JPH06289766A - Learning device - Google Patents

Learning device

Info

Publication number
JPH06289766A
JPH06289766A JP7472593A JP7472593A JPH06289766A JP H06289766 A JPH06289766 A JP H06289766A JP 7472593 A JP7472593 A JP 7472593A JP 7472593 A JP7472593 A JP 7472593A JP H06289766 A JPH06289766 A JP H06289766A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
question
frequency coefficient
answer
learner
questioning
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.)
Withdrawn
Application number
JP7472593A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Shohei Sakamoto
昇平 坂本
Ryuji Usami
隆二 宇佐美
Takuya Suzuki
拓也 鈴木
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.)
Casio Computer Co Ltd
Original Assignee
Casio Computer Co Ltd
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 Casio Computer Co Ltd filed Critical Casio Computer Co Ltd
Priority to JP7472593A priority Critical patent/JPH06289766A/en
Publication of JPH06289766A publication Critical patent/JPH06289766A/en
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Abstract

PURPOSE:To determine the questions to be made so as to enhance a learning effect according to the past results of questioning or the results of the learner's answers. CONSTITUTION:A min. questioning frequency coefft. retrieving section 201 retrieves the min. value minival of the questioning frequency coefft. among questioning groups. A question to be made determining section 202 determines the question to be made in accordance with the min. value minival of the questioning frequency coefft. and the question to be made is made by a questioning section 203. The learner answers the question by operating an answering section 204. The result of the answer is decided in an answer result deciding section 205 and the questioning frequency coefft. is changed by a questioning frequency coefft. changing section 206 according to the result. The value of the questioning frequency coefft. to be changed complies with the characteristics of an index function having a negative inclination along a forgetting function.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、例えば外国語の単語な
どを記憶させる学習装置に係り、更に詳しくは、予め用
意された問題から出題されるべき問題を学習者の学習効
果が高まるように決定するための技術に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a learning device for storing, for example, words in a foreign language, and more specifically, to improve a learning effect of a learner on a problem to be presented from a problem prepared in advance. Regarding technology for making decisions.

【0002】[0002]

【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】例えば
外国語の単語などの問題を学習者に学習させる装置にお
いて、従来は、問題の提示順は、予め決められた順序で
あるか又はランダムであるかのどちらかであり、或い
は、記憶されたと判断されたときにその問題は2度と提
示されない場合もある。
2. Description of the Related Art In a device for making a learner learn a problem such as a foreign language word, the problem presenting order is conventionally a predetermined order or a random order. Either, or the problem may never be presented again when it is determined to be remembered.

【0003】このため、学習者の記憶のレベルが出題に
反映されず、効率的な学習を行うことができないという
問題点を有している。本発明の課題は、過去の出題結果
又は学習者の解答結果に応じて学習効果が高まるように
出題問題を決定可能とすることにある。
Therefore, there is a problem that the level of the learner's memory is not reflected in the questions and the efficient learning cannot be performed. An object of the present invention is to make it possible to determine a question to be asked so that the learning effect is enhanced according to the past question result or the answer result of the learner.

【0004】[0004]

【課題を解決するための手段】本発明は、まず、複数の
問題のそれぞれの出題頻度を表す出題頻度係数の最小値
を検索する最小出題頻度係数検索手段を有する。
The present invention firstly has minimum question frequency coefficient searching means for searching the minimum value of question frequency coefficients representing the question frequencies of a plurality of questions.

【0005】次に、最小出題頻度係数検索手段が検索し
た出題頻度係数の最小値に基づいて出題問題を決定する
出題問題決定手段を有する。また、出題問題決定手段に
より決定される出題問題を出題する出題手段を有する。
この手段は、出題される問題を、例えばディスプレイに
表示し、又は音声出力装置により音声で学習者に報知す
る手段である。
Next, there is provided question setting means for determining a question based on the minimum value of the question frequency coefficient searched by the minimum question frequency coefficient searching means. Further, it has a question giving means for giving a question to the question determined by the question determining means.
This means is a means for displaying the question to be asked on the display, for example, or for notifying the learner by voice with a voice output device.

【0006】続いて、出題手段が出題した問題に対して
学習者に解答させる解答手段を有する。この手段は、例
えば、ディスプレイに出題される問題に対して、表示さ
れる複数の解答から、正解を、操作子を用いて選択する
手段である。
Next, the question giving means has an answering means for allowing the learner to answer the question given. This means is, for example, means for selecting a correct answer from a plurality of answers displayed on a question to be displayed on the display by using an operator.

【0007】更に、解答手段による学習者の解答結果を
判定する解答結果判定手段を有する。この手段は、例え
ば、ディスプレイに出題される複数の解答に対して、学
習者が操作子を用いて選択した解答が正解であるか否か
を判定する手段である。
Further, it has an answer result judging means for judging the answer result of the learner by the answer means. This means is, for example, a means for determining whether or not the answer selected by the learner using the operator is the correct answer for the plurality of answers given on the display.

【0008】加えて、問題の学習回数又は経過時間を示
すパラメータと解答結果判定手段が判定する問題の解答
結果の正誤の程度を示すパラメータとを入力に含み傾き
が負の指数関数の特性に従って、各問題の出題頻度係数
を変更する出題頻度係数変更手段を有する。
In addition, according to the characteristic of an exponential function whose input includes a parameter indicating the number of times of learning or the elapsed time of the problem and a parameter indicating the correctness of the answer result of the problem judged by the answer result judging means, the slope is negative. It has a question frequency coefficient changing means for changing the question frequency coefficient of each question.

【0009】上述の発明の構成において、出題頻度係数
変更手段が問題の出題頻度係数を変更するときに従う負
の指数関数の特性を可変する可変手段を更に有するよう
に構成できる。
In the above-mentioned configuration of the invention, the question frequency coefficient changing means may be further provided with a changing means for changing the characteristic of the negative exponential function which follows when changing the question frequency coefficient in question.

【0010】また、出題頻度係数変更手段は、問題に対
する解答が過去に正解であった割合を示すパラメータと
問題に対する解答が過去に不正解であった割合を示すパ
ラメータとを更に入力に含んで傾きが負の指数関数の特
性に従って、問題の出題頻度係数を変更するように構成
できる。
Further, the question frequency coefficient changing means further includes, in the input, a parameter indicating the ratio of the correct answer to the question in the past and a parameter indicating the ratio of the incorrect answer to the question in the past. Can be configured to change the question frequency coefficient of the question according to the property of the negative exponential function.

【0011】或いは、出題頻度係数変更手段は、解答手
段による学習者の解答時のレスポンスを示すパラメータ
を更に入力に含んで傾きが負の指数関数の特性に従っ
て、問題の出題頻度係数を変更するように構成できる。
Alternatively, the question frequency coefficient changing means changes the question frequency coefficient of the question according to the characteristic of the exponential function having a negative slope by further including a parameter indicating the response of the learner's answer by the answering means in the input. Can be configured to.

【0012】一方、最小出題頻度係数検索手段は、複数
の問題のうち指定された問題レベルに対応する問題のみ
についてそれらに対応する出題頻度係数の最小値を検索
するように構成できる。
On the other hand, the minimum question frequency coefficient retrieving means can be configured to retrieve the minimum value of the question frequency coefficient corresponding to only the question corresponding to the designated question level among the plurality of questions.

【0013】また、解答手段は、出題手段が問題を出題
してから所定時間内に学習者が応答しない場合に、強制
的に所定の解答を行うように構成できる。更に、出題頻
度係数の初期値は、複数の問題のそれぞれに応じて決定
されるのように構成することができる。
The answering means can be configured to forcibly give a predetermined answer when the learner does not respond within a predetermined time after the questioning means has given the question. Further, the initial value of the question frequency coefficient can be configured to be determined according to each of the plurality of questions.

【0014】[0014]

【作用】最小出題頻度係数検索手段は出題グループ内の
問題から1つの問題を出題頻度係数に従って選択する。
この出題頻度係数は、出題頻度係数変更手段により、問
題の学習回数又は経過時間を示すパラメータと解答結果
判定手段が判定する問題の解答結果の正誤の程度を示す
パラメータとを入力に含み傾きが負の指数関数の特性に
従って変更される。この特性は、所定の事柄に対する人
間の記憶が、忘却関数と呼ばれる関数に従い、時間の経
過と共に指数関数的に減少するという事実に即してい
る。これが、本発明の特徴である。
The minimum question frequency coefficient searching means selects one question from the questions in the question group according to the question frequency coefficient.
The question frequency coefficient includes a parameter indicating the number of times of learning or elapsed time of the question and a parameter indicating the correctness of the answer result of the question determined by the answer result determination means by the question frequency coefficient changing means, and the slope is negative. Is modified according to the exponential property of. This property is in line with the fact that human memory for a given matter decreases exponentially over time according to a function called the forgetting function. This is the feature of the present invention.

【0015】そして、この特性が、問題の学習回数又は
経過時間を示すパラメータと解答結果判定手段が判定す
る問題の解答結果の正誤の程度を示すパラメータとによ
って制御されることにより、例えば前回の出題時に正し
い解答が行われた問題は次回の出題時以降出題されにく
くなり、過去出題されていない問題は出題され易くな
り、前回の出題時に誤った解答が行われた問題は次回の
出題時以降更に出題され易くして反復学習が行われるよ
うに制御することができ、学習者の記憶に即した出題が
可能となる。
Then, this characteristic is controlled by the parameter indicating the number of times of learning or the elapsed time of the question and the parameter indicating the correctness of the answer result of the question judged by the answer result judging means, for example, the previous question. Sometimes questions that have been answered correctly are less likely to be given after the next question, questions that have not been given in the past are more likely to be given, and questions that have been given the wrong answer during the previous question are more likely to be given after the next question. It is possible to control so that the question is easily given and iterative learning is performed, and it is possible to give the question according to the memory of the learner.

【0016】一方、この特性を可変手段によって可変す
るようにすれば、学習者は、出題傾向を調整することが
できる。また、上述の特性を、問題に対する解答が過去
に正解であった割合を示すパラメータと問題に対する解
答が過去に不正解であった割合を示すパラメータとによ
っても制御するようにすれば、問題が過去どの程度正解
又は不正解であったかによって、その問題の次回の出題
時以降における出題頻度を変化させることが可能とな
る。
On the other hand, if this characteristic is changed by the changing means, the learner can adjust the questioning tendency. In addition, if the above-mentioned characteristics are controlled by a parameter indicating the ratio of the correct answer to the problem in the past and a parameter indicating the ratio of the incorrect answer to the problem in the past, Depending on how much the answer is correct or incorrect, the question frequency of the question after the next question can be changed.

【0017】更に、上述の特性を、学習者の解答時のレ
スポンス、例えばスイッチのタッチレスポンスを示すパ
ラメータによっても制御するようにすれば、解答時に学
習者が自信があったか否かによっても、その問題の次回
の出題時以降における出題頻度を変化させることが可能
となる。
Further, if the above-mentioned characteristics are controlled also by the response at the time of the answer of the learner, for example, the parameter indicating the touch response of the switch, the problem also arises depending on whether or not the learner was confident at the time of the answer. It is possible to change the question frequency after the next question.

【0018】一方、出題のための出題頻度係数の最小値
の検索時に、複数の問題のうち指定された問題レベルに
対応する問題のみについてそれらに対応する出題頻度係
数の最小値を検索するようにすれば、学習者は自己のレ
ベルに応じた問題選択が行える。
On the other hand, when searching for the minimum value of the question frequency coefficient for a question, only the question corresponding to the specified question level among the plurality of questions is searched for the minimum value of the question frequency coefficient corresponding to them. Then, the learner can select a question according to his / her level.

【0019】更に、問題が出題されてから所定時間内に
学習者が応答しない場合に強制的に所定の解答を行うよ
うにすれば、出題された問題に対する解答に制限時間を
設けることができる。
Furthermore, if the learner does not respond within a predetermined time after the question is posed, a predetermined answer can be forcibly given, so that a time limit can be set for the answer to the posed question.

【0020】加えて、出題頻度係数の初期値を複数の問
題のそれぞれに応じて決定するようにすれば、問題の難
易度等に応じて出題傾向を制御することができる。
In addition, if the initial value of the question frequency coefficient is determined for each of a plurality of questions, the question tendency can be controlled according to the difficulty of the question.

