and "correctness" are used as answer status information. For example, if a student's answer status information meets the criteria that the answer time for each question is short and the correct answer rate obtained as a result of correct / incorrect analysis is low, the student answers quickly but accurately. Since it lacks sexuality, the
得点率算出部25が算出した得点率、チャート生成部26が生成したレーダーチャート及び領域別コメント、コメント生成部27が生成した全体コメントなどは、生徒の解答を分析した結果のデータ(以下、「分析結果データ」と呼ぶ。)として、通信部21を通じて教師用端末30へ送信される。
The score rate calculated by the score
上記の構成において、通信部21は本発明における入力データ取得手段及び送信手段の一例であり、解答状況分析部23は本発明における解答状況分析手段の一例であり、コメント生成部27は本発明におけるコメント取得手段の一例である。
In the above configuration, the
[情報の表示方法]
次に、本実施形態による情報の表示方法について説明する。本実施形態では、教師は、教師用端末30を操作することにより、各生徒の解答の分析結果を管理サーバ20から受信して教師用端末30上で見ることができる。図6は、生徒の解答の分析結果の表示例を示す。この表示例は、大別して、検索エリア40と、全体情報エリア50と、個人情報エリア60とを含む。検索エリア40は、表示させる分析結果を検索する際の入力部であり、「年」、「組(クラス)」、「科目」、「テスト」、「実施日」などの入力項目がある。教師は、これらの入力項目に必要事項を入力して検索を行う。検索により得られた分析結果が、全体情報エリア50及び個人情報エリア60に表示される。
[How to display information]
Next, a method of displaying information according to the present embodiment will be described. In the present embodiment, the teacher can operate the
全体情報エリア50は、クラス全体に関する情報を表示するエリアであり、クラスの平均得点率51と、クラスの得点率分布52と、クラスの点数一覧53とを含む。クラスの平均得点率51は、クラスに属する生徒の得点率の平均値である。クラスの得点率分布52は、クラスに属する生徒の得点率を10点毎の10個のグループに分類した結果を示す棒グラフである。クラスの点数一覧53は、クラスに属する生徒(児童)の得点率をリスト表示したものである。
The
教師がクラスの点数一覧53に表示された生徒のリストから特定の生徒を示すバーを選択すると、その生徒に関する分析結果が個人情報エリア60に表示される。図6の例では、クラスの点数一覧53において「児童08」が選択されており、その児童に関する分析結果データが個人情報エリア60に表示されている。
When the teacher selects a bar indicating a specific student from the list of students displayed in the
個人情報エリア60は、テスト実施情報61と、得点率62と、全体コメント63と、レーダーチャート64と、領域別コメント65とを含む。テスト実施情報61は、実施されたテストに関する情報を示し、具体的には「年組番号」、「氏名」、「科目」、「テスト」、「実施日」などを含む。得点率62は、表示対象の生徒(本例では「児童08」)の得点率を示す。
The
「全体のポイント」欄には、表示対象の生徒のテスト結果に関するコメントである全体コメント63が表示される。全体コメント63は、前述のコメント生成部27が、図5に例示するコメントテーブルを参照して生成したものである。具体的には、各評価項目に対応する解答状況情報が、予め用意された判定基準に合致した場合に、その判断基準に対応して用意されたコメントが表示される。即ち、全体コメント63は、テストにおける生徒の得点ではなく、「問題別解答時間」、「正誤」、「記述量」など、テストにおける生徒の解答状況を分析した結果として生成されたコメントである。
In the "overall points" column, the overall comment 63, which is a comment regarding the test result of the student to be displayed, is displayed. The overall comment 63 is generated by the
「領域別のバランス」欄には、レーダーチャート64と領域別コメント65が表示される。レーダーチャート64は、前述のように、チャート生成部26が、テストを構成する複数の領域毎に難易度ポイントを集計した結果に基づいて生成されたものである。図6の例では、算数のテストにおいて「関数」、「小数」、「分数」、「図形」、「表・グラフ」の5つの領域毎に、生徒の解答に基づいて難易度ポイントの獲得率を算出し、これをレーダーチャートで示している。レーダーチャートには、参考のために合格ライン(例えば難易度ポイントの獲得率が50%)を太線の五角形で示している。
In the "Balance by region" column, the
領域別コメント65は、レーダーチャート64の基になった領域別の難易度ポイントの獲得率に基づいて生成される。チャート生成部26は、算出した難易度ポイントの獲得率に基づいて、必要に応じて領域別コメントを生成する。図6の例では、難易度ポイントの獲得率が50%未満である領域「整数」について、領域別コメント65が表示されている。
The area-
[分析結果データ生成処理]
