JP7044361B2 - 学習支援装置および学習支援用プログラム - Google Patents

Description

本発明は、学習支援装置および学習支援用プログラムに関し、特に、ユーザが学習の仕方を考えるに当たって有用な情報を提供する機能を備えた学習支援装置および学習支援用プログラムに用いて好適なものである。

従来、端末をマンマシンインタフェースとして利用し、問題の提示および回答を電子的に行う学習システムが広く利用されている。この種の学習システムにおいて、ユーザの学力を効率よく高めることを支援する機能を備えたものも知られている（例えば、特許文献１～３参照）。

特許文献１には、問題に対する回答の正誤状況、得点スコア、問題の難易度などの情報を格納し、回答に対する添削結果などの情報を分析することにより、登録全ユーザ分の順位、偏差値、成績、傾向等を導き出すことが記載されている。具体的に、特許文献１に記載のシステムは、ユーザの個人登録情報、学習分野・選択コース、問題に対する回答の正誤状況、得点スコア等を格納した顧客情報管理手段と、複数の選択式の問題文、問題のジャンル、難易度、正答および回答に対するコメント文等を格納した問題情報管理手段と、ユーザから返信されてくる回答メールの回答テキストと正答テキストとを比較して差分を判別し正誤情報を格納する添削手段と、回答メールに添削結果、正答およびコメント等を付加しユーザへメール送信する情報伝達手段と、各手段における情報を分析し、登録全ユーザ分の順位、偏差値、成績、傾向等を導き出し格納する分析手段とを備える。

特許文献２には、得点が閾値を超えたか否か、解答時間が閾値を超えたか否かを監視しながら、得点が満点になるまで問題の提示と解答とを繰り返すようになされた受験学習システムが開示されている。具体的に、特許文献２に記載の受験学習システムは、サーバと、ネットワークを介してサーバに接続され生徒が操作する端末とを備えて構成される。サーバは、１つの単元の問題を端末へ送信し、端末からの解答を採点し、得点が得点閾値未満か満点かを判別するとともに、端末から送信されてきた解答時間が時間閾値を越えたか否かを判別する。ここで、得点が得点閾値未満である場合は、得点と基準値非達成マークを表示データに付加する一方、得点が得点閾値以上である場合は、得点と基準値達成マークとを表示データに付加する。また、解答時間が時間閾値を越える場合は、越えた時間を示す表示をさらに付加する。そして、これらのマークを付加した後の付加表示データを端末へ送信し、各単元の付加表示データを生徒毎に記憶し、得点が満点となるまで以上の動作を繰り返す。端末は問題を表示し、解答時間を計測しサーバに送信し、サーバからの付加表示データを表示する。

この特許文献２に記載の受験学習システムによれば、問題解答の都度、得点のみならず合格ラインである基準値を達成しているか否かが表示され、しかもこれが満点となるまで続けられるので、自分の試験成績向上を直接的に明確に把握することができる。さらに、解答時間についても合格ラインである時間閾値を達成しているか否か、また、達成していない場合はどの程度超過しているかが表示されるので、自分の試験成績を常に把握することができ、短時間に満点を取ることができるように効率よく学習を行うことができる。

特許文献３には、幼児の語彙学習過程における語彙理解の難易度を評価する幼児語彙理解難易度評価装置が開示されている。具体的に、特許文献３に記載の幼児語彙理解難易度評価装置では、語彙ｉ毎に習得時期ｘｉと習得割合ｆ（ｘｉ）との関係をロジスティック曲線で近似しておき、α％習得日齢と当該αよりも小さいβ％のβ％習得日齢とを入力として、語彙ｉの習得期間を算出し、当該習得期間を語彙ｉの理解難易度として出力する。

特開２００６－１５５５４２号公報 特開２０１１－１８０１０号公報 特開２０１４－１５３６０１号公報

上記特許文献１に記載のシステムによれば、登録全ユーザ分の順位、偏差値、成績、傾向等の情報がユーザに提供されるので、複数の登録ユーザとの比較を行うことで、学習意欲やモチベーション向上を図ることができるとされている。しかしながら、単に登録全ユーザ分の成績等を表示するだけなので、ユーザによる学習の進捗度合は把握することができない。

これに対し、特許文献２に記載のシステムによれば、自分の得点と試験の合格ラインである得点閾値との対比および、自分の解答時間と合格ラインである時間閾値との対比をもとに、ユーザによる学習の進捗度合を把握することが可能である。しかしながら、現時点の学力が合格ラインに対してどの程度不足しているかを把握することはできるものの、合格ラインに達することができるようになるまでに、あとどの程度の学習を要するかを把握することはできない。

一方、特許文献３に記載の理解難易度評価装置によれば、語彙ｉ毎に分析した習得時期ｘｉと習得割合ｆ（ｘｉ）との関係を表すロジスティック曲線を用いて、α％習得日齢とβ％習得日齢とをもとに、語彙ｉの習得に必要な習得期間を算出することが可能である。しかしながら、この特許文献３は、語彙の習得について理解難易度を評価する方法を開示したものであり、問題を正解できるようになるまでに、あとどの程度の学習を要するかについて参考となるような情報を提供することはできない。

試験に合格するための学習を行う場合に、出題される可能性のある様々な問題について、正解できたかどうかの成績を把握することにより、現時点での理解度や習熟度などを把握することが大切なことは言うまでもない。これに加え、現時点で正解できていない個々の問題について、正解できるようになるまでに今後どの程度の学習を要するかを予想することも、今後の学習をどう進めていくかの計画を立て、学習を効率的かつ的確に進めていく上において重要なことである。しかしながら、上記特許文献１～３に記載のシステムでは、ユーザが今後の学習の仕方を考えるに当たって有用な情報を得ることができないという問題があった。

本発明は、このような問題を解決するために成されたものであり、問題を正解できるようになるまでに、あとどの程度の学習を要するかについて参考となるような情報をユーザに提供できるようにすることで、ユーザが学習の仕方を考えるに当たって有用な情報を提供できるようにすることを目的とする。

上記した課題を解決するために、本発明では、既回答者が個々の問題に対して正解するまでに要した回答実施状況を個々の問題ごとに表すデータである既実施状況データに基づいて、既回答者が個々の問題に対して正解するまでに要した学習の程度を表す指標値である要学習度スコアを個々の問題ごとに算出する。また、評価対象とする現回答者による個々の問題に対する正解または不正解の成績および現回答者による回答開始から現時点までの回答実施状況を個々の問題ごとに表すデータである現実施状況データに基づいて、現回答者が個々の問題に対して現時点までに要した学習の程度を表す指標値である現進捗学習度スコアを個々の問題ごとに算出する。そして、当該算出した要学習度スコアおよび現進捗学習度スコアに基づいて、現回答者が不正解の問題について正解に至るまでの進捗度を表す指標値である学習進捗度を個々の不正解問題ごとに算出し、算出した学習進捗度を不正解問題と共に現回答者に提示するようにしている。

上記のように構成した本発明によれば、現回答者が複数の問題を正解するまで繰り返し回答していく過程で、現回答者が不正解した問題については、実際に正解した既回答者の回答実施状況から導出される正解までの要学習度スコアと、現回答者の現時点までの回答実施状況から導出される現進捗学習度スコアとから、正解に至るまでの進捗度を表す学習進捗度が個々の不正解問題ごとに算出されて現回答者に提示される。このため、現回答者は、正解できなかった問題を正解できるようになるまでに、どの問題についてあとどの程度の学習を要するかについて参考となる情報を得ることができ、それを踏まえて今後の学習の仕方を考えることができるようになる。このように、本発明によれば、問題を正解できるようになるまでに、あとどの程度の学習を要するかについて参考となるような情報をユーザに提供することができ、ユーザが学習の仕方を考えるに当たって有用な情報を提供することができる。

本実施形態による学習支援装置を適用した学習システムの全体構成例を示す図である。 本実施形態による学習支援装置を含むサーバ装置の機能構成例を示すブロック図である。 残り学習スコアの算出例を説明するための図である。 残り学習時間の算出例を説明するための図である。

以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本実施形態による学習支援装置を適用した学習システムの全体構成例を示す図である。図１に示すように、本実施形態の学習システムは、サーバ装置１００と、複数の学習者（後述する回答者）が使用する複数のユーザ端末２００とを備えて構成される。サーバ装置１００とユーザ端末２００との間は、インターネットや携帯通信網などの通信ネットワーク３００を介して接続されている。

