(57)【要約】【課題】ユーザは、そのユーザのモニタされた状態に適応した学習情報を提供される。【解決手段】これは、学習トピックに対するユーザの理解のモニタされた状態を表す第１データを記録することと、教育データベースに記憶されており通信ネットワーク（１０）を介してアクセス可能な教材（３５）のバッチを表す第２データを受け取ることと、ユーザに関連した当初の検索リクエストを受け取ることと、当初の検索リクエストを、第１データと第２データとの間の照合に応じて設定された適応検索リクエストにより置換することとを含む。適応検索リクエストは、バッチのうちの１つを参照するよう且つ当初の検索リクエストに対応するよう形成される。参照されたバッチは、それによって、適応検索リクエストを少なくとも提示したときにネットワークを介してユーザにダウンロードされ得る。【選択図】図１
2017116933.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに、該ユーザのモニタされた状態に適応した学習情報を提供する方法であって、
当該方法は、
少なくとも１つの学習トピックに対する前記ユーザの理解の少なくとも１つのモニタされた状態を表す第１データを少なくとも１つのモニタリングデータベースに記録することと、
少なくとも１つの教育データベースに記憶されており通信ネットワークを介してアクセス可能な教材の少なくとも２つのバッチを表す第２データを少なくとも１つのプロセッサにおいて受け取ることと、
前記ユーザに関連した、前記少なくとも１つの学習トピックに関係がある当初の検索リクエストを前記少なくとも１つのプロセッサにおいて受け取ることと、
前記少なくとも１つのプロセッサによって、前記当初の検索リクエストを、前記第１データと前記第２データとの間の照合に応じて設定された適応検索リクエストにより置換し、該適応検索リクエストは、前記バッチのうちの少なくとも１つを参照するよう且つ前記当初の検索リクエストに対応するよう形成され、それにより、前記少なくとも１つの参照されたバッチが、前記適応検索リクエストを少なくとも提示したときに前記ネットワークを介して前記ユーザにダウンロードされ得るようにすることと
を有する、ことを特徴とする方法。
【請求項２】
当該方法は、
少なくとも１つの環境条件を表す環境データを受け取り、該環境データは、前記当初の検索リクエストの少なくとも１つの条件に関連することと、
少なくとも１つの相関データベースに記憶されている、前記少なくとも１つの環境条件と前記ユーザの理解力との間の関係を表す第３データを用いて、前記当初の検索リクエストを前記適応検索リクエストにより置換することにおいて、前記環境データを考慮に入れることと
を有する、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
当該方法は、
前記当初の検索リクエストから前記少なくとも１つの学習トピックのうちの少なくとも１つを決定し、該決定された学習トピックに基づき前記第１データと前記第２データとを照合すること
を有する、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
当該方法は、
少なくとも１つの生理学的計測を表す生理学的データを受け取り、該生理学的データは、前記少なくとも１つの学習トピックについての前記ユーザによる教材の消費に関連することと、
少なくとも１つの第１知識導出データベースに記憶されている、前記生理学的データと前記ユーザの理解の少なくとも２つの期待される状態との間の関係を表す少なくとも第４データを用いて、前記第１データを決定することと
を有する、ことを特徴とする請求項１乃至３のうちいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
当該方法は、
少なくとも１つのオンライン検索行動を表すオンライン検索データを受け取り、該オンライン検索データは、前記少なくとも１つの学習トピックについての前記ユーザによる教材の消費に関連することと、
少なくとも１つの第２知識導出データベースに記憶されている、前記オンライン検索データと前記ユーザの理解の少なくとも２つの期待される状態との間の関係を表す少なくとも第５データを用いて、前記第１データを決定することと
を有する、ことを特徴とする請求項１乃至４のうちいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
当該方法は、
前記学習情報を送信するための利用可能なバンド幅を表す少なくとも１つのパラメータを受け取ることと、
前記当初の検索リクエストを前記適応検索リクエストにより置換することにおいて前記少なくとも１つのパラメータを考慮に入れることと
を有する、ことを特徴とする請求項１乃至５のうちいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記第２データは、教材の前記バッチに関するサイズ情報を含み、
当該方法は、
前記当初の検索リクエストを前記適応検索リクエストにより置換することにおいて前記サイズ情報を考慮に入れること
を有する、ことを特徴とする請求項１乃至６のうちいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
ユーザに、該ユーザのモニタされた状態に適応した学習情報を提供するコンピュータプログラムであって、
請求項１乃至７のうちいずれか一項に記載の方法のステップを実行するよう構成されたソフトウェアを有するコンピュータプログラム。
【請求項９】
ユーザに、該ユーザのモニタされた状態に適応した学習情報を提供するデバイスであって、
当該デバイスは、
少なくとも１つの学習トピックに対する前記ユーザの理解の少なくとも１つのモニタされた状態を表す第１データを少なくとも１つのモニタリングデータベースに記録するよう構成される少なくとも１つのレコーダと、
少なくとも１つの教育データベースに記憶されており通信ネットワークを介してアクセス可能な教材の少なくとも２つのバッチを表す第２データを受け取り、
前記ユーザに関連した、前記少なくとも１つの学習トピックに関係がある当初の検索リクエストを受け取り、
前記当初の検索リクエストを、前記第１データと前記第２データとの間の照合に応じて設定された適応検索リクエストにより置換し、該適応検索リクエストは、前記バッチのうちの少なくとも１つを参照するよう且つ前記当初の検索リクエストに対応するよう形成され、それにより、前記少なくとも１つの参照されたバッチが、前記適応検索リクエストを少なくとも提示したときに前記ネットワークを介して前記ユーザにダウンロードされ得るようにするよう構成される少なくとも１つのプロセッサと
を有する、ことを特徴とするデバイス。
【請求項１０】
前記プロセッサは、
少なくとも１つの環境条件を表す環境データを受け取り、該環境データは、前記当初の検索リクエストの少なくとも１つの条件に関連し、
少なくとも１つの相関データベースに記憶されている、前記少なくとも１つの環境条件と前記ユーザの理解力との間の関係を表す第３データを用いて、前記当初の検索リクエストを前記適応検索リクエストにより置換することにおいて、前記環境データを考慮に入れる
よう更に構成される、ことを特徴とする請求項９に記載のデバイス。
【請求項１１】
前記プロセッサは、
前記当初の検索リクエストから前記少なくとも１つの学習トピックのうちの少なくとも１つを決定し、該決定された学習トピックに基づき前記第１データと前記第２データとを照合する
よう更に構成される、ことを特徴とする請求項９又は１０に記載のデバイス。
【請求項１２】
前記プロセッサは、
少なくとも１つの生理学的計測を表す生理学的データを受け取り、該生理学的データは、前記少なくとも１つの学習トピックについての前記ユーザによる教材の消費に関連し、
少なくとも１つの第１知識導出データベースに記憶されている、前記生理学的データと前記ユーザの理解の少なくとも２つの期待される状態との間の関係を表す少なくとも第４データを用いて、前記第１データを決定する
よう更に構成される、ことを特徴とする請求項９乃至１１のうちいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項１３】
前記プロセッサは、
少なくとも１つのオンライン検索行動を表すオンライン検索データを受け取り、該オンライン検索データは、前記少なくとも１つの学習トピックについての前記ユーザによる教材の消費に関連し、
少なくとも１つの第２知識導出データベースに記憶されている、前記オンライン検索データと前記ユーザの理解の少なくとも２つの期待される状態との間の関係を表す少なくとも第５データを用いて、前記第１データを決定する
よう更に構成される、ことを特徴とする請求項９乃至１２のうちいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項１４】
前記プロセッサは、
前記学習情報を送信するための利用可能なバンド幅を表す少なくとも１つのパラメータを受け取り、
前記当初の検索リクエストを前記適応検索リクエストにより置換することにおいて前記少なくとも１つのパラメータを考慮に入れる
よう更に構成される、ことを特徴とする請求項９乃至１３のうちいずれか一項に記載のデバイス。
【請求項１５】
前記第２データは、教材の前記バッチに関するサイズ情報を含み、
前記プロセッサは、
前記当初の検索リクエストを前記適応検索リクエストにより置換することにおいて前記サイズ情報を考慮に入れる
よう更に構成される、ことを特徴とする請求項９乃至１４のうちいずれか一項に記載のデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モニタされたデータに基づく、ユーザに対する学習の自動適応の分野に関係がある。
【背景技術】
【０００２】
今日、多くの学生は、デジタル形式において、例えば、ビデオにおいて、自身の教材を受け取る。彼らは、その場合に、いつでも好きなときにその教材を使用することができる。そのような演習は、デジタル学習データへの個人化されたアクセスを通じて、教室内でさえ発展しつつある。
【０００３】
しかし、提供される教材を学生の具体的なニーズ及び能力に適したものとすることにおいて、課題が存在する。たいてい、実際には、そのような教材は、全てのユーザに同じであるか、あるいは、レベルの向上に対応する章立てにおいて配置される。後者の場合は、関連する理解の到達レベルに基づき、最も適切なデータを選択するユーザ動作を必要とする。
【０００４】
そのような従来のｅラーニング解決法は、比較的簡単な状況及び明確な進行にとって有効であることを証明しているとはいえ、それらは、利用可能な情報のボリュームが増大し、データのヒエラルキーがより複雑になる場合に、ユーザにとってより不便に、且つ、扱うことがより困難になる。ユーザは、その場合に、自身の現在の能力に対応する適切なソースを見つけることにおいてネットワーク上で時間及びエネルギを費やすことを余儀なくされ得る。
【０００５】
様々な解決法は、学生の能力に対して教材を自動的に選択するために提案されてきた。これに関連して利用される典型的な学習ツールは、収集された応答を以て適応された情報を目標とするように、質問のリストを提案することにある。
【０００６】
これは、しかし、ユーザによる関与を必要とする。関与は、変化が、関連するトピック又は学習進捗に関するものであろうとなかろうと起こるたびに、更新されなければならない。そのような労力は、時間及び注意において要求がきついだけでなく、退屈であるか、あるいは、最後には退屈になり得る。
【０００７】
他の開発されている解決法は、特に、バイオメトリックセンサによって、ユーザに関係があるパラメータを自動的にモニタし、結果として得られた入力を、適切な教材を選択することにおいて考慮に入れることに依る。
【０００８】
例えば、G.  Costaglia  et  al.によって著され、the  Proceeding  of  the  16th  International  Conference  on  Distributed  Multimedia  Systems  (DMS  2010)において発表された論文“A  Novel  Approach  for  Attention  Management  in  E-learning  Systems”（非特許文献１）では、個人化されたコンテンツを学生に提供するｅラーニングシステムが提案されている。それは、ビデオトラッキング（例えば、着席姿勢）及びユーザコンピュータで同時にアクティブなタスクに関する情報のキャプチャのような無侵襲的方法を介して、学生とシステムとの暗黙のインタラクションを検出し処理することに依る。注意のレベルが導出され、それから、モニタリング及び学習動作が然るべく提案される。
【０００９】
Ubion  Co.  Ltd.によって出願された韓国特許出願公開第２０１２−１１３５７３（Ａ）号（特許文献１）で記載されている他の解決法は、眠気、散漫性又は集中力低下のような、ユーザの学習傾向に関係があるヒントを与える脳波情報に基づき、カスタマイズされた学習コンテンツをユーザに提供することにある。
【００１０】
上記のようにバイオメトリック又は他のモニタされたフィードバックに依る技術は、簡単なｅラーニング状況では潜在的に有効であるが、利用可能な教材及びトピックの複雑さ及びボリュームの増大は、それらを適切でないものとする。
【００１１】
それらをなんとしても複数のトピック及び情報源に適応させることが試みられるならば、これは、複数の調整が必要であることから、時間にわたって積み重ねられたバンド幅の、及び連続するユーザ操作の有意な必要性を伴う。
【００１２】
実際に、ユーザは、自動的に選択されたデータの第１のダウンロードされた組をネットワークを通じて受け取る。これは、彼にとってみればいくらかの配慮を必要とする。その場合に、ユーザは、完全に不満足でないならば、一般的に、入手された情報により単に部分的に満足し、更なる又は代替の素材の何らかの追加の自動選択をトリガする。同じことは、ユーザが適切な教材を受け取るか、あるいは、それ以上探すことをあきらめるまで、繰り返される。
【００１３】
そのような操作は、繰り返されるダウンロードを犠牲にして起こり、過度のバンド幅資源を拘束する。また、それは、システムの友好性及び効率にとって不利となる。それらの解決法を、特に、対象とされるトピックに関する質問への回答と結び付けることさえ、そのトピックに関する豊富且つ複雑な教材の場合に、上記の問題を解決しない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１４】
【特許文献１】韓国特許出願公開第２０１２−１１３５７３（Ａ）号
【非特許文献】
【００１５】
【非特許文献１】G.  Costaglia  et  al.，“A  Novel  Approach  for  Attention  Management  in  E-learning  Systems”，the  Proceeding  of  the  16th  International  Conference  on  Distributed  Multimedia  Systems  (DMS  2010)
【発明の概要】
【００１６】
本開示の目的は、バンド幅要件における有意な制限を可能にしながら、ユーザに、そのユーザのモニタされた状態に適応した学習情報を提供する潜在的に有効な解決法を提供することによって、先行技術の欠点を解消することである。
【００１７】
本開示の対象は、特に、その最良の実施形態において、複数のトピックに関する豊富且つ複雑な教材の場合でさえ、ユーザ動作を有意に低減することを可能にすることができる解決法である。
【００１８】
これに関して、本開示は、ユーザに、該ユーザのモニタされた状態に適応した学習情報を提供する方法に関係がある。
【００１９】
本開示に従って、当該方法は、
少なくとも１つの学習トピックに対する前記ユーザの理解の少なくとも１つのモニタされた状態を表す第１データを少なくとも１つのモニタリングデータベースに記録することと、
少なくとも１つの教育データベースに記憶されており通信ネットワークを介してアクセス可能な教材の少なくとも２つのバッチを表す第２データを少なくとも１つのプロセッサにおいて受け取ることと、
前記ユーザに関連した、前記少なくとも１つの学習トピックに関係がある当初の検索リクエストを前記少なくとも１つのプロセッサにおいて受け取ることと、
前記少なくとも１つのプロセッサによって、前記当初の検索リクエストを、前記第１データと前記第２データとの間の照合に応じて設定された適応検索リクエストにより置換し、該適応検索リクエストは、前記バッチのうちの少なくとも１つを参照するよう且つ前記当初の検索リクエストに対応するよう形成され、それにより、前記少なくとも１つの参照されたバッチが、前記適応検索リクエストを少なくとも提示したときに前記ネットワークを介して前記ユーザにダウンロードされ得るようにすることと
を有する。
【００２０】
ユーザ検索に直接に作用することは、既存の解決法に対する有意な拡張可能性を提供する。すなわち、その場合に、特定のユーザ期待を利用可能な教材に適応させることが可能である。これは、教材のサイズ及び複雑さがどんなであろうと、且つ、その位置又は場合により散在している位置がどこであろうと適用することができる。
【００２１】
加えて、検索パラメータは、ユーザのリクエストと同時に、ユーザの理解の現在の状態を自動的に考慮に入れる。これに関して、特定の質問がユーザによって書き入れられる必要はなく、場合により退屈なステップを回避することが可能である。
【００２２】
ユーザ期待及び理解力へのその潜在的な近い適応の直接の結果は、バンド幅の低減を可能にする。実際に、最良の実施形態では、ユーザは、ダウンロードされたデータが満足であるまでリクエストを未定回数繰り返す必要があることに代えて、トピック及び理解度に関して、比較的率直な方法において関連学習情報を得ることができる。
【００２３】
当該方法は、望ましくは、前記適応検索リクエストを前記ネットワークと通じて送信すること及び／又は前記参照されたバッチの少なくとも部分を前記ネットワークを介して受け取ることを有する。
【００２４】
好適な実施モードにおいて、当該方法は、
少なくとも１つの環境条件を表す環境データを受け取り、該環境データは、前記当初の検索リクエストの少なくとも１つの条件に関連することと、
少なくとも１つの相関データベースに記憶されている、前記少なくとも１つの環境条件と前記ユーザの理解力との間の関係を表す第３データを用いて、前記当初の検索リクエストを前記適応検索リクエストにより置換することにおいて、前記環境データを考慮に入れることと
を有する。
【００２５】
有利な実施において、当該方法は、
前記当初の検索リクエストから前記少なくとも１つの学習トピックのうちの少なくとも１つを決定し、該決定された学習トピックに基づき前記第１データと前記第２データとを照合すること
を有する。
【００２６】
前記第１データを得る第１実行モードに従って、当該方法は、
少なくとも１つの生理学的計測を表す生理学的データを受け取り、該生理学的データは、前記少なくとも１つの学習トピックについての前記ユーザによる教材の消費に関連することと、
少なくとも１つの第１知識導出データベースに記憶されている、前記生理学的データと前記ユーザの理解の少なくとも２つの期待される状態との間の関係を表す少なくとも第４データを用いて、前記第１データを決定することと
を有する。
【００２７】
前記第１実行モードと有利に組み合わされる、前記第１データを得る第２実行モードに従って、当該方法は、
少なくとも１つのオンライン検索行動を表すオンライン検索データを受け取り、該オンライン検索データは、前記少なくとも１つの学習トピックについての前記ユーザによる教材の消費に関連することと、
少なくとも１つの第２知識導出データベースに記憶されている、前記オンライン検索データと前記ユーザの理解の少なくとも２つの期待される状態との間の関係を表す少なくとも第５データを用いて、前記第１データを決定することと
を有する。
【００２８】
有利なことに、当該方法は、
前記学習情報を送信するための利用可能なバンド幅を表す少なくとも１つのパラメータを受け取ることと、
前記当初の検索リクエストを前記適応検索リクエストにより置換することにおいて前記少なくとも１つのパラメータを考慮に入れることと
を有する。
【００２９】
特定の実施において、前記第２データは、教材の前記バッチに関するサイズ情報を含み、当該方法は、
前記当初の検索リクエストを前記適応検索リクエストにより置換することにおいて前記サイズ情報を考慮に入れること
を有する。
【００３０】
加えて、本開示は、ユーザに、該ユーザのモニタされた状態に適応した学習情報を提供するコンピュータプログラムであって、本開示に従う、学習情報を提供する方法のステップを実行するよう構成されたソフトウェアを有するコンピュータプログラムに関係がある。
【００３１】
本開示は、コンピュータによって読み出し可能であって、本開示に従う、学習情報を提供する方法を実行するよう前記コンピュータによって実行可能な命令のプログラムを実体的に具現する非一時的なプログラム記憶デバイスに更に関係がある。
【００３２】
そのような非一時的なプログラム記憶デバイスは、制限なしに、電子、磁気、光、電磁気、赤外線、若しくは半導体デバイス、又はそれらのあらゆる適切な組み合わせであることができる。当然ながら、次のものは、より具体的な例を提供するが、当業者によって容易に認識されるように、単に実例であって網羅的ではない列挙である：ポータブルコンピュータディスケット、ハードディスク、ＲＯＭ（read-only  memory；リードオンリーメモリ）、ＥＰＲＯＭ（Erasable  Programmable  ROM；消去可能なプログラム可能ＲＯＭ）又はフラッシュメモリ、ポータブルＣＤ−ＲＯＭ（Compact-Disc  ROM；コンパクトディスクＲＯＭ）。
【００３３】
本開示の他の対象は、ユーザに、該ユーザのモニタされた状態に適応した学習情報を提供するデバイスでる。
【００３４】
本開示に従って、当該デバイスは、
少なくとも１つの学習トピックに対する前記ユーザの理解の少なくとも１つのモニタされた状態を表す第１データを少なくとも１つのモニタリングデータベースに記録するよう構成される少なくとも１つのレコーダと、
少なくとも１つの教育データベースに記憶されており通信ネットワークを介してアクセス可能な教材の少なくとも２つのバッチを表す第２データを受け取り、
前記ユーザに関連した、前記少なくとも１つの学習トピックに関係がある当初の検索リクエストを受け取り、
前記当初の検索リクエストを、前記第１データと前記第２データとの間の照合に応じて設定された適応検索リクエストにより置換し、該適応検索リクエストは、前記バッチのうちの少なくとも１つを参照するよう且つ前記当初の検索リクエストに対応するよう形成され、それにより、前記少なくとも１つの参照されたバッチが、前記適応検索リクエストを少なくとも提示したときに前記ネットワークを介して前記ユーザにダウンロードされ得るようにするよう構成される少なくとも１つのプロセッサと
を有する。
【００３５】
当該デバイスは、望ましくは、
前記適応検索リクエストを前記ネットワークを通じて送信するよう構成されるネットワーク送信器であり、前記プロセッサが、前記ネットワークを通じた該ネットワーク送信器による前記適応検索リクエストの送信を制御するよう更に構成される、前記ネットワーク送信器、及び
前記参照されたバッチの少なくとも部分を受信するよう構成されるネットワーク受信器（前記ネットワーク送信器と同じコンポーネントに対応することができる。）
のうちの少なくとも１つを有する。
【００３６】
望ましくは、前記プロセッサは、
少なくとも１つの環境条件を表す環境データを受け取り、該環境データは、前記当初の検索リクエストの少なくとも１つの条件に関連し、
少なくとも１つの相関データベースに記憶されている、前記少なくとも１つの環境条件と前記ユーザの理解力との間の関係を表す第３データを用いて、前記当初の検索リクエストを前記適応検索リクエストにより置換することにおいて、前記環境データを考慮に入れる
よう更に構成される。
【００３７】
有利な実施形態において、前記プロセッサは、
前記当初の検索リクエストから前記少なくとも１つの学習トピックのうちの少なくとも１つを決定し、該決定された学習トピックに基づき前記第１データと前記第２データとを照合する
よう更に構成される。
【００３８】
前記第１データを得る第１実施モードに従って、前記プロセッサは、
少なくとも１つの生理学的計測を表す生理学的データを受け取り、該生理学的データは、前記少なくとも１つの学習トピックについての前記ユーザによる教材の消費に関連し、
少なくとも１つの第１知識導出データベースに記憶されている、前記生理学的データと前記ユーザの理解の少なくとも２つの期待される状態との間の関係を表す少なくとも第４データを用いて、前記第１データを決定する
よう更に構成される。
【００３９】
前記第１の実施モードと有利に組み合わされる、前記第１データを得る第２実施モードに従って、前記プロセッサは、
少なくとも１つのオンライン検索行動を表すオンライン検索データを受け取り、該オンライン検索データは、前記少なくとも１つの学習トピックについての前記ユーザによる教材の消費に関連し、
少なくとも１つの第２知識導出データベースに記憶されている、前記オンライン検索データと前記ユーザの理解の少なくとも２つの期待される状態との間の関係を表す少なくとも第５データを用いて、前記第１データを決定する
よう更に構成される。
【００４０】
有利なことに、前記プロセッサは、
前記学習情報を送信するための利用可能なバンド幅を表す少なくとも１つのパラメータを受け取り、
前記当初の検索リクエストを前記適応検索リクエストにより置換することにおいて前記少なくとも１つのパラメータを考慮に入れる
よう更に構成される。
【００４１】
特定の実施形態において、前記第２データは、教材の前記バッチに関するサイズ情報を含み、前記プロセッサは、
前記当初の検索リクエストを前記適応検索リクエストにより置換することにおいて前記サイズ情報を考慮に入れる
よう更に構成される。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
特定の、非制限的な、実例となる実施形態の以下の説明を読むことで、本開示はより良く理解され、他の具体的な特徴及び利点は明らかになるだろう。説明は、添付の図面を参照する。
【図１】適応された学習情報をユーザに提供する本開示に従うデバイスを有する学習システム及びユーザによるその実行を概略的に表すブロック図である。
【図２】所与のトピックに関するユーザの現在の理解を評価することにおいて図１のデバイスによって実行されるステップを示すフローチャートである。
【図３】当初の検索リクエストを適応検索リクエストにより置換することにおいて図１のデバイスによって実行されるステップを示すフローチャートである。
【図４】図１で表されるデバイスを有する特定のプロセッシング装置を図式的に示す。
【図５】図１のシステムの特定の実施形態によって実行される本開示に従う方法のステップを示すフローチャートである。
【図６】図５の方法を実行することにおいて使用される教材及び関連するインジケータを概略的に表す。
【図７】ユーザのモニタされた情報及び理解の状態の間の相関を評価することにおいて実行される図５の方法の部分を詳述するフローチャートである。
【図８】現在の学習資源及びユーザの理解の現在の状態を評価することにおいて実行される図５の方法の部分を詳述するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
本開示は、図１で表されるような、ユーザ１に学習情報を提供するシステムの特定の機能実施形態を参照して、記載される。
【００４４】
そのシステムは、通信ネットワーク１０を通じた情報検索を進めることをユーザ１に可能にするよう構成される検索デバイス２と、ユーザ１に消費のために教材３５を提供するよう構成される学習デバイス３とを有する。
【００４５】
語「構成される（configured）」は、本開示においては、ハードウェア又はソフトウェア（ファームウェアを含む。）を通じて達成されようとも、最初の構成、後の適応若しくは補足、又はそのようなもののあらゆる組み合わせを広く含むものとして使用される。
【００４６】
表されている実施形態では、デバイス２及び３は別々なものとして示されているが、それらは、夫々相異なる装置において担持されるか、あるいは、代替的に、唯一の装置において一体化されるかのいずれか一方であることができる。例えば、デバイス２は、スマートフォン、スマートウォッチ又はタブレットのような、検索機能を備えたインターネットブラウザを実行する能力を持ったウェアラブル装置であり、一方、デバイス３は、ＴＶセットのようなビデオデバイス、又はポータブルメディア若しくはオーディオプレイヤーである。他の例では、デバイス２及び３は両方とも、唯一のタブレットにおいて又はラップトップにおいて具現される。
【００４７】
