JP2004517379A - 学生と個人教師との適性による対話型オンライン学習 - Google Patents

Abstract

オンライン個人指導方法及びシステムは、使える最善の個人教師を選択し、生徒のための対話型学習環境を確立する。自動化された選択手法は、生徒と個人教師から、生徒と個人教師についての多数の要件を取り込むために重み付け方式を使用する。学生から個別指導の要求を受信すると、組み合わせ手法が実行され、個人教師が選ばれる。特定の年齢グループについて主題における熟達度及び適格性などの参加する個人教師についての情報は定量化され、能力基準と関連付けられる。必要とされる援助の種類及び学生の教育レベルなどの学生についての情報は、定量化され、能力基準に対応する要求基準に関連付けられる。重み付けシステムは、最良の個人教師を選択するために、基準と関連付けられた定量的な情報を結合する。重み付けシステムは、さらに、客観的な相対的重み、学生の親からのインプット、及び／または個人教師の認可を含む。個人教師の使える可能性はまた、個人教師の選択における評価に取り入れられる。１つの実施形態においては、インターネット技術及び自動呼出分配装置技術が、自動選択手法を容易にするために、及び個人指導授業のための枠組みを提供するために結合されてもよい。
【選択図】図１

Description

【０００１】
出願人は、２０００年７月１８日に提出された仮特許出願番号第６０／２１８，９０９号の提出日の権利を主張し、このような優先権の主張は、合衆国法典第３５巻（Ｕ．Ｓ．Ｃ．）第１１９条（Ｅ）（１）に従うものである。
【０００２】
【発明の属する技術分野】
本発明は、コンピュータを利用した教育に係わり、より詳細には、コンピュータを使用して学生に対する個人的な学問的な補助を容易にすることに関わる。
【０００３】
【従来の技術】
コンピュータは教育における有益な手段である。自らの学業で手助けを必要とする学生は独力でやり遂げることはできない。市販されている多岐に渡る教育ソフトウェアから明らかであるように、多くの学生が、自らの勉強で援助を求めるためにコンピュータに頼っている。コンピュータ利用訓練（ＣＢＴ）は、通常、訓練及び指示のためにコンピュータを使用することを指す。これらの応用法のいくつかは、目標とされた学科で対話型の訓練授業を提供する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、それにも関わらず従来のＣＢＴ技法は、その本質により制限される。つまり、その応用法は、その応用法に取り込まれた情報の範囲内でのみ有用であるにすぎない。開発者は、より一般的に尋ねられる質問に関する情報を含めることができるが、開発者はすべての質問または問題を予想することはできない。したがって、これらの教育上の応用法のいくつかが高度であるほど、生きた教師に代わるものはない。熟練した教師は、学生の変化するニーズに対し、より大きな適応性を提供できるだけではなく、かなり広い一連の問題に対応することもできる。より詳細には、人間だけが、「前もってプログラムされ」ていなかった状況を扱うことができる。従来のＣＢＴ技術はまた、学生にハードウェアと同じ地域にいることも要求する。ＣＢＴは、インターネットなどのコンピュータネットワークと共に使用するために適応されることもできる。学生のアクセスのために予め作成されたプレゼンテーション（テキスト、音声、映像）を利用できるようにするワールドワイドウェブ上で「指導」を提供する学校または機関もある。教師と学生間の対話が非同期様式で促進されることがある。例えば、学生が、後に教師によって回答される質問を提出したり、あるいはチャット授業が指定された時間帯に教師によって主催されることがある。しかしながら、教師から学生に対する直接的な注入はない。大部分の場合、学生が彼又は彼女自ら維持しなければならない。
【０００５】
業界で必要とされているのは、教師及び教育応用法から離れた場所にいる学生に対する対話型教育のためのより高度で柔軟性があり、効果的な技法である。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、個人指導授業のために現在利用できる適切な個人教師／先生と、援助を要求する学生とを自動的に組み合わせるものである。該学生に適切な個人教師を特定するために重み付けシステムが使用される。ひとたび適性が決まると、学生と個人教師との間に、個人的な個人指導授業が確立される。個人指導授業のための通信を自動的に容易にするために、経路指定サーバを使用してもよい。個人指導授業は、通信のための基礎としてコンピュータネットワーク、及び多岐に渡る対話型統合マルチメディアツールを使用してリアルタイムで行われてもよい。
【０００７】
重み付けシステムは、概して個人指導及び教育に関係する選択基準で動作する。基準は、個人教師の専門的知識と技能の範囲だけではなく、学生のニーズ及び好みの領域も取り入れる。好ましくは、重み付けシステムは、教育の専門家により開発された、あるいは経験からの客観的な重みを使用して、学生の要求する手助けの種類の主観性について補うものである。また補足的な重み付けが、学生については両親または後見人によって、あるいは個人教師については認可当局によって供給されてもよい。これらの重みは、１対１の個人指導サービスの組合せの目標を実現する一連のきわめて適応性のある多層規則を形成するために組み合わされて使用される。