【0021】[0021]

【実施例】以下、図面を参照しながら本発明による実施
例につき説明する。第1の実施例 まず、本発明の第1の実施例について説明する。 <構成>第1の実施例における学習装置の外観を図1に
示す。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. First Embodiment First, a first embodiment of the present invention will be described. <Structure> The external appearance of the learning device in the first embodiment is shown in FIG.

【0022】図1において、まず、学習者が操作部10
2の操作キー104を操作して問題を表示部101に出
題させる。この場合、例えば英単語を出題させる場合に
は、表示部102に問題が表示されるのに加えて、スピ
ーカ103から音声による出題が行われるようにしても
よい。
In FIG. 1, first, the learner operates the operation unit 10.
The operation key 104 of No. 2 is operated to make the question appear on the display unit 101. In this case, for example, when an English word is to be presented, a question may be presented by voice from the speaker 103 in addition to the question being displayed on the display unit 102.

【0023】この出題に対して、学習者が操作部102
の操作キー104を操作して、表示部101に表示され
た所定数の解答から正解と思われるものを選択してYE
Sボタン106を押す。また、出題が○×式の場合に
は、YESボタン106又はNOボタン105を押す。
For this question, the learner operates the operation unit 102.
Operation key 104 to select an answer that seems to be correct from a predetermined number of answers displayed on display unit 101, and select YE
Press the S button 106. If the question is of the XX type, the YES button 106 or the NO button 105 is pressed.

【0024】このように、学習者がYESボタン106
又はNOボタン105を押すと、正解が表示部101に
表示される。出題は学習者が出題ボタン107を押すと
開始され、その後、学習者の解答が行われると、自動的
に次の問題が出題される。あるいは、学習者が出題方法
切替スイッチ108を切り替えて、出題ボタン107を
出題毎に押し、任意のタイミングで出題させることも可
能である。
As described above, the learner selects the YES button 106.
Alternatively, when the NO button 105 is pressed, the correct answer is displayed on the display unit 101. The question starts when the learner presses the question button 107, and when the learner's answer is given after that, the next question is automatically given. Alternatively, the learner can switch the question method switching switch 108 and press the question button 107 for each question so that the question can be given at any timing.

【0025】次に、図2は、本発明による第1の実施例
の機能構成を表す機能ブロック図である。まず、最小出
題頻度計数検索部201は、出題される問題の出題頻度
を表す出題頻度係数の最小値minival を検索する。
Next, FIG. 2 is a functional block diagram showing a functional configuration of the first embodiment according to the present invention. First, the minimum question frequency counting search unit 201 searches for the minimum value minival of the question frequency coefficient representing the question frequency of the question to be asked.

【0026】出題問題決定部202は、出題頻度係数の
最小値minival に基づいて出題問題を決定し、その出題
問題を出題部203が出題する。次に、学習者がその出
題された問題に対して、図1の操作キー104とNOボ
タン105又はYESボタン106などからなる解答部
204を操作して解答する。そして、学習者の解答結果
が、解答結果判定部205によって判定され、その判定
結果に応じて、今後の出題問題を決定するための出題頻
度係数が、出題頻度係数変更部206によって変更され
る。この場合、不正解だった問題については、その出題
頻度係数が出題頻度係数変更部206によって小さくさ
れて出題され易くされ、学習者が反復学習できるように
構成される。
The question setting section 202 determines a question based on the minimum value minival of the question frequency coefficient, and the question section 203 issues the question. Next, the learner answers the question given by operating the answering unit 204 including the operation keys 104 and the NO button 105 or the YES button 106 in FIG. Then, the answer result of the learner is determined by the answer result determination unit 205, and the question frequency coefficient for determining future question questions is changed by the question frequency coefficient changing unit 206 according to the determination result. In this case, the question frequency coefficient of the incorrect question is reduced by the question frequency coefficient changing unit 206 to facilitate the question, and the learner can repeat the learning.

【0027】その後、最小出題頻度係数検索部201の
処理に戻り、出題が繰返される。ここで、出題される問
題を決定するために任意の問題番号iの問題の出題頻度
を表す出題頻度係数m(i)は、次の数1式で定義され
る。
After that, the process returns to the process of the minimum question frequency coefficient search unit 201, and the question is repeated. Here, the question frequency coefficient m (i) representing the question frequency of the question of an arbitrary question number i for determining the question to be asked is defined by the following formula 1.

【0028】[0028]

【数1】 m(i)=exp(−a(i)(t(i)−K(i))) 数1式において、t(i)は、問題番号iの問題の過去
の学習回数(出題回数)を示し、K(i)は、前回の問
題番号iの問題の出題に対する解答が正解であったか否
か又は問題番号iの問題が過去出題されたか否かに対応
して決定される係数であり、a(i)は係数である。
## EQU00001 ## m (i) = exp (-a (i) (t (i) -K (i))) In Equation 1, t (i) is the number of past learnings of the problem of problem number i ( K (i) is a coefficient determined in accordance with whether or not the previous answer to the question of question number i was correct, or whether the question of question number i was given in the past. And a (i) is a coefficient.

【0029】数1式に基づく出題頻度係数m(i)は、
所定の事柄に対する人間の記憶が、忘却関数と呼ばれる
関数に従い、時間の経過と共に指数関数的(exp特性
に沿って)に減少するという事実に即して定義されてい
ることが特徴である。
The question frequency coefficient m (i) based on Equation 1 is
It is characterized by the fact that human memory for a given matter is defined exponentially (along the exp characteristic) over time according to a function called a forgetting function.

【0030】そして、数1式の定義においては、学習者
が問題番号iの問題の出題に対し正しい解答を行った場
合は、例えばt(i)=K(i)とすることにより、出
題頻度係数m(i)の値を最大値1に設定できる。ま
た、問題番号iの問題が過去出題されていない場合、又
は学習者が問題番号iの問題の出題に対して誤った解答
を行った場合には、K(i)を大きな負の数とすること
により、出題頻度係数m(i)の値を0に近い値に設定
できる。この場合更に、学習者が誤った解答を行った場
合は、学習回数t(i)を増加させることにより、出題
頻度係数m(i)の値を更に0に近い値に設定できる。
In the definition of Equation 1, when the learner answers the question of question number i correctly, for example, by setting t (i) = K (i), the question frequency is set. The value of the coefficient m (i) can be set to the maximum value of 1. If the question with question number i has not been given in the past, or if the learner has given an incorrect answer to the question with question number i, K (i) is set to a large negative number. As a result, the value of the question frequency coefficient m (i) can be set to a value close to 0. In this case, when the learner makes a wrong answer, the value of the question frequency coefficient m (i) can be set to a value closer to 0 by increasing the learning count t (i).

【0031】そして、出題の都度、出題頻度係数m
(i)が最小となる問題を選択して出題することによ
り、前回の出題時に正しい解答が行われた問題は次回の
出題時以降出題されにくくなり、過去出題されていない
問題は出題され易くなり、前回の出題時に誤った解答が
行われた問題は次回の出題時以降更に出題され易くして
反復学習が行われるように制御することができ、学習者
の記憶に即した出題が可能となる。
And, every time the question is given, the question frequency coefficient m
By selecting the question that minimizes (i), the question for which the correct answer was given at the previous question becomes difficult to be given after the next question, and the question which has not been given in the past becomes easy to be given. , It is possible to control the problem that the wrong answer was given at the previous question to make it easier to be given after the next question so that iterative learning is performed, and it is possible to give the question according to the learner's memory. .

【0032】以上の動作を可能とするために、第1の実
施例では、上述の係数a(i)、学習回数t(i)、及
び係数K(i)が問題毎に記憶され、以下に説明する動
作によって各パラメータの制御と出題制御が行われる。 <動作>上述の構成に基づく第1の実施例の動作につい
て、図3〜図5の動作フローチャートに従って、以下に
説明する。なお、これらの動作フローチャートは、特に
は図示しないマイクロコンピュータが、RAMをワーク
メモリとして、ROMなどに記憶された制御プログラム
を実行する動作として実現される。また、以下の説明で
は、変数を示す記号を、その変数の値を示す記号として
説明する場合がある。例えば、「問題の総数が格納され
る変数MAXDATA の値」は、「問題の総数MAXDATA 」と同
義である。
In order to enable the above operation, in the first embodiment, the coefficient a (i), the learning number t (i), and the coefficient K (i) are stored for each problem. Control of each parameter and question control are performed by the operation described. <Operation> The operation of the first embodiment based on the above configuration will be described below with reference to the operation flowcharts of FIGS. Note that these operation flowcharts are realized as an operation in which a microcomputer (not shown) executes a control program stored in a ROM or the like using a RAM as a work memory. Further, in the following description, a symbol indicating a variable may be described as a symbol indicating the value of the variable. For example, “the value of the variable MAXDATA that stores the total number of problems” is synonymous with “the total number of problems MAXDATA”.

【0033】まず、図3のステップS301〜S306
では、初期化処理が行われる。即ち、ステップS301
で問題番号iがクリアされた後、ステップS305で問
題番号iが順次インクリメントされながら、ステップS
306で問題番号iが問題の総数 MAXDATAに達したと判
定されるまで、ステップS302〜S304の処理の繰
返しによって、以下の処理が実行される。
First, steps S301 to S306 in FIG.
Then, the initialization process is performed. That is, step S301
After the problem number i is cleared in step S305, the problem number i is sequentially incremented in step S305,
The following process is executed by repeating the processes of steps S302 to S304 until it is determined in 306 that the problem number i has reached the total number MAXDATA of the problems.

【0034】まず、係数K(i)に、大きな負の数、例
えば-10000が代入される(ステップS302)。この値
は、出題頻度係数m(i)の値を0に近い値に設定する
役割を有し、問題番号iの問題が未だ出題されていない
場合の学習者の記憶レベルに対応する値である。
First, a large negative number, for example, -10000 is substituted into the coefficient K (i) (step S302). This value has a role of setting the value of the question frequency coefficient m (i) to a value close to 0, and is a value corresponding to the memory level of the learner when the question of the question number i has not been given yet. .

【0035】次に、係数a(i)に適当な定数Pが代入
される(ステップS303)。更に、学習回数t(i)
には値0が代入される。上述したようにして、全ての問
題に対応する係数K(i)、a(i)、及び学習回数t
(i)の初期化が終了して、問題番号iが問題の総数MA
XDATA に達すると、ステップS306の判定がNOとな
り、ステップS307が実行される。
Next, an appropriate constant P is substituted into the coefficient a (i) (step S303). Furthermore, the learning count t (i)
The value 0 is assigned to. As described above, the coefficients K (i) and a (i) corresponding to all the problems and the learning number t
Initialization of (i) is completed and the problem number i is the total number of problems MA
When XDATA is reached, the determination in step S306 becomes NO and step S307 is executed.

【0036】ステップS307では、出題状態になるま
で、即ち例えば、前回の出題から所定時間が経過するま
で、或いは、学習者が出題ボタン107を押すまで、そ
の判定がNOとなって待機状態となり、ステップS30
7の判定がYESとなると、ステップS308が実行さ
れる。
In step S307, until the questioning state is reached, that is, until a predetermined time elapses from the previous questioning or until the learner presses the questioning button 107, the determination is NO and the state is in the standby state. Step S30
If the determination in step 7 is YES, step S308 is executed.

【0037】ステップS308〜S311では、ステッ
プS308で問題番号iがクリアされた後、ステップS
310で問題番号iが順次インクリメントされながら、
ステップS311で問題番号iが問題の総数MAXDATA に
達したと判定されるまで、ステップS309において、
前述した数1式に従って、各問題に対する出題頻度係数
m(i)が再計算される。係数K(i)、a(i)、及
び学習回数t(i)の値は、前述したステップS301
〜S306の初期化処理によって初期化され、或いは、
後述する図5のステップS503〜S507の処理によ
って変更されるため、ステップS308〜S311で、
上述のパラメータの新たな値に対して出題頻度係数m
(i)が変更されるのである。なお、この処理は、図2
の出題頻度係数変更部206の一部の機能に対応する。
In steps S308 to S311, after the problem number i is cleared in step S308, step S308 is executed.
At 310, while the problem number i is sequentially incremented,
Until it is determined in step S311 that the problem number i has reached the total number MAXDATA of problems, in step S309,
The question frequency coefficient m (i) for each question is recalculated according to the above-described equation (1). The values of the coefficients K (i), a (i), and the number of times of learning t (i) are calculated in step S301 described above.
Is initialized by the initialization process of S306, or
Since it is changed by the processing of steps S503 to S507 of FIG. 5 described later, in steps S308 to S311
The question frequency coefficient m for the new values of the above parameters
(I) is changed. In addition, this process is shown in FIG.
This corresponds to a part of the function of the question frequency coefficient changing unit 206.

