JP6489723B1 - Learning support apparatus, method, and computer program - Google Patents
Learning support apparatus, method, and computer program Download PDFInfo
- Publication number
- JP6489723B1 JP6489723B1 JP2018123933A JP2018123933A JP6489723B1 JP 6489723 B1 JP6489723 B1 JP 6489723B1 JP 2018123933 A JP2018123933 A JP 2018123933A JP 2018123933 A JP2018123933 A JP 2018123933A JP 6489723 B1 JP6489723 B1 JP 6489723B1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- learner
- learning
- quality
- information storage
- storage means
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 21
- 238000004590 computer program Methods 0.000 title claims description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 48
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 13
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000008450 motivation Effects 0.000 description 2
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Electrically Operated Instructional Devices (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
【課題】学習者が設定した目標を達成するために必要な勉強の量と質を学習者に提示する技術を提供する。【解決手段】学習者の学習を支援する装置1であって、学習者に対して出題される問題情報と、問題ごとの難易度を記憶する問題情報記憶手段11と、学習者ごとに、問題情報記憶手段に記憶されている問題のうち、学習者が学習した問題を特定する問題特定情報と、その問題の学習時期と、学習者が正答したか否かを履歴情報として記憶する履歴情報記憶手段14と、履歴情報記憶手段に記憶された履歴情報を参照して、学習者が学習した問題の難易度と学習に取り組んだ問題数及び学習者の正答率又は、学習者が正解した問題数とその問題の難易度に基づいて表される学習の質を算出して出力する解析処理手段18とを有する。【選択図】図1PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a technology for presenting to a learner the amount and quality of study necessary to achieve a goal set by the learner. SOLUTION: An apparatus 1 for supporting learning of a learner, and problem information storing means 11 for storing question information given to a learner and difficulty level for each question, problem for each learner Among the problems stored in the information storage means, problem identification information identifying the problem learned by the learner, the learning time of the problem, and history information storage for storing as the history information whether the learner answered correctly or not The difficulty of the problem learned by the learner with reference to the means 14 and the history information stored in the history information storage means, the number of problems and the correct answer rate of the learner working on the learning, or the number of problems correct for the learner And analysis processing means 18 for calculating and outputting the quality of learning represented on the basis of the degree of difficulty of the problem. [Selected figure] Figure 1
Description
本発明は、学習者が設定した目標を達成するために必要な勉強の量と質を学習者に提示する技術に関する。 The present invention relates to a technique for presenting to a learner the amount and quality of study necessary to achieve a goal set by the learner.
従来、学習教材では、発展問題、標準問題、基本問題といった根拠のない漠然とした基準に基づいた問題集などがある。また、様々なICT教材も提供されているが、上記の問題集と同様に、発展問題、標準問題、基本問題といった根拠のない漠然とした枠組みの教材コンテンツが多くある。そして学習者のアカウント同士を数量や時間で比較して単純にランキングを出して、勝ち負けを集計結果として表示する程度のものが多くある。 Conventionally, in learning materials, there are collection of questions based on vague criteria without base such as developmental problems, standard problems and basic problems. Also, various ICT materials are provided, but as with the above problem collection, there are a lot of teaching material contents of vague frameworks without grounds such as development problems, standard problems and basic problems. There are many cases in which the learners' accounts are compared with each other in terms of quantity and time, and rankings are simply presented, and the wins and losses are displayed as a total result.
この点、例えば特許文献1では、問題、前記問題の正答、当該問題の困難度、および当該問題を学習者に指導する際に用いる指導情報を格納する問題蓄積手段と、前記問題蓄積手段に格納された問題を前記学習者に順次提示する問題提示手段と、前記問題提示手段で提示されている問題に対し、前記学習者が入力した解答を受け付ける解答受付手段と、前記解答受付手段で受け付けた解答と、前記問題蓄積手段に格納されている前記提示されている問題の正答とを比較し、正誤結果を取得する正誤結果取得手段と、前記問題提示手段で順次提示される問題について、正誤結果取得手段で取得された正誤結果と、当該正誤結果に対応する問題に対応付けて前記問題蓄積手段に格納されている困難度とを関連付けた解答結果を時系列に格納する解答結果格納手段と、前記解答結果格納手段に格納されている時系列の解答結果に基づいて、前記提示されている問題の指導が必要か否かを判断する指導判断手段と、前記指導判断手段にて指導が必要と判断された場合に、前記問題蓄積手段において、前記提示されている問題に対応付けて格納されている指導情報を前記学習者に提示する指導実施手段と、を備えた学習支援装置が提案されている。
In this point, for example, in
しかしながら、従来は、問題量は単に消化した問題数として集積され、成果率も学習者個人としては、ある一定の意味を持っていたが、異なる学習者同士を比較しても、それぞれ異なる問題に取り組んでいけるため、その比較は意味を成さなくなっていた。 However, conventionally, the problem amount is accumulated as the number of problems simply digested, and the achievement rate has a certain meaning as a learner individual, but even if different learners are compared, it is different The comparison was meaningless because we could work on it.
そこで、本発明は、学習の質を把握することが可能となり、これに応じた学習の計画や学習者へのモチベーションを高める仕組みを提供することを目的とする。 Therefore, it is an object of the present invention to provide a mechanism that makes it possible to grasp the quality of learning, and to increase the learning plan and motivation to learners according to this.
上記目的を達成するため、本発明の一の観点に係る学習支援装置は、学習者の学習を支援する装置であって、上記学習者に対して出題される問題情報と、当該問題ごとの難易度を記憶する問題情報記憶手段と、学習者ごとに、上記問題情報記憶手段に記憶されている問題のうち、当該学習者が学習した問題を特定する問題特定情報と、その問題の学習時期と、学習者が正答したか否かを履歴情報として記憶する履歴情報記憶手段と、上記履歴情報記憶手段に記憶された履歴情報を参照して、上記学習者が学習した問題の難易度と学習に取り組んだ問題数及び当該学習者の正答率又は、上記学習者が正解した問題数とその問題の難易度に基づいて表される学習の質を算出して出力する分析処理手段と、を有することを特徴とする。 In order to achieve the above object, a learning support apparatus according to one aspect of the present invention is an apparatus for supporting a learner's learning, and includes problem information to be asked of the learner and difficulty of each problem Problem information storage means for storing the degree, problem identification information for identifying the problem learned by the learner among the problems stored in the problem information storage means for each learner, the learning time of the problem, Refers to history information storage means for storing as history information whether the learner has made a correct answer, and the history information stored in the history information storage means to learn the degree of difficulty of the problem learned by the learner Analysis processing means for calculating and outputting the quality of learning represented on the basis of the number of problems dealt with and the correct answer rate of the learner or the number of problems answered correctly by the learner and the difficulty of the problem It is characterized by
上記学習者の個人情報に関連付けて、進学先や就職先の分野及び職種を記憶することができる学習者情報記憶手段と、上記分析処理手段は、上記学習者情報記憶手段を参照して、上記学習者の希望分野又は希望職種に該当する過去の学習者を成功者として特定し、上記履歴情報記憶手段を参照して、上記成功者の学習の質をさらに算出して出力してもよい。 The learner information storage means capable of storing the field and job type of the destination or place of employment in relation to the personal information of the learner, and the analysis processing means refer to the learner information storage means The past learner corresponding to the desired field or desired job type of the learner may be specified as a successful person, and the learning quality of the successful person may be further calculated and output with reference to the history information storage means.
