(57)【要約】【課題】適切な教育コンテンツの提示を支援することができる教育支援システム等を提供する。【解決手段】本発明の一態様に係る教育支援システム１００は、教育コンテンツの提示を支援する教育支援システムであって、第１の教育コンテンツが提示されている間の被教育者の態度を示す態度情報を取得する第１の取得部１０１と、第１の取得部１０１で取得された態度情報に基づいて、第２の教育コンテンツを決定する決定部１０２と、決定部１０２で決定された第２の教育コンテンツを出力する出力部１０３とを備える教育支援システムである。【選択図】図１
2018124351.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の教育コンテンツが提示されている間の被教育者の態度を示す態度情報を取得する第１の取得部と、
取得された前記態度情報に基づいて、第２の教育コンテンツを決定する決定部と、
決定された前記第２の教育コンテンツを出力する出力部とを備える
教育支援システム。
【請求項２】
前記決定部は、取得された前記態度情報から教育コンテンツ決定ルールに従って前記第２の教育コンテンツを導出することにより前記第２の教育コンテンツを決定し、
前記教育支援システムは、さらに、
決定された前記第２の教育コンテンツに対する前記被教育者の理解度を取得する第２の取得部と、
決定された前記第２の教育コンテンツ、および、取得された前記理解度に従って、前記教育コンテンツ決定ルールを更新する更新部とを備え、
前記決定部は、さらに、確率εで、取得された前記態度情報から前記教育コンテンツ決定ルールに従って前記第２の教育コンテンツを導出せずに、ランダムに前記第２の教育コンテンツを決定する
請求項１に記載の教育支援システム。
【請求項３】
前記理解度は、音声認識によって所定のキーワードの発言を検出することにより取得される
請求項２に記載の教育支援システム。
【請求項４】
前記教育コンテンツ決定ルールは、取得された前記態度情報から複数の教育コンテンツのそれぞれに対する価値を推定するためのニューラルネットワークで表され、
前記更新部は、取得された前記態度情報に基づく値を報酬として用いて、前記第２の教育コンテンツに対して推定される価値を更新し、更新された前記価値に基づいて前記ニューラルネットワークのパラメータを更新する
請求項２または３に記載の教育支援システム。
【請求項５】
前記決定部は、前記第２の教育コンテンツをランダムに決定する際、複数の教育コンテンツのそれぞれに対して当該教育コンテンツの難易度が対応付けられた難易度情報を参照し、前記難易度情報において対応付けられた難易度が所定の条件を満たす複数の教育コンテンツから、前記第２の教育コンテンツをランダムに決定する
請求項２〜４のいずれか１項に記載の教育支援システム。
【請求項６】
前記更新部は、さらに、決定された前記第２の教育コンテンツ、および、取得された前記理解度に従って、前記難易度情報を更新する
請求項５に記載の教育支援システム。
【請求項７】
第１の教育コンテンツが提示されている間の被教育者の態度を示す態度情報を取得する第１の取得ステップと、
取得された前記態度情報に基づいて、第２の教育コンテンツを決定する決定ステップと、
決定された前記第２の教育コンテンツを出力する出力ステップとを含む
教育支援方法。
【請求項８】
請求項７に記載の教育支援方法をコンピュータに実行させるための
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、教育コンテンツの提示を支援する教育支援システム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、人材育成および学習支援を実行するためのシステムが提案されている。具体的には、大学側に設けられたサーバにおいて、計測部は、学生の能力値を診断した診断結果をもとに、能力値の指標として分類した複数の要素ごとの充実度を計測する。
【０００３】
学生が将来モデルの選択入力を行うと、比較部が、その将来モデルについて、学生の能力値を計測した計測結果と、当該将来モデルに対して設定された能力のレベル値とを複数の要素ごとに比較する。比較部は、計測された能力値と、設定されたモデルのレベル値との比較により、モデルのレベル値に満たない能力値を示した要素につき、その満足しない程度を評価することもできる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−３０１２５７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、被教育者に提示された教育コンテンツが、被教育者にとって適切な教育コンテンツではない場合がある。あるいは、提示された教育コンテンツよりも適切な教育コンテンツが存在する可能性がある。
【０００６】
そこで、本発明は、適切な教育コンテンツの提示を支援することができる教育支援システム等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】
上記目的を達成するため、本発明の一態様に係る教育支援システムは、第１の教育コンテンツが提示されている間の被教育者の態度を示す態度情報を取得する第１の取得部と、取得された前記態度情報に基づいて、第２の教育コンテンツを決定する決定部と、決定された前記第２の教育コンテンツを出力する出力部とを備える。
【０００８】
また、本発明の一態様に係る教育支援方法は、第１の教育コンテンツが提示されている間の被教育者の態度を示す態度情報を取得する第１の取得ステップと、取得された前記態度情報に基づいて、第２の教育コンテンツを決定する決定ステップと、決定された前記第２の教育コンテンツを出力する出力ステップとを含む。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一態様に係る教育支援システム等は、適切な教育コンテンツの提示を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態１における教育支援システムの構成を示すブロック図
【図２】実施の形態１における教育支援システムの動作を示すシーケンス図
【図３】実施の形態１における教育支援システムの動作を示すフローチャート
【図４】実施の形態２における教育支援システムの構成を示すブロック図
【図５】実施の形態２における教育コンテンツ決定ルールを示す模式図
【図６】実施の形態２における教育支援システムの動作を示すシーケンス図
【図７】実施の形態２における教育支援システムの動作を示すフローチャート
