JP2016194684A - キュレーション学習における課題指導 - Google Patents

Abstract

【課題】キュレーションの生成を含む課題についての指導テンプレートを生成する。
【解決手段】方法は指導テンプレート及び編制された電子アイテムを含む受信したキュレーションを記憶する。方法は、キュレーションのコンテンツをレベルでデジタル的にスキャンすること及びコンテンツのスキャンを指導テンプレートと比較する。方法は、比較に基づいて受信したキュレーションレベルの評価を生成すること及びキュレーションレベルの評価に基づいて第１の示唆された変形を生成する。方法は、電子的な情報源に基づいてキュレーションをアイテムレベルで評価すること及びアイテムレベルの評価に基づいて第２の示唆された変形を生成する。方法は、示唆された変形を通信することを含む。方法は、第１の示唆された変形及び／又は第２の示唆された変形を実施するのに効果的な入力を受信すること及びその報酬を通信する。
【選択図】図２

Description

ここで議論する実施形態は、キュレーション(curation)学習における課題指導に関する。

非公式な学習において、学生はトピック（話題）に関係するコンテンツキュレーション（キュレーション）を生成することがある。キュレーションは、キュレータ、例えば学生により編制されたデジタルのファイル及び／又はオンライン媒体のようなアイテムのリストを有することがある。キュレーションは、アイテムを特徴付けるか又は記述するように学生により生成されたコンテンツを含んでもよい。いくつかの非公式な学習システムでは、教師はトピックに関係するキュレーションの生成を学生への課題にすることがある。キュレーションの生成において実行されたある程度の自動化のために、キュレーションに含まれるアイテムは学生からの入力が不足していることがある。さらに、１つ以上のアイテムがトピックに関係しないこともある。

本明細書において特許請求されている主題は、なんらかの欠点を解決するか又は上述のものなどの環境においてのみ動作する実施形態に限定されるものではない。むしろ、この背景の節は、本明細書に記述されているいくつかの実装形態が実施されうる１つの例示用の技術エリアを示すべく提供されるものに過ぎない。

実施形態の１つの態様によれば、方法は、１つ以上のプロセッサにより、コンテンツキュレーション（キュレーション）の生成を含む課題についての指導テンプレートを生成することを含む。方法は、１つ以上の非一過性の記録媒体に少なくとも一時的に、受信したキュレーション及び指導テンプレートを記憶することを含む。受信したキュレーションは、互いに関係するように編制された１つ以上の電子的なアイテムを含む。方法は、１つ以上のプロセッサにより、受信したキュレーションのデジタル的なコンテンツを、キュレーションレベルでデジタル的にスキャンすることを含む。方法は、１つ以上のプロセッサにより、デジタル的なコンテンツのデジタル的なスキャンを指導テンプレートと比較することを含む。方法は、１つ以上のプロセッサにより、コンテンツのデジタル的なスキャンと指導テンプレートとの間の比較に基づいて、受信したコンテンツのキュレーションレベルの評価を生成することを含む。方法は、１つ以上のプロセッサにより、キュレーションレベルの評価に基づいて、第１の示唆された変形を生成することを含む。第１の示唆された変形は、受信したキュレーションを指導テンプレートに合致させる修正を示唆するキュレーションレベルのメッセージを含む。方法は、１つ以上のプロセッサにより、ネットワークを介してアイテムの電子的な情報源にアクセスすることを含む。方法は、１つ以上のプロセッサにより、アクセスされた電子的な情報源に基づいて、受信したキュレーションをアイテムレベルで評価することを含む。方法は、１つ以上のプロセッサにより、アイテムレベルの評価に基づいて、第２の示唆された変形を生成することを含む。第２の示唆された変形は、受信したキュレーションを指導テンプレートに合致させる修正を示唆するアイテムレベルのメッセージを含む。方法は、第１の示唆された変形及び第２の示唆された変形を、ネットワークを介して学生の装置に通信することを含む。方法は、ネットワークを介して学生の装置から、第１の示唆された変形及び第２の示唆された変形の１つ以上を実施するのに効果的な入力を受信することを含む。方法は、ネットワークを介して学生の装置に、第１の示唆された変形及び第２の示唆された変形の１つ以上の実施に対する報酬を通信することを含む。

実施形態の目的及び利点は、少なくとも特許請求の範囲で特に指摘された要素、特徴及び組合せにより実現及び達成される。

前述の一般的な説明及び以下の詳細な説明は、例示及び説明用であり、請求された発明を限定するものでないことが理解されるべきである。

例示の実施形態が、ここで説明する少なくとも１つの実施形態にしたがってすべて整えられた付属の図面を使用して付加的な特異性及び詳細を持って記述及び説明される。

図１は、例示の学習環境のブロック図を示す。 図２は、図１の学習環境で実施される例示の課題指導システムのブロック図を示す。 図３Ａは、例示のコンテンツキュレーション（キュレーション）及び図２の課題指導システムで生じるキュレーションの修正のブロック図を示す。 図３Ｂは、例示のコンテンツキュレーション（キュレーション）及び図２の課題指導システムで生じるキュレーションの修正のブロック図を示す。 図３Ｃは、例示のコンテンツキュレーション（キュレーション）及び図２の課題指導システムで生じるキュレーションの修正のブロック図を示す。 図４Ａは、課題指導の例示の方法のフロー図を示す。 図４Ｂは、課題指導の例示の方法のフロー図を示す。 図５は、指導テンプレートを生成する例示の方法のフロー図を示す。 図６は、キュレーションをキュレーションレベルで評価する例示の方法のフロー図を示す。 図７は、構造的な要素がキュレーションから抜けているかを決定する例示の方法のフロー図を示す。 図８は、鍵（キー）となるトピックがキュレーションから抜けているかを決定する例示の方法のフロー図を示す。 図９は、キュレーションをアイテムレベルで評価する例示の方法のフロー図を示す。

非公式な学習において、コンテンツキュレーション（キュレーション(curation)）、特に自動化キュレーションの利点のいくつかは、学生によるキュレーションの生成を含む課題の期待に対して作用する。例えば、キュレーションの利点のいくつかは、マルチメディアソースからの参照がトピックに対して見つかる相対的な容易さを含む。さらに、他の利点は、マルチメディアソースからの記述及び／又は要約の自動化された抽出を含む。キュレーションのこれら及び他の利点は、マルチメディアソースから抽出した学生編集のテキスト、及び学生の視点及びキュレーションにおいて集められたコンテンツに対する見通しの付加のような課題の期待に対して作用する。

したがって、ここで議論する実施形態は、キュレーション学習における課題指導に関係する。これら及び他の実施形態は、自動的に抽出された部分を編集しない学生、構造を見落とす学生、又は１つ以上の鍵（キー）となるトピックを見落とす学生を指導する。例示の実施形態は、課題指導の方法を含む。この方法は、キュレーションの生成を含む課題に対する指導テンプレートの生成を含む。指導テンプレートは、教師からの入力に基づいている。この方法は、受信したキュレーションをキュレーションレベル及びアイテムレベルで評価することを含む。キュレーションレベル及びアイテムレベルでの評価に基づいて、受信したキュレーションを指導テンプレートに合致させる修正を示唆する示唆された変形が生成される。示唆された変形は、学生に通信される。この方法は、１つ以上の示唆された変形を実施するのに効果的な学生からの入力を受信することを含む。この方法は、示唆された変形の実施に対して学生に報酬を与えることを含む。示唆された変形及び報酬を含む自己評価及びレポートが生成される。自己評価は学生に通信され、レポートは教師に通信される。教師は、少なくとも部分的にレポートに基づいて学生を採点する。この及び他の実施形態は、付属の図面を参照して説明される。

図１は、ここで説明するいくつかの実施形態が実施される例示の学習環境１００のブロック図を示す。学習環境１００では、教師１１４は、キュレーションを生成する学生１０２に対する課題を生成する。学生１０２は、課題に基づいてキュレーションを生成する。学生１０２は、キュレーションサーバ１１０から示唆された変形を受信する。示唆された変形は、キュレーションが課題により一層合致するキュレーションを生成するか又は一層合致するようにキュレーションを修正することで学生１０２を助ける。さらに、示唆された変形は、キュレーションに個人的なコンテンツを含ませるように学生を促すのに向けられる。キュレーションサーバ１１０は、キュレーションの課題に対する合致度及び１つ以上の他の判断基準を示す点数（スコア）を含むレポートを教師１１４に提供する。教師１１４は、少なくとも部分的にレポートに基づいて学生を採点する。キュレーションサーバ１１０は、スコアを含む自己評価を学生１０２に提供もする。

学習環境１００は、ネットワーク１２２を介して通信する学生の装置１０４、キュレーションサーバ１１０、教師の装置１１６、及びサードパーティサーバ１２４を含む。学生の装置１０４、キュレーションサーバ１１０、教師の装置１１６、及びサードパーティサーバ１２４は、ネットワーク１２２を介して、キュレーションに関係するデータ及び情報を通信するように構成されている。例えば、キュレーション、課題、レポート、自己評価、示唆された変形、及び入力は、キュレーションサーバ１１０、学生の装置１０４、及び教師の装置１１６の間で通信される。さらに、サードパーティサーバ１２４は、ネットワーク１２２を介して、学生の装置１０４、キュレーションサーバ１１０、及び教師の装置１１６によりアクセスされる。例えば、キュレーションの生成中に、学生の装置１０４は、情報を取得するためにサードパーティサーバ１２４にアクセスする。キュレーションに含まれるアイテムは、情報から導出される。同様に、キュレーションサーバ１１０は、サードパーティサーバ１２４上の情報にアクセスする。キュレーションサーバ１１０によりアクセスされた情報は、キュレーションで行われる解析の基礎として供される。

学生１０２は、学生の装置１０４に関係し、教師１１４は教師の装置１１６に関係し、そしてサードパーティはサードパーティサーバ１２４に関係する。学生１０２と学生の装置１０４、教師１１４と教師の装置１１６、及びサードパーティ１１８とサードパーティサーバ１２４の間の関係を記述するのに使用される「関係する」の語句は、学生１０２、教師１１４、又はサードパーティ１１８が、それぞれ学生の装置１０４、教師の装置１１６、又はサードパーティサーバを操作及び／又は制御することを示す。

ネットワーク１２２は、有線又は無線である。ネットワーク１２２は、スター構成、トークンリング構成、又は他の適切な構成を含む多数の構成を有してもよい。さらに、ネットワーク１２２は、ローカルエリアネットワーク(LAN)、ワイドエリアネットワーク(WAN)（例えば、インターネット）、及び／又は複数の装置が通信する他の接続されたデータパスを有してもよい。いくつかの実施形態では、ネットワーク１２２は、ピア・ツー・ピアネットワークを有する。ネットワーク１２２は、各種の異なる通信プロトコルでのデータ通信を可能にする電話通信ネットワークの部分に組み合わされるか又は含んでもよい。

