(57)【要約】      （修正有）【課題】インタラクティブかつアダプティブに知識及び技能を学習、保持しかつ検索することの効果及び効率を最大化する方法を提供する。【解決手段】方法は、（ａ）学習すべき情報をユーザに提示する段階、（ｂ）学習した情報をユーザに提示する段階、（ｃ）学習した情報が前記ユーザによって知られているかどうかをテストする段階、（ｄ）段階（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）のそれぞれにおけるユーザのパフォーマンスをモニターする段階、（ｅ）段階（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）の少なくとも一つにおけるオペレーション中にユーザの記憶力を測定する段階、（ｆ）段階（ｄ）及び（ｅ）の結果に基づき段階（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）の少なくとも一つの今後のパフォーマンスを変更する段階、及び（ｇ）ユーザの既知感、自信及び既学習判断の少なくとも一つを測定することによってユーザのメタ認知的スキルを決定する段階を具備する。【選択図】図１
2004240437.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）学習すべき情報が学習した情報になるように該学習すべき情報をユーザに提示する段階と、
（ｂ）前記学習した情報のレビューを提供するために前記ユーザに前記学習した情報を提示する段階と、
（ｃ）前記学習した情報が前記ユーザによって知られているかどうかをテストするために該ユーザに情報を提示する段階と、
（ｄ）前記段階（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）のそれぞれにおける前記ユーザのパフォーマンスをモニターする段階と、
（ｅ）前記段階（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）の少なくとも一つにおける前記ユーザのオペレーション中に学習した情報の各アイテムに対する該ユーザの記憶力を測定する段階と、
（ｆ）前記段階（ｄ）及び（ｅ）の結果に基づき前記段階（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）の少なくとも一つの今後のパフォーマンスを変更する段階と、及び
（ｇ）前記ユーザの既知感、自信及び既学習判断の少なくとも一つを測定することによって該ユーザのメタ認知的スキルを決定する段階とを具備することを特徴とする学習方法。
【請求項２】
（ａ）学習すべき情報が学習した情報になるように該学習すべき情報をユーザに提示する段階と、
（ｂ）前記学習した情報のレビューを提供するために前記ユーザに前記学習した情報を提示する段階と、
（ｃ）前記学習した情報が前記ユーザによって知られているかどうかをテストするために該ユーザに情報を提示する段階と、
（ｄ）前記段階（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）のそれぞれにおける前記ユーザのパフォーマンスをモニターする段階と、
（ｅ）前記段階（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）の少なくとも一つにおける前記ユーザのオペレーション中に学習した情報の各アイテムに対する該ユーザの記憶力を測定する段階と、
（ｆ）前記段階（ｄ）及び（ｅ）の結果に基づき前記段階（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）の少なくとも一つの今後のパフォーマンスを変更する段階と、及び
（ｇ）前記ユーザによって供給された優良なレスポンスに基づき時間にわたって前記学習した情報の忘却のレートをモデル化する忘却曲線を決定する段階とを具備することを特徴とする学習方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習用システム、装置及び方法に関し、特に、様々な要因及び入力情報に基づいて知識及び技能を学習、保持、検索する柔軟的計画を含む知識及び技能を学習、保持、検索する効果及び効率を対話的（インタラクティブ）かつ適応的（アダプティブ）に最大化するシステム、装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の学習用システム及び方法は、キュー及びレスポンス・システムのような、対連合フォーマットで学習するアイテムを表すことに集中していた。これら従来のシステム及び方法は、学生の自発性及びメタ認知技能にかなり依存しており、従って変化する効果及び効率の程度を有していた。更に重要なことに、そのような従来の方法及びシステムは、迅速に知識或いは技能を実際に取得し、学生が知識及び技能を長期間にわたり高度な保持に維持することを確実にし、かつ学生が後日において自動的に知識及び技能を検索することに関して、学生に非常に限られた成功を有している。
【０００３】
よく知られた従来技術の方法では、対連合学習方法は、例えば、マニュアル或いはコンピュータを介して電子的に提示されうるフラッシュカードのグループに組込まれる。そのような方法の一般的な例では、学生は、フラッシュカードを二つのグループ、既知及び未知、に分けることによって開始する。学生は、フラッシュカードの一つの側の質問をまず見てそして質問に対するレスポンスを示すことによって各未知のフラッシュカードを学習する。次いで学生は、カードを裏返して、与えられている解答を見る。学生は、彼の解答を正しい解答と比較することによって彼のレスポンスの妥当性を判断する。学生が対連合を学習した又は“理解した”と思うならば、そのフラッシュカードは、既知のアイテムのグループに置かれる。学生が第１の未知グループのフラッシュカードの全てを学習し、かつフラッシュカードの全てが既知のフラッシュカードのグループに転送された場合に、学生は、上述したような方法で既知のアイテムのグループを復習しうる。代替的方法では、カードは、学習のためにシャッフルされうる。そこで、この方法では、学習及び復習は、一定の計画又はシーケンスなしに、正しいレスポンスを決定するためにフラッシュカードを単に見ることによりかつ所望によりフラッシュカードを復習することにより学生によって実行される。
【０００４】
ビー・エフ・スキナー(B. F. Skinner)により発明された別の方法では、学習及び復習の方法が提供される。特に、スキナーは、多数の対連合質問及び解答を供給するマシンを開示する。学習マシンは、質問を提示するエリア、及びユーザがそれらの質問に対する解答を書き込むエリアを有する。質問が提示されたされたときには、正しい解答は、見えない。学生は、質問を読みそして提示されたエリアに解答を書き込む。ユーザは、ハンドルを回してクリアプラスチックシールドで彼の解答を覆うと同時に正しい解答を見させる。ユーザは、彼のレスポンスの妥当性を判断する。ユーザが彼の解答が妥当であると判断したならば、彼は、レバーを摺動して質問及び解答シートに穴を開けそしてハンドルを回して次の質問を見せる。解答が不適当であると判断されたならば、ユーザは、ハンドルを単に回して次の質問を見せる。最初に全ての質問が解答された後、ユーザは、質問及び解答を通して第２のパスを行なうことができる。マシンは、不正解に解答された質問の復習を提示するように最初のパスで不正解に解答された質問だけが第２のパスの間中見ることができるように動作する。それゆえに、この通常の方法は、ミスした質問の復習を可能にする幼稚な方法を提供する。
【０００５】
少し更に進んだ方法は、セバスチャン・ライトナー(Sebastian Leitner)によって発明されかつ“So Lernt Man Lernen”に記述されている。方法は、上述した方法のようにフラッシュカードを学習することを含むが、しかし更に、復習スケジュールを計算するために特別に構築されたボックスを使用することを含む。特に、ボックスは、第１のコンパートメントから第５のコンパートメントまで奥行が増す５つのコンパートメントを有する。ライトナーの方法によれば、学生は、第１のコンパートメントを満たすために充分な“未知”のフラッシュカードを取りかつそれらを第１のコンパートメントに置く。学生は、ボックスから最初のカードを取り出しかつ質問を読むことにより開始する。次いで、学生は、解答を構築しかつそれをカードの裏側の正しい解答と比較する。学生が正しければ、学生は、フラッシュカードを第２のコンパートメントに置く。学生が解答を構築できないならば、又は学生の解答が正しくないならば、学生は、フラッシュカードを第１のコンパートメントのカードのグループの後ろに置く。この処理は、カードの全てが第２のコンパートメントに移動されるまで続きそして学生は、学習セッションを止める。次の学習セッションは、新しい“未知”のカードを第１のコンパートメントに置くことによった開始する。勉強及び仕分けの処理は、もう一度、カードが第１のコンパートメントに残らなくなるまで上述したように行われる。後日、第２のコンパートメントは、先の学習セッションの間にそこに置かれたカードで満たされるであろう。その時、学生は、第２のコンパートメントのカードを勉強し始めるが、今回は、既知のカードが第３のコンパートメントに置かれかつ未知のカードが第１のコンパートメントの後ろに置かれる。新しいカードは、第１のコンパートメントに継続的に導入されかつそれらが学習及び復習されるときにコンパートメントを介して移動される。容易に覚えられるかまたは知られたカードは、浅いコンパートメントから深いコンパートメントに移動され、従ってあまり頻繁に復習されなくなる。学習することが難しいカードは、頻繁な復習のために浅いコンパートメントに戻される。この方法は、アイテムの困難性に基づく学習されたアイテムのスケジュールされた復習の幼稚な形式を提供する。
【０００６】
ライトナーの方法のコンピュータ利用バージョンは、Lernkartei PC 7.0という名称のドイツ語コンピュータ・ソフトウェア・プログラム及びALICE (Automatic Learning In a Computerized Environment：コンピュータ化された環境における自動学習) 1.0という名称のスペイン語コンピュータ・ソフトウェア・プログラムで提供される。ALICE 1.0では、質問及び解答ユニットは、ユーザに提示されかつ多数のカード及び勉強セッション間の休憩は、ユーザの仕事慣習に適応するように分配される。
他の通常の方法は、復習のためにアイテムを表すようなシステムを開発することの重要性を認識している。例えば、ポーランドのPiotr Wozniakによって開発されかつ“SuperMemo”と呼ばれるコンピュータ・プログラムは、対連合の長期間保持を維持すべく反復の間隔を決定するために記憶トレースの衰退の数学的モデルを用いる。
【０００７】
コリンズ(Collins)等に許可された米国特許第５，５４５，０４４号公報、第５，４３７，５５３号公報及び第５，５７７，９１９号公報に記述された別の従来技術の方法では、対連合は、学習のためにユーザに提示される。しかしながら、上述した通常の方法とは異なり、この発明では、ユーザは、ユーザがアイテムを実際に知っているか、または質問に対する正しい解答を知っているかではなく、特定のアイテムが既知であるか又は未知であるということを理解されるかをまず質問される。即ち、ユーザは、実際に何が正しいレスポンスであるかではなく、それらがキューに対する正しいレスポンスを知っているとそれらが考えているかどうかというを決定することを要求される。次いで、一連の理解された既知のアイテム及び理解された未知のアイテムは、生成されかつ学習のためにキュー及びレスポンスの形式でユーザに提示される。上述した第１の通常の方法と同様に、理解された未知及び既知のアイテムの質問は、ユーザに提示され、ユーザは、提示されたキューへのレスポンスを構築しそして構築したレスポンスを正しいレスポンスと比較する。
【０００８】
【特許文献１】米国特許第５，５４５，０４４号公報
【特許文献２】米国特許第５，４３７，５５３号公報
【特許文献３】米国特許第５，５７７，９１９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上述した従来技術の方法は、知識及び技能を学習、保持、検索するためにわずかに効果的であることが一般に証明されている。従来技術の方法は、ユーザの認知作業負荷の一部を結果として消費する学習、復習及び試験プロセスをスケジュールしかつ管理することをユーザに要求することにより知識及び技能を学習、保持、検索する効率を低減する。認知作業負荷は、人間のような生物が特定の期間に生成できる頭脳労働量である。学習から認知作業負荷のあるものを転用することによって、生物は、学習が邪魔されかつ学習に対して利用可能な認知資源の全てをささげることができない。
【００１０】
更に、ユーザが理解した知識の主観的判断を行なうので、それらは、自分の学習ペースに合せた型の勉強に固有のある一定の認知錯覚によって歪められる方法にフィードバックを供給する。これらの主観的入力は、可能である方法よりも効果的でない学習を結果として生ずる。更に、従来技術の方法のあるものが学習又は復習又は試験の進歩（プログレス）をモニタしても、将来の学習又は復習又は試験は、学生の実際のパフォーマンスの結果に基づいて変更されない。
【００１１】
更に、ほとんどの従来技術の方法は、人又は生物が、以前に学習したアイテムを思い出すことを試みるためにかなりの認知努力を費やさなければならないような想起のレベルに知識及び技能を訓練又は教示することだけを追求する。通常の方法は、パフォーマンスが、意識的努力又は注意力なしの非常に敏捷なレスポンスによって特徴付けられるような無意識のレベルまで知識又は技能を訓練又は教示することに成功していない。
【００１２】
また、人間及び他の生物が知識及び技能を符号化し、蓄積しかつ検索する方法を説明することを追求する学習、記憶及びパフォーマンスに関する多くの異なる理論、科学的法則、及び概念が存在している。これらの理論、法則、及び概念は、研究されているけれども、それらは、知識及び技能を学習、復習及び検索することを改良するために相助作用的かつ効果的な方法で定量的に測定されかつ適用されていない。更に、従来技術の方法は、彼らのメタ認知技能を監視しかつ改良することによって優れた学習者になるように学生を訓練せず、学習したアイテムを符号化しかつ想起するための能力における無意味な改良を単に供給するだけである。
【００１３】
本発明は、上記従来の学習システム及び方法における問題点に鑑みてなされたものであり、インタラクティブかつアダプティブに知識及び技能を学習し、保持しかつ検索することの効果及び効率を最大化する方法を提供することをその課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の上記課題は、（ａ）学習すべき情報が学習した情報になるように該学習すべき情報をユーザに提示する段階と、（ｂ）前記学習した情報のレビューを提供するために前記ユーザに前記学習した情報を提示する段階と、（ｃ）前記学習した情報が前記ユーザによって知られているかどうかをテストするために該ユーザに情報を提示する段階と、（ｄ）前記段階（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）のそれぞれにおける前記ユーザのパフォーマンスをモニターする段階と、（ｅ）前記段階（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）の少なくとも一つにおける前記ユーザのオペレーション中に学習した情報の各アイテムに対する該ユーザの記憶力を測定する段階と、（ｆ）前記段階（ｄ）及び（ｅ）の結果に基づき前記段階（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）の少なくとも一つの今後のパフォーマンスを変更する段階と、及び（ｇ）前記ユーザの既知感、自信及び既学習判断の少なくとも一つを測定することによって該ユーザのメタ認知的スキルを決定する段階とを具備する学習方法によって達成される。
【００１５】
本発明の上記課題は、（ａ）学習すべき情報が学習した情報になるように該学習すべき情報をユーザに提示する段階と、（ｂ）前記学習した情報のレビューを提供するために前記ユーザに前記学習した情報を提示する段階と、（ｃ）前記学習した情報が前記ユーザによって知られているかどうかをテストするために該ユーザに情報を提示する段階と、（ｄ）前記段階（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）のそれぞれにおける前記ユーザのパフォーマンスをモニターする段階と、（ｅ）前記段階（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）の少なくとも一つにおける前記ユーザのオペレーション中に学習した情報の各アイテムに対する該ユーザの記憶力を測定する段階と、（ｆ）前記段階（ｄ）及び（ｅ）の結果に基づき前記段階（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）の少なくとも一つの今後のパフォーマンスを変更する段階と、及び（ｇ）前記ユーザによって供給された優良なレスポンスに基づき時間にわたって前記学習した情報の忘却のレートをモデル化する忘却曲線を決定する段階とを具備する学習方法によって達成される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
上述した課題を解決し、他の重要かつ以前には達成できなかった効果を提供するために、本発明の好ましい実施例は、学習した知識又は技能の忘却を最小化又は排除すると共に、ユーザの認知作業負荷又は頭脳労働を最小化する対話的（インタラクティブ）かつ適用的（アダプティブ）方法で知識及び技能を学習、復習及び検索することの効果及び効率を最大化するための種々の装置及び方法を含むシステムを提供する。
【００１７】
更に、本発明の好ましい実施例は、記憶強度の所望のレベル、知識又は技能が必要な場合の日付、システムを使用するための利用可能性のスケジュール及び多くの他の要因のような、入力情報のユーザ又は他のソースからのオバート（公然の）及びコバート（潜在的な）入力に応じて柔軟にかつ効率的にユーザに知識及び技能を符号化させ、蓄積させかつ検索させる装置及び方法を含むシステムを提供する。
【００１８】
更に、本発明の好ましい実施例は、ユーザ、管理者又は他の入力情報ソースに学習すべき情報を対話的にかつ柔軟に入力させ、学習すべき混乱性があるアイテムを識別させ、知識又は技能の初期学習及び最終保持の所望のレベルを選択させ、かつ知識又は技能の学習、復習及び試験に関する学習、復習、試験及び他の入力情報に係わる選択を入力させることによって、システムの使い易さを最大化しかつ知識及び技能の学習、保持、及び検索の結果を最大化する種々の装置及び方法を含むシステムを提供する。これら及び他の入力情報に基づいて、システムは、ユーザが所望の期間内で所望の学習の程度を達成するということを保証するために最も効率的な方法で学習、復習及び試験動作の動作をスケジュールする。
【００１９】
更に、本発明の好ましい実施例は新しい知識又は技能をユーザに提供するためのLearn Module（学習モジュール）、以前に学習した知識又は技能の保持の所望のレベルを維持するために以前に学習した知識又は技能をユーザに提供するためのReview Module（復習モジュール）、及び以前に学習した知識又は技能の試験のためのTest Module（試験モジュール）を含む装置及び方法を含むシステムを提供する。３つのモジュールのそれぞれは、他の二つのモジュールと対話するように構成されるのが好ましくかつLearn, Review及びTest Modulesのそれぞれの将来の動作及びそれらのスケジューリング（日程計画）は、動作の効果及び効率を最大化するために３つのモジュールにおける以前のパフォーマンスに基づきうる。
３つのモジュールにおける以前のパフォーマンスに対するLearn, Review, 及びTestモジュールの対話及びスケジューリングに基づくことによって達成された利点は、ユーザがより効果的かつ効率的に知識及び技能を符号化し、蓄積しかつ検索するように３つの主モジュールのそれぞれの更なる組合された効果及び効率並びに総括的動作を達成すると共に、優れた学習者になることを含む。
【００２０】
また、本発明の好ましい実施例は、神経科学（学習及び記憶に関連付けられた神経システム、細胞及び分子機構の科学的研究）、認知心理学（内部頭脳プロセスを重要視する心理学へのアプローチ）、及び行動心理学（外部又は内部刺激に応じて発生した動作（アクション）又は反動（リアクション）を重要視する心理学へのアプローチ）のような複数の科学的原理、並びに：能動的想起（学生が提示された対になったキュー及びレスポンスを単に観察するような受動的想起とは反対に、それにより学生が提示されたキューへのレスポンスを構築するプロセス）、代替強制選択方法（キューが提示されそれに続いてディストラクタ（正解以外の選択肢）と呼ばれる複数の代替選択中に正しいレスポンスがランダムに配列され、かつ学生がディストラクタから正しいレスポンスを識別しなければならないような認識のレベルに敏感な記憶強度のテスト）、喚起（そのフィーリングが発汗（作用）、瞳孔径、呼吸（作用）及び他の生理学上の反動、及び、情報処理、特に、情報の符号化及び検索に影響を及ぼす、生理学上の変化を伴うだいたいエネルギッシュなフィーリングの学生の経験）、注意力（他の全ての排除に対して現行経験のある一定の形態に焦点を合せることによって精神的に集中する能力又はパワー）、自律性（自動性）（意識的注意力又は努力なしで俊敏なレスポンスによって特徴付けられるパフォーマンス）、聴覚復唱ループ（ループがおおよそ１．５〜２．０秒に対応する情報を保持することが可能であるような、記憶に言葉の情報を維持するために、通常、サブヴォーカル・スピーチを介した、復唱の処理）、古典的条件付け（無条件レスポンスを呼出す生物学的に重要な無条件刺激と対になっている中性条件付き刺激への条件付きレスポンスを表示するために生物がくるような手順）、認知作業負荷（学生が特定の期間に生成するかまたは生成することができる頭脳労働の量）、自信（構築されたレスポンス又は主観的評価の正確さの確実性の程度に関してなされた主観的判断）、固定（比較的遷移状態にある情報が、より不変な、検索可能な状態に変換された場合の記憶形成における初期期間）、固定期間（より不変な、検索可能な状態への変換が発生する期間）、接近（時間において互いに近接して発生又は提示される二つのアイテム）、偶発性（条件付き関連を形成するために必要な、一つのアイテムの発生が別のアイテムが発生する確率を増大するように提示又は発生する二つのアイテム）、識別（二つ以上のアイテムの間の相違いに気付くことによって二つ以上のアイテムの間を区別する動作）、学習し易さ（何が学習することが容易であり難しいかについての予測の形で知識獲得の前になされるメタ認知判断）、符号化特異性（記憶が形成されたときに存在していた同じキューの存在においてテストされた場合に記憶パフォーマンスがよいという理論）、符号化可変性（所望のレスポンスを発生するために複数のキューが利用可能である場合に記憶パフォーマンスがよいという理論）、フィーリング・オブ・ノーイング（既知感）（所与の、現在想起不能なアイテムが知られているか又は後続の維持テストで思い出されるような知識又は技能獲得の間又は後になされるメタ認知判断）、汎用化（レスポンスがそれが条件付けられたもの以外のキューによって呼び出される場合）、習慣性（刺激に対して反復して露出された結果としてのレスポンスにおける減少）、道具的条件付け（特定の刺激が発生しかつ生物がレスポンスを生成したならば、特定の報酬が発生するような状況）、記憶の干渉（二組の材料の学習間の負の関係）、既学習判断（現在想起可能なアイテムの将来の試験パフォーマンスについての予測である知識獲得中又は直後のメタ認知判断）、骨折り損効果（自分の学習ペースに合せた型の勉強において、学生が努力の割り当てを決定しかつあらゆる利益が導出される点を超えてしばしば勉強するメタ認知判断を行なう）、想起の潜伏期（提示されたキューに対するレスポンスを構築するために必要な時間の長さ）、学習無力（負の補強が学生のパフォーマンスとは独立して供給される場合、学生は、あたかも状況に対して何の制御もないかのように行動する）、長期増強（適格な刺激が脳のあるエリアに供給される場合、更なる刺激に対して細胞のレスポンスの大きさに長期増大がある）、記憶活性化（最近想起されたアイテムがそうでないものよりも比較的高い活性化を有するような記憶のアイテムの利用可能性）、記憶強度（反復演習で増大すると共に、キューが記憶の記録を活性化することができる程度を表す記憶の特質）、メタ認知（頭脳処理、特に学習及び検索の動作に関連するものを監視しかつ制御する処理）、過剰学習（学生が提示されたキューに対する正しいレスポンスを構築することが最初にできる点を通り過ぎて続ける学習）、対連合学習（キューと共に提示された場合に学生がレスポンスを与えるために学習するような記憶手順）、パフォーマンス（学習の観察可能な特質；信号を雑音から識別するために能力によってしばしば測定される）、想起の確率（学生が提示されたキューに対する正しいレスポンスを構築できる見込みの測定）、高速連続視覚提示（それぞれがディスプレイの同じ位置で、連続的に、一度にテキストの１節、一つの語又は語句の提示であり、読む速さを増大しかつ通常の読みで要求される眼の素早い動きを削除する）、リハーサル（情報を覚えるために自分自身で情報を反復する処理）、強化（補強）（褒美又は罰のような特に強力な事象を伴う行動に従う）、検索演習効果（記憶からアイテムを検索する動作は、そのアイテムの後続の検索アクセスを容易にしかつ検索の動作は、記憶におけるアイテムの提示を強化するだけでなく、それは、検索処理も向上する）、再学習における節約（初期学習授業（セッション）で達成したものと同じ基準までアイテムを再学習するために必要な時間の量を測定することによって計算される記憶強度の測定）、感作（刺激に対する反復露出の結果としてのレスポンスにおける増加）、連続位置効果（順次に学習されたリストの開始及び終りにおけるアイテムは、リストの中間にあるアイテムよりも容易に覚えられるという観察）、信号検出理論（信号の存在についての決定を行なうときに観察者が用いる基準を測定しかつ観察者の決定基準とは独立な観察者の感度を測定するために用いられる方法）、スペーシング効果（勉強時間の所与の量に対して、間隔が保たれた提示が一纏めの提示よりも実質的に優れた学習パフォーマンスをもたらすということの発見）、一日の時間効果（一日の時間に依存する概日リズムに関する学習タスク及び他の要因のパフォーマンスにおける相違）、変換最適処理（記憶パフォーマンスは、アイテムが学習又は勉強中に処理されたのと同じ方法で学生がアイテムを処理する場合に優れているという概念）、覚醒（近接かつ連続的注意力を注ぐ処理）、Von Restorff効果（全てが異なるカテゴリからであるアイテムの連続的リストの一部として学習された一つのカテゴリからのアイテムは、リストのその回りからのアイテムよりも容易に想起されるという観察）及び、個々に及び他の要因との組合せの両方で、新規かつ独自な方法で適用される多くの他の重要な要因を含む科学的原理により量的に基づきかつ対話的に変更される知識又は技能を符号化し、格納しかつ検索することの非常に効果的な方法を提供する種々の方法及び装置を含むシステムを提供する。初めて、上記一覧に示した要因又は現象は、定量的に測定され、かつこれらの要因の効果の測定は、以前には決して得ることができなかった結果を達成するために知識及び技能を学習し、復習し、かつ試験する処理を対話的かつ適用的に変更するために用いられる。
