JP2023084185A - 管理システム及び管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】学力テストが対象とする学習内容の属性をより適切に判別可能な管理システムを提供する。【解決手段】管理システムは、学力テストの解答を示す解答情報を取得する取得部１１と、解答情報に基づいて、学習内容の属性を判別する判別部１２と、学力テストと属性とを関連付けて管理する管理部として動作する登録部１３及びデータベース２０１と、を備える。【選択図】図５

Description

本開示は、管理システム及び管理方法に関する。

近年の教育現場では、「個別最適な学び」が謳われている。「個別最適な学び」のために、各個人の学習状況を適格に評価することが好ましい。そのため、「個別最適な学び」を支えるために、学習内容の属性を表す学習指導要領コードが文部科学省より示されている。学習指導要領コードのような属性を用いることにより、教材の種類に依存しない評価が可能となる。例えば、生徒の理解度の確認、生徒への知識の定着、授業の改善などを目的とした分析を学習指導要領の項目単位で実施できる。

生徒の理解度及び知識の定着を確認するために学力テストが実施される。学力テスト及び属性を用いて各個人の学習情報を評価するためには、学力テストと属性とを紐付ける必要がある。特開２０２０－１７７５０７号公報（特許文献１）には、試験問題の問題文から単語を抽出し、抽出した単語についてベクトルの要素毎に数値を付与してベクトルデータを生成し、ベクトルデータに基づいて試験問題の属性を判別する技術が開示されている。

特開２０２０－１７７５０７号公報

特許文献１に記載の技術では、問題文を用いて、試験問題が対象とする学習内容の属性が判別される。しかしながら、問題文を用いる場合、学習内容の属性を適切に判別できない場合がある。例えば、問題文が「「きょう都のお寺に行った。」の「きょう」を漢字にしなさい。」である設問の場合、学習内容を示すテキスト「京」が問題文に含まれていないため、試験問題が対象とする学習内容の属性を適切に判別できない。

本開示は上述のような問題点を解決するためになされたものであって、その目的は、学力テストが対象とする学習内容の属性をより適切に判別可能な管理システム及び管理方法を提供することである。

ある局面に従うと、管理システムは、学力テストの解答を示す解答情報を取得する取得部と、解答情報に基づいて、学習内容の属性を判別する判別部と、学力テストと属性とを関連付けて管理する管理部と、を備える。

好ましくは、学力テストは、複数の設問を含む。解答情報は、複数の設問の各々の解答を示す。判別部は、複数の設問の各々について属性を判別する。

好ましくは、管理部は、学力テストと複数の設問の各々について判別された属性とを関連付けて管理する。

好ましくは、管理部は、複数の設問の各々と当該設問について判別された属性とを関連付けて管理する。

好ましくは、属性は、単元及び学習指導要領の項目の少なくとも一方を示す。また、好ましくは、解答情報は、模範解答及び生徒の解答の少なくとも一方を示す。

好ましくは、判別部は、解答情報から解答を示す解答テキストを抽出し、解答テキストに基づいて属性を判別する。

好ましくは、解答情報は、解答が記入された解答用紙の画像を示す。判別部は、光学文字認識技術を用いて、画像から解答テキストを抽出する。

好ましくは、解答情報は、解答が記入された解答用紙の画像を示す。判別部は、画像認識技術を用いて画像に含まれる図を認識し、認識された図を識別するテキストを解答テキストとして用いる。

好ましくは、判別部は、画像のうち強調表示が施された部分から解答テキストを抽出する。

好ましくは、判別部は、学習指導要領及び教材の少なくとも一方を示すデータの中から、解答テキストとの一致度が最も高い部分を特定し、特定した部分に対応する分類を属性として決定する。

好ましくは、解答情報は、複数の生徒の解答を示す。管理部は、複数の生徒の解答のうち最も多い解答に基づいて判別された属性と学力テストとを関連付けて管理する。

好ましくは、解答情報は、生徒の解答と生徒の解答に対する正誤の判定結果とを示す。判別部は、判定結果が正答である解答に基づいて属性を判別する。

好ましくは、判別部は、さらに、判定結果が誤答である解答に基づいて属性を判別する。管理部は、さらに、判定結果が誤答である解答に基づいて判別された属性と学力テストとを関連付けた誤答情報を管理する。

別の局面に従うと、管理方法は、コンピューターが学力テストの解答を示す解答情報を取得するステップと、コンピューターが解答情報に基づいて学習内容の属性を判別するステップと、コンピューターが学力テストと属性とを関連付けて管理するステップと、を備える。

本開示によれば、学力テストが対象とする学習内容の属性をより適切に判別できる。

本開示の実施の形態に係る管理システムの概略構成を示す図である。 解答情報の一例を示す図である。 未記入データの一例を示す図である。 本実施の形態に係るサーバー装置のハードウェア構成の一例を概略的に示す図である。 本実施の形態に係るサーバー装置の機能構成の一例を概略的に示す図である。 設問データの一例を示す図である。 学力テストへの属性の付与を指示するコマンドを受け付けるための画面の一例を示す図である。 データベースの一例を示す図である。 サーバー装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図９のステップＳ３のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。 図９のステップＳ４のサブルーチンの処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図９のステップＳ４のサブルーチンの処理の流れの別の例を示すフローチャートである。 サーバー装置の処理の流れの別の例を示すフローチャートである。 解答情報の別の例を示す図である。

以下、図面を参照しつつ、本開示に従う実施の形態に係る管理システムについて説明する。以下の説明では、同一の部品及び構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称及び機能も同じである。したがって、これらについての詳細な説明は繰り返さない。なお、以下で説明される実施の形態及び変形例は、適宜選択的に組み合わされてもよい。

＜管理システムの全体＞
図１は、本開示の実施の形態に係る管理システムの概略構成を示す図である。図１に示されるように、管理システム１は、サーバー装置１００と、記憶装置２００と、端末３００と、複合機４００と、を備える。

サーバー装置１００、記憶装置２００、端末３００、及び複合機４００は、ネットワークを介して通信可能である。ネットワークは、たとえば、インターネット、公衆回線、公衆無線ＬＡＮ（Local Area Network）等のパブリックネットワークであってもよいし、ＬＡＮ、ＶＰＮ（Virtual Private Network）等のプライベートネットワークであってもよい。

サーバー装置１００は、学力テストが対象とする学習内容の属性を管理するコンピューターであり、例えばクラウドサーバーである。サーバー装置１００は、端末３００または複合機４００から、学力テストの解答を示す解答情報を取得し、当該解答情報に基づいて、学力テストが対象とする学習内容の属性を判別する。サーバー装置１００及び記憶装置２００は、学力テストと属性とを関連付けて管理する。具体的には、サーバー装置１００は、学力テストと属性とを関連付けた属性情報を生成し、生成した属性情報を、記憶装置２００に保存されているデータベース２０１に登録する。

