特許 7561008 学習支援装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-09-25

(45)【発行日】2024-10-03

(54)【発明の名称】学習支援装置

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/20 20120101AFI20240926BHJP

   G09B 5/00 20060101ALI20240926BHJP

   G06T 1/00 20060101ALI20240926BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/20

G09B5/00

G06T1/00 340B

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2020188094

(22)【出願日】2020-11-11

(65)【公開番号】P2022077299

(43)【公開日】2022-05-23

【審査請求日】2023-08-04

(73)【特許権者】

【識別番号】392026693

【氏名又は名称】株式会社ＮＴＴドコモ

(74)【代理人】

【識別番号】110003177

【氏名又は名称】弁理士法人旺知国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】横野 脩也

(72)【発明者】

【氏名】チェ ユンジ

(72)【発明者】

【氏名】稲垣 章弥

【審査官】田川 泰宏

(56)【参考文献】

【文献】特開２００２－１６９９０１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００３－２８０５０６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０６－０７０３１３（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１８／０９７１７７（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１８－２０５６３８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１１－１０７３２９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１３２５６７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特許第６７５４９０８（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】特開２０１７－１８８７７１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００９－１９４６８７（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

Ｇ０９Ｂ ５／００

Ｇ０６Ｔ １／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

カメラを用いて第１学習者を撮像することによって生成される画像情報と、前記第１学習者における意識の集中の程度に関する指標と、を取得する取得部と、
前記画像情報と前記指標とに基づいて、前記第１学習者に関連するシルエットを示すシルエット情報を生成する生成部と、
前記シルエット情報を、第２学習者が使用する端末装置に提供する提供部と、
を含む学習支援装置。

【請求項2】

前記第１学習者に関連するシルエットは、前記第１学習者のシルエットである、
請求項１に記載の学習支援装置。

【請求項3】

前記第１学習者に関連するシルエットは、前記第１学習者のシルエットに基づく形状を有するキャラクターのシルエットである、
請求項１に記載の学習支援装置。

【請求項4】

前記画像情報は、前記第１学習者の動きを示し、
前記シルエット情報は、前記画像情報が示す前記第１学習者の動きに応じて変化するシルエットを示す情報である、
請求項１から３のいずれか１項に記載の学習支援装置。

【請求項5】

前記シルエット情報は、前記画像情報が示す前記第１学習者の動きに応じて変化する形状を有するシルエットを示す情報である、
請求項４に記載の学習支援装置。

【請求項6】

前記生成部は、前記指標に基づいて、前記シルエット情報が示すシルエットの色を決定する、
請求項１から５のいずれか１項に記載の学習支援装置。

【請求項7】

前記生成部は、前記指標に基づいて、前記シルエット情報が示すシルエットの位置を決定する、
請求項１から６のいずれか１項に記載の学習支援装置。

【請求項8】

前記生成部は、前記指標に基づいて、前記シルエット情報が示すシルエットの大きさを決定する、
請求項１から７のいずれか１項に記載の学習支援装置。

【請求項9】

前記生成部は、前記指標に基づいて、前記シルエット情報が示すシルエットの数を決定する、
請求項１から８のいずれか１項に記載の学習支援装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、学習支援装置に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１は、離れた場所で同時に勉強する複数の学習者の各々が他の学習者の存在を意識しながら学習できる環境を提供する技術を開示する。特許文献１に開示される技術では、電子教育サーバが、学習者Ａが使用する端末装置に、学習者Ｂの肖像を表す肖像情報を提供する。学習者Ａが使用する端末装置は、肖像情報が表す学習者Ｂの肖像を表示する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２００２－１６９９０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１に開示される技術は、肖像情報が他人の端末装置に提供されることに抵抗感を持つ学習者には使用され難い。このため、肖像情報が他人の端末装置に提供されなくても、学習者が他の学習者の存在を意識しながら学習できる環境を提供する技術が望まれる。

【0005】

本発明の目的は、肖像情報が他人の端末装置に提供されなくても学習者が他の学習者の存在を意識しながら学習できる環境を提供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】

【0006】

本発明の一態様に係る学習支援装置は、カメラを用いて第１学習者を撮像することによって生成される画像情報を取得する取得部と、前記画像情報に基づいて、前記第１学習者に関連するシルエットを示すシルエット情報を生成する生成部と、前記シルエット情報を、第２学習者が使用する端末装置に提供する提供部と、を含む。

【発明の効果】

【0007】

本発明の一態様によれば、肖像情報が他人の端末装置に提供されなくても学習者が他の学習者の存在を意識しながら学習できる環境を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】学習支援システム１を示す図である。

【図2】端末装置１５０の一例を示す図である。

【図3】学習支援装置４００の一例を示す図である。

【図4】シルエット画像Ｇ１の一例を示す図である。

【図5】シルエット画像Ｇ２の一例を示す図である。

【図6】シルエット画像Ｇ３の一例を示す図である。

【図7】学習支援装置４００の動作を説明するための図である。

【図8】第６変形例に係る学習者システム１００を示す図である。

【図9】第６変形例に係る学習者システム２００を示す図である。

【図10】第６変形例に係る学習者システム３００を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

＜Ａ：第１実施形態＞
＜Ａ１：学習支援システム１＞
図１は、学習支援システム１を示す図である。学習支援システム１は、学習者が学習することを支援する。学習支援システム１は、学習者システム１００、２００及び３００と、学習支援装置４００と、を含む。

【0010】

学習者システム１００、２００及び３００の各々は、ネットワークＮＷを介して学習支援装置４００と通信する。学習者システム１００、２００及び３００の少なくとも１つは、ネットワークＮＷを介さずに学習支援装置４００と直接通信してもよい。学習者システムの数は、３に限らず２以上であればよい。

【0011】

学習者システム１００は、学習者Ａ１によって使用される。学習者システム２００は、学習者Ａ２によって使用される。学習者システム３００は、学習者Ａ３によって使用される。

【0012】

学習者Ａ１～Ａ３の各々は、試験のために勉強しているグループに属する。学習者Ａ１～Ａ３の各々は、当該グループに属さなくてもよい。学習者Ａ１は、第１学習者の一例である。学習者Ａ２及びＡ３の各々は、第２学習者の一例である。なお、学習者Ａ１は、第２学習者の他の例でもある。学習者Ａ２及びＡ３の各々は、第１学習者の他の例でもある。

【0013】

学習者システム１００は、学習者Ａ１を画像によって示す画像情報ｖ１を生成する。学習者システム１００は、学習者Ａ１の心拍を示す心拍情報ｈ１を生成する。学習者システム１００は、画像情報ｖ１と心拍情報ｈ１とを学習支援装置４００に提供する。

【0014】

学習者システム２００は、学習者Ａ２を画像によって示す画像情報ｖ２を生成する。学習者システム２００は、学習者Ａ２の心拍を示す心拍情報ｈ２を生成する。学習者システム２００は、画像情報ｖ２と心拍情報ｈ２とを学習支援装置４００に提供する。

【0015】

学習者システム３００は、学習者Ａ３を画像によって示す画像情報ｖ３を生成する。学習者システム３００は、学習者Ａ３の心拍を示す心拍情報ｈ３を生成する。学習者システム３００は、画像情報ｖ３と心拍情報ｈ３とを学習支援装置４００に提供する。

【0016】

学習支援装置４００は、画像情報ｖ２及びｖ３と、心拍情報ｈ２及びｈ３と、に基づいて、学習者Ａ２のシルエットと、学習者Ａ３のシルエットと、を示すシルエット情報ｓ１を生成する。学習支援装置４００は、学習者システム１００にシルエット情報ｓ１を提供する。

