(57)【要約】【課題】授業で使用するスライド教材から予習に適した内容と分量を有する要約版のスライド教材を作成するスライド要約装置を提供する。【解決手段】スライド要約装置は、スライド資料からページごとに画像を抽出し、抽出した画像のデータ量に基づくページごとの画像特徴量を算出し、スライド資料からページごとにテキストデータを抽出し、抽出したテキストデータに含まれる単語の出現頻度に基づいてそのページのテキスト特徴量を算出し、画像特徴量とテキスト特徴量とに基づくページごとのスコア値を算出し、スライド資料の中から選択したページのスコア値の合計が最大となるようにページを選択する。【選択図】図１
2017049975.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
スライド資料からページごとに画像を抽出し、抽出した画像のデータ量に基づいてそのページの画像特徴量を算出する画像特徴量算出部と、
前記スライド資料からページごとにテキストデータを抽出し、抽出したテキストデータに含まれる単語の出現頻度に基づいてそのページのテキスト特徴量を算出するテキスト特徴量算出部と、
前記画像特徴量と、前記テキスト特徴量とに基づくページごとのスコア値を算出するスコア算出部と、
前記スライド資料の中から選択したページのスコア値の合計が最大となるようにページを選択するスライド選択部と、
を備えるスライド要約装置。
【請求項２】
前記画像特徴量算出部は、
前記スライド資料に含まれる各ページの画像のデータ量に基づく第一画像特徴量を算出する画像データ量算出部と、
前記スライド資料に含まれるページの画像とそのページの前のページの画像との差分に対応する画像のデータ量と、そのページの画像とそのページの後のページの画像との差分に対応する画像のデータ量とのうち大きい値に基づく第二画像特徴量を算出する画像データ変化量算出部と、
を備える請求項１に記載のスライド要約装置。
【請求項３】
前記テキスト特徴量算出部は、前記スライド資料を通じて高い出現頻度で出現する単語と、一部のページにだけ高い出現頻度で出現する単語とをそのページにどれだけ含むかに基づいて、前記テキスト特徴量を算出する、
請求項１または請求項２に記載のスライド要約装置。
【請求項４】
前記スコア算出部は、前記画像特徴量と、前記テキスト特徴量と、そのページの閲覧に要する時間とに基づくページごとのスコア値を算出し、
前記スライド選択部は、前記スライド資料の閲覧に費やすことができる許容閲覧時間を取得し、当該許容閲覧時間内に閲覧が可能で、選択したページのスコア値の合計が最大となるようにページを選択する
請求項１から請求項３の何れか１項に記載のスライド要約装置。
【請求項５】
前記請求項１から請求項４の何れか１項に記載のスライド要約装置と、
スライド資料の内容に対応するテストの個人ごとの回答結果に基づいて、その個人が誤答した問題の問題文のテキストデータを取得し、当該テキストデータに含まれる単語の出現頻度に基づいて、前記誤答した問題に関連するスライド資料のページを選択し、前記出現頻度に応じたスコア値を前記選択したページに付与する誤回答関連ページ選択部と、スライド資料の中からスコア値が大きいページから順にページを選択するスライド選択部と、を備える復習用スライド作成装置と、
を備える学習支援システム。
【請求項６】
前記復習用スライド作成装置は、
スライド資料のうち個人ごとの未読ページの情報を取得し、当該未読ページに対するスコア値を算出する未読ページ選択部、
をさらに備える、
請求項５に記載の学習支援システム。
【請求項７】
前記復習用スライド作成装置は、
スライド資料の中から各ページに含まれる単語の類似性に基づいて、ページ間の類似度を算出するページ類似度算出部と、
前記ページ類似度算出部が各ページに対して算出した類似度に基づく値を要素とする行列を正規化した類似度行列をＳ＊、前記誤回答関連ページ選択部および未読ページ選択部が算出したスコア値に基づく値を要素とするバイアスベクトルをＥ、重み値をα（０≦α≦１）とした場合、復習用スライドへ採用される評価値であるランキングスコア値を要素として持つランキングスコアベクトルＳＲを以下の式、
ＳＲ  ＝  α（Ｓ＊×ＳＲ）＋（１−α）Ｅ
によって算出するページランキング算出部と、
をさらに備える、
請求項６に記載の学習支援システム。
【請求項８】
前記誤答した問題に関連する各ページのスコア値を要素として持つベクトルをＥｒ、前記未読ページに対するスコア値を要素として持つベクトルをＥｐ、重み値をβ（０≦β≦１）とした場合、前記ページランキング算出部は、ベクトルＥを以下の式で算出する
Ｅ  ＝  βＥｒ＋（１−β）ＥＰ
請求項７に記載の学習支援システム。
【請求項９】
スライド資料からページごとに画像を抽出し、抽出した画像のデータ量に基づいてそのページの画像特徴量を算出するステップと、
前記スライド資料からページごとにテキストデータを抽出し、抽出したテキストデータに含まれる単語の出現頻度に基づいてそのページのテキスト特徴量を算出するステップと、
前記画像特徴量と、前記テキスト特徴量とに基づくページごとのスコア値を算出するステップと、
前記スライド資料の中から選択したページのスコア値の合計が最大となるようにページを選択するステップと、
を備えるスライド選択方法。
【請求項１０】
スライド要約装置のコンピュータを、
スライド資料からページごとに画像を抽出し、抽出した画像のデータ量に基づいてそのページの画像特徴量を算出する手段、
前記スライド資料からページごとにテキストデータを抽出し、抽出したテキストデータに含まれる単語の出現頻度に基づいてそのページのテキスト特徴量を算出する手段、
前記画像特徴量と、前記テキスト特徴量とに基づくページごとのスコア値を算出する手段、
前記スライド資料の中から選択したページのスコア値の合計が最大となるようにページを選択する手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、スライド要約装置、学習支援システム、スライド選択方法及びプログラムに関する。
本願は、２０１５年９月１日に米国に出願された米国特許仮出願第６２／２１２６０８号に基づいて優先権を主張し、その内容をここに援用する。
【背景技術】
【０００２】
一般に授業で用いられる教材の分量は膨大である。そのため、事前に学生に教材を配布して予習することを求めても、学生がそのすべてのページに目を通し予習を行うことは現実的ではない。そこで、例えば、教材がスライド教材の場合、教師が授業で用いるスライド教材を要約したものが自動的に生成できれば、教師、学生双方にとって便利である。
