JP7111223B2 - 学習支援装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、遠隔授業を支援する技術に関する。

学校と、学校から離れた場所にいる教師とをネットワークを通じて接続し、映像や音声を送信して授業を行う遠隔授業システムが知られている。そのような遠隔授業システムの一例が特許文献１に記載されている。

特開２００５－３３８５１０号公報

特許文献１に記載されるような遠隔授業システムでは、学校側と教師側との間で映像や音声が送受信されて授業が行われる。また、最近の遠隔授業システムでは、生徒がデジタルペン、タブレットＰＣなどのデバイスを使用し、そのようなデバイスに対する生徒の入力情報を教師側に送信して教師側で表示し、その内容や進捗状況に基づいて生徒の理解度を評価するようなことも行われている。

例えば、授業中に演習や効果確認テストなどを行う場合、複数の生徒の入力情報（テストなどに対する解答情報）が遠隔授業システムによって教師側へ送信される。この場合、教師は、生徒の解答の採点結果のみならず、生徒が解答に費やしている時間、生徒の思考状態などを把握し、適切なコメントを提示できることが好ましい。

本発明は、ユーザの解答状況を把握し、適切なコメントを提示することが可能な学習支援装置を提供することを主な目的とする。

本発明の１つの観点では、ユーザが使用する入力デバイスとネットワークを通じて通信する学習支援装置は、ユーザによる解答状況を示す解答状況情報についての判定基準と、当該判定基準に対応するコメントとを紐付けたコメントデータを記憶する記憶部と、前記入力デバイスにより入力された入力データを取得する入力データ取得手段と、取得した入力データに基づいて、前記解答状況情報を生成する解答状況分析手段と、前記コメントデータを参照し、前記解答状況情報が前記判定基準に該当する場合に、当該判定基準に対応するコメントを取得し、全体コメントとする全体コメント取得手段と、前記入力データに基づいて、ユーザによる解答を生成する解答分析手段と、前記解答に基づいて、テストの領域ごとに得点とは異なる難易度ポイントを算出する難易度ポイント算出手段と、前記難易度ポイントに基づいて、領域別のコメントである領域別コメントを生成する領域別コメント生成手段と、を備える。このような学習支援装置は、ユーザによる解答状況を示す解答状況情報についての判定基準と、当該判定基準に対応するコメントとを紐付けたコメントデータを記憶している。学習支援装置は、入力デバイスにより入力された入力データを取得し、取得した入力データに基づいて、解答状況情報を生成する。そして、コメントデータを参照し、解答状況情報が判定基準に該当する場合に、当該判定基準に対応するコメントを取得し、全体コメントとする。また、学習支援装置は、取得した入力データに基づいて、解答を生成する。そして、学習支援装置は、解答に基づいて、テストの領域ごとの得点とは異なる難易度ポイントを算出する。難易度ポイントとは、問題などの難易度に基づくポイントである。さらに、学習支援装置は、難易度ポイントに基づいて、領域別コメントを生成する。これにより、ユーザによる解答状況に応じた適切な全体コメントを生成することができる。また、得点ではなく難易度を考慮したコメントを領域別に生成することができる。

上記の学習支援装置の他の一態様は、各領域の前記難易度ポイントに基づいて、レーダーチャートを作成するレーダーチャート作成手段をさらに備える。この態様では、単純な得点能力よりも難易度の高い問題への適応能力を示す指標となるレーダーチャートを作成する。

上記の学習支援装置の一態様では、前記判定基準は、複数の解答状況情報の組合せに対応しており、前記全体コメント取得手段は、前記複数の解答状況情報の組合せが前記判定基準に該当する場合に、前記コメントを取得する。この態様では、複数の解答状況情報の組合せが判定基準に合致するか否かが判定される。

