JP6551113B2 - Grouping support program, grouping support method and grouping support apparatus - Google Patents
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Description
本発明は、グループ化支援プログラム、グループ化支援方法及びグループ化支援装置に関する。 The present invention relates to a grouping support program, a grouping support method, and a grouping support apparatus.
従来から、教育の一形態として、生徒を複数のグループに分け、グループ毎にディスカッション（議論）等を行わせる協働学習が知られている。 2. Description of the Related Art Conventionally, as one form of education, collaborative learning is known in which students are divided into a plurality of groups, and discussions (discussions) and the like are performed for each group.
グループ毎の議論では、グループの人数によって議論にかかる時間にばらつきが生じる。一般的に、議論にかかる時間は、グループの人数が増えると長くなり、グループの人数が減ると短くなる。グループの人数が増えると、グループのメンバー全員の意見を聞く時間や意見の調整等にかかる時間が長くなり、グループの人数が減ると、これらの時間が短くなるからである。 In the group-by-group discussions, the number of groups causes variation in the time taken for discussion. In general, the time required for discussion increases as the number of groups increases, and decreases as the number of groups decreases. When the number of members in the group increases, it takes more time to listen to and adjust the opinions of all members of the group, and as the number of members in the group decreases, these times become shorter.
このため、従来では、授業の残り時間に合わせてグループディスカッションを行わせる場合に、残り時間に対するグループ人数が最適でなかったり、グループによって議論にかかる時間にばらつきがあったりと、無駄なくグループディスカッションを行わせることが困難な場合がある。 For this reason, in the past, when group discussions were held in accordance with the remaining class time, the number of groups for the remaining time was not optimal, or there were variations in the time required for discussions among groups. It can be difficult to do.
１つの側面では、複数グループにおける議論にかかる時間のばらつきを軽減できるグループ化支援プログラム、グループ化支援方法及びグループ化支援装置を提供することを目的としている。 In one aspect, an object of the present invention is to provide a grouping support program, a grouping support method, and a grouping support device that can reduce variations in time taken for discussion among a plurality of groups.
一様態によれば、予定議論時間と、グループ化の対象となる人数と、の入力を受け付けて、過去の議論における複数のグループの議論時間が格納された記憶部を参照して前記グループの人数毎の議論時間の平均を算出し、前記平均が前記予定議論時間に最も近い人数に基づき、前記対象となる人数をグループ化した結果を出力する、処理をコンピュータに実行させる。 According to one aspect, the number of people in the group is received with reference to the storage unit in which the discussion time of a plurality of groups in the past discussion is stored, receiving the input of the scheduled discussion time and the number of people to be grouped. An average of the discussion time for each time is calculated, and a process for outputting a result of grouping the target number of persons based on the number of persons whose average is closest to the scheduled discussion time is executed by a computer.
上記各処理は、上記各処理を実現する機能部、上記各処理を手順としてコンピュータにより実行させる方法、プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体とすることもできる。 Each of the processes may be a functional unit for realizing the processes, a method of causing the computer to execute the processes as a procedure, or a computer-readable storage medium storing a program.
複数グループにおける議論にかかる時間のばらつきを軽減できる。 Variations in time taken for discussion among multiple groups can be reduced.
（第一の実施形態）
以下に図面を参照して実施形態について説明する。図１は、第一の実施形態のグループ化支援システムの構成の例を示す図である。
(First embodiment)
Embodiments will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of the configuration of the grouping support system according to the first embodiment.
本実施形態のグループ化支援システム１００は、グループ化支援装置２００と、複数の端末装置３００−１，３００−２，・・・，３００−ｎと、を有する。本実施形態のグループ化支援装置２００と複数の端末装置３００とは、ネットワークを介して接続されている。尚、本実施形態では、複数の端末装置３００−１，３００−２，・・・，３００−ｎを区別しない場合には、端末装置３００と呼ぶ。
The
本実施形態のグループ化支援装置２００は、主に教師により使用される端末装置であるため、以下の説明では教師端末２００と呼ぶ。また、本実施形態の複数の端末装置３００は、主に授業を受ける個々の生徒により使用される端末装置であるため、以下の説明では生徒端末３００と呼ぶ。
The
本実施形態の教師端末２００及び生徒端末３００は、それぞれがタブレット端末であっても良い。また教師端末２００及び生徒端末３００は、例えばデスクトップ型あるいはノートブック型のコンピュータであっても良い。また、一方がノートブック型のコンピュータで、他方がタブレット端末等の組み合わせであっても良い。生徒端末３００がタブレット端末であっても良い。
Each of the
本実施形態の教師端末２００は、グループ化支援プログラム２１０がインストールされており、生徒データベース２２０、議論時間データベース２３０、超過算出データベース２４０、パターンデータベース２５０を有する。
The
本実施形態の教師端末２００は、グループ化支援プログラム２１０を実行することで、各データベースを参照してグループ化を行う。尚、グループ化とは、生徒を複数のグループに分けることである。
The
より詳細には、本実施形態の教師端末２００は、各データベースを参照して、過去のグループ毎の議論において、グループの人数毎に、議論にかかった時間の平均を算出する。そして、教師端末２００は、これから行う議論の予定時間に平均時間が最も近いグループの人数を選択し、各グループの人数がこの人数となるように、グループ化を行う。
More specifically, the
さらに、本実施形態の教師端末２００は、選択された人数と、人数が異なるグループが存在する場合には、議論にかかった時間が平均より長いグループに所属した回数が多い生徒から順に、人数が少ないグループへ割り当てていく。
Furthermore, in the
本実施形態の教師端末２００は、以上の処理により、人数の違いにより生じる、グループ毎の議論にかかる時間のばらつきを軽減できる。
The
尚、以下の説明では、議論にかかった時間を議論時間と呼ぶ。議論時間とは、議論が開始されてからグループとしてのグループ意見がまとまるまでの時間を示す。より具体的には、議論が開始されてから、グループ意見がグループのリーダである生徒の生徒端末３００から教師端末２００へ送信されるまでを示す。
In the following description, the time taken for discussion is called the discussion time. The discussion time indicates the time from the start of the discussion to the conclusion of the group opinion as a group. More specifically, it shows from when the discussion is started until the group opinion is transmitted from the
また、以下の説明では、議論のために予め与えられる時間を予定議論時間と呼ぶ。予定議論時間は、教師端末２００において、教師により入力されても良いし、教師端末２００により議論を開始した時間から授業の終了時間までの時間を算出して予定議論時間としても良い。
Also, in the following description, the time given in advance for discussion is called scheduled discussion time. The scheduled discussion time may be input by the teacher at the
次に、本実施形態の教師端末２００について説明する。図２は、教師端末のハードウェア構成の一例を示す図である。本実施形態の教師端末２００は、それぞれバスＢで相互に接続されている表示操作装置２１、ドライブ装置２２、補助記憶装置２３、メモリ装置２４、演算処理装置２５及びインターフェース装置２６を有する。
Next, the
表示操作装置２１は、タッチパネル等であり、各種信号の入力と各種情報の表示をするために用いられる。
The
インターフェース装置２６は、モデム，ＬＡＮカード等を含み、ネットワークに接続する為に用いられる。
The
グループ化支援プログラム２１０は、教師端末２００を制御する各種プログラムの少なくとも一部である。グループ化支援プログラム２１０は例えば記録媒体２７の配布やネットワークからのダウンロードなどによって提供される。グループ化支援プログラム２１０を記録した記録媒体２７は、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的，電気的あるいは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。
The
またグループ化支援プログラム２１０を記録した記録媒体２７がドライブ装置２２にセットされると、グループ化支援プログラム２１０は記録媒体２７からドライブ装置２２を介して補助記憶装置２３にインストールされる。ネットワークからダウンロードされたグループ化支援プログラム２１０は、インターフェース装置２６を介して補助記憶装置２３にインストールされる。
When the
補助記憶装置２３は、インストールされたグループ化支援プログラム２１０を格納すると共に、必要なファイル，データ等を格納する。メモリ装置２４は、コンピュータの起動時に補助記憶装置２３からグループ化支援プログラム２１０を読み出して格納する。そして、演算処理装置２５はメモリ装置２４に格納されたグループ化支援プログラム２１０に従って、後述するような各種処理を実現している。
The
尚、本実施形態の教師端末２００は、例えばデスクトップ型あるいはノートブック型のコンピュータであっても良い。その場合、教師端末２００は、表示操作装置２１の代わりに、キーボードやマウス等を含む入力装置と、ディスプレイ等を含む出力装置とを有する。
The
本実施形態の生徒端末３００のハードウェア構成は、教師端末２００と同様であるから説明を省略する。
The hardware configuration of the
次に、図３乃至図７を参照し、教師端末２００の有する各データベースについて説明する。各データベースは、例えば教師端末２００の補助記憶装置２３やメモリ装置２４等の所定の記憶領域に格納されている。
Next, each database of the
図３は、生徒データベースの一例を示す図である。本実施形態の生徒データベース２２０は、情報の項目として、生徒ＩＤと、生徒氏名と、を有し、両者は対応付けられている。
項目「生徒ＩＤ」の値は、生徒を識別するための識別情報である。
FIG. 3 is a diagram showing an example of a student database. The
The value of the item “student ID” is identification information for identifying a student.
