(57)【要約】  親和性知識ライブラリが、相互に対する依存親和性と独立親和性との両方を有する単語ペアのライブラリを生成し、この親和性知識ライブラリを使用して、生徒および教師の親和性に基づくカスタマイズされたカリキュラムを作成する。
2019522229.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
親和性によってターゲットを絞ったカリキュラムを構築するためのコンピュータ実装方法であって、
複数の単語を有する言語データベースにアクセスする工程と、
前記言語データベース中の複数の単語ペアについて複数の依存親和性を定義する工程と、
前記複数の単語ペアの複数の単語ペア関係に基づいて前記複数の依存親和性の少なくともいくつかについての複数の依存親和性関数を定義する工程であって、前記複数の単語ペア関係が、共有される難しさ、共有されるテーマ、共有されるコンテキスト、共有される語根、共有される部首、共有される音声学的な音、共有される音素論的な音、共有される韻律、およびテーマ・コロケーション、のうちの少なくとも３つを含む、工程と、
前記複数の依存親和性関数を使用して、正の依存親和性を少なくとも１つ有する複数の単語ペアを導出する工程と、
前記導出された複数の単語ペアを、関連する複数の依存親和性と共に親和性知識ライブラリに保存する工程と
をプロセッサ上で実行することを含むコンピュータ実装方法。
【請求項２】
前記複数の依存親和性の少なくとも１つが、単一の値、複数の値、およびある範囲の値、のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記複数の依存親和性関数の少なくとも１つがユーザによって定義される、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
前記複数の単語ペア関係が、文コロケーションの確率、段落コロケーションの確率、および選択された単語数内でのコロケーションの確率、のうちの少なくとも１つをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
対応する複数の依存親和性に応じて、前記導出された複数の単語ペアについて複数の単語ペア親和性を導出する工程を前記プロセッサ上で実行することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
複数の単語ペア親和性を導出する前記工程がさらに、前記複数の依存親和性の少なくともいくつかに重みを割り当てることを含む、請求項５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記親和性知識ライブラリ中の単語を関連する複数の単語ペアに関連付ける工程と、
前記関連する複数の単語ペアを前記複数の単語ペア親和性に応じてランク付けする工程と
を前記プロセッサ上で実行することをさらに含む、請求項５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
前記言語データベース中の複数の単語について複数の独立親和性を定義する工程と、
前記言語データベース中の前記複数の単語の複数の単語属性に基づいて、前記複数の独立親和性の少なくともいくつかについての複数の独立親和性関数を定義する工程と、
前記複数の独立親和性関数を使用して、正の独立親和性を少なくとも１つ有する複数の単語を導出する工程と、
前記導出された複数の単語を複数の独立親和性と共に前記親和性知識ライブラリに保存する工程と
を前記プロセッサ上で実行することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
ユーザ・インタフェースを介して前記複数の独立親和性の少なくとも１つに値を割り当てる工程を前記プロセッサ上で実行することをさらに含む、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
複数の生徒親和性を含むプロファイルを受け取る工程と、
前記複数の生徒親和性および前記複数の独立親和性に応じて、前記親和性知識ライブラリ中の複数の単語を選択する工程と、
前記選択された複数の単語に応じて、前記プロファイルのための練習問題を構築する工程と、
前記プロファイルに対応するユーザ・インタフェースに対して前記練習問題を提供する工程と
を前記プロセッサ上で実行することをさらに含む、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１】
対応する複数の依存親和性に応じて、前記導出された複数の単語ペアについて複数の単語ペア親和性を導出する工程と、
前記複数の単語ペア親和性に応じて、前記選択された複数の単語に関連する複数の単語ペアを選択する工程と、
前記選択された複数の単語ペアに応じて、前記プロファイルのための前記練習問題に追加の複数の単語を組み込む工程と
を前記プロセッサ上で実行することをさらに含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２】
前記プロファイルが単一の生徒についてのプロファイルを含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３】
前記プロファイルが複数の生徒からなるクラスについてのプロファイルを含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１４】
ユーザに関連する練習問題結果の履歴アーカイブに応じて、前記複数の生徒親和性の少なくとも１つに値を割り当てる工程を前記プロセッサ上で実行することをさらに含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１５】
複数の生徒からなるクラスに関連する練習問題結果の履歴アーカイブに応じて、前記複数の生徒親和性の少なくとも１つに値を割り当てる工程を前記プロセッサ上で実行することをさらに含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１６】
ユーザが前記練習問題を完了したとき、前記練習問題の練習問題結果に応じて、前記複数の生徒親和性のうちの少なくとも１つの値を更新する工程を前記プロセッサ上で実行することをさらに含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１７】
複数の生徒からなるクラスのうちの１人の生徒が前記練習問題を完了したとき、前記練習問題の練習問題結果に応じて、前記複数の生徒親和性のうちの少なくとも１つの値を更新する工程を前記プロセッサ上で実行することをさらに含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１８】
前記親和性知識ライブラリ中の複数の単語を選択する前記工程が、前記複数の生徒親和性の少なくとも１つに合致する独立親和性を有する複数の単語を選択することを含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１９】
前記選択された複数の単語に応じて前記プロファイルのための前記練習問題を構築する前記工程が、前記選択された複数の単語をゲーム構築エンジンに投入することを含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２０】
前記複数の生徒親和性に応じて、前記練習問題について練習問題親和性を導出する工程と、
前記練習問題を、前記導出された練習問題親和性と共に、前記プロファイルに関連する複数の練習問題からなるデータベースに保存する工程と
を前記プロセッサ上で実行することをさらに含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２１】
各練習問題の練習問題親和性に応じて、複数の練習問題からなる前記データベースについてランク順にする工程と、
