(57)【要約】【課題】複雑な処理を行ったり、ユーザの負荷を大きくしたりすることなく、どのようなｅラーニングにおいても学習効果を十分に上げられるようにする。【解決手段】学習情報提供処理部１１１が端末装置に学習情報を提供する。学習中においては、端末装置からの学習者の状態を示す状態情報に基づいて、集中度検出処理部１１２が学習者の集中度を検出し、学習者の集中度が低下したことを検知すると、叱咤激励処理部１１４が叱咤激励情報を形成し、端末装置に送信する。また、学習者の集中度の変化状況に応じて、学習進行制御処理部１１５が、学習情報の提供のペースと内容の一方あるいは両方を制御する。【選択図】図３
2013097311.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習者に対して提供すべき学習情報を出力する第１の出力手段と、
学習者の状態を示す状態情報を収集する収集手段と、
前記状態情報に基づいて、学習者の集中度を検出する検出手段と、
学習者の前記集中度が低下していることを検知した場合に、叱咤激励情報を形成する形成手段と、
前記叱咤激励情報を学習者に対して出力する第２の出力手段と、
前記集中度の変化状況に応じて、前記学習情報の提供のペースと内容との一方あるいは両方を変えることにより、学習のペースと難易度との一方あるいは両方を制御する制御手段と
を備えることを特徴とする学習支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の学習支援装置であって、
端末装置とサーバ装置とからなり、
前記端末装置は、
前記第１、第２の出力手段と、前記収集手段とを備えると共に、
前記サーバ装置からの前記学習情報を受信する第１の受信手段と、
前記状態情報を前記サーバ装置に対して送信する送信手段と、
前記サーバ装置からの前記叱咤激励情報を受信する第２の受信手段と
を備え、
前記サーバ装置は、
前記検出手段と、前記形成手段と、前記制御手段とを備えると共に、
前記端末装置からの前記状態情報を受信する状態情報受信手段と、
前記学習情報を前記端末装置に送信する学習情報送信手段と、
前記叱咤激励情報を前記端末装置に送信する叱咤激励情報送信手段と
を備えることを特徴とする学習支援装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の学習支援装置であって、
前記叱咤激励情報は、音声情報、映像情報、激励文情報の１つ以上を含むことを特徴とする学習支援装置。
【請求項４】
請求項１、請求項２または請求項３に記載の学習支援装置であって、
前記状態情報は、学習者の表情に関する情報、動作に関する情報、音声に関する情報の１つ以上を含むことを特徴とする学習支援装置。
【請求項５】
学習者に対して提供すべき学習情報を映像情報や音声情報として提供することにより、学習者の学習を支援する学習支援装置で用いられる方法であって、
収集手段を通じて学習者の状態を示す状態情報を収集する収集工程と、
収集した前記状態情報に基づいて、検出手段により学習者の集中度を検出する検出工程と、
学習者の前記集中度が低下していることを検知した場合に、形成手段が叱咤激励情報を形成する形成工程と、
形成した前記叱咤激励情報を、出力手段を通じて学習者に対して出力する出力工程と、
検出した前記集中度の変化の状況に応じて、制御手段が、前記学習情報の提供のペースと内容との一方あるいは両方を変えることにより、学習のペースと難易度との一方あるいは両方を制御する制御工程と
を有することを特徴とする学習支援方法。
【請求項６】
サーバ装置からの学習情報を学習者に提供することにより、学習者の学習を支援する端末装置に搭載されたコンピュータによって実行されるプログラムであって、
前記サーバ装置からの前記学習情報を、第１の受信手段を通じて受信する第１の受信ステップと、
受信した前記学習情報を、第１の出力手段を通じて出力する第１の出力ステップと、
学習者の状態を示す状態情報を、収集手段を通じて収集する収集ステップと、
収集した前記状態情報を、送信手段を通じて前記サーバ装置に対して送信する送信ステップと、
前記サーバ装置において、前記状態情報に基づいて検出される学習者の集中度に応じて形成される叱咤激励情報を、第２の受信手段を通じて受信する第２の受信ステップと、
前記叱咤激励情報を、第２の出力手段を通じて学習者に対して出力する第２の出力ステップと
を実行することを特徴とする学習支援プログラム。
【請求項７】
学習者に提供すべき学習情報を当該学習者の端末装置に提供することにより、学習者の学習を支援するサーバ装置に搭載されたコンピュータによって実行されるプログラムであって、
学習情報送信手段を通じて前記学習情報を前記端末装置に送信する学習情報送信ステップと、
前記端末装置から送信されてくる学習者の状態を示す状態情報を、状態情報受信手段を通じて受信する状態情報受信ステップと、
受信した前記状態情報に基づいて、検出手段が学習者の集中度を検出する検出ステップと、
検出した前記集中度に基づいて、形成手段が学習者の集中度が低下していることを検知した場合に、叱咤激励情報を形成する形成ステップと、
形成した下前記叱咤激励情報を、叱咤激励情報送信手段を通じて前記端末装置に送信する叱咤激励情報送信ステップと
検出した前記集中度の変化の状況に応じて、制御手段が前記学習情報の提供のペースと内容との一方あるいは両方を変えることにより、学習のペースと難易度との一方あるいは両方を制御する制御ステップと
を実行することを特徴とする学習支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えば、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置を用いて、ユーザが１人で学習する場合に用いる装置、方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
パーソナルコンピュータやコンピュータネットワークなどの情報技術を用いて学習（教育）を行う、いわゆるｅラーニング（electronic-learning）と呼ばれる学習（教育）方式が活用されるようになってきている。ｅラーニングの場合、学習者は、教室などに出向かなくても自宅のパーソナルコンピュータ等を用いて学習することができる。このため、学習者は、学習時間の制約を受けることがなく、また、コンピュータならではの教材が利用できるなどの点でメリットがある。また、ｅラーニングの場合、教材を提供し教育を行う側にとっても教室（会場）を準備する必要がなく、多数の学習者を対象とすることができるのでメリットが大きい。
【０００３】
しかし、ｅラーニングは、基本的に学習者が１人で学習する形態であるため、学習者には書籍を購入して座学するのと同等の忍耐力が求められる。つまり、ｅラーニングは手軽ではあるが、継続が難しいということがいえる。このため、従来から、学習者の集中度に応じて学習カリキュラムを変えたり（特許文献１）、学習者に自己暗示をかけるようにすると共に、学習者の性格や学習意欲に応じて学習方法を変えたり（特許文献２）することが考えられている。これらの発明は、ｅラーニングをよりよいものにするための改善案として有用である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−０７０１６９号公報
【特許文献２】特開２００２−０９９２０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の発明の場合、学習カリキュラムの管理が複雑になるし、そもそも学習者の集中度に応じて学習カリキュラムを変更したのでは、本来の学習目的を達成することができなくなる場合もあると考えられる。また、特許文献２に記載の発明の場合、学習者に自己暗示をかけるといっても、確実性に欠けてしまい、学習者に余分手間をかけてしまうことにもなりかねない。