サーバ装置１００には、問題データ記憶部１１１および実施状況データ記憶部１１２が接続されている。問題データ記憶部１１１は、ユーザに提示する問題を示す問題データと、正解を示す正解データとを記憶している。問題データは、例えば、資格試験や大学受験など（以下、単に資格試験等という）に合格するために必要となる学習の内容に沿って作成された複数の問題の集合から成るデータである。すなわち、１つの問題データは、Ｘ個（Ｘは２以上の任意の整数）の問題を含む。なお、以下では、個々の問題を示したデータを「設問データ」といい、Ｘ個の問題（設問）の集合からなるデータを「問題データ」といって両者を区別する。

問題データ記憶部１１１が記憶する問題データは、１つの資格試験等に対して、１つまたは複数が記憶され得る。例えば、１つの資格試験等に合格するために学習すべき教科が複数ある場合には、それぞれの教科ごとに問題データが作成され、問題データ記憶部１１１に記憶される。また、１つの教科について、単元ごとに分けて問題データが作成されたり、同じ単元でも異なる内容の問題データが作成されたりすることもあり、その場合には複数の問題データが問題データ記憶部１１１に記憶される。

学習者は、ユーザ端末２００から通信ネットワーク３００を介してサーバ装置１００にアクセスすることにより、遠隔にていわゆるｅラーニングを行うことができるようになっている。すなわち、ユーザ端末２００は、サーバ装置１００から問題データを取得し、当該問題データに基づいてＸ個の問題をディスプレイに表示することによってユーザに提示する。また、ユーザ端末２００は、ユーザから入力された各問題に対する回答を示す回答データをサーバ装置１００に送信する。

サーバ装置１００は、ユーザ端末２００から取得した回答データと、問題データ記憶部１１１に記憶されている正解データとを照合して正誤判定を行い、その結果を示す成績データをユーザ端末２００に送信する。ユーザ端末２００は、サーバ装置１００から送られてきた成績データに基づいて、正誤判定の結果をディスプレイに表示する。なお、サーバ装置１００がユーザ端末２００に成績データを送信するのは、Ｘ個の問題に対する回答が全て終わった後である。これにより、学習者は、どの問題が正解し、どの問題が不正解であったかを把握することができる。

サーバ装置１００は、正誤判定の結果を示す成績データに基づいて実施状況データを生成し、個々の学習者ごとに分けて、また個々の問題データごとに分けて、当該生成した実施状況データを実施状況データ記憶部１１２に記憶させる。本実施形態では、１つ問題データについて、１人の学習者がＸ個の問題を全て正解するまで繰り返し回答を実行することを前提としている。ここで、１回目はＸ個の問題について全て回答するが、２回目以降は、前回までに正解することができずに不正解となっている問題のみを回答するものとする。

サーバ装置１００が実施状況データ記憶部１１２に記憶させる実施状況データは、Ｘ個の問題のうちどの問題が正解し、どの問題が不正解であるかを示すデータと、回答回数を示すデータと、回答時間を示すデータとを含む。実施状況データ記憶部１１２には、既回答者に関する実施状況データと、現回答者に関する実施状況データとの両方が記憶される。

既回答者は、例えば、昨年度の資格試験等を受験した際に、本実施形態の学習システムを利用して学習した学習者である。この既回答者に関する実施状況データは、既回答者が個々の問題に対して正解するまでに要した回答実施状況（回答回数および回答時間）を個々の問題ごとに表すデータである（以下、既実施状況データという）。

一方、現回答者は、今年度の資格試験等を受験しようとしている学習者で、本実施形態の学習システムを利用して学習している学習者である。この現回答者に関する実施状況データは、現回答者による個々の問題に対する正解または不正解の成績および現回答者による回答開始から現時点までの回答実施状況（正解した問題については、正解に至るまでに要した回答回数および回答時間、不正解の問題については、現在までの回答回数および回答時間）を個々の問題ごとに表すデータである（以下、現実施状況データという）。

本実施形態では、サーバ装置１００は、現回答者を対象として、後述する学習進捗度に関する評価を行い、その評価結果を現回答者に提示する。現回答者のうち、Ｘ個の問題の全てについてまだ正解し終わっていない者が、評価対象とする学習者となる。以下の説明において「ユーザ」というときは、この評価対象とする現回答者を意味するものとする。

図２は、サーバ装置１００の機能構成例を示すブロック図である。図２に示すように、サーバ装置１００は、その機能構成として、問題提示部１０１、回答取得部１０２、正誤判定部１０３、成績提示部１０４、実施状況データ記録部１０５、既実施状況データ取得部１１、現実施状況データ取得部１２、要学習度スコア算出部１３、現進捗学習度スコア算出部１４、学習進捗度算出部１５、学習進捗度提示部１６および現回答者分類部１７を備えて構成されている。なお、上記機能ブロック１１～１７により、本実施形態の学習支援装置が構成される。

上記各機能ブロック１０１～１０５，１１～１７は、ハードウェア、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、上記各機能ブロック１０１～１０５，１１～１７は、実際にはコンピュータのＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えて構成され、ＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶されたプログラムが動作することによって実現される。

問題提示部１０１は、問題データ記憶部１１１に記憶されている問題データに基づいて、問題データをユーザ端末２００に送信することにより、Ｘ個の問題をユーザに提示する。回答取得部１０２は、Ｘ個の問題に対してユーザにより入力された回答を示す回答データをユーザ端末２００から取得する。ここで、問題提示部１０１は、Ｘ個の問題を１つずつ順番にユーザに提示する。また、回答取得部１０２は、Ｘ個の問題に対するユーザからの回答を１つずつ順番に取得する。

すなわち、問題提示部１０１は、Ｘ個の問題のうち、まずは１つ目の問題を示す第１の設問データをユーザ端末２００に送信することにより、１つ目の問題をユーザに提示する。これに応じてユーザは、１つ目の問題に対する回答をユーザ端末２００に入力し、回答データをサーバ装置１００に送信する。例えば、回答入力欄の他に回答送信ボタンをユーザ端末２００に表示させ、ユーザが回答を入力した後、回答送信ボタンを押下すると、入力された回答を示す回答データがサーバ装置１００に送信される。

サーバ装置１００は、１つ目の問題に対する回答データをユーザ端末２００から受信すると、２つ目の問題を示す第２の設問データをユーザ端末２００に送信することにより、２つ目の問題をユーザに提示する。これに応じてユーザは、２つ目の問題に対する回答をユーザ端末２００に入力し、回答データをサーバ装置１００に送信する。以下同様にして、複数の問題について、問題の提示と回答の取得とを交互に１つずつ順番に実行していく。なお、上述したように、問題提示部１０１がユーザ端末２００に送信する設問データは、不正解の問題に関する設問データのみである。どの問題が正解していてどの問題が不正解のままであるかは、実施状況データ記憶部１１２を参照することによって確認する。

正誤判定部１０３は、問題提示部１０１により提示された個々の問題ごとに、ユーザ端末２００から取得した回答データと、問題データ記憶部１１１に記憶されている正解データとを照合して正誤判定を行う。成績提示部１０４は、Ｘ個の問題のうち問題提示部１０１により提示された問題（前回までに不正解であった問題）について全て回答が終わった後に、正誤判定部１０３による正誤判定の結果を示す成績データをユーザ端末２００に送信することにより、今回の正誤判定の結果をユーザに提示する。

実施状況データ記録部１０５は、正誤判定部１０３による正誤判定の結果を示す成績データをもとに実施状況データを生成し、個々の学習者ごとに分けて、また個々の問題データごとに分けて、当該生成した実施状況データを実施状況データ記憶部１１２に記憶させる。なお、既回答者に関する既実施状況データは、昨年度の時点で実施状況データ記憶部１１２に既に記憶されているので、以下では、現回答者に関する現実施状況データを実施状況データ記憶部１１２に記憶させる動作に絞って説明をする。

すなわち、実施状況データ記録部１０５は、問題提示部１０１が１つの問題に関する設問データをユーザ端末２００に送信した後、回答取得部１０２がその問題に対する回答データを取得したときに、その問題に関して実施状況データ記憶部１１２に記憶されている回答回数を取得してインクリメントし、インクリメント後の回答回数を実施状況データ記憶部１１２に更新して記憶する。実施状況データ記録部１０５は、この動作を個々の問題ごとに実行する。