上記分析処理手段は、上記学習者の学習の質と、上記成功者の学習の質とを、同じ画面上に重畳して表示してもよい。 The analysis processing means may superimpose and display the quality of learning of the learner and the quality of learning of the successful person on the same screen.
上記分析処理手段は、上記学習の時期ごとに学習の質を算出してもよい。 The analysis processing means may calculate the quality of learning at each time of the learning.
上記分析処理手段は、上記学習者の履歴情報に基づいて、将来の学習者の学習の質を予測して出力してもよい。 The analysis processing means may predict and output the quality of learning of a future learner based on the history information of the learner.
上記分析処理手段は、予測した学習者の将来の学習の質と、上記成功者の学習履歴とを重畳して表示してもよい。 The analysis processing means may superimpose and display the predicted quality of future learning of the learner and the learning history of the successful person.
上記分析処理手段は、進学先や就職先の分野、職種ごとの成功者の学習履歴に基づいて、進学先や就職先の分野及び職種ごとの学習の質を算出し、上記学習者の学習の質に基づいて、上記進学先や就職先の分野、職種ごとの成功者の学習の質と比較して、上記学習者に合致する進学先や就職先の分野、職種を特定して出力してもよい。 The above analysis processing means calculates the quality of learning for each field and job type of the destination and the place of employment on the basis of the learning history of the successful person for each job type and the field of the destination and place of employment. Based on the quality, compared with the above-mentioned advance destination, field of work place, and quality of learning of successful people for each job type, identify and output the field or job type of advance destination, work place that matches the above learner It is also good.
上記問題の難易度は、上記問題に対する学習者の正答率に基づいて算定してもよい The difficulty of the above problem may be calculated based on the correct answer rate of the learner to the above problem
本発明の一の観点にかかる学習支援方法は、学習者に対して出題される問題情報と、当該問題ごとの難易度を記憶する問題情報記憶手段を有するコンピュータにより行なわれる方法であって、上記コンピュータが、上記学習者ごとに、上記問題情報記憶手段に記憶されている問題のうち、当該学習者が学習した問題を特定する問題特定情報と、その問題の学習時期と、学習者が正答したか否かを履歴情報として履歴情報記憶手段に記憶する処理と、上記履歴情報記憶手段に記憶された履歴情報を参照して、上記学習者が学習した問題の難易度と学習に取り組んだ問題数及び正答率又は、上記学習者が正解した問題数とその問題の難易度に基づいて表される学習の質を算出して出力する処理を行なうことを特徴とする。 A learning support method according to one aspect of the present invention is a method performed by a computer having problem information to be presented to a learner and problem information storage means for storing the difficulty level for each problem. Among the problems stored in the problem information storage means by the computer, the problem identification information identifying the problem learned by the learner, the learning time of the problem, and the correct answer by the learner The process of storing the history information as the history information in the history information storage means and the history information stored in the history information storage means, the difficulty level of the problem learned by the learner and the number of problems dealt with the learning And processing for calculating and outputting the quality of learning represented on the basis of the correct answer rate or the number of questions correctly answered by the learner and the degree of difficulty of the questions.
上記コンピュータは、上記学習者の個人情報に関連付けて、進学先や就職先の分野及び職種を記憶することができる学習者情報記憶手段を有し、上記学習者情報記憶手段を参照して、上記学習者の希望分野又は希望職種に該当する過去の学習者を成功者として特定し、上記履歴情報記憶手段を参照して、上記成功者の学習の質をさらに算出して出力する処理をさらに行なってもよい。 The computer has a learner information storage means capable of storing the field and job type of the destination or place of employment in relation to the personal information of the learner, and the computer refers to the learner information storage means. The past learner who corresponds to the desired field or desired job type of the learner is specified as a successful person, and the process of further calculating and outputting the quality of learning of the successful person is further performed with reference to the history information storage means. May be
本発明の一の観点にかかるコンピュータは、上記学習者に対して出題される問題情報と、当該問題ごとの難易度を記憶する問題情報記憶手段を有するコンピュータに対して、学習者ごとに、上記問題情報記憶手段に記憶されている問題のうち、当該学習者が学習した問題を特定する問題特定情報と、その問題の学習時期と、学習者が正答したか否かを履歴情報として履歴情報記憶手段に記憶する処理と、上記履歴情報記憶手段に記憶された履歴情報を参照して、上記学習者が学習した問題の難易度と学習に取り組んだ問題数及び正答率又は、上記学習者が正解した問題数とその問題の難易度に基づいて表される学習の質を算出して出力する処理とを行なわせることを特徴とする。 According to one aspect of the present invention, a computer according to one aspect of the present invention is provided for each learner with respect to a computer having question information to be presented to the learner and question information storage means for storing the difficulty level for each question. Among the problems stored in the problem information storage means, problem identification information for identifying the problem learned by the learner, the learning time of the problem, and history information storage as history information as to whether or not the learner answered correctly Refers to the process stored in the means and the history information stored in the history information storage means, the difficulty number of the problem learned by the learner, the number of questions dealt with the learning and the correct answer rate or the learner correct It is characterized in that it performs processing of calculating and outputting the quality of learning represented based on the number of problems and the degree of difficulty of the problems.
上記コンピュータは、上記学習者の個人情報に関連付けて、進学先や就職先の分野及び職種を記憶することができる学習者情報記憶手段を有し、上記学習者情報記憶手段を参照して、上記学習者の希望分野又は希望職種に該当する過去の学習者を成功者として特定し、上記履歴情報記憶手段を参照して、上記成功者の学習の質をさらに算出して出力する処理をさらに行なわせてもよい。 The computer has a learner information storage means capable of storing the field and job type of the destination or place of employment in relation to the personal information of the learner, and the computer refers to the learner information storage means. The past learner who corresponds to the desired field or desired job type of the learner is specified as a successful person, and the process of further calculating and outputting the quality of learning of the successful person is further performed with reference to the history information storage means. You may
また、上記のコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な媒体に記録してもよい。 Also, the above computer program may be recorded on a computer readable medium.
本発明によれば、学習の質を把握することが可能となり、これに応じた学習の計画や学習者へのモチベーションを高めることができる。 According to the present invention, it is possible to grasp the quality of learning, and it is possible to enhance the learning plan and the motivation for the learner according to this.
