(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生徒に対して発信された情報に対する前記生徒の応答を取得する応答情報取得手段と、
前記応答情報取得手段が取得した応答に基づき前記生徒の現在の感情を推定する推定手段と、
前記推定手段が推定した感情に基づき前記生徒に対して発信する情報を決定する決定手段と、
前記決定手段が決定した情報を前記生徒に対し発信する生徒向け発信手段と、
前記生徒ではない情報元から前記生徒に関する情報を付加情報として取得する付加情報取得手段と
を備え、
前記推定手段は、前記付加情報取得手段が取得した付加情報に基づき前記生徒の現在の感情を推定する
学習支援システム。
【請求項２】
前記決定手段は、前記付加情報取得手段が取得した付加情報を用いて前記生徒に対して発信する情報を決定する
請求項１に記載の学習支援システム。
【請求項３】
前記付加情報取得手段は、前記生徒又は前記生徒が属する組織のスケジュールに関する情報を付加情報として、ネットワークを介して外部の装置から取得する
請求項１又は２に記載の学習支援システム。
【請求項４】
前記付加情報取得手段は、前記生徒がSocial Networking Serviceを介して発信した情報を付加情報として取得する
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の学習支援システム。
【請求項５】
前記決定手段は、前記推定手段が推定した感情に基づき前記生徒の関係者に対して発信する情報を決定し、
前記決定手段が決定した情報を前記関係者に対して発信する関係者向け発信手段を備える
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の学習支援システム。
【請求項６】
前記決定手段は、前記推定手段が前記生徒の現在の感情を推定するために用いた情報を前記応答情報取得手段が取得する前に前記生徒向け発信手段が発信した情報に基づき前記生徒に発信する情報を決定する
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の学習支援システム。
【請求項７】
生徒に対して発信された情報に対する前記生徒の応答を取得する応答情報取得手段と、
前記応答情報取得手段が取得した応答に基づき前記生徒の現在の感情を推定する推定手段と、
前記推定手段が推定した感情に基づき前記生徒に対して発信する情報を決定する決定手段と、
前記決定手段が決定した情報を前記生徒に対し発信する生徒向け発信手段と
を備える学習支援システムであって、
人間の身体の部位を模した可動部位を有するロボットと、前記ロボットと通信接続されたサーバ装置とを備え、
前記生徒向け発信手段は前記ロボットに配置され、
前記応答情報取得手段、前記推定手段及び前記決定手段は前記ロボットと前記サーバ装置の両方に配置され、
前記ロボットに配置されている前記推定手段は前記サーバ装置に配置されている前記推定手段よりも短時間で前記生徒の現在の感情を推定し、前記ロボットに配置されている前記推定手段が推定した感情に速やかな発信を行うべき変化が見られた場合、前記ロボットに配置されている前記決定手段は前記サーバ装置に配置されている前記決定手段の決定を待たずに前記生徒に発信する情報を決定する
学習支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータ支援教育に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ支援教育に関する技術として、例えば、特許文献１には、生徒証から読み取られる個人データに基づいてユーザが本人であると認証された場合に、その個人データに対応する学習用問題のデータをデータ提供用装置から受信し、画像形成部が、受信されたデータに基づいて試験問題の画像を形成する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−２９５７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
コンピュータ支援教育として、例えば、生徒の解答の正誤及び所要時間に基づいて新たな問題を発信することが行われているが、同じ生徒であっても、そのときの状態によって問題に取り組む姿勢が変化することがある。
そこで、本発明は、生徒に対して生徒の状態に応じた適切な発信を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明は、生徒に対して発信された情報に対する前記生徒の応答を取得する応答情報取得手段と、前記応答情報取得手段が取得した応答に基づき前記生徒の現在の感情を推定する推定手段と、前記推定手段が推定した感情に基づき前記生徒に対して発信する情報を決定する決定手段と、前記決定手段が決定した情報を前記生徒に対し発信する生徒向け発信手段と、前記生徒ではない情報元から前記生徒に関する情報を付加情報として取得する付加情報取得手段とを備え、前記推定手段は、前記付加情報取得手段が取得した付加情報に基づき前記生徒の現在の感情を推定する学習支援システムを提供する。
【０００６】
また、前記決定手段は、前記付加情報取得手段が取得した付加情報を用いて前記生徒に対して発信する情報を決定してもよい。
【０００７】
また、記付加情報取得手段は、前記生徒又は前記生徒が属する組織のスケジュールに関する情報を付加情報として、ネットワークを介して外部の装置から取得してもよい。
また、前記付加情報取得手段は、前記生徒がSocial Networking Serviceを介して発信した情報を付加情報として取得してもよい。
【０００８】
また、前記決定手段は、前記推定手段が推定した感情に基づき前記生徒の関係者に対して発信する情報を決定し、前記決定手段が決定した情報を前記関係者に対して発信する関係者向け発信手段を備えてもよい。
【０００９】
また、前記決定手段は、前記推定手段が前記生徒の現在の感情を推定するために用いた情報を前記応答情報取得手段が取得する前に前記生徒向け発信手段が発信した情報に基づき前記生徒に発信する情報を決定してもよい。
【００１０】
また、本発明は、生徒に対して発信された情報に対する前記生徒の応答を取得する応答情報取得手段と、前記応答情報取得手段が取得した応答に基づき前記生徒の現在の感情を推定する推定手段と、前記推定手段が推定した感情に基づき前記生徒に対して発信する情報を決定する決定手段と、前記決定手段が決定した情報を前記生徒に対し発信する生徒向け発信手段とを備える学習支援システムであって、人間の身体の部位を模した可動部位を有するロボットと、前記ロボットと通信接続されたサーバ装置とを備え、前記生徒向け発信手段は前記ロボットに配置され、前記応答情報取得手段、前記推定手段及び前記決定手段は前記ロボットと前記サーバ装置の両方に配置され、前記ロボットに配置されている前記推定手段は前記サーバ装置に配置されている前記推定手段よりも短時間で前記生徒の現在の感情を推定し、前記ロボットに配置されている前記推定手段が推定した感情に速やかな発信を行うべき変化が見られた場合、前記ロボットに配置されている前記決定手段は前記サーバ装置に配置されている前記決定手段の決定を待たずに前記生徒に発信する情報を決定する学習支援システムを提供する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、生徒に対して生徒の状態に応じた適切な発信を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施例に係る学習支援システムの全体構成の一例を表す図
【図２】ロボットの外観を表す図
【図３】ロボットのハードウェア構成の一例を表す図
【図４】サーバ装置のハードウェア構成の一例を表す図
【図５】関係者端末のハードウェア構成の一例を表す図
【図６】学習支援システムの機能構成を表す図
【図７】プルチックの感情の輪を表す図
【図８】生徒の応答の内容に基づき生徒の感情を推定するために用いるテーブルの構成の一例を表す図
【図９】生徒の感情に応じた生徒向け情報の決定に用いるテーブルの構成の一例を表す図
【図１０】生徒の関係者から得られる付加情報に基づき生徒の感情を推定するために用いるテーブルの構成の一例を表す図
【図１１】発信処理における動作手順の一例を表す図
【図１２】発信処理における別の動作手順の一例を表す図
【図１３】一変形例に係る学習支援システムの機能構成を表す図
【図１４】一変形例に係る学習支援システムの機能構成を表す図
【図１５】一変形例に係る学習支援システムの機能構成を表す図
【発明を実施するための形態】
【００１３】
［１］実施例
図１は実施例に係る学習支援システム１の全体構成の一例を表す。学習支援システム１は、生徒の学習を支援するシステムである。学習支援システム１は、ネットワーク２と、ウェアラブルデバイス３と、ロボット１０と、サーバ装置２０と、教師端末３０と、保護者端末４０とを備える。
【００１４】
ネットワーク２は、移動体通信網及びインターネット等を含む通信システムであり、自システムにアクセスする装置同士のデータのやり取りを中継する。ネットワーク２には、サーバ装置２０が有線通信で、ロボット１０、教師端末３０及び保護者端末４０が無線通信で接続している。なお、各装置とネットワーク２との通信は、有線でも無線でもどちらでもよい。また、ウェアラブルデバイス３は、ロボット１０と無線通信で接続している。
【００１５】
ウェアラブルデバイス３は、生徒の身に装着されて使用されるデバイスであり、生徒の活動量を測定する。ウェアラブルデバイス３は、例えば、生徒の手首に装着される腕時計型のデバイスであり、生徒の手のモーション情報（動く方向及び速度等）及び心拍数等を活動量として測定する。ウェアラブルデバイス３は、測定した活動量をロボット１０に送信する。
【００１６】
ロボット１０は、生徒とコミュニケーションを取る機能を有し、例えば生徒の学習に関する生徒向けの情報（以下「生徒向け情報」と言う）を発信したり、発信した生徒向け情報に対する生徒の応答を受け取ったりする。ロボット１０は、例えば教室の勉強机に設置されており、生徒の操作を受け付けたり、ウェアラブルデバイス３により測定された活動量等に基づき生徒の動き等を検知したりすることを契機にして各種の動作を行う。
【００１７】
サーバ装置２０は、ロボット１０が受け取った生徒の応答を取得し、取得した応答に基づいて生徒の感情の推定及び生徒向け情報の内容の決定等を行う。サーバ装置２０は、生徒向け情報の内容を決定すると、決定した内容をロボット１０に通知する。ロボット１０は、通知された内容の生徒向け情報を生徒に対して発信する。
【００１８】
教師端末３０は、生徒達を教える教師が利用する端末であり、保護者端末４０は、生徒達の保護者が利用する端末である。教師及び保護者は生徒の関係者である。以下では教師及び保護者を「生徒の関係者」と総称し、教師端末３０及び保護者端末４０を「関係者端末４」と総称する。サーバ装置２０は、生徒向け情報だけでなく、生徒の関係者向けの情報（以下「関係者向け情報」と言う）も決定する。
【００１９】
関係者端末４は、決定された関係者向け情報を関係者に対して発信する。また、関係者端末４は、生徒の関係者により操作されて、生徒に関する情報（例えば保護者が自宅で観察した生徒が教室に向かう前の状態に関する情報や、教師が教室で観察した現在の生徒の状態に関する情報等）を生成してサーバ装置２０に送信する。サーバ装置２０は、送信されてきた情報を、生徒の応答に付加される情報（以下「付加情報」と言う）として取得し、生徒の感情の推定に活用する。
【００２０】
図２はロボット１０の外観を表す。ロボット１０としては、様々なロボットが採用可能であるが、以下の説明においては好適な一例として、ロボット１０としてユニロボット株式会社が販売している「ＵＮＩＢＯ」（登録商標）を採用した場合を説明する。ロボット１０は、大まかには、胴体部１００１と、頭部１００２と、右腕部１００３Ｒ及び左腕部１００３Ｌと、右脚部１００４Ｒ及び左脚部１００４Ｌとで構成される。
【００２１】
頭部１００２の前面にはタッチディスプレイ１００５が配置されている。また、タッチディスプレイ１００５の上（額部分）にはカメラ１００６が配置されている。また、頭部１００２の上面（天頂部分）にはマイク１００７が配置されている。また、胴体部１００１の前面（腹部分）にはスピーカ１００８が配置されている。
【００２２】
タッチディスプレイ１００５は、積層されたタッチパネル１００５Ａとディスプレイ１００５Ｂを備え、タッチパネル１００５Ａによりユーザの指やスタイラス等の接触を検知すると共に、ディスプレイ１００５Ｂにより画像等を表示する。カメラ１００６は、いわゆるデジタルカメラであり、ロボット１０の周囲の画像を撮影し、撮影した画像を示す画像データを生成する。マイク１００７は、いわゆるマイクロフォンであり、自身が拾ったロボット１０の周囲の音を示す音データを生成する。スピーカ１００８は、合成された音声を含む各種の音を発する。
【００２３】
頭部１００２は胴体部１００１に対し、鉛直軸周りの回動（パン）と左右軸周りの回動（チルト）が可能である。従って、ロボット１０は、頷く、頭を振る等の、頭の動きによる様々なジェスチャーを行うことができる。
【００２４】
右腕部１００３Ｒは胴体部１００１に対し、右上方向にやや傾斜した左右軸周りの回動が可能であり、左腕部１００３Ｌは胴体部１００１に対し、左上方向にやや傾斜した左右軸周りの回動が可能である。従って、ロボット１０は、発言を強調するために両手を上下に振る等の、腕の動きによる様々なジェスチャーを行うことができる。
【００２５】
タッチディスプレイ１００５には、生徒に対し問題の出題や解説等が行われる際には、それらの内容を示すテキストや図等が表示されるが、問題の出題や解説等が行われない間は、左右の目を表す画像が表示される。ロボット１０は、左右の目の形状、位置、大きさ等を変化させることで、様々な表情を作ることができる。これにより、生徒は機械であるロボット１０に対し人格を感じるので、生徒自身がロボット１０に対し感情を発現させやすくなる。その結果、後述する学習支援の効率を大幅に向上させることができる。
【００２６】
図３はロボット１０のハードウェア構成の一例を表す。ロボット１０は、コンピュータ１１と、入力装置１２と、出力装置１３と、駆動機構１４とを備える。
【００２７】
コンピュータ１１は、プロセッサ１１１と、メモリ１１２と、ストレージ１１３と、通信ＩＦ（Interface）１１４と、入出力ＩＦ（Interface）１１５と、バス１１９とを備える。
【００２８】
プロセッサ１１１は、例えば中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）であり、ストレージ１１３からメモリ１１２に読み出されたオペレーティングシステム、アプリケーションプログラム等のプログラムに従う演算処理を行うことでロボット１０全体を制御する。
【００２９】
メモリ１１２は、コンピュータで読み取り可能にデータを記録する記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等である。ストレージ１１３もまた、コンピュータで読み取り可能にデータを記録する記録媒体であるが、一般的にメモリ１１２より記憶容量が大きい一方で、メモリ１１２よりデータの読み書き速度が遅い。ストレージ１１３は、例えば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ、フラッシュメモリ等である。
【００３０】
通信ＩＦ１１４は、ネットワーク（有線及び無線の少なくとも一方）を介して外部装置との間で通信を行うためのインタフェースである。
【００３１】
入出力ＩＦ１１５は、ケットワークを介さずに外部装置との間で有線又は無線によりデータの受け渡しを行うためのインタフェースである。
【００３２】
バス１９は、コンピュータ１１の他の構成部（プロセッサ１１１、メモリ１１２等）が互いにデータを受け渡すための通信線である。
【００３３】
入力装置１２と、出力装置１３と、駆動機構１４とは、入出力ＩＦ１１５に接続されている。
【００３４】
入力装置１２には、タッチパネル１００５Ａと、カメラ１００６と、マイク１００７と、ウェアラブルデバイス３とが含まれる。出力装置１３には、ディスプレイ１００５Ｂと、スピーカ１００８とが含まれる。
【００３５】
駆動機構１４は、コンピュータ１１の制御下でモータの動作を制御する駆動制御装置１４１と、駆動制御装置１４１の制御下で動作する頭部パン用モータ１４２、頭部チルト用モータ１４３、右腕回動用モータ１４４、及び左腕回動用モータ１４５を備える。
【００３６】
頭部パン用モータ１４２は胴体部１００１と頭部１００２との接続部に配置され、胴体部１００１に対し頭部１００２を鉛直軸周りに駆動する。頭部チルト用モータ１４３は胴体部１００１と頭部１００２との接続部に配置され、胴体部１００１に対し頭部１００２を左右軸周りに駆動する。
【００３７】
右腕回動用モータ１４４は胴体部１００１と右腕部１００３Ｒとの接続部に配置され、胴体部１００１に対し右腕部１００３Ｒを軸周りに駆動する。左腕回動用モータ１４５は胴体部１００１と左腕部１００３Ｌとの接続部に配置され、胴体部１００１に対し左腕部１００３Ｌを軸周りに駆動する。
【００３８】
図４はサーバ装置２０のハードウェア構成の一例を表す。サーバ装置２０は、コンピュータ２１で構成される。コンピュータ２１は、プロセッサ２１１と、メモリ２１２と、ストレージ２１３と、通信ＩＦ２１４と、入出力ＩＦ２１５と、バス２１９とを備える。図３に同名のハードウェアが表されているプロセッサ２１１等は、性能及び仕様等の違いはあるが、図３と同種のハードウェアである。
【００３９】
図５は関係者端末４のハードウェア構成の一例を表す。関係者端末４は、コンピュータ４１と、入力装置４２と、出力装置４３とを備える。コンピュータ４１は、プロセッサ４１１と、メモリ４１２と、ストレージ４１３と、通信ＩＦ４１４と、入出力ＩＦ４１５と、バス４１９とを備える。図３に同名のハードウェアが表されているプロセッサ４１１等は、性能及び仕様等の違いはあるが、図３と同種のハードウェアである。
【００４０】
入力装置４２には、例えば、生徒の関係者がタイピングによりテキストを入力するためのキーボード、音声によりテキストを入力するためのマイク、タッチ操作によりテキストの入力や選択肢の選択等を行うためのタッチパネル等が含まれる。出力装置４３には、例えば、生徒の関係者に文字、図形等を表示するためのディスプレイ、合成された音声等の音を発音するためのスピーカ等が含まれる。
【００４１】
ロボット１０、サーバ装置２０及び関係者端末４の各プロセッサが自装置に記憶されているプログラムを実行して自装置の各部を制御することで、図６に示す学習支援システム１の機能構成が実現される。以下に、学習支援システム１の機能構成を説明する。
【００４２】
ロボット１０は、生徒向け発信部１０１と、言語操作部１０２と、非言語感知部１０３とを備える。サーバ装置２０は、応答情報取得部２０１と、所要時間算出部２０２と、正誤判定部２０３と、感情推定部２０４と、発信情報決定部２０５と、付加情報取得部２０６とを備える。関係者端末４は、関係者向け発信部３０１と、付加情報操作部３０２とを備える。
【００４３】
ロボット１０の生徒向け発信部１０１は、上述した生徒向け情報を生徒に対して発信する。生徒向け発信部１０１は本発明の「発信手段」及び「第１発信手段」の一例である。
【００４４】
生徒向け情報は、例えば、生徒に対し出願される問題、生徒に対する問題を解くためのアドバイス、生徒を鼓舞する掛け声、生徒の回答に喜ぶ笑顔の表示などである。生徒向け発信部１０１は、ロボット１０のタッチディスプレイ１００５に生徒向け情報を表示したり、ロボット１０のスピーカ１００８から生徒向け情報を発声したりすることで、生徒向け情報を発信する。
【００４５】
生徒は、ロボット１０から上記のような生徒向け情報が発信されると、その生徒向け情報に対して応答する。例えば生徒向け情報が生徒に対し出題される問題である場合には、その問題への解答という応答を行う。生徒向け情報が生徒に対するアドバイスや掛け声等である場合には、それらのアドバイスや掛け声に対する返事、表情の変化、ジェスチャー、姿勢の変化、声色の変化又は上述した活動量の変化等の応答を行う。
【００４６】
生徒による応答は、言語情報と非言語情報に大別される。言語情報は、問題への解答及び返事等のように言語を用いて表される情報である。非言語情報は、表情、姿勢、声色、話す速度、ジェスチャー及び上述した活動量（心拍数、モーション情報及び視線の方向等）等のように言語を用いずに表される情報である。言語操作部１０２は、生徒による言語情報の入力のための操作を受け付ける。言語操作部１０２は本発明の「操作手段」の一例である。
【００４７】
言語操作部１０２は、例えば、タッチディスプレイ１００５を用いた文字や文章を入力する操作を、言語情報の入力のための操作として受け付ける。また、言語操作部１０２は、マイク１００７を用いた音声入力の操作を、言語情報の入力のための操作として受け付ける。言語操作部１０２は、受け付けた操作により入力された言語情報に入力時刻を示す時刻情報（タイムスタンプ）を付加してサーバ装置２０に送信する。
【００４８】
非言語感知部１０３は、生徒が発する非言語情報を感知する。非言語感知部１０３は本発明の「感知手段」の一例である。非言語感知部１０３は、例えば、カメラ１００６で撮影した画像から認識される生徒の状態（生徒の表情、姿勢、ジェスチャー、視線の方向等）を非言語情報として感知する。非言語感知部１０３は、マイク１００７で拾った音声から認識される生徒の状態（声色及び話す速度等）を非言語情報として感知する。なお、カメラ１００６やマイク１００７によって生徒の表情や姿勢、声色を検出することで非言語情報を感知するので、カメラ１００６やマイク１００７も非言語感知部１０３の一部を構成する。
【００４９】
また、ロボット１０には、上述したようにウェアラブルデバイス３から測定された生徒の活動量が送信されてくる。非言語感知部１０３は、ウェアラブルデバイス３で測定した活動量から認識される生徒の状態（心拍数、モーション情報等）を非言語情報として感知する。なお、ウェアラブルデバイス３によって生徒の状態を検出することで非言語情報を感知するので、ウェアラブルデバイス３も非言語感知部１０３の一部を構成する。非言語感知部１０３は、上記のとおり感知した非言語情報に感知時刻を示す時刻情報（タイムスタンプ）を付加してサーバ装置２０に送信する。
【００５０】
送信された言語情報及び非言語情報は、サーバ装置２０の応答情報取得部２０１に供給される。応答情報取得部２０１は、生徒に対して発信された情報に対する生徒の応答を取得する。応答情報取得部２０１は本発明の「取得手段」及び「第１取得手段」の一例である。応答情報取得部２０１は、供給された各情報、すなわち、言語操作部１０２により受け付けられた操作により入力された言語情報と、非言語感知部１０３により感知された非言語情報とを生徒の応答として取得する。
【００５１】
応答情報取得部２０１は、取得した応答のうち、生徒向け情報として発信された問題への解答を所要時間算出部２０２及び正誤判定部２０３に供給する。所要時間算出部２０２は、生徒が問題を解くのに要した所要時間を算出する。所要時間算出部２０２は、各問題の解答の入力時刻の間隔から所要時間を算出する。所要時間算出部２０２は、算出した所要時間を応答情報取得部２０１に供給する。
【００５２】
正誤判定部２０３は、生徒が入力した問題への解答の正誤を判定する。サーバ装置２０は、例えば、生徒向け情報として発信するための問題と正解とを対応付けた問題データを記憶している。正誤判定部２０３は、供給された生徒の解答の正誤を問題データに基づいて判定する。正誤判定部２０３は、判定した各解答の正誤を応答情報取得部２０１に供給する。
【００５３】
応答情報取得部２０１は、上記のとおり供給された所要時間及び解答の正誤を生徒の応答として取得する。応答情報取得部２０１は、取得した生徒の応答を感情推定部２０４に供給する。感情推定部２０４は、応答情報取得部２０１により取得された応答に基づき生徒の現在の感情を推定する。感情推定部２０４は本発明の「推定手段」の一例である。感情推定部２０４は、本実施例では、感情推定部２０４は、感情を、プルチックの感情の輪に従う複数のパラメータの各々の高低を示す数値の集まりの形式で表現する。
【００５４】
図７はプルチックの感情の輪を表す。プルチックの感情の輪は、喜び、信頼、恐れ、驚き、悲しみ、嫌気、怒り、予測という８つの基本感情で表されている。プルチックの感情の輪は、内側に近づくほど強い感情を表す。例えば、「夢中」、「喜び」、「安らぎ」はいずれも、８つの基本感情の１つである「喜び」に分類される感情だが、これらの感情のうち「夢中」が最も強い感情であり、「安らぎ」が最も弱い感情である。また、最も外側の感情の間には２つの感情から生じる新たな感情が配置されている。例えば、「安らぎ」と「容認」からは「愛」が生じる。
【００５５】
プルチックの感情の輪において相対する位置に配置されている２つの基本感情（例えば「喜び」と「悲しみ」）は互いに正反対の基本感情として対を成す。従って、８つの基本感情は以下の４つの軸（以下、「感情軸」という）で表される。
第１感情軸：「喜び」−「悲しみ」
第２感情軸：「信頼」−「嫌気」
第３感情軸：「恐れ」−「怒り」
第４感情軸：「驚き」−「予測」
【００５６】
本実施例において、生徒の感情は、上記の４つの感情軸の各々に応じた４つの数値（例えば、−３〜＋３の範囲内の数値）の集まりで表現される。以下、それらの４つの数値の集まりを「感情指標値群」と呼ぶ。
【００５７】
図８は感情推定部２０４が生徒の感情を表す感情指標値群を推定するために用いるテーブルの構成の一例を表している。図８のテーブルは、様々な応答内容（例えば、問題に対する正当と誤答の経時変化のパターン、カメラ１００６で撮影した画像から認識される表情のパターン、マイク１００７で拾った音声から認識される声色のパターン等）に応じたレコードの集まりであり、各レコードには、そのレコードの応答内容に応じた感情指標値群（第１感情軸〜第４感情軸の各々の数値）が格納されている。
【００５８】
感情推定部２０４は応答情報取得部２０１から情報が供給される毎に、その情報が表す応答内容に応じた感情指標値群を図８のテーブルから読み出し、応答情報取得部２０１から供給された情報に伴う時刻情報と対応付けてログテーブルに記憶する。そして、感情推定部２０４はログテーブルに記憶されている多数の感情指標値群を、第１感情軸〜第４感情軸の各々に関し、それらに対応付けられている時刻情報から現在時刻までの時間に応じたウェイト（時間が長い程、小さいウエイト）を用いて加重平均した値を算出する。そのように算出される第１感情軸〜第４感情軸の各々の加重平均値の集まりは、その時点において推定される生徒の感情指標値群を意味する。以下、この感情指標値群を、「生徒の現在の感情指標値群」という。感情推定部２０４は、生徒の現在の感情指標値群を更新する毎に、更新後の感情指標値群を発信情報決定部２０５に供給する。
【００５９】
発信情報決定部２０５は、感情推定部２０４から供給される生徒の現在の感情指標値群に基づき、生徒に対して発信する生徒向け情報の内容を決定する。発信情報決定部２０５は本発明の「決定手段」の一例である。
【００６０】
図９は発信情報決定部２０５が生徒に対して発信する生徒向け情報の内容を決定するために用いるテーブルの構成の一例を表している。図９のテーブルは、様々な条件と感情指標値群との組み合わせに応じたレコードの集まりであり、各レコードには、そのレコードの条件と感情指標値群との組み合わせに応じた発信内容が格納されている。
【００６１】
図９のテーブルに格納される条件とは、例えば、直前に発信された発信内容の種別、直前の生徒の応答の種別（問題への解答か否か等）等に関する条件であり、様々な発信内容の選択肢の中から、現在の状況に適するものを絞り込むために用いられる。従って、発信情報決定部２０５は、まず図９のテーブルから、現在の状況が満たす条件を格納しているレコードを抽出する。続いて、発信情報決定部２０５は、抽出したレコードの中から、生徒の現在の感情指標値群と最も近似している感情指標値群を格納しているレコードを検索し、検索したレコードの発信内容を、その時点で生徒に対し発信する生徒向け情報の内容として決定する。発信情報決定部２０５は、決定した内容の生徒向け情報を生成する。なお、発信情報決定部２０５は、生徒向け情報の内容として問題の出題を決定した場合、自装置が記憶している問題データを参照し、決定した問題を示す情報を生徒向け情報として生成する。
【００６２】
発信情報決定部２０５は、生成した生徒向け情報をロボット１０に送信する。ロボット１０の生徒向け発信部１０１は、送信されてきた生徒向け情報、すなわち発信情報決定部２０５により決定された生徒向け情報を生徒に対して発信する。生徒向け発信部１０１は、生徒向け情報が問題を示す場合は、それらの問題をロボット１０のディスプレイに表示することで生徒向け情報を発信する。
【００６３】
ここまでは生徒向け情報の発信に関して説明したが、以下では、生徒の関係者に向けた情報である関係者向け情報の発信に関して説明する。関係者向け情報とは、例えば、現在の生徒の感情の状態、その日の生徒の学習評価（問題に対する解答の正否及びその解説等）、生徒に対する声掛けの提案等である。関係者端末４の関係者向け発信部３０１は、生徒の関係者に対して関係者向け情報を発信する。関係者向け発信部３０１は本発明の「第２発信手段」の一例である。
【００６４】
関係者向け発信部３０１は、関係者端末４のディスプレイに関係者向け情報を表示したり、関係者端末４のスピーカから関係者向け情報を発声したりすることで、関係者向け情報を発信する。
【００６５】
感情推定部２０４は、上述したように、主に応答情報取得部２０１から供給される、生徒の応答に関する情報に基づき、生徒の現在の感情を推定する。ただし、本実施例においては、感情推定部２０４は、生徒の応答に関する情報に加え、生徒の関係者から発信される生徒に関する付加情報を、生徒の現在の感情の推定に用いる。
【００６６】
生徒の関係者は、例えば関係者端末４から上記のように発信される関係者向け情報に対し応答して、生徒に関する情報を付加情報として入力する。生徒の保護者が入力する付加情報とは、例えば、家庭内における生徒とその家族との不和の有無、教室に向かう前の食事の摂取状況、生徒の現在の体調、教室に向かう前に行っていた活動（習い事等）等に関する情報である。教師が入力する付加情報とは、例えば、教室において気付いた生徒の気になる様子、他の生徒との関係の良否等に関する情報である。
【００６７】
関係者端末４の付加情報操作部３０２は、生徒の関係者による付加情報の入力のための操作を受け付ける。付加情報操作部３０２は、例えば、キーボードを用いた文字や文章を入力する操作を、付加情報の入力のための操作として受け付ける。また、付加情報操作部３０２は、マイクを用いた音声入力の操作を、付加情報の入力のための操作として受け付ける。付加情報操作部３０２は、受け付けた操作により入力された付加情報に入力時刻を示す時刻情報（タイムスタンプ）を付加してサーバ装置２０に送信する。
【００６８】
送信された付加情報は、サーバ装置２０の付加情報取得部２０６に供給される。付加情報取得部２０６は、生徒ではない情報元からその生徒に関する情報を取得する。付加情報取得部２０６は本発明の「第２取得手段」の一例である。生徒ではない情報元とは、本実施例では、関係者端末４を利用する教師又は保護者等である。付加情報取得部２０６は、供給された付加情報を、生徒ではない情報元からの生徒に関する情報として取得し、感情推定部２０４に供給する。
【００６９】
感情推定部２０４は、供給された付加情報、すなわち、付加情報取得部２０６により取得された生徒に関する情報に基づきその生徒の現在の感情を推定する。図１０は感情推定部２０４が付加情報に基づき生徒の感情を表す感情指標値群を推定するために用いるテーブルの構成の一例を表している。図１０のテーブルは、図８のテーブルと比較し、第１列の内容が「応答内容」に代えて「付加情報」である点が異なっている。感情推定部２０４は、付加情報取得部２０６から付加情報が供給される毎に、図１０のテーブルからその付加情報に応じた感情指標群を検索し、検索した感情指標値群に、付加情報に伴う時刻情報を対応付けて、既述のログテーブルに記憶する。そして、感情推定部２０４は、ログテーブルに記憶されている多数の感情指標群を経過時間に応じたウェイトを用いて加重平均し、生徒の現在の感情指標値群を算出する。そのように算出された感情指標値群に応じて、発信情報決定部２０５が生徒向け情報及び関係者向け情報を決定する点は既述のとおりである。
【００７０】
学習支援システム１が備える各装置は、上記構成に基づいて、生徒向け情報及び関係者向け情報を発信する発信処理を行う。
【００７１】
図１１は発信処理における動作手順の一例を表す。図１１に表す動作手順は、例えばロボット１０に生徒向け情報が送信されてくることを契機に開始される。まず、ロボット１０（生徒向け発信部１０１）は、送信されてきた生徒向け情報を発信する（ステップＳ１１）。
【００７２】
次に、ロボット１０（言語操作部１０２）は、生徒による言語情報の入力のための操作を受け付け（ステップＳ１２）、受け付けた操作により入力された言語情報を生徒の応答としてサーバ装置２０に送信する（ステップＳ１３）。続いて、ロボット１０（非言語感知部１０３）は、生徒が発する非言語情報を感知し（ステップＳ１４）、感知した非言語情報を生徒の応答としてサーバ装置２０に送信する（ステップＳ１５）。ステップＳ１２及びＳ１３とＳ１４及びＳ１５とは、順序が反対でもよいし、並行して行われてもよい。
【００７３】
サーバ装置２０（所要時間算出部２０２）は、送信されてきた生徒の応答に基づいて、生徒が問題を解くのに要した所要時間を算出する（ステップＳ２１）。次に、サーバ装置２０（正誤判定部２０３）は、送信されてきた生徒の応答に基づいて、生徒が入力した問題への解答の正誤を判定する（ステップＳ２２）。そして、サーバ装置２０（応答情報取得部２０１）は、算出された所要時間及び判定された解答の正誤を含む生徒の応答を取得する（ステップＳ２３）。
【００７４】
次に、サーバ装置２０（感情推定部２０４）は、取得された応答に基づき生徒の現在の感情を推定する（ステップＳ２４）。続いて、サーバ装置２０（発信情報決定部２０５）は、推定された生徒の感情に基づき生徒に対して発信する生徒向け情報の内容を決定し（ステップＳ２５）、決定した内容の生徒向け情報をロボット１０に送信する（ステップＳ２６）。ロボット１０（生徒向け発信部１０１）は、ステップＳ１１に戻って、送信されてきた生徒向け情報を発信する。
【００７５】
図１２は発信処理における別の動作手順の一例を表す。図１２に表す動作手順は、例えば関係者端末４に関係向け情報が送信されてくることを契機に開始される。まず、関係者端末４（関係者向け発信部３０１）は、送信されてきた関係者向け情報を発信する（ステップＳ３１）。
【００７６】
次に、関係者端末４（付加情報操作部３０２）は、関係者による付加情報の入力のための操作を受け付け（ステップＳ３２）、受け付けた操作により入力された付加情報をサーバ装置２０に送信する（ステップＳ３３）。サーバ装置２０（付加情報取得部２０６）は、送信されてきた付加情報を、生徒ではない情報元からのその生徒に関する情報として取得する（ステップＳ４１）。
【００７７】
次に、サーバ装置２０（感情推定部２０４）は、取得された付加情報に基づき生徒の現在の感情を推定する（ステップＳ４２）。続いて、サーバ装置２０（発信情報決定部２０５）は、推定された生徒の感情に基づき関係者に対して発信する関係者向け情報の内容を決定し（ステップＳ４３）、決定した内容の関係者向け情報を関係者端末４に送信する（ステップＳ４４）。関係者端末４（関係者向け発信部３０１）は、ステップＳ３１に戻って、送信されてきた関係者向け情報を発信する。
【００７８】
本実施例では、上記のとおり発信された生徒向け情報に対する生徒の応答に基づいて生徒の感情が推定され、推定された感情に基づき次の生徒向け情報の内容が決定される。そのため、例えば学習中の教科に夢中になっている生徒と、その教科に嫌気がさしている生徒とに対して、それぞれの感情に合った教科の問題が生徒向け情報として発信される。これにより、生徒の感情に関係なく生徒向け情報が発信される場合に比べて、生徒に対してより適切な発信を行うことができる。
【００７９】
また、本実施例では、生徒の言語情報及び非言語情報の両方がその生徒の応答として取得され、感情の推定に用いられる。生徒の感情は表情や仕草にも表れるので、非言語情報を用いることで、非言語情報を用いない場合に比べて、生徒の感情をより的確に推定することができる。また、非言語情報をカメラ、マイク又は活動量計を用いて感知することで、それぞれ生徒の外観、音声又は動きが表す生徒の感情を推定することできる。
【００８０】
生徒の関係者である教師や保護者は、生徒の感情に大きな影響を与える立場にある。本実施例では、生徒の関係者を情報元として取得される付加情報にも基づいて生徒の感情が推定されるので、付加情報を用いない場合に比べて、生徒の感情をより的確に推定することができる。また、それらの関係者に対して関係者向け情報が発信されるので、関係者が生徒に与える影響をコントロールすることができる。
【００８１】
［２］変形例
上述した各実施形態は、それぞれが本発明の実施の一例に過ぎず、以下のように変形させてもよい。また、各実施形態及び各変形例は必要に応じてそれぞれ組み合わせてもよい。
【００８２】
［２−１］発信する情報
学習支援システム１は、実施例では、問題を示す生徒向け情報と関係者へのアドバイスを示す関係者向け情報を発信した。これらの言語情報を発信する生徒向け発信部１０１及び関係者向け発信部３０１は、いずれも本発明の「言語発信手段」の一例である。なお、生徒向け発信部１０１及び関係者向け発信部３０１は、言語情報に限らず、非言語情報を発信してもよく、その場合はそれぞれ本発明の「非言語発信手段」の一例となる。
【００８３】
ロボット１０は、タッチディスプレイ１００５に自装置を擬人化した顔を表示して、その顔の表情を変化させることができる。従って、発信情報決定部２０５が、ロボット１０の表情の種類（笑顔や残念そうな顔など）を生徒向け情報として決定し、生徒向け発信部１０１が、決定された種類の表情の顔を表示することで非言語情報である生徒向け情報を発信してもよい。また、ロボット１０は、頭部１００２と、右腕部１００３Ｒ及び左腕部１００３Ｌを動かすことができる。従って、発信情報決定部２０５が、ロボット１０の動きを生徒向け情報として決定し、生徒向け発信部１０１が、決定された動きを行うことで非言語情報である生徒向け情報を発信してもよい。非言語情報を発信することで、言語情報だけでは伝えられないニュアンスを生徒に伝えることができる。
【００８４】
例えば、同じレベルの計算問題を解いている生徒の解答の正否が、正答→正答→誤答→正答という順序で変化した場合、３問目の誤答はケアレスミスであると推定される。このような場合に、ロボット１０は生徒に対し単純に「不正解」と解答の正否を伝えるのではなく、例えば疑いの表情を表示しながら「え〜〜？」「本当にこれでファイナルアンサー？」というように、言語情報と非言語情報を組み合わせて発信することで、生徒の自発的な見直しを促し、さらなる成長を促すことが可能となる。
【００８５】
［２−２］情報の発信方法
学習支援システム１における情報の発信方法は実施例で述べたものに限らない。例えば、生徒向け情報である問題をロボット１０のディスプレイに表示する代わりに、プリンタに印刷させて紙媒体上の情報として生徒に対して発信してもよい。
【００８６】
また、発信情報決定部２０５が、生成した生徒向け情報をロボット１０ではなく関係者端末４に送信して、関係者端末４が関係者に対して生徒向け情報を発信してもよい。その場合は、関係者端末４を利用する関係者（教師又は保護者）が、発信された生徒向け情報を口頭又は関係者端末４を利用して生徒に発信すればよい。
【００８７】
［２−３］機能の実現方法
図６に表す各機能を実現する方法は実施例で述べた方法に限らない。例えば、ロボット１０が実現する機能（例えば言語操作部１０２等）をサーバ装置２０が実現してもよいし、サーバ装置２０が実現する機能（例えば発信情報決定部２０５等）をロボット１０が実現してもよい。また、ロボット１０が実現する機能をタブレット端末やスマートフォン等の端末が実現してもよい。
【００８８】
また、ロボット１０又はサーバ装置２０がそれぞれ１台の装置で実現する機能を２以上の装置で分担して実現してもよい。また、各機能が実行する動作を２以上の機能で分担して実行してもよい。例えば発信情報決定部２０５が行う情報の決定と生成等の動作を別々の機能が実行してもよい。いずれの場合も、学習支援システム１の全体で図６に表す各機能が実現されていればよい。
【００８９】
図１３は、実施例のサーバ装置２０の機能を全て、ロボット１０が備える構成例の学習支援システム１の機能構成を表す図である。
【００９０】
図１４は、実施例のサーバ装置２０が備える応答情報取得部２０１、所要時間算出部２０２、正誤判定部２０３、感情推定部２０４及び発信情報決定部２０５と同じ機能の構成部である応答情報取得部１０４、所要時間算出部１０５、正誤判定部１０６、感情推定部１０７及び発信情報決定部１０８をロボット１０が備える構成例の学習支援システム１の機能構成を表す図である。図１４に示す構成の学習支援システム１において、例えば、ロボット１０は感情推定部１０７において生徒の現在の感情を、サーバ装置２０の感情推定部２０４よりも大まかであるが短時間で推定する。そして、ロボット１０は、生徒の現在の感情に、速やかに適切な発信を行うべき変化が見られた場合、サーバ装置２０の発信情報決定部２０５による生徒向け情報の決定を待たずに、発信情報決定部１０８により生徒向け情報を決定し、その生徒向け情報を生徒向け発信部１０１により発信する。
【００９１】
一方、ロボット１０において、生徒の現在の感情に、速やかに適切な発信を行うべき変化が見られない場合、生徒向け発信部１０１はサーバ装置２０の発信情報決定部２０５から送信されるよる生徒向け情報を発信する。
【００９２】
図１４の構成を備える学習支援システム１によれば、例えば、相づち等の速やかな発信が必要な生徒向け情報はロボット１０においてその決定と発信を行うことができるため、生徒にとってより適切な発信が可能となる。
【００９３】
図１５は、実施例においてロボット１０が備える非言語感知部１０３の機能の一部を、サーバ装置２０が備える構成例の学習支援システム１の機能構成を表す図である。図１５に示す構成の学習支援システム１において、例えば、ロボット１０の非言語感知部１０３は、非言語情報から特徴量（例えば、非言語情報が画像であれば画像のエッジの位置を示す座標等、又、非言語情報が音声であれば音節毎の音量や音節間の時間等）を抽出し、抽出した特徴量を示す特徴量情報をサーバ装置２０に送信する。サーバ装置２０の非言語感知部２０７は、ロボット１０から受信した特徴量情報に基づき、非言語情報の意味（例えば、非言語情報が生徒の顔の画像であればその画像が笑顔を表しているということ等、又、非言語情報が音声であればその音声が緊張した声色であるということ等）を特定する。
【００９４】
図１５の構成を備える学習支援システム１によれば、ロボット１０は非言語情報の意味を特定するための処理を行う必要が無い。また、図１５の構成を備える学習支援システム１によれば、例えば画像データや音声データをロボット１０からサーバ装置２０に送信する場合と比較し、通信すべきデータ量が大幅に削減される。
【００９５】
［２−４］ロボットの配置位置
実施例では、ロボット１０は教室に配置される。ロボット１０が配置される位置は教室に限られない。例えば、ロボット１０が家庭に配置されてもよいし、生徒の移動に伴いロボット１０が移動してもよい。
【００９６】
［２−５］生徒端末の形態
実施例では、生徒が用いる端末としてロボット１０が用いられる。生徒が用いる端末が、実施例のように物理的な可動部を備えるロボットである場合、動きによる非言語情報の発信が可能となり望ましい。一方、可動部を備えるロボットは、可動部を備えないタブレット型パーソナルコンピュータ等の端末と比較し、一般的に高額で長大となる。従って、価格やモバイル性を考慮して、生徒が用いる端末として、可動部を備えない端末が採用されてもよい。その場合であっても、端末のディスプレイに表示される表情や、スピーカから発声される音声の声色等の非言語情報を用いることで、生徒とのコミュニケーションを豊かにすることができる。
【００９７】
［２−６］ウェアラブルデバイスの種類及び要否
実施例では、ウェアラブルデバイス３として、生徒の手首に装着される腕時計型のデバイスが用いられる。ウェアラブルデバイス３の形態は腕時計型に限られず、例えば、ネックレス型のデバイスやメガネ型のデバイス等であってもよい。
【００９８】
また、ウェアラブルデバイス３は必ずしも必要ではない。例えば、カメラ１００６が撮影する画像から生徒の動きや心拍数が推定可能であれば、それらの計測のためのウェアラブルデバイス３は不要である。
【００９９】
［２−７］ロボットが備える測定手段の種類
実施例では、ロボット１０は生徒の感情を推定するための情報を測定するための測定手段として、タッチパネル１００５Ａと、カメラ１００６と、マイク１００７とを備える。ロボット１０（又は、生徒が用いる端末）が備える測定手段の種類はこれらに限られない。例えば、ロボット１０に、生徒の体温の分布を表すサーモグラフを生成する赤外線カメラが接続され、赤外線カメラが生成するサーモグラフが、生徒の感情の推定に用いられてもよい。
【０１００】
［２−８］ロボットの可動部
実施例において、ロボット１０の可動部は頭部１００２と、右腕部１００３Ｒと、左腕部１００３Ｌであるが、ロボット１０の可動部はこれらに限られない。例えば、右脚部１００４Ｒ及び左脚部１００４Ｌが動く構成が採用されてもよい。
【０１０１】
また、ロボット１０の可動部の動く方向は実施例に示したものに限られない。例えば、頭部１００２がパン、チルトに加え、ロールの方向にも動く構成が採用されてもよい。また、右腕部１００３Ｒ及び左腕部１００３Ｌが方部、肘部及び手首部に関節を備え、それらの関節で様々な方向に右腕部１００３Ｒ及び左腕部１００３Ｌが屈曲できる構成が採用されてもよい。
【０１０２】
［２−９］ＡＩ
実施例では、図８及び図１０に例示の構成のテーブルに格納されている情報に基づき、生徒の現在の感情が推定される。これに代えて、学習支援システム１が、生徒の応答の内容及び生徒以外の情報元から供給される付加情報を入力すると、それらの入力された情報に応じた生徒の感情を表す感情指標値群を出力する人工知能モデルを備え、当該人工知能モデルにより生徒の感情の推定を行ってもよい。
【０１０３】
また、実施例では、図９に例示の構成のテーブルに格納されている情報に基づき、生徒の現在の感情に応じた生徒向け情報が決定される。これに代えて、学習支援システム１が、生徒の現在の感情指標値群と、過去の生徒の応答及び過去に生徒に発信した生徒向け情報とを入力すると、それらの入力された情報に応じた生徒向け情報を出力する人工知能モデルを備え、当該人工知能モデルにより生徒向け情報の決定を行ってもよい。
【０１０４】
［２−１０］付加情報の情報元
実施例では、生徒の現在の感情の推定に用いる、生徒ではない情報元の情報（付加情報）として、生徒の関係者から提供される情報が用いられる。生徒の現在の感情の推定に用いる情報の情報元はこれに限られない。例えば、生徒のスケジュールがクラウド上で管理されている場合、学習支援システム１が生徒のスケジュールに関する情報を付加情報としてクラウドから取得し、生徒の現在の感情の推定に用いてもよい。例えば、スケジュールに、近々、習い事の発表会の予定が入っていれば、学習支援システム１は、生徒が学習において集中力を欠いている場合、習い事の発表会で失敗することに対する不安（第３感情軸）の指標値を増加させることで、生徒の感情の推定の精度を高めることができる。
【０１０５】
また、生徒のスケジュールがクラウド上ではなく、生徒が携帯しているスマートフォン等の端末上で管理されている場合、学習支援システム１が、生徒の端末と通信を行い、生徒のスケジュールに関する情報を付加情報として生徒の端末から取得してもよい。
【０１０６】
また、例えば、生徒の属する組織（学校や習い事の教室等）のスケジュールがクラウド上で管理されていれば、生徒のスケジュールに代えて、又は加えて、学習支援システム１が生徒の属する組織のスケジュールに関する情報を付加情報としてクラウドから取得し、生徒の現在の感情の推定に用いてもよい。
【０１０７】
また、例えば、生徒が不特定多数の人々に対しＳＮＳ（Social Networking Service）を介して情報を発信している場合、学習支援システム１が生徒からＳＮＳを介して発信された情報を付加情報として取得し、生徒の現在の感情の推定に用いてもよい。
【０１０８】
［２−１１］付加情報の用途
実施例では、生徒ではない情報元（生徒の関係者）の情報（付加情報）は、生徒の現在の感情の推定に用いられる。これに代えて、又は加えて、付加情報が生徒向け情報の決定に用いられてもよい。例えば、付加情報が、家庭での学習の評価を示す場合、学習支援システム１がロボット１０により、教室において、家庭での学習の評価に応じた生徒向け情報が生徒に向けて発信されてもよい。
【０１０９】
［２−１２］発明のカテゴリ
本発明は、ロボット１０及びサーバ装置２０のような情報処理装置の他、それらの情報処理装置を備える情報処理システム（学習支援システム１がその一例）としても捉えられる。また、それらの情報処理装置が実施する処理を実現するための情報処理方法やそれらの装置を制御するコンピュータを機能させるためのプログラムとしても捉えられる。これらのプログラムは、それを記憶させた光ディスク等の記録媒体の形態で提供されてもよいし、インターネット等のネットワークを介してコンピュータにダウンロードさせ、それをインストールして利用可能にするなどの形態で提供されてもよい。
【符号の説明】
【０１１０】
１…学習支援システム、３…ウェアラブルデバイス、４…関係者端末、１０…ロボット、１００６…カメラ、１００７…マイク、２０…サーバ装置、３０…教師端末、４０…保護者端末、１０１…発信部、１０２…言語操作部、１０３…非言語感知部、２０１…応答情報取得部、２０２…所要時間算出部、２０３…正誤判定部、２０４…感情推定部、２０５…発信情報決定部、２０６…付加情報取得部、３０１…発信部、３０２…付加情報操作部。
【要約】
【課題】生徒に対してより適切な発信を行うこと。
【解決手段】生徒向け発信部１０１は、生徒向け情報を発信する。言語操作部１０２は、生徒による言語情報の入力のための操作を受け付け、受け付けた操作により入力された言語情報を生徒の応答としてサーバ装置２０に送信する。非言語感知部１０３は、生徒が発する非言語情報を感知し、感知した非言語情報を生徒の応答としてサーバ装置２０に送信する。応答情報取得部２０１は、所要時間及び解答の正誤を含む生徒の応答を取得する。感情推定部２０４は、取得された応答に基づき生徒の現在の感情を推定する。発信情報決定部２０５は、推定された生徒の感情に基づき生徒に対して発信する生徒向け情報の内容を決定する。
【選択図】図６【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【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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