(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習素材における知識ポイントの複数の生起を位置特定する段階と；
前記知識ポイントの前記複数の生起から一つまたは複数の候補初期ポイントを選択する段階と；
前記一つまたは複数の候補初期ポイントのうちの第一の候補初期ポイントを第一の初期ポイントとして設定する段階と；
前記第一の初期ポイントを含む前記学習素材における第一のウィンドーを生成する段階であって、前記第一のウィンドーは、基本単位一つまたは複数に対応する第一ウィンドー・サイズを含む、段階と；
前記学習素材における第二のウィンドーを生成する段階であって、前記第二のウィンドーの先頭は前記第一のウィンドーの先頭より第一の離間サイズだけ後であり、前記第二のウィンドーは、前記基本単位一つまたは複数に対応する第二ウィンドー・サイズを含む、段階と；
前記第一のウィンドーの第一ウィンドー内容と前記第二のウィンドーの第二ウィンドー内容との間のウィンドー類似性を計算する段階と；
前記第一のウィンドーの前記第一ウィンドー内容と前記第二のウィンドーの前記第二ウィンドー内容との間の前記ウィンドー類似性がある類似性閾値を満たすことに応答して、少なくとも前記第一ウィンドー内容および前記第二ウィンドー内容を含む第一のセグメントを生成する段階と；
前記第一のセグメントについての第一セグメント整合性指標を、前記第一のセグメント内の第一セグメント内容と前記知識ポイントとの間の第一セグメント類似性に基づいて計算する段階と；
前記第一のセグメントを、前記学習素材における第二のセグメントおよび異なる学習素材における第三のセグメントの一つまたは複数に対してランク付けする段階であって、前記第一のセグメントのランク付けは、品質指標、前記学習素材の学習素材種別、前記第一のセグメントの長さおよび前記第一のセグメントの前記第一セグメント整合性指標のうちの一つまたは複数に基づく、段階とを含む、
方法。
【請求項２】
前記第一のウィンドーの前記第一ウィンドー内容と前記第二のウィンドーの前記第二ウィンドー内容との間の前記ウィンドー類似性がある類似性閾値を満たすことに応答して、
前記学習素材における第一の新たなウィンドーを生成する段階であって、前記第一の新たなウィンドーの先頭は、前記第一のウィンドーの先頭よりあるステップ・サイズだけ後である、段階と；
前記学習素材における第二の新たなウィンドーを生成する段階であって、前記第二の新たなウィンドーの先頭は、前記第一の新たなウィンドーの先頭より第二の離間サイズだけ後であり、前記第二の新たなウィンドーは前記学習素材において前記第一のウィンドーより後である、段階と；
前記第一の新たなウィンドーの第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの第二新ウィンドー内容との間の新ウィンドー類似性を計算する段階と；
前記第一の新たなウィンドーの前記第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの前記第二新ウィンドー内容との間の前記新ウィンドー類似性が前記類似性閾値を満たすことに応答して、前記第一新ウィンドー内容および前記第二新ウィンドー内容を前記第一のセグメントに追加する段階と；
前記第一の新たなウィンドーの前記第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの前記第二新ウィンドー内容との間の前記新ウィンドー類似性が前記類似性閾値を満たさないことに応答して、前記第一の新たなウィンドーにおいて第一のセグメント境界を生成する段階とをさらに含む、
請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記知識ポイントの前記複数の生起から一つまたは複数の候補初期ポイントを選択する段階が：前記学習素材に含まれるビデオのタイトル、前記ビデオの文字起こし、前記学習素材に含まれる記事のタイトルまたは前記学習素材に含まれる一つまたは複数のスライドに対応するタイトルの中に位置している前記知識ポイントの生起を、候補初期ポイントとして選択することを含む、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記学習素材における前記知識ポイントの前記複数の生起のそれぞれについてスコアを設定する段階であって、前記学習素材のタイトルにおける前記知識ポイントの生起についてのスコアは、前記学習素材のテキストにおける前記知識ポイントの生起についてのスコアより高い、段階と；
前記学習素材における前記知識ポイントの前記複数の生起のそれぞれについてスコアの和に基づいて、前記第一セグメント整合性指標を調整する段階をさらに含む、
請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記第一のセグメントを生成することに応答して、前記一つまたは複数の候補初期ポイントのうちの第二の候補初期ポイントが前記第一のセグメントの後にあるかどうかを判定する段階と；
前記第二の候補初期ポイントが前記第一のセグメントの後にあると判定することに応答して、前記第二の候補初期ポイントを第二の初期ポイントとして設定する段階と；
前記第二の初期ポイントを含む前記学習素材における第一の新たなウィンドーを生成する段階と；
前記第一の新たなウィンドーに実質的に隣接する、前記学習素材における第二の新たなウィンドーを生成する段階と；
前記第一の新たなウィンドーの第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの第二新ウィンドー内容との間のウィンドー類似性を計算する段階と；
前記第一の新たなウィンドーの前記第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの前記第二新ウィンドー内容との間の前記ウィンドー類似性がある類似性閾値を満たすことに応答して、少なくとも前記第一新ウィンドー内容および前記第二新ウィンドー内容を含む第二のセグメントを生成する段階と；
前記第二のセグメントについての第二セグメント整合性指標を計算する段階であって、前記第二のセグメントについての前記第二セグメント整合性指標は、前記第二のセグメント内の第二セグメント内容と前記知識ポイントとの間の類似性に基づく、段階と；
前記第二のセグメントを、品質指標、前記学習素材の学習素材種別、前記第二のセグメントの長さおよび前記第二のセグメントの前記第二セグメント整合性指標のうちの一つまたは複数に基づいて、前記学習素材における前記第一のセグメントに対してランク付けする段階とを含む、
請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記第一の離間サイズが一つまたは複数の基本単位に対応し；
前記第一のウィンドーのサイズが前記第二のウィンドーのサイズと同数の前記基本単位に対応し；
前記第一のウィンドーのサイズが前記第一の離間サイズより多数の前記基本単位に対応することに応答して前記第一のウィンドーおよび前記第二のウィンドーが重なり；
前記第一のウィンドーのサイズが前記第一の離間サイズと同数の前記基本単位に対応することに応答して前記第一のウィンドーは実質的に前記第二のウィンドーに隣接する、
請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記第一のウィンドーおよび前記第二のウィンドーを前記学習素材を通じてあるステップ・サイズだけスライドさせて、前記第二のウィンドーの前記第二ウィンドー内容が第一の新たなウィンドーの第一新ウィンドー内容と同じになるよう、第一の新たなウィンドーおよび第二の新たなウィンドーを生成する段階をさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記学習素材の学習素材種別がビデオを含むことに応答して、前記基本単位は前記ビデオの文字起こしの一つまたは複数の文を含み；
前記学習素材の学習素材種別が記事を含むことに応答して、前記基本単位は前記記事の一つまたは複数の文を含み；
前記学習素材の学習素材種別が一つまたは複数のスライドを含むことに応答して、前記基本単位は前記スライドの一つまたは複数のページを含む、
請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記第一のセグメントがビデオの中に位置していることに応答して、前記第一のセグメントの長さは前記第一のセグメントの継続時間に基づき；
前記第一のセグメントが記事またはテキストの中に位置していることに応答して、前記第一のセグメントの長さは前記第一のセグメントにおける単語数またはバイト数に基づき；
前記第一のセグメントが一つまたは複数のスライドの中に位置していることに応答して、前記第一のセグメントの長さは前記第一のセグメントにおけるページ数に基づく、
請求項１記載の方法。
【請求項１０】
前記第一のセグメントが：学習素材種別、ウィンドー・サイズ、学習固有特徴、学習素材年齢、セグメント年齢およびセグメント長さのうちの一つまたは複数を含む学習者選好にマッチする、請求項１記載の方法。
【請求項１１】
一つまたは複数のプロセッサと；
前記一つまたは複数のプロセッサによる実行に応答して動作の実行を制御する命令を含んでいる非一時的なコンピュータ可読媒体とを有するシステムであって、前記動作は：
学習素材における知識ポイントの複数の生起を位置特定する段階と；
前記知識ポイントの前記複数の生起から一つまたは複数の候補初期ポイントを選択する段階と；
前記一つまたは複数の候補初期ポイントのうちの第一の候補初期ポイントを第一の初期ポイントとして設定する段階と；
前記第一の初期ポイントを含む前記学習素材における第一のウィンドーを生成する段階であって、前記第一のウィンドーは、基本単位一つまたは複数に対応する第一ウィンドー・サイズを含む、段階と；
前記第一のウィンドーに実質的に隣接する、前記学習素材における第二のウィンドーを生成する段階であって、前記第二のウィンドーの先頭は前記第一のウィンドーの先頭より第一の離間サイズだけ後であり、前記第二のウィンドーは、前記基本単位一つまたは複数に対応する第二ウィンドー・サイズを含む、段階と；
前記第一のウィンドーの第一ウィンドー内容と前記第二のウィンドーの第二ウィンドー内容との間のウィンドー類似性を計算する段階と；
前記第一のウィンドーの前記第一ウィンドー内容と前記第二のウィンドーの前記第二ウィンドー内容との間の前記ウィンドー類似性がある類似性閾値を満たすことに応答して、少なくとも前記第一ウィンドー内容および前記第二ウィンドー内容を含む第一のセグメントを生成する段階と；
前記第一のセグメントについての第一セグメント整合性指標を、前記第一のセグメント内の第一セグメント内容と前記知識ポイントとの間の第一セグメント類似性に基づいて計算する段階と；
前記第一のセグメントを、前記学習素材における第二のセグメントおよび異なる学習素材における第三のセグメントの一つまたは複数に対してランク付けする段階であって、前記第一のセグメントのランク付けは、品質指標、前記学習素材の学習素材種別、前記第一のセグメントの長さおよび前記第一のセグメントの前記第一セグメント整合性指標のうちの一つまたは複数に基づく、段階とを含む、
システム。
【請求項１２】
前記動作は：
前記第一のウィンドーの前記第一ウィンドー内容と前記第二のウィンドーの前記第二ウィンドー内容との間の前記ウィンドー類似性がある類似性閾値を満たすことに応答して、少なくとも前記第一ウィンドー内容および前記第二ウィンドー内容を含む前記第一のセグメントを生成することを：
前記学習素材における第一の新たなウィンドーを生成する段階であって、前記第一の新たなウィンドーの先頭は、前記第一のウィンドーの先頭よりあるステップ・サイズだけ後である、段階と；
前記学習素材における第二の新たなウィンドーを生成する段階であって、前記第二の新たなウィンドーの先頭は、前記第一の新たなウィンドーの先頭より第二の離間サイズだけ後であり、前記第二の新たなウィンドーは前記学習素材において前記第一のウィンドーより後である、段階と；
前記第一の新たなウィンドーの第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの第二新ウィンドー内容との間の新ウィンドー類似性を計算する段階と；
前記第一の新たなウィンドーの前記第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの前記第二新ウィンドー内容との間の前記新ウィンドー類似性が前記類似性閾値を満たすことに応答して、前記第一新ウィンドー内容および前記第二新ウィンドー内容を前記第一のセグメントに追加する段階と；
前記第一の新たなウィンドーの前記第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの前記第二新ウィンドー内容との間の前記新ウィンドー類似性が前記類似性閾値を満たさないことに応答して、前記第一の新たなウィンドーにおいて第一のセグメント境界を生成する段階とを実行することによって行なう
ことを含む、請求項１１記載のシステム。
【請求項１３】
前記動作は：
前記知識ポイントの前記複数の生起から一つまたは複数の候補初期ポイントを選択する段階を：前記学習素材に含まれるビデオのタイトル、前記ビデオの文字起こし、前記学習素材に含まれる記事のタイトルまたは前記学習素材に含まれる一つまたは複数のスライドに対応するタイトルの中に位置している前記知識ポイントの生起を、候補初期ポイントとして選択することによって行なうことを含む、請求項１１記載のシステム。
【請求項１４】
前記動作がさらに：
前記学習素材における前記知識ポイントの前記複数の生起のそれぞれについてスコアを設定する段階であって、前記学習素材のタイトルにおける前記知識ポイントの生起についてのスコアは、前記学習素材のテキストにおける前記知識ポイントの生起についてのスコアより高い、段階と；
前記学習素材における前記知識ポイントの前記複数の生起のそれぞれについてスコアの和に基づいて、前記第一セグメント整合性指標を調整する段階とを含む、
請求項１１記載のシステム。
【請求項１５】
前記動作がさらに：
前記第一のセグメントを生成することに応答して、前記一つまたは複数の候補初期ポイントのうちの第二の候補初期ポイントが前記第一のセグメントの後にあるかどうかを判定する段階と；
前記第二の候補初期ポイントが前記第一のセグメントの後にあると判定することに応答して、前記第二の候補初期ポイントを第二の初期ポイントとして設定する段階と；
前記第二の初期ポイントを含む前記学習素材における第一の新たなウィンドーを生成する段階と；
前記第一の新たなウィンドーに実質的に隣接する、前記学習素材における第二の新たなウィンドーを生成する段階と；
前記第一の新たなウィンドーの第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの第二新ウィンドー内容との間のウィンドー類似性を計算する段階と；
前記第一の新たなウィンドーの前記第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの前記第二新ウィンドー内容との間の前記ウィンドー類似性がある類似性閾値を満たすことに応答して、少なくとも前記第一新ウィンドー内容および前記第二新ウィンドー内容を含む第二のセグメントを生成する段階と；
前記第二のセグメントについての第二セグメント整合性指標を計算する段階であって、前記第二のセグメントについての前記第二セグメント整合性指標は、前記第二のセグメント内の第二セグメント内容と前記知識ポイントとの間の類似性に基づく、段階と；
前記第二のセグメントを、品質指標、前記学習素材の学習素材種別、前記第二のセグメントの長さおよび前記第二のセグメントの前記第二セグメント整合性指標のうちの一つまたは複数に基づいて、前記学習素材における前記第一のセグメントに対してランク付けする段階とを含む、
請求項１１記載のシステム。
【請求項１６】
前記第一のセグメントが：学習素材種別、ウィンドー・サイズ、学習固有特徴、学習素材年齢、セグメント年齢およびセグメント長さのうちの一つまたは複数を含む学習者選好にマッチする、請求項１１記載のシステム。
【請求項１７】
動作を実行するまたは該動作の実行を制御するようプロセッサによって実行可能なコンピュータ可読命令が記憶されている非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記動作は：
学習素材における知識ポイントの複数の生起を位置特定する段階と；
前記知識ポイントの前記複数の生起から一つまたは複数の候補初期ポイントを選択する段階と；
前記一つまたは複数の候補初期ポイントのうちの第一の候補初期ポイントを第一の初期ポイントとして設定する段階と；
前記第一の初期ポイントを含む前記学習素材における第一のウィンドーを生成する段階であって、前記第一のウィンドーは、基本単位一つまたは複数に対応する第一ウィンドー・サイズを含む、段階と；
前記学習素材における第二のウィンドーを生成する段階であって、前記第二のウィンドーの先頭は前記第一のウィンドーの先頭より第一の離間サイズだけ後であり、前記第二のウィンドーは、前記基本単位一つまたは複数に対応する第二ウィンドー・サイズを含む、段階と；
前記第一のウィンドーの第一ウィンドー内容と前記第二のウィンドーの第二ウィンドー内容との間のウィンドー類似性を計算する段階と；
前記第一のウィンドーの前記第一ウィンドー内容と前記第二のウィンドーの前記第二ウィンドー内容との間の前記ウィンドー類似性がある類似性閾値を満たすことに応答して、少なくとも前記第一ウィンドー内容および前記第二ウィンドー内容を含む第一のセグメントを生成する段階と；
前記第一のセグメントについての第一セグメント整合性指標を、前記第一のセグメント内の第一セグメント内容と前記知識ポイントとの間の第一セグメント類似性に基づいて計算する段階と；
前記第一のセグメントを、前記学習素材における第二のセグメントおよび異なる学習素材における第三のセグメントの一つまたは複数に対してランク付けする段階であって、前記第一のセグメントのランク付けは、品質指標、前記学習素材の学習素材種別、前記第一のセグメントの長さおよび前記第一のセグメントの前記第一セグメント整合性指標のうちの一つまたは複数に基づく、段階とを含む、
非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記動作がさらに、前記第一のウィンドーの前記第一ウィンドー内容と前記第二のウィンドーの前記第二ウィンドー内容との間の前記ウィンドー類似性がある類似性閾値を満たすことに応答して：
前記学習素材における第一の新たなウィンドーを生成する段階であって、前記第一の新たなウィンドーの先頭は、前記第一のウィンドーの先頭よりあるステップ・サイズだけ後である、段階と；
前記学習素材における第二の新たなウィンドーを生成する段階であって、前記第二の新たなウィンドーの先頭は、前記第一の新たなウィンドーの先頭より第二の離間サイズだけ後であり、前記第二の新たなウィンドーは前記学習素材において前記第一のウィンドーより後である、段階と；
前記第一の新たなウィンドーの第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの第二新ウィンドー内容との間の新ウィンドー類似性を計算する段階と；
前記第一の新たなウィンドーの前記第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの前記第二新ウィンドー内容との間の前記新ウィンドー類似性が前記類似性閾値を満たすことに応答して、前記第一新ウィンドー内容および前記第二新ウィンドー内容を前記第一のセグメントに追加する段階と；
前記第一の新たなウィンドーの前記第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの前記第二新ウィンドー内容との間の前記新ウィンドー類似性が前記類似性閾値を満たさないことに応答して、前記第一の新たなウィンドーにおいて第一のセグメント境界を生成する段階とを実行することを含む、
