JP3946159B2

JP3946159B2 - Presentation comprehension satisfaction characteristic acquisition device

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Publication number: JP3946159B2
Application number: JP2003093213A
Authority: JP
Inventors: 史昭菅谷
Original assignee: KDDI Corp
Current assignee: KDDI Corp
Priority date: 2003-03-31
Filing date: 2003-03-31
Publication date: 2007-07-18
Anticipated expiration: 2023-03-31
Also published as: JP2004302740A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はプレゼンテーションの効果を推定あるいは評価するための技術に関する。
【０００２】
本発明でいうプレゼンテーションとは、講演や発表、教育、訓練を始めとして、発表者から参加者に知識や技能などの情報を伝達するものであり、その形態はどのようなものであっても良い。また、発表者とは、講師や教師を始めとして、参加者に知識や技能などの情報を伝達するものならば、どのようなものであっても良く、参加者とは、受講者や生徒、視聴者を始めとして、発表者から知識や技能などの情報の伝達を受けるものならば、どのようなものであっても良い。更に、プレゼンテーションにおける情報伝達手段は、発表者と参加者との直接対面のみならず、ラジオやテレビ、インターネットを始めとして、発表者から参加者へ知識や技能などの情報を伝達するものならば、有線、無線を問わずどのようなものであっても良い。
【０００３】
【従来の技術】
プレゼンテーションの参加者の満足度を評価する従来技術の手法として、アンケート分析による評価が行われてきた。アンケート分析においては、先ず、参加者に予め決められたランク（例えば、１：満足しない、２：どちらともいえない、３：満足した）に従って満足度を選択してもらう。次に、満足度の選択結果を集計し、（１）集計結果からランクの分布を表示することにより、プレゼンテーションの参加者満足度を評価する。あるいは、（２）集計結果から、ランクを間隔尺度とみなして数字に対応（上記の例では、「満足しない」というランクは１、「どちらともいえない」というランクは２、「満足した」というランクは３に対応）させ、平均値や分散などの統計量を計算することにより、プレゼンテーションの参加者満足度を評価する。
【０００４】
また、プレゼンテーションの有効性を判定する従来技術の手法として、予めランクの平均値等を閾値として決めておき、この閾値と上述した（２）の参加者満足度との大小比較により、プレゼンテーションの有効性を判定することが行われてきた。
【０００５】
【特許文献１】
特開平５−２８１８９９号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上述した従来技術では、参加者満足度の平均や分散を求めることができるが、講演や教育等のプレゼンテーション効果が有効であったかどうかを判定するためには、有効性を判定するための閾値が事前に必要である。この閾値を決定するためには、或るプレゼンテーションの前に開催された同類あるいは類似のプレゼンテーションの参加者満足度から決定することも可能であるが、一般には、同類あるいは類似のプレゼンテーションを複数回実施することはない。
【０００７】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、１回のプレゼンテーションからその有効性を迅速、正確に推定あるいは評価することを可能とする技術を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
第１発明は、上記課題を解決するためプレゼンテーションの理解度満足度特性取得装置であり、プレゼンテーションの参加者に対し当該プレゼンテーション関して実施された理解度チェック試験の結果として参加者のＩＤ番号と共に入力される解答を、予めデータとして定めた正解と比較して数値化することにより採点する採点手段と、前記採点手段による採点結果である数値を前記参加者のＩＤ番号毎に集計して参加者毎の理解度を計算する理解度計算手段と、前記理解度計算手段により計算された参加者毎の理解度が、最低理解度と最高理解度との間で複数に分割された理解度クラスの何れに区分されるかを判別する理解度判別手段と、前記理解度判別手段により判別された理解度クラス毎の参加者数を計数してなる理解度クラス別参加者リストを作成する能力別参加者分類手段とからなる第１手段と、前記能力別参加者分類手段により作成された理解度クラス別参加者リストに含まれる理解度クラス毎の参加者数で、各理解度クラスに属する参加者の理解度の総和を除することにより理解度クラス毎の平均理解度を計算する第２手段と、前記能力別参加者分類手段により作成された理解度クラス別参加者リストに含まれる理解度クラス毎の参加者数で、プレゼンテーションの参加者に対し当該プレゼンテーションの満足度に関して実施されたアンケート調査の結果として前記参加者のＩＤ番号と共に入力され前記理解度クラス別参加者リストに基づいて理解度クラス毎に集計された満足度の総和を除することにより理解度クラス毎の平均満足度を計算し、この理解度クラス毎の平均満足度と前記第２手段により計算された理解度クラス毎の平均理解度との対応関係である理解度満足度特性を計算する第３手段とを備えることを特徴とする。
【００１７】
第２発明は、第１発明において、前記理解度満足度特性を可視化し理解度満足度曲線として表示する可視化手段を備えることを特徴とするプレゼンテーションの理解度満足度特性取得装置である。
【００１９】
第３発明は、第１発明において、前記第３手段は前記採点手段による採点結果と能力別参加者分類手段の理解度別参加者リストに基づいて理解度クラス毎の平均理解度を計算する機能を有し、前記第２手段を兼ねていることを特徴とするプレゼンテーションの理解度満足度特性取得装置である。
【００２０】
第４発明は、第１発明において、前記理解度計算手段は前記採点手段による採点結果に基づいて参加者毎の理解度として平均理解度を計算することを特徴とするプレゼンテーションの理解度満足度特性取得装置である。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の好ましい実施の形態を説明する。ここでは、説明の便宜上、理解度チェック試験問題の解答は、参加者が３個の選択肢から正解と思うものを選択する試験問題を例にして説明する。また、３つの選択肢としてａ、ｂ、ｃを有する試験問題を例にして説明する。
【００２６】
図１にプレゼンテーションの理解度満足度特性取得装置の実施例を示す。この装置は、コンピュータ及びそのプログラムにより実現することが可能である。なお、本実施例の装置は理解度満足度特性を可視化し理解度満足度曲線として表示する機能を持つので、以下、理解度満足度曲線表示装置と呼ぶこととする。
【００２７】
図１の理解度満足度曲線表示装置１００には参加者による理解度チェック試験の解答１０１と、理解度チェック試験の正解１０２と、参加者による満足度のアンケート結果１０３が入力され、可視化した理解度満足度曲線１０４と有効性等の判定結果１０５が出力される。そのため、理解度満足度曲線表示装置１００は採点器１０６(採点手段)と、理解度計算器１０７(理解度計算手段)と、理解度判別器１０８(理解度判別手段)と、能力別参加者分類器１０９(能力別参加者分類手段)と、アンケート集計器(アンケート収集手段)１１０と、可視化装置１１１(可視化手段)と、判定器１１２(判定手段)を備えている。なお、アンケート集計器１１０は第２手段と第３手段の機能を兼ね備えている。
【００２８】
そのうち、採点器１０６と理解度計算器１０７と理解度判別器１０８と能力別参加者分類器１０９は、プレゼンテーションに関する理解度チェック試験に基づいて当該プレゼンテーションの参加者を複数の理解度クラスに区分する第１手段を構成する。
【００２９】
また、アンケート集計器１１０は、前述のように、第１手段による区分結果と理解度チェック試験の結果に基づいて理解度クラス毎の平均理解度を計算する第２手段と、第１手段による区分結果と当該プレゼンテーションの満足度に関するアンケート調査の結果に基づいて理解度クラス毎の平均満足度を計算し、この理解度クラス毎の平均満足度及び第２手段による理解度クラス毎の平均理解度から当該プレゼンテーションにおける理解度と満足度との対応関係である理解度満足度特性を計算する第３手段との両方に相当し、第２手段及び第３手段の両機能を兼ね備えている。
【００３０】
以下、各機能構成機器を説明する。
【００３１】
先ず、採点器１０６は、参加者毎に理解度チェック試験の解答１０１を、それが正解か不正解かを予め定めた理解度チェック試験の正解１０２を参照して判定することで、採点する。この判定方法の一実施例を表１、表２に基づいて説明する。理解度チェック試験の解答１０１は表１に示すようなデータ形式で、また、理解度チェック試験の正解１０２は表２に示すようなデータ形式で、それぞれ採点器１０６に入力される。
【００３２】
【表１】

