JP7694068B2 - Comment output device, comment output program, learning support system, and comment output method - Google Patents
Comment output device, comment output program, learning support system, and comment output method Download PDFInfo
- Publication number
- JP7694068B2 JP7694068B2 JP2021038201A JP2021038201A JP7694068B2 JP 7694068 B2 JP7694068 B2 JP 7694068B2 JP 2021038201 A JP2021038201 A JP 2021038201A JP 2021038201 A JP2021038201 A JP 2021038201A JP 7694068 B2 JP7694068 B2 JP 7694068B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- comment
- learning
- output
- learner
- learning achievement
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Electrically Operated Instructional Devices (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
本発明は、学習者に対するコメントを出力するコメント出力装置、コメント出力プログラム、学習支援システム及びコメント出力方法に関する。 The present invention relates to a comment output device, a comment output program, a learning support system, and a comment output method for outputting comments to learners.
従来、学習者による学習を支援する取り組みが行われている。例えば、学習者が紙のドリル等のアナログ教材やタブレット等によるデジタル教材を用いて学習内容を学習する際に、個々の学習者に対してそれぞれに適切な学習支援をする学習支援装置が開示されている(例えば、特許文献1)。 Efforts have been made to support learners in their learning. For example, a learning support device has been disclosed that provides appropriate learning support to individual learners when they study content using analog learning materials such as paper drills or digital learning materials such as tablets (for example, Patent Document 1).
特許文献1に記載のものは、例えば、学習者の学習内容の理解度により、編集した修得習熟教材用の問題と評価教材用の問題を用いて学習者が効率よく学習できるためのものである。
学習支援としては、特許文献1に記載のもののように、学習者の理解度等から教材を提案する、といったものが一般的である。しかし、いくら教材を学習者に提案しても、学習者に学習意欲がなければ学力の向上につながらない。そのため、学習者の学習意欲を向上させるような声掛けやアドバイスといった、学習者の学習に対するモチベーションを向上させ、モチベーションを維持させる観点も重要である。
The technique described in Patent Document 1, for example, is intended to enable a learner to study efficiently by using edited questions for mastery learning materials and questions for evaluation materials depending on the learner's level of comprehension of the learning content.
A common learning support method is to suggest learning materials based on the learner's level of understanding, as described in Patent Document 1. However, no matter how many learning materials are suggested to a learner, if the learner does not have the motivation to learn, it will not lead to improvement in academic ability. Therefore, it is also important to improve the learner's motivation to learn and maintain their motivation, such as by encouraging or giving advice to improve the learner's motivation to learn.
そこで、本発明は、学習者の学習に対するモチベーションを向上させるためのコメント出力装置、コメント出力プログラム、学習支援システム及びコメント出力方法を提供することを目的とする。 The present invention aims to provide a comment output device, a comment output program, a learning support system, and a comment output method for improving learners' motivation to study.
本発明は、以下のような解決手段により、前記課題を解決する。
第1の発明は、学習者の学習達成情報を取得する学習達成情報取得手段と、前記学習者に対する学習に関するコメントを、コメント記憶部に記憶された複数のコメントからいずれかのコメントを選択して出力するコメント出力手段と、前記コメント出力手段による前記コメントの出力前の前記学習達成情報と、前記コメントを出力後の前記学習達成情報とに基づいて、前記コメントの選択に係る強化学習を行う学習手段と、を備える、コメント出力装置である。
第2の発明は、第1の発明のコメント出力装置において、前記学習手段が強化学習をしたことにより更新された価値関数に基づいて、前記コメント記憶部に記憶された前記複数のコメントから前記コメントを選択するコメント選択手段を備え、前記コメント出力手段は、前記コメント選択手段が選択した前記コメントを出力する、コメント出力装置である。
第3の発明は、第2の発明のコメント出力装置において、前記コメント記憶部は、複数のカテゴリに分けて前記コメントを記憶し、前記学習手段は、前記カテゴリごとに前記コメントの選択に係る強化学習を行う、コメント出力装置である。
第4の発明は、第1の発明から第3の発明までのいずれかのコメント出力装置において、前記学習達成情報は、学習達成度に関する情報を含み、前記学習手段は、前記コメントを出力後の前記学習達成度と、前記コメントの出力前の前記学習達成度とを比較した結果、前記学習達成度が上がった場合に、前記コメントに報酬を与える強化学習を行う、コメント出力装置である。
第5の発明は、第1の発明から第4の発明までのいずれかのコメント出力装置において、前記学習達成情報は、学習時間に関する情報を含み、前記学習手段は、前記コメントを出力後の前記学習時間と、前記コメントの出力前の前記学習時間とを比較した結果、前記学習時間が増えた場合に、前記コメントに報酬を与える強化学習を行う、コメント出力装置である。
第6の発明は、第4の発明又は第5の発明のコメント出力装置において、前記学習手段は、前記コメントを出力後の前記学習達成情報と、前記コメントの出力前の前記学習達成情報との変化の度合いに応じて、前記報酬の大きさを決定する、コメント出力装置である。
第7の発明は、第4の発明から第6の発明までのいずれかのコメント出力装置において、前記学習手段は、前記コメントの出力前の前記学習者の学習レベルに応じて、前記報酬の大きさを決定する、コメント出力装置である。
第8の発明は、第1の発明から第7の発明までのいずれかのコメント出力装置において、前記学習者の属性情報及び性格傾向の少なくとも一方である学習者情報を取得する学習者情報取得手段を備え、前記学習手段は、前記学習者情報取得手段が取得した前記学習者情報ごとに前記コメントの選択に係る強化学習を行う、コメント出力装置である。
第9の発明は、第1の発明から第8の発明までのいずれかのコメント出力装置において、学習に関する問題文を記憶する問題文記憶部と、前記学習達成情報取得手段が取得した前記学習達成情報に基づいて、前記問題文記憶部から前記問題文を抽出して出力する問題文出力手段と、を備える、コメント出力装置である。
第10の発明は、第1の発明から第9の発明までのいずれかのコメント出力装置としてコンピュータを機能させるためのコメント出力プログラムである。
第11の発明は、コメント出力装置と、学習者端末とが通信可能に接続された学習支援システムであって、前記学習者端末は、学習者の学習達成情報を送信する達成情報送信手段を備え、前記コメント出力装置は、前記学習者端末から前記学習達成情報を取得する学習達成情報取得手段と、前記学習者に対する学習に関するコメントを、コメント記憶部に記憶された複数のコメントからいずれかのコメントを選択して前記学習者端末に出力するコメント出力手段と、前記コメント出力手段による前記コメントの出力前に前記学習達成情報取得手段が取得した前記学習達成情報と、前記コメントを出力後に前記学習達成情報取得手段が取得した前記学習達成情報とに基づいて、前記コメントの選択に係る強化学習を行う学習手段と、前記学習手段が強化学習をしたことにより更新された価値関数に基づいて、前記コメント記憶部に記憶された前記複数のコメントから前記コメントを選択するコメント選択手段と、を備え、前記コメント出力手段は、前記コメント選択手段が選択した前記コメントを、前記学習者端末に出力する、学習支援システムである。
第12の発明は、コンピュータが、学習者の学習達成情報を取得する学習達成情報取得ステップと、前記学習者に対する学習に関するコメントを、コメント記憶部に記憶された複数のコメントからいずれかのコメントを選択して出力するコメント出力ステップと、前記コメント出力ステップによる前記コメントの出力前の前記学習達成情報と、前記コメントを出力後の前記学習達成情報とに基づいて、前記コメントの選択に係る強化学習を行う学習ステップと、を含む、コメント出力方法である。
The present invention solves the above problems by the following solving means.