図４は、議論時間データベースの一例を示す図である。本実施形態の議論時間データベース２３０は、情報の項目として、議論種別、実施日、予定議論時間、グループ名、生徒ＩＤ、議論時間、平均議論時間を有する。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the discussion time database. The
項目「議論種別」の値は、議論の議題の種別を示す。図４に示す議論時間データベース２３０は、議論種別「ＡＡＡ」の議題についての議論に関する時間が格納されている。本実施形態の議論時間データベース２３０は、例えば議論種別毎に設けられる。
The value of the item “discussion type” indicates the type of the topic of the discussion. The
項目「実施日」の値は、議論が実施された日付を示す。項目「予定議論時間」の値は、実施される議論について、予め与えられた予定議論時間を示す。項目「グループ名」の値は、グループ化された後のグループを特定するための情報であり、各グループの名称を示す。尚、本実施形態では、項目「グループ名」の代わりに、項目「グループＩＤ」を有していても良い。この場合、グループを特定するための情報には、グループ毎に付与されるグループＩＤが用いられても良い。 The value of the item “implementation date” indicates the date on which the discussion was conducted. The value of the item “scheduled discussion time” indicates a predetermined scheduled discussion time for the discussion to be performed. The value of the item “group name” is information for specifying a group after being grouped, and indicates the name of each group. In the present embodiment, the item "group ID" may be included instead of the item "group name". In this case, a group ID assigned to each group may be used as the information for specifying the group.
項目「生徒ＩＤ」の値は、対応するグループに属する生徒の生徒ＩＤを示す。項目「議論時間」の値は、対応するグループの議論にかかった時間を示す。項目「平均議論時間」の値は、対応する実施日に議論を行ったグループの議論時間の平均値を示す。 The value of the item “student ID” indicates the student ID of the student belonging to the corresponding group. The value of the item "discussion time" indicates the time taken to discuss the corresponding group. The value of the item "average discussion time" indicates the average value of the discussion time of the group that discussed on the corresponding implementation day.
図４の例では、３月２日に、予定議論時間「１０分」とし、生徒ＩＤ「１」、「２」、「３」、「４」がメンバーであるグループ「Ａ」は、議論時間が７分であり、３月２日に議論を行ったグループ「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」の平均議論時間が８分である。したがって、生徒ＩＤ「１」、「２」、「３」、「４」の生徒が属するグループ「Ａ」は、議論を平均議論時間以内に完結させていることがわかる。 In the example of FIG. 4, the scheduled discussion time is “10 minutes” on March 2 and the group “A” in which the student IDs “1”, “2”, “3” and “4” are members has discussion time Is 7 minutes, and the average discussion time of groups "A", "B", "C" and "D", which were discussed on March 2, is 8 minutes. Therefore, it can be understood that the group “A” to which the students with the student IDs “1”, “2”, “3”, and “4” belong has completed the discussion within the average discussion time.
尚、図４の例では、議論時間データベース２３０は、議論種別毎に設けられるものとしたが、これに限定されない。議論時間データベース２３０は、例えば教科毎や教師名毎に設けられていても良い。議論時間データベース２３０は、議論の種類毎に設けられていれば良い。
In the example of FIG. 4, the
図５は、超過算出データベースの一例を示す図である。本実施形態の超過算出データベース２４０は、情報の項目として、生徒ＩＤと、超過時間（実施日毎）と、回数と、超過時間の合計と、を有し、生徒ＩＤとその他の項目とが対応付けられている。本実施形態の超過算出データベース２４０は、授業で議論が行われる度に更新される。
FIG. 5 is a diagram showing an example of the excess calculation database. The
以下の説明では、項目「生徒ＩＤ」の値と、項目「生徒ＩＤ」の値と対応付けられたその他の項目の値と、を含む情報を、超過算出情報と呼ぶ。超過算出データベース２４０には、グループ化の対象となる生徒全員の生徒ＩＤを含む超過算出情報が含まれる。
In the following description, information including the value of the item “student ID” and the values of other items associated with the value of the item “student ID” is referred to as excess calculation information. The
項目「超過時間（実施日毎）」の値は、議論の実施日毎に、対応する生徒ＩＤの生徒が所属したグループの議論時間が平均議論時間を超過した時間を示している。 The value of the item “Excess time (per implementation day)” indicates the time when the discussion time of the group to which the student of the corresponding student ID belongs exceeds the average discussion time, for each execution date of the discussion.
項目「回数」の値は、対応する生徒ＩＤの生徒が所属したグループの議論時間が、平均議論時間よりも長くなった回数を示している。言い換えれば、項目「回数」の値は、対応する生徒ＩＤの生徒が、議論時間が、実施日毎の平均議論時間よりも長かったグループに所属した回数である。 The value of the item “number of times” indicates the number of times the discussion time of the group to which the student of the corresponding student ID belongs is longer than the average discussion time. In other words, the value of the item “number of times” is the number of times that the student of the corresponding student ID belongs to the group in which the discussion time was longer than the average discussion time for each implementation date.
項目「超過時間の合計」の値は、対応する生徒ＩＤの生徒が所属したグループの議論時間が、平均議論時間を超過した時間の合計、すなわち、実施日毎の超過時間の合計を示す。 The value of the item "sum of overtime" indicates the total of time over which the discussion time of the group to which the student of the corresponding student ID belongs exceeds the average discussion time, that is, the total overtime for each implementation day.
図５では、例えば生徒ＩＤ「５」の生徒は、「３／２」、「３／９」、「３／１６」、「３／２３」、「３／３０」、「４／６」のそれぞれに実施された議論において、議論時間が平均議論時間より長いグループに所属している。すなわち、生徒ＩＤ「５」の生徒は、議論時間が平均議論時間よりも長かったグループに所属した回数は、６回である。 In FIG. 5, for example, the student with the student ID “5” has “3/2”, “3/9”, “3/16”, “3/23”, “3/30”, “4/6”. In each of the discussions conducted, the discussion time belongs to a group longer than the average discussion time. That is, the student having the student ID "5" belongs to the group whose discussion time was longer than the average discussion time is six times.
また、超過時間は、実施日「３／２」において１分、実施日「３／９」において３．７分、実施日「３／１６」において４．３分、実施日「３／２３」において２．３分、実施日「３／３０」において２分、実施日「４／６」において２．２分である。したがって、超過時間の合計は、１５．５分となる。 The overtime is 1 minute on the implementation date “3/2”, 3.7 minutes on the implementation date “3/9”, 4.3 minutes on the implementation date “3/16”, and the implementation date “3/23”. In the implementation date "3/30" and 2.2 minutes in the implementation date "4/6". Thus, the total excess time is 15.5 minutes.