また、実施状況データ記録部１０５は、問題提示部１０１が１つの問題に関する設問データをユーザ端末２００に送信したときに、時間の計測を開始し、その問題に対する回答データを回答取得部１０２が取得したときに計測を停止することにより、１つの問題について回答に要した時間を算出する。そして、実施状況データ記録部１０５は、その問題に関して実施状況データ記憶部１１２に記憶されているこれまでの回答時間を取得して、今回算出した時間を累算し、累算後の回答時間を実施状況データ記憶部１１２に更新して記憶する。実施状況データ記録部１０５は、この動作を個々の問題ごとに実行する。

このように、実施状況データ記録部１０５は、インクリメントした後の回答回数と、累算した後の回答時間と、正誤判定部１０３による正誤判定の結果（正解か不正解かを示す情報）とを、個々の問題に関連付けることによって現実施状況データを生成し、当該生成した現実施状況データを実施状況データ記憶部１１２に記憶させる。

既実施状況データ取得部１１は、既回答者が個々の問題に対して正解するまでに要した回答実施状況を個々の問題ごとに表す既実施状況データを実施状況データ記憶部１１２から取得する。現実施状況データ取得部１２は、 評価対象とする現回答者による個々の問題に対する正解または不正解の成績および現回答者による回答開始から現時点までの回答実施状況を個々の問題ごとに表す現実施状況データを取得する。

これらの実施状況データを取得するタイミングは、例えば、前回までに不正解であった問題について、実施状況データ記録部１０５が今回の回答に関して全て実施状況データを実施状況データ記憶部１１２に記録し終わったタイミングとする。これは、成績提示部１０４が今回の回答に関する成績データをユーザ端末２００に送信するのに合わせて、以下に説明する学習進捗度に関する評価データもユーザ端末２００に送信するためである。

なお、学習進捗度に関する評価データは、ユーザからの要求に応じた任意のタイミングでユーザ端末２００に送信するようにすることも可能である。この場合、既実施状況データ取得部１１および現実施状況データ取得部１２は、ユーザからの要求があった任意のタイミングで、実施状況データを実施状況データ記憶部１１２から取得する。

要学習度スコア算出部１３は、既実施状況データ取得部１１により取得された既実施状況データに基づいて、既回答者が個々の問題に対して正解するまでに要した学習の程度を表す指標値である要学習度スコアを個々の問題ごとに算出する。上述したように、既実施状況データは、既回答者が個々の問題に対して正解するまでに要した回答回数および回答時間の情報を含んでいる。要学習度スコア算出部１３は、この回答回数および回答時間の関数値として要学習度スコアを個々の問題ごとに算出する。

ここで、既実施状況データ取得部１１は、複数の既回答者に関する既実施状況データを実施状況データ記憶部１１２から取得し、要学習度スコア算出部１３は、当該複数の既回答者に関する要学習度スコアの統計値を個々の問題ごとに算出する。統計値とは、例えば平均値、中央値、最大値、最小値などの何れかである。この要学習度スコアは、既回答者が実績として正解するまでに要した回答回数および回答時間に応じて算出される指標値であり、一般的に、要学習度スコアの値が大きい問題ほど難易度が高く、要学習度スコアの値が小さい問題ほど難易度が低いと言える。以下の説明において、要学習度スコアというときは、この要学習度スコアの統計値を意味するものとする。

要学習度スコア算出部１３が要学習度スコアの算出に使用する関数は任意である。ここでは説明を簡素化するために、要学習度スコアをＳ_Ｎ、各既回答者ｉの回答回数をＮ_ｉ（ｉ＝１，２，・・・）、各既回答者の回答時間ｉをＴ_ｉとして、次の（式１）に示す関数により要学習度スコアＳ_Ｎを算出するものとする。
Ｓ_Ｎ＝ＭＥＤＩＡＮ｛ａ・Ｎ_ｉ＋ｂ・Ｔ_ｉ｝・・・（式１）
ただし、ａは回数係数、ｂは時間係数、ＭＥＤＩＡＮ｛｝は中央値を算出する関数である。

また、要学習度スコア算出部１３は、複数の既回答者が１回目に回答したときの全問題の正解度に応じて複数の既回答者を複数レベルに分け、それぞれのレベルごとに、当該レベルに属する複数の既回答者に関する要学習度スコアＳ_Ｎを個々の問題ごとに算出する。例えば、Ｘ個の問題に対する既回答者による１回目の回答における正解率に応じて、０％以上３０％未満の第１レベル、３０％以上７０％未満の第２レベル、７０％以上１００％以下の第３レベルの何れかに複数の既回答者を分類し、３つのレベルごとに、各レベルに属する複数の既回答者に関する要学習度スコアＳ_Ｎを個々の問題ごとに算出する。

この場合、第１レベルの既回答者が最終的に正解に至るまでに要した回答回数および回答時間は、第２レベルの既回答者が最終的に正解に至るまでに要した回答回数および回答時間よりも多くなる傾向にあると言える。よって、（式１）に基づいて要学習度スコアＳ_Ｎを計算する場合、第１レベルについて算出される要学習度スコアＳ_Ｎは、第２レベルについて算出される要学習度スコアＳ_Ｎよりも大きくなる。

同様に、第２レベルの既回答者が最終的に正解に至るまでに要した回答回数および回答時間は、第３レベルの既回答者が最終的に正解に至るまでに要した回答回数および回答時間よりも多くなる傾向にあると言える。よって、第２レベルについて算出される要学習度スコアＳ_Ｎは、第３レベルについて算出される要学習度スコアＳ_Ｎよりも大きくなる。

なお、要学習度スコア算出部１３が要学習度スコアＳ_Ｎの算出に使用する既実施状況データは、昨年度の時点で確定したデータであり、今年度の現回答者が学習をするに当たって更新されるデータではない。よって、現回答者の学習進捗度に関する評価データをユーザ端末２００に送信するタイミングにかかわらず、要学習度スコアＳ_Ｎをあらかじめ算出しておくことが可能である。この場合、現実施状況データ取得部１２が現実施状況データを取得するタイミングとは非同期で既実施状況データ取得部１１が既実施状況データをあらかじめ取得し、要学習度スコア算出部１３が要学習度スコアＳ_Ｎをあらかじめ算出し、算出した要学習度スコアＳ_Ｎを学習進捗度算出部１５に供給して保存しておけばよい。

現進捗学習度スコア算出部１４は、現実施状況データ取得部１２により取得された現実施状況データに基づいて、現回答者が個々の問題に対して現時点までに要した学習の程度を表す指標値である現進捗学習度スコアを個々の問題ごとに算出する。現進捗学習度スコア算出部１４も要学習度スコア算出部１３と同様、回答回数および回答時間を含む現実施状況データに基づいて、回答回数および回答時間の関数値として現進捗学習度スコアを個々の問題ごとに算出する。

要学習度スコア算出部１３が上述の（式１）に示す関数により要学習度スコアＳ_Ｎを算出する場合、現進捗学習度スコア算出部１４は、現進捗学習度スコアをＳ_Ｐ、現回答者の回答回数をＮ、現回答者の回答時間をＴとして、次の（式２）に示す関数により現進捗学習度スコアＳ_Ｐを算出する。
Ｓ_Ｐ＝ａ・Ｎ＋ｂ・Ｔ ・・・（式２）
なお、この（式２）は、一人の現回答者に関する現進捗学習度スコアＳ_Ｐを算出する式である。複数の現回答者について学習進捗度の評価を行うときは、複数の現回答者ごとに（式２）により現進捗学習度スコアＳ_Ｐを算出する。

なお、現回答者の場合、現進捗学習度スコア算出部１４が（式２）の計算に使用する現実施状況データに含まれる回答回数Ｎおよび回答時間Ｔは、今回の回答までに正解した問題（以下、正解問題という）に関する回答回数Ｎおよび回答時間Ｔと、今回の回答まで不正解が続いている問題（以下、不正解問題という）に関する回答回数Ｎおよび回答時間Ｔとが含まれる。正解問題について算出される現進捗学習度スコアＳ_Ｐは、現回答者が正解問題について実績として正解に至るまでに要した学習の程度を表す指標値と言える。一方、不正解問題について算出される現進捗学習度スコアＳ_Ｐは、現回答者が不正解問題について現時点までに要している学習の程度を表す指標値と言える。

学習進捗度算出部１５は、要学習度スコア算出部１３により算出された要学習度スコアＳ_Ｎおよび現進捗学習度スコア算出部１４により算出された現進捗学習度スコアＳ_Ｐに基づいて、現回答者が不正解問題について正解に至るまでの進捗度を表す指標値である学習進捗度を個々の不正解問題ごとに算出する。ここで、学習進捗度算出部１５は、学習進捗度として、現回答者が不正解問題について正解に至るまでに要する残りの学習度を表す指標値である残り学習度を個々の不正解問題ごとに算出する。

例えば、学習進捗度算出部１５は、要学習度スコアＳ_Ｎから現進捗学習度スコアＳ_Ｐを減じた値（＝Ｓ_Ｎ－Ｓ_Ｐ）を残り学習度として算出する。または、学習進捗度算出部１５は、要学習度スコアＳ_Ｎから現進捗学習度スコアＳ_Ｐを減じた値の要学習度スコアＳ_Ｎに対する割合（＝｛Ｓ_Ｎ－Ｓ_Ｐ｝／Ｓ_Ｎ）を残り学習度として算出してもよい。このようにして算出される残り学習度は、要学習度スコアＳ_Ｎに対する現進捗学習度スコアＳ_Ｐの差分に関する値であり、以下では、これを残り学習スコアＳ_Ｒと称する。

学習進捗度提示部１６は、学習進捗度算出部１５により算出された学習進捗度を不正解問題と共に現回答者に提示する。すなわち、学習進捗度提示部１６は、個々の不正解問題について学習進捗度算出部１５により算出された残り学習スコアＳ_Ｒを、その不正解問題と共にユーザ端末２００に送信し、ユーザ端末２００のディスプレイへの表示を通じてユーザに提示する。

残り学習スコアＳ_Ｒは、現回答者が既回答者と同じ程度の学習度で正解に至ると仮定した場合に、不正解問題について現時点における現進捗学習度スコアＳ_Ｐを基準として、あとどの程度の学習をすれば正解を出せるかの予想を示した値と言える。不正解問題について回答を繰り返すごとに、現進捗学習度スコアＳ_Ｐの値は大きくなっていくので、それに応じて残り学習スコアＳ_Ｒは小さくなっていく。

上述のように、残り学習スコアＳ_Ｒはユーザ端末２００を通じてユーザに提示される。よって、ユーザは、残り学習スコアＳ_Ｒが減っていくことをモチベーションとして学習を進めていくことが可能である。また、残り学習スコアＳ_Ｒは、個々の不正解問題ごとに提示されるので、ユーザは、どの問題が正解により至りやすいか（あるいは、至りにくいか）を予想しながら学習を進めていくことが可能である。これにより、ユーザは、正解に至りやすいと予想される問題から重点的に学習をしたり、逆に、正解に至りにくいと予想される問題から重点的に学習をしたりするといった学習上の戦略を立てやすくなる。

なお、上述したように、既回答者に関する要学習度スコアＳ_Ｎは、１回目の回答時における正解率に応じて各既回答者を分類した３つのレベルごとに算出されている。従って、学習進捗度算出部１５は、何れかのレベルに対応する要学習度スコアＳ_Ｎを用いて残り学習スコアＳ_Ｒを算出する。すなわち、学習進捗度算出部１５は、要学習度スコア算出部１３によりレベルごとに算出された要学習度スコアＳ_Ｎの何れか１つと、現進捗学習度スコア算出部１４により算出された現進捗学習度スコアＳ_Ｐとに基づいて、残り学習スコアＳ_Ｒを個々の不正解問題ごとに算出する。

上述したように、要学習度スコアＳ_Ｎは、第１レベル＞第２レベル＞第３レベルの順に長くなるので、それと現進捗学習度スコアＳ_Ｐとの差分により算出される残り学習スコアＳ_Ｒも、第１レベル＞第２レベル＞第３レベルの順に長くなる。どのレベルの要学習度スコアＳ_Ｎを用いて残り学習スコアＳ_Ｒを算出するかについては、本実施形態では以下のようにして決定する。この決定に当たり、現回答者分類部１７は、現回答者が１回目に回答したときの全問題の正解度に応じて現回答者を複数レベルのうち何れかに分類する。

学習進捗度算出部１５は、要学習度スコア算出部１３によりレベルごとに算出された要学習度スコアＳ_Ｎのうち、現回答者分類部１７により分類されたレベルと同じレベルに関して算出された要学習度スコアＳ_Ｎを用いて残り学習スコアＳ_Ｒを算出する。例えば、現回答者分類部１７により分類されたレベルが第１レベルであれば、学習進捗度算出部１５は、第１レベルに関して算出された要学習度スコアＳ_Ｎを用いて残り学習スコアＳ_Ｒを算出する。同様に、現回答者分類部１７により分類されたレベルが第２レベルまたは第３レベルであれば、学習進捗度算出部１５は、第２レベルまたは第３レベルに関して算出された要学習度スコアＳ_Ｎを用いて残り学習スコアＳ_Ｒを算出する。

このようにすれば、現回答者と同等のレベルの既回答者が正解に至ったときの実績との比較で残り学習スコアＳ_Ｒが算出されることになるので、不正解問題についてあとどの程度の学習をすれば正解を出せるかの予想を示した値として、ほぼ妥当な値を算出することができる。

なお、学習進捗度算出部１５は、要学習度スコア算出部１３によりレベルごとに算出された要学習度スコアＳ_Ｎのうち、現回答者分類部１７により分類されたレベルよりも上位のレベルに関して算出された要学習度スコアＳ_Ｎを用いて残り学習スコアＳ_Ｒを算出するようにしてよい。

例えば、現回答者分類部１７により分類されたレベルが第１レベルであれば、学習進捗度算出部１５は、第２レベルまたは第３レベルに関して算出された要学習度スコアＳ_Ｎを用いて残り学習スコアＳ_Ｒを算出する。なお、第３レベルの場合、第１レベルとの差が大きくなるので、第１レベルより１つ上位の第２レベルに関して算出された要学習度スコアＳ_Ｎを用いるのが好ましい。

また、現回答者分類部１７により分類されたレベルが第２レベルであれば、学習進捗度算出部１５は、第３レベルに関して算出された要学習度スコアＳ_Ｎを用いて残り学習スコアＳ_Ｒを算出する。なお、現回答者分類部１７により分類されたレベルが第３レベルの場合、それより上位のレベルがないので、学習進捗度算出部１５は、第３レベルに関して算出された要学習度スコアＳ_Ｎを用いて残り学習スコアＳ_Ｒを算出する。

このように、現回答者のレベルよりも上位のレベルに関して算出された要学習度スコアＳ_Ｎを用いて残り学習スコアＳ_Ｒを算出した場合、現回答者のレベルと同じレベルに関して算出された要学習度スコアＳ_Ｎを用いて残り学習スコアＳ_Ｒを算出する場合と比べて、残り学習スコアＳ_Ｒの値は小さくなる。この場合、残り学習スコアＳ_Ｒは、不正解問題についてあとどの程度の学習をすれば正解に至るのかの予想を示した値というより、現回答者が自分よりもレベルが上位の既回答者と同じ程度の少ない回答回数と短い回答時間で正解を出すために許された残存値を示していると言える。すなわち、この場合の残り学習スコアＳ_Ｒは、値が小さくなるほど、より頑張らなければ上位レベルの既回答者に追いつけないことを意味することになる。よって、ユーザは、この残り学習スコアＳ_Ｒをモチベーションとして、より意欲的に学習を進めていくことが可能となる。

図３は、残り学習スコアＳ_Ｒの算出例を説明するための図である。なお、ここでは説明の簡便のため、Ｘ個の問題のうち、１問目と２問目の問題について残り学習スコアＳ_Ｒを計算した場合の例を示している。ここでは、上述の（式１）および（式２）において、回数係数ａ＝５，時間係数ｂ＝２と仮定している。また、残り学習スコアＳ_Ｒは、要学習度スコアＳ_Ｎから現進捗学習度スコアＳ_Ｐを減じた値（＝Ｓ_Ｎ－Ｓ_Ｐ）として算出するものとしている。