【0017】

学習支援装置４００は、画像情報ｖ３及びｖ１と、心拍情報ｈ３及びｈ１と、に基づいて、学習者Ａ３のシルエットと、学習者Ａ１のシルエットと、を示すシルエット情報ｓ２を生成する。学習支援装置４００は、学習者システム２００にシルエット情報ｓ２を提供する。

【0018】

学習支援装置４００は、画像情報ｖ１及びｖ２と、心拍情報ｈ１及びｈ２と、に基づいて、学習者Ａ１のシルエットと、学習者Ａ２のシルエットと、を示すシルエット情報ｓ３を生成する。学習支援装置４００は、学習者システム３００にシルエット情報ｓ３を提供する。

【0019】

＜Ａ２：学習者システム１００＞
学習者システム１００は、心拍センサ１１０と、カメラ１２０と、プロジェクタ１３０と、端末装置１５０と、を含む。

【0020】

心拍センサ１１０は、学習者Ａ１の耳に装着されるウェアラブル型のセンサである。心拍センサ１１０は、例えば、学習者Ａ１の耳介に装着された状態において学習者Ａ１の心拍を検出する。心拍センサ１１０は、イヤホンのように学習者Ａ１の外耳道に装着された状態において学習者Ａ１の心拍を検出するセンサでもよい。心拍センサ１１０は、学習者Ａ１の耳以外の部分（例えば、手首）に装着された状態において学習者Ａ１の心拍を検出するセンサでもよい。心拍センサ１１０は、学習者Ａ１の心拍を検出することによって心拍情報ｈ１を生成する。

【0021】

心拍情報ｈ１は、上述の通り、学習者Ａ１の心拍を示す。心拍情報ｈ１が示す心拍の単位時間における数（心拍数ｉ１）が大きいほど、学習者Ａ１における意識の集中の程度は高い。このため、心拍数ｉ１は、学習者Ａ１における意識の集中の程度を示す。心拍情報ｈ１は、学習者Ａ１のＬＦ／ＨＦ値を特定するために使用可能である。ＬＦ／ＨＦ値は、交感神経と副交感神経とのバランスを表す。学習者Ａ１のＬＦ／ＨＦ値が大きいほど、学習者Ａ１における意識の集中の程度は高い。このため、学習者Ａ１のＬＦ／ＨＦ値は、学習者Ａ１における意識の集中の程度を示す。心拍情報ｈ１は、学習者Ａ１における意識の集中の程度に関する指標の一例である。

【0022】

カメラ１２０は、学習者Ａ１を撮像することによって画像情報ｖ１を生成する。すなわち、画像情報ｖ１は、カメラ１２０を用いて学習者Ａ１を撮像することによって生成される。画像情報ｖ１は、学習者Ａ１の姿を示す。学習者Ａ１が動く場合、画像情報ｖ１は、学習者Ａ１の動きを示す。

【0023】

カメラ１２０は、撮像レンズと、イメージセンサと、を含む。撮像レンズは、学習者Ａ１の光学像をイメージセンサに結像する。イメージセンサは、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサである。イメージセンサは、ＣＣＤイメージセンサに限らず、例えば、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサでもよい。イメージセンサは、撮像レンズによって結像される光学像に基づいて、画像情報ｖ１を生成する。

【0024】

カメラ１２０は、プロジェクタ１３０及び端末装置１５０とは別の構成である。カメラ１２０は、プロジェクタ１３０及び端末装置１５０のいずれか一方に組み込まれてもよい。

【0025】

プロジェクタ１３０は、種々の画像を表示面に表示する。表示面は、壁である。表示面は、壁に限らず、例えば、スクリーン、机の甲板、天井又は扉でもよい。プロジェクタ１３０は、表示装置の一例である。表示装置は、プロジェクタに限らず、例えば、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイでもよい。

【0026】

端末装置１５０は、スマートフォンである。端末装置１５０は、スマートフォンに限らず、例えば、パーソナルコンピュータ又はタブレットでもよい。端末装置１５０は、心拍センサ１１０、カメラ１２０、プロジェクタ１３０及び学習支援装置４００の各々と無線で通信する。端末装置１５０は、心拍センサ１１０、カメラ１２０、プロジェクタ１３０及び学習支援装置４００の各々と有線で通信してもよい。

【0027】

＜Ａ３：学習者システム２００＞
学習者システム２００は、心拍センサ２１０と、カメラ２２０と、プロジェクタ２３０と、端末装置２５０と、を含む。

【0028】

心拍センサ２１０は、心拍センサ１１０と同じ型のセンサでもよいし、心拍センサ１１０と異なる型のセンサでもよい。心拍センサ２１０は、学習者Ａ２の心拍を検出することによって心拍情報ｈ２を生成する。

【0029】

心拍情報ｈ２は、上述の通り、学習者Ａ２の心拍を示す。心拍情報ｈ２が示す心拍の単位時間における数（心拍数ｉ２）が大きいほど、学習者Ａ２における意識の集中の程度は高い。このため、心拍数ｉ２は、学習者Ａ２における意識の集中の程度を示す。心拍情報ｈ２は、学習者Ａ２のＬＦ／ＨＦ値を特定するために使用可能である。学習者Ａ２のＬＦ／ＨＦ値が大きいほど、学習者Ａ２における意識の集中の程度は高い。このため、学習者Ａ２のＬＦ／ＨＦ値は、学習者Ａ２における意識の集中の程度を示す。心拍情報ｈ２は、学習者Ａ２における意識の集中の程度に関する指標の一例である。

【0030】

カメラ２２０は、学習者Ａ２を撮像することによって画像情報ｖ２を生成する。画像情報ｖ２は、学習者Ａ２の姿を示す。学習者Ａ２が動く場合、画像情報ｖ２は、学習者Ａ２の動きを示す。カメラ２２０は、カメラ１２０と同様に、撮像レンズと、イメージセンサと、を含む。カメラ２２０は、カメラ１２０と同じ型のカメラでもよいし、カメラ１２０と異なる型のカメラでもよい。

【0031】

カメラ２２０は、プロジェクタ２３０及び端末装置２５０とは別の構成である。カメラ２２０は、プロジェクタ２３０及び端末装置２５０のいずれか一方に組み込まれてもよい。

【0032】

プロジェクタ２３０は、種々の画像を、壁等の表示面に表示する。プロジェクタ２３０は、表示装置の一例である。

【0033】

端末装置２５０は、スマートフォンである。端末装置２５０は、スマートフォンに限らず、例えば、パーソナルコンピュータ又はタブレットでもよい。端末装置２５０は、心拍センサ２１０、カメラ２２０、プロジェクタ２３０及び学習支援装置４００の各々と無線で通信する。端末装置２５０は、心拍センサ２１０、カメラ２２０、プロジェクタ２３０及び学習支援装置４００の各々と有線で通信してもよい。

【0034】

＜Ａ４：学習者システム３００＞
学習者システム３００は、心拍センサ３１０と、カメラ３２０と、プロジェクタ３３０と、端末装置２５０と、を含む。

【0035】

心拍センサ３１０は、心拍センサ１１０と同じ型のセンサでもよいし、心拍センサ１１０と異なる型のセンサでもよい。心拍センサ３１０は、学習者Ａ３の心拍を検出することによって心拍情報ｈ３を生成する。

【0036】

心拍情報ｈ３は、上述の通り、学習者Ａ３の心拍を示す。心拍情報ｈ３が示す心拍の単位時間における数（心拍数ｉ３）が大きいほど、学習者Ａ３における意識の集中の程度は高い。このため、心拍数ｉ３は、学習者Ａ３における意識の集中の程度を示す。心拍情報ｈ３は、学習者Ａ３のＬＦ／ＨＦ値を特定するために使用可能である。学習者Ａ３のＬＦ／ＨＦ値が大きいほど、学習者Ａ３における意識の集中の程度は高い。このため、学習者Ａ３のＬＦ／ＨＦ値は、学習者Ａ３における意識の集中の程度を示す。心拍情報ｈ３は、学習者Ａ３における意識の集中の程度に関する指標の一例である。