学力テストには、定期テスト（中間テスト及び期末テスト）、各種の模擬テスト、小テスト、口頭テストなどが含まれる。小テストには、日々の授業において実施されるテスト、宿題の確認用のテスト、漢字テスト、英単語テストなどが含まれる。口頭テストは、教師の口頭による問いに対して、生徒が解答を解答用紙に記入するテストである。そのため、口頭テストには、問題用紙が存在しない。

属性は、学習内容の分類を表し、例えば、教科書によって取り決められる単元、学習指導要領の項目などを示す。学習指導要領は、文部科学省が定めている教育課程の基準である。各学校では、学習指導要領に沿った教育が実施される。学習指導要領は、学校種ごとに定められ、学年ごとに各教科において学習すべき事項を定める。全ての学校種の学習指導要領の全項目に学習指導要領コードが付与されている。そのため、学習指導要領コードにより、学校種、学年、教科、内容、領域、内容の取扱い、観点などを特定できる。以下、属性として学習指導要領コードを用いる例について説明する。ただし、属性は、学習指導要領コードに限定されず、各教科の単元を識別するコード、デジタルコンテンツ（デジタルドリルなど）に含まれる項目を識別するコード、通知表に記された項目を識別するコードであってもよい。あるいは、属性は、語句（例えば、英単語、英熟語、ことわざ、慣用句など）を識別するコードであってもよい。

記憶装置２００は、データベース２０１を記憶する。データベース２０１は、学力テストと属性とを対応付けたデータの集合である。

端末３００及び複合機４００は、解答情報を生成するために利用される。例えば、端末３００及び複合機４００は、学力テストの解答欄に解答が入力された画像データを解答情報として生成する。

端末３００は、例えば教師によって利用される。教師は、端末３００を用いて、学力テストを作成する。端末３００は、入力に従って解答情報を生成する。例えば、端末３００は、解答欄に模範解答が記入された学力テストの画像を示す画像データを解答情報として生成する。

複合機４００は、スキャナー、プリンター及びコピー機等の機能と通信機能とを有する。複合機４００は、解答欄に解答（模範解答または生徒による手書きの解答）が記入された学力テストの用紙をスキャンすることにより得られる画像データを解答情報として生成する。

図２は、解答情報の一例を示す図である。図２に例示される解答情報は、漢字テストの画像５０を示す。画像５０は、設問の領域の先頭付近に配置される表題５４と、解答領域の先頭付近に配置される表題５８と、を含む。

表題５４を先頭とする設問領域には、設問番号５１ａ～５１ｃと、設問番号５１ａ～５１ｃにそれぞれ対応する問題文５２ａ～５２ｃとが記載されている。問題文５２ａ～５２ｃは、漢字またはひらがなに書き直すべき箇所を強調するための棒線５３ａ～５３ｃをそれぞれ含む。

表題５８を先頭とする解答領域には、設問番号５６ａ～５６ｃと、設問番号５６ａ～５６ｃにそれぞれ対応する解答欄５７ａ～５７ｃとが記載されている。解答欄５７ａ～５７ｃには、教師による模範解答または生徒による解答が記入されている。

端末３００及び複合機４００は、ユーザー（例えば教師）からの入力指示に応じて、学力テストに対応する解答情報を生成し、生成した解答情報に学力テストを識別する識別情報（以下、「テストＩＤ」と称する。）を付加する。端末３００及び複合機４００は、テストＩＤが付加された解答情報をサーバー装置１００に送信する。

さらに、端末３００及び複合機４００は、ユーザー（例えば教師）からの入力指示に応じて、解答が記入されていない学力テストの画像を示す未記入データを生成し、生成した未記入データを解答情報に付加してサーバー装置１００に送信してもよい。

図３は、未記入データの一例を示す図である。図３に例示される未記入データは、図２に例示される解答情報に対応し、漢字テストの画像５０Ａを示す。画像５０Ａは、図２に示す画像５０と比較して、解答欄５７ａ～５７ｃに解答が記入されていない点で相違する。

端末３００は、ユーザー（例えば教師）による入力に従って、学力テストへの属性の付与を指示するコマンドを生成し、生成したコマンドをサーバー装置１００に送信する。サーバー装置１００は、当該コマンドに応じて、指示された学力テストの解答情報に基づいて属性を判別する。

＜サーバー装置のハードウェア構成＞
図４は、本実施の形態に係るサーバー装置のハードウェア構成の一例を概略的に示す図である。図４に示されるように、サーバー装置１００は、ハードウェアプロセッサーであるＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０３と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４と、メモリインターフェース１０５と、ネットワークコントローラー１０６と、を含む。

ＣＰＵ１０１は、ＨＤＤ１０４などの記憶装置に格納されているプログラムをＲＡＭ１０２に展開し、展開されたプログラムを実行する。ＲＡＭ１０２は、各種情報を記憶する領域と、ＣＰＵ１０１でプログラムを実行する際の作業領域とを含む。ＲＯＭ１０３は、ＣＰＵ１０１により実行されるプログラム及びデータを記憶する。ＨＤＤ１０４は、ＯＳを含むシステムプログラム１１０及びシステムプログラム１１０のもとで実行される管理プログラム１１２を記憶する。

メモリインターフェース１０５は、記憶媒体１０７が着脱自在に装着されて、装着された記憶媒体１０７からデータまたはプログラムを読出し、または記憶媒体１０７にデータまたはプログラムを書込むドライバー回路を含む。記憶媒体１０７は、ＣＰＵ１０１、その他装置、機械等が、そこに記録されたプログラム等の情報を読み取り可能なように、当該プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的または化学的作用によって蓄積する媒体である。

ネットワークコントローラー１０６は、ネットワークを介して外部装置（例えば、記憶装置２００、端末３００及び複合機４００）と通信するためのＮＩＣなどの回路を含む。

＜サーバー装置の機能構成＞
図５は、本実施の形態に係るサーバー装置の機能構成の一例を概略的に示す図である。図５に示されるように、サーバー装置１００は、記憶部１０と、取得部１１と、判別部１２と、登録部１３と、を備える。記憶部１０は、図３に示すＲＡＭ１０２、ＲＯＭ１０３及びＨＤＤ１０４によって実現される。取得部１１、判別部１２及び登録部１３は、図３に示すＣＰＵ１０１が管理プログラム１１２を実行することにより実現される。