前提として、３つのレベルの中から比較対象として選択されたレベルの既回答者について、要学習度スコア算出部１３により（式１）に基づき算出された問題１と問題２の要学習度スコアＳ_Ｎの値が、それぞれの以下の通りであるものとする。なお、Ｓ_Ｎの後の符号(1)，(2)は、それぞれ問題１および問題２であることを意味する。
問題１：Ｓ_Ｎ(1)＝４５
問題２：Ｓ_Ｎ(2)＝７６

図３（ａ）に示すように、現回答者による１回目の回答では、問題１および問題２の何れも不正解で、回答時間Ｔは問題１が７分、問題２が１５分であったとする。回答回数Ｎは何れも１回である。この場合、現進捗学習度スコア算出部１４により（式２）に基づき算出される現進捗学習度スコアＳ_Ｐは、問題１および問題２についてそれぞれ以下の通りとなる。
問題１：Ｓ_Ｐ(1)＝５×１＋２×７＝１９
問題２：Ｓ_Ｐ(2)＝５×１＋２×１５＝３５

よって、学習進捗度算出部１５により算出される残り学習スコアＳ_Ｒは、問題１および問題２についてそれぞれ以下の通りとなる。
問題１：Ｓ_Ｒ(1)＝Ｓ_Ｎ(1)－Ｓ_Ｐ(1)＝４５－１９＝２６
問題２：Ｓ_Ｒ(2)＝Ｓ_Ｎ(2)－Ｓ_Ｐ(2)＝７６－３５＝４１
この例の場合、要学習度スコアＳ_Ｎの値が問題１より問題２の方が大きいため、問題１より問題２の方の難易度が高く、残り学習スコアＳ_Ｒの値も問題１より問題２の方が大きいため、正解に至るまでの残り学習度（正解への達成のしにくさ）が問題１より問題２の方が大きいことを示している。

図３（ｂ）に示すように、現回答者による２回目の回答では、問題１が不正解および問題２が正解で、１回目と２回目の累算による回答時間Ｔは問題１が１３分、問題２が２９分であったとする。回答回数Ｎは何れも２回である。この場合、現進捗学習度スコア算出部１４により（式２）に基づき算出される現進捗学習度スコアＳ_Ｐは、問題１および問題２についてそれぞれ以下の通りとなる。
問題１：Ｓ_Ｐ(1)＝５×２＋２×１３＝３６
問題２：Ｓ_Ｐ(2)＝５×２＋２×２９＝６８

よって、学習進捗度算出部１５により算出される残り学習スコアＳ_Ｒは、問題１および問題２についてそれぞれ以下の通りとなる。
問題１：Ｓ_Ｒ(1)＝Ｓ_Ｎ(1)－Ｓ_Ｐ(1)＝４５－３６＝９
問題２：Ｓ_Ｒ(2)＝Ｓ_Ｎ(2)－Ｓ_Ｐ(2)＝７６－６８＝８
この例の場合、問題２については、残り学習スコアＳ_Ｒがプラスの値のままで正解に至っているので、既回答者よりも早いペースで正解に至ったことを示している。問題１については、２回目の回答でも不正解ではあるものの、残り学習スコアＳ_Ｒの値が１回目より小さくなっており、正解に近づいていることを示している。

図３（ｃ）に示すように、問題２は２回目で正解したため３回目は回答がなく、問題１は３回目でも不正解となっている。問題１の１回目から３回目までの累算による回答時間Ｔは１９分であったとする。回答回数Ｎは３回である。この場合、現進捗学習度スコア算出部１４により（式２）に基づき算出される問題１の現進捗学習度スコアＳ_Ｐは、以下の通りとなる。
問題１：Ｓ_Ｐ(1)＝５×３＋２×１９＝５３

よって、学習進捗度算出部１５により算出される問題１の残り学習スコアＳ_Ｒは、以下の通りとなる。
問題１：Ｓ_Ｒ(1)＝Ｓ_Ｎ(1)－Ｓ_Ｐ(1)＝４５－５３＝－８
この例の場合、問題１については、残り学習スコアＳ_Ｒがマイナスの値となっているので、既回答者よりも遅いペースで学習が進んでいることを示している。

なお、以上の例では、１回目の回答が終わった時点で、問題１および問題２の残り学習スコアＳ_Ｒは、それぞれＳ_Ｒ(1)＝２６、Ｓ_Ｒ(2)＝４１であり、値の大きい問題２の方が正解に至りにくいという印象がある。これに対し、要学習度スコアＳ_Ｎから現進捗学習度スコアＳ_Ｐを減じた値の要学習度スコアＳ_Ｎに対する割合（＝｛Ｓ_Ｎ－Ｓ_Ｐ｝／Ｓ_Ｎ）として残り学習スコアＳ_Ｒを算出すると、１回目の回答終了時点での残り学習スコアＳ_Ｒは、問題１および問題２についてそれぞれ以下の通りとなる。
問題１：Ｓ_Ｒ(1)＝｛Ｓ_Ｎ(1)－Ｓ_Ｐ(1)｝／Ｓ_Ｎ(1)＝（４５－１９）／４５＝０．５８
問題２：Ｓ_Ｒ(2)＝｛Ｓ_Ｎ(1)－Ｓ_Ｐ(1)｝／Ｓ_Ｎ(1)＝（７６－３５）／７６＝０．５４

以上の残り学習スコアＳ_Ｒ(1) ，Ｓ_Ｒ(2)を百分率に直せば、それぞれ５８％、５４％になる。これは、正解に至るまでの残り学習度がそれぞれ５８％、５４％であることを意味しているので、値の小さい問題２の方が正解に至りやすいという印象を与えることができる。上記の例では、実際に２回目の回答で問題１は不正解であったのに対し、問題２は正解に至っている。以上のように、残り学習スコアＳ_Ｒは、Ｓ_Ｒ＝Ｓ_Ｎ－Ｓ_Ｐとして算出した場合は正解への至りにくさを表し、Ｓ_Ｒ＝｛Ｓ_Ｎ－Ｓ_Ｐ｝／Ｓ_Ｎとして算出した場合は正解への至りやすさを表すことになる。そこで、正解への至りにくさをユーザに提示して学習意欲を喚起するか、正解への至りやすさをユーザに提示して学習意欲を喚起するかの目的に応じて、どちらかを適宜選択して計算するようにすればよい。

なお、上記実施形態では、学習進捗度として残り学習度（残り学習スコアＳ_Ｒ）を算出する例について説明したが、達成済み学習度を算出するようにしてもよい。すなわち、学習進捗度算出部１５は、現回答者が不正解問題について正解に至るまでに要する全行程の学習度に対する現時点までの学習度の割合を表す指標値を、達成済み学習度として個々の不正解問題ごとに算出するようにしてもよい。具体的には、要学習度スコアＳ_Ｎに対する現進捗学習度スコアＳ_Ｐの割合（＝Ｓ_Ｐ／Ｓ_Ｎ）を達成済み学習度として算出する。

上記の例に即して計算すると、１回目から３回目までの回答時における達成済み学習度（Ｓ_Ａとする）は、以下の通りとなる。
＜１回目＞
問題１：Ｓ_Ａ(1)＝Ｓ_Ｐ(1)／Ｓ_Ｎ(1)＝１９／４５＝０．４２（４２％）
問題２：Ｓ_Ａ(2)＝Ｓ_Ｐ(1)／Ｓ_Ｎ(1)＝３５／７６＝０．４６（４６％）
＜２回目＞
問題１：Ｓ_Ａ(1)＝Ｓ_Ｐ(1)／Ｓ_Ｎ(1)＝３６／４５＝０．８０（８０％）
問題２：Ｓ_Ａ(2)＝Ｓ_Ｐ(1)／Ｓ_Ｎ(1)＝６８／７６＝０．８９（８９％）
＜３回目＞
問題１：Ｓ_Ａ(1)＝Ｓ_Ｐ(1)／Ｓ_Ｎ(1)＝５３／４５＝１．１８（１１８％）

また、上記実施形態では、残り学習度として残り学習スコアＳ_Ｒを算出する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、スコア値として残り学習度を算出するのではなく、以下に説明するような残り学習時間Ｔ_Ｒを算出するようにしてもよい。すなわち、学習進捗度算出部１５は、以下の手順（Ｓ１）～（Ｓ５）に従って不正解問題の残り学習時間Ｔ_Ｒを算出する。

