学習システム
【課題】 本発明は効率的な学習が可能となるように配信する問題を学習者に応じて適切な時刻において柔軟かつ適切に選択・配信できる学習システムを提供する。
【解決手段】 問題・解答データベース２０には学習対象に関する問題と解答の問題・解答セットを多数蓄積されている。また、学習者アドレス情報記憶手段には学習者携帯端末のアドレス情報が登録されている。選択処理手段５０は問題・解答データベース２０から指定時刻にｋ（ｋ≧１）個の問題・解答セットを選択し、問題提示手段６０を介して問題（問題データ）のみを学習者携帯端末２００に送信する。このように指定時刻にｋ個の一問一答形式の学習を学習者に施す。学習者からの解答（解答データ）を正誤判断・送信手段により正誤判断し、正誤結果（正誤データ）を送信し、学習履歴を学習履歴データベースに記録する。
【解決手段】 問題・解答データベース２０には学習対象に関する問題と解答の問題・解答セットを多数蓄積されている。また、学習者アドレス情報記憶手段には学習者携帯端末のアドレス情報が登録されている。選択処理手段５０は問題・解答データベース２０から指定時刻にｋ（ｋ≧１）個の問題・解答セットを選択し、問題提示手段６０を介して問題（問題データ）のみを学習者携帯端末２００に送信する。このように指定時刻にｋ個の一問一答形式の学習を学習者に施す。学習者からの解答（解答データ）を正誤判断・送信手段により正誤判断し、正誤結果（正誤データ）を送信し、学習履歴を学習履歴データベースに記録する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は学習システムに関する。特に、学習者が学習対象に関する知識の確認ができるように工夫された学習システムである。例えば、語学や歴史などの教育科目や、資格試験向け対策学習、技能習得、ビジネスマナーや担当商品の知識など会社で要求される知識習得、ワインや料理などのカルチャー学習、脳活性化トレーニングなどに適用可能な学習システムである。
【背景技術】
【０００２】
語学や歴史などの教育科目や資格試験向け対策学習などにおいて様々なシステムが開発されている。
近年の通信ネットワークの普及に伴い、スタンドアロン型の学習システムに加え、ネットワーク型の遠隔学習システムも開発されている。通信ネットワークを用いた遠隔学習システムは、高い将来性と可能性とを有している。近年におけるネットワークの高速化に伴い、遠隔学習システムの利用者はますます増加するものと期待される。
インターネット上では登録済み会員に特定の電子メールを一斉に電子メールを送信する、いわゆるメールマガジン（通称メルマガ）が普及し、事前に登録された会員に定期もしくは不定期に電子メールを一斉に送信し情報伝達することが容易になってきた。例えば「まぐまぐ！」（ｗｗｗ．ｍａｇ２．ｃｏｍ）というメールマガジンがあり、同メールマガジンではネットワーク型の学習システムが知られている。
【０００３】
しかし、メールマガジンのように送信者からの一斉送信では受信者側の都合は考慮されず、そのために受信者である単語学習者としては受信し閲覧するには都合が悪い時間帯に受信することもあり、ついつい受信メールを読む機会を失うこともあり学習が滞る場合も多々あった。
【０００４】
そこで、メールマガジンのように送信者からの一方的な一斉送信ではなく、電子メールを用いた送信者からの個別配信により学習時間と学習内容をカスタマイズする工夫をした学習システムが開発されている。
例えば、特開２００６−０３０３０２号公報には、学習者が指定時刻を登録し、当該時刻に学習内容を含む電子メールを送信する学習システムが開示されている。学習者個々人の学習に都合の良い時刻に電子メールが送信されるので、学習者にとってタイムリー時刻に学習が開始できるシステムとなっている。
【０００５】
また、同様に、特開２００１−３５６６７９号公報には、学習スケジュール情報に基づき学習に係わる文字情報をサーバのアクセス番号とともにメールとして学習対象者の携帯する携帯電話機へ定期的に配信し、学習対象者は、携帯電話機へ配信されたメールに含まれるアクセス番号に基づき上記サーバにアクセスする学習システムが開示されている。
【０００６】
【特許文献１】特開２００６−０３０３０２号公報
【特許文献２】特開２００１−３５６６７９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記のいずれの従来技術においても以下のような問題がある。
第１の問題は、学習内容を学習者に応じて如何に計画的に選択し、配信するかという問題である。
特開２００６−０３０３０２号公報に開示された技術、特開２００１−３５６６７９号公報に開示された技術のいずれも、指定日時や指定時刻に定期的に学習内容を携帯電話の電子メールに含めて配信するものであり、このように携帯電話の電子メールなどを用いて定期配信する学習システムの場合、多数の学習内容を一度に配信することは前提とならず、少量の学習内容を定期配信する必要がある。ここで、学習の成果を確実に上げるためには計画的に配信する学習内容を如何に選択するかが極めて重要となる。特開２００６−０３０３０２号公報に開示された技術、特開２００１−３５６６７９号公報に開示された技術には、学習内容を如何に計画的に選択し、配信するかについては開示されていない。
【０００８】
第２の問題は、学習対象の理解を深め確認するための体系的かつ網羅的な問題を如何に準備するかということが問題となる。多数の学習内容を一度に配信するのではなく少量の学習内容を定期配信するため、一つ一つが短く効率的に知識を確認できる問題形式とする必要があり、さらに、それら短い問題を多数集積することにより学習対象を体系的かつ網羅的にカバーする必要がある。しかし、ただ単純に問題の数を増やす対応を取るとかえって学習効率が落ちることとなる。
上記のように、第２の問題で指摘したように、如何に効率的に体系化された問題を準備できるか、さらに第１の問題で指摘したように、効率的な学習が可能となるように如何に配信する問題を学習者に応じて選択できるかが重要な課題となる。
【０００９】
本発明は上述の問題に鑑み、効率的な学習が可能となるように配信する問題を学習者に応じて適切な時刻において柔軟かつ適切に選択・配信できる学習システムを提供することを目的とする。また、学習者が学習対象を効率的に学習できるように適切に体系化された問題を準備した学習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】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明の第１の学習システムの基本構成は、
学習対象に関する問題と解答の問題・解答セットを多数蓄積した問題・解答データベースと、
学習者の保有する通信機能付きの学習者携帯端末のアドレス情報を登録・記憶する学習者アドレス情報記憶手段と、
前記問題・解答データベースから指定時刻にｋ（ｋ≧１）個の問題・解答セットを選択する選択処理手段と、
前記選択処理手段の選択にかかる問題・解答セットのうち、問題（問題データ）のみを前記学習者アドレス情報記憶手段に記憶されているアドレス情報に従って前記学習者携帯端末に送信する問題提示手段と、
前記学習者の返信にかかる解答（解答データ）を前記学習者携帯端末から受信する解答受信手段と、
前記学習者から受信した前記解答に対する正誤結果（正誤データ）を送信する正誤判断・送信手段を備え、
前記指定時刻にｋ個の一問一答形式の学習を前記学習者に施すものである。
【００１１】
なお、前記問題提示手段は、上記した学習者携帯端末に問題（問題データ）そのものの送信に代え、前記選択処理手段の選択にかかる問題・解答セットのうち、問題（問題データ）を表示するウェブページのＵＲＬを前記学習者アドレス情報記憶手段に記憶されているアドレス情報に従って前記学習者携帯端末に送信することとしても良い。
この場合、前記解答受信手段は、前記ウェブ上のページを閲覧した学習者の返信にかかる解答（解答データ）を前記学習者携帯端末から受信することとなる。
【００１２】
なお、前記問題・解答データベース中の各々の問題（問題データ）が、前記学習対象のカテゴリー別に分類するカテゴリー軸と、前記問題の難易度別に分類する難易度軸の２軸からなる２次元マトリックスのセルのうちどのセルに属するかを決定するセル決定手段を備える構成とすることができる。
【００１３】
次に、本発明の第２の学習システムは、上記第１の学習システムの構成に対して、選択処理手段による問題選択に関する工夫（第１の工夫）を施したものである。つまり、学習システムの基本構成においてさらに、
前記学習者に対して過去に選択され送信された各々の問題（問題データ）とその解答の正誤結果（正誤データ）を基に、当該学習者の前記２次元マトリックスのセル別の正解率（セル別正解率）を計算するセル別正解率計算手段と、
学習成果を十分とする目標正解率を設定する目標正解率設定手段を備え、
前記選択処理手段によるｋ個の問題（問題データ）の選択において、前記カテゴリーを選択し、当該カテゴリーにおいて前記セル別正解率が前記目標正解率を下回るセルのうち、前記難易度軸上最も低いレベルのセル（境界セル）に属する問題（問題データ）が少なくとも１つは含まれるように選択することを特徴とする。
【００１４】
なお、問題選択に関して工夫（第１の工夫）を施す構成とした場合、学習過程において境界セルと判断されたセルから選択処理手段によって問題・解答セットが選択されるので、この境界セルと判断される頻度に応じて問題・解答セットを厚く準備しておけば学習システム構築の効率が良くなる。
そこで、前記学習システムにおいて、大規模数の前記問題・解答セットの準備に先立ち、試験的に少規模数の前記問題・解答セットを準備し、
小規模数の前記問題・解答セットを搭載した前記学習システムを用いてサンプル学習者の学習結果において、前記各セルごとに前記境界セルとして選択された回数をカウントし、大規模数の前記問題・解答セットの準備において前記カウントにかかる回数の多さに応じて各セルに準備すべき問題・解答セットの数を決定することが好ましいと言える。
【００１５】
次に、本発明の第３の学習システムは、上記第１の学習システムの構成に対して、選択処理手段による問題選択に関する工夫（第２の工夫）を施したものである。つまり、学習システムの基本構成においてさらに、
前記２次元マトリックスの各セルのスコアを管理し、スコアの加減を制御するスコア管理手段を備え、
前記スコア管理手段は、前記選択処理手段により選択され送信された前記問題（問題データ）に対して前記返信にかかる前記解答（解答データ）が正解の場合、前記問題（問題データ）の属するセル及び前記難易度軸上当該セルより下に位置するすべてのセルに対してスコアｍを足し（ただしｎを超える場合はｎとし（ｍ＜ｎ））、前記解答（解答データ）が誤りの場合、前記問題（問題データ）の属するセル及び前記難易度軸上当該セルより上に位置するすべてのセルに対してスコアｍを引き（ただしマイナスとなる場合は０とし）、
前記選択処理手段は、前記スコアがｎ／２のセルを中位レベルセルとし、前記難易度軸上前記中位レベルセルより上にあるセルを上位レベルセルとし、下にあるセルを下位レベルセルとし、前記選択処理手段によるｋ（ｋ≧３とする）個の問題（問題データ）の選択において、前記カテゴリーを選択し、当該カテゴリーにおいて前記上位レベルセル、前記中位レベルセル、前記下位レベルセルそれぞれから少なくとも１つは含まれるように選択することを特徴とする。
【００１６】
なお、問題選択に関して工夫（第２の工夫）を施す構成とした場合、学習過程において中位レベルセルと判断されたセルから選択処理手段によって問題・解答セットが選択されるので、この中位レベルセルと判断される頻度に応じて問題・解答セットを厚く準備しておけば学習システム構築の効率が良くなる。
そこで、前記学習システムにおいて、大規模数の前記問題・解答セットの準備に先立ち、試験的に少規模数の前記問題・解答セットを準備し、
小規模数の前記問題・解答セットを搭載した前記学習システムを用いてサンプル学習者の学習結果において、前記各セルごとに前記中位レベルセルとして選択された回数をカウントし、大規模数の前記問題・解答セットの準備において前記カウントにかかる回数の多さに応じて各セルに準備すべき問題・解答セットの数を決定することが好ましいと言える。
【００１７】
本発明の学習システムは教育、教養習得、資格勉強、仕事知識習得、脳活性化トレーニングなどに適用することができる。
つまり、前記学習対象が教育科目であり、前記教育科目に関する知識が学習できるように適用することも可能である。
また、前記学習対象が特定の教養であり、前記特定の教養に関する知識が学習できるように適用することも可能である。
また、前記学習対象が資格であり、前記資格に関する知識が学習できるように適用することも可能である。
また、前記学習対象が仕事に関する知識であり、前記仕事に関する知識が学習できるように適用することも可能である。
また、前記学習対象が脳活性化を促す問題であり、前記脳活性化を促すトレーニングができるように適用することも可能である。
【発明の効果】
【００１８】
本発明の学習システムによれば、効率的な学習が可能となるように配信する問題を学習者に応じて適切な時刻において柔軟かつ適切に選択・配信できる。
また、本発明の学習システムによれば、学習者が学習対象を効率的に学習できるように適切に体系化された問題を準備することができる。つまり、大規模数の問題・解答セットの準備に先立ち、小規模数の問題・解答セットを用いてサンプル学習者に試験的に学習させてその学習結果を利用することにより、あらかじめ各セルに配分すべき問題・解答セットの数を合理的に決めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、図面を参照しつつ、本発明の学習システムの実施形態を説明する。ただし、本発明の範囲は以下の実施形態に示した具体的な形状、個数、角度などには限定されないことは言うまでもない。
【実施例１】
【００２０】
本発明の第１の学習システムの一例を示す。
図１は本発明の第１の学習システム１００の構成例を示す図面である。
制御部１０は学習システム１００全体の処理の流れを制御する部分である。
制御部１０はスケジューラ１１を含んでいる。スケジューラ１１には、各学習者に関して、学習者ＩＤ情報とともに各学習者が問題送信を希望した時刻である指定時刻情報が記憶されている。
問題・解答データベース２０は、学習対象に関する問題と解答のセットである問題・解答セットを多数蓄積したデータベースである。問題・解答データベース２０に蓄積されている各問題・解答セットは後述するように選択処理手段５０により効率的に選択されるように、学習対象のカテゴリーにより分類・整理されたデータ構造、難易度別に分類・整理されたデータ構造を持つことが好ましい。なお、問題・解答セットとして問題データと解答データに加え解説文を持たせても良い。学習者が後述する正誤結果を見る場合に適切な解説文を併せて見ることにより学習効果が上がるからである。
【００２１】
学習者アドレス情報記憶手段３０は、各学習者の保有する学習者携帯端末２００のアドレス情報を登録・記憶している部分である。なお、図１に記載した構成は学習者アドレス情報記憶手段３０はスケジューラから独立した構成となっているがスケジューラ１１の中に当該学習者アドレス情報記憶手段３０を含める構成も可能である。
学習履歴データベース４０は、後述するように、各学習者が本学習システム１００を用いて学習した学習内容、学習結果などの学習履歴情報を登録・格納したデータベースである。各学習者の学習状況が把握できる各種情報、例えば、学習者ＩＤ情報、学習日時、学習回数、送信された問題、受信した解答、正誤の別、正解率（誤答率）などの情報が登録・格納されている。
【００２２】
選択処理手段５０は、問題・解答データベース２０から各学習者に対して、スケジューラ１１に記憶されている指定時刻にｋ（ｋ≧１）個の問題・解答セットを選択する部分である。指定時刻は例えば、朝９時００分や、夜２０時３０分など任意に学習者が指定した時刻でも良いし、午前中や午後など一定範囲の時間帯の指定でも良い。選択個数ｋ個は１以上の数であり、例えば、１個や３個など一定数の指定でも良いし、１個から５個までの間など一定範囲の不定数の指定でも良い。
選択処理手段５０による問題・解答データベース２０からの問題・解答セットの選択ルールには様々なものが採用され得る。例えば、発生した乱数によりランダムに選択するルール（ランダム選択ルール）がある。また、問題の難易度順に簡単な問題から順にシーケンシャルに選択して行くルール（シーケンシャル選択ルール）などがある。
【００２３】
問題提示手段６０は、選択処理手段５０の選択にかかる問題・解答セットを受け取り、そのうち、問題（問題データ）のみを学習者アドレス情報記憶手段３０に記憶されているアドレス情報に従って、学習者携帯端末２００に対して送信する部分である。
なお、問題提示手段６０は、上記した問題（問題データ）そのものを学習者携帯端末２００への送信に代え、問題（問題データ）を表示するウェブページのＵＲＬを学習者携帯端末２００に送信することとしても良い。
【００２４】
解答受信手段７０は、学習者の返信にかかる解答（解答データ）を学習者携帯端末２００から受信する部分である。
正誤判断・送信手段８０は、学習者携帯端末２００から受信した解答に対する正誤結果（正誤データ）を送信する部分である。正誤データを送信することにより、学習者は自分の解答が正しかったのか誤っていたのかが分かり、また、誤っていた場合に正しい答えは何であったのかをその場で確認することができ、学習の成果が上がることが期待できる。
【００２５】
本発明の第１の学習システム１００によれば、指定時刻にｋ個の一問一答形式の学習を学習者に施すことができ、効率的な学習が可能となるように配信する問題を学習者に応じて適切な時刻において柔軟かつ適切に選択・配信できる。
【００２６】
以下、具体例を挙げつつ、図１に示した本発明の第１の学習システム１００による学習の流れを図２のフローチャートを参照しつつ説明する。
ここでは既に、スケジューラ１１において、各学習者に関する諸情報（学習者ＩＤ情報、各学習者の指定時刻の登録など必要な情報はすべて取り揃えられているものとする。一例として、学習者Ａ氏に関し、学習者ＩＤ情報“０００１”、指定時刻２１時００分が登録されているとする。
また、選択処理手段５０が採用する選択処理ルールは問題の難易度順に簡単な問題から順にシーケンシャルに選択して行くルール（シーケンシャル選択ルール）とする。また学習者Ａ氏が保有する携帯端末は携帯電話であったとする。
【００２７】
（１）スケジューラ１１による起動（図１(1)、図２ステップＳ１：Ｙ）
スケジューラ１１は常に時刻を管理しており、指定時刻である２１時００分になると、学習者Ａ氏のＩＤ情報“０００１”を選択処理手段５０に送信する（図２ステップＳ１）。
【００２８】
（２）選択処理手段５０による問題・解答セットの選択処理（図１(2)、図２ステップＳ２）
選択処理手段５０はスケジューラ１１から受け取った学習者ＩＤ情報“０００１”に基づいて、問題・解答データベース２０に対してアクセスし、問題・解答データベース２０から適切な問題・解答セットを選択する。ここで、選択にあたって学習者の学習履歴情報が必要な場合は学習履歴データベース４０にアクセスし、現在までの学習履歴情報を照会する。
この例では、選択処理手段５０が採用する選択処理ルールは“シーケンシャル抽出ルール”であるので、学習履歴データベース４０にアクセスし、現在までの学習履歴情報を照会し、学習済みの問題・解答セットを特定する。
また、この例では選択処理手段が選択する問題・解答セットの数ｋは１とする。
【００２９】
図３はシーケンシャル選択ルールを模式的に説明する図である。
図３（ａ）は問題・解答セットがカテゴリー別に分類されず、すべての問題を例えば難易度順に一次元マトリックス状に並べた様子を模式的に示している。問題・解答セットの選択は難易度順に低度のものから高位のものへ順々に選択されて行く。学習者ＩＤ情報別に過去に選択した問題・解答セットを記憶しておけば、問題・解答セットの次に位置する問題・解答セットを選択すれば良い。
図３（ｂ）は問題・解答セットカテゴリー別に分類されたもので、カテゴリーと難易度による２次元マトリックス状に並べられた様子を模式的に示している。選択処理手段５０はカテゴリー選択を行い、さらに、難易度を選択する。学習者ＩＤ情報別に過去に選択した問題・解答セットを記憶しておけば、カテゴリー別に過去の選択にかかる問題・解答セットの次に位置する問題・解答セットを選択すれば良い。
ここでは例えば、カテゴリー別に分類されていない図３（ａ）の例とし、難易度順のソートで８５位の問題・解答セットまで学習済みだったとする。選択処理手段５０は問題・解答データベース２０から次の順番の問題・解答セットを選択する。上記例では難易度順のソートで８４位の問題・解答セットを選択する。
【００３０】
（３）問題提示手段６０への問題データの受け渡し、正誤判断・送信手段８０への解答データの受け渡し（図１(3)、図２ステップＳ３）
選択処理手段５０は選択した問題・解答セットのうち問題データのみを問題提示手段６０に渡す。また、選択処理手段５０は選択した問題・解答セットのうち解答データを正誤判断・送信手段８０に渡す。例えば難易度順で８４位の解答が“解答ｃ”であったとする。なお、解答データとともに解説文を渡しても良い。
【００３１】
（４）学習者アドレス情報の取得（図１(4)、図２ステップＳ４）
問題提示手段６０は問題データを学習者Ａ氏に送信するため、学習者アドレス情報記憶手段３０に対して学習者ＩＤ情報を基に紹介し、学習者携帯端末２００のアドレス情報を取得する。例えば、学習者ＩＤ情報“０００１”に対してアドレス情報“○○○○．・・・”が登録されていたとする。
【００３２】
（５）問題データの提示（図１(5)、図２ステップＳ５）
問題提示手段６０は学習者携帯端末２００に対して問題データを提示する。
問題の提示には少なくとも２通りの手段がある。
第１の手段は、問題提示手段６０がアドレス情報“○○○○．・・・”宛てに問題データを送信する手段である。学習者Ａ氏が保有する学習者携帯端末２００に対して問題データが送信され、学習者Ａ氏は保有する学習者携帯端末２００により問題データを受信する。例えば、ディスプレイ付きの携帯電話の場合、携帯電話のディスプレイに問題が表示される。
第２の手段は、問題提示手段６０が問題データを表示するウェブページのＵＲＬを学習者携帯端末２００に送信する手段である。この場合、学習者は学習者携帯端末２００に送信されたＵＲＬに従って当該ＵＲＬに対してアクセスし、問題文を閲覧することとなる。
【００３３】
（６）学習者による解答データの返信、解答受信手段７０による解答データの受信（図１(6)、図２ステップＳ６）
学習者Ａは任意の時間に当該問題を解き、得られた解答を学習者携帯端末２００の入力機能を用いて入力し、通信機能を用いて返信する。ここでは、難易度順８４位の問題の解答が選択形式となっており、学習者Ａは“解答ｂ”を選択したとする。なお、解答データは学習者ＩＤ情報とセットで送信される。
【００３４】
（７）解答データの正誤判断、正誤結果の送信（図１(7)、図２ステップＳ７）
解答受信手段７０は受信した解答データを正誤判断・送信手段８０に渡す。
まず、正誤判断・送信手段８０は学習者ＩＤ情報“０００１”から学習者Ａを特定する。次に、解答の正誤を判断する。正誤判断・送信手段８０には選択処理手段５０からすでに解答データが与えられているので、正誤判断・送信手段８０は学習者Ａから返信された解答データと選択処理手段５０から渡されている解答データを比較し、正誤判断を行なう。例えば、難易度順で８４位の問題について、学習者Ａから返信された解答データが“解答ｂ”であり、選択処理手段５０から渡されている解答データが“解答ｃ”であるので誤りと判断される。
【００３５】
（８）正誤結果の送信（図１(8)、図２ステップＳ８）
正誤判断・送信手段８０は正誤判断結果を学習者Ａ氏に送信するため、学習者アドレス情報記憶手段３０に対して学習者ＩＤ情報を基に紹介し、学習者携帯端末２００のアドレス情報を取得する。ここでは、学習者ＩＤ情報“０００１”に対してアドレス情報“○○○○．・・・”が取得される。
正誤判断・送信手段８０は正誤判断結果を学習者携帯端末２００に送信する。
ここでは、誤りである旨とともに正しい解答データ“解答ｃ”が送信される。なお、解説文を与えられている場合、解説文を添えて送っても良い。
【００３６】
（９）学習履歴の更新（図１(9)、図２ステップＳ９）
正誤判断・送信手段８０は正誤判断結果を学習履歴情報データベース４０に対して通知し、学習履歴情報データベース４０は学習者Ａの学習履歴情報を更新する。学習履歴情報データベース４０に対して、学習者ＩＤ情報、問題・解答セットの情報、正誤判断結果情報などを通知する。ここでは学習者ＩＤ情報“０００１”、問題・解答セットの情報（難易度順８４位の問題・解答セットを特定する情報）、正誤判断結果情報（誤りであった旨の情報）が通知され、学習履歴情報データベース４０は学習履歴情報を更新する。
【００３７】
学習履歴情報データベース４０の学習履歴情報の更新が終了すると、一連のプロセスを終了する。スケジューラ１１により次の指定時刻における起動があるまで学習システム１００は新しいプロセスの起動待ち状態となる（ステップＳ１に戻る）。
【実施例２】
【００３８】
実施例２として、問題・解答データベース中の問題・解答セットがカテゴリーと問題難易度により形成される２次元マトリックスのどのセルに属するかを決めておき、選択処理手段５０によって、まず、セル単位で選択され、次にそのセルに属する問題・解答セットから所定個の問題・解答セットを抽出・選択する工夫を述べる。
【００３９】
図４は実施例２にかかる学習システム１００ａの構成を示す図である。
問題・解答データベース２０ａはセル決定手段２１ａを備えている。もちろん、図４のようにセル決定手段２１ａが問題・解答データベース２０ａに含まれている構成も可能であるし、問題・解答データベース２０ａと連携可能な形で問題・解答データベース２０ａからは独立した構成要素とする構成も可能である。
セル決定手段２１ａは、学習対象のカテゴリー別に分類するカテゴリー軸と、問題の難易度別に分類する難易度軸の２軸からなる２次元マトリックスを想定し、問題・解答データベース２０ａ中の各々の問題（問題データ）が２次元マトリックスのセルのうちどのセルに属するかを決定する。
【００４０】
図５は、セル決定手段２１ａによって形成される２次元マトリックスと、選択されたあるセルに属している問題・解答セット群と、問題・解答セットの選択の様子を模式的に示した図である。
学習対象のカテゴリー別に分類するカテゴリー軸と、問題の難易度別に分類する難易度軸の２軸からなる２次元マトリックスが形成され、各セルが定義される。つまり、各セルは問題カテゴリー○○、問題難易度△△の交点として定義付けられる。
【００４１】
新作の問題・解答セットが作成されると問題・解答データベース２０ａ中に適宜格納されて行く。ここで、新作の問題・解答セットにはカテゴリーと問題難易度の属性が与えられているものとする。セル決定手段２１ａは問題・解答セットの属性であるカテゴリーと問題難易度をチェックし、該当するセルに配分し、問題・解答データベース２０ａ中に整理・格納する。
各セルには上記のように配分された問題・解答セットが属している。図５の右側にはある一つのセルに属している問題・解答セット群を模式的に示している。この例ではｕ個の問題・解答セットが属している。
【００４２】
選択処理手段５０は選択において、まずセルを選択する。このセルを選択するルールは様々あり得る。発生した乱数によりランダムにセルを選択するルール（ランダム選択ルール）がある。また、問題の難易度順に難易度の低いセルから順にシーケンシャルに選択して行くルール（シーケンシャル選択ルール）がある。また、後述する実施例３で説明する境界セル重点抽出ルールや、後述する実施例４で説明する学習到達レベル適応抽出ルールなどがある。これらは各実施例において詳述する。
【００４３】
選択処理手段５０は次に、選択されたセルに属する問題・解答セット群の中から問題・解答セットを選択する。図５の右側の例では問題・解答セットｂが選択されている。
この問題・解答セット群の中から問題・解答セットを選択するルールも様々あり得る。例えば、発生した乱数によりランダムに問題・解答セットを選択するルール（ランダム選択ルール）がある。また、過去に当該セルが選択されたときに選択された問題・解答セットの次に難易度の高い問題・解答セットを選択するルール（シーケンシャル選択ルール）がある。
【００４４】
実施例２にかかる学習システム１００ａの処理の流れは図２のフローチャートと同様で良いが、問題・解答セットの２次元マトリックスの各セルへの配分処理が先立って行なわれて完了していることとなる。また、選択処理手段５０による選択処理（ステップＳ２）が２段階の選択、つまり、セルの選択処理と、セル中に属する問題・解答セットの選択処理が行なわれることとなる。
【実施例３】
【００４５】
本発明の第２の学習システムの一例を示す。
本発明の第２の学習システムは実施例２の構成を前提とするもので、本発明の第２の学習システムでは選択処理手段５０が採用する選択ルールが“境界セル重点抽出ルール”である。
【００４６】
図６は本発明の第２の学習システム１００ｂの構成例を示す図である。
同じ付番を付した構成要素は実施例１の図１の基本構成で示した構成要素、図４の構成要素と同様で良く、ここでは詳しい説明は省略し、図１の構成要素、図４の構成要素と異なる部分について重点的に説明する。
本発明の第２の学習システム１００ｂの学習履歴データベース４０ｂは、セル別正解率計算手段４１ｂを備えている。
【００４７】
セル別正解率計算手段４１ｂは、学習者に対して過去に選択され送信された各々の問題（問題データ）とその解答の正誤結果（正誤データ）を基に、当該学習者の２次元マトリックスのセル別の正解率（セル別正解率）を計算する。
正解率は学習者の学習達成度合いを示す指標としては重要な指標であるところ、本発明の第２の学習システム１００ｂは実施例２に示した、カテゴリーと問題難易度により形成される２次元マトリックスのセルという概念を導入しており、正解率をセル単位で計算することにより、学習者ごとに、どのカテゴリーのどの問題難易度において正解率がどのぐらいかを把握することができ、客観的な弱点や学習達成度合いを把握することができる。
【００４８】
もし、単純にカテゴリー単位で正解率を出すものであれば、カテゴリー別の得手不得手は漠然と把握できても真の学習達成度は分からない。なぜなら、本来は不得手なカテゴリーであるが故に問題難易度が低い問題が数多く送信されれば正解率が見た目は上がってしまうし、本来は得手のカテゴリーであっても問題難易度が高い問題が数多く送信されれば正解率が見た目は下がってしまうからである。また、現在の学習者の学習達成状況において、カテゴリーごとにどの程度の難易度の問題を送信するのが適切なのか判断は難しい。
本発明のようにセル単位で正解率を計算しておけば、カテゴリーごとの問題難易度ごとに正解率の変動が細かく分かり、カテゴリーごとに学習者の学習達成度合いが把握でき、現在の学習者の学習達成状況において、セル単位で適切な出題範囲を選定することができる。
【００４９】
次に、実施例３の構成において、目標正解率設定手段９０ｂが設けられている。目標正解率設定手段９０ｂは、学習成果を十分とする目標正解率を設定する部分である。この例では目標正解率設定手段９０ｂは外部入力手段を持ち、外部から値が設定できる仕組みとなっている。例えば、目標が正解率６０％とすると、目標正解率の設定値として６０％と入力する。
【００５０】
次に、本発明の第２の学習システム１００の選択処理手段５０ｂは、選択ルールとして“境界セル重点抽出ルール”を採用している。
境界セル重点抽出ルールとは、セル別正解率が目標正解率を下回るセルのうち、難易度軸上最も低いレベルのセル（境界セル）に属する問題（問題データ）が少なくとも１つは含まれるように選択するルールである。選択処理手段５０による選択個数が一つよりも複数個であれば、少なくとも一つは境界セルに属する問題・解答セットが選択されるが、残りの選択においては境界セル以外の選択を許しても良い。この残りのものに関する選択ルールは様々なものが適用可能である。
【００５１】
図７は“境界セル重点抽出ルール”に基づくセル選択の様子を模式的に示した図である。図７は簡単に４つのカテゴリーしか設けていない。横軸がカテゴリー、縦軸が問題難易度の２次元マトリックスが形成され各セルが定義されている。ここで、セル別正解率計算手段４１ｂは過去の学習履歴情報を基づいて各セルの正解率を計算されている。また、目標正解率設定手段９０ｂによって目標正解率が与えられる。
【００５２】
選択処理手段５０ｂはまず境界セルを特定する。セル別正解率が目標正解率を下回るセルのうち、難易度軸上最も低いレベルのセルが境界セルとして特定する。図７では斜線でハッチングしたセルが境界セルを表わしている。
次に、選択処理手段５０ｂはセルの選択において境界セルが少なくとも１つは含まれるように選択する。つまり、ｋが３がすると少なくとも一つは境界セルが含まれるようにセルを選択する。図７の例では一つのカテゴリから２つ、他のカテゴリから１つのセルを選択しているが、境界セルが２つ、境界セル以外のセルが１つ含まれるように選択されている。
【００５３】
境界セルは正解率が目標正解率に未達成な問題難易度のうちもっとも低いレベルであり、現状の学習者には問題難易度がもっとも適するものであり学習効果がもっとも効果的に得られるものと言える。ｋ個の選択のうち少なくとも一つは境界セルが含まれるようにセルを選択すれば良い。なお、ｋ個の選択のすべてが境界セルとする必要もなく、中にはチャレンジとして問題難易度が高いセルに属する問題・解答セットや知識の確実化を狙って問題難易度が低いセルに属する問題・解答セットを選択する工夫も盛り込むことができる。
【００５４】
次に、この境界セルの概念を用いる実施例３の構成において、学習システム１００ｂを本格的に構築するために、いかに効率的に問題・解答データベース２０ｂを構築するかという工夫について述べる。
問題・解答データベース２０ｂにおける大規模数の問題・解答セットの準備に先立ち、試験的に問題・解答データベース２０ｂにおいて少規模数の問題・解答セットを準備しておき、小規模数の問題・解答セットを搭載した学習システムを用いてサンプル学習者の学習結果を利用する。
【００５５】
サンプル学習者の学習結果は学習履歴データベース４０ｂに記憶される。ここで、学習履歴データベース４０ｂの学習履歴を調べ、各セルごとに境界セルとして選択された回数をカウントすれば、学習者が学習していく過程において境界セルとして選択される頻度を推定することができる。この推定結果を利用し、大規模数の問題・解答セットの準備においてカウントにかかる回数の多さに応じて各セルに準備すべき問題・解答セットの数を決定すれば効率良く問題・解答データベース２０ｂを構築することができる。
【００５６】
なお、もし、学習者が全員、問題難易度が最も高いセルまで目指す場合を想定すれば、問題難易度が高いセルになるほど正解率が目標正解率を上まわるのが困難となり、境界セルとしてカウントされる回数が増えることが予想されるところである。しかし、実際の学習者の目標は常に最難度の知識まで求めるものではなく、ある程度のレベルにまで達すれば自らの判断で目標が達成されたと判断する場合も多いと想定される。例えば英語学習で言えば、日常会話ができれば良いと考える人は多く想定されるが、通訳者やネイティブスピーカーレベルまで英語を極めたいと考える人はそれほど多くないと想定される。この場合、おのずと多くの学習者があるレベルの問題難易度のセルまでで学習を終了することとなり、かならずしも、問題の難易度が高いセルほど境界セルとしてカウントされる回数が多いとは言えない。大雑把に言えば、英語学習や教養取得などでは下位レベルから中位レベルの問題難易度のセルが境界セルとしてカウントされることが多くなると考えられる。一方、資格試験などでは資格試験のボーダーレベルの少し下から少し上までのレベルの問題難易度のセルが境界セルとしてカウントされることが考えられる。
【実施例４】
【００５７】
本発明の第３の学習システムの一例を示す。
本発明の第３の学習システムは実施例２の構成、２次元マトリックスのセルの概念を前提とし、本発明の第３の学習システムの選択処理手段が採用する選択ルールが“学習到達レベル適応抽出ルール”である。
図８は本発明の第３の学習システム１００ｃの構成例を示す図である。
同じ付番を付した構成要素は実施例１の図１の基本構成で示した構成要素、図４の構成要素と同様で良く、ここでは詳しい説明は省略し、図１の構成要素、図４の構成要素と異なる部分について重点的に説明する。
【００５８】
本発明の第３の学習システム１００ｃの学習履歴データベース４０ｃは、スコア管理手段４２ｃを備えている。スコア管理手段４２ｃは２次元マトリックスの各セルのスコアを管理し、スコアの加減を制御する要素である。
ここで、本発明の第３の学習システム１００ｃに言うスコアとは各セルについて付ける点数であり、以下のように計算される新しい概念のものである。なお、以下においてｎは学習達成の目標として設定するスコア、ｍはスコアの増減の単位である。例えばｍは１で良い。
【００５９】
スコア管理手段４２ｃは、選択処理手段５０ｃにより選択され送信された問題（問題データ）に対して返信にかかる解答（解答データ）が正解の場合、問題（問題データ）の属するセル及び難易度軸上当該セルより下に位置するすべてのセルに対してスコアｍを足し（ただしｎを超える場合はｎとし（ｍ＜ｎ））、解答（解答データ）が誤りの場合、問題（問題データ）の属するセル及び難易度軸上当該セルより上に位置するすべてのセルに対してスコアｍを引き（ただしマイナスとなる場合は０とし）、点数を計算して行くものである。
【００６０】
実施例３に示した“境界セル重点抽出ルール”は、正解率をベースにするもので、過去の正誤の結果は静的なものであり、動的に後から変更しない。つまり、学習者の日々成長して行く知識レベルには即応するものではなく、過去の誤答は現時点においても誤答扱いのままとする。
一方、本実施例４に示す“学習到達レベル適応抽出ルール”は、現時点における正誤の結果を過去のデータに次々と反映して行く手法であり、ある問題難易度レベルの問題について正解すると、その問題難易度レベルのセルまでの学習は一定程度達成されたと推測し、現時点では当該問題難易度レベル以下のレベルのセルの学習についても進んでいるはずとしてスコアを増やすという取扱いをする。逆に、ある問題難易度レベルの問題について誤答するとその問題難易度レベルまで学習は十分に達成されていないと推測し、当該問題難易度レベル以上のレベルのセルにおいて得ていたスコアも現時点では与えられないものと扱ってスコアを減らすという取扱いをする。
【００６１】
選択処理手段５０ｃは、スコアがｎ／２のセルを中位レベルセルとし、難易度軸上中位レベルセルより上にあるセルを上位レベルセルとし、下にあるセルを下位レベルセルとし、選択処理手段５０ｃによるｋ（ｋ≧３とする）個の問題（問題データ）の選択において、上位レベルセル、中位レベルセル、下位レベルセルそれぞれから少なくとも１つは含まれるように選択する。
【００６２】
図９は、“学習到達レベル適応抽出ルール”に基づくスコア付けの様子と、セル選択の様子を模式的に示した図である。図９は説明を簡単にするため、各セルには与えられているスコアしか表示していない。また、１つのカテゴリーしか図示せず、他のカテゴリーは図示を省略している。つまり２次元マトリックスの一つのカラムのみ取り出して描いている。
なお、スコアの上限値ｎは２０とし、スコア増減単位ｍは１としている。一回の選択処理で選択されるセルの数ｋは３とする。
【００６３】
図９（ａ）の状態において、各セルには前回までのスコアが与えられている。最上位の問題難易度レベルからスコアが“１”、“２”、“２”、・・・、“９”、“１０”、“１２”、・・・、“１７”、“１７”、“２０”、・・・となっている。
ここで、選択処理手段５０ｃは、ｎ／２つまり１０のスコアが与えられているセルを中位レベルセルとして選択する。ここでは太枠で示されたスコア１０のセルが中位レベルセルとして選択される。選択処理手段５０ｃは、さらに上位レベルセルとして例えば、太枠で示された上から３つめのセルを選択し、下位レベルセルとして太枠で示されたスコアが１７のセルを選択したとする。
【００６４】
選択された各セルからそれぞれ問題・解答セットが選択され、実施例１で示した処理の流れにより学習者携帯端末２００に問題データが送信され、学習者から解答が返信される。ここで、返信された解答において、上位レベルセルの問題は誤答、中位レベルセルの問題は正解、下位レベルセルの問題は正解であったとする。
【００６５】
まず、スコア管理手段４２ｃは、各セルのスコアを更新する。誤答した上位レベルセルおよびそれより高いレベルにあるセルのスコアを“１”減じる。次に、正解した中位レベルセルおよびそれより低いレベルにあるセルのスコアを“１”増加する。さらに、正解した下位レベルセルおよびそれより低いレベルにあるセルのスコアを“１”増加する。
その結果、図９（ｂ）に示されたスコアとなる。つまり、“０”、“１”、“１”、・・・、“９”、“１１”、“１３”、・・・、“１９”、“１９”、“２０”、・・・となる。なお、このスコア“２０”のセルは本来スコアが２点増加して“２２”になるはずであるが、上限値ｎが２０という想定なので２０より大きくなることはない。
【００６６】
次に、選択処理手段５０ｃは、ｎ／２つまり１０のスコアが与えられているセルを探す。ここではないので、太枠で示されたスコア９のものが中位レベルセルとして選択されたとする。選択処理手段５０ｃは、さらに上位レベルセルとして例えば、太枠で示された上から２つめのセルを選択し、下位レベルセルとして太枠で示されたスコアが１９のセルを選択したとする。
選択された各セルからそれぞれ問題・解答セットが選択され、実施例１で示した処理の流れにより学習者携帯端末２００に問題データが送信され、学習者から解答が返信される。ここで、返信された解答において、上位レベルセルの問題も中位レベルセルの問題も下位レベルセルの問題もすべて正解であったとする。
【００６７】
スコア管理手段４２ｃは、各セルのスコアを更新する。上位レベルセルおよびそれより低いレベルにあるセルのスコアを“１”増加し、さらに、正解した中位レベルセルおよびそれより低いレベルにあるセルのスコアを“１”増加し、さらに、正解した下位レベルセルおよびそれより低いレベルにあるセルのスコアを“１”増加する。
その結果、図９（ｃ）に示されたスコアとなる。つまり、“０”、“２”、“２”、・・・、“１１”、“１３”、“１５”、・・・、“２０”、“２０”、“２０”、・・・となる。
なお、中位レベルはスコア１０またはその近辺のものが選択すれば良いが、上位レベルセル、下位レベルセルについては、そのうちどのセルを選択するかについては別途選択ルールを定めておかなければならないが、その選択ルールは様々なものがあり得る。ランダム選択ルールでも可能である。
【００６８】
次に、この学習到達レベル適応抽出ルールの概念を用いる実施例４の構成において、学習システム１００ｃを本格的に構築するために、いかに効率的に問題・解答データベース２０ｃを構築するかという工夫について述べる。
問題・解答データベース２０ｃにおける大規模数の問題・解答セットの準備に先立ち、試験的に問題・解答データベース２０ｃにおいて少規模数の問題・解答セットを準備しておき、小規模数の問題・解答セットを搭載した学習システムを用いてサンプル学習者の学習結果を利用する。
【００６９】
サンプル学習者の学習結果は学習履歴データベース４０ｃに記憶される。ここで、学習履歴データベース４０ｃの学習履歴を調べ、各セルごとに中位レベルセルとして選択された回数をカウントすれば、学習者が学習していく過程において中位レベルセルとして選択される頻度を推定することができる。この推定結果を利用し、大規模数の問題・解答セットの準備においてカウントにかかる回数の多さに応じて各セルに準備すべき問題・解答セットの数を決定すれば効率良く問題・解答データベース２０ｃを構築することができる。
【実施例５】
【００７０】
上記実施例１から実施例４に示した本発明にかかる学習システムは以下の分野に利用することができる。
例えば、学校教育などの教育科目の学習システムに適用することができる。つまり、学習対象が教育科目であり、教育科目に関する問題・解答セットを準備すれば、教育科目に関する知識が学習できるように適用できる。例えば、語学、歴史、科学など多様な対象が想定できる。
また、例えば、ワイン講座や料理講座など特定の教養習得向けの学習システムとして適用することができる。つまり、学習対象が教養であり、当該教養に関する問題・解答セットを準備すれば、特定の教養に関する知識が学習できるように適用することができる。
また、例えば、資格試験向けの学習システムとして適用することができる。つまり、学習対象が資格取得に必要とされる知識であり、当該知識に関する問題・解答セットを準備すれば、特定の資格に必要とされる知識が学習できるように適用することができる。
また、例えば、仕事の知識習得の学習システムとして適用することができる。つまり、学習対象が仕事上必要とされる知識であり、当該知識に関する問題・解答セットを準備すれば、特定の仕事に必要とされる知識が学習できるように適用することができる。例えば、商品知識、開発技術、ビジネスマナーなど多様な対象が想定できる。
また、例えば、脳活性化トレーニングの学習システムとして適用することができる。つまり、学習対象が脳活性化を促す問題であり、当該問題・解答セットを準備すれば、脳活性化を促す問題を通じてトレーニングできるように適用することができる。
【００７１】
以上、本発明の好ましい実施形態を図示して説明してきたが、本発明の技術的範囲を逸脱することなく種々の変更が可能であることは理解されるであろう。従って本発明の技術的範囲は添付された特許請求の範囲の記載によってのみ限定されるものである。
【産業上の利用可能性】
【００７２】
本発明の学習システムは、多様な目的、例えば、教育科目学習、教養習得、資格試験勉強、仕事知識習得、脳活性化トレーニングなどに用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】本発明の第１の学習システム１００の構成例を示す図
【図２】本発明の第１の学習システム１００による学習の流れを示すフローチャート
【図３】シーケンシャル選択ルールを模式的に説明する図
【図４】本発明の実施例２にかかる学習システム１００ａの構成を示す図
【図５】セル決定手段２１ａによって形成される２次元マトリックスと、選択されたあるセルに属している問題・解答セット群と、問題・解答セットの選択の様子を模式的に示した図
【図６】実施例３にかかる本発明の第２の学習システム１００ｂの構成例を示す図
【図７】境界セル重点抽出ルールに基づくセル選択の様子を模式的に示した図
【図８】実施例４にかかる本発明の第３の学習システム１００ｃの構成例を示す図
【図９】学習到達レベル適応抽出ルールに基づくスコア付けの様子と、セル選択の様子を模式的に示した図
【符号の説明】
【００７４】
１０ 制御部
２０ 質問・解答データベース
２１ セル決定手段
３０ 学習者アドレス情報記憶手段
４０ 学習履歴データベース
４１ セル別正解率計算手段
４２ スコア管理手段
５０ 選択処理手段
６０ 質問送信手段
７０ 解答受信手段
８０ 正誤判断。送信手段
９０ 目標正解率設定手段
１００ 学習システム
２００ 学習者携帯端末
【技術分野】
【０００１】
本発明は学習システムに関する。特に、学習者が学習対象に関する知識の確認ができるように工夫された学習システムである。例えば、語学や歴史などの教育科目や、資格試験向け対策学習、技能習得、ビジネスマナーや担当商品の知識など会社で要求される知識習得、ワインや料理などのカルチャー学習、脳活性化トレーニングなどに適用可能な学習システムである。
【背景技術】
【０００２】
語学や歴史などの教育科目や資格試験向け対策学習などにおいて様々なシステムが開発されている。
近年の通信ネットワークの普及に伴い、スタンドアロン型の学習システムに加え、ネットワーク型の遠隔学習システムも開発されている。通信ネットワークを用いた遠隔学習システムは、高い将来性と可能性とを有している。近年におけるネットワークの高速化に伴い、遠隔学習システムの利用者はますます増加するものと期待される。
インターネット上では登録済み会員に特定の電子メールを一斉に電子メールを送信する、いわゆるメールマガジン（通称メルマガ）が普及し、事前に登録された会員に定期もしくは不定期に電子メールを一斉に送信し情報伝達することが容易になってきた。例えば「まぐまぐ！」（ｗｗｗ．ｍａｇ２．ｃｏｍ）というメールマガジンがあり、同メールマガジンではネットワーク型の学習システムが知られている。
【０００３】
しかし、メールマガジンのように送信者からの一斉送信では受信者側の都合は考慮されず、そのために受信者である単語学習者としては受信し閲覧するには都合が悪い時間帯に受信することもあり、ついつい受信メールを読む機会を失うこともあり学習が滞る場合も多々あった。
【０００４】
そこで、メールマガジンのように送信者からの一方的な一斉送信ではなく、電子メールを用いた送信者からの個別配信により学習時間と学習内容をカスタマイズする工夫をした学習システムが開発されている。
例えば、特開２００６−０３０３０２号公報には、学習者が指定時刻を登録し、当該時刻に学習内容を含む電子メールを送信する学習システムが開示されている。学習者個々人の学習に都合の良い時刻に電子メールが送信されるので、学習者にとってタイムリー時刻に学習が開始できるシステムとなっている。
【０００５】
また、同様に、特開２００１−３５６６７９号公報には、学習スケジュール情報に基づき学習に係わる文字情報をサーバのアクセス番号とともにメールとして学習対象者の携帯する携帯電話機へ定期的に配信し、学習対象者は、携帯電話機へ配信されたメールに含まれるアクセス番号に基づき上記サーバにアクセスする学習システムが開示されている。
【０００６】
【特許文献１】特開２００６−０３０３０２号公報
【特許文献２】特開２００１−３５６６７９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記のいずれの従来技術においても以下のような問題がある。
第１の問題は、学習内容を学習者に応じて如何に計画的に選択し、配信するかという問題である。
特開２００６−０３０３０２号公報に開示された技術、特開２００１−３５６６７９号公報に開示された技術のいずれも、指定日時や指定時刻に定期的に学習内容を携帯電話の電子メールに含めて配信するものであり、このように携帯電話の電子メールなどを用いて定期配信する学習システムの場合、多数の学習内容を一度に配信することは前提とならず、少量の学習内容を定期配信する必要がある。ここで、学習の成果を確実に上げるためには計画的に配信する学習内容を如何に選択するかが極めて重要となる。特開２００６−０３０３０２号公報に開示された技術、特開２００１−３５６６７９号公報に開示された技術には、学習内容を如何に計画的に選択し、配信するかについては開示されていない。
【０００８】
第２の問題は、学習対象の理解を深め確認するための体系的かつ網羅的な問題を如何に準備するかということが問題となる。多数の学習内容を一度に配信するのではなく少量の学習内容を定期配信するため、一つ一つが短く効率的に知識を確認できる問題形式とする必要があり、さらに、それら短い問題を多数集積することにより学習対象を体系的かつ網羅的にカバーする必要がある。しかし、ただ単純に問題の数を増やす対応を取るとかえって学習効率が落ちることとなる。
上記のように、第２の問題で指摘したように、如何に効率的に体系化された問題を準備できるか、さらに第１の問題で指摘したように、効率的な学習が可能となるように如何に配信する問題を学習者に応じて選択できるかが重要な課題となる。
【０００９】
本発明は上述の問題に鑑み、効率的な学習が可能となるように配信する問題を学習者に応じて適切な時刻において柔軟かつ適切に選択・配信できる学習システムを提供することを目的とする。また、学習者が学習対象を効率的に学習できるように適切に体系化された問題を準備した学習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】
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明の第１の学習システムの基本構成は、
学習対象に関する問題と解答の問題・解答セットを多数蓄積した問題・解答データベースと、
学習者の保有する通信機能付きの学習者携帯端末のアドレス情報を登録・記憶する学習者アドレス情報記憶手段と、
前記問題・解答データベースから指定時刻にｋ（ｋ≧１）個の問題・解答セットを選択する選択処理手段と、
前記選択処理手段の選択にかかる問題・解答セットのうち、問題（問題データ）のみを前記学習者アドレス情報記憶手段に記憶されているアドレス情報に従って前記学習者携帯端末に送信する問題提示手段と、
前記学習者の返信にかかる解答（解答データ）を前記学習者携帯端末から受信する解答受信手段と、
前記学習者から受信した前記解答に対する正誤結果（正誤データ）を送信する正誤判断・送信手段を備え、
前記指定時刻にｋ個の一問一答形式の学習を前記学習者に施すものである。
【００１１】
なお、前記問題提示手段は、上記した学習者携帯端末に問題（問題データ）そのものの送信に代え、前記選択処理手段の選択にかかる問題・解答セットのうち、問題（問題データ）を表示するウェブページのＵＲＬを前記学習者アドレス情報記憶手段に記憶されているアドレス情報に従って前記学習者携帯端末に送信することとしても良い。
この場合、前記解答受信手段は、前記ウェブ上のページを閲覧した学習者の返信にかかる解答（解答データ）を前記学習者携帯端末から受信することとなる。
【００１２】
なお、前記問題・解答データベース中の各々の問題（問題データ）が、前記学習対象のカテゴリー別に分類するカテゴリー軸と、前記問題の難易度別に分類する難易度軸の２軸からなる２次元マトリックスのセルのうちどのセルに属するかを決定するセル決定手段を備える構成とすることができる。
【００１３】
次に、本発明の第２の学習システムは、上記第１の学習システムの構成に対して、選択処理手段による問題選択に関する工夫（第１の工夫）を施したものである。つまり、学習システムの基本構成においてさらに、
前記学習者に対して過去に選択され送信された各々の問題（問題データ）とその解答の正誤結果（正誤データ）を基に、当該学習者の前記２次元マトリックスのセル別の正解率（セル別正解率）を計算するセル別正解率計算手段と、
学習成果を十分とする目標正解率を設定する目標正解率設定手段を備え、
前記選択処理手段によるｋ個の問題（問題データ）の選択において、前記カテゴリーを選択し、当該カテゴリーにおいて前記セル別正解率が前記目標正解率を下回るセルのうち、前記難易度軸上最も低いレベルのセル（境界セル）に属する問題（問題データ）が少なくとも１つは含まれるように選択することを特徴とする。
【００１４】
なお、問題選択に関して工夫（第１の工夫）を施す構成とした場合、学習過程において境界セルと判断されたセルから選択処理手段によって問題・解答セットが選択されるので、この境界セルと判断される頻度に応じて問題・解答セットを厚く準備しておけば学習システム構築の効率が良くなる。
そこで、前記学習システムにおいて、大規模数の前記問題・解答セットの準備に先立ち、試験的に少規模数の前記問題・解答セットを準備し、
小規模数の前記問題・解答セットを搭載した前記学習システムを用いてサンプル学習者の学習結果において、前記各セルごとに前記境界セルとして選択された回数をカウントし、大規模数の前記問題・解答セットの準備において前記カウントにかかる回数の多さに応じて各セルに準備すべき問題・解答セットの数を決定することが好ましいと言える。
【００１５】
次に、本発明の第３の学習システムは、上記第１の学習システムの構成に対して、選択処理手段による問題選択に関する工夫（第２の工夫）を施したものである。つまり、学習システムの基本構成においてさらに、
前記２次元マトリックスの各セルのスコアを管理し、スコアの加減を制御するスコア管理手段を備え、
前記スコア管理手段は、前記選択処理手段により選択され送信された前記問題（問題データ）に対して前記返信にかかる前記解答（解答データ）が正解の場合、前記問題（問題データ）の属するセル及び前記難易度軸上当該セルより下に位置するすべてのセルに対してスコアｍを足し（ただしｎを超える場合はｎとし（ｍ＜ｎ））、前記解答（解答データ）が誤りの場合、前記問題（問題データ）の属するセル及び前記難易度軸上当該セルより上に位置するすべてのセルに対してスコアｍを引き（ただしマイナスとなる場合は０とし）、
前記選択処理手段は、前記スコアがｎ／２のセルを中位レベルセルとし、前記難易度軸上前記中位レベルセルより上にあるセルを上位レベルセルとし、下にあるセルを下位レベルセルとし、前記選択処理手段によるｋ（ｋ≧３とする）個の問題（問題データ）の選択において、前記カテゴリーを選択し、当該カテゴリーにおいて前記上位レベルセル、前記中位レベルセル、前記下位レベルセルそれぞれから少なくとも１つは含まれるように選択することを特徴とする。
【００１６】
なお、問題選択に関して工夫（第２の工夫）を施す構成とした場合、学習過程において中位レベルセルと判断されたセルから選択処理手段によって問題・解答セットが選択されるので、この中位レベルセルと判断される頻度に応じて問題・解答セットを厚く準備しておけば学習システム構築の効率が良くなる。
そこで、前記学習システムにおいて、大規模数の前記問題・解答セットの準備に先立ち、試験的に少規模数の前記問題・解答セットを準備し、
小規模数の前記問題・解答セットを搭載した前記学習システムを用いてサンプル学習者の学習結果において、前記各セルごとに前記中位レベルセルとして選択された回数をカウントし、大規模数の前記問題・解答セットの準備において前記カウントにかかる回数の多さに応じて各セルに準備すべき問題・解答セットの数を決定することが好ましいと言える。
【００１７】
本発明の学習システムは教育、教養習得、資格勉強、仕事知識習得、脳活性化トレーニングなどに適用することができる。
つまり、前記学習対象が教育科目であり、前記教育科目に関する知識が学習できるように適用することも可能である。
また、前記学習対象が特定の教養であり、前記特定の教養に関する知識が学習できるように適用することも可能である。
また、前記学習対象が資格であり、前記資格に関する知識が学習できるように適用することも可能である。
また、前記学習対象が仕事に関する知識であり、前記仕事に関する知識が学習できるように適用することも可能である。
また、前記学習対象が脳活性化を促す問題であり、前記脳活性化を促すトレーニングができるように適用することも可能である。
【発明の効果】
【００１８】
本発明の学習システムによれば、効率的な学習が可能となるように配信する問題を学習者に応じて適切な時刻において柔軟かつ適切に選択・配信できる。
また、本発明の学習システムによれば、学習者が学習対象を効率的に学習できるように適切に体系化された問題を準備することができる。つまり、大規模数の問題・解答セットの準備に先立ち、小規模数の問題・解答セットを用いてサンプル学習者に試験的に学習させてその学習結果を利用することにより、あらかじめ各セルに配分すべき問題・解答セットの数を合理的に決めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、図面を参照しつつ、本発明の学習システムの実施形態を説明する。ただし、本発明の範囲は以下の実施形態に示した具体的な形状、個数、角度などには限定されないことは言うまでもない。
【実施例１】
【００２０】
本発明の第１の学習システムの一例を示す。
図１は本発明の第１の学習システム１００の構成例を示す図面である。
制御部１０は学習システム１００全体の処理の流れを制御する部分である。
制御部１０はスケジューラ１１を含んでいる。スケジューラ１１には、各学習者に関して、学習者ＩＤ情報とともに各学習者が問題送信を希望した時刻である指定時刻情報が記憶されている。
問題・解答データベース２０は、学習対象に関する問題と解答のセットである問題・解答セットを多数蓄積したデータベースである。問題・解答データベース２０に蓄積されている各問題・解答セットは後述するように選択処理手段５０により効率的に選択されるように、学習対象のカテゴリーにより分類・整理されたデータ構造、難易度別に分類・整理されたデータ構造を持つことが好ましい。なお、問題・解答セットとして問題データと解答データに加え解説文を持たせても良い。学習者が後述する正誤結果を見る場合に適切な解説文を併せて見ることにより学習効果が上がるからである。
【００２１】
学習者アドレス情報記憶手段３０は、各学習者の保有する学習者携帯端末２００のアドレス情報を登録・記憶している部分である。なお、図１に記載した構成は学習者アドレス情報記憶手段３０はスケジューラから独立した構成となっているがスケジューラ１１の中に当該学習者アドレス情報記憶手段３０を含める構成も可能である。
学習履歴データベース４０は、後述するように、各学習者が本学習システム１００を用いて学習した学習内容、学習結果などの学習履歴情報を登録・格納したデータベースである。各学習者の学習状況が把握できる各種情報、例えば、学習者ＩＤ情報、学習日時、学習回数、送信された問題、受信した解答、正誤の別、正解率（誤答率）などの情報が登録・格納されている。
【００２２】
選択処理手段５０は、問題・解答データベース２０から各学習者に対して、スケジューラ１１に記憶されている指定時刻にｋ（ｋ≧１）個の問題・解答セットを選択する部分である。指定時刻は例えば、朝９時００分や、夜２０時３０分など任意に学習者が指定した時刻でも良いし、午前中や午後など一定範囲の時間帯の指定でも良い。選択個数ｋ個は１以上の数であり、例えば、１個や３個など一定数の指定でも良いし、１個から５個までの間など一定範囲の不定数の指定でも良い。
選択処理手段５０による問題・解答データベース２０からの問題・解答セットの選択ルールには様々なものが採用され得る。例えば、発生した乱数によりランダムに選択するルール（ランダム選択ルール）がある。また、問題の難易度順に簡単な問題から順にシーケンシャルに選択して行くルール（シーケンシャル選択ルール）などがある。
【００２３】
問題提示手段６０は、選択処理手段５０の選択にかかる問題・解答セットを受け取り、そのうち、問題（問題データ）のみを学習者アドレス情報記憶手段３０に記憶されているアドレス情報に従って、学習者携帯端末２００に対して送信する部分である。
なお、問題提示手段６０は、上記した問題（問題データ）そのものを学習者携帯端末２００への送信に代え、問題（問題データ）を表示するウェブページのＵＲＬを学習者携帯端末２００に送信することとしても良い。
【００２４】
解答受信手段７０は、学習者の返信にかかる解答（解答データ）を学習者携帯端末２００から受信する部分である。
正誤判断・送信手段８０は、学習者携帯端末２００から受信した解答に対する正誤結果（正誤データ）を送信する部分である。正誤データを送信することにより、学習者は自分の解答が正しかったのか誤っていたのかが分かり、また、誤っていた場合に正しい答えは何であったのかをその場で確認することができ、学習の成果が上がることが期待できる。
【００２５】
本発明の第１の学習システム１００によれば、指定時刻にｋ個の一問一答形式の学習を学習者に施すことができ、効率的な学習が可能となるように配信する問題を学習者に応じて適切な時刻において柔軟かつ適切に選択・配信できる。
【００２６】
以下、具体例を挙げつつ、図１に示した本発明の第１の学習システム１００による学習の流れを図２のフローチャートを参照しつつ説明する。
ここでは既に、スケジューラ１１において、各学習者に関する諸情報（学習者ＩＤ情報、各学習者の指定時刻の登録など必要な情報はすべて取り揃えられているものとする。一例として、学習者Ａ氏に関し、学習者ＩＤ情報“０００１”、指定時刻２１時００分が登録されているとする。
また、選択処理手段５０が採用する選択処理ルールは問題の難易度順に簡単な問題から順にシーケンシャルに選択して行くルール（シーケンシャル選択ルール）とする。また学習者Ａ氏が保有する携帯端末は携帯電話であったとする。
【００２７】
（１）スケジューラ１１による起動（図１(1)、図２ステップＳ１：Ｙ）
スケジューラ１１は常に時刻を管理しており、指定時刻である２１時００分になると、学習者Ａ氏のＩＤ情報“０００１”を選択処理手段５０に送信する（図２ステップＳ１）。
【００２８】
（２）選択処理手段５０による問題・解答セットの選択処理（図１(2)、図２ステップＳ２）
選択処理手段５０はスケジューラ１１から受け取った学習者ＩＤ情報“０００１”に基づいて、問題・解答データベース２０に対してアクセスし、問題・解答データベース２０から適切な問題・解答セットを選択する。ここで、選択にあたって学習者の学習履歴情報が必要な場合は学習履歴データベース４０にアクセスし、現在までの学習履歴情報を照会する。
この例では、選択処理手段５０が採用する選択処理ルールは“シーケンシャル抽出ルール”であるので、学習履歴データベース４０にアクセスし、現在までの学習履歴情報を照会し、学習済みの問題・解答セットを特定する。
また、この例では選択処理手段が選択する問題・解答セットの数ｋは１とする。
【００２９】
図３はシーケンシャル選択ルールを模式的に説明する図である。
図３（ａ）は問題・解答セットがカテゴリー別に分類されず、すべての問題を例えば難易度順に一次元マトリックス状に並べた様子を模式的に示している。問題・解答セットの選択は難易度順に低度のものから高位のものへ順々に選択されて行く。学習者ＩＤ情報別に過去に選択した問題・解答セットを記憶しておけば、問題・解答セットの次に位置する問題・解答セットを選択すれば良い。
図３（ｂ）は問題・解答セットカテゴリー別に分類されたもので、カテゴリーと難易度による２次元マトリックス状に並べられた様子を模式的に示している。選択処理手段５０はカテゴリー選択を行い、さらに、難易度を選択する。学習者ＩＤ情報別に過去に選択した問題・解答セットを記憶しておけば、カテゴリー別に過去の選択にかかる問題・解答セットの次に位置する問題・解答セットを選択すれば良い。
ここでは例えば、カテゴリー別に分類されていない図３（ａ）の例とし、難易度順のソートで８５位の問題・解答セットまで学習済みだったとする。選択処理手段５０は問題・解答データベース２０から次の順番の問題・解答セットを選択する。上記例では難易度順のソートで８４位の問題・解答セットを選択する。
【００３０】
（３）問題提示手段６０への問題データの受け渡し、正誤判断・送信手段８０への解答データの受け渡し（図１(3)、図２ステップＳ３）
選択処理手段５０は選択した問題・解答セットのうち問題データのみを問題提示手段６０に渡す。また、選択処理手段５０は選択した問題・解答セットのうち解答データを正誤判断・送信手段８０に渡す。例えば難易度順で８４位の解答が“解答ｃ”であったとする。なお、解答データとともに解説文を渡しても良い。
【００３１】
（４）学習者アドレス情報の取得（図１(4)、図２ステップＳ４）
問題提示手段６０は問題データを学習者Ａ氏に送信するため、学習者アドレス情報記憶手段３０に対して学習者ＩＤ情報を基に紹介し、学習者携帯端末２００のアドレス情報を取得する。例えば、学習者ＩＤ情報“０００１”に対してアドレス情報“○○○○．・・・”が登録されていたとする。
【００３２】
（５）問題データの提示（図１(5)、図２ステップＳ５）
問題提示手段６０は学習者携帯端末２００に対して問題データを提示する。
問題の提示には少なくとも２通りの手段がある。
第１の手段は、問題提示手段６０がアドレス情報“○○○○．・・・”宛てに問題データを送信する手段である。学習者Ａ氏が保有する学習者携帯端末２００に対して問題データが送信され、学習者Ａ氏は保有する学習者携帯端末２００により問題データを受信する。例えば、ディスプレイ付きの携帯電話の場合、携帯電話のディスプレイに問題が表示される。
第２の手段は、問題提示手段６０が問題データを表示するウェブページのＵＲＬを学習者携帯端末２００に送信する手段である。この場合、学習者は学習者携帯端末２００に送信されたＵＲＬに従って当該ＵＲＬに対してアクセスし、問題文を閲覧することとなる。
【００３３】
（６）学習者による解答データの返信、解答受信手段７０による解答データの受信（図１(6)、図２ステップＳ６）
学習者Ａは任意の時間に当該問題を解き、得られた解答を学習者携帯端末２００の入力機能を用いて入力し、通信機能を用いて返信する。ここでは、難易度順８４位の問題の解答が選択形式となっており、学習者Ａは“解答ｂ”を選択したとする。なお、解答データは学習者ＩＤ情報とセットで送信される。
【００３４】
（７）解答データの正誤判断、正誤結果の送信（図１(7)、図２ステップＳ７）
解答受信手段７０は受信した解答データを正誤判断・送信手段８０に渡す。
まず、正誤判断・送信手段８０は学習者ＩＤ情報“０００１”から学習者Ａを特定する。次に、解答の正誤を判断する。正誤判断・送信手段８０には選択処理手段５０からすでに解答データが与えられているので、正誤判断・送信手段８０は学習者Ａから返信された解答データと選択処理手段５０から渡されている解答データを比較し、正誤判断を行なう。例えば、難易度順で８４位の問題について、学習者Ａから返信された解答データが“解答ｂ”であり、選択処理手段５０から渡されている解答データが“解答ｃ”であるので誤りと判断される。
【００３５】
（８）正誤結果の送信（図１(8)、図２ステップＳ８）
正誤判断・送信手段８０は正誤判断結果を学習者Ａ氏に送信するため、学習者アドレス情報記憶手段３０に対して学習者ＩＤ情報を基に紹介し、学習者携帯端末２００のアドレス情報を取得する。ここでは、学習者ＩＤ情報“０００１”に対してアドレス情報“○○○○．・・・”が取得される。
正誤判断・送信手段８０は正誤判断結果を学習者携帯端末２００に送信する。
ここでは、誤りである旨とともに正しい解答データ“解答ｃ”が送信される。なお、解説文を与えられている場合、解説文を添えて送っても良い。
【００３６】
（９）学習履歴の更新（図１(9)、図２ステップＳ９）
正誤判断・送信手段８０は正誤判断結果を学習履歴情報データベース４０に対して通知し、学習履歴情報データベース４０は学習者Ａの学習履歴情報を更新する。学習履歴情報データベース４０に対して、学習者ＩＤ情報、問題・解答セットの情報、正誤判断結果情報などを通知する。ここでは学習者ＩＤ情報“０００１”、問題・解答セットの情報（難易度順８４位の問題・解答セットを特定する情報）、正誤判断結果情報（誤りであった旨の情報）が通知され、学習履歴情報データベース４０は学習履歴情報を更新する。
【００３７】
学習履歴情報データベース４０の学習履歴情報の更新が終了すると、一連のプロセスを終了する。スケジューラ１１により次の指定時刻における起動があるまで学習システム１００は新しいプロセスの起動待ち状態となる（ステップＳ１に戻る）。
【実施例２】
【００３８】
実施例２として、問題・解答データベース中の問題・解答セットがカテゴリーと問題難易度により形成される２次元マトリックスのどのセルに属するかを決めておき、選択処理手段５０によって、まず、セル単位で選択され、次にそのセルに属する問題・解答セットから所定個の問題・解答セットを抽出・選択する工夫を述べる。
【００３９】
図４は実施例２にかかる学習システム１００ａの構成を示す図である。
問題・解答データベース２０ａはセル決定手段２１ａを備えている。もちろん、図４のようにセル決定手段２１ａが問題・解答データベース２０ａに含まれている構成も可能であるし、問題・解答データベース２０ａと連携可能な形で問題・解答データベース２０ａからは独立した構成要素とする構成も可能である。
セル決定手段２１ａは、学習対象のカテゴリー別に分類するカテゴリー軸と、問題の難易度別に分類する難易度軸の２軸からなる２次元マトリックスを想定し、問題・解答データベース２０ａ中の各々の問題（問題データ）が２次元マトリックスのセルのうちどのセルに属するかを決定する。
【００４０】
図５は、セル決定手段２１ａによって形成される２次元マトリックスと、選択されたあるセルに属している問題・解答セット群と、問題・解答セットの選択の様子を模式的に示した図である。
学習対象のカテゴリー別に分類するカテゴリー軸と、問題の難易度別に分類する難易度軸の２軸からなる２次元マトリックスが形成され、各セルが定義される。つまり、各セルは問題カテゴリー○○、問題難易度△△の交点として定義付けられる。
【００４１】
新作の問題・解答セットが作成されると問題・解答データベース２０ａ中に適宜格納されて行く。ここで、新作の問題・解答セットにはカテゴリーと問題難易度の属性が与えられているものとする。セル決定手段２１ａは問題・解答セットの属性であるカテゴリーと問題難易度をチェックし、該当するセルに配分し、問題・解答データベース２０ａ中に整理・格納する。
各セルには上記のように配分された問題・解答セットが属している。図５の右側にはある一つのセルに属している問題・解答セット群を模式的に示している。この例ではｕ個の問題・解答セットが属している。
【００４２】
選択処理手段５０は選択において、まずセルを選択する。このセルを選択するルールは様々あり得る。発生した乱数によりランダムにセルを選択するルール（ランダム選択ルール）がある。また、問題の難易度順に難易度の低いセルから順にシーケンシャルに選択して行くルール（シーケンシャル選択ルール）がある。また、後述する実施例３で説明する境界セル重点抽出ルールや、後述する実施例４で説明する学習到達レベル適応抽出ルールなどがある。これらは各実施例において詳述する。
【００４３】
選択処理手段５０は次に、選択されたセルに属する問題・解答セット群の中から問題・解答セットを選択する。図５の右側の例では問題・解答セットｂが選択されている。
この問題・解答セット群の中から問題・解答セットを選択するルールも様々あり得る。例えば、発生した乱数によりランダムに問題・解答セットを選択するルール（ランダム選択ルール）がある。また、過去に当該セルが選択されたときに選択された問題・解答セットの次に難易度の高い問題・解答セットを選択するルール（シーケンシャル選択ルール）がある。
【００４４】
実施例２にかかる学習システム１００ａの処理の流れは図２のフローチャートと同様で良いが、問題・解答セットの２次元マトリックスの各セルへの配分処理が先立って行なわれて完了していることとなる。また、選択処理手段５０による選択処理（ステップＳ２）が２段階の選択、つまり、セルの選択処理と、セル中に属する問題・解答セットの選択処理が行なわれることとなる。
【実施例３】
【００４５】
本発明の第２の学習システムの一例を示す。
本発明の第２の学習システムは実施例２の構成を前提とするもので、本発明の第２の学習システムでは選択処理手段５０が採用する選択ルールが“境界セル重点抽出ルール”である。
【００４６】
図６は本発明の第２の学習システム１００ｂの構成例を示す図である。
同じ付番を付した構成要素は実施例１の図１の基本構成で示した構成要素、図４の構成要素と同様で良く、ここでは詳しい説明は省略し、図１の構成要素、図４の構成要素と異なる部分について重点的に説明する。
本発明の第２の学習システム１００ｂの学習履歴データベース４０ｂは、セル別正解率計算手段４１ｂを備えている。
【００４７】
セル別正解率計算手段４１ｂは、学習者に対して過去に選択され送信された各々の問題（問題データ）とその解答の正誤結果（正誤データ）を基に、当該学習者の２次元マトリックスのセル別の正解率（セル別正解率）を計算する。
正解率は学習者の学習達成度合いを示す指標としては重要な指標であるところ、本発明の第２の学習システム１００ｂは実施例２に示した、カテゴリーと問題難易度により形成される２次元マトリックスのセルという概念を導入しており、正解率をセル単位で計算することにより、学習者ごとに、どのカテゴリーのどの問題難易度において正解率がどのぐらいかを把握することができ、客観的な弱点や学習達成度合いを把握することができる。
【００４８】
もし、単純にカテゴリー単位で正解率を出すものであれば、カテゴリー別の得手不得手は漠然と把握できても真の学習達成度は分からない。なぜなら、本来は不得手なカテゴリーであるが故に問題難易度が低い問題が数多く送信されれば正解率が見た目は上がってしまうし、本来は得手のカテゴリーであっても問題難易度が高い問題が数多く送信されれば正解率が見た目は下がってしまうからである。また、現在の学習者の学習達成状況において、カテゴリーごとにどの程度の難易度の問題を送信するのが適切なのか判断は難しい。
本発明のようにセル単位で正解率を計算しておけば、カテゴリーごとの問題難易度ごとに正解率の変動が細かく分かり、カテゴリーごとに学習者の学習達成度合いが把握でき、現在の学習者の学習達成状況において、セル単位で適切な出題範囲を選定することができる。
【００４９】
次に、実施例３の構成において、目標正解率設定手段９０ｂが設けられている。目標正解率設定手段９０ｂは、学習成果を十分とする目標正解率を設定する部分である。この例では目標正解率設定手段９０ｂは外部入力手段を持ち、外部から値が設定できる仕組みとなっている。例えば、目標が正解率６０％とすると、目標正解率の設定値として６０％と入力する。
【００５０】
次に、本発明の第２の学習システム１００の選択処理手段５０ｂは、選択ルールとして“境界セル重点抽出ルール”を採用している。
境界セル重点抽出ルールとは、セル別正解率が目標正解率を下回るセルのうち、難易度軸上最も低いレベルのセル（境界セル）に属する問題（問題データ）が少なくとも１つは含まれるように選択するルールである。選択処理手段５０による選択個数が一つよりも複数個であれば、少なくとも一つは境界セルに属する問題・解答セットが選択されるが、残りの選択においては境界セル以外の選択を許しても良い。この残りのものに関する選択ルールは様々なものが適用可能である。
【００５１】
図７は“境界セル重点抽出ルール”に基づくセル選択の様子を模式的に示した図である。図７は簡単に４つのカテゴリーしか設けていない。横軸がカテゴリー、縦軸が問題難易度の２次元マトリックスが形成され各セルが定義されている。ここで、セル別正解率計算手段４１ｂは過去の学習履歴情報を基づいて各セルの正解率を計算されている。また、目標正解率設定手段９０ｂによって目標正解率が与えられる。
【００５２】
選択処理手段５０ｂはまず境界セルを特定する。セル別正解率が目標正解率を下回るセルのうち、難易度軸上最も低いレベルのセルが境界セルとして特定する。図７では斜線でハッチングしたセルが境界セルを表わしている。
次に、選択処理手段５０ｂはセルの選択において境界セルが少なくとも１つは含まれるように選択する。つまり、ｋが３がすると少なくとも一つは境界セルが含まれるようにセルを選択する。図７の例では一つのカテゴリから２つ、他のカテゴリから１つのセルを選択しているが、境界セルが２つ、境界セル以外のセルが１つ含まれるように選択されている。
【００５３】
境界セルは正解率が目標正解率に未達成な問題難易度のうちもっとも低いレベルであり、現状の学習者には問題難易度がもっとも適するものであり学習効果がもっとも効果的に得られるものと言える。ｋ個の選択のうち少なくとも一つは境界セルが含まれるようにセルを選択すれば良い。なお、ｋ個の選択のすべてが境界セルとする必要もなく、中にはチャレンジとして問題難易度が高いセルに属する問題・解答セットや知識の確実化を狙って問題難易度が低いセルに属する問題・解答セットを選択する工夫も盛り込むことができる。
【００５４】
次に、この境界セルの概念を用いる実施例３の構成において、学習システム１００ｂを本格的に構築するために、いかに効率的に問題・解答データベース２０ｂを構築するかという工夫について述べる。
問題・解答データベース２０ｂにおける大規模数の問題・解答セットの準備に先立ち、試験的に問題・解答データベース２０ｂにおいて少規模数の問題・解答セットを準備しておき、小規模数の問題・解答セットを搭載した学習システムを用いてサンプル学習者の学習結果を利用する。
【００５５】
サンプル学習者の学習結果は学習履歴データベース４０ｂに記憶される。ここで、学習履歴データベース４０ｂの学習履歴を調べ、各セルごとに境界セルとして選択された回数をカウントすれば、学習者が学習していく過程において境界セルとして選択される頻度を推定することができる。この推定結果を利用し、大規模数の問題・解答セットの準備においてカウントにかかる回数の多さに応じて各セルに準備すべき問題・解答セットの数を決定すれば効率良く問題・解答データベース２０ｂを構築することができる。
【００５６】
なお、もし、学習者が全員、問題難易度が最も高いセルまで目指す場合を想定すれば、問題難易度が高いセルになるほど正解率が目標正解率を上まわるのが困難となり、境界セルとしてカウントされる回数が増えることが予想されるところである。しかし、実際の学習者の目標は常に最難度の知識まで求めるものではなく、ある程度のレベルにまで達すれば自らの判断で目標が達成されたと判断する場合も多いと想定される。例えば英語学習で言えば、日常会話ができれば良いと考える人は多く想定されるが、通訳者やネイティブスピーカーレベルまで英語を極めたいと考える人はそれほど多くないと想定される。この場合、おのずと多くの学習者があるレベルの問題難易度のセルまでで学習を終了することとなり、かならずしも、問題の難易度が高いセルほど境界セルとしてカウントされる回数が多いとは言えない。大雑把に言えば、英語学習や教養取得などでは下位レベルから中位レベルの問題難易度のセルが境界セルとしてカウントされることが多くなると考えられる。一方、資格試験などでは資格試験のボーダーレベルの少し下から少し上までのレベルの問題難易度のセルが境界セルとしてカウントされることが考えられる。
【実施例４】
【００５７】
本発明の第３の学習システムの一例を示す。
本発明の第３の学習システムは実施例２の構成、２次元マトリックスのセルの概念を前提とし、本発明の第３の学習システムの選択処理手段が採用する選択ルールが“学習到達レベル適応抽出ルール”である。
図８は本発明の第３の学習システム１００ｃの構成例を示す図である。
同じ付番を付した構成要素は実施例１の図１の基本構成で示した構成要素、図４の構成要素と同様で良く、ここでは詳しい説明は省略し、図１の構成要素、図４の構成要素と異なる部分について重点的に説明する。
【００５８】
本発明の第３の学習システム１００ｃの学習履歴データベース４０ｃは、スコア管理手段４２ｃを備えている。スコア管理手段４２ｃは２次元マトリックスの各セルのスコアを管理し、スコアの加減を制御する要素である。
ここで、本発明の第３の学習システム１００ｃに言うスコアとは各セルについて付ける点数であり、以下のように計算される新しい概念のものである。なお、以下においてｎは学習達成の目標として設定するスコア、ｍはスコアの増減の単位である。例えばｍは１で良い。
【００５９】
スコア管理手段４２ｃは、選択処理手段５０ｃにより選択され送信された問題（問題データ）に対して返信にかかる解答（解答データ）が正解の場合、問題（問題データ）の属するセル及び難易度軸上当該セルより下に位置するすべてのセルに対してスコアｍを足し（ただしｎを超える場合はｎとし（ｍ＜ｎ））、解答（解答データ）が誤りの場合、問題（問題データ）の属するセル及び難易度軸上当該セルより上に位置するすべてのセルに対してスコアｍを引き（ただしマイナスとなる場合は０とし）、点数を計算して行くものである。
【００６０】
実施例３に示した“境界セル重点抽出ルール”は、正解率をベースにするもので、過去の正誤の結果は静的なものであり、動的に後から変更しない。つまり、学習者の日々成長して行く知識レベルには即応するものではなく、過去の誤答は現時点においても誤答扱いのままとする。
一方、本実施例４に示す“学習到達レベル適応抽出ルール”は、現時点における正誤の結果を過去のデータに次々と反映して行く手法であり、ある問題難易度レベルの問題について正解すると、その問題難易度レベルのセルまでの学習は一定程度達成されたと推測し、現時点では当該問題難易度レベル以下のレベルのセルの学習についても進んでいるはずとしてスコアを増やすという取扱いをする。逆に、ある問題難易度レベルの問題について誤答するとその問題難易度レベルまで学習は十分に達成されていないと推測し、当該問題難易度レベル以上のレベルのセルにおいて得ていたスコアも現時点では与えられないものと扱ってスコアを減らすという取扱いをする。
【００６１】
選択処理手段５０ｃは、スコアがｎ／２のセルを中位レベルセルとし、難易度軸上中位レベルセルより上にあるセルを上位レベルセルとし、下にあるセルを下位レベルセルとし、選択処理手段５０ｃによるｋ（ｋ≧３とする）個の問題（問題データ）の選択において、上位レベルセル、中位レベルセル、下位レベルセルそれぞれから少なくとも１つは含まれるように選択する。
【００６２】
図９は、“学習到達レベル適応抽出ルール”に基づくスコア付けの様子と、セル選択の様子を模式的に示した図である。図９は説明を簡単にするため、各セルには与えられているスコアしか表示していない。また、１つのカテゴリーしか図示せず、他のカテゴリーは図示を省略している。つまり２次元マトリックスの一つのカラムのみ取り出して描いている。
なお、スコアの上限値ｎは２０とし、スコア増減単位ｍは１としている。一回の選択処理で選択されるセルの数ｋは３とする。
【００６３】
図９（ａ）の状態において、各セルには前回までのスコアが与えられている。最上位の問題難易度レベルからスコアが“１”、“２”、“２”、・・・、“９”、“１０”、“１２”、・・・、“１７”、“１７”、“２０”、・・・となっている。
ここで、選択処理手段５０ｃは、ｎ／２つまり１０のスコアが与えられているセルを中位レベルセルとして選択する。ここでは太枠で示されたスコア１０のセルが中位レベルセルとして選択される。選択処理手段５０ｃは、さらに上位レベルセルとして例えば、太枠で示された上から３つめのセルを選択し、下位レベルセルとして太枠で示されたスコアが１７のセルを選択したとする。
【００６４】
選択された各セルからそれぞれ問題・解答セットが選択され、実施例１で示した処理の流れにより学習者携帯端末２００に問題データが送信され、学習者から解答が返信される。ここで、返信された解答において、上位レベルセルの問題は誤答、中位レベルセルの問題は正解、下位レベルセルの問題は正解であったとする。
【００６５】
まず、スコア管理手段４２ｃは、各セルのスコアを更新する。誤答した上位レベルセルおよびそれより高いレベルにあるセルのスコアを“１”減じる。次に、正解した中位レベルセルおよびそれより低いレベルにあるセルのスコアを“１”増加する。さらに、正解した下位レベルセルおよびそれより低いレベルにあるセルのスコアを“１”増加する。
その結果、図９（ｂ）に示されたスコアとなる。つまり、“０”、“１”、“１”、・・・、“９”、“１１”、“１３”、・・・、“１９”、“１９”、“２０”、・・・となる。なお、このスコア“２０”のセルは本来スコアが２点増加して“２２”になるはずであるが、上限値ｎが２０という想定なので２０より大きくなることはない。
【００６６】
次に、選択処理手段５０ｃは、ｎ／２つまり１０のスコアが与えられているセルを探す。ここではないので、太枠で示されたスコア９のものが中位レベルセルとして選択されたとする。選択処理手段５０ｃは、さらに上位レベルセルとして例えば、太枠で示された上から２つめのセルを選択し、下位レベルセルとして太枠で示されたスコアが１９のセルを選択したとする。
選択された各セルからそれぞれ問題・解答セットが選択され、実施例１で示した処理の流れにより学習者携帯端末２００に問題データが送信され、学習者から解答が返信される。ここで、返信された解答において、上位レベルセルの問題も中位レベルセルの問題も下位レベルセルの問題もすべて正解であったとする。
【００６７】
スコア管理手段４２ｃは、各セルのスコアを更新する。上位レベルセルおよびそれより低いレベルにあるセルのスコアを“１”増加し、さらに、正解した中位レベルセルおよびそれより低いレベルにあるセルのスコアを“１”増加し、さらに、正解した下位レベルセルおよびそれより低いレベルにあるセルのスコアを“１”増加する。
その結果、図９（ｃ）に示されたスコアとなる。つまり、“０”、“２”、“２”、・・・、“１１”、“１３”、“１５”、・・・、“２０”、“２０”、“２０”、・・・となる。
なお、中位レベルはスコア１０またはその近辺のものが選択すれば良いが、上位レベルセル、下位レベルセルについては、そのうちどのセルを選択するかについては別途選択ルールを定めておかなければならないが、その選択ルールは様々なものがあり得る。ランダム選択ルールでも可能である。
【００６８】
次に、この学習到達レベル適応抽出ルールの概念を用いる実施例４の構成において、学習システム１００ｃを本格的に構築するために、いかに効率的に問題・解答データベース２０ｃを構築するかという工夫について述べる。
問題・解答データベース２０ｃにおける大規模数の問題・解答セットの準備に先立ち、試験的に問題・解答データベース２０ｃにおいて少規模数の問題・解答セットを準備しておき、小規模数の問題・解答セットを搭載した学習システムを用いてサンプル学習者の学習結果を利用する。
【００６９】
サンプル学習者の学習結果は学習履歴データベース４０ｃに記憶される。ここで、学習履歴データベース４０ｃの学習履歴を調べ、各セルごとに中位レベルセルとして選択された回数をカウントすれば、学習者が学習していく過程において中位レベルセルとして選択される頻度を推定することができる。この推定結果を利用し、大規模数の問題・解答セットの準備においてカウントにかかる回数の多さに応じて各セルに準備すべき問題・解答セットの数を決定すれば効率良く問題・解答データベース２０ｃを構築することができる。
【実施例５】
【００７０】
上記実施例１から実施例４に示した本発明にかかる学習システムは以下の分野に利用することができる。
例えば、学校教育などの教育科目の学習システムに適用することができる。つまり、学習対象が教育科目であり、教育科目に関する問題・解答セットを準備すれば、教育科目に関する知識が学習できるように適用できる。例えば、語学、歴史、科学など多様な対象が想定できる。
また、例えば、ワイン講座や料理講座など特定の教養習得向けの学習システムとして適用することができる。つまり、学習対象が教養であり、当該教養に関する問題・解答セットを準備すれば、特定の教養に関する知識が学習できるように適用することができる。
また、例えば、資格試験向けの学習システムとして適用することができる。つまり、学習対象が資格取得に必要とされる知識であり、当該知識に関する問題・解答セットを準備すれば、特定の資格に必要とされる知識が学習できるように適用することができる。
また、例えば、仕事の知識習得の学習システムとして適用することができる。つまり、学習対象が仕事上必要とされる知識であり、当該知識に関する問題・解答セットを準備すれば、特定の仕事に必要とされる知識が学習できるように適用することができる。例えば、商品知識、開発技術、ビジネスマナーなど多様な対象が想定できる。
また、例えば、脳活性化トレーニングの学習システムとして適用することができる。つまり、学習対象が脳活性化を促す問題であり、当該問題・解答セットを準備すれば、脳活性化を促す問題を通じてトレーニングできるように適用することができる。
【００７１】
以上、本発明の好ましい実施形態を図示して説明してきたが、本発明の技術的範囲を逸脱することなく種々の変更が可能であることは理解されるであろう。従って本発明の技術的範囲は添付された特許請求の範囲の記載によってのみ限定されるものである。
【産業上の利用可能性】
【００７２】
本発明の学習システムは、多様な目的、例えば、教育科目学習、教養習得、資格試験勉強、仕事知識習得、脳活性化トレーニングなどに用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】本発明の第１の学習システム１００の構成例を示す図
【図２】本発明の第１の学習システム１００による学習の流れを示すフローチャート
【図３】シーケンシャル選択ルールを模式的に説明する図
【図４】本発明の実施例２にかかる学習システム１００ａの構成を示す図
【図５】セル決定手段２１ａによって形成される２次元マトリックスと、選択されたあるセルに属している問題・解答セット群と、問題・解答セットの選択の様子を模式的に示した図
【図６】実施例３にかかる本発明の第２の学習システム１００ｂの構成例を示す図
【図７】境界セル重点抽出ルールに基づくセル選択の様子を模式的に示した図
【図８】実施例４にかかる本発明の第３の学習システム１００ｃの構成例を示す図
【図９】学習到達レベル適応抽出ルールに基づくスコア付けの様子と、セル選択の様子を模式的に示した図
【符号の説明】
【００７４】
１０ 制御部
２０ 質問・解答データベース
２１ セル決定手段
３０ 学習者アドレス情報記憶手段
４０ 学習履歴データベース
４１ セル別正解率計算手段
４２ スコア管理手段
５０ 選択処理手段
６０ 質問送信手段
７０ 解答受信手段
８０ 正誤判断。送信手段
９０ 目標正解率設定手段
１００ 学習システム
２００ 学習者携帯端末
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習対象に関する問題と解答の問題・解答セットを多数蓄積した問題・解答データベースと、
学習者の保有する通信機能付きの学習者携帯端末のアドレス情報を登録・記憶する学習者アドレス情報記憶手段と、
前記問題・解答データベースから指定時刻にｋ（ｋ≧１）個の問題・解答セットを選択する選択処理手段と、
前記選択処理手段の選択にかかる問題・解答セットのうち、問題（問題データ）のみを前記学習者アドレス情報記憶手段に記憶されているアドレス情報に従って前記学習者携帯端末に送信する問題提示手段と、
前記学習者の返信にかかる解答（解答データ）を前記学習者携帯端末から受信する解答受信手段と、
前記学習者から受信した前記解答に対する正誤結果（正誤データ）を送信する正誤判断・送信手段を備え、
前記指定時刻にｋ個の一問一答形式の学習を前記学習者に施す学習システム。
【請求項２】
学習対象に関する問題と解答の問題・解答セットを多数蓄積した問題・解答データベースと、
学習者の保有する通信機能付きの学習者携帯端末のアドレス情報を登録・記憶する学習者アドレス情報記憶手段と、
前記問題・解答データベースから指定時刻にｋ（ｋ≧１）個の問題・解答セットを選択する選択処理手段と、
前記選択処理手段の選択にかかる問題・解答セットのうち、問題（問題データ）を表示するウェブページのＵＲＬを前記学習者アドレス情報記憶手段に記憶されているアドレス情報に従って前記学習者携帯端末に送信する問題提示手段と、
前記ウェブ上のページを閲覧した学習者の返信にかかる解答（解答データ）を前記学習者携帯端末から受信する解答受信手段と、
前記学習者から受信した前記解答に対する正誤結果（正誤データ）を送信する正誤判断・送信手段を備え、
前記指定時刻にｋ個の一問一答形式の学習を前記学習者に施す学習システム。
【請求項３】
前記問題・解答データベース中の各々の問題（問題データ）が、前記学習対象のカテゴリー別に分類するカテゴリー軸と、前記問題の難易度別に分類する難易度軸の２軸からなる２次元マトリックスのセルのうちどのセルに属するかを決定するセル決定手段を備えた請求項１または２に記載の学習システム。
【請求項４】
前記学習者に対して過去に選択され送信された各々の問題（問題データ）とその解答の正誤結果（正誤データ）を基に、当該学習者の前記２次元マトリックスのセル別の正解率（セル別正解率）を計算するセル別正解率計算手段と、
学習成果を十分とする目標正解率を設定する目標正解率設定手段を備え、
前記選択処理手段によるｋ個の問題（問題データ）の選択において、前記カテゴリーを選択し、当該カテゴリーにおいて前記セル別正解率が前記目標正解率を下回るセルのうち、前記難易度軸上最も低いレベルのセル（境界セル）に属する問題（問題データ）が少なくとも１つは含まれるように選択することを特徴とする請求項３に記載の学習システム。
【請求項５】
大規模数の前記問題・解答セットの準備に先立ち、試験的に少規模数の前記問題・解答セットを準備し、
小規模数の前記問題・解答セットを搭載した前記学習システムを用いてサンプル学習者の学習結果において、前記各セルごとに前記境界セルとして選択された回数をカウントし、大規模数の前記問題・解答セットの準備において前記カウントにかかる回数の多さに応じて各セルに準備すべき問題・解答セットの数を決定することを特徴とする請求項４に記載の学習システム。
【請求項６】
前記２次元マトリックスの各セルのスコアを管理し、スコアの加減を制御するスコア管理手段を備え、
前記スコア管理手段は、前記選択処理手段により選択され送信された前記問題（問題データ）に対して前記返信にかかる前記解答（解答データ）が正解の場合、前記問題（問題データ）の属するセル及び前記難易度軸上当該セルより下に位置するすべてのセルに対してスコアｍを足し（ただしｎを超える場合はｎとし（ｍ＜ｎ））、前記解答（解答データ）が誤りの場合、前記問題（問題データ）の属するセル及び前記難易度軸上当該セルより上に位置するすべてのセルに対してスコアｍを引き（ただしマイナスとなる場合は０とし）、
前記選択処理手段は、前記スコアがｎ／２のセルを中位レベルセルとし、前記難易度軸上前記中位レベルセルより上にあるセルを上位レベルセルとし、下にあるセルを下位レベルセルとし、前記選択処理手段によるｋ（ｋ≧３とする）個の問題（問題データ）の選択において、前記カテゴリーを選択し、当該カテゴリーにおいて前記上位レベルセル、前記中位レベルセル、前記下位レベルセルそれぞれから少なくとも１つは含まれるように選択することを特徴とする請求項３に記載の学習システム。
【請求項７】
大規模数の前記問題・解答セットの準備に先立ち、試験的に少規模数の前記問題・解答セットを準備し、
小規模数の前記問題・解答セットを搭載した前記学習システムを用いてサンプル学習者の学習結果において、前記各セルごとに前記中位レベルセルとして選択された回数をカウントし、大規模数の前記問題・解答セットの準備において前記カウントにかかる回数の多さに応じて各セルに準備すべき問題・解答セットの数を決定することを特徴とする請求項６に記載の学習システム。
【請求項８】
前記学習対象が教育科目であり、
前記教育科目に関する知識が学習できるように適用された、請求項１から７のいずれかに記載の学習システム。
【請求項９】
前記学習対象が特定の教養であり、
前記特定の教養に関する知識が学習できるように適用された、請求項１から７のいずれかに記載の学習システム。
【請求項１０】
前記学習対象が資格であり、
前記資格に関する知識が学習できるように適用された、請求項１から７のいずれかに記載の学習システム。
【請求項１１】
前記学習対象が仕事に関する知識であり、
前記仕事に関する知識が学習できるように適用された、請求項１から７のいずれかに記載の学習システム。
【請求項１２】
前記学習対象が脳活性化を促す問題であり、
前記脳活性化を促すトレーニングができるように適用された、請求項１から７のいずれかに記載の学習システム。
【請求項１】
学習対象に関する問題と解答の問題・解答セットを多数蓄積した問題・解答データベースと、
学習者の保有する通信機能付きの学習者携帯端末のアドレス情報を登録・記憶する学習者アドレス情報記憶手段と、
前記問題・解答データベースから指定時刻にｋ（ｋ≧１）個の問題・解答セットを選択する選択処理手段と、
前記選択処理手段の選択にかかる問題・解答セットのうち、問題（問題データ）のみを前記学習者アドレス情報記憶手段に記憶されているアドレス情報に従って前記学習者携帯端末に送信する問題提示手段と、
前記学習者の返信にかかる解答（解答データ）を前記学習者携帯端末から受信する解答受信手段と、
前記学習者から受信した前記解答に対する正誤結果（正誤データ）を送信する正誤判断・送信手段を備え、
前記指定時刻にｋ個の一問一答形式の学習を前記学習者に施す学習システム。
【請求項２】
学習対象に関する問題と解答の問題・解答セットを多数蓄積した問題・解答データベースと、
学習者の保有する通信機能付きの学習者携帯端末のアドレス情報を登録・記憶する学習者アドレス情報記憶手段と、
前記問題・解答データベースから指定時刻にｋ（ｋ≧１）個の問題・解答セットを選択する選択処理手段と、
前記選択処理手段の選択にかかる問題・解答セットのうち、問題（問題データ）を表示するウェブページのＵＲＬを前記学習者アドレス情報記憶手段に記憶されているアドレス情報に従って前記学習者携帯端末に送信する問題提示手段と、
前記ウェブ上のページを閲覧した学習者の返信にかかる解答（解答データ）を前記学習者携帯端末から受信する解答受信手段と、
前記学習者から受信した前記解答に対する正誤結果（正誤データ）を送信する正誤判断・送信手段を備え、
前記指定時刻にｋ個の一問一答形式の学習を前記学習者に施す学習システム。
【請求項３】
前記問題・解答データベース中の各々の問題（問題データ）が、前記学習対象のカテゴリー別に分類するカテゴリー軸と、前記問題の難易度別に分類する難易度軸の２軸からなる２次元マトリックスのセルのうちどのセルに属するかを決定するセル決定手段を備えた請求項１または２に記載の学習システム。
【請求項４】
前記学習者に対して過去に選択され送信された各々の問題（問題データ）とその解答の正誤結果（正誤データ）を基に、当該学習者の前記２次元マトリックスのセル別の正解率（セル別正解率）を計算するセル別正解率計算手段と、
学習成果を十分とする目標正解率を設定する目標正解率設定手段を備え、
前記選択処理手段によるｋ個の問題（問題データ）の選択において、前記カテゴリーを選択し、当該カテゴリーにおいて前記セル別正解率が前記目標正解率を下回るセルのうち、前記難易度軸上最も低いレベルのセル（境界セル）に属する問題（問題データ）が少なくとも１つは含まれるように選択することを特徴とする請求項３に記載の学習システム。
【請求項５】
大規模数の前記問題・解答セットの準備に先立ち、試験的に少規模数の前記問題・解答セットを準備し、
小規模数の前記問題・解答セットを搭載した前記学習システムを用いてサンプル学習者の学習結果において、前記各セルごとに前記境界セルとして選択された回数をカウントし、大規模数の前記問題・解答セットの準備において前記カウントにかかる回数の多さに応じて各セルに準備すべき問題・解答セットの数を決定することを特徴とする請求項４に記載の学習システム。
【請求項６】
前記２次元マトリックスの各セルのスコアを管理し、スコアの加減を制御するスコア管理手段を備え、
前記スコア管理手段は、前記選択処理手段により選択され送信された前記問題（問題データ）に対して前記返信にかかる前記解答（解答データ）が正解の場合、前記問題（問題データ）の属するセル及び前記難易度軸上当該セルより下に位置するすべてのセルに対してスコアｍを足し（ただしｎを超える場合はｎとし（ｍ＜ｎ））、前記解答（解答データ）が誤りの場合、前記問題（問題データ）の属するセル及び前記難易度軸上当該セルより上に位置するすべてのセルに対してスコアｍを引き（ただしマイナスとなる場合は０とし）、
前記選択処理手段は、前記スコアがｎ／２のセルを中位レベルセルとし、前記難易度軸上前記中位レベルセルより上にあるセルを上位レベルセルとし、下にあるセルを下位レベルセルとし、前記選択処理手段によるｋ（ｋ≧３とする）個の問題（問題データ）の選択において、前記カテゴリーを選択し、当該カテゴリーにおいて前記上位レベルセル、前記中位レベルセル、前記下位レベルセルそれぞれから少なくとも１つは含まれるように選択することを特徴とする請求項３に記載の学習システム。
【請求項７】
大規模数の前記問題・解答セットの準備に先立ち、試験的に少規模数の前記問題・解答セットを準備し、
小規模数の前記問題・解答セットを搭載した前記学習システムを用いてサンプル学習者の学習結果において、前記各セルごとに前記中位レベルセルとして選択された回数をカウントし、大規模数の前記問題・解答セットの準備において前記カウントにかかる回数の多さに応じて各セルに準備すべき問題・解答セットの数を決定することを特徴とする請求項６に記載の学習システム。
【請求項８】
前記学習対象が教育科目であり、
前記教育科目に関する知識が学習できるように適用された、請求項１から７のいずれかに記載の学習システム。
【請求項９】
前記学習対象が特定の教養であり、
前記特定の教養に関する知識が学習できるように適用された、請求項１から７のいずれかに記載の学習システム。
【請求項１０】
前記学習対象が資格であり、
前記資格に関する知識が学習できるように適用された、請求項１から７のいずれかに記載の学習システム。
【請求項１１】
前記学習対象が仕事に関する知識であり、
前記仕事に関する知識が学習できるように適用された、請求項１から７のいずれかに記載の学習システム。
【請求項１２】
前記学習対象が脳活性化を促す問題であり、
前記脳活性化を促すトレーニングができるように適用された、請求項１から７のいずれかに記載の学習システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【公開番号】特開２００８−４０１９８（Ｐ２００８−４０１９８Ａ）
【公開日】平成２０年２月２１日（２００８．２．２１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−２１５２７７（Ｐ２００６−２１５２７７）
【出願日】平成１８年８月８日（２００６．８．８）
【出願人】（５０６２６８８５４）株式会社フロンティア (1)
【出願人】（５０６２７１４０７）株式会社バードコンピューター (1)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年２月２１日（２００８．２．２１）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年８月８日（２００６．８．８）
【出願人】（５０６２６８８５４）株式会社フロンティア (1)
【出願人】（５０６２７１４０７）株式会社バードコンピューター (1)
【Ｆターム（参考）】
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