(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
１又は複数のプロセッサにより、１又は複数の非一時的記憶媒体に少なくとも一時的に格納される電子学習教材をクロールするステップと、
前記１又は複数のプロセッサにより、前記電子学習教材から構造情報を抽出するステップと、
前記１又は複数のプロセッサにより、前記電子学習教材から知識点を抽出するステップと、
前記１又は複数のプロセッサにより、前記知識点の間の階層構造及び依存性関係を推定するステップと、
前記１又は複数のプロセッサにより、前記知識点のうちの１又は複数を前記電子学習教材のうちの１又は複数と提携させるステップと、
前記１又は複数のプロセッサにより、前記推定された階層構造及び依存性関係に少なくとも部分的に従って組織化された前記抽出した知識点を含み及び前記提携された電子学習教材を含むドメイン知識構造を生成するステップと、
を有する方法。
【請求項２】
前記電子学習教材は、公開コースウェア、ＭＯＯＣ（massive  open  courses）、個人ホームページ、学部ホームページ、及び電子書籍（ｅブック）のうちの１又は複数を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記構造情報は、前記電子学習教材の学習教材メタデータ及び前記電子学習教材に含まれる半構造化フォーマットから抽出される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
構造情報を抽出するステップは、
前記電子学習教材に含まれる要綱、講義ノート、及び目次のうちの１又は複数からリストを抽出するステップと、
前記電子学習教材の１又は複数のページのページフォーマット分析を行うステップと、
改行、表のセル境界、文の境界、及び特定の句読点のうちの１又は複数に基づき、シーケンス境界を検出するステップと、
前記リスト及び前記ページフォーマット分析から、セグメント化用語シーケンスを生成するステップであって、前記セグメント化用語シーケンスのうちの１又は複数は、前記検出されたシーケンス境界により境界をつけられ、前記セグメント化用語シーケンスの前記電子学習教材の中の位置を示す位置情報を含む、ステップと、
を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
知識点を抽出するステップは、
セグメント化用語シーケンスの前記電子学習教材の中の位置を示す位置情報を有する前記セグメント化用語シーケンスを受信するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスの略語を統一するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスの一般化サフィックスツリーを構築するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスの繰り返される語句インスタンスを発見するステップであって、前記語句インスタンスは、特定の最大長により制限される、ステップと、
前記電子学習教材の中の語句インスタンスの位置に基づき、前記発見された繰り返される語句インスタンスの度数を調整するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスの結合及び分離を測定するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスから停止語句を除去するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスから候補知識点を生成するステップと、
前記調整された度数に基づき、前記候補知識点の重みを計算するステップと、
前記候補知識点の出現位置を分析するステップと、
前記出現位置に基づき知識点階層構造を構築するステップと、
前記電子学習教材の範囲の概観を提示するステップと、
を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記結合は、相互情報結合メトリックに従って測定され、
前記分離は、アクセス多様性分離メトリックに従って測定され、
前記略語は、主成分分析又は特異値分解に従って統一され、
前記重みは、出現数、及び前記セグメント化用語シーケンスが現れる特定の学習教材の出典に従って、計算される、
請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記知識点の各々の階層構造レベルは、前記電子学習教材の中の前記知識点の粒度レベルに基づく、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記知識点の間の階層構造及び依存性関係を推定するステップは、
前記電子学習教材の各々の中の各々の知識点の位置を特定するステップと、
前記知識点が存在する前記電子学習教材の中の知識点の相対位置を比較するステップと、
前記電子学習教材の中の２つの知識点の間の前記相対位置を決定するステップと、
前記知識点階層構造の中の前記知識点の間の距離に基づき、直接依存性関係を推奨するステップと、
前記依存性関係を表す知識点マップを生成するステップと、
を有する、請求項５に記載の方法。
【請求項９】
前記知識点のうちの１又は複数を提携させるステップは、
前記知識点の粒度に基づき、前記電子学習教材の中の前記知識点の各々の位置を正確に特定するステップと、
特定の知識点と提携された学習教材を比較し及びランク付けするステップと、
を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記電子学習教材は、知識点スコアにより乗算される第１の重み、一般化スコアにより乗算される第２の重み、及び種類因子により乗算される第３の重みの線形結合に従って、比較され及びランク付けされる、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
動作を実行するため又は動作の実行を制御するために、プロセッサにより実行可能な符号化されたプログラミングコードを有する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記動作は、
１又は複数の非一時的記憶媒体に少なくとも一時的に格納される電子学習教材をクロールするステップと、
前記電子学習教材から構造情報を抽出するステップと、
前記電子学習教材から知識点を抽出するステップと、
前記知識点の間の階層構造及び依存性関係を推定するステップと、
前記知識点のうちの１又は複数を前記電子学習教材のうちの１又は複数と提携させるステップと、
前記推定された階層構造及び依存性関係に少なくとも部分的に従って組織化された前記抽出した知識点を含み及び前記提携された学習教材を含むドメイン知識構造を生成するステップと、
を有する、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
前記電子学習教材は、公開コースウェア、ＭＯＯＣ（massive  open  courses）、個人ホームページ、学部ホームページ、及び電子書籍（ｅブック）のうちの１又は複数を有する、請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
前記構造情報は、前記電子学習教材の学習教材メタデータ及び前記電子学習教材に含まれる半構造化フォーマットから抽出される、請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
構造情報を抽出するステップは、
前記電子学習教材に含まれる要綱、講義ノート、及び目次のうちの１又は複数からリストを抽出するステップと、
前記電子学習教材の１又は複数のページのページフォーマット分析を行うステップと、
改行、表のセル境界、文の境界、及び特定の句読点のうちの１又は複数に基づき、シーケンス境界を検出するステップと、
前記リスト及び前記ページフォーマット分析から、セグメント化用語シーケンスを生成するステップであって、前記セグメント化用語シーケンスのうちの１又は複数は、前記セグメント化用語シーケンスの前記電子学習教材の中の位置を示す位置情報を含む前記検出されたシーケンス境界により境界をつけられる、ステップと、
を有する請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
知識点を抽出するステップは、
セグメント化用語シーケンスの前記電子学習教材の中の位置を示す位置情報を有する前記セグメント化用語シーケンスを受信するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスの略語を統一するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスの一般化サフィックスツリーを構築するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスの繰り返される語句インスタンスを発見するステップであって、前記語句インスタンスは、特定の最大長により制限される、ステップと、
前記電子学習教材の中の語句インスタンスの位置に基づき、前記発見された繰り返される語句インスタンスの度数を調整するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスの結合及び分離を測定するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスから停止語句を除去するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスから候補知識点を生成するステップと、
前記調整された度数に基づき、前記候補知識点の重みを計算するステップと、
前記候補知識点の出現位置を分析するステップと、
前記出現位置に基づき知識点階層構造を構築するステップと、
前記電子学習教材の範囲の概観を提示するステップと、
を有する、請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記結合は、相互情報結合メトリックに従って測定され、
前記分離は、アクセス多様性分離メトリックに従って測定され、
前記略語は、主成分分析又は特異値分解に従って統一され、
前記重みは、出現数、及び前記セグメント化用語シーケンスが現れる特定の学習教材の出典に従って、計算される、
請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
前記知識点の各々の階層構造レベルは、前記電子学習教材の中の前記知識点の粒度レベルに基づく、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記知識点の間の階層構造及び依存性関係を推定するステップは、
前記電子学習教材の各々の中の各々の知識点の位置を特定するステップと、
前記知識点が存在する前記電子学習教材の中の知識点の相対位置を比較するステップと、
前記電子学習教材の中の２つの知識点の間の前記相対位置を決定するステップと、
前記知識点階層構造の中の前記知識点の間の距離に基づき、直接依存性関係を推奨するステップと、
前記依存性関係を表す知識点マップを生成するステップと、
を有する、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記知識点のうちの１又は複数を提携させるステップは、
前記知識点の粒度に基づき、前記電子学習教材の中の前記知識点の各々の位置を正確に特定するステップと、
特定の知識点と提携された学習教材を比較し及びランク付けするステップと、
を有する、請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記電子学習教材は、知識点スコアにより乗算される第１の重み、汎用スコアにより乗算される第２の重み、及び種類因子により乗算される第３の重みの線形結合に従って、比較され及びランク付けされる、請求項１９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願明細書で議論する実施形態は、オンライン学習教材からの知識点及び関係の抽出に関する。
【背景技術】
【０００２】
公開教育リソースは、一般的に、インターネット又は他の公衆アクセスネットワークにおいて公衆に利用可能にされるオンライン学習プログラム又は課程と呼ばれる。公開教育リソースの例は、ｅラーニングプログラム、ＯＣＷ（Open  Courseware）、ＭＯＯＣ（Massive  Open  Online  Courses）、等を含み得る。公開教育プログラムへの参加は、標準的に、学習者が様々なトピックに関連する学習教材にアクセスすることを許可する。学習教材は、講義ノート、講義要綱、例題、講義ビデオ録画、等を含み得る。
【０００３】
様々な公開教育リソースは、現在、多数の教育機関により提供されている。公開教育リソースを提供する教育機関の数は、１０年余り前の公開教育の開始以来、大幅に増加している。公開教育リソースの急増に伴って、オンラインで利用可能な利用可能学習教材の数が同時に増大している。
【０００４】
本願明細書で請求される主題は、上述のような欠点を解決する実施形態や上述のような環境でのみ機能する実施形態に限定されない。むしろ、この背景技術は、単に、本願明細書に記載される複数の実施形態が実施される技術分野の一例を説明するために提供される。
【発明の概要】
【０００５】
一実施形態の一態様によると、自動ドメイン知識構造生成の方法は、１又は複数のプロセッサにより、１又は複数の非一時的記憶媒体に少なくとも一時的に格納される電子学習教材をクロールするステップを有する。方法は、１又は複数のプロセッサにより、前記電子学習教材から構造情報を抽出するステップを更に有しても良い。方法は、前記１又は複数のプロセッサにより、前記電子学習教材から知識点を抽出するステップを有しても良い。方法は、前記１又は複数のプロセッサにより、前記知識点の間の階層構造及び依存性関係を推定するステップを有しても良い。方法は、前記１又は複数のプロセッサにより、前記知識点のうちの１又は複数を、前記学習教材のうちの１又は複数と提携させるステップを有しても良い。方法は、前記１又は複数のプロセッサにより、ドメイン知識構造を生成するステップを更に有しても良い。ドメイン知識構造は、推定された階層構造及び依存性関係に少なくとも部分的に従って組織化された、抽出された知識点を有しても良い。抽出された知識点は、提携された学習教材を有しても良い。
【０００６】
実施形態の目的及び利点が理解され、少なくとも特に特許請求の範囲で指摘された要素、特徴及び組合せを用いて達成されるだろう。
【０００７】
上述の全体的説明及び以下の詳細な説明の両方は、例示及び説明のためであり、本発明の範囲を限定しないことが理解される。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
例示的な実施形態は、添付の図面を用いて、更なる特異性及び詳細事項と共に記載され説明される。
【図１】本願明細書に記載の幾つかの実施形態が実装され得る例示的な個人学習環境のブロック図を示す。
【図２】図１の個人学習環境において実装され得る例示的なソース分析サーバのブロック図である。
【図３Ａ】図１の個人学習環境において分析され得る例示的なオンライン学習教材を示す。
【図３Ｂ】図１の個人学習環境において分析され得る別の例示的なオンライン学習教材を示す。
【図３Ｃ】図１の個人学習環境において分析され得る別の例示的なオンライン学習教材を示す。
【図４】ドメイン知識構造生成の例示的な方法のフロー図である。
【図５】構造情報抽出の例示的な方法のフロー図である。
【図６】知識点抽出の例示的な方法のフロー図である。
【図７】依存性推定の例示的な方法のフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
オンラインで利用可能な学習教材は、公開教育リソースの急増に起因して増加している。例えば、公開教育リソースに含まれる各々の課程は、ビデオ、講義ノート、トランスクリプト、テスト質問、要綱、等のような学習教材を含み得る。したがって、学習教材の手動の編成又は組織化（例えば、個人が種々の講義スライド、ビデオ、等を分析し構造化する）は、益々困難になってきている。
【００１０】
さらに、公開教育リソースを使用する学習者は、特定の概念に関連する情報を見付けること、及び特定の概念と関連する概念との間の関係を解明することが困難なことがある。幾つかの教育プログラムは、手動で作成された組織構成を学習者に提供する。これらの構造は、下位概念を埋め込まれた幅広い概念を有し得る。しかしながら、これらの構造は、学習教材を手動で分析し及び再分析する労力のために、不完全であり更新され難い場合が多い。
【００１１】
したがって、本願明細書に記載の実施形態は、利用可能な学習教材を自動的に分析して、本願明細書で議論する概念を抽出し編成する。多くの学習教材は、本来、特定の学習教材の中で議論される概念及び議論される概念同士の関係を識別するのに有用であり得る構造情報を有する。したがって、本願明細書に記載の幾つかの実施形態は、概念を抽出し及び概念同士の関係を抽出するために、学習教材の分析を実行する。概念及び概念同士の関係を抽出することにより、概念は組織化され、概念を通じて学習者が論理的にナビゲートすることを可能にする。これは、概念同士の関係を説明する。
【００１２】
本願を通じて、用語「知識点」は、学習教材の「概念」を表すために用いられる。学習教材の知識点は、学習教材の中で議論される又は提示される概念、観念、見解、等を表す任意の用語又は単語のセットを有しても良い。知識点は、例えば、学習教材のトピック、サブトピック、及び重要な語を有しても良い。例えば、学習教材のセットは、機械学習における幾らかの課程に関連しても良い。知識点は、ニューラルネットワーク、統計的推定、クラスタリング、及び構造予測のような課程の中で議論されるトピック及びサブトピックを有しても良い。
【００１３】
本願明細書に記載の実施形態は、概して、学習教材の知識点を識別し、抽出し、及び組織化する。例えば、本願明細書に記載の幾つかの実施形態は、膨大な学習教材から細かい精度の知識点及び知識点同士の関係を自動的に識別し及び抽出できる学習支援システムを提供し得る。これらの実施形態は、さらに、知識点を対応する学習教材と提携させ（align）、学習教材へのリンクを提供し得る。知識点を対応する学習教材と提携させることにより、学習者は、知識点に関連する追加情報を提供し得る特定のリソースを提供され得る。
【００１４】
例示的な実施形態は、自動ドメイン知識構造生成の方法を含む。ドメイン知識構造は、知識点の概要組織構造を有しても良い。方法は、学習教材をクロールする（crawl）ステップと、学習教材から構造情報を抽出するステップと、を有しても良い。方法は、学習教材から知識点を抽出するステップを更に有しても良い。知識点の間の階層構造及び依存性関係が推定されても良く、知識点は学習教材のうちの１又は複数と提携されても良い。次に、ドメイン知識構造が生成されても良い。ドメイン知識構造は、階層構造及び依存性関係に少なくとも部分的に従って組織化された、抽出された知識点を有しても良い。提携された学習教材は、ドメイン知識構造に含まれても良い。学習者は、ドメイン知識構造を用いて、知識点のうちの１又は複数に関する情報を集め、及び１又は複数の知識点の間の関係及び関連する知識点を見付けても良い。さらに、学習者は、知識点のうちの１又は複数に提携された学習教材に向けられても良い。上記の及び他の実施形態は、添付の図面を参照して本願明細書で説明される。
【００１５】
図１は、本願明細書に記載の幾つかの実施形態が実装され得る例示的な個人学習環境（学習環境）１００のブロック図を示す。学習環境１００は、学習教材１３０及び学習教材メタデータ１３２からドメイン知識構造１４０の自動生成を可能にする分析サーバ１０８を有しても良い。ドメイン知識構造１４０は、概して、学習教材１３０から抽出された知識点の組織化された表現を有しても良い。分析サーバ１０８は、学習教材１３０及びメタデータ１３２から知識点及び構造情報を抽出するよう構成されても良い。分析サーバ１０８は、ドメイン知識構造１４０を生成するよう構成されても良い。例えば、ドメイン知識構造１４０は、抽出された知識点と、知識点の間の推定された階層構造及び依存性関係と、に基づいても良い。ドメイン知識構造１４０が生成された後、学習者１０２は、関心のある特定の知識点を学習するために、ドメイン知識構造１４０を閲覧することができる。
【００１６】
分析サーバ１０８は、個人による最小限の動作も伴わず又はそれを伴って、ドメイン知識構造１４０を生成しても良い。例えば、概して個人により実行される学習教材１３０を読む、評価する、及び関連付けるような手動操作は、分析サーバ１０８により実行される動作に含まれても良い。
【００１７】
ドメイン知識構造１４０の一例は、知識点の階層構造を有しても良い。階層構造では、幅広い（例えば、より一般的な）知識点は階層構造のより上位のレベルに含まれても良く、狭い（例えば、より専門的な）知識点は階層構造のより下位のレベルに含まれても良い。例えば、「機械学習」のような幅広い知識点は、階層構造の第１のレベルに含まれても良く、機械学習に関連付けられる「教師あり学習」及び「教師なし学習」のような狭い知識点は、第１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良い。したがって、「教師あり学習」に関心のある学習者１０２は、機械学習知識点からナビゲーションを開始しても良く、次に、彼女の検索を「教師あり学習」に狭めても良い。他の例では、ドメイン知識構造１４０は、オントロジ、クラスタ図、リスト、アウトライン、又は任意の他の適切な組織モデルを有しても良い。
【００１８】
さらに、分析サーバ１０８は、学習教材１３０のうちの１又は複数を、ドメイン知識構造１４０の中の対応する知識点と提携されても良い。提携された学習教材は、ドメイン知識構造の中で、対応する知識点にリンクされ又はそれを参照しても良い。例えば、上述の例から、ニューラルネットワークに関する情報を含む文書の章又はビデオの部分は、ニューラルネットワーク知識点にリンクされても良い。
【００１９】
図１の学習環境１００は、分析サーバ１０８、学習材料サーバ１１４、及び学習者装置１０４を有しても良い。学習者装置１０４、学習教材サーバ１１４、及び分析サーバ１０８は、ネットワーク１２２を介して通信しても良い。例えば、学習者装置１０４及び分析サーバ１０８は、学習教材１３０及び学習教材メタデータ１３２をネットワーク１２２を介して通信しても良い。
【００２０】
ネットワーク１２２は、有線又は無線であっても良く、スター構成、トークンリング構成若しくは他の構成を含む多数の異なる構成を有しても良い。さらに、ネットワーク１２２は、ＬＡＮ（local  area  network）、ＷＡＮ（wide  area  network）（例えば、インターネット）、及び／又は複数の装置が通信できる他の相互接続されたデータ経路を有しても良い。幾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有しても良い。ネットワーク１２２は、種々の異なる通信プロトコルでデータを通信を可能にする通信ネットワークの一部に結合され又はそれを含んでも良い。
【００２１】
幾つかの実施形態では、ネットワーク１２２は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信ネットワーク又はＳＭＳ（short  messaging  service）、ＭＭＳ（multimedia  messaging  service）、ＨＴＴＰ（hypertext  transfer  protocol）、直接データ接続、ＷＡＰ（wireless  application  protocol）、電子メール等を介することを含むデータを送信及び受信するセルラ通信ネットワークを有しても良い。
【００２２】
ネットワーク１２２を介する通信は、データに能動的にアクセスすると共に、データを能動的に送信することを含み得る。例えば、幾つかの実施形態では、学習材料サーバ１１４は、ネットワークを介して分析サーバ１０８へ、学習材料１３０を送信しても良い。さらに、分析モジュール１１０は、ネットワーク１２２を介して学習材料サーバ１１４の学習材料をクロールし又はそれにアクセスしても良い。
【００２３】
学習者１０２は、任意の個人又はエンティティを有しても良い。幾つかの実施形態では、学習者１０２は、公開学習課程に参加していても良く、又は自主学習のために学習環境１００を使用しても良い。例えば、学習者１０２は、特定のトピックの調査を行う意図で、又は特定のトピックに関して学習する目的で、分析サーバ１０８とインタフェースしても良い。したがって、上述の及び他の実施形態では、学習者１０２は、学習教材１３０に直接にではなく、ドメイン知識構造１４０にアクセスしても良い。なぜなら、ドメイン知識構造１４０は、学習教材サーバ１１４に格納されるとき、学習教材１３０よりも良好に組織化され及び又はより包括的であり得るからである。
【００２４】
学習者１０２は、学習者装置１０４を介してドメイン知識構造１４０にアクセスしても良い。装置１０４は、プロセッサ、メモリ、及びネットワーク通信能力を有するコンピューティング装置を有しても良い。例えば、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、移動電話機、ＰＤＡ（personal  digital  assistant）、モバイル電子メール装置、ポータブルゲームプレイヤ、ポータブル音楽プレイヤ、１又は複数の内蔵若しくは結合されたプロセッサを備えたテレビジョン、又はネットワーク１２２にアクセス可能な他の電子装置、を有しても良い。
【００２５】
学習者装置１０４は、学習者モジュール１０６を有しても良い。幾つかの実施形態では、学習者モジュール１０６は、例えば、学習者装置１０４のようなコンピューティング装置に格納されても良いシンクライアントアプリケーションとして部分的に動作しても良く、分析サーバ１０８に格納されても良いコンポーネントの一部として動作しても良い。幾つかの実施形態では、学習者モジュール１０６は、（例えば、１又は複数の工程を実行する又はその実行を制御する）プロセッサ、マイクロプロセッサ、ＦＰＧＡ（field−programmable  gate  array）又はＡＳＩＣ（application−specific  integrated  circuit）を含むハードウェアを用いて実装できる。幾つかの他の例では、学習者モジュール１０６は、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせを用いて実装されても良い。
【００２６】
学習者モジュールは、学習者１０２と分析サーバ１０８との間の相互作用を可能にし得る。例えば、学習者モジュール１０６は、ユーザディスプレイ１２１のようなユーザインタフェース装置とのユーザインタフェースを提供するよう構成されても良い。ユーザインタフェースは、学習者１０２がドメイン知識構造１４０にアクセスすることを可能にし得る。
さらに、学習者１０２は、ユーザディスプレイ１２１においてドメイン知識構造１４０又はその一部を閲覧できる。さらに、学習者１０２は、ユーザインタフェース装置を用いて学習者モジュール１０６を介してドメイン知識構造１４０を検索しても良い。例えば、ユーザディスプレイ１２１は、入力能力を有しても良く又は別のユーザ入力装置により受信されるユーザ入力を反映しても良い。
【００２７】
ユーザディスプレイ１２１は、データ及び情報を受信しそれらの視覚的表現を生成する任意のハードウェア装置を有しても良い。ユーザディスプレイ１２１は、さらに、ユーザ入力を受信するよう構成されても良い（例えば、タッチスクリーンとして構成される）。ユーザディスプレイ１２１の幾つかの例は、ＣＲＴ（cathode  ray  tube）ディスプレイ、ＬＥＤ（light−emitting  diode）ディスプレイ、ＥＬディスプレイ、ＬＣＤ（liquid  crystal  display）ディスプレイ、又は別の適切なディスプレイを含み得る。
【００２８】
図１では、学習者装置１０４は、分析サーバ１０８と別個である。学習者装置１０４に含まれる学習者モジュール１０６は、学習者１０２が分析サーバ１０８にアクセスするのを可能にする。幾つかの実施形態では、学習者１０２は、学習者モジュール１０６を用いるのではなく、分析サーバ１０８と直接インタフェースしても良い。追加又は代替で、学習者装置１０４は、ブラウザにより分析サーバ１０８とインタフェースするために、学習者１０２により使用されても良い。追加又は代替で、学習者モジュール１０６は、分析モジュール１１０に属する１又は複数の動作を実行するよう構成されても良い。例えば、学習者モジュール１０６は、学習教材又はその幾つかの部分に基づき、ドメイン知識構造１４０を生成しても良い。ドメイン知識構造１４０は、学習者装置１０４又は別の適切な記憶場所（例えば、クラウドストレージ、記憶サーバ、等）に格納されても良い。
【００２９】
学習教材サーバ１１４は、プロセッサとメモリと通信能力とを有するハードウェアサーバを有しても良い。図示の実施形態では、学習教材サーバ１１４は、データをネットワーク１２２を介して学習者装置１０４及び分析サーバ１０８へ送信し及びそれらから受信するために、ネットワーク１２２に結合されても良い。さらに、学習教材サーバ１１４は、ネットワーク１２２に結合されて、分析モジュール１１０が学習教材メタデータ１３２及び／又は学習教材１３０にアクセスできるようにしても良い。
【００３０】
学習教材サーバ１１４は、学習教材１３０及び学習教材メタデータ１３２をホスティングし及び／又は格納するよう構成されても良い。学習教材１３０は、学習教材１３０が関連する課程に従って組織化されても良い。学習教材メタデータ１３２は、学習教材１３０からのメタデータを有しても良い。学習教材メタデータ１３２の幾つかの例は、課程名、課程番号、課程の１又は複数の日付、教授、学会、要綱、ノートのような学習教材１３０のうちの１つのタイトル、学習教材１３０のテキスト、を有しても良い。
【００３１】
学習教材１３０は、一般教養課程教材、要綱、ビデオ、例題／解答例、講義ノート、講義ノートスライド、対応するリスト、ビデオトランスクリプト、電子書籍（ｅブック）、セミナー、等を有しても良い。学習教材１３０は、ＯＣＷ（open  courseware）、ＭＯＯＣ（massive  online  open  courses）、教授の個人ホームページにある課程のページのようなあまり分布していない学習教材、又はそれらの任意の組合せを含み又は構成しても良い。
【００３２】
学習教材サーバ１１４は、教育エンティティ１３８に関連付けられても良い。教育エンティティ１３０は、学習教材１３０及び学習教材メタデータ１３２をアップロードし又は利用可能にしても良い。例えば、教育エンティティ１３８は、大学及び／又は教育プラットフォームを有しても良い。さらに、教育エンティティ１３８は、教授又は学部長を有しても良い。
【００３３】
例えば、教育エンティティ１３８は、大学及び／又はＯＣＷのような公開教育教材を提供する別のエンティティを有しても良い。例は、マサチューセッツ工科大学（Massachusetts  Institute  of  Technology：ＭＩＴ）又は東京工業大学（Tokyo  Institute  of  Technology：ＴＩＴ）により提供されるＯＣＷを含み得る。さらに、教育エンティティ１３８は、Coursera、EdX、Udacity、及びFuturelearnのようなＭＯＯＣをホスティングする教育プラットフォームを有しても良い。さらに、教育エンティティ１３８は、学習教材サーバ１１４に格納されクロールされ得る課程ウェブページに貢献する教授又は学部長を有しても良い。
【００３４】
幾つかの実施形態では、教育エンティティ１３８は、教育リソースを提供することに直接関連しないエンティティを有しても良い。例えば、教育エンティティ１３８は、電子書籍の発行者、又はビデオ若しくは画像をホスティングするウェブサイトを含み得る。これらの種類の教育エンティティ１３８の例は、ＹＯＵＴＵＢＥ（登録商標）、ｅブック配布ウェブサイト、及びオンライン図書館、オンラインデジタルメディアストア、等を有しても良い。
【００３５】
分析サーバ１０８は、プロセッサ、メモリ、及びネットワーク通信能力とを有するハードウェアサーバを有しても良い。図示の実施形態では、分析サーバ１０８は、データをネットワーク１２２を介して学習者装置１０４及び／又は学習教材サーバ１１４へ送信し及びそれらから受信するために、ネットワーク１２２に結合されても良い。分析サーバ１０８は、分析モジュール１１０を有しても良い。分析モジュール１１０は、学習教材１３０及び学習教材メタデータ１３２を分析するよう構成されても良い。さらに、分析モジュール１１０は、学習教材１３０及び学習教材メタデータ１３２を分析し及び／又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とインタフェースするよう構成されても良い。
【００３６】
幾つかの実施形態では、分析モジュール１１０は、ドメイン知識構造１４０を生成するよう構成されても良い。幾つかの実施形態では、分析モジュール１１０は、例えば、学習者装置１０４のようなコンピューティング装置に格納されても良いシンクライアントアプリケーションとして部分的に動作しても良く、分析サーバ１０８に格納されても良いコンポーネントの一部として動作しても良い。幾つかの実施形態では、分析モジュール１１０は、（例えば、１又は複数の工程を実行する又はその実行を制御する）プロセッサ、マイクロプロセッサ、ＦＰＧＡ（field−programmable  gate  array）又はＡＳＩＣ（application−specific  integrated  circuit）を含むハードウェアを用いて実装できる。幾つかの他の例では、分析モジュール１１０は、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせを用いて実装されても良い。
【００３７】
分析モジュール１１０は、個人による最小限の動作により又は手動動作を伴わず、ドメイン知識構造１４０を生成しても良い。例えば、学習環境１００では、分析モジュール１１０は、学習教材１３０をクロールしても良い。学習教材１３０をクロールしている間、分析モジュール１１０は、学習教材１３０のコンテンツを識別し、スキャンし、及びコピーしても良く、学習教材メタデータ１３２を抽出しても良い。
【００３８】
分析モジュール１１０は、学習教材１３０及び学習教材メタデータ１３２を分析することにより、構造情報を抽出しても良い。概して、構造情報は、学習教材１３０の概要編成及び概要コンテンツを示しても良い。幾つかの例では、学習教材１３０は、良好に組織化されていないことがある。さらに、学習教材１３０がＭＯＯＣを含む実施形態では、学習教材１３０は、複数のあまり分配されていない課程に関連し得る広範な情報を有しても良い。しかしながら、分析モジュール１１０は、クロールしている間に構造化又は半構造化情報を見付けても良く、構造化又は半構造化情報を抽出しても良い。
【００３９】
分析モジュール１１０は、次に、抽出されたリスト及びページフォーマット分析から、セグメント化用語シーケンスを生成しても良い。セグメント化用語シーケンスは、検出されたシーケンス境界に従って境界をつけられても良い。セグメント化用語シーケンスは、セグメント化用語シーケンスのうちの１又は複数の学習教材１３０の中の位置を示す位置情報を有しても良い。
【００４０】
分析モジュール１１０は、学習教材１３０及び学習教材メタデータ１３２から知識点を抽出しても良い。幾つかの実施形態では、分析モジュール１１０は、セグメント化用語シーケンスから候補知識点を引き出しても良い。例えば、分析モジュールは、セグメント化用語シーケンスを処理して、セグメント化用語シーケンスから知識点を得ても良い。分析モジュール１１０は、知識点の階層構造を構築しても良い。
【００４１】
次に、知識点の間の階層構造関係が推定されても良い。第１の知識点と第２の知識点との間の階層構造関係は、第１の知識点がより広いか（例えば、より粗い粒度を有する）、より狭いか（例えば、より細かい粒度を有する）、又は第２の知識点と同様の粒度を有するか、に関する決定を有しても良い。例えば、第１の知識点は「教師あり学習」を有しても良く、第２の知識点は「機械学習」を有しても良い。したがって、第１の知識点と第２の知識点との間の階層構造関係は、第１の知識点が第２の知識点より狭い（又は、より細かい粒度を有する）ことを有しても良い。
【００４２】
知識点の間の依存性関係が推定されても良い。第１の知識点と第２の知識点との間の依存性関係は、第１の知識点が第２の知識点に貢献するか若しくは第２の知識点の前に学習されるべきか、第１の知識点が第２の知識点と同時に学習されても良いか、又は第２の知識点が第１の知識点に貢献するか若しくは第１の知識点の前に学習されるべきか、に関する決定を有しても良い。例えば、ロジスティック回帰の概念は、ニューラルネットワークの理解に貢献する。したがって、ニューラルネットワークの概念とロジスティック回帰の概念との間で依存性関係が決定されても良い。
【００４３】
分析モジュール１１０は、次に、知識点のうちの１又は複数を、学習教材１３０のうちの１又は複数と提携させても良い。提携された学習教材は、特定の知識点の粒度に基づいても良い。例えば、広い知識点は、より広い又はより大きな学習教材にリンクされても良く、狭い知識点は、学習教材１３０のより遠くの又はより小さな部分にリンクされても良い。次に、分析モジュール１１０は、ドメイン知識構造１４０を生成しても良い。ドメイン知識構造１４０は、抽出された推定された階層構造及び依存性関係に少なくとも部分的に従って組織化され及び提携された学習教材を含む、抽出された知識点を有しても良い。
【００４４】
本開示の範囲から逸脱することなく学習環境１００に対し変更、追加又は省略が行われても良い。具体的には、学習環境１００の実施形態は、１人の学習者１０２と１つの学習材料サーバ１１４と１つの学習者装置１０４と１つの分析サーバ１０８とを有するとして図１に示される。しかしながら、本開示は、１又は複数の学習者１０２、１又は複数の学習教材サーバ１１４、１又は複数の学習者装置１０４、及び１又は複数の分析サーバ１０８、又はそれらの任意の組合せを有する学習環境１００に適用される。
【００４５】
さらに、本願明細書に記載の実施形態の中の種々のコンポーネントの分割は、分割が全ての実施形態において生じることを意味しない。さらに、本開示の利益により、記載のコンポーネントが単一のコンポーネントに統合され又は複数のコンポーネントに分割されても良いことが理解される。
【００４６】
学習環境１００では、学習者装置１０４、分析サーバ１０８、及び学習教材サーバ１１４の中のメモリのようなメモリは、本願明細書に記載の機能を提供するためのデータを格納する非一時的メモリを有しても良い。メモリは、ＤＲＡＭ（dynamic  random  access  memory）素子、ＳＲＡＭ（static  random  access  memory）素子、フラッシュメモリ又は何らかの他のメモリ素子であっても良い記憶装置に含まれても良い。幾つかの実施形態では、記憶装置は、不揮発性メモリ、又はハードディスクドライブ、フロッピディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＡＭ装置、ＤＶＤ−ＲＷ装置、フラッシュメモリ装置又は従来知られているより永久的に情報を格納する特定の他の大容量記憶装置を含む同様の永久記憶装置及び媒体も含む。
【００４７】
図２は、分析モジュール１１０の一例を含む分析サーバ１０８の一例を示す。図２の分析サーバ１０８は、分析モジュール１１０、プロセッサ２２４、メモリ２２２、サーバディスプレイ２２５、及び通信ユニット２２６を有する。分析サーバ１０８のコンポーネント（１１０、２２２、２２４、及び２２６）は、バス２２０により通信可能に結合されても良い。
【００４８】
プロセッサ２２４は、計算及びソフトウェアプログラム分析を実行するためのＡＬＵ（arithmetic  logic  unit）、マイクロプロセッサ、汎用制御部、又は何らかの他のプロセッサ又はプロセッサアレイを有しても良い。プロセッサ２２４は、他のコンポーネント（例えば、１１０、２２２、２２６）との通信のためにバス２２０に結合されても良い。プロセッサ２２４は、概して、データ信号を処理し、ＣＩＳＣ（complex  instruction  set  computer）アーキテクチャ、ＲＩＳＣ（reduced  instruction  set  computer）アーキテクチャ、又は命令セットの組合せを実施するアーキテクチャを含む種々のコンピューティングアーキテクチャを有しても良い。図２では分析サーバ１０８は単一のプロセッサ２２４を有するとして示されるが、複数のプロセッサが分析１０８に含まれても良い。他のプロセッサ、オペレーティングシステム、及び物理構成も可能であり得る。
【００４９】
メモリ２２２は、プロセッサ２２４により実行され得る命令及び／又はデータを格納するよう構成されても良い。メモリ２２２は、他のコンポーネントと通信するためにバス２２０に結合されても良い。命令及び／又はデータは、本願明細書に記載の技術又は方法を実行するコードを有しても良い。メモリ２２２は、ＤＲＡＭ素子、ＳＲＡＭ素子、フラッシュメモリ、又は何らかの他のメモリ素子を有しても良い。幾つかの実施形態では、メモリ２２２は、不揮発性メモリ、又はハードディスクドライブ、フロッピディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＡＭ装置、ＤＶＤ−ＲＷ装置、フラッシュメモリ装置又は従来知られているより永久的に情報を格納する特定の他の大容量記憶装置を含む同様の永久記憶装置及び媒体も有しても良い。
【００５０】
通信ユニット２２６は、分析モジュール１１０がどこに格納されているかに依存して、学習教材サーバ１１４、学習者装置１０４、及び分析サーバ１０８のうちの少なくとも１つへデータを送信し及びそれからデータを受信するよう構成されても良い。通信ユニット２２６はバス２２０に結合されても良い。幾つかの実施形態では、通信ユニット２２６は、ネットワーク１２２への又は別の通信チャネルへの直接物理接続のためのポートを有しても良い。例えば、通信ユニット２２６は、ＵＳＢ、ＳＤ、ＣＡＴ−５、又は学習環境１００のコンポーネントとの有線通信のための同様のポートを有しても良い。幾つかの実施形態では、通信ユニット２２６は、ＩＥＥＥ８０２．１１、ＩＥＥＥ８０２．１６、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）又は別の適切な無線通信方法を含む１又は複数の無線通信方法を用いて通信チャネルによりデータを交換する無線通信機を有する。
【００５１】
幾つかの実施形態では、通信ユニット２２６は、有線ポート及び無線通信機を有する。通信ユニット２２６は、ＴＣＰ／ＩＰ（transmission  control  protocol/internet  protocol）、ＨＴＴＰ、ＨＴＴＰセキュア（ＨＴＴＰＳ）、及びＳＭＴＰ（simple  mail  transfer  protocol）を含む標準ネットワークプロトコルを用いてファイル及び／又は媒体オブジェクトの分配のためにネットワーク１２２への従来の接続を提供しても良い。幾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、又は別の適切な種類の電子通信を含むセルラ通信ネットワークを介してデータを送信及び受信するセルラ通信通信機を有しても良い。
【００５２】
サーバディスプレイ２２５は、プロセッサ２２４、メモリ２２２、及び通信ユニット２２６からバス２２０を介してデータ及び情報を受信する任意のハードウェア装置を有しても良い。サーバディスプレイ２２５の幾つかの例は、ＣＲＴディスプレイ、ＬＥＤディスプレイ、ＥＬディスプレイ、ＬＣＤ、又は別の適切なディスプレイを有しても良い。幾つかの実施形態では、サーバディスプレイ２２５は、学習者（例えば、図１の学習者１０２）から入力を受信し、プロセッサ２２４、メモリ２２２、及び通信ユニット２２６のうちの１又は複数にバス２２０を介して入力を通信しても良い。
【００５３】
図２の図示の実施形態では、分析モジュール１１０は、クロールモジュール２０２、構造情報抽出モジュール２０４、知識点抽出モジュール２０６、階層構造モジュール２２８、依存性モジュール２０８、及び提携モジュール２１０（集合的に、モジュール２４０）を有しても良い。モジュール２４０の各々は、１又は複数の動作を実行するよう構成される１又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良い。モジュール２４０は、本願明細書に記載する機能を提供するためにプロセッサ２２４により実行可能な命令セットを有しても良い。幾つかの例では、モジュール２４０は、分析サーバ１０８のメモリ２２２に格納され又は少なくとも一時的にそれにロードされても良く、プロセッサ２２４によりアクセス可能且つ実行可能であっても良い。モジュール２４０のうちの１又は複数は、バス２２０を介するプロセッサ２２４及び分析サーバ１０８のコンポーネントとの協働及び通信のために適応されても良い。
【００５４】
クロールモジュール２０２は、学習教材１３０をクロールし及び／又は学習教材メタデータ１３２を抽出するよう構成されても良い。例えば、クロールモジュール２０２は、ウェブクローラ、ウェブスパイダ、アント、自動インデクサ、ウェブスカッタ、又は別の適切なボットにより実行される動作を実行しても良い。クロールモジュール２０２は、クロールモジュール２０２が訪問するページ又はそれに含まれる何らかのデータをコピーし、及び／又はクロールした学習教材１３０に含まれる及び／又は学習教材メタデータ１３２から抽出した情報及びデータを、分析モジュール１１０に通信しても良い。
【００５５】
幾つかの実施形態では、学習教材１３０及び／又は学習教材メタデータ１３２又はそれらの何らかの部分は、分析モジュール１１０に通信されても良い。例えば、図１及び２を参照すると、学習教材サーバ１１４は、学習教材１３０を分析サーバ１０８に通信しても良い。したがって、他のモジュール２４０のうちの１又は複数は、学習教材１３０及び／又は学習教材メタデータ１３２に含まれるデータにアクセスしても良い。さらに、幾つかの実施形態では、学習教材１３０のうちの１又は複数及び／又は学習教材メタデータ１３２は、米国出願番号第１３/７３２,０３６号、「Specific  Online  Resource  Identification  And  Extraction」、２０１２年１２月３１日出願に記載のように識別され及び／又は抽出されても良い。該米国出願は、その全体が参照により本願明細書に組み込まれる。
【００５６】
構造情報抽出モジュール２０４は、学習教材１３０及び／又は学習教材メタデータ１３２から、学習教材１３０の概要編成及びコンテンツを示し得る構造情報を抽出するよう構成されても良い。例えば、構造情報抽出モジュール２０４は、学習教材１３０に含まれる要綱、講義ノート、及びコンテンツテーブル等のリストを抽出しても良い。リストの中の構造情報は、学習教材１３０に含まれる情報の粒度及び概要編成に関連しても良い。例えば、目次は、候補知識点（例えば、表題、副題、等）を有しても良く、どの知識点が同様の粒度を有するかを示しても良い（例えば、各々の副題は、同様の粒度を有しても良い）。
【００５７】
例えば、図３Ａ及び３Ｂを参照すると、例示的な要綱３１０及び例示的な講義ノートリスト２２６が示される。要綱３１０及び講義ノートリスト３３６は、図２の構造情報抽出モジュール２０４が抽出し得る種々の構造又は半構造情報を有する学習教材１３０の例を含み得る。要綱３００は、図１の学習課程メタデータ１３２のような学習課程メタデータの例である機関指示子３０２、課程番号３０４、課程名３０６を有しても良い。要綱３００では、機関指示子３０２、課程番号３０４、課程名３０６は、要綱３１０が属する概要情報を有しても良い。
【００５８】
さらに、要綱３１０では、機械学習課程の最上位レベルのトピックは「教師あり学習（supervised  learning）」を有しても良く、上位２番目のレベルのトピックは「学習理論（learning  theory）」を有しても良く、上位３番目のトピックは「教師なし学習（unsupervised  learning）」を有しても良い。これらは、それぞれトピック表題３０８、３１２及び３１４により示される。さらに、教師あり学習の最上位レベルのトピックに関連する幾つかのサブトピックは、「ベクトル機械のサポート（support  vector  machines）」、「モデル選択及び特徴選択（model  selection  and  feature  selection）」、「アンサンブル方法：バギング、ブースティング（ensemble  methods:  Bagging,  boosting）」、及び「行か及びデバッグ学習アルゴリズム（evaluation  and  debugging  learning  algorithms）」を有しても良い。これらは、トピック表題３０８の下に見えるサブトピック３１６により示される。同様に、上位２番目のトピックである学習理論に関連するサブトピックは、トピック表題３１２の下に見えるサブトピック３５０により示される。
【００５９】
図３Ｂを参照すると、講義ノートリスト３３６の中で、講義ノートリスト３３４は、機械学習の課程のサブトピック（例えば、図３Ａの３１６及び３５０）に関連する講義ノートを有しても良い。講義ノートリスト３３４及び要綱３１０から、図２の構造情報抽出モジュール２０４は、サブトピックの粒度及び概要組織化情報を解明しても良い。例えば、構造情報抽出モジュール２０４は、「ベクトル機械のサポート」、「教師あり学習」、「学習理論」、及び「ＶＣ次元」の概念が機械学習に関連する概念であることを解明しても良い。さらに、構造情報抽出モジュール２０４は、「教師あり学習」及び「学習理論」が第１の粒度であること、及び「ベクトル機械のサポート」及び「ＶＣ次元」が第２の粒度であることを解明しても良い。さらに、構造情報抽出モジュール２０４は、「ベクトル機械のサポート」が「教師あり学習」のサブトピックであること、及び「ＶＣ次元」が「学習理論」のサブトピックであることを解明しても良い。
【００６０】
図２に戻ると、構造情報抽出モジュール２０４は、学習教材１３０の１又は複数のページのページフォーマット分析を行っても良い。ページフォーマット分析は、学習教材１３０及び／又は学習教材メタデータ１３２の中の構造情報の指示について、ページを調べても良い。
【００６１】
例えば、図３Ｃを参照すると、例示的な講義スライド３３０が示される。講義スライド３３０は、図１及び２の学習教材１３０の一例であっても良い。講義スライド３３０は、図２の構造情報抽出モジュール２０４により分析されても良い。講義スライド３３０のタイトル表題３２８である「Prior  Distribution」が抽出されても良い。さらに、副題３３２である「Conjugate  priors:」及び／又はより低いレベルに含まれる用語３５２である「posterior」が抽出されても良い。したがって、構造情報抽出モジュール２０４は、講義スライド３３０が概して表題３２８により示される事前分布（prior  distribution）の概念に関連することを解明しても良い。さらに、構造情報抽出モジュール２０４は、「prior  distribution」及び「posterior」の概念が事前分布（prior  distribution）に関連し得ることを解明しても良い。さらに、構造情報抽出モジュール２０４は、「事前分布（prior  distribution）」の概念が、「conjugate  priors」と異なる粒度を有し得ること、及び用語「conjugate  priors」が「事前分布（prior  distribution）」より細かい粒度を有し得ることを解明しても良い。
【００６２】
図２に戻ると、次に、構造情報抽出モジュール２０４は、セグメント化用語シーケンス２１２を生成しても良い。セグメント化用語シーケンス２１２は、抽出されたリスト及び／又はページフォーマット分析の間に取得されたデータの中の構造情報に基づいても良い。セグメント化用語シーケンスは、検出されたシーケンス境界に従って境界をつけられても良い。この境界は、構造情報抽出モジュール２０４により検出されても良い。シーケンス境界は、改行、表のセル境界、文の境界、及び特定の句読点のうちの１又は複数に基づいても良い。
【００６３】
例えば、図２及び３Ａ〜３Ｃを参照すると、構造情報抽出モジュール２０４は、セグメント化用語シーケンス（例えば、３０６、３０８、３１２、３１４、３１６、３５０、３２８、３３２、３３４）のうちの１又は複数のシーケンス境界を検出しても良い。特に、図３Ａを参照すると、３５０は、別個の行に分けられ、シーケンス境界として改行を含み得る。したがって、セグメント化用語シーケンスは、サブトピック３５０の各々の行を有しても良い。追加又は代替で、構造情報抽出モジュール２０４は、「Bias/variance  tradeoff」と「Union  and  Chernoff/Hoeffding  bounds」との間のピリオド（．）をシーケンス境界として更に検出しても良い。同様に、図３Ｃを参照すると、副題３３２である「Conjugate  priors」は、離れた境界を有する１行として検出される。
【００６４】
図２を参照すると、セグメント化用語シーケンスは、位置情報を有しても良い。位置情報は、セグメント化用語シーケンスのうちの１又は複数の学習教材１３０の中の位置を示しても良い。例えば、図３Ａを参照すると、位置情報は、ウェブページの中のセグメント化用語シーケンスのレベル及び位置を指定しても良い。
【００６５】
図２では、構造情報抽出モジュール２０４は、クロールモジュール２０２とは別個であるとして示される。しかしながら、幾つかの実施形態では、構造情報抽出モジュール２０４は、クロールモジュール２０２と同時に動作しても良い。例えば、構造情報抽出モジュール２０４又はその何らかの部分は、クロールモジュール２０２に含まれても良い。
【００６６】
知識点抽出モジュール２０６は、構造情報抽出モジュール２０４により生成されたセグメント化用語シーケンスに基づき、学習教材１３０から知識点を抽出するよう構成されても良い。例えば、知識点抽出モジュール２０６は、セグメント化用語シーケンスの中の略語を統一し及び停止語句を削除しても良い。
【００６７】
概して、略語を統一するステップは、略語（例えば、頭字語、頭文字語、省略形、成文短縮語、等）が参照する実際の用語を発見するステップを有する。例えば、略語は、名称である特異値分解（singular  value  decomposition）を表し得るＳＶＤを有しても良く、又は略語は、主成分分析（principal  component  analysis）を表し得るＰＣＡを有しても良い。略語は、発見的規則を用いて統一されても良い。発見的規則の一例は、括弧が略語又は語句の頭字語を含むか否かを決定するために、括弧が後に続く語句を抽出する規則を有しても良い。
【００６８】
停止語句は、概して、分析の前に削除される単語を有しても良い。停止語句の幾つかの例は、「講義」又は「ノート」のようなドメイン固有単語、並びに「the」又は「ａ」のような一般的なストップワードを有しても良い。
【００６９】
知識点抽出モジュール２０６は、セグメント化用語シーケンスの一般化サフィックスツリーを構築しても良い。知識点抽出モジュール２０６は、次に、セグメント化用語シーケンスから、繰り返される語句インスタンスを発見するよう構成されても良い。繰り返される語句インスタンスは、セグメント化用語シーケンスの各々について、度数（frequency）で定量化される。幾つかの実施形態では、語句インスタンスは、特定の最大長により制限されても良い。
【００７０】
知識点抽出モジュール２０６は、セグメント化用語シーケンスの度数を調整しても良い。度数は、学習教材１３０の中の語句インスタンスの位置に基づき調整されても良い。位置は、１又は複数の特定の課程教材の中の位置を有しても良い。例えば、学習教材１３０は、知識点を含むテキストのページを有しても良い。ページレイアウト分析は、ページに対して実行されても良い。ページレイアウト分析は、ページの構造、及び該構造の中のどこに、例えば表題、副題、タイトル、図若しくは表の説明文、等に、知識点が存在するか、を評価しても良い。
【００７１】
知識点抽出モジュール２０６は、セグメント化用語シーケンスの結合（cohesion）及び／又は分離（separation）を測定しても良い。結合及び／又は分離の例は、相互情報量及び／又は境界エントロピを有しても良い。結合は、相互情報結合メトリックに従って測定されても良い。及び／又は、分離は、アクセス多様性分離に従って測定されても良い。アクセス多様性分離及び相互情報結合の幾らかの追加の詳細事項は、Pierre  Magistry及びBenoit  Sago、Unsupervised  Word  Segmentation:  The  Case  for  Mandarin  Chinese,  Proceedings  of  the  ５０th  Anuual  Meeting  of  The  Association  for  Computational  Linguistics,  ３８３−３８７  (２０１２)において提供される。当該文献は、参照することにより全体が本願明細書に組み込まれる。
【００７２】
知識点抽出モジュール２０６は、セグメント化用語シーケンスから候補知識点２１４を生成しても良い。階層構造モジュール２２８は、候補知識点２１４を受信し、知識点階層構造２１６を構築するよう構成されても良い。例えば、階層構造モジュール２２８は、調整された度数に基づき、候補知識点２１４の重みを計算しても良い。重みは、度数、ソース分布、及びセグメント化用語シーケンスが現れる学習教材１３０の出典（authority）に従って計算されても良い。知識点が高い度数を有し、多くの異なる課程に含まれており、これらの課程が信頼すべき機関若しくは教授により提供される場合、知識点は、より高い重みを有し、その重要性を反映する。さらに、階層構造モジュール２２８は、候補知識点２１４の出現位置を分析しても良い。階層構造モジュール２２８は、次に、出現位置及び重みに基づき知識点階層構造２１６を構築しても良い。
【００７３】
知識点階層構造２１６の中で、候補知識点２１４の各々は、階層構造レベルを割り当てられても良い。階層構造レベルは、知識点の粒度のレベルに対応しても良く、学習教材１３０の中の知識点の位置に基づいても良い。例えば、第１の階層構造レベルは、要綱又は講義ノートタイトルの中の知識点に割り当てられても良く、第２の階層構造レベルは、サブタイトル又は内容の中の知識点に割り当てられても良い。幾つかの実施形態では、知識点が複数の位置及び複数のソースにおいて見付かった場合、該知識点は、複数の階層構造レベルを割り当てられても良く、階層構造モジュール２０８は、知識点の全てのインスタンスのレベル分布に基づき、階層構造レベルを割り当てても良い。割り当てられるレベルは、大多数の出現を有する知識点のインスタンスのレベルにより決定される。
【００７４】
依存性モジュール２０８は、知識点階層構造２１６を受信し、知識点の間の依存性を推定しても良い。例えば、依存性モジュール２０８は、学習教材１３０のうちの１又は複数の中の、知識点の１又は複数のインスタンスの位置を特定しても良い。依存性モジュール２０８は、学習教材１３０の中の知識点の相対位置を比較しても良い。知識点の１又は複数の対について、依存性モジュール２０８は、学習教材１３０の中の２つの知識点の間の相対位置を決定しても良い。
【００７５】
例えば、図３Ａ及び３Ｂを参照すると、トピック表題３０８である「教師あり学習（supervised  learning）」は、第２のトピック表３１２である「学習理論（learning  theory）」よりも（例えば上に向かって）高い、オンライン学習教材における相対位置を有する。同様に、図３Ｂの講義ノートリスト３３４では、「教師あり学習（supervised  learning）」は、「Lecture  notes  １」に関連し、「学習理論（learning  theory）」よりも、講義ノートリスト３３６において高く位置付けられる。したがって、依存性モジュール２０８は、知識点「教師あり学習（supervised  learning）」が知識点「学習理論（learning  theory）」の前の相対位置を有することを推定できる。知識点の間で推定された相対位置の一部又は全部に基づき、依存性モジュール２０８は、２以上の知識点の間の直接依存性関係を推奨しても良い。例えば、依存性モジュール２０８は、「教師あり学習（supervised  learning）」と「学習理論（learning  theory）」との間の依存性関係を（例えば、教師あり学習を学習理論の前に学習することが有利であり得ることを）更に推定しても良い。
【００７６】
階層構造及び依存性関係から、依存性モジュール２０８は、知識点マップ２１８を生成しても良い。知識点マップ２１８は、知識点の間の階層構造及び依存性関係を有しても良い。知識点マップ２１８の中の知識点の位置は、例えば教師により提案される学習順序を反映しても良い。
【００７７】
提携モジュール２１０は、学習教材１３０のうちの１又は複数を、知識点のうちの１又は複数と提携させるよう構成されても良い。学習教材１３０は、知識点の粒度又は階層構造レベルに従って整列されても良い。例えば、第１の知識点は、特定のページの文脈の中で、用語を有しても良い。用語（及び第１の知識点）は、低い階層構造レベル及び細かい粒度に含まれても良い。したがって、第１の知識点と提携された第１の学習教材は、用語を含む特定ページの特定部分（例えば、１つの文又は段落）を有しても良い。同様に、第２の知識点は、要綱表題を有しても良い。したがって、要綱表題（及び第２の知識点）は、高い階層構造レベル及び粗い粒度に含まれても良い。したがって、第２の知識点と提携された第２の学習教材は、第２の知識点を説明する講義ノートの完全なセットを有しても良い。提携モジュール２１０は、第１の学習教材を第１の知識点と提携させ、第２の学習教材を第２の知識点と提携させても良い。
【００７８】
幾つかの実施形態では、知識点は、学習教材１３０に含まれ得る講義ビデオのようなビデオの１又は複数のセグメントと提携されても良い。ビデオはセグメント化されても良く、ビデオトピックは、米国出願番号第１４/２４５,７２５号、「Topic  Identification  In  Lecture  Videos」、２０１４年４月４日出願に記載のようなものであっても良い。該米国出願は、参照により全体が本願明細書に組み込まれる。
【００７９】
例えば、提携モジュール２１０は、知識点マップ２１８の知識点の各々を学習教材１３０の中で正確に位置を特定しても良い。提携モジュール２１０は、次に、知識点の各々と提携された学習教材１３０を比較しランク付けしても良い。学習教材１３０の比較及びランク付けに基づき、提携モジュール２１０は、特定の学習教材１３０を特定の知識点と提携されても良い。
【００８０】
幾つかの実施形態では、学習教材１３０は、知識点スコア、汎用スコア、及び種類因子の線形結合に従って比較され及びランク付けされても良い。例えば、線形結合は、以下の例示的な学習教材整列式に従って計算されても良い。
ａ×ＫＰＳ＋ｂ×ＧＳ＋ｃ×ＴＦ、  ａ＋ｂ＋ｃ＝１
学習教材整列式において、ａ，ｂ，ｃは、それぞれ、知識点スコア、汎用スコア、及び種類因子に割り当てられた重みを表す。パラメータＫＰＳは、知識スコアを表し、知識点の各々の出現度数及び位置に基づいても良い。パラメータＧＳは、汎用スコアを表しても良い。幾つかの実施形態では、汎用スコアは、米国出願番号第１３/７３１,９９６号、「Ranking  And  Recommendation  Of  Open  Education  Materials」、２０１２年１２月３１日出願において議論されるように計算されても良い。該米国出願は、参照により全体が本願明細書に組み込まれる。パラメータＴＦは、種類因子を表し、学習者又は管理者の選好に基づいても良い。
【００８１】
図４は、本願明細書に記載の少なくとも１つの実施形態に従って構成される、ドメイン知識構造を生成する例示的な方法４００のフロー図である。方法４００は、図１及び２を参照して記載された分析サーバ１０８により幾つかの実施形態においてプログラム制御されて実行されても良い。分析サーバ１０８は、方法４００を実行する又はその実行を引き起こすためにプロセッサにより実行可能なプログラムコード又は命令を符号化し格納している非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、図２のメモリ１２２Ｂ）を含み又はそれに通信可能に結合されても良い。分析サーバ１０８は、方法４００を実行させる又は実行を制御するためにコンピュータ命令を実行するよう構成されるプロセッサ（例えば、図２のプロセッサ２２４）を有しても良い。別個のブロックとして示したが、所望の実装に依存して、種々のブロックは、更なるブロックに分割され、少ないブロックに結合され、又は除去されても良い。
【００８２】
方法４００はブロック４０２で開始し得る。ブロック４０２で、学習教材はクロールされても良い。追加又は代替で、学習教材が受信されても良い。幾つかの実施形態では、学習教材は、公開コースウェア、ＭＯＯＣ、教授の個人ホームページ、学部ホームページ、及びｅブックのうちの１又は複数を有しても良い。学習教材がクロールされている間、動作のうちの１又は複数（例えば、４０４、４０６、４０８、４１０、４１２）が実行されても良い。
【００８３】
ブロック４０４で、構造情報が学習教材から抽出されても良い。追加で、構造情報は、学習教材メタデータ及び半構造フォーマット情報から抽出されても良い。半構造フォーマット情報は、例えば、要綱の構造、講義ノートリスト、講義ノートスライドの構造／フォーマット、ビデオセグメント化、及びビデオセグメントを有しても良い。ブロック４０６で、知識点が学習教材から抽出されても良い。ブロック４０８で、階層構造及び依存性関係が、知識点の間で推定されても良い。ブロック４１０で、知識点は、学習教材のうちの１又は複数と提携されても良い。幾つかの実施形態では、知識点を提携させるステップは、知識点の粒度に基づき、学習教材の中の知識点の各々の位置を正確に特定するステップと、特定の知識点と提携された学習教材を比較し及びランク付けするステップと、を有する。
【００８４】
ブロック４１２で、ドメイン知識構造は、推定された階層構造及び依存性関係に少なくとも部分的に従って組織化された抽出された知識点を含み、及び提携された学習教材を含み、生成されても良い。
【００８５】
当業者は、上述の及び本願明細書に開示した他の手順及び方法において、その処理及び方法で実行される機能が異なる順序で実施されても良いことを理解するだろう。さらに、概略のステップ及び動作は、単に例として提供され、幾つかのステップ及び動作は、開示の実施形態から逸脱することなく、任意であり、より少ないステップ及び動作に組み合わされ、又は追加ステップ及び動作に拡張されても良い。
【００８６】
図５は、本願明細書に記載の少なくとも１つの実施形態に従って構成される、構造情報抽出の例示的な方法５００のフロー図である。方法５００は、図１及び２を参照して記載された分析サーバ１０８により幾つかの実施形態においてプログラム制御されて実行されても良い。分析サーバ１０８は、方法５００を実行する又はその実行を引き起こすためにプロセッサにより実行可能なプログラムコード又は命令を符号化し格納している非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、図２のメモリ２２２）を含み又はそれに通信可能に結合されても良い。分析サーバ１０８は、方法５００を実行させる又は実行を制御するためにコンピュータ命令を実行するよう構成されるプロセッサ（例えば、図２のプロセッサ２２４）を有しても良い。別個のブロックとして示したが、所望の実装に依存して、種々のブロックは、更なるブロックに分割され、少ないブロックに結合され、又は除去されても良い。
【００８７】
方法５００は、ブロック５０２で開始しても良い。ブロック５０２で、学習教材が受信されても良い。ブロック５０４で、リストが、学習教材に含まれる要綱、講義ノートリスト、及び目次のうちの１又は複数から抽出されても良い。ブロック５０６で、学習教材の１又は複数のページのページフォーマット分析が行われても良い。ブロック５０８で、シーケンス境界が検出されても良い。シーケンス境界は、改行、表のセル境界、文の境界、及び特定の句読点のうちの１又は複数に基づき検出されても良い。ブロック５１０で、セグメント化用語シーケンスが生成されても良い。セグメント化用語シーケンスは、リスト及びページフォーマット分析から生成されても良い。セグメント化用語シーケンスのうちの１又は複数は、検出されたシーケンス境界により境界をつけられても良く、（例えば、ページ分析に基づき）学習教材の中の位置を示す位置情報を有しても良い。幾つかの実施形態では、学習教材がクロールされても良い。学習教材がクロールされている間、動作のうちの１又は複数（例えば、５０４、５０６、５０８、５１０）が実行されても良い。
【００８８】
図６は、本願明細書に記載の少なくとも１つの実施形態に従って構成される、知識点抽出の例示的な方法６００のフロー図である。方法６００は、図１及び２を参照して記載された分析サーバ１０８により幾つかの実施形態においてプログラム制御されて実行されても良い。分析サーバ１０８は、方法６００を実行する又はその実行を引き起こすためにプロセッサにより実行可能なプログラムコード又は命令を符号化し格納している非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、図２のメモリ２２２）を含み又はそれに通信可能に結合されても良い。分析サーバ１０８は、方法６００を実行させる又は実行を制御するためにコンピュータ命令を実行するよう構成されるプロセッサ（例えば、図２のプロセッサ２２４）を有しても良い。別個のブロックとして示したが、所望の実装に依存して、種々のブロックは、更なるブロックに分割され、少ないブロックに結合され、又は除去されても良い。
【００８９】
方法６００はブロック６０２で開始し得る。ブロック６０２で、セグメント化用語シーケンスが受信されても良い。セグメント化用語シーケンスは、セグメント化用語シーケンスの、学習教材の中の位置を示す位置情報を有しても良い。ブロック６０６で、セグメント化用語シーケンスの一般的化サフィックスツリーが構築されても良い。ブロック６０８で、繰り返される語句インスタンスが、セグメント化用語シーケンスから発見されても良い。語句インスタンスは、特定の最大長により制限されても良い。ブロック６０９で、セグメント化用語シーケンスの略語が統一されても良い。幾つかの実施形態では、略語は、発見的規則を用いて統一されても良い。ブロック６１０で、発見された繰り返される語句インスタンスの度数が調整されても良い。発見された繰り返される語句の度数は、学習教材の中の語句インスタンスの位置に基づき調整されても良い。
【００９０】
ブロック６１２で、セグメント化用語シーケンスの結合及び／又は分離が測定されても良い。結合は、相互情報結合（mutual  information  cohesion）メトリックに従って測定されても良い。追加又は代替で、分離は、アクセス多様性分離（accessor  variety  separation）メトリックに従って測定されても良い。セグメント化用語シーケンスの結合及び／又は分離の実行は、繰り返されるインスタンスにより幾つかの語句をフィルタリングして除去するのを助けることができる。
【００９１】
ブロック６１４で、停止語句が、セグメント化用語シーケンスから除去されても良い。ブロック６１６で、候補知識点が、セグメント化用語シーケンスから生成されても良い。ブロック６１６から、方法６００はブロック６２４及びブロック６１８に進み得る。ブロック６２４で、範囲の概観が提示されても良い。例えば、範囲の概観は、ユーザディスプレイのような学習者装置のユーザインタフェース装置上で提示されても良い。範囲の概観は、異なる課程及び学習教材及び／又は候補知識点の出現分布を有しても良い。各々の知識点について、概観は、どの課程及び学習教材が現在の知識点を含むか、及び対応する出現及び度数分布を示しても良い。
【００９２】
ブロック６１８で、候補知識点の重みは、調整された度数に基づき計算されても良い。幾つかの実施形態では、知識点の重みは、それが出現する出現度数及び分布の合計数に基づき計算されても良い。例えば、知識点の総出現度数が高く、知識点が現れる異なる課程の数が大きく、及び知識点が現れる異なる学習教材の数が大きい場合、知識点の重みは大きくなり得る。幾つかの実施形態では、重み計算は、次の重み計算式により表される。
Ｗ＝ａ×ＴＦ＋ｂ×ＣＮ＋ｃ×ＬＮ
重み計算式において、ａ，ｂ，ｃは、相対的重要度を調整するために用いられるパラメータである。パラメータＴＦは、知識点の総数を表す。パラメータＷは、重みを表す。パラメータＬＮは、知識点の異なる学習教材の数を表す。パラメータＣＮは、知識点の異なる課程の数を表す。知識点の重みは、最も共通の且つ重要な知識点を見付けるために用いることができる。
【００９３】
ブロック６２０で、候補知識点の出現位置が分析されても良い。例えば、出現位置の粒度が決定されても良い。ブロック６２２で、知識点階層構造が、出現位置に基づき構築されても良い。知識点のうちの１又は複数の階層構造レベルは、学習教材の中の出現位置及び該位置の粒度に基づいても良い。幾つかの状況では、２以上の階層構造レベルが、学習教材の中の出現位置に基づき、特定の知識点に割り当てられても良い。例えば、特定の知識点は、細かい粒度及び粗い粒度で、学習教材の中に現れても良い。これに応答して、階層構造レベルは、特定の知識点が粒度の各々で現れる度数に基づき、特定の知識点に割り当てられても良い。例えば、知識点が最高度数で現れる粒度が、特定の知識点に割り当てられても良い。
【００９４】
図７は、本願明細書に記載の少なくとも１つの実施形態に従って構成される、階層構造及び依存性推定の例示的な方法７００のフロー図である。方法７００は、図１及び２を参照して記載された分析サーバ１０８により幾つかの実施形態においてプログラム制御されて実行されても良い。分析サーバ１０８は、方法７００を実行する又はその実行を引き起こすためにプロセッサにより実行可能なプログラムコード又は命令を符号化し格納している非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、図２のメモリ２２２）を含み又はそれに通信可能に結合されても良い。分析サーバ１０８は、方法７００を実行させる又は実行を制御するためにコンピュータ命令を実行するよう構成されるプロセッサ（例えば、図２のプロセッサ２２４）を有しても良い。別個のブロックとして示したが、所望の実装に依存して、種々のブロックは、更なるブロックに分割され、少ないブロックに結合され、又は除去されても良い。
【００９５】
方法７００はブロック７０２で開始し得る。ブロック７０２で、１又は複数の知識点の位置が、学習教材の中で特定されても良い。ブロック７７０４で、知識点が存在する学習教材の中の知識点の相対位置が、比較されても良い。ブロック７０６で、２つの知識点の間の相対位置が決定されても良い。例えば、幾つかの実施形態では、相対位置は、大多数の順序により決定されても良い。ブロック７０８で、直接依存性関係が、知識点リスト又は階層構造の中の知識点同士の距離に基づき推奨されても良い。ブロック７１０で、階層構造及び依存性関係を表す知識点マップが生成されても良い。
【００９６】
幾つかの実施形態では、知識点マップが提示されても良い。例えば、知識点マップは、図１の分析サーバ１０８のような分析サーバに関連付けられ得るサーバディスプレイで提示されても良い。さらに、知識点は、学習者に提示されても良い。例えば、知識点マップは、学習者装置のユーザディスプレイのようなユーザインタフェース装置で提示されても良い。学習者又は他のエンティティは、ユーザインタフェース装置を介して、知識点を閲覧し又はそれと相互作用しても良い。
【００９７】
本願明細書に記載した実施形態は、以下に更に詳細に議論するように、種々のコンピュータハードウェア又はソフトウェアモジュールを備えた特定用途又は汎用コンピュータの使用を含み得る。
【００９８】
本願明細書に記載した実施形態は、コンピュータにより実行可能な命令又はデータ構造を伝える又は格納しているコンピュータ可読媒体を用いて実施され得る。このようなコンピュータ可読媒体は、汎用又は特定目的コンピュータによりアクセスできる利用可能な媒体であり得る。例として且つ限定ではなく、このようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read−Only  Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically  Erasable  Programmable  Read−Only  Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  Read−Only  Memory）又は他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置又は他の磁気記憶装置、フラッシュメモリ装置（例えば、固体メモリ素子）を含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体、又はコンピュータにより実行可能な命令若しくはデータ構造の形式で所望のプログラムコード手段を伝える若しくは格納するために用いられ汎用若しくは特定目的コンピュータによりアクセス可能な他の媒体を有し得る。上述の組合せも、コンピュータ可読媒体の範囲に包含され得る。
【００９９】
コンピュータにより実行可能な命令は、例えば、汎用コンピュータ、特定目的コンピュータ（例えば、１又は複数のプロセッサ）又は特定目的処理装置に特定の機能又は機能グループを実行させる命令及びデータを有しても良い。本発明の主題は構造的特徴及び／又は方法論的動作に特有の言葉で記載されたが、本発明の主題は、特許請求の範囲に定められる上述の特定の特徴又は動作に限定されないことが理解されるべきである。むしろ、上述の特定の特徴及び動作は、特許請求の範囲の実施の例示的形態として開示されたものである。
【０１００】
本願明細書で用いられるように、用語「モジュール」又は「コンポーネント」は、モジュール若しくはコンポーネントの動作を実行するよう構成される特定ハードウェア実装、及び／又はコンピューティングシステムの汎用ハードウェア（例えばコンピュータ可読媒体、処理装置、等）に格納され及び／又はそれらにより実行され得るソフトウェアオブジェクト若しくはソフトウェアルーチンを表しても良い。幾つかの実施形態では、本願明細書に記載されたのと異なるコンポーネント、モジュール、エンジン及びサービスは、（例えば、別個のスレッドとして）コンピューティングシステムで実行されるオブジェクト又は処理として実施されても良い。本願明細書に記載のシステム及び方法の幾つかは概して（汎用ハードウェアに格納される及び／又はそれにより実行される）ソフトウェアで実装されるように記載されたが、専用ハードウェアの実装又はソフトウェアと専用ハードウェアの組み合わせの実装も可能であり考えられる。この説明では、「コンピュータエンティティ」は、本願明細書で先に定められたようにコンピューティングシステム、又はコンピューティングシステムで実行されるモジュール若しくはモジュールの組合せであっても良い。
【０１０１】
本開示で及び特に添付の特許請求の範囲（例えば、添付の特許請求の範囲の本体）で使用される用語は、概して、広義の（open）用語と考えられる（例えば、用語「含む（including）」は「含むが、限定されない」と解釈されるべきであり、用語「有する（having）」は「少なくとも有する」と解釈されるべきであり、用語「含む（includes）」は「含むが、限定されない」と解釈されるべきである）。
【０１０２】
さらに、特定数の導入された請求項の引用が意図される場合、このような意図は、請求項の中に明示的に示され、このような引用が存在しない場合はこのような意図が存在しない。例えば、理解の助けとして、以下の添付の特許請求の範囲は、請求項の引用を導入するために、「少なくとも１つの」及び「１又は複数の」をいう前置語句の使用を含み得る。しかしながら、このような語句の使用は、同じ請求項が前置語句「１又は複数」又は「少なくとも１つの」及び「ａ又はａｎ」のような不定冠詞を含むときでも、不定冠詞「ａ、ａｎ」による請求項引用の導入がこのような導入された請求項引用を含む任意の特定の請求項をこのような引用を１つだけ含む実施形態に限定することを示すと考えられてはならない（例えば、「ａ」及び／又は「ａｎ」は「少なくとも１つの」又は「１又は複数の」を意味すると解釈されるべきである）。同様のことは、請求項引用を導入するために使用される定冠詞の使用についても該当する。
【０１０３】
さらに、特定数の導入された請求項引用が明示的に引用される場合、当業者は、このような引用が少なくとも引用された番号を意味することと解釈されるべきであることを認識するだろう（例えば、「２つの引用」はそのままで、他の変更が無ければ、少なくとも２つの引用、又は２以上の引用を意味する）。さらに、「Ａ、Ｂ、Ｃ、等のうちの少なくとも１つ」又は「Ａ、Ｂ、Ｃ、等のうちの１又は複数」に類似する慣例が用いられる例では、通常、このような構成は、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、Ａ及びＢを一緒に、Ａ及びＣを一緒に、Ｂ及びＣを一緒に、又はＡ、Ｂ、Ｃを一緒に、等を含むと意図される。
【０１０４】
さらに、２以上の代替用語を表す任意の離接語又は語句は、実施形態の説明、請求項、又は図面の中であるかに係わらず、用語のうちの１つ、用語のうちのいずれか、又は両方の用語を含む可能性を包含すると理解されるべきである。例えば、語句「Ａ又はＢ」は、「Ａ」又は「Ｂ」又は「Ａ及びＢ」の可能性を含むと理解されるべきである。
【０１０５】
本願明細書に記載された全ての例及び条件文は、教育上の目的で、読者が本発明の原理及び発明者により考案された概念を理解するのを助け、技術を促進させるためであり、これらの特に記載された例及び条件に限定されないものと考えられるべきである。本発明の実施形態が詳細に記載されたが、種々の変更、置換及び修正が本発明の精神及び範囲から逸脱することなく行われうることが理解されるべきである。
【０１０６】
以上の実施形態に加え、更に以下の付記を開示する。
（付記１）  １又は複数のプロセッサにより、１又は複数の非一時的記憶媒体に少なくとも一時的に格納される電子学習教材をクロールするステップと、
前記１又は複数のプロセッサにより、前記電子学習教材から構造情報を抽出するステップと、
前記１又は複数のプロセッサにより、前記電子学習教材から知識点を抽出するステップと、
前記１又は複数のプロセッサにより、前記知識点の間の階層構造及び依存性関係を推定するステップと、
前記１又は複数のプロセッサにより、前記知識点のうちの１又は複数を前記学習教材のうちの１又は複数と提携させるステップと、
前記１又は複数のプロセッサにより、前記推定された階層構造及び依存性関係に少なくとも部分的に従って組織化された前記抽出した知識点を含み及び前記提携された学習教材を含むドメイン知識構造を生成するステップと、
を有する方法。
（付記２）  前記学習教材は、公開コースウェア、ＭＯＯＣ（massive  open  courses）、個人ホームページ、学部ホームページ、及び電子書籍（ｅブック）のうちの１又は複数を有する、付記１に記載の方法。
（付記３）  前記構造情報は、前記電子学習教材の学習教材メタデータ及び前記電子学習教材に含まれる半構造化フォーマットから抽出される、付記１に記載の方法。
（付記４）  構造情報を抽出するステップは、
前記電子学習教材に含まれる要綱、講義ノート、及び目次のうちの１又は複数からリストを抽出するステップと、
前記電子学習教材の１又は複数のページのページフォーマット分析を行うステップと、
改行、表のセル境界、文の境界、及び特定の句読点のうちの１又は複数に基づき、シーケンス境界を検出するステップと、
前記リスト及び前記ページフォーマット分析から、セグメント化用語シーケンスを生成するステップであって、前記セグメント化用語シーケンスのうちの１又は複数は、前記検出されたシーケンス境界により境界をつけられ、前記セグメント化用語シーケンスの前記電子学習教材の中の位置を示す位置情報を含む、ステップと、
を有する、付記１に記載の方法。
（付記５）  知識点を抽出するステップは、
セグメント化用語シーケンスの前記電子学習教材の中の位置を示す位置情報を有する前記セグメント化用語シーケンスを受信するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスの略語を統一するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスの一般化サフィックスツリーを構築するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスの繰り返される語句インスタンスを発見するステップであって、前記語句インスタンスは、特定の最大長により制限される、ステップと、
前記学習教材の中の語句インスタンスの位置に基づき、前記発見された繰り返される語句インスタンスの度数を調整するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスの結合及び分離を測定するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスから停止語句を除去するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスから候補知識点を生成するステップと、
前記調整された度数に基づき、前記候補知識点の重みを計算するステップと、
前記候補知識点の出現位置を分析するステップと、
前記出現位置に基づき知識点階層構造を構築するステップと、
前記学習教材の範囲の概観を提示するステップと、
を有する、付記１に記載の方法。
（付記６）  前記結合は、相互情報結合メトリックに従って測定され、
前記分離は、アクセス多様性分離メトリックに従って測定され、
前記略語は、主成分分析又は特異値分解に従って統一され、
前記重みは、出現数、及び前記セグメント化用語シーケンスが現れる特定の学習教材の出典に従って、計算される、
付記５に記載の方法。
（付記７）  前記知識点の各々の階層構造レベルは、前記学習教材の中の前記知識点の粒度レベルに基づく、付記５に記載の方法。
（付記８）  依存性を推定するステップは、
前記学習教材の各々の中の各々の知識点の位置を特定するステップと、
前記知識点が存在する前記学習教材の中の知識点の相対位置を比較するステップと、
前記学習教材の中の２つの知識点の間の前記相対位置を決定するステップと、
前記知識点階層構造の中の前記知識点の間の距離に基づき、直接依存性関係を推奨するステップと、
前記依存性関係を表す知識点マップを生成するステップと、
を有する、付記５に記載の方法。
（付記９）  前記知識点のうちの１又は複数を提携させるステップは、
前記知識点の粒度に基づき、前記学習教材の中の前記知識点の各々の位置を正確に特定するステップと、
特定の知識点と提携された学習教材を比較し及びランク付けするステップと、
を有する、付記１に記載の方法。
（付記１０）  前記学習教材は、知識点スコアにより乗算される第１の重み、一般化スコアにより乗算される第２の重み、及び種類因子により乗算される第３の重みの線形結合に従って、比較され及びランク付けされる、付記９に記載の方法。
（付記１１）  動作を実行するため又は動作の実行を制御するために、プロセッサにより実行可能な符号化されたプログラミングコードを有する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記動作は、
１又は複数の非一時的記憶媒体に少なくとも一時的に格納される電子学習教材をクロールするステップと、
前記電子学習教材から構造情報を抽出するステップと、
前記電子学習教材から知識点を抽出するステップと、
前記知識点の間の階層構造及び依存性関係を推定するステップと、
前記知識点のうちの１又は複数を前記学習教材のうちの１又は複数と提携させるステップと、
前記推定された階層構造及び依存性関係に少なくとも部分的に従って組織化された前記抽出した知識点を含み及び前記提携された学習教材を含むドメイン知識構造を生成するステップと、
を有する、非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１２）  前記学習教材は、公開コースウェア、ＭＯＯＣ（massive  open  courses）、個人ホームページ、学部ホームページ、及び電子書籍（ｅブック）のうちの１又は複数を有する、付記１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１３）  前記構造情報は、前記電子学習教材の学習教材メタデータ及び前記電子学習教材に含まれる半構造化フォーマットから抽出される、付記１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１４）  構造情報を抽出するステップは、
前記電子学習教材に含まれる要綱、講義ノート、及び目次のうちの１又は複数からリストを抽出するステップと、
前記電子学習教材の１又は複数のページのページフォーマット分析を行うステップと、
改行、表のセル境界、文の境界、及び特定の句読点のうちの１又は複数に基づき、シーケンス境界を検出するステップと、
前記リスト及び前記ページフォーマット分析から、セグメント化用語シーケンスを生成するステップであって、前記セグメント化用語シーケンスのうちの１又は複数は、前記セグメント化用語シーケンスの前記電子学習教材の中の位置を示す位置情報を含む前記検出されたシーケンス境界により境界をつけられる、ステップと、
を有する付記１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１５）  知識点を抽出するステップは、
セグメント化用語シーケンスの前記電子学習教材の中の位置を示す位置情報を有する前記セグメント化用語シーケンスを受信するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスの略語を統一するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスの一般化サフィックスツリーを構築するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスの繰り返される語句インスタンスを発見するステップであって、前記語句インスタンスは、特定の最大長により制限される、ステップと、
前記学習教材の中の語句インスタンスの位置に基づき、前記発見された繰り返される語句インスタンスの度数を調整するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスの結合及び分離を測定するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスから停止語句を除去するステップと、
前記セグメント化用語シーケンスから候補知識点を生成するステップと、
前記調整された度数に基づき、前記候補知識点の重みを計算するステップと、
前記候補知識点の出現位置を分析するステップと、
前記出現位置に基づき知識点階層構造を構築するステップと、
前記学習教材の範囲の概観を提示するステップと、
を有する、付記１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１６）  前記結合は、相互情報結合メトリックに従って測定され、
前記分離は、アクセス多様性分離メトリックに従って測定され、
前記略語は、主成分分析又は特異値分解に従って統一され、
前記重みは、出現数、及び前記セグメント化用語シーケンスが現れる特定の学習教材の出典に従って、計算される、
付記１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１７）  前記知識点の各々の階層構造レベルは、前記学習教材の中の前記知識点の粒度レベルに基づく、付記１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１８）  依存性を推定するステップは、
前記学習教材の各々の中の各々の知識点の位置を特定するステップと、
前記知識点が存在する前記学習教材の中の知識点の相対位置を比較するステップと、
前記学習教材の中の２つの知識点の間の前記相対位置を決定するステップと、
前記知識点階層構造の中の前記知識点の間の距離に基づき、直接依存性関係を推奨するステップと、
前記依存性関係を表す知識点マップを生成するステップと、
を有する、付記１５に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１９）  前記知識点のうちの１又は複数を提携させるステップは、
前記知識点の粒度に基づき、前記学習教材の中の前記知識点の各々の位置を正確に特定するステップと、
特定の知識点と提携された学習教材を比較し及びランク付けするステップと、
を有する、付記１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記２０）  前記学習教材は、知識点スコアにより乗算される第１の重み、汎用スコアにより乗算される第２の重み、及び種類因子により乗算される第３の重みの線形結合に従って、比較され及びランク付けされる、付記１９に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【符号の説明】
【０１０７】
１００  学習環境
１０４  学習者装置
１０６  学習者モジュール
１０８  分析サーバ
１１０  分析モジュール
１１４  学習教材サーバ
１２１  ユーザディスプレイ
１２２  ネットワーク
１３０  学習教材
１３２  学習教材メタデータ
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  構造情報抽出モジュール
２０６  知識点抽出モジュール
２０８  依存性モジュール
２１０  提携モジュール
２１２  セグメント化用語シーケンス
２１４  候補知識点
２１６  知識点階層構造
２１８  知識点マップ
２２２  メモリ
２２４  プロセッサ
２２５  サーバディスプレイ
２２６  通信ユニット
２２８  階層構造モジュール
【図１】
0006756158.tif 000002
【図２】
0006756158.tif 000003
【図３Ａ】
0006756158.tif 000004
【図３Ｂ】
0006756158.tif 000005
【図３Ｃ】
0006756158.tif 000006
【図４】
0006756158.tif 000007
【図５】
0006756158.tif 000008
【図６】
0006756158.tif 000009
【図７】
0006756158.tif 000010