JPWO2016088463A1 - 情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】利用者の学習の理解度に応じた問題を利用者に提供することが可能な情報処理装置を提供する。【解決手段】ユーザの学習度及び習得速度を取得し、取得した前記学習度に基づいて前記ユーザに対する問題を生成し、取得した前記習得速度に基づいて、生成した前記問題に関連する類題を生成する制御部を備える、情報処理装置が提供される。かかる構成を有する情報処理装置は、利用者の学習度及び習得速度という指標を用いることで、利用者の学習の理解度に応じた問題を利用者に提供することが可能となる。【選択図】図１

Description

本開示は、情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラムに関する。

インターネットやイントラネットなどのネットワークを介してオンラインで利用者に授業を行ったり、利用者に問題を出題して、その問題を解答させたりする技術が開示されている（例えば特許文献１、２等参照）。

特開平９−３４３４４号公報 特開２００１−２４９６０９号公報

従来は、利用者は出題側で用意された問題を解答していた。しかし、単に出題側が用意した問題を解答するだけでは、利用者が実際にその問題についてどの程度理解したのかを出題側で判断することが難しい。

そこで本開示では、利用者の学習の理解度に応じた問題を利用者に提供することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラムを提案する。

本開示によれば、ユーザの学習度及び習得速度を取得し、取得した前記学習度に基づいて前記ユーザに対する問題を生成し、取得した前記習得速度に基づいて、生成した前記問題に関連する類題を生成する制御部を備える、情報処理装置が提供される。

また本開示によれば、ユーザの学習度及び習得速度を取得し、取得した前記学習度に基づいて前記ユーザに対する問題を生成し、取得した前記習得速度に基づいて、生成した前記問題に関連する類題を生成することを含む、情報処理方法が提供される。

また本開示によれば、コンピュータに、ユーザの学習度及び習得速度を取得し、取得した前記学習度に基づいて前記ユーザに対する問題を生成し、取得した前記習得速度に基づいて、生成した前記問題に関連する類題を生成することを実行させる、コンピュータプログラムが提供される。

以上説明したように本開示によれば、利用者の学習の理解度に応じた問題を利用者に提供することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラムを提供することが出来る。

なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。

本開示の一実施形態に係る学習システム１０のシステム構成例を示す説明図である。 問題管理サーバ１００の機能構成例を示す説明図である。 解答端末２００の機能構成例を示す説明図である。 問題管理サーバ１００の動作の概要を説明するための説明図である。 テンプレートと、テンプレートに当てはめる条件と、問題文と、の例を示す説明図である。 問題管理サーバ１００の動作例を示す流れ図である。 問題管理サーバ１００の動作例を示す流れ図である。 利用者の学習度、習得速度、集中度の大小に応じた、問題管理サーバ１００による問題の選定や類題の提供の例を示す説明図である。 問題管理サーバ１００が生成する問題の例を示す説明図である。 問題管理サーバ１００が生成する問題の例を示す説明図である。 ハードウェア構成例を示す説明図である

以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．本開示の一実施形態
１．１．背景
１．２．構成例
１．３．動作例
２．ハードウェア構成例
３．まとめ

＜１．本開示の一実施形態＞
［１．１．背景］
本開示の実施の形態について詳細に説明する前に、本開示の実施の形態の背景について説明する。

上述したように、インターネットやイントラネットなどのネットワークを介してオンラインで利用者に授業を行ったり、利用者に問題を出題して、その問題を解答させたりする技術が存在している。従来は、利用者に解答させるために出題側が用意する問題は、どの利用者に対しても同じものである。また、その全ての利用者に対して出題した問題に対して出題側が用意する解説や、解説とともに、その問題が本当に理解できたかを利用者に確認させるための類題も、どの利用者に対しても同じものであった。

しかし、学習の進み度合いや、学習の対象となる分野に対する理解度は、利用者によって大きな幅がある。従って、どの利用者に対しても同じ問題を出題する場合、この進み度合いや理解度を考慮して作問することが求められ、作問に時間が掛かってしまう。また全ての利用者に対して同じ問題を出題すると、ある利用者にとっては優し過ぎ、ある利用者にとっては難し過ぎる、といった事象が生じ得る。また問題に対する解説や類題が静的なものであると、利用者が本当にその問題を理解できたかを確認することが困難である。

そこで本件開示者は、ネットワークを介してオンラインで利用者に解答させるための問題の作問に要する時間を短縮することができるとともに、利用者の学習に関する状態に応じた問題を利用者に提供することが可能な技術について鋭意検討を行った。その結果、本件開示者は、以下で説明するように、利用者の学習に関する状態に応じて自動的に問題を作成することで作問に要する時間を短縮することができるとともに、利用者の学習の理解度に応じた問題を利用者に提供することが可能な技術を考案するに至った。

以上、本開示の実施の形態の背景について説明した。

［１．２．構成例］
続いて、本開示の実施の形態について詳細に説明する。まず、本開示の一実施形態に係る学習システムのシステム構成例について説明する。

図１は、本開示の一実施形態に係る学習システム１０のシステム構成例を示す説明図である。図１に示したのは、利用者の学習に関する状態に応じて自動的に問題を作成して、利用者に問題を解かせることを目的とした学習システム１０のシステム構成例である。以下、図１を用いて本開示の一実施形態に係る学習システム１０のシステム構成例について説明する。

図１に示したように、本開示の一実施形態に係る学習システム１０は、問題管理サーバ１００と、解答端末２００と、センサ３００と、を含んで構成される。問題管理サーバ１００と、解答端末２００とは、それぞれインターネット、イントラネット等のネットワーク２０に接続されている。問題管理サーバ１００及び解答端末２００は、ネットワーク２０と有線で接続されていてもよく、無線で接続されていてもよい。

問題管理サーバ１００は、利用者に出題する問題を管理するサーバである。問題管理サーバ１００は、予め利用者に出題する問題の基となるテンプレートを保持しておき、利用者の状態に応じて、テンプレートを用いて問題、解説、問題の類題を自動的に作成する。問題管理サーバ１００の問題、解説、問題の類題の生成タイミングは特定の時点に限定されるものではなく、問題管理サーバ１００は、例えば予め決められた時間になると問題、解説及び類題を生成してもよく、利用者が学習を開始したタイミングで問題、解説及び類題を生成してもよい。

解答端末２００は、問題管理サーバ１００から出題される問題を解答するための端末であり、例えばパーソナルコンピュータ、タブレット型端末、スマートフォン（高機能携帯電話）等の装置である。問題管理サーバ１００が出題する問題を解答する利用者は、問題管理サーバ１００から出題される問題を、キーボード、マウス、タッチパネルなどによる文字入力や、マイクによる音声入力、カメラによるジェスチャ等を利用して、解答端末２００により解答する。解答端末２００は、問題管理サーバ１００から出題される問題を解答すると、その解答を問題管理サーバ１００に送信する。

センサ３００は、解答端末２００の状態や、解答端末２００を使用する利用者の状態をセンシングするデバイスである。センサ３００を構成するセンサとして、例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＧＬＯＮＡＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＢＤＳ（ＢｅｉＤｏｕ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）等の現在位置を取得するセンサ、カメラ、深度情報付きカメラ、人感センサ、マイク等が含まれ得る。センサ３００は、装置にかかる加速度や角速度、方位、照度、温度、気圧などを検出する。上記の各種センサは、例えばセンサを含む装置がユーザによって携帯または装着されている場合に、各種情報をユーザに関する情報、例えばユーザの運動や向きなどを示す情報として検出することができる。また、センサ３００は、他にも、脈拍、発汗、脳波、触覚、嗅覚、味覚など、ユーザの生体情報を検出するセンサを含んでもよい。

解答端末２００は、センサ３００から送られるセンシングデータに基づいて解答端末２００の状態や、解答端末２００を使用する利用者の状態を把握することが出来る。また解答端末２００は、センサ３００から送られるセンシングデータを問題管理サーバ１００に送信する。問題管理サーバ１００は、センサ３００から解答端末２００を経由して送られるセンシングデータに基づいて、解答端末２００の状態や、解答端末２００を使用する利用者の状態を把握することが出来る。そして問題管理サーバ１００は、センシングデータに基づいて把握出来る解答端末２００の状態や、解答端末２００を使用する利用者の状態に応じて、利用者に出題する問題を動的に変化させたり、利用者に提供するコンテンツを変更したりすることが出来る。

なお図１では、解答端末２００にセンサ３００が接続されている例を示したが、本開示は係る例に限定されるものではない。センサ３００を構成するデバイスの一部または全部が、解答端末２００に組み込まれていても良いことは言うまでもない。また図１では、解答端末２００にセンサ３００が接続されている例を示したが、解答端末２００とセンサ３００とは、有線で接続されていてもよく、無線で接続されていてもよい。

本開示の一実施形態に係る学習システム１０は、図１に示した構成を有することで、問題管理サーバ１００が出題する問題を解答端末２００で利用者に解答させることが出来る。そして本開示の一実施形態に係る学習システム１０は、図１に示した構成を有することで、利用者の学習に関する状態に応じた問題を自動的に問題管理サーバ１００で生成し、生成した問題を利用者に出題することが出来る。

以上、図１を用いて本開示の一実施形態に係る学習システム１０の構成例について説明した。続いて、本開示の一実施形態に係る学習システム１０に含まれる、問題管理サーバ１００の機能構成例について説明する。

図２は、本開示の一実施形態に係る学習システム１０に含まれる、問題管理サーバ１００の機能構成例を示す説明図である。図２に示したのは、利用者の学習に関する状態に応じた問題を自動的に生成する機能を有する、問題管理サーバ１００の機能構成例である。以下、図２を用いて問題管理サーバ１００の機能構成例について説明する。

図２に示したように、本開示の一実施形態に係る問題管理サーバ１００は、情報取得部１１０と、制御部１２０と、記憶部１３０と、を含んで構成される。

情報取得部１１０は、各種情報の取得を行なう。本実施形態では、情報取得部１１０は、解答端末２００を利用して問題を解答する利用者の、学習に関する状態を取得するとともに、解答端末２００を介して送られてくる、センサ３００によるセンシングデータを取得する。利用者の学習に関する状態は、例えば記憶部１３０に記憶されており、情報取得部１１０は、利用者の学習に関する状態を記憶部１３０から適宜取得する。情報取得部１１０が取得した情報は、後述の問題生成部１２２での問題、その問題の解説、その問題の類題の生成時に用いられる。

制御部１２０は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などで構成され、問題管理サーバ１００の動作を制御する。

図２に示したように、制御部１２０は、状態算出部１２１と、問題生成部１２２と、情報生成部１２３と、を含んで構成される。

状態算出部１２１は、利用者の学習に関する状態を算出する。状態算出部１２１は、利用者の学習に関する状態を算出すると、記憶部１３０にその利用者の学習に関する状態を記憶させる。本実施形態では、状態算出部１２１は、利用者による問題と類題の解答状況に応じて、利用者の学習に関する状態を更新する。従って、状態算出部１２１は本開示の学習状況更新部の一例として機能し得る。

問題生成部１２２は、利用者に解答端末２００を用いて解答させるための問題、その問題の解説、その問題の類題を自動的に生成する。問題生成部１２２は、利用者に解答させる問題、その問題の解説、その問題の類題を生成する際に、状態算出部１２１が算出し、情報取得部１１０が取得した利用者の学習に関する状態や、センサ３００によるセンシングデータに基づいて、問題を生成する。

本実施形態では、問題生成部１２２は、利用者に解答させる問題を生成する際に、利用者の学習度、習得速度、集中度という指標を用いる。問題生成部１２２は、この利用者の学習度、習得速度、集中度という指標に応じてテンプレートを読み込んで、テンプレートに値を当てはめることで問題や類題を生成する。問題生成部１２２は、利用者の学習度、習得速度、集中度という指標を、利用者による問題と類題の解答状況や、センサ３００からのセンシングデータなどに基づいて更新する。問題生成部１２２による問題及び類題の生成処理については後に詳述する。

情報生成部１２３は、解答端末２００に、例えばＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）の形式で表示させるための情報を生成する。情報生成部１２３は、例えば、問題の内容、その問題に対する解説、その問題の類題等を解答端末２００にＧＵＩの形式で表示させるための情報を生成する。情報生成部１２３が生成した情報はネットワーク２０を通じて解答端末２００に送られる。

記憶部１３０は、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ等の様々な記憶媒体で構成され得る。記憶部１３０は、問題管理サーバ１００の動作のためのプログラムや各種情報を記憶する。記憶部１３０に記憶される情報には、例えば、解答端末２００を用いて問題を解答する利用者の学習に関する状態が含まれ得る。

本開示の一実施形態に係る問題管理サーバ１００は、図２に示したような構成を有することで、問題を自動的に生成して、生成した問題を解答端末２００で利用者に解答させることが出来る。

以上、図２を用いて問題管理サーバ１００の機能構成例について説明した。続いて、本開示の一実施形態に係る学習システム１０に含まれる解答端末２００の機能構成例について説明する。

図３は、本開示の一実施形態に係る解答端末２００の機能構成例を示す説明図である。図３に示したのは、問題管理サーバ１００から出題される問題を解答するための解答端末２００の機能構成例である。以下、図３を用いて本開示の一実施形態に係る解答端末２００の機能構成例について説明する。

図３に示したように、本開示の一実施形態に係る解答端末２００は、入力部２１０と、記憶部２２０と、制御部２３０と、表示部２４０と、通信部２５０と、を含んで構成される。

入力部２１０は、ユーザからの入力を受け付ける各種インプットデバイスであり、例えばキーボード、マウス、タッチパネル、マイク、カメラなどで構成され得る。ユーザは、キーボード、マウス、タッチパネルなどによる文字入力や、マイクによる音声入力、カメラによるジェスチャ等を利用して、入力部２１０を用いた入力を行なう。

また各種センシングデバイスも入力部２１０として機能し得る。そのようなセンシングデバイスとして、例えばＧＰＳ、ＧＬＯＮＡＳＳ、ＢＤＳ等の現在位置を取得するセンサ、カメラ、深度情報付きカメラ、人感センサ、マイク等が含まれ得る。

このようなセンシングデバイスは、装置にかかる加速度や角速度、方位、照度、温度、気圧などを検出する。上記の各種センシングデバイスは、例えばセンシングデバイスを含む装置がユーザによって携帯または装着されている場合に、各種情報をユーザに関する情報、例えばユーザの運動や向きなどを示す情報として検出することができる。また、センシングデバイスは、他にも、脈拍、発汗、脳波、触覚、嗅覚、味覚など、ユーザの生体情報を検出するセンサを含んでもよい。

なお、上述したように、センシングデバイスの一部または全部は、図１や図３に示したように、解答端末２００に接続されるセンサ３００に含まれていても良い。

記憶部２２０は、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ等の様々な記憶媒体で構成され得る。記憶部２２０は、解答端末２００の動作のためのプログラムや各種情報を記憶する。記憶部２２０に記憶されているプログラムや各種情報は、制御部２３０によって随時読み出される。

制御部２３０は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどで構成され、解答端末２００の動作を制御する。本実施形態では、制御部２３０は、例えば表示部２４０へのＧＵＩの表示を制御したり、ＧＵＩに対するユーザの入力部２１０による入力操作に対する各種処理を実行したりする。

表示部２４０は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等のディスプレイパネルで構成され、文字、画像等の各種情報を表示するデバイスである。本実施形態では、表示部２４０は、後述するように、所定のＧＵＩによって、問題管理サーバ１００が出題する問題を表示する。なお表示部２４０にはタッチパネルが設けられていてもよく、表示部２４０をユーザに触らせることで入力操作を受け付けるようにしてもよい。また、解答端末２００は、表示部２４０による表示の他に、スピーカ（図示せず）等の音声出力装置から出力される音声によって、問題管理サーバ１００が出題する問題を提示してもよい。その場合、解答端末２００は、音声データを問題管理サーバ１００から受信してもよく、テキストデータを問題管理サーバ１００から受信して、解答端末２００でそのテキストデータを音声データに変換してもよい。

通信部２５０は、外部の装置との間で通信処理を実行する。通信部２５０が実行する通信処理は所定の規格やプロトコルに限定されるものではない。本実施形態では、通信部２５０は、ネットワーク２０を通じて問題管理サーバ１００との間で各種情報の送受信を実行するよう構成されている。本実施形態では、通信部２５０は、問題管理サーバ１００が生成した問題、問題の解説、問題の類題を受信し、ユーザによる問題及び類題の解答を問題管理サーバ１００に送信する。

以上、図３を用いて本開示の一実施形態に係る解答端末２００の機能構成例について説明した。続いて本開示の一実施形態に係る問題管理サーバ１００の動作例について説明する。

［１．３．動作例］
まず、本開示の一実施形態に係る問題管理サーバ１００の動作の概要について説明する。図４は、本開示の一実施形態に係る問題管理サーバ１００の動作の概要を説明するための説明図である。以下、本開示の一実施形態に係る問題管理サーバ１００の動作の概要について説明する。

問題管理サーバ１００は、利用者の学習に関する状態に基づいて問題を自動的に生成するが、問題の生成に際しては、予め所定の問題記述言語で記述されたテンプレート１５１を用いる。そして問題管理サーバ１００は、テンプレート１５１に条件を当てはめることで問題１５２を生成する。問題１５２には、問題文１５３と、解説文１５４と、が含まれる。

問題管理サーバ１００は、問題生成部１２２によって問題１５２を生成すると、まず問題文１５３を解答端末２００に表示させるための情報を情報生成部１２３で生成する。そして問題管理サーバ１００は、生成した情報に基づいて解答端末２００に問題文１５３を表示させて、利用者１に問題文１５３に記載の問題を解答させる。利用者１が解答端末２００を用いて問題を解答すると、解答端末２００は、利用者１による解答を問題管理サーバ１００に送信する。

問題管理サーバ１００は、解答端末２００から送られてきた解答を採点し、解説文１５４を解答端末２００に表示させるとともに、利用者１の解答が正答かどうかに応じて類題を自動的に生成して、類題文１５５を解答端末２００に表示させる。利用者１が解答端末２００を用いて、類題文１５５で記述された類題を解答すると、解答端末２００は、利用者１による解答を問題管理サーバ１００に送信する。

問題管理サーバ１００は、利用者１による問題と類題の解答状況に応じて、利用者の学習に関する状態を、例えば状態算出部１２１によって更新し、更新した状態に基づいて新たな問題の生成を行なう。

図５は、テンプレート１５１と、テンプレートに当てはめる条件１６１と、問題文１５３と、の例を示す説明図である。図５のようなテンプレート１５１が予め用意されており、テンプレート１５１における変数に当てはめるための条件１６１が図５のように決められているとする。問題管理サーバ１００は、テンプレート１５１に条件１６１を当てはめることで、図５に示したように２通りの問題文１５３を生成することが可能となる。図５には問題文１５３のみが記されているが、問題管理サーバ１００は、もちろん各問題文１５３に応じた解説文１５４も生成する。

問題管理サーバ１００は、問題生成部１２２で問題１５２を生成する際に、利用者の学習度、習得速度、集中度という指標を用いる。問題管理サーバ１００は、この利用者の学習度、習得速度、集中度という指標に応じてテンプレート１５１を読み込んで、テンプレート１５１に値を当てはめることで、問題１５２を生成する。また問題管理サーバ１００は利用者の学習度、習得速度、集中度という指標を、利用者１による問題と類題の解答状況や、センサ３００からのセンシングデータなどに基づいて更新する。

ここで本実施形態における言葉の定義について説明する。学習度とは、利用者の所定の学習領域に対する理解度の指標を意味する。学習領域とは、学年、科目、単元等の学習単位からなる、学習の範囲をいう。学習度は、問題の正答率、解答への所要時間（自分及び他人）、問題に対するアンケート結果等で変動し得る。利用者の学習度は、状態算出部１２１によって随時更新される。

学習度は、学習領域ごとに設定され得る。学習領域の例としては、小学１年生向けの問題、小学２年生向けの問題・・・というような学年毎に決められた領域、図形問題、計算問題、文章問題・・・というような問題の種類毎に決められた領域、などがありうる。学習領域は、例えば小学２年生向けの計算問題、小学４年生向けの文章問題・・・のようなものが設定され得る。

学習度は、時間軸を基に重み付けがなされてもよい。例えば、学習度は、過去の全ての問題に対する解答結果を平均化することで求められるのではなく、直近の解答結果がより反映されるような重み付けを行って求められるようにしてもよい。また学習度は、後述の集中度に基づいて重み付けがなされるようにしてもよい。

学習度は、問題の解答そのものに基づいて求められるだけでなく、解答に至るプロセスに基づいても求められるようにしてもよい。例えば計算問題の場合、問題管理サーバ１００は、利用者が入力した途中の計算式の内容により部分点を算出し、その部分点によって学習度を求めても良い。

習得速度とは、利用者が一度学んだ問題に対する理解の速さの指標をいう。習得速度は、一度間違った問題を解き直せたかどうか（解き直せた場合はその解答への所要時間）、正解した問題に関する類題を解けたかどうか（解けた場合はその解答への所要時間）、間違った問題を再度解答した時の正答率や解答への所要時間、間違った問題の類題を解答した時の正答率や解答への所要時間等の要因で変動し得る。利用者の習得速度は、状態算出部１２１によって随時更新される。

習得速度も、学習度同様に学習領域ごとに設定され得る。また習得速度も、学習度同様に後述の集中度に基づいて重み付けがなされるようにしてもよい。

集中度は、利用者の集中力の指標をいう。集中度は、例えばセンサ３００から送られてくるセンシングデータで求められ、例えば、利用者の生体情報（脈拍、血圧、視線、脳波、発汗、睡眠履歴）から求められてもよい。利用者の集中度は、状態算出部１２１によって随時更新される。

また集中度は、利用者が勉強を開始してからの時間や、勉強中の利用者の周囲の環境音、時刻情報、問題の正答率、解答への所要時間の推移などから求められてもよい。問題管理サーバ１００は、時刻情報に基づいて集中度を求める場合、時刻と利用者の正答率との関係から、利用者が集中できると思われる時間帯を予測して、今がその時間帯なのかどうかで集中度を求めても良い。また解答への所要時間の推移に基づいて集中度を求める場合、問題管理サーバ１００は、問題よりも問題の類題のほうの正答率が低かったり、解答に時間が掛かったりした場合は、集中度が低下していると判断することが可能になる。

問題管理サーバ１００は、生成しようとする問題のテンプレートについて、難易度、所要時間、カテゴリ等のパラメータを設定する。難易度は、利用者の正答率から算出されるパラメータであり、利用者の学習度で重み付けが行われても良い。所要時間は、利用者が問題の解答に要する時間の平均値であり、利用者の学習度で重み付けが行われても良い。なお、カテゴリは問題の作成時に、出題者側が手動で設定するパラメータである。またその他のパラメータとしては、問題とともに表示するイラストや数値があり得る。

問題管理サーバ１００は、問題を生成する際、利用者の学習度が高ければ、難易度の高い問題のテンプレートを選択し、利用者の学習度が低ければ、難易度の低い問題のテンプレートを選択する。

また問題管理サーバ１００は、類題を生成する際に、利用者の習得速度が高ければ、数値パラメータを増やしたり、数値を大きくしたりして、類題の内容が複雑になるようにし、利用者の習得速度が低ければ、数値パラメータを減らしたり、数値を小さくしたりして、類題の内容が簡単になるようにする。

また問題管理サーバ１００は、利用者の集中度が高い場合、所要時間の掛かる問題を選択したり、問題や類題に付随するイラストを少なくしたり、利用者にとって不得意なカテゴリの問題を選択したりしてもよい。問題管理サーバ１００は、利用者の集中度が低い場合、所要時間が短い問題を選択したり、問題や類題に付随するイラストを多くしたり、利用者にとって得意なカテゴリの問題を選択したりしてもよい。また問題管理サーバ１００は、ある学習領域における複数の利用者の学習度及び習得速度に基づいて、ある利用者に対する問題及び類題の生成を行っても良い。

以上、本開示の一実施形態に係る問題管理サーバ１００の動作の概要について説明した。続いて、本開示の一実施形態に係る問題管理サーバ１００の詳細な動作例について説明する。

図６及び図７は、本開示の一実施形態に係る問題管理サーバ１００の動作例を示す流れ図である。図６に示したのは、利用者の学習に関する状態に応じて問題を生成する際の本開示の一実施形態に係る問題管理サーバ１００の動作例であり、図７に示したのは、問題の類題を生成する際の本開示の一実施形態に係る問題管理サーバ１００の動作例である。以下、図６及び図７を用いて本開示の一実施形態に係る問題管理サーバ１００の動作例について説明する。

本開示の一実施形態に係る問題管理サーバ１００は、問題を生成する際に、今から問題を解答する利用者の学習度、習得速度、集中度を算出する（ステップＳ１０１）。このステップＳ１０１の算出処理は、例えば状態算出部１２１が実行する。

上記ステップＳ１０１で利用者の学習度、習得速度、集中度を算出すると、続いて問題管理サーバ１００は、利用者の学習度が高いかどうか、具体的には所定の閾値より高いかどうかを判断する（ステップＳ１０２）。このステップＳ１０２の判断処理は、例えば問題生成部１２２が実行する。

ステップＳ１０２の判断の結果、利用者の学習度が高かった場合は（ステップＳ１０２，Ｙｅｓ）、問題管理サーバ１００は、生成する問題の難易度を上げることを選択する（ステップＳ１０３）。一方、ステップＳ１０２の判断の結果、利用者の学習度が低かった場合は（ステップＳ１０２，Ｎｏ）、問題管理サーバ１００は、生成する問題の難易度を下げることを選択する（ステップＳ１０４）。このステップＳ１０３及びＳ１０４の選択処理は、例えば問題生成部１２２が実行する。

続いて問題管理サーバ１００は、利用者の集中度が低いかどうか、具体的には所定の閾値より低いかどうかを判断する（ステップＳ１０５）。このステップＳ１０５の判断処理は、例えば問題生成部１２２が実行する。

ステップＳ１０５の判断の結果、利用者の集中度が低かった場合は（ステップＳ１０５，Ｙｅｓ）、問題管理サーバ１００は、生成する問題のイラストを増やすことを選択する（ステップＳ１０６）。一方、ステップＳ１０５の判断の結果、利用者の集中度が高かった場合は（ステップＳ１０５，Ｎｏ）、問題管理サーバ１００は、生成する問題のイラストを減らすことを選択する（ステップＳ１０７）。このステップＳ１０６及びＳ１０７の選択処理は、例えば問題生成部１２２が実行する。

続いて問題管理サーバ１００は、上述したように選択した難易度やイラストの量に基づいて、テンプレートに条件を当てはめることで問題を作成する（ステップＳ１０８）。このステップＳ１０８の問題の作成処理は、例えば問題生成部１２２が実行する。なお、このステップＳ１０８の問題の作成処理においては、問題文及び解説文の作成が行われる。また問題管理サーバ１００は、問題の作成時に、その問題を解答する対象となるユーザを識別する情報を付加してもよい。ユーザを識別する情報としては、ユーザＩＤのようなものであってもよく、ユーザ名のようなものであってもよい。

上記ステップＳ１０８で作成した問題を解答端末２００に提示し、利用者が解答端末２００を用いて解答すると、問題管理サーバ１００は、利用者による解答を採点する（ステップＳ１０９）。このステップＳ１０９の採点処理は、例えば問題生成部１２２が実行する。

利用者が解答端末２００を用いて問題を解答すると、例えば、解答端末２００から問題管理サーバ１００へ、ユーザを識別する情報、解答した問題を識別する情報、問題の解答等の情報を送信する。

そして、上記ステップＳ１０９で採点を行うと、続いて問題管理サーバ１００は、その採点結果に基づいて利用者の学習度の更新を行なう（ステップＳ１１０）。このステップＳ１１０の更新処理は例えば状態算出部１２１が実行する。

上記ステップＳ１１０で利用者の学習度の更新を行なうと、続いて問題管理サーバ１００は、問題の解説を解答端末２００に提示する（ステップＳ１１１）。このステップＳ１１１の、解説を提示するための情報の生成は例えば情報生成部１２３が実行する。

上記ステップＳ１１１で、問題の解説を解答端末２００に提示すると、続いて問題管理サーバ１００は、類題の生成処理に移る。類題を生成する際に、問題管理サーバ１００は、今から類題を解答する利用者の学習度、習得速度、集中度を算出する（ステップＳ１２１）。このステップＳ１２１の算出処理は、例えば状態算出部１２１が実行する。

上記ステップＳ１２１で利用者の学習度、習得速度、集中度を算出すると、続いて問題管理サーバ１００は、利用者の習得速度が高いかどうか、具体的には所定の閾値より高いかどうかを判断する（ステップＳ１２２）。このステップＳ１２２の判断処理は、例えば問題生成部１２２が実行する。

ステップＳ１２２の判断の結果、利用者の習得速度が高かった場合は（ステップＳ１２２，Ｙｅｓ）、問題管理サーバ１００は、生成する類題の難易度を上げることを選択する（ステップＳ１２３）。一方、ステップＳ１２２の判断の結果、利用者の習得速度が低かった場合は（ステップＳ１２２，Ｎｏ）、問題管理サーバ１００は、生成する類題の難易度を下げることを選択する（ステップＳ１２４）。このステップＳ１２３及びＳ１２４の選択処理は、例えば問題生成部１２２が実行する。

続いて問題管理サーバ１００は、利用者の集中度が低いかどうか、具体的には所定の閾値より低いかどうかを判断する（ステップＳ１２５）。このステップＳ１２５の判断処理は、例えば問題生成部１２２が実行する。

ステップＳ１２５の判断の結果、利用者の集中度が低かった場合は（ステップＳ１２５，Ｙｅｓ）、問題管理サーバ１００は、生成する類題のイラストを増やすことを選択する（ステップＳ１２６）。一方、ステップＳ１２５の判断の結果、利用者の集中度が高かった場合は（ステップＳ１２５，Ｎｏ）、問題管理サーバ１００は、生成する類題のイラストを減らすことを選択する（ステップＳ１２７）。このステップＳ１２６及びＳ１２７の選択処理は、例えば問題生成部１２２が実行する。

続いて問題管理サーバ１００は、上述したように選択した難易度やイラストの量に基づいて、テンプレートに条件を当てはめることで類題を作成する（ステップＳ１２８）。このステップＳ１２８の類題の作成処理は、例えば問題生成部１２２が実行する。なお、このステップＳ１２８の類題の作成処理においては、問題文及び解説文の作成が行われる。

上記ステップＳ１２８で作成した類題を解答端末２００に提示し、利用者が解答端末２００を用いて解答すると、問題管理サーバ１００は、利用者による解答を採点する（ステップＳ１２９）。このステップＳ１２９の採点処理は、例えば問題生成部１２２が実行する。

利用者が解答端末２００を用いて類題を解答すると、例えば、解答端末２００から問題管理サーバ１００へ、ユーザを識別する情報、解答した類題を識別する情報、類題の解答等の情報を送信する。

そしてステップＳ１２９で採点を行うと、続いて問題管理サーバ１００は、その採点結果に基づいて利用者の学習度及び習得速度の更新を行なう（ステップＳ１３０）。このステップＳ１３０の更新処理は例えば状態算出部１２１が実行する。

続いて問題管理サーバ１００は、利用者が学習を開始してから所定の時間が経過したかどうかを判断する（ステップＳ１３１）。このステップＳ１３１の判断処理は、例えば問題生成部１２２が実行する。

上記ステップＳ１３１の判断の結果、利用者が学習を開始してから所定の時間が経過していれば（ステップＳ１３１、Ｙｅｓ）、問題管理サーバ１００は問題及び類題の作成処理を終了する。

一方、上記ステップＳ１３１の判断の結果、利用者が学習を開始してからまだ所定の時間が経過していなければ（ステップＳ１３１、Ｎｏ）、続いて問題管理サーバ１００は、利用者の集中度が低下してきているかどうかを判断する（ステップＳ１３２）。このステップＳ１３２の判断処理は、例えば問題生成部１２２が実行する。利用者の集中度が低下してきているかどうかは、例えば利用者の集中度の低下ペースが所定の割合以上であるかどうかや、単位時間あたりの集中度の低下量が所定の閾値を下回っているか、等の指標で判断され得る。

上記ステップＳ１３２の判断の結果、利用者の集中度が低下していれば（ステップＳ１３２、Ｙｅｓ）、問題管理サーバ１００は、出題する問題のカテゴリを変更して（ステップＳ１３３）、再び問題作成処理に移行する。一方、上記ステップＳ１３２の判断の結果、利用者の集中度が低下していなければ（ステップＳ１３２、Ｎｏ）、何もせずにそのまま問題作成処理に移行する。

なお問題管理サーバ１００は、上記ステップＳ１３３では、利用者の集中度が低下している場合に出題する問題のカテゴリを変更していたが、本開示は係る例に限定されるものではない。問題管理サーバ１００は、利用者の集中度が低下している場合に、問題とは異なるコンテンツを解答端末２００に出力するようにしてもよい。

図８は、利用者の学習度、習得速度、集中度の大小に応じた、問題管理サーバ１００による問題の選定や類題の提供の例を示す説明図である。利用者の学習度、習得速度、集中度がいずれも高い場合、問題管理サーバ１００は、難易度が高く、所要時間が長く、問題中のイラストを少なくした問題を選定し、数値パラメータを増やすか、複雑にして難易度を上げて、イラストを少なくした類題を提供する。

利用者の学習度、習得速度は高いが、集中度が低い場合、問題管理サーバ１００は、難易度が高く、所要時間が短く、問題中のイラストを多くした問題を選定し、数値パラメータを増やすか、複雑にして難易度を上げて、イラストを多くした類題を提供する。利用者の集中度が上がらない場合は、問題管理サーバ１００は、問題のカテゴリを変更する。

利用者の学習度、集中度は高いが、習得速度が低い場合、問題管理サーバ１００は、難易度が高く、所要時間が長く、問題中のイラストを少なくした問題を選定し、数値パラメータを減らして難易度を下げて、イラストを少なくした類題を提供する。

利用者の学習度、習得速度、集中度がいずれも低い場合、問題管理サーバ１００は、難易度が低く、所要時間が短く、問題中のイラストを多くした問題を選定し、数値パラメータを減らして難易度を下げて、イラストを少なくした類題を提供する。

問題管理サーバ１００が生成する問題の例を示す。図９及び図１０は、問題管理サーバ１００が生成する問題の例を示す説明図である。図９に示したのは、利用者の学習度及び集中度が高い場合に問題管理サーバ１００が生成する問題の例であり、難易度が高く、イラストを少なくした問題の例である。

一方、図１０に示したのは、利用者の学習度及び集中度が低い場合に問題管理サーバ１００が生成する問題の例であり、難易度が低く、イラストを多くした問題の例である。

問題管理サーバ１００は、利用者の学習度や集中度といった指標に応じてテンプレートに条件を当てはめることで、難易度を変化させたり、問題中のイラストの量を変化させたりした問題を利用者に提供することが可能になる。

本実施形態では、問題管理サーバ１００と解答端末２００とがネットワーク２０を介して接続されている場合を示したが、本開示は係る例に限定されるものではない。例えば、問題管理サーバ１００が有している、上述したような問題作成機能を解答端末２００に持たせて、解答端末２００だけで処理を完結させるようにしてもよい。

＜２．ハードウェア構成例＞
次に、図１１を参照して、本開示の一実施形態にかかる問題管理サーバ１００や解答端末２００のハードウェア構成について説明する。図１１は、本開示の実施形態にかかる問題管理サーバ１００や解答端末２００のハードウェア構成例を示すブロック図である。上記の各アルゴリズムは、例えば、図１１に示す情報処理装置のハードウェア構成を用いて実行することが可能である。つまり、当該各アルゴリズムの処理は、コンピュータプログラムを用いて図１１に示すハードウェアを制御することにより実現される。

なお、この図１１に示したハードウェアの形態は任意であり、例えば、パーソナルコンピュータ、携帯電話、ＰＨＳ、ＰＤＡ等の携帯情報端末、ゲーム機、接触式又は非接触式のＩＣチップ、接触式又は非接触式のＩＣカード、スピーカ、テレビ、モニタ、ウェアラブル機器、又は種々の情報家電がこれに含まれる。但し、上記のＰＨＳは、Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙ−ｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍの略である。また、上記のＰＤＡは、Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔの略である。

図１１に示すように、このハードウェアは、主に、ＣＰＵ９０２と、ＲＯＭ９０４と、ＲＡＭ９０６と、ホストバス９０８と、ブリッジ９１０と、を有する。さらに、このハードウェアは、外部バス９１２と、インターフェース９１４と、入力部９１６と、出力部９１８と、記憶部９２０と、ドライブ９２２と、接続ポート９２４と、通信部９２６と、を有する。但し、上記のＣＰＵは、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔの略である。また、上記のＲＯＭは、Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙの略である。そして、上記のＲＡＭは、Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙの略である。

ＣＰＵ９０２は、例えば、演算処理装置又は制御装置として機能し、ＲＯＭ９０４、ＲＡＭ９０６、記憶部９２０、又はリムーバブル記録媒体９２８に記録された各種プログラムに基づいて各構成要素の動作全般又はその一部を制御する。ＲＯＭ９０４は、ＣＰＵ９０２に読み込まれるプログラムや演算に用いるデータ等を格納する手段である。ＲＡＭ９０６には、例えば、ＣＰＵ９０２に読み込まれるプログラムや、そのプログラムを実行する際に適宜変化する各種パラメータ等が一時的又は永続的に格納される。

これらの構成要素は、例えば、高速なデータ伝送が可能なホストバス９０８を介して相互に接続される。一方、ホストバス９０８は、例えば、ブリッジ９１０を介して比較的データ伝送速度が低速な外部バス９１２に接続される。また、入力部９１６としては、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、及びレバー等が用いられる。さらに、入力部９１６としては、赤外線やその他の電波を利用して制御信号を送信することが可能なリモートコントローラ（以下、リモコン）が用いられることもある。

出力部９１８としては、例えば、ＣＲＴ、ＬＣＤ、ＰＤＰ、又はＥＬＤ等のディスプレイ装置、スピーカ、ヘッドホン等のオーディオ出力装置、プリンタ、携帯電話、又はファクシミリ等、取得した情報を利用者に対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置である。但し、上記のＣＲＴは、Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅの略である。また、上記のＬＣＤは、Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙの略である。そして、上記のＰＤＰは、Ｐｌａｓｍａ ＤｉｓｐｌａｙＰａｎｅｌの略である。さらに、上記のＥＬＤは、Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ Ｄｉｓｐｌａｙの略である。

記憶部９２０は、各種のデータを格納するための装置である。記憶部９２０としては、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、又は光磁気記憶デバイス等が用いられる。但し、上記のＨＤＤは、Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅの略である。

ドライブ９２２は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９２８に記録された情報を読み出し、又はリムーバブル記録媒体９２８に情報を書き込む装置である。リムーバブル記録媒体９２８は、例えば、ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙメディア、ＨＤ ＤＶＤメディア、各種の半導体記憶メディア等である。もちろん、リムーバブル記録媒体９２８は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード、又は電子機器等であってもよい。但し、上記のＩＣは、Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔの略である。

接続ポート９２４は、例えば、ＵＳＢポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ、ＲＳ−２３２Ｃポート、又は光オーディオ端子等のような外部接続機器９３０を接続するためのポートである。外部接続機器９３０は、例えば、プリンタ、携帯音楽プレーヤ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、又はＩＣレコーダ等である。但し、上記のＵＳＢは、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓの略である。また、上記のＳＣＳＩは、Ｓｍａｌｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅの略である。

通信部９２６は、ネットワーク９３２に接続するための通信デバイスであり、例えば、有線又は無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又はＷＵＳＢ用の通信カード、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ用のルータ、又は接触又は非接触通信用のデバイス等である。また、通信部９２６に接続されるネットワーク９３２は、有線又は無線により接続されたネットワークにより構成され、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、可視光通信、放送、又は衛星通信等である。但し、上記のＬＡＮは、Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋの略である。また、上記のＷＵＳＢは、Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢの略である。そして、上記のＡＤＳＬは、Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅの略である。

以上、問題管理サーバ１００や解答端末２００のハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。かかる構成は、実施する時々の技術レベルに応じて適宜変更されうる。

＜３．まとめ＞
以上説明したように本開示の一実施形態によれば、利用者の学習に関する状態を取得し、利用者の学習に関する状態に応じて問題を自動的に生成する、問題管理サーバ１００が提供される。

上記実施形態では、問題管理サーバ１００は、利用者の学習に関する状態として、利用者の学習度、習得速度、集中度という指標を用いる。問題管理サーバ１００は、利用者の学習度、習得速度、集中度に基づいて出題する問題のテンプレートを選択するとともに、テンプレートに当てはめる条件を選択することで、利用者の学習に関する状態に応じた問題を自動的に生成する。

本開示の一実施形態にかかる問題管理サーバ１００は、利用者の学習に関する状態に応じた問題を自動的に生成することで、出題側の問題作成の手間を低減させることが出来るとともに、利用者の学習に関する状態に応じて柔軟に問題を提供することが可能になる。

本明細書の各装置が実行する処理における各ステップは、必ずしもシーケンス図またはフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はない。例えば、各装置が実行する処理における各ステップは、フローチャートとして記載した順序と異なる順序で処理されても、並列的に処理されてもよい。

また、各装置に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭなどのハードウェアを、上述した各装置の構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、該コンピュータプログラムを記憶させた記憶媒体も提供されることが可能である。また、機能ブロック図で示したそれぞれの機能ブロックをハードウェアまたはハードウェア回路で構成することで、一連の処理をハードウェアまたはハードウェア回路で実現することもできる。

また上述の説明で用いた機能ブロック図で示したそれぞれの機能ブロックの一部又は全部は、たとえばインターネット等のネットワークを介して接続されるサーバ装置で実現されてもよい。また上述の説明で用いた機能ブロック図で示したそれぞれの機能ブロックの構成は、単独の装置で実現されてもよく、複数の装置が連携するシステムで実現されても良い。複数の装置が連携するシステムには、例えば複数のサーバ装置の組み合わせ、サーバ装置と端末装置との組み合わせ等が含まれ得る。

以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。

なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
ユーザの学習度及び習得速度を取得し、取得した前記学習度に基づいて前記ユーザに対する問題を生成し、取得した前記習得速度に基づいて、生成した前記問題に関連する類題を生成する制御部を備える、情報処理装置。
（２）
前記制御部は、前記ユーザの集中度を取得し、取得した前記集中度に基づいて、前記問題及び前記類題を生成する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記制御部は、前記集中度が所定値以下の場合に、生成する問題のカテゴリを変更する、前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記制御部は、前記集中度が所定値以下の場合に、解答の所要時間が短い問題に変更する、前記（２）に記載の情報処理装置。
（５）
前記制御部は、前記集中度が所定値以下の場合に、生成しようする問題に関連する別のコンテンツを前記ユーザに提供する、前記（２）に記載の情報処理装置。
（６）
前記制御部は、複数のユーザの前記学習度及び前記習得速度に基づいて、前記ユーザに対する前記問題及び前記類題を生成する、前記（１）〜（５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（７）
前記制御部は、前記ユーザの前記学習度及び前記習得速度を更新する、前記（１）〜（６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（８）
前記制御部は、前記ユーザに提示するための情報を生成し、前記問題に対する前記ユーザの解答結果に応じて前記学習度を更新し、前記ユーザの解答結果に応じて前記問題の解説を提示するための情報を生成する、前記（７）に記載の情報処理装置。
（９）
前記制御部は、前記問題に対する前記ユーザの正答率に基づいて前記学習度を更新する、前記（７）または（８）に記載の情報処理装置。
（１０）
前記制御部は、前記類題を前記ユーザが正答したかに基づいて前記習得速度を更新する、前記（７）〜（９）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１１）
前記制御部は、前記ユーザの学習状態に関する情報に基づいて前記ユーザの集中度を更新する、前記（７）〜（１０）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１２）
前記制御部は、予め用意されたテンプレートに条件を当てはめることで前記問題及び前記類題を生成する、前記（１）〜（１１）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１３）
前記制御部は、前記ユーザの集中度を取得し、取得した前記集中度に応じて前記テンプレートに当てはめる条件を変化させることで前記問題及び前記類題を生成する、前記（１２）に記載の情報処理装置。
（１４）
ユーザの学習度及び習得速度を取得し、取得した前記学習度に基づいて前記ユーザに対する問題を生成し、取得した前記習得速度に基づいて、生成した前記問題に関連する類題を生成することを含む、情報処理方法。
（１５）
コンピュータに、ユーザの学習度及び習得速度を取得し、取得した前記学習度に基づいて前記ユーザに対する問題を生成し、取得した前記習得速度に基づいて、生成した前記問題に関連する類題を生成することを実行させる、コンピュータプログラム。

１ ：利用者
１０ ：学習システム
２０ ：ネットワーク
１００ ：問題管理サーバ
１１０ ：情報取得部
１２０ ：制御部
１２１ ：状態算出部
１２２ ：問題生成部
１２３ ：情報生成部
１３０ ：記憶部
１５１ ：テンプレート
１５２ ：問題
１５３ ：問題文
１５４ ：解説文
１５５ ：類題文
２００ ：解答端末
２１０ ：入力部
２２０ ：記憶部
２３０ ：制御部
２４０ ：表示部
２５０ ：通信部
３００ ：センサ

Claims (15)

1. ユーザの学習度及び習得速度を取得し、取得した前記学習度に基づいて前記ユーザに対する問題を生成し、取得した前記習得速度に基づいて、生成した前記問題に関連する類題を生成する制御部を備える、情報処理装置。
2. 前記制御部は、前記ユーザの集中度を取得し、取得した前記集中度に基づいて、前記問題及び前記類題を生成する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記制御部は、前記集中度が所定値以下の場合に、生成する問題のカテゴリを変更する、請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記制御部は、前記集中度が所定値以下の場合に、解答の所要時間が短い問題に変更する、請求項２に記載の情報処理装置。
5. 前記制御部は、前記集中度が所定値以下の場合に、生成しようする問題に関連する別のコンテンツを前記ユーザに提供する、請求項２に記載の情報処理装置。
6. 前記制御部は、複数のユーザの前記学習度及び前記習得速度に基づいて、前記ユーザに対する前記問題及び前記類題を生成する、請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記制御部は、前記ユーザの前記学習度及び前記習得速度を更新する、請求項１に記載の情報処理装置。
8. 前記制御部は、前記ユーザに提示するための情報を生成し、前記問題に対する前記ユーザの解答結果に応じて前記学習度を更新し、前記ユーザの解答結果に応じて前記問題の解説を提示するための情報を生成する、請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記制御部は、前記問題に対する前記ユーザの正答率に基づいて前記学習度を更新する、請求項７に記載の情報処理装置。
10. 前記制御部は、前記類題を前記ユーザが正答したかに基づいて前記習得速度を更新する、請求項７に記載の情報処理装置。
11. 前記制御部は、前記ユーザの学習状態に関する情報に基づいて前記ユーザの集中度を更新する、請求項７に記載の情報処理装置。
12. 前記制御部は、予め用意されたテンプレートに条件を当てはめることで前記問題及び前記類題を生成する、請求項１に記載の情報処理装置。
13. 前記制御部は、前記ユーザの集中度を取得し、取得した前記集中度に応じて前記テンプレートに当てはめる条件を変化させることで前記問題及び前記類題を生成する、請求項１２に記載の情報処理装置。
14. ユーザの学習度及び習得速度を取得し、取得した前記学習度に基づいて前記ユーザに対する問題を生成し、取得した前記習得速度に基づいて、生成した前記問題に関連する類題を生成することを含む、情報処理方法。
15. コンピュータに、ユーザの学習度及び習得速度を取得し、取得した前記学習度に基づいて前記ユーザに対する問題を生成し、取得した前記習得速度に基づいて、生成した前記問題に関連する類題を生成することを実行させる、コンピュータプログラム。
    

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