JP6115976B1 - 情報処理機器、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】記憶の効率を向上させる。【解決手段】コンピュータを、利用者の学習の対象となる対象学習要素と関連付けて、利用者の脳の第１の部位を活性化させる作用を有する第１コンテンツを再生する第１再生部と、対象学習要素と関連付けて、利用者の脳の第２の部位を活性化させる作用を有する第２コンテンツを再生する第２再生部と、第１コンテンツ及び第２コンテンツを再生した後、対象学習要素に関する質問を提示する質問提示部と、質問に対応する正解を提示する正解提示部として、機能させるプログラム。【選択図】図１

Description

本発明は、学習に用いられる管理装置及びプログラムに関する。

従来から、学習の効率化を図ったシステムが提案されている（例えば、特許文献１）。このようなシステムは、利用者が使用する端末装置と、当該端末装置と通信可能なサーバとを備えている。サーバは、各端末装置に学習要素情報を送信している。
特許文献２には、学習の対象となる単語に関連したサブリミナル画像を表示する学習装置が開示されている。

特表２０１４−５１６１７０号公報 特開２００１−４２７５８号公報

特許文献１の学習システムは、ユーザごとに学習の対象をカスタマイズする。特許文献２の学習システムは、サブリミナル画像を表示する。しかし、何れの学習システムも、ある学習の対象を記憶する場合に、脳においてどのような過程を経て記憶がなされているかを考慮していない。

つまり、従来の学習システムは、脳の記憶プロセスを考慮していないので、学習の対象の記憶の効率には限界があった。

本発明の目的は、記憶の効率を向上させることである。

本発明の一態様は、コンピュータを、
利用者の学習の対象となる対象学習要素と関連付けて、前記利用者の脳の第１の部位を活性化させる作用を有する第１コンテンツを再生する第１再生部と、
前記対象学習要素と関連付けて、前記利用者の脳の第２の部位を活性化させる作用を有する第２コンテンツを再生する第２再生部と、
前記第１コンテンツ及び前記第２コンテンツを再生した後、前記対象学習要素に関する質問を提示する質問提示部と、
前記質問に対応する正解を提示する正解提示部として、
機能させるプログラムである。

本実施形態の情報処理システムのブロック図。 図１の利用者情報データベースのデータ構造を示す図。 図１のコンテンツデータベースのデータ構造を示す図。 図１の認知状況データベースのデータ構造を示す図。 図１の学習状況データベースのデータ構造を示す図。 図１の優先学習項目データベースのデータ構造を示す図。 図２の利用者情報データベースと図３のコンテンツデータベースとの関係を示す図。 図１の管理サーバ及び端末装置のハードウェア構成を示す図。 本発明の実施形態の情報処理の全体フローを示すフローチャート。 図９の利用者登録工程のシーケンス図。 図９のプレテスト工程のシーケンス図。 本実施形態の第１感情判定テストの表示例を示す図。 本実施形態の第２感情判定テストの表示例を示す図。 図９のＭＳＬ工程のフローチャート。 図１４のＭＳＬ工程の表示例を示す図。 図１４のＭＳＬ工程の表示例を示す図。 図１４のＭＳＬ工程の表示例を示す図。 図１４のＭＳＬ工程の表示例を示す図。 図１４のＭＳＬ工程の表示例を示す図。 図１４のＭＳＬ工程の表示例を示す図。 図１４のＭＳＬ工程の表示例を示す図。 図１４のＭＳＬ工程の表示例を示す図。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。

＜１．情報処理システム＞
本実施形態の情報処理システムを説明する。図１は、本実施形態の情報処理システムのブロック図である。

図１に示すように、情報処理システム１００は、管理サーバ１と、複数の端末装置２とを備える。各端末装置２は、インターネットなどの通信網ＮＥＴを介して、管理サーバ１と通信可能である。
通信網ＮＥＴは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、専用回線（一例として、イントラネット）、又は、それらの組合せである。
本実施形態の学習アプリケーションプログラムは、管理サーバ１によって実行される第１学習アプリケーションプログラムと、端末装置２によって実行される第２学習アプリケーションプログラムとを含む。

端末装置２は、利用者の学習の対象となる要素（以下「学習要素」という）と関連付けたコンテンツ（第１コンテンツ及び第２コンテンツ）を再生するように構成される。

端末装置２は、管理サーバ１にリクエストを送信する情報処理装置の一例である。端末装置２は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、又は、パーソナルコンピュータである。
管理サーバ１は、端末装置２から送信されたリクエストに応じたレスポンスを端末装置２に提供する管理装置の一例である。管理サーバ１は、例えば、ウェブサーバである。

第１コンテンツは、利用者の脳の扁桃体を活性化させる作用を有する。第１コンテンツは、例えば、サブリミナル画像、サブリミナル音、又は、それらの組合せである。「画像」とは、人間が視覚的に認識可能な像である。画像は、例えば、文字、図形、又は、それらの組合せである。

サブリミナル音は、以下の態様に大別される。

第１の態様は、周波数によってサブリミナル音が定義される。具体的には、サブリミナル音は、一般的な人間の聴覚で認識不可能な周波数を有する音である。このサブリミナル音は、聴覚では認識できないが、無意識下で脳に刺激を与えることができる音である。第１の態様のサブリミナル音は、人間に集中、記憶の定着、または、それらの組合せを促す作用を有する。

第２の態様は、再生方法によってサブリミナル音が定義される。具体的には、サブリミナル音は、人間が意識を向けなければ認識できない方法で再生される音である。換言すると、このサブリミナル音は、意識すれば聴覚で認識できる音である。例えば、このサブリミナル音は、短時間だけ再生される音、小さい音量で再生される音、又は、それらの組合せである。例えば、読書中に喫茶店で再生されている音楽は、第２態様のサブリミナル音である。第２の態様のサブリミナル音は、人間に集中、記憶の定着、または、それらの組合せを促す作用を有する。

サブリミナル画像は、以下の態様に大別される。

第１の態様は、波長によってサブリミナル画像が定義される。具体的には、サブリミナル画像は、一般的な人間の視覚で認識不可能な波長を有する色を含む画像である。このサブリミナル画像は、視覚では認識できないが、無意識下で脳に刺激を与えることができる画像である。このサブリミナル画像は、人間に集中、記憶の定着、または、それらの組合せを促す作用を有する。

第２の態様は、再生方法によってサブリミナル画像が定義される。具体的には、サブリミナル画像は、人間が意識を向けなければ認識できない方法で再生される画像である。換言すると、このサブリミナル画像は、意識すれば視覚で認識できる画像である。例えば、このサブリミナル画像は、短時間だけ再生される画像、小さいサイズで再生される画像、背景画像、又は、それらの組合せである。

第１コンテンツは、学習要素との関係で人が抱く感情に関連する。扁桃体は感情記憶を司る。このため、第１コンテンツを端末装置２で再生すると、利用者の扁桃体を活性化させることが可能となる。

第２コンテンツは、利用者の脳の海馬を活性化させる作用を有する。第２コンテンツは、例えば、学習要素の意味に関連するコンテンツ（画像、音、又は、それらの組合せ）である。第２コンテンツは、利用者の視覚又は聴覚によって認識可能である。
海馬は意味記憶を司る。このため、第２コンテンツを端末装置２で再生すると、利用者の海馬を活性化させることが可能となる。

端末装置２は、第１コンテンツ及び第２コンテンツを再生した後、学習要素に関する質問と正解を提示する際に、第３コンテンツを再生するように構成される。
第３コンテンツは、利用者の脳の腹側被蓋野においてドーパミンの放出を促す。第３コンテンツは、例えば、サブリミナル画像、サブリミナル音、又は、それらの組合せである。
一般に、腹側被蓋野においてドーパミンが放出されると、島皮質と呼ばれる部位において、感情記憶と意味記憶との連合が促進され、記憶の定着が図られることが知られている。本実施形態によれば、脳の複数の部位（例えば、扁桃体及び海馬）を活性化させ、かつ、各部位に保持された記憶（例えば、感情記憶及び意味記憶）を連合させることによって、記憶の効率を飛躍的に向上させることが可能となる。また、ドーパミンが扁桃体及び海馬の少なくとも１つに照射されることにより、扁桃体が司る感情記憶、及び、海馬が司る意味記憶の少なくとも１つが強化される。

