JPWO2006093065A1 - 学習レベル判定装置及び学習レベル判定プログラム - Google Patents

Abstract

多数の問題が記憶された問題データベース１７と、問題データベース１７の各問題の解答が記憶された解答データベース１８と、利用者の端末１１に送信される任意の問題を問題データベース１７から抽出する出題部１９と、利用者の回答を採点する採点部２０と、当該採点部２０で採点された結果から利用者のレベルを決定するレベル決定部２２とを備えて学習レベル判定装置１４が構成されている。出題部１９は、同一レベルの問題群からなるブロックを複数回出題し、２回目以降のブロックの問題群のレベルは、前回のブロックの各問題の回答に対する採点結果に応じて決定され、レベル決定部２２は、各ブロックの問題の採点結果を総合して前記レベルを決定する。

Description

本発明は、学習レベル判定装置及び学習レベル判定プログラムに係り、更に詳しくは、英語テスト等の学習問題を利用者に回答させ、その採点結果から利用者の学習レベルを適正に判定することのできる学習レベル判定装置及び学習レベル判定プログラムに関する。

近時、インターネット等を使った教育講座が多く開設されている。このような教育講座は、所定のサーバから在宅等の利用者に対してコンテンツを配信し、利用者は、そのコンテンツに対する回答を前記サーバに返信し、当該返信に応じて前記サーバから別のコンテンツを配信するシステムとなっている（特許文献１等参照）。

ところで、前述した教育講座の中には、当該講座の途中若しくは修了時に、効果確認のためのテスト問題が利用者に出題され、その回答により、当該利用者の習熟度すなわちレベルを判定するレベル判定装置が知られている（特許文献２参照）。

このレベル判定装置は、難易度が異なる講座のうち利用者が任意の講座を選択し、当該講座に対応した難易度のテスト問題の正答率が、所定の合否判定基準よりも高い場合に合格とし、その講座を修了させるように機能する。

また、このレベル判定装置には、予め問題作成者により設定されたテスト問題の難易度が妥当か否かを判定し、そのテスト問題の難易度を修正する機能をも備えている。この機能は、各テスト問題それぞれに対し、各利用者からの回答件数が所定数に達した時点で、全利用者を母数とした正答率を算出し、当該正答率の値に応じて難易度を振り分けることで、問題の難易度の見直しを図るようになっている。
特開２００４−２３４０１６号公報 特開２００３−２２８２７８号公報

しかしながら、前記レベル判定装置にあっては、利用者のレベル判定を一回で正確に行うことが難しいという不都合がある。つまり、利用者によって任意の講座が選択され、当該講座の難易度に対応したテスト問題により利用者の合否を判定するため、利用者による講座選択を適正に行わないと、レベル判定のために利用者側で何回も講座を選択しなければならない場合がある。例えば、講座のレベルが、「上級」、「中級」、「初級」の三種類存在すると仮定する。自分ではレベルを認識していない「初級」クラスの利用者が、「上級」の講座を選択して不合格となったとき、その時点では、当該利用者が「中級」、「初級」或いは「初級」未満の何れのレベルかが的確に判断できない。従って、この判断には、もう一度「中級」若しくは「初級」の講座のテスト問題を受けなければならず、当該２講座のどちらを受ければ的確な評価が出るかも不明である。つまり、正確なレベル判定に必要となるテスト問題数が、利用者の講座の選択如何によって大きく異なることになり、どの利用者でも短時間且つ簡易にレベル判定を行うことが難しい。このような不都合は、更に多段階のレベルを設定したときに特に顕著となる。

また、前記レベル判定装置にあっては、テスト問題の難易度を見直す際に、全利用者を母数とした正答率を算出し、当該正答率の値に応じて難易度を振り分けるため、全利用者の能力に偏りがあった場合には、テスト問題の難易度を正確に判断できないという不都合がある。例えば、仮に、トップレベルの利用者ばかりが講座を受けていた場合、実際には、利用者の半分程度しか正解しない「中級」レベルのテスト問題であっても、正答率が高くなってしまい、殆どの利用者が正解となる「初級」レベルの問題と誤認識されてしまう。つまり、このような機能は、講座の利用者が各レベルでほぼ均等に存在することが条件となる。このため、このレベル判定装置を一部のレベルの利用者のみに限定して使用させると、テスト問題の難易度の正確な判断が不可能になり、この点、汎用性に欠けることになる。

本発明は、このような不都合に着目して案出されたものであり、その第１の目的は、より少ない問題数で利用者の学習レベルを正確に判定することができる学習レベル判定装置及び学習レベル判定プログラムを提供することにある。

また、本発明の第２の目的は、一部のレベルの利用者に使用を限定した場合でも、問題レベルの誤調整を防ぐことができる学習レベル判定装置及び学習レベル判定プログラムを提供することにある。

