JP7418873B2

JP7418873B2 - 判定装置及びプログラム

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Publication number: JP7418873B2
Application number: JP2022565510A
Authority: JP
Inventors: 司木村; 正行沼尾; 進太郎小倉
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Filing date: 2021-11-30
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Description

本発明は、判定装置及びプログラムに関する。

従来より、生体信号を用いて身体の状態を判定する装置が知られている。例えば、失語症患者の発話訓練、言語学習、及び睡眠状態の判定装置に生体信号を組み合わせた技術が知られている。このような技術として、また、例えば、語学では、英語音声の聞き取りによる音素、品詞、英語の難易度、文の長さ、文の構造、及び音声の速度のうち少なくともひとつを脳活動から推定する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１９－１２８５３３号公報

ところで、上記特許文献１に記載の技術のように、生体信号を語学に用いるものはあるものの、教育用の学習科目に対して生体信号を用いる技術はなかった。そこで、教育において、生体信号から学習科目に対する習熟度を容易に出力することができれば好適である。

本発明は、上記従来の実状に鑑みてなされたものであり、生体信号から学習科目に対する習熟度を容易に出力することが可能な判定装置及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明は、所定の学習科目に関するユーザの習熟度を判定する判定装置であって、前記所定の学習科目に関連する視聴覚情報を視聴する前記ユーザについて、視聴中の前記ユーザの生体信号を取得する生体信号取得部と、取得された生体信号に基づいて、前記ユーザの前記学習科目に関する状態変化度合を算出する算出部と、算出された状態変化度合に基づいて、前記ユーザの前記学習科目に関する習熟度を判定する判定部と、判定結果を出力する出力部と、を備える判定装置に関する。

また、前記生体信号取得部は、前記ユーザの生体信号として前記ユーザの脳波を取得する脳波取得部であり、前記算出部は、前記ユーザの状態変化度合として、集中度を算出するのが好ましい。

また、前記生体信号取得部は、前記ユーザの生体信号として皮膚電気活動に関連する電気信号を取得する電気信号取得部であり、前記算出部は、前記ユーザの状態変化度合として、ストレス度を算出するのが好ましい。

また、前記所定の学習科目は、語学であるのが好ましい。

また、判定装置は、判定結果に応じて、前記ユーザに提供される複数の所定の学習コンテンツを取得する学習コンテンツ取得部と、取得された前記学習コンテンツを前記ユーザに提供する動画像提供部と、前記ユーザに提供される複数の前記学習コンテンツのうち、前記ユーザへの適性が最も高い前記学習コンテンツを特定する特定部と、をさらに備え、前記脳波取得部は、提供された前記学習コンテンツを視聴中の前記ユーザの脳波を取得し、前記算出部は、取得された脳波に基づいて、前記ユーザの前記学習コンテンツに対する集中度を算出し、前記特定部は、算出された集中度に基づいて、前記学習コンテンツを特定し、前記出力部は、特定された前記学習コンテンツを識別する情報を出力するのが好ましい。

また、判定装置は、判定結果に応じて、前記ユーザに提供される複数の所定の学習コンテンツを取得する学習コンテンツ取得部と、取得された前記学習コンテンツを前記ユーザに提供する動画像提供部と、前記ユーザに提供される複数の前記学習コンテンツのうち、前記ユーザへの適性が最も高い前記学習コンテンツを特定する特定部と、をさらに備え、前記皮膚電気信号取得部は、提供された前記学習コンテンツを視聴中の前記ユーザの皮膚電気活動に関連する電気信号を取得し、前記算出部は、取得された皮膚電気活動に関連する信号に基づいて、前記ユーザの前記学習コンテンツに対するストレス度を算出し、前記特定部は、算出されたストレス度に基づいて、前記学習コンテンツを特定し、前記出力部は、特定された前記学習コンテンツを識別する情報を出力するのが好ましい。

また、本発明は、所定の学習科目に関するユーザの習熟度を判定する判定装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、前記コンピュータを、前記所定の学習科目に関連する視聴覚情報を視聴する前記ユーザについて、視聴中の前記ユーザの脳波を取得する脳波取得部、取得された脳波に基づいて、前記ユーザの前記学習科目に関する状態変化度合を算出する算出部、算出された状態変化度合に基づいて、前記ユーザの前記学習科目に関する習熟度を判定する判定部、判定結果を出力する出力部、として機能させるプログラムに関する。

本開示によれば、生体信号から学習科目に対する習熟度を容易に出力することが可能な判定装置及びプログラムを提供することができる。

本発明の第１実施形態に係る判定装置を用いた概要を示す概略図である。第１実施形態の判定装置の構成を示すブロック図である。第１実施形態の判定装置の脳波と集中度との関係を示すグラフである。第１実施形態の判定装置の動作の流れを示すフローチャートである。本発明の第２実施形態に係る判定装置の構成を示すブロック図である。第２実施形態の判定装置の動作の流れを示すフローチャートである。本発明の第３実施形態に係る判定装置を用いた概要を示す概略図である。第３実施形態の判定装置の構成を示すブロック図である。第３実施形態の判定装置の皮膚電気活動に関連する電気信号とストレス度との関係を示すグラフである。

以下、本発明の各実施形態に係る判定装置１及びプログラムについて、図１から図９を参照して説明する。
まず、各実施形態に係る判定装置１の概要について説明する。
判定装置１は、教育に関する学習科目に関して、ユーザＵの習熟度を判定する装置である。また、判定装置１は、教育に関する学習科目に関して、集中力を高めるのに優れたコンテンツをユーザＵに推薦可能な装置である。判定装置１は、例えば、学習科目の１つである語学に関して、ユーザＵの習熟度を測定する。また、判定装置１は、語学に関する複数の学習コンテンツのうち、ユーザＵの集中力を高める効果を期待できる学習コンテンツをユーザＵに推薦（提示）可能な装置である。判定装置１は、ユーザＵの生体信号を用いて、ユーザＵの状態変化度合を判定する。判定装置１は、特に、生体信号の一例として、ユーザＵの脳波又は皮膚電気活動に関連する信号を用いて、ユーザＵの状態変化度合を判定する。以下の各実施形態では、判定装置１は、ユーザＵの習熟度を判定するにあたり、視聴覚情報をユーザＵに視聴させ、その脳波又は皮膚電気活動に関連する信号を取得する。また、視聴覚情報は、動画像、静止画像、又は紙ベースのテキスト・写真等を含む。以下の各実施形態では、視聴覚情報は、一例として、動画像を例に説明される。なお、以下の第１実施形態では、判定装置１は、ユーザＵの状態変化度合として、ユーザＵの集中度を用いる。また、以下の第３実施形態では、判定装置１は、ユーザＵの状態変化度合として、ユーザＵのストレス度を用いる。

次に、集中力と脳波との関係について説明する。
学術的なエビデンスとして、前頭部シータ波と集中度とは、相関があることが知られている（Ｉｓｈｉｉｅｔａｌ．，１９９９；ＤＯＩ：１０．１０９７／００００１７５６－１９９９０３１７０－００００３）。以下の実施形態では、語学学習への集中度として、ユーザＵの前頭部シータ波を指標とする。ここで、シータ波は、高速フーリエ変換等の周波数解析によって得られる４－７Ｈｚ帯域の脳波活動である。また、以下の実施形態では、所定の動画像の視聴中及びその前後における、ユーザＵのシータ波を測定することにより、集中度を算出する。

［第１実施形態］
次に、本発明の第１実施形態に係る判定装置１について、図１から図４を参照して説明する。
判定装置１は、所定の学習科目に関するユーザＵの習熟度を判定する装置である。判定装置１は、図１に示すように、所定の動画像をユーザＵに対して提供する。また、判定装置１は、提供された動画像を視聴するユーザＵの脳波を取得することにより、ユーザＵの習熟度を判定する。本実施形態において、所定の学習科目は、一例として、語学を用いて説明される。判定装置１は、図２に示すように、動画像格納部１１と、動画像提供部１２と、脳波取得部１３と、算出部１４と、判定情報格納部１５と、判定部１６と、出力部１７と、を備える。

動画像格納部１１は、例えば、ハードディスク等の記録媒体である。動画像格納部１１は、ユーザＵに提供される動画像を格納する。動画像格納部１１は、例えば、学習科目に関する動画像を格納する。具体的には、動画像格納部１１は、対象となる語学を用いた、所定の自己紹介動画を格納する。

動画像提供部１２は、例えば、ＣＰＵが動作することにより実現される。動画像提供部１２は、ユーザＵに対して、学習科目に関する動画像を視聴可能に提供する。動画像提供部１２は、動画像格納部１１に格納されている動画像を取得する。動画像提供部１２は、取得した動画像をユーザＵに対して提供する。動画像提供部１２は、例えば、図１に示すように、ディスプレイ１０１等に動画像を表示することにより、ユーザＵに対して、視聴可能な状態で動画像を提供する。

脳波取得部１３は、例えば、ＣＰＵが動作することにより実現される。脳波取得部１３は、所定の学習科目に関する視聴覚情報を視聴するユーザについて、視聴中のユーザの生体信号を取得する生体信号取得部（図示せず）の一例である。脳波取得部１３は、提供された動画像を視聴するユーザＵについて、視聴中のユーザＵの脳波を取得する。脳波取得部１３は、例えば、図１に示すように、ユーザＵの頭部に設置される乾式電極脳波計１０２から得られる脳波を取得する。本実施形態において、脳波取得部１３は、例えば、動画像の視聴中及び動画像の視聴前後の脳波を取得する。

算出部１４は、例えば、ＣＰＵが動作することにより実現される。算出部１４は、取得された生体信号に基づいて、ユーザＵの学習科目に対する状態変化度合を算出する。本実施形態において、算出部１４は、取得された脳波に基づいて、ユーザＵの学習科目に関する集中度を算出する。算出部１４は、例えば、動画視聴中及び視聴前後の脳波に基づいてシータ波の差分を算出することにより、ユーザＵの集中度を算出する。具体的には、動画視聴中及び動画視聴後の脳波について、動画視聴前の脳波との差分を算出することにより、脳波を算出する。算出部１４は、例えば、動画像の視聴中及び動画像の視聴前後の所定期間の脳波から脳波の差分を算出する。

判定情報格納部１５は、例えば、ハードディスク等の記録媒体である。判定情報格納部１５は、ユーザＵの語学レベルを判定する基準について、判定情報として格納する。判定情報格納部１５は、例えば、語学レベルについて、上級者又は初級者と判定するレベルの指標を判定情報として格納する。判定情報格納部１５は、例えば、シータ波の上限値及び下限値を用いて、判定する指標を判定情報として格納する。

判定部１６は、例えば、ＣＰＵが動作することにより実現される。判定部１６は、算出された集中度に基づいて、ユーザＵの学習科目に関する習熟度を判定する。判定部１６は、例えば、図３に示すように、算出部１４によって算出されたユーザＵのシータ波の差分を用いて、ユーザＵの習熟度を判定する。判定部１６は、例えば、習熟度として、上級及び初級のいずれかを判定する。判定部１６は、例えば、判定情報を用いて、いずれの領域にシータ波が含まれているかによって、習熟度（上級者又は初級者）を判定する。

出力部１７は、例えば、ＣＰＵが動作することにより実現される。出力部１７は、判定結果を出力する。出力部１７は、例えば、ディスプレイ等の表示装置に判定結果を出力する。また、出力部１７は、プリンタ等の印刷装置に判定結果を出力する。

次に、判定装置１の動作について、図４を参照して説明する。
まず、動画像提供部１２は、ユーザＵに提供する動画を視聴可能に提供する（ステップＳ１）。次いで、脳波取得部１３は、ユーザＵの脳波を取得する（ステップＳ２）。

次いで、算出部１４は、集中度としてシータ波の差分を算出する（ステップＳ３）。次いで、判定部１６は、集中度を用いてユーザＵの習熟度を判定する（ステップＳ４）。集中度が高い場合（ステップＳ４：ＹＥＳ）、処理は、ステップＳ５に進む。一方、集中度が低い場合（ステップＳ４：ＮＯ）、処理は、ステップＳ７に進む。

ステップＳ５において、判定部１６は、ユーザＵを上級者と判定する。次いで、出力部１７は、判定結果を出力する（ステップＳ６）。これにより、本フローによる処理は、終了する。

ステップＳ７において、判定部１６は、ユーザＵを初級者と判定する。次いで、処理は、ステップＳ６に進む。

次に、プログラムについて説明する。
判定装置１に含まれる各構成は、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせによりそれぞれ実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。

プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ(Programmable ROM)、ＥＰＲＯＭ(Erasable PROM)、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ(random access memory）)を含む。また、表示プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

以上、本実施形態に係る判定装置１及びプログラムによれば、以下の効果を奏する。
（１）所定の学習科目に関するユーザＵの習熟度を判定する判定装置１であって、所定の学習科目に関する視聴覚情報を視聴するユーザＵについて、視聴中のユーザＵの脳波を取得する脳波取得部１３と、取得された脳波に基づいて、ユーザＵの学習科目に関する集中度を算出する算出部１４と、算出された集中度に基づいて、ユーザＵの学習科目に関する習熟度を判定する判定部１６と、判定結果を出力する出力部１７と、を備える。これにより、生体信号から学習科目に対する習熟度を容易に出力することができる。例えば、習熟度を容易に可視化することができるので、ユーザＵに適した学習内容を策定することが可能になる。

［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態に係る判定装置１及びプログラムについて説明する。第２実施形態の説明にあたって、前述の実施形態と同一の構成要件については同一符号を付し、その説明を省略もしくは簡略化する。
第２実施形態に係る判定装置１及びプログラムは、第１実施形態で判定されたユーザＵの習熟度に応じて、ユーザＵの学習に供される学習コンテンツを特定する。例えば、判定装置１は、初級者であるユーザＵに対して、初級者に対応する動画である学習コンテンツのうち、より初級者にとって興味のある学習コンテンツを特定する。判定装置１は、例えば、サッカーに興味のあるユーザＵに対して、サッカーを含む学習コンテンツを特定する。

第２実施形態に係る判定装置１は、コンテンツ格納部１８と、学習コンテンツ取得部１９と、特定部２０と、をさらに備える点で、第１実施形態と異なる。また、第２実施形態に係る判定装置１は、動画像提供部１２、脳波取得部１３、算出部１４、判定部１６、及び出力部１７の動作が第１実施形態と異なる。

コンテンツ格納部１８は、例えば、ハードディスク等の記録媒体である。コンテンツ格納部１８は、複数の学習コンテンツを動画像として格納する。また、コンテンツ格納部１８は、複数の学習コンテンツとして、複数のユーザＵのそれぞれの好みに応じたコンテンツを格納する。コンテンツ格納部１８は、例えば、サッカーに興味のあるユーザＵに対して提供可能な、サッカーの紹介を語学で説明した学習コンテンツを格納する。

学習コンテンツ取得部１９は、例えば、ＣＰＵが動作することにより実現される。学習コンテンツ取得部１９は、判定結果に応じて、ユーザＵに提供される複数の所定の学習コンテンツを取得する。コンテンツ取得部は、例えば、ユーザＵの習熟度に応じた複数の学習コンテンツを取得する。

特定部２０は、例えば、ＣＰＵが動作することにより実現される。特定部２０は、ユーザＵに提供される複数の学習コンテンツのうち、ユーザＵへの適性が最も高い学習コンテンツを特定する。特定部２０は、例えば、学習コンテンツの視聴中のシータ波について、最も高いシータ波の差分を得られた学習コンテンツについて、ユーザＵへの適正が最も高い学習コンテンツとして特定する。特に、特定部２０は、以下の算出部において算出された集中度に基づいて、学習コンテンツを特定する。特定部２０は、例えば、ユーザＵによって最も高い集中度を示された学習コンテンツについて、ユーザＵに適した学習コンテンツとして特定する。

動画像提供部１２は、取得された学習コンテンツをユーザＵに提供する。動画像提供部１２は、例えば、取得された複数の学習コンテンツを順次視聴可能にユーザＵに提供する。

脳波取得部１３は、提供された学習コンテンツを視聴中のユーザＵの脳波を取得する。脳波取得部１３は、複数の学習コンテンツごとに、ユーザＵの脳波を取得する。

算出部１４は、取得された脳波に基づいて、ユーザＵの学習コンテンツに対する集中度を算出する。算出部１４は、複数の学習コンテンツごとに、ユーザＵの集中度を算出する。本実施形態において、算出部１４は、複数の学習コンテンツごとに、ユーザＵの集中度の度合いを算出する。

出力部１７は、特定された学習コンテンツを識別する情報を出力する。出力部１７は、例えば、ディスプレイ等の表示装置に、特定された学習コンテンツを識別する情報（動画名等）を表示する。

次いで、判定装置１の動作につい、図６を参照して説明する。
まず、学習コンテンツ取得部１９は、複数の学習コンテンツを取得する（ステップＳ１１）。次いで、動画像提供部１２は、取得した学習コンテンツについて、視聴可能な状態でユーザＵに提供する（ステップＳ１２）。次いで、脳波取得部１３は、学習コンテンツを視聴中のユーザＵの脳波を取得する（ステップＳ１３）。次いで、算出部１４は、取得した脳波に基づいて、ユーザＵの集中度を算出する（ステップＳ１４）。

次いで、次の学習コンテンツが再生されるか否かが判断される（ステップＳ１５）。次の学習コンテンツがない場合（ステップＳ１５：ＮＯ）、処理は、ステップＳ１６に進む。一方、次の学習コンテンツがある場合（ステップＳ１５：ＹＥＳ）、処理は、ステップＳ３に戻る。

ステップＳ１６において、特定部２０は、ユーザＵに対して適したコンテンツを特定する。次いで、出力部１７は、特定されたコンテンツを出力する（ステップＳ１７）。

以上、本実施形態に係る判定装置１及びプログラムによれば、以下の効果を奏する。
（２）判定装置１は、判定結果に応じて、ユーザＵに提供される複数の所定の学習コンテンツを取得する学習コンテンツ取得部１９と、取得された学習コンテンツをユーザＵに提供する動画像提供部１２と、ユーザＵに提供される複数の学習コンテンツのうち、ユーザＵへの適性が最も高い学習コンテンツを特定する特定部２０と、をさらに備え、脳波取得部１３は、提供された学習コンテンツを視聴中のユーザＵの脳波を取得し、算出部１４は、取得された脳波に基づいて、ユーザＵの学習コンテンツに対する集中度を算出し、特定部２０は、算出された集中度に基づいて、学習コンテンツを特定し、出力部１７は、特定された学習コンテンツを識別する情報を出力する。これにより、より学習効果を望むことができる学習コンテンツを特定することができる。したがって、ユーザＵの習熟度をより高めることができる。

［第３実施形態］
次に、本発明の第３実施形態に係る判定装置１及びプログラムについて、図７から図９を参照して説明する。第３実施形態の説明にあたって、前述の実施形態と同一の構成要件については同一符号を付し、その説明を省略もしくは簡略化する。
第３実施形態に係る判定装置１及びプログラムは、第１実施形態及び第２実施形態において生体信号として脳波を用いたのに代えて、皮膚電気活動に関連する電気信号（以下、皮膚電気信号ともいう）を用いる。皮膚電気活動に関連する電気信号は、例えば、皮膚抵抗、皮膚インピーダンス、又は皮膚電位が挙げられる。第３実施形態に係る判定装置１は、図７に示すように、ユーザＵの腕部から皮膚電気信号を取得する。本実施形態において、判定装置１及びプログラムは、一例として、皮膚電気信号から皮膚コンダクタンス水準（ＳＣＬ）を算出して判定に用いる。第３実施形態に係る判定装置１は、皮膚電気活動に関連する電気信号を用いて、ユーザＵの学習科目に関するストレス度を算出する。また、第３実施形態に係る判定装置１は、算出されたストレス度を用いて、ユーザＵの学習科目に関する習熟度を算出する。

第３実施形態に係る判定装置１及びプログラムは、図８に示すように、脳波取得部１３に代えて、皮膚電気信号取得部２１を備える点で、第１及び第２実施形態と異なる。また、第３実施形態に係る判定装置１及びプログラムは、算出部１４が、時間ごとの皮膚電気信号の差分値を算出する点で第１及び第２実施形態と異なる。また、第３実施形態に係る判定装置１及びプログラムは、判定情報格納部１５が、語学レベルについて、上級者又は初級者と判定するレベルの指標として、皮膚電気信号（皮膚コンダクタンス水準）の時間ごとの差分値を判定する指標を判定情報として格納する点で、第２及び第３実施形態と異なる。また、第３実施形態に係る判定装置１及びプログラムは、判定部１６が、皮膚電気信号（皮膚コンダクタンス水準）の差分を用いて、ユーザＵの習熟度を算出する点で第２及び第３実施形態と異なる。

皮膚電気信号取得部２１は、例えば、ＣＰＵが動作することにより実現される。皮膚電気信号取得部２１は、所定の学習科目に関する視聴覚情報を視聴するユーザについて、視聴中のユーザの生体信号を取得する生体信号取得部（図示せず）の一例である。皮膚電気信号取得部２１は、提供された動画像を視聴するユーザＵについて、視聴中のユーザＵの皮膚電気信号に関連する電気信号を取得する。皮膚電気信号取得部２１は、例えば、図７に示すように、ユーザＵの腕部に巻き回しされる皮膚電気活動測定計１０３（例えば、リストウォッチ（リストバンド）型測定器（図示せず））から得られる皮膚電気活動に関連する電気信号を取得する。本実施形態において、皮膚電気信号取得部２１は、例えば、動画像の視聴中及び動画像の視聴前後の皮膚電気信号を取得する。

算出部１４は、例えば、ローパスフィルタ（図示せず）を通した皮膚電気信号の皮膚コンダクタンス水準について、伝導率の平均値（以下、単に平均値ともいう）をユーザＵのストレス度として算出する。算出部１４は、例えば、動画像の視聴中及び動画像の視聴前後の所定期間の皮膚電気信号から伝導率の平均値をユーザＵのストレス度として算出する。

判定部１６は、例えば、図９に示すように、算出部１４によって算出されたユーザＵの平均値の差分を用いて、ユーザＵの習熟度を判定する。判定部１６は、例えば、習熟度として、上級及び初級のいずれかを判定する。判定部１６は、例えば、判定情報を用いて、平均値の差分値（ストレス度の変化）に応じて習熟度（上級者又は初級者）を判定する。判定部１６は、例えば、図９を例として、動画像の視聴前から視聴後にかけて、平均値が上昇してる場合に初級者と判定する。すなわち、判定部１６は、平均値の差分値が正である場合（ストレス度が上昇している場合）に、初級者と判定する。また、判定部１６は、例えば、動画像の視聴前から視聴後にかけて、平均値が下降している場合に上級者と判定する。すなわち、判定部１６は、平均値の差分値が負である場合（ストレス度が下降している場合）に、上級者と判定する。

以上、本実施形態に係る判定装置１及びプログラムによれば、以下の効果を奏する。
（３）生体信号取得部は、ユーザの生体信号として皮膚電気活動に関連する電気信号を取得する電気信号取得部である。脳波を取得する場合に比べ、皮膚電気活動測定計（リストバンド型測定器）１０３を用いることができるので、生体信号を容易に取得することができる。

以上、本発明の判定装置及びプログラムの好ましい各実施形態につき説明したが、本発明は、上述の実施形態に制限されるものではなく、適宜変更が可能である。

例えば、上記実施形態において、判定装置１は、ユーザＵの学習状況を取得する学習状況取得部（図示せず）をさらに備えてもよい。学習状況取得部は、ユーザＵのテストの点数等を取得してもよい。そして、判定部１６は、取得した学習状況に応じた集中度の推移を特定することにより、習熟度に関する判定情報を予め生成するようにしてもよい。また、学習状況取得部は、ユーザＵの自己紹介等を含む情報を学習状況として取得してもよい。この場合、学習コンテンツ取得部１９は、学習状況に含まれるユーザＵの興味に対応する学習コンテンツを取得するとともに、ユーザＵに視聴可能に提供してもよい。これにより、学習コンテンツ取得部１９が取得する学習コンテンツの数を少なくすることができ、ユーザＵが視聴する学習コンテンツの数を減らすことができる。したがって、学習コンテンツの特定を効率化することができる。

また、上記実施形態において、脳波取得部１３は、動画視聴中又は動画視聴直後の脳波のみを取得するようにしてもよい。算出部１４は、動画視聴前との差分ではなく、仮に動画視聴前のシータ波のレベルを０として、シータ波の差分を算出してもよい。具体的には、算出部１４は、動画視聴中のシータ波のレベル又は動画視聴直後のシータ波のレベルをシータ波の差分として算出してもよい。

また、上記実施形態において、生体信号は、脳波に限定されず、脈動、心電図等であってもよい。また、上記実施形態において、学習科目は、語学に限定されず、一般的に「学習」と呼ばれる他の科目であってもよい。

また、第３実施形態において、ローパスフィルタを通した皮膚コンダクタンス水準を用いる点を例示したが、これに制限されない。算出部は、バンドパスフィルタ又はハイパスフィルタを用いて判定用の信号を算出してもよい。

また、上記実施形態において、脳波及び皮膚電位の両者を同時に用いて習熟度を判定してもよい。また、第２実施形態において、第３実施形態のストレス度を用いてストレスの少ない学習コンテンツを特定するようにしてもよい。具体的には、特定部２０は、算出されたストレス度に基づいて、学習コンテンツを特定してもよい。

１判定装置
１２動画像提供部
１３脳波取得部
１４算出部
１６判定部
１７出力部
１９学習コンテンツ取得部
２０特定部
Ｕユーザ

Claims

所定の学習科目に関するユーザの習熟度を判定する判定装置であって、
前記所定の学習科目に関する視聴覚情報を視聴する前記ユーザについて、視聴中の前記ユーザの生体信号を取得する生体信号取得部と、
取得された生体信号に基づいて、前記ユーザの前記学習科目に関する状態変化度合を算出する算出部と、
算出された状態変化度合に基づいて、前記ユーザの前記学習科目に関する習熟度を判定する判定部と、
判定結果を出力する出力部と、
を備え、
前記生体信号取得部は、前記ユーザの生体信号として前記ユーザの脳波を取得する脳波取得部であり、
前記脳波は、シータ波であり、
前記算出部は、前記ユーザの状態変化度合として、集中度を算出し、
前記算出部は、視聴覚情報視聴中及び視聴前後の脳波に基づいてシータ波の差分を算出することにより集中度を算出する判定装置。
前記視聴覚情報は動画である請求項１に記載の判定装置。
前記生体信号取得部は、前記ユーザの生体信号として前記脳波に加えて皮膚電気活動に関連する電気信号を取得する皮膚電気信号取得部であり、
前記算出部は、前記ユーザの状態変化度合として、ストレス度を算出する請求項１に記載の判定装置。
前記所定の学習科目は、語学である請求項１から３のいずれかに記載の判定装置。
判定結果に応じて、前記ユーザに提供される複数の所定の学習コンテンツを取得する学習コンテンツ取得部と、
取得された前記学習コンテンツを前記ユーザに提供する動画像提供部と、
前記ユーザに提供される複数の前記学習コンテンツのうち、前記ユーザへの適性が最も高い前記学習コンテンツを特定する特定部と、
をさらに備え、
前記脳波取得部は、提供された前記学習コンテンツを視聴中の前記ユーザの脳波を取得し、
前記算出部は、取得された脳波に基づいて、前記ユーザの前記学習コンテンツに対する集中度を算出し、
前記特定部は、算出された集中度に基づいて、前記学習コンテンツを特定し、
前記出力部は、特定された前記学習コンテンツを識別する情報を出力する請求項１に記載の判定装置。
判定結果に応じて、前記ユーザに提供される複数の所定の学習コンテンツを取得する学習コンテンツ取得部と、
取得された前記学習コンテンツを前記ユーザに提供する動画像提供部と、
前記ユーザに提供される複数の前記学習コンテンツのうち、前記ユーザへの適性が最も高い前記学習コンテンツを特定する特定部と、
をさらに備え、
前記皮膚電気信号取得部は、提供された前記学習コンテンツを視聴中の前記ユーザの皮膚電気活動に関連する電気信号を取得し、
前記算出部は、取得された皮膚電気活動に関連する信号に基づいて、前記ユーザの前記学習コンテンツに対するストレス度を算出し、
前記特定部は、算出されたストレス度に基づいて、前記学習コンテンツを特定し、
前記出力部は、特定された前記学習コンテンツを識別する情報を出力する請求項３に記載の判定装置。
所定の学習科目に関するユーザの習熟度を判定する判定装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
前記所定の学習科目に関する視聴覚情報を視聴する前記ユーザについて、視聴中の前記ユーザの脳波のシータ波を生体信号として取得する生体信号取得部、
取得された生体信号に基づいて、前記ユーザの前記学習科目に関する状態変化度合を算出する算出部、
算出された状態変化度合に基づいて、前記ユーザの前記学習科目に関する習熟度を判定する判定部、
判定結果を出力する出力部、
として機能させ、
前記算出部は、前記ユーザの状態変化度合として、集中度を算出し、
前記算出部は、視聴覚情報視聴中及び視聴前後の脳波に基づいてシータ波の差分を算出することにより集中度を算出するプログラム。
前記視聴覚情報は動画である請求項７に記載のプログラム。
前記生体信号取得部は、前記生体信号として前記シータ波に加えて皮膚電気活動に関連する電気信号を取得する、請求項７または８に記載のプログラム。