以下、本発明の実施形態に係る学習支援装置について、図を参照して説明する。
図1に示されるように、本実施形態に係る学習支援装置1は学習者のレベルに応じた学習を支援する装置であって、複数の学習者端末2とインターネット等のネットワークNWを介して通信可能に構成されている。
なお、このほか学習支援装置1とは、図示しない学習者を指導する指導者が利用する指導者端末などとも通信可能に構成されていてもよい。
Hereinafter, a learning support apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
As shown in FIG. 1, the
In addition to the above, the
学習支援装置1は、いわゆるパーソナルコンピュータ等によって実現され、CPU(Central Processing Unit)、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、ハードディスクドライブといったハードウェア資源、CPUが実行するコンピュータプログラム等のソフトウェア資源により、
問題情報記憶部11、学習者情報記憶部12、難易度テーブル13、履歴情報記憶部14、学習情報処理部15、問題情報処理部16、履歴取得情報部17、解析処理部18からなる機能部を構成する。
なお、学習支援装置1はクラウドコンピューティングシステムにより構成されてもよい。
The
Function unit consisting of problem
The
問題情報記憶部11は、学習者が学習する問題に関する情報が記憶された記憶部である。
問題情報記憶部11には、図2に示すように、問題番号(No.)と、問題と、問題の単元と、問題の正解と、難易度を記憶できるようになっている。
この難易度は、例えば、図4の難易度テーブルのように、段階分けされた正答率ごとに設定される。この例では、例えば、正答率が0−10%の問題は難易度「10」、正答率が11−20%の問題は難易度「9」といったように設定されている。問題情報記憶部11の難易度は、最初に学習者のレベルをあらかじめ設定するため、各難易度に偏差値を設定してもよい。これにより、学習を始めるにあたって、その学習者の偏差値から学習者がこれから学習する問題の難易度が設定できるようになる。
The problem
As shown in FIG. 2, the problem
This difficulty level is set, for example, for each correct answer rate divided into stages, as in the difficulty level table of FIG. 4. In this example, for example, a problem with a correct answer rate of 0-10% is set to a difficulty level of "10", and a problem with a correct answer rate of 11-20% is set to a difficulty level of "9". The difficulty level of the problem
ここで、学習者に対して出題される問題は、模試で出題された問題と、所定の出題者によって任意に作成された問題によって構成することもできる。模試の問題は、学習支援装置1が別途備える入力手段から直接入力されたり、ネットワークNWを介して通信可能に構成された端末等から取得されたりしたものである。
Here, the questions given to the learner can be configured by the questions given in the mock exam and the questions arbitrarily created by a given questioner. The problem of the simulation is that the problem is directly input from an input unit separately provided in the
学習者情報記憶部12は、学習者に関する情報を記憶した記憶部である。
この学習者情報記憶部12には例えば、図3に示されるように、学習者ごとに、学習者ID、氏名などの個人情報等ともに、学習者が設定した目標情報、学習者の現在の学習レベルが関連付けて記憶されている。
ここで、学習者の学習レベルは、学習者が受けた模試の偏差値に基づいて設定される。例えば、模試が実施される度に、学習者が受けた模試の種類や実施時期を選択し、当該模試における学習者の偏差値に応じたレベルに設定されるようにしてもよい。
また、目標情報は、学習者が目標とする進学先の学校や、又は将来の職業などである。具体的には、○○大学医学部といった学校での設定や、獣医師のように職業でもよい。
また、学習者情報記憶部12には、学習者の過去の学歴を示す学歴情報、進路情報をさらに含めることができる。進路情報には卒業後に就職した企業や職種などの情報を含んでもよい。
また、学習者が受けた模試の種類や実施時期、学習者の偏差値、目標情報、学歴情報、進路情報など学習者に関する情報は、指導者または学習者が入力することができる。
The learner
For example, as shown in FIG. 3, in the learner
Here, the learning level of the learner is set based on the deviation value of the mock test received by the learner. For example, each time a mock test is performed, the type and timing of the mock test received by the learner may be selected and set to a level according to the deviation value of the learner in the mock test.
The target information is, for example, the school to which the student is to go and the future occupation. Specifically, it may be set at a school such as ○ University Medical School or a profession like a veterinarian.
In addition, the learner
In addition, the instructor or the learner can input information about the learner, such as the type and timing of the mock exam received by the learner, the deviation value of the learner, target information, educational background information, course information, and the like.
難易度設定テーブル13は、問題ごとに、正答率に応じた難易度を設定するための基準となるテーブルである。
この難易度設定テーブル13には、例えば、図4に示されるように、段階分けされた正答率ごとに難易度が設定されている。図4の例では、例えば、正答率が0−10%の問題は難易度「10」、正答率が11−20%の問題は難易度「9」といったように設定されている。これにより、問題ごとの難易度10段階と、学習者の偏差値に基づく学習レベル10段階を照らし合わせ、学習をする際に、学習者が自分のレベルにあった問題かどうかを容易に見極めることができる。
また、難易度設定テーブルには、最初に学習者のレベルをあらかじめ設定するため、各難易度に偏差値が設定されている。これにより、学習を始めるにあたって、その学習者の偏差値から学習者がこれから学習する問題の難易度が設定できるようになっている。
The difficulty level setting table 13 is a table serving as a reference for setting the difficulty level according to the correct answer rate for each question.
For example, as shown in FIG. 4, in the difficulty level setting table 13, the difficulty level is set for each correct answer rate divided into stages. In the example of FIG. 4, for example, the problem with the correct answer rate of 0-10% is set to the difficulty level “10”, and the problem with the correct answer rate of 11% to 20% is the difficulty level “9”. In this way, it is possible to easily determine whether the problem was at the student's level when learning by comparing the 10 levels of difficulty for each question and the 10 levels of learning level based on the deviation value of the learner. Can.
Further, in the difficulty level setting table, deviation values are set for the respective difficulty levels in order to first set the level of the learner in advance. By this, when starting learning, it is possible to set the degree of difficulty of the problem to be learned by the learner from the deviation value of the learner.
正答率は、所定の時期にどのような正答率であったかを把握できるようにしてもよい。
この正答率について、問題が模試問題によって構成される場合、当該問題の正答率に関連付けられる時期は模試の実施時期となっている。例えば、模試が「5月」に実施されていた場合、この模試で出題された問題の正答率は、「5月」におけるものとなる。なお、模試問題に関連付けられる時期は、基本的には模試の実施時期であるため、実施時期以外の時期における正答率に係る情報はないが、過年度の模試の情報等に基づき、他の時期における正答率を設定することもできる。
また、問題が所定の出題者によって任意に作成された任意問題によって構成される場合、当該問題には正答率が存しないため、出題者によって、各問題に所定の時期ごとの難易度のみが設定される。
The correct answer rate may be able to grasp what the correct answer rate was at a predetermined time.
When the question is constituted by a mock exam question, the time associated with the correct reply rate of the question is the time to execute the mock exam. For example, if the mock exam is conducted in "May", the correct answer rate for the questions given in this mock exam is in "May". In addition, since the time linked to the mock exam question is basically the time to carry out the mock exam, there is no information related to the correct answer rate at any time other than the test practice time, but based on the information etc. The correct answer rate can also be set.
In addition, when the question is configured by an arbitrary question arbitrarily created by a given questioner, since the question does not have a correct answer rate, only the difficulty level for each question is set for each question by the questioner. Be done.
履歴情報記憶部14は、過去に問題を回答した学習者の履歴情報を記憶する記憶部である。この履歴情報記憶部14には、図5に示すように、学習者IDに関連付けて、学習者の解答履歴情報などが記憶される。
この解答履歴情報には、問題を解答した学習者を特定する情報(学習者IDなど)、解答した問題を特定する情報(問題IDなど)、問題の難易度、解答が正答か誤答か、問題の単元、解答時期、学習者の勉強時間帯などの情報が含まれる。
The history
The answer history information includes information identifying a learner who answered the question (such as a learner ID), information identifying a question answered (such as a question ID), the difficulty of the question, and whether the answer is correct or incorrect. It includes information such as problem units, answer times, and study time zones for learners.
