JP7482433B2 - INTEREST LEVEL ESTIMATION SYSTEM AND INTEREST LEVEL ESTIMATION METHOD - Google Patents

INTEREST LEVEL ESTIMATION SYSTEM AND INTEREST LEVEL ESTIMATION METHOD Download PDF

Info

Publication number
JP7482433B2
JP7482433B2 JP2022557348A JP2022557348A JP7482433B2 JP 7482433 B2 JP7482433 B2 JP 7482433B2 JP 2022557348 A JP2022557348 A JP 2022557348A JP 2022557348 A JP2022557348 A JP 2022557348A JP 7482433 B2 JP7482433 B2 JP 7482433B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
interest level
information
interest
infant
estimation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2022557348A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JPWO2022080138A1 (en
JPWO2022080138A5 (en
Inventor
美紗 吉崎
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Original Assignee
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd filed Critical Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Publication of JPWO2022080138A1 publication Critical patent/JPWO2022080138A1/ja
Publication of JPWO2022080138A5 publication Critical patent/JPWO2022080138A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7482433B2 publication Critical patent/JP7482433B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Description

本発明は、幼児の関心度を推定するための、関心度推定システム及び関心度推定方法に関する。 The present invention relates to an interest level estimation system and an interest level estimation method for estimating a child's interest level.

育児に関する様々な技術が提案されている。特許文献1には、幼児に机へ向かう習慣をつけることができる幼児用机が開示されている。Various childcare-related technologies have been proposed. Patent Document 1 discloses a desk for small children that helps children develop the habit of sitting at a desk.

特開2013-287号公報JP 2013-287 A

幼児の教育等に際しては、幼児がどのような事象に関心(興味)を持っているかを把握することが重要である。 When educating young children, it is important to understand what topics they are interested in.

本発明は、幼児の関心度を推定することができる関心度推定システム等を提供する。 The present invention provides an interest level estimation system capable of estimating a child's interest level.

本発明の一態様に係る関心度推定システムは、幼児の行動の予定を示す予定情報、及び、前記幼児の行動の実績を示す実績情報の少なくとも一方の情報を取得する取得部と、取得された前記少なくとも一方の情報に基づいて、前記幼児の行動に関連する複数のジャンルそれぞれに対する前記幼児の第一関心度を推定する推定部と、推定された前記第一関心度を示す第一関心度情報を出力する出力部とを備える。An interest level estimation system according to one embodiment of the present invention includes an acquisition unit that acquires at least one of schedule information indicating a planned behavior of a toddler and performance information indicating the performance of the toddler's behavior, an estimation unit that estimates a first interest level of the toddler in each of a plurality of genres related to the toddler's behavior based on the acquired at least one of the information, and an output unit that outputs first interest level information indicating the estimated first interest level.

本発明の一態様に係る関心度推定方法は、幼児の行動の予定を示す予定情報、及び、前記幼児の行動の実績を示す実績情報の少なくとも一方の情報を取得する取得ステップと、取得された前記少なくとも一方の情報に基づいて、前記幼児の行動に関連する複数のジャンルそれぞれに対する前記幼児の第一関心度を推定する推定ステップと、推定された前記第一関心度を示す第一関心度情報を出力する出力ステップとを含む。 An interest level estimation method according to one embodiment of the present invention includes an acquisition step of acquiring at least one of schedule information indicating a planned behavior of a young child and performance information indicating the performance of the young child's behavior, an estimation step of estimating a first interest level of the young child in each of a plurality of genres related to the young child's behavior based on the acquired at least one of the information, and an output step of outputting first interest level information indicating the estimated first interest level.

本発明の一態様に係るプログラムは、前記関心度推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。 A program according to one aspect of the present invention is a program for causing a computer to execute the interest level estimation method.

本発明の関心度推定システム等は、幼児の関心度を推定することができる。 The interest level estimation system of the present invention can estimate the interest level of young children.

図1は、実施の形態に係る関心度推定システムの機能構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating a functional configuration of a level of interest estimating system according to an embodiment. 図2は、関心度の推定方法の決定動作のフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart showing a determination operation of the interest level estimation method. 図3は、予定情報及び実績情報の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of the schedule information and the performance information. 図4は、変換パラメータ情報の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the conversion parameter information. 図5は、主観関心度情報の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of subjective interest level information. 図6は、第二関心度を推定するための複数通りの方法の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an example of a plurality of methods for estimating the second interest level. 図7は、第二関心度情報を第一関心度情報に変換する方法を説明するための図である。FIG. 7 is a diagram for explaining a method for converting second interest level information into first interest level information. 図8は、関心度の推定動作のフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart of an interest level estimation operation. 図9は、第一関心度情報を示す画像の一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing an example of an image indicating first interest level information.

以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。 The following describes the embodiments in detail with reference to the drawings. Note that the embodiments described below are all comprehensive or specific examples. The numerical values, shapes, materials, components, component placement and connection forms, steps, and order of steps shown in the following embodiments are merely examples and are not intended to limit the present invention. Furthermore, among the components in the following embodiments, components that are not described in an independent claim are described as optional components.

なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略または簡略化される場合がある。Note that each figure is a schematic diagram and is not necessarily a precise illustration. In addition, in each figure, the same reference numerals are used for substantially the same configurations, and duplicate explanations may be omitted or simplified.

(実施の形態)
[構成]
まず、実施の形態に係る関心度推定システムの構成について説明する。図1は、実施の形態に係る関心度推定システムの機能構成を示すブロック図である。
(Embodiment)
[composition]
First, a configuration of a level of interest estimating system according to an embodiment will be described. Fig. 1 is a block diagram showing a functional configuration of the level of interest estimating system according to an embodiment.

実施の形態に係る関心度推定システム10は、幼児Aが取りうる行動(言い換えれば、行為)に関連する複数のジャンルそれぞれに対する幼児Aの関心度を推定することができるシステムである。関心度は、幼児Aがどれだけそのジャンルに興味を持っているかを示すパラメータであり、言い換えれば、興味度である。The interest level estimation system 10 according to the embodiment is a system capable of estimating the interest level of infant A in each of a plurality of genres related to actions (in other words, behaviors) that infant A may take. The interest level is a parameter indicating how interested infant A is in that genre, or in other words, the degree of interest.

ここでの行動とは、例えば、公園に行く、ブロック遊び、お絵かき、数の勉強、及び、文字の勉強などの幼児Aが取りうる行動である。ジャンルとは、例えば、行動の上位概念に相当し、分野、分類または種別などと言い換えることができる。以下の実施の形態では、ジャンルは、例えば、国語系、算数系、理科系・・などの学習に関するジャンル(言い換えれば、学習分野)である。 The actions here are actions that Preschooler A can take, such as going to the park, playing with blocks, drawing, studying numbers, and studying letters. A genre corresponds to a higher-level concept of an action, and can be rephrased as a field, classification, or type. In the following embodiment, a genre is a learning-related genre (in other words, a learning field) such as Japanese language, arithmetic, science, etc.

関心度推定システム10は、具体的には、幼児Aまたは幼児Aの保護者Bが立てた行動の予定と、幼児Aが実際に実行した行動とに基づいて、ジャンルごとの幼児Aの関心度を推定する。図1に示されるように、関心度推定システム10は、第一情報端末20と、第二情報端末30と、サーバ装置40とを備える。以下、これらの各装置について説明する。Specifically, the interest level estimation system 10 estimates the interest level of infant A for each genre based on the action plans made by infant A or infant A's guardian B and the actions actually performed by infant A. As shown in Fig. 1, the interest level estimation system 10 includes a first information terminal 20, a second information terminal 30, and a server device 40. Each of these devices will be described below.

[第一情報端末]
まず、第一情報端末20について説明する。第一情報端末20は、幼児Aまたは保護者Bによって使用される情報端末である。第一情報端末20は、例えば、スマートフォンまたはタブレット端末などの携帯型の情報端末であるが、パーソナルコンピュータなどの据え置き型の情報端末であってもよい。第一情報端末20は、具体的には、操作受付部21と、表示部22と、制御部23と、記憶部24と、通信部25とを備える。
[First information terminal]
First, the first information terminal 20 will be described. The first information terminal 20 is an information terminal used by the child A or the guardian B. The first information terminal 20 is, for example, a portable information terminal such as a smartphone or a tablet terminal, but may also be a stationary information terminal such as a personal computer. Specifically, the first information terminal 20 includes an operation receiving unit 21, a display unit 22, a control unit 23, a storage unit 24, and a communication unit 25.

操作受付部21は、幼児Aまたは保護者Bの操作を受け付ける。操作受付部21は、例えば、幼児Aの行動の予定を示す予定情報、及び、幼児Aの行動の実績を示す実績情報の入力操作を、幼児Aまたは保護者Bから受け付ける。操作受付部21は、例えば、タッチパネルによって実現されるが、マウス及びキーボードなどによって実現されてもよい。The operation reception unit 21 receives operations from Infant A or guardian B. For example, the operation reception unit 21 receives input operations of schedule information indicating the planned behavior of Infant A and performance information indicating the performance of Infant A's behavior from Infant A or guardian B. The operation reception unit 21 is realized, for example, by a touch panel, but may also be realized by a mouse and keyboard, etc.

表示部22は、画像を表示する。表示部22は、例えば、予定情報、及び、実績情報の入力画面を表示する。表示部22は、例えば、液晶パネルまたは有機EL(Electro Luminescence)パネルなどの表示パネルによって実現される。The display unit 22 displays images. For example, the display unit 22 displays an input screen for schedule information and performance information. The display unit 22 is realized by a display panel such as a liquid crystal panel or an organic EL (Electro Luminescence) panel.

制御部23は、操作受付部21に入力された予定情報、及び、実績情報を通信部25にサーバ装置40へ送信させる制御などを行う。制御部23は、例えば、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサによって実現されてもよい。制御部23の機能は、例えば、制御部23を構成するマイクロコンピュータまたはプロセッサなどが記憶部24に記憶されたコンピュータプログラムを実行することによって実現される。The control unit 23 performs control such as causing the communication unit 25 to transmit the schedule information and performance information input to the operation reception unit 21 to the server device 40. The control unit 23 is realized, for example, by a microcomputer, but may also be realized by a processor. The functions of the control unit 23 are realized, for example, by the microcomputer or processor constituting the control unit 23 executing a computer program stored in the memory unit 24.

記憶部24は、制御部23によって実行されるコンピュータプログラムなどが記憶される記憶装置である。記憶部24は、例えば、半導体メモリなどによって実現される。The memory unit 24 is a storage device that stores computer programs executed by the control unit 23. The memory unit 24 is realized, for example, by a semiconductor memory.

通信部25は、第一情報端末20がサーバ装置40とインターネットなどの広域通信ネットワーク70を介して通信を行うための通信モジュール(通信回路)である。通信部25は、例えば、予定情報、及び、実績情報をサーバ装置40へ送信する。通信部25によって行われる通信は、例えば、無線通信であるが、有線通信であってもよい。通信に用いられる通信規格についても特に限定されない。The communication unit 25 is a communication module (communication circuit) that enables the first information terminal 20 to communicate with the server device 40 via a wide area communication network 70 such as the Internet. The communication unit 25 transmits, for example, schedule information and performance information to the server device 40. The communication performed by the communication unit 25 is, for example, wireless communication, but may also be wired communication. There is no particular limitation on the communication standard used for the communication.

[第二情報端末]
次に、第二情報端末30について説明する。第二情報端末30は、幼児Aが通う幼児教室(未就学児をを対象とした学校)の教師Cによって使用される情報端末である。第二情報端末30は、例えば、スマートフォンまたはタブレット端末などの携帯型の情報端末であるが、パーソナルコンピュータなどの据え置き型の情報端末であってもよい。第二情報端末30は、具体的には、操作受付部31と、表示部32と、制御部33と、記憶部34と、通信部35とを備える。
[Second information terminal]
Next, the second information terminal 30 will be described. The second information terminal 30 is an information terminal used by a teacher C of an early childhood classroom (a school for preschool children) attended by an infant A. The second information terminal 30 is, for example, a portable information terminal such as a smartphone or a tablet terminal, but may also be a stationary information terminal such as a personal computer. Specifically, the second information terminal 30 includes an operation receiving unit 31, a display unit 32, a control unit 33, a storage unit 34, and a communication unit 35.

操作受付部31は、教師Cの操作を受け付ける。操作受付部31は、例えば、変換パラメータ情報、及び、主観関心度情報の入力操作を、教師Cから受け付ける。変換パラメータ情報、及び、主観関心度情報については後述する。複数の操作受付部31は、例えば、タッチパネルによって実現されるが、マウス及びキーボードなどによって実現されてもよい。The operation receiving unit 31 receives operations from teacher C. The operation receiving unit 31 receives, for example, input operations of conversion parameter information and subjective interest level information from teacher C. The conversion parameter information and subjective interest level information will be described later. The multiple operation receiving units 31 are realized, for example, by a touch panel, but may also be realized by a mouse and keyboard, etc.

表示部32は、画像を表示する。表示部32は、例えば、変換パラメータ情報、及び、主観関心度情報の入力画面を表示する。表示部32は、例えば、液晶パネルまたは有機ELパネルなどの表示パネルによって実現される。The display unit 32 displays an image. The display unit 32 displays, for example, an input screen for conversion parameter information and subjective interest level information. The display unit 32 is realized, for example, by a display panel such as a liquid crystal panel or an organic EL panel.

制御部33は、操作受付部31に入力された変換パラメータ情報、及び、主観関心度情報を通信部35にサーバ装置40へ送信させる制御を行う。制御部33は、例えば、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサによって実現されてもよい。制御部33の機能は、例えば、制御部33を構成するマイクロコンピュータまたはプロセッサなどが記憶部34に記憶されたコンピュータプログラムを実行することによって実現される。The control unit 33 controls the communication unit 35 to transmit the conversion parameter information and the subjective interest level information input to the operation reception unit 31 to the server device 40. The control unit 33 is realized, for example, by a microcomputer, but may also be realized by a processor. The function of the control unit 33 is realized, for example, by the microcomputer or processor constituting the control unit 33 executing a computer program stored in the memory unit 34.

記憶部34は、制御部33によって実行されるコンピュータプログラムなどが記憶される記憶装置である。記憶部34は、例えば、半導体メモリなどによって実現される。The memory unit 34 is a storage device that stores computer programs executed by the control unit 33. The memory unit 34 is realized, for example, by a semiconductor memory.

通信部35は、第二情報端末30がサーバ装置40と広域通信ネットワーク70を介して通信を行うための通信モジュール(通信回路)である。通信部35は、例えば、変換パラメータ情報、及び、主観関心度情報をサーバ装置40へ送信する。通信部35によって行われる通信は、例えば、無線通信であるが、有線通信であってもよい。通信に用いられる通信規格についても特に限定されない。The communication unit 35 is a communication module (communication circuit) that enables the second information terminal 30 to communicate with the server device 40 via the wide area communication network 70. The communication unit 35 transmits, for example, conversion parameter information and subjective interest level information to the server device 40. The communication performed by the communication unit 35 is, for example, wireless communication, but may also be wired communication. There is no particular limitation on the communication standard used for the communication.

[サーバ装置]
次に、サーバ装置40について説明する。サーバ装置40は、第一情報端末20から受信した情報、及び、第二情報端末30から受信した情報に基づいて幼児Aの関心度を推定するための情報処理を行うクラウドサーバである。サーバ装置40は、通信部41と、情報処理部42と、記憶部43とを備える。
[Server device]
Next, the server device 40 will be described. The server device 40 is a cloud server that performs information processing for estimating the interest level of the child A based on the information received from the first information terminal 20 and the information received from the second information terminal 30. The server device 40 includes a communication unit 41, an information processing unit 42, and a storage unit 43.

通信部41は、サーバ装置40が第一情報端末20及び第二情報端末30と広域通信ネットワーク70を介して通信を行うための通信モジュール(通信回路)である。通信部41によって行われる通信は、例えば、有線通信であるが、無線通信であってもよい。通信に用いられる通信規格についても特に限定されない。The communication unit 41 is a communication module (communication circuit) that enables the server device 40 to communicate with the first information terminal 20 and the second information terminal 30 via the wide area communication network 70. The communication performed by the communication unit 41 is, for example, wired communication, but may also be wireless communication. There is no particular limitation on the communication standard used for the communication.

情報処理部42は、幼児Aの関心度を推定するための情報処理を行う。情報処理部42は、例えば、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサによって実現されてもよい。情報処理部42は、機能的な構成要素として、取得部44、推定部45、決定部46、及び、出力部47を有する。取得部44、推定部45、決定部46、及び、出力部47の機能は、例えば、情報処理部42を構成するマイクロコンピュータまたはプロセッサ等が記憶部43に記憶されたコンピュータプログラムを実行することによって実現される。取得部44、推定部45、決定部46、及び、出力部47のそれぞれの詳細な機能については後述する。The information processing unit 42 performs information processing to estimate the interest level of infant A. The information processing unit 42 is realized, for example, by a microcomputer, but may also be realized by a processor. The information processing unit 42 has, as functional components, an acquisition unit 44, an estimation unit 45, a determination unit 46, and an output unit 47. The functions of the acquisition unit 44, the estimation unit 45, the determination unit 46, and the output unit 47 are realized, for example, by a microcomputer or a processor constituting the information processing unit 42 executing a computer program stored in the memory unit 43. The detailed functions of the acquisition unit 44, the estimation unit 45, the determination unit 46, and the output unit 47 will be described later.

記憶部43は、情報処理部42によって実行されるコンピュータプログラム、及び、上記情報処理を行うために用いられる各種情報などが記憶される記憶装置である。記憶部43は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)などによって実現される。The storage unit 43 is a storage device that stores the computer program executed by the information processing unit 42 and various information used to perform the above information processing. The storage unit 43 is realized, for example, by a hard disk drive (HDD).

[推定方法の決定動作]
次に、関心度推定システム10の動作について説明する。関心度推定システム10は、まず、幼児Aに関する情報を使って、関心度の推定方法を決定し、その後、決定した推定方法を用いて関心度を推定する。まず、前者の関心度の推定方法の決定動作について説明する。図2は、関心度の推定方法の決定動作のフローチャートである。
[Decision of Estimation Method]
Next, the operation of the interest level estimation system 10 will be described. The interest level estimation system 10 first uses information about the child A to determine an interest level estimation method, and then estimates the interest level using the determined estimation method. First, the former operation of determining the interest level estimation method will be described. Fig. 2 is a flowchart of the operation of determining the interest level estimation method.

まず、サーバ装置40の通信部41は、幼児Aの行動の予定を示す予定情報、及び、幼児Aの行動の実績を示す実績情報を第一情報端末20から受信し(S11)、情報処理部42は、受信された予定情報、及び、実績情報を記憶部43に記憶する(S12)。図3は、予定情報及び実績情報の一例を示す図である。First, the communication unit 41 of the server device 40 receives schedule information indicating the planned behavior of the infant A and actual performance information indicating the actual behavior of the infant A from the first information terminal 20 (S11), and the information processing unit 42 stores the received schedule information and actual performance information in the storage unit 43 (S12). Figure 3 is a diagram showing an example of the schedule information and actual performance information.

まず、予定情報について説明する。予定情報は、言い換えれば、計画情報であり、幼児Aの行動の予定(計画)を示す情報である。予定情報は、行動の予定と、開始予定時刻、及び、終了予定時刻(つまり、予定時間帯)とが対応付けられた情報である。First, we will explain the schedule information. In other words, schedule information is planning information, and is information that indicates the schedule (plan) of Infant A's behavior. Schedule information is information that associates the scheduled behavior with the scheduled start time and scheduled end time (i.e., the scheduled time period).

予定情報は、幼児Aまたは保護者Bによって第一情報端末20に手動入力される。例えば、第一情報端末20の制御部23は、関心度推定システム10専用の第一アプリケーションプログラム(以下、第一アプリとも記載される)を実行することにより、表示部22に予定情報の入力画面を表示させる。入力画面が表示されているときに、操作受付部21は、あらかじめ選択肢として準備された数十~50種類程度の行動を選択する選択操作、並びに、選択した行動の開始予定時刻、及び、終了予定時刻の入力操作を、幼児Aまたは保護者Bから受け付ける。このように入力された予定情報は、通信部25によってサーバ装置40に送信される。The schedule information is manually input into the first information terminal 20 by the child A or the guardian B. For example, the control unit 23 of the first information terminal 20 executes a first application program (hereinafter also referred to as the first app) dedicated to the interest level estimation system 10 to cause the display unit 22 to display an input screen for schedule information. When the input screen is displayed, the operation reception unit 21 receives, from the child A or the guardian B, a selection operation for selecting from several tens to about 50 types of behavior prepared in advance as options, as well as an input operation for the scheduled start time and the scheduled end time of the selected behavior. The schedule information thus input is transmitted to the server device 40 by the communication unit 25.

次に、実績情報について説明する。実績情報は、幼児Aが実際にどのように行動したかを示す情報である。実績情報は、実際に行われた行動と、その行動の開始時刻、及び、終了時刻とが対応付けられた情報である。Next, we will explain the performance information. Performance information is information that indicates how Infant A actually behaved. Performance information is information that associates an actual behavior with the start time and end time of that behavior.

実績情報は、幼児Aまたは保護者Bによって第一情報端末20に手動入力される。例えば、第一情報端末20の制御部23は、上記第一アプリを実行することにより、表示部22に実績情報の入力画面を表示させる。入力画面が表示されているときに、操作受付部21は、あらかじめ選択肢として準備された数十~50種類程度の行動を選択する選択操作、並びに、選択した行動の開始時刻、及び、終了時刻の入力操作を、幼児Aまたは保護者Bから受け付ける。このように入力された実績情報は、通信部25によってサーバ装置40に送信される。The performance information is manually input into the first information terminal 20 by the child A or the guardian B. For example, the control unit 23 of the first information terminal 20 executes the first app to cause the display unit 22 to display an input screen for performance information. When the input screen is displayed, the operation reception unit 21 receives, from the child A or the guardian B, a selection operation for selecting from several tens to about 50 types of behavior prepared in advance as options, as well as an input operation for the start time and end time of the selected behavior. The performance information input in this manner is transmitted to the server device 40 by the communication unit 25.

なお、サーバ装置40の記憶部43には、予定情報及び実績情報が所定期間分記憶(蓄積)され、幼児Aの関心度は、所定期間分の予定情報及び実績情報に基づいて推定される。所定期間は、例えば、1か月であるが、1週間であってもよく、特に限定されない。In addition, the storage unit 43 of the server device 40 stores (accumulates) the schedule information and performance information for a predetermined period, and the interest level of the child A is estimated based on the schedule information and performance information for the predetermined period. The predetermined period is, for example, one month, but may also be one week, and is not particularly limited.

ステップS12の次に、サーバ装置40の通信部41は、変換パラメータ情報、及び、主観関心度情報を第二情報端末30から受信し(S13)、情報処理部42は、受信された変換パラメータ情報及び主観関心度情報を記憶部43に記憶する(S14)。まず、変換パラメータ情報について説明する。図4は、変換パラメータ情報の一例を示す図である。After step S12, the communication unit 41 of the server device 40 receives the conversion parameter information and the subjective interest level information from the second information terminal 30 (S13), and the information processing unit 42 stores the received conversion parameter information and the subjective interest level information in the storage unit 43 (S14). First, the conversion parameter information will be described. Figure 4 is a diagram showing an example of the conversion parameter information.

後述のように、推定部45は、関心度推定システム10は、複数の行動のそれぞれに対する幼児Aの第二関心度(つまり、行動ごとの関心度)を推定した後、第二関心度を、複数のジャンルのそれぞれに対する幼児Aの第一関心度(つまり、ジャンルごとの関心度)に変換する。変換パラメータ情報は、この変換に用いられる情報である。As described below, the interest level estimation system 10 estimates the second interest level of the child A in each of the plurality of behaviors (i.e., the interest level for each behavior), and then converts the second interest level into the first interest level of the child A in each of the plurality of genres (i.e., the interest level for each genre). The conversion parameter information is information used for this conversion.

例えば、幼児Aのお絵かきという行動に対する第二関心度をEとすると、図4の変換パラメータ情報に基づいて、国語系の第一関心度はE×4、算数系の第一関心度はE×1、理科系の第一関心度はE×2、社会系の第一関心度はE×3となる。つまり、第二関心度が第一関心度に変換される。変換パラメータ情報は、上述の数十~50種類程度の行動(選択肢として準備された複数の行動)のそれぞれに対する第二関心度を第一関心度に変換するための係数(パラメータ)を示す情報(例えば、テーブル情報)であるといえる。変換パラメータ情報は、言い換えれば、ある行動が複数のジャンルのそれぞれにどの程度当てはまるかを示す情報である。 For example, if the second interest level of the infant A in the action of drawing is E, based on the conversion parameter information of FIG. 4, the first interest level of Japanese language is E×4, the first interest level of arithmetic is E×1, the first interest level of science is E×2, and the first interest level of social studies is E×3. That is, the second interest level is converted to the first interest level. The conversion parameter information can be said to be information (e.g., table information) indicating coefficients (parameters) for converting the second interest level to the first interest level for each of the above-mentioned several tens to 50 types of actions (multiple actions prepared as options). The conversion parameter information is, in other words, information indicating the degree to which a certain action applies to each of multiple genres.

このような変換パラメータ情報は、教師Cによって第二情報端末30に手動入力される。つまり、変換パラメータ情報が示す行動とジャンルとの関係性は、教師Cの主観評価に基づく。例えば、第二情報端末30の制御部33は、関心度推定システム10専用の第二アプリケーションプログラム(以下、第二アプリとも記載される)を実行することにより、表示部32に変換パラメータ情報の入力画面を表示させる。入力画面が表示されているときに、操作受付部31は、変換パラメータ情報(図4の例では、テーブル内の1~5までの数値)の入力操作を教師Cから受け付ける。このように入力された変換パラメータ情報は、通信部35によってサーバ装置40に送信される。Such conversion parameter information is manually input into the second information terminal 30 by teacher C. In other words, the relationship between the behavior and genre indicated by the conversion parameter information is based on teacher C's subjective evaluation. For example, the control unit 33 of the second information terminal 30 executes a second application program (hereinafter also referred to as the second app) dedicated to the interest level estimation system 10 to cause the display unit 32 to display an input screen for conversion parameter information. When the input screen is displayed, the operation reception unit 31 receives an input operation for conversion parameter information (in the example of FIG. 4, the numbers 1 to 5 in the table) from teacher C. The conversion parameter information thus input is transmitted to the server device 40 by the communication unit 35.

以上説明した変換パラメータ情報は、教師Cによって入力されることにより、幼児Aが通う幼児教室(教師Cが所属する学校)の特色、及び、当該幼児教室の授業内容などが反映されたものとなる。つまり変換パラメータ情報は、幼児教室ごとに異なる情報となる。The conversion parameter information described above is input by teacher C, and reflects the characteristics of the preschool classroom (the school to which teacher C belongs) attended by child A, as well as the content of lessons at that preschool. In other words, the conversion parameter information is different for each preschool classroom.

次に、主観関心度情報について説明する。図5は、主観関心度情報の一例を示す図である。主観関心度情報は、教師C(特定ユーザの一例)の主観評価に基づく、複数のジャンルそれぞれに対する幼児Aの関心度を示す情報である。つまり、主観関心度情報は、教室において幼児Aに接している教師Cがこうであろうと考える、複数のジャンルそれぞれに対する幼児Aの関心度を示す情報である。Next, the subjective interest level information will be described. FIG. 5 is a diagram showing an example of subjective interest level information. The subjective interest level information is information indicating the level of interest of infant A in each of a number of genres based on the subjective evaluation of teacher C (an example of a specific user). In other words, the subjective interest level information is information indicating the level of interest of infant A in each of a number of genres, as teacher C, who is in contact with infant A in the classroom, believes.

説明の簡略化のため、複数のジャンルは、国語系、算数系、理科系、社会系の4つとされるが、3つ以下であってもよいし、5つ以上であってもよい。また、複数のジャンルは、右脳系及び左脳系など、学習分野(学習科目)とは異なる切り口のジャンルであってもよい。なお、図5に示される主観関心度情報において、関心度は、各ジャンルの関心度の合計が1となるように正規化されている。 For simplicity of explanation, the multiple genres are assumed to be four: Japanese language, mathematics, science, and social studies, but there may be three or less, or five or more. The multiple genres may also be genres that are viewed from a different perspective than the learning field (study subject), such as right brain and left brain. In the subjective interest level information shown in Figure 5, the interest levels are normalized so that the sum of the interest levels for each genre is 1.

このような主観関心度情報は、教師Cによって第二情報端末30に手動入力される。例えば、第二情報端末30の制御部33は、上記第二アプリを実行することにより、表示部32に主観関心度情報の入力画面を表示させる。入力画面が表示されているときに、操作受付部31は、主観関心度情報(複数のジャンルに対する幼児Aの関心度)の入力操作を教師Cから受け付ける。このように入力された主観関心度情報は、通信部35によってサーバ装置40に送信される。Such subjective interest level information is manually input into the second information terminal 30 by teacher C. For example, the control unit 33 of the second information terminal 30 executes the second app to cause the display unit 32 to display an input screen for subjective interest level information. When the input screen is displayed, the operation receiving unit 31 receives an input operation for the subjective interest level information (child A's interest level in multiple genres) from teacher C. The subjective interest level information input in this manner is transmitted to the server device 40 by the communication unit 35.

ステップS14の次に、サーバ装置40の取得部44は、所定期間分(例えば、1か月分)の予定情報及び実績情報を記憶部43から取得し(S15)、推定部45は、取得された予定情報及び実績情報に基づいて、複数の行動のそれぞれに対する幼児Aの第二関心度を、複数通りの方法で推定する(S16)。図6は、複数通りの方法の一例を示す図である。After step S14, the acquisition unit 44 of the server device 40 acquires the schedule information and performance information for a predetermined period (e.g., one month) from the storage unit 43 (S15), and the estimation unit 45 estimates the second interest level of the child A for each of the multiple behaviors based on the acquired schedule information and performance information by multiple methods (S16). Figure 6 is a diagram showing an example of the multiple methods.

図6に示される複数通りの方法(方法1~4)は、予定情報及び実績情報の処理(集計)の仕方が互いに異なる方法である。図6に示される方法1は、行動が予定された時間、及び、行動が実際に行われた時間を重視し、行動が予定された時間に基づく予定時間スコア、及び、行動が実際に行われた時間に基づく実行時間スコアの合計を第二関心度とする方法である。The multiple methods (Methods 1 to 4) shown in Figure 6 differ from each other in the way they process (aggregate) the planned information and actual information. Method 1 shown in Figure 6 places emphasis on the time when an action was planned and the time when the action was actually performed, and determines the second interest level as the sum of the planned time score based on the time when the action was planned and the execution time score based on the time when the action was actually performed.

推定部45は、例えば、予定情報に基づいて1か月の間に複数の行動それぞれがどれだけの時間予定(計画)されたかを集計(合計)し、複数の行動のそれぞれに、予定された時間が多い行動ほど大きくなるような予定時間スコアを算出する。同様に、推定部45は、例えば、実績情報に基づいて、1か月の間に複数の行動それぞれがどれだけの時間実行されたかを集計(合計)し、複数の行動のそれぞれに、実行された時間が多い行動ほど大きくなるような実行時間スコアを算出する。The estimation unit 45, for example, tally (sums up) how long each of a plurality of actions was scheduled (planned) for a month based on the schedule information, and calculates a scheduled time score for each of the plurality of actions such that the longer the scheduled time for each action, the higher the scheduled time score. Similarly, the estimation unit 45, for example, tally (sums up) how long each of a plurality of actions was performed for a month based on the performance information, and calculates an execution time score for each of the plurality of actions such that the longer the time for which each action was performed, the higher the execution time score.

ある行動に対する幼児Aの第二関心度は、当該行動に対する予定時間スコアと当該行動に対する実行時間スコアとの合計となる。推定部45は、複数の行動のそれぞれについて、当該行動に対する予定時間スコアと当該行動に対する実行時間スコアとの合計を第二関心度として算出(推定)し、複数の行動のそれぞれに対する幼児Aの第二関心度を示す第二関心度情報F1を生成する。なお、第二関心度は、スコアが大きいほど関心が高いことを示す。The second interest level of infant A in a certain behavior is the sum of the planned time score for that behavior and the execution time score for that behavior. The estimation unit 45 calculates (estimates) the sum of the planned time score for that behavior and the execution time score for that behavior as the second interest level for each of the multiple behaviors, and generates second interest level information F1 indicating infant A's second interest level in each of the multiple behaviors. Note that the higher the second interest level score, the higher the interest.

図6に示される方法2は、行動が予定された回数、及び、行動が実際に行われた回数を重視し、行動が予定された回数に基づく予定回数スコア、及び、行動が実際に行われた回数に基づく実行回数スコアの合計を第二関心度とする方法である。Method 2 shown in Figure 6 places emphasis on the number of times an action was planned and the number of times an action was actually performed, and determines the second interest level as the sum of the planned number of times score, which is based on the number of times an action was planned, and the performed number of times score, which is based on the number of times an action was actually performed.

推定部45は、例えば、予定情報に基づいて1か月の間に複数の行動それぞれが何回予定(計画)されたかを集計(合計)し、複数の行動のそれぞれに、予定された回数が多い行動ほど大きくなるような予定回数スコアを算出する。同様に、推定部45は、例えば、実績情報に基づいて、1か月の間に複数の行動それぞれが何回実行されたかを集計(合計)し、複数の行動のそれぞれに、実行された回数が多い行動ほど大きくなるような実行回数スコアを算出する。The estimation unit 45, for example, tally (sums up) how many times each of a plurality of actions was scheduled (planned) during a month based on the schedule information, and calculates a scheduled frequency score for each of the plurality of actions that is greater the more times the action was scheduled. Similarly, the estimation unit 45, for example, tally (sums up) how many times each of a plurality of actions was performed during a month based on the performance information, and calculates an execution frequency score for each of the plurality of actions that is greater the more times the action was performed.

ある行動に対する幼児Aの第二関心度は、当該行動に対する予定回数スコアと当該行動に対する実行回数スコアとの合計となる。推定部45は、複数の行動のそれぞれについて、当該行動に対する予定回数スコアと当該行動に対する実行回数スコアとの合計を第二関心度として算出(推定)し、複数の行動のそれぞれに対する幼児Aの第二関心度を示す第二関心度情報F2を生成する。なお、この場合も、第二関心度は、スコアが大きいほど関心が高いことを示す。The second interest level of infant A in a certain behavior is the sum of the planned number of times score for that behavior and the number of times it is performed for that behavior. The estimation unit 45 calculates (estimates) the sum of the planned number of times score for that behavior and the number of times it is performed for that behavior for each of the multiple behaviors as the second interest level, and generates second interest level information F2 indicating infant A's second interest level in each of the multiple behaviors. Note that in this case as well, the higher the score of the second interest level, the higher the interest.

図6に示される方法3は、方法1及び方法2を合わせた方法であり、予定時間スコア、実行時間スコア、予定回数スコア、及び、実行回数スコアの合計を第二関心度とする方法である。つまり、ある行動に対する幼児Aの第二関心度は、当該行動に対する予定時間スコアと、当該行動に対する実行時間スコアと、当該行動に対する予定回数スコアと、当該行動に対する実行回数スコアとの合計となる。推定部45は、複数の行動のそれぞれについて、当該行動に対する予定時間スコアと、当該行動に対する実行時間スコアと、当該行動に対する予定回数スコアと、当該行動に対する実行回数スコアとの合計を第二関心度として算出(推定)し、複数の行動のそれぞれに対する幼児Aの第二関心度を示す第二関心度情報F3を生成する。この場合も、第二関心度は、スコアが大きいほど関心が高いことを示す。 Method 3 shown in FIG. 6 is a combination of methods 1 and 2, and is a method in which the second interest level is the sum of the planned time score, execution time score, planned number of times score, and execution number of times score. In other words, the second interest level of child A in a certain behavior is the sum of the planned time score for that behavior, the execution time score for that behavior, the planned number of times score for that behavior, and the execution number of times score for that behavior. The estimation unit 45 calculates (estimates) the sum of the planned time score for that behavior, the execution time score for that behavior, the planned number of times score for that behavior, and the execution number of times score for that behavior as the second interest level for each of the multiple behaviors, and generates second interest level information F3 indicating the second interest level of child A in each of the multiple behaviors. In this case, too, the higher the score of the second interest level, the higher the interest level.

図6に示される方法4は、行動が予定された順番、及び、行動が実際に行われた順番を重視し、行動が予定された順番に基づく予定順スコア、及び、行動が実際に行われた順番に基づく実行順スコアの合計を第二関心度とする方法である。つまり、ある行動に対する幼児Aの第二関心度は、当該行動に対する予定順スコアと、当該行動に対する実行順スコアとの合計となる。 Method 4 shown in Figure 6 is a method that places importance on the order in which actions were scheduled and the order in which actions were actually performed, and determines the second interest level as the sum of the scheduled order score based on the order in which actions were scheduled and the execution order score based on the order in which actions were actually performed. In other words, child A's second interest level in a certain action is the sum of the scheduled order score for that action and the execution order score for that action.

推定部45は、例えば、予定情報に基づいて1か月の間の各日付に複数の行動それぞれがどのような順番で予定(計画)されたかを特定する。推定部45は、複数の行動のそれぞれに、計画された順番が早い(または遅い)行動ほど大きくなるような日付ごとの予定順スコアを算出し、日付ごとの予定順スコアを1か月分合計することで予定順スコアを算出する。同様に、推定部45は、例えば、実績情報に基づいて、1か月の間の各日付に複数の行動それぞれがどのような順番で実行されたかを特定する。推定部45は、複数の行動のそれぞれに、実行された順番が早い(または遅い)行動ほど大きくなるような日付ごとの実行順スコアを算出し、日付ごとの実行順スコアを1か月分合計することで予定順スコアを算出する。推定部45は、複数の行動のそれぞれについて、当該行動に対する予定順スコアと当該行動に対する実行順スコアとの合計を第二関心度として算出(推定)し、複数の行動のそれぞれに対する幼児Aの第二関心度を示す第二関心度情報F4を生成する。なお、第二関心度は、スコアが大きいほど関心が高いことを示す。The estimation unit 45, for example, determines in what order each of the multiple actions was scheduled (planned) on each date during a month based on the schedule information. The estimation unit 45 calculates a schedule order score for each of the multiple actions for each date such that the earlier (or later) the action is planned, the higher the schedule order score is, and calculates the schedule order score by summing the schedule order scores for each date for one month. Similarly, the estimation unit 45 determines in what order each of the multiple actions was performed on each date during a month based on, for example, performance information. The estimation unit 45 calculates an execution order score for each of the multiple actions for each date such that the earlier (or later) the action is performed, the higher the schedule order score is, and calculates the schedule order score by summing the execution order scores for each date for one month. The estimation unit 45 calculates (estimates) the sum of the schedule order score for each of the multiple actions and the execution order score for the action as the second interest level for each of the multiple actions, and generates second interest level information F4 indicating the second interest level of the child A for each of the multiple actions. Note that the higher the second interest level score, the higher the interest.

ステップS16の次に、取得部44は、変換パラメータ情報を記憶部43から取得し(S17)、推定部45は、取得された変換パラメータ情報に基づいて、第二関心度情報F1~F4のそれぞれを、第一関心度情報に変換する(S18)。図7は、第二関心度情報を第一関心度情報に変換する方法を説明するための図である。After step S16, the acquisition unit 44 acquires conversion parameter information from the storage unit 43 (S17), and the estimation unit 45 converts each of the second interest level information F1 to F4 into first interest level information based on the acquired conversion parameter information (S18). Figure 7 is a diagram for explaining a method of converting the second interest level information into the first interest level information.

推定部45は、図7の(a)の第二関心度情報の第二関心度の列の各数値(つまり、第二関心度)と、図7の(b)の変換パラメータ情報の「国語系」の列の各数値(係数)とを掛け合わせ、掛け合わせた後の数値を合計することで、「国語系」に対する第一関心度を算出することができる。同様に、推定部45は、「算数系」「理科系」「社会系」のそれぞれに対する第一関心度を算出し、算出した第一関心度を正規化する。この結果、図7の(c)に示されるように、幼児Aの複数のジャンルそれぞれに対する第一関心度を示す第一関心度情報が得られる。つまり、推定部45は、第二関心度情報(第二関心度)を第一関心度情報(第一関心度)に変換することができる。The estimation unit 45 multiplies each value (i.e., second interest level) in the second interest level column of the second interest level information in FIG. 7(a) by each value (coefficient) in the "Japanese language" column of the conversion parameter information in FIG. 7(b), and sums the multiplied values to calculate the first interest level in "Japanese language". Similarly, the estimation unit 45 calculates the first interest level in each of "arithmetic", "science", and "social studies", and normalizes the calculated first interest levels. As a result, as shown in FIG. 7(c), first interest level information indicating the first interest level of the child A in each of the multiple genres is obtained. In other words, the estimation unit 45 can convert the second interest level information (second interest level) into first interest level information (first interest level).

ステップS18では、推定部45は、上記4つの方法で算出された4つの第二関心度情報F1~F4から、4つの第一関心度情報が得られる。ここで、取得部44は、主観関心度情報を記憶部43から取得し(S19)、決定部46は、4つの第一関心度情報のそれぞれを主観関心度情報と比較することにより、4つの第一関心度情報のうち主観関心度情報と最も近い第一関心度情報を決定する(S20)。主観関心度情報と最も近い第一関心度情報は、例えば、4つの第一関心度情報のそれぞれと主観関心度情報とのユークリッド距離に基づいて決定されるが、既存の他の手法により決定されてもよい。In step S18, the estimation unit 45 obtains four pieces of first interest level information from the four pieces of second interest level information F1 to F4 calculated by the above four methods. Here, the acquisition unit 44 acquires the subjective interest level information from the storage unit 43 (S19), and the determination unit 46 compares each of the four pieces of first interest level information with the subjective interest level information to determine the first interest level information that is closest to the subjective interest level information among the four pieces of first interest level information (S20). The first interest level information that is closest to the subjective interest level information is determined, for example, based on the Euclidean distance between each of the four pieces of first interest level information and the subjective interest level information, but may be determined by other existing methods.

そして、推定部45は、方法1~4のうち、ステップS19で決定した第一関心度情報を得るために使用された方法を推定方法として決定する(S21)。つまり、決定部46は、方法1~4のうち、ステップS19において取得された主観関心度情報(教師Cの主観評価結果)に最も近い結果が得られる方法を推定方法として決定する。以降は、この決定された推定方法を用いて関心度が推定される。 Then, the estimation unit 45 determines, as the estimation method, the method that was used to obtain the first interest level information determined in step S19 from among methods 1 to 4 (S21). In other words, the determination unit 46 determines, as the estimation method, the method that obtains the result closest to the subjective interest level information obtained in step S19 (the subjective evaluation result of teacher C) from among methods 1 to 4. Thereafter, the interest level is estimated using this determined estimation method.

[推定動作]
上記のように決定された推定方法を用いて、幼児の関心度を推定する推定動作について説明する。図8は、関心度の推定動作のフローチャートである。なお、この推定動作は、幼児Aの関心度の推定だけでなく、教師Cが所属する幼児教室に通う他の幼児Dの関心度の推定にも使用される。以下の推定動作の説明では、幼児Dの関心度の推定動作について説明する。以下の推定動作の説明においては、第一情報端末20は、幼児Dまたは幼児Dの保護者によって使用される情報端末として説明される。
[Estimated Action]
The estimation operation for estimating the interest level of an infant using the estimation method determined as above will be described. FIG. 8 is a flowchart of the interest level estimation operation. This estimation operation is used not only to estimate the interest level of infant A, but also to estimate the interest level of another infant D attending the infant classroom to which teacher C belongs. In the following description of the estimation operation, the estimation operation of the interest level of infant D will be described. In the following description of the estimation operation, the first information terminal 20 will be described as an information terminal used by infant D or infant D's guardian.

まず、サーバ装置40の通信部41は、幼児Dの行動の予定を示す予定情報、及び、幼児Dの行動の実績を示す実績情報を第一情報端末20から受信し(S31)、情報処理部42は、受信された予定情報、及び、実績情報を記憶部43に記憶する(S32)。First, the communication unit 41 of the server device 40 receives schedule information indicating the planned behavior of infant D and performance information indicating the actual behavior of infant D from the first information terminal 20 (S31), and the information processing unit 42 stores the received schedule information and performance information in the memory unit 43 (S32).

次に、サーバ装置40の取得部44は、所定期間分(例えば、1か月分)の幼児Dの予定情報及び実績情報を記憶部43から取得し(S33)、推定部45は、取得された予定情報及び実績情報に基づいて、複数の行動のそれぞれに対する幼児Dの第二関心度(第二関心度情報)を、推定方法の決定動作で決定された方法(方法1~4のいずれか)で推定する(S34)。Next, the acquisition unit 44 of the server device 40 acquires schedule information and performance information of infant D for a predetermined period (e.g., one month) from the memory unit 43 (S33), and the estimation unit 45 estimates infant D's second interest level (second interest level information) for each of the multiple behaviors based on the acquired schedule information and performance information using a method (any of methods 1 to 4) determined in the estimation method determination operation (S34).

次に、取得部44は、変換パラメータ情報を記憶部43から取得し(S35)、推定部45は、取得された変換パラメータ情報に基づいて、ステップS34において得られた第二関心度情報を第一関心度情報に変換する(S36)。つまり、推定部45は、推定された第二関心度、及び、取得された変換パラメータ情報に基づいて、複数のジャンルそれぞれに対する幼児Dの第一関心度を推定する。 Next, the acquisition unit 44 acquires the conversion parameter information from the storage unit 43 (S35), and the estimation unit 45 converts the second interest level information obtained in step S34 into first interest level information based on the acquired conversion parameter information (S36). That is, the estimation unit 45 estimates the first interest level of the child D in each of the multiple genres based on the estimated second interest level and the acquired conversion parameter information.

出力部47は、ステップS36において得られた第一関心度情報を出力し(S37)、出力された第一関心度情報を、通信部41に第二情報端末30へ送信させる(S38)。第二情報端末30の通信部35は、第一関心度情報を受信し、制御部33は、受信された第一関心度情報を示す画像を表示部32に表示させる。図9は、第一関心度情報を示す画像の一例を示す図である。The output unit 47 outputs the first interest level information obtained in step S36 (S37), and causes the communication unit 41 to transmit the output first interest level information to the second information terminal 30 (S38). The communication unit 35 of the second information terminal 30 receives the first interest level information, and the control unit 33 causes the display unit 32 to display an image showing the received first interest level information. Figure 9 is a diagram showing an example of an image showing the first interest level information.

このように、幼児Dの、ジャンル(学習分野)ごとの関心度が表示部32に表示されれば、教師Cは、幼児Dの関心度を把握し、幼児Dの指導に役立てることができる。つまり、関心度推定システム10は、ジャンルに対する関心度を提供することで、教師Cが幼児Dの関心度を把握することを支援することができる。行動の上位概念に相当するジャンルに対する関心度の提供を受けた教師Cは、行動に対する関心度の提供を受ける場合よりも、幼児Dに対する教育の指針を立てやすくなる。例えば、ブロック遊びに関心があるという情報が提供された場合と、算数系に興味があるという情報が提供された場合とを比較すると、教師Cは、後者のほうが教育の指針(どのような教材を準備すればよいかなど)を立てやすい。In this way, if the interest level of infant D in each genre (field of study) is displayed on the display unit 32, teacher C can grasp infant D's interest level and use it to guide infant D. In other words, the interest level estimation system 10 can assist teacher C in grasping infant D's interest level by providing the interest level in genres. Teacher C who is provided with the interest level in genres that correspond to the higher-level concept of behavior can more easily set educational guidelines for infant D than when provided with the interest level in behavior. For example, comparing a case where teacher C is provided with information that infant D is interested in playing with blocks with a case where teacher C is provided with information that infant D is interested in arithmetic, teacher C finds it easier to set educational guidelines (such as what kind of teaching materials to prepare) in the latter case.

なお、ステップS38において、通信部41は、第二情報端末30に代えて、または、第二情報端末30に加えて、第一情報端末20へ第一関心度情報を送信してもよい。この場合、第一情報端末20の通信部25は、第一関心度情報を受信し、制御部23は、受信された第一関心度情報を示す画像を表示部22に表示させる。In addition, in step S38, the communication unit 41 may transmit the first interest level information to the first information terminal 20 instead of or in addition to the second information terminal 30. In this case, the communication unit 25 of the first information terminal 20 receives the first interest level information, and the control unit 23 causes the display unit 22 to display an image indicating the received first interest level information.

このように、幼児Dのジャンル(学習分野)ごとの関心度が表示部22に表示されれば、幼児Dの保護者は、幼児Dの関心度を把握することができる。つまり、関心度推定システム10は、ジャンルに対する関心度を提供することで、保護者が幼児Dの関心度を把握することを支援することができる。行動の上位概念に相当するジャンルに対する関心度の提供を受けた保護者は、行動に対する関心度の提供を受ける場合よりも、幼児Dに対する教育の指針を立てやすくなる。例えば、ブロック遊びに関心があるという情報が提供された場合と、算数系に興味があるという情報が提供された場合とを比較すると、保護者は、後者のほうが教育の指針(どのような教材を準備すればよいかなど)を立てやすい。 In this way, if the degree of interest of the infant D in each genre (field of study) is displayed on the display unit 22, the guardian of the infant D can grasp the degree of interest of the infant D. In other words, the interest degree estimation system 10 can support the guardian in grasping the degree of interest of the infant D by providing the degree of interest in genres. A guardian who is provided with the degree of interest in genres corresponding to the superordinate concept of behavior can more easily set educational guidelines for the infant D than when the guardian is provided with the degree of interest in behavior. For example, comparing a case where the guardian is provided with information that the infant D is interested in playing with blocks with a case where the guardian is provided with information that the infant D is interested in arithmetic, the guardian can more easily set educational guidelines (such as what kind of teaching materials should be prepared) in the latter case.

[変形例]
上記実施の形態では、取得部44は、予定情報、及び、実績情報の両方の情報を取得したが、取得部44は、予定情報、及び、実績情報の少なくとも一方の情報を取得すればよい。つまり、上記実施の形態において、予定情報、及び、実績情報の両方を使用すると説明された箇所において、予定情報、及び、実績情報の一方のみが使用されてもよい。
[Modification]
In the above embodiment, the acquisition unit 44 acquires both the schedule information and the performance information, but it is sufficient for the acquisition unit 44 to acquire at least one of the schedule information and the performance information. In other words, in the above embodiment, where it is described that both the schedule information and the performance information are used, only one of the schedule information and the performance information may be used.

例えば、上述の推定方法の決定動作においては、複数通りの方法で第二関心度が推定された(なお、第二関心度は、第一関心度に変換されるので、複数通りの方法で第一関心度が推定されるともいえる)。このときの複数通りの方法には、複数の行動のそれぞれの予定時間、及び、複数の行動のそれぞれの実行時間を用いて第二関心度(第一関心度)を推定する方法1(第一方法)が含まれた。方法1は、予定情報、及び、実績情報の少なくとも一方の情報が取得される場合には、取得された少なくとも一方の情報に基づいて定まる、複数の行動のそれぞれの予定時間、及び、複数の行動のそれぞれの実行時間の少なくとも一方を用いて第二関心度(第一関心度)を推定する方法であるといえる。For example, in the determination operation of the estimation method described above, the second interest level was estimated in a plurality of ways (note that since the second interest level is converted into the first interest level, it can also be said that the first interest level is estimated in a plurality of ways). The plurality of ways included method 1 (first method) of estimating the second interest level (first interest level) using the planned time of each of the plurality of actions and the execution time of each of the plurality of actions. When at least one of planned information and actual information is acquired, method 1 can be said to be a method of estimating the second interest level (first interest level) using at least one of the planned time of each of the plurality of actions and the execution time of each of the plurality of actions, which are determined based on at least one of the acquired information.

同様に、上述の推定方法の決定動作において、複数通りの方法には、複数の行動のそれぞれの予定回数、及び、複数の行動のそれぞれの実行回数を用いて第二関心度(第一関心度)を推定する方法2(第二方法)が含まれた。方法2は、予定情報、及び、実績情報の少なくとも一方の情報が取得される場合には、取得された少なくとも一方の情報に基づいて定まる、複数の行動の予定回数、及び、複数の行動の実行回数の少なくとも一方を用いて第二関心度(第一関心度)を推定する方法であるといえる。Similarly, in the determination operation of the estimation method described above, the multiple methods included method 2 (second method) of estimating the second interest level (first interest level) using the planned number of times each of the multiple actions is performed and the number of times each of the multiple actions is performed. When at least one of planned information and actual information is acquired, method 2 can be said to be a method of estimating the second interest level (first interest level) using at least one of the planned number of times each of the multiple actions is performed and the number of times each of the multiple actions is performed, which is determined based on at least one of the acquired information.

また、上記実施の形態では、第二関心度(第一関心度)を推定する方法として、方法1~4が例示されたが、推定部45は、これら以外の方法により第二関心度(第一関心度)を推定してもよい。例えば、推定部45は、時間、回数、及び、順番の2つ以上を組み合わせた他の方法を用いて第二関心度(第一関心度)を推定してもよい。In addition, in the above embodiment, methods 1 to 4 are exemplified as methods for estimating the second interest level (first interest level), but the estimation unit 45 may estimate the second interest level (first interest level) using a method other than these. For example, the estimation unit 45 may estimate the second interest level (first interest level) using another method that combines two or more of the time, the number of times, and the order.

また、上記実施の形態では、取得部44は、幼児または保護者によって第一情報端末20に手動入力された実績情報を取得したが、センサによるセンシングに基づいて生成された実績情報を取得してもよい。例えば、サーバ装置の情報処理部42は、カメラ(画像センサ)によって撮影された画像に基づいて、画像の撮影が行われた時間帯における幼児の行動を示す実績情報を生成し、取得部44は、生成された実績情報を取得してもよい。In the above embodiment, the acquisition unit 44 acquires performance information manually input by the child or the guardian to the first information terminal 20, but the acquisition unit 44 may acquire performance information generated based on sensing by a sensor. For example, the information processing unit 42 of the server device may generate performance information indicating the child's behavior during the time period when the image was captured based on an image captured by a camera (image sensor), and the acquisition unit 44 may acquire the generated performance information.

[効果等]
以上説明したように、関心度推定システム10は、幼児Aの行動の予定を示す予定情報、及び、幼児Aの行動の実績を示す実績情報の少なくとも一方の情報を取得する取得部44と、取得された少なくとも一方の情報に基づいて、幼児Aの行動に関連する複数のジャンルそれぞれに対する幼児Aの第一関心度を推定する推定部45と、推定された第一関心度を示す第一関心度情報を出力する出力部47とを備える。
[Effects, etc.]
As described above, the interest level estimation system 10 includes an acquisition unit 44 that acquires at least one of schedule information indicating the planned behavior of infant A and performance information indicating the performance of infant A's behavior, an estimation unit 45 that estimates infant A's first interest level in each of a plurality of genres related to infant A's behavior based on the acquired at least one of the information, and an output unit 47 that outputs first interest level information indicating the estimated first interest level.

このような関心度推定システム10は、幼児Aの行動に関連する複数のジャンルそれぞれに対する幼児Aの第一関心度を推定することができる。Such an interest level estimation system 10 can estimate infant A's first interest level in each of multiple genres related to infant A's behavior.

また、例えば、推定部45は、取得された少なくとも一方の情報に基づいて、複数の行動のそれぞれに対する幼児Aの第二関心度を推定する。取得部44は、さらに、第二関心度を第一関心度に変換するための変換パラメータ情報を取得する。推定部45は、推定された第二関心度、及び、取得された変換パラメータ情報に基づいて、第一関心度を推定する。変換パラメータ情報は、変換用情報の一例である。 For example, the estimation unit 45 estimates the second interest level of the infant A for each of the multiple behaviors based on at least one of the acquired information. The acquisition unit 44 further acquires conversion parameter information for converting the second interest level into the first interest level. The estimation unit 45 estimates the first interest level based on the estimated second interest level and the acquired conversion parameter information. The conversion parameter information is an example of information for conversion.

このような関心度推定システム10は、複数の行動それぞれに対する幼児Aの第二関心度に基づいて、複数のジャンルそれぞれに対する幼児Aの第一関心度を推定することができる。Such an interest level estimation system 10 can estimate infant A's first interest level in each of a plurality of genres based on infant A's second interest level in each of a plurality of behaviors.

また、例えば、推定部45は、第一関心度を、取得された少なくとも一方の情報の処理の仕方が異なる複数通りの方法で推定する。取得部44は、さらに、特定ユーザの主観評価に基づく、複数のジャンルそれぞれに対する幼児の関心度を示す主観関心度情報を取得する。関心度推定システム10は、さらに、複数通りの方法のうち、取得された主観関心度情報に最も近い結果が得られる方法を決定する決定部46を備える。推定部45は、決定された方法を用いて少なくとも一方の情報を処理することにより、第一関心度を推定する。Also, for example, the estimation unit 45 estimates the first interest level using a plurality of methods that differ in how at least one of the acquired information is processed. The acquisition unit 44 further acquires subjective interest level information indicating the child's interest level in each of a plurality of genres based on a subjective evaluation of a specific user. The interest level estimation system 10 further includes a determination unit 46 that determines, from among the plurality of methods, a method that produces a result closest to the acquired subjective interest level information. The estimation unit 45 estimates the first interest level by processing at least one of the information using the determined method.

このような関心度推定システム10は、特定ユーザの主観評価結果に近い結果が得られる方法を用いて、幼児Aの第一関心度を推定することができる。Such an interest level estimation system 10 can estimate the first interest level of infant A using a method that obtains results close to the subjective evaluation results of a specific user.

また、例えば、複数通りの方法には、取得された少なくとも一方の情報に基づいて定まる、複数の行動のそれぞれの予定時間、及び、複数の行動のそれぞれの実行時間の少なくとも一方を用いて第一関心度を推定する第一方法と、取得された少なくとも一方の情報に基づいて定まる、複数の行動の予定回数、及び、複数の行動の実行回数の少なくとも一方を用いて第一関心度を推定する第二方法とが含まれる。 In addition, for example, the multiple methods include a first method of estimating the first level of interest using at least one of the planned time for each of the multiple actions and the execution time for each of the multiple actions, which are determined based on at least one of the acquired information, and a second method of estimating the first level of interest using at least one of the planned number of times for each of the multiple actions and the execution number of times for each of the multiple actions, which are determined based on at least one of the acquired information.

このような関心度推定システム10は、行動が予定または実際に行われた時間を重視する第一方法と、行動が予定または実際に行われた回数を重視する第二方法との中から、特定ユーザの主観評価結果に近い結果が得られる方法を決定(選択)することができる。Such an interest level estimation system 10 can determine (select) a method that will produce results that are closer to the subjective evaluation results of a particular user from among a first method that emphasizes the time when an action is planned or actually performed, and a second method that emphasizes the number of times an action is planned or actually performed.

また、例えば、特定ユーザは、幼児Aが通う幼児教室の教師Cであり、ジャンルは、学習分野を示す。 For example, the specific user is teacher C of the early childhood classroom attended by child A, and the genre indicates the field of study.

このような関心度推定システム10は、教師Cの主観評価結果に近い結果が得られる方法を用いて、幼児Aの複数の学習分野のそれぞれに対する第一関心度を推定することができる。Such an interest level estimation system 10 can estimate child A's first level of interest in each of multiple learning areas using a method that obtains results close to teacher C's subjective evaluation results.

また、例えば、少なくとも一方の情報は、幼児Aまたは幼児Aの保護者Bによって第一情報端末20に入力される。取得部44は、第一情報端末20に入力された少なくとも一方の情報を取得する。Also, for example, at least one of the pieces of information is input to the first information terminal 20 by infant A or infant A's guardian B. The acquisition unit 44 acquires at least one of the pieces of information input to the first information terminal 20.

このような関心度推定システム10は、幼児Aまたは幼児Aの保護者Bによって入力された少なくとも一方の情報に基づいて、幼児Aの第一関心度を推定することができる。Such an interest level estimation system 10 can estimate the first interest level of infant A based on at least one of the information input by infant A or infant A's guardian B.

また、例えば、主観関心度情報は、特定ユーザによって第二情報端末30に入力される。取得部44は、第二情報端末30に入力された主観関心度情報を取得する。Also, for example, the subjective interest level information is input to the second information terminal 30 by a specific user. The acquisition unit 44 acquires the subjective interest level information input to the second information terminal 30.

このような関心度推定システム10は、特定ユーザによって入力された主観関心度情報に基づいて、特定ユーザの主観評価結果に近い結果が得られる方法を決定することができる。Such an interest level estimation system 10 can determine a method that will produce results close to the subjective evaluation results of a particular user based on the subjective interest level information input by the particular user.

また、例えば、変換パラメータ情報は、特定ユーザによって第二情報端末30に入力される。取得部44は、第二情報端末30に入力された変換パラメータ情報を取得する。 Also, for example, the conversion parameter information is input to the second information terminal 30 by a specific user. The acquisition unit 44 acquires the conversion parameter information input to the second information terminal 30.

このような関心度推定システム10は、特定ユーザによって入力された変換パラメータ情報に基づいて、幼児Aの第一関心度を推定することができる。Such an interest level estimation system 10 can estimate the first interest level of infant A based on the conversion parameter information input by a specific user.

また、関心度推定システム10などのコンピュータによって実行される関心度推定方法は、幼児Aの行動の予定を示す予定情報、及び、幼児Aの行動の実績を示す実績情報の少なくとも一方の情報を取得する取得ステップS33と、取得された少なくとも一方の情報に基づいて、幼児Aの行動に関連する複数のジャンルそれぞれに対する幼児Aの第一関心度を推定する推定ステップS36と、推定された第一関心度を示す第一関心度情報を出力する出力ステップS37とを含む。In addition, the interest level estimation method executed by a computer such as the interest level estimation system 10 includes an acquisition step S33 of acquiring at least one of schedule information indicating the planned behavior of infant A and performance information indicating the performance of infant A's behavior, an estimation step S36 of estimating infant A's first interest level in each of a plurality of genres related to infant A's behavior based on the acquired at least one of the information, and an output step S37 of outputting first interest level information indicating the estimated first interest level.

このような関心度推定方法は、幼児Aの行動に関連する複数のジャンルそれぞれに対する幼児Aの第一関心度を推定することができる。Such an interest level estimation method can estimate infant A's first level of interest in each of multiple genres related to infant A's behavior.

(その他の実施の形態)
以上、実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。
(Other embodiments)
Although the embodiment has been described above, the present invention is not limited to the above embodiment.

例えば、上記実施の形態では、特定ユーザは、幼児教室の教師であるとして説明が行われたが、保育士(保育園または幼稚園の従業員)などであってもよい。また、上記実施の形態では、ジャンルは、学習分野であると説明されたが、行動分野または作業分野などであってもよい。For example, in the above embodiment, the specific user is described as a teacher in an early childhood classroom, but the specific user may be a childcare worker (an employee of a nursery school or kindergarten), etc. Also, in the above embodiment, the genre is described as a learning field, but the genre may be an action field or a work field, etc.

また、上記実施の形態では、関心度推定システムは、複数の装置によって実現されたが、単一の装置として実現されてもよい。例えば、関心度推定システムは、サーバ装置に相当する単一の装置として実現されてもよい。関心度推定システムが複数の装置によって実現される場合、関心度推定システムが備える構成要素は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。 In addition, in the above embodiment, the interest level estimation system is realized by multiple devices, but it may be realized as a single device. For example, the interest level estimation system may be realized as a single device corresponding to a server device. When the interest level estimation system is realized by multiple devices, the components of the interest level estimation system may be distributed in any manner among the multiple devices.

また、上記実施の形態における装置間の通信方法については特に限定されるものではない。また、装置間の通信においては、図示されない中継装置が介在してもよい。In addition, the method of communication between the devices in the above embodiment is not particularly limited. In addition, a relay device (not shown) may be involved in the communication between the devices.

また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。例えば、上記実施の形態において、サーバ装置が実行する処理の一部または全部を第一情報端末または第二情報端末が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。 In addition, in the above-described embodiments, the processing performed by a specific processing unit may be executed by another processing unit. For example, in the above-described embodiments, some or all of the processing performed by the server device may be executed by the first information terminal or the second information terminal. In addition, the order of multiple processes may be changed, or multiple processes may be executed in parallel.

また、上記実施の形態において、各構成要素は、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、CPUまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。In the above embodiment, each component may be realized by executing a software program suitable for each component. Each component may be realized by a program execution unit such as a CPU or processor reading and executing a software program recorded on a recording medium such as a hard disk or semiconductor memory.

また、各構成要素は、ハードウェアによって実現されてもよい。例えば、各構成要素は、回路(または集積回路)でもよい。これらの回路は、全体として1つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。 Each component may also be realized by hardware. For example, each component may be a circuit (or integrated circuit). These circuits may form a single circuit as a whole, or each may be a separate circuit. Each of these circuits may also be a general-purpose circuit, or a dedicated circuit.

また、本発明の全般的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なCD-ROMなどの記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。In addition, the general or specific aspects of the present invention may be realized as a system, an apparatus, a method, an integrated circuit, a computer program, or a recording medium such as a computer-readable CD-ROM. Also, the present invention may be realized as any combination of a system, an apparatus, a method, an integrated circuit, a computer program, and a recording medium.

例えば、本発明は、関心度推定システムなどのコンピュータが実行する関心度推定方法として実現されてもよいし、このような関心度推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよい。また、本発明は、汎用のコンピュータを上記実施の形態の第一情報端末または第二情報端末として動作させるためのアプリケーションプログラム(つまり、第一アプリまたは第二アプリ)として実現されてもよい。本発明は、これらのプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。For example, the present invention may be realized as an interest level estimation method executed by a computer such as an interest level estimation system, or as a program for causing a computer to execute such an interest level estimation method. The present invention may also be realized as an application program (i.e., a first app or a second app) for operating a general-purpose computer as the first information terminal or the second information terminal of the above-mentioned embodiment. The present invention may also be realized as a computer-readable non-transitory recording medium on which these programs are recorded.

その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。In addition, the present invention also includes forms obtained by applying various modifications to each embodiment that may occur to a person skilled in the art, or forms realized by arbitrarily combining the components and functions of each embodiment without departing from the spirit of the present invention.

10 関心度推定システム
20 第一情報端末
30 第二情報端末
44 取得部
45 推定部
46 決定部
47 出力部
A、D 幼児
B 保護者
C 教師
REFERENCE SIGNS LIST 10 Interest level estimation system 20 First information terminal 30 Second information terminal 44 Acquisition unit 45 Estimation unit 46 Determination unit 47 Output unit A, D Infant B Parent C Teacher

Claims (9)

関心度推定システムであって、
幼児の行動の予定を示す予定情報、及び、前記幼児の行動の実績を示す実績情報の少なくとも一方の情報を取得する取得部と
記幼児の行動に関連する複数のジャンルそれぞれに対する前記幼児の第一関心度を、取得された前記少なくとも一方の情報の処理の仕方が異なる複数通りの方法で推定する推定部とを備え、
前記取得部は、さらに、特定ユーザの主観評価に基づく、前記複数のジャンルそれぞれに対する前記幼児の関心度を示す主観関心度情報を取得し、
前記関心度推定システムは、前記複数通りの方法のうち、取得された前記主観関心度情報に最も近い結果が得られる方法を決定する決定部を備え、
前記推定部は、決定された方法を用いて前記少なくとも一方の情報を処理することにより、前記第一関心度を推定し、
前記関心度推定システムは、決定された方法を用いて推定された前記第一関心度を示す第一関心度情報を出力する出力部を備える
関心度推定システム。
An interest level estimation system,
An acquisition unit that acquires at least one of schedule information indicating a schedule of an infant's behavior and performance information indicating the performance of the infant's behavior ;
an estimation unit that estimates the first interest level of the infant in each of a plurality of genres related to the infant's behavior using a plurality of different methods for processing the at least one of the acquired information ;
The acquisition unit further acquires subjective interest level information indicating a level of interest of the child in each of the plurality of genres based on a subjective evaluation of a specific user,
the interest level estimating system includes a determination unit that determines, from among the plurality of methods, a method that produces a result closest to the acquired subjective interest level information;
the estimation unit estimates the first interest level by processing the at least one piece of information using the determined method;
The degree of interest estimating system includes an output unit that outputs first degree of interest information indicating the first degree of interest estimated using a determined method .
前記推定部は、決定された方法を用いて前記少なくとも一方の情報を処理することにより、複数の行動のそれぞれに対する前記幼児の第二関心度を推定し、
前記取得部は、さらに、前記第二関心度を前記第一関心度に変換するための変換用情報を取得し、
前記推定部は、推定された前記第二関心度、及び、取得された前記変換用情報に基づいて、前記第一関心度を推定する
請求項1に記載の関心度推定システム。
the estimation unit estimates a second interest level of the infant in each of a plurality of behaviors by processing the at least one piece of information using the determined method ;
The acquisition unit further acquires conversion information for converting the second interest level into the first interest level,
The degree of interest estimating system according to claim 1 , wherein the estimation unit estimates the first degree of interest based on the estimated second degree of interest and the acquired conversion information.
前記複数通りの方法には、
取得された前記少なくとも一方の情報に基づいて定まる、前記複数の行動のそれぞれの予定時間、及び、前記複数の行動のそれぞれの実行時間の少なくとも一方を用いて前記第一関心度を推定する第一方法と、
取得された前記少なくとも一方の情報に基づいて定まる、前記複数の行動の予定回数、及び、前記複数の行動の実行回数の少なくとも一方を用いて前記第一関心度を推定する第二方法とが含まれる
請求項1または2に記載の関心度推定システム。
The multiple methods include:
a first method of estimating the first interest level using at least one of a scheduled time of each of the plurality of behaviors and an execution time of each of the plurality of behaviors, the scheduled time being determined based on the at least one piece of acquired information;
The interest level estimation system of claim 1 or 2, further comprising a second method of estimating the first interest level using at least one of the planned number of times of the plurality of behaviors and the number of times the plurality of behaviors have been performed, the second method being determined based on at least one of the acquired information.
前記特定ユーザは、前記幼児が通う幼児教室の教師であり、
前記ジャンルは、学習分野を示す
請求項1~3のいずれか1項に記載の関心度推定システム。
the specific user is a teacher at an early childhood classroom that the child attends,
The interest level estimating system according to claim 1 , wherein the genre indicates a field of study.
前記少なくとも一方の情報は、前記幼児または前記幼児の保護者によって第一情報端末に入力され、
前記取得部は、前記第一情報端末に入力された前記少なくとも一方の情報を取得する
請求項1~のいずれか1項に記載の関心度推定システム。
the at least one piece of information is input into a first information terminal by the child or a guardian of the child;
The interest level estimating system according to claim 1 , wherein the acquisition unit acquires the at least one piece of information input to the first information terminal.
前記主観関心度情報は、前記特定ユーザによって第二情報端末に入力され、
前記取得部は、前記第二情報端末に入力された前記主観関心度情報を取得する
請求項~5のいずれか1項に記載の関心度推定システム。
the subjective interest level information is input to a second information terminal by the specific user;
The degree of interest estimating system according to claim 1 , wherein the acquisition unit acquires the subjective interest level information input to the second information terminal.
前記変換用情報は、特定ユーザによって第二情報端末に入力され、
前記取得部は、前記第二情報端末に入力された前記変換用情報を取得する
請求項2に記載の関心度推定システム。
the conversion information is input to a second information terminal by a specific user,
The interest level estimating system according to claim 2 , wherein the acquisition unit acquires the conversion information input to the second information terminal.
関心度推定システムによって実行される関心度推定方法であって、
幼児の行動の予定を示す予定情報、及び、前記幼児の行動の実績を示す実績情報の少なくとも一方の情報を取得する取得ステップと
記幼児の行動に関連する複数のジャンルそれぞれに対する前記幼児の第一関心度を、取得された前記少なくとも一方の情報の処理の仕方が異なる複数通りの方法で推定するステップと、
特定ユーザの主観評価に基づく、前記複数のジャンルそれぞれに対する前記幼児の関心度を示す主観関心度情報を取得するステップと、
前記関心度推定システムは、前記複数通りの方法のうち、取得された前記主観関心度情報に最も近い結果が得られる方法を決定するステップと、
決定された方法を用いて前記少なくとも一方の情報を処理することにより、前記第一関心度を推定する推定ステップと、
決定された方法を用いて推定された前記第一関心度を示す第一関心度情報を出力する出力ステップとを含む
関心度推定方法。
An interest level estimation method executed by an interest level estimation system,
An acquisition step of acquiring at least one of schedule information indicating a schedule of an infant's behavior and performance information indicating a performance of the infant's behavior ;
A step of estimating the first interest level of the infant in each of a plurality of genres related to the behavior of the infant using a plurality of methods that process the at least one of the acquired information in different ways ;
acquiring subjective interest level information indicating the child's interest level in each of the plurality of genres based on a subjective evaluation of a specific user;
the interest level estimating system includes a step of determining, from among the plurality of methods, a method that produces a result closest to the acquired subjective interest level information;
an estimation step of estimating the first interest level by processing the at least one piece of information using the determined method;
and outputting first interest level information indicating the first interest level estimated using the determined method .
請求項に記載の関心度推定方法を前記関心度推定システムに実行させるためのプログラム。 A program for causing the degree of interest estimating system to execute the degree of interest estimating method according to claim 8 .
JP2022557348A 2020-10-13 2021-09-29 INTEREST LEVEL ESTIMATION SYSTEM AND INTEREST LEVEL ESTIMATION METHOD Active JP7482433B2 (en)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020172346 2020-10-13
JP2020172346 2020-10-13
PCT/JP2021/035887 WO2022080138A1 (en) 2020-10-13 2021-09-29 Interest level estimation system and interest level estimation method

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JPWO2022080138A1 JPWO2022080138A1 (en) 2022-04-21
JPWO2022080138A5 JPWO2022080138A5 (en) 2023-04-06
JP7482433B2 true JP7482433B2 (en) 2024-05-14

Family

ID=81208019

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022557348A Active JP7482433B2 (en) 2020-10-13 2021-09-29 INTEREST LEVEL ESTIMATION SYSTEM AND INTEREST LEVEL ESTIMATION METHOD

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP7482433B2 (en)
WO (1) WO2022080138A1 (en)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014222474A (en) 2013-05-14 2014-11-27 Necパーソナルコンピュータ株式会社 Information processor, method and program
JP2015146133A (en) 2014-02-03 2015-08-13 Necパーソナルコンピュータ株式会社 Information processing apparatus, program, and method
JP2019057025A (en) 2017-09-20 2019-04-11 株式会社日本総合研究所 Advertisement information providing system
WO2019168162A1 (en) 2018-03-01 2019-09-06 学校法人玉川学園 Information processing device, information processing method, and program

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014222474A (en) 2013-05-14 2014-11-27 Necパーソナルコンピュータ株式会社 Information processor, method and program
JP2015146133A (en) 2014-02-03 2015-08-13 Necパーソナルコンピュータ株式会社 Information processing apparatus, program, and method
JP2019057025A (en) 2017-09-20 2019-04-11 株式会社日本総合研究所 Advertisement information providing system
WO2019168162A1 (en) 2018-03-01 2019-09-06 学校法人玉川学園 Information processing device, information processing method, and program

Also Published As

Publication number Publication date
WO2022080138A1 (en) 2022-04-21
JPWO2022080138A1 (en) 2022-04-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Hoedt et al. The evaluation of an elementary virtual training system for manual assembly
Pribeanu et al. Measuring the perceived quality of an AR-based learning application: a multidimensional model
Kagohara Three students with developmental disabilities learn to operate an iPod to access age-appropriate entertainment videos
Mulholland et al. nQuire: technological support for personal inquiry learning
Blayone et al. Ready for digital learning? A mixed-methods exploration of surveyed technology competencies and authentic performance activity
Van Schaik et al. Measuring flow experience in an immersive virtual environment for collaborative learning
US20160188125A1 (en) Method to include interactive objects in presentation
Wang et al. Using response times to assess learning progress: A joint model for responses and response times
Kellems et al. Effectiveness of static pictures vs. video prompting for teaching functional life skills to students with autism spectrum disorders
Dubé et al. Abilities and affordances: Factors influencing successful child–tablet communication
Bergstrom et al. Conducting iterative usability testing on a web site: challenges and benefits
Peechapol et al. Development of Smartphone Application Based on the Theory of Planned Behaviour to Enhance Self-Efficacy for Online Learning.
CN111046852A (en) Personal learning path generation method, device and readable storage medium
JP2016212552A (en) Content utilization support method, content utilization support program, and content utilization support device
US20120244509A1 (en) Child assessment system and method
Tatar et al. Proto-computational thinking: The uncomfortable underpinnings
Emhardt et al. What is my teacher talking about? Effects of displaying the teacher’s gaze and mouse cursor cues in video lectures on students’ learning
JP7482433B2 (en) INTEREST LEVEL ESTIMATION SYSTEM AND INTEREST LEVEL ESTIMATION METHOD
Khan et al. Design and Development of A Single Page and Web-based Responsive E-learning System for Higher Education Institutions
Yen et al. Systematic design an intelligent simulation training system: from learn-memorize perspective
Otterborn et al. Implementing digital tablet activities in swedish preschool education
Wood et al. Developing tools for assessing and using commercially available reading software programs to promote the development of early reading skills in children
JP5845740B2 (en) Class support device and program
Ssekakubo et al. A streamlined mobile user-interface for improved access to LMS services
JP7466088B2 (en) Behavior Prediction System

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230123

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20230123

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20240130

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20240319

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20240409

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20240416

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7482433

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150