JPH0981022A - 計算問題生成方法 - Google Patents

計算問題生成方法

Info

Publication number
JPH0981022A
JPH0981022A JP23371095A JP23371095A JPH0981022A JP H0981022 A JPH0981022 A JP H0981022A JP 23371095 A JP23371095 A JP 23371095A JP 23371095 A JP23371095 A JP 23371095A JP H0981022 A JPH0981022 A JP H0981022A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
question
expression
storage means
mathematical
answer
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.)
Pending
Application number
JP23371095A
Other languages
English (en)
Inventor
Shinichi Tsumori
伸一 津森
Kazuko Ishibashi
和子 石橋
Kazuyuki Imagawa
和幸 今川
Tetsushi Kajita
哲史 梶田
Yuichi Kawaguchi
雄一 川口
Hiroyuki Yoshida
裕之 吉田
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.)
Panasonic Holdings Corp
Original Assignee
Matsushita Electric Industrial 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 Matsushita Electric Industrial Co Ltd filed Critical Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Priority to JP23371095A priority Critical patent/JPH0981022A/ja
Publication of JPH0981022A publication Critical patent/JPH0981022A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Electrically Operated Instructional Devices (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【目的】 計算問題の出題に際し、教師或いは教材作成
者の問題データベース作成の負担を軽減する。また学習
者の解答履歴を参照しながら、個々の理解状況に応じた
難易度の問題を生成することにより学習者の学習効率の
向上を図ることを目的とする。 【構成】 本発明における計算問題生成方法は、数式を
格納する数式データベースを有し、提示した問題に対す
る学習者の答案の正解/不正解情報を、数式データベー
スに反映させることにより、数式の合成/分解を行な
い、難易度がある範疇に収まるような数式を生成して出
題対象とする出題式生成手順を備える。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、基本的な数式(公式)
のみを用いて学習者の理解状況に応じた難易度を持つ問
題を生成する計算問題生成方法に関するものである。
【0002】
【従来の技術】従来の技術においては、問題やその問題
の難易度を固定的に与えておき、難易度によって問題の
出題順序を制御したり、学習者の理解状況を判定してい
た。
【0003】図24は、従来の技術による問題生成方法
の一実現例である。図25は、学習者に問題を提示する
手順を示すフローチャートである。
【0004】教師或いは教材作成者2412は、指導対
象の全問題及び練習問題を、予め指導対象データベース
2411に設定する(S251)。図26に指導対象デ
ータベース2411の例を示す。図26において、「I
D」は問題のIDの番号、「問題」は問題文、「正解」
は正解の数値、「難易度」は問題の難易の度合を数値化
したもの、判定はその問題を学習者が正解しているか否
かを示す文字列である。ここでは難易度は5段階(1〜
5)の整数値で、数値が大きいものほど易しい数式であ
ることを示すものとする。また、判定は「OK」「N
G」「UK」の何れかの値を持ち、それぞれ「学習者が
その問題に正解した」、「学習者がその問題に正解しな
かった」、「まだ学習者にその問題を出題していない」
を意味するものとする。
【0005】出題対象選択手段245は、指導対象デー
タベース2411の中から、学習者241に提示する問
題を選択する(S252)。
【0006】図27に、出題対象の選択方法のフローチ
ャートを示す。難易度の値の大きい(平易な)数式から
着目するために、変数nに難易度の値の最大値である5
を与えておく(S271)。
