(57)【要約】【課題】アンケートによる回答は、あくまでユーザ自身、あるいは周囲の主観的な評価であり、自身の行動の客観的データに基づいたものではないため、ユーザ自身が自己を振り返り、より個人のスキルやニーズに応じた学習を促すことができないという課題があった。【解決手段】ユーザの行動に対する客観的な行動データをもとに、その行動に応じた教材が提示することにより、よりユーザ個人のスキルやニーズに応じた教材を提供する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
行動取得装置と教材提示装置とを備える教材提示システムであって、
前記行動取得装置は、複数のユーザの行動を取得する行動取得部と、前記行動取得部で取得したデータから複数のユーザの行動の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部で抽出したデータを前記教材提示装置に送信する第１の通信装置と、を備え、
前記教材提示装置は、前記第１の通信装置から送信された前記特徴量抽出部で抽出したデータを受信する第２の通信装置と、前記特徴量抽出部で抽出したデータから複数のユーザの行動を判定する行動判定ツールと、前記行動判定ツールで判定したデータに応じて教材を選択する教材データ選択ツールと、を備える教材提示システム。
【請求項２】
行動取得装置と教材提示装置とを備える教材提示システムであって、
前記行動取得装置は、複数のユーザの行動を取得する行動取得部と、前記行動取得部で取得したデータから複数のユーザの行動の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部で抽出したデータから複数のユーザの行動を判定する行動判定ツールと、前記行動判定ツールで判定したデータを前記教材提示装置に送信する第１の通信装置と、を備え、
前記教材提示装置は、前記第１の通信装置から送信された前記行動判定ツールで判定したデータを受信する第２の通信装置と、前記行動判定ツールで判定したデータに応じて教材を選択する教材データ選択ツールと、を備える教材提示システム。
【請求項３】
行動取得装置と教材提示装置とを備える教材提示システムであって、
前記行動取得装置は、複数のユーザの行動を取得する行動取得部と、前記行動取得部で取得したデータを前記教材提示装置に送信する第１の通信装置と、を備え、
前記教材提示装置は、前記第１の通信装置から送信された前記行動取得部で取得したデータを受信する第２の通信装置と、前記行動取得部で取得したデータから複数のユーザの行動の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部で抽出したデータから複数のユーザの行動を判定する行動判定ツールと、前記行動判定ツールで判定したデータに応じて教材を選択する教材データ選択ツールと、を備える教材提示システム。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れか一項に記載の教材提示システムの教材データ選択ツールは、前記行動判定ツールで判定したデータと複数のユーザの性格とに応じた教材を選択する、教材提示システム。
【請求項５】
行動取得装置が複数のユーザの行動を取得したデータから前記複数のユーザの行動の特徴量を抽出し、前記行動取得装置が前記複数のユーザの行動の特徴量データを教材提示装置に送信し、前記教材提示装置が前記複数のユーザの行動の特徴量データを受信して、前記特徴量から複数のユーザの行動を判定し、前記複数のユーザの行動の判定データに対応した教材を選択し、前記選択した教材を教材表示装置に送信する、教材提示方法。
【請求項６】
行動取得装置が複数のユーザの行動を取得したデータから前記複数のユーザの行動の特徴量を抽出し、前記特徴量データから前記複数のユーザの行動を判定し、前記行動取得装置が前記複数のユーザの行動の判定データを教材提示装置に送信し、前記教材提示装置が前記複数のユーザの行動の判定データを受信して、前記複数のユーザの行動の判定データに対応した教材を選択し、前記選択した教材を教材表示装置に送信する、教材提示方法。
【請求項７】
