JPH11143347A - Making question device - Google Patents
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- JPH11143347A JPH11143347A JP30189297A JP30189297A JPH11143347A JP H11143347 A JPH11143347 A JP H11143347A JP 30189297 A JP30189297 A JP 30189297A JP 30189297 A JP30189297 A JP 30189297A JP H11143347 A JPH11143347 A JP H11143347A
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Landscapes
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Abstract
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、テスト出題装置に
関し、特に学習者の習得状態の自動測定および未習得分
野を習得させるための設問の自動出題装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a test quiz device, and more particularly to an automatic measurement device for a learner's learning state and a question quiz device for making a student learn a non-learning field.
【0002】[0002]
【従来の技術】従来、この種の設問選択方法は、 (1)誤答に対する、予め蓄積されている類題群からの
機械的な問題抽出 (2)誤答に対する、予め蓄積されている類題群からの
人間による問題抽出 (3)正答に対する、予め蓄積されている次問題群から
の機械的な問題抽出 (4)正答に対する、予め蓄積されている類題群からの
人間による問題抽出 が主であった。2. Description of the Related Art Conventionally, this kind of question selection method includes (1) extraction of mechanical problems from a group of previously stored themes for incorrect answers, and (2) a group of previously stored categories of incorrect answers. (3) Mechanical problem extraction from the group of next questions stored for the correct answer in advance (4) Human problem extraction from the group of themes stored in advance for the correct answer Was.
【0003】特開平5−11679号公報には、主記憶
装置と、表示装置とプリンタと、学習用問題等のデータ
入力手段及び記憶装置に記憶された問題関連ファイルと
学習成績管理ファイルとから成り、各問題には問題コー
ドとそれに対応する複数の弱点要素が付され、問題用紙
と答案用紙などをプリントアウトする手段と、答案用紙
の解答欄には前記問題コードの読取手段で学習者の弱点
解析をする成績処理手段を備えている学習問題作成及び
学習成績処理システムである。この技術は、統一テスト
を採点した結果、間違いのある問題の属する要素を弱点
対策課題としての練習問題を個人毎に与える方法であ
る。この時に出題される問題は、予め記憶装置に記録さ
れている問題ファイルのうち、同一の問題分類に属する
類題のみである。Japanese Patent Application Laid-Open No. Hei 5-11679 discloses a main storage device, a display device, a printer, data input means for learning questions and the like, a problem-related file stored in the storage device, and a learning result management file. Each question is provided with a question code and a plurality of weakness elements corresponding to the question code. Means for printing out the question sheet and answer sheet, etc., and the answer column of the answer sheet are provided by the means for reading the question code. This is a learning problem creation and learning result processing system including a result processing means for performing analysis. This technique is a method in which, as a result of scoring a unified test, an element to which an erroneous problem belongs is given to each individual as a practice problem as a problem countermeasure task. The questions to be asked at this time are only the questions belonging to the same question category among the question files recorded in the storage device in advance.
【0004】また、特開平8−160850号公報に
は、入力手段からの指示をCPUで処理し記憶手段に記
憶された問題を選択して印刷等する問題作成装置とし
て、記憶装置には少なくとも教科書の学習単位、項目に
対応した設問を難易度に応じて分けた小問、及び関連あ
る複数の設問から成る大問が多数記憶され、各小問及び
大問について設けた属性値と、学習者の過去の成績デー
タとが結合され、この成績データに基づいて弱点補強問
題、または基礎学習であるフィードバック演習問題が出
題される問題作成装置が記載されている。これにより、
各個人が誤答した小問の類題のみではなく、誤答となっ
た設問の基礎となる項目の問題をも提示することで、反
復学習や基礎学習をして弱点を補強することができる
が、設問の選択方法が自動化されておらず、人間による
設問の選択が必要となっている。Japanese Unexamined Patent Publication No. Hei 8-160850 discloses a problem creating apparatus which processes instructions from input means by a CPU, selects a question stored in a storage means, prints it, etc. A large number of sub-questions divided into questions corresponding to the learning units and items according to the difficulty level, and a large number of related questions are stored, and the attribute values provided for each sub-question and the A problem creating device is described in which a past problem data is combined with the past result data, and a weakness reinforcement problem or a feedback exercise problem as basic learning is given based on the result data. This allows
By presenting not only the type of subquestion that each individual answered incorrectly, but also the question of the item that is the basis of the question that was incorrectly answered, it is possible to reinforce weaknesses by performing iterative learning and basic learning. However, the method of selecting a question is not automated, and it is necessary for a person to select the question.
【0005】[0005]
【発明が解決しようとする課題】第1の問題点は、従来
の設問選択方式は、学習者が不正解となった学習要素と
同一の学習要素を問う設問(以下類題)を出題(難易度
の調整を含む)するのみであるということである。The first problem is that, in the conventional question selection method, a question (hereinafter referred to as a question) in which a learner asks for the same learning element as a learning element that has become an incorrect answer is set (difficulty level). Adjustments).
【0006】その理由は、誤答の原因が当該学習要素の
下位にあたる要素(当該学習要素の習得のために必ず習
得しておかなければならない要素)の未習得によるもの
であった場合には、そのような学習者に対する類題(こ
こでの類題は同一学習要素を問うものとする)の出題は
効果がないということにある。[0006] The reason is that if the cause of the wrong answer is due to unacquisition of an element that is a subordinate element of the learning element (element that must be acquired to acquire the learning element), The problem with such a subject for the learner (the subject here is to ask the same learning element) is ineffective.
【0007】第2の問題点は、従来の設問選択方式は、
学習者が現在学習中の学習要素を正解し、次の学習要素
に進む場合、予め決められた道筋に沿った次問題群から
学習問題を無作為あるいは学習者に依存しない一定(固
定的)のルールに基づいて抽出するということである。The second problem is that the conventional question selection method is
When the learner correctly answers the learning element that is currently learning and proceeds to the next learning element, the learning problem is randomly (or fixedly) independent of the learner from the next problem group along a predetermined path. That is, extraction is performed based on rules.
【0008】その理由は、予め決められた道筋に沿った
次設問群から学習要素を選択すると、当該学習者にとっ
ては学習の必要のない学習要素(生徒が理解済みである
学習要素または当該学習要素の理解に直接関係のない学
習要素)が出題される可能性があり、効果的な学習が阻
害されることがあるということにある。The reason is that when a learning element is selected from the next question group along a predetermined route, the learning element that does not need to be learned by the learner (a learning element understood by the student or the learning element Learning factors that are not directly related to the understanding of) may be given, and effective learning may be hindered.
【0009】第3の問題点は、従来の設問選択方式にお
いて、学習者が誤答となった設問に対してその基礎とな
る要素を問う設問を出題しようとする時に、選択肢は出
力装置上に提示されたとしても、最終的には利用者が手
動で選択をしなければならないということである。The third problem is that, in the conventional question selection method, when a learner tries to ask a question as a basic element for a question that has been answered incorrectly, the choices are displayed on an output device. Even if presented, the end result is that the user must manually make the selection.
【0010】その理由は、学習者が誤答となった設問の
基礎となる要素が複数存在する場合に、その選択が利用
者の判断に委ねられ、必ずしも最適な設問を提示するこ
とができない場合があり、利用者(教師など)が手動で
学習要素または設問を手動で選択しなければならず、利
用者にとって大きな負担になる。またこの方法では、学
習者が自ら利用して学習することが困難であるというこ
とにある。[0010] The reason is that when there are a plurality of elements that are the basis of a question for which a learner has made an incorrect answer, the choice is left to the judgment of the user, and the optimum question cannot always be presented. This requires a user (a teacher or the like) to manually select a learning element or a question, which imposes a heavy burden on the user. Further, in this method, it is difficult for the learner to use and learn by himself.
【0011】本発明の目的は、上記従来技術の問題点に
鑑み、問題の選択方法として、学習者が誤答となった設
問の類題、誤答となった設問を理解するために必要な下
位の学習要素にさかのぼって選択することや、学習者が
正答となった設問に対し、学習可能な上位の学習要素を
選択することを可能とし、設問の提示の際に、利用者の
判断に頼ることなく、自動的に設問の選択を行い、学習
者へ提示することを可能とするテスト出題装置を提供す
ることにある。An object of the present invention is to provide a method for selecting a problem in view of the above-mentioned problems of the prior art. It is possible to select the learning element that goes back to the previous learning element, and to select the higher learning element that can be learned for the question that the learner answered correctly, and rely on the user's judgment when presenting the question An object of the present invention is to provide a test quiz device that can automatically select a question and present it to a learner without any problem.
【0012】[0012]
【課題を解決するための手段】前記課題を解決するため
に、本発明は、学習者管理サブシステム、成績管理サブ
システム、教材構造チャートサブシステム、設問選択サ
ブシステムおよび設問提示サブシステムをプログラムで
実行するデータ処理装置と、学習者の氏名、住所、など
の情報を記憶するための学習者データ記憶部、学習する
各学習領域の属性、各学習領域に含まれる複数の学習要
素の属性などを記憶するための教材構造チャート記憶
部、学習者の正誤情報、学習履歴情報などを記憶するた
めの学習履歴データ記憶部および設問本文、解答、解
説、指導者マニュアル、設問の属性などを記憶するため
の設問データ記憶部を具有する記憶装置と、入力装置お
よび出力装置とを具備するテスト出題装置であって、学
習者が学習する学習領域に含まれる複数の学習要素に対
して、その相関関係等の様々な属性を付加し、それらを
構造的にデータベース化した教材構造チャートと、学習
者の過去の成績、学習履歴などを利用し、学習者の過去
の学習履歴から学習領域内の各学習要素の習得状態を計
算によって定量的に求めたり、構造化された学習要素間
の相関関係を利用して他の学習要素の習得状態から当該
学習要素の習得状態の推定などを行い、最適な次学習要
素を自動的に選択し、設問データからその学習要素に対
応する適切な設問を選択してテストを出題できることを
特徴とするものである。In order to solve the above-mentioned problems, the present invention provides a learner management subsystem, a grade management subsystem, a teaching material structure chart subsystem, a question selection subsystem, and a question presentation subsystem by a program. A data processing device to be executed, a learner data storage unit for storing information such as a learner's name and address, attributes of each learning region to be learned, attributes of a plurality of learning elements included in each learning region, and the like. Teaching material structure chart storage unit for storing, learning history data storage unit for storing learner's right / wrong information, learning history information, etc. and question text, answer, commentary, instructor's manual, question attributes, etc. And a test device including an input device and an output device. Various attributes such as correlations are added to a plurality of learning elements included in, and a learning material structure chart that makes them structurally a database and the past performance of the learner, learning history, etc. are used. The learning state of each learning element in the learning area is quantitatively obtained by calculation from the learner's past learning history, or the learning state of other learning elements is obtained using the correlation between structured learning elements. It is characterized by estimating the learning state of the learning element, automatically selecting the optimal next learning element, selecting the appropriate question corresponding to the learning element from the question data, and giving the test. .
【0013】さらに、特徴ある構成として、教材構造チ
ャート記憶部には、学習領域内の複数の学習要素の識別
子およびそれらの属性が、各学習要素の上位及び下位要
素(いずれも複数で可)を検索可能なように木構造で記
憶されている。各学習要素同士の関連づけは、関連の強
弱を複数の段階で表した要素間強度などの属性を持って
おり、より正確な上位、下位の学習要素の自動選択に利
用される。[0013] Further, as a characteristic configuration, the identifier of a plurality of learning elements and their attributes in the learning material structure chart storage unit store upper and lower elements (each of which may be plural) of each learning element. It is stored in a tree structure so that it can be searched. The association between the learning elements has an attribute such as inter-element strength indicating the strength of the association in a plurality of stages, and is used for more accurate automatic selection of higher and lower learning elements.
【0014】また、この教材構造チャートの特定の学習
要素に関連づけられ、設問データ記憶部に記憶されてい
る設問ファイルは、当該学習要素の下位学習要素で問わ
れている要素を全て含んだ形で作成されている。The question file associated with a specific learning element of the teaching material structure chart and stored in the question data storage unit includes all the elements that are asked by the lower learning elements of the learning element. Have been created.
【0015】設問選択サブシステムでは、成績管理サブ
システムを利用して入力装置より入力された学習者の学
習履歴を基に次学習要素を選択するために、過去の学習
履歴を基に、習得度計数を計算し、既定の規則に従い教
材構造チャート記憶部を検索する。The question selection subsystem uses the grade management subsystem to select the next learning element based on the learning history of the learner input from the input device. The count is calculated, and the teaching material structure chart storage unit is searched according to a predetermined rule.
【0016】設問提示サブシステムでは、設問選択サブ
システムで検索され、絞り込まれた学習要素に対応する
設問ファイルを設問データ記憶部から検索し、自動的に
レイアウトして学習者に対して提示する。In the question presentation subsystem, a question file corresponding to the narrowed learning element searched by the question selection subsystem is searched from the question data storage unit, and automatically laid out and presented to the learner.
【0017】[0017]
【発明の実施の形態】次に、本発明の実施形態について
図面を参照して詳細に説明する。Next, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
【0018】図1は本発明の実施形態の構成を示すブロ
ック図である。図1を参照すると、本発明の実施形態
は、プログラム制御により動作するデータ処理装置1
と、情報を記憶する記憶装置2と、キーボード等の入力
装置3と、ディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置4
を含む。FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the embodiment of the present invention. Referring to FIG. 1, an embodiment of the present invention is a data processing apparatus 1 operating under program control.
A storage device 2 for storing information, an input device 3 such as a keyboard, and an output device 4 such as a display device or a printing device.
including.
【0019】データ処理装置1は、学習者管理サブシス
テム11と、成績管理サブシステムl2と、教材構造チ
ャートサブシステム13と、設問選択サブシステム14
および設問提示サブシステム15を保有している。The data processing apparatus 1 includes a learner management subsystem 11, a grade management subsystem 12, a teaching material structure chart subsystem 13, and a question selection subsystem 14.
And a question presentation subsystem 15.
【0020】記憶装置2は、学習者データ記憶部21
と、教材構造チャート記憶部22と、学習履歴データ記
憶部23と、設問データ記憶部24を備えている。The storage device 2 includes a learner data storage unit 21
And a teaching material structure chart storage unit 22, a learning history data storage unit 23, and a question data storage unit 24.
【0021】学習者データ記憶部21は、学習者管理サ
ブシステム11より、本実施形態を使用して学習を行う
学習者の情報を記憶することができる。学習者の情報の
例としては、学習者の氏名、氏名ふりがな、住所などが
ある。学習者データ記憶部21に記憶されている学習者
の情報は、学習者管理サブシステム11を利用して、新
規登録、更新、削除を行うことができる。The learner data storage unit 21 can store information on learners who learn using the present embodiment from the learner management subsystem 11. Examples of the learner's information include the learner's name, full name, and address. The learner information stored in the learner data storage unit 21 can be newly registered, updated, and deleted using the learner management subsystem 11.
【0022】教材構造チャートデータ記憶部22は、教
材構造チャートサブシステム13より、本実施形態を使
用して学習する各学習領域(以下教材構造チャート)の
属性、各学習領域に含まれる複数の学習要素(以下学習
要素)の属性などを記憶することができる。The teaching material structure chart data storage unit 22 stores, from the teaching material structure chart subsystem 13, the attributes of each learning area (hereinafter referred to as a teaching material structure chart) to be learned using the present embodiment, and a plurality of learning areas included in each learning area. Attributes of elements (hereinafter, learning elements) can be stored.
【0023】教材構造チャートの属性の例としては、教
材構造チャート名称、標準解答時間(当該教材構造チャ
ートを利用して作成されたテストを学習者が終了するの
に必要とする時間のめやす)、連続出題回数(当該教材
構造チャート内のある学習要素に対して学習者が誤答と
なった場合に、次回のテストにおいて同一の学習要素を
再提示する回数の上限)、難易度間往復回数(特定の学
習要素において、ある難易度の設問は誤答であるが、1
段階難易度を下げた設問は正答または未学習であるとい
う状況が発生した場合に同一の学習要素において難易度
の異なる設問を提示する回数の上限)などがある。Examples of the attributes of the teaching material structure chart include the name of the teaching material structure chart, the standard answer time (a measure of the time required for the learner to finish the test created using the teaching material structure chart), The number of consecutive questions (the upper limit of the number of times the same learning element is re-presented in the next test when the learner makes a wrong answer to a certain learning element in the learning material structure chart), For a particular learning element, a question of a certain difficulty is a false answer,
In the case where a question in which the level of difficulty is lowered is correct or unlearned occurs, there is an upper limit on the number of times questions with different degrees of difficulty are presented in the same learning element).
【0024】学習要素の属性の例としては、学習要素名
称、学習要素ID(本実施形態内で利用される複数の学
習要素を一意にする識別子)、要素習得順,上位要素I
D(当該学習要素の直接上位にあたる学習要素の識別
子。図3を参照すると、例えば学習要素306の上位要
素は学習要素308および学習要素317となる)、上
位要素との関連の強弱(当該学習要素と上位学習要素と
の関連の強さを複数段階で表す。以下要素間強度と呼
ぶ)、上位要素との関連の形態(当該学習要素と、上位
学習要素の関連の形態。当該学習要素を理解するための
下位学習要素の理解の必要度合いなど)、出題予約(一
度学習者に対して提示した学習要素を同一の学習者に対
して再度提示するまでのテスト回数)、下位要素ID
(当該学習要素の直接下位にあたる学習要素の識別子。
図3を参照すると、例えば学習要素306の下位要素は
学習要素304となる)、要素グループID(学習要素
をグループ化して管理するためのコード)、合格係数
(当該学習要素を習得済みとみなすための計算結果のし
きい値)、不合格係数(当該学習要素を未習得とみなす
ための計算結果のしきい値)、相関関係(当該学習要素
の直接下位にあたる学習要素同士の関係。AND関係と
OR関係があり、当該学習要素を理解するために、直接
下位にあたる複数の学習要素をすべて理解する必要があ
るという下位要素同士の関係をAND関係と呼び、複数
の下位要素のうち、1つだけを学習すれば上位学習要素
の理解が可能であるという関係をOR関係と呼ぶ)など
がある。Examples of the attributes of the learning element include a learning element name, a learning element ID (an identifier for uniquely identifying a plurality of learning elements used in the present embodiment), an element learning order, and a higher element I.
D (identifier of a learning element directly above the learning element. Referring to FIG. 3, for example, the higher elements of the learning element 306 are the learning element 308 and the learning element 317), and the strength of the association with the upper element (the learning element The strength of the relationship between the upper-level learning element and the higher-level learning element is expressed in a plurality of stages. Level of understanding of the lower learning element to perform, etc.), reservation of questions (the number of tests until the learning element once presented to the learner is presented again to the same learner), lower element ID
(Identifier of a learning element directly below the learning element.
Referring to FIG. 3, for example, a lower element of the learning element 306 is a learning element 304, an element group ID (a code for grouping and managing the learning elements), and a pass coefficient (to consider that the learning element has been acquired). ), Rejection coefficient (threshold of calculation result for regarding the learning element as unlearned), correlation (relationship between learning elements directly lower than the learning element, AND relation and The relationship between sub-elements that has an OR relationship and that it is necessary to understand all of a plurality of subordinate learning elements in order to understand the learning element is called an AND relation, and only one of the sub-elements is used. Is referred to as an OR relationship).
【0025】学習履歴データ記憶部23は、成績管理サ
ブシステムl2より、本実施形態を使用して学習してい
る学習者の正誤情報を記憶することができる。正誤情報
の例としては、正解、不正解、空白解答、ケアレスミス
などがある。また、設問選択サブシステム14から学習
者が設問を学習した履歴情報を記憶することができる。
学習履歴情報の例としては、既出設問の設問ID、学習
日などがある。The learning history data storage unit 23 can store the correct / incorrect information of the learner who is learning using the present embodiment from the performance management subsystem 12. Examples of correct information include correct, incorrect, blank answers, careless mistakes, and the like. In addition, history information that the learner has learned the question from the question selection subsystem 14 can be stored.
Examples of the learning history information include a question ID of a previously-existing question, a learning date, and the like.
【0026】設問データ記憶部24は、設問本文、解
答、解説、指導者用マニュアル、設問の属性などを記憶
することができる。設問の属性の例としては、設問I
D、要素ID(当該設問がどの教材構造チャートのどの
要素に属するものかを識別する)、難易度などがある。The question data storage unit 24 can store a question text, an answer, a commentary, a leader's manual, a question attribute, and the like. An example of a question attribute is Question I
D, element ID (identifies to which element of the teaching material structure chart the question belongs), difficulty level, and the like.
【0027】設問選択サブシステム14は、学習履歴デ
ータ記憶部23に記憶されている学習者の成績データ、
学習履歴データ、教材構造チャートデータ記憶部22に
記憶されている教材構造チャートの属性、学習要素の属
性などを基に、規定のルールに従い、学習者に提示すべ
き学習要素を決定する。The question selection subsystem 14 includes learner's performance data stored in the learning history data storage 23,
Based on the learning history data, the attributes of the learning material structure chart stored in the learning material structure chart data storage unit 22, the attributes of the learning elements, and the like, the learning element to be presented to the learner is determined in accordance with prescribed rules.
【0028】設問提示サブシステム15は、設問選択サ
ブシステム14で決定された学習要素を基に設問データ
記憶部24を検索して学習者に提示すべき設問を決定
し、学習者データ記憶部21に記憶されている学習者デ
ータを検索し、出力装置4へ出力する。出力の形態とし
ては例えば、印刷装置からプリントアウトする、ディス
プレイへ表示するなどがある。The question presentation subsystem 15 searches the question data storage unit 24 based on the learning elements determined by the question selection subsystem 14 to determine questions to be presented to the learner, and the learner data storage unit 21 Is retrieved and output to the output device 4. Examples of the output form include printing out from a printing apparatus and displaying on a display.
【0029】次に、本発明の実施形態の処理手順につい
て、図面を参照して説明する。Next, the processing procedure of the embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
【0030】図2は、本実施形態における4設問選択サ
ブシステムの処理の流れの概要を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an outline of a processing flow of the four-question selection subsystem in the present embodiment.
【0031】テストの出力指示が入力装置3より与えら
れると設問選択サブシステム14が処理を開始し、第1
番目にパラメータ類の取得201を行う。パラメータ類
は、入力装置3より入力する方法や、予め、記憶装置に
記憶させておく方法などがある。予め記憶装置に記録さ
せておく方法の場合は、パラメータ類の取得201で
は、教材構造チャート記憶部22を検索しパラメータ情
報の入手を行う。When a test output instruction is given from the input device 3, the question selection subsystem 14 starts processing, and the first
First, parameter acquisition 201 is performed. There are a method of inputting parameters from the input device 3 and a method of storing parameters in a storage device in advance. In the case of the method of recording in the storage device in advance, in the acquisition 201 of parameters, the teaching material structure chart storage unit 22 is searched to obtain parameter information.
【0032】本システムの実行にあたり、動的に変更が
可能な主なパラメータ類には以下のものがある。 (1)難易度降下数・・・同一の学習要素に複数の難易
度の設問データが登録されている時、学習中の難易度の
設問が不正解であった場合に段階的にどこまで難易度を
下げることができるかを指定する。 (2)減衰率・・・過去の成績データを基に学習要素の
習得度係数を計算する際に利用する。(時系列での成績
情報の重みづけ) (3)合格係数・・・習得度係数がここで設定されてい
る値を上回った場合、その学習要素を合格とみなす。 (4)不合格係数・・習得度係数がここで設定されてい
る値を下回った場合、その学習要を不合格とする。In executing the present system, the main parameters that can be dynamically changed include the following. (1) Number of difficulty drops: When multiple question data are registered for the same learning element, if the question of the difficulty being learned is incorrect, the difficulty level is gradually increased. Specify whether can be lowered. (2) Attenuation rate: Used to calculate the learning factor of a learning element based on past performance data. (Weighting of performance information in time series) (3) Pass coefficient: If the learning degree coefficient exceeds the value set here, the learning element is regarded as passed. (4) Rejection coefficient: If the learning degree coefficient falls below the value set here, the learning requirement is regarded as rejection.
【0033】パラメータ類の取得201が終了すると、
習得度計数の計算202を行い、計算結果を学習履歴デ
ータ記憶部23へ記憶する。When the parameter acquisition 201 is completed,
The calculation 202 of the learning degree count is performed, and the calculation result is stored in the learning history data storage unit 23.
【0034】習得度係数とは学習者が教材構造チャート
内の各学習要素をどの程度習得しているかを過去の成績
データから計算した数値である。例えば、今回を含め、
過去3回の成績をもとに規定の計算式に従い習得度係数
を計算する。過去何回の成積を習得度係数の計算に利用
するかは、教材構造チャートデータ記憶部22に記憶し
ておくことができる。The learning degree coefficient is a numerical value calculated from past performance data as to how much the learner has learned each learning element in the teaching material structure chart. For example, including this time,
Based on the results of the past three times, the learning degree coefficient is calculated according to a prescribed formula. The number of past products used in the calculation of the learning degree coefficient can be stored in the teaching material structure chart data storage unit 22.
【0035】また、習得度係数の計算時に、習得度係数
計算の対象となっている学習要素の下位にあたる学習要
素に対して学習効果係数を規定の計算式に従って計算
し、学習履歴データ記憶部23に記憶する。学習効果係
数を計算する対象となる下位学習要素とは、直接下位関
係にある学習要素に限らない。When the learning coefficient is calculated, a learning effect coefficient is calculated for a learning element that is a lower order of the learning element for which the learning coefficient is to be calculated, according to a prescribed calculation formula. To memorize. The lower learning element for which the learning effect coefficient is calculated is not limited to a learning element having a direct lower relation.
【0036】図3は本実施形態で利用する教材構造チャ
ートをモデル化したツリーを示す図である。図3を参照
すると、例えば学習要素304の習得度係数の計算時に
学習効果係数を計算する下位学習要素は学習要素30
3、学習要素302、学習要素301となる。FIG. 3 is a diagram showing a tree modeled on the teaching material structure chart used in the present embodiment. Referring to FIG. 3, for example, the lower learning element for calculating the learning effect coefficient when calculating the learning degree coefficient of the learning element 304 is the learning element 30.
3, a learning element 302, and a learning element 301.
【0037】ある特定の学習要素が学習者に対して提示
された場合に、提示された学習要素は、その下位にあた
る学習要素で学習すべき要因を全て含んでいるという構
造を教材構造チャートが持っている。そのため、学習効
果係数という概念を用い、上位学習要素の学習結果を下
位学習要素へ反映させるのである。When a specific learning element is presented to the learner, the learning material structure chart has a structure in which the presented learning element includes all the factors to be learned by the lower learning element. ing. Therefore, using the concept of the learning effect coefficient, the learning result of the upper learning element is reflected on the lower learning element.
【0038】習得度計数の計算202が終了すると、習
得済み要素の推定203を行う。When the calculation 202 of the learning degree count is completed, the estimation 203 of the learned element is performed.
【0039】図4〜図6は教材構造チャート内の上位、
下位学習要素の関係をモデル化した数例を示す図であ
る。FIGS. 4 to 6 show the upper part in the teaching material structure chart.
It is a figure which shows several examples which modeled the relationship of a lower learning element.
【0040】ある学習要素とその上位学習要素が図4の
ような関係にあるとき、習得度係数の計算202で計算
し、学習履歴データ記憶部23に記憶されている上位学
習要素402の習得度係数が、合格係数を超えていれ
ば、学習要素401は合格済みとの推定(以下合格推
定)を行う。When a certain learning element and its higher-order learning element have a relationship as shown in FIG. 4, it is calculated by a learning-degree coefficient calculation 202 and the degree of learning of the higher-order learning element 402 stored in the learning history data storage unit 23. If the coefficient exceeds the pass coefficient, the learning element 401 estimates that the pass has been completed (hereinafter, pass estimation).
【0041】また、ある学習要素とその上位学習要素が
図5のような関係にあるとき、習得度係数の計算202
で計算し、学習履歴データ記憶部23に記憶されている
上位学習要素502、503、504のいずれかの習得
度係数が、合格係数を超えていれば、学習要素501は
合格推定を行う。Further, when a certain learning element and its higher learning element have the relationship as shown in FIG.
If the learning degree coefficient of any of the higher learning elements 502, 503, and 504 stored in the learning history data storage unit 23 exceeds the passing coefficient, the learning element 501 performs pass estimation.
【0042】ある学習要素と、その直接上位学習要素の
関係が図5に示すような関係にあるとき、上位学習要素
の合格率、要素間強度によっては、いちがいに合格と推
定が行えない状況も発生するが、この段階では上位学習
要素の合格状態(習得度係数が合格係数を超えている)
から下位学習要素の習得済み推定を行う。習得済み推定
がされた学習要素は、合格済み学習要素として学習者へ
の提示の対象から除外される。When the relationship between a certain learning element and its direct higher-level learning element is as shown in FIG. 5, depending on the pass rate of the higher-level learning element and the inter-element strength, a situation may occur in which it cannot be presumed to be a pass. However, at this stage, the pass status of the upper learning element (the acquisition factor exceeds the pass factor)
From which the acquired learning of the lower learning element is performed. The learning element for which the learned estimation has been performed is excluded from the target of presentation to the learner as a passed learning element.
【0043】習得済み要素の推定203が終了すると、
合格必須要素のチェック204を行う。合格必須要素と
は、教材構造チャートを修了するためには、必ず習得度
係数が合給係数を超えていることが必要とされる学習要
素のことである。ある学習要素が合格必須要素であるか
どうかは教材構造チャートデータ記憶部22に記憶され
ている。When the estimation 203 of the learned elements is completed,
A check 204 of the essential elements for passing is performed. The pass-required element is a learning element that requires that the learning degree coefficient always exceeds the combined coefficient in order to complete the teaching material structure chart. Whether or not a certain learning element is a required element is stored in the teaching material structure chart data storage unit 22.
【0044】合格必須要素のチェック204において
は、教材構造チャートデータ記憶部22を検索し、習得
度計数の計算202の結果、習得度係数が合格係数を超
えていない要素(以下未合格学習要素)より、合格必須
学習要素の取り出しを行う。In the check 204 of the required pass element, the learning material structure chart data storage unit 22 is searched, and as a result of the calculation 202 of the learning degree count, an element whose learning degree coefficient does not exceed the passing coefficient (hereinafter, a non-passing learning element). Then, the pass required learning elements are extracted.
【0045】合格必須要素のチェック204が終了する
と、合格必須要素内最低合格数チェック205を行う。When the pass required element check 204 is completed, a minimum pass number check 205 within the pass required element is performed.
【0046】本実施形態においては、合格必須要素をグ
ループ化し(以下合格必須要素グループ)、グループ内
の最低合格数(以下グループ内最低合格数)を指定し、
教材構造チャートデータ記憶部22に記憶することがで
きる。例えば、教材構造チャート内に要素a、要素b、
要素c、要素d、要素e、要素f、要素g、要素h、要
素i、要素jの10要素が存在するとき、要素a、要素
b、要素cを合格必須要素グループA、要素d、要素e
を合格必須要素グループBとし、合格必須要素グループ
Aの最低合格数を2、合格必須要素グループBの最低合
格数を2と指定することができる。In the present embodiment, the required pass elements are grouped (hereinafter, required pass element group), and the minimum pass number in the group (hereinafter, the minimum pass number in the group) is designated.
It can be stored in the teaching material structure chart data storage unit 22. For example, element a, element b,
When there are ten elements, element c, element d, element e, element f, element g, element h, element i, and element j, element a, element b, and element c pass the required element group A, element d, and element e
Is the required pass element group B, the minimum pass number of the pass required element group A is 2, and the minimum pass number of the pass required element group B is 2.
【0047】上記例の場合、学習者が合格必須要素グル
ープAの要素のうち2要素と、合格必須要素Bグループ
の2要素全てを合格した段階で当該教材構造チャートで
示された学習領域を習得したと判断される。In the case of the above example, the learner acquires the learning area indicated by the teaching material structure chart at the stage where the learner has passed all the two elements of the element of the required element group A and the two elements of the group of the required element B. It is determined that it has been done.
【0048】合格必須要素の指定、および合格必須要素
のグループ化、グループ内最低合格数の指定が可能にな
ることにより、学習者が特定の学習領域を学習するにあ
たり、その学習領域の全要素を理解する必要はなく、最
低限の知識習得で充分であると判断される場合に迅速な
学習の進行を行うことができる。When a learner learns a specific learning area, it becomes possible to specify all the elements in the learning area by designating the required passing elements, grouping the required passing elements, and specifying the minimum number of passing in the group. There is no need to understand, and when it is determined that the minimum knowledge acquisition is sufficient, the learning can be rapidly advanced.
【0049】合格必須要素の指定,および合格必須要素
のグループ化、グループ内最低合格数の指定は、教材構
造チャートデータ記憶部22に記憶されるため、設問選
択時に合格必須要素の指定を無視し、教材構造チャート
内の全要素を合格必須として取り扱うことも可能とな
る。The designation of the required pass elements, the grouping of the pass required elements, and the specification of the minimum pass number in the group are stored in the teaching material structure chart data storage unit 22, so that the specification of the pass required elements is ignored when selecting a question. It is also possible to treat all elements in the teaching material structure chart as mandatory.
【0050】合格必須学習要素グループ内の最低合格数
を満たした場合は、現在学習者が学習中の教材構造チャ
ートで示される学習領域の習得において残りの学習要素
は、特に学習する必要がないと判断し、未合格学習要素
として扱わないことができる。When the minimum number of passes in the required learning element group is satisfied, the remaining learning elements need not be particularly studied in the learning of the learning area indicated by the learning material structure chart currently being learned by the learner. It can be judged and not treated as a non-passing learning element.
【0051】上記の判断を本処理において行う。The above judgment is made in this processing.
【0052】合格必須要素内最低合格数チェック205
が終了すると、同一要素内同難易度連続出題チェック2
07を行う。Check 205 for the minimum number of passing in the required essential elements
Is completed, the same difficulty continuous question check within the same element 2
07.
【0053】本実施形態においては、学習者に対して習
得度係数が不合絡となった学習要素の設問を難易度を変
えずに再度提示することが可能である。In the present embodiment, it is possible to re-present the question of the learning element whose learning degree coefficient is not entangled to the learner without changing the difficulty level.
【0054】同一要素内同難易度の設問提示回数の上限
は連続出題回数として教材構造チャートデータ記憶部2
2に記憶されていることは前述した。The upper limit of the number of questions presented with the same degree of difficulty in the same element is set as the number of continuous questions as the teaching material structure chart data storage unit 2.
2 is described above.
【0055】本処理においては提示回数の上限をチェッ
クし、当該学習要素内の当該難易度に対応する設問は、
学習者への提示対象から除外する。In this processing, the upper limit of the number of presentations is checked, and the question corresponding to the difficulty in the learning element is:
Exclude from presentation to learners.
【0056】同一要素内同難易度連続出題チェック20
7が終了すると、同一要素内異難易度出題チェツク20
8を行う。Checking of consecutive questions with the same difficulty within the same element 20
When 7 is completed, check the level of difficulty within the same element 20
Perform Step 8.
【0057】本実施形態においては、学習者に対して習
得度係数が不合格となった学習要素に対応する設問を難
易度を変えて再度提示することが可能である。In the present embodiment, it is possible to re-present a question corresponding to a learning element whose learning degree coefficient is rejected to a learner with a different degree of difficulty.
【0058】現在学習中の難易度で設問が不正解であっ
た場合、難易度を下げた設問を学習者に提示することに
より、当該学習要素の未習得による不正解なのか、学習
回数の不足による不正解(ケアレスミスを含む)なのか
を切り分けることが可能となる。この際に、現在学習中
の難易度からどこまで難易度を下げて設問の提示を行う
かといったパラメータが難易度降下数(以下難易度降下
数)であり、下位難易度で正解となり、学習中の難易度
で再び不正解となった場合に何回まで、難易度の降下と
上昇を繰り返すのかというパラメータが難易度間往復回
数である。If the question is incorrect due to the degree of difficulty currently being learned, a question with a reduced degree of difficulty is presented to the learner to determine whether the answer is incorrect due to the lack of learning of the learning element or the number of times of learning is insufficient. It is possible to determine whether the answer is incorrect (including careless mistake). At this time, the parameter such as how much the difficulty is reduced from the difficulty currently being learned and the question is presented is the difficulty descent number (hereinafter referred to as the difficulty descent number), which is correct in the lower difficulty level. The parameter of how many times the difficulty level is repeated when the difficulty level becomes incorrect again is the number of round trips between the difficulty levels.
【0059】本処理においては学習開始時点の設問の難
易度と、現在提示されている設問の難易度をチェック
し、難易度降下数および難易度間往復回数が上限を超え
ている場合、当該学習要素は学習者への提示対象から除
外する。In this processing, the difficulty level of the question at the start of learning and the difficulty level of the currently presented question are checked. If the number of difficulty drops and the number of round trips between the difficulty levels exceed the upper limit, the learning level is checked. Elements are excluded from being presented to the learner.
【0060】同一要素内異難易度出題チェック208が
終了すると、要素間往復出題チェック209を行う。要
素間往復出題とは、図6を参照すると、例えば学習要素
b602の習得度係数が不合格の状態にあり、連続出題
回数、難易度往復回数ともに上限を超えている場合に
は、学習要素b602の下位にあたる学習要素x603
が学習者に提示される。ここで、学習要素x603の習
得度係数が合格係数を超えた場合は上位要素である学習
要素b602が再度学習者に提示される。この学習要素
b602と学習要素x603の間の繰り返し出題を要素
間往復といい、往復の回数を要素間往復回数と呼ぶ。本
処理においては要素間往復出題の回数(以下要素間往復
出題回数)の上限をチェックする。When the in-element in-element difficulty level check 208 is completed, an inter-element reciprocal question check 209 is performed. Referring to FIG. 6, for example, the reciprocal inter-element question refers to the learning element b 602 when the learning degree coefficient of the learning element b 602 is in a rejected state and both the number of continuous questions and the number of reciprocating difficulty exceed the upper limit. Learning element x603 that is a lower order of
Is presented to the learner. Here, when the learning degree coefficient of the learning element x603 exceeds the passing coefficient, the learning element b602, which is the upper element, is presented to the learner again. The repeated question between the learning element b 602 and the learning element x 603 is called an inter-element reciprocation, and the number of reciprocations is called an inter-element reciprocation number. In this processing, the upper limit of the number of round-trip questions between elements (hereinafter, the number of round-trip questions between elements) is checked.
【0061】要素間往復出題チェック209が終了する
と、上位要素の出題可能判定210を行う。When the reciprocal question check 209 between the elements is completed, a question determination 210 for the upper element is performed.
【0062】上位学習要素xに対して下位学習要素が複
数存在し、下位学習要素中に習得度係数が合格係数を超
えていないものが存在する場合、特定の下位学習要素の
合格状態を基に無条件に上位学習要素xを学習者に提示
すると、下位学習要素の理解が不十分な状態で学習者が
上位学習要素を学習することになる。そのため、本実施
形態では、特定の要素の習得度係数が合格係数を超え、
当該学習要素の上位学習要素を出題する必要が生じた場
合に、主に以下のような条件を用いて上位学習要素の出
題可能判定210を行う。 (1)出題可能判定の対象となっている学習要素の下位
学習要素に習得度係数が不合格係数を下回っているもの
が存在しないこと (2)出題可能判定の対象となっている学習要素の下位
学習要素に習得度係数が不合格係数を超え、合格係数を
下回っているものが1つ以下であること (3)出題可能判定の対象となっている学習要素と、そ
の下位学習要素との関係において、要素間強度が特定の
値を超えているものが存在する場合は、その下位学習要
素の習得度係数は必ず合格係数を超えていること (4)出題可能判定の対象となっている学習要素の下位
学習要素に習得度係数が存在しない(まだ学習者に提示
されたことがない)学習要素が存在しないこと 本処理において出題不可と判断された学習要素は、学習
者への提示対象から除外する。If there are a plurality of lower learning elements with respect to the upper learning element x, and some of the lower learning elements do not have the proficiency coefficient exceeding the pass coefficient, the pass state of the specific lower learning element is determined. When the upper learning element x is unconditionally presented to the learner, the learner learns the upper learning element with insufficient understanding of the lower learning element. Therefore, in the present embodiment, the learning factor of a specific element exceeds the passing factor,
When it becomes necessary to set the upper learning element of the learning element, the determination 210 of whether the upper learning element can be set is performed mainly using the following conditions. (1) There is no learning element whose learning degree coefficient is lower than the rejection coefficient among the lower learning elements of the learning element which is the subject of the question possibility determination. (2) The learning element which is the subject of the question possibility determination. There must be one or less lower learning elements whose learning degree coefficient exceeds the rejection coefficient and is lower than the passing coefficient. (3) The learning element and the lower learning element that are subject to the questionable judgment If there is a relationship in which the inter-element strength exceeds a specific value, the acquisition coefficient of the lower learning element must always exceed the pass coefficient. No learning factor exists in the lower learning elements of the learning elements (they have not been presented to the learner yet). There are no learning elements that are determined to be unavailable in this process. Exclude from .
【0063】上位要素の出題可能判定210が終了する
と、合格推定の見直し211を行う。When the questionable judgment 210 of the upper element is completed, the pass estimation is reviewed 211.
【0064】ここでは、習得済み要素の推定203で行
った下位学習要素の合格推定の見直しを行う。前述した
ように、上位学習要素n対下位学習要素1の関係にある
とき、その関係の1対1の部分に着目して上位学習要素
から下位学習要素への習得推定を行ってしまうと、その
他の上位学習要素の学習履歴が反映されず、合格推定が
不正確なものとなる。Here, the pass estimation of the lower learning element performed in the estimation 203 of the learned element is reviewed. As described above, when there is a relationship between the upper learning element n and the lower learning element 1, if the learning estimation from the upper learning element to the lower learning element is performed by focusing on the one-to-one portion of the relationship, The learning history of the upper learning element is not reflected, and the pass estimation becomes inaccurate.
【0065】そのため本処理では、上位学習要素n対下
位学習要素1の関係にある下位学習要素が、上位学習要
素の習得係数が合格係数を超えていることにより合格推
定を受けている場合に、主に下記の条件を用いて、習得
済み要素の推定203で行った合格推定の見直し211
を行い、下記の条件に該当しない学習要素の合格推定を
取り消す。 (1)合格推定見直しの対象となっている学習要素の上
位学習要素のうち、2つ以上の学習要素の習得度係数が
合格係数を超えている。 (2)合格推定見直しの対象となっている学習要素の上
位学習要素のうち、習得度係数が合格係数を超えている
学習要素が1つの場合は、上位学習要素の中で習得度係
数を持っている(学習者へ提示されたことがある)学習
要素の習得度係数規定の計算式を用いて計算し、その計
算結果が特定の値を超えている。For this reason, in this processing, when the lower learning element having the relationship of the upper learning element n and the lower learning element 1 has received the pass estimation because the learning coefficient of the upper learning element exceeds the pass coefficient, Reviewing the pass estimation 211 performed in the estimation 203 of the learned element mainly using the following conditions 211
And cancel the pass estimation of learning elements that do not meet the following conditions. (1) Acquisition degree coefficients of two or more learning elements among the higher learning elements of the learning elements to be reviewed for the pass estimation exceed the pass coefficient. (2) If there is one learning element whose learning degree coefficient exceeds the passing coefficient among the higher learning elements of the learning elements subject to the pass estimation review, the learning element has the learning degree coefficient in the higher learning elements. It is calculated using the calculation formula of the learning factor coefficient of the learning element that has been presented (has been presented to the learner), and the calculation result exceeds a specific value.
【0066】本処理において合格推定が取り消された学
習要素は、未合格の学習要素として学習者への提示の対
象とする。The learning elements for which the pass estimation has been canceled in this process are to be presented to the learner as unaccepted learning elements.
【0067】合格推定の見直し211が終了すると、提
示要素の決定212を行う。パラメータ類の取得201
から合格推定の見直し211の処理において、学習者に
対して提示可能な学習要素が絞り込まれているため、本
処理では、この中から規定の規則に従い、学習者に対し
て提示する学習要素を決定する。規定の規則とは、例え
ば教材構造チャートデータ記憶部22に記憶されている
要素習得順の昇順、学習履歴データ記憶部23に記憶さ
れている習得係数の昇順などである。When the pass estimation review 211 is completed, a presentation element determination 212 is performed. Acquisition of parameters 201
Since the learning elements that can be presented to the learner are narrowed down in the process of reviewing the pass estimation from 211, in this processing, the learning element to be presented to the learner is determined from this according to the specified rules. I do. The prescribed rule is, for example, an ascending order of the element acquisition order stored in the learning material structure chart data storage unit 22, an ascending order of the acquisition coefficient stored in the learning history data storage unit 23, and the like.
【0068】提示要素の決定212が終了すると、提示
設問の決定213を行う。本処理では、提示要素の決定
212で決定された複数の学習要素に対応する設問の設
問IDを規定の規則に従い設問データ記憶部24より検
索し、検索された結果を学習履歴データ記憶部23に記
憶する。規定の規則とは、学習履歴データ記憶部23に
記憶されている既出設問の設問IDを基にした学習者が
既に学習した設問を除外し、残りの設問群の中からラン
ダムな選択をするなどである。When the presentation element determination 212 is completed, a presentation question determination 213 is performed. In this process, the question IDs of the questions corresponding to the plurality of learning elements determined in the presentation element determination 212 are searched from the question data storage unit 24 in accordance with prescribed rules, and the search results are stored in the learning history data storage unit 23. Remember. The prescribed rule is that a learner based on the question ID of an already-existing question stored in the learning history data storage unit 23 excludes a question already learned, and randomly selects from the remaining question groups. It is.
【0069】提示設問の決定213が処理を終了する
と、設問選択サブシステム14から設問提示サブシステ
ム15へ処理が移る。When the process 213 for determining the question to be presented is completed, the process proceeds from the question selection subsystem 14 to the question presentation subsystem 15.
【0070】設問提示サブシステム15では、第1に学
習履歴データ記憶部23から出題すべき設問の設問ID
を検索し、その設問IDに対応した設問本文ファイル、
解答ファイル、解説ファイル、指導者用マニュアルファ
イルなどを設問データ記憶部24より検索する。検索さ
れた各ファイルを規定の規則に従い自動的にレイアウト
を行い、出力装置4へ出力する。レイアウトを行う際の
規定の規則とは、例えば、印字装置から印刷を行う場合
に余白が不適当な大きさにならないように適切な位置で
改ページを行う、学習者データ記憶部21より学習者の
情報(例えば、学習者氏名など)を検索し、規定の位置
へ出力する、設問データ記憶部24より検索された各設
問本文に含まれる大問、小問に対応した解答欄を適切に
配置し出力するなどである。In the question presentation subsystem 15, first, the question ID of the question to be set from the learning history data storage unit 23 is set.
, And a question body file corresponding to the question ID,
The answer file, the commentary file, the instructor's manual file, and the like are searched from the question data storage unit 24. The retrieved files are automatically laid out according to prescribed rules and output to the output device 4. The prescribed rule for performing the layout is, for example, that a page break is performed at an appropriate position so that a margin does not become an inappropriate size when printing is performed from a printing device. (For example, learner's name, etc.) and output it to a prescribed position. Answer columns corresponding to large questions and small questions included in each question text retrieved from the question data storage unit 24 are appropriately arranged. And output.
【0071】[0071]
【発明の効果】以上説明したように、本発明のテスト出
題装置によれば、教材構造チャートを利用することによ
って、当該学習要素及び関連のある他の学習要素の習得
状態をもとに、同難易度の類題、異難易度の類題、下位
の学習要素、上位の学習要素などから、次に学習すべき
最も適切な学習要素を選択することができる。As described above, according to the test questioning apparatus of the present invention, the use of the teaching material structure chart allows the test question device to obtain the same learning element and the related learning elements based on the learning state. The most appropriate learning element to be learned next can be selected from the difficulty class, the different difficulty class, the lower learning element, the upper learning element, and the like.
【0072】また上位学習要素の習得状態をもとに、下
位及び関連のある学習要素のうち、未出題のものに対し
ても習得状態を推定することができる。このことによ
り、学習者に対して解法を理解していない設問を連続し
て出題し続けるといった非効率的な設問の提示を防止す
ることができる。Further, based on the learning state of the upper learning element, the learning state can be estimated for the unanswered one of the lower and related learning elements. As a result, it is possible to prevent an inefficient question from being presented to the learner, such as continuously giving questions that do not understand the solution.
【0073】また、自動的に学習者に対して誤答となっ
た設問の下位にあたる学習要素を含む設問や、必要であ
れば(過去に学習者に提示した回数が少なく、ケアレス
ミスかどうかが判断できない場合など)類題などを提示
できることにより、学習者に提示する設問の選択が利用
者のスキルや指導方針の違いなどに左右されることが防
止される。設問の選択が利用者の判断を必要としないた
め、学習者が自ら本発明を利用して自己学習を行うこと
も可能である。In addition, a question including a learning element that is a subordinate of a question that has been automatically answered incorrectly to the learner, and if necessary (if the number of presentations to the learner in the past is small and the By being able to present a theme or the like (when it is not possible to judge), it is possible to prevent the selection of questions to be presented to the learner from being influenced by differences in the user's skills and instruction policies. Since the selection of the question does not require the user's judgment, the learner can also perform self-study using the present invention.
【図1】本発明の実施形態の構成を示すブロック図FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of the present invention.
【図2】本実施形態における4設問選択サブシステムの
処理の流れの概要を示す図FIG. 2 is a diagram showing an outline of a processing flow of a four-question selection subsystem in the embodiment;
【図3】本実施形態で利用する教材構造チャートをモデ
ル化したツリーFIG. 3 is a tree that models a teaching material structure chart used in the present embodiment.
【図4】教材構造チャート内の上位、下位学習要素の関
係をモデル化した図FIG. 4 is a diagram modeling the relationship between upper and lower learning elements in a teaching material structure chart;
【図5】教材構造チャート内の上位、下位学習要素の関
係をモデル化した図FIG. 5 is a diagram modeling the relationship between upper and lower learning elements in a teaching material structure chart;
【図6】教材構造チャート内の上位、下位学習要素の関
係をモデル化した図FIG. 6 is a diagram modeling the relationship between upper and lower learning elements in the teaching material structure chart;
1 デ一タ処理装置 2 記憶装置 3 入力装置 4 出力装置 11 学習者管理サブシステム l2 成績管理サブシステム 13 教材構造チャートサブシステム 14 設問選択サブシステム 15 設問提示サブシステム 21 学習者データ記憶部 22 教材構造チャート記憶部 23 学習履歴データ記憶部 24 設問データ記憶部 401〜605 学習要素 REFERENCE SIGNS LIST 1 data processing device 2 storage device 3 input device 4 output device 11 learner management subsystem 12 performance management subsystem 13 teaching material structure chart subsystem 14 question selection subsystem 15 question presentation subsystem 21 learner data storage unit 22 teaching material Structure chart storage unit 23 Learning history data storage unit 24 Question data storage units 401 to 605 Learning elements
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 金野 光宏 千葉県市川市八幡二丁目3番11号 株式会 社市進内 ──────────────────────────────────────────────────の Continuing from the front page (72) Inventor Mitsuhiro Konno 2-3-11 Hachiman, Ichikawa-shi, Chiba Pref.
Claims (6)
システム、教材構造チャートサブシステム、設問選択サ
ブシステムおよび設問提示サブシステムをプログラムで
実行するデ一タ処理装置と、 学習者の氏名、住所、などの情報を記憶するための学習
者データ記憶部、学習する各学習領域の属性、各学習領
域に含まれる複数の学習要素の属性などを記憶するため
の教材構造チャート記憶部、学習者の正誤情報、学習履
歴情報などを記憶するための学習履歴データ記憶部およ
び設問本文、解答、解説、指導者マニュアル、設問の属
性などを記憶するための設問データ記憶部を具有する記
憶装置と、入力装置および出力装置とを具備するテスト
出題装置であって、 学習者が学習する学習領域に含まれる複数の学習要素に
対して、その相関関係等の様々な属性を付加し、それら
を構造的にデータベース化した教材構造チャートと、学
習者の過去の成績、学習履歴などを利用し、 学習者の過去の学習履歴から学習領域内の各学習要素の
習得状態を計算によって定量的に求めたり、構造化され
た学習要素間の相関関係を利用して他の学習要素の習得
状態から当該学習要素の習得状態の推定などを行い、最
適な次学習要素を自動的に選択し、設問データからその
学習要素に対応する適切な設問を選択してテストを出題
できることを特徴とするテスト出題装置。1. A data processing device for executing a learner management subsystem, a grade management subsystem, a teaching material structure chart subsystem, a question selection subsystem and a question presentation subsystem by a program, and a learner's name, address, A learner data storage unit for storing information such as learning information, an attribute of each learning area to be learned, a learning material structure chart storage unit for storing attributes of a plurality of learning elements included in each learning area, and correctness of a learner. A storage device having a learning history data storage unit for storing information, learning history information, and the like, and a question data storage unit for storing question texts, answers, explanations, instructor manuals, question attributes, and the like, and an input device And an output device, comprising: a plurality of learning elements included in a learning area in which a learner learns; Using the learning material structure chart which added various attributes and structured them into a database and the learner's past performance and learning history, etc., the learning element of each learning element in the learning area was obtained from the learner's past learning history. The learning state is calculated quantitatively by calculation, and the learning state of the learning element is estimated from the learning state of other learning elements by using the correlation between structured learning elements. Automatically selecting a question, selecting an appropriate question corresponding to the learning element from the question data, and giving a test.
は、学習要素名称、学習要素ID、要素習得順、上位要
素ID、上位要素との関連の強弱及び種類、下位要素I
D、要素グループID、当該学習要素を習得済みとみな
すための計算上のしきい値である合格係数、当該学習要
素を未習得とみなすための計算上のしきい値である不合
格係数、当該学習要素の直接下位にあたる学習要素同士
の関係を表す相関関係等から成ることを特徴とするテス
ト出題装置。2. The attribute value of the learning element according to claim 1, wherein the learning element name, learning element ID, element learning order, upper element ID, strength and type of association with the upper element, lower element I
D, an element group ID, a pass coefficient that is a calculation threshold value for considering the learning element as learned, a rejection coefficient that is a calculation threshold value for considering the learning element as unlearned, A test questioning device comprising a correlation or the like representing a relationship between learning elements directly lower than the learning elements.
は、教材構造チャート名、教科分野、教科領域、当該教
材構造チャートに含まれる学習要素とそれらの諸属性
値、教材構造チャートを利用して出題されたテストを学
習者が終了するのに必要とする標準解答時間、当該教材
構造チャート内のある学習要素に対して学習者が誤答と
なつた場合に次回のテストにおいて同一の学習要素を再
提示する回数の上限である連続出題回数、特定の学習要
素において、ある難易度の設問は誤答であるが1段階難
易度を下げた設問は正答または未学習であるという状況
時に同一の学習要素で難易度の異なる設問を提示する回
数の上限である難易度間往復回数等から成ることを特徴
とするテスト出題装置。3. The teaching material structure chart according to claim 1 uses a teaching material structure chart name, a subject field, a subject area, learning elements included in the teaching material structure chart, their various attribute values, and a teaching material structure chart. The standard answer time required for the learner to finish the given test, and the same learning element in the next test when the learner gives a wrong answer for a certain learning element in the learning material structure chart. The number of consecutive questions that is the upper limit of the number of times that re-presentation is given, and in a specific learning element, a question with a certain difficulty level is incorrect, but a question with a lower difficulty level is the same when there is a correct answer or no learning. A test questioning device comprising a number of reciprocations between difficulties, which is an upper limit of the number of times questions with different degrees of difficulty are presented as learning elements.
設問の設問ID、学習日、当該学習者の既出設問に対す
る正解、不正解、空白解答、ケアレスミス等から成るこ
とを特徴とするテスト出題装置。4. The learning history according to claim 1, wherein the learning history includes a question ID of an existing question, a learning date, a correct answer, an incorrect answer, a blank answer, a careless mistake, etc. for the existing question of the learner. Test quiz device.
文、解答、解説、指導者用マニュアル、設問属性から成
るテスト出題装置。5. The test questioning device according to claim 1, wherein the question data comprises a question text, an answer, a commentary, a manual for an instructor, and a question attribute.
ID、当該設問がどの教材構造チャートのどの学習要素
に対応するかを表す要素ID、難易度等から成ることを
特徴とするテスト出題装置。6. The test according to claim 5, wherein the question attribute comprises a question ID, an element ID indicating which learning element corresponds to which learning element in which teaching material structure chart, a difficulty level, and the like. Questioning device.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30189297A JPH11143347A (en) | 1997-11-04 | 1997-11-04 | Making question device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30189297A JPH11143347A (en) | 1997-11-04 | 1997-11-04 | Making question device |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2005290123A Division JP2006079113A (en) | 2005-10-03 | 2005-10-03 | Test problem setting system, test problem setting method and program therefor |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11143347A true JPH11143347A (en) | 1999-05-28 |
Family
ID=17902394
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP30189297A Pending JPH11143347A (en) | 1997-11-04 | 1997-11-04 | Making question device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11143347A (en) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005242018A (en) * | 2004-02-26 | 2005-09-08 | Takuto:Kk | Individual curriculum creation system, individual curriculum creation method and program |
| WO2010109663A1 (en) * | 2009-03-27 | 2010-09-30 | 国立大学法人東京大学 | Weakness finding system and method |
| JP2017097139A (en) * | 2015-11-24 | 2017-06-01 | Kddi株式会社 | User-adaptive test program, apparatus and method for selecting model of problem group according to understanding probability |
| JP2018094640A (en) * | 2016-12-08 | 2018-06-21 | カシオ計算機株式会社 | Robot control device, robot control method, and program |
-
1997
- 1997-11-04 JP JP30189297A patent/JPH11143347A/en active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005242018A (en) * | 2004-02-26 | 2005-09-08 | Takuto:Kk | Individual curriculum creation system, individual curriculum creation method and program |
| WO2010109663A1 (en) * | 2009-03-27 | 2010-09-30 | 国立大学法人東京大学 | Weakness finding system and method |
| JP5411251B2 (en) * | 2009-03-27 | 2014-02-12 | 国立大学法人 東京大学 | Weakness detection system and method |
| JP2017097139A (en) * | 2015-11-24 | 2017-06-01 | Kddi株式会社 | User-adaptive test program, apparatus and method for selecting model of problem group according to understanding probability |
| JP2018094640A (en) * | 2016-12-08 | 2018-06-21 | カシオ計算機株式会社 | Robot control device, robot control method, and program |
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