本実施形態の超過算出情報は、超過算出データベース２４０において、超過時間の合計の値が最も大きい超過算出情報を先頭とし、超過時間の合計の値が大きい順に並べられるものとした。したがって、図５の例では、超過時間の合計の値が「０」である超過算出情報が一番下（最後尾）となる。
The excess calculation information according to the present embodiment is, in the
本実施形態の超過算出データベース２４０では、超過時間の合計の値が大きい超過時間情報から順に並べることで、議論時間が予定議論時間を超過する可能性が高い生徒の生徒ＩＤから順に超過算出情報が格納されていることになる。
In the
したがって、図５の例では、例えば生徒ＩＤ「５」の生徒が含まれるグループは、議論時間が予定議論時間を超過する可能性が高いと言える。同様に、例えば生徒ＩＤ「１３」の生徒が含まれるグループは、議論時間が予定議論時間以内となる可能性が高いと言える。 Therefore, in the example of FIG. 5, it can be said that, for example, a group including students with the student ID “5” has a high possibility that the discussion time exceeds the scheduled discussion time. Similarly, it can be said that, for example, a group including students with student ID “13” is likely to have discussion time within the scheduled discussion time.
次に、図６、図７を参照してパターンデータベース２５０について説明する。本実施形態のパターンデータベース２５０は、例えばグループ化の対象となる生徒の人数と、基本となる１グループの人数と、に応じたグループ化のパターンを示しており、グループ化の対象となる生徒の人数毎に設けられている。
Next, the
１クラスの人数は、授業を行う教育機関の環境によって様々である。例えば人口が多い地域にある学校では、１クラスの人数は比較的多いことが想定される。また、例えば特殊の教科の授業を行うクラスや、人口が少ない地域にある学校のクラス等は、１クラスの人数は比較的少ないことが想定される。 The number of students in one class varies depending on the environment of the educational institution that conducts classes. For example, in a school in an area with a large population, it is assumed that the number of people in one class is relatively large. Further, for example, it is assumed that the number of students in one class is relatively small, for example, a class in which a special subject is taught or a class in a school in a small population.
そこで、本実施形態のパターンデータベース２５０は、本実施形態のグループ化支援システム１００が適用される環境に応じた教育機関における１クラスの人数と対応したものとした。
Therefore, the
図６は、第一の実施形態のパターンデータベースの一例を示す第一の図である。図６の例では、グループ化の対象となる生徒、つまり１クラスの生徒の人数を１５人とした場合の各グループの人数のパターンを示している。 FIG. 6 is a first diagram showing an example of the pattern database of the first embodiment. The example of FIG. 6 shows the pattern of the number of students in each group when the number of students to be grouped, that is, the number of students in one class is 15.
本実施形態のパターンデータベース２５０−１は、情報の項目として、合計人数、基本人数、グループ名、少人数グループ、基本人数の人数の合計、基本人数以外の人数の合計、抽出順を有する。 The pattern database 250-1 of the present embodiment has, as items of information, a total number, a basic number, a group name, a small number group, a total number of basic numbers, a total number of people other than the basic number, and an extraction order.
項目「合計人数」の値は、グループ化の対象となる人数である。項目「合計人数」の値は、例えば１クラスにおいて議論に参加する生徒の数である。 The value of the item “total number of people” is the number of people to be grouped. The value of the item "total number of people" is, for example, the number of students who participate in the discussion in one class.
項目「基本人数」の値は、グループ化する際の１グループの人数であり、その他の項目の値と対応付けられている。項目「グループ名」は、グループ化された各グループに付与されるグループ名を示す。 The value of the item “basic number of people” is the number of people in one group at the time of grouping, and is associated with the values of other items. The item "group name" indicates a group name given to each of the grouped groups.
項目「少人数グループ」の値は、グループ化された各グループにおいて、人数が異なるグループが存在する場合の、人数が少ない方のグループの数を示す。 The value of the item “small group” indicates the number of the group having the smaller number of people when there are groups having different numbers of people in each of the grouped groups.
項目「基本人数の人数の合計」の値は、人数が基本人数と同じグループに所属する人数の合計を示す。項目「基本人数以外の人数の合計」の値は、人数が基本人数とは異なるグループに所属する人数の合計を示す。 The value of the item “total number of basic people” indicates the total number of people belonging to the same group as the basic number of people. The value of the item “total number of people other than the basic number of people” indicates the total number of people belonging to a group whose number of people is different from the basic number of people.
項目「抽出順」の値は、超過算出データベース２４０から生徒ＩＤを抽出する順を示す。本実施形態では、人数が基本人数とは異なるグループが存在する場合に、このグループの人数と、基本人数との大きさの関係に応じて、グループ化の際の生徒ＩＤの抽出順が決められている。尚、以下の説明では、人数が基本人数とは異なるグループを、基本外グループと呼ぶ。
The value of the item “extraction order” indicates the order of extracting the student ID from the
また、以下の説明では、項目「基本人数」の値と、項目「基本人数」の値と対応付けられたその他の項目の値と、を含む情報を、パターン情報と呼ぶ。 In the following description, information including the value of the item “basic number of people” and the values of other items associated with the value of the item “basic number of people” is referred to as pattern information.
図６の例では、項目「抽出順」の値が「上から」となっていた場合、超過算出データベース２４０の先頭から順に、生徒ＩＤを抽出してグループ化を行う。つまり、この場合は、超過時間の合計が長い生徒の生徒ＩＤから順に抽出し、グループ化を行うことを示している。また、項目「抽出順」の値が「下から」となっていた場合、超過算出データベース２４０の最後尾から順に、生徒ＩＤを抽出してグループ化を行う。つまり、この場合は、超過時間の合計が短い生徒の生徒ＩＤから順に抽出し、グループ化を行うことを示している。
In the example of FIG. 6, when the value of the item “extraction order” is “from the top”, the student IDs are extracted and grouped in order from the top of the
本実施形態では、基本外グループが存在し、且つ基本外グループの人数が、基本人数よりも多いとき、項目「抽出順」の値を「下から」とした。また、本実施形態では、基本外グループが存在し、且つ基本外グループの人数が、基本人数よりも少ないとき、項目「抽出順」の値を「上から」とした。また、本実施形態では、基本外グループが存在し、且つ基本外グループの数と、人数が基本人数のグループの数とが同数である場合、基本外グループの人数及び基本人数の大小に関わらず、項目「抽出順」の値を「上から」とするように予め決めておく。 In the present embodiment, when the non-basic group exists and the number of non-basic groups is larger than the basic number, the value of the item “extraction order” is set to “from the bottom”. In this embodiment, when the non-basic group exists and the number of non-basic groups is smaller than the basic number of people, the value of the item “extraction order” is set to “from the top”. Further, in the present embodiment, when there are non-basic groups, and the number of non-basic groups is the same as the number of groups having the basic number of persons, regardless of the number of basic non-basic groups and the number of basic people. It is determined in advance that the value of the item "extraction order" is "from above".
図７は、第一の実施形態のパターンデータベースの一例を示す第二の図である。図７に示すパターンデータベース２５０−２は、グループ化の対象となる生徒、つまり１クラスの生徒の人数を３０人とした場合の各グループの人数のパターンを示している。 FIG. 7 is a second diagram showing an example of the pattern database of the first embodiment. The pattern database 250-2 shown in FIG. 7 shows the pattern of the number of students in each group when the number of students to be grouped, that is, the number of students in one class is 30.
パターンデータベース２５０−２の有する情報の項目は、図６に示したパターンデータベース２５０−１と同様であるから、説明を省略する。 The items of information included in the pattern database 250-2 are the same as those of the pattern database 250-1 illustrated in FIG.
