JP6416425B1 - 問題分析システム、方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】試験問題を客観的に分析することを可能にする技術を提供する。【解決手段】問題分析システムは、試験問題のテキストデータと、所定の主体を示す用語のデータと、試験問題の分野に関連する用語のデータとを保持する記憶部と、テキストデータを解析して試験問題に含まれる単語を抽出する解析部と、抽出された試験問題に含まれる単語と、所定の主体を示す用語とを照合することにより、試験問題が知識問題か事例問題かを判別する問題種別分類部と、抽出された試験問題に含まれる単語と、試験問題の分野に関連する用語とを照合することにより、試験問題が属する分野を特定する分野分類部と、を有する。【選択図】図１

Description

本発明は、試験問題を分析する技術に関する。

国家試験等の資格試験の受験指導を行う予備校などでは、本試験に出題された問題（過去問）を分析し、出題傾向を把握し、受講生の指導や模擬試験の問題作成などに役立てている。予備校講師は、過去問を手作業で分野毎に分類し、分類結果から、各分野の出題頻度や出題周期、更に問題の難易度などの過去の出題傾向を抽出し、過去の出題傾向から次回の本試験で出題される分野や問題を予測するということを行っている。

この過去問の分析は多大な手間のかかる作業である。また、予備校講師など分析を行う人が変われば判断の変化することがあり客観性を保ちにくい。そのため、コンピュータシステムにより過去問等の試験問題を客観的に分析することが望まれる。

特許文献１には、試験対策コンテンツを提供する技術が開示されている。具体的には、受講者に試験対策コンテンツを提示するとき、その提示した試験対策コンテンツと同一または類似する問題が過去の試験において出題されたか否かを受講者に照会して回答を取得し、回答を換算したポイントに基づき本試験の出題予測を行う技術が開示されている。

特開２０１１−１９１４５６号公報

特許文献１の技術は、受講者の回答を利用するので、分析結果が受講者の知識や能力に依存する主観的なものとなる可能性がある。例えば、毎年行われる試験の場合、毎年の受験者が同じではないので、試験毎に異なる受講者の回答を利用して分析を行うこととなる。

本発明の目的は、試験問題を客観的に分析することを可能にする技術を提供することである。

ひとつの態様による問題分析システムは、試験問題のテキストデータと、所定の主体を示す用語のデータと、試験問題の分野に関連する用語のデータとを保持する記憶部と、テキストデータを解析して試験問題に含まれる単語を抽出する解析部と、抽出された試験問題に含まれる単語と、所定の主体を示す用語とを照合することにより、試験問題が知識問題か事例問題かを判別する問題種別分類部と、抽出された試験問題に含まれる単語と、試験問題の分野に関連する用語とを照合することにより、試験問題が属する分野を特定する分野分類部と、を有する。

本発明によれば試験問題を客観的に分析することができる。

本実施形態による問題分析システムの処理構成を示すブロック図である。 本実施形態による問題分析システムのハードウェア構成を示すブロック図である。 本実施形態による問題分析システムが実行する全体処理のフローチャートである。 本実施形態による問題分析システムが実行する問題種別分類処理のフローチャートである。 本実施形態による問題分析システムが実行する分野分類処理のフローチャートである。 本実施形態による分野情報の一例を示す図である。 本実施形態による問題分析システムが実行する事例問題難易度特定処理のフローチャートである。 本実施形態による問題分析システムが実行する知識問題難易度特定処理のフローチャートである。 本実施形態による問題分析システムが算出する各分野の知識問題および事例問題の出題数の遷移を示す表である。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。

本実施形態では、過去問などの試験問題を分析するコンピュータシステムを例示する。問題が出題されうる範囲は複数の分野に分類される。例えば国家試験等の資格試験の多くは毎年行われる。資格試験の多くは複数の分野から問題が出題される。各年度の試験にて、どの分野から何問の問題が出題されるかは試験が行われる毎に変化する。なお、ここでいう分野は問題文を分類できるものであればよく、どのような分類方法を用いるか、どのような分野を設けるかは試験の種類を考慮して適切に選択すればよい。試験問題は問題文により記述される。例えば宅地建物取引士資格試験のような法律に関連する試験などの試験問題には事例問題と知識問題とがある。事例問題は、具体的な事例に対して答えさせる問題である。知識問題は、特定の事項に関する知識を答えさせる問題である。

