JP6780401B2 - 質問へのコンテキストの提供 - Google Patents

Description

本開示で議論される実施形態は、質問に対するコンテキストの提供に関連する。

教育は、多くの個人にとって、彼らの経歴、雇用、及び／又は、強い願望における基礎である。しかしながら、一部の学生は、有意義な方法で彼らの教育に従事する意欲に欠けている。一部の学生の意欲の欠如の一部は、彼らが学習している題材についての現実の用途の認識が十分でないことに起因することがある。

本開示で請求される主題は、任意の欠点を解決する実施形態又は上述のような環境でのみ機能する実施形態に限定されない。むしろ、この背景技術の章は、単に、本開示に記載される実施形態が実施され得る例示的な技術分野を説明するために提供される。

本開示の１又は複数の実施形態は、質問にコンテキストを提供する方法を含み得る。方法は、注釈付き質問の部分として質問変数を有する注釈付き質問を得るステップを有しても良い。質問変数は、質問変数に関連する情報カテゴリを定める属性を有しても良い。注釈付き質問を得るステップは、標準的質問を受信するステップと、コンテキスト値で置換されるべき前記標準的質問の部分を決定するために、１単語ずつ前記標準的質問を解析するステップと、前記コンテキスト値で置換されるべき前記標準的質問の前記部分に基づき、前記質問変数の前記属性を決定するステップと、前記注釈付き質問を導出するために、置換されるべき前記部分の決定に基づき、前記質問変数で前記標準的質問の前記部分を置換するステップと、を有しても良い。方法は、第１の学生について実行される工程を更に有しても良く、前記工程は、ソーシャルメディアデータ、前記第１の学生に接続される第１の生体センサ、又は第１のＧＰＳ（global positioning system）のうちの１つから第１の学生のリアルタイムの第１の学生固有データを受信するステップと、前記質問変数に対応する前記情報カテゴリに属する前記リアルタイムの第１の学生固有データの第１の部分集合を決定するために、前記リアルタイムの第１の学生固有データを解析するステップと、を含む。前記第１の学生について実行される工程は、前記リアルタイムの第１の学生固有データの前記第１の部分集合から第１のコンテキスト値を取り出すステップと、前記注釈付き質問の中の前記質問変数を前記第１のコンテキスト値で置換することにより、第１の最終質問を自動的に生成するステップであって、前記第１のコンテキスト値は前記情報カテゴリに基づき選択される、ステップと、を更に有しても良い。前記第１の学生について実行される工程は、更に、前記第１の最終質問を前記第１の学生に提供するステップと、後の質問で使用されるために、前記第１の最終質問に対する前記第１の学生の第１の応答を電子的に格納するステップ、を有しても良い。方法は、第２の学生について実行される工程を更に有しても良く、前記工程は、ソーシャルメディアデータ、前記第２の学生に接続される第２の生体センサ、又は第２のＧＰＳのうちの１つから第２の学生のリアルタイムの第２の学生固有データを受信するステップと、前記質問変数に対応する前記情報カテゴリに属する前記リアルタイムの第２の学生固有データの第２の部分集合を決定するために、前記リアルタイムの第２の学生固有データを解析するステップと、を含む。前記第２の学生について実行される工程は、前記リアルタイムの第２の学生固有データの前記第２の部分集合から第２のコンテキスト値を取り出すステップと、前記注釈付き質問の中の前記質問変数を前記第２のコンテキスト値で置換することにより、第２の最終質問を自動的に生成するステップであって、前記第２のコンテキスト値は前記情報カテゴリに基づき選択される、ステップと、を更に有しても良い。前記第２の学生について実行される工程は、更に、前記第２の最終質問を前記第２の学生に提供するステップと、前記後の質問で使用されるために、前記第２の最終質問に対する前記第２の学生の第２の応答を電子的に格納するステップ、を有しても良い。方法では、前記第１の最終質問及び前記第２の最終質問は、同時に電子的に生成されても良く、前記リアルタイムの第１の学生固有データと前記リアルタイムの第２の学生固有データとの間の差に基づき異なっても良い。

実施形態の目的及び利点が理解され、少なくとも特に特許請求の範囲で指摘された要素、特徴及び組合せを用いて達成されるだろう。
上述の全体的説明及び以下の詳細な説明の両方は、例を提供し及び説明のためであり、本発明の範囲を限定しない。

例示的な実施形態は、添付の図面を用いて、更なる特異性及び詳細事項と共に記載され説明される。
質問にコンテキストを提供するよう構成される例示的なシステムの図である。 質問にコンテキストを提供するよう構成される例示的なシステムのブロック図である。 注釈付き質問及び対応する情報カテゴリの一例を示す。 コンテキストを備える質問の一例である。 コンテキストを備える質問の一例である。 コンテキストを備える質問の一例である。 質問にコンテキストを提供するよう構成される例示的なシステムのブロック図である。 質問にコンテキストを提供する例示的な方法のフローチャートである。 注釈付き質問を生成する例示的な方法のフローチャートである。 質問にコンテキストを提供する別の例示的な方法のフローチャートである。 質問にコンテキストを提供する別の例示的な方法のフローチャートである。

本開示の１又は複数の実施形態は、質問へのコンテキストの提供に関連し得る。質問にコンテキストを提供することにより、コンテキストを有しない質問よりも、学生にとってより魅力のある且つ興味深い話が、質問を囲むようにうまく作ることができる。質問にコンテキストを提供することにより、学生が彼らの勉学により積極的に従事することを奨励できる。このようなコンテキストに基づく話と共に質問を作成することは、様々な学生固有データ及び一般的データのうちの任意のものに依存しても良い。例えば、幾つかの実施形態では、コンテキストは、ＦＡＣＥＢＯＯＫ（登録商標）の投稿又はＴＷＩＴＴＥＲ（登録商標）のツイートのような学生のソーシャルメディアデータ、経歴へのあこがれのような学生に関心のあるトピック、学生の年齢又は家庭状況のような学生の個人情報、局所的天候又は現在時刻のような環境データ、学生に接続されたセンサの生体センサデータ、等に依存しても良い。質問の詳細を提供するコンテキスト値は、このようなデータにより提供されても良い。

幾つかの実施形態では、質問にコンテキストを提供するために、注釈付き質問が用いられても良い。注釈付き質問は、コンテキスト値を組み込むことによりカスタマイズされ得る質問の１又は複数の部分を有する質問であっても良い。注釈付き質問のカスタマイズ可能部分は、質問変数により指定されても良い。質問変数は、注釈付き質問の中の、除去され及び／又はコンテキスト値により置換されるべきプレースホルダであっても良い。質問変数は、質問変数に対応する情報カテゴリを定める属性を有しても良い。例えば、質問変数は１日のうちの時間により置換されても良く、該質問変数の属性は、該質問変数の情報カテゴリが時間であること示しても良い。質問変数及び対応する情報カテゴリ及びコンテキスト値を有する注釈付き質問の一例は、図３、４、５Ａ、及び／又は５Ｂのうちの任意のものに関して更に詳述される。

幾つかの実施形態では、学生固有データは、質問変数の情報カテゴリに対応し得るコンテキスト値を含む、学生固有データの部分集合を決定するために解析されても良い。上述の例に従うと、１日のうちの時間の情報カテゴリに関連する学生固有データの下位区分は、解析されても良い。コンテキスト値は、データの部分集合から取り出されても良い。取り出されたコンテキスト値は、質問変数を置換して、最終質問を生成しても良い。例えば、４：３０ＰＭという１日のうちの時間が、学生固有データの部分集合から取り出されても良く、情報カテゴリを時間として定める属性を有する質問変数を置換しても良い。最終質問は、質問の中に４：３０ＰＭのコンテキスト値を有しても良い。最終質問は、特定の学生にカスタマイズされた質問であっても良い。

本開示の実施形態を、添付の図面を参照して以下に説明する。

図１は、質問にコンテキストを提供するよう構成される例示的なシステム１００の図である。システム１００は、質問生成サーバ１１０、コンテンツサーバ１２０、学生装置１３０、及びネットワーク１４０を有しても良い。質問生成サーバ１１０は、注釈付き質問の中の１又は複数の質問変数を有する注釈付き質問を用いても良い。質問生成サーバ１１０は、最終質問を生成するために、注釈付き質問の中の質問変数を置換するために、コンテンツサーバ１２０からコンテキスト値をプル又は受信するよう構成されても良い。質問変数は、質問変数が対応する情報カテゴリを定めることができる属性を有しても良い。注釈付き質問が依然として論理的意味をなすように、又は最終質問が適正に読まれるように、情報カテゴリは、質問変数を置換し得るコンテキスト値の種類を有しても良い。例えば、質問変数が１日のうちの時間のための場所を保持していて、質問変数がペットの名前により置換された場合、最終質問は非論理的になってしまうことがある。最終質問を生成した後に、最終質問は、学生に提示するために、質問生成サーバ１１０から学生装置１３０へ通信されても良い。

ネットワーク１４０は、質問生成サーバ１１０、コンテンツサーバ１２０、及び／又は学生装置１３０のうちの１又は複数の間の通信を提供するよう構成される任意の装置、システム、コンポーネント、又はそれらの組合せを有しても良い。例として、ネットワーク１４０は、質問生成サーバ１１０、コンテンツサーバ１２０、及び／又は学生装置１３０が通信できるようにする１又は複数の広域ネットワーク（ＷＡＮ）及び／又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を有しても良い。幾つかの実施形態では、ネットワーク１４０は、複数のＷＡＮ及び／又はＬＡＮの間の論理的及び物理的接続により形成されるグローバルインターネットワークを含むインターネットを有しても良い。代替又は追加で、ネットワーク１４０は、１又は複数のセルラＲＦネットワーク及び／又は８０２．ｘｘネットワーク、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）アクセスポイント、無線アクセスポイント、ＩＰベースのネットワーク等のような１又は複数の有線及び／又は無線ネットワークを有しても良いが、これらに限定されない。ネットワーク１４０は、ある種類のネットワークを別の種類のネットワークと接続させるサーバを有しても良い。

質問生成サーバ１１０、コンテンツサーバ１２０、学生装置１３０、及び／又はネットワーク１４０の動作は、図２に更に詳細に記載される。質問生成サーバ１１０、コンテンツサーバ１２０、及び／又は学生装置１３０の物理的実装の一例は、図６に更に詳細に記載され得る。

本開示の範囲から逸脱することなく図１に対し変更、追加又は省略が行われても良い。例えば、システム１００は、本開示で示され説明されたものより多くの又は少ない要素を有しても良い。例えば、幾つかの実施形態では、質問生成サーバ１１０及びコンテンツサーバ１２０は、単一の装置又は単一のエンティティであっても良い。

図２は、質問にコンテキストを提供するよう構成される例示的なシステム２００のブロック図である。システム２００は、図１の質問生成サーバ１１０、図１のコンテンツサーバ１２０、図１の学生装置１３０、及び図１のネットワーク１４０を有しても良い。

質問生成サーバ１１０は、注釈付き質問２１２、コンテキスト提供エンジン２１４、及び最終質問２１６を有しても良い。注釈付き質問２１２は、データベース、データ記憶装置、又は他のレポジトリに格納されても良い。質問生成サーバ１１０は、注釈付き質問２１２のうちの１又は複数を、コンテキスト提供エンジン２１４に提供しても良い。幾つかの実施形態では、質問生成サーバ１１０は、注釈付き質問２１２を格納することなく、注釈付き質問２１２を得ても良く、注釈付き質問２１２をコンテキスト提供エンジン２１４に直接提供しても良い。

コンテキスト提供エンジン２１４は、注釈付き質問２１２のうちの１又は複数を得て、注釈付き質問２１２の中の質問変数をコンテキスト値で置換し、最終質問２１６を生成できる任意のシステム、装置、コンポーネント、ルーチン、プログラム、又はそれらの組み合わせを有しても良い。追加又は代替で、幾つかの実施形態では、コンテキスト提供エンジン２１４は、注釈付き質問２１２のうちの１又は複数を生成するよう構成されても良い。

動作中、コンテキスト提供エンジン２１４は、特定の注釈付き質問２１２の第１のワード又はフレーズで開始しても良く、コンテキスト提供エンジン２１４が質問変数に対応する情報カテゴリを定める属性を含む質問変数に到達するまで、特定の注釈付き質問２１２の中を進んでも良い。コンテキスト提供エンジン２１４が質問変数に到達した後、コンテキスト提供エンジン２１４は、属性の情報カテゴリを決定しても良い。情報カテゴリを決定した後に、コンテキスト提供エンジン２１４は、情報カテゴリに対応するコンテキスト値を要求し、プルし、又はその他の場合、受信しても良い。例えば、コンテキスト提供エンジン２１４は、コンテキストサーバ１２０へ、質問変数の情報カテゴリに対応するコンテキスト値に対する要求を含むメッセージを送信しても良い。

追加又は代替で、コンテキスト提供エンジン２１４は、情報のカテゴリに属するデータの部分集合を決定するために、１又は複数のデータソースを解析しても良い。例えば、コンテキスト提供エンジン２１４は、情報のカテゴリのキーワード又は他の兆候を検索することにより、情報のカテゴリに属するＦＡＣＥＢＯＯＫ（登録商標）の投稿の部分集合を決定するために、学生のＦＡＣＥＢＯＯＫ（登録商標）の投稿のようなソーシャルメディアデータを解析しても良い。コンテキスト提供エンジン２１４は、データの部分集合からコンテキスト値を取り出しても良い。

コンテキスト値を受信した後に、コンテキスト提供エンジン２１４は、質問変数をコンテキスト値で置換しても良い。コンテキスト提供エンジン２１４は、残りの質問変数について、注釈付き質問の残りの部分を進んで、質問変数をコンテキスト値で置換しても良い。

特定の注釈付き質問の中を進むことにより、コンテキスト提供エンジン２１４は、特定の注釈付き質問に対応する最終質問を生成しても良い。幾つかの実施形態では、コンテキスト提供エンジン２１４は、それぞれが１又は複数の注釈付き質問に基づいても良い１又は複数の最終質問を生成するよう構成されても良い。最終質問２１６は、データベース、データ記憶装置、又は他の貯蔵所に格納されても良く、又は格納されることなく、学生装置１３０に直ちに通信されても良い。最終質問２１６は、質問変数をコンテキスト値で置換させた注釈付き質問２１２を有しても良い。

コンテンツサーバ１２０は、該コンテンツサーバ１２０に格納された図２に示すデータのカテゴリのうちの１又は複数を有しても良い。例えば、コンテンツサーバ１２０は、学生プロファイルデータ２２１、ソーシャルメディアデータ２２２、インターネットに基づくデータ２２３、生体センサデータ２２４、及び／又は情報カテゴリ２２５の中の他のデータを有しても良い。コンテンツサーバ１２０は、標準的質問２２６も格納しても良い。

図示のデータのカテゴリは、単なる例であり、図示のデータのカテゴリより多数又は少数が存在しても良い。追加で、特定のカテゴリの間には重なり合いが存在しても良く、データはカテゴリのいずれか又は両者と関連付けられても良い。コンテンツサーバ１２０は、情報カテゴリの中にデータを格納し又は維持しても良く、データの情報カテゴリ又はそれらの組合せを識別することなく、格納しても良い。追加又は代替で、コンテンツサーバ１２０は、特定のカテゴリのコンテキスト値が要求されるとき、データを解析し又はその他の場合ソートしても良い。例えば、コンテンツサーバ１２０は、要求された情報のカテゴリのキーワード又は他の兆候を検索することにより、情報のカテゴリに属するＦＡＣＥＢＯＯＫ（登録商標）の投稿の部分集合を決定するために、学生のＦＡＣＥＢＯＯＫ（登録商標）の投稿のようなソーシャルメディアデータ２２２を解析しても良い。

幾つかの実施形態では、コンテンツサーバ１２０及び／又は質問生成サーバ１１０は、質問変数に対応する情報カテゴリのコンテキスト値を含み得るデータの部分集合から、１又は複数のコンテキスト値を取り出しても良い。例えば、テキスト値又は画像は、データの部分集合から取り出されても良い。コンテキスト値も、特定の情報カテゴリに格納されても良い。幾つかの実施形態では、コンテキスト値は、特定の情報カテゴリに関連付けられて格納されても良い。

学生プロファイルデータ２２１は、学生に関連する任意の情報又はデータを有しても良い。学生プロファイルデータ２２１の非限定的な例は、名前、年齢、性別、学年、前の質問の実行（コンテキストを有する最終質問への前の回答を含む）、学生にとって関心のあるトピック（例えば、読んだ本、聴いた音楽、勉強の中で楽しかった題材、楽しいスポーツ、自由時間中に参加した活動、等）、家族情報（例えば、父、母、兄弟姉妹、兄弟姉妹の順序、他の親戚、それらのうちの任意の者の名前及び年齢を含む）、言語（例えば、英語及び日本語）、居住地（例えば、アパート、自宅、寮、学内、居住地の市及び州、等）、学部（例えば、現在の及び／又は前の学部）、将来の計画（例えば、職業の目標又は強い願望、希望する雇用、将来の学部、希望する将来の学部、来る休暇、等）、成功経験（例えば、学生にとって成功と映った活動又は経験）、学生の両親の教育のレベル及び／又は場所、好ましい学習方法（例えば、視覚的学習、聴覚的学習、実践学習、等）、等を有しても良い。

ソーシャルメディアデータ２２２は、社会的相互作用により又はそれを促すために、公共の又は半公共の方法で電子的に投稿された任意の情報又はデータを有しても良い。ソーシャルメディアデータ２２２は、ソーシャルメディアソース、例えばＦＡＣＥＢＯＯＫ（登録商標）アカウント、ＴＷＩＴＴＥＲ（登録商標）アカウント、ＧＯＯＧＬＥ＋（登録商標）アカウント、ＳＮＡＰＣＨＡＴ（登録商標）アカウント、ＭＹＳＰＡＣＥ（登録商標）アカウント、ＬＩＮＫＥＤＩＮ（登録商標）アカウント、ＰＩＮＴＥＲＥＳＴ（登録商標）アカウント、ＩＮＳＴＡＧＲＡＭ（登録商標）アカウント、ＴＵＭＢＬＲ（登録商標）アカウント、ＦＬＩＣＫＲ（登録商標）アカウント、ＶＩＮＥ（登録商標）アカウント、ＹＯＵＴＵＢＥ（登録商標）アカウント、ブログ、個人ウェブページ、メッセージボード、電子メールアカウント、等、の任意のうちの任意の１つ又はそれらの組合せから集められても良い。幾つかの実施形態では、ソーシャルメディアデータ２２２は、学生以外の他のユーザからであっても良い。例えば、学生が野球に関心があることを表明している場合、ソーシャルメディアデータ２２２は、人気のある野球選手からのＴＷＩＴＴＥＲ（登録商標）エントリを有しても良い。別の例として、家族のメンバのソーシャルメディアエントリも、ソーシャルメディアデータ２２２に含まれても良い。

インターネットに基づくデータ２２３は、インターネット上でアクセス可能であり得る任意の適切な情報又はデータを有しても良い。例えば、ローカルイベント（例えば、スポーツイベント、ニュース記事、等）、国家的行事、地域及び／又は国内の天気（例えば、風、気温、降雨、湿度、気圧、等）、現在時刻、流行の題材（例えば、人気のあるビデオ、物語、ＴＷＩＴＴＥＲ（登録商標）エントリ、等）、イベントスケジュール（例えば、旅行プラン、イベントスケジュール、スポーツチームスケジュール、バンドツアー日程及び場所、等）、等である。

生体センサデータ２２４は、学生に接続される１又は複数のセンサから集められ得る任意の情報又はデータを有しても良い。例えば、学生は、第１の生体センサ２３２、第２の生体センサ２３４、及び第３の生体センサ２３６を有しても良い。３個のセンサが示されるが、任意の数のセンサが利用されても良い。第１の生体センサ２３２は、生体データを測定できる手首センサであっても良い。第２の生体センサ２３４は、生体データを測定できる胸部センサであっても良い。第３の生体センサ２３６は、生体データを測定できる頭部センサであっても良い。第１、第２、及び第３の生体センサ２３２、２３４、２３６は、学生の任意の場所に又はその周囲に配置されても良い。第１、第２、及び第３の生体センサ２３２、２３４、２３６は、ＡＰＰＬＥ ＷＡＴＣＨ（登録商標）、ＦＩＴＢＩＴ（登録商標）、ＦＵＥＬＢＡＮＤ（登録商標）、フィットネストラッカ、パルス酸素濃度計、電極、等であっても良い。測定された生体データは、心拍、呼吸数、血中酸素レベル、血中糖値、睡眠活動、眠気レベル、ストレスレベル、脳活動、等を有しても良い。上述及び他の実施形態では、第１、第２、及び第３の生体センサ２３２、２３４、２３６は、測定した生体データを学生装置１３０、コンテンツサーバ１２０、及び／又は質問生成サーバ１１０へ通信しても良い。

他のソースからプルされる又は質問のうちの１又は複数のコンテキストとして利用される他のデータが存在しても良い。このような他のデータは、情報カテゴリ２２５に他のデータとして格納されても良い。幾つかの実施形態では、情報カテゴリ２２５の中の他のデータは、規定コンテキスト値及び／又は他の学生からのコンテキスト値を有しても良い。上述及び他の実施形態では、対応する質問変数を有する情報カテゴリが学生固有データからのコンテキスト値を有しない場合、質問変数を置換するために、一般的な及び／又は他の学生のコンテキスト値が使用されても良い。

幾つかの実施形態では、データはリアルタイムデータを有しても良い。例えば、１つの情報カテゴリは、現在時刻、現在の気温、又は（例えば、学生の及び／又は学生の装置のＧＰＳ（global positioning system）からの）学生の現在の場所を有しても良い。別の例として、別の情報カテゴリは、学生の現在の心拍又は現在の居眠りレベルを有しても良い。用語「リアルタイム」が用いられるが、集められるデータは、最近の又は比較的最近のものであっても良く（例えば、３０分前、１分前、２分前、５分前、１０分前、２０分前、２時間前、等）、依然としてリアルタイムデータと考えられる。

上述及び他の実施形態では、情報カテゴリは、コンテキスト値が包含され得る時間枠を指定しても良い。例えば、情報カテゴリは、天気を要求しても良いが、コンテキスト値を最近３日以内の天気に限定しても良い。あるいは、別の例として、情報カテゴリは、スポーツ人物を要求しても良いが、コンテキスト値を最近４時間以内にニュースヘッドラインに登場したスポーツ人物に限定しても良い。幾つかの実施形態では、リアルタイムデータは、ソーシャルメディアデータ２２２、インターネットに基づくデータ２２３、及び／又は生体センサデータ２２４であっても良い。

幾つかの実施形態では、コンテンツサーバ１２０及び／又は質問生成サーバ１１０は、標準的質問２２６から開始して、注釈付き質問を導出しても良い。例えば、コンテンツサーバ１２０及び／又は質問生成サーバ１１０は、コンテキスト値で置換され得る標準的質問の一部（例えば、カスタマイズ又は変更でき且つ依然として質問の中で論理的意味をなす部分）を決定するために、標準的質問を解析しても良い。例えば、正しい名前、時間、日付、活動、等は、カスタマイズされた質問を生成するために、コンテキスト値で置換されても良い。コンテンツサーバ１２０及び／又は質問生成サーバ１１０は、標準的質問の部分に取って代わり得る質問変数の属性も決定しても良い。例えば、コンテンツサーバ１２０及び／又は質問生成サーバ１１０は、コンテキスト値が属し得る情報カテゴリを見付けるために、標準的質問の周囲にある言葉を分析しても良い。コンテンツサーバ１２０及び／又は質問生成サーバ１１０は、質問変数によりカスタマイズできる標準的質問の部分も置換しても良く、したがって注釈付き質問を導出する。注釈付き質問は、注釈付き質問２１２のうちの１つであっても良く、及び／又は質問生成サーバ１１０に通信されても良い。質問生成サーバは、本開示に記載されるように注釈付き質問を利用しても良い。

幾つかの実施形態では、コンテンツサーバ１２０及び／又は質問生成サーバ１１０は、コンテキスト値を情報カテゴリにソートしてもよい。上述及び他の実施形態では、コンテキスト値も、コンテキスト値の関心ランク付けに基づきソートされても良い。例えば、同じ情報カテゴリに属する２つのコンテキスト値では、より高い関心ランク付けを有するコンテキスト値は、より低い関心ランク付けを有するコンテキスト値よりも高くソートされても良い。

本開示の範囲から逸脱することなく図２に対し変更、追加又は省略が行われても良い。例えば、システム２００は、本開示で示され説明されたものより多くの又は少ない要素を有しても良い。例えば、幾つかの実施形態では、任意の数のデータカテゴリは、コンテンツサーバ１２０に含まれても良い。例えば、幾つかの実施形態では、注釈付き質問は、コンテンツサーバ１２０に格納されても良い。追加又は代替で、幾つかの実施形態では、コンテンツサーバ１２０又は質問生成サーバ１１０により実行されるとして記載される１又は複数の動作は、学生装置１３０において又はそれにより実行されても良い。

図３は、注釈付き質問３１０及び対応する情報カテゴリ（例えば、第１の情報カテゴリ３２０及び第２の情報カテゴリ３３０）の一例を示す。注釈付き質問３１０は、学生に対する質問を有しても良い。注釈付き質問３１０は、最終質問を生成するためにコンテキスト値で置換され得る１又は複数の質問変数を有しても良い。図示の例では、注釈付き質問３１０は、第１の質問変数３１２及び第２の質問変数３１４を有しても良い。２個の質問変数が図示されるが、第２の質問変数３１４の下にある省略記号は、注釈付き質問３１０の中に任意の数の質問変数が存在しても良いことを示す。

第１の質問変数３１２は、第１の情報カテゴリ３２０が第１の質問変数３１２に対応すると定める属性を有しても良い。属性を使用することにより、第１の質問変数３１２は、第１の情報カテゴリ３２０からのコンテキスト値で置換されても良い。第２の質問変数３１４は、第２の情報カテゴリ３３０が第２の質問変数３１４に対応すると定める属性を有しても良い。属性を使用することにより、第２の質問変数３１４は、第２の情報カテゴリ３３０からのコンテキスト値で置換されても良い。

第１の情報カテゴリ３２０は、第１のコンテキスト値３２２及び第２のコンテキスト値３２６のような１又は複数のコンテキスト値を有しても良い。２個のコンテキスト値が図示されるが、第２のコンテキスト値３２６の下にある省略記号は、第１の情報カテゴリ３２０の中に任意の数の質問変数が存在しても良いことを示す。幾つかの実施形態では、第１のコンテキスト値３２２は、関心ランク付け３２３を有しても良く、第２のコンテキスト値３２６は、関心ランク付け３２７を有しても良い。

第２の情報カテゴリ３３０は、第３のコンテキスト値３３２及び第４のコンテキスト値３３６のような１又は複数のコンテキスト値を有しても良い。２個のコンテキスト値が図示されるが、第４のコンテキスト値３３６の下にある省略記号は、第２の情報カテゴリ３３０の中に任意の数の質問変数が存在しても良いことを示す。幾つかの実施形態では、第３のコンテキスト値３３２は、関心ランク付け３３３を有しても良く、第４のコンテキスト値３３６は、関心ランク付け３３７を有しても良い。

幾つかの実施形態では、関心ランク付け３２３及び３２７は、複数のコンテキスト値が第１の情報カテゴリ３２０の中に存在するとき、コンテキスト値を選択するために使用されても良い。例えば、第１の質問変数３１２が第１の情報カテゴリ３２０からのコンテキスト値で置換されるとき、第１の情報カテゴリ３２０は、第１のコンテキスト値３２２及び第２のコンテキスト値３２６の両方を有しても良い。第２のコンテキスト値３２６の関心ランク付け３２７と比べてより高い、第１のコンテキスト値３３２の関心ランク付け３２３（上矢印により示す）に基づき、第１のコンテキスト値３２２は、第１の質問変数３１２を置換しても良い。同様に、第２の質問変数３１４に関して、第３のコンテキスト値３３２の関心ランク付け３３３と比べてより高い、第４のコンテキスト値３３６の関心ランク付け３３７（上矢印により示す）に基づき、第４のコンテキスト値３３６は、第２の質問変数３１４を置換しても良い。

関心ランク付け３２３、３２７、３３３、及び３３７は、あるコンテキスト値の別のコンテキスト値に対する優位をもたらし得る任意の数の要因に基づいても良い。例えば、関心ランク付け３２３、３２７、３３３、及び３３７は、コンテキスト値又はコンテキスト値が導出されたデータの部分集合が、時間的にどれだけ最近集められたか、学生により関心があるとして選択されたトピックに対するコンテキスト値の関係、頻繁に見られる及び／又は学生によりコメントされたトピック、コンテキストが他の学生固有データの中でどれだけ頻繁に生じるか、又はそれらの任意の組合せ、に基づいても良い。

本開示の範囲から逸脱することなく図３に対し変更、追加又は省略が行われても良い。例えば、所与の注釈付き質問の中に任意の数の質問変数が存在しても良く、任意の数の情報カテゴリが存在しても良く、所与の情報カテゴリの中に任意の数のコンテキスト値が存在しても良い。

図４は、コンテキストを備える質問の一例である。例えば、図４は、標準的質問４１０、注釈付き質問４２０、コンテキスト値４３０、及び最終質問４４０を示し得る。図４の例は、いかなる限定も意味しない。

標準的質問４１０は、標準的質問４１０の言葉の中に注釈又は質問変数を有しなくても良い。標準的質問４１０は、本開示に記載されるように、例えば図８に記載されるように、注釈付き質問４２０に変換されても良い。代替で、出版社、教師、製作者、又は他の質問生成エンティティは、標準的質問４１０及び／又は注釈付き質問４２０を生成しても良い。

注釈付き質問４２０は、複数の質問変数を有しても良い。図４の例のために、質問変数は、対応する情報カテゴリ「vehicle」を有する第１の質問変数４２１ａ（「A vehicle」）、対応する情報カテゴリ「speed−vec」を有する第２の質問変数４２２（「X」）、対応する情報カテゴリ「location」を有する第３の質問変数４２３ａ（「Y」）、対応する情報カテゴリ「location」を有する第４の質問変数４２４ａ（「Z」）、対応する情報カテゴリ「time」を有する第５の質問変数４２５（「T」）、対応する情報カテゴリ「distance(Y,Z)」を有する第６の質問変数４２６（「D」）、を有しても良い。

コンテキスト値４３０は、情報カテゴリ、コンテキスト値、及びコンテキスト値のソースを有しても良い。例えば、「CalTrain」は、「vehicle」情報カテゴリの中にあっても良く、ソーシャルメディアデータから導出されても良い。別の例として、「３ PM」は、「time」情報カテゴリの中にあっても良く、インターネットに基づくデータから導出されても良い。コンテキスト値４３０の視覚的描写は、一例であり、いかなる限定でもない。コンテキスト値４３０は、図４に示されるものより多くの又は少ない情報を有しても良い。例えば、コンテキスト値４３０は、コンテキスト値に関連する学生、情報カテゴリに対応する質問変数、等、を有しても良い。

幾つかの実施形態では、コンテキスト値の間に依存性が存在しても良い。例えば、あるコンテキスト値は、別のコンテキスト値の下位値であっても良い。例として、「vehicle」情報カテゴリのコンテキスト値「CalTrain」は、依存値「６０mph」を有しても良い。依存コンテキスト値は、別個の情報カテゴリとして格納されても良く、又は依存コンテキスト値が依存するコンテキスト値の下位情報カテゴリであっても良い。例えば、「speed−vec」情報カテゴリは、「vehicle」情報カテゴリの下位情報カテゴリであっても良い。依存性の別の例として、「distance(Y,Z)」情報カテゴリのコンテキスト値は、質問変数「Y」及び「Z」を置換するために使用されるコンテキスト値に依存しても良い。上述及び他の実施形態では、コンテキスト値の間の依存性は、関心ランク付けを覆し又はそれに優先しても良い。例えば、「CalTrain」は、第１の質問変数４２１ａを置換するために選択された場合、より高い関心ランク付けを有するコンテキスト値が「speed−vec」情報カテゴリの中に存在したとしても、「６０mph」コンテキスト値と「CalTrain」コンテキスト値との間の依存性に基づき、「６０mph」コンテキスト値が選択されても良い。

幾つかの実施形態では、コンテキスト値を要求するメッセージは、要求されているコンテキスト値に関連する任意の依存性の識別情報を有しても良い。このようなメッセージは、任意の前に使用されたコンテキスト値、及び／又は依存性に含まれる前の質問変数も有しても良い。幾つかの実施形態では、依存性は、関心ランク付けに優先しても良い。追加又は代替で、依存性は、関心ランク付けを情報カテゴリの最高ランク付けとして設定するような、関心ランク付けに影響を与える因子であっても良い。

図４に示すように、第１の質問変数４２１ａ及び４２１ｂ、第２の質問変数４２２、第３の質問変数４２３ａ及び４２３ｂ、第４の質問変数４２４ａ、４２４ｂ及び４２４ｃ、第５の質問変数４２５、並びに第６の質問変数４２６を、個々の情報カテゴリの対応するコンテキスト値で置換することにより、最終質問４４０が生成されても良い。

本開示の範囲から逸脱することなく図４に対し変更、追加又は省略が行われても良い。例えば、所与の注釈付き質問の中に任意の数の質問変数が存在しても良く、任意の数の情報カテゴリが存在しても良く、所与の情報カテゴリの中に任意の数のコンテキスト値が存在しても良い。

図５Ａ及び５Ｂは、コンテキストを備える質問の一例である。例えば、図５Ａ及び５Ｂは、標準的質問５１０、注釈付き質問５２０、コンテキスト値５３０、及び最終質問５４０を示し得る。図５Ａ及び５Ｂの例は、いかなる限定も意味しない。図５Ａ及び５Ｂは、図４の例より複雑な例を示し、本開示に従う原理を示すのに役立つ。

図５Ａ及び５Ｂに示すように、注釈付き質問５２０は、複数の質問変数を有しても良い。質問変数は、対応する情報カテゴリを指定する属性を含む。コンテキスト値５３０は、注釈付き質問５２０の中の質問変数を置換して、コンテキスト値５３０が注釈付き質問５２０の言葉及び／又は表現の部分になるようにしても良い。質問変数をコンテキスト値５３０で置換することにより、最終質問５４０は、注釈付き質問５２０から生成されても良い。

図４の例と比較すると、図５Ａ及び５Ｂは、様々な追加データカテゴリ及び情報カテゴリを示す。図５Ａ及び５Ｂの例は、図４の例で使用された質問と類似する質問が、追加質問変数を含むことにより更なるカスタマイズと共に提供され得ることを示す。幾つかの実施形態では、学生に特に合わせられた質問に、更なるカスタマイズ及び／又は更なるコンテキストを提供することにより、図５Ａ及び５Ｂに与える例は、学生にとって一層魅力あるものになり得る。

幾つかの実施形態では、注釈付き質問５２０の部分は、最終質問５４０から脱落（drop）されても良い。幾つかの質問変数は、中核質問変数として指定されても良い。一方で、他の質問変数は、補助的質問変数として指定されても良い。補助的質問変数では、注釈付き質問５２０の中の関連する題材も、注釈付き質問５２０から除去可能であるとして指定されても良い。上述及び他の実施形態では、中核質問変数に対応する情報カテゴリがコンテキスト値を有しない場合、質問はスキップされても良く、規定又は一般的値が使用されても良く、又は別の学生からのコンテキスト値が使用されても良い。

本開示の範囲から逸脱することなく図５Ａ及び５Ｂの例に対し変更、追加又は省略が行われても良い。例えば、所与の注釈付き質問の中に任意の数の質問変数が存在しても良く、任意の数の情報カテゴリが存在しても良く、所与の情報カテゴリの中に任意の数のコンテキスト値が存在しても良い。

図６は、質問にコンテキストを提供するよう構成される例示的なシステムのブロック図である。システムは、コンピューティング装置として動作でき及びネットワーク１４０と通信できる装置６００を有しても良い。例えば、装置６００は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、携帯電話機、スマートフォン、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、電子リーダ装置、サーバ、ブレードサーバ、ラック搭載サーバ、サーバのクラスタ、又は他の適切なコンピュータ装置を有しても良い。ネットワーク１４０は、図１及び図２のネットワーク１４０と類似又は同一であっても良い。質問生成サーバ１１０、コンテンツサーバ１２０、及び／又は学生装置１３０のうちの任意のものは、装置６００として実装されても良い。

装置６００は、プロセッサ６１０、メモリ６２０、データ記憶６３０及び通信コンポーネント６４０を有しても良い。プロセッサ６１０、メモリ６２０、データ記憶装置６３０、及び／又は通信コンポーネント６４０は、全て通信可能に結合されて、コンポーネントの各々が他のコンポーネントと通信できるようにしても良い。装置６００は、本開示に記載の動作のうちの任意の動作を実行するよう構成されても良い。

概して、プロセッサ６１０は、任意の適切な特定用途向け又は汎用コンピュータ、コンピューティングエンティティ、又は種々のコンピュータハードウェア若しくはソフトウェアモジュールを有しても良く、任意の適切なコンピュータ可読媒体に格納された命令を実行するよう構成され得る処理装置を用いて実施されても良い。例えば、プロセッサ６１０は、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）又はプログラム命令を解釈し及び／若しくは実行し並びに／又はデータを処理するよう構成された任意の他のデジタル若しくはアナログ回路を有しても良い。図６には単一のプロセッサとして示されるが、プロセッサ６１０は、本開示で説明される任意の数の工程を個々に又は共同で実行するよう構成される任意の数のプロセッサを有しても良い。

幾つかの実施形態では、プロセッサ６１０は、プログラム命令を解釈し及び／又は実行し、及び／又はメモリ６２０、データ記憶６３０又はメモリ６２０及びデータ記憶装置６３０に格納されたデータを処理してもよい。幾つかの実施形態では、プロセッサ６１０は、（例えば、図２に関して説明したコンテキスト提供エンジン２１４のようなコンテキスト提供エンジンとして格納された）プログラム命令を、データ記憶装置６３０からフェッチし、該プログラム命令をメモリ６２０にロードしても良い。プログラム命令がメモリ６２０にロードされた後、プロセッサ６１０は該プログラム命令を実行しても良い。

メモリ６２０及びデータ記憶装置６３０は、コンピュータ実行可能命令又はデータ構造を伝える又は格納しているコンピュータ可読記憶媒体を含み得る。このようなコンピュータ可読媒体は、プロセッサ６１０のような汎用又は特定目的コンピュータによりアクセスできる任意の利用可能な媒体を含み得る。例として且つ限定ではなく、このようなコンピュータ可読記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ又は他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置又は他の磁気記憶装置、フラッシュメモリ装置（例えば、固体メモリ素子）を含む有形又は非一時的コンピュータ可読記憶媒体、又はコンピュータにより実行可能な命令若しくはデータ構造の形式で所望のプログラムコード手段を伝える若しくは格納するために用いられ汎用若しくは特定目的コンピュータによりアクセス可能な他の記憶媒体を有し得る。上述の組合せも、コンピュータ可読記憶媒体の範囲に包含され得る。コンピュータ実行可能命令は、例えば、プロセッサ６１０に特定の工程又は工程のグループを実行させるよう構成される命令及びデータを含み得る。

通信コンポーネント６４０は、装置６００とネットワーク１４０との間の通信を可能にし又は助けるよう構成される任意の装置、システム、コンポーネント、又はコンポーネントの集合を有しても良い。例えば、通信コンポーネント６４０は、モデム、ネットワークカード（無線又は有線）、赤外線通信装置、光通信装置、（アンテナのような）無線通信装置、及び／又は（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）装置、８０２．６装置（例えば、ＭＡＮ（Metropolitan Area Network））、ＷｉＦｉ装置、ＷｉＭａｘ装置、セルラ通信設備、等のような）チップセット、及び／又は同様のものを含み得るが、これらに限定されない。通信コンポーネント６４０は、少数の例を挙げると、セルラネットワーク、ＷｉＦｉネットワーク、ＭＡＮ、等のような（ネットワーク１４０を含む）任意のネットワーク、及び／又は本開示に記載される任意の他の装置と、データを交換させることができる。

本開示の範囲から逸脱することなく図６に対し変更、追加又は省略が行われても良い。例えば、装置６００は、本開示で示され説明されたものより多くの又は少ない要素を有しても良い。

図７は、質問にコンテキストを提供する例示的な方法のフローチャートである。方法７００は、任意の適切なシステム、機器、又は装置により実行されても良い。例えば、図１のシステム１００、図１及び／又は２の質問生成サーバ１１０、及び／又は図２のシステム２００は、方法７００に関連する動作のうちの１又は複数を実行しても良い。別個のブロックとして示したが、所望の実装に依存して、方法７００のブロックのうちの１又は複数に関連するステップ及び工程は、更なるブロックに分割され、少ないブロックに結合され、又は除去されても良い。追加又は代替で、方法７００は、複数の学生に対して実行されても良く、各々の学生が彼らの特定の環境にカスタマイズされた質問を有するようにしても良い。例えば、同じ注釈付き質問から開始して、第１の学生は第１の学生の学生固有データに基づく第１の最終質問を有しても良く、第２の学生は第２の学生の学生固有データに基づく第２の最終質問を有しても良く、第１及び第２の最終質問は、両者が同じ注釈付き質問に起因するとしても、異なっても良い。

ブロック７１０で、注釈付き質問が得られても良い。注釈付き質問は、注釈付き質問の部分として質問変数を有しても良い。質問変数は、質問変数に関連する情報カテゴリを定めることができる属性を有しても良い。幾つかの実施形態では、注釈付き質問はコンテンツサーバから得られても良い。幾つかの実施形態では、例えば図８に示すように、注釈付き質問を得るステップは、標準的質問から注釈付き質問を導出するステップを有しても良い。幾つかの実施形態では、注釈付き質問を得るステップは、例えばコンテンツサーバ又は出版社、教師、製作者、又は他の質問生成エンティティから、注釈付き質問を受信するステップを有しても良い。注釈付き質問は、コンテンツサーバ又は出版社、教師、製作者、又は他の質問生成エンティティからの要求に応答して受信されても良く、されなくても良い。

ブロック７２０で、学生固有データが受信されても良い。学生固有データは、任意の数のデータカテゴリ、例えば図２のコンテンツサーバ１２０の中に示されたもの、から導出されても良い。

ブロック７３０で、学生固有データは、質問変数に対応する情報カテゴリに属し得る学生固有データの部分集合を決定するために解析されても良い。ブロック７３０は、質問変数に対応する情報カテゴリの中のコンテキスト値に対する要求に応答して実行されても良い。学生固有データを解析するステップは、キーテキスト用語を検索するステップ、周囲のキーテキスト用語を検索するステップ、学生固有データの中のフィールドを検索するステップ、情報カテゴリに対応しないと分かった学生固有データの部分を無視するステップ、等を有しても良い。ブロック７４０で、コンテキスト値は、情報カテゴリに属する学生固有データの部分集合から取り出されても良い。

ブロック７５０で、最終質問は、質問変数をコンテキスト値で置換することにより、自動的に生成されても良い。幾つかの実施形態では、最終質問は、コンテキスト値で置換された注釈付き質問の中の任意の質問変数を有しても良い。ブロック７６０で、最終質問は、学生へ通信されても良い。

したがって、方法７００は、質問にコンテキストを提供するために使用されても良い。本開示の範囲から逸脱することなく方法７００に対し変更、追加又は省略が行われても良い。例えば、方法７００の工程は、異なる順序で実施されても良い。追加又は代替で、２以上の工程が同時に実行されても良い。さらに、概略のステップ及び動作は、単に例として提供され、幾つかのステップ及び動作は、開示の実施形態の本質から逸脱することなく、任意であり、より少ないステップ及び動作に組み合わされ、又は追加ステップ及び動作に拡張されても良い。上述の全ての例は、非限定的であり、単に本開示の柔軟性及び広さを示すのに役立つ。

図８は、注釈付き質問を生成する例示的な方法８００のフローチャートである。方法８００は、任意の適切なシステム、機器、又は装置により実行されても良い。例えば、図１のシステム１００、図１及び／又は２の質問生成サーバ１１０、図１及び／又は２のコンテンツサーバ１２０、及び／又は図２のシステム２００は、方法８００に関連する動作のうちの１又は複数を実行しても良い。別個のブロックとして示したが、所望の実装に依存して、方法８００のブロックのうちの１又は複数に関連するステップ及び工程は、更なるブロックに分割され、少ないブロックに結合され、又は除去されても良い。追加又は代替で、方法８００は、複数の学生に対して実行されても良く、各々の学生が彼らの特定の環境にカスタマイズされた質問を有するようにしても良い。例えば、同じ注釈付き質問から開始して、第１の学生は第１の学生の学生固有データに基づく第１の最終質問を有しても良く、第２の学生は第２の学生の学生固有データに基づく第２の最終質問を有しても良く、第１及び第２の最終質問は、両者が同じ注釈付き質問に起因するとしても、異なっても良い。

ブロック８１０で、標準的質問が受信されても良い。標準的質問は、質問の言葉の中に任意の質問変数を有しなくても良い。ブロック８２０で、標準的質問は、標準的質問にコンテキストを提供するためにコンテキスト値で置換され得る、標準的質問の１又は複数の部分を決定するために解析されても良い。標準的質問を解析するステップは、質問の始めで開始するステップ、及び各々の部分（例えば、単語又はフレーズ）を解析して該部分が置換され得るか否かを識別するステップ、を有しても良い。部分が識別されると、方法８００は、ブロック８３０に進んでも良い。

ブロック８３０で、情報カテゴリを定める属性は、置換されるべき部分に基づき決定されても良い。例えば、置換されるべき部分は、情報カテゴリに属しても良く、置換されるべき部分の周囲の言葉は、情報カテゴリを示しても良い。ブロック８４０で、ブロック８２０からの決定された標準的質問の部分は、質問変数で置換されても良い。質問変数は、ブロック８３０で決定された属性を有しても良い。

ブロック８５０で、標準的質問の全体が解析されたか否かが決定されても良い。標準的質問の一部のみが解析された場合、方法８００は、ブロック８２０に進み、コンテキスト値により置換され得る任意の追加部分について標準的質問を解析し続けても良い。標準的質問の全体が解析された場合、方法８００は、ブロック８６０に進んでも良い。

ブロック８６０で、注釈付き質問は、例えば、記憶のために質問生成サーバへ通信されても良い。追加又は代替で、質問生成サーバは、注釈付き質問から最終質問を生成しても良い。注釈付き質問も、コンテンツサーバに格納されても良い。上述及び他の実施形態では、注釈付き質問は、通信されるのではなく、ローカルに格納されても良い。

したがって、方法８００は、注釈付き質問を生成するために使用されても良い。本開示の範囲から逸脱することなく方法８００に対し変更、追加又は省略が行われても良い。例えば、方法８００の工程は、異なる順序で実施されても良い。追加又は代替で、２以上の工程が同時に実行されても良い。さらに、概略のステップ及び動作は、単に例として提供され、幾つかのステップ及び動作は、開示の実施形態の本質から逸脱することなく、任意であり、より少ないステップ及び動作に組み合わされ、又は追加ステップ及び動作に拡張されても良い。上述の全ての例は、非限定的であり、単に本開示の柔軟性及び広さを示すのに役立つ。

図９Ａ及び９Ｂは、質問にコンテキストを提供する別の例示的な方法９００のフローチャートである。方法９００は、任意の適切なシステム、機器、又は装置により実行されても良い。例えば、図１のシステム１００、図１及び／又は２の質問生成サーバ１１０、及び／又は図２のシステム２００は、方法９００に関連する動作のうちの１又は複数を実行しても良い。別個のブロックとして示したが、所望の実装に依存して、方法９００のブロックのうちの１又は複数に関連するステップ及び工程は、更なるブロックに分割され、少ないブロックに結合され、又は除去されても良い。追加又は代替で、方法９００は、複数の学生に対して実行されても良く、各々の学生が彼らの特定の環境にカスタマイズされた質問を有するようにしても良い。例えば、同じ注釈付き質問から開始して、第１の学生は第１の学生の学生固有データに基づく第１の最終質問を有しても良く、第２の学生は第２の学生の学生固有データに基づく第２の最終質問を有しても良く、第１及び第２の最終質問は、両者が同じ注釈付き質問に起因するとしても、異なっても良い。

ブロック９０５で、注釈付き質問が得られても良い。注釈付き質問は、第１の質問変数及び第２の質問変数を有しても良い。第１の質問変数及び第２の質問変数の各々は、個々の情報カテゴリを定め得る個々の属性を有しても良い。例えば、第１の質問変数は第１の情報カテゴリに対応しても良く、第２の質問変数は第２の情報カテゴリに対応しても良い。注釈付き質問は、図７のブロック７１０に記載のものと同様の方法で、例えば注釈付き質問を導出することにより又は注釈付き質問を受信することにより、得られても良い。

ブロック９１０で、学生固有データが受信されても良い。ブロック９１０は、図７のブロック７２０と同様であっても良い。ブロック９１５で、学生固有データは、情報カテゴリに属する、学生固有データの１又は複数の部分集合を決定するために解析されても良い。例えば、第１の情報カテゴリに対応する学生固有データの複数の部分集合が存在しても良く、第２の情報カテゴリに対応する学生固有データの複数の部分集合が存在しても良い。ブロック９１５は、図７のブロック７３０と同様であっても良い。

ブロック９２０で、複数のコンテキスト値は、学生固有データの部分集合から取り出されても良い。例えば、第１及び第２のコンテキスト値は、第１の情報カテゴリの中の学生固有データの１又は複数の部分集合から取り出されても良く、第３のコンテキスト値は、第２の情報カテゴリの中の学生固有データの１又は複数の部分集合から取り出されても良い。ブロック９２０は、図７のブロック７４０と同様であっても良い。

ブロック９２５で、複数のコンテキスト値は、個々の情報カテゴリに格納されても良い。例えば、第１及び第２のコンテキスト値は、第１の情報カテゴリに格納されても良く、第３のコンテキスト値は、第２の情報カテゴリに格納されても良い。

ブロック９３０で、関心ランク付けは、コンテキスト値の各々について決定されても良い。関心ランク付けは、学生固有データに基づいても良い。例として、第１のコンテキスト値の関心ランク付けは、学生固有データに基づく第２のコンテキスト値の関心ランク付けよりも高いと決定されても良い。

ブロック９３５（図９Ｂに示す）で、１より多いコンテキスト値が、質問変数に対応する情報カテゴリの中にあるか否かが決定されても良い。１より多いコンテキスト値が、質問変数に対応する情報カテゴリの中にあると決定された場合、方法９００は、ブロック９４０に進んでも良い。例えば、第１の質問変数が第１の情報カテゴリに対応する場合、第１の情報カテゴリが１より多くのコンテキスト値を有するか否かが決定されても良い。上述の例に従うと、第１のコンテキスト値及び第２のコンテキスト値の両方が第１の情報カテゴリの中に存在し、方法９００はブロック９４０に進んでも良い。ブロック９４０で、質問変数は、最高関心ランク付けを有するコンテキスト値で置換されても良い。例えば、第１のコンテキスト値は、第２の関心値より高い関心ランク付けを有しても良く、したがって、最高ランク付けを有するコンテキスト値であっても良い。第１のコンテキスト値は、第１の質問変数を置換しても良い。

ブロック９３５で、１つのコンテキスト値が、質問変数に対応する情報カテゴリの中にあると決定された場合、方法９００は、ブロック９４５に進んでも良い。例えば、第２の質問変数が、１つのコンテキスト値が存在し得る第２の情報カテゴリ、つまり第２の情報カテゴリの中の第３のコンテキスト値、に対応する場合、方法９００は、ブロック９４５に進んでも良い。ブロック９４５で、質問変数は、コンテキスト値で置換されても良い。例えば、第２の質問変数は、第３のコンテキスト値で置換されても良い。

ブロック９５０で、注釈付き質問の中の全ての質問変数が置換されたか否かが決定されても良い。注釈付き質問の中に未だ残っている質問変数が存在すると決定された場合、方法９００は、ブロック９３５へ進んでも良い。質問変数の全部が注釈付き質問の中で置換されたと決定された場合、方法９００は、ブロック９５５へ進んでも良い。追加で、注釈付き質問は、最終質問になっても良い。ブロック９５５で、最終質問は、学生へ通信されても良い。

したがって、方法９００は、質問にコンテキストを提供するために使用されても良い。本開示の範囲から逸脱することなく方法９００に対し変更、追加又は省略が行われても良い。例えば、方法９００の工程は、異なる順序で実施されても良い。追加又は代替で、２以上の工程が同時に実行されても良い。さらに、概略のステップ及び動作は、単に例として提供され、幾つかのステップ及び動作は、開示の実施形態の本質から逸脱することなく、任意であり、より少ないステップ及び動作に組み合わされ、又は追加ステップ及び動作に拡張されても良い。上述の全ての例は、非限定的であり、単に本開示の柔軟性及び広さを示すのに役立つ。

本願明細書に記載した実施形態は、以下に更に詳細に議論するように、種々のコンピュータハードウェア又はソフトウェアモジュールを備えた特定用途又は汎用コンピュータの使用を含み得る。

本願明細書に開示の技術範囲の範囲内の実施形態は、格納されたコンピュータ実行可能命令又はデータ構造を伝達し又は有するコンピュータ可読媒体も含み得る。このようなコンピュータ可読媒体は、汎用又は特定目的コンピュータによりアクセスできる利用可能な媒体であり得る。例として且つ限定ではなく、このようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ又は他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置又は他の磁気記憶装置、又はコンピュータにより実行可能な命令若しくはデータ構造の形式で所望のプログラムコード手段を伝える若しくは格納するために用いられ汎用若しくは特定目的コンピュータによりアクセス可能な他の媒体を有し得る。情報がネットワーク又は別の通信コネクション（有線、無線又は有線若しくは無線の組合せ、のいずれか）を介してコンピュータに転送又は提供されるとき、コンピュータは、そのコネクションをコンピュータ可読媒体として適切に見なす。したがって、このようなコネクションは、適正にコンピュータ可読媒体と称される。上述の組合せも、コンピュータ可読媒体の範囲に包含され得る。

コンピュータにより実行可能な命令は、例えば、汎用コンピュータ、特定目的コンピュータ又は特定目的処理装置に特定の機能又は機能グループを実行させる命令及びデータを有する。本発明の主題は構造的特徴及び／又は方法論的動作に特有の言葉で記載されたが、本発明の主題は、特許請求の範囲に定められる上述の特定の特徴又は動作に限定されないことが理解されるべきである。むしろ、上述の特定の特徴及び動作は、特許請求の範囲の実施の例示的形態として開示されたものである。

本開示で用いられるように、用語「モジュール」又は「コンポーネント」は、モジュール若しくはコンポーネントのアクションを実行するよう構成される特定ハードウェア実装、及び／又はコンピューティングシステムの汎用ハードウェア（例えばコンピュータ可読媒体、処理装置、等）に格納され及び／又はそれらにより実行され得るソフトウェアオブジェクト又はソフトウェアルーチンを表しても良い。幾つかの実施形態では、本開示に記載されたのと異なるコンポーネント、モジュール、エンジン及びサービスは、（例えば、別個のスレッドとして）コンピューティングシステムで実行されるオブジェクト又は処理として実施されても良い。本開示に記載のシステム及び方法の幾つかは概して（汎用ハードウェアに格納される及び／又はそれにより実行される）ソフトウェアで実装されるように記載されたが、専用ハードウェアの実装又はソフトウェアと専用ハードウェアの組み合わせの実装も可能であり考えられる。この説明では、「コンピュータエンティティ」は、本開示で先に定められたようにコンピューティングシステム、又はコンピューティングシステムで実行されるモジュール若しくはモジュールの組合せであっても良い。

本開示で及び特に添付の特許請求の範囲（例えば、添付の特許請求の範囲の本体）で使用される用語は、概して、広義の（open）用語と考えられる（例えば、用語「含む（including）」は「含むが、限定されない」と解釈されるべきであり、用語「有する（having）」は「少なくとも有する」と解釈されるべきであり、用語「含む（includes）」は「含むが、限定されない」と解釈されるべきであり、用語「含む（ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ）」は、「含むが、限定されない」と解釈されるべきである）。

さらに、特定数の導入された請求項の引用が意図される場合、このような意図は、請求項の中に明示的に示され、このような引用が存在しない場合はこのような意図が存在しない。例えば、理解の助けとして、以下の添付の特許請求の範囲は、請求項の引用を導入するために、「少なくとも１つの」及び「１又は複数の」をいう前置語句の使用を含み得る。しかしながら、このような語句の使用は、同じ請求項が前置語句「１又は複数」又は「少なくとも１つの」及び「ａ又はａｎ」のような不定冠詞を含むときでも、不定冠詞「ａ、ａｎ」による請求項引用の導入がこのような導入された請求項引用を含む任意の特定の請求項をこのような引用を１つだけ含む実施形態に限定することを示すと考えられてはならない（例えば、「ａ」及び／又は「ａｎ」は「少なくとも１つの」又は「１又は複数の」を意味すると解釈されるべきである）。同様のことは、請求項引用を導入するために使用される定冠詞の使用についても該当する。

さらに、特定数の導入された請求項引用が明示的に引用される場合、当業者は、このような引用が少なくとも引用された番号を意味することと解釈されるべきであることを認識するだろう（例えば、「２つの引用」はそのままで、他の変更が無ければ、少なくとも２つの引用、又は２以上の引用を意味する）。さらに、「Ａ、Ｂ、Ｃ、等のうちの少なくとも１つ」又は「Ａ、Ｂ、Ｃ、等のうちの１又は複数」に類似する慣例が用いられる例では、通常、このような構成は、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、Ａ及びＢを一緒に、Ａ及びＣを一緒に、Ｂ及びＣを一緒に、又はＡ、Ｂ、Ｃを一緒に、等を含むと意図される。

さらに、２以上の代替用語を表す任意の離接語又は語句は、説明、請求項、又は図面の中であるかに係わらず、用語のうちの１つ、用語のうちのいずれか、又は両方の用語を含む可能性を包含すると理解されるべきである。例えば、語句「Ａ又はＢ」は、「Ａ」又は「Ｂ」又は「Ａ及びＢ」の可能性を含むと理解されるべきである。

本開示に記載された全ての例及び条件文は、教育上の目的で、読者が本開示の原理及び発明者により考案された概念を理解するのを助け、技術を促進させるためであり、これらの特に記載された例及び条件に限定されないものと考えられるべきである。本開示の実施形態が詳細に記載されたが、種々の変更、置換及び修正が本開示の精神及び範囲から逸脱することなく行われ得る。

以上の実施形態に加え、更に以下の付記を開示する。
（付記１） 質問にコンテキストを提供する方法であって、前記方法は、
質問生成サーバにより、注釈付き質問を得るステップであって、前記注釈付き質問は、前記注釈付き質問の部分として質問変数を含み、前記質問変数は、前記質問変数に対応する情報カテゴリを定める属性を含み、該注釈付き質問を得るステップは、
標準的質問を受信するステップと、
コンテキスト値で置換されるべき前記標準的質問の部分を決定するために、前記標準的質問を１単語ずつ解析するステップと、
前記コンテキスト値で置換されるべき前記標準的質問の前記部分に基づき、前記質問変数の前記属性を決定するステップと、
前記注釈付き質問を導出するために置換されるべき前記部分の決定に基づき、前記標準的質問の前記部分を前記質問変数で置換するステップと、
を有するステップと、
前記質問生成サーバにより、第１の学生について、
ソーシャルメディアデータ、前記第１の学生に接続される第１の生体センサ、又は第１のＧＰＳ（global positioning system）のうちの１つから、第１の学生のリアルタイムの第１の学生固有データを受信するステップと、
前記質問変数に対応する前記情報カテゴリに属する前記リアルタイムの第１の学生固有データの第１の部分集合を決定するために、前記リアルタイムの第１の学生固有データを解析するステップと、
前記リアルタイムの第１の学生固有データの前記第１の部分集合から、第１のコンテキスト値を取り出すステップと、
前記注釈付き質問の中の前記質問変数を前記第１のコンテキスト値で置換することにより、第１の最終質問を自動的に生成するステップであって、前記第１のコンテキスト値は、前記情報カテゴリに基づき選択される、ステップと、
前記第１の最終質問を前記第１の学生に提供するステップと、
後の質問で使用されるべき、前記第１の最終質問に対する前記第１の学生の第１の応答を電子的に格納するステップと、
前記質問生成サーバにより、第２の学生について、
ソーシャルメディアデータ、前記第２の学生に接続される第２の生体センサ、又は第２のＧＰＳのうちの１つから、第２の学生のリアルタイムの第２の学生固有データを受信するステップと、
前記質問変数に対応する前記情報カテゴリに属する前記リアルタイムの第２の学生固有データの第２の部分集合を決定するために、前記リアルタイムの第２の学生固有データを解析するステップと、
前記リアルタイムの第２の学生固有データの前記第２の部分集合から、第２のコンテキスト値を取り出すステップと、
前記注釈付き質問の中の前記質問変数を前記第２のコンテキスト値で置換することにより、第２の最終質問を自動的に生成するステップであって、前記第２のコンテキスト値は、前記情報カテゴリに基づき選択される、ステップと、
前記第２の最終質問を前記第２の学生に提供するステップと、
前記後の質問で使用されるべき、前記第２の最終質問に対する前記第２の学生の第２の応答を電子的に格納するステップと、
を有し、
前記第１の最終質問及び前記第２の最終質問は、同時に電子的に生成され、前記リアルタイムの第１の学生固有データと前記リアルタイムの第２の学生固有データとの間の差に基づき異なる、
方法。
（付記２） 前記注釈付き質問は、複数の質問変数を含み、前記複数の質問変数の各々は、前記複数の質問変数の各々が属する個々の情報カテゴリを定める個々の属性を有し、
前記複数の質問変数の各々は、前記個々の情報カテゴリの中の複数のコンテキスト値のうちの１つにより置換される、
付記１に記載の方法。
（付記３） 前記質問生成サーバが、前記複数のコンテキスト値を複数の情報カテゴリにソートするステップであって、前記複数の情報カテゴリは、前記個々の情報カテゴリを含む、ステップ、を更に有する付記２に記載の方法。
（付記４） 前記リアルタイムの第１の学生固有データは、前記第１の生体センサからのリアルタイムデータを有する、付記１に記載の方法。
（付記５） 前記リアルタイムの第１の学生固有データは、リアルタイムソーシャルメディアデータを有する、付記１に記載の方法。
（付記６） 前記質問生成サーバにより、
前記質問変数に対応する前記情報カテゴリに属する前記リアルタイムの第１の学生固有データの第３の部分集合を決定するために、前記リアルタイムの第１の学生固有データを解析するステップと、
前記リアルタイムの第１の学生固有データの前記第３の部分集合から第３のコンテキスト値を取り出すステップと、
前記リアルタイムの第１の学生固有データに基づき、前記第１のコンテキスト値及び前記第３のコンテキスト値の各々について、関心ランク付けを決定するステップと、
を更に有し、
第１の最終質問を自動的に生成するステップは、
前記第１のコンテキスト値が前記第３のコンテキスト値より高い関心ランク付けを有すると決定するステップと、
前記第１のコンテキスト値が前記第３のコンテキスト値より高い関心ランク付けを有することに基づき、前記注釈付き質問の中の前記質問変数を、前記第１のコンテキスト値で置換するステップと、
を有する、付記１に記載の方法。
（付記７） 前記関心ランク付けは、前記リアルタイムの第１の学生固有データが時間的にどれくらい最近に生成されたか、前記第１の学生により関心があるとして選択されたトピックに対する前記第１のコンテキスト値の関係、頻繁に見られる又は前記第１の学生によりコメントされたトピック、前記第１のコンテキスト値が前記リアルタイムの第１の学生固有データの中でどれくらい頻繁に生じるか、又はそれらの１又は複数の組合せ、のうちの１又は複数に基づく、付記６に記載の方法。
（付記８） 前記質問生成サーバにより、
前記第１のコンテキスト値と前に代用されたコンテキスト値又は前記質問変数のうちの１つとの間の依存性を決定するステップ、を更に有し、
第１の最終質問を自動的に生成するステップは、前記依存性に基づき、前記注釈付き質問の中の前記質問変数を前記第１のコンテキスト値で置換するステップを有する、
付記１に記載の方法。
（付記９） プロセッサにより実行されると、前記プロセッサに１又は複数の工程を実行させるよう構成される命令を有する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記工程は、
注釈付き質問を得るステップであって、前記注釈付き質問は、前記注釈付き質問の部分として質問変数を含み、前記質問変数は、前記質問変数に対応する情報カテゴリを定める属性を含み、該注釈付き質問を得るステップは、
標準的質問を受信するステップと、
コンテキスト値で置換されるべき前記標準的質問の部分を決定するために、前記標準的質問を１単語ずつ解析するステップと、
前記コンテキスト値で置換されるべき前記標準的質問の前記部分に基づき、前記質問変数の前記属性を決定するステップと、
前記注釈付き質問を導出するために置換されるべき前記部分の決定に基づき、前記標準的質問の前記部分を前記質問変数で置換するステップと、
を有するステップと、
第１の学生について、
ソーシャルメディアデータ、前記第１の学生に接続される第１の生体センサ、又は第１のＧＰＳ（global positioning system）のうちの１つから、第１の学生のリアルタイムの第１の学生固有データを受信するステップと、
前記質問変数に対応する前記情報カテゴリに属する前記リアルタイムの第１の学生固有データの第１の部分集合を決定するために、前記リアルタイムの第１の学生固有データを解析するステップと、
前記リアルタイムの第１の学生固有データの前記第１の部分集合から、第１のコンテキスト値を取り出すステップと、
前記注釈付き質問の中の前記質問変数を前記第１のコンテキスト値で置換することにより、第１の最終質問を自動的に生成するステップであって、前記第１のコンテキスト値は、前記情報カテゴリに基づき選択される、ステップと、
前記第１の最終質問を前記第１の学生に提供するステップと、
後の質問で使用されるべき、前記第１の最終質問に対する前記第１の学生の第１の応答を電子的に格納するステップと、
第２の学生について、
ソーシャルメディアデータ、前記第２の学生に接続される第２の生体センサ、又は第２のＧＰＳのうちの１つから、第２の学生のリアルタイムの第２の学生固有データを受信するステップと、
前記質問変数に対応する前記情報カテゴリに属する前記リアルタイムの第２の学生固有データの第２の部分集合を決定するために、前記リアルタイムの第２の学生固有データを解析するステップと、
前記リアルタイムの第２の学生固有データの前記第２の部分集合から、第２のコンテキスト値を取り出すステップと、
前記注釈付き質問の中の前記質問変数を前記第２のコンテキスト値で置換することにより、第２の最終質問を自動的に生成するステップであって、前記第２のコンテキスト値は、前記情報カテゴリに基づき選択される、ステップと、
前記第２の最終質問を前記第２の学生に提供するステップと、
前記後の質問で使用されるべき、前記第２の最終質問に対する前記第２の学生の第２の応答を電子的に格納するステップと、
を有し、
前記第１の最終質問及び前記第２の最終質問は、同時に電子的に生成され、前記リアルタイムの第１の学生固有データと前記リアルタイムの第２の学生固有データとの間の差に基づき異なる、
非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１０） 前記注釈付き質問は、複数の質問変数を含み、前記複数の質問変数の各々は、前記複数の質問変数の各々が属する個々の情報カテゴリを定める個々の属性を有し、
前記複数の質問変数の各々は、前記個々の情報カテゴリの中の複数のコンテキスト値のうちの１つにより置換される、
付記９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１１） 前記工程は、前記複数のコンテキスト値を複数の情報カテゴリにソートするステップであって、前記複数の情報カテゴリは、前記個々の情報カテゴリを含む、付記１０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１２） 前記リアルタイムの第１の学生固有データは、前記第１の生体センサからのリアルタイムデータである、付記９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１３） 前記リアルタイムの第１の学生固有データは、リアルタイムのソーシャルメディアデータである、付記９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１４） 前記工程は、
前記質問変数に対応する前記情報カテゴリに属する前記リアルタイムの第１の学生固有データの第３の部分集合を決定するために、前記リアルタイムの第１の学生固有データを解析するステップと、
前記リアルタイムの第１の学生固有データの前記第３の部分集合から第３のコンテキスト値を取り出すステップと、
前記リアルタイムの第１の学生固有データに基づき、前記第１のコンテキスト値及び前記第３のコンテキスト値の各々について、関心ランク付けを決定するステップと、
を更に有し、
第１の最終質問を自動的に生成するステップは、
前記第１のコンテキスト値が前記第３のコンテキスト値より高い関心ランク付けを有すると決定するステップと、
前記第１のコンテキスト値が前記第３のコンテキスト値より高い関心ランク付けを有することに基づき、前記注釈付き質問の中の前記質問変数を、前記第１のコンテキスト値で置換するステップと、
を有する、付記９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１５） 前記関心ランク付けは、前記リアルタイムの第１の学生固有データが時間的にどれくらい最近に生成されたか、前記第１の学生により関心があるとして選択されたトピックに対する前記第１のコンテキスト値の関係、頻繁に見られる又は前記第１の学生によりコメントされたトピック、前記第１のコンテキスト値が前記リアルタイムの第１の学生固有データの中でどれくらい頻繁に生じるか、又はそれらの組合せ、のうちの１又は複数に基づく、付記１４に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１６） 前記工程は、
前記第１のコンテキスト値と前に代用されたコンテキスト値又は前記質問変数のうちの１つとの間の依存性を決定するステップ、を更に有し、
第１の最終質問を自動的に生成するステップは、前記依存性に基づき、前記注釈付き質問の中の前記質問変数を前記第１のコンテキスト値で置換するステップを有する、
付記９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１７） 第１のコンテキスト値及び第２のコンテキスト値を格納するデータ記憶装置を備えるコンテンツサーバと、
質問生成サーバであって、
プロセッサと、
前記プロセッサにより実行されると、前記質問生成サーバに１又は複数の工程を実行させるよう構成される命令を含むコンピュータ可読媒体と、
を有する質問生成サーバと、
を有し、
前記工程は、
注釈付き質問を得るステップであって、前記注釈付き質問は、前記注釈付き質問の部分として質問変数を有し、前記質問変数は、前記質問変数に対応する情報カテゴリを定める属性を含み、前記注釈付き質問を得るステップは、
標準的質問を受信するステップと、
コンテキスト値で置換されるべき前記標準的質問の部分を決定するために、１単語ずつ前記標準的質問を解析するステップと、
前記コンテキスト値で置換されるべき前記標準的質問の前記部分に基づき、前記質問変数の前記属性を決定するステップと、
前記注釈付き質問を導出するために、置換されるべき前記部分の決定に基づき、前記標準的質問の前記部分を前記質問変数で置換するステップと、
を有するステップと、
第１の学生について、
前記コンテンツサーバから前記第１の学生に関連し前記情報カテゴリに属する第１のコンテキスト値を要求するステップと、
前記コンテンツサーバから前記第１のコンテキスト値を受信するステップであって、前記第１のコンテキスト値は、リアルタイムのソーシャルメディアデータ、前記第１の学生に接続される第１の生体センサからのリアルタイムデータ、又は第１のＧＰＳ（global positioning system）位置のうちの１つを含むリアルタイムの第１の学生固有データから導出される、ステップと、
前記注釈付き質問の中の前記質問変数を前記第１のコンテキスト値で置換することにより、第１の最終質問を自動的に生成するステップと、
前記第１の最終質問を前記第１の学生に提供するステップと、
後の質問での使用のために電子的に格納されるよう、前記第１の最終質問に対する前記第１の学生の第１の応答を前記コンテンツサーバへ送信するステップと、
第２の学生について、
前記コンテンツサーバからの前記第２の学生に関連し前記情報カテゴリに属する第２のコンテキスト値を要求するステップと、
前記コンテンツサーバから前記第２のコンテキスト値を受信するステップであって、前記第２のコンテキスト値は、リアルタイムのソーシャルメディアデータ、前記第２の学生に接続される第２の生体センサからのリアルタイムデータ、又は第２のＧＰＳ位置のうちの１つを含むリアルタイムの第２の学生固有データから導出される、ステップと、
前記注釈付き質問の中の前記質問変数を前記第２のコンテキスト値で置換することにより、第２の最終質問を自動的に生成するステップと、
前記第２の最終質問を前記第２の学生に提供するステップと、
前記後の質問での使用のために電子的に格納されるよう、前記第２の最終質問に対する前記第２の学生の第２の応答を前記コンテンツサーバへ送信するステップと、
を有し、
前記第１の最終質問及び前記第２の最終質問は、同時に電子的に生成され、前記リアルタイムの第１の学生固有データと前記リアルタイムの第２の学生固有データとの間の差に基づき異なる、
システム。
（付記１８） 前記注釈付き質問は、複数の質問変数を含み、前記複数の質問変数の各々は、前記複数の質問変数の各々が属する個々の情報カテゴリを定める個々の属性を有し、
前記複数の質問変数の各々は、前記個々の情報カテゴリの中の複数のコンテキスト値のうちの１つにより置換される、
付記１７に記載のシステム。
（付記１９） 前記コンテンツサーバは、前記複数のコンテキスト値を複数の情報カテゴリに格納し、前記複数の情報カテゴリは、前記個々の情報カテゴリを含む、付記１８に記載のシステム。
（付記２０） 前記リアルタイムの第１の学生固有データは、前記第１の生体センサからのリアルタイムデータであり、前記第１の最終質問が生成される３０秒以内に生成される、付記１７に記載のシステム。

１００ システム
１１０ 質問生成サーバ
１２０ コンテンツサーバ
１３０ 学生装置
１４０ ネットワーク
２１２ 注釈付き質問
２１３ インターネットに基づくデータ
２１４ コンテキスト提供エンジン
２１６ 最終質問
２２１ 学生プロファイルデータ
２２２ ソーシャルメディアデータ
２２４ 生体センサデータ
２２５ 情報カテゴリの中の他のデータ
２２６ 標準的質問
２３２、２３４、２３６ 生体センサ

Claims (18)

1. 質問にコンテキストを提供する方法であって、前記方法は、
   質問生成サーバにより、注釈付き質問を得るステップであって、前記注釈付き質問は、前記注釈付き質問の部分として質問変数を含み、前記質問変数は、前記質問変数に対応する情報カテゴリを定める属性を含み、該注釈付き質問を得るステップは、
   標準的質問を受信するステップと、
   コンテキスト値で置換されるべき前記標準的質問の部分を決定するために、前記標準的質問を１単語ずつ解析するステップと、
   前記コンテキスト値で置換されるべき前記標準的質問の前記部分に基づき、前記質問変数の前記属性を決定するステップと、
   前記注釈付き質問を導出するために置換されるべき前記部分の決定に基づき、前記標準的質問の前記部分を前記質問変数で置換するステップと、
   を有する、注釈付き質問を得るステップと、
   前記質問生成サーバにより、第１の学生について、
   ソーシャルメディアデータ、前記第１の学生に接続される第１の生体センサ、又は第１のＧＰＳ（global positioning system）のうちの１つから、第１の学生のリアルタイムの第１の学生固有データを受信するステップと、
   前記質問変数に対応する前記情報カテゴリに属する前記リアルタイムの第１の学生固有データの第１の部分集合を決定するために、前記リアルタイムの第１の学生固有データを解析するステップと、
   前記リアルタイムの第１の学生固有データの前記第１の部分集合から、第１のコンテキスト値を取り出すステップと、
   前記注釈付き質問の中の前記質問変数を前記第１のコンテキスト値で置換することにより、第１の最終質問を自動的に生成するステップであって、前記第１のコンテキスト値は、前記情報カテゴリに基づき選択される、ステップと、
   前記第１の最終質問を前記第１の学生に提供するステップと、
   後の質問で使用されるべき、前記第１の最終質問に対する前記第１の学生の第１の応答を電子的に格納するステップと、
   前記質問生成サーバにより、第２の学生について、
   ソーシャルメディアデータ、前記第２の学生に接続される第２の生体センサ、又は第２のＧＰＳのうちの１つから、第２の学生のリアルタイムの第２の学生固有データを受信するステップと、
   前記質問変数に対応する前記情報カテゴリに属する前記リアルタイムの第２の学生固有データの第２の部分集合を決定するために、前記リアルタイムの第２の学生固有データを解析するステップと、
   前記リアルタイムの第２の学生固有データの前記第２の部分集合から、第２のコンテキスト値を取り出すステップと、
   前記注釈付き質問の中の前記質問変数を前記第２のコンテキスト値で置換することにより、第２の最終質問を自動的に生成するステップであって、前記第２のコンテキスト値は、前記情報カテゴリに基づき選択される、ステップと、
   前記第２の最終質問を前記第２の学生に提供するステップと、
   前記後の質問で使用されるべき、前記第２の最終質問に対する前記第２の学生の第２の応答を電子的に格納するステップと、
   を有し、
   前記第１の最終質問及び前記第２の最終質問は、同時に電子的に生成され、前記リアルタイムの第１の学生固有データと前記リアルタイムの第２の学生固有データとの間の差に基づき異なり、
   前記方法は、前記質問生成サーバにより、前記第１のコンテキスト値と前に代用されたコンテキスト値又は前記質問変数のうちの１つとの間の依存性を決定するステップを更に有し、
   第１の最終質問を自動的に生成するステップは、前記依存性に基づき、前記注釈付き質問の中の前記質問変数を前記第１のコンテキスト値で置換するステップを有する、
   方法。
2. 前記注釈付き質問は、複数の質問変数を含み、前記複数の質問変数の各々は、前記複数の質問変数の各々が属する個々の情報カテゴリを定める個々の属性を有し、
   前記複数の質問変数の各々は、前記個々の情報カテゴリの中の複数のコンテキスト値のうちの１つにより置換される、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記質問生成サーバが、前記複数のコンテキスト値を複数の情報カテゴリにソートするステップであって、前記複数の情報カテゴリは、前記個々の情報カテゴリを含む、ステップ、を更に有する請求項２に記載の方法。
4. 前記リアルタイムの第１の学生固有データは、前記第１の生体センサからのリアルタイムデータを有する、請求項１に記載の方法。
5. 前記リアルタイムの第１の学生固有データは、リアルタイムソーシャルメディアデータを有する、請求項１に記載の方法。
6. 前記質問生成サーバにより、
   前記質問変数に対応する前記情報カテゴリに属する前記リアルタイムの第１の学生固有データの第３の部分集合を決定するために、前記リアルタイムの第１の学生固有データを解析するステップと、
   前記リアルタイムの第１の学生固有データの前記第３の部分集合から第３のコンテキスト値を取り出すステップと、
   前記リアルタイムの第１の学生固有データに基づき、前記第１のコンテキスト値及び前記第３のコンテキスト値の各々について、関心ランク付けを決定するステップと、
   を更に有し、
   第１の最終質問を自動的に生成するステップは、
   前記第１のコンテキスト値が前記第３のコンテキスト値より高い関心ランク付けを有すると決定するステップと、
   前記第１のコンテキスト値が前記第３のコンテキスト値より高い関心ランク付けを有することに基づき、前記注釈付き質問の中の前記質問変数を、前記第１のコンテキスト値で置換するステップと、
   を有する、請求項１に記載の方法。
7. 前記関心ランク付けは、前記リアルタイムの第１の学生固有データが時間的にどれくらい最近に生成されたか、前記第１の学生により関心があるとして選択されたトピックに対する前記第１のコンテキスト値の関係、頻繁に見られる又は前記第１の学生によりコメントされたトピック、前記第１のコンテキスト値が前記リアルタイムの第１の学生固有データの中でどれくらい頻繁に生じるか、又はそれらの１又は複数の組合せ、のうちの１又は複数に基づく、請求項６に記載の方法。
8. プロセッサにより実行されると、前記プロセッサに１又は複数の工程を実行させるよう構成される命令を有する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記工程は、
   注釈付き質問を得るステップであって、前記注釈付き質問は、前記注釈付き質問の部分として質問変数を含み、前記質問変数は、前記質問変数に対応する情報カテゴリを定める属性を含み、該注釈付き質問を得るステップは、
   標準的質問を受信するステップと、
   コンテキスト値で置換されるべき前記標準的質問の部分を決定するために、前記標準的質問を１単語ずつ解析するステップと、
   前記コンテキスト値で置換されるべき前記標準的質問の前記部分に基づき、前記質問変数の前記属性を決定するステップと、
   前記注釈付き質問を導出するために置換されるべき前記部分の決定に基づき、前記標準的質問の前記部分を前記質問変数で置換するステップと、
   を有する、注釈付き質問を得るステップと、
   第１の学生について、
   ソーシャルメディアデータ、前記第１の学生に接続される第１の生体センサ、又は第１のＧＰＳ（global positioning system）のうちの１つから、第１の学生のリアルタイムの第１の学生固有データを受信するステップと、
   前記質問変数に対応する前記情報カテゴリに属する前記リアルタイムの第１の学生固有データの第１の部分集合を決定するために、前記リアルタイムの第１の学生固有データを解析するステップと、
   前記リアルタイムの第１の学生固有データの前記第１の部分集合から、第１のコンテキスト値を取り出すステップと、
   前記注釈付き質問の中の前記質問変数を前記第１のコンテキスト値で置換することにより、第１の最終質問を自動的に生成するステップであって、前記第１のコンテキスト値は、前記情報カテゴリに基づき選択される、ステップと、
   前記第１の最終質問を前記第１の学生に提供するステップと、
   後の質問で使用されるべき、前記第１の最終質問に対する前記第１の学生の第１の応答を電子的に格納するステップと、
   第２の学生について、
   ソーシャルメディアデータ、前記第２の学生に接続される第２の生体センサ、又は第２のＧＰＳのうちの１つから、第２の学生のリアルタイムの第２の学生固有データを受信するステップと、
   前記質問変数に対応する前記情報カテゴリに属する前記リアルタイムの第２の学生固有データの第２の部分集合を決定するために、前記リアルタイムの第２の学生固有データを解析するステップと、
   前記リアルタイムの第２の学生固有データの前記第２の部分集合から、第２のコンテキスト値を取り出すステップと、
   前記注釈付き質問の中の前記質問変数を前記第２のコンテキスト値で置換することにより、第２の最終質問を自動的に生成するステップであって、前記第２のコンテキスト値は、前記情報カテゴリに基づき選択される、ステップと、
   前記第２の最終質問を前記第２の学生に提供するステップと、
   前記後の質問で使用されるべき、前記第２の最終質問に対する前記第２の学生の第２の応答を電子的に格納するステップと、
   を有し、
   前記第１の最終質問及び前記第２の最終質問は、同時に電子的に生成され、前記リアルタイムの第１の学生固有データと前記リアルタイムの第２の学生固有データとの間の差に基づき異なり、
   前記工程は、前記第１のコンテキスト値と前に代用されたコンテキスト値又は前記質問変数のうちの１つとの間の依存性を決定するステップ、を更に有し、
   第１の最終質問を自動的に生成するステップは、前記依存性に基づき、前記注釈付き質問の中の前記質問変数を前記第１のコンテキスト値で置換するステップを有する、
   非一時的コンピュータ可読媒体。
9. 前記注釈付き質問は、複数の質問変数を含み、前記複数の質問変数の各々は、前記複数の質問変数の各々が属する個々の情報カテゴリを定める個々の属性を有し、
   前記複数の質問変数の各々は、前記個々の情報カテゴリの中の複数のコンテキスト値のうちの１つにより置換される、
   請求項８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
10. 前記工程は、前記複数のコンテキスト値を複数の情報カテゴリにソートするステップであって、前記複数の情報カテゴリは、前記個々の情報カテゴリを含む、請求項９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
11. 前記リアルタイムの第１の学生固有データは、前記第１の生体センサからのリアルタイムデータである、請求項８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
12. 前記リアルタイムの第１の学生固有データは、リアルタイムのソーシャルメディアデータである、請求項８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
13. 前記工程は、
    前記質問変数に対応する前記情報カテゴリに属する前記リアルタイムの第１の学生固有データの第３の部分集合を決定するために、前記リアルタイムの第１の学生固有データを解析するステップと、
    前記リアルタイムの第１の学生固有データの前記第３の部分集合から第３のコンテキスト値を取り出すステップと、
    前記リアルタイムの第１の学生固有データに基づき、前記第１のコンテキスト値及び前記第３のコンテキスト値の各々について、関心ランク付けを決定するステップと、
    を更に有し、
    第１の最終質問を自動的に生成するステップは、
    前記第１のコンテキスト値が前記第３のコンテキスト値より高い関心ランク付けを有すると決定するステップと、
    前記第１のコンテキスト値が前記第３のコンテキスト値より高い関心ランク付けを有することに基づき、前記注釈付き質問の中の前記質問変数を、前記第１のコンテキスト値で置換するステップと、
    を有する、請求項８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
14. 前記関心ランク付けは、前記リアルタイムの第１の学生固有データが時間的にどれくらい最近に生成されたか、前記第１の学生により関心があるとして選択されたトピックに対する前記第１のコンテキスト値の関係、頻繁に見られる又は前記第１の学生によりコメントされたトピック、前記第１のコンテキスト値が前記リアルタイムの第１の学生固有データの中でどれくらい頻繁に生じるか、又はそれらの組合せ、のうちの１又は複数に基づく、請求項１３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
15. 第１のコンテキスト値及び第２のコンテキスト値を格納するデータ記憶装置を備えるコンテンツサーバと、
    質問生成サーバであって、
    プロセッサと、
    前記プロセッサにより実行されると、前記質問生成サーバに１又は複数の工程を実行させるよう構成される命令を含むコンピュータ可読媒体と、
    を有する質問生成サーバと、
    を有し、
    前記工程は、
    注釈付き質問を得るステップであって、前記注釈付き質問は、前記注釈付き質問の部分として質問変数を有し、前記質問変数は、前記質問変数に対応する情報カテゴリを定める属性を含み、前記注釈付き質問を得るステップは、
    標準的質問を受信するステップと、
    コンテキスト値で置換されるべき前記標準的質問の部分を決定するために、１単語ずつ前記標準的質問を解析するステップと、
    前記コンテキスト値で置換されるべき前記標準的質問の前記部分に基づき、前記質問変数の前記属性を決定するステップと、
    前記注釈付き質問を導出するために、置換されるべき前記部分の決定に基づき、前記標準的質問の前記部分を前記質問変数で置換するステップと、
    を有する、注釈付き質問を得るステップと、
    第１の学生について、
    前記コンテンツサーバから前記第１の学生に関連し前記情報カテゴリに属する第１のコンテキスト値を要求するステップと、
    前記コンテンツサーバから前記第１のコンテキスト値を受信するステップであって、前記第１のコンテキスト値は、リアルタイムのソーシャルメディアデータ、前記第１の学生に接続される第１の生体センサからのリアルタイムデータ、又は第１のＧＰＳ（global positioning system）位置のうちの１つを含むリアルタイムの第１の学生固有データから導出される、ステップと、
    前記注釈付き質問の中の前記質問変数を前記第１のコンテキスト値で置換することにより、第１の最終質問を自動的に生成するステップと、
    前記第１の最終質問を前記第１の学生に提供するステップと、
    後の質問での使用のために電子的に格納されるよう、前記第１の最終質問に対する前記第１の学生の第１の応答を前記コンテンツサーバへ送信するステップと、
    第２の学生について、
    前記コンテンツサーバからの前記第２の学生に関連し前記情報カテゴリに属する第２のコンテキスト値を要求するステップと、
    前記コンテンツサーバから前記第２のコンテキスト値を受信するステップであって、前記第２のコンテキスト値は、リアルタイムのソーシャルメディアデータ、前記第２の学生に接続される第２の生体センサからのリアルタイムデータ、又は第２のＧＰＳ位置のうちの１つを含むリアルタイムの第２の学生固有データから導出される、ステップと、
    前記注釈付き質問の中の前記質問変数を前記第２のコンテキスト値で置換することにより、第２の最終質問を自動的に生成するステップと、
    前記第２の最終質問を前記第２の学生に提供するステップと、
    前記後の質問での使用のために電子的に格納されるよう、前記第２の最終質問に対する前記第２の学生の第２の応答を前記コンテンツサーバへ送信するステップと、
    を有し、
    前記第１の最終質問及び前記第２の最終質問は、同時に電子的に生成され、前記リアルタイムの第１の学生固有データと前記リアルタイムの第２の学生固有データとの間の差に基づき異なり、
    前記工程は、前記第１のコンテキスト値と前に代用されたコンテキスト値又は前記質問変数のうちの１つとの間の依存性を決定するステップ、を更に有し、
    第１の最終質問を自動的に生成するステップは、前記依存性に基づき、前記注釈付き質問の中の前記質問変数を前記第１のコンテキスト値で置換するステップを有する、
    システム。
16. 前記注釈付き質問は、複数の質問変数を含み、前記複数の質問変数の各々は、前記複数の質問変数の各々が属する個々の情報カテゴリを定める個々の属性を有し、
    前記複数の質問変数の各々は、前記個々の情報カテゴリの中の複数のコンテキスト値のうちの１つにより置換される、
    請求項１５に記載のシステム。
17. 前記コンテンツサーバは、前記複数のコンテキスト値を複数の情報カテゴリに格納し、前記複数の情報カテゴリは、前記個々の情報カテゴリを含む、請求項１６に記載のシステム。
18. 前記リアルタイムの第１の学生固有データは、前記第１の生体センサからのリアルタイムデータであり、前記第１の最終質問が生成される３０秒以内に生成される、請求項１５に記載のシステム。

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