JP2005070169A - 学習支援システム、学習支援プログラム、および学習支援サービスの提供方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 学習者の集中度を触発して高い学習効果を得る学習支援システムを提供する。
【解決手段】 本発明の学習支援システムは、教材提示部、状況監視部、およびカリキュラム管理部を備える。教材提示部は、学習カリキュラムに従って教材データを学習者に提示する。状況監視部は学習者の学習状況を情報取得する。カリキュラム管理部は学習状況に応じて学習カリキュラムの進み具合をコントロールする。特に、本発明のカリキュラム管理部は、次の関心記憶部と、集中度触発部とを備える。まず、関心記憶部は、学習状況に基づいて学習者の集中度を判定することにより、集中度の高まる学習カリキュラムを求め、前記学習カリキュラムと前記集中度との傾向データとして記憶する。一方、集中度触発部は、この集中度が許容値未満に下がると、関心記憶部に記憶される傾向データから、集中度が高くなる学習カリキュラムを決め、この学習カリキュラムに切り換える。
【選択図】 図２

Description

本発明は、教材データを提示する学習支援システムに関する。
また、本発明は、コンピュータを学習支援システムとして機能させるための学習支援プログラムに関する。
さらに、本発明は、学習支援サービスの提供方法に関する。

従来、特許文献１に記載される学習支援装置が知られている。この従来装置では、学習者の学習状況を判定し、その学習状況から学習者の集中度が低下したことを検出すると、教材提示を中止するか否かを学習者に選択させていた。
さらに、この従来装置では、学習者の相互間において、電子メールなどのコミュニケーション手段を提供していた。

特開２００３−９８９４７号公報（請求項５）

上述した特許文献１の従来装置では、学習者の集中度が低下すると、教材提示を中止することで対処していた。しかしながら、本発明者は、学習者の集中度低下に対処して、集中度を触発する工夫を行うことによって、より効果的な学習支援が可能になると考えた。
そこで、本発明の目的は、学習者の集中度を触発することにより、高い学習効果を得る学習支援システムを提供することである。
また、本発明の別の目的は、学習支援に適したコミュニケーションを仮想的に実現する技術を提供することである。

《請求項１》
請求項１の学習支援システムは、下記の教材提示部、状況監視部、およびカリキュラム管理部を備える。
教材提示部は、学習カリキュラムに従って、教材データを学習者に提示する。
状況監視部は、学習者の学習状況を情報取得する。
カリキュラム管理部は、情報取得する学習状況に応じて、学習カリキュラムの進み具合をコントロールする。
特に、本発明のカリキュラム管理部は、次の関心記憶部と、集中度触発部とを備えたことを特徴とする。
この関心記憶部は、学習状況に基づいて学習者の集中度を判定することにより、集中度の高まる学習カリキュラムを求め、前記学習カリキュラムと前記集中度との傾向データ（学習者が集中度を高めやすい学習カリキュラムの判断材料）として記憶する。
一方、集中度触発部は、この集中度が許容値未満に下がると、関心記憶部に記憶される傾向データから、集中度が高くなることが予測される学習カリキュラムを決定し、決定した学習カリキュラムに切り換える。

《請求項２》
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の学習支援システムにおいて、コミュニケーション部を備える。このコミュニケーション部は、仮想的なキャラクターであるチューターを提示し、チューターを介して学習者と会話する。この場合、コミュニケーション部は、学習状況に対応して、学習者とチューターの親密度を高める会話モードＡ、学習者の注意を教材データに導く会話モードＢ、および学習者の体調や情操をケアする会話モードＣを選択的に実行することを特徴とする。

《請求項３》
請求項３の学習支援プログラムは、コンピュータを、請求項１または請求項２に記載の学習支援システムとして機能させることを特徴とする。

《請求項４》
請求項４に記載の発明は、通信回線を介して接続されたサーバコンピュータおよびクライアントコンピュータの間で実施される学習支援サービスの提供方法である。
このサービス提供は、下記のステップを経て実施される。

（１）クライアントコンピュータを、請求項１または請求項２に記載の学習支援システムとして機能させる。

（２）サーバーコンピュータに蓄積される学習カリキュラムおよび教材データをクライアントコンピュータに提供する。

《請求項１》
請求項１の発明では、まず、学習状況に基づいて、学習カリキュラムに対する学習者の集中度を判定する。本発明は、この集中度判定に基づいて、集中度の高くなる学習カリキュラムを求め、傾向データ（学習カリキュラムに応じて変化する集中度の傾向を示すデータ）として記憶する。この傾向データから、関心の高い学習カリキュラムを学習者個別に情報収集することができる。また、この傾向データから、集中度が高くなる学習カリキュラムの進行速度や進行順を求めることにより、学習者に適した進行速度や進行順を情報取得することもできる。
さらに、本発明では、この集中度が許容値未満に下がると、傾向データから推測される『集中度が高くなる学習カリキュラム』に切り換える。その結果、学習者の集中度を触発しながら、より高い学習支援効果を得ることが可能になる。

《請求項２》
請求項２の発明では、仮想的なキャラクターであるチューター役を登場させることで、学習者との擬似的な会話コミュニケーションを実現する。
このとき、学習支援という目的に適した会話を実現するため、少なくとも３種類の会話モードＡ〜Ｃを準備する。

これらの会話モードＡ〜Ｃは、それぞれ違う側面から学習者の学習行動を支援するものである。ところが、いずれか１種類の会話モードのみを固定的に実施した場合、会話の展開方向が常に偏重することになり、高い学習支援効果を長期間にわたって維持することは難しい。また、会話の展開方向が学習者の予想できるものとなり、学習者に飽きられてしまう可能性も高くなる。

そこで、本発明は、上述した３種類の会話モードＡ〜Ｃを、学習状況に合わせたタイミングで切り換える。その結果、少なくとも３種類の会話モードＡ〜Ｃが学習状況に応じて織り交ぜられ、会話の展開方向が一つに偏重しない。また、学習者が会話の展開方向を予想しにくくなる。これらの理由により、学習支援という目的に沿ってチューターとの適切な会話の流れが生まれ、学習者の学習行動を継続的に支援することが可能になる。

《請求項３》
請求項３の学習支援プログラムにより、コンピュータを、請求項１または請求項２に記載の学習支援システムとして機能させることが可能になる。その結果、上述した発明効果による高い学習支援効果を得ることができる。

《請求項４》
請求項４に学習支援サービスの提供方法では、クライアントコンピュータを請求項１または請求項２の学習支援システムとして機能させる。その結果、上述した発明効果による高い学習支援効果を得ることができる。

《本実施形態の構成説明》
まず、本実施形態の構成について説明する。
図１は、本実施形態にかかる学習支援システムの全体構成を説明する図である。
図１において、インターネットなどの通信回線１０を介して、サーバーコンピュータ２０と、クライアントコンピュータ３０とが接続される。

このサーバーコンピュータ２０は、学習支援側（塾や学校など）により運営管理される。このサーバーコンピュータ２０には、学習カリキュラムのデータを格納する学習カリキュラム格納部２１と、その学習カリキュラムに沿って作成された教材データを格納する教材データ格納部２２が設けられる。なお、学習カリキュラム格納部２１には、学習者個々のカリキュラム履修結果を示す進捗データも格納される。また、学習カリキュラム格納部２１には、学習者のやる気や体調の変化などもデータとして格納される。

一方、クライアントコンピュータ３０には、モニタやスピーカーなどの出力機器４１、マイクやキーボードやマウスなどの入力機器４２、およびカメラユニット４３を備える。
また、クライアントコンピュータ３０には、学習支援プログラムがインストールされる。この学習支援プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体を介して、予め学習者に配布される。また、クライアントコンピュータ３０が、通信回線１０を介してサーバーコンピュータ２０側から学習支援プログラムをダウンロードしてもよい。
クライアントコンピュータ３０は、この学習支援プログラムを実行することによって、下記の構成要件を仮想的に実装する。

