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JP2013164784A - Lesson evaluation determination method, lesson evaluation determination program and lesson evaluation determination device - Google Patents

Lesson evaluation determination method, lesson evaluation determination program and lesson evaluation determination device Download PDF

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JP2013164784A
JP2013164784A JP2012028316A JP2012028316A JP2013164784A JP 2013164784 A JP2013164784 A JP 2013164784A JP 2012028316 A JP2012028316 A JP 2012028316A JP 2012028316 A JP2012028316 A JP 2012028316A JP 2013164784 A JP2013164784 A JP 2013164784A
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Abstract

【課題】授業評価に適した生徒の行動に基づく適切な授業評価を自動的に行う。
【解決手段】異常行動検出部150が、ある授業を受講している生徒がそれぞれ利用する生徒用端末30の消費電力量を取得し、授業評価決定部34が、生徒用端末のうち、授業中における消費電力量が他と異なる生徒用端末(修了判断消費電力量の範囲外の端末)を利用する生徒、又は、偏差値が修了判断偏差値よりも低い生徒を未修了と判定する。そして、授業評価決定部34は、授業時間と、未修了の生徒以外の生徒(修了の生徒)が利用する生徒用端末30において授業中に異常行動が行われた時間を取得し、授業が行われた時間と修了人数との積から求められる授業総時間に対する、修了した生徒の生徒用端末30における異常行動時間の合計(異常行動総時間)の割合(授業評価値)に基づいて、授業の評価を決定する。
【選択図】図6
[PROBLEMS] To automatically perform an appropriate class evaluation based on student behavior suitable for class evaluation.
SOLUTION: An abnormal behavior detection unit 150 acquires the power consumption of a student terminal 30 used by each student taking a class, and a class evaluation determination unit 34 is in a class among the student terminals. A student who uses a student terminal (a terminal outside the range of power consumption for completion determination) or a student whose deviation value is lower than the completion determination deviation value is determined to be incomplete. Then, the class evaluation determination unit 34 acquires the class time and the time when the abnormal behavior was performed during the class in the student terminal 30 used by students other than uncompleted students (completed students). Based on the ratio (classroom evaluation value) of the total of abnormal behavior time (abnormal behavior total time) at the student terminal 30 of the completed student to the total class time calculated from the product of the completed time and the number of students completed Determine the evaluation.
[Selection] Figure 6

Description

本件は、授業評価決定方法、授業評価決定プログラム及び授業評価決定装置に関する。   This case relates to a class evaluation determination method, a class evaluation determination program, and a class evaluation determination apparatus.

大学等の教育機関では、授業が適正に実施されているか否かを評価する必要がある。従来においては、授業を受けている生徒を対象にしたアンケートを行うことにより、各授業の評価を行うこととしていた。   In educational institutions such as universities, it is necessary to evaluate whether classes are being conducted properly. Conventionally, each class is evaluated by conducting a questionnaire for students taking classes.

このようなアンケートに関し、正確で信頼性の高い授業改善材料又は教務改善材料を得ることを目的とした技術が知られている(例えば、特許文献1参照)。   With regard to such a questionnaire, a technique for obtaining accurate and reliable teaching improvement material or teaching improvement material is known (see, for example, Patent Document 1).

特開2004−302858号公報JP 2004-302858 A

しかしながら、上記特許文献1では、アンケート対象が授業を受けた全生徒であるため、授業の正しい評価を行えない可能性のある生徒(例えば、授業を真面目に受けていない生徒)も授業を評価することとなり、適正な評価がなされないおそれがあることに本発明者は気づいた。また、アンケートを行う場合、回答には生徒の手入力が必要となるため、生徒に負担がかかるおそれがある。   However, in the above-mentioned Patent Document 1, since the questionnaire target is all students who have taken a class, students who may not be able to correctly evaluate the class (for example, students who have not taken the class seriously) also evaluate the class. Therefore, the present inventor has realized that there is a possibility that proper evaluation may not be performed. In addition, when conducting a questionnaire, the student's manual input is required for answering, which may put a burden on the student.

そこで本件は上記の課題に鑑みてなされたものであり、授業評価に適した生徒の行動に基づく適切な授業評価を自動的に行うことが可能な授業評価決定方法、授業評価決定プログラム及び授業評価決定装置を提供することを目的とする。   Therefore, this case has been made in view of the above problems, a class evaluation determination method, a class evaluation determination program, and a class evaluation capable of automatically performing appropriate class evaluation based on student behavior suitable for class evaluation. An object is to provide a decision device.

本明細書に記載の授業評価決定方法は、所定の授業を受講している生徒がそれぞれ利用する端末における電力の消費状況を取得する電力消費状況取得工程と、前記端末のうち、前記授業中における前記電力値の消費状況が他の端末と異なる端末を利用する生徒を特定する特定工程と、前記授業が行われた時間と、前記特定された生徒以外の非特定生徒が利用する端末において前記授業中に前記電力値の消費状況が他の端末とは異なっていた異常時間と、を取得する時間取得工程と、前記授業が行われた時間と前記非特定生徒の人数との積から求められる授業総時間に対する、前記非特定生徒それぞれが利用する端末における異常時間の合計の割合に基づいて、前記授業の評価を決定する決定工程と、をコンピュータが実行する授業評価決定方法である。   The class evaluation determination method described in the present specification includes a power consumption status acquisition step of acquiring a power consumption status in a terminal used by each student taking a predetermined class, In the identifying step for identifying a student using a terminal whose power consumption is different from that of another terminal, the time when the lesson was performed, and the terminal used by a non-specific student other than the identified student Lessons required from the product of the time acquisition process for acquiring the abnormal time during which the consumption state of the power value was different from that of other terminals, and the time when the lesson was conducted and the number of non-specific students A class evaluation determination method in which a computer executes a determination step of determining the evaluation of the class based on the ratio of the total abnormal time at the terminal used by each non-specific student to the total time. It is.

本明細書に記載の授業評価決定プログラムは、所定の授業を受講している生徒がそれぞれ利用する端末における電力の消費状況を取得し、前記端末のうち、前記授業中における前記電力値の消費状況が他の端末と異なる端末を利用する生徒を特定し、前記授業が行われた時間と、前記特定された生徒以外の非特定生徒が利用する端末において前記授業中に前記電力値の消費状況が他の端末とは異なっていた異常時間と、を取得し、前記授業が行われた時間と前記非特定生徒の人数との積から求められる授業総時間に対する、前記非特定生徒それぞれが利用する端末における異常時間の合計の割合に基づいて、前記授業の評価を決定する決定する、処理をコンピュータに実行させる授業評価決定プログラムである。   The lesson evaluation determination program described in the present specification acquires a power consumption state in a terminal used by each student taking a predetermined lesson, and the consumption state of the power value during the lesson among the terminals. Identifies a student who uses a terminal different from other terminals, and the consumption time of the power value during the class at the time when the class was conducted and a terminal used by a non-specific student other than the identified student. A terminal used by each of the non-specific students for the total class time obtained from the product of the time when the class was held and the number of non-specific students. This is a lesson evaluation determination program for causing a computer to execute a process of determining and determining the evaluation of the lesson based on the ratio of the total abnormal time.

本明細書に記載の授業評価決定装置は、所定の授業を受講している生徒がそれぞれ利用する端末における電力の消費状況を取得する電力消費状況取得部と、前記端末のうち、前記授業中における前記電力値の消費状況が他の端末と異なる端末を利用する生徒を特定する特定部と、前記授業が行われた時間と、前記特定された生徒以外の非特定生徒が利用する端末において前記授業中に前記電力値の消費状況が他の端末とは異なっていた異常時間と、を取得する時間取得部と、前記授業が行われた時間と前記非特定生徒の人数との積から求められる授業総時間に対する、前記非特定生徒それぞれが利用する端末における異常時間の合計の割合に基づいて、前記授業の評価を決定する決定部と、を備えている。   The class evaluation determination device described in the present specification includes a power consumption status acquisition unit that acquires a power consumption status in a terminal used by each student taking a predetermined class, and the terminal among the terminals. The class in the identifying unit that identifies a student who uses a terminal whose power consumption is different from other terminals, the time when the class was performed, and a terminal that is used by a non-specific student other than the identified student The class required by the product of the time acquisition unit for acquiring the abnormal time during which the consumption state of the power value was different from that of other terminals, and the time of the class and the number of non-specific students And a determination unit that determines the evaluation of the lesson based on the ratio of the total abnormal time at the terminal used by each of the non-specific students to the total time.

本明細書に記載の授業評価決定方法、授業評価決定プログラム及び授業評価決定装置は、授業評価に適した生徒の行動に基づく適切な授業評価を自動的に行うことができるという効果を奏する。   The class evaluation determination method, the class evaluation determination program, and the class evaluation determination apparatus described in the present specification have an effect that an appropriate class evaluation based on the behavior of a student suitable for class evaluation can be automatically performed.

一実施形態に係る授業評価システムの構成を概略的に示す図である。It is a figure showing roughly composition of a lesson evaluation system concerning one embodiment. 生徒用端末のPCとLCDの接続関係を示す図である。It is a figure which shows the connection relation of PC and LCD of a terminal for students. PCとLCDのスタンバイ時間設定値を示す図である。It is a figure which shows the standby time setting value of PC and LCD. 図4(a)、図4(b)は、生徒用端末における消費電力の変化の例を示す図である。FIG. 4A and FIG. 4B are diagrams illustrating examples of changes in power consumption in the student terminal. 授業評価決定サーバのハードウェア構成を示す図である。It is a figure which shows the hardware constitutions of a class evaluation determination server. 授業評価決定サーバの機能ブロック図である。It is a functional block diagram of a class evaluation decision server. 授業評価決定サーバの処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process of a lesson evaluation determination server. 図7の異常行動検出処理(その1)を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the abnormal action detection process (the 1) of FIG. 状態別消費電力テーブルを示す図である。It is a figure which shows the power consumption table according to state. 図10(a)、図10(b)は、図8のステップS30を説明するための図である。FIG. 10A and FIG. 10B are diagrams for explaining step S30 in FIG. 図7の異常行動検出処理(その2)を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the abnormal action detection process (the 2) of FIG. 図7の異常行動監視基準時間更新処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the abnormal action monitoring reference time update process of FIG. 図7の異常行動監視時間算出処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the abnormal action monitoring time calculation process of FIG. 図14(a)は、電力判定閾値テーブルを示す図であり、図14(b)は、消費電力情報テーブルを示す図である。FIG. 14A is a diagram showing a power determination threshold value table, and FIG. 14B is a diagram showing a power consumption information table. 電力波形テーブルを示す図である。It is a figure which shows an electric power waveform table. 異常行動監視時間算出テーブルを示す図である。It is a figure which shows an abnormal action monitoring time calculation table. 異常行動判断占有率テーブルを示す図である。It is a figure which shows an abnormal action judgment occupation rate table. 授業テーブルを示す図である。It is a figure which shows a lesson table. 図19(a)は、異常行動回数(時間)テーブルを示す図であり、図19(b)は、異常行動回数(授業)テーブルを示す図である。FIG. 19A is a diagram showing an abnormal action count (time) table, and FIG. 19B is a diagram showing an abnormal action count (class) table. 図20(a)は、異常行動時間カウントテーブルを示す図であり、図20(b)は、消費電力量テーブルを示す図である。FIG. 20A is a diagram showing an abnormal action time count table, and FIG. 20B is a diagram showing a power consumption amount table. 図7の授業評価決定処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the lesson evaluation determination process of FIG. 図21の授業総時間算出処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the lesson total time calculation process of FIG. 図22の修了判断消費電力値の算出処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the calculation process of the completion judgment power consumption value of FIG. 図23の授業時間補正値の算出処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the calculation process of the lesson time correction value of FIG. 図25(a)は、成績テーブルを示す図であり、図25(b)は、授業評価テーブルを示す図である。Fig.25 (a) is a figure which shows a grade table, FIG.25 (b) is a figure which shows a lesson evaluation table. 図26(a)、図26(b)は、図21の処理を説明するための図である。FIG. 26A and FIG. 26B are diagrams for explaining the processing of FIG. 変形例に係る授業評価決定処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the lesson evaluation determination process which concerns on a modification. 図27の授業総時間算出処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the lesson total time calculation process of FIG. 図28の修了判断消費電力値の算出処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the calculation process of the completion judgment power consumption value of FIG. 図29の授業時間補正値の算出処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the calculation process of the lesson time correction value of FIG.

以下、授業評価システムの一実施形態について、図1〜図19に基づいて詳細に説明する。図1には、授業評価決定装置としての授業評価決定サーバ10を含む授業評価システム100が概略的に示されている。授業評価システム100は、授業評価決定サーバ10と、電源タップ管理装置70と、を備える。授業評価決定サーバ10と、電源タップ管理装置70とは、インターネットなどのネットワーク60を介して接続されている。   Hereinafter, an embodiment of a lesson evaluation system will be described in detail with reference to FIGS. FIG. 1 schematically shows a lesson evaluation system 100 including a lesson evaluation determination server 10 as a lesson evaluation determination device. The class evaluation system 100 includes a class evaluation determination server 10 and a power strip management device 70. The class evaluation determination server 10 and the power strip management device 70 are connected via a network 60 such as the Internet.

電源タップ管理装置70には、電源タップ50に内蔵されたセンサ52が接続されている。センサ52は、電源タップ50に接続された機器の消費電力の変化を、例えば1W単位で検出し、電源タップ管理装置70は、電源タップ50に接続された生徒用端末30それぞれの消費電力の変化を管理する。   A sensor 52 built in the power strip 50 is connected to the power strip management device 70. The sensor 52 detects a change in power consumption of the device connected to the power tap 50, for example, in units of 1 W, and the power tap management device 70 changes the power consumption of each of the student terminals 30 connected to the power tap 50. Manage.

生徒用端末30は、学校等において授業を受ける生徒(ユーザ)が利用する端末である。生徒用端末30は、図2に示すように、PC(Personal Computer)40と、LCD(Liquid Crystal Display)などのディスプレイ(以下、「LCD」と表記する)80と、を備える。PC40は、図2に示すように、処理部42と、電源制御部44と、操作検知部46と、電源供給部48とを有する。なお、処理部42及び電源制御部44は、PC40が有するCPUがプログラムを実行することにより実現される。   The student terminal 30 is a terminal used by a student (user) who takes a class at a school or the like. As shown in FIG. 2, the student terminal 30 includes a PC (Personal Computer) 40 and a display (hereinafter referred to as “LCD”) 80 such as an LCD (Liquid Crystal Display). As illustrated in FIG. 2, the PC 40 includes a processing unit 42, a power control unit 44, an operation detection unit 46, and a power supply unit 48. The processing unit 42 and the power supply control unit 44 are realized by the CPU of the PC 40 executing a program.

処理部42は、PCにおいて実行すべき処理を実行する。電源制御部44は、操作検知部46の検知結果に基づいて、PC40の電源を制御する。ここで、操作検知部46は、キーボードやマウスの操作を検知するものである。したがって、電源制御部44は、キーボードやマウスの操作が所定時間(第1時間)行われないときに、PC40を電源がオンの状態(起動状態)から、スタンバイ状態に変更する。また、電源制御部44は、スタンバイ状態からキーボードやマウスの操作があったときに、PC40の電源をオンの状態(起動状態)に変更したりする。   The processing unit 42 executes a process to be executed on the PC. The power supply control unit 44 controls the power supply of the PC 40 based on the detection result of the operation detection unit 46. Here, the operation detection part 46 detects operation of a keyboard or a mouse. Therefore, the power control unit 44 changes the PC 40 from the power-on state (start-up state) to the standby state when the keyboard or mouse is not operated for a predetermined time (first time). Further, the power supply control unit 44 changes the power supply of the PC 40 to an on state (startup state) when a keyboard or mouse is operated from the standby state.

電源供給部48は、電源タップ50から電力を取得して、PC40の各部に供給するとともに、取得した電力の一部をLCD80の電源供給部88に対して供給する。   The power supply unit 48 acquires power from the power tap 50 and supplies it to each unit of the PC 40, and supplies a part of the acquired power to the power supply unit 88 of the LCD 80.