【０００６】
以上のことに鑑み、この発明は、複雑な処理を行ったり、ユーザの負荷を大きくしたりすることなく、どのようなｅラーニングにおいても学習効果を十分に上げられるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明の学習支援装置は、
学習者に対して提供すべき学習情報を出力する第１の出力手段と、
学習者の状態を示す状態情報を収集する収集手段と、
前記状態情報に基づいて、学習者の集中度を検出する検出手段と、
学習者の前記集中度が低下していることを検知した場合に、叱咤激励情報を形成する形成手段と、
前記叱咤激励情報を学習者に対して出力する第２の出力手段と、
前記集中度の変化状況に応じて、前記学習情報の提供のペースと内容との一方あるいは両方を変えることにより、学習のペースと難易度との一方あるいは両方を制御する制御手段と
を備えることを特徴とする。
【０００８】
請求項１に記載の発明の学習支援装置によれば、第１の出力手段を通じて学習者に対して学習情報が提供され、学習者が目的とする学習を行う。学習中においては、収集手段により、学習者の状態を示す状態情報が収集され、これに基づいて、検出手段によって、学習者の集中度が検出される。そして、学習者の集中度が低下したことが検知されると、形成手段によって叱咤激励情報が形成され、これが第２に出力手段を通じて出力されて学習者に提供される。また、学習者の集中度の変化状況に応じて、制御手段によって、学習情報の提供のペースと内容の一方あるいは両方が制御される。
【０００９】
このように、学習者の集中力の低下時という適切なタイミングで、学習者に対して叱咤激励情報を提供するという、学習者への直接の働きかけが行われる。これにより、学習者の集中力の改善を図ると共に、独学における学習者の孤独感を緩和できる。また、学習者の集中度の変化状況に応じて、学習のペースと難易度との一方あるいは両方が制御される。これにより、効率よく、かつ、学習者の状態に応じて効果的に学習を進めることができる。これらにより、無理なく、どのようなｅラーニングにおいても、学習者は学習効果を十分に上げられるようになる。
【発明の効果】
【００１０】
この発明によれば、複雑な処理を行ったり、ユーザの負荷を大きくしたりすることなく、どのようなｅラーニングにおいても学習効果を十分に上げることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】この発明の学習支援装置の一実施の形態を実現する学習支援システムの概略構成を説明するための図である。
【図２】実施の形態の学習者端末装置３の構成例を説明するためのブロック図である。
【図３】実施の形態のｅラーニング提供サーバ装置１の構成例を説明するためのブロック図である。
【図４】ユーザ管理ファイル１０４に格納されるユーザ管理情報の例を説明するための図である。
【図５】端末装置３で実行される処理について説明するためのフローチャートである。
【図６】サーバ装置１で実行される処理について説明するためのフローチャートである。
【図７】図６に続くフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図を参照しながら、この発明の装置、方法、プログラムの一実施の形態について説明する。この発明の学習支援装置は、記録媒体に記録された学習情報を再生する機能を備えたパーソナルコンピュータ単体によって、いわゆるスタンドアロンの装置として実現することができる。また、この発明の学習支援装置は、ネットワークを通じて接続されるパーソナルコンピュータなどの端末装置と学習情報等を提供するサーバ装置とにより形成されるシステムとして実現することもできる。
【００１３】
現状、インターネットなどのネットワークを通じて学習情報を提供するｅラーニングサービスが広く利用されている。このため、以下においては、パーソナルコンピュータ等の端末装置とサーバ装置とをネットワークを通じて接続して学習支援装置を構成する場合を例にして、この発明の装置、方法、プログラムの実施の形態について説明する。
【００１４】
［システムの全体構成］
図１は、この発明の学習支援装置の一実施の形態を実現する学習支援システムの概略構成を説明するための図である。図１に示すように、この実施の形態においては、ｅラーニング提供サーバ装置１と学習者端末装置３とが、ネットワーク２を通じて接続されることにより、この発明の学習支援装置の一実施の形態を実現している。なお、図１においては学習者端末装置３を１つしか示していない。しかし、実際には多数の学習者端末装置３がネットワーク２を通じてｅラーニング提供サーバ装置１に接続され、そのそれぞれを通じてｅラーニングサービスの提供が受けられる。
【００１５】
また、以下においては、説明を簡単にするため、ｅラーニング提供サーバ装置１を単にサーバ装置１といい、また、学習者端末装置３を単に端末装置３という。また、端末装置３としては、パーソナルコンピュータ、タブレット型端末やパッド型端末と呼ばれる情報端末、あるいは、スマートフォンなどと呼ばれる高機能携帯電話端末などを用いることが可能である。しかし、以下においては、端末装置３は、パーソナルコンピュータであるものとして説明する。
【００１６】
図１において、サーバ装置１は、例えば、講師による講義の映像情報と音声情報、資料やテスト問題等のテキスト情報等を含む学習情報を学習者の端末装置３に提供すると共に、テスト問題等に対する端末装置３からの応答を受け付けてこれを処理する。ネットワーク２は、主にインターネットを意味する。インターネットは、全世界規模で構築されている、インターネット・プロトコルによるネットワークを相互接続して構築されたネットワークである。
【００１７】
なお、ネットワーク２は、インターネットへの接続経路を提供する公衆交換電話網（ＰＳＴＮ（Public Switched Telephone Network））、デジタル回線網（ＩＳＤＮ（Integrated Services Digital Network））、光通信網などをも含む。また、ネットワーク２は、携帯電話網や、Ｗｉ−Ｆｉなどと呼ばれる無線ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷｉＭＡＸなどと呼ばれる高速無線通信規格に準じた無線通信網などをも含む。
【００１８】
端末装置３は、ユーザ（学習者）の自宅等に設置され、サーバ装置１からの学習情報を受信し、これを出力することによって、ユーザが目的とする学習を行うことができるようにする。また、端末装置３は、サーバ装置１から提供されるテスト問題等に対するユーザからの入力を受け付けて、これをサーバ装置１に送信する。このように、ネットワーク２を通じて接続されるサーバ装置１と端末装置３とが協働することによって、端末装置３のユーザ（学習者）に対してｅラーニングサービスを提供する。
【００１９】
そして、図１に示すように、この実施の形態の端末装置３は、学習情報等出力手段３１と学習状態収集手段３２とを備えたものである。学習情報等出力手段３１は、サーバ装置１からの学習情報等を出力し、ユーザに対して提供する。学習状態収集手段３２は、学習情報等出力手段３１から学習情報が出力され、ユーザが学習を行っている状態にあるときに、当該ユーザの状態を示す情報（状態情報）を収集する。学習状態収集手段３２により収集されたユーザの状態を示す情報は、ネットワーク２を通じてサーバ装置１に送信される。
【００２０】
