JP5682305B2 - Learning support device, learning support method, and program - Google Patents
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Description
本発明は、学習を支援する学習支援装置に関し、特に、学習者が効率的に復習できるように、問題を学習者に提示する学習支援装置等に関するものである。 The present invention relates to a learning support device that supports learning, and more particularly to a learning support device that presents a problem to a learner so that the learner can review efficiently.
従来からインターネットなどを利用して、学習者の自宅のパーソナル・コンピュータで学習者に問題を解かせ、資格や受験の学習を支援する学習支援システムや学習支援装置が知られている。このような学習支援システムは、e−ラーニングなどの名前で広く普及している。 2. Description of the Related Art Conventionally, there are known learning support systems and learning support devices that use the Internet or the like to solve a problem with a personal computer at the learner's home and assist in learning for qualification and examination. Such learning support systems are widely spread under names such as e-learning.
従来の学習支援システムや学習支援装置の中には、例えば特定の資格試験やある分野の習得に必要な知識を定着させるため、間違った問題を繰り返し解かせるものがある。 Some conventional learning support systems and learning support apparatuses can repeatedly solve a wrong problem in order to establish knowledge necessary for acquisition of a specific qualification test or a certain field, for example.
このような技術として従来のコンピュータ反復学習方法では、学習者によって解かれた問題の中で、正解した問題については反復学習の時間間隔を長くし、間違えた問題については反復学習の時間間隔を短くして、間違えた問題の数が一定数以上になったら間違えた問題を繰り返し解かせるようにしていた(例えば、特許文献1参照)。 As a technique like this, conventional computer iterative learning methods increase the time interval for iterative learning for problems that are solved by learners, and shorten the time interval for iterative learning for problems that are incorrect. Then, when the number of mistakes has become a certain number or more, the wrong problem is repeatedly solved (see, for example, Patent Document 1).
しかしながら、特許文献1に記載の技術を含めて従来の技術では、間違えた問題については繰り返し学習を行うことになるため、学習者の記憶の定着度が上がるものの、正解した問題については長い期間に亘って復習しないか、または全く復習しないため、学習者が正解した問題についての知識を忘れてしまうという問題点があった。特に人間の脳は、エビングハウスの忘却曲線と呼ばれる指数関数的な曲線に沿って学習した内容を忘れると言われているので、正解した問題であっても適切なタイミングで復習することが効率的な学習には必要であると考えられる。
However, in the conventional techniques including the technique described in
本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とすることは、学習者が間違えた問題だけでなく、正解した問題も適切なタイミングで学習者に提示することにより、学習者が効率的に復習することを可能にする学習支援装置等を提供することである。 The present invention has been made in view of the above-described problems. The purpose of the present invention is to present not only the problem that the learner made a mistake but also the correct problem to the learner at an appropriate timing. It is to provide a learning support device that enables a person to review efficiently.
前述した目的を達成するために第1の発明は、学習者及び問題ごとに、学習回数と、最終学習日時と、最後に学習したときの正解または不正解のいずれかの結果を示す最終正誤結果とを記憶する学習履歴データベースと、前記学習履歴データベースから特定の学習者の情報を抽出する抽出手段と、前記学習回数及び前記最終学習日時からの経過時間の関数として表される忘却近似関数と、前記最終正誤結果の項とによって定義され、前記最終正誤結果が正解のときよりも不正解のときの方が小さい数値を取る定着度関数に対して、前記抽出手段によって抽出される特定の学習者の情報を代入し、問題ごとの現在の定着度を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出される現在の定着度に基づいて、現在学習すべき問題を提示する提示手段と、を具備し、前記提示手段は、前記定着度に応じて学習者に注意を促す情報を表示することにより表示画面を変化させて提示することを特徴とする学習支援装置である。 In order to achieve the above-mentioned object, the first invention provides the final correct / incorrect result indicating the number of learning, the last learning date and time, and the correct or incorrect result at the last learning for each learner and problem. Learning history database for storing, extraction means for extracting information of a specific learner from the learning history database, forgetting approximation function expressed as a function of the number of learning times and the time elapsed since the last learning date, A specific learner extracted by the extraction means for a fixing degree function that is defined by the term of the final correct / incorrect result and takes a smaller numerical value when the final correct / incorrect result is incorrect than when it is correct And calculating means for calculating the current fixing degree for each problem, and a presentation method for presenting the problem to be learned based on the current fixing degree calculated by the calculating means. If, comprising a said presentation means is a learning support system, wherein the presentation child by changing the display screen by displaying the alert information to the learner in accordance with the degree of fixation.
第1の発明では、忘却近似関数と最終正誤結果の項から定義される定着度関数から定着度を算出し、この定着度に基づいて学習者に提示する問題が決定されるため、学習者が以前正解した問題であっても、定着度が一定以上下がった(学習者が忘れていると考えられる)問題を適切なタイミングで復習することができる。また、定着度関数は、最終正誤結果が正解のときよりも不正解のときの方が小さい数値を取るため、正解した問題よりも間違った問題を優先的に復習することができ、間違った問題を復習する回数も増える。さらに、忘却近似関数は、学習回数及び最終学習日時からの経過時間の関数として表されるため、学習回数が少ない問題を優先的に復習することができる。 In the first invention, the fixing degree is calculated from the fixing degree function defined from the forgetting approximation function and the final correct / correct result, and the problem to be presented to the learner is determined based on the fixing degree. Even questions that have been correctly answered before can be reviewed at an appropriate time when the degree of fixation has fallen more than a certain level (think that the learner has forgotten). In addition, since the fixity function takes a smaller value when the final correct / incorrect result is incorrect than when it is correct, the wrong problem can be reviewed with priority over the correct answer. The number of times of reviewing will also increase. Furthermore, since the forgetting approximation function is expressed as a function of the number of learning times and the elapsed time from the last learning date and time, problems with a small number of learning times can be reviewed with priority.
第1の発明における定着度関数は、前記忘却近似関数に前記最終正誤結果の項を乗じたものであり、前記最終正誤結果の項は、正解のときの数値よりも不正解のときの数値の方を小さくすることができる。 The fixing degree function in the first invention is obtained by multiplying the forgetting approximation function by the term of the final correct / incorrect result, and the term of the final correct / incorrect result is a numerical value in the incorrect answer rather than the value in the correct answer. Can be made smaller.