（１）前記目的を達成するため、本発明は、問題に対する利用者からの回答により、当該利用者の学習レベルを判定する学習レベル判定装置において、
レベル分けした複数の問題が記憶された問題データベースと、前記問題の解答が記憶された解答データベースと、前記問題データベースから問題を任意に複数問抽出して前記利用者に出題する出題部と、前記利用者の回答及び前記解答データベースの解答の対比により、前記利用者の回答を採点する採点部と、当該採点部での採点結果を管理する採点結果管理部と、前記採点結果から前記利用者のレベルを決定するレベル決定部とを備え、
前記出題部は、同一レベルの問題群からなるブロックを複数回出題し、２回目以降のブロックの問題群のレベルは、前回のブロックの各問題の回答に対する採点結果に応じて決定され、
前記レベル決定部は、各ブロックの問題の採点結果を総合して前記レベルを決定する、という構成を採っている。

（２）また、前記採点結果管理部は、全ブロックで出題された問題の採点結果から合格点となる問題数をレベル毎に集計した上で、レベル毎の合格率を算出し、
前記レベル決定部では、前記合格率が所定の閾値以上となるレベルが存在する場合に、そのうち最高のレベルを前記利用者のレベルと決定する一方、前記合格率が所定の閾値以上となるレベルが存在しない場合に、全体を通じて出題された最低レベルのブロックの問題のレベルより下のレベルを前記利用者のレベルと決定する、という構成を採ることが好ましい。

（３）更に、前記出題部は、１回目のブロックとして、ほぼ中間のレベルの問題群を出題する、という構成を採用するとよい。

（４）また、レベル分けされて前記問題データベースに記憶されたサンプル問題に対し、レベル調整を行うサンプル問題調整部を更に備え、
前記出題部は、一部又は全部のブロックに対し、当該ブロックの問題群のレベルと同一レベル又は一定範囲の近いレベルの前記サンプル問題を混ぜて出題し、
前記サンプル問題調整部は、前記レベル決定部で決定された利用者のレベルと、当該利用者が回答した前記サンプル問題の採点結果とを対応づけたデータにより、前記サンプル問題のレベル調整を行う、という構成を採ることもできる。

（５）ここで、前記サンプル問題調整部は、各サンプル問題に対し、回答した利用者の中での正答者数をレベル毎に集計した上で、レベル毎の正答率を算出し、当該正答率が所定の閾値を超えたレベルのうち最低のレベルを、該当するサンプル問題のレベルと決定する、という構成にするとよい。

（６）また、前記レベル決定部は、前記サンプル問題の採点結果を加味せずに前記利用者のレベルを決定する、という構成を採用するとよい。

（７）更に、本発明は、利用者の学習レベルの判定をコンピュータに実行させるための学習レベル判定プログラムであって、
レベル分けされた複数の問題が記憶された問題データベースから、問題を任意に複数問抽出して出題する出題ステップと、当該問題の解答及び利用者の回答の対比により、当該回答を採点する採点ステップと、当該採点ステップの採点結果から前記利用者のレベルを決定するレベル決定ステップとを前記コンピュータに実行させ、
前記出題ステップは、同一レベルの問題群からなるブロックを複数回出題し、且つ、２回目以降のブロックの問題群のレベルを、前回のブロックの各問題の回答に対する採点結果に応じて決定し、
前記レベル決定ステップは、各ブロックの問題の採点結果を総合して前記レベルを決定する、という構成を採用している。

（８）ここで、レベル分けされて前記問題データベースに記憶されたサンプル問題のレベル調整を行うサンプル問題調整ステップを更に備え、
前記出題ステップは、一部又は全部のブロックに対し、当該ブロックの問題群のレベルと同一レベル又は一定範囲の近いレベルの前記サンプル問題を混ぜて出題し、
前記サンプル問題調整ステップは、前記レベル決定部で決定された利用者のレベルと、当該利用者が回答した前記サンプル問題の採点結果とを対応づけたデータにより、前記サンプル問題のレベル調整を行う、という構成を採用するとよい。

なお、本明細書において、「回答」は、問題に対して利用者が作成した答えを意味し、「解答」は、問題に対する正しい答を意味する。

前記（１）、（７）の構成によれば、利用者のレベル判定に際し、利用者に問題を出題してその回答を採点し、その採点結果に応じて、利用者のレベルに近い問題を再び出題し、その回答を採点し、その採点結果に応じて、利用者のレベルに更に近い問題を再び出題するというサイクルが繰り返し行われる。つまり、このような過程を経ることで、利用者が該当するレベルをある程度を絞り込んで、当該利用者のレベル判定に有用となる問題のみが自動的に選択されることになる。従って、利用者のレベルとかけ離れているレベルの問題を解く必要がなくなり、より少ない問題数で、より正確なレベル判定が可能となる。