学習情報処理部15は、学習者に対して問題の情報を提供したり、その正答・誤答を判別等する処理などを行なう。
The learning
問題情報処理部16は、模試問題や、所定の出題者によって任意に作成された任意問題を、学習者に対して出題される問題として問題情報記憶部11に任意のタイミングで登録する処理を行なう。
例えば、問題情報処理部16は、模試の場合には、模試問題の正答率、偏差値及び模試の実施時期に係る情報が登録され、当該正答率は模試の実施時期における正答率として登録処理を行なう。
その後、問題情報処理部16は、各難易度の問題にすべて正解した場合の偏差値を模試データより算出する。同様の作業を複数回の模試で行い平均値を割り出し、図4に難易度テーブルに基づいて、難易度ごと(本例では難易度10段階の各段階)の偏差値を確定させる。なお、各教科の特性により、難易度の各段階の偏差値は教科ごと、学年ごと等に異なっていてもよい。
また、模試の実施時期以外における正答率あるいは難易度は、任意で設定することができる。任意問題の場合には、任意問題の正答、任意問題の難易度に係る情報が登録される。難易度は、所定の時期ごと、例えば月ごとに、出題者の任意で設定することができる。これにより、任意問題についても時期ごとの難易度が設定される。
The problem
For example, in the case of the mock exam, the question
Thereafter, the question
In addition, the correct answer rate or the degree of difficulty other than the implementation time of the mock exam can be set arbitrarily. In the case of an arbitrary question, information on the correct answer for the arbitrary question and the difficulty of the arbitrary question is registered. The difficulty level can be set arbitrarily by the questioner at predetermined intervals, for example, monthly. As a result, the degree of difficulty for each optional question is also set.
履歴情報取得部17は、学習者端末2で学習者が学習した履歴情報を取得して、履歴情報記憶部14に記憶する処理を行う。
The history
解析処理部18は、学習者の学習履歴から学習者の「学習の質」を解析する。
また解析処理部18は、学習者の学習の質と、目標情報に設定している目標との乖離などを計算し、これをグラフなどにして表示出力する処理を行なう。
The
Further, the
学習の質の解析は、例えば以下の計算を解析処理部が実行することにより行なうことができる。
(難易度×問題数)+ (難易度×問題数)+ (難易度×問題数)・・・=学習の質
例えば、難易度が10段階の場合、4段階の問題を10問正解したら学習の質は「40」、5段階の問題を8問正解したら学習の質は「40」となる。また、8段階の問題を2問正解したら学習の質は「16」、2段階の問題を8問正解したら「16」となる。これにより、単なる学習の量や時間だけでなく、学習の質を基準に解析して見える化できる。
The analysis of the quality of learning can be performed, for example, by the analysis processing unit executing the following calculation.
(Degree of difficulty x number of questions) + (degree of difficulty x number of questions) + (degree of difficulty x number of questions) ... = quality of learning For example, if the degree of difficulty is 10 stages, learning 4 stages of questions with 10 correct questions The quality of learning is “40”, and the quality of learning will be “40” if eight questions on the 5 steps are correctly answered. In addition, the quality of learning will be "16" if two questions in the eight-step problem are correct, and "16" if eight questions in the two-step problem are correct. This makes it possible to analyze and visualize not only the amount and time of learning but also the quality of learning.
また、解析処理部18は、学習の質などから、「現在の学習履歴から予測される高校群」、「現在の学習履歴から予測される大学群」、「現在の学習履歴から予測される希望分野での職種」などを解析する。
また、解析処理部18は、履歴情報記憶部14に記憶されている過去の達成者の学習の質と比べた学習者の達成度を表す成就度を計算して表示する。
Further, the
Further, the
学習者端末2は、出題された問題を解き、指導者から指導を受ける学習者が利用する端末である。
この学習者端末2は、いわゆるパーソナルコンピュータやタブレット端末等によって実現され、ディスプレイ等のデータ出力手段やマウス、スタイラス等の入力手段、あるいはタッチパネル等の入出力が一体となった入出力手段、さらには学習支援装置1などとネットワークNWを介してデータの送受信を行うためのブラウザプログラムといった通信処理手段を備える。
The
This learner's
本実施形態に係る学習支援装置1による処理の流れについて図を参照して説明する。
まず、学習支援装置1に問題の登録と難易度の設定がされる際の処理の流れを説明する。
図6において、問題情報処理部16が所定の問題情報の受信又は登録を受け付ける(S101)。この処理は、外部の問題データベースなどから問題データを取得してもよいし、また学習支援装置1が問題データの入力を受け付けてもよい。
A flow of processing by the
First, the flow of processing when registration of a problem and setting of the degree of difficulty are performed in the
In FIG. 6, the problem
登録された問題データは、問題情報処理部16により、問題を構成する情報の一部として問題情報記憶部12に記憶される(S102)。
これに応じて、問題情報処理部16は、図4の難易度設定テーブル13を参照して、問題ごとの模試などでの正答率に応じた難易度を決定する(S103)。なお、模試などに採用されていない問題については、運用する側で、適宜難易度を登録するようにしてもよい。
そして、決定された難易度は、各問題に関連付けられて問題情報記憶部11に登録され(S104)、問題登録処理を終了する。
The registered problem data is stored in the problem
In response to this, the problem
Then, the determined difficulty level is associated with each question and registered in the question information storage unit 11 (S104), and the question registration process is ended.
次に、本実施形態に係る学習支援装置1により、学習者が学習を行い、履歴情報を蓄積する処理について図7を参照して説明する。
なお、あらかじめ学習者情報記憶部12に学習者の情報として、氏名、生年月日、希望分野、希望職種などを登録しておく。ここで、希望分野は、進学希望先の学校や企業などでもよい。
また、学習者に関する情報は、指導者または学習者が入力することができる。
Next, a process in which a learner learns by the learning
The name, date of birth, desired field, desired job type and the like are registered in advance as learner information in the learner
Also, information about the learner can be input by the instructor or the learner.
図7を参照して、学習情報処理部15は、問題情報記憶部11を参照して問題を抽出する(S201)。
抽出された問題に係る情報は、学習者端末2に対して送信される(S202)。
ここで、学習者端末2において、問題が表示された画面の一例を図9に示す。
この例では、問題表示欄101に問題が表示され、各問題に対してはさらに、難易度と関連付けられた時期を示す時期表示欄102、時期表示欄102に示された時期における難易度を表示する難易度表示欄103が関連付けて表示するようにしてもよい。
また、本例では、時期表示欄102には現在の時期が表示されるようになっており、学習者は現時点において、該当する問題がどの程度の難易度であるかを容易に把握することができるようにしてもよい。
Referring to FIG. 7, the learning
The information related to the extracted problem is transmitted to the learner terminal 2 (S202).