次に、図８を参照して本実施形態の教師端末２００の機能について説明する。図８は、第一の実施形態の教師端末の機能構成を説明する図である。
Next, functions of the
本実施形態の教師端末２００は、グループ化支援処理部２１０Ａを有する。本実施形態のグループ化支援処理部２１０Ａは、教師端末２００が演算処理装置２５によりグループ化支援プログラム２１０を実行することで実現される。
The
本実施形態のグループ化支援処理部２１０Ａは、入力受付部２１１、平均時間算出部２１２、議論時間比較部２１３、基本人数選択部２１４、パターン取得部２１５、抽出順決定部２１６、グループ化部２１７、出力部２１８を有する。
The grouping
本実施形態の入力受付部２１１は、教師端末２００に対する入力を受け付ける。具体的には、入力受付部２１１は、表示操作装置２１において入力された情報を受け付ける。具体的には、本実施形態の入力受付部２１１は、表示操作装置２１における、予定議論時間や、議論種別等の入力を受け付ける。
The
平均時間算出部２１２は、議論時間データベース２３０を参照し、グループの人数毎の平均議論時間を算出する。議論時間比較部２１３は、算出した平均議論時間と、入力された予定議論時間とを比較する。
The average
基本人数選択部２１４は、議論時間比較部２１３による比較結果に応じて、グループの基本人数を選択する。
The basic
パターン取得部２１５は、グループ化の対象となる人数のパターンデータベース２５０を参照し、決定された基本人数に基づくグループ化のパターンを取得する。
The
抽出順決定部２１６は、取得したパターンに基づき、超過算出データベース２４０からの生徒ＩＤの抽出順を決定する。
The extraction
グループ化部２１７は、超過算出データベース２４０から、決定された抽出順に生徒ＩＤを抽出し、グループ化を行う。出力部２１８は、グループ化の結果を示すグループ情報を出力する。
The
次に、本実施形態の教師端末２００の動作について説明する。図９は、第一の実施形態の教師端末の動作を説明するフローチャートである。
Next, the operation of the
本実施形態の教師端末２００は、入力画面において、予定議論時間、議論種別、グループ化の対象となる人数（出席者）の情報の入力を受け付ける（ステップＳ９０１）。尚、本実施形態では、教師端末２００に表示された入力画面において入力される議論種別は、参照する議論時間データベース２３０を特定するために入力される。したがって、例えば議論時間データベース２３０が、教科毎や担当の教師名毎に設けられていた場合には、議論種別の代わりに、教科や教師名等が予定議論時間と共に入力されても良い。教師端末２００に表示される入力画面の詳細は後述する。
The
続いて教師端末２００は、平均時間算出部２１２により、議論時間データベース２３０を参照し、グループの人数毎の議論時間の平均（平均議論時間）を算出する（ステップＳ９０２）。
Subsequently, the
次に、教師端末２００は、議論時間比較部２１３により、ステップＳ９０１で入力された予定議論時間と、ステップＳ９０２で算出されたグループの人数毎の平均議論時間とを比較する（ステップＳ９０３）。続いて教師端末２００は、基本人数選択部２１４により、平均議論時間が、予定議論時間以上で、且つ、平均議論時間に最も近いグループの人数を基本人数に決定する（ステップＳ９０４）。
Next, the
続いて教師端末２００は、パターン取得部２１５により、出席者の人数と、項目「合計人数」の値が一致するパターンデータベース２５０を参照し、項目「基本人数」の値がステップＳ９０４で決定された基本人数と一致するパターン情報を取得する（ステップＳ９０５）。
Subsequently, the
続いて教師端末２００は、抽出順決定部２１６により、取得したパターン情報において、項目「少人数グループ」の値が「０」であるか否かを判定する。つまり、抽出順決定部２１６は、パターン情報において、基本人数と人数が異なるグループが存在するか否かを判定する（ステップＳ９０６）。
Subsequently, the
ステップＳ９０６において、該当するグループが存在しない場合、教師端末２００は、後述するステップＳ９１０へ進む。
In step S906, when there is no corresponding group, the
ステップＳ９０６において、該当するグループが存在する場合、抽出順決定部２１６は、取得したパターン情報における項目「抽出順」の値を取得し、生徒ＩＤの抽出順を決定する（ステップＳ９０７）。
In
続いて教師端末２００は、グループ化部２１７により、超過算出データベース２４０を参照し、決定された抽出順に、パターン情報に含まれる項目「少人数グループ」に属する人数の合計分の生徒ＩＤを抽出する（ステップＳ９０８）。
Subsequently, the
続いて教師端末２００は、グループ化部２１７により、抽出した生徒ＩＤを、パターン情報に含まれる少人数グループから順に割り当てて、グループ化を行う（ステップＳ９０９）。
Subsequently, the
続いてグループ化部２１７は、人数分の生徒ＩＤが割り当てられていないグループに対し、ランダムに生徒ＩＤを割り当てる（ステップＳ９１０）。
Subsequently, the
続いて教師端末２００は、各生徒端末３００に対し、グループ化の結果を示すグループ情報を出力（送信）し（ステップＳ９１１）、処理を終了する。尚、本実施形態のグループ情報は、グループ名、生徒ＩＤと対応する生徒氏名、座席位置等を含んでいても良い。
Subsequently, the
以下に、本実施形態のグループ化支援処理部２１０Ａの各部の処理について、具体的に説明する。
The processing of each unit of the grouping
図１０は、基本人数を選択する処理を説明する図である。本実施形態において、平均時間算出部２１２は、議論時間データベース２３０を参照し、グループの人数毎の議論時間の平均を算出する。
FIG. 10 is a diagram for explaining the process of selecting the basic number of people. In the present embodiment, the average
例えば、議論時間データベース２３０において、人数が２人のグループは、実施日「３／１６」のグループ名「Ｄ」、「Ｅ」、「Ｆ」であり、それぞれの議論時間は、「９分」、「６分」、「１１分」である（図４参照）。したがって、人数が２人のグループは、図１０に示すように、議論時間の総時間は２６分、グループ数は３であり、平均議論時間は８．７分となる。
For example, in the
同様に、人数が３人のグループの議論時間の総時間は８１分、グループ数は６であり、平均議論時間は１３．５分となり、人数が４人のグループの議論時間の総時間は１３６分、グループ数は９であり、平均議論時間は１５．１分となり、人数が５人のグループの議論時間の総時間は１２６分、グループ数は６であり、平均議論時間は２１分となる。 Similarly, the total discussion time for the three-person group is 81 minutes, the number of groups is 6, the average discussion time is 13.5 minutes, and the total discussion time for the four-person group is 136. The number of groups is 9 minutes, the average discussion time is 15.1 minutes, the total discussion time of the group of 5 persons is 126 minutes, the number of groups is 6 and the average discussion time is 21 minutes .
ここで、入力された予定議論時間が１５分であった場合について考える。この場合、平均議論時間のうち、最も予定議論時間と近い平均議論時間は、１５．１分であり、このときのグループの人数は４人である。 Here, consider the case where the input scheduled discussion time is 15 minutes. In this case, of the average discussion time, the average discussion time closest to the planned discussion time is 15.1 minutes, and the number of groups at this time is four.
したがって、基本人数選択部２１４は、「４人」をグループの基本人数とする。
Therefore, the basic
次にパターン取得部２１５、抽出順決定部２１６、グループ化部２１７の処理について具体的に説明する。ここでは、グループ化の対象となる人数（出席者）として、１５人と入力された場合について説明する。
Next, the processes of the
この場合、パターン取得部２１５は、項目「合計人数」の値が「１５人」であるパターンデータベース２５０−１を参照する（図６参照）。
In this case, the
そして、パターン取得部２１５は、パターンデータベース２５０−１から、項目「基本人数」の値が「４」であるパターン情報を取得する。
Then, the
取得されたパターン情報では、グループは４つであり、各グループのグループ名は、「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」である。そして、グループ名「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」のグループの人数は、基本人数である「４」であり、グループ名「Ｄ」のグループの人数は、基本人数より少ない「３」である。したがって、取得されたパターン情報には、基本外グループが含まれる。 In the acquired pattern information, there are four groups, and the group names of each group are “A”, “B”, “C”, and “D”. And the number of groups in the group name "A", "B" and "C" is "4" which is the basic number of people, and the number of groups in group name "D" is "3" which is smaller than the basic number of people is there. Accordingly, the acquired pattern information includes a non-basic group.