次に、本実施形態による分析結果データ生成処理について説明する。分析結果データ生成処理は、管理サーバ20が、生徒の入力した解答に基づいて、図6に示すような分析結果データを生成する処理である。図7は、分析結果データ生成処理のフローチャートである。この処理は、生徒側の入力デバイス10から取得した入力データD1に基づいて、管理サーバ20により行われる。なお、実際には、この処理は、管理サーバ20に設けられるコンピュータが予め用意されたプログラムを実行することにより実現される。
[Analysis result data generation process]
Next, the analysis result data generation process according to the present embodiment will be described. The analysis result data generation process is a process in which the
まず、管理サーバ20は、接続デバイス12及びネットワーク5を介して、生徒の使用する入力デバイス10から入力データD1を受信する(ステップS1)。次に、管理サーバ20は、ストローク抽出部22により、入力データD1から生徒が入力したストロークを抽出する。具体的には、ストローク抽出部22は、入力データD1に基づいて、生徒が解答を入力した「時間」、「位置座標」、「ストローク数」などを抽出する。次に、管理サーバ20は、得点率算出部25により、生徒の解答の得点率を算出する(ステップS3)。
First, the
次に、管理サーバ20は、コメント生成処理を行う(ステップS4)。コメント生成処理を図8に示す。コメント生成処理においては、まず、解答状況分析部23が、ストローク抽出部22の出力に基づいて生徒の解答状況を分析し、「解答時間(全体)」、解答時間(問題別)」、「正誤」、「記述量」などの分析項目毎に解答状況情報を生成する(ステップS11)。次に、コメント生成部27は、図5に例示したようなコメントテーブルを参照し、解答状況分析部23が生成した解答状況情報の組合せが判定基準に該当する場合に、用意されたコメントを取得する。そして、該当する判定基準に対応する一又は複数のコメントを含む全体コメントを生成する(ステップS12)。そして、処理は、図7のメインルーチンに戻る。
Next, the
次に、管理サーバ20は、チャート生成処理を行う(ステップS5)。図9は、チャート生成処理のフローチャートである。チャート生成処理では、チャート生成部26は、生徒の解答に基づいて、テストの領域ごとに難易度ポイントを集計し、難易度ポイントの獲得率を算出する(ステップS21)。次に、チャート生成部26は、難易度ポイントの獲得率に基づいて、図6に例示するようなレーダーチャートを作成する(ステップS22)。また、チャート生成部26は、領域毎の難易度ポイントの獲得率が所定の基準未満(例えば、50%未満)である場合には、それに対応する領域別コメントを生成する(ステップS23)。図6の例では、領域「整数」についての領域別コメントが生成されている。そして、処理は、図7のメインルーチンに戻る。
Next, the
次に、管理サーバ20は、ステップS3で生成された得点率、ステップS4で生成された全体コメント、並びに、ステップS5で生成されたレーダーチャート及び領域別コメントを、分析結果データとして当該生徒の識別情報と紐付けてテスト結果DB28に保存する(ステップS6)。これで分析結果データ生成処理は終了する。こうして生成され、テスト結果DB28に記憶された分析結果データは、図6に示すように、教師用端末30から検索し、表示して閲覧することができる。
Next, the
[変形例]
上記の実施形態では、管理サーバ20と教師用端末30とを独立して設けているが、その代わりに管理サーバ20の機能を教師用端末30に含めても良い。この場合、教師端末30は本発明の入力データ取得手段、解答状況分析手段、コメント取得手段受信手段、送信手段の一例である。
[Modification example]
In the above embodiment, the
5 ネットワーク
10 入力デバイス
11a デジタルペン
11b タブレット
11c タッチペン
12 接続デバイス
20 管理サーバ
30 教師用端末
100 遠隔授業システム
5
Claims (6)
ユーザによる解答状況を示す解答状況情報についての判定基準と、当該判定基準に対応するコメントとを紐付けたコメントデータを記憶する記憶部と、
前記入力デバイスにより入力された入力データを取得する入力データ取得手段と、
取得した入力データに基づいて、前記解答状況情報を生成する解答状況分析手段と、
前記コメントデータを参照し、前記解答状況情報が前記判定基準に該当する場合に、当該判定基準に対応するコメントを取得し、全体コメントとする全体コメント取得手段と、
前記入力データに基づいて、ユーザによる解答を生成する解答分析手段と、
前記解答に基づいて、テストの領域ごとに得点とは異なる難易度ポイントを算出する難易度ポイント算出手段と、
前記難易度ポイントに基づいて、領域別のコメントである領域別コメントを生成する領域別コメント生成手段と、
を備えることを特徴とする学習支援装置。 A learning support device that communicates with the input device used by the user via a network.
A storage unit that stores comment data in which a judgment standard for answer status information indicating the answer status by a user and a comment corresponding to the judgment standard are associated with each other.
An input data acquisition means for acquiring input data input by the input device, and
An answer status analysis means that generates the answer status information based on the acquired input data, and