Here, an example of a screen on which a problem is displayed on the
In this example, the questions are displayed in the
Further, in the present example, the current time is displayed in the
学習者は学習者端末2において、出題された問題に対する解答を入力し、学習支援装置1に対して当該解答に係る情報を送信する(S203)。
なお、解答に係る情報は、画面上に設けた所定の解答入力欄に入力して送信できるようになっていてもよいし、別途の解答入力フォームから入力して送信できるようになっていてもよい。
The learner inputs an answer to the question given the question in the
The information on the answer may be input and transmitted in a predetermined answer input field provided on the screen, or may be input and transmitted from a separate answer input form. Good.
学習者端末1から解答を受け付けると、学習情報処理部15は問題情報記憶部1を参照して解答の正否を判定する(S204)。
解答と正否の判定結果が当該学習者の情報と関連付けて、履歴情報記憶部14に登録される(S205)。なお、この場合、学習した時間(午後6時〜7時まで)などの学習時間なども履歴情報記憶部14に記憶される。
そして、これを所定の回数この学習処理を繰り返して、学習処理を終了する。
When an answer is received from the
The answer and the determination result of correctness or not are associated with the information of the learner and registered in the history information storage unit 14 (S205). In this case, a learning time such as a learned time (from 6 to 7 pm) and the like are also stored in the history
Then, the learning process is repeated a predetermined number of times, and the learning process is ended.
次に、分析処理について図8を参照して説明する。
学習者が、学習端末2の画面上から「履歴分析」の処理を選択すると、解析処理部18は、履歴情報記憶部14を参照して、当該学習者が登録している希望職種に就いている達成者の学習履歴情報を抽出する(S301)。
例えば、学習者が「薬剤師」を希望職種として登録している場合には、すでに「薬剤師」に就いている過去の学習者(達成者)が、過去にやっていた学習履歴が抽出される。
なお、達成者が複数存在する場合には、それらすべての学習履歴を抽出して、その平均値を取るようにしてもよい。また複数の達成者の中から、学習者が目標とする達成者を選択するようにしてもよい。
また、希望職種等の選定は、学習者が登録している希望職種だけでなく、毎回希望職種や希望分野を学習者が入力するようにしてもよい。
Next, analysis processing will be described with reference to FIG.
When the learner selects the process of “history analysis” on the screen of the learning
For example, when the learner registers “pharmacist” as a desired job type, a learning history in which past learners (achievers) who have already taken “pharmacist” have been in the past is extracted.
If there are a plurality of achievers, learning histories of all of them may be extracted and the average value thereof may be taken. Alternatively, the learner may select a target achiever from among a plurality of achievers.
In addition, in selecting the desired job type etc., the learner may input not only the desired job type registered by the learner but also the desired job type and the desired field each time.
そして、その達成者について、所定期間における達成者と学習者の学習の質を算出する(S302)。
この所定期間とは、例えば、学習者の現時点での年齢を示す。例えば、学習者が10歳であれば、達成者が対応する10歳当時の履歴情報を抽出することになる。
And about the achievement person, the quality of learning of the achievement person and the learner in a predetermined period is computed (S302).
The predetermined period indicates, for example, the current age of the learner. For example, if the learner is 10 years old, the achievement person will extract the corresponding history information at the age of 10 years.
ここで「学習の質」とは、どの程度の難易度の問題を、どれくらいの数を解き(学習の量)、どれくらい正解したかを数値化したものである。
例えば、難易度8の問題を3問、難易度7の問題を4問それぞれ正解した場合には、「8×3=24」、「7×4=28」として数量で表すことができる。
また別の例として、正解した問題数でなく、学習者が取り組んだ問題数と、個人の正答率を掛けてもよい。この場合は、例えば、上述の例で「難易度8×3問×個人正答率60%=14.4」、「難易度7×4問×個人正答率70%=19.6」として学習の質を表すこともできる。
Here, the term "quality of learning" refers to the number of difficulty problems, the number of problems solved (the amount of learning), and the number of correct answers.
For example, in the case where three questions of the
As another example, instead of the number of correct questions, the number of questions that the learner worked on may be multiplied by the individual's correct answer rate. In this case, for example, in the above-described example, learning is performed as “degree of
解析処理部18は、達成者の「学習の質」と、学習者の「学習の質」が算出されると、これにより学習者の成就度を算出する(S303)。
When the “quality of learning” of the achiever and the “quality of learning” of the learner are calculated, the
そして、解析処理部18は、算出結果である達成者と学習者の「学習の質」を重畳して同じ画面上に表示出力する(S304)
Then, the
この例を図10に示す。図10の左側のグラフは、縦軸に難易度201と、正答率202を表しており、横軸に正解した問題数を表しており、曲線(ア)が達成者の学習ログ、曲線(イ)が学習者の学習ログのグラフを表しており、これらが重畳して表されており、画面下に成就度が表示されている。なお、この例では、過去1ヶ月間の学習ログに基づくものである。
This example is shown in FIG. In the graph on the left side of FIG. 10, the vertical axis represents the degree of
また、成就度の算出は、解析処理部18が、例えば、学習者の「学習の質」/達成者の「学習の質」を計算することにより求めることができる。上述の例で学習者の学習の質が平均値32、達成者の学習の質が平均値80であった場合、成就度を%であらわすと、32/80=0.4(40%)となる。
The degree of achievement can be calculated by, for example, the
このように、一般的に、成績上位の学習者は難易度が高い問題を多く解答し正答率も高くなるし、成績が低い学習者は上位の学習者に比べると難易度の低い問題を解答し、正答率も、また取り組む問題数も少なくなるがこれが「学習の質」という数値によって明確とすることができる。
また、模試や入試のように、学習者全員に対して同じ問題や同じ問題数を解かせることをしなくとも、その学習の質を数値により明確化することができる。
As described above, generally, the upper grade learners answer many problems with high difficulty and the correct answer rate also increases, and the learners with lower grades answer lower than the upper learners. The rate of correct answers and the number of questions to be tackled also decrease, but this can be made clear by the numerical value of "quality of learning".
In addition, it is possible to clarify the quality of the learning numerically without having to solve the same problem or the same number of questions for all the learners as in the mock exam and the entrance exam.
なお、上述の分析例は、所定の期間又は時期を表示する場合について説明したが、図10の右側のグラフに示すように年齢毎に達成者の「学習の質」を計算してグラフで表示し、これに重畳して現在の学習者の学習の質に基づいてこれから将来に予測される学習者の「学習の質」を表示してもよい。
この例では、縦軸に学習の質、横軸に年齢(歳)が表され、(ウ)が達成者の学習ログであり、(エ)が学習者の学習ログを表している。
この学習者の将来の学習の質は、現在の学習の質そのまま延長させて表示しても良いし、また最小二乗法やモンテカルロ法などの所定の予測アルゴリズムも用いて将来の予測値を用いて表示してもよい。
Although the above-mentioned analysis example has described the case of displaying a predetermined period or time, as shown in the graph on the right side of FIG. 10, the "quality of learning" of the achiever is calculated for each age and displayed in the graph Alternatively, the "quality of learning" of the learner predicted in the future may be displayed on the basis of the quality of learning of the current learner.
