JP6470694B2 - リーダ・アクティビティを評価するためのシステム及び方法 - Google Patents

Description

本出願は、その内容のすべてが本明細書に組み込まれている、２０１３年２月１日に出願した、「ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ ＡＳＳＥＳＳＩＮＧ ＲＥＡＤＥＲ ＡＣＴＩＶＩＴＹ」という名称の米国仮出願第６１／７５９，９８０号の優先権を主張するものである。

教室環境における学生のエンゲージメント・レベルは、主題、授業スタイル、学生のタイプ及び多くの他の要因のために激烈に変化する。オンライン設定又はセミナー式設定などのより大きい教室設定では、個々の学生との個人的な対話が少なくなり、標準的な採点システムでは学生の知識を正確に反映することができないため、学生エンゲージメント・レベルの決定は、教師にとってより一層の課題になっている。今日広く使用されている標準的な評価方法は、主題の学生精通度を計るためには不適切なツールである。

例えば、より高い教育レベルでは、学生は、実施される試験がより少なく、また、自身の成績又は等級がこれらの試験によってのみ決定されるため、所与の科目に対する、学ぶための自身の能力及び自身の知識を立証する機会がより少ないことがしばしばである。賢明なことには、今日のより高い教育機関のほとんどでは、教師は、通常、数百の学生に対する採点試験及び記事に責任を負っている。したがって彼らが提供するデータ・ポイントは、極端に少なく、また、学生の日々の進歩の正確な細かい像（granular picture）をもたらすには間隔が開きすぎている。

したがって、学生が試験に失敗すると、その学生は、最終等級を改善するための機会、及び／又は科目に対する個人的な進歩又は知識の証拠を提供する機会がほとんどないことがしばしばである。その学生が教室で教えられた主題の概念を把握するのに失敗するか、或いは主題に没頭するのが困難であっても、教師は、その学生の試験を採点するまでそのことに全く気がつかないこともある。

図１リーディング評価システム又はマイクロリーディング応答システムが動作する適切な環境の線図である。 図１のマイクロリーディング応答システムを実施することができるサーバ・コンピュータのブロック図である。 マイクロリーディング応答システムの流れ図である。 クライアント・コンピュータ上でリーダ・アクティビティを解析するためにマイクロリーディング応答システムによって実施される方法のフローチャートである。 ユーザによる注釈に対するピア・レビューを実施するためにマイクロリーディング応答システムによって実施される方法のフローチャートである。 マイクロリーディング応答システムの中でユーザの好みを選択するために最初にクライアント・コンピュータ上に表示されるユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。 ユーザによって選択され、且つ、心情で注釈が付けられるリーディング・コンテンツを表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。 追加実施例における、ユーザによって選択され、且つ、心情で注釈が付けられるリーディング・コンテンツを表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの他の実例である。 ユーザによって選択され、且つ、テーマで注釈が付けられるリーディング・コンテンツを表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。 ユーザによって選択され、且つ、注釈が付けられる、既に注釈が付けられたリーディング・コンテンツを表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。 ユーザによって選択され、且つ、注釈が付けられる、既に注釈が付けられたリーディング・コンテンツを表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの他の実例である。 コンテンツのボディに沿った注釈マークを含む、既に注釈が付けられたリーディング・コンテンツを表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。 ユーザによってなされた注釈に応答してポップ・クイズに答えるためのマイクロリーディング応答ボックスを表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。 ユーザによって閲覧され、且つ、注釈が付けられている、既に注釈が付けられたビデオ・コンテンツを表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。 コンテンツ関連ディスカッション・フィード、及び特定の主題に関連する、要約されたメトリックスを表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。 ユーザ・アクティビティなどのメタデータに基づいて集約され、且つ、配置された、特定の主題に関連するコンテンツ関連ディスカッション・フィードに対応する様々なナゲットを表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの他の実例である。 図９Ｂの記事ナゲット及びその関連するメタデータの拡大図を表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。 特定のユーザに関連するコンテンツ関連ディスカッション・フィード中の様々なナゲットを表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの他の実例である。 コンテンツ関連ディスカッション・フィード内に見出される記事ナゲットの実例である。 コンテンツ関連ディスカッション・フィード内に見出される記事ナゲットの他の実例である。 特定の日付に対応するコンテンツ関連ディスカッション・フィード内に見出される応答ナゲットを表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。 特定の日付に対応するコンテンツ関連ディスカッション・フィード内に見出されるロング・リード・ナゲットを表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。 コンテンツ関連ディスカッション・フィード内に見出される、保存されたナゲットを表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。 コンテンツ関連ディスカッション・フィード内に見出される特定のテーマに関連するナゲットを表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。 ユーザ及び同じクラスの他のユーザなどの様々な他のユーザの両方によって読まれる論題のユーザ特化集合を表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。 学生がユーザ及び様々な他のユーザの両方によって読まれるコンテンツ内の注釈に結び付けた概念のユーザ特化集合を表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。 ユーザ及び様々な他のユーザの両方によって読まれるウェブサイトのユーザ特化集合を表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。 ユーザ及びクラスの他のユーザによって読まれたコンテンツに適用され、且つ、関連付けられた心情による注釈のユーザ特化集合を表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。 複数のユーザのための入力の様々なメトリックス及び集合リストを表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。 応答アクティビティ及びコンテンツ・ビューイング・アクティビティなどのユーザ対話の様々なレベルのグラフ表現を表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。 ユーザ・フィード内の暗黙のピア・レビュー・ナゲットを表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。 ユーザ・フィード内の明白なピア・レビュー・ナゲットを表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。 ユーザのためのプロファイル・トピック対を識別する論題クラウドを表示するユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。 コンテンツ関連ディスカッション・フィード内に見出されるロング・リード・ナゲットを表示する移動デバイス上のユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。 コンテンツ関連ディスカッション・フィード内に見出される、注釈が付けられたナゲットを表示する移動デバイス上のユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例である。

クライアント・ソフトウェア・プログラムを介して実施されるシステムが提供される。システムは、高等教育環境における学習を容易にするために、ディスプレイ上で閲覧されているコンテンツ及び／又はデバイス上で聞かれているコンテンツとのユーザ対話を解析する。

システムは、教師などの第１のユーザに関連するコンテンツを利用し、且つ、そのコンテンツ及び／又は関連するコンテンツを学生などの第２のユーザに表示する。例えばコンテンツは、文書にした資料（例えばリーディング割当て）、ビデオ（例えばニュース・リポート）、或いはラジオ・クリップなどのオーディオ・クリップであってもよい。コンテンツは、インターネット又は他のコンテンツ・プロバイダを介してアクセスすることができる文献、オーディオ又はビデオ（例えばＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標））の中に見出すことができる。教師は、さらに、例えばリーディング割当て、又は他の提案され、及び／又は関連するリーディング、ビデオ、オーディオ・クリップなどに関連する概念及びテーマを入力することができ、これらは、後に、閲覧されているコンテンツに関する学生自身の心情と共にそのコンテンツを見ている間に学生が識別することができる。テーマを識別することは、マイクロリーディング応答システムによって記録し、且つ、解析することができるユーザ対話の１つの形態にすぎない。（本発明は、しばしば、記事のリーディングなどのコンテンツを見ることに関して説明されているが、本発明は、ビデオ・クリップ又はオーディオ・クリップの視聴にも等しく適用される。）

ユーザの対話は、様々な入力を介して、例えばコンテンツの選択を見るのに費やされた時間、コンテンツに対する注釈、及び関連する主題を有するコンテンツを引き続いて見ることに基づいて解析される。例えばユーザは、コンテンツから一節を選択し、或いは抄録することにより、クライアント・コンピュータ上に表示されたコンテンツのページに注釈を付けることができる。評価システムは、コメント又はマイクロリーディング応答ボックスを自動的に生成し、このマイクロリーディング応答ボックスは、ユーザに表示され、その一節に関する定義済み心情のユーザによる入力を許容し、また、その心情及び一節を特定の主題、例えば自然科学のための定義済みテーマに関連付ける。心情は、定義済みタイプの心情に関連するメタデータによって特性化することができる。システムは、タイプによる心情の特性化である心情メタタイプを使用して、ユーザによって提供されるマイクロ応答を解析する。いくつかの実施例では、コンテンツの特定の選択に対するマイクロリーディング応答は、コンテンツの長さに沿ったインジケータ、例えばチックを介して、心情の要約された概説又は合意を提供することができる。

上記入力の各々は、ユーザが読むためにコンテンツが例えばブラウザ・ウィンドウを介して表示されている間、サーバによって実時間で記録される。入力データは、例えば他のユーザ・リーディングに対するそのユーザのリーディングに関する統計量の視覚メトリックスをユーザに提供するための解析のために、マイクロリーディング応答システムに送られる。さらに、関連する論題及び個性化されたフィードをユーザに提供することも可能であり、また、いくつかの例では、その特定のコンテンツに対するユーザの注釈に応答してコメントを提供することも可能である。

また、マイクロリーディング応答システムは、メタデータ、手がかり語、論題、名称、注釈などのコンテンツに関連する情報を補外し、且つ、その情報を利用して、システム内の複数のユーザによって読まれるコンテンツを関連付けることも可能である。また、この情報を利用して、関連するコンテンツをフィードの中、並びに視覚メトリックスの中で提供された、他のユーザの集合エンゲージメント・アクティビティを表すユーザ特化推奨の中でこれらのユーザに提案することも可能である。メトリックスは、コンテンツと共に表示されているフィード内のカラーコード化された下線又はカラーコード化されたコメントなどの閲覧されているコンテンツ内に表示することができる。

マイクロリーディング応答システムは、ユーザがユーザ自身の学習習慣を評価し、且つ、コンテンツ毎の時間管理、コンテンツの注釈及び閲覧されたコンテンツの量、並びに他の学生からの、システムがクラスに利用できるようにする同様のデータなどのいくつかの異なる要因に基づいてそれらを改善することができる環境を提供する。例えばシステムは、他の学生の応答を、グラフ表示されたポインタ又はコンテンツ（例えばテキストのボディ又はビデオ時間線）の長さに沿ったチック・マークを介して、ユーザによって閲覧されているコンテンツ内にグラフ表示することができ、及び／又はコンテンツ自身の中に、コンテンツ、例えば記事の本文中の下線又は引用などと共にグラフ表示することができる。さらに、システムは、例えばあるグループの学生に人気がないコンテンツ、コンテンツを見ていない学生、及びコンテンツの学習及び理解に苦闘している学生についての概説を教師に提供することも可能である。また、システムとの特定のユーザ対話は、コンテンツ上にディスカッションを生成することも可能であり、このディスカッションは、ユーザがシステムにアクセスすると見ることができるユーザ・フィード内に提供することができる。

以下、本発明の様々な実施態様について説明する。以下の説明は、これらの実施態様についての説明を完全に理解し、且つ、可能にするために特定の詳細を提供している。しかしながら、本発明は、これらの詳細の多くがなくても実践することができることは当業者には理解されよう。さらに、いくつかのよく知られている構造又は機能は、様々な実施態様についての関連する説明を不必要に曖昧にすることを回避するために、場合によっては詳細に示され、或いは説明されていない。以下の説明の中で使用されている専門用語には、本発明の特定の実施態様についての詳細な説明に関連して使用されている場合であっても、その最も広義の合理的方法で解釈されるべきことが意図されている。

Ｉ．システム環境
図１及び以下の説明は、マイクロリーディング応答システムが実施される適切な計算環境１００についての簡単な概要説明を提供している。

必要ではないが、本発明の態様及び実施態様について、クライアント・コンピュータ、例えばパーソナル・コンピュータ又はタブレット、スマートフォンなど、及びサーバ・コンピュータによって実行されるルーチンなどのコンピュータ実行可能命令の一般的な文脈で説明する。本発明は、インターネット機器、ラップトップ、ノートブック、タブレット、多重プロセッサ・システム、マイクロプロセッサをベースとするシステム、ミニコンピュータ、本体コンピュータなどを始めとする他のコンピュータ・システム構成を使用して実践することができることは、関連する分野の技術者には理解されよう。本発明は、以下で詳細に説明されるコンピュータ実行可能命令のうちの１つ又は複数を実施するために特別にプログラムされ、構成され、或いは構築される専用コンピュータ又はデータ・プロセッサの中で具体化することができる。実際、本明細書において一般的に使用されている「コンピュータ」及び「計算デバイス」という用語は、任意の上記デバイス、並びにデータ・プロセッサ及び他の構成要素、例えばネットワーク通信回路機構を有する消費者電子製品又は他の電子工学を含む、ネットワークと通信することができる任意のデータ・プロセッサ又は任意のデバイスと同様、プロセッサ及び非一時的メモリを有するデバイスを意味している。データ・プロセッサは、プログラマブル汎用又は専用マイクロプロセッサ、プログラマブル・コントローラ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：Application-Specific Integrated Circuit）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ：Programmable Logic Device）など、又はこのようなデバイスの組合せを含む。ソフトウェアは、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：Random Access Memory）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ：Read-Only Memory）、フラッシュ・メモリなど、又はこのような構成要素の組合せなどのメモリに記憶することができる。また、ソフトウェアは、磁気又は光をベースとするディスク、フラッシュ・メモリ・デバイス、又はデータのための任意の他のタイプの不揮発性記憶媒体即ち非一時的媒体などの１つ又は複数の記憶装置に記憶することも可能である。ソフトウェアは、特定のタスクを実施し、或いは特定の抽象データ・タイプを実施するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを含む１つ又は複数のプログラム・モジュールを含むことができる。

本発明は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：Local Area Network）、広域ネットワーク（ＷＡＮ：Wide Area Network）又はインターネットなどの通信ネットワークを介してリンクされる遠隔処理デバイスによってタスク又はモジュールが実施される分散計算環境で実践することができる。分散計算環境では、プログラム・モジュール又はサブルーチンは、局所及び遠隔の両方のメモリ記憶装置に配置することができる。以下で説明される本発明の態様は、チップ（例えばＥＥＰＲＯＭチップ）内のファームウェアの中に格納された、磁気的及び光学的に読取り可能な除去可能コンピュータ・ディスクを含む有形非一時的コンピュータ可読媒体上に記憶し、或いは分散させることができる。別法としては、本発明の態様は、インターネットを介して、或いは他のネットワーク（無線ネットワークを含む）を介して電子的に分散させることも可能である。本発明の一部はサーバ・コンピュータ上に存在させることができ、一方、対応する部分をクライアント・コンピュータ上に存在させることも可能であることは、関連する分野の技術者には認識されよう。また、本発明の態様に特有のデータのデータ構造及び伝送も、本発明の範囲内に包含される。

次に図１を参照すると、マイクロリーディング応答システム１００は、移動デバイス１２０、クライアント・コンピュータ１０５ａ〜ｎ及びサーバ１３５、１４０などの１つ又は複数の計算デバイスの間で動作している。マイクロリーディング応答システムは、インターネットなどのネットワークを介して、ＦｉｒｅＦｏｘ、Ｇｏｏｇｌｅ又はＳａｆａｒｉなどのブラウザを介してクライアント・コンピュータ上にダウンロードされ、且つ、アクセスされるソフトウェア・プラグインを介してアクセスすることができる。例えばユーザは、パーソナル・コンピュータなどのクライアント・コンピュータ１０５ａにログ・インし、且つ、ネットワーク１１０を介してマイクロリーディング応答システム・サーバ・コンピュータ１４０にアクセスすることができる。ユーザは、マイクロリーディング応答システムのために、サーバ・コンピュータ１４０からソフトウェア・プラグインをダウンロードすることができる。プラグインは、例えばブラウザ・ウィンドウのツールバーの中に視覚表示することができ、且つ、ユーザがそのブラウザを利用している任意の時間アクセスすることができる。同様に、移動デバイス１２０、基地局１１５、ネットワーク１１０及びマイクロリーディング応答サーバ・コンピュータ１４０を介して通信することも可能である。同じ移動デバイス上にソフトウェアがアプリケーションとして表示され、このソフトウェアは、ユーザが何らかのリーディング・コンテンツを見る前に選択し、且つ、走らせることができる。

移動デバイス１２０、クライアント・コンピュータ１０５ａ〜ｎ及びサーバ・コンピュータ１３５、１４０は、それぞれ、ネットワーク１１０との通信を可能にするインタフェースを含む。移動デバイス１２０、クライアント・コンピュータ１０５ａ〜ｎ、機器１１２及びテレビジョン１１３は、ネットワーク１４０を介してサーバ１１５と通信する。

１つ又は複数のデータ記憶装置１４５は、システムの機能を実施するために必要なデータ及びソフトウェアを記憶するために、マイクロリーディング応答システム・サーバ・コンピュータ１４０に結合されている。例えばデータ記憶装置１４５は、クライアント及びクライアント・プロファイル、クライアント・アクティビティ・データのデータベース、コンテンツ関連データのデータベース及びフィード関連情報のデータベースを含むことができる。データベースは、さらに、メタデータのためのコンテンツを解析するために必要なアプリケーション・ソフトウェア、又はユーザ・リーディング・アクティビティに関連するデータ入力を評価するためのソフトウェアを含むことができ、或いはこれらに関連付けることができる。

いくつかの実施例では、マイクロリーディング応答システムは、ネットワーク１１０を介して１つ又は複数の第三者サーバ１３５と通信する。第三者サーバ１３５は、マイクロリーディング応答システムに、コンテンツ・メタデータ、システムのユーザによって要求される追加コンテンツ（例えば支払済みコンテンツ・システムを介して）、又はマイクロリーディング応答システムを所望の方法で機能させるために必要な他の情報などのサービス及びデータを提供することができる。いくつかの実施例では、第三者サービス・プロバイダは、マイクロリーディング応答システムによって集約される対話データのための解析ソフトウェアを提供する。

移動デバイス１２０、１２５、１３０、クライアント・コンピュータ１０５ａ〜ｎ、リーディング評価サーバ１４０及び第三者サーバ１３５は、例えばインターネットを含むネットワーク１１０を介して通信する。移動デバイス１０５、１２５、１３０は、移動通信のための広域システム（ＧＳＭ（登録商標）、又は３Ｇ或いは４Ｇなどの後の変形）などの無線移動電話規格、或いはＩＥＥＥ８０２．１１などの他の無線規格を使用して、基地局即ちアクセス・ポイント１１５と無線で通信する。基地局即ちアクセス・ポイント１１５は、ネットワーク１１０を介してマイクロリーディング応答サーバ１４０及び第三者サーバ１３５と通信する。クライアント・コンピュータ１０５ａ〜ｎは、例えばＴＣＰ／ＩＰプロトコルを使用して、ネットワーク１１０を介して通信する。

ＩＩ．システム
次に、マイクロリーディング応答システムについて、図２及び図３を参照して説明する。

図２は、マイクロリーディング応答システムの様々な構成要素を含んだサーバ・コンピュータ２００のブロック図である。マイクロリーディング応答システムは、ネットワーク・ブラウザへのプラグインなどのクライアント・ソフトウェアを介して、ネットワークを介してアクセスすることができる。ユーザのためのデータ収集は、このプラグインを介して実施することができ、また、解析のためにサーバ・コンピュータ２００に送ることができる。クライアントのタイプに応じて複数のプラグインを利用することも可能である。例えばクライアント・コンピュータは、スマートフォンとは異なるプラグインを有することができる。いくつかのプラグインは、異なるシステム可視性及び機能をエンドユーザに提供することができる。例えばスマートフォンのためのプラグインは、クライアント・コンピュータほど多くの視覚メトリックス又はフィードバックをユーザに提供することはできない。しかしながらユーザのデータは同様の方法で収集することができ、また、無線ネットワーク接続を介して、サーバ・コンピュータ２００を介してシステムに入力することができる。

また、プラグインは、コンテンツを見ている間、ユーザによる特定のテキスト又はビデオ・セグメントの選択、及びその選択に対する注釈の割当てを可能にする注釈ツールなどのツールのユーザによる利用を可能にすることができる。プラグインは、さらに、バックエンド上でサーバ・コンピュータ２００と通信し、閲覧されている特定のコンテンツに関する何らかのデータがシステム内で知られているかどうかを決定することができる。例えばユーザは、システム内の他のユーザによって既に読まれた記事Ｘを読んでいてもよい。記事Ｘにはシステム内で識別子「１２３４５」を割り当てることができ、また、記事Ｘは、注釈、メタデータ及び記事Ｘに関連する、プラグインを介してユーザに視覚提供される他の関連データを有することができる。記事Ｘがシステム内で知られていない場合、以下で詳細に説明される集約モジュールは、記事Ｘに関連する任意の情報を検索することができる。

サーバ・コンピュータ２００上の構成要素はモジュールによって表されており、その各々は、マイクロリーディング応答システムにおける特定の機能を提供している。サーバ・コンピュータ２００は、図１を参照して説明した無線インタフェース又はハード・ワイヤード・インタフェースなどのネットワーク・インタフェース２０５を介してネットワークに結合される。サーバ・コンピュータは、モジュールの個々の機能を実施するための命令を含んだコンピュータ実行可能コードが記憶されるコンピュータ可読媒体２２０と通信する少なくとも１つのプロセッサ２１５を含む。コンピュータ可読媒体２２０は、図１で説明した、ＥＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＤＲＡＭ、ＤＤＲＡＭなどの任意の形態又は組合せのメモリ又は記憶媒体を含むことができる。モジュールが提供する機能に応じて、異なるタイプのメモリに異なるモジュールを記憶することができる。

図２に示されているページ・ビュー・モジュール２２５は、クライアント・ソフトウェア即ちプラグインによって収集されたデータを、例えばブラウザを介して受け取り、且つ、マイクロリーディング応答システム内の様々な他の構成要素にそのデータを分配する。データは、ユーザがマイクロリーディング応答システムにログ・インし、且つ、コンテンツを見ている個々のセッションの間、ユーザ毎にリポートの中に出現させることができる。データは、ユーザのためのエンゲージメントの異なる特性を記述することができる。例えばデータは、コンテンツの個々のページを見るのにユーザが費やした時間の量、そのコンテンツに対してなされた注釈（及びそれらの注釈がなされた時期）、コンテンツの量（例えばページ数、語数又はビデオの長さ）、コンテンツのタイプ（例えばビデオ、オーディオ又はテキスト）、コンテンツの場所、コンテンツが閲覧された時期などを含むことができる。特定のユーザ及び／又はクライアントタイプのための入力に対して、任意の数又はタイプの測値を取ることができる。

注釈モジュール２３０は、コンテンツに対するマイクロリーディング応答、或いは個々のユーザによってなされた注釈に関連するすべてのデータを受け取る。注釈は、読まれているコンテンツ内の特定の一節に関して表現された定義済み心情、並びにその一節に対してユーザによって選択された関連するテーマ又は概念の両方を含むことができる。注釈は、さらに、ユーザによって選択された定義済み心情及びテーマの精緻化を含む。注釈モジュールによって収集された注釈データは、視聴覚（例えばストリーム化された、或いは記録されたビデオ）コンテンツ、並びに視覚（例えば静止画像）、聴覚（例えばｍｐ３又はウェーブ・ファイル）及び／又は文字（例えば雑誌記事）に関連付けることができる。また、注釈モジュール２３０は、特定のコンテンツに関連するすべての注釈スレッドを取り扱うことも可能である。例えば注釈モジュール２３０は、ユーザによって閲覧されている、「１２３４５」として識別されたコンテンツに対する注釈を受け取り、且つ、その注釈をコンテンツ及びユーザの両方に関連付け、次にその情報をシステム内の他の構成要素に中継することができる。

メタデータ解析モジュール２３５は、コンテンツの様々な識別特徴を補外するために、ユーザによって閲覧されているコンテンツを解析する。例えばメタデータ解析モジュール２３５は、コンテンツを記述するための手がかり語を決定し、コンテンツの中で名前が付けられている手がかりとなる個人を識別し、且つ、コンテンツの中の専門用語に基づいてコンテンツの手がかりとなる概念を解くことができる。メタデータ解析モジュール２３５は、さらに、処理された個々のコンテンツ片に番号を割り当て、且つ、サーバ・コンピュータ２００に結合されたメタデータ・データベース２６０に、そのコンテンツに関連するメタデータを送ることも可能である。このメタデータは、次に、コンテンツがユーザによって閲覧され、且つ、システムによって識別される毎に検索することができる。

集約モジュール２４０は、クライアント・コンピュータ上のユーザに対する様々なフィードバックを生成するために、システムによって知られている、特定のコンテンツ片に関するすべての情報を集約する。例えばメタデータ、注釈、関連する記事、関連する概念、フィード及び特定のコンテンツのために利用することができる他の情報は、集約モジュール２４０上で記憶され、且つ、集約モジュール２４０上でそのコンテンツに関連付けられる。例えばユーザが記事「１２３４５」を読み始めると、その記事のためにシステム内に記憶されているすべての関連する情報がユーザに提供される。

推奨モジュール２４５は、特定のユーザに関連するすべての情報を集約し、且つ、そのユーザのための推奨を生成する。例えば推奨モジュール２４５は、ユーザによってなされた注釈、ユーザによって閲覧されたコンテンツ、閲覧されたコンテンツ中のメタデータ、ユーザ・エンゲージメント入力（コンテンツを見るのに費やされた時間など）、閲覧された異なるコンテンツ項目の数及び／又はタイプなどを集約する。推奨モジュール２４５は、システムから受け取った情報及びユーザによって入力された情報に基づいて、ユーザに対する推奨を生成する。推奨は、例えばレビューに対する他の注釈、そのユーザによって既に閲覧されたコンテンツに関連する推奨されたコンテンツなどを含むことができる。

サーバ・コンピュータは、アクセスされるデータ及び個々のモジュールによって実行されるプロセスを記憶するためのメモリを含むことができる。さらに、サーバ・コンピュータは、ユーザ情報及びコンテンツ関連情報が記憶される任意の数のデータベースに結合することも可能である。例えばサーバ・コンピュータ２００は、システムにアクセスする個々のクライアントに関連する、ユーザ・プロファイル・データ又は特定のコース・データなどの情報を記憶するクライアント・データベース２５５に結合することができる。また、サーバ・コンピュータ２００は、メタデータ・データベース２６０、ピア・レビュー・データベース２６５、心情データベース（図示せず）又はシステムに関連するデータを記憶するための他のデータベースに結合することも可能である。メタデータ・データベース２６０は、システム内のユーザによって既に閲覧されたコンテンツに関連する、コンテンツに関連する手がかり語並びにそのコンテンツに加えられた注釈及びそのコンテンツに関連するテーマなどの識別データを含むことができる。ピア・レビュー・データベース２６５は、コメント、ビューイング統計量、及び個々のコンテンツ及び個々のユーザに関連する応答データを含むことができる。ピア・レビュー・データベース２６５は、さらに、個々のユーザに表示するため、及び個々のコースのために生成されるフィードに関連するデータを記憶することも可能である。心情データベースは、システム内のユーザによって閲覧されたコンテンツの様々な教育レベルに関連する多くの心情、並びに心情毎の関連するメタタイプを記憶することができる。

図３は、図２のモジュールによって提供されるサービスの各々の間の通信のブロック図を示したものである。

図３を参照すると、クライアント３０５は、マイクロリーディング応答システムを実施するためのクライアント・ソフトウェアがインストールされ、且つ、そのクライアント・ソフトウェアを走らせるクライアント・コンピュータを表している。クライアント３０５は、特定のコンテンツを読んでいる間にユーザによって入力される任意のデータ、及びクライアント・ソフトウェアによって測定される追加データの両方を収集し、且つ、そのデータを注釈モジュール３１０、集約モジュール３１５及びページ・ビュー・モジュール３２０の各々に送る。クライアント３０５は、任意の注釈をユーザによって閲覧された特定のコンテンツに転送するために、注釈モジュール３１０と一方向で通信する。クライアント３０５は、特定のユーザに関する、特定のコンテンツ片を見るために費やされた時間などのアクティビティ・データを転送するために、ページ・ビュー・モジュール３２０と一方向で通信する。

クライアント３０５は、ユーザに表示されたコンテンツがマイクロリーディング応答システムに知られているかどうかを決定し、また、ユーザに表示するために、そのコンテンツに関連する任意のデータをシステムから検索するために、集約モジュール３１５と二方向で通信する。上記通信は、ユーザに表示されたコンテンツが注釈付きコンテンツを含むことができるよう、実時間で実施される。ユーザがコンテンツの所与の部分（例えば記事のページ、ビデオ・リポートからのクリップ）又はそのコンテンツ項目の他の部分に既に注釈を付けている場合、そのコンテンツは既にシステムに知られている（すべての関連するメタデータを含む）。

注釈モジュール３１０は、コンテンツに注釈を提供して、集約モジュール３１５にこれらの注釈をそのコンテンツに関連付けるために、集約モジュール３１５と通信する。

集約モジュール３１５は、ユーザによって読まれているコンテンツが関連するデータをシステム内に有していない場合、つまり例えばそのコンテンツが初めて読まれている場合、メタデータ・モジュール３２５と通信する。集約モジュール３１５は、論題、手がかり語、分野などのコンテンツに関連付けるためのメタデータをメタデータ・モジュール３２５に要求する。メタデータ・モジュール３２５は、関連するメタデータを生成し、次に、クライアント・インタフェース３０５を介してユーザに提供するために、そのメタデータを集合３１５モジュールに送り返す。

また、メタデータ・モジュール３２５はコンテンツ・メタデータを推奨モジュール３３０に送り、関連するメタデータを有するコンテンツを後で推奨するためにそのコンテンツ・メタデータを特定のユーザに関連付ける。

ページ・ビュー・モジュール３２０は、プラグインを介して収集されたリーディング・アクティビティ・データを集約モジュール２１５に送る。集約モジュール３１５は、次に、そのデータを読まれているコンテンツに関連付ける。例えばコンテンツを読んだユーザの数、同じコンテンツを読むのに個々のユーザが要した時間の量及び他の情報は、そのコンテンツに関する視覚メトリックスを生成し、且つ、そのコンテンツを読んだ後にそのユーザに表示するために、特定の記事に関連付けることができる。

ページ・ビュー・モジュール３２０は、プラグインを介して測定されたすべてのリーディング・アクティビティを提供するために推奨モジュール３３０と通信する。リーディング・アクティビティは、ユーザ及びシステム上の他のユーザに対して、そのユーザに関するユーザ特化推奨及びユーザ特化視覚メトリックスを決定するために、コンテンツを読んでいるユーザに関連付けられる。例えばそのユーザは、記事１２３４５を読むのに３０分を要し、一方、他のユーザのほとんどは、記事１２３４５を読むのに２０分を要した。この情報は、その記事を読んだ後にそのユーザに示すことができる。

推奨モジュール３３０は、フィード生成モジュール３３５と通信し、推奨モジュール内でそのユーザに対する個人化データに処理される、読まれたコンテンツ、メタデータ、なされた注釈などの特定のユーザに関するすべてのデータ入力に基づいて、ユーザのフィード毎に推奨を提供する。フィード生成モジュールは、次に、フィード中に入力されるデータのキャッシングを処理し、また、クライアントからの新しい推奨の要求に応答し、且つ、これらの要求を推奨モジュール３３０に送り返す。

フィード生成モジュール３３５は、フィード・クライアント３４０と通信し、クライアント・インタフェース中にレンダリングしてユーザに表示するための推奨を提供する。

ＩＩＩ．方法
次に、図４〜５を参照して、マイクロリーディング応答システム内でユーザ・リーディング・アクティビティを評価するための方法について説明する。

図４を参照すると、クライアント・プラグインを介してユーザのリーディング・アクティビティを評価するための方法のフローチャートが示されている。方法は、ネットワークを介して、パーソナル・コンピュータなどのユーザのデバイス上にインストールされたクライアント・ソフトウェア・アプリケーションと通信するサーバ・コンピュータ上で実施することができる。

ステップ４０５で、マイクロリーディング応答システムは、集約モジュール上で問合せを受け取る。いくつかの実施例では、問合せは、閲覧されているコンテンツのユニバーサル・リソース・ロケータ（ＵＲＬ：Universal Resource Locator）を含む。システムは、次に、コンテンツを識別するために、そのＵＲＬとシステムに記憶されているＵＲＬとの一致を試行する。他の実施例では、問合せは、ユーザのデバイスのスクリーン上に視覚表示されている特定のコンテンツに対する参照を含むことができる。例えばタイトル又はテキストの最初の行から抄録する。集約モジュールは、問合せを受け取り、且つ、コンテンツ（例えばハッシュ・アルゴリズムを介して）をシステム上の知られているコンテンツのデータベースと比較することができる。例えばコンテンツがシステム上の他のユーザによって既に閲覧されている場合、そのコンテンツに関連する追加メタデータがシステムに結合されたデータベース上に記憶され、また、識別子がその特定のコンテンツに割り当てられる。コンテンツが未だシステム上のユーザによって閲覧されていない場合、集約モジュールは、コンテンツを解析し、且つ、そのコンテンツのためのメタデータを提供するために、第三者サービス・プロバイダなどの他のサービスに問い合わせることができる。したがって集約モジュールは、データベース上の知られているコンテンツを介して、或いは他の手段を介して、ユーザに表示されているコンテンツに対するメタデータを検索し、或いはアクセスする。

ステップ４１０で、集約モジュールは、コンテンツに関連するデータをネットワークを介してクライアント・デバイスに送る。このデータは、マイクロリーディング応答システムに知られている場合、そのコンテンツに関連するメタデータ及び他のデータを含むことができる。例えばコンテンツがそのコンテンツに注釈を付けた他のユーザによって既に読まれている場合、これらの注釈をクライアント・デバイスに送り、且つ、クライアント・プラグインを介してユーザに表示することができる。

ステップ４１５で、ページ・ビュー・モジュールは、コンテンツとのユーザの対話に対する、コンテンツのページ毎の消費時間、コンテンツ又はテーマの何らかの選択、或いはそのコンテンツに適用された心情、関連する記事又は他の関連するコンテンツのリーディングなどのアクティビティ、及びマイクロリーディング応答システムに必要な何らかの追加アクティビティを記録する。ユーザ・アクティビティは、コンテンツとの対話に基づいて解析することができ、また、視覚メトリックで表示して、特定の資料に対するそのユーザの進歩、参加及び知識を示すことができる。

次に、ステップ４２０で、コンテンツに対してなされた任意の注釈がそのコンテンツにマップされ、且つ、後で使用するために注釈モジュールに記憶される。例えば特定のコンテンツにマップされた注釈は、他のユーザが同じコンテンツを見る際に、或いはそのコンテンツがユーザのアクティビティ・フィード内などのナゲット内で推奨される際に、注釈モジュールを介して呼び出すことができる。

ステップ４２５で、注釈モジュール、ページ・ビュー・モジュール及び集約モジュールの各々を介して収集された、特定のユーザ及びコンテンツ片に関する集合アクティビティ・データが処理のために推奨モジュールに送られる。推奨モジュールは、ユーザのフィード内に表示するコンテンツ及び関連するデータを決定する。閲覧されているコンテンツが提供するのは、特定のクラスに関連するそのユーザのフィードのためのユーザのプロファイルに入力される１つのセットのデータのみであるため、推奨エンジンは、閲覧されているコンテンツのみではなく、特定のコンテンツに関連する履歴及びアクティビティを見ているユーザのコンテンツ内の多くの要因を利用して、そのユーザ・フィードのために生成された推奨コンテンツのナゲットを決定する。

ステップ４３０で、推奨モジュールからの推奨に基づいてユーザのデータ・フィードが生成される。ユーザのフィードは、ユーザが見るために、ユーザのクライアント・インタフェースのディスプレイの中にレンダリングされる。ユーザは、生成されたフィードを見ている間、様々なナゲット、例えば特定のコンテンツ又はコンテンツのカテゴリに関連するフィード・データ片を選択することができ、また、マイクロリーディング応答システムは、ステップ４０５でユーザによって選択された最初のコンテンツと同じ方法で、ユーザのアクティビティをそのフィード・ナゲット（以下で詳細に説明する）と共に記録することができる。したがって、図１０〜１４を参照して説明されるように、マイクロリーディング応答システムとの任意のユーザ対話を利用して、ユーザのプロファイルと、いかにフィード内の任意のコンテンツがそのユーザ並びに任意の他の推奨又はそのユーザのアクティビティの統計的要約のために選択されるかが公式化される。いくつかの実施例では、アクティビティ・フィードの２つの個別のビューがユーザに提供され、第１のフィード・ビューは、年代順で、一番上が最も新しいアクティビティであり、また、第２のフィード・ビュー（「！」ラベルによって示されている）は、慣例で、一番上の近くが最もアクティブで、議論の余地があり、且つ、重要なアクティビティであり、また、システムの推奨に基づいている。これについては、図６を参照してさらに説明する。

次に図５を参照すると、ユーザ・プロファイルに適用される様々な重みに依存する注釈のピア・レビューを実施するための方法のフローチャートが示されている。

ステップ５０５で、第１のユーザは、コンテンツから一節を選択し、且つ、その一節に注釈を付ける。注釈は、ユーザのプロファイルに応じて、読んでいる間に他のユーザがレビューし、且つ、応答するために、ピア・レビュー・プロセスを介して置くことができ、又はそのコンテンツの中に直接発行されるか、或いはそのコンテンツと共に発行される。注釈は、その注釈がなされる論題及びコンテンツに対してユーザが専門家である場合に発行することができる。しかしながら、注釈が付けられているコンテンツ・タイプをユーザがめったに見ないか、或いは例えばユーザがマイクロリーディング応答システムに対して新しい場合、注釈は、レビューのためにクラスのすべてのユーザに対してその注釈を発行する前にピア・レビューすることができる。

ステップ５１０で、第１のユーザによって読まれたコンテンツから選択された一節に対するナゲットが１つ又は複数の第２のユーザに提供される。記事のためなどのナゲットは、クラスの第１のユーザからの注釈を含む。ナゲットは、例えば注釈がなされた主題に対する表明された興味及び／又は知識のいずれかを有しているクラスの第２のユーザのプロファイル・ダイバース・セットに提供される。

ステップ５１５で、注釈は、注釈に応答してユーザ対話即ちアクティビティを受け取る。例えば注釈は、心情を含んだ応答注釈を受け取る。心情は、ピア・レビュー・プロセスで利用される特定のセットの所定の心情のうちの１つであってもよい。他の実例では、注釈は、その注釈が結び付けられる記事などの文書をユーザが読むと、応答を受け取ることができる。システムには、その分野の専門家である人からの注釈、及びそのことについては多くを知っていないが、その分野に関連している可能性のある他の人、及びその分野に興味を持っている可能性のある他の人からの注釈により重い重みを付ける傾向がある。

ステップ５２０で、注釈を付けたユーザは、１つ又は複数の第２のユーザの対話から質的スコアを受け取る。個々の第２のユーザからのスコアは、そのユーザのプロファイルによって決定することができる。例えばその注釈をレビューしている第２のユーザ（例えば教師）が、その注釈が適用された論題の専門家であるか、或いはその注釈がなされたコンテンツの分野の専門家である場合、その第２のユーザ対話に対するスコアには重い重みが付けられる。これは、第１のユーザが良好な注釈を提供したことを示している。

他の実例では、注釈をレビューしている第３のユーザは、その注釈との多くの対話を提供し、例えば応答注釈を提供し、記事をクリックして、第１のユーザの注釈に同意する（「ｍｅ ｔｏｏ」）。しかしながら、この第３のユーザのプロファイルは、その注釈が関係しているコンテンツ又は論題領域における知識、さらには興味をこの第３のユーザが有していないことを示している。この第３のユーザのスコアには軽い重みが付けられ、また、上の段落で説明した第２の専門家ユーザによる単一の対話よりも質的に価値がないことさえあり得る。

ステップ５２５で、注釈を受理し、且つ、クラスのユーザがレビューするためにコンテンツの中に発行し、或いはコンテンツと共に発行することができ、さもなければピア・レビュー・プロセスの間に受け取られるスコアに基づいて否定することができる。これを決定するために、図３で説明したようなページ・ビュー・モジュールは、第１のユーザの注釈に対するピア・レビュー・プロセスの間、すべてのユーザ対話を記録することができ、また、ユーザ・プロファイルに基づく個々の対話の重み付け、及びピア又はエキスパート・レビュー・プロセスの間、特定の閾値に合致したかどうかなどのさらなる質的解析のために、そのデータを推奨モジュールに転送することができる。ピア・レビュー・プロセスは、所定の期間にわたって実施することができ、或いは他のクラスの所定の数のユーザがシステムにログ・インし、且つ、第１のユーザの注釈が付けられたナゲットを含むそれらのフィードを見た後に実施することができる。したがってピア・レビュー・プロセスにおける個々の注釈は、発行し、ユーザのプロファイルを修正し、且つ、それに応じて重み付けするための同じ機会を備えることができる。

また、ピア／エキスパート・レビュー・プロセスは、推奨の形態のフィードバックをユーザに提供することも可能である。例えば推奨は、ユーザによって閲覧される次のコンテンツに対して提案された注釈又は注釈の実例の中などで、ユーザの注釈技術を改善する方法に対して提供することができる。さらに、読むための、関連するコンテンツを有する記事、又は論題は、そのユーザのフィードの中に提供することができる。

