JP7611495B2 - Learning support system, learning support method, and computer program - Google Patents
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Description
本開示は、学習者に対して学習の実行をサポートする学習サポートシステム、学習サポート方法及びコンピュータプログラムに関する。 The present disclosure relates to a learning support system, a learning support method, and a computer program that support learners in completing their studies.
近年、学習者の能動的な参加を取り入れたアクティブラーニングという学習方法が注目されている。具体的には、アクティブラーニングは、「主体的な学び」、「対話的な学び」及び「深い学び」により実現され、従来の受動的な学び方とは異なる効果を得ることができると期待される。 In recent years, active learning, a learning method that incorporates active participation from the learner, has been attracting attention. Specifically, active learning is achieved through "proactive learning," "interactive learning," and "deep learning," and is expected to produce results that are different from traditional passive learning methods.
学習により得られる効果は、様々な要因に影響されることが考えられる。例えば一例として、学習者の学習環境が考えられる。具体的には、学習者が、いつ、だれと学習をしたかが、学習者の学習意欲を左右する場合がある。そして、このような学習意欲が、結果的には学習により得られる効果の一つである習熟度に影響することがある。 The effects of learning can be influenced by a variety of factors. One example is the learner's learning environment. Specifically, when and with whom a learner studies can affect the learner's motivation to learn. This motivation to learn can ultimately affect the level of proficiency, which is one of the effects of learning.
ところで、従来から学習の効果を上げるために様々な技術が提案されている。具体的には、受講者の学習履歴に応じて、受講者の自己学習に対するモチベーションを維持又は向上させる情報を提示する技術もある(例えば、特許文献1)。 Incidentally, various technologies have been proposed to improve the effectiveness of learning. Specifically, there is a technology that presents information that maintains or improves a student's motivation for self-study according to the student's learning history (for example, Patent Document 1).
しかしながら、従来は、例えば、誰と学習したか等の学習者の学習環境を表す情報を学習サポートに利用することは考慮されていない。また、学習者の学習意欲を客観的に判断して学習のサポートに利用することは検討されていない。 However, up until now, there has been no consideration of using information that indicates a learner's learning environment, such as who they studied with, to support their learning. In addition, there has been no consideration of objectively judging a learner's motivation to learn and using this information to support their learning.
本開示は、学習環境を表す情報を提示し、また、学習環境に基づいて学習者の学習意欲を推定し、学習の実行をサポートする学習サポートシステム、学習サポート方法及びコンピュータプログラムを提供する。 The present disclosure provides a learning support system, a learning support method, and a computer program that present information that represents the learning environment, estimates a learner's motivation to learn based on the learning environment, and supports the execution of learning.
本開示の学習サポートシステムは、記憶装置と、演算装置とを備え、前記記憶装置は、学習者の学習に関わる補助の特定に用いる信号により表される補助特定情報と、前記補助の有無、前記補助の識別情報又は前記補助が前記学習者と同一空間に存在するか否かの少なくともいずれかのデータを含む補助情報とを関連付ける学習補助情報と、学習者が学習に取り組む学習姿勢を示す情報と、前記学習者の学習意欲を示す情報とを関連付ける学習意欲情報と、を記憶し、前記演算装置は、学習者の学習に関わる補助の特定に用いる信号を取得すると、前記学習補助情報を参照して、前記補助の特定に用いる信号により表される補助特定情報と関連づけられる前記補助情報を、前記学習者の補助情報として検出する検出処理と、前記学習者の学習姿勢の情報を取得すると、前記学習意欲情報を参照して、前記学習姿勢を示す情報と関連付けられる前記学習意欲を示す情報を抽出し、前記学習者の学習意欲を推定する意欲推定処理と、検出された前記補助情報と、抽出された前記学習意欲を示す情報とを関連付けて出力情報として出力する出力処理とを含む。 The learning support system of the present disclosure includes a storage device and a calculation device. The storage device stores learning assistance information that associates assistance identification information represented by a signal used to identify assistance related to the learner's learning with assistance information including at least one of data on the presence or absence of the assistance, identification information of the assistance, or whether the assistance is present in the same space as the learner, and learning motivation information that associates information indicating the learning attitude of the learner with information indicating the learning motivation of the learner. The calculation device includes a detection process that, upon acquiring a signal used to identify assistance related to the learner's learning, refers to the learning assistance information and detects the assistance information associated with the assistance identification information represented by the signal used to identify the assistance as the assistance information of the learner, a motivation estimation process that, upon acquiring information on the learning attitude of the learner, refers to the learning motivation information and extracts information indicating the learning motivation associated with the information indicating the learning attitude, and estimates the learning motivation of the learner, and an output process that associates the detected assistance information with the extracted information indicating the learning motivation and outputs it as output information.
これらの概括的かつ特定の態様は、システム、方法、及びコンピュータプログラム、並びに、それらの組み合わせにより、実現されてもよい。 These general and specific aspects may be realized by systems, methods, and computer programs, as well as combinations thereof.
本開示の学習サポートシステム、学習サポート方法及びコンピュータプログラムは、学習者に対して学習の実行をサポートすることができる。 The learning support system, learning support method, and computer program disclosed herein can support learners in completing their learning.
[本開示の基礎となった知見]
学習者のモチベーションを維持または向上させる情報を提示する技術がある。各学習者に適した課題を提供することで、学習者が効果的に学習できるように導くことが期待できる。
[Findings that formed the basis of this disclosure]
There are technologies that can present information to maintain or increase the motivation of learners. By providing tasks that are appropriate for each learner, it is expected that learners will be guided to study effectively.
ところで、上述したように、学習者が学習する際には、だれと学習するのか、どこで学習するのか、いつ学習するのか等の学習環境が学習意欲を左右することがある。そして、このような学習意欲が、学習結果に影響を与えることがある。したがって、例えば、学習意欲を推定し、学習方法の改良点を特定することができる可能性が考えられる。一方、従来の方法では、学習者の学習をサポートする際に、学習者の学習環境を考慮することは困難であった。 As mentioned above, when a learner is studying, the learning environment, such as who they study with, where they study, and when they study, can affect their motivation to study. This motivation to study can then have an impact on the learning results. Therefore, for example, it may be possible to estimate a learner's motivation and identify areas for improvement in learning methods. However, with conventional methods, it has been difficult to take a learner's learning environment into account when supporting their learning.
本開示は、学習者に対して学習環境を表す情報及び学習意欲を提示し、学習をサポートする学習サポートシステム、学習サポート方法及びコンピュータプログラムを提供する。 The present disclosure provides a learning support system, a learning support method, and a computer program that present information representing the learning environment and motivation to learn to learners and support their learning.
[実施形態]
以下に、図面を用いて本開示における実施形態を、図面を適宜参照しながら説明する。ただし、詳細な説明において、従来技術および実質的に同一の構成に関する説明のうち不必要な部分は省略されることもある。これは、説明を簡単にするためである。また、以下の説明および添付の図面は、当業者が本開示を充分に理解できるよう開示されるのであって、特許請求の範囲の主題を限定することを意図されていない。
[Embodiment]
Hereinafter, the embodiments of the present disclosure will be described with reference to the drawings as appropriate. However, in the detailed description, unnecessary parts of the description of the prior art and substantially the same configuration may be omitted. This is for the purpose of simplifying the description. In addition, the following description and the accompanying drawings are disclosed so that a person skilled in the art can fully understand the present disclosure, and are not intended to limit the subject matter of the claims.
本開示に係る、学習サポートシステム、学習サポート方法及びコンピュータプログラムは、学習者の学習に関わる補助に関する補助情報を検出し、学習者の学習意欲を推定して出力するものである。例えば、図1に示すように、学習サポートシステム1は、学習者20と補助者21の会話を利用して、補助者を検出するとともに、学習者の学習姿勢から意欲を推定して出力することができる。これにより、例えば、補助者は、学習者の学習意欲を高めることができるように学習者の補助の手法等を工夫することができる。
The learning support system, learning support method, and computer program disclosed herein detect auxiliary information related to assistance provided to a learner in learning, and estimate and output the learner's motivation to learn. For example, as shown in FIG. 1, the
本開示において、「学習」とは、学習者が与えられた課題を解く行為をいう。このとき、例えば、学習者は、紙面に記載される課題を解き、筆記具を用いて紙面に解答を記述してもよい。または、学習者は、紙面の代わりにタブレット端末等の情報処理装置に表示される課題を解き、その情報処理装置に解答を入力してもよい。その他、学習者は、出題者から出題される課題を聞き、口答で解答したり、パズルを組み合わせる等のように予め用意された用具を用いて解答してもよい。さらに、学習は、それらの組み合わせであっても良い。例えば、出題者は口答で課題を出題し、学習者は紙面に解答を記述してもよい。 In this disclosure, "study" refers to the act of a learner solving a given task. At this time, for example, the learner may solve a task written on paper and write the answer on the paper using a writing implement. Alternatively, the learner may solve a task displayed on an information processing device such as a tablet terminal instead of on paper and input the answer into the information processing device. Alternatively, the learner may listen to a task set by a question setter and answer orally, or answer using tools prepared in advance, such as assembling a puzzle. Furthermore, learning may be a combination of these. For example, the question setter may set a task orally, and the learner may write the answer on paper.
「課題」は、学習者が解くことを求められる設問である。例えば、学習者は、学習において、対象の知識に関する習熟度の確認として、課題を解く。 An "assignment" is a question that a learner is expected to solve. For example, a learner may solve an assignment during a course of study as a test of their mastery of the subject knowledge.
「学習に関わる補助」とは、学習者の学習に協同する者(以下、必要に応じて「協同者」とする)、協同者以外の学習に協同する手段である。例えば、協同者としては、学習者の保護者、学校の教師、学習塾の講師、学習者の友人等である。「学習に協同する」とは、学習者の学習の助けとなる行為をすることであり、学習者に問いかけたり、学習者からの問いかけに答えたり、学習者の集中力に応じて声掛けしたりする行為をいう。ここで、学習に関する補助は、単に一方向に学習者に対して問いかける、または、単に一方向に学習者からの問いに対して応答するのみではなく、学習者及び協同者のそれぞれが、問いかけを受けて応答することが可能であることが好ましい。すなわち、双方向の問いかけ及び応答が可能であることが好ましい。また、双方向の問いかけ及び応答が可能であればよいため、上述したように、友人であってもよく、必ずしも補助者一方が教える立場にあることに限定されない。協同者は、必ずしも学習者と同一の空間に存在することは限定されない。例えば、協同者は、学習者と異なる空間に存在したとしても、学習者の学習時において、テレビ電話等の手段を介して学習に協同することができればよい。また、「学習に協同する手段」とは、ロボットであったり、コンピュータソフトウェア等、協同者と同様に、学習者に問いかけたり、学習者からの問いかけに応答が実現可能な種々の手段である。問いかけ及び応答は、音声でやりとりされることが好ましいが、テキストデータや画像データ等の入出力を用いてやりとりされるものであってもよい。例えば、学習者がディスプレイ上に表示される課題に 取り組む際、そのディスプレイ上にキャラクタが表示されて質問をしたり、励ましたりするようなものであってもよい。 "Assistance in learning" refers to a person who cooperates with the learner's learning (hereinafter referred to as "collaborator" as necessary) and a means of cooperation in learning by a person other than a collaborator. For example, collaborators are the learner's parents, school teachers, cram school instructors, friends of the learner, etc. "Collaborating in learning" refers to taking actions that help the learner with his/her learning, such as asking questions to the learner, answering questions from the learner, and calling out to the learner depending on the learner's level of concentration. Here, assistance in learning does not simply ask questions to the learner in one direction, or simply respond to questions from the learner in one direction, but it is preferable that both the learner and the collaborator are able to receive and respond to questions. In other words, it is preferable that two-way questioning and response are possible. In addition, as long as two-way questioning and response are possible, as mentioned above, they may be friends, and are not necessarily limited to the assistant being in a teaching position. A collaborator is not necessarily limited to being in the same space as the learner. For example, even if the collaborator is in a different space from the learner, it is sufficient if the collaborator can cooperate with the learner in learning via a means such as a video phone while the learner is studying. Furthermore, "means for collaborating in learning" refers to various means, such as a robot or computer software, that can ask questions to the learner and respond to questions from the learner, just like a collaborator. Questions and responses are preferably exchanged by voice, but they may also be exchanged using input and output such as text data or image data. For example, when a learner is working on a task displayed on a display, a character may appear on the display to ask questions and encourage the learner.
「学習意欲」とは、学習者が学習に積極的に取り組む意志の程度及び/又は学習者が学習する際の集中の程度を示す。学習意欲の表し方については限定されないが、例えば、程度の高低に応じて設定されるレベルで表すことができる。また、学習意欲は、複数の項目の組み合わせによって表すものであってもよい。「学習意欲を表す情報」の一例としては、学習意欲を示す数値、学習意欲が/高い/少し高い/少し低い/低いなどを示すラベル等が挙げられる。 "Motivation to learn" refers to the degree of a learner's willingness to actively engage in learning and/or the degree of concentration the learner has when studying. There are no limitations on how motivation to learn can be expressed, but for example, it can be expressed by a level set according to the level of motivation. Motivation to learn may also be expressed by a combination of multiple items. Examples of "information representing motivation to learn" include a numerical value indicating motivation to learn, a label indicating motivation to learn as high, slightly high, slightly low, low, etc.
「習熟度」とは、学習者の課題に対する熟知の程度、学習者の課題に対する熟練の程度、及び/又は学習者の課題で問われる知識に対する理解度を示す。習熟度の表し方についても限定されないが、例えば、程度の高低に応じて設定されるレベルで表すことができる。習熟度も、複数の項目の組み合わせによって表すものであってもよい。 "Proficiency" refers to the learner's level of familiarity with the task, the learner's level of proficiency with the task, and/or the learner's level of understanding of the knowledge required by the task. There are no limitations on how proficiency may be expressed, but it may be expressed, for example, by a level set according to the level of difficulty. Proficiency may also be expressed by a combination of multiple items.
「学習パフォーマンス」は、学習の効率の程度を示す。また、ここでは、学習パフォーマンスは、学習意欲及び習熟度を用いて特定されるものとする。 "Learning performance" indicates the degree of efficiency of learning. Here, learning performance is determined using motivation to learn and proficiency.
「学習姿勢」は、学習者が学習する際の体の状態及び/又は行動である。例えば、筆記具の動き、体勢、目線、又は、発話等により、学習姿勢を特定することができる。 "Study posture" refers to the physical state and/or behavior of a learner when studying. For example, a learning posture can be identified by the movement of a writing implement, body position, line of sight, or speech, etc.
図2を用いて、本開示に係る学習サポートシステム1の構成について説明する。学習サポートシステム1は、演算装置10、入出力装置11、通信装置12及び記憶装置13等を備える情報処理装置である。
The configuration of the
入出力装置11は、操作やデータの入力に利用される操作ボタン、キーボード、マウス、タッチパネル、マイクロフォン等の入力手段、及び、処理結果やデータの出力に利用されるディスプレイ、スピーカ等の出力手段である。通信装置12は、外部の装置(図示せず)とのデータ通信を可能とするための通信手段である。
The input/
記憶装置13は種々の情報を記録する記録媒体である。記憶装置13は、例えば、RAM、ROM、フラッシュメモリ、SSD(Solid State Drive)、ハードディスクドライブ、その他の記憶デバイス又はそれらを適宜組み合わせて実現される。記憶装置13は、演算装置10が実行するコンピュータプログラムである学習サポートプログラムPと、学習サポートの実行のために使用する種々のデータ等が格納される。例えば、記憶装置13は、学習補助情報D1、学習意欲情報D2、習熟度情報D3、学習場所情報D4、所要時間情報D5及び時間帯情報D6を記憶する。
The
演算装置10は、学習サポートシステム1全体の制御を司るコントローラである。例えば、演算装置10は、記憶装置13に記憶される学習サポートプログラムPを読み出して実行することにより、学習サポートを実行するための検出処理、意欲推定処理及び出力処理等の処理を実現する。また、演算装置10は、ハードウェアとソフトウェアの協働により所定の機能を実現するものに限定されず、所定の機能を実現する専用に設計されたハードウェア回路でもよい。すなわち、演算装置10は、CPU、MPU、GPU、FPGA、DSP、ASIC等、種々のプロセッサで実現することができる。
The
なお、学習サポートシステム1は、相互に通信可能に接続された複数の情報処理装置によって実現されてもよい。また、記憶装置13に記憶されるデータの一部は外部の記憶装置に記憶され、外部の記憶装置から読み出して使用する構成であってもよい。
The
学習補助情報D1は、図3に一例を示すように、学習者の学習に関わる補助の特定に用いる信号により表される『補助特定情報』と、補助の有無、補助の識別情報又は補助が前記学習者と同一空間に存在するか否かの少なくともいずれかのデータを含む『補助情報』とを関連付ける。 As shown in an example in Figure 3, learning support information D1 associates "support identification information" represented by a signal used to identify support related to the learner's learning with "support information" that includes at least one of the following data: the presence or absence of support, identification information of the support, or whether the support is present in the same space as the learner.
上述したように、学習に関わる補助は、学習者の学習に協同する者である講師、母親、友人等の協同者による、学習の助けとなる行為である。または、学習に関わる補助は、機械的手段による、学習の助けとなる行為である。例えば、上述したようにディスプレイに表示され、学習者と双方向で問いかけや応答が可能なキャラクタ等である。その他、協同者及び機械的手段の組み合わせであってもよい。すなわち、協同者だけでなく、コンピュータソフトウェア等も同時に補助してもよい。例えば、協同者及び機械的手段を組み合わせることにより、協同者が学習者に注意喚起をすることが多い場合であっても、機械的手段が学習者を褒めたり励ましたりする等、異なる方向から学習者に対して補助することが可能となる。 As described above, assistance in learning is an act of helping with learning by a collaborator, such as a teacher, mother, or friend, who cooperates with the learner in his/her learning. Alternatively, assistance in learning is an act of helping with learning by mechanical means. For example, as described above, it is a character that is displayed on a display and can ask questions and respond to the learner in a two-way manner. Alternatively, it may be a combination of a collaborator and mechanical means. In other words, not only a collaborator but also computer software or the like may provide assistance at the same time. For example, by combining a collaborator and mechanical means, even if a collaborator often calls the learner's attention, it is possible to provide assistance to the learner from a different direction, such as by using mechanical means to praise or encourage the learner.
『補助特定情報』は、例えば、学習の補助が補助者である場合、補助者が入出力装置11を介して入力した情報である。または、補助者の声紋である。さらに、補助者に予め配布され、その補助者が保有する無線タグから発信される情報であってもよい。
For example, if the assistant is assisting with the learning, the "assistant specific information" is information input by the assistant via the input/
『補助の有無』は、学習者が学習する際の補助の有無である。具体的には、補助特定情報によって、補助が特定できない場合に、補助が『無』とされる。一方、補助特定情報によって補助が特定できた場合に、補助が『有』とされる。『補助の識別情報』は、補助特定情報によって特定される補助が誰又は何であるかを識別する情報である。例えば、『補助の識別情報』は、講師のうちどの講師であるのかの識別情報、母親であることの識別情報等のである。学習者と同一空間に存在する入出力装置11を介して入力されたデータに応じて補助者が特定された場合、『同一空間』に存在するとする。一方、学習者と異なる空間に存在する装置で取得されたデータに応じて補助者が特定された場合、『異空間』に存在するとする。なお、図3に示す例において、『補助情報』は、『補助の有無』、『補助の識別情報』及び『同一空間に存在するか否か』の全ての情報を含む必要はなく、必要な情報のみを含むことができる。例えば、学習の際に常に学習者と補助者が同一空間に存在することが明らかであれば、『補助の識別情報』のみを『補助情報』とする。このように、補助情報は、1種類のみではなく、この補助情報に含むデータや、その組み合わせに応じて複数種存在する。例えば、講師Aが補助者となる場合であっても、講師Aが同空間に存在する場合と異空間に存在する場合との複数種の補助情報がある。
"Whether or not assistance is provided" refers to whether or not the learner receives assistance when studying. Specifically, when assistance cannot be identified by the assistance identification information, assistance is deemed to be "absent". On the other hand, when assistance can be identified by the assistance identification information, assistance is deemed to be "present". "Assistant identification information" is information that identifies who or what the assistant identified by the assistance identification information is. For example, "assistant identification information" can be identification information of which of the instructors the assistant is, identification information of the mother, etc. When an assistant is identified based on data input through an input/
学習意欲情報D2は、学習者が学習に取り組む『学習姿勢』を示す情報と、学習者の『学習意欲』を示す情報とを関連付ける。 The learning motivation information D2 associates information indicating the learner's "learning attitude" with information indicating the learner's "learning motivation."
『学習姿勢』を示す情報は、使用する筆記具の動き、体勢、学習者の目線又は発話の少なくともいずれかの情報を含む。図4に示す例では、『学習姿勢』は、筆記具が動いているか否か、学習者が机に向いているか否か、学習者の顔がどこに向いているか、学習者と補助との会話のキャッチボールに関する情報を含む。『筆記具の動き』については、『動いている』、『止まっている』の他、筆記具が動く速度が、『学習に適した速度であるか否か』や、筆記具が机上に存在し『所持されていない』等の情報を含んでもよい。また、図4に示す例では、『体勢』として、『学習者が机に向いているか否か』の情報を利用しているが、他の方法で体勢を特定してもよい。なお、学習姿勢は、これらの情報の全てを含む必要はないし、また、一部の情報に他の情報を追加してもよい。 The information indicating the "study posture" includes at least one of the following information: the movement of the writing implement used, posture, the student's line of sight, or speech. In the example shown in FIG. 4, the "study posture" includes information on whether the writing implement is moving, whether the student is facing the desk, where the student's face is facing, and the conversation between the student and the assistant. In addition to "moving" and "stopping," the "movement of the writing implement" may also include information such as "whether the speed at which the writing implement moves is appropriate for learning" and whether the writing implement is on the desk and "not in hand." In the example shown in FIG. 4, the information on "whether the student is facing the desk" is used as the "posture," but the posture may be specified by other methods. Note that the learning posture does not need to include all of this information, and other information may be added to some of the information.
図4に示す一例においては、筆記具の動きが『無』、机への向きが『正面』、顔の向きが『課題』、補助との会話のキャッチボールが『多い』学習者については、学習姿勢は『4』という数値で表されるものとする。なお、図4において、『学習意欲』は、1~5で特定される数値を用いて表したが、それ以外の方法によって学習意欲を示すようにしてもよい。また、図4に示す数値は、一例であって、図4に示す関係が正確であるとは限定されない。 In the example shown in Figure 4, a learner who has "no" writing implement movement, faces "forward" toward the desk, faces "on task," and engages in "a lot of" conversation with the assistant has a learning posture represented by a numerical value of "4." Note that in Figure 4, "motivation to learn" is represented using numerical values specified as 1 to 5, but motivation to learn may be represented by other methods. Also, the numerical values shown in Figure 4 are merely an example, and the relationships shown in Figure 4 are not limited to being accurate.
習熟度情報D3は、学習者に提供する課題の解答結果と、学習者の習熟度とを関連付ける。図5Aに示す一例の習熟度情報D3においては、「課題1」について、解答結果が「1」であるとき、習熟度は「5」であることが関連付けられる。
Proficiency information D3 associates the answer result of the task provided to the learner with the learner's level of proficiency. In the example of proficiency information D3 shown in FIG. 5A, when the answer result for "
また、習熟度情報D3は、課題の解答結果、及び、課題に要する時間情報の組み合わせに、習熟度を関連付けてもよい。図5Bに示す一例の習熟度情報D3においては、「課題1」について、回答結果が「1」であって、所要時間が20秒未満であるとき、習熟度は「5」であることが関連付けられる。また、解答結果が「1」であって、所要時間が20秒以上であるとき、習熟度は「3」であることが関連付けられる。このように、図5Bに示す習熟度情報D3においては、ある課題に対する解答が同一であっても、その解答に要した時間が長い場合は、短い場合と比較して習熟度が低いと関連付けられる。
Furthermore, the proficiency information D3 may associate proficiency with a combination of the answer result for a task and information on the time required for the task. In the example of proficiency information D3 shown in FIG. 5B, for "
なお、図5A及び図5Bにおいて、『習熟度』は、1~5で特定される数値を用いて表したが、それ以外の方法によって習熟度を示すようにしてもよい。また、図5A及び図5Bに示す数値は、一例であって、図5A及び図5Bに示す関係が正確であるとは限定されない。また、図5Bにおいて、所要時間が20秒未満であるか否かに応じて習熟度が設定されるが、一例であって、この数値に限定されない。例えば、『10秒未満』、『10秒以上かつ20秒未満』、『20秒以上』等のように設定された時間枠毎に習熟度を設定してもよい。 In FIG. 5A and FIG. 5B, "proficiency" is expressed using a numerical value specified by 1 to 5, but proficiency may be indicated by other methods. The numerical values shown in FIG. 5A and FIG. 5B are merely examples, and the relationships shown in FIG. 5A and FIG. 5B are not necessarily accurate. In FIG. 5B, proficiency is set according to whether the required time is less than 20 seconds, but this is merely an example and is not limited to this numerical value. For example, proficiency may be set for each time frame set, such as "less than 10 seconds," "10 seconds or more and less than 20 seconds," "20 seconds or more," etc.
学習場所情報D4は、学習者が学習を行い得る場所である学習場所の特定に用いる情報と、学習場所の識別情報とを関連付ける。例えば、入出力装置11を利用して提示される選択肢の情報と、補助者や学習者に当該選択肢が選択だれた場合に、特定される学習場所の識別情報とを関連付ける。
The learning location information D4 associates information used to identify a learning location where a learner can study with identification information of the learning location. For example, it associates information on options presented using the input/
所要時間情報D5は、学習の際に蓄積される学習者の学習に要した時間に関する情報である。例えば、所要時間情報D5は、学習者が実施した課題の識別情報と、その課題に要した所要時間とを関連付ける。 Time required information D5 is information about the time required for a learner to study, which is accumulated during the study. For example, time required information D5 associates identification information of an assignment performed by a learner with the time required for that assignment.
時間帯情報D6は、学習の際に蓄積される学習を実施した時間帯に関する情報である。例えば、時間帯情報D6は、学習者が実施した課題の識別情報と、その課題を実施した時間帯とを関連付ける。 Time period information D6 is information about the time period during which learning was performed that is accumulated during learning. For example, time period information D6 associates identification information of an assignment performed by a learner with the time period during which the assignment was performed.
演算装置10は、検出処理と、時間管理処理と、時間帯管理処理と、意欲推定処理と、習熟度推定処理と、算出処理と、場所特定処理と、出力処理とを実行する。
The
演算装置10は、検出処理において、学習者の学習に関わる補助の特定に用いる信号を取得すると、記憶装置13に記憶される学習補助情報D1を参照して、補助の特定に用いる信号により表される補助特定情報と関連づけられる補助情報を、学習者の補助情報として検出する。ここで、補助の特定に用いる信号は、例えば、入出力装置11を介して取得されるものであって、操作ボタンやキーボードを介して入力される補助者を識別する信号であってもよい。また、補助の特定に用いる信号は、マイクロフォンを介して入力される補助者の音声信号であってもよい。さらに、補助の特定に用いる信号は、受信手段により受信した、補助者の保有する無線タグから発信される無線信号であってもよい。
When the
ここでは、一連の学習においては、補助は同一であるとして、演算装置10は、学習の開始時に1回、検出処理を行うものとして説明する。「一連の学習」とは、連続して複数の課題を解く場合、その開始から終了までをいう。例えば、一日のうち、午前と午後の2回に分けて複数の課題を解く場合、それぞれ別の一連の学習として扱うものとする。
In this explanation, it is assumed that the assistance is the same in a series of learning, and the
演算装置10は、時間管理処理において、学習の開始から終了のタイミングを管理する。これにより、演算装置10は、各課題の実施に要した時間情報を各課題の識別情報と関連付けて所要時間情報D5として、記憶装置13に記憶させる。また、演算装置10は、各課題の所要時間を管理すると共に、一連の学習の開始から終了までの時間も所要時間情報D5に追加して管理する。
In the time management process, the
演算装置10は、時間帯管理処理において、学習者が課題を実施に関する時間帯情報を時間帯情報D6として記憶装置13に蓄積して記憶させる。例えば、演算装置10は、学習者が課題を開始した時刻情報を自装置又は外部装置から取得し、時間帯情報D6として記憶装置13に記憶させる。時間帯情報D6で管理される時間帯は、厳密な時刻である必要はなく、単に、早朝、午前、午後、夕刻、夜、深夜等の、大まかな時間帯であってもよい。また、これは、一連の学習における開始時に取得し、一連の学習に含まれる各学習については全て同一の時間帯に実施されたとして管理してもよい。
In the time zone management process, the
演算装置10は、意欲推定処理において、学習者の学習姿勢の情報を取得すると、記憶装置13に記憶される学習意欲情報D2を参照して、学習姿勢を示す情報と関連付けられる学習意欲を示す情報を抽出し、学習者の学習意欲を推定する。学習姿勢の情報は、例えば、筆記具の動き、体勢、目線、又は、発話に関する情報である。
When the
「筆記具の動き」は、例えば、学習者が学習に筆記具を使用する場合、その筆記具に備えられる加速度センサ及び/又はジャイロセンサ等によって特定される。例えば、学習時に筆記具が全く動いていない場合、学習者の学習意欲は低いと推定される。また、例えば、学習時の筆記具の動きが課題を解くのに想定される動きと比較して激しい場合、課題を解く事以外に筆記具が使用されていると考えられるため、学習者の学習意欲は低いと推定される。なお、筆記具は、鉛筆やペン等の課題の解答を紙に記述する用具に限定されない。例えば、課題がタブレット端末等の情報処理装置に表示され、その情報処理装置上で解答を入力するものである場合、タッチペン等の用具が筆記具となる。学習者が指を用いて入力を行う場合には物理的な筆記具は用いられないが、指による入力結果、入力時に情報処理装置が検出した自身の加速度、振動の変化等を「筆記具の動き」として利用してもよい。 For example, when a learner uses a writing instrument for studying, the "movement of the writing instrument" is determined by an acceleration sensor and/or a gyro sensor provided on the writing instrument. For example, if the writing instrument does not move at all during study, the learner's motivation to study is estimated to be low. Also, for example, if the movement of the writing instrument during study is more intense than the movement expected for solving the problem, it is assumed that the writing instrument is used for something other than solving the problem, and the learner's motivation to study is estimated to be low. Note that the writing instrument is not limited to an instrument such as a pencil or pen that writes the answer to the problem on paper. For example, if the problem is displayed on an information processing device such as a tablet terminal and the answer is input on the information processing device, an instrument such as a touch pen is the writing instrument. When a learner uses his/her finger to input, no physical writing instrument is used, but the input result by the finger, the acceleration of the learner's own body detected by the information processing device during input, changes in vibration, etc. may be used as the "movement of the writing instrument".
「体勢」は、例えば、学習者が使用する机及び/又は椅子に備えられる接触センサや圧力センサの検出結果によって特定される。例えば、学習時にセンサの検出結果から特定された学習者の体勢が、机に向かって椅子に正しく座り学習に適している場合、学習者の学習意欲は高いと推定される。これに対し、例えば、センサの検出結果から特定された学習者の体勢が、横を向いて椅子に座っている等のように学習に適していない場合、学習者の学習意欲が低いと推定される。 "Posture" is identified, for example, by the detection results of a contact sensor or pressure sensor attached to the desk and/or chair used by the learner. For example, if the learner's posture identified from the sensor detection results during study is suitable for learning, such as sitting correctly in a chair facing a desk, it is presumed that the learner has a high motivation to learn. In contrast, if the learner's posture identified from the sensor detection results is not suitable for learning, such as sitting in a chair facing sideways, it is presumed that the learner has a low motivation to learn.
「目線」は、例えば、カメラによって撮影された学習者の顔の向き及び/又は目の向きや、視線検出センサによって追跡される学習者の視線から特定される。例えば、学習者の目線が課題や協同者に向いている場合、学習者の学習意欲は、高いと推定される。これに対し、例えば、学習者の目線が課題や協同者ではなく、学習とは全く関係のない方向に向いている場合、学習者の学習意欲は低いと推定される。 "Gaze" is determined, for example, from the direction of the learner's face and/or eyes captured by a camera, or the gaze of the learner tracked by an eye gaze detection sensor. For example, if the learner's gaze is directed toward the task or a collaborator, the learner's motivation to learn is presumed to be high. In contrast, for example, if the learner's gaze is not directed toward the task or a collaborator, but toward a direction completely unrelated to learning, the learner's motivation to learn is presumed to be low.
「発話」は、学習者の近傍に設置されるマイクロフォンによって検出される音声データを音声認識することにより特定される。例えば、課題を解く際に学習者の発話の頻度が高い場合、学習者が課題に集中できておらず、学習意欲が低いと推定される。また、例えば、学習者からの発話及び補助からの発話のいずれかの頻度のみが高い場合、学習者と補助の発話のバランスが悪く、学習者が無駄な発話をしていたり、補助が課題を解くのに介入する程度が大きい等の理由で、学習意欲が低いと推定される。さらに、例えば、補助者による質問から学習者による応答までに要する時間が短い場合、学習意欲が高いと推定される。したがって、学習者と補助者の会話のキャッチボールに応じて、学習意欲が推定される。その他、会話の内容、発話された単語、声の大きさ、質問と応答との内容の相関等を学習意欲の推定に利用してもよい。 "Utterance" is identified by performing voice recognition on voice data detected by a microphone placed near the learner. For example, if the learner speaks frequently when solving a task, it is estimated that the learner is not able to concentrate on the task and has low motivation to learn. Also, for example, if only the frequency of speech from the learner or the assistant is high, it is estimated that the balance between the speech of the learner and the assistant is poor, the learner is making unnecessary speech, or the assistant is intervening to a large extent in solving the task, and therefore the learner's motivation to learn is low. Furthermore, for example, if the time required from the assistant's question to the learner's response is short, it is estimated that the learner's motivation to learn is high. Therefore, the learner's motivation to learn is estimated according to the back-and-forth conversation between the learner and the assistant. Other factors that may be used to estimate the learner's motivation to learn include the content of the conversation, the words spoken, the volume of the voice, and the correlation between the content of the question and the response.
ここで、演算装置10は、学習意欲は一連の学習が継続される間、所定のタイミングで意欲推定処理を実行する。例えば、演算装置10は、学習の開始毎、具体的には各課題の開始毎に意欲を推定する。また、1つの課題に所定時間以上、時間を要した場合、演算装置10は、開始から所定時間経過後に新たに意欲推定処理を実行し、新たに推定した意欲で対象の学習の意欲を更新してもよい。
Here, the
演算装置10は、習熟度推定処理において、学習者が実施した課題の解答結果を取得すると、記憶装置13に記憶される習熟度情報D3を参照して、解答結果と関連付けられる習熟度を、学習者の習熟度として推定する。図5Aに示す習熟度情報の例において、「課題2」の解答結果として「2」を取得したとき、演算装置10は、習熟度「5」と推定する。
In the proficiency estimation process, when the
例えば、学習者が紙面に解答を記載する場合、演算装置10は、学習者が記載した解答を補助者の操作によって入出力装置11を介して取得する方法であってもよい。または、学習者がタブレット端末等の情報処理装置を用いて解答を入力する場合、演算装置は、学習者によってタブレット端末のタッチパネルである入出力装置11を介して入力する方法であってもよい。
For example, when a learner writes an answer on paper, the
また、演算装置10は、課題の解答結果とともに、学習者が課題の実施に要した時間情報を取得すると、解答結果とともに時間情報と関連付けられる習熟度を、学習者の習熟度として推定する。例えば、課題の実施に要した時間情報とは、課題の開始から終了までの所要時間である。図5Bに示す習熟度情報の例において、「課題1」の解答結果として「2」を取得するとともに、所要時間として「10秒」を取得したとき、演算装置10は、習熟度「2」と推定する。
Furthermore, when the
ここでは、演算装置10おいて計時処理を実行可能であって、学習者が課題の実施に要した時間情報を求めることができるものとする。具体的には、学習者が紙面に解答を記載する場合、演算装置10は、補助者の操作によって入出力装置11を介して学習者の課題の開始及び終了のタイミングを取得可能であって、演算装置10において時間情報を管理する。または、学習者がタブレット端末等の情報処理装置を用いて解答を入力する場合、演算装置は、学習者によってタブレット端末のタッチパネルである入出力装置11の操作を介して学習者の課題の開始及び終了のタイミングを取得可能であって、演算装置10における時間情報を管理してもよい。
Here, it is assumed that the
演算装置10は、各学習について習熟度推定処理を実行する。例えば、習熟度は課題毎に推定するため、演算装置10は、課題に対して得られる解答結果に基づいて習熟度を推定する。例えば、1の課題の終了毎に解答結果を取得する場合、演算装置10は、1の課題の終了毎に、各課題の習熟度を推定してもよい。または、複数の課題が終了した後に複数の解答結果をまとめて取得する場合、演算装置10は、それら複数の解答結果を取得した後に、課題毎の習熟度を推定してもよい。
The
演算装置10は、算出処理において、学習意欲及び習熟度に応じて得られる学習者の学習の効率を示す学習パフォーマンスを算出する。
In the calculation process, the
ここで、演算装置10は、例えば、課題毎に学習パフォーマンスを求めてもよい。また例えば、一連の学習毎、具体的には、一連の課題毎に学習パフォーマンスを求めてもよい。その他、あるグルーピングされた課題毎に、学習パフォーマンスを求めてもよい。その他、例えば、紙面に記載される課題を解く場合、1枚の紙面に含まれる複数の課題を1のグループとし、1枚分の課題の終了毎に学習パフォーマンスを求めてもよい。
Here, the
例えば、演算装置10は、学習意欲及び習熟度の和を、学習パフォーマンスとしてもよい。また例えば、演算装置10は、学習意欲及び習熟度の積を、学習パフォーマンスとしてもよい。このとき、演算装置10は、学習意欲、及び/又は、習熟度に重み付けをした値を用いて、学習パフォーマンスを求めてもよい。この重みは、例えば、課題の難易度により予め設定されるものであってもよい。
For example, the
演算装置10は、場所特定処理において、課題を実施した際の学習者の学習場所の特定に用いる情報を取得すると、学習場所情報D4を参照して、学習場所の特定に用いる情報と関連付けられる識別情報で特定される学習場所を、学習者が課題を実施した場所として推定する。ここでは、一連の学習においては、学習場所は同一であるとして説明する。
In the location identification process, when the
演算装置10は、出力処理において、補助情報と、学習意欲と、習熟度と、学習パフォーマンスと、学習場所の識別情報と、所要時間情報と、時間帯情報とを関連付けた出力情報を生成して出力する。なお、演算装置10は、学習意欲、習熟度、学習パフォーマンス、学習場所の識別情報、所要時間情報及び時間帯情報の全てを出力情報に含める必要はない。出力情報として、学習意欲、習熟度、学習パフォーマンス、学習場所の識別情報、所要時間情報及び時間帯情報の少なくともいずれか一つが含まれていればよい。
In the output process, the
ここで、演算装置10は、所定のタイミングにおいて、出力情報を生成して出力する。所定のタイミングとは、例えば、各学習すなわち、各課題の終了のタイミング、一連の学習の終了のタイミング、各学習の開始から所定時間経過毎のタイミング(例えば、20秒毎)、一連の学習の開始後の定期的なタイミング(例えば、5分毎)、一連の学習の終了タイミング等の予め定められたタイミングである。また、所定のタイミングは、一例を上述したタイミングの組み合わせであってもよい。ここで、演算装置10は、各所定のタイミングにおいて、その所定のタイミングの学習意欲、習熟度、及び、学習パフォーマンスを含む出力情報を生成して出力してもよい。また、演算装置10は、各所定のタイミングにおいて、過去からその所定のタイミングまでの学習意欲、習熟度、及び、学習パフォーマンスの遷移を出力情報として生成して出力してもよい。
Here, the
図6に、ある一連の学習について、学習意欲の遷移を表す出力情報の一例を示す。図6において、横軸は時間、縦軸は学習意欲を表す。また、図6は、一連の学習の開始から所定時間毎の学習意欲を示す一例である。図6に示す例では、時間の経過に応じて、学習意欲が変化したことが分かる。 Figure 6 shows an example of output information that indicates a change in motivation to learn for a certain series of learning. In Figure 6, the horizontal axis indicates time, and the vertical axis indicates motivation to learn. Figure 6 also shows an example of motivation to learn at predetermined time intervals from the start of a series of learning. In the example shown in Figure 6, it can be seen that motivation to learn changes over time.
例えば、学習者、補助者又は第三者は、演算装置10により出力情報に含まれる補助情報及び学習意欲を参照し、対象の学習の補助者の場合の学習意欲を客観的に把握することができる。また、学習者、補助者又は第三者は、演算装置10により出力情報に含まれる、過去の複数の異なるタイミングにおける学習についての、各補助情報及び学習意欲を参照し、補助情報毎の学習意欲を同時に把握することができれば、例えば、補助者との学習の相性を推定したり、効果的な学習の検討に役立てることができる。
For example, the learner, assistant, or third party can refer to the auxiliary information and learning motivation included in the output information by the
また、例えば、学習者、補助者又は第三者は、演算装置10により出力情報に含まれる習熟度を参照し、学習意欲だけでは把握できない対象の学習の習熟度を客観的に把握することができる。また、習熟度を参照することにより学習の効果が把握しやすくなるため、例えば、効果的な学習方法の分析に役立てることができる。
In addition, for example, a learner, assistant, or third party can refer to the proficiency level included in the output information from the
さらに、学習者、補助者又は第三者は、演算装置10により出力された出力情報に含まれる所要時間情報を参照することで、学習者の学習の傾向を推測することができる。例えば、所要時間情報として、一連の学習の開始から終了に要した時間を含む場合、学習者、補助者又は第三者は、全体の学習時間が30分だけであれば学習意欲が持続するが、全体の学習が1時間になると疲れて学習意欲が低下する等の傾向を推測し、効果的な学習方法の分析に役立てることができる。
Furthermore, the learner, assistant, or third party can infer the learner's learning tendencies by referring to the time required information included in the output information output by the
また、学習者、補助者又は第三者は、演算装置10により出力された出力情報に含まれる時間帯情報を参照することで、学習者の学習の傾向を推測することができる。例えば、学習者、補助者又は第三者は、ある時間帯において学習意欲が高く、別の時間帯では学習意欲が低い等の傾向を推測し、効果的な学習方法の分析に役立てることができる。
In addition, the learner, assistant, or third party can infer the learner's learning tendencies by referring to the time zone information included in the output information output by the
このとき、演算装置10は、対象のタイミングだけでなく、過去の異なる複数の一連の学習における、学習意欲、習熟度、及びパフォーマンスを、補助情報と関連付けた出力情報を生成して出力してもよい。例えば、補助者によって学習者の学習意欲や習熟度に差がある場合、演算装置10が、過去の一連の学習毎に学習意欲や習熟度を補助者の識別情報と関連付けて表示することで、学習の効果を得やすい補助者の特定等に利用することができる。
At this time, the
〈学習サポート方法〉
図7に示すフローチャートを用いて、実施形態における学習サポートシステム1用いた学習サポート方法について説明する。フローチャートの個々のステップの具体的な処理は上述したので、各ステップを簡略化して説明する。まず、演算装置10は、学習開始前に、学習者の学習に関わる補助の特定に用いる信号を取得する(S1)。
<Learning support methods>
A learning support method using the
演算装置10は、記憶装置13に記憶される学習補助情報D1から、ステップS1で取得した信号により表される補助特定情報と関連付けられる補助情報を検出する(S2)。
The
続いて、学習が開始されると、演算装置10は、学習開始のタイミングを記憶装置13に記憶させ、学習の各タイミングの管理を開始する(S3)。例えば、演算装置10は、学習者が各課題を解く際、学習開始としてその時刻情報を所要時間情報D5として記憶装置13に記憶させる。また、各課題が終了した際、学習終了としてその時刻情報を所要時間情報D5として記憶装置13に記憶させる。各課題について開始時刻及び終了時刻を管理する他、演算装置10は、各課題に要した所要時間を所要時間情報D5として記憶装置13に記憶させてもよい。
Next, when learning begins, the
また、演算装置10は、学習の時間帯を時間帯情報D6として記憶装置13に記憶させる(S4)。
The
演算装置10は、学習者の学習姿勢の情報を取得する(S5)。演算装置10は、記憶装置13に記憶される学習意欲情報D2から、ステップS5で取得した学習姿勢を示す情報と関連付けられる学習意欲を示す情報を抽出し、学習者の学習意欲を推定する(S6)。
The
演算装置10は、学習者の解答結果を取得する(S7)。演算装置10は、記憶装置13に記憶される習熟度情報D3から、ステップS7で取得した解答結果と関連付けられる習熟度を抽出することで、学習者の習熟度を推定する(S8)。
The
演算装置10は、ステップS6で推定された学習意欲とステップS8で推定された習熟度を用いて、学習パフォーマンスを算出する(S9)。
The
演算装置10は、学習場所を推定する(S10)。
The
演算装置10は、ステップS2で検出した補助情報、ステップS6で推定した学習意欲、ステップS8で推定した習熟度、ステップS9で算出した学習パフォーマンス、ステップS10で推定した学習場所を含む出力情報を生成し、出力する(S11)。このとき、演算装置10は、ステップS4において管理した時間帯も出力情報に含めてもよい。
The
その後、一連の学習が終了する場合(S12でYES)、学習サポートシステムにおける処理は終了される。一方、学習が終了せずに継続する場合、ステップS5に戻り、新たな学習について、具体的には、新たな課題について、同様の処理を繰り返す(S5~S12)。 After that, if the series of learning is completed (YES in S12), the processing in the learning support system is terminated. On the other hand, if the learning is not completed and continues, the process returns to step S5, and the same processing is repeated for new learning, specifically, for new assignments (S5 to S12).
なお、図7に示す処理の順序は必ずしもこれに限定されない。例えば、入れ替えが可能な処理については、一部の処理の順序を入れ替えてもよい。また例えば、同時に実行が可能な複数の処理については、同時に複数の処理を実行してもよい。 Note that the order of processes shown in FIG. 7 is not necessarily limited to this. For example, for processes that can be switched, the order of some of the processes may be switched. Also, for example, for multiple processes that can be executed simultaneously, multiple processes may be executed simultaneously.
上述したように、実施形態に係る学習サポートシステム1により、学習者の学習意欲、習熟度、学習パフォーマンスを推定し、学習場所や補助情報とともに出力情報として出力することで、学習者の学習をサポートすることができる。したがって、学習者、補助者、又は、第三者は、出力情報に含まれる情報を参照して学習者の学習に役立てることができる。例えば、効率の高い学習環境である、補助情報、学習場所、時間帯等を客観的に把握しやすくなるため、学習者、補助者、又は、第三者は、出力情報を学習の環境を含む学習方法の改善に役立てることができる。
As described above, the
図7の例では、学習サポートシステム1は、出力情報を出力して処理を終了した。しかしながら、学習サポートシステム1は、出力情報から学習パフォーマンスが相対的に高い学習環境の提案をしてもよい。例えば、図6に示される学習意欲を含む出力情報に基づいて学習パフォーマンスが相対的に高い時間帯を提案してもよい。または、学習者、学習場所等を変えて取得された種々の出力情報を利用して、学習パフォーマンスが相対的に高くなる補助者、学習場所等を提案してもよい。
In the example of FIG. 7, the
《実施形態の概要》
(1)本開示の学習サポートシステムは、記憶装置と、演算装置とを備え、記憶装置は、学習者の学習に関わる補助の特定に用いる信号により表される補助特定情報と、補助の有無、補助の識別情報又は補助が学習者と同一空間に存在するか否かの少なくともいずれかのデータを含む補助情報とを関連付ける学習補助情報と、学習者が学習に取り組む学習姿勢を示す情報と、学習者の学習意欲を示す情報とを関連付ける学習意欲情報と、を記憶し、演算装置は、学習者の学習に関わる補助の特定に用いる信号を取得すると、学習補助情報を参照して、補助の特定に用いる信号により表される補助特定情報と関連づけられる補助情報を、学習者の補助情報として検出する検出処理と、学習者の学習姿勢の情報を取得すると、学習意欲情報を参照して、学習姿勢を示す情報と関連付けられる学習意欲を示す情報を抽出し、学習者の学習意欲を推定する意欲推定処理と、検出された補助情報と、抽出された学習意欲を示す情報とを関連付けた出力情報を出力する出力処理と、を実行する。
Overview of the embodiment
(1) The learning support system of the present disclosure includes a memory device and a calculation device. The memory device stores learning auxiliary information that associates auxiliary information represented by a signal used to identify assistance related to the learner's learning with auxiliary information including at least one of data regarding the presence or absence of assistance, identification information of the assistance, or whether the assistance is present in the same space as the learner, and learning motivation information that associates information indicating the learning attitude of the learner with information indicating the learner's motivation to learn. The calculation device performs the following steps when it acquires the signal used to identify assistance related to the learner's learning: a detection process that refers to the learning auxiliary information and detects, as the learner's auxiliary information, auxiliary information associated with the auxiliary identification information represented by the signal used to identify the assistance; a motivation estimation process that refers to the learning motivation information and extracts information indicating learning motivation associated with the information indicating the learning attitude, thereby estimating the learner's motivation to learn, and an output process that outputs output information that associates the detected auxiliary information with the extracted information indicating learning motivation.
学習環境を表す補助情報と、推定された学習者の学習意欲とを関連付けて出力することで、ある学習環境の場合の学習者の学習意欲を学習者や学習の補助者に提示することができる。また、学習者や補助者は、この学習意欲の、学習環境を含む学習方法の改善に利用することができる。 By outputting the auxiliary information describing the learning environment in association with the learner's estimated motivation to learn, the learner's motivation to learn in a certain learning environment can be presented to the learner or a learning assistant. Furthermore, the learner or assistant can use this motivation to improve the learning method, including the learning environment.
(2)(1)の学習サポートシステムにおいて、補助情報は、含む前記データに応じて複数種存在し、出力処理は、補助情報が含むデータに応じた学習意欲を出力情報として出力してもよい。 (2) In the learning support system of (1), there may be multiple types of auxiliary information depending on the data contained therein, and the output process may output, as output information, a motivation to learn that corresponds to the data contained in the auxiliary information.
学習環境を表す補助情報が含むデータで特定される条件毎に学習意欲を定めることで、より適切に学習意欲を推定することができる。 By determining the motivation to learn for each condition specified by the data contained in the auxiliary information representing the learning environment, it is possible to more accurately estimate the motivation to learn.
(3)(2)の学習サポートシステムにおいて、記憶装置は、学習者に提供する課題の解答結果と、学習者の習熟度とを関連付ける習熟度情報をさらに記憶し、演算装置は、学習者が実施した課題の解答結果を取得すると、習熟度情報を参照して、解答結果と関連付けられる習熟度を、学習者の習熟度として推定する習熟度推定処理をさらに実行し、出力処理は、学習意欲とともに又は学習意欲に代えて、推定された習熟度を含む出力情報を出力してもよい。 (3) In the learning support system of (2), the storage device further stores proficiency information that associates the answer result of the task provided to the learner with the learner's proficiency, and when the computing device acquires the answer result of the task performed by the learner, it further executes a proficiency estimation process that refers to the proficiency information and estimates the proficiency associated with the answer result as the learner's proficiency, and the output process may output output information including the estimated proficiency together with or instead of the motivation to learn.
課題の解答結果に応じて、学習者の習熟度を推定して出力することで、ある学習環境の場合の学習者の習熟度を学習者や学習の補助者に提示することができる。また、学習者や補助者は、この習熟度に応じて、学習環境を含む学習方法を改善することができる。 By estimating and outputting the learner's proficiency level based on the results of their answers to the tasks, the learner's proficiency level in a certain learning environment can be presented to the learner or learning assistant. Furthermore, the learner or assistant can improve their learning method, including the learning environment, based on this proficiency level.
(4)(3)の学習サポートシステムにおいて、習熟度情報は、課題の解答結果とともに、課題に要する時間情報の組み合わせを習熟度と関連付け、習熟度推定処理は、課題の解答結果とともに、学習者が課題の実施に要した時間情報を取得すると、解答結果とともに時間情報と関連付けられる習熟度を、学習者の習熟度として推定してもよい。 (4) In the learning support system of (3), the proficiency information may associate a combination of the answer result of the task and information on the time required for the task with the proficiency, and the proficiency estimation process may acquire information on the time required by the learner to perform the task along with the answer result of the task, and estimate the proficiency associated with the answer result and the time information as the learner's proficiency.
学習者が課題の実施に要した時間を利用して習熟度を推定することで、より適切に学習者の習熟度を推定することができる。 By estimating a learner's proficiency using the time it takes them to complete a task, it is possible to more accurately estimate the learner's proficiency.
(5)(3)又は(4)の学習サポートシステムにおいて、学習意欲及び習熟度に応じて得られる学習者の学習の効率を示す学習パフォーマンスを算出する算出処理をさらに実行し、出力処理は、学習意欲とともに又は学習意欲に代えて、算出された学習パフォーマンスを含む出力情報を生成してもよい。 (5) In the learning support system of (3) or (4), a calculation process may be further executed to calculate a learning performance indicating the efficiency of the learner's learning obtained according to the learning motivation and proficiency level, and the output process may generate output information including the calculated learning performance together with or instead of the learning motivation.
学習意欲及び習熟度に応じて得られる学習パフォーマンスを出力することで、ある学習環境の場合の学習パフォーマンスを学習者や学習の補助者に提示することができる。また、学習者や補助者は、この学習パフォーマンスに応じて、学習環境を含む学習方法を改善することができる。 By outputting the learning performance obtained according to the motivation to learn and the level of proficiency, the learning performance in a certain learning environment can be presented to the learner or learning assistant. Furthermore, the learner or assistant can improve the learning method, including the learning environment, according to this learning performance.
(6)(5)の学習サポートシステムにおいて、出力処理において、学習者が実施した課題毎に、出力情報を出力してもよい。 (6) In the learning support system of (5), in the output process, output information may be output for each assignment completed by the learner.
学習者や補助者は、各課題についての学習パフォーマンスを把握することが可能となり、より適切に学習方法の改善することができる。 Learners and assistants will be able to understand the learning performance for each task and improve their learning methods more appropriately.
(7)(5)又は(6)の学習サポートシステムにおいて、記憶装置は、学習者が学習を行い得る場所である学習場所の特定に用いる情報と、学習場所の識別情報とを関連付ける学習場所情報をさらに記憶し、演算装置は、課題を実施した際の学習者の学習場所の特定に用いる情報を取得すると、学習場所情報を参照して、学習場所の特定に用いる情報と関連付けられる識別情報で特定される学習場所を、学習者が前記課題を実施した場所として特定する場所特定処理をさらに実行し、出力処理は、特定された学習場所の識別情報を含む出力情報を出力してもよい。 (7) In the learning support system of (5) or (6), the storage device further stores learning location information that associates information used to identify a learning location where a learner can study with identification information of the learning location, and when the computing device acquires the information used to identify the learning location of the learner when performing the task, the computing device further executes a location identification process that refers to the learning location information and identifies the learning location identified by the identification information associated with the information used to identify the learning location as the location where the learner performed the task, and the output process may output output information including the identification information of the identified learning location.
学習の環境の一部である学習の場所毎に学習パフォーマンスが提示される。これにより、学習者及び補助者は、学習場所の改善により、学習効果を向上させることが容易となる。 Learning performance is presented for each learning location, which is part of the learning environment. This makes it easy for learners and assistants to improve their learning outcomes by improving the learning location.
(8)(5)乃至(7)の学習サポートシステムにおいて、記憶装置は、学習者が課題を実施に関する所要時間情報又は時間帯情報を蓄積して記憶し、出力処理は、所要時間情報又は時間帯情報を含む出力情報を出力してもよい。 (8) In the learning support system of (5) to (7), the storage device may accumulate and store information about the time required or time period for the learner to perform the task, and the output process may output output information including the time required or time period information.
学習環境の一部である学習の所要時間又は時間帯ごとに学習パフォーマンスが提示される。これにより、学習者及び補助者は、学習の所要時間又は時間帯の改善により、学習効果を向上させることが容易となる。 Learning performance is presented for each time period or time slot required for learning, which is part of the learning environment. This makes it easy for learners and assistants to improve their learning outcomes by improving the time period or time slot required for learning.
(9)(1)乃至(8)の学習サポートシステムにおいて、学習姿勢の情報は、学習者の目線、使用する筆記具の動き、体勢又は発話の少なくともいずれかの情報を含むものであってもよい。 (9) In the learning support system of (1) to (8), the information on the learning posture may include at least one of the learner's line of sight, the movement of the writing implement used, posture, or speech.
学習環境の一部として、学習者の目線、使用する筆記具の動き、体勢又は発話の情報を利用することで、適切な意欲を推定することができる。 By using information about the learner's eye movement, the movement of the writing implement used, posture or speech as part of the learning environment, appropriate motivation can be estimated.
(10)(1)乃至(9)の学習サポートシステムにおいて、学習に関わる補助は、学習者の学習に協同する者による、学習の助けとなる行為であってもよい。 (10) In the learning support system of (1) to (9), the assistance related to learning may be an act of helping the learner with learning by a person who cooperates with the learner in learning.
これにより、協同者が学習を補助する場合に、学習の意欲等を推定し、学習の改善に利用することができる。 This allows collaborators to estimate their motivation to learn and use this information to improve learning when assisting with learning.
(11)(1)乃至(9)の学習サポートシステムにおいて、学習に関わる補助は、学習者の学習に協同するための機械的手段による、学習の助けとなる行為であってもよい。 (11) In the learning support systems of (1) to (9), the learning assistance may be an act of helping the learner learn by using mechanical means to cooperate with the learner in his/her learning.
これにより、機械的手段が学習を補助する場合に、学習の意欲を推定し、学習の改善に利用することができる。 This allows us to estimate motivation to learn and use it to improve learning when mechanical means are used to assist learning.
(12)(1)乃至(9)の学習サポートシステムにおいて、学習に関わる補助は、学習者の学習に協同する者及び協同するための機械的手段の組み合わせであってもよい。 (12) In the learning support systems of (1) to (9), the learning assistance may be a combination of a person who collaborates with the learner in his/her learning and a mechanical means for collaboration.
これにより、協同者及び機械的手段が学習を補助する場合であっても、学習の意欲を推定し、学習の改善に利用することができる。 This allows us to estimate motivation to learn and use it to improve learning, even when learning is assisted by a collaborator and mechanical means.
(13)(1)乃至(12)の学習サポートシステムにおいて、出力処理は、所定のタイミングにおいて、当該所定のタイミングにおける、出力情報を出力してもよい。 (13) In the learning support system of (1) to (12), the output process may output output information at a predetermined timing.
これにより、予め定められた適切なタイミングで学習意欲等を取得し、学習の改善に利用することができる。 This allows for the acquisition of learning motivation and other information at predetermined appropriate times, which can be used to improve learning.
(14)本開示の学習サポート方法は、記憶装置にアクセス可能な演算装置で実行される学習サポート方法であって、記憶装置は、学習者の学習に関わる補助の特定に用いる信号により表される補助特定情報と、補助の有無、補助の識別情報又は補助が学習者と同一空間に存在するか否かの少なくともいずれかのデータを含む補助情報とを関連付ける学習補助情報と、学習者が学習に取り組む学習姿勢を示す情報と、学習者の学習意欲を示す情報とを関連付ける学習意欲情報と、を記憶し、学習サポート方法は、学習者の学習に関わる補助の特定に用いる信号を取得すると、学習補助情報を参照して、補助の特定に用いる信号により表される補助特定情報と関連付けられる補助情報を、学習者の補助情報として検出する検出処理と、学習者の学習姿勢の情報を取得すると、学習意欲情報を参照して、学習姿勢を示す情報と関連付けられる学習意欲を示す情報を抽出し、学習者の学習意欲を推定する意欲推定処理と、検出された補助情報と、抽出された前記学習意欲を示す情報とを関連付けて出力する出力処理とを含む。 (14) The learning support method of the present disclosure is a learning support method executed by a computing device that can access a storage device, in which the storage device stores learning support information that associates support identification information represented by a signal used to identify support related to the learner's learning with support information including at least one of data on the presence or absence of support, identification information of the support, or whether the support is present in the same space as the learner, and learning motivation information that associates information indicating the learning attitude of the learner with information indicating the learner's motivation to learn. The learning support method includes a detection process that, upon acquiring a signal used to identify support related to the learner's learning, refers to the learning support information and detects, as the learner's learning support information, support information associated with the support identification information represented by the signal used to identify the support; a motivation estimation process that, upon acquiring information on the learner's learning attitude, refers to the learning motivation information and extracts information indicating the learning motivation associated with the information indicating the learning attitude, and estimates the learner's motivation to learn; and an output process that associates and outputs the detected support information with the extracted information indicating the learning motivation.
これにより、ある学習環境の場合の学習者の学習意欲を学習者や学習の補助者に提示することができる。また、学習者や補助者は、この学習意欲の、学習環境を含む学習方法の改善に利用することができる。 This makes it possible to present a learner's motivation to learn in a certain learning environment to the learner or a learning assistant. Furthermore, the learner or assistant can use this motivation to improve the learning method, including the learning environment.
(15)本開示のプログラムは、(14)の学習サポート方法を、演算装置に実行させる。 (15) The program disclosed herein causes a computing device to execute the learning support method of (14).
これにより、ある学習環境の場合の学習者の学習意欲を学習者や学習の補助者に提示することができる。また、学習者や補助者は、この学習意欲の、学習環境を含む学習方法の改善に利用することができる。 This makes it possible to present a learner's motivation to learn in a certain learning environment to the learner or a learning assistant. Furthermore, the learner or assistant can use this motivation to improve the learning method, including the learning environment.
本開示の全請求項に記載の学習サポートシステム及び学習サポート方法は、ハードウェア資源、例えば、プロセッサ、メモリ、及びプログラムとの協働などによって、実現される。 The learning support system and learning support method described in all claims of this disclosure are realized by hardware resources, such as a processor, memory, and cooperation with a program.
本開示の学習サポートシステム、学習サポート方法及びプログラムは、学習のサポートに有用である。 The learning support system, learning support method, and program disclosed herein are useful for supporting learning.
1 学習サポートシステム
10 演算装置
11 入出力装置
12 通信装置
13 記憶装置
D1 学習補助情報
D2 学習意欲情報
D3 習熟度情報
D4 学習場所情報
P 学習サポートプログラム
20 学習者
21 補助者
Claims (15)
前記記憶装置は、
学習者の学習に関わる補助の特定に用いる信号により表される補助特定情報と、前記補助の識別情報及び前記補助が前記学習者と同一空間に存在するか否かのデータを含む補助情報とを関連付ける学習補助情報と、
学習者が学習に取り組む学習姿勢を示す情報と、前記学習者の学習意欲を示す情報とを関連付ける学習意欲情報と、
を記憶し、
前記演算装置は、
学習者の学習に関わる補助の特定に用いる信号を取得すると、前記学習補助情報を参照して、前記補助の特定に用いる信号により表される補助特定情報と関連づけられる前記補助情報を、前記学習者の補助情報として検出する検出処理と、
前記学習者の学習姿勢の情報を取得すると、前記学習意欲情報を参照して、前記学習姿勢を示す情報と関連付けられる前記学習意欲を示す情報を抽出し、前記学習者の学習意欲を推定する意欲推定処理と、
検出された前記補助情報と、抽出された前記学習意欲を示す情報とを関連付けた出力情報を出力する出力処理と、
を実行する、
学習サポートシステム。 A storage device and a computing device,
The storage device includes:
learning assistance information that associates assistance identification information represented by a signal used to identify assistance related to the learner's learning with assistance information including identification information of the assistance and data on whether the assistance is present in the same space as the learner;
learning motivation information that associates information indicating a learner's learning attitude with information indicating the learner's motivation to learn;
Remember,
The computing device includes:
a detection process for detecting, when a signal used for identifying an auxiliary information related to a learner's learning is acquired, the auxiliary information associated with the auxiliary identification information represented by the signal used for identifying the auxiliary information as the auxiliary information of the learner, by referring to the learning auxiliary information;
a motivation estimation process for estimating the learning motivation of the learner by extracting information indicating the learning motivation associated with the information indicating the learning attitude of the learner with reference to the learning motivation information when the information indicating the learning attitude of the learner is acquired;
an output process for outputting output information in which the detected auxiliary information is associated with the extracted information indicating the willingness to learn;
Execute
Learning support system.
前記出力処理は、前記補助情報が含むデータに応じた前記学習意欲を出力情報として出力する
請求項1に記載の学習サポートシステム。 There are a plurality of types of auxiliary information depending on the data included in the auxiliary information,
The learning support system according to claim 1 , wherein the output process outputs the motivation to learn according to data included in the auxiliary information as output information.
前記演算装置は、前記学習者が実施した課題の解答結果を取得すると、前記習熟度情報を参照して、前記解答結果と関連付けられる習熟度を、前記学習者の習熟度として推定する習熟度推定処理をさらに実行し、
前記出力処理は、前記学習意欲とともに又は前記学習意欲に代えて、推定された前記習熟度を含む出力情報を出力する
請求項2に記載の学習サポートシステム。 The storage device further stores proficiency information that associates an answer result to be provided to the learner with the proficiency of the learner;
When the computing device acquires an answer result of the task performed by the learner, the computing device further executes a proficiency estimation process of referring to the proficiency information and estimating a proficiency associated with the answer result as the proficiency of the learner;
The learning support system according to claim 2 , wherein the output process outputs output information including the estimated proficiency level together with the motivation to learn or instead of the motivation to learn.
前記習熟度推定処理は、前記課題の解答結果とともに、前記学習者が前記課題の実施に要した時間情報を取得すると、前記解答結果とともに前記時間情報と関連付けられる習熟度を、前記学習者の習熟度として推定する
請求項3に記載の学習サポートシステム。 The proficiency information associates a combination of the answer result of the task and time information required for the task with the proficiency,
The learning support system of claim 3, wherein the proficiency estimation process, when it obtains information on the time taken by the learner to complete the task along with the answer result of the task, estimates the proficiency associated with the time information along with the answer result as the learner's proficiency.
前記学習意欲及び前記習熟度に応じて得られる前記学習者の学習の効率を示す学習パフォーマンスを算出する算出処理をさらに実行し、
前記出力処理は、前記学習意欲とともに又は前記学習意欲に代えて、算出された前記学習パフォーマンスを含む出力情報を出力する、
請求項3又は4に記載の学習サポートシステム。 The computing device includes:
A calculation process is further performed to calculate a learning performance indicating an efficiency of the learning of the learner obtained according to the motivation to learn and the proficiency level.
The output process outputs output information including the calculated learning performance together with or instead of the learning motivation.
5. The learning support system according to claim 3 or 4.
請求項5に記載の学習サポートシステム。 The output process outputs the output information for each task performed by the learner.
The learning support system according to claim 5.
前記演算装置は、
前記課題を実施した際の前記学習者の学習場所の特定に用いる情報を取得すると、前記学習場所情報を参照して、前記学習場所の特定に用いる情報と関連付けられる識別情報で特定される学習場所を、前記学習者が前記課題を実施した場所として特定する場所特定処理をさらに実行し、
前記出力処理は、特定された前記学習場所の識別情報を含む出力情報を出力する、
請求項5又は6に記載の学習サポートシステム。 The storage device further stores learning location information that associates information used to specify a learning location where a learner can study with identification information of the learning location;
The computing device includes:
when acquiring information used to identify the learning location of the learner when the learner performed the task, further executing a location identification process to refer to the learning location information and identify the learning location identified by identification information associated with the information used to identify the learning location as the location where the learner performed the task;
The output process outputs output information including identification information of the identified learning location.
7. A learning support system according to claim 5 or 6.
前記出力処理は、前記所要時間又は前記時間帯情報を含む前記出力情報を出力する、
請求項5乃至7のいずれか1に記載の学習サポートシステム。 The storage device accumulates and stores at least one of the time required for the learner to perform the task or time period information,
The output process outputs the output information including the required time or the time period information.
8. The learning support system according to claim 5.
請求項1乃至8のいずれか1に記載の学習サポートシステム。 The learning support system according to claim 1 , wherein the information on the learning posture includes at least one of information on the learner's line of sight, the movement of a writing implement used, body posture, and speech.
請求項1乃至9のいずれか1に記載の学習サポートシステム。 10. The learning support system according to claim 1, wherein the assistance related to learning is an action of helping the learner in learning by a person who cooperates with the learner in learning.
請求項1乃至9のいずれか1に記載の学習サポートシステム。 10. The learning support system according to claim 1, wherein the learning assistance is an action of helping the learner with learning by mechanical means for cooperating with the learner in learning.
請求項1乃至9のいずれか1に記載の学習サポートシステム。 10. The learning support system according to claim 1, wherein the assistance in the learning is provided by a combination of a person who cooperates with the learner in the learning and a mechanical means for cooperation.
請求項1乃至12のいずれか1に記載の学習サポートシステム。 The learning support system according to claim 1 , wherein the output process outputs the output information at a predetermined timing.
前記記憶装置は、
学習者の学習に関わる補助の特定に用いる信号により表される補助特定情報と、前記補助の識別情報及び前記補助が前記学習者と同一空間に存在するか否かのデータを含む補助情報とを関連付ける学習補助情報と、
学習者が学習に取り組む学習姿勢を示す情報と、前記学習者の学習意欲を示す情報とを関連付ける学習意欲情報と、
を記憶し、
前記学習サポート方法は、
学習者の学習に関わる補助の特定に用いる信号を取得すると、前記学習補助情報を参照して、前記補助の特定に用いる信号により表される補助特定情報と関連付けられる前記補助情報を、前記学習者の補助情報として検出する検出処理と、
前記学習者の学習姿勢の情報を取得すると、前記学習意欲情報を参照して、前記学習姿勢を示す情報と関連付けられる前記学習意欲を示す情報を抽出し、前記学習者の学習意欲を推定する意欲推定処理と、
検出された前記補助情報と、抽出された前記学習意欲を示す情報とを関連付けた出力情報を出力する出力処理と、
を含む、
学習サポート方法。 1. A method of supporting learning executed on a computing device having access to a storage device, comprising:
The storage device includes:
learning assistance information that associates assistance identification information represented by a signal used to identify assistance related to the learner's learning with assistance information including identification information of the assistance and data on whether the assistance is present in the same space as the learner;
learning motivation information that associates information indicating a learner's learning attitude with information indicating the learner's motivation to learn;
Remember,
The learning support method includes:
a detection process for detecting, when a signal used for identifying an aid related to a learner's learning is acquired, the aid information associated with the aid identification information represented by the signal used for identifying the aid as aid information for the learner, by referring to the learning aid information;
a motivation estimation process for estimating the learning motivation of the learner by extracting information indicating the learning motivation associated with the information indicating the learning attitude of the learner with reference to the learning motivation information when the information indicating the learning attitude of the learner is acquired;
an output process for outputting output information in which the detected auxiliary information is associated with the extracted information indicating the willingness to learn;
Including,
Learning support methods.
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| 鶴岡 秀樹 Hideki TSURUOKA,クッション型デバイスを用いた自律学習支援システムの提案 Ambient System for Encouraging Autonomous Learning Using Cushion Shaped Device,電子情報通信学会論文誌D VolumeJ100-D No.1 [online] ,日本,電子情報通信学会,第J100-D巻 |
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