前記（２）の構成にすることで、全問題の回答結果が有効利用されることになり、問題の回答に対する偶然性を極力排除して、より精度の高いレベル判定を行うことができる。

前記（３）の構成にすることで、レベル判定のために用いるブロック数をより少なくしすることができ、レベル判定のために掛かる時間を短縮化することができる。

前記（４）、（８）の構成によれば、問題作成者が想定したレベルのサンプル問題を全レベルの利用者に回答させることなく、その想定レベルの近傍のレベルの利用者に絞り込んで回答させ、その採点結果によりレベル調整を行うため、一部のレベルの利用者に使用を限定した場合でも、当該レベルからかけ離れた想定レベルのサンプル問題については、レベル調整が行われないことになり、全利用者の正答率からレベル調整を行う従来の場合に生じる誤調整を防ぐことができる。また、レベル判定された利用者のレベルを使ってサンプル問題のレベル調整を行うため、当該レベル調整を精度良く行うことができる。

以下、本発明の実施例について図面を参照しながら説明する。

図１には、本発明に係る学習レベル判定装置が適用された英作文学習システムの概略システム構成図が示されている。この図において、英作文学習システム１０は、予め登録を済ませた利用者が所有する端末１１と、当該端末１１に対し、インターネット等のコンピュータ・ネットワーク１３を介して各種情報の授受を行う学習レベル判定装置としてのサーバ１４とを備えて構成されている。

この英作文学習システム１０は、サーバ１４から和文の問題が利用者の各端末１１に配信され、配信された問題の回答となる英文を利用者が作成し、その回答を端末１１からサーバ１４側に送信すると、当該サーバ１４で、回答の採点、添削並びに学習レベルの判定等がコンピュータにより自動的に行われ、これら結果が利用者の端末１１に送信されるようになっている。

前記端末１１は、特に限定されるものではなく、パーソナルコンピュータ、携帯情報端末、携帯電話機等、本発明に必要となる情報の授受が可能となる限りにおいて、種々の機器を採用することができる。

前記サーバ１４は、ソフトウェア及び／又はハードウェアによって構成され、プロセッサ等、複数のプログラムモジュール及び／又は処理回路より成り立っている。このサーバ１４は、端末１１に対して各種情報の送受信を行う送受信部１６と、多数の問題が記憶された問題データベース１７と、問題データベース１７の各問題の解答が記憶された解答データベース１８と、送受信部１６から端末１１に送信される任意の問題を問題データベース１７から抽出する出題部１９と、送受信部１６で受信した利用者の回答を採点する採点部２０と、当該採点部２０で採点された結果を記憶、集計する採点結果管理部２１と、当該採点結果管理部２１で記憶、集計された採点結果から利用者のレベルを決定するレベル決定部２２と、決定されたレベル２２に基づきサンプル問題のレベル調整をするサンプル問題調整部２３とを備えている。なお、サーバ１４は、その他、種々のコンテンツを提供する機能等も備えているが、本発明の要旨でないため、ここでは、図示並びに説明を省略する。

前記問題データベース１７は、利用者のレベル判定に用いるテスト問題と、利用者のレベル判定に用いないサンプル問題とが記憶されている。ここで、サンプル問題とは、新たに作成されたテスト問題であり、レベルが確定していない状態の問題を意味する。このサンプル問題は、一旦、問題作成者の想定により仮のレベルが設定された上で、サンプル問題調整部２３により、実際の利用者の回答結果を用いてレベル調整が行われる。なお、テスト問題は、事前に紙でのサンプルテストを実施した結果のデータに基づいてレベルが決定された問題、或いは、サンプル問題調整部２３でレベル調整されたサンプル問題が採用される。

前記テスト問題及びサンプル問題は、それぞれ多数問用意されており、難易度に応じてレベル分けがなされている。本実施例では、テスト問題及びサンプル問題共に、各問題をレベル１、２、３、４、５の５段階に分け、図２に示されるように、問題とレベルとが関連付けられて記憶されている。なお、レベルの数字は、大きくなる程、難易度が高くなるように設定されている。

前記解答データベース１８には、問題データベース１７に記憶されたテスト問題及びサンプル問題の各問題に対する解答が対応付けられて記憶されている。本実施例では、英作文の採点を行うため、一問の和文問題に対して解答となる英文が多数用意されている。

