特開 2022-19144 オンライン学習室システム、オンライン学習室提供方法、およびオンライン学習室提供プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022019144

(43)【公開日】2022-01-27

(54)【発明の名称】オンライン学習室システム、オンライン学習室提供方法、およびオンライン学習室提供プログラム

(51)【国際特許分類】

   G09B 5/12 20060101AFI20220120BHJP

   G09B 19/00 20060101ALI20220120BHJP

【ＦＩ】

G09B5/12

G09B19/00 G

G09B19/00 H

【審査請求】有

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2020122788

(22)【出願日】2020-07-17

(11)【特許番号】

(45)【特許公報発行日】2020-12-02

(71)【出願人】

【識別番号】503128216

【氏名又は名称】株式会社フォーサイト

(74)【代理人】

【識別番号】110000279

【氏名又は名称】特許業務法人ウィルフォート国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】山田 浩司

【テーマコード（参考）】

2C028

【Ｆターム（参考）】

2C028BA00

2C028BB04

2C028BC01

2C028BC02

2C028BC04

2C028BD02

(57)【要約】

【課題】複数の学習者の映像を相互の端末に表示するオンライン学習室において学習効果の向上を可能にする技術を提供する。
【解決手段】複数の学習者の映像を相互の端末に表示するサービスを提供するオンライン学習室システムは、各学習者の端末にて取得された取得映像のデータを前記端末から受信する映像取得部と、全てまたは一部の学習者の端末から受信した取得映像を合成して表示映像を生成する映像合成部と、前記表示映像のデータを前記学習者の端末に送信する映像送信部と、前記取得映像に基づいて前記学習者の学習状態を判定する状態解析部と、前記学習状態に基づいて前記学習者の学習時間を計測する学習時間計測部と、前記学習者の学習状態および学習時間のいずれか一方または両方に基づくフィードバック情報を当該学習者の端末に送信する学習管理部と、を有する。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の学習者の映像を相互の端末に表示するサービスを提供するオンライン学習室システムであって、
各学習者の端末にて取得された取得映像のデータを前記端末から受信する映像取得部と、
全てまたは一部の学習者の端末から受信した取得映像を合成して表示映像を生成する映像合成部と、
前記表示映像のデータを前記学習者の端末に送信する映像送信部と、
前記取得映像に基づいて前記学習者の学習状態を判定する状態解析部と、
前記学習状態に基づいて前記学習者の学習時間を計測する学習時間計測部と、
前記学習者の学習状態および学習時間のいずれか一方または両方に基づくフィードバック情報を当該学習者の端末に送信する学習管理部と、
を有するオンライン学習室システム。

【請求項2】

前記状態解析部は、前記学習者が学習し得ない学習不能状態と意欲が低下している意欲低下状態とを検出し、
前記学習時間計測部は、前記学習者が前記学習不能状態または前記意欲低下状態である時間を前記学習時間から除外する、
請求項１に記載のオンライン学習室システム。

【請求項3】

前記学習管理部は、前記学習者が前記サービスにおいて学習が可能な時間である学習可能時間に対する前記学習時間の割合を学習実行率として算出し、前記学習実行率に基づくフィードバック情報を前記学習者の端末に送信し、該フィードバック情報に基づく画像を表示させる、
請求項１に記載のオンライン学習室システム。

【請求項4】

前記学習管理部は、所定時間の学習と所定時間の休憩を交互に切り替え、前記学習と前記休憩の切り替えを前記端末に通知して前記学習者に提示し、前記学習の経過時間の合計を前記学習可能時間とする、
請求項３に記載のオンライン学習室システム。

【請求項5】

前記映像合成部は、前記学習状態に基づいて、前記取得映像を前記表示映像に含める学習者を選択する、
請求項１に記載のオンライン学習室システム。

【請求項6】

前記状態解析部は、前記学習者が学習し得ない学習不能状態と、意欲が低下している意欲低下状態と、前記学習不能状態にも前記意欲低下状態にも該当しない良好学習状態とを検出し、
前記映像合成部は、前記学習不能状態の学習者を除外し、前記良好学習状態の学習者を選択し、選択された学習者が所定人数に達していなければ、前記意欲低下状態の学習者から前記所定人数に達するまで残りを選択する、
請求項５に記載のオンライン学習室システム。

【請求項7】

前記学習者の属性を含む学習者属性情報を記憶する情報記憶部を更に有し、
前記映像合成部は、前記学習者属性情報に基づいて、前記取得映像を前記表示映像に含める学習者を選択する、
請求項１に記載のオンライン学習室システム。

【請求項8】

前記学習者属性情報には、学習者の性別、年齢、および職業が含まれ、
前記映像合成部は、前記表示映像が送信される端末の学習者と、性別が一致し、年齢差が所定歳以下であり、職業が一致する学習者を優先的に選択する、
請求項７に記載のオンライン学習室システム。

【請求項9】

前記映像合成部は、前記表示映像における取得映像の配置、または前記配置および前記表示映像に取得映像を用いる学習者を、一定時間間隔で更新する、
請求項１に記載のオンライン学習室システム。

【請求項10】

複数の学習者の映像を相互の端末に表示するサービスを提供するためのオンライン学習室提供方法であって、
各学習者の端末にて取得された取得映像のデータを前記端末から受信し、
全てまたは一部の学習者の端末から受信した取得映像を合成して表示映像を生成し、
前記表示映像のデータを前記学習者の端末に送信し、
前記取得映像に基づいて前記学習者の学習状態を判定し、
前記学習状態に基づいて前記学習者の学習時間を計測し、
前記学習者の学習状態および学習時間のいずれか一方または両方に基づくフィードバック情報を当該学習者の端末に送信する、
ことをコンピュータが実行するオンライン学習室提供方法。

【請求項11】

複数の学習者の映像を相互の端末に表示するサービスを提供するためのオンライン学習室提供プログラムであって、
各学習者の端末にて取得された取得映像のデータを前記端末から受信し、
全てまたは一部の学習者の端末から受信した取得映像を合成して表示映像を生成し、
前記表示映像のデータを前記学習者の端末に送信し、
前記取得映像に基づいて前記学習者の学習状態を判定し、
前記学習状態に基づいて前記学習者の学習時間を計測し、
前記学習者の学習状態および学習時間のいずれか一方または両方に基づくフィードバック情報を当該学習者の端末に送信する、
ことをコンピュータに実行させるためのオンライン学習室提供プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、計算機システムを利用して学習を支援する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

非特許文献１には、自宅で学習する学習者の映像を相互に配信するオンライン学習室の機能が開示されている。非特許文献１のオンライン学習室は、自宅等でそれぞれに学習を行う各学習者をＷｅｂカメラで撮影した映像を各学習者の端末画面に相互に表示し、学習者の学習意欲を相互に高めあうためのサービスである。学習者が相互に監視しあうことにより、適度な緊張感により各学習者の学習の効率向上が期待される。

【0003】

非特許文献１のオンライン学習室には、学習者の相互監視の他に、学習者が学習する予定を宣言した学習した結果を報告する機能を備えている。また、非特許文献１のオンライン学習室は、管理人により各学習者を監督する機能を備えている。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0004】

【非特許文献1】“オンライン自習室MyroomNeo”、［online］、安藤隆雄、［令和２年７月６日検索］、インターネット、＜URL： https://my-room-neo.com/about.php ＞

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

オンライン学習サービスでは、学習時間を計測して学習者に提示することにより学習意欲の維持あるいは向上に役立てることができると考えられる。その場合、学習者がサービスに何時間接続していたかではなく、実際に何時間学習を行ったかを計測することが望ましい。しかしながら、非特許文献１のオンライン学習室は、実際の人である管理人が映像越しに全ての学習者を監視するものであるため、全ての学習者が実際に学習を行っているかどうかを常時監視し、時間を計測するのは困難である。例えば、学習を行った時間に応じてポイントを付与し、それをインセンティブとして学習効果を向上させようとする場合に、サービスに接続しているものの、実際には集中して学習を行っていない時間も学習時間に含めるるのは望ましくない。

【0006】

本開示のひとつの目的は、複数の学習者の映像を相互の端末に表示するオンライン学習室において学習効果の向上を可能にする技術を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示のひとつの実施態様に従うオンライン学習室システムは、複数の学習者の映像を相互の端末に表示するサービスを提供するオンライン学習室システムであって、各学習者の端末にて取得された取得映像のデータを前記端末から受信する映像取得部と、全てまたは一部の学習者の端末から受信した取得映像を合成して表示映像を生成する映像合成部と、前記表示映像のデータを前記学習者の端末に送信する映像送信部と、前記取得映像に基づいて前記学習者の学習状態を判定する状態解析部と、前記学習状態に基づいて前記学習者の学習時間を計測する学習時間計測部と、前記学習者の学習状態および学習時間のいずれか一方または両方に基づくフィードバック情報を当該学習者の端末に送信する学習管理部と、を有する。

【発明の効果】

【0008】

本開示のひとつの態様によれば、複数の学習者の映像を相互の端末に表示するオンライン学習室において、学習効果の向上を図ることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】オンライン学習室システムの利用の様子を示す概念図である。

【図2】オンライン学習室システムを利用する学習者の端末に表示される画面の一例を示す図である。

【図3】オンライン学習室システムの機能的なブロック図である。

【図4】学習者属性情報の一例を示す図である。

【図5】オンライン学習室システムのハードウェア構成を示すブロック図である。

【図6】全体処理のフローチャートである。

【図7】トップ画面の一例を示す図である。

【図8】状態判定処理のフローチャートである。

【図9】アバター講師によるフィードバックが表示される画面例を示す図である。

【図10】映像表示処理のフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。

【0011】

図１は、本実施形態によるオンライン学習室システムの利用の様子を示す概念図である。オンライン学習室システム１０は、自宅等でそれぞれに自身で学習する学習者９０の映像を相互に配信するオンライン学習室を情報処理装置により実現するシステムである。オンライン学習室システム１０は、複数の学習者９０の端末５０からインターネット等の通信回線を介して接続可能である。オンライン学習室システム１０は、接続された複数の端末５０から学習者９０の映像を取得し、それらを合成して端末５０に配信する。学習者９０が相互に監視しあうことにより、適度な緊張感により各学習者９０の学習の効率向上が期待される。

【0012】

図２は、オンライン学習室システムを利用する学習者の端末に表示される画面の一例を示す図である。端末５０の画面５１には、複数の学習者９０の映像９１が並べて表示されている。また、画面５１には、休憩ボタン５２と学習終了ボタン５３が表示されている。休憩ボタン５２は、学習を中断することを通知するための操作ボタンである。学習終了ボタン５３は、学習を終了することを通知するための操作ボタンである

【0013】

図３は、オンライン学習室システムの機能的なブロック図である。オンライン学習室システム１０は、映像取得部１１、映像送信部１２、映像合成部１３、状態解析部１４、学習管理部１５、および情報記憶部１７を有している。

【0014】

映像取得部１１は、各学習者９０の端末５０にて取得された映像（以下「取得映像」ともいう）のデータを端末５０から受信する。

【0015】

映像合成部１３は、全てまたは一部の学習者９０の端末５０から受信した取得映像を合成して、端末５０に表示させる映像を（以下「表示映像」ともいう）を生成する。図２に示した映像は表示映像の例である。映像合成部１３は、例えば、属性や状態に応じて選択した学習者９０の映像を並べた表示映像を生成する。取得映像を合成して表示映像を生成する映像表示処理の詳細は後述する。

【0016】

映像送信部１２は、表示映像のデータを各学習者９０の端末５０に送信する。

【0017】

状態解析部１４は、取得映像に基づいて学習者９０の学習に関する状態（以下「学習状態」ともいう）を判定する。学習状態には、良好学習状態、学習不能状態、および意欲低下状態が含まれる。良好学習状態は、学習者９０が高い意欲を持って学習を行っている状態である。学習不能状態は、学習者９０が学習を行うことができない状態をいう。学習不能状態には、学習者９０が端末５０の前に居ない状態と、学習者９０が眠ってしまっている状態が含まれる。状態解析部１４により判定された学習者９０の学習状態の情報は情報記憶部１７に記録される。

【0018】

学習時間計測部１６は、状態解析部１４により判定された学習者９０の学習状態に基づいて、学習者９０の学習時間を計測する。学習時間計測部１６により計測された学習者９０の学習時間の情報は情報記憶部１７に記録される。学習時間を計測する処理の詳細は後述する。

【0019】

学習管理部１５は、学習者９０の学習状態および学習時間のいずれか一方または両方に基づくフィードバック情報をその学習者９０の端末５０に送信する。フィードバック情報は、端末５０における画像あるいは映像の表示に利用される。フィードバック情報は、学習者９０が良好な学習を行えるように学習状態に応じて通知する情報である。フィードバック情報には、アバターの講師による学習者９０への声かけの映像、学習者９０の過去一週間の各日の学習時間をグラフで表す表示、１週間の累計学習時間のランキングを表す表示などが含まれる。

【0020】

情報記憶部１７は、各学習者９０の属性を示す学習者属性情報を記憶する。

【0021】

図４は、学習者属性情報の一例を示す図である。学習者属性情報９２には、各学習者の氏名、性別、年齢、職業、目標試験、学習期間の情報が含まれている。氏名は、学習者の氏名を示す。性別は、学習者の性別を示す。Ｍは男性を示し、Ｆは女性を示している。職業は、学習者の職業を示す。目標試験は、学習者が目標としている試験の種別を示す。学習期間は、学習者がこれまでにどれだけの期間学習を行ったかを示す。

【0022】

図５は、オンライン学習室システムのハードウェア構成を示すブロック図である。オンライン学習室システム１０は、ハードウェアとして、処理装置２１、メインメモリ２２、記憶装置２３、通信装置２４、入力装置２５、および表示装置２６を有し、それらがバス２７に接続されている。

【0023】

記憶装置２３は、書込みおよび読み出しが可能にデータを記憶するものである。図３に示した情報記憶部１７はこの記憶装置２３によって実現される。処理装置２１は、記憶装置２３に記憶されたデータをメインメモリ２２に読み出し、メインメモリ２２を利用してソフトウェアプログラムの処理を実行するプロセッサである。処理装置２１によって、図３に示した映像取得部１１、映像送信部１２、映像合成部１３、状態解析部１４、学習時間計測部１６、および学習管理部１５が実現される。

【0024】

通信装置２４は、処理装置２１にて処理された情報を有線または無線あるいはそれら両方を含む通信ネットワークを介して送信し、また通信ネットワークを介して受信した情報を処理装置２１に伝達する。受信した情報は処理装置２１にてソフトウェアの処理に利用される。例えば、端末５０から取得映像は、通信装置２４で受信され、処理装置２１にて表示映像を生成するのに利用される。

【0025】

入力装置２５は、キーボードやマウスなどオペレータによる操作入力による情報を受け付ける装置であり、入力された情報は処理装置２１にてソフトウェア処理に利用される。表示装置２６は、処理装置２１によるソフトウェア処理に伴って画像やテキストの情報をディスプレイ画面に表示する装置である。入力装置２５および表示装置２６は、主には、学習者９０ではなく管理者（不図示）が利用するために設けられている。

【0026】

図６は、全体処理のフローチャートである。全体処理は、ある学習者９０がオンライン学習室システム１０を利用した学習を開始してから終了するまでのオンライン学習室システム１０による一連の処理である。

【0027】

まず、ステップ１０１にて、オンライン学習室システム１０は、アクセスしてきた端末５０にログイン画面のデータを送信し、ログイン画面を表示させ、ログイン画面から所定の識別情報が入力されると、端末５０のログインを許可する。ステップ１０２にて、オンライン学習室システム１０は、ログインを許可した端末５０にトップ画面のデータを送信し、トップ画面を表示させる。

【0028】

図７は、トップ画面の一例を示す図である。トップ画面には、学習開始ボタン５４、学習時間グラフ５５、連続学習日数ランキング表５６、週間学習時間ランキング表５７が表示されている。

【0029】

学習開始ボタン５４は、学習の開始を通知するための操作ボタンである。学習時間グラフ５５は、学習者９０の過去１週間の各日の学習を行った時間を棒グラフで示している。連続学習日数ランキング表５６は、学習を連続して行った日数のランキングを表形式で示している。週間学習時間ランキング表５７は、先週の学習時間の合計のランキングを表形式で示している。

【0030】

ステップ１０３にて、トップ画面で学習開始ボタン５４が押下されると、ステップ１０４にて、オンライン学習室システム１０は、映像取得部１１により端末５０から学習者９０の取得映像の受信し、映像合成部１３により表示映像を生成し、映像送信部１２により表示映像を端末５０に送信することを開始する。これにより、学習者９０の端末５０には、図２に示したような、複数の学習者９０の映像を含む表示映像が表示される。

【0031】

さらに、ステップ１０５にて、オンライン学習室システム１０は、状態解析部１４により、学習者９０の学習状態の判定を開始する。学習者９０の学習状態を判定する状態判定処理の詳細は後述する。

【0032】

さらに、ステップ１０６にて、オンライン学習室システム１０は、学習時間計測部１６により、学習時間の計測を開始する。なお、学習時間の計測が開始された後、学習者９０が端末５０の休憩ボタン５２を押下すると、その情報がオンライン学習室システム１０に通知され、学習管理部１５により、学習時間の計測を中断する。

【0033】

ステップ１０７にて、オンライン学習室システム１０は、学習時間計測部１６により、学習者９０の学習状態が良好学習状態であるか、あるいは学習不能状態または意欲低下状態であるかを判定する。ここでの判定は、状態解析部１４により判定された学習者９０の学習状態の状態を参照することにより行われる。学習者９０の学習状態が良好学習状態であれば、ステップ１０８にて、オンライン学習室システム１０は、学習時間計測部１６により、学習時間の計測を継続あるいは開始する。学習者９０の学習状態が学習不能状態あるいは意欲低下状態であれば、ステップ１０９にて、オンライン学習室システム１０は、学習時間計測部１６により、学習時間の計測を停止あるいは停止を継続する。

【0034】

ステップ１０８の後あるいはステップ１０９の後、オンライン学習室システム１０は、ステップ１１０にて、学習時間計測部１６により、学習終了が端末５０から通知されているか否か判定する。なお、学習者９０が端末５０の画面５１で学習終了ボタン５３を押下すると、学習終了の情報が端末５０からオンライン学習室システム１０に通知される。

【0035】

学習終了が端末５０から通知されていなければ、オンライン学習室システム１０は、ステップ１０６に戻って処理を繰り返す。

【0036】

学習終了の通知が端末５０から通知されていれば、ステップ１１１にて、オンライン学習室システム１０は、学習時間計測部１６により、学習時間の計測を終了する。さらに、ステップ１１２にて、オンライン学習室システム１０は、状態解析部１４により、状態判定処理を終了する。さらに、ステップ１１３にて、オンライン学習室システム１０は、学習管理部１５により、エンド画面のデータを端末５０に送信し、エンド画面に表示させる。

【0037】

学習管理部１５は、所定時間（例えば２５分）の学習と所定時間（例えば５分の休憩を交互に切り替え、学習と休憩の切り替えを示すタイミング情報を端末５０に通知し、学習者９０に提示させることにしてもよい。そして、学習管理部１５は、その学習の経過時間の合計を、学習者９０がオンライン学習室システム１０によるサービスにおいて学習が可能な時間である学習可能時間としてもよい。学習管理部１５は、その学習可能時間に対する学習時間の割合を学習実行率として算出し、学習実行率に基づくフィードバック情報を学習者９０の端末５０に送信し、フィードバック情報に基づく画像を表示させてもよい。上記例では、学習者９０の学習開始から学習終了までの時間において、１時間に対して１０分が休憩時間とされ、残りの５０分が学習可能時間とされる。その例では、学習時間計測部１６で計測される実際の学習時間が４０分であった場合、学習実行率は４０／５０＝８０％となる。

【0038】

学習管理部１５は、エンド画面に、更に、今日の学習時間の計測結果を表示してもよい。学習管理部１５は、エンド画面に、更に、今日の学習時間を含めた過去１週間の学習時間を示す学習時間グラフ５５、今日の学習時間を考慮した連続学習日数ランキング表５６および／または週間学習時間ランキング表５７を表示してもよい。

【0039】

ステップ１１４にて、オンライン学習室システム１０は、学習管理部１５により、学習者９０の指示等により端末５０をログアウトさせて一連の処理を終了する。

【0040】

図８は、状態判定処理のフローチャートである。状態判定処理は、映像取得部１１により端末５０から取得された映像を解析し、学習者９０の学習状態を判定する処理である。状態判定処理は、状態解析部１４により実行される。

【0041】

ステップ２０１にて、状態解析部１４は、取得映像から学習者９０が端末５０の前に居るか否か判定する。学習者９０が端末５０の前に居ればステップ２０２にて、状態解析部１４は、学習者９０の眼が開いているか否か判定する。ここで学習者９０の眼が開いているというのは、一定時間の間に一定時間以上眼が開いていることをいう。眼が開いていない場合、学習者９０が眠っていると推定される。

【0042】

ステップ２０１にて学習者９０が端末の前に居ないか、ステップ２０２にて学習者９０の眼が開いていない場合、ステップ２０３にて、状態解析部１４は、学習者９０が学習不能状態であると判定する。

【0043】

ステップ２０２にて、学習者９０の眼が開いている場合、ステップ２０４にて、状態解析部１４は、学習者９０の体が安定しているか否か判定する。体が安定しているとは、体の揺れが一定範囲内に収まっていることをいう。体が不安定に移動していない場合、学習者９０が学習に集中できていないと推定される。

【0044】

ステップ２０４にて、学習者９０の体が安定している場合、ステップ２０５にて、状態解析部１４は、学習者９０が教材を見ているか否か判定する。学習者９０が教材を見ているか否かは、取得映像から学習者９０の視線方向を推定し、その視線方向がテキスト、ノート、端末５０の画面のオンライン学習コンテンツ等に向いているか否かにより判定できる。

【0045】

ステップ２０５にて、学習者９０が教材を見ている場合、ステップ２０６にて、状態解析部１４は、学習者９０が、ある単位の学習に時間をかけすぎているか否か判定する。例えば、学習者９０が端末５０によりオンライン学習コンテンツを利用している場合、オンライン学習コンテンツに対する操作によって、ある単位の学習に時間をかけすぎているか否か判断できる。また、学習者９０がテキストを読んでいる場合、１ページに所定時間以上の時間をかけている場合、学習に時間をかけすぎていると判断できる。また、学習者９０が演習問題を解いている場合、ある単位の演習問題に所定時間以上の時間をかけている場合、学習に時間をかけすぎていると判断できる。

【0046】

ステップ２０４にて学習者９０の体が安定していない場合、ステップ２０５にて学習者９０が教材を見ていない場合、あるいはステップ２０６にて学習に時間がかかりすぎている場合、ステップ２０７にて、状態解析部１４は、学習者９０の学習状態が意欲低下状態であると判定する。

【0047】

ステップ２０６にて、ある単位の学習に時間がかかりすぎてはいない場合、ステップ２０８にて、状態解析部１４は、学習者９０の学習状態が良好学習状態であると判定する。

【0048】

なお、状態解析部１４は、学習者９０の学習状態に応じて、学習者９０の端末５０にフィードバック情報を送り、学習者９０に良好な学習を促すものとする。例えば、学習者９０が学習不能状態あるいは意欲低下状態であれば、アバター講師が集中して学習を行うように促す動画のデータを端末５０に送信し、画面５１に表示させる。

【0049】

図９は、アバター講師によるフィードバックが表示される画面例を示す図である。端末５０の画面５１に、アバター講師８０が現れて、集中して学習を行うように発声している。

【0050】

図１０は、映像表示処理のフローチャートである。映像表示処理は、複数の学習者９０の取得映像から表示映像を生成し、端末５０に表示させる処理である。映像表示処理は、映像合成部１３により実行される。

【0051】

ステップ３０１にて、映像合成部１３は、取得映像が得られる複数の学習者９０の中から、表示映像を表示させる端末５０を利用している学習者９０（以下「対象学習者」ともいう）と属性の類似度（以下「属性類似度」ともいう）が高い学習者９０を選択する。

【0052】

まず、映像合成部１３は、学習者属性情報９２を参照し、対象学習者と他の複数の学習者９０との属性類似度を算出する。属性類似度の算出方法を特に限定されないが、以下、属性類似度の算出方法の一例を示す。性別が一致したら１ポイントとし、性別が一致しなかったら０ポイントとする。年齢差が±５歳以下であれば１ポイントとし、それ以上であれば０ポイントとする。職業が一致したら１ポイントとし、一致しなければ０ポイントとする。目標試験が一致すれば１ポイントとし、一致しなければ０ポイントとする。学習期間が一致すれば１ポイントとし、一致しなければ０ポイントとする。それらのポイントの合計値を属性類似度とする。そして、映像合成部１３は、属性類似度が所定の閾値を超えた学習者９０を候補として、ステップ３０２に進む。

【0053】

ステップ３０２にて、映像合成部１３は、候補とした学習者９０の中から、学習状態が良い学習者９０を選択する。学習状態の良い方から、良好学習状態、意欲低下状態、学習不能状態の順であるとする。例えば、映像合成部１３は、まず学習不能状態の学習者９０を除外し、良好学習状態の学習者９０を選択し、選択された学習者９０が所定人数に達していなければ、意欲低下状態の学習者９０から所定人数に達するまで残りを選択することにしてもよい。図２の例では、９名の学習者９０の取得映像を合成するので、学習状態が良い方から９名の学習者９０が選択されている。

【0054】

ステップ３０３にて、映像合成部１３は、選択した学習者９０の映像の配置を決定する。配置は特に限定されない。例えば、ランダムに配置してもよい。

【0055】

ステップ３０４にて、映像合成部１３は、選択した学習者９０の映像を、決定した配置で並べるように取得映像を合成し、表示映像を生成する。この表示映像は、映像送信部１２により対象学習者の端末５０に送信され、その画面に表示される。

【0056】

ステップ３０５にて、映像合成部１３は、一定時間が経過したか否か判定する。この一定時間は特に限定されない。例えば３０分とする。３０分が経過したら、ステップ３０６にて、表示映像に取得映像を合成する学習者９０を入れ替えるべきか否か判定する。例えば、表示映像に取得映像が合成されている学習者９０の学習状態が低下したら、入れ替えるべきと判断することにしてよい。

【0057】

入れ替えた方がよい場合、映像合成部１３は、ステップ３０２に戻り処理を継続する。入れ替える必要がない場合、映像合成部１３は、ステップ３０３に戻り処理を継続する。

【0058】

以上説明した実施形態には、以下に示す各事項が含まれている。ただし、実施形態に含まれる事項が以下に示すものだけに限定されることはない。

【0059】

本実施形態のオンライン学習室システムは、複数の学習者の映像を相互の端末に表示するサービスを提供するオンライン学習室システムであって、各学習者の端末にて取得された取得映像のデータを前記端末から受信する映像取得部と、全てまたは一部の学習者の端末から受信した取得映像を合成して表示映像を生成する映像合成部と、前記表示映像のデータを前記学習者の端末に送信する映像送信部と、前記取得映像に基づいて前記学習者の学習状態を判定する状態解析部と、前記学習状態に基づいて前記学習者の学習時間を計測する学習時間計測部と、

【0060】

前記学習者の学習状態および学習時間のいずれか一方または両方に基づくフィードバック情報を当該学習者の端末に送信する学習管理部と、を有する。それにより、複数の学習者の映像を相互の端末に表示するオンライン学習室において、学習者の学習状態に基づき実際的な学習時間を計測し、学習状態と学習時間のいずれか一方または両方に基づき学習者へのフィードバックを行うので、学習効果の向上を図ることが可能となる。

【0061】

また、本実施形態のオンライン学習室システムにおいては、前記状態解析部は、前記学習者が学習し得ない学習不能状態と意欲が低下している意欲低下状態とを検出し、前記学習時間計測部は、前記学習者が前記学習不能状態または前記意欲低下状態である時間を前記学習時間から除外する。それにより、高い意欲で学習を行った学習時間に基づくフィードバックにより、学習者に意欲の向上を促し、学習効果の向上を図ることが可能となる。

【0062】

また、本実施形態のオンライン学習室システムにおいては、前記学習管理部は、前記学習者が前記サービスにおいて学習が可能な時間である学習可能時間に対する前記学習時間の割合を学習実行率として算出し、前記学習実行率に基づくフィードバック情報を前記学習者の端末に送信し、該フィードバック情報に基づく画像を表示させる。それにより、学習者に学習実行率の向上を促し、学習効果の向上を図ることが可能となる。

【0063】

また、本実施形態のオンライン学習室システムにおいては、前記学習管理部は、所定時間の学習と所定時間の休憩を交互に切り替え、前記学習と前記休憩の切り替えを前記端末に通知して前記学習者に提示し、前記学習の経過時間の合計を前記学習可能時間とする。それにより、適度な休憩をはさんだ学習を促すとともに、休憩を考慮した学習可能時間をもとに学習実行率を算出することができる。

【0064】

また、本実施形態のオンライン学習室システムにおいては、前記映像合成部は、前記学習状態に基づいて、前記取得映像を前記表示映像に含める学習者を選択する。それにより、学習状態に基づいて表示映像に含める学習者を選択するので、表示映像を見た学習者が刺激を受けて学習効果が向上することが期待できる表示映像を生成することができる。

【0065】

また、本実施形態のオンライン学習室システムにおいては、前記状態解析部は、前記学習者が学習し得ない学習不能状態と、意欲が低下している意欲低下状態と、前記学習不能状態にも前記意欲低下状態にも該当しない良好学習状態とを検出し、前記映像合成部は、前記学習不能状態の学習者を除外し、前記良好学習状態の学習者を選択し、選択された学習者が所定人数に達していなければ、前記意欲低下状態の学習者から前記所定人数に達するまで残りを選択する。それにより、意欲を持って学習を行っている良好学習状態の学習者を優先的に選択するので、表示映像を見た学習者が良い刺激を受けて学習効果が向上することが期待できる表示映像を生成することができる。「

【0066】

また、本実施形態のオンライン学習室システムは、前記学習者の属性を含む学習者属性情報を記憶する情報記憶部を更に有し、前記映像合成部は、前記学習者属性情報に基づいて、前記取得映像を前記表示映像に含める学習者を選択する。それにより、属性に基づいて表示映像に含める学習者を選択するので、表示映像を見た学習者が刺激を受けて学習効果が向上することが期待できる表示映像を生成することができる。

【0067】

また、本実施形態のオンライン学習室システムにおいては、前記学習者属性情報には、学習者の性別、年齢、および職業が含まれ、前記映像合成部は、前記表示映像が送信される端末の学習者と、性別が一致し、年齢差が所定歳以下であり、職業が一致する学習者を優先的に選択する。それにより、自分と性別、年齢、職業が類似する学習者の様子が見えることで、表示映像から刺激を受けて学習効果の向上が期待できる。

【0068】

また、本実施形態のオンライン学習室システムにおいては、前記映像合成部は、前記表示映像における取得映像の配置、または前記配置および前記表示映像に取得映像を用いる学習者を、一定時間間隔で更新する。それにより、表示映像に表示される学習者やその配置が定期的に更新されるので、表示映像を見る学習者が表示映像内の特定の学習者の行動が気になって自身の学習に集中できないということが起こり難い。

【0069】

上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。

【符号の説明】

【0070】

１０…オンライン学習室システム、１１…映像取得部、１２…映像送信部、１３…映像合成部、１４…状態解析部、１５…学習管理部、１６…学習時間計測部、１７…情報記憶部、２１…処理装置、２２…メインメモリ、２３…記憶装置、２４…通信装置、２５…入力装置、２６…表示装置、２７…バス、５０…端末、５１…画面、５２…休憩ボタン、５３…学習終了ボタン、５４…学習開始ボタン、５５…学習時間グラフ、５６…連続学習日数ランキング表、５７…週間学習時間ランキング表、８０…アバター講師、９０…学習者、９１…映像、９２…学習者属性情報

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【手続補正書】

【提出日】2020-09-23

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の学習者の映像を相互の端末に表示するサービスを提供するオンライン学習室システムであって、
各学習者の端末にて取得された取得映像のデータを前記端末から受信する映像取得部と、
全てまたは一部の学習者の端末から受信した取得映像を合成して表示映像を生成する映像合成部と、
前記表示映像のデータを前記学習者の端末に送信する映像送信部と、
前記取得映像に基づいて前記学習者の学習状態を判定する状態解析部と、
前記学習状態に基づいて前記学習者の学習時間を計測する学習時間計測部と、
前記学習者の学習状態および学習時間のいずれか一方または両方に基づくフィードバック情報を当該学習者の端末に送信する学習管理部と、
を有
し、
前記映像合成部は、前記学習状態に基づいて、前記取得映像を前記表示映像に含める学習者を選択する、
オンライン学習室システム。

【請求項2】

前記状態解析部は、前記学習者が学習し得ない学習不能状態と意欲が低下している意欲低下状態とを検出し、
前記学習時間計測部は、前記学習者が前記学習不能状態または前記意欲低下状態である時間を前記学習時間から除外する、
請求項１に記載のオンライン学習室システム。

【請求項3】

前記学習管理部は、前記学習者が前記サービスにおいて学習が可能な時間である学習可能時間に対する前記学習時間の割合を学習実行率として算出し、前記学習実行率に基づくフィードバック情報を前記学習者の端末に送信し、該フィードバック情報に基づく画像を表示させる、
請求項１に記載のオンライン学習室システム。

【請求項4】

前記学習管理部は、所定時間の学習と所定時間の休憩を交互に切り替え、前記学習と前記休憩の切り替えを前記端末に通知して前記学習者に提示し、前記学習の経過時間の合計を前記学習可能時間とする、
請求項３に記載のオンライン学習室システム。

【請求項5】

前記状態解析部は、前記学習者が学習し得ない学習不能状態と、意欲が低下している意欲低下状態と、前記学習不能状態にも前記意欲低下状態にも該当しない良好学習状態とを検出し、
前記映像合成部は、前記学習不能状態の学習者を除外し、前記良好学習状態の学習者を選択し、選択された学習者が所定人数に達していなければ、前記意欲低下状態の学習者から前記所定人数に達するまで残りを選択する、
請求項１に記載のオンライン学習室システム。

【請求項6】

前記学習者の属性を含む学習者属性情報を記憶する情報記憶部を更に有し、
前記映像合成部は、前記学習者属性情報に基づいて、前記取得映像を前記表示映像に含める学習者を選択する、
請求項１に記載のオンライン学習室システム。

【請求項7】

前記学習者属性情報には、学習者の性別、年齢、および職業が含まれ、
前記映像合成部は、前記表示映像が送信される端末の学習者と、性別が一致し、年齢差が所定歳以下であり、職業が一致する学習者を優先的に選択する、
請求項６に記載のオンライン学習室システム。

【請求項8】

前記映像合成部は、前記表示映像における取得映像の配置、または前記配置および前記表示映像に取得映像を用いる学習者を、一定時間間隔で更新する、
請求項１に記載のオンライン学習室システム。

【請求項9】

複数の学習者の映像を相互の端末に表示するサービスを提供するためのオンライン学習室提供方法であって、
各学習者の端末にて取得された取得映像のデータを前記端末から受信し、
全てまたは一部の学習者の端末から受信した取得映像を合成して表示映像を生成し、
前記表示映像のデータを前記学習者の端末に送信し、
前記取得映像に基づいて前記学習者の学習状態を判定し、
前記学習状態に基づいて前記学習者の学習時間を計測し、
前記学習者の学習状態および学習時間のいずれか一方または両方に基づくフィードバック情報を当該学習者の端末に送信する、
ことをコンピュータが実行するものであって、
前記学習状態に基づいて、前記取得映像を前記表示映像に含める学習者を選択する、
オンライン学習室提供方法。

【請求項10】

複数の学習者の映像を相互の端末に表示するサービスを提供するためのオンライン学習室提供プログラムであって、
各学習者の端末にて取得された取得映像のデータを前記端末から受信し、
全てまたは一部の学習者の端末から受信した取得映像を合成して表示映像を生成し、
前記表示映像のデータを前記学習者の端末に送信し、
前記取得映像に基づいて前記学習者の学習状態を判定し、
前記学習状態に基づいて前記学習者の学習時間を計測し、
前記学習者の学習状態および学習時間のいずれか一方または両方に基づくフィードバック情報を当該学習者の端末に送信する、
ことをコンピュータに実行させるためのものであって、
前記学習状態に基づいて、前記取得映像を前記表示映像に含める学習者を選択する、
オンライン学習室提供プログラム。