よって、抽出順決定部２１６は、パターン情報の項目「抽出順」の値である「上から」を取得し、超過算出データベース２４０の先頭から順に生徒ＩＤを抽出することを決定する。
Therefore, the extraction
グループ化部２１７は、生徒ＩＤの抽出順が決定すると、超過算出データベース２４０の先頭から順に、少人数グループに含まれる人数と同数の生徒ＩＤを抽出する。
When the order of extraction of student IDs is determined, the
ここで取得されたパターン情報に含まれる少人数グループの数は「１」であり、その人数は「３」である。したがって、グループ化部２１７は、超過算出データベース２４０の先頭から順に３名分の生徒ＩＤを取得し、少人数グループであるグループ名「Ｄ」のグループに割り当てる。
The number of small people groups included in the pattern information acquired here is “1”, and the number of people is “3”. Therefore, the
そして、グループ化部２１７は、グループに割り当てられていない残りの１２人を、グループ名「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」のグループにランダムに割り当てる。
Then, the
次に、基本人数が２人であった場合のグループ化部２１７の処理について説明する。この場合、パターン情報では、グループは７つであり、各グループのグループ名は、「Ａ」〜「Ｇ」である。そして、グループ名「Ａ」〜「Ｆ」のグループの人数は、基本人数である「２」であり、グループ名「Ｇ」のグループの人数は、基本人数より多い「３」である。また、パターン情報に含まれる少人数グループの数は「６」であり、抽出順は、「下から」である。
Next, the process of the
したがって、グループ化部２１７は、超過算出データベース２４０の最後尾から順に、少人数グループに所属する生徒の合計である１２人分（基本人数「２人」×グループ数「６」）の生徒ＩＤを抽出する。そして、グループ化部２１７は、抽出した生徒ＩＤを６つのグループに割り当てる。
Therefore, the
続いて、グループ化部２１７は、グループに割り当てられていない残りの３人を、基本外グループであるグループ名「Ｇ」のグループに割り当てる。
Subsequently, the
次に、基本人数が２人であった場合のグループ化部２１７の処理について説明する。この場合、パターン情報では、グループは２つであり、各グループのグループ名は、「Ａ」、「Ｂ」である。そして、グループ名「Ａ」のグループの人数は、基本人数である「７」であり、グループ名「Ｂ」のグループの人数は、基本人数より多い「８」である。
Next, the process of the
また、パターン情報に含まれる少人数グループの数は「１」である。この場合には、グループ数が２つであり、基本人数のグループと、基本人数以外の人数のグループとがそれぞれ１つであり、同数である。したがって、パターン情報において、抽出順は、「上から」である。 The number of small groups included in the pattern information is “1”. In this case, the number of groups is two, and the group of the basic number of people and the group of the number of people other than the basic number of people are respectively one and the same number. Therefore, in the pattern information, the extraction order is “from the top”.
よって、グループ化部２１７は、超過算出データベース２４０の先頭から順に、少人数グループに所属する生徒の合計である７人分の生徒ＩＤを抽出する。そして、グループ化部２１７は、抽出した生徒ＩＤをグループ名「Ａ」のグループに割り当てる。
Therefore, the
続いて、グループ化部２１７は、グループに割り当てられていない残りの８人を、基本外グループであるグループ名「Ｂ」のグループに割り当てる。
Subsequently, the
以上のように、本実施形態では、項目「少人数グループ」の値が示す少人数グループの数が、パターン情報に含まれるグループの数の半数以下の場合には、抽出順を「上から」とし、少人数グループから生徒ＩＤの割り当てを行う。また、本実施形態では、該当するグループの数が半数より大きい場合には、抽出順を「下から」とし、少人数グループから生徒ＩＤの割り当てを行う。 As described above, in the present embodiment, when the number of small people group indicated by the value of the item “small people group” is not more than half of the number of groups included in the pattern information, the extraction order is “from above”. Assign student ID from small group. In this embodiment, when the number of corresponding groups is larger than half, the extraction order is “from the bottom”, and student IDs are assigned from a small group.
本実施形態では、以上のように生徒ＩＤの抽出順を変更することで、人数が多いグループに対して、議論時間が予定議論時間以内となる可能性が高い生徒の生徒ＩＤから順に割り当てることができる。また、本実施形態では、人数が少ないグループに対して、議論時間が予定議論時間を超過する可能性が高い生徒の生徒ＩＤから順に割り当てることができる。したがって、本実施形態において、グループの人数の差分により生じる議論時間のばらつきを吸収することができ、議論時間のばらつきを軽減できる。 In the present embodiment, by changing the extraction order of student IDs as described above, it is possible to sequentially assign student IDs of students whose discussion time is likely to be within the scheduled discussion time to a group having a large number of people. it can. Moreover, in this embodiment, it is possible to assign to a group with a small number of people in order from a student ID of a student who is highly likely to have a discussion time exceeding the scheduled discussion time. Therefore, in the present embodiment, it is possible to absorb the variation in discussion time caused by the difference in the number of people in the group, and to reduce the variation in discussion time.
次に、図１１を参照して教師端末２００に表示される入力画面について説明する。図１１は、教師端末に表示される入力画面の一例を示す図である。
Next, the input screen displayed on the
図１１に示す入力画面１１１には、教師等により情報が入力される入力欄が表示される入力表示領域１１１Ａと、グループ化支援処理部２１０Ａによる処理の結果が表示される処理結果表示領域１１１Ｂとを含む。
In the
入力表示領域１１１Ａには、議論種別が入力される入力欄１１２と、予定議論時間が入力される入力欄１１３と、出席人数が入力される入力欄１１３とが表示される。
In the input display area 111A, an
処理結果表示領域１１１Ｂには、グループ化の結果として、グループ名と、各グループに割り当てられた生徒ＩＤが対応付けられたグループ一覧が表示される。尚、処理結果表示領域１１１Ｂでは、生徒ＩＤの代わりに、生徒ＩＤと対応する生徒名が表示されても良い。
In the processing
本実施形態では、処理結果表示領域１１１Ｂを、入力表示領域１１１Ａを有する入力画面１１１に設けることで、入力欄１１２〜１１４に対応する情報を入力した後に、画面を遷移させず処理結果を閲覧させることができ、操作性を良好に維持することができる。
In the present embodiment, by providing the processing
尚、図１１の入力画面１１１には図示されていないが、入力表示領域１１１Ａには、グループ化支援処理部２１０Ａに対する処理の実行要求を行う実行指示ボタン等が表示されていても良い。
Although not shown in the
図１２は、生徒端末に表示されたグループ情報の一例を示す図である。図１２に示す画面１２１は、生徒ＩＤ「５」の生徒が利用している生徒端末３００に表示された画面の例である。
FIG. 12 is a diagram illustrating an example of group information displayed on the student terminal. A
画面１２１には、生徒自身の生徒ＩＤ、議論種別、実施日、予定議論時間と共に、グループ情報１２２が表示される。尚、議論種別、実施日、予定議論時間は、グループ情報と共に教師端末２００から生徒端末３００へ送信されても良い。
On the
グループ情報１２２は、生徒ＩＤ「５」の生徒が属するグループ名１２３と、他のグループのメンバー１２４とが含まれる。尚、画面１２１では、メンバー１２４をグループＩＤで示したが、メンバー１２４は、生徒ＩＤと対応する生徒名が表示されても良い。
The
尚、図１２の画面１２１には図示されていないが、例えばグループ毎に机等を並べて議論を行う場合には、グループ情報に座席の位置等が含まれても良い。
Although not shown in the
以上のように、本実施形態によれば、グループの人数が異なる場合には、人数が多いグループに、議論時間が予定議論時間以内となる可能性が高い生徒の生徒ＩＤを割り当て、人数が少ないグループに、議論時間が予定議論時間を超過する可能性が高い生徒の生徒ＩＤを割り当てることができる。 As described above, according to the present embodiment, when the number of groups is different, student IDs of students whose discussion time is likely to be within the scheduled discussion time are assigned to a group with a large number of people, and the number of people is small. The group can be assigned the student ID of the student whose discussion time is likely to exceed the scheduled discussion time.
