JP5421262B2 - コンピュータベースの学習のための方法、媒体およびシステム - Google Patents

Description

（関連出願への参照）
本願は２００７年８月１４日に出願された米国仮特許出願第６０／９５５，８０５号の利益を主張し、この仮特許出願は、その全体が本明細書において参照により援用される。

（技術分野）
開示される主題は、コンピュータベースの学習のための方法、システムおよび媒体に関する。

（背景）
全世界においてコンピュータシステムとインターネットアクセスとが幅広く利用できること、および新しい事柄を学ぶための人々の時間の使い方に関する柔軟性の必要により、近年、コンピュータベースの学習の人気が急速に高まっている。そのようなコンピュータ学習システムは、単一のデバイス上で動作するスタンドアロン型システムであることができるか、またはクライアントサーバアーキテクチャにおいて動作するインターネットを使用したシステムであることができる。

先行技術のコンピュータベースの学習システムによって提供される教育の質には、大きな改善の余地が存在する。そこで、種々の実施形態に従い、コンピュータベースの学習のための方法、システムおよび媒体が提供される。

（要旨）
コンピュータベースの学習のための方法、システムおよび媒体が提供される。いくつかの実施形態では、コンピュータベースの学習環境において生徒を教育するための方法が提供され、本方法は、生徒に教育されるコンセプトを識別するステップと、学習プロファイルにアクセスするステップであって、学習プロファイルは、生徒の教育において他のカテゴリよりも成功しているものとして、少なくとも１つのカテゴリのコンテンツを識別するステップと、学習プロファイル、教育されるコンセプト、およびコンテンツのカテゴリ化に基づいて、コンテンツを選択するステップと、コンテンツを生徒に提示するステップと、を備える。

いくつかの実施形態では、プロセッサによって実行されると、コンピュータベースの学習環境において、プロセッサに生徒を教育する方法を実施させる、コンピュータ実行可能コンピュータ実行可能命令を含むコンピュータ読み取り可能媒体が提供され、この方法は、生徒に教育されるコンセプトを識別することと、生徒のための学習プロファイルにアクセスすることであって、学習プロファイルは、生徒の教育において他のカテゴリよりも成功しているものとして、少なくとも１つのカテゴリのコンテンツを識別することと、生徒学習プロファイル、教育されるコンセプト、およびコンテンツのカテゴリ化に基づいて、コンテンツを選択することと、コンテンツを生徒に提示することと、を含む。

いくつかの実施形態では、コンピュータベースの学習環境において生徒を教育するためのシステムが提供され、本システムは、生徒に教育されるコンセプトを識別し、生徒のための学習プロファイルにアクセスし、学習プロファイルは、生徒の教育において他のカテゴリよりも成功しているものとして、少なくとも１つのカテゴリのコンテンツを識別し、生徒学習プロファイル、教育されるコンセプト、およびコンテンツのカテゴリ化に基づいて、コンテンツを選択し、コンテンツを生徒に提示する、プロセッサを備える。
例えば、本発明は以下の項目を提供する。
（項目１）
コンピュータベースの学習環境において生徒を教育するための方法が提供され、該方法は、
該生徒に教育されるコンセプトを識別することと、
該生徒のための学習プロファイルにアクセスすることであって、該学習プロファイルは、該生徒の教育において、他のカテゴリよりも成功しているものとして、コンテンツの少なくとも１つのカテゴリを識別する、ことと、
該生徒学習プロファイル、該教育されるコンセプト、および該コンテンツのカテゴリ化に基づいて、コンテンツを選択することと、
該生徒に該コンテンツを提示することと
を含む、方法。
（項目２）
少なくとも１つのカテゴリは、コンテンツの種類を識別する、項目１に記載の方法。
（項目３）
上記コンテンツの種類は、映像、音声、テキスト、問題解決、および事例研究のうちの少なくとも１つである、項目２に記載の方法。
（項目４）
自動的にコンテンツをカテゴリ化することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目５）
上記コンテンツと他のコンテンツとの比較に基づいて、該コンテンツに対するカテゴリ化を識別することをさらに含む、項目４に記載の方法。
（項目６）
上記コンテンツとタグとの比較に基づいて、該コンテンツに対するカテゴリ化を識別することをさらに含む、項目４に記載の方法。
（項目７）
上記コンテンツの選択は、異なるカテゴリのコンテンツを用いて教育される上記コンセプトの学習における他の生徒の成功にも基づく、項目１に記載の方法。
（項目８）
上記コンテンツのカテゴリ化は、該コンテンツ上のタグによって識別される、項目１に記載の方法。
（項目９）
評価に基づいて、上記生徒学習プロファイルを更新することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目１０）
上記評価は、適応評価である、項目１に記載の方法。
（項目１１）
以前の解答に基づいて、上記評価において質問される問題を選択するステップをさらに含む、項目１０に記載の方法。
（項目１２）
プロセッサによって実行されると、コンピュータベースの学習環境において、生徒を教育するための方法を該プロセッサに実施させる、コンピュータ実行可能命令を含む、コンピュータ読み取り可能媒体であって、該方法は、
該生徒に教育されるコンセプトを識別することと、
該生徒のための学習プロファイルにアクセスすることであって、該学習プロファイルは、該生徒の教育において、他のカテゴリよりも成功しているものとして、少なくとも１つのカテゴリのコンテンツを識別する、ことと、
該生徒学習プロファイル、該教育されるコンセプト、および該コンテンツのカテゴリ化に基づいて、コンテンツを選択することと、
該コンテンツを該生徒に提示することと
を含む、コンピュータ読み取り可能媒体。
（項目１３）
コンピュータベースの学習環境において生徒を教育するためのシステムが提供され、該システムは、
該生徒に教育されるコンセプトを識別することと、
該生徒のための学習プロファイルにアクセスすることであって、該学習プロファイルは、該生徒の教育において、他のカテゴリよりも成功しているものとして、少なくとも１つのカテゴリのコンテンツを識別する、ことと、
該生徒学習プロファイル、該教育されるコンセプト、および該コンテンツのカテゴリ化に基づいて、コンテンツを選択することと、
該コンテンツを該生徒に提示することと
を行うプロセッサを備える、システム。

図１は、いくつかの実施形態による、教育ユーザインターフェースの図である。 図２は、いくつかの実施形態による、通信フローの図である。 図３は、いくつかの実施形態による、学習ユーザインターフェースの図である。 図４は、いくつかの実施形態による、学習セッションプロセスの図である。 図５は、いくつかの実施形態による、シラバスを作成するためのプロセスの図である。 図６は、いくつかの実施形態による、評価を実施するためのプロセスの図である。 図７は、いくつかの実施形態による、レッスンからコンセプトを選択するためのプロセスの図である。 図８は、いくつかの実施形態による、コンセプトを提示するためのプロセスの図である。 図９は、いくつかの実施形態による、コンセプトを提示するためのストラテジを選択するためのプロセスの図である。 図１０は、いくつかの実施形態による、ストラテジを更新するためのプロセスの図である。 図１１は、いくつかの実施形態による、シラバスを更新するためのプロセスの図である。 図１２は、いくつかの実施形態による、コンテンツを受け取り、タグ付けするためのプロセスの図である。 図１３は、いくつかの実施形態による、コンテンツのためのタグを自動的に選択するためプロセスの図である。 図１４は、いくつかの実施形態による、評価を作成するためのプロセスの図である。 図１５は、いくつかの実施形態による、コンテンツをクローニングするためのプロセスの図である。 図１６は、いくつかの実施形態による、レッスンおよび／またはコースを作成するためのプロセスの図である。 図１７は、いくつかの実施形態による、コンテンツ市場のためのインターフェースの図である。 図１８は、いくつかの実施形態による、コンテンツ市場ためのプロセスの図である。 図１９は、いくつかの実施形態による、コンセプトマップビューのためのインターフェースの図である。 図２０は、いくつかの実施形態による、成績内訳のためのインターフェースの図である。 図２１は、いくつかの実施形態による、コンピュータベースの学習を実装するためのシステムの図である。

（詳細な説明）
以下でより詳細に説明される種々の実施形態に従い、コンピュータベースの学習のための機構が提供される。

図１を参照すると、いくつかの実施形態による、教育インターフェース１００の例が示される。図のように、インターフェース１００は、１つ以上の映像リージョン１０２および１０４、テキストチャットウィンドウ１０６、およびホワイトボード欄１０８を含むことができる。映像リージョンは、クラス参加者（教師、生徒等）の静止画、クラス参加者のライブ映像、または任意の他の適切な画像および／または映像コンテンツを含むことができる。ライブ映像を提供することにより、生徒は定期的におよび時間通りにクラスに出席することを強いられ得る。このライブ映像はまた、生徒が欠席したクラスの補講を受けたり、および／または直前に受けたクラスの復習をしたりすることを支援するために、記録され、後で再生されることができる。

テキストチャットウィンドウは、教師、教育助手および／または１人以上の生徒の間のチャットセッションを行うために使用されることができる。図のように、生徒の問題および対応する解答、および／または生徒の身元が、他のクラス参加者（例えば、他の生徒等）に表示されることを防止するために、チャットウィンドウ内に「プライバシー」ボタン１１０が提供されることができる。教師および／または教育助手が迅速に問題に返答することが可能となるように、いくつかの実施形態では、教師および／または教育助手に、彼らがフォーマット済みの解答をチャット内にドラッグ・アンド・ドロップすることができるように、よくある問題に対するフォーマット済みの解答が提供されてもよい。

