(57)【要約】【課題】参加者の授業への参加度合いを示す参加レベルを高い精度で算出することを目的とする。【解決手段】参加レベル算出装置は、参加者の参加度合いを示す参加レベルの算出に用いられる基準値と生徒の状態の区分との対応関係を示す第１対応情報を記憶する対応情報記憶部１４ａと、参加者を撮影する第１撮影装置から取得した画像情報に基づいて、生徒の状態の区分を判別する判別部１２と、判別された生徒の状態の区分が同じである時間が長くなるに応じて値が低くなる補正率を算出し、判別された生徒の状態の区分と第１対応情報とに基づいて基準値を選択し、選択した基準値と補正率とに基づいて参加レベルを算出する算出部１３とを含む。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
参加者を撮影する第１撮影装置と、前記第１撮影装置と通信可能に接続された参加レベル算出装置とを備えた参加レベル算出システムであって、
前記参加レベル算出装置は、
前記参加者の参加度合いを示す参加レベルの算出に用いられる基準値と前記参加者の状態の区分との対応関係を示す第１対応情報を記憶する対応情報記憶部と、
前記第１撮影装置から取得した画像情報に基づいて、前記区分を判別する判別部と、
判別された前記区分が同じである時間が長くなるに応じて値が低くなる補正率を算出し、判別された前記区分と前記第１対応情報とに基づいて前記基準値を選択し、選択した前記基準値と前記補正率とに基づいて参加レベルを算出する算出部と、
を含むことを特徴とする参加レベル算出システム。
【請求項２】
前記参加者の音を集音する第１集音装置を備え、
前記参加レベル算出装置は、
前記第１集音装置と通信可能に接続され、
前記判別部は、
前記第１集音装置から取得した音情報と前記第１撮影装置が撮影した画像情報とに基づいて、前記区分を判別する
ことを特徴とする請求項１記載の参加レベル算出システム。
【請求項３】
授業の音を集音する第２集音装置を備え、
前記対応情報記憶部は、
前記基準値と、前記参加者の状態の区分および前記授業の状況の区分の組との対応関係を示す第２対応情報を含み、
前記判別部は、
前記第２集音装置から取得した音情報に基づいて、前記授業の状況の区分を判別し、
前記算出部は、
判別された前記参加者の状態の区分が同じである時間が長くなるに応じて値が低くなる補正率を算出し、判別された前記参加者の状態の区分および前記授業の状況の区分と前記第２対応情報とに基づいて前記基準値を選択し、選択した前記基準値と前記補正率とに基づいて参加レベルを算出する
ことを特徴とする請求項１または２記載の参加レベル算出システム。
【請求項４】
授業が実施されている領域を撮影する第２撮影装置を備え、
前記対応情報記憶部は、
前記基準値と、前記参加者の状態の区分および前記授業の状況の区分の組との対応関係を示す第２対応情報を含み、
前記判別部は、
前記第２撮影装置から取得した画像情報に基づいて、前記授業の状況の区分を判別し、
前記算出部は、
判別された前記参加者の状態の区分が同じである時間が長くなるに応じて値が低くなる補正率を算出し、判別された前記参加者の状態の区分および前記授業の状況の区分と前記第２対応情報とに基づいて前記基準値を選択し、選択した前記基準値と前記補正率とに基づいて参加レベルを算出する
ことを特徴とする請求項１または２記載の参加レベル算出システム。
【請求項５】
前記参加レベル算出装置は、
前記参加者の理解度を示す理解度情報を記憶する理解度情報記憶部と、
前記理解度情報に基づいて、前記理解度情報に対応する前記基準値を更新する更新部とを含む
ことを特徴とする請求項１乃至４のうちのいずれか１項に記載の参加レベル算出システム。
【請求項６】
参加者を撮影する第１撮影装置と通信可能に接続された参加レベル算出装置であって、
前記参加者の参加度合いを示す参加レベルの算出に用いられる基準値と前記参加者の状態の区分との対応関係を示す第１対応情報を記憶する対応情報記憶部と、
前記第１撮影装置から取得した画像情報に基づいて、前記区分を判別する判別部と、
判別された前記区分が同じである時間が長くなるに応じて値が低くなる補正率を算出し、判別された前記区分と前記第１対応情報とに基づいて前記基準値を選択し、選択した前記基準値と前記補正率とに基づいて参加レベルを算出する算出部と、
を備えたことを特徴とする参加レベル算出装置。
【請求項７】
参加者の参加度合いを示す参加レベルの算出に用いられる基準値と前記参加者の状態の区分との対応関係を示す第１対応情報を記憶し、
前記参加者を撮影する第１撮影装置から取得した画像情報に基づいて、前記区分を判別し、
判別された前記区分が同じである時間が長くなるに応じて値が低くなる補正率を算出し、判別された前記区分と前記第１対応情報とに基づいて前記基準値を選択し、選択した前記基準値と前記補正率とに基づいて参加レベルを算出する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする参加レベル算出プログラム。
【請求項８】
参加者の参加度合いを示す参加レベルの算出に用いられる基準値と前記参加者の状態の区分との対応関係を示す第１対応情報を記憶し、
前記参加者を撮影する第１撮影装置から取得した画像情報に基づいて、前記区分を判別し、
判別された前記区分が同じである時間が長くなるに応じて値が低くなる補正率を算出し、判別された前記区分と前記第１対応情報とに基づいて前記基準値を選択し、選択した前記基準値と前記補正率とに基づいて参加レベルを算出する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする参加レベル算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、参加レベル算出システム、装置、プログラム、および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
教育現場において、どのようにすれば生徒が集中し、理解度が向上するかといったノウハウは、各教師の経験や感覚に依存することが多い。個人の経験や感覚への依存が大きいと、経験年数や個人の資質により授業の質に差がつきやすく、不平等が生じる。そのため、教師ごとの授業の質の差を減らし、全体的な授業の質を高めることが求められている。
【０００３】