A first invention is a comment output device comprising: learning achievement information acquisition means for acquiring learning achievement information of a learner; comment output means for selecting and outputting a comment regarding learning for the learner from a plurality of comments stored in a comment storage unit; and learning means for performing reinforcement learning regarding the selection of the comment based on the learning achievement information before the comment is output by the comment output means and the learning achievement information after the comment is output.
A second invention is a comment output device according to the first invention, further comprising a comment selection means for selecting a comment from the plurality of comments stored in the comment memory unit based on a value function updated by the learning means through reinforcement learning, and the comment output means outputs the comment selected by the comment selection means.
A third invention is a comment output device according to the second invention, wherein the comment storage unit stores the comments in a plurality of categories, and the learning means performs reinforcement learning related to the selection of the comments for each category.
A fourth invention is a comment output device in which, in any of the first to third inventions, the learning achievement information includes information relating to learning achievement, and the learning means performs reinforcement learning to give a reward to the comment if the learning achievement has increased as a result of comparing the learning achievement after the comment is output with the learning achievement before the comment is output.
A fifth invention is a comment output device in which, in any of the first to fourth inventions, the learning achievement information includes information relating to learning time, and the learning means performs reinforcement learning to give a reward to the comment when the learning time has increased as a result of comparing the learning time after the comment is output with the learning time before the comment is output.
A sixth invention is a comment output device according to the fourth or fifth invention, wherein the learning means determines the magnitude of the reward depending on the degree of change between the learning achievement information after the comment is output and the learning achievement information before the comment is output.
A seventh invention is a comment output device in any of the fourth to sixth inventions, wherein the learning means determines the magnitude of the reward depending on the learning level of the learner before outputting the comment.
The eighth invention is a comment output device which is any of the first to seventh inventions, and which is provided with a learner information acquisition means for acquiring learner information which is at least one of the learner's attribute information and personality tendencies, and the learning means performs reinforcement learning related to the selection of the comment for each of the learner information acquired by the learner information acquisition means.
A ninth invention is a comment output device which is any of the comment output devices from the first to eighth inventions, and which comprises a question sentence memory unit which stores question sentences related to learning, and a question sentence output means which extracts and outputs the question sentence from the question sentence memory unit based on the learning achievement information acquired by the learning achievement information acquisition means.
A tenth aspect of the present invention is a comment output program for causing a computer to function as any one of the comment output devices according to the first to ninth aspects of the present invention.
An eleventh invention is a learning support system in which a comment output device and a learner terminal are communicatively connected, the learner terminal comprising an achievement information sending means for transmitting learning achievement information of the learner, the comment output device comprising: learning achievement information acquisition means for acquiring the learning achievement information from the learner terminal; comment output means for selecting a comment regarding learning for the learner from a plurality of comments stored in a comment storage unit and outputting the comment to the learner terminal; learning means for performing reinforcement learning related to the selection of the comment based on the learning achievement information acquired by the learning achievement information acquisition means before the comment is output by the comment output means and the learning achievement information acquired by the learning achievement information acquisition means after the comment is output; and comment selection means for selecting the comment from the plurality of comments stored in the comment storage unit based on a value function updated as a result of the learning means performing reinforcement learning, and the comment output means outputs the comment selected by the comment selection means to the learner terminal.
A twelfth invention is a comment output method including: a learning achievement information acquisition step in which a computer acquires learning achievement information of a learner; a comment output step in which a comment regarding learning for the learner is selected from a plurality of comments stored in a comment storage unit and output; and a learning step in which reinforcement learning related to the selection of the comment is performed based on the learning achievement information before the comment is output by the comment output step and the learning achievement information after the comment is output.
本発明によれば、学習者の学習に対するモチベーションを向上させるためのコメント出力装置、コメント出力プログラム、学習支援システム及びコメント出力方法を提供することができる。 The present invention provides a comment output device, a comment output program, a learning support system, and a comment output method for improving learners' motivation to study.
以下、本発明を実施するための形態について、図を参照しながら説明する。なお、これは、あくまでも一例であって、本発明の技術的範囲は、これに限られるものではない。
(実施形態)
<学習支援システム100の全体構成>
図1は、本実施形態に係る学習支援システム100の機能ブロック図である。
図2は、本実施形態に係るコメント出力サーバ1のコメント記憶部22の例を示す図である。
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. Note that this is merely an example, and the technical scope of the present invention is not limited to this example.
(Embodiment)
<Overall configuration of
FIG. 1 is a functional block diagram of a
FIG. 2 is a diagram showing an example of the
図1に示す学習支援システム100は、コメント出力サーバ1(コメント出力装置)が端末5(学習者端末)から学習達成情報を取得して、学習に係るコメントを端末5に出力するシステムである。この学習に係るコメントは、コメント出力サーバ1が、出力したコメントとコメントの出力前後の学習達成情報との関係についての強化学習をしたことにより更新された価値関数に基づいて、選択されたものである。
学習支援システム100は、コメント出力サーバ1と、複数の端末5とを備える。コメント出力サーバ1と、端末5とは、通信ネットワークNを介して接続されている。
1 is a system in which a comment output server 1 (comment output device) acquires learning achievement information from a terminal 5 (learner terminal) and outputs a comment related to learning to the
The
<コメント出力サーバ1>
コメント出力サーバ1は、例えば、アナログ又はデジタルでの学習教材を提供する会社や、学習者の学習をサポートするサービス提供会社等が管理するサーバである。
コメント出力サーバ1は、例えば、学習者の端末5から学習達成データ(学習達成情報)を受信する。そして、コメント出力サーバ1は、学習者の端末5に、受信した学習達成データに基づくコメントを出力する。最初は、学習による価値関数が更新されていないため、コメント出力サーバ1が出力するコメントは、任意のものであってよく、例えば、コメント記憶部22(後述する)に記憶されたコメントからランダムに選択したものであってもよい。
<Comment output server 1>
The comment output server 1 is, for example, a server managed by a company that provides analog or digital learning materials, or a service provider that supports learners' learning.