【0007】指導対象データベース2411の中から、
難易度がnの問題があるかどうかを検索する(S27
3)。
【0008】難易度がnの問題が存在し(S274)、
その問題の「判定」が「NG」(S275)または「U
K」(S276)の場合は、その問題を出題する。難易
度がnの全問題が「OK」の場合は(S274)、難易
度nを1減じ(S277)、S273以降を繰り返す。
全ての難易度の問題の「判定」が「OK」である場合
(S272)出題対象なしとなる。
【0009】出題対象がある場合(S253)、問題情
報格納手順244は、当該問題の「ID」、「問題」、
「正解」を各々問題ID記憶手段249、問題文記憶手
段243、正解記憶手段246に格納する(S25
4)。
【0010】ユーザインタフェース242は問題文記憶
手段243に格納された問題文を学習者241に表示し
(S255)、学習者241が入力した解答の数値を解
答記憶手段247に格納する(S256)。
【0011】解答判定手順248は、正解記憶手段24
6に格納された正解値と、解答記憶手段247に格納さ
れた学習者の解答値を比較し(S257)、等しい場合
は「正解」、等しくない場合は「不正解」の情報を指導
対象データベース更新手順2410に渡す。
【0012】指導対象データベース更新手順2410
は、「正解」であれば、問題ID記憶手段249に格納
されたIDと同じIDを持つ指導対象データベース24
11の問題の判定を「OK」に更新し、「不正解」であ
れば「NG」に更新する(S258)。
【0013】以上の処理を、指導対象データベース24
11の判定欄が全て「OK」になるまで繰り返す。
【0014】
【発明が解決しようとする課題】従来の技術において
は、出題対象となる全問題を事前に作成し、更に各問題
には予め難易度を設定しておく必要があった。このこと
により、以下のような問題が生じる。
【0015】(1)問題の作成負荷とバリエーションに
ついて 一般に計算問題においては、学習した概念を定着させる
ために、その概念に関する多くの問題(類題)を数多く
解くことが肝要である。また、現実として学習者の理解
状況にも個人差がある。従って、全ての学習者の学習効
果を上げるためには、 ・同レベルの問題(類題)を数多く用意する ・非常に基礎的な問題から難解な問題まで、広範囲のレ
ベルの問題を用意する必要があると考えられる。
【0016】しかしながら、従来の技術によると、出題
対象とする全ての問題を事前に登録する必要があるた
め、問題のバリエーションを豊富にしようとすればする
ほど、教師或いは教材作成者に多大な負荷がかかる。
【0017】(2)難易度の設定について 従来の方法では、教師或いは教材作成者が作成した問題
を指導対象データベースに登録する時に、その問題の難
易度も設定する必要がある。
【0018】ところが、一般に学習者が提示された問題
に対して感じる難易度は、その学習者が過去どのような
問題を解いた経験を持っているかに依存する。例えば、
ある問題の難易度は、類似した問題を解いた直後に提示
された場合には易しく感じられる。逆に、過去に類似し
た問題を解いた経験がない場合には難しく感じられる。
【0019】従って、学習者が実際に感じる難易度と、
事前に教師或いは教材作成者が設定した難易度は、一致
しない場合が多い。
【0020】上記従来の問題点に鑑み、本発明は、基本
的な数式(公式)を事前に登録するだけで、様々なバリ
エーションの問題を生成する。これにより、教師或いは
教材作成者の負担を軽減することを目的とする。
【0021】また、学習者の過去の問題の正解/不正解
情報を基に、問題の難易度を動的に計算し、これに基づ
いて学習者にとって易し過ぎず難し過ぎない問題を生成
することを目的とする。
【0022】
【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
め、本発明においては、数式を格納する数式データベー
スを有し、数式データベース内の数式を合成/分解する
ことにより問題を生成する。
【0023】また、提示した問題に対する学習者の答案
の正解/不正解情報を、数式データベースに反映させる
ことにより、次回、学習者に提示する問題の難易度を動
的に計算する手順を備えたことを特徴とする。
【0024】
【作用】本発明によれば、数式を合成/分解することに
より新たな数式或いは数式群を生成することができるた
め、教師或いは教材作成者は基本的な数式(公式)を準
備するだけでよい。従って、教師或いは教材作成者の問
題作成の負担が軽減される。
【0025】また、過去の学習者の解答履歴に基づき、
動的に数式の難易度を計算しながら問題の作成を行なう
ため、学習者の現時点の能力に応じた出題がなされる。
従って学習者の学習効果向上を図ることができる。
【0026】
【実施例】以下、本発明の実施例について、図1〜図2
3を用いて詳述する。なお、全図を通じて同一符号は同
一対象物を示す。
【0027】図1は、本発明の実施例におけるシステム
構成を示すものである。同図において、11は学習者、
12は学習者11に問題を表示し、学習者11からの解
答を受け取るユーザインタフェース、13は学習者11
に提示する問題文を保持する問題文記憶手段、14は問
