JP7042293B2 - 学習支援装置、学習支援方法及びプログラム - Google Patents
学習支援装置、学習支援方法及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7042293B2 JP7042293B2 JP2020037108A JP2020037108A JP7042293B2 JP 7042293 B2 JP7042293 B2 JP 7042293B2 JP 2020037108 A JP2020037108 A JP 2020037108A JP 2020037108 A JP2020037108 A JP 2020037108A JP 7042293 B2 JP7042293 B2 JP 7042293B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- question
- answer
- feedback
- terminal device
- learner
- 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
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/20—Education
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
- G09B19/00—Teaching not covered by other main groups of this subclass
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
- G09B7/00—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers
- G09B7/02—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers of the type wherein the student is expected to construct an answer to the question which is presented or wherein the machine gives an answer to the question presented by a student
- G09B7/04—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers of the type wherein the student is expected to construct an answer to the question which is presented or wherein the machine gives an answer to the question presented by a student characterised by modifying the teaching programme in response to a wrong answer, e.g. repeating the question, supplying a further explanation
Description
また、このようなケースメソッドでは、講師の役割としては、受講者に講義をしたり自説を教えたりするのではなく、例えば受講者の議論を整理し、好ましい方向に導くことが求められる。この点で、ケースメソッドによる教育効果は、講師の技量に依存するところが大きいともいわれている。このため、ケースメソッドは、受講者が実際に講師のいる教室等の環境で学習するものとして認知されている。
一方で、eラーニング環境のもとでケースメソッドによる良質な教育をユーザが受けられるようにすることが求められている。このためには、ケースメソッドの性質上、現実の講師が行っているように、学習者の性格、能力等の個性に合わせて、学習者の思考等を適切に導いていくようにすることが求められる。
しかしながら、引用文献1に記載の技術は、複数の学習者に対して共通のテスト項目と複数問題とを提供することを前提としていることから、ケースメソッドに適用して、学習者ごとに適切に導いていくことは難しい。
本実施形態の学習支援システムは、複数のユーザ端末装置100と、学習支援装置200とを含む。
ユーザ端末装置100(学習者端末装置の一例)は、ユーザUのそれぞれが、ケースメソッドによる学習を行うために利用する端末装置である。ユーザ端末装置100は、例えばパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等であってよい。
通信部201は、ネットワークNT経由で通信を実行する。
出題部221は、ネットワークNT経由によるユーザ端末装置100との通信を介して、ユーザ端末装置100にて問題が出題されるようにするとともに、問題に対する学習者の解答に応じた学習者へのフィードバックがユーザ端末装置100にて提示されるようにするための処理を実行する。
解答分析部222は、ネットワーク経由の通信を介してユーザ端末装置100から取得した解答について所定事項の分析を行う。
決定部223は、解答分析部222による分析結果に基づいて、出題部221により提示されるフィードバックと、出題部221により出題される次の問題を決定する。
ユーザ情報記憶部231は、学習支援装置200が提供するケースメソッド講座を受ける受講者としてのユーザごとの情報を記憶する。
問題情報記憶部232は、題材である事例ごとに対応して用意された問題を含む問題情報を記憶する。