【０００８】
自動化されたプロセスは、要求を提出する学生を援助するために適格な個人教師を選択する。個人教師は、各個人教師の熟練度の測定値を求めるために評価される。その要求に応じて所定の一連の基準が格付けされる。熟練度の測定値及び格付けは、それぞれの個人教師の適格性を計算するために組み合わされる。個人教師は、適格性に適用される所定の規則に従って選択される。例えば、規則は、最高値の適格性を選択し、それにより最も適切な個人教師を示すことでもよい。
【０００９】
本発明の前記の及び他の特徴は、例示的な実施形態に関する以下の詳細な説明及び図面からさらに容易に明らかになるだろう。
【００１０】
【発明の実施の形態】
本発明の実施形態では、ある特定の宿題問題で困難を覚えている学生が、個人教師の援助を求めることができる。コンピュータネットワークを使用して、学生はホストサーバに対し学問的な援助の要求を提出する。サーバは、使える個人教師の内から最も適した個人教師を決定する。この決定を下すために、重み付けシステムが、自動待機、経路指定、及び通信の各サービスと併せて使用される。ひとたび個人教師が選ばれると、個人指導授業が、該個人教師と学生の間に直接に成立する。組み合わせ手法は、個人指導の要求に応えてリアルタイムで行われる。個人指導授業は、同期した対話型学習環境を提供する。
【００１１】
該実施形態は学問的な学習環境における学生と個人指導教師に関して説明されているが、本発明はこのような用途に限られていない。学生は、援助を求めている任意の人を指し、個人教師または先生は求められている援助の主題に関する技能及び知識を有する任意の人を指す。例えば、本発明は、税金の申告、洋服の縫製、サヤインゲンの栽培、フルートの演奏、あるいは第２外国語の学習に関する助言または指示を求めている人たちに適用することもできる。
【００１２】
重み付けシステムは、有利なことに、ライブの１対１の個人指導及びオンデマンド援助を送達するために、オンライン個人教師／先生をオンライン学生と組にする手法を自動化し、最適化する。重みの使用により、絶えず需要と供給の環境で、オンライン個人教師／先生の集合内の標準化された能力の格付けを、オンライン学生の標準化され、格付けされた要件と突き合わせるための動的な方法論が提供される。
【００１３】
本発明の実施形態では、インターネット技術と自動化された呼び出し分配などの通信、待機、経路指定の各システムとの組み合わせが、重み付けシステムに基づいた自動個人教師選択手法を補助するための基盤となる。図１を参照すると、学生は、遠い場所にあるホストサーバ１４にアクセスするために、例えばインターネット１２などの適切なネットワークに接続されるマルチメディアパーソナルコンピュータ１０を使用する。マルチメディアコンピュータ１０は、例えば、スピーカ及びマイクを含んでもよい。ホストサーバは、ワールドワイドウェブなどのなんらかのインターネット機構を使用して、ウェブページ（複数の場合がある）などのユーザインタフェースを提供する。例えば、より詳細に後述されている図６を参照する。ホストサーバ１４は、イーサネット（登録商標）１５を介してともに接続される改良された自動呼出分配装置１６などのルータサーバ１６、あるいは学生と個人教師の間の通信を容易にし、モニターするためのなんらかの他のネットワークデバイス（同地域または遠隔）で補足されてもよい。従来の自動呼出分配装置（ＡＣＤ）は、入信電話呼出を交換手または代理人に送るコンピュータ化された電話システムである。類似した基盤及び用途を、使える個人教師に学生の要求を送るために使用できる。しかしながら、インターネット上で動作するように適応されているＡＣＤが使用される場合、それは、重み付けシステムを組み込むか、協力するように改良されてもよい。
【００１４】
個人教師及び学生についての情報は、例えばデータベース１８などのメモリ内で編成、記憶される。個人教師は、主題ネットワーク、つまりインターネットに接続され、場合により、イーサネット（登録商標）を通って接続されるどこかに位置するマルチメディアパーソナルコンピュータ１９を動作する。個人教師及び学生は、組み合わされた後、ウェブサーバの介入を受けずにネットワーク上で直接的に通信できる。個人教師のコンピュータ１９は、ＴＣＰ／ＩＰ、ピアプロトコル、またはなんらかの他のネットワーク通信を用いるインターネットを介して学生のコンピュータに接続する。
【００１５】
選択／組み合わせ手法は、個人教師と学生についての情報がそれぞれのマトリクスに編成される重み付けシステムにより容易になされる。ここに使用されているように、マトリクスは、論理テーブルなどのデータ構造である。マトリクス内のそれぞれの項目つまり行は、単一選択基準に関係する。選択基準は、学生のニーズを個人教師の能力と一致させることにより最も適した個人教師を決定するための重要な要件から成り立っている。教育モデルに適用されるように、基準は、例えば、学生の問題の主題、難度、必要とされている個人指導の種類を含む。個人教師に関係する基準は、例えば、個人教師が十分に知識を持っている主題、学生の年齢と技能レベル、及び個人教師の認証を含む。基準は、各種専門性の程度により調整されてもよい。例えば、数学は幅広い基準である。つまり、学生は数学の問題で手助けを必要とし、個人教師は数学の熟練度を示す。数学に関係するより特定的な基準は、初等レベルの算術、第３学年の数学または分数を含む。学生のニーズと個人教師の能力を明示するには多くの方法があるが、自動選択プロセス及び重み付けシステムを実現するための唯一の要件とは、学生に関する定義が個人教師に関する定義と関連しているという点である。言い換えると、学生の基準が９学年の数学であり、個人教師の基準が代数の熟練度である場合、基準は適合が生じるように十分に相互参照される。学生マトリクスの要求基準は、個人教師マトリクスの能力基準と合わせることができなければならない。
