JP7473270B1 - Learning support system and learning support method - Google Patents

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Abstract

Figure 0007473270000001

【課題】受講者のレベルに応じた講義の提供を実現する技術を提供する。
【解決手段】講師を模した仮想的な人物であるアバター講師により、受講者に、映像および音声で構成された講義を提供する学習支援システムは、第1レベルの講義の台本として予め作成されたテキストデータである第1レベル台本データを記憶する記憶部と、前記第1レベル台本データに基づいて、前記第1レベルと異なる第2レベルの講義の台本のテキストデータである第2レベル台本データを作成する台本生成部と、前記第2レベル台本データのテキストデータを発声する音声と、前記アバター講師の映像とを含む講義を出力する講義出力部と、を有している。
【選択図】図3

Figure 0007473270000001

The present invention provides a technology that enables lectures to be provided according to the level of each student.
[Solution] A learning support system in which an avatar lecturer, a virtual character modeled after a lecturer, provides students with a lecture consisting of video and audio has a memory unit that stores first-level script data, which is text data created in advance as a script for a first-level lecture, a script generation unit that creates second-level script data, which is text data for a script for a second-level lecture different from the first level, based on the first-level script data, and a lecture output unit that outputs a lecture including audio that speaks the text data of the second-level script data and video of the avatar lecturer.
[Selected figure] Figure 3

Description

本発明は、計算機システムを利用して学習を支援する技術に関する。 The present invention relates to technology that supports learning using a computer system.

特許文献1には、映像と音声を含む講義を提供する学習システムが開示されている。学習システムは、講義を受講する受講者を撮影するために取得された画像に基づいて、受講者が講義に集中しているか否かに関する判定を行い、その判定の結果に基づく集中判定結果情報を記録し、画像と集中判定結果情報とに基づいて、受講者が講義の内容を理解しているか否かに関する判定を行い、その判定の結果に基づく理解判定結果情報を記録し、集中判定結果情報および理解判定結果情報に基づいて講義を制御する。その際、学習システムは、補習が有効な受講者に対して、補習処理として、予め用意されていた補習講義を提供する。 Patent Document 1 discloses a learning system that provides lectures including video and audio. The learning system judges whether or not the students are concentrating on the lecture based on images acquired to film the students attending the lecture, records concentration judgment result information based on the results of that judgment, judges whether or not the students understand the contents of the lecture based on the images and the concentration judgment result information, records understanding judgment result information based on the results of that judgment, and controls the lecture based on the concentration judgment result information and the understanding judgment result information. At that time, the learning system provides students who benefit from supplementary lessons with supplementary lectures that have been prepared in advance as supplementary learning processing.

特開2021-018316号公報JP 2021-018316 A

あるレベルの受講者に合わせて作成された講義は、それより高いレベルの受講者にはつまらないと感じられ、受講者はやる気を失う。また、その講義は、それより低いレベルの受講者には理解できず、やはり受講者はやる気を失う。受講者の講義に対する理解のレベルは、受講者の過去の学習歴や理解力によってそれぞれに異なる。したがって、各受講者のレベルにあった補習講義を提供するためには、同じ分野に対してレベルの異なる多数の講義コンテンツを予め用意しておくことが必要となり、多大な費用、時間、労力を要する。 Lectures created for students of a certain level are boring to students of a higher level, and they lose motivation. Furthermore, students of a lower level cannot understand the lectures, and they also lose motivation. Students' levels of understanding of lectures vary depending on their past learning history and comprehension abilities. Therefore, in order to provide supplementary lectures that are appropriate for each student's level, it is necessary to prepare in advance a large number of lecture contents of different levels for the same field, which requires a great deal of cost, time, and effort.

この課題は、バーチャルな講義コンテンツを受講者に提供する学習システムだけでなく、現実の人間の講師が受講者に対して講義を行う学校、予備校、塾などにも同様の課題が存在する。ひとりの講師があらゆる受講者の理解のレベルに応じて講義の説明を使い分けるのは容易でない。現実の講師には得意不得意があり、理解のレベルの高い受講者に向けた簡潔にポイントを押さえた講義を得意とする講師がいる一方で、理解のレベルの低い受講者にその興味を惹きつつ分かりやすく説明する講義を得意とする講師がいる。 This issue is not only faced by learning systems that provide virtual lecture content to students, but also by schools, preparatory schools, and cram schools where real human instructors lecture to students. It is not easy for one instructor to use different lecture explanations depending on the level of understanding of each and every student. Real instructors have their strengths and weaknesses, and while some instructors are good at giving concise lectures that focus on the main points for students with a high level of understanding, others are good at giving lectures that are easy to understand and that capture the interest of students with a low level of understanding.

本開示に含まれるひとつの目的は、受講者のレベルに応じた講義の提供を実現する技術を提供することである。 One of the objectives of this disclosure is to provide technology that enables lectures to be provided according to the level of the students.

本開示のひとつの実施態様による学習支援システムは、講師を模した仮想的な人物であるアバター講師により、受講者に、映像および音声で構成された講義を提供する学習支援システムであって、第1レベルの講義の台本として予め作成されたテキストデータである第1レベル台本データを記憶する記憶部と、前記第1レベル台本データに基づいて、前記第1レベルと異なる第2レベルの講義の台本のテキストデータである第2レベル台本データを作成する台本生成部と、前記第2レベル台本データのテキストデータを発声する音声と、前記アバター講師の映像とを含む講義を出力する講義出力部と、を有している。 A learning support system according to one embodiment of the present disclosure is a learning support system that provides students with a lecture consisting of video and audio by an avatar lecturer, which is a virtual character modeled after a lecturer, and includes a storage unit that stores first-level script data, which is text data created in advance as a script for a first-level lecture, a script generation unit that creates second-level script data, which is text data for a script for a second-level lecture different from the first level, based on the first-level script data, and a lecture output unit that outputs a lecture including audio that speaks the text data of the second-level script data and video of the avatar lecturer.

本開示のひとつの態様のよれば、受講者のレベルに応じた講義の提供を実現する技術を提供することが可能となる。 According to one aspect of the present disclosure, it is possible to provide technology that enables lectures to be provided according to the level of the students.

学力レベル分類表を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing an academic ability level classification table. 学力レベル講義レベル対応表を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing a correspondence table between academic ability level and lecture level. 第1の実施形態による学習支援システムの機能構成を示すブロック図である。1 is a block diagram showing a functional configuration of a learning support system according to a first embodiment. 学習支援システムのハードウェア構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing a hardware configuration of the learning support system. 受講者情報を示す図ある。There is a diagram showing participant information. 基本レベル台本データの概略を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an outline of basic level script data. 学習支援システムが行う全体処理をフローチャートである。2 is a flowchart showing the overall process performed by the learning support system. 法律系資格試験のための講座における初期レベル特定処理の判定ロジックを示す図である。FIG. 13 is a diagram showing the judgment logic of an initial level identification process in a course for a legal qualification exam. 上位レベル台本データの概略を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an outline of high-level script data. 受講者状態判定処理のフローチャートである。13 is a flowchart of a student state determination process.

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。 The following describes an embodiment of the present invention with reference to the drawings.

本実施形態の学習支援システムは、講師を模した姿を有する仮想的な人物(以下「アバター講師」ともいう)により、受講者に、映像および音声で構成された講義コンテンツを提供する計算機システムである。講義コンテンツは、一例として法律系の資格試験の受験対策の講義のコンテンツである。学習支援システムは、受講者に好適なレベルの講義コンテンツを提供し、受講者の資格試験合格に向けた効果的な学習を支援する。 The learning support system of this embodiment is a computer system that provides students with lecture content consisting of video and audio through a virtual person (hereinafter also referred to as an "avatar lecturer") who resembles a lecturer. One example of the lecture content is lecture content on preparation for a law-related qualification exam. The learning support system provides students with lecture content at a level appropriate to them, and supports their effective learning in order to pass the qualification exam.

義務教育などの基本的な学習、高校受験や大学受験のための学習、資格試験に合格するための学習などにおいて、学習するとは、知識を積み重ねていくことであると言える。例えば、九九について正しい理解がなければ、九九を使うような算数を理解することができない。したがって、例えば、小学校4年生で勉強ができない子供に対しては、まず、3年生の学習に戻り、それでもできなければ、2年生、1年生と戻って学習を行い、学習の積み重ねができる状態となるように指導することが求められる。 In basic learning such as compulsory education, studying for high school or university entrance exams, studying to pass qualification exams, etc., learning can be said to mean accumulating knowledge. For example, if you do not have a correct understanding of multiplication tables, you will not be able to understand arithmetic that uses multiplication tables. Therefore, for example, if a child is unable to study in the fourth grade of elementary school, they should first go back to the third grade learning, and if that is still not possible, they should be taught to go back to the second and first grades and study again until they are in a position to accumulate knowledge.

個々の受講者に対する学習支援においては、受講者が既に知っている知識を前提として、講義によって新しい知識を加えていくのが効果的である。ある知識を前提として新しい知識を加えていく講義を、その新しい知識を既にほとんど知っている受講者が受けると、その受講者は、つまらない講義と感じ、学習の効果が上がらない。また、ある知識を前提として新しい知識を加えていく講義を、前提の知識が足りない受講者が受けると、その受講者は、さっぱり分からないと感じ、学習の効果が上がらない。 When providing learning support to individual students, it is effective to use lectures to add new knowledge to a student's existing knowledge. If a student who already knows most of the new knowledge attends a lecture that adds new knowledge to a student who already knows most of the new knowledge, that student will find the lecture boring and will not learn as effectively. Furthermore, if a student who does not have enough prerequisite knowledge attends a lecture that adds new knowledge to a student who already knows some prerequisite knowledge, that student will feel that he or she does not understand anything and will not learn as effectively.

以上のことから、講義の内容における既に知っている知識と新しい知識の割合によって受講者の学力レベルを表すことができる。そして、受講者の学力レベルを適切に分類することにより、分類毎に適切な講義を構成することにより、多くの個々の受講者に対して適切なレベルの講義を提供することが可能となる。 From the above, the academic level of students can be expressed by the ratio of already known knowledge to new knowledge in the lecture content. By appropriately classifying students' academic levels and constructing appropriate lectures for each classification, it is possible to provide lectures at an appropriate level for many individual students.

図1は、学力レベル分類表を示す図である。学力レベル分類表は、受講者の学力レベルの分類の一例を示している。 Figure 1 shows an academic ability level classification table. The academic ability level classification table shows an example of the classification of the academic ability levels of students.

学力レベル分類表D01を参照すると、受講者の学力レベルはA、B、C、Dという4つのレベルに分類される。レベルAは、学力評価が高い分類であり、講義全体に対する「新しい知識」の割合が0~20%である。レベルBは、学力評価がやや高い分類であり、講義全体に対する「新しい知識」の割合が21~40%である。レベルCは、学力評価が普通の分類であり、講義全体に対する「新しい知識」の割合が41~60%である。レベルDは、学力評価が低い類であり、講義全体に対する「新しい知識」の割合が61%以上である。 Referring to the academic ability level classification table D01, the academic ability levels of students are classified into four levels: A, B, C, and D. Level A is a classification with a high academic ability evaluation, where the proportion of "new knowledge" in the entire lecture is 0-20%. Level B is a classification with a somewhat high academic ability evaluation, where the proportion of "new knowledge" in the entire lecture is 21-40%. Level C is a classification with an average academic ability evaluation, where the proportion of "new knowledge" in the entire lecture is 41-60%. Level D is a classification with a low academic ability evaluation, where the proportion of "new knowledge" in the entire lecture is 61% or more.

次に、それぞれの学力レベルの受講者に対して適切なレベルの講義を提供するためには、学力レベルに対して講義のレベルを合わせることが求められる。 Next, in order to provide lectures at an appropriate level for students of each academic level, it is necessary to match the level of the lectures to the academic level.

講義の内容を理解する前提となる知識を既に十分に持っている受講者であれば、新しい知識の部分を抽象的に説明されてもそれを既知の知識と結びつけることによって理解することができる。しかし、前提となる知識を既に十分に持っていない受講者は、新しい知識の部分を抽象的に説明されると、それを既知の知識と結びつけることができず理解できないということが起こる。その場合には、新しい知識の部分について、具体例、たとえ話、比喩などを用いた付加説明することによって理解を促進することができる。 If students already have sufficient prerequisite knowledge to understand the content of the lecture, they will be able to understand new knowledge that is explained abstractly by linking it to their existing knowledge. However, if students do not already have sufficient prerequisite knowledge, when new knowledge is explained abstractly, they will not be able to link it to their existing knowledge and will not be able to understand it. In such cases, understanding can be promoted by providing additional explanations of the new knowledge using concrete examples, analogies, metaphors, etc.

また、講義の内容を理解する前提となる知識を既に十分に持っている受講者は、新しい知識の部分について、既に十分に理解しているので、説明が繰り返されると、退屈や無駄な時間と感じる。その一方で、前提となる知識を既に十分に持っていない受講者は、新しい知識を理解するのにある程度の時間を要するので、説明を繰り返さないと、ついていけないということが起こる。その場合、新しい知識の部分を繰り返し説明することによって理解が促進される。 Also, students who already have sufficient prerequisite knowledge to understand the content of the lecture will find the new knowledge boring and a waste of time if the explanation is repeated, since they already have a good understanding of it. On the other hand, students who do not already have sufficient prerequisite knowledge will need a certain amount of time to understand the new knowledge, and will not be able to keep up unless the explanation is repeated. In such cases, repeated explanations of the new knowledge will promote understanding.

また、講義の内容を理解する前提となる知識を既に十分に持っている受講者は、新しい知識の部分について、既に十分に理解しているので、ゆっくり説明されると、退屈や無駄な時間と感じる。その一方で、前提となる知識を既に十分に持っていない受講者は、新しい知識を理解するのにある程度の時間を要し、かつ、その新しく理解すべき知識の部分が多いので、講義の説明が速いと、ついていけないということが起こる。その場合、ゆっくりした説明によって理解が促進される。 Also, students who already have sufficient prerequisite knowledge to understand the content of the lecture will feel bored or waste time if the new knowledge is explained slowly, because they already have a good understanding of it. On the other hand, students who do not already have sufficient prerequisite knowledge will need a certain amount of time to understand the new knowledge, and because there is a lot of new knowledge to understand, they will not be able to keep up if the lecture is explained too quickly. In such cases, a slower explanation will promote understanding.

以上のことから、それぞれの学力レベルの受講者に対して適切なレベルの講義を提供するためには、学力レベルに合わせて、具体例やたとえ話などによる付加説明、繰り返し、および講義スピードを調整することが有効であると言える。 From the above, in order to provide lectures at an appropriate level for students of each academic level, it can be said that it is effective to provide additional explanations using concrete examples and analogies, repetition, and adjusting the lecture speed according to the academic level.

図2は、学力レベル講義レベル対応表を示す図である。学力レベル講義レベル対応表は、受講者の学力レベルに対応する好適な講義レベルおよびその講義の態様を例示する。 Figure 2 shows a correspondence table between academic ability level and lecture level. The correspondence table between academic ability level and lecture level shows examples of suitable lecture levels and lecture styles corresponding to the academic ability levels of students.

学力レベル講義レベル対応表D02には、各学力レベルA~Dに対する好適な講義レベルの態様が示されている。学力レベルAに対応する講義レベルは、具体例やたとえ話などの付加解説が不要であり、重要部分の繰り返し説明が不要であり、速い講義スピードが好適である。学力レベルBに対応する講義レベルは、付加解説が不要であり、重要部分の繰り返し説明が不要であり、普通の講義スピードが好適である。学力レベルCに対応する講義レベルは、付加解説が必要であり、重要部分の繰り返し説明が必要であり、普通の講義スピードが好適である。学力レベルDに対応する講義レベルは、付加解説が必要であり、重要部分の繰り返し説明が必要であり、遅い講義スピードが好適である。 The academic ability level-lecture level correspondence table D02 shows the preferred lecture level for each academic ability level A to D. The lecture level corresponding to academic ability level A does not require additional explanation such as specific examples or analogies, does not require repeated explanation of important parts, and is suitable for a fast lecture speed. The lecture level corresponding to academic ability level B does not require additional explanation, does not require repeated explanation of important parts, and is suitable for a normal lecture speed. The lecture level corresponding to academic ability level C requires additional explanation, requires repeated explanation of important parts, and is suitable for a normal lecture speed. The lecture level corresponding to academic ability level D requires additional explanation, requires repeated explanation of important parts, and is suitable for a slow lecture speed.

本実施形態による学習支援システムは、図2に示す態様によって、アバター講師が受講者に対して、受講者の学習レベルに応じて適切なレベルの講義を提供するコンピュータシステムである。 The learning support system according to this embodiment is a computer system in which an avatar instructor provides students with a lecture at an appropriate level according to the student's learning level, in the manner shown in FIG. 2.

図3は、第1の実施形態による学習支援システムの機能構成を示すブロック図である。 Figure 3 is a block diagram showing the functional configuration of the learning support system according to the first embodiment.

図3を参照すると、学習支援システム10は、受講者レベル判定部11、台本生成部12、講義出力部13、受講者状態判定部15、および記憶部14を有している。記憶部14には、サービスを実行するのに必要な予め準備されたデータが記録されている。記憶部14に記録されているデータの詳細は後述する。受講者レベル判定部11、台本生成部12、講義出力部13、および受講者状態判定部15は、その処理がソフトウェアプログラムにより規定され、プロセッサがそのソフトウェアプログラムを実行することにより実現される。その処理の詳細は後述する。 Referring to FIG. 3, the learning support system 10 has a student level determination unit 11, a script generation unit 12, a lecture output unit 13, a student status determination unit 15, and a memory unit 14. The memory unit 14 records data prepared in advance that is necessary to execute the service. Details of the data recorded in the memory unit 14 will be described later. The processes of the student level determination unit 11, the script generation unit 12, the lecture output unit 13, and the student status determination unit 15 are defined by software programs, and are realized by a processor executing the software programs. Details of the processes will be described later.

図4は、学習支援システムのハードウェア構成を示すブロック図である。 Figure 4 is a block diagram showing the hardware configuration of the learning support system.

図4を参照すると、学習支援システム10は、サーバ20と、インターネット等の通信ネットワーク経由でサーバ20に接続可能なパーソナルコンピュータやスマートホン等の情報端末30とで構成されている。受講者90は、情報端末30上のブラウザ33を用いてサーバ20に接続し、サーバ20から提供されるサービスを利用する。サービスは、学習に関連するコンテンツを提供するサービスである。サービスは図1に示した各部により実現される。また、情報端末30のカメラ31で取得される受講者90の映像およびマイク32で取得される受講者90の音声はサーバ20へ送信され、サーバ20による処理に利用される。 Referring to FIG. 4, the learning support system 10 is composed of a server 20 and an information terminal 30, such as a personal computer or a smartphone, that can connect to the server 20 via a communication network such as the Internet. A student 90 connects to the server 20 using a browser 33 on the information terminal 30 and uses a service provided by the server 20. The service is a service that provides content related to learning. The service is realized by each unit shown in FIG. 1. In addition, an image of the student 90 captured by a camera 31 of the information terminal 30 and an audio of the student 90 captured by a microphone 32 are transmitted to the server 20 and used for processing by the server 20.

図4に示すように、サーバ20は、ハードウェアとして、処理装置21、メインメモリ22、記憶装置23、通信装置24、入力装置25、および表示装置26を有し、それらがバス27に接続されている。 As shown in FIG. 4, the server 20 has, as its hardware, a processing device 21, a main memory 22, a storage device 23, a communication device 24, an input device 25, and a display device 26, which are connected to a bus 27.

記憶装置23は、書込みおよび読み出しが可能にデータを記憶するものである。図3に示した記憶部14はこの記憶装置23によって実現される。処理装置21は、記憶装置23に記憶されたデータをメインメモリ22に読み出し、メインメモリ22を利用してソフトウェアプログラムの処理を実行するプロセッサである。処理装置21によって、図3に示した受講者レベル判定部11、台本生成部12、講義出力部13、および受講者状態判定部15が実現される。通信装置24は、処理装置21にて処理された情報を有線または無線あるいはそれら両方を含む通信ネットワークを介して送信し、また通信ネットワークを介して受信した情報を処理装置21に伝達する。受信した情報は処理装置21にてソフトウェアの処理に利用される。入力装置25は、キーボードやマウスなどオペレータによる操作入力による情報を受け付ける装置であり、入力された情報は処理装置21にてソフトウェア処理に利用される。表示装置26は、処理装置21によるソフトウェア処理に伴って画像やテキストの情報をディスプレイ画面に表示する装置である。入力装置25および表示装置26は、主には、受講者90ではなく管理者(不図示)が利用するために設けられている。 The storage device 23 stores data in a writable and readable manner. The storage unit 14 shown in FIG. 3 is realized by the storage device 23. The processing device 21 is a processor that reads data stored in the storage device 23 into the main memory 22 and uses the main memory 22 to execute the processing of the software program. The processing device 21 realizes the student level determination unit 11, the script generation unit 12, the lecture output unit 13, and the student status determination unit 15 shown in FIG. 3. The communication device 24 transmits information processed by the processing device 21 via a communication network including wired or wireless or both, and also transmits information received via the communication network to the processing device 21. The received information is used for software processing in the processing device 21. The input device 25 is a device that accepts information input by an operator using a keyboard, mouse, etc., and the input information is used for software processing in the processing device 21. The display device 26 is a device that displays image and text information on a display screen in accordance with software processing by the processing device 21. The input device 25 and display device 26 are provided primarily for use by an administrator (not shown) rather than by the students 90.

図3に戻り、記憶部14には受講者情報D01と基本レベル台本データD02とが記憶されている。受講者情報D01は、本学習支援システム10により講義を受ける各受講者90に関する情報である。基本レベル台本データD02は、基本レベルの講義の台本として予め作成されたテキストデータである。 Returning to FIG. 3, the memory unit 14 stores student information D01 and basic level script data D02. Student information D01 is information about each student 90 who receives a lecture through the learning support system 10. Basic level script data D02 is text data that has been created in advance as a script for a basic level lecture.

図5は、受講者情報を示す図ある。 Figure 5 shows the participant information.

受講者情報D03には、各受講者90のそれぞれの受講者番号(No.)、氏名、受験歴、出身学部、および基本講義の希望の有無が登録されている。氏名は当該受講者90の氏名を示す。受験歴は、当該受講者90が受験しようとしている試験を過去に受験した回数を示す。例えば、No.=001の受講者は、受験無しなので、これまで試験を受けたことがなく、今回が初回の受験である。出身学部は、当該受講者90の出身学部を示す。例えば、例えば、No.=001の受講者は、法学部の出身である。基本講義の希望の有無は、基本的な内容の講義を受講することを希望しているか否かを示す。例えば、No.=001の受講者は、基本的な内容の講義の受講することを希望している。No.=004の受講者は、基本的な内容の講義の受講することを希望していない。 In the student information D03, the student number (No.), name, exam history, alma mater, and whether or not the student wishes to take basic lectures are registered for each student 90. The name indicates the name of the student 90. The exam history indicates the number of times the student 90 has taken the exam that he or she is about to take. For example, student No. = 001 has never taken the exam before, and this is his or her first time taking the exam. The alma mater indicates the alma mater of the student 90. For example, student No. = 001 is a graduate of the Faculty of Law. The whether or not the student wishes to take basic lectures indicates whether or not the student wishes to take lectures on basic content. For example, student No. = 001 wishes to take lectures on basic content. Student No. = 004 does not wish to take lectures on basic content.

図6は、基本レベル台本データの概略を示す図である。 Figure 6 shows an outline of basic level script data.

基本レベル台本データD04は、基本レベルの講義の台本として予め作成されたテキストデータである。基本レベルの講義は、初学者を対象とした詳しい講義であり、その台本は、重要な講義内容を繰り返したり、重要な講義内容についてたとえ話や具体例を挙げた付加的な解説を行ったりするものとなっている。図6の例では、基本レベルの講義の台本は、まず講義内容Aの解説を行い、続いて講義内容Bの解説を2回繰り返し、次に講義内容Cの解説とそれを補足する付加解説を行うものとして作成されている。基本レベルの講義の台本は、例えば、経験豊かな現実の講師が行った講義の音声データから音声認識処理によって生成したものであってもよい。あるいは、現実の講師がテキストデータとして作成したものであってもよい。 The basic level script data D04 is text data that has been created in advance as a script for a basic level lecture. A basic level lecture is a detailed lecture aimed at beginners, and the script repeats important lecture contents and provides additional explanations of the important lecture contents using analogies and concrete examples. In the example of FIG. 6, the script for the basic level lecture is created to first explain lecture content A, then repeat the explanation of lecture content B twice, and then explain lecture content C and provide additional explanations that supplement it. The script for the basic level lecture may be, for example, generated by speech recognition processing from audio data of a lecture given by an experienced real lecturer. Alternatively, it may be created as text data by a real lecturer.

図7は、学習支援システムが行う全体処理をフローチャートである。 Figure 7 is a flowchart showing the overall processing performed by the learning support system.

まず、受講者レベル判定部11が、まずステップS101にて初期レベル特定処理を実行する。初期レベル特定処理は、受講者90に最初に提供する講義のレベル(初期レベル)を決定する処理である。 First, the student level determination unit 11 executes an initial level determination process in step S101. The initial level determination process is a process for determining the level (initial level) of the lecture to be initially provided to the student 90.

図8は、法律系資格試験のための講座における初期レベル特定処理の判定ロジックを示す図である。 Figure 8 shows the judgment logic for the initial level identification process in a course for legal qualification exams.

初期レベルは受講者情報D03に基づいて決定される。当該試験の受験歴がなく初回受験であり、かつ、法学部出身でない受講者90の初期レベルはレベルDとなる。当該試験の1回以上の受験歴があるまたは法学部出身であり、かつ、基本講座の希望がある受講者90の初期レベルはレベルCとなる。当該試験の1回以上の受験歴があるまたは法学部出身であり、かつ、基本講座の希望がない受講者90の初期レベルはレベルBとなる。この判定ロジックは一例であり、これに限らず他のロジックで初期レベルを決めてもよい。また、全ての受講者90の初期レベルを例えばレベルCといった1つのレベルに統一することにしてもよい。 The initial level is determined based on the student information D03. The initial level of a student 90 who has never taken the exam before, is taking the exam for the first time, and is not from a law faculty, is level D. The initial level of a student 90 who has taken the exam at least once or is from a law faculty and wishes to take a basic course is level C. The initial level of a student 90 who has taken the exam at least once or is from a law faculty and does not wish to take a basic course is level B. This determination logic is one example, and the initial level may be determined using other logic without being limited to this. The initial levels of all students 90 may also be unified to one level, such as level C.

図7に戻り、ステップS102にて、受講者レベル判定部11が講義レベルを設定する。ステップS101にて初期レベルを決定した直後であれば、受講者レベル判定部11は、その初期レベルを講義レベルとして設定する。 Returning to FIG. 7, in step S102, the student level determination unit 11 sets the lecture level. If it is immediately after the initial level is determined in step S101, the student level determination unit 11 sets the initial level as the lecture level.

次に、ステップS103にて、台本生成部12が、講義に用いる台本を生成する。このとき台本生成部12は、講義レベルに適合する講義の台本のテキストデータを取得する。講義レベルがレベルCまたはレベルDであれば、台本生成部12は、記憶部14に記録されている基本レベル台本データD02をそのまま取得する。あるいは、アバター講師の話し方に、方言や動物ことばなどのような特定の言語体系の特徴を持たせる場合には、この段階で、基本レベル台本データD02の内容をそのままで所望の言語体系に変換してもよい。その際、例えば、台本生成部12は、テキストを生成する生成人工知能(生成AI)を有しており、その生成AIに、所定の指示を示すプロンプトと基本レベル台本データD04とを与えることにより、言語体系を変換させてもよい。 Next, in step S103, the script generation unit 12 generates a script to be used for the lecture. At this time, the script generation unit 12 acquires text data of the lecture script that matches the lecture level. If the lecture level is level C or level D, the script generation unit 12 acquires the basic level script data D02 recorded in the storage unit 14 as is. Alternatively, if the speech style of the avatar lecturer is to have characteristics of a specific language system, such as a dialect or animal language, at this stage, the content of the basic level script data D02 may be converted as is into the desired language system. In this case, for example, the script generation unit 12 has a generation artificial intelligence (generation AI) that generates text, and the language system may be converted by providing the generation AI with a prompt indicating a predetermined instruction and the basic level script data D04.

講義レベルがレベルAまたはレベルBであれば、台本生成部12は、記憶部14に記録されている基本レベル台本データD02から上位レベル台本データを生成する。その際、例えば、台本生成部12は、生成AIを有しており、その生成AIに、所定の指示を示すプロンプトと基本レベル台本データD04とを与えることにより、上位レベル台本データD05を生成させてもよい。その際、更に台本生成部12は生成AIに言語体系を変換させてもよい。 If the lecture level is level A or level B, the script generation unit 12 generates higher-level script data from the basic-level script data D02 recorded in the storage unit 14. At this time, for example, the script generation unit 12 may have a generation AI, and may generate higher-level script data D05 by providing the generation AI with a prompt indicating a predetermined instruction and the basic-level script data D04. At this time, the script generation unit 12 may further cause the generation AI to convert the language system.

図9は、上位レベル台本データの概略を示す図である。 Figure 9 shows an overview of high-level script data.

上位レベル台本データD05は、上位レベルの講義の台本となるテキストデータである。上位レベルはここではレベルAまたはレベルBを指す。上位レベルの講義は、受験歴のある受講者や法学部出身の受講者を対象とした講義であり、その台本は、説明の繰り返し、たとえ話や具体例を挙げた付加的な解説を含まないものとなっている。図9の例では、上位レベルの講義の台本は、まず講義内容Aの解説を行い、続いて講義内容Bの解説を1回行い、次に講義内容Cの解説を行うものとなっている。 The higher-level script data D05 is text data that serves as the script for a higher-level lecture. The higher level here refers to level A or level B. Higher-level lectures are aimed at students who have taken exams or who have graduated from law schools, and the scripts do not include repeated explanations or additional explanations using analogies or concrete examples. In the example of Figure 9, the script for a higher-level lecture first explains lecture content A, followed by one explanation of lecture content B, and then an explanation of lecture content C.

図7に戻り、ステップS104にて、講義出力部13は、ステップS103にて取得した台本データのテキストデータをアバター講師が解説する講義の映像および音声を出力する。その際、テキストデータは、アバター講師が発声するのみでもよいし、更に画面上に字幕として表示してもよい。 Returning to FIG. 7, in step S104, the lecture output unit 13 outputs video and audio of a lecture in which the avatar lecturer explains the text data of the script data acquired in step S103. At this time, the text data may be merely spoken by the avatar lecturer, or may be displayed on the screen as subtitles.

次に、ステップS105にて、受講者状態判定部15は、受講者状態判定処理を実行する。受講者状態判定処理は、受講者90がどのような状態で講義を受講しているかを判定する処理である。受講者の状態には、受講者90の学力レベルに対して講義のレベルが高いか低いか適切かが表される。受講者状態の判定は、情報端末30のカメラ31およびマイク32で取得される、講義を受ける受講者90の画像および音声を基に行われる。更に生体センサによって取得される脳波心拍数などのバイタルデータが利用されてもよい。 Next, in step S105, the student status determination unit 15 executes a student status determination process. The student status determination process is a process for determining the state in which the student 90 is attending the lecture. The student status indicates whether the level of the lecture is high, low, or appropriate relative to the academic ability level of the student 90. The student status is determined based on the image and voice of the student 90 attending the lecture, which are acquired by the camera 31 and microphone 32 of the information terminal 30. Furthermore, vital data such as electroencephalogram and heart rate acquired by a biosensor may be used.

例えば、受講者90の画像から受講者の表情および動作を検出することができる。顔の細かな変化、視線および瞳孔の大きさならびにそれらの変化、更に動作から受講者90の感情を推測することができる。また、受講者90の音声から、受講者90が発した言葉および受講者90の声のトーンを検出することができる。例えば、アバター講師に対して受講者90が発した言葉の内容、声の大きさおよび抑揚から、受講者90の講義に対する理解の度合いや感情を推測することができる。 For example, the facial expression and movements of the student 90 can be detected from an image of the student. The emotions of the student 90 can be inferred from small changes in the face, the size of the gaze and pupils and the changes therein, as well as from the movements. In addition, the words uttered by the student 90 and the tone of the student's voice can be detected from the voice of the student 90. For example, the degree of understanding of the student 90 regarding the lecture and his/her emotions can be inferred from the content of the words uttered by the student 90 to the avatar instructor, as well as the volume and intonation of the voice.

図10は、受講者状態判定処理のフローチャートである。 Figure 10 is a flowchart of the student status determination process.

受講者状態判定処理において、受講者状態判定部15は、まずステップS201にて、受講者90が講義を理解しているか否か判定する。受講者90が講義を理解しているならば、受講者状態判定部15は、ステップS202にて、受講者90が退屈しているか否か判定する。受講者90が退屈しているならば、受講者状態判定部15は、ステップS203にて、受講者90の学力レベルが講義レベルよりも高いと判断する。ステップS202にて、受講者90が退屈していないと判定すると、受講者状態判定部15は、ステップS204にて、受講者90の学力レベルと講義レベルとが適切に整合していると判断する。ステップS201にて、受講者90が講義を理解していないと判定すると、受講者状態判定部15は、受講者90の学力レベルが講義レベルよりも低いと判断する。 In the student status determination process, the student status determination unit 15 first determines in step S201 whether the student 90 understands the lecture. If the student 90 understands the lecture, the student status determination unit 15 determines in step S202 whether the student 90 is bored. If the student 90 is bored, the student status determination unit 15 determines in step S203 that the student 90's academic level is higher than the lecture level. If the student 90 is determined in step S202 to not be bored, the student status determination unit 15 determines in step S204 that the student 90's academic level and the lecture level are appropriately matched. If the student 90 is determined in step S201 to not understand the lecture, the student status determination unit 15 determines that the student 90's academic level is lower than the lecture level.

図7に戻り、ステップS106にて、受講者状態判定部15は、受講者状態判定処理の結果を基に講義レベルを変更する必要があるか否か判定する。このとき、受講者状態判定部15は、受講者90の学力レベルが講義レベルより高いあるいは低い場合には講義レベルを変更する必要があると判断する。また、受講者状態判定部15は、受講者90の学力レベルと講義レベルが適正に整合している場合には講義レベルを変更する必要がないと判断する。 Returning to FIG. 7, in step S106, the student status determination unit 15 determines whether or not it is necessary to change the lecture level based on the results of the student status determination process. At this time, the student status determination unit 15 determines that it is necessary to change the lecture level if the academic ability level of the student 90 is higher or lower than the lecture level. In addition, the student status determination unit 15 determines that it is not necessary to change the lecture level if the academic ability level of the student 90 and the lecture level are appropriately matched.

講義レベルを変更する必要がない場合にはステップS104に戻り、講義の出力を継続する。講義レベルを変更する必要がある場合にはステップS102に戻り、ステップS102からS104の処理により講義レベルを変更して講義を出力を続ける。受講者90の学力レベルが講義レベルより高い場合には講義レベルを1段階上げればよく、受講者90の学力レベルが講義レベルより低い場合には、講義レベルを1段階下げればよい。 If the lecture level does not need to be changed, the process returns to step S104 and continues outputting the lecture. If the lecture level needs to be changed, the process returns to step S102, and the lecture level is changed by the processing of steps S102 to S104, and output of the lecture continues. If the academic ability level of the students 90 is higher than the lecture level, the lecture level can be raised by one level, and if the academic ability level of the students 90 is lower than the lecture level, the lecture level can be lowered by one level.

<付記>
以上、本発明の実施形態について述べてきたが、本発明は、これらの実施形態だけに限定されるものではなく、本発明の技術思想の範囲内において、これらの実施形態を組み合わせて使用したり、一部の構成を変更したりしてもよい。
<Additional Notes>
Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to these embodiments, and these embodiments may be used in combination or some of the configurations may be changed within the scope of the technical concept of the present invention.

また、上述した実施形態には以下に示す事項が含まれている。ただし、上述した実施形態に含まれる事項が以下に示すものだけに限定されることはない。 The above-described embodiment also includes the following items. However, the items included in the above-described embodiment are not limited to those listed below.

(事項1)
講師を模した仮想的な人物であるアバター講師により、受講者に、映像および音声で構成された講義を提供する学習支援システムであって、第1レベルの講義の台本として予め作成されたテキストデータである第1レベル台本データを記憶する記憶部と、前記第1レベル台本データに基づいて、前記第1レベルと異なる第2レベルの講義の台本のテキストデータである第2レベル台本データを作成する台本生成部と、前記第2レベル台本データのテキストデータを発声する音声と、前記アバター講師の映像とを含む講義を出力する講義出力部と、を有している。これによれば、複数レベルの講義の台本を生成して出力するので、個々の受講者のレベルに応じた講義の提供を容易に実現することができる。
(Item 1)
A learning support system in which an avatar lecturer, which is a virtual character modeled after a lecturer, provides a lecturer with video and audio, includes: a storage unit that stores first-level script data, which is text data created in advance as a script for a first-level lecture; a script generation unit that creates second-level script data, which is text data for a script for a second-level lecture different from the first level, based on the first-level script data; and a lecture output unit that outputs a lecture including a voice that speaks the text data of the second-level script data and a video of the avatar lecturer. Since multiple levels of lecture scripts are generated and output, it is easy to provide a lecture according to the level of each individual student.

(事項2)
事項1に記載の学習支援システムにおいて、前記台本生成部は、テキストを生成する生成人工知能を含む。これによれば、予め作成した台本から生成人工知能によってレベルの異なる講義の台本を生成するので、受講者のレベルに応じた講義の提供が容易になる。
(Item 2)
In the learning support system described in item 1, the script generation unit includes a generation artificial intelligence that generates text. With this, scripts for lectures of different levels are generated from a script created in advance by the generation artificial intelligence, making it easy to provide lectures according to the levels of the students.

(事項3)
事項2に記載の学習支援システムにおいて、前記台本生成部は、前記生成人工知能に、所定の指示を示すプロンプトと前記第1レベル台本データとを与えることにより、前記第2レベル台本データを生成する。
(Item 3)
In the learning support system described in item 2, the script generation unit generates the second level script data by providing the generation artificial intelligence with a prompt indicating a predetermined instruction and the first level script data.

(事項4)
事項3に記載の学習支援システムにおいて、前記第1レベル台本データは、講義すべき内容を他の事柄に置き換えて説明するたとえ話および/または講義すべき内容を具体的に示す具体例を含み、
前記台本生成部は、前記第1レベル台本データから、前記たとえ話および/または前記具体例を省くことにより、前記第2レベル台本データを生成する。これにより、予め作成した台本からたとえ話や具体例を省くことにより、レベルの高い講義の台本を容易に作成することができる。
(Item 4)
In the learning support system according to item 3, the first level script data includes an analogy for explaining the content to be lectured by replacing it with another matter and/or a concrete example for concretely showing the content to be lectured;
The script generation unit generates the second level script data by omitting the analogies and/or the specific examples from the first level script data, thereby making it possible to easily create a high-level lecture script by omitting analogies and specific examples from a script created in advance.

(事項5)
事項3に記載の学習支援システムにおいて、前記第1レベル台本データは、講義すべき内容を複数回繰り返して説明する部分を含み、前記台本生成部は、前記第1レベル台本データにおける前記複数回繰り返して説明する部分を1回だけ説明するようにすることにより、前記第2レベル台本データを生成する。これにより、予め作成した台本から繰り返し説明している部分を省くことにより、レベルの高い講義の台本を容易に作成することができる。
(Item 5)
In the learning support system described in item 3, the first level script data includes a part that explains the contents to be lectured by repeating them multiple times, and the script generation unit generates the second level script data by explaining the part in the first level script data that is repeated multiple times only once. This makes it easy to create a script for a high-level lecture by omitting the repeated parts from a script created in advance.

(事項6)
事項3に記載の学習支援システムにおいて、前記第1レベル台本データは、内容を最も詳しく解説する講義の台本のテキストデータであり、前記台本生成部は、前記第1レベル台本データを、前記第1レベル台本データよりも少ないの文字数、単語数、または形態素数で要約することにより、前記第2レベル台本データを生成する。これによれば、予め作成した台本を要約することにより、レベルの高い講義の台本を容易に作成することができる。
(Item 6)
In the learning support system described in item 3, the first level script data is text data of a lecture script that explains the contents in the most detail, and the script generation unit generates the second level script data by summarizing the first level script data with a smaller number of characters, words, or morphemes than the first level script data. This makes it easy to create a high-level lecture script by summarizing a script created in advance.

(事項7)
事項1に記載の学習支援システムにおいて、前記受講者が前記講義を受けている画像または前記受講者から取得される入力情報に基づいて、前記受講者の状態を判定する状態判定部を更に有し、
前記講義出力部は、前記受講者の状態に基づいて、前記受講者に提供する講義に用いる台本データおよび前記台本データを読み上げる速度を決定する。これによれば、受講者の状態に応じて受講者個別にレベルを合わせた講義を提供することができる。
(Item 7)
2. The learning support system according to claim 1, further comprising a state determination unit that determines a state of the student based on an image of the student attending the lecture or input information acquired from the student,
The lecture output unit determines script data to be used in the lecture to be provided to the student and the speed at which the script data is read out based on the student's condition. This makes it possible to provide a lecture at a level that is tailored to each student's condition.

(事項8)
事項1に記載の学習支援システムにおいて、講義のレベルとして高い方から順にレベルA、レベルB、レベルC、およびレベルDがあり、前記記憶部は、前記レベルDの講義の台本であって、講義すべき内容を他の事柄に置き換えて説明するたとえ話または講義すべき内容を具体的に示す具体例を含み、講義すべき内容を複数回繰り返して説明する部分を含むテキストデータを、前記第1レベル台本データとして記憶し、前記台本生成部は、前記第1レベル台本データから前記たとえ話または前記具体例を省き、前記複数回繰り返して説明する部分を1回だけ説明するようにすることにより、前記第2レベル台本データを生成し、前記講義出力部は、前記レベルDの講義において前記第1レベル台本データを第1読み上げ速度で発声し、前記レベルCの講義において前記第1レベル台本データを前記第1読み上げ速度よりも早い第2読み上げ速度で発声し、前記レベルBの講義において前記第2レベル台本データを前記第2読み上げ速度で発声し、前記レベルAの講義において前記第2レベル台本データを前記第2読み上げ速度よりも早い第3読み上げ速度で発声する。これによれば、レベルAからDとして講義の内容および速度を適切に選択することにより、様々な受講者の個々のレベルに好適な講義を提供することが可能となる。
(Item 8)
In the learning support system described in item 1, lecture levels are level A, level B, level C, and level D, in order from highest to lowest, and the memory unit stores text data as the first level script data, which is a script for a level D lecture, and includes an analogy for explaining the content to be lectured by replacing it with another matter or a specific example that concretely shows the content to be lectured, and includes a portion where the content to be lectured is repeated multiple times, and the script generation unit generates the second level script data by omitting the analogy or the specific example from the first level script data and explaining the portion where the content to be lectured is repeated multiple times only once, and the lecture output unit recites the first level script data at a first reading speed for the level D lecture, recites the first level script data at a second reading speed faster than the first reading speed for the level C lecture, recites the second level script data at the second reading speed for the level B lecture, and recites the second level script data at a third reading speed faster than the second reading speed for the level A lecture. According to this, by appropriately selecting the content and speed of the lecture from levels A to D, it is possible to provide a lecture suitable for the individual levels of various students.

(事項9)
事項8に記載の学習支援システムにおいて、前記受講者から取得される入力情報に基づいて、前記受講者のレベルを判定するレベル判定部を更に有し、前記講義出力部は、前記受講者の学力がレベルDであれば前記第1レベル台本データを第1読み上げ速度で発声し、前記受講者の学力がレベルCであれば前記第1レベル台本データを前記第1読み上げ速度よりも早い第2読み上げ速度で発声し、前記受講者の学力がレベルBであれば前記第2レベル台本データを前記第2読み上げ速度で発声し、前記受講者の学力がレベルAであれば前記第2レベル台本データを前記第2読み上げ速度よりも早い第3読み上げ速度で発声する。
(Item 9)
The learning support system described in item 8 further includes a level determination unit that determines a level of the student based on input information obtained from the student, and the lecture output unit recites the first level script data at a first reading speed if the student's academic ability is level D, recites the first level script data at a second reading speed faster than the first reading speed if the student's academic ability is level C, recites the first level script data at the second reading speed if the student's academic ability is level B, and recites the second level script data at a third reading speed faster than the second reading speed if the student's academic ability is level A.

10…学習支援システム、11…受講者レベル判定部、12…台本生成部、13…講義出力部、14…記憶部、15…受講者状態判定部、20…サーバ、21…処理装置、22…メインメモリ、23…記憶装置
24…通信装置、25…入力装置、26…表示装置、27…バス、30…情報端末、31…カメラ、32…マイク、33…ブラウザ、90…受講者
10...Learning support system, 11...Students' level determination unit, 12...Script generation unit, 13...Lecture output unit, 14...Memory unit, 15...Students' status determination unit, 20...Server, 21...Processing device, 22...Main memory, 23...Storage device, 24...Communication device, 25...Input device, 26...Display device, 27...Bus, 30...Information terminal, 31...Camera, 32...Microphone, 33...Browser, 90...Students

Claims (6)

講師を模した仮想的な人物であるアバター講師により、受講者に、映像および音声で構成された講義を提供する学習支援システムであって、
第1レベルの講義の台本として予め作成されたテキストデータである第1レベル台本データを記憶する記憶部と、
前記第1レベル台本データに基づいて、前記第1レベルと異なる第2レベルの講義の台本のテキストデータである第2レベル台本データを作成する台本生成部と、
前記第2レベル台本データのテキストデータを発声する音声と、前記アバター講師の映像とを含む講義を出力する講義出力部と、
を有し、
前記第1レベル台本データは、講義すべき内容を他の事柄に置き換えて説明するたとえ話および/または講義すべき内容を具体的に示す具体例を含み、講義すべき内容を複数回繰り返して説明する部分を含み、
前記台本生成部は、テキストを生成する生成人工知能にプロンプトと前記第1レベル台本データとを与えて、前記第1レベル台本データから前記たとえ話または前記具体例を省き、前記複数回繰り返して説明する部分を1回だけ説明するようにすることにより、前記第2レベル台本データを生成する、
学習支援システム。
A learning support system that provides a lecture consisting of video and audio to students by an avatar lecturer, which is a virtual person modeled after a lecturer, comprising:
a storage unit for storing first level script data, which is text data created in advance as a script for a first level lecture;
a script generating unit that generates second level script data, which is text data of a script of a lecture at a second level different from the first level, based on the first level script data;
a lecture output unit that outputs a lecture including a voice that utters text data of the second level script data and a video of the avatar lecturer;
having
The first level script data includes an analogy for explaining the content to be lectured by replacing it with another matter and/or a concrete example for concretely showing the content to be lectured, and includes a part for explaining the content to be lectured multiple times;
The script generation unit generates the second level script data by providing a prompt and the first level script data to a generation artificial intelligence that generates text, omitting the analogy or the specific example from the first level script data, and explaining the part that is to be explained multiple times only once.
Learning support system.
前記受講者が前記講義を受けている画像または前記受講者から取得される入力情報に基づいて、前記受講者の状態を判定する状態判定部を更に有し、
前記講義出力部は、前記受講者の状態に基づいて、前記受講者に提供する講義に用いる台本データおよび前記台本データを読み上げる速度を決定する、
請求項1に記載の学習支援システム。
a state determination unit that determines a state of the student based on an image of the student attending the lecture or input information acquired from the student,
the lecture output unit determines script data to be used in the lecture to be provided to the student and a speed at which the script data is to be read out based on the state of the student;
The learning support system according to claim 1 .
講師を模した仮想的な人物であるアバター講師により、受講者に、映像および音声で構成された講義を提供する学習支援システムであって、
第1レベルの講義の台本として予め作成されたテキストデータである第1レベル台本データを記憶する記憶部と、
前記第1レベル台本データに基づいて、前記第1レベルと異なる第2レベルの講義の台本のテキストデータである第2レベル台本データを作成する台本生成部と、
前記第2レベル台本データのテキストデータを発声する音声と、前記アバター講師の映像とを含む講義を出力する講義出力部と、
を有し、
講義のレベルとして高い方から順にレベルA、レベルB、レベルC、およびレベルDがあり、
前記記憶部は、前記レベルDの講義の台本であって、講義すべき内容を他の事柄に置き換えて説明するたとえ話または講義すべき内容を具体的に示す具体例を含み、講義すべき内容を複数回繰り返して説明する部分を含むテキストデータを、前記第1レベル台本データとして記憶し、
前記台本生成部は、前記第1レベル台本データから前記たとえ話または前記具体例を省き、前記複数回繰り返して説明する部分を1回だけ説明するようにすることにより、前記第2レベル台本データを生成し、
前記講義出力部は、前記レベルDの講義において前記第1レベル台本データを第1読み上げ速度で発声し、前記レベルCの講義において前記第1レベル台本データを前記第1読み上げ速度よりも早い第2読み上げ速度で発声し、前記レベルBの講義において前記第2レベル台本データを前記第2読み上げ速度で発声し、前記レベルAの講義において前記第2レベル台本データを前記第2読み上げ速度よりも早い第3読み上げ速度で発声する
習支援システム。
A learning support system that provides a lecture consisting of video and audio to students by an avatar lecturer, which is a virtual person modeled after a lecturer, comprising:
a storage unit for storing first level script data, which is text data created in advance as a script for a first level lecture;
a script generating unit that generates second level script data, which is text data of a script of a lecture at a second level different from the first level, based on the first level script data;
a lecture output unit that outputs a lecture including a voice that utters text data of the second level script data and a video of the avatar lecturer;
having
The lecture levels are Level A, Level B, Level C, and Level D, in descending order.
The storage unit stores text data, which is a script of the lecture of the level D, including an analogy for explaining the content to be lectured by replacing it with another matter or a specific example showing the content to be lectured concretely, and includes a part in which the content to be lectured is explained multiple times, as the first level script data;
the script generation unit generates the second level script data by omitting the analogy or the specific example from the first level script data and explaining the part that is to be explained multiple times only once,
the lecture output unit recites the first level script data at a first reading speed in the lecture of the level D, recites the first level script data at a second reading speed faster than the first reading speed in the lecture of the level C, recites the second level script data at the second reading speed in the lecture of the level B , and recites the second level script data at a third reading speed faster than the second reading speed in the lecture of the level A.
Learning support system.
前記受講者から取得される入力情報に基づいて、前記受講者のレベルを判定するレベル判定部を更に有し、
前記講義出力部は、前記受講者の学力がレベルDであれば前記第1レベル台本データを第1読み上げ速度で発声し、前記受講者の学力がレベルCであれば前記第1レベル台本データを前記第1読み上げ速度よりも早い第2読み上げ速度で発声し、前記受講者の学力がレベルBであれば前記第2レベル台本データを前記第2読み上げ速度で発声し、前記受講者の学力がレベルAであれば前記第2レベル台本データを前記第2読み上げ速度よりも早い第3読み上げ速度で発声する、
請求項に記載の学習支援システム。
a level determination unit that determines a level of the student based on input information acquired from the student;
the lecture output unit recites the first level script data at a first reading speed if the student's academic ability is level D, recites the first level script data at a second reading speed faster than the first reading speed if the student's academic ability is level C, recites the second level script data at the second reading speed if the student's academic ability is level B, and recites the second level script data at a third reading speed faster than the second reading speed if the student's academic ability is level A.
The learning support system according to claim 3 .
講師を模した仮想的な人物であるアバター講師により、受講者に、映像および音声で構成された講義を提供するための学習支援方法であって、
コンピュータが、
第1レベルの講義の台本として予め作成されたテキストデータである第1レベル台本データを記憶し、
前記第1レベル台本データに基づいて、前記第1レベルと異なる第2レベルの講義の台本のテキストデータである第2レベル台本データを作成し、
前記第2レベル台本データのテキストデータを発声する音声と、前記アバター講師の映像とを含む講義を出力する、学習支援方法において、
前記第1レベル台本データは、講義すべき内容を他の事柄に置き換えて説明するたとえ話および/または講義すべき内容を具体的に示す具体例を含み、講義すべき内容を複数回繰り返して説明する部分を含み、
前記コンピュータが、テキストを生成する生成人工知能にプロンプトと前記第1レベル台本データとを与えて、前記第1レベル台本データから前記たとえ話または前記具体例を省き、前記複数回繰り返して説明する部分を1回だけ説明するようにすることにより、前記第2レベル台本データを生成する、
学習支援方法。
A learning support method for providing a lecture consisting of video and audio to students by an avatar lecturer, which is a virtual person modeled after a lecturer, comprising the steps of:
The computer
storing first level script data, which is text data created in advance as a script for a first level lecture;
creating second-level script data, which is text data of a lecture script of a second level different from the first level, based on the first-level script data;
a lecture including a voice uttering text data of the second level script data and a video of the avatar lecturer ;
The first level script data includes an analogy for explaining the content to be lectured by replacing it with another matter and/or a concrete example for concretely showing the content to be lectured, and includes a part for explaining the content to be lectured multiple times;
The computer generates the second level script data by providing a prompt and the first level script data to a generation artificial intelligence that generates text, and omitting the analogy or the specific example from the first level script data and explaining the part that is repeated multiple times only once.
Learning support methods.
講師を模した仮想的な人物であるアバター講師により、受講者に、映像および音声で構成された講義を提供するための学習支援方法であって、A learning support method for providing a lecture consisting of video and audio to students by an avatar lecturer, which is a virtual person modeled after a lecturer, comprising the steps of:
コンピュータが、The computer
第1レベルの講義の台本として予め作成されたテキストデータである第1レベル台本データを記憶し、storing first level script data, which is text data created in advance as a script for a first level lecture;
前記第1レベル台本データに基づいて、前記第1レベルと異なる第2レベルの講義の台本のテキストデータである第2レベル台本データを作成し、creating second-level script data, which is text data of a lecture script of a second level different from the first level, based on the first-level script data;
前記第2レベル台本データのテキストデータを発声する音声と、前記アバター講師の映像とを含む講義を出力する、学習支援方法において、a lecture including a voice uttering text data of the second level script data and a video of the avatar lecturer;
講義のレベルとして高い方から順にレベルA、レベルB、レベルC、およびレベルDがあり、The lecture levels are Level A, Level B, Level C, and Level D, in descending order.
前記コンピュータが、The computer,
前記レベルDの講義の台本であって、講義すべき内容を他の事柄に置き換えて説明するたとえ話または講義すべき内容を具体的に示す具体例を含み、講義すべき内容を複数回繰り返して説明する部分を含むテキストデータを、前記第1レベル台本データとして記憶し、A script of the lecture of the level D is stored as the text data including an analogy for explaining the content to be lectured by replacing it with another matter or a concrete example showing the content to be lectured concretely, and including a part in which the content to be lectured is explained multiple times, as the first level script data;
前記第1レベル台本データから前記たとえ話または前記具体例を省き、前記複数回繰り返して説明する部分を1回だけ説明するようにすることにより、前記第2レベル台本データを生成し、generating said second level script data by omitting said analogy or said specific example from said first level script data and explaining said part that is explained multiple times only once;
前記レベルDの講義において前記第1レベル台本データを第1読み上げ速度で発声し、前記レベルCの講義において前記第1レベル台本データを前記第1読み上げ速度よりも早い第2読み上げ速度で発声し、前記レベルBの講義において前記第2レベル台本データを前記第2読み上げ速度で発声し、前記レベルAの講義において前記第2レベル台本データを前記第2読み上げ速度よりも早い第3読み上げ速度で発声する、The first level script data is spoken at a first reading speed in the lecture of the level D, the first level script data is spoken at a second reading speed faster than the first reading speed in the lecture of the level C, the second level script data is spoken at the second reading speed in the lecture of the level B, and the second level script data is spoken at a third reading speed faster than the second reading speed in the lecture of the level A.
学習支援方法。Learning support methods.
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