ランク順に応じて、複数の練習問題からなる前記データベースのサブセットを選択する工程と、
複数の練習問題からなる前記データベースの前記サブセットを、前記プロファイルに関連するユーザ・インタフェースに対して提供する工程と
を前記プロセッサ上で実行することをさらに含む、請求項２０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２２】
前記プロファイルが生徒特性をさらに含み、前記親和性知識ライブラリ中の複数の単語を選択する前記工程が、前記生徒特性に応じて複数の単語をフィルタにかけて除去することをさらに含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２３】
前記生徒特性が、単語が選択されるために必要とされる社会的価値のしきい値レベルを含む、請求項２２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２４】
ネガティブ・コンテキストにおける複数の単語を含む、単語ベクトルを構築する工程と、
前記単語ベクトル中の各単語に値を割り当てる、前記単語ベクトルに関連する係数行列を構築する工程であって、前記生徒特性に応じて複数の単語をフィルタにかけて除去する前記工程が、潜在的な選択される単語にネガティブ・コンテキスト・スコアを割り当てることを含む、工程と
を前記プロセッサ上で実行することをさらに含む、請求項２２に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２５】
前記複数の生徒親和性が、人口統計学的属性、関心、学習目標、教授テーマ、履歴学習形跡、および履歴決定形跡、からなるグループのうちの少なくとも１つを含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２６】
複数の生徒親和性を含むプロファイルを受け取る工程と、
前記複数の生徒親和性および前記複数の独立親和性に応じて、前記親和性知識ライブラリ中の複数の単語を選択する工程と、
前記選択された複数の単語、および第２のカリキュラムと比較した第１のカリキュラムの履歴有効性に応じて、前記プロファイルのための練習問題を構築する工程と、
前記プロファイルに対応するユーザ・インタフェースに対して前記練習問題を提供する工程と
を前記プロセッサ上で実行することをさらに含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項２７】
前記複数の生徒親和性に応じて、個人化された親和性選択行列を生成する工程と、
前記個人化された親和性選択行列に応じて、前記プロファイルのための前記練習問題を含むカリキュラムを構築する工程と
を前記プロセッサ上で実行することをさらに含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の分野は、コンピュータによる学習システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
この背景記述は、本発明を理解する際に有用であろう情報を含む。ここで提供される情報のいずれも、従来技術であるか、または特許請求される本発明に関連するとは認められず、また、具体的または暗黙的に参照されるどんな刊行物も、従来技術であるとは認められない。
【０００３】
本願明細書中のすべての刊行物は、個別の各刊行物または特許出願が本願明細書に援用されることが具体的かつ個別に示されるのと同程度に、本願明細書に援用される。援用される参照における用語の定義または使用が、本願明細書で提供されるその用語の定義と一致しないかまたは相容れない場合は、本願明細書で提供されるその用語の定義が適用され、参照におけるその用語の定義は適用されない。
【０００４】
クラスの教師は従来、数学、生物学、および文章スキルなど、特定のスキル・セットをクラスの生徒に教授するように設計されたカリキュラムに従う。しかし、包括的なカリキュラムは、あらゆる生徒にとって常に最適とは限らない。何人かの生徒は、他の生徒よりも速く学習することがあり、または、いくつかの学習法による方が他の学習法によるよりも才能を発揮することがある。教師はクラスの個別の各生徒にカリキュラムを調達することができるが、各生徒の気質を知り、個人化されたカリキュラムを作成することは、非常に時間がかかる可能性があり、教師の時間の最良な使い方ではない場合がある。
【０００５】
シーファート（Ｓｉｅｆｅｒｔ）に譲渡された米国特許（例えば、特許文献１参照。）は、あらゆる生徒のための学習プロファイルを提供するコンピュータ援用教育システムを教示しており、この学習プロファイルは、生徒の能力、好まれる学習スタイル、および進捗を示す。シーファートのシステムはインテリジェント・アドミニストレータを提供するが、このインテリジェント・アドミニストレータは、各学習セッション中に生徒に対して提示するための適切な材料を選択し、第１の材料提示方法によって所与のしきい値レベルよりも高いスコアが出なかったときは異なる方法で材料を提示する。しかし、シーファートのシステムは、現在提供中のカリキュラムからカリキュラムを選択するだけであり、生徒の成績に応答して新しいカリキュラムを自動的に作成することはできない。
【０００６】
カイム（Ｋｅｉｍ）に譲渡される米国特許出願（例えば、特許文献２参照。）は、生徒の変化するニーズにカリキュラムが適応できるようにするツリーベースのフローチャートを提供する、自動化された教授システムを教示している。しかし、カイムのシステムもやはり、システムが事前プログラム済みの方法で応答することを必要とし、いくつかの授業に生徒がどのように応答するかを動的に学習することによって、カリキュラムがどのように構築されるかをシステムが動的に変更することを可能にしない。
【０００７】
續木（Ｔｓｕｚｕｋｉ）に譲渡された米国特許（例えば、特許文献３参照。）は、関連付け辞書装置を教示しており、この装置は、ユーザのプロファイル中で検索単語と他の単語との関連付けの程度を計算して、関連付けられた単語ペアを作成する。アーバー（Ａｂｉｒ）に譲渡された米国特許（例えば、特許文献４参照。）は、類似のシステムを教示しており、このシステムは、単語または単語列の周りの単語組成を分析して、意味論的等価物である他の単語または単語列を識別することによって、単語および単語列を関連付ける。しかし、續木のシステムもアーバーのシステムも両方とも、相互からの相対的な単語距離を分析して、どんな単語が相互と関連付けられ得るかを決定するだけである。
【０００８】
スミス・ルイス（Ｓｍｉｔｈ  Ｌｅｗｉｓ）に譲渡される米国特許出願（例えば、特許文献５参照。）は、ユーザがシステムに入力したユーザの勉学ゴールおよび勉学選好に基づいて勉学コンテンツを選択することによって、個人化された勉学コンテンツを得るシステムを教示している。勉学ゴールおよび選好に基づいて選択された勉学アイテムを使用して潜在的学習コンテンツのデータベースに照会して、学習コンテンツを当該生徒に特に適合させることができる。しかし、スミス・ルイスのシステムは、生徒の将来のゴールには焦点を合わせず、また、生徒によって予見できないかもしれないどんな長期経路にも焦点を合わせない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】米国特許第５，９０４，４８５号
【特許文献２】米国特許出願公開第２０１４／０１７０６２９号
【特許文献３】米国特許第８，２８０，７２０号
【特許文献４】米国特許第８，５２１，５０９号
【特許文献５】米国特許出願公開第２００７／０２０２４８１号
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】例示的な親和性知識ライブラリを構築するのに使用されるモジュールを記述する概略図。
【図２】親和性学習モジュールを構築するのに使用されるモジュールを記述する概略図。
【図３】親和性学習戦略プランナを構築するのに使用されるモジュールを記述する概略図。
【図４】親和性コンテンツを作成するためにどのようにコンテンツ提案およびユーザ対話が発明的システムを用いてフィードバックされるかを記述する概略図。
【図５】ユーザに対して提供されるコンテンツをフィルタにかけるのに使用されるモジュールを記述する概略図。
【図６】単語ポンドを作成するのに使用されるモジュールを記述する概略図。
【図７】本発明の一実施形態のシステム概観の概略図。
【図８】例示的な親和性知識システムのハードウェア概略図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
したがって、教授カリキュラムがどのように作成されるかを改善するシステムおよび方法が、依然として必要とされている。
本発明の主題は、システムが、相互に対する依存親和性および独立親和性を有する単語の親和性知識ライブラリを作成し、この親和性知識ライブラリを使用して、生徒および教師の親和性に基づくカスタマイズされたカリキュラムを作成する、装置、システム、および方法を提供する。
【００１２】
このオンライン・カリキュラム生成システムは、機械学習技法を使用して、効率的かつ効果的な学習体験に向けて最適化されたインテリジェントなコンテンツ個人化性能を可能にする。本特許では、このシステムにおけるこれらの技法の特有性について述べる。システムは、多くの主要コンポーネントを有する。親和性知識ライブラリは、親和性コンテンツ・キュレータによって提供されたコンテンツに基づく、関連性が高く一貫性のあるコンテンツの集積を記憶し、親和性コンテンツ・キュレータは、ターゲットを絞った親和性関心に従って、静的と動的の両方のコンテンツ／情報を識別し、処理し、組織化する。親和性学習モジュールは、一貫性のある学習目標をサポートするために親和性知識ライブラリからの１つまたは複数の要素を使用して作成された学習要素のユニットである。学習戦略計画モジュールは、生徒学習計画サブモジュールおよび戦略的カリキュラム計画サブモジュールからなり、生徒の人口統計学的属性、個別の関心、学習目標、教授テーマ、ユーザまたはユーザ・グループの過去の学習形跡、ユーザおよびユーザ・グループの過去の決定形跡、ならびに他のファクタ、などのデータを使用して、親和性選択行列のセットを作成する。親和性コンテンツ・ジェネレータは、親和性ライブラリを親和性モジュールと共にまたはそれらなしで使用して、かつ親和性選択行列のセットを使用して、コンテンツを動的に生成する。コンテンツ・パトロール・モジュールは、コンテンツがユーザに対して提示される前に、年齢適切性、性、暴力、社会的価値などの基準について結果をフィルタにかける。コンテンツは、提案される方式で提示され、ユーザの決定はシステムにフィードバックされる。
【００１３】
システムは、システムへのユーザ関与の形跡と、親和性ライブラリ中で更新および拡張された新しいコンテンツと、生徒学習計画サブモジュールおよび戦略的カリキュラム計画サブモジュールの調節において使用されるファクタと、に基づくデータを使用して、ユーザおよび／またはユーザ・グループに合わせて更新および個人化し続ける。
【００１４】
システムは、コンテンツのデータベースに基づいて親和性知識ライブラリを作成する。企図されるデータベースは、複数の単語を有する言語データベース、複数の式を有する数学データベース、および、複数のコンピュータ・コード・セグメントを有するコンピュータ・データベースを含む。企図されるデータベースは、書籍および論文（例えば、辞書、教科書、コード・ライブラリ、アルゴリズム・ライブラリ）などの固定コンテンツの一般ソースと、ニュース・サイト、ブログ、およびソーシャル・メディア・アグリゲータなど、動的コンテンツのユーザ特有またはクラス特有ソースとを含む。システムは、データベースを分析し、個別の単語についての独立親和性と、単語ペアについての依存親和性とを定義する。
【００１５】
本願明細書において、「独立親和性」は、言語データベース中の単語など、データベース中の他の単語から独立した値を有する要素の親和性特性を含む。企図される独立親和性は、難しさのレベル、単語のテーマ、トピックおよび／またはコンテキスト中で単語と共に頻繁に現れる単語のベクトル、単語の言語、単語の類義語のリスト、単語の反意語のリスト、単語の語根、単語の部首、単語の音素論的な音、ならびに単語の韻律を含む。本願明細書において、「依存親和性」は、単語ペア中の他方の単語との単語の関係など、ペア中の他方の要素との要素の関係に依存する値を有する要素の親和性特性を含む。企図される関係は、共有される難しさ、共有されるテーマ、共有されるコンテキスト、共有される語根、共有される部首、共有される音声学的な音、共有される音素論的な音、共有される韻律、文コロケーションの確率、段落コロケーションの確率、選択された単語数内（例えば、相互の５単語内または１０単語内）でのコロケーションの確率、および、テーマまたはサブテーマ・コロケーションの確率（例えば、あるテーマ（生物学など）またはサブテーマ（毒物学など）のテキスト内での）を含む。
【００１６】
システムは、独立親和性および依存親和性についての値を導出するのに使用される依存親和性関数および独立親和性関数を有する。例えば、単語についての難しさレベルを決定するための独立親和性関数は、様々な言語学習システム（例えば、簡体字中国語の場合のＨＳＫ、または繁体字中国語の場合のＴＯＣＦＬ）中で単語をルックアップして、単語についての難しさレベルを決定するように構成されたものとすることができる。２つの単語が文中で共にコロケーションをなす確率を決定するための依存親和性関数は、言語データベースを検索して、文中に第１の単語がある場合に文中で第２の単語を見つける確率を決定することができる。システムは、好ましくは、単語に対して関数を実行して、正の独立親和性を有する単語を親和性知識ライブラリに保存し、また、単語ペアに対して関数を実行して、正の依存親和性を有する単語ペアを親和性知識ライブラリに保存する。本願明細書において、「正の親和性」は、ヌルでないまたは０でない値を有する親和性である。いくつかの単語は、どんな正の依存親和性も有さないことがあり、これらは、相互の類義語でない単語、相互とどんな属性も共有しない単語、文中で相互と共に使用されることのない単語などである。システムによって定義された独立親和性によっては、いくつかの単語は、どんな正の独立親和性も有さないことがあり、これらは、どんな語根も有することができない単語などである。いくつかの実施形態では、システムは、１％や０．５％などのしきい値レベルよりも高い確率レベルを有する単語ペアのみを保存することができる。
【００１７】
独立親和性および依存親和性は、単一の値（例えば、単語の言語）、複数の値（例えば、単語の類義語のリスト、または、地質学トピック中で頻繁に共に現れる単語のベクトル）、およびある範囲の値（例えば、単語についてのある範囲の難しさレベル）など、定量化可能な任意の形を有することができる。いくつかの実施形態では、１つまたは複数の独立親和性または依存親和性は、ユーザ・インタフェースを介してユーザによって定義されることが可能である。例えば、教師ユーザが、単語から類義語および／または反意語を手動で追加または除去することができる。
【００１８】
システムは、親和性知識ライブラリに保存された任意の単語ペアについて、対応する依存親和性に応じて単語ペア親和性を導出することができる。例えば、単語「食べる」と「バナナ」との間の単語ペア親和性は、単語「食べる」と「ラディッシュ」との間の単語ペア親和性よりも高い単語ペア親和性を有することができる。というのは、単語「食べる」と「バナナ」は、より頻繁に文中で共に現れるからである。単語ペアは、システムが単語ペアを調べるコンテキストに応じた多くの単語ペア親和性を有することがある。例えば、単語ペア親和性は、科学的コンテキスト内で有するであろう親和性よりも高い親和性を、文学コンテキスト内で有することがある。システムは、単語ペア親和性を決定するとき、依存親和性のいくつかに、重み付きスコアを割り当てることができる。例えば、システムは、同じ韻律を共有する単語ペアよりも、相互の類義語である単語ペアの方に、より大きい重みを割り当てることができる。
【００１９】
少なくとも２つの単語ペアを含む親和性知識ライブラリ中の各単語は、単語ペアがその単語ペア親和性によってランク付けされることが好ましい。例えば、単語「スポーツ」に、単語ペア「スポーツ−野球」、「スポーツ−サッカー」、および「スポーツ−競技場」が関連付けられていることがあり、「スポーツ−サッカー」は最も高い単語ペア親和性を有し、「スポーツ−競技場」は最も低い単語ペア親和性を有する。システムは、単語ペア親和性によってランク順にされたリストを使用して、より低い単語ペア親和性の単語よりも、より高い単語ペア親和性の単語を関連付けることを優先することができる。
【００２０】
親和性知識ライブラリは、親和性ベースのコンテンツ・キュレータによって提供された、関連性が高く一貫性のあるコンテンツの集積を記憶し、親和性ベースのコンテンツ・キュレータは、ターゲットを絞った親和性関心に従って、静的と動的の両方のコンテンツ／コーパス／情報を識別し、処理し、組織化する。キュレータの動作は、ターゲットを絞った親和性関心に従って変動する。システムが処理する親和性関心には、多くのグループがある。
【００２１】
本発明の主題の様々な目的、特徴、態様、および利点は、添付の図面と共に、好ましい実施形態に関する後続の詳細な記述からより明らかになるであろう。図面では、同じ数字は同じコンポーネントを表す。
【００２２】
後続の考察では、本発明の主題に関する多くの例示的な実施形態を提供する。各実施形態は本発明の要素の単一の組合せを表すが、本発明の主題は、開示される要素の可能なすべての組合せを含むと考えられる。したがって、ある実施形態が要素Ａ、Ｂ、およびＣを含み、第２の実施形態が要素ＢおよびＤを含む場合、本発明の主題は、明示的に開示されていなくても、Ａ、Ｂ、Ｃ、またはＤの他の残りの組合せも含むと考えられる。
【００２３】
本願明細書における記述において、また後続の特許請求の範囲全体を通して、「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」の意味は、コンテキストがはっきりと別段に指定しない限り、複数への言及を含む。また、本願明細書における記述において、「〜中」の意味は、コンテキストがはっきりと別段に指定しない限り、「〜中」および「〜上」を含む。
【００２４】
本願明細書において、またコンテキストが別段に指定しない限り、用語「〜に結合される」は、直接的な結合（相互に結合される２つの要素が相互に接する）と間接的な結合（２つの要素間に少なくとも１つの追加要素が位置する）との両方を含むことが意図される。したがって、用語「〜に結合される」および「〜と結合される」は同義的に使用される。相互「に機能的に結合される」２つのコンピュータ・システムは、ネットワーク化された有線接続またはワイヤレス接続を使用して相互に結合される。
【００２５】
コンテキストがそうでないと指定しない限り、本願明細書に記載のすべての範囲は、その端点を含むと解釈されるべきであり、オープンエンドな範囲は、商業上実際的な値を含むと解釈されるべきである。同様に、すべての値リストは、コンテキストがそうでないと指示しない限り、中間値を含むと考えられるべきである。
【００２６】
本願明細書における値の範囲の列挙は、範囲内に入る別々の各値に個別に言及する簡略方法としての働きをすることが意図されるに過ぎない。本願明細書で別段に指示されない限り、個別の各値は、本願明細書で個別に列挙されるかのように、本願明細書に援用される。本願明細書に記載のすべての方法は、本願明細書で別段に指示されない限り、または他の場合にコンテキストによってはっきりと矛盾しない限り、任意の適切な順序で実施されてよい。本願明細書におけるいくつかの実施形態に関して提供されるあらゆる例または例示言語（例えば「など」）の使用は、本発明をよりよく解明することが意図されるに過ぎず、他の方法で特許請求される本発明の範囲に対して限定を課すものではない。本願明細書中のどんな言葉も、本発明の実践に必須な特許請求されないいずれかの要素を示すと解釈されるべきではない。
【００２７】
本願明細書で開示される本発明の代替的な要素または実施形態のグループ化は、限定と解釈されるべきではない。各グループ・メンバは、個別に参照および特許請求されることも可能であり、または、グループの他のメンバもしくは本願明細書に見られる他の要素との任意の組合せで参照および特許請求されることも可能である。グループの１つまたは複数のメンバが、便宜上および／または特許性の理由で、グループに含められることまたはグループから削除されることも可能である。このようないずれかの包含または削除が行われるとき、本願明細書は、修正後のグループを含むと見なされ、したがって、添付の特許請求の範囲で使用されるすべてのマーカッシュ・グループの書かれた記述を満たす。
【００２８】
コンピュータ・システムに向けられたどんな言葉も、個別にまたは集合的に動作するサーバ、インタフェース、システム、データベース、エージェント、ピア、エンジン、コントローラ、または他のタイプのコンピューティング・デバイスを含めた、コンピューティング・デバイスの任意の適切な組合せを含むものとして読まれるべきであることに留意されたい。コンピューティング・デバイスは、有形の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体（例えば、ハードドライブ、固体ドライブ、ＲＡＭ、フラッシュ、ＲＯＭなど）に記憶されたソフトウェア命令を実行するように構成されたプロセッサを備えるものと理解されたい。ソフトウェア命令は、開示される装置に関して以下で考察される役割、任務、または他の機能を提供するよう、コンピューティング・デバイスを構成することが好ましい。特に好ましい実施形態では、様々なサーバ、システム、データベース、またはインタフェースは、ＨＴＴＰ、ＨＴＴＰＳ、ＡＥＳ、公開−秘密鍵交換、ウェブサービスＡＰＩ、知られている金融取引プロトコル、または他の電子情報交換方法におそらく基づく、標準化されたプロトコルまたはアルゴリズムを使用して、データを交換する。データ交換は、パケット交換ネットワーク、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ、ＶＰＮ、または他のタイプのパケット交換ネットワークを介して行われることが好ましい。命令で「プログラム」されるコンピュータ・ソフトウェアは、特にコンピュータ・プロセッサによって実行されたときに本開示に記載のタスクおよび機能を達成するように、開発され、コンパイルされ、非一時的なコンピュータ可読媒体に保存される。
【００２９】
図１において、概略図１００は、入力１１０を示す。入力１１０は、ターゲットを絞った親和性関心１３０と共に親和性コンテンツ・キュレータ１２０に対して供給されて、親和性知識ライブラリ１４０が生成される。親和性知識ライブラリ１４０は、単語ペア関係に基づく依存親和性を含む。入力１１０は、固定コンテンツ・コーパスの一般ソース１１２と、非固定ソース（公開されたフォーラム、ブログ、ニュース・メディア、およびソーシャル・メディアなど）からの動的かつターゲットを絞ったコンテンツとの両方を含む。両方とも、一般に、システムによってアクセス可能なデータベースに記憶されている。
【００３０】
本願明細書において、「固定コンテンツ・コーパス」は、時間経過に伴って変化しない不変のコンテンツを含む。これは、バージョンごとに更新しない、固定の発行日付を有する公開された書籍、論文、辞書、百科辞典、および他のコンテンツを含む。このようなデータは不変であり、このようなデータは通例、新聞、ブログ、フォーラム、およびソーシャル・メディア・サイトなどの可変ソースから引き出される「非固定コンテンツ」とは異なるように扱われる。固定と非固定の両方のコンテンツ・ソースは通常、「信頼性」や「新しさ」など様々な尺度でシステムによって重み付けされる。「信頼性」尺度は通常、非固定ソースがどれくらい信頼できるかを一般に手動で判断する管理者ユーザによって施行される。例えば、しきい値数（例えば１０人のピア）がコンテンツを承認した後でのみ公開されるピア校閲済みソースには、ピア校閲されない非固定ソースよりも、大きい重みが与えられるものとすることができる。「新しさ」尺度は通常、より最近に公開されたソースに対してより大きい重みを与える式を使用して計算され、公開されたばかりのソースに対する新しさ評価１から、何年も前に公開されたソースに対する新しさ評価０へと先細りする対数曲線が用いられる。
【００３１】
このような入力が親和性コンテンツ・キュレータ１２０に対して供給され、親和性コンテンツ・キュレータ１２０は、入力されたソース１１０を、ターゲットを絞った親和性関心１３０と共に分析して、親和性知識ライブラリ１４０を生成する。入力されるソースは、手動で、または関数もしくはテンプレートに基づいて自動で、選ばれてよい。例えば、初心者中国語クラスについての親和性知識ライブラリを生成したい教師は、年度カリキュラムについて計画されている授業計画および試験、ならびに、クラスに割り当てられた書籍、および年齢に適切な様々なソーシャル・メディア・ウェブサイトを、入力としてシステムに入力することができる。一方、上級中国語クラスについての親和性知識ライブラリを生成したい教師は、システムによってアクセス可能なすべての知られている中国語テキストを入力することができる。関連性のあるソースを決定木に基づいて自動的に引き出す、自動化されたフローチャートが作られてもよい。例えば、毎年、自動化されたフローが、学区内の複数の教師によって提出された授業計画、ならびにこの学区内ですべての教師によってクラスに割り当てられた複数の書籍を収集することができる。授業計画、および様々なクラスに割り当てられた書籍は、年ごとに変化する可能性があり、これにより、入力１１０の内容ならびに親和性知識ライブラリ１４０の内容が改変されることになる。
【００３２】
ターゲットを絞った親和性関心１３０は、学習目標を達成するための、単語間の関係を定義する、ターゲットを絞った親和性関心キーワード、文、またはコンテンツのライブラリを含む。これは重要である。なぜなら、類似の文を見つける意味論内容ベースのアプローチでは、「猿はリンゴを食べるのが好きだ」などの文についての意味論は、「猿はバナナを食べるのが好きだ」に対して意味論的に異なると考えられ得るからである。これは、単語「バナナ」は形容詞（例えば、クレージーの類義語）と名詞（例えば、あるタイプの果物）との両方と考えられる可能性があるからである。単語「食べる」についてのターゲットを絞った親和性関心を使用して文を評価するとき、システムは、単語「食べる」と「リンゴ」（名詞としての）との間の親和性距離と、「食べる」と「バナナ」（名詞としての）との間の親和性距離とを、膨大な数のコーパス／情報の中で決定し、それらのコロケーション確率を測定する。親和性関心のターゲットを、ターゲットを絞った親和性関心キーワードのライブラリの周りのみに絞ることによって、システムは、より関連性のある親和性を導出するようプログラムされる。
【００３３】
以下は、単語および単語ペアについての独立親和性と依存親和性との両方を定義するのに使用されることが可能な、種々のタイプのターゲットを絞った親和性関心のリストである。
単語レベル−レキシコンまたは意味論に基づく、ターゲットを絞った親和性関心
類義語。類似する意味の単語。例：善と恩恵
反意語。反対の意味の単語。例：善と悪、邪悪、悪質など
単語レベル−編成に基づく、ターゲットを絞った親和性関心
単語語根（接頭部、接尾部、ラテン語根、ギリシャ語根）。例えば、英語では、接頭部「ｃａｒｎ−」は、肉を意味するラテン語源を有し、ｃａｒｎａｇｅ（大虐殺）、ｃａｒｎａｌ（肉体の）、ｃａｒｎａｌｉｔｙ（肉欲）、ｃａｒｎａｒｙ（納骨堂）、ｃａｒｎａｔｅ（肉体をもつ）、ｃａｒｎａｔｉｏｎ（淡紅色）などのような単語中で現れる。
【００３４】
部首。例えば、中国語では、漢字のセットが、類似する部首／コンポーネントを共有することができる。吃（食べる）、喝（飲む）、および唱（歌う）のような文字はすべて、「口」を意味する部首「口（ｋｏｕ）」を共有する。
単語レベル−音声学的特徴に基づく、ターゲットを絞った親和性関心
音素論的。言語において発生する音の弁別的または対照的なセット。例えば、英語では、音ｐ、ｐｈ、非開放ｐは、単一の音韻論的単位または音素として扱われ、これらの冗長的な音声学上の差は無視される。
【００３５】
韻律（強勢、テンポ、リズム、小休止、情動、話法、文法）。例えば、中国語では、ある音の強勢変異形が、異なる意味を持つことになる。特に、標準中国語では、ある音に対して５つのトーンがあり（４つの強勢変異形および１つの自然トーン）、この言語における音の変異形総数は２０００未満である。ユーザが音を混同すること、および／または単語の発音を誤ることが、非常に起こりやすい。この問題は、テンポ、情動、および他の韻律的要素が関係するときには最悪になる。様々なターゲット関心の、韻律に基づく親和性関心が、助けとなることができる。
文レベル−ターゲットを絞った親和性関心
文中での単語のコロケーション。これは、文中での単語の条件付き確率または共起である。例えば、多くの言語の文中で、単語「好き」は、単語「私」および「食べる」とコロケーションをなす確率が高い。
コンテキスト・レベル−ターゲットを絞った親和性関心
テーマ
これらは、生活体験に関係するトピックを中心としたコンテンツのカテゴリである。例えば、言語学習において、グローバル・チャレンジ、科学技術、現代生活、個人的および公的アイデンティティ、家族と共同体、美と美学、などの６つの主要テーマが使用される。これらの各テーマがさらにサブテーマに拡張されて、コンテンツがよりよく組織化されることが可能である。
単語ベクトル
所与のトピックまたはコンテキスト中で頻繁に共に現れるキーワードのセット。例えば、生物学では、抗原、白血球、Ｔ細胞、キラー細胞などは、免疫学のコンテキストで関連する。
難しさのレベル
初心者から上級までの範囲にわたる学習段階に従って現れる傾向のあるコンテンツ。範囲は通常、質的および／または量的方法を使用してセグメント化されて、科目または学習材料に対する優勢な学習者能力を最もよく記述するレベルが作成される。例えば、「ＨＳＫ」は、簡体字中国語についての学習者の言語能力を測定する６レベル・システムであり、一方、「ＴＯＣＦＬ」は、繁体字中国語についての学習者の言語能力を測定する６レベル・システムである。
【００３６】
親和性知識ライブラリ１４０は、好ましくは、上記のターゲットを絞った親和性関心のうちの少なくとも２つ、３つ、４つ、またはすべてについての単語ペアを含み、ソース中での共起の数に応じて、かつシステムによる他の重み付けのファクタ（信頼性や新しさなど）として、単語ペアを重み付けする。
【００３７】
図２に、企図される親和性学習モジュール練習問題がどのように作られ得るかを示す概略図２００を示す。入力２１０が親和性学習モジュール・ビルダ２４０に対して供給されて、１つまたは複数の親和性学習モジュール２５０が生成される。本願明細書において、「親和性学習モジュール」は、ユーザまたはユーザ・グループのための進取的なモジュールとして、好ましくはリアルタイムで、または必要ならキャッシュされて、一貫性がありターゲットを絞った学習目標をサポートするために親和性知識ライブラリ２１２および学習目標２１４からの１つまたは複数の要素を使用して作成された学習コンテンツのユニットを含む。
【００３８】
親和性学習モジュール・ビルダ２４０は、時間経過に伴って頻繁に更新される必要のある学習モジュールとして、親和性学習モジュール２５０を作成することと維持することの両方を行う。具体的には、親和性学習モジュール・ビルダ２４０のタスクは以下を含む。
【００３９】
（１）個人および／またはユーザ・グループに適した所望の学習目標２１４に応じて、親和性知識ライブラリ２１２からコンテンツ要素を取得する。
（２）ユーザフレンドリな提示のために、親和性学習モジュールのコンテンツをさらに集約および／または変形する。
【００４０】
（３）コンテンツに適した対話を提供するゲーム化および関与計画を編成する。
（４）更新要求２３０に応答して、学習モジュールのコンテンツを、所望の学習目標２１４と更新された親和性知識ライブラリ２１２との両方に同期した状態に維持するために、親和性学習モジュール２５０を必要に応じて手直しする。
【００４１】
学習目標２１４は通常、教師や他のカリキュラム構築者など、管理者ユーザによって生成され、少なくとも（１）ユーザ関心（例えば、技術者、医師、弁護士、金融）、（２）能力（例えば、レベル１、レベル２）、（３）人口統計学的属性（例えば、年齢、人種、主要言語、学習障害）、（４）意思（例えば、リサイクル、スパイラル）を含み、これらは、親和性学習モジュール２５０を生成するために親和性学習モジュール・ビルダ２４０によって使用されることになる。
【００４２】
例として、学習目標２１４は、免疫学に関心を持ち中国語を学習している高校生を定義する情報を含むことができる。加えて、この生徒の現在の中国語学習キャパシティはＨＳＫシステムのレベル４に類似し、この生徒はスパイラル学習戦略に適する。
【００４３】
この学習目標２１４に基づいて、次いで親和性学習モジュール・ビルダ２４０は、白血球やＴ細胞など、免疫学への関心に関係する単語ベクトルを含む親和性知識ライブラリ２１２から中国語テキストを選択しコンパイルすることができる。次いで、親和性学習モジュール・ビルダ２４０はさらに、単語ベクトルをフィルタにかけて、簡体字中国語単語についてのＨＳＫシステムのレベル４の難しさレベルに見合う語彙および文法スタイルを含むように、モジュール・ビルダを制限する。親和性学習モジュール・ビルダ２４０は、８０％や９０％など所与のしきい値よりも高い親和性基準を満たすテキストを選択することが好ましい。親和性知識ライブラリからコンテンツ（この場合は単語）が選択されると、コンテンツは抽象化され、親和性学習モジュール・ビルダ２４０は、ＨＳＫシステムのレベル４にとって適切な単語およびキー文法ポイントを使用して、単語パズル・ゲーム、ならびに穴埋めゲームまたは単語並べ替えゲームを生成することができる。
【００４４】
親和性学習モジュールが生成されると、システムは、更新要求２３０を、親和性学習モジュール・ビルダ２４０および場合によっては学習目標２１４（学習目標が更新される必要がある場合）に対して送って、親和性学習モジュール２５０の１つを更新することができる。例えば、更新要求２３０が受け取られた後、親和性学習モジュール・ビルダ２４０は、ユーザ（またはユーザ・グループ）のために選択された単語を、この生徒の以前の学習形跡（図示せず）と比較することができ、生徒の成績が良かった単語および文法スタイルを除去するかまたはその重みを低減して、生徒の成績が悪かった残りの単語および文法スタイルにコンテンツを集中させるか、または新しい材料に重点を置くことができる。
【００４５】
システムはまた、親和性知識ライブラリを使用して親和性学習モジュールを構築することもできる。これは、単語および単語ペアを生徒親和性のプロファイルと関連付けることによって行うことができ、生徒親和性のプロファイルは、学習目標２１４の代わりに入力として使用されることが可能である。本願明細書において、「生徒親和性」は、難しさレベル、言語、科目、および学習戦略など、生徒または生徒クラスの特性である。生徒についての生徒親和性は、生徒の特性およびゴールを生徒、親、または教師に照会するユーザ・インタフェースなど、ユーザ・インタフェースを介して手動で定義されてよい。生徒についての生徒親和性は、様々な練習問題に対する生徒の結果を分析することによって自動的に定義されてもよい。または、技法の組合せを使用して生徒親和性が定義されてもよい（例えば、生徒および親は最初にアンケートに答え、生徒がシステムを使用するのに伴ってシステムは相応に生徒親和性を調整する）。生徒（または生徒のクラス）が練習問題を完了するのに伴って、練習問題結果の履歴アーカイブがシステムのデータベースにアーカイブされてよく、これを使用して、生徒（または生徒のクラス）についての生徒親和性に値が割り当てられてよい。システムは、システムの各練習問題を生徒が完了するのに伴って生徒親和性を更新することで、生徒親和性を動的に更新することができる。システムはまた、クラス全体の生徒親和性を分析し、管理ユーザに対してユーザ・インタフェースを提供することができ、このユーザ・インタフェースにより、管理ユーザは、生徒親和性を手動でグループにグループ化し（例えば、生徒親和性行列の値を平均することによって）、クラスのサブセット（例えば、クラスの成績上位１０％、またはクラスの成績下位１０％）に適用され得る個人化された生徒親和性行列を作成することができる。好ましい一実施形態では、管理ユーザは、このような個人化された行列を自動的に生成するテンプレートを作成することができる。
【００４６】
親和性学習モジュール・ビルダ２４０は通常、生徒親和性を学習目標モジュールから拾い集めて、生徒プロファイルのためのコンテンツを作成する。システムは、生徒親和性および独立親和性に応じて、親和性知識ライブラリ中の単語を選択することができる。例えば、システムは、単語難しさレベル１を有する生徒が生物学に関心を持っていると決定することができ、この場合、難しさレベル１と生物学のテーマとを有する単語を選択することができる。システムはまた、選択された単語に対して高い親和性レベルを有する単語ペアを調べることによって、追加の単語を選択することもできる。システムは、大域的な単語ペア親和性、またはコンテキストに左右される単語ペア親和性（例えば、生物学テーマのみまたは数学テーマのみに対する単語ペア親和性）を使用して追加の単語を選択し、次いで、選択された単語を使用してプロファイルのための練習問題を構築することができる。練習問題が選択されると、練習問題は、プロファイルのユーザによって使用されるようにプロファイルに追加されてよい。例えば、選択された単語はゲーム構築エンジンに対して供給されてよく、ゲーム構築エンジンは、選択された単語を使用してゲームを構築する。
【００４７】
システムはまた、親和性学習モジュール・ビルダによって作成された練習問題に、１つまたは複数の練習問題親和性を割り当てることもできる。練習問題親和性は通常、練習問題の属性をプロファイルの生徒親和性と比較することによって導出される。次いでシステムは、練習問題親和性を使用して、プロファイルに関連付けられる種々の練習問題をランク順にすることができ、導出された練習問題親和性に従って、プロファイルのユーザに対して提示する練習問題を選択することができる（例えば、練習問題親和性が最も高い５つの練習問題を提示する）。
【００４８】
図３において、概略図３００は、学習アクティビティ・ログ３１２と個人的学習目標３１４とカリキュラム・ログ３１６とを含む入力３１０を使用してどのようにシステムによって親和性学習戦略プランナ３４０が生成され得るかを示す。親和性学習戦略プランナ３４０は、生徒学習挙動を分析し、学習戦略の比較上の有効性を導出し、コンテンツ作成プロセスをガイドする、機械学習技法を使用して、生成されることが好ましい。
【００４９】
学習戦略プランナ３４０は、生徒学習計画モデル・サブモジュールおよび戦略的カリキュラム計画モデル・サブモジュールを備え、生徒の人口統計学的属性、個別の関心、学習目標、教授テーマ、ユーザまたはユーザ・グループの過去の学習形跡、ユーザおよび／またはユーザ・グループの過去の決定形跡、時間経過に伴うカリキュラムの比較上の有効性、ならびに他のファクタ、などのデータを使用する。
【００５０】
学習戦略プランナ３４０は、親和性コンテンツ作成をガイドするために、個人化された親和性選択行列のセットを作成する。学習戦略プランナ３４０は、バックグラウンド学習コンテンツ・キュレーションのために、親和性学習モジュール・ビルダに対する更新要求を生成する。
【００５１】
図４において、概略図４００は、どのように親和性コンテンツ・ジェネレータ４４０が生徒４７０またはクラスのためのコンテンツ４６０を提案できるかを示す。親和性コンテンツ・ジェネレータ４４０は、親和性知識ライブラリ４１０を他の親和性モジュール４２０と共にまたはそれらなしで使用して、かつ親和性学習プランナ４３０からの個人化された親和性選択行列のセットを使用して、親和性コンテンツのパレート最適セットを供する。ユーザがシステムと対話するのに伴って、ユーザの対話４２０のアクティビティ・ログが親和性学習戦略プランナ４３０によって受け取られ、親和性学習戦略プランナ４３０は、親和性選択行列を親和性コンテンツ・ジェネレータ４４０に対して供給する一方、定期的な更新要求を親和性学習モジュール４２０に対して送信し、好ましくは学習目標を更新する。
【００５２】
親和性コンテンツ・ジェネレータがコンテンツを生成するための例示的な手順は、次のとおりである。
（１）生徒ｍに学習要素Ｌｊが提示されたときの、この生徒についての学習親和性の確率スコアを計算する。確率はＳｍ（Ｌｊ）で示される。
【００５３】
【数１】
2019522229.tif 000003
【００５４】
上式で、βは、親和性知識ライブラリ４１０（包括的な生徒についての）または親和性学習モジュール４２０（特有の学習目標を有する特有の生徒またはクラスについての）から収集された学習要素ｊの、ターゲットを絞った親和性関心モデル係数であり、Ｘｍは、学習戦略プランナ４３０から受け取られた生徒親和性選択行列である。
【００５５】
（２）親和性知識ライブラリ４１０および親和性学習モジュール４２０から、候補学習要素のセットを取り出し、計算されたＳｍ値に従ってこれらをパレート最適順にランク付けし、総バンドルが生徒ｍの最小学習効用関数しきい値Ｕを満たすかどうかテストして確認する。計算されたＳｍ値がＵｍしきい値を超える候補学習要素のみを保持する。
【００５６】
【数２】
2019522229.tif 000004
【００５７】
Ｕｍは、管理ユーザによって調整されるか、または親和性学習経路を辿る生徒の所望の強度に応じて自動的に調整されることが可能である（普通、システムによって取り出されるデータベースに保存されたテンプレートに保存される）。
【００５８】
親和性コンテンツ・ジェネレータ４４０によって生成されたコンテンツは、コンテンツ・パトローラ４５０に対して供給されてよく、コンテンツ・パトローラ４５０は、コンテンツをフィルタにかけ、次いでコンテンツ提案４６０を生徒４７０に対して提示する。生徒４７０がシステムを使用するのに伴って、ユーザ対話４２０がアクティビティ・ログによって記録され、アクティビティ・ログは親和性学習戦略プランナ４３０に対して供給される。
【００５９】
図５において、概略図５００は、ネガティブ・コンテンツ親和性知識ライブラリ５３０と、生徒もしくは生徒クラスのユーザ・プロファイル５２０と、手動でデータ投入された単語ベクトルおよび／もしくは係数行列５７０とに基づいて、または管理ユーザ５５０からの手動介入を介して、コンテンツ・パトローラ５４０がどのようにコンテンツ５１０（例えばコンテンツ４６０）をフィルタにかけることができるかを示す。コンテンツは、生徒プロファイル特性、例えば、人口統計学的属性、性、暴力コンテンツ、年齢層、および／または単語の社会的価値に基づいて、フィルタにかけられてよい。コンテンツ・パトローラは、コンテンツがユーザに対して提示される前に、年齢適切性、性、暴力、社会的価値などの基準によって、コンテンツ生成結果をフィルタにかけることができる。
【００６０】
コンテンツ・パトローラ５４０は、１つまたは複数のフィルタに基づいて、不適切なコンテンツを無効にするように常に自動的に動作することが好ましい。ネガティブ・コンテンツ親和性知識ライブラリ５３０は、コンテキスト・レベル単語ベクトルを生成することによって生成され、各コンテキスト・レベル５３２は、年齢（例えば、１８歳未満、１２歳未満）、性（裸、性交、ポルノ）、暴力（格闘技、銃による暴力、路上暴力、暴動）、社会価値（公開講話、ゴシップ、フェイク・ニュース）など、選ばれたフィルタである。次いで、コンテキスト・レベル５３２は、複数のソース、例えば、ネガティブ・コンテンツを有することが分かっているソース５３４に適用されて、ネガティブ・コンテンツ親和性知識ライブラリ５３０が生成されてよい。次いで、ネガティブ・コンテンツ親和性知識ライブラリ５３０は、コンテンツ・パトローラ５４０に対して送信されて、入力コンテンツ５１０のうちでネガティブ・コンテンツを有するかもしれない部分が識別される。いくつかの実施形態では、管理者ユーザが、ソース５３４およびコンテキスト・レベル５３２を選び、一方、他の実施形態では、システムが、ユーザ・プロファイル５２０に応じて、適切なコンテキスト・レベルおよびソースを自動的に適用する。例えば、ユーザ・プロファイルが生徒の年齢を識別することができ、システムはこれを使用して、コンテキスト・レベルがどんな年齢に設定されるべきかを識別することができる。
【００６１】
単語ベクトルおよび関係する係数行列のセット５７０は、最初にシステムによって様々なユーザ・グループのプロファイルに割り当てられているものとすることができるが、許可されたユーザ５５０によってさらに調整されてよい。この調整は、システム・レベルで、あるいはユーザ・レベルで（個別のユーザが、最初にユーザ・グループからのプロファイルを継承し、次いで必要に応じて手動介入を得ることができる）行われてよい。係数行列は、履歴ユーザ・ログ（ユーザがどれくらいの頻度で単語を選択するか、またはユーザがどれくらいの頻度で単語を間違えるかなど）に応じて、システムによって生成される。このような単語（または単語ペア）は、ユーザが間違えない単語（または単語ペア）よりも大きい重みを有することができる。単語ベクトルおよび係数行列５７０は、定期的な方式で（例えば、毎日１度、もしくは毎週１度）自動的に構成されてもよく、または、管理ユーザ５５０によって送信された手動更新要求５６０に応じて更新されてもよい。いくつかの実施形態では、管理ユーザ５５０は、コンテンツ・パトローラ５４０を介して手動でコンテンツを検閲することができ、または、ネガティブ・コンテンツ親和性知識ライブラリ５３０、ユーザ・プロファイル５２０、もしくは単語ベクトルおよび係数行列５７０の入力の、いずれかを微調整することができる。コンテンツ・パトローラ５４０は、新たに生成されたコンテンツがあれば、コンテンツ生成と同じ手順を使用して、単語ベクトルおよび関連する係数行列の存在に基づいてネガティブ・コンテキストの確率スコアを調べるようにプログラムされてもよい。その結果、得られた確率の、構成された強度しきい値を超えるものは、フィルタにかけられることになる。
【００６２】
図６に、生徒６４０のために生成された単語ポンド（ｗｏｒｄ  ｐｏｎｄ）６００を示す。単語ポンド６００は、提案される単語ベクトルおよびそのコンテンツ６６０を生徒６４０のためのユーザ・インタフェースに対して表示するグラフィカルな方法である。単語ポンド６００は、ゲーム化された、視覚に訴えるツールであり、このツールを使用して、ユーザは、システムと対話および関与して中国語語彙などの言語を学習することができる。親和性学習モジュール６１０および親和性知識ライブラリ６２０が、親和性コンテンツ・ジェネレータ６８０に対して供給され、親和性コンテンツ・ジェネレータ６８０は、単語ベクトルおよびコンテンツ６６０を生成し、これらはコンテンツ・パトローラ６５０によってフィルタにかけられ、単語ポンド６００として生徒６４０に対して示される。単語ポンド６００は、単語ペアとして他の多くの単語と関連付けられる中心単語を示す。より高い重みを有する単語ペアには、より低い重みを有する単語ペアよりも大きいサイズおよび濃い色の楕円が与えられる。ここでは、単語ポンドは中心単語との上位３０個の単語ペアを示しているが、システムは、示すべき単語ペアをより多くまたは少なくするしきい値を有することもできる。
【００６３】
ユーザが単語ポンド・マップ上のアンカー単語（ここでは、指アイコンが触れているアンカー単語として示されている）を選んだとき、親和性コンテンツ・ジェネレータ６８０は、親和性知識ライブラリ６２０および親和性学習モジュール６１０からデータを取り出すことになることが好ましい。いくつかの実施形態では、コンテンツは、親和性学習戦略プランナ（図示せず）の影響を受ける可能性があり、親和性学習戦略プランナは、親和性選択行列を親和性コンテンツ・ジェネレータに対して供給して、生徒の学習有効性を学習目標に基づいて最適化することになる。次いで、コンテンツは、コンテンツ・パトローラ６５０によってフィルタにかけられることになることが好ましく、その後、コンテンツ６６０は別の単語ポンドとしてユーザ６４０に対して提示される。新しい単語ポンド・ページ上には、マップのための更新された単語ベクトルと共に、選択されたアンカー単語を中心に置いたセグメントが現れることになる。
【００６４】
部首ポンド・ページ（図示せず）上では、支給されたコンテンツは、単語レベルのコンポーネントについての親和性関心を有する。
辞書上では、ページは、単語の定義を提供することになる。加えて、ページは、さらに関与するための提案勧誘リンクと共に、親和性知識ライブラリからの文、および／または親和性学習モジュール中の文を提示する。
【００６５】
ユーザの関与および／またはアクティビティの形跡を使用して、生徒親和性が更新されてよい。
親和性学習モジュール・ポンドレットが、このようにしてシステムによって生成されてもよい。本願明細書において、「ポンドレット（Ｐｏｎｄｌｅｔ）」は、親和性学習モジュールのインスタンスまたはタイプである。これらの親和性学習モジュールは、事前定義済みの学習目標のセットに基づいて、様々なターゲット・ユーザまたはユーザ・グループに対して作成される。モジュールの集積（ポンドレットのセット）は、システムによって生成されたカリキュラムのセットと見なすことができる。ユーザまたはユーザ・グループがシステムに関与したとき、ユーザ・データの形跡を使用して学習目標のファクタが更新されることになり、これらのファクタは、将来の親和性学習モジュールの形成に影響を及ぼす。同時に、これらのファクタはまた、学習戦略計画モジュールを更新し、これは、新しいポンドレット・セットを提供および提案する際に親和性コンテンツ・ジェネレータに影響を及ぼし、これにより、ユーザまたはユーザ・グループの有効性および効率が最適化される。教室のような環境では、ポンドレットの集積はカリキュラムとして使用されることが可能である。ユーザの学習目標およびキャパシティに応じて、ポンドレットのセットは、学習者または学習者グループ間で異なってよく、これにより、教師は、各生徒または生徒グループのためにカリキュラムをカスタマイズすることができる。教師のような専門家ユーザにとっては、システムによって生成されたモジュールの編成および／または順序をオーバライドして、新しい組合せを後の使用のために記憶することが可能である（マイ・カリキュラム）。ユーザおよび専門家ユーザの関与からのデータの形跡は、両方とも、学習目標および学習戦略計画モジュールについての基礎をなすファクタを変更することになる。
【００６６】
図７に、本願明細書に記載のツールを利用したシステムの概観が示される。機械によって提案されたコンテンツが点線の中に示されており、練習問題、ポンド、およびポンドレットがシステムのユーザに対して提示される。
【００６７】
図８に、生徒ユーザ・インタフェース８２０を親和性システム８３０および管理者ユーザ・インタフェース８４０と機能的に結合するネットワーク８１０の、例示的なハードウェア概略図８００を示す。親和性システム８３０は単一のコンピュータ・システムとして婉曲に示されているが、親和性システム８３０は、分散型コンピュータ・システムであってもよく、またはコンピュータ・サーバ環境中で実装された仮想マシンであってもよい。親和性システム８３０は記憶デバイス８３５に結合され、記憶デバイス８３５は、データベースとして示されているが、ＮＡＳもしくは分散型記憶システムであってもよく、さらにはネットワーク８１０を介して親和性システム８３０に機能的に結合されてもよい。
【００６８】
ネットワーク８１０は、パケット交換ネットワーク、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ、ＶＰＮ、または他の適切なデータ・ハブなど、あるコンピュータ・システムから別のコンピュータ・システムにデータを通信するのに使用される任意のハブであってよい。ネットワーク・インフラストラクチャは、親和性システム８３０上のアプリケーションが生徒インタフェース８２０および管理インタフェース８４０と自由に通信できるようなものである。
【００６９】
生徒インタフェース８２０は、モバイル・フォンとして婉曲に示されているが、親和性システム８３０との通信、および親和性コンテンツ・ジェネレータによって提供されるコンテンツ（ポンドやポンドレットなど）との対話のために生徒が使用できるユーザ・インタフェースを有する任意の適切なコンピュータ・システムであってよい。
【００７０】
管理ユーザ・インタフェース８４０は、ネットワーク８１０と通信可能に結合されたコンピュータ端末として婉曲に示されているが、管理ユーザ（図示せず）が親和性システム８３０と通信してデータを微調整するのを可能にするインタフェースを備えた、任意の適切なコンピュータ・システムであってよい。いくつかの実施形態では、管理ユーザ・インタフェース８４０は、管理ユーザ（教師やカリキュラム設計者など）がテンプレートを改変できるようにカスタマイズされたウェブ・ポータルを介して、親和性システム８３０と対話する。これらのテンプレートは、生徒またはクラスの学習目標、親和性知識ライブラリのための動的ソースおよび固定ソース、親和性知識ライブラリのためのターゲットを絞った親和性関心、生徒またはクラスについての学習目標などである。
【００７１】
本願明細書の発明的概念を逸脱することなく、すでに述べたものの他により多くの修正が可能であることは、当業者には明らかなはずである。したがって、本発明の主題は、添付の特許請求の範囲内を除いては制限されない。さらに、本願明細書と特許請求の範囲との両方を解釈する際、すべての用語は、コンテキストに一致する可能な最も広範な方式で解釈されるべきである。特に、用語「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓおよびｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」は、要素、コンポーネント、または工程を非排他的な方式で指すと解釈されるべきであり、言及される要素、コンポーネント、または工程が、明示的に言及されない他の要素、コンポーネント、または工程と共に存在し、利用され、または結合される場合があることを示す。本願明細書および特許請求の範囲が、Ａ、Ｂ、Ｃ．．．．およびＮからなるグループから選択される何かの少なくとも１つに言及する場合、このテキストは、ＡとＮ、またはＢとＮなどではなく、グループからの１つの要素しか必要としないと解釈されるべきである。
【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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【国際調査報告】
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