現実に講師が存在するケースメソッドの講座では、例えば講師が或る1つの事例(題材)を提示したうえで、その事例を基に議論等が進められていく。
1つの事例データは、ケースメソッドの講座においてユーザに提示する事例の内容を示す情報である。事例データは、例えばテキストデータの形式であり、比較的長文により事例を説明する内容を有する。事例データにより示される事例の内容の具体例は以下のようになる。
経営方針の見直しを余儀なくされた19BB年、現在もCEO(最高責任者)を務めるM氏が経営陣に参画した。格安運賃とローコスト経営で躍進していた米国のB航空をモデルに、欧州初の格安航空会社として航空会社Aは再出発した。
M氏が打ち出したホリデー客をターゲットとする戦略は成功した。19CC年からの湾岸戦争で業績が一次低迷したものの、その数年後以降は、地盤としていた国だけではなく、周囲の各国へ次々と路線を拡大し、乗客数、営業利益ともに現在まで成長を続けている。
(中略)
米国同時多発テロ事件の直後は航空需要自体が大きく減退したものの、路線が欧州内に限られている航空会社Aへの影響は限定的であり、欧州内の旅行ぐらいはしたい、というレジャー客を取り込むことができた。さらに、飛行機を利用せざるを得ないビジネス客も、大規模空港でのセキュリティの煩雑さを避け、より狙われにくいと思われる小空港で発着する格安航空会社を選ぶようになった。」
現実の講師により行われるケースメソッド講座では、講師は、以下のようにして議論を進行させることができる。つまり、例えば講師から受講者に対して事例を基として或る問題を投げかける。受講者から問題に対する解答が返ってくると、講師は、返ってきた解答の内容に応じて、受講者の思考がより良い方向にいくように、また、深くなっていくようにするため、さらに別の問題を投げかけるようにする。この場合、講師は、次の問題を事前に決めているのではなく、解答の内容に応じて、次に投げかける問題の内容をどのようなものとするのかを判断することになる。つまり、ケースメソッド講座のもとでは、1つの問題に続く次の問題の内容として複数が用意される必要がある。本実施形態の問題群データは、このような要求に対応する構造を有する。
同図においては、問題群データに含まれる或る1つの問題を一次問題としている。一次問題に対しては、3つのフィードバック(フィードバックA、フィードバックB、フィードバックC)が対応付けられた例が示されている。フィードバックは、問題に対する解答の内容に応じて、ユーザUに向けて提示される講師の立場からのコメントに相当するものである。このようなフィードバックは、出題された問題と解答の内容との組み合わせに応じたものとして作成される。フィードバックの内容としては、例えば解答の内容について評価したコメントや、解答の内容を受けてユーザUに気付きを与えることのできるコメント等を文章形式で表したものであってよい。
一具体例として、例えば一次問題が解答として或る1つの特定事項に言及していることを要求するものである場合、特定事項に言及していると判定された解答に対しては「評価分類1、特定事項に言及していないと判定された解答に対しては評価分類2に分類される。また、このような例での解答の評価分類にあたり、分類結果としては、上記の評価分類1と評価分類2のいずれかに分類できることが好ましいが、解答の内容によっては、評価分類1と評価分類2とのいずれにも該当する確度が低く、評価分類1と評価分類2とのいずれかに分類分けすることが難しい場合がある。このような解答については、評価分類3に分類される。つまり、評価分類3は、適正評価が不可である場合の分類となる。
同図においては、フィードバックAに二次問題1が対応付けられ、フィードバックBに二次問題2が対応付けられ、フィードバックCに二次問題3が対応付けられる。
つまり、一次問題に対する解答の内容は、評価分類1、評価分類2、評価分類3の3つの評価分類のうちのいずれか1つに分類される。そのうえで、分類に応じて、一次問題に対するフィードバックと、一次問題に次いで出題される二次問題とが決定される。具体的に、一次問題に対する解答が評価分類1に分類されたことに応じては、一次問題に対するフィードバックとしてフィードバックAが選択され、一次問題の次の問題として、二次問題1が選択される。
一具体例として、二次問題2が、或る事柄に関する問題点を指摘することと、指摘した問題点を踏まえて解決策を導き出すことを求めている場合、解答に応じて、以下のように評価分類1~評価分類4に分類される。つまり、問題点を的確に指摘しており、かつ、解決策も的確に導き出させている解答については、評価分類1に分類される。また、問題点は的確に指摘できたが、解決策については的確に導き出させていない解答については、評価分類2に分類される。また、問題点の指摘が的確とはいえず、このために解決策も的確に導き出せていないような解答については、評価分類3に分類される。また、評価分類1~評価分類3のいずれに該当する確度も低いとの判定が得られた回答については、評価分類4に分類される。一例として、評価分類4に分類される解答としては、例えば、問題点は的確に指摘できていないのにも関わらず、解決策が的確であるようなものを挙げることができる。また、まったく見当違いな問題点の指摘、解決策等を含んでいることで評価が適正に行えないような解答も評価分類4に分類されてよい。
同図では、評価分類1に対して、フィードバックDと三次問題1が対応付けられている。つまり、二次問題2に対する解答について評価分類1との評価に分類された場合には、二次問題2に対するフィードバックと、二次問題2に次いで出題される三次問題として、それぞれ、フィードバックD、三次問題1が決定される。
また、評価分類2に対しては、フィードバックEと三次問題2が対応付けられている。また、評価分類3に対しては、フィードバックFと三次問題2が対応付けられている。このように、次に出題される問題については、先の問題に対する解答についての複数の分類に対して1つの次問題が共通となる場合があってよい。なお、図示していないが、問題に対する解答についての複数の分類に対して1つのフィードバックが共通となる場合があってもよい。
