JP7348375B1 - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP7348375B1
JP7348375B1 JP2022185165A JP2022185165A JP7348375B1 JP 7348375 B1 JP7348375 B1 JP 7348375B1 JP 2022185165 A JP2022185165 A JP 2022185165A JP 2022185165 A JP2022185165 A JP 2022185165A JP 7348375 B1 JP7348375 B1 JP 7348375B1
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
user
learning
information
learning content
goal
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
Application number
JP2022185165A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2024074095A (ja
Inventor
敬太 稲津
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yahoo Japan Corp
Original Assignee
Yahoo Japan Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yahoo Japan Corp filed Critical Yahoo Japan Corp
Priority to JP2022185165A priority Critical patent/JP7348375B1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7348375B1 publication Critical patent/JP7348375B1/ja
Publication of JP2024074095A publication Critical patent/JP2024074095A/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

Figure 0007348375000001
【課題】プログラム学習を通した目標の達成を支援することができる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供すること。
【解決手段】本開示に係る情報処理装置は、利用者のプログラム学習を通した目標を示す目標情報を受け付ける目標情報受付部と、目標情報が示す目標を達成した他の利用者を特定し、特定された利用者の学習履歴に基づいて、利用者に提供するプログラム学習に関する学習コンテンツを選定する選定部と、利用者端末に選定部が選定した学習コンテンツを提供する提供部と、利用者端末から利用者の学習コンテンツに関する操作情報を受け付ける操作情報受付部と、操作情報に基づいて利用者の学習コンテンツに対する回答を採点する採点部と、利用者の学習コンテンツに対する採点結果に基づいて利用者の学習到達度を評価する評価部と、を備える。
【選択図】図3

