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文章読解問題アプリ 仕様・設計まとめ（v0.1）

1. 目的
   • 小学4・5・6年生向けの文章読解力向上
   • 単なる正誤判定ではなく
「どの読解スキルが苦手か」を可視化する
   • iPad単体で完結し、オフラインでも利用可能
2. 対象環境 項目 内容 デバイス iPad mini OS iPadOS 開発環境 macOS + Xcode 言語 Swift UI SwiftUI DB SQLite（ローカル） ネット接続 不要（将来拡張あり）
3. システム全体構成

┌──────────────────────────┐ │ iPad mini │ │ ┌────────────────────┐ │ │ │ 文章読解アプリ │ │ │ │ │ │ │ │ UI / UX層 │ │ │ ├ 文章表示 │ │ │ ├ 設問表示 │ │ │ ├ 解答入力 │ │ │ └ 結果・解説 │ │ │ │ │ │ アプリロジック層 │ │ │ ├ 出題制御 │ │ │ ├ 正誤判定 │ │ │ ├ 時間計測 │ │ │ └ 学年制御 │ │ │ │ │ │ 分析・推薦層 │ │ │ ├ 学習ログ集計 │ │ │ ├ 苦手タグ算出 │ │ │ └ 次回出題最適化 │ │ │ │ │ │ データ層 │ │ │ ├ 問題DB │ │ │ ├ タグDB │ │ │ └ 学習ログDB │ │ └────────────────────┘ └──────────────────────────┘

1. 問題データ設計 4.1 基本方針
   • 問題は 文章＋設問 で構成
   • 設問単位で 2〜4個のタグ を付与
   • タグは「教えたい力」ではなく
「間違える理由」 を表す
2. タグ設計（定義値） 5.1 MVP必須タグ（8個）

主題把握 要点抽出 指示語 心情理解 因果関係 推論 抽象理解 具体⇄抽象

5.2 タグカテゴリ カテゴリ 内容 skill 読解スキル thinking 思考レベル structure 文構造 vocab 語彙・表現 5.3 タグ例（拡張含む） 読解スキル系

• 主題把握
• 要点抽出
• 指示語
• 心情理解
• 場面理解 思考レベル系
• 事実理解
• 推論
• 抽象理解 文構造系
• 因果関係
• 対比
• 具体⇄抽象
• 時系列 語彙・表現系
• 抽象語
• 慣用句

多義語

1. DB設計（SQLite） 6.1 テーブル構成

Question Tag QuestionTag AnswerLog

6.2 Question（問題）

Question

id TEXT PRIMARY KEY grade INTEGER text TEXT difficulty INTEGER created_at DATETIME

6.3 Tag（タグマスタ）

Tag

id TEXT PRIMARY KEY category TEXT name TEXT priority INTEGER

• priority：分析時の重み付け用（1が最重要）

6.4 QuestionTag（多対多）

QuestionTag

question_id TEXT tag_id TEXT

6.5 AnswerLog（学習ログ）

AnswerLog

id TEXT PRIMARY KEY question_id TEXT is_correct BOOLEAN time_sec INTEGER answered_at DATETIME 設計方針

• 上書き禁止
• 1解答 = 1レコード
• 成長・ブレ・定着を全て記録

1. 学習ログ取得指標 指標 用途 正誤 理解度 解答時間 読解負荷 タグ 苦手分類 日時 成長推移
2. 苦手分析ロジック 8.1 タグ別正答率

誤答率 = 誤答数 / 全回答数

8.2 タグ別平均時間

平均解答時間 = time_sec の平均

8.3 苦手度スコア（例）

苦手度 = (誤答率 × 0.7) + (時間超過率 × 0.3)

8.4 出題制御ルール（初期）

苦手タグ問題：60% 通常問題　　：40%

1. 処理フロー（1問）

起動 ↓ 学年選択 ↓ 問題選択（分析結果） ↓ 文章表示 ↓ 解答入力 ↓ 正誤判定 ↓ AnswerLog保存 ↓ 次の問題

1. DB配置

iPad内 └ Documents/ └ reading.db

• オフライン利用可
• アプリ削除でDB削除
• 将来：iCloudバックアップ対応可

1. クラウド方針 フェーズ 方針 初期 クラウドなし 中期 iCloudバックアップ 将来 ログ同期・保護者画面
2. MVPでやらないこと
   • 集計結果テーブル作成
   • スコアの永続化
   • 初期クラウド連携 👉 すべて動的計算
3. 次フェーズ候補
   • 記述式答案ログ（answer_text）
   • 学年別タグ重み
   • 保護者用ダッシュボード
   • 問題自動生成（LLM連携）
4. まとめ
   • Swift + SQLite + オフライン完結
   • タグ中心設計で「苦手の理由」を可視化
   • 小さく始めて、壊さず拡張できる構成

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