行動取得装置が複数のユーザの行動を取得したデータを教材提示装置に送信し、前記教材提示装置が前記複数のユーザの行動データを受信して、前記教材提示装置が前記複数のユーザの行動データから前記複数のユーザの行動の特徴量を抽出し、前記特徴量データから前記複数のユーザの行動を判定し、前記複数のユーザの行動の判定データに対応した教材を選択し、前記選択した教材を教材表示装置に送信する、教材提示方法。
【請求項８】
請求項５乃至７の何れか一項に記載の教材提示方法の教材選択において、複数のユーザの行動の判定データと複数のユーザの性格とに応じて教材を選択する、教材提示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、教材提示システム及び教材提示方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
企業の人材の様々なスキルを育成するために、企業においては人材育成研修などを実施している。しかしながら、これまでの人材育成研修は、その人材のスキルの有無によらず一様に同時に研修を実施しており、より個人のスキルやニーズに応じた研修等を提供することができなかった。
【０００３】
そこで、特許文献１では、ユーザに対してアンケートを行いアンケートの回答を分析して性格特性に関連するユーザの特徴を決定し、ユーザの特徴を記憶装置に格納する処理器と、ユーザの特徴に従って教材提示パターンを決定して第２のメモリに格納する判定器と、第２のメモリから教材提示パターンを取り出して、教材提示パターンに従って第１のメモリにおける特定の科目の複数の教材の中のいくつかをユーザに提示する処理器と、教材提示パターンに従ったその提示された教材を用いたユーザの学習の期間におけるユーザの学習行動を分析し、その分析に従って教材の提示パターンを修正する処理器とを具える情報処理装置が開示されており、特許文献１の情報処理装置によりユーザの性格特性に適合する教材提示パターンを決定することで学習効率が高くなるとされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２―１９６６５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、アンケートによる回答は、あくまでユーザ自身、あるいは周囲の主観的な評価であり、自身の行動の客観的なデータに基づいたものではないため、ユーザ自身が自己を振り返り、より個人のスキルやニーズに応じた学習を促すことができないという課題があった。
【０００６】
例えば、上司と部下との間の対話スキルとして、ティーチングやコーチングと呼ばれるものがあるが、上司が部下に対して、自身ではコーチングをしていると主観的に認識していても、客観的には上司がコーチングをできていない場合がある。すなわち、ユーザの行動に対して客観的なデータをもとに、その行動に応じた教材を提示することはできなかった。
【０００７】
本発明は、上記背景技術に鑑みて発明されたものであり、上述した従来技術の課題を解決し、ユーザの行動に対する客観的な行動データをもとに、その行動に応じた教材が提示されるため、よりユーザ個人のスキルやニーズに応じた教材を提供することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明に関わる教材提示システムは、行動取得装置と教材提示装置とを備える教材提示システムであって、前記行動取得装置は、複数のユーザの行動を取得する行動取得部と、前記行動取得部で取得したデータから複数のユーザの行動の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部で抽出したデータを前記教材提示装置に送信する第１の通信装置と、を備え、前記教材提示装置は、前記第１の通信装置から送信された前記特徴量抽出部で抽出したデータを受信する第２の通信装置と、前記特徴量抽出部で抽出したデータから複数のユーザの行動を判定する行動判定ツールと、前記行動判定ツールで判定したデータに応じて教材を選択する教材データ選択ツールと、を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明に関わる教材提示システムによれば、ユーザの行動に対する客観的な行動データをもとに、その行動に応じた教材が提示されるため、よりユーザ個人のスキルやニーズに応じた教材を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態に関わる教材提示システムの構成を示す説明図である。
【図２】本発明の一実施形態に関わる教材提示の処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態に関わる行動判定ツールの一例を示す説明図である。
【図４】本発明の一実施形態に関わる教材選択ツールの一例を示す説明図である。
【図５】本発明の一実施形態に関わる教材選択ツールの一例を示す説明図である。
【図６】本発明の一実施形態に関わる教材提示装置に表示される画面の説明図である。
【図７】本発明の一実施形態に関わる教材提示システムの構成を示す説明図である。
【図８】本発明の一実施形態に関わる教材提示システムの構成を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の一実施の形態について説明する。ここで、同一符号は同一の構成要素を示すものとし、重複する説明は省略する。
【００１２】
図１は、本発明の一実施形態に関わる教材提示システム１０の構成を示す説明図である。教材提示システム１０は、ユーザの行動の客観的なデータをもとに、その行動に応じた教材が提示される教材提示システムである。教材提示システム１０は、行動取得装置２０と教材提示装置３０とを備えている。行動取得装置２０及び教材提示装置３０は、通信ネットワーク４０を通じて通信可能に接続されている。
【００１３】
行動取得装置２０は、複数のユーザの行動の特徴量を抽出する処理等を行うためのコンピュータである。行動取得装置２０は、ユーザが利用する施設やオフィスに設置されているコンピュータでもよいし、或いは、施設やオフィスを利用するユーザが所有するコンピュータ（例えば、スマートフォンと呼ばれる多機能携帯電話機や、タブレット端末など）でもよい。
【００１４】
行動取得装置２０は、そのハードウエア資源として、プロセッサ２１、記憶資源２２、通信装置２３、及び行動取得部２４を備える。
【００１５】
記憶資源２２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体（例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ、メモリーカード、光ディスクドライブ、半導体メモリ等）の記憶領域である。記憶資源２２には、行動取得装置２０の動作（例えば、後述する画像処理、音声収集処理、キーワード抽出処理、通信処理等）を制御するコンピュータプログラム２００と、特徴量抽出部２１０が記憶されている。
【００１６】
プロセッサ２１は、記憶資源２２に格納されているコンピュータプログラム２００を解釈及び実行することにより、行動取得装置２０の動作を制御する。
【００１７】
通信装置２３は、行動取得装置２０と教材提示装置３０との間の通信ネットワーク４０を経由する通信を制御する。通信ネットワーク４０は、例えば、有線ネットワーク（例えば、近距離通信網、広域通信網、又は付加価値通信網等）と無線ネットワーク（移動通信網、衛星通信網、ブルートゥース（登録商標）、ＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）、HSDPA(High Speed Downlink Packet Access)等)とが混在する通信網である。行動取得装置２０と教材提示装置３０との間には、両者間の通信プロトコルを変換するゲートウェイサーバーが介在してもよい。
【００１８】
行動取得部２４は、カメラまたは／及び音声収集装置等を用いて複数のユーザの行動を取得することができる。カメラや音声収集装置としては、既知のカメラや音声収集装置を使用することができる。行動取得部２４は、行動取得装置２０の内蔵機器でもよく、或いは外付け機器（外付け型の有線式機器又は無線式の機器）でもよい。例えば、外付け機器が接続されたタブレット端末は、行動取得装置２０として機能する。行動取得部２４は、施設やオフィスを利用するユーザのデータ（画像や動画、発話音声など）を記憶資源２２の一部の記憶領域（バッファメモリ）に一時的に保存する。
【００１９】
コンピュータプログラム２００は、特徴量抽出部２１０を備えている。特徴量抽出部２１０は、行動取得部２４で取得したデータから複数のユーザの行動の特徴量を抽出するプログラムである。
【００２０】
教材提示装置３０は、そのハードウエア資源として、プロセッサ３１、記憶資源３２、及び通信装置３３を備えている。記憶資源３２には、教材提示装置３０の動作を制御するコンピュータプログラム３００と、行動判定ツール３１０と、教材データ選択ツール３２０と、教材表示装置３４に表示される教材を格納する教材データベース３３０が記憶されている。行動判定ツール３１０は、特徴量抽出部２１０で抽出したデータから複数のユーザの行動を判定するプログラムである。
【００２１】
行動取得部２４としてカメラを用いた場合、行動取得装置２０は、例えば、カメラでユーザの顔等を撮影する。そして、特徴量抽出部２１０は、行動取得部２４で取得したデータからユーザの首の角度情報の時系列データを取得し、この時系列データをフーリエ変換して周波数領域におけるパワースペクトルを得る。行動判定ツール３１０は、そのパワースペクトルが閾値よりも大きくなった場合に「うなずいた」と判定する。
【００２２】
行動取得部２４として音声収集装置を用いた場合、特徴量抽出部２１０は、音声収集装置から入力した発話者の音声信号をＡ／Ｄ変換してデジタル音声データを出力し、例えば周波数や音圧レベルの時系列データを取得し、音声信号をフーリエ変換して音声信号の特徴量を抽出する。行動判定ツール３１０は、その得られた特徴量データから各ユーザの単位時間あたりの発話時間による各話者の発話割合や、各ユーザの一発話あたりの発話時間を求め、対話において一方の発話割合が多い場合、その発話者は「ティーチング傾向」等のユーザの行動を判定する。
【００２３】
さらに特徴量抽出部２１０は、音声収集装置を通じて取得した音声について、発話音声の情報をテキスト化してこれを文字列情報として認識し、文字列情報とキーワードとを比較することにより、発話音声からキーワードを抽出できる。また、特徴量抽出部２１０は、音声収集装置を通じて取得した音声について、感情解析ソフトなどを用いて発話者の感情解析などを行うこともできる。
【００２４】
例えば、行動取得部２４として音声収集装置を複数配置することにより、音声の到達時間差や音圧レベルの差から音源の方向を特徴量抽出部２１０で特定し、各人の発話を区分することもできる。
【００２５】
例えば、音声収集装置を複数配置し、２名のユーザ（上司と部下）が１名対１名で面談をした場合、「Ａ方向から２秒」、「Ｂ方向から１秒」などの音源の方向とその音圧レベルについて時系列データを特徴量抽出部２１０で求める。そうすると、各ユーザの単位時間あたりの発話時間から各話者の発話割合や、各ユーザの一発話あたりの発話時間を求めることができる。例えば、面談時間が３０分間であった場合、Ａ方向からの発話時間が合計２０分間で、Ｂ方向からの発話時間が合計１０分間で、Ａ方向からの一発話あたりの発話時間が平均４秒で、Ｂ方向からの一発話あたりの発話時間が平均２秒などである。例えばＡ方向に上司、Ｂ方向に部下が座っている状態で、上司と部下が３０分間の面談をする場合に、３０分間の面談の中で、Ａ方向の上司の発話時間が１５分以上であると特徴量抽出部２１０で算出された場合には、上司の発話割合は５０％を超えている。このように上司の発話割合が５０％を超えているときには、行動判定ツール３１０でその上司は「ティーチング傾向」と判定する。逆に５０％を下回るときには、その上司は「コーチング傾向」と判定する。
【００２６】
また、行動取得部２４としてさらにカメラを用いた場合、各ユーザの単位時間あたりのうなずきの数を求めることができる。例えば、上司と部下が３０分間の面談をする場合に、３０分間の面談の中で、上司と部下のうなずきの数の割合を算出し、部下の方がうなずきの割合が多い場合には、その部下は「理解度が高い」と判定する。逆に上司と部下のうなずきの数の割合を比較して部下の方がうなずきの割合が少ない場合には、その部下は「理解度が低い」と判定する。
【００２７】
さらに、例えば、複数のユーザが集う会議であれば、行動取得部２４として音声収集装置を用いて、発話者各人の発話を区分して、各ユーザの単位時間あたりの発話時間から各話者の発話割合や、各ユーザの一発話あたりの発話時間を求め、また、行動取得部２４としてカメラを用いて、各ユーザの単位時間あたりのうなずきの数を求めることで、会議の目的に応じて「会議の効率度」などを求めることができる。例えば、会議の目的が「報告」や「情報共有」を目的とする会議であれば、報告者、或いは発表者ごとに、会議の出席者の各ユーザの単位時間あたりのうなずきの数を比較し、ある特定の報告者、或いは発表者の会議の出席者の各ユーザのうなずきの数が閾値よりも低い場合には「プレゼンテーションが悪い」と判定する。例えば、会議の目的が「アイディア出し」であれば、会議の出席者の各ユーザの全員が発話していることが好ましいため、会議の出席者の各ユーザの単位時間あたりの発話割合が均等に近ければ、「活性化している」と判定する。
【００２８】
教材提示装置３０は、行動取得装置２０から送信されるデータを受信し、受信したデータからユーザの行動を判定し、ユーザの行動に対して「ティーチング傾向」、「コーチング傾向」や「活性化している」などのラベルとともに発話割合などのユーザの客観的な行動データをもとに、その行動に応じた教材を提示するコンピュータである。教材提示装置３０は、通信ネットワーク４０を通じて教材表示装置３４に接続しており、教材表示装置３４に表示される教材を変更することができる。なお、教材表示装置３４は、例えば、施設やオフィスに設置されているパーソナルコンピュータやタブレット等である。
【００２９】
教材提示装置３０は、そのハードウエア資源として、プロセッサ３１、記憶資源３２、及び通信装置３３を備える。プロセッサ３１、記憶資源３２、及び通信装置３３のハードウエア構成は、プロセッサ２１、記憶資源２２、及び通信装置２３のハードウエア構成と同様であるため、その詳細な説明を省略する。なお、通信装置２３と通信装置３３とを区別する場合、通信装置２３を第１の通信装置と呼び、通信装置３３を第２の通信装置と呼ぶことがある。
【００３０】
記憶資源３２には、教材提示装置３０の動作（例えば、後述する教材選択処理、教材表示処理等）を制御するコンピュータプログラム３００と、行動判定ツール３１０と、教材データ選択ツール３２０と、教材表示装置３４に表示される教材を格納する教材データベース３３０とが記憶されている。
【００３１】
コンピュータプログラム３００は、行動判定ツール３１０と、教材データ選択ツール３２０を備えている。行動判定ツール３１０は、特徴量抽出部２１０で抽出したデータから複数のユーザの行動を判定するプログラムである。教材データ選択ツール３２０は、複数のユーザの行動の判定データに対応した教材を選択するプログラムである。
【００３２】
次に、図２を参照しながら、本発明の一実施形態に関わる教材提示の処理の流れについて説明する。
【００３３】
行動取得装置２０は、行動取得部２４から複数のユーザの行動を取得し（ステップ２０１）、特徴量抽出部２１０は行動取得部２４で取得したデータから複数のユーザの行動の特徴量を抽出し（ステップ２０２）、抽出したデータを教材提示装置３０に送信する（ステップ２０３）。
【００３４】
教材提示装置３０は、送信された抽出量データを受信し（ステップ２０４）、行動判定ツール３１０は、受信した抽出量データから複数のユーザの行動を判定し（ステップ２０５）、さらに判定データに関連する教材データを教材データ選択ツール３２０により教材データベース３３０から選択し（ステップ２０６）、選択した教材データを表示する（２０７）。選択した教材データを表示する際に、行動判定ツール３１０で判定したデータ或いはさらに加工したデータ等とともに表示してもよいし、アンケートデータと組み合わせて反映させてもよい。
【００３５】
このように本実施形態に関わる教材提示システム１０によれば、ユーザの行動に対する客観的な行動データをもとに、その行動に応じた教材が提示されるため、よりユーザ個人のスキルやニーズに応じた教材を提供することができる。
【００３６】
ここで、再び、図２を参照しながら、本実施形態に関わる教材提示方法の処理の流れについて、具体例を挙げながら説明する。
【００３７】