ホワイトボード欄は、（手書きまたはタイプしたフォーマットの）テキスト、（写真、クリップアート、図解、図表、グラフ、表、手書き図等の）画像等の視覚的教育コンテンツ、および／または任意の他の適切なコンテンツ教師を提供するために使用されることができる。教師は、テレビの「テレストレータ」のように、ホワイトボード上に書くことができる。教師は、クラスの成績に即し、あらかじめ構築されたレッスンからの練習問題を、より簡単または難しい他の問題に置き換えることができる。

図１の例示的なインターフェースには示されないが、いくつかの実施形態では、教師はまた、教育インターフェースを介して、即席の投票を行うことができる。例えば、いくつかの実施形態では、インターフェース１００のホワイトボード欄に、投票の問題と、返答のための１つ以上の欄（データ入力フィールドおよび／またはラジオボタン（例えば、○×式または多項選択の問題用の））が提供されることができる。

図２は、いくつかの実施形態による、クラスセッション中に行われることができるコミュニケーションアクティビティの例を図示する。図のように、教師２０２は、ライブ映像およびホワイトボードの指示２０４を生徒２０６に送ることによってクラスを教育することができる。１人以上の教育助手２０８および２１０は、教師のレッスンを理解する上で生徒を援助するために、生徒とチャットセッション２１２および２１４を行うことができる。ダウンタイム中（例えば、生徒が文章を読んでいるか、または練習問題を行っている時）、教師は、どのような種類の問題を生徒が聞いているかをより良く理解するために、教育助手のうちの１人以上と（例えば、チャットウィンドウを介して）２１６および２１８で話すことができる。次に教師は、「問題＃２に苦労している人が多いようですね」、「間違えて選択肢Ｂを選んでしまった人が多いですね」または「質問をしている人が多いので、戻ってもう一度このコンセプトを見直してみましょう」等といったように、ライブ映像を介して生徒にコメントをするために、この情報を使用することができる。

いくつかの実施形態では、生徒は、生徒に関する任意の適切な情報源を使用して評価されることができる。例えば、生徒は、練習問題、小テスト、試験、即席の投票、および（例えば、その生徒とチャットセッションを行っている可能性のある）教育助手からの情報を使用して評価されることができる。いくつかの実施形態では、これらの評価に基づいて、生徒に届けられる学習コンテンツ（クラス、レッスン、宿題、試験、小テスト、参考書等）のシラバスが、その生徒の知識レベルに合わせて調整されることができる。

例えば、ある生徒がある難易度のあるコンセプトを習得したかどうかを測定する、実技のみの小テストが行われることができる。これらの小テストは、それぞれ１つのトピックだけを検証する問題を含むことができる（典型的なＳＡＴ／ＧＭＡＴの問題は、２つ以上のトピックを含む）。いくつかの実施形態では、これらの問題への解答は、キーボードで入力されなければならない数字または語句であることができる（多項選択と対照的に）。これは、生徒が運に任せて正解を推測し、システムを混乱させる要素を低減する。×式問題が使用されることもでき、特に定量的でないトピックに対して、これもまたスキル評価の優良な問題の形式である。○×式においては、推測は容易であるが、問題は非常に短く、解答するまでが短いため、同量の小テストの時間で、より多くの情報がもたらされることができる。

そのような小テストに基づいて、説明的な学習コンテンツ（例えば、テキスト映像等）およびフォローアップ実技小テストが組み合わされることができる。この動的に組み合わされたコンテンツは、各生徒に対して独自であり、各生徒に合わせて調整されることができる。例えば、識別のコンセプトに苦労している生徒は、そのコンセプトに関する学習コンテンツをさらに、次に練習問題をさらに与えられることができる。難度の簡単な問題について、いったんコンセプトが習得されると、生徒は中難度の問題を、次に高難度の問題等を与えられることができる。いったんコンセプトが習得されると、そのコンセプトは、おそらく記憶のための随時の復習問題を除き、生徒の毎日のシラバスから削除されることができる。このようにして、「適応学習」の経験が提供されることができる。

いくつかの実施形態による、任意の適切な機構または論理が、以前の評価または複数の評価に基づいて、どのコンテンツおよび／またはフォローアップ小テストが送られるかを確定するために使用されることができる。例えば、あらかじめコード化されたアルゴリズム（これは、必要に応じて更新されることができる）は、あるコースを産生する技術専門家および／またはあるコースの教師によって生成されることができる。そのようなアルゴリズムは、例えば、生徒が対応する学習コンテンツを受け取る前に、どの必要条件（終了したクラスまたは課題等、小テストの点数等）が達成されることが必要であるかを指定することができる。このようにして、そのようなアルゴリズムは、生徒に対する学習コンテンツの流れを制御し、生徒がその流れに沿って進歩するために達成されなければならない道標を定めることができる。

別の例として、他の生徒によって使用されるストラテジもまた、以前の評価または複数の評価に基づいてどのコンテンツおよび／またはフォローアップ小テストが送られるかを確定するために使用されることができる。例えば、教育の１つのストラテジ（またはフォーマット）（例えば、映像コンテンツの配信、または多くのドリル問題を提供する）が、多くの生徒（または出席している生徒と類似の習性を持つ生徒）を教育する際に特に成功していた場合、出席している生徒の教育において、同一のストラテジが他のストラテジよりも良い結果をもたらす場合がある。生徒によるある概念的失敗について、その同一の概念的障害を持っていた過去の生徒を成功裏に教育するために使用されるストラテジは、それらの生徒をこの概念的障害を乗り越えさせるために、どの次のステップが最も有効であるかを確定するために判断されることができる。出席している生徒は次に、最も成功している前方への経路を割り当てられることができる。成功していると証明されるストラテジの回数が増加するにつれて、出席している生徒のためにそのストラテジが選択される見込みは増加する。

いくつかの実施形態では、生徒の成績についての報告が提供されることができる。これらの報告は、定期的な間隔で、および／または必要性が生じた際に（生徒が他の生徒に遅れをとっている場合等）提供され得る。報告は、生徒、生徒の両親等、および／または保護者、学校（例えば、教師、校長等）、雇用主等の任意の適切な当事者に対して提供されることができる。これらの報告は、電子メール、テキストメッセージ、ファックス、ウェブページ、インスタントメッセージ、郵便等の任意の適切な機構を使用して届けられることができる。

いくつかの実施形態では、報告は、任意の適切な情報を含むことができる。例えば、報告は、生徒のアクティビティ、生徒の努力、生徒の上達、（例えば、小テスト等の）生徒の評点、生徒の熟達レベル等に関する情報を含むことができる。例えば、アクティビティ情報は、学習システムの使用において、生徒がどれくらいの時間を費やしたかを含むことができる。別の例として、努力情報は、任意の与えられたコンテンツを読むことまたは観ることにおいて、どれくらいの時間が費やされたか、与えられた練習問題において、どれくらいの時間が費やされたか等を含むことができる。また別の例として、上達情報は、どれくらい早く生徒がコンセプトを習得しているか、および難易度を上げているかを含むことができる。さらなる例として、評点情報は、主要な試験、毎日の小テスト等に関する情報を含むことができる。別のさらなる例として、熟達情報は、例えば、生徒が対応するコンセプトに関する試験問題の８０％を正答している等、任意の与えられたカリキュラムの、生徒の現在の熟達レベルを含むことができる。

いくつかの実施形態では、（例えば、生徒にＳＡＴ、ＬＳＡＴ、ＧＲＥ等の試験の準備をさせるコース）試験準備コースのための報告は、生徒がその報告の時点でその試験を受験した場合に生徒が獲得すると思われるスコアの予測を含むことができる。

報告は、いくつかの実施形態では、絶対、相対、および判定の３つの種類の情報を提供することができる。例えば、報告は、試験、小テスト等において、生徒がどのようなスコアを獲得するかに関する絶対的な客観的データを報告することができる。別の例として、報告は、追加的にまたは代替的に、同一の材料の学習について、他の生徒と比べてその生徒がどうであるかに関する相対的な客観的データを出すことができる。また別の例として、報告は、追加的にまたは代替的に、「怠けるのはやめなさい！あなたは１回に何時間もシステムにログインし続けているのに、ほとんど何の勉強もしていません」、「頭を良くしたいなら、頭を使いなさい、何度も何度も同じ間違いを犯しています！間違えるたびに、解説を注意深く検討しなさい。（自分自身の）歴史から学ばなければ、それを繰り返す運命にあるのですよ！」、および「マイナスの指数のコンセプトで本当に行き詰っていますね。この直感的な障害に対する個別教育をすぐに受けることができるように、これを読んだ時に教師に電子メールによる警告が送信されます。心配はいりません。すぐに助けが来ます！」等のように、「主観的」な判定を出すことができる。そのような主観的な判定は、システムに費やされた時間、終了した作業の量、問題に対する誤答の繰り返し、および同一コンセプトに関する問題に対する誤答の多さ等の任意の適切なデータに基づいて生成されることができる。