＜１−１．管理サーバの機能＞
図１を参照して、管理サーバ１の機能を説明する。管理サーバ１の機能は、基本情報収集部１１と、利用者学習状況計測部１２と、忘却速度解析部１３と、記憶定着度計測部１４と、記憶部１５と、学習要素情報作成部１６と、通信部１７と、を含む。

記憶部１５には、後述するデータベースＤＢ１〜ＤＢ５と、第１学習アプリケーションプログラムと、第２学習アプリケーションプログラムとが格納される。
第１学習アプリケーションプログラムは、管理サーバ１で実行される。
第２学習アプリケーションプログラムは、端末装置２からの要求に応じて端末装置２へ送信され、端末装置２で実行される。

＜１−１−１．利用者情報データベース＞
本実施形態の利用者情報データベースについて説明する。図２は、図１の利用者情報データベースのデータ構造を示す図である。

図２に示すように、利用者情報データベースＤＢ１は、「利用者ＩＤ」フィールドと、「利用者名」フィールドと、「評価情報」フィールドと、「標準文字入力速度」フィールドと、「性別」フィールド（不図示）と、「生年月日」フィールド（不図示）と、「年齢」フィールド（不図示）と、「メールアドレス」フィールド（不図示）とを含む。各フィールドは、互いに対応付けられている。

「利用者ＩＤ」フィールドには、利用者を一意に識別する利用者ＩＤが格納される。利用者ＩＤは、例えば、記憶装置４３に記憶された第２学習アプリケーションプログラムを一意に識別する情報、利用者が使用する端末装置２を一意に識別する情報、端末装置２に割り当てられた電話番号、利用者が登録したウェブサービスのアカウント（一例として、メールアドレス、ソーシャルネットワーキングサービスのアカウント）、又は、それらの組合せである。

「利用者名」フィールドには、利用者名を示すテキストが格納される。

「評価情報」フィールドには、端末装置２において第１コンテンツを再生した場合の利用者の反応の評価を示す評価情報が格納される。評価情報は、利用者の嗜好（例えば、利用者の感情に基づく反応）に関する情報でもある。
「評価情報」フィールドには、サブリミナル画像に関する情報と、サブリミナル音に関する情報とが格納される。

サブリミナル画像に関する情報は、「サブリミナル画像ＩＤ」フィールドと、「評価値」フィールドとを含む。各フィールドは、互いに対応付けられている。
「サブリミナル画像ＩＤ」フィールドには、ｎ個（ｎは２以上の任意の自然数）のサブリミナル画像を一意に識別するサブリミナル画像ＩＤ「IDG1」〜「IDGn」が格納される。
「評価値」フィールドには、ｎ個のサブリミナル画像の評価値「g1」〜「gn」が格納される。各評価値は、プレテスト工程（後述）において決まる。

サブリミナル音に関する情報は、「サブリミナル音ＩＤ」フィールドと、「評価値」フィールドとを含む。各フィールドは、互いに対応付けられている。
「サブリミナル音ＩＤ」フィールドには、ｋ個（ｋは２以上の任意の自然数）のサブリミナル音を一意に識別するサブリミナル音ＩＤ「IDS1」〜「IDSk」が格納される。
「評価値」フィールドには、ｋ個のサブリミナル画像の評価値「s1」〜「sk」が格納される。各評価値は、プレテスト工程（後述）において決まる。

「標準文字入力速度」フィールドには、利用者の標準文字入力速度（例えば、１０秒あたりに入力可能な文字数）を示す情報が格納される。標準文字入力速度は、利用者登録工程（後述）において決まる。

＜１−１−２．コンテンツデータベース＞
本実施形態のコンテンツデータベースについて説明する。図３は、図１のコンテンツデータベースのデータ構造を示す図である。

図３に示すように、コンテンツデータベースＤＢ２は、第１コンテンツデータベースＤＢ２ａと、第２コンテンツデータベースＤＢ２ｂと、第３コンテンツデータベースＤＢ２ｃとから構成される。

第１コンテンツデータベースＤＢ２ａは、「学習要素ＩＤ」フィールドと、「学習要素情報」フィールドと、「画像情報」フィールドと、「音情報」フィールドと、「学習レベル」フィールドと、「タグ」フィールドと、「タイプ」フィールドとを含む。各フィールドは、互いに対応付けられている。

「学習要素ＩＤ」フィールドには、学習要素を一意に識別する学習要素ＩＤが格納される。

「学習要素情報」フィールドには、学習要素に関する情報（以下「学習要素情報」という）が格納される。この例の学習要素情報は、英単語の綴りと意味を示す単語情報である。この場合、「学習要素情報」フィールドは、「綴り」サブフィールドと、「意味」サブフィールドとを含む。「綴り」サブフィールドには、英単語の綴りを示すテキスト（例えば、英語のテキスト）が格納される。「意味」サブフィールドには、英単語の意味を示すテキスト（例えば、日本語のテキスト）が格納される。

「画像情報」フィールドには、画像情報が格納される。画像情報は、学習要素（例えば、英単語）を学習するために用いられる画像（サブリミナル画像及び通常画像）を指定する情報である。「画像情報」フィールドは、第２コンテンツデータベースＤＢ２ｂに対応する。

第２コンテンツデータベースＤＢ２ｂは、「サブリミナル画像ＩＤ」フィールドと、「サブリミナル画像データ」フィールドと、「通常画像ＩＤ」フィールドと、「通常画像データ」フィールドとを含む。
「サブリミナル画像ＩＤ」フィールドは、図２と同様である。

「サブリミナル画像データ」フィールドには、ｎ個のサブリミナル画像に対応するサブリミナル画像データが格納される。

「通常画像ＩＤ」フィールドには、通常画像を一意に識別する通常画像ＩＤ「IDN1」〜「IDNp」が格納される。

「通常画像データ」フィールドには、ｐ（ｐは２以上の自然数）個の通常画像に対応する通常画像データが格納される。

この例では、ｎ個のサブリミナル画像が用いられる。１つの学習要素に対して、一又は複数のサブリミナル画像、及び、一又は複数の通常画像が割り当てられる。例えば、「Free」といった英単語に対しては、３つのサブリミナル画像（サブリミナル画像ＩＤ「IDG1」〜「IDG3」）が割り当てられる。「Blind」といった英単語に対しては、２つのサブリミナル画像（サブリミナル画像ＩＤ「IDG4」及び「IDG5」）が割り当てられる。「Ｈａｐｐｙ」といった英単語に対しては、１つのサブリミナル画像（サブリミナル画像ＩＤ「IDG3」）が割り当てられる。

「音情報」フィールドには、音情報が格納される。音情報は、学習要素を学習するために用いられる音（サブリミナル音及び通常音）を指定する情報である。「音情報」フィールドは、第３コンテンツデータベースＤＢ２ｃに対応する。

第３コンテンツデータベースＤＢ２ｃは、「サブリミナル音ＩＤ」フィールドと、「サブリミナル音データ」フィールドと、「通常音ＩＤ」フィールドと、「通常音データ」フィールドとを含む。
「サブリミナル音ＩＤ」フィールドは、図２と同様である。

「サブリミナル音データ」フィールドには、ｋ（ｋは２以上の自然数）個のサブリミナル音に対応するサブリミナル音データが格納される。

「通常音ＩＤ」フィールドには、通常音を一意に識別する通常音ＩＤ「IDS1」〜「IDSq」が格納される。

「通常音データ」フィールドには、ｑ（ｑは２以上の自然数）個の通常音に対応する通常音データが格納される。

この例では、ｋ個のサブリミナル音が用いられる。１つの学習要素に対しては、一又は複数のサブリミナル音、及び、一又は複数の通常音が割り当てられる。例えば、「Ｆｒｅｅ」といった英単語に対しては、２つのサブリミナル音（サブリミナル音ＩＤ「IDS1」〜「IDS2」）が割り当てられる。「Ｂｌｉｎｄ」といった英単語に対しては、３つのサブリミナル音（サブリミナル音ＩＤ「IDS3」〜「IDS5」）が割り当てられる。「Ｈａｐｐｙ」といった英単語に対しては、１つのサブリミナル音（サブリミナル音ＩＤ「IDS1」）が割り当てられる。

「学習レベル」フィールドには、学習要素の難易度を示す学習レベルが格納される。学習レベルは、例えば、１〜２０の数値である。

「タグ」フィールドには、学習要素の意味が利用者の感情に与える刺激（以下「感情刺激」という）の種類を示す情報が格納される。
例えば、タグ「Tag1」は、感情に関連する学習要素を示す。タグ「Tag2」は、感情に関連しない学習要素を示す。タグ「Tag3」は、ポジティブな印象を与える学習要素を示す。タグ「Tag4」は、ネガティブな印象を与える学習要素を示す。