【0037】

カメラ３２０は、学習者Ａ３を撮像することによって画像情報ｖ３を生成する。画像情報ｖ３は、学習者Ａ３の姿を示す。学習者Ａ３が動く場合、画像情報ｖ３は、学習者Ａ３の動きを示す。カメラ３２０は、カメラ１２０と同様に、撮像レンズと、イメージセンサと、を含む。カメラ３２０は、カメラ１２０と同じ型のカメラでもよいし、カメラ１２０と異なる型のカメラでもよい。

【0038】

カメラ３２０は、プロジェクタ３３０及び端末装置３５０とは別の構成である。カメラ３２０は、プロジェクタ３３０及び端末装置３５０のいずれか一方に組み込まれてもよい。

【0039】

プロジェクタ３３０は、種々の画像を、壁等の表示面に表示する。プロジェクタ３３０は、表示装置の一例である。

【0040】

端末装置３５０は、スマートフォンである。端末装置３５０は、スマートフォンに限らず、例えば、パーソナルコンピュータ又はタブレットでもよい。端末装置３５０は、心拍センサ３１０、カメラ３２０、プロジェクタ３３０及び学習支援装置４００の各々と無線で通信する。端末装置３５０は、心拍センサ３１０、カメラ３２０、プロジェクタ３３０及び学習支援装置４００の各々と有線で通信してもよい。

【0041】

＜Ａ５：端末装置１５０の一例＞
図２は、端末装置１５０の一例を示す図である。端末装置１５０は、入力出力装置１５１と、通信装置１５３及び１５４と、記憶装置１５５と、処理装置１５６と、を含む。

【0042】

入力出力装置１５１は、タッチパネルを含む。入力出力装置１５１は、タッチパネルに加えて、複数の操作キーを含んでもよい。入力出力装置１５１は、タッチパネルを含まずに、複数の操作キーと表示装置とを含んでもよい。入力出力装置１５１は、ユーザが行う操作を受け付ける。入力出力装置１５１は、種々の情報を表示する。

【0043】

通信装置１５３は、心拍センサ１１０、カメラ１２０及びプロジェクタ１３０と通信する。通信装置１５３は、例えば、ブルートゥース（登録商標）によって、心拍センサ１１０、カメラ１２０及びプロジェクタ１３０の各々と無線通信する。ブルートゥースは、近距離無線通信の一例である。

【0044】

通信装置１５４は、学習支援装置４０と通信する。通信装置１５４は、例えば、ネットワークＮＷを介して学習支援装置４００と通信する。通信装置１５４は、ネットワークＮＷを介さずに学習支援装置４００と通信してもよい。

【0045】

記憶装置１５５は、処理装置１５６が読み取り可能な記録媒体である。記憶装置１５５は、例えば、不揮発性メモリーと揮発性メモリーとを含む。不揮発性メモリーは、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）及びＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）である。揮発性メモリーは、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）である。記憶装置１５５は、アプリケーションプログラム５５１を記憶する。アプリケーションプログラム５５１は、学習支援装置４００が提供するサービスを受けるために使用される。学習支援装置４００が提供するサービスは、シルエット情報を提供するサービスである。

【0046】

処理装置１５６は、１又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）によって構成される。１又は複数のＣＰＵは、１又は複数のプロセッサの一例である。プロセッサ及びＣＰＵの各々は、コンピュータの一例である。

【0047】

処理装置１５６は、記憶装置１５５からアプリケーションプログラム５５１を読み取る。処理装置１５６は、アプリケーションプログラム５５１を実行することによって、動作制御部５６１として機能する。動作制御部５６１は、学習者システム１００を制御する。動作制御部５６１は、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の回路によって実現されてもよい。

【0048】

＜Ａ６：端末装置２５０＞
端末装置２５０は、端末装置１５０が有する構成要素と同様の構成要素を有する。端末装置２５０は、上述の端末装置１５０の説明において、心拍センサ１１０、カメラ１２０、プロジェクタ１３０、学習者システム１００を、心拍センサ２１０、カメラ２２０、プロジェクタ２３０、学習者システム２００と読み替えることによって説明される。

【0049】

＜Ａ７：端末装置３５０＞
端末装置３５０は、端末装置１５０が有する構成要素と同様の構成要素を有する。端末装置３５０は、上述の端末装置１５０の説明において、心拍センサ１１０、カメラ１２０、プロジェクタ１３０、学習者システム１００を、心拍センサ３１０、カメラ３２０、プロジェクタ３３０、学習者システム３００と読み替えることによって説明される。

【0050】

＜Ａ８：学習支援装置４００＞
図３は、学習支援装置４００の一例を示す図である。学習支援装置４００は、サーバである。学習支援装置４００は、通信装置４１０と、記憶装置４２０と、処理装置４３０と、を含む。

【0051】

通信装置４１０は、学習者システム１００、２００及び３００の各々と通信する。通信装置４１０は、例えば、ネットワークＮＷを介して学習者システム１００、２００及び３００の各々と通信する。通信装置４１０は、ネットワークＮＷを介さずに学習者システム１００、２００及び３００の各々と通信してもよい。

【0052】

記憶装置４２０は、処理装置４３０が読み取り可能な記録媒体である。記憶装置４２０は、例えば、不揮発性メモリーと揮発性メモリーとを含む。記憶装置４２０は、プログラム４２１を記憶する。

【0053】

処理装置４３０は、１又は複数のＣＰＵによって構成される。処理装置４３０は、記憶装置４２０からプログラム４２１を読み取る。処理装置４３０は、プログラム４２１を実行することによって、取得部４３１、生成部４３２及び提供部４３３として機能する。取得部４３１、生成部４３２及び提供部４３３の少なくとも１つは、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、ＰＬＤ、ＦＰＧＡ等の回路によって実現されてもよい。

【0054】

取得部４３１は、端末装置１５０から画像情報ｖ１と心拍情報ｈ１とを取得する。取得部４３１は、端末装置２５０から画像情報ｖ２と心拍情報ｈ２とを取得する。取得部４３１は、端末装置３５０から画像情報ｖ３と心拍情報ｈ３とを取得する。

【0055】

生成部４３２は、画像情報ｖ１～ｖ３と心拍情報ｈ１～ｈ３とを用いることによって、シルエット情報ｓ１～ｓ３を生成する。

【0056】

生成部４３２は、画像情報ｖ２及びｖ３と、心拍情報ｈ２及びｈ３と、に基づいて、シルエット情報ｓ１を生成する。シルエット情報ｓ１は、学習者Ａ２のシルエットと、学習者Ａ３のシルエットと、を示す。

【0057】

生成部４３２は、画像情報ｖ３及びｖ１と、心拍情報ｈ３及びｈ１と、に基づいて、シルエット情報ｓ２を生成する。シルエット情報ｓ２は、学習者Ａ３のシルエットと、学習者Ａ１のシルエットと、を示す。

【0058】

生成部４３２は、画像情報ｖ１及びｖ２と、心拍情報ｈ１及びｈ２と、に基づいて、シルエット情報ｓ３を生成する。シルエット情報ｓ３は、学習者Ａ１のシルエットと、学習者Ａ２のシルエットと、を示す。

【0059】

提供部４３３は、シルエット情報ｓ１を端末装置１５０に提供する。提供部４３３は、シルエット情報ｓ２を端末装置２５０に提供する。提供部４３３は、シルエット情報ｓ３を端末装置３５０に提供する。

【0060】

＜Ａ９：シルエット情報＞
図４は、シルエット情報ｓ１が示すシルエット画像Ｇ１の一例を示す図である。シルエット画像Ｇ１は、学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓと、学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓと、を表す。学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓと、学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓと、の位置関係は、図４に示す位置関係に限らず適宜変更可能である。

【0061】

図５は、シルエット情報ｓ２が示すシルエット画像Ｇ２の一例を示す図である。シルエット画像Ｇ２は、学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓと、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓと、を表す。学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓと、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓと、の位置関係は、図５に示す位置関係に限らず適宜変更可能である。

【0062】

図６は、シルエット情報ｓ３が示すシルエット画像Ｇ３の一例を示す図である。シルエット画像Ｇ３は、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓと、学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓと、を表す。学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓと、学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓと、の位置関係は、図６に示す位置関係に限らず適宜変更可能である。

【0063】

学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓは、学習者Ａ１に関連するシルエットの一例である。学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓは、学習者Ａ２に関連するシルエットの一例である。学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓは、学習者Ａ３に関連するシルエットの一例である。

【0064】

＜Ａ１０：動作の説明＞
図７は、学習支援装置４００の動作を説明するための図である。図７に示される学習支援装置４００の動作を中心に学習支援システム１の動作を説明する。以下では、説明の簡略化のため、通信装置５３、５４及び４１０の各々に関する記載を省略する。例えば、「端末装置１５０の処理装置１５６が、通信装置５３を介して、心拍センサ１１０と通信する」という記載に代えて、「端末装置１５０の処理装置１５６が、心拍センサ１１０と通信する」という記載が用いられる。

【0065】

端末装置１５０の動作制御部５６１は、心拍センサ１１０から心拍情報ｈ１を取得する。端末装置１５０の動作制御部５６１は、カメラ１２０から画像情報ｖ１を取得する。端末装置１５０の動作制御部５６１は、心拍情報ｈ１と画像情報ｖ１とを、学習支援装置４００に提供する。

【0066】

端末装置２５０の動作制御部５６１は、心拍センサ２１０から心拍情報ｈ２を取得する。端末装置２５０の動作制御部５６１は、カメラ２２０から画像情報ｖ２を取得する。端末装置２５０の動作制御部５６１は、心拍情報ｈ２と画像情報ｖ２とを、学習支援装置４００に提供する。

【0067】

端末装置３５０の動作制御部５６１は、心拍センサ３１０から心拍情報ｈ３を取得する。端末装置３５０の動作制御部５６１は、カメラ３２０から画像情報ｖ３を取得する。端末装置３５０の動作制御部５６１は、心拍情報ｈ３と画像情報ｖ３とを、学習支援装置４００に送信する。

【0068】

ステップＳ１０１において学習支援装置４００の取得部４３１は、心拍情報ｈ１及び画像情報ｖ１と、心拍情報ｈ２及び画像情報ｖ２と、心拍情報ｈ３及び画像情報ｖ３と、を取得する。

【0069】

例えば、取得部４３１は、端末装置１５０から心拍情報ｈ１及び画像情報ｖ１を取得する。取得部４３１は、端末装置２５０から心拍情報ｈ２及び画像情報ｖ２を取得する。取得部４３１は、端末装置３５０から心拍情報ｈ３及び画像情報ｖ３を取得する。

【0070】

続いて、ステップＳ１０２において生成部４３２は、心拍情報ｈ１～ｈ３と画像情報ｖ１～ｖ３とを用いることによって、シルエット情報ｓ１～ｓ３を生成する。

【0071】

ステップＳ１０２では生成部４３２は、まず、心拍情報ｈ１～ｈ３と画像情報ｖ１～ｖ３とを用いることによって、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓと、学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓと、学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓと、を決定する。

【0072】

生成部４３２は、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓとして、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの形状と、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの色と、を決定する。

【0073】

生成部４３２は、画像情報ｖ１に基づいて、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの形状を決定する。例えば、生成部４３２は、画像情報ｖ１によって示される学習者Ａ１の姿から、学習者Ａ１の輪郭を特定する。続いて、生成部４３２は、学習者Ａ１の輪郭の形状を、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの形状として決定する。

【0074】

生成部４３２は、心拍情報ｈ１に基づいて、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの色を決定する。

【0075】

例えば、生成部４３２は、まず、心拍情報ｈ１に基づいて、学習者Ａ１の心拍数ｉ１を算出する。続いて、生成部４３２は、心拍数ｉ１が基準値ｊ１よりも小さいか否かを判定する。基準値ｊ１は、学習者Ａ１の心拍数ｉ１の平均値である。基準値ｊ１は、学習者Ａ１の心拍数ｉ１の平均値に限らず、例えば、固定値でもよいし、学習者Ａ１～Ａ３の心拍数の平均値でもよい。基準値ｊ１は、所定の程度の一例である。心拍数ｉ１が基準値ｊ１よりも小さいか否かの判定は、学習者Ａ１における意識の集中の程度が所定の程度よりも低いか否かの判定の一例である。

【0076】

生成部４３２は、心拍数ｉ１が基準値ｊ１よりも小さい場合、学習者Ａ１における意識の集中の程度が所定の程度よりも低いと判定する。生成部４３２は、心拍数ｉ１が基準値ｊ１以上である場合、学習者Ａ１における意識の集中の程度が所定の程度以上であると判定する。

【0077】

なお、生成部４３２は、心拍数ｉ１の代わりに、学習者Ａ１のＬＦ／ＨＦ値を用いてもよい。この場合、生成部４３２は、心拍情報ｈ１に基づいて、学習者Ａ１のＬＦ／ＨＦ値を算出する。

【0078】

生成部４３２は、学習者Ａ１における意識の集中の程度が所定の程度よりも低いと判定する場合、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの色として赤を決定する。生成部４３２は、学習者Ａ１における意識の集中の程度が所定の程度よりも低いと判定する場合、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの色として、赤とは異なる色を決定してもよい。

【0079】

生成部４３２は、学習者Ａ１における意識の集中の程度が所定の程度以上であると判定する場合、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの色として青を決定する。生成部４３２は、学習者Ａ１における意識の集中の程度が所定の程度以上であると判定する場合、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの色として、青とは異なる色を決定してもよい。

【0080】

なお、生成部４３２は、学習者Ａ１における意識の集中の程度が所定の程度以上であるときの学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの色を、学習者Ａ１における意識の集中の程度が所定の程度よりも低いときの学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの色と異ならせる。

【0081】

さらに、生成部４３２は、学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓとして、学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓの形状と、学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓの色と、を決定する。生成部４３２は、画像情報ｖ２に基づいて、学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓの形状を決定する。学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓの形状を決定する手法は、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの形状を決定する手法に準ずる。生成部４３２は、心拍情報ｈ２に基づいて、学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓの色を決定する。学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓの色を決定する手法は、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの色を決定する手法に準ずる。

【0082】

さらに、生成部４３２は、学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓとして、学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓの形状と、学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓの色と、を決定する。生成部４３２は、画像情報ｖ３に基づいて、学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓの形状を決定する。学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓの形状を決定する手法は、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの形状を決定する手法に準ずる。生成部４３２は、心拍情報ｈ３に基づいて、学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓの色を決定する。学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓの色を決定する手法は、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの色を決定する手法に準ずる。

【0083】

続いて、生成部４３２は、学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓと学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓとを示すシルエット情報ｓ１を生成する。続いて、生成部４３２は、学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓと学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓとを示すシルエット情報ｓ２を生成する。続いて、生成部４３２は、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓと学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓとを示すシルエット情報ｓ３を生成する。シルエット情報ｓ１とシルエット情報ｓ２とシルエット情報ｓ３とを生成する順序は、シルエット情報ｓ１、シルエット情報ｓ２、シルエット情報ｓ３の順序に限らず適宜変更可能である。

【0084】

続いて、ステップＳ１０３において提供部４３３は、シルエット情報ｓ１を端末装置１５０に提供する。さらに、提供部４３３は、シルエット情報ｓ２を端末装置２５０に提供する。さらに、提供部４３３は、シルエット情報ｓ３を端末装置３５０に提供する。シルエット情報ｓ１とシルエット情報ｓ２とシルエット情報ｓ３とを提供する順序は、シルエット情報ｓ１、シルエット情報ｓ２、シルエット情報ｓ３の順序に限らず適宜変更可能である。

【0085】

端末装置１５０の動作制御部５６１は、シルエット情報ｓ１を受信すると、シルエット情報ｓ１を、プロジェクタ１３０に提供する。プロジェクタ１３０は、シルエット情報ｓ１に基づいて、学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓと学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓとを表すシルエット画像Ｇ１（図４参照）を、壁等の表示面に表示する。

【0086】

端末装置２５０の動作制御部５６１は、シルエット情報ｓ２を受信すると、シルエット情報ｓ２を、プロジェクタ２３０に提供する。プロジェクタ２３０は、シルエット情報ｓ２に基づいて、学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓと学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓとを表すシルエット画像Ｇ２（図５参照）を、壁等の表示面に表示する。

【0087】

端末装置３５０の動作制御部５６１は、シルエット情報ｓ３を受信すると、シルエット情報ｓ３を、プロジェクタ３３０に提供する。プロジェクタ３３０は、シルエット情報ｓ３に基づいて、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓと学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓとを表すシルエット画像Ｇ３（図６参照）を、壁等の表示面に表示する。

【0088】

その後、図７に示す動作が繰り返される。このため、画像情報ｖ１は、学習者Ａ１の動きを示し、シルエット情報ｓ２及びｓ３は、画像情報ｖ１が示す学習者Ａ１の動きに応じて変化するシルエットＡ１ｓを示す。例えば、シルエット情報ｓ２及びｓ３は、画像情報ｖ１が示す学習者Ａ１の動きに応じて変化する形状を有するシルエットＡ１ｓを示す。

【0089】

画像情報ｖ２は、学習者Ａ２の動きを示し、シルエット情報ｓ３及びｓ１は、画像情報ｖ２が示す学習者Ａ２の動きに応じて変化するシルエットＡ２ｓを示す。例えば、シルエット情報ｓ３及びｓ１は、画像情報ｖ２が示す学習者Ａ２の動きに応じて変化する形状を有するシルエットＡ２ｓを示す。

【0090】

画像情報ｖ３は、学習者Ａ３の動きを示し、シルエット情報ｓ１及びｓ２は、画像情報ｖ３が示す学習者Ａ３の動きに応じて変化するシルエットＡ３ｓを示す。例えば、シルエット情報ｓ１及びｓ２は、画像情報ｖ３が示す学習者Ａ３の動きに応じて変化する形状を有するシルエットＡ３ｓを示す。

【0091】

＜Ａ１１：第１実施形態のまとめ＞
第１実施形態によれば、学習者Ａ１～Ａ３の各々は、他の学習者のシルエットを見ることによって、他の学習者の存在を意識しながら学習できる。学習者Ａ１は、学習者Ａ２及びＡ３から離れた場所にいても、学習者Ａ２及びＡ３と一緒に勉強している感覚を得られる。

【0092】

学習者の肖像情報が、他人の端末装置に提供されないので、肖像情報が他人の端末装置に提供されることに抵抗感がある学習者でも、抵抗なく、学習支援システム１を使用できる。

【0093】

学習者に関連するシルエットとして、当該学習者のシルエットが用いられるため、学習者は、他の学習者のシルエットを見ることによって、当該他の学習者を意識しやすくなる。また、シルエットは学習者の表情を表さないため、他の学習者の表情が気になりすぎて意識の集中が妨げられることを抑制できる。

【0094】

学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの色は、学習者Ａ１における意識の集中の程度に応じて変化する。学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの色は、学習者Ａ２及びＡ３によって視認される。学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓの色は、学習者Ａ２における意識の集中の程度に応じて変化する。学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓの色は、学習者Ａ３及びＡ１によって視認される。学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓの色は、学習者Ａ３における意識の集中の程度に応じて変化する。学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓの色は、学習者Ａ１及びＡ２によって視認される。

【0095】

このため、学習者Ａ１～Ａ３の各々には、意識の集中の程度が低い時間が長くなることを避けようとする意識が生じやすくなる。よって、学習支援装置４００は、学習の効率向上を支援できる。

【0096】

＜Ｂ：変形例＞
上述の実施形態における変形の態様を以下に示す。以下の変形の態様から任意に選択された２以上の態様を、相互に矛盾しない範囲において適宜に併合してもよい。

【0097】

＜Ｂ１：第１変形例＞
第１実施形態では、学習者に関連するシルエットとして、当該学習者のシルエットが用いられる。しかしながら、学習者に関連するシルエットは、当該学習者のシルエットに限らない。学習者に関連するシルエットは、当該学習者のシルエットに基づく形状を有するキャラクターのシルエットでもよい。

【0098】

例えば、生成部４３２は、事前に記憶装置４２０に登録されている第１キャラクターのシルエットの形状を、画像情報ｖ１が示す学習者Ａ１の動きに応じて変更することによって、第１シルエットを生成する。

【0099】

一例を挙げると、画像情報ｖ１が右手を上げる学習者Ａ１を示す場合、すなわち、画像情報ｖ１が右手を上げる学習者Ａ１のシルエットを示す場合、生成部４３２は、右手を上げる第１キャラクターのシルエットを、第１シルエットとして生成する。

【0100】

生成部４３２は、第１シルエットを、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの代わりに用いる。なお、生成部４３２は、第１シルエットの色を、予め定められた色に決定してもよいし、心拍情報ｈ１に基づいて上述のように決定してもよい。

【0101】

ここで、右手を上げる第１キャラクターのシルエットは、学習者のシルエットに基づく形状を有するキャラクターのシルエットの一例である。

【0102】

第１キャラクターは、例えば、複数のキャラクターの中から学習者Ａ１によって事前に選択されたキャラクターである。第１キャラクターは、例えば、人間のキャラクターである。第１キャラクターは、人間のキャラクターに限らず、例えば、擬人化された生物のキャラクター、擬人化された物体のキャラクター、擬人化された仮想のキャラクターでもよい。

【0103】

生成部４３２は、事前に記憶装置４２０に登録されている第２キャラクターのシルエットの形状を、画像情報ｖ２が示す学習者Ａ２の動きに応じて変更することによって、第２シルエットを生成してもよい。生成部４３２は、第２シルエットを、学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓの代わりに用いる。なお、生成部４３２は、第２シルエットの色を、予め定められた色に決定してもよいし、心拍情報ｈ２に基づいて上述のように決定してもよい。

【0104】

第２キャラクターは、例えば、複数のキャラクターの中から学習者Ａ２によって事前に選択されたキャラクターである。第２キャラクターは、第１キャラクターとは異なる。第２キャラクターは、例えば、人間のキャラクター、擬人化された生物のキャラクター、擬人化された物体のキャラクター、又は、擬人化された仮想のキャラクターである。

【0105】

生成部４３２は、事前に記憶装置４２０に登録されている第３キャラクターのシルエットの形状を、画像情報ｖ３が示す学習者Ａ３の動きに応じて変更することによって、第３シルエットを生成してもよい。生成部４３２は、第３シルエットを、学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓの代わりに用いる。なお、生成部４３２は、第３シルエットの色を、予め定められた色に決定してもよいし、心拍情報ｈ３に基づいて上述のように決定してもよい。

【0106】

第３キャラクターは、例えば、複数のキャラクターの中から学習者Ａ３によって事前に選択されたキャラクターである。第３キャラクターは、第１キャラクター及び第２キャラクターのいずれとも異なる。第３キャラクターは、例えば、人間のキャラクター、擬人化された生物のキャラクター、擬人化された物体のキャラクター、又は、擬人化された仮想のキャラクターである。

【0107】

第１変形例によれば、学習者は、他の学習者に対応するキャラクターのシルエットによって、他の学習者の存在を意識できる。また、他の学習者のシルエットではなく、他の学習者に対応するキャラクターのシルエットが用いられるため、他の学習者の存在を必要以上に意識することを抑制できる。

【0108】

＜Ｂ２：第２変形例＞
第１実施形態及び第１変形例において、生成部４３２は、画像情報ｖ１が示す学習者Ａ１の動きに応じて、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの大きさ、又は、第１シルエットの大きさを変更してもよい。

【0109】

例えば、学習者Ａ１の動きの頻度が高いほど、生成部４３２は、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓを小さくする。生成部４３２は、学習者Ａ１の動きの頻度が高いほど、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓを大きくしてもよい。

【0110】

生成部４３２は、心拍情報ｈ１にかかわらず、画像情報ｖ１が示す学習者Ａ１の動きに応じて、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの色、又は、第１シルエットの色を変更してもよい。

【0111】

例えば、学習者Ａ１の動きの頻度が閾値未満である場合、生成部４３２は、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓを赤にする。学習者Ａ１の動きの頻度が閾値未満であるときの学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの色は、赤に限らず、赤とは異なる色でもよい。生成部４３２は、学習者Ａ１の動きの頻度が閾値以上である場合、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの色を緑にする。学習者Ａ１の動きの頻度が閾値以上であるときの学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの色は、緑に限らず、緑とは異なる色でもよい。なお、生成部４３２は、学習者Ａ１の動きの頻度が閾値以上であるときの学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの色を、学習者Ａ１の動きの頻度が閾値未満であるときの学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの色と異ならせる。

【0112】

生成部４３２は、画像情報ｖ２が示す学習者Ａ２の動きに応じて、学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓの大きさ、又は、第２シルエットの大きさを変更してもよい。学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓの大きさを変更する手法、及び、第２シルエットの大きさを変更する手法は、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの大きさを変更する手法に準ずる。

【0113】

生成部４３２は、画像情報ｖ３が示す学習者Ａ３の動きに応じて、学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓの大きさ、又は、第３シルエットの大きさを変更してもよい。学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓの大きさを変更する手法、及び、第３シルエットの大きさを変更する手法は、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの大きさを変更する手法に準ずる。

【0114】

第２変形例によれば、学習者は、他の学習者に関連するシルエットの動きによって、他の学習者の動きを意識できる。

【0115】

＜Ｂ３：第３変形例＞
第１実施形態及び第１～第２変形例において、生成部４３２は、学習者Ａ１における意識の集中の程度に応じて、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの位置、大きさ、数及び動きのうち、少なくとも１つを変更してもよい。

【0116】

例えば、生成部４３２は、学習者Ａ１における意識の集中の程度が高いほど、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの位置を、シルエット画像Ｇ２及びＧ３において中央に近づける。生成部４３２は、学習者Ａ１における意識の集中の程度が高いほど、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの位置を、シルエット画像Ｇ２及びＧ３において、上部、下部、右部又は左部に近づけてもよい。

【0117】

生成部４３２は、学習者Ａ１における意識の集中の程度が高いほど、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓを大きくする。生成部４３２は、学習者Ａ１における意識の集中の程度が高いほど、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓを小さくしてもよい。

【0118】

生成部４３２は、学習者Ａ１における意識の集中の程度が高いほど、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの数を増やす。生成部４３２は、学習者Ａ１における意識の集中の程度が高いほど、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの数を減らしてもよい。

【0119】

生成部４３２は、学習者Ａ１における意識の集中の程度が高いほど、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの動きを減らす。

【0120】

生成部４３２は、学習者Ａ１における意識の集中の程度に応じて、第１シルエットの位置、大きさ、数及び動きのうち、少なくとも１つを変更してもよい。第１シルエットを変更する手法は、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓを変更する手法に準ずる。

【0121】

生成部４３２は、学習者Ａ２における意識の集中の程度に応じて、学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓの位置、大きさ、数及び動きのうち、少なくとも１つを変更してもよい。学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓを変更する手法は、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓを変更する手法に準ずる。

【0122】

生成部４３２は、学習者Ａ２における意識の集中の程度に応じて、第２シルエットの位置、大きさ、数及び動きのうち、少なくとも１つを変更してもよい。第２シルエットを変更する手法は、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓを変更する手法に準ずる。

【0123】

生成部４３２は、学習者Ａ３における意識の集中の程度に応じて、学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓの位置、大きさ、数及び動きのうち、少なくとも１つを変更してもよい。学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓを変更する手法は、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓを変更する手法に準ずる。

【0124】

生成部４３２は、学習者Ａ３における意識の集中の程度に応じて、第３シルエットの位置、大きさ、数及び動きのうち、少なくとも１つを変更してもよい。第３シルエットを変更する手法は、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓを変更する手法に準ずる。

【0125】

第３変形例によれば、学習者は、他の学習者に関連するシルエットの位置、大きさ、数及び動きのうち少なくとも１つによって、他の学習者における意識の集中の程度を把握できる。

【0126】

＜Ｂ４：第４変形例＞
第１実施形態及び第１～第３変形例において、生成部４３２は、学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓと学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓに加えて学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓを示す情報を、シルエット情報ｓ１として生成してもよい。

【0127】

生成部４３２は、学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓと学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓに加えて学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓを示す情報を、シルエット情報ｓ２として生成してもよい。

【0128】

生成部４３２は、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓと学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓに加えて学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓを示す情報を、シルエット情報ｓ３として生成してもよい。

【0129】

また、生成部４３２は、学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓと学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓに加えて学習者Ａ１のダミーのシルエットを示す情報を、シルエット情報ｓ１として生成してもよい。生成部４３２は、学習者Ａ１のダミーのシルエットの色、位置、大きさ、数及び動きのうち、少なくとも１つを、学習者Ａ１における意識の集中の程度に応じて変更してもよい。学習者Ａ１のダミーのシルエットを変更する手法は、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓを変更する手法に準ずる。

【0130】

生成部４３２は、学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓと学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓに加えて学習者Ａ２のダミーのシルエットを示す情報を、シルエット情報ｓ２として生成してもよい。生成部４３２は、学習者Ａ２のダミーのシルエットの色、位置、大きさ、数及び動きのうち、少なくとも１つを、学習者Ａ２における意識の集中の程度に応じて変更してもよい。学習者Ａ２のダミーのシルエットを変更する手法は、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓを変更する手法に準ずる。

【0131】

生成部４３２は、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓと学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓに加えて学習者Ａ３のダミーのシルエットを示す情報を、シルエット情報ｓ３として生成してもよい。生成部４３２は、学習者Ａ３のダミーのシルエットの色、位置、大きさ、数及び動きのうち、少なくとも１つを、学習者Ａ３における意識の集中の程度に応じて変更してもよい。学習者Ａ３のダミーのシルエットを変更する手法は、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓを変更する手法に準ずる。

【0132】

第４変形例によれば、学習者は、他の学習者における意識の集中の程度に加えて、自分自身における意識の集中の程度を容易に確認できる。

【0133】

＜Ｂ５：第５変形例＞
第１実施形態において、生成部４３２は、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの色を心拍情報ｈ１に基づいて決定せずに、学習者Ａ１のシルエットＡ１ｓの色を予め定められた色に決定してもよい。この場合、心拍情報ｈ１及び心拍センサ１１０を省略できる。

【0134】

第１実施形態において、生成部４３２は、学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓの色を心拍情報ｈ２に基づいて決定せずに、学習者Ａ２のシルエットＡ２ｓの色を予め定められた色に決定してもよい。この場合、心拍情報ｈ２及び心拍センサ２１０を省略できる。

【0135】

第１実施形態において、生成部４３２は、学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓの色を心拍情報ｈ３に基づいて決定せずに、学習者Ａ３のシルエットＡ３ｓの色を予め定められた色に決定してもよい。この場合、心拍情報ｈ３及び心拍センサ３１０を省略できる。

【0136】

＜Ｂ６：第６変形例＞
第１実施形態及び第１～第５変形例において、学習者システム１００、２００及び３００の各々は、マイクとスピーカをさらに含んでもよい。

【0137】

図８は、マイク１６０とスピーカ１７０をさらに含む学習者システム１００を示す図である。マイク１６０は、学習者Ａ１の周囲に設置される。マイク１６０は、学習者Ａ１の声等を含む音に基づいて音情報ｂ１を生成する。端末装置１５０は、音情報ｂ１を学習支援装置４００に提供する。

【0138】

図９は、マイク２６０とスピーカ２７０をさらに含む学習者システム２００を示す図である。マイク２６０は、学習者Ａ２の周囲に設置される。マイク２６０は、学習者Ａ２の声等を含む音に基づいて音情報ｂ２を生成する。端末装置２５０は、音情報ｂ２を学習支援装置４００に提供する。

【0139】

図１０は、マイク３６０とスピーカ３７０をさらに含む学習者システム３００を示す図である。マイク３６０は、学習者Ａ３の周囲に設置される。マイク３６０は、学習者Ａ３の声等を含む音に基づいて音情報ｂ３を生成する。端末装置３５０は、音情報ｂ３を学習支援装置４００に提供する。

【0140】

学習支援装置４００の取得部４３１は、端末装置１５０から音情報ｂ１を取得する。取得部４３１は、端末装置２５０から音情報ｂ２を取得する。取得部４３１は、端末装置３５０から音情報ｂ３を取得する。

【0141】

提供部４３３は、音情報ｂ２及びｂ３を端末装置１５０に提供する。提供部４３３は、音情報ｂ３及びｂ１を端末装置２５０に提供する。提供部４３３は、音情報ｂ１及びｂ２を端末装置３５０に提供する。

【0142】

端末装置１５０は、音情報ｂ２と音情報ｂ３とをスピーカ１７０に提供する。スピーカ１７０は、音情報ｂ２に基づく音と、音情報ｂ３に基づく音と、を出力する。

【0143】

端末装置２５０は、音情報ｂ３と音情報ｂ１とをスピーカ２７０に提供する。スピーカ２７０は、音情報ｂ３に基づく音と、音情報ｂ１に基づく音と、を出力する。

【0144】

端末装置３５０は、音情報ｂ１と音情報ｂ２とをスピーカ３７０に提供する。スピーカ３７０は、音情報ｂ１に基づく音と、音情報ｂ２に基づく音と、を出力する。

【0145】

第６変形例によれば、学習者Ａ１～Ａ３の各々は、他の学習者のシルエットに加えて、他の学習者が発する声等を知覚することによって、他の学習者の存在を意識しながら学習できる。また、学習者Ａ１～Ａ３の各々は、必要に応じて、他の学習者と議論でき、学習効率の向上が図れる。

【0146】

＜Ｂ７：第７変形例＞
第１実施形態及び第１～第６変形例においては、学習者における意識の集中の程度に関する指標の一例として、心拍情報が用いられる。しかしながら、学習者における意識の集中の程度に関する指標は、心拍情報に限らない。例えば、学習者における意識の集中の程度に関する指標は、学習者の呼吸の深さを示す呼吸情報、又は、学習者の脳波を示す脳波情報でもよい。

【0147】

学習者の呼吸が深いほど、学習者における意識の集中の程度は高い。このため、呼吸情報は、学習者における意識の集中の程度を示す。この場合、呼吸情報を生成する呼吸センサが、心拍センサ１１０の代わりに用いられる。呼吸センサは、例えば、呼吸に伴う学習者の体の動き（例えば、呼吸に伴う学習者の腹部又は胸部の動き）を検出する。呼吸センサは、学習者が身に着けているベルト又は衣服の衿に装着される。呼吸センサは、呼吸に伴う学習者の体の動きに基づいて、呼吸情報を生成する。生成部４３２は、呼吸情報を心拍情報の代わりに用いることによって、例えば、学習者のシルエットの色を決定する。

【0148】

また、学習者が脳波としてアルファー波を出している場合、学習者における意識の集中の程度は高い。このため、脳波情報は、学習者における意識の集中の程度を示す。この場合、脳波情報を生成する脳波センサが、心拍センサ１１０の代わりに用いられる。脳波センサは、学習者の頭に装着されるウェアラブル型のセンサである。脳波センサは、例えば、キャップ型のセンサ、又は、ヘッドセット型のセンサである。脳波センサは、学習者の脳波を検出する。脳波センサは、学習者の脳波を示す脳波情報を生成する。生成部４３２は、脳波情報を心拍情報の代わりに用いることによって、例えば、学習者のシルエットの色を決定する。

【0149】

第７変形例によれば、心拍情報とは異なる情報に基づいて、学習者における意識の集中の程度を特定できる。

【0150】

＜Ｃ：その他＞
（１）第１実施形態及び第１変形例～第５変形例の各々においては、記憶装置１５５及び４２０は、フレキシブルディスク、光磁気ディスク（例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク）、スマートカード、フラッシュメモリデバイス（例えば、カード、スティック、キードライブ）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc－ＲＯＭ）、レジスタ、リムーバブルディスク、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップ、データベース、サーバその他の適切な記憶媒体を含んでもよい。また、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されてもよい。

【0151】

（２）第１実施形態及び第１変形例～第５変形例の各々は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、ＬＴＥ－Ａ（ＬＴＥ－Ａｄｖａｎｃｅｄ）、ＳＵＰＥＲ ３Ｇ、ＩＭＴ－Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ、５Ｇ、ＦＲＡ（Future Radio Access）、Ｗ－ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra Mobile Broadband）、ＩＥＥＥ ８０２．１１（Ｗｉ－Ｆｉ）、ＩＥＥＥ ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ）、ＩＥＥＥ ８０２．２０、ＵＷＢ（Ｕｌｔｒａ－ＷｉｄｅＢａｎｄ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及び／又はこれらに基づいて拡張された次世代システムに適用されてもよい。

【0152】

（３）第１実施形態及び第１変形例～第５変形例の各々において説明した情報などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、情報などは、電圧、電流、電磁波、磁界、磁性粒子、光場、光子、又はこれらの任意の組み合わせにて表されてもよい。
なお、本明細書において説明した用語及び／又は本明細書の理解に必要な用語は、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えられてもよい。

【0153】

（４）第１実施形態及び第１変形例～第５変形例の各々において、入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルによって管理されてもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。

【0154】

（５）第１実施形態及び第１変形例～第５変形例の各々において、判定は、１ビットによって表される値（０か１か）に基づいて行われてもよいし、真偽値（Boolean：true又はfalse）に基づいて行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）に基づいて行われてもよい。

【0155】

（６）第１実施形態及び第１変形例～第５変形例の各々において例示した処理手順、シーケンス、又はフローチャート等は、矛盾のない限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書において説明した方法については、例示的な順序において様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。

【0156】

（７）図２又は３に例示された各機能は、ハードウェア及びソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能は、単体の装置によって実現されてもよいし、相互に別体にて構成された２以上の装置によって実現されてもよい。

【0157】

（８）第１実施形態及び第１変形例～第５変形例の各々において例示したプログラムは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード又はハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称によって呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順又は機能等を意味するよう広く解釈されるべきである。
また、ソフトウェア、又は命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの有線技術及び／又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。

【0158】

（９）第１実施形態及び第１変形例～第５変形例の各々において、「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。