【００２１】
上記一覧に示した要因は、過去に研究され、かつその効果がしばしば測定されたにもかかわらず、その測定は、最大効果及び効率を達成するために知識及び技能の将来の符号化、格納及び検索を連続的かつ対話的に変更するために定量化されなかったしそしてフィードバックシステムに用いられもしなかった。
【００２２】
本発明の好ましい実施例のシステム、装置及び方法は、あらゆるフォーマットであらゆるタイプの知識及び技能の学習、復習及び試験を行なうために用いられ得る。“コンテント”と称される、学習され、復習されかつ試験される知識又は技能を含む情報は、テキスト・ソース、画像ソース、可聴サウンド・ソース、コンピュータ、インターネット、機械装置、電気装置、光学装置、実際の物理的世界、等を含むがそれらに限定されないあらゆるソースから取得することができる。また、コンテントは、システムに既に含まれ得るか又はユーザ、管理者又は他の情報のソースによって入力され得る。学習され、復習されかつ試験される知識又は技能は、本発明の好ましい実施例ではキュー及びレスポンス又は質問及び解答の形式で提示されうるが、学習され、復習されかつ試験されるアイテムを提示するための他の方法及びフォーマットを用い得る。
特に、コンテントは、学習し易いように対連合（キュー及びレスポンス）フォーマットで構成されるのが好ましい。対連合は、視覚的、聴覚的、筋覚（運動感覚）的に、或いは知識又は技能を伝達できるような他の方法で提示されうる。また、コンテントは、技能ベースの学習に対して連続又は非連続手続き的順番で構成され得る。明示的又は潜在的対レスポンスを伴うキューのあらゆる形式が存在するようなあらゆる他の構成は、本発明の好ましい実施例のシステム、方法及び装置における使用に適切である。
【００２３】
一つの特定の実施例では、システムは、Learn Module, Review Module及びTest Moduleを含み、それぞれは、他の二つのモジュール並びに特定のモジュールそれ自体におけるパフォーマンス及びユーザ結果に基づいて対話しかつ適用するように構成される。即ち、Learn Module, Review Module及びTest Moduleのそれぞれの動作及び機能は、ユーザが全てのモジュールでどのようにパフォーマンスしたかに従って変更されるのが好ましい。Learn Module, Review Module及びTest Moduleは、最大の効率及び効果で情報を符号化させ、格納させかつ検索させるシステムの主エンジンを定義するのが好ましい。
【００２４】
Discriminator Module(識別モジュール)は、混乱し易いアイテムの学習、復習及び試験を援助するために主エンジンに含まれ得る。
【００２５】
また、Schedule Module（計画モジュール）も、Learn, Review及びTest Moduleｓのそれぞれの動作のタイミングを計画するために主エンジンに含まれ得る。スケジューリングは、入力情報に加えて、Learn, Review及びTest Moduleｓのそれぞれでのユーザのパフォーマンスに基づくのが好ましい。Schedule Moduleは、通常ユーザの責任である全てのスケジューリング・プランニング及びタスクを完全に削除し、それによりユーザが知識又は技能の学習、復習及び試験に完全に没頭できる認知作業負荷及びメタ認知技能をかなり増大する。
【００２６】
更に、Progress Moduleは、システムに入力をかつ何時でも望ましいときにユーザにフィードバックを供給するようにLearn, Review及びTest Moduleｓにおけるユーザのパフォーマンスを監視するために主エンジンに含まれ得る。Progress Moduleは、ユーザがユーザのメタ認知技能を増やすことができかつ本発明の好ましい実施例のシステム及びまたシステムの外部の両方でより優れた学習者になるような方法で学習、復習及び試験の処理についてユーザに重要な情報を提示する。
【００２７】
また、Help Moduleは、ユーザに、システムが動作する方法及びモジュールのそれぞれ及びその機能についての更なる命令及び情報を獲得させるために供給されうる。Help Moduleは、ユーザが問題を有しておりかつそのような問題を克服しかつシステムを使用し易くするための情報及び支援を供給する場合を対話的に決定するヘルプ支援を含みうる。Help Moduleは、視覚的、図式的、筋覚的又は他のタイプのヘルプ情報を供給しうる。
先の段落で説明した本発明の好ましい実施例では、システムは、Learn, Review及びTest Moduleｓの対話的組合せを含むのが好ましいけれども、各モジュールは、別々に動作することができ、かつ各モジュールは、以下に説明するような、固有かつ新規な特徴を有し、それらは、素子の新規の組合せ及び上述した主エンジンの対話的及び適応的動作に独立であるということに注目すべきである。
【００２８】
更に、他のモジュールが供給されかつ上述したシステムで用いられうる。これらの他のモジュールは、主エンジンの一部として含まれないのが好ましいが、その代わり、主エンジン又はその中の種々のモジュールと対話するように構成されるのが好ましい。例えば、Create Moduleは、の外側に供給されうるが、学習され、保持され又は検索される知識又は技能の入力を許容するために主エンジンに動作的に接続されうる。そこで、Create Moduleは、カスタマイズされたレッスンを生成するようにユーザ、管理者又は他のパーティに学習されるアイテムを入力、編成、変更及び管理させる。
【００２９】
また、Input Moduleが含まれかつCreate Moduleと同様に構成されうる。Input Moduleは、ユーザ、管理者又は他のパーティに、主エンジンのモジュールの動作に影響を与えうるあらゆる情報を入力させるように構成されるのが好ましい。そのような入力情報は、起動させるのが望ましい主エンジンモジュール、学習、復習又は試験のスケジューリングにおける変更、学習、復習及び試験に影響を与えるリアルワールドフィードバックについての情報、及びシステム及び主エンジンに含まれるモジュールの総括的動作に関連するあらゆる他の情報を含みうる。
【００３０】
また、Connect Moduleは、外側に供給されうるが、主エンジンに接続される、コンピュータ、インターネット、パーソナル・ディジタル・アシスタント、移動電話機、及び他の通信又は情報伝送装置のような全ての外部システムに対する主エンジンに動作的に接続される。事実、Connect Moduleは、情報のあらゆるソースを主エンジンに入力させ、複数のユーザに同時にシステム及び主エンジンを使用させ、システムが通信できるように複数のシステム又は主エンジンを互いに接続させることを含む様々な目的に対して用いられうる。Connect Module（接続モジュール)を介して他の適当な接続を達成しうる。
本発明の別の好ましい実施例は、学習される知識又は技能が学習された知識又は技能になるように学習される知識又は技能を提示し；学習中に知識又は技能が提示された方法とは異なる方法で復習のために学習された知識又は技能を提示し；かつ学習した知識又は技能が実際に学習されたかどうかを復習または試験するために知識又は技能を提示する段階を含む学習方法を提供する。方法は、上記段階のそれぞれを監視しかつユーザが監視又はスケジューリング変更が生じているということを知ることなく各段階における進歩に基づいて各段階のスケジューリングを変更する段階を含む。
上記したように、Input Moduleに関して、主エンジン及びそれによって実行される方法は、リアルワールドと通信することができ、リアルワールド情報に基づきフィードバック、情報交換及び主エンジンのモジュールの動作の変更を許容する。これらのモジュールの全ては、Schedule Moduleと対話して３つのモジュールの一連の動作を決定し、かつ種々の入力ソースからの入力情報にレスポンスしかつ学習、復習、及び試験処理の動作の計画を最適化する処理を計画するのが好ましい。
【００３１】
本発明の好ましい実施例の種々の方法及び装置を含む、システムは、システムを非常にストリームライン化しかつユーザがシステムのモジュールのいずれかを動作する毎に進歩的に使用を容易にする高度に適応的なインタフェースを有すべく構築される。システムは、パスワード又は他のテキスト的、図式的、生理的又は各ユーザを識別する他の識別データのような識別情報について新しいユーザをプロンプトするのが好ましい。そして、適応的インタフェースは、使用のパターン、及びどのレベルの技能でその特定のユーザがシステムを動作していたかを決定する。この情報に基づいて、システムは、ユーザのシステムの習熟レベルに適応しかつシステムを使用することを容易にしかつより迅速にするためにユーザに対する情報の提示を変更する。例えば、特定のユーザがシステムを多くの数回、成功裏に動作したならば、キュー、命令、ヘルプメッセージ及び他の段階をスキップしうる。好ましくは、上級ユーザがシステムを動作する方法を忘れたならばHelp moduleを利用可能であるのが好ましい。
【００３２】
本発明の好ましい実施例の種々のシステム、方法及び装置は、インターネットベース・システムで使用される信号搬送波フォーマット、コンピュータ、電話機、パーソナル・ディジタル支援又は他の情報伝送装置のようなプロセッサ・ベース・システムでの動作のためのコンピュータ・ソフトウェア又はマシン実行可能又はコンピュータ実行可能コード、を含む種々の形式を取り得る。また、本発明の好ましい実施例のシステム、方法及び装置は、オーディオ・テープ、ビデオ・テープ、カレンダ、書籍、及びあらゆる他の文書を含むぺーパー・ベース・システムを含むがそれに限定されない非プロセッサ・ベース・システムに適用されうる。
【００３３】
本発明の好ましい実施例のシステム、方法及び装置を用いて学習され、復習されかつ試験されるアイテムは、限定されない。即ち、学習され、復習されかつ試験されるアイテムは、あらゆる知識、技能、又は情報の他のアイテム或いは最初に学習しかつ後日に検索するか、又は知識ベース又は技能ベースを上達させ又は構築し、行動又は思考処理を変え、かつ他のアイテムを学習、復習及び試験するための能力を増大させるために用いることが望ましい訓練素子でありうる。例えば、本発明の好ましい実施例のシステム、方法及び装置は、全てのタイプの教育的授業及び指導、教育的指導に対する試験準備及びＣＰＡ、弁護士試験、等のような種々の認可、社員教育、軍隊及び国軍訓練、警察官及び消防隊／救助隊員の訓練、消費者の好み及び購入パターンの生成、言語修得、楽器演奏学習、タイプ学習、種々の知識又は技能を含むあらゆる他の応用に用いられうる。即ち、本発明の好ましいシステム、方法及び装置のリアルワールドアプリケーションは、あらゆる意味において限定されない。
【００３４】
本発明の好ましい実施例の他の特徴、効果、素子及び変更は、以下の本発明の詳細な説明からより明らかになるであろう。
【００３５】
本発明のより完全な理解及びその付随的効果の多くは、添付した図面に関連して考慮した場合に好ましい実施例の以下の詳細な説明を参照することによって更に理解できるようになることにより、容易に得られるであろう。
【実施例】
【００３６】
以下、複数の図面を参照して、本発明の複数の好ましい実施例を説明する。以後、同じ参照番号は、複数の図面に亘り同じ又は対応する構成部分を示す。
【００３７】
図１は、本発明の好ましい実施例によるシステム１０の概略図を示す。システム１０は、知識及び技能を学習し、保持しかつ検索する効果及び効率を最大化するように構成されかつ動作する。このシステム１０における知識は、事実に関する情報の知識のような断定的知識に関するのが好ましい。このシステム１０における技能は、タスクを実行する方法の知識のような手順的知識に関するのが好ましい。勿論、他のタイプの知識をシステム１０における使用に容易に適応することができる。
システム１０は、主エンジン２０を含むのが好ましい。主エンジン２０は、Learn Module（学習モジュール）２１、Review Module（復習モジュール）２２及びTest Module（試験モジュール）２３を含むのが好ましい。Learn Module２１は、記憶レコードを生成する処理を介して知識又は技能を符号化するように構成されている。Review Module２２は、リハーサルを通して時間に対して記憶レコードを維持する処理を介して知識又は技能を格納するように構成されている。Test Module２３は、自動的に又はアクティブ（能動）想起を通して提示されたキューへのレスポンスを生成する処理を介して知識又は技能を検索するように構成されている。
【００３８】
Learn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３は、システム１０のユーザの学習、記憶及びパフォーマンスを上達させるために一緒に動作しかつ互いに対話するのが好ましい。このために、Learn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３の間の協動は、ユーザに、これらのモジュールの相互作用の結果として行動的潜在性において比較的永続な変化が生じる処理を介して学習させ、学習の基礎を形成する経験の比較的永続な記録である各アイテムに対する記憶を達成させ、かつ学習の種々の観察可能な特質を含む高度なレベルのパフォーマンスを達成させる。
【００３９】
図１に示すように、Learn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３は、モジュール２１〜２３の隣接するものを接続している矢印によって示されているように互いに対話する（インタラクティブである）のが好ましい。以下により詳細に説明するように、３つのモジュール２１〜２３は、モジュール２１〜２３のそれぞれの将来の動作が他のモジュールのそれぞれにおける過去のパフォーマンスに基づくように構成されるのが好ましい。
【００４０】
システム１０及びその方法は、あらゆるプラットフォームでかつペーパー・ベース・システム、コンピュータ・ベース・システム、ヒューマン・ベース・システムを含むあらゆるタイプのシステムにより、かつ学習及びその情報の将来の検索のために、人間又は生物に情報を提示するあらゆるシステムで実施することができる。例えば、システム１０は、オーディオ・テープ、ビデオ・テープ、図５２及び図５３に関して後述するワード・ア・デイ・カレンダのようなペーパー・ベース・システム、練習帳（ワークブック）のような学習書、主エンジン２２がプロセッサ、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）で実施されるような、図２９〜５１に示す、プロセッサ・ベース・システム、或いは機能が機械可読コード、コンピュータ・ソフトウェア、コンピュータ実行可能コード又はインターネットを介して送信される信号搬送波の処理を介して実行されるような他のシステムを含むがそれに限定されない非プロセッサ・ベース・システムでありうる。
【００４１】
以下に詳述するように、主エンジン２０は、また、Schedule Module(計画モジュール)２５、Progress Module（上達モジュール）２６、Help Module(援助モジュール)２７及びDiscriminator Module（識別モジュール）２８も含みうる。
【００４２】
また、システム１０は、図１に示すInput Module（入力モジュール）１００、Create Module（生成モジュール）２００、及びConnect Module（接続モジュール）３００のような、システム外部にある種々の構成部分又はモジュールと対話するようにも構成されうる。
ここで説明するモジュール２１、２２、２３、２５、２６、２７、２８、１００、２００、３００及び他のモジュールは、実行されるステップの逐次シリーズを含む処理又はアルゴリズムであるのが好ましいということに注目すべきである。ステップは、複数の異なるデバイス、装置又はシステムを介して実行されうる。例えば、モジュール２１、２２、２３、２５、２６、２７、２８を含む主エンジン２０によって実行されるステップは、コンピュータとして、あらゆるタイプのプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、パーソナル・ディジタル・アシスタント、携帯電子デバイス、移動電話機を含む電話機、ディジタル・データ／情報送信デバイス又はコンピュータ・ソフトウェアのような機械可読コード又はコンピュータ実行可能コードに包含される命令の処理を介してステップを実行する他のデバイスを含む種々のデバイスによって実行されうる。
【００４３】
主エンジン２０の外部のモジュールのそれぞれを説明してから主エンジン２０のモジュールのそれぞれを説明する。
【００４４】
Input Module１００、Create Module２００及びConnect Module３００によって実行される処理又はステップは、キーボード、マイクロホン、マウス、タッチスクリーン、音楽キーボード又は他の楽器、電話機、インターネット又は他の適当な情報送信デバイスを含む種々のデバイスによって実行されうる。
Input Module１００は、ユーザから公然に又はひそかに送信される情報を受信するように構成されうる。また、Input Module１００は、教師のようなシステムの管理者によっても使用することができる。また、Input Module１００は、リアルワールドに存在している対象（オブジェクト）又は他の情報のソースから入力情報を受信することもできる。Input Module１００は、ユーザ、管理者、又は情報の他のパーティ又はソースに、システム１０の主エンジン２０のモジュール又は他のモジュールの動作に影響を与えるあらゆる情報を入力させるように構成される。そのような入力情報は、動作させることが望ましい主エンジンのモジュール、学習、復習又は試験のスケジューリングにおける変更、システム１０によるユーザパフォーマンス、学習し、復習しかつ試験されるアイテムのタイプ及び難しさ、学習、復習及び試験に影響を与えるリアルワールド・フィードバック、及びシステム１０及び主エンジン２０に含まれる及び主エンジン外のモジュールの総括的動作に関連するあらゆる他の情報に関する情報を含みうる。
更に、Input Module１００は、要求された種々のレスポンスを入力するのに必要な時間、システム１０によって設定されたスケジュールに合致しかつ忠実であるユーザの能力、及び発汗、瞳孔の径、呼吸、及び他の生理学的反動のような生理学的特性によって測定することができるような学習における興味及び喚起（覚醒）のユーザのレベルのような量的測定を介してシステム１０のユーザのパフォーマンスに対するような情報を受信するように構成することができる。
【００４５】
以下に更に詳細に説明するように、システム１０は、Input Module１００及びこの入力情報に基づき度付き変更されるシステム１０の種々のモジュールの将来の動作を介して種々の入力情報を受入れかつ取得する。このようにして、システムは、知識又は技能の学習、復習及び検索の最大の効果及び効率を供給すべく安定的かつ連続的に適応するようにユーザの能力及びパフォーマンス、及び他の入力情報に適応できる。
情報がInput Module１００を介してシステム１０に入力される方法は、限定されないし、かつあらゆる情報送信方法、処理、装置及びシステムを含みうる。入力デバイス及び処理の例は、コンピュータ・プロセッサを介した電子データ送信及び交換、インターネット、光学式走査、聴覚入力、図形入力、筋覚入力及び他の既知の情報送信方法及びデバイスを含む。
【００４６】
Create Module２００は、学習され、保持されかつ検索される知識又は技能の入力を許容するために主エンジン１０の外側に、しかしそれに動作的に接続されて、供給されうる。そこで、Create Module２００は、学習されるアイテムを入力することによりかつ、学習システム１０の効果及び効率を最大化するために各アイテム又はアイテムのグループが学習され、復習されかつ試験される方法に影響を与える各アイテムについての更なる情報を供給することによってユーザ、管理者又は相手方に新しくカスタマイズされたレッスンを生成させることができる。
【００４７】
Connect Module３００は、主エンジン１０に接続される、コンピュータ、インターネット、パーソナル・ディジタル・アシスタント、電話機、及ぶ他の通信又は情報送信装置のような全てのタイプの外部システム及びデバイスを接続するように主エンジン１０の外側に、しかしそれに動作的に接続されて、供給されうる。実際、Connect Module３００は、あらゆる情報のソースを主エンジンに入力されること、同時に複数のユーザをシステム１０及び主エンジン２０に接続させかつそれらを使用させること、及びシステム１０及び主エンジン２０が学習されるレッスン、モジュールのいずれかにおける個人によるパフォーマンス、スケジュールにおける変更及び多くの他の要因、システム１０の動作に関係するデータ及び情報のような情報を通信しかつ共有できるように複数のシステム１０又はエンジン２０を互いに接続させることを含む様々な目的に用いられうる。また、他の適当な接続もConnect Module３００を介して達成されうる。
【００４８】