関連する技術として、映像やスピーチの要約技術は既に提供されている。また、特許文献１には、スライド資料を、各ページに含まれるコンテンツの種類、各ページの説明に要する時間に基づいて分類し、その分類に応じた表示をすることで、ユーザが、そのスライド資料を短時間で効率よく閲覧できる技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１０６９０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、例えば、映像を要約する技術をスライド資料に適用するだけでは、スライド資料に記載されているテキストデータが無視される為、学習の観点から重要なスライドを適切に選択することができない。また、特許文献１の方法では、スライド資料に含まれる各ページの理解に要するおおよその時間や、どのような種類のコンテンツ（画像、テキストなど）が主に含まれたページなのかを把握することができても、どのページを閲覧すれば効果的に学習できるかを把握することはできない。このような中、授業で使用するスライドの各ページに含まれるコンテンツ（画像、テキスト）の内容を総合的に判断して、重要なスライドを自動的に抽出する技術が求められている。
【０００５】
そこでこの発明は、上述の課題を解決することのできるスライド要約装置、学習支援システム、スライド選択方法及びプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、スライド資料からページごとに画像を抽出し、抽出した画像のデータ量に基づいてそのページの画像特徴量を算出する画像特徴量算出部と、前記スライド資料からページごとにテキストデータを抽出し、抽出したテキストデータに含まれる単語の出現頻度に基づいてそのページのテキスト特徴量を算出するテキスト特徴量算出部と、前記画像特徴量と、前記テキスト特徴量とに基づくページごとのスコア値を算出するスコア算出部と、前記スライド資料の中から選択したページのスコア値の合計が最大となるようにページを選択するスライド選択部と、を備えるスライド要約装置である。
【０００７】
本発明の一態様によれば、前記画像特徴量算出部は、前記スライド資料に含まれる各ページの画像のデータ量に基づく第一画像特徴量を算出する画像データ量算出部と、前記スライド資料に含まれるページの画像とそのページの前のページの画像との差分に対応する画像のデータ量と、そのページの画像とそのページの後のページの画像との差分に対応する画像のデータ量とのうち大きい値に基づく第二画像特徴量を算出する画像データ変化量算出部と、を備えていてもよい。
【０００８】
本発明の一態様によれば、前記テキスト特徴量算出部は、前記スライド資料を通じて高い出現頻度で出現する単語と、一部のページにだけ高い出現頻度で出現する単語とをそのページにどれだけ含むかに基づいて、前記テキスト特徴量を算出してもよい。
【０００９】
本発明の一態様によれば、前記スコア算出部は、前記画像特徴量と、前記テキスト特徴量と、そのページの閲覧に要する時間とに基づくページごとのスコア値を算出し、前記スライド選択部は、前記スライド資料の閲覧に費やすことができる許容閲覧時間を取得し、当該許容閲覧時間内に閲覧が可能で、選択したページのスコア値の合計が最大となるようにページの組み合わせを選択してもよい。
【００１０】
本発明の一態様によれば、上述のスライド要約装置と、スライド資料の内容に対応するテストの個人ごとの回答結果に基づいて、その個人が誤答した問題の問題文のテキストデータを取得し、当該テキストデータに含まれる単語の出現頻度に基づいて、前記誤答した問題に関連するスライド資料のページを選択し、前記出現頻度に応じたスコア値を前記選択したページに付与する誤回答関連ページ選択部と、スライド資料の中からスコア値が大きいページから順にページを選択するスライド選択部と、を備える復習用スライド作成装置と、を備える学習支援システムである。
【００１１】
本発明の一態様によれば、前記復習用スライド作成装置は、スライド資料のうち個人ごとの未読ページの情報を取得し、当該未読ページに対するスコア値を算出する未読ページ選択部、をさらに備えていてもよい。
【００１２】
本発明の一態様によれば、前記復習用スライド作成装置は、スライド資料の中から各ページに含まれる単語の類似性に基づいて、ページ間の類似度を算出するページ類似度算出部と、前記ページ類似度算出部が各ページに対して算出した類似度に基づく値を要素とする行列を正規化した類似度行列をＳ＊、前記誤回答関連ページ選択部および未読ページ選択部が算出したスコア値に基づく値を要素とするバイアスベクトルをＥ、重み値をα（０≦α≦１）とした場合、復習用スライドへ採用される評価値であるランキングスコア値を要素として持つランキングスコアベクトルＳＲを以下の式、
ＳＲ  ＝  α（Ｓ＊×ＳＲ）＋（１−α）Ｅ
によって算出するページランキング算出部と、をさらに備えていてもよい。
【００１３】
本発明の一態様によれば、前記ページランキング算出部は、前記誤答した問題に関連する各ページのスコア値を要素として持つベクトルをＥｒ、前記未読ページに対するスコア値を要素として持つベクトルをＥｐ、重み値をβ（０≦β≦１）とした場合、前記ページランキング算出部は、ベクトルＥを以下の式で算出してもよい。
Ｅ  ＝  βＥｒ＋（１−β）ＥＰ
【００１４】
本発明の一態様は、スライド資料からページごとに画像を抽出し、抽出した画像のデータ量に基づいてそのページの画像特徴量を算出するステップと、前記スライド資料からページごとにテキストデータを抽出し、抽出したテキストデータに含まれる単語の出現頻度に基づいてそのページのテキスト特徴量を算出するステップと、前記画像特徴量と、前記テキスト特徴量とに基づくページごとのスコア値を算出するステップと、前記スライド資料の中から選択したページのスコア値の合計が最大となるようにページを選択するステップと、を備えるスライド選択方法である。
【００１５】
本発明の一態様は、スライド要約装置のコンピュータを、スライド資料からページごとに画像を抽出し、抽出した画像のデータ量に基づいてそのページの画像特徴量を算出する手段、前記スライド資料からページごとにテキストデータを抽出し、抽出したテキストデータに含まれる単語の出現頻度に基づいてそのページのテキスト特徴量を算出する手段、前記画像特徴量と、前記テキスト特徴量とに基づくページごとのスコア値を算出する手段、前記スライド資料の中から選択したページのスコア値の合計が最大となるようにページを選択する手段、として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、授業で使用するスライド教材から、各ページに含まれる画像、テキストデータの内容に基づいて重要なスライドを抽出し、要約スライド教材を作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の第一の実施形態によるスライド要約装置の機能ブロック図である。
【図２】本発明の第一の実施形態によるスライド要約処理の概要を説明する図である。
【図３】本発明の第一の実施形態によるスライド要約処理における画像特徴量の算出方法の一例を示す第一の図である。
【図４】本発明の第一の実施形態によるスライド要約処理における画像特徴量の算出方法の一例を示す第二の図である。
【図５】本発明の第一の実施形態によるスライド要約処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第二の実施形態による学習支援システムの概略ブロック図である。
【図７】本発明の第二の実施形態による復習用スライド作成装置の機能ブロック図である。
