JP6771199B2 - 学習システム、学習方法およびプログラム - Google Patents

Description

本開示は、問題を提示してその問題に対する解答をユーザから取得する学習システム、学習方法およびプログラムに関する。

特許文献１には、学習者の皮膚インピーダンス等の生体情報を測定し、この生体情報に基づいて選択した学習情報を提示する学習制御装置が開示されている。

特許文献２には、サービス提供システムが開示されている。特許文献２に開示されているサービス提供システムは、出力部、信号検出部および判定部を備える。出力部は、ユーザに対し質問を提示し、さらにその質問の解答候補として複数の選択肢を順次提示する。信号検出部は、ユーザの脳波の事象関連電位を計測する。判定部は、各選択肢を提示した後の所定期間中の事象関連電位に基づいて、ユーザが各選択肢を正解と考えていたか否かを判定する。

特開平１０−７８７４３号公報 特許第４１８９４４０号公報

しかしながら、特許文献１および特許文献２では、問題の提示及び問題に対する解答の受付のそれぞれの時点を起点とした事象関連電位を用いて、ユーザの意欲を判定することが検討されていなかった。したがって、学習効果の改善を図ること難しいという問題がある。

そこで、本開示の非限定的で例示的な一態様は、学習効果の改善を図ることができる学習システムなどを提供する。

本開示の一態様に係る学習システムは、ユーザに第１の問題、及び休憩を促す表示を出力する出力部と、前記ユーザの前記第１の問題に対する解答を取得する取得部と、前記ユーザの脳波を計測する脳波計測部と、制御部とを備え、前記制御部は、（ａ）前記脳波に含まれる、前記第１の問題が出力された時点を起点とする第１の事象関連電位に基づいて、前記ユーザの第１の意欲の有無を決定し、（ｂ）前記脳波に含まれる、前記解答が取得された時点を起点とする第２の事象関連電位に基づいて、前記ユーザの第２の意欲の有無を決定し、（ｃ）前記第１の意欲が無く、かつ、前記第２の意欲が無い場合に、前記休憩を促す表示を前記出力部に出力させる。

なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能な記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、例えばＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性の記録媒体を含む。

本開示によれば、学習効果の改善を図ることができる。

本開示の一態様の付加的な恩恵及び有利な点は本明細書及び図面から明らかとなる。この恩恵及び／又は有利な点は、本明細書及び図面に開示した様々な態様及び特徴により個別に提供され得るものであり、その１以上を得るために全てが必要ではない。

図１は、本発明者らが行った実験の手順の概要を示す図である。 図２Ａは、課題提示時の課題種別に対する事象関連電位変動を示す図である。 図２Ｂは、課題提示時の試行回数に対する事象関連電位変動を示す図である。 図２Ｃは、解答入力時の課題種別に対する事象関連電位変動を示す図である。 図３は、実施の形態１における学習システムの外観構成の一例を示す図である。 図４は、実施の形態１における学習システムの機能構成の一例を示す図である。 図５は、実施の形態１における学習システムのハードウェア構成の一例を示す図である。 図６は、実施の形態１における事象関連電位の起点および時間範囲と、応答提示のタイミングとを示す図である。 図７は、実施の形態１における第１意欲決定部の処理の一例を示すフローチャートである。 図８は、実施の形態１における第２意欲決定部の処理の一例を示すフローチャートである。 図９は、実施の形態１における意欲状態判定部によって判定される意欲状態を示す図である。 図１０は、実施の形態１における、各意欲状態に対応する応答提示部の処理を示す図である。 図１１は、実施の形態１における出力部によって表示される画面の一例を示す図である。 図１２は、実施の形態１における学習システムの処理の一例を示すフローチャートである。 図１３は、本開示の一態様に係る学習方法のフローチャートである。 図１４は、実施の形態２における学習システムの機能構成の一例を示す図である。 図１５は、実施の形態２における意欲状態判定部によって判定される意欲状態を示す図である。 図１６は、実施の形態２における、各意欲状態に対応する問題提示部および応答提示部の処理を示す図である。 図１７は、実施の形態２における学習システムの処理の一例を示すフローチャートである。 図１８は、実施の形態３における学習システムの機能構成の一例を示す図である。 図１９は、実施の形態３における、各意欲状態に対応する問題提示部および応答提示部の処理を示す図である。 図２０は、実施の形態３における学習システムの処理の一例を示すフローチャートである。 図２１は、本開示における学習システムの外観構成の他の例を示す図である。

（定義）
まず、本開示の実施の形態に関連する各用語の定義を説明する。

「事象関連電位（ｅｖｅｎｔ−ｒｅｌａｔｅｄ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ：ＥＲＰ）」とは、刺激に対して発生する脳波（ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍ：ＥＥＧ）の電位の変動である。

「潜時」とは、事象関連電位の起点となる刺激（たとえば聴覚刺激または視覚刺激）が呈示された時刻を起点として、事象関連電位の陽性成分または陰性成分のピーク電位が現れるまでの時間である。

「陰性成分」とは、一般的には、０μＶよりも小さい電位をいう。電位を比較する対象がある場合には、より負の値を有する電位を陰性成分ともいう。

「陽性成分」とは、一般的には、０μＶよりも大きい電位をいう。電位を比較する対象がある場合には、より正の値を有する電位を陽性成分ともいう。

本明細書においては、事象関連電位の成分を定義するためにある時点から起算した所定時間経過後の時刻を、たとえば「潜時約１００ｍｓ」と表現している。これは、１００ｍｓという特定の時刻を中心とした範囲を包含し得ることを意味している。「事象関連電位（ＥＲＰ）マニュアル−Ｐ３００を中心に」（加我君孝ほか編集、篠原出版新社、１９９５）の３０頁に記載の表１によると、一般的に、事象関連電位の波形には、個人ごとに３０ｍｓから５０ｍｓの差異（ずれ）が生じる。したがって、本明細書において、「約Ｘｍｓ」又は「Ｘｍｓ付近」は、Ｘｍｓを中心として前後に３０ｍｓから５０ｍｓの幅を有する範囲（たとえば、１００ｍｓ±３０ｍｓ、または２００ｍｓ±５０ｍｓ）を含む。

（本開示の基礎となる知見）
次に、本開示の基礎となる知見を見出した実験について説明する。この実験は、ユーザが機器操作をしている状況における、そのユーザの意欲を検出するための実験である。

図１は、実験手順の概要を示す図である。

実験では、被験者は２種類の課題を実施した。２種類の課題のうちの１つは、決められた時間（５秒）丁度になるように時計（具体的には、ストップウォッチ）を止める課題（以下、課題１という）である。残りの１つの課題は、一定時間（５秒）経過すると時計（具体的には、ストップウォッチ）が自動的に停止するので、停止を確認したらその時計のボタンを押す課題（以下、課題２という）である。

課題１は、課題提示、計時開始、およびボタン押しの手順からなる。課題提示では、被験者に課題１の内容が提示される。計時開始では、課題１に用いられるストップウォッチが表示されてそのストップウォッチによる計時が開始される。ボタン押しでは、被験者が決められた時間にストップウォッチを止める。課題２は、課題提示、計時開始、時計自動停止、およびボタン押しの手順からなる。課題提示では、被験者に課題２の内容が提示される。計時開始では、課題２に用いられるストップウォッチが表示されてそのストップウォッチによる計時が開始される。時計自動停止では、計時開始から一定時間（５秒）経過後にストップウォッチが自動的に止まる。ボタン押しでは、被験者は、ストップウォッチが停止した後にボタンを押す。

課題１では、非特許文献１に開示されているように、ｆＭＲＩ（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ
Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）を用いた脳機能計測の結果として脳の意欲関連部位が活動することが確認されている。つまり、課題１は、被験者が意欲をもって取り組める課題であることが確認されている。一方、課題２では、脳の意欲関連部位が活動していないことが確認されている。すなわち、課題２は、非特許文献１に開示されているように、被験者が意欲を持って取り組めない課題であることが確認されている（非特許文献１：Ｋｏｕ Ｍｕｒａｙａｍａ， ｅｔ．ａｌ， “Ｎｅｕｒａｌ ｂａｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｕｎｄｅｒｍｉｎｉｎｇ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｍｏｎｅｔａｒｙ ｒｅｗａｒｄ ｏｎ ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ ｍｏｔｉｖａｔｉｏｎ”， ＰＮＡＳ
１０７ （４９）， ２０９１１−２０９１６， ２０１０）。

本実験では、課題１および課題２がそれぞれ５０％の確率でランダムに選択され、選択された課題の内容が提示される。例えば、課題１では、「５秒で止める」という内容が提示され、課題２では「止まったら押す」という内容が提示される。被験者は、課題が課題１と課題２のどちらなのかを確認し、ボタン押し時の行動を決定する。そして、被験者は、キーボードを使って、ボタンを押すタイミングが、決められたタイミング、つまり提示された課題の内容にしたがったタイミングになるように、ボタン押しを実施する。具体的には、課題１では、被験者は、ストップウォッチが５秒ぴったりで止まるようにボタンを押す。課題２では、被験者は、ストップウォッチが自動的に止まったことを確認したらボタンを押す。

実験の被験者は７人であった。実験では、それぞれの被験者に対して、課題１（３０回）と、課題２（３０回）とが行われた。

被験者は、課題１の手順、及び課題２の手順を予め指示されている。被験者は、課題１が提示されたときには、課題１の手順に沿った動作を行い、課題２が提示されたときには、課題２の手順に沿った動作を行う。課題１および課題２は、ランダムに被験者に提示された。

図２Ａ〜図２Ｃに、課題１および課題２の実施時における脳波の測定結果を示す。図２Ａ〜図２Ｃにおいて、横軸は時間（ｍｓ）であり、縦軸は電位（μＶ）である。サンプリング周波数は１０２４Ｈｚであった。

図２Ａは、課題１が提示されたときに測定された脳波（３０回の加算平均）と、課題２が提示されたときに測定された脳波（３０回の加算平均）とを示す。図２Ａにおいて、課題１および課題２が提示された時刻が０ｍｓｅｃに対応する。なお、本明細書では、ｍ秒を、ｍｓまたはｍｓｅｃと表記する。

ここで、脳波とは、課題１および課題２の提示に関わらず、全区間の電位を意味する。事象関連電位は、課題１および課題２の提示に対応する電位を意味する。ここでの事象関連電位は、課題１および課題２を提示した後、２５０ｍｓｅｃから５００ｍｓｅｃまでの電位に対応する。

ここで、図２Ａにおいて、測定された脳波は、課題１に対する事象関連電位（実線）および課題２に対する事象関連電位（破線）を含む。ここでの特徴的な事象関連電位（２５０ｍｓｅｃから５００ｍｓｅｃの脳波）は、２．５μＶ〜５μＶを有していた。

課題（刺激）が提示された後、３００ｍｓｅｃ付近の正の電位（事象関連電位）は、Ｐ３００と呼ばれている。Ｐ３００は、課題に対する意欲を含むと考えられている。

課題１（３０回）および課題２（３０回）はランダムに提示されているため、課題１が提示されたときの被験者の意欲と、課題２が提示されたときの被験者の意欲は、同程度であると考えられる。よって、図２Ａにおいて、課題１に対する事象関連電位と、課題２の事象関連電位とは同様であるため、図２Ａの実験結果から、課題の種類に依存せずに、被験者の意欲を測定できる知見が得られた。

図２Ｂは、課題１及び課題２の提示された回数毎の脳波を示す。図２Ｂにおいて、課題１および課題２が提示された時刻が０ｍｓｅｃに対応する。図２Ｂは、１−２０回目の試行の脳波の加算平均値（実線）、２１−４０回目の脳波の加算平均値（破線）、および４１−６０回目の脳波の加算平均値（一点破線）を示す。