なお、詳しくは後述もするが、学習状態収集手段３２は、カメラ（撮像機能）、マイクロホン（集音機能）、キーボード（操作入力受付機能）等からなる。そして、学習状態収集手段３２は、ユーザの表情や動作に関する情報、音声に関する情報からなるユーザの状態を示す情報をサーバ装置１に提供する。また、操作入力受付機能を通じて受け付けられる操作入力情報は、例えば、テスト問題や質問等に対する応答入力等であり、これはそのままサーバ装置１に提供される。そして、サーバ装置１において端末装置３からの応答入力等の情報から正答率や応答レスポンスが求められ、これらがユーザの状態を示す情報として用いられる。
【００２１】
一方、サーバ装置１は、図１に示すように、学習情報提供手段１１、集中度検出手段１２、集中度状態通知手段１３、叱咤激励手段１４、学習進行制御手段１５を備えている。学習情報提供手段１１は、講義の映像情報と音声情報、資料やテスト問題などのテキスト情報等を含む学習情報を端末装置３に提供する。集中度検出手段１２は、端末装置３から提供される学習者の状態を示す情報（状態情報）を解析し、学習者の集中度を検出する。
【００２２】
集中度状態通知手段１３は、集中度検出手段１２で検出されたユーザの集中度を、端末装置３のユーザに通知するための情報（集中度状態情報）を形成し、これを端末装置３に提供する。ここで、集中度状態情報は、集中度に応じて変化する、例えば、種々のグラフ表示やアバター（ユーザの分身となるキャラクタ）などである。なお、集中度状態情報は、音声情報として提供することも可能である。しかし、学習情報の表示の一部に重畳するなどして表示することが可能なグラフ表示やアバター表示を用いる方が、学習の邪魔をすることなく、常時ユーザに通知できる態様が実現できるので好ましい。
【００２３】
叱咤激励手段１４は、集中度検出手段１２で検出されたユーザの集中度が低下している場合に、叱咤激励情報を形成し、これを端末装置３に提供する。叱咤激励情報は、「頑張れ」、「ファイト」、「ドンマイ」、「眠気に負けるな。」、「気合を入れろ。」などいったメッセージを放音するための音声情報、激励文情報、当該メッセージを発するキャラクタ画像を表示するための映像情報等である。「叱咤激励」との文言は、本来、「大声で励まして、奮い立たせること。」を意味する。このため、叱咤激励情報には音声情報が含まれていることが望ましいが、映像情報だけであってもよい。また、激励文情報を吹き出し表示させてもよいし、集中度の低下具合に応じた激励文情報を画面の上部または下部にテロップとして流してもよい。すなわち、叱咤激励情報は、音声情報と映像情報と激励文情報の１つ以上を用いて形成する。したがって、叱咤激励情報は、音声情報と映像情報と激励文情報との内から選択した１つ又は２つを用いて形成してもよいし、全部を用いて形成してもよい。
【００２４】
そして、集中度状態通知手段１３で形成された集中度を通知するための集中度状態情報や叱咤激励手段１４で形成された叱咤激励情報は、端末装置３の学習情報等出力手段３１を通じて出力され、ユーザに提供される。したがって、端末装置３の学習情報等出力手段３１は、学習情報の他、サーバ装置１からの種々の提供情報を出力することができるものである。これにより、端末装置３のユーザは、自己の集中度を常時認識することができるとともに、集中度が低下していることが検知されたタイミングで叱咤激励情報が提供されるので、集中度を回復、維持できる。また、叱咤激励情報の提供により、独学における孤独感を緩和できる。
【００２５】
また、学習進行制御手段１５は、集中度検出手段１２で検出されるユーザの集中度の変化状況により、学習情報提供手段１１を制御し、学習情報の提供のペースと内容との一方あるいは両方を変える。これにより、学習進行制御手段１５は、学習のペースと難易度との一方あるいは両方を制御することができる。ここで、学習のペースの制御は、学習の進行速度を遅くしたり、早くしたり、維持したりするだけでなく、学習の一時停止（休憩）や学習の中止（強制終了）をすることをも含む。
【００２６】
また、学習の内容の制御は、難易度を下げたり、上げたり、維持したりすることを含む。これにより、効率よく学習を行うことができると共に、例えば、居眠りをしているなど、集中力が低下したまま、学習が終了してしまうことを防止することができる。なお、学習情報の提供のペースと学習の内容とのどちらを制御するか、また、両方を制御するかは、例えば、事前に設定したり、ユーザの学習の状況に応じてサーバ装置１において自動的に選択したりするなどのことができる。
【００２７】
このように、この実施の形態の学習支援装置は、適切なタイミングで叱咤激励情報をユーザに提供し、ユーザの集中力の回復、維持を図ることができる。また、集中力に応じて学習のペースと難易度との一方または両方を制御することによって、効率よく、かつ、学習効果を十分に上げられるように学習を進めることができる。以下では、まず、この実施の形態の学習支援装置（学習支援システム）を構成する端末装置３とサーバ装置１とのそれぞれの構成例について説明する。この後、端末装置３とサーバ装置１で行われる処理について具体的に説明する。
【００２８】
［端末装置３の構成例］
図２は、この実施の形態の端末装置３の構成例を説明するためのブロック図である。図２に示すように、この実施の形態の端末装置３は、ネットワーク２への接続端子３０１、通信Ｉ／Ｆ３０２を備える。また、端末装置３は、学習情報等出力手段３１としての機能を実現する表示制御部３１１、表示部３１２、音声出力処理部３１３、スピーカ３１４を備える。また、端末装置３は、学習状態収集手段３２としての機能を実現するカメラ部３２１、画像認識処理部３２２、マイクロホン３２３、音声入力処理部３２４、音声認識処理部３２５を備える。また、端末装置３は、操作入力部３３１、状態情報形成部３３２、制御部３４０、ハードディスクドライブ（以下、ＨＤＤと略称する。）３５０を備える。
【００２９】
制御部３４０は、端末装置３の各部を制御するものであり、図２に示すように、ＣＰＵ３４１、ＲＯＭ３４２、ＲＡＭ３４３が、ＣＰＵバス３４４を通じて接続されて構成されたコンピュータ装置である。ＨＤＤ３５０はハードディスクを備え、種々のアプリケーションプログラムや種々の処理により得られたデータ等のハードディスクへの書込み／記録保持／読み出し／削除を行う。
【００３０】
接続端子３０１は、ネットワーク２との接続端部を形成し、ネットワーク２との通信線路が接続される。通信Ｉ／Ｆ３０２は、ネットワーク２からの信号を受信し、自機が処理可能なデータに変換し制御部３４０に供給する。また、通信Ｉ／Ｆ３０２は、制御部３４０を通じて供給される送信用の種々のデータを、プロトコルに準拠した信号に変換してネットワーク２に送出する。
【００３１】
表示制御部３１１と表示部３１２とは、種々の画像や表示メッセージなどの表示情報を表示するためのものである。表示部３１２は、例えば、有機ＥＬディスプレイ（organic electroluminescence display）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等のいわゆる薄型の表示素子が用いられている。また、音声出力処理部３１３とスピーカ３１４とは、種々の音声情報を出力するためのものである。
【００３２】
カメラ部３２１は、撮像レンズ、撮像素子、カメラ信号処理回路などからなる。カメラ部３２１は、学習者であるユーザの顔及び体を撮影することにより動画像データを形成し、これを画像認識処理部３２２に供給する。
【００３３】
画像認識処理部３２２は、カメラ部３２１を通じて取り込まれ、処理された動画像データを解析し、ユーザの状態を示す情報として、ユーザの表情に関する情報及び動作に関する情報を取得する。ここで、ユーザの表情に関する情報は、「目の開き具合」、「単位時間当たりのまばたきの回数」、「瞳孔の大きさ」、「視線の向き」、「口の開き度合い」、「眉間の皺の有無」、「鼻のふくらみ度合い」、「表情筋の状態（喜怒哀楽を示す表情の状態）」、「眉毛の位置」、「目の充血度」等である。
【００３４】
また、ユーザの動作に関する情報は、「腕組みをする」、「頭を掻く」、「どこかさわる」、「貧乏ゆすりをする」、「首をかしげる」、「居眠りをする」等の動作を示すものである。なお、「貧乏ゆすり」は、ユーザの頭部や身体の小刻みな揺れ、振動として検出することができる。また、動作に関する情報として、サーバ装置１からの要求に応じて、後述する操作入力部３３１を通じて入力された応答情報も含まれる。サーバ装置１において当該応答情報から把握される、テストに対する正答率や応答レスポンスがユーザの状態を示す情報として用いられる。
【００３５】
マイクロホン３２３は、ユーザが発した音声を集音し、電気信号に変換して音声入力処理部３２４に供給する。音声入力処理部３２４は、その音声信号を音声データ（デジタルデータ）に変換し、音声認識処理部３２５に供給する。
【００３６】
音声認識処理部３２５は、マイクロホン３２３及び音声入力処理部３２４を通じて取り込まれて処理された音声データを解析し、当該音声データが示すユーザの感情に関する情報を取得する。ここで、ユーザの感情に関する情報は、「喜んでいる」、「怒っている」、「悲しんでいる」、「楽しんでいる」、「イライラしている」、「動揺している」等である。上述のようにして取得されるユーザの表情に関する情報、動作に関する情報、感情に関する情報が、ユーザの状態を示す情報の主な情報であり、これにユーザのテスト等に対する応答入力に応じた正答率や応答レスポンスが考慮される。
【００３７】
操作入力部３３１は、ユーザからの操作入力を受け付けるものであり、アルファベットキー、数字キー各種のファンクションキー等が設けられたキーボードやマウス（ポインティングデバイス）等である。そして、状態情報形成部３３２は、上述したように、画像認識処理部３２２や音声認識処理部３２５において検出されるユーザの状態を示す情報（状態情報）から、サーバ装置１に対して提供する形式の状態情報を形成する。ここで形成された状態情報は、制御部３４０、通信Ｉ／Ｆ３０２、接続端子３０１を通じてネットワーク２に送出され、サーバ装置１に送信される。なお、操作入力部３３１を通じて受け付けられたテスト問題等に対する応答は、制御部３４０において送信情報として整えられ、通信Ｉ／Ｆ３０２、接続端子３０１を通じてネットワーク２に送出されて、サーバ装置１に送信される。
【００３８】
このような構成を有する端末装置３においては、サーバ装置１からの学習情報、集中度状態情報、叱咤激励情報などの提供情報は、接続端子３０１及び通信Ｉ／Ｆ３０２を通じて受信され、制御部３４０に供給される。そして、制御部３４０において、映像データと音声データとに分離され、映像データは表示制御部３１１に、音声データは音声出力処理部３１３に供給される。これにより、サーバ装置１からの映像データに応じた映像が表示部３１２の表示画面に表示され、サーバ装置１からの音声データに応じた音声がスピーカ３１４から放音されて、ユーザは学習したり、自己の集中度の状態を知ったり、叱咤激励を受けたりする。
【００３９】
また、サーバ装置１からの情報によりユーザが学習している場合には、カメラ部３２１、画像認識処理部３２２、マイクロホン３２３、音声入力処理部３２４、音声認識処理部３２５が機能し、ユーザの状態を示す情報が収集される。そして、収集されたユーザの状態を示す情報に応じて、状態情報形成部３３２が送信用の状態情報を形成し、これをサーバ装置１に送信する。このような、ユーザの状態を示す情報の収集とサーバ装置１への送信が、所定のタイミング毎に行われる。これにより、ユーザの状態を示す情報（状態情報）のサーバ装置１への提供を、ユーザの学習中において継続して行うことができる。
【００４０】
［サーバ装置１の構成例］
図３は、この実施の形態のサーバ装置１の構成例を説明するためのブロック図である。なお、図３に示すように、サーバ装置１は、ネットワーク２への接続端子１０１、通信Ｉ／Ｆ１０２を備える。また、サーバ装置１は、ハードディスクドライブ（以下、ＨＤＤと略称する。）１０３、ユーザ管理ファイル１０４、時間制御部１０５を備える。また、ｅラーニングサービスを提供する主な部分として、学習情報提供処理部１１１、集中度検出処理部１１２、集中度状態通知処理部１１３、叱咤激励処理部１１４、学習進行制御処理部１１５を備える。これらの各処理部は、図３において、括弧内の数字が示すように、図１に示した学習情報提手段１１、集中度検出手段１２、集中度状態通知手段１３、叱咤激励手段１４、学習進行制御１５の内の対応する手段の機能を実現している。
【００４１】
図３のサーバ装置１において、制御部１２０は、サーバ装置１の各部を制御するものであり、図３に示すように、ＣＰＵ１２１、ＲＯＭ１２２、ＲＡＭ１２３が、ＣＰＵバス１２４を通じて接続されて構成されたコンピュータ装置である。そして、当該コンピュータ装置の基本的な機能は、図２に示した端末装置３の制御部３４０と同様のものである。
【００４２】
接続端子１０１は、ネットワーク２との接続端部を形成し、ネットワーク２との通信線路が接続される。通信Ｉ／Ｆ１０２は、ネットワーク２からの信号を受信し、自機が処理可能なデータに変換し制御部１２０に供給する。また、通信Ｉ／Ｆ１０２は、制御部１２０を通じて供給される送信用の種々のデータを、プロトコルに準拠した信号に変換してネットワーク２に送出する。
【００４３】
ＨＤＤ１０３はハードディスクを備え、種々のアプリケーションプログラムや種々の処理により得られたデータ等のハードディスクへの書込み／記録保持／読み出し／削除を行う。また、この実施の形態のＨＤＤ１０３のハードディスクには、学習情報、集中度検出基準データ、叱咤激励キャラクタデータ（画像データやグラフィックデータ）、叱咤激励メッセージデータ等も記憶保持されている。
【００４４】
ユーザ管理ファイル１０４は、サーバ装置１から学習情報等の提供を受けて学習するユーザに関する情報を記憶保持する。この実施の形態において、ユーザ管理ファイル１０４は、大容量記録媒体を有する記録媒体ドライブ装置に格納される。大容量記録媒体としては、例えば、ハードディスク、光磁気ディスク、記憶容量の大きな半導体メモリなどが用いられる。
【００４５】
図４は、ユーザ管理ファイル１０４に格納されるユーザ管理情報の例を説明するための図である。図４に示すように、この例のユーザ管理情報は、ユーザＩＤ、属性情報、受講情報、叱咤激励キャラクタ、学習履歴を有している。ユーザＩＤは、ユーザを一意に特定するための識別情報である。属性情報は、図４にも示したように、ユーザの氏名、性別、年齢、住所、電話番号、電子メールアドレス等の当該ユーザが持つ種々の属性を示すものである。また、受講情報は、当該ユーザがサーバ装置１を通じて受講するようにしているコース（講座）を特定するコースＩＤ、コース名、受講開始日、進捗情報等の情報である。
【００４６】
また、叱咤激励キャラクタは、当該ユーザに叱咤激励情報を提供する場合に表示するキャラクタを特定する情報である。すなわち、叱咤激励キャラクタは、ユーザに対して叱咤激励情報を発するキャラクタを指示するものであり、ユーザによって事前に選択されたものである。この実施の形態のサーバ装置１においては、例えば、複数のタレント（スポーツ選手、格闘家等を含む）のキャラクタ、アニメのキャラクタ、偉人賢人のキャラクタ、父母のキャラクタ、祖父母のキャラクタなどが用意されている。これらのキャラクタは、写真データ、あるいは、グラフィックデータとして用意されている。なお、ユーザの実際の父母の画像データ等、叱咤激励情報を発するようにするキャラクタの画像データをユーザが用意し、これをサーバ装置１に登録しておくことにより、当該キャラクタの画像データを叱咤激励キャラクタとして用いることもできる。
【００４７】