また、評価分類4に対しては、フィードバックGと三次問題3が対応付けられている。
このように、問題群データは、1の問題に対して用意された評価分類ごとに、各1つのフィードバックと次問題とが対応付けられた構造を有する。
なお、同図の問題群データの構造としては、1つの解答に対して、フィードバックと次問題のセット(組み合わせ)」が決定されるようになっている。しかしながら、1つの解答に対して、まず、フィードバックが決定されたうえで、決定されたフィードバックに対して複数の次問題の候補が紐付けられており、何らかの条件に応じて、候補のうちから1つの次問題が決定されるような構造を有していてもよい。
まず、ユーザ端末装置100が実行する処理手順例について説明する。
ステップS101:ユーザUは、ケースメソッド学習を開始するにあたり、ユーザ端末装置100を、学習支援装置200が提供するケースメソッド講座のウェブサイトにログインさせる操作(ログイン操作)を行う。ログイン操作に応じて、ユーザ端末装置100は、ネットワークNT経由で学習支援装置200にアクセスし、ログイン要求を実行する。
ユーザ端末装置100は、学習支援装置200から送信された事例データの内容(事例)を表示部に表示する。これにより、ユーザUは、表示された事例を読んで内容を把握することができる。
あるいは、例えば長期的なケースメソッドの学習プランが立てられているような場合であって、プランに沿った学習の進行に応じてユーザUが受講すべき事例が決まっている場合もある。このような場合、ユーザ端末装置100にて事例の選択は行われない。この場合の学習支援装置200は、ユーザUのプランに沿った学習の進行に応じて、今回の講座において用いる事例を決定し、決定された事例の事例データを問題情報記憶部232から読み出し、読み出した事例データを学習支援装置200に送信してよい。
ユーザ端末装置100は、ステップS104にて学習支援装置200から送信された問題データが受信されたことを判定すると、受信された問題データが示す内容の問題を表示部に表示させる。
即ち、本実施形態における問題に対する解答は、例えば選択肢の選択といったものではなく、ユーザUが自由に文章を考えて記述したものとなる。
総合評価結果が受信されない場合には、ステップS104に処理が戻される。また、ステップS104にて問題が受信されないと判定された場合には、ステップS105~S107をスキップして、ステップS109に移行する。つまり、ユーザ端末装置100は、ステップS103により出題開始時を送信して以降、ステップS105~S107の処理を実行していない状態では、問題と総合評価結果とのいずれかが受信されるのを待機する。
ステップS201:学習支援装置200において制御部202は、ユーザ端末装置100からのログイン要求に応答した処理を実行する。つまり、制御部202は、ユーザ端末装置100から送信されたログイン要求に含まれるユーザアカウントやパスワードを利用してアカウント認証を実行する。制御部202は、認証が成立したことに応じて、ケースメソッド学習のためのウェブサイトへのアクセスを許可する。
あるいは、出題部221は、ユーザUの学習プランの進行状況に応じて事例データを選択してもよい。この場合、出題部221は、ユーザ情報記憶部231に記憶されるユーザ情報に含まれる、ユーザUの学習プランにおける学習進行状況を参照し、今回の講座において使用する事例を決定してよい。
あるいは、出題部221は、ユーザUについて評価した特性に基づいて事例データを選択してもよい。この場合、出題部221は、ユーザの特性を学習データとして学習器に学習させた学習モデルを用いて事例データを選択するようにされてよい。
一例として、解答分析部222は、解答の解析として、解答データとしてテキストにより示される文字列について、形態素解析により単語に分割し、単語ごとに分散表現を行ってよい。また、解答分析部222は、解答の分析として、解答データが示す文字列について構文解析、意味解析等、文脈解析を行ってよい。
解答分析部222は、上記のようにして得られた単語ごとの分散表現、各種解析の結果から、解答の内容、文字数、使用する語彙等の適切さ(例えば、わかりやすさ)等の事項を導出してよい。また、解答分析部222は、例えば問題を送信(出題)してから解答が取得されるまでに要した時間(解答時間)等により、ユーザUにとっての問題の難易度であるとかユーザUの特性(例えば、考え込みがちな性格である、とか逆にあまり考えずに解答を決めてしまう傾向にあるといったこと)等の事項を導出してもよい。解答分析部222は、上記のように導出された事項に基づいて解答を分類する。解答を分類としては、具体的に、解答分析部222は、図4の説明にあたって述べたように、例えば評価分類1~評価分類N(Nは2以上の自然数)といったように、問題に対応して予め設定された評価分類のうちのいずれかに分類してよい。
具体的に、ステップS207により、図4の一次問題に対する解答を分析して、評価分類1との分類結果が得られた場合、決定部223は、ユーザUに提示するフィードバック及び次問題が、図4におけるフィードバックAと、二次問題1であると決定する。
ステップS207及びS208の処理のための学習モデルには、例えば、Support Vector Machine、あるいは、アテンションを導入したLSTM(Long Short-Term Memory)、あるいはBERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)をはじめとするTransformerベースのもの等が採用されてよい。このような学習モデルの学習器は、解答の内容に応じた分類結果を出力させるため、多様な内容の解答を学習データとして入力して学習を行うようにされる。