Help Module２７は、ユーザにシステム１０が動作する方法及びモジュールのそれぞれの動作及びその機能について更なる命令及び情報を取得させるように供給されうる。Help Module２７は、ユーザがシステム１０を動作することにおいて問題を有しているときを対話的に決定しかつそのような困難を克服しかつシステム１０をより使い易くするために情報及び支援を供給するヘルプ支援を含みうる。Help Module２７は、ユーザからの要求に応じて、又はシステム１０が、ユーザがシステム１０を用いて困っているということを検出したときに、視覚的、図形的、筋覚的又は他のタイプのヘルプ情報をユーザに供給しうる。また、Help Module２７は、システム１０のいろいろなユーザが持っている問題を示すために教師或いは他の第３者のあるもののような管理者に、好ましくはConnect Module３００を介して、フィードバックを供給しうる。
Progress Module２６、Schedule Module２５及びDiscriminator Module２８は、Learn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３を説明した後で説明する。
図１のシステム１０の構成及び動作並びにそれの構成部分の全ては、知識又は技能を蓄積する一定の蓄積空間を伴う記憶を有している学習システムに関する複数の科学的原理及び現象に基づく。
【００４９】
図２は、記憶条件付けの程度対古典的条件付けの一時的形態の既知の特性であるＣＳ−ＵＳ間隔のグラフである。古典的条件付けは、生物が無条件反射を誘発した生物学的有意無条件刺激と対になった中性条件刺激に対する条件反射を示すようになる手順である。例えば、パブロフによるよく知られた実験では、犬は、ベルを聴くことにより唾液を分泌する条件反射を示すようになる。この例では、ベルを鳴らすことは、犬の唾液の分泌の生物学的反応をもたらす食べ物の提示の生物学的有意無条件刺激と対になった中性条件刺激である。
同様な生物学的原理は、特定の刺激条件が発生するような手順であるオペラント条件付け又は道具的条件付けに適用されかつ生物が刺激に対してレスポンスを自発的に発するならば、特定の強化因子（レインフォーサ）が発生する。例えば、学生が犬に対するスペイン語が“ｐｅｒｒｏ”であるということを学習したいと希望する。刺激が“犬”でありレスポンスが“ｐｅｒｒｏ”であると考えることができ、かつ強化因子が教師の賛意でありうる。
【００５０】
図２に示すように、理想的には、情報が最初に符号化されるか、又は復習或いは試験を通して強化される場合、キューが提示されかつレスポンスが活発に想起される。記憶を強化するのは、このアクティブ・想起の処理である。知識又は技能のアクティブ・想起を達成する処理の一つの重要な形態は、キューの提示及びレスポンスの提示のタイミングである。図２は、約２５０ミリ秒から約７５０ミリ秒でキューの後にレスポンスが続くときに最大条件付けが発生するということを示す。
【００５１】
古典的条件付け及びオペラント条件付けがさまざまな訓練及び教示方法に対して過去に用いられていたが、これらの方法は、定量的に測定されていなかったしそして図７〜図１３に関して後述するように、本発明の好ましい実施例におけるように、学習処理のさまざまなタイミング・パラメータ及びステップを変更するために用いられる結果の定量測定を有していた。この新規な処理の利点的結果の一つは、学習される対連合又はアイテムが自動性のレベルに符号化されかつあまり認知努力を費やさないで自動的に想起できるように検索に対する符号化の効果及び効率を最大化することである。この新規な処理のリアル・ワールド例は、対連合がキューとして“スニーカー”をかつレスポンスとして“ブランドＸスニーカー”含みうるような広告コンテキストにある。本発明の好ましい実施例の新規な処理により、システムは、消費者が、あらゆるフォームで、キュー“スニーカー”を提示された場合、消費者は、レスポンス“ブランドＸスニーカー”を自動的に考えるように検索に対して適応的かつ対話的に符号化する。
【００５２】
本発明の好ましい実施例で以下に説明するように、Lean Module２１、Review Module２２及びTest Module２３におけるキュー及びレスポンスの提示は、知識又は技能のタイプ及び難しさ、システム１０のモジュールのそれぞれにおけるユーザのパフォーマンス、ユーザの測定された喚起（覚醒）及び注意力、キュー及びレスポンスの提示に対するレスポンスすること及びキューに対してレスポンスを供給することにおけるユーザの測定された信頼、対連合が習慣及び感作の効果を考慮するためにユーザによって見られた回数、ユーザによって定量的にレートされるような知っていること及び知っていることの判断のユーザのフィーリング、ユーザのレスポンスの測定された潜伏期間、特定のアイテムに対する測定された記憶強度、想起の測定された確率及びユーザのパフォーマンス、並びに多くの他の定量的に測定された要因及び効果のような種々の要因に基づいて図２に示すＣＳ−ＵＳ間隔を対話的に適応する。
【００５３】
図３は、学習システムにおいて重要な事象である人間の記憶が時間に対して減衰する方法を示す記憶強度対時間のグラフを示す。図３のグラフは、最大記憶強度を示している曲線と水平線との間の縦の距離が、忘れてしまった以前に学習した材料の量を表すので、忘却関数としばしば呼ばれる。逆に、図３のグラフは、また、最小記憶強度を示している曲線と水平線との間の縦の距離が、保持されている又は覚えている以前に学習した材料の量を表すので、保持関数とも呼ばれる。図３に示すように、曲線は、最初に、材料が素早く及び時間をかけて忘れられ、材料が忘れられるレートがゆっくりである、ということを意味する負に加速された関数である。図３のグラフに示した曲線は、一定量の感度で記憶の試験によって測定される。
【００５４】
図４は、図３と同様なグラフである。図４の軸は、図３と同様に記憶強度及び時間である。時間ｔ＝０から開始して、トレースは、局所極大まで素早く進み、以前に学習されなかった材料の初期学習の望ましい程度を表している。初期学習セッションに続いて、トレースは、時間に対する記憶強度の通常の損失を示している負に加速された関数のフォームで下降する。しかしながら、ある期間にわたり学習された材料に対してある一定のレベルの保持を維持することが望ましい。
【００５５】
学習の通常の方法は、図３及び図４に示すように時間に対する記憶の減衰の効果を認識していたしかつ拡張リハーサル・シリーズを用いて、それにより以前に学習されたアイテムは、変更されずかつ全てのアイテム及び個人に対して同じであるスケジュールにより、後で復習される。図４に示す拡張リハーサル・シリーズは、時間に対する記憶の減衰による忘却の効果を最小化することにおけるランダムでかつクルードな試みである。
【００５６】
通常の方法とは対照的に、本発明の好ましい実施例は、さまざまなタイプの知識又は技能に対してかつ知識又は技能を符号化し、蓄積しかつ検索する方法にかなりの相違がある（即ち、失読症、学習障害、低ＩＱ，等）さまざまなユーザに対して時間にわたり記憶強度にかなりの相違があるので、各アイテム及び各ユーザに対して記憶強度を定量的に測定する。時間にわたる記憶強度は、Learn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３、並びに他のモジュールにおけるユーザの動作及び活動中に集められたオバート及びコバート情報を用いて定量的に測定される。時間にわたり記憶強度を決定するためにシステム１０に入力された情報は、それらに限定されないが、初期学習のレート、初期学習の程度、想起の確率、想起の潜伏時間及び再学習における埋め合わせを含む。各アイテムに対する記憶強度の定量的測定は、Learn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３の一つ以上、並びにシステム１０に含まれる他のモジュールの動作を適応的に変更するために用いられる。
【００５７】
特に、システム１０は、特定のアイテムに対する記憶強度が、計算されたプロジェクションを、人間の記憶の衰退の数学的特性、学習されるアイテムのタイプ及び難しさ、最新、頻度、以前の露呈のパターン、及びシステム１０の過去の使用のユーザの特定の履歴に基づくようにすることによって最小保持レベルまで減少したということを決定する。図４から分かるように、二度見られたアイテムは、一度見られたアイテムよりもゆっくりと忘れられ、更に、三度見られたアイテムは、二度又は一度見られたアイテムよりも更にゆっくり忘れられる。計算されたプロジェクションを各特定のアイテムに対する記憶強度が最小保持レベル以下に降下するときに行なうようにする場合に、これは考慮されなければならない。システム１０は、計算されたプロジェクションに基づいてReview Module２２における復習に対するアイテムを計画する。局所極大記憶強度に戻る図４のトレースの上昇は、以前に学習されたアイテムがReview Module２２で復習されるような復習セッションの結果として生じる変化を示す。Review Module２２セッションに続いて、図４の記憶強度のトレースは、負に加速された関数のフォームでもう一度降下する。しかしながら、今回は、曲線関数は、初期学習セッションに続く忘却曲線よりも浅い。より浅い曲線は、一度だけ見られたアイテムに対するよりも二度見られたアイテムに対してアイテムがよりゆっくり忘れられるということを示す。もう一度、システム１０が、各特定のアイテムに対する記憶強度が最小保持レベルまで低下したということを決定した場合、システムは、復習のためのアイテムをスケジュールに入れる。忘却及び復習のこの処理は、ユーザ又は管理者が学習材料を所望のレベルに保持することを希望する限り継続する。
全ての学習者は、等しくないし、かつ全てのアイテムは、学習し、記憶に維持しかつ検索することが同じように易しくないので、システム１０は、最も効果的かつ有効なReviewのスケジュールを決定するために各学習者に対して各アイテムに対する記憶強度を定期的に監視するのが好ましい。
【００５８】
図４は、モデル学習者が平均的に難しいことを見出したアイテムに対する復習のスケジュールを示す。図４の曲線の上の小さな垂直のハッシュ・マークは、各Reviewセッションの終りを示す。図４のハッシュ・マークの間隔は、拡張したリハーサル・シリーズを表わす。これらのハッシュ・マークの上は、モデル学習者が学習し、記憶に保持し又は検索することが容易であることを見出したアイテムに対する復習セッションの間隔を表す別のハッシュ・マークのシリーズである。これらのハッシュ・マークの上は、比較的難しいアイテムに対する復習セッションの間隔を表す第３の組のハッシュ・マークである。
【００５９】
本発明の好ましい実施例のシステム１０では、各アイテムに対して各ユーザの所望のレベルの保持を維持するための最も効果的かつ効率的であるReview Module２２における単一の復習スケジュールは、存在しない。従って、システム１０は、ユーザが学習し、復習しかつ各アイテムについて自分自身を試験するときにユーザをモニターする。上述のようにオバート的及びコバート的に集めた測定した定量的結果に基づいて、システム１０は、保持の所望のレベルを維持するために次の復習セッションを起こさなければならないときを定量的に決定する。そこで、システム１０は、各ユーザの個々の必要性に適応される。
結果として、復習セッションは、時間的に離れてスケジュールされ、アイテムが永続蓄積の状態に入力されたものと考えることができる。即ち、アイテムが学習者に一生知られているようにアイテムは学習されかつ復習されるであろう。記憶強度は、アイテムが蓄積障害により失われる点まで減衰しないであろうが、アイテムは、低記憶活性化の結果として忘れられうるしかつユーザは、検索障害を経験しうる。この問題は、活性化の最小所望レベルを維持するために特に重要なアイテムに対して復習セッションをスケジュールすることによって低減又は削除することができる。
【００６０】
図５は、精神物理学の一分野である、Signal Detection Theory（信号検出理論）の概念を示す。Signal Detection Theoryは、人間や他の動物のような生きている生物が刺激を感知しかつこれらの感知に基づき決定を行なうという事象に基づく。この２部分処理は、多くの記憶関連タスクに不可欠でありかつ本発明の好ましい実施例のシステム１０の種々のモジュールのパフォーマンスに定量的に組込まれる。
図５では、ターゲット、又はキューに対する正しいレスポンスは、多数のディストラクタとは記憶強度が異なるものとして感知される。ターゲットとディストラクタとの間の違いを感知するユーザの能力は、パフォーマンスとしても知られている、ｄ’によって測定される。信号検出パラダイムでは、ユーザは、ターゲットをディストラクタから識別できなければならない。信号の存在について決定を行うことにユーザが用いる基準は、Beta（ベータ）として知られている。ユーザが報告することに対してそれらの基準においてかなりいい加減であるならば、Betaは、図５のグラフの左にシフトする。ユーザが報告することに対してそれらの基準において非常に注意深いならば、Betaは、図５のグラフの右にシフトする。
【００６１】
図６は、図５に関連しかつ信号検出理論マトリックスを示す。ターゲットとディストラクタとの間に重複部分があるならば、図５のグラフ上のBetaの位置は、４つの出力の可能性を生成する。ユーザが提示されたキューに対する正しいレスポンスを検索することを試みるような記憶実験では、ユーザは、多数の代替不正確なレスポンス及びディストラクタからユーザの記憶に蓄積されたレスポンスを選択しなければならない。４つの出力は、最も簡単な場合に可能である：第１の場合には、ユーザは、ユーザが正しいレスポンスを検索したということを信じ、かつユーザが事実正しいものである−−−正しい認識。第２の場合には、ユーザは、ユーザが正しくないレスポンスを認定したということを信じ、かつユーザが評価（アセスメント）及び報告において正しい−−−正しい拒否。第３の場合には、ユーザは、ユーザが正しいレスポンスを認定したということを信じかつそのようにそれを報告する。残念ながら、選択されたレスポンスは、正しくない−−−誤った警告。第４の場合には、ユーザは、ユーザが正しくないレスポンスを認定したということを信じかつそのようにそれを報告するが、しかしそれは、実際には正しいレスポンスであったものである。−−−誤った拒否。
【００６２】
本発明の好ましい実施例によるシステム１０は、ユーザのレスポンスの正確さをモニターするだけではなく、ユーザが正しいレスポンス及び正しくないレスポンスを知っているかどうかを正確に評価する能力である、ユーザのパフォーマンスもモニターする。また、本発明の好ましい実施例によるシステム１０は、正しいレスポンス及び正しくないレスポンスについてのそうのような評価を行うためにユーザが必要な時間も測定する。
【００６３】
本発明の好ましい実施例にいずれにおいても行われない感知された既知及び未知のアイテムのシーケンスを生成するために測定されたパフォーマンスを用いる代わりに、定量的に測定されたパフォーマンスがフィードバックされ、かつこの学習環境及び他の学習環境におけるユーザのメタ認知技能についてユーザに情報を提供するために、想起の正確度の得点と一緒にグラフ的、聴覚的、筋覚的、等にユーザに提示されて、ユーザにユーザが学習する方法をモニターしかつ制御する方法を改善させることができかつユーザをより良い学習者にさせることができる。学習及び検索の重要な部分は、正しい答と正しくない答を識別する能力なので、本発明の好ましい実施例によるシステム１０は、ユーザ知識及び技能を教示するだけでなく、自分の学習ペースに合せた学習に必要なメタ認知技能を改善することによってより効果的な学習者になるようにユーザを訓練する。これらは、学習、復習及び試験の間中にパフォーマンスをモニターするために必要な技能である。メタ認知技能は、本発明の好ましい実施例において定量的に測定されそしてシステム１０の将来の使用及び、特にLearn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３を含む、その中の様々なモジュールの将来の動作を変更するために用いられる、知っていることのフィーリング、信頼、及び学習の判断の主観的測定を含む。
例えば、本発明の好ましい実施例のシステム１０は、本発明のシステムによって達成される学習及びパフォーマンスの効果及び効率を更に増大するためにLearn Module、Review Module及びTest Moduleの将来の動作における想起の測定した確率、レスポンスの待ち時間、及び再学習における埋め合わせを使用するのが好ましい。
【００６４】
Learn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３を含むモジュールのそれぞれは、これら３つのモジュールの他の二つと一緒に機能するか又は独立型モジュールとして独立して機能すべく構成されかつ適応されるのが好ましい。
【００６５】
更に、Schedule Module 25、Progress Module 26、及びHelp Module 27のような他のモジュールは、システムのLearn Module２１、Review Module２２又はTest Module２３のあらゆる組合せに追加されうる。
【００６６】
Learn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３のそれぞれは、多くの新規な形態、処理、素子及びその特徴を含みかつ図１に示すシステムと独立的に及び図１に示した主エンジン２０の他のモジュール及びシステム１０とは独立的に用いることができるということに注目すべきである。Learn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３のそれぞれの新規な特徴をここで説明する。
【００６７】
ここで、様々なモジュールのそれぞれを説明する。
I．LEARN MODULE（学習モジュール）：Learn（学習）又はEncode Module（符号化モジュール）２１は、ユーザに学習すべきアイテムを提示するために用いられる。上述したSkinner（スキナー）方法のような学習方法が知られている。本発明の好ましい実施例による方法及びシステムは、Skinner方法に基づものであるがしかし、様々な要因に応じて適応的かつ対話的であるように変更されかつかなり改善されている。
【００６８】
Learn Module２１は、キュー及びレスポンスの対連合を提示することを介して学習のSkinner方法を用いる。Learn Module２１に対するタイミング、提示の順番及び各キュー及びレスポンスのシーケンスは、ユーザからのコバート及びオバート入力に基づき及び様々な他の入力ソースから受取った情報に基づいても対話的に決定される。そのようなコバート及びオバート入力は、学習すべき知識又は技能の内容、複数のキュー及びレスポンスアイテムのそれぞれにおける各キュー及びレスポンスとの間のタイミング、キュー及びレスポンスアイテムのグループの提示間のタイミング（一つのキュー及びレスポンスペアの提示と次のキュー及びレスポンスペアの提示の間の時間）を含む学習すべき知識又は技能の提示のタイミング、学習すべき知識又は技能の提示のシーケンス、学習すべき知識又は技能の提示のフォーマット、及び他の要因に関係しうる。
それによりLearn Module２１におけるアイテムの提示が生成される入力は、ユーザ、管理者、そこに含まれる他のモジュールを含むシステム１０、及びLearn Module２１の学習プロセス及び動作に関連する他の入力ソースの一つ以上からでありうる。
【００６９】
例えば、他の入力ソースは、一日の時間のような検知環境条件でありうる。一日の時間は、様々な年齢の人々に対する学習に影響があり従ってLearn Module２１におけるアイテムの提示を変更するために入力されうる。Learn Module２１に対する入力は、年齢、性別、電気皮膚反応のような生理学的アクティビティ、脳アクティビティの非侵入モニターリングを介して取得した情報、及び他の個人的要因のような様々な個人的及び生理学的情報を更に含みうる。
様々な入力ソースからのコバート及びオバート入力は、アイテムの提示レート、アイテムの提示のフォーマット、アイテムの提示のシーケンスに関する情報、及びLearn Module２１の動作に影響を与える他の情報を含みうる。オバート情報を入力する方法は、システムに情報を入力するためにユーザ、管理者、又は他のソースに対する目的のある、意識的な決定に基づくものである。対照的に、コバート情報は、電気皮膚レスポンス、瞳孔径、呼吸、血圧、心拍、脳アクティビティのような要因に関するデータを取得する様々なセンサによって取得された生理学的情報、及び他の個人的条件に基づき入力される。この情報は、筋電図、脳電図、温度計、心電図及びその他を含むそのような既知のセンサによって取得することができる。コバート情報は、ユーザがLearn Module２１における情報の提示に参加している程度を決定するためにユーザの注意力及び覚醒を含む多くの要因を決定するために分析される。
実際のキュー及びレスポンスアイテムは、ユーザ、管理者の要望に又は他の入力情報に基づきフォーマットに変更されうる。更に、キュー及びレスポンスアイテムは、発音のヒントに対するファシリティのような情報、及びLearn Module２１における学習のために提示されるアイテムに関する他の有用な事実又は情報によって補足されうる。そのような更なる関連情報は、キュー及びレスポンスアイテムの一部ではないが、学習処理において支援するためにキュー及びレスポンスアイテムと共に提示される。
【００７０】
更に、Learn Module２１で学習すべきアイテムは、まぎらわしいアイテムでありうるしかつ学習すべき他のアイテムとは異なって提示されうる。この処理は、以下に示すDiscriminator Module２８の説明において更に詳細に説明する。
【００７１】
Learn Module２１は、初期学習の所望の程度及び時間に対する保持の所望の程度を含む多くの要因に基づいて動作しかつ制御される。初期学習の所望の程度は、どの程度の記憶強度が学習すべき各アイテム又はアイテムのグループに対して望ましいかを示すためにユーザ、管理者、又は他の入力ソースによって入力されうる。保持の所望の程度は、時間に対して実行されるReview及びTestセッションにおいて、想起の確率によって測定されかつ予測される（図３及び４）忘却のレート、想起の待ち時間、再学習における埋め合わせ、及び他の要因に基づく。
一般的な規則として、本発明の好ましいシステム、装置、及び方法は、自動性として知られている検索のレベルを供給することをシークする。自動性は、人が知識又は技能を知っておりかつそれを覚えるために多くの努力を費やさなくてもよいということを意味する。自動性は、検索の間中の認知作業負荷並びにレスポンスの待ち時間を減少する。
従って、本発明の好ましい実施例は、“覚えることよりも知ること”を達成するために自動性に対する符号化を実行する。従来技術は、熟達は、最初の正しい答が想起の試験で提供されるときに達成されるということを想定している。しかしながら、想起は、自動性ではない。それは、知識又は技能の非常に速い検索を許容するので、自動性は、想起から区別することができる。自動性と想起との間の違いは、レスポンスの待ち時間又はキューに対してレスポンスするためにまたは所望の技能を実行するためにどのくらい時間が掛かるかである。また、簡単な想起は、キューにレスポンスしているか又は技能を実行している人の部分に対して比較的多い認知努力を必要とするが、しかし自動性は、より少ない認知努力を必要とするので全体的な認知作業負荷を低減する。最終的な結果は、方法を用いて符号化され、保持され、かつ検索された知識又は技能が素早くかつ努力せずに検索されるということである。
学習の間中の認知作業負荷を低減するためにかつそれにより疲労を低減するために、アイテムの提示のパターン、シーケンス及びタイミングは、それに対する定量的入力に基づきLearn Module２１において継続的に調整される。学習するアイテムは、ユーザに短期間の記憶で複数のアイテムを保持することを要求することを回避するために一度に一つのアイテムを提示するのが好ましい。更に、学習するアイテムのパターン、シーケンス及びタイミングは、システム１０によって決定されて従って、勉強セッションをモニターしかつ制御するために必要な認知努力が低減されて、人は、より長い期間学習することができかつ学習処理から邪魔されない。
【００７２】
また、Learn Module２１は、習慣及び感作の心理学的事象に基づきユーザの注意力をとらえかつ維持するために動作する。感作の一例は、その人の注意力を最初にとらえる、自動車盗難警報装置の音のような、何かに気付くようになる人である。しかしながら、その刺激が何度も繰り返されるならば、人は、それに気付かなくなるか或いは慣らされるようになる−脳がそれに注意を払わなくなる。従って、学習するアイテムの提示パターン、シーケンス、又はタイミングは、この特定の刺激に注意を払うことからの離脱又は習慣を回避するように刺激を変えるように変化されるのが好ましい。難しさは、上記に示した要因におけるこの変化がオバート的に行われるべきではなくそれがそれ自体で及びそれ自体の邪魔になるということがあまり明らかではないように行われるべきであるということではなくて、それよりも“ちょっとそれとわかる差違”のしきい値における提示パターン、シーケンス、及びタイミングの変化を用いて、それとはなく行われるべきであり、それにより人は、実際に意識することなく、無意識に注意するようになる。Learn Module２１の好ましい実施例では、衰えている注意力は、不可避的注意力キューの使用のような様々な手段を介してそして提示されるアイテムの提示パターン、シーケンス、及びタイミングを変化することによって再びとらえられる。
不可避的注意力キューは、明滅する光、トーン、オブジェクトの動き又はユーザの注意力を引き付ける他の刺激のような感覚事象を含む。
【００７３】
更に、連続位置効果(serial position effect)をLearn Module２１で考慮に入れることが好ましくかつLearn Module２１で学習するアイテムの提示は、連続位置効果を削除するために変えられる。連続位置効果を回避するために非連続提示を供給することは、キュー及びレスポンスアイテムの提示を追加注文することによって達成されうる。例えば、Learn Module２１におけるアイテムの非連続提示は、先に学習したアイテムのプールからランダムに選択される多数のアイテムを、未知のアイテム間に挿入することによって学習する未知のアイテムを離間して配置することによって達成することができる。
【００７４】
Learn Module２１は、スペーシング効果として知られる心理学的事象を利用する。スペーシング効果は、学習するアイテムの提示数と同じ数だけ、時間に対して提示を分配することは、一塊に集められた提示よりもかなり大きい長期間保持をもたらすということを示す。更に、Learn Module２１における提示のスペーシングは、学習の最大の効果及び効率に対して増加的に長い間隔でアイテムが復習されるような拡張リハーサル・シリーズの形を取るのが好ましい。
また、キュー及びレスポンスアイテムがLearn Module２１で提示されるようなシーケンスは、より難しいアイテムを容易なアイテムよりもより多く提示するために変えられうるし、ユーザに、努力が必要であるところにユーザの努力を集中させる。
【００７５】
Learn Module２１は、自発的学習を助成するために設計されるのが好ましい。学習する気を起させる一つの要因は、成功と失敗の割合である。過度の成功又は失敗は、学習することをシークしている人をその気にさせない。そこで、Learn Module２１は、ユーザが正しいレスポンスを提供することに成功するアイテムとユーザが正しいレスポンスを提供することにあまり成功しないアイテムとの均衡を保つために対連合アイテムの提示を一定の順序に配列することによって挑戦的学習環境を維持する。
【００７６】
また、Learn Module２１は、学習するアイテムの提示においてコンソリデーション(consolidation)として知られる生理学的事象を考慮に入れる。コンソリデーションは、学習プロセスの直後に続く期間である。コンソリデーション期間の間中、記憶が減衰及び干渉による損失に対して最も弱い。記憶形成の最初の段階では、処理指向型変化が脳の細胞レベルで起こり短期間記憶を結果として生ずる。コンソリデーションの間中、更なる変化が生じて脳における実際の構造的変更を結果として生ずる。これは、長期記憶形成に対する必要前提条件である。これを考慮に入れて、Learn Module２１は、所望の程度の過剰学習を達成するために必要なだけ多くの回数アイテムを提示する。対照的に、従来の技術では、学習は、ユーザが最初にキューに対して正しいレスポンスを想起できる場合に終了したと判断される。
過剰学習は、ユーザがこのレベルまで学習されたアイテムを勉強し続することから更なる利益を導出できるということを提案する。過剰学習の一つの測定は、想起の待ち時間である。過剰学習されたアイテムは、正しく想起されるばかりでなく、素早く想起されて、自動性を示す。しかしながら、過剰学習は、収穫逓減の法則の対象であり、ある地点において費やされた努力が正当な利益を供給しないことを意味する。Learn Module２１における過剰学習は、以下に詳細に説明するように、図１５に示すように、コンソリデーションの間中に記憶が失われかつ復習がそれに続かないならば、ある将来の日付における成功する検索の可能性がアイテムが過剰学習されないよりも高いという可能性を低減する。
【００７７】
以下に詳細に説明するように、主エンジン２０の全てのモジュールは、より正確なメタ認知判断を行うようにユーザを訓練することによってユーザを更によい学習者になるようにすべく構成されるのが好ましい。例えば、学習の判断は、アイテムが学習されたか学習されなかったかを人が判断するような学習セッションの後でなされる主観的な評価である。自己のペースで勉強することにおいて、特定のアイテムを勉強し続けるかどうかという決定は、そのアイテムの学習することのユーザの判断に基づいてしばしば行われる。不正確な判断は、あまりにも多くの時間、またはあまりにも少ない時間がアイテムに費やされたことになり、正確な判断がなされたならば可能であったよりも効果的かつ効率的ではない学習を結果として生ずる。
【００７８】
更に、Learn Module２１では、学習する知識又は技能の予告を供給するのが好ましい。予告では、学習する実際のキュー及びレスポンスアイテムが提示される前に背景説明又は関連情報が供給される。そのような背景情報は、学習に対するある基礎又はコンテクスト、又は学習の間にユーザが心に留めておく（覚えておく）べきもの、来るべきレッスン自体についてのヒント、或いは他の関連する情報を供給するようにキュー及びレスポンスアイテムの主題であるトピックについての一般的情報を含むことができる。予告情報は、テキスト−ベース、グラフ−べース、聴覚的、または他のフォーマットでありうる。更に、予告は、例えば、学習ツール（発音ヒント、勉強の秘訣(tips)、注意を払うもの、等）を供給することによってユーザが学習する前に、より効果的かつ効率的に学習する方法をユーザに教示することができる。
【００７９】
Learn Module２１は、レッスンの終わりに提示される、Quick Reviewを含むのが好ましい。Quick Reviewは、Learn Module２１のその特定のセッションが終了する前に難しいか又は未学習のアイテムを復習する一つ以上の機会をユーザに供給する。Quick Reviewは、プライマシー（primacy）、リーセンシー(recency)、フォン レストーオフ(Von Restorff)の連続位置効果、及び他のよく知られた効果を削除するようにアイテムの提示を追加注文するのが好ましい。更に、Quick Reviewにおいて、各アイテムに対して、キューがレスポンスになりかつレスポンスがキューになるようにキュー及びレスポンスアイテムを再構成することが可能である。
【００８０】
Quick Reviewの間中に提示されたアイテムは、ドロップアウト方法を用いて分類するのが好ましい。即ち、想起の正確さ及びレスポンスの待ち時間によって測定されるように、提示されたキューに対する正しいレスポンスを検索できることをユーザが素早く示したならば、アイテムがよく知られていると決定されるので、アイテムは、提示されるアイテムのリストからドロップアウトされる。次いで、残っているアイテムが追加注文され、かつよく知られていないアイテムが再度提示される。アイテムの残りがなくなるまで、又はQuick Reviewの４順目の終了のような他の基準に合致するまで、これは継続する。
Quick Reviewの間中に行われた追加注文は、連続位置効果を低減するために裏返し注文に基づくのが好ましい。プライマシー及びリーセンシー効果は、最初及び最後に提示されたアイテムをシーケンスの中間におけるアイテムよりも更によく学習されるようにする。シーケンスを提示に関して裏返しにすることによって、プライマシー及びリーセンシー効果は、最小化されてシーケンスの中間に最初に提示されたアイテムがシーケンスの始め又は終りに最初に提示されたアイテムのレベルまで学習されることを確実にする。
【００８１】
Learn Module２１では、各アイテムの初期学習の容易性は、ドロップアウトの得点を分析することによって決定することができる。これは、アイテムが提示された回数を測定しかつこれから各アイテムを学習することの相対的な難しさを決定することによって行われる。次いで、この情報は、復習の初期スケジュールを決定する適切な復習曲線（後述する）にアイテムを配置するために用いられる。
Learn Module２１は、Review Module２２及びTest Module２３と対話形であるのが好ましい。より特定的に、上述したLearn Module２１における初期学習の容易性は、Review Module２２においてアイテムを提示する方法を決定するために用いられる。
【００８２】
より特定的に、本発明の好ましい実施例は、主エンジン２０のモジュール間の対話を正確に制御するためにホッピング表、予測曲線及び他の数学的相関関係を用いる。例えば、Learn（学習）ホッピング表は、Review Module２２におけるアイテムの提示の初期スケジュールを決定するために供給されかつ用いられるのが好ましい。Learnホッピング表を用いて、アイテムがQuick Reviewにおいて一度提示されたならば、容易曲線−相対的にあまりおこらないように復習をスケジュールするものにそれが配置される。アイテムがQuick Reviewにおいて二度提示されたならば、それは、中間曲線上に配置される。アイテムがQuick Reviewにおいて三度提示されたならば、ハード曲線−復習を頻繁にスケジュールするものにそれが配置される。以下に説明するように、ユーザがReview Module２２を用いて学習したアイテムを復習することを始めると、アイテムは、曲線から曲線にホップする；曲線は、Review Module２２の各復習セッションの間中に提示するアイテムを決定する。Review Module２２は、どの復習曲線にアイテムがあるのかを決定するために用いる規則セットにフィードバックしかつ将来における学習、復習、及び試験の効果及び効率を改善するためにLearn Module２１におけるホッピング表規則を再構成するために用いられるホッピング検出機能を有する。
【００８３】
人間の記憶は、語、絵、音、臭い、技能及び他のタイプの情報に対して異なって減衰しかつアイテムを学習し、保持し、及び検索することにおける難しさの程度に依存するので、減衰及び干渉の結果としての記憶強度の衰えをより効率的に予測するためにホッピングを低減すべく曲線を変更するのが好ましい。曲線の特性により曲線の複数のファミリーを用いうるしかつ構成しうる。復習に対するそのようなホッピング表及び曲線のファミリーを図２４及び図２５に示しかつ後述する。各曲線に関連付けられたホッピング規則の複数のセットが存在するのが好ましい。あまりにも多いホッピングは、そのユーザ及びそのアイテムに対する記憶強度の衰えの劣った予測を示すので、システム１０は、アイテムが曲線間でホップした回数を決定しかつどの曲線ファミリーに含まれるどの曲線がホッピングを最小化するかを決定する。
ホッピング規則及び曲線に関するシステム１０の機能は、ユーザ又は管理者によって選択された保持の割合又はレベルに依存する。曲線の異なるファミリーは、主要感覚モダリティ(primary sensory modality)又は他の要因に基づいてアイテムを予測することにおいてより優れているであろう。また、各ユーザについての情報は、システムが始動する毎に利用可能になりうるので、曲線又は曲線のファミリーは、内容の主題、性別、年齢、又は各個々おユーザに基づき使用のために選択されうる。次いで、ユーザが学習する方法についてのこの情報は、Learn Module２１、Review Module２２、及びTest Module２３のそれぞれにおいてシステムによって用いられる。
そのようなデータにより、Learn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３がそのユーザに対して実行する方法に影響を及ぼすように、多くの他のユーザからのデータに基づきどのアイテムが他のアイテムよりも学習し、保持しかつ検索することが難しいかを決定しかつそのデータを各特定のユーザと共有することが可能である。
【００８４】
II．Review/Store Module（復習／蓄積モジュール）：Review Module２２は、Normal Review、 Ad Hoc Review、及びScheduled Reviewを含む多くの異なるタイプの復習フォーマットを含むのが好ましい。
Review Module２２のNormal Reviewの好ましい実施例では、レッスンがLearn Module２１によって提示されかつユーザによって学習された後、システム１０は、ユーザにレッスンが将来に復習されるべきであるかどうかを示すように促す。そうであるならば、システム１０は、不定期間に対してデフォルト保持割合を維持するためにレッスンをReview Module２２の復習スケジュールに配置する。そうでなければ、そのレッスンに対してスケジュールがなにも生成されない。ユーザ又は管理者は、将来においていつでも“決して復習されない”から“不定の復習”に、或いはその逆に変更しうる。また、ユーザ又は管理者は、レッスン又は個々のアイテムに対して将来のあらゆる時に保持レベルをデフォルト・レベルからあらゆる他のレベルに変更しうる。
【００８５】
Schedule Module２５は、先に入力された終了の所望の日付並びに多くの他の要因に基づきアイテムの学習、復習及び試験の適切な時間をスケジュールする（の計画を立てる）。終了の所望の日付は、それにまでにアイテムの全てが記憶強度及び活性化の所定のレベルに、好ましくは自動性のレベルに対して知られることをユーザが望む日付である。適切な時間で、システムは、復習に対してスケジュールされたアイテムが復習される期限であり以下に詳細に説明するように復習が進行することを示す。
【００８６】
Schedule Module２２のScheduled Reviewは、比較的高い強度及び比較的低い活性化を有するスケジュールにおいて先に学習されたアイテムよりもスケジュールにおいて後で学習されたアイテムが比較的高い活性化及び比較的低い強度を有するような問題も考慮する。学習することがさらに難しいアイテムは、所望の程度の記憶強度を開発するために最大の回数の復習セッションをそれらに供給するためにスケジュール全体において先に学習されるようにスケジュールされうる。
Review Module２２のAd Hoc Reviewにより、ユーザは、そのときに復習する特定のアイテム又はアイテムのグループを選択することができる。Normal Reviewに対してスケジュールされたアイテム又はアイテムのグループの復習を待つ代りにad hocでこの復習をユーザが実行するならば、Ad Hoc Reviewパフォーマンスに基づくフィードバックは、将来のNormal Review、Scheduled Review及びTest Module２３におけるこのアイテムの試験をリスケジュールするためにシステム１０によって用いられる。
Review Module２２のScheduled Reviewは、スケジュールの後で学習されるアイテムの記憶強度を増加しかつ知識又は技能が要求される日付のちょっと前にスケジュールの先に学習されるアイテムの記憶活性化を増加するように復習するアイテムの提示を構成する。
復習に対してアイテムの提示を構成するためにReview Module２２のScheduled Reviewによって用いられるであろう他の要因は、難しさの程度、重要性の程度、強度、活性化及び過去においてユーザがシステム１０と対話した方法を含みうる。
【００８７】
更に、Review Module２２のScheduled Review及びNormal Reviewは、復習するアイテムの提示を構成する場合に優美な劣化及び作業負荷の円滑化を考慮するのが好ましい。優美な劣化及び作業負荷の円滑化は、最初に設定されたスケジュールが、例えば、復習セッションをミスしたか又はReview Module２２によって設定されたスケジュールの先を行くユーザによって変更される場合に用いられる。
ユーザがスケジュールされたセッションをミスしたのでユーザが学習、復習又は試験されるアイテムを単に二倍にした場合には学習、復習及び試験があまり効果的でなくかつあまり有効的ではないので、システムは、アイテムの重要性、強度、活性化、及び他の要因により復習しなければならない全てのアイテムを再格付けすることによってNormal及びScheduled Reviewをリスケジュールする。また、ユーザ、管理者、又はシステムがある特定のセッションの作業負荷がその前又は後のセッションよりもかなり大きいか又は小さいということを決定する場合にこの追加注文を実行することができる。セッション毎の作業負荷は、ユーザの動機付けを維持し、かつ知識及び技能の最も効果的かつ効率的な学習、復習及び検索を確実にするために可能な限り同一かつ一様であるということが望ましい。
Review Module２２のNormal Review、Ad Hoc Review及びScheduled Reviewのそれぞれにおいて、アイテムは、想起の待ち時間が測定されかつ計算される程度までにLearn Module２１におけるアイテムの提示と類似する方法で復習のために提示される。測定された想起の待ち時間及び提示されたキューに対するレスポンスの妥当性のユーザの定量的判断に基づき、復習するアイテムは、提示グループに維持されるか又はReview Module２２の復習グループからドロップアウトされる。アイテムを分類する処理は、全てのアイテムが所望のレベルにまで復習されるまで継続される。
【００８８】
Review Module２２におけるキューの提示とレスポンスの提示との間の時間は、ユーザ入力、復習するアイテムのシーケンス内のアイテムの位置、主要感覚モダリティ、及び、電気皮膚レスポンス、瞳孔径、瞬き割合等及び他の測定された特性のような、ユーザから得たコバート・データのような他の要因により制御されるのが好ましい。また、本発明の好ましい実施例のシステム、方法及び装置は、一つのキュー及び一つのレスポンスペアの提示と次のキュー及びレスポンスペアとの間の時間を制御する。
更に、他のキュー及びレスポンスペアに対するReview Module２２における各キュー及びレスポンスペアの提示は、提示する教材のタイミング、シーケンス、及びフォーマットにより制御される。これらの要因の全ては、提示されるアイテム、並びに提示のシーケンス、パターン及びタイミングを決定するために、オバート及びコバートの両方の、ユーザ入力に基づき時間に対して変化する。
【００８９】
III. Test Module(試験モジュール)：  Test Module２３は、習熟度の試験、認知の試験、想起の試験、及び自動性の試験を含む変化する感度（感受性）のいくつかの異なるタイプの試験を含むのが好ましい。試験及びTest Module２３における異なるタイプの試験の使用を通して、システムは、アイテムがユーザに知られているかかどうか及びどの程度アイテムが知られているかを決定することができる（習熟度、認知、想起、自動性）。
従来の技術では、一般的な試験は、レスポンスの待ち時間が測定されずかつ重要ではないような想起の試験である。対照的に、本願の好ましい実施例では、レスポンスの待ち時間は、重要でありかつ測定されかつシステム１０の様々なモジュールの将来の動作を変更するために用いられる。
好ましい試験フォーマットは、択一強制選択試験、好ましくはユーザが提示されたキューにレスポンスして提示される５つの選択肢の一つを選択しなけらばならないような５者択一強制選択試験を使用することである。５者択一強制選択試験が好ましいけれども、測定されている記憶強度のレベル又は試験が提示されている目的のような種々の要因により強制選択レスポンスの数及び試験のタイプを変えることが可能である。
Test Module２３は、伝統的な知識の測定又は記憶強度の測定としてばかりでなく、Test Module２３における試験が復習の別の形式として機能するという理由でも重要である。試験をすることは、ユーザが学習し、復習し、かつ動機付け及びシステム１０を用いることに対する興味を維持するための別の方法である。
Test Module２３の好ましい実施例では、試験するアイテムが提示される。まず、キューが質問、“Do you know the answer?(答を知っていますか？)”と一緒に提示される。ユーザは、レスポンスを構築し、そして複数の選択の一つを選ぶことによってユーザの定量的“feeling of knowing（知識感）”を示す。Test Module２３の好ましい実施例では、１から５までのスケールが提示され、それによれば、１は、ユーザが正しいレスポンスの考えを持っていないことを示し、５は、ユーザが正しいレスポンスが何であるかを知っているということが絶対的に確実であるということを示す。２、３及び４のスコアーは、これらの二つの両極端の間で次第に変化する。１から５までのスケールの提示からユーザが選択をする時間までの期間が測定される。
次いで、複数の強制選択レスポンス（好ましくは５つ）がそれから選ぶべくユーザに提示される。提示されたレスポンスの一つだけが正しいレスポンスである。複数のレスポンスの提示からユーザがレスポンスを選択する時間までの期間が測定される。
この期間は、レスポンスの待ち時間の測定と称される。しかしながら、絶対待ち時間は、ユーザの認知機能の正確な表示ではない。代わりに、相対的待ち時間は、多くの異なる待ち時間期間、選択レスポンスの提示の順序、アイテムの主要感覚モダリティ及び他の要因を考慮に入れることにより各ユーザに対して測定される。
ユーザがレスポンスとして選び得る選択の一つを選択した後、ユーザは、質問“How  confident are you in your response?（あなたのレスポンスにおいてどのくらい自信がありますか？）”にレスポンスして複数の選択の一つを選ぶことによってレスポンスを評価することを要求される。この質問の提示とユーザのレスポンスとの間の時間が測定される。正しくないレスポンスは、画面から取り除かれて、表示された正しいレスポンス及びキューをそのまま残しておく。正しいレスポンスが選択された場合には、キュー及びレスポンスは、ユーザが正しくないレスポンスを選んだ場合にキュー及びレスポンスが残存する期間よりも短い期間だけ残存する。
レスポンスが正しいか正しくないかということを知ることに加えて、ユーザは、“feeling of knowing（既知感）”及び“confidence of response（レスポンスの自信）”のメタ認知判断についての情報を供給される。メタ認知パフォーマンスについてのこの情報は、ユーザのメタ認知能力を改善することそれゆえに自己ペース型勉強技能を改善することにおいてユーザを支援するためにだけ用いられ、それによりユーザをよりよい学習者にする。
【００９０】
本発明の好ましい実施例によれば、学習し、復習し又は試験するアイテムは、通常の方法でなされるような、ユーザのメタ認知パフォーマンス及びこれらのアイテムの感知した知識によって決定されないシーケンスで提示される。即ち、各グループにおけるアイテムのシーケンスは、ユーザが正しいレスポンス又は答を知っていると思うか又は感知するかについてユーザに質問することなくLearn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３のそれぞれにおいてユーザに提示される。そこで、学習し、復習しかつ試験するアイテムは、それらのアイテムの所定のグループ化及びシーケンス化に基づき提示され、かつグループ化及びシーケンス化は、アイテムが知られているか未知かということに対するユーザの感知（知覚）に基づかない。
【００９１】
Test Module２３における検索の条件は、ユーザが準備している実際のリアル・ワールド試験又は検索状況を最も密接にモデル化するということが好ましい。そこで、Test Module２３は、検索練習効果を向上するために実際の予想試験又は検索状況の形式に構成されるのが好ましい。メモリからアイテムを検索する動作は、そのアイテムの後続の検索アクセスを容易にする。検索の動作は、記憶におけるアイテムの表現を単に強化しないし、また、それは、検索処理を向上する。
Test Module２３におけるアイテムの提示又はシーケンスにより、試験アイテムの提示は、削除効果の処理を低減するように基づくことが好ましい。この効果は、試験において後のアイテムに応じてそれらを支援する試験において先の情報を“学習するために”学生によって用いられる方法を説明する。この効果を低減するか又は削除するために、例えば、最も難しくかつ混乱しやすいアイテムは、Test Module２３の試験において先に提示される。アイテムの順番は、Test Module２３における難しさ、混乱しやすさ及び他の適切な要因に基づくのが好ましい。
知識感及びレスポンスの自信の実際のスコアーではなく、知識感判断に対するレスポンスの待ち時間及びレスポンス判断における自信の測定は、Learn Module２１及びReview Module２２における将来の学習、復習及び試験アクティビティをスケジュールするための用いられる。
【００９２】
Test Module２３は、知識感及びレスポンス選択の自信を変更又は正規化するように適応させるのが好ましい。ユーザが、例えば、３、４及び５だけを選択するならば、システム１０は、そのようなレスポンスを１，２，３，４，５スケールに正規化する。しかしながら、絶対判断は、重要であり、かつ有益な情報は、同様に、判断の相対値を測定しかつ計算することによって取得することができる。
Test Module２３において提示されたミスしたアイテムの復習に対して、シーケンスは、アイテムの難しさの相対的な程度によって決定される。難しさの程度は、ユーザのレスポンスの正確さ、知識感及びレスポンス判断の自信を供給することにおけるレスポンスの待ち時間によって決定され、かつ知識感及びレスポンスの自信の実際のスコアーに基づかない。これに基づくミスしたアイテムのシーケンスの順番は、試験においてミスしたアイテムのより高い記憶強度を生成する。
システム１０は、Learn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３におけるユーザのパフォーマンスデータ、並びに   セット・スケジュールに追随するユーザの能力、ユーザがミスしたセッション数又は日数、及び他の要因を含むシステム使用をモニターすることによってユーザの動機付けを決定することができる。
【００９３】
上述したように決定された相対的動機付けに基づき、Test Module２３は、ユーザの動機付け及び自信を増加するように試験するアイテムを選択するのが好ましい。また、Test Module２３は、動機付けの形としての試験の使用を許容し、単調さを破り、かつ復習の形として試験を使用するように構成される。
復習の形として試験を用いることを含む、Test Module２３における試験の日付は、ユーザ、システム１０、管理者、又は他の入力ソースによって決定することができる。例えば、教師は、実際のクラスルーム試験が間もなく行われるときに復習の形としてTest Module２３において試験を使用することを欲しうる。
復習の形としての試験は、アイテムの強度が相対的に高くかつ活性化が比較的低い場合に行われるのが好ましい。復習の形としての試験は、単調さを一時的に解消し、復習スケジュールを維持し、検索実行の異なる形を許容し、実際の試験の条件を密接に反映し、かつ動機付け的影響を有しうる。更に、復習の形としてのTest Module２３における試験のスケジューリングは、Learn Module ２１又はReview Module２２におけるユーザのパフォーマンスによって影響されうる。例えば、Learn Module２１及びReview Module２２におけるユーザのパフォーマンスが所望のものよりも少ない場合には、試験は、復習の代替形としてかつ動機付けを増大するためにスケジュールされる。
【００９４】
更に、Test Module２３では、ユーザ、管理者又はシステムは、試験が施行されるべきときを決定することができる。Test Module２３は、一日の時間、性別、年齢、生理学的測定、記銘力又は他の脳の状態の測定を含む他の個人的要因、及び他の環境条件のような全ての試験要因を考慮に入れるのが好ましい。また、Test Module２３は、試験する教材、その難しさ、及び過去におけるこれまでの教材経験の新しさ、頻度及びパターンのような他の要因を考慮に入れる。
Test Module２３における試験の後で、更なる復習及び試験は、Test Module２３におけるパフォーマンスに基づきスケジュールされうる。例えば、よく知られているものと決定されたアイテムは、将来においてあまり試験されかつ復習されない。更に、システムは、レスポンスの待ち時間、実際の知識及び試験の間中に観察された他の要因に基づき、将来において復習されかつ試験されるアイテムに対するホッピング表を変更する。
想起の試験、択一式強制選択試験、及び他のタイプの試験を含む多くの異なる形の試験がTest Module２３で用いられうる。レスポンスの待ち時間は、想起の試験又は択一式強制選択試験を用いるときに測定されるのが好ましい。
また、アイテムは、Test Module２３において後方向及び前方向に試験することができる。即ち、キューは、レスポンスになりかつレスポンスがキューになる。更に、正しくない択一式強制選択である、ディストラクタは、試験の難しさを増大するために用いられうる。ディストラクタは、同じレッスンからである必要はないが、類似するアイテムのグループから選ばれるべきである。
また、混乱しやすいアイテムは、連続的に試験されかつ相補的ディストラクタとして用いられうる。Test Module２３は、レスポンスの待ち時間、自信を分析することによって、及び正しいレスポンス自体よりも、正しくない混乱しやすいレスポンスを選択するユーザによって、ユーザがこれらのアイテムをまだ混乱しているかどうかを決定する。また、他の要因は、アイテムが混乱しやすいかどうかを決定することにおいて考慮されうる。
【００９５】
IV．Schedule Module（スケジュール・モジュール）：  Schedule Module２５は、Learn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３の動作を対話的かつ柔軟的にスケジュールするために供給されるのが好ましい。本発明の好ましい実施例は、学習、復習及び試験をより効果的及び効率的にするためにLearn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３におけるユーザのパフォーマンスがLearn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３の他のいずれかの動作に影響を与えるように設定される。
更に、Schedule Module２５は、ユーザ、管理者、システム又は他の入力ソースからの入力情報及び、試験の日付又は知識又は技能が要求される日付、現在の日付、開始の日付、開始の日付と試験の日付の間で学習することが必要な知識又は技能の種類、初期学習及び保持の所望の程度、勉強又は学習をすることができない日、システムによって既に生成されたスケジュールに人が密接に従う程度、及び他の多くの要因を含む他の入力情報に基づいて、Learn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３のいずれかにおけるアイテムの提示をスケジュールしうる。
即ち、システム１０、そして特にSchedule Module２５は、システム内及びリアル・ワールドの両方におけるユーザパフォーマンス及びユーザクティビティに敏感である。
Schedule Module２５は、所定の日付における全てのアイテム又は技能の強度及び活性化を最大化するためにマイクロ・レベル及びマクロ・レベルにおける認知作業負荷を低減するために教材をスプレッド・アウトすることによってLearn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３におけるアイテムの提示をスケジュールする。更に、ユーザ又は学生の認知作業負荷を徹底的に低減するための最も重要な方法は、スケジューリング、パターンを決定すること、シーケンシング、及び提示のタイミング、そしてSchedule Module２５が行う、Learn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３においてキューを提示しかつレスポンスをモニターすることの負担を削除することである。
【００９６】
本発明の好ましい実施例の一つの例では、ユーザ又は管理者は、システムに既にあるか又はそれに入力される内容を認識する。ユーザ又は管理者、又はシステムは、試験の日付又は知識又は技能が要求される日付、保持の所望のレベル、開始の日付、アクティビティが行われない日付、各勉強セッションの間中に利用可能な時間、Final Reviewが望ましいかどうか、スケジュールによりどの程度ユーザがパフォーマンスを挙げることができるか、過去のパフォーマンスに基づきアイテムを学習し、復習しかつ試験するためにユーザによって必要な時間、及び他の要因を認識しかつSchedule Module２５に入力しうる。
システム及びより特定的には、Schedule Module２５は、上記したようなユーザ又は管理者からの入力及び以下の要因のいずれかに基づきカスタマイズされたスケジュールを生成する：スペーシング効果、強度、活性化、最初にレッスンが学習されたとき、アイテムの難しさの程度、アイテムの混乱しやすさ又はLearn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３がそれに基づく他の要因。
また、Schedule Module２５は、アイテムがNormal Zone, Compression Zone又はFinal Review Zoneの間中の提示に対してスケジュールされているかどうかを決定するのが好ましい。Normal Zoneでは、試験の日付又は所望の程度の強度及び活性化を達成するために知識又は技能が要求される日付の前に充分な時間が残っているので、学習、復習及び試験の平均又は標準スケジュールが実行される。しかしながら、Compression Zoneの間中、Schedule Module２５は、Normal Zoneにおけるよりもアイテムを復習するためのより多くの機会を供給しなければならない。即ち、Schedule Module２５は、Compression Zoneで学習されたアイテムをそれらがより難しいかのごとく取り扱い、復習の回数及びタイプを増加して、Final Reviewの前にそれらのアイテムの強度を増大する。
更に、Schedule Module２５は、アイテムを学習し、復習しかつ試験するために比較的忙しくか又は容易な勉強セッションを回避するために作業負荷平滑を用いるのが好ましい。また、適切な衰え(Graceful degradation)は、ユーザのシステム１０の実際の使用を考慮に入れる。例えば、ユーザが一つ以上の勉強セッションをスキップするか、又はスケジュールの先を越すか、又は試験の日付を変えるか、又は入力要因に対して他の変更を行うならば、Schedule Module２５は、所定の日付までに知識又は技能の所望の程度の強度及び活性化を開発すべく時間の最も効果的かつ効率的使用を確実にするために将来において実行されなければならない学習、復習及び試験を再計算する。
【００９７】
V. Progress Module(進歩モジュール)：Progress Module２６は、他のモジュール、特にLearn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３を定量的にモニターするために主エンジン２０に設けられるのが好ましい。上記したように、Learn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３のいずれか一つにおける進歩は、Learn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３の他のいずれかのスケジューリング及び動作に影響を与えうる。
更に、ユーザ又は学生に上述したような彼らのレーザーのメタ認知技能、並びに、彼らのシステムの使用に関する適切な動機付け及びフィードバックを与えることが重要である。そこで、Progress Module２６は、Learn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３、そしてSchedule Module２５及びDiscriminator Module２８のようなシステムの他の構成要素のいずれかにおいて評価する。
【００９８】
VI. Discriminator Module（識別モジュール）：Discriminator Module２８は、主エンジン２０に設けられるのが好ましくかつLearn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３の少なくとも一つそしておそらくそれぞれと対話する。Discriminator Module２８は、混乱しやすいアイテムを教示するために設計される。混乱しやすいアイテムは、ともかくも類似しているかまたはユーザによって、特に検索において、容易に混乱されるような二つ以上のアイテムである。
混乱しやすいアイテムは、システムによって前もって決定されうるか又はシステムの使用の間中にユーザ、管理者又はシステムによって認識されうる。
Discriminator Module２８の好ましい方法によれば、混乱しやすいアイテムは、ユーザが第１及び第２の混乱しやすいアイテムを学習しかつ二つの間を識別するための能力を練習するようにLearn Module２１に配置される。
二つのアイテムが混乱しやすいか又は識別することが難しいならば、識別性を増大するそのアイテムの形態又は特徴は、混乱しやすいアイテム間を識別することを練習するために認識されかつ用いられるべきである。ユーザ、管理者又はシステムは、Discriminator Module２８を用いて混乱しやすいアイテムを互いに区別させるような形態又は特徴を認識することが好ましい。
Discriminator Module２８は、できるだけ容易に二つの混乱しやすいアイテム間で識別を行うように設定されるのが好ましい。例えば、視覚的に類似するアイテムは、二つの混乱しやすいアイテム間の明らかな相違を示すために異なるカラー、陰影、又は図式的情報を用いて同じ位置に二つのアイテムをオーバーレイしかつ交互に表示するblink comparator(明滅比較器)を用いて区別されうる。
混乱しやすいアイテムは、学習する一対のアイテムであるか、又は学習するアイテムと学習ことがスケジュールされていないが学習するアイテムと混乱しやすい別のアイテムとでありうるということに注目すべきである。更に、Discriminator Module２８によって認識されかつ制御される二つよりも多い混乱しやすいアイテムがありうる。しかしながら、学習し、復習しかつ試験する混乱しやすいアイテムの数は、二つであることが好ましい。
また、混乱しやすいペアは、同じレッスン・セット、復習セット及び試験セットで常に提示されることが好ましい。
Learn Module２１に対するアプリケーションに加えて、Discriminator Module２８は、また、Review Module２２及びTest Module２３と対話するのが好ましい。例えば、Review Module２２では、混乱しやすいアイテムは、明滅比較器を用いて一緒に復習しうる。これは、また、Test Module２３における試験の終りについても当てはまりうる。
学習、復習又は試験する混乱しやすいアイテムは、明滅比較器又は他の適当な方法を用いて提示することができる。例えば、アイテムが視覚的に類似するならば、キュー及びレスポンスが一緒に示されてユーザに混乱しやすい二つのアイテムを比較するための期間を許容する。提示を起動するために“blink（明滅）”ボタンが設けられている。提示は、ある期間に対して第１のレスポンスを表示し、ある期間に対して第１のレスポンスを第２のレスポンスで置換し、そしてこの処理を繰り返すことを含む。このようにして、画像は、“blink”するように見えて、二つの間の最も重要な相違を強調表示する。更に、オーバーレイの提示の割合、オーバーレイの順番、又は明滅比較器の他の形態を変えることが好ましい。
加えて、混乱しやすいアイテム間を識別するための能力を更に開発しかつ保持するために、また、試験が設けられうる。試験をする場合には、単一のキューが混乱しやすいアイテムの一つから選択される。次いで、混乱しやすいレスポンスの全てが提示される。ユーザは、提示されたキューに対する正しいレスポンスを選ばなければならない。次いで、間違ったレスポンスが消えると同時に、正しいレスポンスが強調表示される。このレスポンスのセット全体で個々にキューのそれぞれを試験することは、レスポンスの待ち時間及びレスポンスの正確さが、以下に詳述する、図２７に示すような所望の基準に達するまで継続する。
また、ユーザが安定したレスポンスの待ち時間で所望の数の正しいレスポンスを達成するまで各混乱しやすいペアに対するキュー及びレスポンスを逆にして混乱しやすいペアの提示を変えることは、Learn Module２１、Review Module２２又はTest Module２３のいずれかにおいても可能である。レスポンスの待ち時間は、相対的待ち時間及び実際の相対的待ち時間が所望の範囲内であるかどうかを決定するためにDiscriminator Module２８の使用の間中に測定されるのが好ましい。また、択一式の混乱しやすいペアは、パフォーマンスの基準及びレスポンスの待ち時間要因を用いてシーケンスからランダムにドロップ・アウトされうる。
未知の混乱しやすいアイテムの提示をスケジュールするためにスペーシング効果を利用すべく既知のアイテムとして既知の混乱しやすいアイテムを用いることが可能である。未知の混乱しやすいアイテムは、二つの混乱しやすいアイテム間の違いのよりよい学習のためにかつ二つの混乱しやすいアイテム間を識別する方法を練習するためにこれらのアイテムの提示に対してスペース・アウトすることができる。
混乱しやすいアイテムは、Learn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３のそれぞれにおいて一緒に提示されることが好ましい。即ち、ユーザ、管理者又はシステムが混乱しやすいアイテムを認識したならば、混乱しやすいアイテムが同じレッスン、復習グループ、又は試験グループの一部ではなくても、混乱しやすいアイテムは、常に一緒に学習、復習及び試験されることが好ましい。混乱しやすいアイテムは、アイテムがもはや混乱しやすくないということがユーザ、管理者又はシステムによって決定されるまで一緒に結びつけられる。
【００９９】
ここで、図１のシステムの様々なモジュールの様々なアプリケーション及び動作の好ましい実施例を説明する。
図７は、図１のシステムに含まれるLearn Module２１の好ましい動作を示すフローチャートである。
図７に示すように、Learn Module２１の好ましい実施例は、図１６に示すシーケンスのような、学習するアイテムのシーケンスは、ステップ７００で生成されるように動作される。Learn Module２１は、学習するアイテムのシーケンス及びそれらのアイテムの提示の様々なタイミング・パラメータの生成でステップ７００において開始する。キュー及びレスポンスの提示間のタイミングは、キュー及びレスポンスから構成されている複数の対連合のそれぞれに対して決定される。更に、対連合のセットの提示間のタイミングは、ステップ７００で決定される。また、以下に説明する、図１７及び１８に示すような他のタイミング・パラメータは、ステップ７００で決定されうる。
【０１００】
学習するアイテムのシーケンス及びタイミングが生成された後（ステップ７００）、学習するアイテムの表示が開始する（ステップ７０２）。まず、未知のキュー及びレスポンスが同時にユーザに表示又は提示される（ステップ７０４）。次いで、表示はキュー及びレスポンスがクリアされるか又は何もユーザに提示されない（ステップ７０６）。Ｎの値が１に設定される（ステップ７０８）。次いで、学習する未知のアイテムＵNのキューが提示又は表示される（ステップ７１０）。未知のアイテムＵNのキューに対応するレスポンスがユーザに表示又は提示される（ステップ７１２）。次いで、未知のアイテムＵNのキュー及びレスポンスが画面上にそのまま残るか又はユーザに提示され続ける（ステップ７１４）。このステップの後、画面は、次いでクリアされるか又は何もユーザに提示されない（ステップ７１６）。次いで、Ｍの値が０に設定される（ステップ７１８）。次いで、既知のアイテムＫMのキューがユーザに提示されるか又は表示され（ステップ７２０）、既知のアイテムＫMの対応するレスポンスの提示がそれに続く（ステップ７２２）。次いで既知のアイテムＫMに対するキュー及びレスポンスがそのまま残るか又はユーザに提示され続ける（ステップ７２４）。次いで、画面は、クリアされるか又は何もユーザに提示されない（ステップ７２６）。
【０１０１】
ステップ７３６及び７３８における割込みによって示されるように、ユーザは、いつでも、ステップ７１２から７１６まで及びステップ７２２から７２６までのフローに割込むことができる。特に、ユーザがステップ７１２から７１６の間でいつでも処理に割込むか又はステップ７１２から７１６の間でいつでも処理に割込むならば、フローは、そこにおいて、アイテムが学習されたものとして指定され、従ってそのアイテムが“既知”のレジスタに既知のアイテムとして記憶されるステップ７４０に進む。既知のアイテムが記憶された後（ステップ７４０）、最後のアイテムが学習されたかどうかという決定がなされる（ステップ７４２）。最後のアイテムが学習されたならば、処理は、図８に関してより詳細に説明されるQuick Reviewに進む（ステップ７４４）。ステップ７４２においてそれが学習する最後のアイテムでないならば、ユーザは、もっとゆっくり又は速く進みたいか尋ねられ（ステップ７４６）、そして処理は、学習する次のアイテムが取得されるステップ７４８に進みかつフローは、学習する次のアイテムに対する新しいシーケンスの生成のためにステップ７００に戻る。
【０１０２】
ステップ７３６又は７３８でユーザ割込がないならば、処理は、表示がクリアされるか又は何もユーザに提示されないステップ７２６から、Ｍの値が１つ増分されるステップ７２８に普通に進む。次いで、ＭがＮの値に等しいかどうかの決定がなされる（ステップ７３０）。ＭがＮに等しくないならば、フローは、そこにおいて別の既知のアイテムＫMがユーザに提示されるステップ７２０に戻る。ＭがＮに等しいならば、Ｎが、例えば、９のような、ある所定の数に等しいかどうかという決定がなされる（ステップ７３２）。Ｎが所定の数に等しくないならば、Ｎの値は、１つ増分され（ステップ７３４）、そしてフローは、学習する別の未知のアイテムＵNの提示のためにステップ７１２に戻る。Ｎがこの所定の数に等しいならば、ユーザは、次のアイテムを見たいかどうか尋ねられる（ステップ７５０）。ユーザが学習する次のアイテムを見ることを選択したならば、フローは、学習する更なるアイテムの提示のためにステップ７４８及び７００に戻る。ユーザが学習する次のアイテムを見ないことを選択したならば、フローは、７０２に戻る。ある一定期間内にレスポンスがないならば（ステップ７５２）、処理は、ステップ７５４で停止する。
【０１０３】
図８は、図１に示すシステム１０のLearn Module２１の一部であるQuick Reviewの好ましい実施例を示す。
図８に示すように、Learn Module２１のQuick Reviewの好ましい実施例は、Quick Reviewするアイテムのシーケンスがステップ８００で生成されるように動作される。Learn Module２１のQuick Reviewは、ちょうど学習しかつQuick Reviewされるアイテムのシーケンスの生成、及びこれらのアイテムの提示の様々なタイミング・パラメータの生成でステップ８００から開始する。キュー及びレスポンスの提示の間のタイミングは、キュー及びレスポンスから構成されている複数の対連合のそれぞれに対して決定される。更に、対連合の提示間のタイミングは、ステップ８００において決定される。また、以下に説明する、図１７及び１８に示したものとは異なるがそれらに類似する他のタイミング・パラメータもステップ８００において決定されうる。
Quick Reviewするアイテムのシーケンス及びタイミングがステップ８００において生成された後、Quick Reviewするアイテムの表示がステップ８０２で開始する。まず、未復習キュー及びレスポンスが同時にユーザに表示又は提示される（ステップ８０４）。次いで、キュー及びレスポンスの表示がクリアされるか又は何もユーザに提示されない（ステップ８０６）。次いで、Ｎの値が１に設定される（ステップ８０８）。次いで、学習される未復習アイテムＵNのキューが提示されるか又は表示される（ステップ８１０）。未復習アイテムＵNのキューに対応しているレスポンスがユーザに表示又は提示される（ステップ８１１）。このステップの後、キュー及びレスポンスは、画面上にそのまま残るか又はユーザに提示され続ける（ステップ８１６）。次いで、Ｍの値が０に設定される（ステップ８１８）。次いで、復習されたアイテムＲMのキューがユーザに提示されるか又は表示され（ステップ８２０）、復習されたアイテムＲMの対応するレスポンスの提示がその後に続く（ステップ８２１）。キュー及びレスポンスが画面上にそのまま残るか又はユーザに提示され続ける（ステップ８２２）。次いで、表示がクリアされるか又は何もユーザに提示されない（ステップ８２６）。
【０１０４】
ステップ８３６及び８３８における割込みによって示されているように、ユーザは、ステップ８１１から８１６の間、及びステップ８２１から８２６の間でいつでもフローに割込むことができる。特に、ユーザがステップ８１１から８１６の間でいつでも処理に割込むか又はステップ８２１から８２６の間でいつでも処理に割込むらば、フローは、そこにおいてアイテムが一度か二度だけ見られたか又は復習されたかどうかという決定がなされるステップ８４０に進む。アイテムが一度又は二度だけ復習されたならば、フローは、後述するステップ８４２に進む。アイテムが二度よりも多く復習されたならば、アイテムは、ドロップ−アウト・レジスタに蓄積され（ステップ８４１）、そして最後のアイテムがQuick Reviewされたかどうかの決定がなされる（ステップ８４２）。最後のアイテムがQuick Reviewされたならば、４回のQuick Reviewが終了しているかどうかという決定がなされる（ステップ８４４）。４回のQuick Reviewが終了しているならば、後述する、復習曲線が計算され（ステップ８４７）、かつ処理がステップ８６０で停止する。４回のQuick Reviewが終了していないならば、“show again（再び見せる）”レジスタに蓄積されたアイテムが存在するかどうかという決定がなされる（ステップ８４５）。再び見せるか又は復習するアイテムが存在しないならば、処理は、復習曲線が計算されるステップ８４７に進みそして処理はステップ８６０で停止する。再び見せるか又は復習するアイテムが存在するならば、処理はQuick Reviewの次のラウンドを開始して（ステップ８４９）、処理は、Quick Reviewする次のアイテムが選択されるステップ８４８に進む。次いで、Quick Reviewする次のアイテムに対する提示のシーケンス及びタイミングが生成される（ステップ８００）。
【０１０５】
ステップ８３６又は８３８でユーザ割込がないならば、処理は、表示がクリアされるか又は何もユーザに提示されないステップ８２６から、Ｍの値が１つ増分されるステップ８２８に普通に進む。次いで、ＭがＮの値に等しいかどうかの決定がなされる（ステップ８３０）。ＭがＮに等しくないならば、フローは、そこにおいて別の既知のアイテムＲMがユーザに提示されるステップ８２０に戻る。ＭがＮに等しいならば、Ｎが、例えば、９のような、ある所定の数に等しいかどうかという決定がなされる（ステップ８３２）。Ｎが所定の数に等しくないならば、Ｎの値は、１つ増分され（ステップ８３４）、そしてフローは、学習する別の未知のアイテムＵNの提示のためにステップ８１１に戻る。Ｎがこの所定の数に等しいならば、ユーザは、次のアイテムを見たいかどうか尋ねられる（ステップ８５０）。ユーザが学習する次のアイテムを見ることを選択したならば、フローは、学習する更なるアイテムの提示のためにステップ８４８及び８００に戻る。ユーザが学習する次のアイテムを見ないことを選択したならば、フローは、８０２に戻る。ある一定期間内にレスポンスがないならば（ステップ８５２）、復習曲線が“ドロップ−アウト”レジスタのアイテムに対して計算されかつ他のアイテムは、それらのアイテムがドロップアウトすることなく全４回のQuick Reviewを通してQuick Reviewされたように処理され、そして処理は、ステップ８５４で停止する。
【０１０６】
図９は、本発明の好ましい実施例によるReview Module２２の動作を説明するためのフロー図である。図９に示すように、Review Module２２は、ステップ９００に示すように、タイマーをまた始動すると同時に、キューを表示しかつユーザが解答を見ることを欲しているかどうかをユーザに尋ねることによって開始する。この時間の間中に、ユーザは、ステップ９００で提示されたキューに対する正しいレスポンスを構築又は形成することを求められる。ユーザは、ある一定の期間ＳＴＡn内に正しいレスポンスを構築又は形成することを求められる。ユーザが期間ＳＴＡnが経過する前にReview Moduleの動作に割込むならば（ステップ９０２）、キューは、ペア・レスポンスと共の表示される（ステップ９０４）。次いで、タイマーがスタートされると同時に、画面がブランクにされかつユーザのレスポンスの質を定量的に評価することをユーザに尋ねる問合せに対するレスポンスが要求される（ステップ９０５）。ユーザは、ある一定の期間ＲＴＱn内にユーザのレスポンスの質を評価することを求められる。ユーザがレスポンスの質の評価を供給することによって期間ＲＴＱnが経過する前に動作に割込まないならば（ステップ９０８）、画面は、ブランクにされ（ステップ９１０）、かつその特定のアイテムは、蓄積レジスタＳn+1に転送されかつフローはステップ９２０に進む。Ｓn又はＳn+1は、ユーザが正しいレスポンスを認識できないか又はユーザのレスポンスの質の低い評価によって示すように正しいレスポンスを認識することに苦労したアイテムが将来の更なる復習のために蓄積される蓄積レジスタを示す。Ｓn又はＳn+1の変数ｎは、Reviewのパス又はラウンドの数を表す。ユーザが、ユーザのレスポンスを評価する要求に対するレスポンスを供給することによって、期間ＲＴＱnが経過する前に、ステップ９０５の後でReview Module２２の動作に割込むならば（ステップ９１２）、次いでユーザがユーザのレスポンスを高い質（例えば、４または５の値）であるか又は低い質（例えば、１、２又は３の値）であると評価したかという決定がなされる。低い質のレスポンスが提供されたならば、制御は、低い質の評価を受けたアイテムをレジスタＳn+1に将来の復習のために蓄積するように上記したステップ９１４に進む。ユーザがユーザのレスポンスを高い質と評価したならば、制御は、ステップ９１６でＤnに転送すべく進みそして画面は、ステップ９１８でブランクにされてフローは、ステップ９２０に進む。Ｄnは、高い質のレスポンスによって示されたように、ユーザによく知られかつReview Module２２の別のラウンドで再び復習されないアイテムが蓄積されるディスカード・レジスタを示す。ステップ９２０では、低い質のパフォーマンス評価を受けているアイテムを有する蓄積レジスタ、Ｓnが空であるかどうかの決定がなされる。Ｓnが空でなく復習する更なるアイテムが存在することを意味しているならば、提示は、ユーザの要求でポーズされうるし（ステップ９２２）、そして制御は、更なる動作のためにステップ９００に戻る。Ｓnが空であり更に復習するアイテムが存在しないことを意味しているならば、Ｎが４であるかどうかをステップ９２４で決定する。Ｎは、Reviewのラウンド（巡回）数を示す値であるか、又はユーザが蓄積レ���スタＳnのアイテムの全てを復習した回数と考えることができる。Ｎが４でないならば、Ｎは、ステップ９２６で１だけ増分されかつフローは、ステップ９２２における短時間のポーズの後でステップ９００における開始に戻るためにステップ９２２に戻る。Ｎが４に等しくユーザがReviewを４回通ったことを意味しているならば、ユーザは、ユーザがＳnレジスタに残っている全てのアイテムを再学習することを欲するかどうか尋ねられる（ステップ９２８）。ユーザが特定のアイテムを再学習することを選択したならば、フローは、ステップ９３０でLearn Module２１に転送される。ユーザがアイテムを再学習しないことを選択したならば、制御は、ステップ９３２でReview Module２２から外に出る。
【０１０７】
ユーザが解答又はレスポンスを示すことを要求することに失敗することにより期間ＳＴＡnが経過する前にReview Module２１に割込むことに失敗したならば（ステップ９５０）、キューは、ステップ９５２においてペア・レスポンスと共に表示される。次いで、画面がブランクになり、キューがそれ自体で再び表示され、レスポンスが要求されかつ、ステップ９００と同様に、タイマーがスタートされる（ステップ９５４）。ユーザが期間ＳＴＡnが経過する前に割込まない、即ちユーザが解答を示すことを要求しなかったならば（ステップ９５６）、フローは、レスポンスがキューと一緒に示されるようなステップ９５２に戻る。ユーザが期間ＳＴＡnが経過する前に割込むならば（ステップ９５８）、キューは、ペア・レスポンスと一緒に表示され（ステップ９６０）、かつフローは、ステップ９６２に進み、その地点では画面がブランクになり、レスポンスの質を評価するためのレスポンスが要求されかつ期間ＲＴＱnを計時するためのタイマーがスタートされる。ユーザが期間ＲＴＱnが経過する前に、即ちユーザがユーザのレスポンスの質を評価する前に割込むならば（ステップ９６４）、レスポンスは、無視されかつ画面は、ステップ９６８でブランクにワイプされる。ユーザがステップ９６６で質問が繰り返される前に割込まないならば、レスポンスは、無視されかつフローは、ステップ９６８に進む。レスポンスは、この特定のアイテムが再び復習されるべきであると既に決定されているので、両方の場合に無視される。次いで、アイテムは、ステップ９７０でレジスタＳn+1に配置されかつフローはステップ９２０に進み、かつ更なる処理が上述したように生じる。
【０１０８】
図１０は、本発明の好ましい実施例によるTest Module２３の動作を説明するためのフローチャートである。図１０に示すように、Test Module２３は、Scheduled Testに対して、ステップ１０００でAd Hoc Testを選択するユーザによって又はステップ１００２で主メニュー表示に試験ボタンを表示するシステム１０によって開始する。次いで、ユーザは、ディスプレイ上の試験ボタンを選択するか又はタップし（ステップ１００４）、かつ試験のためにアイテムが選択されかつ試験するアイテムのシーケンスが生成される（ステップ１００６）。次いで、試験するアイテムの最初のキューが提示されかつタイマーがスタートされる（ステップ１００８）。この好ましい実施例では、ユーザは、例えば、ユーザがキューに対する正しいレスポンスを知っているということにユーザがどのくらい自信があるのかを１から５のスケールで示すことによって、“知識感(feeling of knowing)”スコアーを選択することを求められる。ステップ１０１０において、ユーザは、知識感スコアーを選択しかつタイマーは、停止される。次いで、キューは、好ましくは５者強制選択で表示されかつ第２のタイマーがスタートされる（ステップ１０１２）。次いでユーザは、５者強制選択の一つを選択しかつ第２のタイマーは、停止される（ステップ１０１４）。ユーザによって選択されたレスポンスが正しければ、正しくない解答は、ディスプレイから削除されかつ可聴信号が生成されそして正しいレスポンスが強調表示されかつ時間Ｔ３の間に示される（ステップ１０１８）。ユーザによって選択されたレスポンスが正しくないならば、正しくない解答がディスプレイから削除されかつ可聴信号が生成されそして正しいレスポンスが強調表示されかつ、時間Ｔ３よりも長い、時間Ｔ４の間に示される（ステップ１０１６）。次いで、正しい解答位置及び選択された解答位置が知識感スコアー及びレスポンスの正確さとして保存される（ステップ１０２０）。そして、ちょうど試験されたアイテムが試験するアイテムのシーケンスの最後であるかどうか決定される（ステップ１０２２）。試験する更なるアイテムが存在するならば、ユーザは、ポーズすることが許されそして動作は、更なるアイテムの試験のためにステップ１００８に戻る（ステップ１０２４）。試験する更なるアイテムが存在しないならば、試験スコアーが計算されかつ表示され、そしてユーザは、ユーザが正しくないレスポンスを選択したアイテムを再学習することを欲するかどうか尋ねられる（ステップ１０２６）。ユーザがミスしたアイテムを再学習することを選択したならば、ミスしたアイテムは、上述したように、Learn Module２１を用いて再学習される（ステップ１０２８）。ユーザがミスしたアイテムを再学習しないことを選択したならば、Test Moduleは、停止する（ステップ１０３０）。
【０１０９】
図１１は、図１のシステムに設けられるのが好ましいSchedule Module２５の好ましい実施例の動作のフローチャートである。Schedule Module２５は、そこではSchedule Module２５に関する情報を入力するか又は更新するステップ１１００で開始する。ステップ１１００で入力する情報は、開始の日付、終了の日付、学習し、復習しかつ試験するレッスン、レッスンのタイプ、保持の所望のレベル、ユーザがシステムを使用するために利用できる各日の時間量、最終復習の数、最終復習に利用できる時間、システム使用のユーザ履歴、システムの使用が不可能な停電の日、及び他の要因及び情報を含むのが好ましい。ステップ１１００でこの情報が入力された後、最終復習ゾーンは、最終復習期間の開始の日付及び終了の日付を決定するようにステップ１１０５で計算される。次いで、圧縮ゾーンは、圧縮期間が開始しかつ終了するときを決定するためにステップ１１１０で計算される。この後、ノーマル・ゾーンがノーマル期間の開始及び終了の日付を決定するためにステップ１１１５で計算される。次いで、システム１０は、ステップ１１２０でスケジューリング・エラーの存在をチェックする。スケジューリング・エラーは、ユーザの示された能力又は他の入力に基づくあまりにも短い期間内のあまりにも多いアイテムのスケジューリングを含む。また、他のエラーもチェックされうる。スケジューリング・エラーがステップ１１２０で検出されたならば、ステップ１１２２でユーザに警告が発せられる。ステップ１１２４でユーザがそのようなスケジューリング・エラーを回避するために入力情報を変更することを選択したならば、フローは、再びSchedule Module２５を開始しかつスケジュールを再計算するためにステップ１１００に戻る。ステップ１１２０でユーザがスケジューリング・エラーの存在にも係わらずSchedule Module２５で進むことを選択したならば、フローは、ステップ１１２８でスケジュールを生成するために進む。上記したように、スケジュールは、ユーザの過去の履歴及びシステム１０の使用及び以前に生成したスケジュールに従う能力を含む入力情報に基づき生成される。ステップ１１２８でスケジュールが生成された後、スケジュールは、前又は後の日と比較してあまりにも多くの作業又は充分ではない作業がスケジュールされるようなセッション又は日を回避するためにステップ１１３０で作業負荷平滑に対してチェックされる。スケジュールは、充分な作業負荷平滑を達成するためにステップ１１３０で変更されうる。次いで、システムによるユーザの進歩そして特に、生成されたスケジュールに従うユーザの能力は、モニターされかつステップ１１３２でシステムに蓄積される。システムは、ステップ１１２８で生成されたスケジュールからの逸脱が存在するかどうかをステップ１１３４で検出する。スケジュールからの逸脱が存在するならば、制御は、そのような逸脱を調節しかつ補償すべくスケジュールの再計算のためにステップ１１００に戻る。スケジュールからの逸脱が何も存在しないならば、フローは、最終復習開始の日付になっているかどうかを決定するためにステップ１１３６に進む。最終復習開始の日付になっていないならば、フローは、進行を更にモニターしかつスケジュールからの逸脱を検出するためにステップ１１３０に戻る。最終復習開始の日付になっているならば、Schedule Module２５は、アイテムの相対的な難しさ、最新さ、頻度、先の露出のパターン及び他の要因に基づき最終復習スケジュールを生成する（ステップ１１３８）。最終復習におけるユーザのパフォーマンスは、そのときにSchedule Module２５が終了するような終了の日付までステップ１１４０でモニターされかつ制御される（ステップ１１４２）。
【０１１０】
図１２及び１３は、図１のシステム１０に設けられるのが好ましいDiscriminator Module２８の好ましい実施例の動作のフローチャートを示す。Discriminator Module２８は、Scheduled Discrimination復習又は試験（ステップ１２００）、又はAd Hoc Discrimination復習又は試験（ステップ１２０２）のいずれかで開始する。次いで、処理は、ステップ１２０４で開始しかつ混乱しやすいアイテムは、並んで又は密接に関連付けられた提示でユーザに表示又は提示される（ステップ１２０６）。次いで、ユーザは、混乱しやすいアイテムを比較するかまたは混乱しやすいアイテムの知識で試験するかを決定する（ステップ１２０８）。ユーザが混乱しやすいアイテムを比較することを選択したならば、ユーザに混乱しやすいアイテム間の相違を比較させかつ識別させるために混乱しやすいアイテムのレスポンスが表示されるかまたはさもなければユーザに提示される（ステップ１２１２）。ユーザがこの処理に割込むならば（ステップ１２１４）、ユーザは、試験すること、次のアイテムに移動すること又はDiscriminator Module２８の動作を止めることの選択が供給される。ユーザがステップ１２１４で試験を選択したならば、フローは、ステップ１２１０に進む。ステップ１２１４でユーザがDiscriminator Module２８の動作を終えることを選択したならば、Discriminator Module２８の動作は、ステップ１２１６で停止する。ユーザが次の混乱しやすいアイテムに移ることを選択したならば、フローは、ステップ１２００、１２０４に戻りかつステップ１２０６で混乱しやすいアイテムの次のグループが提示される。
ステップ１２０８では、ユーザは、混乱しやすいアイテムで試験することを選択したならば、フローは、ステップ１２１０及び図１３に示す処理に進む。
【０１１１】
図１３に示すように、ユーザが混乱しやすいアイテムで試験することを選択したならば、試験形式及びシーケンスがステップ１３００で生成される。次いで、様々な試験形式がユーザへの提示に使用する試験形s器の綜合セットから選択される（ステップ１３０２）。次いで、キューは、様々なレスポンス選択を伴ってユーザに提示されかつ第１のタイマーがスタートされる（ステップ１３０４）。次いでユーザは、ユーザが正しいレスポンスであると信じるレスポンスを選択しかつ第１のタイマーが停止される（ステップ１３０６）。レスポンスが正しければ、正しくないレスポンスがディスプレイから取り除かれかつキュー及び正しいレスポンスが、強調表示されている正しいレスポンスを伴ってある一定の期間Ｘの間、表示されたまま残りかつ可聴信号が提示される（ステップ１３１０）。レスポンスが正しくないならば、正しくないレスポンスがディスプレイから取り除かれかつキュー及び正しいレスポンスが、強調表示されている正しいレスポンスを伴って、期間Ｘよりも長い、ある一定の期間Ｙ、表示されたまま残りかつ可聴信号が提示される（ステップ１３０８）。次いで、試験形式がディスプレイから消されるか又は取り除かれる（ステップ１３１２）。次いで、最後の試験形式がユーザに提示されたかどうかの決定がなされる（ステップ１３１４）。ユーザに提示する更なる試験形式が存在するならば、制御は、混乱しやすいアイテムを試験するために更なる試験形式の提示のためにステップ１３０２に戻る。ユーザに提示する更なる試験形式が何も存在しないならば、試験形式の全てが正しく解答されたかどうかの決定がなされる（ステップ１３１６）。試験形式の全てが正しくは解答されなかったならば、それが試験する特定のアイテムに対して生成された４番目のセットであるか、又はこれらの混乱しやすいアイテムが試験された４度目であるというどうかの決定がなされる（ステップ１３１８）。それが４番目のセット又は４度目ではないならば、制御は、試験形式の別のセットの生成のためにステップ１３００に戻る。それが４番目のセット又は４度目であるならば、処理は、ステップ１３２０で停止する。ステップ１３１６で決定されたように試験形式の全てが正しく解答されたならば、それが第１のセットであるか又は試験形式のセットが混乱しやすいアイテムのこの特定のグループに対して生成された最初であるかどうかの決定がなされる（ステップ１３２２）。それが第１のセット又は最初であるならば、制御は、別のセットの試験形式の生成のためにステップ１３００に戻る。それが第１のセット又は最初ではないならば、現行セットの試験形式に対するレスポンスの平均時間がレスポンスに対する以前の時間よりも短いか又は少ないかどうかの決定がなされ（ステップ１３２４）、そうであれば、処理は、ステップ１３２６で終了する。現行セットの試験形式に対するレスポンスの平均時間がレスポンスに対する以前の時間よりも大きいか等しいならば、フローは、別のセットの試験形式の生成のためにステップ１３００に戻る。
【０１１２】
図７のステップ７００で生成されたLearn Module２１で学習されるアイテムのシーケンスは、初期学習の入力された所望の程度又は学習のレベルに基づいて生成されうる。図１４は、図３に示す忘却／保持曲線を含む記憶強度対時間のグラフと一緒に、本発明の好ましい実施例のシステム１０において可能な様々なレベルの学習を示す。図１４に示すように、４つのレベルの学習が図３に示す忘却／保持曲線に沿って様々な点に配置されている。最も低い学習レベルから最も高い学習レベルの順番に、４つのレベルの学習は：習熟度、認知、想起及び自動性である。
習熟度のレベルまで学習又は覚えた情報は、ユーザが一時知っていたが、もはや覚えていないというフィーリングを有する情報である。
認知のレベルまで学習又は覚えた情報は、ユーザが他の気を散らす選択又はディストラクタから分離することができる情報である。キューと共に提示された場合、ユーザは、多数の選択肢から適当なレスポンスを選ぶことができる。例えば、ユーザは、多肢選択式試験で正しい解答を選ぶことを求められうる。
想起レベルまで学習又は覚えた情報は、キューだけが提示された場合にユーザが検索できる情報である。例えば、ユーザは、“空欄書込み式”試験で供給されたキューに対して正しいレスポンスを供給することを求められうる。
自動性レベルまで学習又は覚えた情報は、キューだけが提示された場合、認知努力をほとんど或いはまったく伴わないで、ユーザが瞬時に検索できる情報である。ユーザは、情報を“覚えている”とは対照的に“知っている”。自動性は、正確性が要求されかつレスポンスの待ち時間が重要な変数であるような想起の試験によって測定することができる。
【０１１３】
図３に示しかつ上述したように、知識又は技能のような以前に学習したアイテムは、時間が経つにつれて徐々に忘れられる。初期学習のレベルが高いほど、情報は、長く検索に利用できる。学習した情報は、それがよく習熟されるようになるまで様々なレベルを通って伝わる。
異なるタイプの試験は、可変する感受性の程度を有する。学生は、多肢選択式試験の質問に対して正しく解答することができるが、しかし想起の試験で同じ質問をミスする。従って、認知の試験は、想起の試験よりも記憶強度の感受性が少ない試験である。同様に、想起の試験は、自動性の試験よりも記憶強度の感受性が少ない測定である。
【０１１４】
本発明の好ましい実施例では、学習するアイテムは、ユーザが自動性のレベルまで学習するような方法で図７のステップ７００において生成されたシーケンスで提示される。自動性のレベルまで学習することの利益（利点）及び処理を以下に説明する。
【０１１５】
図１４に示すような自動性のレベルまでユーザを学習させるためには、システム１０は、図１５に示すような過剰学習の原理を利用することによって学習するアイテムを提示する。特に、図１５は、過剰学習の利益（利点）を示す。初期学習の程度は、上述したように将来のパフォーマンスに影響を与える。記憶に対する衰退レートは、図１５の並行曲線によって示すように初期学習の様々な程度に対しておおよそ並行である。精通（想起の試験で１００％正しい）のレベルまで学習した教材は、過剰学習した教材（低いレスポンスの待ち時間及び低い認知努力で、想起の試験で１００％正しい）と同じレートで忘れられる。図１５の両方の曲線が実質的に並行であるが、しかしながら、将来のある地点で、検索パフォーマンスが過剰学習した教材に対して高くなる。更に、自動性のレベルまで初期に過剰学習された教材は、ほとんどの記憶が衰退及び干渉により失われてしまうような、初期の、コンソリデーションの壊れやすい期間に生き残る可能性が大きい。
図１５の曲線の並行特質は、タイム・スケジュールとは関係ない。測定が後で衰退したときでも、より高い初期学習の程度まで学習した教材は、より低い初期学習の程度まで学習した教材よりもより高い記憶強度を有する。
【０１１６】
図７のステップ７００で学習するアイテムのシーケンスを生成するために、システム１０は、図１５に示した過剰学習を用いることによって図１４に示した自動性のレベルまで学習を達成するために学習するアイテムのシーケンス、対連合のキュー及びレスポンスの提示の間の期間、及び連続対連合の提示の間の期間を決定するのが好ましい。特に、システム１０で学習するアイテムは、図１６に示す学習提示シーケンスにより配置されるのが好ましい。図１６に示すように、システム１０のLearn Module２１で提示されたアイテム（キュー及びレスポンス）は、それらが学習するアイテムであるか又は既に学習されたアイテムであるかにより並べられる。図１６では、初めて提示されているアイテムは、ＵIとして示され、ここで、Ｉは、それが未知アイテムの最初の提示であるということを示す。何度も見せられたその同じアイテムは、ＵNとして示され、ここで、Ｎは、アイテムがシーケンス内で以前に見せられた回数を示す。先のLearning Module２１動作中に既に提示されたアイテムは、シーケンシングの目的のために“既知”であると考慮されかつＫRとして示され、ここで、Ｒは、それらが既知のアイテムのプールからランダムに選ばれたアイテムであるということを示す。
【０１１７】
図１６に示すような既知及び未知のアイテムのシーケンスを生成することによって、未知のアイテムに対する拡張リハーサルのフォームが生成される。以前に示したように、拡張リハーサル・シリーズは、記憶強度を構築するための復習の最も効果的かつ効率的スケジュールである。実験心理学では、これは、スペーシング効果として知られている。図１６に示すシーケンスは、トライアル内スペーシング効果を生成する。図４に記述した復習のスケジュールは、トライアル間スペーシング効果を生成する。
図１６に示すシーケンスの提示の間中のある地点において、ユーザは、彼らがキューに対するレスポンスの妥当性をシステム１０によって供給される正しいレスポンスと比較することによって以前には未知であった教材を学習したということを決定する。ユーザが彼らのレスポンスが妥当であると判断した場合には、ユーザは、提示シーケンスに割り込む。この割り込みは、レッスンにおいていずれかが残っているならば学習する次の未知のアイテムに、又はレッスン内の全てのアイテムが見られているならばQuick Reviewセッションに、ユーザを誘う。
【０１１８】
図１７は、分割されかつ図１７により詳細に示される図１６で示されたアイテムの提示に対する学習提示パターンを示す。
シーケンスの開始において、シーケンス内で学習する未知のアイテムは、ＵIとして示される。キュー及びレスポンスの両方は、同じ時間（Ｔ1）に提示される。
キュー及びレスポンスは、消えてブランク画面、又は情報の提示の種類により、ナル事象−何も発生しないもの（Ｔ2）を残す。
ここで、未知のアイテムがそれ自体で表示されるか又は提示される。このときには、ユーザは、キューを吸収しかつ適切なレスポンスをアクティブ（活発）に想起することを試みる（Ｔ3）。
ユーザがレスポンスを検索することに成功するかいなか、正しいレスポンスは、既知のレスポンスを提示する方法と同じでありうるが、しかし学習するレスポンスの提示に特有であるのが好ましい方法を用いて提示される。提示の方法は、カラー、音、動き又はそれをランダムに選択された既知のレスポンスの提示から区別する他の方法を含みうる。規定された方法を用いてレスポンスを提示するための時間をＴ4と称する。
キュー及びレスポンスの両方は、提示されることを継続する。ユーザは、ユーザが検索したレスポンスを正しいレスポンスと比較するためにこの時間（Ｔ5）及びＴ4において利用可能な時間を使用する。ユーザのレスポンスが妥当であると判断されたならば、ユーザは、シーケンスに割込みかつ学習する次の未知のアイテムに移ることができる。
Ｔ5に続いて、キュー及びレスポンスの両方は、削除されてブランク画面又はナル事象を残す（Ｔ6）。
ここで、既知のアイテムは、以前に学習したアイテムのグループから選択される。それは、まず 短期間（Ｔ7）に対してキューを表示してユーザに正しいレスポンスをアクティブ的に想起することを試みさせることによって提示され、そして正しいレスポンスは、未知のレスポンスを示す方法と同じ方法でありうるが、しかし既知のレスポンスの提示に特有であるのが好ましい方法により示される（Ｔ8）。既知のキュー及び既知のレスポンスの両方は、期間（Ｔ9）に対して提示されたまま残し、そして両方は、別の期間に対して削除されるか又はナル事象にある（Ｔ10）。
ナル事象によって分離された未知のキュー及びレスポンスと既知のキュー及びレスポンスを示す提示パターンは、図７で示したようにユーザが許容される時間でシーケンスに割込むか又は予め定められた時間のようなある他の事象が生じるか又は提示の回数が達せられるまで図１７に関して説明したシーケンスに従うのが好ましい。
【０１１９】
図１８は、Learn Module２１で用いられるのが好ましい提示タイミングを示してる表を示す。図１６に示したアイテムのシーケンス内の未知又は既知のキュー又はレスポンスの位置により変化するのが好ましい、図１８に示すように用いられる１０個の分離タイミング変数が存在するのが好ましい。タイミング・パラメータは、初期値に設定され、そしてシステム１０に入力されたか又は感知されたオバート及びコバート・レスポンスにより変更される。システム１０に対する一つのオバート・レスポンスは、ユーザが新しいアイテムを学習することを欲するので提示シーケンスに割込むときに生じる。この地点で、ユーザの注意力及び覚醒を維持するために質問“Do you wish to go faster or slower?（速くするか遅くすることを欲しますか？）”が尋ねられる。ユーザが“faster（速くする）”を選択することによって応答したならば、タイミング値は、そのタイミング・パラメータに対して表の中に規定された量で減少される。ユーザが“slower（遅くする）”を選択することによって応答したならば、タイミング値は、そのタイミング・パラメータに対して表の中に規定された量で増大される。
タイミング値を変えることの目的は、ユーザの注意力及び覚醒を維持することである。刺激において変化がほとんどないか又は全くないようなタイミング・シーケンスは、慣れるようになることができる。即ち、刺激は、もはや新規ではなく脳がそれに注意を払わない。
更に、各ユーザは、各アイテムの提示のレート並びに新しいアイテムが提示されるレートによって決定された学習の望ましいレートを有する。クラスルームでは、教師が講義をしている場合には、全ての学生は、同じレートで情報が提示される。ある学生は、提示があまりにも遅いのでこれが退屈になり、そして他の学生は、提示があまりにも速く−取り残されるので欲求不満になることが分かる。
上述したシステム１０では、アイテムのパターン、シーケンス、及びタイミングは、ユーザの興味を維持するために変えられ、かつ各個々のユーザに各ユーザがやりがいがあることが分かる学習のレートを供給する。それゆえに、システム１０は、各ユーザに適応する。
【０１２０】
また、学習するアイテムのシーケンシングに関するものは、連続位置効果として知られる事象である。図１９は、心理学のよく理解されている事象でありかつリストに提示されたアイテムの学習を含む連続位置効果を示す。図１９は、アイテムがリストに提示されている場合に、成功する想起の確率が、リスト内のアイテムの位置に基づき変化することを示す。想起試験が学習セッションの直前に施行されるならば、リーセンシー効果が示される。即ち、後で提示されたアイテムがユーザの短期記憶にまだあるので、リストの後ろに提示されるアイテムは、以前に提示されたアイテムよりも想起されるであろう。想起試験が数分間の遅延の後に施行されるならば、リハーサルなしでその期間に対して短期記憶にアイテムを維持できないので、リーセンシー効果は消滅する。この効果は、自己ペース型学習に不利益な影響を与える学習エラーの判断に寄与する。
リストの前方に表されているアイテムは、プライマシー効果により想起されるであろう。リストの前方に表されているアイテムは、図２０に示すようなリストの後方にあるアイテムよりも多くの回数リハーサルされるであろう。リストからアイテムを想起することにおける成功は、アイテムがリハーサルされた回数に依存する。
【０１２１】
特に、図２０は、学習アイテムのリハーサルの回数対入力位置のグラフを示す。図２０は、プライマシー効果に関する図１９の説明でなされたステートメントの正確度(veracity)を示す。リストの先方に提示されたアイテムは、リストの後方に提示されたアイテムよりも多くの回数リハーサルされるので従って試験の時に想起させるであろう。
【０１２２】
図２１は、記憶比較時間対記憶範囲（スパン）のグラフを示す。図２１は、情報に対する記憶範囲が情報のタイプにより変化することを示す。ディジットに対する記憶範囲は、おおよそ７プラス又はマイナス（±）２ディジットである。即ち、ほとんどの人は、人がそれらを何度も繰り返す−メインテナンス・リハーサルの処理を介して彼らの短期記憶に７±２ディジットを保持することができる。人が特定のタイプの情報を繰り返すことができるレートは、そのタイプの情報に対するそれらの範囲（スパン）に直接的に影響を及ぼす。このリハーサル・レートは、人により変わる。一般的に言えば、彼らのリハーサル・レートがより速いので、大人は、子供よりも短期記憶に多くのアイテムを維持することができる。また、バーバル(verbal)・アイテムがリハーサルされる言語は、記憶範囲に影響を及ぼす。例えば、ディジットをリハーサルする場合には、中国語の話し手は、ウェールズ語の話し手よりも多くのアイテムを記憶に維持することができる。同様に、画像、音、及び図式的情報に対する記憶範囲は、人により変化する。この事象及び図１９〜２１に示したものは、シーケンス及びパターン、特に、提示のタイミングに関連付けられるパラメータを規定するために用いられる図２２に示すモダリティ・ペアリング・マトリックスの使用によりシステム１０内で考慮に入れられる。
【０１２３】
図２２は、約２５０ミリ秒から約７５０ミリ秒でレスポンスがキューの後に好ましくは続くモダリティ・ペアリング・マトリックスが最大条件付けに対する一般的なガイドであることを示す。ある情報は、他のものよりも吸収するのに時間がかかる。情報の符号化及び蓄積に対する時間における違いは、入力チャネル又は主要感覚モダリティ、教材の複雑性、教材の習熟度、外部条件によるシステムの使用に対する干渉、及び多くの他の要因の結果である。図２２は、キュー及びレスポンスの両方における感覚モダリティ及び情報フォーマットのあらゆる組合せで提示された教材を取り扱うことにおけるシステム１０の柔軟性を示す。システム１０は、図２２に示すキュー及びレスポンスの各組み合わせに対する提示パターン、レート、及びシーケンスに対して予め規定されたパラメータを有する。これらのパラメータは、学習される各アイテムに対する各ユーザに適応的な最大条件付けを生成するためにユーザ、管理者、又はシステム１０によって変更されうる。
【０１２４】
ここで、Review Moduleの好ましい実施例を説明する。図３及び図４に関して説明したように、Review Moduleは、忘却／保持機能及び図４に示す離間リハーサル・シリーズに基づき動作する。
【０１２５】
図２３は、Review Module２２の好ましい実施例で用いられるのが好ましい復習曲線表を示す。図３の説明で示したように、単一の曲線では各ユーザによって学習された各アイテムの忘却レートをモデル化することができない。システム１０の現行の好ましい実施例では、曲線の“ファミリー”は、かなり容易なアイテムからかなりむずかしいアイテムまで：忘却の範囲を包含するためにモデル化されるのが好ましい。図２５に示した曲線は、数値の表を生成するためにサンプリングされた。この例では、綜合範囲を表すために８つの曲線がモデル化された。図２３に示すマトリックス内の値は、Review Module２２のセッションが発生すべきときを示しかつアイテムが最初に学習されてからの日数を表す。当業者は、忘却／保持の範囲を表しかつ、維持のあらゆる望ましいレベルを維持するために、ユーザからの入力に基づいて、Review Moduleの次のセッションを計算すべくシステムを使用するためのあらゆる数の方法を生成することができる。
【０１２６】
図２４は、復習ホッピング表を示す。上記したように、単一の曲線が忘却のレートを正確にモデル化することができないので、忘却の範囲を特徴付けるためにシステム１０によって曲線のファミリーが用いられる。しかしながら、多くの変数は、時間に対して変わることができ、それが忘却のレートに影響を及ぼす。Reviewスケジュールにおける先の方の特定の学習者に対する特定のアイテムの忘却レートを正確にモデル化する曲線は、順向又は逆向干渉及び他の要因により後日に正確ではなくなりうる。忘却のレートを正確にモデル化するために、システムは、忘却レートをより正確にモデル化するために一つの曲線から別の曲線に復習するアイテムを“ホップする”。図２４は、アイテムが図２５に示す一つの忘却曲線から別の忘却曲線にホップすべき場合を決定するホッピング規則を示す。Review Module２２の各セッションの間中、ユーザは、以前に学習されたアイテムを提示される。キューが提示され、かつユーザは、適当なレスポンスをアクティブ的に想起することを試みる。ユーザが最良の試みを行った後、ユーザは、正しいレスポンスを表示させる“Show the Answer（解答を見せて）”ボタンをタップする。ユーザは、彼のレスポンスの質を評価することを求められる。このレーティング（評価付け）は、“スコアー”と呼ばれる。
図２４に示すように、スコアーは、１の低から５の高までの範囲にある。４のスコアーが最初のラウンドにおいて与えられたならば、アイテムは、“０”曲線を変更しかつ現行のReviewセットからドロップされる。５のスコアーが与えられたならば、アイテムは、“−１”曲線を変更しかつReviewセットからドロップされる。“−１”を変更することは、アイテムが現行曲線よりも１曲線“容易な”曲線に移されることを意味する。容易な曲線は、Reviewセッションがあまり頻繁に生じないようなものである。これを図２５に関係付けると、アイテムは、“−１”の変更−曲線４から曲線３に移されうる。
【０１２７】
Review Module２２の最初のラウンドにおいて、レスポンスの質が１、２、又は３にスコアーされたならば、アイテムは、Review Moduleの次のラウンドに単に移る。この地点では曲線に何の変更もされない。
各アイテムの復習及びスコアリング及びレスポンスの質のスコアリングは、アイテムが残らなくなるまで、又はReview Module２２の４度目のラウンドが終了するまでラウンド毎に発生する。アイテムが４度のラウンドで見られかつ質レーティングが１、２、又は３として安定的に付与されるならば、アイテムは、“学習されなかった”として取り扱われ、かつLearning(学習)、Review(復習)、及びTesting(試験)の全ての処理がもう一度開始する。
【０１２８】
Review Module２２のセッションの間中のレスポンスの質のスコアリングに基づく時間に対するアイテムの忘却のレートをモデル化するための適当な曲線を決定することのこの例は、忘却の絶えず変化するレートをモニターしかつ制御する一つの方法を示すたけである。また、現行のシステム１０は、レスポンスの待ち時間、スケジュールされた及びad hoc試験のスコアー、初期学習のレート、初期学習の程度、及び多くの他の要因を考慮に入れる。また、当業者は、Learn Module２１、Review Module２２、及びTest Module２３におけるパフォーマンスに基づき取られたオバート及びコバード・フィードバック並びにシステムの他のユーザの忘却のレート又は他の要因のような他のソースから利用可能なデータに基づき各ユーザに対する各アイテムの忘却のレートに対するモデルを変更するような本発明に基づく他のシステムを生成することもできる。
【０１２９】
図２５は、ホッピングを有する復習曲線のファミリーを示す。図２５は、曲線間をポップしているアイテムのトレースを有するReview曲線の一つのファミリーを図式的に示す。曲線の多くの異なるファミリーをシステム１０によって用いることができる。曲線の各ファミリーは、学習され、保持され、かつ検索される特定のタイプの情報、知識又は技能に対する忘却を正確にモデル化するために指定される。バーバル(verbal)情報を最良にモデル化する曲線のファミリーは、聴覚(auditory)情報に対する曲線のファミリーとは異なりうる。曲線におけるこれらの変化は、同様にユーザ毎に変化しうる。一人のユーザに対して聴覚情報を最良にモデル化する曲線のファミリーは、別のユーザに対して可視情報をモデル化するために理想的でありうる。システム１０は、ホッピングに対する必要性を最小化するためにユーザの忘却のレート及び“ホッピング”のタイミングのレートを定期的にモニターする。少ないホッピングを結果として生ずる曲線のファミリーは、多くのホッピングを結果として生ずる曲線ファミリーよりもよい曲線であると考えられる。
【０１３０】
図２６は、Discriminator Module２８で用いられるのが好ましい二つのアイテムの識別に対するフォームを示す。図２６は、二つの混乱しやすいアイテムに対するキュー及びレスポンスを提示する８つの別個のフォームを表す。最初のフォームでは、キューがQuestion（質問）１として提示される場合には、ユーザは、正しいレスポンスとして左側のAnswer(解答)１を選ぶべきである。様々なフォーマットの二つの混乱しやすいアイテムに対するキュー及びレスポンスを提示することにより、ユーザは、あらゆる可能なシナリオにおけるアイテム間を識別することを訓練される。変化するフォーマットのキュー及びレスポンスを提示することにより、ユーザは、繰り返しのために訓練セッションの間中に退屈になるようにはならない。
【０１３１】
図２７は、Discriminator Module２８の好ましい実施例による識別試行（トライアル）におけるレスポンスの待ち時間を示す。二つのアイテム間を識別することを学習することは、技能である。技能は、演習を通して上達することができる。技能のパフォーマンスの一つの測定は、レスポンスの待ち時間である。演習により、レスポンスの待ち時間に対するスコアーは、図２７において“理論的スコアー”と称される、ネガティブ的に加速された（減速された）曲線に沿って減少する。まず、ユーザは、二つの混乱しやすいアイテムを識別することが難しいときがある。ユーザは、この機能を実行するために比較的長い期間を必要とする。この時間は、ユーザがこの技能で実行している最もスローなものである−Upper-Bound（上限）として知られる。演習により、ユーザは、アイテムを識別することがより速くなる。ユーザが知覚、認知、及び情報反射(reporting reflexes)の制限に基づきこの技能をどのくらい素早く実行することができかに対するLower Bound（下限）が存在する。演習により、レスポンスの待ち時間は、Upper BoundからLower Boundに漸近的に減少する。収穫逓減の法則により、あまりにも長く訓練することを続けることは、望ましくない。訓練の減少する利益は、費やされる時間を正当化しない。従って、基準レベルが設定される。ユーザがUpper BoundとLower Boundとの間でこの基準に達する場合には、訓練セッションは、終了する。基準レベルは、ユーザ、システム１０、管理者又は他の入力ソースによって設定することができる。
【０１３２】
図２８は、本発明のSchedule Module２５の好ましい実施例に対する様々なスケジュール領域及び作業負荷を示す。図２８は、システム１０に対してSchedule Module２５によって生成された作業領域を示す。ユーザ又は管理者は、開始の日付、終了の日付、および学習することが望ましいアイテムを規定する。システム１０は、規定した終了の日付までにカリキュラムのアイテムの全てに対して最大の強度及びアクティベーション（活性）を構築するためにLearn Module２１、Review Module２２及びTest Module２３の動作の最も効果的かつ効率的なスケジュールを自動的に決定する。
図２８の白色領域は、日毎に学習するアイテムの数を表す。図２８の網状線領域は、日毎に復習するアイテムの数を示す。黒色領域は、日毎のFinal Reviewに対するアイテムの数を示す。
Normal Zoneでは、アイテムは、普通の方法で学習されかつ復習される。Compression Zoneでは、アイテムは、普通の方法で学習されるがしかし特に難しいアイテムが復習される。これは、終了の日付の前にほとんど時間が残っていない場合にアイテムの強度を構築するためのより多くの機会を生成する。Final Review Zoneでは、可能な最大強度を開発するために、全てのアイテムは、学習されかつ復習された。各アイテムに対する最大可能拡大アクティベーションを最大化しかつ均等化するために一つ以上のFinal Reviewセッションがスケジュールに組まれる。これは、最後の復習の一つ以上において終了の日付の前に教材の全てをユーザに提示する。
【０１３３】
本発明の一つの好ましい実施例によれば、図１に示す、システム１０は、学習し、復習し及び試験するアイテムを含む情報が図式的、聴覚的、筋覚的に、又は他の方法でユーザに提供されるようなプロセッサ−ベース型装置及び方法で実施される。特に、図２９〜５１に示す好ましい実施例は、図２９〜５１を参照して説明された様々なウィンドウ・ディスプレイを示すためのディスプレイを含むプロセッサ−ベース型システム１０である。
【０１３４】
図２９は、ユーザにユーザが実行することを欲する機能を選択させるためにMain Window（主ウィンドウ）ディスプレイが供給されるような、本発明の一つの好ましい実施例を示す。図２９に示すように、そのような機能は、Directory内でかつFind、 New、 Move又はDeleteオプションのいずれかを用いることによりユーザが欲する方法でレッスンを編成するために、学習するアイテムを含む、視聴(viewing)レッスンを含むことができる。また、図２９に示されているように、ユーザは、Learn Module２１、Review Module２２、Test Module２３、Schedule Module２５、Create Module２００、Connect Module３００、Progress Module２６及びHelp Module２８のいずれか一つを選択することができる。これらの様々なModule(モジュール)の動作を、以下により詳細に説明する。他のタイプのModuleを図２９に示すシステム及びディスプレイに含みうるということに注目すべきである。
【０１３５】
図２９〜５１に示す本発明のこの好ましい実施例では、ディスプレイは、ペン、スタイラス、指又は他のオブジェクトによるコンタクトに応答するタッチスクリーン型ディスプレイであるのが好ましい。また、他のタイプのディスプレイ又は情報提示装置を本発明の様々な好ましい実施例において用いうる。
【０１３６】
図３０は、Lesson１（レッスン１）のようなLessonを選択しているユーザに応じて提示されるPreview Windowディスプレイを示す。本発明の一つの好ましい実施例では、ユーザがたて続けに題目“Lesson 1”の位置でディスプレイを二度タップしたならば、ディスプレイは、レッスンの題目、レッスンの著者、レッスンの生成の日付、及びそのレッスンを学習するための説明／インストラクションを含むそのレッスンについての情報を提示する。更に、ユーザは、レッスンの内容を見るためにPreviewボタンをタップすることができる。Closeボタンをタップすることにより、ユーザは、図２９に示すMain Windowディスプレイに戻される。
【０１３７】
図３１は、キューの提示を含むLearn Module２１の動作を示しているディスプレイである。本発明のこの好ましい実施例では、レッスンが上述したように選択されかつ図２９に示すLearnボタンがタップされた場合には、Learn Module２１が起動される。図３１は、図１７のＴ3に対応しているディスプレイを示す。
【０１３８】
図３２は、図１７のＴ4に対応している図３１に示すキューに対するレスポンスの提示を含むLearn Module２１の更なる動作を示しているディスプレイである。
【０１３９】
図３３は、ユーザがFaster又はSlowerのどちらで進むことを欲しているかをユーザに尋ねるプロンプトの提示を含むLearn Module２１の更なる動作を示しているディスプレイである。図３３は、ユーザが提示されている未知のアイテムを知っているということを決定しかつこの特定の未知のアイテムの提示のシーケンスに割込んだ後に表示されるウィンドウを示す。
【０１４０】
図３４は、ユーザがレッスンを学習する全てのプロセスを終了した後に供給されるディスプレイを示す。
【０１４１】
図３５は、ユーザが新しいアイテムを学習することを欲するかどうかをユーザが尋ねられるような本発明の好ましい実施例によるLearn Module２１の別の動作を示す。図３５は、ユーザ割込みが与えられていないが、しかし所定時間又は提示値に達している場合にユーザが提示シーケンスの地点に達した場合に表示されるウィンドウを示す。ユーザは、ユーザが新しいアイテムを学習することを欲しているか又は学習のために現在提示されているアイテムを学習することを続けることを欲しているかを決定する。ユーザが“Ｙｅｓ”を選択したならば、次の未知のアイテムが提示される。ユーザが“Ｎｏ”を選択したならば、現在学習しているアイテムに対する提示シーケンスがもう一度開始される。
【０１４２】
図３６は、Learn Module２１のQuick Review部分の動作を含むLearn Module２１の更なる動作を示しているディスプレイである。図３６は、各Quick Reviewラウンドの終りに提示されるディスプレイを示す。
【０１４３】
図３７は、それに含まれるReview Notificationを伴うMain Windowを含むディスプレイを示す。本発明の一つの好ましい実施例では、ユーザが装置をオンした日にReview Module２２を介して復習のために以前に学習したアイテムがスケジュールされた場合には、ディスプレイ上のReviewボタンは、緑色でありユーザの注意を引くために点滅する。また、図３７に示すように、緑色のアイコンが移動しかつディスプレイ上のレッスン・アイコンの次に好ましくはスピラルする（らせん状に動く）ように配置されてレッスンが学習されたこと及びそのようなレッスンが復習のスケジュールに入れたことを示す。
【０１４４】
図３８は、Review Module２２の動作を示しているディスプレイを示す。本発明の好ましい実施例によれば、装置をオンにした日にReviewのために以前に学習したアイテムがスケジュールされる場合には、ディスプレイ上のReviewボタンは、緑色でありユーザの注意を引くために点滅する。ユーザがDirectoryのレッスンの選択して、そしてReviewボタンをタップしたならば、図３８に示すウィンドウが現れて、例えば、今日の復習のためにスケジュールされたアイテム又はDirectory Windowで選択されたレッスン等、ユーザがReviewしたものをユーザに尋ねる。デフォルトは、Scheduled Reviewである。ユーザは、二つの内の一つを選択しかつをユーザの選択を復習するためにContinueをタップするか又はMain Windowに戻るためにCancelをタップする。
【０１４５】
図３９は、Review Module２２の更なる動作を示す。本発明の好ましい実施例によれば、ユーザがReviewのラウンドを終了した後で、かつラウンドがRound ４ではない場合には、図３９に示すディスプレイが提示される。
【０１４６】
図４０は、キューの提示を含むReview Module２２の別の動作を示す。本発明の好ましい実施例によれば、ユーザがReviewするためのレッスンを選択したか又はReviewのためにスケジュールしたアイテムを復習することを選択した後、ユーザは、キューを提示される。この地点で、ユーザは、解答をアクティブ的に想起することを試みる。ユーザが満足の行くまでこのタスクを実行した場合には、ユーザは、図４０に示す“Show the Answer（解答を示しなさい）”ボタンをタップする。
【０１４７】
図４１は、ResponseのRating Qualityを含むReview Module２２の更なる動作を示す。本発明の一つの好ましい実施例では、ユーザが図４０に示す“Show the Answer（解答を示しなさい）”ボタンをタップした後、ユーザは、キューに対する正しいレスポンスを提示される。ユーザは、ユーザのレスポンスを表示された正しいレスポンスと比較し、かつ１が最も低い質であり５が最も高い質であるような１から５のスケールでユーザのレスポンスの質を評価する。 
【０１４８】
図４２は、キューの提示及び“知識感”のレーティングを含む、本発明の好ましい実施例によるTest Module２３の動作を示す。本発明の一つの好ましい実施例では、ユーザが試験されたいレッスンをユーザが選択したか、又はシステム又は管理者がTest Module２３を介して試験をユーザに提示した後、ユーザは、キューが提示される。ユーザは、ユーザが正しいレスポンスであると考えるものをアクティブ的に想起しなければならない。ユーザがそのようなアクティブ想起でユーザの試みを行った後、ユーザは、１が“Don't Know（知らない）”であり、３が“Not Sure（確信がない）”であり、かつ５が“Know It（知っている）”であり、かつ２及び４は、他のスコアー間の格付けであるような、１から５のスケールでユーザの“知識感”を決定しなければならない。
【０１４９】
図４３は、正しいレスポンスのディスプレイを含むTest Module２３の更なる動作を示す。本発明の一つの好ましい実施例では、上述したようにユーザが知識感のスコアーを選択した後、ユーザは、５者択一強制選択を提示される。ユーザは、選択の中からユーザの解答を見出しかつ画面をタップすることによって正しい解答を選ばなければならない。
【０１５０】
図４４は、正しいレスポンスのディスプレイを含むTest Module２３の別の動作を示す。本発明の一つの好ましい実施例では、ユーザが図４４に示すようなディストラクタの中から正しいレスポンスであると考えるものを選択した後、正しくない解答は、消去されて正しい解答だけを残す。これがユーザが図４３で示したステップで選択した解答であるならば、解答は、比較的短期間の間そのまま残る。それがユーザが選択した解答でなければ、解答は、比較的長い期間そのまま残る。
【０１５１】
図４５は、試験スコアーの表示を含むTest Module２３の動作を示す。本発明の一つの好ましい実施例では、ユーザが試験を終了した後、ユーザは、ミスしたアイテムの数、試験スコアー、パフォーマンス・スコアー、パーセント・アンダーコンフィデント、及びパーセント・オーバーコンフィデントを含む試験スコアーを供給される。ユーザがキューに対して正しくないレスポンスを選択したならば、ユーザは、そのアイテムを“再学習する”ための機会を供給される。ユーザが“Ｙｅｓ”を選択したならば、アイテムは、ユーザが一番最初にこれらのアイテムを学習したときに提示されたのと同様な方法で提示される。
【０１５２】
図４６は、Schedule Main Windowディスプレイを含むSchedule Module２５の動作を示す。本発明の一つの好ましい実施例では、ユーザは、システム１０がSchedule Module２５を介してユーザに対するスケジュールを計算しかつ維持することを要求することができる。ユーザは、（現在の日の日付に対してデフォルトされている）開始の日付及び終了の日付を入力し、かつ学習するレッスン及びスケジュールの名前を識別する。他の関連情報は、ユーザ、システム１０又は他のソースによって入力することができる。次いで、システム１０は、全てのアイテムが終了の日付において強度及びアクティベーションの可能な最も高い状態にあるようにLearning、Reviewing、及びTestingの最も効果的かつ効率的なスケジュールを計算する。また、図４６に示されているのは、ユーザがシステムによって最初に定められたスケジュールに従っているならばユーザがどこにいるべきであるか（垂直ハッシュマーク）ということに比較してユーザがスケジュールのどこにいるのかを示すプログレス・バーである。
【０１５３】
図４７は、Connect Main Windowディスプレイを含むConnect Module３００の動作を示す。本発明の一つの好ましい実施例では、ユーザは、システム１０を別の類似するシステム、学習デバイス、ラップトップ型、パームトップ型及びデスクトップ型ＰＣを含むコンピュータ、電話機、ＰＤＡ（携帯情報端末）又はインターネットのようなネットワーク接続を介して別のシステムに接続することができる。図４７では、右側のDirectoryは、レッスンのユーザのディレクトリである。図４７の左側のDirectoryは、ユーザが接続する装置のディレクトリを表す。二つの間でレッスンを転送するためには、ユーザは、一つのウィンドウにおけるレッスンを単にクリックしかつそれらを他のウィンドウにドラッグしてそれらをドロップする。上部左側のプログレス・バー及びステータス・ウィンドウは、転送及び接続の進行を報告する。
【０１５４】
図４８は、Create Control Panelディスプレイを含むCreate Module２００の動作を示す。本発明の一つの好ましい実施例では、ユーザは、彼自身のレッスンを生成することができる。図４８では、Create Control Panelが示されている。これは、ユーザがレッスンの題目、著者、生成の日付、及びレッスンの要約（図２８に示したPreviewウィンドウにも表されている）を入力するようなパネルである。また、ユーザは、レッスンが、音を伴ってカラーで示されるかどうか、そして質問及び解答がLearn Module２１のQuick Review部分で逆にされるかどうかを決定するオプションを設定する。ユーザは、パネルの下部右手側コーナーのタブをタップすることによってパネルを閉じる（及び開く）。また、ユーザは、Title入力ウィンドウの下向き矢印をタップすることによってDirectoryのレッスンのリストを開くこともできる。レッスンがこのような方法で選択されるならば、ユーザは、設定を復習するか又はレッスンを保存するためにそれらを変更することができる。
【０１５５】
図４９は、Create Main Windowディスプレイを含むCreate Module２００の更なる動作を示す。本発明の好ましい実施例では、ユーザは、自分自身のレッスンを生成することができる。図４９に示すディスプレイは、図４９のControl Panelが閉じられた場合に供給される。
ユーザは、１から１２までラベルが付けられた右側のボタンの一つをまずタップし、そして適当なウィンドウにテキストを入力することによって、この図に示されるような質問及び解答を入力する。二つの更なる入力ウィンドウが利用可能である−−−一つは、質問の上であり一つは解答の上。これらのウィンドウは、ユーザに発音ヒント又はユーザが各アイテムに含めたいその他の情報を追加させる。右側のボタンは、質問及び解答フィールドの状態により異なるカラーで表される。ディスプレイの下部右側コーナーに表示された“教師”キャラクターは、タップされたフィールドを見て、スコアーの質に基づいて微笑むか又は顔をしかめ、かつ彼の頭上の思考又は対話“バブル”のスコアーを上達する方法のアドバイスを供給する、
【０１５６】
図５１は、Help Main Windowディスプレイを含むHelp Module２７の動作を示す。本発明の好ましい実施例では、ユーザは、システムの特徴の使用及び動作を支援するためにテキスト及び図式ヘルプを供給される。ユーザは、Main Window Control Panelの下部右側コーナーのHelpボタンを単にタップする。Helpインデックスが右側に表されかつユーザは、より多くの情報を明らかにするために興味のあるエリアをタップする。ユーザは、ユーザが終えた場合にCloseボタンをタップする。
【０１５７】
本発明の別の好ましい実施例では、システム１０は、図５２に示す一日一語カレンダーの形のフォームのペーパー・ベース型アプリケーションで実施される。この好ましい実施例では、ユーザは、１セットの情報で学習するために日毎に一つの新しい語が供給される。この場合には、綴り、品詞、発音、全定義(full definition)、及び文章内の語の使用が含まれる。また、ユーザは、かなり最近に学習された復習のために二つの語が提示される。語は、最初に提示された語とは異なるセットの情報と共に提示される。この場合には：綴り、品詞、発音及び簡単な定義。また、ユーザは、過去において更に学習された多数の語が提示される。語は、最初に提示された語又はかなり最近に学習された語とは異なるセットの情報と共に提示される。この場合には：綴り及び簡単な定義。
本発明のこの好ましい実施例では、レスポンス（語彙語の定義）は、キュー（語彙語）の提示に基づきアクティブ的に想起される。このアクティブ想起は、想起が試みられた後で不可視なレスポンスを特殊なペン及び印刷インクで可視にすることによって、又は当業者に知られた多くの方法によって、アクティブ想起が試みられるまでレスポンスをペーパー又はプラスチックで隠す（見えなくする）ことによって達成することができる。
【０１５８】
図５３は、ペーパーベース型システムに対する復習拡張シリーズを含む表を示す。図５３に示すように、学習したアイテムは、長期保持を維持するために拡張リハーサル・シリーズに基づきReviewに対してスケジュールされるべきである。概して、適応システムは、ユーザの時間の効果及び効率を最大化するために望まれる。学習した各語に対する復習のスケジュールは、図５３によって規定される。日０に学習した語は、最初に続く日（日０の後の第１番目の日）、日０の後の第３番目の日、日０の後の１週間目、日０の後の２週間目、日０の後の１ヶ月目等である。
【０１５９】
本発明の多数の更なる変更及び変形が上記教示に関して可能である。上記したように、学習し、復習しかつ試験する情報、及びアイテムを学習し、復習しかつ試験するためのプラットフォームは、ある意味に限定されないしかつ望ましいように変更することができる。また、上述した様々な好ましい実施例の様々なモジュールは、望ましいようにシステムを規定するために異なる組合せで組合せることができる。更に、様々なモジュールは、互いに係わりなく動作することができるか又は互いに対話しかつ適応することができる。本発明の範疇からから逸脱することなく多くの他の変更、組合せ及び変形が本発明に対してなされうる。従って、添付した特許請求の範囲の範疇内において、本発明は、ここの特に記載されたもの以外において実行されうるということが理解される。
【図面の簡単な説明】
【０１６０】
【図１】本発明の好ましい実施例による知識又は技能を学習し、復習しかつ試験するシステムの概略図である。
【図２】本発明の好ましい実施例に関する記憶コンディショニング対ＣＳ−ＵＳ間隔のグラフである。
【図３】本発明の好ましい実施例に関する忘却／保持機能を表す記憶強度対時間を示しているグラフである。
【図４】図１に示したシステムにおける所望レベルの保持を維持するために用いられる拡張型リハーサル・シリーズを示している記憶強度対時間のグラフである。
【図５】本発明の好ましい実施例に関する複数のディストラクタを有する信号検出理論を表す周波数対記憶強度のグラフである。
【図６】図５にグラフで示した信号検出理論を表すマトリックスである。
【図７】図１のシステムのLearn Moduleの好ましい実施例の動作を示すフローチャートである。
【図８Ａ】図１のシステムのLearn Moduleの好ましい実施例のQuick Review動作を示すフローチャートである。
【図８Ｂ】図１のシステムのLearn Moduleの好ましい実施例のQuick Review動作を示すフローチャートである。
【図９】図１のシステムのReview Moduleの好ましい実施例の動作を示すフローチャートである。
【図１０Ａ】図１のシステムのTest Moduleの好ましい実施例の動作を示すフローチャートである。
【図１０Ｂ】図１のシステムのTest Moduleの好ましい実施例の動作を示すフローチャートである。
【図１１】図１のシステムのSchedule Moduleの好ましい実施例の動作を示すフローチャートである。
【図１２】図１のシステムのDiscriminator Moduleの好ましい実施例の動作を示すフローチャートである。
【図１３Ａ】図１のシステムのDiscriminator Moduleの好ましい実施例の更なる動作を示すフローチャートである。
【図１３Ｂ】図１のシステムのDiscriminator Moduleの好ましい実施例の更なる動作を示すフローチャートである。
【図１４】図１に示すシステムを用いて達成することができる種々のレベルの学習を表す記憶強度対時間のグラフである。
【図１５】図１に示すシステムで用いる過剰学習の利点を表す記憶強度対時間のグラフである。
【図１６】図１のシステムにおいてキュー及びレスポンスがある一定のシーケンスで提示されるような学習提示シーケンスを示す表である。
【図１７】図１６に示されたような学習されるアイテムを提示する順番を表す学習提示パターンを示す表である。
【図１８】図１６及び図１７に示したアイテムの提示のタイミングを表す学習提示タイミングを示す表である。
【図１９】図１に示すシステムで用いられる連続位置効果を表す連続入力位置による想起の確率のグラフである。
【図２０】図１に示すシステムで用いられる連続入力位置の関数としてのリハーサルの平均回数のグラフである。
【図２１】図１のシステムで用いられる記憶比較時間対記憶期間のグラフである。
【図２２】図１のシステムで用いられるキュー及びレスポンスの種々の組合せを含む様相対合マトリックスを示す表である。
【図２３】図１のシステムで学習した各アイテムに対する忘却率を表す曲線をモデル化するReview Curve Tableである。
【図２４】復習される各アイテムに対する復習曲線間を切替える方法を図１にシステムに通知するための一組の命令であるReview Hopping Tableである。
【図２５】復習曲線間のホッピングを説明するための一族の復習曲線を含む記憶強度対時間のグラフである。
【図２６】図１のシステムで用いられる二つのアイテムの識別のためのフォームを示すキュー及びレスポンスの種々の組合せを示す表である。
【図２７】図１のシステムで用いられるレスポンスの待ち時間対トライアルの回数のグラフである。
【図２８】図１のシステムで用いられる計画領域及び作業負荷を表す作業負荷対時間のグラフである。
【図２９】図１に示すシステムの好ましい実施例に対する主ウィンドウ・ディスプレイの図である。
【図３０】図１に示すシステムの好ましい実施例に対するプ復習・ウィンドウ・ディスプレイの図である。
【図３１】図１に示すシステムの好ましい実施例に対するキューの提示を含む学習シーケンスの図である。
【図３２】図１に示すシステムの好ましい実施例に対するキュー及びレスポンスの提示を含む学習シーケンスの図である。
【図３３】図１に示すシステムの好ましい実施例に対するキューのより速い又はより遅く提示の要求を含む学習シーケンスの図である。
【図３４】図１に示すシステムの好ましい実施例に対する終了表示を含む学習シーケンスの図である。
【図３５】図１に示すシステムの好ましい実施例に対する新しいアイテム学習プロンプトを含む学習シーケンスの図である。
【図３６】本発明の好ましい実施例に対するQuick Review動作を表す学習シーケンスの図である。
【図３７】本発明の好ましい実施例に対する復習通知を伴う主ウィンドウ・ディスプレイの図である。
【図３８】本発明の好ましい実施例に対する復習オプションの提示を含む復習シーケンスの図である。
【図３９】本発明の好ましい実施例に対する復習ラウンドの終りの表示を含む復習シーケンスの図である。
【図４０】本発明の好ましい実施例に対する復されるキューの提示を含む復習シーケンスの図である。
【図４１】本発明の好ましい実施例に対するレスポンスの特質のユーザ・レーティングを含む復習シーケンスの図である。
【図４２】本発明の好ましい実施例に対する５つの代替強制選択を含む試験シーケンスの図である。
【図４３】本発明の好ましい実施例に対する知識レーティング(knowing rating)のキュー及びフィーリングの提示を含む試験シーケンスの図である。
【図４４】本発明の好ましい実施例に対するキュー及び正しいレスポンスを含む試験シーケンスの図である。
【図４５】本発明の好ましい実施例に対する試験シーケンスにおけるパフォーマンスのスコアー（採点）を含む試験シーケンスの図である。
【図４６】本発明の好ましい実施例に対する計画主ウィンドウ・ディスプレイの図である。
【図４７】本発明の好ましい実施例に対する接続主ウィンドウ・ディスプレイの図である。
【図４８】本発明の好ましい実施例に対する生成制御ウィンドウ・ディスプレイの図である。
【図４９】本発明の好ましい実施例に対する生成主ウィンドウ・ディスプレイの図である。
【図５０】本発明の好ましい実施例に対する上達主ウィンドウ・ディスプレイの図である。
【図５１】本発明の好ましい実施例に対するヘルプ（援助）主ウィンドウ・ディスプレイの図である。
【図５２】図１のシステムがペーパーベース・システムに適用される本発明の好ましい実施例の概略図である。
【図５３】図５２に示すペーパーベース実施例に対する復習拡張シリーズの図である。
【符号の説明】
【０１６１】
１０  システム
２０  主エンジン
２１  Learn Module（学習モジュール）
２２  Review Module（復習モジュール）
２３  Test Module（試験モジュール）
２５  Schedule Module(計画モジュール)
２６  Progress Module（上達モジュール）
２７  Help Module(援助モジュール)
２８  Discriminator Module（識別モジュール）
１００  Input Module（入力モジュール）
２００  Create Module（生成モジュール）
３００  Connect Module（接続モジュール）
【図１】
2004240437.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2004240437.tif 000007
【図６】
2004240437.tif 000008
【図７】
2004240437.tif 000009
【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
2004240437.tif 000011
【図９】
2004240437.tif 000012
【図１０Ａ】
2004240437.tif 000013
【図１０Ｂ】
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【図１１】
2004240437.tif 000015
【図１２】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１４】
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【図１５】
2004240437.tif 000020
【図１６】
2004240437.tif 000021
【図１７】
2004240437.tif 000022
【図１８】
2004240437.tif 000023
【図１９】
2004240437.tif 000024
【図２０】
2004240437.tif 000025
【図２１】
2004240437.tif 000026
【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
2004240437.tif 000030
【図２６】
2004240437.tif 000031
【図２７】
2004240437.tif 000032
【図２８】
2004240437.tif 000033
【図２９】
2004240437.tif 000034
【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
2004240437.tif 000040
【図３６】
2004240437.tif 000041
【図３７】
2004240437.tif 000042
【図３８】
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【図３９】
2004240437.tif 000044
【図４０】
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【図４１】
2004240437.tif 000046
【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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