【図８】本発明の第二の実施形態による復習用スライド作成処理を説明する第一の図である。
【図９】本発明の第二の実施形態による復習用スライド作成処理を説明する第二の図である。
【図１０】本発明の第二の実施形態による復習用スライド作成処理を説明する第三の図である。
【図１１】本発明の第二の実施形態による復習用スライド作成処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
＜第一の実施形態＞
以下、本発明の第一の実施形態による学習支援システムを図１〜図５を参照して説明する。第一の実施形態による学習支援システムは、スライド要約装置１０を含んで構成される。スライド要約装置１０は、大学などの授業で用いるスライド教材から重要なページを選択して短時間で効果的な学習を可能とするスライド教材の要約を作成する。スライド要約装置１０が作成する要約スライド教材は、例えば、予習用の教材として利用することができる。スライド要約装置１０は、１台または複数台のＰＣ（personal computer）やサーバ装置に実装される。
【００１９】
図１は、本発明の第一の実施形態によるスライド要約装置の機能ブロック図である。
図１に示すスライド要約装置１０は、入力部１１と、出力部１２と、記憶部１３と、データ取得部１４と、スライド選択部１５と、画像特徴量算出部１６と、画像データ量算出部１６１と、画像データ変化量算出部１６２と、テキスト特徴量算出部１７と、スコア算出部１８と、を備えている。
入力部１１は、データの入力を行うインタフェースである。例えば、入力部１１は、キーボード、マウス等の入力装置である。
出力部１２は、データの出力を行うインタフェースである。例えば、出力部１２は、要約スライド教材２００を他のコンピュータ装置、表示装置、プリンタ等に出力する。
記憶部１３は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の不揮発性の記憶媒体と、ＲＡＭ（Random Access Memory）、レジスタ等の揮発性の記憶媒体とを含む。記憶部１３は、諸々のデータを記憶する。
データ取得部１４は、入力部１１を介して入力された種々のデータを取得する。例えば、データ取得部１４は、スライド教材のファイルを取得する。また、データ取得部１４は、スライド教材に含まれる各ページについて、そのページを閲覧するのにどれぐらいの時間を要するかを示す想定閲覧時間情報を取得する。また、データ取得部１４は、スライド要約装置１０が作成する要約スライド教材を閲覧するためにどれだけの時間を費やすことができるかを示す許容閲覧時間情報を取得する。
スライド選択部１５は、後述するスコア算出部１８が各ページに対して算出したスコア値の合計が最大となり、かつ、それらのページの閲覧に要する時間の合計がデータ取得部１４の取得した許容閲覧時間内に収まるようにページを選択する。
【００２０】
画像特徴量算出部１６は、スライド教材からページごとに画像を抽出し、抽出した画像のデータ量に基づくページごとの画像特徴量を算出する。画像特徴量算出部１６は、画像データ量算出部１６１と、画像データ変化量算出部１６２と、を備える。
画像データ量算出部１６１は、各ページの画像データ量に対応する第一画像特徴量を算出する。
画像データ変化量算出部１６２は、スライド教材に含まれる各ページについて、自ページの画像と１つ前のページの画像との差分に対応する画像のデータ量と、自ページの画像と１つ後のページの画像との差分に対応する画像のデータ量とのうち大きい値に基づく第二画像特徴量を算出する。
【００２１】
テキスト特徴量算出部１７は、スライド資料からページごとにテキストデータを抽出し、抽出したテキストデータに含まれる単語の出現頻度に基づいてそのページのテキスト特徴量を算出する。より具体的には、テキスト特徴量算出部１７は、スライド教材を通じて高い出現頻度で出現する単語と、一部のページにだけ高い出現頻度で出現する単語と、をそのページにどれだけ含むかに基づいて、テキスト特徴量を算出する。
スコア算出部１８は、スライド教材に含まれるページごとの画像特徴量およびテキスト特徴量およびそのページの閲覧に要する想定閲覧時間に基づくページごとのスコア値を算出する。
【００２２】
なお、データ取得部１４と、スライド選択部１５と、画像特徴量算出部１６と、画像データ量算出部１６１と、画像データ変化量算出部１６２と、テキスト特徴量算出部１７と、スコア算出部１８の少なくとも一部はスライド要約装置１０の備えるＣＰＵ（Central Processing Unit）が記憶部１３からプログラムを読み出し実行することで備わる機能である。
【００２３】
図２は、本発明の第一の実施形態によるスライド要約処理の概要を説明する図である。
図２を用いて、スライド要約装置１０によるスライド要約処理の概要について説明する。まず、ユーザは、スライド要約装置１０に要約対象となるスライド教材１００を入力する。すると、スライド要約装置１０は、スライド教材１００を取得し、スライド教材１００の各ページについて、そのページに含まれる画像特徴量と、そのページに含まれるテキスト特徴量とを算出する。また、ユーザは、スライド教材１００の各ページに対して、そのページを閲覧するのに要する所要閲覧時間を入力する。すると、スライド要約装置１０は、画像特徴量、テキスト特徴量、所要閲覧時間、を用いて各ページのスコア値を算出する。
【００２４】
また、ユーザは、スライド要約装置１０が作成する要約教材の閲覧に費やすことができる許容閲覧時間をスライド要約装置１０に入力する。すると、スライド要約装置１０は、以下の２つの条件を満たすページを選択する。
条件１．選択したページの所要閲覧時間の合計が、許容閲覧時間内に収まる。
条件２．選択したページのスコア値の合計が最大になる。
スライド要約装置１０は、これらの条件を満たすページをスライド教材１００から抽出して、ページ順に並べた要約スライド教材２００を作成する。スライド要約装置１０は、作成した要約スライド教材２００を出力する。
【００２５】
このように本実施形態のスライド要約装置１０は、授業で使用するスライド教材１００の各ページに含まれるコンテンツ(画像およびテキスト)を評価して、重要なページを自動的に抽出する。また、本実施形態のスライド要約装置１０は、ユーザが指定した許容閲覧時間に応じて、最適な分量のページを抽出することができる。次にスライド要約処理についてさらに詳しく説明する。
【００２６】
図３は、本発明の第一の実施形態によるスライド要約処理における画像特徴量の算出方法の一例を示す第一の図である。
