特許7922106IP Force 特許公報全文掲載

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発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

教育現場において、生徒の学習プロセスを公平かつ的確に評価し、その結果を客観的に総合評価することは困難である。特に、思考力、判断力、表現力といった定量化しづらい要素の評価は、教師の経験やスキルに大きく依存し、新米教師にとっては一層の課題となる。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明は、生徒の学習プロセスを公平かつ的確な指標に置き換え、その指標と生徒の自己評価、教師からの評価を客観的に総合評価する手段を提供する。さらに、場面や局面を時間軸でつなげた思考力や態度の変容を的確に捉える手段も提供する。これらの機能はＡＩにより学習可能であり、新米教師でも簡単かつ客観的に学習指導要領や通知表の作成が可能となる。

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 第１データ処理システムの構成の一例を示す概念図である。
【図2】 第１データ処理装置及びスマートデバイスの要部機能の一例を示す概念図である。
【図3】 第２データ処理システムの構成の一例を示す概念図である。
【図4】 第２データ処理装置及びスマート眼鏡の要部機能の一例を示す概念図である。
【図5】 第３データ処理システムの構成の一例を示す概念図である。
【図6】 第３データ処理装置及びヘッドセット型端末の要部機能の一例を示す概念図である。
【図7】 第４データ処理システムの構成の一例を示す概念図である。
【図8】 第４データ処理装置及びロボットの要部機能の一例を示す概念図である。
【図9】 複数の感情がマッピングされる感情マップを示す。
【図10】 複数の感情がマッピングされる感情マップを示す。
【図11】 形態例１の実施例１におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図12】 形態例１の応用例１におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図13】 形態例２の実施例２におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図14】 形態例２の応用例２におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図15】 形態例３の実施例３におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図16】 形態例３の応用例３におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図17】 感情エンジンを組み合わせた場合の形態例１の実施例１におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図18】 感情エンジンを組み合わせた場合の形態例１の応用例１におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図19】 感情エンジンを組み合わせた場合の形態例２の実施例２におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図20】 感情エンジンを組み合わせた場合の形態例２の応用例２におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図21】 感情エンジンを組み合わせた場合の形態例３の実施例３におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。
【図22】 感情エンジンを組み合わせた場合の形態例３の応用例３におけるデータ処理システムの処理の流れを示すシーケンス図である。

代表図 図1本件の代表的な図

１０、２１０、３１０、４１０ データ処理システム １２ データ処理装置 １４ スマートデバイス ２１４ スマート眼鏡 ３１４ ヘッドセット型端末 ４１４ ロボット

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