（記憶部）
記憶部１０は、学力テストごとの解答情報１４と、設問データ１５と、デジタル教材データ１６と、学習指導要領データ１７と、を記憶する。

解答情報１４は、上述したように、学力テストの解答を示す情報であり、例えば、学力テストの解答欄に解答が入力された画像データである。解答情報１４には、対応する学力テストを識別するテストＩＤが付加されている。さらに、解答情報１４には、解答が記入されていない学力テストの画像を示す未記入データが付加され得る。

記憶部１０は、解答情報１４が模範解答を示す場合、学力テストに対して１つの解答情報１４を記憶する。記憶部１０は、解答情報１４が生徒の解答を示す場合、学力テストに対して複数の生徒に対応する複数の解答情報１４を記憶する。

設問データ１５は、解答情報１４から生成され、設問番号と設問の文字列（以下、「設問テキスト」と称する。）と解答の文字列（以下、「解答テキスト」と称する。）とを対応付ける。解答の種別は、模範解答及び生徒による解答のいずれかを示す。

図６は、設問データの一例を示す図である。図６には、図２の画像５０を示す解答情報から生成された設問データ１５が示される。図６に示されるように、設問データ１５は、テーブル形式であり、設問データ１５に対応する学力テストを識別するテストＩＤと解答の種別とが記述されるフィールド１５ａと、設問ごとのレコード１５ｂとを含む。解答の種別は、模範解答及び生徒による解答のいずれかを示す。各レコード１５ｂは、設問番号が記入されるフィールド１５ｃと、設問テキストが記入されるフィールド１５ｄと、解答テキストが記入されるフィールド１５ｅとを有する。

デジタル教材データ１６は、対応する教材の各単元について、当該単元の内容を表す文字列及び図表と、当該単元に対応する学習指導要領コードとを示す。

学習指導要領データ１７は、学習指導要領の各項目について、当該項目の内容を表す文字列と、当該項目に付与された学習指導要領コードとを示す。

（取得部）
取得部１１は、学力テストごとに、端末３００または複合機４００から解答情報１４を取得する。解答情報１４には、対応する学力テストを識別するテストＩＤが付加されている。さらに、解答情報１４には、解答が記入されていない学力テストの画像を示す未記入データが付加され得る。取得部１１は、取得した解答情報１４を記憶部１０に格納する。

（判別部）
判別部１２は、解答情報１４に基づいて、学力テストが対象としている学習内容の属性を判別する。具体的には、判別部１２は、学力テストへの属性の付与を指示するコマンドを受け付けるための画面を提供し、当該画面に入力されたコマンドに従って、学力テストが対象としている学習内容の属性を判別する。

図７は、学力テストへの属性の付与を指示するコマンドを受け付けるための画面の一例を示す図である。図７に示される画面６０は、例えば端末３００のディスプレイに表示される。図７に示されるように、画面６０は、選択欄６１～６５とボタン６６とを含む。

選択欄６１は、テストＩＤを選択するために用いられる。選択欄６１がクリックされると、記憶部１０に格納されている解答情報１４に付加されたテストＩＤの一覧を示すプルダウンリストが表示される。ユーザー（例えば教師）は、プルダウンリストの中から所望のテストＩＤを選択する。

選択欄６２は、選択欄６１において選択されたテストＩＤが付加された解答情報１４が示す解答の種別を選択するために用いられる。選択欄６２がクリックされると、「模範解答」及び「生徒の解答」のいずれかを選択するためのプルダウンリストが表示される。ユーザー（例えば教師）は、プルダウンリストの中から、解答情報１４に対応する種別を選択する。

選択欄６３は、選択欄６１において選択されたテストＩＤによって識別される学力テストの対象学年を選択するために用いられる。選択欄６３がクリックされると、学年の一覧を示すプルダウンリストが表示される。ユーザー（例えば教師）は、プルダウンリストの中から、学力テストの対象学年を選択する。

選択欄６４は、選択欄６１において選択されたテストＩＤによって識別される学力テストの対象科目を選択するために用いられる。選択欄６４がクリックされると、科目の一覧を示すプルダウンリストが表示される。ユーザー（例えば教師）は、プルダウンリストの中から、学力テストの対象科目を選択する。

選択欄６５は、選択欄６１において選択されたテストＩＤによって識別される学力テストの対象細目を選択するために用いられる。選択欄６５がクリックされると、選択欄６４において選択された科目の細目の一覧を示すプルダウンリストが表示される。ユーザー（例えば教師）は、プルダウンリストの中から、学力テストの対象細目を選択する。

ボタン６６は、学力テストへの属性の付与を指示するコマンドの送信を開始するために用いられる。ボタン６６がクリックされたことにより、画面６０が表示されている機器（例えば端末３００）は、当該コマンドをサーバー装置１００に送信する。当該コマンドは、選択欄６１～６５において選択された情報（テストＩＤ、解答の種別、対象学年、対象科目、対象細目）を含む。

判別部１２は、コマンドを受けると、当該コマンドに含まれるテストＩＤが付加された解答情報１４から設問データ１５を生成する。設問データ１５の生成方法の詳細については後述する。

判別部１２は、設問データ１５とコマンドに含まれる対象学年、対象科目及び対象細目とに基づいて、学力テストが対象としている学習内容の属性を決定する。属性の決定方法の詳細については後述する。

（登録部）
登録部１３は、学力テストと属性とを関連付けた属性情報を生成し、生成した属性情報を、記憶装置２００に保存されているデータベース２０１に登録する。

図８は、データベースの一例を示す図である。図８に示されるように、データベース２０１は、学力テストごとに、当該学力テストを識別するテストＩＤと、当該学力テストに含まれる設問の番号（設問番号）と、設問に対応する学習内容を示す属性とを対応付けた属性情報を含む。

＜サーバー装置の処理の流れの一例＞
図９は、サーバー装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。図９に示すフローチャートは、解答情報が模範解答を示す場合に適用される。図９に示されるように、サーバー装置１００のＣＰＵ１０１は、端末３００または複合機４００から、学力テストの解答を示す解答情報１４を取得する（ステップＳ１）。

次に、ＣＰＵ１０１は、図７に示す画面６０を提供し、当該画面６０を介して、学力テストへの属性の付与を指示するコマンドを受け付ける（ステップＳ２）。コマンドは、テストＩＤ、解答の種別、対象学年、対象科目、対象細目を示す情報を含む。

次に、ＣＰＵ１０１は、コマンドに従って、学習内容の属性を判別するためのステップＳ３，Ｓ４を実行する。ステップＳ３において、ＣＰＵ１０１は、画面６０の選択欄６１において選択されたテストＩＤが付加された解答情報１４から設問データ１５を生成する。ステップＳ４において、ＣＰＵ１０１は、設問データ１５とコマンドに含まれる解答の種別、対象学年、対象科目及び対象細目とに基づいて、学習内容の属性（学習指導要領コード）を決定する。

次に、ＣＰＵ１０１は、学力テストと判別された学習指導要領コードとを関連付けた属性情報を生成し、生成した属性情報をデータベース２０１に登録する（ステップＳ５）。

＜ステップＳ３のサブルーチン＞
図１０を参照しながら、設問データ１５の生成方法の詳細について説明する。図１０は、図９のステップＳ３のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。

図１０に示されるように、ＣＰＵ１０１は、光学文字認識技術を用いて、コマンドに含まれるテストＩＤが付加された解答情報１４によって示される画像に含まれる文字と画像における当該文字の位置とを認識する（ステップＳ１１）。具体的には、ＣＰＵ１０１は、公知のＯＣＲ（Optical Character Recognition）ソフトまたはＩＣＲ（Intelligent Character Recognition）ソフトを実行する。

次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１１の実行によって得られた認識結果の中から、設問ごとに、設問番号と設問テキストと解答テキストとを抽出する（ステップＳ１２）。

設問番号は、通常、「１．」、「（１）」、「問１」、「Ｑ．１」のように表記される。管理プログラム１１２には、設問番号の表記に関するルールが予め登録されている。例えば、ルールは、数字とピリオドの組み合わせ、数字の括弧の組み合わせ、文字「問」または「Ｑ．」と数字の組み合わせなどを示す。ＣＰＵ１０１は、これらのルールのいずれかを満たす文字列を設問番号として抽出する。

学力テストは、通常、解答が記入される解答領域と、設問が記載される設問領域と、を含む。解答領域は、通常、枠または下線を有する解答欄を含む。また、解答領域及び設問領域には、表題（例えば「設問」、「解答」）が記載され得る。

そこで、ＣＰＵ１０１は、例えば以下の（ａ）～（ｃ）のいずれかの方法に従って、解答領域と設問領域とを区別する。あるいは、ＣＰＵ１０１は、以下の（ａ）～（ｃ）から選択される複数の方法を組み合わせて、解答領域と設問領域とを区別してもよい。

（ａ）ＣＰＵ１０１は、文字列「設問」及び「解答」を抽出する。ＣＰＵ１０１は、抽出された文字列「設問」の位置と文字列「解答」の位置とから設問領域及び解答領域を決定する。これらの文字列は、対応する領域の先頭付近に配置される。例えば、縦書きの学力テストの場合、表題は、対応する領域の右上に配置される。横書きの学力テストの場合、表題は、対応する領域の左上に配置される。また、各領域は、通常矩形である。そのため、ＣＰＵ１０１は、文字列の並び方向と、文字列「設問」及び「解答」の位置とに基づいて、設問領域及び解答領域を決定すればよい。

例えば、図２に示す画像５０の場合、ＣＰＵ１０１は、表題５４，５８を抽出する。画像５０に含まれる文字列が縦方向に並んでいることから、ＣＰＵ１０１は、縦書きの学力テストであると判断する。そして、ＣＰＵ１０１は、表題５４を右上に含み、かつ、表題５８を含まない矩形領域を設問領域として決定すればよい。同様に、ＣＰＵ１０１は、表題５８を右上に含み、かつ、表題５４を含まない矩形領域を解答領域として決定すればよい。

（ｂ）解答情報１４に未記入データが付加されている場合、ＣＰＵ１０１は、当該未記入データを用いて解答領域を決定する。未記入データによって示される画像（図３の画像５０Ａ参照）には、解答が記入されていない。そのため、ＣＰＵ１０１は、未記入データによって示される画像と、解答情報１４によって示される画像との差分を特定する。差分は、解答が記入された箇所を示す。したがって、ＣＰＵ１０１は、当該差分の領域を解答領域として決定し、解答領域以外の領域を設問領域として決定する。

（ｃ）ＣＰＵ１０１は、枠または下線を抽出する。ＣＰＵ１０１は、抽出された枠内の領域または下線の上の領域を解答領域として決定し、解答領域以外の領域を設問領域として決定する。

例えば、図２に示す画像５０の場合、ＣＰＵ１０１は、解答欄５７ａ～５７ｃの枠を抽出し、抽出した枠内の領域を解答領域として決定すればよい。

ＣＰＵ１０１は、設問領域の各文字に対してラベリングする。学力テストが複数の設問を含む場合、設問ごとに問題文が分けられる。そこで、ＣＰＵ１０１は、例えば文字間隔に基づいて、設問領域の各文字をラベリングする。例えば、ＣＰＵ１０１は、一定距離以上離れている２つの文字に対して、互いに異なるラベルを付与する。これにより、同一のラベルが付与されたテキストは、ある１つの設問の問題文を構成する。ＣＰＵ１０１は、設問領域内に配置され、同一のラベルが付与された文字列を設問テキストとして決定する。

例えば、図２に示す画像５０の場合、ＣＰＵ１０１は、テキスト「東きょうへ行きました。」と、テキスト「雨が一しゅう間つづく。」と、テキスト「教室そうじの当番になった。」とに対して互いに異なるラベルを付与する。

なお、問題文には、棒線などの強調表示が施されている場合がある。このような強調表示は、問題文のうち最も重要な部分に施される。そのため、ＣＰＵ１０１は、設問テキストのうち強調表示が施されている文字を示す情報（以下、「強調情報」と称する。）を当該設問テキストに付加する。例えば、図２に示す画像５０の場合、問題文５２ａにおいて「きょう」に棒線５３ａが付けられている。そのため、ＣＰＵ１０１は、設問テキスト「東きょうに行きました。」に対して「きょう」を示す強調情報を付加する。同様に、問題文５２ｃにおいて「教」に棒線５３ｃが付けられている。そのため、ＣＰＵ１０１は、設問テキスト「教室そうじの当番になった。」に対して「教」を示す強調情報を付加する。

ＣＰＵ１０１は、解答領域の各文字に対してラベリングする。これにより、同一のラベルが付与された各文字は、ある１つの設問の解答を構成する。ＣＰＵ１０１は、解答領域内に配置され、同一のラベルが付与された文字列を解答テキストとして決定する。

なお、口頭テストに対応する解答情報１４は、問題文を含まない。この場合、ＣＰＵ１０１は、設問番号と解答テキストとのみを抽出すればよい。

次に、ＣＰＵ１０１は、抽出された設問番号、設問テキスト及び解答テキストを紐付ける（ステップＳ１３）。

学力テストにおいて、設問番号は、対応する設問の問題文及び解答欄の近傍に配置される。そこで、ＣＰＵ１０１は、各設問テキストについて、当該設問テキストの位置に最も近い設問番号を特定し、特定した設問番号と当該設問テキストとを紐付ける。同様に、ＣＰＵ１０１は、各解答テキストについて、当該解答テキストの位置に最も近い設問番号を特定し、特定した設問番号と当該解答テキストとを紐付ける。

次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１３の結果に基づいて設問データ１５を生成する（ステップＳ１４）。具体的には、ＣＰＵ１０１は、互いに紐付けられた設問番号、設問テキスト及び解答テキストを同一のレコード１５ｂのフィールド１５ｃ～１５ｅにそれぞれ記入された設問データ１５を生成する。さらに、ＣＰＵ１０１は、コマンドに含まれるテストＩＤ及び解答の種別をフィールド１５ａに記入する。なお、設問テキストが抽出されていない場合、フィールド１５ｄはブランクである。

＜ステップＳ４のサブルーチンの処理の流れの一例＞
図１１を参照しながら、学習内容の属性（学習指導要領コード）の決定方法の詳細について説明する。図１１は、図９のステップＳ４のサブルーチンの処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１１に示されるように、設問ごとにステップＳ２１～Ｓ２５が繰り返し実施される。すなわち、ＣＰＵ１０１は、コマンドに含まれるテストＩＤがフィールド１５ａに記述された設問データ１５によって示される設問ごとに、ステップＳ２１～Ｓ２５を実行する。

ステップＳ２１において、ＣＰＵ１０１は、ｉ番目の設問の解答テキストに対応する学習指導要領項目が存在するか否かを判定する。具体的には、ＣＰＵ１０１は、設問データ１５のｉ番目のレコード１５ｂのフィールド１５ｅから解答テキストを読み出す。ＣＰＵ１０１は、コマンドに基づいて、学習指導要領データ１７の中から検索範囲を特定する。すなわち、ＣＰＵ１０１は、学習指導要領データ１７のうち、コマンドに含まれる対象学年、対象教科及び対象細目に対応する範囲を検索範囲として特定する。例えば、対象学年「小学２年」、対象教科「国語」及び対象細目「漢字」の場合、ＣＰＵ１０１は、学習指導要領データ１７のうち小学２年で学習する漢字を示す範囲を検索範囲として特定する。ＣＰＵ１０１は、検査範囲に解答テキストと一致する項目が存在するか否かを判定する。

ｉ番目の設問の解答テキストに対応する学習指導要領項目が存在する場合（ステップＳ２１でＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、処理をステップＳ２３に進める。ステップＳ２３において、ＣＰＵ１０１は、解答テキストと一致する項目に対応する学習指導要領コードをｉ番目の設問に対して付与する。

ｉ番目の設問の解答テキストに対応する学習指導要領項目が存在しない場合（ステップＳ２１でＮＯ）、ＣＰＵ１０１は、ｉ番目の設問の設問テキストに対応する学習指導要領項目が存在するか否かを判定する（ステップＳ２２）。具体的には、ＣＰＵ１０１は、設問データ１５のｉ番目のレコード１５ｂのフィールド１５ｄから設問テキストを読み出す。ＣＰＵ１０１は、コマンドに基づいて、学習指導要領データ１７のうちの検索範囲を特定する。すなわち、ＣＰＵ１０１は、学習指導要領データ１７のうち、コマンドに含まれる対象学年、対象教科及び対象細目に対応する範囲を検索範囲として特定する。ＣＰＵ１０１は、検査範囲に設問テキストと一致する項目が存在するか否かを判定する。なお、設問テキストに強調情報が付加されている場合、ＣＰＵ１０１は、検査範囲に強調情報によって示される文字と一致する項目が存在するか否かを判定する。

ｉ番目の設問の設問テキストに対応する学習指導要領項目が存在する場合（ステップＳ２２でＹＥＳ）、ＣＰＵ１０１は、処理をステップＳ２３に進める。ステップＳ２３において、ＣＰＵ１０１は、設問テキストと一致する項目に対応する学習指導要領コードをｉ番目の設問に対して付与する。

ｉ番目の設問の設問テキストに対応する学習指導要領項目が存在しない場合（ステップＳ２２でＮＯ）、ＣＰＵ１０１は、ｉ番目の設問に対して、属性の付与ができないことを示す符号「ＮＧ」を付与する（ステップＳ２４）。

ステップＳ２３またはステップＳ２４の後、ＣＰＵ１０１は、ｉに１だけ加算する（ステップＳ２５）。これにより、次のｉ＋１番目の設問に対して、ステップＳ２１～Ｓ２５が実行される。

図１１に示すフローチャートによれば、図２に示す画像５０を示す解答情報１４に対して、以下のようにして、設問に対して学習指導要領コードが付与される。

設問番号５１ａに対応する解答テキストが「京」であることから、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２１において、学習指導要領データ１７の検索範囲（小学２年で学習する漢字を示す範囲）の中に「京」を示す項目が存在すると判定する。その結果、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２３において、設問番号５１ａの設問に対して、当該項目に対応する学習指導要領コード「8210020120300000」を付与する。

一方、設問番号５１ｃに対応する解答テキストが「きょう」であることから、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２１において、学習指導要領データ１７の検索範囲（小学２年で学習する漢字を示す範囲）の中に「きょう」を示す項目がないと判定する。そのため、ＣＰＵ１０１は、設問データ１５から、設問番号５１ｃに対応する設問テキスト「教室そうじの当番になった。」を読み出す。当該設問テキストに「教」を示す強調情報が付加されていることから、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２２において、学習指導要領データ１７の検索範囲に「教」を示す項目が存在すると判定する。その結果、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２３において、設問番号５１ｃの設問に対して、当該項目に対応する学習指導要領コード「8210020120320000」を付与する。

＜ステップＳ４のサブルーチンの処理の流れの別の例＞
図１２は、図９のステップＳ４のサブルーチンの処理の流れの別の例を示すフローチャートである。図１２に示されるように、設問ごとにステップＳ３１～Ｓ３６が繰り返し実施される。すなわち、ＣＰＵ１０１は、コマンドに含まれるテストＩＤがフィールド１５ａに記述された設問データ１５によって示される設問ごとに、ステップＳ３１～Ｓ３６を実行する。