【００１６】
図２を参照すると、学生は彼又は彼女自身について、及びサーバによってホストされているウェブページ上の学生プロファイル機能２０によって求められる援助の情報を提供する。学生プロファイルは、例えば彼女又は彼の、氏名、学校レベル、特に言語上必要な要件及び学生が現在求めている宿題の手助けの種類についての具体的内容などの学生及び求められている個人指導についての基本的な背景情報を得るためのオンラインの質問項目である。学生プロファイルは、学生がタンジェントを計算する宿題の課題で手助けを必要とするなどの非常に詳細な情報を受信できる。学生が、個人指導授業で取り組まれるページまたは問題の番号を特定するだけではなく、教科書名を示すこともできよう。学生プロファイル中の各質問に対する回答は、潜在的な選択基準である。要求基準として使用されるだろう情報について、学生は、望ましさと必要性とを区別するためにそれらを定量化する、つまり格付けすることを求められる。
【００１７】
それから、学生プロファイルは、学生重み付けマトリクス２１に編集される（２２でもより詳細に図示される）。学生マトリクス２２の要求基準とタイトルが付けられた１つの列には、学生のニーズを定義する要件が含まれる。該要求基準は、学生プロファイルを構成する情報の関連するフィールドに対応する。つまり、学生プロファイルのフィールドのそれぞれは少なくとも１つの手助けの基準に関係する、あるいはつながっている。次の列は、学生プロファイルに基づく要求の格付けを示している。学生プロファイルからの或る情報を示すために、マトリクス中の２つの基準が必要とされることがある。例えば、学生の第１伝達言語に関して、ある基準は、個人教師がその言語で意思疎通を行うことができる（イエスまたはノー）ことを必要とし、別の基準はその言語での熟練度（１から１０の範囲の）を反映することを必要とする。
【００１８】
好ましくは、システムは、学生の主観的な格付けからの歪みを相殺するために相対的重みも提供する。要求基準のそれぞれには、その相対的な重要性を示す重みが割り当てられる。例えば、学生の第１言語に関係する基準は、個人教師の性別または個人教師が特定の教科書にアクセスできるかより重要である。相対的重みは、教育指針、専門家の意見または調査、なんらかの他の信頼できる情報源に基づいて求められてよい。学生の格付けは、調整後の格付けを作成するために相対的重みにより調和される。
【００１９】
同様に、個人教師の重み付けマトリクスには、個人教師および彼／彼女の能力についての情報を含む。個人教師の認証及び評価２３は、個人教師の重み付けマトリクス２４の能力基準に関係する（やはり２６で詳細に描かれる）。評価は、とりわけ、標準化された試験、監督評価、学生からのフィードバック、学術的経歴、あるいは前記の組み合わせなどの多様な査定を基に決定されてもよい。熟練度値つまり個人教師の評価または個人教師の認可から引き出される適格性は、能力基準ごとに割り当てられてもよい。各能力基準の熟練度値は、要件についての個人教師の相対的な強さまたは弱点を示す。熟練度値は、例えば、それぞれの能力における個人教師の強さに応じて、「優秀」、「良好」、「平均」及び「無し」を反映する指定範囲内の数値であってもよい。さらに、能力基準は要求基準に対応し、その結果、調整された格付けは個人教師の能力の熟練度値を調整するための重みとして使用できる。このようにして、個人教師の知識及び技能は、学生の手助けに対する要求に適合される。熟練度は、個人教師ごとに適格性つまり適合性基準を生じさせるために対応する重みとともに（調整後の格付けに基づいて）組み合わされてもよい。使える可能性などの他の要件は、経路指定サービスによって提供され、適格性値を計算する上で、あるいは適格性を基に個人教師を選ぶ上で考慮に入れられてよい。参加する個人教師ごとにマトリクスが作成され、個人教師の重み付けマトリクス２５の集合体は、サーバの１つにより管理されるデータベースに記憶されることができる。
【００２０】
動作の概要によって、プロセスは図３を参照して説明される。それぞれの参加する個人教師は、知識及び技能について評価される（ステップ３０）。評価は、開始プロセスの一部としてシステムによって実行されてもよい。ただし、評価は、外部の第三者により、開始時に、あるいはなんらかの他のときに実施されてもよい。信頼性を維持するために、個人教師の評価の正確さを確実にするためにある程度の注意が払われなければならない。加えて、個人教師の認可、学位、教育、背景、及び重大な統計もマトリクスに取り入れることができる。ステップ３１では、自動選択／組み合わせ手法を可能にするために、個人教師についての多様な情報が合成される。データの取り扱いを容易にするために、全部ではないにしても、大部分の基準は数値として定量化され、個人教師の重み付けマトリクスに入れられる。
【００２１】