Description

本開示は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。
近年、急速な情報化の進展によりIT(Information Technology)技術者に対する需要が増加している。しかしながら、IT技術者の育成が追い付いておらず、IT技術者が不足しており、将来的にもIT技術者の不足が懸念されていた。他方、英語学習に対する需要の増加により英語学習アプリなどの利用が拡大している状況にあった。
例えば、下記の特許文献1には、アルゴリズムの基本構成要素の理解と、それらを使ったソースプログラムをトレースする能力を動的な教材により修得することができるプログラミング学習支援システムが開示されている。このようなプログラミング学習支援システムを用いることで、プログラム学習を効率化することが考えられる。
特開2007-225726号公報
しかしながら、特許文献1に記載のプログラミング学習支援システムにおいては、利用者が単独で学習に取り組むことから、利用者がプログラム学習を通した目標を達成することが困難であった。本開示は上記課題を鑑み、プログラム学習を通した目標の達成を支援することができる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示に係る情報処理装置は、利用者のプログラム学習を通した目標を示す目標情報として、前記利用者が就職を希望する事業者の名称、職種、就職希望時期に関する情報を受け付ける目標情報受付部と、前記目標情報が示す目標を達成した他の利用者を特定し、特定された前記他の利用者の学習履歴を読み出して、学習コンテンツのカテゴリー、学習コンテンツの学習順序、学習コンテンツの学習頻度といった特徴を把握して、把握した特徴に沿って、前記利用者に提供するプログラム学習に関する学習コンテンツを選定する学習コンテンツ選定部と、前記利用者の利用者端末に前記学習コンテンツ選定部が選定した前記学習コンテンツを提供する学習コンテンツ提供部と、前記利用者端末から前記利用者の前記学習コンテンツに関する操作情報を受け付ける操作情報受付部と、前記操作情報に基づいて前記利用者の前記学習コンテンツに対する回答を採点する採点部と、前記利用者の前記学習コンテンツに対する採点結果に基づいて前記利用者の学習到達度を評価する評価部と、前記利用者の学習到達度に関する情報を含むデータベース情報を生成する生成部と、生成された前記データベース情報を前記事業者の事業者端末に提供する情報提供部と、前記事業者の事業者端末から前記利用者に対するオファーを受け付けるオファー受付部と、前記事業者の事業者端末から受け付けたオファーを前記利用者の利用者端末に通知する通知部と、を備える。
本開示によれば、プログラム学習を通した目標の達成を支援することができる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することができる。
図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図2は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図3は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図4は、実施形態に係る学習コンテンツの一例を示す図である。 図5は、実施形態に係る学習到達度のクラス分けの一例を示す図である。 図6は、実施形態に係る利用者情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。 図7は、実施形態に係る学習履歴情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。 図8は、実施形態に係る学習コンテンツ記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。 図9は、実施形態に係るオファー情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。 図10は、実施形態に係る利用者端末の構成例を示す図である。 図11は、実施形態に係る事業者端末の構成例を示す図である。 図12は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。 図13は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
以下に、本開示に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と記載する。)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本開示に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。
(実施形態)
〔1.実施形態に係る情報処理〕
〔1-1.実施形態に係る情報処理の一例〕
まず、図1を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図1では、実施形態に係る情報処理が情報処理装置100、利用者端末200、事業者端末300により実行される例を示す。以下、実施形態に係る情報処理についてステップごとに順を追って説明する。
まず、情報処理装置100は、利用者端末200から利用者U1が入力した目標情報を受け付ける(ステップS1)。ここで、目標情報とは、利用者のプログラム学習を通した目標を示す情報である。例えば、目標情報は、利用者がプログラミングコンテストにおいて入賞することや、利用者が就職を希望する事業者などを示す情報であってよい。例えば、情報処理装置100は、目標情報として利用者が就職を希望する事業者の名称や、WEB系エンジニアや組み込み系エンジニア、アプリケーションエンジニア、業務システム系エンジニアといった職種、就職希望時期などの情報を利用者端末200から受け付ける。
次に、情報処理装置100は、目標情報に基づいて利用者U1に提供する学習コンテンツを選定する(ステップS2)。例えば、情報処理装置100は、目標情報が示す目標を達成した他の利用者を特定し、特定された利用者の学習履歴に基づいて、利用者に提供するプログラム学習に関する学習コンテンツを選定する。具体的には、情報処理装置100は、目標情報が示す目標を達成した他の利用者を後述して説明する利用者情報記憶部121から特定し、当該の他の利用者の学習履歴を後述して説明する学習履歴情報記憶部122から読み出して、学習コンテンツのカテゴリーや学習コンテンツの学習順序、学習コンテンツの学習頻度といった特徴を把握して、把握した特徴に沿って、利用者に提供する学習コンテンツを選定する。なお、目標情報が示す目標を達成した他の利用者の学習履歴の特徴を把握した学習コンテンツの選定は、学習履歴情報記憶部122に記憶された情報と、オファー情報記憶部124に記憶された情報の関係を、当該のデータを学習用データとして機械学習することにより把握した学習済みモデルを用いることにより実現してよい。また、学習コンテンツは、プログラムに関する学習のためのコンテンツであり、例えば、Scala、Phython、R言語、JavaScript(登録商標)、Ruby、PHP、Java、C#、C++、Kotlin、Swift、COBOL、Go言語、C言語などのプログラム言語に関する学習コンテンツであってよい。
次に、情報処理装置100は、選定されたプログラムに関する学習コンテンツを利用者U1の利用者端末200に提供する(ステップS3)。例えば、情報処理装置100は、図4に示すような学習コンテンツを利用者端末200に提供する。ここで、図4を用いて利用者端末200に提供する学習コンテンツについて説明する。図4は、実施形態に係る情報処理装置の提供部が提供する学習コンテンツの一例を示す図である。図4には、学習コンテンツの一例として実践的なコードテストが利用者端末200の画面Gに表示されている様子が描かれている。図4の画面Gに示す学習コンテンツでは、プログラムのコードが表示されており、プログラムのコードの一部に空白(1)が表示され、問題11として「上記(1)に入るコードを記載しなさい」と表示されている。図4に示す学習コンテンツを提供された利用者U1は、当該の空白(1)を埋めるコードを入力し、回答ボタンを押して、問題11に対する回答として入力したコードを情報処理装置100に送信する。
次に、情報処理装置100は、利用者U1の学習コンテンツに関する操作情報を受け付ける(ステップS4)。ここで、操作情報とは、利用者の利用者端末200に表示された学習コンテンツに対する操作を表す情報であって、例えば、利用者のコードの入力内容や選択肢の選択結果を示す情報である。例えば、利用者端末200に図4に示す学習コンテンツが提供された場合であれば、情報処理装置100は、利用者U1が空白(1)を埋めるコードとして入力したコードを操作情報として受け付ける。学習コンテンツの回答方式が選択式の場合は、利用者が選択した選択肢に関する情報を受け付けてよい。
次に、情報処理装置100は、受け付けた操作情報に基づいて利用者U1の回答の採点を行う(ステップS5)。例えば、情報処理装置100は、利用者端末200に図4に示す学習コンテンツが提供された場合であれば、利用者U1が入力したコードが正答に一致するか否かを判定し、正答に一致した場合は採点の点数を高く設定する。なお、点数の設定は任意に行ってよく、例えば、学習コンテンツの正答に一致していた場合は、10点と設定してよい。また、情報処理装置100が利用者に提供した学習コンテンツと、それに対する利用者の操作情報とを対応付けてIT技術者が利用する他の情報処理端末に提供して、IT技術者が利用者U1の学習コンテンツに対する回答の採点を行い、当該のIT技術者の採点結果を利用者U1の回答に対する採点結果としてもよい。
次に、情報処理装置100は、利用者U1の複数の採点結果に基づいて利用者の学習到達度の評価を行う(ステップS6)。例えば、情報処理装置100は、利用者U1に複数の学習コンテンツを提供し、利用者U1の学習コンテンツに対する回答の採点結果が集まった段階で、利用者U1の学習到達度の評価を行ってよい。例えば、情報処理装置100は、複数の学習コンテンツに対する回答の採点結果の合計値に応じた学習到達度をあらかじめ設定しておいて、それに準じて利用者U1の回答の採点結果の合計値に応じて学習到達度を決定してよい。例えば、学習到達度を数値で表す場合であれば、採点結果の合計値が10点の場合は、学習到達度が10、採点結果の合計値が100点の場合は、学習到達度が100のように採点結果に比例して学習到達度が増加する方式によって設定してよい。また、利用者の学習到達度を5段階のクラスに分けて定義してもよい。ここで、図5を用いて学習到達度のクラス分けの定義の一例について説明する。図5は、実施形態に係る情報処理装置のランキング部の学習到達度のクラス分けの一例を示す図である。図5に示すように、学習到達度が低い方から順に、「初心者」、「駆け出しエンジニア」、「一般エンジニア」、「上級エンジニア」、「最上級エンジニア」の5段階のクラスに分けて定義してもよい。