請求項１７記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記知識ポイントの前記複数の生起から一つまたは複数の候補初期ポイントを選択する段階が：前記学習素材に含まれるビデオのタイトル、前記ビデオの文字起こし、前記学習素材に含まれる記事のタイトルまたは前記学習素材に含まれる一つまたは複数のスライドに対応するタイトルの中に位置している前記知識ポイントの生起を、候補初期ポイントとして選択することを含む、請求項１７記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記第一のセグメントが：学習素材種別、ウィンドー・サイズ、学習固有特徴、学習素材年齢、セグメント年齢およびセグメント長さのうちの一つまたは複数を含む学習者選好にマッチする、請求項１７記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本稿で論じられる実施形態は、学習素材のセグメントのランク付けに関する。
【背景技術】
【０００２】
本稿で特に断わりのない限り、本稿に記載される素材は、本願の請求項に対する従来技術ではなく、このセクションに含められていることによって従来技術であると自認されるものではない。オープン教育資源は一般に、オンラインの学習プログラムまたはコースであって、インターネットまたは他の公共アクセス・ネットワーク上で公衆に利用可能にされているものを指す。オープン教育資源の例は、eラーニング・プログラム、オープン・コースウェア（OCW:  Open  Courseware）、大規模公開オンライン講座（MOOC:  Massive  Open  Online  Courses）などを含みうる。オープン教育プログラムへの参加は典型的には、学習者が多様なトピックに関係する学習素材にアクセスすることを許容する。学習素材は、講義ノート、コース講義概要、例題、講義ビデオ記録などを含みうる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Pierre  Magistry  and  Beno＾it  Sago、"Unsupervised  Word  Segmentation:  The  Case  for  Mandarin  Chinese"、Proceedings  of  the  50th  Annual  Meeting  of  The  Association  for  Computational  Linguistics,  383-387(2012)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
さまざまなオープン教育資源が現在、多数の教育機関によって提供されている。オープン教育資源を提供する教育機関の数は、十年余り前のオープン教育の発端以来、実質的に増大している。オープン教育資源の増殖とともに、オンラインで利用可能である利用可能な学習素材の数も相応して増えている。
【０００５】
本願で特許請求される主題は、何らかの欠点を解決する実施形態や上記のような環境でのみ動作する実施形態に限定されない。むしろ、この背景は、本稿に記載されるいくつかの実施形態が実施されうる一つの例示的な技術分野を示すために与えられているだけである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
ある実施形態のある側面によれば、方法は、学習素材における第一のウィンドーの第一ウィンドー内容と、前記学習素材における第二のウィンドーの第二ウィンドー内容との間のウィンドー類似性を計算することを含んでいてもよい。本方法は、第一のウィンドーの第一ウィンドー内容と第二のウィンドーの第二ウィンドー内容との間のウィンドー類似性がある類似性閾値を満たすことに応答して、少なくとも第一ウィンドー内容および第二ウィンドー内容を含む第一のセグメントを生成することをも含んでいてもよい。本方法は、第一のセグメントについての第一セグメント整合性指標を、第一のセグメント内の第一セグメント内容とある知識ポイントとの間の第一セグメント類似性に基づいて計算することを含んでいてもよい。本方法は、第一のセグメントを、次の一つまたは複数に対してランク付けすることをも含んでいてもよい：前記学習素材における第二のセグメントおよび異なる学習素材における第三のセグメント。第一のセグメントのランク付けは、以下の一つまたは複数に基づいていてもよい：品質指標、前記学習素材の学習素材種別、前記第一のセグメントの長さおよび前記第一のセグメントの第一セグメント整合性指標。
【０００７】
実装の目的および利点は、少なくとも、請求項において具体的に指摘される要素、特徴および組み合わせによって、実現され、達成されるであろう。
【０００８】
以上の概括的な記述および以下の詳細な記述はいずれも例示および説明するものであり、特許請求される発明を制約するものではないことは理解される。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
例示的実施形態について、付属の図面の使用を通じてさらなる具体性および詳細さをもって記述し、説明する。
【図１】本稿に記載されるいくつかの実施形態が実装されうる例示的なパーソナル化された学習環境のブロック図である。
【図２】図１のパーソナル化された学習環境において実装されうる例示的な源解析サーバーのブロック図である。
【図３Ａ】図１のパーソナル化された学習環境において解析されうる例示的なオンライン学習素材を示す図である。
【図３Ｂ】図１のパーソナル化された学習環境において解析されうるもう一つの例示的なオンライン学習素材を示す図である。
【図３Ｃ】図１のパーソナル化された学習環境において解析されうるもう一つの例示的なオンライン学習素材を示す図である。
【図３Ｄ】例示的な第一および第二のウィンドーをもつオンライン学習素材のセクションを示す図である。
【図３Ｅ】図３Ｄにおけるオンライン学習素材のセクションを、第一および第二の新たなウィンドーとともに示す図である。
【図３Ｆ】図３Ｄおよび３Ｅにおけるオンライン学習素材のセクションを、他の例示的な第一および第二のウィンドーとともに示す図である。
【図３Ｇ】図３Ｄないし３Ｆにおけるオンライン学習素材のセクションを、他の例示的な第一および第二の新たなウィンドーとともに示す図である。
【図４】ドメイン知識構造生成の例示的な方法の流れ図である。
【図５】構造情報抽出の例示的方法の流れ図である。
【図６】知識ポイント抽出の例示的方法の流れ図である。
【図７】依存性推論の例示的方法の流れ図である。
【図８】知識ポイントと整列した学習素材のセグメントを自動的にランク付けする例示的方法の流れ図である。
【図９】学習素材におけるセグメントを生成する例示的方法の流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
オープン教育資源の増殖のため、オンラインで利用可能な学習素材は増加している。たとえば、オープン教育資源に含まれる各コースは、ビデオ、講義ノート、文字起こし、試験問題、講義概要などといった学習素材を含みうる。このように、学習素材の手動の編成（たとえば、個人がさまざまな講義スライド、ビデオなどを解析して構造化すること）はますます難しくなっている。
【００１１】
さらに、オープン教育資源を利用する学習者は、特定の概念に関係した情報を見出し、特定の概念と関係した概念との間の関係を見きわめることが難しいことがある。いくつかの教育プログラムは、学習者に、手動で作成された編成構造を提供する。これらの構造は、埋め込まれた下位概念をもつ広い概念を含んでいてもよい。しかしながら、これらの構造はしばしば不完全であり、学習素材を手動で解析し、再解析する労力のため、十分更新されない。
【００１２】
また、多くのランク付け機構に基づいて大規模な学習素材を編成するのを支援するためのオープン教育学習素材のランク付けおよび推薦は、かなり限定されている。多くのランク付け機構はキーワード・マッチング、テキスト類似性比較および単純な条件フィルタリングを使うだけである。さらに、そのようなランク付け機構は一般に、オープン教育プログラムにおけるオンラインで利用可能な学習素材ではなく、閉じた学習管理システムにおける学習素材に適用されるのみであることがある。さらに、いくつかのランク付け機構は、学習素材に適用されるのみであり、学習素材の関連するパーティションまたはセグメントのランク付けは無視することがある。
【００１３】
よって、本稿に記載される実施形態は、利用可能な学習素材を自動的に解析し、そこで論じられる概念を抽出し、編成する。多くの学習素材は本来的に、特定の学習素材において論じられる概念および論じられる概念どうしの間の関係を同定するために使用されうる構造情報を含んでいる。よって、本稿に記載されるいくつかの実施形態は、学習素材の解析を実行して概念を抽出し、該構造情報に基づいてそれらの概念の間の関係を決定する。概念および概念間の関係を抽出することにより、概念は、学習者がそれらの概念を通じて論理的にナビゲートすることを許容し、概念間の関係を示すように編成されうる。本稿に開示されるいくつかの実施形態は、オンラインのオープン教育学習素材の関連するセグメントを生成するためのアプローチおよびそれらのセグメントのランク付けおよび推薦であって、他のランキングおよび推薦機構に対して改善でありうるものを提供しうる。
【００１４】
本願を通じて、用語「知識ポイント（knowledge  point）」は学習素材の「概念」を指すために使われる。学習素材の知識ポイントは、学習素材において論じられているまたは他の仕方で提示される概念、コンセプト、アイデアなどを表わす任意の用語または単語の集合を含みうる。知識ポイントはたとえば、学習素材のトピック、サブトピックおよびキー・タームを含みうる。たとえば、一組の学習素材は、機械学習に関する若干のコースに関することがありうる。知識ポイントは、ニューラル・ネットワーク、統計的推論、クラスタリングおよび構造予測といったコースにおいて論じられるトピックおよびサブトピックを含んでいてもよい。
【００１５】
本稿に記載される実施形態は、一般に、学習素材の知識ポイントを同定し、抽出し、編成する。たとえば、本稿に記載されるいくつかの実施形態は、細かい粒度の知識ポイントおよびそれら知識ポイントの間の関係を、膨大な学習素材から自動的に同定し、抽出しうる学習サポート・システムを提供してもよい。これらの実施形態はさらに、知識ポイントを対応する学習素材と整列させ、学習素材へのリンクを提供してもよい。
【００１６】
ある例示的実施形態は、自動化されたドメイン知識構造生成の方法を含む。ドメイン知識構造（domain  knowledge  structure）は、諸知識ポイントについての一般的な編成構造を含んでいてもよい。本方法は、学習素材をクロールし、学習素材から構造情報を抽出することを含んでいてもよい。本方法はまた、学習素材から知識ポイントを抽出することを含んでいてもよい。知識ポイント間の階層構造および／または依存性関係が推論されてもよく、知識ポイントは学習素材の一つまたは複数と整列されてもよい。次いで、ドメイン知識構造が生成されてもよい。ドメイン知識構造は、少なくとも部分的には抽出された構造情報に従って編成された、抽出された知識ポイントを含んでいてもよい。ドメイン知識構造には整列された学習素材も含まれてもよい。学習者は、ドメイン知識構造を使って、知識ポイントの一つまたは複数についての情報を集め、前記一つまたは複数の知識ポイントおよび関係した知識ポイントの間の関係を見出してもよい。さらに、学習者は、前記知識ポイントの一つまたは複数と整列された学習素材に向けられてもよい。
【００１７】
さらに、本稿に記載される一つまたは複数の実施形態は、一般に、知識ポイントに関連しうる整列された学習素材のセグメントを生成し、ランク付けしてもよい。たとえば、本稿に記載されるいくつかの実施形態は、ある知識ポイントに関連しうる整列された学習素材のセグメントを自動的に生成し、ランク付けしうる学習サポート・システムを提供しうる。
【００１８】
このおよび他の実施形態について、付属の図面を参照して記述する。
【００１９】
図１は、本稿に記載されるいくつかの実施形態が実装されうる例示的なパーソナル化された学習環境のブロック図である。学習環境１００は、学習素材１３０および学習素材メタデータ１３２からのドメイン知識構造１４０の自動化された生成を可能にする解析サーバー１０８を含みうる。ドメイン知識構造１４０は、一般に、学習素材１３０および／またはメタデータ１３２から抽出された知識ポイントの編成／組織化された表現を含んでいてもよい。解析サーバー１０８は、学習素材１３０および／またはメタデータ１３２から、知識ポイントと、知識ポイント間の階層構造および／または依存性関係を含みうる構造情報とを抽出するよう構成されていてもよい。抽出された知識ポイントおよび抽出された構造情報に基づいて、解析サーバー１０８はドメイン知識構造１４０を生成するよう構成されていてもよい。ドメイン知識構造１４０が生成されたのち、学習者１０２は、関心があるかもしれない特定の知識ポイントを同定するために、ドメイン知識構造１４０をブラウズできてもよい。
【００２０】
解析サーバー１０８は、個人によるアクションなしでまたは最小限のアクションで、ドメイン知識構造１４０を生成してもよい。たとえば、一般には個人によって実行されている、学習素材１３０を読み、評価し、関係付けるといった手動の作業が、解析サーバー１０８によって実行される動作に含められてもよい。
【００２１】
ドメイン知識構造１４０の例は、知識ポイントの階層構造を含んでいてもよい。階層構造では、広い（たとえばより一般的な）知識ポイントが階層構造のより高いレベルに含まれてもよく、狭い（たとえばより特定的な）知識ポイントが階層構造のより低いレベルに含まれてもよい。たとえば、「機械学習」のような広い知識ポイントは階層構造の第一のレベルに含まれてもよく、機械学習に関連する「教師付き学習」および「教師なし学習」のような狭い知識ポイントは、第一のレベルのサブレベルである、階層構造のより低いレベルに含まれてもよい。このように、「教師付き学習」に関心があることがありうる学習者１０２は、「機械学習」知識ポイントをもってナビゲーションを開始してもよく、次いで、ニューラル・ネットワークに探索を絞り込んでもよい。他の例では、ドメイン知識構造１４０はオントロジー、クラスター図、リスト、アウトラインまたは他の任意の好適な編成モデルを含んでいてもよい。
【００２２】
さらに、解析サーバー１０８は、学習素材１３０の一つまたは複数を、ドメイン知識構造１４０における対応する知識ポイントと整列させてもよい。整列された学習素材は、ドメイン知識構造において、対応する知識ポイントにリンクまたは参照付けされうる。たとえば、上記の例から、ニューラル・ネットワークに関係した情報を含む文書のセクションまたはビデオの一部が、ニューラル・ネットワークの知識ポイントにリンクされうる。
【００２３】
図１の学習環境１００は、解析サーバー１０８と、学習素材サーバー１１４と、学習者装置１０４とを含んでいてもよい。学習者装置１０４、学習素材サーバー１１４および解析サーバー１０８は、ネットワーク１２２を介して通信してもよい。たとえば、学習装置１０４および解析サーバー１０８は、ネットワーク１２２を介して学習素材１３０および学習素材メタデータ１３２を通信してもよい。
【００２４】
ネットワーク１２２は、有線または無線であってもよく、スター構成、トークンリング構成または他の構成を含む数多くの異なる構成をもちうる。さらに、ネットワーク１２２は、ローカル・エリア・ネットワーク（LAN）、広域ネットワーク（WAN）（たとえばインターネット）および／または複数の装置がそれを通じて通信しうる他の相互接続されたデータ経路を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、ネットワーク１２２はピアツーピア・ネットワークを含んでいてもよい。ネットワーク１２２は、多様な異なる通信プロトコルにおけるデータの通信を可能にしうる遠隔通信ネットワークの諸部分に結合されるまたは該諸部分を含んでいるのでもよい。
【００２５】
いくつかの実施形態では、ネットワーク１２２は、データを送受信するために、ブルートゥース（登録商標）通信ネットワークおよび／またはセルラー通信ネットワークを含む。該送受信は、ショート・メッセージング・サービス（SMS）、マルチメディア・メッセージング・サービス（MMS）、ハイパーテキスト転送プロトコル（HTTP）、直接データ接続、無線アプリケーション・プロトコル（WAP）、電子メールなどを介することを含んでいてもよい。
【００２６】
ネットワーク１２２を介した通信は、能動的にデータを送信することおよび能動的にデータにアクセスすることを含みうる。たとえば、いくつかの実施形態では、学習素材サーバー１１４は、ネットワーク１２２を介して解析サーバー１０８に学習素材１３０を送信してもよい。さらに、解析モジュール１１０は、ネットワーク１２２を介して学習素材サーバー１１４の学習素材をクロールしたりまたは他の仕方でこれにアクセスしたりしてもよい。
【００２７】
学習者１０２は、任意の個人またはエンティティを含みうる。いくつかの実施形態では、学習者１０２は、オープン学習コースに参加しているのでもよく、あるいは自発的な教育のために学習環境１００を使うのでもよい。たとえば、学習者１０２は、特定のトピックの研究を実施する意図をもって、あるいは特定のトピックについて学習する目的で、解析サーバー１０８とインターフェースをもってもよい。よって、これらおよび他の実施形態において、学習者１０２は、ドメイン知識構造１４０が、学習素材サーバー１１４に記憶されている学習素材１３０よりもよく編成されているおよび／またはより包括的であることがありうるため、学習素材１３０に直接ではなく、ドメイン知識構造１４０にアクセスしてもよい。
【００２８】
学習者１０２は、学習者装置１０４を介してドメイン知識構造１４０にアクセスしてもよい。学習者装置１０４は、プロセッサ、メモリおよびネットワーク通信機能を含むコンピューティング装置を含んでいてもよい。たとえば、学習者装置１０４はラップトップ・コンピュータ、デスクトップ・コンピュータ、タブレット・コンピュータ、携帯電話、携帯情報端末（「PDA」）、携帯電子メール装置、ポータブル・ゲーム・プレーヤー、ポータブル音楽プレーヤー、一つまたは複数のプロセッサが組み込まれているまたは結合されているテレビジョンまたはネットワーク１２２にアクセスできる他の電子装置を含んでいてもよい。
【００２９】
学習者装置１０４は、学習者モジュール１０６を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、学習者モジュール１０６は、たとえば、部分的には学習者装置１０４のようなコンピューティング装置上に記憶されていてもよいシンクライアント・アプリケーションとして、部分的には解析サーバー１０８上に記憶されていてもよいコンポーネントとして、作用してもよい。いくつかの実施形態では、学習者モジュール１０６は、プロセッサ、マイクロプロセッサ（たとえば一つまたは複数の動作を実行するまたは該動作の実行を制御するため）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA）または特定用途向け集積回路（ASIC）を含むハードウェアを使って実装されてもよい。他のいくつかの事例では、学習者モジュール１０６は、ハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせを使って実装されてもよい。
【００３０】
学習者モジュールは、学習者１０２と解析サーバー１０８との間の対話を可能にしてもよい。たとえば、学習者モジュール１０６は、学習者１０２がドメイン知識構造１４０にアクセスすることを許容するユーザー・インターフェースを提供するよう構成されていてもよい。学習者１０２は、学習者モジュール１０６を介して、ドメイン知識構造１４０またはその一部を閲覧するおよび／またはドメイン知識構造１４０を検索するのでもよい。
【００３１】
図１では、学習者装置１０４は解析サーバー１０８とは別個であり、学習者装置１０４に含まれる学習者モジュール１０６は学習者が解析サーバー１０８にアクセスできるようにする。いくつかの実施形態では、学習者１０２は、学習者モジュール１０６を使ってではなく、直接、解析サーバー１０８とインターフェースをもってもよい。追加的または代替的に、学習者装置１０４は、ブラウザーを介して解析サーバー１０８とインターフェースをもつよう、学習者１０２によって使用されてもよい。追加的または代替的に、学習者モジュール１０６は、解析モジュール１１０に帰される一つまたは複数の動作を実行するよう構成されていてもよい。たとえば、学習者モジュール１０６は、学習素材またはその何らかの一部に基づいて、ドメイン知識構造１４０を生成してもよい。ドメイン知識構造１４０は、学習者装置１０４または別の好適な記憶位置（たとえばクラウド記憶、記憶サーバーなど）に記憶されてもよい。
