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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】5648776
(24)【登録日】2014年11月21日
(45)【発行日】2015年1月7日
(54)【発明の名称】学習支援プログラム、情報記録媒体、及び学習支援システム
(51)【国際特許分類】
G09B 19/00 20060101AFI20141211BHJP
G06Q 50/20 20120101ALI20141211BHJP
G09B 7/00 20060101ALI20141211BHJP
【ＦＩ】
G09B19/00 H
G06Q50/20
G09B7/00
【請求項の数】23
【全頁数】48
(21)【出願番号】特願2008-298717(P2008-298717)
(22)【出願日】2008年11月21日
(65)【公開番号】特開2010-122638(P2010-122638A)
(43)【公開日】2010年6月3日
【審査請求日】2011年7月4日
(73)【特許権者】
【識別番号】504136568
【氏名又は名称】国立大学法人広島大学
(74)【代理人】
【識別番号】100095407
【弁理士】
【氏名又は名称】木村 満
(74)【代理人】
【識別番号】100138955
【弁理士】
【氏名又は名称】末次 渉
(74)【代理人】
【識別番号】100151873
【弁理士】
【氏名又は名称】鶴 寛
(74)【代理人】
【識別番号】100109449
【弁理士】
【氏名又は名称】毛受 隆典
(72)【発明者】
【氏名】平嶋 宗
【審査官】
植田 泰輝
(56)【参考文献】
【文献】
特開２００７−１３３０７８（ＪＰ，Ａ）
【文献】
斎籐 一，概念マップの半自動構成のための対話内容の可視化に関する検討，第３３回知的教育システム研究会資料（ＳＩＧ−ＩＥＳ−Ａ１０２），日本，社団法人人工知能学会，２００１年 ９月２９日，Ｐ．６３−６８
【文献】
鈴木 満，コンセプトマップを用いた電子教材の評価手段の提案，電子情報通信学会技術研究報告，日本，社団法人電子情報通信学会，２００１年 ５月 ４日，信学技報Ｖｏｌ．１０１Ｎｏ．４１，Ｐ．４１−４８
(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）
Ｇ０９Ｂ ５／００−７／１２，１９／００
Ｇ０６Ｑ ５０／２０
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
教授者から入力された情報に基づいて学習対象の文字列から学習対象における概念を示すノードを複数抽出するとともに、教授者から入力された情報に基づいてこれらノード間にこれらノード間の関係を示すリンクを形成することで、学習者の理解の目標状態を示す目標概念マップを作成する目標概念マップ作成手順と、
教授者から入力された情報に基づいて前記目標概念マップから前記目標概念マップにおける少なくとも一つのリンクを除去することで、前記目標概念マップを、１以上のノードがそれぞれ含まれる複数のキットに分解する分解手順と、
複数の学習者から入力された情報に基づいて前記分解手順で分解されたキットの間にリンクを形成することで、前記複数の学習者の理解状態をそれぞれ示す複数の学習者概念マップを作成する学習者概念マップ作成手順と、
前記複数の学習者から構成されるグループの理解状態を示す重畳マップを作成する重畳マップ作成手順と、
前記目標概念マップと前記学習者概念マップとのリンクの異同を比較し、その比較結果を表示する表示手順とを、コンピュータに実行させ、
前記表示手順では、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップと前記複数の学習者概念マップとのいずれにも含まれるリンクである正解リンクと、前記複数の学習者概念マップの多数に含まれているが、前記目標概念マップには含まれていないリンクである過剰リンクと、前記複数の学習者概念マップの多数に含まれていないが、前記目標概念マップに含まれるリンクである不足リンクとを区別して示す差分マップが少なくとも表示され、
前記重畳マップ作成手順では、前記学習者概念マップ作成手順で作成された前記複数の学習者概念マップにおける各ノード間を抽出するとともに、これらノード間の各々について、前記複数の学習者概念マップにおいてリンクが形成されていた割合を付加することで、前記重畳マップが作成され、
前記表示手順では、前記重畳マップにおける割合に基づき、前記差分マップにおける、前記正解リンク、前記過剰リンク、及び前記不足リンクが設定される、ことを特徴とする学習支援プログラム。
教授者から入力された情報に基づいて前記目標概念マップから前記目標概念マップにおける少なくとも一つのリンクを除去することで、前記目標概念マップを、１以上のノードがそれぞれ含まれる複数のキットに分解する分解手順と、
複数の学習者から入力された情報に基づいて前記分解手順で分解されたキットの間にリンクを形成することで、前記複数の学習者の理解状態をそれぞれ示す複数の学習者概念マップを作成する学習者概念マップ作成手順と、
前記複数の学習者から構成されるグループの理解状態を示す重畳マップを作成する重畳マップ作成手順と、
前記目標概念マップと前記学習者概念マップとのリンクの異同を比較し、その比較結果を表示する表示手順とを、コンピュータに実行させ、
前記表示手順では、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップと前記複数の学習者概念マップとのいずれにも含まれるリンクである正解リンクと、前記複数の学習者概念マップの多数に含まれているが、前記目標概念マップには含まれていないリンクである過剰リンクと、前記複数の学習者概念マップの多数に含まれていないが、前記目標概念マップに含まれるリンクである不足リンクとを区別して示す差分マップが少なくとも表示され、
前記重畳マップ作成手順では、前記学習者概念マップ作成手順で作成された前記複数の学習者概念マップにおける各ノード間を抽出するとともに、これらノード間の各々について、前記複数の学習者概念マップにおいてリンクが形成されていた割合を付加することで、前記重畳マップが作成され、
前記表示手順では、前記重畳マップにおける割合に基づき、前記差分マップにおける、前記正解リンク、前記過剰リンク、及び前記不足リンクが設定される、ことを特徴とする学習支援プログラム。
【請求項2】
教授者から入力された情報に基づいて学習対象の文字列から学習対象における概念を示すノードを複数抽出するとともに、教授者から入力された情報に基づいてこれらノード間にこれらノード間の関係を示すリンクを形成することで、学習者の理解の目標状態を示す目標概念マップを作成する目標概念マップ作成手順と、
教授者から入力された情報に基づいて前記目標概念マップから前記目標概念マップにおける少なくとも一つのリンクを除去することで、前記目標概念マップを、１以上のノードがそれぞれ含まれる複数のキットに分解する分解手順と、
複数の学習者から入力された情報に基づいて前記分解手順で分解されたキットの間にリンクを形成することで、前記複数の学習者の理解状態をそれぞれ示す複数の学習者概念マップを作成する学習者概念マップ作成手順と、
前記目標概念マップと前記学習者概念マップとのリンクの異同を比較し、その比較結果を表示し、さらに、前記複数の学習者概念マップのうちいずれか２つの学習者概念マップにおけるリンクの異同を比較し、その比較結果を表示する表示手順と、をコンピュータに実行させ、
前記表示手順では、
前記２つの学習者概念マップのそれぞれについて各ノード間のリンクの有無を次元を変えて示す特徴ベクトルが生成されるとともに、これら特徴ベクトル間のコサイン距離が算出され、前記２つの学習者概念マップの比較結果として少なくとも算出されたコサイン距離が表示され、
前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち前記学習者概念マップに含まれていないリンクおよび前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち前記目標概念マップに含まれていないリンクを特定する画像と、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち前記学習者概念マップにも含まれているリンクの割合を示す再現率と、前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち前記目標概念マップにも含まれているリンクの割合を示す適合率と、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち前記学習者概念マップには含まれていないリンクの割合を示す不足率と前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち前記目標概念マップには含まれていないリンクの割合を示す過剰率との調和平均値と、前記目標概念マップと前記複数の学習者概念マップとのいずれにも含まれるリンクである正解リンクと前記複数の学習者概念マップの多数に含まれているが前記目標概念マップには含まれていないリンクである過剰リンクと前記複数の学習者概念マップの多数に含まれていないが前記目標概念マップに含まれるリンクである不足リンクとを区別して示す差分マップと、のいずれか１つが少なくとも表示される、
ことを特徴とする学習支援プログラム。
教授者から入力された情報に基づいて前記目標概念マップから前記目標概念マップにおける少なくとも一つのリンクを除去することで、前記目標概念マップを、１以上のノードがそれぞれ含まれる複数のキットに分解する分解手順と、
複数の学習者から入力された情報に基づいて前記分解手順で分解されたキットの間にリンクを形成することで、前記複数の学習者の理解状態をそれぞれ示す複数の学習者概念マップを作成する学習者概念マップ作成手順と、
前記目標概念マップと前記学習者概念マップとのリンクの異同を比較し、その比較結果を表示し、さらに、前記複数の学習者概念マップのうちいずれか２つの学習者概念マップにおけるリンクの異同を比較し、その比較結果を表示する表示手順と、をコンピュータに実行させ、
前記表示手順では、
前記２つの学習者概念マップのそれぞれについて各ノード間のリンクの有無を次元を変えて示す特徴ベクトルが生成されるとともに、これら特徴ベクトル間のコサイン距離が算出され、前記２つの学習者概念マップの比較結果として少なくとも算出されたコサイン距離が表示され、
前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち前記学習者概念マップに含まれていないリンクおよび前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち前記目標概念マップに含まれていないリンクを特定する画像と、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち前記学習者概念マップにも含まれているリンクの割合を示す再現率と、前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち前記目標概念マップにも含まれているリンクの割合を示す適合率と、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち前記学習者概念マップには含まれていないリンクの割合を示す不足率と前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち前記目標概念マップには含まれていないリンクの割合を示す過剰率との調和平均値と、前記目標概念マップと前記複数の学習者概念マップとのいずれにも含まれるリンクである正解リンクと前記複数の学習者概念マップの多数に含まれているが前記目標概念マップには含まれていないリンクである過剰リンクと前記複数の学習者概念マップの多数に含まれていないが前記目標概念マップに含まれるリンクである不足リンクとを区別して示す差分マップと、のいずれか１つが少なくとも表示される、
ことを特徴とする学習支援プログラム。
【請求項3】
前記表示手順では、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち、前記学習者概念マップに含まれていないリンク、又は前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち、前記目標概念マップに含まれていないリンクを特定する画像が表示されることを特徴とする請求項１に記載の学習支援プログラム。
【請求項4】
前記表示手順では、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち、前記学習者概念マップにも含まれているリンクの割合を示す再現率が表示されることを特徴とする請求項１に記載の学習支援プログラム。
【請求項5】
前記表示手順では、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち、前記目標概念マップにも含まれているリンクの割合を示す適合率が表示されることを特徴とする請求項１に記載の学習支援プログラム。
【請求項6】
前記表示手順では、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち、前記学習者概念マップには含まれていないリンクの割合を示す不足率と、前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち、前記目標概念マップには含まれていないリンクの割合を示す過剰率との調和平均値が表示されることを特徴とする請求項１に記載の学習支援プログラム。
【請求項7】
前記複数の学習者から構成されるグループの理解状態を示す重畳マップを作成する重畳マップ作成手順を、さらにコンピュータに実行させ、
前記重畳マップ作成手順では、前記学習者概念マップ作成手順で作成された前記複数の学習者概念マップにおける各ノード間を抽出するとともに、これらノード間の各々について、前記複数の学習者概念マップにおいてリンクが形成されていた割合を付加することで、前記重畳マップが作成され、
前記表示手順では、前記重畳マップにおける割合に基づき、前記差分マップにおける、前記正解リンク、前記過剰リンク、及び前記不足リンクが設定されることを特徴とする請求項２に記載の学習支援プログラム。
前記重畳マップ作成手順では、前記学習者概念マップ作成手順で作成された前記複数の学習者概念マップにおける各ノード間を抽出するとともに、これらノード間の各々について、前記複数の学習者概念マップにおいてリンクが形成されていた割合を付加することで、前記重畳マップが作成され、
前記表示手順では、前記重畳マップにおける割合に基づき、前記差分マップにおける、前記正解リンク、前記過剰リンク、及び前記不足リンクが設定されることを特徴とする請求項２に記載の学習支援プログラム。
【請求項8】
前記学習者概念マップ作成手順では、複数の学習者が入力作業を行うことで、各前記学習者に対応した複数の学習者概念マップが作成され、
前記表示手順では、前記複数の学習者概念マップのうち、いずれか２つの前記学習者概念マップにおけるリンクの異同を比較し、その比較結果が、さらに表示され、
前記表示手順では、前記２つの学習者概念マップの比較結果として、前記２つの学習者概念マップのいずれにも含まれているリンクである一致リンクと、前記２つの学習者概念マップのうち、いずれか一方にしか含まれていないリンクである相違リンクとを特定する画像が表示されることを特徴とする請求項１に記載の学習支援プログラム。
前記表示手順では、前記複数の学習者概念マップのうち、いずれか２つの前記学習者概念マップにおけるリンクの異同を比較し、その比較結果が、さらに表示され、
前記表示手順では、前記２つの学習者概念マップの比較結果として、前記２つの学習者概念マップのいずれにも含まれているリンクである一致リンクと、前記２つの学習者概念マップのうち、いずれか一方にしか含まれていないリンクである相違リンクとを特定する画像が表示されることを特徴とする請求項１に記載の学習支援プログラム。
【請求項9】
前記表示手順では、前記２つの学習者概念マップの比較結果として、前記２つの学習者概念マップのいずれにも含まれているリンクである一致リンクと、前記２つの学習者概念マップのうち、いずれか一方にしか含まれていないリンクである相違リンクとを特定する画像が表示されることを特徴とする請求項２に記載の学習支援プログラム。
【請求項10】
前記学習者概念マップ作成手順では、複数の学習者が入力作業を行うことで、各前記学習者に対応した複数の学習者概念マップが作成され、
前記表示手順では、前記複数の学習者概念マップのうち、いずれか２つの前記学習者概念マップにおけるリンクの異同を比較し、その比較結果が、さらに表示され、
前記表示手順では、前記２つの学習者概念マップのそれぞれについて各ノード間のリンクの有無を次元を変えて示す特徴ベクトルが取得されるとともに、これら特徴ベクトル間のコサイン距離が、前記２つの学習者概念マップの比較結果として表示されることを特徴とする請求項１に記載の学習支援プログラム。
前記表示手順では、前記複数の学習者概念マップのうち、いずれか２つの前記学習者概念マップにおけるリンクの異同を比較し、その比較結果が、さらに表示され、
前記表示手順では、前記２つの学習者概念マップのそれぞれについて各ノード間のリンクの有無を次元を変えて示す特徴ベクトルが取得されるとともに、これら特徴ベクトル間のコサイン距離が、前記２つの学習者概念マップの比較結果として表示されることを特徴とする請求項１に記載の学習支援プログラム。
【請求項11】
前記目標概念マップ作成手順では、前記教授者が学習対象の文字列に対して行ったマーキングの情報を取得し、そのマーキングが行われた区切りを、前記ノードとして抽出することを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の学習支援プログラム。
【請求項12】
請求項１から１１のいずれか１項に記載の学習支援プログラムを記録したコンピュータ読取可能な情報記録媒体。
【請求項13】
教授者から入力された情報に基づいて学習対象の文字列から学習対象における概念を示すノードを複数抽出するとともに、教授者から入力された情報に基づいてこれらノード間にこれらノード間の関係を示すリンクを形成することで、学習者の理解の目標状態を示す目標概念マップを作成する目標概念マップ作成手段と、
教授者から入力された情報に基づいて前記目標概念マップから前記目標概念マップにおける少なくとも一つのリンクを除去することで、前記目標概念マップを、１以上のノードがそれぞれ含まれる複数のキットに分解する分解手段と、
複数の学習者から入力された情報に基づいて前記分解手段で分解されたキットの間にリンクを形成することで、前記複数の学習者の理解状態をそれぞれ示す複数の学習者概念マップを作成する学習者概念マップ作成手段と、
前記複数の学習者から構成されるグループの理解状態を示す重畳マップを作成する重畳マップ作成手段と、
前記目標概念マップと前記学習者概念マップとのリンクの異同を比較し、その比較結果を表示する表示手段とを、備え、
前記表示手段は、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップと前記複数の学習者概念マップとのいずれにも含まれるリンクである正解リンクと、前記複数の学習者概念マップの多数に含まれているが、前記目標概念マップには含まれていないリンクである過剰リンクと、前記複数の学習者概念マップの多数に含まれていないが、前記目標概念マップに含まれるリンクである不足リンクとを区別して示す差分マップを少なくとも表示し、
前記重畳マップ作成手段は、前記学習者概念マップ作成手段で作成された前記複数の学習者概念マップにおける各ノード間を抽出するとともに、これらノード間の各々について、前記複数の学習者概念マップにおいてリンクが形成されていた割合を付加することで、前記重畳マップを作成し、
前記表示手段は、前記重畳マップにおける割合に基づき、前記差分マップにおける、前記正解リンク、前記過剰リンク、及び前記不足リンクを設定する、ことを特徴とする学習支援システム。
教授者から入力された情報に基づいて前記目標概念マップから前記目標概念マップにおける少なくとも一つのリンクを除去することで、前記目標概念マップを、１以上のノードがそれぞれ含まれる複数のキットに分解する分解手段と、
複数の学習者から入力された情報に基づいて前記分解手段で分解されたキットの間にリンクを形成することで、前記複数の学習者の理解状態をそれぞれ示す複数の学習者概念マップを作成する学習者概念マップ作成手段と、
前記複数の学習者から構成されるグループの理解状態を示す重畳マップを作成する重畳マップ作成手段と、
前記目標概念マップと前記学習者概念マップとのリンクの異同を比較し、その比較結果を表示する表示手段とを、備え、
前記表示手段は、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップと前記複数の学習者概念マップとのいずれにも含まれるリンクである正解リンクと、前記複数の学習者概念マップの多数に含まれているが、前記目標概念マップには含まれていないリンクである過剰リンクと、前記複数の学習者概念マップの多数に含まれていないが、前記目標概念マップに含まれるリンクである不足リンクとを区別して示す差分マップを少なくとも表示し、
前記重畳マップ作成手段は、前記学習者概念マップ作成手段で作成された前記複数の学習者概念マップにおける各ノード間を抽出するとともに、これらノード間の各々について、前記複数の学習者概念マップにおいてリンクが形成されていた割合を付加することで、前記重畳マップを作成し、
前記表示手段は、前記重畳マップにおける割合に基づき、前記差分マップにおける、前記正解リンク、前記過剰リンク、及び前記不足リンクを設定する、ことを特徴とする学習支援システム。
【請求項14】
教授者から入力された情報に基づいて学習対象の文字列から学習対象における概念を示すノードを複数抽出するとともに、教授者から入力された情報に基づいてこれらノード間にこれらノード間の関係を示すリンクを形成することで、学習者の理解の目標状態を示す目標概念マップを作成する目標概念マップ作成手段と、
教授者から入力された情報に基づいて前記目標概念マップから前記目標概念マップにおける少なくとも一つのリンクを除去することで、前記目標概念マップを、１以上のノードがそれぞれ含まれる複数のキットに分解する分解手段と、
複数の学習者から入力された情報に基づいて前記分解手段で分解されたキットの間にリンクを形成することで、前記複数の学習者の理解状態をそれぞれ示す複数の学習者概念マップを作成する学習者概念マップ作成手段と、
前記目標概念マップと前記学習者概念マップとのリンクの異同を比較し、その比較結果を表示し、さらに、前記複数の学習者概念マップのうちいずれか２つの学習者概念マップにおけるリンクの異同を比較し、その比較結果を表示する表示手段と、を備え、
前記表示手段は、
前記２つの学習者概念マップのそれぞれについて各ノード間のリンクの有無を次元を変えて示す特徴ベクトルを生成するとともに、これら特徴ベクトル間のコサイン距離を算出し、前記２つの学習者概念マップの比較結果として少なくとも算出したコサイン距離を表示し、
前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち前記学習者概念マップに含まれていないリンクおよび前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち前記目標概念マップに含まれていないリンクを特定する画像と、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち前記学習者概念マップにも含まれているリンクの割合を示す再現率と、前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち前記目標概念マップにも含まれているリンクの割合を示す適合率と、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち前記学習者概念マップには含まれていないリンクの割合を示す不足率と前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち前記目標概念マップには含まれていないリンクの割合を示す過剰率との調和平均値と、前記目標概念マップと前記複数の学習者概念マップとのいずれにも含まれるリンクである正解リンクと前記複数の学習者概念マップの多数に含まれているが前記目標概念マップには含まれていないリンクである過剰リンクと前記複数の学習者概念マップの多数に含まれていないが前記目標概念マップに含まれるリンクである不足リンクとを区別して示す差分マップと、のいずれか１つを少なくとも表示する、ことを特徴とする学習支援システム。
教授者から入力された情報に基づいて前記目標概念マップから前記目標概念マップにおける少なくとも一つのリンクを除去することで、前記目標概念マップを、１以上のノードがそれぞれ含まれる複数のキットに分解する分解手段と、
複数の学習者から入力された情報に基づいて前記分解手段で分解されたキットの間にリンクを形成することで、前記複数の学習者の理解状態をそれぞれ示す複数の学習者概念マップを作成する学習者概念マップ作成手段と、
前記目標概念マップと前記学習者概念マップとのリンクの異同を比較し、その比較結果を表示し、さらに、前記複数の学習者概念マップのうちいずれか２つの学習者概念マップにおけるリンクの異同を比較し、その比較結果を表示する表示手段と、を備え、
前記表示手段は、
前記２つの学習者概念マップのそれぞれについて各ノード間のリンクの有無を次元を変えて示す特徴ベクトルを生成するとともに、これら特徴ベクトル間のコサイン距離を算出し、前記２つの学習者概念マップの比較結果として少なくとも算出したコサイン距離を表示し、
前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち前記学習者概念マップに含まれていないリンクおよび前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち前記目標概念マップに含まれていないリンクを特定する画像と、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち前記学習者概念マップにも含まれているリンクの割合を示す再現率と、前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち前記目標概念マップにも含まれているリンクの割合を示す適合率と、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち前記学習者概念マップには含まれていないリンクの割合を示す不足率と前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち前記目標概念マップには含まれていないリンクの割合を示す過剰率との調和平均値と、前記目標概念マップと前記複数の学習者概念マップとのいずれにも含まれるリンクである正解リンクと前記複数の学習者概念マップの多数に含まれているが前記目標概念マップには含まれていないリンクである過剰リンクと前記複数の学習者概念マップの多数に含まれていないが前記目標概念マップに含まれるリンクである不足リンクとを区別して示す差分マップと、のいずれか１つを少なくとも表示する、ことを特徴とする学習支援システム。
【請求項15】
前記表示手段は、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち、前記学習者概念マップに含まれていないリンク、又は前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち、前記目標概念マップに含まれていないリンクを特定する画像を表示することを特徴とする請求項１３に記載の学習支援システム。
【請求項16】
前記表示手段は、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち、前記学習者概念マップにも含まれているリンクの割合を示す再現率を表示することを特徴とする請求項１３に記載の学習支援システム。
【請求項17】
前記表示手段は、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち、前記目標概念マップにも含まれているリンクの割合を示す適合率を表示することを特徴とする請求項１３に記載の学習支援システム。
【請求項18】
前記表示手段は、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち、前記学習者概念マップには含まれていないリンクの割合を示す不足率と、前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち、前記目標概念マップには含まれていないリンクの割合を示す過剰率との調和平均値を表示することを特徴とする請求項１３に記載の学習支援システム。
【請求項19】
前記複数の学習者から構成されるグループの理解状態を示す重畳マップを作成する重畳マップ作成手段を、さらに備え、
前記重畳マップ作成手段は、前記学習者概念マップ作成手段で作成された前記複数の学習者概念マップにおける各ノード間を抽出するとともに、これらノード間の各々について、前記複数の学習者概念マップにおいてリンクが形成されていた割合を付加することで、前記重畳マップを作成し、
前記表示手段は、前記重畳マップにおける割合に基づき、前記差分マップにおける、前記正解リンク、前記過剰リンク、及び前記不足リンクを設定することを特徴とする請求項１４に記載の学習支援システム。
前記重畳マップ作成手段は、前記学習者概念マップ作成手段で作成された前記複数の学習者概念マップにおける各ノード間を抽出するとともに、これらノード間の各々について、前記複数の学習者概念マップにおいてリンクが形成されていた割合を付加することで、前記重畳マップを作成し、
前記表示手段は、前記重畳マップにおける割合に基づき、前記差分マップにおける、前記正解リンク、前記過剰リンク、及び前記不足リンクを設定することを特徴とする請求項１４に記載の学習支援システム。
【請求項20】
前記学習者概念マップ作成手段は、複数の学習者が入力作業を行うことで、各前記学習者に対応した複数の学習者概念マップを作成し、
前記表示手段は、前記複数の学習者概念マップのうち、いずれか２つの前記学習者概念マップにおけるリンクの異同を比較し、その比較結果を、さらに表示し、
前記表示手段は、前記２つの学習者概念マップの比較結果として、前記２つの学習者概念マップのいずれにも含まれているリンクである一致リンクと、前記２つの学習者概念マップのうち、いずれか一方にしか含まれていないリンクである相違リンクとを特定する画像を表示することを特徴とする請求項１３に記載の学習支援システム。
前記表示手段は、前記複数の学習者概念マップのうち、いずれか２つの前記学習者概念マップにおけるリンクの異同を比較し、その比較結果を、さらに表示し、
前記表示手段は、前記２つの学習者概念マップの比較結果として、前記２つの学習者概念マップのいずれにも含まれているリンクである一致リンクと、前記２つの学習者概念マップのうち、いずれか一方にしか含まれていないリンクである相違リンクとを特定する画像を表示することを特徴とする請求項１３に記載の学習支援システム。
【請求項21】
前記表示手段は、前記２つの学習者概念マップの比較結果として、前記２つの学習者概念マップのいずれにも含まれているリンクである一致リンクと、前記２つの学習者概念マップのうち、いずれか一方にしか含まれていないリンクである相違リンクとを特定する画像を表示することを特徴とする請求項１４に記載の学習支援システム。
【請求項22】
前記学習者概念マップ作成手段は、複数の学習者が入力作業を行うことで、各前記学習者に対応した複数の学習者概念マップを作成し、
前記表示手段は、前記複数の学習者概念マップのうち、いずれか２つの前記学習者概念マップにおけるリンクの異同を比較し、その比較結果を、さらに表示し、
前記表示手段は、前記２つの学習者概念マップのそれぞれについて各ノード間のリンクの有無を次元を変えて示す特徴ベクトルを取得するとともに、これら特徴ベクトル間のコサイン距離を、前記２つの学習者概念マップの比較結果として表示することを特徴とする請求項１３に記載の学習支援システム。
前記表示手段は、前記複数の学習者概念マップのうち、いずれか２つの前記学習者概念マップにおけるリンクの異同を比較し、その比較結果を、さらに表示し、
前記表示手段は、前記２つの学習者概念マップのそれぞれについて各ノード間のリンクの有無を次元を変えて示す特徴ベクトルを取得するとともに、これら特徴ベクトル間のコサイン距離を、前記２つの学習者概念マップの比較結果として表示することを特徴とする請求項１３に記載の学習支援システム。
【請求項23】
前記目標概念マップ作成手段は、前記教授者が学習対象の文字列に対して行ったマーキングの情報を取得し、そのマーキングが行われた区切りを、前記ノードとして抽出することを特徴とする請求項１３から２２のいずれか１項に記載の学習支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、概念マップを用いた学習支援プログラム、これを記録した情報記録媒体、及び学習支援システムに関する。
【背景技術】
【0002】
学習対象に対する理解を記述する手段の一つとして、概念マップがある。この概念マップは、学習対象における複数の概念とそれら間の関係を、概念を表すノードと、ノード間の関係を表すリンクとによって構成されるネットワーク表現として記述するものである。
【0003】
この概念マップを記述するためには、（１）ノードの抽出と、（２）ノード間を関係付けるリンクの形成、の二つの作業を行う必要がある。前者は一般的には（Ｉ）分節化と呼ばれ、後者は（ＩＩ）構造化と呼ばれる。この分節化と構造化との二つの作業は、従来、学習対象の教授を行う教授者と、該教授者から教授を受けた学習者とがそれぞれ行っていた。そして、教授者が作成した概念マップと学習者が作成した概念マップとが、これらマップの読者（例えば教授者）により比較される。そして、この読者により、例えば、これらの概念マップにおいて同じ概念を示すノードの対応付けが行われ、さらに対応付けたノードに付されているリンクが一致するか否かが判断されることで、学習者の学習対象に対する理解が評価されていた。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ところで、教授者と学習者とがそれぞれノードの抽出を行って概念マップを作成すると、教授者の概念マップと学習者の概念マップとに、同じ概念を示すノードが存在していたとしても、これらのノードの用語は相違するようになる。この場合、計算機による処理では、前記用語の相違から、これらのノードが同じ概念を示すものであると対応付けることはできない。このため従来では、計算機による処理で教授者の概念マップと学習者の概念マップとを比較して、その結果を学習者や教授者にフィードバックすることは行われていなかった。
【0005】
本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、計算機による処理で、概念マップによる学習対象の理解についてのフィードバックを実現することが可能な学習支援プログラム、情報記録媒体、及び学習支援システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記目的を達成するため、本発明の第１の観点における学習支援プログラムは、教授者から入力された情報に基づいて学習対象の文字列から学習対象における概念を示すノードを複数抽出するとともに、教授者から入力された情報に基づいてこれらノード間にこれらノード間の関係を示すリンクを形成することで、学習者の理解の目標状態を示す目標概念マップを作成する目標概念マップ作成手順と、教授者から入力された情報に基づいて前記目標概念マップから前記目標概念マップにおける少なくとも一つのリンクを除去することで、前記目標概念マップを、１以上のノードがそれぞれ含まれる複数のキットに分解する分解手順と、複数の学習者から入力された情報に基づいて前記分解手順で分解されたキットの間にリンクを形成することで、前記複数の学習者の理解状態をそれぞれ示す複数の学習者概念マップを作成する学習者概念マップ作成手順と、前記複数の学習者から構成されるグループの理解状態を示す重畳マップを作成する重畳マップ作成手順と、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとのリンクの異同を比較し、その比較結果を表示する表示手順とを、コンピュータに実行させ、前記表示手順では、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップと前記複数の学習者概念マップとのいずれにも含まれるリンクである正解リンクと、前記複数の学習者概念マップの多数に含まれているが、前記目標概念マップには含まれていないリンクである過剰リンクと、前記複数の学習者概念マップの多数に含まれていないが、前記目標概念マップに含まれるリンクである不足リンクとを区別して示す差分マップが少なくとも表示され、前記重畳マップ作成手順では、前記学習者概念マップ作成手順で作成された前記複数の学習者概念マップにおける各ノード間を抽出するとともに、これらノード間の各々について、前記複数の学習者概念マップにおいてリンクが形成されていた割合を付加することで、前記重畳マップが作成され、前記表示手順では、前記重畳マップにおける割合に基づき、前記差分マップにおける、前記正解リンク、前記過剰リンク、及び前記不足リンクが設定される、ことを特徴とする。上記目的を達成するため、本発明の第２の観点における学習支援プログラムは、教授者から入力された情報に基づいて学習対象の文字列から学習対象における概念を示すノードを複数抽出するとともに、教授者から入力された情報に基づいてこれらノード間にこれらノード間の関係を示すリンクを形成することで、学習者の理解の目標状態を示す目標概念マップを作成する目標概念マップ作成手順と、教授者から入力された情報に基づいて前記目標概念マップから前記目標概念マップにおける少なくとも一つのリンクを除去することで、前記目標概念マップを、１以上のノードがそれぞれ含まれる複数のキットに分解する分解手順と、複数の学習者から入力された情報に基づいて前記分解手順で分解されたキットの間にリンクを形成することで、前記複数の学習者の理解状態をそれぞれ示す複数の学習者概念マップを作成する学習者概念マップ作成手順と、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとのリンクの異同を比較し、その比較結果を表示し、さらに、前記複数の学習者概念マップのうちいずれか２つの学習者概念マップにおけるリンクの異同を比較し、その比較結果を表示する表示手順と、をコンピュータに実行させ、前記表示手順では、前記２つの学習者概念マップのそれぞれについて各ノード間のリンクの有無を次元を変えて示す特徴ベクトルが生成されるとともに、これら特徴ベクトル間のコサイン距離が算出され、前記２つの学習者概念マップの比較結果として少なくとも算出されたコサイン距離が表示され、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち前記学習者概念マップに含まれていないリンクおよび前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち前記目標概念マップに含まれていないリンクを特定する画像と、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち前記学習者概念マップにも含まれているリンクの割合を示す再現率と、前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち前記目標概念マップにも含まれているリンクの割合を示す適合率と、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち前記学習者概念マップには含まれていないリンクの割合を示す不足率と前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち前記目標概念マップには含まれていないリンクの割合を示す過剰率との調和平均値と、前記目標概念マップと前記複数の学習者概念マップとのいずれにも含まれるリンクである正解リンクと前記複数の学習者概念マップの多数に含まれているが前記目標概念マップには含まれていないリンクである過剰リンクと前記複数の学習者概念マップの多数に含まれていないが前記目標概念マップに含まれるリンクである不足リンクとを区別して示す差分マップと、のいずれか１つが少なくとも表示される、
ことを特徴とする。
【0007】
好ましくは、前記表示手順では、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち、前記学習者概念マップに含まれていないリンク、又は前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち、前記目標概念マップに含まれていないリンクを特定する画像が表示されることを特徴とする。
【0008】
好ましくは、前記表示手順では、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち、前記学習者概念マップにも含まれているリンクの割合を示す再現率が表示されることを特徴とする。
【0009】
好ましくは、前記表示手順では、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち、前記目標概念マップにも含まれているリンクの割合を示す適合率が表示されることを特徴とする。
【0010】
好ましくは、前記表示手順では、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち、前記学習者概念マップには含まれていないリンクの割合を示す不足率と、前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち、前記目標概念マップには含まれていないリンクの割合を示す過剰率との調和平均値が表示されることを特徴とする。
【0012】
好ましくは、前記複数の学習者から構成されるグループの理解状態を示す重畳マップを作成する重畳マップ作成手順を、さらにコンピュータに実行させ、前記重畳マップ作成手順では、前記学習者概念マップ作成手順で作成された前記複数の学習者概念マップにおける各ノード間を抽出するとともに、これらノード間の各々について、前記複数の学習者概念マップにおいてリンクが形成されていた割合を付加することで、前記重畳マップが作成され、前記表示手順では、前記重畳マップにおける割合に基づき、前記差分マップにおける、前記正解リンク、前記過剰リンク、及び前記不足リンクが設定されることを特徴とする。
【0013】
好ましくは、前記学習者概念マップ作成手順では、複数の学習者が入力作業を行うことで、各前記学習者に対応した複数の学習者概念マップが作成され、前記表示手順では、前記複数の学習者概念マップのうち、いずれか２つの前記学習者概念マップにおけるリンクの異同を比較し、その比較結果が、さらに表示され、前記表示手順では、前記２つの学習者概念マップの比較結果として、前記２つの学習者概念マップのいずれにも含まれているリンクである一致リンクと、前記２つの学習者概念マップのうち、いずれか一方にしか含まれていないリンクである相違リンクとを特定する画像が表示されることを特徴とする。
【0014】
好ましくは、前記表示手順では、前記２つの学習者概念マップの比較結果として、前記２つの学習者概念マップのいずれにも含まれているリンクである一致リンクと、前記２つの学習者概念マップのうち、いずれか一方にしか含まれていないリンクである相違リンクとを特定する画像が表示されることを特徴とする。
【0015】
好ましくは、前記学習者概念マップ作成手順では、複数の学習者が入力作業を行うことで、各前記学習者に対応した複数の学習者概念マップが作成され、前記表示手順では、前記複数の学習者概念マップのうち、いずれか２つの前記学習者概念マップにおけるリンクの異同を比較し、その比較結果が、さらに表示され、前記表示手順では、前記２つの学習者概念マップのそれぞれについて各ノード間のリンクの有無を次元を変えて示す特徴ベクトルが取得されるとともに、これら特徴ベクトル間のコサイン距離が、前記２つの学習者概念マップの比較結果として表示されることを特徴とする。
【0016】
好ましくは、前記目標概念マップ作成手順では、前記教授者が学習対象の文字列に対して行ったマーキングの情報を取得し、そのマーキングが行われた区切りを、前記ノードとして抽出することを特徴とする。
【0017】
上記目的を達成するため、本発明の第３の観点における情報記録媒体は、前記の学習支援プログラムを記録したコンピュータ読取可能な情報記録媒体である。
【0018】
上記目的を達成するため、本発明の第４の観点における学習支援システムは、教授者から入力された情報に基づいて学習対象の文字列から学習対象における概念を示すノードを複数抽出するとともに、教授者から入力された情報に基づいてこれらノード間にこれらノード間の関係を示すリンクを形成することで、学習者の理解の目標状態を示す目標概念マップを作成する目標概念マップ作成手段と、教授者から入力された情報に基づいて前記目標概念マップから前記目標概念マップにおける少なくとも一つのリンクを除去することで、前記目標概念マップを、１以上のノードがそれぞれ含まれる複数のキットに分解する分解手段と、複数の学習者から入力された情報に基づいて前記分解手段で分解されたキットの間にリンクを形成することで、前記複数の学習者の理解状態をそれぞれ示す複数の学習者概念マップを作成する学習者概念マップ作成手段と、前記複数の学習者から構成されるグループの理解状態を示す重畳マップを作成する重畳マップ作成手段と、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとのリンクの異同を比較し、その比較結果を表示する表示手段とを、備え、前記表示手段は、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップと前記複数の学習者概念マップとのいずれにも含まれるリンクである正解リンクと、前記複数の学習者概念マップの多数に含まれているが、前記目標概念マップには含まれていないリンクである過剰リンクと、前記複数の学習者概念マップの多数に含まれていないが、前記目標概念マップに含まれるリンクである不足リンクとを区別して示す差分マップを少なくとも表示し、前記重畳マップ作成手段は、前記学習者概念マップ作成手段で作成された前記複数の学習者概念マップにおける各ノード間を抽出するとともに、これらノード間の各々について、前記複数の学習者概念マップにおいてリンクが形成されていた割合を付加することで、前記重畳マップを作成し、前記表示手段は、前記重畳マップにおける割合に基づき、前記差分マップにおける、前記正解リンク、前記過剰リンク、及び前記不足リンクを設定する、ことを特徴とする。上記目的を達成するため、本発明の第５の観点における学習支援システムは、教授者から入力された情報に基づいて学習対象の文字列から学習対象における概念を示すノードを複数抽出するとともに、教授者から入力された情報に基づいてこれらノード間にこれらノード間の関係を示すリンクを形成することで、学習者の理解の目標状態を示す目標概念マップを作成する目標概念マップ作成手段と、教授者から入力された情報に基づいて前記目標概念マップから前記目標概念マップにおける少なくとも一つのリンクを除去することで、前記目標概念マップを、１以上のノードがそれぞれ含まれる複数のキットに分解する分解手段と、複数の学習者から入力された情報に基づいて前記分解手段で分解されたキットの間にリンクを形成することで、前記複数の学習者の理解状態をそれぞれ示す複数の学習者概念マップを作成する学習者概念マップ作成手段と、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとのリンクの異同を比較し、その比較結果を表示し、さらに、前記複数の学習者概念マップのうちいずれか２つの学習者概念マップにおけるリンクの異同を比較し、その比較結果を表示する表示手段と、を備え、前記表示手段は、前記２つの学習者概念マップのそれぞれについて各ノード間のリンクの有無を次元を変えて示す特徴ベクトルを生成するとともに、これら特徴ベクトル間のコサイン距離を算出し、前記２つの学習者概念マップの比較結果として少なくとも算出したコサイン距離を表示し、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち前記学習者概念マップに含まれていないリンクおよび前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち前記目標概念マップに含まれていないリンクを特定する画像と、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち前記学習者概念マップにも含まれているリンクの割合を示す再現率と、前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち前記目標概念マップにも含まれているリンクの割合を示す適合率と、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち前記学習者概念マップには含まれていないリンクの割合を示す不足率と前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち前記目標概念マップには含まれていないリンクの割合を示す過剰率との調和平均値と、前記目標概念マップと前記複数の学習者概念マップとのいずれにも含まれるリンクである正解リンクと前記複数の学習者概念マップの多数に含まれているが前記目標概念マップには含まれていないリンクである過剰リンクと前記複数の学習者概念マップの多数に含まれていないが前記目標概念マップに含まれるリンクである不足リンクとを区別して示す差分マップと、のいずれか１つを少なくとも表示する、ことを特徴とする。
【0019】
好ましくは、前記表示手段は、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち、前記学習者概念マップに含まれていないリンク、又は前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち、前記目標概念マップに含まれていないリンクを特定する画像を表示することを特徴とする。【0020】
好ましくは、前記表示手段は、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち、前記学習者概念マップにも含まれているリンクの割合を示す再現率を表示することを特徴とする。
【0021】
好ましくは、前記表示手段は、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち、前記目標概念マップにも含まれているリンクの割合を示す適合率を表示することを特徴とする。
【0022】
好ましくは、前記表示手段は、前記目標概念マップと前記学習者概念マップとの比較結果として、前記目標概念マップに含まれるリンクのうち、前記学習者概念マップには含まれていないリンクの割合を示す不足率と、前記学習者概念マップに含まれるリンクのうち、前記目標概念マップには含まれていないリンクの割合を示す過剰率との調和平均値を表示することを特徴とする。
【0024】
好ましくは、前記複数の学習者から構成されるグループの理解状態を示す重畳マップを作成する重畳マップ作成手段をさらに備え、前記重畳マップ作成手段は、前記学習者概念マップ作成手段で作成された前記複数の学習者概念マップにおける各ノード間を抽出するとともに、これらノード間の各々について、前記複数の学習者概念マップにおいてリンクが形成されていた割合を付加することで、前記重畳マップを作成し、前記表示手段は、前記重畳マップにおける割合に基づき、前記差分マップにおける、前記正解リンク、前記過剰リンク、及び前記不足リンクを設定することを特徴とする。
【0025】
好ましくは、前記学習者概念マップ作成手段は、複数の学習者が入力作業を行うことで、各前記学習者に対応した複数の学習者概念マップを作成し、前記表示手段は、前記複数の学習者概念マップのうち、いずれか２つの前記学習者概念マップにおけるリンクの異同を比較し、その比較結果を、さらに表示し、前記表示手段は、前記２つの学習者概念マップの比較結果として、前記２つの学習者概念マップのいずれにも含まれているリンクである一致リンクと、前記２つの学習者概念マップのうち、いずれか一方にしか含まれていないリンクである相違リンクとを特定する画像を表示することを特徴とする。
【0026】
好ましくは、前記表示手段は、前記２つの学習者概念マップの比較結果として、前記２つの学習者概念マップのいずれにも含まれているリンクである一致リンクと、前記２つの学習者概念マップのうち、いずれか一方にしか含まれていないリンクである相違リンクとを特定する画像を表示することを特徴とする。
【0027】
好ましくは、前記学習者概念マップ作成手段は、複数の学習者が入力作業を行うことで、各前記学習者に対応した複数の学習者概念マップを作成し、前記表示手段は、前記複数の学習者概念マップのうち、いずれか２つの前記学習者概念マップにおけるリンクの異同を比較し、その比較結果を、さらに表示し、前記表示手段は、前記２つの学習者概念マップのそれぞれについて各ノード間のリンクの有無を次元を変えて示す特徴ベクトルを取得するとともに、これら特徴ベクトル間のコサイン距離を、前記２つの学習者概念マップの比較結果として表示することを特徴とする。
【0028】
好ましくは、前記目標概念マップ作成手段は、前記教授者が学習対象の文字列に対して行ったマーキングの情報を取得し、そのマーキングが行われた区切りを、前記ノードとして抽出することを特徴とする。
【発明の効果】
【0029】
本発明によれば、教授者による入力作業により、学習対象における概念がノードとして抽出されるとともに、これらノード間の関係を示すリンクが形成されることで、目標概念マップが作成される。そしてさらに教授者による入力作業により、目標概念マップからリンクが除去されることで、目標概念マップが複数のキットに分解される。そして学習者による入力作業により、分解されたキットに対して、リンク付けが行われることで学習者概念マップが作成される。これにより学習者概念マップを作成するにあたって、学習者が行う入力作業は、リンク付けを行う構造化のみとなり、ノードの抽出を行う分節化については省略される。この結果、目標概念マップと学習者概念マップとは、ノードについては相違せず、リンクのみが相違することで、コンピュータによる比較が可能な構造を有するようになる。このことから本発明では、コンピュータによる処理で、目標概念マップのリンクと学習者概念マップのリンクとを比較した結果を表示することが可能であり、この表示により、教授者から学習者へ、或いは学習者から教授者への学習対象の理解についてのフィードバックが実現される。
【発明を実施するための最良の形態】
【0030】
以下、この発明の実施の形態１について図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付し、その説明は繰り返さない。
【0031】
図１は、本発明の実施の形態における学習支援システム１の構成を示す図である。学習支援システム１は、教授者端末１００と、学習者端末２００と、サーバ３００とを備え、これらの機器は、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワーク４００を介して接続される。
【0032】
図２は、教授者端末１００の構成を示すブロック図である。教授者端末１００は、学習対象の教授を行う教授者によって使用されるものであって、パーソナルコンピュータ等から構成され、ＣＰＵ(Central Processing Unit)１０１、記憶部１０２、ＲＯＭ(Read Only Memory)１０３、ＲＡＭ(Random Access Memory)１０４、通信部１０５、操作部１０６、及び表示部１０７を含んでいる。
【0033】
ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０３に記憶されている各種プログラム等を適宜実行することによって、教授者端末１００の動作を制御する。ＲＡＭ１０４は、ＣＰＵ１０１がプログラムを実行する際にワークエリアとして用いられる。記憶部１０２は、ハードディスクから構成され、学習対象の文字列など種々の書き換え可能なデータが記憶される。ＲＯＭ１０３は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムを記憶する。通信部１０５は、教授者端末１００とネットワーク４００との接続を行うインターフェイスである。操作部１０６は、キーパッドやソフトキー、選択ボタン等から構成され、ユーザからのキー操作等によって、ＣＰＵ１０１の動作を指示する指示信号の入力を受け付ける。表示部１０７は、たとえば液晶表示装置から構成され、記憶部１０２に記録された学習対象の文字列やサーバ３００に記録されたデータ等を表示することが可能である。
【0034】
図３は、学習者端末２００の構成を示すブロック図である。学習者端末２００は、教授者から教授を受けた学習者によって使用されるものであって、教授者端末１００と同様、ＣＰＵ２０１、記憶部２０２、ＲＯＭ２０３、ＲＡＭ２０４、通信部２０５、操作部２０６、及び表示部２０７を有している。したがって、その構成についての詳細な説明は省略する。
【0035】
図４は、サーバ３００の構成を示すブロック図である。サーバ３００は、ＣＰＵ３０１、記憶部３０２、ＲＯＭ３０３、ＲＡＭ３０４、及び通信部３０５から構成される。
【0036】
ＣＰＵ３０１は、ＲＯＭ３０３に記憶されている各種プログラム等を適宜実行することによって、サーバ３００の動作を制御する。ＲＡＭ３０４は、ＣＰＵ３０１がプログラムを実行する際にワークエリアとして用いられる。記憶部３０２は、たとえば、ハードディスクから構成され、種々の書き換え可能なデータが記憶される。ＲＯＭ３０３は、ＣＰＵ３０１が実行する種々のプログラム等を記憶する。通信部３０５は、サーバ３００をネットワーク４００に接続するインターフェイスである。
【0037】
次に図５を用いて、本実施の形態において学習者の理解を評価する流れを説明する。
【0038】
まず、教授者は、学習対象において伝えたい事項の整理を行い、学習者の理解の目標状態を示す目標概念マップの作成を行う。この目標概念マップは、教授者が教授者端末１００への入力作業を行うことで作成される。この際、教授者が行う入力作業には、学習対象における重要概念を示すノードの抽出（分節化）作業と、これらノード間の関係を示すリンクの形成（構造化）作業とが含まれる。
【0039】
図６は、目標概念マップの例を示している。図６に示す目標概念マップ１０は、実世界を表現するモデルについて記述された学習対象に基づいて作成されたものである。この目標概念マップ１０では、ノードＮとして、「実世界」、「モデリング」、「ネットワークデータモデル」などの用語が抽出され、これらノードＮのうち、例えば「実世界」と「モデリング」とは、リンクＬによって関係付けられている。
【0040】
図５に戻り、図６に示した目標概念マップ１０が作成された後には、教授者が教授者端末１００への入力作業を行うことで、目標概念マップ１０に基づきマップキットが作成される。このマップキットは、目標概念マップ１０が複数のキットに分解されたものであり、目標概念マップ１０における所定のリンクＬが削除されることで作成される。
【0041】
図７は、図６に示す目標概念マップ１０に基づき作成されたマップキット２０を示している。マップキット２０のキットには、各々１以上のノードＮを含むノードキットＫ１やマクロキットＫ２が存在する。
【0042】
ノードキットＫ１は、他のノードＮとリンクＬによる関係付けの無い単一のノードＮから構成されたものであり、例えば「ネットワークデータモデル」のノードＮから構成されるノードキットＫ１は、図６に示す目標概念マップ１０において、「ネットワークデータモデル」と、他のノードＮとを関係付けていたリンクＬが全て削除されることで形成されたものである。
【0043】
マクロキットＫ２は、ノードＮによる関係付けのある複数のノードＮを含むものである。図７に示すマクロキットＫ２は、図６に示す目標概念マップ１０において、「実世界」や「モデリング」などマクロキットＫ２を構成するノードＮと、これら以外のノードＮとを関係付けるリンクＬが削除される一方で、マクロキットＫ２を構成するノードＮ同士を関係付けるリンクＬ（例えば「実世界」と「モデリング」とを関係付けるリンクＬ）については削除されずに残された結果、形成されたものである。
【0044】
図５に戻り、学習対象の整理を行った教授者は、学習対象において伝えたい事項を学習者に伝える教授を行う。この教授は、授業により行われてもよいし、或いは、学習者に教材が提供されることで行われてもよい。
【0045】
次に、授業を受講した学習者、又は教材を読解した学習者が、学習者端末２００に対して入力作業を行うことで、学習者の学習対象に対する理解状態を示す学習者概念マップが作成される。この学習者概念マップは、図７に示したマップキット２０のキット間にリンク付けが行われることで作成される。また、学習者概念マップを作成するための入力作業は、教授者から教授を受けた学習者毎に行われる。この結果、各学習者の理解状態を示す複数の学習者概念マップが作成される。
【0046】
図８，９は、図７に示すマップキット２０に基づき作成された学習者概念マップ３０を示している。図８，９に示す学習者概念マップ３０は、異なる学習者の入力作業によって作成されたものであるが、学習者概念マップ３０のいずれにも、図６の目標概念マップ１０に示されていたノードＮが表示されている。これは、これら学習者概念マップ３０を作成する上で土台となるマップキット２０が、図６に示す目標概念マップ１０からリンクＬが削除されることで形成された結果、目標概念マップ１０のノードＮをそのまま反映するものになっていたためである。
【0047】
また、図８に示す学習者概念マップ３０では、図６に示す目標概念マップ１０でリンク付けのない「リレーショナルデータベース」と「集合論」との間に、リンクＬが形成されている。さらに、図９に示す学習者概念マップ３０では、図６に示す目標概念マップ１０と図８に示す学習者概念マップ３０とのいずれにもリンク付けのない「正規化」と「リレーション」との間にリンクＬが形成されている。これらのことは、学習者と教授者との間、さらには学習者同士の間で、ノード間の関係に対する理解が相違したことに起因して生じたものである。
【0048】
図５に戻り、図６，８，９に示した目標概念マップ１０と学習者概念マップ３０とが作成されると、サーバ３００は、マップの診断処理を行う。この診断処理としては、（１）学習者の個別診断処理、（２）グループの診断処理、（３）学習者間の診断処理がある。
【0049】
まず（１）学習者の個別診断処理として、サーバ３００は、目標概念マップ１０と学習者概念マップ３０とを比較することで、目標概念マップ１０に含まれるリンクＬのうち学習者概念マップ３０には含まれていない不足リンクと、学習者概念マップ３０に含まれるリンクＬのうち目標概念マップ１０には含まれていない過剰リンクとを特定可能な画像を、教授者端末１００や学習者端末２００の表示部１０７，２０７に表示する。
【0050】
図１０は、（１）学習者の個別診断処理において、図６に示す目標概念マップ１０と図８に示す学習者概念マップ３０に基づき表示されるマップ４０（上述の画像に相当）を示している。図１０のマップ４０は、不足リンクＬ１を破線で示し、過剰リンクＬ２を二点鎖線で示し、正解リンクＬ３を実線で示しており、例えば「ネットワークデータモデル」と「高速性」との間は、不足リンクＬ１によって繋がれている。これは、「ネットワークデータモデル」と「高速性」との間は、図６に示す目標概念マップ１０ではリンクＬが形成されているが、図８に示す学習者概念マップ３０ではリンクＬが形成されていなかったためである。また「集合論」と「リレーショナルデータベース」との間は、過剰リンクＬ２によって繋がれている。これは、「集合論」と「リレーショナルデータベース」との間は、図６に示す目標概念マップ１０ではリンクＬが形成されていないが、図８，９に示す学習者概念マップ３０ではリンクＬが形成されていたためである。また「ネットワークデータモデル」と「モデリング」との間は、正解リンクＬ３によって繋がれている。これは、「ネットワークデータモデル」と「モデリング」との間は、図６に示す目標概念マップ１０と図８に示す学習者概念マップ３０のいずれにおいてもリンクＬが形成されていたためである。
【0051】
また（１）学習者の個別診断処理として、サーバ３００は、目標概念マップ１０と学習者概念マップ３０との類似度を、教授者端末１００や学習者端末２００の表示部１０７，２０７に表示する。
【0052】
そして（２）グループの診断処理では、サーバ３００は、複数の学習者概念マップ３０を重ね合わせることで、学習者の集団としての理解状態を示す重畳マップを作成する。具体的には、サーバ３００は、学習者概念マップ３０における全てのノード間を抽出して、前記抽出したノード間のそれぞれに対して、リンクＬが形成されていた学習者概念マップ３０の割合（｛リンクＬが形成されていた学習者概念マップ３０の数｝／｛総ての学習者概念マップ３０の数｝）を付加することで、重畳マップを作成する。
【0053】
図１１は、図８，９に示す学習者概念マップ３０に基づき作成された重畳マップ５０を示している。図１１に示す重畳マップ５０では、図８，９に示す学習者概念マップ３０から抽出された全てのノード間がリンクＬで繋がれている。そして例えば、「ネットワークデータモデル」と「ポインタとリンク」との間には、図８，９に示す学習者概念マップ３０の双方でリンクＬが形成されていたことから、形成割合として１（１＝２／２）が付加されている。また、「ポインタとリンク」と「階層データモデル」との間には、図９に示す学習者概念マップ３０のみにおいてリンクＬが形成されていたことから、形成割合として０．５（０．５＝１／２）が付加されている。また、「ネットワークデータモデル」と「高速性」との間には、図８，９に示す学習者概念マップ３０の双方にリンクＬが形成されていなかったことから、形成割合として０（０＝０／２）が付加されている。
【0054】
そして、サーバ３００は、重畳マップ５０と目標概念マップ１０とを比較することで、重畳マップ５０に示されるリンクＬの各々を、（１）目標概念マップ１０と、重畳マップ５０を構成する複数の学習者概念マップ３０とのいずれにも含まれている正解リンク、（２）前記複数の学習者概念マップ３０の多数に含まれているが、目標概念マップ１０には含まれていない過剰リンク、（３）前記複数の学習者概念マップ３０の多数に含まれていないが、目標概念マップ１０に含まれている不足リンクのいずれかに設定する。この設定は、重畳マップ５０の形成割合に基づき行われる。詳しくは後述する。
【0055】
そして、サーバ３００は、上述の正解リンクと過剰リンクと不足リンクとを区別して示す差分マップ６０を、教授者端末１００や学習者端末２００に表示する。図１２は、図６，１１に示す目標概念マップ１０及び重畳マップ５０に基づき表示された差分マップ６０を示している。この差分マップ６０は、正解リンクＬ４を実線で示し、過剰リンクＬ５を破線で示し、不足リンクＬ６を二点鎖線で示しており、例えば「実世界」と「モデリング」との間は、正解リンクＬ４によって繋がれている。これは、「実世界」と「モデリング」との間は、図６に示す目標概念マップ１０と図８，９に示す学習者概念マップ３０の双方でリンクＬが形成されていたためである。また「集合論」と「リレーショナルデータベース」との間は、過剰リンクＬ５によって繋がれている。これは、「集合論」と「リレーショナルデータベース」との間は、図６に示す目標概念マップ１０ではリンクが形成されていないが、図８，９に示す学習者概念マップ３０ではリンクＬが形成されていたためである。また「ネットワークデータモデル」と「高速性」との間は、不足リンクＬ６によって繋がれている。これは、「ネットワークデータモデル」と「高速性」との間は、図６に示す目標概念マップ１０ではリンクＬが形成されているが、図８，９に示す学習者概念マップ３０の双方でリンクＬが形成されていなかったためである。
【0056】
また（３）学習者間の診断処理として、サーバ３００は、異なる学習者の入力作業によって作成された複数の学習者概念マップ３０のうち、いずれか２つの学習者概念マップ３０におけるリンクの異同を比較した結果を表示する。具体的には、サーバ３００は、異なる学習者によって作成された２つの学習者概念マップ３０を比較して、これら学習者概念マップ３０において一致するリンク（以下、一致リンク）や相違するリンク（以下、相違リンク）を特定可能な画像を、学習者端末２００に表示する。また、サーバ３００は、前記２つの学習者概念マップ３０の類似度を、学習者端末２００に表示する。
【0057】
図１３は、（３）学習者間の診断処理において、図８，９に示す学習者概念マップ３０に基づき表示される画像を示している。図１３の画像におけるマップ７０は、一致リンクＬ７を実線で示し、相違リンクＬ８を破線で示しており、例えば「ネットワークデータモデル」と「モデリング」との間は、一致リンクＬ７によってつながれている。これは、「ネットワークデータモデル」と「モデリング」との間は、図８，９に示す学習者概念マップ３０の双方でリンクＬが形成されていたためである。また「ポインタとリンク」と「階層データモデル」との間は、相違リンクＬ８によってつながれている。これは、「ポインタとリンク」と「階層データモデル」との間は、図８に示す学習者概念マップ３０ではリンクが形成されていないが、図９に示す学習者概念マップ３０ではリンクＬが形成されていたためである。
【0058】
図５に戻り、サーバ３００においてマップの診断処理が行われた後には、教授者は、その結果に基づき、教授者と学習者との学習対象に対する理解の相違が、（Ｉ）学習者による理解の不十分さ、と（ＩＩ）教授側による情報伝達の不十分さ、とのいずれによって生じたものかを判断する。
【0059】
具体的には、教授者は、図１２に示した差分マップ６０を確認することで、教材や講義による情報伝達に不備があったか否かを判断する。この判断の基礎として差分マップ６０を用いる理由としては、差分マップ６０は、教授者と学習者達との間の理解の相違を、過剰・不足リンクＬ５，Ｌ６により表現したものと捉えることができるためである。
【0060】
そして、教授者は、学習対象に対する理解の相違が、（Ｉ）学習者による理解の不十分さによるものと判断した場合、学習者に対して理解を補う指導を行う。
【0061】
具体的には、学習者の個別診断処理によって抽出された不足・過剰リンクＬ１，Ｌ２については、これらリンクと関係するノードＮの参照部分を、学習者に提示して再検討させる。
【0062】
また、グループの診断処理によって抽出された過剰リンクＬ５や不足リンクＬ６については、これらに関連するノードＮについての再考を促す一斉授業を行ったり、あるいは個別に指導する。また、過剰リンクＬ５や不足リンクＬ６について正しく判断できている学習者に説明させる。
【0063】
また、教授者は、学習対象に対する理解の相違が（ＩＩ）情報伝達の不十分さによるものと判断した場合、教材や講義の欠陥を修正して、再度、学習者に教授を行う。
【0064】
そして、教授者から再度教授を受けた学習者は、学習者概念マップ３０の修正を行う。具体的には、学習者概念マップ３０に対してリンクＬの追加・削除を行う。この際、学習者は、サーバ３００の診断結果を参考に学習者概念マップ３０の修正を行う。例えば、（Ｃ）学習者間の診断処理の結果により、２つの学習者概念マップ３０の一致部分と相違部分を確認して目標概念マップ１０を照らし合わせて判定することで、学習者概念マップ３０で修正を行う部分を抽出する。
【0065】
また、サーバ３００の診断結果を確認した教授者は、目標概念マップ１０を修正する。具体的には、目標概念マップ１０に対して、リンクＬの追加・削除を行う。
【0066】
そして、サーバ３００は、修正された目標概念マップ１０と学習者概念マップ３０とに基づき、再びマップ診断を行う。そしてこの診断結果により、教授者と学習者との間に学習対象に対する理解の相違があると認められた場合には、再度、教授者による指導が行われたり、或いは教材や講義の欠陥が修正される。
【0067】
次に、学習支援システム１における処理の流れについて図を用いて具体的に説明する。
【0068】
図１４は、教授者端末１００において実行される目標概念マップ１０の作成処理を示すフロチャートである。図１４のフロチャートにより示されるアルゴリズムは、教授者端末１００のＲＯＭ１０３にプログラムとして記憶されており、各ステップは、教授者の教授者端末１００に対する入力作業（操作部１０６の操作）に応じて、ＣＰＵ１０１によって実行される。
【0069】
まず教授者が操作部１０６により自身のＩＤとパスワードを入力することで、ＣＰＵ１０１は、教授者のログイン認証を行う（ステップＳ１０１）。これにより、教授者端末１００は、ネットワーク４００を介してサーバ３００と接続される。
【0070】
次に、ＣＰＵ１０１は、記憶部１０２に記憶された学習対象の文字列を、教授者端末１００の表示部１０７に表示する（ステップＳ１０２）。
【0071】
次に、ＣＰＵ１０１は、表示部１０７に表示された学習対象の文字列からノードＮの抽出を行う（ステップＳ１０３）。
【0072】
図１５は、ステップＳ１０３の処理の際に表示部１０７に表示される画像を示している。図１５の（ａ）（ｂ）に示す画像は、表示部１０７の画面上に並べて表示されるものであって、（ｂ）に示す画像は、スキャナ５００によって読み込まれた学習対象の文字列の例を示し、（ａ）に示す画像は、（ｂ）に示す文字列から抽出されたノードＮを示している。(ｂ)では、「実世界」や「ネットワークデータモデル」などの用語に下線が引かれている。この下線は、教授者が操作部１０６を操作することで引かれたものであって、この下線引きが行われた結果、（ａ)に示すように、下線引きが行われた「実世界」や「ネットワークデータモデル」の区切りが、ノードＮとして抽出されている。
【0073】
次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０３で抽出されたノードＮの間にリンク付けを行う（ステップＳ１０４）。この処理は、教授者が操作部１０６を操作することで、ステップＳ１０３で抽出されたノードＮの間のうち、リンク付けを行うノード間が指定されることで実行される。
【0074】
次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１０４で形成されたリンクＬと、これらリンクＬの根拠部分との対応付けを行う（ステップＳ１０５）。この処理は、教授者が操作部１０６を操作することで、表示部１０７に表示された学習対象の文字列において、リンクＬの根拠部分が指定されることで行われる。
【0075】
図１６は、ステップＳ１０５の際に、表示部１０７に表示される画像を示している。図１６の（ａ）（ｂ）に示す画像は、表示部１０７の画面上に並べて表示されるものであって、（ａ）に示す画像は、ステップＳ１０４の処理によりノードＮの間にリンク付けが行われた状態を示し、（ｂ）に示す画像は、ステップＳ１０５の処理により（ａ）に示すリンクＬの根拠部分が教授者の操作により指定された状態を示している。例えば、（ａ）の画像に示す「実世界」と「モデリング」とをつなぐリンクＬの根拠部分として、（ｂ）の画像に示す「実世界をデータベース化するためには、実世界のモデリング必要となる」の文字列が指定されている。
【0076】
図１７は、ステップＳ１０５の処理によって形成されたテーブルを示している。図に示すテーブルは、ステップＳ１０４で形成されたリンクＬと、ステップＳ１０５で指定されたリンクＬの根拠部分との対応関係を示すものである。図１７に示すテーブルでは、例えば、「実世界」と「モデリング」とをつなぐリンクＬと「実世界をデータベース化するためには、実世界のモデリング必要となる」の文字列との対応付けが行われている。なお、以下では、図１７に示すテーブルを、根拠付けテーブルとして記す。
【0077】
次に、ＣＰＵ１０１は、目標概念マップ１０と根拠付けテーブルとをネットワーク４００を通じてサーバ３００に送信する（ステップＳ１０６）。この結果、目標概念マップ１０と根拠付けテーブルのデータは、サーバ３００の記憶部３０２に記憶される。なお、これらのデータは、ステップＳ１０１で入力された教授者のＩＤに対応付けて記憶される。
【0078】
次に、教授者端末１００において実行されるマップキット２０の作成処理について説明する。
【0079】
図１８は、マップキット２０の作成処理を示すフロチャートである。図１８のフロチャートにより示されるアルゴリズムは、教授者端末１００のＲＯＭ１０３にプログラムとして記憶されており、各ステップは、教授者の教授者端末１００に対する入力作業により、ＣＰＵ１０１によって実行される。
【0080】
まず、教授者が操作部１０６により自身のＩＤ及びパスワードを入力することで、ＣＰＵ１０１は教授者のログイン認証を行う（ステップＳ２０１）。これにより、教授者端末１００は、ネットワーク４００を介してサーバ３００と接続される。
【0081】
次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２０１で入力された教授者のＩＤに対応付けてサーバ３００の記憶部３０２に記憶された目標概念マップ１０を、教授者端末１００の表示部１０７に表示する（ステップＳ２０２）。
【0082】
次に、ＣＰＵ１０１は、目標概念マップ１０から所定のリンクＬを削除することで、目標概念マップ１０を複数のキットＫに分解する（ステップＳ２０３）。この処理は、教授者が操作部１０６を操作することで、表示部１０７に表示された目標概念マップ１０で削除を行うリンクＬが指定されることで実行される。例えば、図６に示す目標概念マップ１０が表示部１０７に表示されている場合には、教授者が、「ネットワークモデル」と「モデリング」との間や「正規化」と「データ構造記述」との間を指定することで、図７に示したように、ノードキットＫ１やマクロキットＫ２からなるマップキット２０が形成される。
【0083】
次に、ＣＰＵ１０１は、マップキット２０のデータをサーバ３００に送信する（ステップＳ２０４）。この結果、マップキット２０のデータは、サーバ３００の記憶部３０２に記憶される。なお、マップキット２０のデータは、ステップＳ２０１で入力された教授者のＩＤに対応付けて記憶される。
【0084】
次に、学習者端末２００で実行される学習者概念マップ３０の作成処理を説明する。
【0085】
図１９は、学習者概念マップ３０の作成処理のフロチャートである。図１９のフロチャートにより示されるアルゴリズムは、学習者端末２００のＲＯＭ２０３にプログラムとして記憶されており、学習者の学習者端末２００に対する入力作業（操作部２０６の操作）に応じて、ＣＰＵ２０１によって実行される。
【0086】
まず学習者が操作部２０６により自身のＩＤとパスワードを入力することで、ＣＰＵ２０１は、学習者のログイン認証を行う（ステップＳ３０１）。これにより、学習者端末２００は、ネットワーク４００を介してサーバ３００と接続される。
【0087】
次に、学習者が操作部２０６により教授者のＩＤを入力することで、ＣＰＵ２０１は、該入力された教授者のＩＤに対応付けてサーバ３００の記憶部３０２に記憶されたマップキット２０（図７参照）を検索する（ステップＳ３０２）。
【0088】
次に、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ３０２で検索されたマップキット２０を学習者端末２００の表示部２０７に表示する（ステップＳ３０３）。
【0089】
次に、ＣＰＵ２０１は、表示部２０７に表示されたマップキット２０に対してリンク付けを行うことで、学習者概念マップ３０を作成する（ステップＳ３０４）。この処理は、学習者の操作部２０６への操作により、表示部２０７に表示されたマップキット２０に対して、リンク付けを行うノード間が指定されることで行われる。例えば、図７に示すマップキット２０が表示部２０７に表示されている場合には、学習者が、「ネットワークデータモデル」と「モデリング」との間や「正規化」と「データ構造記述」との間を指定することで、図８に示したような学習者概念マップ３０が作成される。
【0090】
次に、ＣＰＵ２０１は、学習者概念マップ３０のデータを、ネットワーク４００を通じてサーバ３００に送信する（ステップＳ３０５）。この結果、学習者概念マップ３０のデータは、サーバ３００の記憶部３０２に記憶される。なお、学習者概念マップ３０のデータは、ステップＳ３０１で入力された学習者のＩＤと、ステップＳ３０２で入力された教授者のＩＤとに対応付けて記憶される。
【0091】
以上に示す学習者概念マップ３０の作成処理が、教授者から教授を受けた学習者毎に行われることで、各学習者に対応した複数の学習者概念マップ３０が作成される。そして、これらのデータがサーバ３００に送信されることで、サーバ３００の記憶部３０２に複数の学習者概念マップ３０が記憶される。なお、この複数の学習者概念マップ３０は、それぞれ教授者のＩＤに対応付けて記憶されることで、同じ教授者から教授を受けた複数の学習者によって形成されたものであることが識別可能となる。
【0092】
次に、サーバ３００において実行されるマップの診断処理について説明する。このマップの診断処理としては、図５に示したように（１）学習者の個別診断処理、（２）グループの診断処理、（３）学習者間の診断処理がある。以下、順に図を参照して説明する。
【0093】
まず、（１）学習者の個別診断処理について説明する。図２０，２１，２４は、学習者の個別診断処理のフロチャートを示している。図２０，２１，２４により示されるアルゴリズムは、サーバ３００の記憶部１０２にプログラムとして記憶されており、ＣＰＵ３０１によって実行される。
【0094】
個別診断処理には、図２０に示すように、不足リンクＬ１（目標概念マップ１０に含まれているリンクＬのうち学習者概念マップ３０に示されていないリンク）や、過剰リンクＬ２（学習者概念マップ３０に含まれているリンクＬのうち目標概念マップ１０に含まれていないリンク）を特定する画像を表示する表示処理と、目標概念マップ１０と学習者概念マップ３０との類似度を表示する類似度表示処理とが含まれており、これらは続けて実行される。
【0095】
はじめに図２１に基づき、不足リンクＬ１及び過剰リンクＬ２を特定する画像を表示する表示処理を説明する。
【0096】
まず、教授者が教授者端末１００の操作部１０６により自身のＩＤとパスワードを入力することで、ＣＰＵ３０１は、教授者のログイン認証を行う（Ｓ４０１）。
【0097】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ４０１で入力された教授者のＩＤに対応付けてサーバ３００の記憶部３０２に記憶された目標概念マップ１０を検索する（Ｓ４０２）。
【0098】
次に、教授者が操作部１０６により学習者のＩＤを入力することで、ＣＰＵ３０１は、入力された学習者のＩＤに対応つけて記憶部３０２に記憶されている学習者概念マップ３０を検索する（ステップＳ４０３）。
【0099】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ４０２で検索された目標概念マップ１０のリンクＬの有無を示すテーブル（以下、目標テーブルと記す）を作成する（ステップＳ４０４）。図２２は、図６に示す目標概念マップ１０について作成された目標テーブルを示している。この目標テーブルでは、目標概念マップ１０に含まれるノードＮが示されており、リンクＬが存在するノード間については、その対応箇所に１が付され、リンクＬが存在しないノード間については、その対応箇所に０が付されている。
【0100】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ４０３で検索された学習者概念マップ３０について、リンクＬの有無を示すテーブル（以下、学習者テーブルと記す）を作成する（ステップＳ４０５）。図２３は、図８に示す学習者概念マップ３０について作成された学習者テーブルを示している。この学習者テーブルでは、図８に示す学習者概念マップ３０に含まれるノードＮが示されており、図２２に示すテーブルと同様、リンクＬが存在するノード間については、その対応箇所に１が付され、リンクＬが存在しないノード間については、その対応箇所に０が付されている。
【0101】
なお、図２３に示す学習者テーブルには、図２２に示す目標テーブルと同一のノードＮが示されている。これは、本実施の形態では、学習者概念マップ３０が、目標概念マップ１０と同じノードＮを含んで形成されることに基づく。
【0102】
次に、ＣＰＵ３０１は、目標概念マップ１０と学習者概念マップ３０とにおいて、同じ用語からなる２つのノードＮによって示されるノード間の対応付けを行う（ステップＳ４０６）。この処理は、ステップＳ４０４，４０５で作成された目標・学習者テーブル（図２２，２３参照）が用いられて行われる。例えば、図２２に示す目標テーブルにおける「ネットワークデータモデル」「ポインタとリンク」間を示す箇所Ａと、図２３に示す学習者テーブルにおける「ネットワークデータモデル」「ポインタとリンク」間を示す箇所Ｂとは、同じ用語からなる２つのノードＮによって示される箇所に該当するため、対応付けが行われる。
【0103】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ４０６で対応付けを行ったノード間のうち、不足リンクＬ１によるリンク付けのあるノード間を抽出する（ステップＳ４０７）。具体的には、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ４０６で対応付けを行ったノード間のうち、図２２に示す目標テーブルでは１が付され、図２３に示す学習者テーブルでは０が付されているノード間を抽出する。例えば、「ネットワークデータモデル」と「高速性」との間は、不足リンクＬ１によるリンク付けのあるノード間として抽出される。
【0104】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ４０６で対応付けを行ったノード間のうち、過剰リンクＬ２によるリンク付けのあるノード間を抽出する（ステップＳ４０８）。具体的には、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ４０６で対応付けを行ったノード間のうち、図２２に示す目標テーブルでは０が付され、図２３に示す学習者テーブルでは１が付されているノード間を抽出する。例えば、「集合論」と「リレーショナルデータベース」との間は、過剰リンクＬ２によるリンク付けのあるノード間として抽出される。
【0105】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ４０６で対応付けを行ったノード間のうち、正解リンクＬ３によるリンク付けのあるリンク付けのあるノード間を抽出する（ステップＳ４０９）。具体的には、ＣＰＵ３０１は、対応付けを行ったノード間のうち、図２２，２３に示す目標・学習者テーブルのいずれにも１が付されているノード間を抽出する。例えば、「ネットワークデータモデル」と「モデリング」との間は、正解リンクＬ３によるリンク付けのあるノード間として抽出される。
【0106】
次に、ＣＰＵ３０１は、不足リンクＬ１と過剰リンクＬ２と正解リンクＬ３とを特定可能な画像を教授者端末１００の表示部１０７に表示する（ステップＳ４１０）。具体的には、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ４０７で抽出したノード間と、ステップＳ４０８で抽出したノード間と、ステップＳ４０９で抽出したノード間とを、異なる態様（異なる線種や色）で示す不足リンクＬ１と過剰リンクＬ２と正解リンクＬ３とによってそれぞれ繋いだマップを表示する。
【0107】
この結果、図１０に示したように、不足リンクＬ１が破線で示され、過剰リンクＬ２が二点鎖線で示され、正解リンクＬ３が実線で示されたマップ４０が、教授者端末１００の表示部１０７に表示される。この表示により、教授者は、目標概念マップ１０と学習者概念マップ３０とのリンクＬの一致部分と相違部分を把握することができるので、学習者に再考すべき部分を提示することができる。
【0108】
次に、教授者の操作部１０６への操作により画像（マップ４０に相当）中の不足リンクＬ１を指定することで、ＣＰＵ３０１は、不足リンクＬ１の根拠部分を表示部１０７に表示する（ステップＳ４１１）。この処理では、サーバ３００の記憶部３０２において、ステップＳ４０１で入力された教授者のＩＤに対応付けられて記憶されている根拠付けテーブル（図１７参照）が検索されるとともに、該検索された根拠付けテーブルにおいて、前記指定された不足リンクＬに対応付けられている根拠部分が表示部１０７に表示される。例えば、図１７に示す根拠付けテーブルが検索されて、教授者により不足リンクＬ１として「実世界」と「モデリング」とをつなぐリンクＬが指定された場合には、ＣＰＵ３０１は、このリンクＬに対応付けられている「実世界をデータベース化するためには、実世界のモデリング必要となる」の文字列が表示部１０７に表示される。この表示により、教授者は、不足リンクＬ１のあるノード間に自身がリンク付けを行った判断が妥当であるか否かを検討することができる。
【0109】
次に図２４を用いて、目標概念マップ１０と学習者概念マップ３０との類似度を表示する類似度表示処理について説明する。
【0110】
まず、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ４０２で検索された目標概念マップ１０に含まれるリンクＬの数Ｇ（以下、リンク数Ｇと記す）を取得する（ステップＳ５０１）。具体的には、ステップＳ４０４で作成された目標テーブル（図２２参照）において１が付されている箇所の数を取得する。
【0111】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ４０３で検索した学習者概念マップ３０に含まれるリンクＬの数Ｕ（以下、リンク数Ｕと記す）を取得する（ステップＳ５０２）。具体的には、ステップＳ４０５で作成された学習者テーブル（図２３参照）において１が付されているノード間の数を取得する。
【0112】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ４０３で検索した学習者概念マップ３０に含まれるリンクＬのうち、ステップＳ４０２で検索された目標概念マップ１０に含まれているリンクＬの数Ｕｇ（以下、リンク数Ｕｇと記す）を取得する（ステップＳ５０３）。具体的には、ステップＳ４０６で対応付けを行ったノード間のうち、ステップＳ４０４，４０５で作成された目標・学習者テーブル（図２２，２３参照）のいずれにおいても１が付されているノード間の数を取得する。
【0113】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ４０２，４０３で検索された目標概念マップ１０と学習者概念マップ３０との類似度を示す一つの数値として、ステップＳ４０２で検索された目標概念マップ１０に含まれるリンクＬのうち、ステップＳ４０３で検索された学習者概念マップ３０にも含まれているリンクＬの割合を示す再現率を算出する（ステップＳ５０４）。この算出は、ステップＳ５０３で取得したリンク数ＵｇをステップＳ５０１で取得したリンク数Ｇで除する（Ｕｇ／Ｇ）ことで行われる。
【0114】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ４０２，４０３で検索された目標概念マップ１０と学習概念マップ３０との類似度を示す一つの数値として、ステップＳ４０３で検索された学習者概念マップ３０に含まれるリンクＬのうち、ステップＳ４０２で検索された目標概念マップ１０にも含まれているリンクＬの割合を示す適合率を算出する（ステップＳ５０５）。この算出は、ステップＳ５０３で取得したリンク数ＵｇをステップＳ５０２で取得したリンク数Ｕで除する（Ｕｇ／Ｕ）ことで行われる。
【0115】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ４０２で検索された目標概念マップ１０に含まれているリンクＬのうち、ステップＳ４０３で検索された学習者概念マップ３０に含まれていないリンクＬの割合を示す不足率を算出する（ステップＳ５０６）。この算出は、１からステップＳ５０４で算出した再現率を引くこと（１−Ｕｇ／Ｇ）で行われる。
【0116】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ４０３で検索された学習者概念マップ３０に含まれているリンクＬのうち、ステップＳ４０２で検索された目標概念マップ１０に含まれていないリンクＬの割合を示す過剰率を算出する（ステップＳ５０７）。この算出は、１からステップＳ５０５で算出した適合率を引くこと（１−Ｕｇ／Ｕ）で行われる。
【0117】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ４０２，４０３で検索された目標概念マップ１０と学習者概念マップ３０との類似度を示す一つの数値として、ステップＳ５０６，５０７で算出した不足率と過剰率との調和平均であるＦ値（調和平均値）を算出する（ステップＳ５０８）。
【0118】
次に、ＣＰＵ３０１は、上述の再現率、適合率、不足率、過剰率、Ｆ値を、教授者端末１００の表示部に表示する（ステップＳ５０９）。この表示により、教授者は、特に注意や指導が必要な学習者を発見することができる。
【0119】
なお、上述の個別診断処理は、学習者のログイン認証が行われることに応じても開始される。図２５は、この個別診断処理における不足・過剰リンクＬ１，Ｌ２を特定する画像を表示する表示処理のフロチャートを示し、図２６は、図２５の表示処理に続いて実行される類似度表示処理を示している。以下、図２５，２６に示すフロチャートと、上述の図２１，２４に示すフロチャートとの相違点について説明する。なお、図２５，２６により示されるアルゴリズムについても、サーバ３００のＲＯＭ３０３にプログラムとして記憶されており、ＣＰＵ３０１によって実行される。
【0120】
まず図２５に示す表示処理において、図２１のステップＳ４０１に対応するステップＳ６０１では、学習者が学習者端末２００の操作部２０６により自身のＩＤとパスワードを入力することで、ＣＰＵ３０１は、学習者のログイン認証を行う。
【0121】
また、図２１のステップＳ４０２に対応するステップＳ６０２では、学習者が学習者端末２００の操作部２０６により教授者のＩＤを入力することで、ＣＰＵ３０１は、入力された教授者のＩＤに対応付けてサーバ３００の記憶部３０２に記憶されている目標概念マップ１０を検索する。
【0122】
また、図２１のステップＳ４０３に対応するステップＳ６０３では、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ６０１で入力された学習者のＩＤに対応つけてサーバ３００の記憶部３０２に記憶されている学習者概念マップ３０を検索する。
【0123】
また、図２１のステップＳ４１０に対応するステップＳ６１０では、ＣＰＵ３０１は、不足リンクＬ１と過剰リンクＬ２とを特定可能な画像（図１０のマップ４０に相当）を学習者端末２００の表示部２０７に表示する。この表示により、学習者は、学習者概念マップ３０における不足リンクＬ１と過剰リンクＬ２と正解リンクＬ３とを確認して、再度、学習者概念マップ３０の作成について検討することができる。
【0124】
また、図２１のステップＳ４１１に対応するステップＳ６１１では、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ６０２で入力された教授者のＩＤに対応付けてサーバ３００の記憶部３０２に記憶されている根拠付けテーブル（図１７参照）に基づき、不足リンクＬ１の根拠部分を学習者端末２００の表示部２０７に表示する。この表示は、学習者が操作部２０６を操作して画像（図１０のマップ４０に相当）中の不足リンクＬ１を指定することに応じて行われる。この表示により、学習者は、不足リンクＬ１のあるノード間に自身がリンク付けを行わなかった判断が妥当であるか否かを検討することができる。
【0125】
そして図２６に示す類似度表示処理では、図２４のステップＳ５０９に対応するステップＳ７０９において、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ７０４，７０５，７０６，７０７，７０８で算出した再現率、適合率、不足率、過剰率、Ｆ値を、学習者端末２００の表示部２０７に表示する。この表示により、学習者は、自身が作成した学習者概念マップ３０全体の妥当性を把握することができる。また、不足率と過剰率との調和平均であるＦ値が表示されることで、学習者は、学習者概念マップ３０におけるリンクＬの数が、目標概念マップ１０に比して多すぎたことや少なすぎたことを把握することができる。これにより、学習者による学習者概念マップ３０へのリンク付けが適度に行われることが促せる。
【0126】
次に、（２）グループの診断処理について説明する。図２７は、グループ診断処理のフロチャートを示している。図２７により示されるアルゴリズムは、サーバ３００のＲＯＭ３０３にプログラムとして記憶されており、ＣＰＵ３０１によって実行される。
【0127】
まず、教授者が教授者端末１００の操作部１０６により自身のＩＤとパスワードを入力することで、ＣＰＵ３０１は、教授者のログイン認証を行う（ステップＳ８０１）。
【0128】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ８０１で入力された教授者のＩＤに対応付けてサーバ３００の記憶部３０２に記憶されている目標概念マップ１０を検索する（ステップＳ８０２）。
【0129】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ８０１で入力された教授者のＩＤに対応付けて記憶部３０２に記憶されている複数の学習者概念マップ３０を検索する（ステップＳ８０３）。
【0130】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ８０２で検索した目標概念マップ１０のリンクＬの有無を示す目標テーブル（図２２参照）を作成する（ステップＳ８０４）。
【0131】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ８０３で検索した学習者概念マップ３０毎に、これら学習者概念マップ３０のリンクＬの有無を示す学習者テーブル（図２３参照）を作成する（ステップＳ８０５）。
【0132】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ８０４，８０５で作成された目標テーブルと学習者テーブルとにおいて、同じ用語からなる２つのノードＮによって示されるノード間の対応付けを行う（ステップＳ８０６）。
【0133】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ８０６で対応付けを行った各ノード間について、リンクＬが形成されていた学習者概念マップ３０の形成割合（｛リンクＬが形成されていた学習者概念マップ３０の数｝／｛ステップＳ８０３で検索された総ての学習者概念マップ３０の数｝）を算出する（ステップＳ８０７）。具体的には、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ８０６で対応付けを行ったノード間のそれぞれについて、１が付されていた学習者テーブルの割合（｛１が付されていた学習者テーブルの数｝／｛ステップＳ８０５で作成された総ての学習者テーブルの数｝）を算出する。
【0134】
図２８は、ステップＳ８０７の処理により作成される形成割合テーブルを示している。この形成割合テーブルでは、ステップＳ８０７で算出された形成割合が示されている。図２８に示すテーブルでは、「ポインタとリンク」と「階層データモデル」との間を示す対応箇所Ｃに０．５が付されている。これは、ステップＳ８０５で作成された学習者テーブルのうち、「階層データモデル」と「ポインタとリンク」との間に１が付された学習者テーブルが、１／２の割合で存在したためである。このことは、ステップＳ８０３で検索された学習者概念マップのうち、「階層データモデル」と「ポインタとリンク」との間にリンクが形成されていた学習者概念マップが１／２の割合で存在していたことを意味する。
【0135】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ８０６で対応付けを行ったノード間を抽出し、それらノード間の各々に対して、形成割合テーブルに示す形成割合を付加する（ステップＳ８０８）。この結果、図１１に示したように、抽出されたノード間がリンクＬで繋がれているとともに、各ノード間に形成割合が付加された重畳マップ５０が形成される。
【0136】
次に、ＣＰＵ３０１は、重畳マップ５０に示されるリンクＬのうち、ステップＳ８０２で検索された目標概念マップ１０と、ステップＳ８０３で検索された複数の学習者概念マップ３０の全てに含まれている正解リンクＬ４を設定する（ステップＳ８０９）。具体的には、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ８０７で作成された形成割合テーブル（図２８参照）で１が付され、ステップＳ８０４で作成された目標テーブル（図２２参照）で１が付されているノード間を抽出して、重畳マップ５０でこの抽出したノード間をつなぐリンクＬを正解リンクＬ４として設定する。
【0137】
次に、ＣＰＵ３０１は、重畳マップ５０に示されるリンクＬのうち、ステップＳ８０３で検索された複数の学習者概念マップ３０の多数に含まれているが、ステップＳ８０２で検索された目標概念マップ１０には含まれていない過剰リンクＬ５を設定する（ステップＳ８１０）。具体的には、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ８０７で作成された形成割合テーブルで所定値（例えば０．７５）以上の値が付され、ステップＳ８０４で作成された目標テーブルで０が付されているノード間を抽出し、重畳マップ５０でこの抽出したノード間をつないでいるリンクＬを過剰リンクＬ５として設定する。
【0138】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ８０３で検索された複数の学習者概念マップ３０の多数に含まれていないが、ステップＳ８０２で検索された目標概念マップ１０に含まれている不足リンクＬ６を設定する（ステップＳ８１１）。具体的には、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ８０７で作成された形成割合テーブルで所定値（例えば０．２５）以下の値が付され、ステップＳ８０４で作成された目標テーブルで１が付されているノード間を抽出し、重畳マップ５０において、この抽出したノード間をつなぐリンクＬを不足リンクＬ６として設定する。
【0139】
次に、ＣＰＵ３０１は、正解リンクＬ４と過剰リンクＬ５と不足リンクＬ６とを区別して示す差分マップ６０を教授者端末１００の表示部１０７に表示する（ステップＳ８１２）。この結果、図１２に示すように、正解リンクＬ４を実線で示し、過剰リンクＬ５を破線で示し、不足リンクＬ６を二点鎖線で示す差分マップ６０が、教授者端末１００の表示部１０７に表示される。
【0140】
なお上述のグループ診断処理は、学習者のログイン認証が行われることに応じても開始される。図２９は、このグループ診断処理のフロチャートを示している。以下、図２９に示すフロチャートと、図２７に示すフロチャートとの相違点について説明する。 なお、図２９により示されるアルゴリズムについても、サーバ３００のＲＯＭ３０３にプログラムとして記憶されており、ＣＰＵ３０１によって実行される。
【0141】
まず図２９に示すグループ診断処理において、図２７のステップＳ８０１に対応するステップＳ９０１では、学習者が学習者端末２００の操作部２０６により自身のＩＤとパスワードを入力することで、ＣＰＵ３０１は、学習者のログイン認証を行う。
【0142】
また図２７のステップＳ８０２に対応するステップＳ９０２では、学習者が学習者端末２００の操作部２０６により教授者のＩＤを入力することで、ＣＰＵ３０１は、該入力された教授者のＩＤに対応付けて記憶部３０２に記憶されている目標概念マップ１０を検索する。
【0143】
また図２７のステップＳ８０３に対応するステップＳ９０３では、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ９０２で入力された教授者のＩＤに対応付けて記憶部３０２に記憶されている複数の学習者概念マップ３０を検索する。
【0144】
また図２７のステップＳ８１２に対応するステップＳ９１２では、ＣＰＵ３０１は、差分マップ６０を学習者端末２００の表示部２０７に表示する。この結果、学習者は、差分マップ６０に示される正解リンクＬ４、過剰リンクＬ５ 及び不足リンクＬ６により、学習者全体と教授者との間、さらには学習者自身と学習者全体との間の理解の相違を把握することができる。
【0145】
次に、（３）学習者間の診断処理について説明する。図３０，３１，３２は、学習者間の診断処理のフロチャートを示している。図３０，３１，３２により示されるアルゴリズムは、サーバ３００のＲＯＭ３０３にプログラムとして記憶されており、ＣＰＵ３０１によって実行される。
【0146】
図３０に示す学習者間の診断処理には、一致リンクＬ７（２つの学習者概念マップのいずれにも含まれているリンク）と、相違リンクＬ８（２つの学習者概念マップのうち、いずれか一方にしか含まれていないリンク）とを特定する画像を表示する表示処理と、２つの学習者概念マップ３０の類似度を表示する類似度表示処理とが含まれており、これらは続けて実行される。
【0147】
はじめに図３１に基づき、一致リンクＬ７と相違リンクＬ８とを特定する画像を表示する表示処理を説明する。
【0148】
まず、学習者が学習者端末２００の操作部２０６により自身のＩＤとパスワードを入力することで、ＣＰＵ３０１は、学習者のログイン認証を行う（Ｓ１００１）。
【0149】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ１００１で入力された学習者のＩＤに対応付けてサーバ３００の記憶部３０２に記憶された学習者概念マップ３０の検索を行う（Ｓ１００２）。
【0150】
次に、学習者が操作部２０６により他の学習者のＩＤを入力することで、ＣＰＵ３０１は、入力された他の学習者のＩＤに対応付けて記憶部３０２に記憶されている他の学習者概念マップ３０を検索する（Ｓ１００３）。
【0151】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ１００２で検索された学習者概念マップ３０のリンクＬの有無を示す学習者テーブル（図２３参照）を作成する（Ｓ１００４）。
【0152】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ１００３で検索された他の学習者概念マップ３０のリンクＬの有無を示す学習者テーブルを作成する（Ｓ１００５）。
【0153】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ１００２，１００３で検索された学習者概念マップ３０において、同じ用語からなる２つのノードＮによって示されるノード間の対応付けを行う（Ｓ１００６）。この処理は、ステップＳ１００４，１００５で作成された学習者テーブルに基づき行われる。
【0154】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ１００６で対応付けを行ったノード間のうち、一致リンクＬ７によるリンク付けのあるノード間を抽出する（Ｓ１００７）。具体的には、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ１００６で対応付けを行ったノード間のうち、ステップＳ１００４，１００５で作成された学習者テーブルのいずれにおいても１が付されているノード間を抽出する。
【0155】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ１００６で対応付けを行ったノード間のうち、相違リンクＬ８によるリンク付けのあるノード間を抽出する（Ｓ１００８）。具体的には、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ１００６で対応付けを行ったノード間のうち、ステップＳ１００４，１００５で作成された学習者テーブルのうち、いずれか一方で１が付され、他方では０が付されているノード間を抽出する。
【0156】
次に、ＣＰＵ３０１は、一致リンクＬ７と相違リンクＬ８とを特定可能な画像を学習者端末２００の表示部２０７に表示する（Ｓ１００９）。具体的には、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ１００７で抽出したノード間と、ステップＳ１００８で抽出したノード間とを、異なる態様（異なる線種や色）で示す一致リンクＬ７と相違リンクＬ８とによってそれぞれ繋いだマップを表示する。
【0157】
この結果、図１３に示したように、一致リンクＬ７が実線で示され、相違リンクＬ８が破線で示されたマップ７０が、学習者端末２００の表示部２０７に表示される。この表示により、学習者は、自己の理解と他の学習者の理解との一致部分及び相違部分を把握することができる。
【0158】
次に図３２を用いて、類似度表示処理について説明する。
【0159】
まず、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ１００２，１００３で検索した学習者概念マップ３０について、ステップＳ１００６で対応付けた各ノード間におけるリンクＬの有無を次元を変えて示す特徴ベクトル表現を取得する（Ｓ１１０１）。
【0160】
図３３は、ステップＳ１１０１において取得される特徴ベクトル表現の例を示している。特徴ベクトルは、それぞれステップＳ１００４，１００５で作成された学習者テーブルに示される数値を、ステップＳ１００６でノード間の対応付けが行われた順に並べていったものである。
【0161】
図３３の特徴ベクトルＶ０は、ステップＳ１００４，１００５で図２３に示す学習者テーブルが作成されていた場合に、ステップＳ１１０１で取得される特徴ベクトルを示している。特徴ベクトルの先頭の数値１は、図２３に示す学習者テーブルで最初にノード間の対応付けが行われた「ネットワークデータモデル」「ポインタとリンク」間のリンクＬの有無を示す数値が取得されたものである。そして特徴ベクトルの２番目の数値０は、その次にノード間の対応付けが行われた「ネットワークデータモデル」「高速性」間のリンクＬの有無を示す数値が取得されたものである。このような過程で得られた特徴ベクトルＶ０は、その次元の数がステップＳ１００２，１００３で検索された学習者概念マップに存在するノード間の数ほど存在し、各次元でそれぞれ対応するノード間のリンクの有無を示すものとなるため、ステップＳ１００２，１００３で検索された学習者概念マップの全てのノード間におけるリンクの有無を示すものとなっている。
【0162】
なお図３３に示す特徴ベクトルＶ１,Ｖ２は、ノード間がそれぞれ１７存在する２つの学習者概念マップのリンクの有無を示している。特徴ベクトルＶ１は、１が付された次元が１４存在していることから、座標Ｖ１に対応する学習者概念マップでは１４のノード間でリンクが形成されていることを示している。また特徴ベクトルＶ２は、１が付された次元が１６存在していることから、座標Ｖ２に対応する学習者概念マップでは１６のノード間でリンクが形成されていることを示している。また、これらの学習者概念マップでは、共に１が付された次元が１３存在することから、共にリンクが形成されていたノード間が１３存在していることが把握される。
【0163】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ１００２，１００３で検索された２つの学習者概念マップ３０の類似度として、ステップＳ１１０１で算出された２つの特徴ベクトルのコサイン距離を算出する（Ｓ１１０２）。このコサイン距離は、２つの特徴ベクトルの内積を、これらベクトルのスカラー量の積で割ったものである。例えば、ステップＳ１００２，１００３で、ノード間が１７存在する学習者概念マップが検索された結果、図３３に示す特徴ベクトルＶ１，Ｖ２がステップＳ１１０１で取得された場合には、Ｖ１＊Ｖ２／（｜Ｖ１｜＊｜Ｖ２｜）の計算、すなわち１３／√１４×√１６によって、特徴ベクトルＶ１，Ｖ２のコサイン距離が算出される。
【0164】
次に、ＣＰＵ３０１は、ステップＳ１１０２で算出したコサイン距離を学習者端末２００の表示部２０７に表示する（Ｓ１１０３）。これにより、学習者は、自身の学習者概念マップ３０と他の学習者概念マップ３０とが類似する程度や、これらマップ間の包含・被包含の関係を把握することができる。この結果、学習者は、自身と似た理解をしている他の学習者を見つけることができる。
【0165】
次に、学習者概念マップ３０の修正処理について図３４を用いて説明する。
【0166】
図３４は、学習者概念マップ３０の修正処理のフロチャートである。図３４のフロチャートにより示されるアルゴリズムは、学習者端末２００のＲＯＭ２０３にプログラムとして記憶されており、学習者の学習者端末２００に対する入力作業によって、ＣＰＵ２０１によって実行される。
【0167】
まず、学習者が操作部２０６を操作して自身のＩＤとパスワードを入力することで、ＣＰＵ２０１は、学習者のログイン認証を行う（ステップＳ１２０１）。
【0168】
次に、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ１２０１で入力された学習者のＩＤに対応付けてサーバ３００の記憶部３０２に記憶されている学習者概念マップ３０を検索する（Ｓ１２０２）。
【0169】
次に、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ１２０２で検索した学習者概念マップ３０を学習者端末２００の表示部２０７に表示する（Ｓ１２０３）。
【0170】
次に、ＣＰＵ２０１は、ステップＳ１２０２で検索された学習者概念マップ３０においてリンクＬの削除・追加を行う（Ｓ１２０４）。この処理は、学習者による操作部２０６への操作により、表示部２０７に表示された学習者概念マップ３０のリンクＬが指定されることで行われる。
【0171】
次に、ＣＰＵ２０１は、修正された学習者概念マップ３０のデータを、ネットワーク４００を介してサーバ３００に送信する（Ｓ１２０５）。この結果、修正された学習者概念マップ３０のデータは、先の学習者概念マップ３０のデータに代えて、ステップＳ１２０１で入力された学習者のＩＤに対応付けて記憶される。
【0172】
そしてこの後、サーバ３００によるマップの診断処理として、例えば図２５に示す不足・過剰リンクを特定する画像の表示処理が実行された場合には、学習者は、修正した学習者概念マップについての不足・過剰リンクＬ１，Ｌ２を確認できるため、学習者概念マップ３０を修正した判断についての妥当性を検討することができる。
【0173】
次に、目標概念マップ１０の修正処理について図３５を用いて説明する。
【0174】
図３５は、目標概念マップ１０の修正処理のフロチャートである。図３５のフロチャートにより示されるアルゴリズムは、教授者端末１００のＲＯＭ１０３にプログラムとして記憶されており、教授者の教授者端末１００に対する入力作業によって、ＣＰＵ１０１によって実行される。
【0175】
まず、教授者が操作部１０６を操作して自身のＩＤとパスワードを入力することで、ＣＰＵ１０１は、教授者のログイン認証を行う（ステップＳ１３０１）。
【0176】
次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１３０１で入力された教授者のＩＤに対応付けてサーバ３００の記憶部３０２に記憶されている目標概念マップ１０を検索する（ステップＳ１３０２）。
【0177】
次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１３０２で検索した目標概念マップ１０を教授者端末１００の表示部１０７に表示する（ステップＳ１３０３）。
【0178】
次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ１３０２で検索された目標概念マップ１０に対してリンクＬの削除・追加を行う（ステップＳ１３０４）。この処理は、教授者の操作部１０６への操作により、表示部１０７に表示された目標概念マップ１０のリンクＬが指定されることで行われる。
【0179】
次に、ＣＰＵ１０１は、修正した学習者概念マップ３０のデータを、ネットワーク４００を介してサーバ３００に送信する（ステップＳ１３０５）。この結果、修正された学習者概念マップ３０のデータは、先の学習者概念マップ３０のデータに代えて、ステップＳ１３０１で入力された教授者のＩＤに対応付けて記憶される。
【0180】
そしてこの後、サーバ３００によるマップの診断処理として、例えば図２９に示すグループ診断処理が実行された場合には、教授者は、修正された目標概念マップ１０に基づき作成された差分マップ６０（図１２参照）を確認できるので、そのリンクの表示から目標概念マップ１０を修正した判断についての妥当性を検討することができる。
【0181】
本実施形態によれば、学習者が学習者概念マップ３０を作成するにあたって、目標概念マップ１０のノードＮを含むマップキット２０が学習者に提供されることで、学習者が行う作業は、マップキット２０に対してリンク付けを行う構造化のみに限定される。この結果、目標概念マップ１０と学習者概念マップ３０とは、ノードＮについては相違せず、リンクＬのみが相違することで、コンピュータによる比較が可能な構造を有するようになる。このことから本実施形態では、コンピュータによる処理で、目標概念マップ１０のリンクＬと学習者概念マップ３０のリンクＬとを比較した結果（例えば、図１０に示す不足・過剰リンクＬ１，Ｌ２や図１２に示す差分マップ６０）を表示することが可能であり、この表示により、教授者から学習者へ、或いは学習者から教授者への学習対象の理解についてのフィードバックが実現される。
【0182】
また、学習者概念マップ３０を作成する方法として、学習者にマップキット２０を提供してリンク付けを行わせる方法（Kit-Build方式）を採用していることで、学習者は、教授者が作成した目標概念マップ１０や他の学習者が作成した学習者概念マップ３０にも示される部品（ノードＮ）を使用して、学習者概念マップ３０を作成することになる。これにより、学習者概念マップ３０と目標概念マップ１０との異同、或いは学習者概念マップ３０間の異同を把握しやすく、互いの理解についての指摘が容易に行われる。
【0183】
また、学習者概念マップ３０を作成するにあたって、学習者にマップキット２０が提供されることで、ノードＮを抽出する分節化の作業は省略される。これにより、学習者自身は、リンク付けを行う構造化に集中できる。
【0184】
また、学習者にマップキット２０が提供されることで、教授者が伝えたい重要概念は、学習者に明示的に示されて、学習者と共有される。
【0185】
また、学習者にマップキット２０が提供されることで、図１９に示す学習者概念マップ３０の作成処理で作成される学習者概念マップ３０のバリエーションを減らすことができる。このため、システムにおけるマップ診断処理の高速化が図られる。このため、リアルタイムなフィードバックが実現される。
【0186】
また、学習者に対してマップキット２０が提供されることから、学習者と教授者との間、或いは学習者間において、学習対象に示す重要概念について共通の理解を形成することができる。
【0187】
本発明は、上述の実施の形態に限定されず、特許請求の範囲において種々改変することができる。
【0188】
例えば、目標概念マップ１０には、図２０に示す学習者の個別診断処理や図２７に示すグループの診断処理で、学習者概念マップ３０との間で過剰・不足を判断しない過剰許容リンクや不足許容リンクが設定されてもよい。この場合、図１４に示す目標概念マップ１０の作成処理や図３５に示す目標概念マップ１０の修正処理には、教授者の操作により過剰許容リンクや不足許容リンクが指定される処理が追加される。
【0189】
また、図１９に示す学習者概念マップ３０の作成処理では、マップキット２０に付加するリンクＬの総数や、マップキット２０の各ノードＮにつなげてよいリンクＬの数が制限されてもよい。この場合、図に示すマップキット２０作成処理において、リンク付けが可能なキット間や、各キットにつなげてよいリンクＬの数を指定するための処理が追加される。これにより、学習者概念マップ３０の作成処理で作成される学習者概念マップ３０のバリエーションをさらに減らすことができるため、システムにおけるマップ診断処理のさらなる高速化が図られる。
【0190】
また、図１４に示す目標概念マップ１０の作成処理のステップＳ１０２で読み出される学習対象の文字列は、スキャナによって読み込まれたものであってもよい。この場合、図２に示す教授者端末１００の通信部１０５により、スキャナと教授者端末１００との接続が図られる。
【0191】
また、目標概念マップや学習者概念マップにおけるリンクには、２つのノードの関係を示すために、方向やラベルが設けられてもよい。図３６は、リンクに方向やラベルが設けられた目標概念マップ１１を示している。図３６に示す目標概念マップ１１において、例えば、「データ構造記述」と「リレーション」との関係付けを行うリンクＬ１では、「リレーション」が「データ構造記述」の構成要素であることから、その包含関係を示すべく、リンクＬ１の方向は、「データ構造記述」から「リレーション」に向かうものとなっている。またリンクＬ１には、その方向の意味を示すべく、「構成要素」というラベルＲ１が設けられている。
【0192】
このようにリンクに方向やラベルを設ける場合、目標概念マップの作成処理では、図３７に示すようなＩＤテーブルが作成される。このＩＤテーブルは、学習対象からノードの抽出が行われた際に作成されるものであって、縦軸には「リンクＬの始点となるノード」の候補が示され、横軸には「リンクＬの終点となるノード」の候補が示されている。そして、目標概念マップ１１に構成される各ノード間について、これらノード間に付され得るリンクのＩＤが割り振られている。この割り振りの結果、ＩＤテーブルに示されるＩＤには、実際に目標概念マップに形成されたリンクを示すものと、目標概念マップには形成されることのなかったリンクを示すものとが存在する。例えば、図３６に示すリンクＬ１のＩＤとして、リンクＬ１の始終点を示す箇所Ｄに「Ｌ０４０５」が割り振られ、また、目標概念マップには形成されていないリンクのＩＤとして、例えば「実世界」と「階層データモデル」の間を示す箇所Ｅに「Ｌ０１０７」が割り振られている。
【0193】
またＩＤテーブルでは、学習対象から抽出されたノードに対して２桁のＩＤが付与されており、リンクのＩＤは、その始点となるノードのＩＤを下３〜４桁に配置し、終点となるノードのＩＤを下１〜２桁に配置することで構成されている。このようにリンクＩＤが構成されることで、同じノード間に付されて、向きが反対の２つのリンク（以下、向きが反対のリンクと記す）には、下３〜４桁の数値と下１〜２桁の数値とが逆のＩＤが与えられている。例えば、「モデリング（ＩＤ：０２）」と「ネットワークデータモデル（ＩＤ：０６）」との間に付されるリンクのうち、始点を「モデリング」とし、終点を「ネットワークデータモデル」とするリンクには、ＩＤテーブルの箇所Ｆに「Ｌ０２０６」のＩＤが割り振られ、始点を「ネットワークデータモデル」とし、終点を「モデリング」とするリンクには、ＩＤテーブルの箇所Ｇに「Ｌ０６０２」のＩＤが割り振られている。
【0194】
また、図３８は、目標概念マップの作成処理で作成される目標テーブルを示している。この目標テーブルは、縦軸にＩＤテーブルで割り振られたリンクのＩＤが示され、横軸に目標概念マップ１１（図３６参照）に記されたラベルが示されている。この目標テーブルでは、上述のように縦軸にＩＤテーブルのＩＤが示された結果、目標概念マップ１１に実際に付されているリンクのＩＤを示す行と、目標概念マップ１１に記されていないリンクのＩＤを示す行とが存在している。
【0195】
そして、リンクＬ１（図３６参照）のＩＤ「Ｌ０４０５」を示す行Ｇ１のように、目標概念マップ１１に付されたリンクのＩＤを示す行では、そのリンクに付されたラベルを示す列（行Ｇ１では列Ｒ１が該当）に１が付され、リンクに付されていないラベルを示す列に０が付されている。
【0196】
また、目標概念マップ１１に記されていないリンクのＩＤを示す行では、全ての列に０が付されている。例えば、行Ｇ６の「Ｌ０３０５」は、目標概念マップ１１（図３６参照）でリンクが付されていない「リレーショナルデータベース（ＲＤＢ）」と「リレーション」の間に対して割り振られたＩＤであるが（図３７参照）、この「Ｌ０３０５」を示す行Ｇ６では、全ての列に０が付されている。以上のように１や０が付されることで、目標テーブルは、目標概念マップ１１における各リンクと、これらリンクに付されたラベルとの対応関係を示すものとなっている。
【0197】
そしてマップキット作成処理では、教授者の教授者端末１００に対する入力作業により、目標概念マップにおける所定のラベル付きリンクが削除されることで、マップキットが作成される。図３９は、図３６に示す目標概念マップ１１に基づき作成されたマップキット２１を示している。このマップキット２１は、目標概念マップ１１において、ラベルＲ２付きリンクＬ２や，ラベルＲ３付きＬ３が削除されることで、リンクＬによる関係付けのないノードキットＫ１や、リンクＬによる関連付けのあるマクロキットＫ２が形成されたものとなっている。
【0198】
そして学習者概念マップの作成処理では、学習者の学習者端末２００に対する入力作業により、マップキットでリンク付けを行うノード間が指定されるとともに、このノード間に付すリンクの方向が指定されることで、学習者概念マップが作成される。この際には、教授者が目標概念マップから削除したラベル付きリンク（図３９に示すＳ）が、マップキットとともに学習者端末２００の表示部２０７に表示され、学習者は、表示部２０７に表示されたラベル付きリンクを、マップキットのノード間にドラッグすることで、マップキットに対してリンク付けを行う。
【0199】
図４０は、図３９に示すマップキット２１に基づき作成された学習者概念マップ３１を示している。この学習者概念マップ３１は、マップキット２１の使用により形成された結果、目標概念マップ１１（図３６参照）と同様、リンクＬにラベルＲや方向が付されており、また、リンクＬの数は目標概念マップ１１と同一で、リンクＬに付されるラベルＲは、目標概念マップ１１に記されたものが使用されている。
【0200】
さらに学習者概念マップの作成処理では、図４１に示す学習者テーブルが作成される。図４１に示す学習者テーブルでは、縦軸にＩＤテーブル（図３７参照）で割り振られたリンクのＩＤが示され、横軸に学習者概念マップ３１（図４０参照）に記されたラベルが示されている。学習者テーブルは、上述のように縦軸・横軸が示された結果、目標テーブル（図３８参照）と同じリンクＩＤ・ラベルを縦軸・横軸に示しており、縦軸には、学習者概念マップ３１に実際に記されているリンクのＩＤを示す行と、学習者概念マップ３１に記されていないリンクのＩＤを示す行とが存在している。
【0201】
そして学習者概念マップ３１に記されたリンクのＩＤを示す行では、そのリンクに付されたラベルを示す列に１が付され、そのリンクに付されていないラベルを示す列に０が付されている。例えば、図４０に示すリンクＬ１のＩＤ「Ｌ０４０５」を示す行Ｇ１では、リンクＬ１に付されたラベル「構成要素」を示す列（Ｒ１に該当）に１が付され、それ以外の列に０が付されている。
【0202】
また学習者概念マップ３１に記されていないリンクのＩＤを示す行では、全ての列に０が付されている。例えば、行Ｇ５の「Ｌ０６１２」は、学習者概念マップ３１でリンクが記されていない「ネットワークデータモデル」と「高速性」との間に割り振られたＩＤであるが（図３７参照）、この「Ｌ０６１２」を示す行Ｇ５では、全ての列に０が付されている。以上のように１，０が付された学習者テーブルは、学習者概念マップ３１の各リンクと、これらリンクに付されたラベルとの対応関係を示すものになっている。
【0203】
そして個別診断処理では、上述の目標テーブル及び学習者テーブルに基づき、目標概念マップと学習者概念マップとにおけるリンクの異同を示す画像が教授者端末１００或いは学習者端末２００の表示部１０７，２０７（図２，３参照）に表示される。具体的には、目標テーブル及び学習者テーブルの数値を比較することで、以下の（１）〜（６）に示すリンクを異なる態様で示すマップが表示される。
【0204】
（１）図３６，４０に示すＬ１のように、目標概念マップと学習者概念マップとにおいて、同じノード間に付されており、方向やラベルも一致するリンク（図３６，４０の（１）参照）。（２）目標概念マップと学習者概念マップとにおいて、同じノード間に付されており、方向については一致するものの、ラベルが異なるリンク（図３６，４０の（２）参照）。
（３）目標概念マップと学習者概念マップとにおいて、同じノード間に付されており、ラベルについては一致するものの、方向が反対のリンク（図３６，４０の（３）参照）。
（４）目標概念マップと学習者概念マップとにおいて、同じノード間に付されているが、方向が反対でラベルが異なるリンク（図３６，４０の（４）参照）。
（５）目標概念マップではリンクが形成されているが、学習者概念マップではリンクが形成されていないノード間をつなぐリンク（図３６の（５）参照）。
（６）学習者概念マップではリンクが形成されているが、目標概念マップではリンクが形成されていないノード間をつなぐリンク（図４０の（６）参照）。
【0205】
以下、目標テーブル及び学習者テーブルにより、上述の（１）〜（６）のリンクを設定する処理について、図３８，４１を用いて具体的に説明する。
【0206】
まず、図３８，４１に示す行Ｇ１のように、目標・学習者テーブルのいずれにも１が付けられ、その１が付された列（Ｒ１に該当）が目標・学習者テーブルとで同一である行については、その行のＩＤ（Ｌ０４０５に該当）に対応するリンクが、（１）のリンクとして設定される。
【0207】
また、行Ｇ２のように、目標・学習者テーブルのいずれにも１が付けられているものの、目標テーブルと学習者テーブルとで１が付された列（Ｒ１，Ｒ２に該当）が異なる行については、その行のＩＤ（Ｌ０３０９に該当）に対応するリンクが、（２）のリンクとして設定される。
【0208】
また、行Ｇ３のように、向きが反対のリンクのＩＤを示す２つの行（ＩＤの下１〜２桁と下３〜４桁とが逆になっている２行）であって、一方の行（Ｌ０８１３の行）については目標テーブルで１が付され、他方の行（Ｌ１３０８の行）については学習者テーブルで１が付されており、これら１が付された列（Ｒ２に該当）が学習者テーブルと目標テーブルとで同一である行については、そのうちいずれかの行のＩＤ（Ｌ０８１３，Ｌ１３０８のいずれか）に対応するリンクが、（３）のリンクとして設定される。
【0209】
また、行Ｇ４のように、向きが反対のリンクのＩＤを示す２つの行であって、一方の行（Ｌ０８１４の行）については目標テーブルで１が付され、他方の行（Ｌ１４０８の行）については学習者テーブルでは１が付されており、これら１が付された列（Ｒ２，Ｒ１に該当）が学習者テーブルと目標テーブルとで異なる２行については、そのうちいずれかの行のＩＤ（Ｌ０８１４，Ｌ１４０８のいずれか）に対応するリンクが、（４）のリンクとして設定される。
【0210】
また、行Ｇ５のように、目標テーブルには１が付されているものの、学習者テーブルには１が付されていない行については、その行のＩＤ（Ｌ０６１２に該当）に対応するリンクが、（５）のリンクとして設定される。
【0211】
また、行Ｇ６のように、目標テーブルには１が付されていないが、学習者テーブルには１が付されている行については、その行のＩＤ（Ｌ０３０５に該当）に対応するリンクが、（６）のリンクとして設定される。
【0212】
図４２は、以上のリンクの設定が行われた結果、教授者端末１００或いは学習者端末２００の表示部１０７，２０７に示されるマップを示している。このマップでは、（１）のリンクが実線で示され、（２）のリンクが破線で示され、（３）のリンクが一点短鎖線で示され、（４）のリンクが二点鎖線で示され、（５）のリンクが点線で示され、（６）のリンクが一点長鎖線で示されている。
【0213】
また、一致度・適合率・不足率・過剰率・Ｆ値（調和平均値）の算出・表示に際しては、目標概念マップと学習者概念マップとにおいて、同じノード間に付され、且つ方向及びラベルが一致する（１）のリンクが、目標概念マップ及び学習者概念マップに共通して含まれるリンクとして扱われる。
【0214】
以上の処理により、目標概念マップと学習者概念マップとにおいて、リンクの有無が一致・相違する箇所だけでなく、リンクに付されている方向やラベルが一致・相違する箇所も認識することができる。これにより、学習者と教授者との間の学習対象に対する理解の相違を、より詳細に把握することができる。
【0215】
そして、複数の学習者概念マップが作成された場合に実行されるグループ診断処理では、学習者概念マップの各ノード間について、ラベルＲ付きリンクＬが形成されていた割合が算出される。この形成割合は、各学習者概念マップ毎に作成された複数の学習者テーブルに基づき算出される。
【0216】
図４３は、上述の形成割合を示す形成割合テーブルを示している。この形成割合テーブルでは、学習者テーブル（図４１参照）に示されていたリンクのＩＤ・ラベルが縦軸・横軸に示されている。そして例えば、図４０に示すリンクＬ１のＩＤ「Ｌ０４０５」を示す行Ｇ１では、「構成要素」を示す列Ｒ１に０．８が付されている。この０．８の値は、各学習者概念マップ毎に作成された複数の学習者テーブルのうち、行Ｇ１と列Ｒ１が交差する位置で１が付されていた学習者テーブルの割合（｛１が付されていた学習者テーブルの数｝／｛総ての学習者テーブルの数｝）が算出された結果であり、「データ構造記述」と「リレーション」の間に、「構成要素」というラベル付きのリンクが形成されていた学習者概念マップが、４／５の割合で存在していたことを意味している。
【0217】
そして、目標テーブルと形成割合テーブルとに基づき、以下の（１）〜（６）に示すリンクを異なる態様で示す差分マップが、教授者端末１００或いは教授者端末２００の表示部１０７，２０７に表示される。
【0218】
（１）目標概念マップと多数の学習者概念マップにおいて、同じノード間に付され、方向やラベルも一致するリンク。（２）目標概念マップと多数の学習者概念マップとにおいて、同じノード間に付されており、方向については一致するものの、ラベルが異なるリンク。
（３）目標概念マップと多数の学習者概念マップとにおいて、同じノード間に付されており、ラベルについては一致するものの、方向が反対のリンク。
（４）目標概念マップと多数の学習者概念マップとにおいて、同じノード間に付されているが、方向が反対でラベルが異なるリンク。
（５）目標概念マップではリンクが形成されているが、多数の学習者概念マップではリンクが形成されていないノード間をつなぐリンク。
（６）多数の学習者概念マップではリンクが形成されているが、目標概念マップではリンクが形成されていないノード間をつなぐリンク。
【0219】
以下、目標テーブル及び形成割合テーブルにより、上述の（１）〜（６）のリンクを設定する処理について、図３８，４３を用いて具体的に説明する。
【0220】
まず、図３８，４３に示す行Ｇ１のように、目標テーブルでは１が付され、形成割合テーブルでは、０．５以上の値（０．８に該当）が付された行であって、これらの値（１や０．８）が付された列（Ｒ１に該当）が学習者テーブルと目標テーブルとで同じ行については、その行のＩＤ（Ｌ０４０５に該当）に対応するリンクが、（１）のリンクとして設定される。
【0221】
また、行Ｇ２のように、目標テーブルでは１が付され、形成割合テーブルでは０．５以上の値（０．８に該当）が付された行であって、これらの値（１や０．８）が付された列（Ｒ１，Ｒ２に該当）が目標テーブルと形成割合テーブルとで異なる行については、その行のＩＤ（Ｌ０３０９に該当）に対応するリンクが、（２）のリンクとして設定される。
【0222】
また、行Ｇ３のように、向きが反対の２つのリンクのＩＤを示す２行（ＩＤの下１〜２桁と下３〜４桁とが逆になっている２行）であって、一方の行（Ｌ０８１３の行に該当）については目標テーブルで１が付され、他方の行（Ｌ１３０８の行に該当）については形成割合テーブルで０．５以上の値（０．８に該当）が付されており、これらの値（１や０．８に該当）が付された列（Ｒ２に該当）が目標テーブルと形成割合テーブルとで同一である２行については、そのうちいずれかの行のＩＤ（Ｌ０８１３，Ｌ１３０８のいずれか）に対応するリンクが、（３）のリンクとして設定される。
【0223】
また、行Ｇ４のように、向きが反対の２つのリンクのＩＤを示す２行であって、一方の行（Ｌ０８１４の行に該当）については目標テーブルで１が付され、他方の行（Ｌ１４０８の行に該当）については形成割合テーブルで０．５以上の値（０．７５に該当）が付されており、これらの値（１や０．７５に該当）が付された列（Ｒ２，Ｒ１に該当）が目標テーブルと形成割合テーブルとで異なる２行については、そのうちいずれかの行のＩＤ（Ｌ０８１４，Ｌ１４０８のいずれか）に対応するリンクが、（４）のリンクとして設定される。
【0224】
また、行Ｇ５のように、目標テーブルには１が付されているものの、形成割合テーブルには０．５以上の値が存在しない行については、その行のＩＤ（Ｌ０６１２に該当）に対応するリンクが、（５）のリンクとして設定される。
【0225】
また、行Ｇ６のように、目標テーブルには１が付されていないが、形成割合テーブルには０．５以上の値（０．９に該当）が付されている行については、その行のＩＤ（Ｌ０３０５に該当）に対応するリンクが、（６）のリンクとして設定される。
【0226】
以上の設定により、上述の（１）〜（６）のリンクを区別して示す差分マップが表示される。この差分マップでは、例えば、図４２に示すマップと同様、上述の（１）〜（６）のリンクが、６つの線種により区別して示される。このため、図示及び詳細な説明を省略する。
【0227】
この差分マップが表示されることで、目標概念マップと多数の学習者概念マップとにおいて、リンクの有無が一致・相違する箇所だけでなく、リンクに付されている方向やラベルが一致・相違する箇所が確認される。これにより、教授者は、学習者と教授者との間の理解の相違をより詳細に把握することができるため、教材や講義による情報伝達に不備があった部分をより明確に把握することができる。また、学習者は、差分マップにより、学習者全体と教授者との間、さらには学習者自身と学習者全体との間の理解の相違をより詳細に把握することができる。
【0228】
なお上記では、差分マップの（１）〜（６）のリンクを設定するにあたって、形成割合テーブルの数値の大小を判断する閾値として０．５を示したが、この閾値は任意に設定され得る。
【0229】
また本実施形態の学習支援システム１における各種処理を行う手段および方法は、専用のハードウェア回路、またはプログラムされたコンピュータのいずれによっても実現することが可能である。ここで、上記プログラムは、例えばフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読取可能な情報記録媒体によって提供されてもよい。この場合、コンピュータ読取可能な情報記録媒体に記録されたプログラムは、通常、ハードディスク等の記憶部に転送されて記憶される。また、上記プログラムは、単独のアプリケーションソフトとして提供されてもよいし、装置の一機能としてその装置のソフトウェアに組み込まれてもよい。
【産業上の利用可能性】
【0230】
以上説明したように、本発明によれば、コンピュータによる処理で、教授者の概念マップと学習者の概念マップとを比較した結果が表示されるため、教授者から学習者へ或いは学習者から教授者への学習対象の理解についてのフィードバックが実現される。このため、本発明は、コンピュータを用いた学習システムに好適に適用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【0231】
【図1】本発明の実施の形態における学習支援システムの構成を示す図である。
【図2】教授者端末の構成を示すブロック図である。
【図3】学習者端末の構成を示すブロック図である。
【図4】サーバの構成を示すブロック図である。
【図5】本発明の実施の形態において学習者の理解を評価する流れを説明する図である。
【図6】目標概念マップの例を示す図である。
【図14】目標概念マップの作成処理を示すフロチャートである。
【図18】マップキットの作成処理を示すフロチャートである。
【図19】学習者概念マップの作成処理のフロチャートである。
【図20】学習者の個別診断処理のフロチャートである。
【図21】不足・過剰リンクを特定する画像を表示する表示処理のフロチャートである。
【図27】グループの診断処理のフロチャートである。
【図30】学習者間の診断処理のフロチャートである。
【図31】一致・相違リンクを特定する画像を表示する表示処理のフロチャートである。
【図34】学習者概念マップの修正処理のフロチャートである。
【図35】目標概念マップの修正処理のフロチャートである。
【図36】リンクに方向やラベルが付された目標概念マップを示す図である。
【図37】リンクに方向やラベルが付される場合に作成されるＩＤテーブルを示す図である。
【図43】リンクに方向やラベルが付される場合にグループ診断処理により作成される形成割合テーブルを示す図である。
【符号の説明】
【0232】
１ 学習支援システム１０，１１ 目標概念マップ
２０，２１ マップキット
３０，３１ 学習者概念マップ
５０ 重畳マップ
６０ 差分マップ
１００ 教授者端末
２００ 学習者端末
３００ サーバ
４００ ネットワーク
５００ スキャナ
１０１，２０１，３０１ ＣＰＵ、
１０２，２０２，３０２ 記憶部
１０３，２０３，３０３ ＲＯＭ
１０４，２０４，３０４ ＲＡＭ、
１０５，２０５，３０５ 通信部
１０６，２０６ 操作部
１０７，２０７ 表示部
Ｌ リンク
Ｌ１，Ｌ６ 不足リンク
Ｌ２，Ｌ５ 過剰リンク
Ｌ３，Ｌ４ 正解リンク
Ｌ７ 一致リンク
Ｌ８ 相違リンク
Ｋ１ ノードキット
Ｋ２ マクロキット
Ｎ ノード
Ｒ ラベル
Ｖ０，Ｖ１，Ｖ２ 特徴ベクトル