図２Ｂにおいて、課題の試行回数が多いときに計測された事象関連電位の振幅は、試行回数が少ないときに計測された事象関連電位の振幅よりも小さい。通常、被験者は課題を続けることにより疲れるため、意欲が低下すると考えられる。つまり、課題の試行回数が多いときの被験者の意欲は、試行回数が少ないときの被験者の意欲よりも低いと考えられる。

よって、図２Ｂの実験結果から、課題が提示される前の被験者の意欲を測定できることがわかった。

以上のように、図２Ａ及び図２Ｂの結果から、課題提示を起点とした事象関連電位は、課題の種類に依存せずに、課題が提示される前の被験者の意欲を測定できる知見が得られた。

図２Ｃは、課題１に対する脳波（３０回の加算平均）と、課題２に対する脳波（３０回の加算平均）とを示す。図２Ｃにおいて、課題１に対する解答および課題２に対する解答が入力された時刻が０ｍｓｅｃに対応する。なお、課題１および課題２において解答が入力された時刻とは、ボタンが押された時刻である。

課題１に対する解答が入力された後、２５０ｍｓｅｃから５００ｍｓｅｃまでの電位（事象関連電位）は、４μＶ〜６μＶであった。課題２に対する解答が入力された後、２５０ｍｓｅｃから５００ｍｓｅｃまでの電位（事象関連電位）は、０．５μＶ〜２．５μＶであった。よって、課題１に対する事象関連電位の振幅は、課題２に対する事象関連電位の振幅よりも大きかった。

上述のように、課題１に対する意欲は、課題２に対する意欲と比べて、高いことがわかっている。つまり、図２Ｃに示す事象関連電位は、課題１に対する解答入力時の意欲が、課題２に対する解答入力時の意欲よりも高いことを意味していることがわかる。

よって、図２Ｃの実験結果から、課題に対する解答入力を起点とした事象関連電位は、課題の種別または内容に対する意欲を測定できる知見が得られた。

以上のように、課題提示を起点とした事象関連電位と、課題に対する解答入力を起点とした事象関連電位とにより、異なる意欲を測定できる知見が得られた。

本開示では、これら２つの異なるタイミングでの事象関連電位から推定される意欲状態を利用することで、ユーザの意欲が低下した原因を推定することが可能となる。さらに、この意欲状態を利用することで、学習効果の改善を図ることができる。

すなわち、本開示の一態様に係る学習システムは、ユーザに第１の問題、及び休憩を促す表示を出力する出力部と、前記ユーザの前記第１の問題に対する解答を取得する取得部と、前記ユーザの脳波を計測する脳波計測部と、制御部とを備え、前記制御部は、（ａ）前記脳波に含まれる、前記第１の問題が出力された時点を起点とする第１の事象関連電位に基づいて、前記ユーザの第１の意欲の有無を決定し、（ｂ）前記脳波に含まれる、前記解答が取得された時点を起点とする第２の事象関連電位に基づいて、前記ユーザの第２の意欲の有無を決定し、（ｃ）前記第１の意欲が無く、かつ、前記第２の意欲が無い場合に、前記休憩を促す表示を前記出力部に出力させる。

ここで、第１の問題が出力された時点は、上述の実験における課題が提示された時点に相当する。したがって、その時点を起点とする第１の事象関連電位から、第１の問題が出力される前のユーザの意欲の有無が、第１の意欲の有無として決定される。また、解答が取得された時点は、上述の実験における解答が入力された時点に相当する。したがって、その時点を起点とする第２の事象関連電位から、解答が取得された後の意欲であって、第１の問題の内容に対するユーザの意欲の有無が、第２の意欲の有無として決定される。

第１の意欲が無く、かつ、第２の意欲が無い場合には、ユーザは、第１の問題の提示前から意欲が無く、第１の問題の内容によってもその意欲が向上しない状態、いわゆる意欲欠如状態にあると考えられる。このような意欲欠如状態にあるユーザは、問題の提示と解答を繰り返す学習を継続しても、十分な学習効果を得ることは難しい。そこで、本開示の一態様に係る学習システムでは、ユーザが意欲欠如状態にある場合には、休憩を促す表示が出力される。これにより、ユーザの意欲を回復することができ、その結果、学習効果の改善を図ることができる。

つまり、本願発明者らは、学習時のユーザの意欲状況を、脳波の事象関連電位によって、直接的に検出する方法を新たに開発した。従来の課題を解決するために、本開示では、問題出力時と解答取得時の２つのタイミングのそれぞれを起点とした事象関連電位からユーザの意欲を決定し、その決定された意欲を用いて、学習方法の修正を行う。ここで、学習方法の修正とは、例えば、ユーザに意欲に関係するコメントを画面上に提示したり、提示する問題を切り替える、といった動作をさす。本構成によって、タイミングの異なる２種類の意欲の決定結果を用いることで、意欲低下の原因が、提示した問題に依存するのか、しないのか判定が可能となる。問題出力前から低下した意欲が解答取得時にも回復していない場合には、意欲が高まるようなメッセージを画面に提示することによって、意欲の向上を図ることが可能となる。その結果、学習効果の改善を図ることができる。

また、本開示によると、ユーザの脳波の事象関連電位から決定されたユーザの意欲を用いることで、問題に解答しているユーザの意欲が低下した原因を推定することができる。その原因を学習の修正に応用することによって、ユーザの意欲を向上することができ、学習効果を向上させることができる。

例えば、前記制御部は、前記（ａ）において、（ａ１）前記脳波から、前記第１の問題が出力された時点を起点とする前記第１の事象関連電位を抽出し、（ａ２）前記第１の事象関連電位に基づいて、前記ユーザの第１の意欲の有無を決定し、前記（ｂ）において、（ｂ１）前記脳波から、前記解答が取得された時点を起点とする第２の事象関連電位を抽出し、（ｂ２）前記第２の事象関連電位に基づいて、前記ユーザの第２の意欲の有無を決定してもよい。

これにより、脳波計測部による脳波の計測を継続して実行させ、その計測された脳波を記録しておけば、適切な時間範囲における第１の事象関連電位および第２の事象関連電位を正確に抽出することができる。その結果、第１の意欲および第２の意欲のそれぞれの有無を適切に決定することができ、学習効果をより改善することができる。

また、前記制御部は、前記（ａ１）において、前記第１の問題が出力された時点を起点として、２５０ｍｓｅｃ以上５００ｍｓｅｃ以下の時間範囲における前記第１の事象関連電位を抽出してもよい。また、前記制御部は、前記（ｂ１）において、前記解答が取得された時点を起点として、２５０ｍｓｅｃ以上５００ｍｓｅｃ以下の時間範囲における前記第２の事象関連電位を抽出してもよい。

これにより、第１の意欲および第２の意欲のそれぞれの有無を適切に決定することができる。

また、さらに、前記制御部は、（ｄ）前記取得された解答が正解であるか否かを判定し、（ｅ１）前記取得された解答が正解であり、前記第１の意欲が有り、かつ、前記第２の意欲が無い場合、（ｆ１）前記出力部に、前記第１の問題よりも難しい第２の問題を出力させてもよい。

第１の意欲が有り、かつ、第２の意欲が無い場合には、ユーザは、いわゆる意欲低下状態である。つまり、第１の問題の提示前にあった意欲が、その第１の問題の内容によって低下したと考えられる。この意欲が低下した原因としては、第１の問題の難度が高かったこと、あるいは、第１の問題の難度が低かったことがあげられる。しかし、ユーザの解答が正解であれば、その原因は、第１の問題の難度が低かったことに限定することができる。そこで、本開示の一態様に係る学習システムでは、ユーザが意欲低下状態にあって、解答が正解である場合には、第１の問題よりも難しい第２の問題が出力される。これにより、ユーザの意欲を回復することができ、その結果、学習効果の改善を図ることができる。

また、さらに、前記制御部は、（ｄ）前記取得された解答が正解であるか否かを判定し、（ｅ２）前記取得された解答が不正解であり、前記第１の意欲が有り、かつ、前記第２の意欲が無い場合、（ｆ２）前記出力部に、前記第１の問題よりも簡単な第３の問題を出力させてもよい。

ユーザが意欲低下状態であって、ユーザの解答が不正解であれば、その原因は、第１の問題の難度が高かったことに限定することができる。そこで、本開示の一態様に係る学習システムでは、ユーザが意欲低下状態にあって、解答が不正解である場合には、第１の問題よりも簡単な第３の問題が出力される。これにより、ユーザの意欲を回復することができ、その結果、学習効果の改善を図ることができる。

また、前記制御部は、前記（ｄ）において、問題の正解と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、前記取得された解答が正解であるか否かを判定し、前記（ｆ１）において、問題の難度と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、前記出力部に、前記第１の問題に対応付らけれた難度よりも高い難度に対応付らけれた前記第２の問題を出力させてもよい。

これにより、解答が正解であるか否かを適切に判定することができるとともに、第１の問題よりも難しい第２の問題を適切に出力することができる。

また、前記制御部は、前記（ｄ）において、問題の正解と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、前記取得された解答が正解であるか否かを判定し、前記（ｆ２）において、問題の難度と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、前記第１の問題に対応付らけれた難度よりも低い難度に対応付らけれた前記第３の問題を出力させてもよい。

これにより、解答が正解であるか否かを適切に判定することができるとともに、第１の問題よりも簡単な第３の問題を適切に出力することができる。

また、さらに、前記制御部は、（ｇ）前記第１の意欲が有り、かつ、前記第２の意欲が無い場合、（ｈ）前記出力部に、前記第１の問題の難度と異なる難度の第４の問題を出力させ、（ｉ）前記第２の意欲が有る場合、（ｊ）前記出力部に、前記第１の問題の難度と同じ難度の第５の問題を出力させてもよい。

上述のように、ユーザが意欲低下状態である原因は、第１の問題の難度が高かったこと、あるいは、第１の問題の難度が低かったことがあげられる。そこで、本開示の一態様に係る学習システムでは、ユーザが意欲低下状態にある場合には、第１の問題の難度と異なる難度の第４の問題が出力される。これにより、ユーザの意欲が回復する可能性を高めることができ、その結果、学習効果の改善を図ることができる。また、第２の意欲が有る場合は、ユーザは、いわゆる通常状態である。つまり、第１の問題の提示前にあった意欲が、第１の問題の内容によって低下することなく持続されていると考えられる。あるいは、第１の問題の提示前になかった意欲が、第１の問題の内容によって回復したと考えられる。したがって、第１の問題の難度はユーザの意欲を維持または回復に相応しい難度である。そこで、本開示の一態様に係る学習システムでは、ユーザが通常状態にある場合には、第１の問題の難度と同じ難度の第５の問題が出力される。これにより、通常状態のユーザの意欲を維持または回復することができ、その結果、学習効果の改善を図ることができる。

また、前記制御部は、前記（ｈ）において、問題の難度と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、前記出力部に、前記第１の問題に対応付らけれた難度よりも低い難度または高い難度に対応付らけれた前記第４の問題を出力させ、前記（ｊ）において、前記データベースを参照して、前記出力部に、前記第１の問題に対応付らけれた難度と同じ難度に対応付らけれた前記第５の問題を出力させてもよい。

これにより、第１の問題の難度と異なる難度の第４の問題を適切に出力することができるとともに、第１の問題の難度と同じ難度の第５の問題を適切に出力することができる。

このような本開示の学習システムは、端末装置等のユーザにサービスまたは情報を提供するシステムに関する。特に、この学習システムは、ユーザが問題を解くといった特定のタスクを繰り返し実施する際のユーザの意欲を決定し、その決定された意欲に基づいて、ユーザにより適切なサービスを提供可能にする技術に関する。