LCD80は、表示部82と、電源制御部84と、人感センサ86と、電源供給部88と、を有する。   The LCD 80 includes a display unit 82, a power control unit 84, a human sensor 86, and a power supply unit 88.

表示部82は、PC40の処理部42で処理された情報を表示する。電源制御部84は、人感センサ86の検知結果に基づいて、LCD80の電源を制御する。ここで、人感センサ86は、温度センサや赤外線センサなどであり、LCD80の前に人が存在しているか否かを検知するセンサである。電源制御部84は、人感センサ86が人を検知しない状態が上述した第1時間よりも短い第2時間だけ継続したときに、LCD80を電源がオンの状態(起動状態)からスタンバイ状態に変更する。また、電源制御部44は、LCD80がスタンバイ状態にあるときに人感センサ86が人を検知した場合に、LCD80の電源をオンの状態に変更する。なお、LCD80が起動状態にある場合において、PC40が起動状態からスタンバイ状態になるときには、電源供給部88は、PC40がスタンバイ状態に変更されるのと同時又はほぼ同時に、LCD80を起動状態からスタンバイ状態に変更する。   The display unit 82 displays information processed by the processing unit 42 of the PC 40. The power supply control unit 84 controls the power supply of the LCD 80 based on the detection result of the human sensor 86. Here, the human sensor 86 is a temperature sensor, an infrared sensor, or the like, and is a sensor that detects whether or not a person is present in front of the LCD 80. The power control unit 84 changes the LCD 80 from a power-on state (start-up state) to a standby state when the human sensor 86 does not detect a person continues for a second time shorter than the first time described above. To do. Further, the power supply control unit 44 changes the power supply of the LCD 80 to an ON state when the human sensor 86 detects a person when the LCD 80 is in a standby state. In the case where the LCD 80 is in the activated state, when the PC 40 changes from the activated state to the standby state, the power supply unit 88 changes the LCD 80 from the activated state to the standby state at the same time or almost simultaneously with the change of the PC 40 to the standby state. Change to

電源供給部88は、電源供給部48を介して、電源タップ50から電力を取得し、取得した電力をLCD80の各部に供給する。   The power supply unit 88 acquires power from the power tap 50 via the power supply unit 48 and supplies the acquired power to each unit of the LCD 80.

ここで、電源制御部44及び電源制御部84では、スタンバイ時間設定値(第1時間、第2時間)として、図3に示すような時間を設定している。すなわち、電源制御部44は、PC40が起動している状態から、操作検知部46においてキーボード、マウスの操作が5分間(第1時間)検知されない場合に、PC40(及びLCD80)をスタンバイ状態に変更する。また、電源制御部84は、LCD80が起動している状態から、人感センサ86において人が1分間(第2時間)検知されない場合に、LCD80をスタンバイ状態に変更する。   Here, in the power supply control unit 44 and the power supply control unit 84, the time as shown in FIG. 3 is set as the standby time set value (first time, second time). That is, the power supply control unit 44 changes the PC 40 (and the LCD 80) to the standby state when the operation detection unit 46 does not detect the keyboard and mouse operations for 5 minutes (first time) from the state in which the PC 40 is activated. To do. Further, the power supply control unit 84 changes the LCD 80 to the standby state when the human sensor 86 does not detect a person for one minute (second time) from the state in which the LCD 80 is activated.

したがって、本実施形態では、通常、生徒が生徒用端末30(LCD80)の前からいなくなった場合(離席した場合)、初めにLCD80がスタンバイ状態となり、その後に、PC40がスタンバイ状態になる。この場合、生徒用端末30における消費電力の変化は、図4(a)に示すようになる。一方、生徒が生徒用端末30の前にいるが、当該生徒がキーボードやマウスを操作しなかった場合、PC40がスタンバイ状態になると同時に、LCD80もスタンバイ状態となる。この場合、生徒用端末30における消費電力の変化は、図4(b)に示すようになる。   Therefore, in this embodiment, normally, when the student is no longer in front of the student terminal 30 (LCD 80) (when the student leaves the seat), the LCD 80 first enters the standby state, and then the PC 40 enters the standby state. In this case, the change in power consumption in the student terminal 30 is as shown in FIG. On the other hand, if the student is in front of the student terminal 30, but the student does not operate the keyboard or mouse, the PC 40 is in a standby state and the LCD 80 is also in a standby state. In this case, the change in power consumption in the student terminal 30 is as shown in FIG.

次に、図1の授業評価決定サーバ10について説明する。授業評価決定サーバ10は、生徒用端末30における消費電力値に基づいて、各授業の評価を決定する処理を実行するサーバである。図5には、授業評価決定サーバ10のハードウェア構成が概略的に示されている。この図5に示すように、授業評価決定サーバ10は、CPU90、ROM92、RAM94、記憶部(ここではHDD(Hard Disk Drive))96、ネットワークインタフェース97、及び可搬型記憶媒体用ドライブ99等を備えており、授業評価決定サーバ10の構成各部は、バス98に接続されている。授業評価決定サーバ10では、ROM92あるいはHDD96に格納されているプログラム(授業評価決定プログラム)、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ99が可搬型記憶媒体91から読み取ったプログラム(授業評価決定プログラム)をCPU90が実行することにより、図6の各部の機能が実現される。   Next, the class evaluation determination server 10 in FIG. 1 will be described. The class evaluation determination server 10 is a server that executes processing for determining the evaluation of each class based on the power consumption value in the student terminal 30. FIG. 5 schematically shows the hardware configuration of the lesson evaluation determination server 10. As shown in FIG. 5, the class evaluation determination server 10 includes a CPU 90, a ROM 92, a RAM 94, a storage unit (HDD (Hard Disk Drive)) 96, a network interface 97, a portable storage medium drive 99, and the like. Each component of the lesson evaluation determination server 10 is connected to the bus 98. In the lesson evaluation determination server 10, the CPU 90 stores a program (lesson evaluation determination program) stored in the ROM 92 or the HDD 96 or a program (lesson evaluation determination program) read from the portable storage medium 91 by the portable storage medium drive 99. By executing the function, the function of each unit in FIG. 6 is realized.

図6には、授業評価決定サーバ10の機能ブロック図が示されている。図6に示すように、授業評価決定サーバ10では、CPU90が授業評価決定プログラムを実行することにより、異常行動検出部150と、授業評価部152としての機能を実現している。なお、図6では、RAM94、HDD96等に格納されている各種テーブルも図示している。以下、異常行動検出部150、授業評価部152、各種テーブルについて説明する。   FIG. 6 shows a functional block diagram of the lesson evaluation determination server 10. As shown in FIG. 6, in the class evaluation determination server 10, the CPU 90 executes the class evaluation determination program, thereby realizing the functions as the abnormal behavior detection unit 150 and the class evaluation unit 152. FIG. 6 also shows various tables stored in the RAM 94, the HDD 96, and the like. Hereinafter, the abnormal behavior detection unit 150, the class evaluation unit 152, and various tables will be described.

(異常行動検出部150)
異常行動検出部150は、消費電力情報取得部20、電力消費状況取得部としての電力データ取得部22、特定部24、判断部26、記録部28、設定部32、を含む。
(Abnormal Behavior Detection Unit 150)
The abnormal behavior detection unit 150 includes a power consumption information acquisition unit 20, a power data acquisition unit 22 as a power consumption status acquisition unit, a specification unit 24, a determination unit 26, a recording unit 28, and a setting unit 32.

消費電力情報取得部20は、電力判定閾値テーブル102に基づいて各生徒用端末30の消費電力情報1〜3を決定し、消費電力情報テーブル104に格納する。電力判定閾値テーブル102は、消費電力情報1〜3として、所定の幅を有する値を設定するため、当該幅を規定するテーブルである。電力判定閾値テーブル102は、図14(a)に示すようなテーブルであり、ここでは、幅として、±3Wが定義されている。消費電力情報テーブル104は、図14(b)に示すように、消費電力情報1〜3の値を定義するテーブルである。なお、消費電力情報1〜3は、生徒用端末30の状態(起動状態やスタンバイ状態)ごとの消費電力情報を意味するが、当該情報の詳細については後述するものとする。   The power consumption information acquisition unit 20 determines the power consumption information 1 to 3 of each student terminal 30 based on the power determination threshold table 102 and stores it in the power consumption information table 104. The power determination threshold value table 102 is a table that prescribes the width in order to set a value having a predetermined width as the power consumption information 1 to 3. The power determination threshold value table 102 is a table as shown in FIG. 14A, and here, ± 3 W is defined as the width. The power consumption information table 104 is a table that defines values of the power consumption information 1 to 3 as shown in FIG. The power consumption information 1 to 3 means power consumption information for each state (starting state or standby state) of the student terminal 30, and details of the information will be described later.

電力データ取得部22は、電源タップ50の各コンセント(各生徒用端末30)で消費される電力を電源タップ管理装置70から所定時間間隔(例えば、1分間隔)で取得し、電力波形テーブル106に格納する。電力波形テーブル106は、図15に示すように、各生徒用端末30の、所定時間(例えば1分)ごとの消費電力を格納するテーブルである。   The power data acquisition unit 22 acquires the power consumed by each outlet (each student terminal 30) of the power strip 50 from the power strip management device 70 at a predetermined time interval (for example, every one minute), and the power waveform table 106 To store. As shown in FIG. 15, the power waveform table 106 is a table that stores power consumption of each student terminal 30 every predetermined time (for example, 1 minute).

特定部24は、電力データ取得部22が取得した各生徒用端末30の消費電力(電力波形テーブル106)に基づいて、異常行動を行っている可能性がある生徒を特定する。判断部26は、特定部24が特定した生徒の利用する生徒用端末30の消費電力と、当該生徒と同一又は同等の行動をとるべき他の生徒(すなわち、同一の授業を受けている生徒)が利用する生徒用端末30の消費電力とが異なる状態にある場合に、特定部24が特定した生徒が異常行動をしていると判断する。なお、特定部24及び判断部26は、上記処理において、異常行動監視時間算出テーブル108を利用する。また、判断部26は、上記処理において、異常行動判断占有率テーブル110を利用する。   The specifying unit 24 specifies a student who may be performing an abnormal action based on the power consumption (power waveform table 106) of each student terminal 30 acquired by the power data acquiring unit 22. The determination unit 26 uses the power consumption of the student terminal 30 used by the student specified by the specifying unit 24 and another student who should take the same or equivalent action as the student (that is, a student taking the same class). When the power consumption of the student terminal 30 used by is in a state different from that of the student terminal 30, it is determined that the student specified by the specifying unit 24 is performing abnormal behavior. The specifying unit 24 and the determining unit 26 use the abnormal behavior monitoring time calculation table 108 in the above processing. In addition, the determination unit 26 uses the abnormal behavior determination occupation ratio table 110 in the above processing.

異常行動監視時間算出テーブル108は、特定部24が、各生徒の異常行動の可能性を判断するために用いたり、設定部32が、異常行動監視時間を算出したりするのに用いるテーブルである。具体的には、図16に示すように、各生徒の異常行動の時間(他の生徒とは異なる行動を行っている時間)を格納する部分(A〜Fの行)と、スタンバイ解除時間平均、異常行動監視基準時間、異常行動監視時間補正値、異常行動監視時間を格納する部分と、を有する。なお、異常行動監視時間補正値と、異常行動監視時間は、実際には、各生徒ごとに異なる値となるが、図示の便宜上、図16では、1つのみ(例えば生徒A)を記載している。なお、異常行動監視時間は、次式(1)にて求められる時間である。
異常行動監視時間=異常行動監視基準時間+異常行動監視時間補正値
…(1)
The abnormal behavior monitoring time calculation table 108 is a table used by the specifying unit 24 to determine the possibility of abnormal behavior of each student, or used by the setting unit 32 to calculate abnormal behavior monitoring time. . Specifically, as shown in FIG. 16, a portion (line A to F) for storing the time of abnormal behavior of each student (time during which behavior is different from that of other students) and the standby release time average A portion for storing an abnormal behavior monitoring reference time, an abnormal behavior monitoring time correction value, and an abnormal behavior monitoring time. Although the abnormal behavior monitoring time correction value and the abnormal behavior monitoring time are actually different values for each student, for convenience of illustration, only one (for example, student A) is shown in FIG. Yes. The abnormal behavior monitoring time is a time obtained by the following equation (1).
Abnormal behavior monitoring time = abnormal behavior monitoring reference time + abnormal behavior monitoring time correction value
... (1)

異常行動判断占有率テーブル110は、異常行動を行っている可能性のある生徒の周辺の生徒のうち、異常行動を行っている可能性のある生徒と異なる行動をどの程度(占有率)の生徒がとっていれば、異常行動を実際に行っていると判定するかを定めるテーブルである。具体的には、異常行動判断占有率テーブル110は、図17に示すようなテーブルであり、占有率は、過去の異常行動回数に応じて定められているものとする。   The abnormal behavior determination occupancy ratio table 110 indicates how many students (occupancy ratio) have different behaviors from the students who may be performing abnormal behavior among the students around the students who may be performing abnormal behavior. If it is taken, it is a table which determines whether it determines with abnormal behavior being actually performed. Specifically, the abnormal behavior determination occupancy rate table 110 is a table as shown in FIG. 17, and the occupancy rate is determined according to the number of past abnormal behaviors.

記録部28は、授業時間中に各生徒が異常行動を行なっていた時間を集計し、異常行動時間カウントテーブル118に格納する。また、記録部28は、各生徒用端末30の授業時間中における消費電力量を消費電力量テーブル120に格納する。異常行動時間カウントテーブル118は、図20(a)に示すように、授業ごと(授業IDごと)、生徒ごと(個人IDごと)の異常行動時間を格納するテーブルである。消費電力量テーブル120は、図20(b)に示すように、授業ごと(授業ID、授業回数ごと)、生徒ごと(個人IDごと)の消費電力量を格納するテーブルである。   The recording unit 28 totals the time during which each student was performing abnormal behavior during the lesson time, and stores it in the abnormal behavior time count table 118. Further, the recording unit 28 stores the power consumption amount during the class time of each student terminal 30 in the power consumption amount table 120. As shown in FIG. 20A, the abnormal action time count table 118 is a table that stores abnormal action times for each class (for each class ID) and for each student (for each individual ID). As shown in FIG. 20B, the power consumption amount table 120 is a table that stores the power consumption amount for each class (for each class ID and the number of classes) and for each student (for each individual ID).

設定部32は、授業テーブル112、異常行動回数(時間帯)テーブル114、異常行動回数(授業)テーブル116、成績テーブル122に基づいて、異常行動監視基準時間、異常行動監視時間を設定する。   The setting unit 32 sets the abnormal action monitoring reference time and the abnormal action monitoring time based on the lesson table 112, the abnormal action number (time zone) table 114, the abnormal action number (class) table 116, and the grade table 122.

授業テーブル112は、各授業の情報と、各授業における異常行動監視基準時間とを格納する。具体的には、授業テーブル112は、図18に示すようなテーブルである。図18の授業テーブル112では、各授業の情報として、各授業の授業IDと、時限と、曜日と、授業名と、授業時間と、が定義されている。   The lesson table 112 stores information on each lesson and abnormal behavior monitoring reference time in each lesson. Specifically, the lesson table 112 is a table as shown in FIG. In the class table 112 of FIG. 18, the class ID, time limit, day of the week, class name, and class time of each class are defined as information of each class.

異常行動回数(時間帯)テーブル114は、図19(a)に示すように、時間帯と、異常行動回数と、授業参加人数とを含む。また、異常行動回数(授業)テーブル116は、図19(b)に示すように、授業IDと、異常行動回数と、授業参加人数とを含む。なお、図19(a)、図19(b)のテーブルは、いずれも、生徒ごとに作成されるテーブルである。なお、成績テーブル122については後述する。   As shown in FIG. 19A, the abnormal action count (time slot) table 114 includes a time slot, the abnormal action count, and the number of class participants. Further, the abnormal action number (class) table 116 includes a class ID, the number of abnormal actions, and the number of class participants as shown in FIG. Note that the tables in FIGS. 19A and 19B are tables created for each student. The grade table 122 will be described later.

(授業評価部152)
図6に戻り、授業評価部152は、授業評価決定部34と、出力部36とを含む。
(Class Evaluation Unit 152)
Returning to FIG. 6, the class evaluation unit 152 includes a class evaluation determination unit 34 and an output unit 36.

授業評価決定部34は、異常行動時間カウントテーブル118、消費電力量テーブル120、授業テーブル112、及び成績テーブル122を用いて、授業別の授業評価を決定し、授業評価テーブル124に格納する。ここで、成績テーブル122は、図25(a)に示すように、授業ごと(授業IDごと)、生徒ごと(個人IDごと)に授業別の成績(偏差値)を格納する。授業評価テーブル124は、授業ごと(授業IDごと)に、その授業の実施日(日付)と、授業評価値と、順位と、順位に基づく授業評価の結果と、を格納する。   The class evaluation determination unit 34 determines class evaluation for each class using the abnormal action time count table 118, the power consumption amount table 120, the class table 112, and the grade table 122, and stores the class evaluation in the class evaluation table 124. Here, as shown in FIG. 25A, the grade table 122 stores the grade (deviation value) for each class for each class (for each class ID) and for each student (for each individual ID). The class evaluation table 124 stores, for each class (each class ID), an implementation date (date) of the class, a class evaluation value, a rank, and a class evaluation result based on the rank.

出力部36は、授業評価テーブル124から情報を取得して、出力処理(ディスプレイへの表示、プリントアウトなど)を行う。   The output unit 36 acquires information from the class evaluation table 124 and performs output processing (display on a display, printout, etc.).

次に、授業評価決定サーバ10の処理について説明する。図7には、授業評価決定サーバ10の処理が、フローチャートにて示されている。授業評価決定サーバ10は、1日の最初の授業が開始される時刻から、図7の処理を開始するものとする。   Next, the process of the lesson evaluation determination server 10 will be described. FIG. 7 shows a process of the lesson evaluation determination server 10 in a flowchart. The class evaluation determination server 10 starts the process of FIG. 7 from the time when the first class of the day starts.

図7では、異常行動検出部150が、ステップS1000の異常行動検出処理(その1)、ステップS1100の異常行動検出処理(その2)、ステップS1200の異常行動監視基準時間更新処理、ステップS1300の異常行動監視時間算出処理を同時並行的に実行する。そして、1つの授業が終了すると、ステップS2000に移行する。   In FIG. 7, the abnormal behavior detection unit 150 performs the abnormal behavior detection process (part 1) in step S1000, the abnormal behavior detection process (step 2) in step S1100, the abnormal behavior monitoring reference time update process in step S1200, and the abnormality in step S1300. The action monitoring time calculation process is executed in parallel. And when one lesson is complete | finished, it transfers to step S2000.

ステップS2000に移行すると、異常行動検出部150は、1日の授業全てが終了したか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、異常行動検出部150は、再度、ステップS1000、S1100、S1200、S1300を実行するが、ステップS2000の判断が肯定された場合には、ステップS3000に移行する。   If transfering it to step S2000, the abnormal action detection part 150 will judge whether all the classes of one day were complete | finished. If the determination here is negative, the abnormal behavior detection unit 150 executes steps S1000, S1100, S1200, and S1300 again. If the determination in step S2000 is positive, the process proceeds to step S3000. To do.

ステップS3000に移行すると、授業評価部152が、授業評価決定処理を実行する。そして、ステップS3000が終了した段階で、図7の全処理が終了することになる。   If transfering to step S3000, the lesson evaluation part 152 will perform lesson evaluation determination processing. Then, at the stage where step S3000 is completed, all the processes in FIG. 7 are completed.

以下、ステップS1000〜S1300、S3000の各処理について、詳細に説明する。   Hereinafter, each process of steps S1000 to S1300 and S3000 will be described in detail.

(異常行動検出処理(その1)(S1000)について)
図8には、ステップS1000の異常行動検出処理(その1)のフローチャートが示されている。図8の異常行動検出処理(その1)は、授業中における、生徒の異常行動(居眠りなど)を検出し、異常行動時間をカウントする処理である。この処理が行われる前提として、授業を受ける各生徒は、各生徒用端末30に対して、ユーザIDやパスワード等によりログインしているものとする。すなわち、各生徒と生徒用端末30とは関連付けられているものとする。
(Abnormal Behavior Detection Processing (Part 1) (S1000))
FIG. 8 shows a flowchart of the abnormal behavior detection process (No. 1) in step S1000. The abnormal behavior detection process (part 1) in FIG. 8 is a process of detecting abnormal behavior (such as dozing) of the student during the class and counting the abnormal behavior time. As a premise that this processing is performed, it is assumed that each student who takes a lesson logs in to each student terminal 30 with a user ID, a password, or the like. In other words, each student and the student terminal 30 are associated with each other.

図8の処理では、まず、ステップS10において、消費電力情報取得部20が、消費電力情報1として、PC40とLCD80の両方が稼動(起動)しているときの消費電力値±電力判定閾値の範囲を格納する。具体的には、消費電力情報取得部20は、PC40とLCD80の両方が稼動している状態で、各センサ52の計測結果(消費電力値)を取得する。また、消費電力情報取得部20は、図14(a)に示す電力判定閾値テーブル102から、電力判定閾値(ここでは、±3Wとする)を取得する。そして、消費電力情報取得部20は、図14(b)の消費電力情報テーブル104の「消費電力情報1」の欄に、センサ52の計測結果と電力判定閾値とから求められる範囲を格納する。例えば、センサ52の計測結果が、図9の「起動時」の値(100W)であった場合には、消費電力情報取得部20は、消費電力情報テーブル104の「消費電力情報1」の欄に97W〜103Wを格納する(図14(b)参照)。   In the process of FIG. 8, first, in step S10, the power consumption information acquisition unit 20 uses the power consumption information 1 as the power consumption information 1, and the range of the power consumption value ± power determination threshold when both the PC 40 and the LCD 80 are operating (started up). Is stored. Specifically, the power consumption information acquisition unit 20 acquires the measurement result (power consumption value) of each sensor 52 in a state where both the PC 40 and the LCD 80 are operating. Moreover, the power consumption information acquisition unit 20 acquires a power determination threshold value (here, ± 3 W) from the power determination threshold value table 102 illustrated in FIG. And the power consumption information acquisition part 20 stores the range calculated | required from the measurement result of the sensor 52, and a power determination threshold value in the column of the "power consumption information 1" of the power consumption information table 104 of FIG.14 (b). For example, when the measurement result of the sensor 52 is the value of “when starting” (100 W) in FIG. 9, the power consumption information acquisition unit 20 displays the “power consumption information 1” column of the power consumption information table 104. 97W to 103W are stored in (see FIG. 14B).

次いで、ステップS12では、消費電力情報取得部20が、消費電力情報2として、PC40のみが稼動しているときの消費電力値±電力判定閾値の範囲を格納する。この場合、消費電力情報取得部20は、ステップS10と同様の処理を行う。例えば、センサ52の計測結果が、図9の「LCDスタンバイ時」の値(85W)であった場合には、消費電力情報取得部20は、消費電力情報テーブル104の「消費電力情報2」の欄に82W〜88Wを格納する(図14(b)参照)。   Next, in step S <b> 12, the power consumption information acquisition unit 20 stores, as power consumption information 2, a range of power consumption value ± power determination threshold when only the PC 40 is operating. In this case, the power consumption information acquisition unit 20 performs the same process as in step S10. For example, when the measurement result of the sensor 52 is the value (85 W) of “LCD standby” in FIG. 9, the power consumption information acquisition unit 20 stores “power consumption information 2” in the power consumption information table 104. 82W to 88W are stored in the column (see FIG. 14B).

次いで、ステップS14では、消費電力情報取得部20が、消費電力情報3として、PC40とLCD80がスタンバイ状態のときの消費電力値±電力判定閾値の範囲を格納する。この場合、消費電力情報取得部20は、ステップS10、S12と同様の処理を行う。例えば、センサ52の計測結果が、図9の「PCスタンバイ時」の値(10W)であった場合には、消費電力情報取得部20は、消費電力情報テーブル104の「消費電力情報3」の欄に7W〜13Wを格納する(図14(b)参照)。   Next, in step S <b> 14, the power consumption information acquisition unit 20 stores, as power consumption information 3, a range of power consumption value ± power determination threshold when the PC 40 and the LCD 80 are in a standby state. In this case, the power consumption information acquisition unit 20 performs the same processing as steps S10 and S12. For example, when the measurement result of the sensor 52 is the value (10 W) of “PC standby” in FIG. 9, the power consumption information acquisition unit 20 stores “power consumption information 3” in the power consumption information table 104. 7W to 13W is stored in the column (see FIG. 14B).

なお、ステップS10〜S14の処理は、全コンセント(全生徒用端末30)に対して行われるので、図14(b)の消費電力情報テーブル104は、コンセント(生徒用端末30)ごとに生成されることになる。   Since the processing in steps S10 to S14 is performed for all outlets (all student terminals 30), the power consumption information table 104 in FIG. 14B is generated for each outlet (student terminal 30). Will be.

次いで、ステップS16では、電力データ取得部22が、教室内にある全ての生徒用端末30の消費電力を一定周期で取得し、図15の電力波形テーブル106に格納する。すなわち、ステップS16では、各生徒用端末30における電力量の消費状況を取得しているといえる。図15の例では、6つの生徒用端末30(符号A〜F)の消費電力を、1分間隔で取得している。   Next, in step S <b> 16, the power data acquisition unit 22 acquires the power consumption of all student terminals 30 in the classroom at a certain period and stores it in the power waveform table 106 of FIG. 15. That is, in step S16, it can be said that the consumption state of the electric energy in each student terminal 30 is acquired. In the example of FIG. 15, the power consumption of the six student terminals 30 (reference characters A to F) is acquired at 1-minute intervals.

次いで、ステップS18では、特定部24が、消費電力が消費電力情報3(7W〜13W)の範囲内の生徒用端末30があるか否かを判断する。例えば、図15の8時1分では、全端末の消費電力が100Wなので、ここでの判断は否定される。一方、図15の8時2分では、端末(D)の消費電力が10Wなので、ここでの判断は肯定される。このステップS18の判断が否定された場合には、ステップS38に移行して授業終了か否かを判断し、ここでの判断が否定された場合(授業が続いている場合)には、ステップS16に戻る。一方、ステップS18の判断が肯定された場合には、ステップS20に移行する。   Next, in step S18, the specifying unit 24 determines whether there is a student terminal 30 whose power consumption is within the range of the power consumption information 3 (7W to 13W). For example, at 8:01 in FIG. 15, the power consumption of all terminals is 100 W, so the determination here is denied. On the other hand, at 8:02 in FIG. 15, since the power consumption of the terminal (D) is 10 W, the determination here is affirmed. If the determination in step S18 is negative, the process proceeds to step S38 to determine whether or not the class has ended. If the determination here is negative (if the class continues), step S16 is performed. Return to. On the other hand, if the determination in step S18 is affirmative, the process proceeds to step S20.

ステップS20に移行すると、特定部24は、消費電力情報3の前回値(消費電力情報3となる前の消費電力)が消費電力情報1(97W〜100W)である生徒用端末30があるか否かを判断する。図15の8時2分の場合、端末(D)の前回値(8時1分の値)が100Wであるので、ここでの判断は肯定される。一方、8時7分の状態であれば、端末(A)の前回値(8時6分の値)は、85Wであるので、ここでの判断は否定される。ステップS20の判断が肯定された場合には、ステップS22に移行し、否定された場合には、ステップS38に移行する。なお、ステップS20の判断が肯定される場合は、図4(b)のような消費電力の変化を示している場合であり、生徒が居眠りをしている可能性があることを意味する。一方、ステップS20の判断が否定される場合は、図4(a)のような消費電力の変化を示している場合であり、生徒が離席したことを意味する(離席は、今回の検出対象の異常行動とは異なる)。   If transfering it to step S20, the specific | specification part 24 will have the terminal 30 for students whose power consumption information 1 (97W-100W) is the last value of the power consumption information 3 (power consumption before becoming the power consumption information 3). Determine whether. In the case of 8:02 in FIG. 15, since the previous value (value of 8: 1) of the terminal (D) is 100 W, the determination here is affirmed. On the other hand, if the state is 8: 7, the previous value (value of 8: 6) of the terminal (A) is 85 W, so the determination here is denied. If the determination in step S20 is affirmed, the process proceeds to step S22. If the determination is negative, the process proceeds to step S38. In addition, when determination of step S20 is affirmed, it is a case where the change of power consumption as shown in FIG.4 (b) is shown, and it means that the student may be asleep. On the other hand, if the determination in step S20 is negative, it indicates a change in power consumption as shown in FIG. 4 (a), which means that the student has left (the absence is the current detection). Different from the subject's abnormal behavior).

図8の処理において、ステップS22に移行すると、特定部24は、消費電力情報1の後、消費電力情報3になっている時間を取得し、スタンバイ解除時間として異常行動監視時間算出テーブル108に格納する。ここでは、図16の異常行動監視時間算出テーブル108において、スタンバイ解除時間が秒数にて格納される。例えば、図16の例では、端末(D)の8時2分、3分の欄に、60秒が格納されたり、端末(B)の8時8分、9分の欄に、60秒が格納されたりする。   In the process of FIG. 8, when the process proceeds to step S22, the specifying unit 24 acquires the time that is the power consumption information 3 after the power consumption information 1, and stores it in the abnormal action monitoring time calculation table 108 as the standby release time. To do. Here, in the abnormal action monitoring time calculation table 108 of FIG. 16, the standby release time is stored in seconds. For example, in the example of FIG. 16, 60 seconds is stored in the 8: 2: 3 column of the terminal (D), or 60 seconds is stored in the 8: 8, 9 minute column of the terminal (B). Or stored.

次いで、ステップS28では、特定部24が、スタンバイ解除時間が異常行動監視時間よりも大きいか否かを判断する。ここで、異常行動監視時間は、図16の最下段に記載されている時間であり、ある生徒のスタンバイ解除時間が異常行動監視時間よりも大きい場合には、当該生徒が異常行動を行っている可能性があることを意味する。なお、前述したように、異常行動監視時間は、生徒ごとに異なる時間であるが、ここでは、説明の便宜上、異常行動監視時間が全生徒共通の時間(図16の異常行動監視時間)であるものとして説明する。   Next, in step S28, the specifying unit 24 determines whether or not the standby release time is longer than the abnormal behavior monitoring time. Here, the abnormal behavior monitoring time is the time described in the lowermost part of FIG. 16, and when the standby release time of a student is longer than the abnormal behavior monitoring time, the student is performing abnormal behavior. It means that there is a possibility. As described above, the abnormal behavior monitoring time is different for each student, but here, for convenience of explanation, the abnormal behavior monitoring time is a time common to all students (abnormal behavior monitoring time in FIG. 16). It will be explained as a thing.

ステップS28の判断が肯定された場合、すなわち、生徒が異常行動を行っている可能性があると判断された場合には、ステップS29に移行する。一方、ステップS28の判断が否定された場合、すなわち、生徒が異常行動を行っている可能性がないと判断された場合には、ステップS34に移行する。ステップS29に移行した場合、特定部24は、異常行動を行っている可能性のある生徒(生徒用端末30)を特定し、次のステップS30に移行する。   If the determination in step S28 is affirmative, that is, if it is determined that there is a possibility that the student is performing abnormal behavior, the process proceeds to step S29. On the other hand, if the determination in step S28 is negative, that is, if it is determined that there is no possibility that the student is performing abnormal behavior, the process proceeds to step S34. When the process proceeds to step S29, the identifying unit 24 identifies a student (student terminal 30) that may be performing an abnormal action, and proceeds to the next step S30.

ステップS30に移行した場合、判断部26が、ステップS29で特定した異常行動を行っている可能性のある生徒(生徒用端末30)の、周辺の全ての生徒用端末30の消費電力情報を取得し、消費電力情報1の占有率を求める。ここで、端末(D)は、図10(a)に示すように、人感センサ86で検出が継続される一方、操作検知部46で操作の検知がなくなり、当該検知が無くなってから5分後(第2時間経過後)に、消費電力が100Wから10Wに変化した状態となっている。すなわち、ステップS30の処理は、周辺の端末のうち、図10(b)のような消費電力の変化を示している端末の割合を求める処理となっている。   When the process proceeds to step S30, the determination unit 26 obtains power consumption information of all peripheral student terminals 30 of the student (student terminal 30) that may be performing the abnormal behavior specified in step S29. Then, the occupation ratio of the power consumption information 1 is obtained. Here, as shown in FIG. 10A, the terminal (D) continues to be detected by the human sensor 86, while the operation detection unit 46 no longer detects the operation, and 5 minutes after the detection is lost. The power consumption is changed from 100 W to 10 W later (after the second time has elapsed). That is, the process of step S30 is a process for obtaining the ratio of terminals showing a change in power consumption as shown in FIG.

たとえば、図15の端末(D)を利用する生徒が異常行動を行っている可能性がある時刻(8時13分、14分)においては、他の端末の消費電力は100W(消費電力情報1)であるので、占有率は100%である。一方、図15の端末(A)を利用する生徒が異常行動を行っている可能性がある時刻(8時18分〜25分)において、周辺端末の1つの端末の消費電力のみが100W(消費電力情報1)であるので、占有率は1/5=20%である。   For example, at a time (8:13, 14 minutes) at which a student using the terminal (D) in FIG. 15 may be performing an abnormal behavior, the power consumption of other terminals is 100 W (power consumption information 1 ), The occupation ratio is 100%. On the other hand, at the time (8: 18-25) when the student using the terminal (A) in FIG. 15 may be performing abnormal behavior, only the power consumption of one terminal of the peripheral terminal is 100 W (consumption). Since the power information is 1), the occupation ratio is 1/5 = 20%.

次いで、ステップS32では、判断部26が、消費電力情報1の占有率が異常行動判断占有率より大きいか否かを判断する。ここで、異常行動判断占有率は、図17の異常行動判断占有率テーブル110に示すように、各生徒の過去の異常行動回数によって異なる値となる。例えば、端末(D)について、過去に異常行動が検出されていない場合には、異常行動判断占有率は100%となる。一方、過去に異常行動が検出された回数が3回目、5回目以上の場合には、異常行動判断占有率は、90%、80%と、低くなる。このように、異常行動回数の増加に応じて異常行動判断占有率を低くする(異常行動回数が多いほど監視を強化する)ことで、異常行動回数の多い生徒の異常行動を検出しやすくすることができる。   Next, in step S <b> 32, the determination unit 26 determines whether the occupation rate of the power consumption information 1 is greater than the abnormal behavior determination occupation rate. Here, as shown in the abnormal behavior determination occupation ratio table 110 of FIG. 17, the abnormal behavior determination occupation ratio varies depending on the number of past abnormal behaviors of each student. For example, for the terminal (D), when no abnormal behavior has been detected in the past, the abnormal behavior determination occupancy rate is 100%. On the other hand, when the number of times abnormal behavior has been detected in the past is the third time or the fifth time or more, the abnormal behavior determination occupancy is as low as 90% or 80%. In this way, it is easier to detect abnormal behaviors of students with a higher number of abnormal behaviors by lowering the abnormal behavior judgment occupancy rate according to the increase in the number of abnormal behaviors (increase monitoring as the number of abnormal behaviors increases). Can do.

ステップS32の判断が肯定された場合、すなわち、異常行動を行っている可能性がある端末の消費電力情報が周辺の多くの端末と異なっており、当該端末が異常行動を行っていると判定できる場合、ステップS36に移行する。一方、ステップS32の判断が否定された場合、すなわち、異常行動を行っている可能性がある端末が、実際に異常行動を行っていた可能性が低い場合には、ステップS38に移行する。   If the determination in step S32 is affirmative, that is, it is possible to determine that the power consumption information of a terminal that may be performing an abnormal action is different from that of many nearby terminals and that the terminal is performing an abnormal action. If so, the process proceeds to step S36. On the other hand, if the determination in step S32 is negative, that is, if there is a low possibility that a terminal that may be performing an abnormal action is actually performing an abnormal action, the process proceeds to step S38.

ステップS32の判断が肯定され、ステップS36に移行した場合、判断部26は、消費電力情報3を検出した生徒用端末30を利用する生徒が異常行動をしていると判定し、異常行動時間をカウントする。そして、記録部28は、図20(a)の異常行動時間カウントテーブル118において、異常行動をしていた生徒の異常行動時間にカウントした異常行動時間を加算する。その後は、ステップS38に移行する。   When the determination in step S32 is affirmed and the process proceeds to step S36, the determination unit 26 determines that the student using the student terminal 30 that has detected the power consumption information 3 is performing an abnormal action, and determines the abnormal action time. Count. Then, the recording unit 28 adds the abnormal behavior time counted to the abnormal behavior time of the student who has been performing the abnormal behavior in the abnormal behavior time count table 118 of FIG. Thereafter, the process proceeds to step S38.

一方、ステップS28の判断が否定された場合(異常行動がなかったと判定された場合)には、ステップS34において、設定部32が、スタンバイ解除時間を用いて異常行動監視基準時間を設定する。このステップS34における「スタンバイ解除時間」とは、異常行動を行っていなかった生徒が生徒用端末30のスタンバイを解除するまでの時間(スタンバイ状態になった時点からマウス等を操作するまでに要する時間)を意味する。   On the other hand, when the determination in step S28 is negative (when it is determined that there is no abnormal action), in step S34, the setting unit 32 sets the abnormal action monitoring reference time using the standby release time. The “standby release time” in step S34 is the time required for a student who has not performed an abnormal action to release the standby of the student terminal 30 (the time required from the time when the student terminal 30 enters the standby state until the mouse is operated). ).

例えば、図16の8時4分に示すように、それまでの異常行動監視基準時間が180秒であった場合で、今回のスタンバイ解除時間が120秒であった場合には、それらの平均値(180+120)/2=150秒を、新たな異常行動監視基準時間とする。ここで、180秒は、前回の同一授業における異常行動監視基準時間を意味する。この異常行動監視基準時間は、図18の授業テーブル112に格納されている。なお、図18の授業テーブル112に値が無い場合には、PC40のスタンバイ時間設定値(図3では、5分)を用いることとしてもよい。一方、図16の8時25分に示すように、それまでの異常行動監視基準時間が150秒であった場合で、今回のスタンバイ解除時間が60秒であった場合には、それらの平均値(150+60)/2=105秒を、新たな異常行動監視基準時間とする。その後は、ステップS38に移行する。なお、異常行動監視基準時間の下限値として、所定時間(例えば60秒)を設定することとしてもよい。   For example, as shown in FIG. 16 at 8: 4, when the abnormal behavior monitoring reference time up to that time is 180 seconds and the current standby release time is 120 seconds, the average value thereof is used. Let (180 + 120) / 2 = 150 seconds be the new abnormal behavior monitoring reference time. Here, 180 seconds means the abnormal behavior monitoring reference time in the same lesson last time. This abnormal behavior monitoring reference time is stored in the lesson table 112 of FIG. In addition, when there is no value in the lesson table 112 of FIG. 18, it is good also as using the standby time setting value (in FIG. 3, 5 minutes) of PC40. On the other hand, as shown in FIG. 16 at 8:25, when the abnormal behavior monitoring reference time up to that time is 150 seconds and the current standby release time is 60 seconds, the average value thereof is used. Let (150 + 60) / 2 = 105 seconds be the new abnormal behavior monitoring reference time. Thereafter, the process proceeds to step S38. A predetermined time (for example, 60 seconds) may be set as the lower limit value of the abnormal behavior monitoring reference time.

ステップS38では、電力データ取得部22が、授業終了時刻となったか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップS16に戻り、上述した処理を繰り返す。一方、ステップS38の判断が肯定された場合には、ステップS40に移行する。   In step S38, the power data acquisition unit 22 determines whether or not the class end time has come. If the determination is negative, the process returns to step S16 and the above-described processing is repeated. On the other hand, if the determination in step S38 is affirmative, the process proceeds to step S40.

ステップS40に移行すると、記録部28が、各端末の移動中における消費電力量を電源タップ管理装置70から取得し、消費電力量テーブル120に格納する。ステップS40の処理が終了すると、図8の全処理が終了する。   When the process proceeds to step S <b> 40, the recording unit 28 acquires the power consumption amount during movement of each terminal from the power tap management device 70 and stores it in the power consumption amount table 120. When the process of step S40 ends, the entire process of FIG. 8 ends.

以上の処理を行うことで、生徒用端末30を利用する生徒の異常行動(ここでは居眠り)を検出し、異常行動時間をカウントするとともに、各生徒用端末30の授業ごとの消費電力量を取得することができる。また、異常行動監視基準時間をスタンバイ解除時間に基づいて変更することができる。なお、図16のテーブルでは、端末(B)の8時7分、8分、及び端末(D)の8時13分、14分において異常行動が検出される。   By performing the above processing, the abnormal behavior (sleeping here) of the student using the student terminal 30 is detected, the abnormal behavior time is counted, and the power consumption for each class of each student terminal 30 is acquired. can do. Also, the abnormal behavior monitoring reference time can be changed based on the standby release time. In the table of FIG. 16, abnormal behavior is detected at 8:07 and 8 minutes of the terminal (B) and at 8:13 and 14 minutes of the terminal (D).

(異常行動検出処理(その2)(S1100)について)
次に、図11のフローチャートに沿って、ステップS1100の異常行動検出処理(その2)について説明する。図11の異常行動検出処理(その2)は、授業中における、生徒の異常行動(生徒用端末30上でのゲームなど)を検出し、異常行動時間をカウントする処理である。なお、図11では、図8のフローチャートの各ステップと対応するステップに、図8のステップ番号に100を加算したステップ番号を付して示している。
(Abnormal Behavior Detection Process (Part 2) (S1100))
Next, the abnormal behavior detection process (No. 2) in step S1100 will be described with reference to the flowchart of FIG. The abnormal behavior detection process (part 2) in FIG. 11 is a process of detecting abnormal behavior of a student (such as a game on the student terminal 30) during the class and counting the abnormal behavior time. In FIG. 11, steps corresponding to the steps in the flowchart of FIG. 8 are indicated by adding step numbers obtained by adding 100 to the step numbers of FIG. 8.

図11の処理では、ステップS110〜S116までの処理が、図8のステップS10〜S16までと同様に行われる。なお、ステップS10〜S14が既に行われている場合には、ステップS110〜S114の処理を省略することとしてもよい。また、これとは逆にステップS110〜S114が既に行われた場合には、図8のステップS10〜S14の処理を省略することとしても良い。   In the process of FIG. 11, the processes from step S110 to S116 are performed in the same manner as steps S10 to S16 in FIG. If steps S10 to S14 have already been performed, the processes of steps S110 to S114 may be omitted. On the other hand, when steps S110 to S114 have already been performed, the processes of steps S10 to S14 in FIG. 8 may be omitted.

図11のステップS118〜S122では、図8のステップS18〜S22と異なり、消費電力情報が3から1に変化した生徒用端末30が、消費電力情報1を継続した時間を「端末操作時間」とする。   In steps S118 to S122 in FIG. 11, unlike the steps S18 to S22 in FIG. 8, the time when the student terminal 30 whose power consumption information has changed from 3 to 1 continues the power consumption information 1 is referred to as “terminal operation time”. To do.

更に、ステップS128では、特定部24が、端末操作時間が異常行動監視時間よりも大きいか否かを判断する。ここでの判断が肯定された場合、特定部24は、ステップS129において、異常行動を行っている生徒を特定し、ステップS130に移行する。そして、ステップS130では、判断部26が、その生徒の周辺の生徒用端末30の消費電力情報を取得し、消費電力情報3の占有率を求める。更に、ステップS132では、判断部26は、消費電力情報3の占有率が、異常行動判断占有率(図17参照)より大きいか否かを判断する。   In step S128, the specifying unit 24 determines whether the terminal operation time is longer than the abnormal behavior monitoring time. When the determination here is affirmed, the specifying unit 24 specifies a student who is performing abnormal behavior in step S129, and proceeds to step S130. In step S <b> 130, the determination unit 26 acquires the power consumption information of the student terminals 30 around the student and obtains the occupation ratio of the power consumption information 3. Furthermore, in step S132, the determination unit 26 determines whether or not the occupation rate of the power consumption information 3 is greater than the abnormal behavior determination occupation rate (see FIG. 17).

ステップS132の判断が肯定された場合には、判断部26は、消費電力情報1を検出した生徒用端末30の生徒が異常行動をしている(他の生徒が生徒用端末を操作していないのに、生徒用端末を操作し続けている)と判定し、異常行動時間をカウントする。そして、記録部28は、図20(a)の異常行動時間カウントテーブル118において、異常行動をしていた生徒の異常行動時間にカウントした異常行動時間を加算する。その後は、ステップS138に移行し、授業が終了していなければ、ステップS116に戻り、授業が終了した場合には、図11の全処理を終了する。なお、図15、図16の例では、8時19分に、端末(C)を利用する生徒が異常行動をしていると判定されることになる。   If the determination in step S132 is affirmed, the determination unit 26 indicates that the student of the student terminal 30 that has detected the power consumption information 1 is performing an abnormal behavior (other students are not operating the student terminal). However, it continues to operate the student terminal) and the abnormal action time is counted. Then, the recording unit 28 adds the abnormal behavior time counted to the abnormal behavior time of the student who has been performing the abnormal behavior in the abnormal behavior time count table 118 of FIG. Thereafter, the process proceeds to step S138, and if the lesson has not ended, the process returns to step S116, and when the lesson ends, all the processes in FIG. 11 are ended. In the example of FIGS. 15 and 16, it is determined that the student using the terminal (C) is performing an abnormal behavior at 8:19.

以上の図11の処理により、生徒用端末30を利用する生徒の異常行動(ここでは生徒用端末30上でのゲームなど)を検出することができ、かつ各生徒の異常行動時間をカウントすることができる。   With the process of FIG. 11, the abnormal behavior of the student using the student terminal 30 (here, a game on the student terminal 30) can be detected, and the abnormal behavior time of each student is counted. Can do.

なお、図11の処理では、ステップS132の判断とともに、又はこれに代えて、教師の発声タイミングに基づいて、生徒用端末30における異常行動の判定を行うこととしてもよい。この場合、教師の声を認識する音声認識センサを教師の近傍に設けておき、判断部26は、生徒用端末30で消費電力情報1を検出した時間において教師の声を音声認識センサが認識しているか否かを取得する。そして、判断部26は、当該時間において教師の声が長い時間検出されている場合に、消費電力情報1を検出した生徒用端末30で異常行動が行われていたと判断する。このようにすることで、授業中における異常行動(ゲームなど)を適切に検出することが可能となる。   In addition, in the process of FIG. 11, it is good also as determination of abnormal action in the terminal 30 for students based on a teacher's utterance timing with the determination of step S132 or instead of this. In this case, a voice recognition sensor for recognizing the teacher's voice is provided in the vicinity of the teacher, and the determination unit 26 recognizes the voice of the teacher at the time when the power consumption information 1 is detected by the student terminal 30. Get whether or not. Then, when the teacher's voice is detected for a long time at the time, the determination unit 26 determines that an abnormal action has been performed on the student terminal 30 that has detected the power consumption information 1. By doing in this way, it becomes possible to detect abnormal behavior (games etc.) in the class appropriately.

なお、図11の処理では、図8のステップS34及びステップS40の処理と同様の処理は行われない。   In the process of FIG. 11, the same process as the process of step S34 and step S40 of FIG. 8 is not performed.

(異常行動監視基準時間更新処理(S1200)について)
次に、異常行動監視基準時間更新処理について、図12のフローチャートに沿って説明する。本処理は、図6の設定部32が行う処理である。図12の処理では、まずステップS52において、設定部32が、前回の異常行動を検出してから所定時間(例えば10分)以上異常行動を検出していないかを判断する。ここでの判断が肯定されると、ステップS54に移行し、設定部32は、異常行動監視基準時間を10%長くして、異常行動監視時間算出テーブル108に格納する。
(Regarding the abnormal behavior monitoring reference time update process (S1200))
Next, the abnormal behavior monitoring reference time update process will be described with reference to the flowchart of FIG. This processing is processing performed by the setting unit 32 in FIG. In the process of FIG. 12, first, in step S52, the setting unit 32 determines whether or not an abnormal behavior has been detected for a predetermined time (for example, 10 minutes) or more after detecting the previous abnormal behavior. If the determination here is affirmed, the process proceeds to step S54, and the setting unit 32 increases the abnormal behavior monitoring reference time by 10% and stores it in the abnormal behavior monitoring time calculation table 108.

次いで、ステップS56では、設定部32が、授業終了時刻となったか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップS52に戻るが、ステップS56の判断が肯定された場合には、ステップS58に移行する。そして、ステップS58では、設定部32が、授業テーブル112に、終了した授業の異常行動監視基準時間の次回値として、授業終了時刻における異常行動監視基準時間を登録する。なお、各授業の終了時刻は、図18の授業テーブルの時限(時限の開始時刻、終了時刻は別に定義されているものとする)から分かる。   Next, in step S56, the setting unit 32 determines whether or not the class end time has come. If the determination here is negative, the process returns to step S52, but if the determination in step S56 is positive, the process proceeds to step S58. In step S58, the setting unit 32 registers the abnormal action monitoring reference time at the class end time as the next value of the abnormal action monitoring reference time of the completed class in the class table 112. Note that the end time of each class can be found from the time limit of the class table of FIG. 18 (the start time and end time of the period are defined separately).

以上のようにすることで、異常行動が検出されない時間が長くなればなるほど異常行動監視基準時間を長くすることができるようになる。また、設定部32が授業テーブル112に異常行動監視基準時間の次回値を登録するので、特定部24は、授業ごとに、異常行動監視基準時間を継続して使用することができるようになる。   As described above, the abnormal behavior monitoring reference time can be increased as the time during which abnormal behavior is not detected becomes longer. In addition, since the setting unit 32 registers the next value of the abnormal behavior monitoring reference time in the lesson table 112, the specifying unit 24 can continue to use the abnormal behavior monitoring reference time for each class.

(異常行動監視時間算出処理(S1300)について)
次に、異常行動監視時間算出処理について、図13のフローチャートに沿って説明する。本処理は、図6の設定部32が行う処理である。なお、図13の処理は、他の処理と同時並行的に実行される処理であり、例えば、所定時間ごとに行われる処理である。また、図13の処理は、生徒ごとに行われる処理である。
(About Abnormal Behavior Monitoring Time Calculation Processing (S1300))
Next, the abnormal behavior monitoring time calculation process will be described with reference to the flowchart of FIG. This processing is processing performed by the setting unit 32 in FIG. Note that the process of FIG. 13 is a process executed in parallel with other processes, for example, a process performed every predetermined time. Moreover, the process of FIG. 13 is a process performed for every student.

図13の処理では、まず、ステップS60において、生徒の成績情報を成績テーブル122から取得する。次いで、ステップS62では、設定部32は、取得した成績が、平均点以上か否か(偏差値50以上か否か)を判断する。ここでの判断が肯定された場合には、ステップS64に移行する。   In the process of FIG. 13, first, student grade information is obtained from the grade table 122 in step S <b> 60. Next, in step S62, the setting unit 32 determines whether the acquired score is equal to or higher than the average score (whether the deviation value is 50 or higher). When judgment here is affirmed, it transfers to step S64.

ステップS64では、設定部32は、異常行動監視時間補正値をリセット(初期値に設定)する。そして、次のステップS72では、設定部32が、リセットした異常行動監視時間補正値を用いて、異常行動監視時間を算出する。より具体的には、設定部32は、上式(1)に基づいて、異常行動監視時間を、異常行動監視基準時間と異常行動監視時間補正値(初期値)との和から算出する。そして、設定部32は、異常行動監視時間補正値と、算出した異常行動監視時間とを、図16の異常行動監視時間算出テーブル108に格納する。   In step S64, the setting unit 32 resets (sets to the initial value) the abnormal behavior monitoring time correction value. In the next step S72, the setting unit 32 calculates the abnormal behavior monitoring time using the reset abnormal behavior monitoring time correction value. More specifically, the setting unit 32 calculates the abnormal behavior monitoring time from the sum of the abnormal behavior monitoring reference time and the abnormal behavior monitoring time correction value (initial value) based on the above equation (1). Then, the setting unit 32 stores the abnormal behavior monitoring time correction value and the calculated abnormal behavior monitoring time in the abnormal behavior monitoring time calculation table 108 of FIG.

一方、ステップS62の判断が否定された場合、すなわち、生徒の成績が平均点よりも低かった場合には、ステップS66に移行する。ステップS66では、設定部32は、生徒ごとに時間帯あたりの異常行動の検出回数をカウントし、図19(a)の異常行動回数(時間帯)テーブル114に格納する。次いで、ステップS68では、設定部32が、生徒ごとに授業あたりの異常行動の検出回数をカウントし、図19(b)の異常行動回数(授業)テーブル116に格納する。   On the other hand, if the determination in step S62 is negative, that is, if the student's grade is lower than the average score, the process proceeds to step S66. In step S66, the setting unit 32 counts the number of abnormal behaviors detected per time slot for each student, and stores it in the abnormal behavior count (time slot) table 114 of FIG. Next, in step S68, the setting unit 32 counts the number of abnormal behaviors detected per class for each student and stores it in the abnormal behavior number (class) table 116 of FIG.

次いで、ステップS70では、設定部32が、生徒ごとに、異常行動が多い場合、監視時間が短くなるように異常行動監視時間補正値を設定する。具体的には、以下のようにして、異常行動監視時間補正値を設定する。   Next, in step S70, the setting unit 32 sets the abnormal behavior monitoring time correction value so that the monitoring time is shortened for each student when there are many abnormal behaviors. Specifically, the abnormal behavior monitoring time correction value is set as follows.

まず、設定部32は、時間帯ごとの異常行動の割合cを算出する。具体的には、図19(a)より、8時台の割合が3/6=0.5、9時台の割合が0/6=0、10時台の割合が2/6=0.33、11時台の割合が1/6=0.17、…となる。   First, the setting unit 32 calculates the abnormal action ratio c for each time period. Specifically, from FIG. 19A, the ratio of the 8 o'clock range is 3/6 = 0.5, the ratio of the 9 o'clock range is 0/6 = 0, and the ratio of the 10 o'clock range is 2/6 = 0. The ratio of 13:00 to 13:00 is 1/6 = 0.17.

次いで、設定部32は、授業ごとの異常行動の割合eを算出する。具体的には、図19(b)より、授業ID=1(日本史(図18参照))の割合が3/6=0.5、授業ID=2(世界史)の割合が2/6=0.33、授業ID=3(日本語)の割合が2/6=0.33、授業ID=4(英語)の割合が0/6=0、…となる。   Next, the setting unit 32 calculates the abnormal action ratio e for each class. Specifically, from FIG. 19B, the ratio of class ID = 1 (Japanese history (see FIG. 18)) is 3/6 = 0.5, and the ratio of class ID = 2 (world history) is 2/6. = 0.33, the ratio of class ID = 3 (Japanese) is 2/6 = 0.33, the ratio of class ID = 4 (English) is 0/6 = 0, and so on.

そして、設定部32は、異常行動監視基準時間補正値b(異常行動監視基準時間/2<b<0)を次式(2)に基づいて、算出する。なお、次式(2)では、異常行動監視基準時間をaとしている。
b=−{a/2×((c+e)/2)} …(2)
Then, the setting unit 32 calculates the abnormal behavior monitoring reference time correction value b (abnormal behavior monitoring reference time / 2 <b <0) based on the following equation (2). In the following equation (2), the abnormal action monitoring reference time is a.
b = − {a / 2 × ((c + e) / 2)} (2)

ここで、((c+e)/2)は、cとeの平均を示す。例えば、8時台の日本史の授業であれば、((c+e)/2)は、{(2/6)+(2/6)}/2=2/6となる。なお、((c+e)/2)が1を超えるような場合には、((c+e)/2)=1とするものとする。   Here, ((c + e) / 2) represents the average of c and e. For example, in a Japanese history class at 8 o'clock, ((c + e) / 2) becomes {(2/6) + (2/6)} / 2 = 2/6. When ((c + e) / 2) exceeds 1, it is assumed that ((c + e) / 2) = 1.

したがって、例えば、8時台の日本史の授業であれば、異常行動監視基準時間a=180(図18)とすると、
b=−(180/2×(2/6))=−30
となる。
Therefore, for example, in the case of a Japanese history class at 8 o'clock, if the abnormal behavior monitoring reference time a = 180 (FIG. 18),
b = − (180/2 × (2/6)) = − 30
It becomes.

そして、設定部32は、異常行動監視時間を、上式(1)に基づいて、
異常行動監視時間=180+(−30)=150(秒)
と算出する。
Then, the setting unit 32 sets the abnormal behavior monitoring time based on the above equation (1).
Abnormal behavior monitoring time = 180 + (− 30) = 150 (seconds)
And calculate.

以上のように、図13の処理を行うことで、生徒ごとの異常行動監視時間を、異常行動が多いほど短くなるように算出・設定することができる。これにより、生徒ごとに適切な異常行動監視時間を設定することが可能となり、ひいては生徒の異常行動を適切に検出することが可能となる。   As described above, by performing the processing of FIG. 13, the abnormal behavior monitoring time for each student can be calculated and set so as to decrease as the abnormal behavior increases. As a result, it is possible to set an appropriate abnormal behavior monitoring time for each student, and thus it is possible to appropriately detect the abnormal behavior of the student.

(授業評価決定処理(S3000)について)
次に、図21のフローチャートに沿って、ステップS3000の授業評価決定処理について説明する。図21の授業評価決定処理は、授業を受けていた生徒の一部(授業評価するのに適した生徒)を抽出し、当該生徒の行動から授業評価を決定する処理である。なお、本実施形態では、授業評価決定処理は、1日の授業全てが終了したときに行われるものとしているが、これに限らず、1週間、1ヶ月、学期ごとなど種々のタイミングで行うことが可能である。
(About class evaluation decision processing (S3000))
Next, the class evaluation determination process in step S3000 will be described along the flowchart of FIG. The class evaluation determination process in FIG. 21 is a process of extracting a part of students who have taken a class (students suitable for class evaluation) and determining class evaluation from the behavior of the students. In this embodiment, the class evaluation determination process is performed when all classes in one day are completed. However, the present invention is not limited to this, and may be performed at various timings such as one week, one month, or every semester. Is possible.

図21の処理では、まず、ステップS300において、授業評価決定部34が、授業総時間算出処理を実行する。具体的には、授業評価決定部34は、図22のフローチャートに沿った処理を実行することになる。   In the process of FIG. 21, first, in step S300, the lesson evaluation determination unit 34 executes a lesson total time calculation process. Specifically, the lesson evaluation determination unit 34 performs processing according to the flowchart of FIG.

図22の処理では、まず、ステップS320において、授業評価決定部34が、ある授業(ここでは、授業ID=1とする)における生徒ごとの消費電力量、偏差値情報を取得する。この場合、授業評価決定部34は、消費電力量を消費電力量テーブル120から取得し、偏差値情報を成績テーブル122から取得する。   In the process of FIG. 22, first, in step S320, the class evaluation determination unit 34 acquires the power consumption amount and deviation value information for each student in a certain class (here, class ID = 1). In this case, the class evaluation determination unit 34 acquires the power consumption amount from the power consumption amount table 120, and acquires deviation value information from the results table 122.

次いで、ステップS322では、授業評価決定部34が、修了判断消費電力値の算出処理を実行する。この場合、授業評価決定部34は、図23のフローチャートに沿った処理を実行する。   Next, in step S322, the class evaluation determination unit 34 executes a process for calculating a completion determination power consumption value. In this case, the lesson evaluation determination unit 34 executes processing according to the flowchart of FIG.

図23の処理では、まず、ステップS350において、授業評価決定部34が、異常行動が少ない複数の生徒の消費電力量を取得する。具体的には、授業評価決定部34は、例えば、図20(a)の異常行動時間カウントテーブル118から、2人の生徒(個人ID=B,E)を異常行動が少ない生徒として抽出する。そして、授業評価決定分34は、消費電力量テーブル120から各生徒の消費電力量(生徒Bの消費電力量69(W・h)と、生徒Eの消費電力量61(W・h))を取得する。なお、異常行動が少ない生徒として、3人以上の生徒を抽出してもよい。   In the process of FIG. 23, first, in step S350, the class evaluation determination unit 34 acquires the power consumption amounts of a plurality of students with few abnormal behaviors. Specifically, the class evaluation determination unit 34 extracts, for example, two students (individual ID = B, E) as students with few abnormal behaviors from the abnormal behavior time count table 118 in FIG. Then, the lesson evaluation decision portion 34 shows the power consumption amount of each student (the power consumption amount 69 (W · h) of the student B and the power consumption amount 61 (W · h) of the student E) from the power consumption amount table 120. get. Note that three or more students may be extracted as students with few abnormal behaviors.

次いで、ステップS352では、授業評価決定部34が、最大消費電力量と最小消費電力量を取得する。ここでは、最大消費電力量が、69(W・h)となり、最小消費電力量は、61(W・h)となる(図26(a)参照)。   Next, in step S352, the lesson evaluation determination unit 34 acquires the maximum power consumption and the minimum power consumption. Here, the maximum power consumption is 69 (W · h), and the minimum power consumption is 61 (W · h) (see FIG. 26A).

次いで、ステップS354では、授業評価決定部34が、授業時間補正値の算出処理を実行する。このステップS354では、授業評価決定部34は、図24のフローチャートに沿った処理を実行する。   Next, in step S354, the lesson evaluation determining unit 34 executes a lesson time correction value calculation process. In this step S354, the lesson evaluation determining unit 34 executes processing according to the flowchart of FIG.

図24の処理では、まず、ステップS370において、授業評価決定部34が、授業時間を取得する。この場合、授業評価決定部34は、図18の授業テーブル112から、授業に対応する授業時間(ここでは、授業ID=1に対応する授業時間(90分))を取得する。   In the process of FIG. 24, first, in step S370, the class evaluation determination unit 34 acquires class time. In this case, the class evaluation determination unit 34 acquires the class time corresponding to the class (here, the class time (90 minutes) corresponding to class ID = 1) from the class table 112 of FIG.

次いで、ステップS372では、授業評価決定部34が、授業時間が60分以下か否かを判断する。ここでの判断が肯定された場合には、ステップS376に移行する。一方、ステップS372の判断が否定された場合には、ステップS374に移行し、授業時間が60分より長く120分以下であるか否かを判断する。ここでの判断が肯定された場合には、ステップS378に移行し、否定された場合には、ステップS380に移行する。なお、授業時間が90分の場合には、ステップS372の判断が否定され、ステップS374の判断が肯定されるので、ステップS378に移行する。   Next, in step S372, the class evaluation determination unit 34 determines whether the class time is 60 minutes or less. When judgment here is affirmed, it transfers to step S376. On the other hand, if the determination in step S372 is negative, the process proceeds to step S374, and it is determined whether the lesson time is longer than 60 minutes and shorter than 120 minutes. If the determination here is affirmed, the process proceeds to step S378, and if the determination is negative, the process proceeds to step S380. If the lesson time is 90 minutes, the determination in step S372 is denied and the determination in step S374 is affirmed, and the process proceeds to step S378.