次に、情報処理装置100は、複数の利用者の学習到達度に関する情報を含むデータベース情報を生成する(ステップS7)。例えば、情報処理装置100は、利用者IDと、当該の利用者の学習済みコンテンツIDと、当該の学習済みコンテンツに対する利用者の回答の採点結果と、当該の学習済みコンテンツの利用者の学習完了日と、当該の利用者の学習到達度を紐付けて記憶したデータベースを生成する。すなわち、情報処理装置100は、後述して説明する学習履歴情報記憶部122から利用者IDと、学習済みコンテンツIDと、採点結果と、学習完了日と、学習到達度を読み出して、これらの情報に基づいてデータベースを生成する。
次に、情報処理装置100は、生成したデータベース情報を事業者M1の事業者端末300に提供する(ステップS8)。例えば、情報処理装置100は、生成したデータベース情報をCSV(Comma Separated Value)ファイルの形式によってデータとして事業者端末300に通信部110を介して送信することより、事業者端末300に提供してよい。
次に、情報処理装置100は、事業者端末300から利用者に対するオファーを受け付ける(ステップS9)。ここで、オファー情報は、事業者から利用者に対する採用に関する申し出を示す情報であって、例えば、勤務時間や勤務場所、給与条件、職務内容、福利厚生条件などの採用条件に関する情報を含む情報であってよい。すなわち、情報処理装置100は、事業者端末300から事業者端末300に事業者から入力されたオファー情報を受け付ける。情報処理装置100は、事業者が事業者端末300にオファー情報を入力する度に、オファー情報を受け付けてもよいし、事業者端末300に複数のオファー情報が蓄積された段階で、複数のオファー情報を一括して受け付けてもよい。
次に、情報処理装置100は、事業者M1の事業者端末300から受け付けたオファーを利用者Uの利用者端末200に通知する(ステップS10)。例えば、情報処理装置100は、後述して説明する通信部110を介して、利用者端末200にオファー情報をデータとして送信する。オファー情報が送信された利用者端末200は、オファー情報を後述して説明する出力部230に表示する。そのため、利用者は事業者からオファーがあったことを把握することができる。
これによれば、利用者のプログラム学習を通した目標に応じて学習コンテンツを選定して利用者に提供することができる。そのため、利用者は目標の達成に寄与する学習コンテンツを学習することが可能となることから、プログラム学習を通した目標の達成を支援することができる情報処理装置100を提供することができる。
〔1-2.実施形態に係る情報処理の他の例〕
情報処理装置100は、目標情報が示す目標を達成した他の利用者として、利用者が目標とする事業者からオファーを受けた利用者を特定する。
この情報処理について順を追って説明する。まず、情報処理装置100は、図1に示したステップS1と同じ処理を実行する。ステップS1は、上述した処理と同じであるから説明を省略する。
次に、情報処理装置100は、目標情報が示す目標を達成した他の利用者として、利用者が目標とする事業者からオファーを受けた利用者を特定する(ステップS2-1)。例えば、情報処理装置100は、目標情報が示す利用者が就職を希望する事業者からオファーを受けた他の利用者を後述して説明するオファー情報記憶部124から特定し、当該の他の利用者の学習履歴を後述して説明する学習履歴情報記憶部122から読み出して、学習コンテンツのカテゴリーや学習コンテンツの学習順序、学習コンテンツの学習頻度といった特徴を把握して、把握した特徴に沿って、利用者に提供する学習コンテンツを選定する。なお、目標情報が示す目標を達成した他の利用者の学習履歴の特徴を把握した学習コンテンツの選定は、学習履歴情報記憶部122に記憶された情報と、オファー情報記憶部124に記憶された情報の関係を、当該のデータを学習用データとして機械学習することにより把握した学習済みモデルを用いることにより実現してよい。例えば、オファー情報に含まれる採用条件の給与条件とプログラム言語の関係に基づいて、給与条件が高い傾向が認められるプログラム言語の学習コンテンツを選定するといったことを実現してよい。
次に、情報処理装置100は、図1に示したステップS3からS10と同じ処理を実行する。ステップS3からS10は、上述した処理と同じであるから説明を省略する。
これによれば、利用者が就職を希望する事業者からオファーを受けた他の利用者の学習履歴に基づいて、学習コンテンツを利用者に提供することができる。そのため、利用者が就職を希望する事業者からオファーを受ける可能性を高めることを可能となることから、プログラム学習を通した目標の達成を支援することができる情報処理装置100を提供することができる。
〔1-3.実施形態に係る情報処理の他の例〕
情報処理装置100は、さらに目標情報が示す目標を達成した他の利用者の学習履歴の特徴に関する情報を利用者端末に提供する。
この情報処理について順を追って説明する。まず、情報処理装置100は、図1に示したステップS1と同じ処理を実行する。ステップS1は、上述した処理と同じであるから説明を省略する。
次に、情報処理装置100は、さらに目標情報が示す目標を達成した他の利用者の学習履歴の特徴に関する情報を利用者端末200に提供する(ステップS2-2)。例えば、情報処理装置100は、目標情報が示す目標を達成した他の利用者を特定し、特定された利用者の学習履歴を学習履歴情報記憶部122から読み出して、当該の学習履歴から学習コンテンツのカテゴリーや学習コンテンツの学習順序、学習コンテンツの学習頻度といった特徴に情報を利用者端末200に提供する。例えば、情報処理装置100は、学習履歴情報記憶部122に記憶された情報に基づいて、目標情報が示す目標を達成した他の利用者の学習コンテンツのカテゴリーの傾向や、学習コンテンツの学習順序の傾向、学習コンテンツの学習頻度の傾向といった情報を統計的に分析して提供してよい。例えば、散布図やヒストグラムなどのグラフの態様によって情報を提供してもよい。
次に、情報処理装置100は、図1に示したステップS3からS10と同じ処理を実行する。ステップS3からS10は、上述した処理と同じであるから説明を省略する。
これによれば、目標情報が示す目標を達成した他の利用者の学習履歴の特徴に関する情報を提供することができる。そのため、利用者は目標を達成した他の利用者の学習履歴の特徴に関する情報を考慮してプログラム学習を行うことが可能となることから、プログラム学習を通した目標の達成を支援することができる情報処理装置100を提供することができる。
〔2.情報処理システムの構成〕
次に、図2を用いて実施形態に係る情報処理システムの構成について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図2に示すように、実施形態に係る情報処理システム1は、情報処理装置100と、利用者端末200と、事業者端末300と、ネットワークNを有する。以下、これらの構成について簡単に順を追って説明する。
情報処理装置100は、例えばPC(Personal Computer)、WS(Work Station)、サーバの機能を備えるコンピュータなどの情報処理装置であってよい。情報処理装置100は、利用者端末200からネットワークNを介して送信されてきた情報に基づいて処理を行う。
利用者端末200は、利用者が利用する情報処理装置である。利用者端末200は、例えば、スマートフォン、タブレット型端末、デスクトップ型PC、ノート型PC、携帯電話機、PDA(Personal Digital Assistant)等の情報処理装置であってよい。なお、図1に示す例においては、利用者端末200がスマートフォンである場合を示している。
事業者端末300は、事業者が利用する情報処理装置である。事業者端末300は、例えば、スマートフォン、タブレット型端末、デスクトップ型PC、ノート型PC、携帯電話機、PDA等の情報処理装置であってよい。なお、図1に示す例においては、事業者端末300がノート型PCである場合を示している。
ネットワークNは、情報処理装置100と、利用者端末200と、事業者端末300を有線、又は無線により相互に通信可能に接続する。ネットワークNが有線の場合は、IEEE802.3に規定されるイーサネット(登録商標)(ETHERNET(登録商標))により実現されてよい。また、ネットワークNが無線の場合は、IEEE802.11に規定される無線LAN(Local Area Network)により実現されてよい。
〔3.情報処理装置の構成〕
次に、図3を用いて、情報処理装置100の構成について説明する。
図3は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図3に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130と、を有する。
(通信部110について)
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)、無線LAN(Local Area Network)カード等によって実現される。そして、通信部110は、ネットワークNと有線または無線で接続され、利用者端末200等との間で情報の送受信を行う。
(記憶部120について)
記憶部120は、主記憶装置と外部記憶装置とを備える。主記憶装置は、制御部130が実行するプログラム、あるいは制御部130が処理するデータを記憶する。主記憶装置は、例えば、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等のような半導体メモリ素子によって実現されてよい。外部記憶装置は、制御部130が処理するデータを保存する。外部記憶装置は、例えば、ハードディスクやSSD(Solid State Drive)、磁気テープ、光ディスク等によって実現されてよい。
図3に示すように、記憶部120は、利用者情報記憶部121と、学習履歴情報記憶部122と、学習コンテンツ記憶部123を有する。以下、これらの構成について順を追って説明する。
(利用者情報記憶部121について)
利用者情報記憶部121は、利用者に関する情報を示す利用者情報を記憶する。ここで、図6を用いて、利用者情報記憶部121が記憶する情報の一例を説明する。図6は、実施形態に係る利用者情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
図6に示す例において、利用者情報記憶部121は、「利用者ID」、「利用者氏名」、「生年月日」、「登録日」、「学習希望内容情報」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。
「利用者ID」は、利用者を識別する識別子であり、文字列や数字などによって表される。「利用者氏名」は、利用者の氏名を表す情報であり、文字列などによって表される。「生年月日」は、利用者の生年月日を示す情報である。「登録日」は、「利用者ID」が示す利用者が登録した日にちを示す情報である。「学習希望内容情報」は、「利用者ID」が示す利用者が学習を希望する学習コンテンツのカテゴリーを示す情報である。ここで、学習コンテンツのカテゴリーは、プログラムに利用分野によって分類されてよく、例えば、組み込み系、WEBシステム系、業務システム系、モバイルアプリ系、人工知能系のように分類してよい。
すなわち、図6においては、利用者ID「UID#1」により識別される利用者の氏名が「UNAME#1」であり、当該利用者の生年月日が「BTDATE#1」であり、当該利用者の登録日が「RGDATE#1」であり、当該利用者の学習希望内容情報が「RQ#1」である例が示されている。
なお、利用者情報記憶部121に記憶される情報は、「利用者ID」、「利用者氏名」、「生年月日」、「登録日」、「学習希望内容情報」という項目に係る情報に限定されるものではなく、その他の任意の利用者に関係する情報が記憶されてよい。例えば、プログラム学習を通して利用者が希望する事業者に就職したことや、利用者がプログラミング学習で培った知識を活用してプログラミングコンテストにおいて入賞したことなどの利用者が達成した事柄に関する情報などが記憶されていてよい。
(学習履歴情報記憶部122について)
学習履歴情報記憶部122は、利用者の学習コンテンツに対する学習履歴に関する情報を記憶する。ここで、図7を用いて、学習履歴情報記憶部122が記憶する情報の一例を説明する。図7は、実施形態に係る学習履歴情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
図7に示す例において学習履歴情報記憶部122は、「利用者ID」、「学習済みコンテンツID」、「採点結果」、「学習完了日」、「学習到達度」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。
「利用者ID」は、利用者を識別する識別子であり、文字列や数字などによって表される。「学習済みコンテンツID」は、「利用者ID」により識別される利用者の学習が完了したコンテンツを識別する識別子であり、文字列や数字などによって表される。「採点結果」は、「利用者ID」により識別される利用者の「学習済みコンテンツID」により識別されるコンテンツの採点結果を示す。「学習完了日」は、「利用者ID」により識別される利用者が「学習済みコンテンツID」により識別されるコンテンツの学習が完了した日時を示す。「学習到達度」は、「利用者ID」により識別される利用者の学習到達度を示す情報であり、例えば、数値や所定の基準に沿って分類されたレベルによって表される。
すなわち、図7においては、利用者ID「UID#1」により識別される利用者の学習済みコンテンツIDが「CTID#1」であり、当該コンテンツの当該利用者の採点結果が「SCR#1-1」であり、当該コンテンツの当該利用者の学習完了日が「DATE#1-1」であり、利用者ID「UID#1」により識別される利用者の学習到達度が「LV#1」である例が示されている。
なお、学習履歴情報記憶部122に記憶される情報は、「利用者ID」、「学習済みコンテンツID」、「採点結果」、「学習完了日」、「学習到達度」という項目に係る情報に限定されるものではなく、その他の任意の学習履歴に関係する情報が記憶されてよい。
(学習コンテンツ記憶部123について)
学習コンテンツ記憶部123は、学習コンテンツに関する情報を記憶する。ここで、図8を用いて、学習コンテンツ記憶部123が記憶する情報の一例を説明する。図8は、実施形態に係る学習コンテンツ記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
図8に示す例において学習コンテンツ記憶部123は、「学習コンテンツID」、「学習コンテンツデータ」、「対象レベル」、「カテゴリー」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。
「学習コンテンツID」は、学習コンテンツを識別する識別子であり、文字列や数字などによって表される。「学習コンテンツデータ」は、「学習コンテンツID」により識別される学習コンテンツのデータである。「対象レベル」は、「学習コンテンツID」により識別される学習コンテンツの対象となる利用者の学習到達度のレベルを示す。「カテゴリー」は、「学習コンテンツID」により識別される学習コンテンツの分類を示す。
すなわち、図8においては、学習コンテンツID「CTID#1」により識別される学習コンテンツのデータが「CTDT#1」であり、当該学習コンテンツの対象レベルが「LB#1」であり、当該学習コンテンツのカテゴリーが「CG#1」である例が示されている。
なお、学習コンテンツ記憶部123に記憶される情報は、「学習コンテンツID」、「学習コンテンツデータ」、「対象レベル」、「カテゴリー」という項目に係る情報に限定されるものではなく、その他の任意の学習コンテンツに関係する情報が記憶されてよい。
(オファー情報記憶部124について)
オファー情報記憶部124は、事業者から利用者へのオファーを示すオファー情報を記憶する。ここで、図9を用いて、オファー情報記憶部124が記憶する情報の一例を説明する。図9は、実施形態に係るオファー情報記憶部に記憶される情報の一例を示す図である。
図9に示す例においてオファー情報記憶部124は、「事業者ID」、「オファー情報ID」、「オファー先利用者ID」、「オファー情報」という項目に係る情報を紐付けて記憶する。
「事業者ID」は、オファーを受け付けた事業者を識別する識別子であり、文字列や数字などによって表される。「オファー情報ID」は、「事業者ID」により識別される事業者から受け付けたオファー情報を識別する識別子であり、文字列や数字などによって表される。「オファー先利用者ID」は、「事業者ID」により識別される事業者が「オファー情報ID」により識別されるオファー情報として入力したオファーの相手となる利用者を識別する識別子であり、文字列や数字などによって表される。「オファー情報」は、「オファー情報ID」により識別されるオファー情報である。オファー情報は、事業者から利用者に対する採用に関する申し出を示す情報であって、例えば、勤務時間や勤務場所、給与条件、職務内容、福利厚生条件などの採用条件に関する情報を含む情報であってよい。
すなわち、図9においては、事業者ID「MID#1」により識別される事業者から受け付けたオファー情報のうちの一つのオファー情報IDが「OFID#1-1」であり、当該のオファー情報のオファー先利用者IDが「UID#5」であり、当該のオファー情報が「OFIFO#1-1」として記憶されている例が示されている。
なお、オファー情報記憶部124に記憶される情報は、「事業者ID」、「オファー情報ID」、「オファー先利用者ID」、「オファー情報」という項目に係る情報に限定されるものではなく、その他の任意のオファー情報に関係する情報が記憶されてよい。
(制御部130について)
次に、図3に戻って、制御部130について説明する。制御部130は、情報処理装置100を制御するコントローラ(Controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、情報処理装置100の記憶部120に記憶されている各種プログラムを読み出して、RAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部130は、コントローラであり、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現されてもよい。
制御部130は、図3に示すように、目標情報受付部131と、選定部132と、提供部133と、操作情報受付部134と、採点部135と、評価部136と、データベース生成部137と、オファー受付部138と、通知部139を有する。制御部130は、記憶部120からプログラムを読み出して、RAMを作業領域として実行することで、これらの機能を実現して、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。以下、これらの処理を、順を追って説明する。
(目標情報受付部131について)
目標情報受付部131は、利用者のプログラム学習を通した目標を示す目標情報を受け付ける。例えば、目標情報受付部131は、目標情報として利用者が就職を希望する事業者の名称や、WEB系エンジニアや組み込み系エンジニア、アプリケーションエンジニア、業務システム系エンジニアといった職種、就職希望時期などの情報を利用者端末200から受け付ける。すなわち、目標情報は、利用者のプログラム学習を通した目標を示す情報であることから、利用者のプログラム学習を通した就職希望に関する目標を示す情報であってもよい。
(選定部132について)
選定部132は、目標情報が示す目標を達成した他の利用者を特定し、特定された利用者の学習履歴に基づいて、利用者に提供するプログラム学習に関する学習コンテンツを選定する。具体的には、選定部132は、目標情報が示す目標を達成した他の利用者を利用者情報記憶部121から特定し、当該の他の利用者の学習履歴を学習履歴情報記憶部122から読み出して、学習コンテンツのカテゴリーや学習コンテンツの学習順序、学習コンテンツの学習頻度といった特徴を把握して、把握した特徴に沿って、利用者に提供する学習コンテンツを選定する。なお、目標情報が示す目標を達成した他の利用者の学習履歴の特徴を把握した学習コンテンツの選定は、学習履歴情報記憶部122に記憶された情報と、利用者情報記憶部121やオファー情報記憶部124に記憶された情報の関係を、当該のデータを学習用データとして機械学習することにより把握した学習済みモデルを用いることにより実現してよい。
また、選定部132は、目標情報が示す目標を達成した他の利用者として、利用者が目標とする事業者からオファーを受けた利用者を特定し、特定された利用者の学習履歴に基づいて、利用者に提供するプログラム学習に関する学習コンテンツを選定する。例えば、選定部132は、目標情報が示す利用者が就職を希望する事業者からオファーを受けた他の利用者をオファー情報記憶部124から特定し、当該の他の利用者の学習履歴を学習履歴情報記憶部122から読み出して、学習コンテンツのカテゴリーや学習コンテンツの学習順序、学習コンテンツの学習頻度といった特徴を把握して、把握した特徴に沿って、利用者に提供する学習コンテンツを選定する。なお、目標情報が示す目標を達成した他の利用者の学習履歴の特徴を把握した学習コンテンツの選定は、学習履歴情報記憶部122に記憶された情報と、オファー情報記憶部124に記憶された情報の関係を、当該のデータを学習用データとして機械学習することにより把握した学習済みモデルを用いることにより実現してよい。例えば、オファー情報に含まれる採用条件の給与条件とプログラム言語の関係に基づいて、給与条件が高い傾向が認められるプログラム言語の学習コンテンツを選定するといったことを実現してよい。
(提供部133について)
提供部133は、利用者端末200に選定部132が選定した学習コンテンツを提供する。例えば、提供部133は、図4に示すような学習コンテンツを利用者端末200に提供する。ここで、図4を用いて利用者端末200に提供する学習コンテンツについて説明する。図4には、学習コンテンツの一例として実践的なコードテストが利用者端末200の画面Gに表示されている様子が描かれている。図4の画面Gに示す学習コンテンツでは、プログラムのコードが表示されており、プログラムのコードの一部に空白(1)が表示され、問題11として「上記(1)に入るコードを記載しなさい」と表示されている。図4に示す学習コンテンツを提供された利用者は、当該の空白(1)を埋めるコードを入力し、回答ボタンを押して、問題11に対する回答として入力したコードを情報処理装置100に送信する。なお、提供部133が提供する学習コンテンツは、図4に示す例に限定されることなく、プログラムに関する知識を問う学習コンテンツや、選択式によって利用者の回答を受け付ける方式の学習コンテンツなどであってもよい。
また、提供部133は、さらに目標情報が示す目標を達成した他の利用者の学習履歴の特徴に関する情報を利用者端末200に提供する。例えば、提供部133は、目標情報が示す目標を達成した他の利用者を特定し、特定された利用者の学習履歴を学習履歴情報記憶部122から読み出して、当該の学習履歴から学習コンテンツのカテゴリーや学習コンテンツの学習順序、学習コンテンツの学習頻度といった特徴に情報を利用者端末200に提供する。例えば、提供部133は、学習履歴情報記憶部122に記憶された情報に基づいて、目標情報が示す目標を達成した他の利用者の学習コンテンツのカテゴリーの傾向や、学習コンテンツの学習順序の傾向、学習コンテンツの学習頻度の傾向といった情報を統計的に分析して提供してよい。例えば、散布図やヒストグラムなどのグラフの態様によって情報を提供してもよい。
(操作情報受付部134について)
操作情報受付部134は、利用者端末200から利用者の学習コンテンツに関する操作情報を受け付ける。ここで、操作情報とは、利用者の利用者端末200に表示された学習コンテンツに対する操作を表す情報であって、例えば、利用者のコードの入力内容や選択肢の選択結果を示す情報である。例えば、利用者端末200に図4に示す学習コンテンツが提供された場合であれば、操作情報受付部134は、利用者が空白(1)を埋めるコードとして入力したコードを操作情報として受け付ける。また、操作情報受付部134は、学習コンテンツの回答方式が選択式の場合は、利用者が回答として選択した選択肢に関する情報を受け付けてよい。
(採点部135について)
採点部135は、操作情報に基づいて利用者の学習コンテンツに対する回答を採点する。例えば、採点部135は、利用者端末200に図4に示す学習コンテンツが提供された場合であれば、利用者が入力したコードが正答に一致するか否かを判定し、正答に一致した場合は採点の点数を10点と設定する。なお、この場合の点数の設定は任意に行ってよい。また、採点部135は、利用者に提供した学習コンテンツと、それに対する利用者の操作情報とを対応付けて、IT技術者が利用する情報処理端末に提供して、IT技術者が利用者の学習コンテンツに対する回答の採点を行い、当該のIT技術者の採点結果を利用者の回答に対する採点結果としてもよい。
(評価部136について)
評価部136は、利用者の学習コンテンツに対する採点結果に基づいて利用者の学習到達度を評価する。例えば、評価部136は、利用者に複数の学習コンテンツを提供し、当該の利用者の学習コンテンツに対する回答の採点結果が集まった段階で、当該の利用者の学習到達度の評価を行ってよい。例えば、評価部136は、複数の学習コンテンツに対する回答の採点結果の合計値に応じた学習到達度をあらかじめ設定しておいて、それに準じて利用者の回答の採点結果の合計値に応じて学習到達度を決定してよい。例えば、学習到達度を数値で表す場合であれば、採点結果の合計値が10点の場合は、学習到達度が10、採点結果の合計値が100点の場合は、学習到達度が100のように採点結果に比例して学習到達度が増加する方式に設定してよい。また、利用者の学習到達度を5段階のクラスに分けて定義してもよい。ここで、図5を用いて学習到達度のクラス分けの定義の一例について説明する。図5に示すように、学習到達度が低い方から順に、「初心者」、「駆け出しエンジニア」、「一般エンジニア」、「上級エンジニア」、「最上級エンジニア」の5段階のクラスに分けて学習到達度のクラスを定義してもよい。
(データベース生成部137について)
データベース生成部137は、複数の利用者の学習到達度に関する情報を含むデータベースを生成する。例えば、データベース生成部137は、利用者IDと、当該の利用者の学習済みコンテンツIDと、当該の学習済みコンテンツに対する利用者の回答の採点結果と、当該の学習済みコンテンツの利用者の学習完了日と、当該の利用者の学習到達度を紐付けて記憶したデータベースを生成する。すなわち、データベース生成部137は、学習履歴情報記憶部122から利用者IDと、学習済みコンテンツIDと、採点結果と、学習完了日を読み出して、これらの情報に基づいてデータベースを生成する。
また、データベース生成部137は、プログラム学習のカテゴリーごとに利用者の学習到達度を整理したデータベースを生成する。例えば、データベース生成部137は、学習履歴情報記憶部122に記憶された利用者IDに紐づいた学習済みコンテンツIDのカテゴリーを学習コンテンツ記憶部123から読み出す。そして、データベース生成部137は、利用者の学習済みコンテンツのカテゴリーごとに、利用者を分類して、分類された利用者の利用者IDと、学習済みコンテンツIDと、採点結果と、学習完了日と、学習到達度と、学習済みコンテンツのカテゴリーを含むデータベースを生成する。
また、データベース生成部137は、利用者の学習到達度のランキングを示すランキング情報を付加したデータベースを生成する。例えば、データベース生成部137は、学習履歴情報記憶部122に記憶された利用者IDと、学習済みコンテンツIDと、採点結果と、学習完了日に対して、利用者IDが識別する利用者について学習到達度のランキング情報を紐付けて記憶したデータベースを生成してよい。すなわち、データベース生成部137が生成するデータベースには、学習履歴情報記憶部122に記憶された学習履歴に関する情報に対してランキング情報が付加されている。
(オファー受付部138について)
オファー受付部138は、データベースを事業者端末300に提示して、事業者端末300から利用者に対するオファーを示すオファー情報を受け付ける。ここで、オファー情報は、事業者から利用者に対する採用に関する申し出を示す情報であって、例えば、勤務時間や勤務場所、給与条件、職務内容、福利厚生条件などの採用条件に関する情報を含む情報であってよい。すなわち、まず、オファー受付部138は、データベース生成部137が生成したデータベースを事業者端末300に提示する。次に、オファー受付部138は、事業者端末300から事業者が入力したオファー情報を受け付ける。なお、オファー受付部138は、事業者が事業者端末300にオファー情報を入力する度に、オファー情報を受け付けてもよいし、事業者端末300に複数のオファー情報が蓄積された段階で、複数のオファー情報を一括して受け付けてもよい。
(通知部139について)
通知部139は、オファーを受けた利用者の利用者端末200にオファー情報を通知する。すなわち、通知部139は、通信部110を介して、利用者端末200にオファー情報を送信することより通知する。これにより、利用者は事業者からオファーがあったことを把握することができる。そのため、利用者は事業者と交渉して採用条件を改めることや、オファーを受け入れるか否かを判断することができる。したがって、利用者は、事業者からのオファーを受けることを目標としてプログラム学習を継続する意欲を保つことができる。
〔4.利用者端末の構成〕
次に、図10を用いて、実施形態に係る利用者端末200の構成について説明する。図10は、実施形態に係る利用者端末の構成例を示す図である。図10に示すように、利用者端末200は、通信部210と、入力部220と、出力部230と、制御部240を有する。
通信部210は、例えば、NIC、無線LANカード等によって実現される。そして、通信部210は、ネットワークNと有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、情報処理装置100との間で各種の情報の送受信を行う。
入力部220は、利用者から各種の操作情報が入力される。例えば、入力部220は、タッチパネルにより表示面(例えば出力部230)を介して利用者からの各種操作を受け付けてもよい。また、入力部220は、利用者端末200に設けられたボタンや、利用者端末200に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。
出力部230は、例えば液晶ディスプレイや有機EL(Electro-Luminescence)ディスプレイ等によって実現されるタブレット型端末等の表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。つまり、利用者端末200は、入力部220がタッチパネルである場合は、出力部230である表示画面により利用者の入力を受け付け、利用者への出力も行う。また、出力部230は、スピーカーであってもよく、スピーカーにより音声を出力してよい。
制御部240は、例えば、CPUやMPU等によって、利用者端末200に記憶されている各種プログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部240は、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現されてもよい。
図10に示すように、制御部240は、受付部241と、提供部242と、通知部243を有する。
受付部241は、利用者の学習コンテンツに対する操作情報を受け付ける。例えば、受付部241は、入力部220を介して入力された利用者のコードの入力内容や、学習コンテンツに対する回答の選択肢を示す操作情報を受け付ける。受付部241は、利用者の学習コンテンツに対する操作情報を受け付けたら、受け付けた操作情報を情報処理装置100に通信部110を介して送信する。
提供部242は、利用者に学習コンテンツを提供する。例えば、提供部242は、図4に示すような態様により出力部230に学習コンテンツを表示させて利用者に学習コンテンツを提供する。図4には、学習コンテンツの一例として実践的なコードテストが利用者端末200の出力部230に表示されている様子が描かれている。図4に示す学習コンテンツでは、プログラムのコードが表示されており、プログラムのコードの一部に空白(1)が表示され、問題11として「上記(1)に入るコードを記載しなさい」と表示されている。提供部242は、このように出力部230に学習コンテンツを表示させることにより、利用者に学習コンテンツを提供してよい。
通知部243は、事業者から受け付けた利用者に対するオファー情報を通知する。例えば、通知部243は、利用者端末200の出力部230に利用者に対するオファー情報を表示させることによって、利用者にオファー情報を通知する。例えば、通知部243は、オファーを受け付けた事業者の名称と、オファー情報を出力部230に表示させてよい。また、通知部243は、複数のオファー情報を利用者端末200の出力部230に表示させてもよく、例えば、事業者ごとにオファー情報を並べて表示してもよい。
〔5.事業者端末の構成〕
次に、図11を用いて、実施形態に係る事業者端末300の構成について説明する。図11は、実施形態に係る事業者端末の構成例を示す図である。図11に示すように、事業者端末300は、通信部310と、入力部320と、出力部330と、制御部340と、を有する。
通信部310は、例えば、NIC等によって実現される。そして、通信部310は、ネットワークNと有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、情報処理装置100との間で各種の情報の送受信を行う。
入力部320は、事業者から各種の操作情報が入力される。例えば、入力部320は、事業者端末300に接続されたキーボードやマウスから事業者の各種操作を受け付けてもよい。また、入力部320は、タッチパネルにより表示面(例えば出力部330)を介して事業者から各種操作を受け付けてもよい。
出力部330は、例えば液晶ディスプレイや有機EL(Electro-Luminescence)ディスプレイ等によって実現される表示画面であり、各種情報を表示するための表示装置である。なお、事業者端末300の入力部320が、タッチパネルを介して事業者から各種操作を受け付ける場合は、出力部330である表示画面により利用者の入力を受け付け、さらに利用者への出力も行う。
制御部340は、例えば、CPUやMPU等によって、事業者端末300に記憶されている各種プログラムがRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部340は、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現されてもよい。
図11に示すように、制御部340は、受付部341を有する。
受付部341は、事業者から利用者に対するオファーを示すオファー情報を受け付ける。例えば、受付部341は、オファー情報として勤務時間や勤務場所、給与条件、職務内容、福利厚生条件などの採用条件に関する情報を含む情報を、入力部320を介して事業者から受け付ける。
〔6.情報処理のフロー〕
次に、図12を用いて、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。図12は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。以下、図12に示すフローチャートに沿って、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。
まず、情報処理装置100は、利用者のプログラム学習に関する目標を示す目標情報を受け付ける(ステップS101)。次に、情報処理装置100は、目標情報に基づいて、利用者に提供するプログラム学習に関する学習コンテンツを選定する(ステップS102)。そして、情報処理装置100は、利用者端末200に選定した学習コンテンツを提供する(ステップS103)。そして、情報処理装置100は、利用者端末200から利用者の学習コンテンツに関する操作情報を受け付ける(ステップS104)。そして、情報処理装置100は、操作情報に基づいて利用者の学習コンテンツに対する回答を採点する(ステップS105)。そして、情報処理装置100は、利用者の学習コンテンツに対する採点結果に基づいて利用者の学習到達度を評価する(ステップS106)。
これによれば、利用者のプログラム学習に関する目標に応じて学習コンテンツを選定して利用者に提供することができる。そのため、利用者は目標の達成に寄与する学習コンテンツを学習することが可能となることから、プログラム学習の効果を高めることができる。
〔7.ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る情報処理装置100は、例えば図13に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図13は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、出力装置1010、入力装置1020と接続され、演算装置1030、一次記憶装置1040、二次記憶装置1050、出力IF(Interface)1060、入力IF1070、ネットワークIF1080がバス1090により接続された形態を有する。
演算装置1030は、一次記憶装置1040や二次記憶装置1050に格納されたプログラムや入力装置1020から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置1040は、RAM等、演算装置1030が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置1050は、演算装置1030が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが記憶される記憶装置であり、ROM(Read Only Memory)、HDD(Hard Disk Drive)、フラッシュメモリ等により実現される。
出力IF1060は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置1010に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、USB(Universal Serial Bus)やDVI(Digital Visual Interface)、HDMI(登録商標)(High Definition Multimedia Interface)といった規格のコネクタにより実現される。また、入力IF1070は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置1020から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、USB等により実現される。
なお、入力装置1020は、例えば、CD(Compact Disc)、DVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置1020は、USBメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。
ネットワークIF1080は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信して演算装置1030へ送り、また、ネットワークNを介して演算装置1030が生成したデータを他の機器へ送信する。
演算装置1030は、出力IF1060や入力IF1070を介して、出力装置1010や入力装置1020の制御を行う。例えば、演算装置1030は、入力装置1020や二次記憶装置1050からプログラムを一次記憶装置1040上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。
例えば、コンピュータ1000が情報処理装置100として機能する場合、コンピュータ1000の演算装置1030は、一次記憶装置1040上にロードされたプログラムを実行することにより、情報処理装置100の制御部130の機能を実現する。
〔8.構成と効果〕
本開示に係る情報処理装置100は、利用者のプログラム学習を通した目標を示す目標情報を受け付ける目標情報受付部131と、目標情報が示す目標を達成した他の利用者を特定し、特定された利用者の学習履歴に基づいて、利用者に提供するプログラム学習に関する学習コンテンツを選定する選定部132と、利用者端末200に選定部132が選定した学習コンテンツを提供する提供部133と、利用者端末200から利用者の学習コンテンツに関する操作情報を受け付ける操作情報受付部134と、操作情報に基づいて利用者の学習コンテンツに対する回答を採点する採点部135と、利用者の学習コンテンツに対する採点結果に基づいて利用者の学習到達度を評価する評価部136と、を備える。
この構成によれば、利用者のプログラム学習を通した目標に応じて学習コンテンツを選定して利用者に提供することができる。そのため、利用者は目標の達成に寄与する学習コンテンツを学習することが可能となることから、プログラム学習の効果を高めることができる情報処理装置100を提供することができる。
本開示に係る情報処理装置100の選定部132は、目標情報が示す目標を達成した他の利用者として、利用者が目標とする事業者からオファーを受けた利用者を特定する。
この構成によれば、利用者の目標情報が示す目標を達成した他の利用者として、利用者が目標とする事業者からオファーを受けた利用者を特定し、当該の利用者の学習履歴に基づいて、学習コンテンツを選定し、利用者に提供することができる。そのため、プログラム学習の効果を高めることができる情報処理装置100を提供することができる。
本開示に係る情報処理装置100の提供部133は、さらに目標情報が示す目標を達成した他の利用者の学習履歴の特徴に関する情報を利用者端末200に提供する。
この構成によれば、利用者の目標情報が示す目標を達成した他の利用者の学習履歴の特徴に関する情報を提供することができる。そのため、利用者は目標とする他の利用者の学習傾向を確認して自らの学習計画を立案することができるので、プログラム学習の効果を高めることができる情報処理装置100を提供することができる。
本開示に係る情報処理方法は、利用者のプログラム学習を通した目標を示す目標情報を受け付けるステップと、目標情報が示す目標を達成した他の利用者を特定し、特定された利用者の学習履歴に基づいて、利用者に提供するプログラム学習に関する学習コンテンツを選定するステップと、利用者端末200に選定した学習コンテンツを提供するステップと、利用者端末200から利用者の学習コンテンツに関する操作情報を受け付けるステップと、操作情報に基づいて利用者の学習コンテンツに対する回答を採点するステップと、利用者の学習コンテンツに対する採点結果に基づいて利用者の学習到達度を評価するステップと、を含む。
この構成によれば、利用者のプログラム学習を通した目標に応じて学習コンテンツを選定して利用者に提供することができる。そのため、利用者は目標の達成に寄与する学習コンテンツを学習することが可能となることから、プログラム学習の効果を高めることができる情報処理方法を提供することができる。
本開示に係る情報処理プログラムは、利用者のプログラム学習を通した目標を示す目標情報を受け付けるステップと、目標情報が示す目標を達成した他の利用者を特定し、特定された利用者の学習履歴に基づいて、利用者に提供するプログラム学習に関する学習コンテンツを選定するステップと、利用者端末200に選定した学習コンテンツを提供するステップと、利用者端末200から利用者の学習コンテンツに関する操作情報を受け付けるステップと、操作情報に基づいて利用者の学習コンテンツに対する回答を採点するステップと、利用者の学習コンテンツに対する採点結果に基づいて利用者の学習到達度を評価するステップと、をコンピュータに実行させる。
この構成によれば、利用者のプログラム学習を通した目標に応じて学習コンテンツを選定して利用者に提供することができる。そのため、利用者は目標の達成に寄与する学習コンテンツを学習することが可能となることから、プログラム学習の効果を高めることができる情報処理プログラムを提供することができる。
以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、目標情報受付部131は、目標情報受付手段や目標情報受付回路に読み替えることができる。
100 情報処理装置
110 通信部
120 記憶部
121 利用者情報記憶部
122 学習履歴情報記憶部
123 学習コンテンツ記憶部
124 オファー情報記憶部
130 制御部
131 目標情報受付部
132 選定部
133 提供部
134 操作情報受付部
135 採点部
136 評価部
137 データベース生成部
138 オファー受付部
139 通知部
200 利用者端末
210 通信部
220 入力部
230 出力部
240 制御部
241 受付部
242 提供部
243 通知部
300 事業者端末
310 通信部
320 入力部
330 出力部
340 制御部
341 受付部
N ネットワーク

Claims (5)

  1. 利用者のプログラム学習を通した目標を示す目標情報として、前記利用者が就職を希望する事業者の名称、職種、就職希望時期に関する情報を受け付ける目標情報受付部と、
    前記目標情報が示す目標を達成した他の利用者を特定し、特定された前記他の利用者の学習履歴を読み出して、学習コンテンツのカテゴリー、学習コンテンツの学習順序、学習コンテンツの学習頻度といった特徴を把握して、把握した特徴に沿って、前記利用者に提供するプログラム学習に関する学習コンテンツを選定する学習コンテンツ選定部と、
    前記利用者の利用者端末に前記学習コンテンツ選定部が選定した前記学習コンテンツを提供する学習コンテンツ提供部と、
    前記利用者端末から前記利用者の前記学習コンテンツに関する操作情報を受け付ける操作情報受付部と、
    前記操作情報に基づいて前記利用者の前記学習コンテンツに対する回答を採点する採点部と、
    前記利用者の前記学習コンテンツに対する採点結果に基づいて前記利用者の学習到達度を評価する評価部と、
    前記利用者の学習到達度に関する情報を含むデータベース情報を生成する生成部と、
    生成された前記データベース情報を前記事業者の事業者端末に提供する情報提供部と、
    前記事業者の事業者端末から前記利用者に対するオファーを受け付けるオファー受付部と、
    前記事業者の事業者端末から受け付けたオファーを前記利用者の利用者端末に通知する通知部と、
    を備える情報処理装置。
  2. 前記学習コンテンツ選定部は、前記目標情報が示す目標を達成した他の利用者として、前記利用者が目標とする事業者からオファーを受けた他の利用者を特定することで、前記利用者が目標とする事業者からオファーを受けた他の利用者の学習履歴に基づいて、前記利用者に提供するプログラム学習に関する学習コンテンツを選定する
    請求項1に記載の情報処理装置。
  3. 前記学習コンテンツ提供部は、さらに前記目標情報が示す目標を達成した他の利用者の学習履歴の特徴に関する情報を前記利用者端末に提供することで、前記利用者が目標を達成した他の利用者の学習履歴の特徴に関する情報を考慮してプログラム学習を行うことを可能にする
    請求項1又は請求項2に記載の情報処理装置。
  4. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    利用者のプログラム学習を通した目標を示す目標情報として、前記利用者が就職を希望する事業者の名称、職種、就職希望時期に関する情報を受け付ける目標情報受付工程と、
    前記目標情報が示す目標を達成した他の利用者を特定し、特定された前記他の利用者の学習履歴を読み出して、学習コンテンツのカテゴリー、学習コンテンツの学習順序、学習コンテンツの学習頻度といった特徴を把握して、把握した特徴に沿って、前記利用者に提供するプログラム学習に関する学習コンテンツを選定する学習コンテンツ選定工程と、
    前記利用者の利用者端末に前記学習コンテンツ選定工程で選定した前記学習コンテンツを提供する学習コンテンツ提供工程と、
    前記利用者端末から前記利用者の前記学習コンテンツに関する操作情報を受け付ける操作情報受付工程と、
    前記操作情報に基づいて前記利用者の前記学習コンテンツに対する回答を採点する採点工程と、
    前記利用者の前記学習コンテンツに対する採点結果に基づいて前記利用者の学習到達度を評価する評価工程と、
    前記利用者の学習到達度に関する情報を含むデータベース情報を生成する生成工程と、
    生成された前記データベース情報を前記事業者の事業者端末に提供する情報提供工程と、
    前記事業者の事業者端末から前記利用者に対するオファーを受け付けるオファー受付工程と、
    前記事業者の事業者端末から受け付けたオファーを前記利用者の利用者端末に通知する通知工程と、
    を含む情報処理方法。
  5. 利用者のプログラム学習を通した目標を示す目標情報として、前記利用者が就職を希望する事業者の名称、職種、就職希望時期に関する情報を受け付ける目標情報受付手順と、
    前記目標情報が示す目標を達成した他の利用者を特定し、特定された前記他の利用者の学習履歴を読み出して、学習コンテンツのカテゴリー、学習コンテンツの学習順序、学習コンテンツの学習頻度といった特徴を把握して、把握した特徴に沿って、前記利用者に提供するプログラム学習に関する学習コンテンツを選定する学習コンテンツ選定手順と、
    前記利用者の利用者端末に前記学習コンテンツ選定手順で選定した前記学習コンテンツを提供する学習コンテンツ提供手順と、
    前記利用者端末から前記利用者の前記学習コンテンツに関する操作情報を受け付ける操作情報受付手順と、
    前記操作情報に基づいて前記利用者の前記学習コンテンツに対する回答を採点する採点手順と、
    前記利用者の前記学習コンテンツに対する採点結果に基づいて前記利用者の学習到達度を評価する評価手順と、
    前記利用者の学習到達度に関する情報を含むデータベース情報を生成する生成手順と、
    生成された前記データベース情報を前記事業者の事業者端末に提供する情報提供手順と、
    前記事業者の事業者端末から前記利用者に対するオファーを受け付けるオファー受付手順と、
    前記事業者の事業者端末から受け付けたオファーを前記利用者の利用者端末に通知する通知手順と、
    をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
JP2022185165A 2022-11-18 2022-11-18 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム Active JP7348375B1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022185165A JP7348375B1 (ja) 2022-11-18 2022-11-18 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022185165A JP7348375B1 (ja) 2022-11-18 2022-11-18 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP7348375B1 true JP7348375B1 (ja) 2023-09-20
JP2024074095A JP2024074095A (ja) 2024-05-30

Family

ID=88021685

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022185165A Active JP7348375B1 (ja) 2022-11-18 2022-11-18 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7348375B1 (ja)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004118388A (ja) 2002-09-25 2004-04-15 Katei Kyoshi:Kk 家庭教師情報処理装置、情報処理装置、方法及びコンピュータプログラム
JP2004309872A (ja) 2003-04-08 2004-11-04 Nacse Japan Kk 統合化装置及びそれを使用した学習支援システム
JP2005338300A (ja) 2004-05-25 2005-12-08 Sanno Institute Of Management 通信教育システムを利用する通信教育における指導方法
JP2010231817A (ja) 2003-05-07 2010-10-14 Takafumi Terasawa 勧誘スケジュール予測方法及び勧誘スケジュール予測装置
JP2022078716A (ja) 2020-11-13 2022-05-25 ヤフー株式会社 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004118388A (ja) 2002-09-25 2004-04-15 Katei Kyoshi:Kk 家庭教師情報処理装置、情報処理装置、方法及びコンピュータプログラム
JP2004309872A (ja) 2003-04-08 2004-11-04 Nacse Japan Kk 統合化装置及びそれを使用した学習支援システム
JP2010231817A (ja) 2003-05-07 2010-10-14 Takafumi Terasawa 勧誘スケジュール予測方法及び勧誘スケジュール予測装置
JP2005338300A (ja) 2004-05-25 2005-12-08 Sanno Institute Of Management 通信教育システムを利用する通信教育における指導方法
JP2022078716A (ja) 2020-11-13 2022-05-25 ヤフー株式会社 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Luan et al. Challenges and future directions of big data and artificial intelligence in education
von Davier Computational psychometrics in support of collaborative educational assessments
Teng et al. Health care students’ perspectives on artificial intelligence: countrywide survey in Canada
Chauhan et al. Examining continuance intention in business schools with digital classroom methods during COVID-19: a comparative study of India and Italy
US20060046238A1 (en) System and method for collecting and analyzing behavioral data
Rane et al. Education 4.0 and 5.0: Integrating Artificial Intelligence (AI) for personalized and adaptive learning
Keates A pedagogical example of teaching Universal Access
Arias‐Aranda Simulating reality for teaching strategic management
US20150056578A1 (en) Methods and systems for gamified productivity enhancing systems
CN204425398U (zh) 智能早教系统及装置
Frejd et al. Initial results of an intervention using a mobile game app to simulate a pandemic outbreak
Finkenstaedt-Quinn et al. Postsecondary Faculty Attitudes and Beliefs about Writing-Based Pedagogies in the STEM Classroom
JP6976606B2 (ja) 情報処理装置
JP7348375B1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
Mathur et al. Effects of immersion on knowledge gain and cognitive load in additive manufacturing process education
JP2017156849A (ja) 情報処理装置
US7333769B2 (en) Learning support method that updates and transmits learner understanding levels
JP7394518B1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
Cook Cognitive and social factors in the design of computerized jobs
JP2024074095A (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
Grupe Student advisement: applying a web-based expert system to the selection of an academic major
Abbott The program evaluation prism: Using statistical methods to discover patterns
Olivares et al. Designing IDE interventions to promote social interaction and improved programming outcomes in early computing courses
Vaishnavi et al. Implementation of Machine Learning in Higher Education
Barnett Statistical Consultancy: A Basis for Teaching and Research

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20221219

A871 Explanation of circumstances concerning accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871

Effective date: 20221219

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230322

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230517

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: 20230808

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230907

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7348375

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350