JP2016151730A - 発表者選択支援プログラム、発表者選択支援方法、および情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】発表者の選択を支援すること。
【解決手段】情報処理装置１０１は、発表者選択モードへの移行指示を受け付ける。情報処理装置１０１は、発表者選択モードへの移行指示の受付後にカメラ１１０によって撮影された対象者の顔画像から所定の特徴を認識して得られる認識結果に基づいて、発表者選択モード中に対象者が所定の特徴を有する割合を示す値を算出する。情報処理装置１０１は、算出した所定の特徴を有する割合を示す値を、対象者と対応付けて出力する。
【選択図】図１

Description

本発明は、発表者選択支援プログラム、発表者選択支援方法、および情報処理装置に関する。

従来、教師端末から生徒端末に課題を送信し、生徒端末にて生徒が課題に対する意見を入力して教師端末に返信し、教師端末にて教師が意見をまとめてスクリーンなどに表示して、生徒に意見を発表させるような授業形態がある。

先行技術としては、例えば、インターネット講義の受講生の受講態度を測定し、測定した受講態度と、講義終了時に実施した理解度テストの成績とに基づいて、コンピュータゲームで使用する電子キャラクタの特性を構成するデータベースを更新する技術がある。また、複数の受講者の受講風景を撮影して得た画像から抽出した複数の受講者の顔画像に基づいて複数の受講者の状態を判定し、複数の受講者の顔画像を、判定した受講者の状態を示す指標を付して一覧表示するための一覧画像を生成する技術がある。また、講義中における１以上の受講生の顔を撮影した動画像である受講生画像から受講生の顔を認識して、認識した顔に対する分析を行い、分析結果に関連する情報を出力する技術がある。

特開２００４−３０１９５２号公報 特開２００６−３３０４６４号公報 特開２０１３−６１９０６号公報

しかしながら、従来技術によれば、課題に対する意見などの発表者を選択することが難しい場合がある。例えば、発表に失敗した生徒は、自信を失って、以降発表したがらなくなることがある。このため、教師は、生徒の顔色を見ながら、できるだけ自信のありそうな生徒を当てるという行為を行っているが、授業中の生徒の顔色を逐一確認して自信の有無を判断することは困難である。

一つの側面では、本発明は、発表者の選択を支援する発表者選択支援プログラム、発表者選択支援方法、および情報処理装置を提供することを目的とする。

本発明の一側面によれば、発表者を選択するモードへの移行指示を受け付け、前記移行指示の受付後に撮影された対象者の顔画像から所定の特徴を認識して得られる認識結果に基づいて、前記モード中に前記対象者が前記所定の特徴を有する割合を示す値を算出し、算出した前記値を前記対象者と対応付けて出力する発表者選択支援プログラム、発表者選択支援方法、および情報処理装置が提案される。

本発明の一態様によれば、発表者の選択を支援することができるという効果を奏する。

図１は、実施の形態にかかる発表者選択支援方法の一実施例を示す説明図である。 図２は、教育支援システム２００のシステム構成例を示す説明図である。 図３は、座席の配置例を示す説明図である。 図４は、教師端末２０１等のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図５は、生徒ＤＢ２２０の記憶内容の一例を示す説明図である。 図６は、課題ＤＢ２３０の記憶内容の一例を示す説明図である。 図７は、回答ＤＢ２４０の記憶内容の一例を示す説明図である。 図８は、注視・うつむきフラグテーブル２５０の記憶内容の一例を示す説明図である。 図９は、第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ２６０の記憶内容の一例を示す説明図である。 図１０は、第２の注視・うつむき時間記録ＤＢ２７０の記憶内容の一例を示す説明図である。 図１１は、課題選択画面１１００の画面例を示す説明図である。 図１２は、回答画面１２００の画面例を示す説明図である。 図１３は、教師用マトリクス画面１３００の画面例を示す説明図（その１）である。 図１４は、生徒用マトリクス画面１４００の画面例を示す説明図である。 図１５は、発表時画面１５００の画面例を示す説明図である。 図１６は、教師端末２０１の機能的構成例を示すブロック図である。 図１７は、撮影画像の具体例を示す説明図である。 図１８は、教師用マトリクス画面１３００の画面例を示す説明図（その２）である。 図１９は、発表者選択画面の画面例を示す説明図（その１）である。 図２０は、発表者選択画面の画面例を示す説明図（その２）である。 図２１は、教師端末２０１の教育支援処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２２は、意見収集処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２３は、講義中処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２４は、発表中処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。 図２５は、発表中処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。 図２６は、発表中処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャート（その３）である。 図２７は、フラグ付け処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。 図２８は、フラグ付け処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。 図２９は、顔認識処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図３０は、生徒端末Ｔｉの意見入力処理手順の一例を示すフローチャートである。

以下に図面を参照して、本発明にかかる発表者選択支援プログラム、発表者選択支援方法、および情報処理装置の実施の形態を詳細に説明する。

（発表者選択支援方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかる発表者選択支援方法の一実施例を示す説明図である。図１において、情報処理装置１０１は、発表者の選択を支援するコンピュータである。例えば、情報処理装置１０１は、サーバであってもよく、ＰＣ（パーソナル・コンピュータ）、ノートＰＣ、タブレット型ＰＣなどであってもよい。

また、情報処理装置１０１は、対象者を撮影するカメラ１１０と接続されており、カメラ１１０によって撮影された画像を取得することができる。対象者は、発表者の候補となる者であり、例えば、学校における生徒や、何らかの講義や講習を受ける受講者である。ここでは、対象者として、学校における生徒を想定し、教師から生徒に課題を与えて、課題に対する意見を生徒に発表させる授業（いわゆる、協働学習）を行う場合を想定する。

ここで、教育的な観点からすると、いろいろな生徒に意見を発表させて経験を積ませることが望ましい。一方で、発表に失敗した生徒は、自信を失って、以降発表したがらなくなることがある。このため、教師は、できるだけ自信のありそうな生徒を当てて、生徒に成功体験を得る機会を与えたいという思いがある。

また、ときには失敗を経験させることも重要なため、教師は、敢えて自信のなさそうな生徒を当てたい場合もある。このため、教師は、例えば、授業中の生徒の顔色を見ながら、できるだけ自信のありそうな、あるいは、自信のなさそうな生徒を当てるという行為を行っている。ところが、教師が生徒の顔色を逐一確認して自信の有無を判断することは困難である。

そこで、本実施の形態では、教師が発表者を選択中に撮影された生徒の画像を基に、生徒の自信の有無を判断するための指標値を求めて教師に提示することで、発表者の選択を支援する発表者選択支援方法について説明する。以下、情報処理装置１０１の処理例について説明する。

（１）情報処理装置１０１は、発表者選択モードへの移行指示を受け付ける。ここで、発表者選択モードとは、発表者を選択するモードである。具体的には、例えば、情報処理装置１０１は、ユーザ（教師）の操作入力により、発表者選択モードへの移行指示を受け付ける。

また、教師は、例えば、発表者選択モードへの移行指示の入力操作に応じて、生徒に対して、これから発表者を当てることを口頭で伝える。これにより、生徒は、これから発表者が当てられることが分かる。なお、教室内の電子黒板などに生徒の意見をまとめて表示して、これから発表者が当てられることが分かるようにしてもよい。

（２）情報処理装置１０１は、発表者選択モードへの移行指示の受付後にカメラ１１０によって撮影された対象者の画像に対して顔認識処理を行う。ここで、対象者は、発表者の候補となる少なくともいずれかの生徒である。具体的には、例えば、情報処理装置１０１は、顔認識用の学習データを用いて、カメラ１１０によって撮影された画像から対象者の顔を認識する。

顔認識用の学習データは、例えば、対象者の顔を撮影した顔画像から生成される。例えば、対象者が前を向いた状態で撮影した画像から顔認識用の学習データを生成した場合、対象者が前を向いたときの顔を認識することができる。対象者が横（左あるいは右）を向いた状態で撮影した画像から顔認識用の学習データを生成した場合、対象者が横を向いたときの顔を認識することができる。

図１の例では、対象者を「生徒Ａ」とし、発表者選択モードへの移行指示の受付後にカメラ１１０によって所定の時間間隔（例えば、０．１秒間隔）で撮影された生徒Ａの画像Ｄ１〜Ｄ５に対して顔認識処理が行われた場合を想定する。なお、図１中、ｔ軸は時間の経過を示す時間軸である。

（３）情報処理装置１０１は、対象者の顔画像から所定の特徴を認識した認識結果に基づいて、発表者選択モード中に対象者が所定の特徴を有する割合を示す値を算出する。ここで、所定の特徴とは、対象者が、例えば、うつむいている状態や、特定の方向を向いている状態などを検出するための特徴である。

例えば、教師が発表者を選択しようとしている間、うつむいている割合が高い生徒は、自分の意見に対して自信がない可能性が高い。一方で、教師が発表者を選択しようとしている間、教師に向かって、前を向いている割合が高い生徒は、うつむいている割合が高い場合に比べて、自分の意見に対して自信がある可能性が高い。

すなわち、発表者選択モード中に、生徒がうつむいている割合や、生徒が顔を上げて教師の方を向いている割合は、生徒の自信の有無を判断するための指標となる。ここでは、教師が対象者の正面に位置しており、所定の特徴を「前を向いている状態」とする。なお、教師が対象者の左側あるいは右側に位置している場合は、所定の特徴を「左あるいは右を向いている状態」としてもよい。

図１の例では、画像Ｄ１〜Ｄ５のうち、画像Ｄ１，Ｄ３〜Ｄ５で、生徒Ａが前を向いたときの顔が認識されたとする。この場合、情報処理装置１０１は、例えば、画像Ｄ１〜Ｄ５のうち、生徒Ａが前を向いたときの顔が認識された画像Ｄ１，Ｄ３〜Ｄ５の割合を求めることにより、発表者選択モード中に生徒Ａが前を向いている割合を示す値を算出することができる。

（４）情報処理装置１０１は、算出した所定の特徴を有する割合を示す値を、対象者と対応付けて出力する。図１の例では、発表者選択モード中に生徒Ａが前を向いている割合を示す値「８０［％］」が、生徒Ａの生徒名「Ａ」と対応付けて出力される。

このように、実施の形態にかかる情報処理装置１０１によれば、発表者選択モードへの移行指示の受付後に撮影された対象者の顔画像から所定の特徴を認識して得られる認識結果に基づいて、発表者選択モード中に対象者が所定の特徴を有する割合を示す値を算出することができる。そして、情報処理装置１０１によれば、算出した発表者選択モード中に対象者が所定の特徴を有する割合を示す値を、対象者と対応付けて出力することができる。

これにより、例えば、教師から与えられた課題に対する意見について、生徒の自信の有無を判断するための指標値を教師に提示することができ、教師による発表者の選択を支援することができる。図１の例では、教師は、発表者選択モード中に生徒Ａが前を向いている割合を示す値が「８０［％］」と高い値のため、課題に対する意見について、生徒Ａが自信を持っている可能性が高いと判断でき、発表者として生徒Ａを当てるか否かを判断しやすくなる。

（教育支援システム２００のシステム構成例）
つぎに、図１に示した情報処理装置１０１を教育支援システム２００の教師端末２０１に適用した場合について説明する。

図２は、教育支援システム２００のシステム構成例を示す説明図である。図２において、教育支援システム２００は、教師端末２０１と、電子黒板２０２と、生徒端末Ｔ１〜Ｔｎと、を含む構成である。教育支援システム２００において、教師端末２０１、電子黒板２０２および生徒端末Ｔ１〜Ｔｎは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。

ここで、教師端末２０１は、教師が使用するコンピュータであり、生徒ＤＢ（データベース）２２０、課題ＤＢ２３０、回答ＤＢ２４０、注視・うつむきフラグテーブル２５０、第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ２６０および第２の注視・うつむき時間記録ＤＢ２７０を有する。教師端末２０１は、例えば、ＰＣ、ノートＰＣ、タブレット型ＰＣなどである。なお、各種ＤＢ等２２０，２３０，２４０，２５０，２６０，２７０の記憶内容については、図５〜図１０を用いて後述する。

電子黒板２０２は、ディスプレイ（例えば、後述の図４に示すディスプレイ４０６）を有し、教師端末２０１の表示制御に従って、各種画面（例えば、後述の図１４に示す生徒用マトリクス画面１４００や図１５に示す発表時画面１５００）を表示可能なコンピュータである。電子黒板２０２は、例えば、教室内の各生徒から見える位置に設置される。

生徒端末Ｔ１〜Ｔｎは、生徒Ｓ１〜Ｓｎがそれぞれ使用するコンピュータである。生徒端末Ｔ１〜Ｔｎは、例えば、タブレット型ＰＣ、ノートＰＣなどである。以下の説明では、生徒端末Ｔ１〜Ｔｎのうちの任意の生徒端末を「生徒端末Ｔｉ」と表記する場合がある（ｉ＝１，２，…，ｎ）。また、生徒Ｓ１〜Ｓｎのうちの任意の生徒を「生徒Ｓｉ」と表記する場合がある。

（座席の配置例）
つぎに、教室内の座席の配置例について説明する。

図３は、座席の配置例を示す説明図である。図３において、教室内の教壇に向かって座る生徒Ｓ１〜Ｓ８の座席の配置例が示されている。カメラ３００は、席に座った生徒Ｓ１〜Ｓ８を撮影する撮影装置である。カメラ３００は、例えば、所定の時間間隔（例えば、１［フレーム／０．１秒］）で撮影した撮影画像を画像Ｉ／Ｆ（不図示）を介して、教師端末２０１に出力する。カメラ３００は、例えば、図１に示したカメラ１１０に対応する。

カメラ３００は、例えば、教師端末２０１に設けられていてもよく、また、教師端末２０１と別体に設けられていてもよい。具体的には、例えば、カメラ３００は、教室内の教壇などに設置される定点カメラであってもよく、また、教師の頭部などに装着されるウェアラブルカメラであってもよい。また、カメラ３００は、赤外線カメラであってもよい。

なお、ここでは、生徒Ｓ１〜Ｓ８の座席やカメラ３００の配置位置は予め決められており、また、教師は予め決められた位置（例えば、カメラ３００とほぼ同じ位置）で授業を行う場合を想定する。

（教師端末２０１等のハードウェア構成例）
つぎに、図２に示した教師端末２０１、電子黒板２０２および生徒端末Ｔｉ（ここでは、単に「教師端末２０１等」と称する）のハードウェア構成例について説明する。

図４は、教師端末２０１等のハードウェア構成例を示すブロック図である。図４において、教師端末２０１等は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）４０１と、メモリ４０２と、ディスクドライブ４０３と、ディスク４０４と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）４０５と、ディスプレイ４０６と、入力装置４０７と、を有する。また、各構成部はバス４００によってそれぞれ接続される。

ここで、ＣＰＵ４０１は、教師端末２０１等の全体の制御を司る。メモリ４０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ４０１のワークエリアとして使用される。メモリ４０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ４０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ４０１に実行させる。

ディスクドライブ４０３は、ＣＰＵ４０１の制御に従ってディスク４０４に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク４０４は、ディスクドライブ４０３の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク４０４としては、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。

Ｉ／Ｆ４０５は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して外部装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ４０５は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットなどである。

ディスプレイ４０６は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。ディスプレイ４０６は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどを採用することができる。

入力装置４０７は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。入力装置４０７は、キーボードやマウスなどであってもよく、また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。

なお、教師端末２０１等は、上述した構成部のうち、例えば、ディスクドライブ４０３やディスク４０４を有さないことにしてもよい。また、教師端末２０１等は、上述した構成部のほか、例えば、カメラ３００（図３参照）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、スキャナ、プリンタなどを有することにしてもよい。

（各種ＤＢ等２２０，２３０，２４０，２５０，２６０，２７０の記憶内容）
つぎに、図５〜図１０を用いて、各種ＤＢ等２２０，２３０，２４０，２５０，２６０，２７０の記憶内容について説明する。各種ＤＢ等２２０，２３０，２４０，２５０，２６０，２７０は、例えば、図４に示した教師端末２０１のメモリ４０２、ディスク４０４などの記憶装置により実現される。

図５は、生徒ＤＢ２２０の記憶内容の一例を示す説明図である。図５において、生徒ＤＢ２２０は、生徒ＩＤ、生徒名、端末アドレスおよびエリア座標のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、生徒情報５００−１〜５００−８をレコードとして記憶する。

ここで、生徒ＩＤ（ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）は、生徒Ｓｉを識別する識別子である。生徒名は、生徒Ｓｉの名前である。端末アドレスは、生徒Ｓｉが使用する生徒端末Ｔｉを識別する識別子であり、例えば、生徒端末ＴｉのＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）アドレスである。

エリア座標は、カメラ３００によって撮影される撮影画像における、生徒Ｓｉの顔領域の位置を示す。顔領域とは、撮影画像上の生徒Ｓｉの顔が位置する領域である。ここでは、エリア座標は、Ｘ軸とＹ軸とからなる画像座標系における、生徒Ｓｉの顔領域（矩形）の左上、右上、左下、右下の頂点の座標位置を示している。

例えば、生徒情報５００−１は、生徒Ｓ１の生徒名「田中」、端末アドレス「ＸＸ．ＹＹ．ＺＺ．Ａ１」およびエリア座標「（２１，５８）（３０，５８）（２１，４０）（３０，４０）」を示す。

図６は、課題ＤＢ２３０の記憶内容の一例を示す説明図である。図６において、課題ＤＢ２３０は、課題ＩＤ、課題内容、回答制限時間（分）、教科および難度のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、課題情報６００−１〜６００−４をレコードとして記憶する。

ここで、課題ＩＤは、教師から生徒に与えられる課題を識別する識別子である。課題内容は、課題の内容である。回答制限時間（分）は、生徒に課題を与えてから回答を受け付けるまでの制限時間である。教科は、課題に対応する分野を区別するものである。教科としては、例えば、国語、数学、社会、理科などがある。

難度は、課題の難しさを示す度合いである。ここでは、難しい課題ほど難度を示す数字が大きく設定される。例えば、課題情報６００−１は、課題Ｋ１の課題内容「未成年の中絶についてどう思うか？」と回答制限時間「２０分」と教科「社会」と難度「４」とを示す。

図７は、回答ＤＢ２４０の記憶内容の一例を示す説明図である。図７において、回答ＤＢ２４０は、課題ＩＤ、生徒ＩＤ、賛否および意見内容のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、回答情報７００−１〜７００−８をレコードとして記憶する。

ここで、課題ＩＤは、課題を識別する識別子である。生徒ＩＤは、生徒Ｓｉを識別する識別子である。賛否は、課題で問われたことについて、生徒Ｓｉが賛成であるか反対であるかを示す。意見内容は、課題に対する生徒の意見の内容である。例えば、回答情報７００−１は、課題Ｋ２に対する生徒Ｓ１の賛否「賛成」と意見内容「困っているときには助けるべき。」とを示す。

図８は、注視・うつむきフラグテーブル２５０の記憶内容の一例を示す説明図である。図８において、注視・うつむきフラグテーブル２５０は、記録日時ごとの各生徒Ｓ１〜Ｓ８の注視フラグ、うつむきフラグおよび状態フラグをレコードとして記録する。

ここで、記録日時は、各フラグ（注視フラグ、うつむきフラグ、状態フラグ）が記録された日時である。注視フラグは、生徒Ｓｉが教師のほうを見ていたか否かを示すフラグである。注視フラグには、教師のほうを見ていた場合に「１」が設定され、教師のほうを見ていなかった場合に「０」が設定される。

うつむきフラグは、生徒Ｓｉがうつむいていたか否かを示すフラグである。うつむきフラグには、うつむいていた場合に「１」が設定され、うつむいていない場合に「０」が設定される。状態フラグは、授業の状態を示すフラグであり、例えば、講義中、発表者選択中、発表中のいずれかの状態を示す。状態フラグには、講義中の場合に「１」が設定され、発表者選択中の場合に「２」が設定され、発表中の場合に「３」が設定される。

図９は、第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ２６０の記憶内容の一例を示す説明図である。図９において、第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ２６０は、発表者選択モード中の各生徒Ｓ１〜Ｓ８の各種情報を記憶する。発表者選択モードとは、発表時間内において、教師が発表者となる生徒を選択可能なモードであり、状態フラグ（図８参照）が「２」のときの授業の状態に対応する。

具体的には、第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ２６０の過去講義累積欄には、過去の講義における発表者選択モード中の各生徒Ｓ１〜Ｓ８の累積発表者選択時間（ｓ）、注視時間（ｓ）、うつむき時間（ｓ）、注視率（％）およびうつむき率（％）が記録される。

ここで、過去講義累積欄の累積発表者選択時間（ｓ）は、過去の講義における発表者選択モードの累積時間を示す。過去講義累積欄の注視時間（ｓ）は、過去の講義における発表者選択モード中に生徒Ｓｉが教師の方向を見ていた累積時間を示す。過去講義累積欄のうつむき時間（ｓ）は、過去の講義における発表者選択モード中に生徒Ｓｉがうつむいていた累積時間を示す。

過去講義累積欄の注視率（％）は、過去の講義における発表者選択モード中に生徒Ｓｉが教師の方向を見ていた割合を示す。過去講義累積欄のうつむき率（％）は、過去の講義における発表者選択モード中に生徒Ｓｉがうつむいていた割合を示す。

また、第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ２６０の現在の講義欄には、更新日時、現在の講義における発表者選択モード中の各生徒Ｓ１〜Ｓ８の選択時間（ｓ）、注視時間（ｓ）、うつむき時間（ｓ）、注視率（％）およびうつむき率（％）が記録される。

ここで、更新日時は、現在の講義欄の情報が更新された日時である。現在の講義欄の選択時間（ｓ）は、現在の講義における発表者選択モードの累積時間を示す。現在の講義欄の注視時間（ｓ）は、現在の講義における発表者選択モード中に生徒Ｓｉが教師の方向を見ていた累積時間を示す。

現在の講義欄のうつむき時間（ｓ）は、現在の講義における発表者選択モード中に生徒Ｓｉがうつむいていた累積時間を示す。現在の講義欄の注視率（％）は、現在の講義における発表者選択モード中に生徒Ｓｉが教師の方向を見ていた割合を示す。現在の講義欄のうつむき率（％）は、現在の講義における発表者選択モード中に生徒Ｓｉがうつむいていた割合を示す。

図１０は、第２の注視・うつむき時間記録ＤＢ２７０の記憶内容の一例を示す説明図である。図１０において、第２の注視・うつむき時間記録ＤＢ２７０は、講義中の各生徒Ｓ１〜Ｓ８の各種情報を記憶する。講義中とは、教師が生徒に対して講義を行っている状態であり、状態フラグ（図８参照）が「１」のときの授業の状態に対応する。

具体的には、第２の注視・うつむき時間記録ＤＢ２７０の過去講義累積欄には、過去の講義における講義中の各生徒Ｓ１〜Ｓ８の講義中時間（ｍ）、注視時間（ｍ）、うつむき時間（ｍ）、注視率（％）およびうつむき率（％）が記録される。

ここで、過去講義累積欄の講義中時間（ｍ）は、過去の講義における講義中の累積時間を示す。過去講義累積欄の注視時間（ｍ）は、過去の講義における講義中に生徒Ｓｉが教師の方向を見ていた累積時間を示す。過去講義累積欄のうつむき時間（ｍ）は、過去の講義における講義中に生徒Ｓｉがうつむいていた累積時間を示す。

過去講義累積欄の注視率（％）は、過去の講義における講義中に生徒Ｓｉが教師の方向を見ていた割合を示す。過去講義累積欄のうつむき率（％）は、過去の講義における講義中に生徒Ｓｉがうつむいていた割合を示す。

また、第２の注視・うつむき時間記録ＤＢ２７０の現在の講義欄には、講義中時間（ｍ）、注視時間（ｍ）、うつむき時間（ｍ）、注視率（％）およびうつむき率（％）が記録される。

ここで、現在の講義欄の講義中時間（ｍ）は、現在の講義における講義中の累積時間を示す。現在の講義欄の注視時間（ｍ）は、現在の講義における講義中に生徒Ｓｉが教師の方向を見ていた累積時間を示す。現在の講義欄のうつむき時間（ｍ）は、現在の講義における講義中に生徒Ｓｉがうつむいていた累積時間を示す。

現在の講義欄の注視率（％）は、現在の講義における講義中に生徒Ｓｉが教師の方向を見ていた割合を示す。現在の講義欄のうつむき率（％）は、現在の講義における講義中に生徒Ｓｉがうつむいていた割合を示す。

（課題選択画面１１００の画面例）
つぎに、教師端末２０１のディスプレイ４０６に表示される課題選択画面１１００の画面例について説明する。以下の説明では、教師端末２０１の各種画面に表示される項目やボタンをユーザが選択する操作として、クリック操作を行う場合を例に挙げて説明する。

図１１は、課題選択画面１１００の画面例を示す説明図である。図１１において、課題選択画面１１００は、生徒に検討させたい課題の選択を受け付ける画面である。

課題選択画面１１００において、教師端末２０１の入力装置４０７（図４参照）を用いたユーザの操作入力により、選択ボタン１１０１〜１１０３のいずれかをクリックすると、生徒に検討させたい課題を選択することができる。図１１の例では、選択ボタン１１０２がクリックされて、課題Ｋ２が選択されている。