【0038】全ての問題に対応する出題頻度係数m
(i)の変更が終了して、問題番号iが問題の総数MAXD
ATA に達すると、ステップS311の判定がNOとなっ
て、図4のステップS401が実行される。
Question frequency coefficient m corresponding to all problems
After the change of (i) is completed, the problem number i is the total number of problems MAXD
When ATA is reached, the determination in step S311 is NO, and step S401 in FIG. 4 is executed.

【0039】図4のステップS401〜S408の処理
は、図2の最小出題頻度係数検索部201の機能に対応
し、出題頻度係数m(i)が最小となる問題番号mininu
m を検索する処理である。
The processing of steps S401 to S408 in FIG. 4 corresponds to the function of the minimum question frequency coefficient search unit 201 in FIG. 2, and the question number mininu that minimizes the question frequency coefficient m (i).
This is the process of searching for m.

【0040】まず、出題頻度係数の値が最小であること
を示す問題の問題番号mininum に、第1番目の問題番号
に対応する値0が初期値として代入される(ステップS
401)と共に、出題頻度係数の最小値minival に、第
1番目の問題に対応する出題頻度係数m(0)が初期値
として代入される(ステップS402)。
First, the value 0 corresponding to the first question number is assigned to the question number mininum of the question indicating that the value of the question frequency coefficient is the minimum (step S).
401), the question frequency coefficient m (0) corresponding to the first question is substituted as the initial value for the minimum question frequency coefficient minival (step S402).

【0041】そして、問題番号iに1が代入された後
(ステップS403)、問題番号iが問題の総数MAXDAT
A より小さくステップS404判定がYESとなる範囲
内で、ステップS408で問題番号iが順次インクリメ
ントされながら、ステップS404〜S408の処理の
繰返しによって、出題頻度係数の値が最小の問題の番号
mininum と、その最小値minival が、以下のように求め
られる。
Then, after 1 is assigned to the problem number i (step S403), the problem number i is the total number MAXDAT of the problems.
If the question number i is smaller than A and the decision in step S404 is YES, the question number i has the smallest value of the question frequency coefficient by repeating the processing in steps S404 to S408 while sequentially incrementing the question number i in step S408.
The mininum and its minimum value minival are calculated as follows.

【0042】まず、問題番号iの問題の出題頻度係数m
(i)の値が、現在までの最小値minival より小さいか
否かが判定される(ステップS405)。その判定がN
Oの場合には、次の問題番号のためのステップS408
の処理に進み、判定がYESの場合には、変数mininum
に問題番号iが代入される(ステップS406)と共
に、その出題頻度係数m(i)の値が、現在までの最小
値minival に代入される(ステップS407)。
First, the question frequency coefficient m of the question of question number i
It is determined whether the value of (i) is smaller than the minimum value minival up to the present (step S405). The judgment is N
If O, step S408 for the next question number.
If the determination is YES, the variable mininum
Is assigned to the question number i (step S406), and the value of the question frequency coefficient m (i) is assigned to the minimum value minival up to the present (step S407).

【0043】続いて、問題番号iがインクリメントされ
た後に(ステップS408)、ステップS404の処理
に戻る。このようにして問題番号iが順次インクリメン
トされながら、出題頻度係数の最小値minival とその問
題番号mininum が算出されて、問題番号iが問題の総数
MAXDATA に等しくなると、ステップS404の判定がN
Oとなって、ステップS409が実行される。
Subsequently, after the problem number i is incremented (step S408), the process returns to step S404. In this way, while the question number i is sequentially incremented, the minimum question frequency coefficient minival and its question number mininum are calculated, and the question number i is the total number of questions.
When it becomes equal to MAXDATA, the determination in step S404 becomes N.
When it becomes O, step S409 is executed.

【0044】ステップS409の処理は、図2の出題問
題決定部202の機能に対応し、この処理においては、
出題頻度係数の値が最小であると判別された問題の問題
番号mininum が、出題される問題番号を示す変数 q_nu
mberに代入される。
The processing of step S409 corresponds to the function of the question setting section 202 of FIG. 2, and in this processing,
The question number mininum of the question determined to have the smallest question frequency coefficient is the variable q_nu that indicates the question number to be asked.
It is assigned to mber.

【0045】次のステップS410の処理は、図2の出
題部203の機能に対応し、この処理においては、問題
番号が変数 q_numberの値に等しい問題S( q_numbe
r)が出題され、図1の表示部101に表示され、或い
は図1のスピーカ103から音声で出題が行われる。
The processing of the next step S410 corresponds to the function of the questioning unit 203 of FIG. 2, and in this processing, the question S (q_numbe) in which the question number is equal to the value of the variable q_number.
r) is posed and is displayed on the display unit 101 of FIG. 1, or is uttered by voice from the speaker 103 of FIG.

【0046】出題に対して、学習者は、操作部102の
操作キー104を操作して、表示部101に表示された
所定数の解答から正解と思われるものを選択してYES
ボタン106を押す。また、出題が○×式の場合には、
学習者は、YESボタン106又はNOボタン105を
押す。これらの操作機能は、図2の解答部204の機能
に対応する。そして、図4のステップS410に続く図
5のステップS501では、このような学習者による応
答が行われるまでその判定がNOとなり、学習者の応答
に対する待機状態となる。
In response to the question, the learner operates the operation key 104 of the operation unit 102 to select one of the predetermined number of answers displayed on the display unit 101 which seems to be correct and YES.
Press the button 106. Also, if the question is ○ × formula,
The learner pushes the YES button 106 or the NO button 105. These operation functions correspond to the functions of the answer unit 204 in FIG. Then, in step S501 of FIG. 5 following step S410 of FIG. 4, the determination is NO until such a response by the learner is made, and the learner waits for the response.

【0047】学習者が出題に対して応答すると、ステッ
プS501の判定がYESとなり、ステップS502が
実行される。ステップS502では、学習者の解答が正
解であるか否かが判定される。この処理は、図2の解答
結果判定部205の機能に対応する。
When the learner responds to the question, the determination in step S501 becomes YES and step S502 is executed. In step S502, it is determined whether the learner's answer is correct. This processing corresponds to the function of the answer result determination unit 205 in FIG.

【0048】学習者の解答が正解であるか否かにより、
ステップS503〜S507、又はステップS505〜
S507の何れかの処理群が実行される。これらの処理
は、図2の出題頻度係数変更部206の一部の機能に対
応する。
Depending on whether the learner's answer is correct,
Steps S503 to S507 or Steps S505 to
Any processing group of S507 is executed. These processes correspond to some functions of the question frequency coefficient changing unit 206 in FIG.

【0049】学習者の解答が正解でステップS502の
判定がYESの場合には、まず、ステップS503で、
変数 q_numberの値の問題番号を有する今回出題された
問題に対応する係数K( q_number)に、その問題の過
去の学習回数t( q_number)に1を加えた値が代入さ
れる。次に、ステップS504において、今回出題され
た問題に対応する係数a( q_number)に、その係数自
身a( q_number)を所定の関数Fに入力して得られる
値F(a)=F(a( q_number))が代入される。そ
の後、ステップS507で、今回出題された問題の学習
回数t( q_number)が+1される。
When the learner's answer is correct and the determination in step S502 is YES, first in step S503,
A value obtained by adding 1 to the past learning number t (q_number) of the question is substituted into the coefficient K (q_number) corresponding to the question given this time, which has the question number of the value of the variable q_number. Next, in step S504, a value F (a) = F (a (is obtained by inputting the coefficient a (q_number) corresponding to the question given this time, into the predetermined function F. q_number)) is substituted. Then, in step S507, the learning number t (q_number) of the question given this time is incremented by one.

【0050】以上の処理の後、図3のステップ307に
戻り、次の出題が繰り返される。このように、出題され
た問題に対する学習者の解答が正解であった場合には、
次回の出題決定時には、問題番号が変数 q_numberの値
に等しいその出題された問題において、t( q_numbe
r)=K( q_number)となる結果、数1式より、その
問題に対応する出題頻度係数m( q_number)の値は最
大値1となる。従って、その問題は、次回の出題時以降
は出題されにくくなる。これは、学習者が、その問題に
ついては、正しい解答を記憶していることを示してい
る。
After the above processing, the process returns to step 307 in FIG. 3 and the next question is repeated. Thus, if the learner's answer to the given question is correct,
When the next question is decided, in the question that the question number is equal to the value of the variable q_number, t (q_numbe
As a result of r) = K (q_number), the value of the question frequency coefficient m (q_number) corresponding to the question becomes the maximum value 1 from the expression (1). Therefore, the question will be difficult to be asked after the next time. This indicates that the learner remembers the correct answer for the problem.

【0051】一方、学習者の解答が不正解で図5のステ
ップS502の判定がNOの場合には、まず、ステップ
S505において、変数 q_numberの値の問題番号を有
する今回出題された問題に対応する係数K( q_numbe
r)に、大きな数-10000が代入される。次に、ステップ
S506において、今回出題された問題に対応する係数
a( q_number)に、定数Pが代入される。その後、ス
テップS507で、今回出題された問題の学習回数t
( q_number)が+1される。
On the other hand, when the learner's answer is incorrect and the determination in step S502 in FIG. 5 is NO, first, in step S505, the question addressed this time having the question number of the value of the variable q_number is dealt with. Coefficient K (q_numbe
A large number-10000 is assigned to r). Next, in step S506, the constant P is substituted into the coefficient a (q_number) corresponding to the question given this time. Then, in step S507, the number of learning times t of the question given this time is t.
(Q_number) is incremented by 1.

【0052】以上の処理の後、図3のステップ307に
戻り、次の出題が繰り返される。このように、出題され
た問題に対する学習者の解答が不正解であった場合に
は、次回の出題決定時には、問題番号が変数 q_number
の値に等しいその出題された問題において、係数K( q
_number)及びa( q_number)には、問題が未だ出題
されていないときの初期値(図3のステップS302と
S303参照)が代入され、更に、学習回数t( q_nu
mber)はインクリメントされる結果、数1式より、その
問題に対応する出題頻度係数m( q_number)の値は、
問題が未だ出題されていないときの値よりも小さくな
る。従って、解答が不正解となった問題は、次回の出題
時以降は出題され易くなる。そして、不正解が繰り返さ
れる問題は、学習回数t( q_number)が増加する結
果、数1式より、その問題に対応する出題頻度係数m
( q_number)の値は更に0に近付き、より出題され易
くなる。これは、学習者に反復学習をさせる結果とな
る。
After the above processing, the process returns to step 307 in FIG. 3 and the next question is repeated. In this way, if the learner's answer to the given question is incorrect, the question number will be the variable q_number when the next question is decided.
In that question that is equal to the value of, the coefficient K (q
_Number) and a (q_number) are substituted with initial values (see steps S302 and S303 in FIG. 3) when the question is not yet given, and the learning count t (q_nu
mber) is incremented, and the value of the question frequency coefficient m (q_number) corresponding to the problem is
It is smaller than the value when the problem has not been asked yet. Therefore, the question whose answer is incorrect becomes easy to be given after the next question. As for the problem in which the incorrect answer is repeated, the learning frequency t (q_number) increases, and as a result, the question frequency coefficient m corresponding to the problem is calculated from the equation (1).
The value of (q_number) is even closer to 0, which makes it easier to set questions. This results in the learner performing iterative learning.

【0053】ここで、過去出題されていない任意の問題
番号iの問題については、係数K(q_number)及びa
( q_number)の値は初期値のままであり、数1式よ
り、出題頻度係数m(i)の値は、不正解となった問題
ほどではないが、0に近い値となる。従って、過去出題
されていない問題は、次回の出題時以降は比較的出題さ
れ易いという結果になる。第2の実施例 次に、本発明の第2の実施例について説明する。
Here, for the problem of an arbitrary problem number i that has not been asked in the past, the coefficients K (q_number) and a
The value of (q_number) remains the initial value, and according to the formula 1, the value of the question frequency coefficient m (i) becomes a value close to 0, though not so much as an incorrect question. Therefore, a problem that has not been asked in the past is relatively easy to be given after the next question. Second Embodiment Next, a second embodiment of the present invention will be described.

