(57)【要約】【課題】オープン教育リソースの検索クエリを処理すること。【解決手段】本方法は、トピックに関連する検索クエリをネットワークを介してコンピューティングシステムで受信することを含む。本方法は、コンピューティングシステムが、講座学習教材に対する第1トピック普及スコアと、第1公表物に対する第2トピック普及スコアと、第2公表物に対する第3トピック普及スコアとに基づいて、一群の講座学習教材から講座学習教材を選択することを含む。本方法は、コンピューティングシステムが、講座学習教材を、検索クエリに応じているものとして識別する検索クエリ結果を生成することを更に含む。講座学習教材、第1公表物及び第2公表物は或る著者に関連している。【選択図】図1
2017021784.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オープン教育リソースの検索クエリを処理するためにコンピュータが実行する方法であって、
トピックに関連する検索クエリをネットワークを介してコンピューティングシステムで受信する工程と、
前記コンピューティングシステムが、講座学習教材に対する第1トピック普及スコアと、第1公表物に対する第2トピック普及スコアと、第2公表物に対する第3トピック普及スコアとに基づいて、一群の講座学習教材から講座学習教材を選択する工程と、
前記コンピューティングシステムが、前記講座学習教材を、前記検索クエリに応じているものとして識別する検索クエリ結果を生成する工程と、
を有し、前記検索クエリを受信する前に、当該方法は、
前記講座学習教材から抽出される複数の第1ナレッジポイントの量と、前記複数の第1ナレッジポイントのうち前記トピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいて、著者に関連する前記講座学習教材に対する前記第1トピック普及スコアを決定する工程と、
第1公表物から抽出される複数の第2ナレッジポイントの量と、前記複数の第2ナレッジポイントのうち前記トピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいて、前記著者に関連する第1公表物に対する前記第2トピック普及スコアを決定する工程と、
前記第2公表物から抽出される複数の第3ナレッジポイントの量と、前記複数の第3ナレッジポイントのうち前記トピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいて、前記著者に関連する第2公表物に対する前記第3トピック普及スコアを決定する工程と、
を有する方法。
【請求項２】
前記一群の講座学習教材から構成される共著ネットワークから取得される1つ以上の尺度に基づいて、前記著者の個人影響スコアを決定する工程と、
前記一群の講座学習教材から構成される引用ネットワークから取得される1つ以上の尺度に基づいて、第2公表物影響スコア及び第3公表物影響スコアを決定する工程と、
前記第2トピック普及スコア、前記第3トピック普及スコア、前記個人影響スコア、前記第2公表物影響スコア、及び、前記第3公表物影響スコアに基づいて、前記著者に対するトピック固有専門知識スコアを決定する工程と、
前記トピック固有専門知識スコア及び前記第1トピック普及スコアに基づいて、前記講座学習教材に対するトピック固有レコメンデーションスコアを決定する工程と、
を更に有し、前記講座学習教材は、前記第1トピック普及スコア、前記第2トピック普及スコア、及び、前記第3トピック普及スコアに基づく前記トピック固有レコメンデーションスコアに基づいて、前記コンピューティングシステムにより選択される、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記トピック固有専門知識スコアは、ES=PI×(Σi=1nAi×Ti)という数式に従って決定され、ESはトピック固有専門知識スコアであり、PIは前記著者の個人影響スコアであり、nは前記一群の講座学習教材の中で前記著者に関連する公表物の総数であり、Aiはn個の公表物各々の公表物影響スコアであり(iは1ないしnの範囲内)、Tiはn個の公表物各々のトピック普及スコアであり(iは1ないしnの範囲内)、Aiは前記第2公表物影響スコア及び前記第3公表物影響スコアを含み、Tiは前記第2トピック普及スコア及び前記第3トピック普及スコアを含む、請求項2に記載の方法。
【請求項４】
前記共著ネットワークから取得される1つ以上の尺度は、前記共著ネットワークにおける前記著者の中心性を含む、請求項2に記載の方法。
【請求項５】
前記一群の講座学習教材における前記著者に関する講座学習教材のトピックラベルを有するナレッジポイントの総数に基づいて、前記著者に対するベースライン専門知識スコアを決定する工程を更に含み、
前記講座学習教材に対する前記トピック固有専門知識スコアを決定することは、前記ベースライン専門知識スコアに更に基づいている請求項2に記載の方法。
【請求項６】
前記トピック固有専門知識スコアがRS=(ES+B)×FTという数式に従って決定され、RSは前記トピック固有レコメンデーションスコアであり、ESは前記トピック固有専門知識スコアであり、Bは前記ベースライン専門知識スコアであり、FTは前記第1トピック普及スコアである、請求項5に記載の方法。
【請求項７】
前記コンピューティングシステムが、前記第1トピック普及スコア、前記第2トピック普及スコア、及び、前記第3トピック普及スコアに基づいて、一群のオンライン学習講座から、前記講座学習教材を含むオンライン学習講座を選択する工程と、
前記コンピューティングシステムが、前記オンライン学習講座を、前記検索クエリに応じるものとして識別する検索クエリ結果を生成する工程と、
を更に有する請求項1に記載の方法。
【請求項８】
オープン教育リソースの検索クエリを処理するシステムであって、当該システムが有するプロセッサは、
トピックに関連する検索クエリをネットワークを介してコンピューティングシステムで受信する工程と、
前記コンピューティングシステムが、講座学習教材に対する第1トピック普及スコアと、第1公表物に対する第2トピック普及スコアと、第2公表物に対する第3トピック普及スコアとに基づいて、一群の講座学習教材から講座学習教材を選択する工程と、
前記コンピューティングシステムが、前記講座学習教材を、前記検索クエリに応じているものとして識別する検索クエリ結果を生成する工程と、
を行うように構成され、前記検索クエリを受信する前に、前記プロセッサは、
前記講座学習教材から抽出される複数の第1ナレッジポイントの量と、前記複数の第1ナレッジポイントのうち前記トピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいて、著者に関連する前記講座学習教材に対する前記第1トピック普及スコアを決定する工程と、
第1公表物から抽出される複数の第2ナレッジポイントの量と、前記複数の第2ナレッジポイントのうち前記トピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいて、前記著者に関連する第1公表物に対する前記第2トピック普及スコアを決定する工程と、
前記第2公表物から抽出される複数の第3ナレッジポイントの量と、前記複数の第3ナレッジポイントのうち前記トピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいて、前記著者に関連する第2公表物に対する前記第3トピック普及スコアを決定する工程と、
を行うように構成される、システム。
【請求項９】
前記プロセッサは、
前記一群の講座学習教材から構成される共著ネットワークから取得される1つ以上の尺度に基づいて、前記著者の個人影響スコアを決定する工程と、
前記一群の講座学習教材から構成される引用ネットワークから取得される1つ以上の尺度に基づいて、第2公表物影響スコア及び第3公表物影響スコアを決定する工程と、
前記第2トピック普及スコア、前記第3トピック普及スコア、前記個人影響スコア、前記第2公表物影響スコア、及び、前記第3公表物影響スコアに基づいて、前記著者に対するトピック固有専門知識スコアを決定する工程と、
前記トピック固有専門知識スコア、ベースライン専門知識スコア及び前記第1トピック普及スコアに基づいて、前記講座学習教材に対するトピック固有レコメンデーションスコアを決定する工程と、
を更に行うように構成され、前記講座学習教材は、前記第1トピック普及スコア、前記第2トピック普及スコア、及び、前記第3トピック普及スコアに基づく前記トピック固有レコメンデーションスコアに基づいて、前記コンピューティングシステムにより選択される、請求項8に記載のシステム。
【請求項１０】
前記プロセッサは、ES=PI×(Σi=1nAi×Ti)という数式に従って前記トピック固有専門知識スコアを決定するように更に構成され、ESはトピック固有専門知識スコアであり、PIは前記著者の個人影響スコアであり、nは前記一群の講座学習教材の中で前記著者に関連する公表物の総数であり、Aiはn個の公表物各々の公表物影響スコアであり(iは1ないしnの範囲内)、Tiはn個の公表物各々のトピック普及スコアであり(iは1ないしnの範囲内)、Aiは前記第2公表物影響スコア及び前記第3公表物影響スコアを含み、Tiは前記第2トピック普及スコア及び前記第3トピック普及スコアを含む、請求項9に記載のシステム。
【請求項１１】
前記共著ネットワークから取得される1つ以上の尺度は、前記共著ネットワークにおける前記著者の中心性を含む、請求項9に記載のシステム。
【請求項１２】
前記プロセッサは、前記一群の講座学習教材における前記著者に関する講座学習教材のトピックラベルを有するナレッジポイントの総数に基づいて、前記著者に対するベースライン専門知識スコアを決定する工程を行うように更に構成され、
前記プロセッサは、前記ベースライン専門知識スコアに更に基づいて、前記講座学習教材に対する前記トピック固有専門知識スコアを決定するように構成されている請求項9に記載のシステム。
【請求項１３】
前記プロセッサは、RS=(ES+B)×FTという数式に従って前記トピック固有専門知識スコアを決定するように更に構成され、RSは前記トピック固有レコメンデーションスコアであり、ESは前記トピック固有専門知識スコアであり、Bは前記ベースライン専門知識スコアであり、FTは前記第1トピック普及スコアである、請求項12に記載のシステム。
【請求項１４】
前記コンピューティングシステムが、前記第1トピック普及スコア、前記第2トピック普及スコア、及び、前記第3トピック普及スコアに基づいて、一群のオンライン学習講座から、前記講座学習教材を含むオンライン学習講座を選択する工程と、
前記コンピューティングシステムが、前記オンライン学習講座を、前記検索クエリに応じるものとして識別する検索クエリ結果を生成する工程と、
を行うように更に構成される請求項8に記載のシステム。
【請求項１５】
オープン教育リソースの検索クエリを処理するための動作をコンピューティングシステムのプロセッサに実行させるコンピュータプログラムであって、前記動作は：
トピックに関連する検索クエリをネットワークを介してコンピューティングシステムで受信する工程と、
