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JP7544375B2 - Learning support system, method, and program - Google Patents
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Description

本開示は、学習者の学習を支援する技術に関する。 This disclosure relates to technology that supports learners in their learning.

長期にわたり学習意欲を維持し、継続的に学習を行うことが求められる。 Students are expected to maintain their motivation to learn over the long term and continue to study.

特許文献1には、学習意欲の維持を図るための技術が提案されている。特許文献1に開示された仕組みは、仮想空間内でゲーム形式による学習を進め、学習が進捗するにつれて地位やポイント、景品等の特別の特典が得られる仕組みである。例えば、森林や森といった仮想空間内で発見した動植物の名前を当てればポイントが得られ、危険な場所を無事に通り過ぎればポイントが得られる。また、無茶な行動をして危険に遭遇するとポイントが減点される。 Patent Document 1 proposes a technology for maintaining motivation to learn. The system disclosed in Patent Document 1 involves learning in a game format within a virtual space, with special benefits such as status, points, and prizes being awarded as the learning progresses. For example, points can be earned by guessing the names of plants and animals found within a virtual space such as a forest or woods, and points can also be earned by safely passing through dangerous areas. Points are also deducted if reckless behavior leads to encountering danger.

学習者は、ポイントの取得と減点を繰り返しながら概ゲーム形式による学習を進め、ある一定水準のポイント数を超えればポイント数に応じた景品と交換できる。学習を進めることにより景品等に交換できるポイントを獲得できるので、学習者の学習意欲の維持に貢献することができる。 Learners progress through their studies in a roughly game-like format, repeatedly gaining and losing points, and when they exceed a certain level of points they can exchange them for prizes according to the number of points they have. As they progress through their studies, they can earn points that can be exchanged for prizes, which helps to maintain the learners' motivation to learn.

特開2010-225129号公報JP 2010-225129 A

特許文献1のシステムでのポイント制御は、好ましい行動をするとポイントが得られ、好ましくない行動をするとポイントが減点されるという単純なものであり、継続的な学習が求められ、習慣化とモチベーションの維持が重要となる受験や資格試験等の学習において、学習を効果的に支援できていない可能性があった。 The point control in the system of Patent Document 1 is simple, in that points are earned for desirable behavior and points are subtracted for undesirable behavior, and this may not be effective in supporting learning for exams and qualification examinations, etc., which require continuous learning and where forming habits and maintaining motivation are important.

本開示のひとつの目的は、学習を効果的に支援することを可能にする技術を提供することである。 One objective of this disclosure is to provide technology that enables effective support for learning.

本開示のひとつの実施態様に従う学習支援システムは、学習者が行う学習に関連する情報を取得する取得部と、前記学習に関連する情報に基づいて、前記学習者に対するポイントの付与および剥奪を行う計算部と、前記ポイントの情報を前記学習者に提示する提示部と、を有し、前記取得部は、前記学習者が行った学習行動に関する情報である学習行動情報と、前記学習者のテスト結果に関する情報であるテスト結果情報とを取得し、前記計算部は、前記学習行動情報および前記テスト結果情報に基づいて、前記学習者へのポイントの付与および前記学習者からのポイントの剥奪を行う。 A learning support system according to one embodiment of the present disclosure has an acquisition unit that acquires information related to learning performed by a learner, a calculation unit that grants and revokes points to the learner based on the information related to the learning, and a presentation unit that presents the point information to the learner, where the acquisition unit acquires learning behavior information that is information related to the learning behavior performed by the learner and test result information that is information related to the test results of the learner, and the calculation unit grants points to the learner and revokes points from the learner based on the learning behavior information and the test result information.

本開示のひとつの態様によれば、学習者の学習を効果的に支援することができる。 According to one aspect of the present disclosure, it is possible to effectively support learners in their learning.

学習支援システムのブロック図である。FIG. 1 is a block diagram of a learning support system. 学習支援システムのポイント算出処理のフローチャートである。13 is a flowchart of a point calculation process of the learning support system. 学習行動ポイント算出情報を示すテーブルである。13 is a table showing learning action point calculation information. 間接行動ポイント算出情報を示すテーブルである。13 is a table showing indirect action point calculation information. 学習者に付与されたポイントの一例を示すテーブルである。13 is a table showing an example of points given to learners. テスト結果ポイント算出情報を示すテーブルである。11 is a table showing test result point calculation information. 学習支援システムの算出条件更新処理のフローチャートである。13 is a flowchart of a calculation condition update process of the learning support system. 学習支援システムのハードウェア構成を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration of the learning support system.

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。 The following describes an embodiment of the present invention with reference to the drawings.

図1は、学習支援システムのブロック図である。 Figure 1 is a block diagram of the learning support system.

学習支援システム10は、学習者80がパーソナルコンピュータ、スマートホンおよびタブレット端末などの情報端末装置を利用し、ブラウザあるいはアプリケーションソフトウェアにより、インターネットなどのネットワーク経由で接続可能な情報処理システムである。学習支援システム10は、所定の試験の本試験を受験する準備としての学習を行う学習者80の学習を支援する。所定の試験は、国家試験、資格試験、技能検定試験、入学試験などの試験である。学習支援システムは、学習者の学習に関連する行動に基づいて学習者へのポイントの付与および学習者からのポイントの剥奪を行う。ポイントは、学習者80のアカウントに対して付与される電子的な点数である。ポイントは例えば商品やサービスの代金の代わりに利用できるものであってもよい。ある行為に対してポイントを付与することは、その行為に対するインセンティブとなる。学習支援システムは、ポイントの付与および剥奪を巧妙に制御することにより学習者80に好ましい習慣を付けさせ、高いモチベーションを維持して効果的な学習を行えるように支援する。 The learning support system 10 is an information processing system that can be connected to a network such as the Internet by a browser or application software using an information terminal device such as a personal computer, a smartphone, or a tablet terminal by a learner 80. The learning support system 10 supports the learning of the learner 80 who is studying in preparation for taking a specified examination. The specified examination is a national examination, a qualification examination, a skill certification examination, an entrance examination, or the like. The learning support system grants points to the learner and removes points from the learner based on the learner's behavior related to the learning. Points are electronic scores that are given to the account of the learner 80. Points may be used in place of the price of goods or services, for example. Granting points for a certain behavior serves as an incentive for that behavior. The learning support system helps the learner 80 to develop good habits and maintain high motivation to study effectively by cleverly controlling the granting and removal of points.

図1を参照すると、学習支援システム10は、取得部11、計算部12、提示部13、行動情報データベース(DB)14、テスト結果情報DB15、ポイント算出情報DB16、ポイント情報DB17、および学習部18を有している。 Referring to FIG. 1, the learning support system 10 has an acquisition unit 11, a calculation unit 12, a presentation unit 13, a behavioral information database (DB) 14, a test result information DB 15, a point calculation information DB 16, a point information DB 17, and a learning unit 18.

取得部11は、学習者80による学習に関連する情報を取得し、記録する。例えば、取得部11は、情報入力画面を表示して学習者80に情報の入力を促し、入力された情報を取得して記録してもよい。あるいは、学習支援システム10が、学習者80にオンライン学習のコンテンツを提供する学習システム(不図示)と連携しており、取得部11は、学習システムから、学習に関連する情報を取得してもよい。 The acquisition unit 11 acquires and records information related to the learning by the learner 80. For example, the acquisition unit 11 may display an information input screen to prompt the learner 80 to input information, and acquire and record the input information. Alternatively, the learning support system 10 may be linked to a learning system (not shown) that provides online learning content to the learner 80, and the acquisition unit 11 may acquire information related to the learning from the learning system.

学習者80による学習に関連する情報として、行動情報と、テスト結果情報とが含まれる。行動情報は、学習者80が行った学習行動を示す学習行動情報の他、学習の効率に間接的に影響する間接行動を示す間接行動情報を含んでいてもよい。学習行動は、例えば、テキストの精読、講義コンテンツの視聴、問題演習などである。間接行動は、運動、朝の食事、午後の仮眠、夜の睡眠などである。取得部11は、行動情報は行動情報DB14に記録し、テスト結果情報をテスト結果情報DB15に記録する。 The information related to the learning by the learner 80 includes behavioral information and test result information. The behavioral information may include learning behavior information indicating the learning behavior performed by the learner 80, as well as indirect behavior information indicating indirect behavior that indirectly affects the efficiency of learning. Examples of learning behavior include close reading of a text, viewing of lecture content, and problem solving. Examples of indirect behavior include exercise, eating in the morning, taking a nap in the afternoon, and sleeping at night. The acquisition unit 11 records the behavioral information in the behavioral information DB 14, and records the test result information in the test result information DB 15.

計算部12は、学習者80が保有しているポイントをポイント情報DB17上で管理し、学習者80の学習に関連する情報に基づいて、学習者80に対するポイントの付与および剥奪を行う。計算部12は、ポイント算出情報DB16に格納されているポイント算出情報に示される算出条件に従って、学習者80の行動情報に基づき学習者80に付与するポイントを算出する。また、計算部12は、ポイント算出情報DB16に格納されているポイント算出情報に示される算出条件に従って、学習者80のテスト結果情報に基づき学習者80から剥奪するポイントを算出する。 The calculation unit 12 manages the points held by the learner 80 in the point information DB 17, and grants and revokes points to the learner 80 based on information related to the learning of the learner 80. The calculation unit 12 calculates points to be granted to the learner 80 based on the behavioral information of the learner 80, in accordance with the calculation conditions indicated in the point calculation information stored in the point calculation information DB 16. The calculation unit 12 also calculates points to be revoked from the learner 80 based on the test result information of the learner 80, in accordance with the calculation conditions indicated in the point calculation information stored in the point calculation information DB 16.

提示部13は、学習者80が保有しているポイントの情報を学習者に提示する。例えば、提示部13は、行動情報またはテスト結果情報が更新され、ポイントの付与あるいは剥奪が生じたときに、学習者80に付与されたポイントあるいは剥奪されたポイントと学習者80が保有するポイントとを画面に表示することにしてもよい。また、学習支援システム10あるいはオンライン学習のコンテンツを提供する学習システム(不図示)に学習者80がログインあるいはログアウトするときに、学習者80が保有しているポイントを画面に表示することにしてもよい。 The presentation unit 13 presents to the learner information on points held by the learner 80. For example, when behavioral information or test result information is updated and points are granted or revoked, the presentation unit 13 may display on a screen the points granted or revoked to the learner 80 and the points held by the learner 80. In addition, when the learner 80 logs in or out of the learning support system 10 or a learning system (not shown) that provides online learning content, the points held by the learner 80 may be displayed on a screen.

学習部18は、本試験を受験し合否の結果が出ている過去の複数の学習者について、各学習者の学習行動とテスト結果とポイントと本試験の合否とを機械学習し、その学習者のポイントと本試験の合格確率とが相関するように、学習行動に属する行動およびテスト結果である得点に対して付与または剥奪するポイントの調整を行い、調整結果の算出条件をポイント算出情報DB16に記録する。 The learning unit 18 performs machine learning on the learning behavior, test results, points, and pass/fail results of each learner for multiple past learners who have taken the actual test and received pass/fail results, adjusts the points to be awarded or deducted for the behavior belonging to the learning behavior and the test result score so that the learner's points are correlated with the probability of passing the actual test, and records the calculation conditions for the adjustment results in the point calculation information DB 16.

図2は、学習支援システムのポイント算出処理のフローチャートである。ポイント算出処理は、取得部11、計算部12、および提示部13により実行される。 Figure 2 is a flowchart of the point calculation process of the learning support system. The point calculation process is executed by the acquisition unit 11, the calculation unit 12, and the presentation unit 13.

まず、取得部11が、行動情報が入力されたか否か判定する(ステップS101)。学習行動および/または間接行動の行動情報が入力されていれば、取得部11は、その入力された行動情報を取得する(ステップS102)。 First, the acquisition unit 11 determines whether or not behavioral information has been input (step S101). If behavioral information of a learning behavior and/or an indirect behavior has been input, the acquisition unit 11 acquires the input behavioral information (step S102).

本実施例では、一例として、学習行動の情報として、勉強時間と、その中で、テキストの精読を行った時間と、講義の視聴を行った時間と、問題演習を行った時間とが取得される。 In this embodiment, as an example, the information on learning behavior is acquired including study time, and within that, the time spent reading texts closely, the time spent listening to lectures, and the time spent doing practice problems.

勉強時間として、勉強を行った合計の時間と、その内訳として、午前の勉強時間と、午後の勉強時間と、夜の勉強時間とが取得される。 The total study time is recorded, along with the breakdown of study time into morning study time, afternoon study time, and evening study time.

また、テキストの精読を行った時間は、ただテキストを精読する勉強時間と、(1)なるべく早く音読でテキストを読んだ勉強時間と、(2)重要なことをメモしながら読む勉強時間と、(3)重要なことをメモしながらなるべく早く音読でテキストを読む勉強時間とに分類して取得される。 The time spent reading the text closely was classified into study time spent simply reading the text closely, (1) study time spent reading the text aloud as quickly as possible, (2) study time spent reading while taking notes on important points, and (3) study time spent reading the text aloud as quickly as possible while taking notes on important points.

講義を視聴した時間は、ただ漠然と視聴していた勉強時間と、(1)メモを取りながらしっかり視聴していた勉強時間と、(2)講義にいちいちう頷きながらしっかり視聴していた勉強時間と、(3)重要事項を復唱しながら視聴していた勉強時間数と、(4)上記メモを取る、頷く、および復唱するという3つのうち2つを同時に行いながら、講義を視聴していた勉強時間と、(5)上記メモを取る、頷く、復唱するという3つを同時に行いながら、講義を視聴していた勉強時間と、に分類して取得される。 The time spent watching lectures was categorized into the following: study time spent just watching vaguely, (1) study time spent watching carefully while taking notes, (2) study time spent watching carefully while nodding along to each comment, (3) study time spent repeating important points while watching, (4) study time spent watching a lecture while simultaneously doing two of the three things mentioned above (taking notes, nodding, and repeating), and (5) study time spent watching a lecture while simultaneously doing the three things mentioned above (taking notes, nodding, and repeating).

問題演習を行った時間は、ただ問題を演習する勉強時間と、(1)時間を測って演習する勉強時間と、(2)間違っている箇所を正しい内容に書き出しながら演習する勉強時間と、(3)時間を測り間違っている箇所を正しい内容に書き出しながら演習する勉強時間とに分類して取得される。 The time spent practicing problems was classified into study time simply practicing problems, (1) study time practicing while timed, (2) study time practicing while writing down the correct answers to correct mistakes, and (3) study time practicing while timed and writing down the correct answers to correct mistakes.

また、間接行動の情報として、睡眠時間および睡眠時間帯と、午後の仮眠の有無、朝食を取ったか否かと、運動を行った時間とが取得される。 In addition, indirect behavior information includes the amount of sleep, the time of sleep, whether or not a nap was taken in the afternoon, whether or not breakfast was eaten, and the time of exercise.

睡眠時間は、(1)6時間未満と、(2)6時間以上7時間未満と、(3)7時間以上8時間未満と、(4)8時間以上10時間未満と、(5)10時間以上とに分類して取得される。睡眠時間帯は、就寝開始時刻により、(1)就寝開始が22時台と、(2)就寝開始が23時台と、(3)就寝開始が24時台と、(4)就寝時間が1時台と、(5)就寝開始が2時以降と、に分類して取得される。睡眠時間と睡眠時間帯は、就寝開始時刻と起床時刻とを取得し、それらから算出することにしてもよい。 Sleep duration is acquired by classifying it into (1) less than 6 hours, (2) 6 to 7 hours, (3) 7 to 8 hours, (4) 8 to 10 hours, and (5) 10 hours or more. Sleep time slots are acquired by classifying it into (1) sleep start time between 10 p.m., (2) sleep start time between 11 p.m., (3) sleep start time between midnight, (4) bedtime between 1 a.m., and (5) sleep start time after 2 a.m. Sleep duration and sleep time slots may be calculated from the sleep start time and wake-up time.

午後の仮眠の有無は、午後に20~40分の仮眠を行ったか否かで決まる。 Whether or not you take an afternoon nap depends on whether or not you take a 20-40 minute nap in the afternoon.

朝食を取ったか否かは、(1)あり、(2)なしに分類される。 Whether or not someone had breakfast was classified as (1) yes or (2) no.

運動を行った時間は、毎日その日に運動を行った時間を取得して1週間分を集計し、(1)30分以上の運動を週5回以上行ったと、(2)50分以上の運動を週2回以上行ったと、(3)上記(1)(2)のいずれにも該当しなかったとに分類される。 The amount of time spent exercising was recorded for each day and totaled for one week, and was then categorized into (1) 30 minutes or more of exercise five or more times a week, (2) 50 minutes or more of exercise two or more times a week, and (3) neither (1) nor (2) above.

図2に戻り、続いて、計算部12が、取得された行動情報に基づいて、学習者80に付与するポイントを算出し、学習者80が保有しているポイントに加算する(ステップS103)。学習者80に付与するポイントは、行動ポイント算出情報に定められた算出条件に従って算出される。ポイント算出情報は、ポイント算出情報DB16に予め格納されている。 Returning to FIG. 2, the calculation unit 12 then calculates points to be awarded to the learner 80 based on the acquired behavioral information and adds them to the points held by the learner 80 (step S103). The points to be awarded to the learner 80 are calculated according to the calculation conditions defined in the behavioral point calculation information. The point calculation information is stored in advance in the point calculation information DB 16.

行動ポイント算出情報には、学習行動ポイント算出情報と、間接行動ポイント算出情報とが含まれる。 The action point calculation information includes learning action point calculation information and indirect action point calculation information.

図3は、学習行動ポイント算出情報を示すテーブルである。 Figure 3 is a table showing learning behavior point calculation information.

学習行動ポイント算出情報20は、日毎の学習行動について学習行動に基づき学習者80に付与するポイントを算出するときに用いる算出条件が定められている。算出条件は、学習行動の各項目の各学習行動の具体的内容について、基準配点と、ライフスタイル指数とが定められている。基準配点とライフスタイル指数を乗算することにより、学習者80に付与するポイントを算出することができる。 The learning behavior point calculation information 20 defines the calculation conditions used when calculating points to be awarded to the learner 80 based on the learning behavior for each day. The calculation conditions define a standard score and a lifestyle index for the specific content of each learning behavior for each item of learning behavior. The points to be awarded to the learner 80 can be calculated by multiplying the standard score and the lifestyle index.

例えば、全体の勉強時間について基準配点が100である。全体の勉強時間のうち(1)午前の勉強時間については、ライフスタイル指数が時間数×2である。(2)午後の勉強時間については、ライフスタイル指数は時間数×1.5である。(3)夜の勉強時間については、ライフスタイル指数は時間数×1である。したがって、学習者80がその日の午前に2時間学習を行った場合、ライフスタイル指数は2×2=4なので、付与されるポイントは、100×4=400ポイントとなる。また、本実施例では、効果的な学習行動に該当しない行動については、負のライフスタイル指数が設定されている。例えば、全体の勉強時間について、その日には勉強を全くしなかった場合、ライフスタイル指数が0(ゼロ)である。したがって、学習者80がその日全く学習を行わなかった場合、付与されるポイントは、100×0=0ポイントとなる。 For example, the standard score for the total study time is 100. For (1) the total study time in the morning, the lifestyle index is the number of hours x 2. For (2) the total study time in the afternoon, the lifestyle index is the number of hours x 1.5. For (3) the total study time in the evening, the lifestyle index is the number of hours x 1. Therefore, if the learner 80 studies for two hours in the morning of that day, the lifestyle index is 2 x 2 = 4, so the points awarded are 100 x 4 = 400 points. In addition, in this embodiment, a negative lifestyle index is set for behavior that does not correspond to effective study behavior. For example, if the learner does not study at all on that day for the total study time, the lifestyle index is 0 (zero). Therefore, if the learner 80 does not study at all on that day, the points awarded are 100 x 0 = 0 points.

図4は、間接行動ポイント算出情報を示すテーブルである。 Figure 4 is a table showing indirect action point calculation information.

間接行動ポイント算出情報30は、間接行動についてその間接行動に基づき学習者80に付与するポイントを算出するときに用いる算出条件が定められている。算出条件は、間接行動の各項目の各分類について、基準配点と、ライフスタイル指数とが定められている。基準配点とライフスタイル指数を乗算することにより、学習者80に付与するポイントを算出することができる。 The indirect action point calculation information 30 defines the calculation conditions used when calculating points to be awarded to the learner 80 based on the indirect action. The calculation conditions include a standard score and a lifestyle index for each category of indirect action. The points to be awarded to the learner 80 can be calculated by multiplying the standard score and the lifestyle index.

例えば、睡眠時間について基準配点が20である。そして、分類が、(1)6時間未満であれば、ライフスタイル指数は、翌日の勉強時間×0.6である。分類が、(2)6時間以上7時間未満であれば、ライフスタイル指数は、翌日の勉強時間×0.9である。分類が、(3)7時間以上8時間未満であれば、ライフスタイル指数は、翌日の勉強時間×1である。分類が、(4)8時間以上10時間未満であれば、ライフスタイル指数は、翌日の勉強時間×0.9である。分類が、(5)10時間以上であれば、ライフスタイル指数は、翌日の勉強時間×0.8である。したがって、学習者80の、ある日の睡眠時間が7時間であり、翌日の勉強時間が3時間えあれば、ライフスタイル指数は、3×1=3なので、付与されるポイントは、20×3=60ポイントとなる。 For example, the standard score for sleep time is 20. If the classification is (1) less than 6 hours, the lifestyle index is the next day's study time × 0.6. If the classification is (2) 6 hours or more but less than 7 hours, the lifestyle index is the next day's study time × 0.9. If the classification is (3) 7 hours or more but less than 8 hours, the lifestyle index is the next day's study time × 1. If the classification is (4) 8 hours or more but less than 10 hours, the lifestyle index is the next day's study time × 0.9. If the classification is (5) 10 hours or more, the lifestyle index is the next day's study time × 0.8. Therefore, if learner 80 sleeps 7 hours on a certain day and studies 3 hours the next day, the lifestyle index is 3 × 1 = 3, so the points awarded are 20 × 3 = 60 points.

また、例えば、運動について基準配点が140である。運動については1週間毎にポイントが付与され、基準配点は1週間に対する値である。分類が、(1)30分の運動を週5回行ったというものであれば、ライフスタイル指数は、その週の勉強時間×1.1である。分類が、(2)50分の運動を週2回行ったというものであれば、ライフスタイル指数は、その週の勉強時間×1である。分類が、(3)の(1)にも(2)にも該当しないというものであれば、ライフスタイル指数は、その週の勉強時間×0.9である。例えば、30分の運動を週5回行い、その週の勉強時間が15時間であれば、ライフスタイル指数は15×1.1=16.5となり、その週に付与されるポイントは、140×16.5=2310となる。 For example, the standard score for exercise is 140. Points are assigned for exercise every week, and the standard score is the value for one week. If the classification is (1) 30 minutes of exercise five times a week, the lifestyle index is the study time for that week × 1.1. If the classification is (2) 50 minutes of exercise twice a week, the lifestyle index is the study time for that week × 1. If the classification is (3) neither (1) nor (2), the lifestyle index is the study time for that week × 0.9. For example, if 30 minutes of exercise is performed five times a week and the study time for that week is 15 hours, the lifestyle index is 15 × 1.1 = 16.5, and the points assigned for that week are 140 × 16.5 = 2310.

図5は、学習者に付与されたポイントの一例を示すテーブルである。 Figure 5 is a table showing an example of points awarded to a learner.

図5において、ポイント情報40には一例として11月1日月曜日から11月7日日曜日までに学習者80に付与されたポイントの情報が示されている。ポイント情報40には、日ごとに、学習行動および間接行動の項目と、行動の具体的内容と、その行動により付与された行動毎のポイントと、その日に付与されたポイントの小計と、累積されたポイントとが記録される。例えば、11月1日の月曜日には、学習者80は、午前に1時間学習を行ったことで200ポイントを獲得し、夜に1時間学習を行ったことで100ポイントを獲得している。 In FIG. 5, point information 40 shows, as an example, information on points granted to learner 80 from Monday, November 1st to Sunday, November 7th. Point information 40 records, for each day, the items of learning behavior and indirect behavior, the specific content of the behavior, the points granted for each behavior, the subtotal of points granted on that day, and the accumulated points. For example, on Monday, November 1st, learner 80 earned 200 points for studying for one hour in the morning and 100 points for studying for one hour in the evening.

図2に戻り、続いて、提示部13が、算出された付与されるポイントを画面に表示して学習者80に提示する(ステップS104)。 Returning to FIG. 2, the presentation unit 13 then displays the calculated points to be awarded on the screen and presents them to the learner 80 (step S104).

ステップS104の後、あるいは、ステップS101で行動情報が入力されていなかったとき、取得部11が、テスト結果情報が入力されたか否か判定する(ステップS105)。 After step S104, or when no behavioral information has been input in step S101, the acquisition unit 11 determines whether or not test result information has been input (step S105).