なお、ステップS207及びS208の処理のための学習モデルは、上記のようなアテンションを導入したLSTMに限定されるものではなく、他のアルゴリズムが採用されてよい。
一例として、或る1つの問題に対する解答について、以下のように、評価分類1~3の3つの評価分類が設定されている場合を例に挙げる。評価分類1は正解要素が含まれていないとの評価、評価分類2は正解要素が含まれているとの評価、評価分類3は正解要素が含まれているか否かの判別確度が一定以下であるとの評価である。
このような場合、評価分類1に対応するフィードバックは、ユーザUに対して誤っていると指摘するのではなく、ユーザUに寄り添うような表現でありながら、正解の方向にヒントを与えるような解説をユーザUに対して行う内容とすることができる。また、評価分類1に対応する次問題としては、ユーザUにとって理解が不足している点を補足できる内容とすることができる。また、評価分類2に対応しては、さらに応用的な考えをユーザUに促すような解説を行う内容のフィードバックや、ユーザUに応用的な考えを発想させるように誘導する内容の次問題とすることができる。また、評価分類3に対応しては、解答が評価分類1、2のいずれに寄っていたものであったとしても、ユーザUに寄り添った表現での受け答えにより納得感を与えるようなフィードバック、正解の方向にヒントを与えられるような次問題とすることができる。
また、他の例として、或る1つの問題に対する解答について、以下のように、評価分類1~4の4つの評価分類が設定されている場合を例に挙げる。評価分類1は解答に求められる2つの事項A、Bのうち、事項A、Bを両方とも含むとの評価、評価分類2は事項A、Bのうち事項Aのみを含むとの評価、評価分類3は事項A、Bのうち事項Bのみを含むとの評価、評価分類4は事項A、Bのいずれも含まないとの評価である。この場合、評価分類1に対応しては、さらに、その次に進めた考え方を促す内容のフィードバック、次問題とすることができる。また、評価分類2に対応しては、事項Bに気付いてもらうように誘導する内容のフィードバック、次問題とすることができる。評価分類3に対応しては、事項Aに気付いてもらうように誘導する内容のフィードバック、次問題とすることができる。評価分類4に対応しては、事項A、Bに気付いてもらうように誘導する内容のフィードバック、次問題とすることができる。
このように解答分析を行わない問題の一例としては、選択問題を挙げることができる。即ち、本実施形態のケースメソッド学習では、例えば順次出題される問題の流れにおいて、自然言語による解答を求める内容の問題だけでなく、適宜、選択問題を出題するようにされてよい。
この場合には、ユーザUからの解答は、自然言語によるのではなく、選択問題におけるいずれかの選択肢となる。この場合には、選択問題の選択肢ごとにフィードバックや次問題が予め対応付けられている。選択問題に対する解答が得られた場合、ステップS207の処理はスキップされ、決定部223は、ステップS208にて、ユーザUにより解答として選択された選択肢に対応付けられていたフィードバック、次問題が、ユーザUに提示するフィードバック、次問題として決定される。
このようにして、本実施形態においては、1の事例に応じて第1問から順次問題が出題される。ここで、出題される問題の内容は、その前に出題された問題のそれぞれに対してユーザUが行った解答の内容について分析した結果に応じて定まることになる。あるいは、前に出題される問題によっては、当該問題に予め一義に設定された次問題が出題される。そして、問題の内容としては、例えば前述のように、ユーザUがより良い解答を導き出させるように誘導するようなものとなる。そして、問題は、文章として記述された内容を有する。
これにより、ユーザUは、講師がユーザUに問いかけてくるような感覚を持って問題と向かい合うことができる。また、次問題に他のユーザUの解答が付加されている場合には、他のユーザUの考えなども吸収することができる。そして、問題が順次出題される都度、ユーザUが解答をしていくことで、ユーザUは、現実に講師や他の受講者がいる環境に近い状態でケースメソッド学習を進めていくことができる。
あるいは、より簡易な構成として、例えば、解答分析部222は、問題群データにおいて最後の問題に対する解答の評価分類ごとに、総合評価を対応付けておき、最後の問題に対する解答の評価分類結果に対応する総合評価を問題群データから取得するようにしてもよい。
ステップS213:出題部221は、ステップS212により得られた総合評価結果をユーザ端末装置100に送信する。
Claims (5)
- ネットワーク経由による学習者端末装置との通信を介して、自然言語による問題が前記学習者端末装置にて出題されるようにするとともに、問題に対する学習者の解答に応じた学習者へのフィードバックが前記学習者端末装置にて提示されるようにする出題部と、
ネットワーク経由の通信を介して前記学習者端末装置から取得した、前記問題に対する自然言語による解答について分析を行う解答分析部と、
前記解答分析部による分析結果に基づいて、前記出題部により提示されるフィードバックと、前記出題部により出題される次の問題とを決定する決定部とを備え、
前記決定部は、出題された問題と当該出題された問題に対する解答の内容との組み合わせに応じた内容のフィードバックと、前記フィードバックの内容に対応付けられ、前記出題された問題と異なる問題とを、前記出題部により提示されるフィードバックと次の問題として決定し、前記解答分析部による分析結果に基づいて、他のユーザの解答のうちから解答を選択し、選択された他のユーザの解答を前記フィードバックに含める