ステップ３２では、サーバは、典型的にはウェブページインタフェースを介して学生によって提供される学生プロファイルを受信する。ステップ３３で、学生プロファイルのデータに従って要求格付けが決定される。要求格付けは、学生の重み付けマトリクスに含まれる。随意的に、学生プロファイルはサーバのひとつにより維持されることができる。プロファイルが保持される場合、サーバは学生プロファイルより少ない情報を含む援助の要求を受け入れることができる（ステップ３４）。先にプロファイル情報を提供した、システムに戻る学生は、学生の差し迫ったニーズに関係する情報を提供できる。次に、サーバは学生プロファイルまたは学生の重み付けマトリクスを検索し、要求格付けを相応して更新できる（ステップ３５）。ひとたび格付けが決定されると、ステップ３６で、格付けは過去に定義された相対的重みに従って調整される。ステップ３７では、経路指定サーバまたは類似するデバイスが、参加している個人教師の内のだれが使えるのかを判断するために使用される。
【００２２】
使える状態は、例えば、ポーリングなどの自動検出、登録方式または個人指導授業の予定などの自動検出により判断されてよいアクティブネットワーク接続の存在として定義されてもよい。個人教師が選ばれるためには、該個人教師は、コンピュータネットワークにアクティブに接続し、授業に参加する準備が完了していなければならない。例えば、個人教師がインターネットに「ログオン」されるが、一時的に気が向かない場合、該個人教師は使えない。この状態にある個人教師は、いつ該個人教師が使えるようになるのかを評価するために、例えば、ｅ−メール、インスタントメッセージ通信、チャット、またはページングを介して請われるかもしれない。個人教師が別の授業に関与している場合、ルータが、個人教師がいつ使えるようになるのかを推定し、使える可能性を決めるのに待ち時間を組み込むかも知れない。どの参加個人教師がオンライン上にいて、現在暇である、あるいはまもなく使えるようになるのかの判断は、待機及び経路指定システムにより容易にすることができる。「使える」個人教師の集合は、需要と供給に応じて絶えず変化する。
【００２３】
使える個人教師の場合、ステップ３８で、個人教師重み付けマトリックスのための重みが、手助けを求めている学生の学生マトリクス中の調整された格付けに従って設定される。これらの重みの決定は、手法の有効性から逸脱することなく、個人教師の使える可能性を決定する前に実行されてもよい。ステップ３９では、適格性は、以下のように使える個人教師ごとに計算される。各基準の熟練度値は、対応する重みで乗算され、調整後の熟練度値を生じさせる。合計値つまり各個人教師の適格性を生じさせるためにすべての基準の調整後の熟練度値は、総計されるか、平均化される、あるいはそれ以外の場合結合されてもよい。ステップ４０では、所定の規則に従って、最善の個人教師である個人教師が選ばれる。典型的な規則とは、最高値が最善の個人教師を示すということである。しかしながら、最善の個人教師を選ぶ際には、適性の基準は別にして他の要件が考慮されてもよい。例えば、待機及び経路指定システムは、まったく使えないよりむしろ一時的に気分が向かないそれらの個人教師の推定待ち時間を提供できる。推定待ち時間は選択に影響を及ぼす。例えば、より高い適格性を有するけれども、使えるまで１０分間の待ちが予測される個人教師よりはむしろ、より低い適格性を有するが、即座に使える、個人教師の方が好まれ、選ばれるかも知れない。ステップ４１では、個人教師及び学生が組み合わされ、ステップ４２では、二者の間に直接的な接続が確立され、このようにして個人指導授業を促進する。個人指導授業に参加するためにサーバは必要とされていない。
【００２４】
照合プロセスは「多層」且つ「動的」である。これらの質が、自動待機及び経路指定とともに、きわめて独特で包括的な「現在全体で最善」な方法を基に、学生を個人教師に結び付ける自動化された学生−個人教師組み合わせ手法を作り出す。
【００２５】
個人教師重み付けマトリクス４００及び学生重み付けマトリクス４１０の両方とも、それぞれ能力基準４１２及び要求基準４２０と呼ばれる複数の選択基準を含んでいる。例えば、図４を参照すると、個人教師重み付けマトリクスは、「スペイン語を流暢に話す」、「マサチューセッツ州認可」、「９学年の数学授業に熟練」、「女性である」などの能力基準４１２、及び他の多くの選択基準を含むかも知れない。これらの基準のそれぞれは、熟練度値４１４とタイトルが付けられた列に示されるように、計算を容易にするために定量化されている。この例では、値は、１０が最も熟練していることを示す１から１０の範囲となる。この例の熟練度値は、以下のことを示す。つまり、個人教師は、４で定量化されるように、スペイン語がある程度流暢で、８で定量化されるように、９学年の数学を教えるにはかなり熟練している。さらに、個人教師は女性であり、マサチューセッツ州で認可されている（ブール基準は、それぞれイエスまたはノーの代わりに１０または０で示されてもよい）。
【００２６】
学生重み付けマトリクス４１０は、「９学年の数学の個人指導」、「スペイン語で授業を行わなければならない」、「女性の個人教師の方が望ましい」、その他などの要求基準４２０を含んでもよい。これらの基準は、学生プロファイルの中で学生によって、あるいは援助の要求を伴なうことによって格付けされる。この例の要求格付け４２２は、それぞれ１０、１０、及び５であり、最初の２つの基準は３番目の基準より学生にとって重要であることを示している。各基準は、なんらかの客観的な基準により決定されるような相対的重みと関連付けられている。この例では、相対的重み４２４は、それぞれ５、１９、及び２であり、９学年の数学の専門家（言い換えると、９学年の数学における個人教師の熟練度）についての学生のニーズが、個人教師が学生の言語、スペイン語で会話できるという要件ほどは重要ではないことを示している。加えて、客観的な優位から、個人教師の性別は、９学年の数学の基準ほど重要ではなく、それは基準を弱めるのではなく、学生のインプットを考慮してなんらかの展望を与えるものである。このケースでは、スペイン語に堪能であることが９学年の数学の熟練度よりはるかに高い基準重みを有するため、重み付けシステムは、実際には、数学の個人指導熟練度はむしろ低いが、スペイン語の流暢さの方が高い個人教師を選ぶかも知れない。ここでは、学生と意思の伝達ができない偉大な数学の個人教師は、スペイン語をじょうずに話すが、まあまあ満足の数学の個人教師よりむしろ価値が低い。これは、調整後の熟練度値に反映される。要求格付け４２２及び相対的重み４２４は結合され（例えば、乗算され）、調整後の格付け４２６を生じさせる。
【００２７】
調整後の格付け４２６は、個人教師マトリクス４００で使用される重み４１６の基礎となる。この例では同じ値が使用されるが、なんらかの公式または関数が適用され、調整後の格付けから重みを生じさせるかも知れない。重み４１６は、能力基準について調整された値を生じさせるために熟練度値４１４に適用、例えば、乗算される。最後に、調整後の値は、自動選択プロセスの影響を受けやすい適格性４２８を生じさせるために、例えば合計または平均化を除き、結合されてもよい。
【００２８】
重み付けシステムは、個人教師重み付けマトリクスを使用して、使える個人教師の部分集合が、９学年の数学に適格かどうかを判断できる。このシステムは、この選択基準について各個人教師の調整後の熟練度値を比較することにより、最も熟練した９学年の数学の個人教師を求めることができる。
【００２９】
より一般的には、最善の個人教師に最高値の法則を使用するとき、重み付けシステムは、個人教師ごとに適格性を比較する。図５を参照すると、このシステムは、使える個人教師の集合５１０のマトリクスを参照する。各マトリクスは個別に検討される。例えば、マトリクス５１２、５１３、５１４は、それぞれ、ジュディースミス（Ｊｕｄｙ Ｓｍｉｔｈ）、個人教師Ｂ、及び個人教師Ｃと関連付けられている。各個人教師の調整後の値（５１５、５１６、５１７）が合計され、それぞれ、値９００、５００及び３７５を有する適格性を生じさせる。したがって、他の考慮事項を考え、９学年の数学で援助を要求している学生に対し、ジュディースミスを「最善の」個人教師として選択している。
【００３０】
学生−個人教師組み合わせ工程の間、重みは動的に割り当てられるか、あるいは調整される。相対的重みは、通常、なんらかの客観的な教育指針に基づいて決定される。しかしながら、指針は、特定の学生のマトリクスに適用されるときにだけ決定されるある程度の柔軟性を取り入れることができる。さらに、学生マトリクスからのインプットを取り入れるために、能力基準に適用される重みは、さらに進行中に（リアルタイムで）決定される。
【００３１】
オンライン学生プロファイルを通して、学生は、彼又は彼女の学生重み付けマトリクスに記録される多くの好みと要件を示し、絶えず更新することができる。学生−個人教師授業の組み合わせ時に、これらの指標が、個人教師重み付けマトリクス内の多様な能力基準に対する重みの割り当てを動かす。経路指定システムまたは類似したサービスは、同時に、使える可能性を基に潜在的な個人教師を決定する。これらのすべての要件が個人教師の学生に対する、１つの独特で複合的な「現在全体で最善」の割り当てを生じさせるために結合し、競合する。
【００３２】
他の要件も重み付けシステムに含まれてもよい。例えば、両親は、学生の学習のニーズについての追加情報を提供することができる。追加情報は、例えば、学生が必要とされる手助けの種類を明確に表現できないような幼ない子供の場合には実体的なものであってもよい。情報は、学生の情報から作成された格付けを調整するための別の格付けの形を取ってもよい。このような状況において、親は後見人、普通の先生、生徒指導員、または学生を手助けしている誰かを含んでもよい。
【００３３】
重み付けシステムに組み込まれるかも知れない別の種類の要件は、個人教師についての認可情報である。このような情報は、個人教師に対する多くの州もしくは委員会の免許状の一覧、及び／または或る認定試験の採点表であってもよい。
【００３４】
本発明の実施形態は、Ｈｏｍｅｗｏｒｋ９１１．ｃｏｍによって実現される。標準的なウェブブラウザ（例えば、Ｎｅｔｓｃａｐｅ ＮａｖｉｇａｔｏｒまたはＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ）を使用して、学生はＨｏｍｅｗｏｒｋ９１１．ｃｏｍウェブサイト（例えば、ｗｗｗ．ｈｏｍｅｗｏｒｋ９１１．ｃｏｍ）にアクセスする。Ｈｏｍｅｗｏｒｋ９１１．ｃｏｍウェブサイトは一般にアクセス可能なサイトである。Ｈｏｍｅｗｏｒｋ９１１．ｃｏｍは、サイトの私的な提携バージョンを提供してもよい。サイトに来る学生は、サービスのメニュー及び付随する情報が提供されるＨｏｍｅｗｏｒｋ９１１．ｃｏｍホームページに迎えられる。メニュー項目の１つを選択すると、学生は他のＨｏｍｅｗｏｒｋ９１１．ｃｏｍウェブページに移動する。ウェブサイト内の手数料を基準にしたサービスにアクセスするためには、学生はログインＩＤとパスワードを入力するようにプロンプトを出されることがある。
【００３５】
図６を参照すると、ホームページ６０はＨｏｍｅｗｏｒｋ９１１．ｃｏｍから考えられるサービス提供品のいくつかを示す。例えば、「Ｈｅｌｐ Ｙｏｕｒｓｅｌｆ―Ｏｎｌｉｎｅ Ｓｔｕｄｅｎｔ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ」メニュー項目６２を選ぶと、無料オンライン辞書、シソーラス、百科事典、それ以上にアクセスするためのウェブページに学生を導くことになろう。「Ｙｏｕｒ Ｈｏｍｅｗｏｒｋ」ページ６３は、（システム内の）個人教師、子供の学校の先生、あるいはコンピュータ作成により発生した宿題または問題で学生を指導し、援助するための適応を容易にする。別個のページ「Ｓｔｕｄｅｎｔｓ」６７は、学生プロファイルまたは援助要求を受け取るための質問用紙となる。「Ｐａｒｅｎｔｓ」ページ６８は、重み付けシステムによって組み込まれる格付けまたは他の情報を任意的に受け取るだけではなく、個人指導プログラム、子供の活動及び進歩について親に情報を提供することもできる。「Ｅｄｕｃａｔｏｒｓ」ページ６９は、職業的な個人教師及び先生に、個人指導システム及び彼らが参加できる方法についての情報を提供できる。
【００３６】
他のメニュー項目は「Ｏｎｅ−Ｏｎ−Ｏｎｅ Ｔｕｔｏｒｉｎｇ」６１、「Ｙｏｕｒ Ｐａｓｓｐｏｒｔ」６５、及び「Ｙｏｕｒ Ｔｏｏｌｋｉｔ」６６を含む。これらのメニュー選択肢のそれぞれは、学生が、ライブの１対１の個人指導授業を確立するために彼女又は彼が必要とするだろう項目を得ることができるウェブページにリンクされる。サイト内の他のナビゲーション経路も、学生をこれらの同じ個人指導授業の必須条件に導く。
【００３７】
「Ｙｏｕｒ Ｔｏｏｌｋｉｔ」６６を選ぶと、学生は、実際のオンライン個別指導授業で使用される無料の「ツールキット」ソフトウェアを彼女又は彼がダウンロードできるウェブページに導かれる。ツールキットをダウンロードし、インストールした後、学生はツールキットが適切にセットアップされ、オンライン個別指導授業に対し準備完了していることを試すために「Ｐｒｅ−Ｆｌｉｇｈｔ」ウェブページにアクセスできる。
【００３８】
「Ｙｏｕｒ Ｐａｓｓｐｏｒｔ」６５は、Ｈｏｍｅｗｏｒｋ９１１．ｃｏｍウェブサイトのＥコマース領域につながるメニュー選択の一例である。ここでは、学生、または彼女又は彼の親は、以後の請求書発行目的のためのクレジットカード情報を含むＨｏｍｅｗｏｒｋ９１１．ｃｏｍメンバーシップアカウントを設定できる。親または学生はここで個人指導授業を事前購入するか、あるいは実際の個人指導授業が行われるときの将来の許可のために単にクレジットカード情報を提出してもよい。
【００３９】
「Ｏｎｅ−Ｏｎ−Ｏｎｅ Ｔｕｔｏｒｉｎｇ」６１は、学生が即時個人指導授業（「Ｔｕｔｏｒ Ｍｅ Ｎｏｗ」）を得るための、あるいは将来の個人指導授業（「Ｔｕｔｏｒ ｂｙ Ａｐｐｏｉｎｔｍｅｎｔ」）のためのアポイントメントを予定するためのウェブページにアクセスする例のメニュー選択肢である。サービスを記述する情報は、これらのウェブページからも入手できる。学生は、学生プロファイルを入力するようにウェブページでプロンプトを出される。学生がＴｕｔｏｒ ｂｙ Ａｐｐｏｉｎｔｍｅｎｔを要求した場合、学生から予定の情報が得られる。
【００４０】
学生が学生プロファイルを過去に作成したことがある場合、学生はログインＩＤとパスワードを入力できる。次に、彼女又は彼の学生プロファイルが検索され、表示される。プロファイルは、所望される場合、ここで更新できる。サイトへの学生の初めての訪問である場合には、学生プロファイルを作成し、提出すると、学生はログインＩＤ及びパスワードを割り当てられることになる。
【００４１】
Ｈｏｍｅｗｏｒｋ９１１．ｃｏｍウェブサイトに常駐するソフトウェアは、遠隔の学生によって提出されるログインＩｄとパスワードを調べる。次にどうなるのかは、この学生メンバーシップアカウントがＨｏｍｅｗｏｒｋ９１１．ｃｏｍにすでに存在し、新しい請求書発行処理について許可されているかどうかしだいである。学生がまだメンバーアカウントを持っていない場合、彼女又は彼は「Ｙｏｕｒ Ｐａｓｓｐｏｒｔ」のところで前述されたＨｏｍｅｗｏｒｋ９１１．ｃｏｍのＥ―コマース領域に自動的に導かれる。学生（または学生を援助している親）は、実際の個人指導授業の待ち行列に入る前に、有効なメンバーシップアカウントを確立する。
【００４２】
ひとたび学生のメンバーシップアカウントが許可されると、Ｈｏｍｅｗｏｒｋ９１１．ｃｏｍシステムは、要求されている個人授業に学生を予約する。（前述された）Ｈｏｍｅｗｏｒｋ９１１．ｃｏｍ重み付けシステムは、学生のニーズを満たすために使える最善の個人教師を決定するためにＨｏｍｅｗｏｒｋ９１１．ｃｏｍ経路指定ソフトウェア（第三者ベンダにより提供されてもよい）とともに動作する。
【００４３】
「Ｔｕｔｏｒ−Ｍｅ−Ｎｏｗ！」を使用している学生の場合、この自動式個人教師選択法が、ライブの個人教師と学生間のマンツーマン個人指導授業の即時確立を生じさせる。遅延に遭遇すると、学生は適格な個人教師のために整列中であること、そしておそらくどのくらいの長さの遅延が予想されるのかを知らされる「Ｐｌｅａｓｅ Ｗａｉｔ」ウェブページに送られる。適切な個人教師が使えるようになると、Ｈｏｍｅｗｏｒｋ９１１．ｃｏｍシステムは学生に自動的に注意を喚起し、ライブの個人指導授業を確立する。
【００４４】
「Ｔｕｔｏｒ−Ｂｙ−Ａｐｐｏｉｎｔｍｅｎｔ」の学生の場合、Ｈｏｍｅｗｏｒｋ９１１．ｃｏｍシステムは、学生に、予約指示が確認されていることを教え、日付と時間の情報、及び学生が必要とするかも知れない追加の指示を提供する。システムは学生のｅメールアドレスにこの情報を要約したｅメールを送信することもできる。
【００４５】
Ｈｏｍｅｗｏｒｋ９１１．ｃｏｍ経路指定重み付けシステムは、学生を自動的に適格な個人教師と組み合わせ、適切な瞬間に、二者の間に直接的なピアツーピアインターネット接続を確立する。学生が使える個人教師を待たなければならない場合、システムはコールバック機能を利用できる。学生は、個人教師がオンライン中であり、例えばインスタントメッセージ、リレーチャット、ｅ−メール、ページャー、または電話を介して通知を送信することにより個人指導を開始する準備が完了していると、注意を喚起される。コールバック機能は、割り当てられた学生が準備完了し、個人指導授業を開始するのを待っていることを個人教師に注意を喚起するためにも使用されてもよい。
【００４６】
個人指導授業は、ウェブを利用したものである必要はない。個人教師と学生の間の伝達はボイスオーバＩＰなどのＩＰ（インターネットプロトコル）電話技術、ボイスオーバＩＰ、ビデオオーバＩＰ、ＩＰを使用したホワイトボード、インターネットテキストチャット、アプリケーション共有等のＩＰ（インターネットプロトコル）電話技術などのビデオ使用を使用することができる。
【００４７】
さらに、これらのツールを使用して、個人教師は、学生のＰＣに表示されるツールキットの特性を遠隔制御することができる。例えば、個人教師は一定の点で、学生とホワイトボードを共有することが有効であると判断できる。個人教師のコンピュータにあるソフトウェア制御機構を使用して、個人教師は、個人教師のコンピュータ画面と学生のコンピュータ画面に同時に共有ホワイトボードを表示させることができる。
【００４８】
個人教師−学生授業が確立されているとき、Ｈｏｍｅｗｏｒｋ９１１．ｃｏｍシステムはこの授業に対する学生の要件に関して個人教師を評価する。例えば、個人教師は、学生がスペイン語だけを話すために、授業がスペイン語で行われなければならない旨を知らされることがある。システムは、また、個人教師に、学生が求めている特定の宿題の問題について使用しているものも知らせ、個人教師は、Ｈｏｍｅｗｏｒｋ９１１．ｃｏｍがそのオンラインリポジトリにその教科書を有している場合には、その本のデジタル化されたコピーにアクセスできる。
【００４９】
前記情報によって、個人教師はここで学生と作業を開始できる。典型的には、学生が彼女又は彼のコンピュータ上に見る最初のものは、個人教師のライブのビデオ画像に、個人教師の名前が付けられたものを示すビデオウィンドウである。プライバシーの理由から、学生の画像は個人教師には伝送されない。次に、個人教師は学生を、聞こえるように（ボイスオーバＩＰ）、あるいはおそらくテキストチャットツールを使用してテキスト通りに歓迎することを選ぶことができる。個人教師と学生の間の帯域幅が限られている場合は、音声品質を優先して、画像品質が犠牲になる。
【００５０】
２つの人気のある教育ツールは、共有ホワイトボードとライブ双方向音声機能である。個人教師及び学生は、例えばタンジェントを計算するためのプロセスを説明するために共有ホワイトボード上で書き、描画することができる。質疑応答は音声を介して行われる。時として用語が音声を介して区別できない場合や、綴りが問題となる場合がある。この場合、個人教師は学生にタイプされた用語を表示するためにテキストチャットツールを使用することを選べる。
【００５１】
個人教師が利用できる他のツールは、アプリケーション共有及びフォローミーブラウジング（ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ−ｍｅ−ｂｒｏｗｓｉｎｇ）である。アプリケーションの共有により、個人教師は、学生のコンピュータ画面上に個人教師が実行している特定のアプリケーションプログラムを表示することができる。フォローミーブラウジングにより、個人教師は、個人教師が学生をインターネット上のウェブページに案内できるように、個人教師のウェブブラウザを学生のウェブブラウザと同期させることができる。
【００５２】
個人教師及び学生が、個人指導授業が終わることに合意すると、一方または他方がログオフツールを使用して授業を終了できる。Ｈｏｍｅｗｏｒｋ９１１．ｃｏｍシステムは、授業、例えば、その合計時間分に関する最終的な情報を記録できる。次に、個人教師は、Ｈｏｍｅｗｏｒｋ９１１．ｃｏｍシステムによって、学生の親のｅメールアドレスがファイルされている場合に、そこに自動的に送信されるｅメールに含むことができる授業に関する情報を打ち込むように求められる。
【００５３】
本発明は特にその好ましい実施形態に関して示され、説明されてきたが、本発明の精神から逸脱することなく形式及び詳細において多様な変更が加えられてよいことが当業者により理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【図１】
本発明の例示的な実施形態におけるシステムの構成要素のブロック図を示す。
【図２】
