CAI学習記録データ・ファイルの自動作成 : SPSS処理の入力のために
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(2) . 北海道教育大学紀要 （第２部Ａ） 第２６巻 第１号 昭和５０年８月. Ｊｏｕｒｎａｌｏｆ Ｈｏｋｋａｉ ｄｏ Ｕｎｉ 工Ａ） Ｖｏｌ ｉ ｉ Ｉ Ａｕｇｕｓｔ ｌ９７５ ｔ ｏｎｌ ｖｅｒｓｉ ｏｎ（Ｓｅｃｔ ｙ ｏｆ Ｅｄｕｃａｔ ．２６，Ｎｏ ．. ＣＡＩ学習記録 データ ◎ フ ァ イ ル の 自 動 作 成 －－－ＳＰＳＳ処理の 入力のために一－－. 中. 野. 弘. 嘉. 北海道教育大学札幌分校物理学教室 水. 清. 清. 北海道教育大学函館分校物理学教室. ｌｉｎｇ ｆｏｒ ｓｐｓｓ 工ｎｐｕｔ Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｃａｒｄ 工ｍａｇｅ Ｄａｔａ Ｆｉ ｆｒｏｍ ＣＡ工 Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｈｉｓｔｏｒｙ Ｒｅｃｏｒｄｓ Ｙｏｓｈｉｈｉｒｏ ＮＡＫＡＮＯ Ｐｈｙｓｉ ｌ ｄｏ Ｕｎｉ ｉ ｃｓ Ｌａｂｏｒａｔ ｅｇｅ ｔ ｏｒｙ ｖｅｒｓｉ ｏＲ ｙ ｏｆ Ｅｄ一Ｃａｔ ， Ｓａｐｐｏｒｏ Ｃｏｌ ， Ｈｏｋｋａｉ ， ０６４ Ｓａｐｐｏｒｏ. Ｋｉｙｏｓｈｉ ＳＨＩＭ拷Ｕ Ｐｈｙｓｉ ｌ ｄｏ Ｕｎｉ ｉ ｃｓ Ｌａｂｏｒａｔ ｔ ｏｒｙ ｅ Ｃｏｌ ｅｇｅ ｏｎ ｅ ｖｅｒｓｉ ｙ ｏｆ Ｅｄｕｃａｔ ， Ｈａｋｏｄａｔ ， Ｈｏｋｋａｉ ， ０４０ Ｈａｋｏｄａｔ. Ａｂｓｔｒａｃｔ ｌｉｎｇ ｆｏｒ ｔｈｅ ＳＰＳＳ ｉｎｐｕｔｆｒｏｍ Ａｎ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｃａｒｄ ｉｍａｇｅ ｄａｔａ ｆｉ. ＣＡＩ １ｅａｒｎｉｎｇ. ｈｉｓｔｏｒｙ ｒｅｃｏｒｄｓ ｐａｐｅｒ ｔａｐｅ ｗａｓ ａｃｈｉｅｖｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ａｕｔｈｏｒｓ． Ｆｉｒｓｔ ）ｉｓ ， ｔｈｅ ｐｕｎｃｈｅｄ ｐａｐｅｒ ｔａｐｅ ｆｒｏｍ ｏｕｒ ＣＡ工ｓｙｓｔｅｍ（ｍｉｎｉ顧ｃｏｍｐｕｔｅｒ 日工ＴＡＣ一１０ ｃｏｎｖｅｒｔｅｄ ａｓ ｉｔｉｓ ｔｏ ｃａｒｄｓ ｉｎ ｔｈｅ ＥＢＣＤ工Ｃ ｆｏｒｍ ｂｙ ｔｈｅ ｍｅｄｉａ ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ ｒｏｕｔｉｎｅ. ｌ ＰＴＵＴＹ （Ｐａｐｅｒ Ｔａｐｅ ＵＴｉ ｉ ｔＹ）ｏｆｔｈｅ ＨＵＣＣ（Ｈｏｋｋａｉｄｏ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ Ｃｅｎｔｅｒ）． Ｎｅｘｔ ， ｔｈｅ ｎｅｃｅｓｓａｒｙ ｃｏｎｔｅｎｔｓ ｏｆｔｈｅ ｃｏｎｖｅｒｔｅｄ ｃａｒｄｓ ａｒｅ ｒｅａｒｒａｎｇｅｄ ａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ ｌｅｓ ｓｕｉ ｔａｂｌｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ＳＰＳＳ ｉｎｐｕｔ ｕｓｉｎｇ ｏｕｒ ｐｒｏｇｒａｍ ｉｎ ｔｈｉｓ ｔｏ ｔｈｅ ｆｏｒｍａｔｔｅｄ ｄａｔａ ｆｉ ｔ ｔｅｎ ｂｙ ＦＯＲＴＲＡＮ． ａｒｔｉｃｌｅ ｗｒｉ Ｔｈｅｎ， ｖａｒｉｏｕｓ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｅｓ ｏｆｔｈｅ ｌａｒｇｅ ａｍｏｕｎｔｓ ｏ ｆｏｕｒ ＣＡＩ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｄａｔａ ｌｙ ｐｅｒｆｏｒｍｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ＳＰＳＳ ｐｒｏｇｒａｍｓ． ｃａｎ ｂｅ ｅａｓｉ. １. 序. 言. 学 習 に た ず さ わ る 教 師 に は， 一 つ の 大 き な 仕 事 があ る。 第一 は， 教 材 と して の 学 習 プ ロ グ の 整 理 ・ 分 析 で ある い づ れも 実 際 的 に は， か な り エ ラ ボ レ ラ ムの作成であり， 第二は， 学習記録の整理・分析である ． ＣＡＩ. ー トな タ スク であ る．. 「 前 者 の た め に 我々 は 先 に， 「プロ グラム編集 グラ ム 編 集 の会話型ルーチン の 会話型ル １９７４ 」（ ， 文献１） と 会話型言語. ＢＡＳ工Ｃ に よ るＣＡＩ」 と いう 改 善 の 試 み を 行 な っ た （１９７３ 。 ， 文献２） 後 者の た め に， 我々 は 今 回， 二 つ の こ と を 行 な っ た。. （１）.