【００３３】
【表２】

【００３４】
表１に示す理解度チェック試験の解答データにおいて、その行方向のデータは、参加者のＩＤ番号と、理解度チェック試験の問題に対する解答である。簡単のため、参加者のＩＤとして１から始まるｎまでの自然数を用い、試験問題の項目番号として１から始まるｌ（アルファベットＬの小文字）までの自然数を用いて説明する。表１に示すデータには、参加者が選択した理解度チェック試験の選択肢（解答）が格納されている。表１では、或る参加者ｉが或る理解度チェック試験の問題ｊで選択した選択肢つまり解答を、ＩＮ(i,j）(ｉ＝１，２，・・・，l、ｊ＝１，２，・・・，l）で表している。ここで、理解度チェック試験の問題数はｌ個であるとする。
【００３５】
表２に示す理解度チェック試験の正解データにおいては、理解度チェック試験の問題ｊに対する正解をＡＮＳ(j)(ｊ＝１，２，・・・，l）で表し、ＡＮＳ(j)の値としては、選択肢がａ，ｂ，ｃである場合は、その記号が格納されている。
【００３６】
採点器１０６は、解答である選択肢ＩＮ(i,j)を正解ＡＮＳ(j)と比較して、解答が正解か不正解かを判定する。採点器１０６としては、例えば文字列を比較して正解ならば１、不正解ならば０を返す比較器を実現すれば良い。ここでは、プログラム言語による採点器１０６の実現例を示す。文字ｘと文字ｙが等しいときは１を返し、それ以外のときは０を返し、文字ｘと文字ｙが等しいことを例えば「ｘ eq ｙ」と表すことにすると、if(ｘ eq ｙ) then 1 else 0 なるプログラミング言語があれば採点器１０６を実現することができる。詳しくは、if(ＩＮ(i,j) eq ＡＮＳ(j)) then Ｒ(i,j)=1 else Ｒ(i,j)=0 とすれば、採点器１０６が実現する。Ｒ(i,j)は採点結果であり、表３に示すようなデータ形式で格納される。
【００３７】
表３に示す採点結果データにおいて、その行方向のデータは、参加者のＩＤ番号ｉ（ｉ＝１，・・・，ｎ）と、問題ｊ（ｊ＝１，・・・，ｌ）に対する参加者ｉの採点結果Ｒ(i,j)である。
【００３８】
【表３】

【００３９】
次に、理解度計算器１０７は、採点器１０６の採点結果に基づいて参加者毎の理解度を計算する。理解度計算器１０７の機能及び動作について説明する。理解度計算器１０７は、採点器１０６で求められた採点結果を参加者毎に集計して、各参加者の理解度を求める。本例では、理解度として平均理解度を採用している。即ち、参加者ｉ毎にその採点結果Ｒ(i,1), Ｒ(i,2), ・・・, Ｒ(i,ｌ)の平均点Ｕ(i)を式（１）の通り計算し、計算結果Ｕ(i)を参加者ｉの理解度として、表４に示すようなデータ形式で理解度格納テーブルに格納する。表４に示す理解度データにおいて、その行方向のデータは、参加者のＩＤ番号ｉ（ｉ＝１，・・・，ｎ）と、参加者ｉの理解度Ｕ(i)である。例えば、理解度格納テーブルは理解度計算器１０７自体に備えられる。
【００４０】
【数１】

【００４１】
【表４】

【００４２】
理解度計算器１０７の平均化処理において、上記説明では全ての試験問題１〜ｌが同じ重みであることを前提にして式（１）に示すように単純な平均点を求めているが、予め試験問題の重みが与えられているならば、次の式（２）により重みを考慮して理解度Ｕ(i)を計算することができる。式(２)中、Ｗ(i)は試験問題ｉの重みを表す。このように重み付け平均理解度Ｕ(i)も平均理解度である。
【００４３】
【数２】

【００４４】
以上の説明により各参加者の平均理解度が計算により求まる。平均理解度に代えて、各試験項目の採点結果の和を理解度として用いることも可能である。
【００４５】
次に、理解度判別器１０８について説明する。理解度判別器１０８は理解度計算器１０７の計算結果（参加者毎の理解度）に基づいて参加者の理解度クラスを判別するものである。
【００４６】
先ず、理解度チェック試験の全ての問題に対して不正解の場合の理解度を、最低理解度とする。逆に、理解度チェック試験の全ての問題に対して正解の場合の理解度を、最大理解度とする。従って、参加者の理解度は、最低理解度と最大理解度の間に収まる。理解度判別器１０８は、理解度計算器１０７で計算した理解度を用い、参加者をグループ分けする。
【００４７】
グループ分けの一実施例として、最低理解度をＬ、最大理解度をＭとし、３つのグループ(Ａ,Ｂ,Ｃ）に分類する方法について、以下に説明する。
【００４８】
Ａグループの参加者の理解度は次の式（３）を満足するものとし、本式（３）を満足する場合の参加者グループ名をＡとする。
Ｌ≦Ａ＜Ｌ＋（Ｍ−Ｌ）／３式（３）
【００４９】
Ｂグループの参加者の理解度は次の式（４）を満足するものとし、本式(４)を満足する場合の参加者グループ名をＢとする。
Ｌ＋（Ｍ−Ｌ）／３≦Ｂ＜Ｌ＋（Ｍ−Ｌ）２／３式（４）
【００５０】
Ｃグループの参加者の理解度は次の式（５）を満足するものとし、本式(５)を満足する場合の参加者グループ名をＣとする。
Ｌ＋（Ｍ−Ｌ）２／３≦Ｃ＜Ｍ式（５）
【００５１】
上記のグループ分けでは簡単のために分割数が３の場合について述べているが、上記と同様の手法で分割数を増加するが可能である。また、上記のグループ分けでは簡単のために最低理解度と最大理解度の間を等間隔で分割する場合について述べているが、不等間隔で分割することも可能である。更に、理解度Ｕにｋ乗（ｋは例えば自然数）を施すなど、非線形な処理を施した後にグループ分けすることもできる。
【００５２】
そして、理解度判別器１０８は、理解度計算器１０７から新たな理解度Ｕ(i)のデータが入力されると、式（３）、式（４）、式（５）が満足されるかどうかの可否を順に判定する。例えば新たな理解度をＸとするとき、Ｘが式（３）と式（５）は満足せず、式（４）を満足するとすれば、この理解度Ｘの参加者はグループＢに所属すると判定する。理解度判定器１０８の出力は、表５に示すような理解度クラステーブルの情報として出力される。表５において、理解度クラステーブルのグループ名には、参加者ｉの理解度クラスを示すグループ名がG(i)なるエリアに格納される。
【００５３】
【表５】

【００５４】
次に、能力別参加者分類器１０９は、理解度判別器１０８の判別結果に基づいて理解度クラス別参加者リストを作成するものである。図２は、能力別参加者分類器１０９の構成例を模式的に示しており、理解度クラススイッチ１１３と、理解度クラスＡリスト１１３Ａと、理解度クラスＢリスト１１３Ｂと、理解度クラスＣリスト１１３Ｃを有している。能力別参加者分類器１０９は、表５に示す理解度クラステーブルの行データ（参加者ＩＤ、理解度クラス）１０８ａを読み込み、理解度クラスに応じて、理解度クラススイッチ１１３で出力を切り替えて参加者ＩＤを該当する理解度クラス別参加者リスト（理解度クラスＡリスト１１３Ａ、理解度クラスＢリスト１１３Ｂ、理解度クラスＣリスト１１３Ｃ）に加える。各理解度別参加者リストにはカウンタが備えられていて、データ（参加者ＩＤ）の入力の度に、参加者の数をカウントアップする。理解度クラステーブルの行データを全て入力した後、理解度クラス毎に分類された参加者リストが理解度別参加者リストに格納されている。同時に、理解度別参加者リストに含まれる参加者数が格納される。
【００５５】
表５に示す全ての参加者ｉに対して能力別参加者分類器１０９の上記の動作を行うことにより、同分類器１０９の内部に、理解度クラスＡリスト１１３Ａ、理解度クラスＢリスト１１３Ｂ及び理解度クラスＣリスト１１３Ｃが保存される。これらの保存データ（理解度クラスＡリスト１１３Ａ、理解度クラスＢリスト１１３Ｂ、理解度クラスＣリスト１１３Ｃ）は、アンケート集計器１１０で使用される。
【００５６】
次に、保存データの内容について説明する。理解度クラスＡリスト１１３Ａから理解度クラスＡの参加者を読み出すことができるので、まず、理解度クラスＡの参加者数を読み出し、読み出した参加者数をnumＡとする。次に、理解度クラスＡリスト１１３Ａから理解度クラスＡの参加者ＩＤを読み出し、読み出した参加者をpersonＡ(i)（ｉ＝１，・・・，numＡ）とする。同様に、理解度クラスＢリスト１１３Ｂから理解度クラスＢの参加者数を読み出し、numＢとする。また、理解度クラスＢリスト１１３Ｂから理解度クラスＢの参加者ＩＤを読み出し、personＢ(i)（ｉ＝１，・・・，numＢ）とする。同様に、理解度クラスＣリスト１１３Ｃから理解度クラスＣの参加者数を読み出し、numＣとする。また、理解度クラスＣリスト１１３Ｃから理解度クラスＣの参加者ＩＤを読み出し、personＣ(i)（ｉ＝１，・・・，numＣ）とする。
【００５７】
次に、プレゼンテーションの満足度について説明する。満足度のアンケート調査は、プレゼンテーションの参加者に、プレゼンテーションに要した時間、プレゼンテーションに用いた資料、プレゼンテーションの内容や総合的な印象など、プレゼンテーションに対する参加者の各種の主観的な印象を、例えば前記の３段階（１：満足しない、２：どちらともいえない、３:満足した）などのランクで尋ねるものであり、満足度はアンケート調査の結果を集計することにより得られるものである。以後の説明では、簡単のため、満足度として、前記のようにランクを間隔尺度とみなして数字に対応させた値（例えば、１：満足しない、２：どちらともいえない、３:満足した）を用い、値が高い時に満足度が高いものとして説明する。参加者の主観的な印象を表す値を上記とは逆の順番（値が低い時に満足度が高いもの）に付与しても本発明は有効である。
【００５８】
アンケート集計器１１０は、能力別参加者分類器１０９の理解度クラス別参加者リストと当該プレゼンテーションの満足度に関するアンケート調査の結果に基づいて、理解度クラス毎の平均満足度と理解度クラス毎の平均満足度を計算し、これらから当該プレゼンテーションにおける理解度と満足度との対応関係を計算する。この対応関係が理解度満足度特性である。
【００５９】
詳しくは、アンケート集計器１１０は、理解度クラス別参加者リストの情報に従って、アンケート結果１０３を集計する。アンケート結果１０３は、表６に示すようなデータ形式で格納されているものとする。表６のアンケート結果データにおいて、その行方向のデータは、主として参加者のＩＤ番号ｉ（ｉ＝１，・・・，ｎ）と、アンケート項目ｊ（ｊ＝１，・・・，ｍ）に対する参加者ｉの満足度を示すアンケート結果Ｒ(i,j）であるが、参加者ｉの理解度Ｕ(i）と理解度クラスも理解度計算器１０７の計算結果と理解度クラス別参加者リストの情報に従ってアンケート結果データに格納される。
【００６０】
【表６】

【００６１】
ここで、理解度クラスＡを例にとり、表６に示すアンケート項目１の集計を説明する。参加者ｉのアンケート項目１のアンケート結果はＲ(i,1）と表される。アンケート集計器１１０では、式（６)の通り、アンケート項目１の集計Ｑ(Ａ,1)を行う。例えば、理解度クラスＡの参加者personＡ(i)（ｉ＝１，・・・，numＡ）について、アンケート項目ｊのアンケート結果Ｒ(personＡ(i),ｊ）の総和を求め、これを参加者数numＡで除算することで、アンケート項目ｊの集計Ｑ(Ａ,ｊ)を行うことができる。理解度クラスＢの参加者personＢ(i)についてのアンケート項目ｊの集計Ｑ(Ｂ,ｊ)も、理解度クラスＣの参加者personＣ(i)についてのアンケート項目ｊの集計Ｑ(Ｃ,ｊ)も同様にして行うことができる。集計Ｑ(Ａ,ｊ)は理解度クラスＡに属する参加者のアンケート項目ｊについての平均満足度、集計Ｑ(Ｂ,ｊ)は理解度クラスＢに属する参加者のアンケート項目ｊについての平均満足度、集計Ｑ(Ｃ,ｊ)は理解度クラスＣに属する参加者のアンケート項目ｊについての平均満足度を表している。
【００６２】
各理解度クラスに対するクラス平均理解度については、理解度クラスがＡの場合の平均理解度Ｑave(Ａ)は、式（７）の通り求めることができる。例えば、理解度クラスＡの参加者personＡ(i)（ｉ＝１，・・・，numＡ）について、理解度Ｕ(personＡ(i))の総和を求め、これを参加者数numＡで除算することで、平均理解度Ｑave(Ａ)を求めることができる。同様に、理解度クラスＢに対する平均理解度Ｑave(Ｂ)も、参加者personＢ(i)の理解度Ｕ(personＢ(i))の総和を求め、これを参加者数numＢで除算することで求めることができ、また、理解度クラスＣに対する平均理解度Ｑave(Ｃ)も、参加者personＣ(i)の理解度Ｕ(personＡ(i))の総和を求め、これを参加者数numＡで除算することで求めることができる。
【００６３】
【数３】

【００６４】
【数４】

【００６５】
上記の説明から分かるように、理解度クラス毎に、そのクラス平均理解度とアンケート項目別平均満足度との対応関係が求まり、アンケート集計器１１０の出力では、理解度クラス毎のアンケート平均が表７に示すようなデータ形式で得られる。表７のデータは理解度クラスがＡ、Ｂ、Ｃ３つの場合の理解度満足度特性のデータであり、その行方向のデータは、理解度クラスＡを例に挙げると、理解度クラス名Ａと、理解度クラスＡの平均理解度Ｑave(Ａ)と、理解度クラスＡの各アンケート項目ｊに関する平均満足度Ｑ(Ａ,ｊ)である。
【００６６】
【表７】

【００６７】
ここまでの説明では、説明を簡単にするために理解度クラスがＡ、Ｂ、Ｃの３つの場合を例にして説明したが、一般には理解度クラスは３以上のクラス数とすることができる。例えば、理解度クラス数がＮクラスの場合には、表８に示すようになる。
【００６８】
【表８】

【００６９】
従って、一般には、アンケート集計器１１０からは表８に示すようなクラス平均理解度（例えば理解度クラスＡの平均理解度）とアンケート項目集計値（例えば理解度クラスＡのアンケート項目１の平均満足度）との関係が計算され、アンケート集計器１０９から可視化装置１１１に出力される。
【００７０】
ここで、クラス平均理解度とアンケート項目集計値との関係を理解度満足度特性と呼ぶことにする。但し、アンケート項目集計値は、単独のアンケート項目のものであっても、複数のアンケート項目ものを加えたものであっても良い。
【００７１】
可視化装置１１１は２次元のデータ（Ｘ，Ｙ）を入力するとプログラムに従いグラフ化する機能を備えるものとし、ことにより理解度満足度特性を可視化し、理解度満足度曲線１０４として表示する。例えば、パソコンなどの計算機を使用できる“gnuplot”と呼ばれる可視化ソフトウェアはこのようなグラフ化機能を備えているプログラムである。
【００７２】
可視化装置１１１で、例えばアンケート項目１について理解度満足度特性を可視化して理解度満足度曲線を表示する際には、表８のクラス平均理解度（Ｑave(１)〜Ｑave(Ｎ)）を例えば２次元データのＸとし、アンケート項目１の平均満足度Ｑ(i,１)（ｉ＝１，・・・，Ｎ）を２次元データのＹとして可視化する。複数のアンケート項目について理解度満足度曲線を表示する際には、上記の処理を繰り返す。例えば、アンケート項目２について理解度満足度曲線を表示する際には、表８のクラス平均理解度（Ｑave(１)〜Ｑave(Ｎ)）を２次元データのＸ、アンケート項目２の平均満足度Ｑ(i,２) （ｉ＝１，・・・，Ｎ）を２次元データのＹとして可視化する。また、複数のアンケート項目を加えて理解度満足度曲線を表示する際には、表８のクラス平均理解度（Ｑave(１)〜Ｑave(Ｎ)）を２次元データのＸ、複数のアンケート項目の平均満足度の和または平均を２次元データのＹとして可視化する。例えば、アンケート項目２をアンケート項目１に加えて理解度満足度曲線を表示する際には、表８のクラス平均理解度（Ｑave(１)〜Ｑave(Ｎ)）を２次元データのＸ、アンケート項目１の平均満足度Ｑ(i,１)とアンケート項目２の平均満足度Ｑ(i,２)との和または平均を２次元データのＹとして可視化する。図３に、複数項目のアンケート項目についてそれぞれの理解度満足度特性を同時に可視化する場合の概念図を示す。
【００７３】
図４に、代表的な理解度満足度曲線の形状例として３つのタイプＴ１、Ｔ２、Ｔ３を示す。図４において、横軸は理解度であり、縦軸は満足度である。横軸の値が大きくなるに従って、理解度が大きくなるものとして説明し、また、縦軸の値も同様に大きくなるに従って、満足度が大きくなるものとして説明する。図４では、曲線上の点（×印参照）に対応した理解度と満足度が対応付けられている図４において、曲線Ｔ３は、理解度が高いほど満足度が高くなっているタイプのプレゼンテーションであることを示し、曲線Ｔ１は、理解度が低いほど満足度が高いが、一方、理解度が高いほど満足度が低いタイプのプレゼンテーションであることを示し、曲線Ｔ２は、理解度満足度曲線が極値を有し、極値に対応した理解度の参加者の満足度が最大であるタイプのプレゼンテーションであることを示している。満足度の高い参加者に対してプレゼンテーションが最も有効であったと考えると、上記の理解度満足度曲線の目視あるいは理解度満足度曲線または理解度満足度特性からの計算により、プレゼンテーション効果が有効な対象である参加者（有効参加者）を判別することができる。また、満足度を高めるべき参加者が予め決められているプレゼンテーションでは、上記の目視あるいは計算により得られた高い満足度を示す参加者と、当所の予定されていた理解度の参加者とのずれ（事前に有効であると想定される有効参加者との差）が求まるので、この差からプレゼンテーションの有効性を判定することができる。また、この差を次回のプレゼンテーションにフィードバックすることで、プレゼンテーションの効果をより高めることが可能である。更に、同じ理解度チェック試験を採用する複数のプレゼンテーションの実施毎にプレゼンテーション効果の高い有効参加者を上記と同様に判定し、プレゼンテーション毎の有効参加者を比較することで、プレゼンテーションがどのターゲットに効果があるかを判定することができる。また、理解度満足度特性を理解度満足度曲線に可視化することにより、プレゼンテーションに対する参加者の反応を直感的に把握することができる。
【００７４】
理解度満足度曲線あるいは理解度満足度特性のタイプの分類は判定器１１２により自動的に識別できるようにしている。分類手法としては、理解度を例えば図４の理解度の範囲を均等に３つの領域Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３に分割して、各領域に対応して平均の満足度を計算し、この平均満足度が最大となる領域Ｄｉ（ｉ＝１、２、３）を求める。平均満足度が最大の領域がＤ１であるときは、理解度満足度曲線あるいは理解度満足度特性はＴ１タイプであると判定する。一般には、平均満足度が最大の領域がＤｉであるときは、理解度満足度曲線あるいは理解度満足度特性はＴｉタイプであると判定する。このタイプ判定により、プレゼンテーション効果の有効参加者を判別することができる。
【００７５】
理解度をより詳細に求めるためには、計算量が増大するものの、領域の分割数を大きくして、より細かく分割することが可能である。
【００７６】
これまでは理解度満足度曲線あるいは理解度満足度特性が３通りであることを前提にして説明してきたが、より複雑な形状の理解度満足度曲線あるいは理解度満足度特性が必要は場合には、当該曲線あるいは特性を判別する判別関数を作成し、これを用いてタイプの自動識別を行えば良い。識別関数の作成方法には、手書き文字認識など従来知られている技術を用いることができる。
【００７７】
判定器１１２は、上記のタイプ識別機能の他、次のような各種機能を備えている。
（１）理解度満足度特性あるいは理解度満足度曲線から、プレゼンテーション実施後にその効果が高かった有効参加者を計算し、判定する機能。
（２）プレゼンテーション効果の高い有効参加者と、事前に有効であると想定される有効参加者との差を計算し、判定する機能。
（３）同じ理解度チェック試験を採用する複数のプレゼンテーションの実施する場合場、その実施毎にプレゼンテーション効果の高い前記有効参加者を判定し、プレゼンテーション毎の有効参加者を比較することでプレゼンテーションがどのターゲットに効果があるかを判定する機能。
【００７８】
以上、図面を参照して本発明の実施形態を詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。例えば、理解度チェック試験の解答とアンケート調査の結果の入力を紙で行い、その後、これらの情報をキー入力した後に本発明を適用することもできる。また、参加者が携帯電話、パソコンなどの情報端末で直接に理解度チェック試験の解答とアンケート調査の結果を入力する場合は、入力データをそのまま用いて本発明を適用することができる。情報端末による理解度チェック試験の解答とアンケート調査の結果を入力は、本発明の装置に有線や無線を問わず適宜な伝送手段を介して、例えば上述のデータ形式で、入力することができる。
【００７９】
また、本発明の装置をコンピュータで実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより本発明装置の機能を実現しても良い。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器当のハードウェアを含むものであっても良い。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ―ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。更に、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含む。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されても良い。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。更に、前述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００８０】
【発明の効果】
本発明によれば、以下の効果がある。
（１）理解度満足度曲線あるいは理解度満足度特性から、プレゼンテーション効果が有効な対象である参加者(有効参加者）を判定することができる。
（２）満足度を高めるべき参加者が予め決められているプレゼンテーションでは、プレゼンテーション実施後の判定した高い満足度を示す参加者と、プレゼンテーションが有効であると事前に想定されている有効参加者との差から、プレゼンテーションの有効性を判定することがで、この差を次回のプレゼンテーションにフィードバックすることで、プレゼンテーションの効果をより高めることが可能である。
（３）同じ理解度チェック試験の問題を複数のプレゼンテーションで採用すれば、プレゼンテーションの実施毎にプレゼンテーション効果の高い有効参加者を判定し、プレゼンテーション毎の有効参加者を比較することで、プレゼンテーションがどのターゲットに効果があるかを判定することができる。
（４）理解度満足度特性を理解度満足度曲線に可視化して表示することにより、プレゼンテーションに対する参加者の反応を直感的に把握することができる。
（５）したがって、本発明は、集合研修（例えば社内講演会、訓練など）などの各種プレゼンテーションや、ネットワークを介した教材のプレゼンテーションなどに有用であり、例えばこれらのプレゼンテーションの効果を測定するために広く利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態による理解度満足度曲線表示装置の構成を示すブロック図。
【図２】能力別参加者分類器の構成例を模式的に示すブロック図。
【図３】複数項目のアンケート項目についてそれぞれの理解度満足度特性を同時に可視化する例を概念的に示す図。
【図４】理解度満足度曲線のタイプの例を示す図。
【符号の説明】
１００理解度満足度曲線表示装置
１０１理解度チェック試験の解答
１０２理解度チェック試験の正解
１０３理解度のアンケート結果
１０４理解度満足度曲線
１０５判定結果
１０６採点器
１０７理解度計算器
１０８理解度判別器
１０９能力別参加者分類器
１１０アンケート集計器
１１１可視化装置
１１２判定器
１１３理解度クラススイッチ
１１３Ａ理解度クラスＡリスト
１１３Ｂ理解度クラスＢリスト
１１３Ｃ理解度クラスＣリスト[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a technique for estimating or evaluating the effect of a presentation.
[0002]
The presentation referred to in the present invention is to convey information such as knowledge and skills from the presenter to the participants, including lectures, presentations, education, and training, and any form may be used. . In addition, the presenter may be anything as long as it conveys information such as knowledge and skills to the participants including teachers and teachers. Any information may be used as long as it receives information such as knowledge and skills from the presenter including the viewer. Furthermore, the information transmission means in the presentation is not only the direct meeting between the presenter and the participant, but also the information such as knowledge, skills, etc. from the presenter to the participant, such as radio, television and the Internet, Any type of cable may be used regardless of wired or wireless.
[0003]
[Prior art]
Evaluation by questionnaire analysis has been performed as a conventional technique for evaluating the satisfaction level of presentation participants. In the questionnaire analysis, first, the participants are asked to select a satisfaction degree according to a predetermined rank (for example, 1: not satisfied, 2: cannot be said, 3: satisfied). Next, the satisfaction selection results are aggregated, and (1) the participant satisfaction of the presentation is evaluated by displaying the rank distribution from the aggregation results. Alternatively, (2) From the counting results, the rank is regarded as an interval scale and corresponds to a number (in the above example, the rank “not satisfied” is 1, the rank “not say” is 2, and “satisfied” The rank corresponds to 3), and the statistic such as the average value and variance is calculated to evaluate the satisfaction of the participants in the presentation.
[0004]
In addition, as a prior art method for determining the effectiveness of a presentation, the average value of the rank or the like is determined as a threshold value in advance, and the effectiveness of the presentation is determined by comparing the threshold value with the above-mentioned participant satisfaction in (2). Judging sex has been done.
[0005]
[Patent Document 1]
JP-A-5-281899
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the above-described conventional technology, it is possible to obtain the average and variance of the participant satisfaction, but in order to determine whether the presentation effect such as lecture or education is effective, a threshold value for determining the effectiveness Is necessary in advance. In order to determine this threshold, it is possible to determine from the satisfaction level of participants of similar or similar presentations held before a certain presentation, but in general, similar or similar presentations are performed multiple times. Never do.
[0007]
The present invention has been made in view of such circumstances, and an object thereof is to provide a technique that enables quick and accurate estimation or evaluation of the effectiveness from one presentation. is there.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above-mentioned problem, the first invention obtains the understanding level satisfaction characteristic of the presentation. apparatus And Scoring by giving a numerical value by comparing the answer entered together with the participant's ID number as a result of the comprehension check test conducted on the presentation to the participant of the presentation by comparing it with the correct answer determined in advance as data Means, comprehension calculating means for calculating the comprehension level for each participant by summing up numerical values as the scoring results of the scoring means for each participant ID number, and the participant calculated by the comprehension level calculating means Each understanding level is determined by the understanding level determining unit for determining whether the understanding level is divided into a plurality of understanding level classes between the minimum understanding level and the maximum understanding level, and the understanding level determining unit. A first means comprising a participant classification means by ability for creating a participant list by understanding degree class obtained by counting the number of participants for each understanding degree class; and the participant classification means by ability The average comprehension for each comprehension class is obtained by dividing the sum of comprehension levels of the participants belonging to each comprehension class by the number of participants for each comprehension class included in the created comprehension class participant list. The degree of satisfaction of the presentation with respect to the participants of the presentation in the number of participants for each understanding class included in the understanding class-specific participant list created by the ability-specific participant classification means Each degree of understanding class is divided by dividing the sum of the satisfaction levels that are input together with the ID number of the participant as a result of the questionnaire survey conducted on the basis of the participant list for each degree of understanding class and totaled for each degree of understanding class. The average satisfaction degree of each understanding degree class is calculated and the average understanding degree for each understanding degree class calculated by the second means is a correspondence relationship. And a third means for calculating a Kaido satisfaction characteristic It is characterized by that.
[0017]
First 2 Invention 1 In the present invention, there is provided an understanding level satisfaction degree characteristic acquisition device for a presentation, characterized by comprising visualization means for visualizing the understanding level satisfaction characteristic and displaying it as an understanding degree satisfaction curve.
[0019]
First 3 Invention 1 In the invention, The third Means Said Scoring method by Based on the scoring results and ability-specific participant classification means participant list by understanding level, has a function to calculate the average understanding level for each understanding level class, Said A presentation comprehension satisfaction characteristic acquisition apparatus characterized by also serving as a second means.
[0020]
First 4 Invention 1 In the invention, Said Understanding calculation means According to the scoring means The present invention is a presentation comprehension satisfaction characteristic acquisition device characterized in that an average comprehension is calculated as comprehension for each participant based on a scoring result.
[0025]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. Here, for the convenience of explanation, the answer of the comprehension check test question will be described by taking as an example a test question in which a participant selects what he / she thinks is correct from three options. Further, a description will be given by taking a test question having a, b, and c as three options.
[0026]
FIG. 1 shows an embodiment of a presentation comprehension satisfaction characteristic acquisition apparatus. This apparatus can be realized by a computer and its program. The device of this embodiment has a function of visualizing the understanding level satisfaction characteristic and displaying it as an understanding level satisfaction curve. Therefore, the device will be hereinafter referred to as an understanding level curve display device.
[0027]
The understanding level satisfaction curve display device 100 in FIG. 1 receives the understanding level 101 of the participant's understanding level check answer, the correctness level 102 of the understanding level check test, and the questionnaire result 103 of the satisfaction level level of the participant. A satisfaction degree curve 104 and a determination result 105 such as effectiveness are output. Therefore, the understanding level satisfaction curve display device 100 includes a scoring unit 106 (scoring means), an understanding level calculating unit 107 (understanding level calculating unit), an understanding level determining unit 108 (understanding level determining unit), and participants according to ability. A classifier 109 (participant classifying means by ability), a questionnaire totalizer (questionnaire collecting means) 110, a visualization device 111 (visualization means), and a determiner 112 (determination means) are provided. The questionnaire totalizer 110 has the functions of the second means and the third means.
[0028]
Among them, the grader 106, the comprehension calculator 107, the comprehension discriminator 108, and the ability-specific participant classifier 109 classify participants of the presentation into a plurality of comprehension classes based on the comprehension check test regarding the presentation. The first means is configured.
[0029]
In addition, as described above, the questionnaire totalizer 110 includes the second means for calculating the average comprehension level for each comprehension class based on the classification result by the first means and the result of the comprehension check test, and the classification by the first means. Based on the results and the results of the questionnaire survey on the satisfaction level of the presentation, the average satisfaction level for each understanding class is calculated, and the average satisfaction level for each understanding level class and the average understanding level for each understanding level class by the second means. This corresponds to both the third means for calculating the understanding level satisfaction characteristic, which is the correspondence between the understanding level and the satisfaction level in the presentation, and has both functions of the second means and the third means.
[0030]
Hereinafter, each functional component device will be described.
[0031]
First, the grader 106 scores the answer 101 of the comprehension check test for each participant by referring to the correct answer 102 of the comprehension check test determined in advance as to whether the answer is correct or incorrect. One example of this determination method will be described with reference to Tables 1 and 2. The answer 101 of the comprehension level check test is input to the grader 106 in the data format shown in Table 1, and the correct answer 102 of the comprehension level check test is input in the data format shown in Table 2.
[0032]
[Table 1]

[0033]
[Table 2]

[0034]
In the answer data of the comprehension level check test shown in Table 1, the data in the row direction is the answer to the participant ID number and the question of the comprehension level check test. For simplicity, description will be made using natural numbers from 1 to n as participant IDs and natural numbers from 1 to 1 (lowercase letters of the alphabet L) as item numbers for test questions. The data shown in Table 1 stores choices (answers) of the understanding level check test selected by the participant. In Table 1, an option selected by a participant i in a problem j of a comprehension check test, that is, an answer, is IN (i, j) (i = 1, 2,..., L, j = 1, 2, ..., l). Here, it is assumed that the number of questions in the comprehension check test is l.
[0035]
In the correct answer data of the comprehension check test shown in Table 2, the correct answer to the question j of the comprehension check test is represented by ANS (j) (j = 1, 2,..., L), and the value of ANS (j) If the choices are a, b, and c, the symbols are stored.
[0036]
The grader 106 compares the answer option IN (i, j) with the correct answer ANS (j) to determine whether the answer is correct or incorrect. As the grader 106, for example, a comparator that compares character strings and returns 1 if correct and 0 if incorrect is realized. Here, an implementation example of the grader 106 in the program language is shown. If the character x and the character y are equal, 1 is returned; otherwise, 0 is returned. If the character x and the character y are expressed as, for example, “x eq y”, then if (x eq y) then If there is a programming language of 1 else 0, the grader 106 can be realized. Specifically, if it is set as if (IN (i, j) eq ANS (j)) then R (i, j) = 1 else R (i, j) = 0, the scorer 106 is realized. R (i, j) is a scoring result and is stored in a data format as shown in Table 3.
[0037]
In the scoring result data shown in Table 3, the data in the row direction is the participant ID number i (i = 1,..., N) and the participation for the problem j (j = 1,..., L). The scoring result R (i, j) of the person i.
[0038]
[Table 3]

[0039]
Next, the comprehension calculator 107 calculates the comprehension for each participant based on the scoring result of the scoring unit 106. The function and operation of the comprehension calculator 107 will be described. The comprehension calculator 107 sums up the scoring results obtained by the scorer 106 for each participant to obtain the comprehension level of each participant. In this example, the average understanding level is adopted as the understanding level. That is, for each participant i, the average score U (i) of the scoring results R (i, 1), R (i, 2),..., R (i, l) is calculated as in equation (1). The calculation result U (i) is stored in the understanding level storage table in the data format shown in Table 4 as the understanding level of the participant i. In the comprehension degree data shown in Table 4, the data in the row direction is the participant ID number i (i = 1,..., N) and the comprehension degree U (i) of the participant i. For example, the understanding level storage table is provided in the understanding level calculator 107 itself.
[0040]
[Expression 1]

[0041]
[Table 4]

[0042]
In the averaging process of the comprehension calculator 107, in the above description, a simple average is obtained as shown in the equation (1) on the assumption that all the test questions 1 to 1 have the same weight. If the weight of the test question is given, the comprehension degree U (i) can be calculated in consideration of the weight by the following equation (2). In equation (2), W (i) represents the weight of test question i. Thus, the weighted average understanding level U (i) is also an average understanding level.
[0043]
[Expression 2]

[0044]
With the above explanation, the average comprehension level of each participant can be obtained by calculation. Instead of the average understanding level, the sum of the scoring results of each test item can be used as the understanding level.
[0045]
Next, the understanding level discriminator 108 will be described. The comprehension level discriminator 108 discriminates the comprehension level class of the participant based on the calculation result of the comprehension level calculator 107 (understanding level for each participant).
[0046]
First, the understanding level in the case of incorrect answers for all problems in the understanding level check test is set as the minimum understanding level. On the contrary, the understanding level in the case of correct answers for all the questions in the understanding level check test is set as the maximum understanding level. Therefore, the understanding level of the participants falls between the minimum understanding level and the maximum understanding level. The understanding level discriminator 108 uses the understanding level calculated by the understanding level calculator 107 to group participants.
[0047]
As an example of grouping, a method of classifying into three groups (A, B, C) where L is the minimum understanding level and M is the maximum understanding level will be described below.
[0048]
The understanding level of the participants in the A group satisfies the following expression (3), and the participant group name when the expression (3) is satisfied is A.
L ≦ A <L + (ML) / 3 Formula (3)
[0049]
The understanding level of the participants in the group B satisfies the following expression (4), and the participant group name when the expression (4) is satisfied is B.
L + (ML) / 3 ≦ B <L + (ML) 2/3 Formula (4)
[0050]
The understanding level of the participants in the C group satisfies the following formula (5), and the participant group name when the formula (5) is satisfied is C.
L + (ML) 2/3 ≦ C <M Formula (5)
[0051]
In the above grouping, the case where the number of divisions is 3 has been described for the sake of simplicity. However, the number of divisions can be increased by the same method as described above. Further, in the above grouping, for the sake of simplicity, a case has been described in which the minimum comprehension level and the maximum comprehension level are divided at equal intervals. Further, grouping can be performed after performing nonlinear processing such as k-th degree of understanding U (k is a natural number, for example).
[0052]
Then, when the understanding level calculator 108 receives data of the new understanding level U (i) from the understanding level calculator 107, whether the formula (3), the formula (4), and the formula (5) are satisfied. Whether or not it is possible is determined in order. For example, when the new degree of understanding is X, if X does not satisfy the expressions (3) and (5) but satisfies the expression (4), the participant of the understanding degree X belongs to the group B. judge. The output of the understanding level determination unit 108 is output as information of an understanding level class table as shown in Table 5. In Table 5, in the group name of the understanding level class table, the group name indicating the understanding level class of the participant i is stored in the area G (i).
[0053]
[Table 5]

[0054]
Next, the ability-specific participant classifier 109 creates a comprehension class-specific participant list based on the discrimination result of the comprehension degree discriminator 108. FIG. 2 schematically shows a configuration example of the ability-specific participant classifier 109, which includes an understanding level class switch 113, an understanding level class A list 113A, an understanding level class B list 113B, and an understanding level class C list. 113C. The ability-specific participant classifier 109 reads the row data (participant ID, understanding level class) 108a of the understanding level class table shown in Table 5 and switches the output by the understanding level class switch 113 according to the understanding level class. The participant ID is added to the corresponding understanding level class participant list (understanding level class A list 113A, understanding level class B list 113B, understanding level class C list 113C). Each understanding level participant list is provided with a counter, and the number of participants is counted up each time data (participant ID) is input. After all the row data of the understanding level class table is input, the participant list classified for each understanding level class is stored in the understanding level participant list. At the same time, the number of participants included in the participant list classified by understanding level is stored.
[0055]
By performing the above-described operation of the ability-specific participant classifier 109 for all the participants i shown in Table 5, the understanding class A list 113A, the understanding class B list 113B, An understanding class C list 113C is stored. These stored data (understanding level class A list 113A, understanding level class B list 113B, and understanding level class C list 113C) are used in the questionnaire totalizer 110.
[0056]
Next, the contents of the stored data will be described. Since the participants of the understanding class A can be read from the understanding class A list 113A, first, the number of participants of the understanding class A is read, and the read number of participants is numA. Next, the participant ID of the understanding level class A is read from the understanding level class A list 113A, and the read participants are set to personA (i) (i = 1,..., NumA). Similarly, the number of participants of the understanding level class B is read from the understanding level class B list 113B and is set as numB. Further, the participant ID of the understanding level class B is read from the understanding level class B list 113B, and is set as personB (i) (i = 1,..., NumB). Similarly, the number of participants of the understanding level class C is read from the understanding level class C list 113C and is set as numC. Further, the participant ID of the understanding level class C is read from the understanding level class C list 113C and is set as personC (i) (i = 1,..., NumC).
[0057]
Next, presentation satisfaction will be described. Satisfaction questionnaire surveys give the participants a variety of subjective impressions of the presentation, such as the time taken for the presentation, the materials used for the presentation, the content of the presentation, and the overall impression. (3: Satisfied, 2: Satisfactory, 3: Satisfied), and the degree of satisfaction is obtained by counting the results of the questionnaire survey. In the following description, for the sake of simplicity, the degree of satisfaction is a value corresponding to a number with the rank regarded as an interval scale as described above (for example, 1: not satisfied, 2: cannot be said, 3: satisfied) In the description, the satisfaction is high when the value is high. The present invention is effective even if values representing the subjective impressions of the participants are assigned in the reverse order to the above (those that have a high degree of satisfaction when the value is low).
[0058]
The questionnaire totalizer 110 calculates the average satisfaction level for each understanding level class and each understanding level class based on the result of the questionnaire survey on the satisfaction level of the presentation and the participant list for each understanding level class of the participant classifier 109 according to ability. The average satisfaction is calculated, and the correspondence between the understanding and satisfaction in the presentation is calculated from these. This correspondence Understanding Degree satisfaction characteristics.
[0059]
Specifically, the questionnaire totalizer 110 totals the questionnaire results 103 in accordance with the information of the understanding level class participant list. The questionnaire result 103 is assumed to be stored in a data format as shown in Table 6. In the questionnaire result data in Table 6, the data in the row direction is mainly for the participant ID number i (i = 1,..., N) and the questionnaire item j (j = 1,..., M). The questionnaire result R (i, j) indicating the satisfaction level of the participant i. The comprehension level U (i) and the understanding level class of the participant i are also calculated by the understanding level calculator 107 and the participants according to the understanding level class. It is stored in questionnaire result data according to the list information.
[0060]
[Table 6]

[0061]
Here, taking the comprehension class A as an example, the aggregation of the questionnaire item 1 shown in Table 6 will be described. The questionnaire result of questionnaire item 1 of participant i is represented as R (i, 1). In the questionnaire totalizer 110, the total Q (A, 1) of the questionnaire item 1 is performed as shown in Expression (6). For example, for the participant personA (i) (i = 1,..., NumA) of the understanding level class A, the sum total of the questionnaire results R (personA (i), j) of the questionnaire item j is obtained, and this is the participant. By dividing by the number numA, the questionnaire item j can be aggregated Q (A, j). Aggregation Q (B, j) of questionnaire item j for participant personB (i) of comprehension class B is also Q (C, j) of questionnaire item j for participant personC (i) of comprehension class C Can be performed in the same manner. Aggregation Q (A, j) is the average satisfaction for the questionnaire item j of the participants belonging to the understanding class A, and aggregation Q (B, j) is the average satisfaction for the questionnaire item j of the participants belonging to the understanding class B Degree, total Q (C, j) represents the average satisfaction degree of the questionnaire item j of the participants belonging to the understanding level class C.
[0062]
As for the class average understanding level for each understanding level class, the average understanding level Qave (A) when the understanding level class is A can be obtained as shown in Expression (7). For example, for the participant personA (i) (i = 1,..., NumA) of the understanding class A, the sum of the understanding degree U (personA (i)) is obtained and divided by the number of participants numA. Thus, the average comprehension degree Qave (A) can be obtained. Similarly, the average comprehension level Qave (B) for the comprehension level class B is also obtained by calculating the sum of the comprehension levels U (personB (i)) of the participant personB (i) and dividing this by the number of participants numB. In addition, the average comprehension level Qave (C) for the comprehension level class C also calculates the sum of the comprehension level U (personA (i)) of the participant personC (i) and divides this by the number of participants numA Can be obtained.
[0063]
[Equation 3]

[0064]
[Expression 4]

[0065]
As can be seen from the above description, for each understanding level class, the correspondence between the average class understanding level and the average satisfaction level for each questionnaire item is obtained, and the questionnaire average for each understanding level class is displayed in the output of the questionnaire totalizer 110. 7 is obtained in a data format as shown in FIG. The data in Table 7 is data of the degree of understanding satisfaction characteristic when the degree of understanding class is A, B, and C, and the data in the row direction is understood as the understanding degree class name A, taking the understanding degree class A as an example. The average understanding level Qave (A) of the understanding level class A and the average satisfaction level Q (A, j) regarding each questionnaire item j of the understanding level class A.
[0066]
[Table 7]

[0067]
In the above description, in order to simplify the description, the case where there are three understanding classes A, B, and C has been described as an example. However, in general, the understanding class can have three or more classes. . For example, when the understanding class number is N classes, it is as shown in Table 8.
[0068]
[Table 8]

[0069]
Therefore, generally, from the questionnaire totalizer 110, class average comprehension as shown in Table 8 (for example, average comprehension degree of comprehension class A) and questionnaire item total value (for example, average satisfaction of questionnaire item 1 of comprehension class A) Degree) and is output from the questionnaire totalizer 109 to the visualization device 111.
[0070]
Here, the relationship between the class average comprehension level and the questionnaire item total value is referred to as comprehension level satisfaction characteristic. However, the questionnaire item total value may be a single questionnaire item or may include a plurality of questionnaire items.
[0071]
The visualization device 111 is provided with a function of graphing according to a program when two-dimensional data (X, Y) is input, thereby visualizing the understanding level satisfaction characteristic and displaying it as an understanding level satisfaction curve 104. For example, visualization software called “gnuplot” that can use a computer such as a personal computer is a program having such a graphing function.
[0072]
When the visualization device 111 visualizes the understanding level satisfaction characteristic for the questionnaire item 1 and displays the understanding level satisfaction curve, for example, the class average understanding levels (Qave (1) to Qave (N)) in Table 8 are displayed. For example, the two-dimensional data X is visualized, and the average satisfaction degree Q (i, 1) (i = 1,..., N) of the questionnaire item 1 is visualized as Y of the two-dimensional data. When the understanding level satisfaction curve is displayed for a plurality of questionnaire items, the above process is repeated. For example, when displaying the understanding level satisfaction curve for the questionnaire item 2, the average class understanding level (Qave (1) to Qave (N)) in Table 8 is X of the two-dimensional data, and the average satisfaction level of the questionnaire item 2. Q (i, 2) (i = 1,..., N) is visualized as Y of two-dimensional data. In addition, when displaying the satisfaction level satisfaction curve by adding a plurality of questionnaire items, the class average understanding level (Qave (1) to Qave (N)) in Table 8 is set to X of the two-dimensional data, and the plurality of questionnaire items. Is visualized as Y of the two-dimensional data. For example, when the questionnaire item 2 is added to the questionnaire item 1 and the comprehension degree satisfaction curve is displayed, the class average comprehension degree (Qave (1) to Qave (N)) in Table 8 is set to 2D data X, the questionnaire The sum or average of the average satisfaction Q (i, 1) of item 1 and the average satisfaction Q (i, 2) of questionnaire item 2 is visualized as Y of two-dimensional data. FIG. 3 shows a conceptual diagram in the case of simultaneously visualizing the understanding level satisfaction characteristics of a plurality of questionnaire items.
[0073]
FIG. 4 shows three types T1, T2, and T3 as typical shape satisfaction curve examples. In FIG. 4, the horizontal axis is the degree of understanding, and the vertical axis is the satisfaction level. It is assumed that the degree of understanding increases as the value on the horizontal axis increases, and that the degree of satisfaction increases as the value on the vertical axis similarly increases. In FIG. 4, the degree of understanding corresponding to the point on the curve (see the symbol x) is associated with the degree of satisfaction. In FIG. 4, the curve T <b> 3 is a type of presentation in which the degree of satisfaction increases as the degree of understanding increases. The curve T1 has a low level of understanding About The satisfaction level is high, but the higher the understanding level is, the lower the satisfaction level is. The curve T2 indicates that the understanding level satisfaction curve corresponds to the extreme value. This indicates that the type of presentation is the most satisfying participant. If the presentation is considered to be most effective for participants with high satisfaction, the presentation effect is effective by visual observation of the above understanding satisfaction curve or by calculation from the understanding satisfaction curve or understanding satisfaction characteristics. It is possible to determine the target participant (effective participant). In addition, in a presentation in which the participants whose satisfaction should be increased are determined in advance, the difference between the participants showing high satisfaction obtained by the above-mentioned visual observation or calculation and the participants having the understanding level planned by the Institute Since (difference from an effective participant assumed to be valid in advance) is obtained, the validity of the presentation can be determined from this difference. Further, by feeding back this difference to the next presentation, it is possible to further enhance the effect of the presentation. In addition, for each presentation that uses the same comprehension check test, effective participants with high presentation effects are determined in the same manner as described above, and the effective participants for each presentation are compared to which target the presentation is effective. Can be determined. Further, by visualizing the understanding level satisfaction characteristic on the understanding level satisfaction curve, it is possible to intuitively grasp the participant's reaction to the presentation.
[0074]
The classification of the understanding level satisfaction curve or the type of understanding level characteristic can be automatically identified by the determiner 112. As a classification method, for example, the level of understanding is divided into three regions D1, D2, and D3 evenly in the range of understanding shown in FIG. 4, and average satisfaction is calculated corresponding to each region. A region Di (i = 1, 2, 3) in which is maximized is obtained. When the region having the maximum average satisfaction level is D1, it is determined that the understanding level satisfaction curve or the understanding level satisfaction characteristic is the T1 type. In general, when the region having the maximum average satisfaction level is Di, it is determined that the understanding level satisfaction curve or the understanding level satisfaction characteristic is a Ti type. By this type determination, it is possible to determine the effective participants of the presentation effect.
[0075]
In order to obtain the degree of understanding in more detail, although the amount of calculation increases, it is possible to increase the number of areas to be divided more finely.
[0076]
So far, the explanation has been made on the assumption that the understanding degree satisfaction curve or the understanding degree satisfaction characteristic is three kinds. However, when the understanding degree satisfaction curve or the understanding degree satisfaction characteristic of a more complicated shape is necessary. In this case, a discriminant function for discriminating the curve or characteristic may be created and used to automatically identify the type. Conventionally known techniques such as handwritten character recognition can be used as a method for creating the discrimination function.
[0077]
The determiner 112 has the following various functions in addition to the type identification function described above.
(1) A function for calculating and determining effective participants who have been highly effective after the presentation from the understanding level satisfaction characteristic or the level of understanding satisfaction curve.
(2) A function for calculating and determining a difference between an effective participant having a high presentation effect and an effective participant assumed to be effective in advance.
(3) When multiple presentations that use the same comprehension check test are conducted, the effective participants with high presentation effect are determined for each of the presentations, and the presentation is determined by comparing the effective participants for each presentation. A function that determines whether the target is effective.
[0078]
The embodiment of the present invention has been described in detail above with reference to the drawings. However, the specific configuration is not limited to this embodiment, and includes design changes and the like without departing from the gist of the present invention. For example, it is also possible to apply the present invention after inputting the answer of the comprehension check test and the result of the questionnaire survey on paper and then inputting these information as keys. In addition, when the participant directly inputs the answer of the understanding level check test and the result of the questionnaire survey using an information terminal such as a mobile phone or a personal computer, the present invention can be applied using the input data as it is. The answer of the comprehension check test by the information terminal and the result of the questionnaire survey can be input to the apparatus of the present invention via appropriate transmission means, for example, in the above-described data format regardless of wired or wireless.
[0079]
The function of the apparatus of the present invention is recorded by recording a program for realizing the apparatus of the present invention on a computer on a computer-readable recording medium, causing the computer system to read and execute the program recorded on the recording medium. May be realized. Here, the “computer system” may include an OS and hardware such as peripheral devices. Further, the “computer system” includes a homepage providing environment (or display environment) if the WWW system is used. The “computer-readable recording medium” refers to a portable medium such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, and a CD-ROM, and a storage device such as a hard disk built in the computer system. Further, the “computer-readable recording medium” is a volatile memory (RAM) in a computer system that becomes a server or a client when a program is transmitted via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. As described above, a program that holds a program for a certain period of time is also included. The program may be transmitted from a computer system storing the program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in the transmission medium. Here, the “transmission medium” for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line. The program may be for realizing a part of the functions described above. Furthermore, what can implement | achieve the function mentioned above in combination with the program already recorded on the computer system, and what is called a difference file (difference program) may be sufficient.
[0080]
【The invention's effect】
The present invention has the following effects.
(1) From the understanding level satisfaction curve or the understanding level characteristic, it is possible to determine a participant (effective participant) whose presentation effect is effective.
(2) In a presentation in which participants whose satisfaction is to be increased are determined in advance, a participant who shows a high degree of satisfaction determined after the presentation is conducted, and an effective participant who is assumed in advance that the presentation is valid By determining the effectiveness of the presentation from the difference, it is possible to enhance the effect of the presentation by feeding back this difference to the next presentation.
(3) If the same comprehension check test problem is adopted in multiple presentations, the effective participants with high presentation effect are determined for each presentation, and the effective participants for each presentation are compared to determine which presentation It can be determined whether the target is effective.
(4) By visualizing and displaying the understanding level satisfaction characteristic on the understanding level satisfaction curve, it is possible to intuitively grasp the participant's reaction to the presentation.
(5) Therefore, the present invention is useful for various presentations such as group training (for example, in-house lectures, training, etc.) and for teaching material presentations via a network. For example, in order to measure the effects of these presentations Can be widely used.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an understanding level satisfaction curve display device according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram schematically showing a configuration example of a capability-specific participant classifier.
FIG. 3 is a diagram conceptually illustrating an example of simultaneously visualizing understanding degree satisfaction characteristics of a plurality of questionnaire items.
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a type of understanding level satisfaction curve.
[Explanation of symbols]
100 Understanding degree satisfaction curve display device
101 Answer of comprehension check test
102 Correct answer of comprehension check test
103 Understanding questionnaire results
104 Understanding satisfaction curve
105 judgment result
106 Grader
107 Comprehension calculator
108 Understanding classifier
109 Participant classifier by ability
110 Questionnaire totalizer
111 Visualization device
112 Judger
113 Understanding class switch
113A Understanding class A list
113B Understanding class B list
113C Understanding class C list

Claims

Scoring by giving a numerical value by comparing the answer entered together with the participant's ID number as a result of the comprehension check test conducted on the presentation to the participant of the presentation by comparing it with the correct answer determined in advance as data Means, comprehension calculating means for calculating the comprehension level for each participant by summing up numerical values as the scoring results of the scoring means for each participant ID number, and the participant calculated by the comprehension level calculating means Each understanding level is determined by the understanding level determining unit for determining whether the understanding level is divided into a plurality of understanding level classes between the minimum understanding level and the maximum understanding level, and the understanding level determining unit. A first means comprising a comprehension-specific participant classifying means for creating a comprehension class-specific participant list obtained by counting the number of participants per comprehension class;
Comprehension by dividing the sum of the comprehension levels of the participants belonging to each comprehension class by the number of participants per comprehension class included in the comprehension class-specific participant list created by the ability classifying means. A second means for calculating an average degree of understanding for each degree class;
In the number of participants in each comprehension classes in has been comprehension by class participant list created by the capacity per participant classifying means was carried out about the satisfaction of the presentation to the presentation of the participant survey The average satisfaction degree for each understanding level class is obtained by dividing the sum of the satisfaction levels that are input together with the ID number of the participant as a result of the survey and totaled for each understanding degree class based on the participant list for each understanding degree class. calculated, and a third means for calculating an average satisfaction that the relationship comprehension satisfaction characteristic of the average degree of understanding by Ri each calculated comprehension class to said second means for each the comprehension class A presentation comprehension satisfaction characteristic acquisition apparatus characterized by comprising:

The presentation understanding level satisfaction characteristic acquisition apparatus according to claim 1 , further comprising a visualization unit that visualizes the understanding level satisfaction characteristic and displays it as an understanding level curve.

According to claim 1, wherein the third means has a function to calculate the average understanding of each Comprehension classes based on comprehension by participant list of rating result and capacity by participants classifying means by said scoring means, the A presentation comprehension satisfaction level characteristic acquisition apparatus characterized by also serving as a second means.

2. The presentation comprehension degree satisfaction characteristic acquisition apparatus according to claim 1 , wherein the comprehension degree calculating means calculates an average comprehension degree as an understanding degree for each participant based on a scoring result by the scoring means .