JP6898502B1 - プログラム、方法及び情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】オンライン授業を受講している生徒の学習状態をリアルタイムに把握しつつ、オンライン授業を支援するプログラム、方法及び情報処理装置を提供する。【解決手段】オンライン授業を支援するシステムにおいて、サーバは、生徒側の端末装置から、オンライン授業を受講している生徒の行動に関する第１情報を取得しＳ７２１、第１情報に基づき、オンライン授業に対する生徒の学習状態を評価しＳ７２２、生徒の学習状態に基づき、オンライン授業の進捗を補助する第２情報を教師に提示するＳ７２３。【選択図】図７

Description

本開示は、プログラム、方法及び情報処理装置に関する。

近年、教育現場で情報通信技術の活用が進むなか、１人１台端末環境で授業のオンライン化も加速している。しかしながら、オンライン授業は、教室での対面の授業に比べて、生徒が授業を理解しているのか、集中しているのかなど、生徒の学習状態を把握するのが難しくなると考えられている。

上記の状況を考慮して、生徒の理解度や集中度を評価する技術が提案されている。例えば、特許文献１には、講義など、内容の変化を伴いながら進行する話に対する参加者の集中度を評価するための技術は記載されている。特許文献１には、話の相手である複数の参加者からなるグループの映像を取得し、当該映像に基づき、参加者の集中度を全体的に把握する。

特開２０１８−２０５６３８号公報

オンライン授業を効果的に進めるために、生徒の学習状態を把握することだけではなく、生徒の学習状態に応じて、教師あるいは管理システムから適切なフォローを行ったり、オンライン授業の進捗を支援したりすることも必要である。しかしながら、特許文献１には、オンライン授業を支援することについて考慮されていない。

そこで、本開示は、オンライン授業を受講している生徒の学習状態をリアルタイムに把握しつつ、オンライン授業を支援することができる技術を提供することを目的とする。

本開示の一実施形態によると、プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムが提供される。前記プログラムは、前記プロセッサに、オンライン授業を受講している生徒の行動に関する第１情報を取得する第１ステップと、前記第１情報に基づき、前記オンライン授業に対する前記生徒の学習状態を評価する第２ステップと、前記生徒の学習状態に基づき、前記オンライン授業の進捗を補助する第２情報を教師に提示する第３ステップと、実行させる。

本開示によれば、オンライン授業を受講している生徒の学習状態をリアルタイムに把握しつつ、オンライン授業を支援することができる。

第１の実施形態のシステム１の全体の構成を示す図である。 第１の実施形態のシステム１を構成する、生徒が操作する端末装置１０Ａのブロック図である。 第１の実施形態のシステム１を構成する、教師が操作する端末装置１０Ｂのブロック図である。 第１の実施形態のシステム１を構成するサーバ２０の機能的な構成を示す図である。 サーバ２０が記憶する生徒情報データベース２８１のデータ構造を示す図である。 サーバ２０が記憶する教師情報データベース２８２のデータ構造を示す図である。 システム１により、オンライン授業の進捗を補助する流れの一例を示すフローチャートである。 端末装置１０Ｂの画面例の図である。 端末装置１０Ｂの画面例の図である。 端末装置１０Ｂの画面例の図である。 端末装置１０Ｂの画面例の図である。

以下、図面を参照しつつ、本開示の実施形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称及び機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

＜第１の実施形態＞
＜１ システム１の全体構成＞
システム１は、生徒と教師の間にオンライン授業を実施するためのシステムである。図１は、第１の実施形態のシステム１の全体の構成を示す図である。

図１に示すように、システム１は、生徒が操作する端末装置１０Ａと、教師が操作する端末装置１０Ｂと、サーバ２０とを含む。端末装置１０Ａと、端末装置１０Ｂと、サーバ２０とは、有線又は無線の通信規格を用いて、ネットワーク８０を介して相互に通信可能に接続されている。

端末装置１０Ａ及び端末装置１０Ｂは、移動体通信システムに対応したスマートフォン、タブレット等の携帯端末などにより実現される。この他に、端末装置１０Ａ及び端末装置１０Ｂは、例えば据え置き型のＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ラップトップＰＣであるとしてもよい。

図１に端末装置１０Ｂとして示すように、端末装置１０Ａ及び端末装置１０Ｂは、通信ＩＦ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１２と、入力装置１３と、出力装置１４と、メモリ１５と、記憶部１６と、プロセッサ１９とを備える。

通信ＩＦ１２は、端末装置１０Ａ及び端末装置１０Ｂが外部の装置と通信するため、信号を入出力するためのインタフェースである。入力装置１３は、ユーザ（生徒又は教師）からの入力操作を受け付けるための入力装置（例えば、タッチパネル、タッチパッド、マウス等のポインティングデバイス、キーボード等）である。出力装置１４は、ユーザに対し情報を提示するための出力装置（ディスプレイ、スピーカ等）である。メモリ１５は、プログラム、および、プログラム等で処理されるデータ等を一時的に記憶するためのものであり、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性のメモリである。記憶部１６は、データを保存するための記憶装置であり、例えばフラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）である。プロセッサ１９は、プログラムに記述された命令セットを実行するためのハードウェアであり、演算装置、レジスタ、周辺回路などにより構成される。

サーバ２０は、生徒の情報及び教師の情報などを管理する装置である。サーバ２０は、ネットワーク８０に接続されたコンピュータである。

図１に示すように、サーバ２０は、通信ＩＦ２２と、入出力ＩＦ２３と、メモリ２５と、ストレージ２６と、プロセッサ２９とを備える。

通信ＩＦ２２は、サーバ２０が外部の装置と通信するため、信号を入出力するためのインタフェースである。入出力ＩＦ２３は、ユーザからの入力操作を受け付けるための入力装置、および、ユーザに対し情報を提示するための出力装置とのインタフェースとして機能する。メモリ２５は、プログラム、および、プログラム等で処理されるデータ等を一時的に記憶するためのものであり、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性のメモリである。ストレージ２６は、データを保存するための記憶装置であり、例えばフラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）である。プロセッサ２９は、プログラムに記述された命令セットを実行するためのハードウェアであり、演算装置、レジスタ、周辺回路などにより構成される。

＜１．１ 端末装置１０Ａの構成＞
図２は、第１の実施形態１のシステム１を構成する、生徒が操作する端末装置１０Ａのブロック図である。図２に示すように、端末装置１０Ａは、複数のアンテナ（アンテナ１１１、アンテナ１１２）と、各アンテナに対応する無線通信部（第１無線通信部１２１、第２無線通信部１２２）と、操作受付部１３０（タッチ・センシティブ・デバイス１３１およびディスプレイ１３２を含む）と、音声処理部１４０と、マイク１４１と、スピーカ１４２と、位置情報センサ１５０と、カメラ１６０と、記憶部１７０Ａと、制御部１８０Ａと、を含む。端末装置１０Ａは、図２では特に図示していない機能及び構成（例えば、電力を保持するためのバッテリー、バッテリーから各回路への電力の供給を制御する電力供給回路など）も有している。図２に示すように、端末装置１０Ａに含まれる各ブロックは、バス等により電気的に接続される。