The comment output server 1 receives, for example, learning achievement data (learning achievement information) from the learner's
次に、コメント出力サーバ1は、コメントを出力した学習者の端末5から、学習達成データを再度受信する。ここでの学習達成データは、コメントを出力後の学習達成データであるため、少なからずコメントの影響を受けたものであると考えられる。
そして、コメント出力サーバ1は、コメントに対するコメントの出力前後の学習達成データから得られた変化を学習する。
また、コメント出力サーバ1は、学習者の端末5に、受信した学習達成データに基づくコメントを出力する。ここでは学習による価値関数が更新されているため、コメント出力サーバ1は、価値関数に基づいてコメント記憶部22からコメントを選択して出力する。
Next, the comment output server 1 receives the learning achievement data again from the
Then, the comment output server 1 learns the changes obtained from the learning achievement data before and after the output of the comment on the comment.
Moreover, the comment output server 1 outputs a comment based on the received learning achievement data to the learner's
コメント出力サーバ1は、制御部10と、記憶部20と、通信インタフェース部29とを備える。
制御部10は、コメント出力サーバ1の全体を制御するCPU(中央処理装置)である。制御部10は、記憶部20に記憶されているOS(オペレーティングシステム)や、各種のアプリケーションプログラムを適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、各種機能を実行する。
制御部10は、学習達成情報取得部11(学習達成情報取得手段)と、コメント選択部12(コメント選択手段)と、コメント出力部13(コメント出力手段)と、学習部14(学習手段)と、問題文出力部15(問題文出力手段)とを備える。
The comment output server 1 includes a
The
The
学習達成情報取得部11は、学習者の端末5が送信した学習達成データを受信する。ここで、学習達成データは、例えば、学習の習熟度を示すものであり、テストの点数であってもよいし、偏差値や評価値等であってもよい。また、学習達成データは、例えば、学習時間であってもよい。学習時間の場合には、例えば、学習者が端末5を用いて学習した時間を端末5が計測しており、端末5の使用合計時間を、学習時間としてもよい。
コメント選択部12は、コメント記憶部22に記憶された複数のコメントからコメントを選択する。ここで、各コメントは、例えば、学習者を叱咤激励する内容であり、学習者の学習に対する意欲を向上させるためのものである。
コメント出力部13は、コメント選択部12が選択したコメントを、端末5に送信する。
The learning achievement information acquiring unit 11 receives the learning achievement data transmitted by the learner's
The
The
学習部14は、コメントを出力する前の学習者の学習達成データと、コメントを出力後の学習者の学習達成データとに基づいて、コメントの選択に係る学習を行う。
学習部14は、例えば、強化学習を使用した学習を行う。
ここで、強化学習の基本的な仕組みについて説明する。エージェント(本実施形態におけるコメント出力サーバ1に相当)は、環境(本実施形態における学習者に相当)の状態を取得し、ある行動を選択し、当該行動に基づいて環境が変化する。環境の変化に伴って、何らかの報酬が与えられ、エージェントは、よりよい行動の選択(意思決定)を学習する。
The
The
Here, the basic mechanism of reinforcement learning will be described. An agent (corresponding to the comment output server 1 in this embodiment) acquires the state of the environment (corresponding to the learner in this embodiment), selects an action, and the environment changes based on the action. As the environment changes, some kind of reward is given, and the agent learns to select better actions (decision making).
強化学習では、行動を学習することにより、環境に行動が与える相互作用を踏まえて適切な行動を学習する、すなわち将来的に得られる報酬を最大にするための学習する方法を学ぶ。これは、本実施形態において、例えば、状態である学習達成データをより向上させるための行動情報であるコメントを選択するという、未来に影響を及ぼすような行動を獲得できることを表している。 In reinforcement learning, by learning actions, the robot learns appropriate actions based on the interactions that the actions have with the environment, that is, it learns how to learn in a way that maximizes future rewards. In this embodiment, this means that the robot can acquire actions that will have an impact on the future, such as selecting a comment, which is behavioral information that will further improve the learning achievement data, which is a state.
強化学習は、
(1)行動、
(2)行動による環境の変化と報酬のフィードバック、
(3)その行動をとった場合と取らなかった場合の価値を比較し方策を修正し、(1)に戻る、
といったサイクルを繰り返しながら学習をする。
Reinforcement learning is
(1) Action;
(2) Feedback of changes in the environment and rewards due to behavior,
(3) Compare the value of taking that action with the value of not taking that action, revise your strategy, and go back to (1).
Learning continues by repeating this cycle.
本実施形態に上記のサイクルを当てはめると、学習部14は、
(1)コメントを選択して学習者に出力、
(2)コメントの前後による学習達成データの変化から、学習達成度合いが向上した場合に、当該コメントに多くの報酬を付与、
(3)学習達成度合いが最大になるように価値関数を更新、
というサイクルを繰り返しながら学習をする。
そして、学習部14は、更新した価値関数を、価値関数記憶部25(後述する)に記憶する。
When the above cycle is applied to this embodiment, the
(1) Select a comment and output it to the learner.
(2) If the change in learning achievement data due to a comment indicates an improvement in learning achievement, a larger reward will be given to the comment.
(3) Update the value function to maximize the learning achievement.
This cycle is repeated as we learn.
Then, learning
問題文出力部15は、学習達成情報取得部11が受信した学習達成データに基づいて、問題文記憶部23(後述する)から問題文を抽出して学習者の端末5に送信する。
The question output unit 15 extracts a question from the question storage unit 23 (described later) based on the learning achievement data received by the learning achievement information acquisition unit 11, and transmits it to the learner's
記憶部20は、コメント出力サーバ1の動作に必要なプログラム、データ等を記憶するためのハードディスク、半導体メモリ素子等の記憶装置である。
なお、コンピュータとは、制御部、記憶装置等を備えた情報処理装置をいい、コメント出力サーバ1は、制御部10、記憶部20等を備えた情報処理装置であり、コンピュータの概念に含まれる。
記憶部20は、プログラム記憶部21と、コメント記憶部22と、問題文記憶部23と、価値関数記憶部25とを備える。
The
Note that a computer refers to an information processing device equipped with a control unit, a storage device, etc., and the comment output server 1 is an information processing device equipped with a
The
プログラム記憶部21は、プログラムを記憶するための記憶領域である。プログラム記憶部21は、コメント出力プログラム21aを記憶している。コメント出力プログラム21aは、制御部10の各種機能を実行するためのプログラムである。なお、コメント出力プログラム21aに代えて、コメントを出力する機能と、学習をする機能とを別プログラムとして有してもよい。
The program storage unit 21 is a storage area for storing programs. The program storage unit 21 stores a
コメント記憶部22は、学習者に出力する学習に関するコメントを記憶する記憶領域である。
図2に示すように、コメント記憶部22は、番号とコメント内容とを対応付けて記憶する。コメント記憶部22は、例えば、学習達成度が向上した場合のコメント群22aと、学習達成度が低下した場合のコメント群22bとに分類されている。
The
2, the
問題文記憶部23は、問題文を記憶する記憶領域である。問題文記憶部は、学習達成度合いに対応付けて異なる難易度の問題文を記憶してもよい。
価値関数記憶部25は、学習部14が更新する価値関数を記憶する記憶領域である。価値関数記憶部25に記憶された価値関数は、学習部14により更新される。
通信インタフェース部29は、通信ネットワークNを介して端末5との通信を行うためのインタフェース部である。
The
The value
The communication interface unit 29 is an interface unit for communicating with the
なお、コメント出力サーバ1を構成するハードウェアの数に制限はない。コメント出力サーバ1を構成するハードウェアの数は、必要に応じて、1又は複数で構成してもよい。また、コメント出力サーバ1のハードウェアは、必要に応じてWebサーバ、DB(データベース)サーバ、アプリケーションサーバ、学習サーバ等の各種サーバを含んで構成してもよく、1台のサーバで構成しても、それぞれ別のサーバで構成してもよい。
また、コメント出力サーバ1の記憶部20に記憶しているコメント記憶部22、問題文記憶部23、価値関数記憶部25は、別サーバに有してもよい。その場合には、コメント出力サーバ1の制御部10が、別サーバに記憶された各種データを、別サーバとの間で通信することで取得又は更新をすればよい。
There is no limit to the number of pieces of hardware that make up the comment output server 1. The number of pieces of hardware that make up the comment output server 1 may be one or more, as necessary. Furthermore, the hardware of the comment output server 1 may be configured to include various servers such as a Web server, a DB (database) server, an application server, and a learning server, as necessary, and may be configured as one server or as separate servers.
Furthermore, the
<端末5>
端末5は、学習者が使用する端末である。端末5は、例えば、タブレット端末である。なお、端末5は、タブレット端末に限定されず、PC(パーソナルコンピュータ)や、携帯端末等であってもよい。また、端末5は、教師が使用する端末を含んでもよい。
端末5は、図示しないが、制御部、記憶部、入力部、表示部、通信インタフェース部等を備える。なお、タブレット端末である場合、端末5の入力部と表示部とは、それらが一体となったタッチパネルディスプレイである。
また、コンピュータとは、制御部、記憶装置等を備えた情報処理装置をいい、端末5は、制御部、記憶部等を備えた情報処理装置であり、コンピュータの概念に含まれる。
<
The
Although not shown, the
Further, a computer refers to an information processing device equipped with a control unit, a storage device, etc., and the
通信ネットワークNは、コメント出力サーバ1と、端末5との間のネットワークであり、インターネット回線等の通信網である。通信ネットワークNは、有線であっても無線であってもいずれでもよい。
The communication network N is a network between the comment output server 1 and the
次に、学習支援システム100で行う処理について説明する。
<コメント出力処理>
図3は、本実施形態に係るコメント出力サーバ1でのコメント出力処理を示すフローチャートである。
例えば、端末5では、学習者が端末5に記憶されている学習を行うためのソフトウェアである学習アプリ(図示せず)を用いて、単元ごとに端末5を用いて学習を行い、単元終了時に確認テストを行うものとして説明する。
Next, the processing performed by the
<Comment output processing>
FIG. 3 is a flowchart showing a comment output process in the comment output server 1 according to this embodiment.
For example, it will be described that on
学習者が端末5を用いて確認テストを行って、例えば、採点処理を実行したことに応じて、端末5の制御部(達成情報送信手段)は、学習達成データを送信する。
そうすると、図3のステップS(以下、「ステップS」を単に「S」とする。)11において、コメント出力サーバ1の制御部10(学習達成情報取得部11)は、端末5から学習達成データを受信する。
When the learner takes the confirmation test using the
Then, in step S (hereinafter, “step S” is simply referred to as “S”) 11 in FIG. 3, the control unit 10 (learning achievement information acquisition unit 11) of the comment output server 1 receives the learning achievement data from the
S12において、制御部10(コメント出力部13)は、コメント記憶部22に記憶されたコメントからランダムにコメントを1つ選択し、端末5に出力する。
学習者は、端末5に表示されたコメントを見て、次の単元についての学習を行う。そして、学習者が端末5を用いて次の単元の確認テストを行った後に、端末5の制御部(達成情報送信手段)は、先ほどと同様の処理を実行して、学習達成データを送信する。
そうすると、S13において、制御部10(学習達成情報取得部11)は、端末5から学習達成データを受信する。
In S<b>12 , the control unit 10 (comment output unit 13 ) randomly selects one comment from the comments stored in the
The learner studies the next unit by looking at the comments displayed on the
Then, in S<b>13 , the control unit 10 (learning achievement information acquisition unit 11 ) receives the learning achievement data from the
S14において、制御部10(学習部14)は、学習処理を行い、価値関数を更新する。学習処理については、後述する。
S15において、制御部10(コメント選択部12)は、価値関数記憶部25に記憶された価値関数を使用してコメントを選択する。
In S14, the control unit 10 (the learning unit 14) performs a learning process to update the value function. The learning process will be described later.
