JPH02143289A

JPH02143289A - 学習支援計算機システム

Info

Publication number: JPH02143289A
Application number: JP63297509A
Authority: JP
Inventors: Koichi Hirozawa; 廣澤　晃一
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1988-11-25
Filing date: 1988-11-25
Publication date: 1990-06-01
Anticipated expiration: 2014-02-10
Also published as: JP2856406B2

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】〔概要〕ＣＡ　Ｉ　（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ａｓ５ｉｓｔｅｄ　１
ｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）やＣＡ　Ｌ　（Ｃｏｍｐｕｔｅ
ｒ　Ａｓ５ｉｓｔｅｄ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ）　と呼ばれ
る計算機を利用して教育および学習の手助けを行う学習
支援計算機システムに関し。

各学習者に適した学習手順を自動的に組み立て。

学習者の学習状況に応して、学習者にとって最も学習効
果の大きい学習を実施できるようにすることを自的とし
。

各学習項目に対する学習者の習熟度を数値化した学習状
況を記憶する学習者像記憶部と、学習条件を記憶する７
晋条件記憶部と、学習目標を記憶する学習目標２１９部
と、学習者の状況が学習条件を満足する指導項目のうち
、効果的な習熟度を得られる指導項目を選択する診断処
理部と１選択された指導項目を実施し、学習者の回答を
人力する学習処理部と、学習結果を評価し、学習目標記
憶部が記憶する学習ｌ」標に基づいて、学習石像記憶部
が記憶する内容を更新する３Ｔ価処理部とを備えるよう
に構成する。

（産業上の利用分野］本発明は、ＣＡＩやＣＡＬと叶ばれる計算機を利用して
教育および学習の手助けを行う学習支援計算機システム
に関する。

計算機の応用分野が、近年ますます広がりつつあるが１
その中で、ＣＡＩやＣＡＬと呼ばれるシステムが実用化
され、著しい背反をみせている。

このような計算機を利用した学習では、学習者の知識、
経験、ｆｌ理解力個人差があるため、各学習者にとって
適切な学習を実施できるような学習手段の選択に関する
柔軟化が望まれる。

［従来の技（ネｉ］第５図は従来方式の例を示す９学習支援計算機システムが、学習者にとって適切な学習
手段を選択する場合には、いくつかの学習者の応答を想
定しておき、それぞれの）応答に対応する次の学習手段
を、あらかしめ決めておく方式が、−数的に用いられて
いる。

第５図（イ）は、その方式の例を示しでいる。

学習手段は、解説・問題・回答（応答）の組み合わせで
あり、その学習結果を評価して１次の学習手段の選択を
行う。しかし、この方式では２学習が進むにつれて、学
習手段の枝分かれの数が膨大なものとなり、最適な学習
手順を徂み立てるためには、システムが用意すべき情報
量が大きくなるという欠点がある。

その欠点をいくらかでも改良するため３例えば７５５図
（ロ）に示すような学習手段の選択を行うシステムも考
えられている。このシステムではいくつかの学習手段の
集合を、それぞれフレームＦ１．Ｆ２．　　・・・とし
て管理し、前のフレームＦｌの７晋結果に対するＪ・Ｆ
価が、ある！！！Ｖ以上になった場合に１次のフレーム
Ｆ２の学習に移るようにし、情報量の発散を少なくして
いる０例えば、教科書などの第１章の学Ｕ内容がフレー
ＬＦＩ、第２ｒｙ、の学習内容がフレームＦ２に対応づ
けられているとした場合に、第１章の学習内容をほぼ完
全に習得してから１次の第２章の学習に移ることになる
。

しかしながら、第５図（ロ）に示す方式ではフレームの
流れが固定化されており、各学習Ｈに適した学習手１１
１Ｑの組み立てが困工「であるとともに例えば−度学習
した内容を忘却したため、あるフレームだけを再Ｈ（６
するというようなケースの対応に無理があるという問題
がある。

〔発明が解決しようとする課題〕

学習打の知識・経験　理解力には個人差があるため、で
きるだけ短時間で必要な学習内容を習ｊｉ４できるＩυ
適な学習手１１ｉ１′［の組み立ては１個々の学習者ご
とに異なることになる。

本発明は上記問題点の解決を図り、各学習者に通した学
習手順を自動的にＩＪＩみ立て、学習Ｈの学習状況に応
して、学習者にとって最も？′習効宋の大きい学習を実
施できるようにすることを目的としている。また、教材
の導入・教材の変更を容易にするとともに、１８報量を
発；１女させることなく学；も７者に対する木目細かな
対応を可能とづ゛る一Ｔ−段を提（具することを目的と
している。

〔課題を解決するための手段〕

第１図は本発明の原理説明図である。

第１図（イ）において、１０は中央処理装置（ＣＰ（Ｊ
）およびメモリ等からなる計算ｉ、ＩＩはディスプレイ
、１２はキーボードやマウス等の入力装置、１３は総合
的な診断を行い指導項目を選択する診断処理部、１４は
デイスプレ・（１１および入力装置１２を介して学習者
と接し指導項目を実施する学習処理部、１５は学習結果
を評価する評価処理部、１６は上記ｔα装置や外部記憶
装置等の記憶装置、１７は学習内容に関する情報を記憶
する学習情報記憶部、１Ｂは学習者の学習の習熟状況を
記憶する学習者像記士α部、１９は学習条件を記憶する
学習条件記憶部、２０は学習目標を記憶する学習目標記
憶部を表す。

本発明では、解説・問題・回答（応答）の組み合わせか
らなる学習手段を、互いに独立した小集団に分類し、そ
れを指導項目として管理する。

方１各学習項目に対する学習者の習熟状況を数値化して
、それを学習者像として管理し、その情報を学習者像記
憶部１８に記憶する。

学習者像を診断し、適切な指導項目を選択するための情
報として、あらかじめ学習条件記憶部１９と学習目標記
憶部２０とに、それぞれ学習条件と学習目標とを用意す
る。

学習条件は、各指導項目を実施するのに必要な学習項目
ごとの習熟度の集合からなる情報である。

すなわち、学習条件は、新しい指導項目を受けるにあた
って、学習者が習得していなければならない前提知識に
関する条件を示すものである。学習目標は、各指導項目
によって学習者が到達できる学習項目ごとの習熟度の集
合からなる情報である。

学習内容、学習条件、学習目標が、それぞれ学習情報記
憶部１７．学習条件記憶部１９．学習目標記憶部２０に
設定された状態で、学習が開始され、学習が進むに従い
、学習者像記憶部１８の学習者像の内容が更新されてい
くようになっている。

診断処理部１３は、学習者像記憶部１８が記憶する学習
者の状況が、学習条件記憶部１９に記憶されている学習
条件を満足する指導項目のうち。

学習目標記憶部２０に記憶されている学習目標に基づい
て最も効果的な習熟度を得られる指導項目を選択する処
理を行う。

学習処理部１４は、マンマシンインタフェースを持ち１
診断処理部１３によって選択された指導項目を実施して
、指導項目を構成する学習手段による解説・出題を行い
、学習者の回答を入力する処理などを行う。

評価処理部１５は、学習者が入力した回答による学習結
果を評価し、学習目標記憶部２０が記憶する学習目標に
基づいて、その目標への到達度に応じた習熟度を決定し
、学習者像記憶部１８が記憶する内容を更新する処理を
行う。

〔作用〕

本発明は、総合的な診断処理に重点を置き、１つの応答
から直接結論を出すのではなく、過去の応答を考慮した
学習者の習熟状況を学習者像どして把握し、学習者像か
ら学習手段のグループを選択するようになっている。

学習手段をグループ化した指導項目ごとに、指導項目を
受けるのに必要な基礎知識としての学習条件と、指導項
目を受けることによって得られる理解度に関する学習目
標とを決めておくことにより１個々の指導項目を独立に
扱い、学習状況に応じて、最適な指導項目をダイナミッ
クに選択することができるようになっている。

第１図（ロ）は、第１図（イ）図示のシステムの動作概
要を示している。

ｆａ＋　　診断処理部１３は５学習者像記憶部１８に記
憶している学習者像Ｓと、学習条件記憶部１９および学
習目標記憶部２０の記憶内容とから、実施可能で実施価
値のある指導項目を選択する。

（ｂｌ　　学習処理部１４は１診断処理部１３によって
選択された指導項目を実施する。

（Ｃ１評価処理部１５は、学習者の応答によって学習結
果を評価し、正答率などに応じて、学習者像Ｓを更新す
る。

学習者像Ｓが、最終目標に到達するまで、または所定の
学習時間が経過するまで、上記処理（１））〜ｔｃ＋を
繰り返す。

〔実施例〕

第２図は本発明の一実施例に係る学習項目と指導項目と
の関係を説明する図、第３図は本発明の一実施例で扱う
データ構造の例、第４図は本発明の一実施例に係る制御
の例を示す。

第１図（イ）に示す診断処理部１３が総合的な診断によ
り選択する指導項目は、例えば第２図（イ）に示すよう
ないくつかの関連する学習手段の集まりである。学習手
段は、解説・問題・回答の組み合わせからなる。各指導
項目は互いに独立しており、実施すべき指導項目のｉ！
沢は、学習者像と学習条件と学習目標とに基づいて行わ
れる。

本実施例における学習項目と指導項目との関係は、第２
図（ロ）に示すようになっている。学習項目は、全体の
学習内容を細分化したもので、それぞれが習得すべき知
識の単位などに相当するものである。

指導項目ｉ１．ｉ２．　　・・・は、上述のように学習
手段の集合である。１つの指導項目の実施によって、該
当するいくつかの学習項目の習熟度が向上することにな
る。従って、この関係を示すデータ表現として、二次元
配列などのマトリックス表現によるデータ構造を用いる
。

第３図は１本発明で吸う学習内容、学習者像。

学習条件、学習目標の具体的なデータ構造の例を示して
いる。

この例は、「プログラミング入門」の講座の例であり、
「人出力」１　「変数」、「文字データ」。

・・・といった個々の学習内容が、学習項目になってい
る。

学習者像記憶部１８に記憶される学習者像は各学習者ご
とに存在し、学習者像の構成は、学習項目ごとの習熟度
を要素とするベクトルになっている。学習条件・学習目
標は、学習項目と指導項目との関係を示すマ［・リック
スとして表現してあり、その内容は、習熟度を数値化し
たものである。

この例における学習条件は１次のような意味を持ってい
る。指導項目１１は、「入出力」の学習項目１の習熟度
（理解度）が２以上で、１′変数」の学習項目２の習熟
度が３以上の者を対象とした学習である。指導項目１２
は、学習項目Ｉが４以上、学習項目２が５以上、学習項
目４が２以上。

・・・の習熟度を持つ学習者を対象とした学習である。

他の指導項目についても同様に、必要な学習項目に対応
する習！ｊ！１度が受講の条件とされる。

この例における学習目標は１次のような意味を持つ、指
導項目１１の学習を行うことにより、学習汗の習熟度は
、学習項目１について最大で４゜学習項目２について最
大で６になり得る。指導項目１２の学習を行うことによ
り、学習者の習熟度は、学習項目４について最大で８．
学習項目６および学習項目７について、それぞれ最大で
４になり得る６他の指導項目も同様である。

学習者像を見るさ、現在の学習者の学習状況は。

学ｕ項目１の習熟度が６．学習項目２の習μ！度が１０
、学習項目３の３７　ＷＡ度が２．・・・となっている
ことがわかる、この学習者像は、学習が進むに従い５そ
の内容が更新されていく。

本発明による制御の例を説明するために、第３図に示す
ようなデータを持つ状態から、学習を進める場合につい
て、第４図に従って説明する。

第４図に示す診断ＡＩでは、学習者像と学習条件・学習
目標を照らし合わせて、１つの指導項目を決定する。こ
こでは１次の２つの判断基準を採用している。

■　すべての学習項目について、学習条件の習熟度が、
学習者像より大きくないような指導項目を、実施可能な
指導項目とする。

■　すべての学習項目について、学習目標の′：ｊｊ塾
度が、学習者像より小さくないような指導項目を実施す
る価値のある指導項目とする。

現在、第３図に示すデータの状況であったとすると１判
断基準■により２実施可能な指導項目として、指導項目
ｉ１．ｉ２が選択され、間断基準■により、実施する価
値のある指導項目として指導項目ｉ２．ｉ：３．ｉ４．
ｉ５が選択されることになる。

そこで診断ＡＩでは、この両方に現れる指導項目１２を
診断結果として選択する。

学習Ｂ１では５診断結果の指導項目１２に従って５学習
者に学習をさせる。

指導項目１２による学習が終了したならば、評価ＣＩで
は、学ド′７者の応答による学習結果を３・ｒ価し、学
習者像の習熟度を更新する。学習目標を参照すると、指
導項目＋２の実施によって、理想的には学習項目４の習
熟度が８、学習項目６および学習項目７の習熟度が４に
なるが、この例では。

誤答などを考慮し、学習項目４の値が＋２の６゜学習項
目７が０から４に更新されている。

次に、この新しい学習者像をもとに１診断・学習・評価
のサイクルを繰り返す。

第４図に示す診断Ａ２では１実施可能な指導項目として
、指導項目ｉ１．ｉ２．ｉ４が選ばれる。

また、実施する価値のある指導項目として、指導項目ｉ
２．ｉ３．ｔ４．ｉ５が選ばれる。ここで共通する指導
項目は、１２とｉ４の２つであるが。

それぞれの指導項目における学習目標と、学習者像との
差の大きいほうが学習効果が大きいと考えられるので５
診断結果として、学習効果の大きい指導項目ｉ４を選択
する。

学習Ｂ２では、この指導項目ｉ４に従って５学習者に解
説・問題・回答の組み合わせからなるいくつかの学習手
段を提示して実施する。以下、学習者像が、学習者の必
要とする最終的な目標値以上になるまで、同様に処理を
繰り返す。

〔発明の効果〕

以上説明したように９本発明によれば１学習手段を指導
項目として定義し、その指導項目の性格を学習項口とい
う一つの共通した集合を使って定義することで講座の体
系を構築することができ。

学習体系を構成する学習手段（指導項目）同士が学習項
目を通した関係（二次的関係）があるだけで−次独立を
保つため、学習者からの応答に対する診断を含めた学習
手段（指導項目）同士の複雑な組み合わせを考えずに、
学習手段（指導項目）の追加や修正ができる。従って、
教材作成者の作業が大幅に削減される。

また、学習手順、すなわち学習手段の出現順序について
、あらかじめ全体の流れを考慮した計画による制御を行
う必要がないので、その制御に必要となる情報量を肥大
させることなく、かつ学習者に対する木目細かな対応が
可能になる。学習手順が５学習者の状況に合わせて変化
し、学習者への対応が多様化するとともに、学習者は、
学習目標によって、必要とする項目の習得に最も効果の
ある学習を受けることができるようになる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理説明図。第２図は本発明の一実施例に係る学習項目と指導項目と
の関係を説明する図５第３図は本発明の一実施例で扱うデータ構造の例。第４図は本発明の一実施例に係る制御の例。第５図は従来方式の例を示す。図中、１０は計算ａ、１１はディスプレイ、１２は人力
装置、１３は診断処理部、１４は学習処理部、１５は評
価処理部、１６は記憶装置、１７は学習情報記憶部、１
８は学習者像記１２部、１９は学習条件記憶部、２０は
学習目標記憶部を表す。（イ）

Claims

【特許請求の範囲】ディスプレイ（１１）と入力装置（１２）とを備え、デ
ィスプレイおよび入力装置を用いて、解説、問題、回答
の組み合わせからなる学習手段の集合による指導項目を
実施し、学習を支援する学習支援計算機システムであっ
て、各学習項目に対する学習者の習熟度を数値化した学習状
況を記憶する学習者像記憶部（１８）と、前記各指導項
目ごとに、その指導項目を実施するのに必要な学習者が
持つべき学習項目ごとの習熟度の集合からなる学習条件
を記憶する学習条件記憶部（１９）と、各指導項目によって学習者が到達できる学習項目ごとの
習熟度の集合からなる学習目標を記憶する学習目標記憶
部（２０）と、前記学習者像記憶部が記憶する学習状況が前記学習条件
を満足する指導項目のうち、前記学習目標に基づいて効
果的な習熟度を得られる指導項目を選択する診断処理部
（１３）と、選択された指導項目を実施し、学習者の回答を入力する
学習処理部（１４）と、学習結果を評価し、前記学習目標記憶部が記憶する学習
目標に基づいて、前記学習者像記憶部が記憶する内容を
更新する評価処理部（１５）とを備えたことを特徴とす
る学習支援計算機システム。