前記出題部１９は、同一レベルの問題群からなるブロックを複数回出題するようになっており、具体的に、第１〜第３ブロックの３回に分けて所定の問題群が出題される（図３参照）。つまり、先ず、第１ブロックでは、全ての利用者に対し、中間のレベルとなるレベル３の問題が問題データベース１７からランダムに４題抽出され、利用者の端末１１に送信される。そして、その４題に対して利用者側が回答を端末１１に入力して、サーバ１４側に送信すると、採点部２０で、回答された問題の採点が行われ、その結果に応じて第２ブロックでの出題のレベルが定められる。

第２ブロックでの出題は、３問のテスト問題に１問のサンプル問題を加えた合計４問が出題される。ここで、テスト問題及びサンプル問題の出題レベルは、採点部２０での採点結果に応じて次のように決定される。第１ブロックの４問中、３問以上が合格点であると判定されたときは（図３中（Ａ）ルート）、第２ブロックでは、第１ブロックより更に１ランク難しいレベル４のテスト問題及びサンプル問題が出題される。また、第１ブロックの４問中、２問が合格点であると判定されたときは（同図中（Ｂ）ルート）、第２ブロックでは、第１ブロックと同程度のレベル３のテスト問題及びサンプル問題が出題される。一方、第１ブロックの４問中、合格点が１問以下であると判定されたときは（同図中（Ｃ）ルート）、第２ブロックでは、第１ブロックより１ランク易しいレベル２のテスト問題及びサンプル問題が出題される。

そして、これら第２ブロックでの各問題が再び利用者の端末１１に送信され、第２ブロックでの４題に対して利用者が回答を端末１１に入力して、サーバ１４側に再び送信すると、採点部２０で各問題の採点が再び行われ、その結果に応じて第３ブロックでの出題のレベルが定められる。

第３ブロックでの出題も、第２ブロックと同様、３問のテスト問題に１問のサンプル問題を加えた合計４問が出題される。ここで、テスト問題及びサンプル問題の出題レベルは、第２ブロックの出題の際と同様に、次のように決定されるが、第２ブロックの出題時と相違するのは、第２ブロックで出題された１問のサンプル問題については、第３ブロックの出題の判断に使われない。具体的に、第２ブロックの３問のテスト問題中、全問が合格点であると判定されたときは（図３中（ａ）ルート）、第３ブロックでは、第２ブロックより更に１ランク難しいレベルのテスト問題及びサンプル問題が出題される。また、第２ブロックの３問のテスト問題中、２問が合格点であると判定されたときは（同図中（ｂ）ルート）、第３ブロックでは、第２ブロックと同じレベルのテスト問題及びサンプル問題が出題される。一方、第２ブロックの３問のテスト問題中、合格点が１問以下であると判定されたときは（同図中（ｃ）ルート）、第３ブロックでは、第２ブロックより１ランク易しいレベルのテスト問題及びサンプル問題が出題される。

前記出題部１９での出題方法は、前述の方法に限定されるものではなく、各ブロックの数を更に増やしたり、各ブロックにおける出題数を変えたり、レベルの設定数を増減させたり、第１ブロックでの出題レベルを上若しくは下のレベルに変えたりする等、種々の変更が可能である。要するに、複数の段階（ブロック）で利用者のレベルをチェックしながら、その後の出題内容を利用者の実力に応じて変えることができる限り、種々の態様を採ることができる。また、サンプル問題が出題されるブロックは、第２及び第３ブロックに限定されず、更に増減することも可能である。更に、同一ブロックにおいて、テスト問題とサンプル問題は必ずしも同一レベルでなくてもよく、テスト問題のレベルに対し、サンプル問題の仮レベルを一定範囲内の近いレベルとしてもよい。

前記採点部２０は、前記各ブロックにおいて出題されたテスト問題及びサンプル問題の双方に対する回答が前述したタイミングで採点される。ここでは、予め定められた基準により、問題毎に点数が算出されて、閾値となる合格点に達したか否かが問題毎に判定される。具体的に、解答データベース１８に記憶された該当問題の解答と、この問題における利用者の回答とが対比され、該当問題に対して複数記憶された解答データベース内の解答の中から、利用者の回答に最も近い解答が抽出された後、当該解答と回答との間での相違度が検証されて点数化される。なお、この採点手法は、本発明の要旨ではないため、ここでは詳細な説明を省略する。

前記採点結果管理部２１は、図４に示されるように、利用者毎に、各ブロックにおいて出題されたテスト問題及びサンプル問題の全問題につき、全問題のレベルと、各問題の合否とが対応して記憶されている。そして、レベル毎に、合格点と判定されたテスト問題の数が集計され、その値をレベルの総出題数で除して、合格率がレベル毎に算出される。つまり、各ブロックで出題されたトータル１２問のうち、第２及び第３ブロックで出題されたサンプル問題各１問を除く、テスト問題の全１０問につき、レベル毎に合格率が算出されることになる。例えば、図４の利用者Ａの例であれば、レベル３については、第１ブロックと第３ブロックでトータル７問のテスト問題を解いたうち、合格した問題は、第１ブロックの３問と第３ブロックの２問のトータル５問である。従って、レベル３の合格率は、５／７の百分率を採って７１．４％となる。また、レベル４については、第２ブロックのみでトータル３問のテスト問題を解いたうち、合格した問題は、１問であるため、レベル４の合格率は、１／３の百分率を採って３３．３％となる。

前記レベル決定部２２では、各ブロックでの採点結果を総合し、次のようにして、利用者のレベルが決定される。すなわち、採点結果管理部２１にて算出されたレベル毎の各合格率の中で、所定の閾値（本実施例では５０％）を超えるレベルが存在する場合には、そのうち、最高のレベルが利用者のレベルと決定される。一方、前記閾値を超えるレベルが存在しない場合には、全体を通じて出題された最低レベルのブロックよりも一段階下のレベルを利用者のレベルと決定する。なお、この場合、最低レベルのブロックの問題がレベル１であったときには、利用者のレベルを「レベル１未満」という評価にする。前述した図４の利用者Ａの例では、レベル３の合格率のみが５０％を超えているため、利用者Ａはレベル３と決定される。

ここで、出題部１９による出題からレベル決定部２２によるレベル判定までのプロセスを図５のフローチャートを使い、実例を挙げながら説明する。

先ず、利用者が端末１１からサーバ１４に要求すると、第１ブロックのレベル３のテスト問題が４問出題される（出題ステップ：Ｓ１０１）。そして、当該４問に利用者が回答し、当該回答が採点部２０で採点され、問題毎に合否が判定される（採点ステップ：Ｓ１０２）。

ここで、図６に示されるように、例えば、利用者Ａは、３問が合格点に達し、利用者Ｂは、１問が合格点に達したとする。利用者Ｃは、合格点に達した問題はないとする。

次に、第１ブロックの問題に対する採点結果により、第２ブロックの問題がサンプル問題１題を含んで４問出題される（出題ステップ：Ｓ１０３）。そして、当該４問に利用者が回答し、当該回答が採点部２０で採点され、問題毎に合否が判定される（採点ステップ：Ｓ１０４）。

例えば、前記利用者Ａの場合は、第１ブロックで３問が合格点に達しているため、レベルを１段階上げて、レベル４の問題が出題される（図３参照）。一方、前記利用者Ｂ及び利用者Ｃの場合は、第１ブロックで合格点に達した問題が１問以下であるため、レベルを１段階下げて、レベル２の問題が出題される。

図６に示されるように、第２ブロックにおいては、利用者Ａが、３問のテスト問題のうち１問が合格点に達し、利用者Ｂが、３問のテスト問題のうち３問が合格点に達し、利用者Ｃが、３問のテスト問題のうち１問が合格点に達したとする。

次に、第２ブロックの問題のうち、サンプル問題１問を除外したテスト問題３問の採点結果により、第３ブロックの問題がサンプル問題１題を含んで４問出題される（出題ステップ：Ｓ１０５）。そして、当該４問に利用者が回答し、当該回答が採点部２０で採点され、問題毎に合否が判定される（採点ステップ：Ｓ１０６）。

例えば、前記利用者Ａの場合は、第２ブロックのレベル４のテスト問題のうち、１問しか合格点に達していないため、レベルを１段階下げて、レベル３の問題が出題される（図３参照）。一方、前記利用者Ｂの場合は、第２ブロックのレベル２のテスト問題のうち、３問合格点に達したため、レベルを１段階上げて、レベル３の問題が出題される。また、前記利用者Ｃの場合は、第２ブロックのレベル２のテスト問題のうち、１問しか合格点に達していないため、レベルを１段階下げて、レベル１の問題が出題される。

図６に示されるように、第３ブロックにおいては、利用者Ａ及び利用者Ｂが、レベル３の３問のテスト問題のうち２問が合格点に達し、利用者Ｃが、レベル１の３問のテスト問題のうち１問が合格点に達したとする。

そして、採点結果管理部２１で、第１〜３ブロックで出題されたテスト問題１０問に対し、それら各問題について合格点に達した数がレベル毎に集計され、該当するレベルの回答数で除することで、レベル毎に合格率が算出される（Ｓ１０７）。

前例で言えば、前記利用者Ａの場合は、第１ブロック及び第３ブロックでレベル３を合計７問解いて、うち合格点に達したのは、第１ブロックでの３問と第３ブロックでの２問の合計５問である。そして、第２ブロックでレベル４を３問解いて、うち合格点に達したのは、１問である。従って、利用者Ａのレベル毎の合格率は、レベル３が５／７の７１．４％であり、レベル４が１／３の３３．３％である。

