特開 2023-150280 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】P2023150280

(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

【ＦＩ】

G06Q50/20

G09B19/00 H

【審査請求】未請求

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022059303

(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】生駒 拓也

(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

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049CC34

(57)【要約】

【課題】ルーブリックによる評価に用いる評価項目から、対応する問題内容を推薦する。
【解決手段】情報処理装置は、ルーブリック評価に用いる問題と、評価の観点を示す評価項目とを対応付けて記憶する記憶部を備える。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、パフォーマンスなどから「思考力」や「表現力」などを評価することができる。まず、情報処理装置は、評価項目及びキーワードのいずれか１つ以上に関する情報を入力情報として取得する。そして、情報処理装置は、記憶部から、入力情報から評価項目及び問題に含まれるキーワードに基づき対象となる問題を推薦問題として取得し、出力する。
【選択図】図５

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ルーブリック評価に用いる問題と、評価の観点を示す評価項目とを対応付けて記憶する記憶部と、
前記評価項目及びキーワードのいずれか１つ以上に関する情報を入力情報として取得する入力情報取得部と、
前記記憶部から、前記入力情報から前記評価項目及び前記問題に含まれるキーワードに基づき対象となる問題を推薦問題として取得する推薦問題取得部と、
前記推薦問題を出力する推薦問題出力部と、
を備える情報処理装置。

【請求項2】

前記推薦問題取得部は、前記記憶部から、前記入力情報に含まれる評価項目と完全に一致する評価項目に対応する問題を推薦問題として取得する請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記推薦問題取得部は、前記記憶部から、前記入力情報に含まれる評価項目と部分的に一致する評価項目に対応する問題を推薦問題として取得する請求項１又は２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記推薦問題取得部は、前記記憶部から、前記入力情報に含まれるキーワードと一致する単語を閾値以上含む問題を推薦問題として取得する請求項１乃至３のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記キーワードと前記推薦問題の類似度を算出する類似度算出部を備え、
前記推薦問題取得部は、前記記憶部から、前記類似度が閾値以上の問題を推薦問題として取得する請求項１乃至４のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項6】

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を備え、
前記類似度算出部は、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と、前記構成単語とに基づいて、前記類似度を算出する請求項５に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記推薦問題の条件に関する条件情報を取得する条件情報取得部を備え、
前記推薦問題取得部は、前記入力情報及び前記条件情報に基づいて、前記記憶部から前記推薦問題を取得する請求項５又は６に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記条件情報は、前記入力情報に含まれる評価項目と、前記推薦問題に対応する評価項目とが完全に一致するか、又は、部分的に一致するかに関する情報を含む請求項７に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記条件情報は、閾値となるキーワードと単語の一致数、又は、閾値となる類似度に関する情報を含む請求項７又は８に記載の情報処理装置。

【請求項10】

前記推薦問題出力部は、前記推薦問題の内容を示すテキストを表示するとともに、当該テキストに含まれるキーワードを強調して表示する請求項１乃至９のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項11】

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、
ルーブリック評価に用いる問題と、評価の観点を示す評価項目とを対応付けて記憶する記憶部、
前記評価項目及びキーワードのいずれか１つ以上に関する情報を入力情報として取得する入力情報取得部、
前記記憶部から、前記入力情報から前記評価項目及び前記問題に含まれるキーワードに基づき対象となる問題を推薦問題として取得する推薦問題取得部、
前記推薦問題を出力する推薦問題出力部、
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内容は、教師などの各指導者が一から考えて作成している。そのため、指導者に高い負荷がかかっていた。特に、経験の浅い指導者の場合、問題内容の作成に悩み、多くの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評価項目から、対応する問題内容を推薦することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の１つの観点では、ルーブリック評価に用いる問題と、評価の観点を示す評価項目とを対応付けて記憶する記憶部と、前記評価項目及びキーワードのいずれか１つ以上に関する情報を入力情報として取得する入力情報取得部と、前記記憶部から、前記入力情報から前記評価項目及び前記問題に含まれるキーワードに基づき対象となる問題を推薦問題として取得する推薦問題取得部と、前記推薦問題を出力する推薦問題出力部と、を備える。この態様によれば、情報処理装置は、入力情報に基づいて、評価項目及びキーワードのいずれか１つ以上に対応するルーブリック評価用の推薦問題を取得し、出力することができる。よって、ルーブリック評価用の問題作成を効率化できる。

【0007】

上記の情報処理装置の一態様では、前記推薦問題取得部は、前記記憶部から、前記入力情報に含まれる評価項目と完全に一致する評価項目に対応する問題を推薦問題として取得する。この態様によれば、情報処理装置は、評価項目が完全に一致する推薦問題を取得し、出力することができる。

【0008】

上記の情報処理装置の一態様では、前記推薦問題取得部は、前記記憶部から、前記入力情報に含まれる評価項目と部分的に一致する評価項目に対応する問題を推薦問題として取得する。この態様によれば、情報処理装置は、評価項目が部分的に一致する推薦問題を取得し、出力することができる。

【0009】

上記の情報処理装置の一態様では、前記推薦問題取得部は、前記記憶部から、前記入力情報に含まれるキーワードと一致する単語を閾値以上含む問題を推薦問題として取得する。この態様によれば、情報処理装置は、キーワードと、問題に含まれる単語との一致数に基づいて、当該キーワードに対応する推薦問題を取得し、出力することができる。

【0010】

上記の情報処理装置の一態様では、前記キーワードと前記推薦問題の類似度を算出する類似度算出部を備え、前記推薦問題取得部は、前記記憶部から、前記類似度が閾値以上の問題を推薦問題として取得する。この態様によれば、情報処理装置は、キーワードと問題の類似度に基づいて、当該キーワードに対応する推薦問題を取得し、出力することができる。

【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を備え、前記類似度算出部は、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と、前記構成単語とに基づいて、前記類似度を算出する。この態様によれば、情報処理装置は、知識グラフを用いて、キーワードと問題の類似度を算出することができる。

【0012】

上記の情報処理装置の一態様では、前記推薦問題の条件に関する条件情報を取得する条件情報取得部を備え、前記推薦問題取得部は、前記入力情報及び前記条件情報に基づいて、前記記憶部から前記推薦問題を取得する。この態様によれば、情報処理装置は、評価項目及びキーワードのいずれか１つ以上に対応し、推薦問題の条件を満たす推薦問題を取得し、出力することができる。

【0013】

上記の情報処理装置の一態様では、前記条件情報は、前記入力情報に含まれる評価項目と、前記推薦問題に対応する評価項目とが完全に一致するか、又は、部分的に一致するかに関する情報を含む。この態様によれば、情報処理装置は、条件情報により推薦問題の条件が、評価項目との完全一致であるか、評価項目との部分一致であるかを認識することができる。

【0014】

上記の情報処理装置の一態様では、前記条件情報は、閾値となるキーワードと単語の一致数、又は、閾値となる類似度に関する情報を含む。この態様によれば、情報処理装置は、条件情報により推薦問題の条件となる、キーワードと問題に含まれる単語との一致数の閾値や、キーワードと問題の類似度の閾値を認識することができる。

【0015】

上記の情報処理装置の一態様では、前記推薦問題出力部は、前記推薦問題の内容を示すテキストを表示するとともに、当該テキストに含まれるキーワードを強調して表示する。この態様によれば、情報処理装置は、推薦問題の内容示すテキストを、キーワードを強調した状態で表示することができる。

【0016】

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、ルーブリック評価に用いる問題と、評価の観点を示す評価項目とを対応付けて記憶する記憶部、前記評価項目及びキーワードのいずれか１つ以上に関する情報を入力情報として取得する入力情報取得部、前記記憶部から、前記入力情報から前記評価項目及び前記問題に含まれるキーワードに基づき対象となる問題を推薦問題として取得する推薦問題取得部、前記推薦問題を出力する推薦問題出力部、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】

【0017】

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評価項目から、対応する問題内容を推薦することができる。

【図面の簡単な説明】

【0018】

【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】問題情報ＤＢのデータ構成の一例である。

【図5】サーバの機能構成を示すブロック図である。

【図6】画面の一例である。

【図7】評価項目の一致度合いに基づく特定方法を説明する図である。

【図8】問題とキーワードの一致数に基づく特定方法を説明する図である。

【図9】問題内容を単語に分割する手法を説明する図である。

【図10】知識グラフの構築手法を説明する図である。

【図11】類似度の算出を説明する図である。

【図12】問題とキーワードの類似度に基づく特定方法を説明する図である。

【図13】出力処理のフローチャートである。

【図14】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】

【0019】

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。）に用いる評価項目から、対応する問題内容を推薦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。

【0020】

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。

【0021】

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。

【0022】

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。

【0023】

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。

【0024】

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。

【0025】

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、ルーブリック評価に用いる評価項目やキーワードに関する入力情報の送信、推薦問題の受信及び表示などを行う。ここで、推薦問題とは、詳細は後述するが、入力情報に基づいて特定された教師に推薦するルーブリック評価用の問題である。

【0026】

［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、問題情報データベース（以下、「データベース」を「ＤＢ」と記す。）４１とは、バス１９を介して相互に接続されている。

【0027】

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。

【0028】

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から入力情報を受信したり、推薦問題に関する情報を教師用端末２０へ送信したりする。

【0029】

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。

【0030】

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。

【0031】

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が後述の出力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。

【0032】

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。

【0033】

問題情報ＤＢ４１は、ルーブリック評価用の問題と評価項目との対応関係を示す。ルーブリック評価用の問題には、予め問題の内容に対応する評価項目が紐付けられている。図４は、問題情報ＤＢ４１のデータ構造の一例である。図示のように、問題情報ＤＢ４１において、縦軸はルーブリック評価用の問題、横軸は評価項目である。問題情報ＤＢ４１では、問題（縦軸）と、当該問題に予め紐付けられた評価項目（横軸）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、問題情報ＤＢ４１を参照することで、問題「あなたの好きな食べ物について、その魅力を３０秒以内で伝えなさい。」は、評価項目「思考力」及び「表現力」に対応することが分かる。

【0034】

なお、問題情報ＤＢ４１は、過去に教師が作成した問題の内容と、当該問題に対応する評価項目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、当該問題と当該問題に対応する評価項目が問題情報ＤＢ４１に蓄積される。

【0035】

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、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。

【0036】

図５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、問題情報ＤＢ４１と、入力情報取得部５１と、条件情報取得部５２と、推薦問題取得部５３と、画面出力部５４とを備える。

【0037】

なお、入力情報取得部５１、条件情報取得部５２、推薦問題取得部５３及び画面出力部５４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。

【0038】

入力情報取得部５１は、教師が指定したルーブリック評価に用いる評価項目及びキーワードのいずれか１つ以上に関する情報を入力情報として取得する。教師は、教師用端末２０を使用し、所定の画面において評価項目及びキーワードのいずれか１つ以上を入力し、サーバ１０へ送信する。

【0039】

条件情報取得部５２は、推薦問題の条件に関する条件情報を取得する。具体的に、推薦問題の条件とは、問題情報ＤＢ４１から推薦問題として取得する問題の内容の基準である。例えば、条件情報は、推薦問題の条件が入力情報に含まれる評価項目と、推薦問題に対応する評価項目とが完全に一致する完全一致、又は、部分的に一致する部分一致であることに関する情報を含む。また、条件情報は、推薦問題の条件がキーワードと推薦問題に含まれる単語との一致数であることや一致数の閾値に関する情報を含む。また、条件情報は、推薦問題の条件が、推薦問題とキーワードの類似度であることや類似度の閾値に関する情報を含む。

【0040】

なお、推薦問題の条件の入力は任意であり、教師が入力しない場合、後述する推薦問題取得部５３は予め設定された条件や閾値により推薦問題を取得することとしてもよい。また、推薦問題の条件は、１つの条件であってもよいし、複数の条件を組み合わせてもよく、任意に設定することができる。

【0041】

推薦問題取得部５３は、入力情報に含まれる評価項目及びキーワードのいずれか１つ以上に基づいて、問題情報ＤＢ４１から問題を特定し、推薦問題として取得する。推薦問題の特定方法は、評価項目の一致度合いに基づく特定方法、問題とキーワードの一致数に基づく特定方法、問題とキーワードの類似度に基づく特定方法などが挙げられ、推薦問題は、入力情報や条件情報に応じた方法によって特定される。推薦問題は、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。推薦問題の特定方法は、任意に設定することができる。

【0042】

画面出力部５４は、問題情報ＤＢ４１から取得した推薦問題の内容を示すテキスト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が受信した画面情報に基づいて画面を表示することで、教師は、入力情報に対応する推薦問題の内容を確認することができる。

【0043】

なお、画面出力部５４は、教師が入力情報や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。本実施形態では、詳細は後述するが、画面出力部５４は、入力情報及び条件情報の入力と、推薦問題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。

【0044】

上記の構成において、サーバ１０の問題情報ＤＢ４１は、本発明の記憶部の一例である。また、上記の構成において、サーバ１０の入力情報取得部５１、条件情報取得部５２、推薦問題取得部５３及び画面出力部５４は、それぞれ本発明の入力情報取得部、条件情報取得部、推薦問題取得部及び推薦問題出力部の一例である。また、上記の構成において、推薦問題取得部５３は、本発明の類似度算出部及び構成単語取得部の一例である。

【0045】

［画面］
次に、画面出力部５４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、任意の評価項目やキーワードを入力する。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、入力した評価項目やキーワードに対応する推薦問題が画面に表示される。

【0046】

図６は、画面の一例である。図６に示すように、画面は、評価項目入力エリア６１と、キーワード入力エリア６２と、完全一致チェックボックス６３と、部分一致チェックボックス６４と、一致数チェックボックス６５と、一致数入力エリア６６と、類似度チェックボックス６７と、類似度選択エリア６８と、検索ボタン６９と、推薦問題表示エリア７０及び７１とを有する。

【0047】

評価項目入力エリア６１は、教師が任意の評価項目を入力するエリアである。評価項目入力エリア６１に入力された評価項目に関する情報は、入力情報としてサーバ１０により取得される。キーワード入力エリア６２は、教師がルーブリック評価用の問題に含めたいキーワードを任意に入力するエリアである。キーワード入力エリア６２に入力されたキーワードに関する情報は、入力情報としてサーバ１０により取得される。なお、教師は、評価項目及びキーワードのいずれか１つ以上を入力すればよい。また、入力する評価項目やキーワードは１個に限らず複数であってもよい。

【0048】

完全一致チェックボックス６３、部分一致チェックボックス６４、一致数チェックボックス６５及び類似度チェックボックス６７は、推薦問題の条件を選択するチェックボックスである。

【0049】

完全一致チェックボックス６３は、評価項目入力エリア６１に入力された評価項目と完全に一致する評価項目に対応する問題であることを推薦問題の条件とする場合にチェックマークが記入されるチェックボックスである。部分一致チェックボックス６４は、評価項目入力エリア６１に入力された評価項目と部分的に一致する評価項目に対応する問題であることを推薦問題の条件とする場合にチェックマークが記入されるチェックボックスである。

【0050】

一致数チェックボックス６５は、キーワード入力エリア６２に入力されたキーワードと一致する単語を閾値以上含む問題であることを推薦問題の条件とする場合にチェックマークが記入されるチェックボックスである。一致数入力エリア６６は、閾値となるキーワードと単語の一致数を入力するエリアである。類似度チェックボックス６７は、キーワード入力エリア６２に入力されたキーワードとの類似度が閾値以上の問題であることを推薦問題の条件とする場合にチェックマークが記入されるチェックボックスである。類似度選択エリア６８は、閾値となる類似度をラジオボタンで選択するエリアである。なお、類似度は、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。推薦問題の条件として選択されたチェックボックスに関する情報や閾値として入力された情報は、条件情報としてサーバ１０により取得される。

【0051】

教師は、教師用端末２０を使用し、評価項目やキーワード、推薦問題の条件の入力や選択が終了すると、検索ボタン６９を押下することで、推薦問題の出力要求をサーバ１０に送信する。サーバ１０は、出力要求を取得すると、入力情報及び条件情報に基づいて、問題情報ＤＢ４１から条件を満たす１つ以上の推薦問題を特定し、取得する。そして、サーバ１０は、推薦問題と、推薦問題に対応する評価項目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。このように、教師が検索ボタン６９を押下すると、画面には、条件を満たす複数の推薦問題と、当該推薦問題に対応する評価項目とが表示される。

【0052】

推薦問題表示エリア７０及び７１は、推薦問題を表示するエリアであって、推薦問題の内容を示すテキストを表示する問題内容エリア７０ａ及び７１ａと、推薦問題に対応する評価項目を表示する対応評価項目表示エリア７０ｂ及び７１ｂとを有する。問題内容エリア７０ａ及び７１ａでは、図６に示すように、キーワードと一致するテキストの単語をハイライト表示などで強調表示することとしてもよい。

【0053】

また、図６に示すように、推薦問題の条件が評価項目の部分一致であった場合、教師が入力した評価項目以外の評価項目が推薦問題に対応付けられていることがある。この場合、対応評価項目表示エリア７１ｂに示すように、教師が入力した評価項目「思考力」及び「表現力」は大きめに表示し、それ以外の評価項目「理解力」及び「調査力」は小さめに表示することとしてもよい。これによれば、推薦問題の条件が評価項目の部分一致であった場合、教師は、推薦問題に対応する評価項目が完全一致であるか、部分一致であれば他にどんな評価項目に対応するかを容易に確認することができる。

【0054】

教師は、画面により、入力情報や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、任意に入力した項目やキーワードに対応する推薦問題を容易に認識することができる。また、画面に表示された推薦問題の内容を示すテキストは、教師により任意に編集することができる。

【0055】

なお、所定のサイトにログインした時点では、図６に示す画面上部の入力で示す範囲のみが表示され、検索ボタン６９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６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】

［推薦問題の特定方法］
次に、サーバ１０の推薦問題取得部５３が、入力情報に基づいて推薦問題を特定する方法について説明する。

【0057】

（評価項目の一致度合いに基づく特定方法）
まず、評価項目の一致度合いに基づく特定方法について説明する。推薦問題取得部５３は、問題情報ＤＢ４１を参照し、入力情報に含まれる評価項目と完全一致又は部分一致する評価項目に対応する問題を推薦問題に特定し、取得する。

【0058】

図７（ａ）は、条件情報に推薦問題の条件として評価項目の完全一致が含まれている場合の特定方法を説明する図である。なお、入力情報に含まれる評価項目は「思考力」及び「表現力」であるものとする。この場合、推薦問題取得部５３は、図７（ａ）に示す問題情報ＤＢ４１を参照し、評価項目「思考力」及び「表現力」にのみチェックマークが記されている問題７３を推薦問題に特定し、取得する。

【0059】

図７（ｂ）は、条件情報に推薦問題の条件として評価項目の部分一致が含まれている場合の特定方法を説明する図である。なお、入力情報に含まれる評価項目は「思考力」及び「表現力」であるものとする。この場合、推薦問題取得部５３は、図７（ｂ）に示す問題情報ＤＢ４１を参照し、評価項目「思考力」及び「表現力」にチェックマークが記されている問題７３、７４及び７５を推薦問題に特定し、取得する。推薦問題の条件が完全一致の場合と異なり、評価項目「思考力」及び「表現力」にチェックマークが記されている問題であれば、問題７４や問題７５のように他の評価項目「理解力」や「調査力」にチェックマークが記されている問題であったとしても、推薦問題取得部５３は、推薦問題に特定する。このとき、推薦問題取得部５３は、他の評価項目に関する情報を取得し、一時的に記憶しておくこととしてもよい。これにより、画面上で推薦問題と、当該推薦問題に対応する評価項目とを表示する際に、併せて他の評価項目も表示することができる。

【0060】

（問題とキーワードの一致数に基づく特定方法）
次に、問題とキーワードの一致数に基づく特定方法について説明する。条件情報に推薦問題の条件としてキーワードと一致する単語を閾値以上含むこと及びその閾値が含まれている場合、推薦問題取得部５３は、問題情報ＤＢ４１を参照し、入力情報に含まれるキーワードと一致する単語を閾値以上含む問題を推薦問題に特定し、取得する。

【0061】

図８は、問題とキーワードの一致数に基づく特定方法を説明する図である。なお、入力情報に含まれるキーワードは「魅力」、「意見」、「秒」、「伝える」であり、条件情報に含まれる一致数の閾値は「２」であるものとする。この場合、推薦問題取得部５３は、図８に示す問題情報ＤＢ４１を参照し、問題に含まれる単語と、キーワードとの一致数（以下、「キーワード一致数」ともいう。）をカウントする。そして、推薦問題取得部５３は、キーワード一致数が閾値「２」以上の問題７３及び７５を推薦問題に特定し、取得する。

【0062】

（問題とキーワードの類似度に基づく特定方法）
次に、問題とキーワードの類似度に基づく特定方法について説明する。条件情報に推薦問題の条件として問題とキーワードの類似度が閾値以上であること及びその閾値が含まれている場合、推薦問題取得部５３は、問題情報ＤＢ４１を参照し、入力情報に含まれるキーワードとの類似度が閾値以上の問題を推薦問題に特定し、取得する。

【0063】

推薦問題取得部５３は、まず、問題情報ＤＢ４１に記憶された各問題の内容を示すテキストを単語に分割し、各問題を構成する単語である構成単語を取得する。図９は、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。推薦問題取得部５３は、形態素解析を用いて、図示のように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。

【0064】

推薦問題取得部５３は、事前に作成した知識グラフを参照し、キーワードと、問題情報ＤＢ４１に記憶された各問題の構成単語との類似度を算出する。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。

【0065】

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１０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１０（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１０（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１０（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１０（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。

【0066】

本実施形態では、あらゆる単語を中心とした知識グラフが予め作成されているものとする。推薦問題取得部５３は、キーワードを中心とした知識グラフを参照し、当該キーワードと、問題情報ＤＢ４１に記憶された各問題の構成単語との類似度を算出する。そして、推薦問題取得部５３は、全てのキーワードと、各問題の全て、もしくは名詞・形容詞等の特定の品詞の構成単語との類似度を総当たり的に算出することで、各問題とキーワードの類似度を算出する。

【0067】

図１１（ａ）は、構成単語とキーワードの類似度を算出する方法を説明する図である。具体的に、推薦問題取得部５３が、キーワード「魅力」と、図１１（ａ）に示す問題の構成単語との類似度を算出する方法について説明する。まず、推薦問題取得部５３は、キーワード「魅力」を中心とした知識グラフ７６を参照し、問題の構成単語との距離を判定する。例えば、問題の構成単語「友達」は、知識グラフ７６の中心にあるキーワード「魅力」から７６ａを介した７６ｂに位置する。この場合、構成単語「友達」とキーワード「魅力」との距離は「２」と算出される。

【0068】

本実施形態において、類似度は「１」が最も高く、距離が「１」離れる毎に類似度を「０．１」減算するものとする。これによれば、推薦問題取得部５３は、構成単語「友達」とキーワード「魅力」の類似度を「０．８」と算出する。同様の算出方法により、推薦問題取得部５３は、構成単語「良いところ」とキーワード「魅力」の類似度を「０．９」と算出する。なお、キーワードを中心とした知識グラフに構成単語が存在しない場合、当該構成単語と当該キーワードとの類似度は「０」となる。よって、推薦問題取得部５３は、構成単語「悪いところ」とキーワード「魅力」の類似度を「０」とする。

【0069】

図１１（ｂ）は、問題とキーワードの類似度を算出する方法を説明する図である。具体的に、推薦問題取得部５３は、全てのキーワード「魅力」、「意見」、「秒」及び「伝える」と、問題７７「友達の良いところ・悪いところについて、２分以内で話しなさい。」の全ての構成単語との類似度を総当たり的に算出し、総和を求めることで、当該問題とキーワードの類似度を算出する。これによれば、図示のように、問題７７とキーワードの類似度は「２．４」となり、問題７３とキーワードの類似度は「３．２」になるものとする。

【0070】

図１２は、問題とキーワードの類似度に基づく特定方法を説明する図である。なお、条件情報に含まれる類似度の閾値は「２」であるものとする。この場合、推薦問題取得部５３は、図１２に示す問題情報ＤＢ４１を参照し、問題とキーワードの類似度が閾値「２」以上の問題７３、７５及び７７を推薦問題に特定し、取得する。

【0071】

［出力処理］
次に、教師の入力に基づいて、条件を満たし、評価項目やキーワードに対応する推薦問題を出力する処理について説明する。図１３は、サーバ１０による出力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。

【0072】

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、評価項目やキーワード、推薦問題の条件の入力や選択を行う。入力や選択が終了すると、教師は、画面において所定のボタンを押下することで、入力情報及び条件情報をサーバ１０へ送信し、推薦問題の出力要求を行う。

【0073】

サーバ１０は、教師用端末２０から入力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、入力情報及び条件情報に基づいて、問題情報ＤＢ４１から、条件情報に含まれる条件を満たし、入力情報に含まれる評価項目やキーワードに対応する問題を推薦問題に特定し、取得する（ステップＳ１０２）。そして、サーバ１０は、１つ以上の推薦問題と、推薦問題に対応する評価項目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へ送信する（ステップＳ１０３）。これにより、出力処理は終了する。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、自身が任意に入力した情報に基づく条件を満たした推薦問題と、当該推薦問題に対応する評価項目とを容易に認識することができる。また、教師は、必要に応じて推薦問題の内容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、推薦問題及び当該推薦問題に対応する評価項目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、推薦問題及び当該推薦問題に対応する評価項目に関する情報を出力することとしてもよい。また、推薦問題及び当該推薦問題に対応する評価項目をセットではなく、推薦問題のみを出力することとしてもよい。推薦問題及び当該推薦問題に対応する評価項目の出力方法は、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、任意に入力された条件情報に含まれる条件を満たし、入力情報に含まれる評価項目やキーワードに対応する問題の内容を学習支援者に推薦することができる。これにより、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１４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、問題情報ＤＢ９１が接続されており、教師用端末９０は、サーバ１０が行っていた出力処理を実行して、教師が任意に入力した条件を満たし、評価項目やキーワードに対応する推薦問題を特定し、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 問題情報ＤＢ
５１ 入力情報取得部
５２ 条件情報取得部
５３ 推薦問題取得部
５４ 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】

【図14】