JP2014149367A - コメント表示プログラム、コメント表示方法及びコメント表示サーバ - Google Patents

Abstract

【課題】学習者の集中の度合いに応じた量のコメントを表示させるコメント表示プログラム、コメント表示方法及びコメント表示サーバを提供することを目的とする。
【解決手段】所定の指標により示される学習者の集中の度合に対応したコメント量の閾値を算出する処理と、記憶部に格納されたコメントからコメント量が前記閾値以下となるように表示装置に表示させるコメントを抽出する処理と、をコンピュータに実行させる。
【選択図】図８

Description

本発明は、表示装置にコメントを表示させるコメント表示プログラム、コメント表示方法及びコメント表示サーバに関する。

近年では、学習者が電子端末等の電子的な教材を用いて学習する環境が整備されつつある。具体的には例えば、教室やオンラインで授業を受けながら、ノート型コンピュータや携帯端末等の端末装置から各学習者が授業に対するコメントを投稿し、学習者間でコメントを共有する学習環境がある。この学習環境では、他の学習者が投稿したコメントを各学習者の端末装置に表示させ、各自のコメントを学習者間で共有しながら授業を受けることで学習効果を向上させる。

学習者のコメントは、学習者の授業に対する興味や関心に応じて増減する。そこでコメントを共有する学習環境では、学習者によるコメントの投稿数に応じて授業中の活性度を判断する技術や、授業を聴くことを妨げないように表示するコメントの文字数を制限する技術が知られている。

特開２００２−２２２１５６号公報 特開２００２−８２８６９号公報

授業において、学習者が始まりから終わりまで同程度に集中することは難しい。一般に人間は、時間の経過と共に集中の度合は低くなり、所定時間あたりに読めるコメントの量は減ることが想定される。また授業において学習者が興味関心を持つ部分では、学習者が集中の度合は高くなり、所定時間あたりに読めるコメントの量が増えることが想定される。しかしながら従来の技術では、学習者の集中の度合を考慮した量のコメントの表示については考慮されていない。

１つの側面では、本発明は、学習者の集中の度合に応じた量のコメントを表示させるコメント表示プログラム、コメント表示方法及びコメント表示サーバを提供することを目的とする。

開示の技術の一様態によれば、所定の指標により示される学習者の集中の度合に対応したコメント量の閾値を算出する処理と、記憶部に格納されたコメントからコメント量が前記閾値以下となるように表示装置に表示させるコメントを抽出する処理と、をコンピュータに実行させる。

上記各処理は、上記各処理を実現する機能部、上記各処理を手順としてンピュータにより実行させる方法、プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体とすることもできる。

開示の技術によれば、学習者の集中の度合いに応じた量のコメントを表示させることができる。

コメント表示システムを説明する図である。 コメント表示サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。 コメント表示サーバと端末装置の機能を説明する図である。 コメントデータベースの一例を示す図である。 共有学生データベースの一例を示す図である。 時間調整値を説明する図である。 第一の実施例のコメント量調整値を説明する図である。 第一の実施例のコメント表示サーバの動作を説明するフローチャートである。 第一の実施例における共有コメントを表示させる処理を説明する図である。 第一の実施例の共有コメント表示欄の例を示す図である。 第二の実施例のコメント量調整値を説明する図である。 第二の実施例のコメント表示サーバの動作を説明するフローチャートである。 第二の実施例における共有コメントを表示させる処理を説明する図である。 第三の実施例のコメント量調整値を説明する図である。 第三の実施例のコメント表示サーバの動作を説明するフローチャートである。

（第一の実施例）
以下に図面を参照して実施例について説明する。図１は、コメント表示システムを説明する図である。

コメント表示システム１００は、コメント表示サーバ２００と、端末装置３００とを有する。コメント表示システム１００において、コメント表示サーバ２００と端末装置３００とは、ネットワークを介して接続されている。端末装置３００は、例えば授業に参加している学習者（以下、学生）それぞれに配布されており、学生の数と同数存在する。以下の説明では、端末装置３００を複数の端末装置それぞれを区別する場合には、端末装置３０１、３０２、・・・、３０Ｎとし、複数の端末装置を区別しない場合には単に端末装置３００とする。

本実施例のコメント表示システム１００において、例えば授業中に端末装置３００を介して学生のコメントが入力（投稿）されると、入力されたコメントはコメント表示サーバ２００へ送信されてコメントデータベースに格納される。またコメント表示サーバ２００は、コメントデータベース内のコメントを各端末装置３００へ表示させ、各学習者に投稿されたコメントを共有させる。

図１に示す画面３１０は、端末装置３０１のコメント画面である。例えば端末装置３０１において、学生がコメント入力欄３１１に授業内容に関するコメントを入力して送信ボタン３１２を操作すると、入力されたコメントはコメント表示サーバ２００へ送信され、蓄積される。コメント表示サーバ２００には、その他の端末装置３０２〜３０Ｎにおいて入力されたコメントも同様に蓄積されている。コメント表示サーバ２００は、コメント画面３１０の共有コメント表示欄３１３に他の端末装置３０２〜３０Ｎにおいて入力されたコメントを表示させる。このとき端末装置３００は、共有コメント表示欄３１３において学生自身が入力したコメントを表示させる入力コメント表示欄３１４と、他の学生が投稿した共有コメントを表示させる他者コメント表示欄３１５とを別々に表示させる。

コメント表示システム１００では、このようにそれぞれの端末装置３００から入力されたコメントをコメント表示サーバ２００で集計し、各端末装置３００に表示させることで、学生間で各自のコメントを共有させる。

また本実施例のコメント表示システム１００は、コメント表示サーバ２００において、端末装置３００の共有コメント表示欄３１３に表示させるコメントの量を各学生の集中の度合いに応じて調整し、端末装置３００に表示させる。