図３を用いて、画像特徴量算出部１６のうち、画像データ量算出部１６１が行う処理について説明する。画像データ量算出部１６１は、スライド教材１００に含まれるｉ番目のページ（「スライドｉ」と呼ぶ）について、そのページに含まれる画像データのデータ量に対応する特徴量を算出する。より具体的には、画像データ量算出部１６１は、スライドｉと画像を含まない空白のスライドとの差分画像Ｐｉを、例えば、背景差分法などの画像処理によって算出する。次に画像データ量算出部１６１は、差分画像Ｐｉに対して二値化処理を行う。例えば、画像データ量算出部１６１は、差分画像Ｐｉの各画素について、その画素の輝度や濃度を所定の閾値と比較する。画像データ量算出部１６１は、その画素の輝度等が閾値よりも大きい値であれば例えば「１」、小さい値であれば例えば「０」をその画素に対して与える。次に画像データ量算出部１６１は、二値化処理後の差分画像Ｐｉに対して第一画像特徴量（Ｆｉ）を算出する。例えば、画像データ量算出部１６１は、二値化処理後の差分画像Ｐｉ各画素に与えた「１」または「０」の値を、差分画像Ｐｉの全画素分合計する。この合計値をｆｉとする。次に画像データ量算出部１６１は、スライド教材１００の幅（Ｗ）と高さ（Ｈ）を用いて、以下の式（１）でＦｉを算出する。
Ｆｉ＝ｆｉ／（Ｗ×Ｈ）      ・・・・（１）
このＦｉを第一画像特徴量とする。画像データ量算出部１６１は、第一画像特徴量Ｆｉの算出を、スライド教材１００の全ページのそれぞれについて実行する。画像データ量算出部１６１は、算出した第一画像特徴量Ｆｉをページ番号ｉと関連付けて記憶部１３に記録する。
【００２７】
スライドｉに含まれる画像のデータ量に対応する第一画像特徴量Ｆｉは、スライド要約処理における画像特徴量の一つ目の評価値である。この値Ｆｉは、スライドｉにどれぐらいの画像が含まれているかを示す。多くの画像が含まれていればいるほど、スライドｉに対する特徴量Ｆｉの値は大きくなる。本実施形態では、特徴量Ｆｉの値が大きいほど、そのページ（スライドｉ）に含まれる情報量（画像の）が多く、それだけ重要なスライドであると考える。次に、スライド要約処理における第二画像特徴量の算出方法について説明する。
【００２８】
図４は、本発明の第一の実施形態によるスライド要約処理における画像特徴量の算出方法の一例を示す第二の図である。
図４を用いて、画像特徴量算出部１６のうち、画像データ変化量算出部１６２が行う処理について説明する。画像データ変化量算出部１６２は、スライド教材１００に含まれるスライドｉに含まれる画像について、その前後のページに含まれる画像との変化量を算出し、より大きい変化量を選択して、選択した変化量をスライドｉの第二画像特徴量（Ｄｉ）とする。より具体的には、まず、画像データ変化量算出部１６２は、スライドｉに含まれる画像データと１つ前のページであるスライドｉ−１に含まれる画像データとの差分画像Ｐ（ｉ，ｉ−１）を、フレーム間差分法等の画像処理によって算出する。また、画像データ変化量算出部１６２は、スライドｉに含まれる画像データと１つ後ろのページであるスライドｉ＋１に含まれる画像データとの差分画像Ｐ（ｉ，ｉ＋１）を同様の方法で算出する。次に画像データ変化量算出部１６２は、差分画像Ｐ（ｉ，ｉ−１）に対して二値化処理を行って、二値化処理後の差分画像Ｐ（ｉ，ｉ−１）に対して画素値の合計、ｄ（ｉ，ｉ−１）を算出する。画素値の合計の算出方法は、上記と同様である。また、画像データ変化量算出部１６２は、差分画像Ｐ（ｉ，ｉ＋１）に対しても二値化処理を行って、二値化処理後の差分画像Ｐ（ｉ，ｉ＋１）に対する画素値の合計、ｄ（ｉ，ｉ＋１）を算出する。最後に画像データ変化量算出部１６２は、算出した画素値の合計を比較して、大きい値を選択し、以下の式（２）で第二画像特徴量Ｄｉを算出する。
Ｄｉ＝ｍａｘ（ｄ（ｉ，ｉ＋１），ｄ（ｉ，ｉ−１））／（Ｗ×Ｈ）・・・（２）
画像データ変化量算出部１６２は、第二画像特徴量Ｄｉの算出を、スライド教材１００の全ページのそれぞれについて実行する。画像データ変化量算出部１６２は、算出した第二画像特徴量Ｄｉをページ番号ｉと関連付けて記憶部１３に記録する。
【００２９】
スライドｉについて前後のページとの変化量に基づいて定めた第二画像特徴量Ｄｉの値は、スライドｉが前後のページで大きく前景画像が変化するほど大きくなる。本実施形態では、第二画像特徴量Ｄｉの値が大きいほど、前後のページに含まれる内容の変化が大きく、変化の小さなアニメーションなどのスライドの影響を抑えることができると考え、スライド教材の要約にあたって重要なスライドであると考える。
【００３０】
次に、スライド要約処理におけるテキスト特徴量の算出方法について説明する。テキスト特徴量算出部１７は、スライド教材１００からページごとにテキストデータを抽出し、抽出したテキストデータに含まれる単語の出現頻度に基づいてそのページのテキスト特徴量を算出する。テキスト特徴量算出部１７は、例えば、公知の技術であるＴＦ−ＩＤＦによって各ページに含まれる単語の重要度を算出する。ＴＦ−ＩＤＦでは、単語の出現頻度（Term Frequency）と逆文書頻度（Inverse Document Frequency）の二つの指標を用いて単語の重要度を算出する。具体的には、ｉ番目のページのスライドｉに含まれる単語（名詞）をすべて抽出し、単語ｐに対する特徴量Ｗｐｉを以下の式（３）で算出する。
ｗｐｉ  ＝  ｔｌｐｉ×ｌｏｇ（Ｎ／ｄｌｐ）        ・・・（３）
ここで、Ｎはスライド教材１００の全ページ数、ｔｌｐｉは単語ｐのスライドｉにおける出現頻度、ｄｌｐは単語ｐの全ページを通しての出現頻度である。テキスト特徴量算出部１７は、式（３）で算出したある単語ｐについてのスライドｉにおける特徴量を、そのスライドｉに出現するすべての単語について行い、以下の式（４）により、それらを合計する。
【００３１】
【数１】
2017049975.tif 000003
【００３２】
この合計値Ｗｉが、スライドＳｉのテキスト特徴量である。テキスト特徴量算出部１７は、全ページについて同様の計算を行う。
【００３３】
また、データ取得部１４は、ページＳｉを閲覧するのにどれぐらいの時間を要するかを示す想定閲覧時間Ｔｉを取得する。想定閲覧時間Ｔｉは、例えば、スライド教材１００を使用時して講義を行う教師が入力部１１を介してスライド要約装置１０に入力する。あるいは、例えば、各ページに含まれる画像のデータ量、テキストデータ量のうち少なくとも一方に基づいて、所定の算出方法を用いてデータ量に応じた想定閲覧時間Ｔｉを設定してもよい。あるいは、すべてのページに対して、一律に所定の時間を設定してもよい。
【００３４】
スコア算出部１８は、上記の方法で得られたスライドｉの第一画像特徴量Ｆｉ、第二画像特徴量Ｄｉ、テキスト特徴量Ｗｉ、想定閲覧時間Ｔｉを用いて各ページに対する重要度スコアＩ（ｉ）を以下の式（５）で算出する。
Ｉ（ｉ）＝（Ｆｉ  ＋  Ｄｉ  ＋  Ｗｉ）×  Ｔｉ  ・・・・（５）
より一般的には、各要素に重み付けの係数を乗じた以下の式を用いてもよい。
Ｉ（ｉ）＝（ａ×Ｆｉ  ＋  ｂ×Ｄｉ  ＋  ｃ×Ｗｉ）×  ｄ×Ｔｉ・・・（６）
ここで、ａ、ｂ、ｃ、ｄは重み付け係数である。
【００３５】
スコア算出部１８が全てのページに対する重要度スコアＩ（ｉ）を計算すると、次にスライド選択部１５は、各ページに与えられた重要度スコアＩ（ｉ）と、所要時間Ｌｓに基づいて、所要時間Ｌｓを超えない範囲でスライド教材１００の中から選択したページの重要度スコアの合計が最大となるページを選択する。この問題は、０−１整数計画問題として以下のように定式化することができる。
【００３６】
【数２】
2017049975.tif 000004
【００３７】
【数３】