前記コンピューティングシステムが、講座学習教材に対する第1トピック普及スコアと、第1公表物に対する第2トピック普及スコアと、第2公表物に対する第3トピック普及スコアとに基づいて、一群の講座学習教材から講座学習教材を選択する工程と、
前記コンピューティングシステムが、前記講座学習教材を、前記検索クエリに応じているものとして識別する検索クエリ結果を生成する工程と、
を有し、前記検索クエリを受信する前に、前記動作は、
前記講座学習教材から抽出される複数の第1ナレッジポイントの量と、前記複数の第1ナレッジポイントのうち前記トピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいて、著者に関連する前記講座学習教材に対する前記第1トピック普及スコアを決定する工程と、
第1公表物から抽出される複数の第2ナレッジポイントの量と、前記複数の第2ナレッジポイントのうち前記トピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいて、前記著者に関連する第1公表物に対する前記第2トピック普及スコアを決定する工程と、
前記第2公表物から抽出される複数の第3ナレッジポイントの量と、前記複数の第3ナレッジポイントのうち前記トピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいて、前記著者に関連する第2公表物に対する前記第3トピック普及スコアを決定する工程と、
を含む、コンピュータプログラム。
【請求項１６】
前記動作は、
前記一群の講座学習教材から構成される共著ネットワークから取得される1つ以上の尺度に基づいて、前記著者の個人影響スコアを決定する工程と、
前記一群の講座学習教材から構成される引用ネットワークから取得される1つ以上の尺度に基づいて、第2公表物影響スコア及び第3公表物影響スコアを決定する工程と、
前記第2トピック普及スコア、前記第3トピック普及スコア、前記個人影響スコア、前記第2公表物影響スコア、及び、前記第3公表物影響スコアに基づいて、前記著者に対するトピック固有専門知識スコアを決定する工程と、
前記トピック固有専門知識スコア、ベースライン専門知識スコア及び前記第1トピック普及スコアに基づいて、前記講座学習教材に対するトピック固有レコメンデーションスコアを決定する工程と、
を更に有し、前記講座学習教材は、前記第1トピック普及スコア、前記第2トピック普及スコア、及び、前記第3トピック普及スコアに基づく前記トピック固有レコメンデーションスコアに基づいて、前記コンピューティングシステムにより選択される、請求項15に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１７】
前記トピック固有専門知識スコアがRS=(ES+B)×FTという数式に従って決定され、RSは前記トピック固有レコメンデーションスコアであり、ESは前記トピック固有専門知識スコアであり、Bはベースライン専門知識スコアであり、FTは前記第1トピック普及スコアである、請求項16に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１８】
前記トピック固有専門知識スコアは、ES=PI×(Σi=1nAi×Ti)という数式に従って決定され、ESはトピック固有専門知識スコアであり、PIは前記著者の個人影響スコアであり、nは前記一群の講座学習教材の中で前記著者に関連する公表物の総数であり、Aiはn個の公表物各々の公表物影響スコアであり(iは1ないしnの範囲内)、Tiはn個の公表物各々のトピック普及スコアであり(iは1ないしnの範囲内)、Aiは前記第2公表物影響スコア及び前記第3公表物影響スコアを含み、Tiは前記第2トピック普及スコア及び前記第3トピック普及スコアを含む、請求項16に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１９】
前記共著ネットワークから取得される1つ以上の尺度は、前記共著ネットワークにおける前記著者の中心性を含む、請求項16に記載のコンピュータプログラム。
【請求項２０】
前記動作は、
前記コンピューティングシステムが、前記第1トピック普及スコア、前記第2トピック普及スコア、及び、前記第3トピック普及スコアに基づいて、一群のオンライン学習講座から、前記講座学習教材を含むオンライン学習講座を選択する工程と、
前記コンピューティングシステムが、前記オンライン学習講座を、前記検索クエリに応じるものとして識別する検索クエリ結果を生成する工程と、
を更に有する請求項15に記載のコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願で説明される実施形態は、オープン教育リソース(open  education  resource)の検索クエリを処理することに関連する。
【背景技術】
【０００２】
オープン教育は、一般に、インターネット又はその他の公開アクセスネットワークで公に利用可能にされるオンライン学習プログラム又はコースに関連する。オープン教育プログラムの具体例は、eラーニングプログラム、オープンコースウェア(Open  Courseware：OCW)、大規模公開オンライン講座(Massive  Open  Online  Courses：MOOC)等を含んでよい。様々な大学及び他の教育機関は、如何なる学術的加入条件も前提条件も強制することなく、公衆一般に無料でオープン教育プログラムを提供している。オープン教育プログラムに参加することは、通常、様々な任意のトピックに関連する講座学習教材にアクセスすることをユーザに許容する。講座学習教材は、教育機関のインストラクタによる講義ノート及び/又は講義のビデオ記録を含んでよい。
【０００３】
特に、MIT、エール大学、ミシガン大学、カリフォルニアバークレー大学、スタンフォード大学などを含む多くの教育機関により、様々なオープン教育プログラムが現在提供されており、オープン教育の開始以来10年程度で、オープン教育プログラムを提供する教育機関の数はかなり増加した。オープン教育プログラムの普及とともに、利用可能な講座学習教材の数もそれに応じて増えている。
【０００４】
本願で対象とされる事項は、何れの欠点も克服する実施形態や、上述したような環境でしか動作しない実施形態には限定されない。むしろ、この背景技術の欄は、本願で説明される実施形態が実施されてもよい技術分野の一例を示すために提供されているに過ぎない。更に、明示されていない限り、背景技術で説明される事項は、本願の対象事項に対する従来技術ではなく、この欄に含まれていることをもって従来技術であると自認したわけでもない。
【発明の概要】
【０００５】
実施形態の一側面により、検索クエリを処理する方法が本願で説明されている。本方法は、トピックに関連する検索クエリをネットワークを介してコンピューティングシステムで受信することを含む。本方法は、コンピューティングシステムが、講座学習教材についての第1トピック普及スコアと、第1公表物に対する第2トピック普及スコアと、第2公表物に対する第3トピック普及スコアとに基づいて、一群の講座学習教材から講座学習教材を選択することを含む。本方法は、コンピューティングシステムが、講座学習教材を、検索クエリに応じているものとして識別する検索クエリ結果を生成することを含む。
【０００６】
検索クエリを受信する前に、コンピュータで実行される方法は、講座学習教材から抽出される第1ナレッジポイント(knowledge  points)の量と、第1ナレッジポイントの一部分の量との間の関係に基づいて、講座学習教材に対する第1トピック普及スコアを決定することを含む。第1ナレッジポイントの一部分は、そのトピックに関連していてもよい。講座学習教材は、著者に関連していてもよい。検索クエリを受信する前に、コンピュータで実行される方法は、第1の記事から抽出される第2ナレッジポイントの量と、第2ナレッジポイントの一部分の量との間の関係に基づいて、第1公表物に対する第2トピック普及スコアを決定することを含む。第2ナレッジポイントの一部分は、そのトピックに関連していてもよい。第1公表物は、著者に関連していてもよい。更に、サーチクエリを受信する前に、コンピュータで実行される方法は、第2公表物から抽出される第3ナレッジポイントの量と、第3ナレッジポイントの一部分の量との間の関係に基づいて、第2公表物に対する第3トピック普及スコアを決定することを含む。第3ナレッジポイントの一部分は、そのトピックに関連していてもよい。第2公表物は、著者に関連していてもよい。
【０００７】
実施形態の目的及び効果は、少なくとも、特許請求の範囲で特に示される要素、特徴及び組み合わせにより実現及び達成される。
【０００８】
上記の一般的な説明及び下記の詳細な説明は何れも例示的及び説明的なものであり、請求項に係る発明の限定ではないことが、理解されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
添付図面を利用することにより、追加的な特徴及び詳細とともに実施形態が記述及び説明される。
【００１０】
【図１】一実施形態が実現される例示的な動作環境のブロック図である。
【００１１】
【図２】図1の動作環境に含まれてよいコンピューティングシステムの例示的な形態についてのブロック図である。
【００１２】
【図３】図1の動作環境で実現される方法の例示的なフローチャートを示す。
【００１３】
【図４Ａ】図1の動作環境で実現される別の方法の例示的なフローチャートを示す。
【図４Ｂ】図1の動作環境で実現される別の方法の例示的なフローチャートを示す。
【００１４】
【図５】オープン教育リソースに対する検索クエリを処理する方法の例示的なフローチャートを示す。
【００１５】
【図６】トピック固有の専門的プロファイルを生成するために使用されるアルゴリズム例を示す図である。
【００１６】
【図７】トピック固有の推薦スコアを生成するために使用されるアルゴリズム例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
ワールドワイドウェブは、学習に利用可能な情報及び知識の海として説明できる。特に、大規模公開オンライン講座(MOOC)の新たな進展とともに、益々多くのオープン教育リソース(Open  Educational  Resources：OERs)がオンラインで利用可能になり、従来は多額の費用がかかっていた少数のエリートにしか利用可能でなかった教育教材が、ユビキタスに益々幅広く利用可能になりつつある。理論的には、学習者は、彼らが望む科目を柔軟に選択し、各自自身のカリキュラムを構築し、各自の個人的な要望に適したスケジュールで学ぶことが可能である。しかしながら、多くのOERは、ウェブに散乱しており、十分には説明も構造化もされておらず、それらの利用、検索、組織化及び管理において大きな問題を招くことが懸念される。従って、大量のオンライン学習教材の中で、何れの講座学習教材が彼らに相応しいものであるかを探索及び判断することは、学習者にとって容易でないかもしれない。オンライン学習教材を選ぶ際の困難性は、個別化された非公式の学習による教育が、教室内の個人的なやりとりによる教育よりも、依然として非効果的であることの一因であるかもしれない。