In S<b>15 , the control unit 10 (comment selection unit 12 ) selects a comment using the value function stored in the value
S16において、制御部10は、受信した学習達成データの学習達成度が所定値以下であるか否かを判断する。ここで、学習達成度が所定値以下である場合とは、学習に対する理解が進んでいない場合をいう。学習達成度が所定値以下である場合(S16:YES)には、制御部10は、処理をS17に移す。他方、学習達成度が所定値以下ではない場合(S16:NO)には、制御部10は、処理をS19に移す。
In S16, the
S17において、制御部10(問題文出力部15)は、S13で受信した学習達成データに基づいて、問題文記憶部23から問題文を抽出する。
S18において、制御部10(コメント出力部13、問題文出力部15)は、S15で選択したコメントと、S17の処理で抽出した問題文とを、端末5に送信する。その後、制御部10は、処理をS13に移して端末5から学習達成データを受信し、コメントを出力する処理を繰り返す。
他方、S19において、制御部10(コメント出力部13)は、S15で選択したコメントを、端末5に送信する。その後、制御部10は、処理をS13に移して繰り返し処理を行う。
In S17, the control unit 10 (question sentence output unit 15) extracts a question sentence from the question
In S18, the control unit 10 (comment
On the other hand, in S19, the control unit 10 (comment output unit 13) transmits the comment selected in S15 to the
<学習処理>
次に、強化学習に係る学習処理について説明する。
図4は、本実施形態に係るコメント出力サーバ1での学習処理を示すフローチャートである。
S21において、制御部10(学習部14)は、コメント送信前後での学習達成度を比較する。
S22において、制御部10(学習部14)は、学習達成度が上がったか否かを判定する。制御部10は、コメント送信前の学習達成度を基準にして、コメント送信後の学習達成度の結果を判断する。学習達成度が上がった場合(S22:YES)には、制御部10は、処理をS23に移す。他方、学習達成度が上がっていない場合(S22:NO)には、制御部10は、処理をS26に移す。学習達成度が変わらなかった場合には、例えば、学習達成度が上がっていない場合に含めてもよい。
<Learning process>
Next, a learning process related to reinforcement learning will be described.
FIG. 4 is a flowchart showing the learning process in the comment output server 1 according to this embodiment.
In S21, the control unit 10 (learning unit 14) compares the learning achievement level before and after the comment is sent.
In S22, the control unit 10 (learning unit 14) determines whether the learning achievement level has improved. The
S23において、制御部10(学習部14)は、コメント送信前の学習達成度(学習者の学習レベル)が所定値以上であったか否かを判定する。コメント送信前の学習達成度が所定値以上であった場合(S23:YES)には、制御部10は、処理をS24に移す。他方、コメント送信前の学習達成度が所定値以上ではなかった場合(S23:NO)には制御部10は、処理をS25に移す。
In S23, the control unit 10 (learning unit 14) determines whether the learning achievement level (learner's learning level) before the comment was sent was equal to or greater than a predetermined value. If the learning achievement level before the comment was sent was equal to or greater than the predetermined value (S23: YES), the
S24において、制御部10(学習部14)は、報酬を第1の値にする。ここで、第1の値は、正の値である。その後、制御部10は、処理をS27に移す。
S25において、制御部10(学習部14)は、報酬を第2の値にする。ここで、第2の値は、正の値であり、かつ、第1の値よりも小さい値である。その後、制御部10は、処理をS27に移す。
S26において、制御部10(学習部14)は、報酬を第3の値にする。ここで、第3の値は、負の値である。
S27において、制御部10(学習部14)は、報酬に基づいて、価値関数を更新する。その後、制御部10は、本処理を終了し、処理を図3のS15に移す。
In S24, the control unit 10 (the learning unit 14) sets the reward to a first value. Here, the first value is a positive value. After that, the
In S25, the control unit 10 (the learning unit 14) sets the reward to a second value. Here, the second value is a positive value and is smaller than the first value. After that, the
In S26, the control unit 10 (the learning unit 14) sets the reward to a third value. Here, the third value is a negative value.
In S27, the control unit 10 (learning unit 14) updates the value function based on the reward. After that, the
<具体例>
次に、学習達成度とコメントとの具体例を説明する。
図5から図7は、本実施形態に係る学習達成度とコメント選択とに関する具体例を示す図である。
図5(A)は、ある学習者(学習者Aとする。)の学習達成度を、グラフ60として示したものである。グラフ60は、今回を含む過去期間61と、今回達成度62と、今回を含む過去達成度63と、今回達成度62の時点では未定である達成度の将来推移64とを示す。
図5(B)は、今回達成度62の場合に出力するコメント221である。
コメント221を出力した後の学習達成度が、将来推移64に示すように上がった場合には、学習部14は、コメント記憶部22の番号「C001」(図2参照)に対する報酬の値を正の値にして、価値関数を更新する。
<Specific examples>
Next, specific examples of the learning achievement level and the comments will be described.
5 to 7 are diagrams showing specific examples of the learning achievement level and comment selection according to the present embodiment.
5A shows the learning achievement of a certain learner (student A) as a
FIG. 5B shows a
If the learning achievement level after outputting the
図6(A)は、ある学習者(学習者Bとする。)の学習達成度を、グラフ70として示したものである。グラフ70は、今回を含む過去期間71と、今回達成度72と、今回を含む過去達成度73と、今回達成度72の時点では未定である達成度の将来推移74とを示す。
図6(B)は、今回達成度72の場合に出力するコメント222である。
コメント222を出力した後の学習達成度が、将来推移74に示すように下がった場合には、学習部14は、コメント記憶部22の番号「C102」(図2参照)に対する報酬の値を負の値にして、価値関数を更新する。
6A shows the learning achievement of a certain learner (student B) as a
FIG. 6B shows a
If the learning achievement level after outputting the
図7(A)は、ある学習者(学習者Cとする。)の学習達成度を、グラフ80として示したものである。グラフ80は、今回を含む過去期間81と、今回達成度82と、今回を含む過去達成度83と、今回達成度82の時点では未定である達成度の将来推移84とを示す。
図7(B)は、今回達成度82の場合に出力するコメント223である。
コメント223を出力した後の学習達成度が、将来推移84に示すように下がった場合には、学習部14は、コメント記憶部22の番号「C101」(図2参照)に対する報酬の値を負の値にして、価値関数を更新する。
7A shows the learning achievement of a certain learner (student C) as a
FIG. 7B shows a
If the learning achievement level after outputting the
このように、本実施形態によれば、コメント出力サーバ1は、以下のような効果がある。
(1)学習者の学習達成データを取得し、学習に関するコメントを学習者の端末5に出力し、コメントの出力前の学習達成度と、コメントを出力後の学習達成度とに基づいてコメントの選択に係る強化学習を行うので、コメントに対する学習者の達成度の変化を学習することができる。
また、強化学習をしたことにより更新された価値関数に基づいて、コメント記憶部22に記憶された複数のコメントからコメントを選択する。
その結果、学習達成度に対応した、学習者の学習に対するモチベーションを向上させるコメントを学習者に出力することができる。
As described above, according to this embodiment, the comment output server 1 has the following advantages.
(1) The learner's learning achievement data is obtained, and comments related to learning are output to the learner's
In addition, a comment is selected from the multiple comments stored in the
As a result, it is possible to output to the learner a comment that corresponds to the learning achievement level and enhances the learner's motivation for learning.
(2)コメントを出力後の学習達成度と、コメントの出力前の学習達成度とを比較することで、学習達成度が上がった場合に高い報酬を与える強化学習を行う。よって、学習達成度が上がる前に出力されたコメントの報酬を高く設定することができる。 (2) By comparing the learning achievement after the comment is output with the learning achievement before the comment is output, reinforcement learning is performed to give a higher reward when the learning achievement increases. Therefore, it is possible to set a higher reward for comments output before the learning achievement increases.
(3)学習達成度が所定値以下の場合に、問題文記憶部23から問題文を抽出して端末5に出力するので、学習達成度が低い学習者には、問題文を出力することで、学習達成度が向上するように促すことができる。
(3) When the learning achievement level is below a predetermined value, a question is extracted from the
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。また、実施形態に記載した効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、実施形態に記載したものに限定されない。なお、上述した実施形態及び後述する変形形態は、適宜組み合わせて用いることもできるが、詳細な説明は省略する。 Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to the above-mentioned embodiments. Furthermore, the effects described in the embodiments are merely a list of the most favorable effects resulting from the present invention, and the effects of the present invention are not limited to those described in the embodiments. Note that the above-mentioned embodiments and the modified forms described below can be used in appropriate combinations, but detailed explanations will be omitted.
(変形形態)
(1)本実施形態では、学習達成データを、学習者の端末から受信することで取得するものを例に説明したが、これに限定されない。例えば、教師が、学習者の学習達成データを教師の端末から入力することで、コメント出力サーバの制御部は、学習達成データを取得してもよい。
同様に、コメントを、学習者の端末に送信するものを例に説明したが、これに限定されない。例えば、教師の端末にコメントを出力することで、教師が、出力されたコメントを参考に学習者に指導を行ってもよい。
(Modifications)
(1) In the present embodiment, the learning achievement data is acquired by receiving it from the learner's terminal, but this is not limiting. For example, a teacher may input the learning achievement data of the learner from the teacher's terminal, and the control unit of the comment output server may acquire the learning achievement data.
Similarly, although the above description is given with an example in which the comments are sent to the terminal of the learner, the present invention is not limited to this. For example, the comments may be output to the terminal of the teacher, and the teacher may provide guidance to the learner based on the output comments.
(2)本実施形態では、学習達成度を用いたコメント選択に係る学習について説明したが、これに限定されない。例えば、学習達成度に代えて、又は、学習達成度に加えて学習時間を用いてもよい。そして、コメント出力サーバの制御部は、学習時間が増えた場合に、報酬を与えるようにしてもよい。
また、報酬については、コメントを出力する前と後との変化の度合いや、コメントを出力する前の学習者のレベルに応じて、報酬の大きさを決定してもよい。例えば、コメントを出力する前と後とにおいて変化の度合いが小さくても、コメントを出力する前の学習者のレベルが高い(元々よくできる学習者である)場合には、報酬を大きくしてもよい。他方、コメントを出力する前と後とにおいて変化の度合いが小さくて、コメントを出力する前の学習者のレベルが低い場合には、報酬を小さくしてもよい。
(2) In the present embodiment, the learning related to the comment selection using the learning achievement level has been described, but the present invention is not limited to this. For example, the learning time may be used instead of or in addition to the learning achievement level. Then, the control unit of the comment output server may provide a reward when the learning time increases.
Furthermore, the size of the reward may be determined according to the degree of change before and after the comment is output and the level of the learner before the comment is output. For example, even if the degree of change before and after the comment is output is small, if the level of the learner before the comment is output is high (the learner was originally a good learner), the reward may be large. On the other hand, if the degree of change before and after the comment is small and the level of the learner before the comment is low, the reward may be small.
(3)本実施形態では、コメント記憶部を1つ用意し、学習結果を反映した分類に分けたものを例に説明したが、これに限定されない。例えば、コメント出力サーバは、教科ごとや、学習者の層(小学生、中学生等)ごと、といったカテゴリごとに、コメント記憶部を分けてもよい。 (3) In the present embodiment, one comment storage unit is prepared and divided into categories that reflect the learning results. However, this is not limited to this. For example, the comment output server may divide the comment storage unit into categories such as by subject or by learner group (elementary school students, junior high school students, etc.).
(4)本実施形態では、学習者について特に限定しなかったが、これに限定されない。例えば、学習者の属性情報や性格傾向といった学習者情報ごとに分けて学習してもよい。属性情報は、例えば、年齢や性別等があり、性格傾向は、例えば、褒めて伸びるか、叱咤されて伸びるかといった学習に関する傾向である。この場合、コメント出力サーバの制御部(学習者情報取得手段)は、学習者情報を、例えば、学習者から端末を介して取得する。 (4) In this embodiment, the learners are not particularly limited, but the present invention is not limited to this. For example, learning may be performed separately for each learner information, such as the learner's attribute information and personality tendencies. The attribute information may be, for example, age or gender, and the personality tendencies may be learning tendencies, such as whether a learner improves when praised or when scolded. In this case, the control unit (learner information acquisition means) of the comment output server acquires the learner information, for example, from the learner via a terminal.
(5)本実施形態では、学習達成度が所定値以下の場合に、問題文を出力するものを例に説明したが、これに限定されない。学習達成度にかかわらずに、問題文を出力してもよい。また、学習達成度に応じた難易度の問題を出力してもよい。 (5) In the present embodiment, a question text is output when the learning achievement level is equal to or lower than a predetermined value, but the present invention is not limited to this. A question text may be output regardless of the learning achievement level. Furthermore, a question with a level of difficulty according to the learning achievement level may be output.
(6)本実施形態では、単元ごとに確認テストの結果を学習達成データにするものを例に説明したが、これに限定されない。例えば、資格試験対策用の問題や、子供の学年に合った学習問題の正誤データであってもよく、学習に関するものであれば用いることができる。 (6) In this embodiment, the results of a confirmation test for each unit are used as learning achievement data, but this is not limiting. For example, it may be correct/incorrect data on questions for qualification exam preparation or study questions appropriate for a child's grade level, and anything related to learning may be used.
(7)本実施形態では、学習アプリを用いるものとして説明したが、これに限定されない。例えば、Webサービスのようなものであってもよい。 (7) In this embodiment, a learning app is used, but this is not limiting. For example, a web service may be used.
(8)本実施形態では、学習処理とコメント出力処理とをコメント出力サーバが行うもの例に説明したが、これに限定されない。学習処理とコメント出力処理とをそれぞれ別の装置が行ってもよい。 (8) In the present embodiment, the learning process and the comment output process are performed by the comment output server, but this is not limiting. The learning process and the comment output process may be performed by different devices.
1 コメント出力サーバ
5 端末
10 制御部
11 学習達成情報取得部
12 コメント選択部
13 コメント出力部
14 学習部
15 問題文出力部
20 記憶部
21a コメント出力プログラム
22 コメント記憶部
23 問題文記憶部
25 価値関数記憶部
100 学習支援システム
N 通信ネットワーク
REFERENCE SIGNS LIST 1
Claims (12)
前記学習達成情報取得手段が取得した前記学習達成情報の前記学習達成度が所定値以下である場合には、前記学習達成情報に基づいて、学習に関する問題文を記憶する問題文記憶部から前記問題文を抽出して出力する問題文出力手段と、
前記学習者に対する学習に関するコメントを、コメント記憶部に記憶された複数のコメントからいずれかのコメントを選択して出力するコメント出力手段と、
前記コメント出力手段による前記コメントの出力前の前記学習達成情報と、前記コメントを出力後の前記学習達成情報とに基づいて、前記コメントの選択に係る強化学習を行う学習手段と、
を備える、コメント出力装置。 A learning achievement information acquiring means for acquiring learning achievement information including information related to a learner's learning achievement level ;
a question output means for extracting and outputting a question from a question storage unit that stores questions related to learning based on the learning achievement information when the learning achievement level of the learning achievement information acquired by the learning achievement information acquisition means is equal to or lower than a predetermined value;
a comment output means for selecting and outputting a comment regarding learning to the learner from among a plurality of comments stored in a comment storage unit;
a learning means for performing reinforcement learning related to selection of the comment based on the learning achievement information before the comment output means outputs the comment and the learning achievement information after the comment is output;
A comment output device comprising:
前記学習手段が強化学習をしたことにより更新された価値関数に基づいて、前記コメント記憶部に記憶された前記複数のコメントから前記コメントを選択するコメント選択手段を備え、
前記コメント出力手段は、前記コメント選択手段が選択した前記コメントを出力する、コメント出力装置。 2. The comment output device according to claim 1,
a comment selection means for selecting the comment from the plurality of comments stored in the comment storage unit based on a value function updated by the learning means through reinforcement learning,
The comment output means outputs the comment selected by the comment selection means.
前記コメント記憶部は、複数のカテゴリに分けて前記コメントを記憶し、
前記学習手段は、前記カテゴリごとに前記コメントの選択に係る強化学習を行う、コメント出力装置。 3. The comment output device according to claim 2,
The comment storage unit stores the comments by dividing them into a plurality of categories,
The learning means performs reinforcement learning regarding the selection of the comment for each of the categories.
前記学習手段は、前記コメントを出力後の前記学習達成度と、前記コメントの出力前の前記学習達成度とを比較した結果、前記学習達成度が上がった場合に、前記コメントに報酬を与える強化学習を行う、コメント出力装置。 In the comment output device according to any one of claims 1 to 3 ,
The learning means of the comment output device performs reinforcement learning to give a reward to the comment if the learning achievement level has increased as a result of comparing the learning achievement level after the comment is output with the learning achievement level before the comment is output.
前記学習達成情報は、学習時間に関する情報を含み、
前記学習手段は、前記コメントを出力後の前記学習時間と、前記コメントの出力前の前記学習時間とを比較した結果、前記学習時間が増えた場合に、前記コメントに報酬を与える強化学習を行う、コメント出力装置。 In the comment output device according to any one of claims 1 to 4,
The learning achievement information includes information regarding learning time,
The learning means performs reinforcement learning to give a reward to the comment when the learning time has increased as a result of comparing the learning time after the comment is output with the learning time before the comment is output.
前記学習手段は、前記コメントを出力後の前記学習達成情報と、前記コメントの出力前の前記学習達成情報との変化の度合いに応じて、前記報酬の大きさを決定する、コメント出力装置。 6. The comment output device according to claim 4,
The learning means determines the size of the reward according to a degree of change between the learning achievement information after the comment is output and the learning achievement information before the comment is output.
前記学習手段は、前記コメントの出力前の前記学習者の学習レベルに応じて、前記報酬の大きさを決定する、コメント出力装置。 In the comment output device according to any one of claims 4 to 6,
The learning means determines the size of the reward according to the learning level of the learner before the comment is output.
前記学習者の属性情報及び性格傾向の少なくとも一方である学習者情報を取得する学習者情報取得手段を備え、
前記学習手段は、前記学習者情報取得手段が取得した前記学習者情報ごとに前記コメントの選択に係る強化学習を行う、コメント出力装置。 In the comment output device according to any one of claims 1 to 7,
a learner information acquiring means for acquiring learner information, which is at least one of attribute information and personality tendency of the learner,
The learning means performs reinforcement learning regarding the selection of the comment for each of the learner information acquired by the learner information acquisition means.
前記問題文出力手段は、前記学習達成情報取得手段が取得した前記学習達成情報の前記学習達成度に応じた難易度の前記問題文を前記問題文記憶部から抽出して出力する、コメント出力装置。The question output means extracts from the question storage unit and outputs the question having a difficulty level corresponding to the learning achievement level of the learning achievement information acquired by the learning achievement information acquisition means.
前記学習者端末は、学習者の学習達成度に関する情報を含む学習達成情報を送信する達成情報送信手段を備え、
前記コメント出力装置は、
前記学習者端末から前記学習達成情報を取得する学習達成情報取得手段と、
前記学習達成情報取得手段が取得した前記学習達成情報の前記学習達成度が所定値以下である場合には、前記学習達成情報に基づいて、学習に関する問題文を記憶する問題文記憶部から前記問題文を抽出して前記学習者端末に出力する問題文出力手段と、
前記学習者に対する学習に関するコメントを、コメント記憶部に記憶された複数のコメントからいずれかのコメントを選択して前記学習者端末に出力するコメント出力手段と、
前記コメント出力手段による前記コメントの出力前に前記学習達成情報取得手段が取得した前記学習達成情報と、前記コメントを出力後に前記学習達成情報取得手段が取得した前記学習達成情報とに基づいて、前記コメントの選択に係る強化学習を行う学習手段と、
前記学習手段が強化学習をしたことにより更新された価値関数に基づいて、前記コメント記憶部に記憶された前記複数のコメントから前記コメントを選択するコメント選択手段と、
を備え、
前記コメント出力手段は、前記コメント選択手段が選択した前記コメントを、前記学習者端末に出力する、学習支援システム。 A learning support system in which a comment output device and a learner terminal are communicatively connected,
The learner terminal includes an achievement information transmitting means for transmitting learning achievement information including information regarding the learner's learning achievement level ,
The comment output device includes:
a learning achievement information acquiring means for acquiring the learning achievement information from the learner terminal;
a question output means for extracting a question from a question storage unit that stores questions related to learning based on the learning achievement information and outputting the question to the learner terminal when the learning achievement level of the learning achievement information acquired by the learning achievement information acquisition means is equal to or lower than a predetermined value;
a comment output means for selecting a comment regarding learning for the learner from a plurality of comments stored in a comment storage unit and outputting the selected comment to the learner terminal;
a learning means for performing reinforcement learning related to selection of the comment based on the learning achievement information acquired by the learning achievement information acquisition means before the comment is output by the comment output means and the learning achievement information acquired by the learning achievement information acquisition means after the comment is output;
a comment selection means for selecting a comment from the plurality of comments stored in the comment storage unit based on a value function updated by the learning means through reinforcement learning;
Equipped with
The comment output means outputs the comment selected by the comment selection means to the learner terminal.
学習者の学習達成度に関する情報を含む学習達成情報を取得する学習達成情報取得ステップと、
前記学習達成情報取得ステップにより取得した前記学習達成情報の前記学習達成度が所定値以下である場合には、前記学習達成情報に基づいて、学習に関する問題文を記憶する問題文記憶部から前記問題文を抽出して出力する問題文出力ステップと、
前記学習者に対する学習に関するコメントを、コメント記憶部に記憶された複数のコメントからいずれかのコメントを選択して出力するコメント出力ステップと、
前記コメント出力ステップによる前記コメントの出力前の前記学習達成情報と、前記コメントを出力後の前記学習達成情報とに基づいて、前記コメントの選択に係る強化学習を行う学習ステップと、
を含む、コメント出力方法。 The computer
A learning achievement information acquisition step of acquiring learning achievement information including information related to the learning achievement level of the learner;
a question output step of extracting and outputting a question from a question storage unit that stores question sentences related to learning based on the learning achievement information when the learning achievement level of the learning achievement information acquired by the learning achievement information acquisition step is equal to or lower than a predetermined value;
a comment output step of selecting and outputting a comment regarding learning to the learner from among a plurality of comments stored in a comment storage unit;
a learning step of performing reinforcement learning related to selection of the comment based on the learning achievement information before the comment is output by the comment output step and the learning achievement information after the comment is output;
Comment output method, including
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2021038201A JP7694068B2 (en) | 2021-03-10 | 2021-03-10 | Comment output device, comment output program, learning support system, and comment output method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2021038201A JP7694068B2 (en) | 2021-03-10 | 2021-03-10 | Comment output device, comment output program, learning support system, and comment output method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2022138359A JP2022138359A (en) | 2022-09-26 |
| JP7694068B2 true JP7694068B2 (en) | 2025-06-18 |
Family
ID=83399924
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2021038201A Active JP7694068B2 (en) | 2021-03-10 | 2021-03-10 | Comment output device, comment output program, learning support system, and comment output method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7694068B2 (en) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010250056A (en) | 2009-04-15 | 2010-11-04 | Fukuto Co Ltd | Learning ability enhancing system |
| JP2013148773A (en) | 2012-01-20 | 2013-08-01 | Casio Comput Co Ltd | Performance training device and program therefor |
| JP2018072876A (en) | 2016-10-24 | 2018-05-10 | 富士ゼロックス株式会社 | Emotion estimation system, emotion estimation model generation system |
-
2021
- 2021-03-10 JP JP2021038201A patent/JP7694068B2/en active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010250056A (en) | 2009-04-15 | 2010-11-04 | Fukuto Co Ltd | Learning ability enhancing system |
| JP2013148773A (en) | 2012-01-20 | 2013-08-01 | Casio Comput Co Ltd | Performance training device and program therefor |
| JP2018072876A (en) | 2016-10-24 | 2018-05-10 | 富士ゼロックス株式会社 | Emotion estimation system, emotion estimation model generation system |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2022138359A (en) | 2022-09-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Mancone et al. | Youth, money, and behavior: the impact of financial literacy programs | |
| Chew et al. | The cognitive challenges of effective teaching | |
| Dougherty et al. | A comprehensive analysis of high school genetics standards: are states keeping pace with modern genetics? | |
| KR101182390B1 (en) | Apparatus and Method for learning foreign language words seamlessly | |
| Vujinović et al. | Using ChatGPT to annotate a dataset: A case study in intelligent tutoring systems | |
| Alonzo et al. | Using social media for assessment purposes: Practices and future directions | |
| Rico-Juan et al. | Holistic exploration of reading comprehension skills, technology and socioeconomic factors in Spanish teenagers | |
| van Poortvliet | Inequality in skills for learning: do gaps in children’s socio-emotional development widen over time according to family background? | |
| Alisoy | Machine Learning Approaches for Automated Vocabulary Acquisition in ESL Classrooms | |
| KR102344724B1 (en) | Electronic apparatus for managing learning of student based on artificial intelligence, and learning management method | |
| Usman et al. | Game-based learning for the digital age: A narrative review across educational levels | |
| Lee et al. | Socratic Mind: Impact of a Novel GenAI-Powered Assessment Tool on Student Learning and Higher-Order Thinking | |
| Yuan et al. | Simulating human-like learning dynamics with llm-empowered agents | |
| JP7694068B2 (en) | Comment output device, comment output program, learning support system, and comment output method | |
| KR20230081576A (en) | Operating method and system of platform that provide customized problem based on learner behavior information | |
| KR101631374B1 (en) | System and method of learning mathematics for evhancing meta-cognition ability | |
| KR102583002B1 (en) | method for diagnosing a user by analyzing the user's problem solving and an electronic device thereof | |
| Troussas et al. | Personalized Hint Delivery in Multimedia Learning Environments Using Learning Styles: An Integrated Approach with Artificial Neural Networks and Weighted Sum Model | |
| Lee | Systems models in educational research: a review and realignment in the context of curriculum | |
| Mondal | AI in Education: A Global Perspective on Classroom Transformation | |
| Jokisch et al. | Bringing Light into the Dark-Improving Students’ Black-Box Testing Competencies using Game-Design Elements | |
| Thilagam et al. | Mobile Applications for Self-Assessment in English Language Learning: Enhancing Learner Autonomy and Reflection | |
| O’Neill et al. | Getting GPT to tutor like me | |
| JP7394518B1 (en) | Information processing device, information processing method, and information processing program | |
| Hayes | Schools and classrooms |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20240129 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20241025 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20241203 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20250114 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20250507 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20250520 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7694068 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |