JP7660289B2 - INTEREST LEVEL ESTIMATION SYSTEM AND INTEREST LEVEL ESTIMATION METHOD - Google Patents
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Description
本発明は、幼児の関心度を推定するための、関心度推定システム及び関心度推定方法に関する。 The present invention relates to an interest level estimation system and an interest level estimation method for estimating a child's interest level.
育児に関する様々な技術が提案されている。特許文献1には、幼児に机へ向かう習慣をつけることができる幼児用机が開示されている。Various technologies related to childcare have been proposed.
幼児の教育等に際しては、幼児がどのような事象に関心(興味)を持っているかを把握することが重要である。 When educating young children, it is important to understand what topics they are interested in.
本発明は、幼児の関心度を推定することができる関心度推定システム等を提供する。 The present invention provides an interest level estimation system capable of estimating a child's level of interest.
本発明の一態様に係る関心度推定システムは、幼児の行動の予定を示す予定情報であってユーザの入力操作に基づく予定情報を取得する取得部と、取得された前記予定情報に基づいて、前記幼児の行動に関連する複数のジャンルそれぞれに対する前記幼児の第一関心度を推定する推定部と、推定された前記第一関心度を示す第一関心度情報を出力する出力部とを備え、前記入力操作には、前記幼児が対象期間に実施することを希望する行動の複数の候補を選択するための選択操作、前記複数の候補の中から複数の最終候補を選択するための選択操作、前記対象期間における、前記複数の最終候補の実施順序の指定操作、及び、前記対象期間における、前記複数の最終候補それぞれの時間配分の指定操作が含まれる。 An interest level estimation system according to one embodiment of the present invention includes an acquisition unit that acquires schedule information indicating a planned behavior of a young child based on a user's input operation, an estimation unit that estimates a first interest level of the young child in each of a plurality of genres related to the behavior of the young child based on the acquired schedule information, and an output unit that outputs first interest level information indicating the estimated first interest level, wherein the input operation includes a selection operation for selecting multiple candidates for behavior that the young child wishes to perform during a target period, a selection operation for selecting multiple final candidates from the multiple candidates, an operation for specifying the order in which the multiple final candidates will be performed during the target period, and an operation for specifying the time allocation of each of the multiple final candidates during the target period.
本発明の一態様に係る関心度推定方法は、コンピュータによって実行される関心度推定方法であって、幼児の行動の予定を示す予定情報であってユーザの入力操作に基づく予定情報を取得する取得ステップと、取得された前記予定情報に基づいて、前記幼児の行動に関連する複数のジャンルそれぞれに対する前記幼児の第一関心度を推定する推定ステップと、推定された前記第一関心度を示す第一関心度情報を出力する出力ステップとを含み、前記入力操作には、前記幼児が対象期間に実施することを希望する行動の複数の候補を選択するための選択操作、前記複数の候補の中から複数の最終候補を選択するための選択操作、前記対象期間における、前記複数の最終候補の実施順序の指定操作、及び、前記対象期間における、前記複数の最終候補それぞれの時間配分の指定操作が含まれる。 An interest level estimation method according to one embodiment of the present invention is an interest level estimation method executed by a computer, and includes an acquisition step of acquiring schedule information indicating a planned behavior of a young child, the schedule information being based on a user's input operation, an estimation step of estimating a first interest level of the young child in each of a plurality of genres related to the behavior of the young child based on the acquired schedule information, and an output step of outputting first interest level information indicating the estimated first interest level, wherein the input operation includes a selection operation for selecting multiple candidates for behavior that the young child wishes to perform during a target period, a selection operation for selecting multiple final candidates from the multiple candidates, an operation for specifying the order in which the multiple final candidates will be performed during the target period, and an operation for specifying the time allocation of each of the multiple final candidates during the target period.
本発明の一態様に係るプログラムは、前記関心度推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。 A program according to one aspect of the present invention is a program for causing a computer to execute the interest level estimation method.
本発明の関心度推定システム等は、幼児の関心度を推定することができる。 The interest level estimation system of the present invention can estimate the interest level of young children.
以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。 The following describes the embodiments in detail with reference to the drawings. Note that the embodiments described below are all comprehensive or specific examples. The numerical values, shapes, materials, components, component placement and connection forms, steps, and order of steps shown in the following embodiments are merely examples and are not intended to limit the present invention. Furthermore, among the components in the following embodiments, components that are not described in an independent claim are described as optional components.
なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略または簡略化される場合がある。Note that each figure is a schematic diagram and is not necessarily a precise illustration. In addition, in each figure, the same reference numerals are used for substantially the same configurations, and duplicate explanations may be omitted or simplified.
(実施の形態)
[構成]
まず、実施の形態に係る関心度推定システムの構成について説明する。図1は、実施の形態に係る関心度推定システムの機能構成を示すブロック図である。
(Embodiment)
[composition]
First, a configuration of a level of interest estimating system according to an embodiment will be described. Fig. 1 is a block diagram showing a functional configuration of the level of interest estimating system according to an embodiment.
実施の形態に係る関心度推定システム10は、幼児Aが取りうる行動に関連する複数のジャンルそれぞれに対する幼児Aの関心度を推定することができるシステムである。関心度は、幼児Aがどれだけそのジャンルに興味を持っているかを示すパラメータであり、言い換えれば、興味度である。The interest
ここでの行動とは、例えば、公園に行く、ブロック遊び、お絵かき、数の勉強、及び、文字の勉強などの幼児Aが取りうる行動である。行動は、活動または行為などと言い換えることができる。ジャンルとは、例えば、行動の上位概念に相当し、分野、分類または種別などと言い換えることができる。以下の実施の形態では、ジャンルは、例えば、国語系、算数系、理科系・・などの学習に関するジャンル(言い換えれば、学習分野)である。 The actions here are actions that Preschooler A can take, such as going to the park, playing with blocks, drawing, studying numbers, and studying letters. Actions can be rephrased as activities or actions. Genres correspond to higher concepts of actions, and can be rephrased as fields, classifications, or types. In the following embodiment, genres are genres related to learning, such as Japanese language, arithmetic, science, etc. (in other words, learning fields).
関心度推定システム10は、具体的には、幼児Aまたは幼児Aの保護者Bが立てた行動の予定と、幼児Aが実際に実行した行動とに基づいて、ジャンルごとの幼児Aの関心度を推定する。図1に示されるように、関心度推定システム10は、第一情報端末20と、第二情報端末30と、関心度推定装置40とを備える。以下、これらの各装置について説明する。Specifically, the interest
[第一情報端末]
まず、第一情報端末20について説明する。第一情報端末20は、幼児Aまたは保護者Bによって使用される情報端末である。第一情報端末20は、例えば、スマートフォンまたはタブレット端末などの携帯型の情報端末であるが、パーソナルコンピュータなどの据え置き型の情報端末であってもよい。第一情報端末20は、具体的には、操作受付部21と、表示部22と、制御部23と、記憶部24と、通信部25と、スピーカ26とを備える。
[First information terminal]
First, the
操作受付部21は、幼児Aまたは保護者Bの操作を受け付ける。操作受付部21は、例えば、幼児Aの行動の予定を示す予定情報、及び、幼児Aの行動の実績を示す実績情報の入力操作を、幼児Aまたは保護者Bから受け付ける。操作受付部21は、例えば、タッチパネルによって実現されるが、マウス及びキーボードなどによって実現されてもよい。The
表示部22は、画像を表示する。表示部22は、例えば、予定情報、及び、実績情報の入力画面を表示する。表示部22は、例えば、液晶パネルまたは有機EL(Electro Luminescence)パネルなどの表示パネルによって実現される。The
制御部23は、操作受付部21に入力された予定情報、及び、実績情報を通信部25に関心度推定装置40へ送信させる制御などを行う。制御部23は、例えば、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサによって実現されてもよい。制御部23の機能は、例えば、制御部23を構成するマイクロコンピュータまたはプロセッサなどが記憶部24に記憶されたコンピュータプログラムを実行することによって実現される。The
記憶部24は、制御部23によって実行されるコンピュータプログラムなどが記憶される記憶装置である。記憶部24は、例えば、半導体メモリなどによって実現される。The
通信部25は、第一情報端末20が関心度推定装置40とインターネットなどの広域通信ネットワーク70を介して通信を行うための通信モジュール(通信回路)である。通信部25は、例えば、予定情報、及び、実績情報を関心度推定装置40へ送信する。通信部25によって行われる通信は、例えば、無線通信であるが、有線通信であってもよい。通信に用いられる通信規格についても特に限定されない。The
スピーカ26は、アラーム音などの音を出力する。スピーカ26は、第一情報端末20に内蔵されるスピーカであるが、第一情報端末20に外付けされるスピーカであってもよい。The
[第二情報端末]
次に、第二情報端末30について説明する。第二情報端末30は、幼児Aが通う幼児教室(未就学児を対象とした学校)の教師Cによって使用される情報端末である。第二情報端末30は、例えば、スマートフォンまたはタブレット端末などの携帯型の情報端末であるが、パーソナルコンピュータなどの据え置き型の情報端末であってもよい。第二情報端末30は、具体的には、操作受付部31と、表示部32と、制御部33と、記憶部34と、通信部35とを備える。
[Second Information Terminal]
Next, the
操作受付部31は、教師Cの操作を受け付ける。操作受付部31は、例えば、変換パラメータ情報の入力操作を、教師Cから受け付ける。変換パラメータ情報ついては後述する。複数の操作受付部31は、例えば、タッチパネルによって実現されるが、マウス及びキーボードなどによって実現されてもよい。The
表示部32は、画像を表示する。表示部32は、例えば、変換パラメータ情報の入力画面を表示する。表示部32は、例えば、液晶パネルまたは有機ELパネルなどの表示パネルによって実現される。The
制御部33は、操作受付部31に入力された変換パラメータ情報を通信部35に関心度推定装置40へ送信させる制御を行う。制御部33は、例えば、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサによって実現されてもよい。制御部33の機能は、例えば、制御部33を構成するマイクロコンピュータまたはプロセッサなどが記憶部34に記憶されたコンピュータプログラムを実行することによって実現される。The
記憶部34は、制御部33によって実行されるコンピュータプログラムなどが記憶される記憶装置である。記憶部34は、例えば、半導体メモリなどによって実現される。The
通信部35は、第二情報端末30が関心度推定装置40と広域通信ネットワーク70を介して通信を行うための通信モジュール(通信回路)である。通信部35は、例えば、変換パラメータ情報を関心度推定装置40へ送信する。通信部35によって行われる通信は、例えば、無線通信であるが、有線通信であってもよい。通信に用いられる通信規格についても特に限定されない。The
[関心度推定装置]
次に、関心度推定装置40について説明する。関心度推定装置40は、第一情報端末20から受信した情報、及び、第二情報端末30から受信した情報に基づいて幼児Aの関心度を推定するための情報処理を行うクラウドサーバ(サーバ装置)である。関心度推定装置40は、通信部41と、情報処理部42と、記憶部43とを備える。
[Interest Level Estimation Device]
Next, a description will be given of the interest
通信部41は、関心度推定装置40が第一情報端末20及び第二情報端末30と広域通信ネットワーク70を介して通信を行うための通信モジュール(通信回路)である。通信部41によって行われる通信は、例えば、有線通信であるが、無線通信であってもよい。通信に用いられる通信規格についても特に限定されない。The
情報処理部42は、幼児Aの関心度を推定するための情報処理を行う。情報処理部42は、例えば、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサによって実現されてもよい。情報処理部42は、機能的な構成要素として、取得部44、推定部45、及び、出力部46を有する。取得部44、推定部45、及び、出力部46の機能は、例えば、情報処理部42を構成するマイクロコンピュータまたはプロセッサ等が記憶部43に記憶されたコンピュータプログラムを実行することによって実現される。取得部44、推定部45、及び、出力部46のそれぞれの詳細な機能については後述する。The
記憶部43は、情報処理部42によって実行されるコンピュータプログラム、及び、上記情報処理を行うために用いられる各種情報などが記憶される記憶装置である。記憶部43は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)などによって実現される。The
[予定情報及び実績情報]
関心度推定システム10は、幼児Aの行動の予定を示す予定情報、及び、幼児Aの行動の実績を示す実績情報を用いて、行動に関連する複数のジャンルそれぞれに対する幼児Aの関心度を推定する。以下、予定情報及び実績情報について説明する。
[Planned and actual information]
The interest
まず、予定情報について説明する。予定情報は、言い換えれば、計画情報であり、幼児Aの行動の予定(計画)を示す情報である。予定情報は、幼児A及び保護者Bの少なくとも一方のユーザの第一情報端末20への入力操作に基づいて生成される。なお、予定情報には、予定の入力に関連して得られる情報(後述の、候補が選択されるまでの所要時間を示す情報、及び、最終候補として選択されたか否かを示す情報など)が含まれる。
First, the schedule information will be explained. In other words, the schedule information is plan information, and is information indicating the schedule (plan) of the behavior of Infant A. The schedule information is generated based on the input operation of at least one of the users, Infant A and Parent B, to the
例えば、第一情報端末20の制御部23は、関心度推定システム10専用の第一アプリケーションプログラム(以下、第一アプリとも記載される)を実行することにより、表示部22に予定情報の入力画面を表示させる。For example, the
以下、予定情報及び実績情報を入力するための入力操作の手順と、入力画面の例とについて説明する。図2は、入力操作の手順を示すフローチャートである。図3~図9は、入力画面の一例を示す図である。The following describes the input operation procedure for inputting plan information and actual information, and examples of input screens. Figure 2 is a flowchart showing the input operation procedure. Figures 3 to 9 are diagrams showing examples of input screens.
なお、以下の説明では、予定情報を入力するための入力操作は保護者Bによって行われるものとして説明されるが、幼児Aによって行われてもよい。入力操作は、幼児A及び保護者Bの少なくとも一方によって行われればよい。In the following explanation, the input operation for inputting the schedule information is described as being performed by parent B, but it may also be performed by child A. The input operation may be performed by at least one of child A and parent B.
まず、第一情報端末20の表示部22には、図3に示されるような第一入力画面が表示される。このような第一入力画面が表示されているときに、幼児A及び保護者Bは、幼児Aが翌日の対象期間にどのような行動を実施したいかを話し合う。対象期間は、例えば、1時間程度の長さの期間であるが、対象期間の長さは特に限定されない。保護者Bは、話し合いの結果に基づいて、幼児Aが対象期間に実施することを希望する行動の候補の選択操作を行い、操作受付部21は、このような選択操作を受け付ける(S11)。保護者Bは、具体的には、図3の「えらぶ」と記載されたアイコンをタップ操作することで、図4に示されるような選択肢の表示画面(第二入力画面)を表示することができる。保護者Bは、表示された選択肢の中から幼児Aが実施することを希望する行動の候補を選択する。選択肢は、例えば、数十~50種類程度準備されている。なお、保護者Bは、選択肢に存在しない行動を自由入力することもできる。First, the
ステップS11において、候補は、例えば、複数(具体的には、所定数以上)選択される。所定数は、例えば、3つである。このとき、制御部23は、複数の候補のそれぞれが選択されるまでの所要時間を記録する(S12)。なお、1つめの候補が選択されるまでの所要時間は、第一入力画面が表示されてから、1つめの候補が選択されるまでの時間であり、2つめの候補が選択されるまでの所要時間は、1つめの候補が選択されてから、2つめの候補が選択されるまでの時間である。In step S11, for example, multiple candidates (specifically, a predetermined number or more) are selected. The predetermined number is, for example, three. At this time, the
候補の選択操作の受け付けが完了すると、表示部22には、図5に示されるような第三入力画面が表示される。このような第三入力画面が表示されているときに、複数の候補の中から幼児Aが翌日の対象期間に特に実施したい行動を話し合う。保護者Bは、話し合いの結果に基づいて、最終候補を選択するための選択操作を行い、操作受付部21は、このような選択操作を受け付ける(S13)。Once the acceptance of the candidate selection operation has been completed, the
ステップS13において、最終候補は、例えば、上記所定数だけ選択される。図5の例では、「てれび」「かずのべんきょう」「おえかき」「こうえんにいく」「つみき」の5つの行動の候補の中から3つの行動が最終候補として選択される。In step S13, the final candidates are selected, for example, the predetermined number mentioned above. In the example of Figure 5, three actions are selected as final candidates from the five action candidates "TV", "Study numbers", "Drawing", "Go to the park", and "Building blocks".
最終候補の選択操作の受け付けが完了すると、表示部22には、図6に示されるような第四入力画面が表示される。このような第四入力画面が表示されているときに、幼児A及び保護者Bは、対象期間における最終候補(3つの行動)の実施予定順序を話し合う。保護者Bは、話し合いの結果に基づいて、対象期間における、決定された複数の最終候補の実施予定順序の指定操作を行い、操作受付部21は、このような指定操作を受け付ける(S14)。Once the acceptance of the selection operation of the final candidates has been completed, the
実施予定順序の指定操作の受け付けが完了すると、表示部22には、図7に示されるような第五入力画面が表示される。このような第五入力画面が表示されているときに、幼児A及び保護者Bは、対象期間における最終候補(3つの行動)の時間配分を話し合う。保護者Bは、話し合いの結果に基づいて、対象期間における、決定された複数の最終候補の時間配分の指定操作を行い、操作受付部21は、このような指定操作を受け付ける(S15)。図7に示されるように、時間配分の指定操作は、例えば、第五入力画面に表示される三角形状のアイコンに対する操作である。なお、時間配分の指定は、5分~10分程度を最小単位として行われる。Once the acceptance of the operation to specify the planned order of implementation is completed, the
時間配分の指定操作の受け付けが完了すると、表示部22には、図8に示されるような第六入力画面が表示される。このような第六入力画面が表示されているときに、幼児A及び保護者Bは、対象期間の開始時刻を話し合う。保護者Bは、話し合いの結果に基づいて、対象期間の開始時刻の指定操作を行い、操作受付部21は、このような指定操作を受け付ける(S16)。Once the acceptance of the time allocation designation operation has been completed, the
次に、制御部23は、ステップS11~ステップS16において受け付けられた入力操作に基づいて幼児Aの予定情報を生成し、生成した予定情報を記憶部24に記憶する(S17)。図10は、予定情報(及び、実績情報)の一例を示す図である。図10に示されるように、予定情報においては、実施予定日(予定情報を入力した日の翌日の日付)、(a)当該実施予定日に選択された行動の候補、(b)当該候補が選択されるまでの所要時間、(c)最終候補として選択されたか否か、(d)最終候補の実施予定順序、及び、(e)最終候補の実施予定時間が対応付けられている。なお、実施予定時間は、上述の時間配分の指定操作によって定められる。また、後述のように、予定情報には、実績情報が対応付けられる。Next, the
その後、ステップS16において指定された対象期間の開始時刻の所定時間前(例えば、10分前など)になると、制御部23は、スピーカからアラーム音を出力させる(S18)。制御部23は、アラーム音に代えてまたはアラーム音に加えて、第一情報端末20が備えるバイブレーションモータ(図示せず)を用いて第一情報端末20を振動させてもよい。Thereafter, when it is a predetermined time (e.g., 10 minutes) before the start time of the target period specified in step S16, the
また、制御部23は、図9に示される入力画面であって表示部22に実績情報の入力画面を表示させる。
In addition, the
保護者Bは、前日に予定した3つの最終候補の行動のいずれかを実際に幼児Aが実施する際に、図9の入力画面を通じて実施する行動を1つ選択する選択操作を行い、かつ、「活動開始」と記載されたアイコンをタップ操作する。また、保護者Bは、選択した行動の実施を終了する際に「活動終了」と記載されたアイコンをタップ操作する。操作受付部21は、これらの入力操作を受け付け(S19)、制御部23は、受け付けられた入力操作に基づいて実績情報を生成し、生成した実績情報を予定情報と対応付けて記憶する(S20)。上記図10に示されるように、実績情報においては、(f)最終候補の行動が実際に実施された順序、及び、(g)最終候補の行動が実際に実施された時間が対応付けられている。When Toddler A actually performs one of the three final candidate actions scheduled for the previous day, Parent B performs a selection operation to select one action to be performed through the input screen of FIG. 9 and taps the icon marked "Start Activity." Parent B also taps the icon marked "End Activity" when completing the selected action. The
以上説明したように、保護者Bは、第一情報端末20を通じて、予定情報、及び、実績情報を入力することができる。予定情報、及び、実績情報の入力(図2に示される一連の処理)は、日々行われ、予定情報、及び、実績情報は、記憶部24に蓄積されていく。後述のように、蓄積された予定情報及び実績情報は、通信部25によって関心度推定装置40へ送信される。As described above, parent B can input schedule information and performance information through the
なお、制御部23は、上記第一アプリを実行中の第一情報端末20(操作受付部21)に対して所定の操作が行われたことを契機に、予定情報が示す行動の予定と実績情報が示す行動の実績とが並べられた対比画面を表示部22に表示することができる。図11は、対比画面の一例を示す図である。図11においては上段が行動の予定を示し、下段が行動の実績を示す。このような対比画面によれば、幼児A及び保護者Bは、行動の予定に対し行動の実績がどうであったかを振り返ることができる。When a predetermined operation is performed on the first information terminal 20 (operation receiving unit 21) that is executing the first app, the
また、制御部23は、上記第一アプリを実行中の第一情報端末20(操作受付部21)に対して所定の操作が行われたことを契機に、予定情報及び実績情報の入力が行われたか否かを日付ごとに示すカレンダー情報を表示することができる。図12は、カレンダー情報の一例を示す図である。図12の例では、予定情報及び実績情報の入力が行われた日(図10の日付に対応)には、星形のスタンプが押印され、予定情報及び実績情報の入力が行われていない日には、スタンプが押印されていない。このようなカレンダー情報によれば、関心度推定システム10は、幼児A及び保護者Bの、予定情報及び実績情報の入力に対する意欲の増大を図ることができる。In addition, the
ところで、予定情報の入力は、実際に行動が実施される日の前日の就寝前の時間帯に、幼児A及び保護者Bが話し合いをしながら行われることを想定している。そこで、制御部23は、上記第一アプリを実行中に就寝前の時間帯(例えば、21時以降24時以前の時間帯)が到来すると、自動的に通常モードからナイトモードに遷移してもよい。ナイトモードにおいて、制御部23は、表示部22の明るさを通常モードよりも低下させ、かつ、スピーカ26の出力音量を通常モードよりも低下させる。これにより、予定情報及び実績情報の入力が就寝の妨げになってしまうことが抑制される。Incidentally, it is assumed that the input of the schedule information is carried out by infant A and guardian B in discussion before going to bed on the day before the actual action is to be carried out. Thus, the
[推定動作]
上記のように入力された予定情報及び実績情報を用いて、幼児Aの関心度を推定する推定動作について説明する。図13は、関心度の推定動作のフローチャートである。
[Estimated Action]
An operation of estimating the interest level of the child A using the schedule information and performance information input as described above will be described below. Fig. 13 is a flow chart of the operation of estimating the interest level.
まず、関心度推定装置40の通信部41は、幼児Aの行動の予定を示す予定情報、及び、幼児Aの行動の実績を示す実績情報を第一情報端末20から受信し(S21)、情報処理部42は、受信された予定情報及び実績情報を記憶部43に記憶する(S22)。予定情報及び実績情報は、例えば、第一情報端末20から関心度推定装置40へ定期的に送信されるが、非定期的に送信されてもよい。記憶部43には、予定情報及び実績情報が少なくとも所定期間分記憶(蓄積)され、幼児Aの関心度は、所定期間分の予定情報及び実績情報に基づいて推定される。所定期間は、例えば、1か月であるが、1週間であってもよく、特に限定されない。First, the
ステップS22の次に、通信部41は、変換パラメータ情報を第二情報端末30から受信し(S23)、情報処理部42は、受信された変換パラメータ情報を記憶部43に記憶する(S24)。まず、変換パラメータ情報について説明する。図14は、変換パラメータ情報の一例を示す図である。After step S22, the
後述のように、推定部45は、関心度推定システム10は、複数の行動のそれぞれに対する幼児Aの第二関心度(つまり、行動ごとの関心度)を推定した後、第二関心度を、複数のジャンルのそれぞれに対する幼児Aの第一関心度(つまり、ジャンルごとの関心度)に変換する。変換パラメータ情報は、この変換に用いられる情報であり、上述の数十~50種類程度の行動の候補(選択肢として準備された複数の行動の候補)のそれぞれに対する第二関心度を第一関心度に変換するための係数(パラメータ)を示す情報(例えば、テーブル情報)である。変換パラメータ情報は、言い換えれば、ある行動が複数のジャンルのそれぞれにどの程度当てはまるかを示す情報である。As described below, the
ここでの複数のジャンルは、例えば、国語系、算数系、理科系、社会系の4つであるが、このようなジャンルは一例である。例えば、複数のジャンルの数は、3つ以下であってもよいし、5つ以上であってもよい。また、複数のジャンルは、右脳系及び左脳系など、学習分野(学習科目)とは異なる切り口のジャンルであってもよい。 The multiple genres here are, for example, four genres: Japanese language, mathematics, science, and social studies, but these genres are just an example. For example, the number of multiple genres may be three or less, or five or more. In addition, the multiple genres may be genres that are approached from different perspectives than the learning field (learning subject), such as right-brain and left-brain genres.
変換パラメータ情報は、教師Cによって第二情報端末30に手動入力される。つまり、変換パラメータ情報が示す行動とジャンルとの関係性は、教師Cの主観評価に基づく。例えば、第二情報端末30の制御部33は、関心度推定システム10専用の第二アプリケーションプログラム(以下、第二アプリとも記載される)を実行することにより、表示部32に変換パラメータ情報の入力画面を表示させる。入力画面が表示されているときに、操作受付部31は、変換パラメータ情報(図14の例では、テーブル内の1~5までの数値)の入力操作を教師Cから受け付ける。このように入力された変換パラメータ情報は、通信部35によって関心度推定装置40へ送信される。The conversion parameter information is manually input into the
以上説明した変換パラメータ情報は、教師Cによって入力されることにより、幼児Aが通う幼児教室(教師Cが所属する学校)の特色、及び、当該幼児教室の授業内容などが反映されたものとなる。つまり変換パラメータ情報は、幼児教室ごとに異なる情報となる。The conversion parameter information described above is input by teacher C, and reflects the characteristics of the preschool classroom (the school to which teacher C belongs) attended by child A, as well as the content of lessons at that preschool. In other words, the conversion parameter information is different for each preschool classroom.
次に、取得部44は、上記所定期間分の幼児Aの予定情報及び実績情報を記憶部43から取得し(S25)、推定部45は、取得された予定情報及び実績情報に基づいて、複数の行動のそれぞれに対する幼児Aの第二関心度(第二関心度情報)を推定する(S26)。例えば、ある行動に対する幼児Aの第二関心度Sは、以下の式に基づいて推定される。第二関心度Sは、0以上の値となり、値が大きいほど関心が高いことを意味する。Next, the
S=wa・Sa+wb・Sb+wc・Sc+wd・Sd
+we・Se+wf・Sf+wg・Sg
S=wa・Sa+wb・Sb+wc・Sc+wd・Sd
+we・Se+wf・Sf+wg・Sg
上記式におけるSa~Sgは、図10の(a)~(g)の各項目に対応するスコアを意味し、いずれも正の値となる。Sa~Sgのそれぞれの最大値及び最小値は、同じ値に設定される。In the above formula, Sa to Sg represent the scores corresponding to each item in Figure 10 (a) to (g), and all of them are positive values. The maximum and minimum values of each of Sa to Sg are set to the same value.
例えば、スコアSaは、所定期間においてある行動が候補として選択された累積回数に基づくスコアであり、累積回数が多いほど高い値となる。つまり、スコアSaは、幼児Aに候補として選ばれやすい行動ほど、高い値となる。For example, the score Sa is based on the cumulative number of times that a certain behavior has been selected as a candidate during a specified period, and the more the cumulative number, the higher the value. In other words, the more likely a behavior is to be selected as a candidate by Infant A, the higher the score Sa will be.
スコアSbは、候補として選択されるまでの所要時間の累積値に基づくスコアであり、累積値が小さいほど高い値となる。つまり、スコアSbは、幼児Aが迷わずに候補として選択した行動ほど、高い値となる。The score Sb is based on the cumulative value of the time it takes to be selected as a candidate, and the smaller the cumulative value, the higher the score Sb. In other words, the more easily the behavior is selected as a candidate by Toddler A, the higher the score Sb.
スコアScは、所定期間においてある行動が最終候補として選択された累積回数に基づくスコアであり、累積回数が多いほど高い値となる。つまり、スコアScは、幼児Aに最終候補として選ばれやすい行動ほど、高い値となる。The score Sc is based on the cumulative number of times that a certain behavior has been selected as a final candidate during a specified period, and the more the cumulative number, the higher the value. In other words, the more likely a behavior is to be selected as a final candidate by Toddler A, the higher the score Sc will be.
スコアSdは、実施予定順序の平均値に基づくスコアであり、平均実施予定順序が小さいほど高い値となる。つまり、スコアSdは、幼児Aに最初に予定されやすい行動ほど、高い値となる。The score Sd is based on the average value of the planned execution order, and the smaller the average planned execution order, the higher the score Sd. In other words, the more likely an action is to be scheduled for Infant A first, the higher the score Sd.
スコアSeは、実施予定時間の累積値に基づくスコアであり、累積値が大きいほど高い値となる。つまり、スコアSeは、幼児Aに長い時間予定された行動ほど、高い値となる。The score Se is based on the cumulative value of the scheduled execution time, and the larger the cumulative value, the higher the score Se. In other words, the longer the scheduled time for an action by Infant A, the higher the score Se.
スコアSfは、実施順序の平均値に基づくスコアであり、平均実施順序が小さいほど高い値となる。つまり、スコアSfは、幼児Aに最初に実施されやすい行動ほど、高い値となる。The score Sf is based on the average performance order, and the smaller the average performance order, the higher the score Sf. In other words, the more likely an action is to be performed first by Toddler A, the higher the score Sf.
スコアSgは、実施時間の累積値に基づくスコアであり、累積値が大きいほど高い値となる。つまり、スコアSgは、幼児Aに長い時間実施された行動ほど、高い値となる。The score Sg is based on the cumulative time of the behavior, and the larger the cumulative time, the higher the score Sg. In other words, the longer the behavior is performed by Toddler A, the higher the score Sg will be.
また、wa~wgはスコアSa~Sgに対する重みであり基本的には正の値となるが、0であってもよい。つまり、第二関心度Sは、スコアSa~Sgの少なくとも一部を用いて算出されればよく、スコアSa~Sgの全てを用いて算出されることは必須ではない。また、wa~wgは負の値であってもよい。wa~wgの値は経験的または実験的に適宜設定されればよい。例えば、スコアSaが候補として選択された累積回数に基づくスコアであるのに対し、スコアScは、最終候補として選択された累積回数に基づくスコアであることから、スコアScのほうがスコアSaよりも第二関心度Sへの影響度は高いと考えられる。このような場合にはwc>waというように設定される。 Furthermore, wa-wg are weights for the scores Sa-Sg and are basically positive values, but may be 0. In other words, the second interest level S only needs to be calculated using at least a portion of the scores Sa-Sg, and it is not necessary to calculate it using all of the scores Sa-Sg. Furthermore, wa-wg may be negative values. The values of wa-wg may be set empirically or experimentally as appropriate. For example, while the score Sa is based on the cumulative number of times selected as a candidate, the score Sc is based on the cumulative number of times selected as a final candidate, so it is considered that the score Sc has a greater influence on the second interest level S than the score Sa. In such a case, it is set so that wc>wa.
次に、取得部44は、変換パラメータ情報を記憶部43から取得し(S27)、推定部45は、取得された変換パラメータ情報に基づいて、ステップS26において得られた第二関心度情報を第一関心度情報に変換する(S28)。つまり、推定部45は、推定された第二関心度、及び、取得された変換パラメータ情報に基づいて、複数のジャンルそれぞれに対する幼児Aの第一関心度を推定する。図15は、第二関心度情報を第一関心度情報に変換する方法を説明するための図である。Next, the
推定部45は、図15の(a)の第二関心度情報の第二関心度の列の各数値(つまり、第二関心度)と、図15の(b)の変換パラメータ情報の「国語系」の列の各数値(係数)とを掛け合わせ、掛け合わせた後の数値を合計することで、「国語系」に対する第一関心度を算出することができる。同様に、推定部45は、「算数系」「理科系」「社会系」のそれぞれに対する第一関心度を算出し、算出した第一関心度を正規化する。この結果、図15の(c)に示されるように、幼児Aの複数のジャンルそれぞれに対する第一関心度を示す第一関心度情報が得られる。つまり、推定部45は、第二関心度情報(第二関心度)を第一関心度情報(第一関心度)に変換することができる。The
出力部46は、ステップS28において得られた第一関心度情報を出力し(S29)、出力された第一関心度情報を、通信部41に第二情報端末30へ送信させる(S30)。第二情報端末30の通信部35は、第一関心度情報を受信し、制御部33は、受信された第一関心度情報を示す画像を表示部32に表示させる。図16は、第一関心度情報を示す画像の一例を示す図である。The output unit 46 outputs the first interest level information obtained in step S28 (S29), and causes the
このように、幼児Aの、ジャンル(学習分野)ごとの関心度が表示部32に表示されれば、教師Cは、幼児Aの関心度を把握し、幼児Aの指導に役立てることができる。つまり、関心度推定システム10は、ジャンルに対する関心度を提供することで、教師Cが幼児Aの関心度を把握することを支援することができる。行動の上位概念に相当するジャンルに対する関心度の提供を受けた教師Cは、行動に対する関心度の提供を受ける場合よりも、幼児Aに対する教育の指針を立てやすくなる。例えば、ブロック遊びに関心があるという情報が提供された場合と、算数系に興味があるという情報が提供された場合とを比較すると、教師Cは、後者のほうが教育の指針(どのような教材を準備すればよいかなど)を立てやすい。In this way, if the interest level of Infant A for each genre (field of study) is displayed on the
なお、ステップS30において、通信部41は、第二情報端末30に代えて、または、第二情報端末30に加えて、第一情報端末20へ第一関心度情報を送信してもよい。この場合、第一情報端末20の通信部25は、第一関心度情報を受信し、制御部23は、受信された第一関心度情報を示す画像を表示部22に表示させる。In addition, in step S30, the
このように、幼児Aのジャンル(学習分野)ごとの関心度が表示部22に表示されれば、幼児Aの保護者Bは、幼児Aの関心度を把握することができる。つまり、関心度推定システム10は、ジャンルに対する関心度を提供することで、保護者Bが幼児Aの関心度を把握することを支援することができる。行動の上位概念に相当するジャンルに対する関心度の提供を受けた保護者は、行動に対する関心度の提供を受ける場合よりも、幼児Aに対する教育の指針を立てやすくなる。例えば、ブロック遊びに関心があるという情報が提供された場合と、算数系に興味があるという情報が提供された場合とを比較すると、保護者Bは、後者のほうが教育の指針(どのような教材を準備すればよいかなど)を立てやすい。In this way, if the interest level of Infant A for each genre (field of study) is displayed on the
また、上記推定動作においては、取得部44は、予定情報、及び、実績情報の両方の情報を取得したが、取得部44は、少なくとも予定情報を取得すればよい。つまり、上記実施の形態において、予定情報、及び、実績情報の両方を使用すると説明された箇所において、予定情報のみが使用されてもよい。In addition, in the above estimation operation, the
また、上記推定動作において第二関心度を推定するために使用された式は、一例であり、第二関心度を推定するための式は経験的または実験的に適宜定められればよい。また、第二関心度の推定には、機械学習モデルが使用されてもよい。このような機械学習モデルは、予定情報及び実績情報(少なくとも予定情報)を入力として、第二関心度情報を出力する。機械学習モデルは、各行動に関する関心度の主観評価結果が正解ラベルとして付与された、予定情報及び実績情報(少なくとも予定情報)を学習データとして構築することが可能である。 Furthermore, the formula used to estimate the second interest level in the above estimation operation is just one example, and the formula for estimating the second interest level may be empirically or experimentally determined as appropriate. A machine learning model may be used to estimate the second interest level. Such a machine learning model takes schedule information and performance information (at least the schedule information) as input and outputs second interest level information. The machine learning model can construct schedule information and performance information (at least the schedule information) as learning data, to which the subjective evaluation result of the interest level for each behavior is assigned as a correct answer label.
[効果等]
以上説明したように、関心度推定システム10は、幼児Aの行動の予定を示す予定情報であってユーザの入力操作に基づく予定情報を取得する取得部44と、取得された予定情報に基づいて、幼児Aの行動に関連する複数のジャンルそれぞれに対する幼児Aの第一関心度を推定する推定部45と、推定された第一関心度を示す第一関心度情報を出力する出力部46とを備える。入力操作には、幼児Aが対象期間に実施することを希望する行動の複数の候補を選択するための選択操作、複数の候補の中から複数の最終候補を選択するための選択操作、対象期間における、複数の最終候補の実施順序の指定操作、及び、対象期間における、複数の最終候補それぞれの時間配分の指定操作が含まれる。
[Effects, etc.]
As described above, the interest
このような関心度推定システム10は、幼児Aの行動に関連する複数のジャンルそれぞれに対する幼児Aの第一関心度を推定することができる。Such an interest
また、例えば、予定情報には、複数の候補のそれぞれが選択されるまでに要する期間を示す情報、及び、複数の候補のそれぞれが最終候補として選択されたか否かを示す情報が含まれる。 In addition, for example, the schedule information includes information indicating the period required for each of the multiple candidates to be selected, and information indicating whether each of the multiple candidates has been selected as a final candidate.
このような関心度推定システム10は、複数の候補のそれぞれが選択されるまでに要する期間を示す情報、及び、複数の候補のそれぞれが最終候補として選択されたか否かを示す情報に基づいて、幼児Aの第一関心度を推定することができる。Such an interest
また、例えば、関心度推定システム10は、取得部44、推定部45、及び、出力部46を含む関心度推定装置40と、関心度推定装置40と通信を行う第一情報端末を備える。取得部44は、ユーザの第一情報端末20への入力操作に基づく予定情報を取得する。
For example, the interest
このような関心度推定システム10は、第一情報端末20へ入力された予定情報に基づいて、幼児Aの第一関心度を推定することができる。Such an interest
また、例えば、第一情報端末20は、予定情報によって定まる幼児Aの行動の予定と、幼児Aの行動の実績とを並べて表示する表示部22を備える。
For example, the
このような関心度推定システム10は、ユーザが、行動の予定に対し行動の実績がどうであったかを振り返ることを支援することができる。Such an interest
また、例えば、第一情報端末20は、入力操作が行われたか否かを日付ごとに示すカレンダー情報を表示する表示部22を備える。
Also, for example, the
このような関心度推定システム10は、予定情報及び実績情報の入力に対するユーザの意欲の増大を図ることができる。Such an interest
また、例えば、ユーザは、幼児A及び幼児Aの保護者Bの少なくとも一方である。 For example, the user is at least one of infant A and infant A's guardian B.
このような関心度推定システム10は、幼児A及び幼児Aの保護者Bの少なくとも一方によって入力された予定情報に基づいて、幼児Aの第一関心度を推定することができる。Such an interest
また、例えば、取得部44は、さらに、幼児Aの行動の実績を示す実績情報を取得し、推定部45は、取得された予定情報、及び、取得された実績情報に基づいて、第一関心度を推定する。
For example, the
このような関心度推定システム10は、予定情報に加えて実績情報を用いて、幼児Aの行動に関連する複数のジャンルそれぞれに対する幼児Aの第一関心度を推定することができる。Such an interest
また、例えば、推定部45は、取得された予定情報に基づいて、複数の行動のそれぞれに対する幼児Aの第二関心度を推定し、取得部44は、さらに、第二関心度を第一関心度に変換するための変換パラメータ情報を取得し、推定部45は、推定された第二関心度、及び、取得された変換用情報に基づいて、第一関心度を推定する。変換パラメータ情報は、変換用情報の一例である。
For example, the
このような関心度推定システム10は、複数の行動それぞれに対する幼児Aの第二関心度に基づいて、複数のジャンルそれぞれに対する幼児Aの第一関心度を推定することができる。Such an interest
また、例えば、変換パラメータ情報は、幼児Aが通う幼児教室の教師によって第二情報端末30に入力され、取得部44は、教師Cの第二情報端末30への入力操作に基づく変換用情報を取得する。
Also, for example, the conversion parameter information is input into the
このような関心度推定システム10は、教師Cによって入力された変換パラメータ情報に基づいて、幼児Aの第一関心度を推定することができる。Such an interest
また、関心度推定システム10などのコンピュータによって実行される関心度推定方法は、幼児Aの行動の予定を示す予定情報であってユーザの入力操作に基づく予定情報を取得する取得ステップS25と、取得された予定情報に基づいて、幼児Aの行動に関連する複数のジャンルそれぞれに対する幼児Aの第一関心度を推定する推定ステップS28と、推定された第一関心度を示す第一関心度情報を出力する出力ステップS29とを含む。入力操作には、幼児Aが対象期間に実施することを希望する行動の複数の候補を選択するための選択操作、複数の候補の中から複数の最終候補を選択するための選択操作、対象期間における、複数の最終候補の実施順序の指定操作、及び、対象期間における、複数の最終候補それぞれの時間配分の指定操作が含まれる。The interest level estimation method executed by a computer such as the interest
このような関心度推定方法は、幼児Aの行動に関連する複数のジャンルそれぞれに対する幼児Aの第一関心度を推定することができる。Such an interest level estimation method can estimate infant A's first level of interest in each of multiple genres related to infant A's behavior.
(その他の実施の形態)
以上、実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。
Other Embodiments
Although the embodiment has been described above, the present invention is not limited to the above embodiment.
例えば、上記実施の形態では、第二情報端末は、幼児教室の教師によって使用されたが、保育士(保育園または幼稚園の従業員)などによって使用されてもよい。また、上記実施の形態では、ジャンルは、学習分野であると説明されたが、行動分野または作業分野などであってもよい。For example, in the above embodiment, the second information terminal is used by a teacher in an early childhood classroom, but it may also be used by a childcare worker (an employee of a nursery school or kindergarten), etc. Also, in the above embodiment, the genre is described as being a learning field, but it may also be an action field or a work field, etc.
また、上記実施の形態では、関心度推定システムは、複数の装置によって実現されたが、単一の装置として実現されてもよい。例えば、関心度推定システムは、関心度推定装置に相当する単一の装置として実現されてもよい。関心度推定システムが複数の装置によって実現される場合、関心度推定システムが備える構成要素は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。 In addition, in the above embodiment, the interest level estimation system is realized by multiple devices, but it may also be realized as a single device. For example, the interest level estimation system may be realized as a single device corresponding to the interest level estimation device. When the interest level estimation system is realized by multiple devices, the components of the interest level estimation system may be distributed in any manner among the multiple devices.
また、上記実施の形態における装置間の通信方法については特に限定されるものではない。また、装置間の通信においては、図示されない中継装置が介在してもよい。In addition, the method of communication between the devices in the above embodiment is not particularly limited. In addition, a relay device (not shown) may be involved in the communication between the devices.
また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。例えば、上記実施の形態において、関心度推定装置が実行する処理の一部または全部を第一情報端末または第二情報端末が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。 In addition, in the above embodiments, the processing performed by a specific processing unit may be executed by another processing unit. For example, in the above embodiments, some or all of the processing performed by the interest level estimation device may be executed by the first information terminal or the second information terminal. In addition, the order of multiple processing operations may be changed, or multiple processing operations may be executed in parallel.
また、上記実施の形態において、各構成要素は、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、CPUまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。In the above embodiment, each component may be realized by executing a software program suitable for each component. Each component may be realized by a program execution unit such as a CPU or processor reading and executing a software program recorded on a recording medium such as a hard disk or semiconductor memory.
また、各構成要素は、ハードウェアによって実現されてもよい。例えば、各構成要素は、回路(または集積回路)でもよい。これらの回路は、全体として1つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。 Each component may also be realized by hardware. For example, each component may be a circuit (or integrated circuit). These circuits may form a single circuit as a whole, or each may be a separate circuit. Each of these circuits may also be a general-purpose circuit, or a dedicated circuit.
また、本発明の全般的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なCD-ROMなどの記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。In addition, the general or specific aspects of the present invention may be realized as a system, an apparatus, a method, an integrated circuit, a computer program, or a recording medium such as a computer-readable CD-ROM. Also, the present invention may be realized as any combination of a system, an apparatus, a method, an integrated circuit, a computer program, and a recording medium.
例えば、本発明は、関心度推定システムなどのコンピュータが実行する関心度推定方法として実現されてもよいし、このような関心度推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよい。また、本発明は、汎用のコンピュータを上記実施の形態の第一情報端末または第二情報端末として動作させるためのアプリケーションプログラム(つまり、第一アプリまたは第二アプリ)として実現されてもよい。本発明は、これらのプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。For example, the present invention may be realized as an interest level estimation method executed by a computer such as an interest level estimation system, or as a program for causing a computer to execute such an interest level estimation method. The present invention may also be realized as an application program (i.e., a first app or a second app) for operating a general-purpose computer as the first information terminal or the second information terminal of the above-mentioned embodiment. The present invention may also be realized as a computer-readable non-transitory recording medium on which these programs are recorded.
その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。In addition, the present invention also includes forms obtained by applying various modifications to each embodiment that may occur to a person skilled in the art, or forms realized by arbitrarily combining the components and functions of each embodiment without departing from the spirit of the present invention.
10 関心度推定システム
20 第一情報端末
30 第二情報端末
44 取得部
45 推定部
46 出力部
A 幼児
B 保護者
C 教師
REFERENCE SIGNS LIST 10 Interest
Claims (10)
取得された前記予定情報に基づいて、前記幼児の行動に関連する複数のジャンルそれぞれに対する前記幼児の第一関心度を推定する推定部と、
推定された前記第一関心度を示す第一関心度情報を出力する出力部とを備え、
前記入力操作には、
前記幼児が対象期間に実施することを希望する行動の複数の候補を選択するための選択操作、
前記複数の候補の中から複数の最終候補を選択するための選択操作、
前記対象期間における、前記複数の最終候補の実施順序の指定操作、及び、
前記対象期間における、前記複数の最終候補それぞれの時間配分の指定操作が含まれ、
前記推定部は、取得された前記予定情報に基づいて、複数の行動のそれぞれに対する前記幼児の第二関心度を推定し、
前記取得部は、さらに、前記第二関心度を前記第一関心度に変換するための変換用情報を取得し、
前記推定部は、推定された前記第二関心度、及び、取得された前記変換用情報に基づいて、前記第一関心度を推定する
関心度推定システム。 an acquisition unit that acquires schedule information indicating a schedule of an infant's behavior based on an input operation of a user;
an estimation unit that estimates a first interest level of the child in each of a plurality of genres related to the behavior of the child based on the acquired schedule information;
an output unit that outputs first interest level information indicating the estimated first interest level,
The input operation includes:
A selection operation for selecting a plurality of candidates of behaviors that the infant wishes to perform during a target period;
a selection operation for selecting a plurality of final candidates from the plurality of candidates;
A designation operation of an implementation order of the plurality of final candidates during the target period; and
A designation operation of a time allocation for each of the plurality of final candidates during the target period is included ;
The estimation unit estimates a second interest level of the child with respect to each of a plurality of behaviors based on the acquired schedule information;
The acquisition unit further acquires conversion information for converting the second interest level into the first interest level,
The estimation unit estimates the first interest level based on the estimated second interest level and the acquired conversion information.
Interest estimation system.
請求項1に記載の関心度推定システム。 The interest level estimating system according to claim 1 , wherein the schedule information includes information indicating a period required for each of the plurality of candidates to be selected, and information indicating whether each of the plurality of candidates has been selected as the final candidate.
前記取得部、前記推定部、及び、前記出力部を含む関心度推定装置と、
前記関心度推定装置と通信を行う第一情報端末とを備え、
前記取得部は、前記ユーザの前記第一情報端末への前記入力操作に基づく前記予定情報を取得する
請求項1に記載の関心度推定システム。 The interest level estimation system includes:
an interest level estimating device including the acquisition unit, the estimation unit, and the output unit;
a first information terminal that communicates with the interest level estimating device,
The interest level estimating system according to claim 1 , wherein the acquisition unit acquires the schedule information based on the input operation of the user to the first information terminal.
請求項3に記載の関心度推定システム。 The interest level estimating system according to claim 3 , wherein the first information terminal includes a display unit that displays the planned behavior of the infant determined by the schedule information and the actual behavior of the infant side by side.
請求項3に記載の関心度推定システム。 The interest level estimating system according to claim 3 , wherein the first information terminal includes a display unit that displays calendar information indicating, for each date, whether or not the input operation has been performed.
請求項1~5のいずれか1項に記載の関心度推定システム。 The interest level estimating system according to claim 1 , wherein the user is at least one of the child and a guardian of the child.
前記推定部は、取得された前記予定情報、及び、取得された前記実績情報に基づいて、前記第一関心度を推定する
請求項1~5のいずれか1項に記載の関心度推定システム。 The acquisition unit further acquires performance information indicating a performance of the infant's behavior,
The interest level estimating system according to claim 1 , wherein the estimation unit estimates the first interest level based on the acquired schedule information and the acquired performance information.
前記取得部は、前記教師の前記第二情報端末への入力操作に基づく前記変換用情報を取得する
請求項1~5のいずれか1項に記載の関心度推定システム。 the conversion information is input into a second information terminal by a teacher of an early childhood classroom attended by the child;
The level of interest estimating system according to claim 1 , wherein the acquisition unit acquires the conversion information based on an input operation of the teacher to the second information terminal.
幼児の行動の予定を示す予定情報であってユーザの入力操作に基づく予定情報を取得する取得ステップと、
取得された前記予定情報に基づいて、前記幼児の行動に関連する複数のジャンルそれぞれに対する前記幼児の第一関心度を推定する推定ステップと、
推定された前記第一関心度を示す第一関心度情報を出力する出力ステップとを含み、
前記入力操作には、
前記幼児が対象期間に実施することを希望する行動の複数の候補を選択するための選択操作、
前記複数の候補の中から複数の最終候補を選択するための選択操作、
前記対象期間における、前記複数の最終候補の実施順序の指定操作、及び、
前記対象期間における、前記複数の最終候補それぞれの時間配分の指定操作が含まれ、
前記推定ステップには、
取得された前記予定情報に基づいて、複数の行動のそれぞれに対する前記幼児の第二関心度を推定するステップと、
前記第二関心度を前記第一関心度に変換するための変換用情報を取得するステップと、
推定された前記第二関心度、及び、取得された前記変換用情報に基づいて、前記第一関心度を推定するステップとが含まれる
関心度推定方法。 1. A computer-implemented method for estimating interest, comprising:
an acquisition step of acquiring schedule information indicating a schedule of an infant's behavior based on an input operation of a user;
an estimation step of estimating a first interest level of the child in each of a plurality of genres related to the behavior of the child based on the acquired schedule information;
and outputting first interest level information indicating the estimated first interest level,
The input operation includes:
A selection operation for selecting a plurality of candidates of behaviors that the infant wishes to perform during a target period;
a selection operation for selecting a plurality of final candidates from the plurality of candidates;
A designation operation of an implementation order of the plurality of final candidates during the target period; and
A designation operation of a time allocation for each of the plurality of final candidates during the target period is included;
The estimation step includes:
estimating a second interest level of the child with respect to each of a plurality of behaviors based on the acquired schedule information;
obtaining conversion information for converting the second interest level into the first interest level;
and estimating the first interest level based on the estimated second interest level and the acquired conversion information.
Interest estimation method.
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Patent Citations (3)
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