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JP7838424B2 - Questionnaire analysis system, method, and program - Google Patents
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JP7838424B2 - Questionnaire analysis system, method, and program - Google Patents

Questionnaire analysis system, method, and program

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JP7838424B2 JP2022119551A JP2022119551A JP7838424B2 JP 7838424 B2 JP7838424 B2 JP 7838424B2 JP 2022119551 A JP2022119551 A JP 2022119551A JP 2022119551 A JP2022119551 A JP 2022119551A JP 7838424 B2 JP7838424 B2 JP 7838424B2
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Description

本開示は情報処理に関し、特に、アンケートの解析の結果を視覚化する技術にする。 This disclosure relates to information processing, and in particular, to a technology for visualizing the results of survey analysis.

生徒の環境や習慣、意識をアンケートの解析の結果から把握し、教育方針等に利用することが要望されている。このような教育方針には、学校経営、学級経営、いじめ対策、教員の配置等も含まれている。 It is requested that schools use the results of surveys to understand students' environment, habits, and attitudes, and utilize this information in their educational policies. Such educational policies include aspects of school management, classroom management, bullying prevention, and teacher allocation.

アンケートの解析の結果を表示する技術に関し、例えば、特開2005-352620号公報(特許文献1)は、「図4(b)は、第五の判定処理部で解析された、授業を受ける複数の学生・生徒から得たアンケート質問事項に対する回答と、当該アンケート質問事項と関連するアンケート質問事項について当該複数の学生・生徒に授業の教授を行なった教員から得た回答とを分析し、両者の間の関係(ここでは、両者の間のギャップ)を、コンピュータの情報出力部であるCRTに画像表示した状態を示すものである」(段落0034参照)ことと、図4(b)のレーダーチャートを記載する。 Regarding the technology for displaying the results of survey analysis, for example, Japanese Patent Publication No. 2005-352620 (Patent Document 1) states that "Figure 4(b) shows the state in which the relationship between the responses to survey questions obtained from multiple students taking a class, analyzed by the fifth judgment processing unit, and the responses obtained from teachers who taught the class to those students regarding related survey questions, is displayed as an image on a CRT, which is the information output unit of a computer" (see paragraph 0034), and describes the radar chart in Figure 4(b).

特開2005-352620号公報Japanese Patent Publication No. 2005-352620

レーダーチャートは、中心点から、アンケートを構成する各質問事項に対応して放射状に伸びる軸上の点として、当該質問に対する回答の評価値が示される。各質問の回答の評価値は、中心点から軸上の点までの距離によって示される。各質問の軸上の評価値を直線で結ぶことで多角形が形成される。このような多角形で視覚化されるレーダーチャートは、多角形の大きさや形状(角度、ゆがみ等)によって、全体的な評価や各評価値の直感的な理解をサポートする。その一方で、個々のレーダーチャートを見ただけでは、評価の全体的な特徴を容易に把握できなかった。 A radar chart shows the evaluation value of each question as points on axes radiating from a central point, corresponding to each question in the questionnaire. The evaluation value of each question is indicated by the distance from the central point to the corresponding point on the axis. Connecting the evaluation points on the axis with straight lines forms a polygon. This type of radar chart, visualized as a polygon, supports an intuitive understanding of the overall evaluation and individual evaluation values through the size and shape (angles, distortions, etc.) of the polygon. However, simply looking at individual radar charts did not easily allow for a grasp of the overall characteristics of the evaluation.

本開示は上述のような背景に鑑みてなされたものであり、アンケートの複数の質問に対する回答の評価についての全体的な特徴を容易に把握可能にする技術を提供することである。 This disclosure is made in light of the above-mentioned background and aims to provide a technology that makes it easy to grasp the overall characteristics of the evaluation of responses to multiple questions in a questionnaire.

この開示に係るアンケート解析システムは、アンケートを構成する複数の質問の各々にについて、当該質問に対する生徒の回答を予め定められた基準で定量的に評価し、評価結果を示す評価値を取得する手段を備え、予め定められた基準は、質問に対する回答の評価値が大きいほど当該質問に対する回答の評価は高いことを示すように設定され、アンケート解析システムはさらに、複数の質問について、各質問に対する生徒の回答の評価値から代表値を取得し、および、各質問に対する当該生徒の回答の評価値のバラツキを取得する手段と、評価値の代表値をパラメータとした第1座標軸およびバラツキをパラメータとした第2座標軸を有する座標系であって、取得する手段によって取得された評価値の代表値およびバラツキの組がプロットされた当該座標系を視覚化するグラフィカルデータを生成する手段と、を備える。 The questionnaire analysis system disclosed herein includes means for quantitatively evaluating students' responses to each of the multiple questions constituting the questionnaire according to predetermined criteria and obtaining evaluation values that indicate the evaluation results, wherein the predetermined criteria are set such that a higher evaluation value for a response to a question indicates a higher evaluation of that response. The questionnaire analysis system further includes means for obtaining representative values from the evaluation values of students' responses to each of the multiple questions, and obtaining the variability of the evaluation values of the students' responses to each question , and means for generating graphical data that visualizes a coordinate system having a first coordinate axis with the representative value of the evaluation value as a parameter and a second coordinate axis with the variability as a parameter, where the pairs of representative values and variability of the evaluation values obtained by the acquisition means are plotted.

上述のアンケート解析システムは、生徒を、当該生徒が属するグループで管理し、取得する手段は、グループについて、当該グループに属する各生徒の評価値代表値を代表する代表評価値と、当該各生徒の評価値のバラツキ代表する値を示す代表バラツキ取得する手段を含み、プロットされる組は、グループについて取得された代評価値および代表バラツキ組を示す代表組を含む。 The aforementioned questionnaire analysis system manages students by group to which they belong, and the means of obtaining data for each group include obtaining a representative evaluation value that represents the representative value of the evaluation value of each student belonging to that group, and a representative variability that shows a value that represents the variability of the evaluation value of each student, and the plotted pairs include representative pairs that show the pairs of representative evaluation values and representative variability obtained for each group.

上述のアンケート解析システムでは、グループは、複数の生徒から構成されるクラスと、複数のクラスを含む学年と、複数の学年を含む学校と、複数の学校を含む自治体とのうちの少なくとも1つである。 In the aforementioned survey analysis system, a group is defined as at least one of the following: a class consisting of multiple students, a grade level containing multiple classes, a school containing multiple grade levels, or a municipality containing multiple schools.

上述のアンケート解析システムは、複数のグループ群を階層構造により管理し、階層構造で管理される複数のグループ群は、複数のクラスを含むクラス群と、当該クラス群の上位層であって複数学年を含む学年群と、当該学年群の上位層であって複数学校を含む学校群と、当該学校群の上位層であって複数自治体を含む自治体群を含む。 The aforementioned survey analysis system manages multiple groups in a hierarchical structure. These groups include a class group containing multiple classes, a grade group (a higher level above the class group) containing multiple grades, a school group (a higher level above the grade group) containing multiple schools, and a municipality group (a higher level above the school group) containing multiple municipalities.

上述のアンケート解析システムは、当該アンケート解析システムに対するユーザー操作を受付ける手段を、さらに備え、上述の代表に対応のグループは、複数グループのうちからユーザーにより指定されるグループを含む。 The aforementioned survey analysis system further includes means for receiving user input to the survey analysis system, and the group corresponding to the aforementioned representative group includes a group specified by the user from among multiple groups.

上述のアンケート解析システムは、階層構造のうちの1の層のグループ群から1のグループを指定する手段と、1の層よりも下位層のグループ群のうちから1の群を指定する手段と、を備え、プロットされる代表組は、指定される1の群に含まれる各グループに対応の代表組を含む。 The aforementioned survey analysis system comprises means for selecting one group from a group of groups at one layer of the hierarchical structure, and means for selecting one group from a group of groups at a lower layer than the first layer. The plotted representative sets include representative sets corresponding to each group included in the selected group.

上述のアンケート解析システムの取得する手段は、さらに、アンケートが実施された時間を取得し、グラフィカルデータを生成する手段は、さらに、アンケートについて取得された同一の生徒に対応の組または同一のグループに対応の代表組が、当該アンケートが実施された時間の経過と関連付けてプロットされる座標系を視覚化するグラフィカルデータを生成する手段を含む。 The means for acquiring the above-described questionnaire analysis system further includes acquiring the time the questionnaire was administered, and the means for generating graphical data further includes means for generating graphical data that visualizes a coordinate system in which corresponding sets of students or corresponding representative sets of the same group, obtained for the questionnaire, are plotted in relation to the passage of time the questionnaire was administered.

上述のアンケート解析システムのグラフィカルデータを生成する手段は、さらに、座標系においてプロットされた組のうち指定される組に対応する、アンケートを構成する各質問の回答に対する評価値を表すレーダーチャートを可視化するグラフィカルデータを生成する手段を含む。 The means for generating graphical data in the aforementioned questionnaire analysis system further includes means for generating graphical data that visualizes radar charts representing evaluation values for the answers to each question constituting the questionnaire, corresponding to a specified set of plotted sets in a coordinate system.

上述のアンケート解析システムでは、指定される組は、同一の生徒に対応の組であって、当該組を構成する評価値の代表値またはバラツキについて時間の経過に伴う変位が大きい組、または同一のグループに対応の代表組であって、当該代表組を構成する代表評価値たは代表バラツキについて時間の経過に伴う変位が大きい組を含む。 In the aforementioned questionnaire analysis system, the designated groups include groups corresponding to the same student where the representative value or variability of the evaluation values constituting the group shows a large change over time, or representative groups corresponding to the same group where the representative evaluation value or representative variability constituting the representative group shows a large change over time.

上述のアンケート解析システムでは、グラフィカルデータは、変位の向きと大きさを視覚化するグラフィカルデータを含む。 The aforementioned questionnaire analysis system includes graphical data that visualizes the direction and magnitude of displacement.

上述のアンケート解析システムでは、座標系は、2次元座標平面を含み、グラフィカルデータは、さらに、2次元座標平面を、当該2次元座標平面内の所定座標位置で互いに直交する軸によって4象限に区分して視覚化する象限グラフィカルデータを含み、所定座標位置は、2次元座標平面内でプロットされる代表組を構成する代表評価値対応の座標値と、当該代表組を構成する代表バラツキ対応の座標値とにより示される座標位置を含む。 In the above-described questionnaire analysis system, the coordinate system includes a two-dimensional coordinate plane, and the graphical data further includes quadrant graphical data that visualizes the two-dimensional coordinate plane by dividing it into four quadrants using mutually orthogonal axes at predetermined coordinate positions within the two-dimensional coordinate plane. The predetermined coordinate positions include coordinate positions indicated by coordinate values corresponding to representative evaluation values constituting representative sets plotted within the two-dimensional coordinate plane, and coordinate values corresponding to representative variability constituting said representative sets.

上述のアンケート解析システムは、複数のグループ群を階層構造により管理し、階層構造で管理される複数のグループ群は、複数の生徒から構成されるクラスを複数含むクラス群と、当該クラス群の上位層の群であって1以上のクラスから構成される学年を複数含む学年群と、当該学年群の上位層の群であって複数の学年から構成される学校を複数含む学校群と、当該学校群の上位層の群であって複数の学校から構成される自治体群のうちの少なくとも2つを含む。上述の所定座標位置は、さらに、2次元座標平面にプロットされる複数の代表組に対応の1のグループの階層よりも上位層のグループであって、当該1のグループを含んで構成される上位層グループについて取得される複数の代表組を構成する複数の代表評価値代表する値に対応の座標値と、当該複数の代表組を構成する複数の代表バラツキ代表する値に対応の座標値とにより示される座標位置を含む。 The above-described questionnaire analysis system manages multiple groups in a hierarchical structure, and the multiple groups managed in a hierarchical structure include at least two of the following: a class group containing multiple classes composed of multiple students; a grade group that is a higher-level group of the class group and contains multiple grades composed of one or more classes; a school group that is a higher-level group of the grade group and contains multiple schools composed of multiple grades; and a municipality group that is a higher-level group of the school group and consists of multiple schools. The above-described predetermined coordinate position further includes a coordinate position that is a higher-level group than the hierarchy of one group corresponding to multiple representative sets plotted on a two-dimensional coordinate plane, and is indicated by coordinate values corresponding to values that represent multiple representative evaluation values that constitute multiple representative sets obtained for the higher - level group that includes the one group, and coordinate values that represent values that represent multiple representative variability that constitute the multiple representative sets.

上述のアンケート解析システムでは、象限グラフィカルデータは、4象限のうち、第1座標軸における評価値の代表値のパラメータが第1範囲を示し、第2座標軸におけるバラツキのパラメータが第2範囲を示す1つ以上の象限を、他の象限とは区別可能な態様で可視化するグラフィカルデータを含む。 In the aforementioned questionnaire analysis system, the quadrant graphical data includes graphical data that visualizes one or more quadrants out of the four quadrants in a manner that distinguishes them from the other quadrants, where the parameter for the representative value of the evaluation value on the first coordinate axis shows a first range, and the parameter for the variability on the second coordinate axis shows a second range.

この開示に係るコンピュータが実施する方法は、アンケートを構成する複数の質問の各々について、当該質問に対する生徒の回答を予め定められた基準で定量的に評価し、評価結果を示す評価値を取得するステップを、備え、予め定められた基準は、質問に対する回答の評価値が大きいほど当該質問に対する回答の評価は高いことを示すように設定され、方法はさらに、コンピュータが、複数の質問について、各質問に対する生徒の回答評価値から代表値を取得し、および、各質問に対する当該生徒の回答の評価値のバラツキを取得するステップと、コンピュータが、評価値の代表値をパラメータとした第1座標軸およびバラツキをパラメータとした第2座標軸を有する座標系であって、取得するステップにおいて取得された評価値の代表値およびバラツキの組がプロットされた当該座標系を視覚化するグラフィカルデータを生成するステップと、を備える。 The computer-based method relating to this disclosure comprises the steps of: quantitatively evaluating a student's response to each of a group of questions constituting a questionnaire according to predetermined criteria and obtaining an evaluation value indicating the evaluation result, wherein the predetermined criteria are set such that a higher evaluation value for a response to a question indicates a higher evaluation of that response. The method further comprises the steps of: the computer obtaining a representative value from the evaluation values of the students' responses to each of the group of questions , and obtaining the variability of the evaluation values of the students' responses to each question; and the computer generating graphical data that visualizes a coordinate system having a first coordinate axis with the representative value of the evaluation value as a parameter and a second coordinate axis with the variability as a parameter, wherein the pair of representative value and variability of the evaluation value obtained in the acquisition step is plotted in the coordinate system.

この開示に係るプログラムは、法を、コンピュータに実行させるためのプログラムであって、方法は、アンケートを構成する複数の質問の各々について、当該質問に対する生徒の回答を予め定められた基準で定量的に評価し、評価結果を示す評価値を取得するステップを、備え、予め定められた基準は、質問に対する回答の評価値が大きいほど当該質問に対する回答の評価は高いことを示すように設定され、方法はさらに、複数の質問について、各質問に対する生徒の回答評価値から代表値を取得し、および、各質問に対する当該生徒の回答の評価値のバラツキを取得するステップと、評価値の代表値をパラメータとした第1座標軸およびバラツキをパラメータとした第2座標軸を有する座標系であって、取得された評価値の代表値およびバラツキの組がプロットされた当該座標系を視覚化するグラフィカルデータを生成するステップと、を備える。 The program relating to this disclosure is a program for causing a computer to execute a method , the method comprising the steps of quantitatively evaluating a student's response to each of a plurality of questions constituting a questionnaire according to predetermined criteria and obtaining an evaluation value indicating the evaluation result, wherein the predetermined criteria are set such that a higher evaluation value for a response to a question indicates a higher evaluation of the response to that question, the method further comprising the steps of obtaining a representative value from the evaluation values of the student's response to each of the plurality of questions, and obtaining the variability of the evaluation values of the student's response to each question, and generating graphical data that visualizes a coordinate system having a first coordinate axis with the representative value of the evaluation value as a parameter and a second coordinate axis with the variability as a parameter, on which the obtained pairs of representative value and variability of the evaluation value are plotted.

本開示によれば、アンケートの各質問の回答に対する評価値の大きさと評価値のバラツキの組が、評価値の大きさおよびバラツキそれぞれをパラメータとした第1および第2座標軸を有する座標系においてプロットされて視覚化されるグラフィカルデータが提供される。このように視覚化される座標系から、アンケートの複数の質問に対する回答についての評価の全体的な特徴が見える化されて容易に把握可能となる。 This disclosure provides graphical data in which pairs of evaluation values and their variability for each question in a questionnaire are plotted and visualized in a coordinate system having first and second coordinate axes, each parameterizing the evaluation value magnitude and variability, respectively. From this visualized coordinate system, the overall characteristics of the evaluations for multiple questions in the questionnaire become easily visible and understandable.

本実施の形態に係るアンケート解析システムが提供されるネットワークシステムの概略構成を示す図である。This figure shows the schematic configuration of the network system to which the questionnaire analysis system according to this embodiment is provided. 本実施の形態に係る情報処理装置300のハードウェア構成を示す図である。This figure shows the hardware configuration of the information processing device 300 according to this embodiment. 本実施の形態に係る端末200のハードウェア構成を示す図である。This figure shows the hardware configuration of the terminal 200 according to this embodiment. 本実施の形態に係るアンケート解析システムのモジュール構成の一例を示す図である。This figure shows an example of the module configuration of the questionnaire analysis system according to this embodiment. 本実施の形態に係るアンケート10の一例を示す図である。This figure shows an example of questionnaire 10 according to this embodiment. 本実施の形態に係る座標系の一例を示す図である。This figure shows an example of a coordinate system according to this embodiment. 本実施の形態に係る階層化構造の一例を示す図である。This figure shows an example of a hierarchical structure according to this embodiment. 本実施の形態に係る座標平面の他の例を示す図である。This figure shows another example of the coordinate plane according to this embodiment. 本実施の形態に係る座標平面の他の例を示す図である。This figure shows another example of the coordinate plane according to this embodiment. 本実施の形態に係る座標平面の他の例を示す図である。This figure shows another example of the coordinate plane according to this embodiment. 本実施の形態に係る分布状況の時系列変化を利用したアラート出力の一例を示す図である。This figure shows an example of an alert output using the time-series changes in the distribution status according to this embodiment. 本実施の形態に係る分布状況の時系列変化を利用したアラート出力の他の例を示す図である。This figure shows another example of alert output using the time-series changes in the distribution status according to this embodiment. 本実施の形態に係るアンケート解析処理のフローチャートの一例を示す図である。This figure shows an example of a flowchart for the questionnaire analysis process according to this embodiment. 本実施の形態に係るアンケート解析処理のフローチャートの一例を示す図である。This figure shows an example of a flowchart for the questionnaire analysis process according to this embodiment.

以下、図面を参照しつつ、本発明に従う実施の形態および変形例について説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、これらについての詳細な説明は繰り返さない。なお、以下で説明される実施の形態および変形例は、適宜選択的に組み合わされてもよい。 The embodiments and modifications according to the present invention will be described below with reference to the drawings. In the following description, identical parts and components are denoted by the same reference numerals. Their names and functions are also the same. Therefore, detailed descriptions of them will not be repeated. The embodiments and modifications described below may be combined selectively as appropriate.

<システムの構成>
図1は、本実施の形態に係るアンケート解析システムが提供されるネットワークシステムの概略構成を示す図である。図1を参照して、ネットワークシステムは、ネットワーク100を介して情報を遣り取りする異なるデバイスを含む。これらデバイスは、ネットワーク100に接続される情報処理装置300と、コンピューター等の1つ以上の端末200とを含む。ネットワーク100は、例えばケーブル、光ファイバー、有線または無線のLAN(Local Area Network)、有線または無線のWAN(Wide Area Network)、インターネット等から適宜選択されて構成される。
<System Configuration>
Figure 1 is a diagram illustrating the schematic configuration of a network system to which the questionnaire analysis system according to this embodiment is provided. Referring to Figure 1, the network system includes different devices that exchange information via the network 100. These devices include an information processing device 300 connected to the network 100 and one or more terminals 200 such as computers. The network 100 is configured by appropriately selecting from, for example, cables, optical fibers, wired or wireless LANs (Local Area Networks), wired or wireless WANs (Wide Area Networks), the Internet, etc.

端末200は、たとえば、汎用のPC(Personal Computer)、スマートフォン、またはタブレット等を含む。端末200は、生徒等を対象に実施されるアンケート10の結果を収集し、収集したアンケート結果を、ネットワーク100を介して情報処理装置300に転送する。アンケート10は、例えば、学習状況に関連する複数の質問から構成されるが、アンケート10の具体例は後述する。情報処理装置300は、例えばWAS(Web Application Server)のようなクラウドサーバーとして提供されるが、クラウドサーバーに限定されずオンプレミスサーバーとして提供されてもよい。 The terminal 200 includes, for example, a general-purpose PC (Personal Computer), smartphone, or tablet. The terminal 200 collects the results of a questionnaire 10 administered to students, etc., and transfers the collected questionnaire results to the information processing device 300 via the network 100. The questionnaire 10 consists of, for example, multiple questions related to learning status; a specific example of the questionnaire 10 will be described later. The information processing device 300 is provided as a cloud server, such as a WAS (Web Application Server), but is not limited to a cloud server and may be provided as an on-premise server.

情報処理装置300は端末200から転送されたアンケート結果を処理する。例えば、アンケート10を構成する複数の質問の各々に対する生徒の回答が解析されて、解析に基づき各質問に対する回答が予め定められた基準に従って定量的に評価される。情報処理装置300は、このような解析に基づいた各質問の回答に対する評価値の大きさと各質問に対する評価値のバラツキの組(組合せ)を、座標平面において視覚化するためのグラフィカルデータを生成する。具体的に、グラフィカルデータは、評価値の大きさをパラメータとした第1の座標軸およびバラツキをパラメータとした第2の座標軸を有する座標系であって、取得された評価値の大きさおよびバラツキの組がプロットされた当該座標系を視覚化するためのグラフィカルデータを含む。情報処理装置300または端末200は、グラフィカルデータに基づきディスプレイを制御することにより、グラフィカルデータによってビジュアライズされた画像をディスプレイに表示させる。 The information processing device 300 processes the survey results transferred from the terminal 200. For example, the students' responses to each of the multiple questions constituting the survey 10 are analyzed, and based on the analysis, the responses to each question are quantitatively evaluated according to predetermined criteria. The information processing device 300 generates graphical data for visualizing the pairs (combinations) of the magnitude of the evaluation value for each question and the variation in the evaluation values for each question, based on this analysis, on a coordinate plane. Specifically, the graphical data includes a coordinate system having a first coordinate axis with the magnitude of the evaluation value as a parameter and a second coordinate axis with the variation as a parameter, and graphical data for visualizing this coordinate system on which the acquired pairs of evaluation value magnitude and variation are plotted. The information processing device 300 or the terminal 200 controls the display based on the graphical data to display the image visualized by the graphical data on the display.

本実施の形態では、上記に述べた「評価値の大きさ」として、各質問の回答に対する評価値の合計の大きさを例示するが、これに限定されない。例えば、評価値の大きさは、各質問の回答に対する評価値についての平均値であってもよい。 In this embodiment, the "magnitude of the evaluation value" described above is exemplified by the sum of the evaluation values for each question's answer, but it is not limited to this. For example, the magnitude of the evaluation value may be the average value of the evaluation values for each question's answer.

アンケート10が実施される対象である生徒は、教育機関から学習環境を得ている者を含み、児童、学生(社会人、非社会人を含む)を含む概念である。また、教育機関として、本実施の形態では学校(小学校、中学校、高校、大学等)を例示するが、これに限定されず、例えば、学習塾、予備校、職業訓練校、専門学校等も含み得る。また、本実施の形態では、生徒がアンケート10の各質問に対し回答する方法は、生徒が端末200を操作して端末200に回答を入力する方法としているが、これに限定されない。例えば、アンケート10の各質問に対し生徒が手書きした内容がOCR(Optical Character Recognition/Reader)によって走査されることで回答する方法であってもよい。また、本実施の形態では、ユーザーは、アンケート解析システムの管理者およびアンケートの結果を閲覧して利用する者を含む。このような利用者は、生徒、教師、教育機関の運営・管理の者を含む。 The target audience for Questionnaire 10 includes students who receive their learning environment from educational institutions, encompassing children, students (including working adults and non-working adults). While this embodiment exemplifies schools (elementary schools, junior high schools, high schools, universities, etc.) as educational institutions, it is not limited to these, and could also include, for example, cram schools, preparatory schools, vocational training schools, and specialized colleges. Furthermore, in this embodiment, the method by which students answer each question in Questionnaire 10 is described as students operating terminal 200 and inputting their answers into the terminal 200, but this is not limited to this method. For example, the answer could be provided by scanning handwritten responses from students using OCR (Optical Character Recognition/Reader). In this embodiment, users include administrators of the questionnaire analysis system and those who view and utilize the questionnaire results. Such users include students, teachers, and those involved in the operation and management of educational institutions.

図2は、本実施の形態に係る情報処理装置300のハードウェア構成を示す図である。図3は、本実施の形態に係る端末200のハードウェア構成を示す図である。 Figure 2 shows the hardware configuration of the information processing device 300 according to this embodiment. Figure 3 shows the hardware configuration of the terminal 200 according to this embodiment.

図2を参照して、情報処理装置300は、プロセッサー301と、ROM(Read Only Memory)やRAM(Random Access Memory)等を含む揮発性記憶媒体から構成される主メモリー302と、NIC(Network Interface Card)を含む通信回路から構成される通信インターフェイス303と、HDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)等の不揮発性の記録媒体から構成される記憶装置304と、ユーザーが操作可能なキーボードやマウス等の入力装置305Aを接続する入力インターフェイス305と、ディスプレイ306Aを接続する表示インターフェイス306と、記録媒体の一例である光学ディスク307Aが着脱自在に装着される光学ドライブ307を含む。これらのコンポーネントは、内部バス319を介して互いに通信可能に接続されている。入力インターフェイス305は、入力装置305Aを介して情報処理装置300に対するユーザー操作を受付ける。また、表示インターフェイス306は、画像を表示するようにグラフィカルデータ等の画像データに基づきディスプレイ306Aを駆動するドライバー回路を含む。入力装置305Aとディスプレイ306Aとは、両者が一体的に構成されることによりタッチパネル309として提供されてもよい。 Referring to Figure 2, the information processing device 300 includes a processor 301, a main memory 302 composed of volatile storage media such as ROM (Read Only Memory) and RAM (Random Access Memory), a communication interface 303 composed of a communication circuit including a NIC (Network Interface Card), a storage device 304 composed of a non-volatile recording medium such as an HDD (Hard Disk Drive) and SSD (Solid State Drive), an input interface 305 for connecting user-operable input devices such as a keyboard and mouse 305A, a display interface 306 for connecting a display 306A, and an optical drive 307 on which an optical disc 307A, an example of a recording medium, is detachably mounted. These components are connected to each other so as to be able to communicate via an internal bus 319. The input interface 305 accepts user operations to the information processing device 300 via the input device 305A. The display interface 306 includes a driver circuit that drives the display 306A based on image data such as graphical data to display an image. The input device 305A and the display 306A may be integrated together to form a touch panel 309.

記憶装置304は、プロセッサー301により読出されて実行されるソフトウェアとデータが格納される。このようなソフトウェアは、OS(Operating System)を含むシステムプログラム310と、アプリケーションプログラムとを含む。アプリケーションプログラムは、アンケート収集プログラム315と、アンケート集計プログラム320と、算出プログラム53を有するアンケート解析プログラム52と、グラフィカルプログラム57と、Webサーバープログラム56とを含む。また、データは、アンケート10の結果を格納するアンケートDB45と、生徒の成績を格納する成績DB58と、階層データ59を含む。アプリケーションプログラムおよび階層データ59の詳細は後述する。 The storage device 304 stores software and data that are read and executed by the processor 301. This software includes a system program 310, which contains the OS (Operating System), and application programs. The application programs include a survey collection program 315, a survey tabulation program 320, a survey analysis program 52 with a calculation program 53, a graphical program 57, and a web server program 56. The data includes a survey database 45 for storing the results of the survey 10, a grade database 58 for storing student grades, and hierarchical data 59. Details of the application programs and hierarchical data 59 will be described later.

プロセッサー301は、記憶装置304に格納されているプログラムを主メモリー302に展開して実行することで、本実施の形態に従う各種処理を実現する。主メモリー302は、プロセッサー301によるプログラムの実行に必要なワークメモリーを提供する。このようにプログラムが実行されることで実現される各種処理の詳細は後述する。 The processor 301 performs various processes according to this embodiment by loading the program stored in the storage device 304 into the main memory 302 and executing it. The main memory 302 provides the work memory necessary for the processor 301 to execute the program. Details of the various processes performed by this program execution will be described later.

通信インターフェイス303は、ネットワーク100を介して端末200とデータや信号を遣り取りする。光学ドライブ307は、外部の記憶媒体である光学ディスク307A等から、その中に格納されている各種プログラム(たとえば、アプリケーションプログラム)やデータを読出して、記憶装置304にインストールする。 The communication interface 303 exchanges data and signals with the terminal 200 via the network 100. The optical drive 307 reads various programs (e.g., application programs) and data stored on an external storage medium, such as an optical disc 307A, and installs them into the storage device 304.

図3を参照して、端末200は、プロセッサー11と、ROM(Read Only Memory)やRAM(Random Access Memory)等を含む揮発性記憶媒体から構成される主メモリー12と、ネットワーク100を接続するNIC等を含む通信インターフェイス15と、ユーザーが操作可能なキーボードやマウス等の入力装置16Aを接続する入力インターフェイス16と、ディスプレイ17Aを接続する表示インターフェイス17と、記録媒体の一例である光学ディスク19Aが着脱自在に装着される光学ドライブ19と、HDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)等の不揮発性の記録媒体から構成される記憶装置20を含む。これらのコンポーネントは、内部バス25を介して互いに通信可能に接続されている。入力インターフェイス16は、入力装置16Aを介して端末200に対するユーザー操作を受付ける。また、表示インターフェイス17はディスプレイ17Aを駆動するドライバー回路を含む。入力装置16Aとディスプレイ17Aは、両者が一体的に構成されることによりタッチパネル18として提供されてもよい。 Referring to Figure 3, the terminal 200 includes a processor 11, a main memory 12 composed of volatile storage media such as ROM (Read Only Memory) and RAM (Random Access Memory), a communication interface 15 including a NIC for connecting to the network 100, an input interface 16 for connecting user-operable input devices such as a keyboard and mouse, a display interface 17 for connecting a display 17A, an optical drive 19 on which an optical disc 19A (an example of a recording medium) is detachably mounted, and a storage device 20 composed of a non-volatile recording medium such as an HDD (Hard Disk Drive) or SSD (Solid State Drive). These components are connected to each other via an internal bus 25 so as to be able to communicate with each other. The input interface 16 receives user operations to the terminal 200 via the input device 16A. The display interface 17 includes a driver circuit for driving the display 17A. The input device 16A and the display 17A may be provided as a touch panel 18 by being configured together as an integrated unit.

記憶装置20には、OS等を含むシステムプログラム21とアプリケーションプログラムとが格納される。アプリケーションプログラムは、GUI(Graphical User Interface)プログラム22とWebブラウザー23とを含む。プロセッサー11は、記憶装置20に格納されているプログラムを主メモリー12に展開して実行することで、本実施の形態に従う各種処理を実現する。主メモリー12は、プロセッサー11によるプログラムの実行に必要なワークメモリーを提供する。GUIプログラム22は、実行されるとユーザーが端末200とインタラクティブに遣り取り可能な環境を提供する。Webブラウザー23は実行されると、情報処理装置300のWebサーバーが提供するWebページをユーザーが閲覧可能な環境を提供する。 The storage device 20 stores a system program 21, including the OS, and application programs. The application programs include a GUI (Graphical User Interface) program 22 and a web browser 23. The processor 11 executes the programs stored in the storage device 20 by loading them into the main memory 12, thereby realizing various processes according to this embodiment. The main memory 12 provides the work memory necessary for the processor 11 to execute the programs. When executed, the GUI program 22 provides an environment that allows the user to interact with the terminal 200. When executed, the web browser 23 provides an environment that allows the user to view web pages provided by the web server of the information processing device 300.

図2のプロセッサー11と図3のプロセッサー301は、たとえば、少なくとも1つの集積回路によって構成される。集積回路は、たとえば、少なくとも1つのCPU、少なくとも1つのASIC(application specific integrated circuit)、少なくとも1つのFPGA(field-programmable gate array)、またはそれらの組み合わせ等によって構成される。また、外部の記憶媒体は光学ディスク19A、307Aに限定されず、例えばUSB(Universal Serial Bus)メモリー、SDカード、CF(CompactFlash)等の記憶媒体であってもよい。また、端末200と情報処理装置300は、情報を出力するための外部メモリー、プリンター等の各種デバイスを接続するためのUSB等のインターフェイスを含んでもよい。 The processor 11 in Figure 2 and the processor 301 in Figure 3 are composed of, for example, at least one integrated circuit. The integrated circuit is composed of, for example, at least one CPU, at least one ASIC (application-specific integrated circuit), at least one FPGA (field-programmable gate array), or a combination thereof. Furthermore, the external storage medium is not limited to optical discs 19A and 307A, but may be a USB (Universal Serial Bus) memory, SD card, CF (CompactFlash), or other storage medium. Also, the terminal 200 and the information processing device 300 may include an interface such as USB for connecting various devices such as external memory for outputting information and a printer.

端末200および情報処理装置300は、光学ドライブを介して必要なプログラムを装置にインストールする構成例を示すが、これに限られず、例えばネットワーク100上の他の装置等からダウンロードされるようにしてもよい。 The terminal 200 and information processing device 300 are shown as an example configuration in which the necessary programs are installed on the device via an optical drive, but the configuration is not limited to this; for example, the programs may be downloaded from other devices on the network 100.

端末200および情報処理装置300の記憶装置に格納されるアプリケーションプログラムを構成する各プログラムは、単体のプログラムとしてではなく、任意の他のプログラムの一部に組み込まれて提供されてもよい。この場合、任意の他のプログラムと協働して本実施の形態に従う処理が実現される。また、このようなアプリケーションプログラムによって提供される処理の一部または全部は、専用のハードウェアによって実現されてもよい。 Each program constituting the application program stored in the storage devices of terminal 200 and information processing device 300 may be provided not as a standalone program, but as part of any other program. In this case, processing according to this embodiment is realized in cooperation with any other program. Furthermore, some or all of the processing provided by such application programs may be implemented by dedicated hardware.

<ソフトウェア構成>
図4は、本実施の形態に係るアンケート解析システムのモジュール構成の一例を示す図である。本実施の形態では、アンケート解析システムは1または複数のモジュールを含んで構成される。モジュールは、任意の形態のハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせを利用して実装され得る。たとえば、1つまたは複数のプロセッサー、コントローラ、ASIC、FPGA等のハードウェア回路、アプリケーションプログラムを含むソフトウェア、またはその他のメカニズムを実装して、モジュールが構成され得る。
<Software Configuration>
Figure 4 shows an example of the module configuration of the questionnaire analysis system according to this embodiment. In this embodiment, the questionnaire analysis system is configured to include one or more modules. Modules can be implemented using any form of hardware, software, or a combination thereof. For example, a module can be configured by implementing one or more processors, controllers, hardware circuits such as ASICs and FPGAs, software including application programs, or other mechanisms.

図4に示すアンケート解析システムは、アンケート収集プログラム315、アンケート集計プログラム320、アンケート解析プログラム52、グラフィカルプログラム57およびWebサーバープログラム56のそれぞれが実行されることにより実現される、アンケート収集部30、アンケート集計部31、アンケート解析部32、グラフィカルデータ生成部34およびWebサーバー部35を含む。アンケート解析部32は、算出プログラム53が実行されることによって実現される算出部33を含む。 The survey analysis system shown in Figure 4 includes a survey collection unit 30, a survey tabulation unit 31, a survey analysis unit 32, a graphical program 57, and a web server program 56, which are realized by the execution of each of these units. The survey analysis unit 32 includes a calculation unit 33, which is realized by the execution of a calculation program 53.

アンケート収集部30は、アンケート10の各質問に対する生徒の回答を示すアンケートデータ29を収集する。具体的に、アンケート収集部30は、端末200から転送されて通信インターフェイス303を介して受信されたアンケートデータ29を、アンケートDB45に格納することにより収集する。アンケートデータ29の収集方法は、ネットワーク100を介した転送方法に限定されない。例えば、アンケートデータ29を格納した光学ディスク307Aから光学ドライブ307によって読取ることによって、アンケートデータ29が収集されるとしてもよい。本実施の形態では、複数の生徒を対象にアンケート10が実施されて、各生徒に対応のアンケートデータ29が収集されるとともに、アンケート対象の生徒が属するグループを識別する学校情報28が収集される。学校情報28の詳細は後述する。 The questionnaire collection unit 30 collects questionnaire data 29 showing the students' answers to each question in the questionnaire 10. Specifically, the questionnaire collection unit 30 collects the questionnaire data 29, which is transferred from the terminal 200 and received via the communication interface 303, by storing it in the questionnaire DB 45. The method of collecting the questionnaire data 29 is not limited to a transfer method via the network 100. For example, the questionnaire data 29 may be collected by reading it from an optical disk 307A containing the questionnaire data using an optical drive 307. In this embodiment, the questionnaire 10 is administered to multiple students, and questionnaire data 29 corresponding to each student is collected, as well as school information 28 identifying the group to which the surveyed students belong. Details of the school information 28 will be described later.

アンケート集計部31は、アンケートDB45に格納された各生徒に対応のアンケートデータ29が示す各質問に対する回答について、当該回答を予め定められた基準で定量的に評価し、評価結果を示す評価値46をアンケートDB45に格納する。この予め定められた基準は、各質問に対する回答の評価値が大きいほど、質問に対する当該回答の評価は高いことを示すよう設定されている。また、アンケート集計部31は、アンケート10が実施された時期を示す時間47を取得し、当該アンケート10の評価値46と関連付けて格納する。 The survey tabulation unit 31 quantitatively evaluates the responses to each question indicated in the corresponding survey data 29 stored in the survey database 45 for each student, using predetermined criteria, and stores the evaluation value 46, which indicates the evaluation result, in the survey database 45. These predetermined criteria are set so that a higher evaluation value for an answer indicates a higher evaluation of that answer to that question. Furthermore, the survey tabulation unit 31 acquires the time 47 indicating when the survey 10 was conducted and stores it in association with the evaluation value 46 of the survey 10.

アンケート解析部32が、アンケート集計部31によって集計されたアンケート10の各質問に対する回答の評価値46を解析する。アンケート解析部32の算出部33は、解析の結果に基づき、アンケート10の各質問の回答に対する評価値の合計の大きさと、当該解析に基づいた各質問に対する評価値のバラツキとを算出する。本実施の形態では、当該バラツキは、アンケート10の各質問の回答に対する評価値の標準偏差として算出される。これにより、アンケート解析部32によって、アンケート10の各質問の回答に対する評価値の合計の大きさと、各質問に対する評価値のバラツキとが取得される。 The questionnaire analysis unit 32 analyzes the evaluation values 46 of the responses to each question in the questionnaire 10, which have been compiled by the questionnaire tabulation unit 31. The calculation unit 33 of the questionnaire analysis unit 32 calculates, based on the analysis results, the magnitude of the sum of the evaluation values for each question in the questionnaire 10 and the variability of the evaluation values for each question based on the analysis. In this embodiment, the variability is calculated as the standard deviation of the evaluation values for each question in the questionnaire 10. Thus, the questionnaire analysis unit 32 obtains the magnitude of the sum of the evaluation values for each question in the questionnaire 10 and the variability of the evaluation values for each question.

本実施の形態では、アンケート10の各質問の回答に対する評価値と、その合計の大きさおよびバラツキとは情報処理装置300で取得されるとしているが、端末200を用いて取得されてもよい。例えば、端末200はアンケート10について、このような評価値と評価値の合計の大きさとバラツキとを含む情報を取得し、取得された情報を情報処理装置300に転送する。情報処理装置300は、端末200から評価値と、その合計の大きさと、そのバラツキとを含む情報を受信することにより、これら情報を取得する。 In this embodiment, the evaluation values for each question in the questionnaire 10, along with their total magnitude and variability, are acquired by the information processing device 300. However, they may also be acquired using the terminal 200. For example, the terminal 200 acquires information including these evaluation values, their total magnitude, and variability for the questionnaire 10, and transfers the acquired information to the information processing device 300. The information processing device 300 acquires this information by receiving the evaluation values, their total magnitude, and their variability from the terminal 200.

グラフィカルデータ生成部34は、アンケート解析部32によって取得された評価値の合計の大きさとバラツキとに基づいたグラフィカルデータ38を生成する。具体的には、グラフィカルデータ生成部34は、評価値の合計の大きさをパラメータとした第1の座標軸およびバラツキをパラメータとした第2の座標軸を有する座標系であって、取得された合計の大きさおよびバラツキの組がプロットされた当該座標系を視覚化するためのグラフィカルデータ38を生成する。 The graphical data generation unit 34 generates graphical data 38 based on the total magnitude and variability of the evaluation values obtained by the questionnaire analysis unit 32. Specifically, the graphical data generation unit 34 generates graphical data 38 for visualizing a coordinate system having a first coordinate axis parameterized by the total magnitude of the evaluation values and a second coordinate axis parameterized by the variability, where the obtained pairs of total magnitude and variability are plotted.

Webサーバー部35は、グラフィカルデータ生成部34によって生成されたグラフィカルデータ38の画像を含んで構成されるWebページ39を生成する。ユーザーは、このように生成されたWebページ39を、Webブラウザーを介して閲覧する。本実施の形態では、ユーザーは、端末200のWebブラウザー23によってWebページ39を閲覧する。なお、情報処理装置300が、Webブラウザーを備える場合は、ユーザーは情報処理装置300のWebブラウザーによってWebページ39を閲覧することができる。 The Web server unit 35 generates a Web page 39 that includes images of graphical data 38 generated by the graphical data generation unit 34. The user views this generated Web page 39 via a Web browser. In this embodiment, the user views the Web page 39 using the Web browser 23 on the terminal 200. If the information processing device 300 is equipped with a Web browser, the user can view the Web page 39 using the Web browser on the information processing device 300.

また、情報処理装置300は、集計単位36および表示粒度37の指定を受信する。例えばWebサーバー部35は、端末200から集計単位36または表示粒度37を指定するデータを受付ける。アンケート解析部32は、このような集計単位36および表示粒度37に基づいたアンケートデータ29の解析を実施し、解析に基づき、各質問に対する回答の評価値と、その合計の大きさおよびバラツキとを含む情報を取得し、グラフィカルデータ生成部34は、取得された情報に基づきグラフィカルデータ38を生成する。このような集計単位36および表示粒度37に基づいた解析とグラフィカルデータ38によって視覚化される座標系の詳細は後述する。 Furthermore, the information processing device 300 receives the specification of the aggregation unit 36 and the display granularity 37. For example, the Web server unit 35 receives data from the terminal 200 specifying the aggregation unit 36 or the display granularity 37. The questionnaire analysis unit 32 performs analysis of the questionnaire data 29 based on these aggregation units 36 and display granularity 37, and based on the analysis, obtains information including the evaluation value of the answers to each question, the magnitude of the total, and the variability. The graphical data generation unit 34 generates graphical data 38 based on the obtained information. Details of the coordinate system visualized by the analysis based on these aggregation units 36 and display granularity 37 and the graphical data 38 will be described later.

<アンケート10>
図5は、本実施の形態に係るアンケート10の一例を示す図である。アンケート10は、生徒の学習状況を評価するための複数の項目8と、各項目8に対応した1つ以上の質問9とを含む。項目8は、例えば生徒の基本的な生活習慣、学習方法等の項目を含む。アンケート10を構成する各質問9の種類は互いに重複せずに独立している。また、このような独立には、ある質問9に対する回答内容に応じて次の質問が変化するというような連動の関係もないことを含む。アンケート10の各質問9に対する回答は、上記に述べたアンケートデータ29に含まれる。
<Survey 10>
Figure 5 shows an example of a questionnaire 10 according to this embodiment. The questionnaire 10 includes a plurality of items 8 for evaluating the student's learning situation and one or more questions 9 corresponding to each item 8. The items 8 include, for example, items such as the student's basic lifestyle habits and learning methods. The types of questions 9 that make up the questionnaire 10 are independent of each other and do not overlap. Furthermore, such independence includes the fact that there is no relationship in which the next question changes depending on the answer to a certain question 9. The answers to each question 9 of the questionnaire 10 are included in the questionnaire data 29 described above.

アンケート10の各質問9に対する回答形式には、自由回答形式と選択回答形式のいずれであってもよい。選択回答形式では、質問9は、例えば1~10の選択回答形式の回答欄から回答を選択する質問内容となる。アンケート集計部31は、回答として選択された数字に基づき評価値46を決定する。例えば、回答として「10」が選択された場合、回答の評価値46は大きくなり、対照的に「1」が選択された場合その評価値46は小さくなり、平均的な数字(5または6)が選択された場合その評価値46は平均的な値となるよう設定される。各質問に対する回答の選択肢は、例えば1~10のように統一されて、選択肢の値が高いほど、当該質問に対する回答としては評価値が大きくなるとしている。これにより、同一アンケート10における質問間で同じ尺度で評価値46を取得することができ、また、同一アンケート10の質問に対する回答について、生徒間で同じ尺度で評価値46を取得することができる。 The response format for each question 9 in Questionnaire 10 may be either a free-response format or a multiple-choice format. In the multiple-choice format, question 9 is a question in which the respondent selects an answer from, for example, a number from 1 to 10. The Questionnaire tabulation unit 31 determines the evaluation value 46 based on the number selected as the answer. For example, if "10" is selected as the answer, the evaluation value 46 of the answer will be high; conversely, if "1" is selected, the evaluation value 46 will be low; and if an average number (5 or 6) is selected, the evaluation value 46 will be an average value. The answer choices for each question are standardized, for example, from 1 to 10, and the higher the value of the choice, the higher the evaluation value for that answer to that question. This allows for obtaining evaluation values 46 on the same scale across questions in the same Questionnaire 10, and also allows for obtaining evaluation values 46 on the same scale across students for their answers to questions in the same Questionnaire 10.

本実施の形態では、各質問9に対する回答の選択肢が上記のように1~10のように統一される場合であっても、アンケート解析部32は、重み付けした評価値46について、その合計の大きさとバラツキを取得するよう構成されてもよい。具体的には、ユーザーは、アンケート10の結果を活用する場合に、重要視したい項目8または質問9を選択し、選択された項目8または質問9に対する回答の評価値46への重み付けを設定する。このような選択と重み付けは、ユーザーが入力装置16A,305Aを操作することにより、アンケート解析システムに設定することができる。アンケート解析部32は、ユーザーが設定した重み付けに基づき、評価値46の合計の大きさとバラツキを算出して取得する。 In this embodiment, even if the answer choices for each question 9 are unified as 1 to 10 as described above, the questionnaire analysis unit 32 may be configured to acquire the total magnitude and variability of the weighted evaluation values 46. Specifically, when utilizing the results of questionnaire 10, the user selects the item 8 or question 9 that they want to emphasize and sets the weighting for the evaluation values 46 of the answers to the selected item 8 or question 9. Such selection and weighting can be set in the questionnaire analysis system by the user operating the input devices 16A and 305A. The questionnaire analysis unit 32 calculates and acquires the total magnitude and variability of the evaluation values 46 based on the weighting set by the user.

<座標平面と象限>
図6は、本実施の形態に係る座標系の一例を示す図である。図6の座標系は、グラフィカルデータ38によってディスプレイ17Aにおいて表示された2次元の座標平面を示す。この座標平面は、直交する座標軸であるX軸とY軸で規定される。X軸には、評価値の合計の大きさ70がパラメータとして割当てられ、Y軸には評価値のバラツキ71がパラメータとして割当てられる。図6の座標平面は、クラス(例えば、コードXXの学校のクラス01)という全体集合において、当該全体集合の部分集合を構成する当該クラスに属する各生徒の評価値46の合計の大きさと当該評価値46のバラツキからなる組が、プロットされた散布図を示す。このような座標平面においてプロットされた点(以下、プロット点ともいう)に関連付けて、当該プロット点の組に対応した生徒を識別する生徒ID75も表示される。
<Coordinate plane and quadrant>
Figure 6 shows an example of a coordinate system according to this embodiment. The coordinate system in Figure 6 shows a two-dimensional coordinate plane displayed on the display 17A by graphical data 38. This coordinate plane is defined by orthogonal coordinate axes, the X axis and the Y axis. The sum of the evaluation values 70 is assigned as a parameter to the X axis, and the variability of the evaluation values 71 is assigned as a parameter to the Y axis. The coordinate plane in Figure 6 shows a scatter plot in which pairs consisting of the sum of the evaluation values 46 and the variability of the evaluation values 46 for each student belonging to the class that constitutes a subset of the overall set (for example, class 01 of school code XX) are plotted. In association with the points plotted on such a coordinate plane (hereinafter also referred to as plot points), a student ID 75 that identifies the student corresponding to the pair of plot points is also displayed.

図6の座標平面に示されるように、グラフィカルデータ生成部34は、さらに、当該座標平面を、当該座標平面内の所定の座標位置73で互いに直交する軸によって4象限に区分して視覚化するためのグラフィカルデータを生成する。このような、所定座標位置は、当該座標平面内でプロットされる複数の組を構成する複数の合計の大きさの代表を示す値と、当該複数の組を構成する複数のバラツキの代表を示す値とからなる座標位置を含む。 As shown in the coordinate plane of Figure 6, the graphical data generation unit 34 further generates graphical data for visualizing the coordinate plane by dividing it into four quadrants using mutually orthogonal axes at predetermined coordinate positions 73 within the coordinate plane. Such predetermined coordinate positions include coordinate positions representing values that indicate the representative magnitudes of multiple sums constituting multiple sets plotted within the coordinate plane, and values that indicate the representative variations constituting multiple sets.

座標位置73はアンケート解析部32によって取得(算出)され得る。具体的には、アンケート解析部32は、全体集合を構成する複数生徒の評価値の合計の大きさの代表に対応の座標値と、当該複数生徒の評価値のバラツキの代表に対応の座標値とからなる代表座標値を算出する。座標位置73には、このような代表座標値が示す座標位置が設定される。代表座標値が示す合計の大きさの代表に対応の座標値は、各生徒の評価値の合計の大きさについて取得(算出)された平均値、中央値等に対応の値を含み、同様に、当該代表座標値が示すバラツキの代表に対応の座標値は、各生徒のバラツキについて取得(算出)された平均値、中央値等に対応の値を含む。 The coordinate position 73 can be obtained (calculated) by the questionnaire analysis unit 32. Specifically, the questionnaire analysis unit 32 calculates a representative coordinate value consisting of a coordinate value corresponding to a representative of the magnitude of the sum of evaluation values of multiple students constituting the overall set, and a coordinate value corresponding to a representative of the variability of the evaluation values of those multiple students. The coordinate position 73 is set to the coordinate position indicated by this representative coordinate value. The coordinate value corresponding to the representative magnitude of the sum indicated by the representative coordinate value includes values corresponding to the mean, median, etc., obtained (calculated) for the magnitude of the sum of each student's evaluation values. Similarly, the coordinate value corresponding to the representative variability indicated by the representative coordinate value includes values corresponding to the mean, median, etc., obtained (calculated) for the variability of each student.

グラフィカルデータ38は、座標平面を、座標位置73を基に象限A、B、CおよびDからなる4象限に区分して視覚化するよう構成される。図6では、符号A~Dを表示することで象限を区別するが、区別方法は符号に限定されず、例えば背景色を異ならせてもよい。4象限の意義については後述する。 The graphical data 38 is configured to visualize the coordinate plane by dividing it into four quadrants, A, B, C, and D, based on the coordinate position 73. In Figure 6, the quadrants are distinguished by displaying symbols A through D, but the method of distinction is not limited to symbols; for example, different background colors may be used. The significance of the four quadrants will be explained later.

グラフィカルデータ38は、また、図6の座標平面における各生徒のプロット点を、成績指標74に従った色で表示するように構成されてもよい。成績指標74は、アンケートの対象である複数の生徒の成績に基づいて算出される。具体的には、各生徒の成績を表す点数について算出された代表点数(平均値、最頻値、中央値等に相当の点数)を0.0とした場合に、ある生徒の成績の点数と代表点数との差の大きさに基づき、当該生徒のプロット点の表示色を異ならせるための指標を示す。 The graphical data 38 may also be configured to display the plotted points of each student on the coordinate plane of Figure 6 in colors according to the performance index 74. The performance index 74 is calculated based on the performance of multiple students who are the subjects of the questionnaire. Specifically, when the representative score (equivalent to the mean, mode, median, etc.) calculated for each student's performance score is set to 0.0, the index indicates how to differentiate the display color of a student's plotted point based on the magnitude of the difference between a student's performance score and their representative score.

アンケート解析部32は、算出部33によって、成績DB58のデータに基づき、成績指標74を算出し、また、各生徒について成績点数と代表点数との差を算出し、これら算出結果をグラフィカルデータ生成部34に出力する。グラフィカルデータ生成部34は、アンケート解析部32からの算出結果を用いて、成績指標74を視覚化するとともに各生徒のプロット点を、表示色を異ならせて視覚化するグラフィカルデータ38を生成する。 The questionnaire analysis unit 32 calculates performance indicators 74 based on the data in the performance database 58 using the calculation unit 33, and also calculates the difference between the performance score and the representative score for each student. These calculation results are output to the graphical data generation unit 34. The graphical data generation unit 34 uses the calculation results from the questionnaire analysis unit 32 to generate graphical data 38 that visualizes the performance indicators 74 and visualizes each student's plotted points using different display colors.

図6のグラフィカルデータ38の画面では、アンケート10の回答に対する評価結果が、座標平面上の評価結果に応じた位置にプロットされるため、注意すべき評価結果の発見を容易にする、および、プロットの分布により、対象としたクラス等の傾向の把握を容易にするサポート情報が提供される。 In the graphical data 38 screen shown in Figure 6, the evaluation results for the responses to Questionnaire 10 are plotted on a coordinate plane at positions corresponding to the evaluation results. This facilitates the identification of evaluation results that require attention, and the distribution of the plots provides supporting information that facilitates the understanding of trends in the target class, etc.

<グループと階層化構造>
アンケート解析システムでは、アンケート10の対象となる生徒を、当該生徒が属するグループで管理する。アンケート解析部32は、グループに属する各生徒の評価値の合計の大きさの代表値と、当該各生徒の評価値のバラツキの代表値を取得(算出)する。このように、グループに対して取得される合計の大きさの代表値とバラツキの代表値の組を、代表組ともいう。グラフィカルデータ生成部34は、座標平面にプロットされる組として、各グループに対応の代表組をプロットすることによりグラフィカルデータ38を生成することができる。
<Groups and Hierarchical Structures>
In the survey analysis system, students who are the target of survey 10 are managed by the group to which they belong. The survey analysis unit 32 obtains (calculates) a representative value of the sum of evaluation values for each student belonging to the group, and a representative value of the variability of each student's evaluation values. This pair of representative values of sum and variability obtained for a group is also called a representative set. The graphical data generation unit 34 can generate graphical data 38 by plotting the representative sets corresponding to each group as sets to be plotted on a coordinate plane.

図7は、本実施の形態に係る階層化構造の一例を示す図である。本実施の形態では、アンケート10の対象である生徒は、階層データ59が示す階層化されたグループによって管理される。このようなグループは、最下位層に属する複数の生徒STから構成されるクラスCi(i=1,2,3,・・・n)と、複数のクラスCiを含む学年Gi(i=1,2,3,・・・m)と、複数の学年Giを含む学校SHi(i=1,2,3,・・・k)と、複数の学校SHiを含む自治体GVi(i=1,2,3,・・・h)とのうちの少なくとも1つを含む。 Figure 7 shows an example of a hierarchical structure according to this embodiment. In this embodiment, students who are the target of questionnaire 10 are managed by hierarchical groups indicated by hierarchical data 59. Such groups include at least one of the following: a class Ci (i = 1, 2, 3, ... n) composed of multiple students ST belonging to the lowest tier; a grade Gi (i = 1, 2, 3, ... m) containing multiple classes Ci; a school Shi (i = 1, 2, 3, ... k) containing multiple grade Gi; and a municipality GVi (i = 1, 2, 3, ... h) containing multiple schools Shi.

階層構造で管理される複数のグループ群は、例えば図7に示すように、複数のクラスCiを含むクラス群GP4と、当該クラス群GP4の上位層であって複数の学年Giを含む学年群GP3と、当該学年群GP3の上位層であって複数の学校SHiを含む学校群GP2と、当該学校群GP2の上位層であって複数の自治体GViを含む自治体群GP1を含む。このような階層構造の最上位層は、自治体群GP1が属する国にあたる。 The multiple groups managed in a hierarchical structure include, for example, a class group GP4 containing multiple classes Ci, a grade group GP3 which is a higher level above class group GP4 and contains multiple grades Gi, a school group GP2 which is a higher level above grade group GP3 and contains multiple schools SHi, and a municipality group GP1 which is a higher level above school group GP2 and contains multiple municipalities GVi. The highest level of this hierarchical structure corresponds to the country to which municipality group GP1 belongs.

アンケート10の対象の生徒の学校情報28は、生徒個人を一意に識別する生徒IDと、当該生徒が属する1または複数のグループを識別するグループ情報を含む。グループ情報によって、階層化構造における当該生徒が属するクラスCi、学年Giおよび学校SHi、ならびに当該学校を管理する県市町村区等の自治体GViが識別される。 The school information 28 of the students included in Questionnaire 10 includes a student ID that uniquely identifies the individual student, and group information that identifies one or more groups to which the student belongs. The group information identifies the class Ci, grade Gi, and school SHi to which the student belongs in the hierarchical structure, as well as the local government GVi (prefecture, city, town, or district) that manages the school.

ユーザーは、入力装置16A,入力装置305Aを操作してアンケート解析システムに対して、階層データ59が示す階層化グループのうちから、集計の全体集合となる層(グループ群GPi)のうちから1つのグループを上述の集計単位36として指定するとともに、当該全体集合のうちの部分集合となる層(グループGPi)のグループまたは生徒個人を上述の表示粒度37として指定する。このような集計単位36または表示粒度37の指定方法はユーザー操作に限定されない。例えば、ユーザー属性(クラス担任、学校運営者、自治体職員等)の種類に対応して集計単位36と表示粒度37を記憶装置304に予め設定しておき、アンケート解析システムにログインしたユーザーの属性に基づき記憶装置304から対応の集計単位36と表示粒度37が検索されてもよい。 The user operates input devices 16A and 305A to specify to the survey analysis system one group from the hierarchical groups indicated by the hierarchical data 59, representing the overall set of aggregation (group group GPi), as the aggregation unit 36, and also specifies a group or individual student from a subset of that overall set (group GPi) as the display granularity 37. The method of specifying such aggregation units 36 or display granularity 37 is not limited to user operation. For example, aggregation units 36 and display granularity 37 may be pre-set in the storage device 304 according to the type of user attribute (class teacher, school administrator, local government employee, etc.), and the corresponding aggregation units 36 and display granularity 37 may be retrieved from the storage device 304 based on the attributes of the user logged into the survey analysis system.

このようにアンケート解析システムでは、階層構造のうちの1の層のグループ群GPiから1のグループが集計単位36として指定され、また、当該1の層よりも下位層を構成するグループ群GPiのうちから1の群が表示粒度37として指定され得る。このような指定によれば、座標平面にプロットされる代表組は、表示粒度37で指定された下位層の1の群に含まれる各グループに対応の代表組を含んで構成される。例えば、図7において、集計単位36として学校群GP2のうちの学校SH1が指定されて、表示粒度37として学校SH1の下位層の学年群GP3およびクラス群GP4のうちの学年群GP3が指定されると、座標平面には学年群GP3のうち学校SH1の下位層を構成する学年のグループG1、G2およびG3それぞれに対応の代表組がプロットされる。 In this survey analysis system, one group from the group group GPi of one layer in the hierarchical structure is designated as the aggregation unit 36, and one group from the group group GPi constituting a lower layer than the said layer may be designated as the display granularity 37. According to this designation, the representative sets plotted on the coordinate plane are composed of representative sets corresponding to each group included in the group of the lower layer specified by the display granularity 37. For example, in Figure 7, if school SH1 from school group GP2 is designated as the aggregation unit 36, and grade group GP3 from class group GP4, which are lower layers of school SH1, is designated as the display granularity 37, then representative sets corresponding to grade groups G1, G2, and G3, which constitute lower layers of school SH1, are plotted on the coordinate plane.

ユーザーは、例えば、アンケート10の各質問9に対する回答の評価値を、生徒の環境や習慣、学習への意識を把握し、各種の指導に活用する場合、活用の目的により、集計単位36または表示粒度37を変更することができる。 For example, when a user uses the evaluation values of the responses to each question 9 of questionnaire 10 to understand students' environment, habits, and attitudes toward learning, and to utilize this information for various types of instruction, they can change the aggregation unit 36 or the display granularity 37 depending on the purpose of use.

<粒度の指定例と象限の説明>
図8、図9および図10は、本実施の形態に係る座標平面の他の例を示す図である。図8~図10のアイコン72および76は、集計単位36および表示粒度37を指定するユーザー操作を受付可能に構成される。図8は上記に述べた図6と同様に、集計単位36および表示粒度37として、それぞれ、クラスおよび当該クラスの生徒が指定されたケースを示しているが、指定態様はこれに限定されない。
<Examples of specifying particle size and explanation of quadrants>
Figures 8, 9, and 10 show other examples of the coordinate plane according to this embodiment. Icons 72 and 76 in Figures 8 to 10 are configured to accept user operations to specify the aggregation unit 36 and the display granularity 37. Figure 8, like Figure 6 described above, shows a case where the aggregation unit 36 and the display granularity 37 are specified as a class and the students of that class, respectively, but the specification is not limited to this.

アイコン72および76は、それぞれ、集計単位36と表示粒度37を指定するために、アイコンが操作されるとプルダウンメニューが表示されるよう構成されてもよい。プルダウンメニューは、図7の階層構造におけるグループ群(自治体群GP1、学校群GP2、学年群GP3、クラス群GP4)の名前の一覧を含む。 Icons 72 and 76 may be configured so that a pull-down menu appears when the icon is manipulated, allowing the user to specify the aggregation unit 36 and the display granularity 37, respectively. The pull-down menu includes a list of the names of the group clusters (Municipal Group GP1, School Group GP2, Grade Group GP3, Class Group GP4) in the hierarchical structure of Figure 7.

ユーザは、アイコン72のプルダウンメニューの一覧から1のグループ群を指定操作すると、アンケート解析システムは、指定されたグループ群のうちから1のグループを決定する。例えば、アンケート解析システムへのユーザーログインの情報から、当該1のグループが決定される。例えば、指定されたグループ群が学校群GP2であれば、ログイン情報により特定される学校名に基づき、当該学校名に該当のグループである学校SHiが集計単位36として決定される。 When a user selects a group from the list in the pull-down menu of icon 72, the survey analysis system determines one group from the specified group. For example, the group is determined from the user's login information to the survey analysis system. For instance, if the specified group is School Group GP2, the school name identified by the login information will determine that School SHi, the group corresponding to that school name, will be selected as the aggregation unit 36.

アイコン76のプルダウンメニューには、アイコン72の操作によって指定された1のグループ群よりも下位層を構成する1つ以上のグループ群の名前のみが一覧が示される。ここでは、指定された1のグループ群は学校群GP2であるから、当該名前の一覧は、学校群GP2の下位層を構成するグループ群である、学年群GP3とクラス群GP4と生徒の群の名称から構成される。ユーザは、アイコン76のプルダウンメニューの一覧から1のグループ群を指定操作すると、アンケート解析システムは、指定されたグループ群を表示粒度37として決定する。アンケート解析システムは、表示粒度37として決定されたグループ群から1以上のグループを決定する。例えば、アイコン72が操作されることで、集計単位36として学校SH1が指定されて、表示粒度37として学年群GP3が決定された場合、アンケート解析システムは、図7の階層構造を検索することにより、座標平面にプロットされる組は、学校SH1を構成する学年G1、G2およびG3の代表組であると決定する。 The pull-down menu of icon 76 displays a list of names of one or more group groups that constitute a lower level than the group group specified by the operation of icon 72. Here, the specified group group is school group GP2, so the list of names consists of the names of the grade group GP3, class group GP4, and student group groups, which are the lower levels of school group GP2. When the user selects a group group from the list in the pull-down menu of icon 76, the survey analysis system determines the specified group group as the display granularity 37. The survey analysis system then determines one or more groups from the group group determined as the display granularity 37. For example, if icon 72 is operated and school SH1 is specified as the aggregation unit 36, and grade group GP3 is determined as the display granularity 37, the survey analysis system searches the hierarchical structure in Figure 7 and determines that the sets plotted on the coordinate plane are representative sets of grades G1, G2, and G3 that constitute school SH1.

ユーザーは、クラスの各生徒の評価値の傾向を把握したい場合、図6または図8のように集計単位36および表示粒度37として、それぞれ、あるクラスCiおよび当該クラスの下位層を構成する生徒STを指定する。また、例えば、ユーザーは、ある自治体GViの下位層を構成するクラスCiの全てについて、クラス単位で生徒の評価値の傾向を把握したい場合、図9のように、集計単位36および表示粒度37として、それぞれ、自治体GViおよび当該自治体の下位層のグループ群であるクラス群GP4を指定する。また、ある自治体GViにより管理される全学校について、学校単位で生徒の評価値の傾向を把握したい場合、図10のように、集計単位36および表示粒度37として、それぞれ、自治体GViおよび当該自治体の下位層のグループ群である学校群GP2を指定する。 If a user wants to understand the trend in the evaluation scores of each student in a class, they specify a class Ci and the students ST that make up the lower tier of that class as the aggregation unit 36 and display granularity 37, respectively, as shown in Figure 6 or Figure 8. For example, if a user wants to understand the trend in student evaluation scores at the class level for all classes Ci that make up the lower tier of a certain municipality GVi, they specify the municipality GVi and the class group GP4, which is the lower tier group of that municipality, as the aggregation unit 36 and display granularity 37, respectively, as shown in Figure 9. Furthermore, if a user wants to understand the trend in student evaluation scores at the school level for all schools managed by a certain municipality GVi, they specify the municipality GVi and the school group GP2, which is the lower tier group of that municipality, as the aggregation unit 36 and display granularity 37, respectively, as shown in Figure 10.

本実施の形態では、座標位置73を基準に区分される4象限について、象限Aは評価値の合計の大きさは大きくバラツキは小さい組の分布領域を示し、象限Bは評価値の合計の大きさは大きいがバラツキも大きい組の分布領域を示し、象限Cは、評価値の合計の大きさは小さくバラツキは大きい組の分布領域を示し、象限Dは評価値の合計の大きさは小さくバラツキも小さい組の分布領域を示す。 In this embodiment, the four quadrants, divided based on the coordinate position 73, are as follows: Quadrant A represents the distribution area of sets where the sum of evaluation values is large and the variability is small; Quadrant B represents the distribution area of sets where the sum of evaluation values is large but the variability is also large; Quadrant C represents the distribution area of sets where the sum of evaluation values is small and the variability is large; and Quadrant D represents the distribution area of sets where the sum of evaluation values is small and the variability is also small.

<象限の表示態様>
アンケート10は、例えば、評価値の合計の大きさが大きいほど回答は高く評価され、また、バラツキが小さいほど高く評価されるように構成されているとした場合、各象限の回答が示す傾向は次のように推定され得る。例えば、象限Aにプロットされる組は良好な傾向を有した回答であると推定され、象限Dにプロットされる組の回答はもっとも課題が多いとの傾向を示すと推定され、象限Bにプロットされる組は全体として良好だが局所的に評価が低い回答を含んでいるとの傾向を示すと推定され、象限Cにプロットされる組は全体として不良だが局所的に評価が高い回答を含んでいるとの傾向を示すと推定される。
<How quadrants are displayed>
If Questionnaire 10 is structured such that, for example, a larger sum of evaluation values corresponds to a higher evaluation, and a smaller variation corresponds to a higher evaluation, then the trends shown by the responses in each quadrant can be estimated as follows: For example, the groups plotted in quadrant A are estimated to be responses with a good trend, the groups plotted in quadrant D are estimated to be responses with the most challenges, the groups plotted in quadrant B are estimated to be responses that are good overall but include some responses with low evaluations locally, and the groups plotted in quadrant C are estimated to be poor overall but include some responses with high evaluations locally.

図8~図10に示されるように、グラフィカルデータ生成部34は、4象限のうち、第1座標軸(X軸)における合計の大きさのパラメータが象限Bおよび象限Cに該当の第1範囲を示し、第2座標軸(Y軸)におけるバラツキのパラメータが象限Cおよび象限Dに該当の第2範囲を示す象限B、CおよびDを、他の象限Aとは区別可能な態様で可視化するグラフィカルデータ38を生成する。区別可能な態様として、図8~図10では、象限Aを除いた象限B、CおよびDの領域が太枠で囲って強調表示される。これにより、図8~図10の座標平面が示すプロット点の分布図から、ユーザーは、注意を払うべき傾向の回答をした集合の大きさ(生徒、クラス、学校、自治体の数)や散らばりの大きい象限等を定量的に把握するためのサポート情報を得ることができる。上記の区別可能な態様は、太枠を用いた方法に限定されず、背景色の変更であってもよい。 As shown in Figures 8 to 10, the graphical data generation unit 34 generates graphical data 38 that visualizes quadrants B, C, and D in a manner that is distinguishable from quadrant A. This is because quadrants B, C, and D represent a first range where the parameter for the total magnitude on the first coordinate axis (X-axis) corresponds to quadrants B and C, and quadrants C and D represent a second range where the parameter for the variation on the second coordinate axis (Y-axis) corresponds to quadrants C and D. As a distinguishable manner, in Figures 8 to 10, the areas of quadrants B, C, and D, excluding quadrant A, are highlighted with thick borders. This allows the user to obtain support information for quantitatively understanding the size of the group (number of students, classes, schools, or municipalities) and quadrants with large dispersion, etc., from the distribution map of plotted points shown in the coordinate planes of Figures 8 to 10. The above distinguishable manner is not limited to the method using thick borders; it may also be achieved by changing the background color.

<アラートの出力の一例>
また、グラフィカルデータ生成部34は、座標平面におけるプロット点の分布状況に応じてアラート(警告)を表示するようなグラフィカルデータ38を生成してもよい。例えば、課題の多い傾向を示す象限Dに関連して、ユーザーにより、象限Dのプロット点に対応する対象(生徒、クラス、学校、自治体)の課題が既に把握されて対応中であればその旨を示す情報を表示する。また、未対応であればアラートを表示する。回答が良好でない傾向を示す象限BとCのプロット点に対応する対象(生徒、クラス、学校、自治体)は、個別にフォローすることでより良い傾向へ改善する可能性がある。この場合は、アラートとして対応促進のためのメッセージが表示される。例えば、図9では、メッセージ81が表示されることで、対象(クラス)への対応をアドバイスすることができる。
<Example of alert output>
Furthermore, the graphical data generation unit 34 may generate graphical data 38 that displays alerts (warnings) according to the distribution of plotted points on the coordinate plane. For example, in relation to quadrant D, which tends to have many problems, if the user has already identified and is addressing the problems of the subjects (students, classes, schools, municipalities) corresponding to the plotted points in quadrant D, information indicating this will be displayed. If the problems have not yet been addressed, an alert will be displayed. Subjects (students, classes, schools, municipalities) corresponding to the plotted points in quadrants B and C, which tend to have unsatisfactory responses, may improve to a better trend by following up individually. In this case, a message to encourage action will be displayed as an alert. For example, in Figure 9, message 81 is displayed to provide advice on how to address the subject (class).

アンケート解析システムは、上記に述べたアラートを出力するか否かを、閾値を用いて判定するように構成されてもよい。例えば、アンケート10を構成する項目8のうち重要視する項目8をあらかじめ設定し、上記に述べた評価値の重み付けとともに、当該項目8に対して閾値を設定する。アンケート解析部32は、当該項目8を構成する質問9に対する回答の評価値が当該閾値を超えるか否かを判定し、超えると判定したとき警告指示をグラフィカルデータ生成部34に指示する。グラフィカルデータ生成部34は、アンケート解析部32からの警告指示に基づき、当該警告指示が示すアラート(メッセージ81等)を可視化するデータを含めたグラフィカルデータ38を生成する。なお、重要視する項目8と閾値は、アンケート解析システムに対するユーザー操作に基づき設定され得る。 The survey analysis system may be configured to determine whether or not to output the alert described above using a threshold. For example, among the items 8 that constitute the survey 10, the item 8 to be considered important is set in advance, and a threshold is set for that item 8 along with the weighting of the evaluation values described above. The survey analysis unit 32 determines whether or not the evaluation value of the answer to question 9 that constitutes the item 8 exceeds the threshold, and if it determines that it does, it instructs the graphical data generation unit 34 to issue a warning. Based on the warning instruction from the survey analysis unit 32, the graphical data generation unit 34 generates graphical data 38 that includes data to visualize the alert (message 81, etc.) indicated by the warning instruction. Note that the item 8 to be considered important and the threshold can be set based on user operations on the survey analysis system.

図9によって視覚化されるプロット点の分布状況は、集計単位36を学校または自治体とし、表示粒度37をクラスとした場合、クラスの状態と担任する教師の組み合わせの妥当性を判断するためのサポート情報となる。各クラスを担当する教師の情報は予め取得されている。教師の情報には経験年数を含めることができる。メッセージ81は、クラスの担当教師の経験年数が少ない場合は、メッセージ81に、経験年数に基づいた教師割り当ての改善を促すメッセージを含めることができる。 The distribution of plotted points visualized in Figure 9 provides supporting information for judging the appropriateness of the combination of class status and assigned teacher, assuming the aggregation unit 36 is a school or municipality and the display granularity 37 is a class. Information on the teachers responsible for each class is obtained in advance. Teacher information can include years of experience. If the teacher responsible for a class has few years of experience, message 81 can include a message encouraging improvement of teacher assignment based on years of experience.

また、集計単位36を自治体、表示粒度37を学校と指定された図9のプロット点の分布状況は、自治体が学校の状態を把握するサポート情報として利用することができる。例えば、改善が必要な傾向があった場合、メッセージ81は改善への取り組みをサポートする情報として利用され得る。改善策の検討のため、学校別、学年別、クラス別、生徒別と表示粒度37を変更しながら分布状況を切替表示することもできる。 Furthermore, the distribution of plotted points in Figure 9, where the aggregation unit 36 is specified as local government and the display granularity 37 as school, can be used as supporting information for local governments to understand the state of schools. For example, if there is a trend indicating the need for improvement, message 81 can be used as information to support improvement efforts. To consider improvement measures, the distribution can also be switched and displayed by changing the display granularity 37 to show the distribution by school, grade, class, or student.

アラートは、座標平面における分布状況の時系列変化を利用して出力されてもよい。例えば、アンケート解析部32は、時系列に座標平面における分布状況の変化を監視し、監視の結果に基づき、指定された対象(生徒、クラス、学年、学校、自治体)のプロット点が、不良方向へ移動したことを検知した場合は警告指示を、グラフィカルデータ生成部34に出力する。グラフィカルデータ生成部34は、警告指示に基づくアラートを可視化するデータを含めたグラフィカルデータ38を生成する。このようなアラートが出力されることで、ユーザーは、回答の評価が不良に遷移しつつある対象(生徒、クラス、学年、学校、自治体)を早期に発見するためのサポート情報を得ることができる。 The alert may be output using the time-series changes in the distribution on the coordinate plane. For example, the survey analysis unit 32 monitors the changes in the distribution on the coordinate plane over time, and based on the monitoring results, if it detects that the plotted points of a specified target (student, class, grade, school, municipality) have moved in a negative direction, it outputs a warning instruction to the graphical data generation unit 34. The graphical data generation unit 34 generates graphical data 38, which includes data that visualizes the alert based on the warning instruction. By outputting such alerts, users can obtain support information to quickly identify targets (student, class, grade, school, municipality) whose response evaluations are shifting towards negative.

<アラート出力の他の例>
図11は、本実施の形態に係る分布状況の時系列変化を利用したアラート出力の一例を示す図である。例えば、前回のアンケート10の実施による回答の評価値46と今回のアンケート10の実施による回答の評価値46とに基づき、アンケート解析部32は、指定された対象(生徒、クラス、学年、学校、自治体)の前回プロットされた位置と今回プロットされた位置を含む警告指示を、グラフィカルデータ生成部34に出力する。グラフィカルデータ生成部34は、警告指示に基づくアラートを可視化するデータを含めたグラフィカルデータ38を生成する。
<Other examples of alert output>
Figure 11 shows an example of alert output using time-series changes in distribution according to this embodiment. For example, based on the evaluation value 46 of the responses from the previous survey 10 and the evaluation value 46 of the responses from the current survey 10, the survey analysis unit 32 outputs a warning instruction to the graphical data generation unit 34, which includes the previously plotted position and the currently plotted position of the specified target (student, class, grade, school, local government). The graphical data generation unit 34 generates graphical data 38, which includes data to visualize the alert based on the warning instruction.

アンケート解析部32は、さらに、時間47に基づきアンケート10が実施された時間を検出する。グラフィカルデータ生成部34は、アンケート10について取得された同一の生徒に対応の組または同一のグループに対応の代表組を、当該アンケートが実施された時間の経過と関連付けてプロットされる座標平面を視覚化するためのグラフィカルデータ38を生成する。 The questionnaire analysis unit 32 further detects the time when the questionnaire 10 was administered based on the time 47. The graphical data generation unit 34 generates graphical data 38 for visualizing a coordinate plane in which the corresponding groups of identical students or representative groups obtained for the questionnaire 10 are plotted in relation to the passage of time during which the questionnaire was administered.

また、グラフィカルデータ生成部34は、このような座標平面にプロットされた組または代表組のうちから指定された組(生徒またはグループのプロット点)について、図11に示すような矢印のマーク101を含むグラフィカルデータ38を生成する。マーク101は、当該指定された組を構成する合計の大きさまたはバラツキについて、矢印の向きと長さによって、それぞれ、時間の経過に伴う変位の向きと大きさを示す。変位の向きは、プロット点が移動した方向を示し、変位の大きさは移動距離を示している。 Furthermore, the graphical data generation unit 34 generates graphical data 38 for a specified group (plot points of students or groups) from among the groups or representative groups plotted on the coordinate plane, including arrow marks 101 as shown in Figure 11. The marks 101 indicate the direction and magnitude of displacement over time, respectively, for the total size or variation of the group, as indicated by the direction and length of the arrow. The direction of displacement indicates the direction in which the plot point moved, and the magnitude of displacement indicates the distance moved.

図11では、例えば、生徒IDが「36」の生徒について、前回アンケート実施時に取得された組がプロットされた座標位置から今回アンケート実施時に取得された組がプロットされる座標位置に向けられた矢印のマーク101で出力される。マーク101によれば、生徒ID「36」の生徒について取得された評価の大きさとバラツキの組のプロット位置は、象限Aから象限Bの方向に移動したことが示される。アンケート解析部32は、マーク101のアラートの警告指示を、指定された対象(生徒)について取得される組(プロット点)が象限間を移動したと判断したとき、または、同じ象限内であっても移動距離が閾値を超えたと判断したときに、出力するよう構成されてもよい。このようなマーク101が出力されることで、ユーザーは、回答の評価が不良に遷移しつつある対象(生徒、クラス、学年、学校、自治体)を早期に発見するためのサポート情報を得ることができる。また、このような時系列変化から、不良の対策の実施効果、取り組みの有効性や他の対策の必要性を提示することもできる。 In Figure 11, for example, for student ID "36," an arrow mark 101 is output, pointing from the coordinate position where the set obtained during the previous survey was plotted to the coordinate position where the set obtained during the current survey is plotted. Mark 101 indicates that the plotted position of the set for evaluation magnitude and variability obtained for student ID "36" has moved from quadrant A to quadrant B. The survey analysis unit 32 may be configured to output an alert warning for mark 101 when it determines that the set (plotted point) obtained for the specified subject (student) has moved between quadrants, or when it determines that the movement distance exceeds a threshold even within the same quadrant. By outputting such mark 101, users can obtain support information to quickly identify subjects (students, classes, grades, schools, municipalities) whose response evaluations are shifting towards poor. Furthermore, such time-series changes can also be used to present the effectiveness of implementing countermeasures against poor performance, the validity of initiatives, and the need for other countermeasures.

図12は、本実施の形態に係る分布状況の時系列変化を利用したアラート出力の他の例を示す図である。図12では、集計単位36がクラスであり表示粒度37が生徒である場合に、警告指示の対象と判定された生徒についてのアラート出力の他の例が示される。図12のディスプレイ17Aの画面はウィンドウ17B、17C、17Dおよびボタン17Eを含む。 Figure 12 shows another example of alert output utilizing the time-series changes in the distribution status according to this embodiment. Figure 12 shows another example of alert output for students determined to be subject to a warning instruction, where the aggregation unit 36 is "class" and the display granularity 37 is "students." The screen of display 17A in Figure 12 includes windows 17B, 17C, 17D, and button 17E.

ウィンドウ17Bでは、警告指示の対象と判定された一人以上の生徒それぞれに対応したレコードがテーブル形式で表示される。各レコードは、当該生徒の生徒ID75と、期間182と、内容183と、アイコン184とを含む。期間182は、前回のアンケート10を実施してから今回アンケート10が実施されるまでの期間を示す。内容183によって、回答の評価が不良に遷移しつつある状況が説明される。また、レコードのアイコン184は、当該レコードに対応の生徒のアンケート結果の詳細を表示するために、ユーザー操作を受付け可能に構成される。 In window 17B, records corresponding to one or more students identified as subject to a warning are displayed in a table format. Each record includes the student ID 75, a period 182, a content 183, and an icon 184. The period 182 indicates the time between the previous survey 10 and the current survey 10. The content 183 explains the situation where the student's response evaluation is shifting towards poor. The record's icon 184 is configured to accept user interaction in order to display detailed survey results for the student corresponding to that record.

ユーザーはウィンドウ17Bの各レコードのアイコン184を操作する。アンケート解析部32は、当該操作を受付けると、受付けた操作内容に基づき、当該アイコン184のレコードに対応の生徒ID75に対応の評価値46をアンケートDB45から検索する。このとき、期間182に基づき、前回実施のアンケート10の結果である評価値46と今回実施のアンケート10の結果である評価値46とが検索される。グラフィカルデータ生成部34は、このような検索結果に基づき、前回実施のアンケート10の結果に基づくレーダーチャート170のグラフィカルデータと、今回実施のアンケート10の結果に基づくレーダーチャート171のグラフィカルデータとを含むグラフィカルデータ38を生成する。レーダーチャートのグラフィカルデータ38は、ウィンドウ17Cまたは17Dに表示される。 The user interacts with the icons 184 for each record in window 17B. Upon receiving this interaction, the survey analysis unit 32 searches the survey database 45 for the evaluation value 46 corresponding to the student ID 75 associated with the icon 184, based on the received interaction. At this time, based on the period 182, the evaluation values 46 from the previous survey 10 and the evaluation values 46 from the current survey 10 are retrieved. The graphical data generation unit 34 generates graphical data 38 based on these search results, including graphical data for the radar chart 170 based on the results of the previous survey 10 and graphical data for the radar chart 171 based on the results of the current survey 10. The graphical data 38 for the radar charts is displayed in window 17C or 17D.

例えばウィンドウ17Dには、生徒ID75が“A01”の生徒についてレーダーチャート170と171が同心円において異なる表示態様(例えば、異なる色)で表示され、ウィンドウ17Cには、生徒ID75が“A02”の生徒についてレーダーチャート170と171が同心円において、異なる表示態様(例えば、異なる色)で表示される。 For example, in window 17D, radar charts 170 and 171 are displayed in concentric circles with different display modes (e.g., different colors) for the student with student ID 75 "A01," and in window 17C, radar charts 170 and 171 are displayed in concentric circles with different display modes (e.g., different colors) for the student with student ID 75 "A02."

図12で表示される内容183から、警告対象の生徒について、回答の評価がどのような傾向で変化しているかを記述から把握するためのサポート情報が提供される。また、レーダーチャート170、171から、その多角形の大きさや形状(角度、ゆがみ等)によって、回答の全体的な評価や各評価値の時間的変化を直感に理解するためのサポート情報が提供される。また、ディスプレイ17Aの画面におけるボタン17Eを操作することで、図11の画面と図12の画面を相互に切替え表示することができる。切替表示によって、ユーザーは、座標平面においてクラスという集合全体のプロット点の分布における警告対象の生徒のプロット点の分布位置を確認しつつ、当該警告対象の生徒のレーダーチャートの多角形の大きさや形状で生徒個人の回答の全体的な評価や各評価値を直感的に把握することができる。 The content 183 displayed in Figure 12 provides supporting information for understanding the trends in how the evaluation of responses has changed for the students under warning. Furthermore, radar charts 170 and 171 provide supporting information for intuitively understanding the overall evaluation of responses and the temporal changes in each evaluation value, based on the size and shape (angle, distortion, etc.) of their polygons. Additionally, by operating button 17E on the display 17A, the screens of Figure 11 and Figure 12 can be switched between. This switching allows the user to see the distribution of the points of the students under warning within the distribution of points for the entire class on the coordinate plane, while intuitively understanding the overall evaluation of individual responses and each evaluation value based on the size and shape of the polygons in the radar chart of the student under warning.

図11と図12の画面は、切替表示可能な別画面で構成されてもよく、同一の画面で構成されてもよい。図11と図12は、集計単位36がクラスおよび表示粒度37が生徒であるケースについての画面であったが、これに限定されない。すなわち、表示粒度37と集計単位36の関係は、表示粒度37が示す階層グループは、集計単位36が示す階層グループよりも下位層であればよい。 The screens in Figures 11 and 12 may be composed of separate, switchable screens, or they may be composed of the same screen. Figures 11 and 12 were screens for the case where the aggregation unit 36 is "class" and the display granularity 37 is "student," but are not limited to this. That is, the relationship between the display granularity 37 and the aggregation unit 36 is such that the hierarchical group indicated by the display granularity 37 is at a lower level than the hierarchical group indicated by the aggregation unit 36.

このように本実施の形態では、グラフィカルデータ生成部34は、さらに、座標平面においてプロットされた組のうち指定される組に対応する、アンケート10を構成する各質問の回答に対する評価値を表すレーダーチャートを可視化するグラフィカルデータ38を生成する。レーダーチャートが表示される組の指定方法は、図12のアイコン184の操作に限定されず、例えば、図11の座標平面にプロット点(組)をタッチ操作などで指定する方法であってもよい。 In this embodiment, the graphical data generation unit 34 further generates graphical data 38 that visualizes a radar chart representing the evaluation values for the answers to each question constituting the questionnaire 10, corresponding to a specified set of sets plotted on the coordinate plane. The method for specifying the set on which the radar chart is displayed is not limited to operating the icon 184 in Figure 12; for example, it may be done by specifying the plot points (sets) on the coordinate plane in Figure 11 using touch operations or other methods.

<4象限の区分の他の例>
上記に述べた4象限に区切るための座標位置73の座標値は、座標平面にプロットされる複数の組に基づき取得される代表座標値としたが、代表座標値のこれに限定されない。
<Other examples of the four-quadrant division>
The coordinate values of the coordinate positions 73 used to divide the plane into the four quadrants described above were representative coordinate values obtained based on multiple sets plotted on the coordinate plane, but are not limited to these representative coordinate values.

アンケート解析システムは、図7の階層構造を構成する1のグループについて、当該グループに属する複数の生徒について取得される複数の組を構成する複数の合計の大きさの代表を示す値と、当該複数の組を構成する複数のバラツキの代表を示す値とからなる代表座標位置を座標位置73に決定する。アンケート解析システムは、座標平面にプロットされる組を、当該1のグループの階層よりも下位層のグループ群において当該1のグループを構成する1のグループに属する複数の生徒について取得される複数の組とする。これにより、例えば、座標平面の4象限の区切りは学年G1を構成する全生徒STの組について取得された代表座標値に基づき設定され、当該座標平面には学年G1の下位層のクラス群(クラスC1~C4)のうちの1つ、例えばクラスC3に属する各生徒STについて取得される組がプロットされるよう構成されるグラフィカルデータ38が生成される。 The survey analysis system determines a representative coordinate position at coordinate position 73 for one group constituting the hierarchical structure of Figure 7. This representative coordinate position consists of a value representing the total size of multiple sets obtained for multiple students belonging to that group, and a value representing the variation of multiple sets. The survey analysis system plots the sets on the coordinate plane as multiple sets obtained for multiple students belonging to one group in a lower hierarchical group than the one group in question. As a result, for example, the division of the four quadrants of the coordinate plane is set based on the representative coordinate values obtained for the sets of all students ST constituting grade G1, and graphical data 38 is generated such that the sets obtained for each student ST belonging to one of the lower-level class groups (classes C1-C4) of grade G1, for example, class C3, are plotted on the coordinate plane.

このようなグラフィカルデータ38に基づく座標平面が表示されることで、例えばユーザー(教師)が担当するクラスCiの生徒のアンケート10の回答の評価が、当該クラスが属する学年の全生徒の当該評価と比べた場合に示す傾向を把握するためのサポート情報が提供され得る。例えば、4象限のうちのプロット点が多いまたは少ない象限の情報は、ユーザーがクラスCi全体の評価傾向を把握するための支援情報となり得る。 The display of a coordinate plane based on such graphical data 38 can provide support information for understanding trends in the evaluation of student responses to questionnaire 10 in class Ci, which is the class a user (teacher) is in charge of, compared to the evaluation of all students in the grade to which that class belongs. For example, information on quadrants with many or few plotted points can serve as support information for the user to understand the overall evaluation trends of class Ci.

<フローチャート>
図13と図14は、本実施の形態に係るアンケート解析処理のフローチャートの一例を示す図である。図13には、アンケート10の結果を取得する処理が示され、図14には、主にグラフィカルデータ38を生成する処理が示される。
<Flowchart>
Figures 13 and 14 are diagrams showing an example of a flowchart of the questionnaire analysis process according to this embodiment. Figure 13 shows the process of obtaining the results of the questionnaire 10, and Figure 14 shows the process of mainly generating graphical data 38.

図13を参照して、アンケート10が実施されると、情報処理装置300のプロセッサー301は、アンケート収集部30としてアンケートデータ29を取得する(ステップS10)。具体的には、端末200から転送される各生徒について実施したアンケート10の結果を示すアンケートデータ29を受信し、アンケートDB45に格納する。 Referring to Figure 13, when the questionnaire 10 is completed, the processor 301 of the information processing device 300 acquires the questionnaire data 29 as the questionnaire collection unit 30 (step S10). Specifically, it receives the questionnaire data 29 showing the results of the questionnaire 10 conducted for each student, which is transferred from the terminal 200, and stores it in the questionnaire DB 45.

プロセッサー301は、アンケート集計部31として、アンケートDB45のアンケートデータ29に基づき、アンケート10を構成する各質問に対する回答について評価値46を取得し、アンケートDB45に格納する(ステップS20)。 The processor 301, acting as the questionnaire aggregation unit 31, obtains evaluation values 46 for each answer to the questions constituting the questionnaire 10 based on the questionnaire data 29 in the questionnaire DB 45, and stores them in the questionnaire DB 45 (step S20).

プロセッサー301は、アンケート解析部32として、各生徒のアンケート10について、評価値46の合計の大きさとバラツキを取得(算出)し、アンケートDB45に格納する(ステップS30)。 The processor 301, acting as the questionnaire analysis unit 32, obtains (calculates) the sum and variability of the evaluation values 46 for each student's questionnaire 10, and stores them in the questionnaire DB 45 (step S30).

プロセッサー301は、予め定められたユーザー操作を受付けると、図14の処理を開始する。ここでは、図13の処理が実施されてアンケート10の結果が格納されている。まず、プロセッサー301は、集計単位36を設定する(ステップS40)。 When the processor 301 receives a predetermined user operation, it starts the process shown in Figure 14. Here, the process shown in Figure 13 is executed and the results of the questionnaire 10 are stored. First, the processor 301 sets the aggregation unit 36 (step S40).

プロセッサー301は、アンケート解析部32として、集計単位36が指示する層のグループに属する複数の生徒の評価値の合計の大きさとバラツキを、アンケートDB45から抽出(検索)する(ステップS50)。具体的には、プロセッサー301は、集計単位36が示す階層の下位層のグループに属する各生徒の評価値の合計の大きさとバラツキを、アンケートDB45から検索する。 The processor 301, acting as the questionnaire analysis unit 32, extracts (searches) the magnitude and variability of the sum of evaluation values of multiple students belonging to the group of layers indicated by the aggregation unit 36 from the questionnaire database 45 (step S50). Specifically, the processor 301 searches the questionnaire database 45 for the magnitude and variability of the sum of evaluation values of each student belonging to the lower-level group of the hierarchy indicated by the aggregation unit 36.

プロセッサー301は、表示粒度37を設定する(ステップS60)。プロセッサー301は、アンケート解析部32として、評価値の合計の大きさとバラツキを算出する(ステップS70)。具体的には、プロセッサー301は、設定された表示粒度37が示す層がグループ(例えば、クラス、学年、学校、自治体等)を示す場合、グループ毎に、当該グループを構成する複数の生徒の評価値の合計の大きさとバラツキに基づき代表組を算出する。また、設定された表示粒度37が示す層が最下位層の生徒個人を示す場合、プロセッサー301は、アンケート解析部32として、当該最下位層の各生徒について評価値の合計の大きさとバラツキに基づく組を算出する。 The processor 301 sets the display granularity 37 (step S60). The processor 301, acting as the questionnaire analysis unit 32, calculates the sum and variability of the evaluation values (step S70). Specifically, if the layer indicated by the set display granularity 37 represents a group (e.g., class, grade, school, municipality, etc.), the processor 301 calculates representative groups for each group based on the sum and variability of the evaluation values of the multiple students constituting that group. Furthermore, if the layer indicated by the set display granularity 37 represents individual students in the lowest-ranking group, the processor 301, acting as the questionnaire analysis unit 32, calculates groups for each student in that lowest-ranking group based on the sum and variability of their evaluation values.

プロセッサー301は、アンケート解析部32として、座標平面における4象限の区切りの情報を取得する(ステップS80)。具体的には、プロセッサー301は、ステップS70において算出された各プロットに対応の代表組(または組)に基づき、代表座標値を算出する。算出された代表座標値は座標位置73を示す。プロセッサー301は、代表座標値(座標位置73)で互いに直交する軸の座標情報を取得する。 The processor 301, acting as the questionnaire analysis unit 32, acquires information on the division of the four quadrants in the coordinate plane (step S80). Specifically, the processor 301 calculates representative coordinate values based on the representative set (or group) corresponding to each plot calculated in step S70. The calculated representative coordinate values indicate the coordinate position 73. The processor 301 acquires coordinate information for mutually orthogonal axes using the representative coordinate values (coordinate position 73).

プロセッサー301は、グラフィカルデータ生成部34として、グラフィカルデータ38を生成し出力する(ステップS90)。具体的には、プロセッサー301は、評価値の合計の大きさをパラメータとしたX座標軸およびバラツキをパラメータとしたY座標軸を有する座標平面において、ステップS70で算出された複数の代表組(または組)がプロットされるとともに、ステップS80で算出された座標情報に基づく4象限の区切りが設定された当該座標平面を視覚化するためのグラフィカルデータ38を生成する。プロセッサー301は、Webサーバー部35として、グラフィカルデータ38を含むWebページ39のデータを提供する。端末200のWebブラウザー23によって、当該Webページ39の画面がディスプレイ17Aに表示される。これにより、ユーザーは、グラフィカルデータ38に基づく画面を閲覧することができる。 The processor 301, acting as a graphical data generation unit 34, generates and outputs graphical data 38 (step S90). Specifically, the processor 301 generates graphical data 38 for visualizing a coordinate plane having an X-axis parameterized by the sum of evaluation values and a Y-axis parameterized by the variation, where multiple representative sets (or sets) calculated in step S70 are plotted, and the coordinate plane is divided into four quadrants based on the coordinate information calculated in step S80. The processor 301, acting as a web server unit 35, provides data for a web page 39 containing the graphical data 38. The web browser 23 of the terminal 200 displays the web page 39 on the display 17A. This allows the user to view the screen based on the graphical data 38.

プロセッサー301は、表示粒度37を変更するか否かを判定する(ステップS100)。プロセッサー301は、例えばユーザー操作に基づき表示粒度37を変更するか否かを判定する。表示粒度37を変更すると判定されると(ステップS100でYES)、変更後の表示粒度37に基づいたグラフィカルデータ38が生成されるように、処理はステップS60に移行し、ステップS60~S90の処理が、変更後の表示粒度37に基づき実施される。 The processor 301 determines whether or not to change the display granularity 37 (step S100). The processor 301 determines whether or not to change the display granularity 37 based, for example, on user operation. If it is determined that the display granularity 37 should be changed (YES in step S100), the process proceeds to step S60, and the processing in steps S60 to S90 is performed based on the changed display granularity 37 so that graphical data 38 is generated based on the changed display granularity 37.

一方、表示粒度37は変更しないと判定されると(ステップS100でNO)、プロセッサー301は、集計単位36を変更するか否かを判定する(ステップS110)。プロセッサー301は、例えばユーザー操作に基づき集計単位36を変更するか否かを判定する。集計単位36を変更すると判定されると(ステップS110でYES)、変更後の集計単位36に基づいたグラフィカルデータ38が生成されるように、処理はステップS40に移行し、ステップS40~S100の処理が、変更後の集計単位36に基づき実施される。集計単位36が変更すると判定されないときは(ステップS110でNO)、処理は終了する。 On the other hand, if it is determined that the display granularity 37 will not be changed (NO in step S100), the processor 301 determines whether or not to change the aggregation unit 36 (step S110). The processor 301 determines whether or not to change the aggregation unit 36 based, for example, on user operation. If it is determined that the aggregation unit 36 will be changed (YES in step S110), the process moves to step S40, and the processing in steps S40 to S100 is performed based on the changed aggregation unit 36, so that graphical data 38 is generated based on the changed aggregation unit 36. If it is not determined that the aggregation unit 36 will be changed (NO in step S110), the process ends.

本実施形態において、図4の構成に係るプログラムは、主メモリー302または記憶装置304に格納されるが、これら記憶媒体に代えて、別の記憶媒体に格納されてもよい。このような別の記憶媒体は、情報処理装置300が備える、または情報処理装置300に着脱自在に装着されるCD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory)、DVD-ROM(Digital Versatile Disk-Read Only Memory)、USB(Universal Serial Bus)メモリー、メモリーカード、FD(Flexible Disk)、磁気テープ、トレイテープ、MO(Magnetic Optical Disc)、MD(Mini Disc)、IC(Integrated Circuit)カード(メモリーカードを除く)、光カード、マスクROM、EPROM、EEPROM(Electronically Erasable Programmable Read-Only Memory)等の、不揮発性の記憶媒体により実現されてもよい。また、情報処理装置300は、例えばネットワーク100および通信インターフェイス303を介したダウンロードによって、プログラムを取得してもよい。 In this embodiment, the program configured in Figure 4 is stored in the main memory 302 or the storage device 304, but it may be stored in a different storage medium instead. Such a different storage medium may be a non-volatile storage medium such as a CD-ROM (Compact Disc-Read Only Memory), DVD-ROM (Digital Versatile Disk-Read Only Memory), USB (Universal Serial Bus) memory, memory card, FD (Flexible Disk), magnetic tape, tray tape, MO (Magnetic Optical Disc), MD (Mini Disc), IC (Integrated Circuit) card (excluding memory cards), optical card, mask ROM, EPROM, or EEPROM (Electronically Erasable Programmable Read-Only Memory) provided by or detachably mounted on the information processing device 300. Furthermore, the information processing device 300 may acquire the program, for example, by downloading it via the network 100 and the communication interface 303.

また、当該プログラムは、単体のプログラムとしてではなく、任意のプログラムの一部に組み込まれて提供されてもよい。この場合、実施形態に従う処理は、任意のプログラムと協働して実現される。このような一部のモジュールを含まないプログラムであっても、各実施形態に従うプログラムの趣旨を逸脱するものではない。 Furthermore, the program may be provided not as a standalone program, but as part of any other program. In this case, the processing according to the embodiment is realized in cooperation with the other program. Even a program that does not include such a partial module does not deviate from the intent of the program according to each embodiment.

<付記>
この実施の形態では、以下の構成が示される。
(構成1)
アンケートを構成する複数の質問の各々に対する生徒の回答を解析するシステムであって、
前記解析に基づいた各質問の回答に対する評価値の大きさと、前記解析に基づいた当該各質問に対する評価値のバラツキを取得する手段と、
前記評価値の大きさをパラメータとした第1座標軸および前記バラツキをパラメータとした第2座標軸を有する座標系であって、取得された評価値の大きさおよびバラツキの組がプロットされた当該座標系を視覚化するグラフィカルデータを生成する手段と、を備える、アンケート解析システム。
(構成2)
前記生徒を、当該生徒が属するグループで管理し、
前記取得する手段によって取得される前記評価値の大きさと前記バラツキは、それぞれ、グループに属する各生徒の前記評価値の大きさの代表値と、当該各生徒の前記評価値のバラツキの代表値を含み、
プロットされる前記組は、グループに対応の前記評価値の大きさの代表値および前記バラツキの代表値の組を示す代表組を含む、構成1に記載のアンケート解析システム。
(構成3)
前記グループは、複数の生徒から構成されるクラスと、複数のクラスを含む学年と、複数の学年を含む学校と、複数の学校を含む自治体とのうちの少なくとも1つである、構成2に記載のアンケート解析システム。
(構成4)
前記アンケート解析システムは、複数のグループ群を階層構造により管理し、
前記階層構造で管理される複数のグループ群は、複数のクラスを含むクラス群と、当該クラス群の上位層であって複数学年を含む学年群と、当該学年群の上位層であって複数学校を含む学校群と、当該学校群の上位層であって複数自治体を含む自治体群を含む、構成3に記載のアンケート解析システム。
(構成5)
前記アンケート解析システムに対するユーザー操作を受付ける手段を、さらに備え、
前記代表値に対応のグループは、複数グループのうちからユーザーにより指定されるグループを含む、構成4に記載のアンケート解析システム。
(構成6)
前記階層構造のうちの1の層のグループ群から1のグループを指定する手段と、
前記1の層よりも下位層のグループ群のうちから1の群を指定する手段と、を備え、
プロットされる前記代表組は、指定される前記1の群に含まれる各グループに対応の代表組を含む、構成4に記載のアンケート解析システム。
(構成7)
前記取得する手段は、さらに、アンケートが実施された時間を取得し、
前記グラフィカルデータを生成する手段は、さらに、
アンケートについて取得された同一の生徒に対応の前記組または同一の前記グループに対応の前記代表組が、当該アンケートが実施された時間の経過と関連付けてプロットされる前記座標系を視覚化するグラフィカルデータを生成する手段を含む、構成2~6のいずれか1に記載のアンケート解析システム。
(構成8)
前記グラフィカルデータを生成する手段は、さらに、
前記座標系においてプロットされた組のうち指定される組に対応する、前記アンケートを構成する各質問の回答に対する評価値を表すレーダーチャートを可視化するグラフィカルデータを生成する手段を含む、構成2~7のいずれか1に記載のアンケート解析システム。
(構成9)
前記指定される組は、前記同一の生徒に対応の組または前記同一のグループに対応の前記代表組であって、当該組を構成する前記評価値の大きさまたは前記バラツキについて前記時間の経過に伴う変位が大きい組を含む、構成7または8に記載のアンケート解析システム。
(構成10)
前記グラフィカルデータは、前記変位の向きと大きさを視覚化するグラフィカルデータを含む、構成9に記載のアンケート解析システム。
(構成11)
前記座標系は、2次元座標平面を含み、
前記グラフィカルデータは、さらに、2次元座標平面を、当該2次元座標平面内の所定座標位置で互いに直交する軸によって4象限に区分して視覚化する象限グラフィカルデータを含み、
前記所定座標位置は、前記2次元座標平面内でプロットされる複数の組を構成する複数の前記評価値の大きさの代表に対応の座標値と、当該複数の組を構成する複数の前記バラツキの代表に対応の座標値とにより示される座標位置を含む、構成1~10のいずれか1に記載のアンケート解析システム。
(構成12)
前記アンケート解析システムは、複数のグループ群を階層構造により管理し、
前記階層構造で管理される複数のグループ群は、複数の生徒から構成されるクラスを複数含むクラス群と、当該クラス群の上位層の群であって1以上のクラスから構成される学年を複数含む学年群と、当該学年群の上位層の群であって複数の学年から構成される学校を複数含む学校群と、当該学校群の上位層の群であって複数の学校から構成される自治体群のうちの少なくとも2つを含み、
前記所定座標位置は、さらに、
前記2次元座標平面にプロットされる複数の組に対応の1のグループの階層よりも上位層のグループであって、当該1のグループを含んで構成される上位層グループについて取得される複数の組を構成する複数の前記評価値の大きさの代表に対応の座標値と、当該複数の組を構成する複数の前記バラツキの代表に対応の座標値とにより示される座標位置を含む、構成11に記載のアンケート解析システム。
(構成13)
前記象限グラフィカルデータは、
前記4象限のうち、前記第1座標軸における前記評価値の大きさのパラメータが第1範囲を示し、前記第2座標軸における前記バラツキのパラメータが第2範囲を示す1つ以上の象限を、他の象限とは区別可能な態様で可視化するグラフィカルデータを含む、構成11または12に記載のアンケート解析システム。
(構成14)
アンケートを構成する複数の質問の各々に対する生徒の回答を解析する方法であって、
コンピュータが、前記解析に基づいた各質問の回答に対する評価値の大きさと、前記解析に基づいた当該各質問に対する評価値のバラツキを取得するステップと、
前記コンピュータが、前記評価値の大きさをパラメータとした第1座標軸および前記バラツキをパラメータとした第2座標軸を有する座標系であって、取得された評価値の大きさおよびバラツキの組がプロットされた当該座標系を視覚化するグラフィカルデータを生成するステップと、を備える、方法。
<Note>
This embodiment shows the following configuration.
(Composition 1)
A system for analyzing students' responses to each of the multiple questions that make up a questionnaire,
A means for obtaining the magnitude of the evaluation value for each answer to each question based on the aforementioned analysis, and the variability of the evaluation values for each question based on the aforementioned analysis,
A questionnaire analysis system comprising: a coordinate system having a first coordinate axis with the magnitude of the evaluation value as a parameter and a second coordinate axis with the variability as a parameter, and means for generating graphical data to visualize the coordinate system on which the acquired pairs of magnitude and variability of the evaluation value are plotted.
(Structure 2)
The aforementioned student shall be managed within the group to which the student belongs.
The magnitude and variability of the evaluation values obtained by the means described above include, respectively, a representative value of the magnitude of the evaluation values for each student belonging to the group and a representative value of the variability of the evaluation values for each student.
The questionnaire analysis system according to configuration 1, wherein the plotted sets include representative sets representing a set of representative values for the magnitude of the evaluation value and representative values for the variability corresponding to the group.
(Composition 3)
The aforementioned group is at least one of the following: a class consisting of multiple students, a grade level including multiple classes, a school including multiple grade levels, and a municipality including multiple schools, according to the questionnaire analysis system described in Configuration 2.
(Composition 4)
The aforementioned questionnaire analysis system manages multiple group groups in a hierarchical structure,
The questionnaire analysis system described in Configuration 3 includes, among other things, a group of multiple groups managed in the hierarchical structure, a group of classes containing multiple classes, a group of grades that is higher up than the group of classes containing multiple grades, a group of schools that is higher up than the group of grades containing multiple schools, and a group of municipalities that is higher up than the group of schools containing multiple municipalities.
(Composition 5)
The system further includes means for receiving user input for the aforementioned survey analysis system,
The survey analysis system described in Configuration 4 includes a group specified by the user from among multiple groups, where the group corresponding to the aforementioned representative value is the group.
(Composition 6)
Means for selecting one group from a group of groups in one layer of the aforementioned hierarchical structure,
The system includes means for selecting one group from among the group groups of layers lower than the aforementioned layer 1,
The questionnaire analysis system according to configuration 4, wherein the plotted representative sets include a representative set corresponding to each group included in the designated group 1.
(Composition 7)
The means of obtaining the above information further obtains the time when the survey was conducted,
The means for generating the aforementioned graphical data further includes:
A questionnaire analysis system according to any one of configurations 2 to 6, comprising means for generating graphical data that visualizes the coordinate system in which the group corresponding to the same student or the representative group corresponding to the same group obtained for the questionnaire is plotted in relation to the passage of time during which the questionnaire was administered.
(Composition 8)
The means for generating the graphical data further includes:
A questionnaire analysis system according to any one of configurations 2 to 7, comprising means for generating graphical data that visualizes a radar chart representing evaluation values for the answers to each question constituting the questionnaire, corresponding to a specified set among the sets plotted in the coordinate system.
(Composition 9)
The questionnaire analysis system according to configuration 7 or 8, wherein the designated group is a group corresponding to the same student or a representative group corresponding to the same group, and includes a group in which the magnitude of the evaluation values or the variation of the group has changed significantly over time.
(Composition 10)
The questionnaire analysis system according to configuration 9, wherein the graphical data includes graphical data that visualizes the direction and magnitude of the displacement.
(Composition 11)
The aforementioned coordinate system includes a two-dimensional coordinate plane,
The graphical data further includes quadrant graphical data that visualizes a two-dimensional coordinate plane by dividing it into four quadrants using mutually orthogonal axes at predetermined coordinate positions within the two-dimensional coordinate plane.
The questionnaire analysis system according to any one of configurations 1 to 10, wherein the predetermined coordinate position includes a coordinate position indicated by a coordinate value corresponding to a representative of the magnitude of a plurality of evaluation values constituting a plurality of sets plotted in the two-dimensional coordinate plane, and a coordinate value corresponding to a representative of a plurality of variations constituting the plurality of sets.
(Composition 12)
The aforementioned questionnaire analysis system manages multiple group groups in a hierarchical structure,
The group of multiple groups managed in the aforementioned hierarchical structure includes at least two of the following: a group of classes comprising multiple classes composed of multiple students; a group of grades that is higher in rank than the group of class classes and comprises multiple grades composed of one or more classes; a group of schools that is higher in rank than the group of grades and comprises multiple schools; and a group of municipalities that is higher in rank than the group of schools and comprises multiple schools.
The aforementioned predetermined coordinate position is further,
The questionnaire analysis system according to configuration 11, which includes a group at a higher level than the hierarchy of one group corresponding to a plurality of sets plotted on the two-dimensional coordinate plane, and which includes coordinate values that correspond to representatives of the magnitudes of the plurality of evaluation values constituting a plurality of sets obtained for the higher-level group comprising the one group, and coordinate values that correspond to representatives of the plurality of variations constituting the plurality of sets.
(Composition 13)
The aforementioned quadrant graphical data is
The questionnaire analysis system according to configuration 11 or 12, which includes graphical data that visualizes one or more quadrants among the four quadrants in a manner that is distinguishable from the other quadrants, where the parameter for the magnitude of the evaluation value on the first coordinate axis shows a first range and the parameter for the variation on the second coordinate axis shows a second range.
(Composition 14)
A method for analyzing students' responses to each of the multiple questions that make up a questionnaire,
The computer obtains the magnitude of the evaluation value for each answer to the question based on the analysis, and the variability of the evaluation values for each question based on the analysis.
A method comprising the step of the computer generating graphical data for visualizing a coordinate system having a first coordinate axis with the magnitude of the evaluation value as a parameter and a second coordinate axis with the variation as a parameter, wherein the acquired pairs of magnitude and variation of the evaluation value are plotted in the coordinate system.

(構成15)
アンケートを構成する複数の質問の各々に対する生徒の回答を解析する方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記方法は、
前記解析に基づいた各質問の回答に対する評価値の大きさと、前記解析に基づいた当該各質問に対する評価値のバラツキを取得するステップと、
前記評価値の大きさをパラメータとした第1座標軸および前記バラツキをパラメータとした第2座標軸を有する座標系であって、取得された評価値の大きさおよびバラツキの組がプロットされた当該座標系を視覚化するグラフィカルデータを生成するステップと、を備える、プログラム。
(Composition 15)
A program for causing a computer to perform a method of analyzing students' responses to each of the multiple questions that make up a questionnaire,
The aforementioned method,
The steps include obtaining the magnitude of the evaluation value for each answer to each question based on the aforementioned analysis, and obtaining the variability of the evaluation values for each question based on the aforementioned analysis,
A program comprising the step of generating graphical data for visualizing a coordinate system having a first coordinate axis with the magnitude of the evaluation value as a parameter and a second coordinate axis with the variation as a parameter, wherein the acquired pairs of magnitude and variation of the evaluation value are plotted in the coordinate system.

以上、実施の形態について説明したが、今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではない。本開示の技術的範囲は特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 The embodiments described herein are illustrative and not restrictive in all respects. The technical scope of this disclosure is defined by the claims, and all modifications within the meaning and scope equivalent to the claims are intended.

8 項目、9 質問、10 アンケート、45 アンケートDB、11,301 プロセッサー、12,302 主メモリー、15,303 通信インターフェイス、16,305 入力インターフェイス、16A,305A 入力装置、17,306 表示インターフェイス、17A,306A ディスプレイ、17B,17C,17D ウィンドウ、17E ボタン、18,309 タッチパネル、19,307 光学ドライブ、19A,307A 光学ディスク、20,304 記憶装置、21,310 システムプログラム、22 GUIプログラム、23 Webブラウザー、25,319 内部バス、28 学校情報、29 アンケートデータ、30 アンケート収集部、31 アンケート集計部、32 アンケート解析部、33 算出部、34 グラフィカルデータ生成部、35 Webサーバー部、36 集計単位、37 表示粒度、38 グラフィカルデータ、39 Webページ、46 評価値、47 時間、52 アンケート解析プログラム、53 算出プログラム、56 サーバープログラム、57 グラフィカルプログラム、59 階層データ、70 大きさ、71 バラツキ、72,76,184 アイコン、73 座標位置、74 成績指標、81 メッセージ、100 ネットワーク、101 マーク、170,171 レーダーチャート、182 期間、183 内容、200 端末、300 情報処理装置、315 アンケート収集プログラム、320 アンケート集計プログラム、58 成績DB、GP1 自治体群、GP2 学校群、GP3 学年群、GP4 クラス群、GPi グループ群、GVi 自治体、ST 生徒、Ci クラス、Gi 学年、SHi 学校、GVi 自治体。 8 items, 9 questions, 10 questionnaire, 45 questionnaire DB, 11,301 processor, 12,302 main memory, 15,303 communication interface, 16,305 input interface, 16A,305A input device, 17,306 display interface, 17A,306A display, 17B,17C,17D window, 17E button, 18,309 touch panel, 19,307 optical drive, 19A,307A optical disc, 20,304 storage device, 21,310 system program, 22 GUI program, 23 web browser, 25,319 internal bus, 28 school information, 29 questionnaire data, 30 questionnaire collection unit, 31 questionnaire tabulation unit, 32 questionnaire analysis unit, 33 calculation unit, 34 graphical data generation unit, 35 web server unit, 36 Aggregation Unit, 37; Display Granularity, 38; Graphical Data, 39; Web Page, 46; Evaluation Value, 47; Time, 52; Questionnaire Analysis Program, 53; Calculation Program, 56; Server Program, 57; Graphical Program, 59; Hierarchical Data, 70; Size, 71; Variation, 72, 76, 184; Icon, 73; Coordinate Position, 74; Performance Indicator, 81; Message, 100; Network, 101; Mark, 170, 171; Radar Chart, 182; Period, 183; Content, 200; Terminal, 300; Information Processing Device, 315; Questionnaire Collection Program, 320; Questionnaire Aggregation Program, 58; Performance DB, GP1 Municipality Group, GP2 School Group, GP3 Grade Group, GP4 Class Group, GPi Group Group, GVi Municipality, ST Student, Ci Class, Gi Grade, SHi School, GVi Municipality.

Claims (15)

アンケート解析システムであって、
アンケートを構成する複数の質問の各々について、当該質問に対する生徒の回答を予め定められた基準で定量的に評価し、評価結果を示す評価値を取得する手段を備え、
前記予め定められた基準は、質問に対する回答の評価値が大きいほど当該質問に対する回答の評価は高いことを示すように設定され、
前記アンケート解析システムはさらに、
前記複数の質問について、各質問に対する前記生徒の回答の評価値から代表値を取得し、および、前記各質問に対する当該生徒の回答の評価値のバラツキを取得する手段と、
前記評価値の代表値をパラメータとした第1座標軸および前記バラツキをパラメータとした第2座標軸を有する座標系であって、前記取得する手段によって取得された評価値の代表値およびバラツキの組がプロットされた当該座標系を視覚化するグラフィカルデータを生成する手段と、を備える、アンケート解析システム。
It is a questionnaire analysis system,
For each of the multiple questions that make up the questionnaire, the system is equipped with means for quantitatively evaluating the student's response to that question according to predetermined criteria and obtaining an evaluation value that shows the evaluation result.
The aforementioned predetermined criteria are set such that a higher evaluation value for an answer to a question indicates a higher evaluation of that answer.
The aforementioned questionnaire analysis system further,
A means for obtaining a representative value from the evaluation values of the students' responses to each of the aforementioned multiple questions, and for obtaining the variability of the evaluation values of the students' responses to each of the aforementioned questions ,
A questionnaire analysis system comprising: a coordinate system having a first coordinate axis with a representative value of the evaluation value as a parameter and a second coordinate axis with the variation as a parameter, and a means for generating graphical data to visualize the coordinate system on which pairs of representative values and variations of the evaluation value acquired by the acquisition means are plotted.
前記生徒を、当該生徒が属するグループで管理し、
前記取得する手段は、グループについて、当該グループに属する各生徒の前記評価値代表値を代表する代表評価値と、当該各生徒の前記評価値のバラツキ代表する値を示す代表バラツキ取得する手段を含み
プロットされる前記組は、グループについて取得された前記評価値および前記代表バラツキ組を示す代表組を含む、請求項1に記載のアンケート解析システム。
The aforementioned student shall be managed by the group to which the student belongs.
The means for obtaining the above includes, for a group, a means for obtaining a representative evaluation value that represents the representative value of the evaluation value of each student belonging to the group, and a representative variation that shows a value that represents the variation of the evaluation value of each student.
The questionnaire analysis system according to claim 1, wherein the plotted sets include representative sets showing sets of representative evaluation values and representative variability obtained for a group.
前記グループは、複数の生徒から構成されるクラスと、複数のクラスを含む学年と、複数の学年を含む学校と、複数の学校を含む自治体とのうちの少なくとも1つである、請求項2に記載のアンケート解析システム。 The survey analysis system according to claim 2, wherein the group is at least one of the following: a class composed of multiple students, a grade level including multiple classes, a school including multiple grade levels, and a municipality including multiple schools. 前記アンケート解析システムは、複数のグループ群を階層構造により管理し、
前記階層構造で管理される複数のグループ群は、複数のクラスを含むクラス群と、当該クラス群の上位層であって複数学年を含む学年群と、当該学年群の上位層であって複数学校を含む学校群と、当該学校群の上位層であって複数自治体を含む自治体群を含む、請求項3に記載のアンケート解析システム。
The aforementioned questionnaire analysis system manages multiple group groups in a hierarchical structure,
The questionnaire analysis system according to claim 3, wherein the group of groups managed in the hierarchical structure includes a group of classes including multiple classes, a group of grades that is higher up than the group of classes including multiple grades, a group of schools that is higher up than the group of grades including multiple schools, and a group of municipalities that is higher up than the group of schools including multiple municipalities.
前記アンケート解析システムに対するユーザー操作を受付ける手段を、さらに備え、
前記代表に対応のグループは、複数グループのうちからユーザーにより指定されるグループを含む、請求項4に記載のアンケート解析システム。
The system further includes means for receiving user input for the aforementioned survey analysis system,
The questionnaire analysis system according to claim 4, wherein the group corresponding to the aforementioned representative group includes a group specified by the user from among multiple groups.
前記階層構造のうちの1の層のグループ群から1のグループを指定する手段と、
前記1の層よりも下位層のグループ群のうちから1の群を指定する手段と、を備え、
プロットされる前記代表組は、指定される前記1の群に含まれる各グループに対応の代表組を含む、請求項4に記載のアンケート解析システム。
Means for selecting one group from a group of groups in one layer of the aforementioned hierarchical structure,
The system includes means for selecting one group from among the group groups of layers lower than the aforementioned layer 1,
The questionnaire analysis system according to claim 4, wherein the plotted representative sets include a representative set corresponding to each group included in the specified group 1.
前記取得する手段は、さらに、アンケートが実施された時間を取得し、
前記グラフィカルデータを生成する手段は、さらに、
アンケートについて取得された同一の生徒に対応の前記組または同一の前記グループに対応の前記代表組が、当該アンケートが実施された時間の経過と関連付けてプロットされる前記座標系を視覚化するグラフィカルデータを生成する手段を含む、請求項2または3に記載のアンケート解析システム。
The means of obtaining the above information further obtains the time when the survey was conducted,
The means for generating the graphical data further includes:
The questionnaire analysis system according to claim 2 or 3, further comprising means for generating graphical data that visualizes the coordinate system in which the sets of representatives corresponding to the same student or the same group obtained for the questionnaire are plotted in relation to the passage of time since the questionnaire was administered.
前記グラフィカルデータを生成する手段は、さらに、
前記座標系においてプロットされた組のうち指定される組に対応する、前記アンケートを構成する各質問の回答に対する評価値を表すレーダーチャートを可視化するグラフィカルデータを生成する手段を含む、請求項7に記載のアンケート解析システム。
The means for generating the graphical data further includes:
The questionnaire analysis system according to claim 7, further comprising means for generating graphical data that visualizes a radar chart representing evaluation values for the answers to each question constituting the questionnaire, corresponding to a specified set of sets plotted in the aforementioned coordinate system.
前記指定される組は、前記同一の生徒に対応の組であって、当該組を構成する前記評価値の代表値または前記バラツキについて前記時間の経過に伴う変位が大きい組、または前記同一のグループに対応の前記代表組であって、当該代表組を構成する前記代表評価値たは前記代表バラツキについて前記時間の経過に伴う変位が大きい組を含む、請求項8に記載のアンケート解析システム。 The questionnaire analysis system according to claim 8, wherein the designated group includes a group corresponding to the same student, in which the representative value or variation of the evaluation value constituting the group shows a large change over time, or a representative group corresponding to the same group, in which the representative evaluation value or representative variation constituting the representative group shows a large change over time. 前記グラフィカルデータは、前記変位の向きと大きさを視覚化するグラフィカルデータを含む、請求項9に記載のアンケート解析システム。 The questionnaire analysis system according to claim 9, wherein the graphical data includes graphical data that visualizes the direction and magnitude of the displacement. 前記座標系は、2次元座標平面を含み、
前記グラフィカルデータは、さらに、2次元座標平面を、当該2次元座標平面内の所定座標位置で互いに直交する軸によって4象限に区分して視覚化する象限グラフィカルデータを含み、
前記所定座標位置は、前記2次元座標平面内でプロットされる前記代表組を構成する前記代表評価値対応の座標値と、当該代表組を構成する前代表バラツキ対応の座標値とにより示される座標位置を含む、請求項3に記載のアンケート解析システム。
The aforementioned coordinate system includes a two-dimensional coordinate plane,
The graphical data further includes quadrant graphical data that visualizes a two-dimensional coordinate plane by dividing it into four quadrants using mutually orthogonal axes at predetermined coordinate positions within the two-dimensional coordinate plane.
The questionnaire analysis system according to claim 3, wherein the predetermined coordinate position includes a coordinate position indicated by a coordinate value corresponding to the representative evaluation value constituting the representative set plotted in the two-dimensional coordinate plane and a coordinate value corresponding to the representative variation constituting the representative set.
前記アンケート解析システムは、複数のグループ群を階層構造により管理し、
前記階層構造で管理される複数のグループ群は、複数の生徒から構成されるクラスを複数含むクラス群と、当該クラス群の上位層の群であって1以上のクラスから構成される学年を複数含む学年群と、当該学年群の上位層の群であって複数の学年から構成される学校を複数含む学校群と、当該学校群の上位層の群であって複数の学校から構成される自治体群のうちの少なくとも2つを含み、
前記所定座標位置は、さらに、
前記2次元座標平面にプロットされる複数の代表組に対応の1のグループの階層よりも上位層のグループであって、当該1のグループを含んで構成される上位層グループについて取得される複数の代表組を構成する複数の前記代表評価値代表する値に対応の座標値と、当該複数の代表組を構成する複数の前記代表バラツキ代表する値に対応の座標値とにより示される座標位置を含む、請求項11に記載のアンケート解析システム。
The aforementioned questionnaire analysis system manages multiple group groups in a hierarchical structure,
The group of multiple groups managed in the aforementioned hierarchical structure includes at least two of the following: a group of classes comprising multiple classes composed of multiple students; a group of grades that is higher in rank than the group of class classes and comprises multiple grades composed of one or more classes; a group of schools that is higher in rank than the group of grades and comprises multiple schools; and a group of municipalities that is higher in rank than the group of schools and comprises multiple schools.
The aforementioned predetermined coordinate position is further,
The questionnaire analysis system according to claim 11, comprising a group at a higher level than the hierarchy of one group corresponding to a plurality of representative sets plotted on the two-dimensional coordinate plane, and including coordinate positions indicated by coordinate values corresponding to values representing a plurality of representative evaluation values constituting a plurality of representative sets obtained for the higher-level group comprising the one group, and coordinate values corresponding to values representing a plurality of representative variations constituting the plurality of representative sets.
前記象限グラフィカルデータは、
前記4象限のうち、前記第1座標軸における前記評価値の代表値のパラメータが第1範囲を示し、前記第2座標軸における前記バラツキのパラメータが第2範囲を示す1つ以上の象限を、他の象限とは区別可能な態様で可視化するグラフィカルデータを含む、請求項11に記載のアンケート解析システム。
The aforementioned quadrant graphical data is
The questionnaire analysis system according to claim 11, comprising graphical data that visualizes one or more quadrants among the four quadrants in a manner that is distinguishable from the other quadrants, where the parameter for the representative value of the evaluation value on the first coordinate axis shows a first range and the parameter for the variation on the second coordinate axis shows a second range.
コンピュータが実施する方法であって、アンケートを構成する複数の質問の各々について、当該質問に対する生徒の回答を予め定められた基準で定量的に評価し、評価結果を示す評価値を取得するステップを、備え、
前記予め定められた基準は、質問に対する回答の評価値が大きいほど当該質問に対する回答の評価は高いことを示すように設定され、
前記方法はさらに、
前記コンピュータが、前記複数の質問について、各質問に対する前記生徒の回答評価値から代表値を取得し、および、前記質問に対する当該生徒の回答の評価値のバラツキを取得するステップと、
前記コンピュータが、前記評価値の代表値をパラメータとした第1座標軸および前記バラツキをパラメータとした第2座標軸を有する座標系であって、前記取得するステップにおいて取得された評価値の代表値およびバラツキの組がプロットされた当該座標系を視覚化するグラフィカルデータを生成するステップと、を備える、方法。
A computer-based method comprising the step of quantitatively evaluating the student's response to each of the multiple questions constituting the questionnaire according to predetermined criteria, and obtaining an evaluation value that indicates the evaluation result,
The aforementioned predetermined criteria are set such that a higher evaluation value for an answer to a question indicates a higher evaluation of that answer.
The above method further,
The computer obtains a representative value from the evaluation values of the students' responses to each of the multiple questions, and obtains the variation in the evaluation values of the students' responses to each of the questions.
A method comprising the steps of: generating graphical data for visualizing a coordinate system in which the computer has a first coordinate axis with a representative value of the evaluation value as a parameter and a second coordinate axis with the variation as a parameter, and in which the pairs of representative value and variation of the evaluation value acquired in the acquisition step are plotted.
法を、コンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記方法は、
アンケートを構成する複数の質問の各々について、当該質問に対する生徒の回答を予め定められた基準で定量的に評価し、評価結果を示す評価値を取得するステップを、備え、
前記予め定められた基準は、質問に対する回答の評価値が大きいほど当該質問に対する回答の評価は高いことを示すように設定され、
前記方法はさらに、
前記複数の質問について、各質問に対する前記生徒の回答評価値から代表値を取得し、および、各質問に対する当該生徒の回答の評価値のバラツキを取得するステップと、
前記評価値の代表値をパラメータとした第1座標軸および前記バラツキをパラメータとした第2座標軸を有する座標系であって、取得された評価値の代表値およびバラツキの組がプロットされた当該座標系を視覚化するグラフィカルデータを生成するステップと、を備える、プログラム。
A program that causes a computer to execute a method ,
The aforementioned method,
The system includes a step of quantitatively evaluating the student's response to each of the multiple questions that make up the questionnaire according to predetermined criteria, and obtaining an evaluation value that shows the evaluation result.
The aforementioned predetermined criteria are set such that a higher evaluation value for an answer to a question indicates a higher evaluation of that answer.
The above method further,
The steps include obtaining a representative value from the evaluation values of the students' responses to each of the aforementioned multiple questions, and obtaining the variability of the evaluation values of the students' responses to each question,
A program comprising the step of generating graphical data for visualizing a coordinate system having a first coordinate axis with a representative value of the evaluation value as a parameter and a second coordinate axis with the variation as a parameter, wherein the acquired pairs of representative value and variation of the evaluation value are plotted in the coordinate system.
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002245201A (en) 2001-02-14 2002-08-30 Hitachi Ltd Business diagnosis method
JP2005352620A (en) 2004-06-09 2005-12-22 Japan Information Processing Service Co Ltd Lesson evaluation system
JP2006171202A (en) 2004-12-14 2006-06-29 Kanazawa Inst Of Technology Education support device, computer program, program storage medium
JP2016110188A (en) 2014-12-02 2016-06-20 トヨタ自動車株式会社 Potential need derivation device
JP2018129032A (en) 2017-02-10 2018-08-16 東京書籍株式会社 Consciousness research evaluation system

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002245201A (en) 2001-02-14 2002-08-30 Hitachi Ltd Business diagnosis method
JP2005352620A (en) 2004-06-09 2005-12-22 Japan Information Processing Service Co Ltd Lesson evaluation system
JP2006171202A (en) 2004-12-14 2006-06-29 Kanazawa Inst Of Technology Education support device, computer program, program storage medium
JP2016110188A (en) 2014-12-02 2016-06-20 トヨタ自動車株式会社 Potential need derivation device
JP2018129032A (en) 2017-02-10 2018-08-16 東京書籍株式会社 Consciousness research evaluation system

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
今里 健一郎 ,品質管理に役立つQC手法ツールボックス50 ,株式会社日科技連出版社,2020年01月29日,p.114-115
柏木 吉基,統計学に頼らない データ分析「超」入門 初版 ,第1版,SBクリエイティブ株式会社 ,2016年03月25日,p.163-167

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