また、ユーザ管理情報の学習履歴は、学習の単元、学習日、テスト成績、集中度評価、叱咤激励回数、学習時間、再履修の要否からなっている。単元は、当該コースのどこを学習したかを把握することができる情報である。学習日は当該単元を学習した日を示す、テスト成績は当該単元についてのテストの成績である。また、集中度評価は、当該単元を学習したときの集中度の評価を５段階評価で示すものであり、叱咤激励回数は、当該単元の学習中に叱咤激励情報が提供された回数を示す。また、学習時間は当該単元の学習にかかった時間であり、再履修の要否は、当該単元をもう一度学習する必要があるか否かを示す情報である。この実施の形態のサーバ装置１において、再履修が必要か否かは、例えば、テスト成績、集中度評価、叱咤激励回数に基づいて決められる。
【００４８】
このような学習履歴を有することにより、例えば、当該単元の学習の終了時において、テスト成績のみならず、集中度評価や叱咤激励回数までをもユーザに通知することができる。これにより、ユーザは自己の学習態度を客観的に把握し、学習態度の改善や学習意欲の向上に役立てることができる。また、サーバ装置１の運営者側にとって、ユーザ管理情報は、ユーザにより難易度の高いコースを奨めたり、現在学習しているコースの前に、難易度の低いコースを奨めたりする場合の判断情報とすることができる。
【００４９】
また、時間制御部１０５は、現在年月日、現在曜日、現在時刻を提供するものである。さらに、時間制御部１０５は、サーバ装置１からテスト問題や質問を提供してから、端末装置３を通じてユーザから応答（回答等）が送られてくるまでのレスポンスを計測するためのタイマーとしても利用することができるものである。
【００５０】
そして、学習情報提供処理部１１１は、制御部１２０の制御の下、ＨＤＤ１０３のハードディスクに格納されている学習情報を読み出して、これを端末装置３に提供すると共に、ユーザからのテスト問題等に対する応答を受け付けて、正答率の算出や応答レスポンスの算出を行う。また、集中度検出処理部１１２は、制御部１２０の制御の下、端末装置３からのユーザの状態を示す情報（状態情報）や学習情報提供処理部１１１が算出したユーザのテスト問題等に対する正答率や応答のレスポンス等に応じて、ユーザの集中度を検出する。具体的に集中度検出処理部１１２は、端末装置３からの状態情報に基づいて、「満足」、「不満足」、「困惑」、「悲しい」、「楽しい」、「つらい」、「眠い」、「イライラ」などのユーザの状態をパターン認識し、これに基づいてユーザの集中度を検出（計測）する。
【００５１】
このため、図３にも示したように、集中度検出基準データがＨＤＤ１０３のハードディスクに準備されている。そして、集中度の検出（計測）の一例を示せば、例えば、「目の開き度合い」が低く、「まばたきの回数」が所定回以下であり、「口の開き度合い」が一定である場合には、ユーザは「眠い」状態にあり、集中度は著しく低いと検出（計測）できる。また、「目の開き度合い」が高く、「まばたきの回数」が所定回以上であり、「口の開き度合い」は低く、「表情筋」の状態が笑顔に近い場合には、ユーザは「満足」した状態にあり、集中度は比較的に高いと検出（計測）できる。また、「目の開き度合い」、「まばたきの回数」、「瞳孔の大きさ」等の状態情報を詳しく精査することにより、最高の集中度を「１００」とした場合にいくつになるかなどのように、集中度（集中度のレベル）を詳細に計測することが可能である。
【００５２】
また、集中度検出処理部１１２は、検出したユーザの集中度を示す情報を、制御部１２０を通じて、ＨＤＤ１０３のハードディスクに時系列データとして蓄積する。この場合、どのユーザが、どのコースのどの単元のどの部分を学習しているときに、集中度はどのような状態で、集中度のレベルはどの程度であったかを把握できるようにする。
【００５３】
そして、集中度状態通知処理部１１３は、制御部１２０の制御の下、集中度検出処理部１１２での検出結果を通知するためのグラフ表示やアバターを形成し、これを端末装置３に提供する。また、叱咤激励処理部１１４は、制御部１２０の制御の下、集中度検出処理部１１２で検出されたユーザの集中度が、例えば一定値以下に低下した場合に、叱咤激励情報を形成し、これを端末装置３に提供する。なお、集中度検出処理部１１２では、上述したように、「満足」、「不満足」、「困惑」、「悲しい」、「楽しい」、「つらい」、「眠い」、「イライラ」などのユーザの状態が検知できる。このため、叱咤激励処理部１１４は、ユーザが「眠い」状態にあることが検知されている場合には、「居眠りするな。目を開けろ。」とか、ユーザが「イライラ」状態にあるときには、「イライラしていたら身に付かないぞ。落ち着け。」などのように、ユーザの状態に合致した叱咤激励情報（音声情報、映像情報、激励文情報の１つ以上を含む）を、ＨＤＤ１０３のハードディスクに記憶されている叱咤激励メッセージデータに基づいて形成することができる。
【００５４】
そして、学習進行制御処理部１１５は、制御部１２０の制御の下、集中度検出処理部１１２で検出され、ＨＤＤ１０３のハードディスクに蓄積されたユーザの集中度の変化状態に基づいて、学習情報提供処理部１１１を制御して、学習のペースや難易度を変える。例えば、集中度が高い状態に維持されており、学習のペースや難易度（テスト内容、取り上げる例題、質問内容等の難易度）が高くない場合には、学習進行制御処理部１１５は学習情報提供処理部１１１を制御して、学習のペースや難易度を上げる。また、集中度が低い状態が続いており、学習のペースや難易度が低くない場合には、学習進行制御処理部１１５は、学習情報提供処理部１１１を制御して、学習のペースや難易度を下げる。また、集中度がある程度高く維持できており、学習のペースや難易度がある程度高ければ、学習進行制御処理部１１５は、学習のペースや難易度を維持する。
【００５５】
また、叱咤激励情報を何回か提供しても、ユーザの集中度が改善されない場合には、学習進行制御処理部１１５は、学習情報提供処理部１１１を制御して、学習を一定時間、一時停止し、ユーザに対して、休憩を取って体操をしたり、お茶を飲んだりすることを勧める。また、叱咤激励情報を何回か提供しても、集中度が極めて低い場合、例えば、「居眠り」をしている状態にある場合などにおいては、学習を中止（強制終了）して、当該単元については、再度履修することを要求する。なお、学習を中止した場合、制御部１２０が時間制御部１０５の提供する時間情報を用いて、一定時間は学習を再開できないように制御するなどのこともできる。これにより、ユーザが同じことを繰り返さないようにすることを期待できる。
【００５６】
なお、端末装置３からのユーザの状態を示す情報（状態情報）やテストの回答、質問への応答等は、接続端子１０１、通信Ｉ／Ｆ１０２を通じて受信され、制御部１２０に供給される。そして、受信した情報の内容に応じて、制御部１２０が処理したり、目的とする処理部に供給したりする。また、学習情報提供処理部１１１、集中度状態通知処理部１１３、叱咤激励処理部１１４からの情報は、制御部１２０、通信Ｉ／Ｆ１０２、接続端子１０１を通じてネットワーク２に送出され、端末装置３に送信される。
【００５７】
このように、サーバ装置１は、単に学習情報を提供するだけでなく、端末装置３からのユーザの状態を示す情報（状態情報）に基づいて、ユーザの集中度を検出する。そして、検出した集中度を端末装置３に継続的に通知したり、集中度が所定値以下になったら叱咤激励情報を提供したり、また、ユーザの集中度の変化状態に応じて、学習のペースや難易度をユーザにとって適したものとなるように制御する。また、ユーザの集中度に応じて、学習の一時停止（休憩）や中止（強制終了）を行うこともできる。
【００５８】
［端末装置３の処理とサーバ装置１の処理］
次に、図２を用いて説明した構成を有する端末装置３での処理と、図３、図４を用いて説明した構成を有するサーバ装置１での処理とについて、フローチャートを参照しながら具体的に説明する。
【００５９】
［端末装置３で処理］
図５は、端末装置３で実行されるｅラーニングサービス利用時の処理について説明するためのフローチャートである。端末装置３の制御部３４０は、操作入力部３３１を通じて、サーバ装置１が提供するｅラーニングサービスを利用するための所定の操作入力を受け付けると、図５に示す処理実行する。ここで、当該所定の操作入力は、例えば、当該処理に対応付けられたアイコンやメニュー項目等を選択するものである。そして、制御部３４０は、サーバ装置１のｅラーニングサービスを提供するサイトのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を用いて、当該サイトにアクセスする（ステップＳ１０１）。
【００６０】
そして、制御部３４０は、サーバ装置１との間で必要となる情報を送受して、サーバ装置１からｅラーニングサービスを受けるための準備処理を実行する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２では、制御部３４０は、ユーザＩＤ等の必要となる情報を、操作入力部３３１を通じて受け付けて、これをサーバ装置１に送信したり、また、サーバ装置１から必要になるアプリケーション等の提供を受けて、これを格納し、実行したりする。
【００６１】
次に、制御部３４０は、操作入力部３３１を通じて、撮影画像や集音音声についての調整操作を受け付けて、これらの調整を行う（ステップＳ１０３）。具体的に、ステップＳ１０３において制御部３４０は、カメラ部３２１を通じて取り込んだユーザの画像を、表示制御部３１１を通じて表示部３１２の表示画面に表示する。ユーザは、表示部３１２の表示画面に表示された自己の画像を確認しながら、カメラ部３２１の撮像レンズの向きや撮影された画像の輝度や色調等の調整を、操作入力部３３１を通じて行う。当該入力された情報に従って、制御部３４０は、カメラ部３２１等を制御して、撮影画像についての調整を行う。
【００６２】
また、制御部３４０は、マイクロホン３２３及び音声入力処理部３２４を通じて集音する音声についての集音レベル等の情報を、表示制御部３１１を通じて表示部３１２の表示画面に表示する。ユーザは、表示部３１２の表示画面に表示された集音レベル等の情報を確認しながら、集音レベル等の調整を、操作入力部３３１を通じて行う。当該入力された情報に従って、制御部３４０は、音声入力処理部３２４等を制御して、集音される音声についての調整を行う。
【００６３】
このように、ステップＳ１０３の処理は、カメラ部３２１や音声入力処理部３２４に対対するキャリブレーションを行う処理である。なお、集音音声の調整は、所定の文章をユーザに読ませるなどして行うことができる。また、ステップＳ１０３で得た画像データや音声データを、学習開始時のユーザの状態を示すものとして、ＨＤＤ３５０のハードディスクに保持するようにしてもよい。
【００６４】
そして、端末装置３の制御部３４０は、サーバ装置１と協働してｅラーニングサービスの提供を開始する（ステップＳ１０４）。制御部３４０は、サーバ装置１からの学習情報、叱咤激励情報、集中度状態情報の出力や、操作入力部３３１を通じて受け付けた入力情報をサーバ装置１に送信する処理を行う（ステップＳ１０５）。なお、情報の出力は、表示制御部３１１及び表示部３１２、音声出力処理部３１３及びスピーカ３１４を通じて行う。
【００６５】
この後、制御部３４０は、ユーザの状態を示す情報を取得し、これをサーバ装置１に送信する（ステップＳ１０６）。ここで、ユーザの学習状態を示す情報の取得は、上述もしたように、カメラ部３２１及び画像認識処理部３２２、マイクロホン３２３、音声入力処理部３２４及び音声認識処理部３２５により行われる。また、ユーザの学習状態を示す情報の送信は、取得されたユーザの学習状態を示す情報から、状態情報形成部３３２において送信用の状態を示す情報が形成され、これがサーバ装置１に送信される。
【００６６】
そして、制御部３４０は、終了指示の有無を確認する（ステップＳ１０７）。ここでは、ユーザからの終了操作の入力やサーバ装置１からの終了指示の到来を確認する。そして、制御部３４０は、学習を終了させる操作や指示を受け付けたか否かを判別する（ステップＳ１０８）。ステップＳ１０８の判別処理において、学習を終了させる操作や指示を受け付けていないと判断したときには、ステップＳ１０５からの処理を繰り返し、学習を継続する。ステップＳ１０８の判別処理において、学習を終了させる操作や指示を受け付けたと判断したときには、ｅラーニングを終了させる所定の終了処理を実行し（ステップＳ１０９）、この図５に示す処理を終了する。なお、ステップＳ１０９では、サーバ装置１から提供される今回の学習に関する情報（集中度評価や叱咤激励回数等）の表示後、表示画像をｅラーニングの開始前の状態に戻したり、サーバ装置１との間に接続した通信回線を解放したりするなどの処理が行われる。
【００６７】
このように、この実施の形態の端末装置３は、サーバ装置１からの学習情報の提供を受けて、これを出力することにより、ユーザが学習を行うことができるようにする。また、端末装置３は、学習中におけるユーザの状態を示す情報をサーバ装置１に送信する。これにより、サーバ装置１においてユーザの集中度を検出し、ユーザの集中度状態を、端末装置３を通じてユーザに提供することができる。また、集中度が低下した適切なタイミングで、サーバ装置１において叱咤激励情報を形成し、これを端末装置３を通じてユーザに提供することができる。
【００６８】
［サーバ装置１の処理］
図６、図７は、サーバ装置１で実行されるｅラーニングサービス提供時の処理について説明するためのフローチャートである。この図６、図７に示す処理は、サーバ装置１の主に制御部１２０が関係する各部と協働し、常時、実行している処理である。
【００６９】
まず、サーバ装置１の制御部１２０は、端末装置３からのアクセスを受け付ける（ステップＳ２０１）。ステップＳ２０１においては、端末装置３からのアクセスを受け付けるまで待ち状態にある。ステップＳ２０１において、端末装置３からのアクセスを受け付けたときには、制御部１２０は、ｅラーニングを開始するための準備処理を行う（ステップＳ２０２）。このステップＳ２０２では、アクセス元の端末装置３からのｅラーニングの開始に当たり必要となる情報の受け付けや当該端末装置３に対するアプリケーション等の提供などが行われる。
【００７０】
この後、制御部１２０は、関連する各部を制御し、学習情報等の提供を開始する（ステップＳ２０３）。このステップＳ２０３では、図４を用いて説明したユーザ管理情報の単元、学習日が更新され、学習時間の計測も開始される。この後、制御部１２０は、学習情報の端末装置３への提供や端末装置３からの応答を受信して処理するなどのｅラーニングサービスを提供する処理を行う（ステップＳ２０４）。なお、ステップＳ２０４では、テストに対する端末装置１からの応答に応じて、テスト成績も算出される。
【００７１】
そして、制御部１２０は、学習を終了させる事象が発生したか否かを判別する（ステップＳ２０５）。ここで、学習を終了させる事象は、端末装置３からの学習の終了要求の受信や、例えば１単元分の学習情報の提供終了などである。ステップＳ２０５の判別処理において、端末装置３からの学習を終了させる事象が発生したと判別したときには、所定の終了処理を行って（ステップＳ２０６）、ステップＳ２０１からの処理を繰り返す。なお、所定の終了処理は、ユーザ管理情報（図４）の集中度評価、叱咤激励回数、学習時間、再履修の要否を更新し、これを端末装置３に通知したり、当該端末装置３と自己（サーバ装置１）との間に接続した通信回線を解放したりする処理が含まれる。なお、テスト成績、叱咤激励回数、学習時間は、図６、図７に示した処理の中で把握されているものが用いられる。また、集中度評価は、上述もしたように、集中度検出処理部１１２により検出され、ＨＤＤ１０３のハードディスク蓄積される時系列情報に基づいて決めることができる。
【００７２】
ステップＳ２０５の判別処理において、学習を終了させる事象は発生していないと判別した場合には、制御部１２０が、端末装置３からのユーザの状態を示す情報（状態情報）を受信して、これをＨＤＤ１０３のハードディスクに記憶する（ステップＳ２０７）。このステップＳ２０７では、上述したユーザの表情や動作に関する情報、ユーザの音声に関する情報を受信して記憶すると共に、ステップＳ２０４で受け付けたテストや質問に対する応答から求められるテストや質問に対する正答率や応答レスポンスなども、ユーザの状態を示す情報としてＨＤＤ１０３のハードディスクに記憶する。
【００７３】
この後、制御部１２０は、集中度検出処理部１１２を制御して、ステップＳ２０７において記憶したユーザの状態を示す情報に基づいて、ユーザの集中度を検出し、これを蓄積する（ステップＳ２０８）。ステップＳ２０８では、記憶したユーザの状態を示す情報とＨＤＤ１０３のハードディスクに記憶保持されている集中度検出基準データとのパターン認識を行って、「満足」、「不満足」、「困惑」等の状態を判別し、これに基づきユーザの集中度を検出する。なお、集中度検出処理部１１２は、検出したユーザの集中度を時系列データとしてＨＤＤ１０３のハードディスクに蓄積する。すなわち、上述もしたように、どのユーザが、どのコースのどの単元のどの部分を学習しているときに、集中度はどのような状態で、集中度のレベルはどの程度であったかを把握できる態様で、集中度を示す情報を蓄積する。
【００７４】
そして、制御部１２０は、集中度状態通知処理部１１３を制御し、ステップＳ２０８で検出したユーザの集中度に基づいて、当該集中度状態情報（グラフ表示やアバター）を形成し、これを端末装置３に提供する（ステップＳ２０９）。この後、制御部１２０は、ステップＳ２０８で検出したユーザの集中度は、叱咤激励が必要なほど低下しているか否かを判別する（ステップＳ２１０）。ステップＳ２１０の判別処理において、叱咤激励が必要なほど集中度が低下していると判別したときには、制御部１２０は、叱咤激励処理部１１４を制御して、ステップＳ２０８において検出したユーザの集中度に応じた叱咤激励情報（音声情報、映像情報、激励文情報の１つ以上を含む）を形成する（ステップＳ２１１）。
【００７５】
ステップＳ２１１の処理の後においては、制御部１２０は、図７のステップＳ２１２に示す処理に進む。そして、制御部１２０は、ステップＳ２１１で形成した叱咤激励情報を、ユーザによって選択されたキャラクタによって出力するための情報を端末装置３に送信する（ステップＳ２１２）。ここでは、形成された叱咤激励情報の他、選択されたキャラクタを表示するためのグラフィックデータや画像データ等も含まれる。なお、選択されたキャラクタを示す情報はユーザ管理情報（図４）において叱咤激励キャラクタとして管理されている。また、ステップＳ２１２では、叱咤激励回数のカウントアップも行われる。
【００７６】
そして、ステップＳ２１２の処理の後と、図６に示したステップＳ２１０の判別処理において、叱咤激励が必要なほど集中度は低下していないと判別した場合においては、制御部１２０は、ステップＳ２１３の処理に進む。制御部１２０は、ステップＳ２０８において検出されて蓄積されているユーザの集中度を示す情報（時系列情報）によって示されるユーザの集中度の変化状態に基づいて、学習の進行制御が必要か否かを調べる（ステップＳ２１３）。このステップＳ２１３においては、学習の進行制御が必要か否かだけでなく、どのような制御が必要かも特定される。
【００７７】
次に、制御部１２０は、ステップＳ２１３の処理に基づいて、学習の進行制御が必要か否かを判別する（ステップＳ２１４）。ステップＳ２１４の判別処理において、学習の進行制御が必要であると判別したときには、制御部１２０は、学習の負荷を大きくする制御が必要か否かを判別する（ステップＳ２１５）。ステップＳ２１５の判別処理において、学習の負荷を大きくする制御が必要であると判別したときには、制御部１２０は、学習進行制御処理部１１５を制御し、学習情報提供処理部１１１が提供する学習情報の提供ペースと学習情報の難易度との一方または両方を上げる（ステップＳ２１６）。
【００７８】
また、ステップＳ２１５の判別処理において、学習の負荷を小さくする制御が必要であると判別したときには、制御部１２０は、学習の進行制御として、学習の一時停止（休憩）が必要か否かを判別する（ステップＳ２１７）。ステップＳ２１７の判別処理において、学習の一時停止（休憩）が必要であると判別したときには、制御部１２０は、学習進行制御処理部１１５を制御し、学習情報提供処理部１１１による学習情報の提供を一定時間停止する休憩処理を行う（ステップＳ２１８）。ステップＳ２１８においては、学習停止中において、ユーザに体操することを進めたり、ユーザによって事前に選択された音楽の音楽データを端末装置３に提供し、これを再生できるようにしたりするなどの処理を行うこともできる。
【００７９】
また、ステップＳ２１７の判別処理において、学習の一時停止（休憩）は必要ないと判別したときには、制御部１２０は、学習を強制的に中止させる制御が必要か否かを判別する（ステップＳ２１９）。ステップＳ２１９の判別処理において、学習を強制的に中止させる制御は必要ないと判別したときには、学習進行についての必要な制御は、学習の負荷を軽減する制御が必要であると判別する。この場合、制御部１２０は、学習進行制御処理部１１５を制御し、学習情報提供処理部１１１が提供する学習情報の提供ペースと学習情報の難易度との一方または両方を下げる（ステップＳ２２０）。
【００８０】
また、ステップＳ２１９の判別処理において、学習を強制的に中止させる制御が必要であると判別したときには、制御部１２０は、学習進行制御処理部１１５を制御し、学習情報の提供を停止させる学習の中止処理を行う（ステップＳ２２１）。このステップＳ２１１では、ユーザ管理情報（図４）のテスト成績、集中度評価、叱咤激励回数、学習時間が更新されると共に、履修の要否の欄に再履修が必要であることを示す情報が更新され、端末装置３に提供することも行われる。
【００８１】
そして、図７に示すように、ステップＳ２２１の処理の後においては、図６に示したステップＳ２０１からの処理が繰り返され、端末装置３からの新たなアクセスに応じて、ｅラーニングサービスの提供が行われる。また、ステップＳ２１４の判別処理において、学習の進行制御が必要でないと判別した場合と、ステップＳ２１６、ステップＳ２１８、ステップＳ２２０の処理の後においては、図６のステップＳ２０４からの処理が繰り返される。
【００８２】
このように、この実施の形態のサーバ装置１は、端末装置３からの要求に応じて学習情報を提供する。また、端末装置３からのユーザの学習状態を示す情報の提供を受けて、ユーザの集中度を検出し、現在の集中度状態をユーザに通知する。また、集中度が低下してきたときには、叱咤激励情報を提供してユーザの集中度の回復を図り、また、集中度の変化状態応じて、学習の進行制御を適切に行うことができる。
【００８３】
［実施の形態の効果］
このように、この実施の形態においては、サーバ装置１と端末装置３とが協働し、ユーザに対して種々の学習情報を提供してユーザが学習を行う、ｅラーニングサービスの提供を行うことができる。そして、サーバ装置１と端末装置３とが協働することにより、ユーザが学習中においては、ユーザの学習状態を示す情報を取得し、これに基づいてユーザの集中度を適切に把握する。
【００８４】
そして、把握したユーザの集中度状態をリアルタイムにユーザに提供する。これによって、ユーザが自己の集中度の状態を客観的に把握することができる。また、把握したユーザの集中度が低下してきたときには、叱咤激励情報（音声情報、映像情報、激励文情報の１つ以上を含む。）を形成し、これをユーザに提供する。これにより、適切なタイミング（集中度が低下した直後等のタイミング）で叱咤激励することにより、ユーザの集中度の回復が期待でき、また、独学における孤独感を緩和することができる。
【００８５】
また、把握したユーザの集中度の変化状態に応じて、学習のペースや学習の難易度を制御することができる。これにより、集中度が高い場合には、学習のペースや難易度を上げることにより効率よく、効果的に学習を進めることができる。また、集中度が低い場合には、学習のペースや難易度を下げることにより、ユーザに集中度の回復を促し、無理なく、効果的に学習を進めることができると共に、学習のペースや難易度を上げるように働きかけることができる。
【００８６】
［変形例等］
なお、上述したように、ユーザの集中度の高低が把握できるだけでなく、「満足」、「不満足」、「困惑」、「眠い」などのユーザの状態そのものを把握することができる。そこで、ユーザが「眠い」状態にあるときには、格闘家の勇ましいテーマソングやプロ野球球団の応援歌などを、叱咤激励情報と共に、あるいは単独で放音して、ユーザの眠気を覚ますように働きかけることもできる。
【００８７】
また、叱咤激励情報は、「元気ですか。自分の名前を３回連呼してください。」、「集中していますか。自分の名前を３回キーボードから入力して下さい。」などのように、ユーザに対して何らかの要求を行い、ユーザからのその応答を得るようにしてもよい。そして、サーバ装置１は、得られた応答を解析し、集中力が回復しているか否かを判別し、さらに端末装置３のユーザに要求を行うなどしてもよい。
【００８８】
すなわち、叱咤激励情報を行う場合には、端末装置３のユーザからの返信も求めるようにし、サーバ装置１と端末装置３のユーザとがインターラクティブに情報の送受を行うようにしてもよい。このように、端末装置３のユーザに何らかの動作を求めることにより、集中力が回復するように働きかけることができる。
【００８９】
また、叱咤激励情報を音声情報として提供する場合には、例えば、音量レベルの大きな叱咤激励情報（音声情報）を形成し、これを端末装置３に提供してもよい。これにより、端末装置３では自動的に叱咤激励情報を大きな音量で放音することができ、ユーザへの働きかけを大きなものとすることができる。
【００９０】
また、ユーザの集中度の状態は、学習中の状態が時系列情報として蓄積される。このため、ユーザが「困惑」状態の時には学習を一時停止し、間隔をあけて、「困惑」が始まった時点に戻って、学習を再開するように制御することもできる。この場合には、集中力が低下しているときに学習した部分を再度確実に学習することができる。
【００９１】
また、学習が終わりに近づいたら、例えば、「蛍の光」などの学習の終了が近いことを知らせる音楽の音楽データをサーバ装置１から端末装置３に提供して放音してもよい。これにより、集中状態や緊張状態にあったユーザをリラックス方向に向かわせることができる。
【００９２】
また、学習が終わったら、本日のテストの成績、集中度、学習時間、叱咤激励回数、再履修の要否などを、ユーザに通知することもできる。当該通知は、図４を用いて説明したユーザ管理ファイル１０４のユーザ管理情報に基づいて行うことができる。また、当該情報をサーバ装置１側の運用者が用いることにより、上級コースを勧めたり、受講しているコースの前に、より簡単なコースを進めたりすることもできる。
【００９３】
また、上述した実施の形態のサーバ装置１の機能と端末装置３の機能とを、例えば、ディスクトップ型やノート型のパーソナルコンピュータ、タブレット型端末などに搭載することにより、いわゆるスタンドアロン型の学習支援装置を実現することもできる。
【００９４】
また、上述した実施の形態においては、学習時のユーザの状態を示す情報を検出するための画像認識処理や音声認識処理は、端末装置３側で行うようにしたが、これに限るものではない。ユーザを撮影して得た画像データや集音したユーザの音声データを、サーバ装置１に送信し、サーバ装置１側で画像認識や音声認識を行って、学習時におけるユーザの状態を取得する構成とすることもできる。
【００９５】
また、例えば、脈拍、血圧、脳波などのいわゆる生体情報の計測機器を用い、当該計測機器で計測した生体情報を、ユーザの学習状態を示す情報として用いることもできる。この場合には、用いる情報に応じて、ＨＤＤ１０３のハードディスクに用意される集中度検出基準データを作成しておくようにすればよい。このように、ユーザの学習状態を示す情報は、表情や動作に関するもの、ユーザの音声情報に限るものではなく、ユーザに関する種々の情報を用いることが可能である。
【００９６】
［その他］
なお、図３に示したサーバ装置１の学習情報提供処理部１１１、集中度検出処理部１１２、集中度状態通知処理部１１３、叱咤激励処理部１１４、学習進行制御処理部１１５の各機能は、制御部１２０において実行されるプログラムによって、制御部１２０の機能として実現することもできる。
【００９７】
また、上述した実施の形態の説明から分かるように、第１、第２の出力手段の機能は、端末装置３の表示制御部３１１、表示部３１２、音声出力処理部３１３、スピーカ３１４が実現している。また、収集手段の機能は、端末装置３のカメラ部３２１、画像認識処理部３２２、マイクロホン３２３、音声入力処理部３２４、音声認識処理部３２５が実現している。そして、検出手段の機能は、サーバ装置１の集中度検出処理部１１２が実現し、形成手段の機能は、サーバ装置１の叱咤激励処理部１１４が実現し、制御手段の機能は、サーバ装置１の学習進行制御処理部１１５が実現している。
【００９８】
また、第１、第２の受信手段と送信手段の機能は、端末装置３の接続端子３０１、通信Ｉ／Ｆ３０２が実現している。状態情報受信手段、学習情報送信手段、叱咤激励情報送信手段の機能は、サーバ装置１の接続端子１０１、通信Ｉ／Ｆ１０２が実現している。
【００９９】
また、図５、図６及び図７のフローチャートに示した処理は、この発明の方法に対応するものである。また、図５に示したフローチャートに応じた処理を実行するプログラムが、この発明の端末装置側の学習支援プログラムに対応する。また、図６及び図７に示したフローチャートに応じた処理を実行するプログラムが、この発明のサーバ装置側の学習支援プログラムに対応する。
【０１００】
したがって、図５に示した処理を実行するプログラムを形成し、これをパーソナルコンピュータ等の学習者端末装置に搭載して、当該装置において実行可能にしておく。また、図６、図７に示した処理を実行するプログラムを形成し、これをｅラーニング提供サーバ装置に搭載して、当該装置において実行可能にしておく。これにより、当該学習者端末装置と当該サーバ装置とにより、この発明の学習支援装置を容易に実現することができる。
【符号の説明】
【０１０１】
１…ｅラーニング提供サーバ装置、１０１…接続端子、１０２…通信Ｉ／Ｆ、１０３…ＨＤＤ、１０４…ユーザ管理ファイル、１０５…時間制御部、１１１…学習情報提供処理部、１１２…集中度検出処理部、１１３…集中度状態通知処理部、１１４…叱咤激励処理部、１５…学習進行制御処理部、１２０…制御部、２…ネットワーク、３…学習者端末装置、３０１…接続端子、３０２…通信Ｉ／Ｆ、３１１…表示制御部、３１２…表示部、３１３…音声出力処理部、３１４…スピーカ、３２１…カメラ部、３２２…画像認識処理部、３２３…マイクロホン、３２４…音声入力処理部、３２５…音声認識処理部、３３１…操作入力部、３３２…状態情報形成部、３４０…制御部、３５０…ＨＤＤ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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