これによって、学習者が以前正解した問題よりも間違った問題の定着度の方が小さくなるため、間違った問題を優先的に復習することができる。 As a result, the degree to which the wrong problem is fixed becomes smaller than the problem that the learner has answered correctly, so that the wrong problem can be reviewed with priority.
第1の発明における算出手段は、前記最終正誤結果の項に係る不正解のときの数値を、難易度または重要度に応じて設定することができる。 The calculation means in the first invention can set a numerical value for an incorrect answer related to the term of the final correct / incorrect result according to the difficulty level or the importance level.
これによって、例えば難易度が高すぎて捨て問とした方がよい問題については復習の回数を減らしたり、重要度の高い問題については復習の回数を増やしたりすることができる。 As a result, for example, the number of reviews can be reduced for problems that are too difficult and should be discarded, and the number of reviews can be increased for problems with high importance.
第2の発明は、学習者及び問題ごとに、学習回数と、最終学習日時と、最後に学習したときの正解または不正解のいずれかの結果を示す最終正誤結果とを記憶する学習履歴データベースを具備するコンピュータが実行する学習支援方法であって、前記学習履歴データベースから特定の学習者の情報を抽出する抽出ステップと、前記学習回数及び前記最終学習日時からの経過時間の関数として表される忘却近似関数と、前記最終正誤結果の項とによって定義され、前記最終正誤結果が正解のときよりも不正解のときの方が小さい数値を取る定着度関数に対して、前記抽出ステップによって抽出される特定の学習者の情報を代入し、問題ごとの現在の定着度を算出する算出ステップと、前記算出ステップによって算出される現在の定着度に基づいて、現在学習すべき問題を提示する提示ステップと、を含み、前記提示ステップは、前記定着度に応じて学習者に注意を促す情報を表示することにより表示画面を変化させて提示することを特徴とする学習支援方法である。第2の発明でも、前述のように学習者が効率的に復習することができる。
The second invention has a learning history database that stores the number of learnings, the last learning date and time, and the final correct / incorrect result indicating the result of either correct answer or incorrect answer when learning last, for each learner and problem. A learning support method executed by a computer comprising: an extraction step of extracting information of a specific learner from the learning history database; and forgetting expressed as a function of the number of learning times and an elapsed time from the last learning date and time Extracted by the extraction step for a fixing degree function that is defined by an approximation function and a term of the final correct / incorrect result and takes a smaller value when the final correct / incorrect result is incorrect than when it is correct. Substituting information of a specific learner and calculating a current fixing degree for each problem, and based on the current fixing degree calculated by the calculating step , Seen containing a presentation step of presenting the problem to be currently learned, and the presenting step includes presenting child by changing the display screen by displaying the alert information to the learner in accordance with the loyalty Is a learning support method characterized by In the second invention as well, the learner can review efficiently as described above.
第3の発明は、コンピュータを、学習者及び問題ごとに、学習回数と、最終学習日時と、最後に学習したときの正解または不正解のいずれかの結果を示す最終正誤結果とを記憶する学習履歴データベースと、前記学習履歴データベースから特定の学習者の情報を抽出する抽出手段と、前記学習回数及び前記最終学習日時からの経過時間の関数として表される忘却近似関数と、前記最終正誤結果の項とによって定義され、前記最終正誤結果が正解のときよりも不正解のときの方が小さい数値を取る定着度関数に対して、前記抽出手段によって抽出される特定の学習者の情報を代入し、問題ごとの現在の定着度を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出される現在の定着度に基づいて、現在学習すべき問題を提示する提示手段と、を具備し、前記提示手段は、前記定着度に応じて学習者に注意を促す情報を表示することにより表示画面を変化させて提示する学習支援装置として機能させるためのプログラムである。第3の発明でも、前述のように学習者が効率的に復習することができる。
In the third invention, the computer stores, for each learner and problem, the number of times of learning, the last learning date and time, and the final correct / incorrect result indicating the result of either the correct answer or the incorrect answer at the last learning. A history database, extraction means for extracting information of a specific learner from the learning history database, a forgetting approximation function expressed as a function of the number of times of learning and the time elapsed since the last learning date, and the final correctness result And the specific learner's information extracted by the extracting means is substituted for a fixing degree function that is defined by the term and takes a numerical value that is smaller when the final correct / incorrect result is incorrect than when it is correct. , comprising: a calculating means for calculating a current loyalty per issue, based on the current loyalty calculated by said calculating means, and presenting means for presenting a problem to be currently learned, the The presentation unit is a program for functioning as a learning support device for presenting varying the display screen by displaying the alert information to the learner in accordance with the degree of fixation. In the third invention, the learner can review efficiently as described above.
本発明により、学習者が効率的に復習することが可能となり、学習者の知識の定着度を効果的に上げることができる。 According to the present invention, it is possible for the learner to review efficiently, and it is possible to effectively increase the degree of fixation of the learner's knowledge.
以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。最初に、図1〜図3を参照しながら、本発明の実施の形態に係る基本的構成について説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. First, a basic configuration according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
図1は、本発明に係る学習支援装置1の概要を示す図である。図1に示すように、本発明に係る学習支援装置1は、サーバ2と端末3とがネットワーク5を介して接続されている。ネットワーク5は、LAN(Local Area Network)、インターネット等である。
FIG. 1 is a diagram showing an outline of a
サーバ2は、端末3から学習者の問題を復習したい旨の要求を受信して、端末3にその問題のデータ等を送信する。端末3は、学習者による入力情報を受け付けて、サーバ2に問題の復習の要求として送信し、サーバ2から復習すべき問題のデータ等を受信して、その問題をユーザに提示する。尚、本発明の実施形態は、図1に示すようなクライアントサーバ型の構成に限られず、スタンドアローン型の構成であっても良い。すなわち、学習支援装置として、後述するサーバ2及び端末3の機能を有する1台のコンピュータによる構成であっても良い。また例えば、サーバ2から端末3へプログラム等を送信して、端末3が単独で学習支援装置1として機能するような構成であってもよい。
The
図2は、端末3(サーバ2)のハードウェア構成図である。尚、図2のハードウェア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。端末3(サーバ2)を実現するコンピュータは、制御部11、記憶部12、メディア入出力部13、通信制御部14、入力部15、表示部16、周辺機器I/F部17等が、バス18を介して接続される。尚、端末3が単独で学習支援装置1として機能する場合には、図2のハードウェア構成が端末3のハードウェア構成となる。また、図1に示すように学習支援装置1がクライアントサーバ型の構成の場合には、記憶部12等の一部の構成要素がサーバ2に含まれることとなる。
FIG. 2 is a hardware configuration diagram of the terminal 3 (server 2). Note that the hardware configuration in FIG. 2 is an example, and various configurations can be adopted depending on the application and purpose. A computer that realizes the terminal 3 (server 2) includes a
制御部11は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等で構成される。
The
CPUは、記憶部12、ROM、記録媒体等に格納されるプログラムをRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス18を介して接続された各装置を駆動制御し、端末3(サーバ2)が行う後述する処理を実現する。ROMは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやBIOS等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。RAMは、揮発性メモリであり、記憶部12、ROM、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部11が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
The CPU calls and executes a program stored in the
記憶部12は、HDD(ハードディスクドライブ)等であり、制御部11が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、OS(オペレーティングシステム)などが格納される。プログラムに関しては、OS(オペレーティングシステム)に相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、制御部11により必要に応じて読み出されてRAMに移され、CPUに読み出されて各種の手段として実行される。
The
メディア入出力部13(ドライブ装置)は、データの入出力を行い、例えば、CDドライブ(−ROM、−R、−RW等)、DVDドライブ(−ROM、−R、−RW等)等のメディア入出力装置を有する。通信制御部14は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワーク5を介して、他のコンピュータ間との通信制御を行う。ネットワーク5は、有線、無線を問わない。
The media input / output unit 13 (drive device) inputs / outputs data, for example, media such as a CD drive (-ROM, -R, -RW, etc.), DVD drive (-ROM, -R, -RW, etc.) Has input / output devices. The
入力部15は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。入力部15を介して、コンピュータに対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。表示部16は、CRTモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等(ビデオアダプタ等)を有する。
The
周辺機器I/F(インタフェース)部17は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器I/F部17を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器I/F部17は、USBやIEEE1394やRS−232C等で構成されており、通常複数の周辺機器I/Fを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。バス18は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
The peripheral device I / F (interface)
図3は、記憶部12に記憶されるデータベースを示す図である。図3に示すように、記憶部12には、学習者データベース21及び学習履歴データベース22が記憶される。学習者データベース21は、学習者の氏名、記憶部12における学習者の登録番号、学習者のパスワード等のデータを、学習者ごとに基本データとして記憶する。学習履歴データベース22は、学習者が過去に学習した問題の履歴についてのデータを記憶する。
FIG. 3 is a diagram illustrating a database stored in the
図4は、学習履歴データベース22を示す図である。学習履歴データベース22は、学習者及び問題ごとに、学習回数と、最終学習日時と、最後に学習したときの正解または不正解のいずれかの結果を示す最終正誤結果とを記憶する。図4に示す例では、学習者A、Bについて、各問題番号の問題についての学習回数、最終学習日時、最終正誤結果が記憶されている。
FIG. 4 is a diagram showing the learning
次に、図5を参照しながら、本発明の実施の形態における処理について説明する。図5は、本発明の実施の形態に係る学習支援処理の概要を示すフローチャートである。図5は、図1に示す学習支援装置1によって実行される学習支援処理を示している。
Next, processing in the embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a flowchart showing an outline of the learning support processing according to the embodiment of the present invention. FIG. 5 shows a learning support process executed by the learning
まず、特定の学習者が入力部15から問題を復習したい旨を入力すると、本発明の実施の形態に係る学習支援処理が開始され、制御部11は、学習者データベース21を参照して、記憶部12に記憶された学習履歴データベース22からその学習者の情報を抽出する(S101)。このとき、制御部11は、特定の学習者及び問題ごとに、学習回数と、最終学習日時と、最後に学習したときの正解または不正解のいずれかの結果を示す最終正誤結果を読み出す。
尚、学習支援処理の実行タイミングは、(1)学習者がログインしたタイミング、(2)予め定められた時期でのバッチ処理、などであっても良い。(2)のバッチ処理の場合、制御部11は、学習者がログインをしていなくても、定着度が閾値を下回った場合にメール等によって通知し、復習を促す。
First, when a specific learner inputs that he / she wants to review a problem from the
The execution timing of the learning support process may be (1) a timing when the learner logs in, (2) batch processing at a predetermined time, or the like. In the case of the batch process (2), even when the learner is not logged in, the
次に、制御部11は、後述する定着度を算出する問題を選択する(S102)。このとき、例えば、延べ問題数が100問ある場合には、制御部11は、その100問の中から定着度を算出する問題を1問選択する。
Next, the
そして、制御部11は、S102で選択された問題ごとに現在の定着度を算出する(S103)。なお、後に説明するように定着度は、エビングハウスの忘却曲線に従った定着度関数に対して、制御部11が抽出した特定の学習者の情報を代入して算出する。なお、定着度関数は、特定の学習者がその問題を学習した学習回数と、最終学習日時からの経過時間の関数として表わされる忘却近似関数(後述)と、最後に学習したときの正解または不正解のいずれかの結果を示す最終正誤結果の項から定義される。また、定着度関数は、最終正誤結果が正解のときよりも不正解のときの方が小さい数値を取るようになっている。
Then, the
それから、制御部11は、対象となる全ての問題の定着度を算出したかどうかを判断し(S104)、全ての問題の定着度の算出が済んでいない場合には(S104のNo)、すべての問題の定着度を算出するまで、S102とS103の処理を繰り返す。対象となるすべての問題の定着度の算出が済んでいる場合には(S104のYes)、S105へと進む。
Then, the
S104において、すべての問題の定着度が算出されていると判断された場合には(S104のYes)、制御部11は、学習者に対して現在学習すべき問題を提示する(S105)。このとき、制御部11は、現在の定着度が一定値より小さい問題を現在学習(復習)すべき問題であると判断して、表示部16にその問題を表示させる。
If it is determined in S104 that the degree of fixing of all the problems has been calculated (Yes in S104), the
S105において、現在学習すべき問題が提示されると、その問題について学習者による学習が行われる(S106)。例えば、5択の問題であれば、学習者は5つの選択肢の中から正しいと考えられる答えを、入力部15を用いて選択する。また、例えば、文字や数字を入力する形式の問題であれば、学習者は文字等を入力部15から入力する。
In S105, when a problem to be learned is presented, the learner learns the problem (S106). For example, in the case of a five-choice question, the learner uses the
最後に、制御部11は、学習履歴データベース22を更新して(S107)、学習支援処理を終了する。学習履歴データベース22の更新は、S106で学習者が学習した問題についての通算の学習回数、学習日時、正解または不正解のいずれかの結果を反映して、学習回数、最終学習日時、最後に学習したときの正解または不正解のいずれかの結果を示す最終正誤結果を更新することにより行われる。
Finally, the
ここで、図6〜図13を参照して、図5のS103における問題ごとの現在の定着度の算出処理について説明する。図6は、エビングハウスの忘却曲線を取り入れた効率的な復讐間隔に基づく定着率の変化を示す図である。なお、前述のように問題ごとの現在の定着度は、学習回数と最終学習日時からの経過時間の関数として表わされる忘却近似関数と、最後に学習したときの正解または不正解のいずれかの結果を示す最終正誤結果の項(以下、正誤項という)によって定義される定着度関数から算出される。また、本実施の形態では、忘却近似関数が、エビングハウスの忘却曲線に従った式となっている。 Here, with reference to FIGS. 6 to 13, the current fixing degree calculation processing for each problem in S <b> 103 of FIG. 5 will be described. FIG. 6 is a diagram showing a change in the fixing rate based on an efficient revenge interval incorporating the forging curve of the Ebbing house. Note that, as described above, the current degree of fixation for each problem is the result of either the forgetting approximation function expressed as a function of the number of learnings and the time elapsed since the last learning date and the correct or incorrect answer when learning last. Is calculated from a fixing degree function defined by a term of a final correct / incorrect result (hereinafter referred to as a correct / incorrect term). In the present embodiment, the forgetting approximation function is an equation according to the forging curve of Ebbinghaus.
図6に示すエビングハウスの忘却曲線は、人間が学習した内容をどの程度記憶しているかを調べて、定着率(本実施の形態の定着度に相当)としてグラフにした例である。図6に示すように、一般的に人間の脳は、一度記憶した内容でも時間の経過と共に指数関数的に忘れてしまい、記憶の定着率が下がる。つまり、記憶した直後から急激に忘却が始まり、時間の経過とともに忘却が緩やかになるということである。 The forgetting curve of the Ebbing House shown in FIG. 6 is an example in which how much the content learned by humans is stored is examined and plotted as a fixing rate (corresponding to the fixing degree of the present embodiment). As shown in FIG. 6, generally, the human brain forgets exponentially over time even the contents stored once, and the retention rate of the memory decreases. In other words, forgetting starts abruptly immediately after storage, and forgetting becomes gentle as time passes.
図6には、学習者が1回目に学習したときの記憶の定着率のグラフの他に、同じ問題を2回目、3回目に学習したときの記憶の定着率のグラフも示されている。これらのグラフから分かるように、同じ問題を繰り返し復習して記憶することで、定着率の低下を緩やかにし、その内容を忘れにくくすることができる。 FIG. 6 shows a graph of memory retention when the learner learns the same problem for the second time and the third time, in addition to the graph of memory retention when the learner learns for the first time. As can be seen from these graphs, by repeatedly reviewing and storing the same problem, it is possible to moderate the decrease in the fixing rate and make it difficult to forget the contents.
図6の例では、1回学習しただけでは7週間後には、学習者はその内容をほとんど忘れている。しかし、図6に示すように記憶の定着率が約50%を下回ったところで2回目、3回目の復習を行った場合には、1回目の学習から10週間後でも、その内容を60%程度記憶していることになる。 In the example of FIG. 6, the learner has almost forgotten the contents after 7 weeks after learning once. However, as shown in FIG. 6, when the second and third review is performed when the memory fixing rate falls below about 50%, the content is about 60% even after 10 weeks from the first study. I will remember it.
このように、復習を行うことで学習者の記憶は定着しやすくなるため(ヘルマン・エビングハウスの実験)、学習者が特定の分野(例えば、民法)を学習する際に効率的に復習を行えば、苦手な問題が少なくなり、その分野全体の記憶や理解のレベルを上げることができる。 In this way, reviewing makes it easier for the learner's memory to become established (Herman-Ebbinghouse experiment), so if the learner learns a specific field (for example, civil law) efficiently, , Less troubles, and improve the memory and understanding level of the whole field.
しかし、復習をすべて学習者に任せてしまうと復習が無計画となり、復習の効率が落ちてしまう場合が多い。また、既存のe−ラーニング等の学習支援装置の場合、教育者が個々の学習者に対して復習をすべきタイミングを知らせることは、手間や人手が掛かるなどして出来ないことが多い。本実施の形態に係る学習支援装置1では、以下に説明するように、適切なタイミングで学習者に復習を促すことで、学習者が効率的に復習することを可能にしている。
However, if all the review is left to the learner, the review becomes unplanned and the efficiency of the review often decreases. Further, in the case of existing learning support devices such as e-learning, it is often impossible for an educator to notify individual learners of the timing for review, because it takes time and labor. In the
本実施の形態では、忘却近似関数、正誤項、定着度関数として、以下に示す式を用いる。なお、正誤項とは、前述のように特定の学習者が最後に学習したときの正解または不正解のいずれかの結果を示す最終正誤結果の項である。
なお、忘却近似関数A(n、t)は、特定の学習者がその問題を学習した学習回数と、最終学習日時からの経過時間の関数として表わされ、前述の条件を満たすものであれば、上記以外の式を用いてもよい。また、正誤項qi、定着度関数も、前述の条件を満たすものであれば他の式を用いてもよい。 Note that the forgetting approximation function A (n, t) is expressed as a function of the number of times that a specific learner has learned the problem and the elapsed time from the last learning date and time, and satisfies the above-described conditions. A formula other than the above may be used. Also, other expressions may be used for the correct / error terms q i and the fixing degree function as long as the above conditions are satisfied.
図7は、学習者が最後に問題を学習したときに、その問題を正解した場合の定着度関数を示したグラフである。また、図8は、学習者が最後に問題を学習したときに、その問題について不正解だった場合の定着度関数を示したグラフである。なお、図7及び図8では、学習回数nが1から3の場合を示しており、最終学習日時からの経過時間tの単位を1週間としている。また、図8では、係数αを0.6としている。図7及び図8に示すように、最終学習日時からの経過時間とともに定着度は、指数関数的に減少していく。これは、図6に示すエビングハウスの忘却曲線と同様である。 FIG. 7 is a graph showing a fixing degree function when the learner learns the problem last time and corrects the problem. FIG. 8 is a graph showing the fixing degree function when the learner last learned the problem and the problem was incorrect. 7 and 8 show the case where the number of learnings n is 1 to 3, and the unit of the elapsed time t from the last learning date is 1 week. In FIG. 8, the coefficient α is set to 0.6. As shown in FIGS. 7 and 8, the fixing degree decreases exponentially with the elapsed time from the last learning date and time. This is the same as the forgetting curve of the Ebbing House shown in FIG.
図9は、特定の学習者が複数の問題を学習したときの定着度の変化を示したグラフである。なお、図9の例では、式(2)の係数αを0.6、経過時間の単位を1週間としている。また、学習者に問題を提示するタイミング、即ち学習者にその問題を復習させるタイミングを、定着度が0.4より小さくなった時点としている。 FIG. 9 is a graph showing changes in the degree of fixing when a specific learner learns a plurality of problems. In the example of FIG. 9, the coefficient α in equation (2) is 0.6, and the unit of elapsed time is one week. In addition, the timing when the problem is presented to the learner, that is, the timing when the learner reviews the problem is the time when the fixing degree becomes less than 0.4.
図9の例では、学習者が問題Aと問題Bを同じ日に初めて解答し、問題Aは正解したが、問題Bは間違えたものとする。すると、2週間後には、問題Aは定着度が約0.5であるのに対し、問題Bは定着度が約0.3となっているため、2週間後には、問題Bのみが学習者に提示されることとなる。このように、同じタイミングで同じ回数学習した問題については、間違った問題を優先的に復習することができる。 In the example of FIG. 9, it is assumed that the learner answers the question A and the question B for the first time on the same day, and the question A is answered correctly, but the question B is wrong. Then, after 2 weeks, problem A has a fixing degree of about 0.5, whereas problem B has a fixing degree of about 0.3, so that after 2 weeks, only problem B is a learner. Will be presented. As described above, the problem that has been learned the same number of times at the same timing can be reviewed with priority on the wrong problem.
図10は、特定の学習者が複数の問題を学習するときに復習するまでの時間を示した表である。なお、図10の例では、式(2)の係数αを0.6、復習するまでの時間の単位を1週間としている。また、学習者に問題を提示するタイミング、即ち学習者にその問題を復習させるタイミングを、定着度が0.4より小さくなった時点としている。 FIG. 10 is a table showing the time required for review when a specific learner learns a plurality of problems. In the example of FIG. 10, the coefficient α in equation (2) is 0.6, and the unit of time until review is one week. In addition, the timing when the problem is presented to the learner, that is, the timing when the learner reviews the problem is the time when the fixing degree becomes less than 0.4.
図10の例では、学習者が問題Aと問題Bを同じ日に初めて解答し、問題Aは正解したが、問題Bは間違えたものとする。また、問題Aは2回目以降も正解し続け、問題Bは2回目以降も間違え続けたものとする。このとき、問題Aと問題Bを初めて解答してから50週間が経過した時点で問題が提示される回数、即ち学習者が復習する回数は、問題Aが3回であるのに対し、問題Bは5回となる。このように、間違った問題は正解した問題よりも復習する回数が多くなることが分かる。 In the example of FIG. 10, it is assumed that the learner answers the question A and the question B for the first time on the same day, and the question A is answered correctly, but the question B is wrong. Assume that question A continues to be correctly answered after the second time, and question B continues to be mistaken after the second time. At this time, the number of times the problem is presented when 50 weeks have passed since the first answer of the problem A and the problem B, that is, the number of times the learner reviews the problem A is 3 times, while the problem A is 3 times. Will be 5 times. In this way, it can be seen that the wrong question requires more reviews than the correct answer.
図11は、特定の学習者が複数の問題を学習したときの定着度の変化の他の例を示したグラフである。なお、図11の例でも、式(2)の係数αを0.6、経過時間の単位を1週間としている。また、学習者に問題を提示するタイミング、即ち学習者にその問題を復習させるタイミングを、定着度が0.4より小さくなった時点としている。 FIG. 11 is a graph showing another example of the change in the fixing degree when a specific learner learns a plurality of problems. In the example of FIG. 11 as well, the coefficient α in equation (2) is 0.6, and the unit of elapsed time is one week. In addition, the timing when the problem is presented to the learner, that is, the timing when the learner reviews the problem is the time when the fixing degree becomes less than 0.4.
図11の例では、学習者が問題Aを初めて解答し、正解したものとする。そして、その2週間後に問題Bを初めて解答して間違えたものとする。すると、問題Aを解答してから3週間後には、問題Aの定着度が0.4より小さくなっているのに対し、問題Bの定着度は、学習してからの経過時間が少ないため、まだ0.4より大きい値となっている。このため、問題Aを解答してから3週間後には、問題Aのみが学習者に提示されることとなる。このように、学習者が以前正解した問題であっても、学習者が忘れかけていると考えられるタイミングで優先的に復習することができる。 In the example of FIG. 11, it is assumed that the learner answers the question A for the first time and corrects it. Then, two weeks later, it is assumed that problem B is first answered and made a mistake. Then, three weeks after answering the question A, the fixing degree of the question A is smaller than 0.4, whereas the fixing degree of the question B is less elapsed time after learning. The value is still larger than 0.4. For this reason, only the question A will be presented to the learner three weeks after answering the question A. In this way, even if the problem has been answered correctly by the learner before, it is possible to review it preferentially at a timing at which the learner is likely to forget.
図12は、特定の学習者が複数の問題を学習したときの定着度の変化のさらに他の例を示したグラフである。なお、図12の例でも、式(2)の係数αを0.6、経過時間の単位を1週間としている。また、学習者に問題を提示するタイミング、即ち学習者にその問題を復習させるタイミングを、定着度が0.4より小さくなった時点としている。 FIG. 12 is a graph showing still another example of a change in the fixing degree when a specific learner learns a plurality of problems. In the example of FIG. 12 as well, the coefficient α in equation (2) is 0.6, and the unit of elapsed time is one week. In addition, the timing when the problem is presented to the learner, that is, the timing when the learner reviews the problem is the time when the fixing degree becomes less than 0.4.
図12の例では、学習者が問題Aを初めて解答し、正解したものとする。そして、同じ日に通算で3回目の解答となる問題Bを解いて間違えたものとする。すると、その3週間後には、問題Aの定着度が0.4より小さくなっているのに対し、問題Bの定着度は0.4より大きい値となっている。このため、問題Aを解答してから3週間後には、問題Aのみが学習者に提示されることとなる。このように、何度も学習した問題よりも、学習回数の少ない問題を優先的に復習することができる。 In the example of FIG. 12, it is assumed that the learner has answered the question A for the first time and has correctly answered it. Then, it is assumed that a problem B, which is the third answer in total on the same day, is solved and made a mistake. Then, after three weeks, the fixing degree of the problem A is smaller than 0.4, whereas the fixing degree of the problem B is a value larger than 0.4. For this reason, only the question A will be presented to the learner three weeks after answering the question A. In this way, it is possible to review a problem with less learning frequency preferentially than a problem learned many times.
図13は、特定の学習者が複数の問題を学習したときの定着度の変化のさらに他の例を示したグラフである。なお、図13の例でも、式(2)の係数αを0.6、経過時間の単位を1週間としている。また、学習者に問題を提示するタイミング、即ち学習者にその問題を復習させるタイミングを、定着度が0.4より小さくなった時点としている。 FIG. 13 is a graph showing still another example of a change in the fixing degree when a specific learner learns a plurality of problems. In the example of FIG. 13, the coefficient α in the equation (2) is 0.6, and the unit of elapsed time is one week. In addition, the timing when the problem is presented to the learner, that is, the timing when the learner reviews the problem is the time when the fixing degree becomes less than 0.4.
図13の例では、学習者が問題Aを初めて解答し、正解したものとする。しかし、問題Bは、問題Aよりも先に学習を始めており、問題Aを解く2週間前に3回目の解答を行い、間違えたものとする。すると、問題Aを解答した3週間後には、問題Aの定着度が0.4より小さくなっているのに対し、問題Bの定着度は0.4より大きい値となっている。このため、問題Aを解答してから3週間後には、問題Aのみが学習者に提示されることとなる。図13の例でも、図12の例と同様に、何度も学習した問題よりも、学習回数の少ない問題を優先的に復習することができる。 In the example of FIG. 13, it is assumed that the learner has answered the question A for the first time and has correctly answered it. However, it is assumed that the problem B starts learning before the problem A, and the third answer is made two weeks before the problem A is solved, so that the mistake is made. Then, three weeks after answering the problem A, the fixing degree of the problem A is smaller than 0.4, whereas the fixing degree of the problem B is larger than 0.4. For this reason, only the question A will be presented to the learner three weeks after answering the question A. In the example of FIG. 13 as well, as in the example of FIG. 12, a problem with less learning frequency can be reviewed with priority over a problem that has been learned many times.
前述のように、本実施の形態に係る学習支援装置1では、学習者が間違った問題だけでなく、正解した問題も復習を行うようにしている。しかし、正解した問題と間違えた問題では定着度に差があると考えられるため、本実施の形態では間違えた場合に係数αを乗じることで、正解した問題と間違えた問題の定着度に差をつけるようにしている(式(1)〜(3)参照)。このようにして、正解しても忘れかけている問題と、間違った問題をバランスよく復習することができるようにしている。
As described above, in the
ここで、学習者が間違えた問題に対して係数αを乗じることにより、定着度関数がグラフ上でどのように変化するかを考える。まず、学習者が正解したときの定着度の計算式をT(t)とすると、間違えたときの定着度の計算式はαT(t)となる。なお、T(t)は、式(1)〜(3)から、
ここで、T(t)=α(0≦α≦1)となるときのtの値は、この式の両辺についてNを底とする対数を取って、logNαと表わされる。このため、間違えたときの定着度の計算式αT(t)は、
式(5)の一番右の辺から分かるように、間違えたときの定着度の計算式αT(t)のグラフは、正解したときの定着度の計算式T(t)のグラフをlogNαだけ左に横移動させたものとなっている。従って、定着度関数も間違えたときの定着度関数は、正解したときの定着度関数をlogNαだけ左に横移動させたものとなる。 As can be seen from the rightmost side of the equation (5), the graph of the fixing degree calculation formula αT (t) when the mistake is made is the log N It has been moved laterally to the left by α. Therefore, loyalty function when even wrong loyalty function becomes a loyalty function when correct answer was lateral movement to the left by log N alpha.
このように、間違えたときの定着度関数を左に横移動させることは、エビングハウスの忘却曲線を考慮した場合にも妥当であると考えられる。即ち、定着度が同じ値の場合、正解した問題でも間違えた問題でも定着度の減り方はほぼ同じであると考えられるため、間違えたときの定着度の計算式をαT(t)とすることは妥当であると考えられる。 In this way, it is considered that moving the fixing degree function to the left when the mistake is made is also appropriate when considering the forgetting curve of the Ebbing House. In other words, when the fixing degree is the same value, it is considered that the fixing degree is almost the same for both correct and wrong problems, so the formula for calculating the fixing degree when making a mistake is αT (t). Is considered reasonable.
図14は、学習支援装置1の表示部16に表示される表示画面の例を示した図である。まず、例えば、学習者が端末3のスイッチをONにして、インターネットを介してサーバ2にアクセスすると、図14(a)に示すトップ画面が表示部16に表示される。
FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a display screen displayed on the
そして、学習者が図14(a)の「復習モード」をマウス等の入力部15を用いて選択すると、図5に示す学習支援処理が開始され、図14(b)の問題画面が表示される。この問題画面において、学習者に現在学習すべき問題が提示され(図5のS105)、学習者による学習が行われる(図5のS106)。図14(b)の例では、問題が5択問題となっており、学習者は5つの選択肢の中から正解と思われるものを選択する。なお、問題画面の表示は、定着度が一定値より小さい問題すべてについて行われる。そして、 図14(b)において、学習者が1つの選択肢を選択して「解答する」ボタンを押すと、その解答が正解か不正解かや、正しい答え、問題の解説等が表示部16に表示される(図示せず)。
Then, when the learner selects the “review mode” in FIG. 14A using the
なお、図14(b)の問題画面において、問題ごとの定着度に応じて表示画面を変化させることができる。例えば、定着度が0.2以下の問題については「絶対復習問題」と赤字で、定着度が0.2から0.6の問題については「要注意問題」と黄色で、定着度が0.6以上の問題については「安全地帯」と青字で表示するようにしてもよい。 In the problem screen of FIG. 14B, the display screen can be changed according to the fixing degree for each problem. For example, a problem with a fixing degree of 0.2 or less is in red as “absolute review problem”, and a problem with a fixing degree of 0.2 to 0.6 is yellow as “necessary problem” with a fixing degree of 0. About six or more problems, “safe zone” may be displayed in blue.
図14(b)において、学習者がそのとき学習すべき問題をすべて解き終わったら、図14(c)に示す結果画面が表示される。結果画面では、例えば、そのときに出題された総問題数や、正解した問題数等が表示される。 In FIG. 14B, when the learner has solved all the problems to be learned at that time, a result screen shown in FIG. 14C is displayed. On the result screen, for example, the total number of questions presented at that time, the number of correctly answered questions, and the like are displayed.
以上、本発明の実施の形態における学習支援装置1によれば、忘却近似関数と最終正誤結果の項から定義される定着度関数から定着度を算出し、この定着度に基づいて学習者に提示する問題が決定されるため、学習者が以前正解した問題であっても、学習者が忘れかけていると考えられる適切なタイミングで復習することができる。また、定着度関数は、最終正誤結果が正解のときよりも不正解のときの方が小さい数値を取るため、正解した問題よりも間違った問題を優先的に復習することができ、間違った問題を復習する回数も増える。さらに、忘却近似関数は、学習回数及び最終学習日時からの経過時間の関数として表されるため、学習回数が少ない問題を優先的に復習することができる。
As described above, according to the
<変形例1>
次に、本発明の実施の形態の変形例1について説明する。変形例1では、前述の正誤項(式(2)参照)における係数αを、問題の難易度または重要度に応じて設定する。なお、その他の学習支援装置1の構成、学習支援処理、定着度の算出方法等は、前述の実施の形態と同様であるため説明を省略する。
<
Next,
例えば、難易度がAからE(Aが最も難しい)の問題がある場合、Aの問題のαを0.9、Bの問題のαを0.8、Cの問題のαを0.7、Dの問題のαを0.6、Eの問題のαを0.5と個別に設定する。これにより、例えば、資格試験の際に難易度が高すぎて捨て問とした方がよい問題については復習の回数を減らし、易しい問題の復習の回数を増やすことができる。 For example, if there is a problem with difficulty levels A to E (A is the most difficult), α for problem A is 0.9, α for problem B is 0.8, α for problem C is 0.7, The α of the problem of D is individually set to 0.6, and the α of the problem of E is individually set to 0.5. Thereby, for example, it is possible to reduce the number of reviews and increase the number of reviews of easy questions for problems that are difficult to ask in the qualification examination and should be discarded.
また、重要度がAからE(Aが最も重要度が高い)の問題がある場合、Aの問題のαを0.5、Bの問題のαを0.6、Cの問題のαを0.7、Dの問題のαを0.8、Eの問題のαを0.9と設定する。これにより、例えば、実務で重要度の高い問題については復習の回数を増やし、重要度の低い問題については復習の回数を減らすことができる。その他の効果については、前述の実施の形態と同様である。 Also, when there is a problem with importance from A to E (A is the most important), α of problem A is 0.5, α of problem B is 0.6, and α of problem C is 0. .7, α for the problem of D is set to 0.8, and α for the problem of E is set to 0.9. Thereby, for example, it is possible to increase the number of reviews for problems with high importance in practice, and reduce the number of reviews for problems with low importance. Other effects are the same as in the above-described embodiment.
<変形例2>
次に、本発明の実施の形態の変形例2について説明する。前述の実施の形態では、間違えたときの定着度を、正解したときの定着度に係数α(式(2)参照)を乗じて算出していた。しかし、変形例2では、間違えたときの定着度を、正解したときの定着度から一定の数を差し引いて算出する。なお、その他の学習支援装置1の構成、学習支援処理等は、前述の実施の形態と同様であるため説明を省略する。
<
Next, a second modification of the embodiment of the present invention will be described. In the above-described embodiment, the fixing degree when the mistake is made is calculated by multiplying the fixing degree when the answer is correct by a coefficient α (see Expression (2)). However, in
変形例2では、例えば、正解したときの定着度の計算式をT(t)として、間違えたときの定着度の計算式を、T(t)−(1−α)とする。ここで、αは前述の実施の形態と同様に、0≦α≦1である。前述の実施の形態では、間違えたときの定着度関数は、正解したときの定着度関数を左に横移動させたものとなっていたが、変形例2では、間違えたときの定着度関数が、正解したときの定着度関数を下に移動させたものとなる。
In the second modification, for example, the calculation formula of the fixing degree when the answer is correct is T (t), and the calculation formula of the fixing degree when the mistake is made is T (t) − (1−α). Here, α is 0 ≦ α ≦ 1 as in the above-described embodiment. In the above-described embodiment, the fixing degree function at the time of making a mistake is the one in which the fixing degree function at the time of making a correct answer is laterally moved to the left. However, in
なお、学習してから長い時間が経過した問題は、正解したものでも間違えたものでもほとんど忘れている(定着度が0に近い)と考えられるが、変形例2による定着度の算出方法では、長い時間が経過しても正解したときの定着度と、間違えたときの定着度に差が生じてしまう。また、問題を学習した後の定着度の下がり方が激しいため、前に学習した問題と後に学習した問題の定着度が逆転して、忘れかけた問題を優先して復習することができない場合がある。しかし、変形例2の定着度の算出方法を用いることにより、簡易な計算方法で、前述の実施の形態とほぼ同様の効果を得ることができる。
In addition, it is considered that the problem that a long time has passed since learning has almost been forgotten whether the answer is correct or wrong (fixing degree is close to 0). Even if a long time elapses, there is a difference between the fixing degree when the answer is correct and the fixing degree when the mistake is made. In addition, since the degree of fixation after learning a problem is severe, the degree of fixation of a problem learned before and a problem learned later may be reversed, and it may not be possible to review a problem that has been forgotten. . However, by using the fixing degree calculation method of
また、各問題の閾値と定着度の差をユーザへの推薦度に置き換えて利用する例も考えられる。
例えば、一度解いた問題をユーザに提示するときに、定着度が閾値よりも高い問題も含めて提示するようにして、(1)定着度が閾値より低い場合は、閾値と定着度の差が大きい方の問題の優先度を上げて、さらに、(2)定着度が閾値より高い場合は、定着度と閾値の差の小さい方の問題の優先度を上げて、各問題に優先番号を割り付けて、ユーザに提示する。
ユーザには優先番号をみて解く問題を選択させるようにする。
Further, an example in which the difference between the threshold value of each problem and the fixing degree is replaced with a recommendation degree to the user is also considered.
For example, when a problem once solved is presented to the user, the problem including a problem in which the fixing degree is higher than the threshold is presented. (1) When the fixing degree is lower than the threshold, the difference between the threshold and the fixing degree is Increase the priority of the larger problem, and (2) if the fixing degree is higher than the threshold, increase the priority of the problem with the smaller difference between the fixing degree and the threshold and assign a priority number to each problem. And present it to the user.
Let the user select the problem to be solved by looking at the priority number.
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る学習支援装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。 The preferred embodiments of the learning support apparatus and the like according to the present invention have been described above with reference to the accompanying drawings, but the present invention is not limited to such examples. It will be apparent to those skilled in the art that various changes or modifications can be conceived within the scope of the technical idea disclosed in the present application, and these naturally belong to the technical scope of the present invention. Understood.
1………学習支援装置
2………サーバ
3………端末
5………ネットワーク
11………制御部
12………記憶部
13………メディア入出力部
14………通信制御部
15………入力部
16………表示部
17………周辺機器I/F部
18………バス
21………学習者データベース
22………学習履歴データベース
DESCRIPTION OF
Claims (5)
前記学習履歴データベースから特定の学習者の情報を抽出する抽出手段と、
前記学習回数及び前記最終学習日時からの経過時間の関数として表される忘却近似関数と、前記最終正誤結果の項とによって定義され、前記最終正誤結果が正解のときよりも不正解のときの方が小さい数値を取る定着度関数に対して、前記抽出手段によって抽出される特定の学習者の情報を代入し、問題ごとの現在の定着度を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出される現在の定着度に基づいて、現在学習すべき問題を提示する提示手段と、
を具備し、
前記提示手段は、前記定着度に応じて学習者に注意を促す情報を表示することにより表示画面を変化させて提示する
ことを特徴とする学習支援装置。 For each learner and problem, a learning history database that stores the number of times of learning, the last learning date and time, and the final correct / incorrect result indicating the result of either the correct answer or the incorrect answer at the last learning,
Extracting means for extracting information of a specific learner from the learning history database;
Defined by the forgetting approximation function expressed as a function of the number of times of learning and the time elapsed since the last learning date and time, and the term of the final correct / incorrect result, when the final correct / incorrect result is incorrect rather than correct Calculating means for substituting information of a specific learner extracted by the extracting means for a fixing degree function that takes a small numerical value, and calculating a current fixing degree for each problem;
Presenting means for presenting a problem to be learned based on the current fixing degree calculated by the calculating means;
Equipped with,
The presenting means changes and presents the display screen by displaying information that calls attention to the learner according to the fixing degree.
Learning support and wherein a call.
前記学習履歴データベースから特定の学習者の情報を抽出する抽出ステップと、
前記学習回数及び前記最終学習日時からの経過時間の関数として表される忘却近似関数と、前記最終正誤結果の項とによって定義され、前記最終正誤結果が正解のときよりも不正解のときの方が小さい数値を取る定着度関数に対して、前記抽出ステップによって抽出される特定の学習者の情報を代入し、問題ごとの現在の定着度を算出する算出ステップと、
前記算出ステップによって算出される現在の定着度に基づいて、現在学習すべき問題を提示する提示ステップと、
を含み、
前記提示ステップは、前記定着度に応じて学習者に注意を促す情報を表示することにより表示画面を変化させて提示する
ことを特徴とする学習支援方法。 For each learner and question, a computer having a learning history database that stores the number of learning, the last learning date and time, and the final correct / incorrect result indicating the result of either correct answer or incorrect answer at the last learning is executed. A learning support method,
An extraction step of extracting specific learner information from the learning history database;
Defined by the forgetting approximation function expressed as a function of the number of times of learning and the time elapsed since the last learning date and time, and the term of the final correct / incorrect result, when the final correct / incorrect result is incorrect rather than correct Substituting the information of the specific learner extracted by the extraction step for the fixing degree function that takes a small value, a calculation step for calculating the current fixing degree for each problem,
A presenting step of presenting a problem to be learned based on the current fixing degree calculated by the calculating step;
Only including,
In the presenting step, the display screen is changed and presented by displaying information that calls attention to the learner according to the fixing degree.
Learning support wherein a call.
学習者及び問題ごとに、学習回数と、最終学習日時と、最後に学習したときの正解または不正解のいずれかの結果を示す最終正誤結果とを記憶する学習履歴データベースと、
前記学習履歴データベースから特定の学習者の情報を抽出する抽出手段と、
前記学習回数及び前記最終学習日時からの経過時間の関数として表される忘却近似関数と、前記最終正誤結果の項とによって定義され、前記最終正誤結果が正解のときよりも不正解のときの方が小さい数値を取る定着度関数に対して、前記抽出手段によって抽出される特定の学習者の情報を代入し、問題ごとの現在の定着度を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出される現在の定着度に基づいて、現在学習すべき問題を提示する提示手段と、
を具備し、
前記提示手段は、前記定着度に応じて学習者に注意を促す情報を表示することにより表示画面を変化させて提示する
学習支援装置として機能させるためのプログラム。 Computer
For each learner and problem, a learning history database that stores the number of times of learning, the last learning date and time, and the final correct / incorrect result indicating the result of either the correct answer or the incorrect answer at the last learning,
Extracting means for extracting information of a specific learner from the learning history database;
Defined by the forgetting approximation function expressed as a function of the number of times of learning and the time elapsed since the last learning date and time, and the term of the final correct / incorrect result, when the final correct / incorrect result is incorrect rather than correct Calculating means for substituting information of a specific learner extracted by the extracting means for a fixing degree function that takes a small numerical value, and calculating a current fixing degree for each problem;
Presenting means for presenting a problem to be learned based on the current fixing degree calculated by the calculating means;
Equipped with,
The presenting means changes and presents the display screen by displaying information that calls attention to the learner according to the fixing degree.
Program for functioning as a learning support apparatus.
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