(3) . い同フ 清 野 。 ・清水 中野嘉弘 頂. ２. その第一は， 学習記録の統計的整理・分析に際して， 有名な統計 手法 パッケージＳＰＳＳ（米国 ス. タ ンフ ォ ー ド大 学 原 版 のＦＡＣＯＭコ ン バ ー ジ ョ ン） の 積 極 的 利 用 に よ る デー タ の 高 次 ・ 大 量 処 理 の 試 み で あ る （１９７４ ， 文 献 ３）．. しか し，ＳＰＳＳ 処理の 入力の ために，ＣＡ工 学習経過記録から， 大量のデータを人間の手作業で抽. 出すること 自体が可成り手間のかかる作業である． その負担を軽減 し， また視察・転記な どにおけ るエラー を防止し， 時間的にも迅速な処理を目的として， 我々は手 作業に代わって， 自動化すること を試みた． これが第二の仕事である． 手作業による従来法と， 自動化による新法との比較 を図１の. フ ロ ー ． チ ャ ー ト で 示 した． こ の 新 法 は 北 大 大 型 計 算 機 セ ンタ ー のＦＡＣＯＭ ２３０－７５に よ るＳＰＳＳ. 処理を最終目的としていて，ＣＡ工 学習の個 人経過記録の出力後， ほぼ最 短コースで目的達成ができ る も の であ る． そ の 手 順 は. 学 習 経過 記 録 テ ー プか ら， 我 々 のＣＡ工シス テ ム （ＨＩＴＡＣ －１０） 用 に 提 供 さ れて い る 記 録 編 集 ル ー チ ンに よ り， 個 人記 録 を パ ンチ ・ フ ォ ー マ ッ ト で紙 テ ー プ に 出力 す る． こ れ は ８ 単 位， 偶 パ リ テ ィ，ＡＳＣロ コ ー ド で あ る． １）. こ の 紙 テ ー プ をカ ー ド．イ メ ー ジ （ＥＢＣＤ工Ｃコ ー ド） に 交 換 す る た め に， 北 大 大 型 計 算 機 セ ンタ ー に 用 意 さ れ て い る 「任 意 コ ー ド紙 テ ー プ交 換 ユ ー テ ィ リ テ ィ ＰＴＵＴＹ」 を 利用 す る． 変換 さ れ た レコ ー ドはＤ工ＳＫ （ＷＯＲＫ用 で よ い） に 出力 す る． ２）. ３）. 我 々 の 開 発 した 「デー タ 抽 出 ル ー チ ン （こ れ はＦＯＲＴＲＡＮ で 書 か れて い る）」に よ っ て，. 前 記 のＤ工ＳＫ 内の レコー ドから， 可能な限り多くの情報を抽出し，ＳＰＳＳ で 許さ れる工ＮＰＵＴ. ＦＯＲＭＡＴ で ＭＴ （私用） またはＣＡＲＤに出力する．. 以上が骨子である．. ２. 理. 原. ＣＡＩ学 習 記 錬 の パ ンチ ・ フ ォ ー マ ッ ト に よ る 紙テ ー プを， ＰＴＵＴＹ によっ て変換した結果 の リスト を図２ に例 示 した． 詳 細 は 末 尾 の 付 録 説 明 「ＰＴＵＴＹ 使 用 上 の 注 意」 に ゆ ず る が， コ ロ ン： 記 号 を ス ペ ー ス 記 号 に 置 換 す る な ど， 必 要 な 予 備 的 変 換 を 施 して， １ レコ ー ド８０バ イ トの カ ー ド・イ メ ー ジに な っ て い る． こ れ か ら， 必 要 な 情 報 を， 我 々 の 「デー タ 抽 出 ル ー チ ン」 を用 い て 抽 出 ・ 整 理 す. れ ばよ い．. １） の＃行 学習者１人分の記録は図２ 右端の説明番号 （１） の＃印の行で始まり， 最下の 番号 （２ で終わる． この間に１個人ケース分の情報が含まれている． 同 じ＃行が始行か終行かは， その行内に. 文 字 列Ｌ工ＳＴかＥＮＤか の 何 れ が 含 ま れ る か に よ っ て 判 定 す る． 図 ３ の フ ロ ー ・ チ ャ ー トを 参 照さ れ たい ．. 文字列Ｌ工ＳＴ の存在する行内には， 学習者の識別情報 （学生番号など） ，教 科プロ グラム名， 端末 での席 順， 端末ブース番号が， この順序で与えられている． 学習者の個人情報としては， 一般に学. 習 者名 コ ー ド， 性 別， 学 校 の グ レー ド， コ ー ス 別， 学 年 な ど があ る が （図 ２ に 例 示 した り ス ト で は， そ の 一 部 しか 与 え ら れて い な い） ， こ れ を予 め コ ー ド化 して， １０文 字 以 内 の 生 徒 名 の 中 に 組 込 ん で お. くことが可能である． 従って， この１０文字以内のコー ド文字列から， 逆に前記の学習者個人情報を 分 解 ・ 抽 出 す れ ばよ い． そ の た め にサ ブル ー チ ン ＬＮＣＯＤＥ を用意した． 端末ブース関係を含めて， 合計７ ヶ の 個 人 情 報 を 得 る こ と が で き る． 教科名は６文字 以内で表現されるが， 先頭の英文字を除き， 残りの数字列の中に， 教 科の内容の 詳 細 をコ ー ド化 でき る． こ れ か ら 逆 に， 教 科 情 報 を 抽 出 す る た め に， サ ブ ル ー チ ン ＰＮＣＯＤＥ を用. ＩＤＳＥＱ 関係） により， 先 意 して おく． 我々 のＣＡＩ学 習 シ ス テ ム と して は， 後 節 ５ に述 べる理由 （ （２）.
(4) . ＳＰ Ｓ Ｓ データ ・ フ ァ イ ルの 自動 作成. 頭の３文字だけが意味を持つものと約束したい 。 学習経過の終わりは， 行番号 （２０） の文字Ｅで始まる行であるから その行を発見した後に１個 人 ，. ケ ー ス 分 の 抽 出 デー タ を 出 力 し， その 次 の＃ … …ＥＮＤ 行 で ケ ー ス 番 号 を１ つ だ け 進 め れ ばよ い ， そ して， 図 ３ の 流 れ 図 で 云 え ば， 結 合 子 ０ で 示 さ れ る よ う に ケ ー ス 毎 の 初 期 値 設 定 に 戻 る ， ． 始 行， 終 行 以 外の 行 で は 図 ３の 結 合 子 Ｒ で 示 さ れ る １ レコ ー ドの 読 込 み か ら 処 理 を 始め る ７２ ， ．. 文字とあるの は， 学習記録の１行の最大文字数であり， 読込みはまず ７２ＡＩ の フ ォ ー マ ッ ト で 行 ，. なう． 第１ 文 字 が プ ラ ンク であ るの は， 図 ２ の リ ス ト で 云 え ば 説明 番 号 （２） （３） （４） の ３ 行 だ ， ， ， けである． 行 （２） は学習の開始時刻と終了時刻を示し 行 （３） はＡＣＣ に 格 納さ れ た データ ， ， 行（４）はＳＷ デ ータ を 与 え て い る． こ れ ら は 図 ４ の 流 れ 図 の よう に 分 解 さ れ て， ま ず 学 習 総 時 間 （分） が 求 め ら れる， 続 い て， ＡＣＣ Ｉ ～ ８， ＳＷ Ｉ ～ ８ の デー タ が１ バ イ トずつ に 分 離 さ れ 整 ，. 数値 （ フ ォーマ ッ ト工１） で出力される， 学習記録の分析が簡単 でよい場合には これら僅々 ３行 ， からの情報で間に合う 事も少なくはあるまい， 第 １ 文 字 が前 述 した も の （＃， Ｅ， ブラ ンク） 以 外は い わ ゆ る ラ ベ ル 付 き の 行 で あ る こ の 行 内 ．. には 必ず， 学習 者の 思考 時間と 打鍵時間が含まれている． その小数点以上は分単位 小数点以下 ， は 秒 単 位 で あ る． こ の ラ ベ ル 行 か らは， ま ず， 時 間 情 報 が 抽 出さ れ る ， そ の ラ ベ ルォ千の 内 容 が， 説明 ス ライ ドの 提 示 であ る か 質 問 や そ の 返 答 であ る か 説 明 な どの 内 ， ， 容 を 伴 っ た コメ ン ト であ る か， 単 な る 激励 な どの 挨 拶 的コ メ ン ト で あ る か な どは ラ ベ ル 名 だ け か ，. らは判らない， それは， ラベルの付け方が 「英数字６字以内 左端詰め」 以外は全く任意 であり ， ，. プロ グラ ム 作 成 者 毎 に 異 な り 得 る か ら で あ る 従 っ て ラ ベ ル 行 の 処 理 は 複 雑 であ る の で 詳 細 は ． ， ，. 後述する．. な お， データ ・ レコ ー ドの 読 込 み は 文 字 型の Ａ Ｉ フ ォ ー マ ッ ト であり 処 理 は 数 値 ま たは文字列 ， で行なわ れるの で， その間はフ ォ ー ト ラ ンの ＥＮＣＯＤＥ 文 ＤＥＣＯＤＥ 文の助けをかりてデータ転送 ， を 行 なう こ と に な る．. ３. ラベ ル付き行の処理. 図 ５ の 流 れ 図 に 従 っ て 説 明 す る． ラ ベ ル 行 で は ま ず 学 習 者の 思 考 時 間 が求 め ら れ る 次に ， ， 、 ， 第１ ～ ４ 文 字 か ら， 文 字 列 と して の ラ ベ ル名 を 組 立 て る こ れ に一 応 ＮＥＷＬＢＬ （新 ラ ベ ル） と ． ，. いう 変 数 名 を 与 え よう， ＣＡＩ 言 語 の ＴＥＡＣＨＴＲＡＮで は， ラ ベ ル名 と して は 最 高 ６ 文 字 ま で 許さ. れて い る が， 北 大 大 型 計 算 機セ ンタ ー の シス テ ム ＦＡＣＯＭ ２３０－７５で は １ 語 ４ 文 字 の 構 成 であ る ， の で， 処 理 の 簡 単さ の 理 由 か ら， ラ ベ ル が２ 語 に わ た ら な い よう に ４ 文 字 以 内 と い う 制 限 を して ， お こう．. ラ ベ ル名 のう ち， 重 要 な も の は， 質 問 Ｑ の 場 合 だ け であ っ て 他 の も の す な わ ち スライ ドや ， ， ， コ メ ン ト， あ る い は ヒ ン ト （提 示 で も 請 求 で も） の 場 合 に は ラ ベ ルに関係なく データ 抽出を行なう ， こ と が で き る． そ の た め に， Ｑ ラ ベ ル だ け は 予 め 知 っ て おく 必 要 があ る ま た ラ ベ ル 行 内 の 反 応 ． ， が学 習 プ ロ グラ ム 内 の 第 何 番 目 の フ レ ー ム で あ る か を知 る た め に Ｑ ラ ベ ル の名 前 はフ レー ム の 順 ， 番 に， こ の デー タ 抽 出 プロ グラ ム に 対 して 与 え て お か な け れ ばな らな い 図 ８ は こ の 抽 出 プロ グ ． ， ラ ム の 先 頭 部 分 の リ ス ト であ る が， 左 端 の 文 順 番 号 ５ ６ １３の 行 に Ｑ ラ ベ ル と して の ＬＢＬＱ ， ， ，. の個数と内容と， 質問Ｑの予定数を与えてある （これは学習プロ グラム毎に異っているはずのもの である） ．最後に Ｑ９９９ と いう ラ ベ ル を ダミ ー ・ ラ ベ ル と して １ ヶ 追加 して あ る が， こ れ は 単 に プロ グラ ミ ン グ技術 上 の も の で ある ま た こ れ ら のう ち に は 参 考 学 習 の Ｑ ラ ベ ル は 含 ま せ な い 参 。 ， ， ．. （３）.
(5) . 中野嘉弘・清水 清. ４. 考 学 習 は す べ て ヒ ン ト ＨＩＮＴ と して 処 理 す る．. こ の よ う に 用 意 さ れ た Ｑ ラ ベ ル 表 を用 い て， 図 ５ の 流 れ 図 の よう にラベル・サーチを行ない， 学習 て は， ヒ ン ト と し て そ の 回 数 フ レー ム 番 号 を知 る． 予 定さ れ たフ レ ー ム 以 外 の 参 考 学 習 に つ い 応 答 Ｑ 数ＪＱ や ケ ー ス 番号ＪＣＡＳＥ ＫＨＩＮＴＱ， 時 間ＪＨＩＮＴＭ の み を 累 計 し， 個 人 デー タ の 最 後 に，. の前に出力するよう にした．. ら る 次 に， 第１１～１３文 字 か ら 組立 て た 文 字列 が ＡＮＳ な ら ば， さ ら に 学 習 者の 打 鍵 時 間 が求 め れ. （一般には， 余り重 要な情報ではないけれども） ．. す ま た， そ の 文 字 列 が ＴＵ で あ れ ば， タイ ム ・ ア ッ プ であ る が， こ れ に は ２ 通 り の 場 合 が あ る． ス ト を 参 照） ， な わ ち， 第 ９ 字 目 が文 字 １ で あ れ ば， イ ンサ ー ト・ シー ケ ンス で あ る か ら （図 ２ の リ トの 場 激励 コメ ン を な の す る 無 視 は こ れ の で ぎな い に 過 賞 や 讃） （激励 た コ ン ト メ ， ． 挿 入さ れ ，. 合には， その前に誤答であっ たという情報 （後述する） が先行す るので， 得点評価にはこれを用い れ ばよ い．. 文字１ がなけれ ば， 本当のタイム・アッ プ （時間切れ） であるから， その回数と時間を累計する． に応答したかの何れか で 他方， 文字列 ＡＮＳ が出現した場合は， スライ ドの読取り終了か， 質問. あ る． こ の 先 の 詳 しい 処 理 法 に つ い て は 次 節に 述 べ る．. ４. ＡＮＳ 情 報 の 処 理. 採 て ラ ベル付き行内に文字列 ＡＮＳ が出現した場合には， 図６の流れ図の ように， 第１８文字を っ 検査する．. 累計 し そ れ が ブラ ンク で あ れ ば， 説 明 ス ラ イ ドの 読 了 であ る か ら， ス ラ イ ド回 数 と 読取 り 時 間 を. て ゆく．. 第１８文字 が０（ゼロ）であれば， 質問に対して誤答した場合に相当するので， 誤答回数を累計する． この誤答回数 と， 前述した本当のタイ ム・ア ッ プ回数の和は， 後に得 点評価の資料になる． 思考時間や 打鍵時間も加 算しておこう． 特に前者は有用な学習情報になる． が１ 各 フ レー ム に 入 る 毎 に， 初 回 答 数 ＝ ０ の よ う に セ ッ ト し， 回 答 ごと に １ を加 算 す る． こ の 値. 目は に等しい 時は， 初回答であるから， それまでの情報 を初反応データとして保存する． そ の 項 図７ （左） に示 した． は こ 第１８文 字 が１（イ チ）の 時 に は， 学 習 者 は 正 答 を した こ と に な る． ０ と １ 以 外 の 文 字 の 時 に ，. を共通に れを無視 して次の レコー ドを読込 む， ０と１の文字の 時は， 誤答数， 思考時間， 打鍵時間 累 計 す る． そ して， 正 答 の 後 に は， そ の フ レー ム 内 での デ ー タ 抽 出 は 終 る． そ の 項 目 は 図 ７ （右） に例 示 し た．. ５. ケ ー ス ｏ デー タの 出力. に よ る 統 計 処 理 に 必 要 な デー タ 値 が， 各 学 習 フ レ 他 ー ム 毎 に， 各個 人ケ ー ス 毎 に 抽 出 さ れ る． そ の 個 数 は， フ レー ム 数 × デー タ 項 目数 で あ り， そ の 習 に ケ ー ス 毎の デ ー タ と して， ヒ ント 回数， ヒ ン ト 時 間， 学 習 総 時 間， ＡＣＣ 情 報， ＳＷ 情 報， 学 こ の よう に し て， 学 習 経 過 記 録 か ら， ＳＰＳＳ. 者の識別・分 類などの個 人情報がある． この最後の個 人情報につ いては， 学習者名コ ー ド， 使用端末ブース番号， 端末内席順， 性別， 学. 校 の グ レー ド， コ ー ス 別， 学年 な ど， 少 なく と も７ ヶ の 項 目 が あ り 得 る， レ 教 科名 コ ー ドは 共 通 情 報 であ る か ら個 人 デー タ と は せ ず， 全 デー タ ・ フ ァ イ ル が 出 来 た 後 に， コ ー ド毎 のＩＤＳＥＱ 番 号 を７３～８０桁目 にナ ン バ リ ン グす る 際 に 利 用 す る こ と と して， デー タ 出力 か. （４）.
(6) . ＳＰ ＳＳ データ ・フ ァイ ルの 自動 作成. ・. ５. ら は 省く。. いず れ に して も， 多く の 変 数 項 目 に つ い て デー タ 出 力 を す るの で， 出 力 文 を 簡 単 に す る た め に. ＩＶＲという名前の配列を用 意し， 出力す べき変数項目との間に図８のリストのように， ＥＱＵ工ＶＡ－ ＬＥＮＣＥ の 宵 言 を して おく． ＳＰＳＳ. の 入力 フ ォ ー マ ッ ト で は. ＦＲＥＥＦＩＥＬＤ （自由書式） が簡便さのために推奨 できるが ，. 文 字 型 デ ー タ は い ち い ち引 用 符Ｗ で は さ ま な け れ ばな ら な い の で， 我 々 の 自動 デー タ ・ フ ァ イ リ ン グの 目 的の た め に は， デー タ はす べ て 数 値 に 限 定 した。. それに対応して， 抽出 データを外部媒体 （ＭＴ やカー ドなど） に出力する際には， 整 数 型 の１８. １４の フ ォ ー マ ッ トに 統 一 した． 欠 測 値 に つ い て は， ３桁の自然数 ９９９が自 動 的 に 入る よ う に し て あ. る． その出力例は図９であるが， 多数連続して配列された ９ ９９は， 未定義変数用の予備項目と して 用 意 した も の で あ る．. 出力 リ ス トの 内 容 に つ い て は， 図 ８ の 行 順 番 号１２に 始 ま る ＥＱＵ工ＶＡＬＥＮＣＥ 宣 言 文 と 対 照 す れ. ば容易に判断できよう。. ６. 結. 語. ＣＡ工 学 習経過記録から， ＳＰＳＳ 統計処理に必要なデータを， 自動的にファイ リ ングする方法 を与えた． 従来の手作業に代わっ て有効に用いられよう。 この新方法を利用する際の留意点を列挙 しておこう。. １） ２） ３） ４）. 質問の個数ＮＱ を 与 え る。 ＮＱ 十 １ 個 の Ｑラ ベ ルの 表 を ブロ ッ ク データ 文 と して 与 え る。. ラ ベル名は英数字４字以内とする． 教科名 は英数３字で識別するよう にする。. 学習者名には， 個人情報として７項目を盛り込むよう にコー ド化するのが賢明である． 知能テスト， 心理テストなど， 学習経過とは別なテ スト項目を， 出力の予備項目の中に 組込 む こ と が可 能 であ る．. ５）. 自動 フ ァ イ リ ン グの ＦＯＲＴＲＡＮ プロ グラム自身は簡明であるから， 自由に手直しすること. も容易 である．. 今 後さ らに， 多くの学習例を照合して， より便利なものに仕上げたい 関係各位に感謝の意を表したい。. （付録）. ＰＴＵＴＹ使用上の注意. こ の 「任 意 コ ー ド紙 テ ー プ変 換 ユ ー テ ィリ テ ィＰＴＵＴＹ」 そ の も の に つ い て は， 解 説マ ニ ュ ア ル. ７４ （ １９ ， 文献４） にゆずり， 使用の実際面 での 注意を述べる。 １）. 変 換 テ ー ブル は， ユ ー テ ィ リ テ ィ 内 で用 意 さ れて い る 標 準 コ ー ド Ｓ Ｏ Ｏ が我 々 の ＡＳＣＩ Ｉ. コー ドに最も近 いが，若干の不一致があるので，修正付標準コー ドＳ Ｏ Ｏ Ｍ を 指 定 す る． コ ー ド表 の 印刷をさせる Ｌ工ＳＴ 指 定 は， む しろ しな い方 が 結 果 が見 易 い，. 我々 の ＨＩＴＡＣ －１０の ＡＳＣＩ 工 コ ー ドは シフ ト・ キ ー を 使 わ な い が， ＳＨ工ＦＴ 文 の オ ペラ ン ド に は ｓｌ （シフ ト。イ ン） を 意 味 す る コ ー ド ０１７を あ えて 記 入 す る。 こ の 点 に つ い て は， 前 記 マ ニ ュ ア ル の 説明 は 不 明 確 の よ う だ．. 変 換 コ ー ドの 修 正 部 分 は ＤＡＴＡ 文 で与 え る， 左側 を ＡＳＣロ コ ー ド， 右側 をカ ー ド・イ メ ー ジ. の ＥＢＣＤ工Ｃ コ ー ド側 とす れ ば， ＬＦ の ０１２＝ ＬＦ，. ＣＲ の ２１５＝ ＣＲ ，. （５）.
(7) . 中野嘉弘・清水 清 “. の ０４２＝ Ｗ，. Ｗ 自 身 の ０４７； 琢. の ０４４； ＳＰＡＣＥ， ／ 記 号 １３４二 ＳＰＡＣＥ，. ＄. ： の ０７２＝ ＳＰＡＣＥ， ＥＳＣ の ０３３； ＮＥＧ・ （無 視） な どであ る．. 幕 （べ き） 乗 を 表 わ す ＡＳＣロ コ ー ドの ↑ 記 号 は， カ ー ド・イ メ ー ジ で は 記 号 ※ ※と な る べ き で. あるが， 単独コー ドでの変換は不可能であるので， ↑印は使用 しない方 がよい （当面の問題には無 関係であるが） ．. ＡＳＣＩ 工 コ ー ドの ＥＳＣ は， ０３３＝ ＳＴＯＰ の よ う に 本 来 の 機 能 上 か ら は 対 応 さ せ る べ き であ る が，. 処理の中断の 再開にはその都度オペレーターの人手を借り るの で， 我々の目的上からはこれを無視 す る コ ー ドと した 方 がよ い． す な わ ち， ０３３； ＮＥＧ. と す る． も っ と も， 実 際 に は， 放 置 して お け. ば， 未 定 義 コ ー ドと して 無 視 さ れ る か ら 世 話 は な い．. ２）. 紙テープ内の個 人記録の間隙 （終りの＃行の 未尾と， 次の学習者の レコー ドの最初の＃記. 号 の 間 隔） がフ ィ ー ド １６０桁 以 上 あ る と 処 理 が 中 断さ れて， 次 の 制 御 カ ー ドに 移 る の で，／ＣＯＮＴ. 文を学習者の人数 分だけ挿入する必要がある． 紙テー プを作成する際には， そのフィ ード長を １６０ 桁 以 下 にす る こ と が望 ま しい． 止 む を 得 な い 時 には， 統一 的 に １６０桁 以 上 な ら以 上 に して おく ．べ き であ り， 混 じり あ っ て は い け な い．. 紙 テ ー プの １ 巻 が 終 了 した 時， オ ペ レ ー タ に 次の 巻 を 掛 け 替 えて 処 理 を 再 開 さ せ る た め ／ＣＯＮＴ. ＣＨＡＮＧＥ ３）. 文 を 挿 入 して お く． こ れ は （巻 数 － １） 個 だ け 必 要 であ る．. こ れ は オ ペ レ ー タ ーの 作 業 上 の 要 求 で あ る が， 長 い 紙 テ ー プ （巻 い た 直 径１ｏｃｍ以 上） に つ. い て は， 中 芯 を 入 れ て お く こ と （た だ し， 中 芯 と 紙 テ ー プの 終端 と は 接 着 しな い こ と） が必 要 であ る． ４）. コ ー ド変 換 後 の デー タ は ９ ビ ッ ト・ モ ー ドで 出 力 さ れる の で， エ レメ ン ト名 の 指 定 は で き. な い， こ の ま ま で は ＦＯＲＴＲＡＮ での 処 理 の 入力 デー タ と は な れ な い の で， ９ ビ ッ ト・ モ ー ドか ら ８ ビ ッ ト・ モ ー ドに 変 換 し， 同 時 に エ レメ ン ト名 を付 け な け れ ば な ら な い． そ の た め に ＦＡＣＯＭ. の Ｌ工ＢＥ の フ ァ イ ル 形 式 変 換 機 能 で あ る Ｃ Ｖ ９８ 制 御 文 を用 い る． ま た， フ ァ イ ル 内 の レコ ー ドに 工ＤＳＥＱ ナ ン バ ー を 付 け 得 る の も， そ の 後 の 段 階 で あ る （１９７４ ， 文 献 ５） ．. 本 稿 の 主 旨 で あ る 「学 習 デー タ 抽 出 ル ー チ ン」 を実 行 す る 前 に は， こ れ だ け の 準 備 が して あ る も. の と す る （当 然の 話 で あ る が） ，. 以 上， 参 考 の た め に 付 録 と して ま と め て お く． 文. 献. ＩＡ， ２５ ７４） Ｐ，１２ １） 中野嘉弘， 清水 清：北海道教育大学紀要１ ｏ ．１ （１９ ，Ｎ ４ ２）ＣＡ工 研究報告 第２号 （昭和４８年） 北海道教育大学函館分校 Ｐ． ３ ３）ＣＡ Ｉ 研究報告 第３号 （昭和４ ９年） 北海道教育大学函館分校 Ｐ．７７ ４） 北海道大学大型計算機センター・ニュース・サプルメントＮ ４） １９ ７ ｏ ．４， ＰＴＵＴＹ （修正２版） （ ７４） ５） 北海道大学大型計算機センター・ニュース・サ プルメントＮ １９ ｏ ．６， ファイル利用の手引 （暫定版） （ Ｐ， ６６. （６）.
(8) . ｓｐ ｓｓ データ ．フ ァイ ルの 自動 作成. 従 衆法. ÷ ÷÷＆」 肇 ÷ ÷÷. Ｐ Ｔ ｒリスト Ｍ Ｔ Ｒ 印. Ｐ Ｔ Ｕ Ｔ Ｙ. デ ー タ 鹸 取. 手動. ７. 寿激 （. 文 宵化 自動化. 図１. 自動 データ ・フ ァイ リ ン グの 概 念の 流れ図 左側 は ．. 従来からの人間の手による方法， 右側は自動化された 新法であって， 比較のために並置して示した，. ＃. ＨＵＣＣ ＦＡＣＯＭ ２３０－７５ ＰＡＰＥＲ Ｔ工Ｌ工ＴＹ －７４０８０８－ （Ｖ－００ ， Ｌ－００） ＊ＤＡＴＡ Ｌ工ＳＴ＊ Ｈ工ＳＴＯＲＹ ＲＥＣＯＲＤ ＬＩＳＴ Ｅ８２０９ Ｍ２００ ０２ ０２ ， ００ ０８ ００３２. ＳＩ ＱＩ Ｃ９９９ Ｓ８ Ｓ９ Ｓ１Ｏ Ｑ３ Ｃ９９９ Ｓ１４ Ｑ４ Ｃ９００ Ｑ４ Ｃ９９９ Ｑ２３ Ｃ９９９ ＥＩ. ＃. Ｉ Ｉ. ０００００. ０３４０４. ０. ０. ＡＮＳ ＡＮＳ ＴＵ. ００４４０. ０ Ｏ０ ， ２６ ００ ． ００ ｏｌ ｏｌ ． ０８ ． ２５ ００ ＯＯ １ ０ ０ ０ ． ， ００ Ｏ１ ・ ． ２４ ００ ， ００. ＡＮＳ ＡＮＳ ＯＯ ． ５６ ００ ． ００ ＡＮＳ ＯＯ ． ２２ ００ ， ００ ＡＮＳ ＯＩ ＯＩ ． ０３ ． ３６ ００ 工 ＴＵ Ｏ０ ， ０１ ００ ． ００ ＡＮＳ ＯＯ ． ３１ ００ ， ００ ＡＮＳ ＯＯ ＯＯ ． ３１ ００ ． ０４ 工 ＴＵ ＯＯ ． ０１ ００ ． ００ ＡＮＳ ＯＩ Ｏ０ ， ０２ ， １０ ０１ Ｉ ＴＵ ＯＯ ． ０１ ００ ． ００ ＡＮＳ ＯＩ ＯＩ ． ０６ ００ ， ０１ 工 ＴＵ Ｏ０ ， ０１ ００ ， ００ ＴＵ ＯＯ ． ０１ ００ ． ００ ＨＩＳＴＯＲＹ ＲＥＣＯＲＤ ＥＮＤ 図２. ０４４４４. ① ②. ０２４０４. ００４０４. ００５４７. ００１７１. ③. ０ ０ ‐ ０Ｏ ０ ０３ ７０９. ０. ０. ０. ④ ⑤. ０Ｏ ０Ｏ ０Ｏ. ⑩. ０Ｏ ０３ ０Ｏ ０Ｏ ０３ ０Ｏ ０３ ０Ｏ ０３ ０Ｏ ００. ９９９. ３８７. ⑮. ３８４. ⑰⑯⑩. １１１. 学習 経過 記 録 データ （ヒス トリ・ レコ ー ド） の リ ス トの例。 第１ ステ ッ プ終了 後の もの． 紙 テ ー プをＰＴＵＴＹ ル ーチ ンにより， カ ー ド・イ メ ー ジに変 換 した だ けの 状 態 にあ る．. （７）. ⑳⑪.
(9) . 中野嘉弘・清水 清. ８ 初期 値 ケース毎. ○. ｉ老ｉ；. ） Ｒ（ 諦込. 第 １ 文 字 ＃、か. Ｎ ０. ６ Ｎ Ｙ ＥＳ. 第ｍ～塾文字. 英 ｉふめ. ４ ＹＥＳ. Ｏ Ｎ. 事 、 、 ｓ Ｔ Ｌ ェ. 、か ′ ＥＮＤ. ケース番号十１. （１ケース終り）. （ｏ）. 学 生 名 情 報 ＵＢ ２ Ｓ. ０文 字 ９～６ 第５. 教 科 名 情 報. 席 順 番 号. ２. ６ 文 字 第 ６. 図３ 学習者個人情報の始めと終わり， 学習内容の識別・分離法のフロー・チャート．. ３ 文 字 第 １ Ｏ Ｎ. ２ 文 字 第 １. ＹＥＳ. ６ Ｎ. ′－ タ Ｓ Ｗ テ Ｒ. 学 習 総 時 間. Ａ ＣＣ データ Ｒ. 図４ 学習総時間， ＡＣＣデータ， ＳＷデータの分離・抽出法．. （８）.
(10) . ＳＰ Ｓ Ｓデータ・ファイルの自動作成. ブランクか. ９. ６ Ｎ. ６ ｏ ・ Ｎ Ｎ ′ 、 ′ 、 ０ か １ か 誤答 ） Ｙ Ｅ Ｓ （ Ｓ（ Ｙ Ｅ 正答 ） 誤答回数十１. 回 答 数十１. 回 答 数十１. 思考時間加算. ヒント回数十Ｉ. 思考時間加算. 打鍵時間加算. ヒント時間加算. 打鰹時間加算. 同読取時間加算 Ｓ Ｙ Ｅ 質問フレーム番号. Ｏ 初回答か Ｎ. 第１ １～１ ３文宇 ６ Ｎ ． 、 Ａ Ｎ Ｓ か Ｓ Ｙ Ｅ 打 鰹 時 間. ， Ｔひか Ｓ Ｙ Ｅ. ６ Ｎ. 初反応データ 格納. Ｒ. 第 ９ 宇 目 ｒか. Ｓ Ｙ Ｅ. Ｒ. 図６ 学習情報の抽出 （その２） ． ＡＮＳ 情報の分析法． スライ ド読了か， 回答 か？ 回答ならば， 誤答か正答かの 弁別を行う． 図５ 学習情報の抽出 （その１） フ レー ， ム 番 号， ＡＮＳ か ＴＵ か， さ らに その ＴＵは コメ ン トかの識 別 法．. 初 応応時間. 誤 答 回 数. 初Ｔ Ｕ 時 間. Ｔ Ｕ 回 数. 初Ｔ Ｕ 回 数. Ｑ 得 点 計 算・格納. 初スライド回数. 説明スライド数. 初スライド時間. スライ ド時間. 初打 嬢時間. Ｔ Ｕ 時 間 打 鍵 時 間 ＡＮＳ時間 フレーム番号十１. －夕 図７ 左側は初反応データ ． 右側は正答後 分析の対象として格納すべ のデータ． 分析の対象 き データ の 一例 を示 す，. （９）.
(11) . 中野嘉弘・清水 清. １０. １. ＡＵＴＯ ＤＡＴＡ ＦＩＬ工ＮＧ Ｆ。Ｒ ＳＰＳＳ 工ＮＰＵＴ ＦＲＯＭ ＣＡＩ ＨＩＳＴＯＲＹ ＲＥＣＯＲＤＳ ＷＯＲＫ ＡＲＥＡ ′ ） ＣｏＭＭＯ歯 ＭＣＨＲＱＩ ， ＮＣＨＲＱの １ＢＬＮＫ ′ ′Ｃ′ ′ＬＩＳＴ′ ′ＥＮＤ′ ′ＡＮＳ′ ′ＴＵ′ ′ｒ／ ′＃′ ′ ′ ′Ｑ′ ′ Ｓ ＤＡＴＡ ＭＣＨＲ／′Ｅ′ ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ′ ′６′ ′７′ ′８′ ′９′ ′０′ ′／ＩＢＬＮＫ′′／ ′ ′ ′ ′ ′ ′ ′ ′ ′ ４ ５ ３ ＤＡＴＡ ＮＣＨＲ／ １ ， ２ ， ， ， ， ， ， ， ， ， ， ２ ） ６ ４ ） ） ） １ の ８ ） ２ ＩＮＴＥＧＥＲ ＥＢＣ” ， Ｗ４（ ， Ｗ ２（ ， Ｗ ６（ ， Ｗ８（ ， Ｗ１α Ｑ． ＬＡＢＥＬ ＴＡＢＬＥ ＳＩＺＥ？ ＮＥＥＤＳ十Ｉ （ ２ の Ｄ工ＭＥＮＳＩＯＮ ＬＢＬＱ. Ｃ. ２ ３ ４ Ｃ. Ｑ． ＬＡＢＥＬ ＴＡＢＬＥ？ ′ＱＩ′ ′Ｑ３′ ′Ｑ４′ ′Ｑ６′ ′Ｑ７′ ′Ｑ９′ ′Ｑ１α ＤＡＴＡ ＬＢＬＱ／ ， ， ， ， ， ， ， ′ ′Ｑ１４ ′Ｑ１５ ′Ｑ１６ ′Ｑ１γ ′ＱＩＩ ′ ′ＱＩＺ ′Ｑ１３ ， ， ， ， ， ， ， ′／ ′ ′Ｑ２２ ′ ′Ｑ２３ ′Ｑ９９９ ′ＱＩｇ ′Ｑ２０ ′Ｑ２１ ， ， ， ， ， Ｎ Ｅ ＥＤＳ十Ｉ Ｓ Ｉ Ｚ Ｅ？ ＴＡ ＢＬ Ｅ ＵＴ ＥＮ Ｑ． ＴＯＫ ６ ） ＤＩＭＥＮＳＩＯＮ ＭＳ（ Ｑ． ＴＯＫＵＴＥＮ ＴＡＢＬＥ？ ＤＡＴＡ ＭＳ／０， １， ２， ３， ４， ５／ ＹＯＢＩ Ｋ９９９ （ ２ め ＤＩＭＥＮＳ工ＯＮ Ｋ９９９ ＷＯＲＫ工ＮＧ ＤＡＴＡ ＳＴＯＲＥ （ ） ＤＩＭＥＮＳＩＯＮ ＬＮＤＡＴＡ ７ ， ） ） ５ ５ ） ５ ５ ） ５ ） ＩＡＣＣ１（ ５ ） ， ， ＩＡＣＣ６（ ， ＩＡＣＣ５（ ， ＩＡＣＣ４（ ， ＩＡＣＣ３（ ， ＩＡＣＣ２（ Ｉ ＳＷ （ ８ ） 工ＡＣＣ７（ ５ ） ） ５ ， ， ＩＡＣＣ８（ ， １ ９ １ ９ ＞ （ ＞ （ （ １ ９ ウ １ ９ （ １の （ ウ ＩＲＳＰＴ （ １ ９ ０ ， ＬＡＮＳＴ ， ， ＫＴＭＴＫ ，ＫＷＡ ， ＫＴＥＮ ， ＫＴＵ （ １ ９ ウ ＩＲＤＴ １ （ の ， ＫＳＬＱ鵠 ＫＲＤＴ ＦＯＲ ＷＲ工ＴＩＮＧ ＯＵＴ Ｄ工ＭＥＮＳ工ＯＮ ＩＶＲ （２５６） １ （ ３ ） ） （ ８ ） ） ｛ １ ） ） ＥＱＵ工ＶＡＬＥＮＣＥ （ＬＮＤＡＴＡ，ＩＶＲ ， ， （工ＡＣＣ２， 工ＶＲ ， （工ＡＣＣ１， ＩＶＲ （ ３ ３ ） ） １ ８ ｝ ） １ＡＣＣ３， １ＶＲ（ （ ， ， （工ＡＣＣ６， １ＶＲ ， （１ＡＣＣ４， ＩＶＲ㈱“ （１ＡＣＣ５， 工ＡＣＣ５， １ＶＲ◎）. Ｃ. Ｃ ７ Ｃ Ｃ ９ Ｃ １０. Ｃ １１ １２. １ＳＷ ＩＶＲ包め） １ＲＳＰＴ （ ＩＡＣＣ７， ＩＶＲ倦め） ，（ ， 工ＶＲ６の， ，（１ＡＣＣ８，土ＶＲ包め） ，（ ） ２） ３ ） ） ７ ５ ） Ｔｕ ＩＶＲ（ ），（ＫＷＡ ， ，１ＶＲ（１２ ， （ＫＴＭＴＫ ， （ＫＴＥＮＪＶＲ（１１ ，エＶＲ他動） Ｉ Ｒ（ ８ Ｓ Ｖ １ ９ ） ） Ｋ Ｌ ０ （ Ｄ Ｔ Ｉ Ｖ Ｒ（ １ ７ ） ） ５ ） （ Ｉ Ｒ 工 Ｖ Ｒ（ １ １ ） （ＬＡＮＳＴ ， ， ， ， ， ， ５ ２）） ７）） ８） ） ９ （ＫＲＤＴ ， ，ＩＶＲ（２ ， （ＬＴＴＬ ， ＩＶＲ（２２ ， （Ｋ９９ ，ＩＶＲ（２０ ４）） ３）） （ＫＨＩＮＴＱ ， ， （ＪＨ工ＮＴＭ，ＩＶＲ（２５ ，ＩＶＲ（２５ ２５ ５）） （ＪＱ ， ，エＶＲ（２５６）） ， （ＪＣＡＳＥ ，ＩＶＲ（. ＴＡＳＫ 工Ｎ工ＴＩＡ ＨＯＷ ＭＡＮＹ Ｑ？ ＮＱ＝？ ＮＱ＝１９ １０Ｏ ＪＣＡＳＥ；Ｏ Ｃ ＣＡＳＥ ＩＮＩＴ工Ａ ．５上 Ｉ ＪＣＡＳＥ『ｒＣＡＳＥ 十Ｉ ．６上 ＪＱ ・ ＫＨＩＮＴＱ 『「ＨＩＮＴＭ＝ ０ ．７← １０Ｉ ＤＯ Ｉ０２ １Ｖ＝１，２５２ ．８ム １ＶＲ （ＩＶ） ；９９９ ー９▲ １０２ ＣＯＮＴＩＮＵＥ ＦＲＡＭＥ ＩＮ工ＴＩＡ Ｃ ２０ ５ ＪＱ＝ＪＱ十１ １ ２ ６ ＮＳＬニ エＲＤＴＭ＝ ＫＱ＝ ＫＷＡＮＳ＝ ＫＴＫＴＭ＝ ＫＢＴＭ＝ ＪＴＵ＝ ＪＴＵＴＭ＝ ＬＡＮＳＴＭ＝Ｏ ＩＲＥＣＯＲＤ 工ＮＩＴＩＡ Ｃ 沈溺 ７ ＲＥＡＤ （５， ８， ＥＮＤ＝５０１） ＥＢＣ ８ ＦＯＲＭＡＴ （７２Ａ１， ８×） ２４ ＤＯ ９ １＝ １， ４ ２５ ）） ＧＯ ＴＯ ＩＯ ＩＦ （ＥＢＣ ｝ ｛ １ ． ＭＣＨＲ （１ ． ＥＱ ２６ ９ ＣＯＮＴＩＮＵＥ ２７ ＩＯ ＧＯ Ｔ０ （１１ ， ３１ ， ４１）Ｊ ， ２１ 郡 ＩＩ ＪＱ＝ＪＱ－ １ 十ＫＨ工ＮＴＱ. Ｃ Ｃ ．３▲ ．４上. ＣＡＩ学習 記 録か ら， ＳＰＳＳに よる 統 計分 折の た め の ＦＯＲＴＲＡＮプロ グラ ムの 先 頭 部 分 のリ ス ト. 図８. （ １ ０）. 入力 データ ・フ ァイ リ ン グを自動 的 に 行 なう.
(12) . ｓ ｐ ｓ ｓ データ 。フ ァイ ルの 自動 作 成. １１. ８２０９. ４. ２. ２. ９９９. ９９９. ９９９. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ３. ４. ０. ４. ０. ０. ４. ４. ０. ０. ４. ４. ４. ４. ０. ２. ４. ０. ４. ０. ０. ４. ０. ４. ０. ０. ５. ４. ７. ０. ０. １. ７. １. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ８５. ９６. ３１. ３３. １９. ６３. ２７. ８. １８. １２. １７. ２４. １４. １４. ３２. １２. ２６. ３４. ６６. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ０. １. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ３. ０. ２. ０. ０. ０. １. ０. ０. ５. ５. ４. ５. ５. ５. ５. ５. ５. ５. ２. ５. ３. ５. ５. ５. ４. ５. ５. ８５. ９６. ４１. ３３. １９. ６３. ２７. ８. １８. １２. ６９. ２４. ５３ ２４. １４. ３２. １２. ７３. ３４. ６６. ９３. ９９. １ ０７. ３７. ２１. ６４. ３２. １６. ２０. １４. １ ０４. ６１. １６. ３３. １４. ８２. ３６. ６７. ２６. １ ６２. ３１. ０. ０. ０. ０. ２４. ０. ０. ０. ０. １６. ０. ０. ０. ０. ０. ０. １. ３. １. ０. ０. ０. ０. １. ０. ０. ２６ １ ６２. ０. ０. ０. ２４. ０. ９ Ｅ ） ９ ９ ９９. 銚 ヲ ９. 男９. 第９. 船９. 男９. ２４. ２. ０. ２. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ８７. ０. ４１. ０. ０. ０. ０. ０. ０. ９９９. ９９９. ９９９. ９９９. ９９９. ９９９. ９９９. ９９９. ９ ９９. ９ ９９. ０. ０. １９. ３. 図９. ３１. ０. 弱９ ９ ９９. 労９. 鱒９. 男９. 男９. 第９. 第９. 自動 フ ァイ リ ン グ法 によ っ て作 ら れたＳＰＳＳ入力用 カ ー ド・イ メ ー ジ・ データ の例 自 由 書 式 ， ．. ８工４）に兼用できる， データの先頭は学習者の個人情報 （学生番号， 校種， 学習席順， 固定書式 （１ 端末ブース番号， 予備項目 ９ ９ ９が３ヶ）， 末尾はケース番号 （今は３番）， その前の１ ９とあるのは この学習プログラム内の予定質問数を過不足なく終了したことを示す． この提示例は， 図２に提示した学習記録例 （学習者名Ｅ８ ２０９） に対応するものである． 比較され たい．. （１１）.
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