(57)【要約】      （修正有）【課題】キュレーション学習システムにおける論理的思考を拡張する方法を提供する。【解決手段】方法は、元のキュレーションと、既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたコンテンツアイテムと、を受信するステップと、前記元のキュレーションと、既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムを含む追加キュレーション及びクリップされたアイテムとの中のコンテンツを分析し、複数の主要トピックを識別するステップと、前記元のキュレーション及び前記追加キュレーションの意見方向性を識別し、視覚化を生成するステップと、前記元のキュレーションと前記追加キュレーション及びクリップされたアイテムとの、前記識別された意見方向性及び主要トピックを照合し、照合された意見方向性及び主要トピックの通知を生成し、ユーザにガイダンスディスプレイを提示するステップと、を有する。【選択図】図３
2017016642.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサと非一時的コンピュータ記憶媒体とを備える学習モジュールを含むキュレーション学習システムにおいて論理的思考を拡張する方法であって、前記方法は、
複数のコンテンツの元のキュレーションを受信するステップと、
コンテンツに関連する複数の主要トピックを識別するために、前記元のキュレーションの前記複数のコンテンツを分析するステップと、
前記主要トピックに関する前記元のキュレーションの前記コンテンツの意見方向性を示す、前記元のキュレーションの前記コンテンツの意見方向性を識別するステップと、
前記元のキュレーションの前記複数のコンテンツの前記意見方向性の視覚化を生成するステップと、
既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又は電子クリップボードの中のクリップされたアイテムのコンテンツに関連する複数の主要トピックを識別するために、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又は電子クリップボードの中のクリップされたアイテムの複数のコンテンツを分析するステップと、
前記主要トピックに関する前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムのコンテンツの意見方向性を示す、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムのコンテンツの意見方向性を識別するステップと、
前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツの前記意見方向性の視覚化を生成するステップと、
前記元のキュレーションの複数のコンテンツの前記識別された意見方向性及び主要トピックと、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツと、を照合するステップと、
前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツと照合された、前記元のキュレーションの複数のコンテンツの前記識別された意見方向性及び主要トピックに基づき、ユーザの論理的思考を拡張するために通知を生成するステップと、
前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツと照合された、前記元のキュレーションの複数のコンテンツの前記識別された意見方向性及び主要トピックに基づき、ユーザの論理的思考を拡張するためにガイダンスディスプレイを前記ユーザに提示するステップと、
を有する方法。
【請求項２】
前記元のキュレーション、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの意見方向性を識別するステップは、コンテンツが前記主要トピックを好意的な、中立的な、又は否定的な視点で参照するかを決定するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
複数の主要トピックを識別するステップは、前記元のキュレーション、既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツに関連するデータを抽出し分析するステップを含み、前記データは、テキスト、メタデータ、アドレス、タグ、写真、ウェブアドレス、及びソースを有するリストから選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記元のキュレーション及び既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツの意見方向性を識別するステップは、前記複数のコンテンツに関連するデータを抽出し分析するステップを含み、前記データは、テキスト、メタデータ、アドレス、タグ、写真、ウェブアドレス、及びソースを有するリストから選択される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記元のキュレーション、既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、及びクリップされたアイテムの意見方向性を識別するステップは、キュレートされたコンテンツが前記主要トピックを好意的な、中立的な、又は否定的な視点で参照するかを決定するステップを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
複数の主要トピックを識別するステップは、前記元のキュレーション、既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、及びクリップされたアイテムの複数のコンテンツに関連するデータを抽出し分析するステップを含み、前記データは、テキスト、メタデータ、アドレス、タグ、写真、ウェブアドレス、及びソースを有するリストから選択される、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
請求項４に記載の方法を実行するためにプロセッサ装置により実行可能な符号化されたプログラミングコードを有する非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項８】
前記元のキュレーションの複数のコンテンツの前記識別された意見方向性及び主要トピックを、既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムと照合するステップは、
前記元のキュレーションと前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムとの両方の前記識別された主要トピックに関して識別された意見方向性に基づき、前記元のキュレーションの複数のコンテンツと、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツと、の間の類似性又は相違を検出するステップと、
前記元のキュレーションと前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムとの両方の前記識別された主要トピックに関する前記識別された意見方向性に基づく、前記元のキュレーションと前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムとの間の前記類似性又は相違を、前記ユーザに通知するステップと、
を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
少なくとも２つのコンテンツアイテムの間の類似性又は相違を検出するステップは、前記元のキュレーション、既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツのうちの少なくとも２つのアイテムの両方が、それぞれ同じ視点又は異なる視点を有することを検出するステップを含む、請求項２又は８に記載の方法。
【請求項１０】
前記ガイダンスディスプレイは、前記ユーザが前記元のキュレーション、及び前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの前記少なくとも２つのコンテンツアイテムの間の関係を識別することを要求するプロンプトを、前記ユーザに提示するステップを含む、請求項２又は８に記載の方法。
【請求項１１】
請求項１に記載の方法を実行するためにプロセッサ装置により実行可能な符号化されたプログラミングコードを有する非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１２】
誘導学習及びキュレーションシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサに通信可能に結合され工程を実行するために前記プロセッサにより実行可能なコンピュータ実行可能命令を格納している非一時的コンピュータ記憶媒体と、
を備え、前記工程は、
複数のコンテンツの元のキュレーションを受信するステップと、
コンテンツに関連する複数の主要トピックを識別するために、前記元のキュレーションの前記複数のコンテンツを分析するステップと、
前記主要トピックに関する前記元のキュレーションの前記コンテンツの意見方向性を示す、前記元のキュレーションの前記コンテンツの意見方向性を識別するステップと、
前記元のキュレーションの前記複数のコンテンツの前記意見方向性の視覚化を生成するステップと、
既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又は電子クリップボードの中のクリップされたアイテムのコンテンツに関連する複数の主要トピックを識別するために、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又は電子クリップボードの中のクリップされたアイテムの複数のコンテンツを分析するステップと、
前記主要トピックに関する前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムのコンテンツの意見方向性を示す、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムのコンテンツの意見方向性を識別するステップと、
前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツの前記意見方向性の視覚化を生成するステップと、
前記元のキュレーションの複数のコンテンツの前記識別された意見方向性及び主要トピックと、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツと、を照合するステップと、
前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツと照合された、前記元のキュレーションの複数のコンテンツの前記識別された意見方向性及び主要トピックに基づき、ユーザの論理的思考を拡張するために通知を生成するステップと、
前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツと照合された、前記元のキュレーションの複数のコンテンツの前記識別された意見方向性及び主要トピックに基づき、ユーザの論理的思考を拡張するためにガイダンスディスプレイを前記ユーザに提示するステップと、
を有する、システム。
【請求項１３】
前記元のキュレーション、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの意見方向性を識別するステップは、コンテンツが前記主要トピックを好意的な、中立的な、又は否定的な視点で参照するかを決定するステップを含む、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記元のキュレーションの複数のコンテンツの前記識別された意見方向性及び主要トピックを、既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムと照合するステップは、
前記元のキュレーションと前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムとの両方の前記識別された主要トピックに関して識別された意見方向性に基づき、前記元のキュレーションの複数のコンテンツと、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツと、の間の類似性又は相違を検出するステップと、
前記元のキュレーションと前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムとの両方の前記識別された主要トピックに関する前記識別された意見方向性に基づく、前記元のキュレーションと前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムとの間の前記類似性又は相違を、前記ユーザに通知するステップと、
を有する、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１５】
少なくとも２つのコンテンツアイテムの間の類似性又は相違を検出するステップは、前記元のキュレーション、既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツのうちの少なくとも２つのアイテムの両方が、それぞれ同じ視点又は異なる視点を有することを検出するステップを含む、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
複数の主要トピックを識別するステップは、前記元のキュレーション、既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツに関連するデータを抽出し分析するステップを含み、前記データは、テキスト、メタデータ、アドレス、タグ、写真、ウェブアドレス、及びソースを有するリストから選択される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１７】
前記ガイダンスディスプレイは、前記ユーザが前記元のキュレーション、既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの前記少なくとも２つのコンテンツアイテムの間の関係を識別することを要求するプロンプトを、前記ユーザに提示するステップを含む、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１８】
前記元のキュレーション及び既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツの意見方向性を識別するステップは、前記複数のコンテンツに関連するデータを抽出し分析するステップを含み、前記データは、テキスト、メタデータ、アドレス、タグ、写真、ウェブアドレス、及びソースを有するリストから選択される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１９】
前記元のキュレーションの複数のコンテンツ及び前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツにおいて最も頻繁に参照される主要トピックに重みを割り当てるステップ、を更に有する請求項１２に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願明細書で議論する実施形態は、キュレート（curate）されたコンテンツを用いる論理的思考を誘導し及び向上するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
キュレーションは、キュレータにより組織化される、デジタルファイルのような、アイテムのリストを有し得る。キュレーションは、種々のフォーマットのコンテンツを結合し得る。キュレーションは、キュレータにより組織化される、デジタルファイル及び／又はオンラインメディアのような、アイテムのリストを有し得る。キュレーションは、アイテムを特徴付ける又は記述する、キュレータにより精製されるコンテンツも有し得る。例えば、キュレーションは、インターネットのようなネットワークを介してアクセスされるウェブコンテンツと共に、キュレータにより精製されるデジタルフィアルを有しても良い。さらに、キュレーションは、ウェブコンテンツに、キュレータによる変更を含めても良い。キュレーションの中のアイテムは、トピック又はテーマに従って組織化されても良い。しかしながら、既存のキュレーションシステムに伴う１つの問題は、人間のユーザがキュレーションに関与するとき、人間の主観主義により、情報及びウェブコンテンツを発見し、収集し及びキュレートする際に、公平であることが困難なことである。
【０００３】
本願明細書で請求される主題は、上述のような欠点を解決する実施形態や上述のような環境でのみ機能する実施形態に限定されない。むしろ、この背景技術は、単に、本願明細書に記載される複数の実施形態が実施される技術分野の一例を説明するために提供される。
【発明の概要】
【０００４】
一実施形態の一態様によると、キュレーション学習システムにおける論理的思考を拡張する方法が開示される。当該方法は、複数のコンテンツの元のキュレーションを受信するステップと、コンテンツに関連する複数の主要トピックを識別するために、前記元のキュレーションの前記複数のコンテンツを分析するステップと、前記主要トピックに関する前記元のキュレーションの前記コンテンツの意見方向性を示す、前記元のキュレーションの前記コンテンツの意見方向性を識別するステップと、前記元のキュレーションの前記複数のコンテンツの前記意見方向性の視覚化を生成するステップと、既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又は電子クリップボードの中のクリップされたアイテムのコンテンツに関連する複数の主要トピックを識別するために、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又は電子クリップボードの中のクリップされたアイテムの複数のコンテンツを分析するステップと、前記主要トピックに関する前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムのコンテンツの意見方向性を示す、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムのコンテンツの意見方向性を識別するステップと、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツの前記意見方向性の視覚化を生成するステップと、前記元のキュレーションの複数のコンテンツの前記識別された意見方向性及び主要トピックと、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツと、を照合するステップと、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツと照合された、前記元のキュレーションの複数のコンテンツの前記識別された意見方向性及び主要トピックに基づき、ユーザの論理的思考を拡張するために通知を生成するステップと、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツと照合された、前記元のキュレーションの複数のコンテンツの前記識別された意見方向性及び主要トピックに基づき、ユーザの論理的思考を拡張するためにガイダンスディスプレイを前記ユーザに提示するステップと、を有する。
【０００５】
一実施形態の別の態様によると、誘導学習及びキュレーションシステムが開示される。当該システムは、プロセッサと、前記プロセッサに通信可能に結合され工程を実行するために前記プロセッサにより実行可能なコンピュータ実行可能命令を格納している非一時的コンピュータ記憶媒体と、を備え、前記プロセッサにより実行される前記工程は、複数のコンテンツの元のキュレーションを受信するステップと、コンテンツに関連する複数の主要トピックを識別するために、前記元のキュレーションの前記複数のコンテンツを分析するステップと、前記主要トピックに関する前記元のキュレーションの前記コンテンツの意見方向性を示す、前記元のキュレーションの前記コンテンツの意見方向性を識別するステップと、前記元のキュレーションの前記複数のコンテンツの前記意見方向性の視覚化を生成するステップと、既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、及びクリップされたアイテムのコンテンツに関連する複数の主要トピックを識別するために、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、及びクリップされたアイテムの複数のコンテンツを分析するステップと、前記主要トピックに関する前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、及びクリップされたアイテムのコンテンツの意見方向性を示す、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、及びクリップされたアイテムのコンテンツの意見方向性を識別するステップと、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、及びクリップされたアイテムの複数のコンテンツの前記意見方向性の視覚化を生成するステップと、前記元のキュレーションの複数のコンテンツの前記識別された意見方向性及び主要トピックと、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、及びクリップされたアイテムの複数のコンテンツと、を照合するステップと、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、及びクリップされたアイテムの複数のコンテンツと照合された、前記元のキュレーションの複数のコンテンツの前記識別された意見方向性及び主要トピックに基づき、ユーザの論理的思考を拡張するために通知を生成するステップと、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、及びクリップされたアイテムの複数のコンテンツと照合された、前記元のキュレーションの複数のコンテンツの前記識別された意見方向性及び主要トピックに基づき、ユーザの論理的思考を拡張するためにガイダンスディスプレイを前記ユーザに提示するステップと、を有する。
【０００６】
実施形態の目的及び利点が理解され、少なくとも特に特許請求の範囲で指摘された要素、特徴及び組合せを用いて達成されるだろう。
【０００７】
上述の全体的説明及び以下の詳細な説明の両方は、例示及び説明のためであり、本発明の範囲を限定しないことが理解される。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
例示的な実施形態は、添付の図面を用いて、更なる特異性及び詳細事項と共に記載され説明される。
【図１】幾つかの実施形態が実装され得る例示的な動作環境のブロック図である。
【図２】図１の動作環境に含まれ得る例示的なキュレーション誘導システムを示すブロック図を示す。
【図３】本願明細書に記載する少なくとも１つの実施形態よる、図２のシステムを用いるキュレーション誘導を実行する例示的な方法のフロー図である。
【図４】一実施形態に従って生成され得るコンテンツのキュレーションの意見方向性の視覚表現の一例である。
【図５】本願明細書に記載のシステム及び方法を用いる学習又はキュレーションプロセスを通じてユーザを誘導するために、選択されるコンテンツに添付され得る注釈の一例である。
【図６】新しいコンテンツを追加し、及び新たに追加されたキュレーションと既存のキュレーションとクリップされたアイテムのコンテンツの中の新しいコンテンツの間の関係を識別する能力を含み得る誘導キュレーションシステムの一例を示す。
【図７】新しいコンテンツを追加し、及び新たに追加されたキュレーションと既存のキュレーションとクリップされたアイテムのコンテンツの中の新しいコンテンツの間の関係を識別する能力を含み得る誘導キュレーションシステムの一例を示す。
【図８】視点により組織化され得る異なるキュレーションの異なるアイテムの間の関係及び相関を示す視覚的意見方向性の一例を示す。
【図９】本願明細書に記載のシステム及び方法を用いて生成され得る誘導キュレーションシステムのユーザインタフェースの一例である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本願明細書で議論する幾つかの実施形態は、キュレーションラーニングにおける論理的思考の拡張又は向上に関する。以下に更に完全に記載するように、以下の実施形態において記載されるシステム及び方法は、ユーザ又はキュレータが、従来技術において現在利用可能なシステムにより通常適用されるよりも広範囲の情報又はコンテンツの収集を組み立てることにより、公平な方法で関心トピックに関して彼らのキュレーションを更新し及び彼ら自身で自学できるようにする。１９５６年に、Benjamin  Bloomは、３個の分野及び６個のレベルをカバーした学習目標の分類を開発した。これらの分野及びレベルは、今日も依然として有用であると考えられる。３個の分野は、認知又は頭の分野、精神運動又は手の分野、及び感情又は心の分野を含む。認知分野の中で、Bloomは、以下の用に識別される６個のレベルを識別した。
【００１０】
レベル１：知識。これは、「誰が」、「何を」、「どこで」、及びコンテンツに関する他の疑問に対応する。
【００１１】
レベル２：理解。これは、コンテンツの特定のアイテムの主要なアイデアを再び語ること又は評価に対応する。
【００１２】
レベル３：応用。これは、コンテンツのアイテムの対応する例の提供、実証、又は重要性の説明のような、解釈のために情報を適用することに対応する。
【００１３】
レベル４：分析。これは、コンテンツの構成部分の比較、対比、区別、検査に対応する。
【００１４】
レベル５：合成。これは、全く新しい又は追加のコンテンツピースを形成するために、コンテンツの種々のアイデア又は異なるアイテムを結合することに対応する。
【００１５】
レベル６：評価。これは、コンテンツを評価し、決定し、判断し、及び格付けすることに対応する。
【００１６】
概して、ユーザがレベル５又は６の学習に従事するために、レベル４の分析が実行されることが重要である。レベル４の分析を実行するために、ユーザ又はキュレータに、コンテンツアイテムに矛盾するコンポーネントを提供する必要がある。以下に更に完全に記載されるように、本願明細書の実施形態は、ユーザに矛盾を識別させ及びコンテンツの異なるアイテム同士の相違を検査させるために、矛盾するコンポーネントを検出し、他のキュレートされたコンテンツ及びクリップされたアイテムに矛盾するコンポーネントを分類し、比較し、対比し、及び検査できる。このようなシステムは、ユーザに異なる視点を提供し、トピック又はアイテムのより深い理解のために必要な分析をユーザに実行させる。
【００１７】
ユーザの理解を深めるために分析段階の間にユーザに尋ねられ得る質問の種類の例は、特定のコンテンツアイテムと矛盾するコンポーネントとの間の相違を識別すること、特定のアイテムが別のアイテムとどのように関連するかを識別すること、２つの異なるアイテムが互いにどのように比較し又は対比するか、及びコンテンツアイテムについてどんな証拠が提示され得るか、を含む。同様に、ユーザの論理的思考を更に深めるために合成及び評価段階の間に尋ねられ得る質問の例は、どんなアイデアがコンテンツアイテムに追加され得るか、２つの異なるコンテンツアイテムが結合される場合にどんな干渉が生じるか、コンテンツアイテムのトピック又は主題に関してユーザはどんな考えか、又はコンテンツアイテムの最も重要なトピックは何か、を含む。
【００１８】
多くの伝統的なキュレーションシステムは、生徒が種々の批判的思考法技術を学習するのを助ける枠組みとして、教室環境の教師又は生徒を対象としている。１つのこのような方法は、Kevin  S.  Winterrowdによる「Method  for  Teaching  Critical  Thinking」という名称であり、３つの異なるステップでBloomの分類法を用いて生徒に教示することを含む。第１に、生徒は、検討中の概念を識別するよう促される。次に、生徒は、少なくとも１つの比較的狭いコンテキストに関連して、該概念の重要性を分析するよう依頼される。そして、次に、生徒は、少なくとも比較的広い概念に関して、該概念の重要性を評価するよう指示される。しかしながら、このシステムの制限のうちの１つは、コンピュータ環境に基づかないことである。つまり、概念及び学習ステップが、手動により手作業で処理されなければならないことを意味する。さらに、この方法は、伝統的な授業環境において用いられ、自己誘導システムにおいてユーザを支援しない。したがって、学習が指導者により監督される伝統的な構造化システムを必要とする。
【００１９】
以下に更に完全に記載するように、本願明細書に更に完全に記載される実施形態は、批判的思考誘導のサポートを提供する。実施形態は、生徒及び指導者の両者を対象とし、類似する及び矛盾するコンテンツの両方の通知に基づきユーザを誘導する。システムはコンピュータ環境に基づき、ユーザは、テキスト、ビジュアルデータ、ＰＤＦ及び他の種類のデータコンテンツを含む複数のデータソースの中の記述及び注釈を自動的に抽出し、トピックのよりバランスのとれた理解を生成するために、失われた情報又は異なるデータ間のリンクを識別し又は発見するようユーザを促す。当業者により理解されるように、自動生成誘導システムを通じてユーザを誘導し、及び矛盾する又は他の関連コンテンツを識別しユーザに提示することにより、ユーザは、概念の一層堅牢な及び洗練された理解を展開するために、失われた、類似する、矛盾する、又は他の関連する情報を発見できる。以下に更に完全に記載するように、本願明細書のシステム及び実施形態は、半自動的に生成された通知テンプレート又は自動的に生成された通知テンプレートのシリーズを用いて通知及び誘導（ガイダンス）を提供する。
【００２０】
本発明の実施形態を、添付の図面を参照して以下に説明する。
【００２１】
例示的な実施形態は、情報学習のための学習材料を収集し、ユーザが該材料の一層深く一層洗練された理解を得られるように、該材料をユーザに提示する方法を含む。方法は、データのセットを得るステップと、キュレーションの主要トピック及びキュレーションの中のアイテムが互いに及び主要トピックにどのように関連するかを示す視覚化及び表示を生成するために、アイテムの意見方向性に加えてキュレーションの中の情報の主要トピックを識別するために、データの中のキーワード又は他の関連情報を識別するステップと、このキュレーションを用いて、新たに追加されたキュレーション、既存のキュレーション、及び／又はクリップされたアイテムは、元のキュレーションの主要トピック及び意見方向性と照合され、ユーザが情報の一層公平な理解を得ることを可能にする視覚誘導システムが生成される。一層公平な洗練されたキュレーションシステムを提供することにより、本願明細書に記載の実施形態は、論理的思考及び／又は自己学習を促す。上述の及び他の実施形態は、添付の図面を参照して以下に説明される。
【００２２】
図１は、例示的な情報学習システム（学習システム）１００を含む例示的な動作環境５０のブロック図を示す。学習システムは、動作環境５０を用いて論理的思考を拡張し、データの更新されたキュレーションを実現し、及び自己学習を促す目的で、ユーザにより効果的なキュレーション誘導及び学習環境を提供するために構成されても良い。
【００２３】
図示の実施形態では、動作環境５０は、２つの学習者１０２Ａ及び１０２Ｂ（概して、学習者１０２又は複数の学習者１０２）を有しても良い。学習者１０２は、学習システム１００とインタフェースしている生徒のような任意の個人又はエンティティを有しても良い。学習者１０２は、装置１０４Ａ及び１０４Ｂ（概して、装置１０４又は複数の装置１０４）に関連付けられても良い。装置１０４、第三者サーバ１１４、及び学習サーバ１０８は、ネットワーク１４０を介して通信しても良い。装置１０４、第三者サーバ１１４、及び学習サーバ１０８は、ネットワーク１４０を介して通信しても良い。
【００２４】
さらに、図１の学習システム１００では、学習サーバ１０８は、学習モジュール１１０Ｃを有しても良い。学習モジュール１１０Ｃは、情報学習のための学習材料を集めるよう構成されても良い。具体的に、幾つかの実施形態では、学習モジュール１１０Ｃは、ネットワーク１４０を介して装置１０４、学習サーバ１０８、及び第三者サーバ１１４の間の学習材料及び／又は学習材料に関する情報の通信を可能にしても良い。
【００２５】
ネットワーク１４０は、有線又は無線であっても良く、スター構成、トークンリング構成若しくは他の構成を含む多数の異なる構成を有しても良いが、これらに限定されない。さらに、ネットワーク１４０は、ＬＡＮ（local  area  network）、ＷＡＮ（wide  area  network）（例えば、インターネット）、及び／又は複数の装置が通信できる他の相互接続されたデータ経路を有しても良い。幾つかの実施形態では、ネットワーク１４０は、ピアツーピアネットワークであっても良い。ネットワーク１４０は、種々の異なる通信プロトコルでデータを通信を可能にする通信ネットワークの一部に結合され又はそれを含んでも良い。
【００２６】
幾つかの実施形態では、ネットワーク１４０は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信ネットワーク又はＳＭＳ（short  messaging  service）、ＭＭＳ（multimedia  messaging  service）、ＨＴＴＰ（hypertext  transfer  protocol）、直接データ接続、ＷＡＰ（wireless  application  protocol）、電子メール等を介することを含むデータを送信及び受信するセルラ通信ネットワークを有しても良い。
【００２７】
第三者サーバ１１４は、プロセッサとメモリと通信能力とを有するハードウェアサーバを有しても良い。図示の実施形態では、第三者サーバ１１４は、情報及びデータをネットワーク１４０を介して装置１０４及び／又は学習サーバ１０８へ送信し及び／又はそれらから受信するためにネットワーク１４０に結合されても良い。
【００２８】
第三者サーバ１１４は、ネットワーク１４０を介してアクセス可能なウェブサイト１２６をホスティングするよう構成されても良い。具体的には、幾つかの実施形態では、第三者サーバ１１４は、装置１０４を用いる学習者１０２により及び／又は学習モジュール１１０Ｃを用いる学習サーバ１０８による、ウェブサイト１２６へのアクセスを許可しても良い。したがって、学習者１０２、装置１０４、及び学習サーバ１０８は、ネットワーク１４０を介してウェブサイト１２６にアクセスし及び／又はインタフェースしても良い。
【００２９】
特に、ウェブサイト１２６は、１又は複数のページ１１６を有してもよい。ページ１１６の各々は、第１の装置１０４Ａを用いて第１の学習者１０２Ａによりアクセスされても良い。第１の装置１０４Ａ、第２の装置１０４Ｂ、学習サーバ１０８の学習モジュール１１０Ｃ、又はそれらの任意の組合せも、第１の学習者１０２Ａによりアクセスされるページ１１６の各々を含むウェブサイト１２６並びにウェブサイト１２６に含まれる他のページ１１６にアクセスしても良い。
【００３０】
本願明細書で用いられるとき、ページ１１６の所与の１つを評価するステップは、限定ではなく、トピック又はキーワード又はそれらの何らかの組合せに関してページ１１６のキーワード、意見方向性を識別するために、ページ１１６をシステムレポジトリ１１２又はパーソナルレポジトリ１１８Ａ及び１１８Ｂ（図１に１１２／１１８として一緒に示される）にコピーするステップ、ページ１１６をキュレーションに追加するステップ、学習システム１００においてページ１１６をブックマークするステップ、ページ１１６のＵＲＬ（uniform  resource  locator）の構造の分析を実行するステップ、ページ１１６のページ構造分析を実行するステップ、ページ１１６のコンテンツコヒーレンス分析を実行するステップ、ページ１１６のテキストの分析を実行するステップ、を含み得る。
【００３１】
装置１０４は、プロセッサ、メモリ、及びネットワーク通信能力を有するコンピューティング装置を有しても良い。例えば、顧客装置１０４の各々は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、移動電話機、ＰＤＡ（personal  digital  assistant）、モバイル電子メール装置、ポータブルゲームプレイヤ、ポータブル音楽プレイヤ、１又は複数の内蔵若しくは結合されたプロセッサを備えたテレビジョン、又はネットワーク１４０にアクセス可能な他の電子装置、を有しても良い。
【００３２】
装置１０４Ａ及び１０４Ｂは、学習者１０２との相互作用を可能にするよう構成されても良い。例えば、装置１０４は、ローカル学習モジュール１１０Ａ及び１１０Ｂを用いることにより、ブラウザの中のユーザインタフェースを提供するよう構成されても良い。ローカル学習モジュール１１０Ａ及び１１０Ｂは、それぞれ、学習者１０２にキュレーションを生成し及び変更し、既存のキュレーションと相互作用し、又はコンテンツを組織化し若しくは閲覧させるために、学習サーバ１０８の学習モジュール１１０Ｃと通信する。上述及び他の実施形態では、装置１０４は、ユーザインタフェースを提供しても良い。幾つかの実施形態では、装置は、ユーザインタフェース及び／又は装置１０４に帰属する１又は複数の機能を提供する、該装置にインストールされたプログラム（例えば、シンクライアントプログラム）を有しても良い。
【００３３】
キュレーションは、学習者１０２若しくは他のエンティティが結合した及び／又は組織化した、特定の主題に関連し得る、学習材料のセットを有しても良い。例えば、キュレーションは、特定のトピックに関連する種々のソースからの複数のページ（例えば、ページ１１６）を参照するアイテムを含んでも良い。幾つかの実施形態では、装置１０４は、学習者１０２が学習モジュール１１０を介してキュレーションにアイテムを追加することを可能にしても良い。アイテムは、学習材料、テキスト文書、画像、ビデオ、記事、一連の記事、記事の一部、グラフィックス、又は任意の形式の任意の他のデジタル情報を有しても良い。
【００３４】
例えば、装置１０４は、学習者１０２がネットワーク１４０を介してウェブサイト１２６のページ１１６にアクセスすることを可能にしても良い。学習者１０２は、次に、キュレーションにページ１１６を追加し及び／又はページ１１６へのブックマークを追加しても良い。アイテムの追加を示す信号は、学習サーバ１０８の学習モジュール１１０Ｃに通信されても良い。追加又は代替で、学習モジュール１１０Ｃは、アイテムの追加を検出しても良い。
【００３５】
学習モジュール１１０Ｃは、アイテムがキュレーションに追加される日付／時間を追跡するよう構成されても良い。例えば、第１の学習者１０２Ａがウェブサイト１２６からページ１１６を追加する度に、学習モジュール１１０Ｃは、該追加の日付／時間を記録し又は追跡しても良い。追加又は代替で、装置１０４は、該追加の日付／時間を記録又は追跡しても良い。装置１０４は、日付／時間情報を学習サーバ１０８の学習モジュール１１０Ｃに通信しても良い。追加又は代替で、装置１０４は、学習サーバ１０８の学習モジュール１１０Ｃがアイテム追加の日付／時間を追跡できるように構成されても良い。
【００３６】
パーソナルレポジトリ１１８Ａ及び１１８Ｂは、学習者１０２Ａ及び１０２Ｂ（集合的に学習者１０２として参照される）により生成されたキュレーション、キュレーションに含まれるアイテム、及び／又は学習材料を格納しても良い。幾つかの実施形態では、パーソナルレポジトリ１１８Ａ及び１１８Ｂは、少なくとも部分的に、システムレポジトリ１１２に存在しても良い。例えば、システムレポジトリ１１２は、パーソナルレポジトリであり得る、１又は複数の学習者１０２のために指定される一部を有しても良い。追加又は代替で、パーソナルレポジトリ１１８Ａ及び１１８Ｂ、又はその何らかの部分は、装置１０４に置かれても良い。
【００３７】
学習サーバ１０８は、プロセッサ、メモリ、及びネットワーク通信能力を有するハードウェアサーバを有しても良い。図示の実施形態では、学習サーバ１０８は、データをネットワーク１４０を介して装置１０４及び／又は第三者サーバ１１４へ送信し及び／又はそれらから受信するためにネットワーク１４０に結合されても良い。学習サーバ１０８は、学習モジュール１１０を有しても良い。学習モジュール１１０Ｃは、学習システム１００における情報学習のための学習材料を集めるために、装置１０４及び／又は第三者サーバ１１４と相互作用するよう構成されても良い。
【００３８】
幾つかの実施形態では、学習者１０２の一方又は両者は、キュレーションにアイテムを追加しても良い。例えば、第１の学習者１０２Ａは、第１の装置１０４Ａを用いて、キュレーションにページ１１６のうちの１つを追加しても良い。追加又は代替で、第１の学習者１０２Ａは、第１の装置１０４Ａを用いて、キュレーションの中のページ１１６のうちの１つをブックマークしても良い。学習モジュール１１０Ｃは、キュレーションへのアイテムの追加を検出しても良い。幾つかの実施形態では、学習サーバ１０８の学習モジュール１１０Ｃは、ネットワーク１４０を介してアイテムの追加を検出しても良い。追加又は代替で、装置１０４は、アイテムの追加を検出しても良く、アイテムの追加を示す信号を学習モジュール１１０に通信しても良い。
【００３９】
学習モジュール１１０Ｃは、次に、パーソナルレポジトリ１１８Ａ及び１１８Ｂ及び／又はシステムレポジトリ１１２に学習材料を預けても良い。例えば、第１の学習者１０２Ａは、キュレーションへの新しいアイテムとして学習材料を追加しても良い。
【００４０】
本開示の範囲から逸脱することなく動作環境５０及び／又は学習システム１００に対し変更、追加又は省略が行われても良い。具体的には、図１に示す動作環境５０の実施形態は、２人の学習者１０２、１つのウェブサイト１２６をホスティングする１つの第三者サーバ１１４、２つの装置１０４と１つの学習サーバ１０８とを含む学習システム１００を有する。しかしながら、本開示は、１又は複数の学習者１０２、１又は複数のウェブサイト１２６をホスティングする１又は複数の第三者サーバ１１４、並びに１又は複数の装置１０４及び１又は複数の学習サーバ１０８を含む学習システム１００、又はそれらの任意の組合せを含む動作環境５０により一般的に適用される。
【００４１】
さらに、本願明細書に記載の実施形態の中の種々のコンポーネントの分割は、分割が全ての実施形態において生じることを意味しない。さらに、本開示の利益により、記載のコンポーネントが単一のコンポーネントに統合され又は複数のコンポーネントに分割されても良いことが理解される。
【００４２】
学習モジュール１１０Ｃは、キーワードを識別し、又はコンテンツアイテムの意見方向性を識別するために、コンテンツを分析するためのコード及びルーチンを有しても良い。例えば、学習モジュール１１０Ｃは、ウェブページで議論される又はそれに関連する主要トピックを識別するために、ウェブページ又は他のコンテンツアイテムの走査を実行し、ウェブページに関連するテキスト、メタデータ、タグ、又は他のデータの分析を実行しても良い。さらに、学習モジュール１１０Ｃは、ウェブページの著者又はソースの意見方向性を示すワードを識別することにより、主要トピックに関して、ウェブページの意見方向性を識別しても良い。幾つかの例では、学習モジュール１１０Ｃは、ウェブページ又はコンテンツの中の特定のワード又はフレーズの頻度を識別することにより、このような分析を実行しても良い。
【００４３】
学習モジュール１１０Ｃは、キーワードを識別し、又はキュレーションのアイテム及び／又はクリップボードにあるアイテムの意見方向性を識別するために、コンテンツを分析するためのコード及びルーチンを有しても良い。例えば、学習モジュール１１０Ｃは、ウェブページで議論される又はそれに関連する主要トピックを識別するために、ウェブページ又は他のキュレーションのアイテム又はクリップボードにあるアイテムの走査を実行し、ウェブページに関連するテキスト、メタデータ、タグ、又は他のデータの分析を実行しても良い。さらに、学習モジュール１１０Ｃは、ウェブページの著者又はソースの意見方向性を示すワードを識別することにより、主要トピックに関して、ウェブページの意見方向性を識別しても良い。幾つかの例では、学習モジュール１１０Ｃは、ウェブページ又はコンテンツの中の特定のワード又はフレーズの頻度を識別することにより、このような分析を実行しても良い。
【００４４】
以下に更に完全に記載するように、学習モジュール１１０Ｃは、主要トピックに関して組織化されたキュレーションと主要トピックに関するキュレーションの様々な要素の意見方向性とを含む通知テンプレートを生成しても良い。例えば、学習モジュール１１０Ｃは、コンテンツの中で最も頻繁に言及される又は参照される主要トピックを識別することにより、キュレーションのアイテムの中の３個の又は任意の他の所望の数の主要トピックを識別しても良い。また、キュレーションの種々のアイテムは、主要トピックに関して好意的、非好意的、又は中立的のような識別された意見方向性に従って組織化されても良い。
【００４５】
さらに、学習モジュール１１０Ｃは、学習者１０２のトピックの理解を広げるために、識別されたキーワード又はトピックに関する種々の視点を識別するようユーザを促す、学習者１０２のための視覚的誘導として機能するディスプレイを生成しても良い。
【００４６】
幾つかの実施形態では、学習モジュール１１０Ｃは、例えば、コンピューティング装置（例えば、装置１０４）に格納されても良いシンクライアントアプリケーションとして部分的に動作しても良く、学習サーバ１０８に格納されても良いコンポーネントの一部として動作しても良い。幾つかの実施形態では、学習モジュール１１０Ｃは、ＦＰＧＡ（field−programmable  gate  array）又はＡＳＩＣ（application−specific  integrated  circuit）を含むハードウェアを用いて実装できる。幾つかの他の例では、学習モジュール１１０Ｃは、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせを用いて実装されても良い。追加で、学習モジュール１１０Ｃ及び／又はパーソナルレポジトリ１１８Ａ及び１１８Ｂは、装置１０４のうちの１又は複数に含まれても良い。
【００４７】
動作環境５０では、装置１０４、学習サーバ１０８、及び第三者サーバ１１４の中のメモリのようなメモリは、本願明細書に記載の機能を提供するためのデータを格納する非一時的メモリを有しても良い。メモリ４１０は、ＤＲＡＭ（dynamic  random  access  memory）素子、ＳＲＡＭ（static  random  access  memory）素子、フラッシュメモリ又は何らかの他のメモリ素子であっても良い記憶装置に含まれても良い。幾つかの実施形態では、記憶装置は、不揮発性メモリ、又はハードディスクドライブ、フロッピディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＡＭ装置、ＤＶＤ−ＲＷ装置、フラッシュメモリ装置又は従来知られているより永久的に情報を格納する特定の他の大容量記憶装置を含む同様の永久記憶装置及び媒体も含む。
【００４８】
図２を参照すると、学習モジュール１１０Ｃの一例が更に詳細に示される。図２は、学習モジュール１１０、プロセッサ２２４、メモリ２２２、及び通信ユニット２２６を有するコンピューティング装置２００のブロック図である。コンピューティング装置２００のコンポーネントは、バス２２０により通信可能に結合され得る。幾つかの実施形態では、コンピューティング装置２００は、図１の学習サーバ１０８又は学習システム１００の装置１０４のうちの１つを有しても良い。
【００４９】
図１及び２を合わせて参照すると、プロセッサ２２４は、計算及びソフトウェアプログラム分析を実行するためのＡＬＵ（arithmetic  logic  unit）、マイクロプロセッサ、汎用制御部、又は何らかの他のプロセッサアレイを有しても良い。プロセッサ２２４は、他のコンポーネント（例えば、１１０、２２６、２２２）との通信のためにバス２２０に結合されても良い。プロセッサ２２４は、概して、データ信号を処理し、ＣＩＳＣ（complex  instruction  set  computer）アーキテクチャ、ＲＩＳＣ（reduced  instruction  set  computer）アーキテクチャ、又は命令セットの組合せを実施するアーキテクチャを含む種々のコンピューティングアーキテクチャを有しても良い。図２は単一のプロセッサ２２４を有するが、複数のプロセッサがコンピューティング装置２００に含まれても良い。他のプロセッサ、オペレーティングシステム、及び物理構成も可能であり得る。
【００５０】
メモリ２２２は、プロセッサ２２４により実行され得る命令及び／又はデータを格納するよう構成されても良い。メモリ２２２は、他のコンポーネントと通信するためにバス２２０に結合されても良い。命令及び／又はデータは、本願明細書に記載の技術又は方法を実行するコードを有しても良い。メモリ２２２は、ＤＲＡＭ素子、ＳＲＡＭ素子、フラッシュメモリ、又は何らかの他のメモリ素子であっても良い。幾つかの実施形態では、メモリ２２２は、不揮発性メモリ、又はハードディスクドライブ、フロッピディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＡＭ装置、ＤＶＤ−ＲＷ装置、フラッシュメモリ装置又は従来知られているより永久的に情報を格納する特定の他の大容量記憶装置を含む同様の永久記憶装置及び媒体も有しても良い。
【００５１】
図示の実施形態では、メモリ２２２は、システムレポジトリ１１２、パーソナルレポジトリ１１８Ａ及び１１８Ｂ、及びログ１２０を有する。システムレポジトリ１１２及び／又はパーソナルレポジトリ１１８Ａ及び１１８Ｂは、学習材料を受信するよう構成されても良い。ログ１２０は、キュレーションを受信し、格納し、及びそれへのアクセスを可能にするよう構成されても良い。追加で、幾つかの実施形態では、システムレポジトリ１１２、パーソナルレポジトリ１１８Ａ及び１１８Ｂ、又はログ１２０は、学習者１０２によるアイテムの追加に関連する時間／日付情報を格納し及びそれへのアクセスを可能にするよう構成されても良い。
【００５２】
通信ユニット２２６は、学習モジュール１１０Ｃがどこに格納されているかに依存して、第三者サーバ１１４、装置１０４、及び学習サーバ１０８のうちの少なくとも１つへデータを送信し及びそれからデータを受信するよう構成されても良い。通信ユニット２２６はバス２２０に結合されても良い。幾つかの実施形態では、通信ユニット２２６は、ネットワーク１４０への又は別の通信チャネルへの直接物理接続のためのポートを有しても良い。例えば、通信ユニット２２６は、ＵＳＢ（universal  serial  bus）、ＳＤ（standard  definition）、ＣＡＴ−５、又は学習システム１００のコンポーネントとの有線通信のための同様のポートを有しても良い。幾つかの実施形態では、通信ユニット２２６は、ＩＥＥＥ８０２．１１、ＩＥＥＥ８０２．１６、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）又は別の適切な無線通信方法を含む１又は複数の無線通信方法を用いて通信チャネルによりデータを交換する無線通信機を有しても良い。
【００５３】
幾つかの実施形態では、通信ユニット２２６は、ＳＭＳ、ＭＭＳ、ＨＴＴＰ、直接データ接続、ＷＡＰ、電子メール、又は別の適切な種類の電子通信を含むセルラ通信ネットワークを介してデータを送信及び受信するセルラ通信機を有しても良い。幾つかの実施形態では、通信ユニット２２６は、有線ポート及び無線通信機を有しても良い。通信ユニット２２６は、ＴＣＰ／ＩＰ（transmission  control  protocol/internet  protocol）、ＨＴＴＰ、ＨＴＴＰセキュア（ＨＴＴＰＳ）、及びＳＭＴＰ（simple  mail  transfer  protocol）を含む標準ネットワークプロトコルを用いてファイル及び／又は媒体オブジェクトの分配のためにネットワーク１４０への従来の接続を提供しても良い。
【００５４】
図２の実施形態では、学習モジュール１１０Ｃは、通信モジュール２３４、検出モジュール２０４、決定モジュール２０６、抽出モジュール２０８、ダウンロードモジュール２１０、フィルタモジュール２１２、識別モジュール２１４、デポジットモジュール２１６、ロケーションモジュール２１８、生成モジュール２２８、比較モジュール２３０、測定モジュール２３２、分析モジュール２３６、割り当てモジュール２４４、計算モジュール２４２、及びログモジュール２３８（集合的にモジュール２４０）を有しても良い。モジュール２４０の各々は、１又は複数の動作を実行するよう構成される１又は複数のルーチンを含むソフトウェアとして実装されても良い。モジュール２４０は、以下に記載する機能を提供するためにプロセッサ２２４により実行可能な命令セットを有しても良い。幾つかの例では、モジュール２４０は、コンピューティング装置２００のメモリ２２２に格納され又は少なくとも一時的にそれにロードされても良く、プロセッサ２２４による実行のためにアクセス可能であっても良い。モジュール２４０のうちの１又は複数は、バス２２０を介するプロセッサ２２４及びコンピューティング装置２００のコンポーネントとの協働及び通信のために適用されても良い。
【００５５】
通信モジュール２３４は、学習モジュール１１０Ｃとコンピューティング装置２００の他のコンポーネント（例えば、２２４、２２２、及び２２６）との間の通信を扱うよう構成されても良い。通信モジュール２３４は、通信ユニット２２６を介して、第三者サーバ１１４、装置１０４、及び／又は学習サーバ１０８へデータを送信し及びそれからデータを受信するよう構成されても良い。幾つかの例では、通信モジュール２３４は、通信ユニット２２６を介して、第三者サーバ１１４、装置１０４、及び学習サーバ１０８のうちの１又は複数からデータを受信し及び／又はそれへデータを転送するために、他のモジュール（例えば、２０４、２０６、２０８、２１０、２１２、１２４、１２６、１２８、２２８、２３０、２３２、２３６、２３８、２４２及び２４４）と協働しても良い。
【００５６】
検出モジュール２０４は、コンピューティング装置２００における又は装置及び／又は学習サーバ１０８における発生を検出するよう構成されても良い。例えば、検出モジュール２０４は、キュレーションへのアイテムの追加を検出しても良い。アイテムの追加は、学習者がキュレーションの中のアイテムをブックマークすること及び／又はキュレーションにアイテムを追加することを有しても良い。幾つかの実施形態では、検出モジュール２０４は、通信ユニット２２６及び通信モジュール２３４を介してアイテムの追加の指示を受信しても良い。検出モジュール２０４は、アイテムが追加されたことを示す信号を抽出モジュール２０８に通信しても良い。
【００５７】
追加で、幾つかの実施形態では、通信モジュール２３４は、ログモジュール２３８に追加の時間／日付を通信しても良い。ログモジュール２３８は、ログ１２０又はバス２２０を介してメモリ２２２の中の別の場所に追加の時間／日付をロギング（記録）するよう構成されても良い。追加の時間／日付は、例えば、本願明細書で議論する追加に基づき生成されるルールにより又はそれによらずに、ログ１２０に格納されても良い。
【００５８】
抽出モジュール２０８は、アイテム及びページから情報を抽出するよう構成されても良い。例えば、抽出モジュール２０８は、アイテムが追加されたことを示す信号を検出モジュール２０４から受信しても良い。抽出モジュール２０８は、１又は複数のリンク、テキスト、メタデータ、又は他のテキストを、アイテムにより参照されるページから抽出しても良い。データは、例えば第三者サーバ１１４によりホスティングされるウェブサイト１２６の中に存在し得るページ１１６に対応する。ページ１１６は、ネットワーク１４０を介してアクセス可能であっても良い。
【００５９】
ダウンロードモジュール２１０は、リンクを受信し、ページ１１６をダウンロードするよう構成されても良い。例えば、ダウンロードモジュール２１０は、アイテムにより参照されるページの中のリンクの１又は複数に対応するページ１１６をダウンロードしても良い。ダウンロードモジュール２１０は、フィルタモジュール２１２にダウンロードしたページを通信しても良い。
【００６０】
フィルタモジュール２１２は、ダウンロードしたページのコンテンツに基づき、該ダウンロードしたページをフィルタリングするよう構成されても良い。例えば、フィルタモジュール２１２は、用語、フレーズ、リンク又は他のデータの頻度を識別するために、ダウンロードしたページをフィルタリングするよう構成されても良い。
【００６１】
識別モジュール２１４は、特定のコンテンツアイテムのソースを識別し、インデックス又は他の階層構造の中の関連コンテンツアイテムが存在するか否かを識別するよう構成されても良い。比較モジュール２３０は、キュレーションの中の種々のコンテンツの類似性及び相違を識別するために、それらを比較するよう構成されても良い。
【００６２】
決定モジュール２０６は、抽出モジュールにより識別された多数の主要トピックを決定するよう構成されても良い。コンピューティング装置は、特定のコンテンツアイテムに関して、関連ページ又は他の関連データを識別する測定モジュール２３２、識別モジュール２１４、等も有しても良い。
【００６３】
デポジットモジュール２１６は、学習材料を受信し、パーソナルレポジトリ１１８Ａ及び１１８Ｂ及び／又はシステムレポジトリ１１２に学習材料を預けるよう構成されても良い。例えば、デポジットモジュール２１６は、学習材料を受信し、パーソナルレポジトリ１１８Ａ及び１１８Ｂに学習を預けても（deposit）良い。
【００６４】
ルールが生成された後に、分析モジュール２３６は、複数の学習者１０２の学習活動と一緒に該ルールを分析するよう構成されても良い。分析した学習活動に基づき、決定モジュール２０６は、抽出頻度を決定しても良い。次に、通信モジュール２３４は、主要情報から抽出頻度で学習材料をフェッチしても良い。また、デポジットモジュール２１６は、パーソナルレポジトリ１１８Ａ及び１１８Ｂ及び／又はシステムレポジトリ１１２に学習材料を預けても良い。
【００６５】
幾つかの実施形態では、分析モジュール２３６は、通信モジュール２３４、ログモジュール２３８、及び決定モジュール２０６と協働して、キュレーションの中のアイテムのトピックを抽出し、キュレーションのアイテムの意見方向性を識別し、キュレーションのアイテムの主要トピック及び意見方向性の視覚化、通知テンプレート、誘導テンプレート、及びキュレーションの情報を提示する視覚ガイダンスを生成しても良い。
【００６６】
図３は、ユーザの論理的思考技術を拡張する更に効果的誘導ツール及び教育システムを提供する、本発明の実施形態により実行され得る方法３００を示すフロー図である。方法３００は、アイテムの意見方向性を分析することにより矛盾する及び類似するコンテンツをユーザに知らせることにより、更に堅牢且つ高度なキュレーションシステムを提供し、自己学習を促す。方法３００は、３０５で開始し、元のキュレーションに対してトピック抽出プロセスが実行される。一実施形態では、元のキュレーションは、エンティティにより一緒にグループ化されるアイテムの選択であっても良い。ここで、エンティティは、システム１００のユーザである。
【００６７】
種々の異なる方法が、元のキュレーションのコンテンツの主要トピックを抽出し又は識別するために使用されても良い。例えば、学習モジュール１１０Ｃは、テキスト抽出、識別、及び分析プロセスを実行しても良い。ここで、ワード、フレーズ、又は他のテキストデータは、コンテンツに関連する主要トピックを識別するために、コンテンツのテキストの中で識別される。さらに、メタデータ、ソース、著者、画像、又はコンテンツに関連する他のデータは、元のキュレーションのコンテンツに関連する主要トピックを識別するために分析されても良い。
【００６８】
１つのプロセスは、元のキュレーションのタイトル、注釈、ソースを走査するステップを有しても良い。学習モジュール１１０Ｃは、次に、キーワードのリストを生成するために、適正な名詞、名称、動詞、フレーズ、又は他のテキストを含むキーワードを抽出する。学習モジュール１１０Ｃは、タグ、メタデータ、写真、又はコンテンツに関連する他のデータも分析しても良い。全ての集められた情報は、新たに追加されたキュレーション、既存のキュレーション、及びクリップされたアイテムのコンテンツに関連する又は識別されたキーワード、フレーズ、又は概念のリストを生成するために、結合され、学習モジュール１１０Ｃにより分析されても良い。
【００６９】
幾つかの例では、重みは、キュレーションのコンテンツにより識別された各々のキーワード又はタグの使用頻度又は特定のコンテンツアイテムとの関連に従って、該各々のキーワード又はタグに割り当てられても良い。例えば、第１のコンテンツアイテムは、種々のトピックを議論しても良いが、希に言及される又は他のトピックと比べてあまり頻繁に議論されないトピックに１、比較的優勢なトピックを指定するために２を用い、最も頻繁である又はコンテンツアイテムの主なトピックである可能性の最も高いトピックを指定するために３を用いるような、指定を用いて、トピックはそれらの頻度の順序に従って重み付けされ格納されても良い。主要トピック及びそれらの関連する重みのリストは、キュレーションの各々のアイテムについて生成されても良い。次に、主要トピックのリストは、キュレーションの中のコンテンツアイテムの各々について、それらの決定された重要性の順序で生成されても良い。
【００７０】
次に、３１０で、学習モジュール１１０Ｃは、３０５で予め識別された主要トピックに関して、コンテンツの意見方向性を識別するために元のキュレーションの中のコンテンツも分析する。このプロセスは、元のキュレーションの中のアイテムの意見方向性を識別するために、識別した主要トピックに関して、テキスト、メタデータ、著者情報、又は元のキュレーションの中のアイテムに関連する他のデータ若しくは情報を分析するステップを有しても良い。例えば、キュレーションのアイテムは、アイテムのコンテンツが識別された主要トピックに関して「好意的な」、「非好意的な」、又は「中立的な」意見又は情報の基礎を提示するか否かを決定するために分析されても良い。コンテンツ又はテキスト文書から意見を識別するために使用され得るシステム及びプロセスの一例は、米国特許第７,８６５,３５４号、「Extracting  and  Grouping  Opinions  from  Text  Documents」から入手できる。
【００７１】
３１５で、元のキュレーションの意見方向性及び主要トピックの視覚化が生成される。図４は、更に完全に以下に説明され、主要トピック４３０、４４０及び４５０並びにそれら主要トピック４３０、４４０及び４５０に関する意見方向性を識別するために、キュレーション４０５の中のアイテム４１７〜４２０のグループがどのように分析されるかの一例を示すブロック図である。次に、アイテム４１７〜４２０は、示す視覚表現４００に組織化される。視覚表現４００は、識別された主要トピック４３０、４４０及び４５０に対して元のキュレーション４０５のアイテム４１７〜４２０を示し、それら識別した主要トピック４３０に対してアイテム４１７〜４２０の意見方向性も示す。
【００７２】
図３の方法３００に戻ると、３２０で、トピック抽出プロセスは、他の又は既存のキュレーション及びクリップされたアイテムに対しても実行される。より詳細には、上述の方法と類似の方法を用いて、既存のキュレーションの中のアイテムは、主要トピックを識別するために分析される。次に、既存のキュレーションのアイテム及び／又はクリップされたアイテムは、識別した主要トピックに関してアイテムの意見方向性を識別するために、分析される。３３０で、他のキュレーションのアイテム及び／又はクリップされたアイテムの視覚化は、識別した主要トピックに関してアイテムの意見方向性を示すために、表示される。
【００７３】
他のキュレーションは、検索エンジン又はキュレーション若しくはアイテムのグループ化を生成した他の第三者エンティティの結果のような、類似の又は関連するトピックを含むとして予め一緒にグループ化されたアイテムの選択であっても良い。更に別の実施形態では、ユーザは、更に綿密なキュレーションに向けて、アイテムを識別し及び電子クリップボードに配置していても良い。このような実施形態では、クリップボードへのアイテムの配置は、別のキュレーションと一緒に又は別の若しくは他のキュレーションに追加して考えられる。
【００７４】
ステップ３３５で、元のキュレーション、他のキュレーション、及びクリップされたアイテムの識別された意見方向性及び主要トピックの結果は、照合される。次に、３４０で、校正及び／又は自己学習のための公平な論理的思考を拡張するために、通知が生成される。３４５で、校正及び／又は自己学習のための公平な論理的思考を拡張するために、ガイダンスが提供される。コンテンツ又はテキスト文書から意見方向性を識別するために使用され得るシステム及びプロセスの一例は、米国特許第７,８６５,３５４号、「Extracting  and  Grouping  Opinions  from  Text  Documents」から入手できる。４３０で、識別された意見方向性及びキーワードを用いて、意見方向性テンプレート４００が生成されても良い。
【００７５】
図４は、主要トピック４３０、４４０、及び４５０に関して、コンテンツの識別された意見方向性に従って、キュレーション４０５の中のコンテンツ４１７〜４２０の視覚化の一例を示す。本例では、キュレーション４０５は、クリップされたアイテム４１０から、又はユーザがキュレーション４０５に追加することを望み得る若しくはそれに更に関連付けられるクリップされたアイテム４１０の選択に追加して、生成される。
【００７６】
図４に示す視覚化４００では、第１のコンテンツアイテム４１７は、２つの異なる主要トピックを議論しても良い。ここで、第１の主要トピックＡ４３０は、好意的に議論されても良く（図４で「＋」記号により示される）、一方で、第２の主要トピックＣ４５０は、中立的に記述されても良い（「＝」記号により示される）。キュレーション４０５の中の別のアイテム４１８は、同じ第１の主要トピックＡ４３０を、否定的な視点で（「−」記号により示される）議論しても良い。一方で、第２の主要トピックＣ４５０は、議論されず、キュレーション４０５の中の第２のアイテム４１８から削除される。このような例では、キュレーション４０５の第１のアイテム４１７は、トピックＡ４３０に関して第２のアイテム４１８と反対の視点を表す。しかし、第２のアイテム４１８がトピックＣ４５０を議論しないので、キュレーション４０５の２つのアイテム、アイテム４１７及び４１８は、トピックＣ４５０に関して反対の視点を表さない。むしろ、図４に示すように、アイテムＡ４２０は、トピックＣ４５０の否定的視点を表すとして識別されている。このように、アイテム４  ４２０及びアイテム１  ４１７は、トピックＣ４５０の一層洗練された視点を得るために、比較されても良い。
【００７７】
図５は、本願明細書に記載の拡張学習プラットフォームを用いて生成され得る例示的な注釈のリスト７００を示す。例えば、注釈７０５は、元のキュレーションの選択されたアイテムに追加されて、トピックＡに関して、選択されたアイテムが新たに追加されたキュレーション、既存のキュレーション、及びクリップされたアイテムの中のアイテムに「類似する」視点を含むことを示しても良い。別の注釈７１０は、選択されたアイテムが、トピックＢに関して、新たに追加されたキュレーション、既存のキュレーション、及び／又はクリップされたアイテムの中のアイテムと「矛盾する」とき、生成されて、矛盾する参照を綿密に検査するようユーザに指示しても良い。別の注釈７２０は、選択されたアイテムが、トピックＣに関して、新たに追加されたキュレーション、既存のキュレーション、及びクリップされたアイテムの中の「その他の」又は類似若しくは矛盾しないとき、生成されても良い。注釈はトピックに関する更なる情報を調べるために参照を検査するようユーザに指示する。
【００７８】
さらに、システム１００は、ユーザ１０２の理解を深める又は広げるために、矛盾するアイテムについて、質問リスト７３０を生成しても良い。例えば、ユーザ１０２は、元のキュレーションの現在選択されているアイテムと、新たに追加されたキュレーション、既存のキュレーション、及びクリップされたアイテムの中のアイテムとの間の相違を識別するよう促されても良い。
【００７９】
図６は、ユーザ１０２Ａに提示され得る拡張学習システム８４０の一例である。図６に示す例では、システム８４０は、２つのキュレーション８００及び８５０を有する。第１のキュレーション８００は、主要トピックＡ８０５に関して好意的であり、主要トピックＢ８１０に関して非好意的であり、及び主要トピックＣ８１５に関して中立的であると決定されたコンテンツを含む。第２のキュレーション８５０は、主要トピックＤ８２０に関して好意的であり、主要トピックＥ８２５に関して非好意的であり、及び主要トピックＦ８３０に関して中立的であると決定されたコンテンツを含む。
【００８０】
キュレーション誘導システム８４０のユーザインタフェース８７０は、新たに追加されたキュレーション、既存のキュレーション、及びクリップされたアイテム８７０を含む。新たに追加されたキュレーション、既存のキュレーション、及びクリップされたアイテム８７０は、新たに追加されたキュレーション及び既存のキュレーション８８５を含む。８８５は、主要トピックＡに対して好意的であり且つ類似の意見方向性を有するコンテンツ８８０と、主要トピックＣに対して、非好意的であり且つ第１のキュレーション８００の意見方向性と矛盾する意見方向性を有するコンテンツ８７５と、を有する。新たに追加されたキュレーション、既存のキュレーション、及びクリップされたアイテム８７０は、新たに追加されたアイテム８９１及び８９２も有する。新たに追加されたアイテム８９１及び８９２は、ユーザ１０２のクリップボード又は公共のクリップボードに追加されている。クリップボード８９０は、第１のキュレーション８００にも含まれる主要トピックＢに対して好意的であり且つ矛盾する意見方向性を有するアイテム８９２と、第２のキュレーション８５０の主要トピックＤに対して中立的であり且つ矛盾する意見方向性を有するアイテム８９１と、を有する。
【００８１】
新たに追加されたキュレーション、既存のキュレーション、及びクリップされたアイテム８７０が識別されると、システムは、トピックに関するユーザの大局観を広げるのに有用であると決定されるコンテンツの間の矛盾又は他の関係をユーザに知らせる通知８９８を提示する。これは、論理的思考を拡張するために、ユーザに質問を尋ねること、又は矛盾を検査するようユーザを促すこと、を有しても良い。図７は、通知９０５、９１０、及び９１５がコンテンツの矛盾するアイテムを識別することを示す。例えば、通知９０５は、主要トピックＡに関して第１のキュレーション８００と新たに追加された第３のキュレーション８８０との間の矛盾する視点を、ユーザ１０２に知らせる。通知９１０は、主要トピックＣに関して第１のキュレーション８００と新たに追加された第４のキュレーション８７５との間の矛盾する可能性のある視点を、ユーザ１０２に知らせる。通知９１５は、第２のキュレーション８５０と新たに追加された第２のアイテム８９１との間の矛盾する可能性のある視点を、ユーザ１０２に知らせる。
【００８２】
図８は、本願明細書に記載の実施形態のキュレーション誘導システム１００とのユーザ１０２の相互作用の結果として生じ得る意見方向性視覚化１０９５の一例である。第１のキュレーション１０５０は、アイテム１  １０５１、アイテム２  １０５２、及びアイテム３  １０５３を含む。第２の新たに追加されたキュレーション１０００は、アイテム４  １００２、アイテム５  １００５、及びアイテム６  １００７を含む。図８に示すように、アイテム５  １００５及びアイテム１  １０５１は、トピックＡ１０６０に関して矛盾する視点を有する。一方で、アイテム１  １０５１、アイテム６  １００６、及びアイテム２  １０５２は、トピックＣ１０７０に関して矛盾する又は異なる視点を有する。アイテム４  １００２及びアイテム３  １０５３は、トピックＢに関して同様の視点を有する。したがって、「矛盾する」通知は生成されない。
【００８３】
図９は、本願明細書に記載の実施形態のキュレーション誘導システム１００が、アイテムのキュレーションを生成するために又は既存のキュレーションに追加するために、どのように使用され得るかの一例である。図９に示すように、キュレーション誘導システム１００は、ユーザが新たに追加されたキュレーション、既存のキュレーション、及びクリップされたアイテムを検索するために使用し得るユーザインタフェース１２００を有しても良い。本例では、ユーザは、ユーザがキーワード又は他の主要トピックを入力できる検索バー１１１０Ｃを用いて、既存のキュレーションを検索しても良い。次に、システムは、関連アイテムリスト１１３０及び１１４０を提示しても良い。ユーザは、クリップボード１１０５に格納するために個々のアイテムを選択し又は検索しても良い。これらは後にキュレートされ得る。
【００８４】
検出され手動で入力されたキーワード及び意見方向性コンテンツに基づき、キュレーションシステム１００は、視覚ガイダンス又はデータのディスプレイを生成することができる。例えば、図９に示す例では、視覚ガイダンスボタン１１５０をクリックすることにより、ポップアップウインドウ１２５０が現れ、選択されたキュレーション１２４０の部分であるアイテム１〜アイテム５  １２２４〜１２２９の意見方向性の視覚表現を提示する。図９の視覚ガイダンスディスプレイに示すように、アイテム４  １２２６は、肯定的又は好意的な視点で環境（Environment）を議論するが、一方で、新たに追加されたキュレーション１２７０又はクリップボードの部分である新たに追加されたアイテム６  １４８０は、中立的に、「環境」の同じ主要トピックを議論する。アイテム６  １２５０は、アイテム４  １２２６と異なる視点を回避する（prevent）ので、システムは、２つのアイテム１２２６及び１２８０の間の食い違った視点を識別し、「矛盾する（contradictory）」通知１２５５を生成する。同様に、アイテム６  １２８０は、中立的にキーとなる語「先天性の（innate）」１２４０も議論する。これは、既存のキュレーション１２２０のアイテム３  １２２７の中の主要トピック１２４０の否定的視点と異なる。その結果、異なる視点を強調するために、「矛盾する（contradictory）」通知１２６９も生成される。
【００８５】
当業者により理解されるように、本願明細書に記載の実施形態は、特定の主要トピックに対するユーザの視点を深める又は広げるために、主要トピックの異なる視点を発見する及びそれに関して学習するプロセスを通じて、ユーザを誘導するのを支援する。このようなシステムは、従来技術において現在知られているものよりも、より効果的な学習及び誘導ツールを提供し、論理的思考を拡張し、より有意義且つロバストなキュレーションを生成するようユーザを助ける。
【００８６】
本願明細書に記載した実施形態は、以下に更に詳細に議論するように、種々のコンピュータハードウェア又はソフトウェアモジュールを備えた特定用途又は汎用コンピュータの使用を含み得る。
【００８７】
本願明細書に記載した実施形態は、コンピュータにより実行可能な命令又はデータ構造を伝える又は格納しているコンピュータ可読媒体を用いて実施され得る。このようなコンピュータ可読媒体は、汎用又は特定目的コンピュータによりアクセスできる利用可能な媒体であり得る。例として且つ限定ではなく、このようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ又は他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置又は他の磁気記憶装置を含むコンピュータ可読記憶媒体、又はコンピュータにより実行可能な命令若しくはデータ構造の形式で所望のプログラムコード手段を伝える若しくは格納するために用いられ汎用若しくは特定目的コンピュータによりアクセス可能な他の媒体を有し得る。上述の組合せも、コンピュータ可読媒体の範囲に包含され得る。
【００８８】
コンピュータにより実行可能な命令は、例えば、汎用コンピュータ、特定目的コンピュータ又は特定目的処理装置に特定の機能又は機能グループを実行させる命令及びデータを有する。本発明の主題は構造的特徴及び／又は方法論的動作に特有の言葉で記載されたが、本発明の主題は、特許請求の範囲に定められる上述の特定の特徴又は動作に限定されないことが理解されるべきである。むしろ、上述の特定の特徴及び動作は、特許請求の範囲の実施の例示的形態として開示されたものである。
【００８９】
本願明細書で用いられるように、用語「モジュール」又は「コンポーネント」は、コンピューティングシステムで実行されるソフトウェアオブジェクト又はルーチンを表し得る。本願明細書に記載されたのと異なるコンポーネント、モジュール、エンジン及びサービスは、（例えば、別個のスレッドとして）コンピューティングシステムで実行されるオブジェクト又は処理として実施されても良い。本願明細書に記載されたシステム及び方法はソフトウェアで実施されることが望ましいが、ハードウェアによる実装又はソフトウェアとハードウェアの組合せも、可能であり想定される。この説明では、「コンピュータエンティティ」は、本願明細書で先に定められたようにコンピューティングシステム、又はコンピューティングシステムで実行されるモジュール若しくはモジュールの組合せであっても良い。
【００９０】
本願明細書に記載された全ての例及び条件文は、教育上の目的で、読者が本発明の原理及び発明者により考案された概念を理解するのを助け、技術を促進させるためであり、これらの特に記載された例及び条件に限定されないものと考えられるべきである。本発明の実施形態が詳細に記載されたが、種々の変更、置換及び修正が本発明の精神及び範囲から逸脱することなく行われうることが理解されるべきである。
【００９１】
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）  プロセッサと非一時的コンピュータ記憶媒体とを備える学習モジュールを含むキュレーション学習システムにおいて論理的思考を拡張する方法であって、前記方法は、
複数のコンテンツの元のキュレーションを受信するステップと、
コンテンツに関連する複数の主要トピックを識別するために、前記元のキュレーションの前記複数のコンテンツを分析するステップと、
前記主要トピックに関する前記元のキュレーションの前記コンテンツの意見方向性を示す、前記元のキュレーションの前記コンテンツの意見方向性を識別するステップと、
前記元のキュレーションの前記複数のコンテンツの前記意見方向性の視覚化を生成するステップと、
既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又は電子クリップボードの中のクリップされたアイテムのコンテンツに関連する複数の主要トピックを識別するために、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又は電子クリップボードの中のクリップされたアイテムの複数のコンテンツを分析するステップと、
前記主要トピックに関する前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムのコンテンツの意見方向性を示す、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムのコンテンツの意見方向性を識別するステップと、
前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツの前記意見方向性の視覚化を生成するステップと、
前記元のキュレーションの複数のコンテンツの前記識別された意見方向性及び主要トピックと、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツと、を照合するステップと、
前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツと照合された、前記元のキュレーションの複数のコンテンツの前記識別された意見方向性及び主要トピックに基づき、ユーザの論理的思考を拡張するために通知を生成するステップと、
前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツと照合された、前記元のキュレーションの複数のコンテンツの前記識別された意見方向性及び主要トピックに基づき、ユーザの論理的思考を拡張するためにガイダンスディスプレイを前記ユーザに提示するステップと、
を有する方法。
（付記２）  前記元のキュレーション、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの意見方向性を識別するステップは、コンテンツが前記主要トピックを好意的な、中立的な、又は否定的な視点で参照するかを決定するステップを含む、付記１に記載の方法。
（付記３）  複数の主要トピックを識別するステップは、前記元のキュレーション、既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツに関連するデータを抽出し分析するステップを含み、前記データは、テキスト、メタデータ、アドレス、タグ、写真、ウェブアドレス、及びソースを有するリストから選択される、付記１に記載の方法。
（付記４）  前記元のキュレーション及び既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツの意見方向性を識別するステップは、前記複数のコンテンツに関連するデータを抽出し分析するステップを含み、前記データは、テキスト、メタデータ、アドレス、タグ、写真、ウェブアドレス、及びソースを有するリストから選択される、付記１に記載の方法。
（付記５）  前記元のキュレーション、既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、及びクリップされたアイテムの意見方向性を識別するステップは、キュレートされたコンテンツが前記主要トピックを好意的な、中立的な、又は否定的な視点で参照するかを決定するステップを含む、付記４に記載の方法。
（付記６）  複数の主要トピックを識別するステップは、前記元のキュレーション、既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、及びクリップされたアイテムの複数のコンテンツに関連するデータを抽出し分析するステップを含み、前記データは、テキスト、メタデータ、アドレス、タグ、写真、ウェブアドレス、及びソースを有するリストから選択される、付記４に記載の方法。
（付記７）  付記４に記載の方法を実行するためにプロセッサ装置により実行可能な符号化されたプログラミングコードを有する非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記８）  前記元のキュレーションの複数のコンテンツの前記識別された意見方向性及び主要トピックを、既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムと照合するステップは、
前記元のキュレーションと前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムとの両方の前記識別された主要トピックに関して識別された意見方向性に基づき、前記元のキュレーションの複数のコンテンツと、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツと、の間の類似性又は相違を検出するステップと、
前記元のキュレーションと前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムとの両方の前記識別された主要トピックに関する前記識別された意見方向性に基づく、前記元のキュレーションと前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムとの間の前記類似性又は相違を、前記ユーザに通知するステップと、
を有する、付記１に記載の方法。
（付記９）  少なくとも２つのコンテンツアイテムの間の類似性又は相違を検出するステップは、前記元のキュレーション、既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツのうちの少なくとも２つのアイテムの両方が、それぞれ同じ視点又は異なる視点を有することを検出するステップを含む、付記２又は８に記載の方法。
（付記１０）  前記ガイダンスディスプレイは、前記ユーザが前記元のキュレーション、及び前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの前記少なくとも２つのコンテンツアイテムの間の関係を識別することを要求するプロンプトを、前記ユーザに提示するステップを含む、付記２又は８に記載の方法。
（付記１１）  付記１に記載の方法を実行するためにプロセッサ装置により実行可能な符号化されたプログラミングコードを有する非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１２）  誘導学習及びキュレーションシステムであって、
プロセッサと、
前記プロセッサに通信可能に結合され工程を実行するために前記プロセッサにより実行可能なコンピュータ実行可能命令を格納している非一時的コンピュータ記憶媒体と、
を備え、前記工程は、
複数のコンテンツの元のキュレーションを受信するステップと、
コンテンツに関連する複数の主要トピックを識別するために、前記元のキュレーションの前記複数のコンテンツを分析するステップと、
前記主要トピックに関する前記元のキュレーションの前記コンテンツの意見方向性を示す、前記元のキュレーションの前記コンテンツの意見方向性を識別するステップと、
前記元のキュレーションの前記複数のコンテンツの前記意見方向性の視覚化を生成するステップと、
既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又は電子クリップボードの中のクリップされたアイテムのコンテンツに関連する複数の主要トピックを識別するために、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又は電子クリップボードの中のクリップされたアイテムの複数のコンテンツを分析するステップと、
前記主要トピックに関する前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムのコンテンツの意見方向性を示す、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムのコンテンツの意見方向性を識別するステップと、
前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツの前記意見方向性の視覚化を生成するステップと、
前記元のキュレーションの複数のコンテンツの前記識別された意見方向性及び主要トピックと、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツと、を照合するステップと、
前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツと照合された、前記元のキュレーションの複数のコンテンツの前記識別された意見方向性及び主要トピックに基づき、ユーザの論理的思考を拡張するために通知を生成するステップと、
前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツと照合された、前記元のキュレーションの複数のコンテンツの前記識別された意見方向性及び主要トピックに基づき、ユーザの論理的思考を拡張するためにガイダンスディスプレイを前記ユーザに提示するステップと、
を有する、システム。
（付記１３）  前記元のキュレーション、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの意見方向性を識別するステップは、コンテンツが前記主要トピックを好意的な、中立的な、又は否定的な視点で参照するかを決定するステップを含む、付記１２に記載のシステム。
（付記１４）  前記元のキュレーションの複数のコンテンツの前記識別された意見方向性及び主要トピックを、既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムと照合するステップは、
前記元のキュレーションと前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムとの両方の前記識別された主要トピックに関して識別された意見方向性に基づき、前記元のキュレーションの複数のコンテンツと、前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツと、の間の類似性又は相違を検出するステップと、
前記元のキュレーションと前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムとの両方の前記識別された主要トピックに関する前記識別された意見方向性に基づく、前記元のキュレーションと前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムとの間の前記類似性又は相違を、前記ユーザに通知するステップと、
を有する、付記１２に記載のシステム。
（付記１５）  少なくとも２つのコンテンツアイテムの間の類似性又は相違を検出するステップは、前記元のキュレーション、既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツのうちの少なくとも２つのアイテムの両方が、それぞれ同じ視点又は異なる視点を有することを検出するステップを含む、付記１４に記載のシステム。
（付記１６）  複数の主要トピックを識別するステップは、前記元のキュレーション、既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツに関連するデータを抽出し分析するステップを含み、前記データは、テキスト、メタデータ、アドレス、タグ、写真、ウェブアドレス、及びソースを有するリストから選択される、付記１２に記載のシステム。
（付記１７）  前記ガイダンスディスプレイは、前記ユーザが前記元のキュレーション、既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの前記少なくとも２つのコンテンツアイテムの間の関係を識別することを要求するプロンプトを、前記ユーザに提示するステップを含む、付記１２に記載のシステム。
（付記１８）  前記元のキュレーション及び既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツの意見方向性を識別するステップは、前記複数のコンテンツに関連するデータを抽出し分析するステップを含み、前記データは、テキスト、メタデータ、アドレス、タグ、写真、ウェブアドレス、及びソースを有するリストから選択される、付記１２に記載のシステム。
（付記１９）  前記元のキュレーションの複数のコンテンツ及び前記既存のキュレーション、新たに追加されたキュレーション、又はクリップされたアイテムの複数のコンテンツにおいて最も頻繁に参照される主要トピックに重みを割り当てるステップ、を更に有する付記１２に記載のシステム。
【符号の説明】
【００９２】
１０２  ユーザ
１０４  装置
１０８  学習サーバ
１１０  学習モジュール
１１４  第三者サーバ
１２６  ウェブサイト
１４０  ネットワーク
２００  コンピューティング装置
２０４  検出モジュール
２０６  決定モジュール
２３８  ログモジュール
２０８  抽出モジュール
２１０  ダウンロードモジュール
２１２  フィルタモジュール
２１４  識別モジュール
２１６  デポジットモジュール
２１８  位置モジュール
２２２  メモリ
２２４  プロセッサ
２２６  通信ユニット
２２８  生成モジュール
２３０  比較モジュール
２３２  測定モジュール
２３４  計算モジュール
２３６  分析モジュール
４１７〜４２０  アイテム
４３０〜４５０  トピック
【図１】
2017016642.tif 000003
【図２】
2017016642.tif 000004
【図３】
2017016642.tif 000005
【図４】
2017016642.tif 000006
【図５】
2017016642.tif 000007
【図６】
2017016642.tif 000008
【図７】
2017016642.tif 000009
【図８】
2017016642.tif 000010
【図９】
2017016642.tif 000011