好適には、前記解答状況情報は、前記ユーザによる問題別解答時間、正誤、記述量の少なくとも１つを含む。

上記の学習支援装置の他の一態様は、外部の端末装置からの要求に応じて、前記全体コメント及び前記領域別コメントのいずれか１つ以上を送信する送信手段を備える。この態様では、全体コメント及び領域別コメントのいずれか１つ以上は、外部の端末装置へ送信される。

本発明の他の観点では、コンピュータを備え、ユーザが使用する入力デバイスとネットワークを通じて通信する学習支援装置により実行されるプログラムは、ユーザによる解答状況を示す解答状況情報についての判定基準と、当該判定基準に対応するコメントとを紐付けたコメントデータを記憶する記憶部、前記入力デバイスにより入力された入力データを取得する入力データ取得手段、取得した入力データに基づいて、前記解答状況情報を生成する解答状況分析手段、前記コメントデータを参照し、前記解答状況情報が前記判定基準に該当する場合に、当該判定基準に対応するコメントを取得し、全体コメントとする全体コメント取得手段、前記入力データに基づいて、ユーザによる解答を生成する解答分析手段、前記解答に基づいて、テストの領域ごとに得点とは異なる難易度ポイントを算出する難易度ポイント算出手段、前記難易度ポイントに基づいて、領域別のコメントである領域別コメントを生成する領域別コメント生成手段、として前記コンピュータを機能させる。このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記の学習支援装置を実現することができる。

実施形態に係る遠隔授業システムの構成を示す。 管理サーバの内部構成を示すブロック図である。 採点情報の例を示す。 解答状況の分析項目の例を示す。 コメントテーブルの例を示す。 生徒の解答の分析結果の表示例を示す。 分析結果データ生成処理のフローチャートである。 コメント生成処理のフローチャートである。 チャート生成処理のフローチャートである。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態について説明する。
［全体構成］
図１は、本発明の学習支援装置を適用した遠隔授業システムの構成を示す。遠隔授業システム１００は、生徒側（学校）に設けられる入力デバイス１０及び接続デバイス１２と、管理サーバ２０と、教師側に設けられる教師用端末３０とをネットワーク５を介して通信可能に構成したものである。

生徒側には、各生徒が使用する入力デバイス１０と、接続デバイス１２とが設けられる。入力デバイス１０は、デジタルペン１０ａ、又は、タブレット１０ｂとタッチペン１０ｃの組み合わせである。即ち、生徒は、テストや演習を行う際、デジタルペン１０ａを利用して専用用紙である答案用紙に解答を入力するか、タブレット１０ｂに対してタッチペン１０ｃで解答を入力する。以下の説明では、単に「入力デバイス１０」と言った場合は、デジタルペン１０ａ、及び、タブレット１０ｂとタッチペン１０ｃの組み合わせの両方を含むものとする。なお、図１では、便宜上、デジタルペン１０ａと、タブレット１０ｂ及びタッチペン１０ｃを１つずつしか図示していないが、実際には、生徒数に応じた数のデジタルペン１０ａ又はタブレット１０ｂとタッチペン１０ｃが使用される。

接続デバイス１２は、入力デバイス１０から受信したデータを外部へ送信するための通信用端末である。接続デバイス１２は、例えば、ＰＣ、スマートフォンなどであり、入力デバイス１０から入力データＤ１を受信する。入力デバイス１０と接続デバイス１２との間の通信は、無線であっても有線であってもよい。本実施形態では、入力データＤ１は、デジタルペン１０ａ、又は、タブレット１０ｂとタッチペン１０ｃの組み合わせを用いて生徒が入力した解答情報である。接続デバイス１２は、受信した入力データＤ１を、ネットワーク５を通じて管理サーバ２０へ送信する。なお、ネットワーク５を通じた接続デバイス１２と管理サーバ２０との通信は有線であっても無線であってもよい。