本実施例では、一例として、テストとして学習コンテンツ内試験と模擬試験とがある。学習コンテンツ内試験は、学習者80にオンライン学習のコンテンツを提供する学習システムが学習コンテンツと連動させて提供する試験コンテンツである。試験コンテンツは、例えば、複数の問題について、問題を示す文字情報とその問題の解答欄となる入力フォームとを含むWebページ情報であり、画面を通じて、学習者80に試験の問題を提示し、学習者80が入力した問題に対する解答を取得し、その解答の正誤を判定する。試験コンテンツのテスト結果は学習者80が取った得点である。試験コンテンツには、講義コンテンツの途中で提供する理解度確認試験(チェックテスト)のコンテンツと、講義コンテンツによる所定の単元の終了後に提供する正解力確認試験(確認テスト)と、暗記すべき事項を問う暗記試験(合格カード)とがある。模擬試験は、本試験を模擬した問題を学習者80に提示し、その問題に対して解答させるテストである。 In this embodiment, as an example, the tests include an in-learning content test and a mock test. The in-learning content test is test content provided in conjunction with the learning content by a learning system that provides online learning content to the learner 80. The test content is, for example, web page information including text information indicating the questions and an input form that serves as an answer column for the questions, and the test questions are presented to the learner 80 through the screen, the answers to the questions entered by the learner 80 are obtained, and the correctness of the answers is judged. The test result of the test content is the score obtained by the learner 80. The test content includes the content of a comprehension check test (check test) provided during the lecture content, a correct answer check test (confirmation test) provided after the completion of a specified unit of the lecture content, and a memorization test (pass card) that asks about matters to be memorized. The mock test is a test in which questions simulating the actual test are presented to the learner 80 and the learner 80 is asked to answer the questions.

テスト結果情報が入力されていなければ、一連のポイント算出処理を終了する。いずれかのテスト結果情報が入力されていれば、取得部11は、そのテスト結果情報を取得する(ステップS106)。 If no test result information has been input, the series of point calculation processes ends. If any test result information has been input, the acquisition unit 11 acquires that test result information (step S106).

次に、計算部12は、取得されたテスト結果情報に基づいて、学習者80から剥奪するポイントを算出し、学習者80が保有しているポイントから減算する(ステップS107)。学習者80から剥奪するポイントは、テスト結果ポイント算出情報に定められた算出条件に従って算出される。テスト結果ポイント算出情報は、ポイント算出情報DB16に予め格納されている。 Next, the calculation unit 12 calculates the points to be deprived from the learner 80 based on the acquired test result information, and subtracts them from the points held by the learner 80 (step S107). The points to be deprived from the learner 80 are calculated according to the calculation conditions defined in the test result point calculation information. The test result point calculation information is stored in advance in the point calculation information DB 16.

図6は、テスト結果ポイント算出情報を示すテーブルである。テスト結果ポイント算出情報50には、各試験種別について、得点の範囲と、剥奪するポイントとの対応付けが設定されている。 Figure 6 is a table showing test result point calculation information. Test result point calculation information 50 contains a correspondence between the score range and the points to be revoked for each test type.

試験コンテンツによる試験である、チェックテスト、確認テスト、および合格カードは、一例として、満点が100点であり、基準点が80点である。得点が80点に満たない場合にポイントを剥奪する。得点が75点から79点までであれば、10000ポイントを剥奪する。得点が70点から74点までであれば、20000ポイントを剥奪する。得点が65点から69点までであれば、30000ポイントを剥奪する。得点が60点から64点までであれば、40000ポイントを剥奪する。得点が59点以下であれば、50000ポイントを剥奪する。 For example, the maximum score for check tests, confirmation tests, and pass cards, which are tests based on test content, is 100 points and the benchmark score is 80 points. Points are taken away if the score is less than 80 points. If the score is between 75 and 79 points, 10,000 points are taken away. If the score is between 70 and 74 points, 20,000 points are taken away. If the score is between 65 and 69 points, 30,000 points are taken away. If the score is between 60 and 64 points, 40,000 points are taken away. If the score is 59 points or less, 50,000 points are taken away.

模擬試験は、一例として、満点が50点であり、基準点が35点である。得点が35点に満たない場合にポイントを剥奪する。得点が30点から34点までであれば、5000ポイントを剥奪する。得点が25点から29点までであれば、10000ポイントを剥奪する。得点が20点から24点までであれば、20000ポイントを剥奪する。得点が19点以下であれば、50000ポイントを剥奪する。 As an example, the mock exam has a maximum score of 50 points and a cutoff score of 35 points. If the score is less than 35 points, points are taken away. If the score is between 30 and 34 points, 5,000 points are taken away. If the score is between 25 and 29 points, 10,000 points are taken away. If the score is between 20 and 24 points, 20,000 points are taken away. If the score is 19 points or less, 50,000 points are taken away.

図2に戻り、続いて、提示部13が、算出された剥奪されるポイントを画面に表示して学習者80に提示し(ステップS108)、一連のポイント算出処理を終了する。 Returning to FIG. 2, the presentation unit 13 then displays the calculated points to be revoked on the screen and presents them to the learner 80 (step S108), completing the series of point calculation processes.

図7は、学習支援システムの算出条件更新処理のフローチャートである。算出条件更新処理は、学習部18により実行される。 Figure 7 is a flowchart of the calculation condition update process of the learning support system. The calculation condition update process is executed by the learning unit 18.

まず、学習部18は、行動情報DB14、テスト結果情報DB15、およびポイント情報DB17から、本試験を受験し合否の結果が出ている過去の複数の学習者について、各学習者の過去の学習行動、テスト結果、およびポイントの情報を取得する(ステップS201)。次に、学習部18は、それら過去の複数の学習者の本試験の結果すなわち合否の情報を取得する(ステップS202)。次に、学習部18は、過去の各学習者の学習行動とテスト結果とポイントと本試験の合否とを機械学習し、その学習者が獲得したポイントと本試験の合格確率とが相関するように、学習行動に属する行動およびテスト結果である得点に対して付与または剥奪するポイントの値を調整する(ステップS203)。なお、ここで用いる機械学習の手法は特に限定されない。 First, the learning unit 18 acquires information on the past learning behavior, test results, and points of each of multiple past learners who have taken the actual test and received pass/fail results from the behavior information DB 14, test result information DB 15, and point information DB 17 (step S201). Next, the learning unit 18 acquires the results of the actual test, i.e., pass/fail information, of the multiple past learners (step S202). Next, the learning unit 18 performs machine learning on the past learning behavior, test results, points, and pass/fail of the actual test of each learner, and adjusts the value of points to be granted or revoked for the behavior belonging to the learning behavior and the score that is the test result so that the points acquired by the learner are correlated with the probability of passing the actual test (step S203). Note that the machine learning method used here is not particularly limited.

上述したように、行動に対して付与するポイントは、行動の分類に対して設定される基準配点と、その分類の具体的な行動に対して設定されるライフスタイル指数とを乗算した値である(図3、図4も参照)。ここでは、学習部18は、例えば、学習行動および/または間接行動における基準配点および/またはラフスタイル指数の値を調整してもよい。 As described above, the points given to an action are the product of the standard score set for the action category and the lifestyle index set for the specific action of that category (see also Figures 3 and 4). Here, the learning unit 18 may, for example, adjust the standard score and/or the rough style index value for the learning action and/or the indirect action.

更に、学習部18は、調整結果に基づいて、ポイント算出情報DB16における学習行動ポイント算出情報および/または間接行動ポイント算出情報を更新する。 Furthermore, the learning unit 18 updates the learning action point calculation information and/or the indirect action point calculation information in the point calculation information DB 16 based on the adjustment results.

図8は、学習支援システムのハードウェア構成を示す図である。 Figure 8 shows the hardware configuration of the learning support system.

本実施形態では、学習支援システム10はインターネット等の通信ネットワーク90経由で学習者80の端末装置78と接続する。学習者80は、端末装置78上のブラウザ79を用いて学習支援システム10に接続し、そのサービスを利用する。学習支援システム10は、ハードウェアとして、処理装置71、メインメモリ72、記憶装置73、通信装置74、入力装置75、および表示装置76を有し、それらがバス77に接続されている。 In this embodiment, the learning support system 10 connects to a terminal device 78 of a learner 80 via a communication network 90 such as the Internet. The learner 80 connects to the learning support system 10 using a browser 79 on the terminal device 78 and uses its services. The learning support system 10 has, as hardware, a processing device 71, a main memory 72, a storage device 73, a communication device 74, an input device 75, and a display device 76, which are connected to a bus 77.

記憶装置73は、書込みおよび読み出しが可能にデータを記憶するものであって、この記憶装置73によって、図1に示した行動情報DB14、テスト結果情報DB15、ポイント算出情報DB16、ポイント情報DB17が実現される。処理装置71は、記憶装置73に記憶されたデータをメインメモリ72に読み出し、メインメモリ72を利用してソフトウェアプログラムの処理を実行するプロセッサである。処理装置71によって、図1に示した取得部11、計算部12、提示部13、および学習部18が実現される。通信装置74は、処理装置71にて処理された情報を有線または無線あるいはそれら両方を含む通信ネットワーク90を介して送信し、また通信ネットワーク90を介して受信した情報を処理装置71に伝達する。受信した情報は処理装置71にてソフトウェアの処理に利用される。入力装置75は、キーボードやマウスなどオペレータによる操作入力による情報を受け付ける装置であり、入力された情報は処理装置71にてソフトウェア処理に利用される。例えば、ポイント算出情報の初期値は通信装置74や入力装置75を介して記憶装置73に入力されてよい。表示装置76は、処理装置71によるソフトウェア処理に伴って画像やテキストの情報をディスプレイ画面に表示する装置である。 The storage device 73 stores data in a writable and readable manner, and the behavior information DB 14, test result information DB 15, point calculation information DB 16, and point information DB 17 shown in FIG. 1 are realized by the storage device 73. The processing device 71 is a processor that reads data stored in the storage device 73 into the main memory 72 and uses the main memory 72 to execute the processing of the software program. The processing device 71 realizes the acquisition unit 11, calculation unit 12, presentation unit 13, and learning unit 18 shown in FIG. 1. The communication device 74 transmits information processed by the processing device 71 via a communication network 90 including wired or wireless or both, and also transmits information received via the communication network 90 to the processing device 71. The received information is used for software processing by the processing device 71. The input device 75 is a device that accepts information input by an operator using a keyboard, mouse, or the like, and the input information is used for software processing by the processing device 71. For example, the initial value of the point calculation information may be input to the storage device 73 via the communication device 74 or the input device 75. The display device 76 is a device that displays image and text information on a display screen in conjunction with software processing by the processing device 71.

以上、本発明の実施形態について述べてきたが、本発明は、これらの実施形態だけに限定されるものではなく、本発明の技術思想の範囲内において、これらの実施形態を組み合わせて使用したり、一部の構成を変更したりしてもよい。上記の実施形態の一部又は全部は以下の事項のように記載することもできる。ただし、本発明が以下の事項に限定されるものではない。 Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to these embodiments, and these embodiments may be used in combination or some configurations may be changed within the scope of the technical concept of the present invention. Some or all of the above embodiments may be described as follows. However, the present invention is not limited to the following.

(事項1) (Item 1)

学習支援システムは、学習者が行う学習に関連する情報を取得する取得部と、前記学習に関連する情報に基づいて、前記学習者に対するポイントの付与および剥奪を行う計算部と、前記ポイントの情報を前記学習者に提示する提示部と、を有し、前記取得部は、前記学習者が行った学習行動に関する情報である学習行動情報と、前記学習者のテスト結果に関する情報であるテスト結果情報とを取得し、前記計算部は、前記学習行動情報および前記テスト結果情報に基づいて、前記学習者へのポイントの付与および前記学習者からのポイントの剥奪を行う。したがって、学習者が、報酬による習慣化の効果により、好ましい学習行動を習慣化し、また、罰金によるモチベーション強化の効果により、学習の努力を継続することを支援することが可能となる。 The learning support system has an acquisition unit that acquires information related to the learning performed by the learner, a calculation unit that grants and revokes points to the learner based on the information related to the learning, and a presentation unit that presents the point information to the learner, and the acquisition unit acquires learning behavior information, which is information related to the learning behavior performed by the learner, and test result information, which is information related to the test results of the learner, and the calculation unit grants points to the learner and revokes points from the learner based on the learning behavior information and the test result information. Therefore, it is possible for the learner to develop favorable learning behavior as a habit due to the habit-forming effect of rewards, and to continue their learning efforts due to the motivation-enhancing effect of penalties.

(事項2) (Item 2)

上記事項1の学習支援システムにおいて、前記計算部は、前記学習行動情報に基づいて前記学習者にポイントを付与し、前記テスト結果情報に基づいて前記学習者のポイントを剥奪する。行動の習慣化には報酬が効果的であり、モチベーションの強化には罰金が効果的であるといわれている。本態様では、報酬による習慣化の効果と、罰金によるモチベーション強化の効果とを、ポイントを付与したり剥奪したりするポイント管理に組み込んで巧妙に連携させ、学習者に学習を習慣化させつつモチベーションを強化して効果的な学習を継続的に実行させることを可能にする。 In the learning support system of item 1 above, the calculation unit awards points to the learner based on the learning behavior information and revokes points from the learner based on the test result information. It is said that rewards are effective in making behavior a habit, and penalties are effective in strengthening motivation. In this aspect, the effect of forming a habit through rewards and the effect of strengthening motivation through penalties are cleverly integrated into point management that awards and revokes points, making it possible for the learner to make learning a habit while strengthening their motivation and enabling them to continuously carry out effective learning.

(事項3) (Item 3)

上記事項1の学習支援システムにおいて、前記取得部は、前記学習行動情報として、前記学習者が前記学習行動を実行した時間に関する情報を取得し、前記計算部は、前記学習行動を実行した時間に基づいて前記学習者にポイントを付与する。したがって、学習時間を増やすように学習者を習慣づけることを支援できる。 In the learning support system of item 1 above, the acquisition unit acquires, as the learning behavior information, information related to the time when the learner performed the learning behavior, and the calculation unit awards points to the learner based on the time when the learner performed the learning behavior. Therefore, it is possible to support the learner in developing the habit of increasing the amount of time spent studying.

(事項4) (Item 4)

上記事項1の学習支援システムにおいて、前記学習行動には、テキストの精読と、講義映像の視聴と、問題演習とが含まれる。したがって、通信教育や自宅学習において重要な学習行動を習慣づけることを支援できる。 In the learning support system of item 1 above, the learning behavior includes close reading of the text, watching of lecture videos, and problem-solving exercises. Therefore, it is possible to support the development of learning habits that are important in distance learning and home learning.

(事項5) (Item 5)

上記事項1の学習支援システムにおいて、前記取得部は、前記学習者による学習の効率に間接的に影響する間接行動に関する情報である間接行動情報を更に取得し、前記計算部は、前記学習行動および前記間接行動に基づくポイントを前記学習者に付与する。学習に間接的に影響する生活習慣などの間接行動についても好ましい行動を習慣化することを支援できる。 In the learning support system of item 1 above, the acquisition unit further acquires indirect behavior information, which is information on indirect behavior that indirectly affects the efficiency of learning by the learner, and the calculation unit awards points to the learner based on the learning behavior and the indirect behavior. It is also possible to support the learner in making good habits of indirect behavior such as lifestyle habits that indirectly affect learning.

(事項6) (Item 6)

上記事項5の学習支援システムにおいて、前記学習行動情報には、前記学習者が前記学習行動を実行した時間に関する情報が含まれ、前記間接行動情報には、前記学習者の睡眠時間の情報および睡眠時間帯の情報が含まれ、前記計算部は、当日の前記学習行動を実行した時間に基づき算出されるポイントの値に、前日の睡眠時間の情報およ該睡眠時間帯の情報に基づく係数を乗算して算出されるポイントを前記学習者に付与する。勉強時間に対する学習の効果に影響する睡眠行動について好ましい行動を習慣化することを支援できる。 In the learning support system of item 5 above, the learning behavior information includes information on the time when the learner performed the learning behavior, and the indirect behavior information includes information on the sleep time and sleep time zone of the learner, and the calculation unit awards the learner points calculated by multiplying a point value calculated based on the time when the learning behavior was performed on the day by a coefficient based on the sleep time information and sleep time zone information of the previous day. It can be assisted in making good sleep behavior a habit that affects the effect of learning on study time.

(事項7) (Item 7)

上記事項1の学習支援システムにおいて、前記学習支援システムは、本試験に合格するための学習を支援するシステムであり、過去の複数の学習者について、該学習者の学習行動とテスト結果とポイントと前記本試験の合否とを学習し、ポイントと本試験の合否とが相関するように、前記学習行動に属する行動および前記テスト結果である得点に対して付与または剥奪するポイントの調整を行う学習部を更に有し、前記計算部は、前記調整の結果に基づいて、前記学習行動に属する各行動および前記テスト結果である得点に対してポイントを付与または剥奪する。学習者が本試験の合否と相関するポイントを獲得するために努力することで、より学習行動の習慣化とモチベーションの強化とが可能となる。また、学習者のポイントの獲得状況により、その学習者の本試験の合否の予測が可能となる。 In the learning support system of item 1 above, the learning support system is a system that supports learning to pass the actual test, and further has a learning unit that learns the learning behavior, test results, points, and pass/fail results of multiple past learners of the learners, and adjusts the points to be granted or deducted from the behavior belonging to the learning behavior and the score that is the test result so that the points correlate with the pass/fail results of the actual test, and the calculation unit grants or deducts points to each behavior belonging to the learning behavior and the score that is the test result based on the result of the adjustment. By making an effort to earn points that correlate with the pass/fail results of the actual test, the learner can make the learning behavior a habit and strengthen his/her motivation. In addition, the pass/fail results of the actual test for the learner can be predicted based on the point acquisition status of the learner.

(事項8) (Item 8)

上記事項7の学習支援システムにおいて、前記学習行動に属する行動に対して付与するポイントは、所定の基準配点と所定の係数とを乗算した値であり、前記学習部は、前記学習により、前記基準配点と前記係数のいずれか一方または両方を調整する。 In the learning support system of item 7 above, the points given to the behavior belonging to the learning behavior are a value obtained by multiplying a predetermined standard score by a predetermined coefficient, and the learning unit adjusts either or both of the standard score and the coefficient through the learning.

10…学習支援システム、11…取得部、12…計算部、13…提示部、14…行動情報DB、15…テスト結果情報DB、16…ポイント算出情報DB、17…ポイント情報DB、18…学習部、20…学習行動ポイント算出情報、30…間接行動ポイント算出情報、40…ポイント情報、50…テスト結果ポイント算出情報、71…処理装置、72…メインメモリ、73…記憶装置、74…通信装置、75…入力装置、76…表示装置、77…バス、78…端末装置、79…ブラウザ、80…学習者、90…通信ネットワーク 10...Learning support system, 11...Acquisition unit, 12...Calculation unit, 13...Presentation unit, 14...Action information DB, 15...Test result information DB, 16...Point calculation information DB, 17...Point information DB, 18...Learning unit, 20...Learning action point calculation information, 30...Indirect action point calculation information, 40...Point information, 50...Test result point calculation information, 71...Processing device, 72...Main memory, 73...Storage device, 74...Communication device, 75...Input device, 76...Display device, 77...Bus, 78...Terminal device, 79...Browser, 80...Learner, 90...Communication network

Claims (9)

学習者が行う学習に関連する情報を取得する取得部と、
前記学習に関連する情報に基づいて、前記学習者に対するポイントの付与および剥奪を行う計算部と、
前記ポイントの情報を前記学習者に提示する提示部と、を有し、
前記取得部は、前記学習者が行った学習行動に関する情報である学習行動情報と、前記学習者のテスト結果に関する情報であるテスト結果情報とを取得し、
前記計算部は、前記学習行動情報に基づいて前記学習者にポイントを付与し前記学習者のポイントの剥奪をせず、前記テスト結果情報に基づいて前記学習者にポイントを付与せず前記学習者のポイントを剥奪する、
学習支援システム。
An acquisition unit that acquires information related to learning performed by a learner;
a calculation unit that grants and revokes points to the learner based on information related to the learning;
a presentation unit that presents information about the points to the learner,
The acquisition unit acquires learning behavior information, which is information regarding learning behavior performed by the learner, and test result information, which is information regarding a test result of the learner,
the calculation unit grants points to the learner based on the learning behavior information and does not deprive the learner of points , and does not grant points to the learner based on the test result information and deprives the learner of points.
Learning support system.
前記取得部は、前記学習行動情報として、前記学習者が前記学習行動を実行した時間に関する情報を取得し、
前記計算部は、前記学習行動を実行した時間に基づいて前記学習者にポイントを付与する、
請求項1に記載の学習支援システム。
the acquiring unit acquires, as the learning behavior information, information regarding a time when the learner performed the learning behavior;
The calculation unit awards points to the learner based on the time the learner performed the learning behavior.
The learning support system according to claim 1 .
前記学習行動には、テキストの精読と、講義映像の視聴と、問題演習とが含まれる、
請求項1に記載の学習支援システム。
The learning behavior includes reading the textbook closely, watching the lecture video, and doing practice problems.
The learning support system according to claim 1 .
前記取得部は、前記学習者による学習の効率に間接的に影響する間接行動に関する情報である間接行動情報を更に取得し、
前記計算部は、前記学習行動および前記間接行動に基づくポイントを前記学習者に付与する、
請求項1に記載の学習支援システム。
The acquisition unit further acquires indirect behavior information which is information regarding an indirect behavior that indirectly affects an efficiency of learning by the learner,
The calculation unit awards points to the learner based on the learning behavior and the indirect behavior.
The learning support system according to claim 1 .
前記学習行動情報には、前記学習者が前記学習行動を実行した時間に関する情報が含まれ、
前記間接行動情報には、前記学習者の睡眠時間の情報および睡眠時間帯の情報が含まれ、
前記計算部は、当日の前記学習行動を実行した時間に基づき算出されるポイントの値に、前日の睡眠時間の情報および該睡眠時間帯の情報に基づく係数を乗算して算出されるポイントを前記学習者に付与する、
請求項4に記載の学習支援システム。
The learning behavior information includes information regarding a time when the learner performed the learning behavior,
The indirect behavior information includes information on the sleep time and the sleep time zone of the learner,
the calculation unit multiplies a point value calculated based on the time when the learning behavior was performed on the day by a coefficient based on information on the sleeping time of the previous day and information on the sleeping time zone of the previous day, and awards the point to the learner;
The learning support system according to claim 4.
前記学習支援システムは、本試験に合格するための学習を支援するシステムであり、
過去の複数の学習者について、該学習者の学習行動とテスト結果とポイントと前記本試験の合否とを機械学習し、ポイントと本試験の合格確率とが相関するように、前記学習行動および前記テスト結果に対して付与または剥奪するポイントの調整を行う学習部を更に有し、
前記計算部は、前記調整の結果に基づいて、前記学習行動および前記テスト結果に対してポイントを付与または剥奪する、
請求項1に記載の学習支援システム。
The learning support system is a system for supporting learning to pass an actual examination,
A learning unit performs machine learning of the learning behavior, test results, points, and pass/fail of the actual test for a plurality of past learners, and adjusts points to be awarded or deducted for the learning behavior and the test results so that points are correlated with the probability of passing the actual test;
The calculation unit grants or deducts points for the learning behavior and the test result based on the result of the adjustment.
The learning support system according to claim 1 .
前記学習行動に対して付与するポイントは、前記学習行動に属する行動の分類に対して設定される所定の基準配点と、該分類の具体的な行動に対して設定される所定の係数とを乗算した値であり、
前記学習部は、前記学習により、前記基準配点と前記係数のいずれか一方または両方を調整する、
請求項6に記載の学習支援システム。
the points to be assigned to the learning behavior are a value obtained by multiplying a predetermined standard score set for a category of behaviors belonging to the learning behavior by a predetermined coefficient set for a specific behavior of the category,
The learning unit adjusts either or both of the standard score allocation and the coefficient through the learning.
The learning support system according to claim 6.
学習者が行う学習に関連する情報を取得し、
前記学習に関連する情報に基づいて、前記学習者に対するポイントの付与および剥奪を行い、
前記ポイントの情報を前記学習者に提示することをコンピュータが実行する学習支援方法において、
前記学習者が行った学習行動に関する情報である学習行動情報と、前記学習者のテスト結果に関する情報であるテスト結果情報とを取得し、
前記学習行動情報に基づいて前記学習者にポイントを付与し前記学習者のポイントの剥奪をせず、前記テスト結果情報に基づいて前記学習者にポイントを付与せず前記学習者のポイントを剥奪する、
学習支援方法。
Obtain information related to the learning that the learner is doing,
granting and depriving points to the learner based on information related to the learning;
In a learning support method, a computer executes the step of presenting information on the points to the learner,
acquiring learning behavior information, which is information regarding the learning behavior performed by the learner, and test result information, which is information regarding the test result of the learner;
awarding points to the learner based on the learning behavior information and not depriving the learner of points , and not awarding points to the learner based on the test result information and depriving the learner of points.
Learning support methods.
学習者が行う学習に関連する情報を取得し、
前記学習に関連する情報に基づいて、前記学習者に対するポイントの付与および剥奪を行い、
前記ポイントの情報を前記学習者に提示することをコンピュータに実行させるための学習支援プログラムにおいて、
前記学習者が行った学習行動に関する情報である学習行動情報と、前記学習者のテスト結果に関する情報であるテスト結果情報とを取得し、
前記学習行動情報に基づいて前記学習者にポイントを付与し前記学習者のポイントの剥奪をせず、前記テスト結果情報に基づいて前記学習者にポイントを付与せず前記学習者のポイントを剥奪する、
学習支援プログラム。
Obtain information related to the learning that the learner is doing,
granting and depriving points to the learner based on information related to the learning;
A learning support program for causing a computer to present information on the points to the learner,
acquiring learning behavior information, which is information regarding the learning behavior performed by the learner, and test result information, which is information regarding the test result of the learner;
awarding points to the learner based on the learning behavior information and not depriving the learner of points , and not awarding points to the learner based on the test result information and depriving the learner of points.
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