学生が読めるコメントの量は、集中の度合が低くなると減少する。集中の度合は、一般的には時間の経過とともに低下する。また集中の度合は、例えば学生が授業内容に関心がない場合等にも低下する。集中の度合が低下した場合、共有コメント表示欄に表示させるコメントの量は、授業の開始直後よりも少なくすることが好ましい。以下の説明では、端末装置３００の共有コメント表示欄に表示させるコメントを共有コメントと呼ぶ。

また集中の度合は、例えば授業において学生が興味や関心を持つ部分では、高まる傾向がある。興味や関心を持つことは、疑問をもったり、今までの知識にはなかった新しい発見があったりすることである。集中の度合が高まっている場合には、自分自身も考えを巡らせることが学習理解を深めることになるため、共有コメントの量は多い方が好ましい。

本実施例では、以上のことを考慮し、学生の集中の度合に応じて共有コメントの量を調整する。尚本実施例のコメントとは、具体的にはテキストデータであっても良い。

図２は、コメント表示サーバのハードウェア構成の一例を示す図である。本実施例のコメント表示サーバ２００は、それぞれバスＢで相互に接続されている入力装置２１、ドライブ装置２２、補助記憶装置２３、メモリ装置２４、演算処理装置２５、インターフェース装置２６、出力装置２７を有する。

入力装置２１は、キーボードやマウス等であり、各種情報や信号を入力するために用いられる。インターフェース装置２６は、モデム，ＬＡＮカード等を含み、ネットワークに接続する為に用いられる。出力装置２７は、例えばディスプレイ等であり、各種情報を表示させるために用いられる。

コメント表示プログラムは、コメント表示サーバ２００を制御する各種プログラムの少なくとも一部である。コメント表示プログラムは例えば記録媒体２８の配布やネットワークからのダウンロードなどによって提供される。コメント表示プログラムを記録した記録媒体２８は、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的，電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。

またコメント表示プログラムを記録した記録媒体２８がドライブ装置２２にセットされると、コメント表示プログラムは記録媒体２８からドライブ装置２２を介して補助記憶装置２３にインストールされる。ネットワークからダウンロードされたコメント表示プログラムは、インターフェース装置２６を介して補助記憶装置２３にインストールされる。

コメント表示サーバ２００は、インストールされたコメント表示プログラムを格納すると共に、必要なファイル、データ等を補助記憶装置２３に格納する。メモリ装置２４は、コンピュータの起動時に補助記憶装置２３からコメント表示プログラムを読み出して格納する。そして演算処理装置２５は、メモリ装置２４に格納されたコメント表示プログラムに従って、後述するような各種処理を実現している。

尚本実施例のコメント表示サーバ２００は、例えばタブレット型のコンピュータであった場合には、入力装置２１と出力装置２７の代わりに表示操作装置を有する。

本実施例の端末装置３００のハードウェア構成は、コメント表示サーバ２００と同様であるから説明を省略する。尚本実施例の端末装置３００は、例えばタブレット型のコンピュータであっても良いし、携帯電話やスマートフォン等であっても良い。その場合端末装置３００は、入力装置と出力装置の代わりに表示機能と入力機能を有する表示操作装置を有する。

以下に図３を参照して本実施例のコメント表示サーバ２００と端末装置３００の機能について説明する。図３は、コメント表示サーバと端末装置の機能を説明する図である。

本実施例のコメント表示サーバ２００は、コメントデータベース２１０、共有学生データベース２２０を有する。各データベースは、例えば補助記憶装置２３の所定の領域に設けられていても良い。コメントデータベース２１０は、各端末装置３００から入力されたコメントを格納する。共有学生データベース２２０は、各学生毎にコメントを共有する学生が設定されている。各データベースの詳細は後述する。

また本実施例のコメント表示サーバ２００は、経過時間計測部２３０、コメント取得部２４０、時間調整値算出部２５０、コメント量調整値算出部２６０、閾値算出部２７０、表示コメント決定部２８０を有する。

本実施例のコメント表示サーバ２００は、経過時間に基づく時間調整値と、入力されたコメントの量に基づくコメント量調整値とを算出し、２つの調整値を用いて表示させる共有コメントの量を決める閾値を算出する。そしてコメント表示サーバ２００は、算出された閾値に応じて共有コメントを決定する。尚本実施例では、コメントの量をコメントの文字数として説明するが、これに限定されない。コメント量は、例えば投稿されたコメントの数、コメントを投稿した投稿者数等により示されても良い。

経過時間計測部２３０は、授業が開始してからの時間の経過を測定する。コメント取得部２４０は、コメントデータベース２１０に格納されたコメントを取得する。時間調整値算出部２５０は、経過時間計測部２３０による経過時間の計測結果に基づき、時間調整値を算出する。コメント量調整値算出部２６０は、コメント取得部２４０が取得したコメントの量に基づきコメント量調整値を算出する。

閾値算出部２７０は、時間調整値とコメント量調整値とから、共有コメントとして表示させるコメントの量を決定する閾値を算出する。時間調整値算出部２５０、コメント量調整値算出部２６０及び閾値算出部２７０の処理の詳細は後述する。

表示コメント決定部２８０は、コメントデータベース２１０に格納されたコメントから、端末装置３００に共有コメントとして表示させるコメントを決定する。より具体的には表示コメント決定部２８０は、共有コメントの量が、閾値算出部２７０で算出された閾値以下となるように、共有コメントを決定する。また本実施例の表示コメント決定部２８０は、共有コメント以外に端末装置３００に表示させるコメントも決定する。具体的には表示コメント決定部２８０は、端末装置３００から入力されたコメントを端末装置３００の利用者である学生自身のコメントとして端末装置３００に表示させる。

本実施例の端末装置３００は、コメント入力部３３０、コメント登録部３３１、コメント表示部３３２を有する。コメント入力部３３０は、例えば図１で示した画面３１０のコメント入力欄３１１に入力されたコメントを受け付ける。コメント登録部３３１は、コメント入力部３３０が受け付けたコメントをコメント表示サーバ２００へ登録する。具体的にはコメント登録部３３１は、受け付けたコメントをコメント表示サーバ２００へ送信する。コメント表示サーバ２００は、端末装置３００からコメントを受信し、コメントデータベース２１０へ格納する。

コメント表示部３３２は、コメント表示サーバ２００において共有コメントに決定されたコメントを端末装置３００の表示操作装置等に表示させる。本実施例のコメント表示部３３２は、自分が入力したコメントと、共有コメントとを区別して表示させる。

図４は、コメントデータベースの一例を示す図である。本実施例のコメントデータベース２１０は、利用者ＩＤと、コメントの投稿時刻と、コメントの内容とを対応付けて格納する。利用者ＩＤは、例えば端末装置３００を使用している学生を識別する学生ＩＤ等であり、予めコメント表示システム１００の管理者等により与えられている。投稿時刻は、例えばコメントがコメントデータベース２１０に格納されたときの時刻であり、コメントがコメントデータベース２１０に格納される際に同時に格納されても良い。

図５は、共有学生データベースの一例を示す図である。本実施例の共有学生データベース２２０は、利用者ＩＤと共有情報とが対応付けられている。

共有情報は、各学生がコメントを共有する相手の優先順位を示す。例えば図５に示す共有学生データベース２２０では、利用者ＩＤがＡである学生は、利用者ＩＤがＢ，Ｃ，Ｄの学生とコメントを共有する。この場合に、利用者ＩＤがＡの学生がコメントを共有する相手の優先順位は、共有相手の利用者ＩＤが格納されている順としても良い。すなわち具体的な優先順位は、利用者ＩＤがＢの学生、利用者ＩＤがＣの学生、利用者ＩＤがＤの学生となる。本実施例の共有情報は、例えば授業の開始前に端末装置３００において学生が予めコメントを共有する学生を優先順位順に選択することにより、予め与えられても良い。

また本実施例の共有学生データベース２２０では、利用者ＩＤに優先順位をつけたものが設けられていても良い。例えば利用者ＩＤがＡの学生がコメントを共有する共有相手の優先順位は利用者ＩＤがＢ，Ｃ，Ｄ，Ｅの学生の順序である、という情報を格納しても良い。

次に本実施例の時間調整値とコメント量調整値について説明する。

学生が所定時間当たりに読むことができるコメント文字数は、学生の集中の度合に応じて変化する。本実施例において学生が授業を聞き逃すことなく所定時間当たりに読むことができるコメント文字数をＳとすると、時間調整値とコメント量調整値は、集中の度合に応じたコメント文字数Ｓの変化量である。

時間調整値は、経過時間に応じた集中の度合の変化によるコメント文字数Ｓの変化量を示す。コメント量調整値は、授業内容に対する興味や関心の持ち方に応じた集中の度合の変化によるコメント文字数Ｓの変化量である。

本実施例では、コメント文字数Ｓの最大値Ｓｍａｘと、時間調整値と、コメント量調整値とを用いて、共有コメントの量を決定する閾値ＴＨを算出する。

コメント文字数Ｓの最大値Ｓｍａｘは、所定時間当たりに学生が授業を聞き逃すことなく読むことができるコメント文字数の最大値である。最大値Ｓｍａｘは、実験により求められる。最大値Ｓｍａｘは、例えば授業を聞き逃すことなく読めるコメントの文字数を計測する実験を複数人に対して複数回行い、その実験結果から求めることができる。

また本実施例の共有コメントの量は、共有コメントの合計文字数で示される。

図６は、時間調整値を説明する図である。

本実施例では、授業開始からの経過時間ｔを学生の集中の度合を判断する１つの指標とし、時間調整値を求める。本実施例において時間調整値を関数Ｆ（ｔ）としたとき、関数Ｆ（ｔ）は実験により求めることができる。尚ｔは経過時間であり、単位は秒とした。関数Ｆ（ｔ）は、例えば所定時間が経過する毎に授業を聞き逃すことなく読めるコメントの文字数を計測する実験を行い、その実験結果から求めることができる。

図６の例では、経過時間ｔが３０分である場合にはコメント文字数Ｓは３０文字少なくなる。よって時間調整値は３０文字となる。また経過時間ｔが６０分の場合には、コメント文字数Ｓは６０文字少なくなる。よって時間調整値は６０文字となる。本実施例の時間調整値算出部２５０は、関数Ｆ（ｔ）に経過時間計測部２２０が計測した経過時間ｔを代入することで、時間調整値を算出する。

図７は、第一の実施例のコメント量調整値を説明する図である。

本実施例では、学生が所定時間に入力したコメントの文字数ｐを学生の集中の度合を判断するもう１つの指標とし、コメント量調整値を求める。本実施例においてコメント量調整値を関数Ｇ（ｐ）としたとき、関数Ｇ（ｐ）は実験により求めることができる。関数Ｇ（ｐ）は、例えば学生が所定時間当たりに入力したコメント文字数ｐと、所定時間当たりに授業を聞き逃すことなく読めるコメント文字数Ｓとを計測する実験を行い、その実験結果から求めることができる。

本実施例では、コメント文字数ｐが多い場合、学生が授業内容に興味や関心を持っていることを示しており、集中の度合が高まっていると想定する。またコメント文字数ｐが小さい場合、授業内容に対する学生の興味や関心は低く、集中の度合が低下していると想定する。コメント文字数Ｓは、集中の度合が高ければ増加し集中の度合が低ければ小さくなる。

図７では、例えば所定時間を６０秒間とした。図７において入力されたコメント文字数ｐが３０文字であった場合、コメント文字数Ｓは、６０文字増加する。よってコメント量調整値は６０文字である。同様に例えば入力されたコメント文字数ｐが１００文字であった場合、コメント文字数Ｓは８０文字増加する。よってコメント量調整値は８０文字である。

本実施例のコメント量調整値算出部２６０は、関数Ｇ（ｐ）に端末装置３００に入力されたコメント文字数ｐを代入することで、コメント量調整値を算出する。コメント文字数ｐは、例えばコメントデータベース２１０に格納されたコメントとから取得されても良い。

次に閾値算出部２７０により算出される閾値ＴＨについて説明する。本実施例の閾値ＴＨは、端末装置３００の共有コメント表示欄３１３に表示させる共有コメントの合計文字数の上限を決定するための値である。

本実施例の閾値ＴＨは、時間調整値をＦ（ｔ）、コメント量調整値をＧ（ｐ）としたとき、以下の式１で与えられる。

閾値ＴＨ＝ｍｉｎ（（Ｓｍａｘ−Ｆ（ｔ）＋Ｇ（ｐ）），Ｓｍａｘ） 式１
すなわち本実施例の閾値ＴＨは、最大値Ｓｍａｘから時間調整値Ｆ（ｔ）を減算しさらにコメント量調整値Ｇ（ｐ）を加算した値と、最大値Ｓｍａｘのうち、何れか小さい値となる。

本実施例の表示コメント決定部２８０は、共有コメントの文字数の合計値が閾値ＴＨを越えないように共有コメントを決定する。よって本実施例では、集中の度合の変化に対応して共有コメントの文字数を決定することができる。

以下に図８を参照して本実施例のコメント表示サーバ２００の動作を説明する。図８は、第一の実施例のコメント表示サーバの動作を説明するフローチャートである。

本実施例のコメント表示サーバ２００は、複数の端末装置３００それぞれに対して図８に示す処理を実行する。

本実施例のコメント表示サーバ２００は、時間調整値算出部２５０は、経過時間計測部２３０が計測した授業開始からの経過時間ｔを取得する（ステップＳ８０１）。続いて時間調整値算出部２５０は、授業開始からｔ秒後の時間調整値Ｆ（ｔ）を算出する（ステップＳ８０２）。尚時間調整値を示す関数Ｆ（ｔ）は、例えばコメント表示サーバ２００の補助記憶装置２３等に予め格納されている。

続いてコメント表示サーバ２００は、コメント取得部２４０により、コメントデータベース２１０から所定時間の間に格納されたコメントを取得する（ステップＳ８０３）。本実施例では、所定時間をＮ秒間とした。

本実施例のコメント表示サーバ２００は、Ｎ秒の間にコメントデータベース２１０に格納されたコメントを取得すると、端末装置３００を利用している学生自身が入力したコメントを表示させる処理と、共有コメントを表示させる処理とを行う。以下に端末装置３００を利用している学生自身が入力したコメントを端末装置３００に表示させる処理を説明する。

ステップＳ８０３に続いてコメント表示サーバ２００は、表示コメント決定部２８０により、ステップＳ８０３で取得したコメントから利用者ＩＤがコメント投稿者の利用者ＩＤと一致するコメントを抽出する（ステップＳ８０４）。本実施例では、例えばコメント表示サーバ２００が端末装置３０１に対してコメントを表示させる処理を実行している場合、端末装置３０１を利用している学生の利用者ＩＤが、コメント投稿者の利用者ＩＤとなる。本実施例のコメント表示サーバ２００は、端末装置３０１〜３０Ｎと、端末装置３０１〜３０Ｎを利用する学生の利用者ＩＤとが対応付けられたテーブル等を有していても良い。

続いて表示コメント決定部２８０は、ステップＳ８０４で抽出したコメントを、端末装置３００の画面３１０において自身が入力したコメントを表示させる入力コメント表示欄３１４に表示させる（ステップＳ８０５）。

コメント表示サーバ２００は、ステップＳ８０５を実行すると、端末装置３００を利用している学生自身が入力したコメントを表示させる処理を終了する。

次に共有コメントを表示させる処理について説明する。

ステップＳ８０３に続いてコメント表示サーバ２００は、コメント取得部２４０により、Ｎ秒間に端末装置３００の利用者である学生が投稿したコメントをコメントデータベース２１０から抽出する（ステップＳ８０６）。具体的にはコメント取得部２４０は、コメントデータベース２１０においてＮ秒の間に格納されたコメントから、利用者ＩＤがコメント投稿者の利用者ＩＤと一致するコメントを抽出する。

続いてコメント量調整値算出部２６０は、ステップＳ８０６で抽出されたコメントの文字数の合計を算出する（ステップＳ８０７）。ステップＳ８０７で算出される文字数が、学生がＮ秒間に入力したコメント文字数ｐである。続いてコメント量調整値算出部２６０は、コメント量調整値Ｇ（ｐ）を算出する（ステップＳ８０８）。

次にコメント表示サーバ２００は、閾値算出部２７０により閾値ＴＨを算出する。具体的には閾値算出部２７０は、Ｓｍａｘ−Ｆ（ｔ）＋Ｇ（ｐ）＞Ｓｍａｘを満たすか否かを判断する（ステップＳ８０９）。尚ここでの最大値Ｓｍａｘは、学生がＮ秒間に授業を聞き逃すことなく読むことができるコメント文字数の最大値であり、予め与えられている。

ステップＳ８０９においてＳｍａｘ−Ｆ（ｔ）＋Ｇ（ｐ）＞Ｓｍａｘを満たす場合、閾値算出部２７０は、最大値Ｓｍａｘを閾値ＴＨとする（ステップＳ８１０）。ステップＳ８０９においてＳｍａｘ−Ｆ（ｔ）＋Ｇ（ｐ）＞Ｓｍａｘを満たさない場合、閾値算出部２７０は、Ｓｍａｘ−Ｆ（ｔ）＋Ｇ（ｐ）の値を閾値ＴＨとする（ステップＳ８１１）。

続いてコメント表示サーバ２００は、表示コメント決定部２８０により、ステップＳ８０３で取得したコメントから、利用者ＩＤがコメント投稿者の利用者ＩＤと一致しないコメントを抽出する（ステップＳ８１２）。すなわち表示コメント決定部２８０は、端末装置３００を利用する学生以外の学生のコメントを抽出する。

続いて表示コメント決定部２８０は、共有学生データベース２２０を参照し、コメントの共有相手の優先順位の高い順に、該当するコメントを並べ替える（ステップＳ８１３）。

表示コメント決定部２８０は、変数ｉ＝１とし、共有コメントの合計文字数Ｃ＝０とする（ステップＳ８１４）。続いて表示コメント決定部２８０は、共有コメントの合計文字数Ｃ＝Ｃ＋Ｃｉとし、ステップＳ８１２で抽出したコメントのコメント文字数を優先順位に沿って加算する（ステップＳ８１５）。

続いて表示コメント決定部２８０は、共有コメントの合計文字数Ｃが閾値ＴＨを越えるか否かを判断する（ステップＳ８１６）。ステップＳ８１６において共有コメントの合計文字数Ｃが閾値ＴＨ以下である場合、表示コメント決定部２８０は、変数ｉ＝ｉ＋１として（ステップＳ８１７）、ステップＳ８１５へ戻る。

ステップＳ８１６においてコメント文字数が閾値ＴＨより大きい場合、表示コメント決定部２８０は、変数Ｄｉ＝ｉ−１とし（ステップＳ８１８）、ステップＳ８１２で抽出したコメントからＤｉ番目までのコメントを抽出する（ステップＳ８１９）。本実施例では、ステップＳ８１９で抽出されたコメントが共有コメントとなる。

続いて表示コメント決定部２８０は、ステップＳ８１９で抽出したコメントをコメントデータベース２１０を参照して投稿された順に並べ替える（ステップＳ８２０）。続いて表示コメント決定部２８０は、ステップＳ８２０で並べ替えたコメントを、端末装置３００の他者コメント表示欄３１５に表示させる（ステップＳ８２１）。

以下に図９を参照して本実施例の共有コメントを表示させる処理について具体的に説明する。図９は、第一の実施例における共有コメントを表示させる処理を説明する図である。図９の例では、端末装置３００を利用している学生の利用者ＩＤをＡとした。

図９（Ａ）は、ステップＳ８０３において抽出されたコメントの例を示す。ステップＳ８０３で抽出されるコメントは、Ｎ秒の間にコメントデータベース２１０に格納されたコメントである。図９（Ａ）では、端末装置３００の利用者自身が投稿したコメントと、他者が投稿したコメントの両方が抽出され、投稿時間順に並んでいる。

図９（Ｂ）は、ステップＳ８１３におけるコメントを示す。図９（Ｂ）に示すコメントは、図９（Ａ）のコメントから利用者ＩＤがＡ以外のコメントを抽出した後、共有学生データベース２２０を参照して優先順位の高い共有相手のコメントを上から並べた例である。共有学生データベース２２０によれば、利用者ＩＤがＡの学生の共有相手の優先順位は、利用者ＩＤがＢの学生、Ｃの学生、Ｄの学生となっている。よって図９（Ｂ）では、この順にコメントが並べ替えられている。

図９（Ｃ）は、ステップＳ８１９において抽出された共有コメントを示す。図９（Ｃ）では、合計文字数Ｃが閾値ＴＨ以下となるように共有コメントが決定される。図９の例では、閾値ＴＨ＝２５０文字とした。したがって表示コメント決定部２８０は、図９（Ｂ）に示すコメントにおいて、優先順位が高いコメントから抽出し、抽出したコメントの合計文字数が２５０文字を越えたとき、その前に抽出したコメントまでを共有コメントとする。

図９（Ｄ）は、ステップＳ８２０において共有コメントを投稿時間順に並べ替えた状態を示している。本実施例の端末装置３００では、共有コメントは図９（Ｄ）に示す順に表示されることが好ましい。

図１０は、第一の実施例の共有コメント表示欄の例を示す図である。図１０に示す共有コメント表示欄３１３Ａは、端末装置３００の表示装置等に表示される。本実施例の共有コメント表示欄３１３Ａには、自身が入力したコメントが表示される入力コメント表示欄３１４Ａと、他者が入力したコメントである共有コメントが表示される他者コメント表示欄３１５Ａとが含まれる。

本実施例において、他者コメント表示欄３１５Ａに表示される共有コメントの文字数は、閾値ＴＨ以下である。

以上のように本実施例では、授業開始からの経過時間ｔと、学生自身が所定時間内に入力したコメント文字数ｐとを学生の集中の度合を判断する指標として、表示させる共有コメントの文字数の上限となる閾値ＴＨを設けた。よって本実施例では、共有コメントの量を端末装置３００の利用者である学生の集中の度合いに応じた量に調整して表示させることができる。

また本実施例では、コメントを共有する相手に優先順位を設けている。よって本実施例では、授業を聴くことを妨げずに学生自身が有用であると思う他者のコメントを表示させることができる。

（第二の実施例）
以下に図面を参照して第二の実施例について説明する。第二の実施例は、授業開始からの経過時間と、所定時間内の授業に参加した自分以外の学生全員が投稿したコメントの合計文字数を学生の集中の度合を示す指標とする。以下の第二の実施例の説明では、第一の実施例との相違点についてのみ説明し、第一の実施例と同様の機能構成を有するものには第一の実施例の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。

本実施例では、授業開始からの経過時間と、所定時間内に授業に参加した自分以外の学生が入力した全てのコメントの合計文字数とを学生の集中の度合を判断する指標とし、コメント量調整値を求める。

図１１は、第二の実施例のコメント量調整値を説明する図である。

本実施例においてコメント量調整値を関数Ｇ２（ｐ１）としたとき、関数Ｇ２（ｐ１）は実験により求めることができる。関数Ｇ２（ｐ１）は、例えば自分以外の学生が所定時間当たりに入力した全てのコメントの合計文字数ｐ１と、所定時間当たりに学生が授業を聞き逃すことなく読めるコメント文字数Ｓとを計測する実験を行い、その実験結果から求めることができる。

本実施例では、自分以外の学生が所定時間当たりに入力した全てのコメントの合計文字数ｐ１が多い場合、多くの学生が授業内容に興味や関心を持つ重要な部分であり、学生の集中の度合が高まっていると想定する。また合計文字数ｐ１が小さい場合、全体的に学生の授業内容に対する興味や関心は薄く、集中の度合が低下していると想定する。コメント文字数Ｓは、集中の度合が高ければ増加し集中の度合が低ければ少なくなる。

図１１では、例えば所定時間を６０秒間とした。図１１において自分以外の学生が所定時間当たりに入力した全てのコメントの合計文字数ｐ１が２００文字であった場合、コメント文字数Ｓは、２０文字増加する。よってコメント量調整値は２０文字である。同様に例えば合計文字数ｐ１が５００文字であった場合、コメント文字数Ｓは６０文字増加する。よってコメント量調整値は６０文字である。

本実施例では、コメント量調整値算出部２６０は、関数Ｇ２（ｐ１）に、所定時間内に授業に参加した自分以外の学生が入力した全てのコメントの合計文字数ｐ１を代入し、コメント量調整値を算出する。

以下に図１２を参照して本実施例のコメント表示サーバ２００の動作を説明する。図１２は、第二の実施例のコメント表示サーバの動作を説明するフローチャートである。

図１２のステップＳ１２０１からステップＳ１２０５までの処理は、図８のステップＳ８０１からステップＳ８０５までの処理と同様であるから説明を省略する。

コメント表示サーバ２００は、ステップＳ１２０６から共有コメントを表示させる処理を実行する。

ステップＳ１２０３に続いてコメント表示サーバ２００は、コメント取得部２４０により、Ｎ秒間に端末装置３００の利用者である学生以外の学生が投稿したコメントをコメントデータベース２１０から抽出する（ステップＳ１２０６）。具体的にはコメント取得部２４０は、コメントデータベース２１０においてＮ秒の間に格納されたコメントから、利用者ＩＤがコメント投稿者の利用者ＩＤと一致しないコメントを抽出する。

続いてコメント量調整値算出部２６０は、ステップＳ１２０６で抽出された全てのコメントの合計文字数ｐ１を算出する（ステップＳ１２０７）。続いてコメント量調整値算出部２６０は、コメント量調整値Ｇ２（ｐ１）を算出する（ステップＳ１２０８）。

次にコメント表示サーバ２００は、閾値算出部２７０により閾値ＴＨを算出する（ステップＳ１２０９）。本実施例の閾値ＴＨは、以下の式２で与えられる。

閾値ＴＨ＝ｍｉｎ（（Ｓｍａｘ−Ｆ（ｔ）＋Ｇ２（ｐ１）），Ｓｍａｘ） 式２
よって閾値算出部２７０は、ステップＳ１２０９において、Ｓｍａｘ−Ｆ（ｔ）＋Ｇ２（ｐ１）＞Ｓｍａｘを満たすか否かを判断する。

ステップＳ１２０９においてＳｍａｘ−Ｆ（ｔ）＋Ｇ２（ｐ１）＞Ｓｍａｘを満たす場合、閾値算出部２７０は、最大値Ｓｍａｘを閾値ＴＨとする（ステップＳ１２１０）。ステップＳ１２０９においてＳｍａｘ−Ｆ（ｔ）＋Ｇ２（ｐ１）＞Ｓｍａｘを満たさない場合、閾値算出部２７０は、Ｓｍａｘ−Ｆ（ｔ）＋Ｇ２（ｐ１）の値を閾値ＴＨとする（ステップＳ１２１１）。

ステップＳ１２１２からステップＳ１２２１までの処理は、図８のステップＳ８１２からステップＳ８２１までの処理と同様であるから説明を省略する。

以下に図１３を参照して本実施例の共有コメントを表示させる処理について具体的に説明する。図１３は、第二の実施例における共有コメントを表示させる処理を説明する図である。図１３の例では、端末装置３００を利用している学生の利用者ＩＤをＡとした。

図１３（Ａ）は、ステップＳ１２０３において抽出されたコメントの例を示す。ステップＳ１２０３で抽出されるコメントは、Ｎ秒の間にコメントデータベース２１０に格納されたコメントである。図１３（Ａ）では、端末装置３００の利用者自身が投稿したコメントと、他者が投稿したコメントの両方が抽出され、投稿時間順に並んでいる。

図１３（Ｂ）は、ステップＳ１２１３におけるコメントを示す。図１３（Ｂ）に示すコメントは、図１３（Ａ）のコメントから利用者ＩＤがＡ以外のコメントを抽出した後、共有学生データベース２２０を参照して優先順位の高い共有相手のコメントを上から並べた例である。図１３（Ｃ）は、ステップＳ１２１９において抽出された共有コメントを示す。図１３（Ｃ）では、合計文字数Ｃが閾値ＴＨ以下となるように共有コメントが決定される。図１３の例では、閾値ＴＨ＝２３０文字とした。したがって表示コメント決定部２８０は、図１３（Ｂ）に示すコメントにおいて、優先順位が高いコメントから抽出し、抽出したコメントの合計文字数が２３０文字を越えたとき、その前に抽出したコメントまでを共有コメントとする。

図１３（Ｄ）は、ステップＳ１２２０において共有コメントを投稿時間順に並べ替えた状態を示している。本実施例の端末装置３００では、図１３（Ｄ）に示す共有コメントが、図１３（Ｄ）に示す順に、共有コメント表示欄３１３Ａの他者コメント欄３１５Ａに表示される。

以上のように本実施例では、授業開始からの経過時間ｔと、自分以外の学生が所定時間内に入力した全てのコメントの合計文字数ｐ１とを学生の集中の度合を判断する指標として、表示させる共有コメントの文字数の上限となる閾値ＴＨを設けた。よって本実施例では、端末装置３００の利用者である学生の集中の度合いに応じた文字数の共有コメントを表示させることができる。

（第三の実施例）
以下に図面を参照して第三の実施例について説明する。第三の実施例は、授業開始からの経過時間と、所定時間内の授業に参加した自分以外でコメントを投稿した学生の数を集中の度合を示す指標とする。以下の第三の実施例の説明では、第一の実施例との相違点についてのみ説明し、第一の実施例と同様の機能構成を有するものには第一の実施例の説明で用いた符号と同様の符号を付与し、その説明を省略する。

本実施例では、授業開始からの経過時間と、所定時間内に授業に参加した自分以外の学生のうちコメントを投稿した学生の人数（以下、自分以外のコメント投稿者数）ｎとを学生の集中の度合を判断する指標とし、コメント量調整値を求める。

図１４は、第三の実施例のコメント量調整値を説明する図である。

本実施例においてコメント量調整値を関数Ｇ３（ｎ）としたとき、関数Ｇ３（ｎ）は実験により求めることができる。関数Ｇ３（ｎ）は、例えば所定時間当たりに学生が授業を聞き逃すことなく読めるコメント文字数Ｓを計測しながら、所定時間内の自分以外のコメント投稿者数ｎをカウントする実験を行い、その実験結果から求めることができる。

本実施例では、自分以外のコメント投稿者数ｎが多い場合、多く学生が授業内容に興味や関心を持つ重要な部分であり、学生の集中の度合が高まっていると想定する。また自分以外のコメント投稿者数ｎが少ない場合、全体的に学生の授業内容に対する興味や関心は薄く、学生の集中の度合が低下していると想定する。コメント文字数Ｓは、集中の度合が高ければ増加し集中の度合が低ければ少なくなる。

図１４では、例えば所定時間を６０秒間とした。図１４において自分以外のコメント投稿者数ｎが５人であった場合、コメント文字数Ｓは２０文字増加する。よってコメント量調整値は２０文字である。同様に例えば自分以外のコメント投稿者数ｎが３０人であった場合、コメント文字数Ｓは６０文字増加する。よってコメント量調整値は６０文字である。

本実施例では、コメント量調整値算出部２６０は、関数Ｇ３（ｎ）に自分以外のコメント投稿者数ｎを代入し、コメント量調整値を算出する。

以下に図１５を参照して本実施例のコメント表示サーバ２００の動作を説明する。図１５は、第三の実施例のコメント表示サーバの動作を説明するフローチャートである。

図１５のステップＳ１５０１からステップＳ１５０５までの処理は、図８のステップＳ８０１からステップＳ８０５までの処理と同様であるから説明を省略する。

コメント表示サーバ２００は、ステップＳ１５０６から共有コメントを表示させる処理を実行する。

ステップＳ１５０３に続いてコメント表示サーバ２００は、コメント取得部２４０により、Ｎ秒間に端末装置３００の利用者である学生以外の学生が投稿したコメントをコメントデータベース２１０から抽出する（ステップＳ１５０６）。具体的にはコメント取得部２４０は、コメントデータベース２１０においてＮ秒の間に格納されたコメントから、利用者ＩＤがコメント投稿者の利用者ＩＤと一致しないコメントを抽出する。

続いてコメント量調整値算出部２６０は、ステップＳ１５０６で抽出されたコメントに基づき自分以外のコメント投稿者数ｎを算出する（ステップＳ１５０７）。続いてコメント量調整値算出部２６０は、コメント量調整値Ｇ３（ｎ）を算出する（ステップＳ１５０８）。

次にコメント表示サーバ２００は、閾値算出部２７０により閾値ＴＨを算出する（ステップＳ１５０９）。本実施例の閾値ＴＨは、以下の式３で与えられる。

閾値ＴＨ＝ｍｉｎ（（Ｓｍａｘ−Ｆ（ｔ）＋Ｇ３（ｎ）），Ｓｍａｘ） 式３
よって閾値算出部２７０は、具体的には、Ｓｍａｘ−Ｆ（ｔ）＋Ｇ３（ｎ）＞Ｓｍａｘを満たすか否かを判断する。

ステップＳ１５０９においてＳｍａｘ−Ｆ（ｔ）＋Ｇ３（ｎ）＞Ｓｍａｘを満たす場合、閾値算出部２７０は、最大値Ｓｍａｘを閾値ＴＨとする（ステップＳ１５１０）。ステップＳ１５０９においてＳｍａｘ−Ｆ（ｔ）＋Ｇ３（ｎ）＞Ｓｍａｘを満たさない場合、閾値算出部２７０は、Ｓｍａｘ−Ｆ（ｔ）＋Ｇ３（ｎ）の値を閾値ＴＨとする（ステップＳ１５１１）。

ステップＳ１５１２からステップＳ１５２１までの処理は、図８のステップＳ８１２からステップＳ８２１までの処理と同様であるから説明を省略する。

以上のように本実施例では、授業開始からの経過時間ｔと、自分以外のコメント投稿者数ｎとを学生の集中の度合を判断する指標として、表示させる共有コメントの文字数の上限となる閾値ＴＨを設けた。よって本実施例では、端末装置３００の利用者である学生の集中の度合いに応じた文字数の共有コメントを表示させることができる。

開示の技術では、以下に記載する付記のような構成が考えられる。
（付記１）
所定の指標により示される学習者の集中の度合に対応したコメント量の閾値を算出する処理と、
記憶部に格納されたコメントからコメント量が前記閾値以下となるように表示装置に表示させるコメントを抽出する処理と、をコンピュータに実行させるコメント表示プログラム。
（付記２）
前記算出する処理は、前記集中の度合を示す調整値を用いて前記閾値を算出し、
前記調整値は、
前記学習者が参加する授業が開始してからの経過時間を指標として前記集中の度合を示す時間調整値と、授業内容に対する関心の持ち方を指標として前記集中の度合を示すコメント量調整値と、を含む付記１記載のコメント表示プログラム。
（付記３）
前記算出する処理は、
予め与えられた所定時間内に前記学習者が読むことができるコメント文字数と、前記時間調整値と、前記コメント量調整値と、を用いて前記閾値を算出する付記２記載のコメント表示プログラム。
（付記４）
前記算出する処理は、
前記コメント文字数から前記時間調整値を減算した値に前記コメント量調整値を加算した値を算出し、
前記加算した値と、予め与えられた前記コメント文字数の最大値のうち小さい値を前記閾値とする付記３記載のコメント表示プログラム。
（付記５）
前記記憶部には、前記コンピュータと通信を行う端末装置において入力されたコメントが格納されており、
前記抽出する処理は、
前記端末装置の有する表示装置に表示させるコメントを、他の端末装置から入力されたコメントから抽出する付記１乃至４の何れか一項に記載のコメント表示プログラム。
（付記６）
前記記憶部には、端末装置を利用する学習者の識別情報と、前記学習者がコメントを共有する共有相手の優先順位を示す情報とが対応付けられたテーブルが格納されており、
前記抽出する処理は、
前記テーブルを参照し、前記学習者の共有相手が利用する端末装置から入力されたコメントを前記優先順位にしたがって抽出する付記５記載のコメント表示プログラム。
（付記７）
前記コメント量は、コメントの文字数であり、
前記時間調整値は、前記経過時間に基づき与えられる値であり、
前記コメント量調整値は、所定時間内に前記学習者が入力したコメントの合計文字数に基づき与えられる値である付記２乃至６の何れか一項に記載のコメント表示プログラム。
（付記８）
前記コメント量は、コメントの文字数であり、
前記時間調整値は、前記経過時間に基づき与えられる値であり、
前記コメント量調整値は、所定時間内に他の学習者が入力した全てのコメントの合計文字数に基づき与えられる値である付記２乃至６の何れか一項に記載のコメント表示プログラム。
（付記９）
前記コメント量は、コメントの文字数であり、
前記時間調整値は、前記経過時間に基づき与えられる値であり、
前記コメント量調整値は、所定時間内にコメントを入力した他の学習者の人数に基づき与えられる値である付記２乃至６の何れか一項に記載のコメント表示プログラム。
（付記１０）
コンピュータによるコメント表示方法であって、該コンピュータが、
所定の指標により示される学習者の集中の度合に対応したコメント量の閾値を算出し、
記憶部に格納されたコメントからコメント量が前記閾値以下となるように表示装置に表示させるコメントを抽出するコメント表示方法。
（付記１１）
所定の指標により示される学習者の集中の度合に対応したコメント量の閾値を算出する閾値算出部と、
記憶部に格納されたコメントからコメント量が前記閾値以下となるように表示装置に表示させるコメントを抽出する表示コメント決定部と、を有するコメント表示サーバ。

本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から
逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。

１００ コメント表示システム
２００ コメント表示サーバ
２１０ コメントデータベース
２２０ 共有学生データベース
２３０ 経過時間計測部
２４０ コメント取得部
２５０ 時間調整値算出部
２６０ コメント量調整値算出部
２７０ 閾値算出部
２８０ 表示コメント決定部
３００ 端末装置
３３０ コメント入力部
３３１ コメント登録部
３３２ コメント表示部

Claims (6)

1. 所定の指標により示される学習者の集中の度合に対応したコメント量の閾値を算出する処理と、
   記憶部に格納されたコメントからコメント量が前記閾値以下となるように表示装置に表示させるコメントを抽出する処理と、をコンピュータに実行させるコメント表示プログラム。
2. 前記算出する処理は、前記集中の度合を示す調整値を用いて前記閾値を算出し、
   前記調整値は、
   前記学習者が参加する授業が開始してからの経過時間を指標として前記集中の度合を示す時間調整値と、授業内容に対する関心の持ち方を指標として前記集中の度合を示すコメント量調整値と、を含む請求項１記載のコメント表示プログラム。
3. 前記記憶部には、前記コンピュータと通信を行う端末装置において入力されたコメントが格納されており、
   前記抽出する処理は、
   前記端末装置の有する表示装置に表示させるコメントを、他の端末装置から入力されたコメントから抽出する請求項１又は２記載のコメント表示プログラム。
4. 前記記憶部には、端末装置を利用する学習者の識別情報と、前記学習者がコメントを共有する共有相手の優先順位を示す情報とが対応付けられたテーブルが格納されており、
   前記抽出する処理は、
   前記テーブルを参照し、前記学習者の共有相手が利用する端末装置から入力されたコメントを前記優先順位にしたがって抽出する請求項３記載のコメント表示プログラム。
5. コンピュータによるコメント表示方法であって、該コンピュータが、
   所定の指標により示される学習者の集中の度合に対応したコメント量の閾値を算出し、
   記憶部に格納されたコメントからコメント量が前記閾値以下となるように表示装置に表示させるコメントを抽出するコメント表示方法。
6. 所定の指標により示される学習者の集中の度合に対応したコメント量の閾値を算出する閾値算出部と、
   記憶部に格納されたコメントからコメント量が前記閾値以下となるように表示装置に表示させるコメントを抽出する表示コメント決定部と、を有するコメント表示サーバ。

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