In this example, the vertical axis represents the quality of learning, the horizontal axis represents age (years), (c) represents the learner's learning log, and (d) represents the learner's learning log.
The quality of future learning of this learner may be displayed by extending the quality of current learning as it is, or using a future prediction value using a predetermined prediction algorithm such as the least squares method or Monte Carlo method. You may display it.
また、画面上に学習する科目の選択欄202を設けて、選択した科目ごとにこの分析を行なってもよい。この場合は、解析処理部18は、履歴情報記憶14の中から指定された科目の学習ログだけを抽出して、上述と同じ処理を行なうことで分析することができる。
In addition, a
また、解析処理部18が履歴情報記憶部14の中から進学先(高校、大学など)や希望職種(分野)ごとに学習ログを集計して、この各分野における標準的な学習ログを計算するようにしてもよい。
これにより、現在の学習者の学習ログと、これら進学先や希望職種の達成者との比較を行なうことで、これとの学習の質の乖離を判定できる。また、現在の学習者の学習ログから予想される進学先群(高校、大学)や職種を分析することができる。
また、将来の職種などが分析できることで、生涯年収の平均値などを算定し表示するようにしてもよい。この職種による年収は外部のデータベースからその年収データを取得して、これに基づいて計算して表示することもできる。
In addition, the
In this way, it is possible to determine the difference in the quality of learning from the learning log of the current learner and the achiever of the destination or desired job type by comparing the learning log with the current learner. Also, it is possible to analyze the group of advanced students (high school, university) and job type expected from the learning log of the current learner.
In addition, it is possible to calculate and display the average value of lifetime annual income and the like by being able to analyze the type of work in the future. The annual income from this job type can also be calculated and displayed based on the annual income data obtained from an external database.
従来のように、問題量は単に消化した問題数として集積され、成果率もアカウント内ではある一定の意味を持つが、異なる学習者同士を比較しても、それぞれ異なる問題に取り組んでいけるため、その比較は意味を成さなくなっていた。この点、上述の本実施形態によれば、「学習の質」により、一定の期間内で、どのような難易度の問題を、どれくらいの数量取り組み、結果としてどれくらいの正解と不正解を出したかが明確となる。
これにより、学習者は、勉強したことの復習や力試しができるだけでなく、予測される自分の未来も見ることができる。
As in the past, the problem volume is accumulated as simply the number of problems that have been digested, and the achievement rate has a certain meaning in the account, but even if different learners are compared, it is possible to tackle different problems. The comparison was meaningless. In this respect, according to the above-described present embodiment, the “quality of learning” determines how many difficulty problems, how many problems are dealt with within a certain period, and how many correct and incorrect solutions are obtained as a result It becomes clear.
In this way, the learner can not only review and study what he has studied, but also see his predicted future.
なお、以上の本実施形態において、学習者のレベルは適宜のタイミングで設定又は見直される。設定又は見直しは、例えば、模試が実施される度に、学習者が受けた模試の種類や実施時期を選択し、当該模試における学習者の偏差値に応じたレベル、難易度に設定されるようにしてもよい。
また、学習者が受けた模試の種類や実施時期、当該模試における学習者の偏差値など、学習者に関する情報は、指導者または学習者が入力することができる。
これにより、学習者のレベルを適切な状態としておくことができる。
In the above embodiment, the level of the learner is set or reviewed at an appropriate timing. For setting or reviewing, for example, every time a mock test is performed, the type and timing of the mock test received by the learner are selected, and the level and the difficulty level are set according to the learner's deviation value in the mock test. You may
In addition, the instructor or the learner can input information about the learner, such as the type and timing of the mock exam received by the learner, and the deviation value of the learner in the mock exam.
Thereby, the level of the learner can be kept in an appropriate state.
また、難易度の区分は、正答率(百分率)を基に100段階としても、また1000段階としてもよい。学習者の差異をより細かく分析するためには、少ない区分数よりも多くの区分数を基にするほうがよい。 Moreover, the division of the difficulty level may be made into 100 steps or 1000 steps based on the correct answer rate (percentage). In order to analyze learner differences more finely, it is better to use more divisions than a small number of divisions.
また、問題情報に登録される問題は、過去の模試や入試によって正答率が示された問題であってもよいし、またそれらを基に正答率が推測された問題を使用することができる。例えば、正答率が55%であれば1000名中、550名が正解したという基礎データを付けて登録し、そこへ実際の学習者が残した履歴を集積させて、問題ごとの正答率を再度計算するようにしてもよい。 Further, the problem registered in the problem information may be a problem in which a correct answer rate is indicated by a past trial or an entrance examination, or a question in which the correct answer rate is estimated based on them may be used. For example, if the correct answer rate is 55%, the basic data that 550 out of 1000 answered correctly will be added and registered, and the history left by the actual learner will be accumulated there, and the correct answer rate for each question will be added again It may be calculated.
また実数を履歴として解析処理部18が、「各正答率の段階において何問の正解と不正解を残しているか?」という分析処理を行なってもよい。
これにより、成績によって、どのような「学習履歴」を残す傾向にあるか解析し、現在勉強している学習者が近い将来の成績や、進学先、就職先の方向性を示唆することができる。
Alternatively, the
In this way, it is possible to analyze what kind of “learning history” tends to be left depending on the grades, and to indicate the future grades of the student currently studying, and the direction of the place to go to work and employment. .
また、上述の実施形態では、問題の難易度、取り組んだ問題数、正答率を履歴情報として残したが、これに加えて、勉強した単元の情報と、学習時期、学習者の学習時間帯なども履歴情報として残してもよい。
この場合、上述の実施形態に加えて、達成者が問題ごと又は単元ごとに学習した学習時期を、現在の学習者と比較して表示してもよい。また学習時間だけでなく学習時間帯についても達成者と現在学習している学習者との比較を行なうようにしてもよい。
Further, in the above embodiment, the difficulty level of the problem, the number of problems tackled, and the correct answer rate are left as history information, but in addition to this, information of the unit studied, learning time, learning time zone of the learner etc. May also be left as history information.
In this case, in addition to the above-described embodiment, the learning time learned by the achiever for each problem or unit may be displayed in comparison with the current learner. Further, the achievement person may be compared with the currently learning learner not only in the learning time but also in the learning time zone.