【００１８】
本開示で説明される実施形態は、OERのための検索クエリを処理する効率的なアプローチを提供するために使用されてよい。一実施形態において、ユーザに関心のある話題が検索クエリから判定され、検索クエリの処理は、講座学習教材の作者のトピック固有専門スコア、講座学習教材の話題の普及又は分配、及び、著者の基本専門スコア等のうちの1つ以上に基づいて、一群の講座学習教材から講座学習教材を選択することを含む。これら及び他の実施形態において、トピック固有専門スコアは、そのトピックに関する著者の専門性を反映しており、著者に関連する1つ以上の公表物の各々におけるトピックの普及、1つ以上の公表物各々の重要性又は影響、及び、個人的重要性又は著者の影響のうちの1つ以上に基づいて決定されてよい。著者の影響及び著者に関連する1つ以上の公表物各々の影響は、それぞれ、公表物の共著ネットワーク(co-author  network)及び引用ネットワーク(citation  network)から取得される1つ以上の尺度(measurement)に基づいて決定されてもよい。一実施形態において、講座学習教材が検索クエリに応じているものであることを示す検索クエリ結果が、生成されてもよい。
【００１９】
本開示で言及される「公表物(publication)」という用語は、科学的刊行物、会議、新聞、雑誌などにより公開された記事を含んでよい。公開された記事は、(専門家同士の)相互評価であってもよく、例えば、インターネットのようなネットワークを介して利用可能であってよい。公表物は、科学文献データベースにおいて利用可能であってもよい。本開示を通じて、「ナレッジポイント(knowledge  point)」という用語は、講座学習教材及び/又は公表物の「概念(concept)」を指すために使用される。ナレッジポイントは、講座学習教材及び/又は公表物におけるテクノロジキーターム(technology  key  terms)又はフレーズ(phrases)に対応してもよい。例えば、1つ以上の講座学習教材は、マシン学習における講座に関連してよい。ナレッジポイントは、講座で議論される技術用語に対応し、例えば、「ニューラルネットワーク」、「統計的推定」、「クラスタリング」及び「構造予測」等である。本開示で説明される一実施形態では、ナレッジポイントが抽出され、対応するナレッジポイントに関連する1つ以上のトピックに基づいて、各々のナレッジポイントはラベル付けされる。
【００２０】
本開示で説明されるように、検索クエリの処理は、検索クエリに応じるものとして、公開されている教育システム及び/又は非公開の学習管理システムにおける1つ以上の講座学習教材を示す検索クエリ結果を生成することを含む。例えば、本開示で説明されるような検索クエリの処理は、検索クエリ結果を生成するために、公開学習教材における学習教材検索システムに適用されてもよい。別の例として、本開示で説明されるような検索クエリの処理は、ユーザの認証を必要とする大学の学習管理システム及び/又は他の非公開の学習管理システムに適用され、検索クエリ結果を生成してもよい。
【００２１】
図1は、本開示で説明される少なくとも1つの形態により構成される実施形態が実施される例示的な動作環境100のブロック図を示す。動作環境100は、ネットワーク102、講座学習教材104、公表物105、検索クエリ処理システム(以下、「システム」と言及する)106、及び、少なくとも1人のエンドユーザ(以下、「ユーザ」と言及する)108を含んでよい。
【００２２】
一般に、ネットワーク102は、1つ以上のワイドエリアネットワーク(WAN)及び/又はローカルエリアネットワーク(LAN)を含み、システム106及び/又はユーザ108が、学習教材104にアクセスすること及び/又は互いに通信することを可能にする。一実施形態において、ネットワーク102はインターネットを含み、インターネットは、複数のWAN及び/又はLANの間の論理的及び物理的なコネクションにより形成されるグローバルインターネットワークを含む。代替的又は追加的に、ネットワーク102は、1つ以上のセルラRFネットワーク及び1つ以上の有線及び/又は無線ネットワークを含み、例えば、802.xxネットワーク、ブルートゥース(登録商標)アクセスポイント、無線アクセスポイント、IPベースネットワーク等を含んでよいが、これらに限定されない。ネットワーク102は、あるタイプのネットワークと別のタイプのネットワークとの間のインターフェースをなすサーバを含んでいてもよい。
【００２３】
講座学習教材104は任意の様々なオンラインリソースを含んでよく、例えば、オープンコースウェア(OCW)学習教材、大規模公開オンライン講座(MOOC)学習教材、教授を含む人により教育施設で教示される講座のコースページ、並びに、そのような講座に関連する講義、講義ノート及び/又は記録(例えば、ビデオ及び/又はオーディオ記録物)等、又は、それらの任意の組み合わせを含んでよい。講座学習教材104は、例えば、講義ノート、シラバス(syllabus)、ビデオ、ビデオ筆記(video  transcripts)、例題/解答、講義スライド、及びその他の資料を含んでよい。特定の講座学習教材104は、1人以上の著者を含んでよい。特定の講座学習教材104の著者は、1つ以上の公表物105の著者であってもよい。何らかの2つの特定の講座学習教材104が、1人以上の著者を共有し、及び/又は、異なる著者を含んでいてもよい。講座学習教材104は、インターネットに通信可能に結合される1つ以上の対応するウェブサイトによりホストがなされるウェブサイトでアクセス可能であってもよい。図1は、一実施形態において公表物105から分離されているように講座学習教材104を示しているが、講座学習教材104は1つ以上の公表物105を含んでいてもよい。
【００２４】
ユーザ108は、特定のトピックを対象とする又は関連する特定の検索クエリを満足する又は合致する講座学習教材104を発見することを望む個人及び/又はその他のエンティティ又はマシンを含んでよい。例示的な検索クエリは、特定のトピックに関連する講座学習教材104を識別するための1つ以上のキーワード又は検索語及び/又はリクエストを含んでよい。別々に示されてはいないが、ユーザ108は、典型的には、ユーザ108に対応するコンピューティングデバイスを利用してネットワーク102と通信する。コンピューティングデバイスは、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、モバイルフォン、スマートフォン、パーソナルディジタルアシスタント(PDA)、又は、その他の適切なコンピューティングデバイス等を含むが、これらに限定されない。
【００２５】
一般に、システム106は、ユーザ108から受信される検索クエリを処理するように構成される。システム106は、検索クエリが関連するトピックを学ぶ際にユーザに役立ちそうな1つ以上の講座学習教材104を推薦する検索クエリ結果を生成するように構成されてよい。一実施形態では、検索クエリ結果を生成するために、システム106は、ナレッジポイントを取り出すために一群の講座学習教材104を自動的に分析し、ナレッジポイントにトピックラベルを割り振り、トピックラベルに基づいて、一群の講座学習教材104のうちの個々の講座学習教材104におけるトピックの普及度(prevalence)又は分配度(distribution)を決定してもよい。一実施形態では、一群の講座学習教材104及び/又は公表物105においてナレッジポイントに割り振られるトピックラベルの総数は、指定された又は予め定められた数であってもよい。一実施形態において、トピックは検索クエリに関連していてもよい。システム106は、一群の講座学習教材104の各々の講座学習教材104について、対応する講座学習教材104におけるそのトピックの普及を反映するトピック普及スコアを生成する。トピックの普及は、様々な方法で決定されてよい。例えば、一実施形態において、対応する講座学習教材104におけるそのトピックの普及は、トピックモデル分析を利用して決定されてもよい。例えば、所与の一群の講座学習教材104及び所定数のトピックの下で、トピックモデルは、1つ以上のナレッジポイントに関連するトピックに基づいて、一群の講座学習教材104における1つ以上のナレッジポイントに1つ以上のトピックラベルを自動的に割り当ててもよい。対応する講座学習教材104におけるトピックの普及は、対応する講座学習教材104から抽出されるナレッジポイントの量と、ナレッジポイントのうちそのトピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいていてもよい。これら及び他の実施形態において、ナレッジポイントの一部分の量は、対応する講座学習教材104におけるトピックに関連するトピックラベルの数に基づいて決定されてもよい。
【００２６】
一実施形態では、各々の公表物105に関し、システム106は、1つ以上のトピック普及スコアに加えて、公表物影響スコアを決定してもよい。一実施形態において、システム106は、対応する公表物105に対する公表物影響スコアに基づいて、公開物105の各々について、トピックに関連する公開物普及スコアを調整してもよい。一実施形態において、システム106は、対応する公表物105の特定の著者の個人影響スコアに基づいて、公開物105の各々について、トピックに関連するトピック普及スコアを調整してもよい。一実施形態において、システム106は、著者に関連する各々の公開物105に対する調整されたトピック普及スコアに基づいて、特定の著者について、そのトピックに関する特定の著者の専門知識(expertise)を反映するトピック固有専門知識スコアを決定してもよい。
【００２７】
一実施形態において、システム106は、特定の著者に対するトピック固有専門知識スコア、特定の著者に対するベースライン専門知識スコア、及び、対応する講座学習教材104におけるトピックの普及に対応する特定の普及スコアのうちの1つ以上に基づいて、特定の著者を含む一群の講座学習教材104のうちの講座学習教材104の各々について、トピック固有レコメンデーションスコアを決定してもよい。
【００２８】
一実施形態において、特定の著者に対するベースライン専門知識スコアは、特定の著者に関連する公表物及び/又はコース教材から抽出されるナレッジポイントの総数に基づいて決定されてもよい。一実施形態において、総数のナレッジポイントのうちのナレッジポイントの各々は、ナレッジポイントに関連する1つ以上のトピックに基づいてラベル付けされてもよく、ベースライン専門知識スコアは、特定の著者に関連する公表物及び/又はコース教材におけるトピックラベルの総数に対応していてもよい。一実施形態において、各々のトピックラベルは、他のトピックラベルと同じ値を有していてもよく、全てのトピックラベルが、特定の著者のベースライン専門知識スコアに等しく寄与していてもよい。
【００２９】
