(57)【要約】【課題】学習テーマに対応した表示優先度を算出すること。【解決手段】表示優先度算出装置１００は、何らかの学習テーマについて、過去に作成された複数の纏め情報１１０，１２０を取得する。表示優先度算出装置１００は、取得した学習テーマに関する複数の纏め情報１１０，１２０に基づいて、複数の纏め情報１１０，１２０の少なくともいずれかに含まれる複数のコンテンツ１１１〜１１３，１２１〜１２３それぞれについての評価スコアを算出する。表示優先度算出装置１００は、算出した評価スコアを用いて、情報整理教育における探索における、複数のコンテンツ１１１〜１１３，１２１〜１２３それぞれの表示優先度を算出する。【選択図】図１
2018173797.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
特定の学習テーマに関し実行された複数の情報整理結果に基づいて、前記複数の情報整理結果の少なくともいずれかに含まれる複数のコンテンツそれぞれについて、評価スコアを算出し、
前記特定の学習テーマに対応したコンテンツ探索における各コンテンツの表示優先度を、前記評価スコアに基づき算出する、
処理を実行させることを特徴とする表示優先度算出プログラム。
【請求項２】
前記評価スコアを算出する処理は、
前記複数のコンテンツそれぞれについて、当該コンテンツの前記複数の情報整理結果における代表的な配置に基づいて、前記評価スコアを算出する、ことを特徴とする請求項１に記載の表示優先度算出プログラム。
【請求項３】
前記評価スコアを算出する処理は、
前記複数のコンテンツそれぞれについて、当該コンテンツと前記複数の情報整理結果における代表的な配置が共通する他のコンテンツの総数に基づいて、前記評価スコアを算出する、ことを特徴とする請求項２に記載の表示優先度算出プログラム。
【請求項４】
前記評価スコアは、前記学習テーマごとに算出される、ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の表示優先度算出プログラム。
【請求項５】
特定の学習テーマに関し実行された複数の情報整理結果に基づいて、前記複数の情報整理結果の少なくともいずれかに含まれる複数のコンテンツそれぞれについて、評価スコアを算出し、
前記特定の学習テーマに対応したコンテンツ探索における各コンテンツの表示優先度を、前記評価スコアに基づき算出する、
制御部を有することを特徴とする表示優先度算出装置。
【請求項６】
コンピュータが、
特定の学習テーマに関し実行された複数の情報整理結果に基づいて、前記複数の情報整理結果の少なくともいずれかに含まれる複数のコンテンツそれぞれについて、評価スコアを算出し、
前記特定の学習テーマに対応したコンテンツ探索における各コンテンツの表示優先度を、前記評価スコアに基づき算出する、
処理を実行することを特徴とする表示優先度算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、表示優先度算出プログラム、表示優先度算出装置および表示優先度算出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、特定の学習テーマに関する学習行為として、選定された学習テーマについて検索エンジンを用いてインターネットでアクセス可能な種々のコンテンツを収集し、収集したコンテンツを順序付けた纏め情報を作成するキュレーションと呼ばれる行為が行われる。
【０００３】
先行技術としては、例えば、評価の高いコンテンツおよび評価プレイヤーを優先的に画面に表示することにより、市場から評価されており、かつ、専門性のある評価プレイヤーに評価されたコンテンツを収集することを可能とするものがある。また、例えば、抽出した複数のアイテムの各々について算出した、コンテンツ類似度と１以上のキュレーション特有の度合いとの双方に基づいて、抽出した複数のアイテムの各々をランク付けする技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−４１５９６号公報
【特許文献２】特開２０１５−４９８９４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、従来技術では、情報整理教育において学習者に何らかの学習テーマについてキュレーションを行わせる場合、学習者は、学習テーマについて重要な観点や属性を有するコンテンツを見落としてしまうことがある。例えば、学習者は、検索エンジンが順序付けて表示した膨大なコンテンツを精査することが難しく、検索エンジンが下位に表示したコンテンツを見落としてしまう。
【０００６】
１つの側面では、本発明は、キュレーション学習において、学習テーマに対応したコンテンツの表示優先度を算出することができる表示優先度算出プログラム、表示優先度算出装置および表示優先度算出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
１つの実施態様によれば、特定の学習テーマに関し実行された複数の情報整理結果に基づいて、前記複数の情報整理結果の少なくともいずれかに含まれる複数のコンテンツそれぞれについて、評価スコアを算出し、前記特定の学習テーマに対応したコンテンツ探索における各コンテンツの表示優先度を、前記評価スコアに基づき算出する表示優先度算出プログラム、表示優先度算出装置および表示優先度算出方法が提案される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一態様によれば、キュレーション学習において、学習テーマに対応したコンテンツの表示優先度を算出することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施の形態にかかる表示優先度算出方法の一実施例を示す説明図である。
【図２】図２は、表示優先度算出システム２００の一例を示す説明図である。
【図３】図３は、表示優先度算出装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図４】図４は、纏め情報管理テーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図５】図５は、表示優先度管理テーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図６】図６は、表示優先度算出装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。
【図７】図７は、学習者が纏め情報を作成する一例を示す説明図である。
【図８】図８は、学習者が作成した纏め情報の一例を示す説明図である。
【図９】図９は、纏め情報を記憶する一例を示す説明図である。
【図１０】図１０は、コンテンツをグループ化する一例を示す説明図（その１）である。
【図１１】図１１は、コンテンツをグループ化する一例を示す説明図（その２）である。
【図１２】図１２は、コンテンツの修正配置情報を算出する一例を示す説明図である。
【図１３】図１３は、コンテンツの修正配置情報を記憶する一例を示す説明図である。
【図１４】図１４は、修正配置情報を算出した複数の纏め情報の一例を示す説明図である。
【図１５】図１５は、コンテンツの分布を作成する一例を示す説明図である。
【図１６】図１６は、コンテンツの重要度を算出する一例を示す説明図である。
【図１７】図１７は、検索クエリに基づいてコンテンツを検索する一例を示す説明図である。
【図１８】図１８は、修正ランクを算出する一例を示す説明図である。
【図１９】図１９は、コンテンツを表示する一例を示す説明図である。
【図２０】図２０は、算出処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、図面を参照して、本発明にかかる表示優先度算出プログラム、表示優先度算出装置および表示優先度算出方法の実施の形態を詳細に説明する。
【００１１】
（実施の形態にかかる表示優先度算出方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかる表示優先度算出方法の一実施例を示す説明図である。表示優先度算出装置１００は、何らかの学習テーマに対応したコンテンツの探索を含む情報整理教育において、学習テーマに対応したコンテンツの表示優先度を算出するコンピュータである。
【００１２】
学習テーマは、例えば、時事問題である。コンテンツは、例えば、インターネットでアクセス可能なウェブサイトにある情報である。コンテンツは、例えば、紙媒体の論文や書籍に記載された情報であってもよい。情報整理教育は、学習者に、何らかの学習テーマについてキュレーションを行わせることにより、学習者に、学習テーマについて理解させるための教育である。
【００１３】
