(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザ又はユーザの関係者がユーザの実際の学習時間を把握できるようにする。【解決手段】学習管理装置４は、ユーザが筆記具を使用している状態を検出したことを示す検出情報を取得する取得部４３３と、検出情報に基づいて、ユーザの学習時間を推定する推定部４３５と、推定された学習時間を示す情報を出力する出力部４３７と、を備える。学習管理装置４は、取得部４３３が検出情報を取得すると、ユーザが筆記具を使用したことを検出した時刻である検出時刻を特定する特定部４３４をさらに備える。推定部４３５は、特定部４３４が１以上の検出情報のそれぞれに対して特定した検出時刻に基づいて、ユーザの学習時間を推定する。【選択図】図３
2019139685.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが文具を使用している状態を検出したことを示す検出情報を取得する取得部と、
前記検出情報に基づいて、前記ユーザの学習時間を推定する推定部と、
推定された前記学習時間を示す情報を出力する出力部と、
を備える学習管理装置。
【請求項２】
前記取得部が前記検出情報を取得すると、前記ユーザが前記文具を使用したことを検出した時刻である検出時刻を特定する特定部をさらに備え、
前記推定部は、前記特定部が１以上の前記検出情報のそれぞれに対して特定した前記検出時刻に基づいて、前記ユーザの学習時間を推定する、
請求項１に記載の学習管理装置。
【請求項３】
前記特定部は、前記ユーザが所持する携帯端末の位置を特定し、前記取得部が前記検出情報を取得した場合に、前記携帯端末の位置が所定位置に対応しているとき、前記検出時刻を特定する、
請求項２に記載の学習管理装置。
【請求項４】
前記推定部は、前記特定部が前記検出情報に対して特定した前記検出時刻から所定時間が経過するまでの時間を、前記ユーザの学習時間と推定する、
請求項２又は３に記載の学習管理装置。
【請求項５】
学習の種別を受け付ける受付部をさらに備え、
前記推定部は、複数の学習の種別のそれぞれと、前記所定時間を示す情報とを関連付けて記憶する記憶部を参照し、前記受付部が受け付けた学習の種別に関連付けられている前記所定時間に基づいて前記ユーザの学習時間を推定する、
請求項４に記載の学習管理装置。
【請求項６】
前記推定部は、複数の前記検出情報が示す検出パターンに基づいて前記ユーザが学習した学習科目を推定し、学習科目別の学習時間を推定する、
請求項１から５のいずれか１項に記載の学習管理装置。
【請求項７】
前記文具は筆記具であり、
前記推定部は、前記ユーザが前記筆記具を使用して記載した文字を撮影する撮影装置により撮影された文字と、前記検出パターンとに基づいて前記学習科目を推定する、
請求項６に記載の学習管理装置。
【請求項８】
前記出力部は、学習計画が示す学習時間と、前記推定部が推定した学習時間とに基づく、前記学習計画の達成度を示す情報を出力する、
請求項１から７のいずれか１項に記載の学習管理装置。
【請求項９】
予め記憶部に記憶されている前記ユーザの学習計画を示す学習計画情報に基づいて現在時刻が学習予定時間であると判定した場合に、前記ユーザが学習を行っていないと判定すると、前記ユーザが学習を行っていないことを通知する通知部をさらに備える、
請求項１から８のいずれか１項に記載の学習管理装置。
【請求項１０】
前記ユーザは、複数の前記文具を所持し、
前記取得部は、複数の前記文具のそれぞれから前記検出情報を取得し、
前記推定部は、複数の前記文具のそれぞれから取得された前記検出情報に基づいて、前記ユーザの学習時間を推定する、
請求項１から９のいずれか１項に記載の学習管理装置。
【請求項１１】
前記文具には、振動を検出する振動センサが設けられており、
前記取得部は、前記検出情報として、前記振動センサが検出した前記文具の振動を示す振動検出情報を取得する、
請求項１から１０のいずれか１項に記載の学習管理装置。
【請求項１２】
前記推定部は、複数の前記振動検出情報が示す前記文具の振動が所定パターンの振動を示している場合に、前記ユーザが学習をしていると推定し、前記所定パターンの振動の検出状況に基づいて前記ユーザの学習時間を推定する、
請求項１１に記載の学習管理装置。
【請求項１３】
前記文具には、傾きを検出する傾きセンサが設けられており、
前記取得部は、前記検出情報として、前記傾きセンサから出力される前記文具の傾きを示す傾き検出情報を取得する、
請求項１から１２のいずれか１項に記載の学習管理装置。
【請求項１４】
前記文具は筆記具であり、
前記筆記具の先端部には受光センサが設けられており、
前記取得部は、前記検出情報として、前記受光センサから出力される受光量を示す受光量情報を取得する、
請求項１から１３のいずれか１項に記載の学習管理装置。
【請求項１５】
前記文具には、前記文具をユーザが使用しているか否かを検出するために用いられるセンサが着脱可能であり、
前記文具を撮影する撮影装置により撮影した画像に基づいて、前記文具に前記センサが装着されていないと判定すると、前記文具に前記センサが装着されていないことを前記ユーザに通知する通知部をさらに備える、
請求項１から１４のいずれか１項に記載の学習管理装置。
【請求項１６】
コンピュータが実行する、
ユーザが文具を使用している状態を検出したことを示す検出情報を取得するステップと、
前記検出情報に基づいて、前記ユーザの学習時間を推定するステップと、
推定された前記学習時間を出力するステップと、
を備える学習管理方法。
【請求項１７】
コンピュータを、
ユーザが文具を使用している状態を検出したことを示す検出情報を取得する取得部、
前記検出情報に基づいて、前記ユーザの学習時間を推定する推定部、及び、
推定された前記学習時間を出力する出力部、
として機能させる学習管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習管理装置、学習管理方法及び学習管理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザの学習を支援することが行われている。例えば、特許文献１には、ユーザが専用のペンを用いて専用の解答用紙に解答すると、ペンに設けられたカメラが撮像した解答用紙に基づいて解答情報を生成し、当該解答情報に基づいて学習の進捗状況を管理する支援システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−３１０１２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の支援システムでは、学習の進捗状況を管理することができるものの、ユーザや、ユーザの親等のユーザの関係者が、実際の学習時間を把握することができないという問題があった。
【０００５】
そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、ユーザ又はユーザの関係者がユーザの実際の学習時間を把握することができる学習管理装置、学習管理方法及び学習管理プログラム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】
【０００６】
本発明の第１の態様に係る学習管理装置は、ユーザが文具を使用している状態を検出したことを示す検出情報を取得する取得部と、前記検出情報に基づいて、前記ユーザの学習時間を推定する推定部と、推定された前記学習時間を示す情報を出力する出力部と、を備える。
【０００７】
前記取得部が前記検出情報を取得すると、前記ユーザが前記文具を使用したことを検出した時刻である検出時刻を特定する特定部をさらに備え、前記推定部は、前記特定部が１以上の前記検出情報のそれぞれに対して特定した前記検出時刻に基づいて、前記ユーザの学習時間を推定してもよい。
【０００８】
前記特定部は、前記ユーザが所持する携帯端末の位置を特定し、前記取得部が前記検出情報を取得した場合に、前記携帯端末の位置が所定位置に対応しているとき、前記検出時刻を特定してもよい。
前記推定部は、前記特定部が前記検出情報に対して特定した前記検出時刻から所定時間が経過するまでの時間を、前記ユーザの学習時間と推定してもよい。
【０００９】
前記学習管理装置は、学習の種別を受け付ける受付部をさらに備え、前記推定部は、複数の学習の種別のそれぞれと、前記所定時間を示す情報とを関連付けて記憶する記憶部を参照し、前記受付部が受け付けた学習の種別に関連付けられている前記所定時間に基づいて前記ユーザの学習時間を推定してもよい。
【００１０】
前記推定部は、複数の前記検出情報が示す検出パターンに基づいて前記ユーザが学習した学習科目を推定し、学習科目別の学習時間を推定してもよい。
前記文具は筆記具であり、前記推定部は、前記ユーザが前記筆記具を使用して記載した文字を撮影する撮影装置により撮影された文字と、前記検出パターンとに基づいて前記学習科目を推定してもよい。
前記出力部は、学習計画が示す学習時間と、前記推定部が推定した学習時間とに基づく、前記学習計画の達成度を示す情報を出力してもよい。
【００１１】
前記学習管理装置は、予め記憶部に記憶されている前記ユーザの学習計画を示す学習計画情報に基づいて現在時刻が学習予定時間であると判定した場合に、前記ユーザが学習を行っていないと判定すると、前記ユーザが学習を行っていないことを通知する通知部をさらに備えてもよい。
【００１２】
前記ユーザは、複数の前記文具を所持し、前記取得部は、複数の前記文具のそれぞれから前記検出情報を取得し、前記推定部は、複数の前記文具のそれぞれから取得された前記検出情報に基づいて、前記ユーザの学習時間を推定してもよい。
【００１３】
前記文具には、振動を検出する振動センサが設けられており、前記取得部は、前記検出情報として、前記振動センサが検出した前記文具の振動を示す振動検出情報を取得してもよい。
【００１４】
前記推定部は、複数の前記振動検出情報が示す前記文具の振動が所定パターンの振動を示している場合に、前記ユーザが学習をしていると推定し、前記所定パターンの振動の検出状況に基づいて前記ユーザの学習時間を推定してもよい。
【００１５】
前記文具には、傾きを検出する傾きセンサが設けられており、前記取得部は、前記検出情報として、前記傾きセンサから出力される前記文具の傾きを示す傾き検出情報を取得してもよい。
【００１６】
前記文具は筆記具であり、前記筆記具の先端部には受光センサが設けられており、前記取得部は、前記検出情報として、前記受光センサから出力される受光量を示す受光量情報を取得してもよい。
【００１７】
前記文具には、前記文具をユーザが使用しているか否かを検出するために用いられるセンサが着脱可能であり、前記学習管理装置は、前記文具を撮影する撮影装置により撮影した画像に基づいて、前記文具に前記センサが装着されていないと判定すると、前記文具に前記センサが装着されていないことを前記ユーザに通知する通知部をさらに備えてもよい。
【００１８】
本発明の第２の態様に係る学習管理方法は、コンピュータが実行する、ユーザが文具を使用している状態を検出したことを示す検出情報を取得するステップと、前記検出情報に基づいて、前記ユーザの学習時間を推定するステップと、推定された前記学習時間を出力するステップと、を備える。
【００１９】
本発明の第３の態様に係る学習管理プログラムは、コンピュータを、ユーザが文具を使用している状態を検出したことを示す検出情報を取得する取得部、前記検出情報に基づいて、前記ユーザの学習時間を推定する推定部、及び、推定された前記学習時間を出力する出力部、として機能させる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、ユーザ又はユーザの関係者がユーザの実際の学習時間を把握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】
【００２１】
【図１】第１実施形態に係る学習管理システムの構成を示す図である。
【図２】第１実施形態に係る筆記具の構成を示す図である。
【図３】第１実施形態に係る学習管理装置の構成を示す図である。
【図４】第１実施形態に係る推定部による学習時間の推定方法を説明する図である。
【図５】学習管理画面の一例を示す図である。
【図６】達成度確認画面の一例を示す図である。
【図７】第１実施形態に係る学習管理装置が学習時間を推定するまでの処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】第１実施形態に係る学習時間推定処理に対応する処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】第１実施形態に係る学習管理装置が学習時間を出力するときの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】第３実施形態に係る学習管理装置の構成を示す図である。
【図１１】第４実施形態に係る学習管理システムの構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
＜第１実施形態＞
［学習管理システムＳの概要］
図１は、第１実施形態に係る学習管理システムＳの構成を示す図である。学習管理システムＳは、筆記具１と、ＩｏＴ（Internet of Things）ゲートウェイ２と、ルータ３と、学習管理装置４と、携帯端末５とを備え、筆記具１を使用するユーザの学習時間を管理するシステムである。
【００２３】
筆記具１は、例えばペンや鉛筆であり、ユーザが筆記具１を使用しているか否かを検出するために用いられるセンサを備える。ここで、センサは、筆記具１に着脱可能であってもよい。ＩｏＴゲートウェイ２は、例えば、近距離無線通信により各種デバイスから情報を収集する装置である。ルータ３は、例えば、インターネットや通信電話回線等の通信ネットワークＮを介して外部機器と通信を行う通信装置である。学習管理装置４は、例えばサーバである。携帯端末５は、例えば、ユーザや、ユーザの関係者（例えば、ユーザの親）が所持するスマートフォンやタブレットである。