アンテナ１１１は、端末装置１０Ａが発する信号を電波として放射する。また、アンテナ１１１は、空間から電波を受信して受信信号を第１無線通信部１２１へ与える。

アンテナ１１２は、端末装置１０Ａが発する信号を電波として放射する。また、アンテナ１１２は、空間から電波を受信して受信信号を第２無線通信部１２２へ与える。

第１無線通信部１２１は、端末装置１０Ａが他の無線機器と通信するため、アンテナ１１１を介して信号を送受信するための変復調処理などを行う。第２無線通信部１２２は、端末装置１０Ａが他の無線機器と通信するため、アンテナ１１２を介して信号を送受信するための変復調処理などを行う。第１無線通信部１２１と第２無線通信部１２２とは、チューナー、ＲＳＳＩ（Received Signal Strength Indicator）算出回路、ＣＲＣ（Cyclic Redundancy Check）算出回路、高周波回路などを含む通信モジュールである。第１無線通信部１２１と第２無線通信部１２２とは、端末装置１０Ａが送受信する無線信号の変復調や周波数変換を行い、受信信号を制御部１８０Ａへ与える。

操作受付部１３０は、操作者の入力操作を受け付けるための機構を有する。具体的には、操作受付部１３０は、タッチスクリーンとして構成され、タッチ・センシティブ・デバイス１３１と、ディスプレイ１３２とを含む。また、操作受付部１３０は、マウス、キーボード等を含むこととしてもよい。

タッチ・センシティブ・デバイス１３１は、端末装置１０Ａの操作者の入力操作を受け付ける。タッチ・センシティブ・デバイス１３１は、例えば静電容量方式のタッチパネルを用いることによって、タッチパネルに対する操作者の接触位置を検出する。タッチ・センシティブ・デバイス１３１は、タッチパネルにより検出した操作者の接触位置を示す信号を入力操作として制御部１８０Ａへ出力する。

ディスプレイ１３２は、制御部１８０Ａの制御に応じて、画像、動画、テキストなどのデータを表示する。ディスプレイ１３２は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイによって実現される。

音声処理部１４０は、音声信号の変復調を行う。音声処理部１４０は、マイク１４１から与えられる信号を変調して、変調後の信号を制御部１８０Ａへ与える。また、音声処理部１４０は、音声信号をスピーカ１４２へ与える。音声処理部１４０は、例えば音声処理用のプロセッサによって実現される。マイク１４１は、音声入力を受け付けて、当該音声入力に対応する音声信号を音声処理部１４０へ与える。スピーカ１４２は、音声処理部１４０から与えられる音声信号を音声に変換して当該音声を端末装置１０Ａの外部へ出力する。

位置情報センサ１５０は、端末装置１０Ａの位置を検出するセンサであり、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）モジュールである。ＧＰＳモジュールは、衛星測位システムで用いられる受信装置である。衛星測位システムでは、少なくとも３個または４個の衛星からの信号を受信し、受信した信号に基づいて、ＧＰＳモジュールが搭載される端末装置１０Ａの現在位置を検出する。

カメラ１６０は、受光素子により光を受光して、撮影画像として出力するためのデバイスである。カメラ１６０は、例えば、カメラ１６０から撮影対象までの距離を検出できる深度カメラである。

記憶部１７０Ａは、例えばフラッシュメモリ等により構成され、端末装置１０Ａが使用するデータおよびプログラムを記憶する。ある局面において、記憶部１７０Ａは、生徒情報１７１を記憶する。

生徒情報１７１は、端末装置１０Ａを用いてオンライン授業を受講している生徒に関する情報である。生徒情報１７１としては、例えば、生徒の識別情報（生徒ＩＤ）、生徒の氏名、端末装置１０Ａの識別情報（端末ＩＤ）、生徒が受講しているオンライン授業の識別情報（授業ＩＤ）、生徒が端末装置１０Ａを操作した履歴、端末装置１０Ａにより撮影した生徒の映像などを含む。

制御部１８０Ａは、記憶部１７０Ａに記憶されるプログラムを読み込んで、プログラムに含まれる命令を実行することにより、端末装置１０Ａの動作を制御する。制御部１８０Ａは、例えば予め端末装置１０Ａにインストールされているアプリケーションである。制御部１８０Ａは、プログラムに従って動作することにより、入力操作受付部１８１と、送受信部１８２と、センシング部１８３としての機能を発揮する。

入力操作受付部１８１は、タッチ・センシティブ・デバイス１３１等の入力装置に対する操作者の入力操作を受け付ける処理を行う。入力操作受付部１８１は、タッチ・センシティブ・デバイス１３１に対して操作者が指などを接触させた座標の情報に基づき、操作者の操作がフリック操作であるか、タップ操作であるか、ドラッグ（スワイプ）操作であるか等の操作の種別を判定する。

送受信部１８２は、端末装置１０Ａが、サーバ２０等の外部の装置と、通信プロトコルに従ってデータを送受信するための処理を行う。

センシング部１８３は、オンライン授業を受講している生徒の行動に関する第１情報をセンシングする処理を行う。第１情報としては、例えば、生徒が端末装置１０Ａを操作した操作履歴に関する情報、カメラで撮影した生徒の映像データに基づく情報、又は、オンライン授業に含まれる演習への生徒の回答操作に関する情報などが挙げられる。センシング部１８３によりセンシングされた第１情報は、送受信部１８２を介してサーバ２０に送信される。

操作履歴に関する情報は、具体的には、生徒が端末装置１０Ａの入力装置１３（ハードウェア）を操作したログ、オンライン授業を受講するためのアプリケーションを操作したログ、又はＯＳ（Operating System）を操作したログ等が含まれる。

ハードウェアを操作したログには、例えば、キーボードによりどのキーが入力されたかを示す情報、キーの入力回数等が含まれる。また、ハードウェアを操作したログには、マウス、タッチパッド、タッチパネル等のポインティングデバイスにより検出される位置の情報、当該位置の情報に基づき判別される生徒の操作内容の情報（例えば、ドラッグ、スワイプ、フリック、ロングタップ等）等が含まれる。具体的には、ハードウェアを操作したログには、マウスやトラックボール、タッチセンシティブデバイスなどのポインティングデバイスによりどの位置情報がクリックされたかを示す情報、クリック回数、マイクにより入力された音声情報、発言回数、タッチパネルのフリック操作等についての情報、フリックの操作等の回数等を採用することができる。

アプリケーションを操作したログには、オンライン授業を受講するためのアプリケーションを使用した際に生徒から入力される操作のログが含まれる。例えば、センシング部１８３は、生徒が受講を開始した操作、受講を終了した操作、「手を挙げる」ボタンを押した操作、他の生徒とチャットした履歴、及び、文字を入力してノートを取る履歴などを記録する。

また、アプリケーションを操作したログには、生徒がアプリケーションを用いて、オンライン授業に含まれる演習へ回答する回答操作に関する情報が含まれる。当該回答操作に関する情報には、具体的に、各演習問題への回答にかかる時間と、入力した内容と、入力した文字数と、回答を修正した回数となどが含まれる。

ＯＳを操作したログには、アプリケーションがアクティブになった情報、ＯＳの設定変更情報、情報処理装置１０をスリープにした情報、スリープ状態から復帰させた情報、及び、ハードウェア資源の利用状況の情報（例えば、ＣＰＵ使用率、メモリ使用率、ネットワークの使用状況など）などが含まれる。

カメラで撮影した生徒の映像データに基づく情報は、例えば、生徒がカメラを起動した操作に関する情報と、生徒の顔の向き及び表情を示す顔画像データと、顔の構成を画像解析により抽出して特徴点の動きとして表した特徴点データと、生徒の動き（授業中の立ち歩きなど）を示す動作データと、体の構成を画像解析により抽出して特徴点の動きとして表した特徴点データとなどが含まれる。なお、これらのデータは、映像データに基づく情報にすべてが含まれなくてもよい。

＜１．２ 端末装置１０Ｂの構成＞
図３は、第１の実施形態のシステム１を構成する、教師が操作する端末装置１０Ｂのブロック図である。端末装置１０Ｂは、記憶部１７０Ｂ及び制御部１８０Ｂ以外、図２に示す端末装置１０Ａと同じように構成されているので、その説明を省略する。以下、記憶部１７０Ｂ及び制御部１８０Ｂについて説明する。

記憶部１７０Ｂは、例えばフラッシュメモリ等により構成され、端末装置１０Ｂが使用するデータおよびプログラムを記憶する。ある局面において、記憶部１７０Ｂは、教師情報１７２を記憶する。

教師情報１７２は、端末装置１０Ｂを用いてオンライン授業を担当する教師に関する情報である。教師情報１７２としては、例えば、教師の識別情報（教師ＩＤ）、教師の氏名、教師の経験値、端末装置１０Ｂの識別情報（端末ＩＤ）、オンライン授業の識別情報（授業ＩＤ）、教師が端末装置１０Ｂを操作した履歴などを含む。教師の経験値は、教師の経験に基づいて付される教師の評価を表す。経験値は例えば、これまで教師が担当した授業の履歴、有している免許、及び資格などに基づいて設定される。なお、経験値ではなく、これまで教師が担当した授業の履歴、有している免許、及び資格などが記憶されていてもよい。

制御部１８０Ｂは、記憶部１７０Ｂに記憶されるプログラムを読み込んで、プログラムに含まれる命令を実行することにより、端末装置１０Ｂの動作を制御する。制御部１８０Ｂは、例えば予め端末装置１０Ａにインストールされているアプリケーションである。制御部１８０Ｂは、表示制御部１８４以外、図２に示す制御部１８０Ａと同じように構成されているので、その説明を省略する。以下、表示制御部１８４について説明する。

表示制御部１８４は、オンライン授業の進捗を補助する第２情報を教師に提示するように、端末装置１０Ｂの表示を制御する処理を行う。表示制御部１８４は、送受信部１８２を介して、サーバ２０から第２情報を表示するような指示を受信し、第２情報を端末装置１０Ｂに表示する。第２情報について詳細は後述するが、例えば、各生徒に関する情報、所定の生徒を指名すべき旨の指示情報、教師が説明していた内容を詳細に説明すべき旨の指示情報、及び、休憩を入れるべき旨の指示情報などが挙げられる。

＜１．３ サーバ２０の機能的な構成＞
図４は、第１の実施形態のシステム１を構成するサーバ２０の機能的な構成を示す図である。図４に示すように、サーバ２０は、通信部２０１と、記憶部２０２と、制御部２０３としての機能を発揮する。

通信部２０１は、サーバ２０が外部の装置と通信するための処理を行う。

記憶部２０２は、サーバ２０が使用するデータ及びプログラムを記憶する。記憶部２０２は、生徒情報データベース２８１及び教師情報データベース２８２を記憶する。

生徒情報データベース２８１は、オンライン授業を受講している生徒に関する情報を保持するためのデータベースである。詳細は後述する。

教師情報データベース２８２は、オンライン授業を担当する教師に関する情報を保持するためのデータベースである。詳細は後述する。

制御部２０３は、サーバ２０のプロセッサがプログラムに従って処理を行うことにより、各種モジュールとして示す機能を発揮する。

受信制御モジュール２０３１は、サーバ２０が外部の装置から通信プロトコルに従って信号を受信する処理を制御する。

送信制御モジュール２０３２は、サーバ２０が外部の装置に対し通信プロトコルに従って信号を送信する処理を制御する。

第１情報取得モジュール２０３３は、生徒が操作する端末装置１０Ａから、端末装置１０Ａのセンシング部１８３によりセンシングされた、オンライン授業を受講している生徒の行動に関する第１情報を取得する。第１情報としては、例えば、生徒が端末装置１０Ａを操作した操作履歴に関する情報、カメラで撮影した生徒の映像データに基づく情報、又は、オンライン授業に含まれる演習への生徒の回答操作に関する情報などが挙げられる。第１情報取得モジュール２０３３により取得した第１情報は、生徒情報データベース２８１に記憶されている。

学習状態評価モジュール２０３４は、第１情報に基づき、オンライン授業に対する生徒の学習状態を評価する。生徒の学習状態は、具体的に、オンライン授業に対する生徒の集中度、理解度及び行動特性等により評価される。集中度は、生徒がオンライン授業に集中しているかどうかを表す。理解度は、授業の内容を理解できているかどうかを表す。行動特性は、他の生徒の行動と比べて特徴的な行動をしているかどうかを表す。

生徒の集中度について、学習状態評価モジュール２０３４は、例えば、カメラで撮影した生徒の映像データ、又は生徒の操作履歴に基づき、生徒がオンライン授業に集中している程度を推定することで評価する。

具体的には、例えば、学習状態評価モジュール２０３４は、顔画像データ、又は顔の構成についての特徴点データを利用し、生徒がディスプレイ１３２を注視しているかを判断する。学習状態評価モジュール２０３４は、ディスプレイ１３２の注視の程度に基づき、生徒がオンライン授業にどれだけ集中しているかを評価する。また、学習状態評価モジュール２０３４は、例えば、生徒の操作履歴に基づき、オンライン授業以外のアプリケーションを操作しているかを判断する。学習状態評価モジュール２０３４は、他のアプリケーションの操作の程度に基づき、生徒がオンライン授業にどれだけ集中しているかを評価する。

学習状態評価モジュール２０３４は、例えば、第１情報に基づき、各時刻における生徒の集中度を、０から１００の数値で評価する。

生徒の理解度について、学習状態評価モジュール２０３４は、例えば、生徒の回答操作、又は生徒の映像データに基づき、理解の程度を推定することで評価する。

具体的には、学習状態評価モジュール２０３４は、例えば、生徒の演習への生徒の回答操作に基づき、各演習問題への回答にかかる時間及び正解率を特定する。学習状態評価モジュール２０３４は、特定した時間及び正解率に基づき、生徒が授業内容をどれだけ理解しているかを評価する。また、学習状態評価モジュール２０３４は、例えば、生徒の映像データに基づき、生徒の表情、又は動作を解析する。学習状態評価モジュール２０３４は、生徒が、例えば、授業内容を理解していることを表す表情（例えば、微笑んでいるなど）をしているか、又は、動作（例えば、頭を上下に振るなど）をしているかに基づき、生徒が授業の内容を理解しているかを評価する。

学習状態評価モジュール２０３４は、例えば、第１情報に基づき、各時刻における生徒の理解度を、０から１００の数値で評価する。

生徒の行動特性について、学習状態評価モジュール２０３４は、例えば、生徒の映像データ、又は生徒の操作履歴に基づき、他の生徒と比較して特徴的な行動を取っているかどうかを判断することで評価する。

具体的には、学習状態評価モジュール２０３４は、例えば、生徒の操作履歴に基づき、他の生徒と比べて遥かに頻繁に操作受付部１３０を操作している生徒がいる場合（例えば、マウスを頻繁にクリックしているなど）に、当該生徒の行動が他の生徒の行動と比べて特徴的であると判断する。また、例えば、学習状態評価モジュール２０３４は、生徒の操作履歴に基づき、他の生徒が頻繁に操作受付部１３０を操作しているのに対し、全く操作受付部１３０を操作していない生徒がいる場合、当該生徒の行動が他の生徒の行動と比べて特徴的であると判断する。

また、例えば、学習状態評価モジュール２０３４は、生徒の映像データに基づき、他の生徒が着席しているのに対し、立ち歩いている生徒がいる場合に、当該生徒の行動が他の生徒の行動と比べて特徴的であると判断する。また、例えば、学習状態評価モジュール２０３４は、生徒の映像データに基づき、他の生徒が筆記動作をしているのに対し、全く筆記動作をしていない生徒がいる場合に、当該生徒の行動が他の生徒の行動と比べて特徴的であると判断する。

また、例えば、学習状態評価モジュール２０３４は、演習への生徒の回答履歴に基づき、回答にかかる時間が短くて正解率が低い場合に、当該生徒の行動が他の生徒の行動と比べて特徴的であると判断する。

学習状態評価モジュール２０３４は、例えば、第１情報に基づき、各時刻における生徒の行動特性を、「正常」、又は「異常」で評価する。また、学習状態評価モジュール２０３４は、例えば、第１情報に基づき、各時刻における生徒の行動特性を、同調度として０から１００の数値で評価してもよい。同調度が高い場合、他の生徒と同様の行動を取っていることを表し、同調度が低い場合、他の生徒と異なる行動を取っていることを表す。

さらに具体的には、学習状態評価モジュール２０３４は、予め学習された評価モデルに、操作履歴、映像データ、又は回答履歴を入力することにより、学習状態を評価する。例えば、オンライン授業が実施している間に他のアプリケーションの操作ログがある場合には、生徒が集中していないと考えられる。また、ユーザがスクリーンを見ていない場合等に、集中していないと考えられる。よって、集中度は、例えば、所定時間内に視線が端末装置１０Ａに向いている割合とすることができる。本実施形態では、カメラ１６０がユーザの目を定期的に撮影しているため、生徒の映像データを解析することにより、集中度を特定することができる。評価モデルは、このような画像解析モデルを採用すればよい。このような画像特徴量を特定するため、評価モデルとして、例えばＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を採用することができる。

また、評価モデルは、機械学習モデルが過去の操作履歴、映像データ、又は回答履歴に基づいて学習された学習済みモデルであっても構わない。評価モデルは、生徒についての操作履歴、映像データ、又は回答履歴を入力され、集中度、又は理解度を出力する。

学習状態評価モジュール２０３４は、同一のオンライン授業を受講している他の生徒の学習状態と比較してもよい。

例えば、学習状態評価モジュール２０３４は、生徒間において、集中度の評価値を比較する。また、例えば、学習状態評価モジュール２０３４は、生徒間において理解度の評価値を比較する。

学習状態評価モジュール２０３４は、同一のオンライン授業を受講している全ての生徒の学習状態の平均値又は中央値を算出して、全体の学習状態を評価してもよい。また、学習状態評価モジュール２０３４は、各生徒の学習状態を、生徒全体の中での偏差で評価してもよい。

第２情報提示モジュール２０３５は、生徒の学習状態に基づき、オンライン授業の進捗を補助する第２情報を教師に提示する。第２情報提示モジュール２０３５は、具体的に以下のように第２情報を教師に提示することで、オンライン授業の進捗を補助する。

（ア）生徒の学習状態の提示
第２情報提示モジュール２０３５は、生徒の学習状態に基づき、所定の生徒に関する情報を、他の生徒と区別可能な態様で教師に提示する。

例えば、第２情報提示モジュール２０３５は、各生徒の集中度に基づき、集中度の低い順に各生徒に関する情報を教師に提示したり、集中度が低い生徒に関する情報を強調表示したりする。集中度が低い生徒とは、例えば、集中度が所定の数値よりも低い生徒、集中度が低い下位数人の生徒、全体の集中度から見て集中度が低く偏っている生徒などを表す。強調表示は、例えば、生徒に関する情報を拡大して表示すること、生徒に関する情報に枠を付して表示すること、集中度が低い下位から所定数の生徒などを表す。

また、例えば、第２情報提示モジュール２０３５は、各生徒の理解度に基づき、理解度の低い順に各生徒に関する情報を教師に提示したり、理解度度が低い生徒に関する情報を強調表示したりする。理解度が低い生徒とは、例えば、理解度が所定の数値よりも低い生徒、理解度が低い下位から所定数の生徒、全体の理解度から見て理解度が低く偏っている生徒などを表す。

また、例えば、第２情報提示モジュール２０３５は、各生徒の行動特性に基づき、行動が他の生徒と比べて特徴的な生徒に関する情報を強調表示する。

また、第２情報提示モジュール２０３５は、生徒の学習状態の時系列に沿った変化に基づき、第２情報を提示してもよい。

具体的には、例えば、第２情報提示モジュール２０３５は、集中度が授業の進行につれて低下した生徒を強調表示する。また、第２情報提示モジュール２０３５は、理解度が授業の進行につれて低下した生徒を強調表示する。また、第２情報提示モジュール２０３５は、行動の同調度が授業の進行につれて低下した生徒を強調表示する。

これにより、生徒の学習状態をリアルタイムに把握しつつ、注目すべき生徒を教師に提示することができる。

（イ）指名すべき生徒の提示
第２情報提示モジュール２０３５は、生徒の学習状態に基づき、所定の生徒を指名すべき旨の指示情報を、第２情報として教師に提示する。例えば、第２情報提示モジュール２０３５は、学習状態の評価が低い生徒を、指名すべき生徒として教師に提示してよい。学習状態の評価が低い生徒とは、例えば、学習状態の評価値が所定の数値よりも低い生徒、学習状態の評価値が低い下位数人の生徒、全体の評価値から見て評価値が低く偏っている生徒などを表す。

具体的には、例えば、第２情報提示モジュール２０３５は、集中度が低い生徒を、指名すべき生徒として提示する。また、例えば、第２情報提示モジュール２０３５は、理解度が低い生徒を、指名すべき生徒として提示する。また、例えば、第２情報提示モジュール２０３５は、行動が特徴的、例えば、行動の同調度の低い生徒を、指名すべき生徒として提示する。

また、第２情報提示モジュール２０３５は、同一のオンライン授業で生徒が指名された回数に基づき、指名すべき生徒に関する情報を教師に提示してよい。例えば、第２情報提示モジュール２０３５は、各生徒が指名された回数を記憶し、学習状態の評価が低い複数の生徒のうち、氏名回数が少ない生徒、又はまだ指名されていない生徒を、指名すべき生徒として提示する。

また、第２情報提示モジュール２０３５は、生徒の学習状態の時系列に沿った変化に基づき、第２情報を提示してもよい。

例えば、第２情報提示モジュール２０３５は、集中度が授業の進行につれて低下した生徒を、指名すべき生徒として提示する。また、第２情報提示モジュール２０３５は、理解度が授業の進行につれて低下した生徒を、指名すべき生徒として提示する。また、第２情報提示モジュール２０３５は、行動の同調度が授業の進行につれて低下した生徒を、指名すべき生徒として提示する。

これにより、生徒の学習状態をリアルタイムに把握しつつ、教師が生徒を適切に指名することができる。

（ウ）詳細に説明すべき旨の提示
第２情報提示モジュール２０３５は、生徒の学習状態の基づき、教師が説明していた内容を詳細に説明すべき旨の指示情報を、第２情報として教師に提示する。例えば、第２情報提示モジュール２０３５は、学習状態の評価が低い生徒の人数に基づき、教師が説明していた内容を詳細に説明すべき旨の指示情報を提示してよい。

具体的には、例えば、第２情報提示モジュール２０３５は、集中度が所定値より低い生徒の人数が、予め設定された人数を超えた場合、説明を繰り返すべき旨の指示情報を教師に提示する。また、第２情報提示モジュール２０３５は、理解度が所定値より低い生徒の人数が、予め設定された人数を超えた場合、説明を繰り返すべき旨の指示情報を教師に提示する。なお、予め設定された人数ではなく、予め設定された割合を超えた場合、説明を繰り返すべき旨の指示情報を教師に提示してもよい。

また、第２情報提示モジュール２０３５は、全ての生徒の学習状態の平均値又は中央値を算出して、当該平均値又は中央値に基づき、第２情報を提示してもよい。

具体的には、例えば、第２情報提示モジュール２０３５は、生徒全体の集中度の平均値（又は中央値）が６０点以下になった場合、説明を繰り返すべき旨の指示情報を教師に提示する。また、例えば、第２情報提示モジュール２０３５は、生徒全体の理解度の平均値（又は中央値）が６０点以下になった場合、説明を繰り返すべき旨の指示情報を教師に提示する。

また、第２情報提示モジュール２０３５は、生徒の学習状態の時系列に沿った変化に基づき、第２情報を提示してもよい。

具体的には、例えば、第２情報提示モジュール２０３５は、生徒全体の集中度が授業の進行につれて低下した場合に、説明を繰り返すべき旨の指示情報を教師に提示する。また、第２情報提示モジュール２０３５は、生徒全体の理解度が授業の進行につれて低下した場合に、説明を繰り返すべき旨の指示情報を教師に提示する。

これにより、生徒の学習状態をリアルタイムに把握しつつ、教師が適切なペースでオンライン授業を進めて、オンライン授業の効果を高めることができる。

（エ）休憩を入れるべき旨の提示
第２情報提示モジュール２０３５は、生徒の学習状態に基づき、休憩を入れるべき旨の指示情報を、第２情報として教師に提示する。例えば、学習状態の評価が低い生徒の人数に基づき、休憩を入れるべき旨の指示情報を提示する。

具体的には、例えば、第２情報提示モジュール２０３５は、集中度が所定値より低い生徒の人数が、予め設定された人数を超えた場合、休憩を入れるべき旨の指示情報を教師に提示する。また、第２情報提示モジュール２０３５は、理解度が所定値より低い生徒の人数が、予め設定された人数を超えた場合、休憩を入れるべき旨の指示情報を教師に提示する。なお、予め設定された人数ではなく、予め設定された割合を超えた場合、休憩を入れるべき旨の指示情報を教師に提示してもよい。

また、第２情報提示モジュール２０３５は、全ての生徒の学習状態の平均値又は中央値を算出して、当該平均値又は中央値に基づき、第２情報を提示してもよい。

具体的には、例えば、第２情報提示モジュール２０３５は、生徒全体の集中度の平均値（又は中央値）が６０点以下になった場合、休憩を入れるべき旨の指示情報を教師に提示する。また、例えば、第２情報提示モジュール２０３５は、生徒全体の理解度の平均値（又は中央値）が６０点以下になった場合、休憩を入れるべき旨の指示情報を教師に提示する。

また、第２情報提示モジュール２０３５は、生徒の学習状態の時系列に沿った変化に基づき、第２情報を提示してもよい。

具体的には、例えば、第２情報提示モジュール２０３５は、生徒全体の集中度が授業の進行につれて低下した場合に、休憩を入れるべき旨の指示情報を教師に提示する。また、第２情報提示モジュール２０３５は、生徒全体の理解度が授業の進行につれて低下した場合に、休憩を入れるべき旨の指示情報を教師に提示する。

また、第２情報提示モジュール２０３５は、予め学習された学習済みモデルに、生徒の学習状態を入力することにより、第２情報を出力するようにしてもよい。学習済みモデルは、例えば、機械学習モデルが、学習状態に関するデータを入力データ、当該学習状態の際に熟練の教師が取る対応を正解出力データとして学習されてなる。機械学習モデルは、例えば、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）が用いられる。

これにより、生徒の学習状態をリアルタイムに把握しつつ、教師が適切なタイミングで休憩を入れられることができる。

＜２ データ構造＞
図５は、サーバ２０が記憶する生徒情報データベース２８１のデータ構造を示す図である。

図５に示すように、生徒情報データベース２８１のレコードのそれぞれは、項目「生徒ＩＤ」、項目「氏名」、項目「端末ＩＤ」、項目「授業ＩＤ」、項目「操作履歴」、項目「映像データ」、項目「学習状態」を含む。

項目「生徒ＩＤ」は、それぞれの生徒を識別する情報である。

項目「氏名」は、それぞれの生徒の名前を示す情報である。

項目「端末ＩＤ」は、それぞれの生徒が操作している端末装置１０Ａを識別する情報である。

項目「授業ＩＤ」は、それぞれの生徒が受講しているオンライン授業を識別する情報である。授業ＩＤが同一な生徒を、同一のオンライン授業を受講している生徒とする。

項目「操作履歴」は、それぞれの生徒が端末装置１０Ａを操作した操作履歴を示す情報である。サーバ２０は、各時刻における生徒の操作履歴を記憶する。操作履歴には、オンライン授業に含まれる演習への生徒の回答操作に関する情報を含む。

項目「映像データ」は、それぞれの端末装置１０Ａのカメラで撮影した生徒の映像を示す情報である。サーバ２０は、各時刻における生徒の映像データを記憶する。

項目「学習状態」は、それぞれの生徒の、オンライン授業に対する学習状態を示す情報である。サーバ２０は、例えば、各時刻における生徒の集中度、理解度及び行動特性（行動の同調度）をそれぞれ数値で評価したうえで、学習状態の総合的な評価値を算出して記憶する。なお、行動特性については、同調度のような数値ではなく、図５で示すような、「正常」又は「異常」などのパラメータで評価してもよい。サーバ２０は、総合的な評価値を、例えば、取得された集中度、理解度、及び行動の同調度に基づいて算出する。具体的には、例えば、サーバ２０は、取得された集中度、理解度、及び行動の同調度のそれぞれに所定の重みをかけて加算し、総合的な評価値を算出する。なお、サーバ２０は、学習状態の総合的な評価値を算出しなくても構わない。

図６は、サーバ２０が記憶する教師情報データベース２８２のデータ構造を示す図である。

図６に示すように、教師情報データベース２８２のレコードのそれぞれは、項目「教師ＩＤ」、項目「氏名」、項目「経験値」、項目「端末ＩＤ」、項目「授業ＩＤ」、項目「操作履歴」を含む。

項目「教師ＩＤ」は、それぞれの教師を識別する情報である。

項目「氏名」は、それぞれの教師の名前を示す情報である。

項目「経験値」は、それぞれの教師の経験を示す情報である。

項目「端末ＩＤ」は、それぞれの教師が操作している端末装置１０Ｂを識別する情報である。

項目「授業ＩＤ」は、それぞれの教師が教えているオンライン授業を識別する情報である。授業ＩＤは、他のデータベース間において情報を紐づけるためのキーとして利用され、同一の授業を教える教師と、受講している生徒とを関連付ける。

項目「操作履歴」は、それぞれの教師が各時刻において端末装置１０Ａを操作した操作履歴を示す情報である。教師の操作履歴としては、例えば、教師が所定の生徒に関する情報をタップして当該生徒を指名する操作、又は、「休憩を入れる」ボタンを押して休憩を入れる操作などが挙げられる。

＜３ 動作＞
以下、図７を参照しながら、システム１により、オンライン授業を支援する処理について説明する。

図７は、システム１により、オンライン授業の進捗を補助する流れの一例を示すフローチャートである。

ステップＳ７１１において、生徒が操作する端末装置１０Ａのセンシング部１８３は、オンライン授業を受講している生徒の行動に関する第１情報をセンシングする。第１情報としては、前述したように、例えば、生徒が端末装置１０Ａを操作した操作履歴に関する情報、カメラで撮影した生徒の映像データに基づく情報、又は、オンライン授業に含まれる演習への生徒の回答操作に関する情報などが挙げられる。端末装置１０Ａは、第１情報をサーバ２０へ送信する。

ステップＳ７２１において、サーバ２０の第１情報取得モジュール２０３３は、端末装置１０Ａから、オンライン授業を受講している生徒の行動に関する第１情報を取得する。

ステップＳ７２２において、サーバ２０の学習状態評価モジュール２０３４は、第１情報に基づき、オンライン授業に対する生徒の学習状態を評価する。学習状態評価モジュール２０３４は、前述したように、生徒の学習状態について、集中度、理解度及び行動特性をそれぞれ評価する。

ステップＳ７２３において、サーバ２０の第２情報提示モジュール２０３５は、生徒の学習状態に基づき、オンライン授業の進捗を補助する第２情報を教師に提示する。第２情報提示モジュール２０３５は、前述したように、各生徒に関する情報、所定の生徒を指名すべき旨の指示情報、教師が説明していた内容を詳細に説明すべき旨の指示情報、又は、休憩を入れるべき旨の指示情報を教師に提示する。

ステップＳ７３１において、教師が操作する端末装置１０Ｂの表示制御部１８４は、オンライン授業の進捗を補助する第２情報を端末装置１０Ｂに表示する。

これにより、オンライン授業を受講している生徒の学習状態に基づき、オンライン授業の進捗を補助する情報を提示することができる。そのため、生徒の学習状態をリアルタイムに把握しつつ、オンライン授業を支援する。

＜４ 画面例＞
図８から図１１は、教師が操作する端末装置１０Ｂの画面例を示す図である。

図８は、端末装置１０Ｂにおいて、生徒の学習状態を提示する局面を示す図である。図８に示すように、端末装置１０Ｂのディスプレイ１３２において、オンライン授業の講義を示す講義画面１３２Ａと、オンライン授業の進捗を補助する進捗補助画面１３２Ｂとは、同一な画面に表示されている。

進捗補助画面１３２Ｂには、領域１３２Ｃにおいて、オンライン授業を受講している全ての生徒の学習状態（集中度、理解度、行動の同調度、又は総合値）の平均値が表示されている。

領域１３２Ｄにおいて、各生徒のカメラ映像及び学習状態の評価値が表示され、かつ、生徒の学習状態の基づき、学習状態が一番低い生徒に関する情報が拡大して表示されている。領域１３２Ｄに表示されている生徒は、オンライン授業を受講している全ての生徒であってもよいし、学習状態に基づいて選択した一部の生徒であってもよい。

なお、図８に示す進捗補助画面１３２Ｂの表示はこれに限定されない。例えば、図８に示す領域１３２Ｃの表示は平均値に限らず、中央値であってもよい。また、領域１３２Ｃの表示はなくても構わない。

また、例えば、領域１３２Ｄにおいて、拡大表示されるのは、学習状態が一番低い生徒に関する情報に限定されない。学習状態の評価が、学習状態の平均値よりも低い生徒に関する情報が拡大して表示されてもよい。また、特徴的な行動をした生徒に関する情報が拡大して表示されてもよい。

これにより、生徒の学習状態をリアルタイムに把握しつつ、注目すべき生徒を教師に提示することができる。

図９は、端末装置１０Ｂにおいて、指名すべき生徒を提示する局面を示す図である。図９に示すように、端末装置１０Ｂのディスプレイ１３２において、オンライン授業の講義を示す講義画面１３２Ａと、オンライン授業の進捗を補助する進捗補助画面１３２Ｂとは、同一な画面に表示されている。

進捗補助画面１３２Ｂには、領域１３２Ｅにおいて、指名すべき生徒の名前が表示されている。領域１３２Ｅで表示される生徒は、例えば、学習状態が一番低い生徒である。

領域１３２Ｄにおいて、各生徒のカメラ映像及び学習状態の評価値は表示され、かつ、生徒の学習状態の基づき、学習状態が一番低い生徒に関する情報は拡大して表示されている。

教師は領域１３２Ｅで表示される名前の生徒のカメラ映像をタップすることで、当該生徒を指名することができる。

なお、図９に示す進捗補助画面１３２Ｂの表示はこれに限定されない。例えば、図９に示す領域１３２Ｅの表示は指名するべき生徒の名前に限らず、所定の生徒を指名する旨の指示、例えば、「集中度（又は理解度）の低い生徒を指名してください。」、又は「特徴的な行動を取っている生徒を指名してください。」であってもよい。

このとき、例えば、領域１３２Ｄにおいて、学習状態の評価が低い数人の生徒に関する情報が拡大表示される。教師は、拡大表示されている複数の生徒のカメラ映像のうちのいずれかをタップすることで、学習状態の評価が低い生徒のうちいずれかを指名することができる。なお、学習状態の評価が低い数人の生徒に関する情報は、評価が低い順に表示されていてもよい。また、当該オンライン授業において指名された回数が少ない順に表示されていてもよい。

これにより、生徒の学習状態をリアルタイムに把握しつつ、教師が生徒を適切に指名することができる。

図１０は、端末装置１０Ｂにおいて、詳細に説明すべき旨を提示する局面を示す図である。図１０に示すように、端末装置１０Ｂのディスプレイ１３２において、オンライン授業の講義を示す講義画面１３２Ａと、オンライン授業の進捗を補助する進捗補助画面１３２Ｂとは、同一な画面に表示されている。

進捗補助画面１３２Ｂには、領域１３２Ｆにおいて、教師が説明した内容をもう一度詳細に説明すべき旨の指示情報が表示されている。

領域１３２Ｄにおいて、各生徒のカメラ映像及び学習状態の評価値が表示され、かつ、生徒の学習状態の基づき、学習状態が一番低い生徒に関する情報が拡大して表示されている。領域１３２Ｄに表示されている生徒は、オンライン授業を受講している全ての生徒であってもよいし、学習状態に基づいて選択した一部の生徒であってもよい。

なお、図１０に示す進捗補助画面１３２Ｂの表示はこれに限定されない。例えば、図１０に示す領域１３２Ｆの表示は「説明を繰り返してください。」に限らず、説明を繰り返すべき単元も表示してもよい。表示される単元は、例えば、オンライン授業の進捗と、生徒の学習状態の時系列変化とに基づいて設定される。

また、例えば、領域１３２Ｄにおいて、拡大表示されるのは、学習状態が一番低い生徒に関する情報に限定されない。学習状態の評価が低い数人の生徒に関する情報が拡大表示されてもよい。また、特徴的な行動をした生徒に関する情報が拡大して表示されてもよい。

これにより、生徒の学習状態をリアルタイムに把握しつつ、教師が適切なペースでオンライン授業を進めて、オンライン授業の効果を高めることができる。

図１１は、端末装置１０Ｂにおいて、休憩を入れるべき旨を提示する局面を示す図である。図１１に示すように、端末装置１０Ｂのディスプレイ１３２において、オンライン授業の講義を示す講義画面１３２Ａと、オンライン授業の進捗を補助する進捗補助画面１３２Ｂとは、同一な画面に表示されている。

進捗補助画面１３２Ｂには、領域１３２Ｇにおいて、休憩を入れるべき旨の指示情報が表示されている。領域１３２Ｄにおいて、各生徒のカメラ映像及び学習状態の評価値が表示され、かつ、生徒の学習状態の基づき、学習状態が一番低い生徒に関する情報は拡大して表示されている。

教師が「休憩を入れる」オブジェクト１３２Ｈを押すと、端末装置１０Ｂの送受信部１８２は、休憩となった旨の指示をサーバ２０へ送信する。「休憩を入れる」オブジェクト１３２Ｈが押されると、端末装置１０Ｂの表示制御部１８４は、「休憩終了」オブジェクトを進捗補助画面１３２Ｂに表示させる。

サーバ装置２０の第１情報取得モジュール２０３３は、休憩となった旨の指示を端末装置１０Ｂから受信すると、端末装置１０Ａからの第１情報の取得を停止する。

教師は、十分な休憩が取れたと判断すると、進捗補助画面１３２Ｂに表示される「休憩終了」オブジェクトを押す。教師が「休憩終了」オブジェクトを押すと、端末装置１０Ｂの送受信部１８２は、休憩が終わった旨の指示をサーバ２０へ送信する。

サーバ装置２０の第１情報取得モジュール２０３３は、休憩が終わった旨の指示を端末装置１０Ｂから受信すると、端末装置１０Ａからの第１情報の取得を再開する。

なお、図１１に示す進捗補助画面１３２Ｂの表示はこれに限定されない。例えば、図１１に示す領域１３２Ｇの表示は休憩を入れるべき旨の指示情報に限らず、「学習状態が悪化しています。」等の現状の学習状態に対する注意を促す表示であってもよい。

また、例えば、領域１３２Ｄにおいて、拡大表示されるのは、学習状態が一番低い生徒に関する情報に限定されない。学習状態の評価が低い数人の生徒に関する情報が拡大表示されてもよい。また、特徴的な行動をした生徒に関する情報が拡大して表示されてもよい。

また、教師により「休憩を入れる」オブジェクト１３２Ｈが押された後、「休憩終了」オブジェクトが必ずしも進捗補助画面１３２Ｂに表示される必要はない。例えば、休憩時間が予め設定されているとする。教師により「休憩を入れる」オブジェクト１３２Ｈが押されると、休憩終了までのカウントダウンが開始され、進捗補助画面１３２Ｂに休憩時間の残り時間が表示されてもよい。

これにより、生徒の学習状態をリアルタイムに把握しつつ、教師が適切なタイミングで休憩を入れられることができる。

＜変形例＞
以下、教師の操作履歴及び経験値に基づき、オンライン授業の進捗を補助する情報を提示する変形例について説明する。

サーバ２０の第２情報提示モジュール２０３５が学習済みモデルを利用して第２情報を出力する場合、学習済みモデルは、ベテラン教師によるオンライン授業の進行に基づいて再学習されてもよい。

具体的には、教師が操作する端末装置１０Ｂは、教師の操作履歴をセンシングする。サーバ２０は、教師の操作履歴を、教師の経験値と、当該操作履歴に対応する時刻における生徒の学習状態とに関連付けて記憶する。例えば、予め設定した経験値よりも高い経験値を有する教師が、生徒全体の集中度の平均値が７０点となったときに、「休憩を入れる」オブジェクト１３２Ｈを押して休憩を入れたとする。サーバ２０は、経験値が高い教師が、生徒全体の集中度の平均値が７０点となったときに休憩を入れたことを記憶する。

サーバ２０は、ベテラン教師の操作履歴に基づき、第２情報提示モジュール２０３５の学習済みモデルを再学習する。これにより、学習済みモデルを、熟練教師のオンライン授業での挙動に基づいて再学習することが可能となる。

なお、学習済みモデルの再学習に限らず、第２情報提示モジュール２０３５は、教師の操作履歴を、教師の経験値と、当該操作履歴に対応する時刻における生徒の学習状態とに関連付けて記憶し、記憶した情報に基づいて第２情報を提示するようにしてもよい。

これにより、熟練した教師の経験を活用して、オンライン授業の進捗を効果的に補助することができる。

以上のように、本開示によると、オンライン授業を受講している生徒の学習状態をリアルタイムに把握しつつ、オンライン授業を支援することができる。

＜付記＞
以上の各実施の形態で説明した事項を以下に付記する。

（付記１）プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記プログラムは、前記プロセッサに、オンライン授業を受講している生徒の行動に関する第１情報を取得する第１ステップと、前記第１情報に基づき、前記オンライン授業に対する前記生徒の学習状態を評価する第２ステップと、前記生徒の学習状態に基づき、前記オンライン授業の進捗を補助する第２情報を教師に提示する第３ステップと、実行させる、プログラム。

（付記２）前記第１ステップにおいて、前記生徒の操作履歴に関する情報と、カメラで撮影した前記生徒の映像データに基づく情報とを前記第１情報として取得する、（付記１）に記載のプログラム。

（付記３）前記オンライン授業は演習を含み、前記第１ステップにおいて、前記生徒が前記演習へ回答する回答操作に関する情報を前記第１情報として取得する、（付記１）又は（付記２）に記載のプログラム。

（付記４）前記第２ステップにおいて、前記生徒の学習状態を数値で評価し、同一のオンライン授業を受講している他の生徒の学習状態と比較する、（付記１）から（付記３）のいずれかに記載のプログラム。

（付記５）前記第３ステップにおいて、前記生徒の学習状態の基づき、所定の生徒に関する情報を、他の生徒と区別可能な態様で教師に提示する、（付記１）から（付記４）のいずれかに記載のプログラム。

（付記６）前記第３ステップにおいて、前記生徒の学習状態の時系列に沿った変化に基づき、所定の生徒に関する情報を、他の生徒と区別可能な態様で教師に提示する、（付記１）から（付記５）のいずれかに記載のプログラム。

（付記７）前記第３ステップにおいて、前記生徒の学習状態の基づき、所定の生徒を指名すべき旨の指示情報を、第２情報として教師に提示する、（付記１）から（付記６）のいずれかに記載のプログラム。

（付記８）前記第３ステップにおいて、前記学習状態を評価する数値が所定の数値以下になる生徒を、指名すべき生徒として教師に提示する、（付記７）に記載のプログラム。

（付記９）前記第３ステップにおいて、同一のオンライン授業で生徒が指名された回数に基づき、指名すべき生徒に関する情報を教師に提示する、（付記７）または（付記８）に記載のプログラム。

（付記１０）前記第３ステップにおいて、前記生徒の学習状態の基づき、教師が説明していた内容を詳細に説明すべき旨の指示情報を、第２情報として教師に提示する、（付記１）から（付記９）のいずれかに記載のプログラム。

（付記１１）前記第３ステップにおいて、前記学習状態を評価する数値が所定の数値以下になる生徒の人数に基づき、教師が説明していた内容を詳細に説明すべき旨の指示情報を提示する、（付記１０）に記載のプログラム。

（付記１２）前記第３ステップにおいて、前記生徒の学習状態の基づき、休憩を入れるべき旨の指示情報を、第２情報として教師に提示する、（付記１）から（付記１１）のいずれかに記載のプログラム。

（付記１３）前記第３ステップにおいて、前記学習状態を評価する数値が所定の数値以下になる生徒の人数に基づき、休憩を入れるべき旨の指示情報を提示する、（付記１２）に記載のプログラム。

１０Ａ、１０Ｂ 端末装置、２０ サーバ、８０ ネットワーク、１２ 通信ＩＦ、１３ 入力装置、１４ 出力装置、１５ メモリ、１６ 記憶部、１９ プロセッサ、２０１ 通信部、２０２ 記憶部、２８１ 生徒情報データベース、２８２ 教師情報データベース、２０３ 制御部。

Claims (16)

1. プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記プログラムは、前記プロセッサに、
   オンライン授業を受講している生徒の操作履歴に関する情報と、前記生徒をカメラで撮影した生徒の映像データに基づく情報を第１情報として取得する第１ステップと、
   前記第１情報に基づき、前記オンライン授業に対する前記生徒の学習状態を、前記オンライン授業への集中度と、生徒間の行動を比較して得られる同調度とから評価する第２ステップと、
   前記生徒の学習状態に基づき、前記オンライン授業の進捗を補助する第２情報を教師に提示する第３ステップと、実行させる、プログラム。
2. 前記オンライン授業は演習を含み、
   前記第１ステップにおいて、前記生徒が前記演習へ回答する回答操作に関する情報を前記第１情報として取得する、請求項１に記載のプログラム。
3. 前記第２ステップにおいて、前記生徒の学習状態を数値で評価し、同一のオンライン授業を受講している他の生徒の学習状態と比較する、請求項１又は２に記載のプログラム。
4. 前記第３ステップにおいて、前記生徒の学習状態に基づき、所定の生徒に関する情報を、他の生徒と区別可能な態様で教師に提示する、請求項１から３のいずれかに記載のプログラム。
5. 前記第３ステップにおいて、前記生徒の学習状態の時系列に沿った変化に基づき、所定の生徒に関する情報を、他の生徒と区別可能な態様で教師に提示する、請求項１から４のいずれかに記載のプログラム。
6. 前記第３ステップにおいて、前記生徒の学習状態に基づき、所定の生徒を指名すべき旨の指示情報を、第２情報として教師に提示する、請求項１から５のいずれかに記載のプログラム。
7. 前記第３ステップにおいて、前記学習状態を評価する数値が所定の数値以下になる生徒を、指名すべき生徒として教師に提示する、請求項６に記載のプログラム。
8. 前記第３ステップにおいて、同一のオンライン授業で生徒が指名された回数に基づき、指名すべき生徒に関する情報を教師に提示する、請求項６又は７に記載のプログラム。
9. 前記第３ステップにおいて、前記生徒の学習状態に基づき、教師が説明していた内容を詳細に説明すべき旨の指示情報を、第２情報として教師に提示する、請求項１から８のいずれかに記載のプログラム。
10. 前記第３ステップにおいて、前記学習状態を評価する数値が所定の数値以下になる生徒の人数に基づき、教師が説明していた内容を詳細に説明すべき旨の指示情報を提示する、請求項９に記載のプログラム。
11. 前記第３ステップにおいて、前記生徒の学習状態の基づき、休憩を入れるべき旨の指示情報を、第２情報として教師に提示する、請求項１から１０のいずれかに記載のプログラム。
12. 前記第３ステップにおいて、前記学習状態を評価する数値が所定の数値以下になる生徒の人数に基づき、休憩を入れるべき旨の指示情報を提示する、請求項１１に記載のプログラム。
13. 前記第３ステップにおいて、学習状態に関するデータを入力データ、当該学習状態の際に熟練の教師が取る対応を正解出力データとして学習された学習済みモデルに、前記生徒の学習状態を入力することで、前記第２情報を出力させる、請求項１から１２のいずれかに記載のプログラム。
14. 前記学習済みモデルは、熟練の教師によるオンライン授業の進行に基づいて再学習される、請求項１３に記載のプログラム。
15. プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータにより実行される方法であって、
    前記方法は、前記プロセッサが、前記メモリに記憶されるプログラムを読み込んで実行することにより、
    オンライン授業を受講している生徒の操作履歴に関する情報と、前記生徒をカメラで撮影した生徒の映像データに基づく情報を第１情報として取得する第１ステップと、
    前記第１情報に基づき、前記オンライン授業に対する前記生徒の学習状態を、前記オンライン授業への集中度と、生徒間の行動を比較して得られる同調度とから評価する第２ステップと、
    前記生徒の学習状態に基づき、前記オンライン授業の進捗を補助する第２情報を教師に提示する第３ステップと、実行させる、方法。
16. 制御部と、記憶部とを備える情報処理装置であって、
    前記制御部が、前記記憶部に記憶されるプログラムに基づいて動作することにより、
    オンライン授業を受講している生徒の操作履歴に関する情報と、前記生徒をカメラで撮影した生徒の映像データに基づく情報を第１情報として取得する第１ステップと、
    前記第１情報に基づき、前記オンライン授業に対する前記生徒の学習状態を、前記オンライン授業への集中度と、生徒間の行動を比較して得られる同調度とから評価する第２ステップと、
    前記生徒の学習状態に基づき、前記オンライン授業の進捗を補助する第２情報を教師に提示する第３ステップと、実行させる、情報処理装置。

Images