JP6873385B2 - 学習評価支援装置、学習評価支援方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、技能の学習に関する評価対象作業項目の決定を支援する学習評価支援装置、学習評価支援方法、及びこれらを実現するためのプログラムに関する。

近年、農業分野においては、産地毎にブランドを確立することが重要となってきている。このため、産地全体で高品質な農産物を市場に一定量継続して供給可能なことが必要であり、そのためには、経験の浅い農家が作った農産物の品質を向上させ、ベテランの農家が作った農産物の品質に近づける必要がある。

農産物の品質は、農家が身に付けている技能によることが多いと考えられる。従って、産地毎のブランドを確立するためには、同じ産地に属する農家が、ベテランの農家の技能をできるだけ効率的に習得できるようにすることが重要となる。これが実現すれば、農業分野における後継者不足の問題の解消の一助となると考えられる。

農業分野における技能の習得について、ミカンの栽培を例にとって説明する。まず、ミカンの栽培においては、摘果、剪定、水やり、施肥といった農作業を、適切なタイミングで、適切な箇所に、適切な量だけ行なう必要があるが、このタイミング、箇所及び量は、農家の経験と勘とで決定される。つまり、どの農作業を、どのタイミングで、どの箇所にどの程度行なうかが、技能に相当する。

そして、例えば、経験の浅いユーザが、農業についての技能を習得する装置が種々提案されている。特許文献１には、作物の状況及び環境の状態といった条件毎に、ユーザが実行すべき農作業をルールとして登録し、ユーザが、条件として、作物の状態及び環境の状態といった情報を入力すると、入力された条件をルールに照合して、最適な農作業を選択し、これをユーザに提示するシステムが開示されている。

本発明者らは、特許文献２において、学習対象となる技能について設定された作業ルールに基づいて、ユーザが入力した作業対象物候補を含む画像において、前記作業対象物候補の中から作業対象物を抽出し、前記作業対象物に特定表示を付して処理画像を作成する、画像処理部と、前記処理画像を表示する、画像表示部と、を備える技能学習支援装置を開示している。

一方、非特許文献１に開示されるように、農業ITシステムから得られた情報をビッグデータ解析することにより、新サービスや新事業の創出につながることが期待されており、農業情報の相互運用性・可搬性を確保すべく、農作業名称を初めとする標準化作業が進められている。

特開２０１２−１５５４３２号公報 特開２０１６−１９４５６４号公報

農業ITシステムで用いる農作業の名称に関する個別ガイドライン、平成28年3月31日、新戦略推進専門調査会、農業分科会

ところで、習得したい技能に関して、どのような作業項目が熟練者と非熟練者との差が大きいのか、また、任意の技能学習を行った前後において、どのような作業項目であれば、高い効果が得られるのかなどを把握することができれば、その技能の習得に効果的な学習方法を見出すことができる。しかし、従来、上述のような技能学習のための様々な学習支援装置が提案され、また、農業技術に関して様々な標準化作業が進められているものの、技能学習に関して評価すべき作業項目をどのようにして選べば良いのかについて検討された例はない。

本発明の目的の一例は、技能学習に関して評価すべき作業項目を選ぶことができる、学習評価支援装置、学習評価支援方法、及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の一側面における学習評価支援装置は、
技能の学習に関する評価を支援するための装置であって、
複数の作業項目を複数の作業特性に基づいて評価した結果を示す作業特性データを取得する、作業特性データ取得部、
前記複数の作業項目の一部から選択された一次選択作業項目に関する採点結果を示す採点データを取得する、採点データ取得部、
前記採点データに基づいて、前記一次選択作業項目の中から学習効果が高い作業項目として選択された二次選択作業項目と、その他の作業項目との前記複数の作業特性における類似性に基づいて三次選択作業項目を選択し、前記二次選択作業項目および前記三次選択作業項目の中から評価対象作業項目を決定する、評価対象作業項目決定部、
を備える。

また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における学習評価支援方法は、
技能の学習に関する評価を支援するための方法であって、
（ａ）複数の作業項目を複数の作業特性に基づいて評価した結果を示す作業特性データを取得する、ステップ、
（ｂ）前記複数の作業項目の一部から選択された一次選択作業項目に関する採点結果を示す採点データを取得する、ステップ、
（ｃ）前記採点データに基づいて、前記一次選択作業項目の中から学習効果が高い作業項目として選択された二次選択作業項目と、その他の作業項目との前記複数の作業特性における類似性に基づいて三次選択作業項目を選択し、前記二次選択作業項目および前記三次選択作業項目の中から評価対象作業項目を決定する、ステップ、
を備える。

更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
技能の学習に関する評価を支援するための方法を実行させるプログラムであって、
コンピュータに、
（ａ）複数の作業項目を複数の作業特性に基づいて評価した結果を示す作業特性データを取得する、ステップ、
（ｂ）前記複数の作業項目の一部から選択された一次選択作業項目に関する採点結果を示す採点データを取得する、ステップ、
（ｃ）前記採点データに基づいて、前記一次選択作業項目の中から学習効果が高い作業項目として選択された二次選択作業項目と、その他の作業項目との前記複数の作業特性における類似性に基づいて三次選択作業項目を選択し、前記二次選択作業項目および前記三次選択作業項目の中から評価対象作業項目を決定する、ステップ、
を実行させるプログラム。

本発明によれば、技能学習に関して評価すべき作業項目を選ぶことができる。

図１は、本発明の実施の形態における学習評価支援装置の構成を示すブロック図である。 図２は、複数の作業項目を複数の作業特性に基づいて評価した結果の例を示す図である。 図３は、二次選択作業項目と、それ以外の作業項目との類似性の判断方法を説明する図である。 図４は、本発明の実施の形態における学習評価支援装置１０の動作を示すフロー図である。 図５は、本発明の実施の形態における学習評価支援装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

以下、本発明の実施の形態における学習評価支援装置、学習評価支援方法、及びプログラムについて、図１〜５を参照しながら説明する。

［装置構成］
図１を用いて、本実施の形態における学習評価支援装置の構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態における学習評価支援装置の構成を示すブロック図である。

図１に示すように、本実施の形態における学習評価支援装置１０は、技能の学習に関する評価を支援するための装置であって、作業特性データ取得部１０ａ、採点データ取得部１０ｂ、評価対象作業項目決定部１０ｃを備える。

作業特性データ取得部１０ａは、複数の作業項目を複数の作業特性に基づいて評価した結果を示す作業特性データを取得する。

図２を用いて、本実施の形態における作業特性データ取得部が取得する、複数の作業項目を複数の作業特性に基づいて評価した結果を説明する。図２は、本実施の形態における作業特性データ取得部が取得する、複数の作業項目を複数の作業特性に基づいて評価した結果の例を示す図である。

図２に示すように、作業特性データ取得部１０ａにおいて取得する作業特性データは、例えば、縦に作業項目、横に作業特性が示されている。そして、作業項目としては、例えば、育苗、施肥、播種、定植、追肥、除草、病害虫防除、かん水、加温、換気、作柄見回り、受粉、袋かけ、剪定、摘芽、摘花、粗摘果、仕上げ摘果、摘葉、間引き、誘引、収穫、出荷などが挙げられる。この作業項目については、習得しようとする技能によって異なる。

それぞれの作業項目に関する作業特性としては、観察技能作業に属するか否か、判断技能作業に属するか否か、運動技能作業に属するか否かなどの大分類による特性のほか、茎に注目するものであるか否か、葉に注目するものであるか否か、葉の色に注目するものであるか否か、葉の弾力に注目するものであるか否か、枝に注目するものであるか否か、実に注目するものであるか否か、樹全体に注目するものであるか否か、枝の種類に注目するものであるか否か、根に注目するものであるか否か、土壌に注目するものであるか否か、視線の動かし方が重要なものであるか否か、視線の移動方向が重要なものであるか否か、視線の移動速度が重要なものであるか否か、視線の移動量が重要なものであるか否か、作業の量が重要なものであるか否か、作業対象の数が重要なものであるか否か、作業の速さが重要なものであるか否か、作業の正確さが重要なものであるか否か、収穫量に影響が大きいものであるか否か、収穫品質に影響が大きいものであるか否か、糖度に影響が大きいものであるか否か、酸度に影響が大きいものであるか否か、サイズに影響が大きいものであるか否かなどの具体的な特性が挙げられる。

そして、図２に示すように、それぞれの作業項目に対して、上記の各作業特性を入力しておく。図２に示す例では、該当する場合には“１”を入力され、該当しない場合には“０”を入力される。この数値については、例えば、該当する場合を“３”、どちらともいえない場合を“２”、ほとんど該当しない場合を“１”、該当しない場合を“０”と入力するなど、段階を付けて評価してもよい。また、単に該当する場合を“２”、“３”、該当しない場合を“０”と入力するなど、重み付けをしてもよい。作業項目の内容によって適宜設定すれば良い。

採点データ取得部１０ｂは、複数の作業項目の一部から選択された一次選択作業項目に関する採点結果を示す採点データを取得する。図２に示す作業項目の中から、学習効果が高いと考えられる作業項目が選択され、一次選択作業項目とされる。この作業は、熟練者や農業指導員などにヒアリングして、熟練者と非熟練者の差が大きいもの、技能の向上に関係するものの中から選ばれる。

そして、一次選択作業項目について、様々な被験者に実際に作業を実施させ、それぞれの被験者についての作業に関する採点を行なう。被験者は、例えば、熟練者および非熟練者から様々な熟練度の人を選ぶのがよい。被験者の熟練度は、作業項目の内容によって適宜設定すれば良いが、例えば、被験者の経験年数、収穫時の品質、収量などの過去の実績に基づいて、非熟練者をさらに上級者、中級者、初級者、初心者などに分けておくのが良い。採点は、例えば、それぞれの作業特性に関する評価を熟練者または農業指導員が行い、その採点結果を取得する。同じ被験者に学習後に同じ作業を実施させ、同様に熟練者または農業指導員による採点結果（例えば、５点満点で評価した結果）を取得する。

上記の採点に際しては、予め熟練者または農業指導員などにヒアリングして採点のルールを決めておく。例えば、作業項目について何を見るか、また、何をどう見るかを主要観点として採点する。何を見るかを主要観点として採点する場合には、視線や手の動きについて、場所、移動の方向、移動の速さ、移動の量、移動の時間、対象の位置、対象の数、作業の量、作業の速さ、作業の時間などに基づいて採点される。また、何をどう見るかを主要観点として採点する場合には、樹、枝、葉、表面、内側、外側、枝の種類、葉の種類（新葉など）他との位置関係、色、硬さ、弾力、向き（上下左右前後）、密集度合いなどに基づいて採点される。

評価対象作業項目決定部１０ｃは、前記採点データに基づいて、前記一次選択作業項目の中から学習効果が高い作業項目として選択された二次選択作業項目と、その他の作業項目との前記複数の作業特性における類似性に基づいて三次選択作業項目を選択し、前記二次選択作業項目および前記三次選択作業項目の中から評価対象作業項目を決定する。

ここで、二次選択作業項目は、例えば、熟練者または農業指導員が、一次選択作業項目についての学習前後の様々な熟練度の被験者の作業を採点したデータを比較し、熟練者と非熟練者との差が大きい作業項目および／または学習の前後における差が大きい作業項目が選択される。このように選択された二次選択作業項目と、それ以外の作業項目（未だ採点データがない作業項目）とを比較し、その類似性に基づいて、三次選択作業項目が選択される。

図３を用いて、二次選択作業項目と、それ以外の作業項目との類似性の判断方法を説明する。図３は、二次選択作業項目と、それ以外の作業項目との類似性の判断方法を説明する図である。

図３に示すように、二次選択作業項目と、それ以外の作業項目との類似性は、例えば、複数の作業項目を複数の作業特性に関する数値に基づいて評価した作業特性データを取得し、二次選択作業項目およびその他の作業項目について、作業特性毎にその数値の積を求め、それらの積を合計した値に基づいて判断する。例えば、図３において、作業項目１が、二次選択作業項目であり、作業項目２〜２５がそれ以外の作業項目である。このとき、作業項目１の作業特性１〜２６の数値と、作業項目２〜２５の作業特性１〜２６の数値とについて、それぞれ積を求め、それらの積を合計した値を類似性の判断基準として用いる。図３の類似性Ａに示す例では、作業項目２の類似性は５、作業項目３の類似性は１２、作業項目４の類似性は７であり、数値を示した例の中では、作業項目３が、二次選択作業項目としての作業項目１と類似性が高いため、三次選択作業項目とすることができる。

また、上記の判断基準に加えて、該当しない作業特性（すなわち、図３に示す例では“０”が記入された作業特性）が一致していることを考慮してもよい。図３の類似性Ｂの欄に示す例では、作業項目２の類似性は８（該当する作業項目の一致が５、該当しない作業項目の一致が３）、作業項目３の類似性は２０（該当する作業項目の一致が１２、該当しない作業項目の一致が８）、作業項目４の類似性は１１（該当する作業項目の一致が７、該当しない作業項目の一致が４）であり、数値を示した例の中では、作業項目３が、二次選択作業項目としての作業項目１と類似性が高いため、三次選択作業項目とすることができる。

［装置動作］
図４を用いて、学習評価支援装置１０の動作について説明する。図４は、本発明の実施の形態における学習評価支援装置１０の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１〜図３を参酌する。また、本実施の形態では、学習評価支援装置１０を動作させることによって、学習評価支援方法が実施される。よって、本実施の形態における学習評価支援方法の説明は、以下の学習評価支援装置１０の動作説明に代える。

図４に示すように、作業特性データ取得部１０ａは、複数の作業項目を複数の作業特性に基づいて評価した結果を示す作業特性データ（図２、図３参照）を取得する（ステップＳ１）。

次に、採点データ取得部１０ｂは、複数の作業項目の一部から選択された一次選択作業項目に関する採点結果を示す採点データを取得する（ステップＳ２）。例えば、図２に示す作業項目の中から、学習効果が高いと考えられる作業項目が選択され、一次選択作業項目とされる。この作業は、熟練者や農業指導員などにヒアリングして、熟練者と非熟練者の差が大きいもの、技能の向上に関係するものの中から選ばれる。

続いて、評価対象作業項目決定部１０ｃは、前記採点データに基づいて、前記一次選択作業項目の中から学習効果が高い作業項目として選択された二次選択作業項目と、その他の作業項目との前記複数の作業特性における類似性に基づいて三次選択作業項目を選択し、前記二次選択作業項目および前記三次選択作業項目の中から評価対象作業項目を決定する（ステップＳ３）。

ここで、二次選択作業項目は、例えば、熟練者または農業指導員が、一次選択作業項目についての学習前後の熟練者および非熟練者の作業を採点したデータを比較し、特定した熟練者と非熟練者との差が大きい作業項目および／または学習の前後における差が大きい作業項目が選択される。このように選択された二次選択作業項目と、それ以外の作業項目（未だ採点データがない作業項目）とを比較し、その類似性に基づいて、三次選択作業項目が選択される。類似性の判断方法については、前述のとおりである。

［実施の形態の効果］
本実施の形態では、数多くある作業項目の中から、技能学習に関して評価すべき作業項目を決定するに際して、全ての作業項目について確認することなく、一部の作業項目について、実際に被試験者に実施させ、採点し、学習効果が高い作業項目を決定することができる。これにより、例えば、農業技術の学習において、何を学習することが効果的か、学習の結果どれだけ技術が向上したかをわかりやすく可視化するのに適した作業項目を、効率的に決定できる。本実施形態に係る学習評価支援装置１０は、特に、耕種農業、畜産農業などの農業技術に関する技能の学習の評価を支援するのに適しているが、例えば、機械加工、溶接などの工業技術に関する技能、養殖、水産物加工などの水産技術に関する技能、医療技術に関する技能、服飾技術に関する技能、カラオケなどの音楽に関する技能など、様々な技能の学習の評価を支援するのにも適用することができる。

［プログラム］
本発明の実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図４に示すステップＳ１〜Ｓ３を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における学習評価支援装置と学習評価支援方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、作業特性データ取得部１０ａ、採点データ取得部１０ｂ、及び評価対象作業項目決定部１０ｃとして機能し、処理を行なう。

また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、作業特性データ取得部１０ａ、採点データ取得部１０ｂ、及び評価対象作業項目決定部１０ｃのいずれかとして機能しても良い。

ここで、実施の形態におけるプログラムを実行することによって、学習評価支援装置１０を実現するコンピュータについて図５を用いて説明する。図５は、本発明の実施の形態における学習評価支援装置１０を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

図５に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。

ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。

また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。

データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。

また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記録媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体が挙げられる。

なお、本実施の形態における学習評価支援装置１０は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、学習評価支援装置１０は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。

本発明によれば、技能学習に関して評価すべき作業項目を選ぶことができる。

１０ 学習評価支援装置
１０ａ 作業特性データ取得部
１０ｂ 採点データ取得部
１０ｃ 評価対象作業項目決定部
１１０ コンピュータ
１１１ ＣＰＵ
１１２ メインメモリ
１１３ 記憶装置
１１４ 入力インターフェイス
１１５ 表示コントローラ
１１６ データリーダ／ライタ
１１７ 通信インターフェイス
１１８ 入力機器
１１９ ディスプレイ装置
１２０ 記録媒体
１２１ バス

Claims (15)

1. 技能の学習に関する評価を支援するための装置であって、
   複数の作業項目を複数の作業特性に関する数値に基づいて評価した結果を示す作業特性データを取得する、作業特性データ取得部、
   前記複数の作業項目の一部から選択された一次選択作業項目に関する採点結果を示す採点データを取得する、採点データ取得部、
   前記採点データに基づいて、前記一次選択作業項目の中から学習効果が高い作業項目として選択された二次選択作業項目と、その他の作業項目とについて、前記作業特性毎にその数値の積を求め、それらの積を合計した値に基づいて類似性を判断し、前記類似性に基づいて三次選択作業項目を選択し、前記二次選択作業項目および前記三次選択作業項目の中から評価対象作業項目を決定する、評価対象作業項目決定部、
   を備える学習評価支援装置。
2. 前記作業特性データ取得部において、
   前記複数の作業特性が、観察技能作業、判断技能作業および運動技能作業から選択される一種以上に属するか否かの判断を含む、
   請求項１に記載の学習評価支援装置。
3. 前記評価対象作業項目決定部において、
   前記技能に関する熟練者と非熟練者との差が大きい作業項目を二次選択作業項目として選択する、
   請求項１または２に記載の学習評価支援装置。
4. 前記評価対象作業項目決定部において、
   技能学習の前後における差が大きい作業項目を二次選択作業項目として選択する、
   請求項１から３までのいずれかに記載の学習評価支援装置。
5. 前記技能が、農業技術に関する技能である、
   請求項１から４までのいずれかに記載の学習評価支援装置。
6. 技能の学習に関する評価を支援するための方法であって、
   （ａ）複数の作業項目を複数の作業特性に関する数値に基づいて評価した結果を示す作業特性データを取得する、ステップ、
   （ｂ）前記複数の作業項目の一部から選択された一次選択作業項目に関する採点結果を示す採点データを取得する、ステップ、
   （ｃ）前記採点データに基づいて、前記一次選択作業項目の中から学習効果が高い作業項目として選択された二次選択作業項目と、その他の作業項目とについて、前記作業特性毎にその数値の積を求め、それらの積を合計した値に基づいて類似性を判断し、前記類似性に基づいて三次選択作業項目を選択し、前記二次選択作業項目および前記三次選択作業項目の中から評価対象作業項目を決定する、ステップ、
   を備える学習評価支援方法。
7. 前記（ａ）のステップにおいて、
   前記複数の作業特性が、観察技能作業、判断技能作業および運動技能作業から選択される一種以上に属するか否かの判断を含む、
   請求項６に記載の学習評価支援方法。
8. 前記（ｃ）のステップにおいて、
   前記技能に関する熟練者と非熟練者との差が大きい作業項目を二次選択作業項目として選択する、
   請求項６または７に記載の学習評価支援方法。
9. 前記（ｃ）のステップにおいて、
   技能学習の前後における差が大きい作業項目を二次選択作業項目として選択する、
   請求項６から８までのいずれかに記載の学習評価支援方法。
10. 前記技能が、農業技術に関する技能である、
    請求項６から９までのいずれかに記載の学習評価支援方法。
11. 技能の学習に関する評価を支援するための方法を実行させるプログラムであって、
    コンピュータに、
    （ａ）複数の作業項目を複数の作業特性に関する数値に基づいて評価した結果を示す作業特性データを取得する、ステップ、
    （ｂ）前記複数の作業項目の一部から選択された一次選択作業項目に関する採点結果を示す採点データを取得する、ステップ、
    （ｃ）前記採点データに基づいて、前記一次選択作業項目の中から学習効果が高い作業項目として選択された二次選択作業項目と、その他の作業項目とについて、前記作業特性毎にその数値の積を求め、それらの積を合計した値に基づいて類似性を判断し、前記類似性に基づいて三次選択作業項目を選択し、前記二次選択作業項目および前記三次選択作業項目の中から評価対象作業項目を決定する、ステップ、
    を実行させるプログラム。
12. 前記（ａ）のステップにおいて、
    前記複数の作業特性が、観察技能作業、判断技能作業および運動技能作業から選択される一種以上に属するか否かの判断を含む、
    請求項１１に記載のプログラム。
13. 前記（ｃ）のステップにおいて、
    前記技能に関する熟練者と非熟練者との差が大きい作業項目を二次選択作業項目として選択する、
    請求項１１または１２に記載のプログラム。
14. 前記（ｃ）のステップにおいて、
    技能学習の前後における差が大きい作業項目を二次選択作業項目として選択する、
    請求項１１から１３までのいずれかに記載のプログラム。
15. 前記技能が、農業技術に関する技能である、
    請求項１１から１４までのいずれかに記載のプログラム。

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