本実施形態による問題分析システムは、試験問題を分野毎に分類するとともに事例問題と知識問題に分類し、またその難易度を特定する。分析結果は、受験指導を行う予備校などで受講生の指導や模擬試験の問題作成などに利用することができる。

図１は、本実施形態による問題分析システムの処理構成を示すブロック図である。図１を参照すると、問題分析システム１０は、記憶部１１、解析部１２、問題種別分類部１３、分野分類部１４、事例問題難易度特定部１５、および知識問題難易度特定部１６を有している。

記憶部１１は、以下のように問題分析システム１０にて用いられる各種データを保持する。記憶部１１は、複数の試験問題のテキストデータを保持する。例えば、ある法律に関する資格試験の数年分の過去問のテキストデータが記憶部１１に格納されている。ただし、試験問題は、本試験に出題しうる問題であれば特に限定されない。例えば、本試験で実際に出題された過去問だけでなく、過去の模擬試験で出題された問題、出題されたことがない予想問題の問題、などを試験問題としてもよい。また、記憶部１１は、問題分析システム１０が処理を実行するのに利用するデータも保持する。記憶部１１が保持する、問題分析システム１０が処理の実行に利用するデータは、当該データを用いた処理とともに後述する。また、記憶部１１は、予め用意されたデータだけでなく問題分析システム１０が処理を実行することで生成したデータも保持してよい。

解析部１２は、記憶部１１に保持されている試験問題のテキストデータを解析し、試験問題に登場する単語を抽出する。解析部１２が用いるテキスト解析の手法は特に限定されない。

問題種別分類部１３は、事例問題に登場する所定の主体を示す単語（以下「事例主体用語」という）を予め定めてそのデータを記憶部１１に格納しておき、各試験問題について、解析部１２が抽出したその試験問題に含まれている単語と、事例主体用語とを照合することにより、その試験問題を知識問題か事例問題かの分類を行う。事例問題には人物や法人等の主体が登場するので、試験問題の問題文に登場する主体から、その試験問題が事例問題か知識問題かを推定することができる。法律に関する試験に登場する典型的な主体として、甲、乙、丙、丁、Ａ社、Ｂ社、Ｃ社、Ｄ社などがある。問題種別分類部１３は事例主体用語を予め定めておき、その予め定めた事例主体用語が試験問題の問題文に登場するか否か判定する。事例主体用語が登場した試験問題は事例問題とし、登場しない試験問題は知識問題とする。例えば、「甲」と「乙」が登場する試験問題は事例問題であると推定する。試験問題を問題種別に分類する処理の詳細は後述する。

分野分類部１４は、各試験問題に単語として登場する所定の用語に基づいて、その試験問題を複数の分野に分類する。上述したように、試験問題は複数の分野から出題される。各分野において、その分野の知識（例えば法律知識）は所定の単語（例えば法律用語）を用いて記述される。その点に着目すれば、試験問題に登場する単語に基づいて試験問題の分野を推定することができる。分野分類部１４は各分野の試験問題に登場する用語（以下「分野関連用語」という）を予め定め、分野関連用語のデータを記憶部１１に格納しておき、試験問題に登場する単語と、各分野の分野関連用語とを照合することにより、試験問題を分野毎に分類する。どの分野の分野関連用語が試験問題に登場するかを調査すれば、登場した分野関連用語から試験問題がどの分野から出題されたかを特定することができる。この試験問題を分野に分類する処理の詳細は後述する。

以上説明したように、本実施形態によれば、試験問題をテキスト解析して、その試験問題が知識問題か事例問題かの問題種別と、その試験問題の分野とを特定するので、客観的な分析による試験問題の分類が可能である。

事例問題難易度特定部１５は、問題種別分類部１３により分類された事例問題について、その試験問題に登場する主体の数に基づいて、その試験問題の難易度を特定する。登場する主体の数に基づいて事例問題の難易度を特定するので、客観的な分析により事例問題を難易度で分類することができる。事例問題は、登場する主体が多いほど複雑化し、難易度が上がる傾向にあるという特徴がある。その特徴に着目して事例問題の難易度を客観的に分類している。事例問題の難易度を特定する処理の詳細は後述する。