関連する技術として、視覚刺激が消失したと判定される時点から被検体の視線が注視領域に停留する停留時間を測定し、停留時間が閾値を超える場合に集中度が低下したと判定する技術が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−１９１４７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
授業の質を示す指標として、参加者（例えば、授業に参加する生徒）の授業への参加度合いを示す参加レベルを用いることが考えられる。参加レベルの１つのファクターとして、参加者の集中度を用いることが考えられるが、参加者の集中度を高い精度で定量的に測定することは難しい。
【０００６】
１つの側面として、本発明は、参加者の授業への参加度合いを示す参加レベルを高い精度で算出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
１つの態様では、参加レベル算出システムは、参加者を撮影する第１撮影装置と、前記第１撮影装置と通信可能に接続された参加レベル算出装置とを備えた参加レベル算出システムであって、前記参加レベル算出装置は、前記参加者の参加度合いを示す参加レベルの算出に用いられる基準値と前記参加者の状態の区分との対応関係を示す第１対応情報を記憶する対応情報記憶部と、前記第１撮影装置から取得した画像情報に基づいて、前記区分を判別する判別部と、判別された前記区分が同じである時間が長くなるに応じて値が低くなる補正率を算出し、判別された前記区分と前記第１対応情報とに基づいて前記基準値を選択し、選択した前記基準値と前記補正率とに基づいて参加レベルを算出する算出部と、を含む。
【発明の効果】
【０００８】
１つの側面によれば、参加者の授業への参加度合いを示す参加レベルを高い精度で算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態の参加レベル算出システムの全体構成の一例を示す図である。
【図２】実施形態の参加レベル算出システムの外観構成の一例を示す図である。
【図３】第１の実施形態の参加レベル算出装置の一例を示す図である。
【図４】第１の実施形態の第１対応情報の一例を示す図である。
【図５】生徒状態履歴情報の一例を示す図である。
【図６】第１の実施形態の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図７】図６のステップＳ１０２の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図８】図６のステップＳ１０３の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図９】参加レベルの算出結果の例を示す図である。
【図１０】第２の実施形態の第２対応情報の一例を示す図である。
【図１１】生徒状態履歴情報および授業状況履歴情報の一例を示す図である。
【図１２】第２の実施形態の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１３】図１２のステップＳ４０２ｂの処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１４】第３の実施形態の参加レベル算出装置の一例を示す図である。
【図１５】理解度情報の一例を示す図である。
【図１６】参加レベル基準値の更新方法の一例を示す図である。
【図１７】第３の実施形態の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１８】参加レベル算出装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
＜実施形態のシステムの全体構成の一例＞
以下、図面を参照して、実施形態について説明する。図１は、実施形態の参加レベル算出システムの全体構成の一例を示す。
【００１１】
参加レベル算出システムは、参加レベル算出装置１と、第１撮影装置２１と、第２撮影装置２２と、第１集音装置３１と、第２集音装置３２とを含む。参加レベル算出装置１は、第１撮影装置２１と、第２撮影装置２２と、第１集音装置３１と、第２集音装置３２と通信可能に接続される。
【００１２】
第１撮影装置２１、第２撮影装置２２、第１集音装置３１、および第２集音装置３２と参加レベル算出装置１とは、通信ケーブルにより接続されていてもよい。また、第１撮影装置２１、第２撮影装置２２、第１集音装置３１、および第２集音装置３２と参加レベル算出装置１とは、無線通信を行ってもよい。第１撮影装置２１は、授業の参加者（例えば、授業に参加する生徒）を撮影し、画像情報を参加レベル算出装置１に出力する。第２撮影装置２２は、授業が実施されている領域を撮影し、画像情報を参加レベル算出装置１に出力する。例えば、第２撮影装置２２は、授業が実施されている室内に設置され、複数の参加者を含む領域を撮影する。
【００１３】
第１撮影装置２１および第２撮影装置２２は、撮影対象毎に複数台設置されていてもよい。第１撮影装置２１および第２撮影装置２２は、例えば、カメラである。第１撮影装置２１および第２撮影装置２２は、画像情報として、動画像を出力する。第１集音装置３１は、参加者の音を集音し、音情報を参加レベル算出装置１に出力する。第２集音装置３２は、授業の音を集音し、音情報を参加レベル算出装置１に出力する。例えば、第２集音装置３２は、授業が実施されている室内に設置され、複数の参加者を含む室内全体の音を集音する。
【００１４】
第１集音装置３１および第２集音装置３２は、集音対象毎に複数台設置されていてもよい。第１集音装置３１および第２集音装置３２は、例えば、マイクロフォン（以下、マイクと記載する）である。
【００１５】
参加レベル算出装置１は、生徒の授業に対する参加度合いを示す参加レベルを算出する。参加レベル算出装置１は、コンピュータの一例である。
【００１６】
参加レベルは、授業に参加する生徒の授業に対する参加度合いを示す値であり、例えば、生徒が、理解度が高くなるような行動をとっているかを示す値である。
【００１７】
生徒が、理解度が高くなるような行動をとっていると判定される場合、参加レベルが高くなり、理解度が高くなるような行動をとっていないと判定される場合、参加レベルが低くなる。例えば、生徒が集中していると判定される場合、参加レベルが高くなり、生徒が集中していないと判定される場合、参加レベルが低くなる。
【００１８】
図２は、実施形態の参加レベル算出システムの外観構成の一例を示す。参加レベル算出システムは、例えば、学校や塾等の教室に設置される。なお、図２において参加レベル算出装置１を図示していないが、参加レベル算出装置１は、教室内に設置されていてもよいし、教室の外に設置されていてもよい。
【００１９】
図２の例では、教室内には、複数の机が設置されており、それぞれの机には生徒が着席している。教室内の前方には、黒板、教卓が設置されており、教師が立っている。
【００２０】
複数の机または複数の机の近傍には、それぞれ、カメラ２ａが設置されており、各生徒を撮影する。カメラ２ａは、教室の前方であって、各生徒の視線を検出可能な位置に設置されていてもよい。１台のカメラ２ａが複数の生徒を撮影してもよい。
【００２１】
また、複数の机または複数の机の近傍には、それぞれ、マイク３ａが設置されており、生徒が発した音を集音する。
【００２２】
また、教室の後方には、カメラ２ｂが設置されており、教室全体を撮影する。カメラ２ｂは、例えば、前方の黒板および教卓付近、および教師を撮影する。
【００２３】
教卓または教卓の近傍にはマイク３ｂが設置されている。マイク３ｂは、例えば、教卓近傍で発言する発表者の音声を集音する。
【００２４】
黒板または黒板の近傍にはマイク３ｃが設置されている。マイク３ｃは、例えば、黒板への板書により発生する音を集音する。
【００２５】
教師の近傍には、マイク３ｄが設置されている。マイク３ｄは、教師により所持されていてもよい。マイク３ｄは、例えば、教師が発する声を集音する。
【００２６】
カメラ２ａは、第１撮影装置の一例である。カメラ２ｂは、第２撮影装置の一例である。マイク３ａは、第１集音装置の一例である。マイク３ｂ〜３ｄは、第２集音装置の一例である。
【００２７】
＜第１の実施形態の参加レベル算出装置の一例＞
図３は、第１の実施形態の参加レベル算出装置１の一例を示す図である。参加レベル算出装置１は、通信部１１と、判別部１２と、算出部１３と、対応情報記憶部１４ａと、状態情報記憶部１４ｂとを含む。
【００２８】
通信部１１は、第１撮影装置２１、第２撮影装置２２、第１集音装置３１、および第２集音装置３２と通信を行うことが可能である。通信部１１が行う通信は無線による通信であってもよいし、有線による通信であってもよい。
【００２９】
判別部１２は、第１撮影装置２１から取得した画像情報に基づいて、生徒の状態区分を判別する。判別部１２は、第１撮影装置２１から取得した画像情報と第１集音装置３１から取得した音情報とに基づいて、生徒の状態の区分（状態区分）を判別してもよい。そして、判別部１２は、判別した状態区分を生徒状態履歴情報として、状態情報記憶部１４ｂに記憶させる。
【００３０】
対応情報記憶部１４ａは、上述した参加レベルの算出に用いられる参加レベル基準値と生徒の状態区分との対応関係を示す第１対応情報を記憶する。参加レベル基準値は、基準値の一例である。
【００３１】
状態情報記憶部１４ｂは、判別部１２が判別した各時間帯の状態区分を生徒状態履歴情報として記憶する。状態情報記憶部１４ｂは、例えば、サンプリング間隔が５秒であれば、５秒毎の状態区分を生徒状態履歴情報として記憶する。
【００３２】
算出部１３は、判別された生徒の状態区分が同じである時間が長くなるに応じて値が低くなる参加レベル補正率を算出する。算出部１３は、判別された生徒の状態区分と第１対応情報とを取得する。算出部１３は、判別された生徒の状態区分と第１対応情報とに基づいて参加レベル基準値を選択し、参加レベル基準値と参加レベル補正率とに基づいて参加レベルを算出する。参加レベル補正率は、補正率の一例である。
【００３３】
制御部１６は、参加レベル算出装置１の各種制御を行う。制御部１６は、例えば、時間管理を行い、予め設定されたサンプリング時刻になったときに、判別部１２および算出部１３に動作指示を送る。
【００３４】
図４は、第１の実施形態の第１対応情報の一例を示す図である。図４に示す第１対応情報は、参加レベルの算出に用いられる参加レベル基準値と生徒の状態区分との対応関係を示す情報であり、対応情報記憶部１４ａに記憶されている。
【００３５】
図４に示す例では、生徒の状態区分としてＳ１〜Ｓ５という区分が設定されている。また、各状態区分に生徒の状態、参加レベル基準値がそれぞれ対応付けられている。参加レベル基準値は、参加レベルの算出に用いられる値である。参加レベルの算出について、詳しくは後述する。参加レベル基準値は、例えば、生徒毎に設定されていてもよい。また、参加レベル基準値は、例えば、教科毎に設定されていてもよい。
【００３６】
図５は、生徒状態履歴情報の一例を示す図である。図５に示す生徒状態履歴情報は、判別部１２により判別された状態区分であり、状態情報記憶部１４ｂに記憶される。生徒状態履歴情報として、例えば、１回の授業に対して生徒毎に一つのテーブルが作成される。
【００３７】
図５に示す例では、各時間帯の生徒の状態区分が記憶されている。生徒の状態区分は生徒毎に記憶されている。図５に示す例では、５秒間隔で判別部１２による判別が行われ、状態区分が判別されたことを示している。
【００３８】
算出部１３は、図５に示す状態区分毎に参加レベルの算出を行う。参加レベル算出の間隔が短い場合、算出と算出との間で生徒の状態が変化しても、偶然次の算出タイミングで前の状態と同じ状態になった場合などに、状態変化を取りこぼすことも考えられる。
【００３９】
一方、参加レベルの算出間隔が長い場合、状態変化を取りこぼすことは減るがシステムの処理量が増える。そのため、状態変化の取りこぼしを減らしたい場合は間隔を短くし、システムの処理量を減らしたい場合は間隔を長くするように算出間隔が設定される。なお、算出部１３による算出処理の間隔は、判別部１２による判別処理の間隔と同じである。
【００４０】
＜第１の実施形態の処理の流れの一例＞
図６は、第１の実施形態の処理の流れの一例を示すフローチャートである。判別部１２は、通信部１１を介して、カメラ２ａから参加者の画像情報を取得し、マイク３ａから参加者の音情報を取得する（ステップＳ１０１）。判別部１２は、カメラ２ｂから、授業が行われている領域の画像を取得してもよい。
【００４１】
判別部１２は、カメラ２ａから取得した画像情報とマイク３ａから取得した音情報とに基づいて、生徒の状態区分を判別する（ステップＳ１０２）。生徒の状態区分の判別方法について、詳しくは後述する。
【００４２】
算出部１３は、生徒の状態遷移に基づいて、判別された生徒の状態区分が同じである時間が長くなるに応じて値が低くなり、生徒の参加レベルを下げる参加レベル補正率を算出する（ステップＳ１０３）。参加レベル補正率の算出方法についても、詳しくは後述する。
【００４３】
算出部１３は、判別された生徒の状態区分と第１対応情報とに基づいて参加レベル基準値を選択する（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４において、算出部１３は、対応情報記憶部１４ａに記憶された第１対応情報（例えば、図４参照）を参照し、判別された生徒の状態区分に対応付けられている参加レベル基準値を、参加レベルの算出に用いる参加レベル基準値として選択する。
【００４４】
算出部１３は、選択した参加レベル基準値と参加レベル補正率とに基づいて参加レベルを算出する（ステップＳ１０５）。ステップＳ１０５において、算出部１３は、ステップＳ１０３で算出した参加レベル補正率とステップＳ１０４で選択した参加レベル基準値を用いて、以下の算出を行うことにより、参加レベルを算出する。
【００４５】
参加レベル＝参加レベル基準値×参加レベル補正率
制御部１６は、授業の終了時刻であるか判定する（ステップＳ１０６）。例えば、制御部１６は、管理者により予め設定された終了時刻であるかを判定する。授業の終了時刻であれば（ステップＳ１０６でＹＥＳ）、そのまま処理を終了する。授業の終了時刻でなければ（ステップＳ１０６でＹＥＳ）、制御部１６は、予め設定されたサンプリング時刻まで待機する（ステップＳ１０７）。サンプリング間隔は、例えば、５秒間隔であり、予め管理者により設定される。
【００４６】
予め設定されたサンプリング時刻となった場合、制御部１６が、判別部１２に動作指示を送ることにより、ステップＳ１０１の処理が再度実行される。
【００４７】
図７は、図６のステップＳ１０２の処理の流れの一例を示すフローチャートである。判別部１２は、生徒の状態区分を判別するために、視線検出技術および人検出技術を用いる。以下、判別部１２が用いる視線検出技術および人検出技術の例について説明する。
【００４８】
視線検出技術は、人がどこを見ているのか判断する技術である。視線を検出するために、判別部１２は、カメラ２ａが撮影した画像情報から、目の動きを検出する。判別部１２は、目の動きを検出するために、目の動かない部分（基準点）と動く部分（動点）を検出する。基準点と動点を検出した後、基準点に対する動点の位置に基づいて、視線を検出する。
【００４９】
基準点と動点を用いた視線検出の一つの方法として、基準点として目頭を用い、動点として虹彩を用いて、基準点と動点の位置関係を使う方法がある。判別部１２は、カメラ２ａが撮影した画像情報に対して、基準点を目頭に設定し、動点を虹彩に設定する。そして、目頭に対する虹彩の位置に基づいて、視線を検出する。例えば、判別部１２は、左目の虹彩が目頭から離れていれば、人が左側を見ていると判定する。例えば、判別部１２は、左目の目頭と虹彩が近ければ、人が右側を見ていると判定する。
【００５０】
視線検出の他の方法として、基準点として角膜反射を用い、動点として瞳孔を用いて、基準点と動点の位置関係を使う方法がある。例えば、カメラ２ａは、赤外線Light Emitting Diode(LED)により人の顔を照らして、赤外線を撮影する。判別部１２は、赤外線LEDが照射されたことにより生じた反射光の角膜上の位置（角膜反射）を基準点として設定する。
【００５１】
そして、判別部１２は、角膜反射の位置に対する瞳孔の位置に基づいて、視線を検出する。例えば、判別部１２は、左目の角膜反射よりも瞳孔が目じり側にあれば、ユーザーは左側を見ていると判定する。例えば、判別部１２は、左目の角膜反射よりも瞳孔が目頭側にあれば、ユーザーは右側を見ていると判定する。
【００５２】
人検出技術は、人の存在を検出する技術である。判別部１２は、人検出として、例えば、分類器としてカスケード分類器を用いた人検出を行う。検出の前に予め機械学習を行うことにより、分類器が作成される。機械学習では、人の特徴を抽出して、抽出した特徴量を機械が学習し、学習データが分類器としてまとめられる。
【００５３】
カスケード分類器の作成のために、例えば、Haar-Like特徴、Local Binary Pattern（LBP）特徴、Histogram of Oriented Gradients(HOG)特徴などが用いられる。Open Source Computer Vision Library(OpenCV)のような画像処理のライブラリを用いてカスケード分類器を作成してもよい。また、判別部１２は、分類器として、例えば、Support Vector Machine(SVM)を用いてもよい。
【００５４】
判別部１２は、カメラ２ｂから入力した画像情報と作成された分類器とに基づいて、教室の中にいる人の存在を検出する。判別部１２は、例えば、カスケード分類器より学習した特徴に合う特徴を画像情報から検出し、人がいるか否かを判断する。
【００５５】
次に、図７を参照して、図６のステップＳ１０２の処理の流れを説明する。判別部１２は、生徒の視線と黒板前の人の座標を取得する（ステップＳ２０１）。判別部１２は、例えば、カメラ２ａによって得られた画像情報に基づいて、視線検出を行い、生徒の視線がどこに向けられているかを検出する。また、判別部１２は、例えば、カメラ２ｂによって得られた画像情報に基づいて、人検出を行い、黒板前にいる人の座標を取得する。
【００５６】
判別部１２は、生徒の視線の向きと、黒板前にいる人の座標とに基づいて、生徒の視線が黒板前の人に向いているかを判定する（ステップＳ２０２）。判別部１２は、例えば、視線が示す座標が黒板前の人の座標領域に含まれるかを判定する。
【００５７】
判別部１２は、黒板前の人に向いていると判定した場合（ステップＳ２０２でＹＥＳ）、生徒の状態区分が”Ｓ１：黒板前の人を見ている”に該当すると判定する（ステップＳ２０３）。
【００５８】
判別部１２は、黒板前の人に向いていないと判定した場合（ステップＳ２０２でＮＯ）、視線が黒板に向いているか判定する（ステップＳ２０４）。判別部１２は、例えば、視線が示す座標が予め設定された黒板の座標領域に含まれるかを判定する。
【００５９】
判別部１２は、カメラ２ｂによる画像情報に基づいて、黒板の座標領域を算出してもよい。その場合、例えば、判別部１２は、黒板の大きさと形状を予め入力し、その大きさと形状に合う形状を画像情報から検出し、黒板の座標を算出する。
【００６０】
判別部１２は、視線が黒板に向いていないと判定した場合（ステップＳ２０４でＮＯ）、視線が下に向いているか判定する（ステップＳ２０６）。判別部１２は、例えば、視線が示す座標（高さ方向の座標）が、所定値以下であるかを判定する。
【００６１】
判別部１２は、視線が下に向いていると判定した場合（ステップＳ２０６でＹＥＳ）、机上のマイク３ａが集音した音情報を取得する（ステップＳ２０８）。そして、判別部１２は、音情報に筆記音が含まれているかを判定する（ステップＳ２０９）。
【００６２】
ステップＳ２０９において、判別部１２は、例えば、音情報を参照して音の波形や周波数を調べることにより、音情報に筆記音が含まれているかを判定する。
【００６３】
判別部１２は、音情報に筆記音が含まれていないと判定した場合（ステップＳ２０９でＮＯ）、判別部１２は、生徒の状態区分が“Ｓ４：Ｓ３以外で下を見ている”に該当すると判別する（ステップＳ２１０）。
【００６４】
判別部１２は、音情報に筆記音が含まれていると判定した場合（ステップＳ２０９でＹＥＳ）、判別部１２は、生徒の状態区分が“Ｓ３：書いている”に該当すると判別する（ステップＳ２１１）。
【００６５】
判別部１２は、ステップＳ２０８〜Ｓ２１１の処理において、例えば、カメラ２ａから取得した画像情報から、生徒の状態を判別し、状態区分がＳ３とＳ４のいずれに該当するかを判別してもよい。
【００６６】
判別部１２は、視線が下に向いていないと判定した場合（ステップＳ２０６でＮＯ）、生徒の状態区分が“Ｓ５：Ｓ１〜Ｓ４以外”に該当すると判別する（ステップＳ２０７）。
【００６７】
判別部１２は、ステップＳ２０３、Ｓ２０５、Ｓ２０７、Ｓ２１０、Ｓ２１１の何れかの処理を実行すると、図６のステップＳ１０２の処理を終了する。
【００６８】
以上の処理により、判別部１２は、生徒の状態が、図４に示す状態区分の何れに該当するかを判別することができる。
【００６９】
図８は、図６のステップＳ１０３の処理の流れの一例を示すフローチャートである。算出部１３は、状態情報記憶部１４ｂから前回の状態区分が保存されているか判定する（ステップＳ３０１）。
【００７０】
算出部１３は、例えば、状態情報記憶部１４ｂの生徒状態履歴情報を参照し、現在行われている授業中に記憶された対象の生徒の過去の状態区分が存在するかを判定する。例えば、授業の始めにステップＳ３０１の処理が行われた場合、まだ前回の状態区分が保存されていないこととなる。
【００７１】
前回の状態区分が保存されている場合（ステップＳ３０１でＹＥＳ）、算出部１３は、判別部１２が判別した新たな状態区分を取得し、新たな状態区分が前回の状態区分と同じであるかを判定する（ステップＳ３０２）。同じであると判定された場合（ステップＳ３０２でＹＥＳ）、算出部１３は、参加レベル補正率を以下の式を用いて算出する。
参加レベル補正率＝前回の参加レベル補正率−連続時補正値
【００７２】
参加レベル補正率の初期値は、例えば１である。また、連続時補正値は、例えば０．１である。また、参加レベル補正率の下限は、例えば０である。
【００７３】
上記式に示されるように、同じ状態区分である時間が長くなるに応じて、参加レベル補正率が低くなる。それに伴い、ステップＳ１０５の参加レベルの算出において参加レベルも低くなる。
【００７４】
ステップＳ３０１において、前回の状態区分が保存されていないと判定された場合（ステップＳ３０１でＮＯ）、算出部１３は、参加レベル補正率に１を設定する（ステップＳ３０４）。ステップＳ３０４の処理により、例えば、授業の始めに参加レベル補正率がリセットされることとなる。
【００７５】
また、新たな状態区分が前回の状態区分と同じではないと判定された場合（ステップＳ３０２でＮＯ）、参加レベル補正率を１に設定する。すなわち、生徒の状態区分に変化があった場合、参加レベル補正率がリセットされることとなる。
【００７６】
算出部１３は、状態情報記憶部１４ｂに、生徒状態履歴情報として、判別部１２から取得した新たな状態区分を記憶させる。また、判別部１２が、ステップＳ１０２の処理内で、判別した新たな状態区分を状態情報記憶部１４ｂに記憶させてもよい。
【００７７】
以上の処理により、生徒の状態区分が同じである時間が長くなるに応じて参加レベル補正率が低くなるように更新が行われる。
【００７８】
図９は、参加レベルの算出結果の例を示す図である。図９（ａ）は、ある生徒が黒板を見る行為と書く行為を繰り返した場合の参加レベルの算出結果である。図４に示されるように、生徒が黒板を見ている場合の状態区分（Ｓ２）の参加レベル基準値は１である。また、生徒が書いている場合の状態区分（Ｓ３）の参加レベル基準値は１である。
【００７９】
また、状態区分が１回のサンプリング毎に変更されているので、ステップＳ３０４の処理において参加レベル補正率は１に設定される。そして、ステップＳ１０５の算出において、参加レベル基準値がそのまま参加レベルとなる。図９（ａ）に示す例では、平均参加レベルは１．００となる。
【００８０】
図９（ｂ）は、ある生徒が時々よそ見をする場合の参加レベルの算出結果である。図７の処理に示されるように、生徒がよそ見をしている場合、状態区分はＳ１〜Ｓ４のいずれにも該当せず、Ｓ５が選択される。図９（ｂ）に示す例では、平均参加レベルは、約０．５７となる。
【００８１】
図９（ｃ）は、ある生徒がずっと黒板を見続けている場合の参加レベルの算出結果である。生徒が黒板を見ている場合の状態区分（Ｓ２）の参加レベル基準値は１であるが、同じ状態が続くため、ステップＳ３０３の処理により、参加レベル補正率が低下する。連続時補正値が０．１である場合、ステップＳ３０３の処理が行われる毎に０．１ずつ参加レベル補正率が低下し、ステップＳ１０５の算出により、参加レベルも０．１ずつ低下する。図９（ｃ）に示す例では、平均参加レベルは、０．７０となる。
【００８２】
以上のように、本実施形態の参加レベル算出システムは、生徒の状態の区分が同じである時間が長くなるに応じて参加レベル補正率を下げ、参加レベルを下げる算出をする。例えば、黒板を見続けている場合のように、同じ状態が続く場合は集中していない可能性が高いと考えられるからである。これにより、参加レベル算出システムは、生徒の授業に対する参加状況を示す参加レベルを高い精度で算出することができる。
【００８３】
＜第２の実施形態の参加レベル算出装置の一例＞
第２の実施形態の参加レベル算出装置１の構成は、図３に示す構成と同じであるが、第１の実施形態の参加レベル算出装置１に対して一部の機能が追加されているため、追加されている機能について説明する。
【００８４】
判別部１２は、第２集音装置３２から取得した音情報に基づいて、授業の状況の区分（授業状況区分）を判別する。判別部１２は、第２撮影装置２２から取得した画像情報に基づいて、授業状況区分を判別してもよい。そして、判別部１２は、判別した授業状況区分を授業状況情報として、状態情報記憶部１４ｂに記憶させる。
【００８５】
対応情報記憶部１４ａは、参加レベル基準値と生徒の状態区分および授業状況区分の組との対応関係を第２対応情報として記憶する。
【００８６】
状態情報記憶部１４ｂは、判別部１２が判別した各時間帯の授業状況区分を授業状況履歴情報として記憶する。例えば、サンプリング間隔が５秒であれば、状態情報記憶部１４ｂは、授業状況履歴情報として５秒毎の授業状況区分を記憶する。
【００８７】
図１０は、第２の実施形態の第２対応情報の一例を示す図である。図１０に示す第２対応情報は、参加レベル基準値と生徒の状態区分および授業の状況区分の組との対応関係を示す情報であり、対応情報記憶部１４ａに記憶されている。
【００８８】
図１０に示す例では、授業状況区分として１〜５という区分が設定されている。また、Ｓ１〜Ｓ５という区分は第１の実施形態（図４参照）で示した生徒の状態区分に相当する。図１０に示されるように、生徒の状態の区分および授業の状況の区分の組毎に、参加レベル基準値が対応付けられている。参加レベル基準値は、例えば、生徒毎に記憶されていてもよい。また、参加レベル基準値は、例えば、教科毎に記憶されていてもよい。
【００８９】
例えば、生徒の状態区分が”Ｓ１：黒板の前の人を見ている”であり、授業状況区分が”２：教師が板書し終えて話している”である場合に参加レベル基準値が１である。一方、生徒の状態区分が”Ｓ１：黒板の前の人を見ている”であり、授業状況区分が”６：演習中”である場合に参加レベル基準値が０である。演習中に黒板の前の人を見ている生徒は、授業に集中していないと考えられるからである。
【００９０】
図１１は、生徒状態履歴情報および授業状況履歴情報の一例を示す図である。図１１に示す例では、生徒状態履歴情報として各時間帯の生徒の状態区分が記憶され、授業状況履歴情報として各時間帯の授業状況区分が記憶されている。生徒の状態区分は生徒毎に記憶されている。図１１に示す例では、５秒間隔で判別部１２による判別が行われ、授業状況区分と生徒の状態区分が記憶されたことを示している。
【００９１】
＜第２の実施形態の処理の流れの一例＞
第２の実施形態の参加レベル算出システムについて説明する。第２の実施形態の参加レベル算出システムでは、生徒の状態だけでなく、授業の状況も考慮して参加レベルの算出を行う。
【００９２】
図１２は、第２の実施形態の処理の流れの一例を示すフローチャートである。判別部１２は、通信部１１を介して、カメラ２ａから参加者の画像情報を取得し、マイク３ａから参加者の音情報を取得する。さらに、判別部１２は、通信部１１を介して、カメラ２ｂから授業が行われている領域の画像情報を取得し、マイク３ｂ〜３ｄから授業に関する音情報を取得する（ステップＳ４０１）。
【００９３】
判別部１２は、カメラ２ａから取得した画像情報とマイク３ａから取得した音情報とに基づいて、生徒の状態区分を判別する（ステップＳ４０２ａ）。ステップＳ４０２ａにおける生徒の状態区分の判別方法は、図７に示した処理と同様である。
【００９４】
判別部１２は、マイク３ｂ〜３ｄから取得した音情報に基づいて、授業状況区分を判別する（ステップＳ４０２ｂ）。授業状況区分の判別方法について、詳しくは後述する。
【００９５】
算出部１３は、生徒の状態遷移に基づいて、判別された生徒の状態区分が同じである時間が長くなるに応じて値が低くなる参加レベル補正率を算出する（ステップＳ４０３）。ステップＳ４０３における参加レベル補正率の判別方法は、図８に示した処理と同様である。
【００９６】
算出部１３は、判別された生徒の状態区分および授業状況区分と第２対応情報とに基づいて参加レベル基準値を選択する（ステップＳ４０４）。算出部１３は、対応情報記憶部１４ａに記憶された第２対応情報（例えば、図１０参照）を参照し、判別された生徒の状態区分および授業状況区分の組に対応付けられている参加レベル基準値を、参加レベルの算出に用いる参加レベル基準値として選択する。
【００９７】
算出部１３は、参加レベル基準値と参加レベル補正率とに基づいて参加レベルを算出する（ステップＳ４０５）。ステップＳ４０５において、算出部１３は、ステップＳ４０３で算出した参加レベル補正率とステップＳ４０４で選択した参加レベル基準値を用いて、以下の算出を行うことにより、参加レベルを算出する。
参加レベル＝参加レベル基準値×参加レベル補正率
【００９８】
制御部１６は、授業の終了時刻であるか判定する（ステップＳ４０６）。授業の終了時刻であれば（ステップＳ４０６でＹＥＳ）、そのまま処理を終了する。授業の終了時刻でなければ（ステップＳ４０６でＮＯ）、制御部１６は、予め設定されたサンプリング時刻まで待機する（ステップＳ４０７）。サンプリング間隔は、例えば、５秒間隔であり、予め管理者により設定される。
【００９９】
予め設定されたサンプリング時刻となった場合、制御部１６が、判別部１２に動作指示を送ることにより、ステップＳ４０１が再度実行される。
【０１００】
図１３は、図１２のステップＳ４０２ｂの処理の流れの一例を示すフローチャートである。判別部１２は、教師の近傍に設置されている、または教師に所持されているマイク３ｄから音情報を取得する（ステップＳ５０１）。
【０１０１】
判別部１２は、取得した音情報に基づいて、教師が話しているか判定する（ステップＳ５０２）。判別部１２は、例えば、取得した音情報に人の声が含まれているか判定することにより、教師が話しているかを判定する。また、判別部１２は、音情報に含まれる周波数や音の波形等に基づいて、音情報に含まれる声が教師の声であるかを判定してもよい。
【０１０２】
判別部１２は、教師が話していると判定した場合（ステップＳ５０２でＹＥＳ）、黒板または黒板近傍に設置されているマイク３ｃから音情報を取得する（ステップＳ５０４）。判別部１２は、マイク３ｃから取得した音情報に板書音（黒板に対する板書により生じる音）が含まれているかを判定する（ステップＳ５０５）。判別部１２は、例えば、音情報に含まれる周波数や音の波形等に基づいて、板書により生じる音が含まれているかを判定してもよい。
【０１０３】
判別部１２は、音情報に板書音が含まれていると判定した場合（ステップＳ５０５でＹＥＳ）、授業状況区分が”１：教師が板書しながら話している”に該当すると判別する（ステップＳ５０６）。判別部１２は、音情報に板書音が含まれていないと判定した場合（ステップＳ５０５でＮＯ）、授業状況区分が”２：教師が板書し終えて話している”に該当すると判別する（ステップＳ５０７）。
【０１０４】
判別部１２は、教師が話していないと判定した場合（ステップＳ５０２でＮＯ）、黒板または黒板近傍に設置されているマイク３ｃから音情報を取得する（ステップＳ５０３）。判別部１２は、マイク３ｃから取得した音情報に板書音が含まれているかを判定する（ステップＳ５０８）。判別部１２は、例えば、音情報に含まれる周波数および波形等に基づいて、板書により生じる音が含まれているかを判定してもよい。
【０１０５】
判別部１２は、音情報に板書音が含まれていると判定した場合（ステップＳ５０８でＹＥＳ）、授業状況区分が”３：教師または生徒が板書している”に該当すると判別する（ステップＳ５１０）。判別部１２は、音情報に板書音が含まれていないと判定した場合（ステップＳ５０８でＮＯ）、教卓または教卓の近傍に設置されているマイク３ｂから音情報を取得する（ステップＳ５０９）。
【０１０６】
判別部１２は、マイク３ｂから取得した音情報に人の声が含まれているかを判定する（ステップＳ５１１）。ステップＳ５１１において、判別部１２は、マイク３ｂから取得した音情報の周波数および波形等に基づいて音情報に人の声が含まれているかを判定する。
【０１０７】
判別部１２は、人の声が含まれていると判定した場合（ステップＳ５１１でＹＥＳ）、授業状況が”４：生徒が前で発表している”に該当すると判別する（ステップＳ５１３）。判別部１２は、人の声が含まれていないと判定した場合（ステップＳ５１１でＮＯ）、各机または各机の近傍に設置されたマイク３ａから音情報を取得する（ステップＳ５１２）。
【０１０８】
判別部１２は、マイク３ａから取得した音情報が人の声を含むかを判定する（ステップＳ５１４）。ステップＳ５１４において、判別部１２は、マイク３ａから取得した音情報の周波数および波形等に基づいて、マイク３ａが設置されている机に在席している人の声であるか判定してもよい。すなわち、判別部１２は、マイク３ａが設置されている机に在席している人が発言しているかを判別してもよい。
【０１０９】
判別部１２は、人の声を含むと判定した場合（ステップＳ５１４でＹＥＳ）、授業状況区分が”５：生徒が席で発言している”に該当すると判別する（ステップＳ５１５）。判別部１２は、人の声を含まないと判定した場合（ステップＳ５１４でＮＯ）、授業状況区分が”６：演習中”に該当すると判別する（ステップＳ５１６）。
【０１１０】
図１３に示す処理において、判別部１２は、マイク３ｂ〜３ｄから取得した音情報に基づいて授業状況区分を判別したが、カメラ２ｂから取得した画像情報に基づいて授業状況区分を判別してもよい。判別部１２は、カメラ２ｂから取得した画像情報とマイク３ｂ〜３ｄから取得した音情報の両方に基づいて、授業状況区分を判別してもよい。
【０１１１】
第２の実施形態の参加レベル算出システムは、生徒の状態だけでなく、授業の状況も考慮して参加レベルを算出する。これにより、より高い精度で参加レベルを算出することができる。
【０１１２】
＜第３の実施形態の参加レベル算出装置の一例＞
第３の実施形態の参加レベル算出装置１について説明する。図１４は、第３の実施形態の参加レベル算出装置１の一例を示す図である。第３の実施形態の参加レベル算出装置１は、理解度情報記憶部１４ｃと、更新部１５とを含む点で、第１の実施形態および第２の実施形態の参加レベル算出装置１（図３参照）と異なる。
【０１１３】
理解度情報記憶部１４ｃは、生徒の授業に対する理解度を示す理解度情報を記憶する。理解度情報は、例えば、試験の点数である。
【０１１４】
更新部１５は、理解度情報に基づいて、その理解度情報に対応する参加レベル基準値を更新する。更新部１５は、例えば、理解度情報と参加レベルのギャップが少なくなるように参加レベル基準値を更新する。
【０１１５】
図１５は、理解度情報の一例を示す図である。図１５に示す例では、理解度情報は各生徒の科目毎の試験の点数である。理解度情報は、例えば、レポートの評価点等であってもよい。
【０１１６】
図１６は、参加レベル基準値の更新方法の一例を示す図である。なお、以下の図１６に関する説明における「対応情報」は、第１対応情報または第２対応情報である。更新部１５は、例えば、対象の生徒のある科目の理解度情報（例えば、試験の点数）が所定値より高く、当該科目の授業における参加レベルの実績値が所定値より高い場合は、対応情報における参加レベル基準値を更新しない。
【０１１７】
同様に、更新部１５は、例えば、対象の生徒のある科目の理解度情報が所定値より低く、当該科目の授業における参加レベルの実績値が所定値より低い場合は、対応情報における参加レベル基準値を更新しない。
【０１１８】
上記の参加レベルの実績値は、例えば、理解度情報に対応する科目の授業における、所定期間の対象の生徒の参加レベルの平均値である。例えば、理解度情報が数学の試験の点数を示す場合、参加レベルの実績値は、数学の授業における、対象の生徒の所定期間の参加レベルの平均値である。
【０１１９】
また、更新部１５は、例えば、対象の生徒のある科目の理解度情報が所定値より高く、当該科目の授業における参加レベルの実績値が所定値より低い場合は、対応情報における参加レベル基準値を所定割合上げる。この場合、更新部１５は、例えば、所定期間のうち、占める時間が長かった状態に対応付けられている参加レベル基準値を所定割合上げる。
【０１２０】
所定期間は、例えば、試験内容に関連する授業が行われた期間である。占める時間が長かった状態とは、対応情報が図４に示す第１対応情報である場合、生徒の状態区分を示す。また、占める時間が長かった状態とは、対応情報が図１０に示す第２対応情報である場合、生徒の状態区分および授業の状況区分の組である。
【０１２１】
参加レベル基準値を上げる理由は、理解度情報が所定値より高い場合、生徒が集中していたと考えられ、参加レベルと理解度情報のギャップを少なくすることが妥当であるからである。また、占める時間が長かった状態に対応付けられている参加レベル基準値のみ上げる理由は、占める時間が長かった状態は、理解度に対する影響度が高いと考えられるからである。
【０１２２】
同様に、更新部１５は、例えば、対象の生徒の理解度情報が所定値より低く、参加レベルの実績値が所定値より高い場合は、対応情報における参加レベル基準値を所定割合下げる。この場合、更新部１５は、例えば、所定期間のうち、占める時間が長かった状態に対応付けられている参加レベル基準値を所定割合下げる。
【０１２３】
また、更新部１５は、以下の式（１）に基づいて参加レベル基準値を更新してもよい。
参加レベル基準値＝現在の参加レベル基準値＋（理解度情報−参加レベル）×更新率・・・（１）
【０１２４】
更新率は、予め設定されたパラメータである。また、理解度情報と参加レベルの数値範囲が同程度となるように予め調整されているとする。例えば、理解度情報の数値範囲が０〜１００であり、参加レベルの数値範囲が０〜１であれば、実際の参加レベルに１００を乗算した値を式（１）の参加レベルに入力する。上記式に示すように、更新部１５は、理解度情報と参加レベルのギャップを少なくするように参加レベル基準値を更新する。
【０１２５】
＜第３の実施形態の処理の流れの一例＞
第３の実施形態の参加レベル算出システムの処理について説明する。図１７は、第３の実施形態の処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１７に示す処理は、図６に示す第１の実施形態の処理後に行ってもよいし、図１２に示す第２の実施形態の処理後に行ってもよい。
【０１２６】
更新部１５は、理解度情報記憶部１４ｃを参照することにより、理解度情報が更新されているかを判定する（ステップＳ６０１）。更新部１５は、理解度情報が更新されているかを判定した場合、更新後の理解度情報に基づいて、更新された理解度情報に対応する参加レベル基準値を更新する（ステップＳ６０２）。更新部１５は、例えば、図１６に示す方法または式（１）に示す方法を用いて、参加レベル基準値を更新する。
【０１２７】
算出部１３は、更新された理解度情報に対応する参加レベルについて、繰り返し処理を行う（ステップＳ６０３）。
【０１２８】
算出部１３は、更新後の参加レベル基準値と参加レベル補正率に基づいて、参加レベルを再算出する（ステップＳ６０３）。
参加レベル＝更新後の参加レベル基準値×参加レベル補正率
【０１２９】
ステップＳ６０３において、算出部１３は、参加レベル基準値として、ステップＳ１０４またはステップＳ４０４で選択された基準値の更新後の値を用いればよい。また、算出部１３は、参加レベル補正率として、ステップＳ１０３またはステップＳ４０３で算出された補正率を用いればよい。
【０１３０】
算出部１３は、更新された理解度情報に対応する全ての参加レベルについて、再算出が終わった場合、繰り返し処理を終了する（ステップＳ６０４）。
【０１３１】
以上のように、第３の実施形態の参加レベル算出装置は、理解度情報に基づいて、理解度情報と参加レベルのギャップが少なくなるように参加レベル基準値を更新する。例えば、生徒によっては授業に集中していても理解度向上に結びついていない場合がある。そのような場合に理解度情報に基づいて、参加レベル基準値を更新することにより、精度良く参加レベルを算出することができる。
【０１３２】
＜参加レベル算出装置のハードウェア構成の一例＞
次に、図１８の例を参照して、参加レベル算出装置のハードウェア構成の一例を説明する。図１８の例に示すように、バス１００に対して、プロセッサ１１１とRandom Access Memory(RAM)１１２とRead Only Memory(ROM)１１３とが接続される。また、該バス１００に対して、補助記憶装置１１４と媒体接続部１１５と通信インタフェース１１６とが接続される。
【０１３３】
プロセッサ１１１はＲＡＭ１１２に展開されたプログラムを実行する。実行されるプログラムとしては、実施形態における処理を行う参加レベル算出プログラムが適用されてもよい。
【０１３４】
ＲＯＭ１１３はＲＡＭ１１２に展開されるプログラムを記憶する不揮発性の記憶装置である。補助記憶装置１１４は、種々の情報を記憶する記憶装置であり、例えばハードディスクドライブや半導体メモリ等を補助記憶装置１１４に適用してもよい。媒体接続部１１５は、可搬型記録媒体１１８と接続可能に設けられている。
【０１３５】
可搬型記録媒体１１８としては、可搬型のメモリや光学式ディスク（例えば、Compact Disc(CD)やDigital Versatile Disc(DVD))、半導体メモリ等を適用してもよい。この可搬型記録媒体１１８に実施形態の処理を行う参加レベル算出プログラムが記録されていてもよい。
【０１３６】
対応情報記憶部１４ａ、状態情報記憶部１４ｂ、理解度情報記憶部１４ｃは、ＲＡＭ１１２や補助記憶装置１１４等により実現されてもよい。通信部１１は、通信インタフェース１１６により実現されてもよい。判別部１２、算出部１３、制御部１６、および更新部１５は、与えられた参加レベル算出プログラムをプロセッサ１１１が実行することにより実現されてもよい。
【０１３７】
ＲＡＭ１１２、ＲＯＭ１１３、補助記憶装置１１４および可搬型記録媒体１１８は、何れもコンピュータ読み取り可能な有形の記憶媒体の一例である。これらの有形な記憶媒体は、信号搬送波のような一時的な媒体ではない。
【０１３８】
＜その他＞
本実施形態は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本実施形態の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を取ることができる。
【符号の説明】
【０１３９】
１    参加レベル算出装置
１１    通信部
１２    判別部
１３    算出部
１４ａ  対応情報記憶部
１４ｂ  状態情報記憶部
１４ｃ  理解度情報記憶部
１５    更新部
１６    制御部
２１    第１撮影装置
２２    第２撮影装置
３１    第１集音装置
３２    第２集音装置
１１１    プロセッサ
１１２    ＲＡＭ
１１３    ＲＯＭ
【図１】
2018036536.tif 000003
【図２】
2018036536.tif 000004
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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