【図８】実施の形態２における教育コンテンツ決定処理を示すフローチャート
【図９】実施の形態２における教育コンテンツの提示画面の第１の具体例を示す概念図
【図１０】実施の形態２における教育コンテンツの提示画面の第２の具体例を示す概念図
【図１１】実施の形態２における教育コンテンツの提示画面の第３の具体例を示す概念図
【図１２】実施の形態２の変形例における難易度情報を示すデータテーブル図
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示す。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置および接続形態、動作の順序等は、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素は、任意の構成要素として説明される。
【００１２】
また、以下の説明において、表現上、第１、第２および第３などの序数が構成要素などに対して付与されている場合がある。これらの序数は、適宜、付け替えられてもよいし、取り除かれてもよい。また、新たな序数が構成要素などに対して付け加えられてもよい。
【００１３】
（実施の形態１）
図１は、本実施の形態における教育支援システムの構成を示すブロック図である。図１のように、教育支援システム１００は、第１の取得部１０１、決定部１０２および出力部１０３を備える。
【００１４】
教育支援システム１００は、１つの装置で構成されてもよいし、複数の装置で構成されてもよい。教育支援システム１００は、例えば、教育コンテンツの提示を支援するコンピュータシステムである。教育支援システム１００が備える複数の構成要素は、専用の複数の電気回路、または、汎用の単一の電気回路によって実装されてもよい。また、第１の取得部１０１および出力部１０３の一部または全部が、共通の入出力装置であってもよい。
【００１５】
また、例えば、教育コンテンツは、画像、音声、または、それらの組み合わせ等で構成される。教育コンテンツは、人の声だけでなく、様々な音を含んでいてもよい。また、教育コンテンツは、動画を含んでいてもよいし、テキスト（文字）の情報を含んでいてもよい。教育コンテンツは、１以上の問題（テスト）を含んでいてもよい。
【００１６】
第１の取得部１０１は、態度情報を取得する取得器である。態度情報は、教育コンテンツが提示されている間の被教育者の態度を示す。教育コンテンツが提示されている間の被教育者の態度は、教育コンテンツの提示前後の態度を含んでもよい。例えば、態度情報は、教育コンテンツが提示される前の被教育者の態度、教育コンテンツの提示が終了してから次の教育コンテンツが提示されるまでの間の被教育者の態度、および、教育コンテンツ終了後の被教育者の態度等を示してもよい。
【００１７】
ここで、被教育者の態度は、提示されている教育コンテンツに含まれる指示に基づいて行われる言動ではなく、このような指示とは無関係に、提示されている教育コンテンツに対する被教育者の感情等に基づいて現れる言動および表情等である。
【００１８】
具体的には、被教育者の態度は、被教育者の感情等により現れる表情、姿勢、および、ため息等である。被教育者の態度は、被教育者の感情等により現れる「難しい」および「眠い」等の発言でもよい。
【００１９】
また、被教育者の態度情報は、さらに、被教育者の属性情報を含んでいてもよい。例えば、被教育者の態度情報は、被教育者の年齢、学年、学校および進学希望先の情報等を含んでいてもよい。また、被教育者の態度情報は、さらに、被教育者の学習関連情報を含んでいてもよい。例えば、被教育者の態度情報は、被教育者の得意科目、苦手科目および過去の学習履歴等を含んでいてもよい。
【００２０】
言い換えれば、態度情報に、被教育者の属性情報および学習関連情報等が付加されていてもよい。第１の取得部１０１は、このような態度情報を取得することにより、被教育者の属性情報および学習関連情報等を取得してもよい。
【００２１】
第１の取得部１０１は、センサから有線または無線の通信によって態度情報を取得してもよい。あるいは、第１の取得部１０１は、センサを含んでいてもよいし、センサに含まれていてもよい。センサとして、画像センサが用いられてもよいし、音声センサが用いられてもよいし、画像センサと音声センサとの組み合わせが用いられてもよい。
【００２２】
第１の取得部１０１は、画像センサにより、被教育者の表情および姿勢等を取得してもよい。第１の取得部１０１は、音声センサにより、被教育者のため息および発言等を取得してもよい。すなわち、第１の取得部１０１は、画像センサおよび音声センサのうち少なくとも１つにより、態度情報を取得してもよい。
【００２３】
センサは、教育コンテンツを提示するための装置に含まれていてもよく、具体的には、タブレットコンピュータ、携帯電話、スマートフォンまたはパーソナルコンピュータ等に含まれていてもよい。
【００２４】
決定部１０２は、教育コンテンツを決定する決定器である。具体的には、決定部１０２は、第１の取得部１０１で取得された態度情報に基づいて、教育コンテンツを決定する。ここで、第１の取得部１０１で取得された態度情報は、第１の教育コンテンツが提示されている間の被教育者の態度を示す。そして、決定部１０２は、その態度情報に基づいて、第２の教育コンテンツを決定する。
【００２５】
第２の教育コンテンツは、新たに提示される教育コンテンツである。第２の教育コンテンツは、例えば、第２の教育コンテンツは、第１の教育コンテンツの後に提示される教育コンテンツである。具体的には、第２の教育コンテンツは、第１の教育コンテンツの次に提示される教育コンテンツでもよい。あるいは、第２の教育コンテンツは、第１の教育コンテンツに代えて提示される教育コンテンツでもよい。
【００２６】
例えば、被教育者がため息をついていることを態度情報が示している場合、提示されている第１の教育コンテンツが被教育者にとって難しすぎる可能性がある。したがって、このような場合、決定部１０２は、より容易な教育コンテンツを第２の教育コンテンツとして決定してもよい。
【００２７】
あるいは、このような場合、提示されている第１の教育コンテンツに対して被教育者が興味を失っている可能性がある。したがって、このような場合、決定部１０２は、被教育者の興味を引くような例示を多く含む教育コンテンツを第２の教育コンテンツとして決定してもよい。
【００２８】
出力部１０３は、教育コンテンツを出力する出力器である。具体的には、出力部１０３により出力される教育コンテンツは、決定部１０２により決定された教育コンテンツである。
【００２９】
