特開 2023-150275 情報処理装置及びプログラム

(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】P2023150275

(43)【公開日】2023-10-16

(54)【発明の名称】情報処理装置及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/20 20120101AFI20231005BHJP

   G09B 19/00 20060101ALI20231005BHJP

   G09B 5/00 20060101ALI20231005BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/20

G09B19/00 H

G09B5/00

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022059298

(22)【出願日】2022-03-31

(71)【出願人】

【識別番号】000002897

【氏名又は名称】大日本印刷株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100107331

【弁理士】

【氏名又は名称】中村 聡延

(74)【代理人】

【識別番号】100101203

【弁理士】

【氏名又は名称】山下 昭彦

(74)【代理人】

【識別番号】100104499

【弁理士】

【氏名又は名称】岸本 達人

(72)【発明者】

【氏名】田中 隆寛

(72)【発明者】

【氏名】田端 聡

(72)【発明者】

【氏名】島田 陽介

(72)【発明者】

【氏名】鈴木 公貴

(72)【発明者】

【氏名】生駒 拓也

【テーマコード（参考）】

2C028

5L049

【Ｆターム（参考）】

2C028BC01

2C028BC05

5L049CC34

(57)【要約】

【課題】ルーブリックによる評価に用いる問題から評価項目や評価基準を自動で特定する。
【解決手段】情報処理装置は、問題に関する問題情報を取得し、当該問題情報に基づいて、ルーブリック評価の観点を示す評価項目を特定する。ルーブリック評価は、学習者の学習達成状況を評価する方法であって、プレゼンテーションなどのパフォーマンスから「思考力」や「表現力」などを評価することができる。そして、情報処理装置は、特定した評価項目を出力する。これにより、情報処理装置は、所定の問題からルーブリック評価の観点を示す評価項目を特定し、出力することができる。
【選択図】図６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

問題に関する問題情報を取得する問題情報取得部と、
前記問題情報に基づいて、ルーブリック評価の観点を示す評価項目を特定する評価項目特定部と、
特定した評価項目を出力する評価項目出力部と、
を備える情報処理装置。

【請求項2】

前記問題の内容を示すテキストを分割し、当該問題を構成する単語である構成単語を取得する構成単語取得部と、
前記構成単語と、前記評価項目との関連度を算出する関連度算出部と、を備え、
前記評価項目特定部は、前記関連度に基づいて、前記問題に対応する評価項目を特定する請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記関連度算出部は、前記評価項目を中心として複数の単語が表す知識のつながりをグラフ構造で表した知識グラフを用いて、前記関連度を算出する請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

テキスト解析が可能な機械学習手法により複数の評価項目と複数の単語との関係を学習した学習済モデルを備え、
前記評価項目特定部は、構成単語を前記学習済モデルに入力することで評価項目を出力させ、当該評価項目を問題に対応する評価項目に特定する請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項5】

ルーブリック評価に用いる問題の属性情報と、前記評価項目とを対応付けて記憶する属性情報記憶部と、
前記問題の属性情報を取得する属性情報取得部と、を備え、
前記評価項目特定部は、前記属性情報記憶部から、前記問題の属性情報に対応する評価項目を取得し、当該評価項目を前記問題に対応する評価項目に特定する請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記評価項目と、前記評価項目における達成度合いを段階で示す評価段階と、各評価段階に対応する評価基準と、を対応付けて記憶する評価基準記憶部と、
前記評価基準記憶部から、特定した評価項目の各評価段階に対応する評価基準を取得する評価基準取得部と、
前記評価項目出力部は、特定した評価項目と併せて、各評価段階に対応する当該評価項目の評価基準を出力する請求項１乃至５のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記評価項目出力部は、特定した評価項目と併せて、学習支援者が選択可能な評価基準の候補を複数出力する請求項６に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記評価段階の数である段階数を条件情報として取得する段階数取得部を備え、
前記評価基準取得部は、前記評価基準記憶部から、前記段階数の各評価段階に対応する評価基準を取得する請求項７に記載の情報処理装置。

【請求項9】

コンピュータを備える情報処理装置により実行されるプログラムであって、
問題に関する問題情報を取得する問題情報取得部、
前記問題情報に基づいて、ルーブリック評価の観点を示す評価項目を特定する評価項目特定部、
特定した評価項目を出力する評価項目出力部、
として前記コンピュータを機能させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、学習に関する情報を出力する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、学校をはじめとする教育機関で非認知能力やアクティブラーニングが重要視されている。それに伴い、アクティブラーニングである「プレゼンテーション」や「ディスカッション」などのパフォーマンスを評価するための指標であるルーブリックが注目されている。特許文献１には、ルーブリックに基づいて、「知識・技能」や「思考力・判断力・表現力」などを診断する事項を含むテスト問題を作問するシステムが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】実用新案登録第３２２７３８０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

通常、ルーブリックによる評価に用いる問題、評価項目、評価基準の作成は、指導者が行っている。そのため、指導者に高い負荷がかかっていた。また、経験の浅い指導者の場合、問題を作成してから当該問題に対応する評価項目と評価基準の設定に悩み、時間がかかっていた。

【0005】

本発明は、例えば、上記のような課題を解決するためになされたものであり、ルーブリックによる評価に用いる問題から評価項目や評価基準を自動で特定することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の１つの観点では、情報処理装置は、問題に関する問題情報を取得する問題情報取得部と、前記問題情報に基づいて、ルーブリック評価の観点を示す評価項目を特定する評価項目特定部と、特定した評価項目を出力する評価項目出力部と、を備える。この態様によれば、情報処理装置は、ルーブリック評価用の作成問題に対応する評価項目を自動で特定し、出力する。よって、ルーブリック評価用の問題やそれに対応する評価項目を作成する学習支援者の負荷を軽減することができる。

【0007】

上記の情報処理装置の一態様では、前記問題の内容を示すテキストを分割し、当該問題を構成する単語である構成単語を取得する構成単語取得部と、前記構成単語と、前記評価項目との関連度を算出する関連度算出部と、を備え、前記評価項目特定部は、前記関連度に基づいて、前記問題に対応する評価項目を特定する。この態様によれば、情報処理装置は、問題を構成する単語との関連度により、当該問題に対応する評価項目を特定することができる。

【0008】

上記の情報処理装置の一態様では、前記関連度算出部は、前記評価項目を中心として複数の単語が表す知識のつながりをグラフ構造で表した知識グラフを用いて、前記関連度を算出する。この態様によれば、情報処理装置は、知識グラフを用いて、問題を構成する単語と評価項目との関連度を算出することができる。

【0009】

上記の情報処理装置の一態様では、テキスト解析が可能な機械学習手法により複数の評価項目と複数の単語との関係を学習した学習済モデルを備え、前記評価項目特定部は、構成単語を前記学習済モデルに入力することで評価項目を出力させ、当該評価項目を問題に対応する評価項目に特定する。この態様によれば、情報処理装置は、機械学習手法を用いて、問題に対応する評価項目を特定することができる。

【0010】

上記の情報処理装置の一態様では、ルーブリック評価に用いる問題の属性情報と、前記評価項目とを対応付けて記憶する属性情報記憶部と、前記問題の属性情報を取得する属性情報取得部と、を備え、前記評価項目特定部は、前記属性情報記憶部から、前記問題の属性情報に対応する評価項目を取得し、当該評価項目を前記問題に対応する評価項目に特定する。この態様によれば、情報処理装置は、属性情報に基づいて、問題に対応する評価項目を特定することができる。

【0011】

上記の情報処理装置の一態様では、前記評価項目と、前記評価項目における達成度合いを段階で示す評価段階と、各評価段階に対応する評価基準と、を対応付けて記憶する評価基準記憶部と、前記評価基準記憶部から、特定した評価項目の各評価段階に対応する評価基準を取得する評価基準取得部と、前記評価項目出力部は、特定した評価項目と併せて、各評価段階に対応する当該評価項目の評価基準を出力する。この態様によれば、情報処理装置は、問題に対応する評価項目と評価基準を出力する。よって、学習支援者は、自身が作成した問題の評価項目と評価基準を容易に認識することができる。

【0012】

上記の情報処理装置の一態様では、前記評価項目出力部は、特定した評価項目と併せて、学習支援者が選択可能な評価基準の候補を複数出力する。この態様によれば、学習支援者は、情報処理装置が出力した複数の候補の中から希望の評価基準を選択することができる。

【0013】

上記の情報処理装置の一態様では、前記評価段階の数である段階数を条件情報として取得する段階数取得部を備え、前記評価基準取得部は、前記評価基準記憶部から、前記段階数の各評価段階に対応する評価基準を取得する。この態様によれば、情報処理装置は、条件情報に含まれる段階数に合致する評価基準を出力することができる。

【0014】

本発明の別の観点では、コンピュータを備える情報処理装置により実行されるプログラムであって、問題に関する問題情報を取得する問題情報取得部、前記問題情報に基づいて、ルーブリック評価の観点を示す評価項目を特定する評価項目特定部、特定した評価項目を出力する評価項目出力部、として前記コンピュータを機能させる。このプログラムをコンピュータにインストールして実行させることで、本発明に係る情報処理装置を構成させることができる。

【発明の効果】

【0015】

本発明に係る情報処理装置によれば、ルーブリックによる評価に用いる問題から評価項目や評価基準を自動で特定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】本発明のサーバを適用した学習支援システムの構成を示す。

【図2】ルーブリック評価を説明する図である。

【図3】サーバのハードウェア構成を示すブロック図である。

【図4】属性情報ＤＢのデータ構成の一例である。

【図5】評価基準ＤＢのデータ構成の一例である。

【図6】サーバの機能構成を示すブロック図である。

【図7】画面の一例である。

【図8】問題内容を単語に分割する手法を説明する図である。

【図9】知識グラフの構築手法を説明する図である。

【図10】関連度の算出を説明する図である。

【図11】機械学習手法による評価項目の特定を説明する図である。

【図12】特定処理のフローチャートである。

【図13】変形例における学習支援システムの構成例を示す。

【発明を実施するための形態】

【0017】

以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態について説明する。
＜実施形態＞
［全体構成］
図１は、本発明のサーバを適用した学習支援システムの構成を示す。学習支援システム１００は、ルーブリックによる評価（以下、「ルーブリック評価」ともいう。）に用いる問題から評価項目や評価基準を自動で特定するシステムである。学習支援システム１００は、サーバ１０と、複数の教師用端末２０とがインターネット等のネットワーク５を介してそれぞれ通信可能に構成されている。

【0018】

ここで、ルーブリック評価について説明する。ルーブリック評価とは、ルーブリック表を用いて学習者の学習達成状況を評価する方法であって、テストの得点ではなく、例えば、プレゼンテーションやディスカッションなどのパフォーマンスから「思考力」や「表現力」などを評価することができる。

【0019】

図２（ａ）は、ルーブリック評価に用いる問題と当該問題に対する学習者の回答の一例である。図２（ａ）に示す問題は、「表現力」を評価するための問題であり、学習者の回答は、プレゼンテーションなど口頭によるものとする。また、図２（ｂ）は、ルーブリック表の一例である。図２（ｂ）に示すように、ルーブリック表において、縦軸は、「思考力」、「表現力」といった評価の観点を示す評価項目である。また、横軸は、各評価項目における達成度合いを数字で示す評価段階である。評価段階は、達成度合いが高いほど大きい数字、達成度合いが低いほど小さい数字とする。そして、縦軸の評価項目と横軸の評価段階が交差するマスは、各評価段階に対応する各評価項目の評価基準である。評価基準は、任意に設定することができる。

【0020】

一般的に、ルーブリック評価に用いる問題及びルーブリック表は、教師や指導者などの学習支援者が作成する。そして、学習支援者は、ルーブリック表を参照し、回答から学習者の学習達成状況を評価する。具体的に、学習支援者は、学習者の回答を、図２（ｂ）に示すルーブリック表の「表現力」の評価基準と照らし合わせて評価段階を決めることで評価を行う。

【0021】

なお、本実施形態では、評価段階を数字としているが、本発明はこれに限定されるものではなく、達成度合いを示すことができれば、評価段階はアルファベットなど任意に設定することができる。また、本実施形態では、一例として、ルーブリック評価により評価を行う学習支援者を教師、評価の対象となる学習者を生徒とする。

【0022】

サーバ１０は、種々の情報に対する処理、記憶及び送受信を行う情報処理装置であって、例えばサーバ装置、パーソナルコンピュータまたは汎用のタブレットＰＣ（パソコン）等である。

【0023】

教師用端末２０は、教師が使用するものであって、例えば、タブレットやパーソナルコンピュータ端末等の情報処理機器である。具体的に、教師用端末２０は、ルーブリック評価のために教師が作成した問題に関する作成問題情報、属性情報及び条件情報の送信、作成問題に対応する評価項目及び評価基準に関する情報の受信及び表示などを行う。なお、教師が作成した問題を作成問題ともいう。

【0024】

［サーバの構成］
図３は、サーバ１０のハードウェア構成を示すブロック図である。サーバ１０は、通信部１１と、制御部１２と、記憶部１３と、記録媒体１４と、表示部１５と、入力部１６とを備える。なお、これらの構成要素と、属性情報データベース（以下、「データベース」を「ＤＢ」と記す。）４１と、評価基準ＤＢ４２とは、バス１９を介して相互に接続されている。

【0025】

なお、サーバ１０はコンピュータ単体で実行しても良いし、複数のコンピュータで分散して実行しても良いし、仮想マシンで分散して実行しても良い。

【0026】

通信部１１は、ネットワーク５を通じて教師用端末２０と通信を行うための通信ユニットである。具体的に、通信部１１は、教師用端末２０から作成問題情報、属性情報及び条件情報を受信したり、作成問題に対応する評価項目及び評価基準に関する情報を教師用端末２０へ送信したりする。

【0027】

制御部１２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ－Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等の演算処理装置を含み、記憶部１３に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、サーバ１０に係る種々の情報処理、制御処理等を行う。なお、プログラムは、単一のコンピュータ上で、または１つのサイトにおいて配置されるか、もしくは複数のサイトにわたって分散され、通信ネットワークによって相互接続された複数のコンピュータ上で実行されるように展開することができる。なお、図３では制御部１２を単一のプロセッサであるものとして説明するが、マルチプロセッサであっても良い。

【0028】

記憶部１３はＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリ素子を含み、制御部１２が処理を実行するために必要なプログラム又はデータ等を記憶している。また、記憶部１３は、制御部１２が演算処理を実行するために必要なデータ等を一時的に記憶する。

【0029】

記録媒体１４は、ディスク状記録媒体、半導体メモリなどの不揮発性で非一時的な記録媒体であり、サーバ１０に対して着脱可能に構成される。記録媒体１４は、制御部１２が実行する各種プログラムを記録している。サーバ１０が後述の特定処理を実行する際には、記録媒体１４に記録されているプログラムが記憶部１３にロードされ、制御部１２により実行される。

【0030】

表示部１５は、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬ（ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイ等であり、制御部１２の指示に従い各種情報を表示する。入力部１６は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン等の入力デバイスであり、受け付けた操作情報を制御部１２へ出力する。

【0031】

属性情報ＤＢ４１は、ルーブリック評価に用いる問題の属性情報と評価項目との対応関係を示す。属性情報は、問題に関連する情報であって、例えば、学習指導要領や学習要素などが挙げられる。学習指導要領は、文部科学省が告示する初等教育及び中等教育におけるカリキュラムの基準であり、学習要素とは、学習指導要領の内容をさらに細分化したものである。学習指導要領や学習要素には、予めその内容に対応する評価項目を紐付けておく。

【0032】

図４（ａ）は、問題と当該問題の属性情報の一例である。図４（ａ）に示すように、学習指導要領には、識別情報として学習指導要領コードが紐付けられている。図４（ｂ）は、属性情報ＤＢ４１のデータ構造の一例である。図４（ｂ）に示すように、属性情報ＤＢ４１において、縦軸は評価項目、横軸は学習指導要領コードである。属性情報ＤＢ４１では、学習指導要領コード（横軸）と、当該学習指導要領コードが示す学習指導要領に予め紐付けられた評価項目（縦軸）とが交差するマスにはチェックマークが記されている。これにより、例えば、属性情報ＤＢ４１を参照することで、図４（ａ）に示す問題は、学習指導要領コード「８３１０２３３２１１２０００００」から、評価項目「思考力」及び「表現力」に対応することが分かる。

【0033】

なお、本実施形態の属性情報ＤＢ４１は、横軸を学習指導要領コードとしているが、本発明はこれに限定されるものではなく、横軸は属性情報であれば学習要素など任意に設定することができる。

【0034】

評価基準ＤＢ４２は、評価項目と、評価段階と、各評価項目の各評価段階における評価基準とを対応付けて記憶している。図５は、評価基準ＤＢ４２のデータ構造の一例である。図５に示すように、評価基準ＤＢ４２において、縦軸は「思考力」、「表現力」などの評価項目、横軸は「３」、「２」、「１」などの評価段階である。評価段階は、達成度合いが高いほど大きい数字、達成度合いが低いほど小さい数字とする。そして、縦軸の評価項目と横軸の評価段階が交差するマスは、各評価段階に対応する各評価項目の評価基準である。評価項目、評価段階及び評価基準は、任意に設定することができる。評価基準ＤＢ４２は、１つの評価項目に対して、点線で囲む候補３１及び候補３２のように評価基準の候補を複数記憶していてもよい。

【0035】

なお、図５に示す評価基準ＤＢ４２では、評価段階の数である段階数は３であるが、これに限らず、評価基準ＤＢ４２は、あらゆる段階数の各評価段階に対応する評価基準を記憶しているものとする。

【0036】

また、評価基準ＤＢ４２は、過去に教師が作成した問題の問題内容と、当該問題に対応する評価項目、評価段階及び評価基準とを用いて構築されることとしてもよい。この場合、教師によって新規の問題が作成される度に、当該問題に対応する評価項目、評価段階及び評価基準が評価基準ＤＢ４２に蓄積される。

【0037】

なお、上述した各ＤＢの記憶形態は一例であり、データ間の関係が維持されていれば、他の記憶形態であってもよい。また、各ＤＢは、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ ｄｉｓｋ ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録媒体により実現される。本実施形態において、記憶部１３と各種ＤＢは一体の記憶装置として構成されていてもよいし、別々の記憶装置であってもよい。また、各種ＤＢは、サーバ１０に接続された外部記憶装置であってもよく、その構成は任意に設定することができる。

【0038】

図６は、サーバの機能構成を示すブロック図である。サーバ１０は、機能的には、属性情報ＤＢ４１と、評価基準ＤＢ４２と、作成問題情報取得部５１と、属性情報取得部５２と、条件情報取得部５３と、評価項目特定部５４と、評価基準取得部５５と、画面出力部５６とを備える。

【0039】

なお、作成問題情報取得部５１、属性情報取得部５２、条件情報取得部５３、評価項目特定部５４、評価基準取得部５５及び画面出力部５６は、制御部１２がプログラムを実行することにより実現される。

【0040】

作成問題情報取得部５１は、ルーブリック評価のために教師が作成した問題に関する作成問題情報を取得する。教師は、教師用端末２０を使用し、所定の画面においてルーブリック評価に用いる問題を作成し、サーバ１０へ送信する。

【0041】

属性情報取得部５２は、作成問題に関連する属性情報を取得する。属性情報は、例えば、学習指導要領や学習要素などが挙げられる。教師は、教師用端末２０を使用し、所定の画面において作成問題に対応する学習指導要領を示す学習指導要領コードを入力し、属性情報としてサーバ１０へ送信する。なお、属性情報は必須ではないため、教師が属性情報を入力せず、属性情報取得部５２が属性情報を取得しないこともある。

【0042】

条件情報取得部５３は、作成問題に対応する評価項目、評価段階及び評価基準の条件に関する条件情報を取得する。条件情報は、例えば、評価段階の段階数などが挙げられる。教師は、教師用端末２０を使用し、所定の画面において希望する評価段階の段階数を入力し、条件情報としてサーバ１０へ送信する。なお、条件情報は必須ではないため、教師が条件情報を入力せず、条件情報取得部５３が条件情報を取得しないこともある。

【0043】

評価項目特定部５４は、作成問題に対応する評価項目を特定する。詳細は後述するが、評価項目の特定方法は、予め設定したルールによる特定方法、機械学習手法を用いる特定方法、属性情報に基づく特定方法などが挙げられ、評価項目は、各特定方法によって特定されてもよいし、複数の特定方法を組み合わせることで特定されてもよい。評価項目の特定方法は、任意に設定することができる。

【0044】

評価基準取得部５５は、評価基準ＤＢ４２から、評価項目特定部５４により特定された評価項目の各評価段階に対応する評価基準を取得する。条件情報取得部５３が条件情報として段階数を取得している場合、評価基準取得部５５は、条件情報に含まれる段階数の評価基準を取得する。具体的に、評価項目特定部５４が特定した評価項目が「表現力」であり、条件情報に含まれる段階数が「３」であるとする。この場合、評価基準取得部５５は、図５に示す評価基準ＤＢ４２から評価項目「表現力」、段階数「３」に対応する複数の評価基準の候補３３を取得する。

【0045】

画面出力部５６は、評価項目特定部５４により特定された評価項目と、評価基準取得部５５により取得された評価基準とを含む画面を作成し、当該画面に関する画面情報を教師用端末２０に送信する。教師用端末２０は、受信した画面情報に基づいて、教師が作成した作成問題に対応する評価項目及び評価基準を含む画面を表示する。これにより、教師は、自身が作成した問題に対応する評価項目及び評価基準を容易に認識することができる。

【0046】

なお、画面出力部５６は、教師が作成問題、属性情報、条件情報などを入力するための画面を作成し、当該画面に関する画面情報を教師用端末２０に送信してもよい。詳細は後述するが、本実施形態では、画面出力部５６は、教師による作成問題、属性情報及び条件情報の入力と、評価項目及び評価基準の出力とを実現するための画面を作成し、当該画面に関する情報をログインや各種要求に応じて教師用端末２０に送信するものとする。

【0047】

上記の構成において、サーバ１０の属性情報ＤＢ４１及び評価基準ＤＢ４２は、それぞれ本発明の属性情報記憶部及び評価基準記憶部の一例である。また、上記の構成において、サーバ１０の作成問題情報取得部５１、属性情報取得部５２、条件情報取得部５３、評価基準取得部５５及び画面出力部５６は、それぞれ本発明の問題情報取得部、属性情報取得部、段階数取得部、評価基準取得部及び評価項目出力部の一例である。また、上記構成において、評価項目特定部５４は、本発明の評価項目特定部、構成単語取得部及び関連度算出部の一例である。

【0048】

［画面］
次に、画面出力部５６により作成、出力される画面について説明する。教師は、教師用端末２０を使用して所定のサイトにログインすることで画面を表示し、作成問題、属性情報及び条件情報を入力する。また、教師が画面において所定のボタンの押下により要求を行うことで、作成問題に対応する評価項目及び評価基準の候補が画面に表示される。

【0049】

図７は、画面の一例である。図７に示すように、画面は、作成問題入力項目６１と、学習指導要領コード入力項目６２と、段階数選択項目６３と、特定ボタン６４と、評価項目表示エリア６５と、評価項目追加ボタン６６と、評価基準表６７とを有する。

【0050】

作成問題入力項目６１は、教師が作成した問題を入力する項目である。作成問題入力項目６１に入力された作成問題に関する作成問題情報は、サーバ１０により取得される。学習指導要領コード入力項目６２は、教師が作成問題に対応する学習指導要領コードを入力する項目である。学習指導要領コード入力項目６２に入力された学習指導要領コードは、属性情報としてサーバ１０により取得される。段階数選択項目６３は、ラジオボタンを用いて、教師が希望する評価段階の段階数を選択する項目である。段階数選択項目６３で選択された段階数は、条件情報としてサーバ１０により取得される。なお、段階数は、ラジオボタンを用いた選択ではなく、直接数字を入力してもよい。教師は、教師用端末２０を使用し、作成問題、属性情報及び条件情報の入力後、特定ボタン６４を押下することで、作成問題に対応する評価項目及び評価基準の出力要求をサーバ１０に送信する。

【0051】

サーバ１０は、出力要求を取得すると、作成問題情報に基づいて、作成問題に対応する評価項目を特定する。また、サーバ１０は、評価基準ＤＢ４２から、特定した評価項目の各評価段階に対応する評価基準の候補を複数取得する。そして、サーバ１０は、作成問題に対応する評価項目及び評価基準の候補を含む画面を作成し、画面情報を教師用端末２０に送信する。これにより、画面は、作成問題に対応する評価項目及び評価基準の候補を表示する。

【0052】

評価項目表示エリア６５は、作成問題に対応すると特定した評価項目を表示するエリアである。評価項目表示エリア６５に表示された各評価項目にはチェックボックスが紐付けられている。教師は、表示された評価項目を確認し、評価に用いる評価項目のチェックボックスにチェックマークを記入する。また、教師は、評価項目追加ボタン６６を押下し、新たな評価項目を指定することで、評価項目表示エリア６５に表示されていない評価項目を、評価に用いる評価項目として追加することができる。

【0053】

評価基準表６７は、作成問題に対応する評価項目毎に、評価段階と、各評価段階の評価基準とを対応付けた表である。図７に示すように、評価項目「思考力」の評価基準表６７は、２つの評価基準の候補６８及び６９を有する。教師は、評価基準の候補が複数表示されている場合、ラジオボタンを用いて、希望する評価基準の候補を選択する。

【0054】

教師は、画面により、自身が作成した問題に関する作成問題情報、属性情報及び条件情報を容易にサーバ１０へ送信することができる。また、教師は、画面により、自身が作成した問題に対応する評価項目及び評価基準を容易に認識することができる。また、新たな評価項目を追加したり、評価基準を複数候補の中から選択したりすることができる。つまり、教師は、画面に表示された評価項目や評価基準を必要に応じて修正することができる。

【0055】

なお、所定のサイトにログインした時点では、図７に示す画面上部の入力で示す範囲のみが表示され、特定ボタン６４押下により、画面下部の出力で示す範囲が表示されるものとする。また、図７に示す画面は一例であって、本発明はこれに限定されるものではなく、画面の構成は任意に設定することができる。

【0056】

［評価項目の特定方法］
次に、サーバ１０の評価項目特定部５４が、作成問題に対応する評価項目を特定する方法について説明する。

【0057】

（予め設定したルールによる特定方法）
まず、予め設定したルールによる特定方法について説明する。評価項目特定部５４は、作成問題情報に基づいて、作成問題の内容を示すテキストを分割し、当該作成問題を構成する単語である構成単語を取得する。図８は、作成問題の内容を示すテキストを分割する方法を説明する図である。評価項目特定部５４は、形態素解析を用いて、図示のように作成問題の内容を示すテキストを単語に分割し、構成単語を取得する。

【0058】

評価項目特定部５４は、事前に作成した知識グラフを参照し、各評価項目と各構成単語の関連度を算出する。ここで、知識グラフについて説明する。知識グラフは、複数の単語が表す知識のつながりをグラフ構造で表したものであって、手動で生成してもよいし、機械学習を用いて自動で生成してもよい。

【0059】

なお、機械学習を用いる場合、知識グラフは、所定のテキストについて固有表現認識をしてから関係抽出する流れにより構築される。図９は、知識グラフの構築手法を説明する図である。サーバ１０は、図９（ａ）に示すように、「太郎は３月１７日の朝９時に会社Ｘへ出社した。」というテキストから抽出した各単語を、人名、日付、時間、組織などのクラスに分類する。そして、サーバ１０は、図９（ａ）に示すようなテキストとクラスを教師データとし、所定の学習モデルに学習させることで、固有表現認識が可能な学習済モデルを構築する。また、サーバ１０は、固有表現認識の結果から、図９（ｂ）に示すように、「太郎，人名、会社Ｘ，所属」といった各単語の関係性を推定する。そして、サーバ１０は、図９（ｂ）に示すような固有表現認識の結果とその関係性を教師データとし、所定のモデルに学習させることで、関係抽出が可能な学習済モデルを構築する。サーバ１０は、このような学習済モデルを用いて、知識グラフを自動で生成する。

【0060】

図１０は、関連度を算出する方法を説明する図である。本実施形態では、図示のような、各評価項目を中心とした知識グラフを用いる。評価項目特定部５４は、知識グラフを参照し、各評価項目と作成問題の構成単語の関連度を算出する。そして、評価項目特定部５４は、算出した関連度合いが高い評価項目を、作成問題に対応する評価項目に特定する。

【0061】

具体的に、評価項目特定部５４が、各評価項目と作成問題の構成単語７４「魅力」の関連度を算出する方法について説明する。まず、評価項目特定部５４は、評価項目「思考力」の知識グラフ７１と、評価項目「表現力」の知識グラフ７２と、評価項目「調査力」の知識グラフ７３とを参照し、構成単語７４「魅力」と各評価項目との距離を判定する。図１０に示すように、構成単語７４「魅力」は、知識グラフ７１の中心にある評価項目「思考力」との距離が最も近く、７１ａに位置する。この場合、構成単語７４「魅力」と評価項目「思考力」との距離は、７１ｂを介した「２」と算出される。

【0062】

本実施形態において、関連度は、知識グラフ上での距離から算出することができ、距離が近いほど関連度は高く、距離が遠いほど関連度は低い。評価項目特定部５４は、任意に設定された距離の閾値を用いて、関連度「高」、「中」、「低」を算出する。例えば、本実施形態では、距離「２」以下は関連度「高」、距離「３～４」は関連度「中」、距離「５」以上は関連度「低」と算出されるものとする。

【0063】

これによれば、構成単語７４「魅力」と評価項目「思考力」との距離は「２」であるため、評価項目特定部５４は、関連度「高」と算出する。また、図示のように、構成単語７５「伝え（る）」と評価項目「表現力」との距離は「１」であるため、評価項目特定部５４は、関連度「高」と算出する。また、図示のように、構成単語７６「食べ物」と評価項目「調査力」との距離は「４」であるため、評価項目特定部５４は、関連度「中」と算出する。

【0064】

予め設定したルールにより、例えば、構成単語との関連度が「高」である評価項目を、作成問題に対応する評価項目に特定すると決められている場合、評価項目特定部５４は、評価項目「思考力」及び「表現力」を特定する。このようにして、評価項目特定部５４は、予め設定したルールにより作成問題に対応する評価項目を特定する。

【0065】

なお、距離の閾値、特定する評価項目の関連度合い、特定する評価項目の数などは、上述に限られるものではなく、任意に設定することができる。また、本実施形態では、関連度を「高」、「中」、「低」のいずれかで算出しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、関連度を数値で算出してもよい。

【0066】

（機械学習手法による特定方法）
次に、機械学習手法による特定方法について説明する。評価項目特定部５４は、作成問題情報に基づき、上述の形態素解析を用いて作成問題の内容を示すテキストを分割し、構成単語を取得する。

【0067】

図１１は、機械学習手法による特定方法を説明する図である。サーバ１０は、ＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ Ｓｈｏｒｔ Ｔｅｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ）など、テキスト解析が可能な機械学習手法により予め複数の評価項目と複数の文章との関係を学習した学習済モデルを有している。評価項目特定部５４は、図示のように、作成問題の各構成単語を全て学習済モデルに入力し、特徴を踏まえて関連する評価項目を出力させる。そして、評価項目特定部５４は、学習済モデルが出力した評価項目を作成問題に対応する評価項目に特定する。このようにして、評価項目特定部５４は、機械学習手法により作成問題に対応する評価項目を特定する。なお、図示の例では、全ての構成単語を学習済モデルに入力しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、一部の構成単語を入力することとしてもよい。

【0068】

（属性情報に基づく特定方法）
次に、属性情報に基づく特定方法について説明する。属性情報取得部５２により属性情報が取得されている場合、評価項目特定部５４は、当該属性情報に基づいて属性情報ＤＢ４１を参照することで、作成問題に対応する評価項目を特定することができる。

【0069】

具体的に、属性情報として学習指導要領コード「８３１０２３３２１１２０００００」を取得した場合、評価項目特定部５４は、属性情報ＤＢ４１を参照することで、作成問題に対応する評価項目「思考力」及び「表現力」を特定する。このようにして、評価項目特定部５４は、属性情報に基づいて作成問題に対応する評価項目を特定する。

【0070】

［特定処理］
次に、教師がルーブリック評価のために作成した問題に対応する評価項目及び評価基準を特定し、出力する処理について説明する。図１２は、サーバ１０による特定処理のフローチャートである。この処理は、サーバ１０が予め用意されたプログラムを実行することにより実現される。

【0071】

教師は、教師用端末２０を使用して所定のサイトにログインすることで画面を表示し、作成問題、属性情報及び条件情報を入力する。また、教師は、画面において所定のボタンを押下することで、作成問題に関する作成問題情報、属性情報及び条件情報をサーバ１０へ送信し、作成問題に対応する評価項目及び評価基準の出力要求を行う。なお、属性情報及び条件情報は必須ではないため、教師は属性情報や条件情報を入力しないこともある。この場合、サーバ１０は、教師用端末２０から入力された情報のみを取得する。

【0072】

サーバ１０は、教師用端末２０から作成問題情報、属性情報及び条件情報を取得する（ステップＳ１０１）。まず、サーバ１０は、作成問題情報及び属性情報に基づいて、作成問題に対応する評価項目を特定する（ステップＳ１０２）。そして、サーバ１０は、評価基準ＤＢ４２から、特定した評価項目の各評価段階に対応する評価基準を取得する（ステップＳ１０３）。このとき、サーバ１０は、評価基準ＤＢ４２から、条件情報と合致する評価基準を取得する。そして、サーバ１０は、特定した評価項目と、当該評価項目の各評価段階に対応する評価基準とを含む画面を作成し、当該画面に関する画面情報を教師用端末２０に送信する（ステップＳ１０４）。これにより、特定処理は終了する。

【0073】

教師用端末２０は、サーバ１０から受信した画面情報に基づいて画面を表示する。これにより、教師は、自身がルーブリック評価のために作成した問題に対応する評価項目と、当該評価項目の各評価段階に対応する評価基準とを容易に認識することができる。また、教師は、必要に応じて特定された評価項目及び評価基準を修正することができる。

【0074】

なお、本実施形態において、サーバ１０は、特定した評価項目及び評価基準を含む画面情報を出力しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、評価項目及び評価基準に関する情報を出力することとしてもよい。また、評価項目及び評価基準をセットではなく、評価項目のみを出力することとしてもよい。評価項目及び評価基準の出力方法は、任意に設定することができる。

【0075】

本実施形態の学習支援システム１００は、学習支援者がルーブリック評価のために作成した問題に基づいて、対応する評価項目を自動で特定することができる。また、学習支援システム１００は、特定した評価項目の各評価段階に対応する評価基準を取得し、当該評価項目とともに出力することができる。これにより、学習支援者は、自身が作成した問題に対応する評価項目及び評価基準を容易に認識することができる。よって、学習支援者によるルーブリック評価用の問題作成を効率化することができ、学習支援者の作業負荷を軽減することができる。

【0076】

＜変形例＞
上記の実施形態において、教師は教師用端末２０を使用することとしているが、本発明はこれに限定されるものではなく、教師はサーバ１０の機能を有する教師用端末９０を使用することとしてもよい。教師用端末９０は、サーバ１０と同様に、例えば、パーソナルコンピュータまたは汎用のタブレットＰＣ（パソコン）等である。

【0077】

図１３は、この場合の学習支援システム２００の構成例を示す。教師用端末９０は、属性情報ＤＢ９１及び評価基準ＤＢ９２が接続されており、教師用端末９０は、サーバ１０が行っていた特定処理を実行して、教師がルーブリック評価のために作成した問題に対応する評価項目及び評価基準を特定し、出力することができる。この場合、教師用端末９０は、本発明の情報処理装置の一例である。

【符号の説明】

【0078】

５ ネットワーク
１０ サーバ
２０、９０ 教師用端末
４１、９１ 属性情報ＤＢ
４２、９２ 評価基準ＤＢ
５１ 作成問題情報取得部
５２ 属性情報取得部
５３ 条件情報取得部
５４ 評価項目特定部
５５ 評価基準取得部
５６ 画面出力部
１００、２００ 学習支援システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】