知識問題難易度特定部１６は、問題種別分類部１３により分類された知識問題について、その試験問題の長さに基づいて、試験問題の難易度を特定する。問題文の長さに基づいて知識問題の難易度を特定するので、客観的な分析により知識問題を難易度で分類することができる。試験問題は、問題文が長くなると難易度が上がる傾向にあり、特に、知識問題は、問題文が長くなると記述すべき事項が増えて難易度が上がる傾向にあるという特徴がある。その特徴に着目して知識問題の難易度を客観的に分類している。試験問題の長さとして、例えば、試験問題に含まれる単語数を用いてもよいし、文字数を用いてもよい。知識問題の難易度を特定する処理の詳細は後述する。

図２は、本実施形態による問題分析システムのハードウェア構成を示すブロック図である。図２を参照すると、問題分析システム１０は、プロセッサ２１、メインメモリ２２、記憶装置２３、入力装置２４、および表示装置２５がバス２６を介いて相互に接続されたコンピュータにより構成されている。

記憶装置２３は、書込みおよび読み出しが可能にデータを記憶するものであって、この記憶装置２３によって、図１に示した記憶部１１が実現される。プロセッサ２１は、記憶装置２３に記憶されたデータをメインメモリ２２に読み出し、メインメモリ２２を利用してソフトウェアプログラムの処理を実行するプロセッサである。プロセッサ２１によって、図１に示した解析部１２、問題種別分類部１３、分野分類部１４、事例問題難易度特定部１５、および知識問題難易度特定部１６が実現される。入力装置２４は、キーボードやマウスなどオペレータによる操作入力による情報を受け付ける装置であり、入力された情報はプロセッサ２１にてソフトウェア処理に利用される。例えば、試験問題のテキストデータは入力装置２４を介して記憶装置２３に入力される。表示装置２５は、プロセッサ２１によるソフトウェア処理に伴って画像やテキストの情報をディスプレイ画面に表示する装置である。

例えば、表示装置２５は、問題種別分類部１３および分野分類部１４の分類結果に基づいて、分野毎の知識問題と事例問題の出題数または出題比率の少なくとも一方を表示する。分野毎に知識問題と事例問題の出題数や比率が表示できるので、予備校講師はそれを参考に指導したり、次の本試験を予測したりすることができる。

図３は、本実施形態による問題分析システムが実行する全体処理のフローチャートである。

図３を参照すると、問題分析システム１０は、解析部１２により、記憶部１１に格納されている試験問題のテキスト解析を行い、試験問題に登場する単語を抽出する（ステップ１０１）。例えば、試験問題のテキストデータに対して形態素解析を行い、形態素そのものあるいは複数の形態素を複合したものを単語とすればよい。形態素の複合は、一般的な辞書や専門的な辞書に基づく意味を考慮して行えばよい。

次に、問題分析システム１０は、問題種別分類部１３により、問題種別分類処理を実行する（ステップ１０２）。問題種別分類処理は、各試験問題について、その試験問題に事例主体用語が含まれているか否かに基づいて、その試験問題を知識問題と事例問題に分類する処理である。問題種別分類処理の詳細は後述する。

次に、問題分析システム１０は、分野分類部１４により、分野分類処理を実行する（ステップ１０３）。分野分類処理は、各試験問題について、その試験問題に単語として登場する所定の用語（分野関連用語）に基づいて、試験問題を複数の分野に分類する処理である。分野分類処理の詳細は後述する。

次に、問題分析システム１０は、事例問題難易度特定部１５により、事例問題難易度特定処理を実行する（ステップ１０４）。事例問題難易度特定処理は、事例問題について、その試験問題に登場する主体の数に基づいて、試験問題の難易度を特定する処理である。ここでいう主体は、一例として、問題種別分類処理において事例主体用語で示される主体と同じものである。ただし、必ずしも事例問題難易度特定処理において問題種別分類処理における主体と全く同じものを用いなくてもよい。事例問題難易度特定処理の詳細は後述する。

次に、問題分析システム１０は、知識問題難易度特定部１６により、知識問題難易度特定処理を実行する（ステップ１０５）。知識問題難易度特定処理は、知識問題について、その試験問題の長さに基づいて、その試験問題の難易度を特定する処理である。