【0054】本実施例の外観及び機能構成は第1の実施
例における図1及び図2に示されるものと同じであるた
め、それらについての説明は省略する。第2の実施例で
は、出題される問題を決定するために任意の問題番号i
の問題の出題頻度を表す出題頻度係数m(i)は、第1
の実施例の場合の数1式による代りに、次の数2式で定
義される。
Since the external appearance and the functional configuration of this embodiment are the same as those shown in FIGS. 1 and 2 in the first embodiment, their description will be omitted. In the second embodiment, an arbitrary question number i is used to determine the question to be asked.
The question frequency coefficient m (i) representing the question frequency of the question is
In place of the formula 1 in the case of the embodiment, the following formula 2 is defined.

【0055】[0055]

【数2】 m(i)=exp(−a(i)(T−K(i))) 数2式において、Tは、学習が開始されてからの経過時
間を示し、K(i)及びa(i)は、前述した第1の実
施例の数1におけるものと同じである。
## EQU00002 ## m (i) = exp (-a (i) (T-K (i))) In Expression 2, T represents the elapsed time from the start of learning, and K (i) and a (i) is the same as that in the equation 1 of the first embodiment described above.

【0056】数2式の定義においては、学習者が問題番
号iの問題の出題に対し正しい解答を行った場合は、例
えばT=K(i)とすることにより、前述した数1式の
場合と同様、出題頻度係数m(i)の値をほぼ最大値1
に設定できる。また、問題番号iの問題が過去出題され
ていない場合、又は学習者が問題番号iの問題の出題に
対して誤った解答を行った場合には、K(i)を大きな
負の数とすることにより、出題頻度係数m(i)の値を
0に近い値に設定できる。
In the definition of the equation (2), when the learner correctly answers the question of the question number i, for example, by setting T = K (i), the case of the above equation (1) Similar to, the value of the question frequency coefficient m (i) is almost the maximum value 1
Can be set to. If the question with question number i has not been given in the past, or if the learner has given an incorrect answer to the question with question number i, K (i) is set to a large negative number. As a result, the value of the question frequency coefficient m (i) can be set to a value close to 0.

【0057】一方、数2式の特性が数1式の特性と異な
る点は、次のとおりである。即ち、数1式では、学習者
が誤った解答を行った問題においては学習回数t(i)
が増加させられることにより出題頻度係数m(i)の値
が0に近い値になり、次回の出題時以降において出題さ
れ易く設定された。これに対して、数2式では、学習開
始時からの経過時間が長くなればなるほど、過去未出題
の問題又は学習者が誤った解答を行った問題が出題され
易く設定される。これは、学習者の記憶は、時間が経過
するにつれて指数関数的に減少するという事実に対応し
ている。
On the other hand, the characteristic of the equation 2 is different from the characteristic of the equation 1 in the following points. That is, in the equation 1, in the problem in which the learner gave an incorrect answer, the learning count t (i)
Is increased, the value of the question frequency coefficient m (i) becomes close to 0, and the question frequency coefficient m (i) is set to be easy to be given after the next question. On the other hand, in Equation 2, the longer the elapsed time from the start of learning, the easier it is to set a question that has not been asked in the past or a question that the learner answered incorrectly. This corresponds to the fact that the learner's memory decreases exponentially over time.

【0058】以上の動作を可能とするために、第2の実
施例では、上述の係数a(i)、及び係数K(i)が問
題毎に記憶され、更に経過時間Tが順次更新されて、以
下に説明する動作によって各パラメータの制御と出題制
御が行われる。
In order to enable the above operation, in the second embodiment, the above-mentioned coefficient a (i) and coefficient K (i) are stored for each problem, and the elapsed time T is updated sequentially. By the operation described below, control of each parameter and question control are performed.

【0059】図6〜図8は、第2の実施例の動作フロー
チャートである。これらの動作フローチャートは、第1
の実施例の場合と同様、特には図示しないマイクロコン
ピュータが、RAMをワークメモリとして、ROMなど
に記憶された制御プログラムを実行する動作として実現
される。
6 to 8 are operation flowcharts of the second embodiment. These operation flowcharts are
As in the case of the above embodiment, a microcomputer not particularly shown is realized as an operation of executing a control program stored in a ROM or the like, using the RAM as a work memory.

【0060】まず、図6のステップS601〜S60
3、S605〜S608、S610、及びS611の処
理は、第1の実施例における図3のステップS301〜
S303、S305〜S308、S310、及びS31
1の処理と同じ処理である。図6が図3と異なる点は、
ステップS604において、経過時間Tが0に初期化さ
れ、ステップS609において、前述した数2式に基づ
く出題頻度係数m(i)の変更が行われる点である。
First, steps S601 to S60 in FIG.
3, steps S605 to S608, S610, and S611 are steps S301 to S301 of FIG. 3 in the first embodiment.
S303, S305 to S308, S310, and S31
The process is the same as the process No. 1. 6 differs from FIG. 3 in that
The point is that the elapsed time T is initialized to 0 in step S604, and the question frequency coefficient m (i) is changed in step S609 based on the above-described equation 2.

【0061】次に、図7のステップS701〜S710
は、第1の実施例における図4のステップS401〜S
410と全く同じ処理である。即ち、出題頻度係数m
(i)が最小となる問題が検索されその問題が出題され
るという点は、第1及び第2の実施例共に同じである。
Next, steps S701 to S710 of FIG.
Are steps S401 to S401 of FIG. 4 in the first embodiment.
The process is exactly the same as 410. That is, the question frequency coefficient m
The problem that (i) is the minimum is searched and the problem is presented, which is the same in both the first and second embodiments.

【0062】更に、図8のステップS801、S80
2、S804、S805、及びS806は、第1の実施
例における図5のステップS501、S502、S50
4、S505、及びS506と同じ処理である。図8が
図5と異なる点は、ステップS803において、出題さ
れた問題に対する学習者の解答が正解であった場合に、
変数 q_numberの値の問題番号を有する今回出題された
問題に対応する係数K(q_number)に、現在の経過時
間Tが代入され、学習回数に関する図5のステップS5
07の処理が実行されない点である。
Further, steps S801 and S80 of FIG.
2, S804, S805, and S806 are steps S501, S502, and S50 of FIG. 5 in the first embodiment.
This is the same processing as 4, S505, and S506. The difference between FIG. 8 and FIG. 5 is that, in step S803, when the learner's answer to the question given is correct,
The current elapsed time T is substituted into the coefficient K (q_number) corresponding to the question given this time, which has the question number of the value of the variable q_number, and step S5 of FIG.
The point that the process of 07 is not executed.

【0063】この結果、出題された問題に対する学習者
の解答が正解であった場合には、次回の出題決定時に
は、問題番号が変数 q_numberの値に等しいその出題さ
れた問題において、T≒K( q_number)となる結果、
数2式より、その問題に対応する出題頻度係数m( q_
number)の値は、ほぼ最大値1となる。従って、その問
題は、第1の実施例の場合と同様、次回の出題時以降は
出題されにくくなる。
As a result, if the learner's answer to the question given is correct, the question number is equal to the value of the variable q_number when the question is decided next time, T≈K ( q_number),
From the equation (2), the question frequency coefficient m (q_
The value of (number) is almost the maximum value 1. Therefore, the problem is less likely to be given after the next time the question is given, as in the case of the first embodiment.

【0064】一方、学習開始時からの経過時間Tが長く
なればなるほど、数2式より、過去未出題の問題又は学
習者が誤った解答を行った問題については、その出題頻
度係数m(i)の値が0に近付く結果、出題され易くな
ることになる。
On the other hand, the longer the elapsed time T from the start of learning, the more frequently the question frequency coefficient m (i As a result of the value of) approaching 0, it becomes easier for questions to be asked.

【0065】最後に、図9は、経過時間Tをカウントす
るためのタイマインタラプト処理の動作フローチャート
である。この動作フローチャートのステップS901の
処理は、特には図示しないハードウエアタイマからのイ
ンタラプトに基づき一定時間毎に実行され、学習開始時
に図6のステップS604でクリアされた変数である経
過時間Tの値が、+1ずつインクリメントされる。第3の実施例 次に、本発明の第3の実施例について説明する。
Finally, FIG. 9 is an operation flowchart of the timer interrupt process for counting the elapsed time T. The process of step S901 of this operation flowchart is executed at regular time intervals based on an interrupt from a hardware timer (not shown), and the value of the elapsed time T, which is a variable cleared in step S604 of FIG. , +1 is incremented. Third Embodiment Next, a third embodiment of the present invention will be described.

【0066】本実施例の外観及び機能構成は第1の実施
例における図1及び図2に示されるものと同じであるた
め、それらについての説明は省略する。第3の実施例で
は、出題される問題を決定するために任意の問題番号i
の問題の出題頻度を表す出題頻度係数m(i)は、第1
の実施例の場合と同じ数1式によって定義される。
Since the external appearance and the functional configuration of this embodiment are the same as those shown in FIGS. 1 and 2 in the first embodiment, their explanation will be omitted. In the third embodiment, an arbitrary question number i is used to determine the question to be asked.
The question frequency coefficient m (i) representing the question frequency of the question is
This is defined by the same equation 1 as in the case of the embodiment.

【0067】第3の実施例が第1の実施例と異なる点
は、出題された問題に対する学習者の解答が正解であっ
た場合に、数1式における係数a(i)を変更するため
の関数Fを学習者が自由に可変できるようにした点であ
る。これにより、学習者は、出題傾向を調整することが
可能となる。
The third embodiment is different from the first embodiment in that the coefficient a (i) in the equation (1) is changed when the learner's answer to the given question is correct. This is the point that the learner can freely change the function F. This enables the learner to adjust the questioning tendency.

【0068】以上の動作を可能とするための第3の実施
例の動作は、図10〜図12の動作フローチャートによ
って示される。これらの動作フローチャートは、第1の
実施例などの場合と同様、特には図示しないマイクロコ
ンピュータが、RAMをワークメモリとして、ROMな
どに記憶された制御プログラムを実行する動作として実
現される。
The operation of the third embodiment for enabling the above operation is shown by the operation flowcharts of FIGS. Similar to the case of the first embodiment and the like, these operation flowcharts are realized as an operation in which a microcomputer (not shown) executes the control program stored in the ROM or the like using the RAM as the work memory.

【0069】まず、図10のステップS1001〜S1
006、及びS1009〜S1013の処理は、第1の
実施例における図3のステップS301〜S306、及
びS307〜S311の処理と同じ処理である。図10
が図3と異なる点は、ステップS1009の判定がNO
となる出題の待機状態において、学習者が例えば図1の
出題方法切替スイッチ108を操作することにより、ス
テップS1007の判定がYESとなり、その結果、ス
テップS1008で係数a(i)を変更するための関数
F(a)=F(a(i))の特性を可変できる点であ
る。
First, steps S1001 to S1 in FIG.
The processing of 006 and S1009 to S1013 is the same as the processing of steps S301 to S306 and S307 to S311 of FIG. 3 in the first embodiment. Figure 10
Is different from FIG. 3 in that the determination in step S1009 is NO.
In the waiting state for the question, the learner operates, for example, the question method switching switch 108 in FIG. 1 to determine YES in step S1007, and as a result, the coefficient a (i) for changing the coefficient a (i) in step S1008. This is that the characteristic of the function F (a) = F (a (i)) can be changed.

【0070】次に、図11のステップS1101〜S1
110は、第1の実施例における図4のステップS40
1〜S410と全く同じ処理である。即ち、出題頻度係
数m(i)が最小となる問題が検索されその問題が出題
されるという点は、第1及び第3の実施例共に同じであ
る。
Next, steps S1101 to S1 in FIG.
110 is step S40 of FIG. 4 in the first embodiment.
The process is exactly the same as 1 to S410. That is, the point that the question having the smallest question frequency coefficient m (i) is searched and the question is given is the same in both the first and third embodiments.

【0071】更に、図12のステップS1201〜S1
207は、第1の実施例における図5のステップS50
1〜S507と全く同じ処理である。但し、ステップS
1204において変更される係数a( q_number)は、
前述した図10のステップS1008により可変され得
る関数F(a)によって変更される。この結果、図10
のステップS1011において変更される出題頻度係数
m(i)の特性、即ち問題の出題傾向を変化させること
ができる。第4の実施例 次に、本発明の第4の実施例について説明する。
Further, steps S1201 to S1 of FIG.
Reference numeral 207 denotes step S50 of FIG. 5 in the first embodiment.
The process is exactly the same as 1 to S507. However, step S
The coefficient a (q_number) changed in 1204 is
It is changed by the function F (a) that can be changed in step S1008 of FIG. 10 described above. As a result, FIG.
The characteristic of the question frequency coefficient m (i) changed in step S1011 of step S1011, that is, the question tendency of the question can be changed. Fourth Embodiment Next, a fourth embodiment of the present invention will be described.

