WO2022070719A1 - 助言データ生成装置、助言データ生成方法、プログラム - Google Patents

助言データ生成装置、助言データ生成方法、プログラム Download PDF

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淳 渡辺
栄作 小野
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株式会社Ｚ会
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Definitions

  • the present invention relates to an advisory data generator, an advisory data generation method, and a program that generate advisory data based on stroke data handwritten in an electronic answer field.
  • Patent Document 1 discloses an entrance examination question practice analysis method that analyzes school entrance examination questions to grasp the tendency of question questions, and gives advice by incorporating the tendency of the question area of school entrance examination questions according to the student's grades. ing.
  • the entrance examination questions are analyzed separately for each question area of the school, year, subject, and subject to grasp the questioning tendency of the school, and each area consists of comments having a questioning tendency.
  • Patent Document 1 Most of the advice provided by the prior art such as Patent Document 1 pointed out the lack of academic ability of the user, and there was no advice that emphasized the method of creating the answer.
  • an object of the present invention is to provide an advice data generation device capable of generating advice data on an answer creation method.
  • the advice data generation device of the present invention includes a time division unit, a time comparison unit, and an advice generation unit.
  • the time division unit is out of a predetermined time range defined as an answer time based on stroke data which is vector data of a trajectory and a time handwritten by a user in a predetermined electronic answer field as an answer to a question.
  • the time interval in which the stroke data exists is separated from the entry time interval.
  • the time comparison unit compares the length of each entry time interval in each problem of another user with the length of each entry time interval in each problem of the corresponding user.
  • the advice generation unit generates advice data showing the comparison result.
  • the advice data generation device of the present invention it is possible to generate advice data on the method of creating an answer.
  • FIG. The block diagram which shows the structure of the advice data generation apparatus of Example 1.
  • FIG. The flowchart which shows the operation of the advice data generation apparatus of Example 1.
  • FIG. The figure which illustrates the stroke data. The figure explaining by exemplifying the definition of each time interval which a time division part divides. The figure which exemplifies the advice data.
  • the advice data generation device 1 of this embodiment includes a stroke data acquisition unit 11, a time division unit 12, a time data storage unit 13, a time comparison unit 14, and a correct / incorrect data acquisition unit 15. , Abandoned question determination unit 16, stroke data storage unit 17, stroke data analysis unit 18, and advice generation unit 19.
  • the advisory data generation device 1 of the first embodiment has a configuration requirement that can be omitted as appropriate.
  • the advice data generation device 1 of the first embodiment can be configured only by the configuration requirements (time division unit 12, time comparison unit 14, advice generation unit 19) existing in the range surrounded by the broken line frame.
  • each storage unit may utilize the storage area of another device, or each component unit may include a memory, and data necessary for the memory may be stored.
  • each configuration requirement will be described with reference to FIGS. 2, 3, 4, and 5.
  • the stroke data acquisition unit 11 acquires stroke data, which is vector data of the coordinates and time of the locus handwritten by the user in a predetermined electronic answer field as an answer to the problem (S11).
  • stroke data is shown in FIG.
  • the time division unit 12 has a predetermined time range defined as an answer time based on the stroke data acquired in step S11 (for example, a test time [60 minutes], a test time [90 minutes], and the like correspond to this). Of these, the time interval in which the stroke data does not exist is divided into the thinking time interval, and the time interval in which the stroke data exists is divided into the entry time interval (S12). Further, more preferably, the time division unit 12 acquires transition data consisting of an operation for transitioning between problems and a time interval in which the operation is performed, and selects a problem in the time interval in which the operation is performed. It may be divided as a time interval.
  • the examination questions (examination time T) for the major questions 1 to 3 can be classified as shown in FIG.
  • the thought time intervals ta to tb of the large question 1 are classified as the stroke data while the user is viewing the question sentence of the large question 1 (or the answer column of the large question 1). Indicates that the time interval in which is not present was ta to tb.
  • the entry time interval ct to td of the large question 1 is divided into the time interval in which the stroke data (including both the deleted data and the remaining data) for the answer column of the large question 1 exists. Indicates that it was td.
  • the question selection time interval tm to nt is divided into the time interval in which the user performs an operation of transitioning the page or display range from the question sentence of the large question 1 to the question sentence of the large question 2 from tm. Indicates that it was tun.
  • the time data storage unit 13 stores and stores each time interval of each user, which is divided by executing step S12, for the plurality of users (S13). For example, each time interval may be stored and stored in association with the user ID, which is the user's identifier.
  • the time comparison unit 14 has the length of each time interval (thinking time interval in each problem, entry time interval in each problem, problem selection time interval) of another user, and the length of the corresponding user (user who is the target of advice). The lengths of each time interval are compared (S14). The time comparison unit 14 performs the above-mentioned comparison and generates a comparison result such as "the entry time of the big question 2 of the corresponding user is twice as long as the average of other users". As an example of the comparison result, for example, "the thinking time of the corresponding user's big question 3 is 10 minutes longer than the average of other users", "the question selection time of the corresponding user is 3 compared to the average of other users". "Short minutes" can be considered.
  • the correct / incorrect data acquisition unit 15 acquires correct / incorrect data indicating whether the result of solving the problem by the user is a correct answer, an incorrect answer, or a partially correct answer (S15).
  • ⁇ Abandoned question judgment unit 16> When the abandoned question determination unit 16 generates a comparison result (see S14) indicating that the thinking time interval or the entry time interval of the corresponding user in a certain problem is longer than a predetermined degree or more as compared with other users, the problem is concerned. Is determined to be an abandoned question for the corresponding user (S16).
  • the abandoned question determination unit 16 when the correct / incorrect data of a certain user for a certain problem indicates an incorrect answer or a partially correct answer (see S15), the thinking time interval or the entry time interval of the corresponding user in the corresponding problem is another. It is more preferable to determine that the problem is an abandoned question for the user when a comparison result (see S14) indicating that it is longer than a predetermined degree or more as compared with the user is generated.
  • the stroke data storage unit 17 stores and stores stroke data for each problem of each user acquired by executing step S11 for a plurality of users (S17). For example, each stroke data may be stored and stored in association with the user ID and the problem ID which is the problem identifier.
  • the stroke data analysis unit 18 compares the amount of residual data and the amount of deleted data of the stroke data of the corresponding user and the stroke data of other plurality of users for the same problem, and the answer of the corresponding user is the answer of the other user.
  • the stroke data analysis unit 18 states that "the total amount of stroke data (residual data + deleted data) of the corresponding user is about three times larger than the average of other users” and "remaining of the stroke data of the corresponding user". The data is almost equal to the average of other users, but the deleted data is 5 lines longer than the average of other users.
  • the advice generation unit 19 generates advice data representing the above-mentioned comparison result, abandoned question, and analysis result (S19).
  • FIG. 5 shows an example of the advice data generated by the advice generation unit 19.
  • the text shown in the balloon in the figure is an example of advice data.
  • “Thinking time of Question 1 is 5 minutes longer than other learners”
  • “Filling time of Question 3 is 10 minutes shorter than other learners”
  • “Problem The selection time is less than half that of other learners. You can think of texts such as "Which question is likely to be answered? Let's take a closer look first and then start answering.”
  • the device of the present invention is, for example, as a single hardware entity, an input unit to which a keyboard or the like can be connected, an output unit to which a liquid crystal display or the like can be connected, and a communication device (for example, a communication cable) capable of communicating outside the hardware entity.
  • Communication unit CPU (Central Processing Unit, cache memory, registers, etc.) to which can be connected, RAM and ROM as memory, external storage device as hard hardware, and input, output, and communication units of these.
  • CPU, RAM, ROM has a bus connecting so that data can be exchanged between external storage devices.
  • a device (drive) or the like capable of reading and writing a recording medium such as a CD-ROM may be provided in the hardware entity.
  • a physical entity equipped with such hardware resources there is a general-purpose computer or the like.
  • the external storage device of the hardware entity stores a program required to realize the above-mentioned functions and data required for processing of this program (not limited to the external storage device, for example, reading a program). It may be stored in a ROM, which is a dedicated storage device). Further, the data obtained by the processing of these programs is appropriately stored in a RAM, an external storage device, or the like.
  • each program stored in the external storage device (or ROM, etc.) and the data required for processing of each program are read into the memory as needed, and are appropriately interpreted and executed and processed by the CPU. ..
  • the CPU realizes a predetermined function (each configuration requirement represented by the above, ... Department, ... means, etc.).
  • the present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be appropriately modified without departing from the spirit of the present invention. Further, the processes described in the above-described embodiment are not only executed in chronological order according to the order described, but may also be executed in parallel or individually depending on the processing capacity of the device that executes the processes or if necessary. ..
  • the processing function in the hardware entity (device of the present invention) described in the above embodiment is realized by the computer, the processing content of the function that the hardware entity should have is described by the program. Then, by executing this program on the computer, the processing function in the above hardware entity is realized on the computer.
  • the various processes described above can be performed by causing the recording unit 10020 of the computer shown in FIG. 6 to read a program for executing each step of the above method and operating the control unit 10010, the input unit 10030, the output unit 10040, and the like. ..
  • the program that describes this processing content can be recorded on a computer-readable recording medium.
  • the recording medium that can be read by a computer may be, for example, a magnetic recording device, an optical disk, a photomagnetic recording medium, a semiconductor memory, or the like.
  • a hard disk device, a flexible disk, a magnetic tape or the like as a magnetic recording device, and an optical disk such as a DVD (DigitalVersatileDisc), a DVD-RAM (RandomAccessMemory), or a CD-ROM (CompactDiscReadOnly). Memory), CD-R (Recordable) / RW (ReWritable), etc., MO (Magneto-Optical disc), etc. as a magneto-optical recording medium, EEP-ROM (Electrically Erasable and Programmable-Read Only Memory), etc. as a semiconductor memory. Can be used.
  • the distribution of this program is carried out, for example, by selling, transferring, renting, etc. a portable recording medium such as a DVD or CD-ROM in which the program is recorded. Further, the program may be stored in the storage device of the server computer, and the program may be distributed by transferring the program from the server computer to another computer via the network.
  • a computer that executes such a program first, for example, first stores a program recorded on a portable recording medium or a program transferred from a server computer in its own storage device. Then, when the process is executed, the computer reads the program stored in its own recording medium and executes the process according to the read program. Further, as another execution form of this program, a computer may read the program directly from a portable recording medium and execute processing according to the program, and further, the program is transferred from the server computer to this computer. You may execute the process according to the received program one by one each time. In addition, the above processing is executed by a so-called ASP (Application Service Provider) type service that realizes the processing function only by the execution instruction and result acquisition without transferring the program from the server computer to this computer. May be.
  • the program in this embodiment includes information used for processing by a computer and equivalent to the program (data that is not a direct command to the computer but has a property that regulates the processing of the computer, etc.).
  • the hardware entity is configured by executing a predetermined program on the computer, but at least a part of these processing contents may be realized in terms of hardware.

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Abstract

答案作成方法についての助言データを生成することができる助言データ生成装置を提供する。問題への解答として所定の電子解答欄にユーザが手書き入力した軌跡の座標と時刻のベクトルデータであるストロークデータに基づいて、解答時間として定義される所定の時間範囲のうち、ストロークデータが存在する時間区間を記入時間区間と区分する時間区分部と、他のユーザの各問題における各記入時間区間の長さと、該当ユーザの各問題における各記入時間区間の長さを比較する時間比較部と、比較結果を表す助言データを生成する助言生成部を含む。

Description

助言データ生成装置、助言データ生成方法、プログラム
　本発明は、電子解答欄に手書き入力されたストロークデータに基づいて助言データを生成する助言データ生成装置、助言データ生成方法、プログラムに関する。
　特許文献１には、学校の入学試験問題を分析して出題問題の傾向を把握し、生徒の成績によって、学校の入学試験問題の出題領域傾向を取り入れてアドバイスする入試問題演習分析方法が開示されている。
　特許文献１の入試問題演習分析方法では、入試問題を学校、年度、科目、科目の問題の出題領域ごとに分けて分析して学校の出題傾向を把握し、出題傾向を有するコメントからなる領域別・観点別アドバイスデータベースを用意し、生徒の試験の成績に対して最適なコメントをアドバイスデータベースから抽出して助言する。
特開２００２－２１５０１６号公報
　特許文献１をはじめとした従来技術が提供する助言（アドバイス）は、ユーザの学力不足に関する指摘がほとんどで、答案作成方法に重点を置いた助言ができるものは存在しなかった。
　実際には、学力がほとんど同じ二者であっても、一方は答案作成に長けており、他方は答案作成が不得手であったために、両者の得点に大きな差がついて合否が分かれる、といった事例は枚挙に暇がない。
　そこで本発明では、答案作成方法についての助言データを生成することができる助言データ生成装置を提供することを目的とする。
　本発明の助言データ生成装置は、時間区分部と、時間比較部と、助言生成部を含む。
　時間区分部は、問題への解答として所定の電子解答欄にユーザが手書き入力した軌跡の座標と時刻のベクトルデータであるストロークデータに基づいて、解答時間として定義される所定の時間範囲のうち、ストロークデータが存在する時間区間を記入時間区間と区分する。
　時間比較部は、他のユーザの各問題における各記入時間区間の長さと、該当ユーザの各問題における各記入時間区間の長さを比較する。
　助言生成部は、比較結果を表す助言データを生成する。
　本発明の助言データ生成装置によれば、答案作成方法についての助言データを生成することができる。
実施例１の助言データ生成装置の構成を示すブロック図。 実施例１の助言データ生成装置の動作を示すフローチャート。 ストロークデータを例示する図。 時間区分部が区分する各時間区間の定義を例示して説明する図。 助言データを例示する図。 コンピュータの機能構成例を示す図。
　以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。なお、同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。
　以下、図１を参照して実施例１の助言データ生成装置の構成を説明する。同図に示すように、本実施例の助言データ生成装置１は、ストロークデータ取得部１１と、時間区分部１２と、時間データ記憶部１３と、時間比較部１４と、正誤データ取得部１５と、捨て問判定部１６と、ストロークデータ記憶部１７と、ストロークデータ分析部１８と、助言生成部１９を含む。実施例１の助言データ生成装置１には、適宜省略できる構成要件が存在する。例えば、実施例１の助言データ生成装置１を破線枠で囲んだ範囲内に存在する構成要件（時間区分部１２、時間比較部１４、助言生成部１９）のみで構成することができる。この場合、各記憶部は、他の装置の記憶領域を利用することとしてもよいし、各構成部がメモリを備えており、メモリに必要なデータが記憶されることとしてもよい。以下、図２、図３、図４、図５を参照して各構成要件の動作を説明する。
＜ストロークデータ取得部１１＞
　ストロークデータ取得部１１は、問題への解答として所定の電子解答欄にユーザが手書き入力した軌跡の座標と時刻のベクトルデータであるストロークデータを取得する（Ｓ１１）。ストロークデータの例を図３に示す。同図の例では、ユーザが電子解答欄２１に対して、例えば「ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ＝０」と手書き入力したストロークデータ２１１が存在する。ストロークデータ２１１は軌跡の座標（ｘ，ｙ）と時刻ｔの組み合わせからなるベクトルデータＳ＝｛（ｘｑ，ｙｑ，ｔｑ），…，（ｘｒ，ｙｒ，ｔｒ）｝と表される。
　このストロークデータ２１１がのちにユーザによって削除されたものとすると、該当のストロークデータ２１１は、削除済みデータ２１２として記憶しなおされることとなる（同図の破線で表した手書き文字参照）。削除済みデータ２１２はベクトルデータＤ＝｛（ｘｓ，ｙｓ，ｔｓ），…，（ｘｔ，ｙｔ，ｔｔ）｝と表される。
　同図の例では、「ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ＝０」が削除され、代わりに「（ｘ－ａ）（ｘ－ｂ）＝０」と手書き入力してなるストロークデータ２１３が新たに生成される（Ｓ’＝｛（ｘｕ，ｙｕ，ｔｕ），…，（ｘｖ，ｙｖ，ｔｖ）｝）。解答終了時に電子解答欄に残っているストロークデータを全て残存データと呼称する。
＜時間区分部１２＞
　時間区分部１２は、ステップＳ１１で取得したストロークデータに基づいて、解答時間として定義される所定の時間範囲（例えば、試験時間［６０分］、試験時間［９０分］などがこれに該当する）のうち、ストロークデータが存在しない時間区間を思考時間区間と区分し、ストロークデータが存在する時間区間を記入時間区間と区分する（Ｓ１２）。また、より好適には、時間区分部１２は、問題間を遷移する操作と当該操作が行われた時間区間とからなる遷移データを取得して、当該操作が行われている時間区間を問題選択時間区間として区分してもよい。例えば、大問１～３までの試験問題（試験時間Ｔ）を図４に示すように区分することができる。同図の例で、大問１の思考時間区間ｔａ～ｔｂとして区分されているのは、ユーザが大問１の問題文（または大問１の解答欄）を閲覧した状態で、かつストロークデータが存在しない時間区間がｔａ～ｔｂであったことを示す。同様に、大問１の記入時間区間ｔｃ～ｔｄとして区分されているのは、大問１の解答欄に対するストロークデータ（削除済みデータ、残存データの双方を含む）が存在する時間区間がｔｃ～ｔｄであったことを示す。また、問題選択時間区間ｔｍ～ｔｎとして区分されているのは、ユーザが大問１の問題文から大問２の問題文にページや表示範囲を遷移させる操作が行われた時間区間がｔｍ～ｔｎであったことを示す。
＜時間データ記憶部１３＞
　時間データ記憶部１３は、複数のユーザについて、ステップＳ１２を実行することで区分された、各ユーザの各時間区間を記憶・蓄積する（Ｓ１３）。例えば、各時間区間をユーザの識別子であるユーザＩＤと紐づけて記憶・蓄積すればよい。
＜時間比較部１４＞
　時間比較部１４は、他のユーザの各時間区間（各問題における思考時間区間、各問題における記入時間区間、問題選択時間区間）の長さと、該当ユーザ（助言の対象となっているユーザ）の各時間区間の長さを比較する（Ｓ１４）。時間比較部１４は、前述の比較を行って、例えば「該当ユーザの大問２の記入時間が他のユーザの平均と比較して２倍長い」などの比較結果を生成する。比較結果の例として、例えば「該当ユーザの大問３の思考時間が他のユーザの平均と比較して１０分長い」、「該当ユーザの問題選択時間が他のユーザの平均と比較して３分短い」などが考えられる。
＜正誤データ取得部１５＞
　正誤データ取得部１５は、ユーザが問題を解いた結果が正解であったか、または不正解であったか、あるいは部分正解であったかの別を示す正誤データを取得する（Ｓ１５）。正誤データは、例えば正解＝２、部分正解＝１、不正解＝０のフラグとしてもよいし、正解＝１０、部分正解＝９～１の値、不正解＝０として、スコア形式としてもよい。
＜捨て問判定部１６＞
　捨て問判定部１６は、ある問題における該当ユーザの思考時間区間または記入時間区間が他のユーザと比較して所定程度以上長いことを示す比較結果（Ｓ１４参照）が生成された場合に、当該問題を該当ユーザにとっての捨て問であると判定する（Ｓ１６）。
　さらに、捨て問判定部１６は、ある問題に対するあるユーザの正誤データが不正解あるいは部分正解を示す場合（Ｓ１５参照）であって、該当問題における該当ユーザの思考時間区間または記入時間区間が他のユーザと比較して所定程度以上長いことを示す比較結果（Ｓ１４参照）が生成された場合に、当該問題を該当ユーザにとっての捨て問であると判定すればより好適である。
＜ストロークデータ記憶部１７＞
　ストロークデータ記憶部１７は、複数のユーザについて、ステップＳ１１を実行することで取得された各ユーザの各問題におけるストロークデータを記憶・蓄積する（Ｓ１７）。例えば、各ストロークデータをユーザＩＤと問題の識別子である問題ＩＤと紐づけて記憶・蓄積すればよい。
＜ストロークデータ分析部１８＞
　ストロークデータ分析部１８は、該当ユーザのストロークデータと、同じ問題に対する他の複数のユーザのストロークデータの、残存データの量と削除済みデータの量を比較して該当ユーザの解答が他のユーザの解答と比較してどのような傾向を持つかを分析する（Ｓ１８）。例えばストロークデータ分析部１８は、「該当ユーザのストロークデータの総量（残存データ＋削除済みデータ）が、他のユーザの平均と比較して３倍ほど多い」、「該当ユーザのストロークデータのうち残存データは他のユーザの平均とほぼ等しいが、削除済みデータは他のユーザの平均と比較して５行長い」などの分析結果を生成することができる。
＜助言生成部１９＞
　助言生成部１９は、上述の比較結果、捨て問、分析結果を表す助言データを生成する（Ｓ１９）。助言生成部１９が生成する助言データの例を図５に示す。同図の吹き出し内に示したテキストが助言データの例である。比較結果として例えば「大問１の思考時間が、他の学習者と比べて５分長いです」、「大問３の記入時間が、他の学習者と比べて１０分短いです」、「問題選択時間が他の学習者と比較して半分以下です。どの問題なら解答できそうか、最初によく見てから解答を始めましょう」などのテキストが考えられる。
　捨て問として例えば「大問１の記入時間が、他の学習者と比べて１５分長いです。またスコアも部分点（１／１０）のみ獲得でしたので、この問題は捨て問と判断できます」、「大問１の記入時間が、他の学習者の１．５倍長いです。また不正解（部分点なし）でしたので、この問題は捨て問と判断できます」などのテキストが考えられる。
　分析結果として例えば、「大問２は、ここまで書かなくても減点されません。…」、「大問２の解答は、必要な記載が不足しているため減点されています。…」などのテキストが考えられる。
＜補記＞
　本発明の装置は、例えば単一のハードウェアエンティティとして、キーボードなどが接続可能な入力部、液晶ディスプレイなどが接続可能な出力部、ハードウェアエンティティの外部に通信可能な通信装置（例えば通信ケーブル）が接続可能な通信部、ＣＰＵ（Central Processing Unit、キャッシュメモリやレジスタなどを備えていてもよい）、メモリであるＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクである外部記憶装置並びにこれらの入力部、出力部、通信部、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、外部記憶装置の間のデータのやり取りが可能なように接続するバスを有している。また必要に応じて、ハードウェアエンティティに、ＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体を読み書きできる装置（ドライブ）などを設けることとしてもよい。このようなハードウェア資源を備えた物理的実体としては、汎用コンピュータなどがある。
　ハードウェアエンティティの外部記憶装置には、上述の機能を実現するために必要となるプログラムおよびこのプログラムの処理において必要となるデータなどが記憶されている（外部記憶装置に限らず、例えばプログラムを読み出し専用記憶装置であるＲＯＭに記憶させておくこととしてもよい）。また、これらのプログラムの処理によって得られるデータなどは、ＲＡＭや外部記憶装置などに適宜に記憶される。
　ハードウェアエンティティでは、外部記憶装置（あるいはＲＯＭなど）に記憶された各プログラムとこの各プログラムの処理に必要なデータが必要に応じてメモリに読み込まれて、適宜にＣＰＵで解釈実行・処理される。その結果、ＣＰＵが所定の機能（上記、…部、…手段などと表した各構成要件）を実現する。
　本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。また、上記実施形態において説明した処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されるとしてもよい。
　既述のように、上記実施形態において説明したハードウェアエンティティ（本発明の装置）における処理機能をコンピュータによって実現する場合、ハードウェアエンティティが有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記ハードウェアエンティティにおける処理機能がコンピュータ上で実現される。
　上述の各種の処理は、図６に示すコンピュータの記録部１００２０に、上記方法の各ステップを実行させるプログラムを読み込ませ、制御部１００１０、入力部１００３０、出力部１００４０などに動作させることで実施できる。
　この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ－ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、ＭＯ（Magneto-Optical disc）等を、半導体メモリとしてＥＥＰ－ＲＯＭ（Electrically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることができる。
　また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
　このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
　また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、ハードウェアエンティティを構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。

Claims (13)

  1. 　問題への解答として所定の電子解答欄にユーザが手書き入力した軌跡の座標と時刻のベクトルデータであるストロークデータに基づいて、前記ストロークデータが存在する時間区間を記入時間区間と区分する時間区分部と、
    　他のユーザの各問題における各記入時間区間の長さと、該当ユーザの各問題における各記入時間区間の長さを比較する時間比較部と、
    　比較結果を表す助言データを生成する助言生成部を含む
    　助言データ生成装置。
  2. 　請求項１に記載の助言データ生成装置であって、
    　前記時間区分部は、
    　解答時間として定義される所定の時間範囲のうち、前記ストロークデータが存在しない時間区間を思考時間区間と区分し、
    　前記時間比較部は、
    　他のユーザの各問題における各思考時間区間の長さと、該当ユーザの各問題における各思考時間区間の長さを比較する
    　助言データ生成装置。
  3. 　請求項２に記載の助言データ生成装置であって、
    　前記時間区分部は、
    　問題間を遷移する操作と当該操作が行われた時間区間とからなる遷移データを取得して、当該操作が行われている時間区間を問題選択時間区間として区分し、
    　前記時間比較部は、
    　他のユーザの前記問題選択時間区間の長さと、該当ユーザの前記問題選択時間区間の長さを比較する
    　助言データ生成装置。
  4. 　請求項２または３に記載の助言データ生成装置であって、
    　ある問題における該当ユーザの各問題における各思考時間区間または各問題における各記入時間区間が他のユーザと比較して所定程度以上長いことを示す比較結果が生成された場合に、当該問題を該当ユーザにとっての捨て問であると判定する捨て問判定部を含み、
    　前記助言生成部は、
    　前記比較結果に加え、前記捨て問を表す助言データを生成する
    　助言データ生成装置。
  5. 　請求項４に記載の助言データ生成装置であって、
    　前記ユーザが前記問題を解いた結果が正解であったか、または不正解であったか、あるいは部分正解であったかの別を示す正誤データを取得する正誤データ取得部を含み、
    　前記捨て問判定部は、
    　ある問題に対するあるユーザの前記正誤データが不正解あるいは部分正解を示す場合であって、該当問題における該当ユーザの前記思考時間区間または前記記入時間区間が他のユーザと比較して所定程度以上長いことを示す比較結果が生成された場合に、当該問題を該当ユーザにとっての捨て問であると判定する
    　助言データ生成装置。
  6. 　請求項１から５の何れかに記載の助言データ生成装置であって、
    　該当ユーザのストロークデータと、同じ問題に対する他の複数のユーザのストロークデータの、残存データの量と削除済みデータの量を比較して該当ユーザの解答が他のユーザの解答と比較してどのような傾向を持つかを分析するストロークデータ分析部を含み、
    　前記助言生成部は、
    　前記比較結果に加え、分析結果を表す助言データを生成する
    　助言データ生成装置。
  7. 　問題への解答として所定の電子解答欄にユーザが手書き入力した軌跡の座標と時刻のベクトルデータであるストロークデータに基づいて、解答時間として定義される所定の時間範囲のうち、前記ストロークデータが存在する時間区間を記入時間区間と区分する時間区分ステップと、
    　他のユーザの各問題における各記入時間区間の長さと、該当ユーザの各問題における各記入時間区間の長さを比較する時間比較ステップと、
    　比較結果を表す助言データを生成する助言生成ステップを含む
    　助言データ生成方法。
  8. 　請求項７に記載の助言データ生成方法であって、
    　前記時間区分ステップは、
    　解答時間として定義される所定の時間範囲のうち、前記ストロークデータが存在しない時間区間を思考時間区間と区分し、
    　前記時間比較ステップは、
    　他のユーザの各問題における各思考時間区間の長さと、該当ユーザの各問題における各思考時間区間の長さを比較する
    　助言データ生成方法。
  9. 　請求項８に記載の助言データ生成方法であって、
    　前記時間区分ステップにおいて、
    　問題間を遷移する操作と当該操作が行われた時間区間とからなる遷移データを取得して、当該操作が行われている時間区間を問題選択時間区間として区分し、
    　前記時間比較ステップにおいて、
    　他のユーザの前記問題選択時間区間の長さと、該当ユーザの前記問題選択時間区間の長さを比較する
    　助言データ生成方法。
  10. 　請求項８または９に記載の助言データ生成方法であって、
    　ある問題における該当ユーザの前記思考時間区間または前記記入時間区間が他のユーザと比較して所定程度以上長いことを示す比較結果が生成された場合に、当該問題を該当ユーザにとっての捨て問であると判定する捨て問判定ステップを含み、
    　前記助言生成ステップにおいて、
    　前記比較結果に加え、前記捨て問を表す助言データを生成する
    　助言データ生成方法。
  11. 　請求項１０に記載の助言データ生成方法であって、
    　前記ユーザが前記問題を解いた結果が正解であったか、または不正解であったか、あるいは部分正解であったかの別を示す正誤データを取得する正誤データ取得ステップを含み、
    　前記捨て問判定ステップにおいて、
    　ある問題に対するあるユーザの前記正誤データが不正解あるいは部分正解を示す場合であって、該当問題における該当ユーザの前記思考時間区間または前記記入時間区間が他のユーザと比較して所定程度以上長いことを示す比較結果が生成された場合に、当該問題を該当ユーザにとっての捨て問であると判定する
    　助言データ生成方法。
  12. 　請求項７から１１の何れかに記載の助言データ生成方法であって、
    　該当ユーザのストロークデータと、同じ問題に対する他の複数のユーザのストロークデータの、残存データの量と削除済みデータの量を比較して該当ユーザの解答が他のユーザの解答と比較してどのような傾向を持つかを分析するストロークデータ分析ステップを含み、
    　前記助言生成ステップにおいて、
    　前記比較結果に加え、分析結果を表す助言データを生成する
    　助言データ生成方法。
  13. 　コンピュータを請求項１から６の何れかに記載の助言データ生成装置として機能させるプログラム。
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