WO2010109663A1 - 弱点発見システム及び方法 - Google Patents

弱点発見システム及び方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2010109663A1
WO2010109663A1 PCT/JP2009/056356 JP2009056356W WO2010109663A1 WO 2010109663 A1 WO2010109663 A1 WO 2010109663A1 JP 2009056356 W JP2009056356 W JP 2009056356W WO 2010109663 A1 WO2010109663 A1 WO 2010109663A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
answer
data
learner
situation
group
Prior art date
Application number
PCT/JP2009/056356
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
祐平 山内
智 北村
政寛 山田
秀哉 松河
竜也 和気
詩織 阪口
真依 寄▲高▼
Original Assignee
国立大学法人東京大学
株式会社ベネッセコーポレーション
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 国立大学法人東京大学, 株式会社ベネッセコーポレーション filed Critical 国立大学法人東京大学
Priority to JP2011505782A priority Critical patent/JP5411251B2/ja
Priority to PCT/JP2009/056356 priority patent/WO2010109663A1/ja
Publication of WO2010109663A1 publication Critical patent/WO2010109663A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B7/00—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers
    • G09B7/02—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers of the type wherein the student is expected to construct an answer to the question which is presented or wherein the machine gives an answer to the question presented by a student
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B19/00—Teaching not covered by other main groups of this subclass
    • G09B19/02—Counting; Calculating
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B7/00—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers
    • G09B7/06—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers of the multiple-choice answer-type, i.e. where a given question is provided with a series of answers and a choice has to be made from the answers
    • G09B7/10—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers of the multiple-choice answer-type, i.e. where a given question is provided with a series of answers and a choice has to be made from the answers wherein a set of answers is common to a plurality of questions
    • G09B7/12—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers of the multiple-choice answer-type, i.e. where a given question is provided with a series of answers and a choice has to be made from the answers wherein a set of answers is common to a plurality of questions characterised by modifying the teaching programme in response to a wrong answer, e.g. repeating the question, supplying further information

Definitions

  • the present invention relates to a weak spot detection system and method.
  • the data creator will determine in advance whether there is a relationship between learning elements. For this reason, according to the prior art, when the lack of understanding of the current learning content is caused by the lack of understanding of the learning content in the past that the data creator did not expect, there is a problem that the learner cannot be supported sufficiently. It was.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and an object thereof is to provide a weak point detection system and method capable of discovering a weak point due to a relationship between unknown learning elements and effectively supporting a learner. There is to do.
  • the weak point finding system includes a first answer situation data obtaining unit for obtaining first answer situation data indicating a present answer situation of a learner with respect to a problem group, and the first answer.
  • cause data storage means for storing cause data relating to the cause leading to the answer status satisfying the condition, and the results of the answer status of the learner in the past with respect to other question groups, or Second answer situation data obtaining means for obtaining second answer situation data indicating a guess, and a current situation of the learner for a part of questions selected based on the second answer situation data among the other question groups
  • Second answer situation data acquisition means for acquiring third response status data indicating the response status; the first response status data; and the third response status data.
  • a weak point data output means for outputting data relating to the weak point of the learner, and cause data update means for updating the stored contents of the cause data storage means in accordance with the stored contents of the answer status data storage means.
  • the weak point finding method includes a first answer situation data obtaining step for obtaining first answer situation data indicating a present answer situation of a learner for the question group, and the learner's past for the other question group.
  • a second answer situation data acquisition step for obtaining second answer situation data indicating the result or guess of the answer situation in and a part of questions selected from the other answer groups based on the second answer situation data
  • a third response status data acquisition step for acquiring third response status data indicating the current response status of the learner, the first response status data, and the third response status data are associated with each other and stored.
  • An answer status data storage step stored in the means and an answer status satisfying the condition in association with the answer status condition indicated by the first answer status data
  • the cause data storage means for storing cause data relating to the cause, the cause data stored in the cause data storage means in association with a condition satisfying the answer status indicated by the first answer status data, and the first 3 weakness data output step for outputting data on the learner's weakness based on the answer status data, and cause data update step for updating the content of the cause data storage means according to the content of the answer status data storage means; , Including.
  • the current answer situation for a problem that has been wrongly answered in the past is acquired, and data relating to the weak point of the learner is output according to the answer situation, and the stored contents of the cause data storage means are updated. It is possible to find a weak point due to the relationship between unknown learning elements and to provide effective learning support to the learner.
  • the third answer status data acquisition means presents a part of the questions selected based on the second answer status data among the other question groups to the learner, and acquires the answer status. It's okay.
  • the third answer situation data acquisition means is configured so that the learner is currently present based on the cause data stored in the cause data storage means in association with a condition that the answer situation indicated by the first answer situation data is satisfied. Except for problems that are determined to be incorrect, the part of the problems may be presented to the learner and the answer status may be acquired.
  • the second answer situation data acquisition means calculates a similarity between the first answer situation data and each of a fourth answer situation data group indicating a present answer situation of a plurality of other learners for the question group. And second answer status data indicating the answer status of the learner in the past with respect to the other question group based on the similarity and the answer status group in the past of the other learner with respect to the other question group. You may get it.
  • the weak point finding system includes a first answer status data acquisition unit that acquires first answer status data indicating a current answer status of a learner for a question group, and a plurality of other learners for the question group.
  • a second response status data group acquisition means for acquiring a second response status data group indicating the current response status of the first response status data, and a similarity level between each of the first response status data and the second response status data group is calculated.
  • the weak point finding method includes a first answer situation data obtaining step for obtaining first answer situation data indicating a present answer situation of a learner for the question group, and a plurality of other learners for the question group.
  • a second answer situation data group obtaining step for obtaining a second answer situation data group indicating the current answer situation of the first answer status, and calculating a similarity between each of the first answer situation data and the second answer situation data group
  • a fourth answer situation data guessing step for guessing answer situation data, and presenting a part of the questions selected based on the fourth answer situation data among the other question groups to
  • a seventh answer status data speculation step based on the seventh answer status data, characterized in that it comprises a, and weaknesses data output step of outputting the data relating to weaknesses of the learner.
  • the current answer status for a problem that is presumed to be incorrect in the past is acquired, and data relating to the learner's weakness is output according to the answer status. It is possible to discover weak points caused by this and provide effective learning support to learners.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram of a weak spot discovery system according to an embodiment of the present invention. It is an operation
  • FIG. FIG. 1 is an overall configuration diagram of a weak spot discovery system according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the weak spot detection system 10 is managed by a plurality of clients 16 each used by a learner and a service provider that provides the learner with a learning support service by an ASP (Application Service Provider) method.
  • the server 12 is connected to a communication network 14 such as the Internet.
  • the client 16 is composed of, for example, a personal computer, and in particular, a web browser is installed to receive a service provided from the server 12.
  • the server 12 is realized by a known server computer, and various databases described later are constructed in a built-in or externally connected storage device.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the server 12.
  • the server 12 transmits test (test) data to the user-authenticated client 16 (S101).
  • the client 16 displays a test screen on the display device based on the test data.
  • FIG. 3 shows an example of this test screen.
  • the learner selects the answer that he / she thinks is correct with a pointing device such as a mouse, and presses a send button (not shown) to return answer data indicating the answer contents from the client 16 to the server 12.
  • the server 12 has the answer database shown in FIG. 4.
  • the answer data received from the client 16 is checked against this answer database, and which question is the correct answer among the question groups included in the test.
  • the response data is data indicating the content of the learner's response to each question (which limb has been selected).
  • the answer status data is data indicating correctness / incorrectness for each problem.
  • the answer database stores correct answers for each question (problem No. 001, 002, 003 ⁇ ) of each test (test No. 01, 02, 03 ⁇ ).
  • the server 12 refers to the related problem database shown in FIG. 5 and the related teaching material database shown in FIG. 6 to determine teaching materials to be provided to the learner (S104). That is, the server 12 holds the related problem database shown in FIG. 5 and the related teaching material database shown in FIG. 6, and the related problem database associates the condition of the answer status data with one or a plurality of problem IDs. It is something to remember. According to the related problem database, it is determined that the learner related to the answer status data satisfying a certain condition has a high probability of erroneously answering the problem specified by the problem ID stored in association with the condition. According to the example shown in FIG.
  • a learner who erroneously answers the problem with the problem ID 02003 and erroneously answers the problem with the problem ID 02004 has a probability of also erroneously answering the problem with the problem ID 01001,01002,01003. It is indicated that a learner who erroneously answers the problem with the problem ID 02005 or who answers the problem with the problem ID 02006 has a high probability of answering the problem with the problem ID 01004. Yes.
  • the problem ID is a 5-digit numerical value here, the upper 2 digits indicate the test number, and the lower 3 digits indicate the problem number.
  • Each record in the related problem database is set in advance by the service provider, and is automatically added by the server 12 as described later. Further, as shown in FIG.
  • the related teaching material database includes a problem ID and a teaching material data path indicating the location of the teaching material data to be provided to the learner answering the problem specified by the question ID. It is related and memorized. The contents of the related teaching material database are set in advance by the service provider. In S104, it is determined whether the learner's answer status data satisfies any of the conditions recorded in the related problem database. If there is a satisfied condition, one or a plurality of problem IDs associated with the condition are read out. . Subsequently, the learning material data path associated with the read problem ID is read from the related learning material database.
  • the server 12 obtains answer status data of the previous test by the learner (S105).
  • the service provider periodically sends test data to the learner to allow the learner to take the test.
  • the answer status (which problem is correct and which problem is correct) Answer status data indicating whether or not the answer was incorrect is stored in the answer status database shown in FIG.
  • the answer situation database may be provided in the server 12, for example, and in the figure, 0 indicates a correct answer and 1 indicates an incorrect answer.
  • the server 12 reads the response status data for the previous test from the response status database.
  • the previous answer status data of the learner is estimated.
  • the similarity ⁇ au between the answer status data of the learner (a) generated in S103 and the answer status data of a plurality of other learners u for the same test is calculated.
  • the answer status data of the learner u may be read from the answer status database.
  • the similarity ⁇ au may be a distance between the answer status data (cosine distance, Euclidean distance, etc.).
  • the error probability Y ′ ai by the learner a of the problem i included in the previous test Y is calculated.
  • Y ui is each element of the answer status data of the learner u.
  • the bar is the average for i.
  • ⁇ is the sum for other learners.
  • confirmation test data is generated based on the answer status data (actual value or estimated value) of the learner's previous test, and is transmitted to the client 16 (S106).
  • N questions randomly selected from the questions that the learner actually answered incorrectly may be included in the confirmation test.
  • N questions may be included in the confirmation test from the questions with a high probability of wrong answer Y′ai.
  • the client 16 receives the confirmation test data transmitted in this way and displays it on the display device.
  • FIG. 8 shows an example of a confirmation test screen displayed on the client 16.
  • the learner selects the answer that he / she thinks is correct with the pointing device and presses the send button, whereby reply data indicating the reply content is returned from the client 16 to the server 12, and the server 12 receives this reply data (S107). ).
  • the server 12 checks the answer data against the answer database shown in FIG. 4 and generates answer status data (S108).
  • the learning material data path associated with the problem ID of the problem determined to be an incorrect answer based on the response status data is read from the learning material database (S109), and the learning material data of the path obtained in S104 and S109 is transmitted to the client 16. (S110).
  • the client 16 displays the teaching material data transmitted in this manner on the display device, and this helps the learner to reinforce the weak points.
  • the teaching material data may include a commentary document or a drill related to a problem that is erroneously answered in the current or previous test. Further, it may be only a document indicating a weak point.
  • the server 12 associates the answer status data generated in S103 and the answer status data generated in S108 and stores them in the learning database shown in FIG.
  • the server 12 stores a pair of answer status data in the learning database, and updates the related problem database shown in FIG. 5 based on the accumulated answer status data pair. For example, if the ratio of learners who erroneously answer a specific problem in the previous test among the learners who erroneously answered a specific problem in the current test is higher than a predetermined value, the problem ID of the former problem is set as the condition of the related problem database. In the column, the problem ID of the latter problem is stored in the problem ID column in association with each other.
  • the current learner's answer status for a problem that has been incorrect in the past is acquired, and learning is performed according to the answer status.
  • Output data (such as teaching materials) on the weak points
  • a learner can be supported also about the weak point resulting from the relationship between the learning elements unknown to a service provider.
  • the content of the related problem database is updated based on the answer status data pair, the relationship between the learning elements to be found can be registered in the database and can be used for the support of the subsequent learner.
  • Embodiment 2 As a confirmation test, there is a possibility that it is necessary to ask the learner for answers to many questions. Therefore, by checking the response status data of this test against the related problem database, questions that are judged to have a high possibility of being erroneously answered are included in the previous test. You may not impose. In addition, in order to check whether or not a question that has been wrongly answered in the past is still erroneously answered, the learner does not necessarily have to answer the confirmation test. For example, as shown in FIG. 10, it is possible to answer the question “Can you answer with confidence?” To obtain answer status data.
  • FIG. 11 is an operation flowchart of the server of the weak spot discovery system according to the second embodiment.
  • the processing of S201 to S205 is the same as the processing of S101 to S105 in FIG.
  • the system configuration is the same as that of the first embodiment.
  • the client 16 displays the questionnaire screen illustrated in FIG. 10 on the display device based on the questionnaire data.
  • the learner selects whether or not he / she is confident with the pointing device and depresses a send button (not shown), whereby reply status data is returned from the client 16 to the server 12, and the server 12 receives this response status data (S208). That is, the presence or absence of the learner's confidence with respect to each problem can be equated with the learner's current answer situation with respect to the problem.
  • the server 12 reads the teaching material data path associated with the problem “not confident” from the answer status data received in S208 from the teaching material database (S209), and the learning material data of the path read in S204 and S209. To the client 16. Also at this time, if there is an overlap between the learning material data path obtained in S204 and the learning material data path obtained in S209, only one learning material data is transmitted. Further, the server 12 associates the answer status data generated in S203 and the answer status data generated in S208 and stores them in the learning database shown in FIG. The server 12 updates the related problem database shown in FIG. 5 based on the answer status data pair thus accumulated.
  • FIG. 12 is an operation flowchart of the server 12 included in the weak spot discovery system according to the third embodiment.
  • the system configuration is the same as in Embodiments 1 and 2, and detailed description thereof is omitted here.
  • the server 12 first transmits test data to the client 16 (S301).
  • the client 16 displays a test screen as shown in FIG. 3 based on the received test data.
  • the learner answers the question displayed on the test screen using a pointing device, and returns answer data indicating the answer content to the server 12.
  • the server 12 receives the reply data thus returned (S302), and checks the answer database shown in FIG. 4 to confirm the correctness of each question.
  • answer status data indicating the correctness of each question is generated (S303).
  • the server 12 transmits the answer status data generated in S303 and the correct answer stored in the answer database to the client 16 (S304).
  • the client 16 displays correct / incorrect and correct answers on the display to allow the learner to confirm. Further, the server 12 stores the answer status data in the answer status database (S305).
  • the server 12 calculates the similarity between the answer status data generated in S303 and the answer status data of other learners stored in the answer status database (S306).
  • the similarity may be a distance between data (cosine distance, Euclidean distance, etc.).
  • the server 12 estimates response status data by the learner of the previous test (S307). Specifically, the degree of similarity ⁇ au between the answer status data of the learner a generated in S303 and the answer status data of a plurality of other learners u for the same test is calculated.
  • the answer status data of the learner u may be read from the answer status database.
  • the correctness of the learner a of the problem i included in the current test X is X ai
  • the correctness of the learner u of the problem i included in the previous test Y is Y ui, and these are substituted into the above equation (1).
  • the error probability Y ′ ai by the learner a of the problem i included in the previous test Y is calculated.
  • answer status data (estimated value) for learner a's test Y is obtained.
  • confirmation test data is generated based on the estimated answer status data (S308), and is transmitted to the client 16 (S309).
  • N questions may be included in the confirmation test in descending order of the problem with the highest probability of wrong answer Y ′ ai .
  • the client 16 receives the confirmation test data transmitted in this way and displays it on the display device (see FIG. 8).
  • the learner selects the answer that he / she believes to be correct with the pointing device and presses the send button, whereby reply data indicating the reply content is returned from the client 16 to the server 12, and the server 12 receives this reply data (S310). ).
  • the server 12 checks the answer data against the answer database shown in FIG. 4 to generate answer status data (S311).
  • the server 12 checks whether any of the problems included in the confirmation test has been answered incorrectly by the learner (S312). If there is a wrong answer, it is checked whether there is a previous test (S313). If there is such a problem, the similarity between the answer status data generated in S311 and the answer status data of other learners for the previous test is calculated (S314). This similarity may also be a distance between data such as a cosine distance and an Euclidean distance. Then, the answer status data of other learners for the further previous test and the similarity calculated in S314 are substituted into the above equation (1), and the learner's previous times Answer status data (predicted value) for the test is calculated (S315). Then, the processes of S308 to S315 are repeated.
  • the server 12 selects teaching materials to be provided to the learner based on the answer data received from the client 16 lastly (S316). Specifically, the correctness of the answer data returned from the client 16 for the confirmation test last transmitted to the client 16 is acquired, and the teaching material data associated with the wrong problem is referred to the teaching material database. Obtain (S316). Then, the teaching material data acquired in this way is transmitted to the client 16 (S317). The client 16 displays the teaching material data transmitted in this way on the display device, whereby the learner reinforces the weak point.
  • the teaching material data may include a commentary document or a drill related to a problem that is erroneously answered in the current or previous test. Further, it may be only a document indicating a weak point.
  • the confirmation test can be repeated, the root cause of the wrong answer of the problem included in the current test can be investigated, and teaching materials for it can be provided.
  • the answer status data of the test provided in the past is also estimated for the learner who newly uses the weak spot discovery system 10. Therefore, sufficient support can be provided to such new learners.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Electrically Operated Instructional Devices (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

　未知の学習要素間の関連性に起因する弱点を発見すること。　問題群に対する学習者の現在における回答状況を示す第１回答状況データを取得する手段、第１回答状況データが示す回答状況の条件に関連づけて、該条件を充足する回答状況に至る原因に関する原因データを記憶する原因データ記憶手段、他の問題群に対する学習者の過去における回答状況の実績又は推測を示す第２回答状況データを取得する手段、前記他の問題群のうち第２回答状況データに基づいて選択される一部に対する学習者の現在における回答状況を示す第３回答状況データを取得する手段と、第１回答状況データと、第３回答状況データと、を関連づけて記憶する回答状況データ記憶手段、第１回答状況データが示す回答状況が充足する条件に関連づけて記憶される前記原因データ及び第３回答状況データに基づいて学習者の弱点に関するデータを出力する手段と回答状況データ記憶手段の内容に従ってデータ記憶手段の内容を更新する手段を含む。

Description

弱点発見システム及び方法
　本発明は弱点発見システム及び方法に関する。
　積み上げ型の学習領域においては、過去における学習内容に対する理解不足が現在における学習内容に対する理解不足の原因になっていることが多い。例えば、数学の学習において、微分に関する問題に不正解であった場合、微分そのものに対する理解だけが不足している場合もあるが、その背景にある関数や方程式に対する理解が不足している場合も多い。しかしながら、どの段階の学習内容に対する理解不足が原因であるか、その判断は難しい。ただ、不正解の原因が関数や方程式の理解不足にあるのに、微分に関する解説だけ行っても、学習者に対する支援としては不十分であり、真の弱点である関数や方程式について解説を行うようにすることが望ましい。この点について、下記特許文献には、事前に学習要素間の関連性を示すデータを準備しておき、そのデータに従って学習支援を行う各種システムが開示されている。
特開平５－１１６７９号公報 特開平８－１６０８５０号公報 特開２００５－２４２０１８号公報 特開２００６－７９１１３号公報
　従来技術によると、学習要素間の関連性の有無は、専らデータ作成者が事前に判断することになる。このため、従来技術によると、現在における学習内容に対する理解不足が、データ作成者が予想もしていない過去における学習内容に対する理解不足に起因する場合には、学習者を十分に支援できないという問題があった。
　本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、未知の学習要素間の関連性に起因する弱点を発見し、学習者を効果的に支援できる弱点発見システム及び方法を提供することにある。
　上記課題を解決するために、本発明に係る弱点発見システムは、問題群に対する学習者の現在における回答状況を示す第１回答状況データを取得する第１回答状況データ取得手段と、前記第１回答状況データが示す回答状況の条件に関連づけて、該条件を充足する回答状況に至る原因に関する原因データを記憶する原因データ記憶手段と、他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況の実績又は推測を示す第２回答状況データを取得する第２回答状況データ取得手段と、前記他の問題群のうち前記第２回答状況データに基づいて選択される一部の問題に対する前記学習者の現在における回答状況を示す第３回答状況データを取得する第３回答状況データ取得手段と、前記第１回答状況データと、前記第３回答状況データと、を関連づけて記憶する回答状況データ記憶手段と、前記第１回答状況データが示す回答状況が充足する条件に関連づけて前記原因データ記憶手段に記憶される前記原因データ、及び前記第３回答状況データに基づいて、前記学習者の弱点に関するデータを出力する弱点データ出力手段と、前記回答状況データ記憶手段の記憶内容に従って前記原因データ記憶手段の記憶内容を更新する原因データ更新手段と、を含むことを特徴とする。
　また、本発明に係る弱点発見方法は、問題群に対する学習者の現在における回答状況を示す第１回答状況データを取得する第１回答状況データ取得ステップと、他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況の実績又は推測を示す第２回答状況データを取得する第２回答状況データ取得ステップと、前記他の問題群のうち前記第２回答状況データに基づいて選択される一部の問題に対する前記学習者の現在における回答状況を示す第３回答状況データを取得する第３回答状況データ取得ステップと、前記第１回答状況データと、前記第３回答状況データと、を関連づけて回答状況データ記憶手段に格納する回答状況データ格納ステップと、前記第１回答状況データが示す回答状況の条件に関連づけて、該条件を充足する回答状況に至る原因に関する原因データを記憶する原因データ記憶手段を参照して、前記第１回答状況データが示す回答状況が充足する条件に関連づけて前記原因データ記憶手段に記憶される前記原因データ、及び前記第３回答状況データに基づいて、前記学習者の弱点に関するデータを出力する弱点データ出力ステップと、前記回答状況データ記憶手段の記憶内容に従って前記原因データ記憶手段の記憶内容を更新する原因データ更新ステップと、を含むことを特徴とする。
　本発明によると、過去において不正解であった問題に対する現在における回答状況を取得して、該回答状況に従って学習者の弱点に関するデータを出力するとともに、原因データ記憶手段の記憶内容を更新するので、未知の学習要素間の関連性に起因する弱点を発見して、学習者に効果的な学習支援を行うことができる。
　ここで、前記第３回答状況データ取得手段は、前記他の問題群のうち前記第２回答状況データに基づいて選択される一部の問題を前記学習者に提示し、その回答状況を取得してよい。また、前記第３回答状況データ取得手段は、前記第１回答状況データが示す回答状況が充足する条件に関連づけて前記原因データ記憶手段に記憶される前記原因データに基づいて前記学習者が現在においても不正解であると判断される問題を除いて、前記一部の問題を前記学習者に提示し、その回答状況を取得してよい。
　また、前記第２回答状況データ取得手段は、前記第１回答状況データと前記問題群に対する複数の他の学習者の現在における回答状況を示す第４回答状況データ群のそれぞれとの類似度を算出するとともに、それら類似度及び前記他の問題群に対する前記他の学習者の過去における回答状況群に基づいて、前記他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況を示す第２回答状況データを取得してよい。
　また、本発明に係る弱点発見システムは、問題群に対する学習者の現在における回答状況を示す第１回答状況データを取得する第１回答状況データ取得手段と、前記問題群に対する複数の他の学習者の現在における回答状況を示す第２回答状況データ群を取得する第２回答状況データ群取得手段と、前記第１回答状況データと前記第２回答状況データ群のそれぞれとの類似度を算出する第１類似度算出手段と、前記他の問題群に対する前記複数の他の学習者の過去における回答状況を示す第３回答状況データ群を取得する第３回答状況データ群取得手段と、前記第１類似度算出手段により算出される類似度及び前記第３回答状況データ群に基づいて、前記他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況を示す第４回答状況データを推測する第４回答状況データ推測手段と、前記他の問題群のうち前記第４回答状況データに基づいて選択される一部の問題を前記学習者に提示し、その回答状況を示すデータを第５回答状況データとして取得する第５回答状況データ取得手段と、前記第５回答状況データと前記第３回答状況データ群のそれぞれとの類似度を算出する第２類似度算出手段と、前記複数の他の学習者のさらに他の問題群に対する過去における回答状況を示す第６回答状況データ群を取得する第６回答状況データ群取得手段と、前記第２類似度算出手段により算出される類似度及び前記第６回答状況データ群に基づいて、前記さらに他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況を示す第７回答状況データを推測する第７回答状況データ推測手段と、前記第７回答状況データに基づいて、前記学習者の弱点に関するデータを出力する弱点データ出力手段と、を含むことを特徴とする。
　また、本発明に係る弱点発見方法は、問題群に対する学習者の現在における回答状況を示す第１回答状況データを取得する第１回答状況データ取得ステップと、前記問題群に対する複数の他の学習者の現在における回答状況を示す第２回答状況データ群を取得する第２回答状況データ群取得ステップと、前記第１回答状況データと前記第２回答状況データ群のそれぞれとの類似度を算出する第１類似度算出ステップと、前記他の問題群に対する前記複数の他の学習者の過去における回答状況を示す第３回答状況データ群を取得する第３回答状況データ群取得ステップと、前記第１類似度算出ステップにより算出される類似度及び前記第３回答状況データ群に基づいて、前記他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況を示す第４回答状況データを推測する第４回答状況データ推測ステップと、前記他の問題群のうち前記第４回答状況データに基づいて選択される一部の問題を前記学習者に提示し、その回答状況を示すデータを第５回答状況データとして取得する第５回答状況データ取得ステップと、前記第５回答状況データと前記第３回答状況データ群のそれぞれとの類似度を算出する第２類似度算出ステップと、前記複数の他の学習者のさらに他の問題群に対する過去における回答状況を示す第６回答状況データ群を取得する第６回答状況データ群取得ステップと、前記第２類似度算出ステップにより算出される類似度及び前記第６回答状況データ群に基づいて、前記さらに他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況を示す第７回答状況データを推測する第７回答状況データ推測ステップと、前記第７回答状況データに基づいて、前記学習者の弱点に関するデータを出力する弱点データ出力ステップと、を含むことを特徴とする。
　本発明によると、過去において不正解であったと推測される問題に対する現在における回答状況を取得して、該回答状況に従って学習者の弱点に関するデータを出力するので、未知の学習要素間の関連性に起因する弱点を発見して、学習者に効果的な学習支援を行うことができる。
本発明の実施形態に係る弱点発見システムの全体構成図である。 本発明の実施形態１に係る弱点発見システムの動作フロー図である。 通常テスト画面の一例を示す図である。 解答データベースの内容を模式的に示す図である。 関連問題データベースの内容を模式的に示す図である。 関連教材データベースの内容を模式的に示す図である。 回答状況データベースの内容を模式的に示す図である。 確認テスト画面の一例を示す図である。 学習用データベースの内容を模式的に示す図である。 アンケート画面の一例を示す図である。 本発明の実施形態２に係る弱点発見システムの動作フロー図である。 本発明の実施形態３に係る弱点発見システムの動作フロー図である。
　以下、本発明の実施形態について図面に基づき詳細に説明する。
実施形態１．
　図１は、本発明の実施形態１に係る弱点発見システムの全体構成図である。同図に示すように、弱点発見システム１０は、それぞれ学習者により使用される複数のクライアント１６と、学習者に対してＡＳＰ（Application Service Provider）方式により学習支援サービスを提供するサービス提供者によって管理されるサーバ１２と、がインターネット等の通信ネットワーク１４に接続されて構成されている。クライアント１６は、例えばパーソナルコンピュータにより構成されており、特にサーバ１２から提供されるサービスを受けるためにＷｅｂブラウザがインストールされている。サーバ１２は公知のサーバコンピュータにより実現されており、内蔵する或いは外部接続された記憶装置には、後述する各種のデータベースが構築される。
　図２は、サーバ１２の動作を示すフロー図である。同図に示すように、サーバ１２ではユーザ認証済みのクライアント１６に対してテスト（試験）データを送信する（Ｓ１０１）。クライアント１６ではこのテストデータに基づいてディスプレイ装置にテスト画面を表示する。図３は、このテスト画面の一例を示している。学習者はマウス等のポインティングデバイスで正解と思う解答肢を選択し、図示しない送信ボタンを押下することにより、回答内容を示す回答データをクライアント１６からサーバ１２に返信し、サーバ１２はこの回答データを受信する（Ｓ１０２）。サーバ１２では、図４に示される解答データベースを有しており、クライアント１６から受信した回答データをこの解答データベースに照査して、テストに含まれる問題群のうち、どの問題が正解であったか、どの問題が誤答であったかを調べ、回答状況データを生成する（Ｓ１０３）。ここで、回答データは、各問題に対する学習者の回答内容（どの肢を選択したか）を示すデータである。回答状況データは、各問題に対する正誤を示すデータである。また、解答データベースは、図４に示すように、各テスト（テストＮｏ．０１，０２，０３～）の各問題（問題Ｎｏ．００１，００２，００３～）に対する正解を記憶するものである。
　次に、サーバ１２は、図５に示す関連問題データベース及び図６に示す関連教材データベースを参照して、学習者に提供すべき教材を判断する（Ｓ１０４）。すなわち、サーバ１２は、図５に示す関連問題データベース及び図６に示す関連教材データベースを保持しており、関連問題データベースは、回答状況データの条件と、一又は複数の問題ＩＤと、を関連づけて記憶するものである。関連問題データベースによると、ある条件を満足する回答状況データに係る学習者は、該条件に関連づけて記憶された問題ＩＤにより特定される問題を現在でも誤答する確率が高い、と判断される。図５に示す例によると、問題ＩＤが０２００３である問題を誤答し、且つ問題ＩＤが０２００４である問題を誤答する学習者は、問題ＩＤ０１００１，０１００２，０１００３の問題も誤答する確率が高く、また、問題ＩＤが０２００５である問題を誤答するか、或いは問題ＩＤが０２００６である問題を誤答する学習者は、問題ＩＤ０１００４の問題も誤答する確率が高い、ことが示されている。問題ＩＤは、ここでは５桁の数値であり、上位２桁がテスト番号を示し、下位３桁が問題番号を示している。関連問題データベースの各レコードは、事前にサービス提供者により設定される他、後述のようにサーバ１２により自動的に追加される。また、関連教材データベースは、図６に示すように、問題ＩＤと、該問題ＩＤにより特定される問題を誤答している学習者に提供すべき教材データの所在を示す教材データパスと、を関連づけて記憶するものである。関連教材データベースの内容は、事前にサービス提供者により設定される。Ｓ１０４では、学習者の回答状況データが関連問題データベースに記録されたいずれかの条件を満足するかを判断し、満足する条件があれば、その条件に関連づけられた１又は複数の問題ＩＤを読み出す。続いて、読み出された問題ＩＤに関連づけられた教材データパスを関連教材データベースから読み出す。
　続いてサーバ１２では、学習者による前回のテストの回答状況データを取得する（Ｓ１０５）。すなわち、サービス提供者は学習者に対して定期的にテストデータを送信して、学習者にテストを受けさせており、毎回、そのときの回答状況（どの問題が正解であって、どの問題が誤答であったか）を示す回答状況データを、図７に示す回答状況データベースに記憶させている。回答状況データベースは、例えばサーバ１２に備えられてよく、図において、０は正解であることを、１は誤答であることを、それぞれ示している。学習者が前回のテストを受けていれば、サーバ１２は回答状況データベースから前回のテストに対する回答状況データを読み出す。一方、学習者が前回のテストを受けていなければ、当該学習者の前回の回答状況データを推測する。具体的には、Ｓ１０３で生成される当該学習者（ａとする）の回答状況データと、同じテストに対する複数の他の学習者ｕの回答状況データと、の類似度ρａｕを計算する。学習者ｕの回答状況データは回答状況データベースから読み出せばよい。また、類似度ρａｕは回答状況データ間の距離（コサイン距離やユークリッド距離など）でよい。そして、今回のテストＸに含まれる問題ｉの学習者ａの正誤をＸａｉ、前回のテストＹに含まれる問題ｉの学習者ｕの正誤をＹｕｉとし、それらを次式（１）に代入して、前回のテストＹに含まれる問題ｉの学習者ａによる誤答確率Ｙ’ａｉを算出する。Ｙｕｉは、学習者ｕの回答状況データの各要素である。ここで、バーはｉについての平均である。また、Σは他の学習者についての和である。そして、Ｙ’ａｉを用いて、学習者ａのテストＹに対する回答状況データ（推測値）を得る。すなわち、テストＹの回答状況データの各要素はＹ’ａｉとなる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　その後、学習者の前回テストに対する回答状況データ（実績値又は推測値）に基づいて確認テストデータを生成し、それをクライアント１６に送信する（Ｓ１０６）。具体的には、前回テストを受けた学習者については、前回テストに含まれる問題のうち、学習者が実際に誤答した問題のうちランダムに選択されるＮ個を確認テストに含めてよい。また、前回テストを受けていない学習者については、前回テストに含まれる問題のうち、誤答確率Ｙ’ａｉが高い問題からＮ個を確認テストに含めてよい。クライアント１６では、こうして送信される確認テストデータを受信し、これをディスプレイ装置に表示する。図８は、クライアント１６で表示される確認テスト画面の一例を示している。学習者はポインティングデバイスで正解と思う解答肢を選択し、送信ボタンを押下することにより、回答内容を示す回答データをクライアント１６からサーバ１２に返信し、サーバ１２はこの回答データを受信する（Ｓ１０７）。サーバ１２では、この回答データを図４に示す解答データベースに照査し、回答状況データを生成する（Ｓ１０８）。
　そして、回答状況データにより誤答であると判断された問題の問題ＩＤに関連づけられた教材データパスを教材データベースから読み出し（Ｓ１０９）、Ｓ１０４及びＳ１０９で得られたパスの教材データをクライアント１６に送信する（Ｓ１１０）。このとき、Ｓ１０４で得られた教材データパスとＳ１０９で得られた教材データパスとに重複がある場合には１つの教材データのみを送信する。クライアント１６では、こうして送信される教材データをディスプレイ装置に表示し、これにより学習者は弱点補強に役立てる。なお、教材データは、今回又は前回テストのうち誤答した問題に関連する解説文書やドリルを含んでもよい。また、単に弱点を指摘する文書のみであってもよい。
　サーバ１２は最後に、Ｓ１０３で生成された回答状況データとＳ１０８で生成された回答状況データとを関連づけて、図９に示す学習用データベースに記憶する。サーバ１２では、学習者がテストを受けるたびに学習用データベースに回答状況データのペアを記憶しており、蓄積された回答状況データのペアに基づいて、図５に示す関連問題データベースを更新する。例えば、今回テストの特定の問題を誤答した学習者のうち、前回テストの特定の問題を誤答する学習者の割合が所定値以上高ければ、前者の問題の問題ＩＤを関連問題データベースの条件欄に、後者の問題の問題ＩＤを問題ＩＤ欄に、互いに関連づけて格納する。
　本実施形態１によれば、過去において不正解であった問題（又は不正解であった確率の高いと推測される問題）に対する現在における学習者の回答状況を取得して、該回答状況に従って学習者の弱点に関するデータ（教材等）を出力する。このため、サービス提供者にとって未知である学習要素間の関連性に起因する弱点についても学習者を支援できる。また、関連問題データベースの内容を、回答状況データのペアに基づいて更新するので、発見される学習要素間の関連性をデータベースに登録して、その後の学習者の支援に役立てることができる。
実施形態２．
　実施形態１においては、確認テストとして、学習者に多数の問題に対する回答を求めなければならない可能性がある。そこで、今回のテストの回答状況データを関連問題データベースに照査して、前回のテストに含まれる問題のうち、現在でも誤答する可能性が高いと判断される問題については、学習者に確認テストを課さないようにしてよい。また、過去に誤答した問題を現在も誤答するかどうかを調べるのに、必ずしも実際に学習者が確認テストを回答しなくてもよい。例えば、図１０に示すように、「自信をもって答えられますか？」との問いかけに答えさせ、これにより回答状況データを取得するようにしてもよい。
　図１１は、実施形態２に係る弱点発見システムのサーバの動作フロー図である。同図において、Ｓ２０１～Ｓ２０５の処理は、図２におけるＳ１０１～Ｓ１０５の処理と同様である。システムの構成は実施形態１と同様である。
　実施形態２では、Ｓ２０６において、Ｓ２０５で得られた回答状況データにより誤答したと判断又は推測される問題のうち、Ｓ２０４で誤答する可能性が高いと判断された問題以外の問題をアンケートデータに含め、これをクライアント１６に送信する（Ｓ２０７）。すなわち、Ｓ２０３で生成される回答状況データが満足する条件に関連づけて関連問題データベースに記憶されたＩＤにより特定される問題については、アンケートに含まれない。こうすることで、学習者が自信の有無を判断すべき問題数を減らすことができる。また、アンケート形式にすることで、ユーザの回答負担を無くすことができる。但し、実施形態１と同様、確認テストの形式を採用してもよい。
　クライアント１６ではアンケートデータに基づいてディスプレイ装置に、図１０に例示されるアンケート画面を表示する。学習者はポインティングデバイスで自信の有無を選択し、図示しない送信ボタンを押下することにより、回答状況データをクライアント１６からサーバ１２に返信し、サーバ１２はこの回答状況データを受信する（Ｓ２０８）。すなわち、各問題に対する学習者の自信の有無は、当該問題に対する学習者の現在の回答状況と同視することができ、本実施形態２では、これら各問題に対する学習者の自信の有無を回答状況データとして扱っている。
　そして、サーバ１２では、Ｓ２０８で受信した回答状況データにより「自信なし」とされた問題に関連づけられた教材データパスを教材データベースから読み出し（Ｓ２０９）、Ｓ２０４及びＳ２０９で読み出されたパスの教材データをクライアント１６に送信する。このときも、Ｓ２０４で得られた教材データパスとＳ２０９で得られた教材データパスとに重複がある場合には１の教材データのみを送信する。また、サーバ１２は、Ｓ２０３で生成された回答状況データとＳ２０８で生成された回答状況データとを関連づけて、図９に示す学習用データベースに記憶する。サーバ１２では、こうして蓄積される回答状況データのペアに基づいて、図５に示す関連問題データベースを更新する。
　本実施形態２によると、弱点発見のために学習者に回答を課する問題数を減らすことができる。
実施形態３．
　実施形態３に係る弱点発見システムは、サーバ１２から提供されるテストを初めて受ける学習者に対し、弱点補強する教材を提供するものである。図１２は、実施形態３に係る弱点発見システムに含まれるサーバ１２の動作フロー図である。システムの構成は実施形態１及び２と同様であり、ここでは詳細説明を省略する。
　実施形態３に係るシステムにおいては、サーバ１２は、まず、クライアント１６に対してテストデータを送信する（Ｓ３０１）。クライアント１６では、受信したテストデータに基づき、図３に示すようなテスト画面を表示する。学習者は、テスト画面に表された問題にポインティングデバイスを用いて回答し、その回答内容を示す回答データをサーバ１２に返信する。サーバ１２は、こうして返信される回答データを受信し（Ｓ３０２）、図４に示す解答データベースに照査して、各問題の正誤を確認する。そして、各問題の正誤を示す回答状況データを生成する（Ｓ３０３）。続いて、サーバ１２は、Ｓ３０３で生成される回答状況データ及び解答データベースに記憶されている正解をクライアント１６に送信する（Ｓ３０４）。クライアント１６では、ディスプレイに正誤及び正解を表示し、学習者に確認させる。さらに、サーバ１２は、回答状況データを回答状況データベースに格納する（Ｓ３０５）。
　次にサーバ１２は、Ｓ３０３で生成される回答状況データと、回答状況データベースに記憶される他の複数の学習者の回答状況データと、の類似度を算出する（Ｓ３０６）。類似度は、データ間の距離（コサイン距離やユークリッド距離など）であってよい。さらに、サーバ１２は、前回のテストの学習者による回答状況データを推測する（Ｓ３０７）。具体的には、Ｓ３０３で生成される当該学習者ａの回答状況データと、同じテストに対する複数の他の学習者ｕの回答状況データと、の類似度ρａｕを計算する。学習者ｕの回答状況データは回答状況データベースから読み出せばよい。そして、今回のテストＸに含まれる問題ｉの学習者ａの正誤をＸａｉ、前回のテストＹに含まれる問題ｉの学習者ｕの正誤をＹｕｉとし、それらを上記式（１）に代入して、前回のテストＹに含まれる問題ｉの学習者ａによる誤答確率Ｙ’ａｉを算出する。そして、Ｙ’ａｉを用いて、学習者ａのテストＹに対する回答状況データ（推測値）を得る。
　次に、推測された回答状況データに基づいて確認テストデータを生成し（Ｓ３０８）、これをクライアント１６に送信する（Ｓ３０９）。具体的には、前回テストに含まれる問題のうち、誤答確率Ｙ’ａｉが高い問題から順にＮ個を確認テストに含めてよい。クライアント１６では、こうして送信される確認テストデータを受信し、これをディスプレイ装置に表示する（図８参照）。学習者はポインティングデバイスで正解と思う解答肢を選択し、送信ボタンを押下することにより、回答内容を示す回答データをクライアント１６からサーバ１２に返信し、サーバ１２はこの回答データを受信する（Ｓ３１０）。サーバ１２では、この回答データを図４に示す解答データベースに照査し、回答状況データを生成する（Ｓ３１１）。
　次にサーバ１２では、確認テストに含まれる問題のうちに学習者が誤答したものがあるかを調べる（Ｓ３１２）。誤答した問題があれば、次にさらに前の回のテストが存在するかを調べる（Ｓ３１３）。そして、そうした問題があれば、Ｓ３１１で生成される回答状況データと、当該さらに前の回のテストに対する他の複数の学習者の回答状況データと、の類似度を算出する（Ｓ３１４）。この類似度も、コサイン距離やユークリッド距離などのデータ間の距離であってよい。そして、当該さらに前の回のテストに対する他の複数の学習者の回答状況データと、Ｓ３１４で算出される類似度を、上記式（１）に代入して、学習者の当該さらに前の回のテストに対する回答状況データ（予測値）を算出する（Ｓ３１５）。そして、以上のＳ３０８乃至Ｓ３１５の処理を繰り返す。
　Ｓ３１２又はＳ３１３でＮｏの場合には、Ｓ３１６の処理に進む。Ｓ３１６では、サーバ１２は、最後にクライアント１６から受信した回答データに基づいて、学習者に提供する教材を選定する（Ｓ３１６）。具体的には、最後にクライアント１６に送信した確認テストに対して該クライアント１６から返信された回答データの正誤を取得し、誤っている問題に関連づけられた教材データを、教材データベースを参照して取得する（Ｓ３１６）。そして、こうして取得される教材データをクライアント１６に送信する（Ｓ３１７）。クライアント１６では、こうして送信される教材データをディスプレイ装置に表示し、これにより学習者は弱点の補強を行う。なお、教材データは、今回又は前回テストのうち誤答した問題に関連する解説文書やドリルを含んでもよい。また、単に弱点を指摘する文書のみであってもよい。
　実施形態３によれば、確認テストを繰り返して、今回のテストに含まれる問題の誤答の根本原因を究明して、それに対する教材を提供することができる。このとき、他の学習者との類似度及びそれら学習者の回答状況データを用いて、新規に弱点発見システム１０を利用する学習者についても、過去に提供されたテストの回答状況データを推測するようにしているので、そうした新規の学習者に対しても十分な支援が可能となる。

Claims (7)

  1. 　問題群に対する学習者の現在における回答状況を示す第１回答状況データを取得する第１回答状況データ取得手段と、
    　前記第１回答状況データが示す回答状況の条件に関連づけて、該条件を充足する回答状況に至る原因に関する原因データを記憶する原因データ記憶手段と、
    　他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況の実績又は推測を示す第２回答状況データを取得する第２回答状況データ取得手段と、
    　前記他の問題群のうち前記第２回答状況データに基づいて選択される一部の問題に対する前記学習者の現在における回答状況を示す第３回答状況データを取得する第３回答状況データ取得手段と、
    　前記第１回答状況データと、前記第３回答状況データと、を関連づけて記憶する回答状況データ記憶手段と、
    　前記第１回答状況データが示す回答状況が充足する条件に関連づけて前記原因データ記憶手段に記憶される前記原因データ、及び前記第３回答状況データに基づいて、前記学習者の弱点に関するデータを出力する弱点データ出力手段と、
    　前記回答状況データ記憶手段の記憶内容に従って前記原因データ記憶手段の記憶内容を更新する原因データ更新手段と、
    　を含むことを特徴とする弱点発見システム。
  2. 　請求の範囲第１項に記載の弱点発見システムにおいて、
    　前記第３回答状況データ取得手段は、前記他の問題群のうち前記第２回答状況データに基づいて選択される一部の問題を前記学習者に提示し、その回答状況を取得する、
    　ことを特徴とする弱点発見システム。
  3. 　請求の範囲第２項に記載の弱点発見システムにおいて、
    　前記第３回答状況データ取得手段は、前記第１回答状況データが示す回答状況が充足する条件に関連づけて前記原因データ記憶手段に記憶される前記原因データに基づいて前記学習者が現在においても不正解であると判断される問題を除いて、前記一部の問題を前記学習者に提示し、その回答状況を取得する、
    　ことを特徴とする弱点発見システム。
  4. 　請求の範囲第１項に記載の弱点発見システムにおいて、
    　前記第２回答状況データ取得手段は、前記第１回答状況データと前記問題群に対する複数の他の学習者の現在における回答状況を示す第４回答状況データ群のそれぞれとの類似度を算出するとともに、それら類似度及び前記他の問題群に対する前記他の学習者の過去における回答状況群に基づいて、前記他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況を示す第２回答状況データを取得する、
    　ことを特徴とする弱点発見システム。
  5. 　問題群に対する学習者の現在における回答状況を示す第１回答状況データを取得する第１回答状況データ取得手段と、
    　前記問題群に対する複数の他の学習者の現在における回答状況を示す第２回答状況データ群を取得する第２回答状況データ群取得手段と、
    　前記第１回答状況データと前記第２回答状況データ群のそれぞれとの類似度を算出する第１類似度算出手段と、
    　前記他の問題群に対する前記複数の他の学習者の過去における回答状況を示す第３回答状況データ群を取得する第３回答状況データ群取得手段と、
    　前記第１類似度算出手段により算出される類似度及び前記第３回答状況データ群に基づいて、前記他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況を示す第４回答状況データを推測する第４回答状況データ推測手段と、
    　前記他の問題群のうち前記第４回答状況データに基づいて選択される一部の問題を前記学習者に提示し、その回答状況を示すデータを第５回答状況データとして取得する第５回答状況データ取得手段と、
    　前記第５回答状況データと前記第３回答状況データ群のそれぞれとの類似度を算出する第２類似度算出手段と、
    　前記複数の他の学習者のさらに他の問題群に対する過去における回答状況を示す第６回答状況データ群を取得する第６回答状況データ群取得手段と、
    　前記第２類似度算出手段により算出される類似度及び前記第６回答状況データ群に基づいて、前記さらに他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況を示す第７回答状況データを推測する第７回答状況データ推測手段と、
    　前記第７回答状況データに基づいて、前記学習者の弱点に関するデータを出力する弱点データ出力手段と、
    　を含むことを特徴とする弱点発見システム。
  6. 　問題群に対する学習者の現在における回答状況を示す第１回答状況データを取得する第１回答状況データ取得ステップと、
    　他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況の実績又は推測を示す第２回答状況データを取得する第２回答状況データ取得ステップと、
    　前記他の問題群のうち前記第２回答状況データに基づいて選択される一部の問題に対する前記学習者の現在における回答状況を示す第３回答状況データを取得する第３回答状況データ取得ステップと、
    　前記第１回答状況データと、前記第３回答状況データと、を関連づけて回答状況データ記憶手段に格納する回答状況データ格納ステップと、
    　前記第１回答状況データが示す回答状況の条件に関連づけて、該条件を充足する回答状況に至る原因に関する原因データを記憶する原因データ記憶手段を参照して、前記第１回答状況データが示す回答状況が充足する条件に関連づけて前記原因データ記憶手段に記憶される前記原因データ、及び前記第３回答状況データに基づいて、前記学習者の弱点に関するデータを出力する弱点データ出力ステップと、
    　前記回答状況データ記憶手段の記憶内容に従って前記原因データ記憶手段の記憶内容を更新する原因データ更新ステップと、
    　を含むことを特徴とする弱点発見方法。
  7. 　問題群に対する学習者の現在における回答状況を示す第１回答状況データを取得する第１回答状況データ取得ステップと、
    　前記問題群に対する複数の他の学習者の現在における回答状況を示す第２回答状況データ群を取得する第２回答状況データ群取得ステップと、
    　前記第１回答状況データと前記第２回答状況データ群のそれぞれとの類似度を算出する第１類似度算出ステップと、
    　前記他の問題群に対する前記複数の他の学習者の過去における回答状況を示す第３回答状況データ群を取得する第３回答状況データ群取得ステップと、
    　前記第１類似度算出ステップにより算出される類似度及び前記第３回答状況データ群に基づいて、前記他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況を示す第４回答状況データを推測する第４回答状況データ推測ステップと、
    　前記他の問題群のうち前記第４回答状況データに基づいて選択される一部の問題を前記学習者に提示し、その回答状況を示すデータを第５回答状況データとして取得する第５回答状況データ取得ステップと、
    　前記第５回答状況データと前記第３回答状況データ群のそれぞれとの類似度を算出する第２類似度算出ステップと、
    　前記複数の他の学習者のさらに他の問題群に対する過去における回答状況を示す第６回答状況データ群を取得する第６回答状況データ群取得ステップと、
    　前記第２類似度算出ステップにより算出される類似度及び前記第６回答状況データ群に基づいて、前記さらに他の問題群に対する前記学習者の過去における回答状況を示す第７回答状況データを推測する第７回答状況データ推測ステップと、
    　前記第７回答状況データに基づいて、前記学習者の弱点に関するデータを出力する弱点データ出力ステップと、
    　を含むことを特徴とする弱点発見方法。

     
PCT/JP2009/056356 2009-03-27 2009-03-27 弱点発見システム及び方法 WO2010109663A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011505782A JP5411251B2 (ja) 2009-03-27 2009-03-27 弱点発見システム及び方法
PCT/JP2009/056356 WO2010109663A1 (ja) 2009-03-27 2009-03-27 弱点発見システム及び方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2009/056356 WO2010109663A1 (ja) 2009-03-27 2009-03-27 弱点発見システム及び方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2010109663A1 true WO2010109663A1 (ja) 2010-09-30

Family

ID=42780372

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2009/056356 WO2010109663A1 (ja) 2009-03-27 2009-03-27 弱点発見システム及び方法

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP5411251B2 (ja)
WO (1) WO2010109663A1 (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018112659A (ja) * 2017-01-11 2018-07-19 Kddi株式会社 異なる基準に基づく質問を混在させたユーザ適応型のテストプログラム、装置及び方法
JP2019113611A (ja) * 2017-12-21 2019-07-11 大日本印刷株式会社 テスト用紙処理装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08179682A (ja) * 1994-12-21 1996-07-12 Gakken Co Ltd 問題作成装置の成績処理手段
JPH11143347A (ja) * 1997-11-04 1999-05-28 Nec Corp テスト出題装置
JP2003156996A (ja) * 2001-11-22 2003-05-30 Junichi Yakahi 学習支援システム、方法およびプログラム、ならびに情報サーバ

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08179682A (ja) * 1994-12-21 1996-07-12 Gakken Co Ltd 問題作成装置の成績処理手段
JPH11143347A (ja) * 1997-11-04 1999-05-28 Nec Corp テスト出題装置
JP2003156996A (ja) * 2001-11-22 2003-05-30 Junichi Yakahi 学習支援システム、方法およびプログラム、ならびに情報サーバ

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018112659A (ja) * 2017-01-11 2018-07-19 Kddi株式会社 異なる基準に基づく質問を混在させたユーザ適応型のテストプログラム、装置及び方法
JP2019113611A (ja) * 2017-12-21 2019-07-11 大日本印刷株式会社 テスト用紙処理装置
JP7006246B2 (ja) 2017-12-21 2022-01-24 大日本印刷株式会社 テスト用紙処理装置

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2010109663A1 (ja) 2012-09-27
JP5411251B2 (ja) 2014-02-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8601059B2 (en) Sharing form training result utilizing a social network
CN106407404B (zh) 数据存储方法、数据管理方法及系统、数据库、客户端
Thompson et al. Perceived strength of forensic scientists’ reporting statements about source conclusions
US20130260353A1 (en) Response support server, response support system, response support method
KR20200010102A (ko) 사용자 맞춤형 학습 컨텐츠 제공 방법 및 이를 실행하는 서버
JP6068615B1 (ja) 学習支援システム、電子機器、サーバ装置、情報処理装置、及びプログラム
JP2008021211A (ja) 質問生成装置及びプログラム
JP2010175699A (ja) ｅ−ｌｅａｒｎｉｎｇシステムおよび学習支援サーバ
JP5411251B2 (ja) 弱点発見システム及び方法
US20150287337A1 (en) Mental health care support device, system, method and program storage medium
Vendetti et al. The floor effect: Impoverished spatial memory for elevator buttons
JP2008097119A (ja) 質問採点システム及び方法
JP4802075B2 (ja) コンテンツ送信装置及びコンテンツ送信方法
JP2007011933A (ja) 近辺情報検索装置
JP2011060218A (ja) 回答システム
JP2006323631A (ja) 成果物情報管理システムおよび成果物情報管理プログラム
JP2015069160A (ja) 学習支援システム、プログラム、及び、学習支援方法
WO2011111640A1 (ja) プロファイリングシステム、プロファイリング方法および記録媒体
US20190173815A1 (en) Information processing apparatus and non-transitory computer readable medium storing information processing program
JP2017058964A (ja) 入力支援システム、入力支援装置、端末及び入力支援方法
JP3839335B2 (ja) 学習支援方法，及び学習支援プログラム
JP6252315B2 (ja) 場所検知装置、場所検知プログラムおよび場所検知方法
JP5538511B2 (ja) 学習支援システム、学習支援サーバ、学習支援方法、及び学習支援プログラム
JP2018156369A (ja) 情報処理システム、情報処理方法、およびプログラム
JP2014112269A (ja) 学習支援システム、学習支援サーバ、学習支援方法、及び学習支援プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 09842277

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2011505782

Country of ref document: JP

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 09842277

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1