次に、問題分析システム１０は、試験問題の分析結果を表示する（ステップ１０６）。例えば、試験結果として分野毎に事例問題および知識問題のそれぞれについて難易度毎に出題件数を表示することができる。また、分野毎に事例問題と知識問題の出題比率を表示することができる。分析結果の表示形式としては表形式で表示してもよいしグラフ形式で表示してもよい。表形式とグラフ形式を切り替え可能であってもよい。

図４は、本実施形態による問題分析システムが実行する問題種別分類処理のフローチャートである。問題種別分類部１３は、図４に示す処理を、記憶部１１に格納されている全ての試験問題の各々に対して実行する。

図４を参照すると、問題種別分類部１３は、解析部１２により試験問題から抽出された単語に、所定の事例主体用語が含まれているか否か判定する（ステップ２０１）。解析部１２により試験問題から抽出された単語に事例主体用語が含まれていれば、問題種別分類部１３は、当該試験問題を事例問題に分類する（ステップ２０２）。解析部１２により試験問題から抽出された単語に事例主体用語が含まれていなければ、問題種別分類部１３は、当該試験問題を知識問題に分類する（ステップ２０３）。

その際、例えば、問題種別分類部１３は、複数の事例主体用語を予め定めておき、試験問題に事例主体用語が１つでも含まれていれば、当該試験問題を事例問題に分類する。事例主体用語が試験問題に１つも含まれていなければ、当該試験問題を知識問題に分類する。

図５は、本実施形態による問題分析システムが実行する分野分類処理のフローチャートである。分野分類部１４は、図５に示す処理を、記憶部１１に格納されている全ての試験問題の各々に対して実行する。

予め、分野分類処理に用いる情報として各分野に関連する用語を列挙した分野用語情報が設定されている。例えば分野用語情報３０は予め記憶部１１に格納されていてもよい。図６は、本実施形態による分野用語情報の一例を示す図である。分野用語情報３０には、分野３１毎に、その分野に関連する用語の個数を示す用語数３２と、その分野に関連する用語である分野関連用語３３とが記録されている。

例えば、分野Ａにはａｂｂ、ａｃｃ、ａｄｄ、ａｅｅという４個の分野関連用語３３が設定されている。同様に、分野Ｂにはｂｃｃ、ｂｄｄ、ｂｅｅ、ｂｆｆ、ｂｇｇ、ｂｈｈ、ｂｉｉという７個の分野関連用語３３が設定されている。

図５を参照すると、分野分類部１４は、試験問題に登場する単語と分野用語情報３０にて各分野に対応づけられた用語とを照合する（ステップ３０１）。例えば、分野用語情報３０にて各分野に対応づけられた分野関連用語３３のうちどの分野関連用語３３が試験問題に含まれており、どの分野関連用語３３が試験問題に含まれていないかを調査する。

次に、分野分類部１４は、ステップ３０１の照合結果に基づいて、当該試験問題が各分野の問題である可能性がどの程度であるかについての指標として分野スコアを算出する（ステップ３０２）。一例として、分野Ｘの分野スコアは式（１）により算出される。

分野Ｘの分野スコアＳ_Ｘ＝（ＳＴ／Ｎ_Ｘ）×Ｎ_ｍ ・・・（１）
ここでＳＴは一定値であり、全分野に共通する値が用いられる。Ｎｘは分野Ｘに設定されている全体の分野関連用語３３の個数すなわち用語数３２である。Ｎｍは、当該試験問題に含まれている分野関連用語３３の個数である。

各分野間でトータルのスコアが一定となるように、一定値ＳＴを当該分野Ｘの用語数Ｎｘで割った値を個々の分野関連用語３３のスコアとして各分野関連用語３３に均等に分配し、試験問題に含まれている分野関連用語３３のスコアを積算した値が当該試験問題の当該分野Ｘに対する分野スコアとなる。例えば、試験問題に分野Ａに関連するａｂｂおよびａｃｃという２つの分野関連用語３３が含まれていた場合、当該試験問題の分野Ａに対する分野スコアＳ_Ａは、ＳＡ＝（ＳＴ／４）×２＝ＳＴ／２となる。

次に、分野分類部１４は、ステップ３０２で算出した各分野の分野スコアを基に、最も高い分野スコアが得られた分野を当該試験問題が該当する分野であると判定する（ステップ３０３）。