【0159】

（１０）第１実施形態及び第１変形例～第５変形例の各々において、端末装置１５０、２５０及び３５０の少なくとも１つは、移動局でもよい。移動局は、当業者によって、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、ワイヤレスユニット、リモートユニット、モバイルデバイス、ワイヤレスデバイス、ワイヤレス通信デバイス、リモートデバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、ワイヤレス端末、リモート端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルクライアント、クライアント、又はいくつかの他の適切な用語を用いて称される場合もある。

【0160】

（１１）第１実施形態及び第１変形例～第５変形例の各々において、「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。

【0161】

（１２）本明細書において使用する「第１」及び「第２」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量又は順序を全般的に限定しない。これらの呼称は、２つ以上の要素間を区別する便利な方法として本明細書において使用され得る。したがって、第１及び第２の要素への参照は、２つの要素のみが採用され得ること又は何らかの形において第１要素が第２要素に先行しなければならないことを意味しない。

【0162】

（１３）第１実施形態及び第１変形例～第５変形例の各々において「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、「含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、及びそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている限り、これら用語は、用語「備える」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「又は（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。

【0163】

（１４）本願の全体において、例えば、英語におけるa、an及びtheのように、翻訳によって冠詞が追加された場合、これらの冠詞は、文脈から明らかにそうではないことが示されていなければ、複数を含む。

【0164】

（１５）本明細書において、「装置」という用語は、回路、デバイス又はユニット等の他の用語に読み替えられてもよい。

【0165】

（１６）本発明が本明細書中に説明した実施形態に限定されないことは当業者にとって明白である。本発明は、特許請求の範囲の記載に基づいて定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施できる。したがって、本明細書の記載は、例示的な説明を目的とし、本発明に対して何ら制限的な意味を有さない。また、本明細書に例示した態様から選択された複数の態様を組み合わせてもよい。

【0166】

＜Ｄ：上述の形態又は変形例から把握される態様＞
上述の形態又は変形例の少なくとも１つから以下の態様が把握される。

【0167】

＜Ｄ１：第１態様＞
第１態様に係る学習支援装置は、取得部と、生成部と、提供部と、を含む。取得部は、カメラを用いて第１学習者を撮像することによって生成される画像情報を取得する。生成部は、取得部が取得した画像情報に基づいて、第１学習者に関連するシルエットを示すシルエット情報を生成する。提供部は、生成部が生成したシルエット情報を、第２学習者が使用する端末装置に提供する。この態様によれば、第１学習者の肖像情報が、第２学習者が使用する端末装置に提供されなくても、第２学習者は、第１学習者のシルエットを見ることによって、第１学習者の存在を意識しながら学習できる。また、第１学習者の肖像情報が、第２学習者が使用する端末装置に提供されないので、肖像情報が他人の端末装置に提供されることに抵抗感がある学習者でも、学習支援装置を抵抗なく使用できる。

【0168】

＜Ｄ２：第２態様＞
第１態様の例（第２態様）において、前記第１学習者に関連するシルエットは、前記第１学習者のシルエットである。この態様によれば、第２学習者は、第１学習者のシルエットを見ることによって、第１学習者を意識しやすくなる。また、第１学習者のシルエットは第１学習者の目を表さないため、第１学習者の視線が気になりすぎて第２学習者が意識を集中できないことを抑制できる。

【0169】

＜Ｄ３：第３態様＞
第１態様の例（第３態様）において、前記第１学習者に関連するシルエットは、前記第１学習者のシルエットに基づく形状を有するキャラクターのシルエットである。この態様によれば、第１学習者を表すためのシルエットとして、第１学習者のシルエットを使用しなくてもよい。このため、第１学習者は、第１学習者のシルエットが他人の端末装置に提供されることに抵抗感を有していても、学習支援装置を抵抗なく使用できる。また、第１学習者を表すためのシルエットとして、第１学習者が好むキャラクターのシルエットを用いることができる。

【0170】

＜Ｄ４：第４態様＞
第１態様から第３態様のいずれかの例（第４態様）において、前記画像情報は、前記第１学習者の動きを示し、前記シルエット情報は、前記画像情報が示す前記第１学習者の動きに応じて変化するシルエットを示す情報である。この態様によれば、第２学習者は、シルエット情報が示すシルエットの変化を視認することによって、第１学習者の動きを把握できる。このため、第２学習者は、第１学習者の存在をより強く意識しながら学習できる。

【0171】

＜Ｄ５：第５態様＞
第４態様の例（第５態様）において、前記シルエット情報は、前記画像情報が示す前記第１学習者の動きに応じて変化する形状を有するシルエットを示す情報である。この態様によれば、第２学習者は、シルエット情報が示すシルエットの形状の変化を視認することによって、第１学習者の動きを把握できる。このため、第２学習者は、第１学習者の存在をより強く意識しながら学習できる。

【0172】

＜Ｄ６：第６態様＞
第１態様から第５態様のいずれかの例（第６態様）において、前記取得部は、前記第１学習者における意識の集中の程度に関する指標を、さらに取得し、前記生成部は、前記画像情報と前記指標とに基づいて、前記シルエット情報を生成する。この態様によれば、第２学習者は、シルエット情報が示すシルエットを視認することによって、第１学習者における意識の集中の程度を確認可能になる。このため、第２学習者は、第１学習者の存在をより強く意識しながら学習できる。

【0173】

＜Ｄ７：第７態様＞
第６態様の例（第７態様）において、前記生成部は、前記指標に基づいて、前記シルエット情報が示すシルエットの色を決定する。この態様によれば、第２学習者は、シルエット情報が示すシルエットの色を確認することによって、第１学習者における意識の集中の程度を確認可能になる。このため、第２学習者は、第１学習者の存在をより強く意識しながら学習できる。

【0174】

＜Ｄ８：第８態様＞
第６態様又は第７態様の例（第８態様）において、前記生成部は、前記指標に基づいて、前記シルエット情報が示すシルエットの位置を決定する。この態様によれば、第２学習者は、シルエット情報が示すシルエットの位置を確認することによって、第１学習者における意識の集中の程度を確認可能になる。このため、第２学習者は、第１学習者の存在をより強く意識しながら学習できる。

【0175】

＜Ｄ９：第９態様＞
第６態様から第８態様のいずれかの例（第９態様）において、前記生成部は、前記指標に基づいて、前記シルエット情報が示すシルエットの大きさを決定する。この態様によれば、第２学習者は、シルエット情報が示すシルエットの大きさを確認することによって、第１学習者における意識の集中の程度を確認可能になる。このため、第２学習者は、第１学習者の存在をより強く意識しながら学習できる。

【0176】

＜Ｄ１０：第１０態様＞
第６態様から第９態様のいずれかの例（第１０態様）において、前記生成部は、前記指標に基づいて、前記シルエット情報が示すシルエットの数を決定する。この態様によれば、第２学習者は、シルエット情報が示すシルエットの数を確認することによって、第１学習者における意識の集中の程度を確認可能になる。このため、第２学習者は、第１学習者の存在をより強く意識しながら学習できる。

【符号の説明】

【0177】

１…学習支援システム、４０…学習支援装置、５３…通信装置、５４…通信装置、１００…学習者システム、１１０…心拍センサ、１２０…カメラ、１３０…プロジェクタ、１５０…端末装置、１５１…入力出力装置、１５３…通信装置、１５４…通信装置、１５５…記憶装置、１５６…処理装置、２００…学習者システム、２１０…心拍センサ、２２０…カメラ、２３０…プロジェクタ、２５０…端末装置、３００…学習者システム、３１０…心拍センサ、３２０…カメラ、３３０…プロジェクタ、３５０…端末装置、４００…学習支援装置、４１０…通信装置、４２０…記憶装置、４３０…処理装置、４３１…取得部、４３２…生成部、４３３…提供部、５６１…動作制御部。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】