以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、同じ構成部材については同じ符号を付している。

（実施の形態１）
［システム構成］
図３は、実施の形態１における学習システムの外観構成の一例を示す。

学習システム１０００は、端末装置１００と、脳波計２００とを備える。ユーザは、脳波計２００を装着した状態で端末装置１００を操作する。具体的には、端末装置１００は、問題を出力する。つまり、ユーザに問題が提示される。ユーザは、端末装置１００を操作することによって、その問題に対する解答を入力する。これにより、端末装置１００はその解答を取得する。なお、この端末装置１００によって出力される問題は、上述の実験における課題に相当する。端末装置１００は、脳波計２００を用いて、問題が提示された時点を起点とする第１の事象関連電位と、解答が取得された時点を起点とする第２の事象関連電位とのそれぞれに基づいて、ユーザの意欲を決定し、その決定結果に応じた処理を行う。なお、端末装置１００は、タブレット端末でもよく、スマートフォンでもよく、パーソナルコンピュータなどであってもよい。

図４は、実施の形態１における学習システム１０００の機能構成の一例を示す。

図１に示す学習システム１０００は、脳波計測部１０１、第１意欲決定部１０２、第２意欲決定部１０３、意欲状態判定部１０４、取得部１０５、出力部１０６、問題提示部１０７、および応答提示部１０８を備えている。ここで、第１意欲決定部１０２、第２意欲決定部１０３、意欲状態判定部１０４、問題提示部１０７、および応答提示部１０８は、制御部１１０に含まれる構成要素である。この制御部１１０は、例えば少なくとも１つのプロセッサとして構成されている。また、学習システム１０００に含まれる脳波計測部１０１以外の各構成要素は、端末装置１００に備えられる。脳波計測部１０１は、例えば、脳波計２００と、端末装置１００の機能の一部とからなる。なお、この機能の一部は、端末装置１００の制御部１１０に含まれていてもよい。また、脳波計測部１０１の機能の全てが、端末装置１００の制御部１１０に含まれていてもよい。

［出力部１０６］
出力部１０６は、ユーザに問題、及び休憩を促す表示を出力する。この問題は、問題提示部１０７によって選択された問題である。また、出力部１０６は、応答提示部１０８によって選択された応答を出力する。具体的には、出力部１０６は、例えば、液晶ディスプレイまたは有機ＥＬ（ＥｌｅｃｔｒｏＬｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどであって、問題提示部１０７および応答提示部１０８からの信号に応じた内容の画像を表示する。つまり、出力部１０６は、問題提示部１０７によって選択された問題を画像として表示することによって出力する。または、出力部１０６は、応答提示部１０８によって選択された応答を画像として表示することによって出力する。なお、出力部１０６は、スピーカであって、問題提示部１０７および応答提示部１０８からの信号に応じた内容の音声を出力してもよい。

［取得部１０５］
取得部１０５は、ユーザの問題に対する解答を取得する。具体的には、取得部１０５は、プロセッサの一部の機能と、ハードウェアとによって実現される。このハードウェアは、例えば、キーボード、マウス、リモコン、またはマイクなどの、ユーザの操作を受け付ける手段、すなわち、学習システム１０００に対するユーザの要求を入力する手段である。なお、取得部１０５は、プロセッサの一部の機能によって実現されてもよい。取得部１０５は、解答を取得した時点であるタイミングを第２意欲決定部１０３に通知する。

［脳波計測部１０１］
脳波計測部１０１は、ユーザの脳波を計測する。脳波計測部１０１は、脳波計２００と、プロセッサの一部の機能とによって実現される。あるいは、脳波計測部１０１は、プロセッサの一部の機能によって実現されてもよく、この場合には、脳波計２００からの出力信号を受信することによってユーザの脳波を計測する。なお、脳波計２００は、上述のように、ユーザに装着されて、ユーザの脳波が取得できるように準備されている。脳波計２００は、ユーザの頭皮またはユーザの額に装着する第１電極と、ユーザの耳に装着するアース電極を含んでもよい。脳波計が計測して出力するユーザの脳波は、アース電極を基準とした「アース電極と第１電極間の電圧値」の時系列変化を示してもよい。すなわち、脳波で示される複数の電圧値と複数の電圧値が計測された複数の時間は１対１に対応する。

［問題提示部１０７］
問題提示部１０７は、ユーザに提示する問題の選定を行い、問題を出力部１０６に表示する。例えば、問題提示部１０７は、複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、そのデータベースの中からユーザに提示する問題を選定する。さらに、問題提示部１０７は、その問題を出力部１０６に表示した時点、つまり問題が出力された時点であるタイミングを、第１意欲決定部１０２に通知する。問題提示部１０７が、データベースを含んでもよい。または、制御部１１０のデータベース設けてもよい。データベースはメモリに含まれてもよい。

［第１意欲決定部１０２］
第１意欲決定部１０２は、脳波に含まれる、問題が出力された時点を起点とする第１の事象関連電位に基づいて、ユーザの第１の意欲の有無を決定する。この脳波は、脳波計測部１０１によって計測されたユーザの脳波である。また、問題が出力された時点は、問題提示部１０７から通知された時点である。

具体的には、第１意欲決定部１０２は、脳波から、問題が出力された時点を起点とする第１の事象関連電位を抽出する。そして、第１意欲決定部１０２は、その第１の事象関連電位に基づいて、ユーザの第１の意欲の有無を決定する。より具体的には、第１意欲決定部１０２は、問題が出力された時点を起点として、２５０ｍｓｅｃ以上５００ｍｓｅｃ以下の時間範囲における第１の事象関連電位を抽出する。第１の意欲は、具体的には、問題が出力される前、すなわち問題出力前または問題提示前のユーザの意欲である。

言い換えれば、第１意欲決定部１０２は、問題提示部１０７がユーザに問題を提示したタイミングを起点とする、脳波計測部１０１によって計測されたユーザの脳波から、問題提示前の意欲（すなわち第１の意欲）の有無を決定する。

［第２意欲決定部１０３］
第２意欲決定部１０３は、脳波に含まれる、解答が取得された時点を起点とする第２の事象関連電位に基づいて、ユーザの第２の意欲の有無を決定する。この脳波は、脳波計測部１０１によって計測されたユーザの脳波である。また、解答が取得された時点は、取得部１０５から通知された時点である。

具体的には、第２意欲決定部１０３は、脳波から、解答が取得された時点を起点とする第２の事象関連電位を抽出する。そして、第２意欲決定部１０３は、第２の事象関連電位に基づいて、ユーザの第２の意欲の有無を決定する。より具体的には、第２意欲決定部１０３は、解答が取得された時点を起点として、２５０ｍｓｅｃ以上５００ｍｓｅｃ以下の時間範囲における第２の事象関連電位を抽出する。第２の意欲は、具体的には、解答が取得された後、すなわち解答取得後または解答入力後のユーザの意欲である。

言い換えれば、第２意欲決定部１０３は、取得部１０５に対してユーザが問題の解答を入力したタイミングを起点とする、脳波計測部１０１によって計測されたユーザの脳波から、解答入力後の意欲（すなわち第２の意欲）の有無を決定する。

［意欲の有無の決定方法］
上述のように、第１意欲決定部１０２は、脳波計測部１０１によって計測されたユーザの脳波から、問題提示後の所定の時間範囲において、第１の意欲の有無を決定する。例えば、所定の時間範囲は、出力部１０６が問題を出力したタイミングから、約２５０−５００ｍｓ前後の範囲である。同様に、第２意欲決定部１０３は、脳波計測部１０１によって計測されたユーザの脳波から、解答入力後の所定の時間範囲において、第２の意欲の有無を決定する。

第１意欲決定部１０２及び第２意欲決定部１０３は、ピーク電位、区間平均電位、又は脳波波形のテンプレートとの類似度等を用いることにより、意欲成分の有無を決定する。第１意欲決定部１０２及び第２意欲決定部１０３は、ユーザの脳波が、所定の閾値以上の事象関連電位を有する場合に、意欲成分が有ると決定する。ここで、意欲成分とは、所定の閾値以上の事象関連電位に対応する。

たとえば、潜時約４００ｍｓｅｃの区間平均電位と、所定の閾値とを比較することにより、意欲成分の有無を決定しても良い。区間平均電位とは、潜時約４００ｍｓｅｃの時間範囲の平均電位としても良い。

所定の閾値の例は、０μＶである。潜時約４００ｍｓｅｃの時間範囲の例は、刺激が提示された後、２５０ｍｓｅｃ以上５００ｍｓｅｃ以下の時間範囲である。

また、第１意欲決定部１０２及び第２意欲決定部１０３は、意欲成分を有する脳波波形のテンプレート、又は意欲成分を有さない脳波波形のテンプレートを保持してもよい。第１意欲決定部１０２及び第２意欲決定部１０３は、計測された脳波の波形とテンプレートとの類似度に基づいて、意欲成分の有無を決定しても良い。

以上のように、本明細書において、「所定の閾値以上の事象関連電位」は、潜時約４００ｍｓの時間範囲の陽性成分のピーク電位又は区間平均電位が所定の基準以上の事象関連電位と、潜時約４００ｍｓの時間範囲の陽性成分の振幅が所定の基準以上の事象関連電位と、意欲成分を有するテンプレートとの類似度が所定の基準以上の事象関連電位とを含む。

また、テンプレートを用いて意欲の有無を決定する場合、ユーザ個別のテンプレートを作成して用いることによって、識別率が向上し、精度よく意欲の有無を決定することができる。したがって、後述する応答提示部１０８の動作精度が高まり、利便性が向上する。あるいは、第１意欲決定部１０２は、問題提示部１０７によって問題が提示されたタイミングを起点として、脳波の事象関連電位の、その起点から約２５０−５００ｍｓ前後の部分において陽性成分が出現していたか否かを判定してもよい。第１意欲決定部１０２は、陽性成分が出現していれば、意欲が有ると決定し、逆に、陽性成分が出現していなければ、意欲が無いと決定しても良い。また、第２意欲決定部１０３は、取得部１０５が解答を取得したタイミング（つまり解答入力のタイミング）を起点として、脳波の事象関連電位の、その起点から約２５０−５００ｍｓ前後の部分において陽性成分が出現していたか否かを判定してもよい。第２意欲決定部１０３は、陽性成分が出現していれば、意欲が有ると決定し、逆に、陽性成分が出現していなければ、意欲が無いと決定しても良い。

［意欲状態判定部１０４］
意欲状態判定部１０４は、第１意欲決定部１０２と第２意欲決定部１０３の決定結果に基づいてユーザの意欲状態の判定を行う。具体的には、意欲状態判定部１０４は、第１の意欲が無く、かつ、第２の意欲が無い場合に、ユーザの意欲状態が、通常状態（後述の状態１）ではなく、意欲欠如状態（後述の状態２）にあると判定する。なお、意欲状態は、第１の意欲の有無と第２の意欲の有無とによって定義される状態である。

［応答提示部１０８］
応答提示部１０８は、意欲状態判定部１０４の判定結果に基づいて、ユーザの意欲状態に関係する応答を選択し出力する。具体的には、応答提示部１０８は、意欲状態判定部１０４によってユーザの意欲状態が意欲欠如状態にあると判定されると、上述の休憩を促す表示を出力部１０６に出力させる。つまり、応答提示部１０８は、ユーザの意欲状態に関係する応答として、休憩を促す表示を選択する。

［ハードウェア構成］
図５に、実施の形態１における学習システム１０００のハードウェア構成の一例を示す。

端末装置１００は、それぞれバス３０１を介して相互に接続される表示装置３０３、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０４、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３０５、およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３０７を備える。また、脳波計２００は、端末装置１００のバス３０１に接続されている。表示装置３０３は、上述の出力部１０６に相当するハードウェアであって、例えば、液晶ディスプレイまたは有機ＥＬディスプレイなどからなる。ＣＰＵ３０４は、制御部１１０に相当するハードウェアである。また、ＣＰＵ３０４は、脳波計測部１０１および取得部１０５のそれぞれの処理を実行してもよい。ＲＯＭ３０５は、例えば、ＣＰＵ３０４によって読み出されて実行されるプログラム３０６を保持いている。ＣＰＵ３０４は、このプログラム３０６を実行することによって制御部１１０の処理を実行する。ＲＡＭ３０７は、ＣＰＵ３０４の処理によって生成されるデータを一時的に保持する。複数の問題が記憶されているデータベースをＲＯＭ３０５の一部の箇所に記録してもよい。端末装置１００に複数の問題が記憶されているデータベースを記録するメモリを設けてバス３０１に接続してもよい。

