JP7745290B2 - Course guide support system, course guide support method, and program - Google Patents
Course guide support system, course guide support method, and programInfo
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Description
本発明は、講座案内支援システム、講座案内支援方法、及びプログラムの技術に関する。 The present invention relates to a course guidance support system, a course guidance support method, and program technology.
受講生に講座を提案する技術が知られている。例えば特許文献1は、学習者の業務内容、受講履歴、及び検索条件をもとに、講座を特定し、提案することができる技術を開示している。 Technology for suggesting courses to students is known. For example, Patent Document 1 discloses technology that can identify and suggest courses based on the learner's work content, course history, and search conditions.
特許文献2は、学習講座の推薦に関し、特に講座内容とテスト内容との関係において、既に習得したスキルの重複を回避してこれらを選択及び提案する方法を開示している。 Patent Document 2 discloses a method for recommending learning courses, particularly in relation to the relationship between course content and test content, for selecting and suggesting these while avoiding duplication of skills already acquired.
特許文献3は、ユーザにとって必要十分なスキルを獲得するのに適した頻度で講座を受講できるように、ユーザの受講履歴、行動状況、及びテスト等のスコアをもとに受講計画を提案することができる技術を開示している。 Patent Document 3 discloses technology that can suggest a course plan based on a user's course history, behavioral status, and test scores, etc., so that the user can take courses at a frequency appropriate for acquiring the necessary and sufficient skills.
特許文献1~3に記載された技術は、講座を受講した効果として期待されるタレント属性(又はスキル)に基づいて、受講生が受講する講座を選択することを支援するものではなかった。 The technologies described in Patent Documents 1 to 3 do not assist students in selecting courses to take based on the talent attributes (or skills) expected as a result of taking the course.
上記の背景に鑑み、本発明は、講座を受講した効果として期待されるスキルをもとに推奨講座を提示し、受講生の講座選択を支援する技術を提供する。 In light of the above background, the present invention provides technology that supports students in selecting courses by presenting recommended courses based on the skills expected to be gained from taking the courses.
本開示の一態様は、複数の講座の各々について、当該講座の提供団体から、当該講座が対象とする第1タレント属性の入力を受け付ける第1受け付け手段と、前記複数の講座の各々について、当該講座の受講団体から、当該講座を受講した効果として期待される第2タレント属性の入力を受け付ける第2受け付け手段と、前記第1タレント属性及び前記第2タレント属性を前記複数の講座の属性情報が記録されたデータベースに書き込む書き込み手段と、前記受講団体に属し、前記複数の講座のいずれかを受講しようとする受講生から、受講しようとする講座の検索条件の入力を受け付ける第3受け付け手段と、前記データベースから前記検索条件に適合する1以上の講座を抽出する抽出手段と、前記1以上の講座を、前記第1タレント属性及び前記第2タレント属性に応じた順序で、前記受講生に対する推奨講座として提示する提示手段とを有する講座案内支援システムを提供する。 One aspect of the present disclosure provides a course guidance support system having: a first receiving means for receiving, for each of a plurality of courses, input of a first talent attribute targeted by the course from an organization providing the course; a second receiving means for receiving, for each of the plurality of courses, input of a second talent attribute expected as a result of taking the course from an organization taking the course; a writing means for writing the first talent attribute and the second talent attribute to a database in which attribute information for the plurality of courses is recorded; a third receiving means for receiving, from a student belonging to the organization taking the courses and intending to take one of the plurality of courses, input of search conditions for the course to be taken; an extraction means for extracting one or more courses that meet the search conditions from the database; and a presentation means for presenting the one or more courses as recommended courses to the student in an order according to the first talent attribute and the second talent attribute.
前記第1タレント属性及び前記第2タレント属性と、前記検索条件とを用いて前記1以上の講座の各々の推奨スコアを計算する計算手段を有し、前記提示手段は、前記推奨スコアに応じた順序で前記1以上の講座を提示してもよい。 The system may have a calculation means for calculating a recommendation score for each of the one or more courses using the first talent attribute, the second talent attribute, and the search conditions, and the presentation means may present the one or more courses in an order according to the recommendation score.
前記計算手段は、前記第1タレント属性を用いた第1推奨スコア及び前記第2タレント属性を用いた第2推奨スコアを計算し、前記提示手段は、前記第1推奨スコア及び前記第2推奨スコアに応じた順序で前記1以上の講座を提示してもよい。 The calculation means may calculate a first recommendation score using the first talent attribute and a second recommendation score using the second talent attribute, and the presentation means may present the one or more courses in an order according to the first recommendation score and the second recommendation score.
前記計算手段は、前記第1推奨スコア及び前記第2推奨スコアに応じて統合推奨スコアを計算し、前記提示手段は、前記統合推奨スコアに応じた順序で前記1以上の講座を提示してもよい。 The calculation means may calculate an integrated recommendation score based on the first recommendation score and the second recommendation score, and the presentation means may present the one or more courses in an order based on the integrated recommendation score.
前記複数の講座の各々について、当該講座を実際に受講した受講生に対する効果分析結果を取得する取得手段を有し、前記提示手段は、前記第1タレント属性、前記第2タレント属性、及び前記効果分析結果に応じた順序で、前記1以上の講座を提示してもよい。 The system may include an acquisition means for acquiring, for each of the plurality of courses, the results of an effectiveness analysis of students who actually took the course, and the presentation means may present the one or more courses in an order according to the first talent attribute, the second talent attribute, and the results of the effectiveness analysis.
前記取得手段は、前記効果分析結果として、前記受講団体に属する受講生が前記講座を実際に受講した場合の効果の分析結果を取得してもよい。 The acquisition means may acquire, as the effectiveness analysis results, the results of an analysis of the effectiveness of students belonging to the course actually taking the course.
前記第1受け付け手段は、あらかじめ決められたタレント属性の選択肢の中から一の選択肢を、前記第1タレント属性の入力として受け付けてもよい。 The first accepting means may accept one option from among predetermined talent attribute options as input for the first talent attribute.
前記第2受け付け手段は、前記第2タレント属性の入力として自由な文字列の入力を受け付けてもよい。 The second accepting means may accept input of a free string of characters as input for the second talent attribute.
前記第2受け付け手段は、前記第2タレント属性の入力のヒントを提示してもよい。 The second receiving means may present a hint for inputting the second talent attribute.
本開示の別の態様は、コンピュータが、複数の講座の各々について、当該講座の提供団体から、当該講座が対象とする第1タレント属性の入力を受け付けるステップと、前記複数の講座の各々について、当該講座の受講団体から、当該講座を受講した効果として期待される第2タレント属性の入力を受け付けるステップと、前記第1タレント属性及び前記第2タレント属性を前記複数の講座の属性情報が記録されたデータベースに書き込むステップと、前記受講団体に属し、前記複数の講座のいずれかを受講しようとする受講生から、受講しようとする講座の検索条件の入力を受け付けるステップと、前記データベースから前記検索条件に適合する1以上の講座を抽出するステップと、前記1以上の講座を、前記第1タレント属性及び前記第2タレント属性に応じた順序で、前記受講生に対する推奨講座として提示するステップとを有する講座案内支援方法を提供する。 Another aspect of the present disclosure provides a course guidance support method including the steps of: a computer receiving, for each of a plurality of courses, input of a first talent attribute targeted by the course from a course-providing organization; a computer receiving, for each of the plurality of courses, input of a second talent attribute expected as a result of taking the course from a course-taking organization; a computer writing the first talent attribute and the second talent attribute to a database recording attribute information for the plurality of courses; a computer receiving, from a student belonging to the course-taking organization who wishes to take one of the plurality of courses, input of search criteria for the course to be taken; a computer extracting one or more courses that meet the search criteria from the database; and a computer presenting the one or more courses as recommended courses to the student in an order according to the first talent attribute and the second talent attribute.
本開示の別の態様は、コンピュータに、複数の講座の各々について、当該講座の提供団体から、当該講座が対象とする第1タレント属性の入力を受け付けるステップと、前記複数の講座の各々について、当該講座の受講団体から、当該講座を受講した効果として期待される第2タレント属性の入力を受け付けるステップと、前記第1タレント属性及び前記第2タレント属性を前記複数の講座の属性情報が記録されたデータベースに書き込むステップと、前記受講団体に属し、前記複数の講座のいずれかを受講しようとする受講生から、受講しようとする講座の検索条件の入力を受け付けるステップと、前記データベースから前記検索条件に適合する1以上の講座を抽出するステップと、前記1以上の講座を、前記第1タレント属性及び前記第2タレント属性に応じた順序で、前記受講生に対する推奨講座として提示するステップとを実行させるためのプログラムを提供する。 Another aspect of the present disclosure provides a program for causing a computer to execute the following steps: for each of a plurality of courses, receiving input of a first talent attribute targeted by the course from an organization providing the course; for each of the plurality of courses, receiving input of a second talent attribute expected as a result of taking the course from an organization taking the course; writing the first talent attribute and the second talent attribute to a database recording attribute information for the plurality of courses; receiving input of search criteria for the course from a student who belongs to the organization and wishes to take one of the plurality of courses; extracting one or more courses that meet the search criteria from the database; and presenting the one or more courses as recommended courses to the student in an order according to the first talent attribute and the second talent attribute.
本発明によれば、講座を受講した効果として期待されるスキルをもとに推奨講座を提示し、受講生の講座選択を支援することができる。 This invention can assist students in selecting courses by presenting recommended courses based on the skills expected to be gained from taking the course.
1.構成
図1は、講座案内支援システム1のシステム構成を例示する図である。この例において講座案内支援システム1は、提供団体から人材教育のための講座の登録を受け付け、システムに登録された受講団体に所属する受講生を対象に、講座を提供するシステムである。この例において提供団体は、人材教育のための講座を制作又は提供する事業者を含む。この例において受講団体は、特定のスキル(能力)の向上を目的に、所属する受講生に対し、人材教育を実施する団体であって、例えば、企業等の団体(一例としては金融機関)又は教育機関を含む。この例において受講生は、受講団体に所属する構成員であり、講座を利用してスキル向上を目指す主体である。具体的には、受講生は、例えば企業の社員又は教育機関の生徒若しくは学生である。
1. Configuration FIG. 1 is a diagram illustrating the system configuration of a course guidance support system 1. In this example, the course guidance support system 1 is a system that accepts registrations of human resource training courses from provider organizations and provides courses to students belonging to participating organizations registered in the system. In this example, provider organizations include businesses that create or provide human resource training courses. In this example, participating organizations are organizations that provide human resource training to their affiliated students with the aim of improving specific skills (abilities), and include, for example, organizations such as companies (for example, financial institutions) or educational institutions. In this example, students are members of participating organizations and are entities that aim to improve their skills by using courses. Specifically, students are, for example, employees of a company or pupils or students at an educational institution.
講座案内支援システム1は、情報処理装置10、ユーザ端末20、ユーザ端末30、及びユーザ端末300を有する。この例においてシステムの各構成要素は、ネットワーク9を介して図1のようにそれぞれ複合的に接続される。この例においてネットワーク9は、インターネット等のコンピュータネットワークである。 The course guidance support system 1 includes an information processing device 10, a user terminal 20, a user terminal 30, and a user terminal 300. In this example, the components of the system are interconnected via a network 9 in a composite manner as shown in Figure 1. In this example, the network 9 is a computer network such as the Internet.
この例において情報処理装置10は、講座案内支援システム1における情報処理装置/サーバ装置である。この例において情報処理装置10は、提供団体から人材教育のための講座の登録を受け付け、システムに登録された受講団体に所属する受講生を対象に、講座を提供する。 In this example, the information processing device 10 is an information processing device/server device in the course guidance support system 1. In this example, the information processing device 10 accepts registrations of courses for human resource training from provider organizations, and provides the courses to students belonging to the participating organizations registered in the system.
この例においてユーザ端末20は、提供団体の担当者が使用する端末を表す。この例において提供団体は、ユーザ端末20を介し、制作した講座、例えばVOD (Video On Demand)講座及びeラーニング等を情報処理装置10に登録することができる。また、提供団隊は、VOD又はeラーニング等のいわゆるオンライン講座だけでなく、対面研修又は現物教材(例えば、紙の冊子のテキスト)であっても、講座案内支援システム1に講座情報を登録することができる。これにより、これらの対面研修又は現物教材も検索の対象となり、講座案内支援システム1において推奨の対象とすることができる。 In this example, the user terminal 20 represents a terminal used by a person in charge of the provider organization. In this example, the provider organization can register courses it has produced, such as VOD (Video On Demand) courses and e-learning courses, in the information processing device 10 via the user terminal 20. In addition, the provider organization can register course information in the course guidance support system 1 not only for so-called online courses such as VOD or e-learning, but also for face-to-face training courses or physical teaching materials (for example, paper booklet texts). As a result, these face-to-face training courses or physical teaching materials can also be searched for and can be recommended by the course guidance support system 1.
この例においてユーザ端末30は、受講団体の担当者が使用する端末を表す。受講団体の担当者は、例えば、人材教育又は人材開発の担当者であり、具体的には企業の人事担当者である。この例において受講団体は、ユーザ端末30を介し、受講団体に所属する受講生を対象とした講座として、提供団体が提供した講座を管理することができる。また、受講団体は、ユーザ端末30を介し、所属する受講生の受講記録等を管理することができる。 In this example, user terminal 30 represents a terminal used by a person in charge of the participating organization. The person in charge of the participating organization may be, for example, a person in charge of human resources education or human resources development, specifically a human resources person at a company. In this example, the participating organization can manage the courses offered by the providing organization as courses targeted at students belonging to the participating organization via user terminal 30. The participating organization can also manage the attendance records of its students via user terminal 30.
この例においてユーザ端末300は、受講生の端末を表す。この例において受講生は、ユーザ端末300を介し、情報処理装置10が保有する講座を受講することができる。この時ユーザ端末300は、受講生の職種及びスキルに応じて推奨される講座を提供する。 In this example, the user terminal 300 represents the student's terminal. In this example, the student can take courses held by the information processing device 10 via the user terminal 300. At this time, the user terminal 300 provides recommended courses according to the student's occupation and skills.
図2は、講座案内支援システム1の機能構成を例示する図である。この実施形態では、情報処理装置10は、第1受け付け手段11、第2受け付け手段12、第3受け付け手段13、書き込み手段14、抽出手段15、提示手段16、計算手段17、取得手段18、記憶手段191、及び制御手段192を有する。この例において記憶手段191は、例えば、データベースを含む各種のデータを記憶する。この例において制御手段192は、各種の制御を行う。 Figure 2 is a diagram illustrating the functional configuration of the course guidance support system 1. In this embodiment, the information processing device 10 has a first reception means 11, a second reception means 12, a third reception means 13, a writing means 14, an extraction means 15, a presentation means 16, a calculation means 17, an acquisition means 18, a storage means 191, and a control means 192. In this example, the storage means 191 stores various types of data, including a database, for example. In this example, the control means 192 performs various types of control.
この例において第1受け付け手段11は、情報処理装置10が保存する複数の講座の各々について、講座の提供団体から、各講座が対象とするタレント属性(以下「第1タレント属性」という)の入力を受け付ける。タレント属性とは、その講座を受講することにより向上することが期待される能力、スキル、又は技能を示す情報をいう。この例において第1タレント属性は、講座毎又は講座分類毎に設定された属性情報の一例であって、例えば、その講座を受講した受講生が向上させることができる能力の分類を含む。この例においてある講座が、金融業という分類に該当する受講生を対象とする講座の場合、その講座の第1タレント属性は、分析能力、リスク管理能力、金融商品知識、コミュニケーション能力、技術力、及び法律・規制知識といった能力に関する属性情報を含む。この例において第1受け付け手段11は、受け付けた第1タレント属性をデータベースに記録する。 In this example, the first accepting means 11 accepts input of the talent attributes (hereinafter referred to as "first talent attributes") targeted by each course from the course-providing organization for each of the multiple courses stored in the information processing device 10. Talent attributes refer to information indicating the abilities, skills, or competencies that are expected to be improved by taking that course. In this example, the first talent attributes are an example of attribute information set for each course or course category, and include, for example, a category of abilities that students who take that course can improve. In this example, if a certain course is targeted at students who fall into the financial industry category, the first talent attributes for that course include attribute information related to abilities such as analytical ability, risk management ability, knowledge of financial products, communication ability, technical ability, and knowledge of laws and regulations. In this example, the first accepting means 11 records the accepted first talent attributes in a database.
この例において第2受け付け手段12は、複数の講座の各々について、講座の受講団体から、各講座を受講した効果として向上することが期待されるタレント属性(以下「第2タレント属性」という)の入力を受け付ける。この例において第2タレント属性は、講座毎に設定された属性情報の一例であって、例えば、受講団体が、講座を提供する受講生に対し、受講した効果として期待する能力の分類を含む。この例において受講団体の管理者は、各講座に付属するデータシート、ガイドブック、及び指導要綱等を参考にして、その講座の第2タレント属性を判断し、ユーザ端末300を介し、情報処理装置10に入力する。この例において第2受け付け手段12は、受け付けた第2タレント属性をデータベースに記録する。 In this example, the second receiving means 12 receives input of talent attributes (hereinafter referred to as "second talent attributes") that are expected to improve as a result of taking each of the multiple courses from the course taking group. In this example, the second talent attributes are an example of attribute information set for each course, and include, for example, a classification of abilities that the taking group expects students to achieve as a result of taking the course. In this example, the administrator of the taking group refers to the data sheets, guidebooks, teaching guidelines, etc. that accompany each course to determine the second talent attributes for that course, and inputs them into the information processing device 10 via the user terminal 300. In this example, the second receiving means 12 records the received second talent attributes in a database.
この例において第3受け付け手段13は、受講団体に属す複数の講座のいずれかを受講しようとする受講生から、受講しようとする講座の検索条件の入力を受け付ける。この例において検索条件は、講座に関し、例えば、講座分類、キーワード、難易度、学習形態、受講時間、及び関連資格等を含む。この例において受講生は、ユーザ端末300における表示画面のUI(User Interface)に従って、検索条件を入力することができる。 In this example, the third accepting means 13 accepts input of search conditions for the course from a student who wishes to take one of multiple courses belonging to the course group. In this example, the search conditions relate to the course and include, for example, course classification, keywords, difficulty level, learning style, course time, and related qualifications. In this example, the student can enter search conditions by following the UI (User Interface) on the display screen of the user terminal 300.
この例において書き込み手段14は、第1タレント属性及び第2タレント属性を、複数の講座の属性情報が記録された記憶手段191に書き込む。この例において属性情報は、講座名、提供団体名、講座内容、及びタレント属性等を含む。この例において記憶手段191は、各種のデータを記憶するデータベースである。記憶手段191は、講座毎に講座の属性情報等のデータを記録し、保存する。 In this example, the writing means 14 writes the first talent attribute and the second talent attribute to the storage means 191, which records attribute information for multiple courses. In this example, the attribute information includes the course name, the name of the providing organization, the course content, and talent attributes. In this example, the storage means 191 is a database that stores various types of data. The storage means 191 records and saves data such as course attribute information for each course.
この例において抽出手段15は、記憶手段191から検索条件に適合する1以上の講座を抽出する。この例において抽出手段15は、例えば、上述した検索条件をもとに講座を絞り込む。これによって検索条件を入力した受講生は、記憶手段191に保存されている講座のうち、自身が所望する講座を絞り込むことができる。 In this example, the extraction means 15 extracts one or more courses that match the search criteria from the storage means 191. In this example, the extraction means 15 narrows down the courses based on, for example, the search criteria described above. This allows a student who has entered search criteria to narrow down the courses they desire from among the courses stored in the storage means 191.
この例において提示手段16は、1以上の講座を、第1タレント属性及び第2タレント属性に応じた順序で、受講生に対する推奨講座として提示する。この例において入力を受け付けた第1タレント属性及び第2タレント属性は、いずれも講座を受講した場合に期待される効果を表す属性情報である。そのため、講座を受講しようとする受講生は、各自の向上させたいスキルに適した講座を推奨講座として提示されることで、よりスキル向上に見合った講座を選択することができるようになる。 In this example, the presentation means 16 presents one or more courses as recommended courses to the student in an order according to the first talent attribute and the second talent attribute. In this example, the first talent attribute and the second talent attribute received as input are both attribute information that represents the expected effect of taking the course. Therefore, students who wish to take a course are presented with courses that are suitable for the skills they wish to improve as recommended courses, allowing them to select a course that best suits their skill improvement.
この例において計算手段17は、第1タレント属性及び第2タレント属性と、検索条件とを用いて1以上の講座の各々の推奨スコアを計算する。この例において推奨スコアは、講座を受講しようとする受講生に対し、予め定められた順序で推奨講座を提示するためにスコア化された指標等を含む。この例において計算手段17は、第1タレント属性を用いた第1推奨スコア及び第2タレント属性を用いた第2推奨スコアを計算する。さらに、計算手段17は、第1推奨スコア及び第2推奨スコアに応じて統合推奨スコアを計算する。この例において計算手段17によって算出された推奨スコアに応じた順序で、1以上の講座が、ユーザ端末300を介し、受講生に対する推奨講座として提示される。 In this example, the calculation means 17 calculates a recommendation score for each of one or more courses using the first talent attribute, the second talent attribute, and the search criteria. In this example, the recommendation score includes scored indicators, etc., for presenting recommended courses in a predetermined order to a student who intends to take the course. In this example, the calculation means 17 calculates a first recommendation score using the first talent attribute and a second recommendation score using the second talent attribute. Furthermore, the calculation means 17 calculates an integrated recommendation score according to the first recommendation score and the second recommendation score. In this example, one or more courses are presented as recommended courses to the student via the user terminal 300 in an order according to the recommendation scores calculated by the calculation means 17.
この例において取得手段18は、複数の講座の各々について、講座を実際に受講した受講生に対する効果分析結果を分析エンジン90から取得する。分析エンジン90は、実際にその講座を受講した複数の受講生について得られたデータを基に、その講座の効果を分析する。分析エンジン90は、例えば、効果測定試験、修了試験、又は資格試験を受講生が受験した結果(例えば各試験における点数又は合否)、及び各受講生の属性情報を用いて、その講座の効果を分析する。取得手段18によって取得された効果分析結果は、受講生に対し、推奨講座を提示するために利用される。この例において上述した第1タレント属性、第2タレント属性、及び取得した効果分析結果に応じた順序で、受講生に対し、推奨講座が提示される。 In this example, the acquisition means 18 acquires from the analysis engine 90, for each of a plurality of courses, the results of an effectiveness analysis of the students who actually took the course. The analysis engine 90 analyzes the effectiveness of the course based on data obtained for the plurality of students who actually took the course. The analysis engine 90 analyzes the effectiveness of the course using, for example, the results of the students' effectiveness assessment tests, completion tests, or qualification tests (e.g., scores or pass/fail results for each test) and the attribute information of each student. The effectiveness analysis results acquired by the acquisition means 18 are used to present recommended courses to the students. In this example, recommended courses are presented to the students in an order based on the first talent attribute, second talent attribute, and the acquired effectiveness analysis results described above.
図3は、情報処理装置10のハードウェア構成をそれぞれ例示する図である。この例において情報処理装置10は、CPU(Central Processing Unit)101、メモリ102、ストレージ103、及び通信IF104を有するコンピュータ又は汎用サーバである。CPU101は、プログラムに従って各種の演算を行うプロセッサである。メモリ102は、CPU101がプログラムを実行する際のワークエリアとして機能する主記憶装置であり、例えばRAM(Random Access Memory)を含む。ストレージ103は、各種のデータ及びプログラムを記憶する補助記憶装置であり、例えばSSD(Solid State Drive)又はHDD(Hard Disc Drive)を含む。通信IF104は、所定の通信規格に従って他の装置と通信する装置であり、例えばNIC(Network Interface Card)を含む。 Figure 3 is a diagram illustrating an example of the hardware configuration of information processing device 10. In this example, information processing device 10 is a computer or general-purpose server having a CPU (Central Processing Unit) 101, memory 102, storage 103, and communication IF 104. CPU 101 is a processor that performs various calculations according to programs. Memory 102 is a main storage device that functions as a work area when CPU 101 executes programs, and includes, for example, RAM (Random Access Memory). Storage 103 is an auxiliary storage device that stores various data and programs, and includes, for example, an SSD (Solid State Drive) or HDD (Hard Disc Drive). Communication IF 104 is a device that communicates with other devices according to a specified communication standard, and includes, for example, a NIC (Network Interface Card).
この例においてストレージ103が記憶するプログラムには、コンピュータを講座案内支援システム1におけるサーバとして機能させるためのプログラム(以下「サーバプログラム」という。)が含まれる。CPU101がサーバプログラムを実行している状態において、CPU101、メモリ102、ストレージ103、及び通信IF104は、情報処理装置10を動作させるための機能の一例である。CPU101は、書き込み手段14、抽出手段15、計算手段17、及び制御手段192の一例である。メモリ102及びストレージ103の少なくとも一方は、記憶手段191の一例である。通信IF104は、第1受け付け手段11、第2受け付け手段12、第3受け付け手段13、提示手段16、及び取得手段18の一例である。 In this example, the programs stored in storage 103 include a program (hereinafter referred to as the "server program") for causing the computer to function as a server in course guidance support system 1. When CPU 101 is executing the server program, CPU 101, memory 102, storage 103, and communication IF 104 are examples of functions for operating information processing device 10. CPU 101 is an example of writing means 14, extraction means 15, calculation means 17, and control means 192. At least one of memory 102 and storage 103 is an example of storage means 191. Communication IF 104 is an example of first acceptance means 11, second acceptance means 12, third acceptance means 13, presentation means 16, and acquisition means 18.
図4は、ユーザ端末20のハードウェア構成を例示する図である。この例においてユーザ端末20は、CPU201、メモリ202、ストレージ203、通信IF204、入力装置205、及び表示装置206を有するコンピュータであり、例えばスマートフォン、タブレット、又はパーソナルコンピュータを含む。CPU201は、プログラムに従って各種の演算を行うプロセッサである。メモリ202は、CPU201がプログラムを実行する際のワークエリアとして機能する主記憶装置であり、例えばRAMを含む。ストレージ203は、各種のデータ及びプログラムを記憶する補助記憶装置であり、例えばSSD又はHDDを含む。通信IF204は、所定の通信規格に従って他の装置と通信する装置であり、例えば無線で通信する場合には無線チップを含む。入力装置205は、ユーザ端末20に情報を入力するための装置であり、例えばタッチスクリーン、キーボード、マウス、又はポインティングデバイスを含む。表示装置206は情報を表示する装置であり、例えば有機ELディスプレイ又は液晶ディスプレイを含む。 Figure 4 is a diagram illustrating the hardware configuration of the user terminal 20. In this example, the user terminal 20 is a computer having a CPU 201, memory 202, storage 203, communication IF 204, input device 205, and display device 206, and includes, for example, a smartphone, tablet, or personal computer. The CPU 201 is a processor that performs various calculations according to programs. The memory 202 is a main storage device that functions as a work area when the CPU 201 executes a program, and includes, for example, RAM. The storage 203 is an auxiliary storage device that stores various data and programs, and includes, for example, an SSD or HDD. The communication IF 204 is a device that communicates with other devices according to a specific communication standard, and includes, for example, a wireless chip in the case of wireless communication. The input device 205 is a device for inputting information into the user terminal 20, and includes, for example, a touch screen, keyboard, mouse, or pointing device. The display device 206 is a device that displays information, and includes, for example, an organic electroluminescence (EL) display or liquid crystal display.
この例においてストレージ203が記憶するプログラムには、コンピュータを講座案内支援システム1におけるクライアントとして機能させるためのプログラム(以下「クライアントプログラム」という。)が含まれる。CPU201がクライアントプログラムを実行している状態において、CPU201、メモリ202、ストレージ203、通信IF204、入力装置205、及び表示装置206は、ユーザ端末20を動作させるための機能の一例である。クライアントプログラムは、講座案内支援システム1の専用プログラムであってもよいし、汎用のウェブブラウザであってもよい。 In this example, the programs stored in storage 203 include a program (hereinafter referred to as the "client program") for causing a computer to function as a client in course guidance support system 1. When CPU 201 is executing the client program, CPU 201, memory 202, storage 203, communication IF 204, input device 205, and display device 206 are examples of functions for operating user terminal 20. The client program may be a dedicated program for course guidance support system 1, or may be a general-purpose web browser.
ユーザ端末30及びユーザ端末300は、上述したユーザ端末20と同様のハードウェア構成を有するコンピュータであり、例えばスマートフォン、タブレット、又はパーソナルコンピュータを含む(図示略)。この例においてユーザ端末30及びユーザ端末300は、上述したユーザ端末20と同様のクライアントプログラムを有する。ここまで講座案内支援システム1の構成を説明した。次に、講座案内支援システム1の動作を説明する。 User terminal 30 and user terminal 300 are computers with the same hardware configuration as the user terminal 20 described above, and include, for example, a smartphone, tablet, or personal computer (not shown). In this example, user terminal 30 and user terminal 300 have the same client program as the user terminal 20 described above. So far, the configuration of course guidance support system 1 has been described. Next, the operation of course guidance support system 1 will be described.
2.動作
2-1.タレント属性の入力方法
図5は、講座案内支援システム1におけるタレント属性の入力方法を例示するシーケンスチャートである。例えば、提供団体が講座案内支援システム1に新たな講座を登録する状況を想定する。以下、提供団体が新たに登録しようとする講座を「対象講座」という。提供団体の担当者は、対象講座の情報を登録するため、情報処理装置10にアクセスする。ステップS101において、情報処理装置10の第1受け付け手段11は、ユーザ端末20から対象講座に関する情報の入力を受け付ける。対象講座に関する情報は、例えば、講座名、講座のURL、対象者の属性(例えば、職種、職責、及び経験年数など)、講座の内容(いわゆるシラバス)、講師名、受講料、有効期限、講座のURL、及びタレント属性(すなわち第1タレント属性)を含む。この例において入力の対象となる講座は、予め情報処理装置10のデータベースに記録されていてもよい。第1タレント属性の入力に関し、第1受け付け手段11は、例えば、あらかじめ決められたタレント属性の複数の選択肢の中から一の選択肢を、第1タレント属性の入力として受け付ける。ここで、第1タレント属性について以下に説明する。
2. Operation 2-1. Input Method of Talent Attributes FIG. 5 is a sequence chart illustrating an input method of talent attributes in the course guidance support system 1. For example, assume a situation in which a provider organization registers a new course in the course guidance support system 1. Hereinafter, the course that the provider organization intends to newly register is referred to as the "target course." A person in charge of the provider organization accesses the information processing device 10 to register information about the target course. In step S101, the first receiving means 11 of the information processing device 10 receives input of information about the target course from the user terminal 20. The information about the target course includes, for example, the course name, the course URL, the attributes of the target person (e.g., job type, job responsibilities, years of experience, etc.), the course content (so-called syllabus), the instructor's name, tuition fee, expiration date, the course URL, and talent attributes (i.e., first talent attributes). In this example, the course to be input may be recorded in advance in a database of the information processing device 10. Regarding the input of the first celebrity attribute, the first accepting unit 11 accepts, for example, one option from a plurality of options of predetermined celebrity attributes as the input of the first celebrity attribute. Here, the first celebrity attribute will be described below.
図6は、第1タレント属性を例示する図である。この例において図6では、第1タレント属性リスト1000の一例が表されている。この例において第1タレント属性は、講座分類毎に設定されており、例えば、講座分類が金融業の場合に対し、6つの第1タレント属性が存在する。この例において第1タレント属性は、分析能力、リスク管理能力、金融商品知識、コミュニケーション能力、技術力、及び法律・規制知識である。この例において各講座の提供団体は、各講座に対し、6つの第1タレント属性のうち少なくとも1つを選択することができる。この例において提供団体の担当者は、ユーザ端末20のUIに従い、第1タレント属性の選択及び入力を行う。第1タレント属性リスト1000は、例えば、講座案内支援システム1の管理運営時業者により作成される。 Figure 6 is a diagram illustrating first talent attributes. In this example, Figure 6 shows an example of a first talent attribute list 1000. In this example, first talent attributes are set for each course classification; for example, when the course classification is finance, there are six first talent attributes. In this example, the first talent attributes are analytical ability, risk management ability, financial product knowledge, communication ability, technical ability, and legal and regulatory knowledge. In this example, the organization providing each course can select at least one of the six first talent attributes for each course. In this example, a person in charge at the providing organization selects and inputs the first talent attributes according to the UI of the user terminal 20. The first talent attribute list 1000 is created, for example, by a management and operation company of the course guidance support system 1.
図5に戻る。ステップS102において、情報処理装置10は、入力された第1タレント属性を含む対象講座に関する情報をデータベースに書き込む。この例において書き込み手段14は、第1受け付け手段11から取得した第1タレント属性を複数の講座の属性情報が記録されたデータベース(記憶手段191の一例)に書き込む。この例において記憶手段191は、複数の講座と、各講座の属性情報とを紐づけて記録・管理する。ここで、データベースについて以下に説明する。 Returning to Figure 5, in step S102, the information processing device 10 writes information about the target course, including the input first talent attribute, into a database. In this example, the writing means 14 writes the first talent attribute acquired from the first receiving means 11 into a database (an example of the storage means 191) in which attribute information for multiple courses is recorded. In this example, the storage means 191 records and manages multiple courses in association with the attribute information for each course. The database will now be described below.
図7は、講座の属性情報を例示する図である。この例において講座データベース1911は、複数のレコードを含む。各レコードは、一の講座に関する情報を含む。講座に関する情報は、例えば、講座ID、講座名、及び対象とするタレント属性(すなわち第1タレント属性)を含む。講座データベース1911の最上段のレコードは、講座ID「001」の講座は、講座名が「金融市場における分析能力向上」であり、第1タレント属性が「分析能力」であることが記録されている。この例においてIDは、データベース上で対象のデータを特定する際に利用されるとともに、データ同士を紐づけるためにも利用される。なお図7において講座ID、講座名、及び第1タレント属性以外の情報は図示を省略している。 Figure 7 is a diagram illustrating course attribute information. In this example, the course database 1911 includes multiple records. Each record includes information about one course. The information about the course includes, for example, the course ID, the course name, and the target talent attribute (i.e., the first talent attribute). The top record in the course database 1911, for the course with course ID "001," has the course name "Improving analytical skills in financial markets" and the first talent attribute "Analytical skills." In this example, the ID is used to identify the target data in the database and is also used to link data together. Note that information other than the course ID, course name, and first talent attribute is omitted from Figure 7.
講座案内支援システム1については、複数の提供団体及び複数の受講団体が利用することができる。各提供団体は、新たな講座の提供を開始するたびに、又は講座に関する情報が更新されるたびに、その講座を対象講座として、情報を情報処理装置10に登録する。こうして登録された、第1タレント属性を含む情報は、複数の受講団体が共通して参照することができる。 The course information support system 1 can be used by multiple providing organizations and multiple participating organizations. Each time a providing organization begins offering a new course or updates information about a course, it registers the course as a target course in the information processing device 10. The information registered in this way, including the first talent attribute, can be commonly referenced by multiple participating organizations.
次に、第2タレント属性の入力を説明する。ここでは、受講団体の担当者が、その団体における受講生(又はその候補)に対し講座を推奨するに際し、受講生が講座を選択する補助となる情報として、第2タレント属性を入力する。第1タレント属性については複数の受講団体が共通して参照できるのに対し、第2タレント属性については、その情報を入力した受講団体に所属するユーザしか参照することができない。 Next, we will explain how to input second talent attributes. Here, when a person in charge of a participating organization recommends a course to a student (or potential student) at that organization, they input the second talent attributes as information to help the student select a course. While the first talent attributes can be accessed by multiple participating organizations, the second talent attributes can only be accessed by users belonging to the participating organization that entered the information.
図5に戻る。受講団体の担当者は、第2タレント属性を登録するため、ユーザ端末30から情報処理装置10にアクセスする。この際、受講団体の担当者は、第2タレント属性を入力しようとする講座を特定する情報を入力する。ステップS103において、情報処理装置10は、ユーザ端末30に、複数の講座を表示させる。この例において受講団体が使用するユーザ端末30は、表示した複数の講座の各々について、講座を受講した効果として期待される第2タレント属性の入力に利用される。 Returning to Figure 5, the person in charge of the attending organization accesses the information processing device 10 from the user terminal 30 to register the second talent attribute. At this time, the person in charge of the attending organization inputs information specifying the course for which the second talent attribute is to be input. In step S103, the information processing device 10 displays multiple courses on the user terminal 30. In this example, the user terminal 30 used by the attending organization is used to input the second talent attribute, which is an expected effect of attending the course, for each of the multiple courses displayed.
ステップS104において、情報処理装置10は、ユーザ端末30から各講座の第2タレント属性の入力を受け付ける。この例において第2受け付け手段12は、複数の講座の各々について、講座の受講団体から、講座を受講した効果として期待される第2タレント属性の入力を受け付ける。なお、この例において入力の対象となる講座は、ユーザ端末30の表示画面に表示される。ここで、ユーザ端末30の表示画面について以下に説明する。 In step S104, the information processing device 10 accepts input of second talent attributes for each course from the user terminal 30. In this example, the second accepting means 12 accepts input of second talent attributes for each of a plurality of courses from the course attendance group, which are expected effects of attending the course. In this example, the courses to be input are displayed on the display screen of the user terminal 30. The display screen of the user terminal 30 will now be described.
図8は、ユーザ端末30の表示画面を例示する図である。この例において表示画面D1は、ユーザ端末30における表示画面の一例を表す。この例において表示画面D1(第2受け付け手段12の一例)では、講座名が「金融市場における分析能力向上」という講座に対し、受講団体から第2タレント属性の入力を受け付けることができる。この例においてフィールドF1は、入力フィールドを表す。この例において受講団体の管理者、例えば研修担当者等は、講座に対し、受講した効果として期待されるスキル・能力(第2タレント属性の一例)をフィールドF1に入力する。この例において受講した効果として期待されるスキル・能力を判断する上で、受講団体の管理者は、各講座に付属するデータシート、ガイドブック、及び指導要綱等を参考にしてもよい(あるいは、実際に受講してもよい)。また、この例においてフィールドF1における第2タレント属性の入力方法は、例えば以下の(a)及び(b)のいずれかである。(a)及び(b)のいずれを採用するかは、講座案内支援システム1の運営事業者により定められる。あるいは、(a)及び(b)のいずれを採用するか、受講団体毎に決められてもよい。
(a)第1タレント属性の入力と同様に、あらかじめ定義された属性リストから選択する方法。
(b)自由文字列の入力。
自由文字列が入力される場合、入力された文字列は、第2タレント属性として後述の属性リストに記録される。
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a display screen of the user terminal 30. In this example, display screen D1 represents an example of a display screen on the user terminal 30. In this example, display screen D1 (an example of the second receiving means 12) can accept input of a second talent attribute from a participating organization for a course titled "Improving Analytical Skills in Financial Markets." In this example, field F1 represents an input field. In this example, an administrator of the participating organization, such as a training instructor, enters skills and abilities (an example of a second talent attribute) expected as a result of attending the course in field F1. In determining the skills and abilities expected as a result of attending the course in this example, the administrator of the participating organization may refer to data sheets, guidebooks, and training guidelines attached to each course (or may actually attend the course). In addition, in this example, the method of inputting the second talent attribute in field F1 is, for example, either (a) or (b) below. The operator of the course guidance support system 1 determines which of (a) and (b) to adopt. Alternatively, each participating organization may decide whether to adopt (a) or (b).
(a) A method of selecting from a predefined list of attributes, similar to inputting the first talent attribute.
(b) Free string input.
When a free character string is input, the input character string is recorded as a second talent attribute in the attribute list described below.
受講団体の担当者は、例えば自社の実際の業務を示す文言又は社内用語を、第2タレント属性として入力することができる。また、表示画面D1は、例えば、第2タレント属性の入力のヒントを提示する。入力のヒントとしては、例えば、その講座の提供団体によって入力された第1タレント属性が用いられる(例えば図8のリードR1)。これらによって、受講団体の管理者が、入力を簡易に行うことができる。 The person in charge of the participating organization can enter, for example, a phrase that indicates the actual work of their company or an internal company term as the second talent attribute. Furthermore, the display screen D1 presents, for example, a hint for entering the second talent attribute. For example, the first talent attribute entered by the organization offering the course is used as the input hint (for example, lead R1 in Figure 8). This allows the administrator of the participating organization to easily enter information.
図5に戻る。ステップS105において、情報処理装置10は、入力された第2タレント属性をデータベースに書き込む。この例において書き込み手段14は、第2受け付け手段12から取得した第2タレント属性を複数の講座の属性情報が記録されたデータベースに書き込む。ここで、データベースについて以下に説明する。 Returning to Figure 5, in step S105, the information processing device 10 writes the input second talent attributes into a database. In this example, the writing means 14 writes the second talent attributes acquired from the second receiving means 12 into a database in which attribute information for multiple courses is recorded. The database will now be described below.
図9は、講座の属性情報を例示する図である。この例において講座データベース1912は、複数のレコードを含む。各レコードは、一の講座について、その受講団体独自の情報を含む。受講団体独自の情報は、第2タレント属性を含む。この例において講座データベース1912の最上段のレコードは、例えば、ID001の講座(データベース1911(図7)によれば講座名が「金融市場における分析能力向上」という講座)に対し、フィールドF1が受け付けた自由な文字列としての「アナリティクス」が、第2タレント属性としてデータベースに記録される。また、講座データベース1912では、第2タレント属性を入力した管理者のIDを記録・管理することができる。 Figure 9 is a diagram illustrating course attribute information. In this example, the course database 1912 contains multiple records. Each record contains information specific to the participating organization for a course. The participating organization's unique information includes a second talent attribute. In this example, the top record in the course database 1912 is, for example, a course with ID 001 (the course whose name is "Improving Analytical Skills in Financial Markets" according to database 1911 (Figure 7)), and the free string "analytics" accepted by field F1 is recorded in the database as the second talent attribute. In addition, the course database 1912 can record and manage the ID of the administrator who entered the second talent attribute.
以上より、講座案内支援システム1は、受講生に対し、推奨講座を提示するために必要な各講座の属性情報を取得することができる。ここまで講座案内支援システム1におけるタレント属性の入力方法を説明した。 From the above, the course guidance support system 1 can obtain the attribute information for each course necessary to present recommended courses to students. So far, we have explained how to input talent attributes in the course guidance support system 1.
2-2.講座の提示方法
図10は、講座案内支援システム1における講座の提示方法を例示するシーケンスチャートである。ここでは、受講生(又はその候補)であるユーザが、これから受講する講座を検索するためにユーザ端末300から情報処理装置10にアクセスし、講座案内支援システム1が、受講生に推奨講座を提示する場合の例を説明する。ステップS201において、情報処理装置10は、ユーザ端末300から講座の検索条件の入力を受け付ける。この例において第3受け付け手段13は、ユーザ端末300を介し、複数の講座のいずれかを受講しようとする受講生から、受講しようとする講座の検索条件の入力を受け付ける。ここで、検索条件について以下に説明する。
2-2. Course Presentation Method FIG. 10 is a sequence chart illustrating a course presentation method in the course guidance support system 1. Here, an example is described in which a user who is a student (or a potential student) accesses the information processing device 10 from the user terminal 300 to search for a course to take, and the course guidance support system 1 presents recommended courses to the student. In step S201, the information processing device 10 accepts input of course search conditions from the user terminal 300. In this example, the third accepting means 13 accepts input of search conditions for a course to be taken via the user terminal 300 from a student who wishes to take one of multiple courses. Here, the search conditions are explained below.
図11は、検索条件を例示する図である。この例において図11では、検索条件リスト1001の一例が表されている。検索条件は、複数の項目を有する。この例において複数の項目は、講座分類、キーワード、難易度、学習形態、受講時間、及び関連資格を含む。受講生は、ユーザ端末300のUIに従い、検索条件を入力することができる(図示略)。図11は、これら複数の項目に関し、講座分類:金融業、キーワード:分析、難易度:中、学習形態:映像、受講時間:1時間、及び関連資格:証券アナリスト、という値が入力された例を示す。 Figure 11 is a diagram illustrating search conditions. In this example, Figure 11 shows an example of a search condition list 1001. The search conditions have multiple items. In this example, the multiple items include course category, keywords, difficulty level, learning style, course length, and related qualifications. Students can input search conditions using the UI of the user terminal 300 (not shown). Figure 11 shows an example in which the following values have been input for these multiple items: course category: finance industry, keywords: analysis, difficulty level: medium, learning style: video, course length: 1 hour, and related qualification: securities analyst.
図10に戻る。ステップS202において、情報処理装置10は、検索条件の入力を受け付けると、データベースからその検索条件に適合する1以上の講座を抽出する。この例において抽出手段15は、例えば、図11における検索条件をもとに講座を絞り込む。この例において検索条件の講座分類が金融業の場合、抽出手段15は、金融業以外の製造業、農産業、及びサービス業等の分類に属する講座を予め排除することができる。これによって受講生は、自身が所望する講座を絞り込むことができる。 Returning to Figure 10, in step S202, when the information processing device 10 accepts the input of search conditions, it extracts one or more courses that match the search conditions from the database. In this example, the extraction means 15 narrows down the courses based on, for example, the search conditions in Figure 11. In this example, if the course classification in the search conditions is finance, the extraction means 15 can exclude in advance courses that belong to categories other than finance, such as manufacturing, agriculture, and services. This allows students to narrow down the courses they desire.
ステップS203において、情報処理装置10は、第1タレント属性及び第2タレント属性と、検索条件とを用いて各講座の推奨スコアを計算する。この例において推奨スコアは、受講生に対してその講座を推奨する度合いを表すスコアであり、例えば、計算手段17によって算出されるスコアである。推奨スコアは、例えば、第1タレント属性を用いた第1推奨スコア、第2タレント属性を用いた第2推奨スコア、及び第1推奨スコア及び第2推奨スコアに応じた統合推奨スコアを含む。この例において第1推奨スコアは、例えば、第1タレント属性と、検索条件とが、どの程度合致するかを示す指標である。この例において第2推奨スコアは、例えば、第2タレント属性と、検索条件とが、どの程度合致するかを示す指標である。この例において統合推奨スコアは、第1推奨スコア及び第2推奨スコアを統合したスコアであり、例えば、これらの平均/加重平均等によって算出される。この例において第1推奨スコア及び第2推奨スコアのうち、第2推奨スコアに対し、第1推奨スコアより重い重みが与えられる(加重平均化する)ことで、統合推奨スコアが算出されてもよい。これによって情報処理装置10は、より受講団体が向上させたいスキルに適した講座を受講生に推薦することができる。第1推奨スコアの重み及び第2推奨スコアの重みは、全ての受講団体に共通の値が用いられてもよいし、受講団体ごとに重みが設定されてもよい。 In step S203, the information processing device 10 calculates a recommendation score for each course using the first and second talent attributes and the search conditions. In this example, the recommendation score is a score representing the degree to which the course is recommended to the student, and is, for example, a score calculated by the calculation means 17. The recommendation score includes, for example, a first recommendation score using the first talent attribute, a second recommendation score using the second talent attribute, and an integrated recommendation score based on the first and second recommendation scores. In this example, the first recommendation score is, for example, an index indicating the degree to which the first talent attribute matches the search conditions. In this example, the second recommendation score is, for example, an index indicating the degree to which the second talent attribute matches the search conditions. In this example, the integrated recommendation score is a score obtained by integrating the first and second recommendation scores, and is calculated, for example, by averaging/weighted averaging these scores. In this example, of the first and second recommendation scores, the second recommendation score may be weighted more heavily than the first recommendation score (weighted averaging) to calculate the integrated recommendation score. This allows the information processing device 10 to recommend to students courses that are more suited to the skills that the participating organization wishes to improve. The weight of the first recommendation score and the weight of the second recommendation score may be a common value used for all participating organizations, or a weight may be set for each participating organization.
ステップS204において、情報処理装置10は、ステップS202において抽出した講座の情報をユーザ端末300に提示する。一例において、情報処理装置10は、ステップS203において計算された統合推奨スコアが大きいものから順に所定数の講座情報を示す一覧表のデータを生成し、このデータをユーザ端末300に送信する。これによって情報処理装置10は、計算手段17によって計算された推奨スコア、この例では統合推奨スコアに応じた順序で1以上の講座を受講生に提示することができる。 In step S204, the information processing device 10 presents the course information extracted in step S202 to the user terminal 300. In one example, the information processing device 10 generates list data showing a predetermined number of course information items in descending order of the integrated recommendation score calculated in step S203, and transmits this data to the user terminal 300. This allows the information processing device 10 to present one or more courses to the student in an order according to the recommendation score calculated by the calculation means 17, in this example, the integrated recommendation score.
ステップS205において、ユーザ端末300は、提示された推奨講座を表示画面に表示する。これによって受講生は、推奨講座の一覧を取得することができる。以上より、受講生は、各自のスキル向上に見合った(適した)講座を選択することが容易にできるようになる。 In step S205, the user terminal 300 displays the recommended courses on the display screen. This allows the student to obtain a list of recommended courses. As a result, students can easily select courses that are appropriate for their own skill development.
図12は、推奨講座及び推奨スコアを提示する表示画面を例示する図である。この表示画面は、検索条件を入力した受講生に対し、掲示する推奨講座及び推奨スコアの対応関係を表す。この例において推奨講座は、統合推奨スコアが高い順に並べられた複数の講座のランキングを表している。この例において、「適合度(総合)」は統合推奨スコアを表し、「適合度(提供)」は第1推奨スコアを表し、「適合度(自社)」は第2推奨スコアを表す。 Figure 12 is a diagram illustrating a display screen that presents recommended courses and recommendation scores. This display screen shows the correspondence between recommended courses and recommendation scores displayed for students who have entered search criteria. In this example, the recommended courses represent a ranking of multiple courses arranged in descending order of integrated recommendation score. In this example, "Suitability (Overall)" represents the integrated recommendation score, "Suitability (Offering)" represents the first recommendation score, and "Suitability (Company)" represents the second recommendation score.
この画面においてユーザが講座情報(例えば各講座名)を指定(例えばタップ又はクリック)すると、その講座の詳細情報(例えば、シラバス及び受講料など)を示すウインドウが表示される。このウインドウには、その講座の申込みページに遷移するためのUIオブジェクト(例えばボタン)が含まれる。ユーザがこのボタンを押すと、その講座の申込みページが表示される。 When the user specifies (e.g., taps or clicks) course information (e.g., the name of each course) on this screen, a window showing detailed information about that course (e.g., the syllabus and tuition fees) is displayed. This window contains a UI object (e.g., a button) for transitioning to the application page for that course. When the user presses this button, the application page for that course is displayed.
また、この画面において、受講生は、所望の適合度に従って推奨講座の並べ替えを指示することができる。例えばユーザが「適合度(自社)」をクリックすると、ユーザ端末300は、推奨講座を第2推奨スコアが高い順に並べ替えた表を表示する。 Also, on this screen, students can instruct the sorting of recommended courses according to their desired suitability. For example, if the user clicks on "Suitability (Company)," the user terminal 300 will display a table sorting the recommended courses in descending order of second recommendation score.
2-3.効果分析結果の利用
図10において、講座案内支援システム1が第1タレント属性及び第2タレント属性に基づいて推奨講座を選択する例を説明したが、講座案内支援システム1は、第1タレント属性及び第2タレント属性に加え、講座の効果分析結果に基づいて推奨講座を選択してもよい。以下において、効果分析結果を用いる例を説明する。
10, an example in which the course guidance support system 1 selects a recommended course based on the first and second talent attributes has been described, but the course guidance support system 1 may select a recommended course based on the course effectiveness analysis results in addition to the first and second talent attributes. An example in which the effectiveness analysis results are used will be described below.
図13は、講座案内支援システム1における効果分析結果の利用方法を例示するシーケンスチャートである。ステップS301において、情報処理装置10の取得手段18は、分析エンジン90から複数の講座の各々について、その講座を実際に受講した受講生に対する効果分析結果を取得する。この例において効果分析結果は、特定の受講団体に属する複数の受講生が講座を実際に受講した場合の効果の分析結果を含む。分析エンジン90は、例えば、保有資格、効果測定記録、及び各受講生個人の業績等に基づいて、受講生がその講座を受講したことによる能力向上の効果を定量化又は数値化する。簡単な例を挙げると、同じ資格試験向けの2つの講座、講座A及び講座Bがあり、講座Aを受講した受講生の試験合格率が80%、講座Bを受講した受講生の試験合格率が50%であった場合、講座Bよりも講座Aの方がより高い効果を有すると判断され、より高いスコアが与えられる。なお効果分析の具体的なアルゴリズムは、どのようなものが採用されてもよい。 FIG. 13 is a sequence chart illustrating a method for using effectiveness analysis results in the course guidance support system 1. In step S301, the acquisition means 18 of the information processing device 10 acquires from the analysis engine 90, for each of multiple courses, effectiveness analysis results for students who actually took that course. In this example, the effectiveness analysis results include analysis results of the effectiveness of multiple students belonging to a specific student group actually taking the course. The analysis engine 90 quantifies or digitizes the effect of students' ability improvement as a result of taking the course, based on, for example, the qualifications held, effectiveness measurement records, and each student's individual performance. To give a simple example, if there are two courses, Course A and Course B, for the same qualification exam, and the pass rate for students who took Course A is 80% and the pass rate for students who took Course B is 50%, Course A is determined to be more effective than Course B and is given a higher score. Note that any specific algorithm for effectiveness analysis may be used.
ステップS302において、情報処理装置10は、取得した効果分析結果をデータベース1912に記録する。すなわちこの例において、効果分析は受講団体ごとに行われる。この例において記憶手段191は、効果分析結果を記録する場合、少なくとも各受講生の効果分析結果と、各講座とが紐づくように記録する必要がある。ここで、効果分析結果の記録について以下に説明する。 In step S302, the information processing device 10 records the acquired effectiveness analysis results in the database 1912. That is, in this example, the effectiveness analysis is performed for each participant group. In this example, when recording the effectiveness analysis results, the storage means 191 must record them so that at least the effectiveness analysis results for each student are linked to each course. Here, the recording of the effectiveness analysis results is explained below.
ステップS303及びステップS304において、講座案内支援システム1における動作は、2-2節で説明したステップS201及びステップS202までの検索条件の入力及び講座の抽出処理と同様の処理を含む。この例において受講生は、ユーザ端末300を介して、検索条件をもとに受講しようとする講座を絞り込むことができる。 In steps S303 and S304, the operation of the course guidance support system 1 includes the same processing as the search condition input and course extraction processing up to steps S201 and S202 described in Section 2-2. In this example, students can narrow down the courses they wish to take based on their search conditions via the user terminal 300.
ステップS305において、情報処理装置10は、取得した効果分析結果を用いて各講座の推奨スコアを計算する。効果分析結果を用いて計算される推奨スコアを第3推奨スコアという。数値化された効果分析結果から第3推奨スコアを計算する具体的なアルゴリズム又は計算式はどのようなものであってもよい。第1推奨スコア及び第2推奨スコアは、それぞれ提供団体及び受講団体の担当者が主観的に判断したタレント属性に基づいて計算されるものであるのに対し、第3推奨スコアは、タレント属性(能力又はスキル)との客観的な相関を示す指標であるということができる。 In step S305, the information processing device 10 calculates a recommendation score for each course using the acquired effectiveness analysis results. The recommendation score calculated using the effectiveness analysis results is called the third recommendation score. Any specific algorithm or formula may be used to calculate the third recommendation score from the quantified effectiveness analysis results. While the first and second recommendation scores are calculated based on talent attributes subjectively determined by personnel at the providing organization and the participating organization, respectively, the third recommendation score can be said to be an index that shows an objective correlation with talent attributes (ability or skill).
効果分析結果が用いられる場合、統合推奨スコアは、第1推奨スコア、第2推奨スコア、及び第3推奨スコアに基づいて、具体的には例えば加重平均を用いて、計算される。ステップS306において、情報処理装置10は、この統合推奨スコアに基づいて順位づけされた複数の講座のデータをユーザ端末300に送信する。 When the effectiveness analysis results are used, the integrated recommendation score is calculated based on the first recommendation score, the second recommendation score, and the third recommendation score, specifically, for example, using a weighted average. In step S306, the information processing device 10 transmits data on multiple courses ranked based on this integrated recommendation score to the user terminal 300.
ステップS307において、ユーザ端末300は、提示された推奨講座を表示画面に表示する。これによって受講生は、推奨講座の一覧を取得することができる。以上より、講座案内支援システム1において受講生は、客観的なデータに基づいた推奨講座を取得することができ、よりスキル向上に見合った講座を選択することが容易にできるようになる。 In step S307, the user terminal 300 displays the recommended courses on the display screen. This allows the student to obtain a list of recommended courses. As a result, the course guidance support system 1 allows students to obtain recommended courses based on objective data, making it easier for them to select courses that are more suited to improving their skills.
3.変形例
本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、種々の変形実施が可能である。以下、変形例をいくつか説明する。以下で説明する事項のうち2つ以上の事項が組み合わされて適用されてもよい。
3. Modifications The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications are possible. Some modifications will be described below. Two or more of the following features may be combined and applied.
(1)講座案内支援システム1
講座案内支援システム1におけるハードウェア構成及びネットワーク構成は、実施形態において例示したものに限定されない。要求される機能を実現できるものであれば、講座案内支援システム1はどのようなハードウェア構成及びネットワーク構成を有していてもよい。例えば、物理的に複数の装置が協働して講座案内支援システム1として機能してもよい。なお、図1が表す主体、構成、及びシステム構造は、あくまで一例であり、システムの概要を表すに過ぎない。そのため、講座案内支援システム1において、例えば、ユーザ端末30は、講座案内支援システム1とは異なるシステムのネットワークを経由してユーザ端末300を管理する構成を有していてもよい。
(1) Course guide support system 1
The hardware configuration and network configuration of the course guidance support system 1 are not limited to those exemplified in the embodiment. The course guidance support system 1 may have any hardware configuration and network configuration as long as the required functions can be realized. For example, multiple physical devices may cooperate to function as the course guidance support system 1. Note that the entities, configuration, and system structure shown in FIG. 1 are merely an example and merely represent an overview of the system. Therefore, in the course guidance support system 1, for example, the user terminal 30 may have a configuration that manages the user terminal 300 via a network of a system different from that of the course guidance support system 1.
(2)情報処理装置10
情報処理装置10の機能の一部は他のサーバに実装されてもよい。このサーバは、例えば、物理サーバでもよいし、仮想サーバ(いわゆるクラウドを含む)であってもよい。また、機能要素とハードウェアとの対応関係は実施形態において例示したものに限定されない。例えば、実施形態において、情報処理装置10に実装されるものとして説明した機能の少なくとも一部が他の装置又はシステムに実装されてもよいし、反対に、他の装置又はシステムに実装されるものとして説明した機能の少なくとも一部が情報処理装置10に実装されてもよい。この例において情報処理装置10は、例えば、表示手段を有してもよい。この場合、ハードウェアとしての外付けの表示装置(例えば外部モニター又は管理者端末)によって、管理者がWEB上に構築された表示画面(UI)を随時確認できる構成であってもよい。
(2) Information Processing Device 10
Some of the functions of the information processing device 10 may be implemented on another server. This server may be, for example, a physical server or a virtual server (including a so-called cloud). Furthermore, the correspondence between functional elements and hardware is not limited to that illustrated in the embodiment. For example, in the embodiment, at least some of the functions described as being implemented on the information processing device 10 may be implemented on another device or system, or conversely, at least some of the functions described as being implemented on another device or system may be implemented on the information processing device 10. In this example, the information processing device 10 may have, for example, a display means. In this case, an administrator may be able to view a display screen (UI) constructed on the web at any time using an external display device (e.g., an external monitor or administrator terminal) as hardware.
(3)ユーザ端末20・ユーザ端末30・ユーザ端末300
ユーザ端末20、ユーザ端末30、及びユーザ端末300は、実施形態において例示したものに限定されない。この例において各端末を利用するユーザは、各自の端末を介して、講座案内支援システム1を利用するが、どのような表示画面、入力装置、及び各種UIによって上述した構成及び動作が実現されてもよい。
(3) User terminal 20, user terminal 30, user terminal 300
The user terminals 20, 30, and 300 are not limited to those illustrated in the embodiment. In this example, users who use each terminal use the course guidance support system 1 through their own terminals, but the above-described configuration and operation may be realized by any display screen, input device, and various UIs.
(4)第1タレント属性
第1タレント属性は、実施形態において例示したものに限定されない。この例において第1タレント属性は、受講生の能力だけでなく、パーソナリティ又は性格分類等を含んでもよい。また、実施形態で説明した第1タレント属性は、業種(講座分類の一例)毎に設定されているが、業種に限らず、職種、学問、及び分野等の予め定められた区分に応じて1つ以上の第1タレント属性が設けられてもよい。
(4) First Talent Attributes The first talent attributes are not limited to those exemplified in the embodiment. In this example, the first talent attributes may include not only the ability of the student but also personality or character classification, etc. Furthermore, the first talent attributes described in the embodiment are set for each industry (an example of a course classification), but one or more first talent attributes may be set according to predetermined classifications such as occupation, academic field, and field, without being limited to industry.
(5)第2タレント属性
第2タレント属性は、実施形態において例示したものに限定されない。この例において第2タレント属性は、上述した第1タレント属性と全く同じものであってもよいし、予め定められた区分に応じて受講団体が定義したものであってもよい。
(5) Second Talent Attribute The second talent attribute is not limited to the one exemplified in the embodiment. In this example, the second talent attribute may be exactly the same as the first talent attribute described above, or may be defined by the student organization according to a predetermined classification.
(6)検索条件
検索条件は、実施形態において例示したものに限定されない。この例において検索条件は、講座の有効期限、受講価格、及び講師等の条件が採用されてもよく、どのようなものであってもよい。
(6) Search Conditions The search conditions are not limited to those exemplified in the embodiment. In this example, the search conditions may be any conditions such as the expiration date of the course, the course price, and the instructor.
(7)推奨講座・推奨スコア
推奨スコアを計算する具体的手法は、実施形態において例示したものに限定されない。この例において推奨講座は、第1タレント属性及び第2タレント属性に応じていればどのような順番で受講生に掲示されてもよく、もしくは、第1タレント属性及び第2タレント属性の少なくとも一方に応じた順番であってもよい。また、この例において推奨スコアは、どのようなものでもよく、100点満点の採点方式以外に、5段階評価等の方式が採用されてもよい。
(7) Recommended Courses/Recommendation Score The specific method for calculating the recommendation score is not limited to the example described in the embodiment. In this example, the recommended courses may be presented to the student in any order as long as they correspond to the first and second talent attributes, or may be presented in an order according to at least one of the first and second talent attributes. In addition, in this example, the recommendation score may be any type, and a 5-point scale or other scoring system may be adopted in addition to a 100-point scoring system.
(8)効果分析結果
効果分析結果は、実施形態において例示したものに限定されない。この例において効果分析結果は、どのようなものでもよく、例えば、保有資格であれば、国家資格、民間資格、及び公的資格等であってもよく、例えば、個人の業績であれば、売り上げ、利益率、及び人事評価等であってもよい。
(8) Results of Effectiveness Analysis The results of effectiveness analysis are not limited to those exemplified in the embodiment. In this example, the results of effectiveness analysis may be anything, such as national qualifications, private qualifications, and public qualifications, or individual performance such as sales, profit margins, and personnel evaluations.
(9)タレント属性の入力方法
図5に示すシーケンスチャートはあくまで動作の一例を示すものであり、講座案内支援システム1の動作はこれに限定されない。図示した動作の一部が省略されてもよいし、順番が入れ替えられてもよいし、新たな動作が追加されてもよい。この例においてステップS101にて、情報処理装置10は、予めデータベースに登録されている講座を対象に、ユーザ端末20から各講座の第1タレント属性の入力を受け付けてもよく、提供団体による講座の登録と同時に第1タレント属性の入力を受け付けてもよい。また、ステップS104にて、情報処理装置10は、第2タレント属性の入力として自由な文字列の入力を受け付けるが、実施形態で説明した文字列でなくてもよい。例えば、第2タレント属性は、文字列に加え、又は代えて、受講生が受講した講座に対して行った評価の結果であってもよい。また、受講団体の管理者は、紐付けされるタレント属性を絞り込んだり(又は広げたり)、紐付けされるタレント属性の数を減らしたり(又は増やしたり)することができる。
(9) Talent Attribute Input Method The sequence chart shown in FIG. 5 merely illustrates an example of the operation, and the operation of the course guidance support system 1 is not limited to this. Some of the illustrated operations may be omitted, the order may be changed, or new operations may be added. In this example, in step S101, the information processing device 10 may accept input of the first talent attribute for each course from the user terminal 20 for courses pre-registered in the database, or may accept input of the first talent attribute simultaneously with the course registration by the providing organization. Furthermore, in step S104, the information processing device 10 accepts input of any character string as the second talent attribute, but it does not have to be the character string described in the embodiment. For example, the second talent attribute may be the result of a student's evaluation of the course they took, in addition to or instead of a character string. Furthermore, the administrator of the participating organization can narrow (or broaden) the talent attributes to be linked, or reduce (or increase) the number of talent attributes to be linked.
(10)推奨講座の提示方法
図10に示すシーケンスチャートはあくまで動作の一例を示すものであり、講座案内支援システム1の動作はこれに限定されない。図示した動作の一部が省略されてもよいし、順番が入れ替えられてもよいし、新たな動作が追加されてもよい。この例においてステップS202と、ステップS203との順番が、入れ替えられて実施されてもよい。この例において情報処理装置10は、例えば、検索条件を含めずに、入力された第1タレント属性及び第2タレント属性を用いてそれぞれの関連度をもとに推奨スコアが計算されてもよい。その後、入力された検索条件によって1以上の講座を推奨講座として絞り込む処理が行われてもよい。
(10) Method of Presenting Recommended Courses The sequence chart shown in FIG. 10 merely illustrates one example of the operation, and the operation of the course guidance support system 1 is not limited to this. Some of the illustrated operations may be omitted, the order may be changed, or new operations may be added. In this example, the order of steps S202 and S203 may be reversed. In this example, the information processing device 10 may, for example, calculate a recommendation score based on the respective relevance levels using the input first talent attribute and second talent attribute without including search conditions. Thereafter, a process may be performed to narrow down one or more courses as recommended courses based on the input search conditions.
また、この例においてステップS203にて情報処理装置10は、各推奨スコアを計算するが、計算方法はどのような方法であってもよい。例えば、機械学習機能を備えたAIによって、入力された第1タレント属性、第2タレント属性、及び検索条件から複合的にスコアが算出されてもよい。この例においてAIは、予め定められたアルゴリズムに従って、例えば、第2タレント属性を優先とするスコアを算出してもよい。 In addition, in this example, the information processing device 10 calculates each recommendation score in step S203, but any calculation method may be used. For example, a composite score may be calculated from the input first talent attribute, second talent attribute, and search conditions using AI with machine learning capabilities. In this example, the AI may calculate a score that prioritizes, for example, the second talent attribute, according to a predetermined algorithm.
(11)効果分析結果の利用方法
図13に示すシーケンスチャートはあくまで動作の一例を示すものであり、講座案内支援システム1の動作はこれに限定されない。図示した動作の一部が省略されてもよいし、順番が入れ替えられてもよいし、新たな動作が追加されてもよい。この例においてステップS301にて、取得する効果分析結果がシステム内の効果測定記録の場合、受講生が実施した効果測定の結果を情報処理装置10が自動的にデータベースに記録・管理する制御であってもよい。また、ステップS305にて情報処理装置10が計算する推奨スコアの計算方法はどのような方法であってもよい。この例において効果分析結果に加え、入力された第1タレント属性、第2タレント属性、及び検索条件のうちから複合的にスコアが算出されてもよい。また、第1推奨スコア、第2推奨スコア、第3推奨スコア、受講者評価、及び受講者数等について、それぞれを数値化して、それぞれにウェイトを設定して、それらの加重平均により総合的な推奨度合いが計算されてもよい。
(11) Method of Using Effectiveness Analysis Results The sequence chart shown in FIG. 13 merely illustrates an example of the operation, and the operation of the course guidance support system 1 is not limited to this. Some of the illustrated operations may be omitted, the order may be changed, or new operations may be added. In this example, if the obtained effectiveness analysis results in step S301 are effectiveness measurement records within the system, the information processing device 10 may automatically record and manage the results of the effectiveness measurements conducted by the students in a database. Furthermore, any method may be used to calculate the recommendation score in step S305. In this example, in addition to the effectiveness analysis results, a composite score may be calculated from the input first talent attribute, second talent attribute, and search conditions. Furthermore, the first recommendation score, second recommendation score, third recommendation score, student evaluation, number of students, etc. may each be quantified, weighted, and the overall recommendation level may be calculated by taking a weighted average of these.
(12)データベース
図7、9、及び12に示す講座案内支援システム1のデータベースは、実施形態において例示したものに限定されない。この例においてデータベースに登録されるデータはどのようなものでもよく、例えば、提供団体が提供する講座及び属性情報に加え、提供団体自体の企業(事業体)情報であってもよい。もしくは、受講団体に所属する受講生の受講データに加え、個人データの少なくとも一部であってもよい。また、データベースのレイアウトは、図示したものに限定されず、どのようなレイアウトでデータが管理されてもよい。なお、情報処理装置10が端末に表示させる情報は、データベースに登録されたデータであればどのような情報であってもよい。例えば、受講生による講座の評価及び受講者数ランキングがデータベースに記録され、情報処理装置10は、各講座の評価又は受講者数ランキングを表示してもよい。
(12) Database The database of the course guidance support system 1 shown in FIGS. 7, 9, and 12 is not limited to the example shown in the embodiment. In this example, any type of data may be registered in the database. For example, the database may include courses and attribute information provided by the providing organization, as well as corporate (business) information of the providing organization itself. Alternatively, the database may include attendance data of students belonging to the participating organization, as well as at least a portion of personal data. The layout of the database is not limited to the one shown in the figure, and data may be managed in any layout. The information displayed on the terminal by the information processing device 10 may be any information registered in the database. For example, student evaluations of courses and a ranking by number of students may be recorded in the database, and the information processing device 10 may display the evaluations or ranking by number of students for each course.
(13)表示画面
図8に示す表示画面は、実施形態において例示したものに限定されない。この例においてユーザ端末30の表示画面に関し、各種表示画面のUIに応じて、表示フィールドのレイアウトが定義されてもよい。また、そもそも表示画面のレイアウト又は構成は、スマートフォン等の端末のUIに合わせて最適な表示画面に設定されてもよい。
(13) Display Screen The display screen shown in Fig. 8 is not limited to the example shown in the embodiment. In this example, the layout of the display fields on the display screen of the user terminal 30 may be defined according to the UI of each display screen. Furthermore, the layout or configuration of the display screen may be set to an optimal display screen according to the UI of a terminal such as a smartphone.
(14)提供団体・受講団体・受講生
提供団体、受講団体、及び受講生は、実施形態において例示したものに限定されない。この例において提供団体は、人材教育サービスを実施する事業体であってもよいし、一般的な教育機関であってもよく、どのようなものでもよい。この例において受講団体は、企業内の研修部だけでなく、外部の委託会社又は人材派遣会社等であってもよく、どのようなものでもよい。この例において受講生は、受講団体に所属する対象であれば、どのような所属形態を有する構成員であってもよい。
(14) Provider Organization, Participating Organization, and Student The provider organization, participating organization, and student are not limited to those exemplified in the embodiment. In this example, the provider organization may be a business entity that provides human resource training services, a general educational institution, or any other entity. In this example, the participating organization may be not only an in-house training department, but also an external outsourcing company, a staffing agency, or any other entity. In this example, the student may be a member of the participating organization with any type of affiliation, as long as they belong to the participating organization.
(15)講座・講座分類
講座及び講座分類は、実施形態において例示したものに限定されない。この例において講座は、どのようなものであってもよく、例えば、アプリケーションが実装された講座であってもよい。また、この例において講座分類は、どのようなものであってもよく、例えば、役職、業務内容、年齢、及び性別等の区分毎に講座分類が設けられていてもよい。
(15) Courses and Course Classifications The courses and course classifications are not limited to those exemplified in the embodiment. In this example, the courses may be of any type, for example, courses in which applications are implemented. Furthermore, in this example, the course classifications may be of any type, for example, course classifications may be established for each category such as job title, job content, age, and gender.
上述の形態においては、全ての受講団体において共通の講座分類が用いられる例を説明した。しかし、複数の受講団体において共通して用いられる講座分類(ここでは「標準分類」という)に加えて、又は代えて、各受講団体において独自に用いられる分類(ここでは「独自分類」という)が用いられてもよい。独自分類は、受講団体毎にデータベースにおいて管理される。このデータベース(「独自分類データベース」という。図示略)は、例えば、講座IDと、その講座の独自分類とを対応させるデータベースである。 In the above example, a common course classification is used by all participating groups. However, in addition to or instead of a course classification commonly used by multiple participating groups (here referred to as a "standard classification"), a classification unique to each participating group (here referred to as a "unique classification") may be used. The unique classification is managed in a database for each participating group. This database (referred to as a "unique classification database"; not shown) is a database that, for example, matches a course ID with the unique classification for that course.
ユーザ端末300等の端末装置から検索条件の項目に講座の分類を含む検索要求が入力されると、情報処理装置10は、そのユーザ端末300に対応する受講団体の独自分類データベースにおける講座分類も検索範囲に加え、検索を行う。すなわち、ユーザ端末300において入力されたある検索キーワードが、講座データベース1911及びそのそのユーザ端末300に対応する受講団体の独自分類データベースの少なくともいずれか一方の講座分類の項目において発見されれば、情報処理装置10は、発見した講座に関する情報をユーザ端末300に提供する。 When a search request including a course classification in the search criteria is input from a terminal device such as a user terminal 300, the information processing device 10 performs a search, adding the course classification in the unique classification database of the student group corresponding to that user terminal 300 to the search range. In other words, if a search keyword input on the user terminal 300 is found in the course classification item of at least one of the course database 1911 and the unique classification database of the student group corresponding to that user terminal 300, the information processing device 10 provides information about the found course to the user terminal 300.
すなわち本開示は、以下の発明を含むといえる。
(発明1)
複数の講座の各々について、当該講座の提供団体から、当該講座の分類であって、複数の受講団体において共通して用いられる標準分類の入力を受け付ける第1受け付け手段と、
前記複数の受講団体の各々から、当該受講団体が受講する講座の各々について、当該講座の分類であって、当該受講団体において独自に用いられる独自分類の入力を受け付ける第2受け付け手段と、
端末装置から講座情報の検索要求が入力されると、前記標準分類、並びに前記独自分類のうち当該端末装置に対応する受講団体に対応する独自分類の双方を検索対象として、講座情報を検索する検索手段と
を有する受講案内支援システム。
That is, the present disclosure can be said to include the following inventions.
(Invention 1)
a first receiving means for receiving, for each of a plurality of courses, an input of a standard classification of the course from an organization providing the course, the standard classification being a classification of the course that is commonly used by a plurality of participating organizations;
a second receiving means for receiving, from each of the plurality of participating organizations, an input of a classification of each course that the participating organization is taking, the classification being a unique classification used uniquely by the participating organization;
A course guidance support system having a search means for searching for course information when a search request for course information is input from a terminal device, using both the standard classification and the unique classification among the unique classifications that corresponds to the course group corresponding to the terminal device as search targets.
(16)AI
実施形態において例示した構成及び動作に関し、AI及び機械学習機能が講座案内支援システム1に実装されてもよい。この例において講座案内支援システム1におけるAIの実装に関し、例えば、データベース内に登録されたデータを複合的に分析し、受講生に提示する推奨講座の推奨スコアを算出するための機能が実装されてもよい。
(16) AI
With regard to the configurations and operations exemplified in the embodiments, AI and machine learning functions may be implemented in the course guidance support system 1. In this example, with regard to the implementation of AI in the course guidance support system 1, for example, a function may be implemented to perform a composite analysis of data registered in a database and calculate a recommendation score for a recommended course to be presented to a student.
(17)ブロックチェーン
実施形態において例示した構成及び動作に関し、ブロックチェーン技術が講座案内支援システム1に適用されてもよい。この例において講座案内支援システム1におけるブロックチェーン技術の適用に関し、例えば、データベース内に登録されたデータが、ブロックチェーンネットワークに記録されてもよい。これによって各種データの削除及び書き換え等ができない状態でデータを保護することができる。また、ブロックチェーンネットワークに記録されるデータはどのようなものであってもよい。
(17) Blockchain With regard to the configuration and operation exemplified in the embodiment, blockchain technology may be applied to the course guidance support system 1. In this example, with regard to the application of blockchain technology to the course guidance support system 1, for example, data registered in a database may be recorded on a blockchain network. This allows various types of data to be protected in a state where they cannot be deleted or rewritten. Furthermore, any type of data may be recorded on the blockchain network.
(18)その他
CPU101及びCPU201等によって実行される各種プログラムは、インターネット等のネットワークを介したダウンロードにより提供されるものであってもよいし、DVD-ROM等のコンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体に記録された状態で提供されてもよい。なお、各プロセッサは、CPUに代えて、例えば、MPU(Micro Processing Unit)又はGPU(Graphics Processing Unit)であってもよい。
(18) Others The various programs executed by CPU 101, CPU 201, etc. may be provided by downloading via a network such as the Internet, or may be provided in a state recorded on a computer-readable non-transitory recording medium such as a DVD-ROM. Note that each processor may be, for example, an MPU (Micro Processing Unit) or a GPU (Graphics Processing Unit) instead of a CPU.
実施形態又は変形例における機能構成要素の「手段」は、「部」又は「ユニット」と読み替えられてもよい。 The "means" of functional components in the embodiments or variations may be interpreted as "parts" or "units."
1…講座案内支援システム、10…情報処理装置、20…ユーザ端末、30…ユーザ端末、300…ユーザ端末、9…ネットワーク、90…分析エンジン、11…第1受け付け手段、12…第2受け付け手段、13…第3受け付け手段、14…書き込み手段、15…抽出手段、16…提示手段、17…計算手段、18…取得手段、191…記憶手段(DB)、192…制御手段、101…CPU、102…メモリ、103…ストレージ、104…通信IF、201…CPU、202…メモリ、203…ストレージ、204…通信IF、205…入力装置、206…表示装置、1000…第1タレント属性リスト、1001…検索条件リスト、1911…講座データベース、1912…講座データベース、D…表示画面 1...Course guide support system, 10...Information processing device, 20...User terminal, 30...User terminal, 300...User terminal, 9...Network, 90...Analysis engine, 11...First receiving means, 12...Second receiving means, 13...Third receiving means, 14...Writing means, 15...Extraction means, 16...Presentation means, 17...Calculation means, 18...Acquisition means, 191...Storage means (DB), 192...Control means, 101...CPU, 102...Memory, 103...Storage, 104...Communication IF, 201...CPU, 202...Memory, 203...Storage, 204...Communication IF, 205...Input device, 206...Display device, 1000...First talent attribute list, 1001...Search condition list, 1911...Course database, 1912...Course database, D...Display screen
Claims (11)
前記複数の講座の各々について、当該講座の受講団体から、当該講座を受講した効果として期待される能力の分類を示す第2タレント属性の入力を、自由文字列又は当該受講団体における独自の分類の指定により受け付ける第2受け付け手段と、
前記第1タレント属性及び前記第2タレント属性を前記複数の講座の属性情報が記録されたデータベースに書き込む書き込み手段と、
前記受講団体に属し、前記複数の講座のいずれかを受講しようとする受講生から、受講しようとする講座の検索条件の入力を受け付ける第3受け付け手段と、
前記データベースから前記検索条件に適合する1以上の講座を抽出する抽出手段と、
前記1以上の講座を、前記第1タレント属性及び前記第2タレント属性に応じた順序で、前記受講生に対する推奨講座として提示する提示手段と
を有する講座案内支援システム。 a first receiving means for receiving, for each of a plurality of courses, an input of a first talent attribute from an organization that provides the course, the first talent attribute indicating a classification of an ability that can be improved by attending the course;
a second receiving means for receiving, for each of the plurality of courses, from a group taking the course, an input of a second talent attribute indicating a classification of abilities expected as a result of taking the course , by specifying a free character string or a classification unique to the group taking the course ;
a writing means for writing the first talent attribute and the second talent attribute into a database in which attribute information of the plurality of courses is recorded;
a third receiving means for receiving input of search conditions for a course from a student who belongs to the group and intends to take one of the plurality of courses;
extraction means for extracting one or more courses that meet the search conditions from the database;
and a presentation means for presenting the one or more courses as recommended courses to the student in an order according to the first talent attribute and the second talent attribute.
前記提示手段は、前記推奨スコアに応じた順序で前記1以上の講座を提示する
請求項1に記載の講座案内支援システム。 a calculation means for calculating a recommendation score for each of the one or more courses using the first talent attribute, the second talent attribute, and the search conditions;
The course guide support system according to claim 1 , wherein the presenting means presents the one or more courses in an order according to the recommendation score.
前記提示手段は、前記第1推奨スコア及び前記第2推奨スコアに応じた順序で前記1以上の講座を提示する
請求項2に記載の講座案内支援システム。 the calculation means calculates a first recommendation score using the first talent attribute and a second recommendation score using the second talent attribute;
The course guide support system according to claim 2 , wherein the presenting means presents the one or more courses in an order according to the first recommendation score and the second recommendation score.
前記提示手段は、前記統合推奨スコアに応じた順序で前記1以上の講座を提示する
請求項3に記載の講座案内支援システム。 the calculation means calculates an integrated recommendation score according to the first recommendation score and the second recommendation score;
The course guide support system according to claim 3 , wherein the presenting means presents the one or more courses in an order according to the integrated recommendation score.
前記提示手段は、前記第1タレント属性、前記第2タレント属性、及び前記効果分析結果に応じた順序で、前記1以上の講座を提示する
請求項1に記載の講座案内支援システム。 an acquisition means for acquiring, for each of the plurality of courses, an effect analysis result for students who actually attended the course;
The course guide support system according to claim 1 , wherein the presentation means presents the one or more courses in an order according to the first talent attribute, the second talent attribute, and the effect analysis result.
請求項5に記載の講座案内支援システム。 The course guide support system according to claim 5 , wherein the acquisition means acquires, as the effect analysis result, an analysis result of an effect when students belonging to the course group actually take the course.
請求項1に記載の講座案内支援システム。 The course guide support system according to claim 1 , wherein the first accepting means accepts one option from among predetermined options for talent attributes as input of the first talent attribute.
請求項1に記載の講座案内支援システム。 The course guide support system according to claim 1 , wherein the second accepting means accepts input of a free character string as the input of the second talent attribute.
請求項8に記載の講座案内支援システム。 The course guide support system according to claim 8 , wherein the second accepting means presents a hint for inputting the second talent attribute.
複数の講座の各々について、当該講座の提供団体から、当該講座を受講することにより向上させることができる能力の分類を示す第1タレント属性の入力を受け付けるステップと、
前記複数の講座の各々について、当該講座の受講団体から、当該講座を受講した効果として期待される能力の分類を示す第2タレント属性の入力を、自由文字列又は当該受講団体における独自の分類の指定により受け付けるステップと、
前記第1タレント属性及び前記第2タレント属性を前記複数の講座の属性情報が記録されたデータベースに書き込むステップと、
前記受講団体に属し、前記複数の講座のいずれかを受講しようとする受講生から、受講しようとする講座の検索条件の入力を受け付けるステップと、
前記データベースから前記検索条件に適合する1以上の講座を抽出するステップと、
前記1以上の講座を、前記第1タレント属性及び前記第2タレント属性に応じた順序で、前記受講生に対する推奨講座として提示するステップと
を有する講座案内支援方法。 The computer
receiving, for each of a plurality of courses, an input of a first talent attribute from an organization that provides the course, the first talent attribute indicating a classification of an ability that can be improved by attending the course;
receiving, for each of the plurality of courses, an input of a second talent attribute indicating a classification of abilities expected as a result of attending the course from a participating organization of the course , by specifying a free character string or a classification unique to the participating organization ;
writing the first talent attribute and the second talent attribute into a database in which attribute information of the plurality of courses is recorded;
receiving input of search conditions for a course to be taken from a student who belongs to the course taking group and who wishes to take one of the plurality of courses;
extracting one or more courses that meet the search criteria from the database;
and presenting the one or more courses as recommended courses to the student in an order according to the first talent attribute and the second talent attribute.
複数の講座の各々について、当該講座の提供団体から、当該講座を受講することにより向上させることができる能力の分類を示す第1タレント属性の入力を受け付けるステップと、
前記複数の講座の各々について、当該講座の受講団体から、当該講座を受講した効果として期待される能力の分類を示す第2タレント属性の入力を、自由文字列又は当該受講団体における独自の分類の指定により受け付けるステップと、
前記第1タレント属性及び前記第2タレント属性を前記複数の講座の属性情報が記録されたデータベースに書き込むステップと、
前記受講団体に属し、前記複数の講座のいずれかを受講しようとする受講生から、受講しようとする講座の検索条件の入力を受け付けるステップと、
前記データベースから前記検索条件に適合する1以上の講座を抽出するステップと、
前記1以上の講座を、前記第1タレント属性及び前記第2タレント属性に応じた順序で、前記受講生に対する推奨講座として提示するステップと
を実行させるためのプログラム。 On the computer,
receiving, for each of a plurality of courses, an input of a first talent attribute from an organization that provides the course, the first talent attribute indicating a classification of an ability that can be improved by attending the course;
receiving, for each of the plurality of courses, an input of a second talent attribute indicating a classification of abilities expected as a result of attending the course from a participating organization of the course , by specifying a free character string or a classification unique to the participating organization ;
writing the first talent attribute and the second talent attribute into a database in which attribute information of the plurality of courses is recorded;
receiving input of search conditions for a course to be taken from a student who belongs to the course taking group and who wishes to take one of the plurality of courses;
extracting one or more courses that meet the search criteria from the database;
and a step of presenting the one or more courses as recommended courses to the student in an order according to the first talent attribute and the second talent attribute.
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