また、課題選択画面１１００において、課題送信ボタン１１０４をクリックすると、選択された課題の情報（例えば、課題Ｋ２の課題内容）を、教師端末２０１から生徒端末Ｔ１〜Ｔｎに送信することができる。この結果、例えば、後述の図１２に示すような回答画面１２００が、生徒端末Ｔ１〜Ｔｎのディスプレイ４０６に表示される。

なお、課題選択画面１１００において、キャンセルボタン１１０５をクリックすると、課題選択画面１１００の表示を終了させることができる。また、課題選択画面１１００には、各課題の難度を合わせて表示することにしてもよい。

（回答画面１２００の画面例）
つぎに、生徒端末Ｔｉのディスプレイ４０６に表示される回答画面１２００の画面例について説明する。以下の説明では、生徒端末Ｔｉの各種画面に表示される項目やボタンをユーザが選択する操作として、タップ操作を行う場合を例に挙げて説明する。

図１２は、回答画面１２００の画面例を示す説明図である。図１２において、回答画面１２００は、教師から与えられた課題に対する意見内容の入力を受け付ける画面である。図１２の例では、回答画面１２００には、課題Ｋ２の課題内容「被災地からの瓦礫受け入れについてどう思うか？」が表示されている。

回答画面１２００において、入力装置４０７（図４参照）を用いたユーザの操作入力により、チェックボックス１２０１，１２０２のいずれかをタップすると、課題で問われたことについて、賛成であるか反対であるかを選択することができる。図１２の例では、チェックボックス１２０１がタップされた状態となっている。

また、回答画面１２００において、意見欄１２０３をタップすると、課題に対する意見内容を入力することができる。図１２の例では、課題に対する意見内容が意見欄１２０３に入力されていない未入力の状態である。なお、回答画面１２００において、意見クリアボタン１２０４をタップすると、意見欄１２０３に入力された内容をクリアすることができる。

また、回答画面１２００において、送信ボタン１２０５をタップすると、生徒端末Ｔｉから教師端末２０１に回答結果を送信することができる。回答結果には、例えば、課題で問われたことについての賛否の選択結果と、意見欄１２０３に入力された意見内容と、が含まれる。

この結果、例えば、後述の図１３に示すような教師用マトリクス画面１３００が、教師端末２０１のディスプレイ４０６に表示される。また、生徒端末Ｔｉから教師端末２０１に回答結果が送信されると、生徒端末Ｔｉのディスプレイ４０６には、例えば、課題で問われたことについての賛否の選択結果と、意見欄１２０３に入力された意見内容とが表示される。

（教師用マトリクス画面１３００の画面例）
つぎに、教師端末２０１のディスプレイ４０６に表示される教師用マトリクス画面１３００の画面例について説明する。

図１３は、教師用マトリクス画面１３００の画面例を示す説明図（その１）である。図１３において、教師用マトリクス画面１３００は、教師から与えられた課題に対する生徒の意見内容を表示する画面である。図１３の例では、課題Ｋ２に対する生徒の意見内容１３０１〜１３０８が表示されている。

例えば、意見内容１３０１は、課題Ｋ２に対する生徒Ｓ１の賛否「賛成」と意見内容「困っているときには助けるべき。」と生徒名「田中」とを示している。

教師用マトリクス画面１３００において、発表モード移行ボタン１３１０をクリックすると、教師端末２０１は発表者選択モードに移行する。また、教師用マトリクス画面１３００において、授業終了ボタン１３２０をクリックすると、教師用マトリクス画面１３００の表示を終了することができる。

なお、教師用マトリクス画面１３００の表示内容は、例えば、教師端末２０１が生徒端末Ｔｉから回答結果を受信すると、その都度更新される。また、教師用マトリクス画面１３００において、各生徒の意見内容の表示位置は、例えば、各生徒の座席位置などに応じて予め設定されている。

（生徒用マトリクス画面１４００）
つぎに、電子黒板２０２のディスプレイ４０６に表示される生徒用マトリクス画面１４００の画面例について説明する。

図１４は、生徒用マトリクス画面１４００の画面例を示す説明図である。図１４において、生徒用マトリクス画面１４００は、教師から与えられた課題に対する生徒の意見内容を一覧表示する画面である。図１４の例では、課題Ｋ２に対する生徒の意見内容１４０１〜１４０８が表示されている。

意見内容１４０１〜１４０８は、図１３に示した教師用マトリクス画面１３００に表示された意見内容１３０１〜１３０８と同一内容である。生徒用マトリクス画面１４００によれば、各生徒Ｓ１〜Ｓ８は、課題Ｋ２に対する他の生徒の意見内容を確認することができる。教師は、例えば、電子黒板２０２に生徒用マトリクス画面１４００が表示されると、課題についての講義を開始し、その後、課題に対する意見の発表者の選択を行う。

（発表時画面１５００）
つぎに、電子黒板２０２のディスプレイ４０６に表示される発表時画面１５００の画面例について説明する。

図１５は、発表時画面１５００の画面例を示す説明図である。図１５において、発表時画面１５００は、発表者として選択された生徒Ｓｉの意見を拡大表示する画面である。図１５の例では、課題Ｋ２に対する意見の発表者として選択された生徒Ｓ５（黒田さん）の意見内容１５１０（賛否、意見内容）が拡大表示されている。

発表時画面１５００によれば、各生徒Ｓ１〜Ｓ８は、課題Ｋ２に対する発表者の意見内容を確認することができる。また、発表時画面１５００において、発表終了ボタン１５２０をクリックすると、発表時画面１５００の表示を終了することができる。なお、発表時画面１５００上での入力操作は、例えば、教師端末２０１の入力装置４０７を用いて行うことができる。

（教師端末２０１の機能的構成例）
図１６は、教師端末２０１の機能的構成例を示すブロック図である。図１６において、教師端末２０１は、取得部１６０１と、受付部１６０２と、表示制御部１６０３と、送信部１６０４と、受信部１６０５と、認識部１６０６と、検出部１６０７と、設定部１６０８と、算出部１６０９と、更新部１６１０と、を含む構成である。取得部１６０１〜更新部１６１０は制御部となる機能であり、具体的には、例えば、図４に示したメモリ４０２、ディスク４０４などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ４０１に実行させることにより、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ４０２、ディスク４０４などの記憶装置に記憶される。

取得部１６０１は、カメラ３００によって撮影された撮影画像を取得する。ここで、撮影画像は、例えば、席に座った生徒Ｓ１〜Ｓ８を撮影した画像である。具体的には、例えば、取得部１６０１は、カメラ３００によって［１フレーム／０．１秒］で撮影される撮影画像をカメラ３００から取得する。撮影画像の具体例については、図１７を用いて後述する。

受付部１６０２は、課題選択画面１１００（図１１参照）の表示要求を受け付ける。具体的には、例えば、受付部１６０２は、教師端末２０１の入力装置４０７を用いたユーザの操作入力により、課題選択画面１１００の表示要求を受け付ける。

表示制御部１６０３は、教師端末２０１のディスプレイ４０６に課題選択画面１１００を表示する。具体的には、例えば、表示制御部１６０３は、課題選択画面１１００の表示要求を受け付けたことに応じて、課題ＤＢ２３０（図６参照）を参照して、課題選択画面１１００の画面情報を生成することにより、ディスプレイ４０６に課題選択画面１１００を表示する。

これにより、教師端末２０１のディスプレイ４０６に、生徒に検討させたい課題を選択可能な課題選択画面１１００を表示することができる。

受付部１６０２は、生徒に検討させたい課題の課題ＩＤの選択を受け付ける。具体的には、例えば、受付部１６０２は、課題選択画面１１００において、ユーザの操作入力により、課題ＩＤの選択を受け付ける。以下の説明では、選択を受け付けた課題ＩＤに対応する課題を「課題Ｋ」と表記する場合がある。

表示制御部１６０３は、生徒端末Ｔ１〜Ｔｎのディスプレイ４０６に回答画面１２００（図１２参照）を表示する制御を行う。具体的には、例えば、まず、表示制御部１６０３は、課題選択画面１１００において課題送信ボタン１１０４がクリックされたことに応じて、課題ＤＢ２３０から課題Ｋの課題情報を抽出する。つぎに、表示制御部１６０３は、生徒ＤＢ２２０（図５参照）を参照して、生徒端末Ｔ１〜Ｔｎの端末アドレスを特定する。そして、表示制御部１６０３は、送信部１６０４を制御して、抽出した課題Ｋの課題情報を生徒端末Ｔ１〜Ｔｎの端末アドレス宛にそれぞれ送信する。

これにより、生徒端末Ｔ１〜Ｔｎのディスプレイ４０６に、教師から与えられた課題Ｋに対する意見内容を入力可能な回答画面１２００を表示することができる。

受信部１６０５は、課題Ｋに対する回答結果を生徒端末Ｔｉから受信する。回答結果には、例えば、課題ＩＤ、生徒ＩＤ、課題Ｋで問われたことについての賛否の選択結果、課題Ｋに対する意見内容などが含まれる。受信された回答結果は、例えば、回答ＤＢ２４０（図７参照）に記憶される。

表示制御部１６０３は、教師端末２０１のディスプレイ４０６に教師用マトリクス画面１３００（図１３参照）を表示する。具体的には、例えば、表示制御部１６０３は、回答ＤＢ２４０を参照して、教師用マトリクス画面１３００の画面情報を生成することにより、ディスプレイ４０６に教師用マトリクス画面１３００を表示する。

これにより、教師端末２０１のディスプレイ４０６に、生徒Ｓｉから提出された課題Ｋに対する意見内容を閲覧可能な教師用マトリクス画面１３００を表示することができる。

受付部１６０２は、発表者選択モードへの移行指示を受け付ける。具体的には、例えば、受付部１６０２は、教師用マトリクス画面１３００（図１３参照）において、発表モード移行ボタン１３１０がクリックされると、発表者選択モードへの移行指示を受け付ける。

また、受付部１６０２は、教師端末２０１のマイクロフォン（不図示）に受音された音声、例えば、「これから発表者を指名します。」などの音声を音声認識することにより、発表者選択モードへの移行指示を受け付けることにしてもよい。さらに、受付部１６０２は、教師端末２０１に設けられる物理的なボタン（不図示）が押下されたことを検出することにより、発表者選択モードへの移行指示を受け付けることにしてもよい。

認識部１６０６は、生徒Ｓｉの画像に対する顔認識処理を行う。具体的には、例えば、まず、認識部１６０６は、カメラ３００によって撮影された撮影画像から、生徒Ｓｉの顔領域の画像を抽出する。そして、認識部１６０６は、顔認識用の学習データを用いて、抽出した顔領域の画像から生徒Ｓｉの顔を認識する。

顔認識用の学習データは、例えば、生徒Ｓｉの顔を撮影した顔画像から生成される。例えば、顔認識用の学習データは、生徒Ｓｉの顔画像に基づいて、ＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ ｏｆ Ｏｒｉｅｎｔｅｄ Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ）特徴量を求め、ＡｄａＢｏｏｓｔなどで学習することで生成することができる。

なお、認識部１６０６による顔認識処理は、例えば、カメラ３００によって所定の時間間隔（例えば、［１フレーム／０．１秒］）で撮影される撮影画像に対して行われる。

ここで、図１７を用いて、認識部１６０６の具体的な処理内容について説明する。

図１７は、撮影画像の具体例を示す説明図である。図１７において、撮影画像１７００は、カメラ３００によって生徒Ｓ１〜Ｓ８を撮影した画像である。また、図１７中の点線枠１７０１〜１７０８は、生徒Ｓ１〜Ｓ８の顔領域をそれぞれ示している。また、図１７中のＸ軸とＹ軸は、画像座標系の座標軸である。

ここで、生徒Ｓ１の顔を認識する場合について説明する。この場合、認識部１６０６は、生徒ＤＢ２２０（図５参照）から、生徒Ｓ１のエリア座標を取得する。つぎに、認識部１６０６は、撮影画像１７００から、取得した生徒Ｓ１のエリア座標から特定される顔領域１７０１の画像を抽出する。そして、認識部１６０６は、生徒Ｓ１の顔認識用の学習データを用いて、抽出した顔領域１７０１の画像から生徒Ｓ１の顔を認識する。図１７の例では、生徒Ｓ１はうつむいているため、顔領域１７０１の画像から生徒Ｓ１の顔は認識されない。

つぎに、生徒Ｓ３の顔を認識する場合について説明する。この場合、認識部１６０６は、生徒ＤＢ２２０（図５参照）から、生徒Ｓ３のエリア座標を取得する。つぎに、認識部１６０６は、撮影画像１７００から、取得した生徒Ｓ３のエリア座標から特定される顔領域１７０３の画像を抽出する。そして、認識部１６０６は、生徒Ｓ３の顔認識用の学習データを用いて、抽出した顔領域１７０３の画像から生徒Ｓ３の顔を認識する。図１７の例では、生徒Ｓ３は前を向いているため、顔領域１７０３の画像から生徒Ｓ３の顔が認識される。

図１６の説明に戻り、検出部１６０７は、生徒Ｓｉの画像を顔認識して得られる生徒Ｓｉの眼の画像に基づいて、生徒Ｓｉの視線を検出する。ここで、生徒Ｓｉの眼とは、生徒Ｓｉの眼球の表面であり、例えば、まぶたの動きに連動して露出する黒眼と白眼を含む眼球の表面である。

具体的には、例えば、検出部１６０７は、生徒Ｓｉの眼の画像から特定される、基準点に対する動点の位置に基づいて、生徒Ｓｉの視線を検出する。より具体的には、例えば、検出部１６０７は、基準点を「目頭」とし、動点を「虹彩」として、生徒Ｓｉの視線（視線ベクトル）を検出することにしてもよい。

また、検出部１６０７は、例えば、基準点を「角膜反射」とし、動点を「瞳孔」として、生徒Ｓｉの視線（視線ベクトル）を検出することにしてもよい。角膜反射は、例えば、不図示の赤外線ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）により生徒Ｓｉに赤外線を照射してできた反射光の角膜上の位置を示す。

なお、視線検出技術については、例えば、以下のウェブページ＜ＵＲＬ ：ｈｔｔｐ：／／ｊｐ．ｆｕｊｉｔｓｕ．ｃｏｍ／ｇｒｏｕｐ／ｌａｂｓ／ｔｅｃｈｉｎｆｏ／ｔｅｃｈｇｕｉｄｅ／ｌｉｓｔ／ｅｙｅ−ｍｏｖｅｍｅｎｔｓ．ｈｔｍｌ＞を参照することができる。

設定部１６０８は、状態フラグを設定する。ここで、状態フラグとは、授業の状態を示すフラグであり、例えば、講義中、発表者選択中、発表中のいずれかの状態を示す。講義中は、教師が生徒Ｓ１〜Ｓｎに対して講義を行っている状態である。発表者選択中は、課題Ｋに対する意見の発表者を選択可能な状態である。発表中は、課題Ｋに対する意見の発表者として選択された生徒Ｓｉが発表している状態である。状態フラグは、例えば、メモリ４０２、ディスク４０４などの記憶装置に記憶される。

具体的には、例えば、設定部１６０８は、課題Ｋに対する回答結果を生徒端末Ｔ１〜Ｔｎから受信したことに応じて、状態フラグを「１」に設定する。状態フラグ「１」は、講義中であることを示す。また、設定部１６０８は、例えば、課題Ｋの回答制限時間が経過したことに応じて、状態フラグを「１」に設定することにしてもよい。

また、設定部１６０８は、例えば、発表者選択モードへの移行指示を受け付けたことに応じて、状態フラグを「２」に設定する。状態フラグ「２」は、発表者選択中であることを示す。また、設定部１６０８は、課題Ｋに対する意見の発表者が選択されたことに応じて、状態フラグを「３」に設定する。状態フラグ「３」は、発表中であることを示す。

また、設定部１６０８は、認識部１６０６によって認識された認識結果に基づいて、生徒Ｓｉのうつむきフラグを設定する。ここで、生徒Ｓｉの顔が認識されなかった場合は、生徒Ｓｉがうつむいていたと判断することができる。このため、設定部１６０８は、生徒Ｓｉの顔が認識されなかった場合に、生徒Ｓｉのうつむきフラグ「１」を設定する。

より具体的には、例えば、設定部１６０８は、生徒Ｓｉの顔が認識されなかった場合に、記録日時および状態フラグと対応付けて、生徒Ｓｉの注視フラグ「０」、うつむきフラグ「１」を、注視・うつむきフラグテーブル２５０（図８参照）に記録する。

これにより、記録日時および状態フラグと対応付けて、生徒Ｓｉがうつむいていたことを示すうつむきフラグ「１」を記録することができる。なお、記録日時は、注視フラグ、うつむきフラグを記録した日時であってもよく、顔認識処理対象の撮影画像が撮影された日時であってもよい。

また、設定部１６０８は、検出部１６０７によって検出された検出結果に基づいて、生徒Ｓｉの注視フラグを設定する。ここで、生徒Ｓｉの視線が、教師が位置する特定の方向に向いている場合は、生徒Ｓｉが教師のほうを見ていると判断することができる。

このため、設定部１６０８は、例えば、検出された生徒Ｓｉの視線が、予め設定された教師が位置する特定の方向に向いているか否かを判断する。そして、設定部１６０８は、生徒Ｓｉの視線が特定の方向に向いている場合に、生徒Ｓｉの注視フラグ「１」を設定する。

より具体的には、例えば、設定部１６０８は、生徒Ｓｉの視線が特定の方向に向いている場合に、記録日時および状態フラグと対応付けて、生徒Ｓｉの注視フラグ「１」、うつむきフラグ「０」を、注視・うつむきフラグテーブル２５０に記録する。

これにより、記録日時および状態フラグと対応付けて、生徒Ｓｉが教師のほうを見ていたことを示す注視フラグ「１」を記録することができる。

算出部１６０９は、認識部１６０６によって認識された認識結果に基づいて、現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉのうつむき率を算出する。具体的には、例えば、算出部１６０９は、注視・うつむきフラグテーブル２５０を参照して、状態フラグ「２」のレコード数Ｒ１を計数する。つぎに、算出部１６０９は、注視・うつむきフラグテーブル２５０を参照して、状態フラグ「２」の生徒Ｓｉのうつむきフラグ「１」のうつむきフラグ数Ｆ１を計数する。そして、算出部１６０９は、計数したうつむきフラグ数Ｆ１をレコード数Ｒ１で除算することにより、現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉのうつむき率を算出する。

これにより、現在の講義における発表者選択モード中に生徒Ｓｉがうつむいていた割合を示すうつむき率を算出することができる。

算出された現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉのうつむき率は、例えば、第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ２６０（図９参照）内の現在の講義欄に設定される。また、計数されたレコード数Ｒ１は、選択時間に換算されて第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ２６０内の現在の講義欄に設定される。また、計数されたうつむきフラグ数Ｆ１は、うつむき時間に換算されて第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ２６０内の現在の講義欄に設定される。

なお、レコード数Ｒ１は、例えば、カメラ３００の撮影間隔（例えば、０．１［ｓ］）を掛け合わせることにより、選択時間に換算することができる。また、フラグ数Ｆ１は、例えば、カメラ３００の撮影間隔（例えば、０．１［ｓ］）を掛け合わせることにより、うつむき時間に換算することができる。

また、算出部１６０９は、検出部１６０７によって検出された検出結果に基づいて、現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉの注視率を算出する。具体的には、例えば、算出部１６０９は、注視・うつむきフラグテーブル２５０を参照して、状態フラグ「２」のレコード数Ｒ１を計数する。つぎに、算出部１６０９は、注視・うつむきフラグテーブル２５０を参照して、状態フラグ「２」の生徒Ｓｉの注視フラグ「１」の注視フラグ数Ｆ２を計数する。そして、算出部１６０９は、計数した注視フラグ数Ｆ２をレコード数Ｒ１で除算することにより、現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉの注視率を算出する。

これにより、現在の講義における発表者選択モード中に生徒Ｓｉが教師のほうを見ていた割合を示す注視率を算出することができる。

算出された現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉの注視率は、例えば、第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ２６０内の現在の講義欄に設定される。また、計数された注視フラグ数Ｆ２は、注視時間に換算されて第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ２６０内の現在の講義欄に設定される。なお、注視フラグ数Ｆ２は、例えば、カメラ３００の撮影間隔（例えば、０．１［ｓ］）を掛け合わせることにより、注視時間に換算することができる。

また、算出部１６０９は、認識部１６０６によって認識された認識結果に基づいて、現在の講義中の生徒Ｓｉのうつむき率を算出することにしてもよい。具体的には、例えば、算出部１６０９は、注視・うつむきフラグテーブル２５０を参照して、状態フラグ「１」のレコード数Ｒ２を計数する。つぎに、算出部１６０９は、注視・うつむきフラグテーブル２５０を参照して、状態フラグ「１」の生徒Ｓｉのうつむきフラグ「１」のうつむきフラグ数Ｆ３を計数する。そして、算出部１６０９は、計数したうつむきフラグ数Ｆ３をレコード数Ｒ２で除算することにより、現在の講義中の生徒Ｓｉのうつむき率を算出する。

これにより、現在の講義中に生徒Ｓｉがうつむいていた割合を示すうつむき率を算出することができる。

算出された現在の講義中の生徒Ｓｉのうつむき率は、例えば、第２の注視・うつむき時間記録ＤＢ２７０（図１０参照）内の現在の講義欄に設定される。また、計数されたレコード数Ｒ２は、講義中時間に換算されて第２の注視・うつむき時間記録ＤＢ２７０内の現在の講義欄に設定される。また、計数されたうつむきフラグ数Ｆ３は、うつむき時間に換算されて第２の注視・うつむき時間記録ＤＢ２７０内の現在の講義欄に設定される。

なお、レコード数Ｒ２は、例えば、カメラ３００の撮影間隔（例えば、０．１［ｓ］）を掛け合わせることにより、講義中時間に換算することができる。また、フラグ数Ｆ３は、例えば、カメラ３００の撮影間隔（例えば、０．１［ｓ］）を掛け合わせることにより、うつむき時間に換算することができる。

また、算出部１６０９は、検出部１６０７によって検出された検出結果に基づいて、現在の講義中の生徒Ｓｉの注視率を算出する。具体的には、例えば、算出部１６０９は、注視・うつむきフラグテーブル２５０を参照して、状態フラグ「１」のレコード数Ｒ２を計数する。つぎに、算出部１６０９は、注視・うつむきフラグテーブル２５０を参照して、状態フラグ「１」の生徒Ｓｉの注視フラグ「１」の注視フラグ数Ｆ４を計数する。そして、算出部１６０９は、計数した注視フラグ数Ｆ４をレコード数Ｒ２で除算することにより、現在の講義中の生徒Ｓｉの注視率を算出する。

これにより、現在の講義中に生徒Ｓｉが教師のほうを見ていた割合を示す注視率を算出することができる。

算出された現在の講義中の生徒Ｓｉの注視率は、例えば、第２の注視・うつむき時間記録ＤＢ２７０内の現在の講義欄に設定される。また、計数された注視フラグ数Ｆ４は、注視時間に換算されて第２の注視・うつむき時間記録ＤＢ２７０内の現在の講義欄に設定される。なお、注視フラグ数Ｆ４は、例えば、カメラ３００の撮影間隔（例えば、０．１［ｓ］）を掛け合わせることにより、注視時間に換算することができる。

表示制御部１６０３は、算出された現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉのうつむき率を、生徒Ｓｉと対応付けて出力する。具体的には、例えば、表示制御部１６０３は、教師用マトリクス画面１３００において、現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓ１〜Ｓ８のうつむき率を、意見内容１３０１〜１３０８とともに表示することにしてもよい。

また、例えば、表示制御部１６０３は、生徒Ｓ１〜Ｓ８の生徒名を、現在の講義における発表者選択モード中のうつむき率が高い順（あるいは、低い順）にソートしてディスプレイ４０６に表示することにしてもよい。この際、表示制御部１６０３は、現在の講義における発表者選択モード中のうつむき率が高い（あるいは、低い）上位Ｎ人（例えば、Ｎ＝３）の生徒名をディスプレイ４０６に表示することにしてもよい。

また、表示制御部１６０３は、算出された現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉの注視率を、生徒Ｓｉと対応付けて出力する。具体的には、例えば、表示制御部１６０３は、教師用マトリクス画面１３００において、現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓ１〜Ｓ８の注視率を、意見内容１３０１〜１３０８とともに表示することにしてもよい。

また、例えば、表示制御部１６０３は、生徒Ｓ１〜Ｓ８の生徒名を、現在の講義における発表者選択モード中の注視率が高い順（あるいは、低い順）にソートしてディスプレイ４０６に表示することにしてもよい。この際、表示制御部１６０３は、現在の講義における発表者選択モード中の注視率が高い（あるいは、低い）上位Ｎ人（例えば、Ｎ＝３）の生徒の生徒名をディスプレイ４０６に表示することにしてもよい。

また、表示制御部１６０３は、過去の講義における発表者選択モード中のうつむき率と、算出された現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉのうつむき率とを比較することにしてもよい。過去の講義における発表者選択モード中のうつむき率は、例えば、第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ２６０の過去講義累積欄のうつむき率に対応する。

そして、表示制御部１６０３は、うつむき率の差分が閾値α以上となる生徒Ｓｉの識別情報を出力することにしてもよい。閾値αは、予め設定されてメモリ４０２、ディスク４０４などの記憶装置に記憶されている。閾値αは、例えば、３０〜７０［％］程度の値に設定される。

なお、うつむき率の差分は、例えば、現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉのうつむき率から、過去の講義における発表者選択モード中のうつむき率を減算した値である。この場合、過去の講義における発表者選択モード中よりも現在の講義における発表者選択モード中のほうが、うつむき率が閾値α以上増加した生徒Ｓｉを特定することができる。

また、うつむき率の差分は、例えば、過去の講義における発表者選択モード中のうつむき率から、現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉのうつむき率を減算した値であってもよい。この場合、過去の講義における発表者選択モード中よりも現在の講義における発表者選択モード中のほうが、うつむき率が閾値α以上低下した生徒Ｓｉを特定することができる。

具体的には、例えば、表示制御部１６０３は、教師用マトリクス画面１３００において、うつむき率の差分が閾値α以上となる生徒Ｓｉの画像を意見内容とともに表示することにしてもよい。この際、表示制御部１６０３は、生徒Ｓｉがうつむいているときの画像を意見内容とともに表示することにしてもよい。

なお、教師用マトリクス画面１３００において、うつむき率の差分が閾値α以上となる生徒Ｓｉの画像を意見内容とともに表示する場合の画面例については、図１８を用いて後述する。

また、表示制御部１６０３は、うつむき率の差分が最大の生徒Ｓｉを発表者候補として表示することにしてもよい。具体的には、例えば、表示制御部１６０３は、後述の図１９に示すような発表者選択画面１９００をディスプレイ４０６にポップアップ表示することにしてもよい。

また、表示制御部１６０３は、過去の講義における発表者選択モード中の注視率と、算出された現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉの注視率とを比較することにしてもよい。過去の講義における発表者選択モード中の注視率は、例えば、第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ２６０の過去講義累積欄の注視率に対応する。そして、表示制御部１６０３は、注視率の差分が閾値α以上となる生徒Ｓｉの識別情報を出力することにしてもよい。

なお、注視率の差分は、例えば、現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉの注視率から、過去の講義における発表者選択モード中の注視率を減算した値である。この場合、過去の講義における発表者選択モード中よりも現在の講義における発表者選択モード中のほうが、注視率が閾値α以上増加した生徒Ｓｉを特定することができる。

また、注視率の差分は、例えば、過去の講義における発表者選択モード中の注視率から、現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉの注視率を減算した値であってもよい。この場合、過去の講義における発表者選択モード中よりも現在の講義における発表者選択モード中のほうが、注視率が閾値α以上低下した生徒Ｓｉを特定することができる。

具体的には、例えば、表示制御部１６０３は、教師用マトリクス画面１３００において、注視率の差分が閾値α以上となる生徒Ｓｉの画像を意見内容とともに表示することにしてもよい。この際、表示制御部１６０３は、生徒Ｓｉが教師のほうを見ているときの画像を意見内容とともに表示することにしてもよい。さらに、表示制御部１６０３は、注視率の差分が閾値α以上となる上位Ｎ人の生徒の画像を意見内容とともに表示することにしてもよい。

なお、教師用マトリクス画面１３００において、注視率の差分が閾値α以上となる生徒Ｓｉの画像を意見内容とともに表示する場合の画面例については、図１８を用いて後述する。

また、表示制御部１６０３は、注視率の差分が最大の生徒Ｓｉを発表者候補として表示することにしてもよい。具体的には、例えば、表示制御部１６０３は、後述の図１９に示すような発表者選択画面１９００をディスプレイ４０６にポップアップ表示することにしてもよい。

また、表示制御部１６０３は、現在の講義中の生徒Ｓｉのうつむき率と、算出された現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉのうつむき率とを比較することにしてもよい。現在の講義中のうつむき率は、例えば、第２の注視・うつむき時間記録ＤＢ２７０の現在の講義欄のうつむき率に対応する。そして、表示制御部１６０３は、うつむき率の差分が閾値α以上となる生徒Ｓｉの識別情報を出力することにしてもよい。

なお、うつむき率の差分は、例えば、現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉのうつむき率から、現在の講義中のうつむき率を減算した値である。この場合、現在の講義中よりも現在の講義における発表者選択モード中のほうが、うつむき率が閾値α以上増加した生徒Ｓｉを特定することができる。

また、うつむき率の差分は、例えば、現在の講義中のうつむき率から、現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉのうつむき率を減算した値であってもよい。この場合、現在の講義中よりも現在の講義における発表者選択モード中のほうが、うつむき率が閾値α以上低下した生徒Ｓｉを特定することができる。

具体的には、例えば、表示制御部１６０３は、教師用マトリクス画面１３００において、うつむき率の差分が閾値α以上となる生徒Ｓｉの顔画像を意見内容とともに表示することにしてもよい。この際、表示制御部１６０３は、生徒Ｓｉがうつむいているときの画像を意見内容とともに表示することにしてもよい。さらに、表示制御部１６０３は、うつむき率の差分が閾値α以上となる上位Ｎ人の生徒の画像を意見内容とともに表示することにしてもよい。

また、表示制御部１６０３は、現在の講義中の生徒Ｓｉの注視率と、算出された現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉの注視率とを比較することにしてもよい。現在の講義中の注視率は、例えば、第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ２６０の現在の講義欄の注視率に対応する。そして、表示制御部１６０３は、注視率の差分が閾値α以上となる生徒Ｓｉの識別情報を出力することにしてもよい。

なお、注視率の差分は、例えば、現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉの注視率から、現在の講義中の注視率を減算した値である。この場合、現在の講義中よりも現在の講義における発表者選択モード中のほうが、注視率が閾値α以上増加した生徒Ｓｉを特定することができる。

また、注視率の差分は、例えば、現在の講義中の注視率から、現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉの注視率を減算した値であってもよい。この場合、現在の講義中よりも現在の講義における発表者選択モード中のほうが、注視率が閾値α以上低下した生徒Ｓｉを特定することができる。

具体的には、例えば、表示制御部１６０３は、教師用マトリクス画面１３００において、注視率の差分が閾値α以上となる生徒Ｓｉの画像を意見内容とともに表示することにしてもよい。この際、表示制御部１６０３は、生徒Ｓｉが教師のほうを見ているときの画像を意見内容とともに表示することにしてもよい。さらに、表示制御部１６０３は、注視率の差分が閾値α以上となる上位Ｎ人の生徒の画像を意見内容とともに表示することにしてもよい。

また、表示制御部１６０３は、過去の講義中のうつむき率と、算出された現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉのうつむき率とを比較することにしてもよい。過去の講義中のうつむき率は、例えば、第２の注視・うつむき時間記録ＤＢ２７０の過去講義累積欄のうつむき率に対応する。そして、表示制御部１６０３は、うつむき率の差分が閾値α以上となる生徒Ｓｉの識別情報を出力することにしてもよい。

また、表示制御部１６０３は、過去の講義中の注視率と、算出された現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉの注視率とを比較することにしてもよい。過去の講義中の注視率は、例えば、第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ２６０の過去講義累積欄の注視率に対応する。そして、表示制御部１６０３は、注視率の差分が閾値α以上となる生徒Ｓｉの識別情報を出力することにしてもよい。

また、表示制御部１６０３は、課題Ｋの難度に応じて、現在の講義における発表者選択モード中の注視率が閾値β以上の上位Ｎ人の生徒の生徒名をディスプレイ４０６に表示することにしてもよい。この際、表示制御部１６０３は、生徒Ｓｉが教師のほうを見ているときの画像を生徒名とともに表示することにしてもよい。

具体的には、例えば、表示制御部１６０３は、課題Ｋの難度が低い場合（例えば、難度＝１，２）に、後述の図２０に示すような発表者選択画面２０００をディスプレイ４０６に表示することにしてもよい。閾値βは、予め設定されてメモリ４０２、ディスク４０４などの記憶装置に記憶されている。閾値βは、例えば、８０［％］程度の値に設定される。また、課題Ｋの難度は、例えば、課題ＤＢ２３０から特定することができる。

また、受付部１６０２は、課題Ｋに対する意見の発表者の選択を受け付ける。具体的には、例えば、受付部１６０２は、後述の図１８に示す教師用マトリクス画面１３００において、課題Ｋに対する意見の発表者の選択を受け付ける。

また、表示制御部１６０３は、課題Ｋに対する意見の発表者の選択を受け付けたことに応じて、電子黒板２０２に発表時画面１５００（図１５参照）を表示する制御を行う。具体的には、例えば、表示制御部１６０３は、回答ＤＢ２４０を参照して、発表者として選択された生徒Ｓｉの意見内容を拡大表示する発表時画面１５００の画面情報を生成する。そして、表示制御部１６０３は、生成した発表時画面１５００の画面情報を電子黒板２０２に送信する。

これにより、電子黒板２０２に、課題Ｋに対する意見の発表者として選択された生徒Ｓｉの意見内容を拡大表示することができる。

また、受付部１６０２は、授業終了要求を受け付ける。ここで、授業終了要求とは、授業の終了を通知するものである。具体的には、例えば、受付部１６０２は、教師用マトリクス画面１３００において、授業終了ボタン１３２０がクリックされたことに応じて、授業終了要求を受け付ける。

更新部１６１０は、授業終了要求を受け付けたことに応じて、第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ２６０の記憶内容を更新する。具体的には、例えば、更新部１６１０は、第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ２６０の現在の講義欄の各生徒Ｓｉの選択時間、注視時間およびうつむき時間を、過去講義累積欄の各生徒Ｓｉの累積発表者選択時間、注視時間およびうつむき時間にそれぞれ加算する。

そして、更新部１６１０は、過去講義累積欄の各生徒Ｓｉの注視時間を累積発表者選択時間で除算することにより、過去講義累積欄の各生徒Ｓｉの注視率を更新する。また、更新部１６１０は、過去講義累積欄の各生徒Ｓｉのうつむき時間を累積発表者選択時間で除算することにより、過去講義累積欄の各生徒Ｓｉのうつむき率を更新する。

これにより、今回の授業（講義）の終了に応じて、過去の講義における発表者選択モード中の各生徒Ｓｉの注視率およびうつむき率を更新することができる。

また、更新部１６１０は、授業終了要求を受け付けたことに応じて、第２の注視・うつむき時間記録ＤＢ２７０の記憶内容を更新する。具体的には、例えば、更新部１６１０は、第２の注視・うつむき時間記録ＤＢ２７０の現在の講義欄の各生徒Ｓｉの講義中時間、注視時間およびうつむき時間を、過去講義累積欄の各生徒Ｓｉの講義中時間、注視時間およびうつむき時間にそれぞれ加算する。

そして、更新部１６１０は、過去講義累積欄の各生徒Ｓｉの注視時間を講義中時間で除算することにより、過去講義累積欄の各生徒Ｓｉの注視率を更新する。また、更新部１６１０は、過去講義累積欄の各生徒Ｓｉのうつむき時間を講義中時間で除算することにより、過去講義累積欄の各生徒Ｓｉのうつむき率を更新する。

これにより、今回の授業（講義）の終了に応じて、過去の講義中の各生徒Ｓｉの注視率およびうつむき率を更新することができる。

なお、上述した説明では、教師端末２０１が各機能部１６０１〜１６１０の機能を実現することにしたが、これに限らない。具体的には、例えば、教師端末２０１および生徒端末Ｔ１〜Ｔｎと通信可能なサーバが、各機能部１６０１〜１６１０の機能を実現する形態としてもよい。

（教師用マトリクス画面１３００の画面例）
つぎに、教師用マトリクス画面１３００において、うつむき率、または、注視率の差分が閾値α以上となる生徒Ｓｉの画像を意見内容とともに表示する場合の画面例について説明する。

図１８は、教師用マトリクス画面１３００の画面例を示す説明図（その２）である。図１８において、教師用マトリクス画面１３００は、図１３に示した教師用マトリクス画面１３００において発表モード移行ボタン１３１０がクリックされた後に表示される画面例である。

教師用マトリクス画面１３００では、生徒Ｓ４（山本），Ｓ６（本田）の意見内容１３０４，１３０６に、生徒Ｓ４，Ｓ６のうつむき画像１８０１，１８０２が重畳表示されている。ここで、生徒Ｓ４，Ｓ６は、過去の講義における発表者選択モード中よりも現在の講義における発表者選択モード中のほうが、うつむき率が閾値α以上増加した上位２人の生徒である。

うつむき画像１８０１，１８０２は、生徒Ｓ４，Ｓ６がうつむいているときの画像である。うつむき画像１８０１，１８０２は、顔認識に用いられた生徒Ｓ４，Ｓ６の顔領域の画像（うつむき画像）である。ただし、うつむき画像として、例えば、メモリ４０２、ディスク４０４などの記憶装置に予め記憶された画像を用いることにしてもよい。また、うつむき画像１８０１，１８０２の左側に表示された数字は、うつむき率の増加分の高さを示す順位（１位、２位）である。

また、教師用マトリクス画面１３００では、生徒Ｓ５（黒田），Ｓ８（浅井）の意見内容１３０５，１３０８に、生徒Ｓ５，Ｓ８の注視画像１８０３，１８０４が重畳表示されている。ここで、生徒Ｓ５，Ｓ８は、過去の講義における発表者選択モード中よりも現在の講義における発表者選択モード中のほうが、注視率が閾値α以上増加した上位２人の生徒である。

注視画像１８０３，１８０４は、生徒Ｓ５，Ｓ８が教師のほうを見ているときの画像である。注視画像１８０３，１８０４は、顔認識に用いられた生徒Ｓ５，Ｓ８の顔領域の画像（注視画像）である。ただし、注視画像として、例えば、メモリ４０２、ディスク４０４などの記憶装置に予め記憶された画像を用いることにしてもよい。また、注視画像１８０３，１８０４の左側に表示された数字は、注視率の増加分の高さを示す順位である。

教師用マトリクス画面１３００によれば、教師は、うつむき画像１８０１，１８０２から、過去の講義のときに比べて、発表者選択モード中にうつむいている割合が高い生徒Ｓ４，Ｓ６を判別することができる。このため、教師は、生徒Ｓ４，Ｓ６がいつもよりも自信がない状態であると判断でき、発表者として生徒Ｓ４，Ｓ６を当てるか否かを判断しやすくなる。

また、教師用マトリクス画面１３００によれば、教師は、注視画像１８０３，１８０４から、過去の講義のときに比べて、発表者選択モード中に自分のほうを向いている割合が高い生徒Ｓ５，Ｓ８を判別することができる。このため、教師は、生徒Ｓ５，Ｓ８がいつもよりも自信がある状態であると判断でき、発表者として生徒Ｓ５，Ｓ８を当てるか否かを判断しやすくなる。この際、教師は、例えば、注視画像１８０３，１８０４を見比べることで、生徒Ｓ５，Ｓ８の表情などから、より自信がある生徒を判断することができる。

また、教師用マトリクス画面１３００において、意見内容１３０１〜１３０８のいずれかをクリックすると、課題Ｋ２に対する意見の発表者を選択することができる。例えば、意見内容１３０５がクリックされると、生徒Ｓ５が発表者として選択され、生徒Ｓ５の意見を拡大表示する発表時画面１５００が電子黒板２０２に表示される。

（発表者選択画面の画面例）
つぎに、図１９および図２０を用いて、ディスプレイ４０６にポップアップ表示される発表者選択画面の画面例について説明する。

図１９は、発表者選択画面の画面例を示す説明図（その１）である。図１９において、発表者選択画面１９００は、課題Ｋに対する意見の発表者を選択可能な画面である。発表者選択画面１９００では、うつむき画像１９０１と注視画像１９０２が表示されている。

うつむき画像１９０１は、過去の講義における発表者選択モード中よりも現在の講義における発表者選択モード中のほうが、うつむき率が高い（うつむき率の差分が最大）生徒Ｓ４（山本）の画像である。また、注視画像１９０２は、過去の講義における発表者選択モード中よりも現在の講義における発表者選択モード中のほうが、注視率が高い（注視率の差分が最大）生徒Ｓ５（黒田）の画像である。

また、発表者選択画面１９００において、うつむき画像１９０１および注視画像１９０２のいずれかの画像をクリックすることで、課題Ｋ２に対する意見の発表者を選択することができる。

発表者選択画面１９００によれば、教師は、うつむき画像１９０１から、過去の講義のときに比べて、発表者選択モード中にうつむいている割合が最も高い生徒Ｓ４を判別することができる。このため、教師は、生徒Ｓ４がいつもよりもかなり自信がない状態であり、今回に限っては当てて欲しくないと思っているような生徒であると判断でき、発表者として生徒Ｓ４を当てるか否かを判断しやすくなる。

また、発表者選択画面１９００によれば、教師は、注視画像１９０２から、過去の講義のときに比べて、発表者選択モード中に自分のほうを向いている割合が最も高い生徒Ｓ５を判別することができる。このため、教師は、生徒Ｓ５がいつもよりもかなり自信がある状態であり、今回に限っては当てて欲しいと思っているような生徒であると判断でき、発表者として生徒Ｓ５を当てるか否かを判断しやすくなる。

図２０は、発表者選択画面の画面例を示す説明図（その２）である。図２０において、発表者選択画面２０００は、難度の低い課題Ｋに対する意見の発表者を選択可能な画面である。発表者選択画面２０００では、注視画像２００１，２００２が表示されている。

注視画像２００１は、現在の講義における発表者選択モード中の注視率が８０［％］以上の生徒Ｓ２（山田）の画像である。また、注視画像２００２は、現在の講義における発表者選択モード中の注視率が８０［％］以上の生徒Ｓ８（浅井）の画像である。

また、発表者選択画面２０００において、注視画像２００１，２００２のいずれかの画像をクリックすることで、課題Ｋに対する意見の発表者を選択することができる。

発表者選択画面２０００によれば、教師は、注視画像２００１，２００２から、発表者選択モード中に自分のほうを向いている割合が高い生徒Ｓ２，Ｓ８を判別することができる。このため、教師は、生徒Ｓ２，Ｓ８がかなり自信のある生徒であると判断することができる。また、課題Ｋの難度が低いため、教師は、たとえ生徒Ｓ２，Ｓ８が課題Ｋに対応する教科が不得意な生徒であっても、発表者として生徒Ｓ２，Ｓ８を選択しやすくなる。これにより、課題Ｋに対応する教科が不得意な生徒であっても、難度の低い課題Ｋを答えることにより、自信をつけてもらうことができる。

（教師端末２０１の教育支援処理手順）
つぎに、教師端末２０１の教育支援処理手順について説明する。

図２１は、教師端末２０１の教育支援処理手順の一例を示すフローチャートである。図２１のフローチャートにおいて、まず、教師端末２０１は、意見収集処理を実行する（ステップＳ２１０１）。意見収集処理の具体的な処理手順については、図２２を用いて後述する。

つぎに、教師端末２０１は、講義中処理を実行する（ステップＳ２１０２）。講義中処理の具体的な処理手順については、図２３を用いて後述する。そして、教師端末２０１は、発表中処理を実行して（ステップＳ２１０３）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。発表中処理の具体的な処理手順については、図２４〜図２６を用いて後述する。

＜意見収集処理の具体的処理手順＞
つぎに、図２１に示したステップＳ２１０１の意見収集処理の具体的な処理手順について説明する。

図２２は、意見収集処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図２２のフローチャートにおいて、まず、教師端末２０１は、ディスプレイ４０６に課題選択画面１１００を表示する（ステップＳ２２０１）。

そして、教師端末２０１は、生徒に検討させたい課題Ｋの課題ＩＤの選択を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ２２０２）。ここで、教師端末２０１は、課題ＩＤの選択を受け付けるのを待つ（ステップＳ２２０２：Ｎｏ）。

そして、教師端末２０１は、課題ＩＤの選択を受け付けた場合（ステップＳ２２０２：Ｙｅｓ）、課題ＤＢ２３０から、選択された課題ＩＤに対応する課題情報を抽出する（ステップＳ２２０３）。つぎに、教師端末２０１は、課題選択画面１１００の課題送信ボタン１１０４がクリックされたことに応じて、抽出した課題情報を生徒端末Ｔ１〜ＴｎのＩＰアドレス宛にそれぞれ送信する（ステップＳ２２０４）。

そして、教師端末２０１は、課題Ｋの回答制限時間の計時を開始する（ステップＳ２２０５）。つぎに、教師端末２０１は、課題Ｋに対する回答結果を生徒端末Ｔｉから受信したか否かを判断する（ステップＳ２２０６）。

ここで、回答結果を受信していない場合（ステップＳ２２０６：Ｎｏ）、教師端末２０１は、ステップＳ２２１０に移行する。一方、回答結果を受信した場合（ステップＳ２２０６：Ｙｅｓ）、教師端末２０１は、受信した回答結果を回答ＤＢ２４０に記録する（ステップＳ２２０７）。

そして、教師端末２０１は、回答ＤＢ２４０を参照して、教師用マトリクス画面１３００の画面情報を生成することにより、ディスプレイ４０６に教師用マトリクス画面１３００を表示する（ステップＳ２２０８）。つぎに、教師端末２０１は、生徒全員の回答結果を受信したか否かを判断する（ステップＳ２２０９）。

ここで、生徒全員の回答結果を受信した場合（ステップＳ２２０９：Ｙｅｓ）、教師端末２０１は、ステップＳ２２１１に移行する。一方、生徒全員の回答結果を受信していない場合（ステップＳ２２０９：Ｎｏ）、教師端末２０１は、課題Ｋの回答制限時間が経過したか否かを判断する（ステップＳ２２１０）。

ここで、課題Ｋの回答制限時間が経過していない場合（ステップＳ２２１０：Ｎｏ）、教師端末２０１は、ステップＳ２２０６に戻る。一方、課題Ｋの回答制限時間が経過した場合（ステップＳ２２１０：Ｙｅｓ）、教師端末２０１は、回答ＤＢ２４０を参照して、生徒用マトリクス画面１４００の画面情報を生成することにより、電子黒板２０２に生徒用マトリクス画面１４００を表示して（ステップＳ２２１１）、意見収集処理を呼び出したステップに戻る。これにより、課題Ｋに対する生徒Ｓｉの回答結果を収集することができる。

＜講義中処理の具体的処理手順＞
つぎに、図２１に示したステップＳ２１０２の講義中処理の具体的な処理手順について説明する。

図２３は、講義中処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図２３のフローチャートにおいて、まず、教師端末２０１は、状態フラグを「１」に設定する（ステップＳ２３０１）。つぎに、教師端末２０１は、フラグ付け処理を実行する（ステップＳ２３０２）。フラグ付け処理の具体的な処理手順については、図２７および図２８を用いて後述する。

そして、教師端末２０１は、発表者選択モードへの移行指示を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ２３０３）。ここで、発表者選択モードへの移行指示を受け付けていない場合（ステップＳ２３０３：Ｎｏ）、教師端末２０１は、ステップＳ２３０２に戻る。一方、発表者選択モードへの移行指示を受け付けた場合（ステップＳ２３０３：Ｙｅｓ）、教師端末２０１は、講義中処理を呼び出したステップに戻る。

これにより、発表者選択モードへの移行指示を受け付けるまでの間は、フラグ付け処理を繰り返し実行することができる。

＜発表中処理の具体的処理手順＞
つぎに、図２１に示したステップＳ２１０３の発表中処理の具体的な処理手順について説明する。

図２４〜図２６は、発表中処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図２４のフローチャートにおいて、まず、教師端末２０１は、生徒Ｓｉの「ｉ」を「ｉ＝１」として（ステップＳ２４０１）、生徒数をｎとして設定し、生徒Ｓ１〜Ｓｎから生徒Ｓｉを選択する（ステップＳ２４０２）。

つぎに、教師端末２０１は、注視・うつむきフラグテーブル２５０を参照して、状態フラグ「１」のレコード数Ｒ２と、状態フラグ「１」の生徒Ｓｉのうつむきフラグ「１」のうつむきフラグ数Ｆ３を計数する（ステップＳ２４０３）。そして、教師端末２０１は、計数したうつむきフラグ数Ｆ３をレコード数Ｒ２で除算することにより、現在の講義中の生徒Ｓｉのうつむき率を算出する（ステップＳ２４０４）。

つぎに、教師端末２０１は、注視・うつむきフラグテーブル２５０を参照して、状態フラグ「１」のレコード数Ｒ２と、状態フラグ「１」の生徒Ｓｉの注視フラグ「１」の注視フラグ数Ｆ４を計数する（ステップＳ２４０５）。そして、教師端末２０１は、計数した注視フラグ数Ｆ４をレコード数Ｒ２で除算することにより、現在の講義中の生徒Ｓｉの注視率を算出する（ステップＳ２４０６）。

そして、教師端末２０１は、第２の注視・うつむき時間記録ＤＢ２７０の現在の講義欄を更新する（ステップＳ２４０７）。つぎに、教師端末２０１は、生徒Ｓｉの「ｉ」をインクリメントして（ステップＳ２４０８）、「ｉ」が「ｎ」より大きくなったか否かを判断する（ステップＳ２４０９）。

ここで、「ｉ」が「ｎ」以下の場合（ステップＳ２４０９：Ｎｏ）、教師端末２０１は、ステップＳ２４０２に戻る。一方、「ｉ」が「ｎ」より大きい場合（ステップＳ２４０９：Ｙｅｓ）、教師端末２０１は、状態フラグを「２」に設定する（ステップＳ２４１０）。

そして、教師端末２０１は、フラグ付け処理を実行して（ステップＳ２４１１）、図２５に示すステップＳ２５０１に移行する。フラグ付け処理の具体的な処理手順については、図２７および図２８を用いて後述する。

図２５のフローチャートにおいて、まず、教師端末２０１は、生徒Ｓｉの「ｉ」を「ｉ＝１」とし（ステップＳ２５０１）、生徒数をｎに設定し、生徒Ｓ１〜Ｓｎから生徒Ｓｉを選択する（ステップＳ２５０２）。つぎに、教師端末２０１は、第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ２６０を参照して、過去講義累積欄の生徒Ｓｉの注視率と、現在の講義欄の生徒Ｓｉの注視率とを取得する（ステップＳ２５０３）。

そして、教師端末２０１は、現在の講義欄の生徒Ｓｉの注視率から過去講義累積欄の生徒Ｓｉの注視率を減算した差分（注視率の増加分）が閾値α以上であるか否かを判断する（ステップＳ２５０４）。ここで、差分（注視率の増加分）が閾値α以上の場合（ステップＳ２５０４：Ｙｅｓ）、教師端末２０１は、教師用マトリクス画面１３００の生徒Ｓｉに対応する領域に、生徒Ｓｉの注視画像を表示する（ステップＳ２５０５）。

つぎに、教師端末２０１は、生徒Ｓｉの「ｉ」をインクリメントして（ステップＳ２５０６）、「ｉ」が「ｎ」より大きくなったか否かを判断する（ステップＳ２５０７）。ここで、「ｉ」が「ｎ」以下の場合（ステップＳ２５０７：Ｎｏ）、教師端末２０１は、ステップＳ２５０２に戻る。一方、「ｉ」が「ｎ」より大きい場合（ステップＳ２５０７：Ｙｅｓ）、図２６に示すステップＳ２６０１に移行する。

また、ステップＳ２５０４において、差分（注視率の増加分）が閾値α未満の場合（ステップＳ２５０４：Ｎｏ）、教師端末２０１は、第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ２６０を参照して、過去講義累積欄の生徒Ｓｉのうつむき率と、現在の講義欄の生徒Ｓｉのうつむき率とを取得する（ステップＳ２５０８）。

そして、教師端末２０１は、現在の講義欄の生徒Ｓｉのうつむき率から過去講義累積欄の生徒Ｓｉのうつむき率を減算した差分（うつむき率の増加分）が閾値α以上であるか否かを判断する（ステップＳ２５０９）。ここで、差分（うつむき率の増加分）が閾値α未満の場合（ステップＳ２５０９：Ｎｏ）、教師端末２０１は、ステップＳ２５０６に移行する。

一方、差分（うつむき率の増加分）が閾値α以上の場合（ステップＳ２５０９：Ｙｅｓ）、教師端末２０１は、教師用マトリクス画面１３００の生徒Ｓｉに対応する領域に、生徒Ｓｉのうつむき画像を表示して（ステップＳ２５１０）、ステップＳ２５０６に移行する。

図２６のフローチャートにおいて、まず、教師端末２０１は、課題Ｋに対する意見の発表者が選択されたか否かを判断する（ステップＳ２６０１）。ここで、発表者が選択されていない場合（ステップＳ２６０１：Ｎｏ）、教師端末２０１は、図２４に示したステップＳ２４１１に移行する。

一方、発表者が選択された場合（ステップＳ２６０１：Ｙｅｓ）、教師端末２０１は、回答ＤＢ２４０を参照して、発表者として選択された生徒Ｓｉの意見を拡大表示する発表時画面１５００の画面情報を生成することにより、電子黒板２０２に発表時画面１５００を表示する（ステップＳ２６０２）。

つぎに、教師端末２０１は、状態フラグを「３」に設定する（ステップＳ２６０３）。そして、教師端末２０１は、フラグ付け処理を実行する（ステップＳ２６０４）。フラグ付け処理の具体的な処理手順については、図２７および図２８を用いて後述する。

つぎに、教師端末２０１は、発表終了要求を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ２６０５）。ここで、発表終了要求を受け付けていない場合（ステップＳ２６０５：Ｎｏ）、教師端末２０１は、ステップＳ２６０４に戻る。一方、発表終了要求を受け付けた場合（ステップＳ２６０５：Ｙｅｓ）、教師端末２０１は、電子黒板２０２に生徒用マトリクス画面１４００を表示する（ステップＳ２６０６）。

つぎに、教師端末２０１は、授業終了要求を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ２６０７）。ここで、授業終了要求を受け付けていない場合（ステップＳ２６０７：Ｎｏ）、教師端末２０１は、図２４に示したステップＳ２４１０に移行する。

一方、授業終了要求を受け付けた場合（ステップＳ２６０７：Ｙｅｓ）、教師端末２０１は、第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ２６０の現在の講義欄を更新して（ステップＳ２６０８）、発表中処理を呼び出したステップに戻る。これにより、教師用マトリクス画面１３００に、注視率またはうつむき率の増加分が大きい生徒Ｓｉの注視画像またはうつむき画像を表示して、課題Ｋに対する意見の発表者の選択を支援することができる。

＜フラグ付け処理の具体的処理手順＞
つぎに、図２３に示したステップＳ２３０２、図２４に示したステップＳ２４１１および図２６に示したステップＳ２６０４のフラグ付け処理の具体的な処理手順について説明する。

図２７および図２８は、フラグ付け処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図２７のフローチャートにおいて、まず、教師端末２０１は、注視・うつむきフラグテーブル２５０から、最新の記録日時を取得する（ステップＳ２７０１）。つぎに、教師端末２０１は、取得した最新の記録日時から所定時間Ｔ１が経過したか否かを判断する（ステップＳ２７０２）。所定時間Ｔ１は、例えば、０．１［ｓ］である。

ここで、最新の記録日時から所定時間Ｔ１が経過していない場合（ステップＳ２７０２：Ｎｏ）、教師端末２０１は、フラグ付け処理を呼び出したステップに戻る。一方、最新の記録日時から所定時間Ｔ１が経過した場合（ステップＳ２７０２：Ｙｅｓ）、教師端末２０１は、カメラ３００によって撮影された最新の撮影画像を取得する（ステップＳ２７０３）。

つぎに、教師端末２０１は、生徒Ｓｉの「ｉ」を「ｉ＝１」とし（ステップＳ２７０４）、生徒数をｎと設定し、生徒Ｓ１〜Ｓｎから生徒Ｓｉを選択する（ステップＳ２７０５）。そして、教師端末２０１は、生徒Ｓｉの画像に対する顔認識処理を実行する（ステップＳ２７０６）。顔認識処理の具体的な処理手順については、図２９を用いて後述する。

つぎに、教師端末２０１は、生徒Ｓｉの「ｉ」をインクリメントして（ステップＳ２７０７）、「ｉ」が「ｎ」より大きくなったか否かを判断する（ステップＳ２７０８）。ここで、「ｉ」が「ｎ」以下の場合（ステップＳ２７０８：Ｎｏ）、教師端末２０１は、ステップＳ２７０５に戻る。

一方、「ｉ」が「ｎ」より大きい場合（ステップＳ２７０８：Ｙｅｓ）、教師端末２０１は、現在の状態フラグが「２」であるか否かを判断する（ステップＳ２７０９）。ここで、状態フラグが「２」ではない場合（ステップＳ２７０９：Ｎｏ）、教師端末２０１は、フラグ付け処理を呼び出したステップに戻る。

一方、状態フラグが「２」の場合（ステップＳ２７０９：Ｙｅｓ）、教師端末２０１は、第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ２６０から、現在の講義欄の更新日時を取得する（ステップＳ２７１０）。そして、教師端末２０１は、取得した更新日時から所定時間Ｔ２が経過したか否かを判断する（ステップＳ２７１１）。所定時間Ｔ２は、例えば、２［ｓ］である。なお、所定時間Ｔ１とは画像を取得し、認識する間隔を表わす時間であり、所定時間Ｔ２とは、画像認識した結果を用いて、うつむき率、注視率を計算する間隔を表わす時間である。画像取得時に毎回、うつむき率、注視率を計算しても良いが効率が悪くなるために所定時間Ｔ２を設定している。

ここで、更新日時から所定時間Ｔ２が経過していない場合（ステップＳ２７１１：Ｎｏ）、教師端末２０１は、フラグ付け処理を呼び出したステップに戻る。一方、更新日時から所定時間Ｔ２が経過した場合（ステップＳ２７１１：Ｙｅｓ）、教師端末２０１は、図２８に示すステップＳ２８０１に移行する。

図２８のフローチャートにおいて、まず、教師端末２０１は、生徒Ｓｉの「ｉ」を「ｉ＝１」とし（ステップＳ２８０１）、生徒数をｎとして設定し、生徒Ｓ１〜Ｓｎから生徒Ｓｉを選択する（ステップＳ２８０２）。

つぎに、教師端末２０１は、注視・うつむきフラグテーブル２５０を参照して、状態フラグ「２」のレコード数Ｒ１と、状態フラグ「２」の生徒Ｓｉのうつむきフラグ「１」のうつむきフラグ数Ｆ１を計数する（ステップＳ２８０３）。そして、教師端末２０１は、計数したうつむきフラグ数Ｆ１をレコード数Ｒ１で除算することにより、現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉのうつむき率を算出する（ステップＳ２８０４）。

つぎに、教師端末２０１は、注視・うつむきフラグテーブル２５０を参照して、状態フラグ「２」のレコード数Ｒ１と、状態フラグ「２」の生徒Ｓｉの注視フラグ「１」の注視フラグ数Ｆ２を計数する（ステップＳ２８０５）。そして、教師端末２０１は、計数した注視フラグ数Ｆ２をレコード数Ｒ１で除算することにより、現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉの注視率を算出する（ステップＳ２８０６）。

そして、教師端末２０１は、第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ２６０の現在の講義欄を更新する（ステップＳ２８０７）。つぎに、教師端末２０１は、生徒Ｓｉの「ｉ」をインクリメントして（ステップＳ２８０８）、「ｉ」が「ｎ」より大きくなったか否かを判断する（ステップＳ２８０９）。

ここで、「ｉ」が「ｎ」以下の場合（ステップＳ２８０９：Ｎｏ）、教師端末２０１は、ステップＳ２８０２に戻る。一方、「ｉ」が「ｎ」より大きい場合（ステップＳ２８０９：Ｙｅｓ）、教師端末２０１は、フラグ付け処理を呼び出したステップに戻る。

これにより、定期的（所定時間Ｔ２ごと）に、第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ２６０の現在の講義欄を更新することができる。

＜顔認識処理の具体的処理手順＞
つぎに、図２７に示したステップＳ２７０６の顔認識処理の具体的な処理手順について説明する。

図２９は、顔認識処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図２９のフローチャートにおいて、まず、教師端末２０１は、生徒ＤＢ２２０から、生徒Ｓｉのエリア座標を取得する（ステップＳ２９０１）。つぎに、教師端末２０１は、図２７に示したステップＳ２７０３において取得した撮影画像から、生徒Ｓｉのエリア座標から特定される顔領域の画像を抽出する（ステップＳ２９０２）。

そして、教師端末２０１は、生徒Ｓｉの顔認識用の学習データを用いて、抽出した顔領域の画像に対する顔認識を行う（ステップＳ２９０３）。つぎに、教師端末２０１は、顔認識した結果に基づいて、生徒Ｓｉがうつむいているか否かを判断する（ステップＳ２９０４）。うつむいているという判断は、画像認識により、顔の特徴となるパーツ（目、鼻、口等）が認識できずに、頭部と思われる部分が多い等のパターン認識にて判断可能である。

ここで、生徒Ｓｉがうつむいている場合（ステップＳ２９０４：Ｙｅｓ）、教師端末２０１は、記録日時および状態フラグと対応付けて、生徒Ｓｉの注視フラグ「０」、うつむきフラグ「１」を、注視・うつむきフラグテーブル２５０に記録して（ステップＳ２９０５）、顔認識処理を呼び出したステップに戻る。

一方、生徒Ｓｉがうつむいていない場合（ステップＳ２９０４：Ｎｏ）、教師端末２０１は、顔認識して得られた生徒Ｓｉの眼の画像に基づいて、生徒Ｓｉの視線を検出する（ステップＳ２９０６）。そして、教師端末２０１は、検出した生徒Ｓｉの視線が、教師の方向に向いているか否かを判断する（ステップＳ２９０７）。

ここで、生徒Ｓｉの視線が教師の方向に向いている場合（ステップＳ２９０７：Ｙｅｓ）、教師端末２０１は、記録日時および状態フラグと対応付けて、生徒Ｓｉの注視フラグ「１」、うつむきフラグ「０」を、注視・うつむきフラグテーブル２５０に記録して（ステップＳ２９０８）、顔認識処理を呼び出したステップに戻る。

一方、生徒Ｓｉの視線が教師の方向に向いていない場合（ステップＳ２９０７：Ｎｏ）、教師端末２０１は、記録日時および状態フラグと対応付けて、生徒Ｓｉの注視フラグ「０」、うつむきフラグ「０」を、注視・うつむきフラグテーブル２５０に記録して（ステップＳ２９０９）、顔認識処理を呼び出したステップに戻る。

これにより、生徒Ｓｉの注視フラグおよびうつむきフラグを記録することができる。

（生徒端末Ｔｉの意見入力処理手順）
つぎに、生徒端末Ｔｉの意見入力処理手順について説明する。

図３０は、生徒端末Ｔｉの意見入力処理手順の一例を示すフローチャートである。図３０のフローチャートにおいて、まず、生徒端末Ｔｉは、教師端末２０１から課題Ｋの課題情報を受信したか否かを判断する（ステップＳ３００１）。ここで、生徒端末Ｔｉは、課題Ｋの課題情報を受信するのを待つ（ステップＳ３００１：Ｎｏ）。

そして、生徒端末Ｔｉは、課題Ｋの課題情報を受信した場合（ステップＳ３００１：Ｙｅｓ）、ディスプレイ４０６に回答画面１２００を表示する（ステップＳ３００２）。つぎに、生徒端末Ｔｉは、回答画面１２００において記載された課題Ｋに対する意見内容の送信要求を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ３００３）。

ここで、生徒端末Ｔｉは、課題Ｋに対する意見内容の送信要求を受け付けるのを待つ（ステップＳ３００３：Ｎｏ）。そして、生徒端末Ｔｉは、課題Ｋに対する意見内容の送信要求を受け付けた場合（ステップＳ３００３：Ｙｅｓ）、入力された意見内容を含む回答結果を教師端末２０１に送信して（ステップＳ３００４）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

これにより、教師から与えられた課題Ｋに対する生徒Ｓｉの意見内容を教師端末２０１に送信することができる。

以上説明したように、実施の形態にかかる教師端末２０１によれば、発表者選択モードへの移行指示の受付後に撮影された生徒Ｓｉの顔領域の画像を顔認識して得られる認識結果に基づいて、現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉのうつむき率を算出することができる。そして、教師端末２０１によれば、算出した現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉのうつむき率を、生徒Ｓｉと対応付けて出力することができる。

これにより、課題Ｋに対する意見について、生徒Ｓｉの自信の有無を判断する指標となるうつむき率を教師に提示することができ、教師による発表者の選択を支援することができる。例えば、教師は、うつむき率が高いほど、自分の意見に自信がない生徒であると判断することができる。

また、教師端末２０１によれば、過去の講義における発表者選択モード中のうつむき率と、現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉのうつむき率とを比較することができる。そして、教師端末２０１によれば、比較した結果、うつむき率の差分が閾値α以上となる生徒Ｓｉの識別情報（例えば、生徒名やうつむき画像）を出力することができる。

これにより、課題Ｋに対する意見について、いつもよりも自信がある（あるいは、自信がない）生徒Ｓｉを判別可能に提示することができる。例えば、教師は、今回に限っては当てて欲しいと思っているような生徒Ｓｉを判別しやすくなり、生徒が当てて欲しいタイミングを逃しにくくなる。

また、教師端末２０１によれば、生徒Ｓｉの画像を顔認識して得られる生徒Ｓｉの眼の画像に基づいて、生徒Ｓｉの視線を検出し、検出した検出結果に基づいて、現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉの注視率を算出することができる。そして、教師端末２０１によれば、算出した現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉの注視率を、生徒Ｓｉと対応付けて出力することができる。

これにより、課題Ｋに対する意見について、生徒Ｓｉの自信の有無を判断する指標となる注視率を教師に提示することができ、教師による発表者の選択を支援することができる。例えば、教師は、注視率が高いほど、自分の意見に自信がある生徒であると判断することができる。

また、教師端末２０１によれば、過去の講義における発表者選択モード中の注視率と、現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉの注視率とを比較することができる。そして、教師端末２０１によれば、比較した結果、注視率の差分が閾値α以上となる生徒Ｓｉの識別情報（例えば、生徒名や注視画像）を出力することができる。

これにより、課題Ｋに対する意見について、いつもよりも自信がある（あるいは、自信がない）生徒Ｓｉを判別可能に提示することができる。例えば、教師は、今回に限っては当てて欲しいと思っているような生徒Ｓｉを判別しやすくなり、生徒が当てて欲しいタイミングを逃しにくくなる。

また、教師端末２０１によれば、現在の講義中の生徒Ｓｉのうつむき率と、現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉのうつむき率とを比較することができる。そして、教師端末２０１によれば、比較した結果、うつむき率の差分が閾値α以上となる生徒Ｓｉの識別情報（例えば、生徒名やうつむき画像）を出力することができる。

これにより、現在の講義中に比べて、現在の講義における発表者選択モード中のうつむき率が極端に高くなっているような生徒Ｓｉ、すなわち、発表者として当てられたくないために急に下を向いたような生徒Ｓｉを判別可能に提示することができる。

また、教師端末２０１によれば、現在の講義中の生徒Ｓｉの注視率と、現在の講義における発表者選択モード中の生徒Ｓｉの注視率とを比較することができる。そして、教師端末２０１によれば、比較した結果、注視率の差分が閾値α以上となる生徒Ｓｉの識別情報（例えば、生徒名や注視画像）を出力することができる。

これにより、現在の講義中に比べて、現在の講義における発表者選択モード中の注視率が極端に高くなっているような生徒Ｓｉ、すなわち、発表者として当てられたいために急に教師のほうを見たような生徒Ｓｉを判別可能に提示することができる。

以上の実施例では具体的な認識処理を開示したが、このような実施例に限るものではなく、一般的な画像認識技術を適用しても良い。例えば、表情認識で用いられるような教師画像に基づく認識処理を行っても良い。教師画像としては、教師を注視している顔と、教師を注視していない顔とを教師データとして認識処理の学習を行わせても良い。または、自信のある表情と自信の無い表情とを教師データとして認識処理の学習を行わせても良い。そして、この認識処理結果から得られる自信のある率、または、自信の無い率を用いて、生徒の識別情報を出力してもよい。

なお、本実施の形態で説明した発表者選択支援方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本発表者選択支援プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本発表者選択支援プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）コンピュータに、
発表者を選択するモードへの移行指示を受け付け、
前記移行指示の受付後に撮影された対象者の顔画像から所定の特徴を認識して得られる認識結果に基づいて、前記モード中に前記対象者が前記所定の特徴を有する割合を示す値を算出し、
算出した前記値を前記対象者と対応付けて出力する、
処理を実行させることを特徴とする発表者選択支援プログラム。

（付記２）前記算出する処理は、前記認識結果に基づいて、前記モード中に前記対象者がうつむいている割合を示すうつむき率を算出し、
前記出力する処理は、算出した前記うつむき率を前記対象者と対応付けて出力する、
ことを特徴とする付記１に記載の発表者選択支援プログラム。

（付記３）前記コンピュータに、
前記モードよりも以前の、発表者を選択するモード中の前記対象者のうつむき率を記憶する記憶部を参照して、算出した前記うつむき率と、前記記憶部に記憶された前記対象者のうつむき率とを比較する、処理をさらに実行させ、
前記出力する処理は、
比較した結果、算出した前記うつむき率と前記記憶部に記憶された前記対象者のうつむき率との差分が閾値以上となる場合に、前記対象者を識別する識別情報を出力することを特徴とする付記２に記載の発表者選択支援プログラム。

（付記４）前記コンピュータに、
前記対象者の画像を顔認識して得られる前記対象者の眼の画像に基づいて、前記対象者の視線を検出する、処理をさらに実行させ、
前記算出する処理は、検出した検出結果に基づいて、前記モード中に前記対象者が特定の方向を見ている割合を示す注視率を算出し、
前記出力する処理は、算出した前記注視率を前記対象者と対応付けて出力する、
ことを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の発表者選択支援プログラム。

（付記５）前記特定の方向は、前記発表者を選択する者が位置する方向であることを特徴とする付記４に記載の発表者選択支援プログラム。

（付記６）前記コンピュータに、
前記モードよりも以前の、発表者を選択するモード中の前記対象者の注視率を記憶する記憶部を参照して、算出した前記注視率と、前記記憶部に記憶された前記対象者の注視率とを比較する、処理をさらに実行させ、
前記出力する処理は、
比較した結果、算出した前記注視率と前記記憶部に記憶された前記対象者の注視率との差分が閾値以上となる場合に、前記対象者を識別する識別情報を出力することを特徴とする付記４または５に記載の発表者選択支援プログラム。

（付記７）コンピュータが、
発表者を選択するモードへの移行指示を受け付け、
前記移行指示の受付後に撮影された対象者の顔画像から所定の特徴を認識して得られる認識結果に基づいて、前記モード中に前記対象者が前記所定の特徴を有する割合を示す値を算出し、
算出した前記値を前記対象者と対応付けて出力する、
処理を実行することを特徴とする発表者選択支援方法。

（付記８）発表者を選択するモードへの移行指示を受け付け、
前記移行指示の受付後に撮影された対象者の顔画像から所定の特徴を認識して得られる認識結果に基づいて、前記モード中に前記対象者が前記所定の特徴を有する割合を示す値を算出し、
算出した前記値を前記対象者と対応付けて出力する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。

１０１ 情報処理装置
１１０，３００ カメラ
２００ 教育支援システム
２０１ 教師端末
２０２ 電子黒板
２２０ 生徒ＤＢ
２３０ 課題ＤＢ
２４０ 回答ＤＢ
２５０ 注視・うつむきフラグテーブル
２６０ 第１の注視・うつむき時間記録ＤＢ
２７０ 第２の注視・うつむき時間記録ＤＢ
１６０１ 取得部
１６０２ 受付部
１６０３ 表示制御部
１６０４ 送信部
１６０５ 受信部
１６０６ 認識部
１６０７ 検出部
１６０８ 設定部
１６０９ 算出部
１６１０ 更新部
Ｔ１〜Ｔｎ 生徒端末

Claims (7)

1. コンピュータに、
   発表者を選択するモードへの移行指示を受け付け、
   前記移行指示の受付後に撮影された対象者の顔画像から所定の特徴を認識して得られる認識結果に基づいて、前記モード中に前記対象者が前記所定の特徴を有する割合を示す値を算出し、
   算出した前記値を前記対象者と対応付けて出力する、
   処理を実行させることを特徴とする発表者選択支援プログラム。
2. 前記算出する処理は、前記認識結果に基づいて、前記モード中に前記対象者がうつむいている割合を示すうつむき率を算出し、
   前記出力する処理は、算出した前記うつむき率を前記対象者と対応付けて出力する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の発表者選択支援プログラム。
3. 前記コンピュータに、
   前記モードよりも以前の、発表者を選択するモード中の前記対象者のうつむき率を記憶する記憶部を参照して、算出した前記うつむき率と、前記記憶部に記憶された前記対象者のうつむき率とを比較する、処理をさらに実行させ、
   前記出力する処理は、
   比較した結果、算出した前記うつむき率と前記記憶部に記憶された前記対象者のうつむき率との差分が閾値以上となる場合に、前記対象者を識別する識別情報を出力することを特徴とする請求項２に記載の発表者選択支援プログラム。
4. 前記コンピュータに、
   前記対象者の画像を顔認識して得られる前記対象者の眼の画像に基づいて、前記対象者の視線を検出する、処理をさらに実行させ、
   前記算出する処理は、検出した検出結果に基づいて、前記モード中に前記対象者が特定の方向を見ている割合を示す注視率を算出し、
   前記出力する処理は、算出した前記注視率を前記対象者と対応付けて出力する、
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の発表者選択支援プログラム。
5. 前記コンピュータに、
   前記モードよりも以前の、発表者を選択するモード中の前記対象者の注視率を記憶する記憶部を参照して、算出した前記注視率と、前記記憶部に記憶された前記対象者の注視率とを比較する、処理をさらに実行させ、
   前記出力する処理は、
   比較した結果、算出した前記注視率と前記記憶部に記憶された前記対象者の注視率との差分が閾値以上となる場合に、前記対象者を識別する識別情報を出力することを特徴とする請求項４に記載の発表者選択支援プログラム。
6. コンピュータが、
   発表者を選択するモードへの移行指示を受け付け、
   前記移行指示の受付後に撮影された対象者の顔画像から所定の特徴を認識して得られる認識結果に基づいて、前記モード中に前記対象者が前記所定の特徴を有する割合を示す値を算出し、
   算出した前記値を前記対象者と対応付けて出力する、
   処理を実行することを特徴とする発表者選択支援方法。
7. 発表者を選択するモードへの移行指示を受け付け、
   前記移行指示の受付後に撮影された対象者の顔画像から所定の特徴を認識して得られる認識結果に基づいて、前記モード中に前記対象者が前記所定の特徴を有する割合を示す値を算出し、
   算出した前記値を前記対象者と対応付けて出力する、
   制御部を有することを特徴とする情報処理装置。

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