JP7113380B2 - LEARNING SYSTEM, LEARNING METHOD AND COMPUTER PROGRAM - Google Patents
LEARNING SYSTEM, LEARNING METHOD AND COMPUTER PROGRAM Download PDFInfo
- Publication number
- JP7113380B2 JP7113380B2 JP2020558237A JP2020558237A JP7113380B2 JP 7113380 B2 JP7113380 B2 JP 7113380B2 JP 2020558237 A JP2020558237 A JP 2020558237A JP 2020558237 A JP2020558237 A JP 2020558237A JP 7113380 B2 JP7113380 B2 JP 7113380B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- user
- output
- question
- answer
- unit
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Classifications
-
- 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
- G09B7/04—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 characterised by modifying the teaching program in response to a wrong answer, e.g. repeating the question or supplying a further explanation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Electrically Operated Instructional Devices (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
本発明は、学習システム、及び、学習方法に関する。 The present invention relates to a learning system and a learning method.
近年、学習者に学習させることを目的とした学習支援装置が盛んに用いられている。特許文献1には、問題に対する解答の判定結果を用いて理解度を算出し、理解度に基づいて特定のアプリケーションを実行する最大実行時間を算出することで、継続して学習する動機付けを行う学習支援装置が開示されている。
2. Description of the Related Art In recent years, learning support devices have been widely used for the purpose of making learners learn. In
しかしながら、特許文献1に開示される学習支援装置は、理解度を算出するために、問題に対する解答の判定結果のみを用いている。そのため、問題に対する詳細な習熟度の状態がわからない。その結果、特許文献1に開示される学習支援装置は、問題や学習に対する習熟度を効果的に高めることが難しい。
However, the learning support device disclosed in
本発明は、学習者の習熟度を効果的に向上させる学習システム及び学習方法を提供する。 The present invention provides a learning system and a learning method that effectively improve a learner's proficiency.
本発明の一態様に係る学習システムは、ユーザに第1の問題を出力する出力部と、前記第1の問題に対する前記ユーザの解答を取得する取得部と、前記ユーザの脳波を計測する脳波計測部と、制御部とを備え、前記制御部は、(a)前記脳波に含まれる、前記第1の問題が出力された時点を起点とする第1の脳波に基づいて、前記ユーザの第1のひらめきの有無を判定し、(b)前記解答の正誤を判定し、(c)前記第1のひらめきの有無と、前記正誤とに基づいて、前記出力部に出力させる内容を決定し、前記出力部に前記内容を出力させる。 A learning system according to an aspect of the present invention includes an output unit that outputs a first question to a user, an acquisition unit that acquires the user's answer to the first question, and an electroencephalogram measurement that measures an electroencephalogram of the user. and a control unit, wherein the control unit (a) determines the user's first (b) determine whether the answer is correct or incorrect; (c) determine the content to be output to the output unit based on the presence or absence of the first inspiration and the correct or incorrect answer; The output unit is caused to output the content.
本発明の一態様に係る学習方法は、ユーザに第1の問題を出力する第1出力ステップと、前記第1の問題に対する前記ユーザの解答を取得する取得ステップと、前記ユーザの脳波を計測する脳波計測ステップと、制御ステップとを含み、前記制御ステップは、(a)前記脳波に含まれる、前記第1の問題が出力された時点を起点とする第1の脳波に基づいて、前記ユーザの第1のひらめきの有無を判定する第1判定ステップと、(b)前記解答の正誤を判定する第2判定ステップと、(c)前記第1のひらめきの有無と、前記正誤とに基づいて、前記第1出力ステップにて出力させる内容を決定し、前記内容を出力させる第2出力ステップとを有する。 A learning method according to an aspect of the present invention includes a first output step of outputting a first question to a user, an acquisition step of acquiring the user's answer to the first question, and measuring an electroencephalogram of the user. an electroencephalogram measurement step; and a control step, wherein: (a) the user's (b) a second determination step for determining whether the answer is correct or incorrect; (c) based on the presence or absence of the first inspiration and the correctness, and a second output step of determining content to be output in the first output step and outputting the content.
本発明の一態様に係るプログラムは、学習方法を実行するためのコンピュータプログラムであって、(f1)出力装置を介してユーザに第1の問題を出力し、(f2)前記第1の問題に対する前記ユーザの解答を取得し、(f3)前記ユーザの脳波を計測し、(f4)前記脳波に含まれる、前記第1の問題が出力された時点を起点とする第1の脳波に基づいて、前記ユーザの第1のひらめきの有無を判定し、(f5)前記解答の正誤を判定し、(f6)前記第1のひらめきの有無と前記正誤とに基づいて、前記出力装置が出力する内容を決定し、前記出力装置に出力させることをコンピュータに実行させる。 A program according to an aspect of the present invention is a computer program for executing a learning method, (f1) outputting a first problem to a user via an output device, and (f2) (f3) measuring an electroencephalogram of the user; (f4) based on a first electroencephalogram starting from the point in time when the first question was output, which is included in the electroencephalogram; (f5) determining whether the answer is correct or incorrect; (f6) determining the content output by the output device based on the presence or absence of the first inspiration and the correct/wrong answer; The computer is caused to determine and output to the output device.
本発明によれば、学習者の習熟度を効果的に向上させる学習システム及び学習方法が実現される。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the learning system and learning method which improve a learner's proficiency effectively are implement|achieved.
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、又は、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。 Hereinafter, embodiments will be specifically described with reference to the drawings. It should be noted that the embodiments described below are all comprehensive or show specific examples. Numerical values, shapes, materials, components, arrangement positions and connection forms of components, steps, order of steps, and the like shown in the following embodiments are examples and are not intended to limit the present invention. Further, among the constituent elements in the following embodiments, constituent elements not described in independent claims will be described as optional constituent elements.
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、又は、簡略化される場合がある。 Each figure is a schematic diagram and is not necessarily strictly illustrated. Moreover, in each figure, the same code|symbol is attached|subjected with respect to substantially the same structure, and the overlapping description may be abbreviate|omitted or simplified.
(実施の形態1)
[概要]
まず、実施の形態に係る学習システム1000の概要について説明する。(Embodiment 1)
[Overview]
First, an outline of a
図1は、実施の形態1における学習システム1000の外観構成を示す図である。
FIG. 1 is a diagram showing an external configuration of a
学習システム1000は、端末装置101と、脳波計102とを備える。端末装置101は、問題を出力し、ユーザ100に問題を提示する。脳波計102は、ユーザ100の脳波を測定する。
A
学習者であるユーザ100は、脳波計102を装着した状態で端末装置101を操作する。具体的には、ユーザ100は、端末装置101を操作することによって、その問題に対する解答を入力する。これにより、端末装置101はその解答を取得する。
A
さらに、端末装置101は、脳波計102から、その問題に対するユーザ100の脳波を取得する。端末装置101は、解答の正誤と、脳波とに基づいて、次に端末装置101が出力する内容(例えば、先に出題された問題より難しい問題)を決定する。なお、端末装置101は、タブレット端末でもよく、スマートフォンでもよく、パーソナルコンピュータやスマートスピーカなどであってもよい。また、脳波計102は、ユーザ100に装着され、脳波を測定できる装置であればよく、例えば、ユーザ100の耳に掛けるイヤーフック型デバイスである。また、ユーザ100の頭に設置するヘッドギアやヘッドキャップでもよい。
Further, the
学習システム1000によれば、ユーザ100の問題に対する解答と、問題を解く過程に対する脳波とに基づいて、問題に対する習熟度の状態を決定することができる。次に、習熟度の状態に応じた内容(例えば、先に出題された問題より難しい問題)に取り組むことで、ユーザ100の習熟度を効果的に向上させることができる。
According to the
[ハードウェア構成]
図2は、実施の形態1における学習システム1000のハードウェア構成を示す図である。[Hardware configuration]
FIG. 2 is a diagram showing a hardware configuration of
端末装置101は、それぞれバス109を介して相互に接続される表示装置103、CPU(Central Processing Unit)104、ROM(Read Only Memory)105、及びRAM(Random Access Memory)107、通信部108を備える。
The
脳波計102は、無線で通信部108と通信を行う。また、通信方法は有線でもよい。表示装置103は、ハードウェアであって、詳細は後述するが、図3で示す出力部210に相当し、例えば、液晶ディスプレイ、又は、有機EL(Electro Luminescence)ディスプレイなどからなる。CPU104は、後述する制御部200に相当するハードウェアである。また、CPU104は、後述する脳波計測部201及び取得部206のそれぞれの処理を実行してもよい。ROM105は、例えば、CPU104によって読み出されて実行されるプログラム106を保持している。CPU104は、このプログラム106を実行することによって制御部200の処理を実行する。また、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベース、及び、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースをROM105の一部の箇所に記録してもよい。RAM107は、CPU104の処理によって生成されるデータを一時的に記憶する。端末装置101に上記のデータベースを記録するメモリを設けてバス109に接続してもよい。通信部108は、脳波計102と無線で信号の送受信を行う。
The
[システム構成]
図3は、図1に示した実施の形態1における学習システム1000の機能ブロックを示す図である。[System configuration]
FIG. 3 is a diagram showing functional blocks of
図3に示す学習システム1000は、脳波計測部201、第1信号判定部204、取得部206、解答判定部207、状態決定部208、提示部209、及び、出力部210を備えている。ここで、第1信号判定部204、解答判定部207、状態決定部208、提示部209は、制御部200に含まれる構成要素である。この制御部200は、例えば少なくとも1つのプロセッサにより構成されている。また、学習システム1000に含まれる脳波計測部201以外の各構成要素は、端末装置101に備えられる。
また、脳波計測部201は、例えば、脳波計102と、端末装置101の機能の一部とからなる。なお、この機能の一部は、端末装置101の制御部200に含まれていてもよい。また、脳波計測部201の機能の全てが、端末装置101の制御部200に含まれていてもよい。
Also, the
出力部210は、ユーザ100に第1の問題を出力する。具体的には、出力部210は、例えば、液晶ディスプレイ、又は、有機ELディスプレイなどであって、制御部200に含まれる提示部209の信号に応じた内容の画像を表示する。すなわち、ユーザ100に第1の問題を出力する、とはディスプレイに第1の問題を表示することである。また、出力部210は、第1の問題の次の問題、及び、応答の少なくとも一方を表示してもよい。この次の問題、又は、応答は、提示部209によって選択された問題、又は、応答である。当然ながら、第1の問題、次の問題以外の問題を、順次表示してもよい。さらに、この応答は、ユーザ100に対するメッセージであってもよく、例えば、休憩を促す内容であってもよい。つまり、出力部210は、提示部209によって選択された問題、又は、応答(メッセージ)を画像として表示する。
The
なお、出力部210は、スピーカであってもよく、提示部209からの信号に応じた内容の音声を出力してもよい。
Note that the
取得部206は、第1の問題に対するユーザ100の解答を取得する。具体的には、取得部206は、プロセッサの一部の機能と、ハードウェアとによって実現される。このハードウェアは、例えば、キーボード、マウス、リモコン、又は、マイクなどの、ユーザ100の操作を受け付ける手段、すなわち、学習システム1000に対するユーザ100の解答を入力する手段である。なお、取得部206は、画面から入力できるタッチパネル、及び/又は、プロセッサの一部の機能によって実現されてもよい。また、取得部206は、第1の問題の次の問題、すなわち第1の問題以外の問題に対するユーザ100の解答を取得してもよい。取得部206は、解答と、解答を取得した時点であるタイミングとを解答判定部207に通知する。
The
解答判定部207は、ユーザ100の問題に対する解答の正誤を判定する。具体的には、解答判定部207は、取得部206より得られたユーザ100の第1の問題に対する解答の正誤を判定する。判定するために、ROM105に記録された正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを利用してもよい。また、取得部206より解答を取得した時点であるタイミングも得る。さらに、判定した解答の正誤と、解答を取得した時点であるタイミングとを状態決定部208へ通知する。
The
脳波計測部201は、ユーザ100の脳波を計測する。脳波計測部201は、脳波計102と、プロセッサの一部の機能とによって実現される。あるいは、脳波計測部201は、プロセッサの一部の機能によって実現されてもよく、この場合には、脳波計102からの出力信号を受信することによってユーザ100の脳波を計測する。なお、脳波計102は、上述のように、ユーザ100に装着されて、ユーザ100の脳波が取得できるように準備されている。脳波計102は、イヤーフック型(耳掛け型)のデバイスであり、頭部に接するように配置された第1の電極と、耳朶に接するように配置されたリファレンス電極とを持つ。一例として、図1に示すように、第1の電極は、耳介と側頭部に挟まれ、頭部に接する支持部102aに含まれ、リファレンス電極は、耳朶の表面に接する基台部102bに含まれてもよい。アース電極(ボディアースの電位を与える電極)は、耳朶の裏面に接する基台部102bに含められていてよい。脳波計102が計測して出力するユーザ100の脳波は、リファレンス電極を基準とした「第1電極とリファレンス電極の間の電圧値」の時系列変化を示してもよい。すなわち、脳波で示される複数の電圧値と複数の電圧値が計測された複数の時間は1対1に対応する。さらに、頭部に装着するデバイスでもよく、その場合は、ユーザ100の頭皮、又は、ユーザ100の額に装着する第1電極と、ユーザ100の耳朶に装着するリファレンス電極を含んでもよい。
The
脳波計測部201は、脳波計102が取得した脳波を、第1信号判定部204へ送信する。なお、脳波計測部201から、脳波を第1信号判定部204へ送信する手順は以下の通りである。まず、脳波計測部201は、ユーザ100の脳波を示す電気信号を増幅器に入力する。増幅器は、電気信号を差動増幅し、ローパスフィルタ(低域通過フィルタ)へ出力する。次に、ローパスフィルタは、不要な高周波成分を除去し、AD変換器へ出力する。AD変換器は、増幅器から出力されたアナログの信号をデジタルの信号に変換して出力する。最後に、AD変換器によって変換されたデジタル信号は、電気信号を第1信号判定部204へ無線で送信される。なお、増幅器と、ローパスフィルタと、AD変換器とは、脳波計測部201に含まれていてもよい。
The
第1信号判定部204は、脳波に含まれる、問題が出力された時点を起点とする第1の脳波に基づいて、ユーザ100の第1のひらめきの有無を判定する。この第1の脳波は、脳波計測部201によって計測されたユーザ100の脳波から抽出したものである。問題が出力された時点、とは、提示部209から通知された時点である。以下では、脳波計測部201によって得られたデジタル信号をユーザ100の脳波として記述する。
The first
具体的には、第1信号判定部204は、脳波計測部201によって計測されたユーザ100の脳波から、問題が出力された時点を起点とする第1の脳波を抽出する。そして、第1信号判定部204は、その第1の脳波に基づいて、ユーザ100の第1のひらめきの有無を判定する。より具体的には、第1信号判定部204は、問題が出力された時点を起点として、200msec以上2000msec以下の時間範囲における脳波から、第1の脳波を抽出する。第1のひらめきが有るときとは、具体的には、問題が出力された直後の反射的なひらめきが生じる心理状態を示している。さらに、第1信号判定部204は、判定した第1のひらめきの有無を状態決定部208へ通知する。
Specifically, the first
また、第1のひらめきの有無の判定方法として脳波に含まれるシータ波を利用する。ここでシータ波について述べる。脳波において、シータ波は、精神活動中のひらめきを表す律動波であり、その周波数帯域は4~7Hzである。シータ波が表す心理状態、又は、生理状態は、ひらめき状態、又は、まどろみ状態であることが知られている。実施の形態においては、このシータ波の有無が、ひらめきの有無と相関があることを利用している。 In addition, theta waves included in brain waves are used as a method for determining the presence or absence of a first flash. Theta waves are described here. In electroencephalograms, theta waves are rhythmic waves representing flashes during mental activity, and have a frequency band of 4 to 7 Hz. It is known that the psychological state or physiological state represented by theta waves is an epiphany state or a slumbering state. The embodiment utilizes the fact that the presence or absence of this theta wave is correlated with the presence or absence of inspiration.
ここで、第1信号判定部204による第1のひらめきの有無を判定する方法について、詳細を述べる。
Here, the method of determining whether or not there is a first flash by the first
上述のように、第1信号判定部204は、脳波計測部201によって計測されたユーザ100の脳波から、問題表示後の所定の時間範囲において、第1のひらめきの有無を判定する。例えば、所定の時間範囲は、出力部210が問題を表示したタイミングを起点(すなわち、0msec)として、200msecから2000msecまでの範囲であり、この時間範囲における脳波から、第1の脳波を抽出する。さらに、第1信号判定部204は、この第1の脳波から、第1の脳波のシータ波帯域の成分を抽出し、抽出したシータ波帯域の成分に基づいて、ユーザ100の第1のひらめきの有無を判定する。なお、この第1の脳波から、第1の脳波のシータ波帯域の成分を抽出する手順は、以下の通りである。脳波計測部201に含まれるAD変換器によって変換されたデジタル信号は、図2で示した通信部108で受信される。さらに、通信部108は、そのデジタル信号をバンドパスフィルタへ出力する。バンドパスフィルタは、2Hzから10Hzまでの信号帯域に制限する。このような信号処理を経て、第1の脳波から第1の脳波のシータ波帯域の成分を抽出する。
As described above, the first
第1信号判定部204は、シータ波帯域の成分において、Vpp(Volt peak-to-peak)などの指標を用いることにより、第1のひらめきの有無を判定する。ここで、Vppとは、電圧において、最大電圧と最小電圧の差から算出される値である。例えば、第1信号判定部204は、ユーザ100の第1の脳波において、Vppが、所定の閾値以上を有する場合に、第1のひらめきが有ると判定する。所定の閾値とは、例えば、10μVが挙げられるが、これに限られるものではない。一方で、Vppが、この所定の閾値未満の場合は、第1のひらめきが無い、と判定する。
The first
なお、第1信号判定部204は、問題が出力された時点を起点として、第1の脳波を抽出するが、その時間範囲は上記に限られない。例えば、抽出を開始する時点は、問題が出力された時点を起点として、50msec以上1000msec以下であればよく、好ましくは、100msec以上800msec以下、さらに好ましくは、150msec以上300msec以下であればよい。また、例えば、抽出を終了する時点は、問題が出力された時点を起点として、1000msec以上4000msec以下であればよく、好ましくは、1400msec以上3000msec以下、さらに好ましくは、1500msec以上2500msec以下であればよい。
Note that the first
また、所定の閾値は上記に限られない。所定の閾値は、1μV以上50μV以下であればよく、好ましくは、3μV以上30μV以下、さらに好ましくは6μV以上20μV以下であればよい。また、所定の閾値は、常に一定である必要はない。この所定の閾値は、個々のユーザ100によって異なることや、同一のユーザ100でも日々の心理状態によって異なることが想定される。そのため、第1信号判定部204は、個々のユーザ100に対応する個別の閾値を決定してもよい。
Also, the predetermined threshold is not limited to the above. The predetermined threshold should be 1 μV or more and 50 μV or less, preferably 3 μV or more and 30 μV or less, more preferably 6 μV or more and 20 μV or less. Also, the predetermined threshold need not always be constant. It is assumed that this predetermined threshold varies depending on
なお、脳波計測部201は、上述の時間範囲における脳波を第1の脳波として計測し、第1信号判定部204は、その第1の脳波を抽出することなく脳波計測部201から取得してもよい。
The
状態決定部208は、第1信号判定部204の判定結果と、解答判定部207の判定結果に基づいて、ユーザ100の問題に対する習熟度の状態を決定する。具体的には、状態決定部208は、第1のひらめきの有無と、解答の正誤とに基づいて、次に説明する4つの状態を決定する。すなわち、第1のひらめきが有かつ解答が正答の状態を状態1とし、第1のひらめきが有かつ解答が誤答の状態を状態2とし、第1のひらめきが無かつ解答が正答の状態を状態3とし、第1のひらめきが無かつ解答が誤答の状態を状態4と決定する。さらに、決定した状態を提示部209へ通知する。また、解答判定部207より通知された解答を取得した時点であるタイミングを用いて、さらに詳細な状態を決定してもよい。
The
提示部209は、状態決定部208の決定結果に従い、出力部210に出力させる内容を決定し、出力部210に内容を出力させる。例えば、提示部209は、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、そのデータベースの中からユーザ100に提示する問題を選定し、出力部210に出力させる。また、提示部209は、問題と同時に応答と解答の正誤についても、出力部210に出力させてもよい。当然ながら、提示部209は、第1の問題、次の問題以外の問題を、順次、出力部210に出力させてもよい。なお、各状態に対応して出力部210が表示する内容の詳細については、図8にて説明する。さらに、提示部209は、その問題を出力部210が表示した時点、つまり問題が出力された時点であるタイミングを、第1信号判定部204に通知する。
The
[動作例]
図4は、図3で示した学習システム1000が行う第1の脳波の取得と表示のタイミングを示した図である。[Example of operation]
FIG. 4 is a diagram showing the acquisition and display timing of the first electroencephalogram performed by the
第1信号判定部204は、問題が出力された時点、つまり問題表示の時刻t1を起点とする第1の脳波を、脳波計測部201によって計測された脳波から抽出する。また、問題が出力された時点は、提示部209から通知された時点である。この時刻t1を起点とする第1の脳波は、時刻t1から200msec経過した時点と、時刻t1から2000msec経過した時点(すなわちt2)との間の時間範囲における脳波である。さらに、第1信号判定部204は、この第1の脳波に基づいて、ユーザ100の第1のひらめきの有無を判定する。具体的には、第1の脳波から、第1の脳波のシータ波帯域の成分を抽出し、抽出したシータ波帯域の成分に基づいて、ユーザ100の第1のひらめきの有無を判定する。
The first
取得部206は、時刻t1で出力された問題に対する解答が取得された時点、つまり解答入力の時刻t3において、解答と、解答を取得した時点であるタイミングとを取得する。なお、図4に示したように実施の形態1においては、第1の脳波の取得が完了する時刻t2と比べて、解答入力の時刻t3が遅い状態、すなわち、t3>t2>t1としているが、第1の脳波の取得が完了する時刻t2と比べて、解答入力の時刻t3が早くてもよい。すなわち、t2>t3>t1となってもよい。また、第1の脳波の取得が完了する時刻t2と、解答入力の時刻t3が同時、すなわち、t2=t3となってもよい。
解答判定部207は、時刻t4において、解答の正誤を判定する。なお解答の正誤を判定する時刻t4と、解答入力の時刻t3との時間関係は、図3に示したようにt4>t3であってもよいが、これに限られるものではない。
The
提示部209は、時刻t5において、解答の正誤と応答とを出力部210に出力させる。なお、解答の正誤と応答とを出力させる時刻t5と、解答の正誤を判定する時刻t4との時間関係は、t5>t4であればよい。また、提示部209は、この時刻t5において、解答の正誤と応答だけでなく、状態決定部208が決定した状態に応じて、同時に、次の問題を出力部210に出力させてもよい。さらに、提示部209は、同時ではなく、解答の正誤と応答を出力部210に出力させた後に、次の問題を出力部210に出力させてもよい。
また、解答入力の時刻t3と解答の正誤を判定する時刻t4との間は、特に定められるものではないが、例えば100msecから10000msecであり、好ましくは1000msecから8000msec、より好ましくは、1500msecから5000msecである。また、正誤を判定する時刻t4と解答の正誤と応答とを出力させる時刻t5との間は、特に定められるものではないが、例えば100msecから10000msecであり、好ましくは1000msecから8000msec、より好ましくは、1500msecから5000msecである。 The time t3 for inputting the answer and the time t4 for judging whether the answer is correct or incorrect is not particularly defined, but is, for example, 100 msec to 10000 msec, preferably 1000 msec to 8000 msec, more preferably 1500 msec to 5000 msec. be. Also, the time t4 for judging whether the answer is correct or incorrect and the time t5 for outputting the correct/wrong answer and the response are not particularly defined, but are, for example, 100 msec to 10000 msec, preferably 1000 msec to 8000 msec, more preferably, 1500 msec to 5000 msec.
図5は、図3で示した第1信号判定部204の処理を示すフローチャートである。
FIG. 5 is a flow chart showing processing of the first
第1信号判定部204は、脳波計測部201からユーザ100の脳波に関する信号を受け取る(ステップS100)。この信号には、脳波が含まれているが、ノイズも含まれていることがある。なお、ノイズ源には、人体外からの機器ノイズ、商用交流ノイズ、人体内からの筋電ノイズ、人体内からの眼電ノイズ、問題の提示、又は、解答の入力とは関連のない動きに起因するノイズ、及び、背景脳波等様々なものが考えられる。また、ノイズ源は1つに限られるものではなく、2つ以上の場合も考えられる。
The first
第1信号判定部204は、受け取った信号に対して特定の周波数帯域が含まれる波形を抽出するためにノイズ除去処理を行う(ステップS101)。例えば、第1信号判定部204は、信号に対してバンドパスフィルタにおいて、例えば2Hzから10Hzの帯域制限処理を行うことによって、特定の周波数帯域が含まれる脳波を抽出する。これにより、ノイズが除去される。
The first
次に、第1信号判定部204は、提示部209から、問題をユーザ100に提示したタイミングを示す情報を受け取る(ステップS102)。
Next, the first
第1信号判定部204は、ステップS101でノイズを除去したユーザ100の脳波に関する信号から、ステップS102で受け取った情報によって示されるタイミングを起点として、所定の時間範囲の脳波信号を切り出す(ステップS103)。例えば、第1信号判定部204は、問題表示のタイミングを起点として、200msecから2000msecまでの脳波信号を切り出しても良い。この切り出された脳波信号が、第1の脳波である。
The first
第1信号判定部204は、ステップS103で切り出された所定の時間範囲のシータ波成分に対してVpp値を算出する(ステップS104)。
The first
第1信号判定部204は、ステップS104で算出されたVppが閾値以上かどうかを判定する。この閾値の設定は、予め定められた値を用いて行ってもよい(ステップS105)。
The first
第1信号判定部204は、ステップS105の判定結果がYESの場合、第1のひらめきが有ると判定する(ステップS106)。
When the determination result of step S105 is YES, the first
また、第1信号判定部204は、ステップS105の判定結果がNOの場合、第1のひらめきが無いと判定する(ステップS107)。
Further, when the determination result of step S105 is NO, the first
図6は、図3で示した解答判定部207の処理を示すフローチャートである。
FIG. 6 is a flow chart showing processing of the
解答判定部207は、取得部206からユーザ100の第1の問題に対する解答を受け取る(ステップS200)。
The
解答判定部207は、受け取った解答に対して、解答の正誤を判定するために、ROM105に記録された正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照する(ステップS201)。
The
次に、解答判定部207は、受け取った解答に対し、ROM105に記録された正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照し、正答と一致するかを判定する(ステップS202)。
Next, the
解答判定部207は、ステップS202の判定結果がYESの場合、第1の問題に対する解答が正答であると判定する(ステップS203)。
If the determination result of step S202 is YES, the
また、解答判定部207は、ステップS202の判定結果がNOの場合、第1の問題に対する解答が誤答であると判定する(ステップS204)。
Further, when the determination result of step S202 is NO, the
図7は、図5と図6の結果に基づいて状態決定部208によって決定される状態を示す図である。状態決定部208は、第1信号判定部204によって判定された第1のひらめきの有無(ひらめき有/無)と、解答判定部207によって判定された解答の正誤(正/誤)によって、ユーザ100の習熟度の状態を決定する。
FIG. 7 is a diagram showing states determined by the
具体的には、状態決定部208は、下記のように習熟度の状態を決定する。
Specifically, the
状態決定部208は、第1のひらめきが「有」で、かつ解答が「正答」の場合に、ユーザ100の状態を状態1と決定する。この状態1は、表示された問題に対して反射的にひらめきが有り、かつ、正答であり、表示された問題を十分に理解している状態を示している。すなわち、ユーザ100は、習熟した状態である。
The
状態決定部208は、第1のひらめきが「有」で、かつ解答が「誤答」の場合に、ユーザ100の状態を状態2と決定する。この状態2は、表示された問題に対して反射的にひらめきが有り、かつ、誤答であり、表示された問題に対し、計算の過程、又は、記入を間違えている状態を示している。すなわち、ユーザ100は、ケアレスミスの状態である。
The
状態決定部208は、第1のひらめきが「無」で、かつ解答が「正答」の場合に、ユーザ100の状態を状態3と決定する。この状態3は、表示された問題に対して反射的にひらめきが無く、かつ、正答であり、表示された問題に対し、解答までの計算の過程が定着していないなど、習熟度が不足している状態を示している。すなわち、ユーザ100は、未習熟かつ要練習の状態である。
The
状態決定部208は、第1のひらめきが「無」で、かつ解答が「誤答」の場合に、ユーザ100の状態を状態4と決定する。この状態4は、表示された問題に対して反射的にひらめきが無く、かつ、誤答であり、表示された問題を解くことができない状態を示している。すなわち、ユーザ100は、未習熟かつ要休憩の状態である。
The
なお、状態決定部208は、上記のように、第1のひらめきの有無(ひらめき有/無)と、解答の正誤(正/誤)によって、ユーザ100の状態を決定するが、これ以外の方法を用いて決定してもよい。例えば、取得部206が取得した解答を取得した時点であるタイミングを用いて、ユーザ100の状態を決定してもよい。具体的には、次々と問題が出題されるときに、それぞれの問題に対する解答を取得したタイミングが徐々に早くなる場合は、徐々に習熟度が高まっている状態を示している。一方で、次々と問題が出題されるときに、それぞれの問題に対する解答を取得したタイミングが一定の場合や、徐々に遅くなる場合は、習熟度が一定のままの状態を示している。
As described above, the
一方で、図7に示したように、第1のひらめきの有無(ひらめき有/無)と、解答の正誤(正/誤)によってのみ、ユーザ100の状態を決定し、解答を取得した時点であるタイミングを用いずに、ユーザ100の状態を決定してもよい。
On the other hand, as shown in FIG. 7, the state of the
図8は、図7で示した各状態に対応する提示部209の処理を示す図である。提示部209は、状態決定部208による決定結果に応じて出力部210に表示させる内容を選択する。
FIG. 8 is a diagram showing processing of the
具体的には、提示部209は、状態決定部208による決定結果が状態1であった場合には、出力部210に表示させる内容として、継続して、問題を解くよう促す応答を選択する。そして、提示部209は、継続して、問題を解くよう促す表示を出力部210に出力させる。このような表示を行うのは、ユーザ100が状態1の場合、ユーザ100は、習熟度が高い状態であると考えられるためである。提示部209は、継続して、問題を解くよう促す応答として、例えば「良い調子です」といった応答を選択してもよい。
Specifically, when the determination result by the
さらに、提示部209は、状態決定部208による決定結果が状態1であった場合には、出力部210に表示させる内容として、第1の問題よりも難しい第2の問題を決定する。そして提示部209は、第1の問題よりも難しい第2の問題を出力部210に出力させる。
Furthermore, when the determination result by the
また、提示部209は、状態決定部208による決定結果が状態2であった場合には、出力部210に表示させる内容として、落ち着いて問題を解くことを促す応答を選択する。そして、提示部209は、落ち着いて問題を解くことを促す表示を出力部210に出力させる。このような表示を行うのは、ユーザ100が状態2の場合、ユーザ100は、ケアレスミスをしている状態と考えられるためである。提示部209は、落ち着いて問題を解くことを促す応答として、例えば「落ち着いて計算して下さい」といった具体的な行動を促す応答を選択してもよい。
Further, when the determination result by the
さらに、提示部209は、状態決定部208による決定結果が状態2であった場合には、出力部210に表示させる内容として、第1の問題と同じ難度の第3の問題を決定する。そして提示部209は、第1の問題と同じ難度の第3の問題を出力部210に出力させる。
Furthermore, when the determination result by the
また、提示部209は、状態決定部208による決定結果が状態3であった場合には、出力部210に表示させる内容として、次回は今回より速く問題を解く練習をすることを促す応答を選択する。そして、提示部209は、速く問題を解くことを促す表示を出力部210に出力させる。このような表示を行うのは、ユーザ100が状態3の場合、ユーザ100は、未習熟かつ要練習の状態であると考えられるためである。提示部209は、ユーザ100に次の問題へ意識を向けさせて、速く問題を解くことを促す応答として、例えば「次の問題は解いてみましょう」といった具体的な行動を促す応答を決定してもよい。
Further, when the determination result by the
さらに、提示部209は、状態決定部208による決定結果が状態3であった場合には、出力部210に表示させる内容として、第1の問題と同じ難度の第3の問題、又は、第1の問題よりも簡単な第4の問題を決定する。そして提示部209は、第1の問題と同じ難度の第3の問題、又は、第1の問題よりも簡単な第4の問題を出力部210に出力させる。
Further, when the determination result by the
また、提示部209は、状態決定部208による決定結果が状態4であった場合には、出力部210に表示させる内容として、休憩を促す応答を選択する。そして、提示部209は、休憩を促す表示を出力部210に出力させる。このような表示を行うのは、ユーザ100が状態4の場合、ユーザ100は、未習熟かつ要休憩の状態であると考えられるためである。提示部209は、休憩を促す応答として、例えば「休憩後に、次の問題を解いてみましょう」といった具体的な行動を促す応答を決定してもよい。また、休憩を促す応答の具体的な内容として、例えば、ユーザ100がリラックスできるような内容や音声が挙げられる。
Further, when the determination result by the
さらに、提示部209は、状態決定部208による決定結果が状態4であった場合には、更なる問題を出力部210に表示させない。
Furthermore, the
また、上記では、いずれの状態においても、提示部209は、問題と応答の両方を、出力部210に出力させたが、どちらか一方を出力部210に出力させても構わない。
In the above description, the
図9は、図8で決定した表示内容に従って、出力部210によって表示される画面300を示す図である。
FIG. 9 is a diagram showing a
出力部210は、問題表示欄301と、応答表示欄302と、解答入力欄303と、正誤表示欄304とを含む画面300を表示する。問題表示欄301には、提示部209によって選択された問題が表示される。解答入力欄303には、ユーザ100が入力した解答が表示される。また、解答入力欄303には、複数の選択肢が表示されていてもよい。この場合には、解答入力欄303には、複数の選択肢のうちの何れか1つが、ユーザ100の解答として選択され、残りの選択肢と異なる態様で表示される。正誤表示欄304には、表示された問題に対するユーザ100の解答が正答であったか否かが表示される。応答表示欄302には、提示部209によって決定された応答が表示される。例えば、状態決定部208によってユーザ100が状態1であると決定されると、応答表示欄302には、「良い調子です」という応答が表示される。また、状態決定部208による決定結果に応じて、出力部210は次の問題を表示してもよい。
The
図10は、実施の形態1における学習システム1000の処理を示すフローチャートである。
FIG. 10 is a flow chart showing processing of the
出力部210は、提示部209が選択した問題を表示する(ステップS300)。この時、第1の問題は、図9に示す画面300の問題表示欄301に表示される。
The
第1信号判定部204は、脳波計測部201によって計測される脳波から、図4に示す問題表示の時刻t1を起点として定められた時間範囲における第1の脳波を抽出する(ステップS301)。この場合、例えば、脳波計測部201は、ユーザ100の脳波を常に計測し、時系列的に記録している。第1信号判定部204は、この記録された脳波から第1の脳波を抽出する。
The first
次に、第1信号判定部204は、ステップS301において抽出した第1の脳波に基づき、ステップS300の問題提示に対してユーザ100の第1ひらめきが有無を判定する(ステップS302)。この判定は、上述の第1信号判定部204による第1のひらめきの有無を判定する方法にしたがって行われる。また、第1信号判定部204は、この判定結果を、状態決定部208へ通知する。
Next, the first
次に、ユーザ100は、画面300における問題表示欄301に表示された問題に対する解答を、その画面300の解答入力欄303に入力する。この解答の入力は、複数の選択肢からの選択であってもよい。このようなユーザ100による解答の入力によって、取得部206は、その解答を取得し、解答判定部207へ通知する(ステップS303)。
Next, the
次に、解答判定部207は、解答の正誤を判定する(ステップS304)。この判定は、上述の図6に示す通りに、行われる。また、解答判定部207は、この判定結果を状態決定部208へ通知する。
Next, the
次に、状態決定部208は、第1のひらめきの有無と、解答の正誤に基づき、ユーザ100の状態を決定する(ステップS305)。この判定は、上述の図7に示す通りに行われる。また、状態決定部208は、この決定された状態を、提示部209へ通知する。
Next, the
次に、提示部209は、ユーザ100の状態の決定結果に基づいて、出力部210に出力させる内容を決定する(ステップS306)。出力させる内容は、上述の図8に示す通りに行われ、図4に示す解答の正誤と応答とを出力させる時刻t5に、図9に示す画面300における正誤表示欄304と、応答表示欄302とに表示される。またさらに、次の問題が、問題表示欄301に表示されてもよい。
Next, the
また、学習システム1000の処理は上記に限られるものではなく、手順が入れ替わってもよい。例えば、ステップS301とステップS302は、ステップS303とステップ304の後に、処理されてもよい。つまり、ステップS300、ステップS303、ステップS304、ステップS301、ステップS302、ステップS305の手順でもよい。すなわち、第1信号判定部204に関する処理(ステップS301とステップS302)が、取得部206に関する処理(ステップS303)と解答判定部207に関する処理(ステップS304)の後に行われてもよい。
Also, the processing of the
図11は、実施の形態1に係る学習方法のフローチャートである。
11 is a flowchart of a learning method according to
図10に示すフローチャートでは、学習システム1000に含まれる各構成要素がそれぞれの処理を実行するが、コンピュータプログラムを実行するコンピュータ装置が実施の形態の学習方法を実行してもよい。
In the flowchart shown in FIG. 10, each component included in the
実施の形態における学習方法は、コンピュータプログラムと出力装置とを有する学習システム1000を用いた学習方法である。そして、この学習方法では、ステップS400~S406の処理を実行する。
A learning method according to the embodiment is a learning method using a
コンピュータ装置は、出力装置を介してユーザ100に第1の問題を出力する(ステップS400)。この出力装置は、出力部210に相当する装置であって、ディスプレイでもよく、スピーカであってもよい。
The computer device outputs the first question to the
コンピュータ装置は、ユーザ100の第1の脳波を取得する(ステップS401)。 The computer device acquires the first electroencephalogram of the user 100 (step S401).
コンピュータ装置は、第1の問題が出力された時点を起点とする第1の脳波に基づいて、ユーザ100の第1のひらめきを判定する(ステップS402)。
The computer device determines the first inspiration of the
コンピュータ装置は、ユーザ100の第1の問題に対する解答を取得する(ステップS403)。 The computer device acquires the answer to the first question of user 100 (step S403).
コンピュータ装置は、ユーザ100の第1の問題に対する解答の正誤を判定する(ステップS404)。
The computer device determines whether the answer to the first question by the
コンピュータ装置は、第1のひらめきの有無と、第1の問題に対する解答の正誤に基づき、ユーザ100の状態を決定する(ステップS405)。
The computer device determines the state of the
コンピュータ装置は、ユーザ100の状態の決定結果に基づいて、出力装置に出力させる内容を決定する(ステップS406)。 The computer device determines the content to be output to the output device based on the determination result of the state of the user 100 (step S406).
[効果]
以上説明したように、学習システム1000は、ユーザ100に第1の問題を出力する出力部210と、第1の問題に対するユーザ100の解答を取得する取得部206と、ユーザ100の脳波を計測する脳波計測部201と、制御部200とを備える。制御部200は、(a)脳波に含まれる、第1の問題が出力された時点を起点とする第1の脳波に基づいて、ユーザ100の第1のひらめきの有無を判定する。さらに制御部200は、(b)解答の正誤を判定し、(c)第1のひらめきの有無と、正誤とに基づいて、出力部210に出力させる内容を決定し、出力部210に内容を出力させる。[effect]
As described above, the
このような学習システム1000は、ユーザ100の問題に対する解答と、問題を解く過程に対する脳波とに基づいて、問題に対する習熟度の状態を決定し、次に、習熟度の状態に応じた内容をユーザ100に取り組ませることができる。つまり、ユーザ100は、習熟度を効果的に向上させることができる。
Such a
また、例えば、制御部200は、さらに、出力部210に、第1の問題の次の問題、及び、応答の少なくとも一方を出力させ、内容は、問題、及び、応答の少なくとも一方である。
Also, for example, the
このような学習システム1000は、習熟度の状態に応じた問題、及び、応答の少なくとも一方をユーザ100に取り組ませることができる。ユーザ100は、習熟度を効果的に向上させることができる。
Such a
また、例えば、応答は、ユーザ100に休憩を促す内容である。
Also, for example, the response is content that prompts the
このような学習システム1000は、習熟度の状態に応じてユーザ100に休憩を促すことができる。ユーザ100は、効果的に休憩をすることができる。
Such a
また、例えば、制御部200は、(a)において、(a1)第1の脳波から、第1の脳波のシータ波帯域の成分を抽出し、(a2)抽出したシータ波帯域の成分に基づいて、ユーザ100の第1のひらめきの有無を判定する。
Further, for example, in (a), the control unit 200 (a1) extracts the theta wave band component of the first electroencephalogram from the first electroencephalogram, and (a2) extracts the theta wave band component based on the extracted theta wave band component. , to determine whether or not the
このような学習システム1000は、シータ波帯域の成分に基づいて、ユーザ100の第1のひらめきの有無を判定することによって、より詳細な習熟度が決定でき、その習熟度の状態に応じた内容をユーザ100に取り組ませることができる。つまり、ユーザ100は、習熟度を効果的に向上させることができる。
Such a
また、例えば、制御部200は、(a1)において、第1の問題が出力された時点を起点として、200msec以上2000msec以下の時間範囲における脳波から、第1の脳波を抽出する。
Also, for example, in (a1), the
このような学習システム1000は、第1の問題が出力された時点を起点として、200msec以上2000msec以下の時間範囲における脳波から、第1の脳波を抽出する。そのため、学習システム1000は、より詳細な習熟度が決定でき、その習熟度の状態に応じた内容をユーザ100に取り組ませることができる。ユーザ100は、習熟度を効果的に向上させることができる。
Such a
また、例えば、制御部200は、(d1)解答が正答であり、第1のひらめきが有る場合、(e1)出力部210に、第1の問題よりも難しい第2の問題を出力させる。
Also, for example, if (d1) the answer is correct and there is a first inspiration, (e1) the
このような学習システム1000は、習熟度の状態に応じた第1の問題よりも難しい第2の問題をユーザ100に取り組ませることができる。ユーザ100は、習熟度を効果的に向上させることができる。
Such a
また、例えば、制御部200は、(d2)解答が誤答であり、第1のひらめきが有る場合、(e2)出力部210に、第1の問題と同じ難度の第3の問題を出力させる。
Further, for example, if (d2) the answer is an incorrect answer and there is a first inspiration, (e2) the
このような学習システム1000は、習熟度の状態に応じた第1の問題と同じ難度の第3の問題をユーザ100に取り組ませることができる。ユーザ100は、習熟度を効果的に向上させることができる。
Such a
また、例えば、制御部200は、(d3)解答が正答であり、第1のひらめきが無い場合、(e3)出力部210に、第1の問題と同じ難度の第3の問題、又は、第1の問題よりも簡単な第4の問題のいずれかを出力させる。
Further, for example, if (d3) the answer is correct and there is no first inspiration, the
このような学習システム1000は、習熟度の状態に応じた第1の問題と同じ難度の第3の問題、又は、第1の問題よりも簡単な第4の問題のいずれかをユーザ100に取り組ませることができる。ユーザ100は、習熟度を効果的に向上させることができる。
Such a
また、例えば、制御部200は、(d4)解答が誤答であり、第1のひらめきが無い場合、(e4)出力部210に、第1の問題よりも簡単な第4の問題、又は、休憩を促す内容を出力させる。
Also, for example, if (d4) the answer is a wrong answer and there is no first inspiration, the
このような学習システム1000は、習熟度の状態に応じた第1の問題よりも簡単な第4の問題をユーザ100に取り組ませるか、休憩を促すことができる。ユーザ100は、習熟度を効果的に向上させることができる。
Such a
また、例えば、制御部200は、(b)において、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、解答が正答であるか否かを判定する。さらに、制御部200は、(e1)において、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、出力部210に、第2の問題を出力させる。
Also, for example, in (b), the
このような学習システム1000は、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、解答が正答であるか否かを判定すること、及び、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照することを実行する。これにより、学習システム1000は、より詳細な習熟度が決定でき、その習熟度の状態に応じた第1の問題よりも難しい第2の問題をユーザ100に取り組ませることができる。ユーザ100は、習熟度を効果的に向上させることができる。
Such a
また、例えば、制御部200は、(b)において、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、解答が正答であるか否かを判定する。さらに、制御部200は、(e2)において、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、出力部210に、第3の問題を出力させる。
Also, for example, in (b), the
このような学習システム1000は、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、解答が正答であるか否かを判定すること、及び、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照することを実行する。これにより、学習システム1000は、より詳細な習熟度が決定でき、その習熟度の状態に応じた第1の問題と同じ難度の第3の問題をユーザ100に取り組ませることができる。ユーザ100は、習熟度を効果的に向上させることができる。
Such a
また、例えば、制御部200は、(b)において、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、解答が正答であるか否かを判定する。さらに、制御部200は、(e3)において、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、出力部210に、第3の問題、又は、第4の問題のいずれかを出力させる。
Also, for example, in (b), the
このような学習システム1000は、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、解答が正答であるか否かを判定すること、及び、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照することを実行する。これにより、学習システム1000は、より詳細な習熟度が決定でき、その習熟度の状態に応じた第1の問題と同じ難度の第3の問題、又は、第1の問題よりも簡単な第4の問題のいずれかをユーザ100に取り組ませることができる。ユーザ100は、習熟度を効果的に向上させることができる。
Such a
また、例えば、制御部200は、(b)において、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、解答が正答であるか否かを判定する。さらに、制御部200は、(e4)において、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、出力部210に、第4の問題を出力させる。
Also, for example, in (b), the
このような学習システム1000は、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、解答が正答であるか否かを判定すること、及び、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照することを実行する。これにより、学習システム1000は、より詳細な習熟度が決定でき、その習熟度の状態に応じた第1の問題よりも簡単な第4の問題をユーザ100に取り組ませるか、休憩を促すことができる。ユーザ100は、習熟度を効果的に向上させることができる。
Such a
また、例えば、制御部200は、プロセッサとメモリとを有し、メモリには、(a)と(b)と(c)とを実行するためのプログラムが記憶されており、プロセッサは、メモリに記憶されているプログラムを実行する。
Further, for example, the
このような学習システム1000は、ユーザ100の問題に対する解答と、問題を解く過程に対する脳波とに基づいて、問題に対する習熟度の状態を決定し、次に、習熟度の状態に応じた内容をユーザ100に取り組ませることができる。つまり、ユーザ100は、習熟度を効果的に向上させることができる。
Such a
また、例えば、学習システム1000などのコンピュータが実行する学習方法は、ユーザ100に第1の問題を出力する第1出力ステップと、第1の問題に対するユーザ100の解答を取得する取得ステップとを含む。さらに、学習システム1000などのコンピュータが実行する学習方法は、ユーザ100の脳波を計測する脳波計測ステップと、制御ステップとを含む。制御ステップは、(a)脳波に含まれる、第1の問題が出力された時点を起点とする第1の脳波に基づいて、ユーザ100の第1のひらめきの有無を判定する第1判定ステップと、(b)解答の正誤を判定する第2判定ステップとを有する。さらに、制御ステップは、(c)第1のひらめきの有無と、正誤とに基づいて、第1出力ステップにて出力させる内容を決定し、内容を出力させる第2出力ステップとを有する。
Also, for example, a learning method executed by a computer such as the
このような学習方法は、ユーザ100の問題に対する解答と、問題を解く過程に対する脳波とに基づいて、問題に対する習熟度の状態を決定し、次に、習熟度の状態に応じた内容をユーザ100に取り組ませることができる。つまり、ユーザ100は、習熟度を効果的に向上させることができる。
In such a learning method, the user's 100 problem proficiency level is determined based on the user's 100 answer to the problem and the electroencephalogram for the process of solving the problem, and then the content corresponding to the proficiency level is provided to the
また、例えば、学習システム1000など実行するコンピュータプログラムは、学習方法を実行するためのコンピュータプログラムである。コンピュータプログラムは、(f1)出力装置を介してユーザ100に第1の問題を出力し、(f2)第1の問題に対するユーザ100の解答を取得し、(f3)ユーザ100の脳波を計測する。さらに、コンピュータプログラムは、(f4)脳波に含まれる、第1の問題が出力された時点を起点とする第1の脳波に基づいて、ユーザ100の第1のひらめきの有無を判定し、(f5)解答の正誤を判定する。さらに、コンピュータプログラムは、(f6)第1のひらめきの有無と正誤とに基づいて、出力装置が出力する内容を決定し、出力装置に出力させる。
Also, for example, the computer program executed by the
このような学習方法は、ユーザ100の問題に対する解答と、問題を解く過程に対する脳波とに基づいて、問題に対する習熟度の状態を決定し、次に、習熟度の状態に応じた内容をユーザ100に取り組ませることができる。つまり、ユーザ100は、習熟度を効果的に向上させることができる。
In such a learning method, the user's 100 problem proficiency level is determined based on the user's 100 answer to the problem and the electroencephalogram for the process of solving the problem, and then the content corresponding to the proficiency level is provided to the
(実施の形態2)
実施の形態2では、第2信号判定部205の判定結果を用いて、より詳細なユーザ100の習熟度の状態を決定する点が、実施の形態1と異なる。第1のひらめきが無かった場合に、実施の形態1では、第1の脳波の時間範囲が経過した後には、ユーザ100の習熟度の状態を詳細に判断することが難しくなる。しかし、実施の形態2では、第1の脳波において、第1のひらめきが無かった場合に、第2の脳波において、第2のひらめきの有無を判断することで、より詳細にユーザ100の習熟度の状態を判断することができる。これにより、本実施の形態では、より詳細にユーザ100の習熟度に応じた内容を、出力部210に出力させることができるため、ユーザ100の習熟度を、より効果的に向上させることができる。(Embodiment 2)
Embodiment 2 differs from
[システム構成]
図12は、実施の形態2における学習システム1000Aの機能ブロックを示す図である。なお、実施の形態2では、実施の形態1と共通の構成要素については同一の符号を付し、その詳細な説明を省略する。[System configuration]
FIG. 12 is a diagram showing functional blocks of a
実施の形態2における学習システム1000Aは、実施の形態1に加え、第2信号判定部205を備える。したがって、実施の形態2では、第1信号判定部204、第2信号判定部205、解答判定部207、状態決定部208、提示部209が、制御部200に含まれる構成要素である。この制御部200は、実施の形態1と同様、例えば少なくとも1つのプロセッサにより構成されている。
第2信号判定部205は、脳波に含まれる、問題が出力された時点を起点とする第2の脳波に基づいて、ユーザ100の第2のひらめきの有無を判定する。この第2の脳波は、脳波計測部201によって計測されたユーザ100の脳波から抽出したものである。また、問題が出力された時点は、提示部209から通知された時点である。
The second
具体的には、第2信号判定部205は、脳波から、問題が出力された時点を起点とする第2の脳波を抽出する。そして、第1信号判定部204は、その第2の脳波に基づいて、ユーザ100の第2のひらめきの有無を判定する。より具体的には、第2信号判定部205は、問題が出力された時点を起点として、2000msec経過した以降における脳波から、第2の脳波を抽出する。第2のひらめきが有るときとは、具体的には、問題が出力された直後の反射的なひらめきは無いが、問題内容のイメージを行った後にひらめきが有った心理状態を示している。さらに、第2信号判定部205は、判定した第2のひらめきの有無と、第2のひらめきが発生した時点であるタイミングとを状態決定部208へ通知する。
Specifically, the second
また、第2のひらめきの有無の判定方法として、第1のひらめきの有無の判定方法と同様に、脳波に含まれるシータ波を利用する。 In addition, as the second method for determining the presence or absence of inspiration, theta waves included in the brain waves are used in the same manner as the first method for determining the presence or absence of inspiration.
さらに、第2のひらめきの有無を判定する方法について、詳細を述べる。 Furthermore, a method for determining the presence or absence of the second inspiration will be described in detail.
上述のように、第2信号判定部205は、脳波計測部201によって計測されたユーザ100の脳波から、問題表示後の所定の時間範囲において、第2のひらめきの有無を判定する。例えば、所定の時間範囲は、出力部210が問題を表示したタイミングから、約2000msec後の範囲であり、この時間範囲における脳波から、第2の脳波を抽出する。さらに、第2信号判定部205は、この第2の脳波から、第2の脳波のシータ波帯域の成分を抽出し、抽出したシータ波帯域の成分に基づいて、ユーザ100の第2のひらめきの有無を判定する。
As described above, the second
第2信号判定部205は、シータ波帯域の成分において、Vppなどの指標を用いることにより、第2のひらめきの有無を判定する。例えば、第2信号判定部205は、ユーザ100の第2の脳波において、Vppが、所定の閾値以上を有する場合に、第2のひらめきが有ると判定する。所定の閾値とは、例えば、10μVが挙げられるが、これに限られるものではない。一方で、Vppが、この所定の閾値未満の場合は、第2のひらめきが無い、と判定する。
The second
なお、第2信号判定部205は、問題が出力された時点を起点として、第2の脳波を抽出するが、その時間範囲は上記に限られない。例えば、抽出を開始する時点は、問題が出力された時点を起点として、1000msec以上4000msec以下であればよく、好ましくは、1400msec以上3000msec以下、さらに好ましくは、1500msec以上2500msec以下であればよい。また、例えば、抽出を終了する時点は、問題が出力された時点を起点として、4000msec以上10000msec以下であればよく、好ましくは、5000msec以上7000msec以下、さらに好ましくは、5500msec以上6500msec以下であればよい。また、当然だが、第2信号判定部205が第2の脳波の抽出を開始する時点は、第1信号判定部204が第1の脳波抽出を終了する時点より、後である必要がある。
Second
また、所定の閾値は上記に限られない。所定の閾値は、1μV以上50μV以下であればよく、好ましくは、3μV以上30μV以下、さらに好ましくは6μV以上20μV以下であればよい。また、所定の閾値は、常に一定である必要はない。この所定の閾値は、個々のユーザ100によって異なることや、同一のユーザ100でも日々の心理状態によって異なることが想定される。そのため、第1信号判定部204は、個々のユーザ100に対応する個別の閾値を決定してもよい。
Also, the predetermined threshold is not limited to the above. The predetermined threshold should be 1 μV or more and 50 μV or less, preferably 3 μV or more and 30 μV or less, more preferably 6 μV or more and 20 μV or less. Also, the predetermined threshold need not always be constant. It is assumed that this predetermined threshold varies depending on
[動作例]
図13は、図12で示した学習システム1000Aが行う第2の脳波の取得と表示のタイミングを示した図である。[Example of operation]
FIG. 13 is a diagram showing the acquisition and display timing of the second electroencephalogram performed by the
第2信号判定部205は、問題が出力された時点、つまり問題表示の時刻t1を起点とする第2の脳波を、脳波計測部201によって計測された脳波から抽出する。また、問題が出力された時点は、提示部209から通知された時点である。この時刻t1を起点とする第2の脳波は、時刻t1から2000msec経過した時点(すなわちt2)と、時刻t2から4000msec経過した時点(すなわちt3)との間の時間範囲における脳波である。さらに、第2信号判定部205は、この第2の脳波に基づいて、ユーザ100の第2のひらめきの有無を判定する。具体的には、第2の脳波から、第2の脳波のシータ波帯域の成分を抽出し、抽出したシータ波帯域の成分に基づいて、ユーザ100の第2のひらめきの有無を判定する。
The second
取得部206は、時刻t1で出力された問題に対する解答が取得された時点、つまり解答入力の時刻t7において、解答と、解答を取得した時点であるタイミングと取得する。なお、図4に示したように実施の形態1においては、第2の脳波の取得が完了する時刻t6と比べて、解答入力の時刻t7が遅い状態、すなわち、t7>t6>t1としているが、第2の脳波の取得が完了する時刻t6と比べて、解答入力の時刻t7が早くてもよい。すなわち、t6>t7>t1となってもよい。また、第2の脳波の取得が完了する時刻t6と、解答入力の時刻t7が同時、すなわち、t6=t7となってもよい。
解答判定部207は、時刻t8において、解答の正誤を判定する。なお解答の正誤を判定する時刻t8と、解答入力の時刻t7との時間関係は、図13に示したようにt8>t6であってもよいが、これに限られるものではない。
The
提示部209は、時刻t9において、解答の正誤と応答とを出力部210に出力させる。なお、解答の正誤と応答とを出力させる時刻t9と、解答の正誤を判定する時刻t8との時間関係は、t9>t8であればよい。また、提示部209は、この時刻t9において、解答の正誤と応答だけでなく、状態決定部208が決定した状態に応じて、同時に、次の問題を、出力部210に出力させてもよい。さらに、提示部209は、同時ではなく、解答の正誤と応答を出力部210に出力させた後に、次の問題を出力部210に出力させてもよい。
また、解答入力の時刻t7と解答の正誤を判定する時刻t8との間は、特に定められるものではないが、例えば100msecから10000msecであり、好ましくは1000msecから8000msec、より好ましくは、1500msecから5000msecである。また、正誤を判定する時刻t8と解答の正誤と応答とを出力させる時刻t9との間は、特に定められるものではないが、例えば100msecから10000msecであり、好ましくは1000msecから8000msec、より好ましくは、1500msecから5000msecである。 The time t7 for inputting the answer and the time t8 for judging whether the answer is correct or incorrect is not particularly defined, but is, for example, 100 msec to 10000 msec, preferably 1000 msec to 8000 msec, more preferably 1500 msec to 5000 msec. be. Also, the time t8 for judging whether the answer is correct or incorrect and the time t9 for outputting the correct/wrong answer and the response are not particularly defined, but are, for example, 100 msec to 10000 msec, preferably 1000 msec to 8000 msec, more preferably 1500 msec to 5000 msec.
図14は、第2信号判定部205の処理を示すフローチャートである。
FIG. 14 is a flow chart showing the processing of the second
第2信号判定部205は、脳波計測部201からユーザ100の脳波に関する信号を受け取る(ステップS500)。この信号には、脳波が含まれているが、ノイズも含まれていることがある。なお、ノイズ源には、人体外からの機器ノイズ、商用交流ノイズ、人体内からの筋電ノイズ、人体内からの眼電ノイズ、問題の提示、又は、解答の入力とは関連のない動きに起因するノイズ、及び、背景脳波等様々なものが考えられる。また、ノイズ源は1つに限られるものではなく、2つ以上の場合も考えられる。
The second
第2信号判定部205は、受け取った信号に対して特定の周波数帯域が含まれる波形を抽出するためにノイズ除去処理を行う(ステップS501)。例えば、第2信号判定部205は、信号に対してバンドパスフィルタにおいて、例えば2Hzから10Hzの帯域制限処理を行うことによって、特定の周波数帯域が含まれる脳波を抽出する。これにより、ノイズが除去される。
The second
次に、第2信号判定部205は、提示部209から、問題をユーザ100に提示したタイミングを示す情報を受け取る(ステップS502)。
Next, the second
第2信号判定部205は、ステップS501でノイズを除去したユーザ100の脳波に関する信号から、ステップS102で受け取った情報によって示されるタイミングを起点として、所定の時間範囲の脳波信号を切り出す(ステップS503)。例えば、第2信号判定部205は、問題表示のタイミングを起点として、2000msec以降の脳波信号を切り出しても良い。この切り出された脳波信号が、第2の脳波である。
The second
第2信号判定部205は、ステップS503で切り出された所定の時間範囲のシータ波成分に対してVpp値を算出する(ステップS504)。
The second
第2信号判定部205は、ステップS504で算出されたVppが閾値以上かどうかを判定する(ステップS505)。この閾値の設定は、予め定められた値を用いて行ってもよい。
The second
第2信号判定部205は、ステップS505の判定結果がYESの場合、第2のひらめきが有ると判定する(ステップS506)。
If the determination result of step S505 is YES, the second
また、第2信号判定部205は、ステップS505の判定結果がNOの場合、第2のひらめきが無いと判定する(ステップS507)。
Further, when the determination result of step S505 is NO, the second
次に、第2のひらめきの有無、また、第2のひらめきが発生した時点であるタイミングを利用して、ユーザ100の習熟度の状態を判定する方法について述べる。ここでは、一例として、第1のひらめきが無い場合について示す。すなわち第1のひらめきが無い場合とは、図7で示した状態決定部208によって決定される状態のうち、第1のひらめきが「無」でかつ解答が「正答」である状態3と、第1のひらめきが「無」でかつ解答が「誤答」である状態4の場合である。
Next, a method of judging the proficiency level of the
状態3(第1のひらめき無でかつ解答が正答)において、第2のひらめきが有る場合、問題が出力された直後の反射的なひらめきは無いが、問題内容のイメージを行った後にひらめきが有り、問題に対して習熟度が低い状態を示している。 In state 3 (no first inspiration and correct answer), if there is a second inspiration, there is no reflexive inspiration immediately after the question is output, but there is an inspiration after imagining the content of the question. , indicates that the proficiency level for the problem is low.
また、この場合、第2のひらめきが発生した時点であるタイミングに着目する。次々と問題が出題されるときに、それぞれの問題に対する第2のひらめきが発生した時点であるタイミングが徐々に早くなる場合は、徐々に習熟度が高まっている状態を示している。一方で、次々と問題が出題されるときに、それぞれの問題に対する第2のひらめきが発生した時点であるタイミングが一定の場合や、徐々に遅くなる場合は、習熟度が一定のままの状態を示している。 In this case, attention is focused on the timing when the second inspiration occurs. When questions are asked one after another, if the timing at which the second inspiration occurs for each question gradually advances, this indicates that the skill level is gradually increasing. On the other hand, when questions are asked one after another, if the timing at which the second inspiration for each question occurs is constant, or if it gradually delays, the proficiency level will remain constant. showing.
また、状態3(第1のひらめき無でかつ解答が正答)において、第2のひらめきが無い場合、問題が出力された直後の反射的なひらめきは無く、問題内容のイメージを行った後にもひらめきは無く、問題に対して習熟度が不足している状態を示している。 In addition, in state 3 (no first inspiration and correct answer), if there is no second inspiration, there is no reflexive inspiration immediately after the question is output, and there is no inspiration even after imagining the content of the question. There is no problem, indicating that the proficiency level for the problem is insufficient.
次に、状態4(第1のひらめき無でかつ解答が誤答)において、第2のひらめきが有る場合について記す。この場合、問題が出力された直後の反射的なひらめきは無く、問題内容のイメージを行った後にひらめきが有るが、表示された問題に対し、計算の過程、又は、記入を間違えている状態を示している。すなわち、ユーザ100は、ケアレスミスの状態である。
Next, the case where there is a second inspiration in state 4 (no first inspiration and wrong answer) will be described. In this case, there is no reflexive inspiration immediately after the question is output, but there is an inspiration after the image of the question content, but for the displayed question, the process of calculation or the state of incorrect entry showing. That is, the
また、状態4(第1のひらめき無でかつ解答が誤答)において、第2のひらめきが無い場合、問題が出力された直後の反射的なひらめきは無く、問題内容のイメージを行った後にもひらめきは無く、表示された問題を解くことができない状態を示している。 In addition, in state 4 (no first inspiration and wrong answer), if there is no second inspiration, there is no reflexive inspiration immediately after the question is output, and even after imagining the question content There is no inspiration, indicating that the displayed problem cannot be solved.
なお、実施の形態2においては、第1信号判定部204と第2信号判定部205とは、それぞれ独立して稼働する構成を示した。しかしながら、第2信号判定部205が、第2のひらめきの有無を判定するか否かは、第1のひらめきが無い場合に限ってもよい。すなわち、第1信号判定部204が、第1のひらめきが無いと判断した場合にのみ、第2信号判定部205が、脳波から、問題が出力された時点を起点とする第2の脳波を抽出してもよい。その場合には、第1信号判定部204は、第2信号判定部205へ向けて、第1のひらめきが無い旨を通知し、その後、第2信号判定部205は、第2の脳波を取得し、第2のひらめきの有無を判定する。
In addition, in Embodiment 2, the structure in which the 1st
[効果]
以上説明したように、学習システム1000Aにおいては、上記学習システム1000に加えて、制御部200は、以下の動作を行う。制御部200は、(a)に続いて、(a3)第1の問題が出力した時点を起点として、2000msec以上経過した以降の時間範囲における脳波から、第2の脳波を抽出し、第2の脳波に基づいて、ユーザ100の第2のひらめきの有無を判定する。さらに、制御部200は、(b)解答の正誤を判定し、(c)において、(c1)第1のひらめきの有無と、第2のひらめきの有無と、正誤とに基づいて、出力部210に出力させる内容を決定し、出力部210に内容を出力させる。[effect]
As described above, in
このような学習システム1000Aは、ユーザ100の問題に対する解答と、問題を解く過程に対する脳波とに基づいて、問題に対する、より詳細な習熟度の状態を決定し、次に、習熟度の状態に応じた内容をユーザ100に取り組ませることができる。つまり、ユーザ100は、習熟度をより効果的に向上させることができる。
Such a
(実施の形態3)
実施の形態3では、脈波計測部202と、動き計測部203と、認証部211aと、記憶部211bとを用いて、より詳細な、ユーザ100の状態を決定する点が、実施の形態1、実施の形態2とは異なる。実施の形態1と実施の形態2では、ひらめきの有無と解答の正誤とに基づいて、状態決定部208がユーザ100の状態(すなわち習熟度の状態)を決定した。実施の形態3においては、さらに、ユーザ100の脈波や動きによって習熟度の状態を判断するため、より詳細にユーザ100の習熟度の状態を判断することができる。さらに、ユーザ100の認証により、ユーザ100の特定を容易に行うことができる。つまり、実施の形態3のおいては、第1のひらめきの有無と第2のひらめきの有無と解答の正誤に加えて、脈波や動きによって、習熟度を判断する。その結果、ユーザ100に応じた最適な出題内容とすることや、また、ひらめきの有無をより高い精度で判断することも可能となる。(Embodiment 3)
[システム構成]
図15は、実施の形態3における学習システム1000Bの機能ブロックを示す図である。なお、実施の形態3では、実施の形態1、実施の形態2と共通の構成要素については同一の符号を付し、その詳細な説明を省略する。[System configuration]
FIG. 15 is a diagram showing functional blocks of a
実施の形態3における学習システム1000Bは、実施の形態2に加え、脈波計測部202、動き計測部203、認証部211a、記憶部211bを備える。したがって、実施の形態3では、第1信号判定部204、第2信号判定部205、解答判定部207、状態決定部208、提示部209、認証部211a、記憶部211bが、制御部200に含まれる構成要素である。この制御部200は、実施の形態1や実施の形態2と同様、例えば少なくとも1つのプロセッサにより構成されている。
脈波計測部202は、ユーザ100の脈波を計測する。脈波計測部202は、脳波計102と、プロセッサの一部の機能とによって実現される。なお、脳波計102は、上述のように、ユーザ100に装着されて、ユーザ100の脈波が取得できるように準備されている。脈波計測部202は、脳波計102に含まれており、さらに具体的には、図1に示す基台部102bに設置されている。また、脈波計測部202は、光源及び光検出器を備える。脈波を測定する方法としては、以下の手順の通りである。光源(例えば、赤外線発光ダイオード)が光を放射し、光検出器(例えば、フォトダイオード)が耳朶の中を透過した光を受光し、受光した光の強さに応じた電気信号を出力する。耳朶の中で吸収される光の強さは、ユーザ100の心臓の拍動に応じて経時的に変化する血管内の血流量(ヘモグロビンの数)によって変化するため、この透過した光の強さの変化が、例えばユーザ100の脈波の計測に用いられる。つまり、この例における脈波計測部202は、透過型の脈波計として機能する。さらに、脈波計測部202は、認証部211aへ向け脈波に関する電気信号を出力する。
A pulse
動き計測部203は、ユーザ100の動きを計測する。動き計測部203は、脳波計102と、プロセッサの一部の機能とによって実現される。なお、脳波計102は、上述のように、ユーザ100に装着されて、ユーザ100の動きが取得できるように準備されている。動き計測部203は、脳波計102に含まれており、さらに具体的には、図1に示す基台部102bに設置されている。また、動き計測部203は、3次元の加速度センサ、及び/又は、3次元のジャイロセンサ(角速度センサ)などにより構成され、動きを検出してその加速度、及び/又は、角速度、及び/又は、角加速度を示す動き信号を状態決定部208へ出力する。
The
認証部211aは、学習システム1000Bを現在使用中のユーザ100を特定する。具体的には、認証部211aは、脈波計測部202から得られた脈波に関する電気信号に従って、ユーザ100を特定する。特定するための詳細な方法は後述するが、認証部211aは、記憶部211bに記録されているユーザ100の特定に関するデータベースと、脈波計測部202から得られた脈波とを利用し、使用中のユーザ100として特定する。
記憶部211bは、ユーザ100の特定に関するデータベースを記録している。具体的には、記憶部211bは、RAM107により構成されている。認証部211aから要請があった場合、記憶部211bは、ユーザ100の特定に関するデータベースを認証部211aへ提供する。また、ユーザ100の特定に関する情報には、ユーザ100の氏名、及び/又は、ユーザ100のIDとユーザ100の脈波とが対応付けられたデータベースであってもよい。
The
[動作]
図16は、実施の形態3における認証部211aの処理を示すフローチャートである。以下に認証部211aが、現在使用中のユーザ100を認証し、決定する方法を示す。[motion]
FIG. 16 is a flow chart showing processing of the
認証部211aは、脈波計測部202が取得した脈波を入手する(ステップS600)。
認証部211aは、記憶部211bに記録されているユーザ100の特定に関するデータベースを参照する(ステップS601)。
The
次に、認証部211aは、ステップS600において入手した脳波と、ステップS601で参照したユーザ100の特定に関するデータベースとを照合する(ステップS602)。例えば、ユーザ100の特定に関するデータベースは、ユーザ100の氏名とユーザ100の脈波とが対応付けられたデータベースであり、脈波計測部202から入手した脈波と一致するユーザ100を、照らし合わせる。
Next, the
最後に、脈波計測部202から入手した脈波と一致するユーザ100を、現在使用中のユーザ100として決定する(ステップS603)。
Finally, the
図17は、実施の形態3における状態決定部208によって決定される状態を示す図である。状態決定部208は、第1信号判定部204によって判定された第1のひらめきの有無(ひらめき有/無)と、解答判定部207によって判定された解答の正誤(正/誤)と、動き計測部203によって、ユーザ100の状態を決定する。状態1、状態2、状態3、状態4については、実施の形態1と同様の決定となるため、動き計測部203と第2信号判定部205によって判定された第2のひらめきの有無によって新たに加わった状態5について詳細を述べる。
FIG. 17 is a diagram showing states determined by
状態決定部208は、実施の形態1と同様に、第1のひらめきが「無」で、かつ解答が「正答」の場合にユーザ100の状態を状態3と決定する。さらに、状態決定部208は、第2のひらめきが「有」で、動き計測部203の出力した加速度が閾値未満の場合に、ユーザ100の状態を状態5と決定する。さらに詳細には、動き計測部203が出力した加速度に関する閾値とは、例としては、3Gであるが、これに限られるものではない。例えば、0Gから6Gの間であればよい。また、動き計測部203の出力した加速度が閾値未満になる、とは、習熟度が低いユーザ100の頭部の揺れが収まり、姿勢正しく問題に取り組んでおり、徐々にだが習熟度が向上していることを示す。
つまり、この状態5は、表示された問題に対して反射的にひらめきが無いが、問題内容のイメージを行った後にひらめきが有り、正答であり、頭部の揺れが収まった状態であり、表示された問題に対し、習熟度が不足している状態を示している。すなわち、ユーザ100は、未習熟かつ要練習の状態である。一方で、状態3と比べると、第2のひらめきが「有」で、動き計測部203の出力した加速度が閾値未満であるため、徐々にではあるが、習熟度が高まっていることを示している。
In other words, this state 5 is a state in which there is no inspiration reflexively for the displayed question, but there is an inspiration after imagining the content of the question, the answer is correct, and the shaking of the head has stopped, and the display is displayed. It indicates that the proficiency level is insufficient for the question asked. In other words, the
さらに、状態決定部208は、脈波計測部202が得たユーザ100の脈波を用いて、ユーザ100の状態を決定してもよい。例えば、状態決定部208は、第1の問題が出力された時点から2000msecまでのユーザ100の脈波を利用し、ユーザ100の状態を決定してもよい。出力部210の表示する問題が、ユーザ100にとって、難しく感じる問題である場合、ユーザ100は、動揺し、脈波から得られる脈が速くなる。つまり、状態決定部208は、ユーザ100の習熟度が低いと決定する。一方で、出力部210が表示する問題が、ユーザ100にとって、易しく感じる問題である場合、ユーザ100は、リラックスし、平時の脈波となる。つまり、状態決定部208は、ユーザ100の習熟度が高いと決定する。
Furthermore, the
図18は、実施の形態3における、各状態に対応する提示部209の処理を示す図である。提示部209は、状態決定部208による判定結果に応じて出力部210に表示させる内容を選定する。また、図17で示したように、状態1、状態2、状態3、状態4については、実施の形態1と同様の表示となるため、動き計測部203によって新たに加わった状態5について詳細を述べる。
FIG. 18 is a diagram showing processing of
具体的には、提示部209は、状態決定部208による判定結果が状態5であった場合には、出力部210に表示させる内容として、次回は今回よりも速く問題を解くことを促す応答を選択する。そして、提示部209は、速く問題を解くことを促す表示を出力部210に出力させる。このような表示を行うのは、ユーザ100が状態5の場合、ユーザ100は、未習熟かつ要練習の状態であると考えられるためである。提示部209は、速く問題を解くことを促す応答として、例えば「次の問題は解いてみましょう」といった具体的な行動を促す応答を選定してもよい。
Specifically, when the determination result by the
さらに、提示部209は、状態決定部208による判定結果が状態5であった場合には、出力部210に表示させる内容として、第1の問題と同じ難度の第3の問題、又は、第1の問題よりも簡単な第4の問題を選定する。そして提示部209は、第1の問題と同じ難度の第3の問題、又は、第1の問題よりも簡単な第4の問題を出力部210に出力させる。
Further, when the determination result by the
さらに、提示部209は、ユーザ100の脈波に基づいて状態決定部208が決定した状態に応じて出力部210に表示させる内容を選定してもよい。例えば、出力部210が表示する問題が、ユーザ100にとって、難しく感じる問題である場合、ユーザ100は、動揺し、脈波から得られる脈が速くなる。この場合においては、状態決定部208は、習熟度が低いと判断し、さらに、提示部209は、出力部210に表示させる内容として、第1の問題と同じ難度の第3の問題を選定する。一方で、出力部210が表示する問題が、ユーザ100にとって、易しく感じる問題である場合、ユーザ100は、リラックスし、平時の脈波となる。この場合においては、状態決定部208は、習熟度が高いと判断し、さらに、提示部209は、出力部210に表示させる内容として、第1の問題より難度の高い第2の問題を選定する。
Furthermore, the
ここで、更なるひらめきの有無の判定の精度向上の方法について記述する。実施の形態1においては第1信号判定部204が、実施の形態2においては第1信号判定部204と第2信号判定部205とが、第1の脳波、又は、第2の脳波に基づいて、ひらめきの有無を判定する。さらに、第1信号判定部204と第2信号判定部205は、第1の脳波、又は、第2の脳波に含まれるシータ波のVppが、閾値以上であれば、ひらめきが有る、閾値未満であれば、ひらめきが無いとした。しかし、この閾値は、個々のユーザ100によって異なることや、同一のユーザ100でも日々の心理状態によって異なることが想定される。そのため、個々のユーザ100に対応する閾値を、問題が出題される前に決定されていてもよい。このようにすることで、ひらめきの有無の判定の精度が向上する。具体的には、次のような方法を用いる。
Here, a method for further improving the accuracy of determination of the presence or absence of inspiration will be described. The first
図19は、実施の形態3におけるひらめきの有無の判定の精度向上の方法を示すフローチャートである。 FIG. 19 is a flow chart showing a method for improving the accuracy of determination of the presence or absence of inspiration according to the third embodiment.
問題が出題される前に、図16で示すように脈波計測部202と、認証部211aと、記憶部211bを用いて、ユーザ100の認証が行われる(ステップS700)。
Before questions are set,
提示部209は、第1の問題とは異なる閾値を決めるための問題を、出力部210に出力させる(ステップS701)。この時、閾値を決めるための問題は、図9に示す画面300の問題表示欄301に表示される。閾値を決めるための問題とは、非常に低い習熟度の学習者であっても、正答できる程度の難度の問題である。
The
第1信号判定部204は、脳波計測部201によって計測される脳波から、閾値を決めるための問題に対する第1の脳波を抽出する(ステップS702)。
The first
次に、第1信号判定部204は、ステップS702において抽出した第1の脳波に基づき、ステップS701の問題提示に対してユーザ100のシータ波形を抽出し、状態決定部208へ通知する(ステップS703)。
Next, the first
次に、ユーザ100は、画面300における問題表示欄301に表示された問題に対する解答を、その画面300の解答入力欄303に入力する。この解答の入力は、このようなユーザ100による解答の入力によって、取得部206は、その解答を取得し、解答判定部207へ通知する(ステップS704)。
Next, the
次に、解答判定部207は、データベースを参照し、受け取った解答に対し、ROM105に記録された正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照し、正答と一致するかを判定する(ステップS705)。
Next, the
さらに、ステップS705の判定がYESの場合、第1信号判定部204は、ステップ703において抽出したシータ波形に基づいて、第1のひらめきの有無を判定するための閾値を決定する(ステップS706)。
Furthermore, if the determination in step S705 is YES, the first
また、ステップS705の判定がNOの場合、何も実行せず、再度、ステップS701へ戻る(ステップS707)。 If the determination in step S705 is NO, nothing is executed and the process returns to step S701 (step S707).
以上のように、非常に低い習熟度の学習者であっても、正答できる程度の難度の問題を出題することで、ひらめきが有ることが期待できる。つまり、そのとき得られたシータ波の波形は、使用中のユーザ100にひらめきが有ったことを示す波形となる。このシータ波の波形に基づいて、個々のユーザ100に対応するひらめきの有無を判定する閾値を決定することで、ひらめきの有無をより高い精度で判断することができる。
As described above, even a learner with a very low proficiency level can be expected to have an inspiration by setting a question with a degree of difficulty that can be answered correctly. That is, the waveform of the theta wave obtained at that time becomes a waveform indicating that the
なお、その他の方法を用いて更なるひらめきの有無の判定の精度向上の方法について記述する。例えば、機械学習等を利用したひらめきの有無の判定手法を適用することが効果的である。具体的な方法として、多数の学習者に対し問題を出題し、上記の手法を用いて学習者のシータ波を抽出する方法が挙げられる。このとき得られたシータ波は、ひらめきが有る場合のシータ波である。多数の学習者を対象とすることで、ひらめきと関連付けられたシータ波を多数得ることができる。この結果を利用することで、ひらめきの有無を判定するための閾値を容易に選定できるようになる。 A method for further improving the accuracy of determination of the presence or absence of inspiration using other methods will be described. For example, it is effective to apply a method for determining the presence or absence of inspiration using machine learning or the like. As a specific method, there is a method of giving questions to a large number of learners and extracting the learners' theta waves using the above method. The theta wave obtained at this time is the theta wave when there is an epiphany. By targeting a large number of learners, one can obtain a large number of theta waves associated with inspiration. By using this result, it becomes possible to easily select a threshold for determining the presence or absence of inspiration.
[効果]
以上説明したように、学習システム1000Bにおいては、上記学習システム1000Aに加え、ユーザ100の脈波を計測する脈波計測部202と、ユーザ100の動作を計測する動き計測部203とを備える。制御部200は、(c1)において、内容を、第1のひらめきの有無と、第2のひらめきの有無と、脈波、及び、動作の少なくとも一方とに基づいて決定する。[effect]
As described above,
このような学習システム1000Bは、ユーザ100の問題に対する解答と、問題を解く過程に対する脳波と、脈波と、動作とに基づいて、問題に対するより詳細な習熟度の状態を決定し、次に、習熟度の状態に応じた内容をユーザ100に取り組ませることができる。つまり、ユーザ100は、習熟度を、より効果的に向上させることができる。
Such a
また、例えば、制御部200は、脈波に基づいて、ユーザ100の認証を行う。
Also, for example, the
このような学習システム1000Bは、個別のユーザ100を容易に識別できる。ユーザ100に関する出題や解答の履歴を容易に管理することができる。
Such a
(その他の実施の形態)
実施の形態1、実施の形態2、実施の形態3における学習システム1000、学習システム1000A、学習システム1000Bは、端末装置101と脳波計102から構成されているが、実施の形態の学習システムは、このような構成に限らない。(Other embodiments)
The
図20は、実施の形態における学習システムの外観構成の他の例を示す図である。 FIG. 20 is a diagram showing another example of the external configuration of the learning system according to the embodiment.
この例では、学習システム1000Cは、脳波計102と、端末装置101と、サーバ112とを備える。端末装置101とサーバ112とは、無線装置110及びインターネット111を介して通信することによって、上記実施の形態1、2、3の端末装置101として機能する。この場合、端末装置101は、端末装置101が備える複数の構成要素のうちの少なくとも1つを備え、サーバ112が残りの構成要素を備えてもよい。例えば、端末装置101は、取得部206及び出力部210を備え、サーバ112が制御部200を備えてもよい。このような学習システム1000Cであっても、上記実施の形態1、2、3における学習システムと同様の学習方法を行うことができる。
In this example, the
つまり、図20に示す例では、学習方法の処理は、端末装置101に閉じておらず、端末装置101とサーバ112とが、無線装置110及びインターネット111を経由して通信しながら、学習方法に含まれる各種の処理を実行する。
That is, in the example shown in FIG. 20, the processing of the learning method is not closed to the
また、実施の形態において、ユニット、装置、部材、又は、部の全部、又は、一部、又は、図2、図3、図12及び図15に示されるブロック図の機能ブロックの全部、又は、一部は、以下によって実行されてもよい。これらは、例えば、半導体装置、半導体集積回路(IC(Integrated Circuit))、又は、大規模集積回路(LSI(Large Scale Integration))を含む一つ、又は、複数の電子回路によって実行されてもよい。IC、又は、LSIは、一つのチップ(システムLSI)に集積されてもよいし、複数のチップを組み合わせて一つのシステム(チップセット)に構成されてもよい。例えば、画面の表示処理以外の機能ブロックは、一つのチップに集積されてもよい。ここでは、IC、又は、LSIと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、VLSI(Very Large Scale Integration)、若しくはULSI(Ultra Large Scale Integration)と呼ばれるものであってもよい。LSIの製造後にプログラムされる電子ヒューズ(eFuse)を搭載したシステムLSI、又は、FPGA(Field Programmable Gate Array)、又は、LSI内部の接続関係の再構成、又は、LSI内部の論理回路の動的な再構成ができるリコンフィギュラブルデバイス(reconfigurable device)も同じ目的で使うことができる。 Also, in the embodiments, all or part of the units, devices, members or parts, or all of the functional blocks in the block diagrams shown in FIGS. 2, 3, 12 and 15, or Some may be performed by: These may be implemented by one or more electronic circuits including, for example, a semiconductor device, a semiconductor integrated circuit (IC (Integrated Circuit)), or a large scale integrated circuit (LSI (Large Scale Integration)). . The IC or LSI may be integrated into one chip (system LSI), or may be configured into one system (chipset) by combining a plurality of chips. For example, functional blocks other than screen display processing may be integrated into one chip. Here, they are called ICs or LSIs, but they may be called VLSI (Very Large Scale Integration) or ULSI (Ultra Large Scale Integration) depending on the degree of integration. A system LSI equipped with an electronic fuse (eFuse) that is programmed after the manufacture of the LSI, or an FPGA (Field Programmable Gate Array), or a reconfiguration of the connection relationship inside the LSI, or a dynamic logic circuit inside the LSI. A reconfigurable device that can be reconfigured can also be used for the same purpose.
さらに、ユニット、装置、部材、又は、部の全部、又は、一部の機能、又は、操作は、ソフトウエア処理によって実行することが可能である。この場合、ソフトウエアは一つ、又は、複数のROM、光学ディスク、ハードディスクドライブなどの非一時的記録媒体に記録され、ソフトウエアがマイクロコントローラ(MCU(microcontroller))、又は、マイクロプロセッサ(MPU(microprocessor))等の処理装置(processor)によって実行されたときに、そのソフトウエアで特定された機能が処理装置及び周辺装置によって実行される。システム、又は、装置は、ソフトウエアが記録されている一つ、又は、複数の非一時的記録媒体、処理装置、及び必要とされるハードウェアデバイス、例えばデジタルインターフェース、を備えていても良い。 Further, all or some functions or operations of units, devices, members or sections may be performed by software processing. In this case, the software is recorded in one or more non-transitory recording media such as ROM, optical disk, hard disk drive, etc. When executed by a processor such as a microprocessor, the functions specified in the software are performed by the processor and peripherals. A system or apparatus may comprise one or more non-transitory storage media on which software is recorded, a processing unit and required hardware devices such as a digital interface.
また、上記各実施の形態における制御部200は、プロセッサとメモリとを有し、メモリには、図5、図6、図10、図11、図14、図16、又は、図19に示すフローチャートの各ステップを実行するためのプログラムが記憶されていてもよい。この場合、プロセッサは、そのメモリに記憶されているプログラムを実行する。
Further, the
100 ユーザ
200 制御部
201 脳波計測部
202 脈波計測部
203 動き計測部
206 取得部
210 出力部
300 画面
1000、1000A、1000B、1000C 学習システム100
Claims (18)
前記第1の問題に対する前記ユーザの解答を取得する取得部と、
前記ユーザの脳波を計測する脳波計測部と、
制御部とを備え、
前記制御部は、
(a)前記脳波に含まれる、前記第1の問題が出力された時点を起点とする第1の脳波に基づいて、前記ユーザの第1のひらめきの有無を判定し、
(b)前記解答の正誤を判定し、
(c)前記第1のひらめきの有無と、前記正誤とに基づいて、前記出力部に出力させる内容を決定し、前記出力部に前記内容を出力させ、
前記制御部は、
前記(a)において、
(a1)前記第1の脳波から、前記第1の脳波のシータ波帯域の成分を抽出し、
(a2)抽出した前記シータ波帯域の成分に基づいて、前記ユーザの前記第1のひらめきの有無を判定する
学習システム。 an output unit that outputs the first question to the user;
an acquisition unit that acquires the user's answer to the first question;
an electroencephalogram measurement unit that measures electroencephalograms of the user;
and a control unit,
The control unit
(a) determining whether or not the user has a first inspiration based on a first electroencephalogram, which is included in the electroencephalogram and whose starting point is the time when the first question is output;
(b) determining whether the answer is correct or not;
(c) determining the content to be output by the output unit based on the presence or absence of the first inspiration and the correctness or error, and causing the output unit to output the content ;
The control unit
In (a) above,
(a1) extracting a component of the theta wave band of the first electroencephalogram from the first electroencephalogram;
(a2) determining whether or not the user has the first flash based on the extracted theta wave band component;
learning system.
前記内容は、前記次の問題、及び、前記応答の少なくとも一方である
請求項1に記載の学習システム。 The control unit further causes the output unit to output at least one of a question next to the first question and a response,
The learning system according to claim 1, wherein said content is at least one of said next question and said response.
請求項2に記載の学習システム。 The learning system according to claim 2, wherein the response is the content prompting the user to take a break.
前記(a1)において、前記第1の問題が出力された時点を起点として、200msec以上2000msec以下の時間範囲における前記脳波から、前記第1の脳波を抽出する
請求項1~3のいずれか1項に記載の学習システム。 The control unit
4. Any one of claims 1 to 3 , wherein in (a1), the first electroencephalogram is extracted from the electroencephalogram in a time range of 200 msec or more and 2000 msec or less, starting from the point in time when the first question is output. The learning system described in .
前記(a)に続いて、
(a3)前記第1の問題が出力した時点を起点として、2000msec以上経過した以降の時間範囲における前記脳波から、第2の脳波を抽出し、前記第2の脳波に基づいて、前記ユーザの第2のひらめきの有無を判定し、
(b)前記解答の前記正誤を判定し、
前記(c)において、
(c1)前記第1のひらめきの有無と、前記第2のひらめきの有無と、前記正誤とに基づいて、前記出力部に出力させる内容を決定し、前記出力部に前記内容を出力させる
請求項1から4のいずれか1項に記載の学習システム。 The control unit
Following (a) above,
(a3) Extracting a second electroencephalogram from the electroencephalogram in a time range after 2000 msec or more has elapsed from the point in time when the first question was output, and based on the second electroencephalogram, Determine the presence or absence of inspiration in 2,
(b) determining the correctness or wrongness of the answer;
In (c) above,
(c1) Based on the presence/absence of the first inspiration, the presence/absence of the second inspiration, and the correctness/incorrectness, the content to be output by the output unit is determined, and the output unit is caused to output the content. 5. The learning system according to any one of 1 to 4 .
前記ユーザの脈波を計測する脈波計測部と、
前記ユーザの動作を計測する動作計測部とを備え、
前記制御部は、
前記(c1)において、
前記内容を、前記第1のひらめきの有無と、前記第2のひらめきの有無と、前記脈波、及び、前記動作の少なくとも一方とに基づいて決定する
請求項5に記載の学習システム。 The learning system further comprises:
a pulse wave measuring unit that measures the user's pulse wave;
A motion measurement unit that measures the user's motion,
The control unit
In (c1) above,
6. The learning system according to claim 5 , wherein the content is determined based on at least one of the presence or absence of the first inspiration, the presence or absence of the second inspiration, the pulse wave, and the motion.
前記脈波に基づいて、前記ユーザの認証を行う
請求項6に記載の学習システム。 The control unit
The learning system according to claim 6 , wherein the user is authenticated based on the pulse wave.
(d1)前記解答が正答であり、前記第1のひらめきが有る場合、
(e1)前記出力部に、前記第1の問題よりも難しい第2の問題を出力させる
請求項1から7のいずれか1項に記載の学習システム。 The control unit
(d1) if the answer is a correct answer and there is the first inspiration,
(e1) The learning system according to any one of claims 1 to 7 , wherein the output unit outputs a second problem that is more difficult than the first problem.
(d2)前記解答が誤答であり、前記第1のひらめきが有る場合、
(e2)前記出力部に、前記第1の問題と同じ難度の第3の問題を出力させる
請求項1から7のいずれか1項に記載の学習システム。 The control unit
(d2) if the answer is a wrong answer and there is the first inspiration,
(e2) The learning system according to any one of claims 1 to 7 , wherein the output unit is caused to output a third question having the same level of difficulty as that of the first question.
(d3)前記解答が正答であり、前記第1のひらめきが無い場合、
(e3)前記出力部に、前記第1の問題と同じ難度の第3の問題、又は、前記第1の問題よりも簡単な第4の問題のいずれかを出力させる
請求項1から7のいずれか1項に記載の学習システム。 The control unit
(d3) if the answer is correct and there is no first inspiration,
(e3) causing the output unit to output either a third problem having the same difficulty level as the first problem or a fourth problem easier than the first problem ; or the learning system according to item 1.
(d4)前記解答が誤答であり、前記第1のひらめきが無い場合、
(e4)前記出力部に、前記第1の問題よりも簡単な第4の問題、又は、前記休憩を促す内容を出力させる
請求項3に記載の学習システム。 The control unit
(d4) if the answer is a wrong answer and there is no first inspiration,
(e4) The learning system according to claim 3 , wherein the output unit outputs a fourth question that is easier than the first question, or a content that prompts the user to take a break.
前記(b)において、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、前記解答が正答であるか否かを判定し、
前記(e1)において、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、前記出力部に、前記第2の問題を出力させる
請求項8に記載の学習システム。 The control unit
In (b) above, referring to a database in which a plurality of questions associated with correct answers are stored, determining whether or not the answer is a correct answer;
9. The learning system according to claim 8 , wherein in (e1), referring to a database storing a plurality of questions associated with difficulty levels, the output unit is caused to output the second question.
前記(b)において、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、前記解答が正答であるか否かを判定し、
前記(e2)において、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、前記出力部に、前記第3の問題を出力させる
請求項9に記載の学習システム。 The control unit
In (b) above, referring to a database in which a plurality of questions associated with correct answers are stored, determining whether or not the answer is a correct answer;
10. The learning system according to claim 9 , wherein in (e2), referring to a database storing a plurality of questions associated with difficulty levels, the output unit is caused to output the third question.
前記(b)において、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、前記解答が正答であるか否かを判定し、
前記(e3)において、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、前記出力部に、前記第3の問題、又は、前記第4の問題のいずれかを出力させる
請求項10に記載の学習システム。 The control unit
In (b) above, referring to a database in which a plurality of questions associated with correct answers are stored, determining whether or not the answer is a correct answer;
In the above (e3), referring to a database storing a plurality of questions associated with difficulty levels, causing the output unit to output either the third question or the fourth question. Item 11. The learning system according to Item 10 .
前記(b)において、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、前記解答が正答であるか否かを判定し、
前記(e4)において、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、前記出力部に、前記第4の問題を出力させる
請求項11に記載の学習システム。 The control unit
In (b) above, referring to a database in which a plurality of questions associated with correct answers are stored, determining whether or not the answer is a correct answer;
12. The learning system according to claim 11 , wherein in (e4), referring to a database storing a plurality of questions associated with difficulty levels, the output unit is caused to output the fourth question.
前記メモリには、前記(a)と前記(b)と前記(c)とを実行するためのプログラムが記憶されており、
前記プロセッサは、前記メモリに記憶されているプログラムを実行する
請求項1に記載の学習システム。 The control unit has a processor and a memory,
The memory stores a program for executing (a), (b) and (c),
2. The learning system of claim 1, wherein the processor executes programs stored in the memory.
前記第1の問題に対する前記ユーザの解答を取得する取得ステップと、
前記ユーザの脳波を計測する脳波計測ステップと、
制御ステップとを含み、
前記制御ステップは、
(a)前記脳波に含まれる、前記第1の問題が出力された時点を起点とする第1の脳波に基づいて、前記ユーザの第1のひらめきの有無を判定する第1判定ステップと、
(b)前記解答の正誤を判定する第2判定ステップと、
(c)前記第1のひらめきの有無と、前記正誤とに基づいて、前記第1出力ステップにて出力させる内容を決定し、前記内容を出力させる第2出力ステップとを有し、
前記制御ステップは、
前記(a)において、
(a1)前記第1の脳波から、前記第1の脳波のシータ波帯域の成分を抽出し、
(a2)抽出した前記シータ波帯域の成分に基づいて、前記ユーザの前記第1のひらめきの有無を判定する
学習方法。 a first output step of outputting the first question to the user;
a obtaining step of obtaining the user's answer to the first question;
an electroencephalogram measurement step of measuring electroencephalograms of the user;
a control step;
The control step includes:
(a) a first determination step of determining whether or not the user has a first inspiration based on a first electroencephalogram, which is included in the electroencephalogram and whose starting point is the time when the first question is output;
(b) a second determination step of determining whether the answer is correct or not;
(c) determining the content to be output in the first output step based on the presence or absence of the first inspiration and the correctness or wrongness, and a second output step of outputting the content ;
The control step includes:
In (a) above,
(a1) extracting a component of the theta wave band of the first electroencephalogram from the first electroencephalogram;
(a2) determining whether or not the user has the first flash based on the extracted theta wave band component .
(f1)出力装置を介してユーザに第1の問題を出力し、
(f2)前記第1の問題に対する前記ユーザの解答を取得し、
(f3)前記ユーザの脳波を計測し、
(f4)前記脳波に含まれる、前記第1の問題が出力された時点を起点とする第1の脳波に基づいて、前記ユーザの第1のひらめきの有無を判定し、
(f5)前記解答の正誤を判定し、
(f6)前記第1のひらめきの有無と前記正誤とに基づいて、前記出力装置が出力する内容を決定し、前記出力装置に出力させ、
前記(f4)において、
前記第1の脳波から、前記第1の脳波のシータ波帯域の成分を抽出し、
抽出した前記シータ波帯域の成分に基づいて、前記ユーザの前記第1のひらめきの有無を判定することをコンピュータに実行させる
コンピュータプログラム。 A computer program for carrying out the learning method, comprising:
(f1) outputting the first question to the user via an output device;
(f2) obtaining the user's answer to the first question;
(f3) measuring brain waves of the user;
(f4) determining whether or not the user has a first inspiration based on the first electroencephalogram, which is included in the electroencephalogram and whose starting point is the time when the first question is output;
(f5) determining whether the answer is correct or not;
(f6) determining the content to be output by the output device based on the presence or absence of the first inspiration and the correctness or wrongness, and causing the output device to output ;
In (f4) above,
Extracting a component of the theta wave band of the first brain wave from the first brain wave,
A computer program for causing a computer to determine whether or not the user has the first flash based on the extracted theta wave band component .
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2018219681 | 2018-11-22 | ||
| JP2018219681 | 2018-11-22 | ||
| PCT/JP2019/043226 WO2020105413A1 (en) | 2018-11-22 | 2019-11-05 | Learning system and learning method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPWO2020105413A1 JPWO2020105413A1 (en) | 2021-10-07 |
| JP7113380B2 true JP7113380B2 (en) | 2022-08-05 |
Family
ID=70773986
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2020558237A Expired - Fee Related JP7113380B2 (en) | 2018-11-22 | 2019-11-05 | LEARNING SYSTEM, LEARNING METHOD AND COMPUTER PROGRAM |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7113380B2 (en) |
| WO (1) | WO2020105413A1 (en) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP7458633B2 (en) * | 2020-06-26 | 2024-04-01 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 | Learning system, learning method, and learning program |
| JP2025049032A (en) * | 2023-09-21 | 2025-04-03 | ソフトバンクグループ株式会社 | system |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2007066451A1 (en) | 2005-12-09 | 2007-06-14 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Information processing system, information processing apparatus and method |
| JP2011007963A (en) | 2009-06-24 | 2011-01-13 | Tokyo Denki Univ | Remote learning system and remote learning method |
| JP2017207733A (en) | 2016-05-13 | 2017-11-24 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Learning system, learning method, and program |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4441345B2 (en) * | 2004-07-08 | 2010-03-31 | パナソニック株式会社 | Understanding level determination apparatus and method |
| JP2010231084A (en) * | 2009-03-27 | 2010-10-14 | Nomura Research Institute Ltd | Learning support system, learning support method, and computer program |
-
2019
- 2019-11-05 WO PCT/JP2019/043226 patent/WO2020105413A1/en not_active Ceased
- 2019-11-05 JP JP2020558237A patent/JP7113380B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2007066451A1 (en) | 2005-12-09 | 2007-06-14 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Information processing system, information processing apparatus and method |
| JP2011007963A (en) | 2009-06-24 | 2011-01-13 | Tokyo Denki Univ | Remote learning system and remote learning method |
| JP2017207733A (en) | 2016-05-13 | 2017-11-24 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Learning system, learning method, and program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPWO2020105413A1 (en) | 2021-10-07 |
| WO2020105413A1 (en) | 2020-05-28 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10945654B2 (en) | Methods, systems, and apparatus for self-calibrating EEG neurofeedback | |
| US10325066B2 (en) | System for mental health clinical application | |
| JP6635899B2 (en) | Comprehension calculating device and comprehension calculating method | |
| US20180132776A1 (en) | Systems and methods for estimating and predicting emotional states and affects and providing real time feedback | |
| EP3957085B1 (en) | Hearing test system | |
| US20170169716A1 (en) | System and method for assessing visual and neuro-cognitive processing | |
| CN109285602B (en) | Master module, system and method for self-checking a user's eyes | |
| US10390722B2 (en) | Method for quantifying the perceptive faculty of a person | |
| US10987014B2 (en) | Information processing apparatus, information processing system, and non-transitory computer readable medium | |
| JPWO2011158965A1 (en) | KANSEI evaluation system, KANSEI evaluation method, and program | |
| US20220338785A1 (en) | Information processing apparatus, information processing system, and non-transitory computer readable medium | |
| KR20220047187A (en) | Server and method for cognitive function testing using feature combination | |
| US20240382126A1 (en) | Emotion estimation device and method of generating emotion estimation model | |
| JP7113380B2 (en) | LEARNING SYSTEM, LEARNING METHOD AND COMPUTER PROGRAM | |
| Zhu et al. | An investigation into the effectiveness of using acoustic touch to assist people who are blind | |
| JP2017207733A (en) | Learning system, learning method, and program | |
| JP2017176580A (en) | Emotion control device, emotion control method, and program | |
| US20250306679A1 (en) | Systems and methods for obtaining and using electroencephalography signals to perform an action | |
| JP2021071549A (en) | Learning system and method for learning | |
| WO2024206079A2 (en) | Systems, devices, and methods for evaluating and predicting sleep-related disorders | |
| US20250025082A1 (en) | Method and system for testing cognition by processing the reaction of a subject to stimuli | |
| KR102122021B1 (en) | Apparatus and method for enhancement of cognition using Virtual Reality | |
| KR101691720B1 (en) | System diagnosing adhd using touchscreen | |
| Blanco et al. | gVARVI: A graphical software tool for the acquisition of the heart rate in response to external stimuli | |
| JP2023028552A (en) | Psychological state estimation device, psychological state estimation system, and psychological state estimation program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210305 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220412 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220502 |
|
| 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: 20220524 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220530 |
|
| R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 7113380 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |