JP2014035455A - 学習コンテンツの構造化装置及びそれを用いた学習コンテンツ選択支援システム並びに支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】教師自身の授業計画に適した高い学習効果を期待できる学習コンテンツを容易に選択できるような学習コンテンツの構造化装置を提供する。
【解決手段】電子黒板を用い学習コンテンツを表示して行われた授業の状況のデータを取得する授業状況データ取得ユニットと、ネットワークを介して電子黒板、授業状況データ取得ユニット、及びデータベースに接続されたサーバとを備え、サーバが、授業状況データから授業の特徴量を抽出する授業状況データ解析ユニットと、授業の特徴量を解析し、授業タイプ、態度タイプとして分類するタイプ分類ユニットと、授業の特徴量から学習コンテンツの評価を行うコンテンツ評価ユニットと、学習コンテンツに解析・評価結果に基づいたコンテンツタグデータを含むコンテンツタグを付与して該学習コンテンツの構造化を図るコンテンツタグデータ生成ユニットとを有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、教師等が教育の計画を行う際に、学習コンテンツの選択を支援するのに適した学習コンテンツの構造化装置、及びそれを用いた学習コンテンツ選択支援システム並びに支援方法に関する。

近年、大型ディスプレイやタブレット端末、デジタルペンなどの電子機器を小中学校の授業に利用することを前提とした、デジタル教科書の開発が進んでいる。デジタル教科書は、教師のみならず各生徒（受講者）が１台の情報端末を持ち、教室の前面に備えられた電子黒板とネットワークで相互に接続され、授業に活用される。デジタル教科書を利用することで、子供の関心を持続させる効果が期待されている。

一方、教師等がデジタル教科書を使い易くするための授業支援システムも、開発されつつある。
特許文献１には、デジタルペン専用用紙に印刷された授業支援サーバ制御用アイコンをデジタルペンでクリックすることで、授業支援サーバを制御するようにした、授業支援システムが開示されている。また、特許文献２には、デジタルペンで入力される筆記データとＰＣでの入力データを統合的に管理・相互活用して、テキスト作成を支援する情報処理システムが開示されている。

一方、特許文献３には、組織内において使用された検索キーワードから組織の構成員によるインターネットの利用態様を簡便に把握する情報分析装置が開示されている。この特許文献３には、Ｗｅｂサーバにおいて各ユーザ端末装置の操作ログを生成してログ管理サーバで管理し、情報分析装置でＷｅｂサイトの閲覧履歴の分析を行うことも開示されている。

特開２０１１−４８０４２号公報 特開２０１１−１５４４４３号公報 特開２０１２−１４２６７号公報

デジタル教科書を導入する動きは世界的な流れであり、ネットワークや機器の整備・運営といったインフラの整備が進みつつある。このようなデジタル教科書を使った授業を広めるには、効果的な教材や指導方法といった、教師を支援するソフトの充実が必要である。

例えば、教師が電子黒板等のデジタル教科書を利用した授業を計画する際に、使用したいと考える学習コンテンツに関する過去の実績の情報が有れば、それを参考にできる。また、同じ学習コンテンツを使用したとしても、教育現場の環境、例えばクラスの構成の差によって、学習効果が異なる場合がある。そのため、教師が自身の具体的な授業計画に対して、少ない負担で、高い学習効果が期待できる学習コンテンツを容易に抽出できるようにすることが望ましい。

しかしながら、特許文献１、２、３には、このようなニーズやその解決策についての開示は無い。

本発明の目的は、教師自身の授業計画に適した高い学習効果を期待できる学習コンテンツを容易に選択できるような学習コンテンツの構造化装置、及びそれを用いた学習コンテンツ選択支援システム及び支援方法を提供することにある。

本発明の代表的なものの一例を示すと、次の通りである。学習コンテンツの構造化装置は、学習コンテンツを表示する電子黒板と、前記電子黒板を用い前記学習コンテンツを表示して行われた授業の状況のデータを取得する授業状況データ取得ユニットと、ネットワークを介して前記電子黒板、授業状況データ取得ユニット、及びデータベースに接続されたサーバとを備え、前記サーバが、前記授業状況データから前記授業の特徴量を抽出する授業状況データ解析ユニットと、前記授業の特徴量を解析し、授業タイプ、態度タイプとして分類するタイプ分類ユニットと、前記授業の特徴量から前記学習コンテンツの評価を行うコンテンツ評価ユニットと、前記学習コンテンツに前記解析・評価結果に基づいたコンテンツタグデータを含むコンテンツタグを付与して該学習コンテンツの構造化を図るコンテンツタグデータ生成ユニットとを有することを特徴とする。

本発明によれば、学習コンテンツの実際の利用状況のデータをもとに、学習コンテンツの選択を支援する、学習コンテンツの構造化装置を提供することができる。また、この構造化装置をすることで、高い学習効果を期待できる学習コンテンツの選択を支援するシステムや方法を提供することができる。

本発明の第一の実施形態として、教師の行う学校の授業を前提とした、学習コンテンツの構造化装置を行うシステムの構成を示すブロック図。 第一の実施形態における、データベースに格納されるプログラム・データ構成の例を示す図。 授業用コンテンツの構成例を示す図。 第一の実施形態における、コンテンツタグデータ生成フローの一例を示す図。 授業中における授業用コンテンツの提示と、それに伴う教師や受講者の状況、特徴量抽出、タイプ分類、評価の例を示す図。 コンテンツ提示中の教員/受講者入力のデータ構造の例を示す図。 学校/年度/学年/クラス情報の例を示す図。 授業用コンテンツタグデータの一例を示す図。 評価済み授業用コンテンツ情報テーブルの例を示す図。 評価済み授業用コンテンツの選択フローの一例を示す図。 教員用ＧＵＩによりユーザ登録を行う時の画面の一例を示す図。 教員用ＧＵＩにより受講者登録を行う時の画面の一例を示す図。 教員用ＧＵＩにより受講者登録を行う時の画面の一例を示す図。 教員用ＧＵＩによる条件設定画面の一例を示す図。 教員用ＧＵＩによる時間設定画面の一例を示す図。

本発明の学習コンテンツの構造化装置及びそれを用いた学習コンテンツ選択支援システム並びに支援方法は、以下に述べる教師の行う学校の授業のみならず、講師が企業等で講演を行うような場合にも適用できる。

本発明の実施の形態について、以下、図面を参照しながら説明する。

図１は、本発明の第一の実施の形態として、教師の行う学校での授業を前提に学習コンテンツの構造化及びそれを用いた学習コンテンツ選択支援を行うシステムの構成を示すブロック図である。
本システムは、情報管理や情報の配信による教育支援を行うための各種機能を実行するサーバ１０４と、各種データ・プログラムを保持するデータベース１０８とが、ネットワークを介して接続される。サーバ１０４は、学習コンテンツを用いた授業の情報を分析・解析し、その学習コンテンツに解析結果に基づいたコンテンツタグを付与して学習コンテンツの構造化を図る機能と、この構造化された学習コンテンツを有効に利用する選択支援機能とを有している。データベース１０８には、少なくとも、授業映像コンテンツと共に、授業時の映像、音声、電子黒板等の情報が蓄積される。サーバ１０４には、教師（教員）が授業中に書き込んだ内容を電子データとして取得する電子黒板１０３、クライアントＰＣ１０５、教室１１４内の授業中の教師や生徒の様子を撮影する授業映像撮像カメラ/マイク１０９が第１のネットワーク１０７（例えば、インターネット）を介して接続される。

電子黒板１０３は、電子ペンなどの直接指示デバイス（図示略）を有する対話型の黒板であり、黒板の画面上で直接アイコン操作やスクロール操作、マウス（図示略）操作等を行うことで画面上のコンテンツの表示を切り替えたり、一部を拡大・縮小表示したり、電子ペンなどで手書き入力した内容を電子データとして保存・出力する機能を有している。クライアントＰＣ１０５は、教師に授業アプリを提示し、この授業アプリで選択された授業用コンテンツを利用して授業の進行を行う機能等を有する。クライアントＰＣ１０５は、通常のコンピュータ、情報処理装置であって、内部バスで接続された、処理部であるCPUと、記憶部であるメモリや記憶装置、さらには表示部や、入力部を備える構成である。また、教師用のタブレットＰＣ（tablet ＰＣ）１０６があり、無線通信装置１１１を介して第１のネットワーク１０７に接続される。教師用タブレットＰＣ１０６は、教師がサーバ１０４、クライアントＰＣ１０５あるいは電子黒板１０３等に対する情報入力・閲覧用に用いるＧＵＩとして機能する。このタブレットＰＣは、平板状の外形を備えタッチパネル式などの表示／入力部を持った携帯可能な多機能の端末である。

教師や生徒（受講者）の手書き入力用のデバイスとして、ここでは、筆記具の位置を検出するためのドットパターンが印刷されたデジタルペン専用紙１０２と、筆記の際にこのドットパターンの画像を取得するためのカメラデバイスや通信機能を装着したデジタルペン１０１を用いる。なお、デジタルペン専用紙やデジタルペンの構成及び機能の詳細については、特許文献２の記載を援用する。デジタルペン１０１やデジタルペン専用紙１０２は、無線通信装置１１３及び第２のネットワーク１１０を介して、クライアントＰＣ１０５に接続されている。なお、デジタルペンやデジタルペン専用紙と共に、生徒用タブレットＰＣ（tablet ＰＣ）１１２を使用しても良い。あるいは、デジタルペンやデジタルペン専用紙に代えて、これらデジタルペン及びデジタルペン専用紙の機能を備えたタブレットＰＣ１１２を使用しても良い。

デジタルペン１０１からクライアントＰＣ１０５を経由してサーバ１０５に、デジタルペンのＩＤと、筆跡データの時系列データを含む情報が、所定のデータ形式で送信される。筆跡データは、デジタルペン専用紙１０２上の位置情報と圧力センサの出力値を含んでいる。デジタルペン１０１による筆記情報は、通信装置１１３やネットワークを介してサーバ１０４やクライアントＰＣ１０５に送信される。サーバ１０４若しくはクライアントＰＣ１０５は、送信されたデータを筆記データとしてその記憶部であるメモリやハードディスクに格納する。サーバ１０４若しくはクライアントＰＣ１０５は、筆記データの文字認識結果と、予め入力された入力データとの内容類似度を定量的に示す相関値を、筆記データが入力される度に算出し、得られた相関値が、例えば７０％となった場合、その筆記データを出力するため、クライアントＰＣ等の表示画面に表示する。また、この筆記データは、適宜、サーバ１０４から教師用タブレットＰＣ１０６や電子黒板１０３にも送られる。なお、筆記データの処理の詳細については、特許文献２の記載を援用する。

次に、図２を参照しながら、サーバ１０４及びデータベース１０８の構成例について説明する。図２は、第一の実施形態における、データベースに格納されるプログラム・データ構成の例を示す図である。
サーバ１０４は、演算処理を実行するＣＰＵ１０４１、一時的にプログラム・データを記憶するメモリ１０４２、各種インタフェースに対する制御を行うコントローラ１０４３、及びインタフェース１０４４から構成される。インタフェース１０４４は、外部ネットワーク１０７と接続するネットワークインタフェースや、ディスプレイやキーボード等の周辺装置を接続する周辺装置インタフェースを含んでいる。

データベース１０８は、制御部１０８０１、メモリ１０８０２、ハードディスク１０８０３を備えている。メモリ１０８０２（もしくはハードディスク１０８０３）には、システムプログラム１０８０２０１、データ受信・管理プログラム１０８０２０２、授業データ取得プログラム１０８０２０３、授業データ解析プログラム１０８０２０４、タイプ分類プログラム１０８０２０５、コンテンツ評価プログラム１０８０２０６、コンテンツタグデータ生成プログラム１０８０２０７、コンテンツ選択支援プログラム１０８０２０８、及び、授業メニュー設定プログラム１０８０２０９、及びこれらのプログラムを実行するのに必要な各種のデータが保持されている。ハードディスク１０８０３には、授業データ取得プログラム１０８０２０３によって蓄積された授業データ１０８０３０１、授業特徴量データ１０８０３０２、授業タイプデータ１０８０３０３、態度タイプデータ１０８０３０４、学校/年度/学年/クラス(教室の大きさＸｍ^２、人数ｎ等)/受講者情報（教科別成績等）データ（クラスタイプデータ）１０８０３０５等が格納される。また、ハードディスク１０８０３には、コンテンツ評価データ１０８０３０６、コンテンツタグデータ１０８０３０７、コンテンツ利用時間テーブル１０８０３０８も格納される。

次に、サーバ１０４におけるデータ蓄積の処理に関して説明する。まず、サーバ１０４を起動し、さらにこのサーバに接続している電子黒板１０３やカメラ/マイク１０９を起動する。さらに各データ蓄積プログラムを起動する。サーバ１０４の制御部（ＣＰＵ）１０４１が、メモリ１０４２に格納されているプログラムを実行することによって、制御部（ＣＰＵ）１０４１やデータベース１０８の制御部１０８０１が送信部、解析部、評価部等の機能を果たす。この時点で、授業映像の撮像が開始され、映像データの撮像と同期して音声・音響を録音する。この時、授業映像データについては、撮像開始時刻及び終了時刻がスタンプされ、音声・音響データについても同様に音声録音開始時刻及び終了時刻がスタンプされる。電子黒板に書き込まれた点列データについては、例えば、電子黒板１０３上の座標を電子黒板付属のデジタルペンを用いて取得し、デジタルペンが通過した時刻が座標値データのサブデータとしてスタンプされる。授業が終了した時点で録画ボタン及び電子黒板をOFFにすると、サーバ１０４に送信されていたデータは、音声・音響データセット、電子黒板書込みデータセット等としてサーバ１０４のデータベース１０８に格納される。格納された各データセットはデータセットファイルとして格納され、データ蓄積処理は終了する。

ＣＰＵ１０４１は、起動されたプログラムに従ってサーバ１０４における処理を行う。メモリ１０４２は、起動したプログラムやデータ等を読み込み一時的に格納するＤＲＡＭ等によって構成される。具体的には、メモリ１０４２には、サーバが起動されることにより、ハードディスク１０８００３から、システム全体を制御するシステムプログラム１０８０２０１を初めとして、データ受信・管理プログラム１０８０２０２、授業データ取得プログラム１０８０２０３、授業データ解析プログラム１０８０２０４、タイプ分類プログラム１０８０２０５、コンテンツ評価プログラム１０８０２０６、コンテンツタグデータ生成プログラム１０８０２０７、コンテンツ選択支援プログラム１０８０２０８、及び、授業メニュー設定プログラム１０８０２０９等が読み込まれる。データ受信・管理プログラム１０８０２０２は、サーバ、データベース、及び各種端末間での各種のデータ・情報の送受信の管理を行う。授業データ取得プログラム１０８０２０３は、カメラ/マイク１０９から送られた映像や音響、及び、電子黒板１０３から送られた黒板データを取得し、それらの特徴データを授業特徴量としてハードディスク１０８０３に蓄積するために、サーバ１０４へ送信する。サーバは、授業特徴量を映像データセット及び音響データセットとしてハードディスク１０８０３に蓄積する。蓄積されたデータセットには時刻情報も付加される。

ハードディスク１０８０３は、プログラムやデータ等を記憶し格納する。ハードディスク１０８０３に保持されているデータは、必要に応じてメモリ１０８０２上に読み込まれ、制御部１０８０１によって処理がなされる。

図１の配信システムの各機器を利用して、図２のプログラムをＣＰＵ１０４１上で実行することにより、各プログラムはＣＰＵに次のような各機能を実行させる。授業データ取得プログラム１０８０２０３は、ＣＰＵを授業状況データ取得ユニットとして機能させ、電子黒板やカメラ/マイクからの情報を授業データ１０８０３０１としてハードディスク１０８０３に蓄積する。授業データ解析プログラム１０８０２０４は、ＣＰＵを授業状況データ解析ユニットとして機能させ、授業データの解析結果を、授業特徴量データ１０８０３０２としてハードディスク１０８０３に蓄積する。タイプ分類プログラム１０８０２０５は、ＣＰＵを、授業特徴量を解析し、授業タイプ、態度タイプとして分類するタイプ分類ユニットとして機能させ、解析結果を、授業タイプデータ１０８０３０３、態度タイプデータ１０８０３０４に蓄積する。授業タイプは、教師により授業が行われる形式（パターン）であり、この授業タイプには、教師が電子黒板を利用し、一方的に話しながら授業を進める「板書写し」、教師の問いかけに対する生徒の応答（ターン）で授業が進行する「教員／生徒ターン」、教師が設定したテーマについて生徒が自主的にグループ討議を行う「グループ討議」、「レポート作成」等、学科や授業の形態によって種々のタイプがある。態度タイプは、授業中の生徒の反応・態度を示すパターンであり、この態度タイプには、「集中」、「発散」、「傾聴」、「静かに書く」等、授業の形態に対する生徒の応答として、あるべき望ましい応答状態と、あるべき状態からかけ離れた応答状態等、種々のタイプがある。一例として、「集中」は殆どの生徒が授業に興味を示し積極的に参加している状態である。授業タイプが「板書写し」の場合、教師が電子黒板に書き込んだのを受けて全生徒がデジタルペンにより専用紙に書き込みを行っている応答状態であり、「教員／生徒ターン」の場合は、教師の問いかけ毎に多くの生徒が活発に応答するような状態である。逆に、「発散」は大多数の生徒が授業に関心を示さず、私語も多いような状態である。

コンテンツ評価プログラム１０８０２０６は、ＣＰＵをコンテンツ評価ユニットとして機能させ、コンテンツ評価結果を、コンテンツ評価データ１０８０３０６としてハードディスク１０８０３に蓄積する。コンテンツタグデータ生成プログラム１０８０２０７は、ＣＰＵをコンテンツタグデータ生成ユニットとして機能させ、解析・評価された各コンテンツに関するタイプ分類・評価の結果をクラスタイプデータとセットにしたコンテンツタグデータを生成し、コンテンツタグデータ１０８０３０７としてハードディスク１０８０３に蓄積する。授業メニュー設定プログラム１０８０２０９は、ＣＰＵをユーザがＧＵＩにより授業メニューを設定する際に必要なメニュー画面を提示する授業メニュー設定ユニットとして機能させ、設定された授業メニューをコンテンツ利用時間テーブル１０８０３０８としてハードディスク１０８０３に蓄積する。
コンテンツ選択支援プログラム１０８０２０８は、ＣＰＵを、ユーザがＧＵＩにより授業メニューを設定するために学習コンテンツを選択する際に、前記メニュー画面で設定された前記授業メニューに対して、前記コンテンツタグデータ１０８０３０７に基づいて候補となる複数の学習コンテンツの情報を生成し、ユーザに提示するコンテンツ選択支援ユニットとして機能させる。

なお、学習コンテンツの構造化を行うに際して、各種データの解析やコンテンツの評価に必要なパラメータや判定条件（閾値）は、予めシステムに設定されている。例えば、タイプ分類・評価プログラム１０８０２０５が授業特徴量に基づき、授業タイプ、態度タイプの判定処理を行うのに必要なパラメータや、授業タイプと態度タイプの関係からコンテンツの評価を行うために必要な判定条件（閾値）が予め設定されている。コンテンツの評価は、多段階、例えば４〜５段階程度のランクに評価される。

図３に、授業用（学習）コンテンツの構成例を示す。
この例の授業用コンテンツ３００は、その構成として、コンテンツ番号、科目、学年、単元、コンテンツタイプ、所要時間を含んでいる。例えば、コンテンツ番号１［０］［０］の科目は理科であり、１学年を対象とし、単元は「風の向き［１］」、コンテンツタイプは静止画である。コンテンツが動画の場合は、その再生の所要時間が記録される。

なお、授業用コンテンツには、映像コンテンツと対応付いている電子化された授業教科書等の授業用テキストも含まれる。

次に、図４を参照しながら、コンテンツタグ生成フローの一例を説明する。

まず、ユーザ（教師）が、電子黒板１０３、クライアントＰＣ１０５を起動する(Ｓ１０１)。これを受けて、システム（サーバ１０４）が、クライアントＰＣ１０５に授業アプリアイコンを表示する(Ｓ２０１)。ユーザが授業アプリを起動すると(Ｓ１０２)、クライアントＰＣ１０５にログイン画面が表示される(Ｓ２０２)。ユーザがログインすると(Ｓ１０３)、クライアントＰＣ１０５に、ユーザによる設定済みの授業フロー、或いは単独コンテンツの選択画面が表示される(Ｓ２０３)。ユーザが設定済みの授業フロー、或いは単独コンテンツを選択すると(Ｓ１０４)、クライアントＰＣ１０５に、利用授業フロー・コンテンツのアイコンが表示される(Ｓ２０４)。ユーザが利用授業フロー・コンテンツアイコンを選択すると(Ｓ１０５)、システム（サーバ１０４）は、電子黒板１０３に、利用授業フロー・コンテンツを表示する(Ｓ２０５)。

授業用コンテンツの提示に伴う教師や受講者の状況は、授業データとして取得され、サーバに蓄積される(Ｓ２０６)。これらの処理は、授業データ取得プログラム１０８０２０３によって実行される。まず、システム（サーバ１０４）は、コンテンツ利用開始・終了時刻を取得してサーバに蓄積する。さらに、利用中の音声情報（教員/受講者）、映像情報を取得しサーバに蓄積する。また、利用中のTablet ＰＣ情報、デジペン情報を取得しサーバに蓄積する。さらに、テストが設定されている場合はテスト解答・結果を取得しサーバに蓄積する。これらの処理は、授業に使用されるコンテンツの数だけ繰り返される。

図５は、授業中における授業用コンテンツの提示と、それに伴う教師や受講者の状況、特徴量抽出、タイプ分類、評価の例を示す図である。
図５の上段には、教室内での授業中における授業用コンテンツの提示と、それに伴う教師や受講者の状況の、時系列情報を示している。この例では、授業用コンテンツＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄを順次利用しながら授業がなされている。授業用コンテンツＡを利用した授業では、電子黒板への書き込み情報、すなわち教師による電子黒板への書き込みの時間が長く、教師の説明である音声情報が流れる時間も長い。逆に、各生徒は、デジタルペンによるデジタルペン専用紙への入力（又はタブレットＰＣによる入力）にその多くの時間を費やしていることがわかる。受講者の音声情報や会話ターン・ノイズレベルは皆無である。なお、図５では、デジタルペン専用紙への書き込み領域、書き込み内容、書き込み速度の具体的な内容の表示は省略されている。次の授業用コンテンツＢを利用した授業では、電子黒板への書き込み情報が離散的であり、教師の音声情報が流れる時間も離散的である。教師の音声情報に追随する形での受講者の音声情報もあるが、会話ターンは少ない。教師や受講者の音声情報の後に、デジタルペンによるデジタルペン専用紙への入力（又はタブレットＰＣによる入力）がなされているが、一部の生徒は、タブレットＰＣによる入力を行っていない。次に、授業用コンテンツＣを利用した授業では、電子黒板への書き込み情報が冒頭にあり、それを受けて、受講者の活発な音声情報が続き、デジタルペンによるデジタルペン専用紙への入力も行われている。しかし、会話ターンは無くノイズレベルがある。また、一部の生徒は、タブレットＰＣによる入力を全く行っていない。さらに、授業用コンテンツＤを利用した授業では、電子黒板への書き込み情報が冒頭にあり、それを受けて、受講者デジタルペンによるデジタルペン専用紙への入力を全員が行っていることがわかる。一方、教師、受講者共に、音声情報、会話ターン・ノイズレベルは皆無である。

上記授業中の各種の入力データ等は、図６に示したデータ構造６００としてサーバに蓄積される。すなわち、授業用コンテンツデータ、受講者番号、端末(電子黒板/Tablet ＰＣ/デジタルペンシステム)への入力、音声入力、映像等の情報が、コンテンツデータの番号（シーンナンバー）単位で記録される。このデータ構造には、各コンテンツデータの利用時間（開始時刻と終了時刻）、教員や各受講者による端末への入力時間（開始時刻と終了時刻）、教員や各受講者の発生時間（開始時刻と終了時刻）及び発生内容、教員や各受講者のカメラ映像のデータが含まれる。

図４に戻って、授業が終了すると、ユーザ（教師）が終了コマンドを押すと(Ｓ１０６)、それを受けて、システム（サーバ１０４）は、コンテンツ毎の音声ターン抽出し(Ｓ２０７)、コンテンツ毎のTablet ＰＣ/デジペン情報から筆記量/筆記時間を抽出し(Ｓ２０８)、コンテンツ提示時間の映像情報を切り出し(Ｓ２０９)、テスト解答・結果からの成績データ抽出を行う(Ｓ２１０)。さらに、クラスタイプ情報を呼び出す(Ｓ２１１)。

図７に、学校/年度/学年/クラス/受講者情報データ１０８０３０５として保持されたクラスタイプ情報７００の例を示す。このクラスタイプ情報７００は、学校/年度/学年/クラス情報で構成され、学校/年度/学年等の一般的な情報に加えて、クラスタイプの情報として、授業が実施された教室の大きさＸｍ^２、受講した人数ｎ、各人の学籍番号、各人の教科別成績等のデータが、単元別に生成されたものが含まれている。

次に、システム（サーバ１０４）は、授業データ解析プログラム１０８０２０４、タイプ分類プログラム１０８０２０５により、取得・抽出データを用いた、コンテンツ解析・分類を行う(Ｓ２１２)。

まず、授業データ解析プログラム１０８０２０４により、時系列情報から特徴量の抽出がなされる。図５の中段には、特徴量の抽出結果が示されている。授業用コンテンツＡに関しては、電子黒板への書き込み（時間）が授業時間の８０％、教員の音声（時間）が９０％、受講者の音声が５％以下となっている。一方、受講者入力（時間）は９０％であり、電子黒板に追随するタイミングでの書き込みが行われている。そして、この解析結果を受けたタイプ分類プログラム１０８０２０５によるタイプ分類によれば、授業用コンテンツＡに関して、授業タイプは「板書写し」、態度タイプは「集中」と分類される。さらに、コンテンツ評価プログラム１０８０２０６によるコンテンツＡの評価は、最も高い二重丸印となっている。

また、授業用コンテンツＢに関しては、電子黒板への書き込み（時間）が授業時間の３０％以下、教員の音声（時間）が５０％、受講者の音声が３０％となっている。また、受講者入力（時間）は７０％である。ただ、教師の音声情報に応答する受講者の音声情報、すなわち音声ターンは少なく、音声ボリュームも減少している。この解析結果を受けたタイプ分類プログラム１０８０２０５によるタイプ分類によれば、授業用コンテンツＢに関して、授業タイプは「教員／受講者ターン」、態度タイプは「傾聴」と分類される。教員の問いかけに対する受講者の応答が良くないことや、一部の生徒がタブレットＰＣによる入力を行っていない、換言すると授業に参加していないと見られることから、コンテンツ評価プログラム１０８０２０６によるこのコンテンツＢの評価は、かなり低い△印となっている。

また、授業用コンテンツＣに関しては、電子黒板への書き込み（時間）が授業時間の５％以下、教員の音声（時間）が１０％以下、受講者の音声が９０％となっている。また、受講者入力（時間）は９０％である。音声ターンは無く、受講者入力はグループ数のみの入力となっている。後半の時間帯は、一部の生徒がタブレットＰＣによる入力を行っていない。この解析結果を受けたタイプ分類プログラム１０８０２０５によるタイプ分類によれば、コンテンツＣに関して、授業タイプは「グループ討議」、態度タイプは、前半が「発散」、後半が「傾聴」に分類されている。コンテンツ評価プログラム１０８０２０６によるこのコンテンツＣの評価は、前半は高い○印となっているものの、後半は討議が低調でかつタブレットＰＣも活発で無いため、評価が最も低い×印となっている。

さらに、授業用コンテンツＤに関しては、電子黒板への書き込み（時間）が５％以下、教員の音声（時間）が１０％以下、受講者の音声がほぼ０％となっている。また、受講者入力（時間）は５％以下、音声ターンは無く、受講者入力は全員の入力となっている。この解析結果を受けたタイプ分類プログラム１０８０２０５によるタイプ分類によれば、授業用コンテンツＤに関して、授業タイプは「レポート作成」、態度タイプは「静かに書く」となっている。受講者の、全員が入力を行っていることから、コンテンツ評価プログラム１０８０２０６によるコンテンツの評価は、高い○印となっている。

次に、システム（サーバ１０４）は、コンテンツタグデータ生成プログラム１０８０２０７により、コンテンツタグデータとして、分類結果・クラスタイプ情報・評価・映像情報を生成し、データベースに格納する(Ｓ２１３)。
まず、授業用コンテンツ毎に、図８に示すような、コンテンツタグデータ（コンテンツタグ情報）を含んだコンテンツタグ８００が付与される。すなわち、各授業用コンテンツには、各々、授業の結果を踏まえて生成されたコンテンツタグ８００が付与され、学習コンテンツの構造化が完了する。コンテンツタググデータには、次のようなタグ情報が含まれている。

＜仕様＞
静止画/動画/音声/入力箇所有り/ 等の区分
（なお、動画/音声の場合は、再生時間を格納する）
＜利用回数＞
コンテンツの利用回数
＜各回のクラスデータ＞
学校、年度、学年、クラス
（注：学校名のユーザへの表示はしない）
＜時間＞
コンテンツ利用時間、又は
コンテンツ利用時間/授業時間
＜ユーザ構成＞
利用したクラスの構成(人数、全体及び個別成績、成績分布＝クラスデータ)
該当コンテンツの利用文脈(授業時間内の位置、前後コンテンツとの位置関係)
＜授業タイプ情報＞
教員スピーチ：板書写し
演習：レポート作成
演習：グループ討議
インタラクション：教員/受講者ターン 等
＜利用結果情報＞
コンテンツ提示時間内のパフォーマンス情報
電子黒板への書き込みに対する反応時間(Tablet ＰＣ,デジタルペン)
会話ターン数
ノイズレベル
コンテンツに関連する成績
（例えば、理科 ⇒(個人の)成績 等）
＜評価情報＞
利用コンテンツ毎の評価。

このように、学習コンテンツと、それを用いた授業の結果を踏まえて生成されたコンテンツタグと、学年、教科等の情報も含むクラスタイプデータとを関係づけることで、図９に示すような、コンテンツの評価結果（履歴データ）を含んだ授業用コンテンツ情報テーブル９００が生成される。

授業用コンテンツ情報テーブル９００は、学年、教科毎に、単元番号、静止画、動画、音声等の項目が設けられている。例えば、１学年の理科の単元番号１の３に関して、コンテンツＡは、静止画を使用したものであり、授業タイプが「板書写し」である。１回目の授業では２０分かかり、態度タイプが「集中」、クラスタイプとしてユーザ（生徒）は１５名で成績は中程度のグループである。この場合の評価は二重丸の高評価になっている。２回目の授業では、クラスタイプとしてユーザ（生徒）が２０名で成績が比較的低いグループである。この場合の評価は×印となっている。また、同じ単元番号１の３に関して、コンテンツＢも静止画を使用したものであり、授業タイプが「板書写し」である。１回目の授業では１０分で終了したものの、ユーザ（生徒）の成績が比較的高いグループであり、態度タイプが「発散」で、評価は○印となっている。同じコンテンツを使用した２回目の授業では、クラスタイプとしてユーザ（生徒）の成績がかなり高いグループであり、評価は×印となっている。

このように、同じコンテンツを使用しても、クラスタイプによって、学習上の効果が異なっていることが分かる。従って、教師は、授業用コンテンツ情報テーブル９００を基に、単元番号毎に、評価済のクラスタイプのデータから、授業を行う予定のクラスタイプの構成に近いものを参照し、その中で評価の高いコンテンツを知ることで、自己の教育計画にどのコンテンツを採用したら良いかの支援を受けることができる。

この評価済みの授業用コンテンツ情報テーブル９００は、学年、学科毎に作成・蓄積され、データベース１０８に、授業特徴量データ１０８０３０２、授業タイプデータ１０８０３０３、態度タイプデータ１０８０３０４、クラスタイプのデータ１０８０３０５、コンテンツ評価データ１０８０３０６及び、コンテンツタグデータ１０８０３０７等の形式で蓄積される。また、同じ授業用コンテンツが使用される可能性のある期間、複数年にわたって、情報が蓄積される。さらに、同一の市町村内の学校の授業を対象に、同じ授業用コンテンツの利用に関する情報が蓄積される。

なお、蓄積された情報において、過去の実績としていずれのクラスタイプでも評価の低かった情報コンテンツは、授業用コンテンツ情報テーブル９００のリストから順次削除され、いずれかのクラスタイプで高い評価を得たコンテンツのみがリストに残される。その結果、いずれのクラスタイプでも評価の低かったコンテンツは、ユーザ（教師）の選択支援の対象から除外されるので、教師の負担を軽減できる。

次に、図１０により、コンテンツ選択プログラム１０８０２０８による、評価済み授業用コンテンツの選択フローの一例を説明する。

まず、ユーザ（教師）が、教師用タブレットＰＣ１０６を介してクライアントＰＣ１０５の画面上のコンテンツ選択ツールを起動する（Ｓ３０１）。これを受けて、システム（サーバ１０４）が、クライアントＰＣ１０５又は教師用タブレットＰＣ１０６（端末）の画面に学年・科目・単元のプルダウンメニューを表示する(Ｓ４０１)。ユーザ（教師）が学年・科目・単元を選択すると（Ｓ３０２）、端末の画面に授業フロー設定画面が表示される(Ｓ４０２)。ユーザ（教師）が、該設定画面で単元中のサブ情報・利用希望時間を設定すると（Ｓ３０３）、次に、端末の画面に教員/クラスタイプ情報設定画面が表示されるので(Ｓ４０３)、ユーザ（教師）は、担当する教員情報/クラスタイプ情報を設定する（Ｓ３０４）。この設定は最初に行っても良い。

図１１に、教員用ＧＵＩによりユーザ登録を行う時のユーザ登録画面１０６１の一例を示す。教師はこの画面から、授業を受けるユーザ（受講者）の登録を行う。入力項目としては、学校名、学年、クラス、人数がある。なお、学校名を入力するのは、この評価済み授業用コンテンツの利用対象者が、例えば同じ市町村内の複数の学校の教師により利用されることを想定しているためである。教師が「次へ」ボタンを選択すると次画面に遷移する。

教師は、続いて、図１２に示した端末の受講者登録画面１０６２により、受講者登録を行う。すなわち、ユーザ（受講者）全員の識別番号若しくは指名コードを登録する。また、図１３に示した受講者登録画面１０６３により、各受講者の科目別の成績や授業態度等の登録を行う。これにより、クラスタイプの入力が完了する。

教師は、さらに、図１４に示した条件設定画面１０６４により、授業コンテンツの利用に関する条件を設定する。例えば、科目として理科を選択した場合、次に、理科の中の「花粉の飛散」を選定し、コンテンツの利用シーンとして、「グループ討議」、メディアタイプとして「静止画」を設定する。これを受けて、システム（サーバ１０４）が、授業用コンテンツ情報テーブル９００等を参照して、授業時間情報、教員情報（話す速度等）/クラスタイプ情報（成績分布、人数、教室の大きさ）と各コンテンツに付加されているタグ情報とを照合して最適値コンテンツ及び周辺候補を抽出する（Ｓ４０４）。そして、サーバ１０４は、最適値コンテンツ及び周辺候補を端末の条件設定画面に表示する（Ｓ４０５）。

図１４に、教員用ＧＵＩによる条件設定画面１０６４の一例を示す。教師が端末の画面１０６４で科目設定メニュー１０６５の欄を選択操作し、例えば、［理科］＝＞「花粉の飛散」＝＞「グループ討議」＝＞「静止画」等の条件設定を行うと、設定された条件に対応する最適値コンテンツ及び周辺コンテンツが「候補一覧」１０６６に表示される（Ｓ３０５）。教師が１つのコンテンツを選択した場合、そのコンテンツに関する「授業映像」１０６７が表示さ教師は、さらに、選択したコンテンツに関する「コンテンツ情報」１０６８として、図９に示したような評価済みのタグ情報も併せて見ることができる。これらの情報から、教師は、選択したコンテンツの質や善し悪しを推定し、そのコンテンツが計画中の授業に適しているか否かを判定し易くなる。

教師は、表示されたコンテンツ及びタグ情報（授業タイプ、態度タイプ、評価等）を用いて最適値コンテンツ及び周辺候補から、例えば「コンテンツＣ」を選択する（Ｓ３０６）。これを受けて、システム（サーバ１０４）が、授業フロー設定画面を端末の画面に表示して、授業フローを確定する（Ｓ４０６）。続いて、システム（サーバ１０４）は、端末の画面に利用日時設定画面を表示する（Ｓ４０７）。教師は、コンテンツの利用日時を設定する（Ｓ３０７）。

図１５に、教員用ＧＵＩによるコンテンツの時間設定画１０６９の一例を示す。時間設定画１０６９には、選択された一連の授業コンテンツ１０６９−１と、各授業コンテンツの利用予定時間１０６９−１セットとして表示される。

システム（サーバ１０４）は、選択された授業コンテンツ、例えば「コンテンツＣ」と設定された利用日時とをコンテンツ利用時間データ１０８０３０８としてメモリ若しくはデータベースに格納する（Ｓ４０７）。そして、教師が終了コマンドを押すと（Ｓ３０８）、システムは動作を終了する（Ｓ４０８）。教師は、このようにして準備した授業コンテンツを利用して、自らの授業を実施する。また、この授業の結果に基づくコンテンツの新たな評価結果が、コンテンツタグデータ１０８０３０７に追加される。

本実施例によれば、学習コンテンツの実際の利用状況のデータをもとに、学習コンテンツの選択を支援する、学習コンテンツの構造化装置を提供することができる。また、この構造化装置をすることで、高い学習効果を期待できる学習コンテンツの選択を支援するシステムや方法を提供することができる。

本発明は、教師の行う学校の授業のみならず、講師が企業等で講演を行うような場合にも適用できる。例えば英会話教室やＩＴ関連の教育等のように、予めクラスタイプに関する情報、すなわち、講演を行う講習室などのサイズ、受講生（生徒）の人数や能力分布等に関する情報が得られており、一連のカリキュラムに従って、複数の授業用コンテンツが提供され、講師がそれらの中から適当なものを選んで自己の講義を計画し実行するような場も含まれる。この場合、図１に示した例と同様に、講習室等の教室に相当する空間と、その中に設置された電子黒板に相当するＧＵＩ機能付きの大型の表示画面や、講師用端末、受講生用端末、クライアントＰＣ、講演中の講師や受講生の様子を撮影する授業映像撮像カメラ/マイクが必要となる。なお、カメラの仕様が制限される環境下では、マイクのみで講演中の情報を収集することもできる。また、社会人や企業向けの教育のために一連のカリキュラムが組まれているような場合には、クラスタイプに関する情報として、テストなどの客観的な能力判定に代えて、受講者の経験年数や理解レベの程度等を採用することで、本発明を適用できる。評価済みのコンテンツ情報テーブルが、クラスタイプや講義の科目毎に作成・蓄積され、講師は、コンテンツ選択プログラムにより、評価済みコンテンツの選択を行うこともできる。

本実施例においても、教師自身の授業計画に適し、かつ、高い学習効果を期待できる学習コンテンツの構造化装置を提供することができる。また、その構造化装置を用いることで、高い学習効果を期待できる学習コンテンツの選択を支援するシステムや方法を提供することができる。

実施例１、２では、コンテンツを利用しながらコンテンツ情報テーブルを生成すると共に、同時に、その結果を、次の授業や講演のコンテンツ選択に反映させるように、新規のデータも蓄積するものである。

しかし、コンテンツの種類によっては、ある程度の回数の授業や講演を重ねてデータが蓄積されたコンテンツ情報は、その後の授業や講演にそのまま繰り返し使用できる場合もある。本実施例は、実施例１、２で生成され構造化された学習コンテンツに関する情報を利用する。データベース１０８は、制御部１０８０１、メモリ１０８０２、ハードディスク１０８０３を備えており、ハードディスク１０８０３には、授業データ取得プログラム１０８０２０３によって蓄積された授業データ１０８０３０１等が格納されている。

本実施例では、図１の配信システムの各機器を利用して、図２のプログラムをＣＰＵ１０４１上で実行することにより、各プログラムはＣＰＵに次のような機能を実行させる。コンテンツ選択支援プログラム１０８０２０８は、ＣＰＵを、ユーザがコンテンツを選択する際に、コンテンツタグデータ１０８０３０７に基づいて候補コンテンツを生成しユーザに提示するコンテンツ選択支援ユニットとして機能させる。授業メニュー設定プログラム１０８０２０９は、ＣＰＵをユーザがＧＵＩにより授業メニューを設定する際に必要なメニュー画面を提示する授業メニュー設定ユニットとして機能させ、設定された授業メニューをコンテンツ利用時間テーブル１０８０３０８としてハードディスク１０８０３に蓄積する。

教師は、コンテンツ選択プログラム１０８０２０８による支援を受けて、評価済み授業用コンテンツの選択を行い、コンテンツの利用日時を設定する。本実施例では、新たなデータを取得し・蓄積するための授業映像撮像カメラ/マイク等は不要である。

本実施例においても、教師自身の授業計画に適し、かつ、高い学習効果を期待できる学習コンテンツの構造化装置を提供することができる。また、その構造化装置を用いることで、高い学習効果を期待できる学習コンテンツの選択を支援するシステムや方法を提供することができる。

１０１…デジタルペン、１０２…デジタルペン専用紙、１０３…電子黒板、１０４…サーバ、１０５…クライアントＰＣ、１０６…教師用タブレットＰＣ、１０７…第１のネットワーク、１０８…データベース、１０９…授業映像撮像カメラ/マイク、１１０…第２のネットワーク、１１１…無線通信装置、…、１１２…生徒用タブレットＰＣ、…タブレットＰＣ、１１３…無線通信装置、１１４…教室、…、３００…授業用コンテンツ、６００…データ構造、７００…クラスタイプ情報、８００…コンテンツタグ、９００…授業用コンテンツ情報テーブル、１０４１…制御部（ＣＰＵ）、１０４２…メモリ、１０４３…コントローラ、１０４４…インタフェース、１０６１…ユーザ登録を行う時の画面、１０６２…受講者登録画面、１０６３…受講者登録画面、１０６４…条件設定画面、１０６５…科目設定メニュー、１０６６…候補一覧、１０６７…授業映像、１０６８…コンテンツ情報、１０６９…コンテンツの時間設定画、１０８０１…制御部、１０８０２…メモリ、１０８０３…ハードディスク、１０８０２０１…システムプログラム、１０８０２０２…データ受信・管理プログラム、１０８０２０３…授業データ取得プログラム、１０８０２０４…授業データ解析プログラム、１０８０２０５…タイプ分類プログラム、１０８０２０６…コンテンツ評価プログラム、１０８０２０７…コンテンツタグデータ生成プログラム、１０８０２０８…コンテンツ選択支援プログラム、１０８０２０９…授業メニュー設定プログラム、１０８０３０１…授業データ、１０８０３０２…授業特徴量データ、１０８０３０３…授業タイプデータ、１０８０３０４…態度タイプデータ、１０８０３０５…学校/年度/学年/クラス(教室の大きさＸｍ^２、人数ｎ等)/受講者情報（教科別成績等）データ（クラスタイプデータ）、１０８０３０６…コンテンツ評価データ、１０８０３０７…コンテンツタグデータ、１０８０３０８…コンテンツ利用時間テーブル。

Claims (15)

1. 学習コンテンツを表示する電子黒板と、
   前記電子黒板を用い前記学習コンテンツを表示して行われた授業の状況のデータを取得する授業状況データ取得ユニットと、
   ネットワークを介して前記電子黒板、授業状況データ取得ユニット、及びデータベースに接続されたサーバとを備え、
   前記サーバが、
   前記授業状況データから前記授業の特徴量を抽出する授業状況データ解析ユニットと、
   前記授業の特徴量を解析し、授業タイプ、態度タイプとして分類するタイプ分類ユニットと、
   前記授業の特徴量から前記学習コンテンツの評価を行うコンテンツ評価ユニットと、
   前記学習コンテンツに前記解析・評価結果に基づいたコンテンツタグデータを含むコンテンツタグを付与して該学習コンテンツの構造化を図るコンテンツタグデータ生成ユニットとを有する
   ことを特徴とする学習コンテンツの構造化装置。
2. 請求項１において、
   前記授業タイプは、教師により授業が行われる形式であり、
   前記態度タイプは、授業中の生徒の反応・態度を示すパターンであり、
   前記授業タイプと前記態度タイプの関係から前記学習コンテンツの評価を行うために必要な判定条件が予め設定されており、
   前記授業の特徴量から得られた前記授業タイプと前記態度タイプの関係に基づいて、前記学習コンテンツの評価を行う
   ことを特徴とする学習コンテンツの構造化装置。
3. 請求項２において、
   前記ネットワークを介して前記サーバに接続された教師用端末を有し、
   前記教師用端末は前記サーバに、前記授業に関するデータとして、前記授業の対象となったクラスの人数や成績を含むクラスタイプデータを与える機能を有し、
   前記コンテンツタグデータ生成ユニットは、前記各コンテンツに関するタイプ分類・評価の結果を前記クラスタイプデータとセットにして構造化されたコンテンツタグデータを生成する
   ことを特徴とする学習コンテンツの構造化装置。
4. 請求項３において、
   前記ネットワークに接続されたカメラ及びマイクを有し、
   前記授業状況データ取得ユニットは、前記電子黒板や前記カメラ/マイクからの情報を前記授業データとして前記データベースに蓄積し、
   前記授業データ解析ユニットは、前記授業データを解析して特徴量を抽出し、その結果を授業特徴量データとして前記データベースに蓄積する
   ことを特徴とする学習コンテンツの構造化装置。
5. 請求項４において、
   授業タイプ、態度タイプの判定処理を行うのに必要なパラメータが予め設定されており、
   前記タイプ分類ユニットは、前記授業特徴量を解析し、前記パラメータに基づき、前記授業タイプ及び前記態度タイプを分類し、その結果を、前記授業タイプデータ、前記態度タイプデータとして前記データベースに蓄積する
   ことを特徴とする学習コンテンツの構造化装置。
6. 請求項５において、
   前記コンテンツ評価ユニットは、前記判定条件に基づき前記学習コンテンツの評価を行いその結果を、前記コンテンツ評価結果として前記データベースに蓄積する
   ことを特徴とする学習コンテンツの構造化装置。
7. 請求項６において、
   前記ネットワークを介して前記サーバに接続された生徒用端末を有し、
   前記コンテンツタググデータは、
   利用結果情報として、前記学習コンテンツを前記電子黒板に提示している時間内の前記生徒用端末の反応時間、会話ターン数、及び、ノイズレベルに関連する成績情報を含んでいる
   ことを特徴とする学習コンテンツの構造化装置。
8. 請求項６において、
   前記教師用端末のユーザがＧＵＩにより授業メニューを設定する際に必要なメニュー画面を提示し、設定された前記授業メニューをコンテンツ利用時間テーブルとして前記データベースに蓄積する授業メニュー設定ユニットと、
   前記ＧＵＩにより授業メニューを設定する際に、前記授業メニューに対して、前記コンテンツタグデータに基づいて候補となる少なくとも１つの前記学習コンテンツの情報を生成し前記メニュー画面に提示するコンテンツ選択支援ユニットとを備えた
   ことを特徴とする学習コンテンツの構造化装置。
9. ネットワークを介してデータベース及び教師用端末に接続されたサーバを備え、
   前記データベースは、学習コンテンツの解析・評価結果に基づいたコンテンツタグデータを含むコンテンツタグが付与され構造化された学習コンテンツ構造の情報を備えており、
   前記教師用端末のＧＵＩにより授業メニューが設定される際に必要なメニュー画面を提示し、設定された前記授業メニューをコンテンツ利用時間テーブルとして前記データベースに蓄積する授業メニュー設定ユニットと、
   前記ＧＵＩにより授業メニューが設定される際に、前記授業メニューに対して、前記コンテンツタグデータに基づいて候補となる複数の評価済の前記学習コンテンツの情報を生成し前記メニュー画面に提示するコンテンツ選択支援ユニットとを有する
   ことを特徴とする学習コンテンツ選択支援システム。
10. 請求項９において、
    前記コンテンツタグデータは、前記学習コンテンツの授業タイプ、態度タイプ、及び評価に関する情報を含んでおり、
    前記授業タイプは、教師により授業が行われる形式であり、
    前記態度タイプは、授業中の生徒の反応・態度を示すパターンであり、
    前記授業の特徴量から得られた前記授業タイプと前記態度タイプの関係に基づいて、前記学習コンテンツの評価がなされており、
    前記ＧＵＩにより前記候補となる複数の評価済学習コンテンツの何れかが選択された場合、該選択された評価済学習コンテンツの前記授業タイプ、前記態度タイプ、及び前記評価に関する情報が前記メニュー画面に提示される
    ことを特徴とする学習コンテンツ選択支援システム。
11. 請求項１０において、
    前記コンテンツタググデータは、前記クラスデータとして、前記学習コンテンツを利用したクラスの人数、全体及び個別成績、成績分布に関する情報を含んでおり、
    前記コンテンツ選択支援ユニットは、前記教師用端末の前記ＧＵＩにより授業メニューが設定される際に与えられる前記クラスデータに対応した前記評価済学習コンテンツの情報を生成し前記メニュー画面に提示する
    ことを特徴とする学習コンテンツ選択支援システム。
12. 請求項１１において、
    前記ネットワークを介して前記サーバに接続された電子黒板を備えており、
    前記データベースに授業データが格納されており、
    前記コンテンツ利用時間テーブルの情報に基づき、前記電子黒板に選択された前記評価済の学習コンテンツを表示する
    ことを特徴とする学習コンテンツ選択支援システム。
13. 学習コンテンツ選択支援システムを用いた学習コンテンツの選択支援方法であって、
    前記学習コンテンツ選択支援システムは、ネットワークを介してデータベース及び教師用端末に接続されたサーバを備え、
    前記データベースは、学習コンテンツの解析・評価結果に基づいたコンテンツタグデータを含むコンテンツタグが付与され構造化された学習コンテンツ構造の情報を備えており、
    前記教師用端末のＧＵＩにより授業メニューが設定される際に、必要なメニュー画面を提示し、
    設定された前記授業メニューをコンテンツ利用時間テーブルとして前記データベースに蓄積し、
    前記ＧＵＩにより授業メニューが設定される際に、前記授業メニューに対して、前記コンテンツタグデータに基づいて候補となる複数の評価済の前記学習コンテンツの情報を生成し前記メニュー画面に提示する
    ことを特徴とする学習コンテンツ選択支援方法。
14. 請求項１３において、
    前記コンテンツタグデータは、前記学習コンテンツの授業タイプ、態度タイプ、及び評価に関する情報を含んでおり、
    前記授業タイプは、教師により授業が行われる形式であり、
    前記態度タイプは、授業中の生徒の反応・態度を示すパターンであり、
    前記授業の特徴量から得られた前記授業タイプと前記態度タイプの関係に基づいて、前記学習コンテンツの評価がなされており、
    前記ＧＵＩにより前記候補となる複数の評価済学習コンテンツの何れかが選択された場合、該選択された評価済学習コンテンツの前記授業タイプ、前記態度タイプ、及び前記評価に関する情報を前記メニュー画面に提示する
    ことを特徴とする学習コンテンツ選択支援方法。
15. 請求項１４において、
    前記コンテンツタググデータは、前記クラスデータとして、前記学習コンテンツを利用したクラスの人数、全体及び個別成績、成績分布に関する情報を含んでおり、
    前記教師用端末の前記ＧＵＩにより授業メニューが設定される際に与えられる前記クラスデータに対応した前記評価済学習コンテンツの情報を生成し前記メニュー画面に提示する
    ことを特徴とする学習コンテンツ選択支援方法。

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