特許 7580290 学習支援装置、学習システム及び学習支援方法

(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】

(24)【登録日】2024-10-31

(45)【発行日】2024-11-11

(54)【発明の名称】学習支援装置、学習システム及び学習支援方法

(51)【国際特許分類】

   G09B 19/00 20060101AFI20241101BHJP

   G09B 9/00 20060101ALI20241101BHJP

   G06Q 50/20 20120101ALI20241101BHJP

【ＦＩ】

G09B19/00 H

G09B9/00 Z

G06Q50/20

【請求項の数】 6

(21)【出願番号】P 2021017900

(22)【出願日】2021-02-08

(65)【公開番号】P2022120876

(43)【公開日】2022-08-19

【審査請求日】2023-10-25

(73)【特許権者】

【識別番号】591036457

【氏名又は名称】三菱電機エンジニアリング株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110003166

【氏名又は名称】弁理士法人山王内外特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】久世 武知

【審査官】西村 民男

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１７－１５１５２０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１２－１９４５０７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１０－１７６６１０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０００－２９３０９７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０８－１４６８６７（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１７／２０４３１１（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０９Ｂ １／００－ ９／５６

１７／００－１９／２６

Ｇ０６Ｑ ５０／２０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

学習者が入力装置及び出力装置を用いて電子的に又は仮想的に作業を実行することにより前記学習者が前記作業の学習をする学習システムに用いられる学習支援装置であって、
前記学習者が前記作業を実行したとき、前記作業に対する自己評価の結果を示す自己評価情報を取得する自己評価情報取得部と、
前記学習者が前記作業を実行したとき、前記作業に対する自動評価を実行する自動評価部と、
前記自己評価の結果と前記自動評価の結果との差に基づいて、前記学習者による前記作業に対する習熟度を判定する習熟度判定部と、
前記出力装置を用いて前記習熟度判定部による判定結果を出力する制御を実行する出力制御部と、
を備えることを特徴とする学習支援装置。

【請求項2】

前記作業の実行中における前記入力装置の基準状態を示す基準状態情報を取得する基準状態情報取得部と、
前記作業の実行中における前記入力装置の状態を示す状態情報を取得する状態情報取得部と、を備え、
前記自動評価は、前記基準状態情報と前記状態情報との差に基づくものである
ことを特徴とする請求項１記載の学習支援装置。

【請求項3】

前記自己評価は、前記学習者により実行されるものであることを特徴とする請求項１又は請求項２記載の学習支援装置。

【請求項4】

前記出力装置は、表示装置を含み、
前記制御は、前記表示装置を用いて前記判定結果を示す画面を表示する制御を含む
ことを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の学習支援装置。

【請求項5】

学習者が入力装置及び出力装置を用いて電子的に又は仮想的に作業を実行することにより前記学習者が前記作業の学習をする学習システムであって、
前記学習者が前記作業を実行したとき、前記作業に対する自己評価の結果を示す自己評価情報を取得する自己評価情報取得部と、
前記学習者が前記作業を実行したとき、前記作業に対する自動評価を実行する自動評価部と、
前記自己評価の結果と前記自動評価の結果との差に基づいて、前記学習者による前記作業に対する習熟度を判定する習熟度判定部と、
前記出力装置を用いて前記習熟度判定部による判定結果を出力する制御を実行する出力制御部と、
を備えることを特徴とする学習システム。

【請求項6】

学習者が入力装置及び出力装置を用いて電子的に又は仮想的に作業を実行することにより前記学習者が前記作業の学習をする学習システムに用いられる学習支援方法であって、
自己評価情報取得部が、前記学習者が前記作業を実行したとき、前記作業に対する自己評価の結果を示す自己評価情報を取得するステップと、
自動評価部が、前記学習者が前記作業を実行したとき、前記作業に対する自動評価を実行するステップと、
習熟度判定部が、前記自己評価の結果と前記自動評価の結果との差に基づいて、前記学習者による前記作業に対する習熟度を判定するステップと、
出力制御部が、前記出力装置を用いて前記習熟度判定部による判定結果を出力する制御を実行するステップと、
を備えることを特徴とする学習支援方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、学習支援装置、学習システム及び学習支援方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、学習者がコンピュータを用いて学習対象となる作業を電子的に実行することにより、学習者が当該作業の学習をするシステムが開発されている。すなわち、いわゆる「ｅラーニング」による作業用の学習システムが開発されている。また、学習者がＶＲ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ）デバイスを用いて学習対象となる作業を仮想的に実行することにより、学習者が当該作業の学習をするシステムが開発されている。すなわち、いわゆる「ＶＲ学習」による作業用の学習システムが開発されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１９－２００２４１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

以下、ｅラーニングによる作業用の学習システム又はＶＲ学習による作業用の学習システムを総称して単に「学習システム」ということがある。学習システムにおいては、学習者が電子的に又は仮想的に作業を実行したとき、かかる作業の評価をするのが好適である。かかる評価の結果を学習者に提示することにより、学習者による作業に対する習熟度の向上に寄与することができる。すなわち、学習者による学習の支援をすることができる。

【0005】

従来、作業の実行中における学習者の動作を分析することにより、かかる作業の評価をする技術が開発されている（例えば、特許文献１参照。）。換言すれば、かかる作業の評価を自動的に実行する技術が開発されている。以下、学習者の作業に対して自動的に（すなわちコンピュータにより）実行される評価を「自動評価」ということがある。他方、学習者の作業に対して自身により（すなわち学習者により）実行される評価を「自己評価」ということがある。

【0006】

通常、自動評価の結果が自己評価の結果と一致している場合、学習者は、自動評価の結果をスムーズに受け入れることができる。これにより、学習者は、自身による作業に対する習熟度を正確に認識することができる。他方、自動評価の結果が自己評価の結果と乖離している場合、学習者は、自動評価の結果をスムーズに受け入れることが困難である。これにより、学習者は、自身による作業に対する習熟度を正確に認識することが困難である。この結果、習熟度の向上に寄与する効果が低下する問題があった。

【0007】

本開示は、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、自動評価の結果と自己評価の結果との異同にかかわらず習熟度の向上に寄与することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本開示に係る学習支援装置は、学習者が入力装置及び出力装置を用いて電子的に又は仮想的に作業を実行することにより学習者が作業の学習をする学習システムに用いられる学習支援装置であって、学習者が作業を実行したとき、作業に対する自己評価の結果を示す自己評価情報を取得する自己評価情報取得部と、学習者が作業を実行したとき、作業に対する自動評価を実行する自動評価部と、自己評価の結果と自動評価の結果との差に基づいて、学習者による作業に対する習熟度を判定する習熟度判定部と、出力装置を用いて習熟度判定部による判定結果を出力する制御を実行する出力制御部と、を備えるものである。

【発明の効果】

【0009】

本開示によれば、上記のように構成したので、自動評価の結果と自己評価の結果との異同にかかわらず習熟度の向上に寄与することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】実施の形態１に係る学習システムの要部を示すブロック図である。

【図2】実施の形態１に係る学習システムにおける入力装置に用いられる個々のＶＲコントローラの例を示す斜視図である。

【図3】実施の形態１に係る学習システムにおける出力装置に用いられるＶＲゴーグルの例を示す斜視図である。

【図4】実施の形態１に係る学習支援装置の要部のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図5】実施の形態１に係る学習支援装置の要部の他のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図6】実施の形態１に係る学習支援装置の要部の他のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図7】実施の形態１に係る学習支援装置の動作を示すフローチャートである。

【図8】課題マスタの例を示す説明図である。

【図9】課題提示画面の例を示す説明図である。

【図10】手順マスタの例を示す説明図である。

【図11】基準ログの例を示す説明図である。

【図12】操作ログの例を示す説明図である。

【図13】質問マスタの例を示す説明図である。

【図14】選択肢マスタの例を示す説明図である。

【図15】自己評価画面の例を示す説明図である。

【図16】評価マスタの例を示す説明図である。

【図17】判定マスタの例を示す説明図である。

【図18】判定結果画面の例を示す説明図である。

【図19】判定結果画面の他の例を示す説明図である。

【図20】自動評価画面の例を示す説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る学習システムの要部を示すブロック図である。図１を参照して、実施の形態１に係る学習システムについて説明する。

【0012】

図１に示す如く、学習システム１００は、入力装置１及び出力装置２を含むものである。入力装置１は、操作入力装置３及びセンサ類４を含むものである。出力装置２は、表示装置５を含むものである。

【0013】

学習システム１００においては、学習者Ｌが入力装置１及び出力装置２を用いて学習対象となる作業Ｗを電子的に実行することにより、学習者Ｌが作業Ｗの学習をする。または、学習システム１００においては、学習者Ｌが入力装置１及び出力装置２を用いて学習対象となる作業Ｗを仮想的に実行することにより、学習者Ｌが作業Ｗの学習をする。すなわち、学習システム１００は、ｅラーニング又はＶＲ学習によるものである。

【0014】

学習システム１００がｅラーニングによるものである場合、操作入力装置３は、例えば、キーボード及びポインティングデバイスを含むものである。ポインティングデバイスは、例えば、マウス、タッチパッド又はタッチパネルを含むものである。センサ類４は、例えば、キーロガーを含むものである。表示装置５は、例えば、ディスプレイを含むものである。ディスプレイは、例えば、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイを用いたものである。

【0015】

学習システム１００がＶＲ学習によるものである場合、入力装置１は、例えば、１個のＶＲコントローラ又は複数個のＶＲコントローラを含むものである。操作入力装置３は、例えば、個々のＶＲコントローラに設けられた操作ボタンを含むものである。センサ類４は、例えば、個々のＶＲコントローラに設けられた位置センサ及び姿勢センサを含むものである。表示装置５は、例えば、ＶＲゴーグルを含むものである。図２は、個々のＶＲコントローラの例を示している。図３は、ＶＲゴーグルの例を示している。

【0016】

なお、出力装置２は、音声出力装置（不図示）を含むものであっても良い。音声出力装置は、例えば、スピーカ、イヤホン又はヘッドホンを含むものである。

【0017】

図１に示す如く、学習システム１００は、記憶装置６を含むものである。記憶装置６は、不揮発性メモリを用いたものである。具体的には、例えば、記憶装置６は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ソリッドステートドライブ又はハードディスクドライブを用いたものである。

【0018】

図１に示す如く、学習システム１００は、学習支援装置２００を含むものである。学習支援装置２００は、基準状態情報取得部１１、状態情報取得部１２、自己評価情報取得部１３、自動評価部１４、習熟度判定部１５及び出力制御部１６を含むものである。

【0019】

基準状態情報取得部１１は、学習者Ｌが電子的に又は仮想的に作業Ｗを実行するとき、作業Ｗの実行中における入力装置１の基準状態を示す情報（以下「基準状態情報」という。）を取得するものである。基準状態情報取得部１１は、当該取得された基準状態情報を自動評価部１４に出力するものである。

【0020】

具体的には、例えば、基準状態情報は、作業Ｗの実行中における個々のＶＲコントローラの基準位置を示す情報、かかる基準位置を含む範囲（以下「基準位置範囲」という。）を示す情報、作業Ｗの実行中における個々のＶＲコントローラの基準姿勢を示す情報、かかる基準姿勢を含む範囲（以下「基準姿勢範囲」という。）を示す情報、及び作業Ｗの実行中における個々のＶＲコントローラの操作ボタンの押下状態に係る基準（以下「基準押下状態」という。）を示す情報を含むものである。または、例えば、基準状態情報は、作業Ｗの実行中におけるキーボードの個々のキーの押下状態に係る基準（以下「基準押下状態」という。）を示す情報を含むものである。このほか、基準状態情報の具体例については、図１１を参照して後述する。

【0021】

ここで、基準状態情報は、記憶装置６に予め記憶されている。基準状態情報取得部１１は、記憶装置６から基準状態情報を取得するようになっている。

【0022】

状態情報取得部１２は、学習者Ｌが電子的に又は仮想的に作業Ｗを実行しているとき、作業Ｗの実行中における入力装置１の状態を示す情報（以下「状態情報」という。）を取得するものである。状態情報取得部１２は、当該取得された状態情報を自動評価部１４に出力するものである。

【0023】

具体的には、例えば、状態情報は、作業Ｗの実行中における個々のＶＲコントローラの位置を示す情報、作業Ｗの実行中における個々のＶＲコントローラの姿勢を示す情報、及び作業Ｗの実行中における個々のＶＲコントローラの操作ボタンの押下状態を示す情報を含むものである。または、例えば、状態情報は、作業Ｗの実行中におけるキーボードの個々のキーの押下状態を示す情報を含むものである。このほか、状態情報の具体例については、図１２を参照して後述する。

【0024】

ここで、状態情報は、入力装置１から取得される。すなわち、個々のＶＲコントローラの位置を示す情報は、センサ類４に含まれる位置センサを用いて取得される。また、個々のＶＲコントローラの姿勢を示す情報は、センサ類４に含まれる姿勢センサを用いて取得される。また、個々のＶＲコントローラの操作ボタンの押下状態を示す情報は、対応するＶＲコントローラから取得される。また、キーボードの個々のキーの押下状態を示す情報は、センサ類４に含まれるキーロガーを用いて取得される。

【0025】

自己評価情報取得部１３は、学習者Ｌが電子的に又は仮想的に作業Ｗを実行したとき、学習者Ｌによる作業Ｗに対する自己評価の結果を示す情報（以下「自己評価情報」という。）を取得するものである。自己評価情報取得部１３は、当該取得された自己評価情報を習熟度判定部１５に出力するものである。

【0026】

すなわち、学習者Ｌが電子的に又は仮想的に作業Ｗを実行したとき、学習者Ｌは、作業Ｗに対する自己評価を実行する。学習者Ｌは、操作入力装置３を用いて、かかる自己評価の結果を示す情報（すなわち自己評価情報）を入力する。自己評価情報取得部１３は、当該入力された自己評価情報を取得する。学習者Ｌにより実行される自己評価の具体例については、図１３～図１５を参照して後述する。

【0027】

自動評価部１４は、基準状態情報取得部１１により出力された基準状態情報を取得するとともに、状態情報取得部１２により出力された状態情報を取得するものである。自動評価部１４は、学習者Ｌが電子的に又は仮想的に作業Ｗを実行したとき、当該取得された基準状態情報及び当該取得された状態情報を用いて、学習者Ｌによる作業Ｗに対する自動評価を実行するものである。自動評価部１４は、かかる自動評価の結果を示す情報（以下「自動評価情報」という。）を習熟度判定部１５に出力するものである。

【0028】

ここで、自動評価部１４により実行される自動評価は、当該取得された基準状態情報と当該取得された状態情報との比較によるものである。より具体的には、自動評価部１４により実行される自動評価は、当該取得された基準状態情報と当該取得された状態情報との差に基づくものである。

【0029】

具体的には、例えば、自動評価部１４は、作業Ｗの実行中における個々のＶＲコントローラの位置が対応する基準位置範囲に含まれるか否かを判定する。また、自動評価部１４は、作業Ｗの実行中における個々のＶＲコントローラの姿勢が対応する基準姿勢範囲に含まれるか否かを判定する。また、自動評価部１４は、作業Ｗの実行中における個々のＶＲコントローラの操作ボタンの押下状態が対応する基準押下状態と同一であるか否かを判定する。または、例えば、自動評価部１４は、作業Ｗの実行中におけるキーボードの個々のキーの押下状態が対応する基準押下状態と同一であるか否かを判定する。自動評価部１４は、これらの判定の結果を示す情報（すなわち自動評価情報）を習熟度判定部１５に出力する。このほか、自動評価部１４により実行される自動評価の具体例については、図１６を参照して後述する。

【0030】

習熟度判定部１５は、自己評価情報取得部１３により出力された自己評価情報を取得するとともに、自動評価部１４により出力された自動評価情報を取得するものである。習熟度判定部１５は、当該取得された自己評価情報及び当該取得された自動評価情報を用いて、学習者Ｌによる作業Ｗに対する習熟度を判定するものである。習熟度判定部１５は、かかる判定の結果を示す情報（以下「判定結果情報」という。）を出力制御部１６に出力するものである。

【0031】

ここで、習熟度判定部１５における習熟度の判定は、自己評価の結果と自動評価の結果との比較によるものである。より具体的には、習熟度判定部１５における習熟度の判定は、自己評価の結果と自動評価の結果との差に基づくものである。かかる判定の具体例については、図１７を参照して後述する。

【0032】

出力制御部１６は、習熟度判定部１５により出力された判定結果情報を取得するものである。出力制御部１６は、当該取得された判定結果情報を用いて、習熟度判定部１５による判定結果を出力する制御を実行するものである。これにより、習熟度判定部１５による判定結果が出力装置２により出力される。

【0033】

より具体的には、出力制御部１６は、当該取得された判定結果情報を用いて、習熟度判定部１５による判定結果を示す画面を表示する制御を実行する。これにより、かかる画面が表示装置５により表示される。かかる画面の具体例については、図１８及び図１９を参照して後述する。これに加えて、出力制御部１６は、当該取得された判定結果情報を用いて、習熟度判定部１５による判定結果を示す音声を出力する制御を実行するものであっても良い。これにより、かかる音声が音声出力装置により出力される。

【0034】

なお、習熟度判定部１５は、判定結果情報を出力制御部１６に出力するのに加えて、自動評価情報を出力制御部１６に出力するものであっても良い。この場合、出力制御部１６は、当該取得された自動評価情報を用いて、自動評価の結果を出力する制御を実行するものであっても良い。これにより、自動評価の結果が出力装置２により出力される。

【0035】

より具体的には、出力制御部１６は、当該取得された自動評価情報を用いて、自動評価の結果を示す画面を表示する制御を実行するものであっても良い。これにより、かかる画面が表示装置５により表示される。かかる画面の具体例については、図２０を参照して後述する。また、出力制御部１６は、当該取得された自動評価情報を用いて、自動評価の結果を示す音声を出力する制御を実行するものであっても良い。これにより、かかる音声が音声出力装置により出力される。

【0036】

このようにして、学習システム１００の要部が構成されている。

【0037】

以下、基準状態情報取得部１１により実行される処理を総称して「基準状態情報取得処理」ということがある。また、状態情報取得部１２により実行される処理を総称して「状態情報取得処理」ということがある。また、自己評価情報取得部１３により実行される処理を総称して「自己評価情報取得処理」ということがある。また、自動評価部１４により実行される処理を総称して「自動評価処理」ということがある。また、習熟度判定部１５により実行される処理を総称して「習熟度判定処理」ということがある。また、出力制御部１６により実行される処理及び制御を総称して「出力制御」ということがある。

【0038】

以下、基準状態情報取得部１１が有する機能を総称して「基準状態情報取得機能」ということがある。また、状態情報取得部１２が有する機能を総称して「状態情報取得機能」ということがある。また、自己評価情報取得部１３が有する機能を総称して「自己評価情報取得機能」ということがある。また、自動評価部１４が有する機能を総称して「自動評価機能」ということがある。また、習熟度判定部１５が有する機能を総称して「習熟度判定機能」ということがある。また、出力制御部１６が有する機能を総称して「出力制御機能」ということがある。

【0039】

以下、基準状態情報取得機能に「Ｆ１」の符号を用いることがある。また、状態情報取得機能に「Ｆ２」の符号を用いることがある。また、自己評価情報取得機能に「Ｆ３」の符号を用いることがある。また、自動評価機能に「Ｆ４」の符号を用いることがある。また、習熟度判定機能に「Ｆ５」の符号を用いることがある。また、出力制御機能に「Ｆ６」の符号を用いることがある。

【0040】

次に、図４～図６を参照して、学習支援装置２００の要部のハードウェア構成について説明する。

【0041】

図４に示す如く、学習支援装置２００は、プロセッサ２１及びメモリ２２を有するものである。メモリ２２には、複数個の機能（基準状態情報取得機能、状態情報取得機能、自己評価情報取得機能、自動評価機能、習熟度判定機能及び出力制御機能を含む。）Ｆ１～Ｆ６に対応するプログラムが記憶されている。プロセッサ２１は、メモリ２２に記憶されているプログラムを読み出して実行する。これにより、複数個の機能Ｆ１～Ｆ６が実現される。

【0042】

または、図５に示す如く、学習支援装置２００は、処理回路２３を有するものである。処理回路２３は、複数個の機能Ｆ１～Ｆ６に対応する処理を実行する。これにより、複数個の機能Ｆ１～Ｆ６が実現される。

【0043】

または、図６に示す如く、学習支援装置２００は、プロセッサ２１、メモリ２２及び処理回路２３を有するものである。メモリ２２には、複数個の機能Ｆ１～Ｆ６のうちの一部の機能に対応するプログラムが記憶されている。プロセッサ２１は、メモリ２２に記憶されているプログラムを読み出して実行する。これにより、かかる一部の機能が実現される。また、処理回路２３は、複数個の機能Ｆ１～Ｆ６のうちの残余の機能に対応する処理を実行する。これにより、かかる残余の機能が実現される。

【0044】

プロセッサ２１は、１個以上のプロセッサにより構成されている。個々のプロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ又はＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）を用いたものである。

【0045】

メモリ２２は、１個以上の不揮発性メモリにより構成されている。または、メモリ２２は、１個以上の不揮発性メモリ及び１個以上の揮発性メモリにより構成されている。すなわち、メモリ２２は、１個以上のメモリにより構成されている。個々のメモリは、例えば、半導体メモリ又は磁気ディスクを用いたものである。より具体的には、個々の揮発性メモリは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）を用いたものである。また、個々の不揮発性メモリは、例えば、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ソリッドステートドライブ又はハードディスクドライブを用いたものである。

【0046】

処理回路２３は、１個以上のデジタル回路により構成されている。または、処理回路２３は、１個以上のデジタル回路及び１個以上のアナログ回路により構成されている。すなわち、処理回路２３は、１個以上の処理回路により構成されている。個々の処理回路は、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ ｏｎ ａ Ｃｈｉｐ）又はシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を用いたものである。

【0047】

ここで、プロセッサ２１が複数個のプロセッサにより構成されているとき、複数個の機能Ｆ１～Ｆ６と複数個のプロセッサとの対応関係は任意である。すなわち、複数個のプロセッサの各々は、複数個の機能Ｆ１～Ｆ６のうちの対応する１個以上の機能に対応するプログラムを読み出して実行するものであっても良い。または、プロセッサ２１は、複数個の機能Ｆ１～Ｆ６の各々に対応する専用のプロセッサを含むものであっても良い。

【0048】

また、メモリ２２が複数個のメモリにより構成されているとき、複数個の機能Ｆ１～Ｆ６と複数個のメモリとの対応関係は任意である。すなわち、複数個のメモリの各々は、複数個の機能Ｆ１～Ｆ６のうちの対応する１個以上の機能に対応するプログラムを記憶するものであっても良い。または、メモリ２２は、複数個の機能Ｆ１～Ｆ６の各々に対応する専用のメモリを含むものであっても良い。

【0049】

また、処理回路２３が複数個の処理回路により構成されているとき、複数個の機能Ｆ１～Ｆ６と複数個の処理回路との対応関係は任意である。すなわち、複数個の処理回路の各々は、複数個の機能Ｆ１～Ｆ６のうちの対応する１個以上の機能に対応する処理を実行するものであっても良い。または、処理回路２３は、複数個の機能Ｆ１～Ｆ６の各々に対応する専用の処理回路を含むものであっても良い。

【0050】

次に、図７に示すフローチャートを参照して、学習支援装置２００の動作について説明する。

【0051】

まず、学習者Ｌが電子的に又は仮想的に作業Ｗを実行するとき、基準状態情報取得部１１が基準状態情報取得処理を実行する（ステップＳ１）。これにより、基準状態情報が取得される。

【0052】

次いで、学習者Ｌが電子的に又は仮想的に作業Ｗを実行しているとき、状態情報取得部１２が状態情報取得処理を実行する（ステップＳ２）。これにより、状態情報が取得される。

【0053】

次いで、学習者Ｌが電子的に又は仮想的に作業Ｗを実行したとき、自己評価情報取得部１３が自己評価情報取得処理を実行する（ステップＳ３）。これにより、自己評価情報が取得される。

【0054】

次いで、自動評価部１４が自動評価処理を実行する（ステップＳ４）。これにより、学習者Ｌによる作業Ｗに対する自動評価が実行される。

【0055】

次いで、習熟度判定部１５が習熟度判定処理を実行する（ステップＳ５）。これにより、学習者Ｌによる作業Ｗに対する習熟度が判定される。

【0056】

次いで、出力制御部１６が出力制御を実行する（ステップＳ６）。これにより、ステップＳ５における判定結果を示す画面が表示される。これに加えて、ステップＳ５における判定結果を示す音声が出力されるものであっても良い。また、ステップＳ４における自動評価の結果を示す画面が表示されるものであっても良い。また、ステップＳ４における自動評価の結果を示す音声が出力されるものであっても良い。

【0057】

次に、図８～図２０を参照して、学習者Ｌによる学習の具体例について説明する。また、学習システム１００の動作の具体例について説明する。なお、学習システム１００は、ＶＲ学習によるものであるとする。

【0058】

以下、学習者Ｌによる学習の対象となる作業Ｗを「課題」ということがある。また、入力装置１に含まれる個々のＶＲコントローラを「指示装置」又は「操作部」ということがある。また、個々のＶＲコントローラに設けられた操作ボタンを「スイッチ」ということがある。また、習熟度判定部１５による判定を「分析」ということがある。

【0059】

学習システム１００は、１個の課題又は複数個の課題の学習に用いられるものである。記憶装置６には、個々の課題を示す情報（以下「課題マスタ」という。）が予め記憶されている。図８は、課題マスタの例を示している。図８に示す如く、課題マスタは、課題コード及び課題コメントを含むものである。課題コードは、個々の課題に割り当てられた番号を示すものである。課題コメントは、個々の課題の内容を示すものである。

【0060】

学習支援装置２００は、学習者Ｌが課題を実行するとき、対応する課題マスタを用いて、かかる課題を示す画面（以下「課題提示画面」という。）を表示する制御を実行するものであっても良い。これにより、課題提示画面が表示装置５により表示される。図９は、課題提示画面の例を示している。課題提示画面に含まれる個々の画像を示すデータは、記憶装置６に予め記憶されている。課題提示画面を表示する制御には、かかるデータが用いられる。

【0061】

個々の課題は、１個の手順又は時間的に連続する複数個の手順により構成されている。記憶装置６には、個々の手順を示す情報（以下「手順マスタ」という。）が予め記憶されている。図１０は、手順マスタの例を示している。図１０に示す如く、手順マスタは、課題コード、手順コード及び手順コメントを含むものである。手順コードは、個々の手順に割り当てられた番号を示すものである。手順コメントは、個々の手順の内容を示すものである。手順マスタに課題コードが含まれることにより、手順マスタと課題マスタとの紐付けが実現される。

【0062】

記憶装置６には、個々の手順の実行中における入力装置１の基準状態を示す情報（以下「基準ログ」という。）が予め記憶されている。すなわち、基準ログは、基準状態情報に相当するものである。図１１は、基準ログの例を示している。図１１に示す如く、基準ログは、個々の手順が実行されるべきタイミング（図中「時間」）、個々の手順に対応する基準位置、個々の手順に対応する基準位置範囲（図中「位置の範囲」）、個々の手順に対応する基準姿勢、個々の手順に対応する基準姿勢範囲（図中「姿勢の範囲」）、及び個々の手順に対応する基準押下状態（図中「スイッチ状態」）を含むものである。また、基準ログは、手順コードを含むものである。基準ログに手順コードが含まれることにより、基準ログと手順マスタとの紐付けが実現される。

【0063】

基準状態情報取得部１１は、学習者Ｌが課題を実行するとき、かかる課題に含まれる個々の手順に対応する基準ログを取得する。基準状態情報取得部１１は、当該取得された基準ログを自動評価部１４に出力する。

【0064】

図１２は、課題の実行中における入力装置１の状態を示す情報（以下「操作ログ」という。）の例を示している。すなわち、操作ログは、状態情報に相当するものである。図１２に示す如く、操作ログは、時間的に連続する複数個の状態について、個々の状態に対応するタイミング（図中「時間」）、個々の状態における個々のＶＲコントローラの位置（図中「位置情報」）、個々の状態における個々のＶＲコントローラの姿勢（図中「姿勢情報」）、及び個々の状態における個々のＶＲコントローラの操作ボタンの押下状態（図中「スイッチ状態」）を含むものである。

【0065】

状態情報取得部１２は、学習者Ｌが課題を実行しているとき、操作ログを取得する。状態情報取得部１２は、当該取得された操作ログを自動評価部１４に出力する。

【0066】

記憶装置６には、自己評価に用いられる個々の質問を示す情報（以下「質問マスタ」という。）が予め記憶されている。図１３は、質問マスタの例を示している。図１３に示す如く、質問マスタは、質問コード及び質問内容を含むものである。質問コードは、個々の質問に割り当てられた番号を示すものである。質問内容は、個々の質問の内容を示すものである。

【0067】

記憶装置６には、自己評価に用いられる個々の選択肢を示す情報（以下「選択肢マスタ」という。）が予め記憶されている。図１４は、選択肢マスタの例を示している。図１４に示す如く、選択肢マスタは、質問コード、評価コード、サブコード及び自己評価コメントを含むものである。評価コードは、個々の選択肢に対応する評価項目に割り当てられた番号を示すものである。サブコードは、個々の選択肢に対応する自己評価の程度を示すものである。自己評価コメントは、個々の選択肢の内容を示すものである。選択肢マスタに質問コードが含まれることにより、選択肢マスタと質問マスタとの紐付けが実現される。

【0068】

学習支援装置２００は、学習者Ｌが課題を実行したとき、対応する質問マスタ及び対応する選択肢マスタを用いて、自己評価用の画面（以下「自己評価画面」という。）を表示する制御を実行する。これにより、自己評価画面が表示装置５により表示される。図１５は、自己評価画面の例を示している。自己評価画面に対して、学習者Ｌは、操作入力装置３を用いて選択肢を選択する。これにより、自己評価が実行されるとともに、自己評価情報が入力される。自己評価情報は、個々の評価項目（評価コード）における自己評価の程度（サブコード）を示すものとなる。自己評価情報取得部１３は、かかる自己評価情報を取得する。自己評価情報取得部１３は、当該取得された自己評価情報を習熟度判定部１５に出力する。

【0069】

記憶装置６には、自動評価に用いられる情報（以下「評価マスタ」という。）が予め記憶されている。図１６は、評価マスタの例を示している。図１６に示す如く、評価マスタは、個々の評価項目を示す評価コード、個々の評価項目における自動評価の程度を示すサブコード、個々の評価項目における個々のサブコードに該当する条件（図中「評価基準」）、個々の評価項目における個々のサブコードに対応する点数（図中「評価」）、及び個々の評価項目における個々のサブコードに対応するコメント（図中「評価コメント」）を含むものである。

【0070】

自動評価部１４は、基準状態情報取得部１１により出力された基準ログ（図１１参照）を取得するとともに、状態情報取得部１２により出力された操作ログ（図１２参照）を取得する。また、自動評価部１４は、記憶装置６に記憶された評価マスタ（図１６参照）を取得する。自動評価部１４は、学習者Ｌが課題を実行したとき、当該取得された基準ログ、当該取得された操作ログ及び当該取得された評価マスタを用いて自動評価を実行する。

【0071】

ここで、かかる自動評価は、当該取得された基準ログと当該取得された操作ログとの比較によるものである。より具体的には、かかる自動評価は、当該取得された基準ログと当該取得された操作ログとの差に基づくものである。すなわち、自動評価部１４は、基準ログ（図１１参照）と操作ログ（図１２参照）との差に基づき、評価マスタ（図１６参照）における個々の評価項目（評価コード）について、いずれのサブコードに対応する条件（評価基準）が満たされているかを判定する。

【0072】

このようにして、自動評価が実行される。自動評価部１４は、自動評価の結果を示す情報（すなわち自動評価情報）を習熟度判定部１５に出力する。自動評価情報は、個々の評価項目（評価コード）について、対応する自動評価の程度（サブコード）、対応する点数（評価）、及び対応するコメント（評価コメント）を含むものとなる。

【0073】

ここで、評価マスタ（図１６参照）における評価コード及びサブコードは、選択肢マスタ（図１４参照）における評価コード及びサブコードと共通のコードを用いたものである。このため、自動評価情報に含まれる評価コード及びサブコードは、自己評価情報に含まれる評価コード及びサブコードと共通のコードを用いたものとなる。これにより、習熟度判定部１５において、自己評価情報と自動評価情報との比較による習熟度の判定が実現される。

【0074】

記憶装置６には、習熟度判定部１５における習熟度の判定に用いられる情報（以下「判定マスタ」という。）が予め記憶されている。図１７は、判定マスタの例を示している。図１７に示す如く、判定マスタは、複数個の判定結果について、個々の判定結果に割り当てられた番号（図中「分析コード」）、個々の判定結果に対応する自己評価の結果（図中「自己評価」）、個々の判定結果に対応する自動評価の結果（図中「自動評価」）、及び個々の判定結果に対応するコメント（図中「分析結果コメント」）を含むものである。

【0075】

習熟度判定部１５は、自己評価情報取得部１３により出力された自己評価情報を取得するとともに、自動評価部１４により出力された自動評価情報を取得する。また、習熟度判定部１５は、記憶装置６に記憶された判定マスタを取得する。習熟度判定部１５は、当該取得された自己評価情報、当該取得された自動評価情報及び当該取得された判定マスタを用いて、学習者Ｌによる課題に対する習熟度を判定する。

【0076】

ここで、かかる判定は、当該取得された自己評価情報と当該取得された自動評価情報との比較によるものである。より具体的には、かかる判定は、当該取得された自己評価情報と当該取得された自動評価情報との差に基づくものである。すなわち、習熟度判定部１５は、自己評価情報と自動評価情報との差に基づき、判定マスタ（図１７参照）における個々の判定結果（分析コード）について、該当するか否かを判定する。

【0077】

このようにして、習熟度の判定が実行される。習熟度判定部１５は、かかる判定の結果を示す情報（すなわち判定結果情報）を出力制御部１６に出力する。判定結果情報は、該当する分析コード及び対応する分析結果コメントを含むものとなる。

【0078】

出力制御部１６は、習熟度判定部１５により出力された判定結果情報を取得する。出力制御部１６は、当該取得された判定結果情報を用いて、習熟度判定部１５による判定結果を示す画面（以下「判定結果画面」という。）を表示する制御を実行する。これにより、判定結果画面が表示装置５により表示される。

【0079】

図１８及び図１９の各々は、判定結果画面の例を示している。図１８に示す如く、判定結果画面は、テキストを用いたものであっても良い。図１９に示す如く、判定結果画面は、イラストレーションを用いたものであっても良い。判定結果画面に含まれる個々の画像を示すデータは、記憶装置６に予め記憶されている。判定結果画面を表示する制御には、かかるデータが用いられる。

【0080】

ここで、図１８に示す判定結果画面における「総合評価」は、自動評価情報に含まれる点数（評価）の合計値を示している。また、図１９に示す判定結果画面は、自動評価情報に含まれる点数（評価）について、特に低い点数（評価）を有する手順に対応するものである。

【0081】

すなわち、習熟度判定部１５は、判定結果情報を出力制御部１６に出力するのに加えて、自動評価情報を出力制御部１６に出力するものであっても良い。この場合、出力制御部１６は、当該出力された判定結果情報を取得するのに加えて、当該出力された自動評価情報を取得する。判定結果画面を表示する制御においては、当該取得された判定結果情報に加えて、当該取得された自動評価情報が用いられる。これにより、図１８に示す判定結果画面における「総合評価」の表示が実現される。また、図１９に示す判定結果画面の表示が実現される。

【0082】

なお、出力制御部１６は、当該取得された自動評価情報を用いて、自動評価の結果を示す画面（以下「自動評価画面」という。）を表示する制御を実行するものであっても良い。これにより、自動評価画面が表示装置５により表示される。図２０は、自動評価画面の例を示している。

【0083】

次に、学習支援装置２００を用いることによる効果について説明する。

【0084】

上記のとおり、習熟度判定部１５における習熟度の判定は、自己評価の結果と自動評価の結果との比較によるものである。より具体的には、習熟度判定部１５における習熟度の判定は、自己評価の結果と自動評価の結果との差に基づくものである。かかる判定の結果が出力されることにより、学習者Ｌは、自己評価の結果と自動評価の結果との異同にかかわらず、自身による作業Ｗに対する習熟度を正確に認識することができる。この結果、自己評価の結果と自動評価の結果との異同にかかわらず、かかる習熟度の向上に寄与することができる。

【0085】

以上のように、実施の形態１に係る学習支援装置２００は、学習者Ｌが入力装置１及び出力装置２を用いて電子的に又は仮想的に作業Ｗを実行することにより学習者Ｌが作業Ｗの学習をする学習システム１００に用いられる学習支援装置２００であって、学習者Ｌが作業Ｗを実行したとき、作業Ｗに対する自己評価の結果を示す自己評価情報を取得する自己評価情報取得部１３と、学習者Ｌが作業Ｗを実行したとき、作業Ｗに対する自動評価を実行する自動評価部１４と、自己評価の結果と自動評価の結果との比較により、学習者Ｌによる作業Ｗに対する習熟度を判定する習熟度判定部１５と、出力装置２を用いて習熟度判定部１５による判定結果を出力する制御を実行する出力制御部１６と、を備える。これにより、学習者Ｌは、自動評価の結果と自己評価の結果との異同にかかわらず、自身による作業Ｗに対する習熟度を正確に認識することができる。この結果、自動評価の結果と自己評価の結果との異同にかかわらず、かかる習熟度の向上に寄与することができる。

【0086】

また、実施の形態１に係る学習システム１００は、学習者Ｌが入力装置１及び出力装置２を用いて電子的に又は仮想的に作業Ｗを実行することにより学習者Ｌが作業Ｗの学習をする学習システム１００であって、学習者Ｌが作業Ｗを実行したとき、作業Ｗに対する自己評価の結果を示す自己評価情報を取得する自己評価情報取得部１３と、学習者Ｌが作業Ｗを実行したとき、作業Ｗに対する自動評価を実行する自動評価部１４と、自己評価の結果と自動評価の結果との比較により、学習者Ｌによる作業Ｗに対する習熟度を判定する習熟度判定部１５と、出力装置２を用いて習熟度判定部１５による判定結果を出力する制御を実行する出力制御部１６と、を備える。これにより、学習者Ｌは、自動評価の結果と自己評価の結果との異同にかかわらず、自身による作業Ｗに対する習熟度を正確に認識することができる。この結果、自動評価の結果と自己評価の結果との異同にかかわらず、かかる習熟度の向上に寄与することができる。

【0087】

また、実施の形態１に係る学習支援方法は、学習者Ｌが入力装置１及び出力装置２を用いて電子的に又は仮想的に作業Ｗを実行することにより学習者Ｌが作業Ｗの学習をする学習システム１００に用いられる学習支援方法であって、自己評価情報取得部１３が、学習者Ｌが作業Ｗを実行したとき、作業Ｗに対する自己評価の結果を示す自己評価情報を取得するステップＳ３と、自動評価部１４が、学習者Ｌが作業Ｗを実行したとき、作業Ｗに対する自動評価を実行するステップＳ４と、習熟度判定部１５が、自己評価の結果と自動評価の結果との比較により、学習者Ｌによる作業Ｗに対する習熟度を判定するステップＳ５と、出力制御部１６が、出力装置２を用いて習熟度判定部１５による判定結果を出力する制御を実行するステップＳ６と、を備える。これにより、学習者Ｌは、自動評価の結果と自己評価の結果との異同にかかわらず、自身による作業Ｗに対する習熟度を正確に認識することができる。この結果、自動評価の結果と自己評価の結果との異同にかかわらず、かかる習熟度の向上に寄与することができる。

【0088】

なお、本願開示はその開示の範囲内において、実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。

【符号の説明】

【0089】

１ 入力装置、２ 出力装置、３ 操作入力装置、４ センサ類、５ 表示装置、６ 記憶装置、１１ 基準状態情報取得部、１２ 状態情報取得部、１３ 自己評価情報取得部、１４ 自動評価部、１５ 習熟度判定部、１６ 出力制御部、２１ プロセッサ、２２ メモリ、２３ 処理回路、１００ 学習システム、２００ 学習支援装置。

【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】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】