すなわち、本実施形態によれば、人数の多いグループには、比較的短い時間で議論を完結させることができる生徒を割り当て、人数の少ないグループには、議論の完結に比較的長い時間がかかる生徒を割り当てることができる。 In other words, according to the present embodiment, students who can complete a discussion in a relatively short time are assigned to a group with a large number of students, and students that take a relatively long time to complete a discussion with a group with a small number of people. Can be assigned.
したがって、本実施形態によれば、グループの人数が異なる場合であっても、複数グループにおける議論に掛かる時間のばらつきを軽減できる。 Therefore, according to the present embodiment, even when the number of groups is different, it is possible to reduce variations in time taken for discussion among a plurality of groups.
（第二の実施形態）
以下に、図面を参照して第二の実施形態について説明する。第二の実施形態では、パターンデータベースとグループ化部の処理が、第一の実施形態と相違する。よって、以下の第二の実施形態の説明では、第一の実施形態との相違点について説明し、第一の実施形態と同様の機能構成を有するものには、第一の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
(Second embodiment)
The second embodiment will be described below with reference to the drawings. In the second embodiment, the processing of the pattern database and the grouping unit is different from that of the first embodiment. Therefore, in the following description of the second embodiment, the differences from the first embodiment will be described, and for those having the same functional configuration as the first embodiment, the description of the first embodiment will be given. The same code as the used code is given and the explanation is omitted.
図１３は、第二の実施形態のグループ化支援システムの構成の例を示す図である。本実施形態のグループ化支援システム１００Ａは、教師端末２００Ａを有する。教師端末２００Ａは、パターンデータベース２５０Ａを有する。
FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the configuration of the grouping support system according to the second embodiment. The
図１４は、第二の実施形態のパターンデータベースの一例を示す図である。図１４に示すパターンデータベース２５０Ａ−１は、グループ化の対象となる生徒、つまり１クラスの生徒の人数を１５人とした場合の各グループの人数のパターンを示している。
FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a pattern database according to the second embodiment. A
図１４に示すパターンデータベース２５０Ａ−１は、情報の項目として、合計人数、基本人数、グループ名、基本人数の人数の合計、基本人数以外の人数の合計、抽出順を有する。つまり、パターンデータベース２５０Ａ−１は、情報の項目として、第一の実施形態のパターンデータベース２５０−１の有する情報の項目から、項目「少人数グループ」を省いた項目を有する。
The
本実施形態では、基本外グループが存在する場合に、基本人数の人数の合計が、基本人数以外の人数の合計よりも少ない場合、項目「抽出順」の値を「上から」とした。 In the present embodiment, when there is a non-basic group and the total number of basic people is smaller than the total number of people other than the basic number, the value of the item “extraction order” is set to “from the top”.
また、本実施形態では、基本人数の人数の合計が、基本人数以外の人数の合計よりも多い場合、基本外グループの人数が基本人数よりも多いときは、項目「抽出順」の値を「下から」とし、基本外グループの人数が基本人数よりも少ないときは、項目「抽出順」の値を「上から」とした。 In the present embodiment, when the total number of basic people is greater than the total number of people other than basic people, if the number of non-basic groups is larger than the basic number of people, the value of the item “order of extraction” If the number of non-basic groups is smaller than the number of basic groups, the value of the item “order of extraction” is “from above”.
図１５は、第二の実施形態のパターンデータベースの一例を示す第二の図である。図１５に示すパターンデータベース２５０Ａ−２は、グループ化の対象となる生徒、つまり１クラスの生徒の人数を３０人とした場合の各グループの人数のパターンを示している。
FIG. 15 is a second diagram illustrating an example of a pattern database according to the second embodiment. A
パターンデータベース２５０Ａ−２の有する情報の項目は、図１４に示したパターンデータベース２５０Ａ−１と同様であるから、説明を省略する。
The items of information included in the
図１６は、第二の実施形態の教師端末の機能構成を説明する図である。本実施形態の教師端末２００Ａのグループ化支援処理部２１０Ｂは、グループ化部２１７Ａを有する。
FIG. 16 is a diagram illustrating a functional configuration of the teacher terminal according to the second embodiment. The grouping
本実施形態のグループ化部２１７Ａは、グループ化を行う際に、パターンデータベース２５０Ａから得られたパターン情報に基づき、超過算出データベース２４０から生徒ＩＤを抽出し、グループ化を行う。
When grouping, the
図１７は、第二の実施形態の教師端末の処理を説明するフローチャートである。図１７のステップＳ１７０１からステップＳ１７０７までの処理は、図９のステップＳ９０１からステップＳ９０７までの処理と同様であるから、説明を省略する。 FIG. 17 is a flowchart for explaining processing of the teacher terminal according to the second embodiment. The processing from step S1701 to step S1707 in FIG. 17 is the same as the processing from step S901 to step S907 in FIG.
教師端末２００Ａは、グループ化部２１７Ａにより、パターンデータベース２５０Ａから取得したパターン情報において決められた抽出順にしたがって、基本人数の合計人数分又は基本人数以外の合計人数分の生徒ＩＤを超過算出データベース２４０から抽出する（ステップＳ１７０８）。本実施形態では、グループ化部２１７Ａは、基本人数の合計人数又は基本人数以外の合計人数のうち、少ない方の人数分の生徒ＩＤを抽出する。
In accordance with the extraction order determined in the pattern information acquired from the
続いて、グループ化部２１７Ａは、抽出した生徒ＩＤを、合計人数と対応するグループ数のグループに割り当てる（ステップＳ１７０９）。続いてグループ化部２１７Ａは、グループに割り振られていない生徒ＩＤを、グループに割り当てる（ステップＳ１７１０）。
Subsequently, the
ステップＳ１７０９とステップＳ１７１０の処理について説明する。 The processes in steps S1709 and S1710 will be described.
ステップＳ１７０９において、グループ化部２１７Ａは、ステップＳ１７０８で基本人数の合計人数分の生徒ＩＤが抽出された場合、グループの人数が基本人数となるように、生徒ＩＤをグループに割り当てる。
In step S1709, when the student ID for the total number of the basic number of people is extracted in step S1708, the
そして、グループ化部２１７Ａは、ステップＳ１７１０において、残りの生徒ＩＤを、基本人数以外の人数のグループとなるように、グループに割り当てる。
Then, in step S1710, the
また、ステップＳ１７０９において、グループ化部２１７Ａは、ステップＳ１７０８で基本人数以外の人数の合計人数分の生徒ＩＤが抽出された場合、グループの人数が基本人数以外の人数となるように、生徒ＩＤをグループに割り当てる。
In step S1709, when the student ID for the total number of people other than the basic number is extracted in step S1708, the
そして、グループ化部２１７Ａは、ステップＳ１７１０において、残りの生徒ＩＤを、基本人数のグループとなるように、グループに割り当てる。
Then, in step S1710, the
尚、ステップＳ１７０９、１７１０において、生徒ＩＤの割り当ては、決められたグループ数となるように、ランダムに割り当てられても良い。 In steps S1709 and 1710, assignment of student IDs may be randomly assigned so as to be the determined number of groups.