一実施形態において、システム106は、一群の講座学習教材104における各々の講座学習教材104について決定されるトピック固有レコメンデーションスコアを決定に基づいて、検索クエリ結果を生成してもよい。例えば、特定のトピックに関して決定される第1講座学習教材に対する第1トピック固有レコメンデーションスコア、及び、特定のトピックに関して決定される第2講座学習教材に対する第2トピック固有レコメンデーションスコアは、第1講座学習教材及び/又は第2講座学習教材が、特定のトピックに関連する検索クエリに応じているものとして識別されるか否かを決定してもよい。一実施形態では、閾値に達する又はそれを越える第1トピック固有レコメンデーションスコア及び第2トピック固有レコメンデーションスコアに応答して、第1及び第2講座学習教材の双方が、検索クエリに応じているものとして識別されてもよい。一実施形態では、第1トピック固有レコメンデーションスコアが第2トピック固有レコメンデーションスコアより大きいことに応答して、第2講座学習教材ではなく第1講座学習教材が、検索クエリに応じるものとして識別されてもよい。
【００３０】
一実施形態において、システム106は、一群の講座学習教材104における各々の講座学習教材104について決定されたトピック固有レコメンデーションスコアに基づいて、その「一群」を分類してもよい。例えば、システム106は、その一群のうちの講座学習教材104を、各自の対応するトピック固有レコメンデーションスコアに基づいて順序付けてもよい。その順序に基づいて、システム106は、一群の講座学習教材104のうちの1つ以上の講座学習教材104を、検索クエリに応じているものとして識別する検索クエリ結果を生成してもよい。例えば、システム106は、一群の講座学習教材104のうちの他の講座学習教材104よりも高いトピック固有レコメンデーションスコアを有する群中の1つ以上の講座学習教材104を、検索クエリに応じるものとして識別する検索クエリ結果を生成してもよい。
【００３１】
一実施形態では、例えば、一群の講座学習教材104におけるトピック数、及び/又は、特定の著者に関連する一群の講座学習教材104のうちの講座学習教材におけるトピック数に応じて、特定の著者に関し、複数のトピック固有専門知識スコアが決定されてもよい。更に、例えば、特定の講座学習教材104におけるナレッジポイントにどの程度多くの異なるトピックラベルが割り振られるかに基づいて決定される、特定の講座学習教材104におけるトピック数に応じて、複数のトピック固有レコメンデーションスコアが特定の講座学習教材104について決定されてもよい。
【００３２】
講座学習教材104に対するトピック固有レコメンデーションスコアは、講座学習教材104と同じ著者に関連する公開物105の単独トピックの普及を反映するトピック普及スコアに基づいて、システム106により決定されてもよい。一実施形態において、講座学習教材104に対するトピック固有レコメンデーションスコアは、講座学習教材104における単独トピックの普及を反映するトピック普及スコアに基づいてよい。講座学習教材104のトピック固有レコメンデーションスコア及び著者に関するトピック固有専門知識スコアは、その単独のトピックに関して決定されてもよい。
【００３３】
例えば、以下のように、システム106は、著者に関する講座学習教材104についてトピック固有レコメンデーションスコアを決定してもよい。第1トピック普及スコアは、その著者に関連する第1公表物105におけるトピックに関して決定される。第2トピック普及スコアは、その著者に関連する第2公表物105における同じトピックに関して決定される。トータルスコア及びトピック固有専門知識スコアは、第1及び第2トピック普及スコアに基づいて、その著者に関して決定されてもよい。第3トピック普及スコアは、講座学習教材における同じトピックに関連して決定されてもよい。講座学習教材に対するトピック固有レコメンデーションスコアは、トピック固有専門知識スコア及び/又は講座学習教材における同じトピックの普及に基づいていてもよい。従って、講座学習教材に対するトピック固有レコメンデーションスコアは、単独のトピックに関して決定されてもよい。この例では、簡明化のため、講座学習教材の著者は第1及び第2公表物105に関連していることが、仮定されている。しかしながら、著者は、トピック普及スコアが決定される対象の別の公表物105に関連してもよいことが、理解される。これら及び他の実施形態において、著者に関するトピック固有専門知識スコアは、第1及び第2公開物105に対する公表物影響スコアと、著者の個人影響スコアとに基づいていてもよい。これら及び他の実施形態において、講座学習教材のトピック固有レコメンデーションスコアは、著者のベースライン専門知識スコアに基づいていてもよい。
【００３４】
図2は、本開示で説明される少なくとも1つの形態により構成される図1のシステム106の実施例のブロック図である。図示されるように、システム106は、プロセッサ204、メモリ206及び通信インターフェース208を含んでよい。プロセッサ204、メモリ206及び通信インターフェース208は、通信バス210を介して通信可能に結合されてよい。通信バス210は、例えば、メモリバス、ストレージインターフェースバス、バス/インターフェースコントローラ、インターフェースバス等又はそれらの任意の組み合わせを含んでよいが、これらに限定されない。
【００３５】
一般に、通信インターフェース208は、図1のネットワーク102のようなネットワークを介する通信を支援する。通信インターフェース208は、ネットワークインターフェースカード、ネットワークアダプタ、LANアダプタ、又は、他の適切な通信インターフェース等を含んでよいが、これらに限定されない。
【００３６】
プロセッサ204は、コンピュータ命令を実行するように構成され、コンピュータ命令は、本開示で説明される機能及び動作を実行することを、システム106に行わせる。例えば、一般に、プロセッサ204は、講座学習教材及び公表物についてトピック普及スコアを決定するように構成されてよい。別の例として、トピックに関連する検索クエリをネットワークを介して受信し、講座学習教材の著者に関連する1つ以上の公表物に対するトピック普及スコア及び講座学習教材に対するトピック普及スコアに基づいて、一群の講座学習教材の中から講座学習教材を選択し、検索クエリに応じるものとして講座学習教材を識別する検索クエリ結果を生成するように、プロセッサ204は構成されてもよい。プロセッサ204は、プロセッサ、マルチコアプロセッサ、マイクロプロセッサ(μP)、コントローラ、マイクロコントローラ(μC)、中央処理ユニット(CPU)、ディジタル信号プロセッサ(DSP)、それらの任意の組み合わせ、又は、その他の適切なプロセッサを含んでよいが、これらに限定されない。
【００３７】
コンピュータ命令は、プロセッサ204による実行の際にメモリ206にロードされてもよい。例えば、コンピュータ命令は、限定ではないが、例えばクエリモジュール202のような1つ以上のモジュールの形式によるものであってもよい。一実施形態において、機能及び動作の実行中に生成、受信及び/又は操作されるデータは、メモリ206に少なくとも一時的に保存されてもよい。更に、メモリ206は、ランダムアクセスメモリ(RAM)のような揮発性ストレージを含んでもよい。より一般的には、システム106は、有形のコンピュータ読み取り可能なストレージ媒体を含んでよく、例えば、RAM、ROM、EEPROM、フラッシュメモリ又は他のメモリ技術、CD-ROM、ディジタル多用途ディスク(DVD)又は他の光学的ストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又は他の磁気ストレージデバイス、或いは、任意の他の有形のコンピュータ読み取り可能なストレージ媒体を含んでよいが、これらに限定されない。
【００３８】
一実施形態において、メモリ206はスコアデータベース203を含み、スコアデータベース203は、検索クエリを処理する際に使用されてよい一群の講座学習教材に対する様々なスコアを保存してよい。例えば、一実施形態において、一群の講座学習教材のうちの各々の講座学習教材に対するトピック普及スコアを決定するように構成され、トピック普及スコアはスコアデータベース203に保存される。別の例では、一実施形態において、クエリモジュール202は、一群の講座学習教材の1人以上の著者に対するトピック専門知識スコアを決定するように構成され、トピック専門知識スコアはスコアデータベース203に保存される。別の例では、一実施形態において、クエリモジュール202は、一群の講座学習教材の1人以上の著者に対するベースライン専門知識スコアを決定するように構成され、ベースライン専門知識スコアはスコアデータベース203に保存される。更に別の例では、一実施形態において、クエリモジュール202は、その群の1人以上の著者に対する個人影響スコア及び/又は1つ以上の公表物に対する公表物影響スコアを決定するように構成され、公表物影響スコア及び/又は個人影響スコアはスコアデータベース203に保存されてよい。スコアデータベース203に保存されるスコアは、検索クエリを受信する前にクエリモジュール202により決定されてもよいし、或いは、検索クエリがユーザにより入力され、クエリモジュール202により受信された場合に決定されてもよい。
【００３９】
一実施形態において、メモリ206に保存される一群の講座学習教材に対するトピック普及スコアを決定する前に、クエリモジュール202は、ナレッジポイントを抽出するために、一群の講座学習教材を自動的に分析するように構成されてよい。これら及び/又は他の実施形態において、一群の講座学習教材から抽出されるナレッジポイントは、きめ細かな粒度のナレッジポイント(fine-granularity  knowledge  points)であってもよく、かつ、様々なトピックに関連付けられてよい。ナレッジポイントは、例えば、「グラフィックモデル」、「受容フィールド(receptive  fields)」及び「ガウシアンプロセス」を含んでもよい。クエリモジュール202は、次の文献に示されるように講座学習教材からナレッジポイントを抽出するように構成されてよく、この文献は全体的に本開示にリファレンスとして組み込まれる：
2015年7月10日付けで出願された「EXTRACTION  OF  KNOWLEDGE  POINTS  AND  RELATIONS  FROM  LEARNING  MATERIALS」と題する米国特許出願第14/796，838号；及び
2015年7月10日付けで出願された「RANKING  OF  SEGMENTS  OF  LEARNING  MATERIALS」と題する米国特許出願第14/796，872号。
【００４０】