［１］教材提示部３１・・教材提示部３１は、学習カリキュラムに沿って、教材データを出力機器４１に提示する。

［２］状況監視部３２・・状況監視部３２は、入力機器４２およびカメラユニット４３から学習者の学習状況（学習者の入力操作、音声、および映像など）を情報取得する。

［３］カリキュラム管理部３３・・カリキュラム管理部３３は、教材データの設問などに対する学習者の応答に従い、学習カリキュラムを逐次進める。さらに、カリキュラム管理部３３は、学習状況（特に教材データに対する集中度）に合わせて学習カリキュラムを適宜に切り換えることにより、学習者の集中度を触発する。この集中度の触発のため、カリキュラム管理部３３は、次の関心記憶部および集中度触発部を備える。

［４］関心記憶部３４・・関心記憶部３４は、学習状況から学習者の集中度を検出する。学習状況からから集中度を検出する技術については、前述した特開２００３−９８９４７号公報に開示される。また、音声の特徴から疲労度を検出する技術としては、特開２０００−１１３３４７号公報が公知である。この疲労度の程度から学習者の集中度を検出することが可能である。さらに、関心記憶部３４は、学習者の集中度上昇を検出した場合に、その時点の学習カリキュラムを『集中度の高くなる学習カリキュラム』として記憶する。

［５］集中度触発部３５・・集中度触発部３５は、現時点で実施可能な学習カリキュラムの中から『集中度の高くなる学習カリキュラム』に類似するものを選び出す。さらに、集中度触発部３５は、学習者の集中度が許容値未満に下がると、選び出した学習カリキュラムへの切り換えを行うことによって学習者の集中度を触発する。

［６］コミュニケーション部３６・・コミュニケーション部３６は、仮想的なキャラクターであるチューターを出力機器４１に提示する。この仮想的なキャラクタの提示技術については、ＣＧ（コンピュータグラフィック）と音声データの再生によって実現される。また、コミュニケーション部３６は、学習者の応答を入力機器４２を介して取得する。この繰り返しにより、チューターと学習者との会話が成立する。この場合、コミュニケーション部３６は、下記のような３種類の会話モードＡ〜Ｃを備え、学習状況に応じて切り換える。

（１）会話モードＡ・・学習者とチューターの親密度を高める会話モードである。主として教材データの区切り区切りに会話が実施される。例えば、『最近のマイブームは何？』、『誰々の本には〜〜って書いてあるけど、どう思う？』などを起点とする会話モードである。なお、チューターが学習者の返事に応じて共感できる分野を探りながら、体験や思考の共有分野を拡大する方向に会話を展開することが好ましい。

（２）会話モードＢ・・会話モードＢは、学習者の注意を教材データに導く会話モードである。主として教材データの重要な箇所で会話が実施される。例えば、『ここはこう考えるとすぐ分かるよ。』、『ここは今度の試験に出そうだよ。』、『目標までちょっとだから頑張ろう！』などを起点とする会話モードである。また、チューターが学習者の向上心を刺激する方向に会話を展開することにより、学習者の学習意欲を高める会話モードである。

（３）会話モードＣ・・会話モードＣは、学習者の体調や情操をケアする会話モードである。教材データの提示タイミングとはほぼ無関係に、コミュニケーション部３６が適当な時間間隔で会話を挿入する。例えば、『ちょっと疲れたかな？』、『頑張ったから息抜きしようよ。』、『体の具合は大丈夫？』などを起点とする会話モードである。また、学習者を息抜きさせたり、具体的に休憩時間をとらせる方向に会話を誘導することにより、過度な疲労蓄積による学習効率の低下を防ぐ会話モードである。

《本実施形態の動作説明》
次に、本実施形態の動作について、図２に沿って具体的に説明する。

［ステップＳ１］ 学習支援プログラムの起動時、コミュニケーション部３６は、会話モードの設定を『会話モードＡ』に初期設定する。この初期設定により、チューターは、学習者との親密度を高めるところから会話を常に開始する。
なお、『会話モードＡ』に代えて、前回終了時の会話モードに初期設定してもよい。この場合、チューターは前回終了時の会話を引き継ぐ形で会話を開始する。

［ステップＳ２］ 学習支援プログラムの起動に従って、クライアントコンピュータ３０は、サーバーコンピュータ２０と交信を開始する。
まず、サーバーコンピュータ２０は、クライアントコンピュータ３０のクッキーデータなどから学習者の認証を行う。サーバーコンピュータ２０は、学習者の認証結果を学習カリキュラム格納部２１に照会し、学習者の進捗状況に応じた学習カリキュラムを選別する。さらに、サーバーコンピュータ２０は、選別された学習カリキュラムを教材データ格納部２２に照会し、これら学習カリキュラムに必要な教材データを選別する。
サーバーコンピュータ２０は、このように選別された学習カリキュラムおよび教材データを、サーバーコンピュータ２０の教材提示部３１に伝達する。

［ステップＳ３］ 教材提示部３１は、伝達された学習カリキュラムに従って、出力機器４１を用いて、教材データを学習者に対して順次に提示する。学習者は、教材データ中の設問などに対する解答を、入力機器４２を介して逐次に入力する。

［ステップＳ４］ 状況監視部３２は、カメラユニット４３を介して学習者の撮像画像を学習状況として定期的に取得する。また、状況監視部３２は、入力機器４２を介して、学習者の音声や入力操作を学習状況として取得する。

［ステップＳ５］ 関心記憶部３４は、これらの学習状況に基づいて、学習者の集中度を検出する。

［ステップＳ６］ 関心記憶部３４は、学習者の集中度を判定する。
このとき、集中度の変化が所定幅以上も高まった場合、関心記憶部３４はステップＳ７に動作を移行する。なお、ここでの所定幅は、集中度が通常変動する幅を超えるものであり、学習者の集中度が明らかに高まったことを判別するための閾値である。例えば、学習者の過去の集中度を統計処理して標準偏差σを求め、この標準偏差σに比例した値を所定幅とすることが好ましい。
また、集中度が許容値未満に低下した場合、関心記憶部３４はステップＳ９に動作を移行する。なお、ここでの許容値は、学習に適さない集中度か否かを判別するための閾値である。例えば、学習者の学習効率（設問の正解度や解答時間など）と集中度との対応関係をとり、学習効率が低くて学習に不適切な状態における集中度を、この許容値とすることが好ましい。（なお、この学習効率を集中度の判断材料として使用してもかまわない。）
一方、それ以外の場合、関心記憶部３４はステップＳ１２に動作を移行する。

［ステップＳ７］ このステップでは、学習者の集中度が明らかに高まっている。そこで関心記憶部３４は、この時点の『集中度の高まる学習カリキュラム』を、学習カリキュラムと集中度との傾向データとして記憶する。

［ステップＳ８］ 一方、コミュニケーション部３６は、学習者の集中度が明らかに高まったので、会話モードの設定を『会話モードＢ』に切り替える。これにより、集中度の高まった学習者の注意を教材データに一段と引きつけることが可能となり、さらに集中度を触発することが可能になる。このような動作の後、クライアントコンピュータ３０は、ステップＳ３に動作を戻す。

［ステップＳ９］ このステップでは、学習者の集中度が許容値未満である。そこで、コミュニケーション部３６は、会話モードの変更を次のように実施する。

まず、現在の設定が会話モードＡならば、会話モードＣに切り換える。一般に、会話モードＡ（親密度向上を目的とする外向きの会話）の状態で集中度が下がるのは、疲労や倦怠感を原因として学習者の心が内向きの状態にあることが多い。この状況で外向きの会話モードＡを更に継続した場合、学習者が心を閉ざしてしまうなどの恐れがある。そこで、会話モードＡから会話モードＣへ切り換える。この会話モードＣ（学習者の体調や情操面をケアする内向きの会話）への切り換えにより、学習者と内省的な会話を展開できる。このような会話を通して、学習者の心を再び外向きに開くことが期待できる。

一方、現在の設定が会話モードＢならば、会話モードＡに切り換える。一般に、会話モードＢ（教材データに注意を向ける積極的な会話）の状態で集中度が下がるのは、学習者が教材データにそもそも関心を持てない場合が多い。この状況で会話モードＢを更に継続した場合、学習者の心が教材データから更に離れるなどの恐れがある。そこで、会話モードＢから会話モードＡへ切り換える。この会話モードＡ（親密度向上を目的とする外向きの会話）への切り換えにより、学習者の気分転換が可能になる。

また、現在の設定が会話モードＣならば、会話モードＡに切り換える。一般に、会話モードＣ（学習者の体調や情操面をケアする内向きの会話）の状態で集中度が下がるのは、学習者の意識が上の空である場合が多い。この状況で会話モードＣを更に継続しても、内省的な会話は成立しない。そこで、会話モードＣから会話モードＡへ切り換える。この会話モードＡ（親密度向上を目的とする外向きの会話）への切り換えにより、チューターと学習者の共感を高めて注意を引き、学習者の意識を学習支援システムに再び引き戻すことができる。

［ステップＳ１０］ ここでは、集中度触発部３５が、低集中度の状態が継続しているか否かを判定する。
もし、会話モードの切り換えが数回実施済みであるにもかかわらず、低集中度の状態が継続している場合、集中度触発部３５は、ステップＳ１１に動作を移行し、学習カリキュラムの切り換えを実施する。

一方、それ以外の場合、集中度触発部３５は、ステップＳ３に動作を戻し、会話モード切り換えの効果を待つ。
このように、本実施形態では、『学習カリキュラムの切り換え』と『会話モードＡ〜Ｃの切り換え』の２つの方策を織り交ぜて、集中度を触発する。そのため、一方の『学習カリキュラムの切り換え』の発生頻度を適度に抑えることが可能になる。したがって、学習カリキュラムがコロコロと頻繁に変更されるおそれはない。

［ステップＳ１１］ ここでは、集中度触発部３５が、集中度が高まると予測される学習カリキュラムを傾向データから推定して選択する。集中度触発部３５は、選択した学習カリキュラムに切り換えることにより、学習者の集中度を触発する。
なお、学習カリキュラムの選定を簡易にするため、学習支援システムの運営者側が、個々の学習カリキュラムを、類似するもの、関連するものに予めグループ分けしておくことが好ましい。この場合、過去の『集中度が高まった学習カリキュラム』と同じグループ内から、実施可能な学習カリキュラムを選ぶだけでよい。

また例えば、関心記憶部３４が記憶する傾向データから、集中度の高くなる学習カリキュラムの進行速度や進行順の特徴を求め、現在の学習カリキュラムの進行速度や進行順をその特徴に合致するように切り換えてもよい。このように切り換えられる学習カリキュラムも、『集中度が高くなる学習カリキュラム』に該当する。このような進行速度や進行順の変更によっても、学習者の集中度を適切に高めることが可能である。
このような動作の後、クライアントコンピュータ３０は、ステップＳ３に動作を戻す。

［ステップＳ１２］ このステップでは、学習者の集中度は、一般的なレベルである。したがって、学習カリキュラムの切り換えなどは不要である。しかしながら、会話モードが一つに固定されたままでは、会話のマンネリ化が生じる。そこで、コミュニケーション部３６は、学習状況に大きな変化がないまま、現在の会話モードが所定時間を経過したか否かを判定する。
ここで、現在の会話モードが所定時間を経過している場合、コミュニケーション部３６はステップＳ１３に動作を移行する。
一方、現在の会話モードが所定時間にまだ達していない場合、コミュニケーション部３６はステップＳ３に動作を戻す。

［ステップＳ１３］ ここでは、会話のマンネリ化を防ぐために、会話モードＡ〜Ｃを適宜に切り換える。
例えば、現在が会話モードＡであれば、会話モードＢに切り換える。その結果、チューターと学習者との会話が、必要以上に馴れないにならず、適度にメリハリや緊張感を持ったものとなる。

また、現在が会話モードＢであれば、会話モードＣに切り換える。その結果、チューターが、学習者に勉強を過度に強要することがなくなり、適度な思いやりを示すことが可能になる。
さらに、現在が会話モードＣであれば、会話モードＡに切り換える。その結果、チューターが学習者の体調などを必要以上に心配しすぎることがなくなり、会話モードＡによる適度な気分転換を与えることが可能になる。

なお、会話モードの挿入により、学習カリキュラムは一時中断する。そして、会話モードの終了後に、中断箇所から学習カリキュラムが再開する。また、学習者側からの申請によりトイレ休憩などが挿入されることによっても、学習カリキュラムが一時中断する。このように柔軟な進捗動作により、同一の学習カリキュラムであっても、終了に要する時間は学習者ごとに適切なものになる。
このような動作の後、クライアントコンピュータ３０は、ステップＳ３に動作を戻す。

このように、本発明は、学習支援の提供サービスや、学習支援システムの構築または提供などの産業分野において利用可能な発明である。

本実施形態にかかる学習支援システムの全体構成を説明する図である。 本実施形態の動作を説明する流れ図である。

符号の説明

１０ 通信回線
２０ サーバーコンピュータ
２１ 学習カリキュラム格納部
２２ 教材データ格納部
３０ クライアントコンピュータ
３１ 教材提示部
３２ 状況監視部
３３ カリキュラム管理部
３４ 関心記憶部
３５ 集中度触発部
３６ コミュニケーション部
４１ 出力機器
４２ 入力機器
４３ カメラユニット

Claims (4)

1. 学習カリキュラムに従って、教材データを学習者に提示する教材提示部と、
   前記学習者の学習状況を情報取得する状況監視部と、
   前記学習状況に応じて、前記学習カリキュラムの進み具合をコントロールするカリキュラム管理部とを備え、
   前記カリキュラム管理部は、
   前記学習状況に基づいて前記学習者の集中度を判定することにより、集中度の高まる学習カリキュラムを求め、前記学習カリキュラムと前記集中度との傾向データとして記憶する関心記憶部と、
   前記集中度が許容値未満に下がると、前記傾向データに基づいて前記集中度が高くなることが予測される前記学習カリキュラムに切り換える集中度触発部とを備えた
   ことを特徴とする学習支援システム。
2. 請求項１に記載の学習支援システムにおいて、
   仮想的なキャラクターであるチューターを提示し、前記チューターを介して前記学習者と会話するコミュニケーション部を備え、
   前記コミュニケーション部は、
   『前記学習者と前記チューターの親密度を高める会話モードＡ』、『前記学習者の注意を前記教材データに導く会話モードＢ』、および『前記学習者の体調や情操をケアする会話モードＣ』を前記学習状況に対応して選択して切り換える
   ことを特徴とする学習支援システム。
3. コンピュータを、請求項１または請求項２に記載の学習支援システムとして機能させるための学習支援プログラム。
4. 通信回線を介して接続されたサーバコンピュータおよびクライアントコンピュータの間で実施される学習支援サービスの提供方法であって、
   前記クライアントコンピュータを、請求項１または請求項２に記載の学習支援システムとして機能させ、
   前記サーバーコンピュータに蓄積される学習カリキュラムおよび教材データを前記クライアントコンピュータに提供する
   ことを特徴とする学習支援サービスの提供方法。

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