【００２４】
筆記具１は、センサにより、ユーザが筆記具１を使用していることを検出する（図１の（１））。筆記具１は、ＩｏＴゲートウェイ２、ルータ３、及び通信ネットワークＮを介して、ユーザが筆記具を使用していることを示す検出情報を学習管理装置４に送信する（図１の（２））。
【００２５】
学習管理装置４は、筆記具１から送信される検出情報に基づいてユーザの学習時間を推定する（図１の（３））。学習管理装置４は、通信ネットワークＮを介して、推定した学習時間を示す学習時間情報を携帯端末５に出力する（図１の（４））。携帯端末５は、学習管理装置４から受信した学習時間情報を携帯端末５に表示させる（図１の（５））。このようにすることで、ユーザ又はユーザの関係者は、自身の実際の学習時間を把握することができる。
【００２６】
なお、本実施形態では、ペンや鉛筆等の筆記具１を使用するユーザの学習時間を管理する例について説明したが、これに限らない。消しゴムや定規やコンパスといった文具に対し、ユーザが当該文具を使用しているか否かを検出するために用いられ、当該文具に着脱可能なセンサを装着し、学習管理システムＳが、当該文具を使用するユーザの学習時間を管理してもよい。これにより、ユーザが使用したい文具にセンサを装着し、当該文具を使用したときのユーザの学習時間を管理することができる。
以下、学習管理システムＳが備える筆記具１及び学習管理装置４の構成について説明する。
【００２７】
［筆記具１の構成］
まず、筆記具１の構成について説明する。
図２は、第１実施形態に係る筆記具１の構成を示す図である。
筆記具１は、振動センサ１１と、近距離無線通信部１２と、制御部１３とを備える。筆記具１は、電源スイッチ（不図示）が押下され、筆記具１に設けられている電源から、振動センサ１１、近距離無線通信部１２、及び制御部１３に電力が供給されたことに応じて動作を開始する。
【００２８】
振動センサ１１は、筆記具１の振動を検出する。振動センサ１１は、筆記具１の振動を検出すると、振動を検出したことを示す検出信号を制御部１３に出力する。
近距離無線通信部１２は、Ｚ−Ｗａｖｅ（登録商標）、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy（登録商標））等の近距離無線通信方式によりＩｏＴゲートウェイ２と無線通信を行う。近距離無線通信部１２は、制御部１３の制御によりＩｏＴゲートウェイ２と近距離無線通信を行う。なお、近距離無線通信部１２は、上述した近距離無線通信方式に限らず、ＮＦＣ（Near Field Communication）、赤外線通信、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）他の近距離無線通信方式によって無線通信を行ってもよい。
【００２９】
制御部１３は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）である。制御部１３は、振動センサ１１から検出信号が出力されると、当該検出信号が出力されたことを示す振動検出情報を、近距離無線通信部１２を介してＩｏＴゲートウェイ２に送信する。振動検出情報には、筆記具１を識別する筆記具ＩＤが含まれている。ＩｏＴゲートウェイ２は、振動検出情報を筆記具１から受信すると、当該振動検出情報を、ルータ３及び通信ネットワークＮを介して学習管理装置４に送信する。
【００３０】
なお、筆記具１は、振動検出情報を記憶する記憶部を備えていてもよい。そして、筆記具１は、振動検出情報を一時的に記憶部に記憶させておき、所定時間おきに、記憶部に記憶されている振動検出情報を、近距離無線通信部１２を介してＩｏＴゲートウェイ２に送信してもよい。この場合、振動検出情報には、振動センサ１１が振動を検出した時刻を示す時刻情報が含まれているものとする。
【００３１】
筆記具１は、ＩｏＴゲートウェイ２に振動検出情報を送信したが、これに限らない。例えば、筆記具１は、ユーザが所持し、筆記具１及びＩｏＴゲートウェイと通信可能な筆箱に振動検出情報を送信してもよい。この場合、筆箱と筆記具１とは、例えば、通信を行うための通信用端子を備える。そして、筆箱に設けられている通信用端子に筆記具１の通信用端子が接触すると、筆記具１は、筆箱に振動検出情報を送信する。筆箱は、無線通信部を有しており、当該無線通信部を介して、受信した振動検出情報をＩｏＴゲートウェイ２に送信する。例えば、筆箱の電源を用いて、筆記具１から振動検出情報を取得するようにすることで、筆記具１がＩｏＴゲートウェイに振動検出情報を送信する場合に比べて、筆記具１における電力消費量を低減させて、筆記具１における電池の交換頻度を少なくすることができる。
【００３２】
［学習管理装置４の構成］
続いて、学習管理装置４の構成について説明する。
図３は、第１実施形態に係る学習管理装置４の構成を示す図である。
学習管理装置４は、通信部４１と、記憶部４２と、制御部４３とを備える。
【００３３】
通信部４１は、通信ネットワークＮに接続するためのインタフェースである。通信部４１は、制御部４３の制御により、通信ネットワークＮを介してＩｏＴゲートウェイ２及び携帯端末５と通信する。
【００３４】
記憶部４２は、例えば、ＲＯＭ及びＲＡＭ等である。記憶部４２は、学習管理装置４を機能させるための各種プログラムを記憶する。例えば、記憶部４２は、制御部４３を、後述する計画受付部４３１、選択部４３２、取得部４３３、特定部４３４、推定部４３５、表示受付部４３６及び出力部４３７として機能させる学習管理プログラムを記憶する。
【００３５】
また、記憶部４２は、筆記具１を識別する筆記具ＩＤと、ユーザを識別するユーザＩＤとを関連付けたユーザ情報を記憶する。ユーザ情報は、例えば、ユーザが筆記具１を購入した時点等で予め登録されるものとする。
また、記憶部４２は、複数のユーザのユーザＩＤと、当該ユーザに対して推定部４３５が推定した学習時間とを関連付けた学習時間情報を記憶する。
【００３６】
制御部４３は、例えばＣＰＵである。制御部４３は、記憶部４２に記憶されている各種プログラムを実行することにより、学習管理装置４に係る機能を制御する。制御部４３は、学習管理プログラムを実行することにより、計画受付部４３１、選択部４３２、取得部４３３、特定部４３４、推定部４３５、表示受付部４３６及び出力部４３７として機能する。
【００３７】
計画受付部４３１は、携帯端末５から、ユーザの学習計画を示す学習計画情報を受信することにより、ユーザの学習計画を受け付ける。ここで、学習計画情報には、ユーザＩＤと、学習期間を示す学習期間情報と、当該学習期間における学習科目ごとの学習時間を示す情報とが含まれている。計画受付部４３１は、受け付けた学習計画を示す学習計画情報を記憶部４２に記憶させる。
【００３８】
選択部４３２は、ユーザが筆記具１を使用して学習を開始する場合、又は学習する学習科目を変更する場合に、携帯端末５から科目選択情報を受信することにより、ユーザが学習する学習科目の選択を受け付ける。科目選択情報には、ユーザを識別するユーザＩＤと、学習科目とが含まれている。
【００３９】
取得部４３３は、ＩｏＴゲートウェイ２、ルータ３及び通信ネットワークＮを介して、筆記具１から、ユーザが筆記具１を使用している状態を検出したことを示す検出情報を取得する。取得部４３３は、検出情報として、筆記具１に設けられている振動センサ１１が検出した筆記具１の振動を示す振動検出情報を取得する。
【００４０】
特定部４３４は、取得部４３３が検出情報を取得すると、筆記具１をユーザが使用したことを筆記具１が検出した時刻である検出時刻を特定する。例えば、特定部４３４は、取得部４３３が検出情報を取得した時刻を検出時刻と特定する。なお、検出情報には、振動を検出した時刻を示す時刻情報が含まれていてもよく、特定部４３４は、検出情報に含まれる時刻情報に基づいて、検出時刻を特定してもよい。
【００４１】
また、特定部４３４は、記憶部４２に記憶されているユーザ情報を参照して、取得した検出情報に含まれている筆記具ＩＤに関連付けられているユーザＩＤを特定する。また、特定部４３４は、特定したユーザＩＤに対応して選択部４３２が選択している学習科目を特定する。特定部４３４は、検出情報と、検出時刻を示す検出時刻情報と、特定された学習科目とを関連付けて検出履歴情報として記憶部４２に記憶させる。
【００４２】
推定部４３５は、記憶部４２に記憶されている検出情報に基づいて、ユーザの学習時間を推定する。推定部４３５は、特定部４３４が１以上の検出情報のそれぞれに対して特定した検出時刻に基づいて、ユーザの学習時間を推定する。
【００４３】
例えば、推定部４３５は、所定時間（例えば、１時間）おきに、処理対象期間（例えば、１時間）におけるユーザの学習時間を推定する。ここで、ユーザ情報に複数のユーザＩＤが登録されている場合、推定部４３５は、処理対象期間における複数のユーザのそれぞれの処理対象期間における学習時間を推定する。以下に、一人のユーザの学習時間を推定する具体的な処理について説明する。
【００４４】
まず、推定部４３５は、記憶部４２に記憶されているユーザ情報を参照し、一つのユーザＩＤに関連付けられている筆記具ＩＤを特定する。続いて、推定部４３５は、記憶部４２に記憶されている検出履歴情報のうち、特定した筆記具ＩＤを含み、検出時刻が処理対象期間に含まれている検出履歴情報を抽出する。ここで、処理対象期間は、現在時刻よりも所定時間前の時刻から、現在時刻までの間の期間である。推定部４３５は、抽出した検出履歴情報に含まれている検出時刻情報と、学習科目とに基づいて、処理対象期間におけるユーザの学習科目ごとの学習時間を推定する。また、推定部４３５は、学習科目ごとの学習時間を集計することにより、ユーザの学習時間の合計を算出する。
【００４５】
推定部４３５は、特定部４３４が検出情報に対して特定した検出時刻から所定時間が経過するまでの時間を、ユーザの学習時間と推定する。図４は、第１実施形態に係る推定部４３５による学習時間の推定方法を説明する図である。例えば、推定部４３５は、図４に示すように、学習中であるか否かを示す学習フラグを用いて学習時間を推定する。まず、推定部４３５は、特定部４３４が特定した検出時刻を、ユーザが学習をしている時刻と推定する。図４に示す例において、検出時刻は９：００、９：０９、９：１１であるものとする。続いて、推定部４３５は、検出時刻から所定時間経過した時刻を学習中断時刻と算出する。例えば、所定時間を５分とすると、推定部４３５は、９：００、９：０９、９：１１のそれぞれに対応する学習中断時刻として９：０５、９：１１、９：１６を算出する。
【００４６】
推定部４３５は、検出時刻と学習中断時刻との間における学習フラグの値を、学習していることを示すフラグ値である「１」にする。図４に示す例では、推定部４３５は、９：００から９：０５までの間、９：０９から９：１６までの間の学習フラグを「１」とし、その他の時間の学習フラグの値を、学習していないことを示すフラグ値である「０」にする。続いて、推定部４３５は、学習フラグが「１」である時間を合計することにより、ユーザの学習時間を推定する。図４に示す例では、推定部４３５は、ユーザの学習時間を１２分と推定する。
【００４７】
なお、ユーザが筆記具１を用いて遊んでいる場合、学習を行っていないにもかかわらず、振動が検出され、学習しているとみなされる。そこで、記憶部４２に、ユーザが学習していることを示す複数の振動のパターン（所定パターン）を記憶させておき、推定部４３５が、複数の検出情報が示す筆記具１の振動が所定パターンの振動を示している場合に、ユーザが学習をしていると推定し、所定パターンの振動の検出状況に基づいてユーザの学習時間を推定してもよい。このようにすることで、学習管理装置４は、ユーザが学習を行っていない場合に検出された振動に基づいて学習時間が推定されることを抑制できる。
【００４８】
また、推定部４３５は、ユーザから受け付けた学習の種別によって、学習中断時刻を算出するために用いる所定時間を異ならせるようにしてもよい。ここで、学習の種別は、例えば、「ドリル」、「問題集」、「文章題」といった学習の形態を示す情報である。この場合において、まず、選択部４３２は、受付部として機能し、ユーザから学習の種別を受け付ける。記憶部４２には、複数の学習の種別のそれぞれと、学習中断時刻を算出するために用いる所定時間を示す情報とが関連付けて記憶されている。例えば、「ドリル」や「問題集」のように筆記具１を多用する学習の種別に関連する所定時間は相対的に短い時間に設定される。また、「文章題」のように筆記具１を多用しない学習の種別に関連する所定時間は相対的に長い時間に設定されている。
【００４９】
推定部４３５は、記憶部４２を参照し、選択部４３２が受け付けた学習の種別に関連付けられている所定時間を特定する。そして、推定部４３５は、特定した所定時間に基づいて、ユーザの学習時間を推定する。このようにすることで、学習管理装置４は、ユーザの学習の種別に応じて、学習時間を精度良く算出することができる。
【００５０】
また、推定部４３５は、検出情報を受信した時刻において選択されていた学習科目に対応して学習時間を推定したが、これに限らない。推定部４３５は、検出情報が示す検出パターンに基づいてユーザが学習した学習科目を推定し、学習科目別の学習時間を推定してもよい。この場合、推定部４３５は、予め記憶部４２を参照し、ユーザが過去に学習科目を選択して学習を行った場合における学習科目別の検出情報に基づいて、学習科目別の検出パターンを特定する。ここで、検出パターンは、例えば、複数の検出情報の検出間隔の特徴を示す情報である。なお、検出パターンは、数字、アルファベット、日本語が記載されている場合のそれぞれの検出間隔の特徴を示す情報であってもよい。そして、推定部４３５は、特定した学習科目別の検出パターンを示すパターン情報を記憶部４２に記憶する。
【００５１】
推定部４３５は、処理対象期間を複数の期間に区切り、複数の期間のそれぞれにおける学習時間を推定する。また、推定部４３５は、複数の期間のそれぞれにおける検出情報と検出パターンが類似する学習科目を特定し、当該学習科目を、推定した学習時間に対応する学習科目とする。このようにすることで、学習管理装置４は、ユーザが学習科目を選択しない場合であっても、ユーザが学習している学習科目別の学習時間を推定することができる。
【００５２】
推定部４３５は、複数のユーザのそれぞれの所定時間における学習科目別の学習時間を推定する。推定部４３５は、ユーザＩＤと、学習科目と、推定した学習時間と、学習時間を推定した時間を示す時間情報とを関連付けて、学習時間情報として記憶部４２に記憶させる。
【００５３】
表示受付部４３６は、携帯端末５から、ユーザＩＤを受け付けることにより、表示要求を受け付ける。表示受付部４３６は、学習時間の表示要求を示す表示要求情報を携帯端末５から受信することにより、表示要求を受け付ける。ここで、表示要求情報には、ユーザＩＤが含まれている。
【００５４】
出力部４３７は、表示受付部４３６が表示要求を受け付けると、推定部４３５により推定された学習時間を示す情報を携帯端末５に出力することにより、当該情報を携帯端末５の表示部に表示させる。図５は、学習管理画面の一例を示す図である。図５（ａ）には、表示対象期間である、２０１７／１２／１０から２０１７／１２／１６までの間に学習科目ごとに推定された学習時間が表示されていることが確認できる。また、出力部４３７は、図５（ａ）に表示されている学習科目や学習時間を選択することにより、図５（ａ）に表示されている各学習情報の詳細情報を表示するようにしてもよい。
【００５５】
図５（ｂ）は、図５（ａ）に表示されている学習情報の詳細を示す詳細画面の一例を示す図である。例えば、図５（ａ）に示す学習管理画面の左上部にはメニューボタンＭが設けられており、当該メニューボタンＭを介して詳細画面に遷移することができる。ユーザが詳細画面に遷移させる操作を行うと、出力部４３７は、表示対象期間に含まれるそれぞれの日にちの学習時間に対応する情報を含む詳細画面を表示させる。図５（ｂ）に示す例では、表示対象期間に含まれるそれぞれの日にちの学習時間を示すグラフが表示されていることが確認できる。
【００５６】
また、出力部４３７は、それぞれの日にちの学習時間を選択することにより、選択された日にちにおける学習時間の詳細を表示するようにしてもよい。図５（ｃ）は、選択された日にちにおける学習時間の詳細を示す詳細画面の一例を示す。出力部４３７は、図５（ｃ）に示すように、選択された日にちにおける各時間の学習フラグの値に基づいて、それぞれの時間に学習を行っているか否かを示すグラフを表示させる。図５（ｃ）では、学習を行ったことを示す領域がグラフ上に表示されていることが確認できる。なお、出力部４３７は、グラフに示される学習を行っていることを示す領域の表示態様を、学習科目別に異ならせてもよい。このようにすることで、自身がどのように学習を行っているかを把握することができる。
【００５７】
また、出力部４３７は、記憶部４２に記憶されている学習計画が示す学習時間と、推定部４３５が推定した学習時間とに基づく、学習計画の達成度を示す情報を含む達成度確認画面を携帯端末５に出力することにより、当該情報を携帯端末５に表示させる。図６は、達成度確認画面の一例を示す図である。図６（ａ）に示される達成度確認画面には、学習計画において示される計画時間と、推定部４３５が推定した学習時間と、学習計画の達成度とが表示されていることが確認できる。また、図６（ｂ）に示される達成度確認画面には、学習計画において示される学習科目ごとの計画時間と、推定部４３５が推定した学習科目ごとの学習時間と、学習計画の達成度とが表示されていることが確認できる。
【００５８】
なお、出力部４３７は、ユーザが所持する筆記具１に、達成度を示す達成度情報を送信してもよい。例えば、出力部４３７は、筆記具１に、学習時間が学習計画に達成している場合に、その旨を示す第１達成度情報を送信し、学習時間が学習計画に達成していない場合に、その旨を示す第２達成度情報を送信してもよい。筆記具１には、複数色で発光可能な発光部が設けられている。例えば、筆記具１は、学習管理装置４から第１達成度情報を受信すると、発光部を青色に発光させ、第２達成度情報を受信すると、発光部を赤色に発光させる。
【００５９】
［学習管理装置４における処理の流れ］
続いて、学習管理装置４における処理の流れについて説明する。まず、学習管理装置４が、学習時間を推定するまでの処理の流れについて説明する。図７は、第１実施形態に係る学習管理装置４が学習時間を推定するまでの処理の流れを示すフローチャートである。
【００６０】
まず、選択部４３２は、携帯端末５から科目選択情報を受信することにより、学習科目を受け付けたか否かを判定する（Ｓ１０）。選択部４３２は、学習科目を受け付けたと判定すると、Ｓ２０に処理を移し、学習科目を受け付けていないと判定すると、Ｓ３０に処理を移す。
【００６１】
Ｓ２０において、選択部４３２は、科目選択情報に含まれる学習科目に基づいて、学習科目を選択する。
Ｓ３０において、取得部４３３は、筆記具１から検出情報を取得したか否かを判定する。取得部４３３は、検出情報を取得したと判定すると、Ｓ４０に処理を移し、検出情報を取得していないと判定すると、Ｓ１０に処理を移す。
【００６２】
特定部４３４は、ユーザが筆記具１を使用したことが検出された時刻である検出時刻を特定する（Ｓ４０）。特定部４３４は、取得部４３３が検出情報を取得した時刻を検出時刻と特定する。
【００６３】
続いて、特定部４３４は、取得した検出情報と、特定した検出時刻と、Ｓ２０において選択された学習科目とを関連付けて検出履歴情報として記憶部４２に記憶させる（Ｓ５０）。なお、取得部４３３は、一度も学習科目が選択されていない場合には、学習科目を「不明」として、検出履歴情報を記憶部４２に記憶させる。
【００６４】
推定部４３５は、最後に学習時間を推定してから所定時間経過したか否かを判定する（Ｓ６０）。推定部４３５は、最後に学習時間を推定してから所定時間経過したと判定すると、Ｓ７０に処理を移し、所定時間経過していないと判定すると、Ｓ１０に処理を移す。
【００６５】
なお、本フローチャートでは、学習科目の選択に係る処理、検出履歴情報を記憶する処理、及び学習時間推定処理が並列に実行されないこととしたが、これに限らず、並列に実行されてもよい。
【００６６】
続いて、学習管理装置４が学習時間を推定するときの処理の流れについて説明する。図８は、第１実施形態に係る学習時間推定処理に対応する処理の流れを示すフローチャートである。
【００６７】
推定部４３５は、現在時刻と、現在時刻から所定時間前まで時刻との間の処理対象期間において学習時間が推定されていない一人のユーザを選択する（Ｓ７１）。
続いて、推定部４３５は、記憶部４２に記憶されている検出履歴情報を参照し、検出時刻が処理対象期間に含まれている検出履歴情報を抽出する（Ｓ７２）。
【００６８】
続いて、推定部４３５は、抽出した検出履歴情報に基づいて学習科目ごとの学習時間を集計する（Ｓ７３）。
続いて、推定部４３５は、全ユーザの処理対象期間における学習時間が推定済であるか否かを判定する（Ｓ７４）。推定部４３５は、学習時間が推定済であると判定すると、学習時間推定処理を終了し、学習時間が推定済ではないと判定すると、Ｓ７１に処理を移す。
【００６９】
続いて、学習管理装置４が、推定した学習時間を出力するときの処理の流れについて説明する。図９は、第１実施形態に係る学習管理装置４が学習時間を出力するときの処理の流れを示すフローチャートである。
【００７０】
まず、表示受付部４３６は、携帯端末５からユーザＩＤを受け付けることにより、学習時間の表示要求を受け付けたか否かを判定する（Ｓ１１０）。表示受付部４３６は、表示要求を受け付けたと判定すると、Ｓ１２０に処理を移し、表示要求を受け付けていないと判定するとＳ１１０に処理を移す。
【００７１】
Ｓ１２０において、出力部４３７は、表示要求を行ったユーザの学習時間を示す学習管理画面を生成し、当該学習管理画面を、表示要求を行った携帯端末５に表示させる（Ｓ１３０）。
【００７２】
［第１実施形態における効果］
以上の通り、第１実施形態に係る学習管理装置４は、ユーザが筆記具１を使用している状態を検出したことを示す検出情報に基づいてユーザの学習時間を推定する。このようにすることで、学習管理装置４は、筆記具１の使用状態に基づく、ユーザの実際の学習時間を精度良く推定することができる。また、学習管理装置４が推定された学習時間を示す情報を携帯端末５に出力することにより、携帯端末５を使用するユーザ又はユーザの関係者は、ユーザの実際の学習時間を把握することができる。
【００７３】
なお、第１実施形態において、取得部４３３は、検出情報として、振動センサ１１が検出した筆記具１の振動を示す振動検出情報を取得したが、これに限らない。例えば、筆記具１には、傾きを検出する傾きセンサが設けられていてもよい。この場合において、取得部４３３は、検出情報として、傾きセンサから出力される筆記具１の傾きを示す傾き検出情報を取得する。傾き検出情報には、筆記具１の傾きを示す角度情報と、筆記具１を識別する筆記具ＩＤとが含まれている。特定部４３４は、取得部４３３が検出情報を取得すると、検出時刻を特定し、当該検出情報と、検出時刻と、学習科目とを関連付けて検出履歴情報として記憶させる。そして、推定部４３５は、当該検出履歴情報に含まれる検出時刻に基づいてユーザの学習時間を推定する。ここで、推定部４３５は、筆記具１の傾きを示す角度情報に基づいて、学習の種別や学習科目を推定するようにしてもよい。
【００７４】
また、筆記具１の先端部には、受光センサが設けられていてもよい。この場合において、取得部４３３は、検出情報として、受光センサから出力される受光量を示す受光量情報と、筆記具ＩＤとを含む情報を取得する。特定部４３４は、受光量情報が示す受光量の変化に基づいて、ユーザが筆記具１を使用したことを検出した時刻である検出時刻を特定し、当該検出情報と、検出時刻と、学習科目とを関連付けて検出履歴情報として記憶させる。そして、推定部４３５は、当該検出履歴情報に含まれる検出時刻に基づいてユーザの学習時間を推定する。ここで、推定部４３５は、受光量情報に基づいて学習の種別や学習科目を推定するようにしてもよい。また、特定部４３４は、振動センサ１１、傾きセンサ、及び受光センサにおける検出状況に基づいて、ユーザの学習時間、学習の種別、学習科目を推定するようにしてもよい。
【００７５】
また、第１実施形態において、ユーザが所持する筆記具１の数量について説明しなかったが、ユーザは、複数の筆記具１を所持してもよい。この場合において、取得部４３３は、ユーザが所持する複数の筆記具１のそれぞれから検出情報を取得する。特定部４３４は、取得部４３３が複数の筆記具１のそれぞれから検出情報を取得すると、複数の検出情報のそれぞれに対応して、ユーザが筆記具１を使用したことを筆記具１が検出した時刻である検出時刻を特定する。そして、特定部４３４は、取得した検出情報と、特定した検出時刻と、学習科目とを関連付けて検出履歴情報として記憶させる。そして、推定部４３５は、複数の筆記具１のそれぞれから取得された検出情報に対して特定された検出時刻に基づいてユーザの学習時間を推定する。このようにすることで、学習管理装置４は、ユーザが複数の筆記具１を所持している場合に、それぞれの筆記具１の使用状況に基づいて学習時間を推定することができる。
【００７６】
＜第２実施形態＞
［携帯端末５の位置に基づいてユーザが学習をしているか否かを判定する］
続いて、第２実施形態について説明する。第２実施形態では、学習管理装置４が、ユーザが所持する携帯端末５の位置を示す位置情報を取得し、当該位置情報に基づいて、ユーザが学習をしているか否かを判定する点で第１実施形態と異なる。以下、第２実施形態に係る学習管理システムＳについて説明する。なお、第１実施形態と同じ部分については適宜説明を省略する。
【００７７】
第２実施形態において、記憶部４２には、例えば、ユーザＩＤと、ユーザが学習を行う所定位置を示す位置情報とが関連付けられて記憶されている。当該位置情報は、例えばユーザによって予め登録されているものとする。
【００７８】
特定部４３４は、ユーザが所持する携帯端末５から、携帯端末５の位置を示す位置情報を受信することにより、携帯端末５の位置を特定する。特定部４３４は、取得部４３３が筆記具１から検出情報を取得した場合に、携帯端末５の位置が、ユーザが学習を行う所定位置に対応しているか否かを判定する。特定部４３４は、例えば、携帯端末５の位置が、ユーザが学習を行う所定位置から所定距離以内である場合に、携帯端末５の位置が所定位置に対応していると判定する。特定部４３４は、携帯端末５の位置が、ユーザが学習を行う所定位置に対応していると判定すると、ユーザが筆記具１を使用したことを検出した時刻である検出時刻を特定する。
【００７９】
また、特定部４３４は、検出時刻を特定すると、第１実施形態と同様に、検出情報を取得した場合にユーザが選択していた学習科目を特定する。特定部４３４は、検出情報と、検出時刻を示す検出時刻情報と、特定された学習科目とを関連付けて検出履歴情報として記憶部４２に記憶させる。
推定部４３５は、第１実施形態と同様に、特定部４３４が１以上の検出情報のそれぞれに対して特定した検出時刻に基づいて、ユーザの学習時間を推定する。
【００８０】
［第２実施形態における効果］
以上の通り、第２実施形態に係る学習管理装置４は、携帯端末５の位置が、ユーザが学習を行う所定位置に対応していると判定すると、ユーザが筆記具１を使用したことを検出した時刻である検出時刻を特定し、当該検出時刻に基づいて、ユーザの学習時間を推定する。このようにすることで、学習管理装置４は、ユーザが移動すること等によって、ユーザが所持する筆記具１が振動を検出した場合に、ユーザが学習していると誤検出してしまうことを防止することができる。
【００８１】
＜第３実施形態＞
［学習計画に基づいて学習が行われていないことを通知する］
続いて、第３実施形態について説明する。第３実施形態では、学習管理装置４が、ユーザが、学習計画に基づいて学習を行っていない場合に、その旨を通知する点で第１実施形態と異なる。
【００８２】
図１０は、第３実施形態に係る学習管理装置４の構成を示す図である。図１０に示すように、学習管理装置４の制御部４３は、通知部４３８をさらに備える。
通知部４３８は、予め記憶部４２に記憶されている学習計画情報が示す学習時間の時間割に基づいて、現在時刻がユーザの学習予定時間であるか否かを判定する。通知部４３８は、現在時刻が学習予定時間であると判定すると、記憶部４２に記憶されている検出履歴情報に基づいて、ユーザが学習を行っているか否かをさらに判定する。例えば、通知部４３８は、検出履歴情報に含まれる検出時刻に基づいて、現在時刻から所定時間以内に検出情報が取得されていないと判定すると、ユーザが学習を行っていないと判定する。
【００８３】
通知部４３８は、ユーザが学習を行っていないと判定すると、ユーザが学習を行っていないことを通知する。例えば、通知部４３８は、ユーザが所持する筆記具１に、ユーザが学習を行っていないことを通知する通知指示情報を送信する。筆記具１には、発光部や出音部が設けられている。筆記具１は、学習管理装置４から通知指示情報を受信すると、当該発光部を発光させたり、出音部から警告音を出力させたりして、ユーザが学習を行っていないことを通知する。
【００８４】
なお、通知部４３８は、ユーザが学習を行っていないと判定すると、ユーザが学習を行っていないことをユーザの携帯端末５や、ユーザの関係者の携帯端末５に通知してもよい。この場合、記憶部４２には、ユーザのメールアドレスや、ユーザの保護者のメールアドレスが記憶されている。通知部４３８は、ユーザが学習を行っていないと判定すると、ユーザが学習を行っていないことを示す警告情報を含み、ユーザのメールアドレスや、ユーザの保護者のメールアドレスを宛先としたメールを送信する。なお、通知部４３８は、メールではなく、所定のメッセンジャーアプリケーションを用いて、ユーザが学習を行っていないことを通知してもよい。
【００８５】
［第３実施形態における効果］
以上の通り、第３実施形態に係る学習管理装置４は、現在時刻がユーザの学習予定時間である場合において、ユーザが学習を行っていないとき、ユーザが学習を行っていないことをユーザ又はユーザの関係者に通知する。このようにすることで、学習管理装置４は、ユーザ又はユーザの関係者にユーザが学習を行っていないことを把握させ、学習の開始を促すことができる。
【００８６】
＜第４実施形態＞
［撮影部が撮影した画像に基づいて学習科目を推定する］
続いて、第４実施形態について説明する。第４実施形態では、学習管理装置４が、撮影部により撮影された画像に基づいて学習科目を推定する点で第１実施形態と異なる。
【００８７】
図１１は、第４実施形態に係る学習管理システムＳの構成を示す図である。学習管理システムＳは、筆記具１と、ＩｏＴゲートウェイ２と、ルータ３と、学習管理装置４と、携帯端末５と、撮影装置６とを備える。
【００８８】
撮影装置６は、例えば、ユーザが学習を行うスペースに設置されており、ユーザが筆記具１を使用して記載した文字を撮影する。撮影装置６は、ユーザから撮影開始操作を受け付けると撮影を開始する。例えば、ユーザは、撮影装置６が撮影可能な領域に、自身が筆記具１を使用して記載した文字が含まれる位置で学習を行う。撮影装置６は、撮影によって生成した撮影画像と、撮影装置６を識別する装置ＩＤとを、近距離無線通信によりＩｏＴゲートウェイ２に送信する。ＩｏＴゲートウェイ２は、撮影画像と、装置ＩＤとを、ルータ３及び通信ネットワークＮを介して学習管理装置４に送信する。
【００８９】
学習管理装置４の記憶部４２は、筆記具１を識別する筆記具ＩＤと、撮影装置６を識別する装置ＩＤと、ユーザを識別するユーザＩＤとを関連付けたユーザ情報を記憶する。
【００９０】
取得部４３３は、ＩｏＴゲートウェイ２、ルータ３及び通信ネットワークＮを介して、撮影装置６から、撮影画像と、装置ＩＤとを取得する。取得部４３３は、取得した装置ＩＤと、撮影画像と、撮影画像を取得した時刻である取得時刻とを関連付けて記憶部４２に記憶させる。
【００９１】
推定部４３５は、ユーザが筆記具１を使用して記載した文字を撮影する撮影装置６により撮影された文字と、検出パターンとに基づいて学習科目を推定する。具体的には、推定部４３５は、第１実施形態と同様に、ユーザが過去に学習科目を選択して学習を行った場合における学習科目別の検出情報に基づいて、学習科目別の検出パターンを特定する。また、推定部４３５は、ユーザが過去に学習科目を選択して学習を行った場合に撮影装置６により撮影された文字を解析し、文字種ごとの出現頻度を特定する。ここで、文字種は、日本語、アルファベット、数字等である。そして、推定部４３５は、複数の学習科目のそれぞれに対応して、検出パターンと、文字種ごとの出現頻度とを関連付けて記憶部４２に記憶する。
【００９２】
推定部４３５は、ユーザが指定した出力対象期間を、複数の期間に区切る。推定部４３５は、複数の期間のそれぞれにおいて、撮影装置６により撮影された文字を解析し、文字種ごとの出現頻度を特定する。推定部４３５は、複数の期間のそれぞれに対して、検出情報と検出パターンが類似するとともに、文字種ごとの出現頻度が類似する学習科目を特定する。
【００９３】
［第４実施形態における効果］
以上の通り、第４実施形態に係る学習管理装置４は、ユーザが筆記具１を使用して記載した文字を撮影する撮影装置６により撮影された文字と、検出パターンとに基づいて学習科目を推定するので、検出パターンのみに基づいて学習科目を推定する場合に比べて学習科目を精度良く推定することができる。
【００９４】
＜第５実施形態＞
［筆記具１にセンサが装着していないと判定すると、その旨を通知する］
続いて、第５実施形態について説明する。第５実施形態に係る学習管理システムＳは、撮影装置６を備えている点と、筆記具１をユーザが使用しているか否かを検出するために用いられるセンサが筆記具１に装着されていない場合に、その旨をユーザに通知する点とで第１実施形態と異なる。
【００９５】
第５実施形態に係る学習管理システムＳは、第４実施形態に係る学習管理システムＳと同様に撮影装置６を備える。また、第５実施形態に係る学習管理装置４は、第３実施形態に係る学習管理装置４と同様に通知部４３８を備える。
【００９６】
撮影装置６は、例えば、ユーザが学習を行うスペースに設置されており、当該スペースに載置される筆記具１を撮影する。撮影装置６は、例えば、撮影によって生成した撮影画像と、撮影装置６を識別する装置ＩＤとを学習管理装置４に送信する。
【００９７】
通知部４３８は、記憶部４２に記憶されている学習計画情報に基づいて、現在時刻が学習予定時間であると判定すると、撮影装置６により撮影された撮影画像に基づいて、筆記具１にセンサが装着されているか否かを判定する。通知部４３８は、筆記具１にセンサが装着されていないと判定すると、筆記具１にセンサが装着されていないことをユーザの携帯端末５に通知する。例えば、通知部４３８は、メールや、メッセンジャーアプリケーションを用いて、筆記具１にセンサが装着されていないことをユーザの携帯端末５に通知する。
【００９８】
［第５実施形態における効果］
以上の通り、第５実施形態に係る学習管理装置４は、筆記具１を撮影する撮影装置６により撮影した画像に基づいて、筆記具１にセンサが装着されていないと判定すると、筆記具１にセンサが装着されていないことを通知する。このようにすることで、学習管理装置４は、筆記具１にセンサが装着されていないことをユーザに把握させることができる。
【００９９】
なお、第５実施形態において、学習管理装置４は、文具としての筆記具１にセンサが装着されていないと判定すると、筆記具１にセンサが装着されていないことを通知したが、これに限らない。
【０１００】
学習管理装置４は、センサが装着されている文具と、当該センサに予め割り当てられた文具の種別とが異なっている場合に、文具に適切なセンサが装着されていないことを通知してもよい。この場合において、学習管理装置４の記憶部４２は、センサを識別するセンサＩＤと、当該センサが装着される文具の種別とを関連付けて記憶する。学習管理装置４の取得部４３３は、文具に装着されているセンサから、センサＩＤを含み、当該センサが文具の振動を検出したことを示す検出情報を取得する。通知部４３８は、取得部４３３が当該センサから取得した検出情報が示す振動パターンに基づいて、文具の種別を推定する。
【０１０１】
例えば、通知部４３８は、検出情報が示す振動パターンが細かい振動パターンである場合には、文具の種別を筆記具と推定し、検出情報が示す振動パターンが大きい振動パターンである場合には、文具の種別を消しゴムと推定する。通知部４３８は、推定した文具の種別と、取得部４３３が取得した検出情報に含まれているセンサＩＤに関連付けられている文具の種別とが異なる場合に、文具に適切なセンサが装着されていないことをユーザの携帯端末５に通知する。このようにすることで、ユーザは、文具に対応していないセンサが文具に装着されていることを認識し、文具に適切なセンサを装着しなおすことができる。これにより、学習管理装置４は、学習時間が誤って推定されてしまうことを防止することができる。
【０１０２】
また、通知部４３８は、現在時刻が学習予定時間である場合に、文具に装着されているセンサからセンサＩＤを取得するとともに、撮影装置６により撮影された撮影画像に基づいて、文具の種類を特定してもよい。そして、取得したセンサＩＤと、特定した文具の種類とが記憶部４２に関連付けられていない場合、文具に正しいセンサが装着されていない可能性があること、及び文具の種類が異なっている可能性があることをユーザの携帯端末５に通知してもよい。
【０１０３】
＜第６実施形態＞
［文具の種別に対応して学習時間を推定する］
続いて、第６実施形態について説明する。第６実施形態に係る学習管理システムＳは、筆記具１を含む文具に、ユーザが文具を使用しているか否かを検出するために用いられるセンサを装着し、当該センサの検出結果に基づいて学習時間を推定する点で第１実施形態と異なる。
【０１０４】
第６実施形態に係る学習管理装置４の記憶部４２は、センサが装着される文具を識別する文具ＩＤと、当該文具の種別と、ユーザＩＤとを関連付けたユーザ情報を記憶する。また、記憶部４２には、複数の文具の種別のそれぞれと、学習中断時刻を算出するために用いる所定時間を示す情報とが関連付けて記憶されている。例えば、筆記具１のように、学習時間中に使用する時間が多い文具の種別に関連する所定時間は相対的に短い時間に設定される。また、消しゴムや定規のように、学習時間中に使用する時間が短い文具に関連する所定時間は相対的に長い時間に設定されている。
【０１０５】
推定部４３５は、記憶部４２に記憶されているユーザ情報を参照し、ユーザが使用している文具の種別に関連付けられている所定時間を特定する。そして、推定部４３５は、特定した所定時間に基づいて、ユーザの学習時間を推定する。
【０１０６】
［第６実施形態における効果］
以上の通り、第６実施形態に係る学習管理装置４は、センサが装着されている文具の種別に対応して学習時間を推定する。このようにすることで、学習管理装置４は、センサが装着されている文具の種別に応じて、学習時間を精度良く算出することができる。
【０１０７】
以上、本発明を実施形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。上記実施形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。例えば、上述の実施形態では、ＩｏＴゲートウェイ２と携帯端末５とが異なるものとしたが、これに限らず、携帯端末５がＩｏＴゲートウェイ２として動作してもよい。
【０１０８】
また、上述の実施形態では、推定部４３５が所定時間おきに学習時間を推定するものとしたが、これに限らない。推定部４３５は、携帯端末５から、学習時間の表示を要求する表示要求情報を受信することにより、学習時間の表示要求を受け付けると、ユーザの学習時間を推定するようにしてもよい。この場合、表示要求情報には、ユーザＩＤと、学習時間の出力対象期間を示す出力対象期間情報が含まれるようにし、推定部４３５が、当該ユーザＩＤに対応するユーザの、当該出力対象期間における学習時間を推定してもよい。
【０１０９】
また、上述の実施形態では、通信ネットワークＮ上のサーバが学習管理装置４として機能したが、これに限らない。例えば、携帯端末５が、学習管理装置４の機能を備えていてもよい。
【０１１０】
また、特に、装置の分散・統合の具体的な実施形態は以上に図示するものに限られず、その全部又は一部について、種々の付加等に応じて、又は、機能負荷に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。
【符号の説明】
【０１１１】
１・・・筆記具、１１・・・振動センサ、１２・・・近距離無線通信部、１３・・・制御部、２・・・ＩｏＴゲートウェイ、３・・・ルータ、４・・・学習管理装置、４１・・・通信部、４２・・・記憶部、４３・・・制御部、４３１・・・計画受付部、４３２・・・選択部、４３３・・・取得部、４３４・・・特定部、４３５・・・推定部、４３６・・・表示受付部、４３７・・・出力部、４３８・・・通知部、５・・・携帯端末、６・・・撮影装置、Ｎ・・・通信ネットワーク
【図１】
2019139685.tif 000003
【図２】
2019139685.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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