管理サーバ２０は、テスト情報データベース（以下、「データベース」を「ＤＢ」と記す。）２４、及び、テスト結果ＤＢ２８に接続されている。管理サーバ２０は、生徒側の接続デバイス１２から各生徒の入力データＤ１を受信し、各生徒の解答内容及び解答状況を分析する。そして、管理サーバ２０は、個々の生徒の得点率、チャート、コメントなどの情報、及び、クラス全体の平均得点率や得点率分布などの情報を生成し、表示データＤ２として、ネットワーク５を通じて教師用端末３０へ送信する。ネットワーク５を通じた管理サーバ２０と教師用端末３０との通信は有線であっても無線であってもよい。

教師側に設けられた教師用端末３０は、例えばデスクトップＰＣ、ラップトップＰＣ、タブレットＰＣなどである。なお、教師用端末３０がタブレットＰＣである場合には、生徒側に設けられる接続デバイス１２の如き通信用端末を教師側に設けてもよい。教師用端末３０は例えば液晶ディスプレイなどの表示部を備える。教師用端末３０は、管理サーバ２０から表示データＤ２を受信し、教師用端末３０の表示部に表示する。

［管理サーバの構成］
図２は、管理サーバ２０の内部構成を示すブロック図である。管理サーバ２０は、通信部２１と、ストローク抽出部２２と、解答状況分析部２３と、得点率算出部２５と、チャート生成部２６と、コメント生成部２７と、を備える。なお、これらの構成要素と、テスト情報ＤＢ２４と、テスト結果ＤＢ２８とは、バス２９を介して相互に接続されている。

通信部２１は、ネットワーク５を通じて生徒側の接続デバイス１２及び教師側の教師用端末３０と通信を行うための通信ユニットである。ストローク抽出部２２は、通信部２１が生徒側の接続デバイス１２から受信した入力データＤ１から、生徒が入力したストロークを抽出する。具体的には、ストローク抽出部２２は、入力データＤ１に基づいて、生徒が解答を入力した「時間」、「位置座標」、「ストローク数」などを抽出する。

テスト情報ＤＢ２４は、生徒に実施させるテストに関する情報であるテスト情報を記憶している。本実施形態では、テストは算数のテストであり、「整数」、「小数」、「分数」などの複数の領域（学習領域）毎に問題が用意されているものとする。テスト情報は、テストの問題情報、解答情報、採点情報などを含む。採点情報は、個々の問題に対する得点（配点）などを示し、採点のために利用される情報である。

図３に、採点情報の一例を示す。図示のように、採点情報は、「領域」毎に、「問題番号」、「得点」、「難易度ポイント」の情報を含む。「問題番号」は各問題の識別番号であり、領域毎に分類された番号が付与されている。「得点」は、各問題の得点である。「難易度ポイント」は、各問題の難易度に基づくポイントである。テストに含まれる複数の問題には、やさしい問題から難しい問題まで、難易度の異なる問題が含まれている。ここで、問題毎の得点には、多少は難易度を反映させることはできるものの、問題毎にあまり大きく得点が異なるのは好ましくない。そこで、問題毎にある程度均等に得点を割り当てるのに加えて、難易度の高い問題を正解した生徒にはその分高い評価与えることができるように、難易度ポイントを設けている。即ち、生徒が正答した問題については、得点とは別に難易度ポイントが付与される。図３の例では、問題１－１を正解した場合、得点「１」が得られるのに加えて、難易度ポイント「３」が得られることになる。このように、評価の指標として難易度ポイントを導入することにより、問題の難易度を考慮した評価が可能となる。

テスト結果ＤＢ２８は、各生徒が過去に実施したテストの結果及びその分析結果データを含むテスト結果情報を記憶している。テスト結果ＤＢ２８は、テストの実施日時ごとにテスト結果情報を記憶している。具体的に、テスト結果情報は、１回のテストについて、各生徒の記述した解答、採点結果、そのテストにおける生徒の順位（クラス順位、学年順位、全体順位など）、生徒による解答の状況に関する情報（例えば、テスト全体の解答時間、問題別解答時間、正誤情報、記述量など）、分析結果データなどを含む。また、テスト結果ＤＢ２８は、過去に実施されたテストについてのテスト結果情報も記憶している。

解答状況分析部２３は、生徒による解答の状況に関する情報（以下、「解答状況」とも呼ぶ。）を分析する。ここで、「解答状況」とは、問題に対する解答自体ではなく、生徒が解答を入力しているときの状況を示す情報である。図４は、解答状況分析部２３が分析する項目である分析項目の例を示す。図４において、「分析項目」は分析が行われる項目であり、「内容」は分析により取得したい情報を意味する。また、「使用するデータ」は、分析のために使用されるデータを示す。

例えば、分析項目「解答時間（全体）」は、生徒が全問題の解答に要した時間であり、ストローク抽出部２２が抽出した「時間」に基づいて分析される。分析項目「解答時間（問題別）」は、生徒が該当する問題の解答に要した時間であり、同様にストローク抽出部２２が抽出した「時間」に基づいて分析される。分析項目「正誤」は、生徒による解答の正誤（正答か誤答か）を示し、ストローク抽出部２２が抽出した位置座標に基づいて入力内容を取得し、これをＯＣＲ処理して正答データと比較することにより分析される。分析項目「記述量」は、生徒が入力した文字量であり、ストローク抽出部２２が抽出した位置座標とストローク数の積により得られる。また、これら以外に、例えばストローク抽出部２２が抽出したストロークに基づき、生徒による入力が一時的に停止している場合、これを「つまづき」、即ち、思考がスムーズに進んでいない状況と分析してもよい。このように、解答状況分析部２３は、ストローク抽出部２２が抽出した「時間」、「位置座標」、「ストローク数」などのデータに基づいて各分析項目についての分析を行い、その結果として解答状況情報を生成する。

得点率算出部２５は、生徒の解答の得点率を算出する。ここで、得点率とは、
（得点率）＝（正答により得た得点の合計）／（全問題の得点の合計）
で与えられる。

チャート生成部２６は、生徒の解答に基づいて、領域毎に前述の難易度ポイントを集計し、その結果に基づいて、１つの評価指標としてレーダーチャートを生成する。具体的には、チャート生成部２６は、図３に例示する採点情報を参照して、生徒の解答により獲得した難易度ポイントを集計し、領域毎に以下のように難易度ポイントの獲得率を算出する。
（難易度ポイントの獲得率）
＝（取得した難易度ポイントの合計）／（全問題の難易度ポイントの合計）
そして、チャート生成部２６は、領域毎に算出した難易度ポイントの獲得率に基づいて、レーダーチャートを生成する。このレーダーチャートは、生徒の解答による得点に基づくのではなく、難易度ポイントに基づいて作成されるので、単純な得点能力よりも、難易度の高い問題への適応能力を示す指標となる。また、チャート生成部２６は、算出した難易度ポイントの獲得率に基づいて、必要に応じて領域別コメントを生成する。例えば、チャート生成部２６は、難易度ポイントの獲得率が５０％未満である領域について、領域別コメントを生成する。

コメント生成部２７は、解答状況分析部２３による分析結果、即ち、解答状況情報に基づいて、教師に対して提示するコメントを生成する。コメント生成部２７は、解答状況情報の判断基準と、対応するコメントとを紐付けて記憶したコメントテーブルを備える。図５は、コメントテーブルの例を示す。

コメントテーブルは、「評価項目」、「使用する解答状況情報」、「判定基準」及び「コメント」を含む。「評価項目」は評価すべき項目であり、本例では「解答時間」、「思考状態」、「試行錯誤」の３つが用意されている。「使用する解答状況情報」は、評価項目の評価に使用する解答状況情報を示す。なお、本例では、図４に示す解答状況情報を使用するものとする。「判定基準」は、各評価項目について判定する基準を示す。「コメント」は、判定基準に合致する場合に生成されるコメントを示す。

例えば、評価項目「解答時間」については、解答状況情報として、「解答時間（問題別）」と「正誤」が使用される。例えば、ある生徒の解答状況情報が、問題別の解答時間が短く、かつ、正誤の分析結果として得られた正解率が低いという判定基準に合致する場合には、その生徒は解答は早いが正確性に欠けるので、コメント生成部２７は、「早く解けたら、見直しをするようにさせましょう。」というコメントを生成する。一方、ある生徒の解答状況情報が、問題別の解答時間が長く、かつ、正誤の分析結果として得られた正解率が高いという判定基準に合致する場合には、その生徒は正確性は高いがスピードが遅いので、コメント生成部２７は、「暗算でできるところはさせて時間の短縮に努めさせましょう。」というコメントを生成する。図５に示すように、他の評価項目である「思考状態」、「試行錯誤」についても、判定基準と、その判定基準に合致した場合に生成されるコメントとが対応付けて用意されている。このように、コメント生成部２７は、解答状況分析部２３による解答状況情報の組合せを所定の判定基準に照らし合わせ、その判定基準に合致する場合には、あらかじめ用意されたコメントを生成する。なお、解答状況情報が判定基準に適合しない場合には、コメントは生成されない。

得点率算出部２５が算出した得点率、チャート生成部２６が生成したレーダーチャート及び領域別コメント、コメント生成部２７が生成した全体コメントなどは、生徒の解答を分析した結果のデータ（以下、「分析結果データ」と呼ぶ。）として、通信部２１を通じて教師用端末３０へ送信される。

上記の構成において、通信部２１は本発明における入力データ取得手段及び送信手段の一例であり、解答状況分析部２３は本発明における解答状況分析手段の一例であり、コメント生成部２７は本発明におけるコメント取得手段の一例である。

［情報の表示方法］
次に、本実施形態による情報の表示方法について説明する。本実施形態では、教師は、教師用端末３０を操作することにより、各生徒の解答の分析結果を管理サーバ２０から受信して教師用端末３０上で見ることができる。図６は、生徒の解答の分析結果の表示例を示す。この表示例は、大別して、検索エリア４０と、全体情報エリア５０と、個人情報エリア６０とを含む。検索エリア４０は、表示させる分析結果を検索する際の入力部であり、「年」、「組（クラス）」、「科目」、「テスト」、「実施日」などの入力項目がある。教師は、これらの入力項目に必要事項を入力して検索を行う。検索により得られた分析結果が、全体情報エリア５０及び個人情報エリア６０に表示される。

全体情報エリア５０は、クラス全体に関する情報を表示するエリアであり、クラスの平均得点率５１と、クラスの得点率分布５２と、クラスの点数一覧５３とを含む。クラスの平均得点率５１は、クラスに属する生徒の得点率の平均値である。クラスの得点率分布５２は、クラスに属する生徒の得点率を１０点毎の１０個のグループに分類した結果を示す棒グラフである。クラスの点数一覧５３は、クラスに属する生徒（児童）の得点率をリスト表示したものである。

教師がクラスの点数一覧５３に表示された生徒のリストから特定の生徒を示すバーを選択すると、その生徒に関する分析結果が個人情報エリア６０に表示される。図６の例では、クラスの点数一覧５３において「児童０８」が選択されており、その児童に関する分析結果データが個人情報エリア６０に表示されている。

個人情報エリア６０は、テスト実施情報６１と、得点率６２と、全体コメント６３と、レーダーチャート６４と、領域別コメント６５とを含む。テスト実施情報６１は、実施されたテストに関する情報を示し、具体的には「年組番号」、「氏名」、「科目」、「テスト」、「実施日」などを含む。得点率６２は、表示対象の生徒（本例では「児童０８」）の得点率を示す。

「全体のポイント」欄には、表示対象の生徒のテスト結果に関するコメントである全体コメント６３が表示される。全体コメント６３は、前述のコメント生成部２７が、図５に例示するコメントテーブルを参照して生成したものである。具体的には、各評価項目に対応する解答状況情報が、予め用意された判定基準に合致した場合に、その判断基準に対応して用意されたコメントが表示される。即ち、全体コメント６３は、テストにおける生徒の得点ではなく、「問題別解答時間」、「正誤」、「記述量」など、テストにおける生徒の解答状況を分析した結果として生成されたコメントである。

「領域別のバランス」欄には、レーダーチャート６４と領域別コメント６５が表示される。レーダーチャート６４は、前述のように、チャート生成部２６が、テストを構成する複数の領域毎に難易度ポイントを集計した結果に基づいて生成されたものである。図６の例では、算数のテストにおいて「関数」、「小数」、「分数」、「図形」、「表・グラフ」の５つの領域毎に、生徒の解答に基づいて難易度ポイントの獲得率を算出し、これをレーダーチャートで示している。レーダーチャートには、参考のために合格ライン（例えば難易度ポイントの獲得率が５０％）を太線の五角形で示している。

領域別コメント６５は、レーダーチャート６４の基になった領域別の難易度ポイントの獲得率に基づいて生成される。チャート生成部２６は、算出した難易度ポイントの獲得率に基づいて、必要に応じて領域別コメントを生成する。図６の例では、難易度ポイントの獲得率が５０％未満である領域「整数」について、領域別コメント６５が表示されている。

［分析結果データ生成処理］
次に、本実施形態による分析結果データ生成処理について説明する。分析結果データ生成処理は、管理サーバ２０が、生徒の入力した解答に基づいて、図６に示すような分析結果データを生成する処理である。図７は、分析結果データ生成処理のフローチャートである。この処理は、生徒側の入力デバイス１０から取得した入力データＤ１に基づいて、管理サーバ２０により行われる。なお、実際には、この処理は、管理サーバ２０に設けられるコンピュータが予め用意されたプログラムを実行することにより実現される。

まず、管理サーバ２０は、接続デバイス１２及びネットワーク５を介して、生徒の使用する入力デバイス１０から入力データＤ１を受信する（ステップＳ１）。次に、管理サーバ２０は、ストローク抽出部２２により、入力データＤ１から生徒が入力したストロークを抽出する。具体的には、ストローク抽出部２２は、入力データＤ１に基づいて、生徒が解答を入力した「時間」、「位置座標」、「ストローク数」などを抽出する。次に、管理サーバ２０は、得点率算出部２５により、生徒の解答の得点率を算出する（ステップＳ３）。

次に、管理サーバ２０は、コメント生成処理を行う（ステップＳ４）。コメント生成処理を図８に示す。コメント生成処理においては、まず、解答状況分析部２３が、ストローク抽出部２２の出力に基づいて生徒の解答状況を分析し、「解答時間（全体）」、解答時間（問題別）」、「正誤」、「記述量」などの分析項目毎に解答状況情報を生成する（ステップＳ１１）。次に、コメント生成部２７は、図５に例示したようなコメントテーブルを参照し、解答状況分析部２３が生成した解答状況情報の組合せが判定基準に該当する場合に、用意されたコメントを取得する。そして、該当する判定基準に対応する一又は複数のコメントを含む全体コメントを生成する（ステップＳ１２）。そして、処理は、図７のメインルーチンに戻る。

次に、管理サーバ２０は、チャート生成処理を行う（ステップＳ５）。図９は、チャート生成処理のフローチャートである。チャート生成処理では、チャート生成部２６は、生徒の解答に基づいて、テストの領域ごとに難易度ポイントを集計し、難易度ポイントの獲得率を算出する（ステップＳ２１）。次に、チャート生成部２６は、難易度ポイントの獲得率に基づいて、図６に例示するようなレーダーチャートを作成する（ステップＳ２２）。また、チャート生成部２６は、領域毎の難易度ポイントの獲得率が所定の基準未満（例えば、５０％未満）である場合には、それに対応する領域別コメントを生成する（ステップＳ２３）。図６の例では、領域「整数」についての領域別コメントが生成されている。そして、処理は、図７のメインルーチンに戻る。

次に、管理サーバ２０は、ステップＳ３で生成された得点率、ステップＳ４で生成された全体コメント、並びに、ステップＳ５で生成されたレーダーチャート及び領域別コメントを、分析結果データとして当該生徒の識別情報と紐付けてテスト結果ＤＢ２８に保存する（ステップＳ６）。これで分析結果データ生成処理は終了する。こうして生成され、テスト結果ＤＢ２８に記憶された分析結果データは、図６に示すように、教師用端末３０から検索し、表示して閲覧することができる。

［変形例］
上記の実施形態では、管理サーバ２０と教師用端末３０とを独立して設けているが、その代わりに管理サーバ２０の機能を教師用端末３０に含めても良い。この場合、教師端末３０は本発明の入力データ取得手段、解答状況分析手段、コメント取得手段受信手段、送信手段の一例である。

５ ネットワーク
１０ 入力デバイス
１１ａ デジタルペン
１１ｂ タブレット
１１ｃ タッチペン
１２ 接続デバイス
２０ 管理サーバ
３０ 教師用端末
１００ 遠隔授業システム

Claims (6)

1. ユーザが使用する入力デバイスとネットワークを通じて通信する学習支援装置であって、
   ユーザによる解答状況を示す解答状況情報についての判定基準と、当該判定基準に対応するコメントとを紐付けたコメントデータを記憶する記憶部と、
   前記入力デバイスにより入力された入力データを取得する入力データ取得手段と、
   取得した入力データに基づいて、前記解答状況情報を生成する解答状況分析手段と、
   前記コメントデータを参照し、前記解答状況情報が前記判定基準に該当する場合に、当該判定基準に対応するコメントを取得し、全体コメントとする全体コメント取得手段と、
   前記入力データに基づいて、ユーザによる解答を生成する解答分析手段と、
   前記解答に基づいて、テストの領域ごとに得点とは異なる難易度ポイントを算出する難易度ポイント算出手段と、
   前記難易度ポイントに基づいて、領域別のコメントである領域別コメントを生成する領域別コメント生成手段と、
   を備えることを特徴とする学習支援装置。
2. 各領域の前記難易度ポイントに基づいて、レーダーチャートを作成するレーダーチャート作成手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の学習支援装置。
3. 前記判定基準は、複数の解答状況情報の組合せに対応しており、
   前記全体コメント取得手段は、前記複数の解答状況情報の組合せが前記判定基準に該当する場合に、前記コメントを取得することを特徴とする請求項１又は２に記載の学習支援装置。
4. 前記解答状況情報は、前記ユーザによる問題別解答時間、正誤、記述量の少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の学習支援装置。
5. 外部の端末装置からの要求に応じて、前記全体コメント及び前記領域別コメントのいずれか１つ以上を送信する送信手段を備えることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の学習支援装置。
6. コンピュータを備え、ユーザが使用する入力デバイスとネットワークを通じて通信する学習支援装置により実行されるプログラムであって、
   ユーザによる解答状況を示す解答状況情報についての判定基準と、当該判定基準に対応するコメントとを紐付けたコメントデータを記憶する記憶部、
   前記入力デバイスにより入力された入力データを取得する入力データ取得手段、
   取得した入力データに基づいて、前記解答状況情報を生成する解答状況分析手段、
   前記コメントデータを参照し、前記解答状況情報が前記判定基準に該当する場合に、当該判定基準に対応するコメントを取得し、全体コメントとする全体コメント取得手段、
   前記入力データに基づいて、ユーザによる解答を生成する解答分析手段、
   前記解答に基づいて、テストの領域ごとに得点とは異なる難易度ポイントを算出する難易度ポイント算出手段、
   前記難易度ポイントに基づいて、領域別のコメントである領域別コメントを生成する領域別コメント生成手段、
   として前記コンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。

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