2017049975.tif 000005
【００３８】
ここで、ｘｉ∈｛０，１｝であり、スライドｉが選択される場合ｘｉ＝１、スライドｉが選択されない場合ｘｉ＝０である。この問題は、いわゆるナップザック問題であり、スライド選択部１５は、Ｉ（ｉ）をアイテムの価値、想定閲覧時間Ｔｉをそのアイテムの重さとしてナップザック問題を解くことにより、ページを選択する。なお、このページ選択において、必ずしも重要度スコアの高いページから順に選択されるわけではない。例えば、重要度スコアの低いページでもそのページｊの想定閲覧時間Ｔｊが短い場合、所要時間Ｌｓを満たすようにページの選択をする過程で、より重要度スコアの高いページよりも優先的に選択されることがあり得る。
【００３９】
最後にスライド要約装置１０によるスライド要約処理の流れを説明する。
図５は、本発明の第一の実施形態によるスライド要約処理の一例を示すフローチャートである。
まず、ユーザがスライド教材１００の電子ファイルを、入力部１１を用いて、スライド要約装置１０に入力する。すると、データ取得部１４が、スライド教材１００を取得し（ステップＳ１１）、記憶部１３に記録する。次に、ユーザが、入力部１１を用いて、スライド教材１００の全てのページについて、想定閲覧時間Ｔｉをスライド要約装置１０に入力する。また、ユーザが、許容閲覧時間Ｌｓをスライド要約装置１０に入力する。データ取得部１４は、入力部１１を介して想定閲覧時間Ｔｉ、許容閲覧時間Ｌｓを取得し（ステップＳ１２）、記憶部１３に記録する。次に、画像データ量算出部１６１が、記憶部１３からスライド教材１００を読みだして、各ページについて背景差分処理を行い、第一画像特徴量を算出する（ステップＳ１３）。ここでスライドｉの第一画像特徴量は上記の図３で説明したＦｉである。画像データ量算出部１６１は、第一画像特徴量Ｆｉを記憶部１３にそのページ番号ｉと関連つけて記録する。次に、画像データ変化量算出部１６２が、記憶部１３からスライド教材１００を読みだして、各ページについてその前後のページとの差分画像を算出し、第二画像特徴量を算出する（ステップＳ１４）。ここでスライドｉの第二画像特徴量は上記の図４で説明したＤｉである。画像データ変化量算出部１６２は、第二画像特徴量Ｄｉを記憶部１３にそのページ番号ｉと関連つけて記録する。次にテキスト特徴量算出部１７は、ＴＦ−ＩＤＦにより各ページのテキスト特徴量Ｗｉを算出する（ステップＳ１５）。テキスト特徴量Ｗｉの算出方法の詳細については上述のとおりである。テキスト特徴量算出部１７は、テキスト特徴量Ｗｉを記憶部１３にそのページ番号ｉと関連つけて記録する。次にスコア算出部１８は、記憶部１３からスライド教材１００に含まれる各スライドｉについてのＦｉ、Ｄｉ、Ｗｉ、Ｔｉを読みだす。スコア算出部１８は、これらの値から各スライドｉについて重要度スコアを算出する（ステップＳ１６）。具体的には、スコア算出部１８は、上記の式（５）または（６）で重要度スコアを算出する。スコア算出部１８は、重要度スコアＩ（ｉ）を記憶部１３にそのページ番号ｉと関連付けて記録する。次に、スライド選択部１５が、スライド教材１００に含まれる全ページの中から重要度スコアＩ（ｉ）および許容閲覧時間Ｌｓに基づいて、最適なページを選択する（ステップＳ１７）。上述の通り、スライド選択部１５は、ナップザック問題を解くことによって最適なページを選択する。続いてスライド選択部１５は、選択したページを、スライド教材１００におけるページ順に並べた要約スライド教材２００を作成する（ステップＳ１８）。
【００４０】
本実施形態のスライド要約装置１０によれば、授業で使用するスライド教材１００の各ページについて、画像の特徴量とテキストの特徴量を組み合わせて、各ページの重要度スコアを付与することができる。これにより、重要度スコアの高いページだけを抽出した要約スライド教材２００を作成することができる。また、要約スライド教材２００を用いることで、学生は、重要なポイントだけを短時間で効果的に学習（予習）することができる。さらに、許容閲覧時間Ｌｓをページの選択に反映させることができる。これにより、学生が予習に費やすことのできる時間に応じた分量の要約スライド教材２００を作成することができる。学生は、現実的に学習が可能な分量の要約スライド教材２００を用いて予習することができるので、学習範囲の全体の内容を把握することができる。
【００４１】
なお、式（６）において各係数を調整することにより、様々なページの選択方法を考えることができる。また、例えば、許容閲覧時間Ｌｓを考慮せず、ユーザが要約スライド教材２００のページ数を指定するようにして、スライド選択部１５は、重要度スコアが高いページから順に指定されたページ数分だけを抽出するように構成してもよい。
【００４２】
＜第二の実施形態＞
以下、本発明の第二の実施形態による学習支援システムについて図６〜図１１を参照して説明する。
図６は、本発明の第二の実施形態による学習支援システムの概略ブロック図である。
第二の実施形態による学習支援システムは、スライド要約装置１０、学習管理装置２０、復習用スライド作成装置３０を含んで構成される。スライド要約装置１０は、第一の実施形態で説明した通り、スライド教材１００から適切なスライドを選択し、要約スライド教材２００を作成する。スライド要約装置１０は、要約スライド教材２００を学習管理装置２０に出力する。
【００４３】
学習管理装置２０は、スライド教材１００、要約スライド教材２００、後に説明する復習用スライド教材３００を取得し、これらのスライド教材を複数の学生（例えば、学生Ａ、学生Ｂ、・・・）に提供する。例えば、学習管理装置２０は、Ｗｅｂサーバ等の機能を備えており、デジタル教材を学生が使用するクライアント端末４１、４２等に配信することができる。学生Ａは、クライアント端末４１を用いて、クライアント端末４１に配信された要約スライド教材２００を閲覧し授業に向けて予習を行う。また、学生Ａは、クライアント端末４１を用いて、スライド教材１００を閲覧し授業を受講する。また、学生Ａは、クライアント端末４１を用いて、復習用スライド教材３００を閲覧し授業の復習を行う。学生Ｂも同様にクライアント端末４２を用いて、学習管理装置２０が配信するスライド教材を閲覧して学習を行う。
【００４４】
また、学習管理装置２０は、学生の学習履歴を学生ごとにログに記録する機能を有している。例えば、学習管理装置２０は、学生Ａが閲覧した要約スライド教材２００のページを学生Ａと関連つけてログに記録する。つまり、学生Ａが、要約スライド教材２００の１ページ目から６ページ目までを閲覧すると、学習管理装置２０は、学生Ａが要約スライド教材２００の１〜６ページ目までを閲覧したことを、ログに記録する。スライド教材１００、復習用スライド教材３００についても同様である。また、他の学生Ｂ等についても同様である。
【００４５】
また、学習管理装置２０は、スライド教材１００や要約スライド教材２００の内容に対応する小テストをクライアント端末４１等に配信する機能を有している。小テストは、教師が作成して学習管理装置２０に登録してもよいし、学習管理装置２０が要約スライド教材２００等の内容から自動的に小テストを作成する機能を有していてもよい。また、学習管理装置２０は、配信した小テストに対する学生の回答を学生ごとに記録する機能を備えている。例えば、学習管理装置２０は、全１０問ある小テストの各問題について学生Ａによる回答内容、その回答の正誤をログに記録する。