図７は、本実施形態による問題分析システムが実行する事例問題難易度特定処理のフローチャートである。事例問題難易度特定処理は各事例問題の難易度を特定する処理である。ここでは事例問題の難易度は、難しい問題である難問と、易しい問題である易問という２段階で表されるものとする。事例問題難易度特定部１５は、図７に示す処理を、記憶部１１に格納されている試験問題のうち、問題種別分類処理にて事例問題と判定された試験問題の各々に対して実行する。

ここでは試験問題は法律に関する試験の問題であり、試験問題には「代理」に関する分野があるものとする。代理は民法に規定された制度である。代理は代理人が本人のために法律行為を行うものなので、代理の分野に属する試験問題は他分野の試験問題と比べて問題文に登場する主体が多くなる傾向がある。

図７を参照すると、事例問題難易度特定部１５は、当該事例問題が民法の代理に関する分野に属するものであるか否か判定する（ステップ４０１）。

当該事例問題が代理に関する分野に属するものであれば、事例問題難易度特定部１５は、次に、その試験問題に登場する主体の数が４以上であるか否か判定する（ステップ４０２）。主体の数が４以上であれば、事例問題難易度特定部１５は、当該事例問題を難問とする（ステップ４０３）。主体の数が３以下であれば、事例問題難易度特定部１５は、当該事例問題を易問とする（ステップ４０４）。

ステップ４０１の判定で当該事例問題が他の分野に属するものであれば、事例問題難易度特定部１５は、次に、その試験問題に登場する主体の数が３以上であるか否か判定する（ステップ４０５）。主体の数が３以上であれば、事例問題難易度特定部１５は、当該事例問題を難問とする（ステップ４０３）。主体の数が２以下であれば、事例問題難易度特定部１５は、当該事例問題を易問とする（ステップ４０４）。

ここに示したように、本実施形態では、事例問題難易度特定部１５は、難問と易問という２段階の難易度ランクを定義し、主体の数が３以上の試験問題を難問とし、主体の数が２以下の試験問題を易問とする。登場する主体の数が３以上か２以下かにより難問か易問かを特定するので、客観的な分析により事例問題を難問と易問に分類することができる。

また、本実施形態では更に、事例問題難易度特定部１５は、試験問題が代理に関する分野に属する場合には、主体の数が４以上の試験問題は難問とし、主体の数が３以下の試験問題は易問とする。代理に関する事例問題では、本人と代理人が登場するため、他の分野の事例問題に比べて登場する主体が１人増える傾向にあるという特徴がある。その特徴を利用し、民法代理の事例問題の難易度を他の分野の事例問題の難易度とのつり合わせようというものである。代理の分野においては、試験問題に登場する主体の数が４以上か３以下かによる難問か易問かを特定するので、客観的分析により民法代理の事例問題を難問と易問に分類することができる。

図８は、本実施形態による問題分析システムが実行する知識問題難易度特定処理のフローチャートである。知識問題難易度特定処理は各知識問題の難易度を特定する処理である。ここでは知識問題の難易度は、難しい問題である難問と、易しい問題である易問という２段階で表されるものとする。知識問題難易度特定部１５は、図７に示す処理を、記憶部１１に格納されている試験問題のうち、問題種別分類処理にて知識問題と判定された試験問題の各々に対して実行する。

図８を参照すると、知識問題難易度特定部１６は、当該試験問題の問題文の長さが所定の閾値以上であるか否か判定する（ステップ５０１）。ここでは問題文の長さは問題文に含まれる単語の個数で表されているものとする。そこで、知識問題難易度特定部１６は、解析部１２が当該試験問題から抽出した単語の個数を算出し、その個数を閾値と比較する。なお、試験の種類により平均的な試験問題の長さが異なるので、試験問題の長さにより難易度を判定するための閾値は、試験の種類を考慮して適切に選択すればよい。

問題文の長さが閾値以上であったら、知識問題難易度特定部１６は、当該試験問題を難問とする（ステップ５０２）。一方、問題文の長さが閾値以上でなかったら、知識問題難易度特定部１６は、当該試験問題を易問とする（ステップ５０３）。

