JP5186342B2 - 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、学習支援のための情報処理技術に関し、より詳細には、試験問題における選択式の設問を自動的に作成するための情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。

近年の情報処理技術の発達および普及に伴い、コンピュータやワールド・ワイド・ウェブを用いた電子学習（Ｅ−ラーニング）が普及している。また、学習塾では、学習者による知識の学習を支援するために、独自に学習支援システムを開発している。このような学習塾における学習支援システムでは、教科担当者が、知識を学習するための設問を作成しなければならず、出題者である教科担当者が負担する労力が大きいものとなる。従来では、このような出題者の労力を軽減するために、問題文、およびその正答および誤答を含む設問を予め用意しておき、これらの設問集合の中からテスト問題を自動生成するような、種々の学習支援システムが提案されている。

例えば、特開２００３−２９６１２号公報（特許文献１）は、複数候補の中から正解を一つ選択する択一問題を扱うコンピュータ利用の学習システムにおいて、問題文原稿データファイル中の特定の記号で囲まれた文字列を抽出し、得られた文字列の配列をメモリ上に解答文字列一覧として保持し、問題文原稿データファイル中の特定の記号で囲まれた文字列は空欄として、その他の文字列は問題文としてそのまま表示し、学習者が注目する空欄の位置には、解答文字列候補一覧を表示し、この一覧には、正解の文字列の他に、解答文字列一覧の中の正解文字列以外の文字列をランダムに抽出して含め、これよって、コンピュータ利用の初心者でも、択一式問題文を容易に作れるようにする技術が開示されている。

また、特開２００４−１４４９０３号公報（特許文献２）は、出題者が作成した設問文および複数の回答選択肢を配列してなるデータに基づき、シャッフル手段により、小問の中での各解答選択肢の配列および／または試験問題の中での各小問の配列を変更する並べ替え処理を行うことにより、複数種類の試験問題を作成し、これらを印刷装置で各問題用紙に印刷して、各解答者に配布し、各解答者に対し異なる種類の試験問題を出段する技術が開示されている。

その他、特開２００５−３２１７６８号公報（特許文献３）は、ユーザの学習水準に適した学習教材情報を提供することができる学習システム、学習管理サーバおよびプログラムを提供することを目的として、問題情報に対応する解答情報に基づいて評価を生成し、その評価に基づいて、複数のｅラーニングコースから、一または複数のＥラーニングコースを紹介する技術を開示している。
特開２００３− ２９６１２号公報 特開２００４−１４４９０３号公報 特開２００５−３２１７６８号公報

上述したように、選択式問題を自動生成するためには、問題文およびその正答に加えて、複数の誤答を予め準備しておかなければならず、出題者の負担となる。上記特許文献１に開示される従来技術では、設問文原稿ファイルデータ中から文字列が抽出されて誤答を含む解答候補が生成されるので、出題者の誤答データを作成する負担をいくらか軽減するものと言える。

しかしながら、上記特許文献１の従来技術は、解答選択肢が、空欄に指定されたすべての語句からランダムに選択されて表示されるので、ある設問の誤答の中に、他の問題の正答が含まれ、意図せずに学習者にヒントを与えてしまう蓋然性が高くなるという点で、充分なものではなかった。また、解答文字列一覧をソートして正答と先頭文字列が同じ誤答を選択肢に含めたり、正答と同一文字列数のものを選択肢に含めたりすることができるとはいえ、概念的に遠く選択肢として不適格なものが解答選択肢の中に含まれてしまったりする蓋然性が高くなるという点でも、充分なものではなかった。また、選択肢に含まれる誤答が、設問文原稿ファイルデータ中の空欄に指定された語句に限定されてしまう点でも、選択肢の多様性の観点からも充分なものではなかった。

また、上記特許文献２に開示される従来技術は、シャッフル手段により小問中の解答選択肢の配列および／または小問の配列をシャッフルするためには、予め問題文およびその正答に加えて、複数の誤答を予め準備しておかなければならず、誤答を作成するという出題者の負担を低減できるものではなかった。

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、本発明は、試験設問の作成において、学習者による過去の試験問題の解答結果を利用することによって、出題者の解答の選択肢を作成する労力を低減して、高い多様性を有し、かつ特定の設問文に対するものとして適切な選択肢を含む選択式の設問を自動的に生成する、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供することを目的とする。

本発明では、上記課題を解決するために、情報処理装置は、実施済み試験問題に対する解答結果の入力を受けて、この実施済み試験問題の設問に対する解答のデータ値を、設問に関連付けてデータベースに格納しておく。また、格納された設問に対する解答のデータ値を解析して、解答のデータ値の集合内での各解答のデータ値の出現頻度に関連する統計値を算出する。そして、この統計値に依存して解答のデータ値の集合の中から複数の選択肢を設問に対し選び出し、複数の選択肢を含む選択式の設問を作成する。

上記構成では、選択式の問題が含むそれぞれの選択肢は、過去に実施された試験問題で学習者等が実際に間違ったことのある誤答のデータ値から選び出される。このため、出題する設問に全く無関係な選択肢が含まれてしまうというような蓋然性を好適に低減することができる。また、上記構成により、紙などで実施された記述式試験問題から選択式の復習用の試験問題を作成することが可能となる。

また本発明では、指定される難易度に応じて、上記複数の選択肢を選び出すための条件を変更することができる。また本発明では、この複数の選択肢を選び出すための条件は、難易度に対応して上位または下位の度数を有する解答のデータ値を優先させる指定を含むことができる。また本発明では、この複数の選択肢を選び出すための条件は、上記難易度に対応した選択肢の数の指定を含むことができる。

上記構成では、それぞれの選択肢は、さらに、難易度に応じて蓄積する解答結果を統計解析処理した結果に従って選び出される。このため、学習者の間違えられやすかった誤答を優先的に選択肢に含ませたり、あまり間違えられなかった誤答を優先的に選択肢に含ませたりすることで、設問の難易度を調整することが可能となる。

さらに、本発明では、解答のデータ値に対し、さらに、解答した学習者の学習理解の程度を表す指標値を関連付けてデータベースに格納することができる。そして、この指標値別の母集団について統計値を算出することができる。さらに、統計値は、上記解答のデータ値のそれぞれに対する前記母集団内での度数を含むことができる。上記構成によれば、学習者に割り振った学習理解度に応じて、設問をカスタマイズすることができるため、学習者の理解の程度に合った設問を作成することが可能となる。

さらに、本発明では、解答のデータ値に対し、さらに、解答した学習者を識別する学習者識別値を関連付けてデータベースに格納することができる。そして、選択式の設問の対象となる学習者が過去に解答した誤答のデータ値を優先して選択肢を選び出すことができる。上記構成により、学習者の試験問題の履歴情報を活用して、各学習者合わせてカスタマイズした試験問題を作成することが可能となる。

また、上記解答のデータ値は、学習者による誤答および正答またはこれらのいずれか一方のデータ値とすることができる。また、前記難易度に対応して上位または下位の度数を有する解答のデータ値を優先させる際には、上位の度数を有する誤答のデータ値および下位の度数を有する正答のデータ値、またはこれらのいずれか一方の優先することによって、難易度を高めることができる。または、上位の度数を有する正答のデータ値および下位の度数を有する誤答のデータ値、またはこれらのいずれか一方の優先することによって、難易度を低めることができる。