例えば、行動取得部２４として音声収集装置を複数配置することにより複数のユーザの行動を取得する（ステップ２０１）。音声収集装置を複数配置することにより音声の到達時間差や音圧レベルの差から音源の方向を特徴量抽出部２１０で特定し、発話者各人の発話を区分する（ステップ２０２）。例えば、音声収集装置を複数配置し、２名のユーザ（上司と部下）が１名対１名で面談をした場合、「Ａ方向から２秒」、「Ｂ方向から１秒」などの音源の方向とその音圧レベルについて時系列データを特徴量抽出部２１０で求める（ステップ２０２）。そうすると、各ユーザの単位時間あたりの発話時間から各話者の発話割合や、各ユーザの一発話あたりの発話時間を求めることができる。例えば、面談時間が３０分間であった場合、Ａ方向からの発話時間が合計２０分間で、Ｂ方向からの発話時間が合計１０分間で、Ａ方向からの一発話あたりの発話時間が平均４秒で、Ｂ方向からの一発話あたりの発話時間が平均２秒などである。これら特徴量を抽出したデータを教材提示装置３０に送信する（ステップ２０３）。
【００３８】
教材提示装置３０は、送信された抽出量データを受信し（ステップ２０４）、行動判定ツール３１０は、特徴量抽出部２１０で抽出したデータから複数のユーザの行動を判定する（ステップ２０５）。例えばＡ方向に上司、Ｂ方向に部下が座っている上司と部下が３０分間の面談をする場合に、３０分間の面談の中で、Ａ方向の上司の発話時間が１５分以上であると特徴量抽出部２１０で算出された場合には、上司の発話割合は５０％を超えている。このように上司の発話割合が５０％を超えているときには、行動判定ツール３１０でその上司は「ティーチング傾向」と判定する。逆に５０％を下回るときには、その上司は「コーチング傾向」と判定する（ステップ２０５）。さらに、部下の一発話あたりの発話時間が長い場合には、部下が多くの情報を発信しようとしていると捉えられ、自己開示が進んでいる傾向にあると判定し、部下の一発話あたりの発話時間が閾値よりも大きくなった場合には議論の深度が深いと判定する。例えば、部下の一発話あたりの発話時間が平均５秒未満であれば議論の深度は浅く、５秒以上１０秒未満であれば議論の深度は通常で、１０秒以上１５秒未満は議論の深度が深いと判定する（ステップ２０５）。なお、単位時間あたりの発話割合や一発話あたりの発話時間などによる判定の閾値はこれらの値に限られるものではなく、適宜変更することができる。
【００３９】
教材提示装置３０は、行動の判定データに関連する教材データを教材データ選択ツール３２０により教材データベース３３０から選択する（ステップ２０６）。教材データとして、例えば、教材データ選択ツール３２０により「ティーチング傾向」かつ「議論の深度が浅い」という判定データから「部下の成長を促す！コーチングの効果」という上司にコーチングの実施を促すようなコーチングに関する基本的な教材データが選択され、選択した教材データを表示する（ステップ２０７）。
【００４０】
さらに行動判定ツールで判定したデータが同じ結果でも上司の性格、部下の性格によっても異なる場合がある。そのため、教材データ選択ツール３２０は、さらに行動判定ツールで判定したデータと複数のユーザの性格とに応じた教材を選択しても良い。
【００４１】
複数のユーザの性格を診断する方法として、ソーシャルスタイル診断、１６タイプ性格診断、エゴグラムによる性格診断などが知られており、このような方法で各人の思考の傾向を診断し、ユーザ登録の際に、事前に複数のユーザの性格を登録することで、行動判定ツールで判定したデータと複数のユーザの性格とに応じた教材を選択する教材データ選択ツール３２０を備えることができる。
【００４２】
ソーシャルスタイル診断においては、各人に思考表現度と感情表現度を診断するための質問を実施することで性格を診断することができる。例えば、思考表現度を問う質問として、他の人達の意見が自分と違っている時に「その場の雰囲気を考えて自分の意見を出す。」か「自分の意見をはっきり言うことを優先する。」、感情表現度を問う質問として、「あまり感情が表に出ない。」か、「喜怒哀楽がはっきり顔に出やすく、感情がわかりやすいと言われる。」かなどである。このような質問の結果からドライバータイプ、エミアブルタイプ、アナリティカルタイプ、エクスプレッシブタイプなどの個人の性格を診断することができる。例えばドライバータイプは目的意識が強く、結論を強く求める傾向のある性格であり、アナリティカルタイプは思慮深く、理論を重視する傾向のある性格などである。
【００４３】
例えば、行動判定ツール３１０で判定したデータが「ティーチング傾向」かつ「議論の深度が浅い」と判定され、上司が「ドライバータイプ」で、部下が「アナリティカルタイプ」の場合、上司は結論を急ぐ傾向があり、部下は頭の中でじっくりと考える傾向があるため、行動判定ツールで判定したデータと複数のユーザの性格に応じた教材を選択し、「待つことも大事！部下の自己開示を促す笑顔の力！」のような教材を提示することで、よりユーザ個人のスキルやニーズに応じた教材を提供することができる。
【００４４】
図３は、行動判定ツールの一例を示す。同図に示す例では、特徴量抽出部２１０で抽出したデータから複数のユーザの行動を判定する。
【００４５】
図４は、教材選択ツール３２０の一例を示す。同図に示す例では、ユーザの行動に対する客観的な行動データをもとに、その行動に応じた教材が提示されるため、よりユーザ個人のスキルやニーズに応じた教材を提供することができる。
【００４６】
図５は、行動判定ツールで判定したデータと複数のユーザの性格とに応じた教材を選択する教材データ選択ツール３２０の一例を示す。行動判定ツール３１０で判定したデータと複数のユーザの性格とに応じた教材を選択する教材データ選択ツールを備えてもよい。
【００４７】
図６は、教材表示装置に表示された画面の一例を示す。図６に示すように、選択した教材データを表示する際に、行動判定ツール３１０で判定したデータ或いはさらに加工したデータ等とともに表示してもよいし、アンケートデータと組み合わせて反映させてもよい。
【００４８】
図７は、コンピュータプログラム２００に特徴量抽出部２１０と、行動判定ツール３１０を備えている。同一符号は同一の構成要素を示すものとし、重複する説明は省略する。
【００４９】
図８は、コンピュータプログラム３００に特徴量抽出部２１０と、行動判定ツール３１０を備えている。同一符号は同一の構成要素を示すものとし、重複する説明は省略する。
【００５０】
説明の便宜上、図１、図７、及び図８では、単一の行動取得装置２０が単一の教材提示装置３０に接続している例を示したが、複数の行動取得装置２０が複数の教材提示装置３０に接続してもよい。また、複数の行動取得装置２０が単一の教材提示装置３０に接続してもよく、或いは、単一の行動取得装置２０が複数の教材提示装置３０に接続してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００５１】
本発明は、ユーザの行動に対する客観的な行動データをもとに、その行動に応じた教材が提示されるため、よりユーザ個人のスキルやニーズに応じた教材を提供することができる。
【符号の説明】
【００５２】
１０               教材提示システム
２０               行動取得装置
２１               プロセッサ
２２               記憶資源
２３               通信装置
２４               行動取得部
３０               教材提示装置
３１               プロセッサ
３２               記憶資源
３３               通信装置
３４               教材表示装置
４０               通信ネットワーク
２００             コンピュータプログラム
２１０             特徴量抽出部
３００             コンピュータプログラム
３１０             行動判定ツール
３２０             教材データ選択ツール
３３０             教材データベース
【図１】
2020173415.tif 000003
【図２】
2020173415.tif 000004
【図３】
2020173415.tif 000005
【図４】
2020173415.tif 000006
【図５】
2020173415.tif 000007
【図６】
2020173415.tif 000008
【図７】
2020173415.tif 000009
【図８】
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