題文を生成する問題文生成手順、15は問題の数式及び
パラメータ値を保持する問題情報記憶手段、16はパラ
メータ値を生成するパラメータ生成手順、17は学習者
に出題する数式を保持する出題式記憶手段、18は出題
式を生成する出題式生成手順、19は難易度を計算する
難易度計算手順、110は出題式生成手順が数式の合成
/分解の際にデータの一時格納に使用する出題候補記憶
手段、111は問題の正解を生成する正解生成手順、1
12は正解を保持する正解記憶手段、113は学習者の
解答を保持する解答記憶手段、114は学習者の解答を
判定する解答判定手順、115は解答判定手順114か
らの情報に基づき、数式データベースを更新する数式デ
ータベース更新手順、116は数式を格納する数式デー
タベース、117は教師或いは教材作成者である。
【0028】図2は、端末のハードウェア構成を示すも
のである。CPU24は外部記憶装置26等に格納され
たシステムプログラムに従って端末の各種動作を制御す
るもので、その周辺デバイスとして、ディスプレイ2
1、ビデオRAM22、キーボード23、主記憶装置2
5、外部記憶装置26が接続されており、CPU24は
これらの入出力動作を制御する。
【0029】ビデオRAM22はディスプレイ21に表
示するデータを記憶する。キーボード23は、そのキー
が操作されると、操作キーに対応するキーのコードをC
PU24に与える。主記憶装置25は、問題文記憶手段
13と、問題情報記憶手段15と、出題式記憶手段17
と、出題候補記憶手段110と、正解記憶手段112
と、解答記憶手段113の各々の内容を格納することが
できる。また、ユーザインタフェース12は、ディスプ
レイ21及びキーボード23を持っており、問題文記憶
手段13に格納された問題をディスプレイ21を通して
学習者11に表示し、また学習者11からの解答をキー
ボード23を通して受け取り解答記憶手段113に格納
する。数式データベース116の内容は、外部記憶装置
26に格納されている。
【0030】図4は本発明におけるデータ構造である。
図4(a)は数式データベース116のデータ構造を示
している。図4(b)は出題候補記憶手段110のデー
タ構造を示している。図4(c)は出題式記憶手段17
のデータ構造を示している。図4(d)は問題情報記憶
手段15のデータ構造を示している。図4(d)におい
て、左辺項のフィールドは左辺のパラメータの個数分作
られる。図4(e)は問題文記憶手段13のデータ構造
を示している。図4(f)は正解記憶手段112及び解
答記憶手段113のデータ構造を示している。
【0031】図3は本発明の全体の処理手順を示すフロ
ーチャートである。教師或いは教材作成者117は、数
式データベース116に「数式のID」と「数式」を設
定する(S31)。
【0032】出題式記憶手段17に出題式が存在する場
合(S32)、出題式記憶手段17から取り出された1
つの出題式を出題対象とする。出題式記憶手段17に出
題式が存在しない場合は、出題式生成手順18は出題式
の生成を行なう(S33)。出題式を生成する際、難易
度計算手順19を用いて数式(群)の難易度を計算す
る。
【0033】出題式が生成できた場合(S34)、生成
された出題式を出題式記憶手段17に格納する(S3
5)。
【0034】パラメータ生成手順16は出題式記憶手段
17から出題式を1つ取り出し、出題式の左辺各項にパ
ラメータ値を設定して(S36)、問題情報記憶手段1
5に格納する。問題文生成手順14は問題情報記憶手段
15に格納されている問題情報から問題文を生成し、問
題文記憶手段13に格納する(S37)。
【0035】ユーザインタフェース12は、問題文記憶
手段13に格納された問題をディスプレイ21を通して
学習者11に表示し(S38)、学習者11がキーボー
ド23から入力した(S39)解答を解答記憶手段11
3に格納する。
【0036】同時に、正解生成手順111は問題情報記
憶手段15に格納された問題情報から正解を生成し、正
解記憶手段112に格納する(S310)。解答判定手
順114は、正解記憶手段112と解答記憶手段113
に格納された値を比較することにより解答の判定を行な
い(S311)、正解/不正解の情報を数式データベー
ス更新手段115に渡す。数式データベース更新手順1
15は渡された情報に基づき、数式データベース116
の更新を行なう(S312)。
【0037】なお、本実施例においては、図5に示すよ
うに、+∞〜−∞の整数値或いは空白で難易度を定義す
る。学習者11が出題式に正解した場合には、数式デー
タベース116中の当該数式の難易度を+∞、不正解の
場合には−∞を設定する。S32の手順を、出題式の生
成が不可能になるまで繰り返す。
【0038】次に図3の出題式生成(S33)につい
て、図5〜図11を用いて方法の詳細を説明する。
【0039】数式データベース116中の各数式の難易
度には、過去学習者11が正解した場合は+∞、不正解
であった場合は−∞が設定されている。これらの数式を
そのまま出題式とすると、学習者11にとっては過去正
解した問題/不正解の問題を再度出題されることにな
り、教育的効果は小さい。
【0040】従って、難易度が+∞の数式は、別の数式
と組み合わせることにより複雑な数式を合成し、難易度
が−∞の数式は、その数式を構成するより基本的な数式
に分解して、出題式とする。なお、後述する難易度の計
算によれば、難易度が+∞の数式に別の数式を合成する
回数が増すにつれ、難易度は+∞から減少していき、逆
に難易度が−∞の数式を分解する回数が増すにつれ、難
易度は−∞から増加する。
【0041】図6に数式合成のアルゴリズムを示す。変
数「合成回数」を0とした後(S61)、出題候補記憶
手段110の内容をクリアし、数式合成に使う元式に関
するデータを作成する(S62)。ここで元式となる式
は、数式データベース116において難易度が+∞の値
を持つ何れかの数式である。
【0042】出題候補記憶手段110のデータにおいて
回数の値が「合成回数」の値と等しい数式の1つ(以降
「式1」と呼ぶ)に注目する(S63)。
【0043】数式データベース116において、「式
1」に合成可能な数式データベース116中の「式2」
が存在するか否かを調べる(S64)。「式1」「式
2」が合成可能である条件は、一方を代入式、他方を被
代入式とした時、図7の全ての条件を満足することであ
る。なお、図7中の「既代入項」とは「式1」「式2」
を合成する(代入)により消去されてしまった項をい
う。
【0044】合成が可能な場合、難易度計算手順19
は、合成式の難易度計算を行なう(S65)。学習者1
1が、提示された問題を解く場合、自分が過去に解いた
問題の中から、似たような問題を思い出し、その時の解
法を取り敢えず適用することを試みる。従って、提示さ
れた問題に対し学習者11の受ける難易度は、過去にそ
の学習者11が解いた問題から、その問題の解法をどの
程度類推できるかに依存すると考えられる。
【0045】本実施例の難易度計算の方法を図8に示
す。また、以下の説明は、適切な難易度の範囲の例を0
〜2とした場合である。
【0046】合成式の難易度が負であった場合(S6
6)、合成式は学習者11にとって難し過ぎる数式であ
ると判定し出題候補としない。合成式の難易度が0以上
であった場合(S66)、合成式は学習者11にとって
適切或いは易し過ぎる数式であると判断し、出題候補記
憶手段110に格納する(S67)。S64〜S67の
操作を「式1」に合成可能な「式2」が存在しなくなる
まで行なう。
【0047】「式1」に対し合成可能な「式2」が存在
しなくなった場合、同じ「合成回数」を持つ別の数式が
出題候補記憶手段110に存在すれば(S68)、その
式を「式1」と置き、S63〜S67の合成を試みる。
【0048】「式1」も存在しなくなった場合(S6
8)、出題候補記憶手段110を調べ、合成回数が「合
成回数+1」の数式ができたか否かを調べる(S6
9)。数式ができていない場合は出題式なしとして終了
する。数式ができている場合は、その中に難易度が2〜
0の数式があれば(S610)、その中の1つを出題式
とする。難易度が2〜0の数式がない場合(S61
0)、すなわち全ての合成式の難易度が3以上の場合
は、合成式が学習者11にとって易し過ぎると判断し、
「合成回数」を1増やして(S611)、S63に戻
る。これは、新しく生成された合成式に対し、再度別の
数式を合成することになる。
【0049】図9に数式分解のアルゴリズムを示す。変
数「分解回数」を0とし(S91)、出題候補記憶手段
110の内容をクリアし、元式に関するデータを格納す
る(S92)。ここで元式となる式は、数式データベー
ス116において難易度が−∞の式である。
【0050】出題候補記憶手段110のデータにおいて
回数の値が「分解回数」の値と等しい数式の1つ(以降
「式1」と呼ぶ)に注目する(S93)。
【0051】数式データベース116において、「式
1」を分解するために必要な数式データベース116中
の「式2」が存在するか否かを調べる(S94)。
【0052】「式1」を「式2」を使って分解可能な条
件は、図10に示す全ての条件を満足することであり、
分解を行なった例を図11に示す。分解可能な場合、分
解してできた式群に関するデータを出題候補格納手段1
10に登録する(S95)。S94〜S95を「式1」
が別の「式2」を使って分解可能な限り繰り返す。
【0053】「式1」を分解する「式2」が存在しなく
なった場合、同じ「分解回数」を持つ別の数式が出題候
補記憶手段110に存在すれば(S96)、その式を
「式1」と置き、S93〜S95の分解を試みる。
【0054】「式1」も存在しなくなった場合(S9
6)、出題候補格納手段110において、回数が「分解
回数+1」の数式ができたか否かを調べる(S97)。
【0055】数式ができた場合は、その中に式が0でな
いものがあるか否かを調べる(S98)。なお、式が0
になったデータは、これ以上分解ができないことを表し
ている。式が0でないものがある場合、まだ分解できる
可能性があると判断し、「分解回数」を「分解回数」+
1の値で置き換え(S99)、S93へ戻る。
【0056】回数が「分解回数+1」の数式ができなか
った(S97)、或いは回数が「分解回数+1」の数式
ができそれらの式が全て0の場合(S98)は、これ以
上分解はできないと判断する。
【0057】後述するように、数式には親子関係があ
り、分解によって数式群が生成すると数式群の各数式は