本発明の例示的な実施形態において使用される重み付けマトリクスのブロック図を示す。
【図３】
例示的な実施形態に従って適切な個人教師を選択し、個人指導授業を確立する方法のフローチャートである。
【図４】
例示的な実施形態に従って２つの例示的な重み付けマトリクスを示す。
【図５】
例示的な実施形態に従って個人教授重み付けマトリクスに基づいた個人教師の選択のブロック図を示す。
【図６】
本発明の例示的な実施形態で使用される学生インタフェース用のウェブページの一例を示す。

Claims (15)

1. 学生を補助するために適格な個人教師を自動的に選択するための方法であって、
   前記学生から、個人指導の要求を受け取り、
   前記個人指導の要求に従って所定の一連の基準を格付けし、
   複数の個人教師のそれぞれについて前記一連の基準の熟練度測定値を求め、
   前記複数の個人教師のそれぞれについて、前記格付け及び前記熟練度測定値の関数として適格性を計算し、
   前記適格性に適用される所定の規則に従って前記適格な個人教師を選択する、
   以上各ステップを含む方法。
2. 前記所定の規則が、最高値の適格性を有する個人教師を選択するために作用する請求項１記載の方法。
3. 学生と適性のある個人教師との間に同期して個人指導授業を確立するステップをさらに含む請求項１記載の方法。
4. 個人指導授業の料金を請求するステップをさらに含む請求項３記載の方法。
5. 前記受け取りステップと同時に、これに応えて個人指導授業を確立するステップをさらに含む請求項１記載の方法。
6. 前記複数の個人教師の使える可能性を決定し、
   前記使える可能性及び前記適格性に従って前記適格な個人教師を選択する、各ステップをさらに含む請求項１記載の方法。
7. コンピュータネットワークを使用する学生のために個人的な個人指導授業を確立するための方法であって、
   所定の能力基準に従って複数の個人教師を評価し、
   前記評価を基に、前記個人教師ごとに、前記能力基準のそれぞれについて熟練度値を割り当て、
   学生からコンピュータネットワークを通じて、要求基準が前記能力基準に対応するように、要求基準の格付けを受け取り、
   前記複数の個人教師の中で使える個人教師を決定し、
   前記要求基準と前記能力基準の間の前記対応に従って、前記格付けと前記熟練度値の関数として、前記使える個人教師のそれぞれに合計値を計算し、
   前記使える個人教師のそれぞれについて計算された前記合計値に基づき望ましい個人教師を選択し、
   コンピュータネットワークを使用する前記学生と前記望ましい個人教師の間に個人指導授業を確立する、
   以上各ステップを含む方法。
8. 計算された合計値の内の最高値を求め、前記最高値の個人教師を選択する各ステップとをさらに含む請求項７記載の方法。
9. 複数の相対的重みが前記要求基準と関連付けられ、対応する要求基準に従って、前記相対的重みに基づく前記格付けを調整するステップをさらに含む請求項７記載の方法。
10. 前記学生から前記格付けを受信するステップと同時に前記個人指導授業を確立するステップをさらに含む請求項７記載の方法。
11. 前記使える個人教師のそれぞれに、待ち時間なしの場合もある待機時間を決定し、
    前記合計値及び前記使える個人教師の前記待機時間の関数に従って前記望ましい個人教師を選択する、各ステップを、さらに含む請求項７記載の方法。
12. 前記要求基準に対応する親の格付けを決定し、前記親の格付けに従って前記学生から受信される前記格付けを修正し、前記基準重みを計算するために得られた修正格付けを使用する、各ステップをさらに含む請求項７記載の方法。
13. 前記能力基準の少なくとも１つについて認証値を求め、前記認証値に従って前記能力基準の前記熟練度値を修正し、前記使える個人教師のそれぞれに前記合計値を計算するのに得られた修正熟練度値を使用する、各ステップをさらに含む請求項７記載の方法。
14. 援助を要求する学生向けの個人指導を容易にするためのシステムであって、
    要求を受け取るために前記生徒と接続するためのホストサーバを有し、前記サーバは、基準の格付け及び前記基準に対応する熟練度値に従って、使える個人教師の内から望ましい個人教師を選択するためのプロセッサを備え、
    個人教師の使える可能性を決定するため、及び学生の要求を送るための経路指定サーバと、
    前記基準、前記順位及び前記熟練度を記憶するためのメモリと、
    前記学生及び前記個人教師がアクセスできるコンピュータネットワークへの接続部と、を含むシステム。
15. 学生を援助するために適格な個人教師を自動的に選択するためのシステムであって、
    プロセッサ、及び
    該プロセッサが、
    前記学生から個人指導の要求を受け取り、
    前記個人指導の要求に従って所定の一連の基準を格付し、
    複数の個人教師のそれぞれに、前記一連の基準について一連の熟練度測定値を求め、
    前記格付け及び前記熟練度測定値の関数として前記複数の個人教師のそれぞれについて適格性を計算し、
    前記適格性に適用される所定の規則に従って個人教師を選択すること、
    が可能となるように処理命令を記憶するための、プロセッサと動作可能なように接続しているメモリと、を含むシステム。

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