1 学習支援装置
2 学習者端末
11 問題情報記憶部
12 学習者情報記憶部
13 難易度設定テーブル
14 履歴情報記憶部
15 学習情報処理部
16 問題情報処理部
17 履歴情報取得部
18 解析処理部
NW ネットワーク
Claims (8)
上記学習者に対して出題される問題情報と、当該問題ごとに所定の学習時期に応じた正答率に基づいて設定された難易度を記憶する問題情報記憶手段と、
上記学習者ごとに、上記問題情報記憶手段に記憶されている問題のうち、当該学習者が学習した問題とその難易度を特定する問題特定情報と、その問題ごと又は問題の単元ごとの学習時期と、学習者が正答したか否かを履歴情報として記憶する履歴情報記憶手段と、
上記学習者の個人情報に関連付けて、進学先や就職先の分野及び職種を記憶することができる学習者情報記憶手段と、
上記履歴情報記憶手段に記憶された履歴情報を参照して、上記学習者が当該学習時期に学習した問題の難易度と、学習に取り組んだ問題数及び当該学習者の正答率又は、上記学習者が正解した問題数により学習の質を算出して出力する分析処理手段と、を有し、
上記分析処理手段は、上記学習者情報記憶手段を参照して、上記学習者の希望分野又は希望職種に該当する過去の学習者を成功者として特定し、上記履歴情報記憶手段を参照して、上記成功者が当該学習時期に学習した問題の難易度と学習に取り組んだ問題数及び正答率又は、上記正解した問題数を表す学習の質をさらに算出し、当該成功者の学習の質と比べた上記学習者の学習の質の達成度を出力すると共に、上記達成者が問題ごと又は単元ごとに学習した学習時期を上記学習者と比較して表示出力する、
ことを特徴とする学習支援装置。 A device that supports learners' learning, and
Problem information storage means for storing the problem information to be presented to the learner and the difficulty level set based on the correct answer rate corresponding to the predetermined learning time for each of the problems;
Among the problems stored in the problem information storage means for each learner, the problem identification information for identifying the problem learned by the learner and the degree of difficulty thereof , and the learning time for each problem or for each unit of the problem And history information storage means for storing, as history information, whether or not the learner has answered correctly.
A learner information storage means capable of storing the field and job type of a destination or place of employment in relation to the personal information of the learner.
With reference to the history information stored in the history information storage means, the degree of difficulty of the problem learned by the learner at the learning time, the number of problems addressed to learning, and the correct answer rate of the learner Analysis processing means for calculating and outputting the quality of learning based on the number of questions for which
The analysis processing means refers to the learner information storage means, identifies a past learner corresponding to the desired field or desired job type of the learner as a successful person, and refers to the history information storage means. The quality of learning representing the difficulty of the problem learned by the successful person at the learning time, the number of problems and the correct answer rate in which the learning was addressed, or the number of correct questions answered above is further calculated and compared with the quality of learning of the successful person. Outputting the degree of achievement of the learning quality of the learner, and displaying and displaying the learning time learned by the achiever for each problem or unit as compared with the learner .
A learning support device characterized by
請求項1記載の学習支援装置。 The analysis processing means superimposes and displays the quality of learning of the learner and the quality of learning of the successful person on the same screen.
The learning support device according to claim 1.
上記学習の時期ごとに学習の質を算出する、
請求項1又は2に記載の学習支援装置。 The above analysis processing means
Calculate the quality of learning at each time of the above learning,
The learning support device according to claim 1.
請求項1〜3のいずれかに記載の学習支援装置。 The analysis processing means predicts and outputs the quality of learning of future learners based on the learner's history information.
The learning support device according to any one of claims 1 to 3.
請求項4記載の学習支援沿装置。 The analysis processing means superimposes and displays the predicted learning quality of the future learner and the learning history of the successful person.
A device according to claim 4.
請求項1記載の学習支援装置。 The above analysis processing means calculates the quality of learning for each field and job type of the destination and the place of employment on the basis of the learning history of the successful person for each job type and the field of the destination and place of employment. Based on the quality, compared with the above-mentioned study destination, field of work place, and quality of learning of successful people for each type of job, identify and output the field of study destination, place of work, job type that matches the above learner,
The learning support device according to claim 1.
上記コンピュータが、
上記学習者ごとに、上記問題情報記憶手段に記憶されている問題のうち、当該学習者が学習した問題とその難易度を特定する問題特定情報と、その問題ごと又は問題の単元ごとの学習時期と、学習者が正答したか否かを履歴情報として履歴情報記憶手段に記憶する処理と、
上記履歴情報記憶手段に記憶された履歴情報を参照して、上記学習者が当該学習時期に学習した問題の難易度と学習に取り組んだ問題数及び正答率又は、上記学習者が正解した問題数とその問題の難易度に基づいて表される学習の質を算出する処理と、
上記学習者情報記憶手段を参照して、上記学習者の希望分野又は希望職種に該当する過去の学習者を成功者として特定し、上記履歴情報記憶手段を参照して、上記成功者が当該学習時期に学習した問題の難易度と学習に取り組んだ問題数及び正答率又は、上記正解した問題数を表す学習の質をさらに算出し、当該成功者の学習の質と比べた上記学習者の学習の質の達成度を出力すると共に、上記達成者が問題ごと又は単元ごとに学習した学習時期を上記学習者と比較して表示出力する処理と、
を行なうことを特徴とする学習支援方法。 Problem information storage means for storing problem information to be presented to a learner and difficulty level set based on a correct answer rate corresponding to a predetermined learning time for each problem, and to associate with the learner's personal information A computer having a learner information storage unit capable of storing the field and job type of the destination and the place of employment,
The above computer is
Among the problems stored in the problem information storage means for each learner, the problem identification information for identifying the problem learned by the learner and the degree of difficulty thereof , and the learning time for each problem or for each unit of the problem And processing for storing in the history information storage means as history information whether or not the learner has answered correctly.
With reference to the history information stored in the above history information storage means, the number of questions and correct answer rates for which the learner worked on the difficulty of the problem learned at the learning time, and the number of correct answers or the number of questions correct for the learner And the process of calculating the quality of learning represented on the basis of the difficulty level of the problem,
The past learner corresponding to the desired field or desired job type of the learner is specified as a successful person with reference to the learner information storage means, and the successful person performs the learning with reference to the history information storage means. The learner's learning by further calculating the quality of learning representing the difficulty of the problems learned at the time and the number of questions and correct answers working on the learning or the number of correct answers, and comparing with the quality of learning of the successful person Outputting the degree of achievement of the quality of the subject, and comparing and displaying the learning time learned by the achiever for each problem or each unit with the learner ;
Method for supporting learning.
上記学習者ごとに、上記問題情報記憶手段に記憶されている問題のうち、当該学習者が学習した問題とその難易度を特定する問題特定情報と、その問題ごと又は問題の単元ごとの学習時期と、学習者が正答したか否かを履歴情報として履歴情報記憶手段に記憶する処理と、
上記履歴情報記憶手段に記憶された履歴情報を参照して、上記学習者が当該学習時期に学習した問題の難易度と学習に取り組んだ問題数及び正答率又は、上記学習者が正解した問題数とその問題の難易度に基づいて表される学習の質を算出する処理と、
上記学習者情報記憶手段を参照して、上記学習者の希望分野又は希望職種に該当する過去の学習者を成功者として特定し、上記履歴情報記憶手段を参照して、上記成功者が当該学習時期に学習した問題の難易度と学習に取り組んだ問題数及び正答率又は、上記正解した問題数を表す学習の質をさらに算出し、当該成功者の学習の質と比べた上記学習者の学習の質の達成度を出力すると共に、上記達成者が問題ごと又は単元ごとに学習した学習時期を上記学習者と比較して表示出力する処理と、
を行なわせるコンピュータプログラム。 Problem information storage means for storing problem information to be presented to a learner and difficulty level set based on a correct answer rate corresponding to a predetermined learning time for each problem, and to associate with the learner's personal information To a computer having learner information storage means capable of storing the field and job type of the destination and place of employment,
Among the problems stored in the problem information storage means for each learner, the problem identification information for identifying the problem learned by the learner and the degree of difficulty thereof , and the learning time for each problem or for each unit of the problem And processing for storing in the history information storage means as history information whether or not the learner has answered correctly.