学習支援装置。 - 前記解答分析部は、1の事例に対応する最初の問題から最後の問題ごとの解答の分析結果に基づいて、前記1の事例に対する複数の解答についての総合的な評価を出力する
請求項1に記載の学習支援装置。 - 前記出題部は、前記自然言語による問題に加えて、複数の選択肢のうちから選択された選択肢を解答とする選択問題の出題が可能とされ、
選択問題に対する解答に対しては、前記解答分析部は分析を行わず、前記決定部は、解答としての選択肢に予め対応付けられたフィードバックと次問題とを、前記出題部により提示されるフィードバックと、前記出題部により出題される次の問題として決定する
請求項1または2に記載の学習支援装置。 - 学習支援装置における学習支援方法であって、
出題部が、ネットワーク経由による学習者端末装置との通信を介して、自然言語による問題が前記学習者端末装置にて出題されるようにするとともに、問題に対する学習者の解答に応じた学習者へのフィードバックが前記学習者端末装置にて提示されるようにする出題ステップと、
解答分析部が、ネットワーク経由の通信を介して前記学習者端末装置から取得した、前記問題に対する自然言語による解答について分析を行う解答分析ステップと、
決定部が、前記解答分析ステップによる分析結果に基づいて、前記出題ステップにより提示されるフィードバックと、前記出題ステップにより出題される次の問題とを決定する決定ステップとを備え、
前記決定ステップは、出題された問題と当該出題された問題に対する解答の内容との組み合わせに応じた内容のフィードバックと、前記フィードバックの内容に対応付けられ、前記出題された問題と異なる問題とを、前記出題部により提示されるフィードバックと次の問題として決定し、前記解答分析ステップによる分析結果に基づいて、他のユーザの解答のうちから解答を選択し、選択された他のユーザの解答を前記フィードバックに含める
学習支援方法。 - 学習支援装置としてのコンピュータを、
ネットワーク経由による学習者端末装置との通信を介して、自然言語による問題が前記学習者端末装置にて出題されるようにするとともに、問題に対する学習者の解答に応じた学習者へのフィードバックが前記学習者端末装置にて提示されるようにする出題部と、
ネットワーク経由の通信を介して前記学習者端末装置から取得した、前記問題に対する自然言語による解答について分析を行う解答分析部と、
前記解答分析部による分析結果に基づいて、前記出題部により提示されるフィードバックと、前記出題部により出題される次の問題とを決定する決定部であって、出題された問題と当該出題された問題に対する解答の内容との組み合わせに応じた内容のフィードバックと、前記フィードバックの内容に対応付けられ、前記出題された問題と異なる問題とを、前記出題部により提示されるフィードバックと次の問題として決定し、前記解答分析部による分析結果に基づいて、他のユーザの解答のうちから解答を選択し、選択された他のユーザの解答を前記フィードバックに含める決定部
として機能させるためのプログラム。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020037108A JP7042293B2 (ja) | 2020-03-04 | 2020-03-04 | 学習支援装置、学習支援方法及びプログラム |
PCT/JP2021/008498 WO2021177416A1 (ja) | 2020-03-04 | 2021-03-04 | 学習支援装置、学習支援方法及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020037108A JP7042293B2 (ja) | 2020-03-04 | 2020-03-04 | 学習支援装置、学習支援方法及びプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021140011A JP2021140011A (ja) | 2021-09-16 |
JP7042293B2 true JP7042293B2 (ja) | 2022-03-25 |
Family
ID=77613430
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020037108A Active JP7042293B2 (ja) | 2020-03-04 | 2020-03-04 | 学習支援装置、学習支援方法及びプログラム |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7042293B2 (ja) |
WO (1) | WO2021177416A1 (ja) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102662163B1 (ko) * | 2023-11-20 | 2024-04-30 | (주)라라클래스 | 체험형 교육 제공을 위한 상황별 커리큘럼 구현 방법 및 서버 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001331091A (ja) | 2000-05-21 | 2001-11-30 | Sony Corp | 情報処理装置及び方法並びに情報処理システム |
JP2013097271A (ja) | 2011-11-02 | 2013-05-20 | Nomura Research Institute Ltd | eラーニングシステムおよびeラーニングプログラム |
JP2014038324A (ja) | 2012-07-18 | 2014-02-27 | Precena Strategic Partners Co Ltd | ウェブラーニングシステム、ウェブラーニングシステム用プログラム及びウェブラーニング方法 |
JP2019086549A (ja) | 2017-11-01 | 2019-06-06 | 株式会社プレセナ・ストラテジック・パートナーズ | ウェブラーニング装置及びウェブラーニング方法 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05188850A (ja) * | 1992-01-10 | 1993-07-30 | Brother Ind Ltd | 電子学習機 |
JP3964159B2 (ja) * | 2001-06-25 | 2007-08-22 | 株式会社ノヴァ | 通信回線を使用した教育サービスシステムおよび教育サービス提供方法 |
-
2020
- 2020-03-04 JP JP2020037108A patent/JP7042293B2/ja active Active
-
2021
- 2021-03-04 WO PCT/JP2021/008498 patent/WO2021177416A1/ja active Application Filing
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001331091A (ja) | 2000-05-21 | 2001-11-30 | Sony Corp | 情報処理装置及び方法並びに情報処理システム |
JP2013097271A (ja) | 2011-11-02 | 2013-05-20 | Nomura Research Institute Ltd | eラーニングシステムおよびeラーニングプログラム |
JP2014038324A (ja) | 2012-07-18 | 2014-02-27 | Precena Strategic Partners Co Ltd | ウェブラーニングシステム、ウェブラーニングシステム用プログラム及びウェブラーニング方法 |
JP2019086549A (ja) | 2017-11-01 | 2019-06-06 | 株式会社プレセナ・ストラテジック・パートナーズ | ウェブラーニング装置及びウェブラーニング方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2021177416A1 (ja) | 2021-09-10 |
JP2021140011A (ja) | 2021-09-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Almond et al. | Bayesian networks in educational assessment | |
Hassani et al. | Design and implementation of an intelligent virtual environment for improving speaking and listening skills | |
Bloom et al. | Blended coaching: Skills and strategies to support principal development | |
US20140065596A1 (en) | Real time learning and self improvement educational system and method | |
US11557217B1 (en) | Communications training system | |
Rahimi | On the role of strategy use and strategy instruction in listening comprehension. | |
Bakke et al. | Chasing fleeing animals–on the dramaturgical method and the dramaturgical analysis of teaching | |
Guzman-Orth et al. | Exploring the use of a dual language assessment task to assess young English learners | |
JP7042293B2 (ja) | 学習支援装置、学習支援方法及びプログラム | |
Syarifuddin et al. | A Review in Spoken Language Teaching | |
Coşgun et al. | Professional identity development of English teachers: A data‐driven model | |
Chai et al. | Action! China: a field guide to using Chinese in the community | |
Sevilla Morales | The good, the bad and the unthinkable of learner autonomy in EFL | |
KR102508656B1 (ko) | 인공지능을 통한 문제 분석 기반 사용자 맞춤형 언어 능력 테스트 학습 서비스 제공 방법, 장치 및 시스템 | |
Davis et al. | Managing your own learning | |
Park | Development and validation of virtual interactive tasks for an aviation English assessment | |
Sokolov et al. | Formation of the Electronic Educational Trajectory for Maritime Students | |
Rzepka | Transforming First Language Learning Platforms towards Adaptivity and Fairness | |
Cahyani et al. | Challenges of Teaching and Learning English for Airlines Staff Candidates: A Study from a Training Center | |
Ho | Negotiating global views: High school English as a foreign language curriculum and global citizenship in Taiwan | |
Fang et al. | External and Internal Predictors of Student Satisfaction with Online Learning Achievement. | |
Kushnir et al. | Methodical aspects of studying artificial intelligence by future teachers | |
da Silva et al. | QUERAI–A Smart Quiz Generator | |
Durbidge | Dell Hymes and Language Education | |
Kemala | DESIGNING MULTIPLE INTELLIGENCES-BASED INSTRUCTIONS TO IMPROVE STUDENTS’SPEAKING PERFORMANCE FOR AVIATION STUDENTS |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A80 | Written request to apply exceptions to lack of novelty of invention |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A80 Effective date: 20200330 |
|
RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7426 Effective date: 20200417 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20200417 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200624 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20201111 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20201111 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20210225 |
|
A975 | Report on accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005 Effective date: 20210226 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210309 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210506 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210803 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210928 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20211124 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220114 |
|
C60 | Trial request (containing other claim documents, opposition documents) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C60 Effective date: 20220114 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20220126 |
|
C21 | Notice of transfer of a case for reconsideration by examiners before appeal proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C21 Effective date: 20220201 |
|
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: 20220301 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220314 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7042293 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |