WO2014141414A1 - 学習過程視覚化システム及び視覚化処理装置並びに視覚化方法 - Google Patents

学習過程視覚化システム及び視覚化処理装置並びに視覚化方法 Download PDF

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WO2014141414A1
WO2014141414A1 PCT/JP2013/057097 JP2013057097W WO2014141414A1 WO 2014141414 A1 WO2014141414 A1 WO 2014141414A1 JP 2013057097 W JP2013057097 W JP 2013057097W WO 2014141414 A1 WO2014141414 A1 WO 2014141414A1
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WO
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writing
time
learner
learning process
data
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PCT/JP2013/057097
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安藤　ハル
竜治 嶺
康嗣 森本
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株式会社日立製作所
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Publication date
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    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/20—Education
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B19/00—Teaching not covered by other main groups of this subclass
    • G09B19/06—Foreign languages
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B5/00—Electrically-operated educational appliances
    • G09B5/02—Electrically-operated educational appliances with visual presentation of the material to be studied, e.g. using film strip
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B7/00—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers
    • G09B7/02—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers of the type wherein the student is expected to construct an answer to the question which is presented or wherein the machine gives an answer to the question presented by a student

Definitions

  • the present invention relates to a learning process visualization system, visualization apparatus, and visualization method, and in particular, learns the learning status from learner input information input from an information input apparatus such as a digital pen in a school classroom or the like.
  • the present invention relates to an information processing apparatus and method.
  • ICT information and communication technology
  • Patent Document 1 discloses a conference record creation system that can manage written data during a conference in time series.
  • Patent Document 2 discloses a technique for performing various processes such as management of a commuting situation of a user (student) using an electronic pen and an electronic pen entry card.
  • Patent Document 3 discloses a system that enables handwritten information from a digital pen to be used as web data.
  • Patent Documents 1 to 3 By adopting the techniques described in Patent Documents 1 to 3, it becomes possible to store written information as electronic data without having to retype it with a PC or the like. However, these technologies can only display the written information on the terminal screen synchronously and visually check the written time.
  • a teacher obtains information on the learning process of each learner and links this information to specific instruction for the learner. Can not.
  • the object of the present invention is not only to accumulate the “written” data of the learner (hereinafter referred to as written data), but to improve the quality and efficiency of the education by extracting the learning progress of the learner and the cause of the whispering.
  • An object is to provide an apparatus and method that can be improved.
  • a learning process visualization system includes an information processing device, a teacher terminal, and an information input device
  • the information processing device includes teaching material content to be presented to a learner and Teaching material / assignment setting means for setting the assignment
  • writing data acquisition means for acquiring time-series writing data of the learner responding to the set assignment from the information input device
  • the time-series writing Learning process visualization means for acquiring information on the timing of writing of the learner from the data, visualizing the learning process of the learner for the task, and outputting the visualized information to the teacher terminal.
  • the learner's understanding and concentration can be automatically evaluated at high speed. And the efficiency can be improved.
  • FIG. 2A shows a characteristic function of the present invention realized by executing each program in FIG. 2A on a server. It is a figure which shows an example of the writing result time series information in Example 1.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of “written text” used for a preview activity in the first embodiment.
  • 3 is an example of a flowchart of a writing data analysis process in the first embodiment.
  • 6 is a diagram illustrating an example of a display screen when content registration or the like is performed using a teacher GUI in Embodiment 1.
  • FIG. 6 is an example of a flowchart of content setting / registration processing by a teacher in the first embodiment. It is a figure which shows an example of the recognition method of a character / word / sentence. It is a figure which shows the example of a writing type classification
  • FIG. 6 is an example of a screen displaying a result of language comprehension determination for each learner by a teacher GUI in the first embodiment.
  • FIG. It is an example of the flowchart of the writing data analysis process in Example 2 of this invention. In Example 2, it is a figure which shows the example which performs content registration etc. by GUI for teachers. It is a figure which shows the example of the writing result time series information in Example 2.
  • Example 10 is a diagram illustrating an example of answer sheets (digital pen sheets) in the second embodiment. It is a figure explaining in detail the time series information of the writing data of each learner in the writing result time series information of FIG. It is a figure which shows the relationship between the start possible time and the start and end time of a learner's writing in one Area of an answer sheet.
  • Example 2 it is an example of the screen which displayed the determination result of the difficulty level / concentration level of teaching material content by the teacher GUI.
  • Example 2 it is an example of the screen which displayed the determination result of the difficulty level / concentration level of teaching material content by the teacher GUI.
  • the learning process visualization system includes an apparatus including an information input unit including a digital pen that can collect writing data as time-series data, an apparatus that collects and stores data input by the information input unit, and collection and analysis.
  • an information processing apparatus including an apparatus for displaying stored data
  • the information processing apparatus manages the collected writing data, further analyzes the writing data, and learns the learner based on the analysis result. Judgment is made and appropriate guidance is provided or content is provided to each learner or a class community that is a group of learners.
  • the learning process visualization system can automatically evaluate the learner's level of understanding by analyzing the writing activity, thereby improving the efficiency of the education by the teacher. In addition, it is possible to estimate the degree of understanding / concentration of the content and instructions given by the teacher, and the suitability of each content / command in each class can be measured. Furthermore, since it becomes possible to evaluate language understanding activities regardless of language in writing activities, it can be used for evaluation of various language education.
  • the learning process visualization system of the present invention can be applied to a type that learns in a group lesson. Moreover, the learning process visualization system in which a necessary amount of data is obtained from the result of the group lesson and the validity of various settings is confirmed can be applied to a type in which learning is performed individually.
  • teacher is a general term for persons who educate learners (students, students, students, etc.) such as teachers, teachers, professors, lecturers, and the like.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the learning process visualization system according to the first embodiment of the present invention.
  • the system of this embodiment includes a digital pen 101, a digital pen paper 102, a server (information processing device) 103, a database 104, a teacher terminal (for example, a personal computer, hereinafter simply referred to as PC) 105, a display device 108, and these.
  • a communication network 106 such as the Internet for connection is provided.
  • the digital pen 101 has a wireless communication device compatible with Bluetooth (registered trademark) 107 for transmitting data to the server 103.
  • Reference numeral 109 denotes a classroom such as a school or a cram school. In this classroom, each learner 100 (100a to 100n) learns using the digital pen 101 and the digital pen paper 102.
  • Reference numeral 110 denotes a problem paper relating to a learning task relating to language education given to each learner, for example, “viewing”.
  • the display device 108 has an audio / video output display function, and receives instructions and data from a server or a teacher's PC to provide information on learning and assignments to learners in the classroom. It has a function of notifying the start / end time of writing.
  • the teacher PC 105 is individually owned by each teacher and can be used at any place in the school such as each classroom.
  • the information input device is not limited to the combination of the digital pen 101 and the digital pen paper 102.
  • another portable terminal having an equivalent function such as a tablet terminal having a handwriting input function and a wireless communication function.
  • a PC may be used.
  • the teacher's PC may be replaced with a tablet terminal or the like.
  • the wireless communication device may be another wireless communication method as long as short-distance communication is possible.
  • the server (information processing apparatus) 103 is a computer that analyzes and manages data written by the digital pen 101 and data input from the teacher's PC 105, and includes a processor (CPU) 1031, a memory 1032, a controller 1033, and an interface. 1034 and the like, and the processor 1031 executes the learning process visualization program stored in the memory 1032, whereby each process described later is executed.
  • a program storage area 10401 in the database 104 includes a system program 1040101, a data reception / management program 1040102, a writing data acquisition program 1040103, a writing data analysis program 1040104, a type classification program 1040105, and a text analysis that constitute a learning process visualization program.
  • a program 1040106, a teacher GUI program 1040107, and an answer sheet creation program 1040108 are stored.
  • the data storage area 10402 stores handwritten data 104021, handwritten feature amount 1040202, unanalyzed teaching material content 1040203, analyzed teaching material content 1040204, user profile 1040205, and dictionary 104026.
  • the user profile 1040205 includes data for collating the user 100 using the digital pen 101 with the digital pen. In this data, for example, a learner's name, a digital pen ID, and a personal identification number when storing individual data, for example, a student ID number, are stored.
  • FIG. 2B shows the characteristic functions (modules) realized by executing each program of FIG. 2A in the server 103 and the mutual relationship between these functions.
  • the data collection / storage module 10301 is mainly realized by the data reception / management program 1040102, and inputs handwritten data from the information input device (101, 102) and stores / holds it in a database or memory.
  • the teaching material / task setting module 10302 is realized mainly by the teacher GUI program 1040107 and the answer sheet creation program 1040108, and is selected by the teacher in response to selection of teaching material content from the teacher PC 105 and input of task settings. Supporting the selection of teaching material contents and setting of assignments to learners, etc. Based on the results, presentation of teaching material contents to the learners and setting of assignments are performed.
  • the learning process visualization means 10310 is mainly realized by a writing data acquisition program 1040103, a writing data analysis program 1040104, a type classification program 1040105, and a text analysis program 1040106, and uses each writing timing information. It has the function of visualizing the learning process and providing information on the progress of language learning and the validity of the task.
  • the writing time / time measuring module 10303 constituting the learning process visualizing means 10310 is a time series of each learner written with the digital pen 101 in accordance with the setting of an assignment (for example, “viewing”) to the learner. For typical data, measure writing time and writing time length.
  • the writing pattern estimation module 10304 receives the output of the writing time / time measurement module 10303, estimates the writing pattern of each learner, and the writing type determination module 10305 determines the writing type. From this writing type information, the language understanding level determination module 10306 determines the language understanding level of each learner, in other words, the progress level of language learning.
  • the writing synchronization degree calculation module 10307 receives the output of the writing time / time measurement module 10303, calculates the writing synchronization degree with respect to each learner's task presentation, and receives the result to determine the difficulty level determination module 10308. Then, the difficulty level of the set task itself is determined. In addition, the concentration level determination module 10309 receives the output of the writing synchronization level calculation module, and determines the concentration level of the learner with respect to the set task. Thus, the learning time content of each learner is analyzed from the writing time / time measurement module 10303 to the concentration determination module 10309 by analyzing each learner's writing time and writing time length data for the given learning material content problem. Functions as learning process visualization means 10310 for determining the degree of understanding of the content and the difficulty / concentration level of the teaching material content itself.
  • the teacher's PC 105 includes a teaching material / task setting function 1051, an answer sheet creation function 1052, and an individual guidance information creation function 1035.
  • the teacher uses the individual instruction information creation function 1035 to confirm each learner's language comprehension from the output result of the language comprehension determination module 10306, create a learning plan such as individual instruction, and obtain necessary data. Save it on the teacher's PC.
  • the individual guidance information creation function 1035 performs a teaching material content selection method, a task setting condition review, and the like based on the output results of the difficulty level determination module 10308 and the concentration level determination module 10309, and the necessary data is transferred to a teacher's PC, Save to the server.
  • each learner 100 enters a text or the like on a designated paper 102 or the like using a digital pen 101 with respect to the learning task given by the question paper 110.
  • a digital pen 101 an example using a digital pen called Anoto is shown.
  • a camera is installed at the tip of the Anoto digital pen.
  • a dot pattern that is nearly transparent is printed on the dedicated paper 102, and the position of the dot pattern is recognized by the camera, and the position written by the pen is determined.
  • FIG. 3 is an example of time-series information of writing data by the digital pen 101.
  • FIG. 5 is a diagram showing the written results in a time series when the learner is given a task of performing writing within a certain writable time t.
  • the above-described “viewing activity” is in such a format, and the learner literally copies the written example sentence shown in FIG. .
  • the paper to be used when printing paper with squares on dot paper, using ruled lines etc. on paper with dots, and what on the paper with dots May not be printed.
  • an example in the case of using paper with squares is shown.
  • the view of one learner indicates that the pen is in a continuous writing state
  • the view of another learner indicates that the pen is in a discrete writing state. ing.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the overall operation of the learning process visualization system.
  • the teacher performs an operation for starting the learning process visualization program of the server 103 from the teacher PC 105 (S1101), starts the data reception / management program 1040102 of the server 103, and further, the teacher GUI program 1040107, text
  • the analysis program 1040106 is activated (S1111).
  • the teacher selects “learning material content selection” on the initial screen 701 shown in FIG. 6 displayed on the teacher's PC 105 when the teacher GUI program is started, the selection can be made on the next selection screen 702 (S1112). Material is displayed.
  • the teacher selects content (S1102), and further sets the selection of teaching material content and the writable time for the selected teaching material content as assignments on the next setting screen 703 (S1103). If the selected teaching material content is an unanalyzed teaching material, the teacher performs necessary settings for the unanalyzed teaching material content on the next screen 704 and registers (S1104). The processing related to the setting of the unanalyzed teaching material content will be described with reference to FIG.
  • a content reading window is displayed on the teacher PC 105 (S11041).
  • the teacher selects the target unanalyzed content from this window (S11042).
  • the text analysis program 1040106 of the server 103 is activated, and analysis of the unanalyzed teaching material content selected by the teacher starts.
  • the target content determination screen 704 is displayed, and determination is made as to whether the target content corresponds to text, audio, video, or writing type (S11043). When the teacher selects one of these, the following processing corresponding to the selection is continued.
  • the teacher When it is determined in S11043 that the target content is “text”, the teacher reads text data from the database of the server and performs morphological analysis (S11044). Further, a break between characters, words, clauses and sentences is detected (S11045), information on the break position of each unit is stored in the database (S11046), and the process ends.
  • FIG. 8 shows an example of a method for recognizing characters / words / phrases.
  • the text analysis program 1040106 calculates the number of writing strokes, the number of characters, the number of morphemes, the number of phrases, the number of characters in morphemes, and the number of characters in phrases, and stores them in the database as data of analyzed teaching material contents.
  • the character code of each character is also stored.
  • Reference numeral 801 denotes “writing stroke unit”, and the number of strokes of the character is displayed in the lower part of each character. Below that, “written stroke unit” is expanded to “character unit” 802.
  • a “morpheme analysis result (example)” 803 obtained by morphological analysis and a “syntax analysis result: clause (example)” 804 obtained by syntactic analysis are shown.
  • the voice data is reproduced (S11050), and the teacher tags the writing start time acquisition point (S11051). Further, the writing data acquisition point time in the voice is stored (S11052), and the process ends.
  • the teacher reproduces the video data (S11060), and the teacher tags the writing start time acquisition point (S11061). Further, the writing data acquisition point time in the video is stored in the database (S11062), and the process ends.
  • the writing type data is read, and the teacher surrounds the writing area with a digital pen (S11070). Furthermore, the correct answer writing position is enclosed with a digital pen (S11071), the answer writing area and the correct answer writing position are stored in the database (S11072), and the process ends.
  • the analyzed teaching material content is selected in S1102, the data stored in the analyzed teaching material content area which is the analysis result data is called.
  • a process for displaying a “start” button on the teacher's PC screen is performed (S11113), and when the teacher presses the “start” button on the PC screen (S1105).
  • the server's writing data acquisition program 1040103 is activated (S1114), and the learner enters the “writing start” state in which the “reading” can be performed using the dedicated paper and pen prepared at the start (S1121). ).
  • the writing data written with the pen is transmitted to the server in units of strokes, and stored in the user (individual) profile of the database 104 as writing data.
  • Information to be stored includes a pen ID for identifying a digital pen, a writing coordinate value, and a writing time.
  • the writing data transmitted from each pen is stored in an area provided with the personal identification number of the personal profile in which the same ID as the pen ID of the sender is stored.
  • the writing data analysis program 104000104 is started.
  • acquisition of individual writing start / end times and acquisition of writing time and non-writing time are performed (S1116).
  • the calculation of the writing feature amount (S1117), the correctness determination of the writing data, the classification of the writing pattern (S1118), and the display of the word / sentence comprehension (S1119) are performed.
  • FIG. 9 shows an example of a writing type classification method using the writing data analysis program 104000104.
  • 901 indicates the writing stroke data of the learner A
  • 902 indicates the writing stroke data of the learner B.
  • each learner is identified by the pen ID with reference to the user profile 1040205.
  • each hatched rectangle represents one character.
  • the time zone (dwelling time) during which characters are not written is calculated using the writing start time and end time of each collected writing stroke data.
  • the dispersion of the residence time in each clause is set as category 1, and the dispersion of the residence time at the break between clauses is set as category 2.
  • each of these intervals is set as the residence time of the break of the clause.
  • the dispersion of the residence time between each character between Sq [0] and Sq [1] to Sq [p-2] and Sq [p-1].
  • the variance ratio is 2.487, it is determined that the text is copied for each phrase.
  • the variance ratio is 0.02, it is determined that the text is copied for each character, and is stored as a writing feature value.
  • the above method can be used to determine whether it is copied in character units or in morpheme units. A unit to be copied can be determined in the same manner. It should be noted that the character position at which the line changes is calculated by removing it from the staying time because it is clear that it takes time to move the pen.
  • the pen moving distance is a line change
  • Written feature values are extracted from the average, variance, and peak values.
  • the number of residence times having a large variance with respect to the average residence time per stroke approximates any of the number of characters, the number of words, the number of morphemes, and the number of phrases, and the residence time has a large variance.
  • the character is copied in units of characters, words, morphemes, or phrases, and stored as a writing feature value.
  • the character recognition function to recognize the character of the written data and specify the character position, the same analysis as in the case of the square can be performed.
  • the “difficulty level of a word” can also be determined from the number of strokes in the word and the writing time. That is, the difficulty level of the word can be determined based on the writing time / number of strokes.
  • teacher data is stored for each teaching material content and a writing feature is extracted by referring to the data.
  • Teacher data such as writing for each character, writing for each word, writing for each morpheme, writing for each phrase, and the like are extracted, and a writing feature amount is extracted by comparing with each writing dwell time.
  • FIG. 10 is a diagram showing the result of the end of content analysis on the display screen 910 and the result of language understanding determination for each learner on the display screen 912 by the teacher GUI.
  • the display screen 910 for example, “writing data acquisition is in progress”, “writing data acquisition is completed”, “writing data analysis is in progress” is displayed on the display screen by the teacher GUI.
  • the result of language comprehension determination is displayed.
  • learner B has a high language understanding level and learner A has a low language understanding level.
  • the analysis process after the teacher inputs the end of content analysis on the display screen 910 and the handwritten data is acquired by the learning activity of the learner that follows is automatically executed in the server. Therefore, this process is completed in a very short time. Therefore, the teacher can obtain information on the learning process of each learner on the display screen 912 immediately after the learner's learning activities are performed.
  • the teacher Based on the results of this analysis / determination, the teacher provides appropriate instruction to learner A and learner B, or provides appropriate teaching material contents, etc. And specific feedback can be made quickly.
  • the understanding level of each learner can be automatically evaluated at high speed, so that the education itself becomes more efficient. Furthermore, since it becomes possible to evaluate language understanding activities regardless of language in writing activities, it can be used for evaluation of various language education.
  • This example is a method for extracting a writing feature when a writing start possible time is set.
  • the difficulty / concentration level of the teaching material content is determined based on the writing start possible time for a predetermined answer entry area.
  • FIG. 11 is an example of a flowchart of handwritten data analysis processing in the second embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram showing a display screen of the teacher GUI.
  • the general processing flow of the server 103 is the same as that of the first embodiment.
  • the server 103 is activated, the data reception / management program 1040102 is activated, and the teacher GUI program 1040107 is activated.
  • teaching material contents including a multiple-choice answer method using a mark sheet are selected for a question presented by voice on the display screen of FIG.
  • the teacher selects content to be used on the display screen 1201-1204 activated by the teacher GUI.
  • the teacher selects / sets bbb.wav from the menu
  • the content setting is completed, and when the “start” button is pressed, the writing data acquisition program and the bbb.wav data are started in synchronization.
  • the selected teaching material content is an unanalyzed teaching material
  • a writing possible time and a writing start possible time for a predetermined answer entry area are set. Since voice is used in the present embodiment, the “voice” of the target content is selected in S11043 of FIG. 7, and further specific settings are made in S11050 to S11052.
  • S1111-S1116 of FIG. 5 relating to the processing of the server 103 is equivalent to the example of the first embodiment.
  • FIG. 11 differences from the learning process visualization system of the first embodiment are mainly described, and description of the same configuration is omitted.
  • the server 103 acquires the writing start / end times for each individual person and acquires the writing time and the non-writing time for the answer entry area (S1116).
  • the server 103 further calculates the difference between the point time in the teaching material content and the writing start time (S1132). Further, the correctness / incorrectness of the written data is determined (S1133). Further, the difficulty level and the concentration level for each point in the teaching material content are determined based on the difference data or the difference data and the correctness determination result data (S1134). Finally, the determination result is displayed (S1135).
  • the teacher confirms the determination result on the screen of the teacher's PC 105, creates individual instruction information using the analysis / determination result and holds data (S1136), and ends (S1137).
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the writing result time-series information 1300 in the second embodiment.
  • problem presentation times S1, S2,-, Sm in other words, writing start possible times t10, t20, t30,-are set in advance by the teacher, and within that time (t10 + S1, t20 + S2, -)
  • the student answers by writing in the answer entry area.
  • a situation will be described in which a learner answers a question presented by voice by writing. For example, it is assumed that “S1: How many prefectures the ABE river flows?” Is presented by voice, and the answer is printed as an option on paper (1400 in FIG. 14A).
  • the answer sheet 1400 has a plurality of rectangular answer entry areas Area [i]. This answer sheet corresponds to the digital pen sheet 102 of the first embodiment.
  • the time t10 when the sound of “S1” starts to flow is set as the beginning of the writable time.
  • Each of the learners (User001, User002, Usern) inputs, for example, “ ⁇ ” in a predetermined answer field in the same sheet with the pen of the learner ID registered in each profile.
  • learner n (User n) starts writing at time t11 in response to “S1” at time t10 and ends writing at time t12.
  • FIG. 14B is a diagram for explaining the details 1401 of the time series information of the written data of each learner at the two problem presentation times in the written result time series information 1300 of FIG.
  • the teacher uses the answer sheet creation program to set the answer input area of the answer sheet 1400 to Area [i] as shown in FIG. And stored as data of analyzed teaching material contents.
  • the input (writing) start possible time to each Area [i] is set as T_sarea [i]
  • the input (writing) possible time end time is set as T_earea [i].
  • a blank time between questions is calculated, each startable time T_sarea [i] is set using the blank time, and stored as data of analyzed teaching material content.
  • the learner inputs the corresponding Area [i] of the answer sheet 1400 with a digital pen according to the question that is output by voice.
  • the input writing data (details 1401 of time series information) is transmitted to the server by the writing data acquisition program.
  • FIG. 14C shows the relationship between the startable time T_sarea [i], the learner's writing start and end times, and AS [i] [p] [q] in one Area [i] of the answer sheet 1400.
  • TS_area [0] [0] AS [0] [0] [0]-T_sarea [0]: Difference between writing start possible time in each answer entry area and writing start time of each user Average time length / variance value / standard deviation value of TS_area [0] [0] [0] for all learners And determine the degree of concentration at the time of questions.
  • the server finishes obtaining the written data (S1115), and then the written data analysis program 1040104 automatically The analysis process is started (S1116).
  • the writing data acquired by the writing data analysis program is stored in the database 104 as writing data for each profile with reference to the profile corresponding to each pen ID.
  • correctness / incorrectness of written data is also determined (S1133). Then, based on the written data, the difficulty level and the concentration level at the time of the question are determined based on the variance / standard deviation value of the average time length of the difference values (S1134).
  • the difficulty determination method is that questions with smaller standard deviation values and higher accuracy rates are easier.
  • the determination method of the concentration degree determines that the concentration degree is high when the standard deviation value is small. For example, it is assumed that, among all questions, a question with a small standard deviation value has a high degree of concentration.
  • the answer is a correct answer
  • the position where the answer can be judged in the voice can be determined by looking at the position in the voice where the answer is made.
  • the results of these determinations are output, and are ready to be displayed on the teacher's PC screen (S1135).
  • FIG. 15A and 15B are examples of GUI displayed on the teacher PC.
  • FIG. 15A is an example of a screen 1601 that displays the determination result of the difficulty level of the teaching material content question.
  • the standard deviation value is small, and the correct answer rate at the initial stage in the voice is also high. That is, it is determined that the assigned Area [0] assignment was “easy” for each learner.
  • the degree of concentration is low, and the correct answer rate is high in the second half of the writing time. That is, it is determined that the assigned Area [1] task was “difficult” for each learner.
  • the teacher shortens the writable time for the Area [0] task and increases the writable time for the Area [1] task.
  • the assignment of Area [1] it may be determined that the learning progress of the learner is low, and a review of his / her teaching method may be considered.
  • FIG. 15B is an example of a screen 1602 displaying the determination result of the degree of concentration with respect to the question of the teaching material content.
  • the question regarding Area [0] on the answer sheet is determined to have a high degree of concentration because the standard deviation value is small, in other words, an appropriate task for each learner.
  • the questions related to Area [1] it is determined that the answers are distributed over a wide range in the voice and the degree of concentration is low, in other words, it is not an appropriate task for each learner.
  • the visualization of the learning process based on time-series written data input by the learner in this embodiment can be developed into various contents. For example, a test of hearing that selects “text” and “speech” and asks which of the “pictures” distributed in advance to the learner corresponds to the “English conversation” given by speech Or, select “Text” and select a description corresponding to the blank in the sentence given to the learner in advance from among multiple choices, and then select “Text” and “Video”.
  • the present invention can be applied according to various learning modes, such as asking which of a plurality of options given in advance an event in a video corresponds.
  • the learner's understanding level difficulty level of the task
  • the degree of concentration with respect to the teaching material content and instructions indicated by the teacher, and in each class of the content command It is possible to measure the suitability, in other words, whether the assignment is appropriate.
  • the present invention can be implemented in a form in which the first and second embodiments are combined depending on the content of the problem to be set. That is, as described with reference to FIG. 2B, the processing result of the writing time / time measurement module 10303 can be used for the language comprehension determination described in the first embodiment, and the difficulty level of the setting task described in the second embodiment. It can also be used to determine the concentration of the learner with respect to the determination and the set task.

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Abstract

　筆記データを用いて、学習者の学習進捗評価及び教材コンテンツの評価を行なう機能を提供する。　デジタルペンと用紙を含む情報入力部と、前記情報入力部によって入力された時系列的な筆記データを収集・格納する情報処理装置と、収集・格納された時系列的な筆記データを表示する教師用の端末を備え、さらに前記情報入力部における前記用紙の所定の筆記データ入力領域へ筆記のタイミングの情報を参照することによって、前記デジタルペンにより入力された学習者の筆記特徴量を抽出し、前記学習者の学習進捗度や教材コンテンツの難易度を判断して、前記教師用の端末に表示する。

Description

学習過程視覚化システム及び視覚化処理装置並びに視覚化方法
　本発明は、学習過程視覚化システム及び視覚化装置並びに視覚化方法に係り、特に、学校の教室等においてデジタルペン等の情報入力装置から入力された学習者の入力情報から、その学習状況を知ることができる情報処理装置や方法に関する。
　現在、学校においてもICT（Information and Communications Technology）すなわち情報通信技術の環境整備が進みつつあり、情報の表現手段としては、タブレットＰＣ等の入力手段も使われる環境ができつつある。
　一方、デジタルペン等の情報入力装置により入力された情報を処理して、種々の用途に利用できるようにした技術が知られている。  
　例えば、特許文献１には、会議中の筆記データを時系列に管理することができる会議録作成システムが開示されている。  
　また、特許文献２には、電子ペンと電子ペン記入カードとを使用して、利用者（受講者）の通学状況の管理等の様々な処理を行う技術が開示されている。  
　さらに、特許文献３には、デジタルペンによる手書き情報をウェブデータとして供用できるようにしたシステムが開示されている。
特許３１８５５０５号公報 特許４６３７６６７号公報 特開２００６－２６０４２６号公報
　学校では情報通信技術の環境整備が進みつつあるが、一方で、ノートテイクやメモといった筆記用具の利用は厳然として存在し続けており、特に初等中等教育における記録手段のほとんどが鉛筆等の筆記用具とノートである。
　例えば、国語教育では、良文とされるテキストをそのまま筆記用具でノートに写す「視写」という学習活動があり、この活動によって、各言語の文法的特性、単語、言い回し等を体得し、言語理解が進むとして有効な学習手段と考えられている。また、体得されたか否かは、写す際に、文字や単語単位ではなく、節やさらには、節を統合した単位で写すことができるようになった状態に至ったことで判断できる。さらに、「書く」行動としては、授業中の情報、例えば、教員の指導をノートテイクする、といった活動も多くある。
　教員の指導内容を教室内の児童・生徒がすぐに理解できて取り組めたのかは、全員のノートを授業後に観察したとしても、時間情報が無いため、判断が難しい。そのため、現状の教育環境では、児童・生徒の「書いた」データが効率的に利用できていない。
　すなわち、授業中に学習者（児童・生徒等）が行なった筆記活動の結果は、現状、その全てを教員が授業中に確認することはできず、授業終了後に教員が学習者のノートを集めて確認し、その結果に基づいて学習進度を推定する。そのため、学習者へのフィードバックまでに１日かかり、最終的な筆記結果のみでの判断となるため、「書き方」自体を見ることはできない。また、教員の負担も大きい。
　特許文献１乃至３に記載の技術を採用することにより、筆記情報をＰＣ等で打ち直さずとも電子データとして格納することが可能になる。しかしながら、これらの技術は、筆記情報を端末の画面に同期表示したり、書かれた時間を視認したりすることができるだけである。
　電子ペンを使用することにより、取得した記入データに基づいて、記入漏れ及び誤記入のチェックを行なうシステムも知られている。しかしながら、この場合も、記入すべきデータに関して、最終的に書かれていない、或いは誤っているといった判定ができるのみである。
　このように、従来の学校における情報入力装置により入力された情報の利用方法では、教員が各学習者の学習過程の情報を取得し、この情報を学習者に対する具体的な指導に結付けることはできない。
　例えば、学習者に、一定の時間内で課題・問題を提示した場合、そのうちのどのくらいの時間で課題をこなしたのか、また、どこで躓いて時間が掛かったのか、等の学習過程の情報が分れば、教員のより具体的な指導に結びつけることができると考えられる。
　本発明の目的は、学習者の「書いた」データ（以下、筆記データ）を蓄積するだけに終わらせず、学習者の学習進捗、躓きの原因を抽出することにより、教育の質及び効率を向上させることのできる装置や方法を提供することにある。
　本発明の代表的な一例を示せば、学習過程視覚化システムは、情報処理装置と、教師用の端末と、情報入力装置とを備え、前記情報処理装置は、学習者に提示する教材コンテンツ及びその課題を設定する教材・課題設定手段と、前記設定された課題に応答する前記学習者の時系列的な筆記データを前記情報入力装置から取得する筆記データ取得手段と、前記時系列的な筆記データから前記学習者の筆記のタイミングの情報を取得し、前記課題に対する前記学習者の学習過程を視覚化して前記教師用の端末に出力する学習過程視覚化手段とを有する。
　本発明によれば、学習者の時系列的な筆記データに基づきその筆記活動を解析することによって、学習者の理解度や集中度を高速に自動評価することができるため、教師による教育の質及び効率を向上させることができる。
本発明の実施例１に係る学習過程視覚化システムの構成を示すブロック図である。 図１のサーバの構成及びそのデータベースに格納されるプログラム及びデータ構成を示すブロック図である。 図２Ａの各プログラムをサーバにおいて実行することにより実現され本発明の特徴的な機能を示している。 実施例１における、筆記結果時系列情報の一例を示す図である。 実施例１における、視写活動に用いる「筆記文」の一例を示す図である。 実施例１における、筆記データ解析処理のフローチャートの一例である。 実施例１において、教師用ＧＵＩによりコンテンツ登録等を行う場合の、表示画面の例を示す図である。 実施例１において、教師によるコンテンツ設定・登録処理のフローチャートの一例である。 文字/単語/文節の認識方法の一例を示す図である。 筆記タイプ分類方法の例を示す図である。 実施例１における、教師用ＧＵＩにより学習者毎の言語理解度判定の結果を表示した画面の一例である。 本発明の実施例２における、筆記データ解析処理のフローチャートの一例である。 実施例２において、教師用ＧＵＩによりコンテンツ登録等を行う例を示す図である。 実施例２における、筆記結果時系列情報の例を示す図である。 実施例２における、解答用紙（デジタルペン用紙）の例を示す図である。 図１３の筆記結果時系列情報における、各学習者の筆記データの時系列情報の詳細説明する図である。 回答用紙の１つのAreaにおける、開始可能時刻と学習者の筆記の開始、終了時刻との関係を示す図である。 実施例２において、教師用ＧＵＩにより、教材コンテンツの難易度／集中度の判定の結果を表示した画面の一例である。 実施例２において、教師用ＧＵＩにより、教材コンテンツの難易度／集中度の判定の結果を表示した画面の一例である。
　本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。学習過程視覚化システムは、筆記データを時系列データとして収集可能なデジタルペン等を含む情報入力部を備える装置と、前記情報入力部によって入力されたデータを収集・格納する装置と、収集・解析・格納されたデータを表示する装置を備える情報処理装置において、前記情報処理装置は、収集される筆記データを管理し、さらに筆記データを解析し、同解析結果に基づいて学習者の学習進捗を判断し、各学習者或いは学習者の集団であるクラス・コミュニティに対して適切な指導を提供したり、コンテンツを提供したりする。
　学習過程視覚化システムにより、筆記活動を解析することによって、学習者の理解度を高速に自動評価することができるため、教師による教育自体が効率化する。また、教師が示したコンテンツや指示に対する理解度・集中度を推定することが可能になり、同コンテンツ・コマンドの各クラスにおける適性を測定できる。さらに、筆記活動において、言語に因らずに言語理解活動評価を行なえるようになるため、様々な言語教育の評価に利用することができる。
　本発明の学習過程視覚化システムは、集団授業の中で学習するタイプに適用できる。また、集団授業の結果により必要な量のデータが得られ、各種設定の妥当性が確認された学習過程視覚化システムは、個人別に学習を行なうタイプにも適用できる。
　なお、本発明において、「教師」とは、教員、教諭、教授、講師等、学習者（生徒、学生、受講者等）に対して教育を行う人の総称である。  
　以下、図面を参照しながら本発明の具体的な実施例について説明する。
　本発明の実施例１の学習過程視覚化システムについて、以下、詳細に説明する。この実施例は、本発明を言語教育の支援システムとして構成したものである。まず、システム全体の概要について説明する。  
　図１は、本発明の実施例１の学習過程視覚化システムの構成を示すブロック図である。本実施例のシステムは、デジタルペン１０１、デジタルペン用紙１０２、サーバ（情報処理装置）１０３、データベース１０４、教師用の端末（例えばパーソナルコンピュータ、以下単にＰＣ）１０５、表示装置１０８、及び、これらを接続するためのInternet等の通信ネットワーク１０６を備えている。デジタルペン１０１は、データをサーバ１０３に送信するためのBluetooth（登録商標）１０７に対応した無線通信装置を有している。１０９は学校や学習塾等の教室であり、この教室の中で各学習者１００（１００ａ～１００ｎ）は、デジタルペン１０１とデジタルペン用紙１０２を使用して学習を受ける。１１０は、各学習者に与えられた言語教育に関する学習課題、例えば「視写」に関する問題用紙である。表示装置１０８は、音声や映像の出力表示機能を備えたものであり、サーバや教師用のＰＣからの指令やデータを受けて、教室内の学習者に、学習や課題に関する情報を提供したり、筆記の開始・終了時刻を知らせたりする等の機能を有する。教師用のＰＣ１０５は、各教師が個別に保有し、各教室等、学校内の任意の場所で利用可能なものとする。
　なお、情報入力装置は、デジタルペン１０１とデジタルペン用紙１０２の組み合わせに限定されるものではなく、例えば、手書き入力機能及び無線通信機能を備えたタブレット端末等、同等の機能を有する他の携帯端末やＰＣを用いても良い。教師用のＰＣも、タブレット端末等に置き換えても良い。また、無線通信装置は、近距離通信が可能なものであれば他の無線通信方式であっても良い。
　次に、サーバ（情報処理装置）１０３及びデータベース１０４の構成を図２Ａに示す。サーバ（情報処理装置）１０３は、デジタルペン１０１で筆記されたデータや教師用のＰＣ１０５から入力されたデータを解析及び管理するコンピュータであって、プロセッサ（ＣＰＵ）１０３１、メモリ１０３２、コントローラ１０３３、インタフェース１０３４等を備え、プロセッサ１０３１がメモリ１０３２に記憶された学習過程視覚化プログラムを実行することによって、後述する各処理が実行される。
　データベース１０４中のプログラム格納領域１０４０１には、学習過程視覚化プログラムを構成する、システムプログラム１０４０１０１、データ受信・管理プログラム１０４０１０２、筆記データ取得プログラム１０４０１０３、筆記データ解析プログラム１０４０１０４、タイプ分類プログラム１０４０１０５、テキスト解析プログラム１０４０１０６、教師用ＧＵＩプログラム１０４０１０７、回答用紙作成プログラム１０４０１０８が格納されている。また、データ格納領域１０４０２には、筆記データ１０４０２０１、筆記特徴量１０４０２０２、未解析教材コンテンツ１０４０２０３、解析済み教材コンテンツ１０４０２０４、ユーザプロファイル１０４０２０５、辞書１０４０２６が格納されている。ユーザプロファイル１０４０２０５には、デジタルペン１０１を使っているユーザ１００とデジタルペンを照合するデータがある。このデータには、例えば、学習者の名前、デジタルペンのID、個人別のデータを格納する時の個人識別番号、例えば学籍番号が格納されている。
　なお、上記学習過程視覚化プログラムや教材コンテンツ等の少なくとも一部は、これをデータベース１０４中に保持せず、サービス提供者からクラウドコンピューティングとしてネット上で提供されるものを利用するようにしても良い。
　図２Ｂは、図２Ａの各プログラムをサーバ１０３において実行することにより実現される機能（モジュール）の中の特徴的なものと、これら各機能の相互の関係を示している。
　データ収集・格納モジュール１０３０１は、主にデータ受信・管理プログラム１０４０１０２によって実現されるものであり、情報入力装置（１０１，１０２）からの筆記データ等の入力、及び、データベースやメモリへの格納・保持等を行う。  
　教材・課題設定モジュール１０３０２は、主に教師用ＧＵＩプログラム１０４０１０７、回答用紙作成プログラム１０４０１０８によって実現されるものであり、教師用のＰＣ１０５からの教材コンテンツの選択、課題設定の入力に応じて、教師による教材コンテンツの選択や学習者への課題設定等を支援し、その結果に基づいて、学習者に対する教材コンテンツの提示や課題の設定等を行う。
　また、学習過程視覚化手段１０３１０は、主に筆記データ取得プログラム１０４０１０３、筆記データ解析プログラム１０４０１０４、タイプ分類プログラ１０４０１０５、テキスト解析プログラム１０４０１０６によって実現され、筆記のタイミングの情報を用いて、各学習者の学習過程を視覚化しその言語学習の進捗度や課題の妥当性についての判断材料を提供する機能を有する。
　この学習過程視覚化手段１０３１０を構成する、筆記時刻・時間計測モジュール１０３０３は、学習者への課題（例えば「視写」）の設定に伴い、デジタルペン１０１で筆記された各学習者の時系列的なデータに関して、筆記時刻や筆記時間長を計測する。筆記パタン推定モジュール１０３０４は、筆記時刻・時間計測モジュール１０３０３の出力を受けて、各学習者の筆記パタンを推定し、さらに、筆記タイプ判定モジュール１０３０５で筆記タイプが判定される。この筆記タイプの情報から、言語理解度判定モジュール１０３０６において、各学習者の言語理解度、換言すると言語学習の進捗度が判定される。また、筆記の同期度算出モジュール１０３０７は、筆記時刻・時間計測モジュール１０３０３の出力を受けて、各学習者の課題提示に対する筆記の同期度を算出し、その結果を受けて、難易度判定モジュール１０３０８では、設定された課題自体の難易度を判定する。また、集中度判定モジュール１０３０９は、筆記の同期度算出モジュールの出力を受けて、設定された課題に対する学習者の集中度を判定する。このように、筆記時刻・時間計測モジュール１０３０３から集中度判定モジュール１０３０９までは、与えられた教材コンテンツの課題に対する各学習者の筆記時刻や筆記時間長のデータの解析により、各学習者の教材コンテンツに対する理解度や教材コンテンツ自体の難易度／集中度を判断する、学習過程視覚化手段１０３１０として機能する。
　一方、教師用のＰＣ１０５は、教材・課題設定機能１０５１、回答用紙作成機能１０５２、個別指導情報の作成機能１０３５を備えている。教師は、個別指導情報の作成機能１０３５を利用して、言語理解度判定モジュール１０３０６の出力結果から各学習者の言語理解度を確認し、個別指導等の学習計画を作成し、必要なデータを教師用のＰＣに保存する。個別指導情報の作成機能１０３５は、難易度判定モジュール１０３０８や集中度判定モジュール１０３０９の出力結果から、教材コンテンツの選定方法、課題の設定条件の見直しなどを行い、必要なデータを教師用のＰＣやサーバに保存する。
　次に、実施例の詳細について説明する。図１において、各学習者１００は、問題用紙１１０により与えられた学習課題に関して、デジタルペン１０１を使って指定の用紙１０２等にテキスト等を記入する。デジタルペン１０１の例としてAnotoというデジタルペンを用いた例を示す。Anotoデジタルペンのペン先にはカメラが設置されている。また、専用紙１０２には透明に近いドットパタンが印刷されており、同カメラによってドットパタンの位置を認識し、ペンが筆記した位置を判断する。
　図３は、デジタルペン１０１による筆記データの時系列情報の一例である。学習者に、或る一定の筆記可能時間ｔ内に、学習者が筆記を行なう課題が与えられている場合において、筆記された結果を時系列に示した図である。前述した「視写活動」はこのような形式であり、学習者は、問題用紙１１０により与えられた図４に示すような筆記例文を、デジタルペン１０１で専用紙１０２に文字通りに写すことになる。利用する紙については、マス目のある用紙をドット付き用紙の上に印刷して利用する場合と、罫線等をドット付き用紙の上に印刷して利用する場合、またドット付き用紙の上に何も印刷しない場合等がある。ここでは、マス目のある用紙を用いた場合の例について示す。マス目用紙を用いる場合、解答用紙作成プログラムを用いて、各マス目の領域にナンバーを振っておく。例えば、Sq[p](p=マス目番号)とする。
　図３の例では、ある学習者（user001）の視写は、ペンが連続した筆記状態にあり、他の学習者（user002）の視写は、ペンが離散的な筆記状態にあることを示している。
　次に、実施例１の学習過程視覚化システムの動作について、説明する。  
　図５は、学習過程視覚化システムの全体的な動作を示すフローチャートである。  
　最初に、教師が教師用のＰＣ１０５からサーバ１０３の学習過程視覚化プログラムを起動する操作を行い（Ｓ１１０１）、サーバ１０３のデータ受信・管理プログラム１０４０１０２を起動し、さらに、教師用ＧＵＩプログラム１０４０１０７、テキスト解析プログラム１０４０１０６を起動する（Ｓ１１１１）。さらに、教師用ＧＵＩプログラムの起動に伴い教師用のＰＣ１０５に表示された図６のような初期画面７０１において、教師が「教材コンテンツ選択」を選ぶと（Ｓ１１１２）、次の選択画面７０２において選択可能な教材コンテンツが表示される。教師は、コンテンツの選択（Ｓ１１０２）を行ない、さらに次の設定画面７０３において、教材コンテンツの選択、及びこの選択した教材コンテンツに対する筆記可能時間を、課題として設定する（Ｓ１１０３）。また、選択した教材コンテンツが未解析教材である場合、教師は、次の画面７０４において、その未解析教材コンテンツについて必要な設定を行い、登録する（Ｓ１１０４）。この未解析教材コンテンツの設定に関する処理については、図７で説明する。
　図７において、教師用ＧＵＩプログラムの起動（Ｓ１１０４０）に伴い、教師用のＰＣ１０５に、コンテンツ読み込み用ウインドウが表示される（Ｓ１１０４１）。教師は、このウインドウから対象の未解析コンテンツを選択する（Ｓ１１０４２）。そして、教師が画面の「設定」ボタンを押すと、サーバ１０３のテキスト解析プログラム１０４０１０６が起動され、教師が選択した未解析の教材コンテンツの解析が始まる。次に、対象コンテンツの判定の画面７０４となり、対象コンテンツがテキスト、音声、映像、書き込み型の何れに該当するかの判定が求められる（Ｓ１１０４３）。教師がこれらの何れかを選択すると、それに応じた以下の処理が続く。
　Ｓ１１０４３で対象コンテンツが「テキスト」と判定された場合、教師は、サーバのデータベースからテキストデータを読み込み、形態素解析を行う（Ｓ１１０４４）。さらに、文字・単語・節・文の切れ目を検出し（Ｓ１１０４５）、各単位の切れ目位置の情報をデータベースに格納して（Ｓ１１０４６）、終了する。
　図８に、文字/単語/文節の認識方法の一例を示す。テキスト解析プログラム１０４０１０６は、図８に示すように、筆記ストローク数、文字数、形態素数、文節数、形態素内の文字数、文節内の文字数を算出し、解析済み教材コンテンツのデータとしてデータベースに格納する。また各文字の文字コードも格納する。８０１は「筆記ストローク単位」で、各文字の下段に、その文字のストローク数を表示している。その下に、「筆記ストローク単位」を「文字単位」８０２に展開したものを示している。さらに、これを形態素解析した「形態素解析結果（例）」８０３、構文解析した「構文解析結果：文節（例）」８０４を示している。例えば、文節８０４については、BN[m][n](m=文節番号、n=文節内の文字数)とする。なお、筆記ストローク数８０１は、データベース１０４に格納されている辞書中の漢字辞書を用いて算出する。また、マス目Sq[p]が１文字に相当するので、マス目間の滞留時間をDr[q](q=p-1)とする。さらに、BN[m][n]から文節の区切り目位置を計算し、解析済み教材コンテンツのデータとして格納する。
　もし、対象コンテンツが「音声データ」と判定された場合は、音声データを再生し（Ｓ１１０５０）、これに教師が筆記開始時刻取得ポイントにタグ付けを行う（Ｓ１１０５１）。さらに、音声中の筆記データ取得ポイント時刻を格納して（Ｓ１１０５２）終了する。
　もし、対象コンテンツが「映像」と判定された場合、教師は、映像データを再生し（Ｓ１１０６０）、これに教師が筆記開始時刻取得ポイントにタグ付けを行う（Ｓ１１０６１）。さらに、映像中の筆記データ取得ポイント時刻をデータベースに格納して（Ｓ１１０６２）終了する。
　もし、対象コンテンツが「書き込み型」と判定された場合、書き込み型データを読み込み、これに教師が書き込み領域をデジタルペンで囲む（Ｓ１１０７０）。さらに、正解書き込み位置をデジタルペンで囲み（Ｓ１１０７１）、解答書き込み領域と正解書き込み位置をデータベースに格納して（Ｓ１１０７２）終了する。
　なお、解析済の教材コンテンツであっても、実際に運用した結果、筆記可能時間等の設定を変更する必要があると判断される場合には、図７と同様の処理が実行される。
　Ｓ１１０２で、解析済の教材コンテンツが選択された場合は、解析結果データである解析済み教材コンテンツ領域に格納されているデータを呼び出す。
　本実施例では、「視写」を行うため、図７のＳ１１０４３において対象コンテンツとして、「テキスト」と「書き込み型」の２つか選択され、各々の設定がなされる。
　図５に戻って、上記各処理が終了した段階で、教師のＰＣ画面に「開始」ボタンを表示するための処理がなされ（Ｓ１１１１３）、教師がＰＣ画面「開始」ボタンを押すと（Ｓ１１０５）、サーバの筆記データ取得プログラム１０４０１０３が起動し（Ｓ１１１４）、学習者は、開始時を受けて用意された専用紙とペンを用いて「視写」を行なえる「筆記開始」状態となる（Ｓ１１２１）。同ペンで書かれた筆記データは、ストローク単位でサーバに送信され、筆記データとしてデータベース１０４のユーザ（個人別）プロファイルに格納される。格納する情報としては、デジタルペンを識別するペンID、筆記座標値、筆記時刻がある。各ペンから送信された筆記データは、送付元のペンIDと同一のIDが格納されている個人別プロファイルの個人識別番号がふられた領域に格納される。
　教師が教師用のＰＣ１０５の「筆記終了」ボタンを押すかあるいは予め教師が設定した制限時間になると（Ｓ１１０６）、学習者は「筆記終了」状態となり（Ｓ１１２２）、筆記データ取得プログラム１０４０１０３による筆記データ取得が終了する（Ｓ１１１５）。
　そして、次に、筆記データ解析プログラム１０４０００１０４が起動される。この筆記データ解析プログラムにより、個人別筆記開始・終了時刻の取得、及び、筆記時間と無筆記時間の取得がなされる（Ｓ１１１６）。さらに、筆記特徴量の計算（Ｓ１１１７）、筆記データの正誤判定、筆記パタンの分類（Ｓ１１１８）、及び、単語・文節の理解力の表示（Ｓ１１１９）がなされる。
　図９に、筆記データ解析プログラム１０４０００１０４を用いた筆記タイプ分類方法の例を示す。ここでは、９０１は学習者Ａの筆記ストロークデータ、９０２は学習者Ｂの筆記ストロークデータを示している。
　各学習者が、どのペンを用いているかは、ユーザプロファイル１０４０２０５を参照し、ペンIDによって識別される。筆記ストロークデータ（９０１，９０２）内で、ハッチングした各矩形が、1つの文字を表している。筆記データ解析プログラムでは、まず、収集した各筆記ストロークデータの筆記開始時刻と終了時刻を用いて、文字の筆記をしていない時間帯（滞留時間）を計算する。なお、筆記データに誤りがある箇所は、滞留時間に分類しても良い。次に、先に解析結果として出ている文節の位置毎に、各文節内の滞留時間の分散をカテゴリ１とし、文節間の区切り目の滞留時間の分散をカテゴリ２とする。
　文節内の滞留時間の分散：カテゴリ１の分散
　文節の区切り目の滞留時間の分散：カテゴリ２の分散
　さらに、カテゴリ1とカテゴリ２の間の分散をカテゴリ間分散σｂ ２とし、カテゴリ１の分散とカテゴリ２の分散の和をカテゴリ内分散σｗ ２とする。
　そして、分散比（Ｊ）を計算する。  
　分散比（Ｊ）＝カテゴリ間分散（カテゴリ１－２間の分散）／カテゴリ内分散（カテゴリ１の分散＋カテゴリ２の分散）
　すなわち、
　Ｊ＝σｂ ２／σｗ ２
　この分散比Ｊが大きくなればなるほど，文節の区切り目では滞留時間が長くなり，文節内では滞留時間が短いということを意味する。  
　従って、分散比（Ｊ）が大きくなるほど、文節単位で「視写」を行なっていると判断する。図９の例では、学習者Ａは、文字単位で書いており、学習者Ｂは文節単位で書いていると判断される。
　具体的には、文節の切れ目が、Sq[35]とSq[36]との間や、Sq[41]とSq[42]との間にあったとすると、この間各々を文節の区切り目の滞留時間とし、各文字間の滞留時間（Sq[0]とSq[1]との間 ～ Sq[p-2]とSq[p-1]との間）の分散と比較する。その分散比が、例えば、2.487であれば、文節毎に写していると判断し、逆に分散比が0.02であれば、文字毎に写していると判断し、筆記特徴量として格納する。また、形態素単位においても上記の方法を用いて、文字単位で写しているか、形態素単位で写しているかを判断でき、さらに、連文節においても構文解析をすることによってその分割位置を特定し、上記と同様の方法で、写す単位を判断することができる。なお、行が変わる文字位置については、ペンの移動に時間を要することが明らかであるため、滞留時間から外して計算する。
　罫線を用いる場合や白紙を用いる場合は、ペンの移動距離が大きいところを行の変わり目と判断し、さらに、ストローク数、文字数、単語数、形態素数、文節数と、筆記データにおける滞留時間長の平均、分散、ピーク値から、筆記の特徴量を抽出する。具体的には、ストローク毎の滞留時間の平均値に対して分散が大きい滞留時間の数が、文字数、単語数、形態素数、文節数のいずれかと近似していて、かつその分散が大きい滞留時間長の平均値とストローク毎の滞留時間長とに有意な差があれば、文字、単語、形態素、文節いずれかの単位で写していると判断し、筆記特徴量として格納する。また、文字認識機能を用いて、筆記データを文字認識し、文字位置を特定することで、マス目の場合と同様の解析も可能になる。
　なお、単語中のストローク数と筆記時間から、「単語の難易度」を判定することもできる。つまり、筆記時間/ストローク数で単語の難易度を判定することができる。
　その他の方法としては、各教材コンテンツに対して教師データを格納しておき、同データを参照して、筆記特徴量を抽出方法もある。文字毎に筆記、単語毎に筆記、形態素毎に筆記、文節毎に筆記、といった教師データを作成しておき、それぞれの筆記滞留時間と比較することによって筆記特徴量を抽出する。
　図１０は、教師用ＧＵＩにより、表示画面９１０にコンテンツ解析の終了、表示画面９１２に学習者毎の言語理解度判定の結果を示した図である。表示画面９１０の後、教師用ＧＵＩにより表示画面に、例えば「筆記データ取得中」、「筆記データ取得終了」、「筆記データ解析中」等の表示がなされ、表示画面９１２において、学習者毎の言語理解度判定の結果が表示される。
　この例では、学習者ＡはＪ＝２０であり、文字毎に筆記していると判定されている。一方、学習者ＢはＪ＝１００００であり、文節毎に筆記していると判定されている。換言すると、学習者Ｂは言語理解度が高く、学習者Ａは言語理解度が低いことを示している。
　表示画面９１０で教師がコンテンツ解析の終了を入力し、それに続く学習者の学習活動により筆記データを取得した後の解析処理は、サーバにおいて自動的に実行される。そのため、この処理はごく短い時間で終了する。従って、教師は、学習者の学習活動が行われた直後に、各学習者の学習過程の情報を表示画面９１２で得ることができる。
　教師は、この解析・判定結果を踏まえて、学習者Ａ、学習者Ｂそれぞれに対して、適切な指導を提供したり、あるいは適切な教材コンテンツを提供したりする等、各学習者に対する指導計画の作成や、具体的なフィードバックを迅速に行うことができる。
　本発明は、実施例１で述べた例のほか、例えば英語その他の言語教育にも適用できることは言うまでもない。
　本実施例によれば、筆記活動を解析することによって各学習者の理解度を高速に自動評価することができるため、教育自体が効率化する。さらに、筆記活動において、言語に因らずに言語理解活動評価を行なえるようになるため、様々な言語教育の評価に利用することができる。
　次に、本発明の実施例２の学習過程視覚化システムについて、以下、詳細に説明する。
　この例は、筆記開始可能時刻が設定されている場合の筆記特徴量の抽出方法である。筆記データの解析により、所定の解答記入領域に対する筆記開始可能時刻を基準にして、教材コンテンツの難易度／集中度を判断する。
　図１１は、実施例２における、筆記データ解析処理のフローチャートの一例である。また、図１２は、教師用ＧＵＩの表示画面を示す図である。サーバ１０３の全般的な処理の流れは、実施例１の例と同じである。最初にサーバ１０３を起動し、データ受信・管理プログラム１０４０１０２を起動し、さらに、教師用ＧＵＩプログラム１０４０１０７を起動しておく。本実施例では、図１２の表示画面において、音声で提示される設問に対して、マークシートを利用した多肢選択の回答方式を含んだ教材コンテンツを選択するものとする。教師は、まず、教師用ＧＵＩで起動された表示画面１２０１－１２０４で、利用するコンテンツを選択する。メニューから、教師が例えば、bbb.wavを選択・設定するとコンテンツの設定が終了し、「開始」ボタンを押すと、筆記データ取得プログラムとbbb.wavデータが同期して起動する。選択した教材コンテンツが未解析教材である場合、所定の解答記入領域に対する筆記可能時間や、筆記開始可能時刻を設定する。本実施例では音声を使用するため、図７のＳ１１０４３において対象コンテンツの「音声」が選択され、さらに、Ｓ１１０５０－Ｓ１１０５２でその具体的な設定がなされる。
　サーバ１０３の処理に関する図５のＳ１１１１－Ｓ１１１６は、実施例１の例と同等である。以下では、図１１において、実施例１の学習過程視覚化システムとの相違点を主に説明し、同じ構成については説明を省略する。
　サーバ１０３は、筆記データの取得が終了すると、個人別筆記開始・終了時刻を取得すると共に、解答記入領域に対する筆記時間と無筆記時間を取得する（Ｓ１１１６）。サーバ１０３は、さらに、教材コンテンツ内のポイント時刻と筆記開始時刻の差分を計算する（Ｓ１１３２）。また、筆記データの正誤判定を行う（Ｓ１１３３）。さらに、上記差分データ、あるいは差分データと正誤判定結果データに基いて教材コンテンツ内の各ポイントに対する難易度、集中度を判定する（Ｓ１１３４）。最後に、判定結果の表示を行う（Ｓ１１３５）。教師はこの判定結果を教師用のＰＣ１０５の画面で確認し、解析・判定結果を利用した個別指導情報の作成やデータの保持を行って（Ｓ１１３６）、終了する（Ｓ１１３７）。
　図１３は、実施例２における、筆記結果時系列情報１３００の例を示す図である。  
　筆記結果時系列情報１３００に関し、予め教師によって、問題提示時間Ｓ１，Ｓ２，－，Ｓｍ、換言すると筆記開始可能時刻ｔ10，ｔ20，ｔ30，－が設定されており、その時間内（ｔ10＋Ｓ１，ｔ20＋Ｓ２，－）に学習者が解答記入領域に対する筆記によって解答を行なう。ここでは、一例として、音声で提示される設問に対して学習者が筆記によって解答する状況について説明する。音声で例えば、“Ｓ１：ＡＢＥ川は何県に流れていますか。”と提示され、その解答が選択肢として用紙（図１４Ａの１４００）に印刷されているものとする。
　図１４Ａに示したように、回答用紙１４００には、複数の矩形の解答記入領域Area ［ｉ］がある。この回答用紙は、実施例１のデジタルペン用紙１０２に相当する。 
　図１３に戻って、“Ｓ１”の音声が流れ始めた時刻ｔ10を筆記可能時間の初端とする。学習者（User001，User002， User n）は、それぞれ、各プロファイルに登録されている学習者IDのペンで同用紙中の所定の解答欄に、例えば「○」を入力する。図１３の例では、学習者ｎ（User n）は、時刻ｔ10 の“Ｓ１”に応答して、時刻ｔ11で筆記を開始し、時刻ｔ12で筆記を終了している。
　図１４Ｂ、図１４Ｃにより、実施例２における、筆記タイプ分類方法の例を説明する。　図１４Ｂは、図１３の筆記結果時系列情報１３００の中の２つの問題提示時間における、各学習者の筆記データの時系列情報の詳細１４０１を説明する図である。
　教師用のＰＣ１０５による設定において、教師は、例えば、解答用紙作成プログラムを用いて、実施例１のマス目と同様に、図１４Ｂに示すように、回答用紙１４００の解答入力領域をArea[i]として設定し、解析済み教材コンテンツのデータとして格納しておく。次に、各Area[i]への入力（筆記）開始可能時刻をT_sarea[i]、入力（筆記）可能時間終了時刻をT_earea[i]として設定しておく。例えば、各設問の間のブランクの時間を算出しておき、このブランクの時間を用いて各開始可能時間T_sarea[i]を設定し、解析済み教材コンテンツのデータとして格納する。
　学習者は、音声出力される設問にしたがって回答用紙１４００の対応するArea[i]にデジタルペンで入力する。入力された筆記データ（時系列情報の詳細１４０１）は、筆記データ取得プログラムによってサーバに送信される。
　図１４Ｃは、回答用紙１４００の１つのArea[i]における、開始可能時刻T_sarea[i]と学習者の筆記の開始、終了時刻、AS[i][p][q]との関係を示している。AS[i][p][q]は、i=Area領域、p = user、q = 筆記時刻 ([0]=Start, [1]=End））で表示される。そして、開始可能（解答可能）時刻と筆記の開始時刻の差分TS_areaが求められる。
　TS_area[0][0][0]= AS[0][0][0]　－　T_sarea[0] ：
         各解答記入領域における筆記開始可能時刻と各ユーザの筆記開始時刻との差分
　学習者全員のTS_area[0][0][0]の平均時間長/分散値/標準偏差値で、出題の難易度及び出題時の集中度を判定する。
　図１１に戻り、教師により設定された全設問が終了したところで教師が「終了」ボタンを押すと（Ｓ１１０６）、サーバは筆記データ取得終了となり（Ｓ１１１５）、次に、筆記データ解析プログラム１０４０１０４が自動的に起動し、解析処理を開始する（Ｓ１１１６）。筆記データ解析プログラムによって、取得された筆記データは、各ペンIDに対応しているプロファイルを参照して、プロファイル毎に筆記データとしてデータベース１０４に格納される。
　具体的には、図１４Ｂ，図１４Ｃで述べた筆記データが、AS[i][p][q]( i=Area領域、p = user、q = 筆記時刻 ([0]=Start, [1]=End））に格納される。次に、各Areaかつ学習者毎のAS[i][p][0]とT_sarea[i]の差分を算出する（Ｓ１１３２）。  
　この差分は、TS_area[0][0][0]= AS[0][0][0]　－　T_sarea[0] となる。
　また、筆記データの正誤判定も行う（Ｓ１１３３）。そして、これらの筆記データに基づき、差分値の平均時間長の分散・標準偏差値によって、出題された課題の難易度及び出題時の集中度を判定する（Ｓ１１３４）。
　難易度の判定方法は、標準偏差値が小さく、かつ正解率が高い設問ほど易しいと判定する。集中度の判定方法は、標準偏差値が小さい場合は集中度が高いと判定する。例えば、全設問のうち、標準偏差値が小さい設問は集中度が高い、とする。また、解答が正答であった場合、音声中のどの位置で解答しているか、をみることにより、音声中の解答判断可能位置が判断できる。最後に、これらの判定の結果が出力され、教師用ＰＣの画面に表示可能な状態になる（Ｓ１１３５）。
　図１５Ａ，図１５Ｂは、教師用ＰＣに表示されるＧＵＩの一例である。  
　図１５Ａは、教材コンテンツの設問の難易度の判定結果を表示した画面１６０１の一例である。図１５Ａの例では、回答用紙のArea[0]に関する設問に関して、標準偏差値が小さく、かつ音声中の初期の段階での正解率も高い。すなわち、出題されたArea[0]の課題は各学習者にとって「易しい」ものであったと判定されている。一方、Area[1]に関する設問に関しては、集中度が低く、しかも、筆記可能時間の後半で正解率が高くなっている。すなわち、出題されたArea[1]の課題は各学習者にとって「難しい」ものであったと判定されている。この結果を踏まえて、教師は、例えば、Area[0]の課題について筆記可能時間を短くし、Area[1]の課題については筆記可能時間を長くすることが考えられる。あるいはまた、Area[1]の課題に関し、学習者の学習進捗度が低いと判断し、自身の教育方法の見直を検討しても良い。
　図１５Ｂは、教材コンテンツの設問に対す集中度の判定結果を表示した画面１６０２の一例である。この例では、回答用紙のArea[0]に関する設問に関して、標準偏差値が小さいいので集中度が高い、換言すると各学習者にとって妥当な課題であると判定されている。一方、Area[1]に関する設問に関しては、解答が音声中の広い範囲に分散しており集中度が低い、換言すると各学習者にとって適切な課題ではなかったと判定されている。
　本実施例の、学習者が入力した時系列的な筆記データに基づく学習過程の視覚化は、種々のコンテンツに展開できる。例えば、「テキスト」と「音声」とを選択し、音声で与えられる「英話の会話」が、予め学習者に配布された複数枚の「絵」の何れに該当するかを問うヒヤリングのテスト、あるいは、「テキスト」を選択し、予め学習者に与えられた文章中の空欄に該当する記述を複数の選択肢の中から選ばせるテスト、さらには、「テキスト」と「映像」とを選択し、映像中の事象が予め与えられた複数の択肢の何れに該当するかを問う等、種々の学習形態に応じて、応用することができる。
　本実施例によれば、教師が示した教材コンテンツや指示に対する学習者の理解度（課題の難易度）や集中度を自動的に推定することが可能になり、同コンテンツ・コマンドの各クラスにおける適性、換言すると課題の設定が妥当なものであったか測定できる。
　本発明は、設定される課題の内容によっては、実施例１と２を組み合わせた形態で実施することもできる。すなわち、図２Ｂで説明したように、筆記時刻・時間計測モジュール１０３０３の処理結果は、実施例１で述べた言語理解度判定に利用可能であると共に、実施例２で述べた設定課題の難易度の判定や設定された課題に対する学習者の集中度の判定にも利用可能である。従って、例えば、予め学習者に配布された日本語の文章の後の所定の空欄（所定の解答欄）に、その文章に対応する漢字の４字熟語をデジタルペンで筆記させる、あるいは、英語の文章の後の所定の空欄（所定の解答欄）に、その文章に対応する英語の慣用句をデジタルペンで筆記させる、等の課題を設定すれば、筆記パタンの推定による学習者の言語理解度の判定のみならず、筆記の同期度、標準偏差値等の算出による課題の難易度、集中度の判定も併せ自動的に推定することが可能になる。
　また、時系列的な筆記データを解析し、特定の解答欄に関して多くの学習者が回答を何回も書き換えている場合には、各学習者がその回答に迷っているとも考えられる。こ場合には、課題の記述に曖昧さが含まれていることもある。そこで、このような書き換え履歴を抽出し、課題の見直し材料として教師の端末に出力するようにしても良い。
１００（１００ａ～１００ｎ）…学習者、１０１…デジタルペン、１０２…デジタルペン用紙、１０３…サーバ（情報処理装置）、１０４…データベース、１０５…教師用の端末（ＰＣ）、１０６…通信ネットワーク、１０７…無線通信装置、１０８…表示装置、１０９…教室、１１０…問題用紙、１０４０１…プログラム格納領域、１０４０１０１…システムプログラム、１０４０１０２…データ受信・管理プログラム、１０４０１０３…筆記データ取得プログラム、１０４０１０４…筆記データ解析プログラム、１０４０１０５…タイプ分類プログラム１０４０１０６…テキスト解析プログラム、１０４０１０７…教師用ＧＵＩプログラム、１０４０１０８…回答用紙作成プログラム、１０４０２…データ格納領域、１０４０２０１…筆記データ、１０４０２０２…筆記特徴量、１０４０２０３…未解析教材コンテンツ、１０４０２０４…解析済み教材コンテンツ、１０４０２０５…ユーザプロファイル、１０４０２６…辞書。

Claims (15)

  1. 　情報処理装置と、
    　教師用の端末と、
    　情報入力装置とを備え、
    　前記情報処理装置は、
    　学習者に提示する教材コンテンツ及びその課題を設定する教材・課題設定手段と、
    　前記設定された課題に応答する前記学習者の時系列的な筆記データを前記情報入力装置から取得する筆記データ取得手段と、
    　前記時系列的な筆記データから前記学習者の筆記のタイミングの情報を取得し、前記課題に対する前記学習者の学習過程を視覚化して前記教師用の端末に出力する学習過程視覚化手段とを有する
    ことを特徴とする学習過程視覚化システム。
  2. 　請求項１において、
    　前記教材・課題設定手段は、
    　前記教師用の端末の画面に、選択可能な教材コンテンツを表示し、該端末の画面において選択された教材コンテンツに関する筆記可能な時間の設定値を筆記時間として受け付ける
    ことを特徴とする学習過程視覚化システム。
  3. 　請求項２において、
    　前記学習者による前記情報入力装置の筆記は、予め設定された所定の用紙に対してなされるものであり、
    　前記筆記時間の設定値は、前記課題の提示単位毎の、前記筆記の開始時刻と前記筆記の終了時刻を含み、
    　該設定された筆記時間における前記学習者の時系列的な筆記データに基づいて、前記学習者の学習過程を視覚化する
    ことを特徴とする学習過程視覚化システム。
  4. 　請求項３において、
    　前記学習過程視覚化手段は、
    　筆記時刻・時間計測モジュールと、
    　筆記パタン推定モジュールと、
    　筆記タイプ判定モジュールと、
    　言語理解度判定モジュールとを含み、
    　前記筆記時刻・時間計測モジュールは、前記学習者への前記課題の設定に伴い、前記情報入力装置から取得された前記学習者の時系列的なデータに関して、筆記時刻や筆記時間を計測し、
    　前記筆記パタン推定モジュールは、前記筆記時刻・時間計測モジュールの出力を受けて、前記学習者の筆記パタンを推定し、
    　前記筆記タイプ判定モジュールは、前記筆記パタンから前記学習者の筆記タイプを判定し、
    　前記言語理解度判定モジュールにおいて、前記筆記タイプの情報から、前記学習者の言語理解度を判定する
    ことを特徴とする学習過程視覚化システム。
  5. 　請求項４において、
    　前記筆記タイプ判定モジュールは、前記筆記パタンとして、
    　前記時系列的なデータの入力ストローク間の滞留時間を用いて、前記筆記を、文字単位、単語単位、文節単位のいずれの単位で記載しているかを推定し、
    　前記筆記パタンに基づく前記学習者の言語理解度の判定情報を出力する
    ことを特徴とする学習過程視覚化システム。
  6. 　請求項４において、
    　前記筆記タイプ判定モジュールは、前記筆記パタンとして、
    　前記筆記課題としたテキストを解析し、対象となる前記課題テキストのストローク数、文字数、単語数、文節数、単語内文字数、文節内文字数を算出し、さらに記入用紙の筆記位置を設定することで、筆記を、文字単位、単語単位、文節単位のいずれの単位で記載しているかを推定し、
    　前記筆記パタンに基づく前記学習者の言語理解度の判定情報を出力する
    ことを特徴とする学習過程視覚化システム。
  7. 　請求項３において、
    　前記学習過程視覚化手段は、
    　筆記時刻・時間計測モジュールと、
    　筆記の同期度算出モジュールと、
    　難易度判定モジュールと、
    　集中度判定モジュールとを含み、
    　前記筆記時刻・時間計測モジュールは、前記学習者への前記課題の設定に伴い、前記情報入力装置から取得された前記学習者の時系列的なデータに関して、筆記時刻や筆記時間を計測し、
    　前記筆記の同期度算出モジュールは、前記筆記時刻・時間計測モジュールの出力を受けて、前記学習者の課題提示に対する前記筆記の同期度を算出し、
    　前記難易度判定モジュールは、前記筆記の同期度に基づき、前記設定課題自体の難易度を判定し、
    　前記集中度判定モジュールは、前記筆記の同期度に基づき、前記設定課題に対する前記学習者の集中度を判定する
    ことを特徴とする学習過程視覚化システム。
  8. 　請求項７において、
    　前記学習者による前記情報入力装置の筆記は、予め解答入力領域が設定された回答用紙に対してなされるものであり、
    　前記難易度判定モジュール及び前記集中度判定モジュールは、前記解答入力領域に対する前記学習者による前記筆記のタイミングに基づいて、前記難易度及び前記集中度を判定する
    ことを特徴とする学習過程視覚化システム。
  9. 　請求項４において、
    　前記筆記の同期度算出モジュールは、設問音声或いは表示時刻に対する前記筆記時刻を計測することによって、設問中の筆記開始可能位置を特定する
    ことを特徴とする学習過程視覚化システム。
  10. 　学習者に提示する教材コンテンツ及びその課題を設定する教材・課題設定部と、
    　情報入力部から入力された前記課題に対応する時系列的な筆記データを収集・格納する、データ収集・格納処理部と、
    　前記時系列的な筆記データを解析するデータ処理部とを備え、
    　前記時系列的な筆記データの、前記情報入力部の所定の入力領域に対する筆記のタイミングの情報に基づき、前記課題に対する前記学習者の学習過程を視覚化した情報として出力する
    ことを特徴とする視覚化処理装置。
  11. 　請求項１０において、
    　筆記時刻・時間計測モジュールと、
    　筆記パタン推定モジュールと、
    　筆記タイプ判定モジュールと、
    　言語理解度判定モジュールとを含み、
    　前記筆記時刻・時間計測モジュールは、前記教材コンテンツ及びその課題の設定に伴い、前記情報入力装置から取得された前記学習者の時系列的なデータに関して、筆記時刻や筆記時間を計測し、
    　前記筆記パタン推定モジュールは、前記筆記時刻・時間計測モジュールの出力を受けて、前記学習者の筆記パタンを推定し、
    　前記筆記タイプ判定モジュールは、前記筆記パタンから前記学習者の筆記タイプを判定し、
    　前記言語理解度判定モジュールにおいて、前記筆記タイプの情報から、前記学習者の言語理解度を判定する
    ことを特徴とする視覚化処理装置。
  12. 　請求項１１において、
    　前記筆記タイプ判定モジュールは、前記筆記パタンとして、
    　前記時系列的なデータのストローク間の滞留時間を用いて、前記筆記を、文字単位、単語単位、文節単位のいずれの単位で記載しているかを推定し、
    　前記筆記パタンに基づく前記学習者の言語理解度の判定情報を生成する
    ことを特徴とする視覚化処理装置。
  13. 　学習過程視覚化システムによる学習過程の視覚化方法であって、
    　前記学習過程視覚化システムは、情報処理装置と、教師用の端末と、情報入力装置とを備えており、
    　学習者に提示する教材コンテンツ及びその課題を設定し、
    　前記設定された課題に応答する前記学習者の時系列的な筆記データを前記情報入力装置から取得し、
    　前記時系列的な筆記データから前記学習者の筆記のタイミングの情報を取得し、前記課題に対する前記学習者の学習過程を視覚化して前記教師用の端末に出力する
    ことを特徴とする学習過程視覚化方法。
  14. 　請求項１３において、
    　前記学習者による前記情報入力装置の筆記は、予め設定された所定の用紙に対してなされるものであり、
    　前記筆記時間の設定値は、前記課題の提示単位毎の、前記筆記の開始時刻と前記筆記の終了時刻を含み、
    　前記教師用の端末の画面に、選択可能な教材コンテンツを表示し、
    　該端末の画面において選択された教材コンテンツに関する筆記時間の設定値を前記課題の設定として受け付け、
    　該設定された筆記時間における前記学習者の時系列的な筆記データに基づいて、前記学習者の学習過程を視覚化する
    ことを特徴とする学習過程視覚化方法。
  15. 　請求項１４において、
    　文字認識機能により、前記筆記パタンとして、筆記データを文字認識して、筆記された文字を推定し、
    　さらに、筆記データのストローク数、文字数、単語数、文節数、単語内文字数、文節内文字数を算出することで、前記筆記を、文字単位、単語単位、文節単位のいずれの単位で記載しているかを推定し、
    　前記筆記パタンに基づく前記学習者の言語理解度の判定情報を前記情報処理装置に接続された教師用の端末に表示する
    ことを特徴とする学習過程視覚化方法。
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