ステップＳ３１において、ＣＰＵ１０１は、ｉ番目の設問の解答テキストに対応する学習指導要領項目と、当該解答テキストと当該項目との間の一致度とを決定する。具体的には、ＣＰＵ１０１は、設問データ１５のｉ番目のレコード１５ｂのフィールド１５ｅから解答テキストを読み出す。ＣＰＵ１０１は、コマンドに基づいて、学習指導要領データ１７のうちの検索範囲を特定する。すなわち、ＣＰＵ１０１は、学習指導要領データ１７のうち、コマンドに含まれる対象学年、対象教科及び対象細目に対応する範囲を検索範囲として特定する。例えば、対象学年「小学２年」、対象教科「国語」及び対象細目「漢字」の場合、ＣＰＵ１０１は、学習指導要領データ１７のうち小学２年で学習する漢字を示す範囲を検索範囲として特定する。ＣＰＵ１０１は、検査範囲から解答テキストに対応する項目を抽出する。例えば、ＣＰＵ１０１は、解答テキストと一致する項目、解答テキストと読みの少なくとも一部が共通する項目などを抽出する。ＣＰＵ１０１は、抽出された項目に対して一致度を決定する。例えば、ＣＰＵ１０１は、解答テキストと一致する項目の一致度を「高」に決定する。ＣＰＵ１０１は、解答テキストと一致せず、かつ、解答テキストと読みが共通する項目の一致度を「中」に決定する。ＣＰＵ１０１は、解答テキストと一致せず、かつ、解答テキストと読みの一部が共通する項目の一致度を「低」に決定する。

次にステップＳ３２において、ＣＰＵ１０１は、ｉ番目の設問の設問テキストに対応する学習指導要領項目と、当該設問テキストと当該項目との間の一致度とを決定する。具体的には、ＣＰＵ１０１は、設問データ１５のｉ番目のレコード１５ｂのフィールド１５ｄから設問テキストを読み出す。ＣＰＵ１０１は、コマンドに基づいて、学習指導要領データ１７のうちの検索範囲を特定する。すなわち、ＣＰＵ１０１は、学習指導要領データ１７のうち、コマンドに含まれる対象学年、対象教科及び対象細目に対応する範囲を検索範囲として特定する。ＣＰＵ１０１は、検査範囲から設問テキストに対応する項目を抽出する。例えば、ＣＰＵ１０１は、設問テキストと一致する項目、設問テキストと読みが共通する項目などを抽出する。ＣＰＵ１０１は、抽出された項目に対して一致度を決定する。例えば、ＣＰＵ１０１は、設問テキストと一致する項目の一致度を「高」に決定する。ＣＰＵ１０１は、設問テキストと一致せず、かつ、設問テキストと読みが共通する項目の一致度を「中」に決定する。ＣＰＵ１０１は、設問テキストと一致せず、かつ、設問テキストと読みの一部が共通する項目の一致度を「低」に決定する。なお、設問テキストに強調情報が付加されている場合、ＣＰＵ１０１は、検査範囲から強調情報によって示される文字と一致する項目、強調情報によって示される文字と読みの少なくとも一部が共通する項目などを抽出すればよい。

次に、ＣＰＵ１０１は、基準以上の一致度を有する項目が存在するか否かを判定する（ステップＳ３３）。基準の一致度は、例えば「中」である。

ステップＳ３３においてＮＯの場合、ＣＰＵ１０１は、ｉ番目の設問に対して、属性の付与ができないことを示す符号「ＮＧ」を付与する（ステップＳ３４）。

ステップＳ３３においてＹＥＳの場合、ＣＰＵ１０１は、ｉ番目の設問に対して、最も一致度の高い項目に対応する学習指導要領コードを付与する（ステップＳ３５）。

ステップＳ３４またはステップＳ３５の後、ＣＰＵ１０１は、ｉに１だけ加算する（ステップＳ３６）。これにより、次のｉ＋１番目の設問に対して、ステップＳ３１～Ｓ３６が実行される。

図１２に示すフローチャートによれば、図２に示す画像５０を示す解答情報１４に対して、以下のようにして、設問に対して学習指導要領コードが付与される。

設問番号５１ａに対応する解答テキストが「京」であることから、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３１において、学習指導要領データ１７の検索範囲（小学２年で学習する漢字を示す範囲）から項目「京」と、当該項目に対する一致度「高」とを決定する。

また、設問番号５１ａに対応する設問テキストに「きょう」を示す強調情報が付加されていることから、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３２において、学習指導要領データ１７の検索範囲の中から項目「教」，「強」と、これらの項目に対する一致度「中」とを決定する。

そして、ステップＳ３４において、ＣＰＵ１０１は、設問番号５１ａの設問に対して、一致度が最も高い項目「京」に対応する学習指導要領コード「8210020120300000」を付与する。

一方、設問番号５１ｃに対応する解答テキストが「きょう」であることから、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３１において、学習指導要領データ１７の検索範囲の中から、項目「教」，「強」，「京」と、これらの項目に対する一致度「中」とを決定する。

また、設問番号５１ｃに対応する設問テキストに「教」を示す強調情報が付加されていることから、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３２において、学習指導要領データ１７の検索範囲の中から項目「教」と、当該項目に対する一致度「高」とを決定する。

そして、ステップＳ３４において、ＣＰＵ１０１は、設問番号５１ｃの設問に対して、一致度が最も高い項目「教」に対応する学習指導要領コード「8210020120320000」を付与する。

＜サーバー装置の処理の流れの別の例＞
図１３は、サーバー装置の処理の流れの別の例を示すフローチャートである。図１３に示すフローチャートは、解答情報が生徒の解答を示す場合に適用される。解答情報が生徒の解答を示す場合、当該解答が正答であるとは限らない。そのため、複数の生徒の解答の統計をとることにより、設問に対する属性（例えば学習指導要領コード）が決定される。図１３に示すフローチャートは、問題文のない口頭テストにも適用され得る。

図１３に示されるように、サーバー装置１００のＣＰＵ１０１は、端末３００または複合機４００から、学力テストの生徒の解答を示す解答情報１４を取得する（ステップＳ４１）。なお、ステップＳ４１では、各学力テストに対して、複数の生徒に対応する複数の解答情報１４が取得される。

次に、ＣＰＵ１０１は、図７に示す画面６０を提供し、当該画面６０を介して、学力テストへの属性の付与を指示するコマンドを受け付ける（ステップＳ２）。コマンドは、テストＩＤ、解答の種別、対象学年、対象科目、対象細目を示す情報を含む。

次に、ＣＰＵ１０１は、コマンドに含まれるテストＩＤが付加された解答情報１４ごとにステップＳ４２，Ｓ３，Ｓ４，Ｓ４３を繰り返し実行する。上述したように、複数の生徒に対応する複数の解答情報１４が取得される。そのため、生徒ごとに、ステップＳ４２，Ｓ３，Ｓ４，Ｓ４３が繰り返し実行される。

ステップＳ４２において、ＣＰＵ１０１は、ｊ番目の生徒の解答情報１４を対象として決定する。その後、ＣＰＵ１０１は、対象の解答情報１４を用いて、ステップＳ３，Ｓ４を実行する。ステップＳ３，Ｓ４の詳細は上述した通りである。

ステップＳ４の後、ＣＰＵ１０１は、ｊに１だけ加算する（ステップＳ４３）。これにより、次のｊ＋１番目の生徒の解答情報１４に対して、ステップＳ４２，Ｓ３，Ｓ４，Ｓ４３が実行される。

全ての生徒の解答情報１４に対してステップＳ４２，Ｓ３，Ｓ４，Ｓ４３が実行されると、設問ごとにステップＳ４５，Ｓ４６が繰り返し実施される。すなわち、ＣＰＵ１０１は、コマンドに含まれるテストＩＤがフィールド１５ａに記述された設問データ１５によって示される設問ごとに、ステップＳ４５，Ｓ４６を実行する。

ステップＳ４５において、ＣＰＵ１０１は、ｉ番目の設問に対して最も多く付与された学習指導要領コードを、ｉ番目の設問に対応する学習内容を示す学習指導要領コードとして決定する。複数の生徒の解答のうち最も多い解答は、正答である可能性が高い。そのため、最も多く付与された学習指導要領コードは、正答である可能性の高い解答に対応する。これにより、ＣＰＵ１０１は、生徒の解答を示す解答情報１４を用いた場合であっても、設問に対して、学習内容を示す学習指導要領コードを適切に付与できる。

次に、ＣＰＵ１０１は、ｉに１だけ加算する（ステップＳ４６）。これにより、次のｉ＋１番目の設問に対して、ステップＳ４５が実行される。

全ての設問について学習指導要領コードが決定されると、ＣＰＵ１０１は、学力テストと判別された学習指導要領コードとを関連付けた属性情報を生成し、生成した属性情報をデータベース２０１に登録する（ステップＳ５）。ステップＳ５の後、ＣＰＵ１０１は処理を終了する。

＜変形例１＞
解答情報１４は、生徒の解答ととともに、生徒の解答に対する正誤の判定結果を示す画像を示してもよい。この場合、ＣＰＵ１０１は、正誤の判定結果に基づいて、設問に対して学習内容の属性（学習指導要領コード）を付与することができる。

図１４は、解答情報の別の例を示す図である。図１４に例示される解答情報は、正誤の判定結果が記された、生徒の解答用紙の画像５０Ｂを示す。画像５０Ｂは、図２に示す画像５０と比較して、正誤の判定結果を示すマーク５９を含む。マーク５９ａ，５９ｃは、正答であることを示す。マーク５９ｂは、誤答であることを示す。

変形例１に係るサーバー装置の処理の流れは、図１３に示すフローチャートに類似する。ただし、判別部１２として動作するＣＰＵ１０１は、ステップＳ３において、各設問のマーク５９が正答及び誤答のいずれを示すかを判定する。そして、ＣＰＵ１０１は、設問データ１５において、当該設問に対応するレコード１５ｂに判定結果を追加する。

マーク５９の形状は、正誤に応じて大きく異なる。管理プログラム１１２には、正答を示すマーク５９が取りうる第１形状群と、誤答を示すマーク５９が取りうる第２形状群とが予め登録されている。そのため、ＣＰＵ１０１は、マーク５９の形状と第１形状群及び第２形状群の各々との類似度を算出し、類似度に基づいて、正誤を判定すればよい。すなわち、ＣＰＵ１０１は、第１形状群との類似度が第２形状群との類似度よりも高い場合、正答であると判定する。逆に、ＣＰＵ１０１は、第２形状群との類似度が第１形状群との類似度よりも高い場合、誤答であると判定する。

また、変形例１に係るサーバー装置は、ステップＳ４５の代わりに、以下のステップを実行する。すなわち、判別部１２として動作するＣＰＵ１０１は、複数の生徒の解答情報１４から生成された設問データ１５を参照し、ｉ番目の設問について、正答を示す判定結果を含むレコード１５ｂを特定する。ＣＰＵ１０１は、特定したレコード１５ｂを用いて判別された属性（学習指導要領コード）を、ｉ番目の設問に対応する学習内容の属性（学習指導要領コード）として決定する。

これにより、正答である解答を用いて判別された属性（学習指導要領コード）がデータベース２０１に登録される。

なお、登録部１３として動作するＣＰＵ１０１は、各設問について、誤答を示す判定結果を含むレコード１５ｂを特定し、特定したレコード１５ｂを用いて判別された属性（学習指導要領コード）と当該設問とを対応付けた誤答情報をデータベース２０１に登録してもよい。誤答情報を確認することにより、誤りの傾向の分析を行なうことができる。

＜変形例２＞
学力テストは、漢字テストに限定されず、英単語テスト、理科、社会のテストなども含まれる。

理科、社会のテストでは、図を用いて解答するケースが有り得る。例えば、地理のテストでは、「解答欄の日本地図において「東京都」を黒く塗りつぶしなさい。」という問題文があり得る。あるいは、理解のテストでは、「解答欄の花の図において、「めしべ」を黒く塗りつぶしなさい。」という問題文があり得る。このような場合、ＣＰＵ１０１は、光学文字認識技術を用いて、解答情報１４を生成できない。そのため、ＣＰＵ１０１は、公知の画像認識技術を用いて、画像に含まれる図を認識し、認識された図を識別するテキストを解答テキストとして含む設問データ１５を生成すればよい。

また、理科、社会のテストでは、解答テキストと学習指導要領データ１７に含まれるテキストとが完全に一致しないケースも有り得る。そのため、判別部１２として動作するＣＰＵ１０１は、公知の自然言語処理、クラスタリングなどの手法を用いて、解答テキストと学習指導要領データ１７に含まれるテキストとの一致度を算出し、算出された一致度に基づいて、学習内容の属性を判別すればよい。公知の自然言語処理、クラスタリングを用いることにより、テキストの意味および内容を考慮した一致度が算出される。例えば、ＣＰＵ１０１は、学習指導要領の項目「体内には、生命活動を維持するための様々な臓器があること。」と解答テキスト「肝臓」とについて、「肝臓」が「体内」の「臓器」の一例であることから、高い一致度を算出する。一方、ＣＰＵ１０１は、学習指導要領の項目「体内には、生命活動を維持するための様々な臓器があること。」と解答テキスト「皮膚」とについて、「皮膚」と「体内」および「臓器」との関連性が低いことから、低い一致度を算出する。このようにして、ＣＰＵ１０１は、学習指導要領の各項目について解答テキストとの一致度を算出し、一致度が最も高い項目を特定し、特定した項目に対応する分類（学習指導要領コード）を属性として決定する。

＜変形例３＞
例えば、社会のテストにおいて、大問に含まれる複数の小問は、１つの単元に対応している可能性が高い。このような場合、判別部１２として動作するＣＰＵ１０１は、複数の設問に対して、１つの属性（学習指導要領コード）を付与してもよい。複数の設問に対して１つの属性（学習指導要領コード）を付与する場合、学習指導要領データ１７ではなく、デジタル教材データ１６を用いることが好ましい。

解答情報１４が３つの小問の解答として「知床」、「十勝」及び「帯広」を示し、対象学年及び対象教科として「小学６年」及び「社会」がそれぞれ選択された場合、ＣＰＵ１０１は、当該３つの小問に対して、以下のようにして属性（学習指導要領コード）を判別する。

ＣＰＵ１０１は、デジタル教材データ１６の中から「知床」、「十勝」及び「帯広」との一致度が最も高い部分（例えば単元）を抽出し、「知床」、「十勝」及び「帯広」を解答とする３つの小問に対して、抽出した部分に対応する学習指導要領コードを付与する。ＣＰＵ１０１は、例えば、「知床」、「十勝」及び「帯広」の全てを含む部分の一致度を「高」とし、「知床」、「十勝」及び「帯広」のうちの２つを含む部分の一致度を「中」とし、「知床」、「十勝」及び「帯広」のうちの１つを含む部分の一致度を「低」とする。

＜変形例４＞
学力テストは、複数の選択肢が予め記述された解答欄を有し得る。この場合、生徒は、解答欄に記述された複数の選択肢のうちの１つを丸で囲むことにより強調する。このような場合、判別部１２として動作するＣＰＵ１０１は、解答情報１４によって示される画像の解答領域のうち、強調表示が施された部分から解答テキストを抽出すればよい。なお、強調表示には、丸印以外の修飾、装飾及び注釈が含まれ得る。

今回開示された実施の形態は全ての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。

１ 管理システム、１０ 記憶部、１１ 取得部、１２ 判別部、１３ 登録部、１４ 解答情報、１５ 設問データ、１５ａ，１５ｃ，１５ｄ，１５ｅ フィールド、１５ｂ レコード、１６ デジタル教材データ、１７ 学習指導要領データ、５０，５０Ａ，５０Ｂ 画像、５１ａ～５１ｃ，５６ａ～５６ｃ 設問番号、５２ａ～５２ｃ 問題文、５３ａ～５３ｃ 棒線、５４，５８ 表題、５７ａ～５７ｃ 解答欄、５９，５９ａ～５９ｃ マーク、６０ 画面、６１～６５ 選択欄、６６ ボタン、１００ サーバー装置、１０１ ＣＰＵ、１０２ ＲＡＭ、１０３ ＲＯＭ、１０５ メモリインターフェース、１０６ ネットワークコントローラー、１０７ 記憶媒体、１１０ システムプログラム、１１２ 管理プログラム、２００ 記憶装置、２０１ データベース。

Claims (15)

1. 学力テストの解答を示す解答情報を取得する取得部と、
   前記解答情報に基づいて、学習内容の属性を判別する判別部と、
   前記学力テストと前記属性とを関連付けて管理する管理部と、を備える管理システム。
2. 前記学力テストは、複数の設問を含み、
   前記解答情報は、前記複数の設問の各々の解答を示し、
   前記判別部は、前記複数の設問の各々について前記属性を判別する、請求項１に記載の管理システム。
3. 前記管理部は、前記学力テストと前記複数の設問の各々について判別された前記属性とを関連付けて管理する、請求項２に記載の管理システム。
4. 前記管理部は、前記複数の設問の各々と当該設問について判別された前記属性とを関連付けて管理する、請求項２に記載の管理システム。
5. 前記属性は、単元及び学習指導要領の項目の少なくとも一方を示す、請求項１から４のいずれか１項に記載の管理システム。
6. 前記解答情報は、模範解答及び生徒の解答の少なくとも一方を示す、請求項１から５のいずれか１項に記載の管理システム。
7. 前記判別部は、
   前記解答情報から前記解答を示す解答テキストを抽出し、
   前記解答テキストに基づいて前記属性を判別する、請求項１から６のいずれか１項に記載の管理システム。
8. 前記解答情報は、前記解答が記入された解答用紙の画像を示し、
   前記判別部は、光学文字認識技術を用いて、前記画像から前記解答テキストを抽出する、請求項７に記載の管理システム。
9. 前記解答情報は、前記解答が記入された解答用紙の画像を示し、
   前記判別部は、
   画像認識技術を用いて前記画像に含まれる図を認識し、
   認識された図を識別するテキストを前記解答テキストとして用いる、請求項７に記載の管理システム。
10. 前記判別部は、前記画像のうち強調表示が施された部分から前記解答テキストを抽出する、請求項８または９に記載の管理システム。
11. 前記判別部は、
    学習指導要領及び教材の少なくとも一方を示すデータの中から、前記解答テキストとの一致度が最も高い部分を特定し、
    特定した部分に対応する分類を前記属性として決定する、請求項７から１０のいずれか１項に記載の管理システム。
12. 前記解答情報は、複数の生徒の解答を示し、
    前記管理部は、前記複数の生徒の解答のうち最も多い解答に基づいて判別された前記属性と前記学力テストとを関連付けて管理する、請求項６に記載の管理システム。
13. 前記解答情報は、前記生徒の解答と前記生徒の解答に対する正誤の判定結果とを示し、
    前記判別部は、前記判定結果が正答である解答に基づいて前記属性を判別する、請求項６に記載の管理システム。
14. 前記判別部は、さらに、前記判定結果が誤答である解答に基づいて前記属性を判別し、
    前記管理部は、さらに、前記判定結果が誤答である解答に基づいて判別された属性と前記学力テストとを関連付けた誤答情報を管理する、請求項１３に記載の管理システム。
15. コンピューターが学力テストの解答を示す解答情報を取得するステップと、
    前記コンピューターが前記解答情報に基づいて学習内容の属性を判別するステップと、
    前記コンピューターが前記学力テストと前記属性とを関連付けて管理するステップと、を備える管理方法。

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