【0072】本実施例の外観及び機能構成は第1の実施
例における図1及び図2に示されるものと同じであるた
め、それらについての説明は省略する。第4の実施例で
は、出題される問題を決定するために任意の問題番号i
の問題の出題頻度を表す出題頻度係数m(i)は、第1
の実施例の場合と同じ数1式によって定義される。
Since the external appearance and the functional configuration of this embodiment are the same as those shown in FIGS. 1 and 2 in the first embodiment, their description will be omitted. In the fourth embodiment, an arbitrary question number i is used to determine the question to be asked.
The question frequency coefficient m (i) representing the question frequency of the question is
This is defined by the same equation 1 as in the case of the embodiment.

【0073】第4の実施例が第1の実施例と異なる点
は、出題された問題に対する学習者の解答が正解であっ
た場合に、数1式における係数a(i)を変更するため
の関数Fの入力パラメータに、a(i)自身の値のみで
なく、過去のその問題の正解数と不正解数も含まれる点
である。これにより、問題が過去どの程度正解又は不正
解であったかによって、その問題の次回の出題時以降に
おける出題頻度を変化させることが可能となる。
The fourth embodiment is different from the first embodiment in that the coefficient a (i) in the equation 1 is changed when the learner's answer to the question is correct. This is that the input parameter of the function F includes not only the value of a (i) itself but also the number of correct answers and the number of incorrect answers of the past problem. This makes it possible to change the question frequency of the question after the next question is given, depending on how much the question has been correct or incorrect in the past.

【0074】以上の動作を可能とするための第4の実施
例の動作は、図13〜図15の動作フローチャートによ
って示される。これらの動作フローチャートは、第1の
実施例などの場合と同様、特には図示しないマイクロコ
ンピュータが、RAMをワークメモリとして、ROMな
どに記憶された制御プログラムを実行する動作として実
現される。
The operation of the fourth embodiment for enabling the above operation is shown by the operation flowcharts of FIGS. Similar to the case of the first embodiment and the like, these operation flowcharts are realized as an operation in which a microcomputer (not shown) executes the control program stored in the ROM or the like using the RAM as the work memory.

【0075】まず、図13のステップS1301〜S1
304、及びS1307〜S1313の処理は、第1の
実施例における図3のステップS301〜S304、及
びS305〜S311の処理と同じ処理である。図13
が図3と異なる点は、ステップS1305及びS130
6において、各問題の過去の不正解数d(i)及び正解
数c(i)が共に0に初期化される点である。
First, steps S1301 to S1 in FIG.
The processes of 304 and S1307 to S1313 are the same as the processes of steps S301 to S304 and S305 to S311 of FIG. 3 in the first embodiment. FIG.
Is different from FIG. 3 in that steps S1305 and S130 are
6 is that the past incorrect answer number d (i) and correct answer number c (i) of each problem are both initialized to 0.

【0076】次に、図14のステップS1401〜S1
410は、第1の実施例における図4のステップS40
1〜S410と全く同じ処理である。即ち、出題頻度係
数m(i)が最小となる問題が検索されその問題が出題
されるという点は、第1及び第4の実施例共に同じであ
る。
Next, steps S1401 to S1 in FIG.
410 is step S40 of FIG. 4 in the first embodiment.
The process is exactly the same as 1 to S410. That is, the point that the question having the smallest question frequency coefficient m (i) is searched and the question is given is the same in both the first and fourth embodiments.

【0077】更に、図15のステップS1501〜S1
503、S1506、S1508、及びS1509は、
第1の実施例における図5のステップS501〜S50
3、S505、S506、及びS507と同じ処理であ
る。図15が図5と異なる点は、次のとおりである。即
ちまず、出題された問題に対する学習者の解答が正解で
あった場合、ステップS1504で、変数 q_numberの
値の問題番号を有する今回出題された問題に対応する過
去の正解数c( q_number)が+1される。またステッ
プS1505で、今回出題された問題に対応する係数a
( q_number)に、その係数自身a( q_number)、そ
の問題の過去の正解数c( q_number)、及びその問題
の過去の不正解数d( q_number)の3つのパラメータ
を所定の関数Fに入力して得られる値F(a、c、d)
=F(a( q_number)、c( q_number)、d( q_
number))が代入される。次に、出題された問題に対す
る学習者の解答が不正解であった場合、ステップS15
07で、変数 q_numberの値の問題番号を有する今回出
題された問題に対応する過去の不正解数d( q_numbe
r)が+1される。
Further, steps S1501 to S1 of FIG.
503, S1506, S1508, and S1509,
Steps S501 to S50 of FIG. 5 in the first embodiment.
This is the same processing as 3, S505, S506, and S507. 15 is different from FIG. 5 in the following points. That is, first, if the learner's answer to the question given is correct, then in step S1504, the past correct answer number c (q_number) corresponding to the question given this time, which has the question number of the value of the variable q_number, is +1. To be done. In step S1505, the coefficient a corresponding to the question given this time
In (q_number), the three parameters of the coefficient itself a (q_number), the past correct answer number c (q_number) of the problem, and the past incorrect answer number d (q_number) of the problem are input to a predetermined function F. Value F (a, c, d) obtained by
= F (a (q_number), c (q_number), d (q_
number)) is substituted. Next, if the learner's answer to the question given is incorrect, step S15.
At 07, the number of incorrect answers d (q_numbe in the past corresponding to the question given this time, which has the question number of the value of the variable q_number
r) is incremented by 1.

【0078】以上の処理の結果、図13のステップS1
311において変更される出題頻度係数m(i)の特
性、即ち問題の出題傾向を、各問題の過去の正解及び不
正解の程度に応じて変化させることができる。第5の実施例 次に、本発明の第5の実施例について説明する。
As a result of the above processing, step S1 in FIG.
The characteristic of the question frequency coefficient m (i) changed in 311 or the question tendency of the question can be changed according to the past correct and incorrect answers of each question. Fifth Embodiment Next, a fifth embodiment of the present invention will be described.

【0079】本実施例の外観及び機能構成は第1の実施
例における図1及び図2に示されるものと同じであるた
め、それらについての説明は省略する。第5の実施例で
は、学習者がレベルモードと呼ばれるモードを選択する
と、出題頻度係数m(i)が最小となる問題が検索され
る場合に、学習者が予め設定したレベルの問題のみから
選択される点が、第1の実施例の場合と異なる。
Since the external appearance and the functional configuration of this embodiment are the same as those shown in FIGS. 1 and 2 in the first embodiment, their explanation will be omitted. In the fifth embodiment, when a learner selects a mode called a level mode, when a question having a minimum question frequency coefficient m (i) is searched for, a learner selects from only questions of a preset level. This is different from the case of the first embodiment.

【0080】そのために、第5の実施例では、問題毎
に、数1式を規定するための係数a(i)、学習回数t
(i)、及び係数K(i)のほかに、各問題のレベルを
規定するレベル値L(i)が記憶され、以下に説明する
動作によって各パラメータの制御と出題制御が行われ
る。
Therefore, in the fifth embodiment, the coefficient a (i) for defining the equation 1 and the learning number t are set for each problem.
In addition to (i) and the coefficient K (i), a level value L (i) that defines the level of each problem is stored, and control of each parameter and question control are performed by the operation described below.

【0081】上述の動作を可能とするための第5の実施
例の動作は、図16〜図21の動作フローチャートによ
って示される。これらの動作フローチャートは、第1の
実施例などの場合と同様、特には図示しないマイクロコ
ンピュータが、RAMをワークメモリとして、ROMな
どに記憶された制御プログラムを実行する動作として実
現される。
The operation of the fifth embodiment for enabling the above operation is shown by the operation flowcharts of FIGS. Similar to the case of the first embodiment and the like, these operation flowcharts are realized as an operation in which a microcomputer (not shown) executes the control program stored in the ROM or the like using the RAM as the work memory.

【0082】まず、図16のステップS1601〜S1
606、及びS1608〜S1612の処理は、第1の
実施例における図3のステップS301〜S306、及
びS307〜S311の処理と同じ処理である。図16
が図3と異なる点は、ステップS1607によってモー
ド別の処理が実行される点である。
First, steps S1601 to S1 in FIG.
The processing of 606 and S1608 to S1612 is the same as the processing of steps S301 to S306 and S307 to S311 of FIG. 3 in the first embodiment. FIG.
Is different from FIG. 3 in that the processing for each mode is executed in step S1607.

【0083】今、学習者が、例えば図1の出題方法切替
スイッチ108によって、ノーマルモードと呼ばれるモ
ードを選択した場合には、第1の実施例の場合と全く同
じ出題動作が実行される。即ち、図16のステップS1
608〜S1612の処理は第1の実施例における図3
のステップS307〜S311の処理と全く同じであ
り、図17のステップS1701〜S710の処理は第
1の実施例における図4のステップS401〜S410
の処理と全く同じであり、図18のステップS1801
〜S1807の処理は第1の実施例における図5のステ
ップS501〜S507の処理と全く同じである。
Now, when the learner selects a mode called the normal mode by using, for example, the question method switching switch 108 in FIG. 1, the same question operation as in the case of the first embodiment is executed. That is, step S1 of FIG.
The processing of 608 to S1612 is the same as in FIG. 3 in the first embodiment.
17 is exactly the same as the processing of steps S307 to S311 of FIG. 17, and the processing of steps S1701 to S710 of FIG. 17 is steps S401 to S410 of FIG. 4 in the first embodiment.
The processing is exactly the same as that of step S1801 in FIG.
The processing of steps S1807 to S1807 is exactly the same as the processing of steps S501 to S507 of FIG. 5 in the first embodiment.

【0084】一方、学習者が、例えば図1の出題方法切
替スイッチ108によって、レベルモードと呼ばれるモ
ードを選択した場合には、図19のステップS1901
以降の処理が実行される。
On the other hand, when the learner selects the mode called the level mode by using, for example, the question method switching switch 108 in FIG. 1, step S1901 in FIG.
The subsequent processing is executed.

【0085】まず、図16のステップS1607の処理
と図19のステップS1901の処理が繰り返されるレ
ベル入力待機状態において、学習者が例えば図1の操作
キー104によってレベル値を入力すると、ステップS
1901の判定がYESとなり、ステップS1902が
実行される。
First, when the learner inputs a level value with, for example, the operation key 104 of FIG. 1 in the level input standby state in which the processing of step S1607 of FIG. 16 and the processing of step S1901 of FIG. 19 are repeated, step S
The determination result in 1901 is YES, and step S1902 is executed.

【0086】ステップS1902では、変数Lに設定さ
れたレベル値が代入される。次に、ステップS1903
で問題番号iと対応レベル問題番号jとがクリアされた
後、ステップS1907で問題番号iが順次インクリメ
ントされながら、ステップS1908で問題番号iが問
題の総数 MAXDATAに達したと判定されるまで、ステップ
S1904〜S1908の処理の繰返しによって、以下
の処理が実行される。
In step S1902, the level value set in the variable L is substituted. Next, step S1903.
After the problem number i and the corresponding level problem number j are cleared in step S1907, the problem number i is sequentially incremented until step S1908 determines that the problem number i has reached the total number MAXDATA of problems. The following processing is executed by repeating the processing of S1904 to S1908.

【0087】まず、問題番号iのレベル値L(i)が設
定レベル値Lと等しいか否かが判定される(ステップS
1904)。L(i)=Lでなければ、次の問題番号i
のためのステップS1907の処理が実行される。
First, it is determined whether the level value L (i) of the problem number i is equal to the set level value L (step S).
1904). If L (i) = L, then the next problem number i
The process of step S1907 for is executed.

【0088】L(i)=Lである場合には、配列N
(j)に問題番号iが代入され、対応レベル問題番号j
がインクリメントされ、ステップS1907が実行され
る。上述した処理の繰返しにより、問題番号iが問題の
総数MAXDATA に達すると、ステップS1308の判定が
NOとなり、ステップS1909が実行される。ここま
での処理によって、配列N(j)に設定レベル値Lに対
応する問題番号が得られている。
If L (i) = L, then array N
The problem number i is substituted into (j), and the correspondence level problem number j
Is incremented and step S1907 is executed. When the question number i reaches the total number MAXDATA of questions by repeating the above-described processing, the determination in step S1308 is NO, and step S1909 is executed. By the processing up to this point, the question number corresponding to the set level value L is obtained in the array N (j).