With reference to the comment data, when the answer status information corresponds to the judgment criteria, a comment corresponding to the judgment criteria is acquired, and an overall comment acquisition means is used as an overall comment.
An answer analysis means that generates an answer by the user based on the input data,
Based on the above answer, a difficulty point calculation means for calculating a difficulty point different from the score for each test area, and a difficulty point calculation means.
Area-specific comment generation means for generating area-specific comments, which are area-specific comments, based on the difficulty points, and
A learning support device characterized by being equipped with.
前記全体コメント取得手段は、前記複数の解答状況情報の組合せが前記判定基準に該当する場合に、前記コメントを取得することを特徴とする請求項1又は2に記載の学習支援装置。 The judgment criteria correspond to a combination of a plurality of answer status information.
The learning support device according to claim 1 or 2, wherein the overall comment acquisition means acquires the comment when the combination of the plurality of answer status information corresponds to the determination criterion.
ユーザによる解答状況を示す解答状況情報についての判定基準と、当該判定基準に対応するコメントとを紐付けたコメントデータを記憶する記憶部、
前記入力デバイスにより入力された入力データを取得する入力データ取得手段、
取得した入力データに基づいて、前記解答状況情報を生成する解答状況分析手段、
前記コメントデータを参照し、前記解答状況情報が前記判定基準に該当する場合に、当該判定基準に対応するコメントを取得し、全体コメントとする全体コメント取得手段、
前記入力データに基づいて、ユーザによる解答を生成する解答分析手段、
前記解答に基づいて、テストの領域ごとに得点とは異なる難易度ポイントを算出する難易度ポイント算出手段、
前記難易度ポイントに基づいて、領域別のコメントである領域別コメントを生成する領域別コメント生成手段、
として前記コンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。 A program that is equipped with a computer and is executed by a learning support device that communicates with an input device used by a user through a network.
A storage unit that stores comment data in which a judgment standard for answer status information indicating the answer status by a user and a comment corresponding to the judgment standard are linked.
An input data acquisition means for acquiring input data input by the input device,
An answer status analysis means that generates the answer status information based on the acquired input data.
An overall comment acquisition means, which refers to the comment data and, when the answer status information corresponds to the determination criterion, acquires a comment corresponding to the determination criterion and makes it an overall comment.
An answer analysis means that generates an answer by a user based on the input data.
Difficulty point calculation means for calculating difficulty points different from the score for each test area based on the above answer.
Area-specific comment generation means for generating area-specific comments, which are area-specific comments, based on the difficulty points.
A program characterized in that the computer functions as a device.
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