小テスト３０２、経過レポート３０４、予測レポート３０６、シラバス３０８、および進捗バー３１０および３１２の例を説明するユーザインターフェース３００の例が、図３に示される。小テスト３０２は、任意の適切な小テストであることができ、任意の適切なフォーマットであることができる。例えば、小テスト３０２は、多項選択の問題を含む記憶力小テストであることができる。経過レポート３０４は、生徒のための任意の適切な進捗情報を表示するために使用されることができる。例えば、経過レポートは、種々のＧＭＡＴ科目（例えば、計算、台数、幾何学、統計値、読解力、文訂正、分析的推論等）において生徒の正答した問題の割合を示すために使用されることができる。予測報告３０６は、その報告の日に準備された試験を受けた場合に、生徒がどのようなスコアを受け取るかを示すために使用されることができる。例えば、図のように、生徒が今日ＧＭＡＴ試験を受けた場合、生徒のスコアは５２０前後となる。シラバス３０８は、生徒に割り当てられた学習アクティビティを示すために使用されることができる。例えば、シラバスは、生徒が、クラス＃６、記憶力小テスト、三角映像レッスン等を受けるように割り当てられていることを表し得る。いくつかの実施形態では、シラバス３０８は、カレンダ、またはカレンダの一部として提示されることができる。進捗バー３１０および３１２は、消費されたコンテンツと、施された評価によって確定されるように、生徒の熟達レベルを反映するために使用されることができる。進捗バーは、全体のシラバスのために示されることができる一方で、コース、レッスン、コンセプト、コンテンツ、または任意の他の適切な知識の組み合わせのために示されることもできる。コンテンツは、進捗バーをクリックすることによってアクセスされ得る。あるいは、進捗バーをクリックすることは、図１９に関連して下記に記載のとおり、関連するコンセプトを含むコンセプトマップビューを提示させ得る。

図４−１１を参照すると、いくつかの実施形態で、生徒に対する学習コンテンツの提示を制御するために使用されることができるプロセスの例が図示される。より詳しくは、図４は、いくつかの実施形態で使用されることのできる、学習セッションのための一般的なプロセス４００を示す。プロセス４００は、４０２で開始した後、プロセスは生徒がシラバスを持っているかどうかを確定する。この確定は、生徒に関連するシラバスのためのシラバスのデータベースをチェックすること等によって、任意の適切な様式で行われることができる。シラバスが存在することが確定すると、次にプロセスは、４０６でシラバスを取得する。別様には、シラバスは４０８で作成される。

４０８でのシラバスの作成は、シラバスを作成するための任意の他の適切なプロセスが、追加的にまたは代替的に使用されることができるが、図５のプロセス５００に示すように、いくつかの実施形態で実施されることができる。プロセス５００に示すように、プロセスが５０２で開始した後、コーストピックに関する生徒の評価は、５０４で実施されることができる。評価は、試験同様の条件下で運営されるサンプル試験を含むことができる。追加的にあるいは代替的に、評価は、非常に少数のコンセプトを試験するために設計された問題を含むことができる。評価は、推測の影響を受けやすい一方で、短時間に多くのデータポイントをもたらす、○×式問題を含むことができる。これらのデータポイントは、生徒の強みと弱みの範囲を露呈するパターンを提示し得る。評価は、生徒に応答を生成することを要求する問題を含むことができる。そのような問題は、推測の可能性を低減する。評価は、コースの早期に出現する、制限された数のコンセプトに焦点を絞ることができる。これは、システムが、多くのコンセプトを試験する問題から成る評価を使用するよりも正確な、生徒のシラバスのための開始点を生成することを可能にし得る。これはまた、システムが、コースで教育されすぐに評価されることになるコンセプトに関する生徒のプロファイルを生成することを可能にし得る。

いくつかの実施形態では、評価は、図６のプロセス６００において説明されるように実施されることができる。図のように、プロセス６００が６０２で開始した後、評価のための第１の問題が６０４で選択される。この第１の問題は、無作為または既定の開始点に基づくことを含む、任意の適切な機構を使用して選択されることができる。６０６で、問題は次に、生徒に提示されることができる。問題の提示は、コンピュータ画面上に表示する、問題の音声を再生する等の任意の適切な手法で実施されることができる。生徒からの解答が次に受け取られ、６０８に記録される。この解答は、キーボード、マウス、声認識システム等の任意の適切なユーザ入力デバイスを使用することによって、生徒によって入力されることができる。６１０で、解答は次に、生徒が評価を終了するための閾値に届いたかどうか確定されることができる。任意の適切な閾値が使用されることができる。例えば、閾値は、評価において正しく解答された問題の合計数の割合に基づくこと、ある数の問題に解答することに基づくこと、小テストにおいてある時間を費やすことに基づくこと、難しいポイント値を有する問題に達したあるポイントの数に基づくこと、より低いレベルの問題に正しく解答することにより、すべての利用可能な問題に解答すること等により、ある難度のレベルの問題に達することに基づくことができる。生徒が閾値に届いている場合、この生徒のための生徒熟達プロファイルとコンセプトは、６１２で更新されることができ、プロセス６００は、６１４で終了する。

しかしながら、生徒が閾値に届いていないことが確定すると、プロセス６００は、次に６１６で、生徒が適応評価を受けているかどうかを確定する。適応評価は、以前の問題に対する生徒の応答等の基準に基づいて、問題を変更する評価を含むことができる。評価が適応可能でないと確定されると、次の、以前に見られたことのない問題が、６１８および６２０で選択されることができ、次の問題は、６０６に折り返すことによって提示される。

しかしながら、その評価が適応可能であることが６１６で確定すると、次に、６２２で、以前の解答に基づいて次の問題が選択されるかどうか確定されることができる。以前の解答に基づいて、次の問題が選択されないことが確定すると、次の問題は、次に６２４で、（任意の適切な基準であることができる）他の基準に基づいて選択され、次の問題は、６０６に折り返すことによって提示される。

６２２で以前の解答に基づいて次の問題が選択されることが確定すると、６２６で、生徒が以前の問題に正しく解答したかどうか確定されることができる。生徒が以前の問題に正しく解答した場合、以前の正解および任意の他の適切な基準に基づいて、次の問題が６２８で選択されることができる。別様には、次の問題は、以前の誤った解答および任意の他の適切な基準に基づいて、６３０で選択されることができ。次の問題が６２８または６３０で選択された後、この問題は次に、６０６に折り返すことによって提示される。

例えば、いくつかの実施形態では、以前の解答に基づいて次の問題が選択され、かつ以前の解答が不正解であった場合、難度の低い問題が選択されることができる。難度は、専門家の判断に基づくことができる。難度はまた、ユーザ統計値によって確定されることができる。ユーザ統計値は、問題における生徒の成績を小群ごとに測定することから出されることができる（何人の成績のよい生徒が問題に正しく解答したかを見る等）。難度もまた、図ることができる。問題は、問題の所定の小群から選択されることができる。追加的にあるいは代替的に、問題は、非制限のプールから引き出され、問題と難易度に関連する問題に適用されるカテゴリ化タグに基づいて選択されることができる。次の問題は、追加的にまたは代替的に、次の問題の受験者を区別する能力、受験者の能力に相対する問題の予想難度、受験者が次の問題において推測する能力または見込み等の追加的な選択基準に基づいて選択されることができる。

図５に戻って、いったん５０４で評価が実施されると、評価結果は５０６で生徒の成績データベースに記録される。各問題への解答、取得されたスコア、正しく解答された問題の難度の最高レベル、正しく解答された識別のコンセプト、間違って解答された識別のコンセプトまたは問題等の、任意の適切な成績データが記録され得る。５０８で、生徒のコンセプト熟達プロファイルは更新されることができる。コンセプト熟達は、正しく解答された問題の組のある割合を達成することとして定義されることができる。コンセプト熟達は、追加的にまたは代替的に、識別の難易度において生徒が問題に正しく解答することとして定義されることができる。コンセプト熟達は、追加的にまたは代替的に、生徒があるシータ（予測能力レベル）に達することとして定義されることができる。

レッスンおよび／または生徒が評価されたコンセプトを習得していないコンセプトアドレス域を選択することにより、生徒の最初のシラバスを生徒に合わせて調整するために、生徒のコンセプト熟達プロファイルおよび評価における成績が、５１０で次に使用されることができる。合わせた調整は、コースに提示された問題のデフォルトの難易度の修正、追加的なワークショップの推薦、必要とされるレッスンおよび／またはコンセプト等を追加することまたは削除することによる、生徒のスケジュールの変更を含み得るが、これらに限定されない。コンテンツは、説明的な材料、クラス（ライブまたはアーカイブ化された）、映像、短いまたは長いフォーマットのゲーム、ゲームのようなコンテンツ、インタラクティブなコンテンツ、チュートリアル等を含み得るが、これに限定されない。

５１２において、生徒のシラバスにおけるレッスン／コンセプトに大いに関連するおよび／または相関するレッスンおよび／またはコンセプトもまた、いくつかの実施形態では識別され、シラバスに追加され得る。このようにして、コンセプトは、いくつかの実施形態では、関連するコンセプトの一群を一緒に学習することにより、より簡単に学習され得る。最後に、５１４で、プロセス５００が終了され得る。

図４に戻って、４０６でシラバスを取得または４０８でシラバスを作成した後、プロセス４００は次に、４１０で、シラバスに基づいて、コンセプトまたはレッスンが教育されることになるかどうかを確定することができる。コンセプトが教育されることになった場合、シラバスからの次のコンセプトが、４１２で生徒に割り当てられる。別様には、教育されることになるレッスンからの次のコンセプトは、４１４で生徒に割り当てられる。

図７を参照すると、いくつかの実施形態で使用されることができる、レッスンからコンセプトを割り当てるためのプロセス７００の例が図示される。図のように、７０２で開始した後、プロセスはまず、７０４で、レッスンが適応可能かどうか確定することができる。この確定は、レッスンのパラメータに基づいて行われることができる。レッスンが適応可能でないと確定されると、レッスンにおける次のコンセプトが次に選択され、７０６で割り当てられることができる。別様には、レッスンが適応可能であると確定されると、次に７０８で、データベースから生徒の学習プロファイルが取り出されることができ、レッスンの次のコンセプトが、生徒学習プロファイルに基づいて選択されることができる。例えば、いくつかの実施形態では、生徒の学習プロファイルは、それぞれのコンセプトに対する、生徒のための最も有効なコンテンツの種類および学習ストラテジを表すことができ、これは、生徒のための最適なコンテンツを予測し、選択するために使用されることができる。あるコンセプトまたは一群のコンセプトに対する生徒学習プロファイルを含むことができる。生徒がコンセプトを学習するための最も有効な媒体の種類（テキストに対する映像を含むがこれに限定されない）、生徒能力レベル、問題の順および難度に関する生徒の成績等いったん次のコンセプトが７０６または７１０で割り当てられると、プロセス７００は、７００で終了することができる。

図４に戻って、いったんコンセプトが４１２または４１４で割り当てられると、割り当てられたコンセプトのための材料が、任意の適切なアプローチを使用して４１６で提示されることができる。いくつかの実施形態では、例えば、割り当てられたコンセプトのための材料は、図８に示されるように、プロセス８００に記載されるように提示されることができる。図示されるとおり、プロセス８００が８０２で開始した後、プロセスはまず、８０４で割り当てられたコンセプトを教育するストラテジを選択することができる。任意の適切な機構は、βストラテジを選択するために使用されることができる。

前述のように、ストラテジとは手段であり、それにおいてコンセプトが生徒に教育されることができる。例えば、１つのストラテジは、映像コンテンツを使用して教育されることができる。ストラテジは、生徒の行動の順列または組み合わせを含むことができる。ストラテジは、生徒がコンテンツを新規の順番で閲覧すること、生徒が別のコンセプトの前に１つのコンセプトを習得すること、生徒がコンセプトを習得する前に新規の１つのコンテンツを閲覧すること等を含むことができる。コンセプトを教育するためのストラテジが有効であることがますます証明されるにつれて、そのコンセプトを他の生徒に教育する際に、このストラテジが選択されることになる可能性がさらに高まり得る。このようにして、有効なコンテンツが生徒に提示される。最良のストラテジを選択することを促進するために、データベース内のコンテンツは、より高いスコアを持つコンテンツが、ある熟達レベルの生徒、またはある学習法のためにより有効であることを示すことができるように、得点を得ることができる。生徒が新規にアップロードされたまたは作成された１つのコンテンツを消費するたびに、その生徒は、新規のストラテジを作成することができ、これは他の生徒を教育するために使用されることができる。

例えば、図９のプロセス９００は、いくつかの実施形態で、ストラテジを選択するために使用されることができる。図示されるとおり、このプロセスにおいて、９０２で開始した後、割り当てられたコンセプトに大いに関連するまたは相関するコンセプトが、９０４で識別されることができる。任意の適切な関係および／またはコンセプト間の相関が、いくつかの実施形態で使用されることができる。例えば、２つのコンセプトは、一方が他方と同一カテゴリにあるため、一方が他方の上に作られているため、一方がもう１つに似ている等のために、関連および／または相関し得る。次に、９０６で、割り当てられたコンセプト、または大いに関連するおよび／または相関するコンセプトに対して、出席している生徒と類似の特性を有する他の生徒が識別されることができる。他の生徒が出席している生徒に類似しているということを確定するための任意の適切な特性および／または基準が、いくつかの実施形態で使用されることができる。例えば、２人の生徒が両者とも、類似した種類の材料（例えば、映像）からうまく学習する場合、彼らは類似特性を持つものとして確定されることができる。９０８で、割り当てられたコンセプトを教育するためのストラテジは、次に他の生徒のためのストラテジの成功に基づいて識別されることができる。任意の適切な機構は、他の生徒のためのストラテジの成功を確定するため、および割り当てられたコンセプトのためのそれらのストラテジを識別するために使用されることができる。例えば、ストラテジは、提示された後に成功している評価をもたらした場合、成功しているものとして確定されることができる。次に、９１０で、他のコンセプトの生徒の熟達に関連する因子が識別されることができる。任意の適切な因子が使用されることができ、これらの因子が関連するということを識別するための任意の適切な技術が使用されることができる。例えば、因子は、コンテンツが具体的な媒体の種類（例えば、映像、アニメ、クロスワードパズル等）であるかどうか、コンテンツが届けられる頻度（例えば、毎週１回６週間、１ヶ月後に復習付き）、コンテンツが提供されるセッションの長さ（例えば、９０分間に対して１５分間）、コンテンツの難度レベル（例えば、難しすぎる、簡単すぎる等）、問題の数および種類（例えば、２０の事例研究問題に対する１００の○×式問題）、コンテンツが関連コンテンツとともに届けられるかどうか等を含むことができる。別の例として、コンセプトの生徒の熟達に関連するものとして因子を識別するために使用されることができる技術は、生徒の既定の学習法、因子が存在した場合の評価における生徒の過去の成績、因子が存在した場合に生徒が費やす時間の量、生徒の能力の現在のレベル等を再検討することを含むことができる。最終的に、９１２で、他の生徒に対するストラテジの成功、および他のコンセプトの生徒の熟達に関連するものとして識別される因子に基づいて、割り当てられたコンセプトのためのストラテジが選択されることができる。このストラテジを選択するための任意の適切な技術が使用されることができる。例えば、ストラテジは、任意の適切な基準（例えば、評価スコア、それらの基準がどのように他の生徒に影響するか等）に基づいて、コンセプトの生徒の熟達に関連すると確定された因子を熟考することによって選択されることができる。熟考アプローチは、いくつかの実施形態で、動的に変更されることができる。別の例として、ストラテジは、出席している生徒の教育に関連する因子の最高の数を有する他の生徒のための、ある数の最も成功しているストラテジから１つのストラテジを識別することによって選択されることができる。いったんストラテジが選択されると、プロセス９００は、９１４で終了することができる。

図８に戻って、いったんコンセプトを教育するためのストラテジが８０４で選択されると、そのコンセプトのためのそのストラテジと一致するコンテンツは、８０６で提示されることができる。コンテンツは、そのストラテジと一致する任意の適切な手法で提示されることができる。例えば、ストラテジが、コンテンツが映像として提示されるべきであることを示す場合、コンテンツは、生徒に対して映像画面上に提示されることができる。コンテンツが提示された後、生徒の知識の評価は、８０８で確定されることができる。評価を行うための任意の適切な技術が例えば、上記で図示および説明されるとおり、図６と関連して、実施されることができる。次に、８１０で、生徒がコンセプトを習得したかどうか確定されることができる。任意の適切な技術は、生徒がコンセプトを習得したかどうかを確定するために使用されることができる。例えば、コンセプト熟達は、正しく解答された問題の組のある割合を達成しているものとして定義されることができる。コンセプト熟達は、追加的にまたは代替的に、識別の難易度において、生徒が問題に正しく解答しているものとして定義されることができる。コンセプト熟達は、追加的にまたは代替的に、生徒があるシータ（予想能力レベル）を達成しているものとして定義されることができる。

８１０で、生徒がコンセプトを習得したことが確定すると、次に８１２で、生徒が８０６の前にコンセプトを習得したかどうか確定されることができる。そうである場合、プロセス８００は、８２０で終了することができる。別様には、プロセス８００は、コンセプトの新規の熟達を反映するために、８１４で生徒のためのコンセプト熟達プロファイルを更新し、８１６で生徒の学習プロファイルを更新し（例えば、熟達に達するために必要な数の問題、コンセプトを習得するために要した時間、生徒がいつコンセプトのためのコンテンツを見たか、コンセプトが習得されたコンテンツの種類等を記録することによって）、および有効なストラテジを反映するために、８１８でストラテジデータベースを更新することができ、次に８２０で終了する。

いくつかの実施形態による、ストラテジデータベースを更新するためのアプローチの例が、図１０においてプロセス１０００として図示される。図のように、プロセス１０００が１００２で開始した後、ストラテジに関する任意の適切な情報は、１００４に記録されることができる。次に、１００６で、このストラテジは、他の類似ストラテジと比較されることができる。例えば、比較は、各ストラテジへの公開に基づいて、生徒の相対的上達を比較することができる。この比較に基づいて、１００８で、このストラテジが、複製するために十分に有効であるかどうか確定されることができる。例えば、成績において他のストラテジよりもよい上達をもたらさなかったストラテジは、複製するために十分に有効でないものと見なされる。そのような状態において、このストラテジは、１０１０でアーカイブ化されることができ、プロセス１０００は、１０１４で終了する。別様には、プロセスは、ストラテジ選択プロセス（例えば、図９に図示されるとおり）において、ストラテジが他の生徒によって使用されることを利用可能とすることができる。

図８に戻って、８１０で、生徒がコンセプトを習得していないことが確定すると、次にプロセス８００は、８２２で、別のストラテジを試行するべきかどうかを確定することができる。別のストラテジを試行するかどうかを確定するための任意の適切な技術が使用されることができる。例えば、プロセスは、以前に選択されたストラテジが、コンセプトを成功裏に他のストラテジに教育する見込みにおいて非常に類似している場合、別のストラテジを試行することを確定することができる。別のストラテジを試行することが確定されると、上述されるとおり８０４と関連して、次に別のストラテジが８２４で選択されることができる。別のストラテジが選択された後、または別のストラテジが選択されないことが確定すると、生徒の学習プロファイルに基づいて、コンセプトに関連する追加的なコンテンツが、次に８２６で選択されることができる。例えば、生徒の学習プロファイル（例えば、ユーザの学習プロファイルが、ユーザが映像コンテンツでうまく学習することを示す場合、映像フォーマットのコンテンツ）と一致する特性を有するコンセプトに関連する追加的なコンテンツが選択されることができる。別の例として、追加的なコンテンツは、コンテンツ難度、識別の集団またはサブ集団についてのコンテンツ有効性、生徒の学習法についてのコンテンツ有効性、コンテンツメディアフォーマット、コンテンツを見た後に、コンセプトの習得に生徒が要した時間の長さ（コンテンツ効率）等に基づいて選択されることができる。

別の例として、いくつかの実施形態では、追加的なコンテンツは、ミニクラスセッションであることができる。このセッションは、コンセプトの必須コンテンツで議論される、コンセプトのより深い議論を含むことができる。これは、追加的な援助を必要とする生徒の利益のための、キーコンセプトのより基本的な議論を意味することができ、または高度な生徒の利益のための、より深く詳細な議論を意味することができる。加えて、これらのミニクラスセッションは、必修科目またはコンテンツの一部でなかったコンセプトを対象とすることができる。ミニクラスセッションは、長さにおいてさまざまであることができ、任意の適切な長さ（例えば、１０分間または１時間）であることができる。これらのミニクラスセッションは、単一の種類のコンテンツまたは複数のコンテンツおよび媒体の種類を含むことができる。ミニクラスセッションは、問題を含むことができる。いくつかのミニクラスセッションは、識別の集団または小群を標的とされることができる。いくつかのミニクラスセッションは、自動的に開かれることができる。いくつかのミニクラスセッションは、所定のユーザまたはインストラクタによって定義されることができる。

次に、８２８で、生徒が以前に追加的なコンテンツを提示されたことがあるかどうか確定されることができる。そうである場合、次に、８３０で、生徒がこのコンテンツを再度提示されるべきであるかどうか確定されることができる。任意の適切な技術は、生徒がこのコンテンツを再度提示されるべきであるかどうかを確定するために使用されることができる。例えば、生徒が同一の材料を複数の回数再検討することからうまく学習する場合、生徒はこのコンテンツを再度提示されると確定されてもよく、次にプロセス８００は８３２に進んでこのコンテンツを提示する（例えば、上述されるとおり８０６と関連して）。別様には、生徒にこのコンテンツを再度提示しないことが確定すると、次にプロセス８００は８２６に折り返し、他の追加的なコンテンツを選択する。

追加的なコンテンツが８３２で提示された後、別の評価は、８３４で確定されることができる。評価を行うための任意の適切な技術が、例えば、図６と関連して上記で図示および説明されるとおり、実施されることができる。次に、８３６で、生徒がコンセプトを習得したかどうか確定されることができる。任意の適切な技術が、８１０と関連して上述されるとおり、生徒がコンセプトを習得したかどうか確定するために使用されることができる。生徒がコンテンツを習得したことが確定すると、次にプロセス８００は、８１２にループすることができる。別様には、プロセス８００は、８２６にループして追加的なコンテンツを選択することができる。

図４に戻って、コンセプト材料が４１６で提示された後、プロセス４００は４１８で、生徒の学習セッションが完了したかどうか確定する。学習セッションが完了していない場合、次にプロセス４００は、次のコンセプトをシラバスまたはレッスンから選択する（例えば、４１４と関連して上述されるとおり）。別様には、プロセス４００は、４２２で生徒のシラバスを更新し、４２４で終了する。シラバスを更新するための任意の適切な技術が、いくつかの実施形態で使用されることができる。例えば、図１１のプロセス１１１０は、シラバスを更新するために使用されることができる。図のように、１１０２で開始した後、プロセス１００４は、データベースから生徒のためのコンセプト熟達プロファイルを取り出すことができる。次に、１１０６で、プロセスは、生徒のための完了されたおよび／または閲覧されたコンテンツをデータベースから取り出すことができる。シラバスにおけるレッスンおよび／またはコンセプトは、次に生徒のコンセプトの熟達、完了されたおよび／または閲覧されたコンテンツ等に基づいて更新されることができる。いったんシラバスが更新されると、プロセス１１００は、生徒が次のレッスンおよび／またはコンセプトのための前提条件を完了したかどうかを、１１１０で確定することができる。生徒が必要条件を完了したことが確定すると、生徒は、次のレッスンおよび／またはコンセプトに関連するコンテンツへのアクセスを、１１１２で許されることができ、プロセス１１００は、１１１４で終了する。別様には、次のレッスンおよび／またはコンセプトのための必要条件は、１１１６で表示されることができ、生徒は、１１１８で、次のレッスンおよび／またはコンセプトに関連するコンテンツを提示されることについて警告されるか、妨げられることができ、プロセス１１００は、１１１４で終了する。

図１２〜図１７を参照して、いくつかの実施形態による、これを通じて教育コンテンツが入力され管理されることができるプロセスが説明される。例えば、図１２に示されるように、ユーザによってコンテンツを投稿するためのプロセス１２００が図示される。ユーザは、コンテンツを入手したコンテンツ生成者または人物であることができる。そのどちらも、例えば、教師であることができる。プロセス１２００が１２０２で開始した後、プロセスは、１２０４でコンテンツを受け取って記録する。ユーザは、任意の適切な様式で、コンテンツをシステムに入力することができる。例えば、ユーザは、ワードプロセッシングソフトウェアまたはウェブブラウザ等の任意のテキストベースのシステムを通じてコンテンツを入力することができる。ユーザは、追加的にまたは代替的に、ウェブブラウザ内のファイル更新インターフェース、またはファイル転送プロトコルを通じて、ファイル形式でコンテンツを更新することができる。ユーザは、追加的にまたは代替的に、マイクに向かって話すことによって、またはカメラに向かって話すことによって、コンテンツを入力することができる。ユーザは、追加的にまたは代替的に、ウェブベースの認証システムを通じて、コンテンツを入力することができる。アップロードされたコンテンツは、任意の適切なフォーマットであることができる。例えば、いくつかの実施形態では、コンテンツは、編集不可能なフォーマットでアップロードされることができる。いくつかの実施形態では、編集不可能なフォーマットでアップロードされた場合、コンテンツは、本願に記載のとおり、編集を促進するために、続いて編集可能なフォーマットに変換されることができる。コンテンツは、任意の適切な様式で記録されることができる。例えば、コンテンツは、データベース内または表のフィールドに記録されることができる。コンテンツはまた、表に直接記録される代わりに、別のファイルまたはデータベースへのポインタとして存在することができる。

次に、１２０６で、コンテンツがタグ付けされるかどうか確定されることができる。コンテンツのタグ付けはプロセスであり、例えば、これを通じてコンテンツがカテゴリ化される。問題は、幾何学、三角形、直角等辺三角形、３：４：５の直角等辺三角形、３：４：５の倍数６：８：１０の直角等辺三角形等についてであることができる。これらのそれぞれは、タグ付けされることができる。概念的トピックによるタグ付けに加えて、コンテンツはまた、難度（ある問題がどれくらい難しいか）、種類（文章題、図表、グラフ、○×式問題等）、フォーマット（テキストコンテンツ、ライブ映像コンテンツ、録画（キャンド）映像コンテンツ）等によってタグ付けされることができる。タグ付けコンテンツのための任意の適切なアプローチが、いくつかの実施形態で使用されることができる。例えば、コンテンツは、タグに対応する値でデータベース内のフィールドに割り当てられるによってタグ付けされることができる。タグは、テキストまたは数字であり、および／または記号を含んでもよく、コンテンツがタグ付けされることが確定すると、１２０８で、ユーザがコンテンツ上のタグの変更を希望しているかどうか確定することができる。任意の適切な技術が、この確定を行うために使用されることができる。例えば、ユーザは、ユーザがコンテンツ上のタグの変更を希望するかどうかを尋ねられることができる。別の例として、所定のユーザ優先もまた、ユーザが１つのコンテンツ上のタグの修正を希望しているかどうか定義することができる。タグの変更の一部として、ユーザはまた、を追加または削除することができる。ユーザがタグの変更を希望していないことが確定すると、次にプロセス１２００は、１２１０で終了することができる。

しかしながら、ユーザがタグの変更を希望していることが確定すると、次に１２１２で、ユーザは、タグを検索することができるようにされることができる。ユーザがタグを検索することができるようにするための任意の適切な機構が使用されることができる。例えば、ユーザは、いくつかの実施形態では、タグを検索するための検索エンジンを提供されることができる。そのようなエンジンは、ユーザが複数のまたは単一の検索語によって、既存のタグを検索することができるようにする。そのようなエンジンは、追加的にまたは代替的に、ユーザが単語の全部、単語の一部、および／または数字によって検索することができるようにする。そのようなエンジンは、追加的にまたは代替的に、ユーザが複数の検索基準または単一の検索基準を使用することができるようにする。別の例として、ユーザは、手動でブラウズすることができる、利用可能なタグの一覧を提示されることができる。

１２１４で、次に、ユーザによって検索されたタグが存在するかどうか確定することができる。タグが存在することが確定すると、次に１２１６で、ユーザによって検索されたタグが作成されることができる。タグを作成するための任意の適切なアプローチが使用されることができる。追加的にまたは代替的に、ユーザは、タグを含むファイルを更新すること、別のソースからインポートすること等によってタグを作成することができる。ユーザはまた、テキストベースのエディタ、ウェブブラウザ等を介してタグを入力することができる。１２１４でタグが存在することが確定すると、またはタグが１２１６で作成された後、プロセス１２００は次に、タグのユーザ選択を受け取り、これをコンテンツに適用することができる。前述のように、タグのコンテンツへの適用は、任意の適切な手法で、コンテンツに関連するデータベース内のフィールドに入力すること等によって実施されることができる。

次に、１２２０で、プロセス１２００はまた、タグを推薦することができる。タグは、任意の適切な手法で推薦するために選択されることができる。例えば、タグは、図１３に関連して以下に記載のとおり、推薦するために選択されることができる。別の例として、コンテンツは、その種類（例えば、音声、映像、テキスト等）、およびそのコンテンツを確定するために分析されることができる。この分析は、コンテンツ内のキーワード、記号、変数等を探すことができる。この分析は、追加的にまたは代替的に、コンテンツ（映像等の）を検索して、その意味内容を確定し、タグを薦めることができる。ユーザは次に、任意のまたはすべての薦められたタグを１２２１で選択し、適用することができる。

１２２２で、プロセス１２００は、次に、コンテンツから削除されるタグのユーザ選択を受け取ることができる。例えば、ユーザは、自動的に適用されたタグまたは以前にユーザまたは別のユーザによって手動で選択されたタグを削除することができるようにされることができる。ユーザが、タグを削除する機会を与えられた後、プロセス１２００は次に、１２１０で終了することができる。

１２０６で、コンテンツがタグ付けされないことが確定すると、プロセス１２００は、次に１２２４で、ユーザがコンテンツを手動でまたは自動でタグ付けすることを希望しているかどうかを定義することができる。この定義は、ユーザを促すか、優先設定をチェックする等の任意の適切な様式で行われることができる。ユーザがコンテンツに手動でタグ付けすることを希望しているが確定すると、プロセス１２００は次に、１２１２に分岐し、上述のとおり前進する。別様には、プロセスは、コンテンツのためのタグを選択することができる。図に関連して１３下記に記載されるもの等のように、タグを選択するための任意の適切なプロセスが実施されることができる。いったんコンテンツのためのタグが選択されると、タグは、１２２８でコンテンツに適用され、ユーザは、上述のとおり、１２２２でタグを削除する機会を与えられることができる。

上述のとおり、図１３は、いくつかの実施形態による、自動的にコンテンツのためのタグを選択するためのプロセス１３００の例を図示する。図のように、プロセス１３００が１３０２で開始した後、プロセスは、コンテンツのユーザ選択を受け取ることができる。この選択は、任意の適切な手法で受け取られることができる。例えば、選択は、選択が以前に行われた別のプロセスから、または選択のためにユーザを促すことによって受け取られることができる。次に、１３０６で、ユーザ選択は、他のコンテンツ（これは、プロセス１３００に利用可能な任意の他のコンテンツ、またはそのサブセットであることができる）と比較されることができる。この選択は、任意の適切な単数または複数の基準を使用して、任意の適切な手法で行われることができる。例えば、メディアフォーマット、使用されるまたは試験されるコンセプト、コンテンツ構造、コンテンツに含まれるテキスト、記号、単語および語句等が、類似性を確定するために比較されることができる。

次に、１３０８で、他のコンテンツのタグがそのユーザ選択コンテンツに適用されることを考慮されることができるように、ユーザ選択コンテンツが他のコンテンツに類似するかどうか確定されることができる。類似性は、任意の適切な単数または複数の基準に基づくことができる。例えば、プロセス１３００は、メディアフォーマット、使用されるまたは試験されるコンセプト、コンテンツ構造、コンテンツに含まれるテキスト、記号、単語および語句等を考慮することができる。コンテンツが類似していないと確定すると、プロセス１３００は、１３０６に折り返して、他のコンテンツを比較することができる。別様には、１３１０で、プロセスは次に、ユーザ選択コンテンツがすでに他のコンテンツのタグを有しているかどうかを定義することができる。ユーザ選択コンテンツが同一のタグを有している場合、次にプロセス１３００は１３０６に折り返して、他のコンテンツを比較することができる。別様には、１３１１で、タグが適用可能かどうか確定されることができる。そうである場合、他のコンテンツのタグは、１３１２で選択されることができる。別様には、プロセスは、１３１４に前進する。

１３１４で、プロセス１３００は次に、ユーザ選択コンテンツを利用可能なタグと比較することができる。そうすることにおいて、ユーザ選択コンテンツは、利用可能なタグと一致するかどうか見るために、キーワード、記号、数字、または語句を検索されることができる。１３１６で、ユーザ選択コンテンツがタグと一致することが確定すると、次にプロセスは、１３１４に折り返すことにより、他のタグを比較することを継続することができる。別様には、プロセス１３００は、１３１８で、コンテンツがすでに一致したタグを有しているかどうかを確定することができる。コンテンツがすでに一致したタグを有している場合、次にプロセスは、１３１４に折り返す。別様には、プロセスは、１３２０でタグを選択することができる。次に、プロセス１３００は、１３２１で、比較するための他のタグがあるかどうかを確定することができる。そうである場合、プロセスは、１３１４に折り返すことができる。別様には、プロセスは、１３２２で終了することができる。

図１４を参照すると、いくつかの実施形態による、評価を作成するためのプロセス１４００が図示される。上述のとおり、評価は、○×式問題、多項選択問題、自由応答問題、および／または任意の他の適切な問題等の、生徒知識を査定するための任意の適切な機構を含み得る。プロセス１４００が１４０２で開始した後、プロセスは、ユーザが手動で評価の長さの設定を希望しているかどうかを、１４０４で確定することができる。この確定は、ユーザを促すことによる、または優先設定をチェックすることによる等の任意の適切な手法で行われることができる。１４０４で、ユーザが評価の長さの設定を希望していないことが確定すると、プロセス１４００は次に、最大の評価の長さを選択することができる。例えば、プロセスは、評価がある数の問題以上にならないことを確定することができる。次に、１４０８で、プロセスは、最小の評価の長さを設定することができる。１４１０で、評価に充てられた時間が設定されることができる。例えば、１０分間が評価に割り当てられ得る。１４０４で、ユーザが評価の長さを手動で設定することを希望しないことが確定すると、次にプロセス１４００は、１４１２で、最大の評価の長さの手動選択を、１４１４で、最小の評価の長さの手動選択を、１４１６で、評価に充てられた時間の手動選択を受け取ることができる。

評価に充てられた時間が１４１０または１４１６で設定された後、プロセスは、１４１８で、ユーザが問題を評価に手動で追加することを希望しているかどうかを確定することができる。この確定は、ユーザに促すこと、優先をチェックすること等の任意の適切な手法で行われることができる。ユーザが問題を評価に手動で追加することを希望していることが確定すると、次に１４２０で、ユーザは、問題を検索することができるようにされることができる。ユーザが問題を検索することができるようにするための任意の適切な機構が使用されることができる。例えば、検索エンジン（例えば、キーワード、タグ等を検索するための）が提供されることができるか、または、ユーザは、を問題の一覧を提示されることができる。１４２２で、ユーザは次に、１４２０で見つけた問題を選択し、その問題を評価に追加することができる。追加的にあるいは代替的に、いくつかの実施形態では、ユーザは、１４２４で、ユーザからの問題を受け取ることができる。問題を受け取るための任意の適切な機構が使用されることができる。例えば、ユーザは、問題をファイルにアップロードすることができる。別の例として、ユーザは、問題の中に手動でタイプすることができる。次に、ユーザは、所望される場合、１４２５で問題を削除することができ、次にプロセスは、１４２６で終了することができる。

１４１８で、ユーザが問題を評価に手動で追加することを希望していないことが確定すると、プロセス１４００は次に、１４２８で、評価パラメータのユーザ選択を受け取ることができる。コンテンツ難度、あるコンセプト、あるタグ、あるレッスンまたはクラス等の、任意の適切なパラメータが使用されることができる。次に、１４３０で、プロセスは、選択されたパラメータと一致する問題を選択することができる。問題を選択する、任意の適切なアプローチが使用されることができる。例えば、ユーザによって選択されたパラメータは、問題のパラメータ、およびパラメータが十分近い場合に選択される問題と比較されることができる。いったん問題が選択されると、プロセス１４００は、１４２５に分岐して、ユーザが問題を削除できるようにすることができ、次に１４２６で終了する。

いくつかの実施形態では、全体のコンテンツを最初から再作成することなく、そのコンテンツがわずかに変更されることができるように、以前に投稿されたコンテンツをコピーできることが望ましい場合がある。例えば、これは、評価問題を複製する際に望ましい場合がある。コンテンツのクローンを作るために、いくつかの実施形態で使用されることができるプロセス１５００が、図１５に図示される。図のように、プロセス１５００が開始した後、プロセスは、コンテンツがクローン化されるというユーザ選択を受け取ることができる。このユーザ選択は、任意の適切な様式で受け取られることができる。例えば、ユーザは、一覧から、または検索エンジンを使用して（例えば、タグまたはキーワードを使用して）コンテンツを見つけた後に、コンテンツを選ぶことができる。次に、１５０６で、所望されるクローンの数のユーザ選択が受け取られることができる。１５０８で、クローン化コンテンツの所望の特性のユーザ選択が受け取られることができる。特性は、いくつかの実施形態では、構造的特性であることができる。例えば、ユーザは、ローマ数字の記述を有し、システムが、同一のコンセプトを、文章題フォーマットで試験するバージョンを産生することを必要とする問題から開始し得る。別の例として、ユーザは、多項選択問題が○×式で、または生徒が生成した応答フォーマットでクローン化されることを希望し得る。

１５１０で、クローン化コンテンツのための所望の難度のユーザ選択が選択されることができる。ユーザがクローンを作るためにコンテンツの２つ以上の項目を選択した場合、ユーザは、コンテンツの各項目のバージョンについての同一の難度を必要とすることを選ぶことができる。あるいは、ユーザは、ユーザが所望するコンテンツの各項目についての具体的な難易度のバージョンの数を指定し得る。ユーザは、すべての項目について、難度の具体的なレベルの変動の数を指定し、難度の具体的なレベルで具体的な項目について必要とされる、バージョンの数を変更することを選ぶことができる。

プロセス１５００は次に、１５１２で、ユーザが選択したコンテンツを検索することができる。ユーザ選択コンテンツを検索するための、任意の適切な技術が使用されることができる。例えば、プロセスは、試験されるコンセプトのためのコンテンツ、コンテンツ構造、キーワード、記号、語句、番号等を検索し得る。コンテンツの中のコアエレメンツおよび変数は、次に１５１４で識別されることができる。コアエレメンツは、項目によって試験されたコンセプトに関係し得る。変数は、コアコンセプトに影響を及ぼすことなしに変更され得る、そのコンテンツによって試験されたコンテンツのエレメンツに関係し得る。変数の例は、記述ｘ^２＋２に「ｘ」を含むことができる。別の例は、論理問題の設定である。

次に、１５１６で、プロセス１５００は、問題の中の変数を変更することができる。変数を変更する例は、記述ｘ^２＋２の中の「ｘ」を「ｙ」に変更して、記述ｙ^２＋２を産生することを含むことができる。別の例は、空港からバス停への、論理問題の設定の変更である。クローン化された問題が、次に１５１８でユーザに表示され、クローン化された問題の予想難度が、１５２０で予想される。クローン化された問題の難度は、コンテンツのクローン化項目のテキストの分析、クローン化コンテンツの元のコンテンツ（これは難度評定を受けたことがあり得る）との比較、他の類似コンテンツとの難度の比較等に基づいて予想されることができる。

１５２２で、ユーザがクローン化コンテンツの編集を希望しているかどうかが確定されることができる。この確定は、ユーザを促すこと、または優先設定をチェックすることによる等の、任意の適切な手法で行われることができる。ユーザが問題の編集を希望していることが確定すると、ユーザは、１５２４で、コンテンツを編集することを可能とされることができる。別様には、またはコンテンツが編集された後、クローン化コンテンツは１５２６で記録され、プロセス１５００は、１５２８で終了する。

いくつかの実施形態による、レッスンおよび／またはコースを作成するためのプロセス１６００が、図１６に関連して説明される。図のように、プロセス１６００が１６０２で開始した後、プロセスは、ユーザが１６０４でレッスン／コースにコンテンツを手動で追加することを希望しているかどうかを確定することができる。この確定は、ユーザを促すこと、または優先設定をチェックすること等の任意の適切な手法で行われることができる。ユーザがコンテンツを手動で追加することを希望していることが確定すると、次に１６０６で、プロセスは、所望のコンテンツおよびレッスン／コースに関連するタグのユーザ選択を受け取ることができる。ユーザ選択は、任意の適切なインターフェースから行われることができる。例えば、ユーザは、タグの一覧、データ入力フィールド等からタグを選択することができる。次に、１６０８で、ユーザは、レッスン／コースに加えられることになるコンテンツを選択することができる。このコンテンツは、任意の適切な手法で選択されることができる。例えば、ユーザは、コンテンツを入力する（例えば、データ入力フィールドに、ファイルから等）ことにより、利用可能なコンテンツ（これは、選択されたタグに基づいて生成されることができる）の一覧からこのコンテンツを選択することができる。レッスン／コースから削除されることになるコンテンツの次のユーザ選択は、１６１２で受け取られることができ、次にプロセス１６００は、１６１４で終了することができる。ユーザは、レッスン／コースに誤って含まれていたか、またはレッスン／コースの以前の作成または編集の間に入力されたコンテンツを削除することを所望することができる。

１６０４で、コンテンツをレッスン／コースに手動で追加することを希望しないことが確定すると、次に１６１６で、プロセス１６００は、パラメータまたはレッスン／コースコンテンツのユーザ選択を受け取ることができる。サンプルパラメータは、難度、あるコンセプト、あるタグ、学習プロファイルスコア、判別、能力レベル、媒体の種類等を含むことができる。次に、１６１８で、プロセスは、パラメータに基づいて、コンテンツを組み立てることができる。例えば、コンテンツは、パラメータと一致しているタグ、キーワード等を有するレッスン／コースに加えられることができる。次に、ユーザがコンテンツをさらに加えることを希望しているかどうかが確定されることができる。この確定は、ユーザを促すこと、または優先設定をチェックすること等の任意の適切な手法で行われることができる。ユーザがコンテンツをさらに加えることを希望する場合、プロセスは次に、１６０４に折り返すことができる。別様には、上述のとおり、プロセスは１６１２に前進して、ユーザが削除されるコンテンツを選択できるようにすることができる。

専門知識を有し、その専門知識を共有するために代金の支払いを得たいと思うが、しかしこれまではそうするためのインフラストラクチャが欠乏していたという会員を持つ、大きな才能のコミュニティが世界中にある。大学の教授、科学者、研究者、便利屋、芸術家、有名人、および多くの他の人々は、すべて貴重なレベルの訓練または専門知識を有する。これらの個人が、彼らが専門知識を有するコンセプトに関連するコンセプトを販売することができることを促進するために、いくつかの実施形態では、コンテンツを購入、販売、管理するためのオンライン市場が提供されることができる。この市場内のコンテンツは、録画映像、ライブ映像レッスン、対話式テキスト、リッチメディア、および／または任意の他の適切なコンテンツおよび／またはその任意の組み合わせを含むことができる。このオンライン市場を使用して、ユーザは、記録の安全のために、コンテンツを中央サーバに載せ、今行っているよりも有効にコンテンツを作成、変更、編集するための認証ツールを使用し、彼らのすべてのコンテンツにタグ付けするために、自動タグ付けアルゴリズムを使用し、適応学習シラバスを産生し、ライブまたは事前に記録された教室セッションを管理する等のことができる。他のユーザは次に、提供物を市場においてを閲覧することができる。そのような提供物を閲覧するためのユーザインターフェースの例が、図１７のインターフェース１７００として図示される。図のように、このインターフェースは、毎日の特集コンテンツ１７０２、毎月の特集コンテンツ１７０４、大学の教職員によって主催されるコンテンツ１７０６、および他の一般カテゴリ１７０８によって主催されるコンテンツを含む。当然、任意の適切なインターフェースが、コンテンツ市場のために使用されることができる。

いくつかの実施形態による、そのような市場を提供するために使用されることができるプロセスの例が、図１８に図示される。図のように、プロセス１８００は１８０２で開始し、次に１８０４で、アップロードされたコンテンツを受け取ることができる。このコンテンツは、ウェブサイトアップロードインターフェースを使用してコンテンツを受け取る等の、任意の適切な様式（上述のとおり）によって、アップロードされることができる。次に、１８０６で、コンテンツはタグ付けされることができる。コンテンツをタグ付けするための任意の適切な機構が使用されることができる。例えば、アップロードおよびタグ付けは、上述のとおり、図１２および図１３に関連して実施されることができる。１８０８で、ユーザは、コンテンツを編集することが可能であることができる。ユーザがコンテンツを編集することを可能にするための、任意の適切な機構が提供されることができる。例えば、ウェブサイトを使用した文書エディタが提供されることができる。アップロードされたコンテンツが、受け取り時に編集可能なフォーマットでない限りにおいて、いくつかの実施形態では、コンテンツは、編集可能なフォーマットに変換されることができる。次に、１８１０で、ユーザが作成した適応評価が受け取られることができる。この評価を受け取るための任意の適切な技術が利用されることができる。例えば、評価は、上述のとおり図１４に関連して作成されることができる。ユーザはまた、コンテンツのための適応可能なレッスンまたはコースを、１８１２で作成することができる。このレッスンまたはコースは、任意の適切な手法で、上述されるように図１６に関連して作成されることができる。

次に、１８１４で、コンテンツのユーザプライシングが受け取られることができる。このプライシングは、データ入力フィールド等の任意の適切な手段で受け取られることができる。ユーザは、確立されたプライシングを持つ類似コンテンツのプライシングおよび／または解説をユーザに提示することにより、プライシングの確立において支援されることができる。ユーザは、プライシングを確立するために、任意のアプローチを使用することができる。例えば、ユーザは、ユーザの製品に対し、均一の規定料金を設定することができる。または、ユーザは、市場がオークションを通じて値段を設定することを可能にすることができる。あるいは、ユーザは、可変プライシング、抱き合わせ、または数量割引を有することができる。それゆえ、ユーザは、ユーザが妥当であると見なすように、自身のコンテンツにプライシングする自由を有する。

いったんユーザがユーザの投稿に満足すると、コンテンツの他人による利用を可能にするというユーザの許可が、１８１６で受け取られることができる。この許可は、任意の適切な手法で付与されることができる。

利用可能なコンテンツにアクセスすることに興味を持つ他のユーザは、続いて１８１８で、コンテンツの検索を実施することができる。任意の適切な機構は、検索を実施するために使用されることができる（上述のとおり他のコンテンツ検索に類似して）。例えば、検索は、検索エンジンを使用して、または利用可能なコンテンツの一覧に提示されることによって実施されることができる。次に、１８２０で、コンテンツ（またはその一部）および／またはコンテンツデータ（コンテンツ、コンテンツを閲覧した人数、コンテンツを購入した人数、ユーザ評定、レビュー、サンプルコンテンツ、コンテンツの有効性および順位、コンテンツ作成者等の抜粋等）は、他のユーザに提示されることができる。購買情報（クレジットカード番号、支払約束等）は次に、他のユーザから１８２２で受け取られることができる。次に、１８２４で、コンテンツは、上述されるような任意の適切な様式で、他のユーザに提示されることができる。最後に、１８２６で、コンテンツの改善についてユーザを支援するために、コンテンツに関連する生徒の成績に関するフィードバックがユーザに提供されることができ、次にプロセス１８００は、１８２８で終了することができる。

いくつかの実施形態では、コンセプトマップビューは、コンセプトがどのように相互に関連するかについての理解においてユーザを支援するために提示されることができる。コンセプトマップビュー１９０１の例は、図１９のインターフェース１９００に提示される。図のように、複数のレベルのコンセプト１９０２、１９０４、および１９０６が提示される。１つのレベルの各コンセプトは、矢印１９０８または１９１０によって示される、次のより高いレベルでのコンセプトに関連することができる（例えば、レベル１９０２はレベル１９０４よりも高いレベルにあり、レベル１９０４はレベル１９０６よりも高いレベルにある）。それゆえ、例えば、レベル１９０６で示されるすべてのコンセプトは、引き算に関連し、レベル１９０４で示されるすべてのコンセプトは、計算に関連する。ユーザは、対応するコンテンツとともに提示されるコンセプトの一覧の任意のものをクリックすることができる。

図２０は、いくつかの実施形態で使用されることができる、試験における予想成績のための成績内訳表示の例を示す。図のように、この表示は、領域２００２で予想総合スコアを、領域２００４で言語内訳を、領域２００６で数学内訳を示す。領域２００２内において、表示は、試験の言語および数学の部分の合計予測スコア、その試験の合計予想統合スコアを示し、そのようなスコアはそこで、異なるゴール（例えば、上位１００のビジネススクール、上位５０のビジネススクール、および上位１０のビジネススクール）に生徒を位置づける。領域２００４および２００６内において、試験の言語および数学の部分は、生徒が進歩するにつれて、言語および数学の異なる部分の生徒の成績を示す。図２０の成績内訳表示は、試験の数学および言語の部分に関連して図示され、図示されるようにさらなる内訳であるが、この表示は、試験と、試験を受けるために備えているのではない勉強とともに使用されることができる。

図２１は、いくつかの実施形態による、システムを実装するために使用されることができるハードウェアの例を図示する。図のように、システム２１００は、サーバ２１０２および１つ以上のユーザデバイス２１０４を含むことができる。サーバ２１０２およびデバイス２１０４は、本願に記載のとおり、機能およびユーザインターフェースを提供するための、サーバ、データ処理デバイス、パソコン（デスクトップコンピュータ、ノートパソコン、タブレットコンピュータ、ペンを使用したコンピュータ等）、携帯情報端末、セットトップボックス、ゲーム機、デジタルビデオレコーダ、メディアセンターコンピュータ、ホームオートメーションコンピュータ、家電コンピュータ等の任意の適切なであることができる。サーバ２１０２およびデバイス２１０４は、通信ネットワーク２１０６および／または接続２１０８を介して接続されることができる。サーバ２１０２とデバイス２１０４とをつなぐための任意の適切な接続である、通信ネットワーク２１０６および接続２１０８は、有線接続、無線接続、またはその組み合わせ、およびインターネット、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、無線ネットワーク、電話ネットワーク、ケーブルネットワーク、衛星ネットワーク等の任意の適切な通信ネットワークを含むことができる。サーバ２１０２は、無線アプリケーションプロトコル（ＷＡＰ）ＴＣＰ／ＩＰ等の任意の適切なプロトコルを使用して、デバイス２１０４と通信し得る。

いくつかの実施形態では、サーバ２１０２は、データベースにアセットを記憶し得る。このデータベースは、データを記録するための任意の適切なデバイスであることができ、およびデータベース、ディスクドライブ、メモリの中のデータ構造等であり得る。データベースは、サーバ２１０２の一部であるか、またはサーバ２１０２に接続されることができる。

サーバ２１０２およびデバイス２１０４のそれぞれは、１つ以上のプロセッサおよび１つ以上のインターフェースを含むことができる。それぞれにおけるプロセッサは、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ等を含む任意の適切な処理デバイスであることができ、サーバ２１０２とデバイス２１０４の中またはその間で同じかまたは異なる場合がある。それぞれにおけるインターフェースは、任意の適切なインターフェースであることができ、任意の適切なプロトコルを使用することができる。インターフェースは、サーバ２１０２およびデバイス２１０４によって使用される接続の種類に対応することができる。例えば、サーバ２１０２およびデバイス２１０４は、接続２１０６が無線接続である場合、それぞれ、無線インターフェースを含むことができる。

サーバ２１０２とデバイス２１０４との間の接続には、図１の「ライブ映像」を産生するために、ナローバンドにアクセス可能なライブ映像ストリーミングを使用することができる。ストリームは、伝送遅延のための映像における停止を低減するために、デバイス２１０４で、ローカルでバッファされることができる。強い音声接続を保つために、サーバ２１０２は、デバイスの２１０４接続を定期的に確認（または別様には試験する）し、それらの接続速度に基づいてそれらの設定を自動最適化し、それらのフレーム速度を必要に応じて変更し、および、非常に不良な接続については、映像をすべてオフにする（しかし音声はオンのままにする）。

本発明は、上記の説明的な実施形態において説明され、図示されたが、本開示は、単なる例としてなされ、本発明の実装の詳細における多数の変更が、添付の特許請求の範囲によってのみ限定される、本発明の精神および範囲を逸脱することなくなされることができることを理解されたい。開示される実施形態の特性は、さまざまな手段において組み合わされ、再調整されることができる。

Claims (12)

1. コンピュータベースの学習環境において生徒を教育するための方法において、
   コンピュータが備えるプロセッシングデバイスが第１のコンセプトを識別するステップであって、該第１のコンセプトは、第１の生徒によって学習されたものであり、かつ、該第１の生徒によって学習される第２のコンセプトに関連し、
   前記プロセッシングデバイスが、該第１のコンセプトを該第１の生徒に教育するために使用される第１の種類のコンテンツを識別するステップと、
   前記プロセッシングデバイスが、該第１の種類のコンテンツから該第１のコンセプトを学習した少なくとも１人の他の生徒を識別するステップと、
   前記プロセッシングデバイスが、第２の種類のコンテンツを識別するステップであって、該第２の種類のコンテンツを介して、該少なくとも１人の他の生徒が該第２のコンセプトを学習し、
   前記プロセッシングデバイスが、該第２のコンセプトおよびコンテンツの該第２の種類に対応するコンテンツを選択するステップと、
   前記プロセッシングデバイスが、該コンテンツを該第１の生徒に提示するステップと
   を実行する、方法。
2. 前記コンテンツの種類は、映像、音声、テキスト、問題解決、および事例研究のうちの少なくとも１つである、請求項１に記載の方法。
3. 前記プロセッシングデバイスが、自動的にコンテンツをカテゴリ化するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記プロセッシングデバイスが、前記コンテンツと他のコンテンツとの比較に基づいて、該コンテンツに対するカテゴリ化を識別するステップをさらに含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記プロセッシングデバイスが、前記コンテンツとタグとの比較に基づいて、コンテンツに対するカテゴリ化を識別するステップをさらに含む、請求項３に記載の方法。
6. 前記プロセッシングデバイスが、評価に基づいて、生徒学習プロファイルを更新するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記評価は、適応評価である、請求項６に記載の方法。
8. 前記プロセッシングデバイスが、以前の解答に基づいて、前記評価において質問される問題を選択するステップをさらに含む、請求項７に記載の方法。
9. コンピュータ実行可能命令を含むコンピュータ読み取り可能媒体であって、該コンピュータ実行可能命令は、プロセッサによって実行されると、コンピュータベースの学習環境において生徒を教育するための方法を該プロセッサに実施させ、
   該方法は、
   第１のコンセプトを識別することであって、該第１のコンセプトは、第１の生徒によって学習されたものであり、かつ、該第１の生徒によって学習される第２のコンセプトに関連する、ことと、
   該第１のコンセプトを該第１の生徒に教育するために使用される第１の種類のコンテンツを識別することと、
   該第１の種類のコンテンツから該第１のコンセプトを学習した少なくとも１人の他の生徒を識別することと、
   第２の種類のコンテンツを識別することであって、該第２の種類のコンテンツを介して、該少なくとも１人の他の生徒が該第２のコンセプトを学習した、ことと、
   該第２のコンセプトおよびコンテンツの該第２の種類に対応するコンテンツを選択することと、
   該コンテンツを該第１の生徒に提示することと
   を含む、コンピュータ読み取り可能媒体。
10. コンピュータベースの学習環境において生徒を教育するためのシステムであって、該システムは、プロセッサを備え、該プロセッサは、
    第１のコンセプトを識別することであって、該第１のコンセプトは、第１の生徒によって学習されたものであり、かつ、該第１の生徒によって学習される第２のコンセプトに関連する、ことと、
    該第１のコンセプトを該第１の生徒に教育するために使用される第１の種類のコンテンツを識別することと、
    該第１の種類のコンテンツから該第１のコンセプトを学習した少なくとも１人の他の生徒を識別することと、
    第２の種類のコンテンツを識別することであって、該第２の種類のコンテンツを介して、該少なくとも１人の他の生徒が該第２のコンセプトを学習した、ことと、
    該第２のコンセプトおよびコンテンツの該第２の種類に対応するコンテンツを選択することと、
    該コンテンツを該第１の生徒に提示することと
    を行う、システム。
11. 前記コンテンツを選択することおよび該コンテンツを提示することのうちの少なくとも１つは、
    前記第１のコンセプトに対するコンテンツが提示された頻度と、
    セッション中に、該第１のコンセプトに対するコンテンツが提示された
    時間の長さと
    のうちの少なくとも１つに基づいている、請求項１に記載の方法。
12. 前記コンテンツを提示する前に、該コンテンツに対応する前提条件が、前記第１の生徒によって満たされたかどうかを決定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。

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