(57)【要約】【課題】学生の教育グループへのクラスタ化を推奨するためのレコメンダ・システムを提供する。【解決手段】本発明にかかるシステムは、複数の現行学生に関する行動計画のレコメンデーションを求める要求を受け取り、粒度考査データを含む複数の学生に関する学生データにアクセスし、粒度考査データは、複数の学生のうちのそれぞれの学生に対して実施された考査の結果を含み、各考査は、学生のうちの１人を考査するための複数の質問を含み、関連付けられた結果は、複数の質問のそれぞれの質問の各々の独立した評価を含み、複数の現行学生のうちのそれぞれの現行学生に対応する学生データに関連付けられた粒度考査データに少なくとも基づいて、複数の現行学生を選択された数のクラスタにクラスタ化し、クラスタ化の結果をユーザに対して出力するための、一連のプログラム可能命令を実行するためのプロセッサを含むことを特徴とする。【選択図】図１
2010146562.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学生の教育グループへのクラスタ化を推奨するためのレコメンダ・システムであって、
複数の現行学生に関する行動計画のレコメンデーションを求める要求を受け取り、
粒度考査データを含む複数の学生に関する学生データにアクセスし、前記粒度考査データは、前記複数の学生のうちのそれぞれの学生に対して実施された考査の結果を含み、前記各考査は、前記学生のうちの１人を考査するための複数の質問を含み、関連付けられた結果は、前記複数の質問のそれぞれの質問の各々の独立した評価を含み、
前記複数の現行学生のうちのそれぞれの現行学生に対応する前記学生データに関連付けられた前記粒度考査データに少なくとも基づいて、前記複数の現行学生を選択された数のクラスタにクラスタ化し、
前記クラスタ化の結果をユーザに対して出力するための、
一連のプログラム可能命令を実行するためのプロセッサを含むことを特徴とするレコメンダ・システム。
【請求項２】
前記粒度考査データが、多機能デバイス（ＭＦＤ）によってスキャンされた考査答案用紙から抽出されたマーキングから得られ、前記考査答案用紙の各々が、前記複数の学生のうちの学生に対して実施された考査に関連付けられた質問に対する回答を記録するために用いられることを特徴とする請求項１に記載のレコメンダ・システム。
【請求項３】
前記要求における前記行動計画が、前記複数の現行学生に対する教室の割当てを作成すること、及び前記複数の現行学生を、教育活動を実施するための個別のグループに形成することからなる群から選択され、前記要求が前記クラスタ化を制御する複数の制約条件を含むことを特徴とする請求項１に記載のレコメンダ・システム。
【請求項４】
データ・ストレージ設備が、複数の教育リソースに関する属性を含むリソースデータをさらに含み、前記要求における前記行動計画が、前記クラスタのうちの少なくとも１つに対して教育リソースを推奨することを含み、前記プロセッサが、さらに
前記リソースデータにアクセスし、その関連する属性に基づき、
前記推奨される教育リソースに関する少なくとも１つの属性に基づいて、選択された数のクラスタのそれぞれのクラスタに対する教育リソースを推奨するための、
プログラム可能命令を実行することを特徴とする請求項１に記載のレコメンダ・システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般に、教育リソースを推奨するためのシステム及び方法に関する。具体的には、本開示は、教育リソースを推奨するために学生データにクラスタリング・アルゴリズムを適用することに関する。
【背景技術】
【０００２】
学生をクラス別にグループ化すること、学生を特定の教育活動のためにグループ化すること、適切な教材を選択すること、学生を最適な教育支援にマッチングすること、学生のためにいつどの教育的介入を用いるべきかを判断することなどといった教育上の選択は、決定を行う教育者が容易に入手できるような情報に基づく。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本開示は、学生の教育グループへのクラスタ化を推奨するためのレコメンダ・システムに向けられる。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
レコメンダ・システムは、複数の現行学生に関する行動計画のレコメンデーションを求める要求を受け取り、複数の学生に関する学生データにアクセスするための、一連のプログラム可能な命令を実行するためのプロセッサを含む。学生データは、複数の学生のうちのそれぞれの学生に対して実施された考査の結果を含む、粒度考査データを含む。各考査は、学生のうちの１人を考査するための複数の質問を含み、関連付けられた結果は、複数の質問のうちのそれぞれの質問の各々の独立した評価を含む。プロセッサは、さらに、複数の現行学生のうちのそれぞれの現行学生に対応する学生データに関連付けられた粒度考査データに少なくとも基づいて、複数の現行学生を少なくとも２つのクラスタにクラスタ化し、クラスタ化の結果をユーザに対して出力する。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
【図１】本開示による１つの例示的な教育レコメンダ・システムのブロック図である。
【図２】本開示による、１人又はそれ以上の現行学生のために用いるべき教育リソースを推奨するための、図１に示された教育レコメンダ・システムによって用いられる方法のフローチャートを示す。
【図３】本開示による、１人又はそれ以上の現行学生のために用いるべき教育リソースを推奨するための、図１に示された教育レコメンダ・システムによって用いられる方法のフローチャートを示す。
【図４】本開示による、学生のグループをクラスタにクラスタ化するための、図１に示された教育レコメンダ・システムによって用いられる方法のフローチャートを示す。
【図５】本開示による、個別学習活動のために学生をグループ化するため、及び用いるべき教材を推奨するための、図１に示された教育レコメンダ・システムによって用いられる方法のフローチャートを示す。
【図６】本開示による、個別学習活動のために学生をグループ化するため、及び用いるべき教材を推奨するための、図１に示された教育レコメンダ・システムによって用いられる方法のフローチャートを示す。
【図７】本開示による、協同学習活動のために学生をグループ化するため、及び用いるべき教材を推奨するための、図１に示された教育レコメンダ・システムによって用いられる方法のフローチャートを示す。
【図８】本開示による、協同学習活動のために学生をグループ化するため、及び用いるべき教材を推奨するための、図１に示された教育レコメンダ・システムによって用いられる方法のフローチャートを示す。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
最初に図１を参照すると、本開示による１つの例示的な教育レコメンダ・システムが示され、これは、全体として教育レコメンダ・システム１００と称される。
【０００７】
レコメンダ・システム１００は、データ・ストレージ設備１０４へのアクセス権を有するサーバ１０２を含む。少なくとも１つの多機能デバイス（ＭＦＤ）１０６及び少なくとも１つのクライアント・コンピュータ・デバイス１０８が、レコメンデーションを要求するため、及びデータ・ストレージ設備１０４に格納されたデータを更新するために、ネットワーク１１０を介してサーバ１０２及びデータ・ストレージ設備１０４とデータ通信する。
【０００８】
ネットワーク１１０は、インターネット、イントラネット、イーサネット（登録商標）、ＬＡＮ、ＷＡＮ、又は複数のデジタル・デバイス間にデータ通信を提供するためのその他の手段とすることができる。レコメンダ・システム１００のいずれかのコンポーネント間のデータ通信を、有線又は無線であり得る直接接続によるものとすることができることもまた想定される。本例示において、ネットワーク１１０はインターネットである。
【０００９】
サーバ１０２は、プロセッサ１２０、並びにデータ・ストレージ設備１０４、ＭＦＤ１０６及び／又はクライアント・コンピュータ・デバイス１０８と直接又はネットワーク１１０を介して通信するために必要な全ての通信デバイスを有する、コンピュータ・デバイスである。サーバ１０２は、教育データを収集するサービスの提供及びクライアント・コンピュータ・デバイスへの教育レコメンデーションの提供のためのソフトウェアを実行するコンピュータを含む。例えば、サーバ１０２は、ウェブ・サーバ、サーバ、ミニコンピュータ、メインフレーム・コンピュータ、パーソナル・コンピュータ、モバイル・コンピュータ・デバイスなどを含むことができる。サーバ１０２のプロセッサ１２０は、要求の処理及びレコメンデーションの提供のためのレコメンダ・ソフトウェア・モジュールを実行する。後でさらに説明されるレコメンダ・ソフトウェア・モジュールは、プロセッサ１２０によって実行することが可能な一連のプログラム可能な命令を含む。一連のプログラム可能な命令は、ここに開示される機能を実施するため、及び本開示に従う技術的効果を達成するために、プロセッサ１２０からアクセス可能な、ＲＡＭ、ハードドライブ、ＣＤ、スマートカード、３．５インチ・ディスケットなどのようなコンピュータ可読媒体に格納されてもよく、又はプロセッサ１２０によって実行されるための伝搬信号によって伝送されてもよい。レコメンダ・ソフトウェア・モジュールの機能は、組み合わせて１つのモジュールとすることもでき、又は異なるモジュールの組み合わせの間で分散させることもできる。
【００１０】
データ・ストレージ設備１０４は、サーバ１０２が要求されたレコメンデーションを作成するためにアクセスすることが必要な情報を格納するための、少なくとも１つの不揮発性ストレージ・デバイスを含む。この例では、データ・ストレージ設備１０４は、第１のストレージ・デバイス、学生データ倉庫１４０及び学習教材リポジトリ１４２を含む。データ・ストレージ設備１０４内のデータにアクセスするために必要な、データを検索し、データを操作し、データを格納することを含むソフトウェアは、サーバ１０２の中に含まれていてもよく、及び／又はデータ・ストレージ設備１０４の中に含まれていてもよい。サーバ１０２及びデータ・ストレージ設備１０４は、１つのコンポーネントとして構成されることもでき、又はデータ通信する別々のコンポーネントとして構成されることもできる。
【００１１】
学生データ倉庫１４０は、複数の学生に関する学生データを格納する。学生データは、更新がほとんど必要ないか又は稀である、実質的に静的な、個人データのような各学生に関連する属性（例えば、在籍した学校、現在在籍している学校、生年月日、性別、地理的位置、社会経済学的情報、健康情報、学区、学年、教室など）と、動的であり頻繁に更新される可能性が高い経験データとを含む。経験データは、学校への出席データ（例えば欠席日数）のような属性データ；考査データ（例えば、粒度データ（後でさらに説明される）、特定の考査での総点数、種々の教科及び／又は技能の習得度（例えば百分率で表される）など）；過去の経験及びフィードバックデータ（例えば、使用された介入（例えば、行動修正法、学業強化、同輩（ｐｅｅｒ）が補助する学習経験（例えば、セッション数、同輩の識別など）、個別指導経験（個別指導教官（チューター）又は個別指導を受けた学生としての、例えばセッション数、個別指導教官の識別など）であって、これらの各々のフィードバック及び／又は成功データを含む）；嗜好データ（例えば、好きな指導様式（表１参照）、教師の気質（例えば、厳格、ユーモアがある、創造的、など）、関心（及び無関心、例えば趣味）；障害（これは考査データの分析に基づくこともあり、又は考査を受けない障害を含み、例えば、身体的、情動的、社会的又は学習的な障害又は弱点などである）；特殊ニーズのデータ（例えば、第二言語としての英語の熟達度、失読症の程度）；リーダー資質のデータ（例えば、リーダー又は部下（ｆｏｌｌｏｗｅｒ））；スケジュール・データ（例えば、学生のクラスの時間割）；絶対的制約条件（例えば、学生と特定の教師、個別指導教官又は同輩とをペアにする、学生に特定の学習教材のセットを提供する、など）；及び使用された学習ツールに関する主観的フィードバックデータ、などを含む。一例において、例えば個人データなどの学生データの一部は、メタデータとして構成することができる。
【００１２】
学生データ倉庫１４０は、さらに、例えば、教師、専門家、及び／又はチューターなどの複数の教育者の属性を記述する教育者データを格納することができる。このデータは、教師の気質、授業スタイル、経験、上位者による評価などといった個人データ及び経験データを含むことができる。
【００１３】
学生及び教育者についての経験データにおける属性の各々は、妥当な場合には、同質性（以下でさらに説明される）を判定する際の重み付けの目的で用いることができる、例えば１乃至１０のスケールで表される、属性の強度を示す強度スコアに関連付けることができる。また、属性、特に技能の評価又は修得度に関する属性は、どの教育者、教育法、スタイル、教材、考査などがその技能に関して学生を教育するのに関与したかを記述する情報にも関連付けられる。
【００１４】
学習教材リポジトリ１４２は、教材データを含む。教材データは、例えば、物理的な教材（例えば、紙ベースの教科書、ワークシート、考査（ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ）、視覚表示（例えば、地図、グラフ）など）、及びデジタル教材（例えば、コンピュータ化された対話型授業プログラム、考査、ゲーム、視覚表示など）を含み、これらは、種々の難易度レベルで種々の技能及び／又は項目を教えるため用いられる。このような教材は、例えば、読み方、数学、理科、歴史、地理などのような学科を教え、考査するための教材を含むことができる。教材は、固定データ又は動的データを含むことができる。動的データを有する教材の一例は、以下でさらに説明される自然言語処理（ＮＬＰ）を利用した教材である。教材データは、さらに、例えば、履修課程（カリキュラム）のセクション、単元、州の基準、推奨される教育指導方法などのような教育指導的教材属性を記述するデータを含む。
【００１５】
教材データは、実際の教材を文書又はその他のデジタル・ファイルの形で含むこともでき、又は参考文献及び／又は教材へのリンクを含むこともできる。教材データはさらに、著者又は作成者、出版社、教育スタイル、長さ、難易度レベル、主題又は項目、対象としている技能、項目の多様性又は均質性の程度などのような、各々の教材又は教育法に関連付けられた属性を含む。一例において、属性又はその一部は、メタデータとして構成される。
【００１６】
学生データ、教育者データ及び教材データは、全て検索可能であり、相互に関連付けられる。学生の考査データは、考査を受けた学生、用いられた教材、教材を教えた教育者にリンクされ、又は関連付けられる。従って、成功のレベル（又は成功欠如のレベル）を学生属性、教育者属性及び教材属性に関連付けることが可能であり、この成功レベルは、総合レベル（総合点数に基づく）又は粒度（ｇｒａｎｕｌａｒ）レベル（考査の粒度データに基づく）を含むことができる。
【００１７】
以下の表１は、教育者、学生及び／又は教材のマッチングに用いることができる学生データ、教育者データ及び教材データにつての例示的かつ非包括的な属性の行列を示す。各属性に、主観的格付け、経験的格付け、半経験的格付け、又は推定クラスタ化に基づいて、二進タグ又は数値格付けのどちらかが割当てられる。次に、１つ又はそれ以上のクラスタを形成するための学生のクラスタ化を制御するクラスタリング制約条件に含めるために、このような属性を選択し、重み付けされた値を割り当てることができる。属性の初期選択及び重み付けは、サービスを求める要求が提出されたときに行われてもよく、又は予め割り当てられたデフォルト値であってもよい。さらに、属性の選択及び重み付けは、ユーザがサーバ１０２によって生成されたレコメンデーションに満足するまで対話型様式で調整することができる。
【００１８】
【表１】
2010146562.tif 000003
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2010146562.tif 000005
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【００１９】
ＭＦＤ１０６は、プリンタ・デバイス１２２、スキャナ・デバイス１２４、プロセッサ１２６、ユーザ・インターフェース（ＵＩ）１２８、並びにデータ・ストレージ設備１０４、サーバ１０２及び／又はクライアント・コンピュータ・デバイス１０８と直接又はネットワーク１１０を介して通信するために必要な全ての通信デバイスを含む。プリンタ・デバイス１２２、スキャナ１２４及びプロセッサ１２６は、統合して単一のハウジング内に格納することもでき、又は互いにインターフェースする別々のコンポーネントとすることもできる。プリンタ・デバイス１２２は、デジタル・コピー機、ゼログラフ印刷システム、インクジェット印刷システム、リプログラフィ印刷システム、製本機、ファクシミリ機などのような、いずれかの目的のためのマーキング出力機能を実行するあらゆるデバイス又はシステムを含む。マーキングの様式は、例えば、トナー、インク、染料などを基材などに付与することを含むことができる。基材は、紙、ボール紙、透明シート、紙の派生物などのような材料とすることができる。
【００２０】
ＭＦＤ１０６のスキャナ・デバイス１２４は、文書を画像化し、対応する画像データを生成するためのハードウェアを含む。画像データは、プロセッサ１２６と共に含まれるか又はプロセッサ１２６によりアクセス可能なストレージ・デバイスによって格納される。プロセッサ１２６は、画像データを処理するためのスキャナ・ソフトウェア・モジュールを実行する。プロセッサ１２６はさらに、考査文書に対応する画像データを処理し、画像データに含まれるどのマーキングが人間によるマーキングに対応するかを判断し、考査の回答を示す人間によるマーキングに対応した粒度考査データを生成するための、粒度考査データ生成モジュール（ＧＡＤＧ）を実行する。プロセッサ１２６はさらに、プロセッサ１２６がサーバ１０２及び／又はデータ・ストレージ設備１０４と通信すること、ＵＩ１２８を介して入力を受け取り、かつユーザに対する出力を生成すること、以下でさらに説明されるような教育レコメンダ機能を提供するためにデータを処理することを可能にするための、教育レコメンダ・インターフェース（ＥＲＩ）ソフトウェア・モジュールを実行する。
【００２１】
ＵＩ１２８は、キーパッド、タッチパッド、タッチスクリーン又はそれらの均等物のようなユーザ入力デバイスと、インジケータ・ライト、表示スクリーンなどのような表示デバイスとを含む。ＵＩ１２８は、ユーザがそれを介して情報を入力し、かつ受け取ることができるグラフィカル・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ）を備えることができる。通信装置は、ＭＦＤ１０６の中に統合されてもよく、又は独立したユニットとして設けてもよい。通信能力を提供することに加えて、通信デバイスは、例えば、停電又はネットワーク停止などの障害の場合にデータを保護する目的で、データをバッファに入れることができる。
【００２２】
クライアント・コンピュータ・デバイス１０８は、プロセッサ１３０、ＵＩ１３２、並びにデータ・ストレージ設備１０４、ＭＦＤ１０６及び／又はサーバ１０２と直接又はネットワーク１１０を介して通信するために必要な全ての通信デバイスを有する、パーソナル・コンピュータ又はモバイル・コンピュータ・デバイスのようなコンピュータ・デバイスである。ＵＩ１３２は、キーボード、キーパッド、タッチパッド、マウス、タッチスクリーン又はそれらの均等物のようなユーザ入力デバイスと、インジケータ・ライト、表示スクリーンなどのような表示デバイスとを含む。ＵＩ１３２は、ユーザがそれを介して情報を入力し、かつ受け取ることができるグラフィカル・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ）を備えることができる。プロセッサ１３０は、プロセッサ１３０がサーバ１０２、データ・ストレージ設備１０４及び／又はＭＦＤ１０６と通信すること、ＵＩ１３２を介して入力を受け取り、かつユーザに対する出力を生成すること、並びに以下でさらに説明されるような教育レコメンダ機能を提供するためにデータを処理することを可能にするための、ＥＲＩソフトウェア・モジュールを実行する。プロセッサ１３０によって実行されるＥＲＩモジュールは、ＭＦＤ１０６のプロセッサ１２６によって実行されるＥＲＩモジュールと比べて強化されたバージョンとすることができ、その両方が以下でより詳細に説明される。
【００２３】
ＥＲＩ及びＧＡＧＤモジュールを含むソフトウェア・モジュールの各々は、対応するプロセッサ１２６又は１３０が実行することが可能な一連のプログラム可能命令を含む。一連のプログラム可能な命令は、ここに開示される機能を実施するため、及び本開示に従う技術的効果を達成するために、ＲＡＭ、ハードドライブ、ＣＤ、スマートカード、３．５インチ・ディスケットなどのようなコンピュータ可読媒体に格納されてもよく、又はプロセッサ１２６又は１３０によって実行されるための伝搬信号によって伝送されてもよい。それぞれのソフトウェア・モジュールの機能を組み合わせて１つのモジュールとすることもでき、又は異なるモジュールの組み合わせの間で分散させることもできる。
【００２４】
レコメンダ・システム１００の動作をこれより説明する。サーバ１０２及びデータ・ストレージ設備１０４は、教育レコメンダ・サービス（ＥＲＳ）プロバイダ１５０と呼ばれ、クライアント１６０にサービスを提供する。各クライアント１６０は、例えば、サービスに加入して、少なくとも１つのＭＦＤ１０６及び／又はコンピュータ・デバイス１０８上に必要なソフトウェアをロードすることなどによって、ＥＲＳプロバイダ１５０によって提供されるサービスへのアクセス権を得る。クライアント１６０は、教育レコメンデーションを求める要求を提出するために、又はデータ・ストレージ設備１０４に格納すべきデータを提出するために、サービスにアクセスすることができる。データ・ストレージ設備１０４内のデータは、時間が経つにつれて、学習教材及び非クライアントの学生についての属性（例えば研究に基づくもの）を格納することができるサービス管理者によって蓄積されるのはもちろんのこと、クライアント１６０が、学習教材、及びそのクライアント１６０が代表する学生についてのデータを提出することによっても蓄積される。データは、メタデータ、ラベル、他のデータ・フィールドなどに関連付けられるので、カテゴリー化することができ、必要時に検索することができる。従って、データ・ストレージ設備１０４は、開始時には比較的少量のデータしか保有していないかもしれないが、時間が経つにつれて大量のデータを蓄積する。
【００２５】
クライアント１６０は、クライアント・コンピュータ・デバイス１０８又はＭＦＤ１０６のいずれかを介して、データをデータ・ストレージ設備１０４に提出する。サービスに加入することに加えて、クライアント１６０は、自分が代表する学生についてのデータをローカルに、例えばローカル・データベース上に格納することもでき、又はデータ格納についてＥＲＳプロバイダ１５０に部分的に又は全面的に頼ることもできる。クライアント１６０は、学習教材又は学生データ（これは学生属性データを含み、関連付けられたメタデータをさらに含むこともできる）を受け取るか又は生成すると、そのデータを格納のためにＥＲＳプロバイダ１５０に提出する。クライアント・コンピュータ・デバイス１０８は、例えばユーザ入力デバイス（例えばキーボード、マウス）を介してのデータエントリを通じて、又は例えば既存のデータベース上に既に格納されたデータのような格納データにアクセスすることによって、入力情報を受け取る。クライアント１６０のＭＦＤ１０６は、スキャナ取り込みされた文書の形で入力を受け取り、ＲＳプロバイダ１５０に提供される対応する出力を生成する。出力は、．ｐｄｆ形式又は．ｔｆｆ形式のような画像データとすることもでき、又は別の形式に変換することもでき、例えば光学式文字認識（ＯＣＲ）によって、．ｄｏｃ又は．ｗｐｄのようなテキスト形式にすることができる。
【００２６】
ＭＦＤ１０６は、さらに、自身のＧＡＤＧモジュールを用いて考査文書を処理し、対応する考査データを生成する。共に２００８年１２月１９日付で本出願と同時に出願された、共にＤｅＹｏｕｎｇ他による、全て「ＡＵＴＯＭＡＴＩＣ  ＥＤＵＣＡＴＩＯＮＡＬ  ＡＳＳＥＳＳＭＥＮＴ  ＳＥＲＶＩＣＥ」という名称の米国特許出願第１２／２３７，６９２号及び２つの付加的な特許出願は全て、考査文書を処理し、考査データを生成するためのシステム及び方法を記載する。考査文書は、考査される学生又は学生を考査する教師によってマークされる答案用紙であり、試験又は考査に対応する。答案用紙は、データ・ストレージ設備１０４によって原本が提供され、ＭＦＤ１０６によって印刷することができる。
【００２７】
考査又は試験は学生に対して実施され、答案用紙は、学生によって、又は考査を実施する教師によって学生の回答に従ってマークされる。考査は複数の質問を含むことができ、各質問に対応する回答入力領域を含む。読み方において学習された流暢さを試験するために年少の学生に与えられる考査の一例は、教師が、種々の文字を含む視力検査表と似たチャートを学生に示し、学生に各文字を読むように指示する考査である。教師は各文字にマークを記し、マークは早さ及び／又は正確さを示す。考査の別の例は、多肢選択試験であり、学生は複数の質問を提示され、各質問に対して１つ又はそれ以上の回答を多様な回答から選択し、選択された回答に丸を付ける。考査の別の例は、学生が、考査に設けられた空欄又はボックス内に回答（例えば、英数字又は他の記号）を書き込む考査である。考査のさらなる例は、学生が１つのリスト内の各項目から第２のリスト内のそれぞれの項目へと線を引いて相関を示す、マッチング演習である。
【００２８】
従って、教育者又は学生が記入した学生の回答（又は成績）に対応するマークは、適切な回答入力領域に記入される。この例では、完了した考査はＭＦＤ１０６によってスキャンされるが、粒度データを生成及び記録するその他の方法も本出願の範囲内である。マークが記入された考査をスキャナ取り込みするＭＦＤ１０６に対して、マークが記入されていないバージョンの考査のテンプレートがデータ・ストレージ設備１０４から提供される。ＭＦＤ１０６は、マークが記入された考査をマークが記入されていないテンプレートと比較することによってマークが記入された考査からマーキングを抽出するために、ＧＡＤＧモジュールを実行する。各回答入力領域に対応する抽出されたマーキングが、学生が生成した回答である。
【００２９】
抽出されたマーキング・データは、ＭＦＤ１０６、クライアント・コンピュータ・デバイス１０８又はサーバ１０２のいずれかによって、抽出されたマーキング・データをデータ・ストレージ設備１０４によって提供される実施された考査に対応する注釈データと比較することによって処理される。比較の結果は、実施された考査の中の各質問に対する学生の成績を示す粒度考査データである。特定の質問に対する学生の成績の指標は、学生がその質問に正答したか誤答したかを示すことができ、さらに、その学生が犯した誤りのタイプを示すことができる。粒度考査データは、格納され、考査を受けた学生及び用いられた特定の考査と関連付けられる。さらに、粒度考査データは、考査を受けた学生にその主題を教えることに関与した教育リソースに関連付けられる。粒度考査データは、さらに、その粒度考査データを生成するために用いられた考査の範囲に入る主題に関する格納されたその他のエンティティ、例えば、考査を実施した教育者、及び／又は考査の主題を範囲に含む履修課程のセクション、単元又は州基準に関連付けることができる。単一の総点数ではなく粒度考査データを提供することで、考査により、例えば特定の学業的弱点を特定するために、誤りのパターンを特定することができる。
【００３０】
粒度考査データの説明を、ＭＦＤ１０６を介して粒度考査データを収集することに関して記載してきたが、粒度考査データは、どのようなソースによってサーバ１０２及び／又はデータ・ストレージ設備１０４に提供することもできる。ソースにかかわりなく、粒度考査データは学生に対して実施された考査の結果を含み、この考査は現行の学生を考査するための複数の質問を含み、粒度考査データは複数の質問のそれぞれの質問の各々についての独立した評価を含む。
【００３１】
これより、図２及び図３を参照して、サービス・プロバイダ１５０による、少なくとも１人の現行学生からなるグループのための教育レコメンデーションを求める要求の処理を説明する。ステップ２０２において、サーバ１０２は、現行学生に関連付けられた１つ又はそれ以上の学生属性に基づく、１人又はそれ以上の現行学生に用いるための教育リソースについてのレコメンデーションを求める要求を受け取る。教育リソースは、行動（アクション）（例えば、現行学生のグループ化の仕方）、指導方法（例えば、現行学生に実施する履修課程）、教材（例えば、現行学生に対して用いる教科書）、又は教育者（現行学生又はそのグループに割り当てる教師又は個別指導教官）などであり得る。教育リソースの例は、教育活動のため又は現行学生を特定の教師又は個別指導教官に割り当てるために現行学生をグループにクラスタ化すること、学力又は学習内容における不足箇所といった学生のリスクファクタを特定すること、及び使用すべき学習教材又は教育者を提案することを含む。
【００３２】
要求は、要求内に含まれる情報を用いて現行学生に関する学生データ検索することができるように、現行学生のグループ及び要求されるレコメンデーションのタイプを特定する。データ・ストレージ設備１０４内に現行学生についての学生データがまだ格納されていない場合には、要求は現行学生に関する新規な学生データを含むべきである。要求に従って、新規な学生データは要求を処理するために用いられることになり、さらにデータ・ストレージ設備１０４内に格納されることができる。現行学生のグループは少なくとも１人の現行学生を含む。
【００３３】
要求はさらに、その学生データがデータ・ストレージ設備１０４内に格納されている現行学生とは異なる学生のグループである先行グループを特定する。先行グループに関連付けられた学生データは、要求を処理するために用いられる。デフォルトの先行グループは、その学生データが格納されている、現行学生以外の全ての学生である。先行グループは、要求のタイプと関連性のある、現行学生との特定の類似性を有する学生にさらに絞り込むことができる。例えば、要求が５年生に関する教育レコメンデーションを求めるものである場合、先行グループは、５年生だったときの関連したデータが利用可能な全ての学生を含むことになる。要求が、ニューヨーク州が不全失語症／失語症を有する５年生に対して実施する試験の準備に関する教育レコメンデーションを求めるものである場合、先行グループは、その特定の試験に対する準備を行ったことがあり、かつ不全失語症／失語症を有する全ての学生を含むことになる。先行グループは、指定された成功レベル（例えば、試験の点数が８０％又はそれ以上）を有していた学生にさらに絞り込むことができる。先行グループの形成は、要求において指定された情報、又は現行学生に対して利用可能なデータに基づく現行学生間の同質性又は類似性によって推論される情報のいずれかに基づく。「類似」という用語はこの文脈において、「同質性」と同じ概念を指し、これは、クラスタリング及びマッピングに関して後でさらに説明される。
【００３４】
先行学生を絞り込むために用いることができる学生属性の例は、考査データによって示される学業能力又は不足箇所、好みの学習スタイル又学業的成功に関連付けられた学習スタイル、リーダーシップ能力、学問的又は非学問的関心、考査に基づく成績の履歴、以前に特定された弱点又は強み、以前に使用された介入とその成功、特定の教師、個別指導教官、同輩、教材との以前の経験、及び以前の経験に関連付けられた学業の成功を含む。
【００３５】
要求はさらに、要求を提出したユーザが先行及び／又は現行学生の処理、例えば先行及び／又は現行学生のクラスタリング及び／又はマッピングに適用することを望む１つ又はそれ以上の制約条件（以下でさらに説明する）、処理に適用される場合に制約条件に付加される重み、及び／又は先行グループを絞り込むために先行グループから選択するための基準を含むことができる。制約条件は、選択制約条件、クラスタリング制約条件、マッピング制約条件、及び／又は成功制約条件含むことができ、これらは以下で詳述される。
【００３６】
ステップ２０４において、サーバ１０２は、データ・ストレージ設備１０４にアクセスする。随意的なステップ２０６において、サーバ１０２は、複数の先行学生を含む先行学生グループを決定する。先行グループは、現行学生のグループと同様の教育段階にある又はあった学生を含む（例えば、同学年である、そのレコメンデーションに関連する特定の試験又は学科課程を受講した、など）。先行グループは、複数の現行学生と比較した同質性を判定することにより選択することができる（同質性の判定の詳細な説明に関しては以下を参照のこと）。先行グループを、そのグループの中で選択された成功度を達成した学生、例えば、特定の考査に関して閾値の点数を上回る点数（又は下回る点数、この場合は成功の欠如を示す）を取った学生を含むように絞り込むことなどのように、選択制約条件で指定される選択された基準に基づいてさらに選択することができる。選択制約条件は、管理者が設定することもでき、又はユーザが提出した要求において指定することもできる。あるいは、先行グループは、その学生に関連付けられた学生データがデータ・ストレージ設備１０４に格納されている全て又は大部分の学生を含むことができる。
【００３７】
ステップ２０８において、サーバ１０２は、先行学生又は現行学生のいずれかを少なくとも２つのクラスタにクラスタ化するためのクラスタリング・アルゴリズムを実行し、ここで、２人又はそれ以上の学生が、彼らに関連付けられた少なくとも１つの属性のうちの少なくとも１つの選択された属性の同質性に基づいてクラスタ化される。同質性に基づくクラスタ化を想像し、知覚する１つの方法は、多次元空間の各次元が１つの属性に対応しているような多次元空間を想定することである。各学生は多次元空間内の概念上の位置に関連付けられ、その位置はその学生の学生属性のうちの選択された属性によって定義される。２人の学生の同質性の判定は、その２人の学生に関係付けられた位置間の関係に基づく。２人又はそれ以上の学生が同質性の基準を満たすと判定された場合、彼らはクラスタ化される。クラスタ化されると、少なくとも２つのクラスタのうちの各クラスタ内のそれぞれの学生に関連付けられた少なくとも１つの選択された属性は、多次元空間内に概念上の領域を定義する。
【００３８】
位置間の関係の１つのタイプは近さであり、この場合、２人の学生は、それぞれの位置が選択された近さの条件を満たした場合にクラスタ化される。近さの程度及び近さを判定する手法は、クラスタ制約条件又はデフォルト値により定義される。
【００３９】
ステップ２１０において、サーバ１０２は、クラスタ化されなかった学生をクラスタ化された学生に対してマッピングすることにより、ステップ２０８において形成されたクラスタに対するマッピングを行う。ステップ２０８において先行学生がクラスタ化された場合は、現行学生がクラスタにマッピングされる。同様に、ステップ２０８において現行学生がクラスタ化された場合は、先行学生がクラスタにマッピングされる。
【００４０】
ステップ２１２において、現行学生の各々を、その現行学生がマッピングされた先行学生又は先行学生のクラスタに関連付けられたリソースに相関させる。ステップ２０８において先行学生がクラスタ化され、ステップ２１０において現行学生がクラスタに対してマッピングされる場合、現行学生を、クラスタ内の学生によって用いられた１つより多くの教育リソースに相関させることができ、教育リソースはクラスタ内の学生によって達成された成功度に基づいてランク付けされている。ステップ２０８において現行学生がクラスタ化され、ステップ２１０において先行学生がマッピングされる場合、クラスタ内の各学生を、そのクラスタにマッピングされた先行学生に関連付けられた教育リソースに相関させ、もしマッピングの段階でランク付けが成されていた場合には、相関は、先行学生のランキングを指定することができる。
【００４１】
ステップ２１４において、サーバは、要求に応答した教育レコメンデーションを生成する。教育レコメンデーションは、少なくとも１人の現行学生のうちの各々の現行学生にその学生と相関する１つ又はそれ以上の判定された教育リソースを使用することを薦めるレコメンデーションを含む。ステップ２１６において、レコメンデーションはユーザに伝達される。ステップ２１８において、サーバ１０２は、ユーザからフィードバックを受け取り、そのフィードバックがレコメンデーションの容認又は要求の調整のどちらを含むかを判定する。
【００４２】
ユーザは、クライアント側１６０から、ＭＦＤ又はクライアント・コンピュータ・デバイス１０８のどちらかを介して、対応するＵＩ１２８又は１３２を操作することによってフィードバックを提出する。ＵＩ１２８又は１３２は、ユーザが、学生属性に関連付けられた制約条件及び重み、並びに現行の要求に含まれる重みを目で見て調整することによって要求を調整することを可能にする、ＧＵＩを含むことができる。この例において、調整可能な制約条件は、クラスタリング制約条件、マッピング制約条件、成功制約条件、どの学生のグループ（現行又は先行）がクラスタ化され、どの学生のグループがクラスタ化された学生に対してマッピングされるかの選択を含むが、それらに限定されない。さらなる制約条件を追加又は削除することができる。
【００４３】
現行の要求は調整された要求で置換されるが、元の要求の調整された全てのバージョンにユーザがアクセス可能であり得ることに留意されたい。ユーザが要求を調整することを選択すると、制御はステップ２２０に渡る。ステップ２２０において、要求に対する調整が受け取られる。ステップ２２２において、ステップ２２０において受け取られた要求基準に対する調整が先行グループから学生を選択することについての基準を含むかどうかの判定が行われる。含む場合には、制御は、先行グループから選択するためのステップ２０６に渡され、含まない場合には、制御は、選択された先行グループをクラスタ化するためのステップ２０８に渡される。ユーザがレコメンデーションを容認した場合には、プロシージャは終了し、サーバは別の要求を受け取るために待機する。
【００４４】
従って、レコメンデーション・プロセスは対話型であり、ユーザが制約条件及び制約条件の重みなどに対する調整を行うこと、及び結果を見ることを可能にする。ユーザは、対話プロセスのそれぞれの反復の間に生成される結果の各々から、ユーザが最良であると考える一組の結果（例えば、学生のグループ化及び／又は使用すべき学習教材に関する教育レコメンデーション）を選択することができる。
【００４５】
調整可能な制約条件及びそれに関連付けられた重みは、クラスタリングと、マッピングと、クラスタリング及びマッピングの実施対象となる学生の選択とが行われる方法を制御する。制約条件及び関連付けられた重みの各々の初期値及び調整後の値が選択される。この意味での「選択される」という用語は、ユーザによる選択、アルゴリズムの実行に基づく場合を含み得る、プロセッサによる選択、又はデフォルト値（例えば、製造業者又は管理者により設定されたもの）に従う選択のことを表す。
【００４６】
これより、図４を参照して、サービス・プロバイダ１５０による、少なくとも１人の現行の学生のグループのための教育レコメンデーションを求める要求の処理の別の例を説明する。ステップ４０２において、サーバ１０２は、複数のクラスタリング制約条件に基づいて現行学生のグループを選択された数のクラスタにクラスタ化するためのレコメンデーションを求める要求を受け取る。このような要求は、例えば来年度の学生のためのクラス配置（これは、教師及び／又は学生を特定のクラスに割り当てることを含み得る）を行う管理者によって用いられることができ、又は、例えば教科（例えば、読み方又は数学）をより小さなグループで教えるため、又はグループ活動若しくはプロジェクトを実施するために、１つのクラスを個別のグループに分割するために教育者によって用いられることができる。
【００４７】
ステップ４０４において、サーバ１０２は、データ・ストレージ設備１０４にアクセスし、現行学生に関する属性にアクセスする。要求が教育リソースについての属性を指定していた場合は、サーバは、要求において指定された属性に最も類似した又は最も近い属性を有する教育リソースを選択し、選択された教育リソースを、クラスタリングを実施するために用いる。要求が教育リソースを指定しているが、その要求において指定された教育リソースに関するデータがデータ・ストレージ設備１０４に格納されていない（又は十分なデータが格納されていない）とサーバが判断した場合には、サーバ１０２は、要求において指定された教育リソースに最も密接にマッチする代理の教育リソースを選択する。代理は、その代理の属性、及び要求において指定された教育リソースの属性に基づいて選択される。教育リソースの属性は、要求の中で指定されてもよく、又はデータ・ストレージ設備１０４内で指定された教育リソースに関するデータが入手できないことを発見したときにサーバ１０２がユーザに属性を提供することを促してもよい。
【００４８】
別の状況において、サーバ１０２は、データ・ストレージ設備１０４において入手できる指定された教育リソースの成功に関するデータが不十分である（データが非常に少ない又はデータが存在しない）と判断した場合に、十分なデータ又は大量のデータがデータ・ストレージ設備１０４に格納されている教育リソースを代理として機能させるために選択することができる。代理を選択するための基準は、管理者によって選択されてもよく、又は要求の中で指定されてもよい。要求が最初に提出された後で代理の必要性が判断された場合には、ユーザに代理を選択するための基準を提供するように促してもよい。最初の要求を提出した後に入力促進（プロンプト）を通じてユーザによって提出された情報は、この例の目的については、要求に含まれているものと見なすことができる。
【００４９】
ステップ４０６において、サーバ１０２は、クラスタリング制約条件に基づいて現行学生のグループを選択された数のクラスタ（例えば、少なくとも２つのクラスタ）にクラスタ化するためのクラスタリング・アルゴリズムを実行する。従って、クラスタ化は、学生属性、例えば学生属性制約条件において指定された学生属性の同質性に基づき、さらに、要求において指定されたロジスティック制約条件を満たす。クラスタ化されている現行学生の各々は、学生属性制約条件において指定された学生属性により定義された次元を有する多次元空間内の位置に関連付けられる。クラスタ化は、図２及び図３に関して説明されたように、選択可能な重み付けされたクラスタリング制約条件に従って、互いにその関係が選択された条件を満たす位置を有する現行学生をクラスタ化することを含む。
【００５０】
ステップ４０８において、クラスタ化の結果に基づいて、要求に応答したレコメンデーションが生成される。レコメンデーションは、現行学生によって形成されるクラスタを含む。レコメンデーションは、さらに、各クラスタと相関する教材を含むことができる。ステップ４１０において、レコメンデーションは、現行の学生をステップ４０６において生成されたクラスタにクラスタ化するために、ユーザに伝達される。
【００５１】
ステップ４１２において、サーバ１０２は、ユーザからのフィードバックを待ち、フィードバックがレコメンデーションの容認又は要求の調整のどちらを含むかを判定する。ユーザは、クライアント側１６０からＭＦＤ又はクライアント・コンピュータ・デバイス１０８のどちらかを介して、対応するＵＩ１２８又は１３２を操作すること、例えば、学生属性に関連付けられた制約条件及び重み、並びに要求に含まれる制約条件を調整することによってフィードバックを提出する。調整可能な制約条件は、クラスタリング制約条件、マッピング制約条件、選択制約条件、成功制約条件、学生とリソースとをマッチングするための基準などを含む。さらに、制約条件を外すこと又は追加することができる。現行の要求は調整された要求で置換されるが、元の要求の調整された全てのバージョンにユーザがアクセス可能であり得ることに留意されたい。
【００５２】
ユーザが要求を調整することを選択した場合には、制御はステップ４１４に渡る。ステップ４１４において、サーバ１０２は、要求に対する調整を受け取り、その後、制御は現行学生をクラスタ化するためのステップ４０８に渡される。ユーザがレコメンデーションを容認した場合には、ステップ４１６においてプロシージャは終了し、サーバ１０２は、別の要求を受け取るために待機する。
【００５３】
従って、レコメンデーション・プロセスは対話型であり、ユーザが、制約条件及び制約条件の重みなどに対する調整を行うこと、及び結果を見ることを可能にする。ユーザは、対話プロセスのそれぞれの反復の間に生成される結果の各々から、ユーザが最良であると考える一組の結果（例えば、学生のグループ化及び／又は使用すべき学習教材に関する教育レコメンデーション）を選択することができる。
【００５４】
制約条件及びそれに関連付けられた重みは、クラスタリングと、マッピングと、クラスタリング及びマッピングの実施対象となる学生の選択とが行われる方法を制御する。制約条件及び関連付けられた重みの各々の初期値及び調整後の値が選択される。この意味での「選択される」という用語は、ユーザによる選択、アルゴリズムの実行に基づく場合を含み得る、プロセッサによる選択、又はデフォルト値（例えば、製造業者又は管理者により設定されたもの）に従う選択のことを表す。本出願の全体を通じて、「予め選択される」という用語は、ここで説明した「選択される」と同じ意味を有する。
【符号の説明】
【００５５】
１００：教育レコメンダ・システム
１０２：サーバ
１０４：データ・ストレージ設備
１０６：多機能デバイス
１０８：クライアント・コンピュータ・デバイス
１１０：ネットワーク
１２０、１２６、１３０：プロセッサ
１２２：印刷デバイス
１２４：スキャナ・デバイス
１２８、１３２：ユーザ・インターフェース
１４０：学生データ倉庫
１４２：学習教材リポジトリ
１５０：教育レコメンダ・サービス・プロバイダ
１６０：クライアント
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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