（Ｓ１）現回答者が既に正解した問題について正解に至るまでに要した回答時間（要正解時間Ｔ_Ｓという）を現実施状況データから取得する。正解問題が複数ある場合は、各正解問題について算出した要正解時間の中央値または平均値を要正解時間Ｔ_Ｓとして用いる。

（Ｓ２）現回答者が既に正解した問題について現進捗学習度スコア算出部１４により算出された正解時点での現進捗学習度スコアＳ_Ｐを、正解済み学習度スコアＳ_Ｐ’として取得する。なお、図３の例で示したように、正解問題についての現進捗学習度スコアＳ_Ｐがマイナスの値となる場合がある。この場合は、既回答者の要学習度スコアＳ_Ｎを現回答者の正解済み学習度スコアＳ_Ｐ’として用いるものとする。

（Ｓ３）上記のように取得した要正解時間Ｔ_Ｓと正解済み学習度スコアＳ_Ｐ’とから、現回答者が正解をするのに要した１スコア当たりの所要時間を算出する（＝Ｔ_Ｓ／Ｓ_Ｐ’）。

（Ｓ４）不正解問題について要学習度スコア算出部１３により算出された既回答者の要学習度スコアＳ_Ｎ（Ｓ_Ｎ×と書く）と、正解問題について要学習度スコア算出部１３により算出された既回答者の要学習度スコアＳ_Ｎ（Ｓ_Ｎ○と書く）と、現回答者による正解問題の正解済み学習度スコアＳ_Ｐ’とに基づいて、現回答者が不正解問題について正解に至るまでに要する学習の程度を表す現回答者別要学習度スコアＳ_Ｎ’を算出する（＝Ｓ_Ｎ×・（Ｓ_Ｐ’／Ｓ_Ｎ○））。ここで、正解問題が複数ある場合は、要学習度スコアＳ_Ｎ○は中央値または平均値とする。

（Ｓ５）現回答者別要学習度スコアＳ_Ｎ’から不正解問題の現進捗学習度スコアＳ_Ｐを減じた値に対して１スコア当たりの所要時間（Ｔ_Ｓ／Ｓ_Ｐ’）を乗じた値を、不正解問題の残り学習時間Ｔ_Ｒとして算出する。

これを上記の例に沿って説明する。図４は、残り学習時間Ｔ_Ｒの算出例を説明するための図である。上記の例では、問題１については１回目から３回目まで不正解であり、問題２については２回目で正解している。この場合に、３回目の時点で不正解であった問題１について残り学習時間Ｔ_Ｒを算出すると、以下のようになる。なお、ここでは説明を簡略化するために、Ｘ個の問題のうち、問題２のみが正解をしていて、他の問題は全て不正解であるものとする。

（Ｓ１）現回答者が既に正解した問題２について正解に至るまでに要した要正解時間Ｔ_Ｓとして、Ｔ_Ｓ＝２９分を取得する（図３（ｂ）参照）。
（Ｓ２）現回答者が正解した問題２について正解済み学習度スコアＳ_Ｐ’として、Ｓ_Ｐ’＝６８を取得する（図３（ｂ）参照）。
（Ｓ３）要正解時間Ｔ_Ｓと正解済み学習度スコアＳ_Ｐ’とから、現回答者が正解問題２について要した１スコア当たりの所要時間を算出する（＝Ｔ_Ｓ／Ｓ_Ｐ’＝２９／６８＝０．４３分）。

（Ｓ４）不正解問題１に関する既回答者の要学習度スコアＳ_Ｎ×と、正解問題に関する既回答者の要学習度スコアＳ_Ｎ○と、現回答者による正解問題２の正解済み学習度スコアＳ_Ｐ’とに基づいて、現回答者が不正解問題について正解に至るまでに要する学習の程度を表す現回答者別要学習度スコアＳ_Ｎ’を算出する（＝Ｓ_Ｎ×・（Ｓ_Ｐ’／Ｓ_Ｎ○）＝４５・（６８／７６）＝４０．２６）。
（Ｓ５）現回答者別要学習度スコアＳ_Ｎ’から不正解問題の現進捗学習度スコアＳ_Ｐを減じた値に対して１スコア当たりの所要時間を乗じた値を不正解問題の残り学習時間Ｔ_Ｒとして算出する（Ｔ_Ｒ＝０．４３＊（４０．２６－５３）＝－５．４８分）。

以上の計算において、手順（Ｓ４）では、正解問題について現回答者が正解までに要したスコアと既回答者が正解までに要したスコアとの比率をもとに、既回答者の要学習度スコアＳ_Ｎを現回答者の要学習度スコアＳ_Ｎ’に換算している。すなわち、実際には現回答者の学習度が既回答者と同じように進むわけではないので、正解問題について現回答者が実際に正解までに要したスコアを用いて、不正解問題について現回答者が正解に至るまでに要するであろう要学習度スコアＳ_Ｎ’を推定している。その上で、現時点で不正解問題について算出された現進捗学習度スコアＳ_Ｐとの差分（残り学習スコアＳ_Ｒに相当する値）に１スコア当たりの所要時間を乗ずることによって残り学習時間Ｔ_Ｒを算出している。単純に既回答者の要学習度スコアＳ_Ｎと現回答者の現進捗学習度スコアＳ_Ｐとの差分に対して１スコア当たりの所要時間を乗ずるようにしてもよいが、それよりも、現回答者の現時点での実力に応じた正確な残り学習時間Ｔ_Ｒを算出することが可能である。

以上説明した残り学習時間Ｔ_Ｒは、残り学習スコアＳ_Ｒと共にユーザに提示するようにしてもよいし、残り学習スコアＳ_Ｒに代えてユーザに提示するようにしてもよい。残り学習時間Ｔ_Ｒのみをユーザに提示する場合、実施状況データで示される回答実施状況は、回答時間を少なくとも含んでいればよい。また、要学習度スコア算出部１３は、回答時間を少なくとも含む既実施状況データに基づいて、変数として回答時間を少なくとも含む関数値として要学習度スコアを個々の問題ごとに算出すればよい。また、現進捗学習度スコア算出部１４は、回答時間を少なくとも含む現実施状況データに基づいて、変数として回答時間を少なくとも含む関数値として現進捗学習度スコアを個々の問題ごとに算出すればよい。

なお、上述した残り学習スコアＳ_Ｒや達成済み学習度Ｓ_Ａについても同様に、既回答者の要学習度スコアＳ_Ｎから現回答者別要学習度スコアＳ_Ｎ’を換算した上で、残り学習スコアＳ_Ｒや達成済み学習度Ｓ_Ａを算出するようにしてもよい。

すなわち、残り学習スコアＳ_Ｒの算出に関して、学習進捗度算出部１５は、以下のようにして残り学習スコアＳ_Ｒを算出してもよい。
（Ｓ１）現回答者が既に正解した問題について現進捗学習度スコア算出部１４により算出された正解時点での現進捗学習度スコアＳ_Ｐを、正解済み学習度スコアＳ_Ｐ’として取得する。正解問題についての現進捗学習度スコアＳ_Ｐがマイナスの値となる場合は、既回答者の要学習度スコアＳ_Ｎを現回答者の正解済み学習度スコアＳ_Ｐ’として用いる。上記した例の場合、現回答者の正解済み学習度スコアＳ_Ｐ’は６８である。

（Ｓ２）正解問題に関する現回答者の正解済み学習度スコアＳ_Ｐ’（＝６８）の、正解問題に関する既回答者の要学習度スコアＳ_Ｒ○（＝７６）に対する割合から、現回答者が不正解問題に対して正解するまでに要する学習の程度を表す指標値である現回答者別要学習度スコアＳ_Ｎ’を個々の不正解問題ごとに算出する。上記した例の場合、不正解問題１に関する現回答者別要学習度スコアＳ_Ｎ’は、Ｓ_Ｎ×・（Ｓ_Ｐ’／Ｓ_Ｎ○）＝４５・（６８／７６）＝４０．２６である。

（Ｓ３）現回答者別要学習度スコアＳ_Ｎ’から不正解問題の現進捗学習度スコアＳ_Ｐを減じた値、または、現回答者別要学習度スコアＳ_Ｎ’から不正解問題の現進捗学習度スコアＳ_Ｐを減じた値の現回答者別要学習度スコアＳ_Ｎ’に対する割合を残り学習スコアＳ_Ｒとして算出する。上記した例の場合、不正解問題１に関する残り学習スコアＳ_Ｒは、Ｓ_Ｒ＝４０．２６－５３＝－１２．７、または、Ｓ_Ｒ＝（４０．２６－５３）／４０．２６＝－０．３２（－３２％）である。

また、達成済み学習度Ｓ_Ａの算出に関して、学習進捗度算出部１５は、以下のようにして達成済み学習度Ｓ_Ａを算出してもよい。
（Ｓ１）現回答者が既に正解した問題について現進捗学習度スコア算出部１４により算出された正解時点での現進捗学習度スコアＳ_Ｐを、正解済み学習度スコアＳ_Ｐ’として取得する。正解問題についての現進捗学習度スコアＳ_Ｐがマイナスの値となる場合は、既回答者の要学習度スコアＳ_Ｎを現回答者の正解済み学習度スコアＳ_Ｐ’として用いる。上記した例の場合、現回答者の正解済み学習度スコアＳ_Ｐ’は６８である。

（Ｓ２）正解問題に関する現回答者の正解済み学習度スコアＳ_Ｐ’（＝６８）の、正解問題に関する既回答者の要学習度スコアＳ_Ｒ○（＝７６）に対する割合から、現回答者が不正解問題に対して正解するまでに要する学習の程度を表す指標値である現回答者別要学習度スコアＳ_Ｎ’を個々の不正解問題ごとに算出する。上記した例の場合、不正解問題１に関する現回答者別要学習度スコアＳ_Ｎ’は、Ｓ_Ｎ×・（Ｓ_Ｒ／Ｓ_Ｎ○）＝４５・（６８／７６）＝４０．２６である。

（Ｓ３）現回答者別要学習度スコアＳ_Ｎ’に対する不正解問題の現進捗学習度スコアＳ_Ｐの割合を達成済み学習度Ｓ_Ａとして算出する。上記した例の場合、不正解問題１に関する達成済み学習度Ｓ_Ａは、Ｓ_Ａ＝５３／４０．２６＝１．３２（１３２％）である。

以上詳しく説明したように、本実施形態では、既回答者が個々の問題に対して正解するまでに要した学習の程度を表す要学習度スコアＳ_Ｎを個々の問題ごとに算出するとともに、現回答者が個々の問題に対して現時点までに要した学習の程度を表す現進捗学習度スコアＳ_Ｐを個々の問題ごとに算出し、当該算出した要学習度スコアＳ_Ｎおよび現進捗学習度スコアＳ_Ｐに基づいて、現回答者が不正解の問題について正解に至るまでの進捗度を表す学習進捗度（残り学習スコアＳ_Ｒ、達成済み学習度Ｓ_Ａ、残り学習時間Ｔ_Ｒ）を個々の不正解問題ごとに算出して現回答者に提示するようにしている。

上記のように構成した本実施形態によれば、現回答者が複数の問題を正解するまで繰り返し回答していく過程で、現回答者が不正解した問題については、実際に正解した既回答者の回答実施状況から導出される正解までの要学習度スコアＳ_Ｎと、現回答者の現時点までの回答実施状況から導出される現進捗学習度スコアＳ_Ｐとから、正解に至るまでの進捗度を表す学習進捗度が個々の不正解問題ごとに算出されて現回答者に提示される。

このため、現回答者は、正解できなかった問題を正解できるようになるまでに、どの問題についてあとどの程度の学習を要するかについて参考となる情報を得ることができ、それを踏まえて今後の学習の仕方を考えることができるようになる。このように、本実施形態によれば、問題を正解できるようになるまでに、あとどの程度の学習を要するかについて参考となるような情報をユーザに提供することができ、ユーザが学習の仕方を考えるに当たって有用な情報を提供することができる。

なお、学習進捗度提示部１６がユーザ（現回答者）に情報を提供するに当たり、以下のような処理を行うようにしてもよい。例えば、学習進捗度提示部１６は、学習進捗度算出部１５により算出された学習進捗度の昇順または降順に、不正解問題を現回答者に提示するようにしてもよい。このようにすれば、ユーザが、学習進捗度の高い問題または低い問題から優先して学習を進めたいと考える場合に、学習進捗度の高い問題または低い問題を容易に把握することが可能となる。

また、学習進捗度提示部１６は、学習進捗度算出部１５により算出された学習進捗度が現回答者により指示された検索条件に合致する不正解問題を現回答者に提示するようにしてもよい。例えば、ユーザが希望する学習進捗度の値または値の範囲を検索条件として入力し、入力した検索条件に合致する不正解問題のみを抽出して現回答者に提示することが考えられる。このようにすれば、ユーザは、所望の学習進捗度を検索条件として入力し、当該所望の学習進捗度に応じた問題がどれであるかを把握しながら学習を進めていくことが可能となる。

なお、上記実施形態では、既回答者を複数のレベルに分類してレベル別の要学習度スコアＳ_Ｎを算出し、この中の何れかを用いて学習進捗度を算出する例について説明したが、レベルに分類せずに要学習度スコアＳ_Ｎを算出するようにしてもよい。この場合、現回答者を何れかのレベルに分類することも不要である。

また、既回答者を複数のレベルに分類してレベル別の要学習度スコアＳ_Ｎを算出した上で、現回答者が所望するレベルの要学習度スコアＳ_Ｎを選択して学習進捗度を算出するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、問題提示部１０１による問題の提示と回答取得部１０２による回答の取得とを１問ごとに繰り返す構成について説明したが、本発明はこれに限定されない。問題ごとの回答時間を計測することが可能な仕組みを導入すれば、問題提示部１０１によりＸ個の問題を全てユーザに提示し、Ｘ個の問題を全てユーザが回答し終わった後に回答取得部１０２が回答を取得するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、既回答者に関する実施状況データとして昨年度の学習者に関する実施状況データを用いる例について説明したが、本発明はこれに限定されない。すなわち、Ｘ個の問題について全て正解を出し終わっている者に関する実施状況データであればよく、例えば今年度や一昨年以前の学習者に関する実施状況データを用いてもよい。

また、上記実施形態では、複数の既回答者に関する要学習度スコアの統計値（平均値、中央値、最大値、最小値など）を要学習度スコアＳ_Ｎとして用いる例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、機械学習によって算出した値を要学習度スコアＳ_Ｎとして用いるようにしてもよい。具体的には、過去に本実施形態の学習システムを利用して回答をした既回答者に関する実施状況データから回答回数および回答時間を取得する。そして、このうち、正解問題に関する回答回数および回答時間を正常データとし、不正解問題に関する回答回数および回答時間を異常データとして設定し、正解に至るまでに要する回答回数および回答時間を機械学習によって予測するようにすることが可能である。

その他、上記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

１１ 既実施状況データ取得部
１２ 現実施状況データ取得部
１３ 要学習度スコア算出部
１４ 現進捗学習度スコア算出部
１５ 学習進捗度算出部
１６ 学習進捗度提示部
１７ 現回答者分類部

Claims (16)