学習者は、例えば、学習テーマに関する種々のコンテンツから、多面的に様々な観点や属性を有するコンテンツを収集し、収集したコンテンツの内容を理解しつつ、収集したコンテンツを文脈上好ましいと判断した順序で並べた情報整理結果を作成する。情報整理結果は、複数のコンテンツ、または、複数のコンテンツを指定する複数の参照情報を用いて実現される。参照情報は、例えば、インターネットでアクセス可能なウェブサイトのタイトルやＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）である。以下の説明では、情報整理結果を「纏め情報」と表記する場合がある。
【００１４】
学習者が文脈上好ましいと判断する順序は、例えば、先頭から、序章や導入に対応するコンテンツ、本章や本題に対応するコンテンツ、終章や結論に対応するコンテンツという順序である。これにより、学習者は、纏め情報を作成する過程で、学習テーマについて多面的にコンテンツを収集し、学習テーマについて理解しようとする。
【００１５】
これに対し、教育者は、学習者が作成した纏め情報を参照し、学習者の学習テーマに対する理解度を評価することが望まれる。教育者は、例えば、学習者が作成した纏め情報が、学習テーマについて多面的なコンテンツを含むような、情報整理教育において比較的好ましい纏め情報であるか否かを判定し、学習者の学習テーマに対する理解度を評価する。
【００１６】
しかしながら、学習者は、学習テーマについて多面的にコンテンツを収集することが難しく、学習者が作成した纏め情報は、学習テーマにおいて重要である何らかの観点や属性を有するコンテンツを含まないことがある。
【００１７】
学習者は、例えば、検索エンジンが順序付けて表示した膨大なコンテンツを精査することが難しく、検索エンジンが下位に表示したコンテンツに、学習テーマにおいて重要である観点や属性を有するコンテンツがあっても、コンテンツを見落とす場合がある。この場合、学習者が作成する纏め情報は、学習者のコンテンツの探索スキルの不足により、情報整理教育の成果として、比較的好ましくない纏め情報になってしまう。また、学習者は、学習者のコンテンツの探索スキルの不足により、効率よく学習テーマについて学習することが難しくなってしまう。
【００１８】
同様に、学習者は、例えば、検索エンジンが表示するコンテンツが、検索エンジンが検索した時期ごとに異なる傾向があるため、ある時期には、学習テーマにおいて重要である何らかの観点や属性を有するコンテンツを見つけづらい場合がある。この場合も、学習者が作成する纏め情報は、学習者のコンテンツの探索スキルの不足により、情報整理教育の成果として、比較的好ましくない纏め情報になってしまう。また、学習者は、学習者のコンテンツの探索スキルの不足により、効率よく学習テーマについて学習することが難しくなってしまう。
【００１９】
一方で、学習者は、例えば、検索エンジンが上位に表示したコンテンツに、学習テーマにおいて重要である何らかの観点や属性を有するコンテンツがあるにも関わらず、コンテンツを纏め情報に含めない場合がある。この場合、学習者が作成する纏め情報は、学習者の学習テーマに対する理解度の不足により、情報整理教育の成果として、比較的好ましくない纏め情報になってしまう。
【００２０】
結果として、教育者は、学習者が作成した纏め情報を参照しても、学習者の学習テーマに対する理解度を評価することが難しくなってしまう。教育者は、例えば、学習者が作成した纏め情報が、比較的好ましくない纏め情報になった理由が、学習者のコンテンツの探索スキルの不足であるか、学習者の学習テーマに対する理解度の不足であるかを判別することができない。
【００２１】
そこで、本実施の形態では、学習テーマについて過去に作成された複数の纏め情報に基づくコンテンツの評価スコアを用いて、以降の学習テーマについての情報整理教育における、コンテンツの表示優先度を算出する表示優先度算出方法について説明する。これにより、学習者は、表示優先度を用いて、学習者のコンテンツの探索スキルに関わらず、効率よく学習テーマについて学習することが可能になる。結果として、教育者は、学習者の学習テーマに対する理解度を評価しやすくなる。
【００２２】
図１の例では、（１−１）表示優先度算出装置１００は、何らかの学習テーマについて、過去に作成された複数の纏め情報１１０，１２０を取得する。表示優先度算出装置１００は、具体的には、過去に複数の学習者が検索エンジン１０１などを用いて検索したコンテンツを順序付けて作成した複数の纏め情報１１０，１２０を取得する。表示優先度算出装置１００は、具体的には、取得した複数の纏め情報１１０，１２０を、図４に後述する纏め情報管理テーブル４００を用いて記憶する。
【００２３】
（１−２）表示優先度算出装置１００は、取得した複数の纏め情報１１０，１２０に基づいて、複数の纏め情報１１０，１２０の少なくともいずれかに含まれる複数のコンテンツ１１１〜１１３，１２１〜１２３それぞれについての評価スコアを算出する。コンテンツの評価スコアは、コンテンツと観点や属性が共通する他のコンテンツの多さに対応する値である。コンテンツの評価スコアは、例えば、値が小さいほど、過去の学習者が、コンテンツ、およびコンテンツと観点や属性が共通する他のコンテンツを見落としやすかったことを示す。表示優先度算出装置１００は、具体的には、算出した評価スコアを、図５に後述する表示優先度管理テーブル５００を用いて記憶する。
【００２４】
（１−３）表示優先度算出装置１００は、算出した評価スコアを用いて、情報整理教育における探索における、複数のコンテンツ１１１〜１１３，１２１〜１２３それぞれの表示優先度を算出する。表示優先度算出装置１００は、例えば、コンテンツの評価スコアが小さいほど、過去の学習者がコンテンツを見落としやすかったことになるため、以降の学習者が見つけやすくなるように、コンテンツの表示優先度が大きくなるようにする。表示優先度算出装置１００は、具体的には、算出した表示優先度を、図５に後述する表示優先度管理テーブル５００を用いて記憶する。
【００２５】
これにより、表示優先度算出装置１００は、過去に作成された纏め情報に基づいて、以降の情報整理教育における探索において、複数のコンテンツそれぞれについて、過去の学習者が見落としやすかった度合いに応じた表示優先度を算出することができる。そして、表示優先度算出装置１００は、算出した表示優先度に基づいて、膨大なコンテンツのうち、過去の学習者が見落としやすかったコンテンツを、以降の学習者が見つけやすくなるようにすることができる。
【００２６】
結果として、学習者は、コンテンツの探索スキルに関わらず、学習テーマについて多面的にコンテンツを収集しやすく、コンテンツの探索にかかる作業量や時間を低減することができる。そして、学習者は、複数のコンテンツが、何の観点や属性を有するコンテンツであるかを理解し、複数のコンテンツを順序付けることに注力すればよく、効率よく学習テーマについて学習することができる。
【００２７】
一方で、学習者が作成した纏め情報は、学習者のコンテンツの探索スキルの影響が比較的小さく、学習者の学習テーマに対する理解度の影響が比較的大きくなる。このため、教育者は、学習者が作成した纏め情報を参照し、学習者の学習テーマに対する理解度を精度よく評価することができる。
【００２８】
（表示優先度算出システム２００の一例）
次に、図２を用いて、図１に示した表示優先度算出装置１００を適用した、表示優先度算出システム２００の一例について説明する。
【００２９】
図２は、表示優先度算出システム２００の一例を示す説明図である。図２において、表示優先度算出システム２００は、表示優先度算出装置１００と、クライアント装置２０１とを含む。
【００３０】
表示優先度算出システム２００において、表示優先度算出装置１００とクライアント装置２０１とは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。
【００３１】
表示優先度算出装置１００は、クライアント装置２０１から纏め情報を受信し、受信した纏め情報を記憶するコンピュータである。表示優先度算出装置１００は、記憶した纏め情報に基づいて、コンテンツの表示優先度を算出し、算出した表示優先度を記憶する。表示優先度算出装置１００は、例えば、サーバ、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などである。
【００３２】
クライアント装置２０１は、利用者からの操作入力に基づいて、纏め情報を作成し、作成した纏め情報を表示優先度算出装置１００に送信するコンピュータである。クライアント装置２０１は、例えば、ＰＣ、ノートＰＣ、タブレット端末、スマートフォンなどである。
【００３３】
図２に示した表示優先度算出システム２００は、例えば、情報整理教育における学習行為として、学習者にキュレーションを行わせる学習機関によって使用される場合がある。この場合、例えば、表示優先度算出装置１００は、学習行為を管理する、学習機関に所属する教育者によって使用される。一方で、クライアント装置２０１は、学習行為としてキュレーションを行う学習者によって使用される。
【００３４】
この場合、クライアント装置２０１は、学習者の操作入力に基づいて、纏め情報を作成し、表示優先度算出装置１００に送信する。表示優先度算出装置１００は、纏め情報を受信し、受信した纏め情報を、図４に後述する纏め情報管理テーブル４００に記憶する。そして、表示優先度算出装置１００は、図４に後述する纏め情報管理テーブル４００に基づいて、コンテンツの表示優先度を算出する。表示優先度算出装置１００は、作成した表示優先度を、図５に後述する表示優先度管理テーブル５００に記憶する。
【００３５】
ここでは、表示優先度算出装置１００とクライアント装置２０１とが別の装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、表示優先度算出装置１００が、いずれかのクライアント装置２０１としても動作する場合があってもよい。以下の説明では、図２に示した表示優先度算出システム２００が、学習行為として学習者にキュレーションを行わせる学習機関によって使用され、複数のコンテンツそれぞれの表示優先度が算出される場合について説明する。
【００３６】
（表示優先度算出装置１００のハードウェア構成例）
次に、図３を用いて、図２に示した表示優先度算出システム２００に含まれる表示優先度算出装置１００のハードウェア構成例について説明する。
【００３７】
図３は、表示優先度算出装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、表示優先度算出装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、ネットワークＩ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０３と、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４と、記録媒体３０５とを有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。
【００３８】
ここで、ＣＰＵ３０１は、表示優先度算出装置１００の全体の制御を司る。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。
【００３９】
ネットワークＩ／Ｆ３０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ３０３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ３０３には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００４０】
記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御に従って記録媒体３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、例えば、ディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ポートなどである。記録媒体３０５は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発メモリである。記録媒体３０５は、例えば、ディスク、半導体メモリ、ＵＳＢメモリなどである。記録媒体３０５は、表示優先度算出装置１００から着脱可能であってもよい。
【００４１】
表示優先度算出装置１００は、上述した構成部のほか、例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、タッチパネル、スピーカーなどを有してもよい。また、表示優先度算出装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４や記録媒体３０５を有していなくてもよい。
【００４２】
（纏め情報管理テーブル４００の記憶内容）
次に、図４を用いて、表示優先度算出装置１００が記憶する纏め情報管理テーブル４００の記憶内容の一例について説明する。纏め情報管理テーブル４００は、例えば、図３に示した表示優先度算出装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
【００４３】
図４は、纏め情報管理テーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。図４に示すように、纏め情報管理テーブル４００は、学習者と、コンテンツと、ＵＲＬと、配置情報と、修正配置情報とのフィールドを有する。纏め情報管理テーブル４００は、纏め情報ごとに各フィールドに情報を設定することにより、纏め情報がレコードとして記憶される。
【００４４】
学習者のフィールドには、纏め情報を作成した学習者を特定する情報が設定される。学習者を特定する情報は、例えば、学習者の氏名である。図４の例では、学習者を特定する情報は、例えば、ＡやＢなどである。
【００４５】
コンテンツのフィールドには、纏め情報に含まれるコンテンツを特定する情報として、コンテンツの名称が設定される。図４の例では、コンテンツを特定する情報は、コンテンツの符号とタイトルを組み合わせた「ａ：欧州連合−ｗｉｋｉｐｅｄｉａ」などである。ＵＲＬのフィールドには、纏め情報によって順序付けられたコンテンツを特定する情報として、ＵＲＬが設定される。図４の例では、ＵＲＬは、「ｈｔｔｐ：／／ａａｂ」などである。
【００４６】
配置情報のフィールドには、コンテンツの纏め情報における配置を示す情報が設定される。配置情報のフィールドには、例えば、コンテンツが、纏め情報の先頭から何番目のコンテンツであるかを示す相対的な番号が設定される。図４の例では、相対的な番号は、纏め情報のコンテンツの総数に応じた番号である。相対的な番号は、例えば、纏め情報におけるコンテンツの総数に対する、纏め情報の先頭から何番目のコンテンツであるかを示す絶対的な番号の比率である。相対的な番号は、具体的には、纏め情報のｎ個のコンテンツのうちｍ番目のコンテンツであれば、ｎ／ｍである。相対的な番号は、文脈上の位置を示す番号である。文脈上の位置は、コンテンツの内容が、序章から終章までの文脈のうち、いずれの位置に対応する内容であるかを示す。
【００４７】
修正配置情報のフィールドには、コンテンツの複数の纏め情報における代表的な配置を示す情報が設定される。図４の例では、代表的な配置を示す情報は、コンテンツの複数の纏め情報における相対的な番号の代表値である。代表値は、平均値のほか、中央値、最頻値、百分位数などであってもよい。また、代表的な配置は、コンテンツが、何の観点や属性を有するコンテンツであるかを示し、纏め情報において好ましい文脈上の位置がいずれの位置かを示している。例えば、代表的な配置が、纏め情報の末尾であれば、過去の学習者が、終章や結論に対応する観点や属性を有するコンテンツであると判断したことを示し、終章や結論に近い文脈上の位置が好ましいコンテンツであることを示している。
【００４８】
（表示優先度管理テーブル５００の記憶内容）
次に、図５を用いて、表示優先度算出装置１００が記憶する表示優先度管理テーブル５００の記憶内容の一例について説明する。表示優先度管理テーブル５００は、例えば、図３に示した表示優先度算出装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。
【００４９】
図５は、表示優先度管理テーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。図５に示すように、表示優先度管理テーブル５００は、コンテンツと、修正配置情報と、密度と、重要度と、ページランクと、修正ランクとのフィールドを有する。表示優先度管理テーブル５００は、コンテンツごとに各フィールドに情報を設定することにより、表示優先度管理情報がレコードとして記憶される。
【００５０】
コンテンツのフィールドには、纏め情報に含まれるコンテンツを特定する情報として、コンテンツの名称が設定される。図５の例では、コンテンツを特定する情報は、コンテンツの符号とタイトルを組み合わせた「ａ：欧州連合−ｗｉｋｉｐｅｄｉａ」などである。修正配置情報のフィールドには、コンテンツの複数の纏め情報における代表的な配置を示す情報が設定される。図５の例では、代表的な配置を示す情報は、コンテンツの複数の纏め情報における相対的な番号から統計的に算出される代表値である。代表値は、平均値のほか、中央値、最頻値、百分位数などであってもよい。
【００５１】
密度のフィールドには、共通する修正配置情報に対応付けられたコンテンツの総数の多さに対応する密度が設定される。共通する修正配置情報に対応付けられたコンテンツは、共通する観点や属性を有するコンテンツを示している。このため、密度は、過去の学習者が、何らかの観点や属性を有するコンテンツを見つけやすかったか否かを示す評価スコアとして用いることができる。
【００５２】
重要度のフィールドには、密度に基づいて算出された、学習者がコンテンツを見つけやすいように、コンテンツを優先して表示することが好ましいか否かを示す重要度が設定される。ページランクのフィールドには、所定のページランクアルゴリズムによって付与された、コンテンツを優先して表示することが好ましいか否かを示すランクが設定される。修正ランクのフィールドには、重要度とランクとに基づいて算出された、表示優先度として用いられる修正ランクが設定される。