【0089】次に、図19のステップS1909〜S1
912の処理の基本的な機能は、第1の実施例における
図3のステップS307〜S311の処理の機能と同じ
である。但し、図19では、出題頻度係数の変更が、任
意の問題番号iに対してではなく、レベル値が設定レベ
ル値に等しい問題番号N(i)に対してのみ行われる点
が、図3の場合と異なる。この場合、ステップS191
2で判断される問題の総数は、MAXDATA ではなくjとな
る。
Next, steps S1909 to S1 of FIG.
The basic function of the processing of 912 is the same as the function of the processing of steps S307 to S311 of FIG. 3 in the first embodiment. However, in FIG. 19, the question frequency coefficient is changed not for an arbitrary question number i but only for the question number N (i) whose level value is equal to the set level value. Different from the case. In this case, step S191
The total number of problems judged in 2 is j, not MAXDATA.

【0090】図20のステップS2001〜S2010
の処理の基本的な機能も、第1の実施例における図4の
ステップS401〜S410の処理の機能と同じであ
る。但し、図20では、ステップS2005における最
小出題頻度係数の検索が、任意の問題番号iの問題の出
題頻度係数m(i)に対してではなく、レベル値が設定
レベル値に等しい問題番号N(i)の問題の出題頻度係
数m(N(i))に対して行われる点が、図4の場合と
異なる。この場合、ステップS2006において変数mi
ninum に代入される問題番号は、iではなくN(i)と
なる。また、ステップS2007において変数minival
に代入される出題頻度係数は、m(i)ではなくm(N
(i))となる。
Steps S2001 to S2010 of FIG.
The basic function of the processing of (1) is the same as the function of the processing of steps S401 to S410 of FIG. 4 in the first embodiment. However, in FIG. 20, the search for the minimum question frequency coefficient in step S2005 is not for the question frequency coefficient m (i) of the question of an arbitrary question number i, but for the question number N (whose level value is equal to the set level value). 4 is different from the case of FIG. 4 in that it is performed on the question frequency coefficient m (N (i)) of the problem of i). In this case, in step S2006, the variable mi
The question number assigned to ninum is N (i) instead of i. Also, in step S2007, the variable minival
The question frequency coefficient substituted into m (N) is not m (i).
(I)).

【0091】図21のステップS2101〜S2107
は、第1の実施例における図5のステップS501〜S
507と全く同様である。但し、図21では、ステップ
S2108として、現在のモードがノーマルモードであ
るかレベルモードであるかによって、図16のステップ
S1607の処理に戻るか、図19のステップS190
9の処理に戻るかが分岐される。第6の実施例 次に、本発明の第6の実施例について説明する。
Steps S2101 to S2107 of FIG.
Are steps S501 to S501 of FIG. 5 in the first embodiment.
It is exactly the same as 507. However, in FIG. 21, as step S2108, the process returns to step S1607 of FIG. 16 or step S190 of FIG. 19 depending on whether the current mode is the normal mode or the level mode.
Whether to return to the process of 9 is branched. Sixth Embodiment Next, a sixth embodiment of the present invention will be described.

【0092】本実施例の外観及び機能構成は第1の実施
例における図1及び図2に示されるものと同じであるた
め、それらについての説明は省略する。第6の実施例で
は、出題される問題を決定するために任意の問題番号i
の問題の出題頻度を表す出題頻度係数m(i)は、第1
の実施例の場合と同じ数1式によって定義される。ま
た、第4の実施例の場合と同様、出題された問題に対す
る学習者の解答が正解であった場合に、数1式における
係数a(i)を変更するための関数Fの入力パラメータ
に、a(i)自身の値のみでなく、過去のその問題の正
解数と不正解数も含まれる。第6の実施例が第4の実施
例と異なる点は、出題された問題に対する学習者の解答
が正解であった場合に、数1式における係数a(i)を
変更するための関数Fの入力パラメータに、学習者が図
1のYESボタン106又はNOボタン105を押した
ときのタッチの強さの情報(タッチレスポンス)が更に
含まれる点である。一般的に、学習者は解答に自信があ
るときは解答ボタンを強く、自信がないときは解答ボタ
ンを弱く押す傾向がある。従って、タッチの強さを関数
Fに反映させることにより、問題が過去どの程度正解又
は不正解であったかだけではなく、今回の解答時に学習
者が自信があったか否かによっても、その問題の次回の
出題時以降における出題頻度を変化させることが可能と
なる。
Since the external appearance and the functional configuration of this embodiment are the same as those shown in FIGS. 1 and 2 in the first embodiment, their description will be omitted. In the sixth embodiment, an arbitrary question number i is used to determine the question to be asked.
The question frequency coefficient m (i) representing the question frequency of the question is
This is defined by the same equation 1 as in the case of the embodiment. Further, as in the case of the fourth embodiment, when the learner's answer to the question given is correct, the input parameter of the function F for changing the coefficient a (i) in the equation 1 is Not only the value of a (i) itself, but also the number of correct answers and the number of incorrect answers of the problem in the past are included. The sixth embodiment is different from the fourth embodiment in that if the learner's answer to the question given is correct, the function F for changing the coefficient a (i) in the formula 1 is changed. This is that the input parameter further includes information on the strength of touch (touch response) when the learner presses the YES button 106 or the NO button 105 in FIG. Generally, the learner tends to push the answer button strongly when he / she is confident in the answer and weakly push the answer button when he / she is not confident. Therefore, by reflecting the strength of touch in the function F, not only how well the question was correct or incorrect in the past, but also whether the learner was confident at the time of this answer, It is possible to change the question frequency after the question is given.

【0093】以上の動作を可能とするための第6の実施
例の動作は、図22〜図24の動作フローチャートによ
って示される。これらの動作フローチャートは、第1の
実施例などの場合と同様、特には図示しないマイクロコ
ンピュータが、RAMをワークメモリとして、ROMな
どに記憶された制御プログラムを実行する動作として実
現される。
The operation of the sixth embodiment for enabling the above operation is shown by the operation flowcharts of FIGS. Similar to the case of the first embodiment and the like, these operation flowcharts are realized as an operation in which a microcomputer (not shown) executes the control program stored in the ROM or the like using the RAM as the work memory.

【0094】まず、図22のステップS2201〜S2
213の処理は、第4の実施例における図13のステッ
プS13301〜S1313の処理と同じ処理である。
図23のステップS2301〜S2310の処理も、第
4の実施例における図14のステップS1401〜S1
410の処理と同じ処理である。
First, steps S2201 to S2 of FIG.
The processing of 213 is the same as the processing of steps S13301 to S1313 of FIG. 13 in the fourth embodiment.
The processing of steps S2301 to S2310 of FIG. 23 is also the same as that of steps S1401 to S1 of FIG. 14 in the fourth embodiment.
The process is the same as the process of 410.

【0095】そして、図24のステップS2401、S
2403〜S2405、S2407〜S2410の処理
は、第4の実施例における図15のS1501、S15
02〜S1504、S1506〜S1509の処理と同
じ処理である。図24が図15と異なる点は、次のとお
りである。即ち、まず、学習者が解答をしてステップS
2401の判定がYESとなったときに、ステップS2
402において、学習者が図1のYESボタン106又
はNOボタン105を押したときにこれらのボタンから
出力されるこれらのボタンのタッチを示すタッチレスポ
ンスデータが、変数TRに代入される。そして、ステッ
プS2406において、今回出題された問題に対応する
係数a( q_number)に、その係数自身a( q_numbe
r)、その問題の過去の正解数c( q_number)、、そ
の問題の過去の不正解数d( q_number)、及びタッチ
レスポンスデータTRの3つのパラメータを所定の関数
Fに入力して得られる値F(a、c、d、TR)=F
(a( q_number)、c( q_number)、d( q_numb
er)、TR)が代入される。
Then, steps S2401 and S in FIG.
The processing of 2403 to S2405 and S2407 to S2410 is performed by S1501 and S15 of FIG. 15 in the fourth embodiment.
The processing is the same as the processing of 02 to S1504 and S1506 to S1509. 24 differs from FIG. 15 in the following points. That is, first, the learner gives an answer and the step S
If the determination in 2401 is YES, step S2
In 402, the touch response data indicating the touch of these buttons, which is output from these buttons when the learner presses the YES button 106 or the NO button 105 in FIG. 1, is substituted into the variable TR. Then, in step S2406, the coefficient a (q_numbe) corresponding to the question given this time is added to the coefficient a (q_numbe).
r), the number of correct answers c (q_number) in the past of the problem, the number of incorrect answers d (q_number) in the past of the problem, and a value obtained by inputting three parameters of the touch response data TR into a predetermined function F. F (a, c, d, TR) = F
(A (q_number), c (q_number), d (q_numb
er) and TR) are substituted.

【0096】以上の処理の結果、図13のステップS1
311において変更される出題頻度係数m(i)の特
性、即ち問題の出題傾向を、各問題の過去の正解及び不
正解の程度に加えて、今回の解答時に学習者が自信があ
ったか否かに応じて変化させることができる。第7の実施例 最後に、本発明の第7の実施例について説明する。
As a result of the above processing, step S1 in FIG.
In addition to the characteristics of the question frequency coefficient m (i) changed in 311, that is, the question tendency of the question, in addition to the past correct and incorrect answers of each question, whether the learner was confident at this answer It can be changed accordingly. Seventh Embodiment Finally, a seventh embodiment of the present invention will be described.

【0097】本実施例の外観及び機能構成は第1の実施
例における図1及び図2に示されるものと同じであるた
め、それらについての説明は省略する。第7の実施例で
は、学習者がオートモードと呼ばれるモードを選択する
と、問題が出題された後、学習者が解答してなくても所
定時間が経過すると自動的、強制的にNOの解答がなさ
れることにより、出題された問題に対する解答に制限時
間を設けることができる点が、第1の実施例の場合と異
なる。
Since the external appearance and the functional configuration of this embodiment are the same as those shown in FIGS. 1 and 2 in the first embodiment, the description thereof will be omitted. In the seventh embodiment, when the learner selects a mode called the auto mode, after the question is posed, even if the learner does not answer, a predetermined time elapses and the answer of NO is automatically and forcibly obtained. This is different from the case of the first embodiment in that a time limit can be set for the answer to the question given by doing.

【0098】上述の動作を可能とするための第7の実施
例の動作は、図25〜図30の動作フローチャートによ
って示される。これらの動作フローチャートは、第1の
実施例などの場合と同様、特には図示しないマイクロコ
ンピュータが、RAMをワークメモリとして、ROMな
どに記憶された制御プログラムを実行する動作として実
現される。
The operation of the seventh embodiment for enabling the above operation is shown by the operation flowcharts of FIGS. 25 to 30. Similar to the case of the first embodiment and the like, these operation flowcharts are realized as an operation in which a microcomputer (not shown) executes the control program stored in the ROM or the like using the RAM as the work memory.

【0099】まず、図25のステップS2501〜S2
506、及びS2509〜S2513の処理は、第1の
実施例における図3のステップS301〜S306、及
びS307〜S311の処理と同じ処理である。図25
が図3と異なる点は、ステップS2507によってモー
ド別の処理が実行される点、及びノーマルモード時に後
述する図30のタイマインタラプト動作を停止させるた
めにステップS2508においてタイマフラグTF=0
とされる点である。
First, steps S2501 to S2 in FIG.
The processing of 506 and S2509 to S2513 is the same as the processing of steps S301 to S306 and S307 to S311 of FIG. 3 in the first embodiment. Figure 25
3 is different from FIG. 3 in that processing for each mode is executed in step S2507, and in the normal mode, in order to stop the timer interrupt operation of FIG.
That is the point.

【0100】今、学習者が、例えば図1の出題方法切替
スイッチ108によって、ノーマルモードと呼ばれるモ
ードを選択した場合には、第1の実施例の場合と全く同
じ出題動作が実行される。即ち、図25のステップS2
509〜S2513の処理は第1の実施例における図3
のステップS307〜S311の処理と全く同じであ
り、図26のステップS2601〜S2610の処理は
第1の実施例における図4のステップS401〜S41
0の処理と全く同じであり、なお、ステップS2611
の判定はYESとなり、図27のステップS2701〜
S2707の処理は第1の実施例における図5のステッ
プS501〜S507の処理と全く同じである。
Now, when the learner selects a mode called the normal mode by using, for example, the question method switching switch 108 of FIG. 1, the same question operation as in the case of the first embodiment is executed. That is, step S2 of FIG.
The processing of steps 509 to S2513 is shown in FIG.
26 is exactly the same as the processing of steps S307 to S311 of FIG. 26, and the processing of steps S2601 to S2610 of FIG. 26 is the same as steps S401 to S41 of FIG. 4 in the first embodiment.
It is exactly the same as the processing of 0, and step S2611
Is YES, and steps S2701 to S2701 in FIG.
The processing of S2707 is exactly the same as the processing of steps S501 to S507 of FIG. 5 in the first embodiment.

【0101】一方、学習者が、例えば図1の出題方法切
替スイッチ108によって、オートモードと呼ばれるモ
ードを選択した場合には、図28のステップS2801
以降の処理が実行される。
On the other hand, when the learner selects a mode called the auto mode by using, for example, the question method switching switch 108 in FIG. 1, step S2801 in FIG.
The subsequent processing is executed.

【0102】まず、図28のステップS2801の処理
と図25のステップS2507の処理が繰り返される出
題開始待機状態の後、ステップS2802〜S280
5、図26のステップS2601〜S2610→S26
11→S2806という一連の処理が実行される。これ
ら一連の処理は、第1の実施例における図3のステップ
S308〜S311、及び図4のステップS401〜S
410からなる一連の処理と同じ処理であり、出題頻度
係数m(i)が最小となる問題が検索されて出題が行わ
れる。
First, after the question start waiting state in which the processing of step S2801 of FIG. 28 and the processing of step S2507 of FIG. 25 are repeated, steps S2802 to S280 are performed.
5, steps S2601 to S2610 of FIG. 26 → S26
A series of processes of 11 → S2806 is executed. These series of processes are performed in steps S308 to S311 of FIG. 3 and steps S401 to S of FIG. 4 in the first embodiment.
This is the same processing as the series of processing consisting of 410, and the question having the minimum question frequency coefficient m (i) is searched and the question is given.

【0103】このようにして出題が行われると、まず、
ステップS2806で解答待ち時間TTがクリアされた
後、ステップS2807でタイマフラグTFにタイマイ
ンタラプトルーチンの動作を有効にするための値1が代
入される。そして、ステップS2808とS2809の
繰返しにより、学習者による応答があるか否か、又は解
答待ち時間TTがタイムリミット時間kに達したか否か
が判定される。なお、タイマフラグTFは、後述する図
30のタイマインタラプト処理によって順次カウントア
ップされている。
When the question is given in this way, first,
After the answer waiting time TT is cleared in step S2806, a value 1 for validating the operation of the timer interrupt routine is assigned to the timer flag TF in step S2807. Then, by repeating steps S2808 and S2809, it is determined whether there is a response from the learner or whether the answer waiting time TT has reached the time limit time k. The timer flag TF is sequentially counted up by the timer interrupt processing of FIG. 30 described later.

【0104】上記タイムリミット時間内に学習者が応答
すればステップS2809の判定がYESとなり、その
応答がYES応答かNO応答かによってステップS28
10で分岐して、図29のステップS2901が実行さ
れる。その後のステップS2901〜S2904の処理
は、第1の実施例における図5のS502〜S507の
処理と全く同様である。
If the learner responds within the time limit time, the determination in step S2809 becomes YES, and step S28 depends on whether the response is YES or NO.
After branching in step 10, step S2901 in FIG. 29 is executed. The subsequent processing of steps S2901 to S2904 is exactly the same as the processing of S502 to S507 of FIG. 5 in the first embodiment.

【0105】一方、学習者が応答しないままタイムリミ
ット時間が経過するとステップS2808の判定がYE
Sとなり、強制的にNO解答がなされステップS290
1が実行される。その後、上述のステップS2901〜
S2904の処理が実行される。
On the other hand, if the time limit time elapses without the learner responding, the determination in step S2808 is YES.
It becomes S, and a NO answer is forcibly made and step S290
1 is executed. After that, the above-mentioned steps S2901 to S2901
The process of S2904 is executed.

【0106】最後に、ステップS2907で、現在のモ
ードがノーマルモードであるかオートモードであるかに
よって、図25のステップS2507の処理に戻るか、
図28のステップS2802の処理に戻るかが分岐され
る。
Finally, in step S2907, depending on whether the current mode is the normal mode or the auto mode, the process returns to step S2507 in FIG.
Whether the process returns to step S2802 of FIG. 28 is branched.

【0107】最後に、図30は、解答待ち時間TTをカ
ウントするためのタイマインタラプト処理の動作フロー
チャートである。この動作フローチャートの処理は、特
には図示しないハードウエアタイマからのインタラプト
に基づき一定時間毎に実行される。そして、ステップS
3001で、タイマフラグTFの値が1である場合の
み、即ち、オートモードで解答待ち状態に入ったときの
み、ステップS3002で、解答待ち時間TTが+1ず
つインクリメントされる(図28のステップS280
7、図25のステップS2508参照)。
Finally, FIG. 30 is an operation flowchart of the timer interrupt process for counting the answer waiting time TT. The process of this operation flowchart is executed at regular time intervals based on an interrupt from a hardware timer (not shown). And step S
Only when the value of the timer flag TF is 1 in 3001, that is, only when the answer waiting state is entered in the auto mode, the answer waiting time TT is incremented by +1 in step S3002 (step S280 in FIG. 28).
7, see step S2508 in FIG. 25).

【0108】以上のようにして、出題された問題に対す
る解答に制限時間を設けることができる。他の実施例 以上説明した実施例では、出題頻度係数m(i)を変更
するための各パラメータは、学習開始時に全ての問題で
同じ初期値に設定されたが、問題の難易度等に応じて問
題毎に初期値を変更するようにしてもよい。
As described above, the time limit can be set for the answer to the question given. Other Embodiments In the embodiments described above, each parameter for changing the question frequency coefficient m (i) is set to the same initial value for all questions at the start of learning, but depending on the difficulty level of the questions, etc. The initial value may be changed for each problem.

【0109】また、出題頻度係数m(i)を決定するた
めの指数関数形の数式において、その指数部の形態とし
ては、様々なものを適用することが可能である。
Further, in the exponential function type mathematical formula for determining the question frequency coefficient m (i), various forms of the exponent part can be applied.

【0110】[0110]

【発明の効果】本発明によれば、出題頻度係数を決定す
るときの傾きが負の指数関数の特性が、問題の学習回数
又は経過時間を示すパラメータと問題の解答結果の正誤
の程度を示すパラメータとによって制御されることによ
り、例えば前回の出題時に正しい解答が行われた問題は
次回の出題時以降出題されにくくなり、過去出題されて
いない問題は出題され易くなり、前回の出題時に誤った
解答が行われた問題は次回の出題時以降更に出題され易
くして反復学習が行われるように制御することができ、
学習者の記憶に即した出題が可能となる。
According to the present invention, the characteristic of an exponential function having a negative slope when determining a question frequency coefficient indicates a parameter indicating the number of times of learning or elapsed time of a question and the degree of correctness of the answer result of the question. By controlling by the parameter and, for example, a question for which the correct answer was given at the time of the previous question becomes difficult to be given after the next question, and a question which has not been given in the past becomes easy to be given, and it is erroneous at the time of the last question. The question that has been answered can be controlled so that it will be more likely to be given after the next question and iterative learning will be performed.
It is possible to set the question according to the learner's memory.

【0111】一方、この特性を可変手段によって可変す
るようにすれば、学習者は、出題傾向を調整することが
可能となる。また、上述の特性を、問題に対する解答が
過去に正解であった割合を示すパラメータと問題に対す
る解答が過去に不正解であった割合を示すパラメータと
によっても制御するようにすれば、問題が過去どの程度
正解又は不正解であったかによって、その問題の次回の
出題時以降における出題頻度を変化させることが可能と
なる。
On the other hand, if this characteristic is changed by the changing means, the learner can adjust the questioning tendency. In addition, if the above-mentioned characteristics are controlled by a parameter indicating the ratio of the correct answer to the problem in the past and a parameter indicating the ratio of the incorrect answer to the problem in the past, Depending on how much the answer is correct or incorrect, the question frequency of the question after the next question can be changed.

【0112】更に、上述の特性を、学習者の解答時のレ
スポンス、例えばスイッチのタッチレスポンスを示すパ
ラメータによっても制御するようにすれば、解答時に学
習者が自信があったか否かによっても、その問題の次回
の出題時以降における出題頻度を変化させることが可能
となる。一方、出題のための出題頻度係数の最小値の検
索時に、複数の問題のうち指定された問題レベルに対応
する問題のみについてそれらに対応する出題頻度係数の
最小値を検索するようにすれば、学習者は自己のレベル
に応じた問題選択を行うことが可能となる。
Further, if the above-mentioned characteristics are controlled also by the response at the time of the answer of the learner, for example, the parameter indicating the touch response of the switch, the problem may also occur depending on whether or not the learner was confident at the time of the answer. It is possible to change the question frequency after the next question. On the other hand, when searching for the minimum value of the question frequency coefficient for a question, if the search is performed for the minimum value of the question frequency coefficient corresponding to only the question corresponding to the designated question level among the plurality of questions, The learner can select a problem according to his or her level.

【0113】更に、問題が出題されてから所定時間内に
学習者が応答しない場合に強制的に所定の解答を行うよ
うにすれば、出題された問題に対する解答に制限時間を
設けることが可能となる。
Furthermore, if the learner does not respond within a predetermined time after the question is given, a predetermined answer can be forcibly given, and a time limit can be set for the answer to the question given. Become.

【0114】加えて、出題頻度係数の初期値を複数の問
題のそれぞれに応じて決定するようにすれば、問題の難
易度等に応じて出題傾向を制御することが可能となる。
In addition, if the initial value of the question frequency coefficient is determined in accordance with each of a plurality of questions, it becomes possible to control the question tendency according to the difficulty of the question.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明による学習装置の外観図である。FIG. 1 is an external view of a learning device according to the present invention.

【図2】第1の実施例の機能構成を表す機能ブロック図
である。
FIG. 2 is a functional block diagram showing a functional configuration of the first embodiment.

【図3】第1の実施例の動作フローチャート(その1)
である。
FIG. 3 is an operation flowchart of the first embodiment (part 1).
Is.

【図4】第1の実施例の動作フローチャート(その2)
である。
FIG. 4 is an operation flowchart of the first embodiment (part 2).
Is.

【図5】第1の実施例の動作フローチャート(その3)
である。
FIG. 5 is an operation flowchart of the first embodiment (part 3).
Is.

【図6】第2の実施例の動作フローチャート(その1)
である。
FIG. 6 is an operation flowchart of the second embodiment (part 1).
Is.

【図7】第2の実施例の動作フローチャート(その2)
である。
FIG. 7 is an operation flowchart of the second embodiment (part 2).
Is.

【図8】第2の実施例の動作フローチャート(その3)
である。
FIG. 8 is a flowchart of the operation of the second embodiment (No. 3).
Is.

【図9】第2の実施例の動作フローチャート(その4)
である。
FIG. 9 is an operation flowchart of the second embodiment (part 4).
Is.

【図10】第3の実施例の動作フローチャート(その
1)である。
FIG. 10 is an operation flowchart (No. 1) of the third embodiment.

【図11】第3の実施例の動作フローチャート(その
2)である。
FIG. 11 is an operation flowchart (2) of the third embodiment.

【図12】第3の実施例の動作フローチャート(その
3)である。
FIG. 12 is an operation flowchart (Part 3) of the third embodiment.

【図13】第4の実施例の動作フローチャート(その
1)である。
FIG. 13 is an operation flowchart (part 1) of the fourth embodiment.

【図14】第4の実施例の動作フローチャート(その
2)である。
FIG. 14 is an operation flowchart (part 2) of the fourth embodiment.

【図15】第4の実施例の動作フローチャート(その
3)である。
FIG. 15 is an operation flowchart (part 3) of the fourth embodiment.

【図16】第5の実施例の動作フローチャート(その
1)である。
FIG. 16 is an operation flowchart (No. 1) of the fifth embodiment.

【図17】第5の実施例の動作フローチャート(その
2)である。
FIG. 17 is an operation flowchart (No. 2) of the fifth embodiment.

【図18】第5の実施例の動作フローチャート(その
3)である。
FIG. 18 is an operation flowchart (No. 3) of the fifth embodiment.