1. 既回答者が個々の問題に対して正解するまでに要した回答実施状況を上記個々の問題ごとに表すデータである既実施状況データを取得する既実施状況データ取得部と、
   評価対象とする現回答者による上記個々の問題に対する正解または不正解の成績および上記現回答者による回答開始から現時点までの回答実施状況を上記個々の問題ごとに表すデータである現実施状況データを取得する現実施状況データ取得部と、
   上記既実施状況データ取得部により取得された上記既実施状況データに基づいて、上記既回答者が上記個々の問題に対して正解するまでに要した学習の程度を表す指標値である要学習度スコアを上記個々の問題ごとに算出する要学習度スコア算出部と、
   上記現実施状況データ取得部により取得された上記現実施状況データに基づいて、上記現回答者が上記個々の問題に対して現時点までに要した学習の程度を表す指標値である現進捗学習度スコアを上記個々の問題ごとに算出する現進捗学習度スコア算出部と、
   上記要学習度スコア算出部により算出された上記要学習度スコアおよび上記現進捗学習度スコア算出部により算出された上記現進捗学習度スコアに基づいて、上記現回答者が不正解の問題について正解に至るまでの進捗度を表す指標値である学習進捗度を個々の不正解問題ごとに算出する学習進捗度算出部と、
   上記学習進捗度算出部により算出された上記学習進捗度を上記不正解問題と共に上記現回答者に提示する学習進捗度提示部とを備えたことを特徴とする学習支援装置。
2. 上記学習進捗度算出部は、上記学習進捗度として、上記現回答者が不正解の問題について正解に至るまでに要する残りの学習度を表す指標値である残り学習度を個々の不正解問題ごとに算出することを特徴とする請求項１に記載の学習支援装置。
3. 上記学習進捗度算出部は、上記要学習度スコアから上記現進捗学習度スコアを減じた値、または、上記要学習度スコアから上記現進捗学習度スコアを減じた値の上記要学習度スコアに対する割合を上記残り学習度として算出することを特徴とする請求項２に記載の学習支援装置。
4. 上記学習進捗度算出部は、上記現回答者が既に正解した問題について正解に至るまでに要した学習の程度を表す指標値である正解済み学習度スコアを取得し、正解問題の上記要学習度スコアに対する上記正解済み学習度スコアの割合から、上記現回答者が上記不正解の問題に対して正解するまでに要する学習の程度を表す指標値である現回答者別要学習度スコアを上記個々の不正解問題ごとに算出し、上記現回答者別要学習度スコアから上記不正解問題の上記現進捗学習度スコアを減じた値、または、上記現回答者別要学習度スコアから上記不正解問題の上記現進捗学習度スコアを減じた値の上記現回答者別要学習度スコアに対する割合を上記残り学習度として算出することを特徴とする請求項２に記載の学習支援装置。
5. 上記学習進捗度算出部は、上記学習進捗度として、上記現回答者が不正解の問題について正解に至るまでに要する全行程の学習度に対する現時点までの学習度の割合を表す指標値である達成済み学習度を個々の不正解問題ごとに算出することを特徴とする請求項１に記載の学習支援装置。
6. 上記学習進捗度算出部は、上記要学習度スコアに対する上記現進捗学習度スコアの割合を上記達成済み学習度として算出することを特徴とする請求項５に記載の学習支援装置。
7. 上記学習進捗度算出部は、上記現回答者が既に正解した問題について正解に至るまでに要した学習の程度を表す指標値である正解済み学習度スコアを取得し、正解問題の上記要学習度スコアに対する上記正解済み学習度スコアの割合から、上記現回答者が上記不正解の問題に対して正解するまでに要する学習の程度を表す指標値である現回答者別要学習度スコアを上記個々の不正解問題ごとに算出し、上記現回答者別要学習度スコアに対する上記不正解問題の上記現進捗学習度スコアの割合を上記達成済み学習度として算出することを特徴とする請求項５に記載の学習支援装置。
8. 上記回答実施状況は回答回数および回答時間を含み、
   上記要学習度スコア算出部は、上記回答回数および上記回答時間を含む上記既実施状況データに基づいて、上記回答回数および上記回答時間の関数値として上記要学習度スコアを上記個々の問題ごとに算出し、
   上記現進捗学習度スコア算出部は、上記回答回数および上記回答時間を含む上記現実施状況データに基づいて、上記回答回数および上記回答時間の関数値として上記現進捗学習度スコアを上記個々の問題ごとに算出する
   ことを特徴とする請求項１～７の何れか１項に記載の学習支援装置。
9. 上記回答実施状況は回答時間を少なくとも含み、
   上記要学習度スコア算出部は、上記回答時間を少なくとも含む上記既実施状況データに基づいて、変数として上記回答時間を少なくとも含む関数値として上記要学習度スコアを上記個々の問題ごとに算出し、
   上記現進捗学習度スコア算出部は、上記回答時間を少なくとも含む上記現実施状況データに基づいて、変数として上記回答時間を少なくとも含む関数値として上記現進捗学習度スコアを上記個々の問題ごとに算出し、
   上記学習進捗度算出部は、上記現回答者が既に正解した問題について正解に至るまでに要した学習の程度を表す指標値である正解済み学習度スコアを取得し、上記現回答者が既に正解した問題について正解に至るまでに要した回答時間と上記正解済み学習度スコアとから１スコア当たりの所要時間を更に算出し、上記不正解問題の上記要学習度スコアから上記不正解問題の上記現進捗学習度スコアを減じた値に対して上記１スコア当たりの所要時間を乗じた値である残り学習時間を上記残り学習度として算出することを特徴とする請求項２に記載の学習支援装置。
10. 上記学習進捗度算出部は、正解問題の上記要学習度スコアに対する上記正解済み学習度スコアの割合から、上記現回答者が上記不正解問題に対して正解するまでに要する学習の程度を表す指標値である現回答者別要学習度スコアを上記個々の不正解問題ごとに算出し、上記不正解問題の上記要学習度スコアに代えて上記現回答者別要学習度スコアから上記不正解問題の上記現進捗学習度スコアを減じた値に対して上記１スコア当たりの所要時間を乗じた値である残り学習時間を上記残り学習度として算出することを特徴とする請求項９に記載の学習支援装置。
11. 上記既実施状況データ取得部は、複数の既回答者に関する上記既実施状況データを取得し、
    上記要学習度スコア算出部は、上記複数の既回答者に関する上記要学習度スコアの統計値を上記個々の問題ごとに算出することを特徴とする請求項１～１０の何れか１項に記載の学習支援装置。
12. 上記要学習度スコア算出部は、上記複数の既回答者が１回目に回答したときの全問題の正解度に応じて上記複数の既回答者を複数レベルに分け、それぞれのレベルごとに、当該レベルに属する複数の既回答者に関する上記要学習度スコアの統計値を上記個々の問題ごとに算出し、
    上記学習進捗度算出部は、上記要学習度スコア算出部により上記レベルごとに算出された上記要学習度スコアの統計値の何れか１つおよび上記現進捗学習度スコア算出部により算出された上記現進捗学習度スコアに基づいて、上記学習進捗度を個々の不正解問題ごとに算出することを特徴とする請求項１１に記載の学習支援装置。
13. 上記現回答者が１回目に回答したときの全問題の正解度に応じて上記現回答者を上記複数レベルのうち何れかに分類する現回答者分類部を更に備え、
    上記学習進捗度算出部は、上記要学習度スコア算出部により上記レベルごとに算出された上記要学習度スコアの統計値のうち、上記現回答者分類部により分類されたレベルと同じレベル、または上記現回答者分類部により分類されたレベルよりも上位のレベルに関して算出された上記要学習度スコアの統計値および上記現進捗学習度スコア算出部により算出された上記現進捗学習度スコアに基づいて、上記学習進捗度を個々の不正解問題ごとに算出することを特徴とする請求項１２に記載の学習支援装置。
14. 上記学習進捗度提示部は、上記学習進捗度算出部により算出された上記学習進捗度の昇順または降順に、上記不正解問題を上記現回答者に提示することを特徴とする請求項１～１３の何れか１項に記載の学習支援装置。
15. 上記学習進捗度提示部は、上記学習進捗度算出部により算出された上記学習進捗度が上記現回答者により指示された検索条件に合致する上記不正解問題を上記現回答者に提示することを特徴とする請求項１～１３の何れか１項に記載の学習支援装置。
16. 既回答者が個々の問題に対して正解するまでに要した回答実施状況を上記個々の問題ごとに表すデータである既実施状況データを取得する既実施状況データ取得手段、
    評価対象とする現回答者による上記個々の問題に対する正解または不正解の成績および上記現回答者による回答開始から現時点までの回答実施状況を上記個々の問題ごとに表すデータである現実施状況データを取得する現実施状況データ取得手段、
    上記既実施状況データ取得手段により取得された上記既実施状況データに基づいて、上記既回答者が上記個々の問題に対して正解するまでに要した学習の程度を表す指標値である要学習度スコアを上記個々の問題ごとに算出する要学習度スコア算出手段、
    上記現実施状況データ取得手段により取得された上記現実施状況データに基づいて、上記現回答者が上記個々の問題に対して現時点までに要した学習の程度を表す指標値である現進捗学習度スコアを上記個々の問題ごとに算出する現進捗学習度スコア算出手段、
    上記要学習度スコア算出手段により算出された上記要学習度スコアおよび上記現進捗学習度スコア算出手段により算出された上記現進捗学習度スコアに基づいて、上記現回答者が不正解の問題について正解に至るまでの進捗度を表す指標値である学習進捗度を個々の不正解問題ごとに算出する学習進捗度算出手段、および
    上記学習進捗度算出手段により算出された上記学習進捗度を上記不正解問題と共に上記現回答者に提示する学習進捗度提示手段
    としてコンピュータを機能させるための学習支援用プログラム。

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