ステップ５３０で、それらの注釈に対して受け取ったスコアに従って、また、そのユーザによって読まれているコンテンツに応答して、第１のユーザのプロファイルが更新される。例えば第１のユーザが、ピア・レビューの間に、それらの注釈に対して重い重みが付けられたスコアを受け取ると、それは、その注釈がなされた分野におけるそれらの知識のためにその第１のユーザのプロファイルにも反映させることができる。したがってその特定の主題に対するユーザの信用性スコアが高くなる。

ユーザのプロファイルは、主題に応じて、或いは特定のコンテンツの論題領域に応じて様々なレベルの信用性を有しており、この信用性は、コンテンツの関連するメタデータによってシステムによって類別することができる。有用な注釈がユーザによってなされるか、或いはその論題領域における多くの他の「信用性が高い」ユーザに対するエンゲージメント（多くの関連するユーザ・アクティビティ）を生成すると、その注釈には、有用な注釈とは別様に重みが付けられるか、或いはその論題領域における「信用性が低い」ユーザと同様にエンゲージングする。これは、その注釈が、未だ知られていない論題領域における興味を獲得するべく新しいリーダを導く重要な仕事をしていることをシステムが認識することによるものである。その場合、その注釈は、その論題領域における他の「信用性が高い」ユーザには不明であっても、良好と見なされる。したがってシステムは、その注釈にマークを付けることができ、例えばより重い重みを付けることができる。例えば信用性が高いユーザが、より高いレベルの英文学クラスでしばしば教えられる文学の特定の一片に注釈を付ける。次に、それに応答して、複数の他の信用性が高いユーザが注釈を付けるが、信用性が低い、その注釈が何を意味しているのか分からないユーザは、その注釈及びコンテンツを完全にスキップする。その注釈には、その信用性が高いユーザのグループに従ってのみ、重みを付けることができ、また、システムは、その注釈が、ある範囲のユーザの間でそれ以上の何らかの新しい興味又はディスカッションをもたらすことが最もなさそうな注釈であることを決定することができる。その注釈は、論題に特化された信用性が高いものである。

ＩＶ．ユーザ・インタフェース
ユーザ・インタフェース（ＵＩ：User Interface）のスクリーンショットについて、図６〜１５を参照して、以下の３つの節（ＩＶ〜ＶＩ）で説明する。

マイクロリーディング応答システムは、学生などの他のユーザのグループに推奨するコンテンツを予め選択する教師などの第１のユーザによって初期化される。教師は、学生と同様のユーザ・インタフェースを有しているが、個々の学生のプロファイル中への追加可視性を有しており、また、学生を例えばクラスによってグループ分けする方法を選択することができる。さらに、教師は、推奨したコンテンツが対応し、且つ、システムを使用している間、学生が見ることができる１つ又は複数の定義済みテーマを入力することができる。

教師は、指定されたグループの学生に対するクラス「設定」を構成すると、マイクロリーディング応答システムにアクセスするために、ハイパー・リンク又は他の命令を個々の学生の電子メール（ｅ−ｍａｉｌ）アドレスに送ることができる。

登録するために、学生は、プロファイルがその学生のためのリーディング評価データベース上に生成されるよう、リンクにアクセスしてシステムに登録することができる。学生は、マイクロリーディング応答システムを使用している間、どの程度の数の可視性及び共有が望ましいか、などの様々な設定を構成することができる。さらに、学生は、そのユーザがマイクロリーディング応答システム上に登録することができる多くの異なるクラスを見ることも可能である。以下の節ＶＩでは、ユーザ・インタフェースに表示されるユーザ特化フィードを参照して様々な異なるユーザ・オプションが説明される。

次に図６を参照すると、ユーザが様々なタイプのコンテンツを選択するためのユーザ・インタフェースの初期スクリーンショットが示されている。例えば図６のユーザ・インタフェースは、関連するソースのクラス及びそのクラスに関連する資料のための提案リーディング・セットを構成している教師に表示することができる。教師は、通常、例えばリーディングが割り当てられるクラスに特化される１組のリーディングを含む。しかしながらマイクロリーディング応答システムでは、教師は、主題に関連している可能性がある高等教育ジャーナル全体を提供することができる。したがって必ずしも提案されるすべてのコンテンツにコンテンツが割り当てられるわけではなく、また、提案されるすべてのコンテンツがコンテンツを必要とするわけではない。例えばいくつかのコンテンツは、主として、マイクロリーディング応答システムが学生の選択を追跡することができる学生発見のためのものである推奨されたリーディングであってもよい。いくつかの実施例では、学生は、そのコンテンツが教師によって提案されたものであるか否かをクラスでディスカッションするためのコンテンツの指定を選定することができる。

教師は、次に、クラスのためのコース概念又はテーマを構成することができる。例えば教師は、授業中にディスカッションをあおるために、提案されたコンテンツの中で識別することを学生に期待する１２個程度の異なる高レベル概念をカバーする教授細目を提供することができる。クラス毎に異なる概念を構成することができ、異なる概念を注釈ツール・ボックスの中に提供することができ、この注釈ツール・ボックスは、コンテンツの特定の一節が学生によって強調され、或いはマイクロリーディング応答システムのユーザによって強調される毎にユーザに表示されるポップ・アウト・ウィンドウであってもよい。クライアントを介して表示されるコンテンツに対する注釈については、以下の節Ｖで説明される。

Ｖ．注釈
注釈は、コンテンツの選択された一節の１つ又は複数の語或いは短い説明を含むことができる。注釈は、ユーザが感じ、また、コンテンツの選択された一節によってトリガされた心情を提供することができる。また、注釈は、ユーザが読んでいるコンテンツに関連する複数の定義済みテーマにリンクすることも可能である。ユーザによってなされた注釈は、様々な推奨コンテンツをユーザに提供し、ユーザのフィードの中に表示するナゲットを決定し、また、フィードバック及びシステム内の他のユーザとのディスカッションをユーザに提供するために、ユーザのプロファイル及びマイクロリーディング応答システムによる評価に記録される。

次に図７Ａを参照すると、コンテンツ７００の１ページスクリーンショットの実例が示されている。例えばユーザがマイクロリーディング応答システムに登録され、クラス割当てのために読むべき推奨記事を選択すると、そのコンテンツの一部がユーザのパーソナル・コンピュータのスクリーンに表示される。ユーザは、興味のあるコンテンツの一節を見つけ、且つ、選定して、マイクロリーディング応答システム・クライアント・ソフトウェアがインストールされるデバイスに結合されたマウス又はキーボードなどの入力デバイスを介してそのコンテンツの一部を選択することができる。

ユーザは、一節７１０を選択して、引用７０５又は特定の色或いは色の陰影の他の識別マークを付けることができ、例えば注釈に対する選択がなされたことを識別するために、より明るく、或いはより暗くユーザに表示される。ユーザは、コンテンツを選択すると、その選択されたコンテンツ上に留まる際に、ポンダーの「Ｐ」などの記号のポップ・アップを見ることができる。ユーザが、その記号をクリックするか、或いはその記号上で入力選択を入力することによって選択すると、ポップ・アップ即ちマイクロリーディング応答ボックスが出現してその一節に応答し、且つ、注釈を完成することができる。いくつかの実施例では、学生がコンテンツを選択すると、応答ボックス７４５が自動的に出現する。応答ボックス７４５が呼び出されると、最初にこの応答ボックス７４５を、１組の定義済み心情７３５をユーザに表示する心情タブ７３０にトグルすることができる。

応答ボックス７４５は様々な構成要素を含むことができる。例えば応答ボックス７４５は、ユーザがマイクロリーディング応答システム上の複数のクラスに登録されている場合、注釈を加えるべきクラス７１５のそのユーザによる選択を可能にすることができる。また、応答ボックス７４５内の多くの定義済み心情７３５のうちの１つに結び付けることができる自由形態心情を含むためのテキスト・ボックスをユーザに与えることも可能である。図７Ａに示されているように、テキスト・ボックス７２５は、システムによって生成される、応答ボックス７４５の中でユーザが選択することができる速記心情のより多くの説明表現を提供する。また、ユーザの心情がいかなるものであるかを、注釈が加えられている同じコンテンツを読んでいる他のユーザに表示するプレビュー７２０も、テキスト・ボックス７２５の中に提供されている。多くの定義済み心情７３５が提供されるが、個々の心情は、表現されている心情のタイプに応じて別様に重み付けすることができる。

望ましい心情が構築されているクラスを選択し、及び／又はテキスト・ボックス内に追加自由形態心情を追加すると、ユーザは、「提出」ボタンなどの入力ボタン７４０を選択することによって注釈の保存を選定することができる。ユーザは、「閉」ボタンを使用して応答ボックス７４５を閉じることができ、ユーザは、このボタンを使用して、注釈を提出した後に応答ボックスを閉じるか、或いは注釈の提出を完全にキャンセルすることができる。ユーザは、心情のみを使用して注釈応答ボックスを閉じる選択をすることができ、或いはさらに、選択された一節にコース概念又はテーマを結び付けることも可能である。

図７Ｂは、図７Ａの実施例とは別の実施例を示したものである。図７Ｂに示されているように、ペンシル・アイコン７３９がユーザに提供され、ユーザは、これを選択すると、自由形態文字コメントを追加して、選択された特定の心情に結び付けることができ、それにより例えばその心情をさらに詳しく述べることができる。フル・テキスト・ボックス７２５（図示せず）が示されており、これについては図７Ｅを参照してさらに説明する。また、ユーザには、注釈及び／又はテーマを関連付けるためのコースワーク又はユーザのグループ７１５の選択が提供され、ユーザに表示されている心情及び／又はテーマを応答ボックス７４５内の心情タブ７３０及びテーマ・タブ７５５の各々の下で変更することができる。例えば図７Ｂに示されているように、マイクロリーディング応答ボックス７４５内に追加心情が提供される。追加心情は、ユーザによって閲覧されているコースワークのレベルに基づいて、及び／又はユーザによって閲覧されているコンテンツのタイプに応じて提供することができる。例えば６歳の生徒に１組の心情を提供し、また、１７歳の生徒には別の１組の心情を提供することができる。同様に、困難な応用数学コンテンツ片を解析している学生には、英文学の選択を見ている間にその学生に提供される心情とは異なる１組の心情を提供することができる。同様に、心情は、他の言語のテキスト上で使用するために、或いは流暢さのレベルが異なる学生のために、異なる言語に翻訳することも可能である。

また、図７Ｂに提供されている追加心情は、関連するメタタイプを介してグループ７３６、７３７、７３８に分割される。例えば理解力即ち理解、判定即ち評価及び感情即ち反応の３つのメタタイプ即ちメタ心情を存在させることができる。応答ボックス７４５内に表示されるメタタイプ心情の各々は、それらが関連しているメタタイプ・グループに従ってカラーコード化することができる。例えば第１のグループ７３６で表現されている心情は、基本的な理解力を使用して実施しなければならない応答、或いは場合によっては「What does this mean?」又は「I'd like examples」或いは「I need a break down」などの一節のリーディングでは無理解で実施しなければならない応答に関連付けることができる。第２のグループ７３７は異なる色で示すことができ、「This is hyperbole」又は「Oversimplification」或いは「Insight」などの評価を介して判定に合格する応答を含むことができる。第３のグループ７３８は、さらに他の色で示すことができ、不同意、遺憾又は賞賛などのいくつかの種類の感情反応を表現する応答を含むことができる。

いくつかの実施例では、ユーザの応答をゆがめる可能性がある追加入力を導入することなくユーザ対話を評価するために、コンテンツの選択の初期レビューの間、心情は視覚的には分割されない（例えばカラーコーディングを介して）。しかしながら、マイクロリーディング応答ボックスに示される個々の心情に対する定義済みメタタイプは、コンテンツとのユーザの対話を質的に採点するためにシステムによって利用される。例えば特定の心情メタタイプは、積極的参加ではなく、消極的参加に関連付けることができる。したがって個々の心情と関連付けられた集合応答データは、コンテンツの様々な選択に対する時間をかけた応答に基づいて、コンテンツの特定の選択をレビューしている間に、或いは特定の期間にわたってシステムがユーザの学習能力及び進歩を評価する方法を決定することができる。次に図７Ｃを参照すると、テーマ注釈タブ７５５にトグルされた図７Ａの応答ボックス７４５が示されている。図７Ａと同様、注釈が関連付けられる選択クラス７１５がユーザに提供されている。さらに、テーマ・セット７５０の選択がユーザに提供されており、その各々は、環境、企業戦略、実施などの特定の主題に関連する様々な異なるテーマを提供している。応答ボックス７４５に表示されたテーマ７６０は、異なるテーマ・セット７５０が選択される毎に変更することができる。

特定のテーマ・セット７５０内のその一節に対して、個々の個別テーマを選択するための「イエス」又は「ノー」入力をユーザに提供することができ、この入力は、テーマと平行して欄７６５に提供されている。「イエス」ボタンの色、陰影又は外観が何らかに変化すると、それは「ノー」の選択を示すことができる。いくつかの実施例では、これらのボタンは基本トグル・ボタンとして作用することができ、一度クリックすると「オン」になって「イエス」又は「ノー」の応答を示し、また、二度クリックすると「オフ」になってその前の応答を除去する。ボタンは、最初は「オフ」位置であってもよい。学生が、例えば「イエス」を選択することによってその一節に対する１つ又は複数のテーマを選択すると、ユーザは、注釈のためのそのテーマ選択を、表示されているコンテンツの選択された一節に入力することができる。

次に図７Ｄを参照すると、コンテンツの一片に注釈が付けられると、注釈がなされた選択された一節を、その注釈が付けられた一節を囲むより暗い陰影又は異なる色の引用７７５で表示することができる。学生は、次に、マウス又はキーボード或いはタッチスクリーンなどの入力デバイスを使用して、もう一度その一節を選択することができ、或いは引用をクリックして応答ボックスを呼び出すことができる。ユーザは、応答ボックス７４５を呼び出して、引用の中で識別されている他の心情及び／又はテーマを読むことができ、或いは引用されている一節にユーザ自身の注釈を加えることができる。

応答ボックス７４５は、図７Ａ〜７Ｃの上記応答ボックス７４５と同様であり、心情７３５、自由形態心情テキスト・ボックス７２５、心情レビュー７２０、クラス選択７１５及び入力ボタン７４０を含む。しかしながら応答ボックスの追加セクション７８０は、コンテンツの選択された同じ一節に対する他のユーザの先行注釈を定義済み心情の形態で表示している。個々のユーザは、個々のユーザがその一節に注釈を付けた心情を使用して識別することができ、また、そのユーザがいつその一節に注釈を付けたかを示す時間を提供することができる。応答ボックスの追加セクション７８０には、最も新しい注釈を表示することができる。これは、他のユーザが例えば特定のクラスのために割り当てられたリーディング、並びに表現された特定の心情にそのユーザが不同意である場合の刺激ディスカッションなどのコンテンツを読んだ時期の指示をユーザに提供することができる。

ユーザは、「閉」入力ボタン７４０を選択することにより、何らかの特定の心情又はテーマを加えるためではなく、単に他のユーザがその一節に対してどのように感じているかを見ることを選定することができる。別法としては、注釈が付けられた一節に追加注釈を加えることをユーザが決定すると、図７Ａ〜７Ｃを参照して説明したプロセスと同様のプロセスを続けることができる。

図７Ｅは、コンテンツの既に注釈が付けられた部分の上に表示される応答ボックス７４５の他の実施例を示したものである。図７Ｂに示されている応答ボックスと同様、７Ｅの応答ボックス７４５は、関連するメタタイプに基づいてグループ化された追加心情を提供する。また、応答ボックス７４５は、応答ボックス７４５内の選択された心情（例えば「本当に？」）を精緻化するためのテキスト・ボックス７２５をユーザに提供する。応答ボックス７４５は、ペンシル・アイコン７３９を選択することによってユーザに見えるようにすることができる。先行する応答即ち注釈７２０、及びこれらの注釈をコンテンツの部分に提供しているユーザも、応答ボックスの中でユーザに示されている。

図７Ｆには、マイクロリーディング応答システム内のユーザに表示されるコンテンツの選択全体の実例スクリーンショットが示されている。図７Ｆのコンテンツの選択は、システム内の複数のユーザによって既に閲覧され、且つ、注釈が付けられている。したがって応答データは、コンテンツのその選択に対して既に集約されており、そのコンテンツを見ている現在のユーザによって視覚化することができる。コンテンツは、計算デバイスのディスプレイ・スクリーンの一方の側に示すことができ、一方、応答データ及びコンテンツのその特定の選択に関連する他のメタデータは、ディスプレイ・スクリーンのもう一方の側に表示される。ユーザは、システムによって提供されるビュー・ボタン７８３を選択することにより、コンテンツの選択のみを見る場合と、コンテンツ及び応答データを見る場合との間でトグルすることができる。

応答データがコンテンツの選択と列をなして示されると、既に選択され、且つ、注釈が付けられた特定の部分に下線７８１を引くことができ、或いはユーザによって読まれているコンテンツなどの場合、表示されているテキスト中に引き出すことができる。例えばユーザがコンテンツの注釈が付けられた部分又は一節の上で留まると、その部分をユーザに強調７８２することができる。また、既に選択され、且つ、注釈が付けられた部分の各々は、提供される応答のメタタイプに応じてカラーコード化することも可能である。複数のメタタイプの応答が提供される場合、各々と関連付けられた色を１つに混合することができる。例えばある一節に赤色及び黄色と関連付けられた心情で等しく注釈が付けられると、その一節に対する下線は赤黄色で現れる。追加実施例では、重要な注釈が付けられた特定の一節に対する下線は、その一節に対してなされた注釈の数に基づいて太くし、或いは色合いを増すことができる。下線が太くなるほど、或いは色合いが濃くなるほど、その一節に関連するメタタイプの合意がより固いことを示すことができる。例えばこれは、教授による特定のクラスのディスカッションに持ち出すべき一節の決定、並びに学生がコンテンツに実際に取り組んでいるかどうかの決定を補助することができる。例えばある学生が図７Ｆのコンテンツを見ており、また、最も太い下線が引かれた一節のみを選択し、且つ、注釈を付けており、また、同じような色が付けられた心情応答を提供している場合、そのユーザは、コンテンツに取り組んでいない可能性があり、単に他の学生の応答の真似をしているにすぎない可能性がある。

さらに図７Ｆを参照すると、コンテンツに対する応答は、そのコンテンツ自体の中に示すことができるだけでなく、チック・マーク７８４、７８６で示されているように、そのコンテンツ７８７の長さに沿って示すことができる。個々のチック・マークは、１つ又は複数の応答、又はそのコンテンツ内のそのポイントにおけるそのコンテンツの一部（例えばテキストの一節又は選択）に応答して提供される注釈を表すことができる。上で説明した下線と同様、チック・マークは、どの心情のメタタイプがそのコンテンツ内のそのポイントで表現されるかを示すためにカラーコード化することができる。チック・マークの色も、コンテンツのその部分に対して提供された集合心情に応じて混合することができる。また、チック・マークの太さ即ち幅は、他のユーザがコンテンツのその部分にマイクロリーディング応答を提供した数の指示を提供することができる。

コンテンツを見ているユーザは、任意のチック・マークを選択して、そのチック・マークと関連付けられたマイクロリーディング応答のためのポップアップ・ボックス７９１を表示することができる。ボックス７９１は、そのコンテンツ７８９に関連する心情と共に、注釈が付けられたコンテンツの部分、その応答７８９を提供しているユーザ、及びそのユーザが関連しているコース７８９を表示する。また、ボックス７９１は、カラーコード化されたプッシュ・ピン７８８を提供し、このプッシュ・ピン７８８は、いくつかの実施例では、提供された心情のためのメタタイプに関連付けることができる。このプッシュ・ピン７８８により、ユーザは、ボックス７９１を見える状態に維持することができ、それによりユーザは、例えばコンテンツと共に複数のボックスを見ることができ、したがってコンテンツのその特定の部分に関する他の応答を調べ、且つ、比較することができる。また、ボックス７９１は、そのボックス７９１内に示されている心情７８９にさらに応答するよう、ユーザに強く要求するボタン７９２を提供する。

次に図７Ｇを参照すると、コンテンツの既に注釈が付けられている一節に注釈を加えることをユーザが選定すると、マイクロリーディング応答システムは、その一節に関する追加フィードバックをユーザに強く要求する「ポップ・クイズ」を生成することができる。このポップ・クイズは、特定のクラスのユーザによって特定の一節に重要な注釈が付けられ、ある一節に注釈を付けるために利用される定義済み心情に議論の余地があり（例えば「同意」対「懐疑的」）、或いはユーザが理由なく注釈を付けた可能性があることをシステムが検出すると（例えば既に注釈が付けられている一節に対してのみ同じ心情を繰り返し利用して）、システムの中で生成することができる。「ポップ・クイズ」は、一節７１０に関して生成された質問７９５に対する自由形態コメントをユーザが入力するための追加入力ボックス７９０を生成することができる。

特定の実施例では、システムは、ユーザ毎の所定の期間が経過し、所定の数の注釈がそのユーザによってなされると、「ポップ・クイズ」を自動的に生成することができ、或いはユーザのプロファイルの重み及び／又は先行する注釈に基づいて「ポップ・クイズ」を自動的に生成することができる。これは、「ポップ・クイズ」に対する応答を、例えば特定のクラスの教師に提出される統計的リポートに含めることができ、また、教室環境におけるディスカッションを生成するためにその教師によって利用することができることによるものである。「ポップ・クイズ」質問に対する応答は、テキストが自由形態テキスト・ボックス７９０に入力された後に提出することができ、また、レビューのために毎日、或いは毎週、クラスの教師に送ることができる。さらに、同じ一節に対して議論の余地がある注釈を有していた学生のフィードの中で応答を使用して、その論題に対する追加コメント及び／又はディスカッションを生成することも可能である。

次に、図８は、システムを介して閲覧されるビデオ・コンテンツに対するマイクロリーディング応答のスクリーンショット８００を示したものである。ビデオは、計算デバイスのディスプレイ・スクリーンの一部の上に表示され、再生、停止、休止さらにはビデオ調整のための基本ビデオ・コントロール８０２を含む。さらに、先行する注釈をビデオ領域に提供する２つの心情フィード８０８、８２２が提供される。ユーザ・フィード８０８は、ビデオ・コンテンツを見ている特定のユーザに関連付けることができる。ユーザ・フィード８０８は、コンテンツの長さ内の特定のポイントでユーザによってなされた個々の注釈の連続的なリストを提供することができる。これらの注釈は、他の学生によってなされた注釈と共に、選択された実際の心情８０４を介して示すことも可能であり、或いは図７Ｆで説明した文字コンテンツの選択の中に示されているチック・マークと同様、ビデオ・コンテンツの長さに沿ったチック・マーク８０６として示すことができる。チック・マークは、図７Ｆで説明したカラーコーディングと同様、ビデオ中におけるその特定のポイントでなされた注釈のためのメタタイプを示すためにカラーコード化することができる。チック・マークはクリックすることができ、ユーザをビデオの時間線中の適切なポイントへもたらして、そのユーザの同級生がどのように反応していたかを示すことができる。

クラス・フィード８２２は、コンテンツが閲覧されているコース内の他のユーザによってビデオ・コンテンツに対してなされた個々の注釈の連続的なリストを提供することができる。クラス・フィード８２２は、ビデオ・コンテンツ中で注釈がなされた時間ポイントを、その注釈を付けたユーザの名前と共に示すことができる。また、フィード８０８、８２２の各々は、フィード中の個々の注釈に対応する質問待ち行列ボタン８２４を提供することも可能である。この質問待ち行列ボタン８２４により、ユーザは、例えば教授が特定のクラス内で参照するために、その特定の応答即ち注釈を質問待ち行列中に加えるための賛否表示を加えることができる。リストに挙げられている注釈の各々はクリックすることができ、それらをクリックすることにより、ユーザをビデオの時間線上の対応するポイントへもたらすことができる。

ビデオ・コンテンツを表示しているユーザ・インタフェース内には、ユーザ・フィード８０８の中に出現することになる心情８１２又はテーマ８１０をユーザが速やかに入力するための応答ボックスを常に表示することができる。また、ユーザには追加ビデオ再生コントロールが提供され、それにより学生は、５秒間だけ容易にビデオを巻き戻し（８１４）、（例えば本のページにしおりをはさむのと同様に）ビデオ中に特定ポイントをマークし（８１６）、また、その前にジャンプし（８１８）、或いは次へジャンプする（８２０）ことができる。コンテンツに対してなされた注釈及びそれらがフィード中に出現する様子に関する追加詳細については、以下の節でさらに詳細に説明する。

ＶＩ．フィード
次に、様々なタイプのフィード及びフィード要素について、図９〜１５を参照して説明する。

図９Ａを参照すると、ユーザの「ホーム」ページ９００の実例が示されている。ユーザがマイクロリーディング応答システムに登録し、且つ、クライアント・デバイスを介してプラグインなどのクライアント・ソフトウェア・アプリケーションを走らせると、このページにアクセスすることができる。ユーザは、例えばブラウザ・ウィンドウのツールバー上に出現する記号９０５を介してシステムにアクセスすることができる。

ユーザのプロファイル即ちホーム・ページ上に、教育環境におけるクラスなどの特定のグループのユーザのための特定のフィード９０１がユーザに示される。システム内の複数のクラスに登録したユーザは、異なるフィードを見ることができる。ユーザは、ユーザに表示されたフィードのタイトル及びコンテンツを修正するドロップ・ダウン・メニュー９０１を介して、様々なクラス・フィードを介して名称によってトグルすることができる。また、ユーザは、クラス・フィード９０２を見る場合と、又はそのフィードに関連する教師のクラス・ページ９０３を見る場合との間でトグルすることも可能である。

また、ユーザは、「休止共有」ボタンを選択することにより、自分が読むコンテンツ及び注釈をシステム内の他のユーザと共有することを希望するかどうか制御することも可能である。ユーザが休止共有を選定すると、システムは、もはや、そのユーザのリーディング・アクティビティに関する一切の入力を受け取らない。クライアントが休止している間、リーダは注釈を付けることができず、また、クライアントが他の注釈及びメタデータをプル・ダウンして、コンテンツの所与のページに表示することもない。ユーザは、クライアント・ソフトウェアが利用されていても、本質的にはコンテンツの個人的検索を選択する。したがってマイクロリーディング応答システムは、もはや、エンゲージメントのユーザのレベル、及び休止している間に読まれた資料の理解のレベルを評価することはできない。さらに、クラス及び教師の両方が見ることができる統計量に、そのユーザのリーディング・アクティビティに対する統計量を含めることもできない。同様に、教師は、そのユーザが他のユーザとの共有を選定していない場合であっても、もはやそのユーザの注釈に可視性を持たせ続けることはできない。いくつかの実施例では、ユーザが「休止共有」モードでのみシステムを利用していることを教師に知らせることができ、したがって教師は、評価のためのフィードバックを提供するよう、ユーザに強く要求することができる。

また、ユーザは、自身のホーム・ページ上の特定のクラスのためのリーディング・リスト９０４にアクセスすることも可能である。このリーディング・リストは、教師によって要求された任意のコンテンツ、並びにそのクラスのための特定の主題に関連するジャーナル又はウェブサイトなどの提案された任意のコンテンツを提供することができる。いくつかの実施例では、ユーザの特定のグループ、例えばクラスの閾値数のユーザ、又は重みが付けられた多数のユーザによって読まれたコンテンツは、そのクラスの他のユーザが容易にアクセスすることができるよう、システムにそのコンテンツをリーディング・リストに加えさせることができる。

さらに図９Ａを参照すると、任意の特定のクラスに対する、そのクラスの他のユーザの統計的要約９０７に対するそれら自身の統計的要約９０６がユーザに示される。統計的要約は、記事の数、例えば読まれたコンテンツ、読まれたコンテンツ中になされた注釈又は応答の数、読まれたコンテンツに対する応答の数及びロング・リードの数を含むことができる。

また、ユーザは、特定のタイプのナゲットに対して、自身のホーム・ページ上でフィード・コンテンツを選択にフィルタリングすることも可能である。ナゲットは、コンテンツの特定のカテゴリを含むことができる。例えばナゲットは、注釈が付けられるコンテンツ、読まれたコンテンツ、ロング・リードと見なされるコンテンツ（例えば閾値語数及びグループ内のユーザによるリーディング時間の特定の量を超える）、又はユーザによって保存されたコンテンツを含むことができる。ナゲット・タイプは、特定のクラスのためのユーザのフィードの一番上に展開している選択バー９０８の中に提供され、フィード内のナゲットのこれらのタイプに関連するデータのみを表示するために選択することができる。例えば図９Ａに示されているように、すべてのタイプのナゲットがフィードの中に表示される。ナゲットの個々のタイプは、フィード内のそのコンテンツの見出し９１０の中に示される。したがってユーザは、たとえすべてのタイプのナゲットが表示されても、依然として自身が見ているタイプを区別することができる。

ユーザは、自身のホーム・ページにより、さらに、フィードの隣に見ることができるクイック・アクセス欄９１２で、それら自身及びクラスの他のユーザの統計量にアクセスすることができる。新しい注釈がなされるか、或いは新しいコンテンツが読まれる毎にフィードが変化するのと全く同様に、クイック・アクセス欄９１２の統計量も変化する。欄９１２は、読まれたコンテンツのクラス・ユーザ量、読まれた最も人気のあるコンテンツ、コンテンツがアクセスされる最も人気のあるサイト、及びそのクラスのユーザによって識別された最も一般的な論題又はテーマに対する最も新しい統計量をユーザに提供することができる。

次に図９Ｂを参照すると、ユーザのホーム・ページ上に表示されたフィードのスクリーンショットが示されている。フィードは、重要なポイントをユーザに提供することができるコンテンツの様々なボックスをフィード内に含む。コンテンツのボックスは、本明細書においてはナゲットとも呼ばれている。ナゲットは、閲覧されたコンテンツに対するユーザの注釈に基づいて、ユーザのフィードのために選択することができる。個々のナゲット９２０は、ユーザによって閲覧された特定のタイプのコンテンツ、並びにそのコンテンツ、そのコンテンツに関連するテーマ及び／又は注釈、及びそのコンテンツの選択を見た他のユーザの数の速やかな視覚指示を示すことができる。さらに、フィードは、そのユーザによって閲覧されたコンテンツの要約９２２を提供することも可能である。例えば、ユーザによって読まれた記事の数のリスト、コンテンツを見るのにユーザによって費やされた時間、閲覧されたコンテンツ中にユーザによってなされた注釈、及び他のユーザによってなされた注釈に応答したフラグ。閲覧されたコンテンツに関連するテーマ及び閲覧されたコンテンツに関連する新しい論題の要約９２１も表示することができる。

図９Ｃでは、図９Ｂのフィード内の特定のナゲットに関連する応答データ９２５のシステム解析がさらに説明される。図に示されているように、ナゲットには５人のユーザ９２８によって注釈が付けられ、或いはフラグが立てられている。特定のコンテンツの採点は、積極的な参加９２７及び消極的な参加９２６に基づいている。参加のタイプは、ユーザによって提供された心情のメタタイプに基づいて決定することができる。したがってシステムがコンテンツの特定の選択のための応答データを集約すると、そのコンテンツに対する応答に関連するスコアに従って、図１３を参照して追って説明する図形メトリックスを計算することができる。例えば応答データ９２５に示されているように、議論及び混乱スコアが提供される。これらのスコアの各々は、コンテンツに応答して提供された心情並びにこれらの心情に関連するメタタイプのためのメタデータの評価に対応する。評価は、その特定のコンテンツに対するグループレベルのスコアを提供する。評価は、コンテンツの長さなどの追加要因を含むことも可能である。

図９Ｄは、いくつかのタイプのナゲット９２０が表示されるフィードの実例を示したものである。個々のナゲットは、そのナゲットと関連付けられたタイトル９２３によって識別することができる。図に示されているように、いくつかは注釈を提供して批評を可能にしており、それ以外は、読まれたコンテンツの要約のみを提供しているため、フィードの中の様々な異なるタイプのナゲットを視覚によって区別することができる。また、ユーザには、ナゲットをフィードの中に「保存」するオプションが与えられる。この保存特徴は、所与のナゲット、特定のユーザに対する保存タグを追加し、それによりユーザは、自身のフィード上のより小さいリストの中でそのナゲットを検索することができる。したがって保存オプションを選択することにより、特定のナゲットが、ユーザのホーム・ページ上で見るために選択することができる「保存された」フィードの中に保存される。

フィード即ちアクティビティ・フィードは、ナゲットのカスタム・アセンブリ及びカスタム・ソート・オーダによって埋められる。ナゲットの各々は、そのユーザによって普通に読まれ、且つ、注釈されるコンテンツを介して定義されるようなユーザの興味、並びにそのユーザの注釈の重み付け、及び例えばユーザの興味に基づくコンテンツの選択に応じてユーザに特化される。フィード内に示されるナゲットは、マイクロリーディング応答システムの推奨モジュールで解析された集合データに基づいてユーザに推奨されるコンテンツで決まる。

次に図９Ｅを参照すると、記事ナゲット９３０の実例が提供されている。記事ナゲットは、そのユーザがその記事を読んでいる間にその記事のコンテンツを読むか／注釈を付けると、ユーザのフィードの中に提供することができる。さらに、ナゲットは、そのユーザがそのナゲットに関連するコンテンツを読み、或いは注釈を付けていない場合であっても、ユーザのフィードの中に含めることができる。マイクロリーディング応答システムは、個々のユーザのプロファイル（例えば先行するリーディング、注釈、アクティビティなどの記録）を利用して、ユーザのリーディング技術を改善し、且つ、ユーザの興味を他の論題領域へ拡張するために含めるナゲットを決定する。記事ナゲットは、第１の注釈者の「チョコモンスター」９３１心情並びに追加クイック注釈ボタン「ｍｅ ｔｏｏ」９３２を表示し、それにより自身のフィード内にその記事を有するユーザは、第１の注釈者の感じ方に同意することができる。記事ナゲット９３０は、コンテンツからの注釈付きの一節９３５、並びにその一節に引き続いて他の注釈者の心情を含むことができる。ユーザは、その文書上に表現された心情を介してトグル９３４することができ、また、そのナゲットを保存して、例えばそれらの保存されたフィードに対して後でディスカッションすることができ、或いは後でなされた注釈を見ることができる。また、記事ナゲットは、ナゲットの中に提供されている特定の一節に対して注釈を付けたユーザの数の指示９３３を提供する。

図９Ｆは、図９Ｅに示されているナゲットと同様の記事ナゲットの他の実施例を示したものである。図に示されているように、図９Ｆの記事ナゲットは、注釈が付けられた一節９３５、コンテンツ・タイトル９３７、その一節に注釈を付ける第１のユーザ及び選択された対応する心情９３８を、コンテンツ中のその一節に対して他のユーザによって加えられた追加心情（例えばその一節に注釈を付ける第２のユーザ）９３９及びテーマ９２９と共に含む。また、ユーザは、このナゲットにより、その前及び次のボタン９３４を介して、次のナゲット又はその前のナゲットへスキップすることができる。ユーザは、さらに、後で見るために、自分のパーソナル・フィードへのナゲットの保存９３６を選定することも可能である。さらに、ユーザは、保存９３６ボタンの近くの「ｘ」９４４ボタンを選択することによってナゲットのフラグの除去を選定することができる。削除フラグ・ボタン９４４は、フラグが立っている記事を削除する許可を得ている、例えばコンテンツが生成された（つまりフラグが立てられた）グループの管理者（例えば教員）などのユーザのみが見ることができ、或いはあなたがそのコンテンツのフラグを立てた人である場合にのみ見ることができる。図９Ｆに示されている実施例では、ユーザには、さらに、コンテンツの一節に注釈を付ける第１のユーザによって表現された心情に応答するためのボタン９３２の選択が提供される。例えばユーザは、表現された心情に対する同意（「Ｍｅ ｔｏｏ」）、不同意、又は第１のユーザの心情９３８に対する追加応答（「Ｗｈｙ？」）、例えば自由形態又は心情の提供を選定することができる。ユーザが「Ｗｈｙ？」を選択すると、ユーザがコンテンツの選択を見ている場合と同様、応答ボックスを表示することができる。

次に図９Ｇを参照すると、マイクロリーディング応答システムでユーザが読み、また、他のアクティビティ、例えば他のユーザが読み及び／又は注釈を付けた２つの小説に対する応答ナゲット９４０の実例が示されている。応答ナゲット９４０は、ナゲット・タイプ及びそのナゲットに対する日付の指示をナゲットのタイトル９４３の中に提供する。さらに、小説のコンテンツからの特定の一節に対して何らかの注釈がなされている場合、注釈を付けているユーザの心情と共にテキスト９４２の一部が提供される。注釈が付けられた文書を読んだだけで、それに再注釈を付けていないユーザは、自己のプライバシーが保護されており、そのユーザに対する追加情報又は小説に対する何らかの注釈が提供されるとしても、その読書に対する返事は匿名で記述される９４１。

次に図９Ｈを参照すると、クラス・フィードの中に示されているロング・リード・ナゲット９５０の実例が提供されている。ロング・リードとは、例えば極めて多くのユーザのすべてが長い記事を読むのに多くの時間を費やす場合に、それがロング・リードと呼ばれ、システムは、その記事を推奨コンテンツとして他のユーザに提供する。したがってユーザがコンテンツ特化主題を読んでおり、また、その主題に関して、ロング・リードがそのシステムの中で知られている場合、システムは、クラスの多くの他のユーザがそれを読み、或いは読んでいることに基づいて、それをユーザのフィードに追加することができる。また、システムは、ユーザが未だロング・リードを読んでいない場合、特定の数の関連するユーザがそれを読んだ後、それを推奨することができることを知る。ロング・リード・ナゲット９５０は、ユーザによってそのロング・リードが最後に読まれた日付９５３、及び記事が発行された日付９５４と共に、ナゲットのタイプを示すタイトル９５１を含むことができる。また、ロング・リード・ナゲットは、語数、そのロング・リードを読んだユーザの数、及びそのロング・リードを読むのに要したユーザの概略期間などのコンテンツ統計量９５２を与えることも可能である。

次に図９Ｉを参照すると、保存されたナゲット９６０の実例が示されている。保存されたナゲットは、注釈者９６２、注釈の数９６１及び心情９６３を含む、任意のタイプのコンテンツ及び／又はナゲットを含むことができる。保存されたナゲットとユーザのフィード中のナゲットとの目に見える唯一の相違は、「保存」ボタンが「非保存」９６４にトグルされていることであり、それによりユーザは、ユーザの保存フィードからそのナゲットを除去することができる。ユーザによって保存されるナゲットは、特定の論題又は主題に関連するコンテンツに対してユーザが行う注釈の数、及び／又はコンテンツの量、例えばこれらの論題に関して読まれた記事の数と同様、特定の論題におけるユーザの興味又は興味の分野を重み付けするためにシステムによって使用することができる。いくつかの実施例では、ユーザは、非制限の期間の間、望むだけ多数のナゲットを自分のユーザ・フィードに保存することができる。特定の実施例では、ユーザは、指定された数のナゲットのみをそのユーザの保存フィードに保存することができる。他の実施例では、保存されたナゲットは、所定の期間が経過すると、ユーザの保存フィードから除去される。

図９Ｊは、ピア・レビュー構成要素を含んだナゲットの追加実施例を示したものである。ナゲット９７０は、そのナゲットの中に表示されているコンテンツに注釈を付けたユーザの数の指示９７２、並びにそのコンテンツに注釈を付ける第１のユーザ９７８及び対応する注釈を含む。また、ナゲットは、コンテンツに関連する特定のテーマ９７６の指示を提供する。ピア・レビュー部分は、そのナゲットを見ているユーザが、そのナゲットの中で見ることができるコンテンツ及び注釈にさらに応答することができる複数のボックス９７４を含む。ボックスは、コンテンツに対する同意（例えば「＋」）、コンテンツに対する不同意（例えば「−」）を示し、或いはコンテンツに対するさらなる応答（例えば「？」）を提供する「１クリック」入力応答をナゲットに提供する。「＋」及び「−」ボタンをクリックする毎に、注釈に同意する学生の計数が例えば＋２だけ増分され、或いは注釈に不同意の学生の計数が例えば−３だけ増分される。コンテンツを見ているユーザが、さらに応答を提供することを選定すると、そのコンテンツに対応する所定のセットの心情を含む応答ボックスが出現し得る。したがってユーザは、そのコンテンツに対する２つの先行応答９７２を見ることができ、且つ、心情の選択及び／又は自由形態テキストの入力を介して自分自身の応答を入力することができる。いくつかの実施例では、ナゲットに応答することをユーザが選定すると、コンテンツの最初の選択、例えば記事全体がユーザに表示される。ユーザが注釈を付けるか、或いは特定のナゲットをユーザ・フィードに保存すると、そのコンテンツに関連するメタデータ及び、いくつかの例では、そのコンテンツの一部を利用して、ユーザ特化論題クラウドの中でユーザによって閲覧されたコンテンツに関連する論題の視覚表現を提供することができる。

次に図１０Ａを参照すると、ユーザに関連するクラスのために提供される論題クラウドのスクリーンショットの実例が示されている。論題クラウドを提供することにより、所定の期間にわたって、クラスなどのグループのユーザによって読まれた人気のある論題１０１０を要約することができる。論題クラウドは、さらに、ユーザによって閲覧されたコンテンツの中に網羅されていた論題を示すアステリスク（「＊」）を含むことも可能である。論題クラウドは、ユーザが、個々の論題における、クラス全体で読まれているコンテンツの量、並びにユーザが読んだ、その特定の論題によるアステリスクによって示されたコンテンツを視覚化することができる媒体を提供する。論題クラウドの中の論題のフォントは、それが大きければ大きいほど、その論題に対してより多くのコンテンツ、例えば記事が読まれたこと、より多くのウェブサイトを尋ねたこと、より多くの時間が費やされたこと、より多くの注釈がなされたことを示している。ユーザが論題クラウド内の特定の論題を選択すると、その論題が拡大して、その論題領域において最も広く読まれたコンテンツ１００５をユーザに提供する。ユーザは、次に、クラスの他のユーザと同様のコンテンツを読むことができる。

論題クラウドは、ユーザが例えばクラスの特定のテーマを理解していることの良好な指示をユーザに提供することができる。ユーザが最も一般的ではない論題、例えば最も小さいフォントのみを読んでおり、及び／又は論題クラウド・ページには載っていない論題のみを読んでいる場合、これらの論題は、クラスの他のユーザのほとんどによって既に尋ねているため、それは、ユーザが教室環境における何らかの将来のディスカッションに対する準備ができていないことの良好な指示を提供する。さらに、論題クラウドは、ユーザに対する推奨リーディングのために、マイクロリーディング応答システムによる、特定の論題及び科目に対するより重い重み付けを可能にすることができる。上記実例の場合と同様、ユーザが特定のクラスのための読むべき必要な論題を識別するのに苦闘しており、また、最も読まれているコンテンツを未だ読んでいない場合、マイクロリーディング応答システムは、そのユーザに読ませるために、ユーザのフィードをより適切な記事で埋めることができる。さらに、論題クラウドは、クラスの教師によってレビューすることができ、或いは将来のディスカッションのために、クラスで最も人気のある論題領域に関して、システムが生成するリポートの中で教師に提案することができる。

次に図１０Ｂを参照すると、コース概念クラウドのスクリーンショットの実例は、ユーザ及びクラスの他のユーザによって読まれたコンテンツ中の注釈が付けられたコース概念を示している。コース概念は、例えば、クラスに関連する推奨リーディング及びユーザを含む、ページングされるクラスを構成している間にクラスの教師によって示されたテーマを含むことができる。図１０Ａと同様、コース概念クラウドは、例えば読まれたコンテンツ中の注釈を介してそのテーマを識別しているユーザの数に応じて、テーマのための手がかり語１０２５及びより大きいフォント１０１５を提供する。ユーザが概念のうちの１つを選択すると、他のユーザ又はそのユーザによってそのテーマに注釈が付けられた記事１０２０などのコンテンツがリーディングのために提供される。さらに、テーマの隣のアステリスクは、ユーザがそのテーマを有するそのコンテンツに注釈を付けたことを示している。

次に図１１を参照すると、ユーザに関連するクラスのための、尋ねられたウェブサイトなどのコンテンツ・プロバイダ・クラウドのスクリーンショットの実例が示されている。クラスによって尋ねられたウェブサイトは、コンテンツを読むためにクラスなどのあるグループのユーザによって尋ねられた人気のあるウェブサイトを要約している。コンテンツ・プロバイダ即ちサイト・クラウドは、ユーザがクラス１１１５のユーザによって最も広く尋ねられたウェブサイト、並びにそのユーザが尋ねた、アステリスクによって示されているウェブサイト１１０５を視覚化することができる媒体を提供する。クラウド内のウェブサイトのフォントは、それが大きければ大きいほど、より多くのユーザがそのウェブサイトを尋ねたこと及び／又はより多くのコンテンツがそのウェブサイト上で読まれたことを示している。ユーザがクラウド内の特定のウェブサイトを選択すると、そのウェブサイトが拡大して、そのウェブサイト上で最も広く読まれたコンテンツ１１１０を提供する。ユーザは、次に、クラスの他のユーザと同様のコンテンツを読むことができる。

次に図１２を参照すると、心情クラウドのスクリーンショットの実例は、ユーザ及びクラスの他のユーザによって読まれたコンテンツ中の最も注釈が付けられた心情１２０５を示している。心情は、図７Ａ〜７Ｇに示されているマイクロリーディング応答ボックスから選択された定義済み心情を含むことができる。クラスによって読まれたコンテンツ中の最も広く注釈が付けられた心情は、より大きいフォントで提供される。ユーザによって注釈が付けられた心情１２１０は、アステリスクを付けて示されている。注釈中にユーザによって利用されていようとなかろうと、ユーザが心情のうちの１つを選択すると、他のユーザ又はそのユーザによってその心情に注釈が付けられた記事などのコンテンツ１２１５がリーディングのために提供される。

次に、クラスなどの特定のグループのユーザのためにマイクロリーディング応答システムによって計算された学生毎の質的測値に対する統計量の要約のスクリーンショットの実例として、図１３を参照する。教師は、図１３に示されているすべてのデータを見ることができるが、個々のユーザには、他のユーザによって読まれたコンテンツ、なされた注釈、及び他のユーザによって尋ねられたウェブサイトに関するいくつかの可視性を提供することができる。また、ユーザのホーム・ページ上で、コンテンツに対してなされた注釈、読まれたコンテンツ、及びそのコンテンツを読むのに費やされた時間の要約をユーザに提供することも可能である。

図１３は、フィードの中で個々の個別のユーザに提供された統計量のより広範囲にわたる要約１３２５、並びに例えばその学期のコースに対するクラス全体の学生毎の視覚メトリックス１３１０、１３１５、１３２０を提供している。要約１３２５は、クラスのすべてのユーザに対して教師のみが見ることができ、一方、ユーザには、それら自身の広範囲にわたる同様の要約のみを提供することができる。クラスの教師は、メトリックスのこの要約されたリポートを利用して、ドロップ・ダウン・メニュー・バー１３０５からそのユーザを選択することにより、その学期のコースに対してユーザのリーディング・アクティビティがどのように進歩したかを見ることができる。また、教師は、複数のユーザをその学期を通して比較し、例えば最もレベルが高いエンゲージメントが生じた時間を決定することも可能である。教師は、特定のタイプの資料に対して費やされている時間を決定することができる。

さらに、教師は、そのユーザが視覚メトリック上で選択されると、個々のユーザに特化されたアクティビティ・クラウド１３３０、１３３５、１３４０を見ることも可能である。例えば教師は、注釈中に使用された個々の学生心情、そのユーザによって尋ねられたウェブサイト、及びリーディング中にユーザによって注釈が付けられた論題を見ることができる。これは、ユーザがクラスについていっているか、及び資料を理解しているかに関する個人ベースのいくつかの文脈を教師に提供する。したがって教師は、ユーザが追加補助又は配慮を必要としているかどうかを決定することができる。

次に図１４を参照すると、クラスの個々のユーザが見ることができる視覚メトリックのスクリーンショットの実例が示されている。個々のサークル・セットはクラスのユーザを示しており、ユーザは、サークル・セットの隣のそのユーザの名前によっても示されている。サークル・セットの位置は、そのユーザのリーディング・アクティビティの深さ及び幅の集合を示している。水平軸上を右側に行けば行くほど、ユーザによって覆われたリーディング・コンテンツの範囲が広くなることを示している。垂直軸上を下方へ行けば行くほど、特定のコンテンツに対して費やされた時間の量がより長くなる（より深くなる）ことを示している。垂直軸上を上方へ行けば行くほど、読まれたコンテンツの量がより少なくなり、また、リーディングに費やされた時間の量もより短くなることを示している。したがって個々のユーザは、クラスの他のユーザとの間で自分がどの位置にいるかを決定することができる。

また、サークル・セット１４０５は、個々のユーザのリーディング・アクティビティに対する追加特性を提供する。サークル・セット上の内側のサークルは、コンテンツの量、例えば特定のユーザによって読まれた記事の数を示しており、一方、外側のサークル即ちリングは、そのユーザによるリーディングに費やされた時間の量を表している。サークル・セットの明るさは、そのユーザがマイクロリーディング応答システム上でアクティブであったのがどの程度最近のことであるかを示している。また、そのユーザによって最も新しく注釈が付けられた心情１４１０をユーザのサークル・セットの隣に示すことも可能である。

ＶＩＩ．追加実施例
図１５〜１９は、マイクロリーディング応答システムによって実施される追加実施例を示したものである。

図１５を参照すると、フィード内のナゲットのスクリーンショットの実例が提供されている。より多くのユーザが参加しており、そのために特定のクラスの注釈の量が増加している（システムにおけるリーディング・アクティビティが増加している）ため、システムは、ユーザに注釈を引き渡す時期の選択的決定を開始することができる。図１５に提供されているように、暗黙のピア・レビュー下にあると見なされる注釈を有するナゲットが示されている。ナゲットは、単一の注釈のみで出現しており、また、それらの反応を評価するためにクラスのユーザのプロファイル・ダイバース・グループに分配することができ、且つ、本質的にその注釈に対するスコアを提供する。例えばユーザの反応は、そのナゲットに注釈を付けること、そのナゲットをスキップすること、そのナゲットの中に提供されている記事全体を読むこと、或いは同じ記事からのコンテンツに対する新しい注釈を生成することであってもよい。

マイクロリーディング応答システムは、その注釈がクラスのすべてのユーザに分配するためのユーザ・エンゲージメントの規定閾値に合致しているかどうかを決定するために、ユーザが見ている注釈に関するデータを記録することができる。さらに、その注釈がこのような閾値に合致している場合、その注釈を提供しているユーザには、自分の注釈が一度も閲覧されたことがないユーザとは異なる重みを付けることができる。この質的測値は、教師がどの学生が資料を理解しその中で有効点を上げているかを決定するために、また、どの学生が資料に苦闘しているかを決定するために、クラスの教師に提供することができる。さらに、良好な注釈は、受理可能な適切なタイプの注釈としてクラスのユーザに分配される。

次に図１６を参照すると、明白なピア・レビュー下のナゲットのスクリーンショットの実例が示されている。明白なピア・レビュー下の注釈と暗黙のピア・レビュー下の注釈（図１５）との間の主な相違は、そのナゲットを読んでいるユーザがピア・レビュー・プロセスに気がついていることである。ピア・レビューは、ナゲットのタイトル１６０５中に注記される。さらに、明白なピア・レビューは、レビュー中のユーザの名前１６１０を提供しない。この匿名をレビュー中のユーザに提供することにより、同級生は、そのユーザの注釈に対するより有用な応答を提供することができる。

次に図１７を参照すると、ユーザの論題クラウド１７００のスクリーンショットの実例が示されている。論題クラウドは、所定の期間、例えば１週間などにわたってユーザによって読まれたコンテンツに網羅されているすべての論題を示すことができる。論題クラウド１７００は、その論題を識別しているフォントのサイズによって、最も読まれた論題を示すことができる。

ユーザの論題クラウドは、アステリスク１７１０によって示された、最も読まれた論題からユーザによって選択される１組の論題１７０５によってユーザのプロファイルを定義することができる。さらに、主題、深さ（リーダ・ドエル・タイムと組み合わせたコンテンツの長さ）、ソース及びそのソースの目標市場、ソース・トーン（例えば高等教育、調査、世評、ゴシップ）、心情解析、マイクロリーディング応答アクティビティ及びテーマ使用法は、特定のユーザのために選択された一対の論題のための入力を提供することができる。

リーダ毎にプロファイルを組み立てるために、システムは、特定のユーザのために利用することができるすべてのデータを集約する。ユーザが見たリーディングのために論題データが進行する限り、システムは、そのユーザのリーディングの各々に対する最も主要な論題が何であるかを知り、また、これらのリーディングの各々とのユーザのエンゲージメントの品質（心情及びテーマなどの時間、量及び品質の変形を含む）を知る。

一実例ユーザの場合、それらは様々な記事と深く関わっている。記事の１つは政治に関するものであってもよい。他の記事は環境に関するものであってもよい。他の記事は、環境に関連する政治に関するものであってもよい。他の記事は、製材産業及び環境に対するその影響に関するものであってもよい。他の記事は、エネルギー産業及び新しい天然ガス「フラッキング」プロセスの影響に関するものであってもよい。他の記事は水球に関するものであってもよい。システムは、上記の実例に基づいて、ユーザが「高い信用性」を有している（少なくともそれらのクラスの他の興味を有している他の学生に対して）論題領域を決定する。

コンテンツ論題抽出は、記事から、単純に記事のテキスト、つまり環境、エネルギー、政策及び水球に基づいて抽出された論題のリストを提供する。マイクロリーディング応答システムは、これらの単純に抽出された論題アウトプットと、リーディング・エンゲージメント及びそのユーザのために収集されたアクティビティ・データ、並びに特定の記事が「政策」及び「環境」のようなうわべは２つの個別の論題領域１７０５を含むオーバラップを関連付けて、図１７に示されている新しい混成対論題「環境−政治」にする。これらの２つの論題は、関連付けられて、そのユーザの論題領域がより明白に他のユーザの興味を引くことを区別することができる、ユーザのよりニュアンスの濃いプロファイルを生成する。また、関連付けられた論題対により、システムは、ユーザのエンゲージメントを一連の記事の各々と関連付けて、２つの論題間のオーバラップに興味のある結合相互記事にすることができる。

したがってユーザは、「環境政策」の論題領域において、他の学生より「［より］高い信用性」を有している。その同じユーザが、水球においてはより低い信用性を有していることがあり、それらは単一の記事に興味を有していたと思われる。しかしながらシステムが決定することができる限りにおいては、学生は、読み、且つ、それについて考えるために多くの時間を全く費やしていない。

次に、環境政策に関する記事におけるユーザの将来の注釈に、水球に関するそれらの将来の注釈より、「専門家」貢献と同様の重みを付けることができる（それらは水球に関して読み／注釈を付け続けなければならない）。しかしながら、いつかはその学生が水球における興味を発展させる可能性もあり、また、それらのプロファイルが進化して、その新しい高い信用性領域を組み込むかもしれない。

ピア・レビューは、既に説明したように別様に重み付けすることも可能である。その論題に対する相対興味を評価するために、例えばピア・レビューされる準備が整ったナゲットが、論題対に対して信用性が高いユーザ及び信用性が低いユーザに引き渡される。信用性が高いリーダ又は信用性が低いリーダのためのクリア・バイアスを有するナゲットが、論題に対する良好な紹介注釈或いは専門家によりふさわしい注釈のいずれかとして分配される。

次に図１８を参照すると、タブレット・コンピュータなどの移動デバイス上のユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例が示されている。このスクリーンショットは、ロング・リードのためのユーザのホーム・ページ・アクティビティ・フィードを提供している。これは、図８Ａのユーザのホーム・ページ・アクティビティ・フィード内に他のナゲット・タイプを含むナゲットの編集とは異なっている。移動デバイスのスクリーン・サイズはより小さいため、クライアント・ソフトウェアは、より容易に見えるようにするために選択項目のみを表示する異なるユーザ・インタフェースをユーザに提供することができる。

次に図１９を参照すると、ユーザのフラグが立てられた、或いはユーザの注釈が付けられたナゲットのための、移動デバイス上のユーザ・インタフェースのスクリーンショットの実例が示されている。

結論
データ記憶領域の実際の実施態様は様々な形態を取ることができ、「データ記憶領域」という語句は、本明細書においては一般的な意味で使用されており、データベース、テーブル、リンクされたリスト、アレイなどのアプリケーション又は構造を使用して、構造化されたアクセス可能なやり方でデータを記憶することができる任意の領域を意味していることは当業者には理解されよう。さらに、描かれているフローチャートは、様々な方法で変更することが可能であることも当業者には理解されよう。例えばブロックの順序は配置し直すことができ、同時にブロックを実施することができ、ブロックを省略することができ、或いは他のブロックを含めることができる。

文脈が明確に要求していない限り、説明及び特許請求の範囲全体を通して、「備える」、「備えている」などという語は、排他的又は網羅的な意味ではなく、包括的な意味、つまり、「それには限定されないが含んでいる」という意味で解釈されたい。本明細書において使用されているように、「接続された」、「結合された」という用語又はそれらの任意の変形は、直接的であれ或いは間接的であれ、複数のコンテンツ要素間の任意の接続又は結合を意味しており、コンテンツ要素間の結合又は接続は、物理的、論理的又はそれらの組合せであってもよい。さらに、「本明細書において」、「上」、「下」という語、及び同様の重要な語は、本出願に使用される場合、本出願の任意の特定の部分ではなく、全体として本出願を参照している。文脈が許容する場合、上記詳細な説明における、単数形又は複数形の数字を使用している語は、それぞれ複数形又は単数形の数字を含むことができる。複数の項目のリストの参照における「又は」という語は、その語の以下のすべての解釈、つまりリスト中の任意の項目、リスト中のすべての項目、及びリスト中の項目の任意の組合せを包含している。

本発明の実例の上記詳細な説明には、網羅的であること、或いは本発明を上で開示した正確な形態に限定することは意図されていない。例証を目的としているため、上では本発明の特定の実例が説明されているが、関連する分野の技術者には認識されるように、本発明の範囲内で様々な等価修正が可能である。例えばプロセス即ちブロックは所与の順序で示されているが、代替実施態様は、ステップを有するルーチンを実施することができ、或いは順序が異なるブロックを有するシステムを使用することができ、また、いくつかのプロセス即ちブロックは、代替又はサブコンビネーションを提供するために、削除、移動、追加、再分割、組合せ及び／又は修正が可能である。これらのプロセス即ちブロックの各々は、様々な異なる方法で実施することができる。また、プロセス即ちブロックは、しばしば、順次実施されるものとして示されているが、これらのプロセス即ちブロックは、同時に実施又は実行することも、或いは異なる時間に実施することも可能である。さらに、本明細書において言及されている任意の特定の数は単なる実例にすぎず、代替実施態様は、異なる値又は範囲を使用することができる。

本明細書において提供される本発明の教示は、必ずしも上で説明したシステムではなく、他のシステムに適用することも可能である。上で説明した様々な実例のコンテンツ要素及び作用は、組み合わせて本発明の他の実施態様を提供することができる。本発明のいくつかの代替実施態様は、上で言及したこれらの実施態様に対する追加要素を含むことができるだけでなく、もっと少ない要素を含むことも可能である。

上記詳細な説明に鑑みて、これら及び他の変更を本発明に加えることができる。上記説明は、本発明の特定の実例を記述し、また、企図されている最良モードを記述したものであるが、本テキストに出現する詳細がいかなるものであれ、本発明は多くの方法で実践することができる。システムの詳細は、その特定の実施態様で著しく変化することがあるが、依然として本明細書において開示されている本発明に包含されている。上で言及したように、本発明の特定の特徴又は態様を説明する際に使用されている特定の専門用語は、その専門用語が本明細書において定義し直されており、その専門用語に関連する本発明の任意の特定の特性、特徴又は態様に限定されることを暗に意味しているものと解釈してはならない。一般に、以下の特許請求の範囲で使用されている用語は、上記詳細な説明の節でこのような用語を明確に定義していない限り、本発明を本明細書において開示されている特定の実例に限定するものとして解釈してはならない。したがって本発明の実際の範囲は、開示されている実例を包含しているだけでなく、特許請求の範囲の下で本発明を実践し、或いは実施するすべての等価方法を包含している。

特許請求の数を少なくするために、発明の特定の態様が、以下、特定の特許請求形態で示されているが、本出願人は、任意の数の特許請求形態における本発明の様々な態様を企図している。例えば特許法第１１２項、第６節の下で、本発明の１つの態様のみがミーンズ・プラス・ファンクション・クレームとして記載されているが、他の態様も同様にミーンズ・プラス・ファンクション・クレームとして具体化することができ、或いはコンピュータ可読媒体の中で具体化される形態などの他の形態で具体化することも可能である。（特許法第１１２項、第６節の下で取り扱われることが意図されている任意の特許請求項は、「ための手段」という語で始まっているが、何らかの他の文脈における「ための」という用語の使用には、特許法第１１２項、第６節の下での取り扱いに訴えることは意図されていない。）したがって本出願人は、本出願又は継続出願のいずれかにおいてこのような追加特許請求形態を追及するために、本出願を出願した後に追加特許請求項を追求する権利を保留している。

Claims (18)

1. ユーザによって閲覧されたコンテンツとの対話を定量化するための方法であって、
   選択されたコンテンツを計算デバイス上で１組のユーザに表示するステップと、
   前記選択されたコンテンツに関連し、且つ、前記１組のユーザに関連するアクティビティ・データを、前記計算デバイスが記憶するステップと、
   前記選択されたコンテンツに対応する応答データを、前記計算デバイスが個々のユーザから受け取るステップであって、前記応答データが少なくとも１つの心情を含み、心情がユーザによる前記選択されたコンテンツに対する反応を記述する所定の語又は語句であり、個々の心情は定義済みのメタタイプに関連し、メタタイプは前記選択されたコンテンツに対する特定のタイプの応答に関連し、前記メタタイプは理解、評価及び反応のうちの１つを含む、前記受け取るステップと、
   前記計算デバイスが、少なくとも前記心情の前記メタタイプに基づいて前記応答データを集約するステップと、
   前記計算デバイスが、前記集約された応答データに基づいて前記選択されたコンテンツに注釈を付けるステップと、
   前記計算デバイスが、前記注釈を表示された前記選択されたコンテンツの上にレンダリングするステップと
   前記計算デバイスが、個々の心情についての前記定義済みのメタタイプを用いて、前記選択されたコンテンツに対するユーザの対話に質的なスコアを提供するステップと、
   を含む方法。
2. 前記選択されたコンテンツが少なくとも１つの所定のテーマに関連し、前記応答データが前記少なくとも１つの所定のテーマに対応する少なくとも１つのテーマを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記計算デバイスが、前記受け取った応答データを前記選択されたコンテンツ中のある位置に関連付けるステップをさらに含み、前記位置が前記応答データを提供しているユーザによって示される、請求項１に記載の方法。
4. 前記応答データを集約するステップが更に、前記応答データの前記関連付けられた位置に基づいており、前記注釈が前記選択されたコンテンツ内の前記関連付けられた位置にレンダリングされる、請求項３に記載の方法。
5. 前記計算デバイスが、表示された前記選択されたコンテンツの上に応答ウィンドウを生成するステップをさらに含み、前記応答ウィンドウが個々のユーザによる選択のための複数の心情を含み、前記応答ウィンドウが前記ユーザから位置指示を受け取ることに基づいて生成される、請求項３に記載の方法。
6. 前記注釈が前記関連付けられたメタタイプに対応してレンダリングされる、請求項１に記載の方法。
7. 前記計算デバイスが前記応答データを集約するステップが更に、前記選択されたコンテンツに関連するユーザのグループに基づいている、請求項１に記載の方法。
8. 前記計算デバイスが前記応答データを集約するステップが更に、前記選択されたコンテンツの言語を含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記計算デバイスが前記応答データを集約するステップが更に、前記選択されたコンテンツに関連する特定のレベルの知識を含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記コンテンツが、ビデオ、オーディオ及びテキストのうちの任意の１つ又は複数を含む、請求項１に記載の方法。
11. 少なくとも１つの計算デバイスによって実行されたとき、学習環境におけるユーザ・アクティビティを評価するための、
    選択されたコンテンツに関連し、且つ、１組のユーザに関連するアクティビティ・データを記憶するステップと、
    前記選択されたコンテンツに対応する注釈データを個々のユーザから受け取るステップであって、前記注釈データが少なくとも１つの心情を含み、心情が前記ユーザによる前記選択されたコンテンツに対する応答を記述する所定の語又は語句であり、個々の心情は定義済みのメタタイプに関連し、メタタイプは前記選択されたコンテンツに対する特定のタイプの応答に関連し、前記メタタイプは理解、評価及び反応のうちの１つを含む、前記受け取るステップと、
    少なくとも前記心情の前記メタタイプに基づいて前記注釈データを集約するステップと、
    前記集約された注釈データに基づいて前記選択されたコンテンツにマークを付けるステップと、
    前記注釈データを表示された前記選択されたコンテンツの上にレンダリングするステップと
    個々の心情についての前記定義済みのメタタイプを用いて、前記選択されたコンテンツに対するユーザの対話に質的なスコアを提供するステップと、
    を含む演算を前記計算デバイスに実施させる命令を記憶する、一時的伝搬信号を除くコンピュータ可読媒体。
12. 前記選択されたコンテンツが少なくとも１つの所定のテーマに関連し、前記注釈データが前記少なくとも１つの所定のテーマに対応する少なくとも１つのテーマを含む、請求項１１に記載のコンピュータ可読媒体。
13. 方法が、前記受け取った注釈データを前記選択されたコンテンツ中のある位置に関連付けるステップをさらに含み、前記位置が前記注釈データを提供しているユーザによって示される、請求項１１に記載のコンピュータ可読媒体。
14. 前記注釈データを集約するステップが更に、前記注釈データの前記関連付けられた位置に基づいており、前記注釈データが前記選択されたコンテンツ内の前記関連付けられた位置にレンダリングされる、請求項１３に記載のコンピュータ可読媒体。
15. 前記注釈データが前記関連付けられたメタタイプに対応してレンダリングされる、請求項１１に記載のコンピュータ可読媒体。
16. 前記コンテンツが、ビデオ、オーディオ及びテキストのうちの任意の１つ又は複数を含む、請求項１１に記載のコンピュータ可読媒体。
17. 閲覧されたコンテンツに応答してユーザ対話を評価するためのシステムであって、
    １組のユーザに表示するためのコンテンツを提供するためのインタフェースと、
    前記コンテンツ及び前記ユーザに関連するデータを記憶するためのデータ記憶媒体と、
    前記データ記憶媒体上に記憶されている命令を実行するためのプロセッサであって、前記命令が、
    前記１組のユーザのうちの一人に表示された選択されたコンテンツに関連するアクティビティ・データを受け取るステップと、
    前記選択されたコンテンツに対応する応答データを前記ユーザから受け取るステップであって、前記応答データが前記ユーザからの少なくとも１つの心情を含み、心情が前記ユーザによる前記選択されたコンテンツに対する反応を記述する所定の語又は語句であり、個々の心情は定義済みのメタタイプに関連し、メタタイプは前記選択されたコンテンツに対する特定のタイプの応答に関連し、前記メタタイプは理解、評価及び反応のうちの１つを含む、前記受け取るステップと、
    少なくとも前記心情の前記メタタイプに基づいて前記応答データを集約するステップと、
    表示された前記選択されたコンテンツの上に注釈をレンダリングするステップと、
    個々の心情についての前記定義済みのメタタイプを用いて、前記選択されたコンテンツに対するユーザの対話に質的なスコアを提供するステップと、
    を含むプロセスを実施するプロセッサと
    を備えるシステム。
18. 前記コンテンツが、ビデオ、オーディオ及びテキストのうちの任意の１つ又は複数を含む、請求項１７に記載のシステム。