以下、本発明について実施形態をもって説明するが、本発明は、後述する実施形態に限定されるものではない。なお、以下の本発明の実施形態では、学習者の学習理解の程度を計るための択一式の試験問題を作成するコンピュータ装置を含む、学習の支援をするための学習支援システムを一例として、説明する。

図１は、本発明の第１の実施形態の学習支援システム１０の概略図を示す。図１に示す学習支援システム１０は、択一式の試験問題を作成するコンピュータ装置１２を含む。コンピュータ装置１２は、概ねパーソナル・コンピュータなどとして構成されている。

コンピュータ装置１２は、択一式の試験問題を作成するための各種データを蓄積するデータベース１４に接続する。択一式の試験問題の出題者は、既に実施済みの記述式の試験問題に対する学習者等からの解答結果Ｐを参照しながら、コンピュータ装置１２を用いて、例えば手動にてデータ入力して、解答結果Ｐをデジタル化する。解答結果Ｐからデジタル化されるデータ（以下、解答データという。）は、試験問題を作成するために利用される材料となる情報を含む。解答データは、詳細については後述するが、より具体的には、解答結果Ｐに含まれる誤答の文字列または数値（以下、文字列および数値を含めデータ値という。）を含む。コンピュータ装置１２にデータ入力された解答データは、所定のフォーマットにて上記データベース１４に格納される。

図１に示すコンピュータ装置１２は、さらに、ＵＳＢなどのインタフェースを介して、スキャナ１６に接続される。試験問題の出題者は、学習者等からの解答結果Ｐをスキャナ１６に順次読み取らせて、解答結果Ｐをデジタル化することができる。スキャナ１６は、解答結果Ｐを画像読み取りし、コンピュータ装置１２へ読取画像データを送信する。コンピュータ装置１２は、解答結果Ｐの読取画像データを画像処理して、例えば文字認識処理（オフライン手書き文字認識処理）により、解答結果Ｐに含まれる各設問に対する解答を抽出する。この際、出題者は、文字認識により得られたデータ値に適宜修正を加えることができる。

続いてコンピュータ装置１２は、解答結果Ｐから得られた解答のデータ値と、正答として登録されたデータ値とを比較して、自動採点する。コンピュータ装置１２は、さらに、採点済み解答のデータ値から、択一式の試験問題を作成するための材料として用いる誤答のデータ値を抽出して、解答結果Ｐをデジタル化する。コンピュータ装置１２により抽出された解答データは、同様に、所定のフォーマットにて上記データベース１４に格納される。

コンピュータ装置１２は、データベース１４に蓄積された解答データに統計解析処理を施して、得られた統計解析結果に従って、新たな択一式の試験問題を作成する。図１に示すコンピュータ装置１２は、ＵＳＢなどのインタフェースを介して、プリンタ１８に接続される。コンピュータ装置１２は、出題者から指示を受けて、新たに作成された択一式試験問題をプリンタ１８に出力指令することができる。プリンタ１８は、コンピュータ装置１２からの指令に従って、作成された択一式試験問題Ｑを印刷出力する。

図２は、本実施形態のコンピュータ装置１２の機能ブロック１００を示す。図２に示すコンピュータ装置１２に含まれる各機能部（詳細は後述する。）は、メモリ上にプログラムを展開し、プログラムの実行により各ハードウェア資源を動作制御することによって、コンピュータ装置１２上に実現される。

コンピュータ装置１２は、ディスプレイ、マウスやキーボードなどの入力装置を含むユーザ・インタフェース部を備え、入力装置への入力に対応する操作イベントが、適切なオペレーティング・システム（ＯＳ）の制御の下、各機能部へと渡されて、操作イベントに応答した処理結果がディスプレイなどの出力装置に出力される。

本実施形態のコンピュータ装置１２は、解答結果Ｐからデジタル化されたデータが入力される解答入力部１１０を含む。図３（Ａ）は、既に実施済みの記述式試験問題に対する学習者等からの解答結果の概略を示す。図３（Ａ）に示す解答結果２００（Ｐ）は、学習者が属するクラス名が記入されたクラス名記入欄２０２と、学習者の氏名が記入された氏名記入欄２０４と、各設問に対する解答が記入された各解答記入欄２０６とを含む。試験問題作成に利用するために、解答結果２００から、例えば学習者氏名、不正解の設問に対する誤答などが抽出される。なお、本学習支援システム１０において、学習者氏名は、学習者を識別する情報として用いられる。学習者を識別する情報は、特に限定されるものではなく、その他、学習者に割り当てた学籍番号などを用いてもよい。また、記述式試験問題の学習者と、作成した試験問題の対象の学習者とは、一致しなくともよい。

再び図２を参照すると、解答入力部１１０は、解答結果Ｐのデータ入力を受けて、不正解であった設問と、該設問に対する誤答と、該解答を行った学習者の氏名とを関連付けて解答データ１４０として、データベース１４に格納する。解答入力部１１０は、本実施形態における入力部として機能する。

本実施形態のコンピュータ装置１２は、さらに、データベース１４に格納された解答データ１４０を解析する解答解析部１２０を含む。解答解析部１２０は、本実施形態における解析部として機能する。解答解析部１２０は、データベース１４から順次解答データ１４０を読み出して、統計解析処理を施し、統計解析処理による結果を解析結果データ１６０として、データベース１４に格納する。統計解析処理の詳細については、後述する。

解答解析部１２０は、データベース１４に格納される学習者に関する情報（以下、学習者データという。）１５０を適宜参照することができる。解答解析部１２０は、より具体的には、学習者が属するクラス名や、過去の試験の点数、学習者の偏差値に関する情報など、学習者の学習理解の程度の指標（以下、学習理解度という。）となる情報を取得し、統計解析処理の際に用いることができる。

図４（Ａ）は、本発明の第１実施形態による学習者データのデータ構造を例示する。図４（Ａ）に示す学習者データ２５０は、学習者を識別する氏名が入力される氏名フィールド２５２と、学習者が属するクラス名が入力されるクラス名フィールド２５４とを含むテーブルである。なお、学習者データ２５０には、その他、適宜、過去の試験の点数、学習者の偏差値に関する情報などが入力されるフィールドなどを含んでいてもよい。

図２を再び参照すると、本実施形態のコンピュータ装置１２は、さらに、設問作成部１３０を含む。設問作成部１３０は、解析結果データ１６０を読み出して、出題者から入力指定される試験問題の作成条件Ｒに従って、試験問題に含ませる択一式の設問を作成する。

設問作成部１３０は、より具体的には、作成条件Ｒに従って、データベース１４に設問データ１７０として格納され登録された設問文と、および該設問文に対し上記解析結果データに従って選び出された複数の選択肢とを含む選択式の設問を作成する。設問作成部１３０が作成条件Ｒに従って作成した設問を含む択一式試験問題Ｑは、ファイルとして保存されたり、上述したように印刷出力されたりする。上記設問データ１７０は、学習支援システム１０に登録された設問文を、その設問を識別する設問ＩＤとともに保持している。

図４（Ｂ）は、本発明の第１実施形態による設問データのデータ構造を例示する。図４（Ｂ）に示す設問データ２６０は、設問を識別する設問ＩＤが入力される設問ＩＤフィールド２６２と、設問文のテキストが入力される設問文フィールド２６６と、その正答が入力される正答フィールド２６８とを含むテーブルである。また、設問データ２６０は、設問の分類が入力される分類フィールド２６４を含むことができる。ここで、分類フィールド２６４は、教科や、単元など出題範囲を区分するために定義された値が入力される。分類の値は、詳細は後述するが、学習支援システム１０に登録済みの設問の中から、所望の出題範囲の設問を選び出すために用いられる。

また、設問の形式は、特に限定されるものではなく、質問形式、空欄補充形式、並び替え形式など如何なる形式を採用することができる。さらに各設問は、設問文に代えて、または設問文に付加して、画像、音声または動画などのマルチメディアデータを含んでいてもよい。

図３（Ｂ）は、出力された択一式試験問題の概略を示す。図３（Ｂ）に示す択一式試験問題２１０は、上記作成条件Ｒに従って選び出された設問文２１２と、上記作成条件Ｒおよび解析結果データに従って選び出された、設問文２１２に対する複数の選択肢２１４と、各設問に対する解答を記入する解答記入欄２１６とを含む。複数の選択肢には、所定数の正答および誤答が含まれる。選択肢に含まれる正答数および誤答数は、上記作成条件Ｒに依存する。なお、本実施形態の説明では、正答数が１である択一式の設問を作成するものとするが、設問は、正答数が複数である複数選択式の設問を作成することもでき、特に限定されるものではない。その他、正答数を問うような択一式の設問を作成することもできる。

以下、図５〜図７を参照して、解答入力部１１０による解答データの入力方法の詳細について説明する。図５は、本発明の第１実施形態における解答データの手動での入力方法を示すフローチャートである。なお、図５に示すフローチャートには、オフラインで実施されるステップが含まれることに留意されたい。

図５に示す解答データの入力方法は、ステップＳ１００から開始される。ステップＳ１０１で、まず出題者は、複数の学習者に対し記述式試験を実施し、学習者等から図３（Ａ）に示すような解答結果Ｐを回収する。ステップＳ１０２では、出題者は、学習者等から回収した解答結果Ｐを採点する。ステップＳ１０３では、出題者は、学習者等の解答結果Ｐの採点結果から、各学習者毎に、不正解であった設問と、その設問に対する誤答とを抽出する。

ステップＳ１０４では、出題者は、コンピュータ装置１２を用いて、解答結果Ｐのデジタル化に先だって、設問をデジタル化する。コンピュータ装置１２は、出題者からのデータ入力を受けて、まず実施済み記述式試験問題に含まれる設問を設定する。

例えば、実施済み記述式試験に含まれる設問が学習支援システム１０に未登録であれば、出題者は、設問文およびその正答を入力して、設問を学習支援システム１０に新規登録する。このとき、設問を識別する固有の設問ＩＤが割り当てられる。実施済み記述式試験に含まれる設問が学習支援システム１０に予め登録済みであれば、出題者は、予め登録された設問の中から、当該実施済み記述式試験問題に含まれる設問を検索してリストアップし、後続する解答結果Ｐのデータ入力に備える。

すべての設問を設定した後、例えば、コンピュータ装置１２のディスプレイ画面上には、各学習者毎に解答結果Ｐのデータ入力を行うためのグラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）が表示される。このＧＵＩは、当該実施済み記述式試験問題に含まれる設問の一覧表示、学習者等による各設問に対する誤答を入力するためのテキストボックスなどを含む。

ステップＳ１０５では、出題者は、コンピュータ装置１２を用いて、上述のようなＧＵＩを介して、解答結果Ｐをデジタル化する。コンピュータ装置１２は、出題者から、各学習者について不正解の設問、およびその誤答の入力を受ける。なお、解答結果Ｐに無効な解答が含まれるような場合に備えて、無効解答である旨を示すデータ値も定義されている。

ステップＳ１０６では、コンピュータ装置１２は、不正解であった設問の設問ＩＤと、該設問に対する誤答と、該解答を行った学習者氏名とを組にして、解答データ１４０としてデータベース１４に格納し、ステップＳ１０７で終了する。

図６は、本発明の第１実施形態による解答データのデータ構造を例示する。図６に示す解答データ２２０は、学習者の氏名が入力される氏名フィールド２２２と、各設問に対する誤答が入力されるテーブルとを含む。テーブルは、より詳細には、各設問を識別する設問ＩＤが入力される設問ＩＤフィールド２２６と、その設問ＩＤに対応する誤答が入力される誤答フィールド２２８とを含む。なお、解答データ２２０は、適宜、学習者の当該試験問題の点数が入力される点数フィールド２２４を含んでいてもよい。

図７は、本発明の第１実施形態におけるスキャナによる解答データの自動入力方法を示すフローチャートである。なお、図７に示すフローチャートには、オフラインで実施されるステップが含まれることに留意されたい。

図７に示す解答データの入力方法は、ステップＳ２００で開始される。ステップＳ２０１では、まず出題者は、コンピュータ装置１２を用いて、記述式試験問題の設問文をデータ入力する。コンピュータ装置１２は、出題者からのデータ入力を受けて、まず記述式試験問題の設問を設定登録する。ここでは、記述式試験問題に含ませたい設問およびその正答が予め学習支援システム１０に登録されているものとする。

ステップＳ２０２では、すべての設問が設定された後、所定のテンプレートに従って記述式試験問題を印刷出力する。なお、このテンプレートは、後続の文字認識処理を施すために、読み取るべき情報が記入される紙面上の位置範囲を規定するものである。このテンプレートに従って、所期の位置にクラス名記入欄２０２、氏名記入欄２０４、および解答記入欄２０６が設けられた記述式試験問題用紙が印刷される。

ステップＳ２０３では、出題者は、複数の学習者に対し記述式試験を実施し、学習者等から図３（Ａ）に示すような解答結果Ｐを収集する。ステップＳ２０４では、出題者は、スキャナ１６に学習者等の複数の解答結果Ｐを順次画像読み取らせて、上記テンプレートに従って文字認識処理を施する。文字認識処理により、各解答結果Ｐについて、クラス名記入欄２０２、氏名記入欄２０４、および解答記入欄２０６に記入された文字列が抽出され、各設問に対する解答のデータ値を得る。なお、出題者は、文字認識処理の識字率が不充分である場合には、文字認識により得られたデータ値に適宜修正を加えればよい。

ステップＳ２０５では、得られた各設問に対する解答のデータ値と、正答として登録されたデータ値とを比較して採点し、不正解であった設問と、該設問の誤答とを抽出する。ステップＳ２０６では、コンピュータ装置１２は、不正解であった設問の設問ＩＤと、該設問に対する誤答と、該解答を行った学習者氏名とを組にして、解答データ１４０としてデータベース１４に格納し、ステップＳ２０７で終了する。

以下、図８および図９を参照して、解答解析部１２０による解答データ１４０の統計解析処理について、詳細を説明する。図８は、本発明の第１実施形態による解答データの統計解析処理を示すフローチャートである。図８に示す統計解析処理は、例えば、データベース１４に解答データ１４０が充分に蓄積された後、出題者からの指示を受けて、ステップＳ３００から開始される。ステップＳ３０１およびステップＳ３０６のループでは、学習支援システム１０に登録されている各設問について、ステップＳ３０２〜ステップＳ３０５の処理が繰り返される。

ステップＳ３０２では、コンピュータ装置１２は、各設問について、学習者等による誤答と、該誤答に関連付けられた学習者の学習理解度とを読み出す。ステップＳ３０２では、例えば処理対象の設問ＩＤでデータベース１４に照会して、その設問ＩＤを有する誤答の集合を取得する。誤答の集合の各要素は、誤答のデータ値と、該誤答のデータ値に関連付けられる学習者氏名および得点、さらにその学習者氏名に関連付けられるクラス名などを含めることができる。クラス名または点数は、学習理解度として用いることができる。なお、統計処理の対象とする誤答の集合は、学習者等によるこれまで得られた全ての誤答を含んで構成されてもよく、また、充分な統計的な値が得られれば、学習者等による全誤答の中からランダム抽出された標本から構成されてもよい。

ステップＳ３０３では、コンピュータ装置１２は、得られた誤答の集合に含まれる要素の誤答のデータ値に対し、標準化処理およびＮＧワード・フィルタリング処理を施す。標準化では、表記の揺らぎや、同義語や、類義語などを吸収して、データ値を標準形に統一する。また、ＮＧワード・フィルタリングでは、試験問題の選択肢に含めるにあたって、不適格な用語や不快な用語を照会集合から除外する。

ステップＳ３０４では、コンピュータ装置１２は、誤答の集合に含まれる同一データ値の要素を計数して、各誤答のデータ値が現れた個数、つまり各誤答のデータ値の度数を算出する。このとき、コンピュータ装置１２は、関連付けられる学習理解度別に母集団を構成して、学習理解度別に各誤答のデータ値の度数を算出する。コンピュータ装置１２は、さらに、学習理解度に関わらない学習者全体を母集団とする各誤答のデータ値の度数を算出する。この誤答のデータ値の度数の配列を解析結果データ１６０とする。この解析結果データ１６０は、各誤答のデータ値を名義尺度の変数として、学習者全体（以下、単に全体という。）および学習理解度別に集計した度数分布表、あるいは誤答のデータ値および学習理解度を変数とした分割表として構成される。

ステップＳ３０５では、コンピュータ装置１２は、各設問につき得られた解析結果データ１６０をデータベース１４に格納する。ステップＳ３０１およびステップＳ３０６のループを抜けると、ステップＳ３０７で、コンピュータ装置１２は、本統計解析処理を終了させる。

図９は、本発明の第１実施形態による解析結果データのデータ構造を例示する。図９（Ａ）は、特定の設問の全体の度数分布データのデータ構造を示す。図９（Ａ）に示す全体の度数分布データ２３０は、設問ＩＤが入力される設問ＩＤフィールド２３２を有し、各設問毎に作成される。全体の度数分布データ２３０は、さらに、解答が入力される解答フィールド２３４と、その度数が入力される度数フィールド２３６とを含むテーブルを有している。

図９（Ｂ）は、特定の設問および学習理解度の度数分布データのデータ構造を示す。特定の学習理解度の度数分布データ２４０は、設問ＩＤが入力される設問ＩＤフィールド２４２と、学習理解度が入力される学習理解度フィールド２４４とを有し、特定の設問に対し、各学習理解度毎に作成される。ここでの説明では、学習理解度としてクラス名を採用する。特定の学習理解度の度数分布データ２４０は、さらに、解答が入力される解答フィールド２４６と、その度数が入力される度数フィールド２４８とを含むテーブルを有している。

図９（Ａ）に示す全体の度数分布データ２３０の度数フィールド２３６に入力される各解答に対応する度数は、学習理解度別に求めた図９（Ｂ）に示す各解答に対する学習理解度にわたる度数の合計値に対応する。また、図９（Ａ）および（Ｂ）には、誤答の他、正答のデータ値の度数も示されている。正答のデータ値の度数は、例えば、適宜、全解答数と誤答および無効の解答との差を計算して、算出することができる。また、度数は、絶対度数または相対度数で表すことができる。

図９（Ｃ）は、特定の設問につき集計された解析結果データを図示する積み上げ棒グラフである。図９（Ｃ）では、最頻値の解答のデータ値を左側として、高い度数の順に並べ変えられている。図９（Ｃ）に示すように、本実施形態では、複数のクラス（Ｓ，Ａ，Ｂ）について、それぞれ各誤答のデータ値に対する度数が求められている。

以下、図１０〜図１２を参照して、設問作成部１３０による設問作成処理について、詳細を説明する。図１０は、本発明の第１実施形態による設問作成処理を示すフローチャートである。図１０に示す設問作成処理は、例えば、解答データ１４０に対する統計解析処理が完了した後、出題者からの指示を受けて、ステップＳ４００から開始される。

ステップＳ４０１では、まず出題者は、コンピュータ装置１２を用いて、試験問題の作成条件Ｒをデータ入力する。コンピュータ装置１２は、出題者からのデータ入力を受けて、作成条件Ｒを決定する。

出題者からデータ入力される作成条件Ｒは、例えば、難易度の指定と、出題する設問を選び出すための条件指定とを含む。出題者は、登録済みの設問中の特定の出題範囲から設問を自動選択させることを指定できる。または、出題者は、特定の設問を直接選択することを指定できる。自動選択を指定する場合には、作成条件Ｒは、出題範囲を示す分類の指定と、各出題範囲での設問数の指定とを含むことができる。設問の手動選択を指定する場合には、作成条件Ｒは、特定の設問の指定を含むことができる。

上記難易度は、設問に対する選択肢を選び出す傾向に影響を与える。本学習支援システム１０では、指定可能な各難易度に対しては、設問に対し用意する選択肢数の指定、選択肢を選び出す際に用いる度数の基礎とする母集団の指定、選択肢を選び出す傾向の指定などが定義付けられている。指定可能な難易度は、学習支援システム１０に予め登録されているか、または出題者によりユーザ定義される。また、難易度は、作成する試験問題全体に指定することができ、また試験問題の各設問毎に指定することもでき、特に限定されるものではない。

上記母集団の指定とは、学習者全体の統計解析結果を用いるのか、特定の学習理解度の母集団を基礎とする統計解析結果を用いるのかを指定するものである。上記選択肢を選び出す傾向の指定とは、度数の高い良く間違えられやすい誤答を優先して選択肢に含めるのか、度数の低いあまり間違えられないような誤答を優先して選択肢に含めるのかなどを指定するものである。

ステップＳ４０２では、コンピュータ装置１２は、作成条件Ｒに従って、出題するものとして選択された設問に関連するデータを読み出す。設問に関連するデータは、解析結果データ１６０、および設問データ１７０の設問文を含む。また、自動選択が指定される場合には、指定された出題範囲の設問の中からランダムに、または所定の規則に従って、出題する設問が選択される。

ステップＳ４０３およびステップＳ４０８のループでは、出題するものとして選び出された各設問について、ステップＳ４０４〜ステップＳ４０７の処理が繰り返される。

ステップＳ４０４では、コンピュータ装置１２は、作成条件Ｒに従って、選択肢数を決定する。設問の選択肢数は、難易度に関連付けて定義付けられている。難易度は、たとえば、難易度が標準より高くなるにつれ、選択肢数を増加させ、難易度が標準より低くなるにつれ選択肢数を減少させるように定義される。

ステップＳ４０５では、コンピュータ装置１２は、作成条件Ｒに従って、選択肢を選び出すための度数の基礎とする母集団を決定する。選択肢を選び出す際に用いる度数の基礎とする母集団の指定も、上記難易度に関連付けて定義付けられている。この決定では、学習理解度に関わらない学習者全体の度数分布データを用いるのか、特定の学習理解度の度数分布データを用いるのかが決定される。特定の学習理解度の度数分布データを用いる場合には、さらに、いずれの学習理解度の度数分布データを用いるのかが定義付けられる。難易度は、たとえば、難易度が標準より高くなるにつれ、より理解度の高い学習理解度の母集団を基礎とした度数を用い、指定の難易度が標準より低くなるにつれ、より理解度の低い学習理解度の母集団を基礎とした度数を用いるように定義される。

ステップＳ４０６では、コンピュータ装置１２は、決定された母集団を基礎とする度数分布データを用いて、選択肢に必要な誤答数（ステップＳ４０４で決定された選択肢数から正答数（つまり択一式の設問では１）を引いた数：以下、必要誤答数という。）の誤答のデータ値を選択肢として選び出す。なお、選択肢の選出方法の詳細については、後述する。

ステップＳ４０７では、コンピュータ装置１２は、選び出された誤答および正答の選択肢の番号や記載順序などを決定する。例えば、出題傾向の偏りを無くすために、番号および記載順序をランダムにシャッフルする。

ステップＳ４０３およびステップＳ４０８のループを抜けると、ステップＳ４０９では、コンピュータ装置１２は、テンプレートを用いて、設問文および複数の選択肢からなる出題する設問を含む試験問題のドキュメント・ファイルが作成される。そして、コンピュータ装置１２は、作成した試験問題の指定部数の印刷出力指令をプリンタ１８に発行し、ステップＳ４１０で、本設問作成処理を終了させる。また、試験問題と同時に、試験問題の模範解答のドキュメント・ファイルなども作成される。

以下、設問に対する選択肢の選出方法の詳細について説明する。図１１は、設問に対する選択肢の選出方法を、用いる解析結果データと出力される試験問題とともに示す図である。図１１（Ａ）は、全体の度数分布データを用いた選択肢の選出方法を一例として示す図である。図１１（Ａ）に示す例では、選択肢を選出するための基礎とする解析結果データは、図９（Ａ）に示すような全体の度数分布データである。

図１１（Ａ）に示す選択肢の選出方法では、誤答のデータ値のうち、全体の度数分布における上位の度数を有するものが優先して選び出される。つまり、より多くの学習者が間違った解答が優先して選び出されるため、より難易度が高いものといえる。ここで、優先して選び出すとは、度数に応じた確率で誤答のデータ値を選択するか、または、制限された範囲からデータ値を選び出すことを言う。例えば、正答を除く誤答全体における相対度数（０〜１または０％〜１００％）に難易度に応じた重み付けした値を、上記度数に応じた確率として用いることができる。

その他、正答を除き高度数側から累積した累積相対度数の範囲を、上記難易度に関連付けて定義することができる。範囲の指定方法としては、例えば、高度数側から累積相対度数が「０％〜７０％」という形式で指定される。図１１（Ａ）に示す例では、「かっしょく」までのデータ値の累積相対度数が約６７％（正答を除く）となり、「あお」および「かっしょく」が、誤答を選出する範囲２９２となる。そして、図１１（Ａ）では、「あお」および「かっしょく」に正答の「あおむらさき」を加えた３つが、「設問１」２７２の選択肢２７４として選び出されている。

なお、得られた範囲に含まれる要素数が、必要誤答数（図１１の例では「２」）に満たない場合には、必要数に達するまで高い度数側から範囲を広げる修正をすればよい。また、必要誤答数以上の要素が含まれる場合には、その要素の中からランダムまたは所定の確率に従って選び出すことができる。範囲の指定方法としては、その他、高度数側から必要誤答数の範囲という形式で指定されることもある。

図１１（Ｂ）は、全体の度数分布データを用いた選択肢の選出方法の他の例を示す図である。図１１（Ｂ）に示す例では、図１１（Ａ）と同様に、図９（Ａ）に示す全体の度数分布データを基礎として、誤答の選択肢が選び出されている。ただし、図１１（Ｂ）に示す選択肢の選出方法では、誤答のデータ値のうち、全体の度数分布における下位の度数を有するものが優先して選び出される。つまり、より少数派の誤答が優先して選び出されるため、比較的難易度が低いものといえる。この選出方法では、正答を除く誤答全体における相対度数（０〜１または０％〜１００％）を総和（１または１００％）から引いた値（つまり１〜０または１００％〜０％）に難易度に応じた重み付けした値を、上記度数に応じた確率とすることができる。

その他、正答を除き低い度数側から累積した累積相対度数の範囲を難易度に関連付けて定義することができる。例えば、低度数側からの累積相対度数が「１％〜３０％」というような形式で指定される。図１１（Ｂ）に示す例では、「あか」までのデータ値の累積相対度数が約３３％（正答を除く）、「みどり」までが１２％（正答を除く）となり、「みどり」および「きいろ」が、誤答を選出する範囲２９６となる。なお、得られた範囲に含まれる要素数が必要誤答数に満たない場合には、同様に、必要数に達するまで低い度数側から範囲を広げる修正をすればよい。また、必要誤答数以上の要素が含まれる場合には、ランダムに選択することができる。

図１１（Ｂ）に示す例では、範囲内の要素である「みどり」および「きいろ」が、そのまま選び出され、これに正答の「あおむらさき」を加えたものが、「設問１」２８２の選択肢２８４となる。その他、範囲の指定方法としては、低度数側から必要誤答数の範囲という形式で指定されることもある。

図１２は、設問に対する選択肢の他の選出方法を、用いる解析結果データと出力される試験問題とともに示す図である。図１２（Ａ）は、特定の学習理解度の度数分布データを用いた選択肢の選出方法を一例として示す図である。図１２（Ａ）に示す例では、選択肢を選出するための基礎とする解析結果データは、図９（Ｂ）に示すような特定の学習理解度の度数分布データである。

図１２（Ａ）に示す選択肢の選出方法では、誤答のデータ値のうち、特定の学習理解度について求めた度数分布における上位の度数を有するものを優先して選び出す。つまり、特定の学習理解度の学習者が多く間違った解答が優先して選び出される。このため、ある特定の学習理解度の学習者が良く犯してしまうミスを突くような、学習者の理解の程度に適した選択肢を含む設問であると言える。

図１２（Ａ）では、「Ｓ」クラスの学習理解度について求めた度数分布データが用いられ、さらに、図１１に示したものと比較して選択肢数が増やされている。ここで、「Ｓ」クラスは、より学習理解の程度が高い学習者に割り振られるものとする。つまり、図１２（Ａ）に示す設問は、選択肢が多いため難易度が高く、さらに理解の深い学習者が選んでしまいがちな誤答が優先して選び出されるため、より難易度が高いものといえる。

図１２（Ｂ）は、特定の学習理解度の度数分布データを用いた選択肢の選出方法の他の例を示す図である。図１２（Ｂ）に示す例では、図１２（Ａ）と同様に、図９（Ｂ）に示す特定の学習理解度の度数分布データを基礎として、誤答の選択肢が選び出されている。ただし、図１２（Ｂ）に示す選択肢の選出方法では、より学習理解の程度が高い学習者に割り振られる「Ｂ」クラスの学習理解度について求めた度数分布データが用いられ、誤答のデータ値のうち、学習理解度「Ｂ」について求めた度数分布における下位の度数を有するものが優先して選び出される。より少数派の誤答が優先して選び出されるため、難易度が低いものといえる。しがたって、学習の理解の程度が低い学習者の学習に対する意欲を増進するような設問を作成することができる。

上述した第１の実施形態の学習支援システム１０では、実施済みの記述式試験問題の解答結果に含まれる誤答を利用して、新たに選択式の設問を自動作成することが可能となる。それぞれの選択肢は、過去に実施された試験問題で学習者が実際に間違ったことのある誤答から選び出される。このため、設問に全く無関係な選択肢が含まれてしまう蓋然性を好適に低減することが可能となる。

さらに、それぞれの選択肢は、の解答結果を統計解析処理した結果に従って選び出される。このため、間違えられやすかった誤答を選択肢に含ませたり、あまり間違えられなかった誤答を選択肢に含ませたりすることで、設問の難易度を調整することが可能となる。さらに、学習者に割り振った学習理解度に応じて、設問をカスタマイズすることができるため、学習者の理解の程度に合った設問を作成することが可能となる。

なお、上述した実施形態では、学習理解度別の度数分布データとして、クラス別の度数分布データを用いるものとして説明してきた。しかしながら、用いる学習理解の程度を表す指標値は、特に限定されるものではない。他の実施形態では、誤答のデータに関連付けられた、その誤答を行った試験での点数や、さらにその学習者に関連付けられる過去の試験問題の点数、または、学習者の偏差値に関連する情報などを上記学習理解度とし、上記点数や偏差値の範囲別に度数分布データを作成してもよい。

また、上述した実施形態では、記述式の試験問題に対する解答結果Ｐから誤答のデータが作成されるものとして説明してきた。しかしながら、誤答のデータは、度数を算出する標本数を増加させるために、例えば、作成した選択式試験問題に対する解答結果から解答データ１４０を作成し、各度数にフィードバックすることもできる。

さらに、上述した実施形態では、解答結果に含まれる誤答が抽出されて、統計解析処理し、過去の誤答の中から誤答の選択肢を選び出すものとして説明してきた。しかしながら、例えば答えが複数存在しうるような設問の場合に、学習者が解答した正答を計数する統計解析処理し、過去の正答の中から、その度数に応じて、正答の選択肢を選び出すように構成することもできる。この場合、解答数が少ない正答を選択肢に含めて難易度を上げたり、解答数が多い正答として選択肢に含めて難易度を下げたりすることができる。

以下、第２の実施形態の学習支援システムについて説明する。なお、第２の実施形態の学習支援システムは、第１の実施形態の学習支援システムと主要部分を共通しているため、相違点を中心に説明する。図１３は、本発明の第２の実施形態の学習支援システム３０の概略図を示す。図１３に示す学習支援システム３０は、インターネットなどのネットワーク３２を介して、オンラインで学習者の学習を支援するシステムとして構成されている。

学習支援システム３０は、択一式の試験問題を作成するサーバ３４を含む。サーバ３４は、ネットワーク３２を介して、学習者等が使用するクライアント・コンピュータ（以下、学習者端末という。）４２に、作成した択一式の試験問題を配信する。なお、サーバ３４は、図２に示す機能ブロックを備え、第１の実施形態におけるコンピュータ装置１２に対応する。

サーバ３４は、択一式の試験問題を作成するための解答データ１４０、解析結果データ１６０、設問データ１７０および学習者データ１５０を蓄積するデータベース３６に接続する。択一式の試験問題の出題者は、既に実施済みの記述式の試験問題に対する学習者等からの解答結果Ｐを参照しながら、出題者が使用するクライアント・コンピュータ（以下、出題者端末という。）を用いて、例えば手動にてデータ入力して、解答結果Ｐをデジタル化する。または、出題者端末３８は、ＵＳＢなどのインタフェースを介して接続されるスキャナ４０を用いて、学習者等からの解答結果Ｐをスキャナ１６に順次読み取らせて、解答結果Ｐをデジタル化することができる。

解答結果Ｐからデジタル化される解答データ１４０は、第１の実施形態で説明したように、解答結果Ｐに含まれる誤答のデータ値を含む。出題者端末３８により抽出された解答データ１４０は、サーバ３４へ送信される。サーバ３４は、送信された解答データ１４０の入力を受けて、所定のフォーマットにて上記データベース３６に格納する。さらにサーバ３４は、データベース３６に蓄積された解答データ１４０に統計解析処理を施して、得られた統計解析結果もデータベース３６に格納する。

一方、学習者は、学習者端末４２を用いて、ネットワーク３２を介してサーバ３４にアクセスして、学習者氏名などでログインして、試験問題の配信を依頼する。サーバ３４は、試験問題配信の依頼を受けて、データベース３６に蓄積される解析結果データ１６０に従って、新たな択一式の試験問題を作成する。そして、サーバ３４は、試験問題配信の依頼に対する応答として、作成した択一式の試験問題のデータを学習者端末４２に送信する。

学習者は、学習者端末４２を用いて、配信された択一式の試験問題に対する解答結果をサーバ３４へ送信する。また、サーバ３４は、受信した択一式の試験問題に対する解答結果を、上記統計解析処理で用いるために解答データ１４０としてデータベース３６内に格納することができる。なお、サーバ３４の機能構成は、コンピュータ装置１２と同様であるため、詳細な説明は、割愛する。

第２の実施形態の学習支援システム３０においては、第１の実施形態で説明した作成条件Ｒは、学習者が決定することもできる。このため、学習者は、所望の難易度の試験問題に挑戦することが可能となる。

さらに、第２の実施形態の学習支援システム３０においては、学習者からの送信される択一式試験問題に対する解答結果を上記統計解析処理に反映することができる。さらに、第２の実施形態の学習支援システム３０においては、択一式試験問題を作成する場合に、各学習者毎に個別に試験問題を作成するよう構成することができる。解答データには、ログイン情報から学習者を識別する学習者氏名などが関連付けられているため、例えば、例えば、選択肢を選び出す際の学習者が過去に間違ったことのある誤答の確率を高めることによって、試験問題の配信を依頼する学習者が過去に間違ったことのある誤答のデータ値を優先して選択肢に含ませることができる。この構成により、学習者の試験問題の履歴情報を活用して、各学習者に合わせてカスタマイズした試験問題を作成することが可能となる。

以下、コンピュータ装置１２のハードウェア構成について説明する。なお、コンピュータ装置１２と、サーバ３４とは、同様のハードウェア構成を採用することができるため、以下、コンピュータ装置１２についてのみ説明する。

図１４は、コンピュータ装置１２の概略的なハードウェア構成を示す。図１４に示すコンピュータ装置１２は、中央処理装置（ＣＰＵ）５２と、ＣＰＵ５２が使用するデータの高速アクセスを可能とするＬ１およびＬ２などのレベルを有するキャッシュ・メモリ５４と、ＣＰＵ５２の処理を可能とするＲＡＭ、ＤＲＡＭなどの固体メモリ素子から形成されるシステム・メモリ５６とを備えている。

ＣＰＵ５２、キャッシュ・メモリ５４、およびシステム・メモリ５６は、システム・バス５８を介して、他のデバイスまたはドライバ、例えば、グラフィックス・ドライバ６０およびネットワーク・インタフェース・カード（ＮＩＣ）６２へと接続されている。グラフィックス・ドライバ６０は、バスを介して外部のディスプレイ６４などの出力装置に接続されて、ＣＰＵ５２による処理結果をディスプレイ画面上に表示させることができる。また、ＮＩＣ６２は、物理層レベルおよびデータリンク層レベルでコンピュータ装置１２を、ＴＣＰ／ＩＰなどの適切な通信プロトコルを使用するネットワークへと接続している。

システム・バス５８には、さらにＩ／Ｏバス・ブリッジ６６が接続されている。Ｉ／Ｏバス・ブリッジ６６の下流側には、ＰＣＩなどのＩ／Ｏバス６８を介して、ＩＤＥ、ＡＴＡ、ＡＴＡＰＩ、シリアルＡＴＡ、ＳＣＳＩ、ＵＳＢなどにより、ハードディスク７０が接続されている。また、Ｉ／Ｏバス６８には、ＵＳＢなどのバスを介して、キーボードおよびマウスなどのポインティング・デバイスなどの入力装置７２が接続されていて、この入力装置７２によりユーザ・インタフェースが提供される。

コンピュータ装置１２のＣＰＵ５２としては、いかなるシングルコア・プロセッサまたはマルチコア・プロセッサを用いることができ、より具体的には、例えば、Ｘｅｏｎ（登録商標）、Ｉｔａｎｉｕｍ（登録商標）、ＰＯＷＥＲ ＰＣ（登録商標）などＣＩＳＣまたはＲＩＳＣチップなどを挙げることができる。コンピュータ装置１２は、ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）２００Ｘ、ＵＮＩＸ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ（登録商標）などのＯＳにより制御され、ＯＳの管理の下、システム・メモリ５６上などにプログラムを展開し、プログラムを実行することにより、各ハードウェア資源を動作制御することによって、上述した機能部の構成および処理をコンピュータ上に実現することができる。

以上説明したように、本実施形態によれば、試験設問の作成において、学習者による過去の試験問題の解答結果を利用することによって、出題者の解答の選択肢を作成する労力を低減して、高い多様性を有し、かつ特定の設問文に対するものとして適切な選択肢を含む選択式の設問を自動的に生成する、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供することが可能となる。

なお、情報処理装置としては、上述までのコンピュータ装置１２およびサーバ３４の他、マルチプロセッサ・システムなどを含む種々のコンピュータ・システム構成と共に実施することができる。

本発明の上記機能は、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｊａｖａ（登録商標）Ｂｅａｎｓ、Ｊａｖａ（登録商標）Ａｐｐｌｅｔ、Ｊａｖａ（登録商標）Ｓｃｒｉｐｔ、Ｐｅｒｌ、Ｒｕｂｙなどのオブジェクト指向プログラミング言語などで記述された装置実行可能なプログラムにより実現でき、装置可読な記録媒体に格納して頒布または伝送して頒布することができる。

これまで本発明を、特定の実施形態をもって説明してきたが、本発明は、実施形態に限定されるものではなく、他の実施形態、追加、変更、削除など、当業者が想到することができる範囲内で変更することができ、いずれの態様においても本発明の作用・効果を奏する限り、本発明の範囲に含まれるものである。

本発明の第１の実施形態の学習支援システム１０の概略図。 本実施形態のコンピュータ装置の機能ブロック図。 （Ａ）既に実施済みの記述式試験問題に対する学習者等からの解答結果および（Ｂ）出力された択一式試験問題の概略を示す図。 本発明の第１実施形態による学習者データおよび設問データのデータ構造を例示する。 本発明の第１実施形態における解答データの手動での入力方法を示すフローチャート。 本発明の第１実施形態による解答データのデータ構造を例示する図。 本発明の第１実施形態におけるスキャナによる解答データの自動入力方法を示すフローチャート。 本発明の第１実施形態による解答データの統計解析処理を示すフローチャート。 本発明の第１実施形態による解析結果データのデータ構造を例示する図。 本発明の第１実施形態による設問作成処理を示すフローチャート。 設問に対する選択肢の選出方法を、用いる解析結果データと出力される試験問題とともに示す図。 設問に対する選択肢の他の選出方法を、用いる解析結果データと出力される試験問題とともに示す図。 本発明の第２の実施形態の学習支援システムの概略図を示す図。 コンピュータ装置の概略的なハードウェア構成を示す図。

符号の説明

１０…学習支援システム、１２…コンピュータ装置、１４…データベース、１６…スキャナ、１８…プリンタ、３０…学習支援システム、３２…ネットワーク、３４…サーバ、３６…データベース、３８…出題者端末、４０…スキャナ、４２…学習者端末、５２…ＣＰＵ、５４…キャッシュ・メモリ、５６…システム・メモリ、５８…システム・バス、６０…グラフィックス・ドライバ、６２…ＮＩＣ、６４…ディスプレイ、６６…Ｉ／Ｏバス・ブリッジ、６８…Ｉ／Ｏバス、７０…ハードディスク、７２…入力装置、１００…機能ブロック、１１０…解答入力部、１２０…解答解析部、１３０…設問作成部、１４０…解答データ、１５０…学習者データ、１６０…解析結果データ、１７０…設問データ、２００…解答結果、２０２…クラス名記入欄、２０４…氏名記入欄、２０６…解答記入欄、２１０…択一式試験問題、２１２…設問文、２１４…複数の選択肢、２１６…解答記入欄、２２０…解答データ、２２２…学習者氏名フィールド、２２４…点数フィールド、２２６…設問ＩＤ、２２８…誤答フィールド、２３０…全体の度数分布データ、２３２…設問ＩＤフィールド、２３４…解答フィールド、２３６…度数フィールド、２４０…学習理解度の度数分布データ、２４２…設問ＩＤフィールド、２４４…学習理解度フィールド、２４６…解答フィールド、２４８…度数フィールド、２５０…学習者データ、２５２…氏名フィールド、２５４…クラス名フィールド、２６０…設問データ、２６２…設問ＩＤフィールド、２６４…分類フィールド、２６６…設問文フィールド、２６８…正答フィールド、２７２，２８２…設問１、２７４，２８４…選択肢、２９２…誤答を選出する範囲、２９６…誤答を選出する範囲、Ｐ…解答結果、Ｑ…択一式試験問題、Ｒ…作成条件

Claims (14)

1. 選択式の設問を作成する情報処理装置であって、前記情報処理装置は、
   実施済み試験問題に対する解答結果の入力を受けて、前記実施済み試験問題の設問に対する解答のデータ値を、前記設問に関連付けてデータベースに格納する入力部と、
   格納された前記設問に対する前記解答のデータ値を解析して、前記解答のデータ値の集合内での各前記解答のデータ値の出現頻度に関連する統計値を算出する解析部と、
   前記設問に対し、前記統計値に依存して前記解答のデータ値の集合の中から複数の選択肢を選び出し、前記複数の選択肢を含む選択式の設問を作成する作成部と
   を含む、情報処理装置。
2. 前記作成部は、指定される難易度に応じて、前記複数の選択肢を選び出すための条件を変更する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記入力部は、前記解答のデータ値に対し、さらに、解答した学習者の学習理解の程度を表す指標値を関連付けて前記データベースに格納し、前記解析部は、前記指標値別の母集団について統計値を算出する、請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記統計値は、前記解答のデータ値のそれぞれに対する前記母集団内での度数を含む、請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記複数の選択肢を選び出すための前記条件は、前記難易度に対応して上位または下位の度数を有する解答のデータ値を優先させる指定を含む、請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記複数の選択肢を選び出すための前記条件は、さらに、前記難易度に対応した前記選択肢の数の指定を含む、請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記入力部は、前記解答のデータ値に対し、さらに、解答した学習者を識別する学習者識別値を関連付けて前記データベースに格納し、前記作成部は、前記選択式の設問の対象となる学習者が過去に解答した誤答のデータ値を優先して選び出す、請求項６に記載の情報処理装置。
8. 選択式の設問を作成する方法であって、前記方法は、情報処理装置が、
   実施済み試験問題に対する解答結果の入力を受けるステップと、
   前記実施済み試験問題の設問に対する解答のデータ値を、前記設問に関連付けてデータベースに格納するステップと、
   格納される前記設問に対する前記解答のデータ値を解析して、前記解答のデータ値の集合内での各前記解答のデータ値の出現頻度に関連する統計値を算出するステップと、
   前記設問に対し、前記統計値に依存して前記解答のデータ値の集合の中から複数の選択肢を選び出し、前記複数の選択肢を含む選択式の設問を作成するステップと
   を実行する、情報処理方法。
9. 前記作成するステップは、指定される難易度に応じて、前記複数の選択肢を選び出すサブステップを含む、請求項８に記載の情報処理方法。
10. 前記格納するステップは、前記解答のデータ値に対し、さらに、解答した学習者の学習理解の程度を表す指標値を関連付けて前記データベースに格納するサブステップを含み、前記算出するステップは、前記指標値別の母集団について統計値を算出するサブステップを含む、請求項９に記載の情報処理方法。
11. 前記格納するステップは、前記解答のデータ値に対し、さらに、解答した学習者を識別する学習者識別値を関連付けて前記データベースに格納するサブステップを含み、前記作成するステップは、前記選択式の設問の対象となる学習者が過去に解答した誤答のデータ値を優先して選び出すサブステップを含む、請求項１０に記載の情報処理方法。
12. 選択式の設問を作成するためのコンピュータ実行可能なプログラムであって、コンピュータを、
    実施済み試験問題に対する解答結果の入力を受けて、前記実施済み試験問題の設問に対
    する解答のデータ値を、前記設問に関連付けてデータベースに格納する入力部、
    格納された前記設問に対する前記解答のデータ値を解析して、前記解答のデータ値の集
    合内での各前記解答のデータ値の出現頻度に関連する統計値を算出する解析部、および
    前記設問に対し、前記統計値に依存して前記解答のデータ値の集合の中から複数の選択
    肢を選び出し、前記複数の選択肢を含む選択式の設問を作成する作成部
    として機能させるためのコンピュータ実行可能なプログラム。
13. 選択式の設問を作成する情報処理装置であって、前記情報処理装置は、
    実施済み試験問題に対する解答結果の入力を受けて、前記実施済み試験問題の設問に対する解答のデータ値を、前記設問と、解答した学習者を識別する学習者識別値と、解答した学習者の学習理解の程度を表す指標値とに関連付けてデータベースに格納する入力部と、
    格納された前記設問に対する前記解答のデータ値を解析して、前記指標値別の母集団について、前記解答のデータ値の集合に関連し、前記解答のデータ値のそれぞれに対する前記母集団内での度数を含む統計値を算出する解析部と、
    前記設問に対し、前記解答のデータ値の集合の中から、指定される難易度に対応して上位または下位の度数を有する解答のデータ値を優先させ、かつ前記選択式の設問の対象となる学習者が過去に解答した誤答のデータ値を優先させ、前記難易度に対応した数の選択肢を選び出し、複数の前記選択肢を含む選択式の設問を作成する作成部と
    を含む、情報処理装置。
14. 選択式の設問を作成する情報処理装置であって、前記情報処理装置は、
    実施済み試験問題に対する解答結果の入力を受けて、前記実施済み試験問題の設問に対する解答のデータ値を、前記設問に関連付けてデータベースに格納する入力部と、
    格納された前記設問に対する前記解答のデータ値を解析して、前記解答のデータ値の集合内での各前記解答のデータ値の出現頻度に関連する統計値を算出する解析部と、
    前記設問に対し、前記統計値に依存して前記解答のデータ値の集合の中から複数の選択肢を選び出し、前記複数の選択肢を含む選択式の設問を作成する作成部とを含み、
    前記作成部は、指定される難易度に応じて、前記複数の選択肢を選び出すための条件を変更し、
    前記入力部は、前記解答のデータ値に対し、さらに、解答した学習者の学習理解の程度を表す指標値を関連付けて前記データベースに格納し、前記解析部は、前記指標値別の母集団について統計値を算出し、
    前記統計値は、前記解答のデータ値のそれぞれに対する前記母集団内での度数を含み、
    前記複数の選択肢を選び出すための前記条件は、前記難易度に対応して上位または下位の度数を有する解答のデータ値を優先させる指定を含み、
    前記複数の選択肢を選び出すための前記条件は、さらに、前記難易度に対応した前記選択肢の数の指定を含み、
    前記入力部は、前記解答のデータ値に対し、さらに、解答した学習者を識別する学習者識別値を関連付けて前記データベースに格納し、前記作成部は、前記選択式の設問の対象となる学習者が過去に解答した誤答のデータ値を優先して選び出す、情報処理装置。

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