【００４６】
復習用スライド作成装置３０は、学習管理装置２０が記録した要約スライド教材２００等についての学習履歴のログ、学習管理装置２０が記録した小テストの結果のログ、を用いて、学生個人ごとの学習状況に応じた復習用スライド教材３００を作成する。従来から、デジタル教材の内容から小テストを自動的に作成する技術や、小テストに合格するまでは先の学習課程に進むことができないよう制御するe-learningシステムや、予め学習単元と関連つけて作成した小テストの回答結果に基づいて、学生ごとの学習カリキュラムを作成するシステム等は提供されていた。しかし、小テストの結果から、誤答した問題を正答できるようにするための復習教材を作成する技術は提供されていない。また、第一の実施形態で説明したスライド要約装置１０による予習教材の作成と異なり、復習教材の内容は、各学生個々人のその学習内容に対する理解の深さ等により異なるべきものである。本実施形態の復習用スライド作成装置３０は、学生個々人の小テストの結果と予習状況から、それぞれの学生の学習状況に適したスライド教材を作成する。
【００４７】
以下、要約スライド教材２００を閲覧して予習した学生に対して行った小テストの結果およびその予習における学習履歴に基づいて、当該学生が効果的に復習を行うことができるスライドを、スライド教材１００から抽出して復習用スライド教材３００を作成する場面を例に説明を行う。なお、実施形態はこれに限定されるものではなく、例えば、授業後の行った小テスト等に基づいて復習用スライド教材３００を作成してもよい。また、復習用スライド教材３００は、要約スライド教材２００から必要なページを抽出してもよい。
【００４８】
図７は、本発明の第二の実施形態による復習用スライド作成装置の機能ブロック図である。
図７に示す復習用スライド作成装置３０は、入力部３１と、出力部３２と、記憶部３３と、データ取得部３４と、ページ類似度算出部３５と、誤回答関連ページ選択部３６と、未読ページ選択部３７と、ページランキング算出部３８と、ページ選択部３９と、を備えている。
入力部３１は、データの入力を行うインタフェースである。例えば、入力部３１は、キーボード、マウス等の入力装置である。
出力部３２は、データの出力を行うインタフェースである。例えば、出力部１２は、復習用スライド教材３００を学習管理装置２０に出力する。
記憶部３３は、各種揮発性、不揮発性の記憶媒体である。記憶部３３は、諸々のデータを記憶する。
データ取得部３４は、スライド教材１００、要約スライド教材２００、学生ごとの学習状況（例えば、予習で閲覧したページ）を記録したログファイル、学生ごとの小テストの回答結果を記録したログファイル、小テストの問題文のテキストデータ等を取得する。
【００４９】
ページ類似度算出部３５は、スライド教材１００の中から各ページに含まれる単語の類似性に基づいて、各ページの類似度を算出する。
誤回答関連ページ選択部３６は、要約スライド教材２００の内容に対応するテストの個人ごとの回答結果における、誤答した問題の問題文のテキストデータを取得し、当該テキストデータに含まれる単語に基づいて、スライド教材１００に含まれる誤答した問題に関連するページを選択し、各ページのスコア値を算出する。
未読ページ選択部３７は、要約スライド教材２００のうち個人ごとの未読ページの情報を取得し、スライド教材１００に含まれる当該未読ページに対応するページを選択し、各ページのスコア値を算出する。
ページランキング算出部３８は、ページ類似度算出部３５が各ページに対して算出した類似度に基づく値を要素とする行列を正規化した類似度行列をＳ＊、誤回答関連ページ選択部３６および未読ページ選択部３７が選択した各ページに対して算出したスコア値に基づく値を要素とするベクトルをＥ、重み値をα（０≦α≦１）とした場合、各ページに対して与えるランキングスコア値を要素とし、以下の式で定義されるランキングスコアベクトルＳＲを算出する。
ＳＲ  ＝  α（Ｓ＊×ＳＲ）＋（１−α）Ｅ    ・・・・（７）
【００５０】
ページ選択部３９は、ページランキング算出部３８が算出した各ページのランキングスコア値に基づいて、スライド教材１００の中から復習用スライド教材３００用のページを選択する。ページ選択部３９は、選択したページをページ順に並べた復習用スライド教材３００を作成する。ページ選択部３９は、作成した復習用スライド教材３００を、出力部３２を介して、例えば学習管理装置２０に出力する。
【００５１】
なお、データ取得部３４と、ページ類似度算出部３５と、誤回答関連ページ選択部３６と、未読ページ選択部３７と、ページランキング算出部３８と、ページ選択部３９の少なくとも一部は復習用スライド作成装置３０の備えるＣＰＵが記憶部３３からプログラムを読み出し実行することで備わる機能である。
【００５２】
図８は、本発明の第二の実施形態による復習用スライド作成処理を説明する第一の図である。
図９は、本発明の第二の実施形態による復習用スライド作成処理を説明する第二の図である。
図８、図９を用いて、復習用スライド作成装置３０による復習用スライド作成処理の概要について説明する。誤回答関連ページ選択部３６は、データ取得部３４が取得した学生ごとの小テストの回答結果を記録したログファイルに基づいて、学生Ａが間違った問題を特定する（図８（ａ））。次に誤回答関連ページ選択部３６は、データ取得部３４が取得した小テストの問題文のテキストデータの中から、学生Ａが誤った問題の問題文のテキストデータを取得し（図８（ｂ））、その問題文を単語分割して単語を抽出する。誤回答関連ページ選択部３６は、分割して得た単語（「関連単語」と呼ぶ）のそれぞれについて、スライド教材１００の各ページに、そのページのテキストデータを分割して得た単語の中に関連単語が何個含まれるかを集計する。誤回答関連ページ選択部３６は、集計結果からページごとの関連単語の出現頻度を示すヒストグラムを作成する。図９に誤回答関連ページ選択部３６の作成したヒストグラムの一例を示す。図９の縦軸は、学生Ａの間違えた問題文を分割して得た関連単語（「単語１」〜「単語５」）のそれぞれについて、１ページ〜４１ページに含まれる各関連単語の出現頻度を、横軸は、スライド教材１００のページ（１〜４１）を示す。図９の結果が得られた場合、誤回答関連ページ選択部３６は、例えば、最も関連単語の出現頻度の高い、３ページ目を学生Ａが間違えた問題と関連するページとして選択する。関連ページを選択すると（図８（ｄ）のページ８８）、誤回答関連ページ選択部３６は、選択した関連ページに類似するページを選択する（図８（ｄ）のページ８４、８５、８７、９６）。類似するページの選択は、例えば、ページ類似度算出部３５が算出した各ページ間の類似度に基づいて、誤回答関連ページ選択部３６が、関連ページとして選択したページに類似するページを選択する。なお、誤回答関連ページ選択部３６は、例えば、関連単語の出現頻度が所定の閾値を上回る複数のページを、学生Ａが間違えた問題と関連する関連ページとして選択してもよい。誤回答関連ページ選択部３６は、選択した関連ページ、類似ページに対してスコア値を算出するが、スコア値の算出については後述する。
【００５３】
一方、未読ページ選択部３７は、データ取得部３４が取得した学生ごとの要約スライド教材２００の学習履歴を記録したログファイル（図８（ｃ））に基づいて、スライド教材１００における学生Ａの未読ページを選択する。例えば、未読ページ選択部３７は、要約スライド教材２００の未読ページだけをスライド教材１００から選択してもよい。あるいは、要約スライド教材２００の未読ページと類似する全てのページをスライド教材１００から選択してもよい。未読ページ選択部３７は、例えば、ページ類似度算出部３５が算出した各ページ間の類似度に基づいて類似するページの選択を行う。未読ページ選択部３７は、選択した未読ページに対して後述するスコア値の算出を行う。
【００５４】
最後にページランキング算出部３８が、学生Ａが間違えた問題と関連するページ、そのページと類似するページ、未読ページ、を総合的に評価してスライド教材１００の各ページにランキングスコア値を付与する。ランキングスコア値は、そのページがどの程度、復習用教材に採用されるのが望ましいかを表す評価値である。ランキングスコア値が高い程、そのページは、復習用スライド教材３００に採用されることが望ましいことを示す。ページ選択部３９は、各ページに付されたランキングスコア値に基づいて、その値が大きいページを優先的に選択し、学生Ａ用の復習用スライド教材３００を作成する。
【００５５】
図１０は、本発明の第二の実施形態による復習用スライド作成処理を説明する第三の図である。
図１０を用いてページ間の類似度を求める方法について説明する。ページ類似度算出部３５は、bag-of-wordsと呼ばれる文書表現方法で各ページに含まれるテキストデータを表し、各ページに含まれる単語の類似性に基づいてページの類似度を算出する。より具体的には、ページ類似度算出部３５は、スライド教材１００の各ページに含まれるテキストデータを単語分割し、分割して得られた単語を全て含む、全ページを対象とした単語セットＴを作成する。図１０に示すように単語セットＴには、分割して得られた「単語１」、「単語２」、「単語ｗ」・・・が含まれている。ページ類似度算出部３５は、単語セットＴの中から、いわゆるストップワード（スライドの内容に影響を与えない単語）を削除して単語セットＴの次元を削減する。次に、ページ類似度算出部３５は、各ページごとに、単語セットＴに含まれる全ての単語の出現頻度を検出する。ページｕにおける全単語の出現頻度の集合をｄｕとする。図１０において、ｆ１１は１ページ目における「単語１」の出現頻度、ｆ１２は１ページ目における「単語２」の出現頻度、ｆ１３は１ページ目における「単語３」の出現頻度を示している。また、ｄ１は、ｆ１１、ｆ１２、ｆ１３・・・の集合である。ここで、ページｕとページｖの類似度Ｓｕｖを以下の式で定義する。
Ｓｕ,ｖ  ＝  ||ｄｕ−ｄｖ||
Ｓｕ,ｖの値が大きければ、ページｕとページｖは類似度は低く、Ｓｕ,ｖの値が小さければ、ページｕとページｖの類似度は高い。ページ類似度算出部３５は、このようにして求めたページ間の類似度に基づく類似度行列Ｓを生成する。類似度行列Ｓにおいて、各要素はページ間の類似度を表し、類似度が高いページ間ほど大きい値が設定される。また、ページ類似度算出部３５は、類似度行列Ｓを正規化した類似度行列Ｓ＊を生成する。
【００５６】
ページランキング算出部３８は、上述の式（７）（再度、以下に示す）に基づいて、各ページに対して、復習教材に選択されるべきランキングを決定するためのランキングスコア値を算出する。
ＳＲ  ＝  α（Ｓ＊×ＳＲ）＋（１−α）Ｅ    ・・・・（７）
ＳＲは、スライド教材１００がＮページあるとすると、Ｎ次元ベクトルであり、ＳＲの要素ｎは、ｎページ目のスライドに付与されたランキングスコア値を示す。式（７）の右辺の第１項だけであれば、他の多くのページと類似度が高いページにより高いランキングスコア値が与えられる。これに対し、Ｎ次元ベクトル「Ｅ」は誤回答関連ページ選択部３６や未読ページ選択部３７が高いスコア値を与えたページにより高いランキングスコア値を与えるためのバイアスベクトルである。ページランキング算出部３８は、例えば、各要素について同じ値を与えたＳＲの初期値を用いて、ＳＲの値が収束するまで、式（７）を反復的に実行する。なお、α（０≦α≦１）は、バイアスベクトルＥの影響度を調整するための重み付け係数である。一般にαは、０．８以上の値を用いることが多い。
【００５７】
次にバイアスベクトルＥについて説明する。バイアスベクトルＥは以下の式で表すことができる。
Ｅ  ＝  βＥｒ＋（１−β）ＥＰ        ・・・・（８）
ここで、Ｅｒは、誤答したテストに関連する各ページに対するスコア値を、そのページに対応する要素の値として持つＮ次元ベクトルである（なお、誤答したテストに関連しないページに対応する要素の値は０）。また、Ｅｐは、未読ページに対するスコア値をそのページに対応する要素の値として持つＮ次元ベクトルである。また、βは、誤答したテストに関連するページと予習時の未読ページとのうちどちらを多く復習用スライド教材３００に含ませるかに影響する重み付け係数である。
【００５８】
誤回答関連ページ選択部３６は、以下の式（９）によって、ベクトルＥｒの各要素の値（つまりスコア値）を決定する。
【００５９】
【数４】
2017049975.tif 000006
【００６０】
ここで、ｅｒｕはページｕに対するＥｒの要素であり、ｒｕは、誤回答関連ページ選択部３６がヒストグラムの値に基づいて設定した暫定スコア値である。例えば、誤回答関連ページ選択部３６は所定の関数等を用いて、ヒストグラムの縦軸の値（図９の例では、「単語１」〜「単語５」の出現頻度の合計）を暫定スコア値に変換する。この関数は、ヒストグラムの縦軸の値が大きければ、大きな暫定スコア値に変換し、ヒストグラムの縦軸の値が小さければ、小さな暫定スコア値に変換する。また、η（ｐ|ｕ,σ）はガウス分布の広がりを表し、この値によって、誤回答関連ページ選択部３６は、選択したページの両隣のどれぐらいのページに対してまで関連ページであるとしてスコア値を付与するのかを調整することができる。誤回答関連ページ選択部３６は、小テストで学生が間違えた問題に関連するページとして選択したページと、そのページに類似するページに対応するＥｒの要素について式（９）によって値を計算する。
【００６１】
未読ページ選択部３７は、データ取得部３４が取得した学生ごとの要約スライド教材２００の予習状況を記録したログファイルに基づいて、例えば、学生Ａが閲覧したページに対応するベクトルＥｐの要素には１を設定し、閲覧していないページに対応する要素には０を設定する。あるいは、未読ページ選択部３７は、学習履歴を記録したログファイルに基づいて、例えば、学生Ａが閲覧した最も大きいページ以下の各ページに対応するベクトルＥｐの各要素に対して１を設定し、それ以降のページに対しては０を設定してもよい。
【００６２】
ページランキング算出部３８は、誤回答関連ページ選択部３６からＥｒ、未読ページ選択部３７からＥｐを取得し、これらのベクトルを正規化する。ページランキング算出部３８は、式（８）によりバイアスベクトルＥを算出し、式（７）によってページランキングベクトルＳＲを算出する。
【００６３】
最後に復習用スライド作成装置３０による復習用スライド作成処理の流れを説明する。
図１１は、本発明の第一の実施形態による復習用スライド作成処理の一例を示すフローチャートである。
まず、データ取得部３４が、入力部３１を介して学習管理装置２０からスライド教材１００の電子ファイルを取得する（ステップＳ２１）。データ取得部３４は、スライド教材１００を記憶部３３に記録する。次にデータ取得部３４が、入力部３１を介して学習管理装置２０から小テストの回答結果のログ、小テストの問題文のテキストデータ、学習履歴を記録したログを取得する（ステップS２２）。データ取得部３４は、これらのログファイルを記憶部３３に記録する。次にデータ取得部３４は、ユーザが入力部１１を用いて入力した各種パラメータを取得する（ステップS２３）。各種パラメータとは、式（７）のα、式（８）のβ、式（９）のガウス分布の広がり、どの学生の復習用スライド教材３００を作成するかを示す情報（学生Noなど）、復習用スライド教材３００は何ページにするかを指定する情報、または、復習用スライド教材３００のページ数を何分で閲覧できる分量にするかを指定する情報（許容閲覧時間）などである。また、許容閲覧時間を取得する場合、各ページの閲覧にどれだけの時間を要するかの情報を取得してもよい。データ取得部３４は、これらのパラメータを記憶部３３に記録する。また、今回の処理で作成するのは学生Ａ用の復習用スライド教材３００であるとする。
【００６４】
次に、ページ類似度算出部３５は、記憶部３３からスライド教材１００を読みだして、各ページ間の類似度を、それぞれのページに含まれる単語の種類とその出現頻度に基づいて算出する（ステップS２４）。また、ページ類似度算出部３５は、各ページ間の類似度に基づく正規化された類似度行列Ｓ＊を生成する。
【００６５】
次に、ページランキング算出部３８は、バイアスベクトルＥを算出する（ステップS２５）。より具体的には、誤回答関連ページ選択部３６が、小テストの回答結果のログから学生Ａが誤った問題を検出する。誤回答関連ページ選択部３６は、スライド教材１００の中から、学生Ａが間違った問題文に含まれる単語と同じ単語を多く含む一つまたは複数の関連ページを選択する。また、誤回答関連ページ選択部３６は、選択したページと類似するページをステップＳ２４で算出した類似度に基づいて選択する。例えば、誤回答関連ページ選択部３６は、類似度Ｓｕ,ｖが所定の閾値以下のページを類似するページとして選択する。誤回答関連ページ選択部３６は、選択した関連ページ、類似ページに対してスコア値を設定する。例えば、誤回答関連ページ選択部３６は、関連ページについて、図９で例示したヒストグラムにおける単語の出現頻度に応じたスコア値を設定する。また、例えば、誤回答関連ページ選択部３６は、類似ページについて、関連ページに設定したスコア値に対して、関連ページとの類似度に応じた値を設定する（類似しているほど高いスコア値を設定）。誤回答関連ページ選択部３６は、設定したスコア値をそのページに対応する要素の値にもつベクトルＥｒを算出する。また、未読ページ選択部３７は、学習履歴のログから、学生Ａが閲覧したページに対応する要素に１をもち、それ以外の要素の値に０を持つベクトルＥｐを算出する。ページランキング算出部３８は、誤回答関連ページ選択部３６の算出したベクトルＥｒと未読ページ選択部３７の算出したベクトルＥｐを取得し、式（８）により、バイアスベクトルＥを算出する。
【００６６】
次に、ページランキング算出部３８は、ランキングベクトルＳＲを算出する（ステップS２６）。ページランキング算出部３８は、ステップＳ２４で算出した類似度行列Ｓ＊、ステップS２５で算出したバイアスベクトルＥ等を用いて、式（７）によりランキングベクトルＳＲを算出する。ランキングベクトルＳＲの算出が完了すると、ＳＲの各要素に対応するスライド教材１００の各ページには、復習用スライド教材３００に採用されるべきページほど高いランキングスコア値が付与されている。
【００６７】
次に、ページ選択部３９が、スライド教材１００に含まれる全ページの中からランキングスコア値（ランキングベクトルＳＲの要素の値）に基づいて、最適なページを選択する（ステップＳ２７）。例えば、ステップＳ２３において、選択するページ数が指定されている場合、ページ選択部３９は、高いスコア値が付与されたページ順に指定された分量のページを選択する。また、例えば、復習用スライド教材３００の許容閲覧時間が指定された場合、ページ選択部３９は、第一の実施形態と同様、ナップザック問題を解くことによってページを選択する。続いてページ選択部３９は、選択したページを、スライド教材１００におけるページ順に並べた復習用スライド教材３００を作成する（ステップＳ２８）。
【００６８】
本実施形態の復習用スライド作成装置３０によれば、学生の予習状況（未読ページ）、理解度（小テストの回答を誤った問題）に基づいて、各人の学習状況に応じた学生ごとの復習用スライド教材３００を作成することができる。これにより、各学生は効果的、効率的に復習を行うことができる。
【００６９】
なお、スライド要約装置１０、復習用スライド作成装置３０の全部または一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ＣＤ、ＤＶＤ、ＵＳＢ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
【００７０】
その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施の形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能である。また、この発明の技術範囲は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。
【符号の説明】
【００７１】
１０  スライド要約装置、１１  入力部、１２  出力部、１３  記憶部、１４  データ取得部、１５  スライド選択部、１６  画像特徴量算出部、１６１  画像データ量算出部、１６２  画像データ変化量算出部、１７  テキスト特徴量算出部、１８  スコア算出部、２０  学習管理装置、３０  復習用スライド作成装置、３１  入力部、３２  出力部、３３  記憶部、３４  データ取得部、３５  ページ類似度算出部、３６  誤回答関連ページ選択部、３７  未読ページ選択部、３８  ページランキング算出部、３９  ページ選択部、１００  スライド教材、２００  要約スライド教材、３００  復習用スライド教材
【図１】
2017049975.tif 000007
【図２】
2017049975.tif 000008
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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