一実施形態において、クエリモジュール202は、メタデータを抽出するように講座学習教材をクローリングする(crawl)ように構成され、メタデータは、講義名、教授、又は、講座及び/又は講座学習教材を提供している他の作者などを含んでよい。これら及び他の実施形態において、クエリモジュール202は、クローリングされた講座学習教材に対してページフォーマット及びレイアウト分析を適用し、シーケンスボーダーを検出するように構成され、シーケンスボーダーは例えばラインの切れ目、表のセルの境界、文の境界、及び、句読点などを検出する。講座学習教材は、検出されたシーケンスボーダーに基づいて、一組のシーケンス、トークン又はワードにセグメント化される。例えば、複数形を正規化すること及び特定の句読点を除外すること等を含む前処理により、個々のシーケンスは、一般化された接尾辞ツリー(suffix  tree)に送り込まれ、接尾辞ツリーは、候補のナレッジポイントとして、反復されるサブシーケンス及び/又はフレーズを速やかに発見するための効率的なデータ構造を提供する。一般化された接尾辞ツリーに登場する各々のナレッジポイント例(インスタンス)は、例えば、ソースシーケンスにおける位置及びソース講座学習教材のような関連情報を含んでよい。(例えば、接続詞、前置詞、及び/又は、人称代名詞などのような)補助的なストップワードとともに開始又は終了する候補のナレッジポイントのフレーズをフィルタリングし、各候補のナレッジポイントのフレーズに関する統計情報を取得するために、後処理が適用されてもよい。例えば、希なナレッジポイント候補を選別するために頻度閾値が使用されてもよく、オーバーラップした候補を取り扱うために相互情報(mutual  information)及び分岐エントロピ(branching  entropy)が使用されてもよい。例えば、「統計的機械学習」及び「機械学習」はナレッジポイントとして識別されるが、「統計的学習」は無効として識別されてよい。発見的ルールに加えて、統計情報のパラメータを推定すること、及び、ナレッジポイント候補を洗練することのために、機械学習に基づく特定の処理が適用されてもよい。
【００４１】
一実施形態において、クエリモジュール202は、ナレッジポイントにトピックラベルを割り振るように構成されてよい。例えば、「トピックモデル」、「隠れマルコフモデル」及び「条件付き確率場」という特定のナレッジポイントは、「グラフィックモデル」というトピックに関連し、それら各々には、「グラフィックモデル」というトピックに対応するトピックラベルが割り振られる。他の例として、「受容野(receptive  field)」、「スパイキングニューロン」及び「発火率(firing  rate)」という特定のナレッジポイントは、「神経活動」というトピックに関連し、それら各々には、「神経活動」のトピックに対応するトピックラベルが割り振られる。一実施形態において、特定のナレッジポイントは、1つより多いトピックラベルの割り振りを受けてもよい。
【００４２】
一実施形態において、クエリモジュール202は、対応する講座学習教材におけるトピックラベルに基づいて、一群の講座学習教材における各々の講座学習教材について、1つ以上のトピック普及スコアを決定するように構成されてよい。例えば、クエリモジュール202は、異なるトピックラベルがラベル付けされた複数のナレッジポイントと、同じトピックラベルがラベル付けされた複数のナレッジポイントとを含む特定の講座学習教材から、ナレッジポイントを抽出するかもしれない。一実施形態において、抽出されるナレッジポイントは、講座学習教材における全ての量のナレッジポイントを含んでよい。クエリモジュール202は、検索クエリに関するトピックに関連する、ナレッジポイントの部分集合を判定してもよい。クエリモジュール202は、ナレッジポイントの量と、ナレッジポイントのうちトピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいて、特定の講座学習教材に対する特定のトピック普及スコアを決定してもよい。例えば、トピックに関連するナレッジポイントの一部分の量が、ナレッジポイントの量で除算され、特定のトピック普及スコアが基礎とする割合又は絶対値を決定してもよい。その割合はトピックの分配(topic  distribution)として言及されてよい。
【００４３】
一実施形態において、クエリモジュール202は、ナレッジポイントのうち、他のトピックに関連する一部分を判定してもよい。クエリモジュール202は、ナレッジポイントの量と、ナレッジポイントのうち、他のトピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいて、特定の講座学習教材に対する他の特定のトピック普及スコアを決定してもよい。例えば、他のトピックに関連するナレッジポイントの一部分の量が、ナレッジポイントの量で除算され、特定のトピック普及スコアが基礎とする割合を決定してもよい。
【００４４】
一実施形態において、クエリモジュール202は、一群の講座学習教材についての1人以上の著者に対する個人影響スコアを決定するように構成されてよい。個人影響スコアは、対応する著者のインパクト又は団体の影響を反映しており、共著ネットワークから、又は複数の公表物から構築される同様な協働ネットワークから取得される1つ以上の尺度に基づいてもよい。1つ以上の尺度は、共著ネットワークにおけるその著者の媒介中心性(betweenness)のような中心性尺度を含んでもよい。共著ネットワークにおいて、共著ネットワークの各ノードは一群の講座学習教材の著者であり、2つのノード間の各リンクは少なくとも1つの公表物における共同著作を表現する。リンクのウェイトは、2人の著者が共同した公表物の数に基づいていてもよいし、或いは、リンクは重み付けされていなくてもよい。1つ以上の尺度は、例えば、媒介中心性の尺度を含んでもよい。一実施形態では、特定の著者に関する個人影響スコアを取得するために尺度が使用される前に、共著ネットワークから取得される1つ以上の尺度は、例えば、1ないし10、或いは、0ないし1のようなスケールで正規化されてもよい。
【００４５】
一実施形態において、レコメンデーションモジュール202は、対応する公表物のインパクト又はコミュニティの影響を反映する1つ以上の公表物に対する公表物影響スコアを決定するように構成されてよい。一実施形態において、クエリモジュール202は、例えば、一群の講座学習教材から構成される引用ネットワークから取得されるページランク(PageRank)のような1つ以上の尺度に基づいて、特定の公表物に対する公表物影響スコアを決定するように構成されてもよい。一実施形態では、特定の公表物に関する公表物影響スコアを取得するために尺度が使用される前に、引用ネットワークから取得される1つ以上の尺度は、例えば、1ないし10、或いは、0ないし1のようなスケールで正規化されてもよい。
【００４６】
一実施形態において、クエリモジュール202は、トピックに関連する一群の講座学習教材の1人以上の著者に対するトピック専門知識スコアを決定するように構成されてよい。クエリモジュール202は、一実施形態において、以下の数式に従って特定の著者のトピック固有専門知識スコアを決定してもよい：
【００４７】
【数１】
2017021784.tif 000003
【００４８】
上記の数式において、ESはトピック固有専門知識スコアを表現し、PIはその著者の個人影響スコアを表現し、nはその著者に関する公表物の総数を表現し、1ないしnの範囲内にあるiに関するAiはn個の公表物各々の公表物影響スコアを表現し、1ないしnの範囲内にあるiに関するTiはn個の公表物各々のトピック普及スコアを表現する。一実施形態において、Ai×Tiは、調整された公開物トピック普及スコアを表現し、
【数２】
2017021784.tif 000004
は、そのトピックに関するその著者の合計された調整トピック普及スコアを表現する。一実施形態において、著者に関する調整された普及スコア及び/又は合計された調整されたトピック普及スコアは、スコアデータベース203に保存されてよい。
【００４９】
講座教材の著者が1つ以上の公表物に関連付けられることに応じて、クエリモジュール202は、その著者に対するトピック固有専門知識スコアを生成してもよい。図6は、トピック固有専門知識プロファイルを生成するアルゴリズム例を示す。クエリモジュール202は、トピック固有専門知識プロファイルがその著者に関して生成されているか否かを判定する。トピック固有専門知識プロファイルがその著者に関して生成されている旨の判断に応じて、クエリモジュール202は、トピック固有専門知識プロファイルに基づいてトピック固有専門知識スコアを決定してもよい。
【００５０】
一実施形態において、クエリモジュール202は、一群の講座学習教材の1人以上の著者に対するベースライン専門知識スコアを決定するように構成されてもよい。
【００５１】
一実施形態において、クエリモジュール202は、一群の講座学習教材のうちの特定の講座学習教材に対するトピック固有レコメンデーションスコアを決定するように構成されてもよい。クエリモジュール202は、一実施形態において、以下の数式に従って特定の講座学習教材に対するトピック固有レコメンデーションスコアを決定してもよい：
【００５２】
RS  =  (ES  +  B)  ×  FT
【００５３】
上記の数式において、RSはトピック固有レコメンデーションスコアを表現し、ESはトピック固有専門知識スコアを表現し、Bはベースライン専門知識スコアを表現し、FTは第1トピック普及スコアを表現する。一実施形態において、上記の数式は、特定の講座学習教材に対するトピック固有レコメンデーションスコアを決定するために使用され、その値は、検索クエリ結果が特定の講座学習教材を検索クエリに応じたものであると識別しているか否かを決定する。
【００５４】
図3は、本開示により説明される少なくとも1つの実施形態により行われる図1の動作環境で実施される方法300の例示的なフローチャートを示す。方法300に関する1つ以上の動作は、一実施形態では、図1のシステム106により実現されてよい。同様に、方法300に関連する1つ以上の動作は、一実施形態では、図2のシステム106により実現されてよい。例えば、図2のプロセッサ204は、クエリモジュール202のプログラム命令を実行することにより、方法300に関する1つ以上の動作を実行するように構成されてもよい。個別的なブロックとして示されているが、様々なブロックは、所望の実施形態に応じて、追加的なブロックに分割されてもよいし、より少数のブロックに統合されてもよいし、或いは、省略されてもよい。
【００５５】
方法300はブロック302から始まり、著者に関する1つ以上の公表物が確認される。著者は、例えば、公表物の著者名により、公表物に関連付けられてもよい。例えば、著者は、1つ以上の公表物の筆頭著者、第2著者、第3著者などであってもよい。ブロック302はブロック304に続く。
【００５６】
ブロック304において、公表物の共著ネットワークから取得した1つ以上の尺度に基づいて、著者に対する個人影響スコアが決定されてもよい。ブロック304はブロック306に続く。
【００５７】
ブロック306において、公表物の引用ネットワークから取得した1つ以上の尺度に基づいて、1つ以上の公表物の各々に対する公表物影響スコアが決定されてもよい。ブロック306はブロック308に続く。
【００５８】
ブロック308において、対応する公表物から抽出されるナレッジポイントの量と、トピックに関連する、トピックモデル分析を用いて決定されるナレッジポイントの一部分の量との間の関係に基づいて、1つ以上の公表物の各々に対するトピック普及スコアが決定される。一実施形態において、トピックは、ユーザから受信される検索クエリに関連してもよい。ブロック308はブロック310に続く。
【００５９】
ブロック310において、対応する公表物の公表物影響スコア、及び、個人影響スコアのうちの1つ以上とトピック普及スコアとに基づいて、1つ以上の公表物の各々について、トピックに対する調整された公表物トピック普及スコアが決定される。トピックは検索クエリに関連している。ブロック310はブロック312に続く。
【００６０】
ブロック312において、調整された公表物トピック普及スコアのそれぞれが合成され、著者に対する調整された合成されたトピック普及スコアを取得する。ブロック312はブロック314に続く。
【００６１】
ブロック314において、個人影響スコアと著者について調整され合成されたトピック普及スコアとに基づいて、著者に対するトピック固有専門知識スコアが決定される。トピック固有専門知識スコアは、そのトピックにおけるその著者の専門知識を反映する。
【００６２】
本願で開示されるこれら及び他のプロセス及び方法に関し、プロセス及び方法で実行される機能は異なる順序で実行されてもよいことに、留意を要する。更に、説明されるステップ及び動作は具体例として与えられているに過ぎず、開示される実施形態の本質から逸脱することなく、ステップ及び動作のうちの何れかは、選択的であってもよいし、より少数のステップ及び動作に統合されてもよいし、或いは、追加的なステップ及び動作に拡張されてもよい。例えば、ブロック304、ブロック306、ブロック310及びブロック312のうちの1つ以上のブロックは使用されなくてもよい。更に、トピック固有専門知識スコアは、個人影響スコアによらずに、著者に関して決定されてもよい。
【００６３】
図4A-4Bは、本開示で説明される少なくとも1つの実施形態により行われる図1の動作環境で実行される別の方法400の例示的なフローチャートを示す。本方法はブロック402から始まる。ブロック402では、トピックに関連する検索クエリが受信される。ブロック402はブロック404に続く。
【００６４】
ブロック404において、一群の講座学習教材が抽出される。一群の講座学習教材は、利用可能な講座学習教材又は利用可能な講座学習教材の一部を含んでよい。ブロック404はブロック406に続く。
【００６５】
ブロック406において、一群の講座学習教材のうち特定の講座学習教材が選択される。ブロック406はブロック408に続く。
【００６６】
ブロック408において、特定の講座学習教材の著者は、1つ以上の公表物に関連しているか否かが判定される。著者は、例えば、1つ以上の公表物の著者名により、1つ以上の公表物に関連付けられていてもよい。特定の講座学習教材の著者は1つ以上の公表物に関連していることが確認された場合、ブロック408はブロック410に続き(ブロック410で「Yes」)、或いは、特定の講座学習教材の著者は1つ以上の公表物に関連していないことが確認された場合、ブロック412に続く(ブロック410で「No」)。
【００６７】
ブロック410において、著者に関するトピック固有専門知識スコアが決定される。一実施形態ではトピック固有専門知識スコアが方法300に従って決定されてもよい。ブロック410はブロック412に続く。
【００６８】
ブロック412において、著者に関するベースライン専門知識スコアが決定される。ブロック412はブロック414に続く。
【００６９】
ブロック414において、特定の講座学習教材に対するトピック普及スコアが決定される。一実施形態において、トピック普及スコアは、講座学習教材から抽出されたナレッジポイントの個数と、一部分のナレッジポイントの個数との間の関係に基づいて、特定の講座学習教材に対して決定されてもよい。一部分のナレッジポイントは、そのトピックに関連していてもよい。ブロック414はブロック416に続く。
【００７０】
ブロック416において、トピック固有専門知識スコア、ベースライン専門知識スコア、及び、トピック普及スコアに基づいて、特定の講座学習教材に対するレコメンデーションスコアが決定される。一実施形態では、著者が1つ以上の公表物に関連しない旨の判断がなされた場合には、トピック固有専門知識スコアがトピック固有レコメンデーションスコアの計算に影響しないように、トピック専門知識スコアは例えば0又は1に等しくてもよい。ブロック416はブロック418に続く。
【００７１】
ブロック418において、一群の講座学習教材の各々の講座学習教材について、トピック固有レコメンデーションスコアが決定されたか否かが判断される。一群の講座学習教材の各々の講座学習教材について、トピック固有レコメンデーションスコアが決定されていることが確認された場合、ブロック418はブロック420に続き(ブロック418において「Yes」)、一群の講座学習教材の各々の講座学習教材について、トピック固有レコメンデーションスコアが決定されていないことが確認された場合、ブロック406に続く(ブロック418において「No」)。
【００７２】
ブロック420において、各々の講座学習教材について決定されたトピック固有レコメンデーションスコアに基づいて、一群の講座学習教材が分類される。ブロック420はブロック422に続く。
【００７３】
ブロック422において、他の講座学習教材より高いトピック固有レコメンデーションスコアを有する1つ以上の講座学習教材を、クエリに応じるものとして識別するクエリ結果が生成されてもよい。クエリ結果は、例えば、個々のトピック固有レコメンデーションスコアに基づく順序で講座学習教材を、検索クエリ結果ページでリスト化することにより、検索クエリ結果の中で、クエリに応じるものとして講座学習教材を識別してもよい。検索クエリ結果ページは、ユーザに対応するコンピューティングデバイス上でユーザに提示されてよい。例えば、トピック固有レコメンデーションスコアを決定するために使用される特定の数式に依存して、他の講座学習教材より低いトピック固有レコメンデーションスコアを有する1つ以上の講座学習教材を、クエリに応じるものとして識別するクエリ結果が生成されてよいことも、想定されている。ブロック422はブロック424に続く。
【００７４】
ブロック424において、他の講座学習教材より高いレコメンデーションスコアを有する1つ以上の講座学習教材を含む講座を、クエリに応じるものとして識別するクエリ結果が生成されてもよい。例えば、第1トピック普及スコア、第2トピック普及スコア、及び、第3トピック普及スコアに基づいて、一群のオンライン学習講座の中から選択されるオンライン学習講座を、講座が含んでいてもよい。一実施形態では、特定のトピックに関して決定される、オンライン学習講座の講座学習教材に対するトピック固有レコメンデーションスコアが、第1の総和にともに等しく加算され、第1の総和は、特定のトピックに関して決定される、別のオンライン学習講座の他の講座学習教材に対するトピック固有レコメンデーションスコアの第2の総和と比較されてもよい。一実施形態において、特定のトピックに関連する検索クエリに応じて生成される検索クエリ結果は、例えば、トピック固有レコメンデーションスコアの第1及び第2の総和が閾値に達する又は越えるか否かに依存して、検索クエリに応じるものとして、オンライン学習講座及び/又は他のオンライン学習講座を識別してもよい。一実施形態において、検索クエリ結果は、第1の総和が第2の総和より大きいことに応じて、そのオンライン学習講座を検索クエリに応じるものとして識別し、他のオンライン学習講座をそのように識別しなくてもよい。
【００７５】
本願で開示されるこれら及び他のプロセス及び方法に関し、プロセス及び方法で実行される機能は異なる順序で実行されてもよいことに、留意を要する。更に、説明されるステップ及び動作は具体例として与えられているに過ぎず、開示される実施形態の本質から逸脱することなく、ステップ及び動作のうちの何れかは、選択的であってもよいし、より少数のステップ及び動作に統合されてもよいし、或いは、追加的なステップ及び動作に拡張されてもよい。例えば、一群の講座学習教材のうちの講座学習教材に対するトピック固有レコメンデーションスコアは、順にではなく同時に決定されてもよい。別の例として、ブロック412は使用されなくてもよく、特定の講座学習教材に対するトピック固有レコメンデーションスコアは、ベースライン専門知識スコアに基づいていなくてもよい。別の例として、ブロック424は使用されなくてもよい。更なる例として、ブロック422は使用されなくてもよい。
【００７６】
図5は、本開示で説明される少なくとも1つの実施形態により行われるオープン教育リソースの検索クエリを処理する方法500の例示的なフローチャートを示す。本方法はブロック502から始まる。ブロック502では、トピックに関連する検索クエリが、ネットワークを介してコンピューティングシステムで受信される。一実施形態において、コンピューティングシステムは、図1及び/又は図2のシステム106を含む又はそれに対応する。一実施形態において、ネットワークは図1のネットワーク102を含む又はそれに対応する。ブロック502はブロック504に続く。
【００７７】
ブロック504において、講座学習教材から抽出される第1ナレッジポイントの量と、第1ナレッジポイントのうちトピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいて、著者に関連する講座学習教材に対する第1トピック普及スコアが決定される。ブロック504はブロック506に続く。
【００７８】
ブロック506において、第1公表物から抽出される第2ナレッジポイントの量と、第2ナレッジポイントのうちトピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいて、著者に関連する第1公表物に対する第2トピック普及スコアが決定される。ブロック506はブロック508に続く。
【００７９】
ブロック508において、第2公表物から抽出される第3ナレッジポイントの量と、第3ナレッジポイントのうちトピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいて、著者に関連する第2公表物に対する第3トピック普及スコアが決定される。ブロック508はブロック510に続く。
【００８０】
ブロック510において、第1トピック普及スコア、第2トピック普及スコア、及び、第3トピック普及スコアに基づいて、一群の講座学習教材から、講座学習教材がコンピューティングシステムにより選択される。ブロック510はブロック512に続く。
【００８１】
ブロック512において、講座学習教材を、検索クエリに応じているものとして識別する検索クエリ結果が、コンピューティングシステムにより生成される。
【００８２】
本願で開示されるこれら及び他のプロセス及び方法に関し、プロセス及び方法で実行される機能は異なる順序で実行されてもよいことに、留意を要する。更に、説明されるステップ及び動作は具体例として与えられているに過ぎず、開示される実施形態の本質から逸脱することなく、ステップ及び動作のうちの何れかは、選択的であってもよいし、より少数のステップ及び動作に統合されてもよいし、或いは、追加的なステップ及び動作に拡張されてもよい。例えば、著者に関して唯1つの公表物しか存在しない場合、ブロック508は使用されなくてよい。別の例として、著者に関して公表物が存在しない場合、ブロック506及び/又はブロック508は使用されなくてよい。