その式がどの式を分解してできたかが分かるようになっ
ている。そこで、分解不可能になった時点(式が0)か
ら、親の数式を順に辿っていきながら、分解候補となる
数式群を獲得し、この数式群の難易度を計算する(S9
10)。
【0058】本発明においては、難易度の計算は合成と
同様に、難易度計算手段19によって図8の(計算2)
に基づいて行なわれる。これを全ての分解候補について
行ない、難易度が2〜0となる分解候補があれば(S9
11)、その分解候補を構成する数式群を出題式群とす
る。もし、難易度が2〜0となる分解候補がなければ、
難易度が2と0の中間値1に最も近い分解候補を構成す
る数式群を出題式群とする。
【0059】以下、データ例を用いて本実施例の処理動
作の説明を行なう。まず、図12に示す数式データベー
ス116の内容に対して、数式合成を行なう場合の実施
動作例を示す。
【0060】出題式記憶手段17には最初出題式が格納
されていないので、出題式生成手順18により出題式の
生成を行なう。図12の数式データベースには難易度が
負の数式が存在しないので、数式合成を行なう。ここで
は仮に元式をi1の式とする。
【0061】変数「合成回数」の初期値を0とし、出題
候補記憶手段110をクリアした後、出題記憶候補手段
110には図13のような元式に関するデータが作られ
る。
【0062】図13のi1のデータに注目し、数式デー
タベース116の中からi1の数式に合成できる式を図
7の条件に基づいて探す。i2はこの条件を満足する数
式なので、難易度計算手順19は両式を合成して得られ
る式の難易度を計算する。
【0063】図8の方法に従うと、合成式の難易度は1
となるので、この合成式に関するデータを作成する。更
に、i1の数式はi3の数式とも合成可能であり同様の
動作を行なうことができる。
【0064】以上の結果、出題候補記憶手段110の内
容は図14のように変化する。これ以上i1に合成でき
る数式はなく、また回数の値が「合成回数」に等しい数
式も存在しないので、ここで出題候補記憶手段110に
「合成回数+1」の数式ができているか否かを確認す
る。
【0065】現在「合成回数」は0なので「合成回数+
1」は1となり図14に2つの数式が作られていること
が分かる。何れも難易度が1であり2〜0に属するの
で、この内の何れかが出題式記憶手段17に格納され
る。ここではi4の数式が選ばれ出題式記憶手段17に
図15の形式で格納されるものとする。
【0066】パラメータ生成手段16は図15の出題式
の左辺項の値を適当に決定し、図16に示す形式の問題
情報を問題情報記憶手段15に格納する。問題文生成手
順14は、図16の問題情報から図17に示すような問
題文を生成し、問題文記憶手段13に格納する。
【0067】ユーザインタフェース12は、図17の問
題を学習者11に提示する。学習者11がこの問題に
「15000」の解答を入力したものとすると、ユーザ
インタフェース12はこれを解答記憶手段113に格納
する。同時に正解生成手順111は、図16の問題情報
から正解を生成する。これは問題式の左辺にパラメータ
値を代入して左辺を計算することにより行なわれ、正解
値「15000」が正解記憶手段112に格納される。
【0068】解答判定手順114は、正解記憶手段11
2と解答記憶手段113に格納された値が等しいので、
「正解」の情報を数式データベース更新手順115に渡
す。数式データベース更新手順115は数式データベー
ス116を図18のように更新する。この時、数式デー
タベース更新手順115は、問題情報記憶手段15から
「問題のID」「問題式」を獲得し、数式データベース
116に新たに今回出題した問題を登録する。学習者1
1が出題した問題に正解したので、i4の難易度は+∞
に更新される。
【0069】次に数式分解を行なう場合の実施動作例を
示す。数式データベース116が図19に示すような状
態になったとする。この時出題式生成手順18は、図1
9のi5を元式とした数式分解を行なう。
【0070】変数「分解回数」の初期値を0とし、出題
候補記憶手段110をクリアした後、出題記憶候補手段
110に図20のような元式に関するデータが作られ
る。
【0071】このデータに注目し、図19に示す数式デ
ータベース116の中からIDがi5の数式を分解させ
ることができる式を図10の条件に基づいて探す。ID
がi4の式はこの条件を満足するため図21のように分
解でき、出題候補記憶手段110の内容は図22のよう
になる。なお、ここでは分解されてできた数式がi3の
数式となったため、IDをi3として格納するが、数式
データベース116に同じ数式が存在しない時は、新た
にIDを作って登録する。
【0072】また、図22に示すように、分解が行なわ
れた結果追加されたデータについては、そのデータはど
のIDを持つ式を分解して生成されたかを明らかにする
ために「親式ID」を持つ。i4の他にはi5を分解で
きる数式はない。しかし、i4による分解後生成したデ
ータの「数式」は0でないので、この数式について再び
分解を行なう。これはi3の数式により分解され、この
結果、出題候補記憶手段110の内容は図23のように
変化する。
【0073】新たに出題候補記憶手段110に追加され
たデータの「数式」が0になったので、追加されたデー
タを起点にして、親式IDに示すポインタを辿り分解式
IDを集めていく。図23の場合、i6→i3→i5の
数式を辿ってi3,i4の分解式IDが集められ、これ
が分解候補となる。難易度計算手順19が図8の(計算
2)によりこの分解候補の難易度を計算すると0にな
る。そこで、i3,i4の両式が出題式記憶手段17に
格納される。
【0074】
【発明の効果】以上のように、数式データベースの数式
を合成/分解することにより新たな数式或いは数式群を
生成し、これに基づいた問題を生成するため、教師或い
は教材作成者は基本的な数式(公式)を準備するだけで
よく、問題作成の負担が軽減される。
【0075】更に、過去の学習者の解答履歴に基づいた
問題の作成を行なうため、学習者の現時点の能力に応じ
た出題がなされる。従って学習者の学習効果向上を図る
ことができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明における計算問題生成方法のシステム構
成図
【図2】本発明における計算問題生成方法のハードウェ
ア構成図
【図3】本発明における計算問題生成方法の処理手順を
示すフローチャート
【図4】計算問題生成方法におけるデータ構造を示す図 (a)は数式データベースのデータ構造を示す図 (b)は出題候補記憶手段のデータ構造を示す図 (c)は出題式記憶手段のデータ構造を示す図 (d)は問題情報記憶手段のデータ構造を示す図 (e)は問題文記憶手段のデータ構造を示す図 (f)は正解記憶手段及び解答記憶手段のデータ構造を
示す図
【図5】難易度の値とその意味の対照図
【図6】数式合成の処理手順を示すフローチャート
【図7】数式合成の条件を表す図
【図8】難易度の計算方法を示す図
【図9】数式分解の処理手順を示すフローチャート
【図10】数式分解の条件を表す図
【図11】数式分解の例を示す図
【図12】数式データベースのデータ例を示す図
【図13】出題候補記憶手段のデータ例を示す図
【図14】出題候補記憶手段のデータ例を示す図
【図15】出題式記憶手段のデータ例を示す図
【図16】問題情報記憶手段のデータ例を示す図
【図17】問題文の例を示す図
【図18】数式データベースのデータ例を示す図
【図19】数式データベースのデータ例を示す図
【図20】出題候補記憶手段のデータ例を示す図
【図21】数式分解の例を示す図
【図22】出題候補記憶手段のデータ例を示す図
【図23】出題候補記憶手段のデータ例を示す図
【図24】従来の技術における計算問題生成方法のシス
テム構成例を示す図
【図25】従来の技術における計算問題生成方法の処理
手順を示すフローチャート
【図26】従来の技術における指導対象データベースの
例を示す図
【図27】従来の技術における指導対象選択方法の処理
手順を示すフローチャート
【符号の説明】
11 学習者 12 ユーザインタフェース 13 問題文記憶手段 14 問題文生成手順 15 問題情報記憶手段 16 パラメータ生成手順 17 出題式記憶手段 18 出題式生成手順 19 難易度計算手順 110 出題候補記憶手段 111 正解生成手順 112 正解記憶手段 113 解答記憶手段 114 解答判定手順 115 数式データベース更新手順 116 数式データベース 117 教師或いは教材作成者 21 ディスプレイ 22 ビデオRAM 23 キーボード 24 CPU 25 主記憶装置 26 外部記憶装置 241 学習者 242 ユーザインタフェース 243 問題文記憶手段 244 問題情報格納手順 245 出題対象選択手順 246 正解記憶手段 247 解答記憶手段 248 解答判定手順 249 問題ID記憶手段 2410 指導対象データベース更新手順 2411 指導対象データベース 2412 教師或いは教材作成者
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 梶田 哲史 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 (72)発明者 川口 雄一 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 (72)発明者 吉田 裕之 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内

Claims (6)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】計算問題を作成するために必要な数式を保
    持する数式データベースと、 次に学習者に出題する問題に使われる数式(以下、出題
    式と呼ぶ)の候補を保持する出題候補記憶手段と、 出題候補記憶手段の中で学習者の理解状況に応じた難易
    度を持つ出題式を保持する出題式記憶手段と、 出題する問題に関する情報を保持する問題情報記憶手段
    と、 出題する問題文を保持する問題文記憶手段と、 問題に対する正解を保持する正解記憶手段と、 学習者の解答を保持する解答記憶手段と、 問題文記憶手段に格納された問題文を表示するとともに
    学習者の入力した解答を解答記憶手段に格納するユーザ
    インタフェースとを有し、 前記数式データベースの中の数式を用いて新たな数式を
    生成して前記出題候補記憶手段に格納するとともに、難
    易度生成手順により計算された難易度を基にして、次に
    学習者に出題すべき出題式を決定する出題式生成手順
    と、 前記出題式生成手順により出題候補記憶手段に格納され
    た出題候補の数式の難易度を前記数式データベースを用
    いて計算する難易度計算手順と、 前記出題式生成手順により作成された出題式のパラメー
    タの値を決定し、前記問題情報記憶手段に格納するパラ
    メータ生成手順と、 前記問題情報記憶手段に格納された情報から、学習者に
    提示するための問題文を生成して前記問題文記憶手段に
    格納する問題文生成手順と、 前記問題情報記憶手段に格納された問題情報の数式を計
    算することにより正解を導出し、前記正解記憶手段に格
    納する正解生成手順と、 前記正解記憶手段に格納された正解と、前記解答記憶手
    段に格納された学習者の解答とを比較する解答判定手順
    と、 前記問題情報記憶手段に格納された問題情報と、前記解
    答判定手順による判定結果とを基にして、前記数式デー
    タベースの中の数式の理解状態を更新する数式データベ
    ース更新手順とを含むことを特徴とする計算問題生成方
    法。
  2. 【請求項2】出題式生成手順が、 複数個の数式を式の代入操作により合成して新たな数式
    を生成することを特長とする請求項1記載の計算問題生
    成方法。
  3. 【請求項3】出題式生成手順が、 数式データベースの中のある1式に注目し、この式を代
    入することができる数式データベース中の別の数式に代
    入して新たな数式を生成ステップと、 生成された数式の難易度を、数式データベースに記され
    た学習者の理解状態を基にして計算するステップとを含
    み、 所望の難易度の問題が生成されるまで、上記ステップを
    繰り返すことを特長とする請求項2記載の計算問題生成
    方法。
  4. 【請求項4】出題式生成手順が、 数式データベース中の数式を用いて、任意の数式をそれ
    を構成する複数個の数式の集合に置き換えることにより
    数式の分解を行うことを特長とする請求項1記載の計算
    問題生成方法。
  5. 【請求項5】出題式生成手順が、 ある数式が、数式データベース中の複数の数式の代入の
    結果として表現可能か否かを判定するステップと、 数式を構成する複数の数式群の理解状態を数式データベ
    ースから獲得し、何れもが所定の難易度の範囲にあるか
    否かを調べるステップとを含み、 数式を構成する複数の数式群の難易度が全て所定の範囲
    となるまで上記ステップを繰り返すことを特長とする請
    求項4記載の計算問題生成方法。
  6. 【請求項6】難易度計算手順は、 数式データベースに記された、学習者の現時点の数式に
    対する理解状態を基にして、任意の数式の難易度を計算
    することを特長とする請求項1記載の計算問題生成方
    法。
JP23371095A 1995-09-12 1995-09-12 計算問題生成方法 Pending JPH0981022A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP23371095A JPH0981022A (ja) 1995-09-12 1995-09-12 計算問題生成方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP23371095A JPH0981022A (ja) 1995-09-12 1995-09-12 計算問題生成方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH0981022A true JPH0981022A (ja) 1997-03-28

Family

ID=16959346

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP23371095A Pending JPH0981022A (ja) 1995-09-12 1995-09-12 計算問題生成方法

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPH0981022A (ja)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000112324A (ja) * 1998-10-02 2000-04-21 Hitachi Electronics Service Co Ltd 演習問題作成支援方法および記録媒体
US7543091B2 (en) 2004-09-22 2009-06-02 Kabushiki Kaisha Toshiba Self-organized parallel processing system
CN108491366A (zh) * 2018-01-19 2018-09-04 明博教育科技股份有限公司 基于加减乘除的出题方法、及装置和计算机可读存储介质

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000112324A (ja) * 1998-10-02 2000-04-21 Hitachi Electronics Service Co Ltd 演習問題作成支援方法および記録媒体
US7543091B2 (en) 2004-09-22 2009-06-02 Kabushiki Kaisha Toshiba Self-organized parallel processing system
US7913006B2 (en) 2004-09-22 2011-03-22 Kabushiki Kaisha Toshiba Self-organized parallel processing system
CN108491366A (zh) * 2018-01-19 2018-09-04 明博教育科技股份有限公司 基于加减乘除的出题方法、及装置和计算机可读存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Alnajar et al. ITS for teaching DES information security Algorithm
Pennington The power of CALL
Chen et al. Understanding the role of adaptivity in machine teaching: The case of version space learners
Holstein et al. Replay enactments: Exploring possible futures through historical data
Spanier et al. A classification scheme for gamification in computer science education: Discovery of foundational gamification genres in data structures courses
JP2000066572A (ja) 教育支援システム
Ausin et al. Tackling the credit assignment problem in reinforcement learning-induced pedagogical policies with neural networks
JPH0981022A (ja) 計算問題生成方法
JP5138852B2 (ja) 創作物作成支援装置
Connell et al. Sex in the world
JP5648776B2 (ja) 学習支援プログラム、情報記録媒体、及び学習支援システム
Feng et al. A framework for simulating axon guidance
Amanatiadou et al. Extending the reference method for game production: A situational approach
Baker et al. On the use of integer programming versus evolutionary solver in spreadsheet optimization
Condé The epistemological foundations of the Zilsel thesis
Khakata et al. Prediction of Student Learning Styles using Data Mining Techniques
JPH05188852A (ja) 電子学習機
Ausin The Impact of Batch Deep Reinforcement Learning on Student Performance: A Simple Act of Explanation Can Go A Long Way
JPH0627868A (ja) Caiシステム
JP2840119B2 (ja) 自動正解抽出方式
JPH0721147A (ja) 教育支援装置
Papadimitriou et al. Adaptive quizzes using fuzzy genetic algorithm
Alotaibi Improving learning skills based on artificial intelligent technique
JPH06230712A (ja) 教材作成支援方式
Cocea et al. Adaptive modelling of users’ strategies in exploratory learning using case-based reasoning

Legal Events

Date Code Title Description
A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20040420

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20040817