With reference to the history information stored in the above history information storage means, the number of questions and correct answer rates for which the learner worked on the difficulty of the problem learned at the learning time, and the number of correct answers or the number of questions correct for the learner And the process of calculating the quality of learning represented on the basis of the difficulty level of the problem,
The past learner corresponding to the desired field or desired job type of the learner is specified as a successful person with reference to the learner information storage means, and the successful person performs the learning with reference to the history information storage means. The learner's learning by further calculating the quality of learning representing the difficulty of the problems learned at the time and the number of questions and correct answers working on the learning or the number of correct answers, and comparing with the quality of learning of the successful person Outputting the degree of achievement of the quality of the subject, and comparing and displaying the learning time learned by the achiever for each problem or each unit with the learner ;
A computer program that causes
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018123933A JP6489723B1 (en) | 2018-06-29 | 2018-06-29 | Learning support apparatus, method, and computer program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018123933A JP6489723B1 (en) | 2018-06-29 | 2018-06-29 | Learning support apparatus, method, and computer program |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP6489723B1 true JP6489723B1 (en) | 2019-03-27 |
JP2020003690A JP2020003690A (en) | 2020-01-09 |
Family
ID=65895172
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018123933A Active JP6489723B1 (en) | 2018-06-29 | 2018-06-29 | Learning support apparatus, method, and computer program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6489723B1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110827181A (en) * | 2019-10-31 | 2020-02-21 | 世纪海航(厦门)科技有限公司 | Career planning analysis system based on big data |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022201875A1 (en) * | 2021-03-22 | 2022-09-29 | ソニーグループ株式会社 | Information processing device, information processing method, and information processing program |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003271752A (en) * | 2002-03-15 | 2003-09-26 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Method and apparatus for presenting teaching material, teaching material presenting program, and storage medium with the teaching material presenting program stored therein |
JP3634856B2 (en) * | 2001-12-06 | 2005-03-30 | 株式会社ディーシーアイ | Test result analysis apparatus, method and program |
US20130052630A1 (en) * | 2011-08-22 | 2013-02-28 | Hitachi Consumer Electronics Co., Ltd. | Learning support system and learning support method |
JP2014186064A (en) * | 2013-03-21 | 2014-10-02 | Haw Internationl Inc | Education information management computer program, education information management computer system |
JP2016126029A (en) * | 2014-12-26 | 2016-07-11 | 公益財団法人 日本英語検定協会 | Computing for estimating capability value of multiple examinees on basis of item response theory |
JP2016148719A (en) * | 2015-02-10 | 2016-08-18 | 株式会社ベネッセコーポレーション | Learning support system, information processor, and information processing method and program |
JP6092456B1 (en) * | 2016-11-16 | 2017-03-08 | 孝光 山中 | Learning support apparatus, method, and computer program |
-
2018
- 2018-06-29 JP JP2018123933A patent/JP6489723B1/en active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3634856B2 (en) * | 2001-12-06 | 2005-03-30 | 株式会社ディーシーアイ | Test result analysis apparatus, method and program |
JP2003271752A (en) * | 2002-03-15 | 2003-09-26 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Method and apparatus for presenting teaching material, teaching material presenting program, and storage medium with the teaching material presenting program stored therein |
US20130052630A1 (en) * | 2011-08-22 | 2013-02-28 | Hitachi Consumer Electronics Co., Ltd. | Learning support system and learning support method |
JP2014186064A (en) * | 2013-03-21 | 2014-10-02 | Haw Internationl Inc | Education information management computer program, education information management computer system |
JP2016126029A (en) * | 2014-12-26 | 2016-07-11 | 公益財団法人 日本英語検定協会 | Computing for estimating capability value of multiple examinees on basis of item response theory |
JP2016148719A (en) * | 2015-02-10 | 2016-08-18 | 株式会社ベネッセコーポレーション | Learning support system, information processor, and information processing method and program |
JP6092456B1 (en) * | 2016-11-16 | 2017-03-08 | 孝光 山中 | Learning support apparatus, method, and computer program |
JP2018081191A (en) * | 2016-11-16 | 2018-05-24 | 孝光 山中 | Learning support device, method, and computer program |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110827181A (en) * | 2019-10-31 | 2020-02-21 | 世纪海航(厦门)科技有限公司 | Career planning analysis system based on big data |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2020003690A (en) | 2020-01-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Schildkamp et al. | Factors influencing the utilisation of a school self-evaluation instrument | |
Hatlevik | The impact of prospective teachers’ perceived competence on subsequent perceptions as schoolteachers | |
van Dijke-Droogers et al. | Repeated sampling with a black box to make informal statistical inference accessible | |
Shoulders et al. | An analysis of national agriscience teacher ambassadors’ stages of concern regarding inquiry–based instruction | |
Wershofen et al. | Fostering interprofessional communication through case discussions and simulated ward rounds in nursing and medical education: A pilot project | |
Alles et al. | Toward Better Goal Clarity in Instruction: How Focus on Content, Social Exchange and Active Learning Supports Teachers in Improving Dialogic Teaching Practices. | |
JP6489723B1 (en) | Learning support apparatus, method, and computer program | |
Van der Merwe et al. | Relating student perceptions of readiness to student success: A case study of a mathematics module | |
Schneider et al. | Outcomes mapping: a method for dental schools to coordinate learning and assessment based on desired characteristics of a graduate | |
JP5548871B2 (en) | Student ability analysis system | |
Ashraf et al. | Impact of personality types and learning styles on performance of finance majors | |
Valencia Quecano et al. | Dropout in postgraduate programs: a underexplored phenomenon–a scoping review | |
Jablonski et al. | How digital tools support the validation of outdoor modelling results | |
Marquès et al. | Using a notification, recommendation and monitoring system to improve interaction in an automated assessment tool: An analysis of students’ perceptions | |
Youngs et al. | Statistically-driven visualizations of student interactions with a French online course video | |
Hutter et al. | Assessing competencies of trainee sport psychologists: An examination of the ‘structured case presentation’assessment method | |
Scherman | The validity of value-added measures in secondary schools | |
JP6829509B1 (en) | Learning support system and learning support method | |
JP2022141056A (en) | Learning support device, learning support method and computer program | |
JP6541849B1 (en) | Problem tendency prediction system and question tendency prediction method | |
Virvou et al. | A learning analytics tool for supporting teacher decision | |
Ibrahim et al. | Assessing the correlations among cognitive overload, online course design and student self-efficacy | |
Arkhipova et al. | Specific aspects of information and communication technologies application by teachers within the inclusive education | |
RU2579725C1 (en) | Automated system for evaluating and training professionally important qualities of engineers | |
JP7154637B2 (en) | LEARNING SUPPORT DEVICE, METHOD, AND COMPUTER PROGRAM |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20180629 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20180629 |
|
A975 | Report on accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005 Effective date: 20180803 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20181002 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20181015 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20181102 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20181220 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20190131 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20190225 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6489723 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |