JP7077533B2 - 学習支援装置、学習支援システム、学習支援方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、学習内容の分析に基づき適切な学習素材を提供することが可能となる学習支援装置、学習支援システム、学習支援方法及びコンピュータプログラムに関する。

幼少の子供の学力検査から成人をも受験する資格試験まであらゆる年代で、学習者の学力や理解度を公平且つ客観的に評価するために同一の問題に対し一斉に解答させるテストが実施される機会が多々ある。このようなテストでは、採点結果をテスト実施主催者及び受験者に提示するのみならず、点数分布、各問題の正答率及び偏差値等、受験者全体を母体とした分析結果が必要とされる。

学習者全体の能力向上、及び指導者負担の軽減を図るために、テストの解答をネットワーク経由で収集し、自動的に上述の点数分布、偏差値算出のような分析を分析装置に行なわせ、分析結果を返却するシステムが使用されている。また、学習内容の分析結果から学習内容を提示するようなシステムが提案されている（特許文献１等）。特許文献１では具体的には、エビングハウスの忘却曲線に基づき、抽出された学習者の過去の正解／不正解に応じた適切なタイミングで学習内容を提示している。また、正答数に応じた点数の高低のみでの評価は適切とは言えないため、ＩＲＴ（Item Response Theory：項目応答理論）に基づく採点結果の分析処理が行なわれている（特許文献２）。

このように分析処理を正確に行なうことによって学習者一人ひとりに人間である指導者を当てることが難しい状況であっても学習者夫々へ分析結果を提供することで指導者負担を軽減させることができる。

特許第５６８２３０５号公報 特開２０１６－１０９９８１号公報

テスト中の同一の問題に対する誤答の仕方は個別に異なる。例えばうっかりミスであるのか、まったく理解しておらずに誤答しているのか等である。ＩＲＴ分析ではこのように異なる誤答の傾向を反映させた分析結果を得ることが可能であるが、このような分析結果を提供するのみでは、指導者が夫々の能力を把握して学習素材または取り組み方を個別に指導する必要がある。

そこで本開示は、学習内容の分析に基づき適切な学習素材を個別に提供することが可能となる学習支援装置、学習支援システム、学習支援方法及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。

本発明の一態様に係る学習支援装置は、複数の学習者による問題への解答を収集して分析し、分析結果に応じた学習素材データを提供する学習支援装置であって、収集した解答を学習者の識別情報に対応付けて記憶する第１記憶部と、複数の学習素材を記憶してある第２記憶部と、前記第１記憶部に記憶した学習者夫々の解答に基づき、前記学習者夫々の学習状況を分析する分析部と、該分析部による分析結果に基づいて前記複数の学習者夫々に対して個別に、学習素材を前記第２記憶部から抽出する抽出部と、該抽出部により抽出された学習素材を前記複数の学習者夫々に対して個別に異なる態様で含む学習素材データを作成する作成部と、作成された学習素材データを学習者向けに送信する送信部とを備える。

本発明の一態様に係る学習支援装置では、前記作成部は、前記抽出部により抽出された学習素材を予め付与されている難易度、又は前記分析部の分析により付与される難易度の高い順、あるいは低い順に並べ替える。

本発明の一態様に係る学習支援装置では、前記作成部は、前記抽出部により抽出された学習素材を予め付与されている重要度、又は前記分析部の分析により付与される重要度の高い順に並べ替える。

本発明の一態様に係る学習支援装置では、前記作成部は、前記抽出部により抽出された学習素材に、予め付与されている難易度、又は前記分析部の分析により付与される難易度の高い順、あるいは低い順に順序を付与する。

本発明の一態様に係る学習支援装置では、前記作成部は、作成する学習素材データの提供先の学習者の解答の正答数が所定数以下である場合に、学習素材の並べ替えを行なう。

本発明の一態様に係る学習支援装置では、前記複数の学習者の学習履歴に基づく能力ランクを記憶する第３記憶部を更に備え、前記作成部は、前記分析部による分析結果と前記第３記憶部に記憶されている能力ランクとに基づいて、個別に学習素材データを作成する。

本発明の一態様に係る学習支援装置では、前記分析部は、ＩＲＴにより分析を行ない、前記作成部は、前記学習者夫々に対する前記分析部のＩＲＴによる分析結果に応じて学習データを作成する。

本発明の一態様に係る学習支援システムは、表示部を備え、該表示部に表示された問題への学習者からの解答を受け付ける複数の端末装置と、該複数の端末装置にて受け付けた複数の学習者による解答を収集して分析し、分析結果に応じた学習素材データを提供する学習支援装置とを含む学習支援システムであって、前記学習支援装置は、収集した解答を学習者の識別情報に対応付けて記憶する第１記憶部と、複数の学習素材を記憶してある第２記憶部と、前記第１記憶部に記憶した学習者夫々の解答に基づき、前記学習者夫々の学習状況を分析する分析部と、該分析部による分析結果に基づいて前記複数の学習者夫々に対して個別に、学習素材を前記第２記憶部から抽出する抽出部と、該抽出部により抽出された学習素材を前記複数の学習者夫々に対して個別に異なる態様で含む学習素材データを作成する作成部と、作成された学習素材データを学習者向けに送信する送信部とを備え、前記複数の端末装置は、前記送信部により送信された学習素材データに基づき、個別に異なる態様で学習素材を前記表示部に表示させる。

本発明の一態様に係る学習支援システムは、前記複数の端末装置は夫々、前記送信部により送信された学習素材データに含まれている学習素材の順に従って、前記表示部に学習素材を表示させる。

本発明の一態様に係る学習支援方法は、複数の学習者による問題への解答を収集して分析し、分析結果に応じた学習素材データを提供する学習支援方法であって、収集した解答を学習者の識別情報に対応付けて逐次記憶部に記憶し、記憶した学習者夫々の解答に基づき、前記学習者夫々の学習状況を分析し、複数の学習素材を記憶してある第２記憶部から、分析結果に基づいて前記複数の学習者夫々に対して個別に学習素材を抽出し、抽出した学習素材を前記複数の学習者夫々に対して個別に異なる態様で含む学習素材データを作成し、作成された学習素材データを学習者向けに送信する。

本発明の一態様に係るコンピュータプログラムは、記憶部を備えるコンピュータに、複数の学習者による問題への解答を収集し、各学習者の識別情報に対応付けて逐次前記記憶部に記憶し、記憶した学習者夫々の解答に基づき、前記学習者夫々の学習状況を分析し、前記記憶部に記憶してある複数の学習素材から、分析結果に基づいて前記複数の学習者夫々に対して個別に学習素材を抽出し、抽出した学習素材を前記複数の学習者夫々に対して個別に異なる態様で含む学習素材データを作成し、作成された学習素材データを学習者向けに送信する処理を実行させる。

本発明の一態様では、学習者夫々に対し、学習者及びその他の学習者の解答を分析した結果に応じた学習素材が個別に異なる態様で提供される。提供された学習素材は印刷出力されるか又はデジタルデータとして表示される。学習者個別の能力に応じた学習素材が提供される。

本発明の一態様では、学習素材が難易度の低い順に並べ替えられるから学習者にとって易しい順で取り組むことができ、学習意欲を向上させることができる。また難易度の高い順に並べ、難しい問題から取り組ませるようにしてもよいことは勿論である。

本発明の一態様では、学習素材が重要度の高い順に並べ替えられるから学習者にとっては必ず取り組むべき素材を学習でき学習効率が向上して定着することが期待される。

本発明の一態様では、学習素材には難易度の高い順に順序が付与されており、順序が表示されるか印刷出力されることで学習者は学習素材をいずれから取り組むべきかを把握することができる。付与されている順序を参考に、易しい順又は難しい順で学習者の好みに応じて取り組むことができるから学習効率が向上して定着することが期待される。

本発明の一態様では、学習者の正答数が所定数以下である場合に、並べ替えが行なわれる。優秀者にとっては易しい順序への並び替えの効果が低いと考えられるが、それ以外の学習者にとっては並び替えられた学習素材への学習意欲の向上が期待できる。

本発明の一態様では、複数の学習者の学習履歴に基づく能力ランクに応じて学習素材データが作成される。能力ランクに応じて適切な学習素材を含むデータの提供が実施される。

本発明の一態様では、分析はＩＲＴに基づき分析するものとし、学習者夫々に対して提供される学習データは、学習素材を順序又は組み替えて作成されるのみならず、予め記憶されている学習素材を参考に、ＩＲＴの分析結果に基づき別途作成されるものとしてもよい。これにより、例えば実際に学習者が取り組んで不正解であった問題の内、学習状況に応じて本当に学習者にとって有用な、理想的であると分析される問題（学習素材そのものを用いなくてよい）を含む学習データが作成することが可能になる。

本開示によれば、分析結果に応じた学習素材が個別に異なる態様で表示されるから、学習者にとって適切な学習素材を適切に提供することができ、指導者の負担を軽減させつつ学力向上が期待される。

実施の形態１の学習システムにおける処理の概要を示す説明図である。 実施の形態１の学習システムの構成を示すブロック図である。 学習ＤＢの内容例を示す説明図である。 学習システムの学習支援装置の機能を示す機能ブロック図である。 実施の形態１における学習支援装置による処理手順の一例を示すフローチャートである 学習素材の抽出処理の手順の一例を示すフローチャートである。 学習支援装置により作成されるファイルの内容例を示す説明図である。 実施の形態２における学習システムの構成を示すブロック図である。 実施の形態２における学習支援装置による処理手順の一例を示すフローチャートである。 実施の形態２における学習素材の抽出処理の手順の一例を示すフローチャートである。 学習支援装置により作成されるファイルの内容例を示す説明図である。 学習支援装置により作成されるファイルの内容例を示す説明図である。 変形例における学習ＤＢの内容例を示す説明図である。 変形例における学習素材の抽出処理の手順の一例を示すフローチャートである。 変形例における第２端末装置側での学習素材の表示処理手順の一例を示すフローチャートである。 変形例における学習素材の表示例を示す説明図である。 変形例における学習素材の表示例を示す説明図である。

以下、図面を用いて本発明の実施の形態を具体的に説明する。以下の実施の形態では、定期的に実施される学力テストの答案用紙を回収し、分析結果に基づいて学習者に個別に適切な学習素材を提供する学習システムを例に説明する。しかしながら本願に係る学習支援システムは、学力テストの答案用紙の分析のみならず、種々の能力を評価するためのテストの分析、又はアンケート等の収集に応じた情報提供を実施するシステムにも適用することが可能である。

（実施の形態１）
図１は、実施の形態１の学習システムにおける処理の概要を示す説明図である。学習システムは、学習支援装置１をサーバ装置として複数の第１端末装置２又は第２端末装置３がＷｅｂベースで学習支援装置と情報をやりとりするクライアント・サーバシステムである。第１端末装置２は、学習システムにて夫々集団（学校、学年及びクラス）を識別するクラス識別情報に対応付けて、学習者である生徒の学力を含む能力についての情報を学習支援装置１へ送信する。

例えば学力テストの実施後に、生徒の記入済み答案用紙Ｐについて担当の指導者である先生が採点を行ない、各々の生徒を識別する学習者識別情報と対応付けて採点結果を第１端末装置２から学習支援装置１へ送信する。この場合第１端末装置２は、各生徒の採点済み答案用紙Ｐを読取装置にて読み取って学習者識別情報と対応付けて送信するとよい。これにより採点結果が学習支援装置１に収集される。なお学習テストが、所定の用紙でなくデジタルコンテンツにて実施される場合、採点は自動で行なわれ、採点結果は自動的に学習支援装置１にて収集されてもよい。この場合答案用紙Ｐの読取は不要である。

学習支援装置１では、異なる集団の採点結果を収集し、後述するタイミングでＩＲＴに基づく分析処理を行なう。学習支援装置１は、採点結果及び分析結果を示すデジタル文書であるファイルＭを作成する。更に学習支援装置１は、実施された学力テストに対応する学習素材コンテンツを記憶してある学習データベース（以下ＤＢ（Data Base ）という）１０１の学習素材ＤＢから、分析結果に基づいて生徒夫々に適切な学習素材コンテンツを個別に抽出し、抽出した学習素材コンテンツをファイルＭに追加して、追加後のファイルＭを集団毎にまとめて返送する。

このような学習システムにおいて、抽出された学習素材コンテンツを単純に学習者向けに返送するのみでは学習効果が期待できない。学習者夫々に学習効果の定着に個性が存在するからである。そこで実施の形態１の学習システムでは、分析結果に基づいて個別に適切な態様で学習素材を提供する。

図２は、実施の形態１の学習システム１００の構成を示すブロック図である。学習システム１００は、学習支援装置１、及び第１端末装置２を含み、学習支援装置１と第１端末装置２とはネットワークＮを介して通信接続が可能である。

学習支援装置１は、学習システム１００に基づくサービス提供者が管理するサーバコンピュータである。学習支援装置１は、制御部１０、記憶部１１、一時記憶部１２、及び通信部１３を備える。なお実施の形態１では学習支援装置１は、一台のサーバコンピュータとして説明するが、複数のサーバコンピュータで処理を分散させた構成としてもよい。例えば、後述する情報処理プログラム１１Ｐに基づく処理を行なう装置と、分析プログラム１２Ｐに基づく分析処理を行なう装置とを別のサーバコンピュータで構成してもよい。又は、まとめられた集団群について１つの学習支援装置１を設ける構成とし、例えば一地区に含まれる複数の学校について１つの学習支援装置１を対応させ、複数地区で複数の学習支援装置１を設ける構成としてもよい。

制御部１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）等を用いたプロセッサである。制御部１０は、記憶部１１に記憶されている情報処理プログラム１１Ｐに基づく情報処理、分析プログラム１２Ｐに基づくＩＲＴ分析処理を実行する。また制御部１０は、図示しないＷｅｂサーバプログラムに基づき、第１端末装置２及び第２端末装置３からの学習システム１００のＷｅｂサービスへのログインを受け付ける。一時記憶部１２は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）の揮発性メモリを用いて制御部１０の処理により生成される情報を一時的に記憶する。

記憶部１１は、例えばハードディスク又はフラッシュメモリ等の不揮発性メモリを用いる。記憶部１１には、上述したように情報処理プログラム１１Ｐ、分析プログラム１２Ｐ、及びＷｅｂサーバプログラムが記憶されている。情報処理プログラム１１Ｐは、第１端末装置２及び第２端末装置３から採点結果を受信する処理、分析プログラム１２Ｐに基づくＩＲＴ分析の結果に応じたファイルＭを作成する処理等を制御部１０に実行させるサーバプログラムである。また記憶部１１には、制御部１０が参照する情報が記憶されている。記憶部１１の内部又は学習支援装置１と異なる外部記憶装置に、学習ＤＢ１０１が記憶されている。制御部１０から読み取り及び書込み処理が可能であれば、内部及び外部のいずれであってもよい。学習ＤＢ１０１の内容については後述する。

通信部１３は、ネットワークＮを介した通信接続及びデータ送受信を実現する通信デバイスである。具体的にはネットワークＮに対応したネットワークカード等である。

第１端末装置２は、学習者を支援、指導する指導者が使用するコンピュータであり、デスクトップ型又はラップトップ型のパーソナルコンピュータである。なお第１端末装置２は、スマートフォン又はタブレット型端末であってもよい。第１端末装置２は、制御部２０、記憶部２１、一時記憶部２２、表示部２３、操作部２４、及び通信部２５を備える。

制御部２０は、ＣＰＵを用いたプロセッサである。制御部２０は、記憶部２１に記憶されている端末プログラム２Ｐを含む各種プログラムに基づき制御処理を実行する。一時記憶部２２はＤＲＡＭ等の揮発性メモリを用いて制御部２０の処理により生成される情報を一時的に記憶する。

記憶部２１は、例えばハードディスク又はフラッシュメモリ等の不揮発性メモリを用いる。記憶部２１には、端末プログラム２Ｐが記憶されている。なお端末プログラム２ＰはＷｅｂブラウザプログラムであり、汎用コンピュータである第１端末装置２における学習システム１００特有の処理は、Ｗｅｂブラウザ上で実行されるようにしてもよい。第１端末装置２は、読取装置２９と通信接続が可能であり、制御部２０は、読取装置２９にて読み取られた学習テストの答案用紙Ｐを受信して記憶部２１に記憶させることが可能である。

表示部２３は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等のディスプレイを用いる。表示部２３は制御部２０のＷｅｂブラウザプログラムに基づく処理により、学習支援装置１から提供される学習システム１００のＷｅｂサービス上のＷｅｂページのイメージを表示する。また、学習支援装置１から提供されるファイルＭに含まれるドキュメントデータのイメージを表示することも可能である。表示部２３は、タッチパネル内蔵型ディスプレイであってもよい。

操作部２４は、キーボード及びポインティングデバイス等のユーザインタフェースである。操作部２４は指導者による操作情報を制御部２０へ通知する。表示部２３がタッチパネル内蔵型ディスプレイである場合、操作部２４は内蔵タッチパネルである。操作部２４はその他、指導者の操作入力を受け付けるデバイスであればよい。

通信部２５は、有線通信用のネットワークカード等の通信デバイスを含む。通信部２５は、キャリアネットワークＮ２及び公衆網Ｎ１と通信接続される。制御部２０はネットワークＮ経由で学習支援装置１とＷｅｂサービス上で情報を送受信することが可能である。なお通信部２５は、無線通信デバイスを更に含んでもよい。無線通信デバイスは基地局ＢＳに接続する移動通信用の無線通信デバイスと、アクセスポイントＡＰへの接続に対応する無線通信デバイスとを含むとよい。

ネットワークＮは、所謂インターネットである公衆通信網Ｎ１と、所定の移動通信規格による無線通信を実現するキャリアネットワークＮ２とを含む。キャリアネットワークＮ２には、基地局ＢＳが含まれ、第１端末装置２及び第２端末装置３は、基地局ＢＳからネットワークＮを介した学習装置１との通信接続を可能とする。公衆通信網Ｎ１にはアクセスポイントＡＰが接続されており、第１端末装置２及び第２端末装置３はアクセスポイントＡＰからネットワークＮを介して学習支援装置１と通信することも可能である。

図３は、学習ＤＢ１０１の内容例を示す説明図である。学習ＤＢ１０１は、学習者ＤＢ１０１１、テスト結果ＤＢ１０１２、分析結果ＤＢ１０１３、学習素材ＤＢ１０１４及び学習履歴ＤＢ１０１５を含む。

学習者ＤＢ１０１１は、学習者である生徒夫々を識別する学習者識別情報に対応付けて、生徒が所属する集団（学校、学年、クラス）を識別する集団識別情報を記憶している。

テスト結果ＤＢ１０１２は、全学習者の実施済みのテストの採点結果を、テスト別に各々の学習者識別情報に対応付けて記憶している。例えば図３の例では、問毎の解答と正誤を示す情報（正答：１、誤答：０）が記憶されている。またテスト結果ＤＢ１０１２は、採点結果に対するＩＲＴ分析の結果（合計点数、偏差値、順位、能力ランク、問題種別成績）を対応付けて記憶する。

分析結果ＤＢ１０１３は、テスト別に、全体又は集団（学校、又はクラス）毎のＩＲＴに基づく分析結果を記憶する。

学習素材ＤＢ１０１４は、学習素材（学習テスト、類題、又は学習テストに対応する教材）のドキュメントデータを、各素材を識別する情報と対応付けて記憶している。また学習素材ＤＢ１０１４は、各ドキュメントデータに対し、ドキュメントの内容が対応する教科、単元、種別、及び学年を夫々示す情報を対応付けて記憶してもよい。なお学習データベース１０１はその他様々なテーブルを含んでもよいし、図３に示すようなデータベース構造にも限定されることはない。

学習履歴ＤＢ１０１５は、学習者識別情報に対応付けて各生徒が学習した学習素材を識別する教材識別情報を記憶する。学習素材がデジタル教材である場合には、実際に学習されたことを契機に教材識別情報が記憶される。デジタル教材である場合、学習日時及び学習に要した時間を対応付けて記憶するようにしてもよい。学習素材が印刷出力される教材である場合には、学習すべき学習素材の教材識別情報を送信したときのその教材識別情報を記憶してもよいし、指導者によって生徒（学習者識別情報）毎に学習済みの学習素材の教材識別情報を入力させて記憶するようにしてもよい。

このように構成される学習システム１００における動作について説明する。図４は、学習システム１００の学習支援装置１の機能を示す機能ブロック図である。学習支援装置１の制御部１０は、記憶部１１に記憶してある情報処理プログラム１１Ｐに基づき、テストの採点結果を収集して学習ＤＢ１０１のテスト結果ＤＢ１０１２（第１記憶部）に記憶する。そして制御部１０は、記憶部１１に記憶してある分析プログラム１２Ｐに基づいて分析部１０２として機能し、テスト結果ＤＢ１０１２に収集して記憶してある各学習者の採点結果に基づき、学習者の成績、偏差値、能力ランク等の分析を実行する。制御部１０は、情報処理プログラム１１Ｐに基づき抽出部１０３として機能し、分析結果から各学習者に適切な学習素材を記憶してある学習素材ＤＢ１０１４（第２記憶部）から抽出する。そして制御部１０は、情報処理プログラム１１Ｐに基づき作成部１０４として機能し、抽出した学習素材を、並べ替え、順序のマーク付与等を施して学習者夫々に対し個別に異なる態様で表示されるように作成する。そして制御部１０は情報処理プログラム１１Ｐに基づき、通信部１３と協働して送信部１０５として機能し、作成部１０４によって作成した学習素材データを学習者へ向けて送信する。

これらの機能についてより詳細を、フローチャートを参照して説明する。図５は、実施の形態１における学習支援装置１による処理手順の一例を示すフローチャートである。

制御部１０は、情報処理プログラム１１Ｐに基づき複数の第１端末装置２から採点結果を受信し、採点された答案用紙Ｐの記入者である生徒の学習者識別情報に対応付けてテスト結果ＤＢ１０１２に記憶する（ステップＳ１）。

制御部１０は、テスト結果ＤＢ１０１２を参照してテスト別に、採点結果の収集度合いが所定の条件を満たしたか否かを判断する（ステップＳ２）。所定の条件とは例えば、１つの学習テストの実施に対し、実施対象の学習者の合計数の８０％に対応する採点結果を収集したことである。８０％に限らず、６０％、５０％など任意の割合でよい。その他、分析対象の集団に地域の偏りが影響しないように、全ての地域で５０％以上であるなどの条件であってもよいし。最初に実施された日（又は採点結果を最初に受信した日）から所定の日数が経過したという条件であってもよい。更には、予め過去のテストの成績分布に基づいて、収集度合いが５０％以上で且つテストの受験者の成績分布が所定の分布を満たしていることなどであってもよい。

ステップＳ２にて条件を満たしていないと判断された場合（Ｓ２：ＮＯ）、制御部１０は処理をステップＳ１へ戻し、他の採点結果を受信する。

ステップＳ２にて条件を満たしたと判断された場合（Ｓ２：ＹＥＳ）、制御部１０は、テスト結果ＤＢ１０１２に記憶してある採点結果の一部又は全部に対して分析プログラム１２Ｐに基づく分析処理を実行する（ステップＳ３）。

制御部１０は、ステップＳ３にて実行した分析結果に基づき、分析の対象となった採点結果について、対応する学習識別情報に対応する生徒向けに、個別に分析結果（点数、偏差値、順位、能力指標、分野別成績）を示すドキュメントを作成する（ステップＳ４）。制御部１０は更に、ステップＳ３にて実行した分析結果に基づいて、生徒夫々に個別の学習素材のドキュメントデータを学習素材ＤＢ１０１４から抽出し（ステップＳ５）、これにステップＳ４で作成したドキュメントに追加し、速報版ファイルＭｐを作成する（ステップＳ６）。

制御部１０は、作成したファイルＭｐを対応する生徒宛てに送信する（ステップＳ７）。なおステップＳ７では、同一の集団に所属する生徒へはまとめてファイルＭｐが送信されるように、制御部１０は集団別に対応する第１端末装置２へ向けてファイルＭｐを送信するようにしてもよい。

次に制御部１０は、複数の第１端末装置２から送信される採点結果の受信及びテスト結果ＤＢ１０１２への記憶を継続する（ステップＳ８）。このとき制御部１０は、ステップＳ２同様に、記憶する採点結果に対応付けてＩＲＴ分析が未実施であることを共に記憶する。

制御部１０は、テスト結果ＤＢ１０１２を参照してテスト別に、採点結果の収集度合いが１００％であるか否かを判断する（ステップＳ９）。ステップＳ９にて１００％でないと判断された場合（Ｓ９：ＮＯ）、制御部１０は処理をステップＳ８へ戻し、他の採点結果の受信及び記憶を継続する。

ステップＳ９にて１００％であると判断された場合（Ｓ９：ＹＥＳ）、制御部１０は、１つのテストに対する全採点結果に対して分析プログラム１２Ｐに基づく分析処理を実行する（ステップＳ１０）。

制御部１０は、ステップＳ１０にて実行した分析結果に基づき、全ての生徒向けに個別に分析結果（点数、偏差値、順位、能力指標、分野別成績）を示すドキュメントを再度作成する（ステップＳ１１）。制御部１０は、生徒夫々に個別の学習素材のドキュメントデータを学習素材ＤＢ１０１４から抽出する（ステップＳ１２）。制御部１０は、抽出したドキュメントデータをステップＳ１０で作成したドキュメントに追加した最終版ファイルＭｆを作成する（ステップＳ１３）。

そして制御部１０は、作成したファイルＭｆを各生徒宛てに、集団別に第１端末装置２へ送信し（ステップＳ１４）、処理を終了する。

なおステップＳ１１においては、ステップＳ７にて速報版のファイルＭｐを送信済みの生徒宛てには最終版ファイルＭｆには学習素材を抽出せず追加しないようにしてもよい。学習素材が重複する可能性が高いからである。又は、この重複を回避するためには、同一の生徒宛てにステップＳ７にて送信される速報ファイルＭｐと、ステップＳ１４にて送信される最終版ファイルＭｆとを受信した第１端末装置２では、いずれかのみが生徒宛てに印刷されて渡されるなどの運用が指導者によってされるようにしてもよい。

図６は、学習素材の抽出処理の手順の一例を示すフローチャートである。図６に示す処理手順は、図５のフローチャートにおけるステップＳ５の手順の詳細に対応する。

学習支援装置１の制御部１０はまず、図５のフローチャートにおけるステップＳ３で分析対象として抽出された学習者の学習者識別情報を１つずつ選択する（ステップＳ５０１）。選択した学習者識別情報の分析対象であるテストの採点結果及びＩＲＴ分析の結果をテスト結果ＤＢ１０１２から抽出する（ステップＳ５０２）。抽出した採点結果及びＩＲＴ分析の結果に基づき制御部１０は、特に復習すべきと考えられる問題、即ち誤答した問題、正答ではあるが偶然に正答したと推測される問題、誤答した問題と同一種別の問題を含む推奨復習教材を学習素材ＤＢ１０１４から抽出する（ステップＳ５０３）。

ステップＳ５０３において制御部１０は、例えば、分析対象のテスト中の誤答の問題と同一問題又は類題を含む学習素材を抽出する。また制御部１０は、学習素材ＤＢ１０１４にて教材識別情報に対応付けて記憶されている対応テストのテスト識別情報が、分析対象のテストのテスト識別情報と一致する学習素材を抽出する。また制御部１０は、誤答した問題と同一の種別の種別が対応付けられている学習素材を抽出する。更に制御部１０はこのとき、選択された学習者識別情報に対応付けられている採点結果及びＩＲＴ分析の結果で誤答とされているのみならず、他の学習者の正答率が低い問題を含む学習素材を抽出するようにしてもよい。また、分析対象のテストについての採点結果及びＩＲＴ分析の結果のみならず、学習履歴ＤＢ１０１５に記憶されている過去の学習履歴に基づいて、誤答し易い傾向のある問題を含む学習素材を抽出するようにしてもよい。

そして、誤答の問題と同一問題又は類題を含む学習素材、分析対象のテスト識別情報が対応付けられている学習素材、過去の誤答問題等に重み付けを付与しておいてもよい。また制御部１０が、誤答した問題と類似する問題を含む学習素材を、統計的な指標により計算することが可能な類似度を使用して抽出するようにしてもよい。いずれが復習に効果的な問題であるかをＩＲＴ分析の結果で出力される項目に基づき判断することが可能なように、上述のような抽出方法を参酌して指標値を算出しておくとよい。また、人間によって採点結果に対応して選ばれる学習素材を、その採点結果と対応付けて複数パターン記憶しておき、学習モデルにより学習して選択するようにしてもよい。

制御部１０は、ステップＳ５０３で抽出した学習素材から、特に復習すべきと考えられる問題に優先順位を付与し（ステップＳ５０４）、優先順位にしたがってソートする（ステップＳ５０５）。ステップＳ５０４において制御部１０は、上述の重み付け等から導出される指標値から優先順位を付与してもよい。制御部１０は、ソートの結果から所定数の学習素材を選択し（ステップＳ５０６）、選択した学習素材を難易度順に、易しい問題から順に並ぶように順序を変更し（ステップＳ５０７）、選択した学習素材と選択した学習素材の解答解説とのデータを変更後の順序に従って並べた１つのドキュメントデータとして作成する（ステップＳ５０８）。なお、ステップＳ５０７では易しい問題から並ぶようにのみならず、例えば計算問題から、又は漢字若しくは穴埋めで知識を問う問題からなど、取り組み易い順に並べるようにしてもよい。そして難易度の高い順に順序が付与されてもよく、学習者の好み又は特性に応じて取り組ませることができ、学習効率が向上して内容の定着が期待される。また、ステップＳ５０７の順序の変更では、算数の方の成績が良い学習者の学習者識別情報に対しては、算数の学習素材を先にするなど、学習者個別のＩＲＴ分析結果に基づいて並び替えてもよい。

次に制御部１０は、分析対象として抽出された学習者全てを選択したか否かを判断する（ステップＳ５０９）。全てを選択していないと判断された場合（Ｓ５０９：ＮＯ）、制御部１０は処理をステップＳ５０１へ戻して次の学習者識別情報を選択する。

ステップＳ５０９にて全てを選択したと判断された場合（Ｓ５０９：ＹＥＳ），制御部１０は学習素材の抽出処理を終了し、図５のフローチャートにおけるステップＳ６へ処理を戻す。

図７は、学習支援装置１により作成されるファイルＭの内容例を示す説明図である。図７の例では、図５のフローチャートにおけるステップＳ７で送信される速報版のファイルＭｐの内容例を示している。ファイルＭｐには、分析結果に基づく成績表（合計点数、偏差値、順位、能力指標、問題種別成績）のドキュメントが含まれている。またその成績表には、復習用教材が共に含まれていることが示されており、図７に示すように、成績に応じて抽出された個別の学習素材が教科毎に追加されている。

このように、個別に成績に応じて学習素材を追加し、更に重要度（優先順位）、難易度順などに並べ替えた学習素材を含むファイルが生徒一人ひとりに配布される。これにより指導者の負担を減らしつつ、学習者が取り組み易くしてある態様で印刷出力された学習素材を提供することができ、指導者の個別の直接的な指導がなくとも自信を持たせて学習意欲を向上させることが期待できる。

なお、各学習者へ向けて作成される復習用の素材は、学習素材ＤＢ１０１４に記憶されているドキュメントデータの組み合わせに限らず、ドキュメントデータに含まれている各設問等から抽出されるか、又はその設問を参考に作成される新たな問題等を含む学習データであってもよい。ＩＲＴ分析を行なうことにより、例えば実際に学習者が取り組んで不正解であった問題の内、学習状況に合わせて本当に学習者にとって有用な問題を含む学習データが作成することが可能になる。このように各学習者にとっての理想的な問題を組み合わせた学習データを作成して提供することが可能になり、更に学習意欲の向上又は内容の定着が期待される。

（実施の形態２）
実施の形態２では、学習者はタブレット型端末にてデジタルコンテンツにて学習及び学力テストを実施する。図８は、実施の形態２における学習システム１００の構成を示すブロック図である。実施の形態２の学習システム１００は、学習支援装置１、第１端末装置２及び第２端末装置３を含み、第１端末装置２及び第２端末装置３は夫々、ネットワークＮを介して学習支援装置１と通信接続が可能である。実施の形態２における学習システム１００の構成は、生徒用の第２端末装置３が存在する点と、該第２端末装置３が存在することによる詳細な処理手順と、第２端末装置３向けに送信されるファイルＭｐにおける態様が異なる。それらを除く点は実施の形態１におけるシステムと共通の構成を有する。したがって共通の構成には同一の符号を付して詳細な説明を省略する。

第２端末装置３は、制御部３０、記憶部３１、一時記憶部３２、表示部３３、操作部３４、及び通信部３５を備える。第２端末装置３はタブレット型端末であるが、第１端末装置２と同様のハードウェア構成を有するため対応する符号を付して各々の詳細な説明は省略する。ただし第２端末装置３の表示部３３は、タッチパネル内蔵型ディスプレイであり、操作部３４は表示部３３と一体化されたディスプレイ内蔵型のタッチパネル及び筐体に設けられた数個のボタン群である。そして通信部３５は無線通信デバイスであり、アクセスポイントＡＰを介して公衆網Ｎ１に接続するか、又は基地局ＢＳを介してキャリアネットワークＮ２に接続する。第３端末装置３は通信部３５により、学習支援装置１と通信接続することが可能である。

実施の形態２において学力テストが実施される場合、学習者である生徒が夫々自身の学習者識別情報をログイン情報として第２端末装置３から学習システム１００のＷｅｂサービスにログインし、第２端末装置３の表示部３３及び操作部３４を用いて学力テストを受験する。これらの答案について指導者は、指導者のログイン情報を用いて第１端末装置２により担当する生徒の答案について採点を実施し、採点結果を収集して学習支援装置１へ送信させる。学習支援装置１が読み書きする学習ＤＢ１０１の内容は実施の形態１と同様である。そして学習支援装置１にて、以下のような処理が実施される。

図９は、実施の形態２における学習支援装置１による処理手順の一例を示すフローチャートである。図９のフローチャートに示す処理手順の内、実施の形態１の図５のフローチャートに示した処理手順と共通する手順については、同一のステップ番号を付して詳細な説明を省略する。

制御部１０は、ステップＳ５にて分析結果に基づいて生徒夫々に個別の学習素材のドキュメントデータを学習素材ＤＢ１０１４から抽出すると（Ｓ５）、これにステップＳ５で作成したドキュメントに追加した速報版ファイルＭｐを作成し（Ｓ６）、ファイルＭｐを閲覧するための画面の画面情報を作成する（ステップＳ２１）。実施の形態２において制御部１０は、生徒が用いる第２端末装置３からファイルＭｐの閲覧が可能となるように、各生徒のログイン情報に対応する画面を作成しておく。なお、指導者が用いる第１端末装置２からも学習者のファイルＭｐを表示する画面の閲覧ができるように対応する指導者のログイン情報に対応付けて画面情報を作成しておくとよい。

そして制御部１０は、最終版のファイルＭｆを作成した後も（Ｓ１３）、ファイルＭｆを閲覧するための画面の画面情報を作成し（ステップＳ２２）、ステップＳ２１で作成した画面と対応付け（ステップＳ２３）、処理を終了する。この場合も制御部１０は、作成した画面については生徒が用いる第２端末装置３から各々自分のファイルＭｐを画面上で閲覧することが可能にしておくと共に、指導者が用いる第１端末装置２からも学習者のファイルＭｐを閲覧できるように画面情報を作成しておくとよい。

図１０は、実施の形態２における学習素材の抽出処理の手順の一例を示すフローチャートである。図１０に示す処理手順は、図９のフローチャートにおけるステップＳ５の手順の詳細に対応する。なお図１０のフローチャートに示す処理手順の内、実施の形態１の図６のフローチャートに示した処理手順と共通する手順については、同一のステップ番号を付して詳細な説明を省略する。

実施の形態２では、学習支援装置１の制御部１０は、採点結果及び分析結果を抽出すると（Ｓ５０２）、分析結果に含まれる能力ランクを特定する（ステップＳ５１１）。ステップＳ５０３で制御部１０は、特に復習すべきと考えられる問題、即ち誤答した問題、正答ではあるが偶然に正答したと推測される問題、誤答した問題と同一種別の問題を含む推奨復習教材を学習素材ＤＢ１０１４から抽出する（Ｓ５０３）。このとき実施の形態２において制御部１０は、能力ランクが所定値より高い（例えばランクＡ）である場合には高得点であって復習すべき問題がない可能性があるから、実施された学力テストの単元の範囲で、更に難易度の高いチャレンジ問題を抽出するようにしてもよい。

そして制御部１０は、ステップＳ５０６で上位所定数の学習素材を選択した後（Ｓ５０６）、選択中の学習者識別情報に対応する能力ランクが高ランクであるか否かを判断する（ステップＳ５１２）。高ランクとは上述したように例えばランクＡ等、予め高ランクであると設定されている能力ランクである。

ステップＳ５１２にて高ランクでないと判断された場合（Ｓ５１２：ＮＯ）、制御部１０は処理をステップＳ５０７へ進めて学習素材の順序を変更してから（Ｓ５０７）、処理をステップＳ５０８へ進める。一方で高ランクであると判断された場合（Ｓ５１２：ＹＥＳ）、制御部１０は、学習素材の順序を変更することなしに処理をステップＳ５０８へ進める。

実施の形態２における学習素材の抽出処理について具体例を挙げて説明する。図１１及び図１２は、学習支援装置１により作成されるファイルＭの内容例を示す説明図である。図１１及び図１２では、操作部３４により画面３３１をスクロールしたりリンクを選択したりすることで、画面３３１は重畳して示されている他の学習用素材を示す画面へ切り替わる。図１１は能力ランクが高ランクでないと判断された場合のファイルＭが第２端末装置３の表示部３３に表示された画面３３１の例を示す。図１２は高ランクであると判断された場合のファイルＭが表示部３３に表示された画面３３１の例を示す。なお図１１及び図１２では、第２端末装置３にて最終版のファイルＭｆを受信して表示している例を示している。

図１１では、実施の形態１における図７に示したファイルＭｐと比較した場合、推奨復習用教材は同一であっても、ファイルＭに含まれている学習素材の順序が異なる。図７におけるファイルＭｐでは、国語用の推奨復習用教材は「Ｋ００２」、「Ｋ０１０」、「Ｋ０１２」の順であるが、図１１に示しているファイルＭｆに含まれている国語用の推奨復習用教材は「Ｋ００２」、「Ｋ０１２」、「Ｋ０１０」の順である。また図７におけるファイルＭｐでは、算数用の推奨復習用教材は「Ｍ００１」、「Ｍ０２１」、「Ｍ００５」の順であるが、図１１に示しているファイルＭｆに含まれている国語用の推奨復習用教材は「Ｍ００１」、「Ｍ００５」、「Ｍ０２１」の順である。

図１２では、図１１の例とは異なる学習者向けのファイルＭｆを示している。高レベルと判断されているため、順序は抽出された問題の優先度順である。なお算数については誤答がなかったため、チャレンジレベルの問題を含む学習素材が抽出されて加えられている。なお、復習すべき問題がない場合には学習素材は抽出されなくてもよい。

このようにＩＲＴ分析の結果から個別に、学習者にとって適切な順序で並べ替えられた学習素材が提供される。レベルの高低に応じて取り組み易い順序に変更したり、チャレンジレベルの問題が出題されたりと、個別の学習定着度に応じた学習素材が提供される。したがって、異なるレベルの学習者に対応しなければならない指導者の負担を減らしつつ、各々の能力に応じて取り組み易くした態様で表示される学習素材によって学習者の学習意欲を向上させることが期待される。

（変形例）
変形例では、実施の形態２の学習システム１００において、学力テストにおける各問題の所要時間を鑑みて適切な表示態様で学習素材を提供する。変形例では学習者である生徒が夫々自身の学習者識別情報をログイン情報として第２端末装置３から学習システム１００のＷｅｂサービスにログインし、第２端末装置３の表示部３３及び操作部３４を用いて学力テストを受験する。そして第２端末装置３へ学力テスト及びその他教材を提供する学習支援装置１では、設問ごとに所要時間を計測する。更に変形例では、各学習者の能力を１回の学力テストのみならず、複数回の学力テストの採点結果、及び学習システム１００上における教材への取り組みの結果をＩＲＴ分析して総合的に評価し、学習者ＤＢ１０１１にてその評価を問題種別に応じて記憶する。変形例では、学習支援装置１がこれらの時間情報及び問題種別に基づいて適切な態様で学習素材を提供する。

図１３は、変形例における学習ＤＢ１０１の内容例を示す説明図である。なお図１３に示す学習ＤＢ１０１の内容からは、分析結果ＤＢ１０１３、学習素材ＤＢ１０１４及び学習履歴１０１５を省略し、学習者ＤＢ１０１１及びテスト結果ＤＢ１０１２のみが示されている。図１３に示すように学習者ＤＢ１０１１には、学習者である生徒夫々を識別する学習者識別情報に対応付けて、所属する集団を示す集団識別情報のみならず、学習者識別情報をキーとして学習ＤＢ１０１から抽出可能なテスト結果、学習履歴に基づき推定される能力が数値として記憶されている。能力の数値は教科別に、更にその問題種別（分野）毎に評価指標値（例えば１（低）～５（高）の５段階評価）が導出されている。また、図１３に示す例では、問題種別毎に所要時間に応じた時間の使い方に対する評価値も導出されている。

また変形例におけるテスト結果ＤＢ１０１２には、問題ごとの所要時間も計測されて記憶されている。例えば５月実施の国語（Ｋ）の学力テストの問２に対して、「 0010020203031」の学習者識別情報には所要時間「２」（単位は例えば「分」）、「 0010020203032」の学習者識別情報には所要時間「５」が記憶されている。つまり前者の学習者識別情報に対応する学習者は、問２をより早く解答していることが分かる。

学習支援装置１は、テスト結果ＤＢ１０１２に記憶される学習者別の所要時間の情報に基づきテストの結果のレベル別の学習者の時間配分の統計から、テスト毎に、各設問に対して使用する理想的な時間配分を求めておくとよい。またこの時間配分は、出題者側の意図する時間配分も考慮されて求められるとよい。求められた時間配分は、テスト毎に記憶部１１又は学習ＤＢ１０１の分析結果１０１３等に記憶される。

これらの情報に基づく時間配分を考慮した復習用教材の提供についてフローチャートを参照して説明する。図１４は、変形例における学習素材の抽出処理の手順の一例を示すフローチャートである。図１４に示す処理手順は、図９のフローチャートにおけるステップＳ５の手順の詳細に対応する。なお図１４のフローチャートに示す処理手順の内、実施の形態１の図６又は実施の形態２の図１０のフローチャートに示した処理手順と共通する手順については、同一のステップ番号を付して詳細な説明を省略する。

変形例において制御部１０は、ステップＳ５１２で高ランクでないと判断された場合（Ｓ５１２：ＮＯ）、選択された学習素材を、個々の能力に応じて易しい教科及び問題種別の順で、更に各教科及び問題種別で難易度の低い順に易しい学習素材から順でマークを付与する（ステップＳ５２１）。マークの付与は例えば、学習素材に順序を示す数値を対応付けて記憶する。例えばドキュメントデータをｐｄｆ形式とした場合、非表示のテーブルにこれらの順序を記憶しておく。またＨＴＭＬ形式である場合、メタデータ内に順序を記憶しておくとよい。なおステップＳ５２１のマークの付与は、難易度の高い順であってもよい。

ステップＳ５２１では例えば制御部１０は、選択されている学習者識別情報に対し、学習者ＤＢ１０１１にて対応付けられている教科別の能力が高い方（得意な教科）から順に、そして各教科において得意な問題種別から順に、更に易しい順に実行するようにマークを付与する。そして弱点を克服するために重点的に復習すべき問題を含む学習素材には、重要度を示すマークを付与するとよい。教科は所定の順序（例えば、国語、算数、理科、社会等）の固定であってもよい。

そして制御部１０は、選択された問題夫々について導出された時間配分を示す時間情報を各問題に付与しておく（ステップＳ５２２）。ステップＳ５２２にて具体的には、制御部１０は学習素材に含まれる問題の識別情報に対応付けて時間配分を示す時間情報をドキュメントデータに対応付けて記憶するとよい。例えばドキュメントデータをｐｄｆ形式とした場合、非表示のテーブルにこれらの時間情報を記憶しておき、ＨＴＭＬ形式である場合、メタデータ内に時間情報を記憶しておくとよい。

マーク（順序）及び時間情報は、ステップＳ５０８で学習素材のドキュメントデータを作成する際に、後にドキュメントデータに基づいて表示するときに参照できるようにデータ内に包含されるとよい。

図１５は、変形例における第２端末装置３側での学習素材の表示処理手順の一例を示すフローチャートである。第２端末装置３では、ログイン情報に対応する学習者識別情報で識別される学習者向けに学習支援装置１から送信されたファイルＭ（ファイルＭｐ又はファイルＭｆ）を受信する（ステップＳ３０１）。

制御部３０は、受信したファイルＭに含まれる成績表（合計点数、偏差値、順位、能力指標、問題種別成績）のドキュメント学習素材をまず表示部３３に表示する（ステップＳ３０２）。このとき表示部３３には、復習用教材へのリンクが表示される（図１６参照）。制御部３０は、受信したファイルＭに含まれている各学習素材に付与されているマーク（順序、重要度）の情報に基づき、最初に学習すべき学習素材であること、絶対に学習すべき学習素材であること等のメッセージを含むガイドを表示させる（ステップＳ３０３）。

制御部３０は、成績表内のリンクの選択に基づき、ファイルＭ内から学習素材を選択する（ステップＳ３０４）。ステップＳ３０４で選択される順序は、各学習素材に付与されているマークが示す順序とは異なってもよい。

制御部３０は、選択した学習素材の画面を表示する（ステップＳ３０５）。このときマークに重要度が含まれている場合であって、その重要度が所定値よりも高い場合には重要度が高い問題であることを示すメッセージ等を共に表示するとよい。

次に制御部３０は、表示した学習素材に対する所要時間の計測を開始し（ステップＳ３０６）、学習素材毎に解答がされたか否かを判断する（ステップＳ３０７）。なおステップＳ３０７では、表示されている画面内に複数の設問が含まれる場合には、いずれの設問に対して学習者が取り組み始めたかを把握できるように開始ボタンを設けるなどしてあるとよい。

解答がされたと判断された場合（Ｓ３０７：ＹＥＳ）、制御部３０は、各学習素材に付与されている時間情報が示す時間配分の内の所定時間前であるか否かを判断する（ステップＳ３０８）。所定時間とは例えば時間配分の半分である。

ステップＳ３０８において所定時間前でないと判断された場合（Ｓ３０８：ＮＯ）、制御部３０は、選択された学習素材に対する時間の計測を終了し（ステップＳ３０９）、ファイルＭに含まれている学習素材は全て終了したか否かを判断する（ステップＳ３１０）。

ステップＳ３１０にて学習素材が終了していないと判断された場合（Ｓ３１０：ＮＯ）、制御部３０は処理をステップＳ３０４へ戻し、他の学習素材を選択する。

ステップＳ３０７において解答がされていないと判断された場合（Ｓ３０７：ＮＯ）、制御部３０は、各学習素材に付与されている時間情報が示す時間配分が経過したか否かを判断する（ステップＳ３１１）。ステップＳ３１１で経過していないと判断された場合（Ｓ３１１：ＮＯ）、制御部３０は処理をステップＳ３０７へ戻し、時間配分に基づく解答の受け付けを待機する。

ステップＳ３１１にて時間が経過したと判断された場合（Ｓ３１１：ＹＥＳ）、制御部３０は、時間が経過したことを示すメッセージを通知し（ステップＳ３１２）、処理をステップＳ３０７へ戻す。ステップＳ３１２で通知されるメッセージは、時間配分の時間を示して例えば「５分以内に解答するといいですよ。７分なら大丈夫ですが８分以上は時間のかけ過ぎ」などと文字情報（又は音声）で通知するとよい。通知は単に経過時間によって異なる音種の効果音であってもよい。

ステップＳ３０８にて所定時間前であると判断された場合（Ｓ３０８：ＹＥＳ）、制御部３０は、時間配分に対して解答タイミングが早すぎることを示すメッセージを通知し（ステップＳ３１３）、処理をステップＳ３０９へ進める。ステップＳ３１３で通知されるメッセージは、「見直してみよう！合っているかな？」等と、例えば常に早いタイミングで誤答してしまう学習者には、見直しを促すなど理想的な時間配分で学習素材を消化するように促すメッセージであるとよい。

ステップＳ３１０にて全ての学習素材が終了したと判断された場合（Ｓ３１０：ＹＥＳ）、制御部１０は学習素材の表示を終了する。

図１６及び図１７は、変形例における学習素材の表示例を示す説明図である。図１６は、ファイルＭｆが第２端末装置３の表示部３３に表示された画面３３１の例を示す。図１６及び図１７では、操作部３４により画面３３１をスクロールしたりリンクを選択したりすることで、画面３３１は重畳して示されている他の学習用素材を示す画面へ切り替わる。図１６に示すように、変形例では学習素材の順序はドキュメントデータ内では変更されておらず、選択された順に対応する。ただし、成績表の各学習素材へのリンクボタンが、最初に学習すべき学習素材であることを示すメッセージと共に強調されている。点滅等の効果が施されていてもよい。

また変形例においては、選択された学習素材が表示される際に、図１６に示すように、重要度が高い問題であることを示すメッセージが表示されるようにしてある。これにより学習者は、重要な問題であることを自覚しながら復習に取り組むことができる。また図１７は、選択された学習素材を表示した画面３３２を示す。画面３３２では、学習者のこれまでの履歴、テストの結果から復習すべき計算問題の内、誤答した問題若しくは類題、又は易しい問題であってまず取り組むべき問題が太枠によりハイライト表示されている。このように、１画面にて表示される学習用素材（問題ページ）の順番のみならず、夫々に含まれる設問、小問などについても個別に適切な態様で表示するようにしてもよい。

変形例では、所要時間及び総合評価に基づき総合的な分析によって学習素材が適切な態様で提供されることとしたが、その他の個別の要素に基づいて態様が個別に使い分けられる構成としてもよい。これにより指導者の負担を減らしつつ、学習者が取り組み易くしてある態様で表示された学習素材を提供することができ、指導者の個別の直接的な指導がなくとも個々の能力に応じて学力を向上させることが期待できる。

開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１ 学習支援装置
１０ 制御部
１１ 記憶部
１１Ｐ 情報処理プログラム
１２Ｐ 分析プログラム
１０１ 学習ＤＢ
１０１１ 学習者ＤＢ
１０１２ テスト結果ＤＢ
１０１３ 分析結果
１０１４ 学習素材ＤＢ
１０１５ 学習履歴ＤＢ
２ 第１端末装置
３ 第２端末装置
４ 第３端末装置
２０，３０，４０ 制御部
２１，３１，４１ 記憶部
２３，３３，４３ 表示部
２９ 読取装置

Claims (11)

1. 複数の学習者による問題への解答を収集して分析し、分析結果に応じた学習素材データを提供する学習支援装置であって、
   収集した解答を学習者の識別情報に対応付けて記憶する第１記憶部と、
   複数の学習素材を記憶してある第２記憶部と、
   前記複数の学習者の学習履歴に基づく能力ランクを記憶する第３記憶部と、
   前記第１記憶部に記憶した学習者夫々の解答に基づき、前記学習者夫々の学習状況を分析する分析部と、
   該分析部による分析結果に基づいて前記複数の学習者夫々に対して個別に、学習素材を前記第２記憶部から抽出する抽出部と、
   該抽出部により抽出された学習素材を前記複数の学習者夫々に対して個別に異なる態様で含む学習素材データを作成する作成部と、
   作成された学習素材データを学習者向けに送信する送信部と
   を備え、
   前記抽出部は前記学習者に対し、復習すべき複数の学習素材を抽出し、
   前記作成部は、前記学習者の能力ランクに応じて、抽出した学習素材を並べ替え、前記学習者の学習履歴に応じて強調表示されるマークを付与する
   ことを特徴とする学習支援装置。
2. 前記作成部は、前記抽出部により抽出された学習素材を予め付与されている難易度、又は前記分析部の分析により付与される難易度の高い順、あるいは低い順に並べ替える
   ことを特徴とする請求項１に記載の学習支援装置。
3. 前記作成部は、前記抽出部により抽出された学習素材を予め付与されている重要度、又は前記分析部の分析により付与される重要度の高い順に並べ替える
   ことを特徴とする請求項１に記載の学習支援装置。
4. 前記作成部は、前記抽出部により抽出された学習素材に、予め付与されている難易度、又は前記分析部の分析により付与される難易度の高い順、あるいは低い順に順序を付与する
   ことを特徴とする請求項１に記載の学習支援装置。
5. 前記作成部は、作成する学習素材データの提供先の学習者の解答の正答数が所定数以下である場合に、学習素材の並べ替えを行なう
   ことを特徴とする請求項２又は３に記載の学習支援装置。
6. 前記作成部は、前記分析部による分析結果と前記第３記憶部に記憶されている能力ランクとに基づいて、個別に学習素材データを作成する
   ことを特徴とする請求項１に記載の学習支援装置。
7. 前記分析部は、ＩＲＴ（Item Response Theory：項目応答理論）により分析を行ない、
   前記作成部は、前記学習者夫々に対する前記分析部のＩＲＴによる分析結果に応じて学習データを作成する
   ことを特徴とする請求項１に記載の学習支援装置。
8. 表示部を備え、該表示部に表示された問題への学習者からの解答を受け付ける複数の端末装置と、該複数の端末装置にて受け付けた複数の学習者による解答を収集して分析し、分析結果に応じた学習素材データを提供する学習支援装置とを含む学習支援システムであって、
   前記学習支援装置は、
   収集した解答を学習者の識別情報に対応付けて記憶する第１記憶部と、
   複数の学習素材を記憶してある第２記憶部と、
   前記複数の学習者の学習履歴に基づく能力ランクを記憶する第３記憶部と、
   前記第１記憶部に記憶した学習者夫々の解答に基づき、前記学習者夫々の学習状況を分析する分析部と、
   該分析部による分析結果に基づいて前記複数の学習者夫々に対して個別に、学習素材を前記第２記憶部から抽出する抽出部と、
   該抽出部により抽出された学習素材を前記複数の学習者夫々に対して個別に異なる態様で含む学習素材データを作成する作成部と、
   作成された学習素材データを学習者向けに送信する送信部と
   を備え、
   前記抽出部は前記学習者に対し、復習すべき複数の学習素材を抽出し、
   前記作成部は、前記学習者の能力ランクに応じて、抽出した学習素材を並べ替え、前記学習者の学習履歴に応じて強調表示されるマークを付与し、
   前記複数の端末装置は、
   前記送信部により送信された学習素材データに基づき、個別に異なる態様で学習素材を並べ替えられた順序で前記表示部に表示させ、
   前記学習素材に付与されている前記マークに基づき、実行順序に関するメッセージを前記学習素材と共に表示する
   ことを特徴とする学習支援システム。
9. 前記複数の端末装置は夫々、
   前記送信部により送信された学習素材データに含まれている学習素材の順に従って、前記表示部に学習素材を表示させる
   ことを特徴とする請求項８に記載の学習支援システム。
10. 複数の学習者による問題への解答を収集して分析し、分析結果に応じた学習素材データを提供する学習支援方法であって、
    収集した解答を学習者の識別情報に対応付けて逐次記憶部に記憶し、
    記憶した学習者夫々の解答に基づき、前記学習者夫々の学習状況を分析し、
    複数の学習素材を記憶してある第２記憶部から、分析結果に基づいて前記複数の学習者夫々に対して個別に、復習すべき複数の学習素材を抽出し、
    前記複数の学習者の学習履歴に基づく能力ランクを記憶する第３記憶部から、前記複数の学習者夫々の能力ランクを特定し、
    抽出した学習素材に基づいて前記複数の学習者夫々に対して個別に、前記学習者の能力ランクに応じて、抽出した学習素材に学習の順序を並べ替え、前記学習者の学習履歴に応じて強調表示されるマークを付与した学習素材データを作成し、
    作成された学習素材データを学習者向けに送信する
    ことを特徴とする学習支援方法。
11. 記憶部を備えるコンピュータに、
    複数の学習者による問題への解答を収集し、各学習者の識別情報に対応付けて逐次前記記憶部に記憶し、
    記憶した学習者夫々の解答に基づき、前記学習者夫々の学習状況を分析し、
    前記記憶部に記憶してある複数の学習素材から、分析結果に基づいて前記複数の学習者夫々に対して個別に、復習すべき複数の学習素材を抽出し、
    前記複数の学習者の学習履歴に基づく能力ランクを記憶する第３記憶部から、前記複数の学習者夫々の能力ランクを特定し、
    抽出した学習素材に基づいて前記複数の学習者夫々に対して個別に、前記学習者の能力ランクに応じて、抽出した学習素材に学習の順序を並べ替え、前記学習者の学習履歴に応じて強調表示されるマークを付与した学習素材データを作成し、
    作成された学習素材データを学習者向けに送信する
    処理を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。

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