ステップＳ１７１１の処理は、図９のステップＳ９１１の処理と同様であるから、説明を省略する。 The processing in step S1711 is the same as the processing in step S911 in FIG.
以下に、パターン取得部２１５、抽出順決定部２１６、グループ化部２１７Ａの処理について具体的に説明する。ここでは、グループ化の対象となる人数（出席者）として、１５人と入力され、基本人数が４人とされた場合について説明する。
The processes of the
この場合、パターン取得部２１５は、項目「合計人数」の値が「１５人」であるパターンデータベース２５０Ａ−１を参照する（図１４参照）。
In this case, the
そして、パターン取得部２１５は、パターンデータベース２５０Ａ−１から、項目「基本人数」の値が「４」であるパターン情報を取得する。
Then, the
取得されたパターン情報では、グループは４つであり、各グループのグループ名は、「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「Ｄ」である。そして、グループ名「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」のグループの人数は、基本人数である「４」であり、グループ名「Ｄ」のグループの人数は、基本人数より少ない「３」である。また、パターン情報において、項目「抽出順」の値は、「上から」である。 In the acquired pattern information, there are four groups, and the group names of each group are “A”, “B”, “C”, and “D”. And the number of groups in the group name "A", "B" and "C" is "4" which is the basic number of people, and the number of groups in group name "D" is "3" which is smaller than the basic number of people is there. In the pattern information, the value of the item “extraction order” is “from the top”.
ここで取得したパターン情報では、基本人数以外の人数の合計が基本人数の人数の合計より少なく、且つ基本人数の方が基本人数以外の人数よりも多い。 In the pattern information acquired here, the total number of persons other than the basic number is smaller than the total number of basic persons, and the basic number is larger than the number of persons other than the basic number.
したがって、グループ化部２１７Ａは、超過算出データベース２４０の先頭から順に、基本人数以外の人数の合計と同数の生徒ＩＤを抽出し、グループ名「Ｄ」のグループに割り当てる。
Accordingly, the
そして、グループ化部２１７Ａは、残りの生徒ＩＤを、グループ名「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」のグループに割り当てる。
Then, the
以上のように、本実施形態によれば、グループの人数が異なる場合には、人数が多いグループに、議論時間が予定議論時間以内となる可能性が高い生徒の生徒ＩＤを割り当て、人数が少ないグループに、議論時間が予定議論時間を超過する可能性が高い生徒の生徒ＩＤを割り当てることができる。よって、本実施形態によれば、複数グループにおける議論に掛かる時間のばらつきを軽減できる。 As described above, according to the present embodiment, when the number of groups is different, student IDs of students whose discussion time is likely to be within the scheduled discussion time are assigned to a group with a large number of people, and the number of people is small. The group can be assigned the student ID of the student whose discussion time is likely to exceed the scheduled discussion time. Therefore, according to the present embodiment, it is possible to reduce variations in time required for discussion among a plurality of groups.
（第三の実施形態）
以下に図面を参照して第三の実施形態について説明する。第三の実施形態は、グループ化支援システムに、グループ化支援プログラムがインストールされたグループ化支援サーバ１３０を設けた点が第一の実施形態と相違する。よって、以下の第三の実施形態の説明では、第一の実施形態との相違点についてのみ説明し、第一の実施形態と同様の機能を有するものには第一の実施形態の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。
(Third embodiment)
The third embodiment will be described below with reference to the drawings. The third embodiment is different from the first embodiment in that a
図１８は、第三の実施形態のグループ化支援システムの構成の例を示す図である。本実施形態のグループ化支援システム１００Ｂは、グループ化支援サーバ１３０と、教師端末２００Ｂと、生徒端末３００とを有する。本実施形態のグループ化支援サーバ１３０にはグループ化支援プログラム２１０がインストールされている。また、本実施形態のグループ化支援サーバ１３０は、第一の実施形態の教師端末２００に格納された各データベースが格納されている。
FIG. 18 is a diagram illustrating an example of the configuration of the grouping support system according to the third embodiment. The
本実施形態のグループ化支援システム１００Ｂでは、第一の実施形態の教師端末２００が実行した処理をグループ化支援サーバ１３０で実行する。
In the
本実施形態のグループ化支援サーバ１３０は、教師端末２００Ｂからグループ化の実行要求を受け付けると、図１１に示す入力画面１１１を教師端末２００Ｂに表示させるための画面データを生成し、教師端末２００Ｂに送信する。
When receiving the grouping execution request from the teacher terminal 200B, the
また、本実施形態のグループ化支援サーバ１３０は、教師端末２００Ｂにおいて議論種別、予定議論時間、出席人数の入力を受け付けると、グループ化支援プログラム２１０を実行する。そして、グループ化支援サーバ１３０は、その結果として、教師端末２００Ｂには処理結果表示領域１１１Ｂに表示させる情報を送信し、生徒端末３００には、画面１２１を表示させるための画面データを送信する。
In addition, the
また、本実施形態では、グループ化支援サーバ１３０に各データベースが格納されているものとしたが、これに限定されない。本実施形態の各データベースは、グループ化支援サーバ１３０と接続可能な記憶装置に格納されていても良い。
Moreover, although each database is stored in the
開示の技術では、以下に記載する付記のような形態が考えられる。
（付記１）
予定議論時間と、グループ化の対象となる人数と、の入力を受け付けて、
過去の議論における複数のグループの議論時間が格納された記憶部を参照して前記グループの人数毎の議論時間の平均を算出し、
前記平均が前記予定議論時間に最も近い人数に基づき、前記対象となる人数をグループ化した結果を出力する、
処理をコンピュータに実行させるグループ化支援プログラム。
（付記２）
前記記憶部には、
１グループの人数を示す基本人数と前記対象となる人数とに基づき決められた、各グループの人数のパターンを示すパターン情報が格納されており、
前記グループ化する処理は、
前記記憶部を参照し、前記最も近い人数が、前記基本人数と一致するパターン情報に基づき行われる付記１記載のグループ化支援プログラム。
（付記３）
前記記憶部には、
前記グループ化の対象者の識別情報と、
前記対象者が、議論時間が前記複数のグループにおける実施日毎の議論時間の平均を超過したグループに所属した回数と、
を含む超過算出情報が、超過した時間の合計値に応じて格納されており、
前記グループ化する処理は、
前記各グループの人数が異なるとき、人数が少ない方のグループの数に応じた順に、前記記憶部から前記識別情報を抽出し、抽出した前記識別情報を前記人数が少ない方のグループから順に割り当てる、付記２記載のグループ化支援プログラム。
（付記４）
前記グループ化する処理は、
前記人数が少ない方のグループの数が、前記パターン情報に含まれるグループの数の半数以下であった場合、前記合計値の値が大きい対象者の識別情報から順に抽出し、
前記人数が少ない方のグループの数が、前記パターン情報に含まれるグループの数の半数より多かった場合、前記合計値の値が小さい対象者の識別情報から順に抽出する、付記３記載のグループ化支援プログラム。
（付記５）
前記グループ化する処理は、
前記人数が少ない方のグループに対する前記識別情報の割り当てが完了した後に、
前記人数が多い方のグループに対し、識別情報の割り当てを行う付記４記載のグループ化支援プログラム。
（付記６）
前記パターン情報は、前記対象となる人数毎に前記記憶部に格納されており、
前記基本人数毎に、各グループの人数と、前記人数が少ない方のグループの数と、前記識別情報の抽出順と、が対応付けられている付記３乃至５の何れか一項に記載のグループ化支援プログラム。
（付記７）
コンピュータによるグループ化支援方法であって、該コンピュータが、
予定議論時間と、グループ化の対象となる人数と、の入力を受け付けて、
過去の議論における複数のグループの議論時間が格納された記憶部を参照して前記グループの人数毎の議論時間の平均を算出し、
前記平均が前記予定議論時間に最も近い人数に基づき、前記対象となる人数をグループ化した結果を出力する、グループ化支援方法。
（付記８）
予定議論時間と、グループ化の対象となる人数と、の入力を受け付ける入力受付部と、
過去の議論における複数のグループの議論時間が格納された記憶部を参照して前記グループの人数毎の議論時間の平均を算出する平均時間算出部と、
前記平均が前記予定議論時間に最も近い人数に基づき、前記対象となる人数をグループ化した結果を出力するグループ化部と、を有するグループ化支援装置。
In the disclosed technology, forms such as the following supplementary notes are conceivable.
