特開 2022-29403 学習調整プログラムおよび学習調整方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022029403

(43)【公開日】2022-02-17

(54)【発明の名称】学習調整プログラムおよび学習調整方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/20 20120101AFI20220209BHJP

   G09B 7/04 20060101ALI20220209BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/20 300

G09B7/04

【審査請求】有

【請求項の数】4

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2020215776

(22)【出願日】2020-12-24

(62)【分割の表示】P 2020132318の分割

【原出願日】2020-08-04

(11)【特許番号】

(45)【特許公報発行日】2021-09-15

(71)【出願人】

【識別番号】519066038

【氏名又は名称】ＭＯサポート合同会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】特許業務法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】丸尾 明秀

【テーマコード（参考）】

2C028

5L049

【Ｆターム（参考）】

2C028BB04

2C028BC01

2C028BD01

5L049CC34

(57)【要約】

【課題】理解を深めて正答を導くための適切な学習スケジュールを管理することを課題とする。
【解決手段】学習管理サーバは、受講者に問題を出題し、問題に対する回答と回答に対する自己評価とを受講者から受け付ける。学習管理サーバは、回答の正誤と自己評価とに基づき、受講者の学習度を算出する。学習管理サーバは、学習度と、過去に出題された問題に対する過去の学習度とに基づき、問題に対する受講者の理解度を判定する。学習管理サーバは、受講者の理解度に基づき、受講者に対する問題の出題要否の決定および受講者が問題を次に学習する次回予定日の算出を実行する。
【選択図】図１７

【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピュータに、
受講者が学習対象とする複数の問題を出題するとともに、前記受講者から前記複数の問題それぞれについて、少なくとも問題に対する回答を含む応答を受け付け、
前記受講者からの受け付けた応答に基づいて予め決められたルールに基づき、前記複数の問題それぞれについて、前記受講者が次に反復して学習する予定を示す次回予定日を算出し、
前記次回予定日が重複する問題の数を示す出題数を計数し、
前記出題数が予め決められた学習予定数を超える場合に、前記出題数が前記学習予定数以下となるように、前記次回予定日が重複する複数の問題から所定数の問題を選択し、
選択した前記所定数の問題以外の問題の前記次回予定日を別の日に変更する
処理を実行させることを特徴とする学習調整プログラム。

【請求項2】

前記選択する処理は、前記出題数が前記学習予定数以下となるように、前記次回予定日が重複する複数の問題のうち、学習された日を示す学習日が古い問題から順に、前記所定数の問題を選択することを特徴とする請求項１に記載の学習調整プログラム。

【請求項3】

前記計数する処理は、第１の学習日の学習が終了した時点で、前記第１の学習日の次の日に該当する第２の学習日が前記次回予定日として設定されている前記出題数を計数し、
前記選択する処理は、前記次回予定日が重複する複数の問題のうち、前記第１の学習日以前に、前記変更する処理によって前記次回予定日が前記別の日に変更されることにより、前記次回予定日が前記第２の学習日に設定された問題を優先的に選択することを特徴とする請求項１または２に記載の学習調整プログラム。

【請求項4】

コンピュータが、
受講者が学習対象とする複数の問題を出題するとともに、前記受講者から前記複数の問題それぞれについて、少なくとも問題に対する回答を含む応答を受け付け、
前記受講者からの受け付けた応答に基づいて予め決められたルールに基づき、前記複数の問題それぞれについて、前記受講者が次に反復して学習する予定を示す次回予定日を算出し、
前記次回予定日が重複する問題の数を示す出題数を計数し、
前記出題数が予め決められた学習予定数を超える場合に、前記出題数が前記学習予定数以下となるように、前記次回予定日が重複する複数の問題から所定数の問題を選択し、
選択した前記所定数の問題以外の問題の前記次回予定日を別の日に変更する
処理を実行することを特徴とする学習調整方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、学習調整プログラムおよび学習調整方法に関する。

【背景技術】

【0002】

インターネットなどのネットワークやＷｅｂブラウザなどの情報技術を用いて、資格、英会話、スポーツなどの学習を行うe-learningが普及している。例えば、ユーザは、Ｗｅｂサイトにアクセスして出題される問題に回答し、正誤情報や解説などの確認することで学習を行う。

【0003】

近年では、ユーザ自身で、問題に回答した回答日、次回の学習日、自己評価などの学習スケジュールを管理することが行われている。例えば、ユーザが、出題された問題に回答する際に、回答の確信度を選択すると、選択された確信度に応じて次回の学習日が自動で決定される。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２００１－１０９３６３号公報

【特許文献2】特開平１－１７４６３７号公報

【特許文献3】特許第６６１３００６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、上記技術では、ユーザ各々の学習過程に応じた適切な学習スケジュールを管理することが難しい。

【0006】

例えば、学習過程では、予習や復習などを繰り返して理解を深めていくことが一般的である。また、理解を深める過程では、一度正解した問題に間違ったり、正解した問題への自信が下がったりを繰り返して、理解が深まることが多い。しかし、上記技術は、最新回答日の確信度に応じて次回の学習日を決定するので、学習過程や理解を深める過程を考慮することができず、理解を深めて正答を導くための適切な学習スケジュールを管理できているとは言い難い。