以上のように構成された本実施の形態における学習システム１０００の動作について、図６〜１３を用いて説明する。

［事象関連電位の起点および時間範囲と応答提示のタイミング］
図６は、事象関連電位の起点および時間範囲と、応答提示のタイミングとを示す。

第１意欲決定部１０２は、問題が出力された時点、つまり問題提示の時刻ｔ１を起点とする第１の事象関連電位を、脳波計測部１０１によって計測された脳波から抽出する。この時刻ｔ１を起点とする第１の事象関連電位は、時刻ｔ１から２５０ｍｓ経過した時点と、時刻ｔ１から５００ｍｓ経過した時点との間の時間範囲における事象関連電位である。

第２意欲決定部１０３は、時刻ｔ１で出力された問題に対する解答が取得された時点、つまり解答入力の時刻ｔ２（＞時刻ｔ１）を起点とする第２の事象関連電位を、脳波計測部１０１によって計測された脳波から抽出する。この時刻ｔ２を起点とする第２の事象関連電位は、時刻ｔ２から２５０ｍｓ経過した時点と、時刻ｔ２から５００ｍｓ経過した時点との間の時間範囲における事象関連電位である。

応答提示部１０８は、抽出された第１の事象関連電位および第２の事象関連電位に基づいて判定されたユーザの意欲状態に関係する応答を、時刻ｔ２の後の時刻ｔ３に、出力部１０６を介してユーザに提示する。つまり、事象関連電位に基づく判定の応答提示が時刻ｔ３に行われる。

［第１意欲決定部および第２意欲決定部の処理］
図７は、第１意欲決定部１０２の処理の一例を示すフローチャートである。

（ステップＳ１００）
第１意欲決定部１０２は、脳波計測部１０１から事象関連電位の信号波形を受け取る。この信号波形には、脳波が含まれているが、ノイズも含まれていることがある。なお、ノイズ源には、人体外からの機器ノイズ、人体内からの筋電及び/または眼電ノイズ、問題の提示または解答の入力とは関連のない背景脳波等様々なものが考えられる。

（ステップＳ１０１）
第１意欲決定部１０２は、受け取った信号波形に対して特定の周波数の波形情報を抽出するためにノイズ除去処理を行う。例えば、第１意欲決定部１０２は、信号波形に対して例えば３０Ｈｚのローパスフィルタ処理を行うことによって、特定の周波数の波形情報に相当する脳波を抽出する。これにより、ノイズが除去される。

（ステップＳ１０２）
次に、第１意欲決定部１０２は、問題提示部１０７から、問題をユーザに提示したタイミングを示す情報を受け取る。

（ステップＳ１０３）
第１意欲決定部１０２は、ステップＳ１０１でノイズを除去した事象関連電位の信号波形から、ステップＳ１０２で受け取った情報によって示されるタイミングを起点として、所定の時間範囲の波形を切り出す。例えば、第１意欲決定部１０２は、問題提示のタイミングから後の２５０−５００ｍｓの波形を切り出しても良い。この切り出された波形が、第１の事象関連電位である。

（ステップＳ１０４）
第１意欲決定部１０２は、ステップＳ１０３で切り出された所定の時間範囲の波形に対して電位の平均値を算出する。

（ステップＳ１０５）
第１意欲決定部１０２は、ステップＳ１０４で算出された平均電位が閾値以上かどうかを判定する。この閾値の設定は、意欲があるときのテンプレートを用いて行ってもよい。例えば、図１における課題１と課題２を各ユーザが事前に実施し、それぞれの課題に対する１０試行分の電位の平均値を算出し、閾値を、それらの課題に対する平均値の中間値として設定しても良い。あるいは、問題を解く過程で蓄積された事象関連電位の履歴データから加算平均された値を、閾値として設定しても良い。この場合、ユーザ個別のテンプレートを作成して用いることによって、識別率が向上し、精度よく意欲の有無を決定できるため、応答提示部１０８の動作精度が高まり、利便性が向上する。

（ステップＳ１０６）
第１意欲決定部１０２は、ステップＳ１０５の判定結果がＹＥＳの場合（ステップＳ１０５のＹＥＳ）、第１の意欲が有ると決定する。

（ステップＳ１０７）
また、第１意欲決定部１０２は、ステップＳ１０５の判定結果がＮＯの場合（ステップＳ１０５のＮＯ）、第１の意欲が無いと決定する。

図８は、第２意欲決定部１０３の処理の一例を示すフローチャートである。ここでは、図７と共通のステップについては説明を省略する。

（ステップＳ２００〜Ｓ２０１）
第２意欲決定部１０３は、図７に示すステップＳ１００〜Ｓ１０１と同様の処理を実行する。

（ステップＳ２０２）
第２意欲決定部１０３は、取得部１０５から、ユーザが問題に対する解答を入力したタイミングを示す情報を受け取る。

（ステップＳ２０３）
第２意欲決定部１０３は、ステップＳ２０１でノイズを除去した事象関連電位の信号波形から、ステップＳ２０２で受け取った情報によって示されるタイミングを起点として、所定の時間範囲の波形を切り出す。例えば、第２意欲決定部１０３は、問題に対するユーザの解答入力のタイミングから後の２５０−５００ｍｓの波形を切り出しても良い。この切り出された波形が、第２の事象関連電位である。

（ステップＳ２０４〜Ｓ２０５）
第２意欲決定部１０３は、ステップＳ２０３で切り出された波形に対して、図７に示すステップＳ１０４〜Ｓ１０５と同様の処理を実行する。

（ステップＳ２０６）
第２意欲決定部１０３は、ステップＳ２０５の判定結果がＹＥＳの場合（ステップＳ２０５のＹＥＳ）、第２の意欲が有ると決定する。

（ステップＳ２０７）
また、第２意欲決定部１０３は、ステップＳ２０５の判定結果がＮＯの場合（ステップＳ２０５のＮＯ）、第２の意欲が無いと決定する。

［意欲状態］
図９は、実施の形態１における意欲状態判定部１０４によって判定される意欲状態を示す。意欲状態判定部１０４は、第１意欲決定部１０２によって決定された第１の意欲の有無（意欲あり／なし）と、第２意欲決定部１０３によって決定された第２の意欲の有無（意欲あり／なし）によって、ユーザの意欲状態を判定する。

具体的には、意欲状態判定部１０４は、第１の意欲が「なし」で、かつ第２の意欲が「なし」の場合に、ユーザの意欲状態を特別な状態（すなわち状態２）と判定する。この状態２は、ある問題に対して問題提示前および解答入力後の両方で意欲がなかった、つまりユーザが問題に取り組む以前から意欲がなく、かつ問題に対しても意欲的に取り組めなかった意欲状態を意味している。実施の形態１においては、この状態２を特別な状態と判定し、それ以外の状態を、通常の状態（すなわち状態１）として判定する。つまり、意欲状態判定部１０４は、第１の意欲および第２の意欲のうちの少なくとも一方が「あり」の場合に、ユーザの意欲状態を通常状態（すなわち状態１）として判定する。

［意欲状態に対応する応答提示］
図１０は、実施の形態１における、各意欲状態に対応する応答提示部１０８の処理を示す。応答提示部１０８は、意欲状態判定部１０４による判定結果に応じて出力部１０６に表示させる内容を決定する。具体的には、応答提示部１０８は、意欲状態判定部１０４による判定結果が状態２であった場合には、出力部１０６に表示させる内容として、休憩を促すメッセージを決定する。そして、応答提示部１０８は、休憩を促す表示（すなわちメッセージ）を出力部１０６に出力させる。このような表示を行うのは、ユーザの意欲状態が状態２の場合、ユーザの意欲が長い時間低下したままになっていると考えられるからである。このような状態２を、意欲欠如状態とも言う。応答提示部１０８は、休憩を促すメッセージとして、例えば「疲れているので休憩しよう」といった具体的な行動を促すメッセージを決定してもよい。あるいは、応答提示部１０８は、休憩を促すメッセージとして、「問題にして集中できてないようです」といった意欲状態をユーザに通知するメッセージを決定してもよい。また、応答提示部１０８は、意欲状態判定部１０４による判定結果が状態１であった場合には、出力部１０６に何も表示させない。何も表示させないのは、ユーザの意欲状態が状態１の場合、ユーザが常に意欲を有しているか、提示された問題に取り組む過程でユーザの意欲が変動していると考えられるからである。このような状態１を、意欲欠如状態と区別して通常状態とも言う。

［表示画面の例］
図１１は、出力部１０６によって表示される画面の一例を示す。

出力部１０６は、問題提示欄６０１と、応答提示欄６０２と、解答入力欄６０３と、正誤提示欄６０４とを含む画面６００を表示する。問題提示欄６０１には、問題提示部１０７によって選択された問題が表示される。解答入力欄６０３には、取得部１０５によって取得されたユーザの解答が表示される。また、解答入力欄６０３には、複数の選択肢が表示されていてもよい。この場合には、解答入力欄６０３には、複数の選択肢のうちの何れか１つが、取得部１０５によって取得されたユーザの解答として選択され、残りの選択肢と異なる態様で表示される。正誤提示欄６０４には、表示された問題に対するユーザの解答が正解であったか否かが表示される。応答提示欄６０２には、応答提示部１０８によって決定されたメッセージが表示される。例えば、意欲状態判定部１０４によってユーザの意欲状態が状態２であると判定されると、応答提示欄６０２には、休憩を促すメッセージとして「そろそろ休憩したら？」というメッセージが表示される。

このように、本実施の形態によると、問題提示前と解答入力後の意欲を組み合せることで、問題提示前からなかった意欲が問題に解答しても回復しない場合に、ユーザに休憩を促すメッセージを表示する。これにより、意欲向上とそれに伴う学習効果の改善を図ることができる。

［学習システムの処理フロー］
図１２は、本実施の形態における学習システム１０００の処理の一例を示すフローチャートである。

（ステップＳ３００）
出力部１０６は、問題提示部１０７の選択した問題を提示する。この時、問題は、図１１に示す画面６００の問題提示欄６０１に表示される。

（ステップＳ３０１）
第１意欲決定部１０２は、脳波計測部１０１によって計測される脳波から、図６に示す問題提示の時刻ｔ１を起点として定められた時間範囲における第１の事象関連電位を抽出する。この場合、例えば、脳波計測部１０１は、ユーザの脳波を常に計測し、時系列的に記録している。第１意欲決定部１０２は、この記録された脳波から第１の事象関連電位を抽出する。なお、脳波計測部１０１は、上述の時間範囲における脳波を第１の事象関連電位として計測し、第１意欲決定部１０２は、その第１の事象関連電位を抽出することなく脳波計測部１０１から取得してもよい。

（ステップＳ３０２）
次に、第１意欲決定部１０２は、ステップＳ３０１において抽出した第１の事象関連電位に基づき、ステップＳ３００の問題提示に対してユーザの意欲（上述の第１の意欲）があったのかどうかを判定する。この判定は、上述の［意欲の有無の判定方法］にしたがって行われる。

（ステップＳ３０３）
次に、ユーザは、画面６００における問題提示欄６０１に表示された問題に対する解答を、その画面６００の解答入力欄６０３に入力する。この解答の入力は、複数の選択肢からの選択であってもよい。このようなユーザによる解答の入力によって、取得部１０５は、その解答を取得する。

（ステップＳ３０４）
第２意欲決定部１０３は、脳波計測部１０１によって計測される脳波から、図６に示す解答入力の時刻ｔ２を起点として定められた時間範囲における第２の事象関連電位を抽出する。ステップＳ３０１のときと同様、この場合でも、脳波計測部１０１は、ユーザの脳波を常に計測し、時系列的に記録している。第２意欲決定部１０３は、この記録された脳波から第２の事象関連電位を抽出する。なお、脳波計測部１０１は、上述の時間範囲における脳波を第２の事象関連電位として計測し、第２意欲決定部１０３は、その第２の事象関連電位を抽出することなく脳波計測部１０１から取得してもよい。

（ステップＳ３０５）
次に、第２意欲決定部１０３は、ステップＳ３０４において抽出した第２の事象関連電位に基づき、ステップＳ３０３の解答入力後にユーザの意欲（上述の第２の意欲）があったのかどうかを判定する。この判定は、上述の［意欲の有無の判定方法］にしたがって行われる。

（ステップＳ３０６）
次に、意欲状態判定部１０４は、第１意欲決定部１０２による第１の意欲の有無の決定結果（ステップＳ３０２）および第２意欲決定部１０３による第２の意欲の有無の決定結果（ステップＳ３０５）を用いて、ユーザの意欲状態を判定する。つまり、本実施の形態では、意欲状態判定部１０４は、ユーザの意欲状態が図９に示す状態１および状態２のうちの何れの状態であるかを判定する。

（ステップＳ３０７）
応答提示部１０８は、意欲状態判定部１０４の判定結果に基づいて、ユーザの意欲状態に関係する応答を選択し出力する。本実施の形態では、応答提示部１０８は、意欲状態が状態２と判定された場合に、休憩を促すメッセージを選択して出力する。出力された応答は、図６に示す応答提示の時刻ｔ３に、図１１に示す画面６００における応答提示欄６０２に表示される。

図１３は、本開示の一態様に係る学習方法のフローチャートである。

図１２に示すフローチャートでは、学習システム１０００に含まれる各構成要素がそれぞれの処理を実行するが、少なくとも１つのプロセッサが本開示の学習方法を実施してもよい。

本開示における学習方法は、少なくとも１つのプロセッサと出力装置とを有する学習システムを用いた学習方法である。そして、この学習方法では、ステップＳ１１〜Ｓ１６の処理を実行する。

（ステップＳ１１）
少なくとも１つのプロセッサは、出力装置を介してユーザに第１の問題を出力する。この出力装置は、出力部１０６に相当する装置であって、ディスプレイでもよく、スピーカであってもよい。

（ステップＳ１２）
少なくとも１つのプロセッサは、ユーザの第１の問題に対する解答を取得する。

（ステップＳ１３）
少なくとも１つのプロセッサは、ユーザの脳波を計測する。

（ステップＳ１４）
少なくとも１つのプロセッサは、その脳波に含まれる、第１の問題が出力された時点を起点とする第１の事象関連電位に基づいて、ユーザの第１の意欲の有無を判定する。

（ステップＳ１５）
少なくとも１つのプロセッサは、その脳波に含まれる、解答が取得された時点を起点とする第２の事象関連電位に基づいて、ユーザの第２の意欲の有無を判定する。

（ステップＳ１６）
少なくとも１つのプロセッサは、第１の意欲が無く、かつ、第２の意欲が無い場合に、休憩を促す表示を出力装置に出力させる。

［実施の形態１のまとめ］
本実施の形態における学習システム１０００は、ユーザに第１の問題、及び休憩を促す表示を出力する出力部１０６と、ユーザの第１の問題に対する解答を取得する取得部１０５と、ユーザの脳波を計測する脳波計測部１０１と、制御部１１０とを備える。制御部１１０は、脳波に含まれる、第１の問題が出力された時点を起点とする第１の事象関連電位に基づいて、ユーザの第１の意欲の有無を決定する（ａ）。さらに、制御部１１０は、脳波に含まれる、解答が取得された時点を起点とする第２の事象関連電位に基づいて、ユーザの第２の意欲の有無を決定する（ｂ）。そして、制御部１１０は、第１の意欲が無く、かつ、第２の意欲が無い場合に、上述の休憩を促す表示を出力部１０６に出力させる（ｃ）。

第１の意欲が無く、かつ、第２の意欲が無い場合には、ユーザは、第１の問題の提示前から意欲が無く、第１の問題の内容によってもその意欲が向上しない状態、いわゆる意欲欠如状態にあると考えられる。このような意欲欠如状態にあるユーザは、問題の提示と解答を繰り返す学習を継続しても、十分な学習効果を得ることは難しい。そこで、本実施の形態における学習システム１０００では、ユーザが意欲欠如状態にある場合には、休憩を促す表示が出力される。これにより、ユーザの意欲を回復することができ、その結果、学習効果の改善を図ることができる。

また、制御部１１０は、上記（ａ）において、脳波から、第１の問題が出力された時点を起点とする第１の事象関連電位を抽出する（ａ１）。そして、制御部１１０は、第１の事象関連電位に基づいて、ユーザの第１の意欲の有無を決定する。また、制御部１１０は、上記（ｂ）において、脳波から、解答が取得された時点を起点とする第２の事象関連電位を抽出する（ｂ１）。そして、制御部１１０は、第２の事象関連電位に基づいて、ユーザの第２の意欲の有無を決定する。

これにより、脳波計測部１０１による脳波の計測を継続して実行させ、その計測された脳波を記録しておけば、適切な時間範囲における第１の事象関連電位および第２の事象関連電位を正確に抽出することができる。その結果、第１の意欲および第２の意欲のそれぞれの有無を適切に決定することができ、学習効果をより改善することができる。

また、制御部１１０は、上記（ａ１）において、第１の問題が出力された時点を起点として、２５０ｍｓｅｃ以上５００ｍｓｅｃ以下の時間範囲における第１の事象関連電位を抽出する。さらに、制御部１１０は、上記（ｂ１）において、解答が取得された時点を起点として、２５０ｍｓｅｃ以上５００ｍｓｅｃ以下の時間範囲における第２の事象関連電位を抽出する。

これにより、第１の意欲および第２の意欲のそれぞれの有無を適切に決定することができる。

（実施の形態２）
本実施の形態では、意欲状態判定部の判定結果を用いて、応答提示部１０８、問題提示部の動作を切り替える点が、実施の形態１と異なる。提示した問題の内容が原因でユーザの意欲が低下する場合に、実施の形態１では意欲は低下したままである。しかし、本実施の形態では、このような場合に次に提示する問題の難度を切り替えることで意欲向上を可能とする。これにより、解答入力後に意欲がない場合において、問題提示前から意欲がなかった場合だけでなく、問題提示前に意欲があった場合にも、意欲向上を可能とする。これにより、より多くの場合に意欲向上を可能とし、それによって学習効果を改善することができる。

［システム構成］
図１４は、実施の形態２における学習システムの機能構成の一例を示す。なお、本実施の形態では、実施の形態１と共通の構成要素については同一の符号を付し、その詳細な説明を省略する。

本実施の形態における学習システム１０００Ａは、実施の形態１における意欲状態判定部１０４、問題提示部１０７および応答提示部１０８の代わりに、意欲状態判定部１０４ａ、問題提示部１０７ａおよび応答提示部１０８ａを備える。したがって、本実施の形態では、第１意欲決定部１０２、第２意欲決定部１０３、意欲状態判定部１０４ａ、問題提示部１０７ａ、および応答提示部１０８ａが、制御部１１０ａに含まれる構成要素である。この制御部１１０ａは、実施の形態１の制御部１１０と同様、例えば少なくとも１つのプロセッサとして構成されている。

［意欲状態判定部１０４ａ］
本実施の形態における意欲状態判定部１０４ａは、第１の意欲および第２の意欲のそれぞれの有無に応じて、ユーザの意欲状態が、状態１、状態２および状態３のうちの何れであるかを判定する。なお、実施の形態１における意欲状態判定部１０４は、ユーザの意欲状態が、通常状態（状態１）および意欲欠如状態（状態２）のうちの何れであるかを判定する。したがって、本実施の形態における意欲状態判定部１０４ａは、実施の形態１における意欲状態判定部１０４よりもユーザの意欲状態をより詳細に判定する。

［意欲状態］
図１５は、実施の形態２における意欲状態判定部１０４ａによって判定される意欲状態を示す。意欲状態判定部１０４ａは、第１意欲決定部１０２によって決定された第１の意欲の有無（意欲あり／なし）と、第２意欲決定部１０３によって決定された第２の意欲の有無（意欲あり／なし）によって、ユーザの意欲状態を判定する。

具体的には、意欲状態判定部１０４ａは、第２の意欲が「あり」の場合には、ユーザの意欲状態を状態１と判定する。また、意欲状態判定部１０４ａは、第１の意欲が「なし」で、かつ第２の意欲が「なし」の場合には、ユーザの意欲状態を状態３と判定する。さらに、意欲状態判定部１０４ａは、第１の意欲が「あり」で、かつ第２の意欲が「なし」の場合には、ユーザの意欲状態を状態２と判定する。ここで、状態１は、通常状態、状態２は、意欲低下状態、状態３は、意欲欠如状態と言える。したがって、本実施の形態における意欲状態判定部１０４ａは、通常状態と意欲欠如状態だけでなく、意欲低下状態も判定する。

つまり、本実施の形態では、通常状態と意欲欠如状態を区別して判定する部分は実施の形態１と同じだが、第１の意欲が「あり」で、かつ第２意欲が「なし」の場合の意欲状態（すなわち意欲低下状態）を、通常状態と区別する。意欲低下状態は、ユーザが問題提示前には意欲があったが、問題提示から解答入力までのタイミングで意欲がなくなったことを意味している。すなわち、意欲低下状態は、提示された問題に解答する過程で意欲が低下したことを意味している。

本実施の形態においては、この意欲低下状態になったユーザに対して、提示する問題を切り替えながら、適切な問題を提示できるように制御することでユーザの意欲を向上させる。

［応答提示部１０８ａ］
本実施の形態における応答提示部１０８ａは、意欲状態判定部１０４ａの判定結果に基づいて、ユーザの意欲状態に関係する応答を選択し出力する。具体的には、応答提示部１０８ａは、意欲状態判定部１０４ａによってユーザの意欲状態が意欲欠如状態（すなわち状態３）にあると判定されると、休憩を促す表示を出力部１０６に出力させる。このときには、応答提示部１０８ａは、実施の形態１と同様、ユーザの意欲状態に関係する応答として、休憩を促す表示を選択する。一方、応答提示部１０８ａは、意欲状態判定部１０４ａによってユーザの意欲状態が通常状態または意欲低下状態（すなわち状態１または状態２）にあると判定されると、出力部１０６に何も出力させない。つまり、出力部１０６は、画面６００の応答提示欄６０２に何も表示しない。

［問題提示部１０７ａ］
本実施の形態における問題提示部１０７ａは、実施の形態１における問題提示部１０７と同様の機能を有するが、意欲状態判定部１０４ａによって意欲低下状態（すなわち状態２）と判定されると、次に提示する問題の難度を変更する。

具体的には、問題提示部１０７ａは、第１の意欲が有り、かつ、第２の意欲が無い場合、出力部１０６に、現在の問題（すなわち第１の問題）の難度と異なる難度の問題（すなわち第４の問題）を次の問題として出力させる。また、問題提示部１０７ａは、第２の意欲が有る場合、出力部１０６に、現在の問題（すなわち第１の問題）の難度と同じ難度の問題（すなわち第５の問題）を次の問題として出力させる。より具体的には、問題提示部１０７ａは、第４の問題を出力させるときには、問題の難度と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照する。そして、問題提示部１０７ａは、第１の問題に対応付けられた難度よりも低い難度または高い難度に対応付らけれた第４の問題を出力させる。また、問題提示部１０７ａは、第５の問題を出力させるときには、そのデータベースを参照する。そして、問題提示部１０７ａは、第１の問題に対応付けられた難度と同じ難度に対応付らけれた第５の問題を出力させる。なお、データベースは複数の問題と複数の難度情報を含み、複数の問題と複数の難度情報は１対１対応してもよい。複数の問題に含まれる問題ｉ（１≦ｉ≦ｎ、ｉ、ｎは自然数）と複数の難度情報に含まれる難度情報ｉが対応する場合、難度情報ｉは問題ｉの難度を示す。難度情報ｉは、自然数であってもよく、難度情報ｉが自然数の場合、難度情報ｉが示す数値が小さいほど、対応する問題ｉの難度が高い、すなわち問題が難しいことを示してもよい。難度情報ｉの決定は、例えば、データベースに難度情報ｉを記録する前に問題ｉの作成者が決定してもよい。他の実施の形態で示されるデータベースが上記したデータベースの構造を有してもよい。他の実施の形態で示されるデータベースの難度情報の決定方法が、上記した難度情報の決定方法と同じであってもよい。

なお、このデータベースは、学習システム１０００Ａまたは端末装置１００に備えられていてもよく、学習システム１０００Ａの外部にあるサーバに備えられていてもよい。問題提示部１０７ａがこのデータベースを含んでもよい。データベースはメモリに含まれてもよい。サーバにデータベースが備えられている場合には、問題提示部１０７ａは、例えばインターネットなどを介してそのサーバのデータベースを参照する。

このように、本実施の形態における学習システム１０００Ａは、実施の形態１における学習システム１０００と異なり、意欲状態判定部１０４ａによって判定された意欲状態に基づいて応答提示部１０８ａと問題提示部１０７ａの動作を制御する。すなわち、意欲状態判定部１０４ａは、第１意欲決定部１０２及び第２意欲決定部１０３の決定結果に応じてユーザの意欲状態を判定し、その判定結果を問題提示部１０７ａと応答提示部１０８ａに通知する。問題提示部１０７ａと応答提示部１０８ａは、意欲状態判定部１０４ａから通知されたユーザの意欲状態に応じて問題または応答を生成する。

［意欲状態に対応する応答提示および問題提示］
図１６は、実施の形態２における、各意欲状態に対応する問題提示部１０７ａおよび応答提示部１０８ａの処理を示す。

問題提示部１０７ａおよび応答提示部１０８ａは、意欲状態判定部１０４ａの判定結果に応じて出力部１０６に表示させる内容を決定する。

具体的には、応答提示部１０８ａは、意欲状態判定部１０４ａによる判定結果が状態１または２の場合、出力部１０６に何も表示させない。何も表示させないのは、ユーザの意欲状態が状態１または状態２の場合には、提示された問題の内容に対してユーザが意欲を有しているか、提示された問題に解答する過程でユーザの意欲が一時的に低下していると考えられるからである。このような状態１を、通常状態とも言い、状態２を、意欲低下状態とも言う。

一方、応答提示部１０８ａは、意欲状態判定部１０４ａによる判定結果が状態３の場合には、実施の形態１と同じく、休憩を促す表示（すなわちメッセージ）を出力部１０６に出力させる。このような表示を行うのは、ユーザの意欲状態が状態３の場合には、ユーザの意欲が長い時間低下したままになっていると考えられるからである。このような状態３を、意欲欠如状態とも言う。

問題提示部１０７ａは、意欲状態判定部１０４ａによる判定結果が状態１の場合、次の問題として現在の問題と同じ難度に対応付けられた問題を選定する。同じ難度に対応付けられた問題を選定するのは、ユーザの意欲状態が状態１の場合には、ユーザが問題に意欲的に取り組めていると考えられるからである。

問題提示部１０７ａは、意欲状態判定部１０４ａによる判定結果が状態２の場合、次の問題として現在の問題と属性が異なる問題を選択する。ここで属性は、問題の難度である。なお、この属性は、問題の教科または単元等であっても良い。例えば、問題提示部１０７ａは、現在の問題に対応付けられた難度よりも簡単な（低い）難度に対応付けられた問題と難しい難度に対応付けられた問題とを５０％の確率で選択する。現在の問題に対応付けられた難度と異なる難度に対応付けられた問題を選択するのは、ユーザの意欲状態が状態２の場合には、ユーザは問題提示前には意欲を有していたが、提示した問題の内容が適切でなかったことが原因でその意欲が低下したと考えられるからである。

問題提示部１０７ａは、意欲状態判定部１０４ａによる判定結果が状態３の場合、次の問題を提示しない。問題を提示しないのは、ユーザの意欲状態が状態３の場合には、問題を解く全過程を通じてユーザの意欲がないと考えられるからである。

このように本実施の形態によると、ユーザが解答入力時に意欲がないと検出された場合に、問題提示時の意欲の有無によって、問題提示以前から意欲が低下していたのか、提示された問題の内容によって意欲が低下したのか判定することができる。つまり、状態２と状態３とを区別してユーザの意欲状態を判定することができる。そして、本実施の形態では、問題提示前から意欲が低下していた場合には休憩を促し、提示した問題の内容によって意欲が低下した場合は、次に提示する問題の難度を変更する。これらの制御によって、ユーザの意欲を向上させることができ、学習効果を改善することができる。

［学習システムの処理フロー］
図１７は、実施の形態２における学習システム１０００Ａの処理の一例を示すフローチャートである。

（ステップＳ３００〜Ｓ３０５）
学習システム１０００Ａは、実施の形態１における学習システム１０００と同様に、ステップＳ３００〜Ｓ３０５の処理を実行する。

（ステップＳ３０６ａ）
次に、意欲状態判定部１０４ａは、第１意欲決定部１０２による第１の意欲の有無の決定結果（ステップＳ３０２）および第２意欲決定部１０３による第２の意欲の有無の決定結果（ステップＳ３０５）を用いて、ユーザの意欲状態を判定する。つまり、本実施の形態では、意欲状態判定部１０４ａは、ユーザの意欲状態が図１５に示す状態１、状態２および状態３のうちの何れの状態であるかを判定する。

（ステップＳ３０７ａ）
応答提示部１０８ａは、意欲状態判定部１０４ａの判定結果に基づいて、ユーザの意欲状態に関係する応答を選択し出力する。本実施の形態では、応答提示部１０８ａは、意欲状態が状態３と判定された場合に、休憩を促すメッセージを選択して出力する。出力された応答は、図６に示す応答提示の時刻ｔ３に、図１１に示す画面６００における応答提示欄６０２に表示される。

（ステップＳ３０８）
問題提示部１０７ａは、意欲状態判定部１０４ａによるユーザの意欲状態の判定結果に基づいて、ユーザの意欲状態に関係する次に提示する問題を選択し出力する。例えば、問題提示部１０７ａは、ユーザの意欲状態が状態２と判定された場合には、ステップＳ３００で提示された問題に対応付けられた難度と異なる難度に対応付けられた問題を選択して出力する。出力された問題は、図１１に示す画面６００における問題提示欄６０１の現在の問題に代わって表示される。

［実施の形態２のまとめ］
本実施の形態では、制御部１１０ａは、第１の意欲が有り、かつ、第２の意欲が無い場合、出力部１０６に、第１の問題の難度と異なる難度の第４の問題を出力させる。また、制御部１１０ａは、第２の意欲が有る場合、出力部１０６に、第１の問題の難度と同じ難度の第５の問題を出力させる。なお、第１の問題は、現在の問題であり、第４または第５の問題は、次の問題である。

このように、第１の意欲が有り、かつ、第２の意欲な無い場合、すなわち、ユーザが意欲低下状態にある場合には、第１の問題の難度と異なる難度の第４の問題が出力される。これにより、ユーザの意欲が回復する可能性を高めることができ、その結果、学習効果の改善を図ることができる。また、第２の意欲が有る場合は、ユーザは、いわゆる通常状態である。つまり、第１の問題の提示前にあった意欲が、第１の問題の内容によって低下することなく持続されていると考えられる。あるいは、第１の問題の提示前になかった意欲が、第１の問題の内容によって回復したと考えられる。したがって、第１の問題の難度はユーザの意欲を維持または回復に相応しい難度である。そこで、本実施の形態における学習システム１０００Ａでは、ユーザが通常状態にある場合には、第１の問題と同じ難度の第５の問題が出力される。これにより、通常状態のユーザの意欲を維持または回復することができ、その結果、学習効果の改善を図ることができる。

具体的には、制御部１１０ａは、第４の問題の出力において、問題の難度と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、第１の問題に対応付けられた難度よりも低い難度または高い難度に対応付らけれた第４の問題を出力させる。また、制御部１１０ａは、第５の問題の出力において、そのデータベースを参照して、第１の問題に対応付けられた難度と同じ難度に対応付らけれた第５の問題を出力させる。

これにより、第１の問題の難度と異なる難度の第４の問題を適切に出力することができるとともに、第１の問題の難度と同じ難度の第５の問題を適切に出力することができる。

（実施の形態３）
本実施の形態では、取得部１０５によって取得された解答の正誤を、次の問題の選択に利用する点が、実施の形態２とは異なる。具体的には、問題の提示前に第１の意欲があると判定され、かつ、解答入力後に第２の意欲がないと判定された場合に、ユーザの解答が正解であった場合には、次の問題としてより難しい問題を選択する。逆に、ユーザの解答が不正解であった場合には、次の問題としてより簡単な問題を選択する。つまり、本実施の形態では、提示された問題の内容によってユーザの意欲が低下した場合には、提示した問題の難度が不適切であるため、次の問題として適切な難度の問題を提示する。これにより、ユーザの意欲の向上を促し、それによって学習効果を改善することができる。

［システム構成］
図１８は、本実施の形態における学習システムの機能構成の一例を示す。なお、本実施の形態では、実施の形態１または２と共通の構成要素については同一の符号を付し、その詳細な説明を省略する。

本実施の形態における学習システム１０００Ｂは、実施の形態２における問題提示部１０７ａの代わりに、問題提示部１０７ｂを備え、さらに、正誤判定部１０９を備える。したがって、本実施の形態では、第１意欲決定部１０２、第２意欲決定部１０３、意欲状態判定部１０４ａ、問題提示部１０７ｂ、応答提示部１０８ａ、および正誤判定部１０９が、制御部１１０ｂに含まれる構成要素である。この制御部１１０ｂは、実施の形態１の制御部１１０と同様、例えば少なくとも１つのプロセッサとして構成されている。

［正誤判定部１０９］
正誤判定部１０９は、取得部１０５によって取得された解答が正解であるか否かを判定する。具体的には、正誤判定部１０９は、問題の正解と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、その取得された解答が正解であるか否かを判定する。そして、正誤判定部１０９は、その判定結果を問題提示部１０７ｂに通知する。

なお、このデータベースは、学習システム１０００Ｂまたは端末装置１００に備えられていてもよく、学習システム１０００Ｂの外部にあるサーバに備えられていてもよい。サーバにデータベースが備えられている場合には、正誤判定部１０９は、例えばインターネットなどを介してそのサーバのデータベースを参照する。

［問題提示部１０７ｂ］
問題提示部１０７ｂは、正誤判定部１０９から通知される、解答の正誤の判定結果を取得する。この問題提示部１０７ｂは、実施の形態２における問題提示部１０７ａと同様の機能を有するが、次に提示する問題の難度を変更するときには、正誤判定部１０９から通知される正誤の判定結果に基づいて、その難度を変更する。つまり、問題提示部１０７ｂは、意欲状態判定部１０４ａから通知されるユーザの意欲状態の判定結果し、正誤判定部１０９から通知される正誤の判定結果にも基づいて、次に提示する問題の難度を変更する。

具体的には、問題提示部１０７ｂは、取得部１０５によって取得された解答が正解であり、第１の意欲が有り、かつ、第２の意欲が無い場合、出力部１０６に、第１の問題よりも難しい第２の問題を出力させる。この第１の問題は、取得部１０５によって取得された解答に対応する問題であって、現在の問題である。第２の問題は、その現在の問題よりも難しい、次に提示する問題である。また、第１の意欲が有り、かつ、第２の意欲が無い場合は、ユーザの意欲状態が状態２、すなわち意欲低下状態と判定された場合である。

より具体的には、問題提示部１０７ｂは、問題の難度と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、第１の問題に対応付らけれた難度よりも高い難度に対応付らけれた第２の問題を出力させる。

なお、このデータベースは、学習システム１０００Ｂまたは端末装置１００に備えられていてもよく、学習システム１０００Ｂの外部にあるサーバに備えられていてもよい。問題提示部１０７ｂがこのデータベースを含んでもよい。データベースはメモリに含まれてもよい。サーバにデータベースが備えられている場合には、問題提示部１０７ｂは、例えばインターネットなどを介してそのサーバのデータベースを参照する。

一方、問題提示部１０７ｂは、取得部１０５によって取得された解答が不正解であり、第１の意欲が有り、かつ、第２の意欲が無い場合、出力部１０６に、第１の問題よりも簡単な第３の問題を出力させる。第３の問題は、第１の問題である現在の問題よりも簡単な、次に提示する問題である。

より具体的には、問題提示部１０７ｂは、問題の難度と対応付けられた複数の問題が記憶されている上述のデータベースを参照して、第１の問題に対応付らけれた難度よりも低い難度に対応付らけれた第３の問題を出力させる。

このように、問題提示部１０７ｂは、意欲状態判定部１０４ａから通知されるユーザの意欲状態の判定結果し、正誤判定部１０９から通知される解答の正誤の判定結果も利用して、次に提示する問題の難度を変更する。

［意欲状態に対応する応答提示および問題提示］
図１９は、実施の形態３における、各意欲状態に対応する問題提示部１０７ｂおよび応答提示部１０８ａの処理を示す。

本実施の形態では、実施の形態２と異なり、問題提示部１０７ｂは、意欲状態判定部１０４ａによって判定されたユーザの意欲状態が状態２である場合には、正誤判定部１０９の判定結果に基づいて、次に提示される問題の難易を切り替える。なお、意欲状態判定部１０４ａによって判定されたユーザの意欲状態が状態１または状態３である場合には、問題提示部１０７ｂは、実施の形態２の問題提示部１０７ａと同様の処理を実行する。

具体的には、ユーザの意欲状態が状態２、すなわち意欲低下状態と判定され、かつ、正誤判定部１０９の判定結果が正解であった場合には、問題提示部１０７ｂは、次に提示される問題としてより難しい問題を、出力部１０６を介して提示する。なお、この難しい問題は、上述の第２の問題に相当する。難し問題を提示するのは、現在の問題（上述の第１の問題に相当）が簡単すぎたために、ユーザの意欲が低下したと考えられるからである。一方、ユーザの意欲状態が状態２、すなわち意欲低下状態と判定され、かつ、正誤判定部１０９の判定結果が不正解であった場合には、問題提示部１０７ｂは、次に提示される問題としてより簡単な問題を、出力部１０６を介して提示する。なお、この簡単な問題は、上述の第３の問題に相当する。簡単な問題を提示するのは、現在の問題（上述の第１の問題に相当）が難しすぎたために、ユーザの意欲が低下したと考えられるからである。

［学習システムの処理フロー］
図２０は、本実施の形態における学習システム１０００Ｂの処理を示すフローチャートである。

（ステップＳ３００〜Ｓ３０５）
学習システム１０００Ｂは、実施の形態１または２における学習システム１０００、１０００Ａと同様に、ステップＳ３００〜Ｓ３０５の処理を実行する。

（ステップＳ３０９）
正誤判定部１０９は、ステップＳ３０３で取得されたユーザの解答が正解か否かを判定する。

（ステップＳ３０６ａ）
次に、意欲状態判定部１０４ａは、第１意欲決定部１０２による第１の意欲の有無の決定結果（ステップＳ３０２）および第２意欲決定部１０３による第２の意欲の有無の決定結果（ステップＳ３０５）を用いて、ユーザの意欲状態を判定する。つまり、本実施の形態では、意欲状態判定部１０４ａは、ユーザの意欲状態が図１５に示す状態１、状態２および状態３のうちの何れの状態であるかを判定する。

（ステップＳ３０７ａ）
応答提示部１０８ａは、意欲状態判定部１０４ａの判定結果に基づいて、ユーザの意欲状態に関係する応答を選択し出力する。本実施の形態では、応答提示部１０８ａは、意欲状態が状態３と判定された場合に、休憩を促すメッセージを選択して出力する。出力された応答は、図６に示す応答提示の時刻ｔ３に、図１１に示す画面６００における応答提示欄６０２に表示される。

（ステップＳ３０８ｂ）
問題提示部１０７ｂは、意欲状態判定部１０４ａによるユーザの意欲状態の判定結果と、正誤判定部１０９による解答の正誤の判定結果とに基づいて、ユーザの意欲状態に関係する次に提示する問題を選択し出力する。例えば、問題提示部１０７ｂは、ユーザの意欲状態が状態２と判定され、かつ、ユーザの解答が正解と判定された場合には、ステップＳ３００で提示された問題に対応付けられた難度よりも難しい難度に対応付けられた問題を選択して出力する。一方、問題提示部１０７ｂは、ユーザの意欲状態が状態２と判定され、かつ、ユーザの解答が不正解と判定された場合には、ステップＳ３００で提示された問題に対応付けられた難度よりも低い難度に対応付けられた問題を選択して出力する。上述のように出力された問題は、図１１に示す画面６００における問題提示欄６０１の現在の問題に代わって表示される。

［実施の形態３のまとめ］
本実施の形態では、制御部１１０ｂは、取得された解答が正解であるか否かを判定する。そして、制御部１１０ｂは、取得された解答が正解であり、第１の意欲が有り、かつ、第２の意欲が無い場合、出力部１０６に、第１の問題よりも難しい第２の問題を出力させる。なお、第１の問題は、現在の問題であり、第２の問題は、現在の問題よりも難しい次の問題である。

第１の意欲が有り、かつ、第２の意欲が無い場合には、ユーザは、いわゆる意欲低下状態である。つまり、第１の問題の提示前にあった意欲が、その第１の問題の内容によって低下したと考えられる。この意欲が低下した原因としては、第１の問題の難度が高かったこと、あるいは、第１の問題の難度が低かったことがあげられる。しかし、ユーザの解答が正解であれば、その原因は、第１の問題の難度が低かったことに限定することができる。そこで、本実施の形態における学習システム１０００Ｂでは、ユーザが意欲低下状態にあって、解答が正解である場合には、第１の問題よりも難しい第２の問題が出力される。これにより、ユーザの意欲を回復することができ、その結果、学習効果の改善を図ることができる。

また、本実施の形態では、制御部１１０ｂは、取得された解答が正解であるか否かを判定する。そして、制御部１１０ｂは、取得された解答が不正解であり、第１の意欲が有り、かつ、第２の意欲が無い場合、出力部１０６に、第１の問題よりも簡単な第３の問題を出力させる。なお、第１の問題は、現在の問題であり、第３の問題は、現在の問題よりも簡単な次の問題である。

ユーザが意欲低下状態であって、ユーザの解答が不正解であれば、その原因は、第１の問題の難度が高かったことに限定することができる。そこで、本実施の形態における学習システム１０００Ｂでは、ユーザが意欲低下状態にあって、解答が不正解である場合には、第１の問題よりも簡単な第３の問題が出力される。これにより、ユーザの意欲を回復することができ、その結果、学習効果の改善を図ることができる。

また、本実施の形態では、制御部１１０ｂは、解答が正解であるか否かの判定では、問題の正解と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、取得された解答が正解であるか否かを判定する。そして、制御部１１０ｂは、第２の問題の出力では、問題の難度と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、第１の問題に対応付らけれた難度よりも高い難度に対応付らけれた第２の問題を出力させる。

これにより、解答が正解であるか否かを適切に判定することができるとともに、第１の問題の難度よりも高い難度の第２の問題を適切に出力することができる。

また、本実施の形態では、制御部１１０ｂは、解答が正解であるか否かの判定では、問題の正解と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、取得された解答が正解であるか否かを判定する。そして、制御部１１０ｂは、第３の問題の出力では、問題の難度と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、第１の問題に対応付らけれた難度よりも低い難度に対応付らけれた第３の問題を出力させる。

これにより、解答が正解であるか否かを適切に判定することができるとともに、第１の問題の難度よりも低い難度の第３の問題を適切に出力することができる。

このように、本実施の形態によると、ユーザが解答入力後に意欲がないと決定された場合、問題提示以前から意欲が無いのか、提示された問題の内容によって意欲が低下したのかを判定し、問題提示前から意欲が無い場合には、休憩を促す。さらに、本実施の形態では、提示した問題の内容によって意欲が低下した場合は、入力した解答が正解であったかどうかという情報を利用する。その結果、本実施の形態では、解答が正解であった場合には、次の問題をより難しい問題に、解答が不正解であった場合には、次の問題をより簡単な問題に変更する。このように、ユーザの意欲が低下した原因を推定し、その原因に基づいた制御を行うことで、ユーザの意欲を向上させることができ、その結果、学習効果を改善することができる。

なお、「背景技術」の欄において従来の学習システムとして記載された特許文献１の学習制御装置または特許文献２のサービス提供システムでは、解答入力方法から推定されたユーザの理解度に対して出題方法を切り替えている。しかし、学習効果の改善にはユーザの理解度だけでは不十分である。例えば、ユーザの意欲が低い状況で解答が不正解だった場合に、類似の問題の出題を繰り返し提示してもユーザの意欲は向上しない。さらに、ユーザの意欲低下が発生する原因はひとつとは限らないため、ユーザの意欲が低下した原因を推定し、推定された原因に応じてユーザへの働きかけを行う必要がある。本実施の形態では、学習時の意欲状態を推定し、推定結果に基づいてユーザへのフィードバックを変更することで学習効果を改善することができる。

［本開示のまとめ］
このように、本開示の一態様に係る学習システムでは、ユーザが意欲欠如状態にある場合には、休憩を促す表示が出力されため、ユーザの意欲を回復することができ、その結果、学習効果の改善を図ることができる。

（その他の実施の形態）
上記実施の形態１〜３における学習システムは、端末装置と脳波計２００から構成されているが、本開示の学習システムは、このような構成に限らない。

図２１に、本開示における学習システムの外観構成の他の例を示す。

この例では、学習システム１０００Ｃは、脳波計２００と、端末装置１００Ｃと、サーバ２００５とを備える。端末装置１００Ｃとサーバ２００５とは、無線装置２００３およびインターネット２００４を介して通信することによって、上記実施の形態１〜３の端末装置１００として機能する。この場合、端末装置１００Ｃは、端末装置１００が備える複数の構成要素のうちの少なくとも１つを備え、サーバ２００５が残りの構成要素を備えてもよい。例えば、端末装置１００Ｃは、取得部１０５および出力部１０６を備え、サーバ２００５が制御部１１０、１１０ａまたは１１０ｂを備えてもよい。このような学習システム１０００Ｃであっても、上記実施の形態１〜３における学習システムと同様の学習方法を行うことができる。

つまり、図２１に示す例では、学習方法の処理は、端末装置１００Ｃに閉じておらず、端末装置１００Ｃとサーバ２００５とが、無線装置２００３およびインターネット２００４を経由して通信しながら、学習方法に含まれる各種の処理を実行する。

また、本開示において、ユニット、装置、部材又は部の全部又は一部、又は図４、図５、図１４及び図１８に示されるブロック図の機能ブロックの全部又は一部は、半導体装置、半導体集積回路（ＩＣ）、又はＬＳＩ（ｌａｒｇｅ ｓｃａｌｅ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を含む一つ又は複数の電子回路によって実行されてもよい。ＬＳＩ又はＩＣは、一つのチップに集積されてもよいし、複数のチップを組み合わせて構成されてもよい。例えば、記憶素子以外の機能ブロックは、一つのチップに集積されてもよい。ここでは、ＬＳＩまたはＩＣと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（ｖｅｒｙ ｌａｒｇｅ ｓｃａｌｅ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）、若しくはＵＬＳＩ（ｕｌｔｒａ ｌａｒｇｅ ｓｃａｌｅ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）と呼ばれるものであってもよい。ＬＳＩの製造後にプログラムされる、Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ （ＦＰＧＡ）、又はＬＳＩ内部の接合関係の再構成又はＬＳＩ内部の回路区画のセットアップができるｒｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｄｅｖｉｃｅも同じ目的で使うことができる。

さらに、ユニット、装置、部材又は部の全部又は一部の機能又は操作は、ソフトウエア処理によって実行することが可能である。この場合、ソフトウエアは一つ又は複数のＲＯＭ、光学ディスク、ハードディスクドライブなどの非一時的記録媒体に記録され、ソフトウエアが処理装置（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）によって実行されたときに、そのソフトウエアで特定された機能が処理装置（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）および周辺装置によって実行される。システム又は装置は、ソフトウエアが記録されている一つ又は複数の非一時的記録媒体、処理装置（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、及び必要とされるハードウエアデバイス、例えばインターフェース、を備えていても良い。

また、上記各実施の形態における制御部１１０、１１０ａまたは１１０ｂは、プロセッサとメモリとを有し、メモリには、図７、図８、図１２、図１３、図１７または図２０に示すフローチャートの各ステップを実行するためのプログラムが記憶されていてもよい。この場合、プロセッサは、そのメモリに記憶されているプログラムを実行する。

本開示は、例えば、画面表示や画面入力といった複数の入出力動作を持つ端末装置などを用いた学習システムに適用することができ、ユーザの学習効率の向上に有効である。

１００、１００Ｃ 端末装置
１０１ 脳波計測部
１０２ 第１意欲決定部
１０３ 第２意欲決定部
１０４、１０４ａ 意欲状態判定部
１０５ 取得部
１０６ 出力部
１０７、１０７ａ、１０７ｂ 問題提示部
１０８、１０８ａ 応答提示部
１０９ 正誤判定部
１１０、１１０ａ、１１０ｂ 制御部
２００ 脳波計
３０１ バス
３０３ 表示装置
３０４ ＣＰＵ
３０５ ＲＯＭ
３０６ プログラム
３０７ ＲＡＭ
１０００、１０００Ａ、１０００Ｂ、１０００Ｃ 学習システム

Claims (22)

1. ユーザに第１の問題、及び休憩を促す表示を出力する出力部と、
   前記ユーザの前記第１の問題に対する解答を取得する取得部と、
   前記ユーザの脳波を計測する脳波計測部と、
   制御部とを備え、
   前記制御部は、
   （ａ）前記脳波に含まれる、前記第１の問題が出力された時点を起点とする第１の事象関連電位に基づいて、前記ユーザの第１の意欲の有無を決定し、
   （ｂ）前記脳波に含まれる、前記解答が取得された時点を起点とする第２の事象関連電位に基づいて、前記ユーザの第２の意欲の有無を決定し、
   （ｃ）前記第１の意欲が無く、かつ、前記第２の意欲が無い場合に、前記休憩を促す表示を前記出力部に出力させる、
   学習システム。
2. 前記制御部は、
   前記（ａ）において、
   （ａ１）前記脳波から、前記第１の問題が出力された時点を起点とする前記第１の事象関連電位を抽出し、
   （ａ２）前記第１の事象関連電位に基づいて、前記ユーザの第１の意欲の有無を決定し、
   前記（ｂ）において、
   （ｂ１）前記脳波から、前記解答が取得された時点を起点とする第２の事象関連電位を抽出し、
   （ｂ２）前記第２の事象関連電位に基づいて、前記ユーザの第２の意欲の有無を決定する、
   請求項１に記載の学習システム。
3. 前記制御部は、
   前記（ａ１）において、前記第１の問題が出力された時点を起点として、２５０ｍｓｅｃ以上５００ｍｓｅｃ以下の時間範囲における前記第１の事象関連電位を抽出する、
   請求項２に記載の学習システム。
4. 前記制御部は、
   前記（ｂ１）において、前記解答が取得された時点を起点として、２５０ｍｓｅｃ以上５００ｍｓｅｃ以下の時間範囲における前記第２の事象関連電位を抽出する、
   請求項２に記載の学習システム。
5. さらに、前記制御部は、
   （ｄ）前記取得された解答が正解であるか否かを判定し、
   （ｅ１）前記取得された解答が正解であり、前記第１の意欲が有り、かつ、前記第２の意欲が無い場合、
   （ｆ１）前記出力部に、前記第１の問題よりも難しい第２の問題を出力させる、
   請求項１に記載の学習システム。
6. さらに、前記制御部は、
   （ｄ）前記取得された解答が正解であるか否かを判定し、
   （ｅ２）前記取得された解答が不正解であり、前記第１の意欲が有り、かつ、前記第２の意欲が無い場合、
   （ｆ２）前記出力部に、前記第１の問題よりも簡単な第３の問題を出力させる、
   請求項１に記載の学習システム。
7. 前記制御部は、
   前記（ｄ）において、問題の正解と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、前記取得された解答が正解であるか否かを判定し、
   前記（ｆ１）において、問題の難度と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、前記出力部に、前記第１の問題に対応付らけれた難度よりも高い難度に対応付らけれた前記第２の問題を出力させる、
   請求項５に記載の学習システム。
8. 前記制御部は、
   前記（ｄ）において、問題の正解と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、前記取得された解答が正解であるか否かを判定し、
   前記（ｆ２）において、問題の難度と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、前記出力部に、前記第１の問題に対応付らけれた難度よりも低い難度に対応付らけれた前記第３の問題を出力させる、
   請求項６に記載の学習システム。
9. さらに、前記制御部は、
   （ｇ）前記第１の意欲が有り、かつ、前記第２の意欲が無い場合、
   （ｈ）前記出力部に、前記第１の問題と異なる難度の第４の問題を出力させ、
   （ｉ）前記第２の意欲が有る場合、
   （ｊ）前記出力部に、前記第１の問題と同じ難度の第５の問題を出力させる
   請求項１に記載の学習システム。
10. 前記制御部は、
    前記（ｈ）において、問題の難度と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、前記出力部に、前記第１の問題に対応付らけれた難度よりも低い難度または高い難度に対応付らけれた前記第４の問題を出力させ、
    前記（ｊ）において、前記データベースを参照して、前記出力部に、前記第１の問題に対応付らけれた難度と同じ難度に対応付らけれた前記第５の問題を出力させる、
    請求項９に記載の学習システム。
11. 前記制御部は、プロセッサとメモリとを有し、
    前記メモリには、前記（ａ）〜前記（ｃ）を実行するためのプログラムが記憶されており、
    前記プロセッサは、前記メモリに記憶されているプログラムを実行する、
    請求項１に記載の学習システム。
12. 少なくとも１つのプロセッサと出力装置とを有する学習システムを用いた学習方法であって、
    前記少なくとも１つのプロセッサは、
    （ｋ１）前記出力装置を介してユーザに第１の問題を出力し、
    （ｋ２）前記ユーザの前記第１の問題に対する解答を取得し、
    （ｋ３）前記ユーザの脳波を計測し、
    （ｋ４）前記脳波に含まれる、前記第１の問題が出力された時点を起点とする第１の事象関連電位に基づいて、前記ユーザの第１の意欲の有無を決定し、
    （ｋ５）前記脳波に含まれる、前記解答が取得された時点を起点とする第２の事象関連電位に基づいて、前記ユーザの第２の意欲の有無を決定し、
    （ｋ６）前記第１の意欲が無く、かつ、前記第２の意欲が無い場合に、休憩を促す表示を前記出力装置に出力させる、
    学習方法。
13. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記（ｋ４）において、前記脳波から、前記第１の問題が出力された時点を起点とする前記第１の事象関連電位を抽出し、前記第１の事象関連電位に基づいて、前記ユーザの第１の意欲の有無を決定し、
    前記（ｋ５）において、前記脳波から、前記解答が取得された時点を起点とする第２の事象関連電位を抽出し、前記第２の事象関連電位に基づいて、前記ユーザの第２の意欲の有無を決定する、
    請求項１２に記載の学習方法。
14. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記（ｋ４）において、前記第１の問題が出力された時点を起点として、２５０ｍｓｅｃ以上５００ｍｓｅｃ以下の時間範囲における前記第１の事象関連電位を抽出する、
    請求項１３に記載の学習方法。
15. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記（ｋ５）において、前記解答が取得された時点を起点として、２５０ｍｓｅｃ以上５００ｍｓｅｃ以下の時間範囲における前記第２の事象関連電位を抽出する、
    請求項１３に記載の学習方法。
16. さらに、前記少なくとも１つのプロセッサは、
    （ｋ６）前記取得された解答が正解であるか否かを判定し、
    （ｋ７）前記取得された解答が正解であり、前記第１の意欲が有り、かつ、前記第２の意欲が無い場合、
    （ｋ８）前記出力装置に、前記第１の問題よりも難しい第２の問題を出力させる、
    請求項１２に記載の学習方法。
17. さらに、前記少なくとも１つのプロセッサは、
    （ｋ６）前記取得された解答が正解であるか否かを判定し、
    （ｋ９）前記取得された解答が不正解であり、前記第１の意欲が有り、かつ、前記第２の意欲が無い場合、
    （ｋ１０）前記出力装置に、前記第１の問題よりも簡単な第３の問題を出力させる、
    請求項１２に記載の学習方法。
18. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記（ｋ６）において、問題の正解と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、前記取得された解答が正解であるか否かを判定し、
    前記（ｋ８）において、問題の難度と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、前記第１の問題に対応付らけれた難度よりも高い難度に対応付らけれた前記第２の問題を出力させる、
    請求項１６に記載の学習方法。
19. 前記少なくとも１つのプロセッサは、
    前記（ｋ６）において、問題の正解と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、前記取得された解答が正解であるか否かを判定し、
    前記（ｋ１０）において、問題の難度と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、前記出力装置に、前記第１の問題に対応付らけれた難度よりも低い難度に対応付らけれた前記第３の問題を出力させる、
    請求項１７に記載の学習方法。
20. さらに、前記少なくとも１つのプロセッサは、
    （ｋ１１）前記第１の意欲が有り、かつ、前記第２の意欲が無い場合、
    （ｋ１２）前記出力装置に、前記第１の問題と異なる難度の第４の問題を出力させ、
    （ｋ１３）前記第２の意欲が有る場合、
    （ｋ１４）前記出力装置に、前記第１の問題と同じ難度の第５の問題を出力させる
    請求項１２に記載の学習方法。
21. 前記（ｋ１２）において、問題の難度と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、前記第１の問題の難度よりも低い難度または高い難度に対応付らけれた前記第４の問題を出力させ、
    前記（ｋ１４）において、問題の難度と対応付けられた複数の問題が記憶されているデータベースを参照して、前記出力装置に、前記第１の問題に対応付らけれた難度と同じ難度に対応付らけれた前記第５の問題を出力させる、
    請求項２０に記載の学習方法。
22. 学習方法を実行するためのコンピュータプログラムであって、
    （ｋ１）出力装置を介してユーザに第１の問題を出力し、
    （ｋ２）前記ユーザの前記第１の問題に対する解答を取得し、
    （ｋ３）前記ユーザの脳波を計測し、
    （ｋ４）前記脳波に含まれる、前記第１の問題が出力された時点を起点とする第１の事象関連電位に基づいて、前記ユーザの第１の意欲の有無を決定し、
    （ｋ５）前記脳波に含まれる、前記解答が取得された時点を起点とする第２の事象関連電位に基づいて、前記ユーザの第２の意欲の有無を決定し、
    （ｋ６）前記第１の意欲が無く、かつ、前記第２の意欲が無い場合に、休憩を促す表示を前記出力装置に出力させる、
    ことをコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。

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