【図19】第5の実施例の動作フローチャート(その
4)である。
FIG. 19 is an operational flowchart (Part 4) of the fifth embodiment.

【図20】第5の実施例の動作フローチャート(その
5)である。
FIG. 20 is an operational flowchart (No. 5) of the fifth embodiment.

【図21】第5の実施例の動作フローチャート(その
6)である。
FIG. 21 is an operation flowchart (6) of the fifth embodiment.

【図22】第6の実施例の動作フローチャート(その
1)である。
FIG. 22 is an operation flowchart (No. 1) of the sixth embodiment.

【図23】第6の実施例の動作フローチャート(その
2)である。
FIG. 23 is an operation flowchart (No. 2) of the sixth embodiment.

【図24】第6の実施例の動作フローチャート(その
3)である。
FIG. 24 is an operational flowchart (No. 3) of the sixth embodiment.

【図25】第7の実施例の動作フローチャート(その
1)である。
FIG. 25 is an operational flowchart (No. 1) of the seventh embodiment.

【図26】第7の実施例の動作フローチャート(その
2)である。
FIG. 26 is an operational flowchart (No. 2) of the seventh embodiment.

【図27】第7の実施例の動作フローチャート(その
3)である。
FIG. 27 is an operational flowchart (No. 3) of the seventh embodiment.

【図28】第7の実施例の動作フローチャート(その
4)である。
FIG. 28 is an operation flowchart (No. 4) of the seventh embodiment.

【図29】第7の実施例の動作フローチャート(その
5)である。
FIG. 29 is an operational flowchart (No. 5) of the seventh embodiment.

【図30】第7の実施例の動作フローチャート(その
6)である。
FIG. 30 is an operational flowchart (6) of the seventh embodiment.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

101 表示部 102 操作部 103 スピーカ 104 操作キー 105 NOボタン 106 YESボタン 107 出題ボタン 108 出題方法切替スイッチ 201 最小出題頻度係数検索部 202 出題問題決定部 203 出題部 204 解答部 205 解答結果判定部 206 出題頻度係数変更部 101 display unit 102 operation unit 103 speaker 104 operation key 105 NO button 106 YES button 107 questioning button 108 questioning method changeover switch 201 minimum questioning frequency coefficient searching unit 202 questioning question determining unit 203 questioning unit 204 answering unit 205 answer result judging unit 206 questioning Frequency coefficient changing section

Claims (8)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 複数の問題のそれぞれの出題頻度を表す
出題頻度係数の最小値を検索する最小出題頻度係数検索
手段と、 該最小出題頻度係数検索手段が検索した出題頻度係数の
最小値に基づいて出題問題を決定する出題問題決定手段
と、 該出題問題決定手段により決定される出題問題を出題す
る出題手段と、 該出題手段が出題した前記問題に対して学習者に解答さ
せる解答手段と、 該解答手段による前記学習者の解答結果を判定する解答
結果判定手段と、 前記問題の学習回数を示すパラメータと前記解答結果判
定手段が判定する前記問題の前記解答結果の正誤の程度
を示すパラメータとを入力に含み傾きが負の指数関数の
特性に従って、前記各問題の出題頻度係数を変更する出
題頻度係数変更手段と、 を有することを特徴とする学習装置。
1. A minimum question frequency coefficient retrieving means for retrieving a minimum value of a question frequency coefficient representing a question frequency of each of a plurality of questions, and a minimum question frequency coefficient retrieved by the minimum question frequency coefficient retrieving means. A question question determining means for determining a question question by means of a question, a question questioning means for questioning the question question decided by the question question determining means, and an answering means for causing a learner to answer the question given by the question questioning means, An answer result judging means for judging the answer result of the learner by the answering means, a parameter indicating the number of times of learning of the question, and a parameter indicating a correctness degree of the answer result of the question judged by the answer result judging means. And a question frequency coefficient changing means for changing the question frequency coefficient of each question according to the characteristics of the exponential function having a negative slope and being included in the input, and a learning device.
【請求項2】 複数の問題のそれぞれの出題頻度を表す
出題頻度係数の最小値を検索する最小出題頻度係数検索
手段と、 該最小出題頻度係数検索手段が検索した出題頻度係数の
最小値に基づいて出題問題を決定する出題問題決定手段
と、 該出題問題決定手段により決定される出題問題を出題す
る出題手段と、 該出題手段が出題した前記問題に対して学習者に解答さ
せる解答手段と、 該解答手段による前記学習者の解答結果を判定する解答
結果判定手段と、 前記問題の経過時間を示すパラメータと前記解答結果判
定手段が判定する前記問題の前記解答結果の正誤の程度
を示すパラメータとを入力に含み傾きが負の指数関数の
特性に従って、前記問題の出題頻度係数を変更する出題
頻度係数変更手段と、 を有することを特徴とする学習装置。
2. A minimum question frequency coefficient retrieving means for retrieving a minimum value of a question frequency coefficient representing a question frequency of each of a plurality of problems, and a minimum question frequency coefficient retrieved by the minimum question frequency coefficient retrieving means. A question question determining means for determining a question question by means of a question, a question questioning means for questioning the question question decided by the question question determining means, and an answering means for causing a learner to answer the question given by the question questioning means, An answer result determining means for determining the answer result of the learner by the answering means, a parameter indicating the elapsed time of the question, and a parameter indicating the degree of correctness of the answer result of the question determined by the answer result determining means. And a question frequency coefficient changing means for changing the question frequency coefficient of the problem in accordance with the characteristic of an exponential function having a negative slope.
【請求項3】 前記出題頻度係数変更手段が前記問題の
出題頻度係数を変更するときに従う前記負の指数関数の
特性を可変する可変手段を更に有する、 ことを特徴とする請求項1又は2の何れか1項に記載の
学習装置。
3. The changing means for changing the question frequency coefficient further comprises a changing means for changing a characteristic of the negative exponential function when the question frequency coefficient of the question is changed. The learning device according to any one of claims.
【請求項4】 前記出題頻度係数変更手段は、前記問題
に対する解答が過去に正解であった割合を示すパラメー
タと前記問題に対する解答が過去に不正解であった割合
を示すパラメータとを更に入力に含み前記傾きが負の指
数関数の特性に従って、前記問題の出題頻度係数を変更
する、 ことを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の
学習装置。
4. The question frequency coefficient changing means further inputs a parameter indicating a ratio of an answer to the question being a correct answer in the past and a parameter indicating a ratio of an answer to the question being an incorrect answer in the past. 4. The learning device according to claim 1, wherein the question frequency coefficient of the question is changed according to the characteristic of the exponential function having a negative slope.
【請求項5】 前記出題頻度係数変更手段は、前記解答
手段による前記学習者の解答時のレスポンスを示すパラ
メータを更に入力に含み前記傾きが負の指数関数の特性
に従って、前記問題の出題頻度係数を変更する、 ことを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載の
学習装置。
5. The question frequency coefficient changing means further includes, as an input, a parameter indicating a response at the time of the learner's answer by the answering means, and the question frequency coefficient of the question according to the characteristic of the exponential function having a negative slope. The learning device according to claim 1, wherein the learning device is changed.
【請求項6】 前記最小出題頻度係数検索手段は、前記
複数の問題のうち指定された問題レベルに対応する問題
のみについてそれらに対応する前記出題頻度係数の最小
値を検索する、 ことを特徴とする請求項1乃至5の何れか1項に記載の
学習装置。
6. The minimum question frequency coefficient searching means searches only the minimum value of the question frequency coefficient corresponding to only questions corresponding to a specified question level among the plurality of questions. The learning device according to any one of claims 1 to 5.
【請求項7】 前記解答手段は、前記出題手段が前記問
題を出題してから所定時間内に前記学習者が応答しない
場合に、強制的に所定の解答を行う、 ことを特徴とする請求項1乃至6の何れか1項に記載の
学習装置。
7. The answering means forcibly makes a predetermined answer when the learner does not respond within a predetermined time after the questioning means has given the question. The learning device according to any one of 1 to 6.
【請求項8】 前記出題頻度係数の初期値は、前記複数
の問題のそれぞれに応じて決定される、 ことを特徴とする請求項1乃至7の何れか1項に記載の
学習装置。
8. The learning device according to claim 1, wherein an initial value of the question frequency coefficient is determined according to each of the plurality of questions.
JP7472593A 1993-03-31 1993-03-31 Learning device Withdrawn JPH06289766A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP7472593A JPH06289766A (en) 1993-03-31 1993-03-31 Learning device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP7472593A JPH06289766A (en) 1993-03-31 1993-03-31 Learning device

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH06289766A true JPH06289766A (en) 1994-10-18

Family

ID=13555494

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP7472593A Withdrawn JPH06289766A (en) 1993-03-31 1993-03-31 Learning device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPH06289766A (en)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002055594A (en) * 2000-08-08 2002-02-20 Nyuuton:Kk Electronic study machine capable of performing individual correspondence of user and individually corresponding method
JP2002156895A (en) * 2000-11-21 2002-05-31 Hitachi Ltd Method for providing examination question, its implementing device, and recording medium with its processing program recorded
JP2004240437A (en) * 1999-12-30 2004-08-26 Cerego Japan Kk System device and method for maximizing effect and efficiency to learn, retain and retrieve knowledge and skills
JP2012137699A (en) * 2010-12-28 2012-07-19 Dainippon Printing Co Ltd Learning support device, learning support method and program
JP2018205771A (en) * 2018-09-05 2018-12-27 カシオ計算機株式会社 Robot control device, robot control method, and program
EP3457386A4 (en) * 2016-12-02 2019-07-17 Memory Supporter LLC Learning support system, method and program
JP7112694B1 (en) * 2022-01-27 2022-08-04 Kiyoラーニング株式会社 Information processing device, information processing method and information processing program

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004240437A (en) * 1999-12-30 2004-08-26 Cerego Japan Kk System device and method for maximizing effect and efficiency to learn, retain and retrieve knowledge and skills
JP2002055594A (en) * 2000-08-08 2002-02-20 Nyuuton:Kk Electronic study machine capable of performing individual correspondence of user and individually corresponding method
JP2002156895A (en) * 2000-11-21 2002-05-31 Hitachi Ltd Method for providing examination question, its implementing device, and recording medium with its processing program recorded
JP4685232B2 (en) * 2000-11-21 2011-05-18 株式会社日立製作所 Test question providing method, execution apparatus thereof, and recording medium recording the processing program
JP2012137699A (en) * 2010-12-28 2012-07-19 Dainippon Printing Co Ltd Learning support device, learning support method and program
EP3457386A4 (en) * 2016-12-02 2019-07-17 Memory Supporter LLC Learning support system, method and program
JP2018205771A (en) * 2018-09-05 2018-12-27 カシオ計算機株式会社 Robot control device, robot control method, and program
JP7112694B1 (en) * 2022-01-27 2022-08-04 Kiyoラーニング株式会社 Information processing device, information processing method and information processing program

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DeCaro et al. The benefits and perils of attentional control
JPH06289766A (en) Learning device
CN104361132B (en) A kind of language data processing method and processing device
Wolf et al. A cross-lagged panel analysis of quality of school life and achievement responsibility
KR100330552B1 (en) Method and apparatus for searching and displaying data
JP2002287608A (en) Learning support system
JP2000089653A (en) Interactive learning response apparatus, interactive learning response method and medium recorded with response control program of interactive learning
JP2006228044A (en) Electronic dictionary
CN109545019B (en) Learning support device and learning support method
JP7417061B2 (en) memorization system
KR20160103660A (en) Foreign language learning system and method using the personalized level of repeat cycle
Gould Advice to a Graduation
KR102112954B1 (en) Method for Providing Learning English
CN115409042B (en) Method and device for robot question answering based on thought guide graph
JP7395892B2 (en) Electronic devices, vocabulary learning methods, and programs
CN111627275B (en) Processing method and device for language representation information test, storage medium and terminal
JPH06289767A (en) Learning device
JPH06222708A (en) Electronic learning machine
KR100970603B1 (en) The method and device of displaying the data repeatedly
JP2002183321A (en) Learning support system and its constitutional body, learning support method
JP2837729B2 (en) Word learning device
JPH06289768A (en) Learning device
JPS62154169A (en) Dictionary retrieving method for kana-to-kanji converting device
CN117493512A (en) Method, device, equipment and medium for generating question and answer
JPH06289764A (en) Learning device

Legal Events

Date Code Title Description
A300 Withdrawal of application because of no request for examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300

Effective date: 20000704