いくつかの実施形態では、ネットワーク１２２は、短メッセージサービス(SMS)、マルチメディアメッセージサービス(MMS)、ハイパーテキスト送信プロトコル(HTTP)、直接データ接続、無線応用プロトコル(WAP)、e-mail等を介してデータの送信及び受信のためのBLUETOOTH（登録商標）通信ネットワーク及び／又はセルラー通信ネットワークを有する。

図示の実施形態では、学生１０２は、キュレーションサーバ１１０とインターフェースする個人又は企業を含んでもよい。学生１０２は、いくつかの実施形態では、教師１１４により教えられるコースに登録している。学生１０２は、したがって教師１１４により出される課題にしたがってキュレーションを生成する。

学生１０２は、学生の装置１０４に関係し、それが学習環境１００との相互作用を可能にする。学生の装置１０４は、プロセッサ、メモリ、及びネットワーク通信機能を含む演算装置を有する。例えば、学生の装置１０４は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、タブレットトップコンピュータ、携帯電話、個人情報端末(PDA)、携帯e-mail装置、携帯ゲーム機、携帯音楽プレーヤー、１つ以上のプロセッサが搭載されるか接続されるテレビジョン、又はネットワーク１２２にアクセス可能な他の電子装置を有する。

学生の装置１０４は、学生モジュール１０６を有する。学生モジュール１０６又は学生の装置１０４に搭載されたその一部は、学習環境１００で学生１０２との相互作用を可能にするように構成されている。例えば、学生モジュール１０６は、学生１０２がキュレーションプラットホーム１１２及び／又はウェブサイト１２０にアクセスするのを可能にするユーザインターフェースを提供するように構成されている。学生１０２は、学生モジュール１０６を使用してキュレーションを生成及び／又は修正もする。

さらに、学生モジュール１０６は、学生の装置１０４、１つ以上のサードパーティサーバ１２４、キュレーションサーバ１１０、及び教師の装置１１６の間の情報の通信を可能にする。例えば、教師１１４により出された課題は、学生モジュール１０６を使用して受信される。さらに又は別に、示唆された変形及び／又は自己評価は学生モジュール１０６を使用して受信される。

いくつかの実施形態では、学生モジュール１０６又はそのある部分は、キュレーションサーバ１１０に含まれる。これらの及び他の実施形態では、学生の装置１０４は、キュレーションサーバ１１０上に実現された学生モジュール１０６にアクセスする。ここで議論する学生モジュール１０６に備わっている機能の１つ以上は、学生の装置１０４で受信されキュレーションサーバ１１０に通信された学生１０２の入力に応答して、キュレーションサーバ１１０により実行される。例えば、学生１０２は、ブラウザインターフェースを使用してキュレーションサーバ１１０に含まれる学生モジュール１０６又はそのある部分にアクセスする。

教師１１４は、学習環境１００とインターフェースする個人、個人のグループ、又は他の企業を含む。教師１１４は、課題を生成する。課題は、学生１０２がキュレーションを作成することを含む。キュレーションは、いくつかの例では特定のトピックに関係する。さらに、教師１１４は、入力を生成する。入力は、課題に関係する情報を含む。入力は、課題に関係のある及び／又は近似的にキュレーションに含まれるコンテンツ及びアイテムを示す。例えば、入力は、キュレーションの構造、強調された摘要、強調された指示、強調された講義スライド、他の入力、又はそれらの組み合わせを含む。

教師１１４は、教師１１４を学習環境１００とインターフェースすることを可能にする教師の装置１１６に関係する。教師の装置１１６は、プロセッサ、メモリ、及びネットワーク通信機能を含む演算装置を有する。例えば、教師の装置１１６は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、タブレットトップコンピュータ、携帯電話、個人情報端末(PDA)、携帯e-mail装置、携帯ゲーム機、携帯音楽プレーヤー、１つ以上のプロセッサが搭載されるか接続されるテレビジョン、又はネットワーク１２２にアクセス可能な他の電子装置を有する。

教師の装置１１６は、教師モジュール１２６を有する。教師モジュール１２６又は教師の装置１１６に搭載されたその一部は、学習環境１００で教師１１４との相互作用を可能にするように構成されている。例えば、教師モジュール１２６は、教師１１４がキュレーションプラットホーム１１２に課題及び／又は入力を通信するのを可能にするユーザインターフェースを提供するように構成されている。さらに、教師モジュール１２６は、キュレーションサーバ１１０からレポートのような通信及び／又はデータを受信するように構成されている。さらに、いくつかの実施形態では、教師モジュール１２６は、学生の装置１０４及び／又はキュレーションサーバ１１０からキュレーションを受信するように構成されている。

いくつかの実施形態では、教師モジュール１２６又はそのある部分は、キュレーションサーバ１１０に含まれる。これらの及び他の実施形態では、教師の装置１１６は、キュレーションサーバ１１０上に実現された教師モジュール１２６にアクセスする。ここで議論する教師モジュール１２６に備わっている機能の１つ以上は、教師の装置１１６で受信されキュレーションサーバ１１０に通信された教師１１４の入力に応答して、キュレーションサーバ１１０により実行される。例えば、教師１１４は、ブラウザインターフェースを使用してキュレーションサーバ１１０に含まれる教師モジュール１２６又はそのある部分にアクセスする。

サードパーティ１１８は、サードパーティサーバ１２４上に実現されたウェブサイト１２０のコンテンツを制御する企業又は企業群を有する。サードパーティ１１８は、例えば、ニュース記事、記事、ビデオ、オーディオファイル、画像等のようなコンテンツを配信する個人又は個人のグループを含む。

サードパーティサーバ１２４は、プロセッサ、メモリ、及びネットワーク通信機能を含むハードウェアサーバを有する。図示の実施形態では、サードパーティサーバ１２４は、ネットワーク１２２を介して教師の装置１１６、学生の装置１０４、及びキュレーションサーバ１１０にデータを送信し及びそれからデータを受信するようにネットワーク１２２に接続されている。サードパーティサーバ１２４は、ウェブサイト１２０を提供し、ネットワーク１２２を介してウェブサイト１２０上のコンテンツにアクセスするのを可能にするように構成されている。

例えば、学生の装置１０４を使用して、学生１０２は、ウェブサイト１２０上のコンテンツを閲覧するようにウェブサイト１２０にアクセスする。学生１０２は、次にコンテンツに基づいてキュレーションにアイテムを加える。さらに、キュレーションプラットホーム１１２は、コンテンツに基づいてアイテムを含むキュレーションを受信する。キュレーションプラットホーム１１２は、コンテンツにアクセスし、コンテンツに基づいてアイテム及びキュレーションの解析を実行する。

キュレーションサーバ１１０は、プロセッサ、メモリ、及びネットワーク通信機能を含むハードウェアサーバを有する。図示の実施形態では、キュレーションサーバ１１０は、ネットワーク１２２を介して教師の装置１１６、学生の装置１０４、及びサードパーティサーバ１２４にデータを送信し及びそれからデータを受信するようにネットワーク１２２に接続されている。キュレーションサーバ１１０は、キュレーションプラットホーム１１２に含まれる。

キュレーションプラットホーム１１２は、学生１０２にキュレーションに関係する課題テンプレートを提供するように構成されている。課題指導は、キュレーションプラットホーム１１２により生成された指導テンプレートに基づく。課題テンプレートは、教師１１４から通信された入力に基づいている。

キュレーションプラットホーム１１２は、キュレーションレベル及びアイテムレベルでキュレーションを評価する。一般に、キュレーションレベルは、アイテムレベルより広い。キュレーションレベルでの評価は、キュレーションを単一文書としてみる。アイテムレベルでの評価は、キュレーションのデジタルコンテンツをアイテムレベルでデジタル的にスキャンすることを含む。デジタルコンテンツのデジタルスキャンは、指導テンプレートと比較される。受信したコンテンツのキュレーションレベルの評価は、コンテンツのデジタルスキャンと指導テンプレート間の比較に基づいて生成される。

キュレーションレベルの評価は、キュレーションの全体構造及びコンテンツが指導テンプレートに合致するか決定する。アイテムレベルの評価は、キュレーションに含まれる１つ以上のアイテムの評価を含む。アイテムレベルの評価は、１つ以上のアイテムが指導テンプレートに合致するか決定する。

キュレーションプラットホーム１１２は、キュレーションレベルの評価及びアイテムレベルの評価に基づいて、キュレーションレベルの示唆された変形及びアイテムレベルの示唆された変形を生成する。キュレーションプラットホーム１１２は、示唆された変形を、学生の装置１０４及び／又は学生１０２に通信する。学生１０２は、示唆された変形を実施し、キュレーションを修正する。例えば、学生１０２は、学生モジュール１０６を使用してキュレーションを修正する。

キュレーションプラットホーム１１２は、１つ以上の示唆された変形の実施について学生１０２に報酬を出す。さらに、キュレーションプラットホーム１１２は、報酬を含む自己評価を学生１０２に通信する。報酬は、ポイント又は百分率ポイントを含み、例えばそれは課題について学生１０２を査定する採点に寄与する。さらに、キュレーションプラットホーム１１２は、教師１１４にレポートを提供する。レポートは、例えば、アイテムレベルの評価結果、キュレーションレベルの評価結果、学生１０２により実施された示唆された変形、他の評価（例えば、示唆されていない変形、時間長さ、アイテムの深さ、アイテムの時間割等）、又はそれらのいくつかの組み合わせを含む。

教師１１４は、レポートを受信する。少なくとも部分的にレポートに基づいて、教師１１４は、学生１０２を採点する。したがって、教師１１４は、レポートに少なくとも部分的に依存することにより時間を節約する。

変形、付加、又は除去が、本開示の範囲から逸脱しないで学習環境１００に対してなされる。特に、図１に示した学習環境１００の実施形態は、一人の学生１０２、一人の教師１１４、１つの学生の装置１０４、１つの教師の装置１１６、１つのキュレーションサーバ１１０、及び１つのサードパーティサーバ１２４を有する。しかし、本開示は、一人以上の学生１０２、一人以上の教師１１４、１つ以上の学生の装置１０４、１つ以上の教師の装置１１６、１つ以上のキュレーションサーバ１１０、及び１つ以上のサードパーティサーバ１２４、又はそれらのいかなる組合せも有する学習環境１００に適用される。

さらに、ここで説明した実施形態における各種の要素の分離は、分離がすべての実施形態において起きることを示すことを意味しない。さらに、説明した要素は単一の要素にまとめられても、複数の要素に分離されてもよいという開示の効果について理解される。

キュレーションプラットホーム１１２、学生モジュール１０６、及び教師モジュール１２６は、ここで説明する１つ以上の動作を実行するコード及びルーチンを有する。いくつかの実施形態では、キュレーションプラットホーム１１２、学生モジュール１０６、及び教師モジュール１２６の１つ以上は、例えば、部分的に、学生の装置１０４及び／又は教師の装置１１６のような演算装置に記憶されるシン(thin)クライアントアプリケーションとして、そして部分的に、キュレーションサーバ１１０に記憶された要素として、動作する。いくつかの実施形態では、キュレーションプラットホーム１１２、学生モジュール１０６、及び教師モジュール１２６の１つ以上は、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)又は特定用途向け集積回路(ASIC)を含むハードウェアを使用して実現される。いくつかの他の例では、キュレーションプラットホーム１１２、学生モジュール１０６、及び教師モジュール１２６の１つ以上は、少なくとも部分的にハードウェア及びソフトウェアの組み合わせを使用して実現される。

図２は、図１の学習環境１００において実現される例示の課題指導システム（指導システム）２００のブロック図を示す。指導システム２００は、図１を参照して説明した１つ以上の要素（例えば、学生の装置１０４、教師の装置１１６、学生モジュール１０６、教師モジュール１２６、キュレーションサーバ１１０、及びキュレーションプラットホーム１１２）を含む。キュレーションサーバ１１０の例は、図２により詳細に示される。図２に示していないが、学生の装置１０４、教師の装置１１６、及びキュレーションサーバ１１０間の通信が、図１を参照して議論したネットワーク１２２で発生する。

図２のキュレーションサーバ１１０は、キュレーションプラットホーム１１２、プロセッサ２２４、メモリ２２２、及び通信ユニット２２６を有する。キュレーションサーバ１１０の要素は、バス２２０により通信可能に接続されている。バス２２０は、メモリバス、記憶装置インターフェースバス、バス／インターフェースコントローラ、インターフェースバス、又は他の適切な通信バスの少なくとも１つを有する。

プロセッサ２２４は、アリスメチック論理ユニット(ALU)、マイクロプロセッサ、一般用途向けコントローラ、又はいくつかの他のプロセッサアレイを有し、演算及びソフトウェアプログラム解析を実行する。プロセッサ２２４は、他の要素（例えば、１１２、２２６、及び２２２）との通信のためにバス２２０に接続される。プロセッサ２２４は、一般にデータ信号を処理し、複合命令セットコンピュータ(CISC)アーキテクチャ、縮小命令セットコンピュータ(RISC)アーキテクチャ、又は命令セットの組み合わせを実現するアーキテクチャを含む各種の演算アーキテクチャを有する。図２は単一プロセッサ２２４を有するが、複数のプロセッサがキュレーションサーバ１１０に含まれてもよい。他のプロセッサ、オペレーティングシステム、及び物理的な構成があり得る。

メモリ２２２は、プロセッサ２２４により実行される命令及び／又はデータを記憶するように構成されている。メモリ２２２は、他の要素との通信のためにバス２２０に接続される。命令及び／又はデータは、ここで説明する技術又は方法を実行するコードを含む。メモリ２２２は、ＤＲＡＭ装置、ＳＲＡＭ装置、フラッシュメモリ、又はいくつかの他のメモリ装置を有する。いくつかの実施形態では、メモリ２２２は、情報をより永久に記憶するため、不揮発性メモリ、又はハードディスクドライブ、フロッピーディスク（登録商標）ドライブ、CD-ROM装置、DVD-ROM装置、DVD-RAM装置、DVD-RW装置、フラッシュメモリ装置、又はいくつかの他の大容量記憶装置を含む類似の永久記憶装置及び媒体を有する。

通信ユニット２２６は、教師の装置１１６及び学生の装置１０４の１つ以上にデータを送信及び１つ以上からデータを受信するように構成されている。通信ユニット２２６は、バス２２０に接続される。いくつかの実施形態では、通信ユニット２２６は、ネットワーク１２２への直接の物理的な接続のためのポート又は他の通信チャネルを有する。例えば、通信ユニット２２６は、図１の学習環境１００の要素との有線通信のために、ユニバーサルシリアルバス(USB)ポート、セキュアデジタル(SD)ポート、カテゴリィ５ケーブル(CAT-5)ポート、又は類似のポートを有する。いくつかの実施形態では、通信ユニット２２６は、IEEE 802.11、IEEE 802.16。BLUETOOTH（登録商標）、又は他の適切な無線通信方法を含む１つ以上の無線通信方法を使用して通信チャネルを介してデータを交換するための無線送受信機を有する。

いくつかの実施形態では、通信ユニット２２６は、有線ポート及び無線送受信機を有する。通信ユニット２２６は、送信制御プロトコル／インターネットプロトコル(TCP/IP)、HTTP、HTTPセキュア(HTTPS)、及びシンプルメール送信プロトコル(SMTP)等を含む標準ネットワークプロトコルを使用してファイル及び／又は媒体オブジェクトを分配するための他の接続を提供もする。いくつかの実施形態では、通信ユニット２２６は、SMS、MMS、HTTP、ダイレクトデータ接続、WAP、e-mail、又は電子通信の他の適切なタイプを介することを含むセルラー通信ネットワークでデータを送信及び受信するためのセルラー通信送受信機を有する。

図２の実施形態において、キュレーションプラットホーム１１２は、通信モジュール２０２、生成モジュール２０４、アイテムレベル指導モジュール２０６、キュレーションレベル指導モジュール２０８、及び報酬モジュール２１０（合わせて指導モジュール２４０）を有する。１つ以上の指導モジュール２４０が、１つ以上の動作を実行するように構成された１つ以上のルーチンを含むソフトウェアとして実現される。指導モジュール２４０は、ここで説明する機能を提供するようにプロセッサ２２４により実行可能な命令セットを有する。いくつかの実施形態では、指導モジュール２４０は、メモリ２２２に記憶されるか又は少なくとも一時的にメモリ２２２にロードされ、プロセッサ２２４によりアクセス可能で実行可能である。１つ以上の指導モジュール２４０は、バス２２０を介してプロセッサ２２４及びキュレーションサーバ１１０の要素と協働及び通信するように適合される。

通信モジュール２０２は、キュレーションプラットホーム１１２とキュレーションサーバ１１０の他の要素（例えば２２４、２２２、及び２２６）の間の通信を取り扱うように構成される。通信モジュール２０２は、通信ユニット２２６を介して学生の装置１０４及び／又は教師の装置１１６にデータを送信すると共にそれらからデータを受信するように構成されている。いくつかの例では、通信モジュール２０２は、他のモジュール（例えば２０４、２０６、２０８、及び２１０）と組み合わされ、通信ユニット２２６を介して、学生の装置１０４及び／又は教師の装置１１６からデータを受信すると共にそれらにデータを送る。

例えば、通信モジュール２０２は、教師の装置１１６及び／又は教師モジュール１２６から入力２２８を受信するように構成されている。入力２２８は、課題に関連する及び／又はキュレーションに近似的に含まれるコンテンツ及びアイテムを示す。例えば、入力２２８は、強調された部分を含むキュレーション構造の文書２３０及び／又は教育的材料２５０を有する。強調された部分は、図１の教師１１４のような教師により関連すると特定された特別なキーワードを示す。教育的材料２５０は、例えば、強調された摘要２３２、強調された講義スライド２３６、及び強調された指示２３４の１つ以上を有する。通信モジュール２０２は、入力２２８を生成モジュール２０４に通信する。

生成モジュール２０４は、キュレーションを含む課題として指導テンプレートを生成するように構成されている。例えば、生成モジュール２０４は、教育的材料２５０及びキュレーション構造文書２３０の強調部分のような入力２２８をデジタル的にスキャンする。スキャンされた入力に基づいて、生成モジュール２０４は、キュレーション構造用のテンプレートを生成する。

生成モジュール２０４は、スキャンした強調された部分からキーワードを抽出し、抽出したキーワードに重みを割り当てる。割り当てられた重みを有する抽出したキーワードの少なくともいくつかの部分は、キートピックとして参照される。

いくつかの実施形態では、生成モジュール２０４は、そこからキーワードが抽出された教育的材料２５０に基づいて重みを割り当てる。例えば、第１の抽出されたキーワードは強調された摘要２３２から抽出され、第２の抽出されたキーワードは強調された講義スライド２３６から抽出される。例えば、第１の抽出されたキーワードには２の第１の重みが割り当てられ、第２の抽出されたキーワードには１の第２の重みが割り当てられる。いくつかの実施形態では、重みは、抽出されたキーワードが入力に現れる頻度、強調の形式（タイプ）、特定の教育的材料２５０内の特定の位置、抽出されたキーワードが抽出された教育的材料２５０、又はそれらのいずれかの組み合わせに基づく。さらに又は別に、重みは、ゼロから１の範囲にあり、加算すると１になるか、又は他の適切な値を含み、他の適切な基準にしたがって割り当てられる。

生成モジュール２０４は、抽出したキーワードをキュレーションの構造用のテンプレートと結合し、指導テンプレートを生成する。いくつかの実施形態では、指導テンプレートは、キュレーションの構造を有する。例えば、キュレーションの構造は、導入部、主コンテンツ、及び結論を含む。したがって、指導テンプレートに含まれるキュレーションの構造は、キュレーション及び／又はキュレーションのアイテムが導入部、主コンテンツ、及び結論を含むか決定するのに使用される。さらに、指導テンプレートは、抽出されたキーワードに基づくキートピックの範囲を有する。キートピックの範囲は、キュレーション及び／又はアイテムが適切なキートピックを有するか決定するのに使用される。

いくつかの実施形態では、抽出されたキーワードは、割り当てられた重みにしたがってグループ分けされる。例えば、指導テンプレートは、１の第１割り当て重みを有する第１サブセットの抽出されたキーワード、２の第２割り当て重みを有する第２サブセットの抽出されたキーワード、及び３以上の割り当て重みを有する第３サブセットの抽出されたキーワードを有する。

通信モジュール２０２は、学生の装置１０４及び／又は学生モジュール１０６からキュレーション２１８を受信するように構成されている。キュレーション２１８は、上記のように、教師の課題に従って生成される。一般に、キュレーション２１８は、１つ以上のアイテムを有する。アイテムは、サードパーティサーバ１２４のようなサードパーティサーバで利用可能なコンテンツに基づく。さらに、アイテムは、学生により付加されるコンテンツを含む。例えば、学生は、キュレーション２１８内で１つ以上のアイテムにいくつかのコメントを付加する。アイテムは、記事、ビデオ、オーディオファイル、文書、プレゼンテーション、画像、図面等のようないずれの形式のデジタル媒体も含む。

キュレーション２１８は、通信モジュール２０２から、アイテムレベル指導モジュール２０６及びキュレーションレベル指導モジュール２０８（合わせて指導モジュール２０６／２０８）に送られる。指導モジュール２０６／２０８は、キュレーション２１８の評価を実行するように構成されている。評価は、生成された指導テンプレートに基づいたキュレーション２１８の解析を有する。評価の間、指導モジュール２０６／２０８は、キュレーション２１８に１つ以上の欠陥があるか決定する。評価に基づき、指導モジュール２０６／２０８は、示唆された変形２１２を生成する。示唆された変形２１２は、キュレーションを指導テンプレートの１つ以上の部分に合致するキュレーション２１８への変更を示唆するメッセージ２１４及び２１６を有する。

特に、アイテムレベル指導モジュール２０６は、キュレーション２１８のアイテムレベル評価を実行するように構成されている。アイテムレベル評価に基づいて、アイテムレベル指導モジュール２０６は、１つ以上のアイテムレベルメッセージ２１４を生成する。同じように、キュレーションレベル指導モジュール２０８は、キュレーション２１８のキュレーションレベル評価を実行するように構成されている。キュレーションレベル評価に基づいて、キュレーションレベル指導モジュール２０８は、１つ以上のキュレーションレベルメッセージ２１６を生成する。

アイテムレベル評価を実行するために、アイテムレベル指導モジュール２０６は、キュレーション２１８内の１つ以上のアイテムが基づく電子情報源及び／又は元のコンテンツにアクセスする。例えば、図１及び図２を合わせて参照すると、アイテムレベル指導モジュール２０６は、サードパーティサーバ１２４に設けられたウェブサイト１２０にアクセスする。アイテムレベル指導モジュール２０６は、キュレーション２１８の１つ以上のアイテムが基づくウェブサイト１２０に含まれるコンテンツをダウンロードするか又は他の方法でアクセスする。

さらに、アイテムレベル指導モジュール２０６は、指導テンプレートにアクセスする。例えば、指導テンプレートは、抽出されたキーワード及び割り当てられた重みを含む。アイテムレベル指導モジュール２０６は、元のコンテンツ及び指導テンプレートを使用してキュレーション２１８に含まれる１つ以上のアイテムに関する１つ以上の決定を行う。

例えば、アイテムレベル評価は、キュレーション２１８の各アイテムのアイテムレベル指導モジュール２０６により実行される。アイテムレベル指導モジュール２０６は、各アイテムが学生により編集されたか決定し、アイテムのテキストが剽窃されたか決定し、元のコンテンツとアイテム間のトピックの一致を検出し、又はそれらの組み合わせを行う。

アイテムが学生により編集されたか決定するため、アイテムレベル指導モジュール２０６は、どのアイテムが自動抽出されたかを決定する。いくつかの実施形態では、キュレーションプラットホーム１１２は、図１のサードパーティサーバ１２４のようにサードパーティのサーチを実行可能であり、記述を抽出する。自動抽出記述は、学生による操作無しにキュレーション２１８に付加される。アイテムレベル指導モジュール２０６は、キュレーション２１８を元のコンテンツと比較し、自動抽出された記述が学生により編集されているかを決定する。

アイテムのテキストが剽窃されているか決定するため、アイテムレベル指導モジュール２０６は、アイテムに含まれるテキストのサーチを実行する。アイテムレベル指導モジュール２０６は、次にアイテムのテキストがウェブページからコピーされたか決定する。

トピックの一致を検出するため、アイテムレベル指導モジュール２０６は、アイテムのタイトル及び記述の１つ以上がそれぞれ電子情報源のアイテムのタイトル及び記述に一致又は近似的に一致するか決定する。いくつかの実施形態では、近似的な一致は、類似性計算を使用して決定される。類似性計算において、アイテムのタイトル及び記述がアイテムベクトルとして表される。アイテムベクトルでは、抽出されたキーワードに割り当てられた重みは、例えば含まれるか及び／又は２倍にされる。さらに、元のコンテンツは、元のコンテンツベクトルとして表される。アイテムベクトルと元のコンテンツベクトルの間の類似性は、その間の余弦（コサイン）として計算される。類似性が第１の特定の閾値より上の時、アイテムレベル指導モジュール２０６は、元のコンテンツベクトルとアイテムベクトルの間に一致又は近似的な一致があると決定し、それはアイテムのトピックが元のコンテンツのトピックであることを示す。第１の特定の閾値は、以前の実験／経験により決定されるこのための値であり、いくつかのトレーニングデータにより決定されても、機械学習により決定されても、またその組合せで決定されてもよい。第１の特定の閾値の例は０．８で、それは元のコンテンツベクトルとアイテムベクトルが近似的に類似していることを示す。

アイテムの自動抽出された記述が編集されていないとの決定に応じて、アイテムのテキストは剽窃され、又は電子情報源のタイトル及び記述に一致しない又は近似的に一致しないアイテムのタイトル及び記述の１つ以上に対して、アイテムレベル指導モジュール２０６は、アイテムレベルメッセージ２１４を生成する。例えば、アイテムの自動抽出記述が編集されていないことに対して、アイテムレベル指導モジュール２０６は、自動抽出記述を編集する示唆を含むアイテムレベルメッセージ２１４を生成する。アイテムのテキストが剽窃されたことに対して、アイテムレベル指導モジュール２０６は、剽窃されたテキストを編集する示唆を含むアイテムレベルメッセージ２１４を生成する。アイテムのタイトル及び記述の１つ以上が電子情報源のタイトル及び記述に一致しないか又は近似的に一致しないことに対して、アイテムレベル指導モジュール２０６は、アイテムのタイトル及び記述の１つ以上が電子情報源のタイトル及び記述に一致するように修正する示唆を含むアイテムレベルメッセージ２１４を生成する。

アイテムレベルメッセージ２１４は通信モジュール２０２に通信され、通信モジュール２０２はアイテムレベルメッセージ２１４を学生の装置１０４及び／又は学生モジュール１０６に通信する。

キュレーションレベル評価を実行するため、キュレーションレベル指導モジュール２０８は、指導テンプレートにアクセスする。例えば、指導テンプレートは、キュレーションの構造と共に、抽出されたキーワード及び割り当てられた重みを含むキートピックを有する。キュレーションレベル指導モジュール２０８は、指導テンプレートを使用して、キュレーション２１８に関する１つ以上の決定を行う。例えば、キュレーションレベル指導モジュール２０８は、キュレーション２１８の構造的な要素が抜けているか、及びキートピックがキュレーション２１８で抜けているか決定する。

構造的な要素が抜けているか決定するため、キュレーションレベル指導モジュール２０８は、キュレーション２１８に含まれるキュレーション２１８及びアイテムをデジタル的にスキャンし、構造的な要素を示すワード及びフレーズを検出する。例えば、「要約すれば」は結論であるキュレーション２１８の部分を示し、及び／又は「はじめに」は導入部であるキュレーション２１８の部分を示す。キュレーションレベル指導モジュール２０８は、次に指示された構造的な要素と指導テンプレートに含まれるキュレーションの構造との間に一致又は近似的な一致があるか決定する。指示された構造的な要素と指導テンプレートのキュレーションの構造との間に一致又は近似的な一致が無いことに応じて、キュレーションレベル指導モジュール２０８は、指導テンプレートのキュレーションのどの構造的な要素がキュレーション２１８で抜けているかを決定する。キュレーションレベル指導モジュール２０８は、次にキュレーション２１８の構造を修正する示唆を含むキュレーションレベルメッセージ２１６を生成する。

キートピックが抜けているか決定するため、キュレーションレベル指導モジュール２０８は、キュレーション２１８及びキュレーション２１８に含まれるアイテムをデジタル的にスキャンし、キュレーション２１８のキーワードを検出する。キュレーション２１８を文書として扱い、キュレーションレベル指導モジュール２０８は、キュレーション２１８のキーワードと指導テンプレートの抽出したキーワードの間の類似性を計算する。類似性は、上記で議論した類似性の計算にしたがって実行される。特に、キュレーション２１８は、キュレーションベクトルとして表される。さらに、指導テンプレートの抽出されたキーワードは、テンプレートベクトルとして表される。テンプレートベクトルにおいて、例えば、抽出されたキーワードに割り当てられた重みが含まれ及び／又は２倍にされる。キュレーションベクトルとテンプレートベクトルの間の類似性は、その間の余弦（コサイン）として計算される。

計算された類似性が第２の特定の閾値より上であることに対して、キュレーションレベル指導モジュール２０８は、キュレーションが抽出したキーワード及び／又は指導テンプレートのキートピックを含むことを決定する。第２の特定の閾値は、以前の実験／経験により決定されるこのための値であり、いくつかのトレーニングデータにより決定されても、機械学習により決定されても、またその組合せで決定されてもよい。第２の特定の閾値の例は０．９で、それはキュレーション２１８が抽出されたキーワード及び／又は指導テンプレートのキートピックを含むことを示す。計算された類似性が第２の特定の閾値より上でないことに対して、キュレーションレベル指導モジュール２０８は、どの抽出されたキーワードがキュレーション２１８に含まれていないかを決定する。

さらに又は別に、キュレーションレベル指導モジュール２０８は、キュレーション２１８が抽出されたキーワードの１つ以上のサブセットを含むか決定する。例えば、キュレーションレベル指導モジュール２０８は、キュレーション２１８が、抽出されたキーワードの第１のサブセット内に１の割り当てられた重みを有する抽出されたキーワードのそれぞれを含むか決定する。キュレーション２１８が抽出されたキーワードのサブセットの１つ以上の抽出されたキーワードが含まないことに対して、キュレーションレベル指導モジュール２０８は、どの抽出されたキーワードがキュレーション２１８に含まれていないかを決定する。

キュレーションレベル指導モジュール２０８は、キュレーション２１８に含まれない抽出されたキーワードに関係する１つ以上のキートピックを決定する。キュレーションレベル指導モジュール２０８は、抜けている抽出されたキーワードに関係するキートピックをキュレーション２１８に付加する示唆を含むキュレーションレベルメッセージ２１６を生成する。キュレーションレベル指導モジュール２０８はキュレーションレベルメッセージ２１６を通信モジュール２０２に通信し、通信モジュール２０２はキュレーションレベルメッセージ２１６を学生の装置１０４及び／又は学生モジュール１０６に通信する。

示唆された変形２１２は、学生の装置１０４及び／又は学生モジュール１０６で受信される。学生は１つ以上の示唆された変形２１２を実施し、キュレーション２１８を修正する。キュレーション２１８は、キュレーションサーバ１１０に戻すように通信される。通信モジュール２０２は、キュレーション２１８を修正と一緒に受信し、さらにキュレーション２１８を修正と一緒にキュレーションレベル指導モジュール２０８及びアイテムレベル指導モジュール２０６に通信する。キュレーションレベル指導モジュール２０８及びアイテムレベル指導モジュール２０６は、キュレーション２１８を再評価し、示唆された変形２１２のどれが学生により実施されたかを決定する。キュレーションレベル指導モジュール２０８及びアイテムレベル指導モジュール２０６は、どの示唆された変形が実施されたかを示す信号を報酬モジュール２１０に通信する。

報酬モジュール２１０は、学生に実施された示唆された変形に基づいてある数のポイントを報酬として与える。例えば、構造への修正は１ポイントを受け、キートピックを加える修正は１ポイントを受け、文章を修正するという修正は１ポイントを受ける等である。報酬モジュール２１０は、自己評価２３８及び／又はレポート２４２を生成する。自己評価２３８は、修正及びそれに対して受けたポイントの列挙を含む。レポートは、学生に通信された示唆された変形２１２を含み、アイテム、キートピック、示唆された変形２１２が関係する構造的な要素、修正に対して受けたポイント、学生がキュレーション２１８で調べた時間長、他の情報、又はそれらのいくつかの組み合わせを含む。

いくつかの実施形態では、キュレーションレベル評価及び／又はアイテムレベル評価は、示唆された変形２１２にならない。これに対して、自己評価２３８及び／又はレポート２４２は、結果として示唆された変形２１２が無いことを示す。報酬モジュール２１０は、示唆された変形２１２が無いキュレーション２１８に対して３０ポイントのような特定の数のポイントを報酬として与える。

図３Ａから図３Ｃは、例示のキュレーション３０４Ａから３０４Ｃ（一般にキュレーション３０４）及び指導システム２００で発生したキュレーション３０４に対する修正のブロック図を示す。キュレーション３０４は、図２を参照して議論したキュレーション２１８の例である。一般に、図３Ａは、キュレーションレベル指導モジュール２０８からの結果であるキュレーション３０４に対する例示の修正を示し、図３Ｂは、アイテムレベル指導モジュール２０６からの結果であるキュレーションに対する例示の修正を示し、図３Ｃは、実施された示唆された変形に基づいて与えられた報酬の例を示す。

図３Ａを参照すると、第１キュレーション３０４Ａは、学生から通信された初期キュレーションを表す。第１キュレーション３０４Ａは、第１アイテム３０２Ａ、第２アイテム３０２Ｂ、第３アイテム３０２Ｃ、第４アイテム３０２Ｄ、及び第５アイテム３０２Ｅを有する。第１アイテム３０２Ａは、導入部のノート（文）を含む。第２アイテム３０２Ｂは、自動抽出記述を有するウェブページを含む。第３アイテム３０２Ｃは、インターネット情報源からの文章と一緒にトピックである“Ａ”についての学生の見解を述べたノート（文）を含む。第４アイテム３０２Ｄは、自動抽出記述を有するビデオを含む。第５アイテム３０２Ｅは、携帯文書フォーマット(PDF)文書及びインターネット情報源からコピーしたその記述を含む。第１キュレーション３０４Ａは、キュレーションレベル指導モジュール２０８により受信される。

キュレーションレベル指導モジュール２０８は、キュレーションレベル評価を実行してキュレーションレベルメッセージ２１６を生成する。図３Ａの実施形態において、キュレーションレベルメッセージ２１６は、第１メッセージ３０６Ａ及び第２メッセージ３０６Ｂを有する。第１メッセージ３０６Ａは、第１キュレーション３０４Ａの構造に関係する。特に、第１キュレーション３０４Ａは、結論を除いている。したがって、第１メッセージ３０６Ａは、「指導１：あなたは導入部を有するが、結論が無い」を含む。さらに、キートピック“Ｂ”及び“Ｃ”が抜けているか決定される。したがって、第２メッセージ３０６Ｂは、「指導２：あなたは“Ａ”について議論し、キートピック“Ｂ”及び“Ｃ”について練り上げている」を含む。

第１及び第２メッセージ３０６Ａ及び３０６Ｂは学生に通信され、学生は第１キュレーション３０４Ａを修正して第２キュレーション３０４Ｂを生成する。第２キュレーション３０４Ｂにおいて、６番目のアイテム３０２Ｆが付加される。６番目のアイテム３０２Ｆは、第１メッセージ３０６Ａに応答している。例えば、６番目のアイテム３０２Ｆは、結論のためのノート（文）を含む。さらに、第２キュレーション３０４Ｂでは、第３アイテム３０２Ｃは、第２メッセージ３０６Ｂを示す修正した応答を含む。例えば、第３アイテム３０２Ｃは、インターネット情報源からコピーした文“Ａ”、“Ｂ”及び“Ｃ”についての学生の見解を述べるノードを含むように修正されている。

図３Ｂを参照すると、第２キュレーション３０４Ｂは、アイテムレベル指導モジュール２０６により受信されている。アイテムレベル指導モジュール２０６は、第２キュレーション３０４Ｂについてアイテムレベル評価を実行する。アイテムレベル評価に基づいて、アイテムレベル指導モジュール２０６は、アイテムレベルメッセージ２１４を生成する。アイテムレベルメッセージ２１４は、第３メッセージ３０６Ｃ、第４メッセージ３０６Ｄ、第５メッセージ３０６Ｅ、及び第６メッセージ３０６Ｆを有する。アイテムレベル評価は、第２アイテム３０２Ｂが学生からの入力でない自動抽出記述を有することの決定を含む。したがって、第３メッセージ３０６Ｃは、「指導３：ここのテキストは元のコンテンツと同じであるようだ」を含む。

アイテムレベル評価は、第４アイテム３０２Ｄが剽窃されたテキストを含むとの決定を有する。したがって、第４メッセージ３０６Ｄは、「指導４：ここのテキストは“Ａ”についてのWIKIPEDIA（登録商標）と同じである」を含む。

アイテムレベル評価は、第４アイテム３０２Ｄが学生からの入力でない自動抽出記述を有する。したがって、第５メッセージ３０６Ｅは、「指導５：ビデオの説明はビデオサイトを形成する自動抽出記述と同じである」を含む。さらに、アイテムレベル評価は、第５アイテム３０２ＥにおいてPDFのタイトル及びテキストが元のコンテンツと一致しない又は実質的に一致しないという決定を有する。したがって、第６メッセージ３０６Ｆは、「指導６：PDFのタイトル及びテキストは一致しない」を含む。

第３、第４、第５、及び第６メッセージ３０６Ｃ−３０６Ｆは学生に通信され、学生は第２キュレーション３０４Ｂを修正して第３キュレーション３０４Ｃを生成する。第３キュレーション３０４Ｃにおいて、第２、第３、第４、及び第５アイテム３０２Ｂ−３０２Ｄは、それぞれ第３、第４、第５、及び第６メッセージ３０６Ｃ−３０６Ｆに応じて修正される。特に、第２アイテム３０２Ｂは「学生の記述を有するウェブページ」を含むように修正されており、第３アイテム３０２Ｃは「“Ａ”、“Ｂ”、及び“Ｃ”についての学生の見解を学生自身の語で学生の説明付きで述べているノート」を有するように修正されており、第４アイテム３０２Ｄは「学生の説明がついたビデオ」を有するように修正されており、そして第５アイテム３０２Ｅは「タイトル及びテキストと一致するPDF」を有するように修正されている。

図３Ｃは、第１及び第２キュレーション３０４Ａ及び３０４Ｂの修正に対して受けた報酬３０８Ａ−３０８Ｆの例を示す。図３Ａにおいて、第２キュレーション３０４Ｂは、“Ｂ”、及び“Ｃ”についての学生の見解を含む第１修正を有する。したがって、第１報酬３０８Ａが受けられる。さらに、第２報酬３０８Ｂは、第６アイテム３０２Ｆの図３Ａの第１キュレーション３０４Ａへの付加に対して受けられる。同様に、第３報酬３０８Ｃ、第４報酬３０８Ｄ、第５報酬３０８Ｅ、及び第６報酬３０８Ｆは、第２、第３、第４、及び第５アイテム３０２Ｂ−３０２Ｅへの修正について受けられる。

図３Ａ−３Ｃに示す例では、キュレーションレベル評価が、まず第２キュレーション３０４Ｂになるように実行され、次にアイテムレベル評価が第３キュレーション３０４Ｃになるように実行される。他の実施形態では、アイテムレベル評価は、キュレーションレベル評価の前に実行され、それにより第２キュレーション３０４Ｂの前に第３キュレーション３０４Ｃが生成されることになる。さらに、いくつかの実施形態では、アイテムレベル評価及びキュレーションレベル評価は、少なくとも部分的に並列で実行され及び／又はメッセージ３０６Ａ−３０６Ｆは、第２キュレーション３０４Ｂ及び第３キュレーション３０４Ｃにおける修正を含むキュレーションが生成されるように、一緒に学生に通信される。

図４は、ここで説明した少なくとも１つの実施形態にしたがって整えられた評価指導の例示の方法４００のフロー図を示す。方法４００は、図２の指導システム２００又は図１の学習環境１００におけるように評価指導システムにおいて実行される。方法４００は、ここで説明したキュレーションサーバ１１０によりいくつかの実施形態でプログラムにより実行される。キュレーションサーバ１１０は、方法４００の実行又は実行制御するようにプロセッサにより実行可能なプログラミングコード又は命令が記憶又はエンコードされている非一過性のコンピュータ読取可能な媒体（例えば、図２のメモリ２２２）を有するか又はそれに通信可能に接続される。さらに又は別に、キュレーションサーバ１１０は、方法４００の実行又は実行制御するようにコンピュータ命令を実行するように構成されたプロセッサ（例えば、図２のプロセッサ２２４）を有する。個別のブロックで示しているが、所望の実現形態に応じて、各種のブロックが付加的なブロックに分割されても、より少ないブロックに組み合わされても、又は削除されてもよい。

方法４００は、ブロック４０２で開始される。ブロック４０２で、指導テンプレートが生成される。指導テンプレートは、キュレーションの生成を含む評価のために生成される。ブロック４０４で、受信したキュレーション及び指導テンプレートが記憶される。例えば、受信したキュレーション及び指導テンプレートは、少なくとも一時的に、１つ以上の非一時的な媒体内にある。受信したキュレーションは、互いに編制される１つ以上の電子的なアイテムを有する。

ブロック４０６で、受信したキュレーションのデジタルのコンテンツは、キュレーションレベルでデジタル的にスキャンされる。ブロック４０８で、デジタルのコンテンツのデジタル的なスキャンは、指導テンプレートと比較される。ブロック４１０で、キュレーションレベル評価は、受信したコンテンツで生成される。キュレーションレベル評価は、コンテンツと指導テンプレートのデジタル的なスキャンの間の比較に基づく。ブロック４１２で、第１の示唆された変形は、キュレーションレベルメッセージを含んで生成される。第１の示唆された変形は、キュレーションレベル評価に基づく。キュレーションレベルメッセージは、受信したキュレーションを指導テンプレートに合致させる修正を示唆する。

ブロック４１４で、アイテムの電子情報源は、ネットワークを介してアクセスされる。ブロック４１６で、受信されたキュレーションは、アイテムレベルでアクセスされる。例えば、受信されたキュレーションは、アクセスされた電子情報源に基づいてアクセスされる。ブロック４１８で、第２の示唆された変形が発生される。第２の示唆された変形は、アイテムレベルメッセージを有する。第２の示唆された変形アイテムレベルの評価に基づく。アイテムレベルメッセージは、受信されたキュレーションを指導テンプレートに合致させる修正を示唆する。

ブロック４２０で、第１の示唆された変形及び第２の示唆された変形が学生の装置に通信される。

ブロック４２２で、第１の示唆された変形及び第２の示唆された変形の一方又は両方を実施するのに効果的な入力が受信される。入力は、学生から受信される。ブロック４２４で、第１の示唆された変形及び第２の示唆された変形の一方又は両方の実施に対する報酬が、ネットワークを介して学生の装置に通信される。ブロック４２６で、自己評価が生成される。自己評価は、１つ以上の報酬、第１の示唆された変形及び第２の示唆された変形を有する。ブロック４２８で、レポートが生成される。レポートは、１つ以上の報酬、第１の示唆された変形、第２の示唆された変形及び受信したキュレーションに費やした時間期間を有する。ブロック４３０で、レポート及び／又は自己評価が通信される。例えば、レポートは教師に通信され、自己評価は学生及び／又は教師に通信される。

この分野の熟練者であれば、ここで開示したこの及び他の手順及び方法について、処理及び方法で実行された機能は異なる順番で実施できることが理解できるであろう。さらに、概略のステップ及び処理は例示のためだけに提供され、ステップ及び処理のいくつかは任意であり、開示した実施形態から逸脱すること無しに、いくつかの少ない個数のステップ及び処理にまとめても、又は付加されるステップ及び処理に拡張してもよい。

図５は、ここで説明した少なくとも１つの実施形態にしたがって配置した指導テンプレートの生成の例示の方法５００のフロー図を示す。方法５００は、図２の指導システム２００又は図１の学習環境１００のような課題指導システムにおいて実行される。方法５００は、ここで説明したキュレーションサーバ１１０によりいくつかの実施形態においてプログラムにより実行される。キュレーションサーバ１１０は、プロセッサにより方法５００の実行又は実行制御を行えるプログラミングコード又は命令を記憶するか又はコード化している非一時的コンピュータが読取可能な媒体（例えば図２のメモリ２２２）を有するか又はそれに通信可能に接続される。さらに又は別に、キュレーションサーバ１１０は、方法５００の実行又は実行制御のためのコンピュータ命令を実行するように構成されたプロセッサ（図２のプロセッサ２２４）を有する。ここでは個別のブロックとして示しているが、各種のブロックは、所望の実施形態に応じて、付加的なブロックに分割しても、少ない個数のブロックにまとめても、又は除去してもよい。

方法５００は、ブロック５０２で開始される。ブロック５０２で、キュレーション構造及び教育的材料が受信される。教育的材料は、強調された部分を有する。教育的材料のいくつかの例は、強調された摘要、強調された講義スライド、及び強調された命令を有する。ブロック５０４で、キュレーション構造及び教育的材料の強調された部分はスキャンされる。ブロック５０６で、テンプレートがデジタル的なスキャンに基づいてキュレーション構造用に生成される。ブロック５０８で、キーワードがスキャンされた強調された部分から抽出される。ブロック５１０で、重みが抽出されたキーワードに割り当てられる。重みは、抽出されたキーワードが抽出された教育的材料に基づいて割り当てられる。ブロック５１２で、抽出されたキーワードは、指導テンプレートを生成するようにテンプレートと結合される。

図６は、ここで説明した少なくとも１つの実施形態にしたがって整えられた、キュレーションレベルでキュレーションを評価する例示の方法６００のフロー図を示す。方法６００は、図２の指導システム２００又は図１の学習環境１００のような課題指導システムにおいて実行される。方法６００は、ここで説明したキュレーションサーバ１１０によりいくつかの実施形態においてプログラムにより実行される。キュレーションサーバ１１０は、プロセッサにより方法６００の実行又は実行制御を行えるプログラミングコード又は命令を記憶するか又はコード化している非一時的コンピュータが読取可能な媒体（例えば図２のメモリ２２２）を有するか又はそれに通信可能に接続される。さらに又は別に、キュレーションサーバ１１０は、方法６００の実行又は実行制御のためのコンピュータ命令を実行するように構成されたプロセッサ（図２のプロセッサ２２４）を有する。ここでは個別のブロックとして示しているが、各種のブロックは、所望の実施形態に応じて、付加的なブロックに分割しても、少ない個数のブロックにまとめても、又は除去してもよい。

方法６００は、ブロック６０２で開始される。ブロック６０２で、キュレーションが受信される。キュレーションは、いくつかの実施形態において、ネットワークを介して学生から受信される。ブロック６０４で、構造的な要素が受信されたキュレーションから抜けているか決定される。構造的な要素の抜けがないこと（ブロック６０４における"Ｎｏ”）に対して、方法はブロック６１０に進む。構造的な要素の抜けがあること（ブロック６０４における"Ｙｅｓ”）に対して、方法はブロック６０６に進む。

ブロック６０６で、第１キュレーションレベルメッセージが生成される。第１キュレーションレベルメッセージは、受信されたキュレーションの構造に対する修正を示唆する。ブロック６０８で、受信されたキュレーションの構造を修正する第１キュレーションレベルメッセージが学生に通信される。

ブロック６１０で、キートピックが受信したキュレーションから抜けているかが決定される。キートピックの抜けがないこと（ブロック６１０における"Ｎｏ”）に対して、方法はブロック６１６に進み、アイテムレベル評価が実行される。キートピックの抜けがあること（ブロック６１０における"Ｙｅｓ”）に対して、方法はブロック６１２に進む。ブロック６１２で、第２のキュレーションレベルメッセージが生成される。第２のキュレーションレベルメッセージは、抜けたキートピックを受信されたキュレーションに加える修正を示唆する。ブロック６１４で、抜けたキートピックの付加を示唆する第２のキュレーションレベルメッセージは、学生に通信される。方法は、ブロック６１６に進み、アイテムレベル評価が実行される。

図７は、ここで説明した少なくとも１つの実施形態にしたがって整えられた、構造的な要素がキュレーションから抜けているか決定する例示の方法７００のフロー図を示す。方法７００は、図２の指導システム２００又は図１の学習環境１００のような課題指導システムにおいて実行される。方法７００は、ここで説明したキュレーションサーバ１１０によりいくつかの実施形態においてプログラムにより実行される。キュレーションサーバ１１０は、プロセッサにより方法７００の実行又は実行制御を行えるプログラミングコード又は命令を記憶するか又はコード化している非一時的コンピュータが読取可能な媒体（例えば図２のメモリ２２２）を有するか又はそれに通信可能に接続される。さらに又は別に、キュレーションサーバ１１０は、方法７００の実行又は実行制御のためのコンピュータ命令を実行するように構成されたプロセッサ（図２のプロセッサ２２４）を有する。ここでは個別のブロックとして示しているが、各種のブロックは、所望の実施形態に応じて、付加的なブロックに分割しても、少ない個数のブロックにまとめても、又は除去してもよい。

方法７００は、ブロック７０２で開始される。ブロック７０２で、キュレーションが受信される。キュレーションは、いくつかの実施形態において、ネットワークを介して学生から受信される。ブロック７０４で、受信されたキュレーション及び受信されたキュレーションに含まれるアイテムは、構造的な要素を示すワード及びフレーズを検出するようにデジタル的にスキャンされる。ブロック７０６で、指示された構造的な要素と指導テンプレートの間に近似的な一致があるか決定される。指示された構造的な要素と指導テンプレートの間に近似的な一致があること（ブロック７０６における"Ｙｅｓ”）に対して、方法７００はブロック７１０に進む。ブロック７１０で、キートピックが受信されたキュレーションから抜けているか決定される。指示された構造的な要素と指導テンプレートの間に近似的な一致が無いこと（ブロック７０６における"Ｎｏ”）に対して、方法７００はブロック７０８に進む。ブロック７０８で、どのキートピックの構造的な要素が受信されたキュレーションから抜けているか決定される。

図８は、ここで説明した少なくとも１つの実施形態にしたがって整えられた、キートピックがキュレーションから抜けているか決定する例示の方法８００のフロー図を示す。方法８００は、図２の指導システム２００又は図１の学習環境１００のような課題指導システムにおいて実行される。方法８００は、ここで説明したキュレーションサーバ１１０によりいくつかの実施形態においてプログラムにより実行される。キュレーションサーバ１１０は、プロセッサにより方法８００の実行又は実行制御を行えるプログラミングコード又は命令を記憶するか又はコード化している非一時的コンピュータが読取可能な媒体（例えば図２のメモリ２２２）を有するか又はそれに通信可能に接続される。さらに又は別に、キュレーションサーバ１１０は、方法８００の実行又は実行制御のためのコンピュータ命令を実行するように構成されたプロセッサ（図２のプロセッサ２２４）を有する。ここでは個別のブロックとして示しているが、各種のブロックは、所望の実施形態に応じて、付加的なブロックに分割しても、少ない個数のブロックにまとめても、又は除去してもよい。

方法８００は、ブロック８０２で開始される。ブロック８０２で、キュレーションが受信される。キュレーションは、いくつかの実施形態において、ネットワークを介して学生から受信される。ブロック８０４で、受信されたキュレーション及び受信されたキュレーションに含まれるアイテムは、受信されたキュレーションのキーワードを検出するようにデジタル的にスキャンされる。ブロック８０６で、受信されたキュレーションと抽出されたキーワードの間の近似性が計算される。いくつかの実施形態では、類似性を計算する時に、受信されたキュレーションが文書として扱われる。

ブロック８０８で、計算された類似性が特定の閾値より上であるか決定される。計算された近似性が特定の閾値より上であること（ブロック８０８における"Ｙｅｓ”）に対して、方法８００はブロック８１２に進む。計算された近似性が特定の閾値より上でないこと（ブロック８０８における"Ｎｏ”）に対して、方法８００はブロック８１０に進む。ブロック８１０で、どの抽出したキーワードが受信されたキュレーションに含まれていないか決定される。

ブロック８１２で、受信されたキュレーションが抽出されたキーワードの特定のサブセットを有するか決定される。受信されたキュレーションが抽出されたキーワードの特定のサブセットを有すること（ブロック８１２における"Ｙｅｓ”）に対して、方法８００はブロック８１８に進む。受信されたキュレーションが抽出されたキーワードの特定のサブセットを有すること（ブロック８１２における"Ｎｏ”）に対して、方法８００はブロック８１４に進む。ブロック８１４で、どの抽出されたキーワードが受信されたキュレーションから抜けているか決定される。ブロック８１６で、受信されたキュレーションに含まれない抽出されたキーワードに関係するキートピックが決定される。ブロック８１８で、アイテムレベル評価が実行される。

図９は、ここで説明した少なくとも１つの実施形態にしたがって整えられた、アイテムレベルでキュレーションを評価する例示の方法９００のフロー図を示す。方法９００は、図２の指導システム２００又は図１の学習環境１００のような課題指導システムにおいて実行される。方法９００は、ここで説明したキュレーションサーバ１１０によりいくつかの実施形態においてプログラムにより実行される。キュレーションサーバ１１０は、プロセッサにより方法９００の実行又は実行制御を行えるプログラミングコード又は命令を記憶するか又はコード化している非一時的コンピュータが読取可能な媒体（例えば図２のメモリ２２２）を有するか又はそれに通信可能に接続される。さらに又は別に、キュレーションサーバ１１０は、方法９００の実行又は実行制御のためのコンピュータ命令を実行するように構成されたプロセッサ（図２のプロセッサ２２４）を有する。ここでは個別のブロックとして示しているが、各種のブロックは、所望の実施形態に応じて、付加的なブロックに分割しても、少ない個数のブロックにまとめても、又は除去してもよい。

方法９００は、ブロック９０２で開始される。ブロック９０２で、アイテムの自動抽出記述が学生により編集されたか決定される。アイテムの自動抽出記述が編集されたこと（ブロック９０２における"Ｙｅｓ”）に対して、方法９００はブロック９０８に進む。アイテムの自動抽出記述が編集されていないこと（ブロック９０２における"Ｎｏ”）に対して、方法９００はブロック９０４に進む。ブロック９０４で、自動抽出された記述を編集する修正を示唆するアイテムレベルメッセージが生成される。ブロック９０６で、自動抽出された記述を編集する修正を示唆するアイテムレベルメッセージが学生に通信される。

ブロック９０８で、アイテムのテキストが剽窃されているか決定される。アイテムのテキストが剽窃されていないこと（ブロック９０８における"Ｎｏ”）に対して、方法９００はブロック９１４に進む。アイテムのテキストが剽窃されていること（ブロック９０８における"Ｙｅｓ”）に対して、方法９００はブロック９１０に進む。ブロック９１０で、剽窃されたテキストを編集する修正を示唆するアイテムレベルメッセージが生成される。ブロック９１２で、剽窃されたテキストを編集する修正を示唆するアイテムレベルメッセージが学生に通信される。

ブロック９１４で、元のコンテンツとアイテムの間のトピックの一致が検出される。元のコンテンツとアイテムの間でトピックの一致があること（ブロック９１４における"Ｙｅｓ”）に対して、方法９００はブロック９２０に進む。元のコンテンツとアイテムの間でトピックの一致がないこと（ブロック９１４における"Ｎｏ”）に対して、方法９００はブロック９１６に進む。ブロック９１６で、アイテムに対する修正を示唆するアイテムレベルメッセージが生成される。ブロック９１８で、アイテムに対する修正を示唆するアイテムレベルメッセージが学生に通信される。ブロック９２０で、レポート及び／又は自己評価が通信される。レポート及び／又は自己評価は、１つ以上のアイテムレベルメッセージに影響する、レポートは教師に通信され、自己評価は学生及び／又は教師に通信される。

いくつかの実施形態では、トピックの一致を検出することは、タイトル及びアイテムの記述の１つ以上が情報源のそれぞれのタイトル及び記述に一致するか決定することを有する。タイトル及びアイテムの記述の１つ以上が情報源のタイトル及び記述に一致しないことに対して、タイトル及びアイテムの記述の１つ以上を情報源のタイトル及び記述に一致させる修正を示唆するアイテムレベルメッセージを生成し、学生にタイトル及びアイテムの記述の１つ以上に対する修正を示唆するアイテムレベルメッセージを通信する。

ここで説明した実施形態は、以下のより詳細に議論するように、各種のコンピュータハードウェア又はソフトウェアモジュールを有する特定用途向け又は汎用コンピュータの使用を含む。

ここで説明する実施形態は、コンピュータ実行可能命令又はデータ構造を実行するか又は有するコンピュータ可読媒体を使用して実施される。このようなコンピュータ可読媒体は、汎用又は特定用途向けコンピュータによりアクセスされる利用可能な媒体であればよい。例として、且つ、限定を伴うことなしに、このようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、又はその他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージ、又はその他の磁気ストレージ装置、或いは、コンピュータ実行可能命令の形又はデータ構造で所望のプログラムコードを担持又は記憶するのに使用され、汎用又は特定用途向けコンピュータによりアクセスされる他の記憶媒体を含む。上記の組合せも、コンピュータ可読媒体の範囲に含まれうる。

コンピュータ実行可能命令は、例えば、汎用コンピュータ、特定用途向けコンピュータ、又は特定用途向け処理装置にある機能又は機能のグループを実行させる命令及びデータを有する。主題は、構造的特徴及び／又は方法的動作に固有の言語において記述されているが、添付の請求項において定義されている主題は、必ずしも、上述の特定の特徴又は動作に限定されるものではないことを理解されたい。むしろ、上述の特定の特徴及び動作は、請求項を実装する例示用の形態として開示されたものである。

ここで使用されるように、語句「モジュール」又は「要素」は、演算システム上で実行するソフトウェアオブジェクト又はルーチンを指す。ここで説明した異なる要素、モジュール、エンジン、及びサービスは、演算システム上で実行するオブジェクト又はプロセス（例えば、分離したスレッド）として実施される。ここで説明したシステム及び方法は、ソフトウェアで実施されることが好ましいが、ハードウェアでの実施も、ソフトウェアとハードウェアの組み合わせでの実施も可能で期待される。この記述では、「演算機器」は、ここであらかじめ定義したようないずれの演算システム、又は演算システムで動作するいかなるモジュール又はモジュールの組み合わせであってもよい。

ここで記述されているすべての例及び条件に関する言語は、本発明と、当技術分野の発展に対して本発明者によって寄与される概念と、を理解する際に読者を支援するべく教育的な目的のために意図されたものであり、且つ、これらの具体的に記述されている例及び条件に対する限定を伴うものではないと解釈することを要する。本発明の実装形態について詳細に記述したが、これらに対しては、本発明の精神及び範囲を逸脱することなしに、様々な変更、置換、及び変形が実施されうることを理解されたい。

Claims (20)

1. １つ以上のプロセッサにより、コンテンツキュレーション（キュレーション）の生成を含む課題についての指導テンプレートを生成し、
   １つ以上の非一過性の記録媒体に少なくとも一時的に、互いに関係するように編制された１つ以上の電子的なアイテムを含む受信したキュレーション及び前記指導テンプレートを記憶し、
   前記１つ以上のプロセッサにより、受信したキュレーションのデジタル的なコンテンツを、キュレーションレベルでデジタル的にスキャンし、
   前記１つ以上のプロセッサにより、前記デジタル的なコンテンツの前記デジタル的なスキャンを前記指導テンプレートと比較し、
   前記１つ以上のプロセッサにより、前記コンテンツの前記デジタル的なスキャンと前記指導テンプレートとの間の前記比較に基づいて、前記受信したコンテンツのキュレーションレベルの評価を生成し、
   前記１つ以上のプロセッサにより、前記キュレーションレベルの評価に基づいて、前記受信したキュレーションを前記指導テンプレートに合致させる修正を示唆するキュレーションレベルのメッセージを含む第１の示唆された変形を生成し、
   前記１つ以上のプロセッサにより、ネットワークを介して前記アイテムの電子的な情報源にアクセスし、
   前記１つ以上のプロセッサにより、アクセスされた電子的な情報源に基づいて、前記受信したキュレーションをアイテムレベルで評価し、
   前記１つ以上のプロセッサにより、アイテムレベルの評価に基づいて、前記受信したキュレーションを前記指導テンプレートに合致させる修正を示唆するアイテムレベルのメッセージを含む第２の示唆された変形を生成し、
   前記第１の示唆された変形及び前記第２の示唆された変形を、前記ネットワークを介して学生の装置に通信し、
   前記ネットワークを介して前記学生の装置から、前記第１の示唆された変形及び前記第２の示唆された変形の１つ以上を実施するのに効果的な入力を受信し、そして
   前記ネットワークを介して前記学生の装置に、前記第１の示唆された変形及び前記第２の示唆された変形の１つ以上の実施に対する報酬を通信する、ことを有する方法。
2. さらに、
   前記１つ以上のプロセッサにより、前記報酬、前記第１の示唆された変形及び前記第２の示唆された変形の１つ以上を含む自己評価を生成し、
   前記ネットワークを介して前記学生の装置に、前記自己評価を通信し、
   前記１つ以上のプロセッサにより、前記報酬、前記第１の示唆された変形、前記第２の示唆された変形及び前記受信したキュレーションに費やした時間長の１つ以上を含むレポートを生成し、そして
   前記ネットワークを介して教師の装置に、前記レポート及び前記自己評価を通信する、ことを有する請求項１に記載の方法。
3. 前記指導テンプレートの生成は、
   前記ネットワークを介して、キュレーション構造及び教育的材料を受信し、
   前記１つ以上のプロセッサにより、前記キュレーション構造及び前記教育的材料の強調部分をデジタル的にスキャンし、
   前記１つ以上のプロセッサにより、前記スキャンされた入力に基づいて、キュレーション構造用のテンプレートを生成し、
   前記１つ以上のプロセッサにより、前記教育的材料の前記スキャンされた強調部分から１つ以上のキーワードを抽出し、
   前記１つ以上のプロセッサにより、１つ以上の抽出されたキーワードに、前記抽出されたキーワードが抽出された前記教育的材料に少なくとも部分的に基づいて、重みを割り当て、そして
   前記１つ以上のプロセッサにより、前記抽出されたキーワードを前記キュレーション構造用のテンプレートと結合して、前記指導テンプレートを生成する、ことを含む請求項１に記載の方法。
4. 前記教育的材料は、強調された摘要、強調された講義スライド及び強調された指示の１つ以上を含む請求項３に記載の方法。
5. 前記キュレーションレベルの前記受信したキュレーションの評価は、
   前記１つ以上のプロセッサにより、前記受信したキュレーションの構造的要素が抜けているか決定し、
   前記構造的要素の抜けに応じて、前記受信したキュレーションの構造に対する修正を示唆するキュレーションレベルのメッセージを生成すると共に、前記ネットワークを介して前記学生の装置に前記受信したキュレーションの構造を修正する前記キュレーションレベルのメッセージを通信し、
   鍵となるトピックが前記受信したキュレーションから抜けているか決定し、そして
   前記鍵となるトピックの抜けに応じて、抜けた鍵となるトピックを加える修正を示唆するキュレーションレベルのメッセージを生成すると共に、前記ネットワークを介して前記学生の装置に前記抜けた鍵となるトピックを加える前記キュレーションレベルのメッセージを通信する、ことを含む請求項３に記載の方法。
6. 前記デジタル的なスキャンは、構造的な要素を記述するワード及びフレーズを検出することを含み、
   前記構造的な要素が抜けているかの決定は、
   記述された構造的な要素と前記指導テンプレートの間に近似的な一致があるかを決定し、そして
   前記記述された構造的な要素と前記指導テンプレートの間に近似的な一致が無いことに応じて、前記受信したキュレーションから抜けているのは前記指導テンプレートのいずれの構造的な要素であるかを決定する、ことを含む請求項５に記載の方法。
7. 前記デジタル的なスキャンは、キーワードの検出を含み、
   前記鍵となるトピックが抜けているかの決定は、
   前記受信したキュレーションを文書として扱うと共に、前記受信したキュレーションと前記抽出したキーワードの間の類似性を計算し、
   計算した類似性が特定の閾値より上であるか決定し、
   前記計算した類似性が前記特定の閾値より上でないことに応じて、前記抽出したキーワードのいずれが前記受信したキュレーションに含まれないかを決定し、
   前記受信したキュレーションが前記抽出したキーワードの特定のサブセットを含むか決定し、
   前記受信したキュレーションが前記抽出したキーワードの前記特定のサブセットを含まないことに応じて、前記抽出したキーワードのいずれが前記受信したキュレーションに含まれないかを決定し、そして
   前記受信したキュレーションに含まれない前記抽出したキーワードに関係する鍵となるトピックを決定する、ことを含む請求項５に記載の方法。
8. 前記アイテムレベルの前記受信したキュレーションの評価は、前記受信したキュレーションにおける１つ以上のアイテムについて、
   アイテムの自動抽出記述が前記学生により編集されているか決定し、
   前記アイテムの前記自動抽出記述が編集されていないことに応じて、前記自動抽出記述を編集する修正を示唆するアイテムレベルのメッセージを生成すると共に、前記自動抽出記述を編集する修正を示唆する前記アイテムレベルのメッセージを前記学生に通信し、
   前記アイテムのテキストが剽窃されているか決定し、
   前記アイテムの前記テキストが剽窃されていることに応じて、前記剽窃されたテキストを編集する修正を示唆するアイテムレベルのメッセージを生成すると共に、前記剽窃されたテキストを編集する前記修正を示唆する前記アイテムレベルのメッセージを前記学生に通信し、
   元のコンテンツと前記アイテムの間のトピックの一致を検出し、そして
   前記元のコンテンツと前記アイテムの間にトピックの一致が無いことに応じて、前記アイテムに対する修正を示唆するアイテムレベルのメッセージを生成すると共に、前記アイテムに対する前記修正を示唆するアイテムレベルのメッセージを前記学生に通信する、ことを含む請求項１に記載の方法。
9. 前記トピックの一致の前記検出は、
   タイトル及び前記アイテムの記述の１つ以上がソースのタイトル及び記述のそれぞれに一致するかを決定し、そして
   前記タイトル及び前記アイテムの記述の１つ以上が前記ソースの前記タイトル及び前記記述に一致しないことに応じて、前記タイトル及び前記アイテムの記述の１つ以上を前記ソースの前記タイトル及び前記記述に一致させる修正を示唆するアイテムレベルのメッセージを生成すると共に、前記タイトル及び前記アイテムの記述の１つ以上に対する前記修正を示唆する前記アイテムレベルのメッセージを前記学生に通信する、ことを含む請求項８に記載の方法。
10. 前記指導テンプレートは、キュレーションの構造及び割り当てられた重みを有する抽出されたキーワードを含む鍵となるトピックを含む、請求項１に記載の方法。
11. コンテンツキュレーション（キュレーション）の生成を含む課題についての指導テンプレートを生成し、
    １つ以上の非一過性の記録媒体に少なくとも一時的に、互いに関係するように編制された１つ以上の電子的なアイテムを含む受信したキュレーション及び前記指導テンプレートを記憶し、
    前記１つ以上のプロセッサにより、受信したキュレーションのデジタル的なコンテンツを、キュレーションレベルでデジタル的にスキャンし、
    前記デジタル的なコンテンツの前記デジタル的なスキャンを前記指導テンプレートと比較し、
    前記コンテンツの前記デジタル的なスキャンと前記指導テンプレートとの間の前記比較に基づいて、前記受信したコンテンツのキュレーションレベルの評価を生成し、
    前記キュレーションレベルの評価に基づいて、前記受信したキュレーションを前記指導テンプレートに合致させる修正を示唆するキュレーションレベルのメッセージを含む第１の示唆された変形を生成し、
    ネットワークを介して前記アイテムの電子的な情報源にアクセスし、
    アクセスされた電子的な情報源に基づいて、前記受信したキュレーションをアイテムレベルで評価し、
    アイテムレベルの評価に基づいて、前記受信したキュレーションを前記指導テンプレートに合致させる修正を示唆するアイテムレベルのメッセージを含む第２の示唆された変形を生成し、
    前記第１の示唆された変形及び前記第２の示唆された変形を、前記ネットワークを介して学生の装置に通信し、
    前記ネットワークを介して前記学生の装置から、前記第１の示唆された変形及び前記第２の示唆された変形の１つ以上を実施するのに効果的な入力を受信し、そして
    前記ネットワークを介して前記学生の装置に、前記第１の示唆された変形及び前記第２の示唆された変形の１つ以上の実施に対する報酬を通信する、
    動作の実行又は実行制御を行うように、１つ以上のプロセッサにより実行可能なプログラミングコードがコード化されている非一過性のコンピュータ可読媒体。
12. 前記動作は、さらに、
    前記１つ以上のプロセッサにより、前記報酬、前記第１の示唆された変形及び前記第２の示唆された変形の１つ以上を含む自己評価を生成し、
    前記ネットワークを介して前記学生の装置に、前記自己評価を通信し、
    前記１つ以上のプロセッサにより、前記報酬、前記第１の示唆された変形、前記第２の示唆された変形及び前記受信したキュレーションに費やした時間長の１つ以上を含むレポートを生成し、そして
    前記ネットワークを介して教師の装置に、前記レポート及び前記自己評価を通信する、ことを有する請求項１１に記載の非一過性のコンピュータ可読媒体。
13. 前記指導テンプレートの生成は、
    前記ネットワークを介して、キュレーション構造及び教育的材料を受信し、
    前記１つ以上のプロセッサにより、前記キュレーション構造及び前記教育的材料の強調部分をデジタル的にスキャンし、
    前記１つ以上のプロセッサにより、前記スキャンされた入力に基づいて、キュレーション構造用のテンプレートを生成し、
    前記１つ以上のプロセッサにより、前記教育的材料の前記スキャンされた強調部分から１つ以上のキーワードを抽出し、
    前記１つ以上のプロセッサにより、１つ以上の抽出されたキーワードに、前記抽出されたキーワードが抽出された前記教育的材料に少なくとも部分的に基づいて、重みを割り当て、そして
    前記１つ以上のプロセッサにより、前記抽出されたキーワードを前記キュレーション構造用のテンプレートと結合して、前記指導テンプレートを生成する、ことを含む請求項１１に記載の非一過性のコンピュータ可読媒体。
14. 前記教育的材料は、強調された摘要、強調された講義スライド及び強調された指示の１つ以上を含む請求項１３に記載の非一過性のコンピュータ可読媒体。
15. 前記キュレーションレベルの前記受信したキュレーションの評価は、
    前記１つ以上のプロセッサにより、前記受信したキュレーションの構造的要素が抜けているか決定し、
    前記構造的要素の抜けに応じて、前記受信したキュレーションの構造に対する修正を示唆するキュレーションレベルのメッセージを生成すると共に、前記ネットワークを介して前記学生の装置に前記受信したキュレーションの構造を修正する前記キュレーションレベルのメッセージを通信し、
    鍵となるトピックが前記受信したキュレーションから抜けているか決定し、そして
    前記鍵となるトピックの抜けに応じて、抜けた鍵となるトピックを加える修正を示唆するキュレーションレベルのメッセージを生成すると共に、前記ネットワークを介して前記学生の装置に前記抜けた鍵となるトピックを加える前記キュレーションレベルのメッセージを通信する、ことを含む請求項１３に記載の非一過性のコンピュータ可読媒体。
16. 前記デジタル的なスキャンは、構造的な要素を記述するワード及びフレーズを検出することを含み、
    前記構造的な要素が抜けているかの決定は、
    記述された構造的な要素と前記指導テンプレートの間に近似的な一致があるかを決定し、そして
    前記記述された構造的な要素と前記指導テンプレートの間に近似的な一致が無いことに応じて、前記受信したキュレーションから抜けているのは前記指導テンプレートのいずれの構造的な要素であるかを決定する、ことを含む請求項１５に記載の非一過性のコンピュータ可読媒体。
17. 前記デジタル的なスキャンは、キーワードの検出を含み、
    前記鍵となるトピックが抜けているかの決定は、
    前記受信したキュレーションを文書として扱うと共に、前記受信したキュレーションと前記抽出したキーワードの間の類似性を計算し、
    計算した類似性が特定の閾値より上であるか決定し、
    前記計算した類似性が前記特定の閾値より上でないことに応じて、前記抽出したキーワードのいずれが前記受信したキュレーションに含まれないかを決定し、
    前記受信したキュレーションが前記抽出したキーワードの特定のサブセットを含むか決定し、
    前記受信したキュレーションが前記抽出したキーワードの前記特定のサブセットを含まないことに応じて、前記抽出したキーワードのいずれが前記受信したキュレーションに含まれないかを決定し、そして
    前記受信したキュレーションに含まれない前記抽出したキーワードに関係する鍵となるトピックを決定する、ことを含む請求項１５に記載の非一過性のコンピュータ可読媒体。
18. 前記アイテムレベルの前記受信したキュレーションの評価は、前記受信したキュレーションにおける１つ以上のアイテムについて、
    アイテムの自動抽出記述が前記学生により編集されているか決定し、
    前記アイテムの前記自動抽出記述が編集されていないことに応じて、前記自動抽出記述を編集する修正を示唆するアイテムレベルのメッセージを生成すると共に、前記自動抽出記述を編集する修正を示唆する前記アイテムレベルのメッセージを前記学生に通信し、
    前記アイテムのテキストが剽窃されているか決定し、
    前記アイテムの前記テキストが剽窃されていることに応じて、前記剽窃されたテキストを編集する修正を示唆するアイテムレベルのメッセージを生成すると共に、前記剽窃されたテキストを編集する前記修正を示唆する前記アイテムレベルのメッセージを前記学生に通信し、
    元のコンテンツと前記アイテムの間のトピックの一致を検出し、そして
    前記元のコンテンツと前記アイテムの間にトピックの一致が無いことに応じて、前記アイテムに対する修正を示唆するアイテムレベルのメッセージを生成すると共に、前記アイテムに対する前記修正を示唆するアイテムレベルのメッセージを前記学生に通信する、ことを含む請求項１１に記載の非一過性のコンピュータ可読媒体。
19. 前記トピックの一致の前記検出は、
    タイトル及び前記アイテムの記述の１つ以上がソースのタイトル及び記述のそれぞれに一致するかを決定し、そして
    前記タイトル及び前記アイテムの記述の１つ以上が前記ソースの前記タイトル及び前記記述に一致しないことに応じて、前記タイトル及び前記アイテムの記述の１つ以上を前記ソースの前記タイトル及び前記記述に一致させる修正を示唆するアイテムレベルのメッセージを生成すると共に、前記タイトル及び前記アイテムの記述の１つ以上に対する前記修正を示唆する前記アイテムレベルのメッセージを前記学生に通信する、ことを含む請求項１８に記載の非一過性のコンピュータ可読媒体。
20. 前記指導テンプレートは、キュレーションの構造及び割り当てられた重みを有する抽出されたキーワードを含む鍵となるトピックを含む、請求項１１に記載の非一過性のコンピュータ可読媒体。

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