具体的には、出力部１０３は、ディスプレイ装置またはスピーカ装置に教育コンテンツを出力してもよいし、有線または無線の通信によって教育コンテンツを通信装置へ送信することにより教育コンテンツを出力してもよい。すなわち、出力部１０３は、教育コンテンツを被教育者に提示するための装置へ教育コンテンツを出力する。
【００３０】
また、出力部１０３は、教育コンテンツを被教育者に提示するための装置を含んでいてもよい。そして、出力部１０３は、教育コンテンツを画像または音声等として出力することにより、教育コンテンツを被教育者に提示してもよい。また、出力部１０３は、教育コンテンツを被教育者に提示するための装置に含まれていてもよい。
【００３１】
また、態度情報を取得するためのセンサと、教育コンテンツを被教育者に提示するための装置とは、一体化されていてもよいし、タッチパネル、タブレットコンピュータ、携帯電話、スマートフォンまたはパーソナルコンピュータ等に含まれていてもよい。同様に、第１の取得部１０１と出力部１０３とは一体化されていてもよいし、タッチパネル、タブレットコンピュータ、携帯電話、スマートフォンまたはパーソナルコンピュータ等に含まれていてもよい。
【００３２】
なお、教育支援システム１００は、さらに、被教育者等が行う指示を取得する取得部を備えていてもよい。被教育者等が行う指示には、提示対象の教育コンテンツのカテゴリが含まれていてもよい。そして、出力部１０３は、被教育者等が行う指示に従って、教育コンテンツ（第１の教育コンテンツ）の出力を開始してもよい。
【００３３】
図２は、図１に示された教育支援システム１００の動作を示すシーケンス図である。図２には、特に、ユーザと教育支援システム１００とに関連する動作が示されている。
【００３４】
まず、教育支援システム１００（出力部１０３）は、教育コンテンツを出力する。例えば、被教育者等が行う指示に従って、教育コンテンツの出力が開始されてもよい。これにより、教育コンテンツがユーザに提示される（Ｓ１０１）。次に、教育支援システム１００（第１の取得部１０１）は、態度情報を取得する（Ｓ１０２）。この態度情報は、前の処理（Ｓ１０１）によって教育コンテンツが被教育者に提示されている間の被教育者の態度を示す。
【００３５】
次に、教育支援システム１００（決定部１０２）は、教育コンテンツを決定する（Ｓ１０３）。具体的には、教育支援システム１００（決定部１０２）は、新たに提示される教育コンテンツを態度情報に基づいて決定する。次に、教育支援システム１００（出力部１０３）は、決定された教育コンテンツを出力する。これにより、決定された教育コンテンツがユーザに提示される（Ｓ１０４）。
【００３６】
その後、教育支援システムは、上記と同様の動作を繰り返す。つまり、教育支援システム１００（第１の取得部１０１）は、態度情報を取得する（Ｓ１０５）。この態度情報は、前の処理（Ｓ１０４）によって教育コンテンツが被教育者に提示されている間の被教育者の態度を示す。
【００３７】
そして、教育支援システム１００（決定部１０２）は、教育コンテンツを決定する（Ｓ１０６）。具体的には、教育支援システム１００（決定部１０２）は、新たに提示される教育コンテンツを態度情報に基づいて決定する。そして、教育支援システム１００（出力部１０３）は、決定された教育コンテンツを出力する。これにより、決定された教育コンテンツがユーザに提示される（Ｓ１０７）。
【００３８】
図３は、図１に示された教育支援システム１００の動作を示すフローチャートである。まず、第１の取得部１０１は、第１の教育コンテンツが提示されている間の被教育者の態度を示す態度情報を取得する（Ｓ２０１）。次に、決定部１０２は、取得された態度情報に基づいて、第２の教育コンテンツを決定する（Ｓ２０２）。そして、出力部１０３は、決定された第２の教育コンテンツを出力する（Ｓ２０３）。
【００３９】
上記の通り、本実施の形態における教育支援システム１００は、第１の教育コンテンツが提示されている間の被教育者の態度を示す態度情報に基づいて第２の教育コンテンツを決定し、決定された第２の教育コンテンツを出力する。これにより、教育支援システム１００は、被教育者に提示された第１の教育コンテンツが、被教育者にとって適切な教育コンテンツではない場合、第１の教育コンテンツとは異なる第２の教育コンテンツを提示対象の教育コンテンツとして決定することができる。
【００４０】
したがって、教育支援システム１００は、適切な教育コンテンツの提示を支援することができる。そして、これにより、教育に要する時間およびエネルギーを削減することができる。
【００４１】
（実施の形態２）
本実施の形態における教育支援システムは、第１の教育コンテンツが提示されている間の被教育者の態度を示す態度情報から教育コンテンツ決定ルールに従って第２の教育コンテンツを導出することにより第２の教育コンテンツを決定する。そして、教育支援システムは、第２の教育コンテンツに対する被教育者の理解度に従って、教育コンテンツ決定ルールを更新する。
【００４２】
さらに、教育支援システムは、前記第２の教育コンテンツを決定する際、確率εで、態度情報および教育コンテンツ決定ルールによらず、ランダムに前記第２の教育コンテンツを決定する。
【００４３】
図４は、本実施の形態における教育支援システムの構成を示すブロック図である。図４のように、教育支援システム２００は、第１の取得部２０１、決定部２０２、出力部２０３、第２の取得部２０４および更新部２０５を備える。第１の取得部２０１、決定部２０２および出力部２０３は、それぞれ、実施の形態１の第１の取得部１０１、決定部１０２および出力部１０３と基本的に同じである。
【００４４】
ただし、決定部２０２は、実施の形態１の決定部１０２と比較して、追加的な特徴を有する。具体的には、決定部２０２は、態度情報から教育コンテンツ決定ルールに従って教育コンテンツを導出することにより教育コンテンツを決定する。
【００４５】
教育コンテンツ決定ルールは、態度情報から教育コンテンツを導出するためのニューラルネットワークによって表されてもよい。ニューラルネットワークは、生物の神経が模擬された数学モデルであって、機械学習によって構築される。例えば、深層学習によって多層構造（具体的には４層以上）のニューラルネットワークが構築されてもよい。
【００４６】
また、決定部２０２は、確率εでランダムに教育コンテンツを決定する。例えば、εは０＜ε＜１を満たす。そして、決定部２０２は、（ｉ）１−εの確率で、態度情報から教育コンテンツ決定ルールに従って教育コンテンツを導出することにより教育コンテンツを決定し、（ｉｉ）εの確率で、ランダムに教育コンテンツを決定する。決定部２０２は、基本的に、態度情報から教育コンテンツ決定ルールに従って教育コンテンツを導出することにより教育コンテンツを決定する。したがって、εは、０．５よりも小さい方がよい。