【００８３】
図6は、トピック固有専門知識プロファイルを生成するために使用されるアルゴリズム例を示す。一実施形態では、共著ネットワーク及び引用ネットワークが、総数p個の複数の公表物のうちから抽出される公表物メタデータMPに基づいて構成される。MPは長さpのベクトルであり、著者の総数aが複数の公表物から抽出される。共著ネットワークは無向グラフであり、各々のノードが著者を表現し、2つのノード間のエッジは2人の著者の間の共著関係を表現する。引用ネットワークは有向グラフであり、各々のノードが公表物を表現し、エッジは2つの公表物の間の引用関係を表現する。例えば媒介中心性のような中心性メトリックは、共著ネットワーク内の著者の個人影響度を測定するために使用されてよく、例えばページランクが、引用ネットワーク内の公表物の影響度を測定するために使用されてもよい。トピックモデル分析は、p個全ての公表物のトピック普及度又は分配度(topic  prevalences  or  distributions：TDP)を明らかにする。kが選択されたトピック数であるとすると、TDPは、p×kの行列であってよい。図6に示されるように、各々の著者のトピック固有専門知識プロファイルは、a×kの行列であってもよく、一実施形態では、TDP、PR及びCBに基づいて生成され、ここでPRは対応する著者の公表物影響度を表現し、CBは対応する著者の個人影響度を表現する。一実施形態では、トピック普及度、公表物影響度及び個人影響度は、それぞれ、トピック普及スコア、公表物影響スコア及び個人影響スコアに対応してよい。
【００８４】
一実施形態において、トピックモデル分析は、講座教材のトピック普及度又は分配度(TDO)を復元してもよい。m個の講座学習教材を含むc個の講座が存在する場合に、TDOはm×kの行列であってもよい。講座メタデータMOは長さmのベクトルであってもよい。MOに基づいて、全ての固有の講義又は著者が、(length_l)の長さのベクトルLecturesの中に取り込まれてもよい。全ての著者にBASELINEが指定され、BASELINEは、ベースライン専門知識スコアに対応し、長さkの一定のベクトルであってよい。著者が1つ以上の公表物の著者でもある場合、トピック固有専門知識スコアEPは、少なくともベースライン専門知識スコアに加えられる。
【００８５】
図7は、トピック固有レコメンデーションスコアを生成するために使用される例示的なアルゴリズムを示す。一実施形態では、ユーザによる検索クエリの入力に基づいて、ユーザの関心のあるトピックTが判別される。本願で説明される幾つかのシステム及び方法は、(汎用ハードウェアにより保存及び/又は実行される)ソフトウェアで実現されるように一般的に説明されているが、特定のハードウェア実現手段、又は、ソフトウェア及びハードウェア実現手段の組み合わせも可能であり、それらも本願で想定されている。本説明において、「コンピューティングエンティティ」は、本願で既に規定されている任意のコンピューティングシステムであってもよく、或いは、コンピューティングシステムで動作する任意のモジュール又はモジュールの組み合わせであってもよい。
【００８６】
本願で使用される用語、特に特許請求の範囲(例えば、添付の特許請求の範囲における本文)で使用される用語は、一般に、「開放的(open)」な用語として意図されている(例えば、「含んでいる(including)」という用語は、「含んでいるがそれに限定されない」ように解釈されるべきであり、「有する(having)」という用語は、「少なくとも有する」ように解釈されるべきであり、「含む(includes)」という用語は、「含んでいるがそれに限定されない」ように解釈されるべきである。等々)。
【００８７】
更に、提示される請求項の記載についての具体的な数が意図される場合、そのような意図は明示的に示され、そのような記載がない場合、そのような意図は存在しない。例えば、理解を促すものとして、添付の特許請求の範囲は、請求項の記載を行うために「少なくとも1つ」及び「1つ以上」のような導入語句の用法を含むかもしれない。しかしながら、たとえ同じ請求項が、「1つ以上」又は「少なくとも1つ」のような導入語句や、「或る」(“a”  or  “an”)のような不定冠詞的な言葉を含んでいたとしても、そのような語句の用法は、「或る」のような不定冠詞的な言葉による請求項の記載の仕方が、そのように示される請求項の記載を含む何らかの特定の請求項を、そのような記載を1つしか含まない形態に限定するように解釈されるべきではなく(例えば、「或る」及び「ある」は「少なくとも1つ」又は「1つ以上」を意味するように解釈されるべきである)；請求項の記載を行うために使用される定冠詞的な用語についても同様なことが成り立つ。
【００８８】
更に、たとえ提示される請求項の記載についての具体的な数が明示的に記載されている場合でさえ、当業者は、そのような記載は記載された数を少なくともの意味に解釈すべき場合があることを認めるであろう(例えば、他の修飾語句を伴わない「2つの事項」という記載は、少なくとも2つの事項、或いは、2つ以上の事項を意味するように解釈されるべきである。)。更に、「A、B及びC等のうちの少なくとも1つ」或いは「A、B及びC等のうちの1つ以上」に類する用例が使用される状況では、一般に、それらは、Aのみ、Bのみ、Cのみ、A及びB双方、A及びC双方、B及びC双方、或いは、A、B及びC全体などを含むように意図される。例えば、「及び/又は」という用語の用法は、そのような仕方で解釈されるように意図される。
【００８９】
更に、2つ以上の代替的な事項を提示する任意の離接的接続詞は、明細書、特許請求の範囲あるいは図面によらず、一方の事項、何れかの事項、又は、双方の事項を含む可能性を想定するように理解されるべきである。例えば、「A又はB」という語句は、「A」又は「B」又は「A及びB」の可能性を含むように理解されるべきである。
【００９０】
本願に記載される全ての具体例及び条件付きの言葉は、技術進歩に対して発明者が貢献した発明及び概念を理解する際に読者を支援する教育的目的で意図されており、そのように具体的に記載される具体例及び条件に限定することなく解釈されるべきである。本開示の実施形態が詳細に説明されてきたが、本開示の精神及び範囲から逸脱することなく、様々な変更、置換及び代替がなされてよいことが、理解されるべきである。
【００９１】
以上の実施の形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記1）
オープン教育リソースの検索クエリを処理するためにコンピュータが実行する方法であって、
トピックに関連する検索クエリをネットワークを介してコンピューティングシステムで受信する工程と、
前記コンピューティングシステムが、講座学習教材に対する第1トピック普及スコアと、第1公表物に対する第2トピック普及スコアと、第2公表物に対する第3トピック普及スコアとに基づいて、一群の講座学習教材から講座学習教材を選択する工程と、
前記コンピューティングシステムが、前記講座学習教材を、前記検索クエリに応じているものとして識別する検索クエリ結果を生成する工程と、
を有し、前記検索クエリを受信する前に、当該方法は、
前記講座学習教材から抽出される複数の第1ナレッジポイントの量と、前記複数の第1ナレッジポイントのうち前記トピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいて、著者に関連する前記講座学習教材に対する前記第1トピック普及スコアを決定する工程と、
第1公表物から抽出される複数の第2ナレッジポイントの量と、前記複数の第2ナレッジポイントのうち前記トピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいて、前記著者に関連する第1公表物に対する前記第2トピック普及スコアを決定する工程と、
前記第2公表物から抽出される複数の第3ナレッジポイントの量と、前記複数の第3ナレッジポイントのうち前記トピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいて、前記著者に関連する第2公表物に対する前記第3トピック普及スコアを決定する工程と、
を有する方法。
（付記2）
前記一群の講座学習教材から構成される共著ネットワークから取得される1つ以上の尺度に基づいて、前記著者の個人影響スコアを決定する工程と、
前記一群の講座学習教材から構成される引用ネットワークから取得される1つ以上の尺度に基づいて、第2公表物影響スコア及び第3公表物影響スコアを決定する工程と、
前記第2トピック普及スコア、前記第3トピック普及スコア、前記個人影響スコア、前記第2公表物影響スコア、及び、前記第3公表物影響スコアに基づいて、前記著者に対するトピック固有専門知識スコアを決定する工程と、
前記トピック固有専門知識スコア及び前記第1トピック普及スコアに基づいて、前記講座学習教材に対するトピック固有レコメンデーションスコアを決定する工程と、
を更に有し、前記講座学習教材は、前記第1トピック普及スコア、前記第2トピック普及スコア、及び、前記第3トピック普及スコアに基づく前記トピック固有レコメンデーションスコアに基づいて、前記コンピューティングシステムにより選択される、付記1に記載の方法。
（付記3）
前記トピック固有専門知識スコアは、ES=PI×(Σi=1nAi×Ti)という数式に従って決定され、ESはトピック固有専門知識スコアであり、PIは前記著者の個人影響スコアであり、nは前記一群の講座学習教材の中で前記著者に関連する公表物の総数であり、Aiはn個の公表物各々の公表物影響スコアであり(iは1ないしnの範囲内)、Tiはn個の公表物各々のトピック普及スコアであり(iは1ないしnの範囲内)、Aiは前記第2公表物影響スコア及び前記第3公表物影響スコアを含み、Tiは前記第2トピック普及スコア及び前記第3トピック普及スコアを含む、付記2に記載の方法。
（付記4）
前記共著ネットワークから取得される1つ以上の尺度は、前記共著ネットワークにおける前記著者の中心性を含む、付記2に記載の方法。
（付記5）
前記一群の講座学習教材における前記著者に関する講座学習教材のトピックラベルを有するナレッジポイントの総数に基づいて、前記著者に対するベースライン専門知識スコアを決定する工程を更に含み、
前記講座学習教材に対する前記トピック固有専門知識スコアを決定することは、前記ベースライン専門知識スコアに更に基づいている付記2に記載の方法。
（付記6）
前記トピック固有専門知識スコアがRS=(ES+B)×FTという数式に従って決定され、RSは前記トピック固有レコメンデーションスコアであり、ESは前記トピック固有専門知識スコアであり、Bは前記ベースライン専門知識スコアであり、FTは前記第1トピック普及スコアである、付記5に記載の方法。
（付記7）
前記コンピューティングシステムが、前記第1トピック普及スコア、前記第2トピック普及スコア、及び、前記第3トピック普及スコアに基づいて、一群のオンライン学習講座から、前記講座学習教材を含むオンライン学習講座を選択する工程と、
前記コンピューティングシステムが、前記オンライン学習講座を、前記検索クエリに応じるものとして識別する検索クエリ結果を生成する工程と、
を更に有する付記1に記載の方法。
（付記8）
オープン教育リソースの検索クエリを処理するシステムであって、当該システムが有するプロセッサは、
トピックに関連する検索クエリをネットワークを介してコンピューティングシステムで受信する工程と、
前記コンピューティングシステムが、講座学習教材に対する第1トピック普及スコアと、第1公表物に対する第2トピック普及スコアと、第2公表物に対する第3トピック普及スコアとに基づいて、一群の講座学習教材から講座学習教材を選択する工程と、
前記コンピューティングシステムが、前記講座学習教材を、前記検索クエリに応じているものとして識別する検索クエリ結果を生成する工程と、
を行うように構成され、前記検索クエリを受信する前に、前記プロセッサは、
前記講座学習教材から抽出される複数の第1ナレッジポイントの量と、前記複数の第1ナレッジポイントのうち前記トピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいて、著者に関連する前記講座学習教材に対する前記第1トピック普及スコアを決定する工程と、
第1公表物から抽出される複数の第2ナレッジポイントの量と、前記複数の第2ナレッジポイントのうち前記トピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいて、前記著者に関連する第1公表物に対する前記第2トピック普及スコアを決定する工程と、
前記第2公表物から抽出される複数の第3ナレッジポイントの量と、前記複数の第3ナレッジポイントのうち前記トピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいて、前記著者に関連する第2公表物に対する前記第3トピック普及スコアを決定する工程と、
を行うように構成される、システム。
（付記9）
前記プロセッサは、
前記一群の講座学習教材から構成される共著ネットワークから取得される1つ以上の尺度に基づいて、前記著者の個人影響スコアを決定する工程と、
前記一群の講座学習教材から構成される引用ネットワークから取得される1つ以上の尺度に基づいて、第2公表物影響スコア及び第3公表物影響スコアを決定する工程と、
前記第2トピック普及スコア、前記第3トピック普及スコア、前記個人影響スコア、前記第2公表物影響スコア、及び、前記第3公表物影響スコアに基づいて、前記著者に対するトピック固有専門知識スコアを決定する工程と、
前記トピック固有専門知識スコア、ベースライン専門知識スコア及び前記第1トピック普及スコアに基づいて、前記講座学習教材に対するトピック固有レコメンデーションスコアを決定する工程と、
を更に行うように構成され、前記講座学習教材は、前記第1トピック普及スコア、前記第2トピック普及スコア、及び、前記第3トピック普及スコアに基づく前記トピック固有レコメンデーションスコアに基づいて、前記コンピューティングシステムにより選択される、付記8に記載のシステム。
（付記10）
前記プロセッサは、ES=PI×(Σi=1nAi×Ti)という数式に従って前記トピック固有専門知識スコアを決定するように更に構成され、ESはトピック固有専門知識スコアであり、PIは前記著者の個人影響スコアであり、nは前記一群の講座学習教材の中で前記著者に関連する公表物の総数であり、Aiはn個の公表物各々の公表物影響スコアであり(iは1ないしnの範囲内)、Tiはn個の公表物各々のトピック普及スコアであり(iは1ないしnの範囲内)、Aiは前記第2公表物影響スコア及び前記第3公表物影響スコアを含み、Tiは前記第2トピック普及スコア及び前記第3トピック普及スコアを含む、付記9に記載のシステム。
（付記11）
前記共著ネットワークから取得される1つ以上の尺度は、前記共著ネットワークにおける前記著者の中心性を含む、付記9に記載のシステム。
（付記12）
前記プロセッサは、前記一群の講座学習教材における前記著者に関する講座学習教材のトピックラベルを有するナレッジポイントの総数に基づいて、前記著者に対するベースライン専門知識スコアを決定する工程を行うように更に構成され、
前記プロセッサは、前記ベースライン専門知識スコアに更に基づいて、前記講座学習教材に対する前記トピック固有専門知識スコアを決定するように構成されている付記9に記載のシステム。
（付記13）
前記プロセッサは、RS=(ES+B)×FTという数式に従って前記トピック固有専門知識スコアを決定するように更に構成され、RSは前記トピック固有レコメンデーションスコアであり、ESは前記トピック固有専門知識スコアであり、Bは前記ベースライン専門知識スコアであり、FTは前記第1トピック普及スコアである、付記12に記載のシステム。
（付記14）
前記コンピューティングシステムが、前記第1トピック普及スコア、前記第2トピック普及スコア、及び、前記第3トピック普及スコアに基づいて、一群のオンライン学習講座から、前記講座学習教材を含むオンライン学習講座を選択する工程と、
前記コンピューティングシステムが、前記オンライン学習講座を、前記検索クエリに応じるものとして識別する検索クエリ結果を生成する工程と、
を行うように更に構成される付記8に記載のシステム。
（付記15）
命令を保存する1つ以上の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記命令は、オープン教育リソースの検索クエリを処理するための動作を実行する又は動作のパフォーマンスを制御するために、1つ以上のプロセッサにより実行可能であり、前記動作は：
トピックに関連する検索クエリをネットワークを介してコンピューティングシステムで受信する工程と、
前記コンピューティングシステムが、講座学習教材に対する第1トピック普及スコアと、第1公表物に対する第2トピック普及スコアと、第2公表物に対する第3トピック普及スコアとに基づいて、一群の講座学習教材から講座学習教材を選択する工程と、
前記コンピューティングシステムが、前記講座学習教材を、前記検索クエリに応じているものとして識別する検索クエリ結果を生成する工程と、
を有し、前記検索クエリを受信する前に、前記動作は、
前記講座学習教材から抽出される複数の第1ナレッジポイントの量と、前記複数の第1ナレッジポイントのうち前記トピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいて、著者に関連する前記講座学習教材に対する前記第1トピック普及スコアを決定する工程と、
第1公表物から抽出される複数の第2ナレッジポイントの量と、前記複数の第2ナレッジポイントのうち前記トピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいて、前記著者に関連する第1公表物に対する前記第2トピック普及スコアを決定する工程と、
前記第2公表物から抽出される複数の第3ナレッジポイントの量と、前記複数の第3ナレッジポイントのうち前記トピックに関連する一部分の量との間の関係に基づいて、前記著者に関連する第2公表物に対する前記第3トピック普及スコアを決定する工程と、
を含む、非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
（付記16）
前記動作は、
前記一群の講座学習教材から構成される共著ネットワークから取得される1つ以上の尺度に基づいて、前記著者の個人影響スコアを決定する工程と、
前記一群の講座学習教材から構成される引用ネットワークから取得される1つ以上の尺度に基づいて、第2公表物影響スコア及び第3公表物影響スコアを決定する工程と、
前記第2トピック普及スコア、前記第3トピック普及スコア、前記個人影響スコア、前記第2公表物影響スコア、及び、前記第3公表物影響スコアに基づいて、前記著者に対するトピック固有専門知識スコアを決定する工程と、
前記トピック固有専門知識スコア、ベースライン専門知識スコア及び前記第1トピック普及スコアに基づいて、前記講座学習教材に対するトピック固有レコメンデーションスコアを決定する工程と、
を更に有し、前記講座学習教材は、前記第1トピック普及スコア、前記第2トピック普及スコア、及び、前記第3トピック普及スコアに基づく前記トピック固有レコメンデーションスコアに基づいて、前記コンピューティングシステムにより選択される、付記15に記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
（付記17）
前記トピック固有専門知識スコアがRS=(ES+B)×FTという数式に従って決定され、RSは前記トピック固有レコメンデーションスコアであり、ESは前記トピック固有専門知識スコアであり、Bはベースライン専門知識スコアであり、FTは前記第1トピック普及スコアである、付記16に記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
（付記18）
前記トピック固有専門知識スコアは、ES=PI×(Σi=1nAi×Ti)という数式に従って決定され、ESはトピック固有専門知識スコアであり、PIは前記著者の個人影響スコアであり、nは前記一群の講座学習教材の中で前記著者に関連する公表物の総数であり、Aiはn個の公表物各々の公表物影響スコアであり(iは1ないしnの範囲内)、Tiはn個の公表物各々のトピック普及スコアであり(iは1ないしnの範囲内)、Aiは前記第2公表物影響スコア及び前記第3公表物影響スコアを含み、Tiは前記第2トピック普及スコア及び前記第3トピック普及スコアを含む、付記16に記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
（付記19）
前記共著ネットワークから取得される1つ以上の尺度は、前記共著ネットワークにおける前記著者の中心性を含む、付記16に記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
（付記20）
前記動作は、
前記コンピューティングシステムが、前記第1トピック普及スコア、前記第2トピック普及スコア、及び、前記第3トピック普及スコアに基づいて、一群のオンライン学習講座から、前記講座学習教材を含むオンライン学習講座を選択する工程と、
前記コンピューティングシステムが、前記オンライン学習講座を、前記検索クエリに応じるものとして識別する検索クエリ結果を生成する工程と、
を更に有する付記15に記載の非一時的なコンピュータ読み取り可能な媒体。
【符号の説明】
【００９２】
１０２：ネットワーク
１０４：講座学習教材
１０６；システム
１０５：公表物
１０８：ユーザ
【図１】
2017021784.tif 000005
【図２】
2017021784.tif 000006
【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
2017021784.tif 000009
【図５】
2017021784.tif 000010
【図６】
2017021784.tif 000011
【図７】
2017021784.tif 000012