【００３２】
学習素材サーバー１１４は、プロセッサ、メモリおよび通信機能を含むハードウェア・サーバーを含んでいてもよい。図示した実施形態では、学習素材サーバー１１４は、ネットワーク１２２を介して学習装置１０４および解析サーバー１０８との間でデータを送受信するためにネットワーク１２２に結合されてもよい。さらに、学習素材サーバー１１４は、解析モジュール１１０が学習素材メタデータ１３２および／または学習素材１３０にアクセスしうるよう、ネットワーク１２２に結合されてもよい。
【００３３】
学習素材サーバー１１４は、学習素材１３０および学習素材メタデータ１３２をホストおよび／または記憶するよう構成されていてもよい。学習素材１３０は、学習素材１３０が属するコースに従って編成されてもよい。学習素材メタデータ１３２は、学習素材１３０からのメタデータを含んでいてもよい。学習素材メタデータ１３２のいくつかの例は、コース・タイトル、コース番号、コースの日付（単数または複数）、教授、機関、講義概要、ノートのような学習素材１３０の一つまたは複数の素材のタイトルおよび学習素材１３０の説明テキストを含みうる。
【００３４】
学習素材１３０は、学術的なコース素材、講義ノート、講義概要、ビデオ、例題／解答、講義ノート・リスト、講義スライド・リスト、ビデオ文字起こし、電子書籍（e書籍）、講義スライド、ゼミナールなどを含んでいてもよい。学習素材１３０は、オープン・コースウェア（OCW）、大規模オンライン公開講座（MOOC）、コース・ページ、教授の個人ホームページ上のページまたはその任意の組み合わせといった疎に分布した学習素材を含んでいてもよく、あるいはこれを構成していてもよい。
【００３５】
学習素材サーバー１１４は、教育エンティティ１３８に関連していてもよい。教育エンティティ１３８は、学習素材１３０および学習素材メタデータ１３２をアップロードするまたは他の仕方で利用可能にしてもよい。たとえば、教育エンティティ１３８は大学および／または教育プラットフォームを含みうる。さらに、教育エンティティ１３８は教授または学部管理者を含んでいてもよい。
【００３６】
たとえば、教育エンティティ１３８は、OCWのようなオープン教育素材を提供する大学または他のエンティティを含んでいてもよい。例は、マサチューセッツ工科大学（MIT）または東京工科大学（TIT）によって提供されるOCWを含みうる。さらに、教育エンティティ１３８は、Coursera、EdX、UdacityおよびFuturelearnのようなMOOCをホストする教育プラットフォームを含んでいてもよい。さらに、教育エンティティ１３８は、クロールされ、学習素材サーバー１１４に記憶されうるコース・ウェブページを寄稿する、教授または学部管理者を含んでいてもよい。
【００３７】
いくつかの実施形態では、教育エンティティ１３８は、教育資源を提供することに直接関連しないエンティティを含んでいてもよい。たとえば、教育エンティティ１３８は、e書籍の発行者またはビデオまたは画像をホストするウェブサイトを含んでいてもよい。これらの型の教育エンティティ１３８の例は、ユーチューブ（登録商標）、電子書籍頒布ウェブサイトおよびオンライン・ライブラリー、オンライン・デジタル・メディア・ストアなどを含みうる。
【００３８】
解析サーバー１０８は、プロセッサ、メモリおよびネットワーク通信機能を含むハードウェア・サーバーを含んでいてもよい。図示した実施形態では、解析サーバー１０８は、ネットワーク１２２を介して学習者装置１０４および／または学習素材サーバー１１４との間でデータを送受信するためにネットワーク１２２に結合されていてもよい。解析サーバー１０８は解析モジュール１１０を含んでいてもよい。解析モジュール１１０は、学習素材１３０および学習素材メタデータ１３２を解析するよう構成されていてもよい。さらに、解析モジュール１１０は、学習素材１３０および学習素材メタデータ１３２を解析するおよび／またはドメイン知識構造１４０を学習者１０２に提供するために、学習者モジュール１０６と対話するよう構成されていてもよい。
【００３９】
いくつかの実施形態では、解析モジュール１１０はドメイン知識構造１４０を生成するよう構成されていてもよい。いくつかの実施形態では、解析モジュール１１０は、たとえば、部分的には学習者装置１０４のようなコンピューティング装置上に記憶されていてもよいシンクライアント・アプリケーションとして、部分的には解析サーバー１０８上に記憶されていてもよいコンポーネントとして、作用してもよい。いくつかの実施形態では、解析モジュール１１０は、プロセッサ、マイクロプロセッサ（たとえば一つまたは複数の動作を実行するまたは該動作の実行を制御するため）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（FPGA）または特定用途向け集積回路（ASIC）を含むハードウェアを使って実装されてもよい。他のいくつかの事例では、解析モジュール１１０は、ハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせを使って実装されてもよい。
【００４０】
解析モジュール１１０は、個人が行なうアクションが最小限またはなしで、ドメイン知識構造１４０を生成してもよい。たとえば、学習環境１００において、解析モジュール１１０は学習素材１３０をクロールしてもよい。学習素材１３０をクロールしながら、解析モジュール１１０は、学習素材１３０の内容を同定し、スキャンし、コピーしてもよく、学習素材メタデータ１３２を抽出してもよい。
【００４１】
解析モジュール１１０は、学習素材１３０および学習素材メタデータ１３２を解析することによって構造情報を抽出してもよい。一般に、構造情報は、学習素材１３０の一般的な編成および一般的な内容を示してもよい。いくつかの状況では、学習素材１３０はよく編成されていないことがある。さらに、学習素材１３０がMOOCを含む実施形態では、学習素材１３０は、複数の疎に分布したコースに関係しうる幅広い多様な情報を含むことがある。にもかかわらず、解析モジュール１１０は、クロールの間に構造化されたまたは半構造化された情報を見出してもよく、該構造化されたまたは半構造化された情報を抽出してもよい。
【００４２】
解析モジュール１１０は次いで、抽出されたリストおよびページ・フォーマット解析から、セグメント分割された用語シーケンス（segmented  term  sequences）を生成してもよい。セグメント分割された用語シーケンスは、検出されたシーケンス境界（border）に従って境を定められて（bounded）もよい。セグメント分割された用語シーケンスは、該セグメント分割された用語シーケンスのうちの一つまたは複数のシーケンスの、学習素材１３０における位置を指示する位置情報を含んでいてもよい。
【００４３】
解析モジュール１１０は、学習素材１３０および学習素材メタデータ１３２から知識ポイントを抽出してもよい。いくつかの実施形態では、解析モジュール１１０は、セグメント分割された用語シーケンスから候補知識ポイントを導出してもよい。たとえば、解析モジュールは、セグメント分割された用語シーケンスを処理して、それらのセグメント分割された用語シーケンスから知識ポイントを導出してもよい。解析モジュール１１０は、知識ポイントの階層構造を構築してもよい。
【００４４】
次いで、知識ポイント間の階層関係が推論されてもよい。第一の知識ポイントと第二の知識ポイントとの間の階層関係は、第一の知識ポイントが第二の知識ポイントより広いか（たとえばより粗い粒度をもつ）、より狭いか（たとえばより細かい粒度をもつ）または同様の粒度を含むかについての判定を含んでいてもよい。たとえば、第一の知識ポイントが「教師付き学習」を含んでいてもよく、第二の知識ポイントが「機械学習」を含んでいてもよい。すると、第一の知識ポイントと第二の知識ポイントとの間の階層関係は、第一の知識ポイントが第二の知識ポイントより狭い（あるいはより細かい粒度をもつ）ということを含んでいてもよい。
【００４５】
解析モジュール１１０は、次いで、知識ポイントの一つまたは複数を、学習素材１３０の一つまたは複数と整列させてもよい。整列された学習素材は、特定の知識ポイントの粒度に基づいていてもよい。たとえば、広い知識ポイントは、より広いまたはより大きな学習素材にリンクされてもよく、狭い知識ポイントは、学習素材１３０のよりはっきりしたまたはより小さな部分にリンクされてもよい。解析モジュール１１０は次いで、ドメイン知識構造１４０を生成してもよい。ドメイン知識構造１４０は、少なくとも部分的には抽出された構造情報に従って編成され、整列された学習素材を含む、抽出された知識ポイントを含んでいてもよい。
【００４６】
解析モジュール１１０は、一つまたは複数の学習素材のセグメントを自動的にランク付けしてもよい。いくつかの実施形態では、学習素材は、整列された学習素材を含んでいてもよい。特に、学習素材は、学習者１０２にとって関心のある知識ポイントと整列された学習素材を含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、セグメントは細かい粒度のセグメントであってもよく、知識ポイントも細かい粒度の知識ポイントであってもよい。各セグメントは学習者１０２にとって関心のある知識ポイントに関連していてもよい。たとえば、関連するセグメントは、その知識ポイントの一つまたは複数の生起を含んでいてもよい。
【００４７】
のちにより詳細に説明するように、ランク付けに先立って、解析モジュール１１０は、学習素材においてウィンドーを生成し、ウィンドーの内容を解析および比較し、類似性閾値を満たすウィンドーからの内容をセグメントにマージすることによって、一つまたは複数の学習素材における前記セグメントを生成してもよい。ひとたび解析モジュール１１０がセグメントを生成したら、それらのセグメントは、一つまたは複数の基準に基づいてまたは一つまたは複数の学習者選好に従って、互いに対してランク付けされてもよい。
【００４８】
各セグメントは、初期ポイントで始まってもよい。初期ポイントは、解析モジュール１１０が学習素材中の一つまたは複数の候補初期ポイントから選択してもよい。解析モジュール１１０は、前記一つまたは複数の候補初期ポイントを、学習素材における前記知識ポイントの複数の生起から選択してもよい。たとえば、解析モジュール１１０は、その学習素材に含まれるビデオのタイトル、そのビデオの文字起こし、その学習素材に含まれる記事（article）のタイトルまたはその学習素材に含まれる一つまたは複数のスライドに対応するタイトルの中に位置される前記知識ポイントの生起を、候補初期ポイントとして選択してもよい。記事のタイトルはたとえば、記事の全般的または全体的なタイトルまたは記事のあるセクションのより特定的なタイトルを含んでいてもよい。一つまたは複数のスライドに対応するタイトルは、たとえば、前記一つまたは複数のスライドの全般的または全体的なタイトルまたは前記一つまたは複数のスライドの一つまたは複数のページに関係するタイトルを含んでいてもよく、ここで、一つまたは複数のページのそれぞれは、単一のスライドまたは同様の主題に基づいて一緒にマージされた一つまたは複数のスライドを含んでいてもよい。
【００４９】
たとえば、学習者は知識ポイント「ニューラル・ネットワーク」に関心があることがありうる。前記知識ポイントと整列されたビデオ学習素材のタイトルは、用語「ニューラル・ネットワーク」の生起を含んでいてもよい。たとえば、ビデオのタイトルが「ニューラル・ネットワークの改良」であってもよい。解析モジュール１１０は、ビデオのタイトルにおける前記知識ポイントのこの生起を、その学習素材における候補初期ポイントとして選択してもよい。また、たとえば、前記知識ポイントと整列された学習素材に含まれる記事の全般的または全体的なタイトルは「ニューラル・ネットワーク：概観」であってもよく、記事内に「ニューラル・ネットワークの種別」というタイトルのセクションがあってもよい。解析モジュール１１０は、この記事の全体的なタイトルにおける前記知識ポイントの生起およびこの記事のこのセクション・タイトルにおける前記知識ポイントの生起の両方を、候補初期ポイントとして選択してもよい。
【００５０】
簡単のため、以下の議論では、解析モジュール１１０による二つのウィンドーの生成が論じられる。しかしながら、解析モジュール１１０は、下記の動作と同様に、二つより多くのウィンドーを生成してもよく、その内容が比較され、学習素材におけるあるセグメントに含められてもよい。
【００５１】
解析モジュール１１０は、ある知識ポイントと整列されたある学習素材において第一のウィンドーおよび第二のウィンドーを生成してもよい。簡単のため、本記述では、第一および第二のウィンドーは同じウィンドー・サイズをもつものとする。第一のウィンドーは初期ポイントを含んでいてもよい。解析モジュール１１０は、第一および第二のウィンドーの内容を互いと比較し、内容の類似性に基づいてウィンドー類似性を計算してもよい。これについては、のちにより詳細に述べる。ウィンドー類似性は、第一および第二のウィンドーの内容の意味上の類似性に基づいていてもよい。ウィンドー類似性がある類似性閾値を満たすことに応答して、解析モジュール１１０は、少なくとも第一および第二のウィンドーの内容を含む第一のセグメントを生成してもよい。これについてものちにより詳細に述べる。解析モジュール１１０は、第一および第二のウィンドーを学習素材を通じてスライドさせて、第一の新たなウィンドーおよび第二の新たなウィンドーを生成してもよい。これについてはのちにより詳細に述べる。簡単のため、本記述では、第一および第二の新たなウィンドーは同じウィンドー・サイズをもつものとする。簡単のため、本記述では、第一および第二のウィンドーは、同数の基本単位または同じステップ・サイズだけスライドするものとする。解析モジュール１１０は第一および第二のウィンドーを第一のステップ・サイズだけスライドさせて第一の新たなウィンドーおよび第二の新たなウィンドーを生成してもよい。たとえば、解析モジュール１１０は第一のウィンドーの先頭を前記第一のステップ・サイズだけスライドさせてもよく、解析モジュール１１０は第二のウィンドーの先頭を前記第一のステップ・サイズだけスライドさせて、第一の新たなウィンドーの先頭および第二の新たなウィンドーの先頭をそれぞれ決定してもよい。第一のウィンドーの先頭は、第二のウィンドーの先頭から第一の離間サイズだけ離れていてもよい。解析モジュール１１０は、第一および第二のウィンドーの両方を第一のステップ・サイズだけスライドさせてもよく、第一のステップ・サイズは、いくつかの実施形態では、前記第一の離間サイズと同数の基本単位を含んでいてもよい。こうして、第二のウィンドーおよび第一の新たなウィンドーは重なってもよく、第二のウィンドーの内容は第一の新たなウィンドーの内容と同じであってもよい。
【００５２】
第一および第二の新たなウィンドーが類似性閾値を満たすことに応答して、解析モジュール１１０は、第二の新たなウィンドーの内容を含むよう第一のセグメントを拡張してもよい。さらに、第一および第二の新たなウィンドーが類似性閾値を満たすことに応答して、解析モジュール１１０は、第一および第二の新たなウィンドーを、第一および第二のウィンドーと同様の仕方でスライドさせて、第一の追加的な新たなウィンドーおよび第二の追加的な新たなウィンドーを生成してもよい。次いで、解析モジュール１１０は、第一および第二の追加的な新たなウィンドーの内容を互いと比較して、第一および第二の追加的な新たなウィンドーが類似性閾値を満たすことに応答して、それらの追加的なウィンドーの第二のものの内容を含めるよう前記第一のセグメントを拡張してもよい。解析モジュール１１０は、第一のセグメントを拡張するまたは第一のセグメントに追加的な内容を追加する動作を、学習素材の終わりに達するまでまたは新たなウィンドーが類似性閾値を満たさなくなるまで繰り返してもよい。学習素材の終わりに達するまたは新たなウィンドーが類似性閾値を満たさなくなる時点において、解析モジュール１１０は第一のセグメント境界を生成する。これについてはのちにより詳細に述べる。第一のセグメントが、みな類似性閾値を満たした一つまたは複数のウィンドーを含むことに応答して、第一のセグメントは一貫したセグメントであってもよい。
【００５３】
解析モジュール１１０は、学習素材において二つ以上のセグメントを生成してもよい。たとえば、解析モジュール１１０が第一のセグメントを生成すること（たとえば上記のセグメントを生成すること）に応答して、解析モジュール１１０は、学習素材においてその第一のセグメントの後に候補初期ポイントがあるかどうかを判定してもよい。たとえば、学習素材が記事を含み、第一のセグメントが記事中に位置しており、記事の第5ページで終わる場合、解析モジュール１１０は、記事の第5ページの第一のセグメントの終わりと学習素材の終わりとの間に候補初期ポイントが位置しているかどうかを判定してもよい。
【００５４】
学習素材において第一のセグメントの後に候補初期ポイントがあると判定することに応答して、解析モジュール１１０は、その候補初期ポイントを第二のセグメントについての初期ポイントとして設定してもよい。これについてはのちにより詳細に述べる。第二のセグメントについての候補初期ポイントは、第一のセグメントの末尾の後の最初の候補ポイントであってもよい。学習素材において、第一の候補初期ポイントの後に一つまたは複数の候補初期ポイントがあることがある。その場合、上記のセグメントについて概説したのと同様の仕方で、前記第二のセグメントが生成されてもよく、前記第二のセグメントに追加的な内容が加えられてもよい。
【００５５】
前記一つまたは複数の学習素材においてセグメントを生成することに加えて、解析モジュール１１０は、それらのセグメントを互いに対してランク付けしてもよい。のちにより詳細に述べるように、解析モジュール１１０は、次のうちの一つまたは複数に基づいて各セグメントをランク付けしてもよい：それぞれのセグメントの学習素材種別、それぞれのセグメントの長さおよびそれぞれのセグメントの整合性指標。
【００５６】
解析モジュール１１０は、いくつかの実施形態では、次の式に従って各セグメントについてのランク・スコアを決定することによって各セグメントをランク付けしてもよい：
a×QM＋b×CM＋c×L＋d×TM
a＋b＋c＋d＝1。
【００５７】
上記の式において、QMはセグメントについての品質指標（quality  measurement）を表わしてもよく、CMは該セグメントについての整合性指標（consistency  measurement）を表わしていてもよく、Lは該セグメントの長さを表わしていてもよく、これは規格化されていてもよく、TMは学習素材種別マッチ（type  match）を表わしていてもよい。上記の式において、a、b、cはそれぞれセグメントの品質スコア、整合性指標、長さおよび学習素材種別マッチに割り当てられた重みを表わす。
【００５８】
いくつかの実施形態では、学習素材種別マッチは、0または1に等しくてもよい。たとえば、学習素材種別マッチは、そのセグメントが位置している学習素材種別が学習者１０２の学習素材種別選好と同じでないことに応答して0に等しくてもよい。代替的または追加的に、学習素材種別マッチは、学習素材種別が学習者１０２の学習素材種別選好にマッチすることに応答して1に等しくてもよい。解析モジュール１１０は、各セグメントについてのランク・スコアを比較してもよく、より高いスコアをもつセグメントがより低いスコアをもつセグメントより高いランキングを割り当てられてもよい。セグメントは、ランキング・スコアに基づいて学習者１０２に推薦されてもよい。特に、他のセグメントに比べてより高いランキング・スコアをもつセグメントが、学習者１０２に推薦されてもよい。
【００５９】
解析モジュール１１０は、特定のセグメントまたは該特定のセグメントが位置している特定の学習素材に関連付けられた一つまたは複数の学習固有特徴（learning-specific  feature）に基づいて、そのセグメントについての品質指標を計算してもよい。学習固有特徴はたとえば、次のうちの一つまたは複数を含んでいてもよい：関連付けられた個人（たとえば学習素材の教授、講師または作者）、授業または刊行の日、関連付けられたコース、関連付けられた教育エンティティ、当該学習素材の内容および／または他の学習固有特徴。たとえば、名門のまたは有名な教育エンティティおよび／または作者に関連付けられた学習素材に関連付けられているまたはかかる学習素材の中に位置しているセグメントについての品質指標は、無名の教育エンティティおよび／または作者に関連付けられている学習素材に関連付けられているまたはかかる学習素材の中に位置しているセグメントについての品質指標より高くてもよい。最近の刊行日をもつ学習素材の中に含まれているセグメントについての品質指標が、より古い刊行日をもつ学習素材の中のセグメントについての品質指標より高くてもよい。
【００６０】
学習固有特徴は、その学習素材および／またはそのセグメントに固有なおよび／またはそれを記述するメタデータを含んでいてもよい。解析モジュール１１０は、学習素材および／またはセグメントから、一つまたは複数の学習固有特徴を抽出してもよい。学習固有特徴抽出のいくつかの追加的な詳細は、2012年12月31日に出願された「オープン教育素材のランキングおよび推薦」という名称の米国出願第13/731,996号に見出されうる。同出願の内容はここに参照によってその全体において組み込まれる。
【００６１】
学習素材種別はたとえば、ビデオ、記事、テキストおよび／または一つまたは複数のスライドを含んでいてもよい。セグメントがビデオの中に位置していることに応答して、セグメント長さはセグメントの継続時間に基づいていてもよい。セグメントが記事またはテキストの中に位置していることに応答して、セグメント長さはセグメント中の語数またはバイト数に基づいていてもよい。セグメントが一つまたは複数のスライドの中に位置していることに応答して、セグメント長さは、セグメントに含まれる一つまたは複数のスライド中のページ数またはセグメント中のスライド数に基づいていてもよい。
【００６２】
ウィンドー・サイズは、基本単位または該基本単位の倍数に対応してもよい。セグメントが記事またはビデオの中に位置していることに応答して、基本単位はたとえば、記事の文またはビデオの文字起こしの文をそれぞれ含んでいてもよい。セグメントが一つまたは複数のスライドの中に位置していることに応答して、基本単位はたとえば、該一つまたは複数のスライドのページに対応してもよい。ページは、単一のスライドまたは類似の主題に基づいて一緒にマージされた一つまたは複数のスライドを含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、ページは、単一のスライドと、該単一のスライド中に一緒にマージされる追加的なコンテンツを加える一つまたは複数のスライドとを含んでいてもよい。
【００６３】
セグメントの整合性指標は、セグメント内容と知識ポイントおよび／または学習者１０２からの問い合わせとの間のセグメント類似性に基づいていてもよい。これについてはのちにより詳細に述べる。セグメント類似性は、セグメント内容と知識ポイントおよび／または学習者１０２からの問い合わせとの間の意味内容の類似性に基づいていてもよい。解析モジュール１１０は、いくつかの実施形態では、セグメント類似性を決定するために、知識ポイントおよび／または学習者１０２からの問い合わせを教師なしテキスト解析を用いて解析してもよい。追加的または代替的に、解析モジュール１１０は、セグメント類似性を決定するために、セグメントを教師なしテキスト解析を用いて解析してもよい。教師なしテキスト解析は、セグメントが位置している学習素材全体および／または前記知識ポイントと整列している追加的素材に対して実行されてもよい。解析モジュール１１０は、次いで、低下した次元のベクトル（reduced-dimension  vectors）を使ってセグメント類似性を計算してもよい。
【００６４】
いくつかの実施形態では、解析モジュール１１０は、知識ポイントおよび／または問い合わせを、ベクトル空間モデルにおける用語ベクトル（term  vectors）によって表現してもよい。解析モジュール１１０はまた、セグメントの整合性指標が計算されうるよう、セグメント内容をも、該ベクトル空間モデルにおける用語ベクトルによって表現してもよい。整合性指標は、いくつかの実施形態では、次の式に従って計算されてもよい：
整合性指標＝類似性(q,d)＝cosθ        0＜cosθ＜1。
【００６５】
上記の式において、qは知識ポイントまたは問い合わせの用語ベクトルを表わしてもよく、dはセグメントの用語ベクトルを表わしてもよく、cosθは用語ベクトルqとdの間の角度θの余弦であってもよい。解析モジュール１１０は、学習素材における知識ポイントの複数の生起のそれぞれについてのスコアの和に基づいて、整合性指標を調整してもよい。これについてはのちにより詳細に述べる。
【００６６】
学習者モジュール１０６は、学習者１０２が一つまたは複数の学習者選好を選択することを許容するユーザー・インターフェースを提供するよう構成されていてもよい。たとえば、学習者１０２は、ユーザー・インターフェースを介して、学習素材種別、基本単位、ウィンドー・サイズ、ステップ・サイズ、学習固有特徴、たとえば刊行日に基づくセグメント年齢および／またはセグメント長さを選択してもよい。ある知識ポイントに関連する諸学習素材の諸セグメントを生成してそれらのセグメントを互いに対してランク付けした後、解析モジュール１１０は、それらのセグメントのうち、学習者選好の一つまたは複数に整列しないまたはマッチしない一つまたは複数を除去またはフィルタリングしてもよい。いくつかの実施形態では、解析モジュール１１０は、それらのセグメントのいずれかを学習者に推薦する前に、学習者選好の一つまたは複数に整列しないまたはマッチしないセグメントをフィルタリングするよう構成されていてもよい。よって、いくつかの実施形態では、学習者選好の一つまたは複数にマッチしないセグメントは学習者１０２に対して表示されないことがある。追加的または代替的に、解析モジュール１１０は、セグメントをランク付けすることに先立って、学習者選好の一つまたは複数にマッチしないセグメントを除去してもよい。上述したように、解析サーバー１０８は、ドメイン知識構造を生成してもよい。いくつかの実施形態では、解析サーバー１０８によって生成されたドメイン知識構造１４０は、少なくとも部分的には抽出された構造情報に従って編成された抽出された知識ポイントを含んでいてもよく、ある知識ポイントに整列した学習素材のセグメントを含んでいてもよい。追加的または代替的に、それらのセグメントの、該知識ポイントに整列した学習素材の他のセグメントに関するランキングが、ドメイン知識構造１４０に含められてもよい。また、いくつかの実施形態では、ある知識ポイントに整列した一つまたは複数の学習素材の、最も高いランク付けされた諸セグメントのリストが学習者１０２に対して表示されてもよい。
【００６７】
本開示の範囲から外れることなく学習環境１００に対して修正、追加または省略がなされてもよい。特に、図１では、学習環境１００の実施形態が、一の学習者１０２と、一つの学習素材サーバー１１４と、一つの学習者装置１０４と、一つの解析サーバー１０８とを含むものとして描かれている。しかしながら、本開示は、一または複数の学習者１０２、一つまたは複数の学習素材サーバー１１４、一つまたは複数の学習者装置１０４、一つまたは複数の解析サーバー１０８またはその任意の組み合わせを含む学習環境１００に当てはまる。いくつかの実施形態では、ドメイン知識構造１４０は解析サーバー１０８によって生成されなくてもよい。
【００６８】
さらに、本稿に記載される実施形態におけるさまざまなコンポーネントの分離は、すべての実施形態においてかかる分離があることを示すことは意図されていない。さらに、本開示の恩恵があれば、記載されるコンポーネントが単一のコンポーネントに一緒に統合されても、あるいは複数のコンポーネントに分離されてもよいことは理解されうる。
【００６９】
学習環境１００では、学習者装置１０４、解析サーバー１０８および学習素材サーバー１１４におけるメモリのようなメモリは、本稿に記載される機能を提供するためのデータを記憶する非一時的メモリを含んでいてもよい。メモリは、動的ランダム・アクセス・メモリ（DRAM）デバイス、静的ランダム・アクセス・メモリ（SRAM）デバイス、フラッシュ・メモリまたは他のいくつかのメモリ・デバイスでありうる記憶に含まれていてもよい。いくつかの実施形態では、該記憶は、不揮発性メモリまたは同様の恒久的記憶装置および媒体をも含み、ハードディスクドライブ、フロッピーディスクドライブ、CD-ROMデバイス、DVD-ROMデバイス、DVD-RAMデバイス、DVD-RWデバイス、フラッシュ・メモリ・デバイスまたはより恒久的に情報を記憶するための他の何らかの大容量記憶デバイスを含む。
【００７０】
図２は、解析モジュール１１０の例を含む解析サーバー１０８の例を示している。図２の解析サーバー１０８は、解析モジュール１１０と、プロセッサ２２４と、メモリ２２２と、通信ユニット２２６とを含む。解析サーバー１０８のコンポーネント（１１０、２２２、２２４、２２６）はバス２２０によって通信上結合されてもよい。
【００７１】
プロセッサ２２４は、計算およびソフトウェア・プログラム解析を実行するための算術論理ユニット（ALU）、マイクロプロセッサ、汎用コントローラまたは他の何らかのプロセッサ・アレイを含んでいてもよい。プロセッサ２２４は、他のコンポーネント（たとえば１１０、２２２、２２６）との通信のためにバス２２０に結合されていてもよい。プロセッサ２２４は一般に、複雑命令セット・コンピュータ（CISC）アーキテクチャ、縮小命令セット・コンピュータ（RISC）アーキテクチャまたは命令セットの組み合わせを実装するアーキテクチャを含むさまざまなコンピューティング・アーキテクチャを含んでいてもよい。図２では解析サーバーは単一のプロセッサ２２４を含むものとして描かれているが、複数のプロセッサが解析サーバー１０８に含まれていてもよい。他のプロセッサ、オペレーティング・システムおよび物理的構成も可能でありうる。
【００７２】
メモリ２２２は、プロセッサ２２４によって実行されうる命令および／またはデータを記憶するよう構成されていてもよい。メモリ２２２は、他のコンポーネントとの通信のためにバス２２０に結合されていてもよい。前記命令および／またはデータは、本稿に記載される技法または方法を実行するためのコードを含んでいてもよい。メモリ２２２は、DRAMデバイス、SRAMデバイス、フラッシュ・メモリまたは他の何らかのメモリ・デバイスを含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、メモリ２２２は、不揮発性メモリまたは同様の恒久的記憶装置および媒体をも含み、ハードディスクドライブ、フロッピーディスクドライブ、CD-ROMデバイス、DVD-ROMデバイス、DVD-RAMデバイス、DVD-RWデバイス、フラッシュ・メモリ・デバイスまたはより恒久的に情報を記憶するための他の何らかの大容量記憶デバイスを含む。
【００７３】
通信ユニット２２６は、解析モジュール１１０がどこに記憶されているかに依存して、学習素材サーバー１１４および学習者装置１０４の少なくとも一方ならびに解析サーバー１０８との間でデータを送受信するよう構成されていてもよい。通信ユニット２２６はバス２２０に結合されていてもよい。いくつかの実施形態では、通信ユニット２２６は、ネットワーク１２２への直接物理接続のためのポートまたは他の通信チャネルを含む。たとえば、通信ユニット２２６は、学習環境１００のコンポーネントとの有線通信のためのUSB、SD、CAT-5または同様のポートを含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、通信ユニット２２６は、IEEE802.11、IEEE802.16、ブルートゥース（登録商標）または他の好適な無線通信方法を含む一つまたは複数の無線通信方法を使う通信チャネルを介してデータを交換するための無線トランシーバを含む。
【００７４】
いくつかの実施形態では、通信ユニット２２６は、有線ポートおよび無線トランシーバを含む。通信ユニット２２６は、標準的なネットワーク・プロトコルを使ったファイルおよび／またはメディア・オブジェクトの頒布のためのネットワーク１２２への他の通常の接続をも提供してもよい。そうしたプロトコルは、転送制御プロトコル／インターネット・プロトコル（TCP/IP）、HTTP、HTTPセキュア（HTTPS）および単純メール転送プロトコル（SMTP）などを含む。いくつかの実施形態では、通信ユニット２２６は、SMS、MMS、HTTP、直接データ接続、WAP、電子メールまたは他の好適な型の電子的通信を介することを含め、セルラー通信ネットワーク上でデータを送受信するためのセルラー通信トランシーバを含んでいてもよい。
【００７５】
図２の図示した実施形態では、解析モジュール１１０はクロール・モジュール２０２と、構造抽出モジュール２０４と、知識ポイント抽出モジュール２０６と、階層構造モジュール２２８と、依存性モジュール２０８と、整列モジュール２１０と、セグメント・モジュール２１１とを含んでいてもよい（まとめてモジュール２４０）。各モジュール２４０は、一つまたは複数の動作を実行するよう構成された一つまたは複数のルーチンを含むソフトウェアとして実装されてもよい。モジュール２４０は、本稿に記載される機能を提供するためのプロセッサ２２４によって実行可能な命令の集合を含んでいてもよい。いくつかの事例では、モジュール２４０は、解析サーバー１０８のメモリ２２２中に記憶されてもよく、または少なくとも一時的にロードされてもよく、プロセッサ２２４によってアクセス可能かつ実行可能であってもよい。モジュール２４０の一つまたは複数は、プロセッサ２２４および解析サーバー１０８の諸コンポーネントとのバス２２０を介した協働および通信のために適応されていてもよい。
【００７６】
クロール・モジュール２０２は、学習素材１３０をクロールするおよび／または学習素材メタデータ１３２を抽出するよう構成されていてもよい。たとえば、クロール・モジュール２０２は、ウェブ・クローラー、ウェブ・スパイダー、アント（ant）、自動インデックス作成器、ウェブ・スカッター（web  scutter）または他の好適なボットによって実行される動作を実行してもよい。クロール・モジュール２０２は、クロール・モジュール２０２が訪れるページまたは該ページに含まれる何らかのデータをコピーするおよび／またはクロールされた学習素材１３０に含まれる情報およびデータおよび／または抽出された学習素材メタデータを解析モジュール１１０に通信してもよい。
【００７７】
いくつかの実施形態では、学習素材１３０および／または学習素材メタデータ１３２またはその何らかの部分は、解析モジュール１１０に通信されてもよい。たとえば、図１および図２を参照するに、学習素材サーバー１１４は学習素材１３０を解析サーバー１０８に通信してもよい。他のモジュール２４０の一つまたは複数がしかるべく学習素材１３０および／または学習素材メタデータ１３２に含まれるデータにアクセスしてもよい。加えて、いくつかの実施形態では、学習素材１３０および／または学習素材メタデータ１３２の前記一つまたは複数は、2012年12月31日に出願された「特定的オンライン資源同定および抽出」という名称の米国出願第13.732,036号に記載されるように、同定され、抽出されてもよい。同出願の内容はここに参照によってその全体において組み込まれる。
【００７８】
構造抽出モジュール２０４は、学習素材１３０および／または学習素材メタデータ１３２から構造情報を抽出するよう構成されていてもよい。該メタデータは、学習素材１３０の全般的な編成および内容を示しうる。たとえば、構造抽出モジュール２０４は、学習素材１３０に含まれる講義概要、講義ノートおよび目次などのリストを抽出してもよい。リスト中の構造化された情報は、学習素材１３０に含まれる情報の粒度および全般的編成に関係していてもよい。たとえば、目次は、候補知識ポイント（たとえば見出し、小見出しなど）を含んでいてもよく、どの知識ポイントが同様の粒度をもつかを示しうる（たとえば、各小見出しは同様の粒度を含みうる）。
【００７９】
たとえば、図３Ａおよび３Ｂを参照するに、例示的な講義概要３１０および例示的な講義ノート・リスト３３６が示されている。講義概要３１０および講義ノート（lecture  note）・リスト３３６は、図２の構造抽出モジュール２０４が抽出しうるさまざまな構造的または半構造的情報（structural  or  semi-structural  information）を含む学習素材１３０の例を含みうる。講義概要３００は、機関インジケーター３０２、コース番号３０４、コース・タイトル３０６を含んでいてもよく、これは、図１の学習コース・メタデータ１３２のような学習コース・メタデータの例でありうる。講義概要３００では、機関インジケーター３０２、コース番号３０４、コース・タイトル３０６は、たとえばコースの概括的な主題のような、講義概要３１０が属するコースについての概括的な情報を示しうる。
【００８０】
加えて、講義概要３１０では、機械学習（machine  learning）コースの第一のトップレベルのトピックは「教師付き学習（supervised  learning）」を含んでいてもよく、第二のトップレベルのトピックは「学習理論（learning  theory）」を含んでいてもよく、第三のトップレベルのトピックは「教師なし学習（unsupervised  learning）」を含んでいてもよい。これらはそれぞれトピック見出し３０８、３１２および３１４によって描かれている。さらに、教師付き学習という第一のトップレベルのトピックに関係したいくつかのサブトピックは、トピック見出し３０８の下に現われるクラス・サブトピック３１６によって描かれるように、「サポート・ベクター・マシン（support  vector  machines）」、「モデル選択および特徴選択（model  selection  and  feature  selection）」、「アンサンブル方法：バッギング、ブースティング（Ensemble  methods:  Bagging,  boosting）」および「学習アルゴリズムの評価およびデバッグ（Evaluating  and  debugging  learning  algorithms）」を含んでいてもよい。同様に、第二のトップレベルのトピックである学習理論に関係したクラス・サブトピックは、サブトピック見出し３１２の下に見えるクラス・サブトピック３５０によって描かれている。
【００８１】
図３Ｂを参照するに、講義ノート・リスト３３６では、講義ノートのリスト３３４は、機械学習（machine  learning）についてのコースのクラス・サブトピック（たとえば図３Ａの３１６および３５０）に関係する諸講義ノートを含みうる。講義ノートのリスト３３４および講義概要３１０から、図２の構造抽出モジュール２０４は、クラス・サブトピックの粒度および一般には編成情報を見きわめうる。たとえば、構造抽出モジュール２０４は、「サポート・ベクター・マシン（support  vector  machines）」、「教師付き学習（supervised  learning）」、「学習理論（learning  theory）」および「VC次元（VC  dimension）」の概念が、機械学習に関係している概念であることを見きわめうる。加えて、構造抽出モジュール２０４は、「教師付き学習」および「学習理論」が第一の粒度のものであり、「サポート・ベクター・マシン」および「VC次元」が第二の粒度のものであることを見きわめうる。さらに、構造抽出モジュール２０４は、「サポート・ベクター・マシン」が「教師付き学習」のサブトピックであり、「VC次元」が「学習理論」のサブトピックであることを見きわめうる。
【００８２】
図２に戻って参照するに、構造抽出モジュール２０４は、学習素材１３０の一つまたは複数のページのページ・フォーマット解析をも実施してもよい。ページ・フォーマット解析は、学習素材１３０および／または学習素材メタデータ１３２内の構造情報の指示を求めてページを調べてもよい。
【００８３】
たとえば、図３Ｃを参照するに、例示的な講義スライド３３０が示されている。講義スライド３３０は、図１および図２の学習素材１３０の例であってもよい。講義スライド３３０は図２の構造抽出モジュール２０４によって解析されてもよい。講義スライド３３０のタイトル見出し３２８「事前分布（Prior  Distribution）」が抽出されてもよい。加えて、小見出し３３２「共役事前分布（Conjugate  priors）」および／または用語３５２「事後分布（posterior）」が抽出されてもよい。さらに、構造抽出モジュール２０４は、講義スライド３３０が概括的に、タイトル見出し３２８によって示される事前分布の概念に関係することを見きわめうる。加えて、構造抽出モジュール２０４は、「事前分布（prior  distribution）」および「事後分布（posterior）」の概念が事前分布に関係しうることを見きわめうる。さらに、構造抽出モジュール２０４は、事前分布の概念が「共役事前分布」とは異なる粒度を有していてもよく、用語「共役事前分布」は「事前分布」より細かい粒度を有していてもよいことを見きわめうる。
【００８４】
図２に戻って参照するに、構造抽出モジュール２０４は、次いで、セグメント分割された用語シーケンス２１２を生成してもよい。セグメント分割された用語シーケンス２１２は、ページ・フォーマット解析の間に取得された抽出されたリストおよび／またはデータにおける構造情報に基づいていてもよい。セグメント分割された用語シーケンスは、検出されたシーケンス境界に従って境を定められていてもよい。該シーケンス境界は、構造抽出モジュール２０４によって検出されてもよい。シーケンス境界は、改行、表のセルの境界、文の境界および特定の句読点のうちの一つまたは複数に基づいていてもよい。
【００８５】
たとえば、図２および図３Ａ〜３Ｃを参照するに、構造抽出モジュール２０４は、セグメント分割されたシーケンス（たとえば、３０６、３０８、３１２、３１４、３１６、３２８、３３２、３３４）のうち一つまたは複数のシーケンスのシーケンス境界を検出してもよい。特に、図３Ａを参照するに、クラス・サブトピック３５０は別個の行に分離されており、これはシーケンス境界として改行を含みうる。よって、セグメント分割された用語シーケンスは、クラス・サブトピック３５０の各行を含みうる。追加的または代替的に、構造抽出モジュール２０４はさらに、「バイアス／分散トレードオフ（Bias/variance  tradeoff）」と「合併およびチェルノフ／ヘフディング境（Union  and  Cherfnoff/Hoeffding  bounds）」との間のピリオド（．）をシーケンス境界として検出してもよい。同様に、図３Ｃを参照するに、小見出し３３２「共役事前分布（Conjugate  priors）」は分離された境界をもつラインとして検出される。
【００８６】
図２に戻って参照するに、セグメント分割された用語シーケンスは、位置情報を含んでいてもよい。位置情報は、該セグメント分割された用語シーケンスのうちの一つまたは複数のシーケンスの、学習素材１３０における位置を指示してもよい。たとえば、図３Ａを参照するに、位置情報は、ウェブ・ページ内のセグメント分割された用語シーケンスのレベルおよび位置を指定してもよい。
【００８７】
図２では、構造抽出モジュール２０４は、クロール・モジュール２０２とは別個であるとして描かれているが、いくつかの実施形態では、構造抽出モジュール２０４は、クロール・モジュール２０２と同時並行して動作してもよい。たとえば、構造抽出モジュール２０４またはその何らかの部分がクロール・モジュール２０２に含まれていてもよい。
【００８８】
知識ポイント抽出モジュール２０６は、構造抽出モジュール２０４によって生成されたセグメント分割された用語シーケンスに基づいて、学習素材１３０から知識ポイントを抽出するよう構成されていてもよい。たとえば、知識ポイント抽出モジュール２０６は、セグメント分割された用語シーケンスにおいて、略語を統一し、ストップ・フレーズ（stop  phrase）を除去してもよい。
【００８９】
一般に、略語の統一は、略語（たとえば、アクロニム、頭字語、クリッピング、短縮された複合語など）が指す実際の用語（単数または複数）を見出すことを含む。たとえば、略語は、singular  value  decomposition（特異値分解）という名前を指しうるSVDを含んでいてもよく、あるいは略語はprincipal  component  analysis（主成分解析）を指すPCAを含んでいてもよい。略語は、ヒューリスティックな規則を使って統一されてもよい。ヒューリスティックな規則の例は、フレーズに括弧が続くものを抽出して、括弧がフレーズについての略語または頭字語を含むかどうかを判定するための規則を含んでいてもよい。
【００９０】
ストップ・フレーズは一般に、解析に先立って除去される単語を含んでいてもよい。ストップ・フレーズのいくつかの例は、「講義」または「ノート」のようなドメイン固有語および「the」または「a」のような一般的なストップワードを含みうる。
【００９１】
知識ポイント抽出モジュール２０６は、セグメント分割された用語シーケンスの一般化された接尾辞ツリー（suffix  tree）を構築してもよい。知識ポイント抽出モジュール２０６は、次いで、セグメント分割された用語シーケンスから、反復されるフレーズ・インスタンスを発見するよう構成されていてもよい。反復されるフレーズ・インスタンスは、各セグメント分割された用語シーケンスについての頻度において定量化されてもよい。いくつかの実施形態では、フレーズ・インスタンスは特定の最大長さによって制限されてもよい。
【００９２】
知識ポイント抽出モジュール２０６は、セグメント分割された用語シーケンスの頻度を調整してもよい。頻度は、学習素材１３０におけるフレーズ・インスタンスの位置に基づいて調整されてもよい。位置は、一つまたは複数の特定のコース素材における位置を含んでいてもよい。たとえば、学習素材１３０は、知識ポイントを含むテキストのページを含んでいてもよい。そのページに対してページ・レイアウト解析が実行されてもよい。これは、ページの構造およびその知識ポイントがその構造中のどこに存在するか、たとえば見出し、小見出し、タイトル、図版キャプション、表のキャプションなど、を評価しうる。
【００９３】
知識ポイント抽出モジュール２０６は、セグメント分割された用語シーケンスの結束（cohesion）および／または分離（separation）を測りうる。結束および／または分離の例は、相互情報（mutual  information）および／または境界エントロピー（border  entropy）を含みうる。結束は、相互情報結束メトリックに従って測られてもよく、および／または分離は隣接素多様性（accessor  variety）分離に従って測られてもよい。隣接素多様性分離および相互情報結束のいくつかの追加的な詳細は非特許文献１に与えられている。同文献はここに参照によってその全体において組み込まれる。
【００９４】
知識ポイント抽出モジュール２０６は、セグメント分割された用語シーケンスから候補知識ポイント２１４を生成してもよい。階層構造モジュール２２８は、候補知識ポイント２１４を受領し、知識ポイント２１６の階層構造を構築するよう構成されていてもよい。たとえば、階層構造モジュール２２８は、候補知識ポイント２１４の重みを、調整された頻度に基づいて計算してもよい。重みは、頻度、源分布および／またはセグメント分割された用語シーケンスが現われる学習素材１３０の権威に従って計算されてもよい。候補知識ポイントが学習素材１３０の中で高い頻度をもって現われる、多くの異なるコースに現われるおよび／または権威のある機関または教授によって提供される多くの異なるものに現われる場合には、その候補知識ポイントは、学習素材１３０の中で低い頻度をもって現われる、少数のコースにしか現われないおよび／または権威のある機関または教授によって提供されるコースにほとんど現われない別の候補知識ポイントより、高い重みを有してもよい。候補知識ポイントが学習素材１３０の中で高い頻度をもって現われるというのは、たとえばその有意義性または重要性を反映しうる。追加的に、階層構造モジュール２２８が候補知識ポイント２１４の出現位置を解析してもよい。次いで、階層構造モジュール２２８は、出現位置および重みに基づいて知識ポイント２１６の階層構造を構築してもよい。
【００９５】
知識ポイント２１６の階層構造において、候補知識ポイント２１４のそれぞれは、ある階層レベルに割り当てられてもよい。階層レベルは、知識ポイントの粒度のレベルに対応してもよく、学習素材１３０における知識ポイントの位置に基づいていてもよい。たとえば、第一の階層レベルは、講義概要または講義ノート・タイトル内の知識ポイントに割り当てられてもよく、第二の階層レベルはサブタイトルまたはページの内容内の知識ポイントに割り当てられてもよい。いくつかの実施形態では、ある知識ポイントが複数の位置および／または複数の源に見出される場合、該知識ポイントは複数の階層レベルに割り当てられてもよく、階層構造モジュール２２８は、知識ポイントが学習素材１３０の各型に現われる頻度に基づいて階層レベルを割り当ててもよい。いくつかの実施形態では、ある知識ポイントが複数の位置および／または複数の源に見出される場合、階層構造モジュール２２８は、その知識ポイントに、知識ポイントの全インスタンスのレベル分布に基づいて階層レベルを割り当ててもよい。いくつかの実施形態では、割り当てられた階層レベルは、どの階層がその知識ポイントの大半のインスタンスをもつかによって決定されてもよい。
【００９６】
依存性モジュール２０８は、知識ポイント２１６の階層構造を受領し、知識ポイント間の依存性を推論してもよい。たとえば、依存性モジュール２０８は、各学習素材１３０における各知識ポイントの位置を位置特定してもよい。依存性モジュール２０８は、学習素材１３０内の知識ポイントの相対位置を比較してもよい。知識ポイントの一つまたは複数の対について、依存性モジュール２０８は、学習素材１３０内での二つの知識ポイントの間の相対位置を決定してもよい。
【００９７】
たとえば、第一の知識ポイントが七つのコースの講義ノート・リストまたは講義概要リストにおいて第二の知識ポイントより前に現われ、二つのコースの講義ノート・リストまたは講義概要リストにおいて第二の知識ポイントより後に現われることに応答して、第一の知識ポイントは第二の知識ポイントより前の相対位置をもつことが決定されてもよい。
【００９８】
一つまたは複数の相対位置に基づいて、依存性モジュール２０８は、二つ以上の知識ポイントの間の直接依存性関係を推薦してもよい。階層構造および／または依存性関係から、依存性モジュール２０８は、知識ポイント・マップ２１８を生成してもよい。知識ポイント・マップ２１８は、知識ポイント間の階層構造および／または依存性関係を含んでいてもよい。知識ポイント・マップ２１８における知識ポイントの位置は、たとえば教師によって提案される学習順序を反映していてもよい。
【００９９】
整列モジュール２１０は、学習素材１３０の一つまたは複数を、知識ポイントの一つまたは複数と整列させるよう構成されていてもよい。学習素材１３０は、知識ポイントの粒度または階層構造レベルに従って整列されてもよい。たとえば、第一の知識ポイントは、ある用語を、特定のページのコンテキストに含んでいてもよい。よって、その用語（および第一の知識ポイント）は、低い階層レベルおよび細かい粒度に含められてもよい。こうして、第一の知識ポイントと整列された第一の学習素材は、その用語を含む前記特定のページの特定の部分（たとえば一文または一段落）を含んでいてもよい。同様に、第二の知識ポイントは、講義概要の見出しを含んでいてもよい。よって、講義概要の見出し（および第二の知識ポイント）は、高い階層レベルおよび粗い粒度に含められてもよい。こうして、第二の知識ポイントと整列された第二の学習素材は、第二の知識ポイントを記述する講義ノートの集合全体を含みうる。整列モジュール２１０は、第一の学習素材を第一の知識ポイントと、第二の学習素材を第二の知識ポイントと整列させてもよい。
【０１００】
いくつかの実施形態では、知識ポイントは、学習素材１３０に含まれうる講義ビデオのようなビデオの一つまたは複数のセグメントと整列されてもよい。ビデオはセグメント分割されてもよく、ビデオ・トピックは、2014年4月4日に出願された「講義ビデオにおけるトピック識別」という名称の米国出願第14/245,725号に記載されていてもよい。同出願の内容はここに参照によってその全体において組み込まれる。
【０１０１】
たとえば、整列モジュール２１０は、知識ポイント・マップ２１８の知識ポイントのそれぞれを、学習素材１３０内で精密に位置特定してもよい。整列モジュール２１０は次いで、各知識ポイントと整列された諸学習素材１３０を比較し、ランク付けしてもよい。学習素材１３０の比較およびランク付けに基づいて、整列モジュール２１０は、特定の学習素材１３０を特定の知識ポイントと整列させてもよい。
【０１０２】
いくつかの実施形態では、学習素材１３０は、知識ポイント・スコア、一般スコアおよび型因子の線形結合に従って比較され、ランク付けされてもよい。たとえば、線形結合は、例示的な学習素材整列の式：
a×KPS＋b×GS＋c×TF
a＋b＋c＝1
に従って計算されてもよい。この学習素材整列の式において、a、b、cは知識ポイント・スコア、一般スコアおよび型因子にそれぞれ割り当てられた重みを表わす。パラメータKPSは知識ポイント・スコア（knowledge  point  score）を表わし、これは各知識ポイントの出現頻度および位置に基づいていてもよい。パラメータGSは一般スコア（general  score）を表わしていてもよい。いくつかの実施形態では、一般スコアは、2012年12月31日に出願された「オープン教育素材のランク付けおよび推薦」という名称の米国出願第13/731,996号において論じられるように計算されてもよい。同出願の内容はここに参照によってその全体において組み込まれる。パラメータTFは型因子〔種別因子〕（type  factor）を表わし、これは学習者または管理者の選好に基づいていてもよい。
【０１０３】
いくつかの実施形態では、セグメント・モジュール２１１は、一つまたは複数の学習素材をスキャンし、それらの学習素材中でのある知識ポイントの複数の生起を位置特定するよう構成されていてもよい。学習素材は、その知識ポイントと整列された学習素材を含んでいてもよい。セグメント・モジュール２１１は、学習素材のある特定の学習素材における知識ポイントの各生起についてスコアを設定してもよい。スコアは、その学習素材におけるその知識ポイントの位置に基づいていてもよい。たとえば、学習素材のタイトルにおける知識ポイントの生起についてのスコアは、学習素材の詳細なテキストまたは説明テキストのような他のテキストにおけるその知識ポイントの生起についてのスコアより高くてもよい。のちにより詳細に述べるように、知識ポイントの各生起について設定されたスコアの和が、全重みスコアを計算するために使用されてもよく、この全重みスコアが整合性指標を調整するために使われてもよい。
【０１０４】
セグメント・モジュール２１１は、学習素材における知識ポイントの生起から一つまたは複数の候補初期ポイントを選択してもよい。たとえば、セグメント・モジュール２１１は、前記一つまたは複数の候補初期ポイントの第一の候補初期ポイントを、学習素材における第一の初期ポイントとして選択してもよい。セグメント・モジュール２１１は、前記第一の候補初期ポイントを、学習素材におけるその位置に基づいて選択してもよい。たとえば、前記第一の候補初期ポイントは、学習素材における前記一つまたは複数の候補初期ポイントのうち残りのものより、学習素材の先頭に近く位置されていてもよい。
【０１０５】
セグメント・モジュール２１１は、学習素材における、第一の初期ポイントを含む第一のウィンドーを生成してもよい。特に、第一のウィンドーの先頭は前記第一の初期ポイントを含んでいてもよい。セグメント・モジュール２１１は、第一のウィンドーからある第一の離間サイズだけ離れて位置されている学習素材中の第二のウィンドーをも生成してもよい。たとえば、前記第一の離間サイズが一基本単位に設定されていることに応答して、第二のウィンドーの先頭は、学習素材中の第一のウィンドーの先頭より、一基本単位後にあってもよい。第一および第二のウィンドーのそれぞれはウィンドー・サイズを有していてもよい。第一のウィンドーのウィンドー・サイズが第二のウィンドーのウィンドー・サイズと同数の基本単位に対応しうるという点で、第一のウィンドーのウィンドー・サイズは、第二のウィンドーのウィンドー・サイズと同じであってもよい。たとえば、第一および第二のウィンドー両方のウィンドー・サイズは、五つの基本単位を含んでいてもよい。しかしながら、基本単位が記事の文を含むことに応答して、第一のウィンドーの五つの文は、第二のウィンドーの五つの文とは異なる長さであることがある。よって、個々の基本単位の絶対的サイズ（たとえば異なる文のサイズ）が変わりうるので、第一および第二のウィンドーの絶対的サイズは、使用される基本単位に関して同じサイズであると称されてもよい。
【０１０６】
ウィンドー・サイズは、基本単位または該基本単位の倍数に対応してもよい。セグメントが記事またはビデオ内に位置されることに応答して、基本単位はたとえば、それぞれ記事の文またはビデオの文字起こしの文を含んでいてもよい。
【０１０７】
たとえば、図３Ｄおよび３Ｅを参照するに、オンライン学習素材３３４の例示的なセクションが示されている。学習素材３３４は、一つまたは複数のタイトル３４０を含んでいてもよい記事を含んでいてもよい。図示した例では、学習素材３３４はタイトル３４０ａおよびタイトル３４０ｂを含んでいてもよい。知識ポイントは、「サポート・ベクター・マシン（Support  Vector  Machines）」を含んでいてもよく、タイトル３４０ａは、用語「Support  Vector  Machines」をもつ記事のセクションを指定してもよい。知識ポイントが「Support  Vector  Machines」を含むことに応答して、タイトル３４０はこの知識ポイントの生起を含んでいると見なされうる。セグメント・モジュール２１１は、記事３４０ａのタイトル中の知識ポイントの生起を、該生起が記事の説明テキスト３４２ではなくタイトル３４０ａ内に位置していることに応答して、候補初期ポイントとして選択してもよい。セグメント・モジュール２１１が候補初期ポイントとして選択したタイトル３４０ａ中の知識ポイントの生起が、前記一つまたは複数の候補初期ポイントの残りのどれよりも学習素材３３４の先頭に近く位置されていることに応答して、セグメント・モジュール２１１は、タイトル３４０ａ中の知識ポイントの生起を、学習素材３３４における第一の初期ポイント〔最初の初期ポイント〕として選択してもよい。
【０１０８】
図３Ｄに示されるように、セグメント・モジュール２１１は、学習素材中に第一のウィンドー３３６を生成してもよい。第一のウィンドー３３６は第一の初期ポイント（たとえばタイトル３４０ａ）を含んでいてもよい。セグメント・モジュール２１１は、第一のウィンドー３３６に実質的に隣接する、学習素材内の第二のウィンドー３３８をも生成してもよい。図３Ｄおよび３Ｅに示されるように、セグメント・モジュール２１１はたとえば、学習素材が記事を含むことに応答して、前記基本単位を一文に設定してもよい。ウィンドー・サイズは基本単位の倍数に対応してもよく、図３Ｄに示されるようにたとえば五つの文に対応してもよい。タイトル３４０ａは、前記ウィンドー・サイズをもつウィンドーを生成する目的のためには文として数えられてもよい。
【０１０９】
図３Ｄに示されるように、第一のウィンドー３３６および第二のウィンドー３３８は同じウィンドー・サイズ（たとえば五つの文）を有していてもよい。第二のウィンドーの先頭は、学習素材において第一のウィンドーの先頭より第一の離間サイズだけ後であってもよい。図示した例では、第一の離間サイズはウィンドー・サイズに等しく設定されてもよい。つまり、第一の離間サイズはウィンドー・サイズと同数の基本単位に対応してもよい。図３Ｄでは、第一の離間サイズおよびウィンドー・サイズはいずれも五文に設定されうる。第一の離間サイズおよびウィンドー・サイズが等しいことに応答して、第一のウィンドー３３６は第二のウィンドー３３８に境を接し、第一のウィンドー３３６が第二のウィンドー３３８に重ならなくてもよい。よって、第一の離間サイズおよびウィンドー・サイズが等しいことに応答して、第一のウィンドー３３６は第二のウィンドー３３８に実質的に隣接していてもよい。もう一つの例として、図３Ｆおよび３Ｇに示されるように、第一の離間サイズは第一のウィンドーのサイズより小さく設定されてもよい。つまり、第一のウィンドーのサイズは、第一の離間サイズより多数の基本単位に対応してもよい。第一の離間サイズが第一のウィンドーのサイズより小さいことに応答して、第一のウィンドー３５６および第二のウィンドー３５８は重なってもよい。セグメント・モジュール２１１は、第一のウィンドー３５６および第二のウィンドー３５８を第一のステップ・サイズだけスライドさせて、第一の新たなウィンドー３６０および第二の新たなウィンドー３６２を生成してもよい。セグメント・モジュール２１１が第一のウィンドー３５６および第二のウィンドー３５８を第一の離間サイズ内の基本単位の数に等しい数の基本単位だけスライドさせることに応答して、第一の新たなウィンドー３６０は第二のウィンドー３５８に重なってもよく、第一の新たなウィンドー３６０と第二のウィンドー３５８の内容は同じであってもよい。
【０１１０】
図２に戻って参照するに、セグメント・モジュール２１１は、第一のウィンドーの第一ウィンドー内容と第二のウィンドーの第二ウィンドー内容との間のウィンドー類似性を計算してもよい。第一のウィンドーの第一ウィンドー内容と第二のウィンドーの第二ウィンドー内容との間のウィンドー類似性を計算することは、第一のウィンドーと第二のウィンドーの単語および／またはフレーズを比較することを含んでいてもよい。それらは場合によっては意味的に類似していることがありうる。第一のウィンドーおよび第二のウィンドーの単語および／またはフレーズは、たとえばベクトル表現によって比較されてもよい。セグメント・モジュール２１１は、第一ウィンドー内容および第二ウィンドー内容を教師なしテキスト解析を用いて解析し、ウィンドー類似性を計算するために、第一ウィンドー内容および第二ウィンドー内容におけるテキストを低下した次元のベクトルを用いて表現してもよい。第一ウィンドー内容および第二ウィンドー内容は、低下した次元のベクトルに基づいて比較されてもよい。セグメント・モジュール２１１は、ウィンドー類似性が計算されうるよう、第一ウィンドー内容および第二ウィンドー内容を、ベクトル空間モデルにおける用語ベクトルによって表現してもよい。
【０１１１】
第一のウィンドーの第一ウィンドー内容と第二のウィンドーの第二ウィンドー内容との間のウィンドー類似性が類似性閾値を満たすことに応答して、セグメント・モジュール２１１は少なくとも第一ウィンドー内容および第二ウィンドー内容を含む第一のセグメントを生成してもよい。
【０１１２】
第一のウィンドーの第一ウィンドー内容と第二のウィンドーの第二ウィンドー内容との間のウィンドー類似性が前記類似性閾値を満たさないことに応答して、セグメント・モジュール２１１は前記第一初期ポイント、前記第一のウィンドーの第一ウィンドー内容または前記第二のウィンドーの第二ウィンドー内容を、前記第一のセグメント内に含めなくてもよい。セグメント・モジュール２１１は、学習素材において前記第一の候補初期ポイントの後に第二の候補初期ポイントがあるかどうかを判定してもよい。第二の候補初期ポイントは、たとえば、学習素材において前記第一の候補初期ポイントの直後の候補初期ポイントまたは候補素材において前記第一のウィンドーおよび第二のウィンドーより後の候補初期ポイントを含んでいてもよい。学習素材において前記第一の候補初期ポイントの後に第二の候補初期ポイントがあると判定することに応答して、第二の候補初期ポイントが第二の初期ポイントとして選択されてもよい。
【０１１３】
第一のウィンドーの第一ウィンドー内容と第二のウィンドーの第二ウィンドー内容との間のウィンドー類似性が前記類似性閾値を満たすことに応答して、セグメント・モジュール２１１は、学習素材において第一の新たなウィンドーおよび第二の新たなウィンドーを生成してもよい。第一の新たなウィンドーの先頭は前記第一のウィンドーの先頭より、一つまたは複数の基本単位だけまたは前記第一のステップ・サイズ内の基本単位数だけ後であってもよい。こうして、いくつかの実施形態では（たとえば、第一の新たなウィンドーおよび前記第二のウィンドーのウィンドー・サイズが同数の基本単位であり、前記第一のステップ・サイズに等しいとき）、第一の新たなウィンドーは第二のウィンドーと完全に重なってもよい。第一の新たなウィンドーおよび第二の新たなウィンドーは、学習素材において第一のウィンドーの後にあってもよい。第二の新たなウィンドーは、学習素材において第一のウィンドーおよび第二のウィンドー両方の後にあってもよい。また、第二の新たなウィンドーは第一の新たなウィンドーに実質的に隣接していてもよい。第二の新たなウィンドーは、第一の新たなウィンドーから第二の離間サイズだけ離れて位置されていてもよい。いくつかの実施形態では、第二の離間サイズは第一の離間サイズと同じであってもよく、あるいは第一の離間サイズと異なっていてもよい。第一の新たなウィンドーのサイズが第二の離間サイズより大きいことに応答して、第一の新たなウィンドーおよび第二の新たなウィンドーは重なり合っていてもよい。第一の新たなウィンドーのサイズが第二の離間サイズと等しいことに応答して、第二の新たなウィンドーは第一の新たなウィンドーと境を接してもよい。
【０１１４】
たとえば、図３Ｄおよび３Ｅを参照するに、セグメント・モジュール２１１は、第一のウィンドー３３６および第二のウィンドー３３８を第一のステップ・サイズだけスライドさせて、第一の新たなウィンドー３４４および第二の新たなウィンドー３４６を生成してもよい。第一の新たなウィンドー３４４の先頭は、一つまたは複数の基本単位を含んでいてもよい第一の離間サイズだけ第一のウィンドー３３６の先頭より後であってもよい。いくつかの実施形態では、第一のステップ・サイズは第一の離間サイズに等しくてもよい。たとえば、セグメント・モジュール２１１は、第一のウィンドー３３６および第二のウィンドー３３８を、第一の離間サイズに等しい数の基本単位だけスライドさせてもよい。このようにして、第二のウィンドー３３８および第一の新たなウィンドー３４４は重なってもよく、第二のウィンドー３３８の内容は第一の新たなウィンドー３４４の内容と同じであってもよい。また、第二の新たなウィンドー３４６は、第一の新たなウィンドー３４４から、第二の離間サイズだけ離れて位置されていてもよい。ここでもまた、第二の離間サイズが第一の新たなウィンドーのサイズに等しいことに応答して、図３Ｅに示されるように、第二の新たなウィンドー３４６は第一の新たなウィンドーと境を接していてもよい。図３Ｅでは、第一の新たなウィンドーのサイズ、第二の新たなウィンドーのサイズおよび第二の離間サイズは5文に等しい。
【０１１５】
図２に戻って参照するに、セグメント・モジュール２１１は、第一の新たなウィンドーの第一新ウィンドー内容と第二の新たなウィンドーの第二新ウィンドー内容との間の新ウィンドー類似性を計算してもよい。セグメント・モジュール２１１は、第一新ウィンドー内容および第二新ウィンドー内容を教師なしテキスト解析を用いて解析し、新ウィンドー類似性を計算するために、第一新ウィンドー内容および第二新ウィンドー内容を低下した次元のベクトルを用いて表現してもよい。セグメント・モジュール２１１は、新ウィンドー類似性が計算されうるよう、第一新ウィンドー内容および第二新ウィンドー内容を、ベクトル空間モデルにおける用語ベクトルによって表現してもよい。
【０１１６】
新ウィンドー類似性が前記類似性閾値を満たすことに応答して、セグメント・モジュール２１１は少なくとも第一新ウィンドー内容および第二新ウィンドー内容を含むよう前記第一のセグメントを拡張してもよい。新ウィンドー類似性が前記類似性閾値を満たさないことに応答して、セグメント・モジュール２１１は前記第一の新たなウィンドーのところに第一のセグメント境界を生成してもよい。
【０１１７】
図３Ｅを参照するに、新ウィンドー類似性が前記類似性閾値を満たさないことに応答して第一の新たなウィンドーのところに生成された第一のセグメント境界３４８が示されている。
【０１１８】
図２に戻って参照するに、概説したのと同様な仕方で、セグメント・モジュール２１１は、追加的なウィンドーの追加的な内容の間の類似性を計算し、前記類似性閾値が満たされるときは追加的なウィンドーの追加的な内容を前記第二のセグメントに追加することによって、追加的な内容を含むよう前記第一のセグメントを拡張し続けてもよい。追加的なウィンドーが前記類似性閾値を満たさないまたは学習素材の末尾に達した場合には、解析モジュール１１０は前記第一のセグメントに追加的な内容を追加することを止めてもよい。
【０１１９】
セグメント・モジュール２１１は、第一のセグメントについての第一セグメント整合性指標を計算してもよい。第一のセグメントについての第一セグメント整合性指標は、第一のセグメントにおける第一セグメント内容と知識ポイントとの間の第一セグメント類似性に基づいていてもよい。セグメント・モジュール２１１は、第一セグメントについての第一セグメント整合性指標を、低下した次元のベクトルを使って決定してもよい。また、セグメント・モジュール２１１は、知識ポイントおよび／または問い合わせを、ベクトル空間モデルにおける用語ベクトルによって表現してもよい。セグメント・モジュール２１１は、第一セグメント内容を、第一のセグメントについての整合性指標が計算されうるよう、ベクトル空間モデルにおける用語ベクトルによって表現してもよい。
【０１２０】
セグメント・モジュール２１１は、第一のセグメントについての整合性指標を、学習素材における知識ポイントの複数の生起のそれぞれについてのスコアの和に基づいて調整してもよい。学習素材における知識ポイントの複数の生起のそれぞれについてのスコアの和は、全重みスコアと称されてもよい。たとえば、整合性指標は
(整合性指標)＝(整合性指標)log(全重みスコア)
のように調整されてもよい。
【０１２１】
上記でより詳細に述べたように、セグメント・モジュール２１１は、学習素材における第二のセグメントおよび異なる学習素材における第三のセグメントの一つまたは複数に対して、前記第一のセグメントをランク付けしてもよい。セグメント・モジュール２１１は、当該学習素材におけるまたは前記異なる学習素材における任意の数のセグメントに対して前記第一のセグメントをランク付けしてもよい。セグメント・モジュール２１１は前記第一のセグメントを、次のうちの一つまたは複数に基づいてランク付けしてもよい：学習素材の品質指標、学習素材の学習素材種別、前記第一のセグメントの長さおよび前記第一のセグメントの第一セグメント整合性指標。
【０１２２】
第一のセグメントを生成することに応答して、セグメント・モジュール２１１は、学習素材において前記第一のセグメントの後に第二の候補初期ポイントがあるかどうかを判定してもよい。学習素材において前記第一の候補セグメントの後に第二の候補初期ポイントがあると判定することに応答して、セグメント・モジュール２１１は、学習素材において、前記第二の初期ポイントを含む第一の新たなウィンドーを生成してもよい。セグメント・モジュール２１１は、第一の新たなウィンドーに実質的に隣接する、学習素材における第二の新たなウィンドーを生成してもよい。第二の新たなウィンドーは、第一の新たなウィンドーから第二の離間サイズだけ離れて位置されていてもよい。第一の新たなウィンドーのサイズが第二の離間サイズより大きいことに応答して、第一の新たなウィンドーおよび第二の新たなウィンドーは重なってもよい。
【０１２３】
セグメント・モジュール２１１は、第一の新たなウィンドーの第一新ウィンドー内容と第二の新たなウィンドーの第二新ウィンドー内容との間の新ウィンドー類似性を計算してもよい。セグメント・モジュール２１１は、第一新ウィンドー内容および第二新ウィンドー内容を教師なしテキスト解析を用いて解析し、ウィンドー類似性を計算するために、第一新ウィンドー内容および第二新ウィンドー内容を低下した次元のベクトルを用いて表現してもよい。セグメント・モジュール２１１は、第一のセグメントについての新ウィンドー類似性が計算されうるよう、第一新ウィンドー内容および第二新ウィンドー内容を、ベクトル空間モデルにおける用語ベクトルによって表現してもよい。
【０１２４】
第一の新たなウィンドーの第一新ウィンドー内容と第二の新たなウィンドーの第二新ウィンドー内容との間の新ウィンドー類似性が前記類似性閾値を満たすことに応答して、セグメント・モジュール２１１は少なくとも第一新ウィンドー内容および第二新ウィンドー内容を含む第二のセグメントを生成してもよい。
【０１２５】
第一の新たなウィンドーの第一新ウィンドー内容と第二の新たなウィンドーの第二新ウィンドー内容との間の新ウィンドー類似性が前記類似性閾値を満たすことに応答して、セグメント・モジュール２１１は、前記第一のセグメントの第一および第二のウィンドーに追加的なウィンドーを追加するのに使われたのと同様の方法を使って第一の新たなウィンドーおよび第二の新たなウィンドーを第二のステップ・サイズだけスライドさせて、前記第二のセグメントを、前記類似性閾値を満たす追加的なウィンドーを含むよう拡張してもよい。
【０１２６】
たとえば、第一の新たなウィンドーの第一新ウィンドー内容と第二の新たなウィンドーの第二新ウィンドー内容との間の新ウィンドー類似性が前記類似性閾値を満たすことに応答して、セグメント・モジュール２１１は、第二のセグメントの第二の新たなウィンドーと重なる学習素材中の第一の追加的な新たなウィンドーを生成してもよい。セグメント・モジュール２１１はまた、前記第一の追加的な新たなウィンドーに実質的に隣接していてもよい学習素材中の第二の追加的な新たなウィンドーを生成してもよい。第一および第二の追加的な新たなウィンドーは、学習素材における前記第二のセグメントの第一の新たなウィンドーの後にあってもよい。セグメント・モジュール２１１は、第一の追加的新ウィンドー内容と第二の追加的新ウィンドー内容との間の追加的新ウィンドー類似性を計算してもよく、追加的新ウィンドー類似性が前記類似性閾値を満たすことに応答して、セグメント・モジュール２１１は、前記第二の追加的新ウィンドー内容を含めるよう前記第二のセグメントを拡張してもよい。また、追加的新ウィンドー類似性が前記類似性閾値を満たさないことに応答して、セグメント・モジュール２１１は、第二のセグメント境界を生成してもよい。
【０１２７】
概説したのと同様の仕方で、セグメント・モジュール２１１は、追加的なウィンドーの追加的な内容の間の類似性を計算し、前記類似性閾値が満たされるときは追加的なウィンドーの追加的な内容を前記第二のセグメントに追加することによって、追加的な内容を含むよう前記第二のセグメントを拡張し続けてもよい。追加的なウィンドーが前記類似性閾値を満たさないまたは学習素材の末尾に達した場合には、セグメント・モジュール２１１は前記第二のセグメントに追加的な内容を追加することを止めてもよい。
【０１２８】
類似性閾値は、ある学習素材について、あるいは複数の学習素材について一貫しているように設定されてもよいことは理解されるであろう。同様に、基本単位、ウィンドー・サイズ、離間サイズおよび／またはステップ・サイズは、ある学習素材について、あるいは複数の学習素材について一貫しているように設定されてもよい。
【０１２９】
図４は、本稿に記載される少なくとも一つの実施形態に従って構成された、ドメイン知識構造を生成する例示的な方法４００の流れ図である。方法４００は、いくつかの実施形態では、図１および図２を参照して記述された解析サーバー１０８によってプログラム的に実行されてもよい。解析サーバー１０８は、方法４００を実行するまたは方法４００の実行を引き起こすためにプロセッサによって実行可能であるプログラミング・コードまたは命令が記憶されているまたはエンコードされている非一時的なコンピュータ可読媒体（たとえば図２のメモリ２２２）を含んでいてもよく、あるいは該媒体に通信上結合されていてもよい。解析サーバー１０８は、方法４００の実行を引き起こすまたは制御するためのコンピュータ命令を実行するよう構成されているプロセッサ（たとえば図２のプロセッサ２２４）を含んでいてもよい。離散的なブロックとして示されているが、所望される実装に依存して、さまざまなブロックは追加的なブロックに分割されたり、より少数のブロックに組み合わされたり、あるいはなくされたりしてもよい。
【０１３０】
方法４００は、ブロック４０２で始まってもよい。ブロック４０２では、学習素材がクロールされてもよい。追加的または代替的に、学習素材は受領されてもよい。いくつかの実施形態では、学習素材はオープン・コースウェア、MOOC、教授の個人的なホームページ、学科のホームページおよび電子書籍を含んでいてもよい。学習素材がクロールされている間、動作（たとえば、４０４、４０６、４０８、４１０、４１２）の一つまたは複数が実行されてもよい。
【０１３１】
ブロック４０４では、学習素材から構造情報が抽出されてもよい。追加的に、構造情報は、学習素材メタデータおよび半構造的フォーマット情報（semi-structural  format  information）から抽出されてもよい。半構造的フォーマット情報はたとえば、講義概要の構造、講義ノートのリスト、講義ノート・スライドの構造／フォーマット、ビデオ・セグメント分割よびビデオ・セグメントを含んでいてもよい。ブロック４０６では、知識ポイントが学習素材から抽出されてもよい。ブロック４０８では、階層構造および依存性関係が、知識ポイント間で推論されてもよい。ブロック４１０では、知識ポイントが学習素材の一つまたは複数と整列されてもよい。いくつかの実施形態では、知識ポイントを整列させることは、知識ポイントの粒度に基づいて学習素材において各知識ポイントを精密に位置特定し、特定の諸知識ポイントと整列された諸学習素材を比較し、ランク付けすることを含む。
【０１３２】
ブロック４１２では、整列された学習素材および／または抽出された知識ポイントを少なくとも部分的には知識ポイント間の階層構造および／または依存性関係に従って編成したものを含むドメイン知識構造が生成されてもよい。ブロック４１２において生成されるドメイン知識構造は、整列された学習素材のセグメントをも含んでいてもよい。それらのセグメントは、ランク付けされ、抽出された知識ポイントと整列されていてもよい。
【０１３３】
当業者は、本稿に開示されるこのおよび他の手順および方法について、プロセスおよび方法において実行される機能は異なる順序で実装されてもよいことを理解するであろう。さらに、概説されたステップおよび動作は、単に例として与えられているのであって、開示される実施形態を損なうことなく、ステップおよび動作のいくつかが任意的であったり、より少数のステップおよび動作に組み合わされたり、あるいは追加的なステップおよび動作に展開されたりしてもよい。
【０１３４】
図５は、本稿に記載される少なくとも一つの実施形態に従って構成された、構造情報抽出の例示的な方法５００の流れ図である。方法５００は、いくつかの実施形態では、図１および図２を参照して記述された解析サーバー１０８によってプログラム的に実行されてもよい。解析サーバー１０８は、方法５００を実行するまたは方法５００の実行を引き起こすためにプロセッサによって実行可能であるプログラミング・コードまたは命令が記憶されているまたはエンコードされている非一時的なコンピュータ可読媒体（たとえば図２のメモリ２２２）を含んでいてもよく、あるいは該媒体に通信上結合されていてもよい。解析サーバー１０８は、方法５００の実行を引き起こすまたは制御するためのコンピュータ命令を実行するよう構成されているプロセッサ（たとえば図２のプロセッサ２２４）を含んでいてもよい。離散的なブロックとして示されているが、所望される実装に依存して、さまざまなブロックは追加的なブロックに分割されたり、より少数のブロックに組み合わされたり、あるいはなくされたりしてもよい。
【０１３５】
方法５００は、ブロック５０２において始まってもよい。ブロック５０２では、学習素材が受領されてもよい。ブロック５０４では、学習素材に含まれる講義概要、講義ノート・リストおよび目次の一つまたは複数からリストが抽出されてもよい。ブロック５０６では、学習素材の一つまたは複数のページのページ・フォーマット解析が実行されてもよい。ブロック５０８では、シーケンス境界が検出されてもよい。シーケンス境界は、改行、表のセル境界、文の境界および特定の句読点の一つまたは複数に基づいて検出されてもよい。ブロック５１０では、セグメント分割された用語シーケンスが生成されてもよい。セグメント分割された用語シーケンスは、前記リストおよび前記ページ・フォーマット解析から生成されてもよい。セグメント分割された用語シーケンスの一つまたは複数が、検出されたシーケンス境界によって境されていてもよく、学習素材における位置を示す位置情報を含んでいてもよい（たとえば、ページ解析に基づく）。いくつかの実施形態では、学習素材がクロールされてもよい。学習素材がクロールされている間、動作（たとえば５０４、５０６、５０８、５１０）の一つまたは複数が実行されてもよい。
【０１３６】
図６は、本稿に記載される少なくとも一つの実施形態に従って構成された、知識ポイント抽出の例示的な方法６００の流れ図である。方法６００は、いくつかの実施形態では、図１および図２を参照して記述された解析サーバー１０８によってプログラム的に実行されてもよい。解析サーバー１０８は、方法６００を実行するまたは方法６００の実行を引き起こすためにプロセッサによって実行可能であるプログラミング・コードまたは命令が記憶されているまたはエンコードされている非一時的なコンピュータ可読媒体（たとえば図２のメモリ２２２）を含んでいてもよく、あるいは該媒体に通信上結合されていてもよい。解析サーバー１０８は、方法６００の実行を引き起こすまたは制御するためのコンピュータ命令を実行するよう構成されているプロセッサ（たとえば図２のプロセッサ２２４）を含んでいてもよい。離散的なブロックとして示されているが、所望される実装に依存して、さまざまなブロックは追加的なブロックに分割されたり、より少数のブロックに組み合わされたり、あるいはなくされたりしてもよい。
【０１３７】
方法６００はブロック６０２で始まってもよい。ブロック６０２では、セグメント分割された用語シーケンスが受領されてもよい。セグメント分割された用語シーケンスは、セグメント分割された用語シーケンスの、学習素材中での位置を示す位置情報を有していてもよい。ブロック６０４では、セグメント分割された用語シーケンスの一般化された接尾辞ツリーが構築されてもよい。ブロック６０６では、セグメント分割された用語シーケンスから、繰り返されるフレーズ・インスタンスが発見されてもよい。フレーズ・インスタンスは、特定の最大長さに制限されてもよい。ブロック６０８では、セグメント分割された用語シーケンスの略語が統一されてもよい。いくつかの実施形態では、略語はヒューリスティックな規則を使って統一されてもよい。ブロック６１０では、発見された繰り返されるフレーズ・インスタンスの頻度が調整されてもよい。発見された繰り返されるフレーズの頻度は、学習素材におけるフレーズ・インスタンスの位置に基づいて調整されてもよい。
【０１３８】
ブロック６１２では、セグメント分割された用語シーケンスの結束および／または分離が測定されてもよい。結束は、相互情報結束メトリックに従って測られてもよい。追加的または代替的に、分離は隣接素多様性（accessor  variety）分離メトリックに従って測られてもよい。この段階は、繰り返されるインスタンスをもついくつかのフレーズをフィルタ除去する助けになりうる。
【０１３９】
ブロック６１４では、セグメント分割された用語シーケンスからストップ・フレーズが除去されてもよい。ブロック６１６では、セグメント分割された用語シーケンスから候補知識ポイントが生成されてもよい。ブロック６１６から、方法６００はブロック６２４およびブロック６１８に進んでもよい。ブロック６２４では、学習素材のカバー範囲概観が呈示されてもよい。カバー範囲概観は、学習素材およびまたは関係したコースにおける候補知識ポイントの頻度または出現分布の概観を含んでいてもよい。各候補知識ポイントについて、概観は、どのコースおよび／または学習素材が候補知識ポイントを含むかおよび候補知識ポイントの対応する出現を示してもよい。
【０１４０】
ブロック６１８では、調整された頻度に基づいて候補知識ポイントの重みが計算されてもよい。いくつかの実施形態では、候補知識ポイントの重みは、学習素材１３０におけるその候補知識ポイントの出現の総数または頻度、その候補知識ポイントが出現する、学習素材１３０に関連付けられているコース数および／またはその候補知識ポイントが出現する学習素材１３０の数に基づいて計算されてもよい。たとえば、候補知識ポイントの重みは、いくつかの実施形態では、次式：
a*TF＋b*CN＋c*LN
に従って計算されてもよい。上記の式において、a、b、cは相対的な重要さを調整するために使われるパラメータを表わしうる。「TF」は、学習素材１３０におけるその候補知識ポイントの出現の総数または頻度（total  number  or  frequency）を表わしていてもよく、「CN」はその候補知識ポイントが出現する、学習素材１３０に関連付けられているコース数（number  of  courses）を表わしていてもよく、「LN」はその候補知識ポイントが出現する学習素材１３０の数（number  of  learning  materials）を表わしていてもよい。候補知識ポイントの重みは、最も一般的なおよび／または重要な候補知識ポイントを見出すために使用されてもよい。
【０１４１】
ブロック６２０では、候補知識ポイントの出現位置が解析されてもよい。たとえば、出現位置の粒度が決定されてもよい。ブロック６２２では、知識ポイントの階層構造が、出現位置に基づいて構築されてもよい。知識ポイントのうちの一つまたは複数の知識ポイントの階層レベルは、学習素材における出現位置およびそのような位置の粒度に基づいていてもよい。いくつかの状況では、学習素材における出現位置に基づいて、特定の知識ポイントに二つ以上の階層レベルが割り当てられてもよい。たとえば、特定の知識ポイントは細かい粒度および粗い粒度をもって学習素材中に現われることがある。応答して、その特定の知識ポイントが各粒度で現われる頻度に基づいて、その特定の知識ポイントに対して階層レベルが割り当てられてもよい。たとえば、最高の頻度でその知識ポイントが現われる粒度が、その特定の知識ポイントに割り当てられてもよい。
【０１４２】
図７は、本稿に記載される少なくとも一つの実施形態に従って構成された、依存性推論の例示的な方法７００の流れ図である。方法７００は、いくつかの実施形態では、図１および図２を参照して記述された解析サーバー１０８によってプログラム的に実行されてもよい。解析サーバー１０８は、方法７００を実行するまたは方法７００の実行を引き起こすためにプロセッサによって実行可能であるプログラミング・コードまたは命令が記憶されているまたはエンコードされている非一時的なコンピュータ可読媒体（たとえば図２のメモリ２２２）を含んでいてもよく、あるいは該媒体に通信上結合されていてもよい。解析サーバー１０８は、方法７００の実行を引き起こすまたは制御するためのコンピュータ命令を実行するよう構成されているプロセッサ（たとえば図２のプロセッサ２２４）を含んでいてもよい。離散的なブロックとして示されているが、所望される実装に依存して、さまざまなブロックは追加的なブロックに分割されたり、より少数のブロックに組み合わされたり、あるいはなくされたりしてもよい。
【０１４３】
方法７００はブロック７０２で始まってもよい。ブロック７０２では、一つまたは複数の知識ポイントの位置が、学習素材において位置特定されてもよい。ブロック７０４では、諸知識ポイントが存在している諸学習素材における諸知識ポイントの相対位置が比較されてもよい。ブロック７０６では、二つの知識ポイントの間の相対位置が決定される。たとえば、いくつかの実施形態では、相対位置は、多数順（majority  order）によって決定されてもよい。ブロック７０８では、知識ポイントのリストまたは階層構造における知識ポイントの間の距離に基づいて、直接依存性関係が推薦されてもよい。ブロック７１０では、依存性関係を表わす知識ポイント・マップが生成されてもよい。本稿に記載される実施形態は、のちにより詳細に論じられる、さまざまなコンピュータ・ハードウェアまたはソフトウェア・モジュールを含む特殊目的または汎用のコンピュータの使用を含んでいてもよい。
【０１４４】
図８は、本稿に記載される少なくとも一つの実施形態に従って構成された、知識ポイントと整列された学習素材のセグメントを自動的にランク付けする例示的な方法８００の流れ図である。方法８００は、いくつかの実施形態では、図１および図２を参照して記述された解析サーバー１０８によってプログラム的に実行されてもよい。解析サーバー１０８は、方法８００を実行するまたは方法８００の実行を引き起こすためにプロセッサによって実行可能であるプログラミング・コードまたは命令が記憶されているまたはエンコードされている非一時的なコンピュータ可読媒体（たとえば図２のメモリ２２２）を含んでいてもよく、あるいは該媒体に通信上結合されていてもよい。解析サーバー１０８は、方法８００の実行を引き起こすまたは制御するためのコンピュータ命令を実行するよう構成されているプロセッサ（たとえば図２のプロセッサ２２４）を含んでいてもよい。離散的なブロックとして示されているが、所望される実装に依存して、さまざまなブロックは追加的なブロックに分割されたり、より少数のブロックに組み合わされたり、あるいはなくされたりしてもよい。
【０１４５】
方法８００はブロック８０２で始まってもよい。ブロック８０２では、知識ポイントと整列された一つまたは複数の学習素材が解析されてもよい。いくつかの実施形態では、一つまたは複数の学習素材のそれぞれを解析するために、トピック・モデル解析および／または深層学習が実行されてもよい。ブロック８０４では、前記一つまたは複数の学習素材のそれぞれについて、トピック分布表現および単語埋め込み表現が生成されてもよい。ブロック８０６では、前記一つまたは複数の学習素材のそれぞれから一つまたは複数の学習固有特徴が抽出されてもよい。ブロック８０８では、前記一つまたは複数の学習素材のそれぞれについて学習素材種別が同定されてもよい。ブロック８１０では、前記一つまたは複数の学習素材のそれぞれにおいて、一つまたは複数の知識ポイントが位置特定されてもよい。ブロック８１２では、前記単語埋め込みに基づいて、前記一つまたは複数の学習素材のそれぞれにおいて一つまたは複数のセグメントが生成されてもよい。ブロック８１４では、学習者選好にマッチする前記一つまたは複数の学習素材がランク付けされてもよい。
【０１４６】
図９は、本稿に記載される少なくとも一つの実施形態に従って構成された、学習素材においてセグメントを生成する例示的な方法の流れ図である。方法９００は、いくつかの実施形態では、図１および図２を参照して記述された解析サーバー１０８によってプログラム的に実行されてもよい。解析サーバー１０８は、方法８００を実行するまたは方法８００の実行を引き起こすためにプロセッサによって実行可能であるプログラミング・コードまたは命令が記憶されているまたはエンコードされている非一時的なコンピュータ可読媒体（たとえば図２のメモリ２２２）を含んでいてもよく、あるいは該媒体に通信上結合されていてもよい。解析サーバー１０８は、方法９００の実行を引き起こすまたは制御するためのコンピュータ命令を実行するよう構成されているプロセッサ（たとえば図２のプロセッサ２２４）を含んでいてもよい。離散的なブロックとして示されているが、所望される実装に依存して、さまざまなブロックは追加的なブロックに分割されたり、より少数のブロックに組み合わされたり、あるいはなくされたりしてもよい。
【０１４７】
方法９００はブロック９０２で始まってもよい。ブロック９０２では、学習素材において初期ポイントが設定されてもよい。学習素材は、ある知識ポイントと整列されてもよい。ブロック９０４では、当該学習素材のために基本単位およびウィンドー・サイズが設定されてもよい。ブロック９０６では、当該学習素材における一つまたは複数のウィンドー内の内容が、たとえば低下した次元のベクトルを使って表現されてもよい。ブロック９０８では、学習素材においてセグメントが生成されてもよい。ブロック９１０において、学習素材においてセグメント境界の先に候補初期ポイントがあるかどうか、あるいは換言すれば学習素材においてセグメント境界より後に候補初期ポイントがあるかどうかが判定されてもよい。ブロック９１０は、セグメント境界より先の候補初期ポイントがない場合（ブロック９１０における「No」）にはブロック９１２に続いてもよく、セグメント境界より先の候補初期ポイントがある場合（ブロック９１０における「Yes」）にはブロック９１４に続いてもよい。ブロック９１２では、セグメント境界より先に候補初期ポイントがないことに応答して、候補初期ポイントの探索およびセグメント生成は停止してもよい。ブロック９１４では、セグメント境界より先の候補初期ポイントがあることに応答して、方法９００はブロック９１２からブロック９０２に戻ってもよい。
【０１４８】
本稿に記載された実施形態は、コンピュータ実行可能命令またはデータ構造を担持しているまたは記憶しているコンピュータ可読媒体を使って実装されてもよい。そのようなコンピュータ可読媒体は、汎用または特殊目的のコンピュータによってアクセスされてもよい任意の利用可能な媒体でありうる。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、ランダム・アクセス・メモリ（RAM）、読み出し専用メモリ（ROM）、電気的に消去可能なプログラム可能な読み出し専用メモリ（EEPROM）、コンパクトディスク読み出し専用メモリ（CD-ROM）または他の光ディスク記憶、磁気ディスク記憶または他の磁気記憶デバイス、フラッシュ・メモリ・デバイス（たとえば半導体メモリ・デバイス）またはコンピュータ実行可能な命令またはデータ構造の形で所望されるプログラム・コードを担持または記憶するために使用されうる、汎用または特殊目的コンピュータによってアクセスされうる他の任意の記憶媒体を含む、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を含んでいてもよい。上記のものの組み合わせも、コンピュータ可読記憶媒体の範囲内に含まれうる。
【０１４９】
コンピュータ実行可能な命令はたとえば、汎用コンピュータ、特殊目的コンピュータまたは特殊目的処理装置（たとえば一つまたは複数のプロセッサ）に、ある機能または機能群を実行させる命令およびデータを含んでいてもよい。主題は構造的な特徴および／または方法論的な工程に固有の言辞で記載されているが、付属の請求項において定義される主題は必ずしも上記の個別的な特徴または工程に限定されないことは理解されるものとする。むしろ、上記の個別的な特徴や工程は請求項を実施する例示的な形として開示されている。
【０１５０】
本稿の用法では、用語「モジュール」または「コンポーネント」は、コンピューティング・システムの汎用ハードウェア（たとえばコンピュータ可読媒体、処理装置など）に記憶されうるおよび／または実行されうるモジュールまたはコンポーネントおよび／またはソフトウェア・オブジェクトまたはソフトウェア・ルーチンの動作を実行するよう構成された特定のハードウェア実装を指しうる。いくつかの実施形態では、本開示において記載される種々のコンポーネント、モジュール、エンジンおよびサービスは、コンピューティング・システム上で実行されるオブジェクトまたはプロセスとして（たとえば別個のスレッドとして）実装されてもよい。本稿に記載されるシステムおよび方法のいくつかは一般に、（汎用ハードウェアに記憶されるおよび／または実行される）ソフトウェアにおいて実装されるものとして記述されるものの、個別的なハードウェア実装またはソフトウェアと個別的なハードウェア実装の組み合わせも可能であり、考えられている。本稿において、「コンピューティング・エンティティ」は、本稿において先に定義された任意のコンピューティング・システムまたはコンピューティング・システム上で走る任意のモジュールもしくはモジュール類の組み合わせでありうる。
【０１５１】
本稿に記載されるすべての例および条件付きの言辞は、本発明および発明者によって当技術分野の発展のために寄与される概念の理解において読者を助ける教育目的を意図されており、そのような特定的に挙げられる例および条件に限定することなく解釈されるものとする。本発明の実施形態について詳細に述べてきたが、本発明の精神および範囲から外れることなく、これにさまざまな変化、代替および変更をなすことができることは理解しておくべきである。
【０１５２】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
学習素材における知識ポイントの複数の生起を位置特定する段階と；
前記知識ポイントの前記複数の生起から一つまたは複数の候補初期ポイントを選択する段階と；
前記一つまたは複数の候補初期ポイントのうちの第一の候補初期ポイントを第一の初期ポイントとして設定する段階と；
前記第一の初期ポイントを含む前記学習素材における第一のウィンドーを生成する段階であって、前記第一のウィンドーは、基本単位一つまたは複数に対応する第一ウィンドー・サイズを含む、段階と；
前記学習素材における第二のウィンドーを生成する段階であって、前記第二のウィンドーの先頭は前記第一のウィンドーの先頭より第一の離間サイズだけ後であり、前記第二のウィンドーは、前記基本単位一つまたは複数に対応する第二ウィンドー・サイズを含む、段階と；
前記第一のウィンドーの第一ウィンドー内容と前記第二のウィンドーの第二ウィンドー内容との間のウィンドー類似性を計算する段階と；
前記第一のウィンドーの前記第一ウィンドー内容と前記第二のウィンドーの前記第二ウィンドー内容との間の前記ウィンドー類似性がある類似性閾値を満たすことに応答して、少なくとも前記第一ウィンドー内容および前記第二ウィンドー内容を含む第一のセグメントを生成する段階と；
前記第一のセグメントについての第一セグメント整合性指標を、前記第一のセグメント内の前記第一セグメント内容と前記知識ポイントとの間の第一セグメント類似性に基づいて計算する段階と；
前記第一のセグメントを、前記学習素材における第二のセグメントおよび異なる学習素材における第三のセグメントの一つまたは複数に対してランク付けする段階であって、前記第一のセグメントのランク付けは、品質指標、前記学習素材の学習素材種別、前記第一のセグメントの長さおよび前記第一のセグメントの前記第一セグメント整合性指標のうちの一つまたは複数に基づく、段階とを含む、
方法。
（付記２）
前記第一のウィンドーの前記第一ウィンドー内容と前記第二のウィンドーの前記第二ウィンドー内容との間の前記ウィンドー類似性がある類似性閾値を満たすことに応答して、
前記学習素材における第一の新たなウィンドーを生成する段階であって、前記第一の新たなウィンドーの先頭は、前記第一のウィンドーの先頭よりあるステップ・サイズだけ後である、段階と；
前記学習素材における第二の新たなウィンドーを生成する段階であって、前記第二の新たなウィンドーの先頭は、前記第一の新たなウィンドーの先頭より第二の離間サイズだけ後であり、前記第二の新たなウィンドーは前記学習素材において前記第一のウィンドーより後である、段階と；
前記第一の新たなウィンドーの第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの第二新ウィンドー内容との間の新ウィンドー類似性を計算する段階と；
前記第一の新たなウィンドーの前記第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの前記第二新ウィンドー内容との間の前記新ウィンドー類似性が前記類似性閾値を満たすことに応答して、前記第一新ウィンドー内容および前記第二新ウィンドー内容を前記第一のセグメントに追加する段階と；
前記第一の新たなウィンドーの前記第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの前記第二新ウィンドー内容との間の前記新ウィンドー類似性が前記類似性閾値を満たさないことに応答して、前記第一の新たなウィンドーにおいて第一のセグメント境界を生成する段階とをさらに含む、
付記１記載の方法。
（付記３）
前記知識ポイントの前記複数の生起から一つまたは複数の候補初期ポイントを選択する段階が：前記学習素材に含まれるビデオのタイトル、前記ビデオの文字起こし、前記学習素材に含まれる記事のタイトルまたは前記学習素材に含まれる一つまたは複数のスライドに対応するタイトルの中に位置している前記知識ポイントの生起を、候補初期ポイントとして選択することを含む、付記１記載の方法。
（付記４）
前記学習素材における前記知識ポイントの前記複数の生起のそれぞれについてスコアを設定する段階であって、前記学習素材のタイトルにおける前記知識ポイントの生起についてのスコアは、前記学習素材のテキストにおける前記知識ポイントの生起についてのスコアより高い、段階と；
前記学習素材における前記知識ポイントの前記複数の生起のそれぞれについてスコアの和に基づいて、前記第一のセグメントの前記整合性指標を調整する段階をさらに含む、
付記１記載の方法。
（付記５）
前記第一のセグメントを生成することに応答して、前記一つまたは複数の候補初期ポイントのうちの第二の候補初期ポイントが前記第一のセグメントの後にあるかどうかを判定する段階と；
前記第二の候補初期ポイントが前記第一のセグメントの後にあると判定することに応答して、前記第二の候補初期ポイントを第二の初期ポイントとして設定する段階と；
前記第二の初期ポイントを含む前記学習素材における第一の新たなウィンドーを生成する段階と；
前記第一の新たなウィンドーに実質的に隣接する、前記学習素材における第二の新たなウィンドーを生成する段階と；
前記第一の新たなウィンドーの第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの第二新ウィンドー内容との間のウィンドー類似性を計算する段階と；
前記第一の新たなウィンドーの前記第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの前記第二新ウィンドー内容との間の前記ウィンドー類似性がある類似性閾値を満たすことに応答して、少なくとも前記第一新ウィンドー内容および前記第二新ウィンドー内容を含む第二のセグメントを生成する段階と；
前記第二のセグメントについての第二セグメント整合性指標を計算する段階であって、前記第二のセグメントについての前記第二セグメント整合性指標は、前記第二のセグメント内の前記第二セグメント内容と前記知識ポイントとの間の類似性に基づく、段階と；
前記第二のセグメントを、品質指標、前記学習素材の学習素材種別、前記第二のセグメントの長さおよび前記第二のセグメントの前記第二セグメント整合性指標のうちの一つまたは複数に基づいて、前記学習素材における前記第一のセグメントに対してランク付けする段階とを含む、
付記１記載の方法。
（付記６）
前記第一の離間サイズが一つまたは複数の基本単位に対応し；
前記第一のウィンドーのサイズが前記第二のウィンドーのサイズと同数の前記基本単位に対応し；
前記第一のウィンドーのサイズが前記第一の離間サイズより多数の前記基本単位に対応することに応答して前記第一のウィンドーおよび前記第二のウィンドーが重なり；
前記第一のウィンドーのサイズが前記第一の離間サイズと同数の前記基本単位に対応することに応答して前記第一のウィンドーは実質的に前記第二のウィンドーに隣接する、
付記１記載の方法。
（付記７）
前記第一のウィンドーおよび前記第二のウィンドーを前記学習素材を通じてあるステップ・サイズだけスライドさせて、前記第二のウィンドーの前記第二ウィンドー内容が第一の新たなウィンドーの第一新ウィンドー内容と同じになるよう、第一の新たなウィンドーおよび第二の新たなウィンドーを生成する段階をさらに含む、付記１記載の方法。
（付記８）
前記学習素材の学習素材種別がビデオを含むことに応答して、前記基本単位は前記ビデオの文字起こしの一つまたは複数の文を含み；
前記学習素材の学習素材種別が記事を含むことに応答して、前記基本単位は前記記事の一つまたは複数の文を含み；
前記学習素材の学習素材種別が一つまたは複数のスライドを含むことに応答して、前記基本単位は前記スライドの一つまたは複数のページを含む、
付記１記載の方法。
（付記９）
前記第一のセグメントがビデオの中に位置していることに応答して、前記第一のセグメントの長さは前記第一のセグメントの継続時間に基づき；
前記第一のセグメントが記事またはテキストの中に位置していることに応答して、前記第一のセグメントの長さは前記第一のセグメントにおける単語数またはバイト数に基づき；
前記第一のセグメントが一つまたは複数のスライドの中に位置していることに応答して、前記第一のセグメントの長さは前記第一のセグメントにおけるページ数に基づく、
付記１記載の方法。
（付記１０）
前記第一のセグメントが：学習素材種別、ウィンドー・サイズ、学習固有特徴、学習素材年齢、セグメント年齢およびセグメント長さのうちの一つまたは複数を含む学習者選好にマッチする、付記１記載の方法。
（付記１１）
一つまたは複数のプロセッサと；
前記一つまたは複数のプロセッサによる実行に応答して動作の実行を制御する命令を含んでいる非一時的なコンピュータ可読媒体とを有するシステムであって、前記動作は：
学習素材における知識ポイントの複数の生起を位置特定する段階と；
前記知識ポイントの前記複数の生起から一つまたは複数の候補初期ポイントを選択する段階と；
前記一つまたは複数の候補初期ポイントのうちの第一の候補初期ポイントを第一の初期ポイントとして設定する段階と；
前記第一の初期ポイントを含む前記学習素材における第一のウィンドーを生成する段階であって、前記第一のウィンドーは、基本単位一つまたは複数に対応する第一ウィンドー・サイズを含む、段階と；
前記第一のウィンドーに実質的に隣接する、前記学習素材における第二のウィンドーを生成する段階であって、前記第二のウィンドーの先頭は前記第一のウィンドーの先頭より第一の離間サイズだけ後であり、前記第二のウィンドーは、前記基本単位一つまたは複数に対応する第二ウィンドー・サイズを含む、段階と；
前記第一のウィンドーの第一ウィンドー内容と前記第二のウィンドーの第二ウィンドー内容との間のウィンドー類似性を計算する段階と；
前記第一のウィンドーの前記第一ウィンドー内容と前記第二のウィンドーの前記第二ウィンドー内容との間の前記ウィンドー類似性がある類似性閾値を満たすことに応答して、少なくとも前記第一ウィンドー内容および前記第二ウィンドー内容を含む第一のセグメントを生成する段階と；
前記第一のセグメントについての第一セグメント整合性指標を、前記第一のセグメント内の前記第一セグメント内容と前記知識ポイントとの間の第一セグメント類似性に基づいて計算する段階と；
前記第一のセグメントを、前記学習素材における第二のセグメントおよび異なる学習素材における第三のセグメントの一つまたは複数に対してランク付けする段階であって、前記第一のセグメントのランク付けは、品質指標、前記学習素材の学習素材種別、前記第一のセグメントの長さおよび前記第一のセグメントの前記第一セグメント整合性指標のうちの一つまたは複数に基づく、段階とを含む、
システム。
（付記１２）
前記第一のウィンドーの前記第一ウィンドー内容と前記第二のウィンドーの前記第二ウィンドー内容との間の前記ウィンドー類似性がある類似性閾値を満たすことに応答して、前記解析サーバーは、少なくとも前記第一ウィンドー内容および前記第二ウィンドー内容を含む前記第一の整合セグメントを生成することを：
前記学習素材における第一の新たなウィンドーを生成する段階であって、前記第一の新たなウィンドーの先頭は、前記第一のウィンドーの先頭よりあるステップ・サイズだけ後である、段階と；
前記学習素材における第二の新たなウィンドーを生成する段階であって、前記第二の新たなウィンドーの先頭は、前記第一の新たなウィンドーの先頭より第二の離間サイズだけ後であり、前記第二の新たなウィンドーは前記学習素材において前記第一のウィンドーより後である、段階と；
前記第一の新たなウィンドーの第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの第二新ウィンドー内容との間の新ウィンドー類似性を計算する段階と；
前記第一の新たなウィンドーの前記第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの前記第二新ウィンドー内容との間の前記新ウィンドー類似性が前記類似性閾値を満たすことに応答して、前記第一新ウィンドー内容および前記第二新ウィンドー内容を前記第一のセグメントに追加する段階と；
前記第一の新たなウィンドーの前記第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの前記第二新ウィンドー内容との間の前記新ウィンドー類似性が前記類似性閾値を満たさないことに応答して、前記第一の新たなウィンドーにおいて第一のセグメント境界を生成する段階とを実行することによって行なう
よう構成されている、付記１１記載のシステム。
（付記１３）
前記解析サーバーが、前記知識ポイントの前記複数の生起から一つまたは複数の候補初期ポイントを選択する段階を：前記学習素材に含まれるビデオのタイトル、前記ビデオの文字起こし、前記学習素材に含まれる記事のタイトルまたは前記学習素材に含まれる一つまたは複数のスライドに対応するタイトルの中に位置している前記知識ポイントの生起を、候補初期ポイントとして選択することによって行なうよう構成されている、付記１１記載のシステム。
（付記１４）
前記解析サーバーがさらに：
前記学習素材における前記知識ポイントの前記複数の生起のそれぞれについてスコアを設定する段階であって、前記学習素材のタイトルにおける前記知識ポイントの生起についてのスコアは、前記学習素材のテキストにおける前記知識ポイントの生起についてのスコアより高い、段階と；
前記学習素材における前記知識ポイントの前記複数の生起のそれぞれについてスコアの和に基づいて、前記第一のセグメントの前記整合性指標を調整する段階とを実行するよう構成されている、
付記１１記載のシステム。
（付記１５）
前記解析サーバーがさらに：
前記第一のセグメントを生成することに応答して、前記一つまたは複数の候補初期ポイントのうちの第二の候補初期ポイントが前記第一のセグメントの後にあるかどうかを判定する段階と；
前記第二の候補初期ポイントが前記第一のセグメントの後にあると判定することに応答して、前記第二の候補初期ポイントを第二の初期ポイントとして設定する段階と；
前記第二の初期ポイントを含む前記学習素材における第一の新たなウィンドーを生成する段階と；
前記第一の新たなウィンドーに実質的に隣接する、前記学習素材における第二の新たなウィンドーを生成する段階と；
前記第一の新たなウィンドーの第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの第二新ウィンドー内容との間のウィンドー類似性を計算する段階と；
前記第一の新たなウィンドーの前記第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの前記第二新ウィンドー内容との間の前記ウィンドー類似性がある類似性閾値を満たすことに応答して、少なくとも前記第一新ウィンドー内容および前記第二新ウィンドー内容を含む第二のセグメントを生成する段階と；
前記第二のセグメントについての第二セグメント整合性指標を計算する段階であって、前記第二のセグメントについての前記第二セグメント整合性指標は、前記第二のセグメント内の前記第二セグメント内容と前記知識ポイントとの間の類似性に基づく、段階と；
前記第二のセグメントを、品質指標、前記学習素材の学習素材種別、前記第二のセグメントの長さおよび前記第二のセグメントの前記第二セグメント整合性指標のうちの一つまたは複数に基づいて、前記学習素材における前記第一のセグメントに対してランク付けする段階とを実行するよう構成されている、
付記１１記載のシステム。
（付記１６）
前記第一のセグメントが：学習素材種別、ウィンドー・サイズ、学習固有特徴、学習素材年齢、セグメント年齢およびセグメント長さのうちの一つまたは複数を含む学習者選好にマッチする、付記１１記載のシステム。
（付記１７）
動作を実行するまたは該動作の実行を制御するようプロセッサによって実行可能なコンピュータ可読命令が記憶されている非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記動作は：
学習素材における知識ポイントの複数の生起を位置特定する段階と；
前記知識ポイントの前記複数の生起から一つまたは複数の候補初期ポイントを選択する段階と；
前記一つまたは複数の候補初期ポイントのうちの第一の候補初期ポイントを第一の初期ポイントとして設定する段階と；
前記第一の初期ポイントを含む前記学習素材における第一のウィンドーを生成する段階であって、前記第一のウィンドーは、基本単位一つまたは複数に対応する第一ウィンドー・サイズを含む、段階と；
前記学習素材における第二のウィンドーを生成する段階であって、前記第二のウィンドーの先頭は前記第一のウィンドーの先頭より第一の離間サイズだけ後であり、前記第二のウィンドーは、前記基本単位一つまたは複数に対応する第二ウィンドー・サイズを含む、段階と；
前記第一のウィンドーの第一ウィンドー内容と前記第二のウィンドーの第二ウィンドー内容との間のウィンドー類似性を計算する段階と；
前記第一のウィンドーの前記第一ウィンドー内容と前記第二のウィンドーの前記第二ウィンドー内容との間の前記ウィンドー類似性がある類似性閾値を満たすことに応答して、少なくとも前記第一ウィンドー内容および前記第二ウィンドー内容を含む第一のセグメントを生成する段階と；
前記第一のセグメントについての第一セグメント整合性指標を、前記第一のセグメント内の前記第一セグメント内容と前記知識ポイントとの間の第一セグメント類似性に基づいて計算する段階と；
前記第一のセグメントを、前記学習素材における第二のセグメントおよび異なる学習素材における第三のセグメントの一つまたは複数に対してランク付けする段階であって、前記第一のセグメントのランク付けは、品質指標、前記学習素材の学習素材種別、前記第一のセグメントの長さおよび前記第一のセグメントの前記第一セグメント整合性指標のうちの一つまたは複数に基づく、段階とを含む、
非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記１８）
前記動作がさらに、前記第一のウィンドーの前記第一ウィンドー内容と前記第二のウィンドーの前記第二ウィンドー内容との間の前記ウィンドー類似性がある類似性閾値を満たすことに応答して：
前記学習素材における第一の新たなウィンドーを生成する段階であって、前記第一の新たなウィンドーの先頭は、前記第一のウィンドーの先頭よりあるステップ・サイズだけ後である、段階と；
前記学習素材における第二の新たなウィンドーを生成する段階であって、前記第二の新たなウィンドーの先頭は、前記第一の新たなウィンドーの先頭より第二の離間サイズだけ後であり、前記第二の新たなウィンドーは前記学習素材において前記第一のウィンドーより後である、段階と；
前記第一の新たなウィンドーの第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの第二新ウィンドー内容との間の新ウィンドー類似性を計算する段階と；
前記第一の新たなウィンドーの前記第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの前記第二新ウィンドー内容との間の前記新ウィンドー類似性が前記類似性閾値を満たすことに応答して、前記第一新ウィンドー内容および前記第二新ウィンドー内容を前記第一のセグメントに追加する段階と；
前記第一の新たなウィンドーの前記第一新ウィンドー内容と前記第二の新たなウィンドーの前記第二新ウィンドー内容との間の前記新ウィンドー類似性が前記類似性閾値を満たさないことに応答して、前記第一の新たなウィンドーにおいて第一のセグメント境界を生成する段階とを実行することを含む、
付記１７記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記１９）
前記知識ポイントの前記複数の生起から一つまたは複数の候補初期ポイントを選択する段階が：前記学習素材に含まれるビデオのタイトル、前記ビデオの文字起こし、前記学習素材に含まれる記事のタイトルまたは前記学習素材に含まれる一つまたは複数のスライドに対応するタイトルの中に位置している前記知識ポイントの生起を、候補初期ポイントとして選択することを含む、付記１７記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記２０）
前記第一のセグメントが：学習素材種別、ウィンドー・サイズ、学習固有特徴、学習素材年齢、セグメント年齢およびセグメント長さのうちの一つまたは複数を含む学習者選好にマッチする、付記１７記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【符号の説明】
【０１５３】
１０４  学習装置
１０６  学習者モジュール
１０８  解析サーバー
１１０  解析モジュール
１１４  学習素材サーバー
１２２  ネットワーク
１３０  学習素材
１３２  学習素材メタデータ
１３８  教育エンティティ
１４０  ドメイン知識構造
２０２  クロール・モジュール
２０４  構造抽出モジュール
２０６  知識ポイント抽出モジュール
２２８  階層構造モジュール
２０８  依存性モジュール
２１０  整列モジュール
２１１  セグメント・モジュール
２１２  セグメント分割された用語シーケンス
２１４  候補知識ポイント
２１６  知識ポイントの階層
２１８  知識ポイント・マップ
２２４  プロセッサ
２２６  通信ユニット
２２２  メモリ
４００  ドメイン知識構造生成の例示的な方法
４０２  学習素材をクロール
４０４  構造情報を抽出
４０６  知識ポイントを抽出
４０８  知識ポイント間の依存性関係および階層を推論
４１０  知識ポイントを学習素材と整列
４１２  整列された学習素材および／または抽出された知識ポイントを階層および／または依存性関係に従って編成したものを含むドメイン知識構造を生成
５００  構造情報抽出の例示的方法
５０２  学習素材を受領
５０４  講義概要、講義ノート・リストおよび目次の一つまたは複数からリストを抽出
５０６  ページ・フォーマット解析を実施
５０８  シーケンス境界を検出
５１０  セグメント分割された用語シーケンスを生成
６００  知識ポイント抽出の例示的方法
６０２  位置情報をもつセグメント分割された用語シーケンスを受領
６０４  一般化された接尾辞ツリーを構築
６０６  繰り返されるフレーズ・インスタンスを発見
６０８  セグメント分割された用語シーケンスの略語を統一
６１０  フレーズ・インスタンスの位置に基づいて頻度を調整
６１２  セグメント分割された用語シーケンスの結束および分離を測定
６１４  ストップ・フレーズを除去
６１６  候補知識ポイントを生成
６１８  調整された頻度に基づいて候補知識ポイントの重みを計算
６２０  候補知識ポイントの出現位置を解析
６２２  知識ポイントの階層構造を、出現位置に基づいて構築
６２４  学習素材のカバー範囲概観を呈示
７００  依存性推論の例示的方法
７０２  学習素材において知識ポイント位置を位置特定
７０４  知識ポイントが存在している学習素材における知識ポイントの相対位置を比較
７０６  二つの知識ポイントの間の相対位置を決定
７０８  知識ポイントの階層構造における知識ポイントの間の距離に基づいて直接依存性関係を推薦
７１０  知識ポイント・マップを生成
８００  知識ポイントと整列した学習素材のセグメントを自動的にランク付けする例示的方法
８０２  テキスト解析のためにトピック・モデル解析および深層学習を実行
８０４  トピック分布表現および単語埋め込み表現を生成
８０６  学習固有特徴を抽出
８０８  学習素材種別を識別
８１０  学習素材において知識ポイントを位置特定
８１２  セグメントを生成
８１４  学習者選好にマッチする整列された学習素材をランク付け
９００  学習素材におけるセグメントを生成する例示的方法
９０２  学習素材において初期ポイントを設定
９０４  基本単位およびウィンドー・サイズを設定
９０６  ウィンドー内の内容を表現
９０８  セグメントを生成
９１０  セグメント境界の背後に候補初期ポイントがあるか？
【図１】
0006769140.tif 000002
【図２】
0006769140.tif 000003
【図３Ａ】
0006769140.tif 000004
【図３Ｂ】
0006769140.tif 000005
【図３Ｃ】
0006769140.tif 000006
【図３Ｄ】
0006769140.tif 000007
【図３Ｅ】
0006769140.tif 000008
【図３Ｆ】
0006769140.tif 000009
【図３Ｇ】
0006769140.tif 000010
【図４】
0006769140.tif 000011
【図５】
0006769140.tif 000012
【図６】
0006769140.tif 000013
【図７】
0006769140.tif 000014
【図８】
0006769140.tif 000015
【図９】
0006769140.tif 000016