【００４７】
第２の取得部２０４は、理解度を取得する取得器である。具体的には、理解度は、決定部２０２で決定された教育コンテンツに対する理解の度合いである。理解度は、教育コンテンツが提示されることで進行（増加）する理解の進行（増加）の度合いでもよい。
【００４８】
理解度は、例えば、２段階以上の多段階で表現され、被教育者から入力装置へ入力される。第２の取得部２０４は、被教育者から入力装置へ入力された理解度を入力装置から有線または無線の通信によって取得してもよい。また、第２の取得部２０４は、入力装置を含んでいてもよい。
【００４９】
理解度を入力するための入力装置は、例えば、キーボード、マウス、マイク、タッチパネル、タブレットコンピュータ、携帯電話、スマートフォンまたはパーソナルコンピュータ等である。態度情報を取得するためのセンサと、理解度を入力するための入力装置とが、一体化されていてもよい。同様に、第１の取得部２０１と第２の取得部２０４とが、一体化されていてもよい。
【００５０】
また、理解度を入力するための入力装置と、教育コンテンツを提示するための装置とが、一体化されていてもよいし、タッチパネル、タブレットコンピュータ、携帯電話、スマートフォンまたはパーソナルコンピュータ等に含まれていてもよい。同様に、第２の取得部２０４と出力部２０３とが、一体化されていてもよいし、タッチパネル、タブレットコンピュータ、携帯電話、スマートフォンまたはパーソナルコンピュータ等に含まれていてもよい。
【００５１】
さらに、態度情報を取得するためのセンサと、理解度を入力するための入力装置と、教育コンテンツを提示するための装置とが、一体化されていてもよい。同様に、第１の取得部２０１と第２の取得部２０４と出力部２０３とが、一体化されていてもよい。
【００５２】
また、理解度は、マイクを備える入力装置へ、音声によってユーザから入力されてもよい。このマイクは、態度情報を取得するためのマイクと共通のマイクでもよい。そして、第２の取得部２０４は、ユーザから入力された音声を取得し、音声認識によって所定のキーワードの発言を検出することにより、理解度を取得してもよい。
【００５３】
所定のキーワードは、「わかった」、「わからない」または「全然わからない」等のように直接的な表現でもよいし、「簡単」または「難しい」等のように間接的な表現でもよい。あるいは、所定のキーワードは、理解度を示す数値であってもよい。例えば、発言として検出された数値が高いほど、理解度が高くてもよい。
【００５４】
また、第２の取得部２０４は、教育コンテンツに含まれるテストに基づいて、教育コンテンツに対する理解度を取得してもよい。つまり、第２の取得部２０４は、被教育者に教育コンテンツとして提示された問題に対して被教育者から入力装置へ入力された回答を取得し、取得された回答の正答率に基づいて教育コンテンツの理解度を取得してもよい。
【００５５】
更新部２０５は、教育コンテンツ決定ルールを更新する更新器である。具体的には、更新部２０５は、決定部２０２によって決定された教育コンテンツ、および、その教育コンテンツに対して第２の取得部２０４によって取得された理解度に従って、決定部２０２における教育コンテンツ決定ルールを更新する。
【００５６】
この更新は、さらに、決定部２０２で教育コンテンツが決定された際の態度情報に従って行われてもよい。つまり、更新部２０５は、決定部２０２で決定された教育コンテンツ、第２の取得部２０４で取得された理解度、および、第１の取得部２０１で取得された態度情報に従って、決定部２０２における教育コンテンツ決定ルールを更新してもよい。
【００５７】
図５は、図４に示された決定部２０２における教育コンテンツ決定ルールを示す模式図である。
【００５８】
教育コンテンツ決定ルールは、例えば、図５のようなニューラルネットワークで表される。ニューラルネットワークのノードは、ニューロンとも呼ばれる。ノード間には、重み（結合強度）が設定されている。このニューラルネットワークは、具体的には、深層強化学習によって構築される。そして、態度情報が深層強化学習の環境ｓとして利用され、各教育コンテンツの価値が深層強化学習の行動ａｉ（ｉ＝１〜ｎ）の価値Ｑａｉとして利用される。
【００５９】
例えば、決定部２０２は、入力に対応する環境ｓとして態度情報をニューラルネットワークに与える。そして、決定部２０２は、ノード間の重みに従って、複数の教育コンテンツに対応する複数の出力ノードのそれぞれの価値Ｑａｉを推定する。例えば、価値は、期待される理解度に対応する。そして、決定部２０２は、複数の出力ノードのうち最も高い価値を有する出力ノードに対応する教育コンテンツを提示対象の教育コンテンツとして決定する。
【００６０】
例えば、更新部２０５は、誤差逆伝搬法（バックプロパゲーション）を用いて、ニューラルネットワークで表される教育コンテンツ決定ルールを更新してもよい。また、例えば、更新部２０５は、理解度に基づく値を深層強化学習の報酬として用いて、教育コンテンツの価値を更新してもよい。そして、更新部２０５は、更新された価値に基づいて、ニューラルネットワークのパラメータを更新してもよい。更新されるパラメータは、ノード間の重みであってもよい。
【００６１】
具体的には、更新部２０５は、決定部２０２によって決定された教育コンテンツに対して期待される理解度と、第２の取得部２０４によって取得された理解度との誤差が小さくなるように、教育コンテンツ決定ルールを更新してもよい。より具体的には、更新部２０５は、教育コンテンツに対して態度情報および教育コンテンツ決定ルールに基づき期待される理解度と、第２の取得部２０４によって取得された理解度との誤差が小さくなるように、教育コンテンツ決定ルールを更新してもよい。
【００６２】
これにより、更新部２０５は、提示された教育コンテンツに対する理解度に従って、教育コンテンツ決定ルールを更新することができる。ただし、提示されていない教育コンテンツに対して理解度は取得されない。一方、仮に、提示されていない教育コンテンツが提示されれば、その教育コンテンツに対して、より高い理解度が取得される可能性もある。
【００６３】
そのため、決定部２０２は、確率εで、態度情報から教育コンテンツ決定ルールに従って教育コンテンツを導出せずに、ランダムに教育コンテンツを決定する。これにより、教育支援システム２００は、様々な教育コンテンツに関して幅広く理解度を取得することができ、より適切な教育コンテンツの提示を支援することができる。
【００６４】
図６は、図４に示された教育支援システム２００の動作を示すシーケンス図である。図６には、特に、ユーザと教育支援システム２００とに関連する動作が示されている。
【００６５】
教育支援システム２００（出力部２０３）は、教育コンテンツを出力する。例えば、被教育者等が行う指示に従って、教育コンテンツの出力が開始されてもよい。これにより、教育コンテンツがユーザに提示される（Ｓ３０１）。次に、教育支援システム２００（第１の取得部２０１）は、態度情報を取得する（Ｓ３０２）。この態度情報は、前の処理（Ｓ３０１）によって教育コンテンツが被教育者に提示されている間の被教育者の態度を示す。
【００６６】
次に、教育支援システム２００（決定部２０２）は、新たに提示される教育コンテンツを決定する（Ｓ３０３）。基本的に、教育支援システム２００（決定部２０２）は、態度情報から教育コンテンツ決定ルールに従って教育コンテンツを導出することにより教育コンテンツを決定する。次に、教育支援システム２００（出力部２０３）は、決定された教育コンテンツを出力する。これにより、決定された教育コンテンツがユーザに提示される（Ｓ３０４）。
【００６７】
その後、教育支援システム２００は、上記と同様の動作を繰り返す。つまり、教育支援システム２００（第１の取得部２０１）は、態度情報を取得する（Ｓ３０５）。この態度情報は、前の処理（Ｓ３０４）によって教育コンテンツが被教育者に提示されている間の被教育者の態度を示す。
【００６８】
そして、教育支援システム２００（決定部２０２）は、新たに提示される教育コンテンツを決定する（Ｓ３０６）。基本的に、教育支援システム２００（決定部２０２）は、態度情報から教育コンテンツ決定ルールに従って教育コンテンツを導出することにより教育コンテンツを決定する。そして、教育支援システム２００（出力部２０３）は、決定された教育コンテンツを出力する。これにより、決定された教育コンテンツがユーザに提示される（Ｓ３０７）。
【００６９】
その後、教育支援システム２００（第２の取得部２０４）は、教育コンテンツに対する被教育者の理解度を取得する（Ｓ３０８）。教育支援システム２００（第２の取得部２０４）は、被教育者に対して提示された複数の教育コンテンツに対する被教育者の理解度を取得してもよい。
【００７０】
例えば、教育支援システム２００（第２の取得部２０４）は、複数の教育コンテンツに対する総合的な理解度を取得してもよいし、複数の教育コンテンツのそれぞれの理解度を取得してもよいし、複数の教育コンテンツのいずれかの理解度を取得してもよい。教育支援システム２００（第２の取得部２０４）は、複数の教育コンテンツのうち、最後に提示された教育コンテンツに対する理解度を取得してもよい。
【００７１】
そして、教育支援システム２００（更新部２０５）は、決定された教育コンテンツ、および、取得された理解度に従って、教育コンテンツ決定ルールを更新する（Ｓ３０９）。
【００７２】
その後、教育支援システム２００（出力部２０３）は、再び、教育コンテンツを出力する。例えば、被教育者等が行う新たな指示に従って、教育コンテンツの出力が新たに開始されてもよい。これにより、教育コンテンツがユーザに提示される（Ｓ３１０）。次に、教育支援システム２００（第１の取得部２０１）は、態度情報を取得する（Ｓ３１１）。この態度情報は、前の処理（Ｓ３１０）によって教育コンテンツが被教育者に提示されている間の被教育者の態度を示す。
【００７３】
次に、教育支援システム２００（決定部２０２）は、新たに提示される教育コンテンツを決定する（Ｓ３１２）。基本的に、教育支援システム２００（決定部２０２）は、更新された教育コンテンツ決定ルールに従って態度情報から教育コンテンツを導出することにより教育コンテンツを決定する。次に、教育支援システム２００（出力部２０３）は、決定された教育コンテンツを出力する。これにより、決定された教育コンテンツがユーザに提示される（Ｓ３１３）。
【００７４】
上記の通り、教育支援システム２００（更新部２０５）は、教育コンテンツに対する被教育者の理解度に従って教育コンテンツ決定ルールを更新する。これにより、教育支援システム２００（決定部２０２）は、高い理解度が得られる教育コンテンツを教育コンテンツ決定ルールに従って決定することができる。
【００７５】
さらに、教育支援システム２００（決定部２０２）は、教育コンテンツの決定（Ｓ３０３、Ｓ３０６、Ｓ３１２）において、確率εで、教育コンテンツ決定ルールによらず、ランダムに教育コンテンツを決定する。これにより、教育支援システム２００は、より幅広く理解度を取得することができ、より適切な教育コンテンツの提示を支援することができる。
【００７６】
なお、図６の例では、複数の教育コンテンツが提示された後に、理解度が取得され、教育コンテンツ決定ルールが更新されている。しかし、複数の教育コンテンツのそれぞれが提示された後に、その教育コンテンツに対する理解度が取得され、教育コンテンツ決定ルールが更新されてもよい。
【００７７】
図７は、図４に示された教育支援システム２００の動作を示すフローチャートである。第１の取得部２０１は、第１の教育コンテンツが提示されている間の被教育者の態度を示す態度情報を取得する（Ｓ４０１）。
【００７８】
そして、決定部２０２は、第２の教育コンテンツを決定する（Ｓ４０２）。その際、１−εの確率で、決定部２０２は、取得された態度情報から教育コンテンツ決定ルールに従って第２の教育コンテンツを導出することにより第２の教育コンテンツを決定する。また、εの確率で、決定部２０２は、取得された態度情報から教育コンテンツ決定ルールに従って第２の教育コンテンツを導出せずに、ランダムに第２の教育コンテンツを決定する。そして、出力部２０３は、決定された第２の教育コンテンツを出力する（Ｓ４０３）。
【００７９】
その後、第２の取得部２０４は、決定された第２の教育コンテンツに対する理解度を取得する（Ｓ４０４）。更新部２０５は、決定された第２の教育コンテンツ、および、取得された理解度に従って、教育コンテンツ決定ルールを更新する（Ｓ４０５）。
【００８０】
図８は、図７に示された教育コンテンツ決定処理（Ｓ４０２）をより具体的に示すフローチャートである。
【００８１】
決定部２０２は、確率εを用いて分岐処理を行う（Ｓ５０１）。すなわち、決定部２０２は、εの確率で第１の決定を選択し、１−εの確率で第２の決定を選択する。
【００８２】
ここで、第１の決定が選択された場合（Ｓ５０１でε）、決定部２０２は、第２の教育コンテンツをランダムに決定する（Ｓ５０２）。例えば、決定部２０２は、ニューラルネットワークによって推定される価値によらず、複数の教育コンテンツの中から、ランダムに第２の教育コンテンツを選択する。
【００８３】
一方、第２の決定が選択された場合（Ｓ５０１で１−ε）、決定部２０２は、ニューラルネットワークに基づいて、態度情報から各教育コンテンツの価値を推定する（Ｓ５０３）。そして、決定部２０２は、推定された価値に基づいて、第２の教育コンテンツを決定する（Ｓ５０４）。
【００８４】
なお、決定部２０２は、第１の決定および第２の決定に限らず、第３の決定を選択してもよい。例えば、決定部２０２は、確率εで第１の決定を選択し、確率αで第２の決定を選択し、確率βで第３の決定を選択する。ここで、αは、０＜α＜１−εを満たし、βは、０＜β＜１−εを満たし、α＋β＝１−εを満たす。第３の決定は、所定の教育コンテンツを第２の教育コンテンツとして決定することであってもよい。要するに、決定部２０２は、確率１−ε以下で第２の決定を選択してもよい。
【００８５】
図９は、図４に示された教育支援システム２００によって出力される教育コンテンツの提示画面の第１の具体例を示す概念図である。
【００８６】
この例では、教育支援システム２００によって難易度３の問題が教育コンテンツとして提示される。具体的には、３桁の足し算の問題が第１問として提示されている。そして、教育支援システム２００は、第１問が提示されている間の被教育者の態度を示す態度情報を取得する。ここでは、表情Ａを態度として示す態度情報が取得されている。表情Ａは、具体的には、困った表情である。
【００８７】
そして、教育支援システム２００は、ニューラルネットワークに基づいて、態度情報から各教育コンテンツの価値を推定する。教育支援システム２００は、そして、推定された価値に基づいて、新たに提示される教育コンテンツを決定する。ここでは、困った表情である表情Ａに基づいて、難易度３よりも低い難易度である難易度２の問題が第２問として提示されている。
【００８８】
図１０は、図４に示された教育支援システム２００によって出力される教育コンテンツの提示画面の第２の具体例を示す概念図である。
【００８９】
図１０の例でも、図９の例と同様に、教育支援システム２００によって難易度３の問題が第１問として提示され、困った表情である表情Ａを態度として示す態度情報が取得されている。
【００９０】
図１０の例において、教育支援システム２００は、被教育者の理解度を取得して、教育コンテンツ決定ルールを更新する。ここでは、第１問に対して正答が得られている。したがって、教育支援システム２００は、高い理解度を第１問に対する被教育者の理解度として取得し、第１問に対して取得された理解度に従って、教育コンテンツ決定ルールを更新する。その結果、難易度３の問題の価値が高くなり、同じ表情Ａに対して難易度３の問題が第２問として提示される。
【００９１】
図１１は、図４に示された教育支援システム２００によって出力される教育コンテンツの提示画面の第３の具体例を示す概念図である。
【００９２】
図１０の例に基づいて教育コンテンツ決定ルールが更新された後、難易度３の問題の価値が高くなり、難易度３の問題が続く可能性がある。一方、難易度３の問題よりも価値が高い問題が存在する可能性もある。そこで、教育支援システム２００は、確率εで、新たに提示される教育コンテンツとしてランダムに問題を決定する。
【００９３】
図１１の例では、ランダムに問題が決定されることにより、難易度３よりも高い難易度である難易度４の問題が教育コンテンツとして提示される。具体的には、４桁の足し算の問題が第Ｍ問として提示されている。そして、教育支援システム２００は、第Ｍ問が提示されている間の被教育者の態度を示す態度情報を取得する。ここでは、図９および図１０の例と同様に、表情Ａを態度として示す態度情報が取得されている。
【００９４】
そして、図１０の例と同様に、教育支援システム２００は、被教育者の理解度を取得して、教育コンテンツ決定ルールを更新する。ここでは、第Ｍ問に対して正答が得られている。したがって、教育支援システム２００は、高い理解度を第Ｍ問に対する被教育者の理解度として取得し、第Ｍ問に対して取得された理解度に従って、教育コンテンツ決定ルールを更新する。その結果、難易度４の問題の価値が高くなり、同じ表情Ａに対して難易度４の問題が第Ｍ＋１問として提示される。
【００９５】
図１０および図１１の例において、教育支援システム２００は、問題に対する回答に基づいて理解度を取得している。しかし、教育支援システム２００は、被教育者によって入力装置へ入力された理解度を取得してもよいし、被教育者の音声に基づいて理解度を取得してもよい。また、教育コンテンツは、問題の形式に限られない。
【００９６】
上記の通り、本実施の形態における教育支援システム２００は、確率εの頻度で、ランダムに教育コンテンツを決定する。これにより、教育支援システム２００は、教育コンテンツを様々に決定することができる。したがって、教育支援システム２００は、様々な教育コンテンツに関して理解度を取得し、教育コンテンツ決定ルールを更新することができる。そして、教育支援システム２００は、更新された教育コンテンツ決定ルールに従って、適切な教育コンテンツの提示を支援することができる。
【００９７】
（実施の形態２の変形例）
本変形例では、教育支援システム２００は、ランダムに教育コンテンツを決定する際、難易度情報を参照し、難易度が所定の条件を満たす複数の教育コンテンツから、ランダムに教育コンテンツを決定する。ここで、難易度情報は、複数の教育コンテンツのそれぞれに対して教育コンテンツの難易度が対応付けられた情報である。
【００９８】
図１２は、本変形例における難易度情報を示すデータテーブル図である。図１２の例では、複数の教育コンテンツのそれぞれに対して、難易度が予め対応付けられている。ここでは、例として、難易度が、最低「１」から最高「５」までの５段階で表現される。難易度「１」が最も易しく、難易度「５」が最も難しい。
【００９９】
教育コンテンツのランダムな決定において、教育支援システム２００の決定部２０２は、図１２のような難易度情報を参照する。そして、決定部２０２は、難易度が所定の条件を満たす複数の教育コンテンツから、ランダムに教育コンテンツを決定する。
【０１００】
例えば、決定部２０２は、難易度が所定の範囲（例えば、「２」から「４」まで）である複数の教育コンテンツから、ランダムに教育コンテンツを決定する。決定部２０２は、難易度の合計値または平均値が所定の範囲である複数の教育コンテンツから、ランダムに教育コンテンツを決定してもよい。
【０１０１】
教育支援システム２００の更新部２０５は、決定部２０２で決定された教育コンテンツ、および、第２の取得部２０４で取得された理解度に基づいて、難易度情報を更新してもよい。つまり、更新部２０５は、態度情報に基づいて教育コンテンツを決定するための教育コンテンツ決定ルールを更新すると共に、ランダムに教育コンテンツを決定するための難易度情報を更新してもよい。
【０１０２】
例えば、更新部２０５は、教育コンテンツに対して取得された理解度に基づいて、教育コンテンツに対応付けられた難易度を更新する。更新部２０５は、教育コンテンツに対する理解度が高いほど、教育コンテンツに対応付けられた難易度を下げてもよい。あるいは、更新部２０５は、教育コンテンツに対する理解度が低いほど、教育コンテンツに対応付けられた難易度を上げてもよい。
【０１０３】
あるいは、教育コンテンツに対する難易度が被教育者によって入力装置へ入力されてもよい。教育支援システム２００は、教育コンテンツに対して入力された難易度を取得する取得部を備えていてもよい。そして、更新部２０５は、教育コンテンツに対して入力された難易度に従って、教育コンテンツに対応付けられた難易度を更新してもよい。
【０１０４】
また、更新部２０５は、教育コンテンツがランダムに決定された場合にのみ、決定された教育コンテンツに対する理解度等に基づいて、難易度情報を更新してもよい。
【０１０５】
また、一度、教育コンテンツに対応付けられた難易度が、ランダムな決定に用いられる所定の範囲から外れると、その教育コンテンツが新たな教育コンテンツとして二度と用いられなくなる可能性がある。更新部２０５は、このような現象を抑制するため、更新された難易度を所定の期間経過後に平均的な難易度または初期の難易度に近づくように更新してもよい。
【０１０６】
また、更新部２０５は、さらに、態度情報に基づいて、難易度情報を更新してもよい。つまり、更新部２０５は、難易度情報において複数の教育コンテンツのそれぞれに対応付けられた難易度を教育コンテンツに対して態度情報から推定される難易度に更新してもよい。
【０１０７】
また、教育支援システム２００は、難易度情報を記憶するための記憶部を備えていてもよい。決定部２０２は、教育支援システム２００が備える記憶部に記憶された難易度情報を参照し、教育コンテンツをランダムに決定してもよい。また、更新部２０５は、教育支援システム２００が備える記憶部に記憶された難易度情報を更新してもよい。
【０１０８】
また、上記の記憶部は、教育支援システム２００に含まれていなくてもよく、決定部２０２は、外部の記憶部に記憶された難易度情報を参照してもよいし、更新部２０５は、外部の記憶部に記憶された難易度情報を更新してもよい。
【０１０９】
本変形例における教育支援システム２００は、ランダムに教育コンテンツを決定する際に、適切な難易度の教育コンテンツを新たに提示される教育コンテンツとして決定することができる。
【０１１０】
以上、本発明に係る教育支援システム１００（または２００）について、実施の形態等に基づいて説明したが、本発明は、上記の実施の形態等に限定されない。上記の実施の形態等に対して当業者が思いつく変形を施して得られる形態、および、上記の実施の形態等における複数の構成要素を任意に組み合わせて実現される別の形態も本発明に含まれる。
【０１１１】
例えば、特定の構成要素が実行する処理を別の構成要素が実行してもよい。また、処理を実行する順番が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。
【０１１２】
また、本発明は、教育支援システム１００（または２００）として実現できるだけでなく、教育支援システム１００（または２００）を構成する各構成要素が行うステップ（処理）を含む方法として実現できる。
【０１１３】
例えば、それらのステップは、コンピュータシステムによって実行されてもよい。このコンピュータシステムは、教育支援システム１００（または２００）に相当するシステムでもよい。そして、本発明は、それらの方法に含まれるステップを、コンピュータシステムに実行させるためのプログラムとして実現できる。さらに、本発明は、そのプログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭ等である非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現できる。
【０１１４】
例えば、本発明が、プログラム（ソフトウェア）で実現される場合には、コンピュータシステムのＣＰＵ、メモリおよび入出力回路等のハードウェア資源を利用してプログラムが実行されることによって、各ステップが実行される。つまり、ＣＰＵがデータをメモリまたは入出力回路等から取得して演算したり、演算結果をメモリまたは入出力回路等に出力したりすることによって、各ステップが実行される。
【０１１５】
また、教育支援システム１００（または２００）等に含まれる複数の構成要素は、それぞれ、専用または汎用の回路として実現されてもよい。これらの構成要素は、１つの回路として実現されてもよいし、複数の回路として実現されてもよい。
【０１１６】
また、教育支援システム１００（または２００）等に含まれる複数の構成要素は、集積回路（ＩＣ：Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）であるＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）として実現されてもよい。これらの構成要素は、個別に１チップ化されてもよいし、一部または全てを含むように１チップ化されてもよい。ＬＳＩは、集積度の違いにより、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩまたはウルトラＬＳＩと呼称される場合がある。
【０１１７】
また、集積回路はＬＳＩに限られず、専用回路または汎用プロセッサで実現されてもよい。プログラム可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、または、ＬＳＩ内部の回路セルの接続および設定が再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサが、利用されてもよい。
【０１１８】
さらに、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて、教育支援システム１００（または２００）等に含まれる複数の構成要素の集積回路化が行われてもよい。
【０１１９】
最後に、教育支援システム１００（または２００）等の複数の態様を例として示す。これらの態様は、適宜、組み合わされてもよい。また、上記の実施の形態等に示された任意の構成等が追加されてもよい。
【０１２０】
（第１の態様）
本発明の一態様に係る教育支援システム１００（２００）は、第１の取得部１０１（２０１）と、決定部１０２（２０２）と、出力部１０３（２０３）とを備える。第１の取得部１０１（２０１）は、第１の教育コンテンツが提示されている間の被教育者の態度を示す態度情報を取得する。決定部１０２（２０２）は、取得された態度情報に基づいて、第２の教育コンテンツを決定する。出力部１０３（２０３）は、決定された第２の教育コンテンツを出力する。
【０１２１】
これにより、教育支援システム１００（２００）は、第１の教育コンテンツが提示されている間の被教育者の態度を示す態度情報に従って、新たに提示される第２の教育コンテンツを決定することができる。したがって、教育支援システム１００（２００）は、適切な教育コンテンツの提示を支援することができる。そして、これにより、教育に要する時間およびエネルギーを削減することができる。
【０１２２】
（第２の態様）
例えば、教育支援システム２００は、さらに、第２の取得部２０４と、更新部２０５とを備えてもよい。
【０１２３】
また、決定部２０２は、取得された態度情報から教育コンテンツ決定ルールに従って第２の教育コンテンツを導出することにより第２の教育コンテンツを決定してもよい。また、第２の取得部２０４は、決定された第２の教育コンテンツに対する被教育者の理解度を取得してもよい。また、更新部２０５は、決定された第２の教育コンテンツ、および、取得された理解度に従って、教育コンテンツ決定ルールを更新してもよい。
【０１２４】
また、決定部２０２は、さらに、確率εで、取得された態度情報から教育コンテンツ決定ルールに従って第２の教育コンテンツを導出せずに、ランダムに第２の教育コンテンツを決定してもよい。
【０１２５】
これにより、教育支援システム２００は、様々な教育コンテンツに関して理解度を取得することができる。そして、教育支援システム２００は、様々な教育コンテンツに関して取得された理解度に従って、教育コンテンツ決定ルールを更新することができる。そして、教育支援システム２００は、更新された教育コンテンツ決定ルールに従って、新たに提示される教育コンテンツとして適切な教育コンテンツを決定することができる。すなわち、教育支援システム２００は、適切な教育コンテンツの提示を支援することができる。
【０１２６】
（第３の態様）
例えば、理解度は、音声認識によって所定のキーワードの発言を検出することにより取得されてもよい。これにより、教育支援システム２００は、ユーザによって複雑な操作が行われなくても、理解度を取得することができる。
【０１２７】
（第４の態様）
例えば、教育コンテンツ決定ルールは、取得された態度情報から複数の教育コンテンツのそれぞれに対する価値を推定するためのニューラルネットワークで表されてもよい。そして、更新部２０５は、取得された態度情報に基づく値を報酬として用いて、第２の教育コンテンツに対して推定される価値を更新し、更新された価値に基づいてニューラルネットワークのパラメータを更新してもよい。
【０１２８】
これにより、教育支援システム２００は、ニューラルネットワークで表される教育コンテンツ決定ルールに従って、新たに提示される教育コンテンツを決定することができる。また、教育支援システム２００は、理解度に従って、ニューラルネットワークのパラメータを更新することができる。
【０１２９】
（第５の態様）
例えば、決定部２０２は、第２の教育コンテンツをランダムに決定する際、複数の教育コンテンツのそれぞれに対して当該教育コンテンツの難易度が対応付けられた難易度情報を参照してもよい。そして、決定部２０２は、難易度情報において対応付けられた難易度が所定の条件を満たす複数の教育コンテンツから、第２の教育コンテンツをランダムに決定してもよい。
【０１３０】
これにより、教育支援システム２００は、新たに提示される教育コンテンツとして適切な複数の教育コンテンツから、新たに提示される教育コンテンツをランダムに決定することができる。
【０１３１】
（第６の態様）
例えば、更新部２０５は、さらに、決定された第２の教育コンテンツ、および、取得された理解度に従って、難易度情報を更新してもよい。これにより、教育支援システム２００は、新たに提示される教育コンテンツをランダムに決定するための難易度情報を更新することができる。
【０１３２】
（第７の態様）
本発明の一態様に係る教育支援方法は、第１の取得ステップ（Ｓ２０１、Ｓ４０１）と、決定ステップ（Ｓ２０２、Ｓ４０２）と、出力ステップ（Ｓ２０３、Ｓ４０３）とを含む。第１の取得ステップ（Ｓ２０１、Ｓ４０１）では、第１の教育コンテンツが提示されている間の被教育者の態度を示す態度情報を取得する。決定ステップ（Ｓ２０２、Ｓ４０２）では、取得された態度情報に基づいて、第２の教育コンテンツを決定する。出力ステップ（Ｓ２０３、Ｓ４０３）では、決定された第２の教育コンテンツを出力する。
【０１３３】
これにより、教育支援方法を用いるシステム等は、第１の教育コンテンツが提示されている間の被教育者の態度を示す態度情報に従って、新たに提示される第２の教育コンテンツを決定することができる。したがって、教育支援方法を用いるシステム等は、適切な教育コンテンツの提示を支援することができる。そして、これにより、教育に要する時間およびエネルギーを削減することができる。
【０１３４】
（第８の態様）
本発明の一態様に係るプログラムは、教育支援方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。これにより、教育支援方法がプログラムとして実現される。
【符号の説明】
【０１３５】
１００、２００  教育支援システム
１０１、２０１  第１の取得部
１０２、２０２  決定部
１０３、２０３  出力部
２０４  第２の取得部
２０５  更新部
【図１】
2018124351.tif 000003
【図２】
2018124351.tif 000004
【図３】
2018124351.tif 000005
【図４】
2018124351.tif 000006
【図５】
2018124351.tif 000007
【図６】
2018124351.tif 000008
【図７】
2018124351.tif 000009
【図８】
2018124351.tif 000010
【図９】
2018124351.tif 000011
【図１０】
2018124351.tif 000012
【図１１】
2018124351.tif 000013
【図１２】
2018124351.tif 000014