また、前記利用者Ｂの場合は、第２ブロックでレベル２を３問解いて、全問が合格点に達している。そして、第１ブロック及び第３ブロックでレベル３を合計７問解いて、うち合格点に達したのは、第１ブロックでの１問と第３ブロックでの２問の合計３問である。従って、利用者Ｂのレベル毎の合格率は、レベル２が、３／３の１００％であり、レベル３が３／７の４２．８％である。

更に、前記利用者Ｃの場合は、第３ブロックでレベル１を３問解いて、合格点に達したのは１問であり、第２ブロックでレベル２を３問解いて、合格点に達したのは１問であり、第１ブロックでレベル３を３問解いて、合格点に達した問題はない。従って、利用者Ｃのレベル毎の合格率は、レベル１が、１／３の３３．３％であり、レベル２が、１／３の３３．３％であり、レベル３が０／３の０％である。

次に、レベル決定部２２にて、利用者のレベル毎の合格率に基づき、利用者のレベルが決定される（レベル決定ステップ：Ｓ１０８）。すなわち、ここでは、合格率のうち５０％を超えるレベルが存在する場合には、その中で最高のレベルが利用者のレベルとされる。一方、合格率のうち５０％を超えるレベルが存在しない場合には、最低レベルのブロックの問題のレベルより一段階下のレベルが利用者のレベルとされる。

前例で言えば、前記利用者Ａの場合は、レベル３の合格率が７１．４％で、レベル４の合格率が３３．３％であるから、利用者Ａのレベルは、「レベル３」と決定される。

また、前記利用者Ｂの場合は、レベル２の合格率が１００％で、レベル３の合格率が４２．８％であるから、利用者Ｂのレベルは、「レベル２」と決定される。

更に、前記利用者Ｃの場合は、レベル１の合格率が３３．３％で、レベル２の合格率が３３．３％で、レベル３の合格率が０％であるから、５０％に達した合格率のレベルが存在せず、最低レベルのブロックは第３ブロックであり、第３ブロックでレベル１を解いているから、利用者Ｃのレベルは、「レベル１未満」と決定される。

前記サンプル問題調整部２３では、第２及び第３ブロックの出題に対し、各利用者が回答したサンプル問題の合否と、レベル決定部２２で決定された当該利用者のレベルとを対応させることにより、出題者が予め想定した仮のレベルのサンプル問題との間でレベルのずれがあった場合には、そのレベルを修正するように機能する。すなわち、図７に示されるように、サンプル問題毎に、当該サンプル問題を解いた利用者の最終判定レベルとその利用者の回答の合否とを対応させたデータが、利用者のレベル判定が終了した時点で順次蓄積される。そして、所定数の利用者のデータが得られたときに、利用者の判定レベル毎に、合格点を得た利用者数を、該当するレベルの全利用者数で除して正答率を算出する。このとき、所定の閾値（例えば、８０％）を超えた正答率の判定レベルのうち、最低の判定レベルと同一のレベルをサンプル問題の決定レベルとする。以上のようにしてレベルが決定されたサンプル問題は、問題データベース１７にて、テスト問題に種別変更され、前述した利用者のレベル判定に利用される。

例えば、所定のサンプル問題が問題作成時にレベル４と想定されたが、サンプル問題調整部２３で算出されたレベル毎の正答率は、レベル５が８０％、レベル４が５０％、レベル３が１５％であったと仮定する。なお、それ以下のレベルの利用者に対しては、前述した本実施例の出題ロジックによれば、レベル４のサンプル問題を回答する機会が与えられないため、データがない。

この例によれば、レベル５のみが前記閾値を超えているので、問題作成時に想定された仮のレベル４からレベル５に修正される。

また、仮に、前記サンプル問題の解答率が、レベル５が９５％、レベル４が９０％、レベル３が８０％であった場合には、全て閾値を超えているため、その中で最低レベルであるレベル３がこのサンプル問題のレベルとして修正される。

従って、このような実施例によれば、利用者の能力に応じて段階的に出題内容を変え、当該出題に基づいて利用者のレベル判定が行われるため、利用者のレベル判定に際し、レベルのかけ離れた無駄な問題を利用者に回答させる必要がなくなり、レベル判定に必要な問題数を必要最小限として、より正確なレベル判定が可能になるという効果を得る。

また、利用者のレベル判定を行いながら、サンプル問題を利用者に実際回答させて、問題作成時に想定したレベルの妥当性を評価できるため、新たなテスト問題に対するモニタリングを効率的に行うことができ、且つ、新たなテスト問題のレベルの判定を精度良く行うことができる。

なお、前記実施例では、コンピュータ・ネットワークを使った遠隔教育型の英作文学習システムを図示説明したが、本発明の学習レベル判定装置は、これに限らず、本発明の処理を実行可能なプログラムがインストールされたコンピュータとしてもよい。また、本発明の処理を実行可能なプログラムを各端末１１にインターネット等によって配信したり、当該プログラムが記憶されたＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体を利用者に頒布することで、利用者の所有する端末１１内で、前述の全ての処理を実行させることも可能である。

また、前記実施例では、英作文学習システムに本発明を適用したが、他の学習システムに本発明を適用することも可能である。

その他、本発明における装置各部の構成は図示構成例に限定されるものではなく、実質的に同様の作用を奏する限りにおいて、種々の変更が可能である。

本発明は、利用者のレベルに応じて問題の出題等を自動的に決定する各種の出題装置や学習装置等に適用可能である。

本実施例に係る英作文学習システムの概略システム構成図。 問題データベースの記憶内容の説明図。 出題部での出題ロジックの説明図。 採点結果管理部における記録内容の説明図。 出題からレベル判定までの手順を示すフローチャート。 実例における採点結果をまとめた図表。 サンプル問題調整部で記憶されるデータの説明図。

符号の説明

１０ 英作文学習システム
１１ 端末
１３ コンピュータネットワーク
１４ サーバ（学習レベル判定装置）
１６ 送受信部
１７ 問題データベース
１８ 解答データベース
１９ 出題部
２０ 採点部
２１ 採点結果管理部
２２ レベル決定部
２３ サンプル問題調整部

（１）前記目的を達成するため、本発明は、問題に対する利用者からの回答により、当該利用者の学習レベルを判定する学習レベル判定装置において、
レベル分けした複数の問題が記憶された問題データベースと、前記問題の解答が記憶された解答データベースと、前記問題データベースから問題を任意に複数問抽出して前記利用者に出題する出題部と、前記利用者の回答及び前記解答データベースの解答の対比により、前記利用者の回答を採点する採点部と、当該採点部での採点結果を管理する採点結果管理部と、前記採点結果から前記利用者のレベルを決定するレベル決定部とを備え、
前記出題部は、同一レベルの問題群からなるブロックを予め定められた複数回出題し、２回目以降のブロックの問題群のレベルは、前回のブロックの各問題の回答に対する採点結果に応じて、前回のブロックの問題群のレベルよりも上若しくは下又は同一のレベルの何れかに決定され、
前記採点結果管理部は、全ブロックで出題された問題の採点結果から、合格点と判定された問題数を問題のレベル毎に集計した上で、問題のレベル毎の合格率を算出し、
前記レベル決定部では、前記合格率が所定の閾値以上となる問題のレベルのうちの最高レベルを前記利用者のレベルと決定する、という構成を採っている。

（２）また、前記レベル決定部では、前記合格率が所定の閾値以上となるレベルが存在しない場合に、全体を通じて出題された最低レベルのブロックの問題のレベルより下のレベルを前記利用者のレベルと決定する、という構成を採ることが好ましい。

（５）ここで、前記サンプル問題調整部は、各サンプル問題に対し、回答した利用者の中での正答者数を利用者のレベル毎に集計した上で、利用者のレベル毎の正答率を算出し、当該正答率が所定の閾値を超えた利用者のレベルのうち最低のレベルを、該当するサンプル問題のレベルと決定する、という構成にするとよい。

（７）更に、本発明は、利用者の学習レベルの判定をコンピュータに実行させるための学習レベル判定プログラムであって、
レベル分けされた複数の問題が記憶された問題データベースから、問題を任意に複数問抽出して出題する出題ステップと、当該問題の解答及び利用者の回答の対比により、当該回答を採点する採点ステップと、当該採点ステップの採点結果を管理するステップと、前記採点結果から前記利用者のレベルを決定するレベル決定ステップとを前記コンピュータに実行させ、
前記出題ステップにおいて、同一レベルの問題群からなるブロックを予め定められた複数回出題し、且つ、２回目以降のブロックの問題群のレベルを、前回のブロックの各問題の回答に対する採点結果に応じて、前回のブロックの問題群のレベルよりも上若しくは下又は同一のレベルの何れかに決定し、
前記採点結果を管理するステップにおいて、全ブロックで出題された問題の採点結果から、合格点と判定された問題数を問題のレベル毎に集計した上で、問題のレベル毎の合格率を算出し、
前記レベル決定ステップにおいて、前記合格率が所定の閾値以上となる問題のレベルのうちの最高レベルを前記利用者のレベルと決定する、という構成を採用している。

（８）ここで、レベル分けされて前記問題データベースに記憶されたサンプル問題のレベル調整を行うサンプル問題調整ステップを更に前記コンピュータに実行させ、
前記出題ステップにおいて、一部又は全部のブロックに対し、当該ブロックの問題群のレベルと同一レベル又は一定範囲の近いレベルの前記サンプル問題を混ぜて出題し、
前記サンプル問題調整ステップにおいて、前記レベル決定ステップで決定された利用者のレベルと、当該利用者が回答した前記サンプル問題の採点結果とを対応づけたデータにより、前記サンプル問題のレベル調整を行う、という構成を採用するとよい。

Claims (8)

1. 問題に対する利用者からの回答により、当該利用者の学習レベルを判定する学習レベル判定装置において、
   レベル分けした複数の問題が記憶された問題データベースと、前記問題の解答が記憶された解答データベースと、前記問題データベースから問題を任意に複数問抽出して前記利用者に出題する出題部と、前記利用者の回答及び前記解答データベースの解答の対比により、前記利用者の回答を採点する採点部と、当該採点部での採点結果を管理する採点結果管理部と、前記採点結果から前記利用者のレベルを決定するレベル決定部とを備え、
   前記出題部は、同一レベルの問題群からなるブロックを複数回出題し、２回目以降のブロックの問題群のレベルは、前回のブロックの各問題の回答に対する採点結果に応じて決定され、
   前記レベル決定部は、各ブロックの問題の採点結果を総合して前記レベルを決定することを特徴とする学習レベル判定装置。
2. 前記採点結果管理部は、全ブロックで出題された問題の採点結果から合格点となる問題数をレベル毎に集計した上で、レベル毎の合格率を算出し、
   前記レベル決定部では、前記合格率が所定の閾値以上となるレベルが存在する場合に、そのうち最高のレベルを前記利用者のレベルと決定する一方、前記合格率が所定の閾値以上となるレベルが存在しない場合に、全体を通じて出題された最低レベルのブロックの問題のレベルより下のレベルを前記利用者のレベルと決定することを特徴とする請求項１記載の学習レベル判定装置。
3. 前記出題部は、１回目のブロックとして、ほぼ中間のレベルの問題群を出題することを特徴とする請求項１又は２記載の学習レベル判定装置。
4. レベル分けされて前記問題データベースに記憶されたサンプル問題に対し、レベル調整を行うサンプル問題調整部を更に備え、
   前記出題部は、一部又は全部のブロックに対し、当該ブロックの問題群のレベルと同一レベル又は一定範囲の近いレベルの前記サンプル問題を混ぜて出題し、
   前記サンプル問題調整部は、前記レベル決定部で決定された利用者のレベルと、当該利用者が回答した前記サンプル問題の採点結果とを対応づけたデータにより、前記サンプル問題のレベル調整を行うことを特徴とする請求項１、２又は３記載の学習レベル判定装置。
5. 前記サンプル問題調整部は、各サンプル問題に対し、回答した利用者の中での正答者数をレベル毎に集計した上で、レベル毎の正答率を算出し、当該正答率が所定の閾値を超えたレベルのうち最低のレベルを、該当するサンプル問題のレベルと決定することを特徴とする請求項４記載の学習レベル判定装置。
6. 前記レベル決定部は、前記サンプル問題の採点結果を加味せずに前記利用者のレベルを決定することを特徴とする請求項４又は５記載の学習レベル判定装置。
7. 利用者の学習レベルの判定をコンピュータに実行させるための学習レベル判定プログラムであって、
   レベル分けされた複数の問題が記憶された問題データベースから、問題を任意に複数問抽出して出題する出題ステップと、当該問題の解答及び利用者の回答の対比により、当該回答を採点する採点ステップと、当該採点ステップの採点結果から前記利用者のレベルを決定するレベル決定ステップとを前記コンピュータに実行させ、
   前記出題ステップは、同一レベルの問題群からなるブロックを複数回出題し、且つ、２回目以降のブロックの問題群のレベルを、前回のブロックの各問題の回答に対する採点結果に応じて決定し、
   前記レベル決定ステップは、各ブロックの問題の採点結果を総合して前記レベルを決定することを特徴とする学習レベル判定プログラム。
8. レベル分けされて前記問題データベースに記憶されたサンプル問題のレベル調整を行うサンプル問題調整ステップを更に備え、
   前記出題ステップは、一部又は全部のブロックに対し、当該ブロックの問題群のレベルと同一レベル又は一定範囲の近いレベルの前記サンプル問題を混ぜて出題し、
   前記サンプル問題調整ステップは、前記レベル決定部で決定された利用者のレベルと、当該利用者が回答した前記サンプル問題の採点結果とを対応づけたデータにより、前記サンプル問題のレベル調整を行うことを特徴とする請求項７記載の学習レベル判定プログラム。

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