【0007】

一つの側面では、理解を深めて正答を導くための適切な学習スケジュールを管理することができる学習調整プログラムおよび学習調整方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

第１の案では、学習調整プログラムは、コンピュータに、受講者が学習対象とする複数の問題を出題するとともに、前記受講者から前記複数の問題それぞれについて、少なくとも問題に対する回答を含む応答を受け付け、前記受講者からの受け付けた応答に基づいて予め決められたルールに基づき、前記複数の問題それぞれについて、前記受講者が次に反復して学習する予定を示す次回予定日を算出し、前記次回予定日が重複する問題の数を示す出題数を計数し、前記出題数が予め決められた学習予定数超える場合に、前記出題数が前記学習予定数以下となるように、前記次回予定日が重複する複数の問題から所定数の問題を選択し、選択した前記所定数の問題以外の問題の前記次回予定日を別の日に変更する処理を実行させることを特徴とする。

【発明の効果】

【0009】

一実施形態によれば、理解を深めて正答を導くための適切な学習スケジュールを管理することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】図１は、実施例１にかかるシステムの全体構成例を示す図である。

【図2】図２は、実施例１にかかる学習管理サーバの機能構成を示す機能ブロック図である。

【図3】図３は、ユーザＤＢに記憶されるユーザ情報の一例を示す図である。

【図4】図４は、問題ＤＢに記憶される問題情報の一例を示す図である。

【図5】図５は、設定情報ＤＢに記憶される設定情報の一例を示す図である。

【図6】図６は、学習スケジュールＤＢに記憶される学習スケジュール表の一例を示す図である。

【図7】図７は、ユーザ認証を説明する図である。

【図8】図８は、問題の出題と回答例１を説明する図である。

【図9】図９は、問題の出題と回答例２を説明する図である。

【図10】図１０は、学習度のカウント表を説明する図である。

【図11】図１１は、学習度の判定例を説明する図である。

【図12】図１２は、学習度の累計を説明する図である。

【図13】図１３は、次回予定日の算出を説明する図である。

【図14】図１４は、自信度を説明する図である。

【図15】図１５は、実施例１による学習度の累計を説明する図である。

【図16】図１６は、参考技術の確信度を説明する図である。

【図17】図１７は、学習スケジュール表の表示例を説明する図である。

【図18】図１８は、学習予定表の表示例を説明する図である。

【図19】図１９は、実施例１にかかる処理の流れを示すフローチャートである。

【図20】図２０は、実施例２にかかる重複問題を翌日の最後にスライドさせる重複調整処理を説明する図である。

【図21】図２１は、実施例２にかかる重複調整処理の具体例を説明する図である。

【図22】図２２は、実施例２にかかる重複調整処理の流れを示すフローチャートである。

【図23】図２３は、実施例３にかかる重複問題を次の日に優先して実行させる重複調整処理の流れを示すフローチャートである。

【図24】図２４は、仮の次回予定日の算出（６点以上）を説明する図である。

【図25】図２５は、仮の次回予定日の算出（３点から５点）を説明する図である。

【図26】図２６は、仮の次回予定日の算出（２点以下）を説明する図である。

【図27】図２７は、次回予定日の仮計算結果の学習間隔別の集計を説明する図である。

【図28】図２８は、次回予定日の時系列の集計結果を説明する図である。

【図29】図２９は、次回予定日の決定を説明する図である。

【図30】図３０は、実施例４にかかる自動繰延表示を説明する図である。

【図31】図３１は、実施例４にかかる前倒し表示を説明する図である。

【図32】図３２は、実施例５にかかる画面遷移を説明する図である。

【図33】図３３は、実施例５にかかる学習プラン進捗管理表を説明する図である。

【図34】図３４は、学習プラン進捗管理表で学習回数を選択したときの表示例を説明する図である。

【図35】図３５は、学習プラン進捗管理表で問へのリンクが選択されたときの画面遷移例を説明する図である。

【図36】図３６は、学習プラン進捗管理表上でのスワイプ操作時の画面遷移例を説明する図である。

【図37】図３７は、日ベースの学習予定表上でのスワイプ操作時の画面遷移例を説明する図である。

【図38】図３８は、日ベースの学習予定表上でのスワイプ操作時の画面遷移例を説明する図である。

【図39】図３９は、学習プラン進捗管理表の別例を説明する図を示す図である。

【図40】図４０は、初期画面の設定例を説明する図である。

【図41】図４１は、ハードウェア構成例を説明する図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下に、本願の開示する学習調整プログラムおよび学習調整方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。また、各実施例は、矛盾のない範囲内で適宜組み合わせることができる。

【実施例0012】

［全体構成］
図１は、実施例１にかかるシステムの全体構成例を示す図である。図１に示すように、このシステムは、複数のユーザと学習管理サーバ１０とがネットワークを介して相互に通信可能に接続される学習管理システムである。なお、ネットワークには、インターネットや専用線などの各種通信網を採用することができる。

【0013】

図１に示すユーザＡやユーザＢは、学習管理サーバ１０にユーザ登録されている学習管理システムを利用する受講者である。これらのユーザは、タブレット、スマートフォン、パーソナルコンピュータなどのコンピュータ装置を用いて、資格などの試験勉強をe-learningにより実行する。例えば、各ユーザは、Ｗｅｂブラウザなどを用いて学習管理サーバ１０にアクセスし、学習管理サーバ１０が提供する学習管理サービスを利用して、出題される問題に回答して学習し、問題ごとのスケジュール管理を実行する。

【0014】

学習管理サーバ１０は、各ユーザに対して、e-learningによる学習スケジュール等の学習管理サービスを提供するコンピュータ装置や進捗表示サーバの一例である。例えば、学習管理サーバ１０は、ユーザごとに学習スケジュールを管理し、学習スケジュールにしたがって出題や正誤判定などを実行して、各ユーザの学習や学習管理を実行する。

【0015】

このような構成において、学習管理サーバ１０は、受講者に問題を出題し、問題に対する回答と、回答に対する自己評価の一例である自信度とを受講者から受け付ける。続いて、学習管理サーバ１０は、回答の正誤と自信度とに基づき、受講者の学習度を算出し、算出した学習度と過去に出題された問題に対する過去の学習度とに基づき、受講者の理解度の一例である学習度の累計を算出する。その後、学習管理サーバ１０は、学習度の累計に基づき、受講者に対する問題の出題要否の決定および受講者が問題を次に学習する次回予定日の算出を実行する。

【0016】

そして、学習管理サーバ１０は、各ユーザの問題ごとに、学習スケジュール表を生成して、受講者に提示する。この学習スケジュール表には、学習した回数ごとに、学習した日を示す実行日、学習時の正誤判定、自信度、学習度の累計、次回予定日が含まれる。

【0017】

このように、学習管理サーバ１０は、最新の回答時における自信度だけでなく、過去に回答したときの自信度を考慮して次回予定日を算出するので、学習過程や理解を深める過程を考慮した次回予定日を決定することができる。

【0018】

［機能構成］
図２は、実施例１にかかる学習管理サーバ１０の機能構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、学習管理サーバ１０は、通信部１１、記憶部１２、制御部２０を有する。

【0019】

通信部１１は、他の装置との間の通信を制御する処理部であり、例えば通信インタフェースなどにより実現される。この通信部１１は、受講者が使用するコンピュータ装置との間で、Ｗｅｂブラウザによる通信を確立し、Ｗｅｂブラウザを用いて各種情報の送受信を実行する。

【0020】

記憶部１２は、各種データや制御部２０が実行する各種プログラムなどを記憶する記憶装置の一例であり、例えばメモリやハードディスクなどにより実現される。この記憶部１２は、ユーザＤＢ１３、問題ＤＢ１４、設定情報ＤＢ１５、学習スケジュールＤＢ１６を記憶する。

【0021】

ユーザＤＢ１３は、受講者に関する情報を記憶するデータベースである。具体的には、ユーザＤＢ１３は、受講者が学習管理サーバ１０にアクセスするためのログイン情報や受講者が契約している学習項目などを記憶する。図３は、ユーザＤＢ１３に記憶されるユーザ情報の一例を示す図である。図３に示すように、ユーザＤＢ１３は、「ユーザＩＤ、パスワード、学習項目」を対応付けて記憶する。

【0022】

ここで記憶される「ユーザＩＤ」は、受講者を識別する識別子であり、「パスワード」は、受講者が設定したパスワードである。「学習項目」は、受講者が契約している学習対象の学習項目である。図３の例では、「ユーザＡ」の受講者にはパスワード「ＸＸＸＸＸ」が設定されており、この受講者は、資格Ａを学習項目として契約していることを示す。

【0023】

問題ＤＢ１４は、e-learningで提供する問題に関する情報を記憶するデータベースである。図４は、問題ＤＢ１４に記憶される問題情報の一例を示す図である。図４に示すように、問題ＤＢ１４は、「学習項目、項目、問題」を対応付けて記憶する。ここで記憶される「学習項目」は、学習対象の資格等を示し、「項目」は、複数の問題を包含する概念であり、「問題」は、出題対象の問題である。図４の例では、資格Ａには学習項目として虚偽表示や意思無能力などが存在し、虚偽表示には「問：０１」や「問：０２」が含まれることを示す。なお、問題ＤＢ１４には、各問題の正解や解説なども含まれる。

【0024】

設定情報ＤＢ１５は、受講者の学習スケジュールを管理する際に用いる各種設定情報を記憶するデータベースである。具体的には、設定情報ＤＢ１５は、各問題の次回予定日を決定するときに使用する、受講者の理解度の一例である学習度の累計に応じた情報を記憶する。図５は、設定情報ＤＢ１５に記憶される設定情報の一例を示す図である。図５に示すように、設定情報ＤＢ１５は、「学習度の累計」ごとに、「自信度」と「次回予定日」とを対応付けて記憶する。ここで記憶される「自信度」は、問題への回答時に受講者が設定する回答の自信度であり、「次回予定日」は、問題を次に学習する日を特定する情報である。

【0025】

図５の例では、学習度の累計が「０から２点」で、自信度が「１０％」かつ回答が「不正解」である問題は、１日後に次回予定日が設定されることを示す。また、学習度の累計が「３から５点」で、自信度が「５０％」かつ回答が「正解」である問題は、４日後に次回予定日が設定されることを示し、学習度の累計が「６点以上」で、自信度が「１００％」かつ回答が「正解」である問題は、１６日後に次回予定日が設定されることを示す。

【0026】

学習スケジュールＤＢ１６は、各受講者が学習対象とする問題ごとの学習スケジュール表を記憶するデータベースである。具体的には、学習スケジュールＤＢ１６は、各受講者が学習対象とする問題ごとに、回答の履歴や次回予定日などを記憶する。図６は、学習スケジュールＤＢ１６に記憶される学習スケジュール表の一例を示す図である。図６に示すように、学習スケジュール表は、「回数、実行日、正誤判定、自信度、学習度の累計、次回予定日」が対応付けられた情報である。

【0027】

ここで記憶される「回数」は、問題の学習回数を示し、「実行日」は、問題に回答した日付（問題を学習した日付）を示し、「正誤判定」は、回答の正誤判定の結果を示す。「自信度」は、回答時に受講者が選択した自信度を示し、「学習度の累計」は、回答時までに算出された過去の学習度の累計である。「次回予定日」は、問題の次の回答（学習）日である。図６の例では、「１回目」の学習時を示しており、実行日が「１月１日」、正誤判定が「誤」、自信度が「１０％」であり、初回なので学習度の累計に「０」、初回なので次回予定日に「－」が設定される。また、１回目の学習の結果、次回予定日として「１月２日」が設定されたことを示している。

【0028】

制御部２０は、学習管理サーバ１０全体を司る処理部であり、例えばプロセッサなどにより実現される。この制御部２０は、ユーザ認証部２１、出題制御部２２、学習スケジュール生成部２３、画面表示部２４を有する。なお、ユーザ認証部２１、出題制御部２２、学習スケジュール生成部２３、画面表示部２４は、プロセッサが有する電子回路やプロセッサが実行するプロセスなどにより実現される。

【0029】

ユーザ認証部２１は、学習管理サーバ１０が提供する学習管理システムの利用ユーザを認証する処理部である。具体的には、ユーザ認証部２１は、Ｗｅｂブラウザを用いてアクセスしていきたユーザが正当な受講者か否かを認証する。

【0030】

図７は、ユーザ認証を説明する図である。図７に示すように、ユーザ認証部２１は、Ｗｅｂブラウザを用いてユーザからアクセスを受け付けると、学習管理システムの認証画面５０を当該Ｗｅｂブラウザに表示出力する。そして、ユーザ認証部２１は、認証画面５０上で「ユーザＩＤとパスワード」の入力を受け付け、受け付けた「ユーザＩＤとパスワード」がユーザＤＢ１３に登録されている場合に、認証を許可する。

【0031】

ユーザ認証部２１は、認証を許可すると、本日の学習開始ボタン５１や本日の問題一覧ボタン５２を含む初期画面５５を表示する。なお、本日の学習開始ボタン５１が選択されると、本日出題対象の問題の出題が開始され、本日の問題一覧ボタン５２が選択されると、選択された当日に出題対象である問題の一覧である学習予定表が表示される。なお、ここで表示する情報は、任意に変更することができる。

【0032】

出題制御部２２は、問題の出題および回答の正誤判定を実行する処理部である。具体的には、出題制御部２２は、図７の初期画面５５において本日の学習開始ボタン５１が選択された場合、学習スケジュール表にしたがって、当日の出題対象の問題を問題ＤＢ１４から読み出して、受講者との間で確立されるＷｅｂブラウザに表示出力する。そして、出題制御部２２は、Ｗｅｂブラウザ上で、問題の回答、自信度などを受付けて、学習スケジュール生成部２３に出力する。

【0033】

図８は、問題の出題と回答例１を説明する図である。図８には一問一答形式の例を図示している。図８に示すように、出題制御部２２は、「問：０１」を表示する問題画面６０を生成して出力することで、「問：０１」を受講者に出題する。この問題画面６０には、回答として、「正しい」を選択させる回答ボタン６１と、「誤り」を選択させる回答ボタン６２とが含まれる。ここで、出題制御部２２は、「誤り」の回答ボタン６２の選択を受け付けると、「問：０１」の回答として「誤り」を取得する。

【0034】

回答を受け付けると、出題制御部２２は、「答えに自信は？」などのメッセージ６３を出力するとともに、自信度ボタン６４を表示する。そして、出題制御部２２は、自信度ボタン６４が選択されると、「１０％、５０％、８０％、１００％」を選択させるプルダウンメニューを表示する。ここで、出題制御部２２は、「１０％」の選択を受け付けると、「問：０１」の回答（誤り）の自信度として「１０％」を取得する。

【0035】

上述した画面表示により、出題制御部２２は、「問：０１」の回答として「誤り」、回答「誤り」に対する自信度として「１０％」を取得できる。なお、出題制御部２２は、回答および自信度の取得後、「問：０１」に対する受講者の回答「誤り」と正解情報とを比較して、回答が正しかったのか間違っていたのかを示す正誤判定の結果を表示し、学習スケジュール生成部２３に出力する。

【0036】

図９は、問題の出題と回答例２を説明する図である。図９には択一問題形式の例を図示している。図９に示すように、出題制御部２２は、「問：０１」を表示する問題画面７０を生成して出力することで、「問：０１」を受講者に出題する。この問題画面７０には、回答として、Ａを選択させる回答ボタン７１、Ｂを選択させる回答ボタン７２、Ｃを選択させる回答ボタン７３、Ｄを選択させる回答ボタン７４が含まれる。ここで、出題制御部２２は、回答ボタン７４の選択を受け付けると、「問：０１」の回答として「Ｄ」を取得する。

【0037】

回答を受け付けると、出題制御部２２は、「答えに自信は？」などのメッセージ７５を出力するとともに、自信度ボタン７６を表示する。そして、出題制御部２２は、自信度ボタン７６が選択されると、「１０％、５０％、８０％、１００％」を選択させるプルダウンメニューを表示する。ここで、出題制御部２２は、「１０％」の選択を受け付けると、「問：０１」の回答（Ｄ）の自信度として「１０％」を取得する。

【0038】

上述した画面表示により、出題制御部２２は、「問：０１」の回答として「Ｄ」、回答「Ｄ」に対する自信度として「１０％」を取得できる。なお、出題制御部２２は、回答および自信度の取得後、「問：０１」に対する受講者の回答「Ｄ」と正解情報とを比較して、正誤判定の結果を表示し、学習スケジュール生成部２３に出力する。

【0039】

学習スケジュール生成部２３は、学習スケジュール表を生成する処理部である。具体的には、学習スケジュール生成部２３は、出題された問題への回答に応じた学習度を算出した後、学習度の累計により次回予定日の算出を実行する。

【0040】

（学習度の算出）
まず、学習スケジュール生成部２３は、出題制御部２２による取得された最新の出題に対する回答の正誤と自信度とに基づき、受講者の学習度を算出する。続いて、学習スケジュール生成部２３は、学習度と過去の学習度とに基づき、学習度の累計を算出する。

【0041】

例えば、学習スケジュール生成部２３は、問題の回答を取得するたびに、予め指定したカウント表を用いて、学習度の計算を実行する。図１０は、学習度のカウント表を説明する図である。図１０に示すように、学習度のカウント表は、「区分、正誤判定（〇＝正、×＝誤）、自信度の区分、学習度計算」から構成され、正誤判定の結果と自信度との組合せによって点数が設定されている。「区分」は、問題に対する過去の学習結果であり、図１０では前々回結果、前回結果、今回結果の３回の回答履歴を用いる例を図示している。「点数」は、学習度を示す情報であり、自信度が高くかつ回答が正解である場合に高い点数、自信度が低くかつ回答が不正解である場合に低くい点数になるように設定された点数一覧である。なお、受講者は、自己の判断で当該「点数」の変更や決定を行うことができることから、受講者の主体的な学習スケジュールによる学習行動が可能なものとなっている。

【0042】

ここで、回答と自信度に応じた学習度（点数）の判定ロジックを説明する。図１１は、学習度の判定例を説明する図である。図１１に示すように、学習スケジュール生成部２３は、自信度が１００％かつ回答が正解である場合に３点、自信度が１００％かつ回答が不正解である場合に１点を学習度として算出する。同様に、学習スケジュール生成部２３は、自信度が８０％かつ回答が正解である場合に２点、自信度が８０％かつ回答が不正解である場合に１点、自信度が５０％かつ回答が正解である場合に１点、自信度が５０％かつ回答が不正解である場合に０点、自信度が１０％かつ回答が正解である場合に１点、自信度が１０％かつ回答が不正解である場合に０点を学習度として算出する。

【0043】

このようにして、学習スケジュール生成部２３は、学習が実行されるごと（回答が受け付けられるごと）に、学習度を計算し、各学習回の学習度を加算した学習度の累計を算出する。図１２は、学習度の累計を説明する図である。図１２に示すように、学習スケジュール生成部２３は、１月１日に学習された学習１回目に対して、正誤判定が「誤」かつ自信度が「１０％」であることから、学習度カウント表にしたがって、学習度を「０点」と算出する。続いて、学習スケジュール生成部２３は、１月２日に学習された学習２回目に対して、正誤判定が「正」かつ自信度が「５０％」であることから、学習度を「１点」と算出する。また、学習スケジュール生成部２３は、最新の学習日である１月３日の３回目に対して、正誤判定が「正」かつ自信度が「１００％」であることから、学習度を「３点」と算出する。

【0044】

その後、学習スケジュール生成部２３は、学習度の累計を「０＋１＋３＝４」と算出する。なお、ここでは、過去３回分の回答結果を用いた例を示しているが、この回数は任意に変更することができる。また、過去３回分の回答結果を用いる場合、３回分が取得できるまでは、収集できた回答結果のみを用いた算出が実行され、４回目の出題以降は古い回答結果が削除された新たな回答が追加される。

【0045】

（学習予定日の算出）
次に、学習スケジュール生成部２３は、学習度の累計を用いて、受講者に対する問題の出題要否の決定および次回予定日の算出を実行する。具体的には、学習スケジュール生成部２３は、設定情報ＤＢ１５を参照して、最新の回答結果と最新の学習度との組合せに対応する次回予定日を特定する。

【0046】

図１３は、次回予定日の算出を説明する図である。図１３に示すように、学習スケジュール生成部２３は、１月３日に実行された最新の学習結果である今回の回答結果として「正誤判定＝〇（正）、自信度＝１００％」を取得し、学習度の累計として「４点」を算出したとする。この場合、学習スケジュール生成部２３は、設定情報ＤＢ１５を参照して、学習度の累計が「３点から５点」に該当する設定情報を参照する。

【0047】

続いて、学習スケジュール生成部２３は、「３点から５点」に該当する設定情報から、「正誤判定＝〇（正）、自信度＝１００％」に対応する次回予定日として「１５日後」を特定する。この結果、学習スケジュール生成部２３は、最新の学習実行日である「１月３日」から「１５日後」に該当する「１月１８日」を次回の学習日（次回予定日）として算出する。学習スケジュール生成部２３は、各問題について、上記処理を実行して、学習度の累計に基づく次回予定日を算出する。なお、学習スケジュール生成部２３は、学習度の累計が上限値（例えば１０点）以上の場合は、学習完了と判定し、次回予定日に「完了」を設定することもできる。

【0048】

なお、図１３の学習度の累計が、「０～２点」、「３～５点」、「６点以上」に基づく自信度と回答（正答又は誤答）に対応した「次回予定日」については、受講者は、自己の判断で当該「次回予定日」の数値（日数）を変更や決定することができる。また、学習度の累計の上限値（点数）に基づく、学習完了の設定についても、受講者は、自己の判断で当該「点数」を決定できることから、受講者の主体的な学習スケジュールによる学習行動が可能なものとなっている。

【0049】

例えば、基本パターンとして、３点、４点、５点、６点、７点のように、予め設定しておいた点数から、受講者が選択する形式で設定することもでき、受講者が１０点などのように任意の点数を自由に設定することもできる。また、図５では、学習度の累計を３段階で管理する例を示しているが、これに限定されるものではなく、任意の段階数で管理することもできる。

【0050】

このようにして、学習スケジュール生成部２３は、複数の問題それぞれに対応付けて、学習回数ごとに、回答した日付と回答に応じた正誤判定結果と自信度と学習度の累計と次回予定日とを対応付けた学習スケジュール表を生成して記憶部１２に格納する。

【0051】

（自信度の説明）
次に、本願で開示する自信度について説明する。自信度は、学習ごとに随時変化する受講者の理解状況および自己評価を正確に把握するために重要な情報である。図１４は、自信度を説明する図である。図１４に示すように、自信度は、知識レベル、回答に要した時間、次回学習に対する所見を含む自己評価の基準により決定される。

【0052】

例えば、自信度１０％は、全く知識がなく、回答に時間不足であり、次回は正解できるか不安があるという自己評価に該当する。自信度５０％は、知識が不正確であり、回答に時間不足であり、次回は正解できるだろうという自己評価に該当する。自信度８０％は、知識に少し不安があり、回答に少し時間的余裕があり、次回は正解できるだろうという自己評価に該当する。自信度１００％は、回答および知識に自信があり、回答に時間的余裕が十分あり、次回も必ず正解できるという自己評価に該当する。なお、自信度１０、５０、８０、１００％は、不安度９０、５０、２０、０％と表示することもできる。

【0053】

つまり、実施例１で用いる自信度は、時間的要素と心理的要素を組み合わせた評価指標である。図１５は、実施例１による学習度の累計を説明する図である。図１５に示すように、実施例１における「学習度の累計」は、自信度と回答（正答または誤答）との「二次元的基準」に加えて、学習の回数が多くなるに従って、当該問題に対する「習熟度（回答力）」がアップすることを反映した「三次元的基準」により構成されており、この「アップの度合い」を「学習度の累計」として数値化したものである。つまり、受講者は、学習を繰り返すたびに、正解への回答を導けるだけの理解が深まっていき、自信度も高くなるので、この学習の遷移を学習度の累計として抽出することができる。

【0054】

一方、参考技術で用いられる確信度は、その問題の回答時に閉じた情報であり、上記学習度の累計のように、時間的要素と心理的要素を組み合わせた評価指標とは異なるものである。図１６は、参考技術の確信度を説明する図である。図１６に示すように、確信度と回答（正答または誤答）との「二次元的基準」で対応付けられているだけであり、過去の学習状況や学習の遷移を評価することができない。つまり、次回予定日を決定するときに、最新の確信度のみを用いて次回予定日を決定するので、学習過程で遷移する確信度を考慮することができない。

【0055】

図２に戻り、画面表示部２４は、学習スケジュール表を表示する処理部である。具体的には、画面表示部２４は、出題された問題への回答および自信度が受け付けられて正誤判定が出力された後、当該問題に対応する学習スケジュール表を学習スケジュールＤＢ１６から取得して表示出力する。

【0056】

図１７は、学習スケジュール表の表示例を説明する図である。図１７に示すように、画面表示部２４は、「問：０１」に対して回答および自信度が受け付けられて正誤判定が出力された後、自信度等の表示を消去し、「問：０１」に対応する学習スケジュール表を、「問：０１」の下に表示出力する。なお、表示する位置は、任意に変更することができる。

【0057】

また、画面表示部２４は、学習する日の出題問題の一覧を表示することもできる。図１８は、学習予定表の表示例を説明する図である。図１８に示すように、画面表示部２４は、図７の初期画面５５において本日の問題一覧ボタン５２が選択された場合、学習スケジュールＤＢ１６に記憶される各問題の学習スケジュール表を参照して、当日の学習予定である問題一覧が含まれる学習予定表を生成して表示する。

【0058】

例えば、画面表示部２４は、１月５日に本日の問題一覧ボタン５２が選択された場合、１月５日に出題が予定される問題「問：０１、問：０２、問：０４、問：０６、問：０７、問：０８、問：０９、問：１０、問：１３、問：１５」と、各問題の最新の学習終了日とその時間と学習回数とを含む学習予定表９０を生成して表示する。なお、この学習予定表９０においては、問番号にリンクが含まれており、問番号が選択された場合、出題制御部２２による出題制御が実行される。また、ここでは、学習予定の問題一覧を図示したが、学習済みの問題一覧も同様に生成することができる。さらに、画面表示部２４は、本日の問題一覧ボタン５２が選択された場合、学習予定表９０の生成において、例えば、後述する図３６の右表とおり、問数、問番号、今回区分、正誤判定、自信度で構成する日ベースの学習予定表１２０を生成して表示することも可能である。

【0059】

［処理の流れ］
図１９は、実施例１にかかる処理の流れを示すフローチャートである。図１９に示すように、ユーザ認証部２１は、ユーザ認証を許可すると（Ｓ１０１：Ｙｅｓ）、初期画面５５を表示する（Ｓ１０２）。

【0060】

続いて、画面表示部２４は、初期画面５５上で本日の問題一覧ボタン５２が選択されて一覧表示が要求されると（Ｓ１０３：Ｙｅｓ）、当日の学習予定表９０を表示する（Ｓ１０４）。

【0061】

そして、当日の学習予定表９０で問題が選択された場合（Ｓ１０５：Ｙｅｓ）、または、Ｓ１０３の初期画面５５上で本日の問題一覧ボタン５２の選択ではなく（Ｓ１０３：Ｎｏ）、本日の学習開始ボタン５１が選択された場合（Ｓ１０６：Ｎｏ）、出題制御部２２は、当日の問題を出題する（Ｓ１０７）。

【0062】

続いて、出題制御部２２は、出題された問題に対する回答と自信度を取得する（Ｓ１０８）。ここで、出題制御部２２は、回答に対する正誤判定を実行してその結果を表示することができる。

【0063】

そして、学習スケジュール生成部２３は、回答と自信度に基づき学習度を算出し（Ｓ１０９）、過去の学習度を用いて学習度の累計を算出する（Ｓ１１０）。

【0064】

その後、学習スケジュール生成部２３は、学習度の累計に基づき次回予定日を算出し（Ｓ１１１）、当該問題に対応する学習スケジュール表を更新する（Ｓ１１２）。このとき、画面表示部２４は、問題画面に、学習スケジュール表を表示することができる。

【0065】

その後、出題対象の問題が存在することから、出題を継続する場合（Ｓ１１３：Ｎｏ）、Ｓ１０６以降が実行される。一方、出題対象の全問題の出題が完了した場合（Ｓ１１３：Ｙｅｓ）、処理が終了する。

【0066】

なお、Ｓ１０１において、ユーザ認証部２１は、ユーザ認証を拒否した場合（Ｓ１０１：Ｎｏ）、エラー画面を表示した後（Ｓ１１４）、処理を終了する。

【0067】

［効果］
上述したように、学習管理サーバ１０は、最新の回答時における自信度だけでなく、過去に回答したときの自信度を考慮して次回予定日を算出するので、理解を深める学習過程を考慮した次回予定日を決定することができる。学習管理サーバ１０は、各ユーザの問題ごとに、それまでの回答を基に生成した学習スケジュール表を表示することで、理解を深めて正答を導くための適切な学習スケジュールを管理することができる。

【0068】

また、学習度カウント表に設定する点数と、学習度の累計に基づく、自信度と回答（正答又は誤答）に対応した次回予定日の間隔日数と、学習度の累計の上限値に基づく、学習完了の点数設定について、受講者は、自己の判断で点数及び日数を変更し決定することができることから、受講者の主体的な学習スケジュールによる学習行動が可能なものとなっている。

【実施例0069】

ところで、学習スケジュールは、１日における出題数を限定した場合、次回予定日が重複する問題数が閾値以上となる場合が考えられる。そこで、実施例２では、次回予定日が重複する問題数が閾値以上となった場合に、出題対象の問題を別日にスライドさせることで、出題数を限定する例を説明する。

【0070】

図２０は、実施例２にかかる重複問題を翌日の最後にスライドさせる重複調整処理を説明する図である。図２０に示すように、学習スケジュール生成部２３は、１月５日を学習日とする問題として、１２問が予定されていることを特定する。具体的には、学習スケジュール生成部２３は、１月２日に学習した「問：０１、問：０２、問：０４、問：０６、問：０７、問：０８、問：０９、問：１０」、１月３日に学習した「問：１３、問：１５」、１月４日に学習した「問：１９、問：２０」の合計１２問を含む学習予定表９０として生成したとする。

【0071】

この場合、学習スケジュール生成部２３は、「２０２０年１月５日日曜日」の出題数が閾値（例えば１０問）を超えることから、出題数が１０問以下となるように、「問：１９、問：２０」の２問の次回予定日を次の日（２０２０年１月６日月曜日）にスライドさせる。なお、スライドさせる問題は、学習終了日が新しい問題から選択することもでき、学習回数が多い問題や少ない問題から選択することもできる。

【0072】

なお、学習スケジュールの決定に関して、１日における出題数を限定した場合、当該出題数（上限数）を、受講者が自己の判断で変更や決定できることから、受講者の主体的な学習スケジュールによる学習行動が可能なものとなっている。例えば、基本パターンとして、１０問、２０問のように、予め設定しておいた問数から、受講者が選択する形式で設定することもでき、受講者が１８問などのように任意に設定することもできる。

【0073】

ここで、スライド処理を時系列に具体的に説明する。図２１は、実施例２にかかる重複調整処理の具体例を説明する図である。図２１では、一日の出題数を１０問とし、全２０問の次回予定日を決定する例について説明する。図２１に示すように、学習スケジュール生成部２３は、１月１日を次回予定日とする問題として「問１、問２、問３、問４、問５、問６、問７、問８、問９、問１０」を決定する。ここでは、出題予定数が閾値以下であることから、重複調整処理は実行されない。

【0074】

次に、１月１日の学習が完了すると、学習スケジュール生成部２３は、１月２日を次回予定日とする問題として「問１、問２、問４、問６、問７、問８、問９、問１０、問１１、問１２、問１３、問１４、問１５、問１６、問１７、問１８、問１９、問２０」を決定する。ここでは、出題予定数が閾値以上であることから、重複調整処理が実行される。すなわち、学習スケジュール生成部２３は、「問１、問２、問４、問６、問７、問８、問９、問１０、問１１、問１２」の次回予定日を１月２日に決定し、「問１３、問１４、問１５、問１６、問１７、問１８、問１９、問２０」の次回予定日を翌々日（１月３日）にスライドさせる。

【0075】

次に、１月２日の学習が完了すると、学習スケジュール生成部２３は、１月３日を次回予定日とする問題として、スライドされた問題を含む「問３、問５、問１１、問１２、問１３、問１４、問１５、問１６、問１７、問１８、問１９、問２０」を決定する。ここでは、出題予定数が閾値以上であることから、重複調整処理が実行される。すなわち、学習スケジュール生成部２３は、「問３、問５、問１１、問１２、問１３、問１４、問１５、問１６、問１７、問１８」の次回予定日を１月３日に決定し、「問１９、問２０」の次回予定日を翌々日（１月４日）にスライドさせる。

【0076】

続いて、１月３日の学習が完了すると、学習スケジュール生成部２３は、１月４日を次回予定日とする問題として、スライドされた問題を含む「問１４、問１６、問１７、問１８、問１９、問２０」を決定する。ここでは、出題予定数が閾値未満であることから、重複調整処理が実行されない。

【0077】

このように、学習スケジュール生成部２３は、学習が完了して次回予定日を決定した後、必要に応じて、重複調整処理を実行する。

【0078】

図２２は、実施例２にかかる重複調整処理の流れを示すフローチャートである。図２２に示すように、学習スケジュール生成部２３は、当日の出題が完了して、次回予定日の算出が終了すると（Ｓ２０１：Ｙｅｓ）、翌日の出題数を計数する（Ｓ２０２）。

【0079】

ここで、学習スケジュール生成部２３は、翌日の出題数が閾値未満である場合（Ｓ２０３：Ｙｅｓ）、重複調整処理を実行せずに、算出された次回予定日等を用いて、学習スケジュール表を生成する（Ｓ２０４）。

【0080】

一方、学習スケジュール生成部２３は、翌日の出題数が閾値以上である場合（Ｓ２０３：Ｎｏ）、出題予定の後半の問題から出題数が閾値未満となるように、問題を選択する（Ｓ２０５）。そして、学習スケジュール生成部２３は、選択した問題の次回予定日を翌々日に変更し（Ｓ２０６）、学習スケジュール表を生成する（Ｓ２０４）。

【0081】

このように、学習スケジュール生成部２３は、学習が完了して次回予定日を決定した後、必要に応じて、重複調整処理を実行することで、予め設定された出題数を準拠しつつ、学習スケジュール表を生成することができる。