上述したように、第１コンテンツは、感情記憶に作用する一方、学習要素は、利用者の感情に作用しにくい学習要素（例えば、タグ「Tag2」に関連付けられた学習要素）を含む。利用者の感情に作用しにくい学習要素には、第１コンテンツを割り当てなくてもよい。

コンテンツデータベースＤＢ２は、学習要素ごとに、当該要素に対応する学習要素情報と、当該要素に関連する複数の第１コンテンツとを紐付けて記憶した第１記憶部として機能する。
利用者情報データベースＤＢ１は、人が認識できず、且つ、無意識下で人に刺激を与えることができる所定時間だけ、第１コンテンツを端末装置２で再生した場合の利用者の反応を複数の第１コンテンツの各々について評価した評価情報と利用者を識別する利用者ＩＤとを対応付けて記憶した第２記憶部として機能する。

＜１−１−３．認知状況データベース＞
本実施形態の認知状況データベースについて説明する。図４は、図１の認知状況データベースのデータ構造を示す図である。

認知状況データベースＤＢ３には、学習要素ごとに、利用者の学習要素に対する認知状況を示す情報が格納されている。

認知状況データベースＤＢ３は、利用者ＩＤに関連付けられている。
認知状況データベースＤＢ３は、「学習要素ＩＤ」フィールドと、「認知タグ」フィールドとを含む。

「学習要素ＩＤ」フィールドには、学習要素ＩＤが格納される。

「認知タグ」フィールドには、認知タグが格納される。認知タグは、認知テストデータによって決まる。
認知タグ「Tag1」は、利用者が学習要素を認知していないこと（不認知）を示す。
認知タグ「Tag2」は、認知テスト（例えば、利用者の認知レベルを図るための１回目の認知テスト）において、利用者が学習要素を認知したこと（認知）を示す。
認知タグ「Tag3」は、利用者が学習要素を短期的に記憶していること（短期記憶）を示す。
認知タグ「Tag4」は、利用者が学習要素を中期的に記憶していること（中期記憶）を示す。
認知タグ「Tag5」は、利用者が学習要素を長期的に記憶していること（長期記憶）を示す。
認知タグ「Tag6」は、利用者が学習要素を誤って認知していること（不正解）を示す。

＜１−１−４．学習状況データベース＞
本実施形態の学習状況データベースについて説明する。図５は、図１の学習状況データベースのデータ構造を示す図である。

利用者学習状況データベースＤＢ４には、単語テスト（後述）の結果が格納される。

学習状況データベースＤＢ４は、利用者ＩＤに関連付けられている。
学習状況データベースＤＢ４は、「学習要素ＩＤ」フィールドと、「文字入力速度差」フィールドと、「一致率」フィールドと、「一致箇所」フィールドとを含む。

「学習要素ＩＤ」フィールドには、学習要素ＩＤが格納される。

「文字入力速度差」フィールドには、利用者の標準の文字入力速度とテストの際の文字入力速度との差分（例えば、１０秒あたりの標準入力文字数とテストの際の入力文字数との差）を示す情報が格納される。

「一致率」フィールドには、出題された単語と回答として入力された文字との間の一致率を示す情報が格納される。

「一致箇所」フィールドには、出題された単語と回答として入力された文字の一致箇所を示す情報が格納されている。

＜１−１−５．優先学習項目データベース＞
本実施形態の優先学習項目データベースについて説明する。図６は、図１の優先学習項目データベースのデータ構造を示す図である。

優先学習項目データベースＤＢ５には、長期記憶学習工程で用いられる学習優先順位に従って記録された単語リストが格納されている。

優先学習項目データベースＤＢ５は、利用者ＩＤに関連付けられている。
優先学習項目データベースＤＢ５は、「優先順位」フィールドと、「学習要素ＩＤ」フィールドとを含む。

「優先順位」フィールドには、優先順位を示す値が格納される。優先順位は、例えば、「学習レベル」フィールドの値、「認知タグ」フィールドの情報、または、それらの組合せに基づいて決まる。

「学習要素ＩＤ」フィールドには、学習要素ＩＤが格納される。

＜１−１−６．管理サーバの機能ブロック＞
図１を参照して、管理サーバの機能ブロックについて説明する。

図１の基本情報収集部１１と、利用者学習状況計測部１２と、忘却速度解析部１３と、記憶定着度計測部１４と、学習要素情報作成部１６と、通信部１７とは、管理サーバ１が第１学習アプリケーションプログラムを実行することにより実現される機能ブロックである。

基本情報収集部１１は、利用者登録の際に利用者によって入力される情報に基づいて、上記評価情報、利用者の嗜好、性別、及び文字入力速度などの基本情報を収集し、利用者情報データベースＤＢ１に格納する。

利用者学習状況計測部１２は、後述する認知テストを実施すると共に、認知テストの結果を認知状況データベースＤＢ３に格納する。

忘却速度解析部１３は、後述する単語テストの結果に基づいて、単語毎の記憶の忘却速度の解析を行う。

記憶定着度計測部１４は、利用者学習状況データベースＤＢ４に格納されたデータに基づいて、利用者ごとに、且つ、単語ごとに、忘却速度の解析を行い、その結果をコンテンツデータベースＤＢ２に反映させる。

学習要素情報作成部１６は、優先学習項目データベースＤＢ５を参照して、利用者ごとに英単語の学習要素情報を作成する。また、学習要素情報作成部１６は、通信部１７を介して、作成した学習要素情報を端末装置２に送信する。
より詳細には、学習要素情報作成部１６は、端末装置２から取得した利用者ＩＤに関連付けられた優先学習項目データベースＤＢ５を参照して、当該利用者ＩＤによって識別される利用者の学習要素を識別する学習要素ＩＤを特定する。そして、学習要素情報作成部１６は、特定した学習要素ＩＤに関連付けられた学習要素情報を、コンテンツデータベースＤＢ２から読み出す。そして、学習要素情報作成部１６は、当該利用者ＩＤに関連付けられた利用者情報データベースＤＢ１の評価情報を参照して、コンテンツデータベースＤＢ２において、当該学習要素に関連付けられた複数の第１コンテンツの中から、評価情報が最も良い第１コンテンツを選択する。そして、学習要素情報作成部１６は、読み出した学習要素情報及び選択した第１コンテンツを端末装置２に出力する。

通信部１７は、利用者学習状況計測部１２によって提供される認知テストデータと、学習要素情報作成部１６によって作成される学習要素情報及び選択した第１コンテンツとを、端末装置２に送信する。また、通信部１７は、端末装置２から送信されるテスト結果のデータなどを、利用者学習状況計測部１２、学習要素情報作成部１６、または、記憶定着度計測部１４に提供する。

＜１−１−７．利用者情報データベースとコンテンツデータベースの関係＞
本実施形態の利用者情報データベースＤＢ１とコンテンツデータベースＤＢ２との関係について説明する。図７は、図２の利用者情報データベースと図３のコンテンツデータベースとの関係を示す図である。

図７に示すように、学習要素「Free」に対応付けられたサブリミナル画像ＩＤが「IDG1」〜「IDG2」であり、学習要素「Blind」に対応付けられたサブリミナル画像ＩＤが「IDG3」〜「IDG5」であり、利用者Ａの利用者ＩＤが「A0001」であり、利用者Ｂの利用者ＩＤが「B0123」であるとする。

利用者ＩＤ「A0001」によって識別される利用者（利用者名「Ａ」）の学習要素「FREE」については、サブリミナル画像ＩＤ「IDG1」〜「IDG2」のうち、サブリミナル画像ＩＤ「IDG2」の評価値（20ms）が最も大きい。
このため、学習要素情報作成部１６（図１）は、利用者（利用者名「Ａ」）の学習の対象が学習要素情報「FREE」の場合、利用者情報データベースＤＢ１において利用者ＩＤ「A0001」に関連付けられた評価情報を参照して、コンテンツデータベースＤＢ２において学習要素情報「FREE」と関連付けられた複数の第１コンテンツの中から、最も評価値が大きい第１コンテンツ（サブリミナル画像ＩＤ「IDG2」）を選択し、かつ、当該学習要素情報「FREE」及び選択した第１コンテンツを端末装置２に出力する。

利用者ＩＤ「B0123」によって識別される利用者（利用者名「Ｂ」）の学習要素「BLIND」については、サブリミナル画像ＩＤ「IDG3」〜「IDG5」のうち、サブリミナル画像ＩＤ「IDG4」の評価値「15ms」が最も大きい。

このため、学習要素情報作成部１６（図１）は、利用者（利用者名「Ｂ」）の学習の対象が学習要素情報「BLIND」の場合、利用者情報データベースＤＢ１において利用者ＩＤ「B0123」と関連付けられた評価情報を参照して、コンテンツデータベースＤＢ２において学習要素情報「BLIND」と関連付けられた複数の第１コンテンツの中から最も評価値が大きい第１コンテンツ（サブリミナル画像ＩＤ「IDG4」）を選択し、かつ、当該学習要素情報及び選択した第１コンテンツを端末装置２に出力する。

第１コンテンツは感情記憶を司る脳の扁桃体を活性化する作用を有する。本実施形態では、図２〜図７に示すように、利用者ごとに各サブリミナル画像が無意識下の利用者に与える影響が異なることを考慮して、学習要素情報に複数のサブリミナル画像を関連付ける。このため、利用者の端末装置２で測定した反応に基づいて、当該利用者にとって最も扁桃体を活性化することが可能な第１コンテンツを選択することが可能となる。

＜１−２．端末装置の機能＞
図１を参照して、端末装置２の機能を説明する。
端末装置２の機能は、入力部２１と、通信部２２と、表示部２３と、記憶部２４と、学習制御部２５と、音出力部２６と、第１再生部２７Ａと、第２再生部２７Ｂと、第３再生部２７Ｃと、質問提示部２７Ｄと、正解提示部２７Ｅとを含む。これらの機能ブロックは、端末装置２が第２学習アプリケーションプログラムを実行することにより実現される機能ブロックである。

入力部２１は、文字入力、テスト等で提示される画像等の選択等を行う。

通信部２２は、入力部２１により入力した種々の情報を、管理サーバ１に送信する。また、通信部２２は、管理サーバ１から送信される第２学習アプリケーションプログラム、認知テストデータ、及び、学習要素情報などを受信する。

表示部２３は、学習制御部２５の制御に基づいて、利用者登録の画面、認知テストの画面、または、英単語学習の画面などを表示する。

記憶部２４は、通信部２２によって受信した第２学習アプリケーションプログラム、認知テストデータ、及び、学習要素情報などを格納する。

学習制御部２５は、記憶部２４に格納された第２学習アプリケーションプログラムを実行することにより、利用者登録工程（後述）、プレテスト工程（後述）、ＭＳＬ工程（後述）、及び、テスト工程（後述）を実行する。

音出力部２６は、音（例えば、単語を覚えやすくする音）を出力する。

第１再生部２７Ａは、利用者の学習の対象となる要素（以下「対象学習要素」という）と関連付けて、利用者の脳の第１の部位を活性化させ得る第１コンテンツを再生する。第１の部位は、例えば、扁桃体である。第１再生部２７Ａは、第１コンテンツがサブリミナル画像である場合は、当該サブリミナル画像を表示部２３に表示させる。第１再生部２７Ａは、第１コンテンツがサブリミナル音である場合は、当該サブリミナル音を音出力部２６から出力させる。これにより、感情記憶を司る扁桃体が活性化される。

第２再生部２７Ｂは、利用者の学習要素と関連付けて、利用者の脳の第２の部位を活性化させ得る第２コンテンツを再生する。第２の部位は、例えば、海馬、前頭葉、又は、それらの組合せである。第２再生部２７Ｂは、第２コンテンツが通常画像である場合は、当該通常画像を表示部２３に表示させる。第２再生部２７Ｂは、第２コンテンツが通常音である場合は、当該通常音を音出力部２６から出力させる。これにより、意味記憶を司る海馬、及び、予測を司る前頭葉の少なくとも１つが活性化される。

質問提示部２７Ｄは、第１コンテンツ及び第２コンテンツを再生した後、利用者に対して画像又は音の少なくとも一方を用いて質問を提示する。具体的には、質問提示部２７Ｄは、表示部２３に質問の画像を表示させる、又は、音出力部２６から質問のメッセージを出力する。
感情記憶に関係する脳の第１の部位と、意味記憶に関する脳の第２の部位を活性化させた状態で、記憶すべき学習要素ついて利用者に質問を提示すると、感情記憶と意味記憶とが連合する。これによって、記憶の定着が強固になる。

正解提示部２７Ｅは、利用者に対して、画像又は音の少なくとも一方を用いて、質問に対応する正解を提示する。
すなわち、単に正解のみを提示するのではなく、質問提示部２７Ｄによる質問の提示によって利用者に正解を予測させた後、正解提示部２７Ｅが正解を提示する。利用者が正解を予測した後に正解を提示することによって、記憶の定着が強固になる。

第３再生部２７Ｃは、質問の提示から正解の提示までの間、又は、正解の提示の後の少なくとも一方において、利用者の脳の腹側被蓋野においてドーパミンの放出を促す第３コンテンツを再生する。第３コンテンツは、例えば、サブリミナル画像、サブリミナル音、又は、それらの組合せである。脳の腹側被蓋野においてドーパミンが放出されると、島皮質において、感情記憶と意味記憶との連合が促進されるので、記憶の定着が図られる。これにより、記憶の効率をより向上させることが可能となる。

＜１−３．管理サーバ及び端末装置のハードウェア構成＞
管理サーバ１及び端末装置２のハードウェア構成について説明する。図８は、図１の管理サーバ及び端末装置のハードウェア構成を示す図である。

図８に示すように、管理サーバ１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０と、記憶装置３３と、入力デバイス３４と、ディスプレイ３５と、通信インターフェース３６とを備える。

ＣＰＵ３０は、管理サーバ１の全体を制御するように構成される。ＣＰＵ３０は、第１学習アプリケーションプログラムを実行することにより、基本情報収集部１１、利用者学習状況計測部１２、忘却速度解析部１３、記憶定着度計測部１４、及び、学習要素情報作成部１６を実現する。

記憶装置３３は、記憶部１５（図１）を実現するハードウェアの一例である。記憶装置３３は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、及び、ストレージ（一例として、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、光学ディスクドライブ、半導体メモリの読取装置）の組合せである。

入力デバイス３４は、管理サーバ１のオペレータの入力を受け付けるように構成される。入力デバイス３４は、例えば、キーボード、マウス、又は、それらの組合せである。

ディスプレイ３５は、ＣＰＵ３０の情報処理の結果に対応する画像を表示するように構成される。

通信インターフェース３６は、通信部１７を実現するハードウェアの一例である。通信インターフェース３６は、通信網ＮＥＴを介して外部の装置（例えば、端末装置２）と通信を行うように構成される。

端末装置２は、ＣＰＵ４０と、記憶装置４３と、入力デバイス４４と、ディスプレイ４５と、通信インターフェース４６と、スピーカー４７とを備える。

ＣＰＵ４０は、端末装置２の全体を制御するように構成される。ＣＰＵ４０は、第２学習アプリケーションプログラムを実行することにより、入力部２１と、表示部２３と、学習制御部２５と、第１再生部２７Ａと、第２再生部２７Ｂと、第３再生部２７Ｃと、質問提示部２７Ｄと、正解提示部２７Ｅとを実現する。

記憶装置４３は、記憶部２４を実現するハードウェアの一例である。記憶装置４３は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、及び、ストレージの組合せである。

入力デバイス４４は、入力部２１を実現するハードウェアの一例である。入力デバイス４４は、端末装置２の利用者の指示を受け付けるように構成される。入力デバイス４４は、キーボード、マウス、テンキー、タッチパネル、又は、それらの組合せである。

ディスプレイ４５は、表示部２３を実現するハードウェアの一例である。ディスプレイ４５は、ＣＰＵ４０の情報処理の結果に対応する画像を表示するように構成される。

通信インターフェース４６は、通信部２２を実現するハードウェアの一例である。通信インターフェース４６は、通信網ＮＥＴを介して、外部の装置（例えば、管理サーバ１）と通信を行うように構成される。

スピーカー４７は、音出力部２６を実現するハードウェアの一例である。スピーカー４７は、イヤホンであってもよい。

＜２．情報処理＞
本実施形態の情報処理について説明する。図９は、本発明の実施形態の情報処理の全体フローを示すフローチャートである。

本実施形態の情報処理は、管理サーバ１及び端末装置２において、それぞれ、第１学習アプリケーションプログラム及び第２学習アプリケーションプログラムが実行されることにより実現される。

図９に示すように、本実施形態の情報処理では、まず、利用者登録工程（ＯＰ１）を実行する。
利用者登録工程（ＯＰ１）の後、プレテスト工程（ＯＰ２）を実行する。
プレテスト工程（ＯＰ２）の後、ＭＳＬ工程（ＯＰ３）を実行する。ＭＳＬ（Multi-Stimuli-Learning）とは、顕在的な画像、潜在的な画像、顕在的な音、潜在的な音、意味、エピソード、及び、予測差分などの刺激によって、脳の働きを活性化する作用を利用した学習の仕組みのことを言う。ＭＳＬ工程（ＯＰ３）を実行することによって、利用者が、学習の対象を効率良く記憶することができるようになる。
ＭＳＬ工程（ＯＰ３）の後、テスト工程（ＯＰ４）を実行する。テスト工程（ＯＰ４）では、ＭＳＬ工程（ＯＰ３）において利用者が記憶した学習要素について、利用者の記憶の定着率を確認するためのテスト（例えば、単語テスト）が実施される。

＜２−１．利用者登録工程＞
本実施形態の利用者登録工程（ＯＰ１）について説明する。図１０は、図９の利用者登録工程のシーケンス図である。

図１０に示すように、まず、端末装置２が、利用者情報の受付（Ｓ２００）を実行する。
具体的には、利用者が入力デバイス４４を介して所定の指示を与えると、ＣＰＵ４０は、記憶装置４３に記憶された第２学習アプリケーションプログラムを起動させる。
次に、ＣＰＵ４０は、ディスプレイ４５に利用者情報の入力画面を表示させる。入力画面は、利用者情報（例えば、利用者名、性別、生年月日、年齢、及び、メールアドレス）を入力するための複数の入力欄を含む。
利用者が、入力デバイス４４を介して、複数の入力欄に利用者情報を入力すると、ＣＰＵ４０は、利用者の標準文字入力速度を判定する。
次に、ＣＰＵ４０は、判定した標準文字入力速度を示す情報と、入力された利用者情報とを、通信インターフェース４６を介して、管理サーバ１に送信する。

管理サーバ１は、利用者情報データベースの更新（Ｓ１００）を実行する。
具体的には、ＣＰＵ３０は、通信インターフェース３６を介して、端末装置２から送信された利用者情報を受信すると、利用者情報データベースＤＢ１（図２）に新しいレコードを追加する。ＣＰＵ３０は、新しいレコードの「利用者ＩＤ」フィールドに、新しい利用者ＩＤを格納する。また、ＣＰＵ３０は、新しいレコードの「標準文字入力速度」フィールドに、標準文字入力速度を示す情報を格納する。また、ＣＰＵ３０は、新しいレコードの「利用者名」フィールド、「性別」フィールド、及び、「生年月日」フィールドに、利用者情報を格納する。

＜２−２．プレテスト工程＞
本実施形態のプレテスト工程（ＯＰ２）について説明する。図１１は、図９のプレテスト工程のシーケンス図である。

図１１に示すように、まず、端末装置２が、管理サーバ１と通信しながら、感情判定テスト（Ｓ２１０）を実行する。
感情判定テスト（Ｓ２１０）では、第１コンテンツを利用者が認識できない程度の非常に短時間だけ再生し、かつ、第１コンテンツが無意識下の利用者に与える刺激に対する利用者の反応を測定する。感情判定テストは、第１感情判定テスト、第２感情判定テスト、又は、それらの組合せである。
＜２−２−１．第１感情判定テスト＞
第１感情判定テストについて説明する。図１２は、本実施形態の第１感情判定テストの表示例を示す図である。

第１感情判定テストとは、第１コンテンツがサブリミナル画像である場合の感情判定テストである。

ＣＰＵ４０は、図１２に示すように、画面５０をディスプレイ４５に表示させる。画面５０は、例えば、「表示された三角形をクリックしてください」といったメッセージを含む。画面５０の表示時間は、例えば４秒である。

次に、ＣＰＵ４０は、図１２に示すように、画面５１をディスプレイ４５に表示させる。
画面５１の左側の領域５１ａには、第１のサブリミナル画像５３が表示される。画面５１の右側の領域５１ｂには、第２のサブリミナル画像５４が表示される。第１のサブリミナル画像５３と、第２のサブリミナル画像５４とは、左右に並んで表示される。
第１のサブリミナル画像５３及び第２のサブリミナル画像５４は、例えば、サブリミナル画像データＧａ１及びＧａ２（図３）に対応する。第１のサブリミナル画像５３及び第２のサブリミナル画像５４は、例えば、四角形の画像である。
画面５１の表示時間は０．０１秒（つまり、画面５０の表示時間より極めて短い時間）である。そのため、第１のサブリミナル画像５３及び第２のサブリミナル画像５４は、人間の視覚では認識することはできないが、通常、「意識」より下の部分（いわゆる潜在意識、又は、意識と潜在意識との境界領域）において、脳が認識可能である。したがって、利用者は、無意識のうちに、第１のサブリミナル画像５３又は第２のサブリミナル画像５４のいずれかに注目する。この現象を、「サブリミナル効果」という。本実施形態では、このサブリミナル効果を利用している。

その後、ＣＰＵ４０は、画面５２ａ又は５２ｂをディスプレイ４５に表示させる。画面５２ａは、三角形の画像５５ａを含む。画面５２ｂは、三角形の画像５５ｂを含む。
利用者は、画面５０のメッセージに従って、入力デバイス４４を用いて三角形の画像５５ａ又は５５ｂをクリックする。

次に、ＣＰＵ４０は、画面５２ａ又は５２ｂを表示してから利用者が画像５５ａ又は５５ｂをクリックするまでの時間（以下「反応時間」という）を、記憶装置４３に記憶する。
利用者が画面５１において第１のサブリミナル画像５３に注目していた場合には、三角形の画像５５ａ及び５５ｂのうち、画像５５ａが、第１のサブリミナル画像５３と同じ側（つまり、第２のサブリミナル画像５４と異なる側）に表示されるために、画像５５ａに対する反応時間が、画像５５ｂに対する反応時間より短くなる。
利用者が、第２のサブリミナル画像５４に注目していた場合には、画像５５ａに対する反応時間が画像５５ｂに対する反応時間より長くなる。

第１感情判定テストは、サブリミナル画像の表示と、反応時間の測定とを、複数回繰り返す。これによって、複数のサブリミナル画像について、絶対的及び相対的な反応時間を把握することが可能となる。

＜２−２−２．第２感情判定テスト＞
第２感情判定テストについて説明する。図１３は、本実施形態の第２感情判定テストの表示例を示す図である。

第２感情判定テストとは、第１コンテンツがサブリミナル音である場合の感情判定テストである。

ＣＰＵ４０は、画面６０をディスプレイ４５に表示させる。画面６０には、「左右どちらの音が聴き取りやすいですか？」といったメッセージが表示される。

次に、ＣＰＵ４０は、２種類のサブリミナル音をスピーカー４７から出力する。この２種類のサブリミナル音は、例えば、サブリミナル音データＳａ１及びＳａ２（図３）に対応する。

次に、ＣＰＵ４０は、画面６１をディスプレイ４５に表示させる。画面６１には、「左」ボタン６２と、「右」ボタン６３と、「どちらも聞こえない」ボタン６４とが表示される。
このとき、ＣＰＵ４０は、左右のイヤホンから出力するサブリミナル音を交互に切り替える。
利用者は、入力デバイス４４を用いてボタン６２〜６４の何れかをクリックする。

第２感情判定テストは、サブリミナル音の再生と、利用者の嗜好の順位の測定とを、複数回繰り返す。これによって、複数のサブリミナル音について、利用者の相対的な嗜好を把握することが可能になる。

図１１に示すように、Ｓ２１０が終了すると、端末装置２は、テスト結果の送信（Ｓ２１１）を実行する。
具体的には、ＣＰＵ４０は、テスト結果を示すテストデータを、通信インターフェース４６を介して、管理サーバ１に送信する。
第１感情判定テストのテストデータは、利用者ＩＤと、サブリミナル画像ＩＤ（例えば、IDG1）と、反応時間を示す情報とを対応付けたデータである。反応時間を示す情報は、評価情報の一例である。
第２感情判定テストのテストデータは、利用者ＩＤと、サブリミナル音ＩＤ（例えば、IDS1）と、利用者の嗜好の順位を示す情報とを対応付けたデータである。利用者の嗜好の順位を示す情報は、評価情報の一例である。

管理サーバ１は、利用者情報データベースの更新（Ｓ１１０）を実行する。
具体的には、ＣＰＵ３０は、Ｓ２２１で送信されたテストデータに含まれる利用者ＩＤに対応する利用者情報データベースＤＢ１（図２）を特定する。
次に、ＣＰＵ３０は、当該テストデータが第１感情判定テストに対応するテストデータである場合、当該テストデータに含まれるサブリミナル画像ＩＤと、反応時間を示す情報（評価情報）とを対応付けて、特定した利用者情報データベースＤＢ１に格納する。また、ＣＰＵ３０は、当該テストデータが第２感情判定テストに対応するテストデータである場合、当該テストデータに含まれるサブリミナル音ＩＤと、嗜好の順位を示す情報（評価情報）とを対応付けて、特定した利用者情報データベースＤＢ１に記憶する。

＜２−３．ＭＳＬ工程＞
本実施形態のＭＳＬ工程（ＯＰ３）について説明する。図１４は、図９のＭＳＬ工程のフローチャートである。図１５〜図２２は、図１４のＭＳＬ工程の表示例を示す図である。

この例では、「盲目の（Blind）」という単語が覚えさせたい単語（対象学習要素）である場合を説明する。以下の説明では、ＭＳＬ工程の開始からの経過時間を（０：００）のように記載する。

図１４に示すように、まず、ＣＰＵ４０は、ＭＳＬ工程を開始すると（０：００）、対象学習要素である単語「盲目の（Blind）」と関連付けられた感情情報の効果音（サブリミナル音）を、スピーカー４７から一瞬出力する（Ｓ１０）。
サブリミナル音の出力（Ｓ１０）と同時に、ＣＰＵ４０は、当該感情情報のサブリミナル画像を、画面９０の第１表示欄（第１表示領域）９３に一瞬表示する（Ｓ１１）。
サブリミナル音とサブリミナル画像は、いずれも、対象学習要素と関連付けられ、かつ、利用者の感情に作用する。このため、利用者の扁桃体を活性化させることができる。
Ｓ１０及びＳ１１では、ＣＰＵ４０は、第１再生部２７Ａとして機能する。

この例では、対象学習要素が「盲目の（Blind）」というネガティブな意味の単語なので、ＣＰＵ４０は、利用者に対してネガティブな感情を醸成させるような音をスピーカー４７から出力する。図１５のスピーカーマーク９１は、スピーカー４７から音が出力されていることを示している。
また、ＣＰＵ４０は、ネガティブな感情を醸成させるような画像（例えば、図１５の蜘蛛の画像）を第１表示欄９３に表示させる。当該画像の表示時間は、例えば０．０１秒である。

例えば、図７に示すように、学習要素「Blind」には、３つのサブリミナル画像（サブリミナル画像ＩＤ「IDS3」〜「IDG5」）が割り当てられているとする。サブリミナル画像ＩＤ「IDG3」は、髑髏の画像に対応し、サブリミナル画像ＩＤ「IDG4」は、しおれた花の画像に対応し、サブリミナル画像ＩＤ「IDG5」は、蜘蛛の画像に対応するとする。利用者の利用者ＩＤが「A0001」である場合は、評価値が最も大きい（反応時間が最も長い）サブリミナル画像ＩＤ「IDG5」に対応する蜘蛛の画像が選択される。

即ち、各々の利用者について、第１コンテンツに含まれる複数のサブリミナル画像に対する反応を感情判定工程（ＯＰ２）で評価する。その評価結果に基づいて、学習要素に対応付けられた複数のサブリミナル画像の中から、利用者にとって最も効果的なサブリミナル画像を表示する。つまり、個々の利用者の感性に適したサブリミナル画像を表示する。これにより、利用者の扁桃体を活性化させることができる。

次に、ＣＰＵ４０は、０．０１秒後に、対象学習要素に関する通常画像を第１表示欄９３に表示する（０：０１，Ｓ１２）。
例えば、ＣＰＵ４０は、コンテンツデータベースＤＢ２（図２）において、学習要素「Blind」（学習要素ＩＤ「E002」）に関連付けられた通常画像ＩＤ（例えば、「IDN2」）を特定する。
そして、ＣＰＵ４０は、図１６に示すように、特定した通常画像ＩＤ「IDN2」によって識別される画像（目隠しされた女性の画像）を、画面９０の第１表示欄９３に表示する。通常画像の表示時間は、例えば０．０９秒である。
表示される通常画像は、コンテンツデータベースＤＢ２において、学習要素ＩＤ「E002」に関連付けられた「意味」フィールドの情報に関係する画像である。このため、利用者の脳の部位のうち、意味記憶を司る海馬と、予測を司る前頭葉とを活性化させることができる。
Ｓ１２では、ＣＰＵ４０は、第２再生部２７Ｂとして機能する。

次に、ＣＰＵ４０は、図１７に示すように、Ｓ１１において表示したサブリミナル画像を、もう一度、一瞬だけ第２表示欄（第２表示領域）９６に小さく表示する（１：００，Ｓ１３）。図１７に示す例では、Ｓ１１において表示したサブリミナル画像（蜘蛛の画像）を、Ｓ１２において表示した通常画像（目隠しされた女性の画像）の下方の第２表示欄９６に表示する。小さいサブリミナル画像の表示時間は、例えば０．０１秒である。
Ｓ１３では、ＣＰＵ４０は、第１再生部２７Ａとして機能する。

このように、第１コンテンツを再生した後に第２コンテンツを再生し、第２コンテンツの再生を開始した後に、第１コンテンツを再び再生すると、第２コンテンツが第１コンテンツで挟み込まれた状態で、利用者の脳に刺激を与える。これにより、利用者の扁桃体と海馬とをより活性化することができる。

次に、ＣＰＵ４０は、図１８に示すように、第２表示欄（第２表示領域）９６に、連想記憶要素の画像（以下「関連画像」という）を表示すると共に（Ｓ１４）、関連画像が何の絵なのかを推測させる問いかけを行う（１：０１，Ｓ１５）。
脳は、複数のことを纏めて記憶する性質を有する。本実施形態では、この性質を利用するために、学習要素の記憶と、連想記憶要素の記憶（連想記憶）とを同時に行う。学習要素（第１の要素）は、「Blind（盲目の）」であり、連想記憶要素（第２の要素）は、「Boss（ボス）」である。第１表示欄９３は、第２表示欄９６より大きい。これは、第１の要素の学習の対象としての優先度が、第２の要素の学習の対象としての優先度より高いからである。即ち、第２の要素の記憶（連想記憶）は、第１の要素の記憶に対する付加的な記憶である。このため、第２の要素には、第１の要素よりも難易度が低いものが選ばれる。より具体的には、第２表示欄９６に表示される画像を用いて学習する英単語の難易度は、第１表示欄９３に表示される画像を用いて学習する英単語の難易度よりも低い。
このように、優先度が高い第１の要素を、優先度が低い第２の要素より目立つように表示する。第２の要素は、第１の要素より記憶の定着が進んでいる。利用者は、第２の要素から第１の要素を連想することにより、第１の要素を効率的に記憶することができる。
また、第２の要素は、第１の要素より目立たないように表示される。これにより、第２の要素が利用者による第１の要素の記憶を妨げることを防ぐことができる。
Ｓ１４では、ＣＰＵ４０は、第２再生部２７Ｂとして機能する。

図１８に示す例では、関連画像（葉巻をくわえた男性の画像）を第２表示欄９６に表示し、「何の絵かしら？」というメッセージを空白領域９７に表示し、「何の絵かしら？」という音声をスピーカー４７から出力する。関連画像の表示時間は、例えば２．９９秒である。このようにして、利用者に対して、第１表示欄９３に表示されている画像が何の絵なのかを考えさせる。これは、脳が予測したことと正解とのギャップで学習を行うことが、脳の記憶プロセスにおいて効果的だからである。

次に、ＣＰＵ４０は、図１９に示すように、第３表示欄９４と第４表示欄９５に、対象学習要素の意味を日本語で表示する（４：００，Ｓ１６）。
図１９に示す例では、第３表示欄９４に「盲目な」という文字を表示し、第４表示欄９５に「ボス」という文字を表示する。これらの文字の表示時間は、例えば、０．５秒である。
Ｓ１６では、ＣＰＵ４０は、第２再生部２７Ｂとして機能する。

次に、ＣＰＵ４０は、表示された日本語に対応する英語は何かを推測させる問いかけを行う（４：５０，Ｓ１７）。図２０に示す例では、ＣＰＵ４０は、「英語で？」というメッセージを空白領域９７に表示する。また、ＣＰＵ４０は、「英語で」という音声をスピーカー４７から出力する。このようにして、利用者に対して、第３表示欄９４に表示されている日本語の文字に対応する英語の単語を考えさせる。空白領域９７のメッセージの表示時間は、例えば２．５０秒である。
Ｓ１７では、ＣＰＵ４０は、質問提示部２７Ｄとして機能する。

次に、ＣＰＵ４０は、利用者のドーパミンを放出させるサブリミナル画像を一瞬だけ第１表示欄９３に表示する（７：００，Ｓ１８）。図２１に示す例では、ＣＰＵ４０は、サブリミナル画像（男女が寄り添っている画像）を第１表示欄９３に表示する。このサブリミナル画像の表示時間は、例えば０．０１秒である。

次に、ＣＰＵ４０は、図２２に示すように、第３表示欄９４と第４表示欄９５に表示された日本語に対応する英語の正解を示す文字を表示する（７：０１，Ｓ１９）。図２２に示す例では、ＣＰＵ４０は、第３表示欄９４に“Blind”という文字を表示し、第４表示欄９５に“Boss”という文字を表示する。これらの文字の表示時間は、例えば４．９９秒である。
Ｓ１９と同時に、ＣＰＵ４０は、正解に対応する英語の音声を、所定回数（例えば３回）だけ、スピーカー４７から出力する（Ｓ２０）。
Ｓ１９及びＳ２０では、ＣＰＵ４０は、正解提示部２７Ｅとして機能する。

なお、Ｓ１９及びＳ２０の何れかは、省略可能である。つまり、文字のみで正解を提示してもよいし、音のみで正解を提示してもよい。

次に、ＣＰＵ４０は、利用者のドーパミンを放出させるサブリミナル画像をもう一度、一瞬だけ第１表示欄９３に表示する（１２：００，Ｓ２１）。例えば、ＣＰＵ４０は、図２１に示すように、サブリミナル画像（男女が寄り添っている画像）を第１表示欄９３に表示する。このサブリミナル画像の表示時間は、例えば０．０１秒である。次に、ＣＰＵ４０は、図２２に示すように、Ｓ１９において表示した画像を第１表示欄９３に表示する。

これにより、利用者の脳の腹側被蓋野においてドーパミンの放出が促される。ドーパミンは、島皮質において感情記憶と意味記憶との連合を促進させるように作用するので、記憶の定着を促す。
Ｓ２１では、ＣＰＵ４０は、第３再生部２７Ｃとして機能する。

その後、ＣＰＵ４０は、対象学習要素に関する画像（例えば、図２２の第１表示欄９３に表示された画像）上に“TAP”の文字を表示させる（１４：００，Ｓ２２）。これにより、利用者に、対象学習要素に関する画像に対する操作を促す。

利用者が当該画面をタップした場合には、ＣＰＵ４０は、全ての単語セットについてＭＳＬ工程が終了したかどうかを判断する（Ｓ２３）。全ての単語セットについてＭＳＬ工程がしていない場合には（Ｓ２３−ＮＯ）、ＣＰＵ４０は、第２表示欄９６の下方に“Next”という文字を表示させて（１５：００〜２０：００）、次の単語について、ＭＳＬ工程を行う。

本実施形態によれば、覚えさせたい単語の文字だけでなく、当該単語に関連した画像と、当該単語に関連付けられた感情情報のサブリミナル画像とを再生し、かつ、当該単語に関連付けられた感情情報のサブリミナル音を再生する。さらに、適切なタイミングで、正解の予測を誘導する。また、ドーパミンを放出させるためのサブリミナル画像を再生する。また、当該単語と、当該単語に関連した画像と、既に覚えている単語と、当該既に覚えている単語に関連する画像とを表示することにより、連想記憶を利用して利用者に単語を覚えさせる。このようにして、複数の刺激により脳を活性化させるので、記憶の効率を飛躍的に向上させることができる。
脳の記憶プロセスにおいて、単語を覚えることに関与する脳の部位と、感情に作用する脳の部位とを同時に活性化させると、記憶の定着が図られることが知られている。したがって、感情を醸成させるような単語に関しては、感情的な音を再生し、かつ、サブリミナル画像を表示させることが好ましい。

＜３．変形例＞
本実施形態の変形例について説明する。以下の変形例は、本実施形態又はその他の変形例と適宜組合せ可能である。

プレテスト工程（ＯＰ２）は、第１感情判定テストと、第２感情判定テストとの組合せでもよい。
また、プレテスト工程（ＯＰ２）では、管理サーバ１は、感情判定テスト（Ｓ２１０）に加えて、認知テストを実行してもよい。認知テストは、学習要素ごとに、認知状況を確認するためのテストである。管理サーバ１は、認知テストを実行すると、認知テストの実行結果に基づいて、認知状況データベースＤＢ３を更新する。そして、管理サーバ１は、ＭＳＬ工程（ＯＰ３）において、認知状況データベースＤＢ３を参照して、各ステップで再生すべきコンテンツを選択する。

感情判定テスト（第１感情判定テスト及び第２感情判定テスト）において、感情判定テストを実行する端末装置２のディスプレイ４５の性能（例えば、コントラスト比、輝度、解像度、画面サイズ、色味、応答時間、又は、それらの組合せ）に基づいて、評価値を補正してもよい。
ディスプレイ４５の性能は、サブリミナル画像を表示したときに、利用者が受ける印象に影響する。したがって、評価値は、ディスプレイ４５の性能に応じた誤差を含む可能性がある。本変形例によれば、性能に基づいて評価値を補正するので、ディスプレイ４５の性能に起因する評価値の誤差を低減することができる。その結果、扁桃体を活性化させるために最適なサブリミナル画像を選択することができる。

感情判定テストにおいて、第３コンテンツの評価値を取得してもよい。第３コンテンツの評価値の取得方法は、第１コンテンツの評価値の取得方法と同様である。この場合、取得された第３コンテンツの評価値は、第１コンテンツの評価値と同様に、利用者情報データベースＤＢ１（図２）に格納される。

上述の実施形態では、第１コンテンツは、利用者及び学習要素に関連付けられていない。この場合、ＭＳＬ工程（ＯＰ３）において、複数の利用者に対して、共通の第１コンテンツを提示する。これにより、記憶装置３３又は４３の少なくとも１つの記憶容量を低減することができる。

第１コンテンツは、学習要素に関連付けられてもよい。この場合、コンテンツデータベースＤＢ２（図３）において、サブリミナル画像ＩＤ及びサブリミナル音ＩＤが学習要素ＩＤに関連付けられる。そして、ＭＳＬ工程（ＯＰ３）において、学習要素ＩＤに関連付けられたサブリミナル画像ＩＤ又はサブリミナル音ＩＤの少なくとも１つを参照する。これにより、学習要素に関連付けられた第１コンテンツが利用者に提示される。

第１コンテンツは、利用者に関連付けられてもよい。この場合、利用者情報データベースＤＢ１（図２）において、サブリミナル画像ＩＤ及びサブリミナル音ＩＤが利用者ＩＤに関連付けられる。そして、ＭＳＬ工程（ＯＰ３）において、利用者ＩＤに関連付けられたサブリミナル画像ＩＤ又はサブリミナル音ＩＤの少なくとも１つを参照する。これにより、利用者に関連付けられた第１コンテンツが利用者に提示される。
また、利用者に関連付けられる第１コンテンツは、利用者の嗜好によって決められてもよい。この場合、利用者情報データベースＤＢ１において、評価値の最も高い第１コンテンツ（例えば、サブリミナル画像）を、第１コンテンツとして提示してもよい。これにより、利用者は、嗜好に合った第１コンテンツを用いて学習することができる。

「タグ」フィールド（図３）には、さらに、神経科学において分類される感情刺激の種類を示すタグが格納されてもよい。当該タグは、例えば、以下の感情刺激を示す。
・驚きと退屈
・気力と無気力
・愛情
・慈悲と無慈悲
・喜び
・快感と不快感
・恐怖
・安心と不安
・怒り
・悲しみ
・虚しさ
・痛み
・恥
・開放

第１の感情判定テストにおいて表示する第１のサブリミナル画像５３及び第２のサブリミナル画像５４の組は、対立する概念の画像の組であることが好ましい。
対立する概念の画像の組は、例えば、ポジティブな印象を与える画像とネガティブな印象を与える画像である。一例として、喜びの顔の画像と悲しみの顔の画像、咲いている花の画像と枯れた花の画像、又は、抱擁する人の画像と睨み合う人の画像である。
対立する概念の画像の組のその他の例は、男性の画像と女性の画像、子供の画像と老人の画像、個人の画像と群衆の画像、昼の画像と夜の画像、又は、夏の画像と冬の画像である。
対立する概念の画像を表示することにより、人の感情に基づく嗜好の傾向を把握しやすいからである。

ＭＳＬ工程（ＯＰ３）において、利用者の認知状況に応じて、対象学習要素を選択してもよい。
認知状況データベースＤＢ３（図４）において、認知タグ「Tag1」に関連付けられた学習要素ＩＤを特定する。次に、コンテンツデータベースＤＢ２（図２）において、特定した学習要素ＩＤの数をタグ毎に集計する。集計結果が最も多いタグが例えば「Tag3」である場合、ＭＳＬ工程（ＯＰ３）において、タグ「Tag3」に関連付けられた学習要素ＩＤによって識別される学習要素（つまり、ポジティブな印象を与える学習要素）を、対象学習要素として選択する。

管理サーバ１は、利用者からコンテンツの登録を受け付けてもよい。
例えば、記憶装置４３には、複数の画像データが記憶されている。
ディスプレイ４５には、「ご自身の好きな食べ物が写った写真をアップロードしてください」といったメッセージが表示される。
利用者は、入力デバイス４４を用いて、当該複数の画像データの中から、アップロードする画像データを指定する。
次に、ＣＰＵ４０は、通信インターフェース４６を介して、指定された画像データを管理サーバ１に送信する。
ＣＰＵ３０は、通信インターフェース３６を介して、端末装置２から送信された画像データを受信する。
次に、ＣＰＵ３０は、コンテンツデータベースＤＢ２（図３）において、学習要素「ｅａｔ」を識別する学習要素ＩＤに、受信した画像データを関連付けて記憶する。
次に、ＣＰＵ３０は、第１の感情判定テストにおいて、当該画像データに対応する画像を端末装置２で表示させる。
これにより、ＭＳＬ工程（ＯＰ３）の対象学習要素が「ｅａｔ」である場合、利用者が登録した画像が再生可能になる。

学習要素は、英単語に限定されない。学習要素は、例えば、英単語以外の言語の記憶、言語の記憶以外の学習（一例として、歴史、医学、法律、又は、資格取得のための学習）であってもよい。

管理サーバ１の機能の少なくとも１つは、端末装置２が備えてもよい。
また、端末装置２の機能の少なくとも１つは、管理サーバ１が備えてもよい。
また、記憶装置４３は、端末装置２の外部に設けられてもよい。この場合、端末装置２は、通信網ＮＥＴを介して記憶装置４３にアクセスする。
また、記憶装置３３は、管理サーバ１の外部に設けられてもよい。この場合、管理サーバ１は、通信網ＮＥＴを介して記憶装置３３にアクセスする。

サブリミナル画像の表示領域と通常画像の表示領域は、図１５〜図２２の例に限られない。
例えば、サブリミナル画像を図１７の第１表示欄９３に表示し、通常画像を第２表示欄９６に表示してもよい。
この場合、ＣＰＵ３２は、サブリミナル画像の表示領域と通常画像の表示領域を、利用者の指示に応じて決定してもよい。
また、ＣＰＵ３２は、サブリミナル画像の表示領域と通常画像の表示領域を、利用者の学習状況、認知状況、又は、それらの組合せに応じて決定してもよい。

以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の範囲は上記の実施形態に限定されない。また、上記の実施形態は、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更が可能である。また、上記の実施形態および変形例は、組合せ可能である。

１ ：管理サーバ
２ ：端末装置
１１ ：基本情報収集部
１２ ：利用者学習状況計測部
１３ ：忘却速度解析部
１４ ：記憶定着度計測部
１５ ：記憶部
１６ ：学習要素情報作成部
１７ ：通信部
２１ ：入力部
２２ ：通信部
２３ ：表示部
２４ ：記憶部
２５ ：学習制御部
２６ ：音出力部
２７Ａ ：第１再生部
２７Ｂ ：第２再生部
２７Ｃ ：第３再生部
２７Ｄ ：質問提示部
２７Ｅ ：正解提示部
３０ ：ＣＰＵ
３３ ：記憶装置
３４ ：入力デバイス
３５ ：ディスプレイ
３６ ：通信インターフェース
４０ ：ＣＰＵ
４３ ：記憶装置
４４ ：入力デバイス
４５ ：ディスプレイ
４６ ：通信インターフェース
４７ ：スピーカー
１００ ：情報処理システム

Claims (13)

1. コンピュータを、
   利用者の学習の対象となる対象学習要素と関連付けられた複数の第１コンテンツであって、かつ、前記利用者の脳の扁桃体を活性化させる作用を有する複数の第１コンテンツに対する利用者の反応に関する第１評価情報を生成する評価部と、
   前記複数の第１コンテンツのうち、前記第１評価情報に応じた第１コンテンツを再生する第１再生部と、
   前記対象学習要素と関連付けられた第２コンテンツであって、かつ、前記利用者の脳の海馬及び前頭葉の少なくとも１つを活性化させる作用を有する第２コンテンツを再生する第２再生部と、
   前記第１コンテンツ及び前記第２コンテンツを再生した後、前記対象学習要素に関する質問、及び、前記対象学習要素に関する正解の少なくとも１つを提示する提示部として、
   機能させるプログラム。
2. 前記評価部は、前記利用者の反応時間を示す第１評価情報を生成する、
   請求項１に記載のプログラム。
3. 前記コンピュータを、さらに、
   前記質問の提示から前記正解の提示までの間、又は、前記正解の提示の後の少なくとも一方において、前記利用者の脳の腹側被蓋野においてドーパミンの放出を促す作用を有する第３コンテンツを再生する第３再生部として機能させる、
   請求項１又は２に記載のプログラム。
4. 前記評価部は、複数の第３コンテンツに対する利用者の反応に関する第２評価情報を生成し、
   前記第３再生部は、前記第２評価情報に応じた第３コンテンツを再生する、
   請求項３に記載のプログラム。
5. 前記第３再生部は、前記質問が提示されてから前記正解が提示されるまでの間のタイミング、及び、前記正解が提示された後の少なくとも１つのタイミングで、前記第３コンテンツを再生する、
   請求項３又は４に記載のプログラム。
6. 前記第３コンテンツは、前記対象学習要素との関係で前記利用者が抱く感情に関連するコンテンツである、
   請求項３〜５の何れかに記載のプログラム。
7. 前記第１コンテンツは、前記対象学習要素との関係で前記利用者が抱く感情に関連するコンテンツである、
   請求項１〜６の何れかに記載のプログラム。
8. 前記第１コンテンツは、前記対象学習要素に関連する画像を含み、
   前記第１再生部は、視覚によって認識できず、且つ、無意識下で人に刺激を与える態様で、前記画像を再生する、
   請求項１〜７の何れかに記載のプログラム。
9. 前記第１コンテンツは、前記対象学習要素に関連する音を含み、
   前記第１再生部は、聴覚によって認識できず、且つ、無意識下で人に刺激を与える態様で、前記音を再生する、
   請求項１〜８の何れかに記載のプログラム。
10. 前記第２コンテンツは、前記対象学習要素の意味に関連付けられ、且つ、視覚によって認識できる画像、及び、前記対象学習要素の意味に関連付けられ、且つ、聴覚によって認識できる音のうち少なくとも一方である、請求項１〜９の何れかに記載のプログラム。
11. 前記第２再生部は、前記対象学習要素である第１の学習要素と関連する第１通常画像を、第１サイズでディスプレイに表示させ、かつ、前記第１の学習要素より難易度が低い第２の学習要素と関連する第２通常画像を、前記第１サイズより小さい第２サイズで前記ディスプレイに表示させ、
    前記提示部は、前記第１の学習要素及び前記第２の学習要素の各々についての質問及び正解の少なくとも１つを提示する、
    請求項１〜１０の何れかに記載のプログラム。
12. 前記提示部は、前記質問を提示することにより、前記利用者に正解を予測させる、
    請求項１〜１１の何れかに記載のプログラム。
13. 請求項１〜１２の何れかに記載のプログラムを実行するプロセッサを備えた情報処理機器。

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