(Supplementary Note 1)
Accept input of scheduled discussion time and number of people to be grouped,
Referring to a storage unit storing discussion times of a plurality of groups in the past discussion, the average discussion time for each number of the group is calculated,
Outputting the result of grouping the target number of persons based on the number of persons closest to the planned discussion time as the average is
A grouping support program that causes a computer to execute a process.
(Supplementary Note 2)
The storage unit
Pattern information indicating the pattern of the number of people in each group, which is determined based on the basic number of people indicating the number of people in one group and the target number of people, is stored.
The grouping process is:
The grouping support program according to
(Supplementary Note 3)
The storage unit
Identification information of the subject of the grouping;
The number of times the target person belonged to a group in which the discussion time exceeded the average discussion time per implementation date in the plurality of groups;
Excess calculation information including is stored according to the total time exceeded,
The grouping process is:
When the number of people in each group is different, the identification information is extracted from the storage unit in the order according to the number of groups having the smaller number of people, and the extracted identification information is allocated in order from the group having the smaller number of people.
(Supplementary Note 4)
The grouping process is:
If the number of groups with the smaller number of people is less than half of the number of groups included in the pattern information, sequentially extract from the identification information of the subject with a large value of the total value,
The grouping according to
(Supplementary Note 5)
The grouping process is:
After the assignment of the identification information to the group with the smaller number of people is completed,
The grouping support program according to
(Supplementary Note 6)
The pattern information is stored in the storage unit for each target number of people,
The group according to any one of
(Appendix 7)
A computer-aided grouping support method comprising:
Accept input of planned discussion time and the number of people to be grouped,
Calculating an average of discussion time for each group of people with reference to a storage unit in which discussion time of a plurality of groups in a past discussion is stored;
The grouping assistance method which outputs the result which grouped the said object number of persons based on the number of persons in which the said average is nearest to the said scheduled discussion time.
(Supplementary Note 8)
An input reception unit that receives input of scheduled discussion time and the number of people to be grouped;
An average time calculation unit that calculates an average of discussion time for each group of people with reference to a storage unit in which discussion times of a plurality of groups in a past discussion are stored;
A grouping support device comprising: a grouping unit that outputs the result of grouping the target number of people based on the number of people closest to the scheduled discussion time as the average.
本発明は、具体的に開示された実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。 The present invention is not limited to the specifically disclosed embodiments, and various modifications and changes can be made without departing from the scope of the claims.
１００、１００Ａ、１００Ｂ グループ化支援システム
２００、２００Ａ、２００Ｂ 教師端末
２１０ グループ化支援プログラム
２２０ 生徒データベース
２３０ 議論時間データベース
２４０ 超過算出データベース
２５０、２５０−１、２５０−２ パターンデータベース
２１１ 入力受付部
２１２ 平均時間算出部
２１３ 議論時間比較部
２１４ 基本人数選択部
２１５ パターン取得部
２１６ 抽出順決定部
２１７、２１７Ａ グループ化部
２１８ 出力部
３００ 生徒端末
100, 100A, 100B
Claims (6)
過去の議論における複数のグループの議論時間が格納された記憶部を参照して前記グループの人数毎の議論時間の平均を算出し、
前記平均が前記予定議論時間に最も近い人数に基づき、前記対象となる人数をグループ化した結果を出力する、
処理をコンピュータに実行させるグループ化支援プログラム。 Accept input of scheduled discussion time and number of people to be grouped,
Referring to a storage unit storing discussion times of a plurality of groups in the past discussion, the average discussion time for each number of the group is calculated,
Outputting the result of grouping the target number of persons based on the number of persons closest to the planned discussion time as the average is
A grouping support program that causes a computer to execute a process.
１グループの人数を示す基本人数と前記対象となる人数とに基づき決められた、各グループの人数のパターンを示すパターン情報が格納されており、
前記グループ化する処理は、
前記記憶部を参照し、前記最も近い人数が、前記基本人数と一致するパターン情報に基づき行われる請求項１記載のグループ化支援プログラム。 The storage unit
Pattern information indicating the pattern of the number of people in each group, which is determined based on the basic number of people indicating the number of people in one group and the target number of people, is stored.
The grouping process is:
The grouping support program according to claim 1, wherein the storage unit is referred to, and the closest number of people is performed based on pattern information that matches the basic number of people.
前記グループ化の対象者の識別情報と、
前記対象者が、議論時間が前記複数のグループにおける実施日毎の議論時間の平均を超過したグループに所属した回数と、
を含む超過算出情報が、超過した時間の合計値に応じて格納されており、
前記グループ化する処理は、
前記各グループの人数が異なるとき、人数が少ない方のグループの数に応じた順に、前記記憶部から前記識別情報を抽出し、抽出した前記識別情報を前記人数が少ない方のグループから順に割り当てる、請求項２記載のグループ化支援プログラム。 The storage unit
Identification information of the subject of the grouping;
The number of times the target person belonged to a group in which the discussion time exceeded the average discussion time per implementation date in the plurality of groups;
Excess calculation information including is stored according to the total time exceeded,
The grouping process is:
When the number of people in each group is different, the identification information is extracted from the storage unit in the order according to the number of groups having the smaller number of people, and the extracted identification information is allocated in order from the group having the smaller number of people. The grouping support program according to claim 2.
前記人数が少ない方のグループの数が、前記パターン情報に含まれるグループの数の半数以下であった場合、前記合計値の値が大きい対象者の識別情報から順に抽出し、
前記人数が少ない方のグループの数が、前記パターン情報に含まれるグループの数の半数より多かった場合、前記合計値の値が小さい対象者の識別情報から順に抽出する、請求項３記載のグループ化支援プログラム。 The grouping process is:
If the number of groups with the smaller number of people is less than half of the number of groups included in the pattern information, sequentially extract from the identification information of the subject with a large value of the total value,
The group according to claim 3, wherein, when the number of the group having the smaller number of persons is larger than half of the number of the groups included in the pattern information, the group is sequentially extracted from the identification information of the target person having the small total value. Support program.
予定議論時間と、グループ化の対象となる人数と、の入力を受け付けて、
過去の議論における複数のグループの議論時間が格納された記憶部を参照して前記グループの人数毎の議論時間の平均を算出し、
前記平均が前記予定議論時間に最も近い人数に基づき、前記対象となる人数をグループ化した結果を出力する、グループ化支援方法。 A computer-aided grouping support method comprising:
Accept input of scheduled discussion time and number of people to be grouped,
Referring to a storage unit storing discussion times of a plurality of groups in the past discussion, the average discussion time for each number of the group is calculated,
The grouping assistance method which outputs the result which grouped the said object number of persons based on the number of persons in which the said average is nearest to the said scheduled discussion time.
過去の議論における複数のグループの議論時間が格納された記憶部を参照して前記グループの人数毎の議論時間の平均を算出する平均時間算出部と、
前記平均が前記予定議論時間に最も近い人数に基づき、前記対象となる人数をグループ化した結果を出力するグループ化部と、を有するグループ化支援装置。 An input reception unit that receives input of scheduled discussion time and the number of people to be grouped;
An average time calculation unit that calculates an average of discussion times for each number of people in the group with reference to a storage unit in which discussion times of a plurality of groups in the past discussion are stored;
A grouping support apparatus that outputs a result of grouping the target number of persons based on the number of persons whose average is closest to the scheduled discussion time.
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