図９は、本実施形態による問題分析システムが算出する各分野の知識問題および事例問題の出題数の遷移を示す表である。本実施形態では、試験は、例えば毎年１回あるいは毎年２回とかいったように定期的に繰り返し実施される試験であるとする。記憶部１１には、試験問題のテキストデータの他に、当該試験問題がどの試験時に出題されたかを示す試験時情報を更に保持している。表示装置２５には、試験時毎に、分野毎の知識問題と事例問題の出題数または出題比率の少なくとも一方が表示される。試験時毎の各分野の知識問題と事例問題の出題数や比率が表示されるので、予備校講師はそれを参考に指導したり、次の本試験を予測したりすることができる。図９の例では、知識問題と事例問題の出題数が表示されている。

図９において数値とその後ろの括弧内の数値とで示されたセルでは、最初の数値が、年度、分野、および問題種別で特定されるセルに分類された試験問題の出題数を示し、括弧内の数値が、その試験問題のうち難問の出題数を示している。例えば、２０１０年度の分野Ａの事例問題のセルには「５（３）」と記載されている。これは２０１０年度の試験では分野Ａの事例問題が５問出題され、そのうち３問が難問であったことが示されている。また、２０１０年度の分野Ａの知識問題のセルには「１０（２）」と記載されている。これは同じ２０１０年度の試験で分野Ａの知識問題が１０問出題され、そのうち２問が難問であったことを示している。２０１０年度の分野Ｂの事例問題のセルには「０（０）」と記載されている。これは２０１０年度の試験で分野Ｂの事例問題が１問も出題されなかったことを示している。

上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の範囲を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。

なお、本実施形態では、知識問題の難易度をその試験問題の長さに基づいて特定する例を示したが、これに限定されることはない。

他の例として、知識問題難易度特定部１６は、当該知識問題の試験問題に登場する単語の個数に基づいて、その試験問題の難易度を特定することにしてもよい。解析部１２にて、試験問題に登場する単語を抽出しているので、抽出された単語の個数を用いて処理を行うことができ、処理を簡略化することができる。

更に他の例として、分野用語情報３０として分野とその分野に関連する用語とが予め対応づけられており、分野分類部１４は、試験問題に登場する単語と分野用語情報３０にて分野に対応づけられた用語とを照合することにより、試験問題が該当する分野を特定し、知識問題難易度特定部１６は、知識問題について、試験問題に登場する単語と分野用語情報にてその試験問題が該当する分野に対応づけられた用語とを照合することにより、試験問題の難易度を特定することとしてもよい。
分野分類部１４では、専門用語等など当該分野の知識として重要な用語が登場するかどうかで試験問題を当該分野に分類するかどうか判断することができる。そのような該当する分野における重要な用語が多く登場すれば、その試験問題の難易度は高くなるという傾向が考えられる。そのような傾向の特徴に着目し、その特徴を利用することで、試験問題の難易度を良好に判定することが可能となる。また、分野分類部１４にて、予め定められた用語に該当する単語を特定しているので、特定された単語の個数を用いて処理を行うことができ、処理を簡略化することができる。

また、本実施形態では図７と図８に示したように事例問題と知識問題の難易度がどちらも２段階で表される例を示したが、これに限定されることはない。難易度が３段階以上で表されるものであってもよい。また、事例問題の難易度と知識問題の難易度が同じ段階数で表されるものでなくてもよい。例えば、事例問題の難易度が４段階で表され、知識問題の難易度が２段階で表されてもよい。また、事例問題と知識問題の双方の難易度を特定しなくてもよい。例えば、事例問題のみ難易度を特定し、知識問題については難易度を設けなくてもよい。

１０…問題分析システム、１１…記憶部、１２…解析部、１３…問題種別分類部、１４…分野分類部、１５…事例問題難易度特定部、１５…知識問題難易度特定部、１６…知識問題難易度特定部、２１…プロセッサ、２２…メインメモリ、２３…記憶装置、２４…入力装置、２５…表示装置、２６…バス、３０…分野用語情報、３１…分野、３２…用語数、３３…分野関連用語

Claims (8)

1. 試験問題のテキストデータと、所定の主体を示す用語のデータと、試験問題の分野に関連する用語のデータとを保持する記憶部と、
   前記テキストデータを解析して前記試験問題に含まれる単語を抽出する解析部と、
   抽出された前記試験問題に含まれる前記単語と、前記所定の主体を示す用語とを照合することにより、前記試験問題が知識問題か事例問題かを判別する問題種別分類部と、
   抽出された前記試験問題に含まれる前記単語と、前記試験問題の分野に関連する用語とを照合することにより、前記試験問題が属する分野を特定する分野分類部と、
   前記事例問題について、前記試験問題に登場する前記主体の数に基づいて、前記試験問題の難易度を特定する事例問題難易度特定部と、
   を有し、
   前記分野分類部が特定する分野には代理という分野と代理以外の分野とが含まれており、
   前記事例問題難易度特定部は、前記分野分類部にて前記代理に属すると特定された事例問題については、前記分野分類部にて前記代理以外の分野に属すると特定された事例問題の難易度の判定に用いる主体の数の閾値に１を加えた値を主体の数の閾値として用いることにより、前記代理の事例問題の難易度と前記代理以外の分野の事例問題の難易度とをつり合わせる、
   問題分析システム。
2. 少なくとも前記事例問題について前記分野毎の所定の難易度の出題数を前記分野間で比較可能な画面を表示する提示部を更に有する、
   請求項１に記載の問題分析システム。
3. 前記事例問題難易度特定部は、難問と易問という２段階の難易度を定義し、前記試験問題が前記代理以外の分野に属する場合には前記主体の数が３以上の試験問題を難問とし前記主体の数が２以下の試験問題を易問とし、前記試験問題が前記代理に属する場合には前記主体の数が４以上の試験問題を難問とし前記主体の数が３以下の試験問題を易問とする、
   請求項１または２に記載の問題分析システム。
4. 前記知識問題について、前記試験問題の長さに基づいて、前記試験問題の難易度を特定する知識問題難易度特定部を更に有する、
   請求項１〜３のいずれか１項に記載の問題分析システム。
5. 前記知識問題について、前記試験問題に登場する単語の個数に基づいて前記試験問題の難易度を特定する知識問題難易度特定部を更に有する、
   請求項１〜３のいずれか１項に記載の問題分析システム。
6. 分野用語情報として分野と該分野に関連する用語とが予め対応づけられており、
   前記分野分類部は、前記試験問題に登場する単語と前記分野用語情報にて分野に対応づけられた用語とを照合することにより、前記試験問題が該当する分野を特定し、
   前記知識問題について、前記試験問題に登場する単語と前記分野用語情報にて当該試験問題が該当する分野に対応づけられた用語とを照合することにより、前記試験問題の難易度を特定する知識問題難易度特定部を更に有する、
   請求項１〜３のいずれか１項に記載の問題分析システム。
7. 試験問題のテキストデータを解析して前記試験問題に含まれる単語を抽出し、
   抽出された前記試験問題に含まれる前記単語と、所定の主体を示す用語とを照合することにより、前記試験問題が知識問題か事例問題かを判別し、
   抽出された前記試験問題に含まれる前記単語と、試験問題の分野に関連する用語とを照合することにより、前記試験問題が属する分野を特定し、
   前記事例問題について、前記試験問題に登場する前記主体の数に基づいて、前記試験問題の難易度を特定する、
   ことをコンピュータが実行する問題分析方法において、
   特定する分野には代理という分野と代理以外の分野とが含まれており、
   前記代理に属すると特定された事例問題については、前記代理以外の分野に属すると特定された事例問題の難易度の判定に用いる主体の数の閾値に１を加えた値を主体の数の閾値として用いることにより、前記代理の事例問題の難易度と前記代理以外の分野の事例問題の難易度とをつり合わせることを特徴とする、
   問題分析方法。
8. 試験問題のテキストデータを解析して前記試験問題に含まれる単語を抽出し、
   抽出された前記試験問題に含まれる前記単語と、所定の主体を示す用語とを照合することにより、前記試験問題が知識問題か事例問題かを判別し、
   抽出された前記試験問題に含まれる前記単語と、試験問題の分野に関連する用語とを照合することにより、前記試験問題が属する分野を特定し、
   前記事例問題について、前記試験問題に登場する前記主体の数に基づいて、前記試験問題の難易度を特定する、
   ことをコンピュータに実行させるための問題分析プログラムにおいて、
   特定する分野には代理という分野と代理以外の分野とが含まれており、
   前記代理に属すると特定された事例問題については、前記代理以外の分野に属すると特定された事例問題の難易度の判定に用いる主体の数の閾値に１を加えた値を主体の数の閾値として用いることにより、前記代理の事例問題の難易度と前記代理以外の分野の事例問題の難易度とをつり合わせることを特徴とする、
   問題分析プログラム。

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