特開 2024-171097 学習支援システム

(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】P2024171097

(43)【公開日】2024-12-11

(54)【発明の名称】学習支援システム

(51)【国際特許分類】

   G09B 7/04 20060101AFI20241204BHJP

   G09B 19/00 20060101ALI20241204BHJP

   G06Q 50/20 20120101ALI20241204BHJP

【ＦＩ】

G09B7/04

G09B19/00 H

G06Q50/20

【審査請求】未請求

【請求項の数】3

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023087980

(22)【出願日】2023-05-29

(71)【出願人】

【識別番号】523199911

【氏名又は名称】株式会社クレアール

(74)【代理人】

【識別番号】110003063

【氏名又は名称】弁理士法人牛木国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】泉 麻里子

(72)【発明者】

【氏名】関口 東彦

【テーマコード（参考）】

2C028

5L049

5L050

【Ｆターム（参考）】

2C028BA02

2C028BA05

2C028BB04

2C028BC01

2C028BD01

5L049CC34

5L050CC34

(57)【要約】

【課題】ユーザー自身が認識している理解度に応じて、ユーザー自身により出題の条件を設定することのできる学習支援システムを提供する。
【解決手段】出願問題の解答に基づき正誤判定を行い、正誤結果を送信するとともに、ユーザーによって個々の出題問題に対して設定されたユーザータグと重要度の情報を更新する、解答データの正誤判定手段14と、過去の出題問題に対する解答に基づいて選出された出題問題からなる確認テストを作成して送信し、確認テストの解答に基づき正誤判定を行い、正誤結果を送信するとともに、ユーザーによって個々の出題問題に対して設定されたユーザータグと重要度の情報を更新する、確認テスト手段15と、ユーザーによって行われたユーザータグの編集に基づきユーザータグの情報を更新する、ユーザータグ・重要度の管理手段16を備えた。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザーが使用するデバイスのＷｅｂブラウザからクラウドシステムを介して利用可能に構成された学習支援システムであって、
デバイスからの条件設定に基づき出題問題の抽出を行う、問題選択手段と、
出題問題をデバイスに送信する、出題手段と、
デバイスからの出願問題の解答に基づき正誤判定を行い、正誤結果をデバイスに送信するとともに、デバイスにおいてユーザーによって個々の出題問題に対して設定されたユーザータグと重要度の情報を更新する、解答データの正誤判定手段と、
過去の出題問題に対する解答に基づいて選出された出題問題からなる確認テストを作成してデバイスに送信し、デバイスからの確認テストの解答に基づき正誤判定を行い、正誤結果をデバイスに送信するとともに、デバイスにおいてユーザーによって個々の出題問題に対して設定されたユーザータグと重要度の情報を更新する、確認テスト手段と、
デバイスにおいてユーザーによって行われたユーザータグの編集に基づきユーザータグの情報を更新する、ユーザータグ・重要度の管理手段と、
デバイスからの学習結果画面の表示リクエストに基づき解答履歴から表示データを作成して表示する、学習結果表示手段と
を備えていることを特徴とする学習支援システム。

【請求項2】

前記問題選択手段は、デバイスからのユーザーによるユーザータグの選択、ユーザーによる重要度の選択を含む条件設定に基づき出題問題の抽出を行う請求項１に記載の学習支援システム。

【請求項3】

前記確認テスト手段は、過去の出題問題に対する正答率と解答総数に基づいて選出された出題問題からなる確認テストを作成する請求項１または２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、Ｗｅｂブラウザ内で動作し、必要な知識量を効率的に獲得するための機能を有する学習支援システムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来の学習支援システムとして、例えば、一連の学習の最初に、登録されている試験問題を解析し分類ごとの出題数を元に評価する基準となる値を決定することで、分類の出題頻度を考慮した学習者の評価をして、この評価と評価基準を利用することで効果的な学習のための問題を抽出するようにしたものが知られている（特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１２－６８５７２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

上記のような従来の学習支援システムにおいては、出題される問題が自動的に決められるようになっており、ユーザー自身が認識している理解度を反映した問題が出題されるようにはなっていなかった。

【0005】

そこで、本発明は、ユーザー自身が認識している理解度に応じて、ユーザー自身により出題の条件を設定することのできる学習支援システム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】

【0006】

本発明の学習支援システムは、ユーザーが使用するデバイスのＷｅｂブラウザからクラウドシステムを介して利用可能に構成された学習支援システムであって、デバイスからの条件設定に基づき出題問題の抽出を行う、問題選択手段と、出題問題をデバイスに送信する、出題手段と、デバイスからの出願問題の解答に基づき正誤判定を行い、正誤結果をデバイスに送信するとともに、デバイスにおいてユーザーによって個々の出題問題に対して設定されたユーザータグと重要度の情報を更新する、解答データの正誤判定手段と、過去の出題問題に対する解答に基づいて選出された出題問題からなる確認テストを作成してデバイスに送信し、デバイスからの確認テストの解答に基づき正誤判定を行い、正誤結果をデバイスに送信するとともに、デバイスにおいてユーザーによって個々の出題問題に対して設定されたユーザータグと重要度の情報を更新する、確認テスト手段と、デバイスにおいてユーザーによって行われたユーザータグの編集に基づきユーザータグの情報を更新する、ユーザータグ・重要度の管理手段と、デバイスからの学習結果画面の表示リクエストに基づき解答履歴から表示データを作成して表示する、学習結果表示手段とを備えている。

【発明の効果】

【0007】

本発明の学習支援システムによれば、デバイスにおいてユーザーによって個々の出題問題に対して設定されたユーザータグと重要度の情報を更新する、解答データの正誤判定手段と、デバイスにおいてユーザーによって個々の出題問題に対して設定されたユーザータグと重要度の情報を更新する、確認テスト手段と、デバイスにおいてユーザーによって行われたユーザータグの編集に基づきユーザータグの情報を更新する、ユーザータグ・重要度の管理手段とを備えているため、ユーザー自身が認識している理解度に応じて、ユーザー自身により出題の条件を設定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】本発明の学習支援システムの一実施例における構成の概要を示す説明図である。

【図2】同上、動作の概要を示す説明図である。

【図3】同上、問題選択手段の動作を示すフローチャートである。

【図4】同上、出題手段と、解答データの正誤判定手段の動作を示すフローチャートである。

【図5】同上、確認テスト手段の動作を示すフローチャートである。

【図6】同上、確認テスト手段において使用される優先順位データの生成の動作を示すフローチャートである。

【図7】同上、ユーザータグ・重要度の管理手段の動作を示すフローチャートである。

【図8】同上、学習結果表示手段の動作を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0009】

本発明の学習支援システムは、認知心理学において学習効果が高いと実証されている学習方法をＷｅｂシステムにて実現しようとするものである。その学習方法としては、検索練習、分散学習、交互配置、メタ認知、具体化、二重符号化、精緻化が挙げられている。

【0010】

検索練習は、学習事項を記憶から呼び起こそうとする取り組みであり、本発明の学習支援システムにおいては、一定間隔で同じ内容を思い出す「確認テスト機能」によって実現される。

【0011】

分散学習は、一度目を学習した後、間隔をあけて復習することであり、復習するまでの間には他の学習に取り組むことが効果的である。本発明の学習支援システムにおいては、一定間隔で同じ内容を再学習する「確認テスト実施後、出題範囲の任意のカテゴリ単位で問題を設定する機能」によって実現される。

【0012】

交互配置は、複数の学習事項を交互に織り交ぜて学ぶことであり、これにより、相違点を見分ける力が身につく。集中学習よりも上達を感じにくいが、習熟度の高まり、記憶の長期化、知識の応用の幅が広がるなど、様々な効果が得られる。最も難しい「似ているが少し違う」を見分ける力がつく。本発明の学習支援システムにおいては、色々な単元を一度に学習する「カテゴリを越えたランダム出題機能」、ベンダーが任意の文字を、複数の問題に付加できる「クロスワード機能」によって実現される。

【0013】

メタ認知は、認知を認知することであり、頭の状態や働き方を理解することで記憶定着が向上する。本発明の学習支援システムにおいては、自分の理解度を客観視する「任意の文字を問題に付加できるユーザータグ、理解レベルに指標となる重要度を、問題ごとに設定できる」ことによって実現される。

【0014】

具体化は、概念化することであり、二重符号化は、図示、イラストと合わせて覚えることである。本発明の学習支援システムにおいては、複数の情報形態で同一の内容を理解する「解答解説画面に、複数の図を掲載できる」ことによって実現される。

【0015】

精緻化は、自身のこれまでの脳内情報と関連付けることであり、ユーザーに依存するが、上記の機能によってカバーできる。

【0016】

上記のように、本発明は、認知心理学で効果があると認められた学習行動を促す学習支援システムに関するものであり、認知心理学の思想を機能として具現化したことを特徴とし、特に、ユーザータグや重要度が設定できる機能を有することを特徴としている。

【0017】

このような認知心理学の知見を取り入れて記憶の定着を促す学習方法を実現した本発明の学習支援システムを利用して問題を解くことで、知識のインプット効率を上げる効果が見込まれる。本発明の学習支援システムは、特に、司法書士、行政書士、社会保険労務士などの暗記した量によって合格が左右される暗記系の資格試験において、合格に必要な知識量を効率的に獲得するために有効である。

【0018】

以下、本発明の学習支援システムについて、添付した図面を参照しながら説明する。

【0019】

本発明の学習支援システムの一実施例における構成の概要を示す図１において、１は学習支援システムであり、学習支援システム１は、ユーザーが使用するデバイス２のＷｅｂブラウザ３から、クラウドシステム４を介して利用できるようになっている。学習支援システム１は、ログイン手段11、問題選択手段12、出題手段13、解答データの正誤判定手段14、確認テスト手段15、ユーザータグ・重要度の管理手段16、学習結果表示手段17を備えている。そして、学習支援システム１は、デバイス２からログイン要求、学習結果、個人設定などに関するデータを受け取り、デバイス２へログイン許可、問題・解説データなどに関するデータを送るようになっている。

【0020】

学習支援システム１の動作の概要を示す図２において、ログイン手段11は、ユーザーのデバイス２からのログイン要求に基づき、ログイン処理、ログイン許可を行う。これにより、デバイス２が学習支援システム１にログインする。つぎに、問題選択手段12は、デバイス２からの出題範囲の選択、キーワードによる条件設定、過去解答結果による条件設定に基づき、学習支援システム１に収容されている多数の問題の中から、出題問題の抽出を行う。つぎに、出題手段13は、出題問題の送信を行い、デバイス２に問題が表示される。つぎに、解答データの正誤判定手段14は、デバイス２からの解答に基づき、正誤判定を行い、正誤結果をデバイス２に送信する。デバイス２では、結果と解説の確認が行われ、後述するユーザータグ・重要度の設定に基づいてユーザータグや重要度が設定される。解答データの正誤判定手段14は、ユーザータグや重要度の設定をユーザー固有データとして保持する。以上が問題選択から解答までの動作となる。

【0021】

確認テストを実施する動作において、確認テスト手段15は、確認テストを作成し、デバイス２に確認テストが表示される。確認テスト手段15は、デバイス２からの確認テストの解答に基づき、正誤判定を行い、正誤結果をデバイス２に送信する。デバイス２では、結果と解説の確認が行われる。

【0022】

ユーザータグ・重要度の設定の動作において、ユーザータグ・重要度の管理手段16は、デバイス２からのユーザータグの編集に基づき、ユーザー固有データを変更する。

【0023】

学習結果表示の動作において、学習結果表示手段17は、デバイス２からの結果画面の表示リクエストに基づき、直近３回の解答履歴からデータを生成し、表示データを作成する。デバイス２では、結果画面が表示される。

【0024】

以下、フローチャートに基づき、より詳細に説明する。

【0025】

問題選択手段12の動作を示す図３において、はじめのステップＳ１０１では、ユーザーによる問題のカテゴリの選択を受け付ける。ここで、カテゴリとは、資格試験における出題範囲を大きく分類したもの、例えば、単元や出題分野のことをいう。つぎのステップＳ１０２では、ユーザーによる出題対象の選択を受け付ける。ここで、出題対象とは、上記カテゴリから、過去の解答履歴の有無によって抽出した問題のことをいう。以下順に、ステップＳ１０３では、ユーザーによる出題順の選択を受け付ける。ここで、ユーザーはベンダーが付加した番号によるシーケンシャルな出題順、またはランダムな出題順を選択することができる。ステップＳ１０４では、ユーザーによる重要度の選択を受け付ける。ここで、重要度とは、ユーザーが自身の理解度を５段階で表した指標のことをいう。ステップＳ１０５では、ユーザーによるユーザータグの選択を受け付ける。ここで、ユーザータグとは、ユーザーが自身の言葉で問題に対して付加した文字のことをいう。ステップＳ１０６では、ユーザーによるキーワードの入力を受け付ける。ここで、キーワードとは、問題文や解答解説に含まれる任意の文字のことをいう。ステップＳ１０７では、ユーザーによる問題ＩＤの入力を受け付ける。ここで、問題ＩＤとは、個々の問題に付された識別符号のことをいう。ステップＳ１０８では、ユーザーによるクロスワードの選択を受け付ける。ここで、クロスワードとは、ベンダーが問題に対して付加した文字のことをいう。なお、Ｓ１０４～Ｓ１０８は任意であり、省略してもよい。そして、ステップＳ１０９では、ステップＳ１０１～１０８において選択、入力された条件に従って問題を抽出する。

【0026】

ステップＳ１０９につづいて、ステップＳ１１０においてユーザーによる出題数の選択を受け付けた場合は、Ｓ１１１において問題の出力を開始し、図４に示す出題手段13の動作に進む。また、ステップＳ１０９につづいて、ステップＳ１１２においてユーザーによる条件の変更要求を受け付けた場合は、スタートに戻る、すなわち、Ｓ１０１に戻る。さらに、ステップＳ１０９につづいて、ステップＳ１１３においてユーザーによるユーザータグや重要度の一括設定要求を受け付けた場合は、つぎのステップＳ１１４に進む。なお、ステップＳ１１０、ステップＳ１１２、ステップＳ１１３は、順不同に実行することができる。

【0027】

ステップＳ１１４では、ユーザーによる一括処理の要求を受け付け、ステップＳ１１５では、ユーザーによるユーザータグの選択、ステップＳ１１６では、ユーザーによる重要度の設定を受け付ける。なお、ステップＳ１１５とステップＳ１１６は、順不同に実行することができる。そして、ステップＳ１１７では、ユーザーによる設定の反映要求を受け付け、ステップＳ１１８において、ユーザータグと重要度の情報を更新する。

【0028】

出題手段13と解答データの正誤判定手段14の動作を示す図４において、ステップＳ２０１では、問題を出力し、ステップＳ２０２では、ユーザーによる解答の入力を受け付ける。ステップＳ２０３では、解答を取得し、ステップＳ２０４では、解答の正誤を判定する。ステップＳ２０５では、問題の達成率と正答率の情報を更新し、ステップＳ２０６では、正解を出力する。

【0029】

ステップＳ２０６につづいて、ステップＳ２０７においてユーザーによるユーザータグの選択要求を受け付けた場合は、ステップＳ２０８においてユーザーによるユーザータグの登録を受け付ける。ステップＳ２０９では、ユーザータグを取得し、ステップＳ２１０では、ユーザータグの情報を更新する。また、ステップＳ２０６につづいて、ステップＳ２１１においてユーザーによる重要度の設定要求を受け付けた場合は、ステップＳ２１２において重要度を取得し、ステップＳ２１３では、重要度の情報を更新する。なお、ステップＳ２０７とステップＳ２１１は、順不同に実行することができる。そして、ステップＳ２１４において、ユーザーによる次の問題若しくは終了の要求を受け付ける。

【0030】

確認テスト手段15の動作を示す図５において、ステップＳ３０１では、優先順位データが取得される。ここで、優先順位データとは、各問題に対してシステム内部で付加する数値のことをいい、優先順位データの生成については、図６に基づき後述する。ステップＳ３０２では、対象問題を選出する。ここで、上位３０問が選択され１０問がランダムで使用される。ステップＳ３０３では、問題を出力し、ステップＳ３０４では、ユーザーによる解答の入力を受け付ける。ステップＳ３０５では、解答を取得し、ステップＳ３０６では、解答の正誤を判定する。ステップＳ３０７では、正解を出力する。

【0031】

ステップＳ３０７につづいて、ステップＳ３０８においてユーザーによるユーザータグの選択要求を受け付けた場合は、ステップＳ３０９においてユーザーによるユーザータグの登録を受け付ける。ステップＳ３１０では、ユーザータグを取得し、ステップＳ３１１では、ユーザータグの情報を更新する。また、ステップＳ３０７につづいて、ステップＳ３１２においてユーザーによる重要度の設定要求を受け付けた場合は、ステップＳ３１３において重要度を取得し、ステップＳ３１４では、重要度の情報を更新する。なお、ステップＳ３０８とステップＳ３１２は、順不同に実行することができる。そして、ステップＳ３１５において、ユーザーによる次の問題若しくは終了の要求を受け付ける。

【0032】

確認テスト手段15において使用される優先順位データの生成の動作を示す図６において、ステップＳ４０１では、直近の解答日時を取得し、ステップＳ４０２では、直近３回の正答率を取得し、ステップＳ４０３では、解答総数を取得する。なお、ステップＳ４０１、ステップＳ４０２、ステップＳ４０３は、並列に実行する。そして、ステップＳ４０４では、ステップＳ４０１～４０３において取得された情報に従って優先順位データを生成する。ステップＳ４０５では、優先順位データを保存する。

【0033】

ユーザータグ・重要度の管理手段16の動作を示す図７において、ステップＳ５０１では、重要度の数を集計し、ステップＳ５０２では、重要度が設定された問題数を更新する。ステップＳ５０３では、ユーザータグの数を集計し、ステップＳ５０４では、ユーザータグが設定された問題数を更新する。なお、ステップＳ５０１とステップＳ５０３は、並列に実行する。そして、ステップＳ５０５では、ユーザータグ・重要度の管理画面を出力し、ステップＳ５０６では、ユーザーによるユーザータグの編集画面の表示要求を受け付け、編集画面を表示する。

【0034】

ステップＳ５０６につづいて、ステップＳ５０７においてユーザーによるユーザータグの追加要求を受け付けた場合は、ステップＳ５０８においてユーザータグを取得する。ステップＳ５０９では、該当のユーザータグに追加フラグを付与し、ステップＳ５１０では、ユーザータグ一覧に表示する。また、ステップＳ５０６につづいて、ステップＳ５１１においてユーザーによるユーザータグの削除要求を受け付けた場合は、ステップＳ５１２において該当のユーザータグに削除フラグを付与し、ステップＳ５１３では、ユーザータグ一覧から非表示にする。なお、ステップＳ５０７とステップＳ５１１は、順不同に実行することができる。そして、ステップＳ５１４において、ユーザーによるユーザータグの登録要求を受け付け、ステップＳ５１５においてユーザータグの情報を更新し、ステップＳ５１６ではユーザータグ・重要度の管理画面を出力する。

【0035】

学習結果表示手段17の動作を示す図８において、ステップＳ６０１では、問題の達成率を更新し、ステップＳ６０２では、達成率を出力する。ステップＳ６０３では、問題の正答率を更新し、ステップＳ６０４では、正答率を出力する。ステップＳ６０５では、問題ごとの直近３回の正誤履歴を取得し、ステップＳ６０６では、問題ごとの直近３回の正誤履歴を出力する。なお、ステップＳ６０１、ステップＳ６０３、ステップＳ６０５は、並列に実行する。

【0036】

以上のように、本実施例の学習支援システム１は、ユーザーが使用するデバイス２のＷｅｂブラウザ３からクラウドシステム４を介して利用可能に構成された学習支援システム１であって、デバイス２からの条件設定に基づき出題問題の抽出を行う、問題選択手段12と、出題問題をデバイス２に送信する、出題手段13と、デバイス２からの出願問題の解答に基づき正誤判定を行い、正誤結果をデバイス２に送信するとともに、デバイス２においてユーザーによって個々の出題問題に対して設定されたユーザータグと重要度の情報を更新する、解答データの正誤判定手段14と、過去の出題問題に対する解答に基づいて選出された出題問題からなる確認テストを作成してデバイス２に送信し、デバイス２からの確認テストの解答に基づき正誤判定を行い、正誤結果をデバイス２に送信するとともに、デバイス２においてユーザーによって個々の出題問題に対して設定されたユーザータグと重要度の情報を更新する、確認テスト手段15と、デバイス２においてユーザーによって行われたユーザータグの編集に基づきユーザータグの情報を更新する、ユーザータグ・重要度の管理手段16と、デバイス２からの学習結果画面の表示リクエストに基づき解答履歴から表示データを作成して表示する、学習結果表示手段17とを備えている。

【0037】

本実施例の学習支援システム１によれば、デバイス２においてユーザーによって個々の出題問題に対して設定されたユーザータグと重要度の情報を更新する、解答データの正誤判定手段14と、デバイス２においてユーザーによって個々の出題問題に対して設定されたユーザータグと重要度の情報を更新する、確認テスト手段15と、デバイス２においてユーザーによって行われたユーザータグの編集に基づきユーザータグの情報を更新する、ユーザータグ・重要度の管理手段16とを備えているため、ユーザー自身が認識している理解度に応じて、ユーザー自身により出題の条件を設定することができる。

【0038】

また、前記問題選択手段12は、デバイス２からのユーザーによるユーザータグの選択、ユーザーによる重要度の選択を含む条件設定に基づき出題問題の抽出を行うため、ユーザー自身によって設定された出題の条件に基づき、出題問題の抽出を行うことができる。

【0039】

また、前記確認テスト手段15は、過去の出題問題に対する正答率と解答総数に基づいて選出された出題問題からなる確認テストを作成するため、効率良い学習が可能となる。

【0040】

以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は本実施形態に限定されるものではなく、種々の変更実施が可能である。

【符号の説明】

【0041】

１ 学習支援システム
２ デバイス
３ Ｗｅｂブラウザ
４ クラウドシステム
12 問題選択手段
13 出題手段
14 解答データの正誤判定手段
15 確認テスト手段
16 ユーザータグ・重要度の管理手段
17 学習結果表示手段

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】