なお、ステップS376に移行した場合には、授業評価決定部34は、授業時間補正値を5%とする。また、ステップS378に移行した場合には、授業評価決定部34は、授業時間補正値を10%とする。さらに、ステップS380では、授業評価決定部34は、授業時間補正値を15%とする。なお、授業時間が90分の場合には、ステップS378において授業時間補正値が10%に設定される。   In addition, when transfering to step S376, the lesson evaluation determination part 34 sets a lesson time correction value to 5%. When the process proceeds to step S378, the class evaluation determination unit 34 sets the class time correction value to 10%. Further, in step S380, the class evaluation determination unit 34 sets the class time correction value to 15%. If the lesson time is 90 minutes, the lesson time correction value is set to 10% in step S378.

以上のようにして、図24の処理(ステップS354の処理)が終了すると、図23に戻り、授業評価決定部34は、ステップS356の処理に移行する。なお、図24の処理を行うことで、授業時間補正値を、授業時間の長さに応じて設定することが可能となっている。   When the process of FIG. 24 (the process of step S354) is completed as described above, the process returns to FIG. 23, and the class evaluation determining unit 34 proceeds to the process of step S356. In addition, by performing the process of FIG. 24, it is possible to set the lesson time correction value according to the length of the lesson time.

図23のステップS356に移行すると、授業評価決定部34は、修了判断消費電力量の最大値を算出する。具体的には、授業評価決定部34は、次式(3)に基づいて、修了判断消費電力量の最大値を算出する。
修了判断消費電力量の最大値
=最大消費電力値+(最大消費電力値×授業時間補正値) …(3)
If it transfers to step S356 of FIG. 23, the lesson evaluation determination part 34 will calculate the maximum value of completion determination power consumption. Specifically, the class evaluation determination unit 34 calculates the maximum value of the completion determination power consumption based on the following equation (3).
Completion judgment power consumption maximum value = Maximum power consumption value + (Maximum power consumption value x Lesson time correction value) (3)

なお、図26(a)の例では、修了判断消費電力量の最大値=69+(69×0.1)=75.9(W・h)となる。   In the example of FIG. 26A, the maximum value of completion determination power consumption = 69 + (69 × 0.1) = 75.9 (W · h).

次いで、ステップS358に移行すると、授業評価決定部34は、修了判断消費電力量の最小値を算出する。具体的には、授業評価決定部34は、次式(4)に基づいて、修了判断消費電力量の最小値を算出する。
修了判断消費電力量の最小値
=最小消費電力値−(最小消費電力値×授業時間補正値) …(4)
Next, when the process proceeds to step S358, the class evaluation determining unit 34 calculates the minimum value of the completion determination power consumption. Specifically, the class evaluation determining unit 34 calculates the minimum value of the completion determination power consumption based on the following equation (4).
Completion judgment minimum power consumption = minimum power consumption-(minimum power consumption x lesson time correction value) (4)

なお、図26(a)の例では、修了判断消費電力量の最小値=61−(61×0.1)=54.9(W・h)となる。   In the example of FIG. 26A, the minimum value of the completion determination power consumption = 61− (61 × 0.1) = 54.9 (W · h).

以上のようにして、図23の処理(ステップS322(修了判断消費電力値の算出処理))が終了すると、図22に戻り、授業評価決定部34は、ステップS324の処理に移行する。   When the process of FIG. 23 (step S322 (completion determination power consumption value calculation process)) is completed as described above, the process returns to FIG. 22, and the class evaluation determination unit 34 proceeds to the process of step S324.

ステップS324では、授業評価決定部34が、未抽出の1人の生徒を抽出する。ここでは、例えば、授業評価決定部34が、生徒Aを抽出したものとする。   In step S324, the class evaluation determination unit 34 extracts one unextracted student. Here, for example, it is assumed that the class evaluation determination unit 34 has extracted the student A.

次いで、ステップS326では、授業評価決定部34が、抽出した生徒の消費電力量が修了判断消費電力量の範囲内(修了判断消費電力量の最小値と修了判断消費電力量の最大値の間の値)か否かを判断する。例えば、生徒Aの場合、図20(a)より、消費電力量は42(W・h)であり、修了判断消費電力量の最小値(54.9(W・h))と修了判断消費電力量の最大値(75.9(W・h))の範囲外である。したがって、この場合には、ステップS326の判断は否定され、ステップS332において、授業評価決定部34が、未修了と判定した後、ステップS334に移行する。なお、ステップS326の判断が否定され、ステップS324において当該生徒を未修了と判定する処理は、授業中における電力値の消費状況が他の生徒用端末30と異なる生徒用端末30を利用する生徒を特定する処理であるといえる。   Next, in step S326, the class evaluation determining unit 34 determines that the extracted student power consumption is within the range of the completion determination power consumption (between the minimum value of the completion determination power consumption and the maximum value of the completion determination power consumption). Value). For example, in the case of student A, as shown in FIG. 20A, the power consumption is 42 (W · h), the completion determination power consumption minimum value (54.9 (W · h)) and the completion judgment power consumption. It is out of the range of the maximum value (75.9 (W · h)). Therefore, in this case, the determination in step S326 is denied, and in step S332, the lesson evaluation determination unit 34 determines that the course has not been completed, and then proceeds to step S334. The process in which the determination in step S326 is denied, and the process of determining that the student is incomplete in step S324 is for students who use the student terminal 30 whose power consumption during the class is different from the other student terminals 30. It can be said that the process is to be specified.

ステップS334では、全生徒を抽出したか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップS324に戻る。   In step S334, it is determined whether all students have been extracted. When judgment here is denied, it returns to step S324.

次いで、ステップS324では、授業評価決定部34が、未抽出の1人の生徒(生徒Bとする)を抽出する。次いで、ステップS326では、授業評価決定部34が、抽出した生徒の消費電力量が修了判断消費電力量の範囲内か否かを判断する。生徒Bの場合、消費電力量が69(W・h)であるので(図20(b)参照)、ステップS326の判断は肯定され、ステップS327に移行する。なお、ステップS326の判断が肯定された生徒は、ステップS324において特定される生徒(未修了の生徒)以外の生徒(非特定生徒)であるといえる。   Next, in step S324, the class evaluation determination unit 34 extracts one unextracted student (referred to as student B). Next, in step S326, the class evaluation determination unit 34 determines whether or not the extracted student power consumption is within the range of the completion determination power consumption. In the case of student B, since the amount of power consumption is 69 (W · h) (see FIG. 20B), the determination in step S326 is affirmed, and the process proceeds to step S327. In addition, it can be said that the student whose determination in step S326 is affirmative is a student (non-specific student) other than the student specified in step S324 (unfinished student).

ステップS327に移行すると、授業評価決定部34は、ステップS320で取得した偏差値の中から、ステップS324で抽出した生徒の偏差値を取得する。次いで、ステップS328では、授業評価決定部34が、抽出した生徒の偏差値が予め定められている修了判断偏差値より高いか否かを判断する。なお、本実施形態では、修了判断偏差値として「50」が予め定められているものとする。生徒Bの場合、成績テーブル122(図25(a))より、偏差値が60であるので、ステップS328の判断は肯定され、ステップS330に移行する。   If transfering it to step S327, the lesson evaluation determination part 34 will acquire the deviation value of the student extracted by step S324 from the deviation value acquired by step S320. Next, in step S328, the class evaluation determining unit 34 determines whether or not the extracted deviation value of the student is higher than a predetermined completion determination deviation value. In the present embodiment, it is assumed that “50” is predetermined as the completion determination deviation value. In the case of student B, the deviation value is 60 from the result table 122 (FIG. 25A), so the determination in step S328 is affirmed and the process proceeds to step S330.

ステップS330では、授業評価決定部34が、抽出した生徒を修了と判定する。なお、修了と判定される生徒は、上記非特定生徒(未修了の生徒以外の生徒)のうち成績が所定以上の生徒であるといえる。一方、ステップS328の判断が否定された場合には、ステップS332において、授業評価決定部34が、抽出した生徒を未修了と判定する。   In step S330, the class evaluation determination unit 34 determines that the extracted student is completed. A student who is judged to have completed can be said to be a student whose grade is not less than a predetermined value among the above-mentioned non-specific students (students other than uncompleted students). On the other hand, if the determination in step S328 is negative, in step S332, the lesson evaluation determination unit 34 determines that the extracted student has not been completed.

そして、ステップS334では、授業評価決定部34が、全生徒を抽出したか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップS324に戻る。以降、ステップS334の判断が肯定されるまで、ステップS324〜S332の処理・判断が繰り返し実行される。なお、生徒A〜Fの修了、未修了の結果は、図26(b)のとおりとなる。ここで、生徒Aは、消費電力量が修了判断消費電力量の範囲外であるため、未修了となり、生徒Dは偏差値が修了判断偏差値と同一であったため、未修了となっている。   In step S334, the class evaluation determination unit 34 determines whether all students have been extracted. When judgment here is denied, it returns to step S324. Thereafter, the processes and determinations in steps S324 to S332 are repeatedly executed until the determination in step S334 is affirmed. In addition, the result of completion of students A to F is as shown in FIG. Here, the student A is not completed because the power consumption is outside the range of the completion determination power consumption, and the student D is not completed because the deviation value is the same as the completion determination deviation value.

ステップS334の判断が肯定され、ステップS336に移行すると、授業評価決定部34は、授業総時間を算出する。この場合の授業総時間は、修了した生徒の受講時間の合計を意味する。図26(b)の場合、4人が修了しているので、授業総時間は、90(min)×4(人)×60(sec)=21600(sec)となる。   When the determination in step S334 is affirmed and the process proceeds to step S336, the class evaluation determination unit 34 calculates the total class time. In this case, the total class time means the total attendance time of the students who have completed the course. In the case of FIG. 26B, since four students have completed, the total class time is 90 (min) × 4 (person) × 60 (sec) = 21600 (sec).

次いで、ステップS338では、授業評価決定部34が、異常行動総時間を算出する。この場合の異常行動総時間は、授業を修了した人の異常行動時間の合計を意味する。図26(b)の場合、図20(a)の異常行動時間カウントテーブル118より、30+90+60+150=330(sec)となる。   Next, in step S338, the class evaluation determination unit 34 calculates the total abnormal action time. The abnormal action total time in this case means the total of the abnormal action time of the person who completed the class. In the case of FIG. 26B, 30 + 90 + 60 + 150 = 330 (sec) from the abnormal action time count table 118 of FIG.

以上のようにして、図22の処理(ステップS300(授業総時間算出処理))が終了すると、図21に戻り、授業評価決定部34は、ステップS301の処理に移行する。   When the process of FIG. 22 (step S300 (total lesson time calculation process)) is completed as described above, the process returns to FIG. 21, and the lesson evaluation determination unit 34 proceeds to the process of step S301.

ステップS301では、授業評価決定部34が、全ての授業(例えば、1日の全ての授業)について授業総時間算出処理を実行したか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップS300を再度実行する。一方、ステップS301の判断が肯定された場合には、ステップS302に移行する。   In step S301, the class evaluation determination unit 34 determines whether or not the class total time calculation process has been executed for all classes (for example, all classes per day). If the determination is negative, step S300 is executed again. On the other hand, if the determination in step S301 is affirmed, the process proceeds to step S302.

ステップS302に移行すると、授業評価決定部34は、授業1回あたりの授業評価値を算出する。なお、授業評価決定部34は、授業評価値を、次式(5)から算出する。
授業評価値=(授業総時間−異常行動総時間)/授業総時間 …(5)
If transfering to step S302, the lesson evaluation determination part 34 will calculate the lesson evaluation value per lesson. In addition, the lesson evaluation determination part 34 calculates a lesson evaluation value from following Formula (5).
Class evaluation value = (total class time-total abnormal behavior time) / total class time (5)

したがって、上述した例(授業ID=1)の場合、授業評価値は、(21600−330)/21600≒0.98となる。   Therefore, in the example described above (class ID = 1), the class evaluation value is (21600−330) /21600≈0.98.

次いで、ステップS304では、授業評価決定部34が、授業評価値のランキングをとる。例えば、ステップS302において、図25(b)に示すような授業評価値が得られた場合には、それらに対し、値の大きい順に順位をつける。   Next, in step S304, the class evaluation determination unit 34 ranks the class evaluation values. For example, when lesson evaluation values as shown in FIG. 25B are obtained in step S302, the rankings are given in descending order of the values.

次いで、ステップS305では、未抽出の1つの授業を抽出する。そして、次のステップS306では、授業評価決定部34が、抽出した授業のランキングが、上位から1/3以内であるか否かを判断する。図25(b)の場合、順位が2位以内であるかを判断する。ここでの判断が肯定された場合には、ステップS310に移行する。一方、ステップS306の判断が否定された場合には、ステップS308に移行する。   Next, in step S305, one lesson that has not been extracted is extracted. In the next step S306, the class evaluation determination unit 34 determines whether the extracted class ranking is within 1/3 from the top. In the case of FIG. 25B, it is determined whether the rank is within the second rank. When judgment here is affirmed, it transfers to step S310. On the other hand, if the determination in step S306 is negative, the process proceeds to step S308.

ステップS308に移行すると、授業評価決定部34は、抽出した授業のランキングが、上位から2/3以内か否かを判断する。すなわち、図25(b)の場合、順位が4位以内であるかを判断する。ここでの判断が肯定された場合には、ステップS312に移行するが、否定された場合には、ステップS314に移行する。   If transfering it to step S308, the lesson evaluation determination part 34 will judge whether the ranking of the extracted lesson is less than 2/3 from a high rank. That is, in the case of FIG. 25B, it is determined whether the ranking is within 4th place. If the determination is affirmed, the process proceeds to step S312. If the determination is negative, the process proceeds to step S314.

なお、ステップS310に移行した場合には、授業評価決定部34は、評価が高いと判定して、授業評価テーブル124の結果の欄に「評価が高い」と入力する。また、ステップS312に移行した場合には、授業評価決定部34は、努力が必要と判定して、授業評価テーブル124の結果の欄に「努力が必要」と入力する。また、ステップS314に移行した場合には、授業評価決定部34は、改善が必要と判定して、授業評価テーブル124の結果の欄に「改善が必要」と入力する。   When the process proceeds to step S310, the class evaluation determination unit 34 determines that the evaluation is high, and inputs “high evaluation” in the result column of the class evaluation table 124. When the process proceeds to step S <b> 312, the lesson evaluation determination unit 34 determines that effort is required and inputs “requires effort” in the result column of the lesson evaluation table 124. When the process proceeds to step S314, the class evaluation determination unit 34 determines that improvement is necessary, and inputs “improvement is necessary” in the result column of the class evaluation table 124.

そして、ステップS315に移行すると、授業評価決定部34は、全ての授業の抽出が完了したか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップS305に戻り、上述した処理を繰り返すが、ステップS315の判断が肯定された場合には、ステップS316に移行する。   Then, when the process proceeds to step S315, the class evaluation determination unit 34 determines whether or not extraction of all classes has been completed. If the determination is negative, the process returns to step S305, and the above-described processing is repeated. If the determination in step S315 is affirmative, the process proceeds to step S316.

ステップS316に移行すると、出力部36が、判定結果の出力処理(画面表示やプリントアウトなど)を行う。なお、出力結果は、学校経営者、学年主任、授業担当教員等が閲覧することができるものとする。これにより、授業担当教員等は出力結果に基づいて授業の改善を図ることができるようになっている。以上の処理が行われることで、図21の全処理が終了する。   In step S316, the output unit 36 performs determination result output processing (screen display, printout, and the like). The output results can be viewed by school managers, grade heads, class teachers, etc. Thereby, the teacher in charge of the class can improve the class based on the output result. By performing the above processing, all the processing in FIG. 21 is completed.

なお、これまでの説明からわかるように、本実施形態の授業評価決定部は、特定部、時間取得部、決定部、及び成績取得部としての機能を有する。   As can be seen from the above description, the lesson evaluation determination unit of the present embodiment has functions as a specification unit, a time acquisition unit, a determination unit, and a grade acquisition unit.

以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、異常行動検出部150が、ある授業を受講している生徒がそれぞれ利用する生徒用端末30の消費電力量を取得し(S40)、授業評価決定部34が、生徒用端末30のうち、授業中における消費電力量が他と異なる生徒用端末30(修了判断消費電力量の範囲外の端末)を利用する生徒、又は、偏差値が修了判断偏差値よりも低い生徒を未修了と判定する(S326,S328,S330)。そして、授業評価決定部34は、授業時間と、未修了の生徒以外の生徒(修了の生徒)が利用する生徒用端末30において授業中に異常行動が行われた時間を取得し(S336,S338)、授業が行われた時間と修了人数との積から求められる授業総時間に対する、修了した生徒の生徒用端末30における異常行動時間の合計(異常行動総時間)の割合(授業評価値)に基づいて、授業の評価を決定する(S302〜S315)。すなわち、本実施形態では、授業中における消費電力値と、成績(偏差値)とに基づいて、授業の受け方が適正であった生徒を抽出し、これら授業の受け方が適正であった生徒の異常行動時間に基づいて授業の評価を行うことができる。これにより、本実施形態では、授業評価に適した生徒の行動に基づいて、適切な授業評価を自動的に行うことが可能となる。   As described above in detail, according to the present embodiment, the abnormal behavior detection unit 150 acquires the power consumption of the student terminal 30 used by each student taking a class (S40), and the class The evaluation determination unit 34 uses a student terminal 30 (a terminal outside the range of power consumption for completion determination) among the student terminals 30 that has different power consumption during the class, or the deviation value is completed. Students who are lower than the judgment deviation value are determined to have not completed (S326, S328, S330). Then, the class evaluation determination unit 34 acquires the class time and the time when the abnormal behavior was performed during the class in the student terminal 30 used by students other than the uncompleted students (completed students) (S336, S338). ), The ratio of the abnormal behavior time (total abnormal behavior time) in the student terminal 30 of the completed student to the total class time calculated from the product of the class time and the number of students completed (class evaluation value) Based on this, the evaluation of the lesson is determined (S302 to S315). In other words, in the present embodiment, students who have received proper classes are extracted based on the power consumption values and grades (deviation values) during the class, and abnormalities of students who have received these classes are appropriate. The class can be evaluated based on the action time. Thereby, in this embodiment, it becomes possible to perform an appropriate class evaluation automatically based on the behavior of the student suitable for class evaluation.

また、本実施形態では、消費電力を検出するセンサとして、電源タップ50が有するコンセント単位の消費電力を検出可能なセンサ52が採用されている。したがって、上記のような電源タップを用いることで、別途センサを用意・設置等しなくてもよくなる。これにより、配線の複雑化等を抑制することができる。また、センサ52を有する電源タップ50は別の用途(消費電力の見える化等)にも用いることができる。したがって、別の用途のために既に電源タップ50が配備されている学校等においては、授業評価システム100の導入を簡易かつ低コストで行うことができる。   In the present embodiment, a sensor 52 that can detect the power consumption in units of outlets included in the power tap 50 is employed as a sensor that detects power consumption. Therefore, by using the power tap as described above, it is not necessary to prepare / install a sensor separately. Thereby, complication of wiring and the like can be suppressed. Further, the power strip 50 having the sensor 52 can be used for other purposes (such as visualization of power consumption). Therefore, in a school or the like where the power tap 50 has already been deployed for another use, the class evaluation system 100 can be introduced simply and at low cost.

(変形例)
以下、変形例について、図27〜図30のフローチャートを用いて説明する。なお、図27〜図30では、図21〜図24のフローチャートと異なる処理及び判断を太線にて示すとともに、ステップ番号を変更して示している。
(Modification)
Hereinafter, a modified example will be described using the flowcharts of FIGS. In FIGS. 27 to 30, processes and judgments different from the flowcharts of FIGS. 21 to 24 are indicated by bold lines, and step numbers are changed.

図27の処理では、ステップS300の授業総時間算出処理において、図28の処理を実行する。この図28の処理では、ステップS320の後、ステップS322において、図29の処理が実行される。   In the process of FIG. 27, the process of FIG. 28 is executed in the class total time calculation process of step S300. In the process of FIG. 28, after step S320, the process of FIG. 29 is executed in step S322.

図29の処理では、ステップS350において、授業評価決定部34が、異常行動が少ない複数の生徒の消費電力量を取得した後、ステップS602において、取得した消費電力量の平均値を算出する。例えば、図26(a)の場合、異常行動が少ない生徒の消費電力量として、生徒Bの69W・hと生徒Eの61W・hが取得され、これらの平均値として、(69+61)/2=65W・hが算出される。   In the process of FIG. 29, in step S350, the lesson evaluation determining unit 34 acquires the power consumption of a plurality of students with few abnormal behaviors, and then calculates the average value of the acquired power consumption in step S602. For example, in the case of FIG. 26 (a), 69 W · h of student B and 61 W · h of student E are acquired as the power consumption of the student with little abnormal behavior, and the average value thereof is (69 + 61) / 2 = 65 W · h is calculated.

次いで、ステップS604では、授業評価決定部34が、授業時間補正値の算出処理を実行する。この場合、授業評価決定部34は、図30のステップS702において、標準授業時間を設定する。この標準授業時間としては、例えば、120分などを設定することができる。次いで、ステップS704では、授業時間比率を次式(6)に基づいて算出する。
授業時間比率=授業時間/標準授業時間×100(%) …(6)
例えば、授業時間が90分であった場合には、授業時間比率として、90/120×100=75(%)が算出される。
Next, in step S604, the lesson evaluation determination unit 34 executes a process for calculating a lesson time correction value. In this case, the class evaluation determining unit 34 sets a standard class time in step S702 of FIG. For example, 120 minutes can be set as the standard lesson time. Next, in step S704, the lesson time ratio is calculated based on the following equation (6).
Lesson time ratio = lesson time / standard lesson time x 100 (%) (6)
For example, if the class time is 90 minutes, 90/120 × 100 = 75 (%) is calculated as the class time ratio.

次いで、ステップS706では、授業評価決定部34は、授業時間比率が40%以下であるか否かを判断する。ここでの判断が肯定された場合には、ステップS376に移行する。一方、ステップS706の判断が否定された場合には、ステップS708に移行する。   Next, in step S706, the class evaluation determination unit 34 determines whether the class time ratio is 40% or less. When judgment here is affirmed, it transfers to step S376. On the other hand, if the determination in step S706 is negative, the process proceeds to step S708.

ステップS708に移行すると、授業評価決定部34は、授業時間比率が40%よりも大きく、80%以下であるか否かを判断する。ここでの判断が肯定された場合には、ステップS378に移行し、否定された場合には、ステップS380に移行する。   If transfering it to step S708, the lesson evaluation determination part 34 will judge whether a lesson time ratio is larger than 40% and is 80% or less. If the determination here is affirmed, the process proceeds to step S378, and if the determination is negative, the process proceeds to step S380.

なお、ステップS376、S378、S380の処理は、上記実施形態と同様となっている。なお、上述した、標準授業時間が120分で、授業時間が90分の場合には、ステップS706の判断が否定され、ステップS708の判断が肯定されるので、ステップS378に移行する(授業時間補正値が10%となる)。   Note that the processes in steps S376, S378, and S380 are the same as those in the above embodiment. If the standard lesson time is 120 minutes and the lesson time is 90 minutes, the determination in step S706 is denied and the determination in step S708 is affirmed, and the process proceeds to step S378 (correction of lesson time). Value is 10%).

その後は、図29のステップS606に移行する。図29のステップS606では、授業評価決定部34が、修了判断消費電力量の最大値を次式(7)に基づいて、算出する。
修了判断消費電力量の最大値
=平均消費電力量+(平均消費電力量×授業時間補正値) …(7)
上述した例の場合、修了判断消費電力量の最大値は、65+(65×0.1)=71.5(W・h)となる。
Thereafter, the process proceeds to step S606 in FIG. In step S606 of FIG. 29, the class evaluation determination unit 34 calculates the maximum value of the completion determination power consumption based on the following equation (7).
Completion judgment power consumption maximum value = average power consumption + (average power consumption x lesson time correction value) (7)
In the case of the above-described example, the maximum value of the completion determination power consumption is 65+ (65 × 0.1) = 71.5 (W · h).

次いで、ステップS608では、授業評価決定部34が、修了判断消費電力量の最小値を次式(8)に基づいて、算出する。
修了判断消費電力量の最大値
=平均消費電力量−(平均消費電力量×授業時間補正値) …(8)
上述した例の場合、修了判断消費電力量の最小値は、65−(65×0.1)=58.5(W・h)となる。
Next, in step S608, the class evaluation determination unit 34 calculates the minimum value of the completion determination power consumption based on the following equation (8).
Completion Judgment Maximum Power Consumption = Average Power Consumption-(Average Power Consumption x Lesson Time Correction Value) (8)
In the case of the example described above, the minimum value of the completion determination power consumption is 65− (65 × 0.1) = 58.5 (W · h).

その後は、図28のステップS324に移行する。なお、図28の以降の処理は、図22と同様となっているので、説明は省略するものとする。   Thereafter, the process proceeds to step S324 in FIG. 28 and subsequent processes are the same as those in FIG. 22, and thus the description thereof will be omitted.

図28の処理が終了すると、図27のステップS301に移行し、ステップS301の判断が肯定されると、ステップS502に移行する。   When the process in FIG. 28 is completed, the process proceeds to step S301 in FIG. 27. When the determination in step S301 is affirmed, the process proceeds to step S502.

ステップS502では、授業評価決定部34が、一定期間内に行われた授業評価値を大きい順にランキングする。次いで、ステップS504では、授業評価決定部34が、一定期間内に行われた授業の未修了者の数を修了者の数で除した値を、小さい順にランキングする。次いで、ステップS506では、授業ごとにステップS502,S504の順位を合計し、当該合計値の小さい順に授業をランキングする。   In step S502, the class evaluation determination unit 34 ranks class evaluation values performed within a certain period in descending order. Next, in step S504, the class evaluation determination unit 34 ranks the values obtained by dividing the number of students who have not completed classes within a certain period by the number of students who completed the classes in ascending order. Next, in step S506, the rankings of steps S502 and S504 are totaled for each class, and the classes are ranked in ascending order of the total value.

その後は、ステップS305〜S316を、ステップS506のランキング結果に基づいて実行する。   Thereafter, steps S305 to S316 are executed based on the ranking result of step S506.

以上のような処理を行うことで、本変形例では、未修了者と修了者の数(割合)を考慮した、授業評価を行うことができる。これにより、授業評価をより適切に行うことが可能となる。   By performing the processing as described above, in this modification, it is possible to perform class evaluation in consideration of the number (ratio) of uncompleted persons and completed persons. Thereby, lesson evaluation can be performed more appropriately.

なお、上記実施形態及び変形例では、生徒の成績を加味して、修了及び未修了を判定することとした(ステップS328)が、これに限られるものではない。例えば、ステップS328の判断を省略することとしてもよい。なお、授業が行われた段階で、当該授業の科目の成績(偏差値)の情報が無い場合もある。このような場合には、ステップS328を行わないこととし、成績の情報がある場合にのみ、ステップS328を行うこととしてもよい。また、成績の情報が得られた後に、一括して各授業の評価を行うようにしてもよい。   In the above-described embodiment and modification, the completion and incomplete determination are determined by taking into consideration the student's grade (step S328), but is not limited thereto. For example, the determination in step S328 may be omitted. In addition, there is a case where there is no information on the grade (deviation value) of the subject of the class at the stage where the class is performed. In such a case, step S328 may not be performed, and step S328 may be performed only when there is grade information. Moreover, after class information is obtained, each class may be evaluated in a lump.

なお、上記実施形態及び変形例の内容は適宜組み合わせることができる。例えば、変形例の内容(図27〜図30)のうちの図30の処理に代えて、図24の処理を行うこととしてもよい。   In addition, the content of the said embodiment and modification can be combined suitably. For example, the process of FIG. 24 may be performed instead of the process of FIG. 30 in the contents of the modification (FIGS. 27 to 30).

なお、上記実施形態及び変形例では、授業中における消費電力量に基づいて、修了、未修了を判定することとした(ステップS326)が、これに限られるものではない。例えば、異常行動の回数や時間に基づいて、修了、未修了を判定することとしてもよい。   In the above-described embodiment and the modification, the completion or incomplete determination is determined based on the power consumption during the class (step S326), but is not limited thereto. For example, completion or non-completion may be determined based on the number of times of abnormal behavior and time.

なお、上記実施形態では、図8の処理と図11の処理を行うことで、2種類の異常行動を検出する場合について説明したが、これに限られるものではない。すなわち、図8、図11の処理のいずれか一方のみを行うこととしてもよい。   In the above embodiment, the case where two types of abnormal behavior are detected by performing the processing of FIG. 8 and the processing of FIG. 11 is described, but the present invention is not limited to this. That is, only one of the processes in FIGS. 8 and 11 may be performed.

また、上記実施形態では、異常行動監視基準時間補正値を各生徒ごとに求める場合について説明したが、これに限らず、異常行動監視基準時間補正値を全生徒共通とすることとしてもよい。また、図12の異常行動監視基準時間更新処理は、行わないこととしてもよい。また、異常行動監視時間は、固定値であってもよい。この場合、異常行動監視基準時間の設定・更新処理(図8のステップS24、図12の処理)や、異常行動監視基準時間補正値を算出する処理(図13の処理)を省略してもよい。   In the above embodiment, the case where the abnormal behavior monitoring reference time correction value is obtained for each student has been described. However, the present invention is not limited to this, and the abnormal behavior monitoring reference time correction value may be common to all students. Also, the abnormal behavior monitoring reference time update process of FIG. 12 may not be performed. The abnormal behavior monitoring time may be a fixed value. In this case, the abnormal behavior monitoring reference time setting / updating process (step S24 in FIG. 8, the process in FIG. 12) and the process of calculating the abnormal behavior monitoring reference time correction value (the process in FIG. 13) may be omitted. .

なお、上記実施形態では、特定部24が、消費電力値を用いて、生徒用端末30で異常行動を行っている生徒を特定する場合について説明したが、これに限られるものではない。特定部24は、電力波形を用いて、生徒用端末30で異常行動を行っている生徒を特定することとしてもよい。この場合、特定部24は、得られた電力波形と、異常行動を行っている場合に得られる電力波形のパターンとのパターンマッチング等により、異常行動を行っている生徒を特定することができる。   In the above embodiment, a case has been described in which the specifying unit 24 specifies a student who is performing an abnormal behavior on the student terminal 30 using the power consumption value. However, the present invention is not limited to this. The identifying unit 24 may identify a student who is performing an abnormal behavior on the student terminal 30 using the power waveform. In this case, the specifying unit 24 can specify the student who is performing the abnormal action by pattern matching between the obtained power waveform and the pattern of the power waveform obtained when the abnormal action is performed.

なお、上記実施形態で説明した異常行動の検出方法は一例である。異常行動の検出方法としては、その他種々の方法を採用することができる。例えば、PCにおける消費電力値の変化のみから、異常行動を検出することとしてもよい。また、上記実施形態では、生徒用端末30としてノートPCなどを用いることも可能である。   The method for detecting abnormal behavior described in the above embodiment is an example. Various other methods can be adopted as a method for detecting abnormal behavior. For example, it is good also as detecting abnormal behavior only from the change of the power consumption value in PC. In the above embodiment, a notebook PC or the like can be used as the student terminal 30.

なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。   The above processing functions can be realized by a computer. In that case, a program describing the processing contents of the functions that the processing apparatus should have is provided. By executing the program on a computer, the above processing functions are realized on the computer. The program describing the processing contents can be recorded on a computer-readable recording medium.

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたDVD(Digital Versatile Disc)、CD−ROM(Compact Disc Read Only Memory)などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。   When the program is distributed, for example, it is sold in the form of a portable recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory) on which the program is recorded. It is also possible to store the program in a storage device of a server computer and transfer the program from the server computer to another computer via a network.

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。   The computer that executes the program stores, for example, the program recorded on the portable recording medium or the program transferred from the server computer in its own storage device. Then, the computer reads the program from its own storage device and executes processing according to the program. The computer can also read the program directly from the portable recording medium and execute processing according to the program. Further, each time the program is transferred from the server computer, the computer can sequentially execute processing according to the received program.

上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。   The above-described embodiment is an example of a preferred embodiment of the present invention. However, the present invention is not limited to this, and various modifications can be made without departing from the scope of the present invention.

なお、以上の説明に関して更に以下の付記を開示する。
(付記1) 所定の授業を受講している生徒がそれぞれ利用する端末における電力の消費状況を取得する電力消費状況取得工程と、
前記端末のうち、前記授業中における前記電力値の消費状況が他の端末と異なる端末を利用する生徒を特定する特定工程と、
前記授業が行われた時間と、前記特定された生徒以外の非特定生徒が利用する端末において前記授業中に前記電力値の消費状況が他の端末とは異なっていた異常時間と、を取得する時間取得工程と、
前記授業が行われた時間と前記非特定生徒の人数との積から求められる授業総時間に対する、前記非特定生徒それぞれが利用する端末における異常時間の合計の割合に基づいて、前記授業の評価を決定する決定工程と、をコンピュータが実行することを特徴とする授業評価決定方法。
(付記2) 前記所定の授業を受講している生徒それぞれの成績を取得する成績取得工程を、前記コンピュータが更に実行し、
前記時間取得工程では、前記授業が行われた時間と、前記特定された生徒以外の非特定生徒のうち前記成績が所定以上である生徒が利用する端末において前記授業中に前記消費電力値の変化傾向が他の端末とは異なっていた異常時間と、を取得し、
前記決定工程では、前記授業が行われた時間と前記非特定生徒のうち前記成績が所定以上である生徒の人数との積から求められる授業総時間に対する、前記非特定生徒のうち前記成績が所定以上である生徒それぞれが利用する端末における異常時間の合計の割合に基づいて、前記授業の評価を決定することを特徴とする付記1に記載の授業評価決定方法。
(付記3) 前記決定工程では、前記特定生徒の数と前記非特定生徒の数に更に基づいて、前記授業の評価を決定することを特徴とする付記1又は2に記載の授業評価決定方法。
(付記4) 所定の授業を受講している生徒がそれぞれ利用する端末における電力の消費状況を取得し、
前記端末のうち、前記授業中における前記電力値の消費状況が他の端末と異なる端末を利用する生徒を特定し、
前記授業が行われた時間と、前記特定された生徒以外の非特定生徒が利用する端末において前記授業中に前記電力値の消費状況が他の端末とは異なっていた異常時間と、を取得し、
前記授業が行われた時間と前記非特定生徒の人数との積から求められる授業総時間に対する、前記非特定生徒それぞれが利用する端末における異常時間の合計の割合に基づいて、前記授業の評価を決定する決定する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする授業評価決定プログラム。
(付記5) 前記所定の授業を受講している生徒それぞれの成績を取得する処理を、前記コンピュータが更に実行し、
前記時間を取得する処理では、前記授業が行われた時間と、前記特定された生徒以外の非特定生徒のうち前記成績が所定以上である生徒が利用する端末において前記授業中に前記消費電力値の変化傾向が他の端末とは異なっていた異常時間と、を取得し、
前記決定する処理では、前記授業が行われた時間と前記非特定生徒のうち前記成績が所定以上である生徒の人数との積から求められる授業総時間に対する、前記非特定生徒のうち前記成績が所定以上である生徒それぞれが利用する端末における異常時間の合計の割合に基づいて、前記授業の評価を決定することを特徴とする付記4に記載の授業評価決定プログラム。
(付記6) 前記決定する処理では、前記特定生徒の数と前記非特定生徒の数に更に基づいて、前記授業の評価を決定することを特徴とする付記4又は5に記載の授業評価決定プログラム。
(付記7) 所定の授業を受講している生徒がそれぞれ利用する端末における電力の消費状況を取得する電力消費状況取得部と、
前記端末のうち、前記授業中における前記電力値の消費状況が他の端末と異なる端末を利用する生徒を特定する特定部と、
前記授業が行われた時間と、前記特定された生徒以外の非特定生徒が利用する端末において前記授業中に前記電力値の消費状況が他の端末とは異なっていた異常時間と、を取得する時間取得部と、
前記授業が行われた時間と前記非特定生徒の人数との積から求められる授業総時間に対する、前記非特定生徒それぞれが利用する端末における異常時間の合計の割合に基づいて、前記授業の評価を決定する決定部と、を備える授業評価決定装置。
(付記8) 前記所定の授業を受講している生徒それぞれの成績を取得する成績取得部を、更に備え、
前記時間取得部は、前記授業が行われた時間と、前記特定された生徒以外の非特定生徒のうち前記成績が所定以上である生徒が利用する端末において前記授業中に前記消費電力値の変化傾向が他の端末とは異なっていた異常時間と、を取得し、
前記決定部は、前記授業が行われた時間と前記非特定生徒のうち前記成績が所定以上である生徒の人数との積から求められる授業総時間に対する、前記非特定生徒のうち前記成績が所定以上である生徒それぞれが利用する端末における異常時間の合計の割合に基づいて、前記授業の評価を決定することを特徴とする付記7に記載の授業評価決定装置。
(付記9) 前記決定部は、前記特定生徒の数と前記非特定生徒の数に更に基づいて、前記授業の評価を決定することを特徴とする付記7又は8に記載の授業評価決定装置。
In addition, the following additional notes are disclosed regarding the above description.
(Supplementary note 1) A power consumption status acquisition step of acquiring a power consumption status in a terminal used by each student taking a predetermined class,
A specific step of identifying a student who uses a terminal whose consumption value of the power value during the class is different from other terminals among the terminals;
The time when the lesson was performed and the abnormal time when the consumption state of the power value was different from other terminals during the lesson at a terminal used by a non-specific student other than the specified student are acquired. A time acquisition process;
Based on the ratio of the total abnormal time at the terminal used by each of the non-specific students to the total class time calculated from the product of the time of the class and the number of non-specific students, the evaluation of the class is performed. A class evaluation determination method, wherein a computer executes a determination step of determining.
(Additional remark 2) The said computer further performs the grade acquisition process of acquiring each grade of the student who has attended the said predetermined class,
In the time acquisition step, a change in the power consumption value during the class at a terminal used by a student who has a predetermined grade or more among non-specific students other than the specified student and the time when the class was performed And the abnormal time when the trend was different from other devices,
In the determining step, the grade of the non-specific student is predetermined with respect to the total class time calculated from the product of the time when the class was held and the number of students of the non-specific student whose grade is equal to or higher than a predetermined level. The class evaluation determination method according to supplementary note 1, wherein the evaluation of the class is determined based on the ratio of the total abnormal time at the terminals used by each student.
(Additional remark 3) The said evaluation process WHEREIN: The lesson evaluation determination method of Additional remark 1 or 2 characterized by determining evaluation of the said class further based on the number of the said specific students, and the number of the said non-specific students.
(Appendix 4) Obtaining the power consumption status of each terminal used by students taking a prescribed class,
Among the terminals, a student who uses a terminal whose consumption value of the power value during the class is different from other terminals is identified,
The time when the lesson was performed and the abnormal time when the consumption state of the power value was different from other terminals during the lesson in a terminal used by a non-specific student other than the specified student is acquired. ,
Based on the ratio of the total abnormal time at the terminal used by each of the non-specific students to the total class time calculated from the product of the time of the class and the number of non-specific students, the evaluation of the class is performed. A lesson evaluation determination program characterized by causing a computer to execute a determination and determination process.
(Additional remark 5) The said computer further performs the process which acquires the grade of each student who attended the said predetermined class,
In the process of acquiring the time, the power consumption value during the class at a terminal used by a student who has a predetermined grade or more among non-specific students other than the specified student and the time when the class was performed And the abnormal time when the change trend of was different from other terminals,
In the determining process, the grade among the non-specific students is calculated with respect to the total class time obtained from the product of the time when the class was held and the number of students whose grades are equal to or greater than the predetermined among the non-specific students. The class evaluation determination program according to appendix 4, wherein the evaluation of the class is determined based on a ratio of the total abnormal time at a terminal used by each student who is equal to or greater than a predetermined value.
(Additional remark 6) In the process to determine, the evaluation of the said lesson is determined further based on the number of the said specific students, and the number of the said non-specific students, The class evaluation determination program of Additional remark 4 or 5 characterized by the above-mentioned .
(Appendix 7) A power consumption status acquisition unit that acquires a power consumption status in a terminal used by each student taking a predetermined class;
Among the terminals, a specifying unit for specifying a student who uses a terminal whose consumption value of the power value during the class is different from other terminals;
The time when the lesson was performed and the abnormal time when the consumption state of the power value was different from other terminals during the lesson at a terminal used by a non-specific student other than the specified student are acquired. A time acquisition unit;
Based on the ratio of the total abnormal time at the terminal used by each of the non-specific students to the total class time calculated from the product of the time of the class and the number of non-specific students, the evaluation of the class is performed. A class evaluation determination device comprising: a determination unit for determining.
(Additional remark 8) The grade acquisition part which acquires each grade of the student who attended the predetermined class is further provided,
The time acquisition unit is configured to change the power consumption value during the lesson at a terminal used by a student who has a predetermined grade or higher among non-specific students other than the specified student and the time when the lesson is performed. And the abnormal time when the trend was different from other devices,
The determination unit determines whether the grade of the non-specific student is predetermined with respect to the total class time calculated from the product of the time when the class was performed and the number of students whose grade is equal to or greater than the predetermined among the non-specific students. The lesson evaluation determining apparatus according to appendix 7, wherein the lesson evaluation is determined based on the ratio of the total abnormal time at the terminal used by each student.
(Additional remark 9) The said determination part determines the evaluation of the said class further based on the number of the said specific students, and the number of the said non-specific students, The class evaluation determination apparatus of Additional remark 7 or 8 characterized by the above-mentioned.

10 授業評価決定サーバ(授業評価決定装置)
22 電力データ取得部(電力消費状況取得部)
34 授業評価決定部(特定部、時間取得部、決定部、成績取得部)
10 Class evaluation decision server (Class evaluation decision device)
22 Power data acquisition unit (Power consumption status acquisition unit)
34 Class evaluation decision part (specific part, time acquisition part, decision part, results acquisition part)

Claims (5)

所定の授業を受講している生徒がそれぞれ利用する端末における電力の消費状況を取得する電力消費状況取得工程と、
前記端末のうち、前記授業中における前記電力値の消費状況が他の端末と異なる端末を利用する生徒を特定する特定工程と、
前記授業が行われた時間と、前記特定された生徒以外の非特定生徒が利用する端末において前記授業中に前記電力値の消費状況が他の端末とは異なっていた異常時間と、を取得する時間取得工程と、
前記授業が行われた時間と前記非特定生徒の人数との積から求められる授業総時間に対する、前記非特定生徒それぞれが利用する端末における異常時間の合計の割合に基づいて、前記授業の評価を決定する決定工程と、をコンピュータが実行することを特徴とする授業評価決定方法。
A power consumption status acquisition step of acquiring a power consumption status in a terminal used by each student taking a predetermined class;
A specific step of identifying a student who uses a terminal whose consumption value of the power value during the class is different from other terminals among the terminals;
The time when the lesson was performed and the abnormal time when the consumption state of the power value was different from other terminals during the lesson at a terminal used by a non-specific student other than the specified student are acquired. A time acquisition process;
Based on the ratio of the total abnormal time at the terminal used by each of the non-specific students to the total class time calculated from the product of the time of the class and the number of non-specific students, the evaluation of the class is performed. A class evaluation determination method, wherein a computer executes a determination step of determining.
前記授業を受講している生徒それぞれの成績を取得する成績取得工程を、前記コンピュータが更に実行し、
前記時間取得工程では、前記授業が行われた時間と、前記特定された生徒以外の非特定生徒のうち前記成績が所定以上である生徒が利用する端末において前記授業中に前記消費電力値の変化傾向が他の端末とは異なっていた異常時間と、を取得し、
前記決定工程では、前記授業が行われた時間と前記非特定生徒のうち前記成績が所定以上である生徒の人数との積から求められる授業総時間に対する、前記非特定生徒のうち前記成績が所定以上である生徒それぞれが利用する端末における異常時間の合計の割合に基づいて、前記授業の評価を決定することを特徴とする請求項1に記載の授業評価決定方法。
The computer further executes a grade acquisition process for obtaining the grade of each student taking the class,
In the time acquisition step, a change in the power consumption value during the class at a terminal used by a student who has a predetermined grade or more among non-specific students other than the specified student and the time when the class was performed And the abnormal time when the trend was different from other devices,
In the determining step, the grade of the non-specific student is predetermined with respect to the total class time calculated from the product of the time when the class was held and the number of students of the non-specific student whose grade is equal to or higher than a predetermined level. The class evaluation determination method according to claim 1, wherein the class evaluation is determined based on a ratio of a total of abnormal times at terminals used by each of the students.
前記決定工程では、前記特定生徒の数と前記非特定生徒の数に更に基づいて、前記授業の評価を決定することを特徴とする請求項1又は2に記載の授業評価決定方法。   The lesson evaluation determination method according to claim 1 or 2, wherein, in the determination step, the evaluation of the lesson is determined further based on the number of the specific students and the number of the non-specific students. 所定の授業を受講している生徒がそれぞれ利用する端末における電力の消費状況を取得し、
前記端末のうち、前記授業中における前記電力値の消費状況が他の端末と異なる端末を利用する生徒を特定し、
前記授業が行われた時間と、前記特定された生徒以外の非特定生徒が利用する端末において前記授業中に前記電力値の消費状況が他の端末とは異なっていた異常時間と、を取得し、
前記授業が行われた時間と前記非特定生徒の人数との積から求められる授業総時間に対する、前記非特定生徒それぞれが利用する端末における異常時間の合計の割合に基づいて、前記授業の評価を決定する決定する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする授業評価決定プログラム。
Get the power consumption status of each terminal used by students taking a given class,
Among the terminals, a student who uses a terminal whose consumption value of the power value during the class is different from other terminals is identified,
The time when the lesson was performed and the abnormal time when the consumption state of the power value was different from other terminals during the lesson in a terminal used by a non-specific student other than the specified student is acquired. ,
Based on the ratio of the total abnormal time at the terminal used by each of the non-specific students to the total class time calculated from the product of the time of the class and the number of non-specific students, the evaluation of the class is performed. A lesson evaluation determination program characterized by causing a computer to execute a determination and determination process.
所定の授業を受講している生徒がそれぞれ利用する端末における電力の消費状況を取得する電力消費状況取得部と、
前記端末のうち、前記授業中における前記電力値の消費状況が他の端末と異なる端末を利用する生徒を特定する特定部と、
前記授業が行われた時間と、前記特定された生徒以外の非特定生徒が利用する端末において前記授業中に前記電力値の消費状況が他の端末とは異なっていた異常時間と、を取得する時間取得部と、
前記授業が行われた時間と前記非特定生徒の人数との積から求められる授業総時間に対する、前記非特定生徒それぞれが利用する端末における異常時間の合計の割合に基づいて、前記授業の評価を決定する決定部と、を備える授業評価決定装置。
A power consumption status acquisition unit for acquiring the power consumption status of each terminal used by students taking a predetermined class;
Among the terminals, a specifying unit for specifying a student who uses a terminal whose consumption value of the power value during the class is different from other terminals;
The time when the lesson was performed and the abnormal time when the consumption state of the power value was different from other terminals during the lesson at a terminal used by a non-specific student other than the specified student are acquired. A time acquisition unit;
Based on the ratio of the total abnormal time at the terminal used by each of the non-specific students to the total class time calculated from the product of the time of the class and the number of non-specific students, the evaluation of the class is performed. A class evaluation determination device comprising: a determination unit for determining.
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