【００５３】
（クライアント装置２０１のハードウェア構成例）
図２に示した表示優先度算出システム２００に含まれるクライアント装置２０１のハードウェア構成例は、図３に示した表示優先度算出装置１００のハードウェア構成例と同様であるため、説明を省略する。クライアント装置２０１は、例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、タッチパネル、スピーカーなどを有してもよい。
【００５４】
（表示優先度算出装置１００の機能的構成例）
次に、図６を用いて、表示優先度算出装置１００の機能的構成例について説明する。
【００５５】
図６は、表示優先度算出装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。表示優先度算出装置１００は、記憶部６００と、取得部６０１と、第１の算出部６０２と、第２の算出部６０３と、並べ替え部６０４と、出力部６０５とを含む。
【００５６】
記憶部６００は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域によって実現される。取得部６０１〜出力部６０５は、制御部となる機能である。取得部６０１〜出力部６０５は、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、ネットワークＩ／Ｆ３０３により、機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶される。
【００５７】
記憶部６００は、複数の纏め情報を記憶する。纏め情報は、複数のコンテンツを順序付けた情報である。纏め情報は、コンテンツ自体を含まず、コンテンツを指定する参照情報を用いて実現されてもよい。コンテンツは、ウェブサイトの情報である。参照情報は、例えば、インターネットでアクセス可能なウェブサイトのタイトルやＵＲＬである。記憶部６００は、例えば、図４に示した纏め情報管理テーブル４００を用いて、纏め情報を記憶する。
【００５８】
また、記憶部６００は、コンテンツの表示優先度などを記憶する。表示優先度は、学習者がコンテンツを見つけやすいように、コンテンツを優先して表示することが好ましいか否かを示している。記憶部６００は、例えば、図５に示した表示優先度管理テーブル５００を用いて、表示優先度を記憶する。これにより、記憶部６００は、コンテンツの表示優先度を算出する際に用いられる、過去の纏め情報を記憶しておくことができ、算出したコンテンツの表示優先度を記憶しておくことができる。
【００５９】
取得部６０１は、学習テーマに関する複数の纏め情報を取得し、記憶部６００に記憶する。学習テーマは、例えば、時事問題である。取得部６０１は、例えば、クライアント装置２０１から纏め情報を受信し、図４に示した纏め情報管理テーブル４００に記憶する。これにより、取得部６０１は、コンテンツの表示優先度を算出する際に用いられる、過去の纏め情報を取得し、第１の算出部６０２に参照させることができる。
【００６０】
第１の算出部６０２は、取得部６０１が取得した複数の纏め情報に基づいて、複数の纏め情報の少なくともいずれかに含まれる複数のコンテンツそれぞれについての評価スコアを算出する。第１の算出部６０２は、例えば、複数のコンテンツを解析し、所定の観点や属性が共通するコンテンツの総数に基づいて、所定の観点や属性を有するコンテンツの希少さを評価した評価スコアを算出する。これにより、第１の算出部６０２は、学習者が見落としやすいコンテンツであるかを判定する基準を取得することができる。
【００６１】
第１の算出部６０２は、複数のコンテンツそれぞれについて、当該コンテンツの複数の纏め情報における代表的な配置に基づいて、当該コンテンツの評価スコアを算出してもよい。代表的な配置は、例えば、コンテンツの複数の纏め情報における平均的な配置などである。代表的な配置は、何の観点や属性を有するコンテンツであるかの指標になりうる。評価スコアは、例えば、代表的な配置が共通するコンテンツの密度である。
【００６２】
第１の算出部６０２は、例えば、複数のコンテンツそれぞれについて、複数の纏め情報それぞれにおけるコンテンツの総数に応じた、複数の纏め情報それぞれにおける相対的な配置に基づいて、複数の纏め情報における代表的な配置を特定する。第１の算出部６０２は、具体的には、複数のコンテンツそれぞれについて、当該コンテンツと複数の纏め情報における代表的な配置が共通する他のコンテンツの総数に基づいて、評価スコアを算出する。
【００６３】
第１の算出部６０２は、より具体的には、複数のコンテンツそれぞれについて、複数の纏め情報それぞれにおける相対的な番号を特定し、特定した相対的な番号の代表値を修正配置情報として算出する。そして、第１の算出部６０２は、複数のコンテンツそれぞれについて、当該コンテンツの評価スコアとして、当該コンテンツを含み、共通する修正配置情報に対応付けられた、観点や属性が共通するコンテンツの総数の多さに対応する密度を算出する。これにより、第１の算出部６０２は、学習者が見落としやすいコンテンツであるかを判定する基準を取得することができる。第１の算出部６０２は、複数の纏め情報それぞれにおけるコンテンツの総数が一定である場合、相対的な番号の代わりに絶対的な番号を用いてもよい。
【００６４】
第１の算出部６０２は、学習テーマごとに、同一のコンテンツについて異なる評価スコアを算出してもよい。これにより、第１の算出部６０２は、学習テーマごとに、学習者が見落としやすいコンテンツであるかを判定する基準を取得することができる。
【００６５】
第２の算出部６０３は、第１の算出部６０２が算出した評価スコアを用いて、情報整理教育の一環である学習テーマに関するコンテンツの探索における、複数のコンテンツそれぞれの表示優先度を算出する。第２の算出部６０３は、例えば、評価スコアが小さいほど、表示優先度が大きくなるように、表示優先度を算出する。第２の算出部６０３は、具体的には、評価スコアの逆数を、表示優先度として算出する。
【００６６】
第２の算出部６０３は、より具体的には、学習者による検索結果に含まれる複数のコンテンツを取得し、複数のコンテンツそれぞれの表示優先度として、複数のコンテンツそれぞれの評価スコアの逆数を算出する。これにより、第２の算出部６０３は、過去の学習者が見落としやすかったコンテンツを、以降の学習者が見つけやすいように表示優先度を算出することができる。
【００６７】
ここで、第２の算出部６０３は、学習者による検索結果に含まれる複数のコンテンツに、評価スコアが算出されていないコンテンツがあれば、コンテンツに所定の評価スコアを設定し、設定した評価スコアに基づいて表示優先度を算出してもよい。これにより、第２の算出部６０３は、過去の学習者が収集せず、評価スコアが算出されなかったコンテンツについても、以降の学習者が見つけやすいように表示優先度を算出することができる。
【００６８】
第２の算出部６０３は、複数のコンテンツそれぞれについて、第１の算出部６０２が算出した評価スコアと、所定のページランクアルゴリズムにより付与したランクとを用いて、当該コンテンツの表示優先度を算出してもよい。第２の算出部６０３は、例えば、評価スコアの逆数とランクとを重みを付けて乗算した乗算結果を、表示優先度として算出する。これにより、第２の算出部６０３は、過去の学習者が見落としやすかった度合いと、学習テーマに対する関連度合いとの２つの基準から、以降の学習者に提示するコンテンツを順序付けることができる。
【００６９】
並べ替え部６０４は、第２の算出部６０３が算出した表示優先度に基づいて、検索結果に含まれる複数のコンテンツをソートし、複数のコンテンツの表示順序を決定する。並べ替え部６０４は、例えば、表示優先度が大きいコンテンツが先頭になるように、検索結果に含まれる複数のコンテンツをソートし、複数のコンテンツの表示順序を決定する。これにより、並べ替え部６０４は、過去の学習者が見落としやすかったコンテンツを、以降の学習者が見つけやすくなるように、複数のコンテンツの表示順序を決定することができる。
【００７０】
出力部６０５は、並べ替え部６０４がソートした複数のコンテンツを出力する。出力部６０５は、例えば、並べ替え部６０４がソートした複数のコンテンツそれぞれのタイトルやＵＲＬなどを出力する。出力部６０５は、具体的には、複数のコンテンツそれぞれのタイトルやＵＲＬなどをクライアント装置２０１のディスプレイに表示するように、クライアント装置２０１を制御する。出力形式は、例えば、ディスプレイへの表示、プリンタへの印刷出力、ネットワークＩ／Ｆ３０３による外部装置への送信、または、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域への記憶である。
【００７１】
（表示優先度算出装置１００が表示優先度を算出する動作例）
次に、図７〜図１９を用いて、表示優先度算出装置１００が表示優先度を算出する動作例について説明する。まず、例えば、図７を用いて、学習者が纏め情報を作成する一例について説明する。
【００７２】
〈学習者が纏め情報を作成する一例〉
図７は、学習者が纏め情報を作成する一例を示す説明図である。図７の例では、教育者は、学習者に学習テーマ「ＥＵ（Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｕｎｉｏｎ）離脱問題」を与え、学習者に学習テーマ「ＥＵ離脱問題」に関する纏め情報を作成させようとしている。
【００７３】
学習者は、何らかの検索エンジンを用いて、キーワード「ＥＵ」でコンテンツを検索し、検索エンジンが表示した膨大なコンテンツから、学習テーマについて多面的にコンテンツを収集しようとする。そして、学習者は、収集したコンテンツの内容を理解し、収集したコンテンツを文脈上好ましいと判断した順序で纏めた纏め情報を作成しようとする。
【００７４】
ここで、学習者は、検索エンジンが表示した膨大なコンテンツのうち、比較的上位に表示したコンテンツを調べて、学習テーマについて多面的にコンテンツを収集しようとする傾向がある。このような学習者は、検索エンジンが下位に表示したコンテンツを見落としがちであり、このような学習者が作成する纏め情報は、学習テーマの重要な観点や属性を有するコンテンツを含まず、情報整理教育の成果として好ましくないことがある。図７の例では、学習者Ｂが、学習テーマの終章に対応する観点や属性を有するコンテンツを含めずに、纏め情報を作成している。
【００７５】
一方で、一部の学習者は、検索エンジンが表示した膨大なコンテンツのうち、比較的下位に表示したコンテンツについても調べて、学習テーマについて多面的にコンテンツを収集しようとすることがある。このような学習者が作成する纏め情報は、学習テーマの重要な観点や属性を有するコンテンツを含み、情報整理教育の成果として好ましいことがある。図７の例では、学習者Ａが、学習テーマの序章、本章、終章のそれぞれに対応する観点や属性を有するコンテンツを含めて、纏め情報を作成している。
【００７６】
また、検索エンジンは、キーワードとの関連度合いのほか、コンテンツの新しさや、コンテンツの最近の注目度合いなどを考慮して、コンテンツを検索することがある。例えば、検索エンジンは、キーワードとの関連度合いが比較的小さくても、最近注目されているコンテンツなどを、上位に表示してしまう場合がある。例えば、検索エンジンは、ＥＵ離脱問題について調べた場合、離脱前と離脱後とでは、異なる観点や属性を有するコンテンツを上位に表示してしまう傾向がある。また、例えば、検索エンジンは、大統領選について調べた場合、選挙前と選挙後とでは、異なる観点や属性を有するコンテンツを上位に表示してしまう傾向がある。
【００７７】
結果として、学習者は、コンテンツを検索する時期によって、学習テーマについて多面的に様々な観点や属性を有するコンテンツを収集することが難しい場合がある。この場合、学習者が作成する纏め情報は、学習テーマの重要な観点や属性を有するコンテンツを含まず、情報整理教育の成果として好ましくないことがある。
【００７８】
このように、過去に複数の学習者が作成した複数の纏め情報においては、学習者が見つけやすい、何らかの観点や属性を有するコンテンツは比較的多くなり、学習者が見落としやすい、何らかの観点や属性を有するコンテンツは比較的少なくなるという性質がある。
【００７９】
したがって、表示優先度算出装置１００は、この性質を利用し、複数の纏め情報に含まれる、ある観点や属性を有するコンテンツの多さを参照すれば、ある観点や属性を有するコンテンツを、過去の学習者が見落としやすかったかを評価することができる。そして、表示優先度算出装置１００は、評価した結果に基づいて、過去の学習者が見落としやすかった、ある観点や属性を有するコンテンツを、以降の学習者が見つけやすくなるようにすることができる。
【００８０】
以下の説明では、表示優先度算出装置１００が、上述した複数の纏め情報を参照して、ある観点や属性を有するコンテンツを過去の学習者が見落としやすかったかを評価し、以降の学習者が見つけやすくなるようにするための具体的な動作について説明する。ここで、図８の説明に移行する。
【００８１】
〈学習者が作成した纏め情報の一例〉
図８は、学習者が作成した纏め情報の一例を示す説明図である。図８において、纏め情報８００は、符号８０１に示す学習テーマ「ＥＵ離脱問題」に沿って、学習者「Ａ」によって作成された纏め情報である。
【００８２】
纏め情報８００は、先頭からコンテンツａ〜ｄを順序付ける情報である。コンテンツａは、タイトル「ａ：欧州連合−ｗｉｋｉｐｅｄｉａ」でありＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ａａｂ」であるウェブサイトである。コンテンツｂは、タイトル「ｂ：ＥＵ離脱賛成派」でありＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ｂｂｂ」であるウェブサイトである。
【００８３】
コンテンツｃは、タイトル「ｃ：ＥＵ離脱反対派」でありＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ｃｃｃ」であるウェブサイトである。コンテンツｄは、タイトル「ｄ：ＥＵ離脱の行く末」でありＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ｄｄｄ」であるウェブサイトである。次に、図９の説明に移行し、表示優先度算出装置１００が、複数の纏め情報を、図４に示した纏め情報管理テーブル４００を用いて記憶しておく一例について説明する。
【００８４】
〈纏め情報を記憶する一例〉
図９は、纏め情報を記憶する一例を示す説明図である。図９の例では、表示優先度算出装置１００は、纏め情報管理テーブル４００の修正配置情報のフィールドを用いなくてもよいため、修正配置情報のフィールドの図示を省略する。
【００８５】
図９において、表示優先度算出装置１００は、纏め情報管理テーブル４００を用いて、図７に示した纏め情報を記憶しておく。まず、表示優先度算出装置１００は、例えば、纏め情報管理テーブル４００の学習者のフィールドを用いて、図６に示した纏め情報を作成した学習者「Ａ」を記憶する。
【００８６】
また、表示優先度算出装置１００は、例えば、纏め情報管理テーブル４００のタイトルとＵＲＬとのフィールドを用いて、図６に示した纏め情報で順序付けられたコンテンツのタイトルとＵＲＬとを記憶する。表示優先度算出装置１００は、具体的には、コンテンツａについて、タイトル「ａ：欧州連合−ｗｉｋｉｐｅｄｉａ」とＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ａａｂ」とを記憶する。
【００８７】
また、表示優先度算出装置１００は、例えば、纏め情報におけるコンテンツの総数「４」を算出し、算出した総数「４」に対する、それぞれのコンテンツａ〜ｄの配置を示す絶対的な番号「１〜４」の比率を算出する。そして、表示優先度算出装置１００は、纏め情報管理テーブル４００の配置情報のフィールドを用いて、算出した比率を記憶する。表示優先度算出装置１００は、具体的には、総数「４」に対する、コンテンツａの順番を示す番号「１」の比率として「１／４」を記憶する。
【００８８】
表示優先度算出装置１００は、同様に、纏め情報管理テーブル４００を用いて、他の纏め情報があれば、他の纏め情報についても記憶しておく。次に、図１０および図１１の説明に移行し、表示優先度算出装置１００が、コンテンツをグループ化する一例について説明する。
【００８９】
〈コンテンツをグループ化する一例〉
図１０および図１１は、コンテンツをグループ化する一例を示す説明図である。図１０において、表示優先度算出装置１００は、コンテンツをグループ化する際に用いる、それぞれのコンテンツのＵＲＬ間の類似度を算出する。表示優先度算出装置１００は、例えば、２つのＵＲＬのスキーム名より後ろにあるホスト名やパス名を比較することにより、２つのＵＲＬの類似度を算出する。表示優先度算出装置１００は、例えば、算出した類似度を、表１０００を用いて記憶する。次に、図１１の説明に移行する。
【００９０】
図１１において、表示優先度算出装置１００は、表１０００を用いて、算出した類似度が閾値を超えたコンテンツ同士をグループ化する。表示優先度算出装置１００は、例えば、閾値として６０％を用いる。そして、表示優先度算出装置１００は、類似度が閾値を超えた、タイトル「ｂ：ＥＵ離脱賛成派」のコンテンツｂと、タイトル「ｆ：イギリスがＥＵを離脱したがる理由」のコンテンツｆとを同じグループＸに設定する。
【００９１】
ここでは、表示優先度算出装置１００が、ＵＲＬ間の類似度を算出する場合について説明したが、これに限らない。例えば、表示優先度算出装置１００は、タイトル間の類似度を算出してもよい。そして、表示優先度算出装置１００は、タイトル間の類似度に基づいてコンテンツをグループ化してもよい。
【００９２】
また、表示優先度算出装置１００は、ＵＲＬ間の類似度と、タイトル間の類似度とに基づいて、コンテンツをグループ化してもよい。また、表示優先度算出装置１００は、クラスタリングの技術を用いて、コンテンツをグループ化してもよい。次に、図１２の説明に移行し、表示優先度算出装置１００が、コンテンツのグループに基づいて、コンテンツの修正配置情報を算出する一例について説明する。
【００９３】
〈コンテンツの修正配置情報を算出する一例〉
図１２は、コンテンツの修正配置情報を算出する一例を示す説明図である。図１２において、表示優先度算出装置１００は、纏め情報管理テーブル４００を参照し、グループのそれぞれのコンテンツを含む纏め情報における、それぞれのコンテンツの順番を示す相対的な番号を取得する。そして、表示優先度算出装置１００は、取得したコンテンツの順番を示す相対的な番号について平均値を算出する。
【００９４】
表示優先度算出装置１００は、例えば、グループＸのコンテンツについて、纏め情報管理テーブル４００の配置情報のフィールドの比率「２／４」や「３／１０」を、相対的な番号として取得する。そして、表示優先度算出装置１００は、取得した比率の平均値「８／２０（０．４）」を、グループＸのコンテンツについての修正配置情報として算出する。
【００９５】
これにより、表示優先度算出装置１００は、複数の纏め情報のそれぞれの纏め情報における総数が異なる場合であっても、何の観点や属性を有するコンテンツであるかを示している修正配置情報を精度よく算出することができる。さらに、表示優先度算出装置１００は、グループ化により、修正配置情報を算出する際に用いることが可能なコンテンツの総数が少なく、統計学的な信頼性が低い修正配置情報が算出されてしまう可能性を低減することができる。次に、図１３の説明に移行する。
【００９６】
〈コンテンツの修正配置情報を記憶する一例〉
図１３は、コンテンツの修正配置情報を記憶する一例を示す説明図である。図１３において、表示優先度算出装置１００は、纏め情報管理テーブル４００の修正配置情報のフィールドを用いて、それぞれのコンテンツについて算出した比率の平均値を記憶する。表示優先度算出装置１００は、例えば、タイトル「ｂ：ＥＵ離脱賛成派」のコンテンツについて、纏め情報管理テーブル４００の修正配置情報のフィールドに、算出した比率の平均値「８／２０（０．４）」を記憶する。
【００９７】
ここで、表示優先度算出装置１００は、グループ化されず、比率の平均値を算出していないコンテンツがある場合、コンテンツについての纏め情報管理テーブル４００の修正配置情報のフィールドに、配置情報のフィールドと同じ比率を記憶する。
【００９８】
これにより、表示優先度算出装置１００は、纏め情報に含まれるコンテンツが、何の観点や属性を有するコンテンツであり、纏め情報において文脈上いずれの位置にあることが好ましいかを特定することができる。次に、図１４〜図１９の説明に移行し、表示優先度算出装置１００が、複数の纏め情報において、何の観点や属性を有するコンテンツの総数が少なく、過去の学習者が見落としやすかったかを評価する場合について説明する。
【００９９】
〈修正配置情報を算出した複数の纏め情報の一例〉
図１４は、修正配置情報を算出した複数の纏め情報の一例を示す説明図である。ここで、表示優先度算出装置１００は、図７〜図１３の動作によって、複数の纏め情報それぞれにおけるコンテンツの修正配置情報を算出し、記憶しているとする。
【０１００】
図１４の例では、直線１４０１〜１４０４は、複数の纏め情報それぞれと、複数の纏め情報それぞれにおけるコンテンツの配置と、複数の纏め情報それぞれにおけるコンテンツの文脈上の位置を示す。文脈上の位置は、コンテンツの内容が、序章から終章までの文脈のうち、いずれの位置に対応する内容であるかを示す。直線１４０１〜１４０４は、それぞれ、纏め情報の文脈上の先頭から、纏め情報の文脈上の末尾までの範囲を示す。纏め情報の文脈上の先頭は「０」で示され、序章に近いことを示す。纏め情報の文脈上の末尾は「１」で示され、終章に近いことを示す。
【０１０１】
直線１４０１〜１４０４上の白丸は、纏め情報に配置されたコンテンツを示す。白丸に付された値は、白丸が示すコンテンツの修正配置情報を示し、白丸が示すコンテンツの文脈上の位置を示す。白丸に、例えば、「０．２５」が付された場合、白丸が示すコンテンツの修正配置情報は「０．２５」であり、例えば、序章と本章との間の位置であることを示す。
【０１０２】
図１４に示すように、複数の纏め情報は、文脈上の種々の位置にあるコンテンツを含み、一部の纏め情報は、文脈上の何らかの位置にあることが好ましいコンテンツを含んでいない。例えば、直線１４０２，１４０３が示すように、一部の纏め情報は、終章に対応する文脈上の位置にコンテンツがなく、終章に対応する観点や属性を有するコンテンツを含んでいない。また、例えば、直線１４０４が示すように、一部の纏め情報は、本章に対応する文脈上の位置にコンテンツがなく、本章に対応する観点や属性を有するコンテンツを含んでいない。次に、図１５の説明に移行し、表示優先度算出装置１００が、これら複数の纏め情報に基づいて、コンテンツの密度を算出する場合について説明する。
【０１０３】
〈コンテンツの分布を作成する一例〉
図１５は、コンテンツの分布を作成する一例を示す説明図である。図１５において、表示優先度算出装置１００は、複数の纏め情報それぞれにおけるコンテンツの修正配置情報に基づいて、文脈上の位置に対応付けて、文脈上の位置にあるコンテンツの総数を示した分布を作成する。表示優先度算出装置１００は、例えば、カーネル密度推定技術を用いて、コンテンツの分布を作成する。
【０１０４】
図１５の例では、直線１５０１は、纏め情報において複数のコンテンツそれぞれの文脈上の位置がどこになるかを示す。グラフ１５１０は、文脈上の位置の範囲に、それぞれの位置にあるコンテンツの総数を対応付けて示した分布である。グラフ１５１０の横軸は、文脈上の位置の範囲を示し、「０〜１」である。グラフの縦軸は、ある文脈上の位置にあるコンテンツの総数を示す。
【０１０５】
グラフ１５１０は、複数の学習者が複数の纏め情報を作成する過程で、ある文脈上の位置にあるコンテンツが収集された多さを示し、ある文脈上の位置にあるコンテンツの密度を示す。直線１５０１、およびグラフ１５１０の部分１５１１に示すように、終章に対応する位置にあるコンテンツの総数は比較的少なく、密度は比較的小さい。直線１５０１、およびグラフ１５１０の部分１５１２に示すように、本章に対応する位置にあるコンテンツの総数は比較的多く、密度は比較的大きい。
【０１０６】
ここで、所定の文脈上の位置にあるコンテンツの密度が小さいほど、所定の文脈上の位置に配置可能なコンテンツは、総数が少ないため、過去の学習者が見落としやすかったコンテンツであり、重要度が大きいと考えられる。表示優先度算出装置１００は、この傾向を利用し、コンテンツの重要度を算出する。次に、図１６の説明に移行し、表示優先度算出装置１００がコンテンツの重要度を算出する一例について説明する。
【０１０７】
〈コンテンツの重要度を算出する一例〉
図１６は、コンテンツの重要度を算出する一例を示す説明図である。図１６において、まず、表示優先度算出装置１００は、纏め情報管理テーブル４００を参照し、複数の纏め情報の少なくともいずれかに含まれる複数のコンテンツそれぞれのタイトルを、表示優先度管理テーブル５００のコンテンツのフィールドに設定する。
【０１０８】
次に、表示優先度算出装置１００は、纏め情報管理テーブル４００を参照し、複数の纏め情報の少なくともいずれかに含まれる複数のコンテンツそれぞれの修正配置情報を、表示優先度管理テーブル５００の修正配置情報のフィールドに設定する。そして、表示優先度算出装置１００は、図１５において作成した分布に基づいて、表示優先度管理テーブル５００に設定された修正配置情報に対応する密度を特定し、表示優先度管理テーブル５００の密度のフィールドに設定する。
【０１０９】
表示優先度算出装置１００は、いずれかのコンテンツについて過去にも密度が算出されていた場合、過去に算出された密度と、今回算出した密度とを用いて、新たな密度を算出し、表示優先度管理テーブル５００の密度のフィールドに設定する。表示優先度算出装置１００は、例えば、過去に算出された密度と、今回算出した密度との平均値を、新たな密度として算出する。
【０１１０】
次に、表示優先度算出装置１００は、密度に基づいて重要度を算出する。表示優先度算出装置１００は、例えば、表示優先度管理テーブル５００に設定された密度の逆数を算出し、表示優先度管理テーブル５００の重要度のフィールドに設定する。これにより、表示優先度算出装置１００は、密度が小さく、過去の学習者が見落としやすかったコンテンツについての重要度を大きくすることができる。次に、図１７の説明に移行し、表示優先度算出装置１００が、クライアント装置２０１から検索クエリを受け付け、クライアント装置２０１に表示させるコンテンツを検索する一例について説明する。
【０１１１】
〈検索クエリに基づいてコンテンツを検索する一例〉
図１７は、検索クエリに基づいてコンテンツを検索する一例を示す説明図である。図１７の例では、表示優先度算出装置１００がコンテンツの重要度を算出した以降、いずれかの時点に、情報整理教育が行われ、表示優先度算出装置１００がコンテンツを検索する場合について説明する。
【０１１２】
表示優先度算出装置１００は、例えば、キーワード「ＥＵ」を含む検索クエリを受け付ける。表示優先度算出装置１００は、キーワード「ＥＵ」でコンテンツを検索する。表示優先度算出装置１００は、検索したコンテンツに、表示優先度管理テーブル５００に記憶されておらず、密度を算出していないコンテンツがあるか否かを判定する。
【０１１３】
図１７の例では、表示優先度算出装置１００は、タイトル「ｅ：英労働者の生活」のコンテンツｅが、密度を算出していないコンテンツであると判定する。表示優先度算出装置１００は、コンテンツｅについて、密度として所定の値を設定し、重要度を算出し、表示優先度管理テーブル５００を用いて記憶する。所定の値は、例えば、０．７５である。これにより、表示優先度算出装置１００は、過去の学習者が収集せず、密度が算出されていないコンテンツについても、密度と重要度とを設定して扱うことができる。次に、図１８の説明に移行し、表示優先度算出装置１００が、表示優先度として修正ランクを算出する一例について説明する。
【０１１４】
〈修正ランクを算出する一例〉
図１８は、修正ランクを算出する一例を示す説明図である。図１８において、表示優先度算出装置１００は、検索したコンテンツそれぞれについて、所定のページランクアルゴリズムを用いてランクを付与する。そして、表示優先度算出装置１００は、コンテンツそれぞれについて、コンテンツの重要度と、コンテンツのランクとに基づいて、修正ランクを算出する。表示優先度算出装置１００は、例えば、下記式（１）に、重要度とランクとを代入することにより、修正ランクを算出する。
【０１１５】
修正ランク＝α×ランク＋β×重要度                                ・・・（１）
【０１１６】
αとβとは、重みであり、ランクと重要度とのいずれを重視するかを示す。αとβとは、α＋β＝１という条件を満たす任意の値である。αとβとは、表示優先度算出装置１００の製造者が予め固定しておく。αとβとは、表示優先度算出装置１００の利用者、例えば、教育者などが設定してもよい。次に、図１９の説明に移行し、表示優先度算出装置１００がコンテンツを表示する一例について説明する。
【０１１７】
ここでは、表示優先度算出装置１００が、コンテンツそれぞれについて、コンテンツの重要度と、コンテンツのランクとに基づいて、修正ランクを算出する場合について説明したが、これに限らない。例えば、表示優先度算出装置１００が、コンテンツそれぞれについて、コンテンツの重要度のみに基づいて、修正ランクを算出する場合があってもよい。
【０１１８】
〈コンテンツを表示する一例〉
図１９は、コンテンツを表示する一例を示す説明図である。図１９において、表示優先度算出装置１００は、表示優先度管理テーブル５００を参照し、修正ランクが大きい順に、検索したコンテンツをソートする。表示優先度算出装置１００は、例えば、修正ランクが最大であるタイトル「ｄ：ＥＵ離脱の行く末」のコンテンツｄが、１番上位になるようにソートする。そして、表示優先度算出装置１００は、ソートした順序に基づいて、クライアント装置２０１がコンテンツを表示するように、クライアント装置２０１を制御する。
【０１１９】
このように、表示優先度算出装置１００は、修正ランクに基づいて、過去の学習者が見落としやすかったコンテンツを、クライアント装置２０１において上位に表示させるようにすることができ、以降の学習者が見つけやすいようにすることができる。また、表示優先度算出装置１００は、修正ランクに基づいて、ランクだけを用いた場合には下位に表示されてしまうが、学習テーマについて重要な観点や属性を有するコンテンツを上位に表示することができる。
【０１２０】
結果として、学習者は、コンテンツの探索スキルの有無によらず、学習テーマについて効率よく学習することができる。また、学習者は、纏め情報を作成し終えてから、纏め情報に何の観点や属性を有するコンテンツが不足していたかを教育者から指導されなくても、纏め情報を作成する時点で学習テーマについて重要な観点や属性を有するコンテンツを探索しやすくなる。そして、学習者は、学習テーマについて重要な観点や属性を有するコンテンツを見つけ、コンテンツの内容を理解することができ、学習テーマについて効率よく学習することができる。
【０１２１】
このため、纏め情報は、学習者の探索スキルが反映されづらく、学習者の学習テーマに対する理解度が反映されやすくなる。そして、教育者は、学習者が作成した纏め情報を参照し、学習者の学習テーマに対する理解度を精度よく評価しやすくなる。
【０１２２】
（表示優先度を算出する算出処理手順の一例）
次に、図２０を用いて、表示優先度算出装置１００が実行する、表示優先度を算出する算出処理手順の一例について説明する。
【０１２３】
図２０は、算出処理手順の一例を示すフローチャートである。図２０において、まず、表示優先度算出装置１００は、複数の学習者のそれぞれの学習者によって作成された、学習テーマに沿ったコンテンツを含む纏め情報を取得し、纏め情報管理テーブル４００を用いて記憶する（ステップＳ２００１）。
【０１２４】
次に、表示優先度算出装置１００は、纏め情報管理テーブル４００を参照し、複数の纏め情報の少なくともいずれかに含まれる複数のコンテンツのそれぞれのコンテンツについて修正配置情報を生成する（ステップＳ２００２）。表示優先度算出装置１００は、算出した修正配置情報を、纏め情報管理テーブル４００を用いて記憶する。
【０１２５】
そして、表示優先度算出装置１００は、纏め情報管理テーブル４００を参照し、複数のコンテンツのそれぞれのコンテンツと修正配置情報が共通するコンテンツの密度を算出する（ステップＳ２００３）。表示優先度算出装置１００は、算出した密度を、表示優先度管理テーブル５００を用いて記憶する。
【０１２６】
その後、表示優先度算出装置１００は、複数のコンテンツに、過去に密度を算出したコンテンツがあるか否かを判定する（ステップＳ２００４）。ここで、過去に密度を算出したコンテンツがない場合（ステップＳ２００４：Ｎｏ）、表示優先度算出装置１００は、ステップＳ２００６の処理に移行する。
【０１２７】
ここで、過去に密度を算出したコンテンツがある場合（ステップＳ２００４：Ｙｅｓ）、表示優先度算出装置１００は、過去に算出した密度に基づいて、表示優先度管理テーブル５００の密度を更新する（ステップＳ２００５）。
【０１２８】
次に、表示優先度算出装置１００は、学習テーマに沿った検索クエリを受け付ける（ステップＳ２００６）。そして、表示優先度算出装置１００は、検索クエリに基づいて、所定のページランクアルゴリズムを利用した検索結果として、複数のコンテンツと、複数のコンテンツのそれぞれのコンテンツのランクとを取得する（ステップＳ２００７）。
【０１２９】
次に、表示優先度算出装置１００は、検索結果に含まれる複数のコンテンツに、密度が未算出のコンテンツがあるか否かを判定する（ステップＳ２００８）。密度が未算出のコンテンツがない場合（ステップＳ２００８：Ｎｏ）、表示優先度算出装置１００は、ステップＳ２０１０の処理に移行する。
【０１３０】
一方で、密度が未算出のコンテンツがある場合（ステップＳ２００８：Ｙｅｓ）、表示優先度算出装置１００は、密度が未算出のコンテンツについて密度の初期値を設定し、表示優先度管理テーブル５００を用いて記憶する（ステップＳ２００９）。
【０１３１】
次に、表示優先度算出装置１００は、表示優先度管理テーブル５００を参照し、密度に応じたコンテンツの重要度を算出し、表示優先度管理テーブル５００を用いて記憶する（ステップＳ２０１０）。そして、表示優先度算出装置１００は、検索結果に含まれるランクと、算出した重要度とに基づいて、コンテンツに修正ランクを付与する（ステップＳ２０１１）。
【０１３２】
次に、表示優先度算出装置１００は、修正ランクに基づいて、検索結果に含まれる複数のコンテンツをソートして表示する（ステップＳ２０１２）。そして、表示優先度算出装置１００は、算出処理を終了する。これにより、表示優先度算出装置１００は、過去の学習者が見落としやすかったコンテンツを、以降の学習者が見つけやすくなるようにすることができる。
【０１３３】
以上説明したように、表示優先度算出装置１００によれば、学習テーマに関する複数の纏め情報に基づいて、複数の纏め情報の少なくともいずれかに含まれる複数のコンテンツそれぞれについての評価スコアを算出することができる。表示優先度算出装置１００によれば、算出した評価スコアを用いて、以降の情報整理教育に含まれるコンテンツの探索における複数のコンテンツそれぞれの表示優先度を算出することができる。これにより、表示優先度算出装置１００は、以降の情報整理教育で、学習者がコンテンツの探索を行う際に、過去に学習者が見落としやすかったコンテンツを、見つけやすいようにすることが可能である。このため、以降の情報整理教育での学習者は、効率よく学習テーマについて学習することができる。また、教育者は、学習者が作成した纏め情報に、学習者の学習テーマに対する理解度が反映されやすいため、纏め情報を参照して精度よく学習者の学習テーマに対する理解度を評価することができる。
【０１３４】
また、表示優先度算出装置１００によれば、複数のコンテンツそれぞれについて、当該コンテンツの複数の纏め情報における代表的な配置に基づいて、評価スコアを算出することができる。これにより、表示優先度算出装置１００は、コンテンツが、過去の学習者に文脈上いずれの位置が好ましいと判断されたかを評価し、何の観点や属性を有するコンテンツであるかを評価した評価スコアを算出することができる。このため、表示優先度算出装置１００は、何の観点や属性を有するコンテンツが、過去に学習者が見落としやすかったコンテンツであるかを考慮して、表示優先度を算出することができる。
【０１３５】
また、表示優先度算出装置１００によれば、複数のコンテンツそれぞれについて、当該コンテンツと複数の纏め情報における代表的な配置が共通する他のコンテンツの総数に基づいて、評価スコアを算出することができる。これにより、表示優先度算出装置１００は、コンテンツが、何の観点や属性を有するコンテンツであるかを評価し、かつ、見落としやすかった度合いを評価した評価スコアを算出することができる。このため、表示優先度算出装置１００は、過去に学習者が見落としやすかったコンテンツほど、表示優先度が大きくなるように算出することができる。
【０１３６】
また、表示優先度算出装置１００によれば、コンテンツの評価スコアを、学習テーマごとに算出することができる。これにより、表示優先度算出装置１００は、同一のコンテンツでも、学習テーマごとに異なる評価スコアを算出することができる。このため、表示優先度算出装置１００は、学習テーマごとに、コンテンツが、学習テーマに対する何の観点や属性を有するコンテンツであるかを評価し、評価スコアを算出することができる。
【０１３７】
また、表示優先度算出装置１００によれば、複数の纏め情報のいずれにも含まれないコンテンツがある場合、当該コンテンツに所定の評価スコアを設定し、設定した所定の評価スコアを用いて当該コンテンツの表示優先度を算出することができる。これにより、表示優先度算出装置１００は、過去に学習者が用いなかったコンテンツについても表示優先度を算出することができる。
【０１３８】
また、表示優先度算出装置１００によれば、複数のコンテンツそれぞれについて、算出した評価スコアと、所定のページランクアルゴリズムにより付与したランクとを用いて、表示優先度を算出することができる。これにより、表示優先度算出装置１００は、過去の学習者が見落としやすかった度合いを示す評価スコアと、学習テーマに対する関連度合いを示すランクとの２つの基準から、表示優先度を算出し、以降の学習者に提示するコンテンツを順序付けることができる。
【０１３９】
また、表示優先度算出装置１００によれば、複数のコンテンツそれぞれについて、複数の纏め情報それぞれにおけるコンテンツの総数に応じた複数の纏め情報それぞれにおける相対的な配置に基づいて複数の纏め情報における代表的な配置を特定することができる。これにより、表示優先度算出装置１００は、複数の纏め情報それぞれにおけるコンテンツの総数が異なる場合であっても、統一した基準で評価スコアを算出することができる。
【０１４０】
なお、本実施の形態で説明した表示優先度算出方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本表示優先度算出プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また本表示優先度算出プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
【０１４１】
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１４２】
（付記１）コンピュータに、
特定の学習テーマに関し実行された複数の情報整理結果に基づいて、前記複数の情報整理結果の少なくともいずれかに含まれる複数のコンテンツそれぞれについて、評価スコアを算出し、
前記特定の学習テーマに対応したコンテンツ探索における各コンテンツの表示優先度を、前記評価スコアに基づき算出する、
処理を実行させることを特徴とする表示優先度算出プログラム。
【０１４３】
（付記２）前記評価スコアを算出する処理は、
前記複数のコンテンツそれぞれについて、当該コンテンツの前記複数の情報整理結果における代表的な配置に基づいて、前記評価スコアを算出する、ことを特徴とする付記１に記載の表示優先度算出プログラム。
【０１４４】
（付記３）前記評価スコアを算出する処理は、
前記複数のコンテンツそれぞれについて、当該コンテンツと前記複数の情報整理結果における代表的な配置が共通する他のコンテンツの総数に基づいて、前記評価スコアを算出する、ことを特徴とする付記２に記載の表示優先度算出プログラム。
【０１４５】
（付記４）前記評価スコアは、前記学習テーマごとに算出される、ことを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の表示優先度算出プログラム。
【０１４６】
（付記５）前記表示優先度を算出する処理は、
前記複数の情報整理結果のいずれにも含まれないコンテンツがある場合、当該コンテンツに所定の評価スコアを設定し、設定した前記所定の評価スコアを用いて当該コンテンツの前記表示優先度を算出する、ことを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の表示優先度算出プログラム。
【０１４７】
（付記６）前記表示優先度を算出する処理は、
前記複数のコンテンツそれぞれについて、算出した前記評価スコアと、所定のページランクアルゴリズムにより付与したランクとを用いて、前記表示優先度を算出する、ことを特徴とする付記１〜５のいずれか一つに記載の表示優先度算出プログラム。
【０１４８】
（付記７）前記コンピュータに、
前記複数のコンテンツそれぞれについて、前記複数の情報整理結果それぞれにおけるコンテンツの総数に応じた、前記複数の情報整理結果それぞれにおける相対的な配置に基づいて、前記複数の情報整理結果における代表的な配置を特定する、処理を実行させることを特徴とする付記２または３に記載の表示優先度算出プログラム。
【０１４９】
（付記８）特定の学習テーマに関し実行された複数の情報整理結果に基づいて、前記複数の情報整理結果の少なくともいずれかに含まれる複数のコンテンツそれぞれについて、評価スコアを算出し、
前記特定の学習テーマに対応したコンテンツ探索における各コンテンツの表示優先度を、前記評価スコアに基づき算出する、
制御部を有することを特徴とする表示優先度算出装置。
【０１５０】
（付記９）コンピュータが、
特定の学習テーマに関し実行された複数の情報整理結果に基づいて、前記複数の情報整理結果の少なくともいずれかに含まれる複数のコンテンツそれぞれについて、評価スコアを算出し、
前記特定の学習テーマに対応したコンテンツ探索における各コンテンツの表示優先度を、前記評価スコアに基づき算出する、
処理を実行することを特徴とする表示優先度算出方法。
【符号の説明】
【０１５１】
１００  表示優先度算出装置
１０１  検索エンジン
１１０，１２０，８００  纏め情報
１１１〜１１３，１２１〜１２３  コンテンツ
２１０  ネットワーク
３００  バス
３０１  ＣＰＵ
３０２  メモリ
３０３  ネットワークＩ／Ｆ
３０４  記録媒体Ｉ／Ｆ
３０５  記録媒体
４００  纏め情報管理テーブル
５００  表示優先度管理テーブル
６００  記憶部
６０１  取得部
６０２  第１の算出部
６０３  第２の算出部
６０４  並べ替え部
６０５  出力部
８０１  符号
１４０１〜１４０４，１５０１  直線
１５１０  グラフ
【図１】
2018173797.tif 000003
【図２】
2018173797.tif 000004
【図３】
2018173797.tif 000005
【図４】
2018173797.tif 000006
【図５】
2018173797.tif 000007
【図６】
2018173797.tif 000008
【図７】
2018173797.tif 000009
【図８】
2018173797.tif 000010
【図９】
2018173797.tif 000011
【図１０】
2018173797.tif 000012
【図１１】
2018173797.tif 000013
【図１２】
2018173797.tif 000014
【図１３】
2018173797.tif 000015
【図１４】
2018173797.tif 000016
【図１５】
2018173797.tif 000017
【図１６】
2018173797.tif 000018
【図１７】
2018173797.tif 000019
【図１８】
2018173797.tif 000020
【図１９】
2018173797.tif 000021
【図２０】
2018173797.tif 000022