特表 2024-511355 理科教授システム、その使用方法、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-03-13

(54)【発明の名称】理科教授システム、その使用方法、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/20 20120101AFI20240306BHJP

   G09B 19/00 20060101ALI20240306BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/20 300

G09B19/00 H

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023557006

(86)(22)【出願日】2021-03-13

(85)【翻訳文提出日】2023-10-27

(86)【国際出願番号】 CN2021080649

(87)【国際公開番号】W WO2022193040

(87)【国際公開日】2022-09-22

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】523350682

【氏名又は名称】曹慶恒

(74)【代理人】

【識別番号】100216471

【弁理士】

【氏名又は名称】瀬戸 麻希

(72)【発明者】

【氏名】曹慶恒

(57)【要約】

本発明は、理科教授システム、その使用方法、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
を開示し、理科教授システムは、データ取得モジュールと、分析モジュールと、データベ
ースモジュールと、を含む。理科教授システムの使用方法は、ユーザの理科学習／演習の
データを取得するステップと、ユーザの理科学習／演習のデータによってユーザの理科多
面的能力を分析して評価するステップと、ユーザの理科多面的能力及びユーザ個人理科学
習／演習の関連情報に基づいて、ユーザに適した理科教授計画を推薦するステップと、を
含む。本発明の理科教授システム、その使用方法、及びコンピュータ読み取り可能な記憶
媒体では、ユーザの個人能力及び目標に基づいて、ユーザに適した動的で個別化理科教授
計画を立て、学習資料を推薦することができ、また、ユーザの学習中の不備を知的に分析
し、ユーザが的確な修正を行うことを可能にし、ユーザの理科学習をより効率的で、より
便利で、かつより低コストにすることができる。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

理科教授システムであって、
前記理科教授システムは、データ取得モジュールと、分析モジュールと、データベースモ
ジュールと、を含み、
前記データ取得モジュールは、ユーザの理科学習／演習のデータを取得することに用いら
れ、
前記データベースモジュールは、理科多面的能力データベース及びユーザ個人理科データ
ベースを記憶することに用いられ、前記理科多面的能力データベースは、理科多面的能力
の評価基準を含み、前記ユーザ個人理科データベースはユーザ個人理科学習／演習の関連
情報を記憶しており、
前記分析モジュールは、ユーザの理科学習／演習のデータによってユーザの理科多面的能
力を分析して評価する、及び／又はユーザの理科多面的能力及びユーザ個人理科学習／演
習の関連情報に基づいて、ユーザに適した理科教授計画を推薦することに用いられる、こ
とを特徴とする理科教授システム。

【請求項2】

前記理科多面的能力は、理解、分析、モデル／モデルセットの作成、知識点の結合、分解
、解答経路の選択、解答ノードの組み合わせ、式の記憶、計算、集中力、心理、習熟度の
うちの少なくとも１つの能力を含む、ことを特徴とする請求項１に記載の理科教授システ
ム。

【請求項3】

前記理科教授システムは、ユーザの理科多面的能力のうちのそれぞれの能力の評価結果に
ついて、対応するレベル／スコアをそれぞれ設定し、ユーザの実際の状況に応じて各能力
の分析結果を含める多面的能力総合分析モデルを作成し、ユーザの理科多面的能力のそれ
ぞれの能力の評価に対応するレベル／スコア、及び総合分析結果と各分析項目の関係を含
む総合分析モデルによって、一定の知識体系の範囲内で、ユーザ理科総合能力のレベル／
スコアを評価し、ユーザに適切な理科教授計画を推薦することに用いることをさらに含む
、ことを特徴とする請求項２に記載の理科教授システム。

【請求項4】

前記理科教授計画は学習計画及び／又は演習計画を含み、前記学習計画は、特定の教授内
容を学習して演習した後の復習と要約を含み、前記演習計画は、演習目標、難易度、問題
、演習ポイント、方法・テクニック、演習時間、修了基準を含む、ことを特徴とする請求
項１に記載の理科教授システム。

【請求項5】

前記理科多面的能力データベースは、学習内容／問題依拠内容／出題元、学年、コース、
難易度、タイプ、学習／解答ポイント、関連する知識点、関連する式についてマークする
ことをさらに含む、ことを特徴とする請求項１に記載の理科教授システム。

【請求項6】

前記理科教授システムは、さらに、ユーザの理科多面的能力とユーザ個人理科学習／演習
の関連情報とを組み合わせて、ユーザに適した教授ビデオ／オーディオ／テキスト／画像
資料を推薦する、ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の理科教授システ
ム。

【請求項7】

前記理科教授システムは、さらに、ユーザの理科学習／演習の実際の状況に応じて、ユー
ザに適した理科教授計画を調整又は再推薦する、ことを特徴とする請求項１～５のいずれ
か１項に記載の理科教授システム。

【請求項8】

前記理科教授システムは、さらに、ユーザの理科学習／演習の実際の状況に応じて知的分
析を行ってフィードバックし、前記フィードバックは、分析結果をユーザにフィードバッ
クして、ユーザが的確な向上を図ることを可能にすることと、分析結果を先生／両親にリ
アルタイムでフィードバックして、先生／両親が介入することを可能にすることと、分析
結果に基づいて評価レポートの少なくとも１つの項目を提供することと、を含む、ことを
特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の理科教授システム。

【請求項9】

請求項１～８のいずれか１項に記載の理科教授システムの使用方法であって、
ユーザの理科学習／演習のデータを取得するステップと、
ユーザの理科学習／演習のデータによってユーザの理科多面的能力を分析して評価するス
テップと、
ユーザの理科多面的能力及びユーザ個人理科学習／演習の関連情報に基づいて、ユーザに
適した理科教授計画を推薦するステップと、を含む、ことを特徴とする方法。

【請求項10】

コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
プロセッサによって実行されると、請求項９に記載の理科教授システムの使用方法のステ
ップを実現するコンピュータプログラムが記憶されている、ことを特徴とするコンピュー
タ読み取り可能な記憶媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、教授装置の技術分野に関し、特に理科教授システム、その使用方法、及びコン
ピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。

【背景技術】

【0002】

理科の学習では、読んだり、説明を聞いたり、覚えたりする以外にも、ユーザが多くのタ
イプの問題を繰り返し演習することによって、徐々に身につけていく必要がある。異なる
難易度、異なるタイプの問題の演習を通じて、ユーザが関連知識と方法を徐々に理解する
ように導くことができる一方、ユーザ自身又は指導者が各関連知識と方法に対するユーザ
の把握状況を把握し、より的確な学習と指導を強化できるように支援することができる。
特に、ユーザがよく理解、把握していない部分については、目的を絞って強化する演習は
関連する学習成果を効果的に固め、ユーザの学習効率を高めることができる。現在、多く
のシステム、プラットフォーム又はソリューションは、ユーザの各知識点の学習レベルの
違いに基づいて、異なる学習内容及び異なる難易度の演習問題をプッシュすることで、個
別化された学習と演習を実現することができる。

【0003】

しかし、実際には、理科を確実にマスターするためには、各知識の累積だけではなく、ユ
ーザが、計算能力、理解能力、分析能力、記憶する必要がある知識点や方法などを含む適
切な理科知識の応用システムを確立し、熟練してマスターするとともに、問題を効果的に
解く思考パターンをマスターし、自分にとって実行可能な問題の解法とプロセスを確立す
ることがより重要である。既存のシステム、プラットフォーム、及び計画は、ユーザが重
点として把握し演習する必要がある肝心な部分をさらに分析することができず、より正確
な内容をユーザに的確にプッシュすることができず、通常のように知識点、問題型、難易
度やユーザの対応する学習ユニットの成績に基づいてマッチングを行うしかなく、ユーザ
が大量の演習を繰り返す学習パターンを徹底的に解決することができていない。

【0004】

現代の情報技術を応用して、ユーザが関連知識と方法を把握する実際の状况を正確に分析
して、演習問題集を的確に組み合わせて提供し、回答状况に基づいて演習方式と内容を動
的に最適化することによって、ユーザが最短の演習時間を通じて、自分が更に勉強して向
上する必要がある部分を発見して習得することを可能にし、ユーザが関連知識と能力を迅
速に身に着けるのを助けることができる。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

本発明の主な目的は、理科多面的能力の評価基準を確立して、ユーザの理科学習／演習の
データを取得し、ユーザの理科多面的能力を分析して評価し、ユーザの個人能力及び目標
に基づいて、ユーザに適した動的で個別化理科教授計画を立て、演習中に標準化された指
導のリマインダーと修正を提供し、ユーザの理科学習をより効率的で、より便利で、より
低コストにする、理科教授システム、その使用方法、及びコンピュータ読み取り可能な記
憶媒体を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記の目的を達成させるために、本発明は、
理科教授システムであって、
前記理科教授システムは、データ取得モジュールと、分析モジュールと、データベースモ
ジュールと、を含み、
前記データ取得モジュールは、ユーザの理科学習／演習のデータを取得することに用いら
れ、
前記データベースモジュールは、理科多面的能力データベース及びユーザ個人理科データ
ベースを記憶することに用いられ、前記理科多面的能力データベースは、理科多面的能力
の評価基準を含み、前記ユーザ個人理科データベースはユーザ個人理科学習／演習の関連
情報を記憶しており、
前記分析モジュールは、ユーザの理科学習／演習のデータによってユーザの理科多面的能
力を分析して評価する、及び／又はユーザの理科多面的能力及びユーザ個人理科学習／演
習の関連情報に基づいて、ユーザに適した理科教授計画を推薦することに用いられる、理
科教授システムを提供する。

【0007】

前記の理科教授システムにおいて、前記理科多面的能力は、理解、分析、モデル／モデル
セットの作成、知識点の結合、分解、解答経路の選択、解答ノードの組み合わせ、式の記
憶、計算、集中力、心理、習熟度のうちの少なくとも１つの能力を含む。

【0008】

前記の理科教授システムにおいて、前記理科教授システムは、ユーザの理科多面的能力の
うちのそれぞれの能力の評価結果について、対応するレベル／スコアをそれぞれ設定し、
ユーザの実際の状況に応じて各能力の分析結果を含める多面的能力総合分析モデルを作成
し、ユーザの理科多面的能力のそれぞれの能力の評価に対応するレベル／スコア、及び総
合分析結果と各分析項目の関係を含む総合分析モデルによって、一定の知識体系の範囲内
で、ユーザ理科総合能力のレベル／スコアを評価し、ユーザに適切な理科教授計画を推薦
することに用いることをさらに含む。

【0009】

前記の理科教授システムにおいて、前記理科教授計画は学習計画及び／又は演習計画を含
み、前記学習計画は、特定の教授内容を学習して演習した後の復習と要約を含み、前記演
習計画は、演習目標、難易度、問題、演習ポイント、方法・テクニック、演習時間、修了
基準を含む。

【0010】

前記の理科教授システムにおいて、前記理科多面的能力データベースは、学習内容／問題
依拠内容／出題元、学年、コース、難易度、タイプ、学習／解答ポイント、関連する知識
点、関連する式についてマークすることをさらに含む。

【0011】

前記の理科教授システムにおいて、前記理科教授システムは、さらに、ユーザの理科多面
的能力とユーザ個人理科学習／演習の関連情報とを組み合わせて、ユーザに適した教授ビ
デオ／オーディオ／テキスト／画像資料を推薦する。

【0012】

前記の理科教授システムにおいて、前記理科教授システムは、さらに、ユーザの理科学習
／演習の実際の状況に応じて、ユーザに適した理科教授計画を調整又は再推薦する。
前記の理科教授システムにおいて、前記理科教授システムは、さらに、ユーザの理科学習
／演習の実際の状況に応じて知的分析を行ってフィードバックし、前記フィードバックは
、分析結果をユーザにフィードバックして、ユーザが的確な向上を図ることを可能にする
ことと、分析結果を先生／両親にリアルタイムでフィードバックして、先生／両親が介入
することを可能にすることと、分析結果に基づいて評価レポートの少なくとも１つの項目
を提供することと、を含む。

【0013】

本発明はまた、
前記の理科教授システムの使用方法であって、
ユーザの理科学習／演習のデータを取得するステップと、
ユーザの理科学習／演習のデータによってユーザの理科多面的能力を分析して評価するス
テップと、
ユーザの理科多面的能力及びユーザ個人理科学習／演習の関連情報に基づいて、ユーザに
適した理科教授計画を推薦するステップと、を含む方法を提供する。

【0014】

本発明はまた、プロセッサによって実行されると、前記の理科教授システムの使用方法の
ステップを実現するコンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能
な記憶媒体を提供する。

【発明の効果】

【0015】

本発明の理科教授システム、その使用方法、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体で
は、理科教授システムは、データ取得モジュールと、分析モジュールと、データベースモ
ジュールと、を含む。理科教授システムの使用方法は、ユーザの理科学習／演習のデータ
を取得するステップと、ユーザの理科学習／演習のデータによってユーザの理科多面的能
力を分析して評価するステップと、ユーザの理科多面的能力及びユーザ個人理科学習／演
習の関連情報に基づいて、ユーザに適した理科教授計画を推薦するステップと、を含む。
本発明の理科教授システム、その使用方法、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体で
は、理科多面的能力の評価基準を作成し、ユーザの理科学習／演習のデータを取得し、ユ
ーザの理科多面的能力を分析して評価し、ユーザの個人能力及び目標に基づいて、ユーザ
に適した動的で個別化理科教授計画を立て、学習資料を推薦することができ、また、ユー
ザの学習中の不備を知的に分析し、ユーザが的確な修正を行うことを可能にし、ユーザの
理科学習をより効率的で、より便利で、かつより低コストにすることができる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】本発明の第１実施例の理科教授システムの概略図である。

【図2】本発明の第２実施例の理科教授システムの使用方法のフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0017】

本発明が所定の目的を達成させるために採用する技術手段及び効果を説明するために、以
下、図面及び実施例を参照して、本発明の具体的な実施形態について詳細に説明する。

【0018】

本発明の理科教授システムは、数学、物理、化学、生物などの学科にも、他の適切な理科
学科にも利用可能である。

【0019】

本発明の第１実施例は図１を参照する。図１は、本発明の第１実施例の理科教授システム
の概略図である。図示するように、本発明の理科教授システムは、データ取得モジュール
１１と、データベースモジュール１２と、分析モジュール１３と、を含む。

【0020】

データ取得モジュール１１は、ユーザの理科学習／演習のデータを取得することに用いら
れる。ユーザの理科学習／演習のデータは、理科答案用紙／問題集／演習問題集／ワーク
ブックなどの解答内容、授業の質問への答え、問題についての議論、教授用ソフトウェア
における学習／演習のデータなど、ユーザの理科水準を反映し得るデータを含んでもよい
。本発明の理科教授システムは、スキャナーなどのデータ取得モジュール１１によって、
ユーザの答案用紙、問題集、演習問題集、ワークブックなどの資料の内容を取得したり、
イメージセンサーによって授業ビデオを録画して分析し、授業の質問への答え、問題につ
いての議論などの内容を取得してもよいし、ユーザ／教師／両親がキーボードやマウスな
どのコンピュータ入力デバイスによってユーザの理科水準を反映し得るデータを入力した
り、関連するデータインターフェースを通じて他のシステム／データベースからユーザの
理科学習／演習のデータを取得してもよい。

【0021】

本発明では、データ取得モジュール１１によって取得されたユーザの理科学習／演習のデ
ータは、異なるソースからのデータであってもよく、異なるデータ構造、異なる記述、異
なるデータ規格を有してもよく、後続の自動化処理のしやすさから、ソースの異なるデー
タは、辞書マッチング、音声認識技術、セマンティック認識技術、異なる言語の翻訳、Ｏ
ＣＲ認識技術、仮想現実技術、拡張現実技術などの方法によって標準化されてもよい。

【0022】

データベースモジュール１２は、理科多面的能力データベース及びユーザ個人理科データ
ベースを記憶することに用いられる。理科多面的能力データベースは、理科多面的能力の
評価基準を含む。理科多面的能力は、理解、分析、モデル／モデルセットの作成、知識点
の結合、分解、解答経路の選択、解答ノードの組み合わせ、式の記憶、計算、集中力、心
理、習熟度などの能力のうちの少なくとも１つの能力を含んでもよく、２つ以上の単一の
能力の組み合わせ能力を含んでもよく、学年／難易度の異なる様々な問題の解決能力、及
び解決能力、組み合わせ能力、単一の能力の間の関係を含んでもよい。本発明では、モデ
ルとは、１つ又は１クラスの問題を解決するために仮想的に確立されたシナリオを指し、
モデルセットとは、１つ以上のモデルを組み合わせたものである。分解とは、複雑な問題
を複数のモデル／モデルセットにして、一定の順序で段階的に解くことである。解答ノー
ドとは、解答中の最小単位を指し、単一テップの計算又は単一パラメータの代入などであ
ってもよい。解答経路とは、１つ以上の解答ノードからなり、問題から回答までの解答過
程を完全にカバーする経路である。問題ごとに複数の異なる解答経路を持つことができ、
いずれも正しい解答を得ることができる。

【0023】

解答経路は分解／分岐／階層化でき、モデルは問題を非オブジェクト化して取得される。
モデルも分解／分岐／階層化でき、各上位モデルは、複数の下位モデルを組み合わせたも
のであってもよく、一方、下位モデルは、複数のさらなる下位モデルを組み合わせたもの
であってもよい。モデルは、１つ以上の知識点に対応する。知識点は、定数、式、列式、
関数、定義、法則、定理、変形、転化、類推、転移、方法、類似、同一、鏡像、回転、平
面、立体、代数、三角関数、統計、計算能力などを含んでもよい。

【0024】

例えば、質問：

の定義域が（０，２）である場合、

の定義域は何ですか？
（１）理解：この質問の焦点は、定義域、つまり関数が意味を持つすべての実数を理解す
ることにある。
（２）分析：定義域が既知の

の範囲から、

を代入して求解する。
（３）モデル作成：定義域を求解するモデルを作成し、すなわち、まず、既知の条件から
括号内の変数式の範囲を得てから、求解すべき変数式に代入して求解する。
（４）知識点の結合：この質問の知識点は関数定義域と一元二次方程式の求解を含む。
（５）分解：この質問は、３段階に分けられ、まず、質問：

の定義域が［０，２］であることから

を得て、求解すべき変数式に代入して、

を得て、最後に、求解する。
（６）解答経路の選択：

の求解には、２つの経路があり、
経路１では、

を解いた結果、

、かつ

である。
経路２では、一元二次方程式に直接代入して式を求解した結果、

、かつ

である。
（７）解答ノードの組み合わせ：解答ノードは、解答経路における各ステップを含み、単
一テップの計算又は単一のパラメータの代入を含み、ここでは、詳しく説明しない。
（８）式：この質問の式は、主に一元二次方程式の求解式として

である。
（９）計算：既知の定義域から既知の変数式の範囲を求めてから、求解すべき変数式に代
入して計算すること、及び一元二次方程式を求解する過程における計算を含み、ここでは
、詳しく説明しない。
（１０）また、解答時間、書き方、エラーの有無やエラーのタイプ、エラーの原因などか
ら、ユーザの理科多面的能力のうち、集中力、心理、熟達力を分析することができ、例え
ば、正しく解答しかつかかる時間が短いと、熟達力が高い、書き方が間違っていないと集
中力が高い、普段の宿題はできていてもテストではミスをすると心理力が低いことを示す
などである。

【0025】

理科多面的能力データベースは、学年／難易度の異なる各種の問題の把握範囲、リスト、
及び学年／難易度の異なる各種の問題に対応する様々な単一能力、組み合わせ能力、解決
能力の基準や要件、各種の問題及び解答、各知識点及び関連する学習内容、各モデル／モ
デルセットの関連内容、各分析方法、各解答方法／経路／ノード、ノードの組み合わせ及
び経路の選択、各種の式、知識点／モデル／式／解答方法の間の関係、問題と知識点／モ
デル／式／解答方法との間の関係などをさらに含んでもよく、学習内容／問題依拠来源、
学年、コース、難易度、タイプ、学習／解答ポイント、関連する知識点、関連する式にマ
ークすることをさらに含んでもよい。マークによってユーザに適した問題を探して教授計
画の内容としてもよい。前記各知識点及び学習内容は、各知識点の名称、学年、番号、キ
ーワード、知識点内容、難易度、重要性、試験頻度、知識点タイプ、参考資料、学習提案
、関連する知識点／モデル／式／解答方法、関連する問題、学習資料などを含んでもよい
。各種の問題及び解答は、各種の問題及び出題元、学年、番号、問題内容、問題カテゴリ
ー、問題難易度、問題解答、参考資料、関連する知識点／モデル／式／解答方法及び関連
する程度、問題習得要件、試験頻度を含んでもよい。問題解答及び参考資料は、テキスト
／画像／オーディオ／ビデオ又は他の形態であってもよい。

【0026】

ユーザ個人理科データベースは、ユーザ個人理科学習／演習の関連情報を記憶しており、
ユーザの理科多面的能力を分析して評価し、ユーザに適した理科教授計画を推薦するなど
の分析においてユーザ個人理科学習／演習の関連情報を提供する。ユーザ個人理科学習／
演習の関連情報は、ユーザ基本情報、学校、教師、学年、学習目標、理科個人能力、理科
個人特徴、理科に関するさまざまな能力、身に着ける解答方法／技能／技能、演習時間、
練習問題記録、学習進捗状況などの情報を含んでもよく、ユーザ理科多面的能力の履歴評
価情報及び対応する関連データを含んでもよい。その中で、ユーザ基本情報は、姓名、年
齢、性別、身長、体重、家族状況などを含む。理科個人能力は、ユーザの理科多面的能力
の単一能力と組み合わせ能力のレベル／水準、ユーザが身に着けた学年／難易度の異なる
各種の問題の解決能力、及びこれらに対応するレベルや熟練程度を含んでもよい。理科個
人特徴は、ユーザの好きな／嫌いな質問、問題背景、対象、解答方法、スキル、技能など
；ユーザの得意／苦手な質問、問題背景、対象、解答方法、スキル、技能などを含んでも
よい。理科に関するさまざまな能力は、知能指数、記憶力、反応能力、協調力、論理的推
理力、抽象的思考力と空間的想像力、体力、持久力などを含んでもよい。

【0027】

本発明では、理科多面的能力データベース及びユーザ個人理科データベースは、各種の教
材、シラバス、指導資料、専門家の経験／共通認識、教育論文及び著作物、関連制度及び
指導意見、練習問題集、答案用紙、質問バンクに基づいて、適切な学習内容や問題を選択
して、関連するデータを取得することによって作成されるか、又は従来のデータを人工知
能により分析して、規範に従って合成することにより作成されるか、又はデータマイニン
グ／データ再形成／統計分析により新たなデータを取得して作成される。理科多面的能力
データベース及びユーザ個人理科データベースのデータ取得方法は、ユーザ／先生／両親
が自ら入力すること、他の情報システム、デバイスやデータベースから取得すること、デ
ータベース関連情報を使用するときに新たなデータを絶えずに取得して分析すること、又
は上記の方法の組み合わせを含んでもよい。

【0028】

分析モジュール１３は、ユーザの理科学習／演習のデータによってユーザの理科多面的能
力を分析して評価し、ユーザの理科多面的能力及びユーザ個人理科学習／演習の関連情報
に基づいて、ユーザに適した理科教授計画を推薦することに用いられる。

【0029】

分析モジュール１３がユーザの理科学習／演習のデータによってユーザの理科多面的能力
を分析して評価することは、ユーザの理科学習／演習のデータから評価に必要な特徴デー
タを抽出し、抽出した特徴データを理科多面的能力データベースにおける理科多面的能力
評価基準と比較して、理解、分析、モデル／モデルセットの作成、知識点の結合、分解、
解答経路の選択、解答ノードの組み合わせ、式の記憶、計算、集中力、心理、習熟度など
の次元から、ユーザ理科多面的能力のそれぞれの次元の能力を評価する。また、２つ以上
のユーザ理科多面的能力の単一能力の組み合わせ能力や、学年／難易度の異なる各種の問
題の解決能力について評価してもよい。

【0030】

ユーザの理科学習／演習のデータ、例えば理科答案用紙／問題集／演習問題集／ワークブ
ック／授業の質問への答え／問題についての議論などのデータから、理科多面的能力の評
価に必要な特徴データを抽出する際には、理科答案用紙／問題集／演習問題集／ワークブ
ック／授業の質問への答え／問題についての議論などのデータのうち、理解、分析、モデ
ル／モデルセットの作成、知識点の結合、分解、解答経路の選択、解答ノードの組み合わ
せ、式の記憶、計算、集中力、心理、習熟度などのそれぞれの次元についての正解率、エ
ラータイプ、エラー程度、エラー原因、相関性、発生頻度などを抽出し、理科多面的能力
の評価基準と比較して、ユーザ理科多面的能力のそれぞれの次元の能力を分析してもよい
。理科多面的能力の評価基準は、年齢の異なる教授概要の要求及び各次元の正解率、エラ
ータイプ、エラー程度、エラー原因、相関性、発生頻度などの様々な特徴データについて
、様々な等級付け評価基準を設定したものであってもよい。例えば、計算能力の場合、正
解率が９８％以上の場合はレベル１、正解率が９０％～９８％でかつ相関係数が０．１未
満である場合はレベル２、正解率が９０％未満の場合はレベル３である。

【0031】

本発明の理科教授システムは、ユーザの理科多面的能力のうちの各能力の評価結果に基づ
いて、対応するレベル／スコアをそれぞれ設定し、ユーザの実際の状況各能力の分析結果
を含める多面的能力に基づいて、総合分析モデルを作成し、ユーザの実際の状況、及び各
能力の分析に対応するレベル／スコア和総合分析結果と各分析項目の関係を含む総合分析
モデルに基づいて、一定の知識体系の範囲内で、ユーザ理科的総合能力のレベル／スコア
を評価し、ユーザに適切な理科教授計画を推薦することに用いてもよい。スコア／等級は
、ユーザの年齢及び前程も考慮してもよく、年齢が小さい／前程が期待できるユーザの場
合は、高いスコア／等級が与えられる。総合分析モデルは、ユーザの理科多面的能力を分
析して評価するためのモデルであり、専門家／上級教師によって手動で設定される、又は
データ統計／分析によりえられる、情報再形成／大データ分析により得られるか、又は人
工知能深層学習／最適化により得られるものであってもよく、かつ、使用に伴い蓄積及び
最適化が可能である。

【0032】

Ｆは総合能力のレベル／スコアであり、

は第ｉ能力の評価結果に対応するレベル／スコアであり、Ｓ（

）は第ｉ能力に関連する分析モデルの計算式である。具体的な計算式は以下の通りである
。

【0033】

分析モジュール１３は、ユーザの理科多面的能力を評価した後、ユーザの理科多面的能力
及びユーザ個人理科学習／演習の関連情報に基づいて、ユーザに適した理科教授計画を推
薦する。理科教授計画は学習計画及び／又は演習計画を含む。前記学習計画は、特定の教
授内容を学習して演習した後の復習と要約を含む。特定の教授内容を学習するには、テキ
スト、ビデオ、インタラクティブプログラム、人工遠隔などの方式が使用されてもよく、
学習プロセスにおける提示が使用されてもよい。

【0034】

前記演習計画は、演習目標、難易度、問題、演習ポイント、方法・テクニック、演習時間
、修了基準などを含む。演習目標は、成績の向上、試験／テストの合格、理科多面的能力
又はそのうちの単一の能力、組み合わせ能力の向上、学年／難易度の異なる各種の問題の
解決能力の向上であってもよく、理科に関するさまざまな能力、例えば、知能指数、記憶
力、対応力、協調力、論理的推理力、抽象的思考力と空間的想像力、体力、持久力、解答
方法／スキル／技能の向上などであってもよく、上記の目標的組み合わせであってもよい
。

【0035】

本発明の理科教授システムは、ユーザの理科多面的能力とユーザ個人理科学習／演習の関
連情報、及びユーザの演習強度と演習時間の特徴を含むユーザの実際の状況に応じて、ユ
ーザに適した理科教授計画を推薦してもよい。教授計画は、１回の教授計画、所定時間内
の総合教授計画、特定試験／問題に対する教授計画であってもよい。

【0036】

適切な理科教授計画をユーザに推薦することは以下を含む。

【0037】

ユーザの目標を決定する。ユーザの目標は、一定水準の理科多面的能力又は一定程度の問
題の解決能力を達成させること、所定の試験／テスト成績を達成させること、又は上記の
それぞれの組み合わせであってもよい。

【0038】

ユーザの目標、ユーザの現在の理科多面的能力及び問題の解決能力の現状に応じて、目標
を達成させるためにまだ必要な能力の向上のタスクを計算する。
次に、タスクに基づいて、ユーザ自体の実際の状況と組み合わせて、ユーザに対する個別
化理科教授計画を作成する。

【0039】

理科教授計画は、学習計画及び／又は演習計画を含んでもよい。学習計画としては、適切
な学習内容が選択されてもよい。演習計画は、難易度／方法・テクニック／演習ポイント
などに基づいて、理科多面的能力データベースから、対応するマーク付き問題を選択し、
タスクのニーズに対応しユーザ自体の実際の状況に対する問題又はこれらの組み合わせを
生成し、演習計画を生成する。例えば、ユーザの現在の理科多面的能力及び問題の解決能
力と目標との差に基づいて分析した結果、算出されたタスクは、３つの能力のそれぞれを
レベル１からレベル２に向上させ、次に、データベースから現在のタスクに合致する学習
内容及び問題を選択し、ユーザの演習時間などと組み合わせて、教授計画を生成すること
である。

【0040】

本発明では、目標と従来の能力との差が大きい場合、目標を複数のサブ目標に分解しても
よく、また、タスクを対応する複数のサブタスクに分解してもよい。例えば、理科多面的
能力のそれぞれは１０つのレベルに分けられ、ユーザの目標は、分析及び計算能力がとも
にレベル８に達し、一元二次方程式を上手に理けることである。ユーザの現在の分析能力
がレベル６であり、計算能力がレベル７であり、一元二次方程式を解くことができない場
合、ユーザのタスクは、分析能力をレベル６からレベル８、計算能力をレベル７からレベ
ル８に向上させ、一元二次方程式を解く能力を身に着けることである。この目標と現在の
能力との差が大きいため、目標も複数のサブ目標、すなわち、分析能力がレベル７、計算
能力がレベル８であること、分析能力がレベル８に達し、一元二次方程式を上手に解くこ
とに分解され得る。このような場合、タスクは、複数のサブタスク、すなわち、分析能力
がレベル６からレベル７、計算能力がレベル７からレベル８、分析能力がレベル７からレ
ベル８、一元二次方程式を解く能力を身に着けることに分解され得る。サブ目標及び対応
するサブタスクは、理科多面的能力の単一能力、組み合わせ能力、及び問題の解決能力、
又はこれらの組み合わせであってもよく、ここでは、それについて制限しない。

【0041】

次に、サブタスクごとにサブ計画が立てられ、サブ計画はそれぞれ対応するサブタスクを
カバーすることができる。その後、各サブ計画が結合されて完全な教授計画が得られ、こ
の計画は、タスク全体をカバーし、目標全体の要件を満たすことができる。また、各サブ
計画の最適化も可能であり、それにより、結合された教授計画には最適な効率や効果が得
られ得る。

【0042】

サブ計画の立てて、最適化計算の次元には、以下のことが含まれてもよい。
１、今回の目標のすべてのタスク単位の学習／演習タスクを完全にカバーし、正確かつ漏
れのないようにする。
２、新たな、身に付けられていない／達熟していない問題点はできるだけ含まないように
する。
３、タスクを完了するために必要な学習／演習の範囲を最小限にする。
４、時間や内容の複雑さを含め、タスクを達成するために必要な最小限の演習強度を採用
し、冗長で類似度の高い演習を取り除く。
５、できるだけユーザが興味のあるテーマ／内容を選択する。

【0043】

本発明の理科教授システムによって生成される理科教授計画は、１つ又は複数であっても
よく、理科教授システムはまた、様々な次元に対する評価結果に基づいて、対応するレベ
ル／スコアをそれぞれ設定し、ユーザの実際の状況に応じて、各次元の重みを設定し、様
々な計画の評価や比較用に理科教授計画の総合レベル／スコアを得ることもできる。理科
教授システムは、総合レベル／スコアの最も高い教授計画をユーザに推薦してもよく、推
薦閾値を手動で又はシステムにより自動的に設定してもよく、総合レベル／スコアが当該
閾値よりも大きい教授計画である限り推薦され、ユーザ、教師や両親により選択される。
評価次元には、かかる時間の長さ、成績の向上の度合、記憶時間の長さ、ユーザの矯味／
自発性の高さなどが含まれる。

【0044】

Ｘは理科教授計画の総合レベル／スコアであり、

は第ｊ次元の結果に対応するレベル／スコアであり、

は第ｊ次元に対応する重みである。具体的な計算式は以下に示される。

【0045】

本発明の理科教授システムは、異なるユーザの理科多面的能力や異なるユーザ個人理科学
習／演習の関連情報など、異なるモデル集団に適した複数の理科教授計画を記憶しており
、これらの理科教授計画は、専門家／上級教師によって人工的に設定される、又はデータ
統計／データ分析により得られる、情報再形成／ビッグデータ分析により得られる、又は
人工知能深層学習／最適化により得られ、使用中に絶えずに蓄積及び最適化が可能である
。ユーザの実際の状況に応じて、ユーザに適した理科教授計画を推薦することは、ユーザ
の理科多面的能力及びユーザ個人理科学習／演習の関連情報と従来のモデルとの適合性を
分析して比較することにより、ユーザに最も適切な従来の理科教授計画を選択し、ユーザ
の実際の状況と従来のモデルとの間の違いを考慮して、この計画を適切に調整し、計画を
ユーザ自身の実際の状況により適合させる。調整は、専門家によって人工的に行われても
よいし、システムが予め設定されたルールに従って自動的に行ってもよいし、人工知能に
より自己学習を通じて自動的に行われてもよい。

【0046】

本発明の理科教授システムは、ユーザに対する教授プランとしてもよく、ユーザの理科学
習／演習のデータを分析して、ユーザの進捗状況を得て、実際の進捗状況に応じて、教授
プランの実施を進め、教授プランの実施効果を大幅に高めることができる。

【0047】

本発明の理科教授システムはまた、ユーザの理科学習／演習のデータに基づいて、ユーザ
の理科多面的能力と組み合わせて、ユーザ学習／演習に注意すべき状況を知的に分析し、
ユーザに注意を促すこともできる。理科教授システムは、教授内容及びユーザに注意を促
す情報を表示するための表示モジュールをさらに含んでもよい。ユーザに注意を促す情報
は、テキスト又は画像又はビデオの形で表示モジュールに表示されてもよいし、注意を促
す場所に色を変えたり太くしたり、音声や他の方式でユーザに注意を促すように、教授内
容と組み合わせて強調表示されてもよい。

【0048】

本発明の理科教授システムは解答過程を可視化して表示してもよい。問題分解を可視化し
、多面的能力の問題への対応を可視化して表示し、学習内容への対応を可視化して表示し
、全体／局所水準での対応を可視化して表示することによって、学習の過程をより明確に
し、学習の効果をより明確にすることができる。具体的な可視化表示には、場面理解、モ
デル／分解（各層：論理層、定理／法則／公理／常識、数量層、データ関係層（データ変
換）、式層、計算層（計算技術、速度、精度）、記憶、規範性などが含まれる。

【0049】

本発明の理科教授システムは、ユーザの理科学習／演習の実際の状況に応じて知的分析を
行ってフィードバックしてもよく、前記フィードバックは、分析結果をユーザにフィード
バックして、ユーザが的確な向上を図ることを可能にすることと、分析結果を先生／両親
にリアルタイムでフィードバックして、先生／両親が介入することを可能にすることと、
分析結果に基づいて評価レポートの少なくとも１つの項目を提供することと、を含む。

【0050】

本発明の理科教授システムはまた、ユーザの理科学習／演習の実際の状況を知的に分析し
、分析結果をユーザにフィードバックして、ユーザが正しい部分を的確に保持し、エラー
の部分を修正し、理科水準を持続的に向上させることを可能にしてもよい。ユーザが理科
教授計画を実行すると、理科教授システムは、ユーザの理科学習／演習のデータを分析し
て評価し、分析評価の結果をユーザにフィードバックするとともに、ユーザ学習／演習過
程における不備を指摘し、標準的なオーディオ又はビデオをユーザにフィードバックし、
ユーザが的確な修正を行うことを可能にしてもよい。本発明の理科教授システムは、理科
教授の工具として、ユーザが自分の解いた問題が正しいかどうかを分析し、自分の理科水
準を継続的に改善して向上させるのを支援することができる。

【0051】

本発明の理科教授システムは、ユーザの理科学習／演習過程において、状況をリアルタイ
ムで提供してフィードバックし、先生／両親が介入することを可能にすることを含んでも
よい。介入により、ユーザが本システムを正しく使用して学習／演習を行っていない場合
、タイムリーな修正が可能である。又は、ユーザが学習／演習の成果を遂げる場合、その
主旨が先生や両親にタイムリーにフィードバックされ、ユーザに褒めるなど、ユーザの理
科学習への興味を高めることができる。

【0052】

本発明の理科教授システムはまた、ユーザの理科学習／演習の状況に応じて、評価レポー
トを出してもよい。前記評価レポートは、ユーザの理科多面的能力、例えば理解、分析、
モデル／モデルセットの作成、知識点の結合、分解、解答経路の選択、解答ノードの組み
合わせ、式の記憶、計算、集中力、心理、習熟度などの単一能力、２つ以上の単一能力の
組み合わせ能力、又はユーザの理科多面的能力の総合能力を含んでもよく、また、問題又
はそれらの組み合わせの解決能力などを含んでもよい。評価レポートは、段階的な比較レ
ポート、又は所定時間の進歩レポートであってもよいし、特定の目標の達成レポートであ
ってもよい。レポートは、ユーザ、先生、両親、学校、課外組織、社会組織、勤務先、学
習の依拠／人事の専門性の評価／専門的規範評価などを対象としてもよい。
本発明では、データ取得モジュール１１、分析モジュール１３、及びデータベースモジュ
ール１２は、サーバに取り付けられて、ネットワークを介して評価結果や推薦計画をユー
ザの表示モジュールやスマートフォンやコンピュータに遠隔に直接フィードバックしても
よい。

【0053】

本発明の理科教授システムによれば、ユーザは、理科多面的能力の評価及び質問の分析に
よって、ユーザの実際の状況に応じて、個別化学習／演習計画を立てて、対応する学習／
演習計画を完成させ、学習／演習の目標、すなあち、ユーザの理科多面的能力、より多く
の問題を上手に解く能力を高めることができる。

【0054】

本発明の理科教授システムは、ユーザの使用中、評価ユーザの理科多面的能力及びユーザ
が理科教授計画を採用することによる効果をリアルタイムで評価し、ユーザ学習／演習理
科の実際の状況に応じて、ユーザに適した理科教授計画を調整又は再推薦し、ユーザが本
発明の理科教授システムを用いる場合、適切な理科教授計画を常に取得して、自分の理科
水準を持続的かつ効果的に高めることを可能にする。

【0055】

本発明の第２実施例は図２を参照する。図２は、本発明の第２実施例の理科教授システム
の使用方法のフローチャートである。図示するように、本発明の理科教授システムの使用
方法は、ステップＳ１～Ｓ３を含む。
Ｓ１：ユーザの理科学習／演習のデータを取得する。
Ｓ２：ユーザの理科学習／演習のデータによってユーザの理科多面的能力を分析して評価
する。
Ｓ３：ユーザの理科多面的能力及びユーザ個人理科学習／演習の関連情報に基づいて、ユ
ーザに適した理科教授計画を推薦する。

【0056】

本発明の理科教授システムの使用方法は、本発明の理科教授システムの技術的特徴に１対
１で対応し、前述理科教授システムの説明を参照すればよく、ここでは詳しく説明しない
。

【0057】

本発明はまた、プロセッサによって実行されると、前記の理科教授システムの使用方法の
ステップを実行するコンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能
な記憶媒体を提供する。

【0058】

本発明のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、本発明の理科教授システムの使用方法
及び理科教授システムの技術的特徴に１対１で対応し、前述の理科教授システムの使用方
法及び理科教授システムの説明を参照すればよく、ここでは詳しく説明しない。
前記の通り、本発明の理科教授システム、その使用方法、及びコンピュータ読み取り可能
な記憶媒体では、理科教授システムは、データ取得モジュールと、分析モジュールと、デ
ータベースモジュールと、を含む。理科教授システムの使用方法は、ユーザの理科学習／
演習のデータを取得するステップと、ユーザの理科学習／演習のデータによってユーザの
理科多面的能力を分析して評価するステップと、ユーザの理科多面的能力及びユーザ個人
理科学習／演習の関連情報に基づいて、ユーザに適した理科教授計画を推薦するステップ
と、を含む。本発明の理科教授システム、その使用方法、及びコンピュータ読み取り可能
な記憶媒体では、理科多面的能力の評価基準を確立して、ユーザの理科学習／演習のデー
タを取得し、ユーザの理科多面的能力を分析して評価し、ユーザの個人能力及び目標に基
づいて、ユーザに適した動的で個別化理科教授計画を立て、学習資料を推薦することがで
き、また、ユーザの学習中の不備を知的に分析し、ユーザが的確な修正を行うことを可能
にし、ユーザの理科学習をより効率的で、より便利で、かつより低コストにすることがで
きる。

【0059】

上記の具体的な実施形態は、本発明の目的、技術的な態様、及び有益な効果をさらに詳細
に説明しているが、上記は本発明の具体的な実施形態に過ぎず、本発明の特許範囲を限定
するものではなく、本発明の精神及び原則の範囲内において行われたあらゆる修正、同等
の置換、改良などは、本発明の特許範囲に含まれるものであることが理解されるべきであ
る。

【図1】

【図2】

【国際調査報告】