また、検索デバイス２は、記載されている機能を実行するよう設計、構成及び／又は適応された如何なる物理形態もとり、記載されている効果又は結果を生じさせることができる。いくつかの実施において、それは、同じマシンにおいて又は異なった、場合により遠隔にある、マシンにおいてグループ化されようとも、装置の組又は装置の物理的部分として具現される。
【００４８】
また、記載されている機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はそれらのあらゆる混合形態において実装され得る。それらは、望ましくは、デバイス２の少なくとも１つのプロセッサ内で具現される。
【００４９】
プロセッサは、例えば、コンピュータ、マイクロプロセッサ、集積回路、又はプログラム可能論理デバイスを含むプロセッシングデバイス全般をここでは言う。加えて、それは、プロセッサによって実行される命令によって実装されてよく、そのような命令（及び／又は実施によって生成されるデータ値）は、例えば、集積回路、ソフトウェアキャリア又は、例えば、ハードディスク、コンパクトディスク（“ＣＤ”）、光ディスク（例えば、しばしばデジタルバーサタイル／ビデオディスク（digital  versatile/video  disc）と呼ばれるＤVＤ）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory；ランダムアクセスメモリ）若しくはＲＯＭ（Read-Only  Memory）のような他の記憶デバイスのようなプロセッサ可読媒体に記憶されてよい。命令は、プロセッサ可読媒体において実体的に具現されるアプリケーションプログラムを形成してよい。プロセッサは、例えば、プロセスを実行するよう構成されるデバイス及びプロセスを実行する命令を有するプロセッサ可読媒体（例えば、記憶デバイス）を含むデバイスの両方として見なされてよい。更には、プロセッサ可読媒体は、命令に加えて又はそれに代えて、実施によって生成されるデータ値を記憶してよい。
【００５０】
ネットワーク１０は、有利なことに、検索エンジンを通じてインターネット資源へのアクセスを提供するワイドエリアネットワークである。他の実施では、それは、例えば、企業に又は教育団体に専用のネットワークのような、ローカルネットワークに存する。更なる他の実施形態では、ネットワーク１０はパーソナルエリアネットワークであり、ユーザ１は、望ましくは、いくつかのローカルデータソースの間で分配された教材の大規模な集合へのアクセスを有する。
【００５１】
デバイス２及び３は、無線及び／又は有線通信モードを介してネットワーク１０へ接続される。例えば、それらは、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）（Wireless  Fidelity）、ＵＭＴＳ（Universal  Mobile  Telecommunications  System）、ＬＴＥ（Long-Term  Evolution）、ケーブル又は赤外線通信を介してネットワーク１０へ接続される。
【００５２】
図１のシステムは、環境検出器１１及び生理学的センサ１２を更に有する。環境検出器１１は、単独で又は何らかの組み合わせにおいて時間、温度、位置、周囲雑音、照明、湿度、最近の活動（例えば、歩行、起立、食事）、パーソナル・アジェンダ（personal  agenda）条件、周囲にいる人の数、などを含む、ユーザ１の近傍における又はユーザ１に関係がある１種類又は数種類の環境データを捕捉するために使用される。検出器１１は、測定された情報の特定の種類に夫々適している。
【００５３】
生理学的センサ１２は、ユーザ１に関する生理学的データを捕捉することが可能である。そのようなセンサ１２は、ユーザ１と接触することができ、人の頭皮に取り付けられたＥＥＧ（electroencephalography；脳波記録）センサを含み、例えば、消費市場で入手可能なブレイン・コンピュータ・インターフェイスに依存してよい。それらは、更には、又は代わりに、ＥＭＧ（electromyography；筋電図検査）、ＥＫＧ（electrocardiography；心電図記録）、及び／又はＧＳＲ（galvanic  skin  response；電気皮膚反応）装置を含むことができる。
【００５４】
他の実施では、センサ１２は、ユーザ１と直接には接触せず、例えば、瞳孔の直径の変化を確かめる十分な機能を用いてユーザの瞳孔をモニタする画像センサを含むことができる。他の可能な実施は、ユーザの姿勢をモニタするビデオカメラを含む。遠隔デバイス及び接触デバイスは両方とも、センサ１２において一緒に使用されることもできる。
【００５５】
有利な実施形態において、ウェラブルデバイスは、一緒にされた環境検出器１１及び生理学的センサ１２の少なくともいくつかの組み合わせを含む。
【００５６】
教材３５は、例えば、講義のビデオ、教習テキスト、音響記録若しくは他のオーディオ、ビデオ及び／又はオーディオ／ビジュアル素材を有する。
【００５７】
ユーザ１は、所望のトピックに関する学習情報を得るために、検索デバイス２を通じて当初の検索リクエスト１３を提示する。
【００５８】
以下で詳述される実施に基づき、その当初リクエスト１３は、複数の入力から得られるパラメータを以て、検索デバイス２によって処理される。入力には、環境検出器１１及び生理学的センサ１２によって提供された以前のモニタリングデータ、特に、以前の検索のコンテンツのような、デバイス２に関連した以前のユーザの行動、及びネットワーク１０を介して入手できる教材に関する情報が含まれる。当初リクエスト１３も、それらの入力の部分である。
【００５９】
利用されるデータは、特に、ローカルデータベース２７において入手できる。ローカルデータベース２７は、例えば、ＲＡＭ又はＥＥＰＲＯＭ（Electrically-Erasable  Programmable  ROM；電気的消去可能なプログラム可能ＲＯＭ）の能力に基づき、望ましくは動的メモリ資源としてデバイス２に記憶され得る。ローカルデータベース２７は、代替的に、外付けメモリ、例えば、フラッシュメモリ又はＳＳＤ（Solid-State  Disc；固体状態ディスク）に記憶され得る。記憶は、内部及び外部の資源を組み合わせることもできる。
【００６０】
当初リクエスト１３の処理に基づき、検索デバイス２は適応検索リクエスト１４を出力する。適応検索リクエスト１４は、教材３５の中から適切なアイテムを得るようネットワーク１０を介して検索エンジンに提示される。それらのアイテムは、学習デバイス３にダウンロードされる。学習デバイス３は、上述されたように、検索デバイス２に対応してよい。
【００６１】
望ましくは、中間のステップにおいて、関連すると特定された教材３５へのリンクのみがユーザ１に送られる。これは、指示された教材３５自体のダウンロードを求める前に、入手された情報を考慮しながら新たな検索を起動する機会をユーザに残す。
【００６２】
もっと正確に言えば、検索デバイス２は、ユーザ１とのインタラクションのためのユーザインターフェイス２２、ネットワーク通信のためのユニット２３、並びに環境検出器１１及び生理学的センサ１２を含む検出器との通信のためのユニット２４と協働する、ＣＰＵ（Computer  Processing  Unit；中央演算処理装置）のような１つ以上のプロセッサ２１を有する。そのような検出器は、当該技術でよく知られており、これ以上は記載されない。例えば、通信ユニット２３及び２４は無線通信のために利用され、それらの夫々は、符号化／復号化部分、モデム及びアンテナを含む。
【００６３】
プロセッサ２１によって利用されるデータ、特に、環境検出器１１及び生理学的センサ１２から得られたデータは、表されている実施ではプロセッサ２１に対応する１つ又は複数のレコーダによって、ローカルデータベース２７に記録される。代替の実施形態では、プロセッサ２１とは別の１つ又は複数のレコーダが利用される。
【００６４】
レコーダは、特に、専用の装置、装置における１つ若しくは複数の専用のコンポーネント又は、例えばプロセッサのような、データ記憶のために適応された多機能装置若しくはコンポーネントを含む、データを記憶空間に記録することをつかさどるデバイスをここでは一般的に指す。検索デバイス２は、検索結果を処理することをつかさどる検索ユニット２５と、ユーザの理解のレベルを評価することをつかさどる理解評価ユニット２６とを更に有する。ユニット２５及び２６はプロセッサ２１の部分であることができるが、プロセッサ２１によって実行される命令の組を記憶するために設けられるＲＯＭのようなメモリユニットにおいて存在することもできる。
【００６５】
学習デバイス３は、学習ユニット３１に加えて、ユーザインターフェイス３２及びネットワーク通信のためのユニット３３を有する。学習ユニット３１は、例えば、ビデオ及び／又はオーディオ再生エンティティを含むことができる。
【００６６】
デバイス２及び３が唯一の装置においてまとめられる実施に関して、プロセッサ２１は、有利なことに、学習ユニット３１と協働して利用され、一方、ユーザインターフェイス２２及び３２は、望ましくは結合され、ネットワーク通信ユニット２３及び３３についても同様である。
【００６７】
図２で示されるように、理解評価ユニット２６に関して検索デバイス２によって実行される動作は、次の通りである：
−  ステップ４１で、ユーザ１が識別される。これは、例えば、接続識別子を通じて、行われてよい；
−  ステップ４２で、学習トピック１５が識別される。これは、ユーザ１によって現在消費されている教材に関して学習デバイス３から若しくはその検出器から情報を得ることによって、及び／又はユーザ１によって入力された検索データを解析することによって、特に、ユーザ１による明示的言及を通じて、達成され得る；
−  ステップ４３で、データベース２７に以前に記録された理解力データ１６が取り出されて、ユーザ１による以前の理解度を得ることを可能にする；
−  ステップ４４で、環境データ１１０、生理学的データ１２０及び／又はオンライン行動データ１７に由来する入力が解析される；
−  ステップ４５で、ステップ４４の入力を通じてモニタされた理解１６０の現在のレベルが評価される。
【００６８】
オンライン行動データ１７は、ユーザの理解の現在のレベルに関係するフィードバックを提供することができるデバイスに対する、特に検索デバイス２に対するユーザ１の１種類又は数種類の行動に対応する。
【００６９】
例えば、それらは、基本素材の要望を示すことができる、ユーザによって入力された検索パラメータにおけるテキスト（例えば、“基本（basic）”、“やさしい（easy）”、“猿でも分かる（for  dummies）”など）から引き起こされ得る。他の例では、オンライン行動データ１７は、ユーザ１が考えられている題材を理解することが困難であることを示す、同様の素材についての検索の繰り返し率から計算される。そのような行動データのいくつかのタイプは、有利なことに組み合わされる。
【００７０】
望ましくは、理解評価ユニット２６に関して実行されるステップは、考えられているステップに応じて様々な頻度で時間にわたって繰り返し実行される。例えば、理解評価は、識別された学習トピックについてデバイス２で活動する場合にのみ行われ、その場合に、生理学的データ及び環境データは５乃至１５秒ごとに生成され、ユーザが検索を進める限りオンライン行動はモニタされ、現在の理解の評価は５秒ごとに計算される。
【００７１】
ステップ４４の入力解析及びステップ４５の理解評価のために開発された技術は、有利なことに、標的評価の後に専門家によって導出された値を含むルックアップテーブルに、例えば、学生の代表的コーパス（representative  corpus）に依ることにおいて存在する。それらはまた、有利なことに、訓練期間の間に得られたデータに依存する。訓練期間の間に、ユーザは、自身の理解に関係がある質問への明示的な応答を提供し、それらの応答は、情報モニタリングと関連付けられる。
【００７２】
理解評価ユニット２６に関して得られた出力はそれ自体、望ましくは、時間にわたってルックアップテーブルを充実させ、更新し及び／又は精緻化するために利用される。
【００７３】
図３に示されるように、検索ユニット２５に関して検索デバイス２によって実行される動作は、次の通りである：
−  ステップ５１で、ユーザ１が識別される。これは、例えば、接続識別子を通じて、行われてよい；
−  ステップ５２で、ユーザ１によって入力された当初の検索リクエスト１３が解析される。リクエスト１３は、テキスト又は記録されたオーディオの形をとることができる；
−  ステップ５３で、ユーザ１によって選択されたトピック１５が識別される。これは、有利なことに、検索リクエスト１３から行われるが、そのステップ５３は、代替的に、検索の全体の組について上流で行われていてもよい；
−  ステップ５４で、適切な学習データがユーザ１及びトピック１５に関して選択される。その選択は、トピック１５についてのユーザ１の理解の現在のレベルに対応する理解力データ１６、リクエストの時点で環境検出器１１から得られている環境データ１１０、ネットワーク１０を通じて現在入手できる学習アイテムに関する教材インジケータ３６、及び有利なことに、ネットワーク１０の能力を考慮に入れることを可能にするバンド幅係数１００を含む複数の入力に基づく；
−  ステップ５５で、検索リクエストは、適応検索リクエスト１４になるように適応される。
【００７４】
それによって生成された適応検索リクエスト１４は、望ましくは、ネットワーク１０を通じて送信される前に、ユーザ１に提示され、それにより、リクエストは、必要に応じてユーザ１によって承認又は変更され得る。
【００７５】
当初の検索リクエスト１３に対して実行される適応は、有利なことに、項目の追加にあり、拡張された検索をもたらす。なお、それは、ユーザ１によって入力されたいくつかの項目を置換することにおいて存することもできる。
【００７６】
例となる使用ケースにおいて、２人の学生は、教師が特定の題目を記載しているときに、ビデオ講義を見ている。第１の学生は題目をよく理解し、一方、第２の学生は混乱している。次いで、２人の学生が題目に関して更なるウェブ検索を行う場合に、彼らの検索語は、彼らによる題目の理解を記述するキーワードを用いて拡張され、それにより、第１の学生は、より進んだ教材を受け取り、一方、第２の学生は、基本的な説明により焦点を当てた教材を受け取る。
【００７７】
図４で見られる特定の装置６は、上述された検索デバイス２を具現している。それは、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ラップトップ、タブレット又はスマートフォンに対応する。それは、クロック信号を更に運ぶ、アドレス及びデータのバス６５によって互いに接続された次の要素を有する：
−  マイクロプロセッサ６１（又はＣＰＵ）；
−  ＲＯＭタイプの不揮発性メモリ６６；
−  ＲＡＭ６７；
−  例えば、キーボード、マウス、ジョイスティック、ウェブカメラのような１つ又は複数のＩ／Ｏ（Input/Output；入出力）デバイス６４。例えば、音声認識のようなコマンドの投入のための他のモードも可能である；
−  電源６８；及び
−  無線周波数、セルネットワーク又はケーブル通信ユニットのようなネットワークユニット６９。
【００７８】
変形例に従って、電源６８は、装置６の外部にある。
【００７９】
メモリ６６及び６７の説明において使用される語「レジスタ（register）」は、それらのメモリの夫々において、低容量（数バイナリデータ）及び大容量（プログラム全体又は計算された若しくは表示されるべきデータを表す情報の全部若しくは部分を記憶することを可能にする。）をカバーすることができる如何なるサイズのメモリ区間も指定することが知られる。
【００８０】
電源を入れられる場合に、マイクロプロセッサ６１は、ＲＯＭ６６のレジスタ６６０に含まれているプログラムの命令をロードし実行する。
【００８１】
ランダムアクセスメモリ６７は、特に：
−  レジスタ６７１において、ユーザ１に関するデータ；
−  レジスタ６７２において、トピック１５に関するデータ；
−  レジスタ６７３において、理解力データ１６；
−  レジスタ６７４において、環境データ１１０、生理学的データ１２０及び／又はオンライン行動データ１７のようなモニタされたデータ；
−  レジスタ６７５において、検索リクエスト；
−  レジスタ６７６において、ユーザの理解のレベルを評価し且つ検索リクエストを適応させるために特に利用されるルックアップテーブル
を有する。
【００８２】
変形例に従って、理解評価及び／又は検索リクエスト適応のためのプログラムは、ＲＡＭ６７において記憶される。これは、特に、関連する機能が装置６にそもそも埋め込まれていない場合に、更なる柔軟性を可能にする。
【００８３】
更なる詳細は、より具体的な実施形態の提示とともに以下で与えられる。
【００８４】
これに関して、環境検出器１１及び生理学的センサ１２は、環境モニタリングデータ（ＥＭＤ；Environmental  Monitoring  Data）及び認識モニタリングデータ（ＣＭＤ；Cognition  Monitoring  Data）を夫々捕捉するために使用される。
【００８５】
図１のローカルデータベース２７は：
−  ユーザによる理解の現在のレベルの値を、検索パラメータを拡張するために使用され得るテキストに関連付ける追加検索パラメータ（ＡＳＰ；Additional  Search  Parameter(s)）のデータベース；
−  ＬＥＡＰＣＩ（Likely  Effect  of  A  Priori  Cognitive  Influence；先験的認識作用の影響可能性）と呼ばれる、認識機能に対する環境因子の先験的な影響に関する値を記憶するデータベース；
−  教材の様々な部分に関連する考えられているトピック（例えば、トピックは、ビデオ内の特定の時点で論じられている。）を記憶する、教材トピック（ＭＴ；Material-Topic）データのデータベース；
−  考えられているユーザによって学ばれているトピック及びそのトピックを学ぶ間のユーザの理解を記憶する、トピック理解（ＴＵ；Topic  Understanding）データのデータベース；
−  ユーザによる理解の現在の状態を決定するアルゴリズムにおいて使用される様々なコンポーネントに重み付けを与えるメトリクスを記憶する、重み係数（ＷＦ；Weighting  Factor(s)）を含むデータベース；
−  ＥＭＤデータを記憶するＥＭＤデータベース；
−  デバイスに対するユーザの行動を表し且つオンライン行動データ１７を含む認識インジケータ（ＣＩ；Cognitive  Indicator(s)）とともにＣＭＤデータを記憶する、認識データ（ＣＤ；Cognition  Data）のデータベース
を含む。
【００８６】
検索ユニット２５及び理解評価ユニット２６に関連したアルゴリズムの組は：
−  所与のトピックに関するユーザのＴＵ、現在の対応するＬＥＡＰＣＩ及び重み係数に依存して、ユーザによる理解の現在のありそうなレベル（ＣＬＬＣ；Current  Likely  Level  of  Comprehension）を計算するアルゴリズム；
−  ＬＥＡＰＣＩパラメータを決定するアルゴリズム；
−  教材においてカバーされているトピックをＥＭＤデータ（特に、時間）から導出するアルゴリズム；
−  ＣＭＤデータから入力としてＴＵデータを決定するアルゴリズム
を含む。
【００８７】
それらのより具体的な実施形態により実行されるプロセスは、これより、図５、７及び８のフローチャートに関して記載される。メインプロセス（図５）は、ユーザの理解状態を評価する上流段階７と、ユーザによる検索リクエストを自動的に適応させる下流段階８とを有する。
【００８８】
上流段階７は、実際には、望ましくは、検索動作の間及びその後を含む時間にわたって繰り返される。語「上流（upstream）」及び「下流（downstream）」は、従って、ここでは単に、所与の時点でのユーザによる特定の検索操作を指す。すなわち、検索段階８は、後の完了及び／又は更新された理解評価動作に対してそれ自体上流である。
【００８９】
理解評価段階７において、図７及び８に関して以下で詳述されるように、ＬＥＡＰＣＩパラメータはステップ７１で決定され、ＴＵデータは図５のステップ７２で決定される。
【００９０】
時間にわたってＬＥＡＰＣＩ状態を導出することにおいて（図７）：
−  ＥＭＤは、ステップ７１１で環境検出器１１から収集され、ステップ７１２でタイムスタンプを付され、ステップ７１３でＥＭＤデータベースに記憶される；
−  ＣＩ及びＣＭＤデータは、ステップ７１４で、検索デバイス２及び／又は学習デバイス３から、並びに生理学的センサ１２から夫々モニタされ、ステップ７１５でタイムスタンプを付され、ステップ７１６でＣＤデータベースに記憶される；
−  ＥＭＤは、ステップ７１７でＣＩと、そして、ステップ７１８でＣＭＤデータと比較される。これは、望ましくは一緒に行われる；
−  ステップ７１７及び７１８の比較から得られたＥＭＤ、ＣＩ及びＣＭＤの間の相関は、環境イベント（時間、活動、など）並びにＣＩ及び／又はＣＭＤデータに関連する対応する効果を含め、ステップ７１９でＬＥＡＰＣＩデータベースに記憶される。
【００９１】
ＥＭＤ、ＣＩ及びＣＭＤの間の比較の例は、季節、月、日、時間のような様々な時間インクリメントを使用することと、パターンについてＣＩ及びＣＭＤを評価することとを含む。相関は、例えば、ユーザが朝と比べて夕方に情報を理解することがより困難となる傾向があることを表してよい。
【００９２】
他の例は、ＣＩ及びＣＭＤを、食事、運動、雑音、特定の人々の存在、などのようなイベントと比較することを含む。相関は、例えば、ユーザが、食事をした後の所与の期間の間情報を理解することがより困難になること、又は運動後により容易に理解を見出すこと、などを表してよい。
【００９３】
ＥＭＤ、ＣＩ及びＣＭＤの間の相関の代表的な、実例となる状況は、次の通りである：
−  ユーザが疲れている場合、ストレスを感じている場合、及び午後１１時以降に、ユーザのリクエストは、基本的にゼネラリスト（generalist）サイト、低レベルの公開又は標準的な教育サイトを標的とする。それにより、そのような状況での理解のレベルの低下が引き起こされる；
−  季節性のくしゃみは、理解のレベルの低下に関連して、カレンダー条件と結合されたセンサを通じて検出される；
−  理解のレベルの上昇に関連して、天候制約は有効であり、アジェンダ（agenda）は自由である。
【００９４】
有利なことに、ユーザは、いくつかの相関パラメータを直接に入力及び／又は変更することを可能にされる。例えば、ユーザは、自身の集中力に対する以前のスポーツ実行の肯定的又は否定的効果を記録することができる。
【００９５】
トピック理解ＴＵを導出することにおいて（図８）：
−  ユーザが教材を消費する、例えば、教育ビデオを見る間、現在時間がステップ７１２で設定される；
−  ウェラブルデバイスに取り付けられたセンサ（センサは環境検出器１１の部分であってよい。）は、ステップ７２２で、教材、もっと正確に言えば、現在消費されている教材の部分（例えば、見られているビデオの及び／又は聴かれているオーディオのセクション）を評価する。それらのデバイスは、例えば、基準オーディオ又はビデオ信号（例えば、セクションの開始）から経過した時間を追跡することを可能にするマイクロホン、画像センサ及び／又はタイマを含むことができる；
−  ＭＴデータベースは、次いで、ステップ７２３でクエリされる。検知されたデータは、そのＭＴデータベースからの情報と比較され、関連するトピックが確かめられ、ステップ７２４でタイムスタンプを付される；
−  トピック評価と並行して、ＣＭＤデータが、ステップ７２５で、生理学的センサ１２から収集される；
−  ユーザのＴＵが、理解の現在のありそうなレベルとして、ステップ７２６でＣＭＤから導出され、ステップ７２７でタイムスタンプを付される；
−  タイムスタンプを付された評価されたＴＵ及び進行中のトピックの両方が、ステップ７２８でＴＵデータベースに記憶される。
【００９６】
ステップ７２６でのユーザによる理解のレベルは、特に、注意の程度及び満足又はフラストレーションのサインに関して、様々な収集された測定から導出され得る。実例として、フラストレーションの目に見えるサインと組み合わされる持続的な注意は、ユーザが理解しようと試みたが不成功に終わることを示す。
【００９７】
注意及び感情に関係がある関連技術は、当業者に知られており、例えば、Liu  and  al.，“Recognizing  the  Degree  of  Human  Attention  Using  EEG  Signals  from  Mobile  Sensors”，Sensors  2013，13  (ISSN  1424-8220)及びGogia  and  Liu，“Motion  Magnification  of  Facial  Micro-expressions”，MIT，2014年12月8日（http://runpeng.mit.edu/projects/microexpression.pdf）において夫々開示されている。
【００９８】
検索段階８で（図５）：
−  検索パラメータ（ＳＰ；Search  Parameter(s)）は、通常は、検索デバイス２で実行されるインターネット検索のフレームにおいて、ユーザ検索リクエストに基づき、ステップ８１で得られる；
−  関連するトピックは、ステップ８２で確かめられる。これは、一致を評価するために、有利なことに、検索クエリとＴＵデータベースの内容との間の比較を進めることによって行われる。比較は、特に、検索リクエストにおいて与えられる語を使用することによって、シソーラス（thesaurus）を使用することによって、及び／又は語彙若しくは語義比較を実行することによって、キーワードに基づくことができる。比較が一致をもたらさない場合には、検索は、入力されたものとして実行され、本プロセスは停止する。一致するトピックは、関連するトピックであるよう設定される；
−  トピックは、対応するユーザのＴＵを見つけるために、ステップ８３でＴＵデータベースにクエリするために使用される；
−  ユーザのＬＥＡＰＣＩは、ＬＥＡＰＣＩデータベースにクエリすることによって、現在のＥＭＤからステップ８４で確かめられる；
−  重み係数（ＷＦ）は、ＷＦデータベースにクエリすることによって、ステップ８５で見つけられる。いくつかの実施形態において、ＷＦは、夫々の特定のユーザに個人化され得、システムは、そのユーザのニーズ及び能力に潜在的に合わせられる。ＷＦは、その場合に、ユーザ自身によって手動で入力されるか、あるいは、特に、時間にわたる返された検索結果に対するユーザの反応及び彼らの次の動作（例えば、更に進んだ又は進んでない教材の検索）をモニタすることによって、以前の実行の解析を介して導出され得る；
−  ユーザによる理解の現在のありそうなレベル（ＣＬＬＣ）は、評価されたＴＵ、ＬＥＡＰＣＩ及びＷＦからステップ８６で導出される。そのために利用されるいくつかの有利な数式は、ＴＵ及びＬＥＡＰＣＩデータとＷＦ係数との線形結合、ＷＦ係数により重み付けされたＴＵ及びＬＥＡＰＣＩデータの積、並びにＷＦ係数と結合されたＴＵ値及びＬＥＡＰＣＩ値の計算、更には、ＴＵ値及びＬＥＡＰＣＩ値のうちの大きい方の選択を含む；
−  追加の検索パラメータ（ＡＳＰ）は、完全検索パラメータ（ＦＳＰ；Full  Search  Parameter）を形成するように、ステップ８７で導出される。ＦＳＰは、ユーザによって入力された当初の検索パラメータへのＡＰＩの付加から得られる。ＡＳＰは、ユーザが理解することができるだろう能力に適合するテキストの組を決定することにおいて、ＡＳＰデータベースにクエリすることによってユーザのＣＬＬＣから得られ、ＡＳＰとして利用され得る。
【００９９】
検索段階８が成し遂げられると、検索は、望ましくはユーザのバリデーションを前提として、ＦＳＰを用いてステップ８８で実行される。検索は、このようにして、提供される教材のユーザによる理解の現在の見込みに合わせられ得る。
【０１００】
望ましくは、ＡＳＰの決定は、ネットワークバンド幅係数を明示的に考慮に入れる。これに関して、図６で示されるように、インジケータ３６は、利用可能な教材３５に関して検索デバイス２によって得られる（ステップ８２で行われ得る。）。それらのインジケータ３６は、関連するトピックに関する情報だけでなく、関連教材３５のバッチに関連するインデックス、難易度及びビットサイズに関する情報も含む。
【０１０１】
語「バッチ（batch）」は、学習予想において一緒に使用される一貫したデータの組として本開示で使用される。それらのデータは、ダウンロードされる前に同じ場所にある必要はなく、代わりに様々な場所に散在することさえできる。それらは更に、学習ビデオ若しくはオーディオ記録、ゲーム又は他のオーディオ、ビデオ若しくはオーディオ／ビジュアルコンテンツのような、教育エンティティの部分にのみ関係があることができる。代替的に、バッチ又はそれらのいくつかは夫々が、一カ所において集中され、且つ／あるいは、完全なダウンロードを必要とするエンティティを形成することができる。
【０１０２】
ＡＳＰを導出することにおいて、検索デバイス２は、有利なことに、インジケータを考慮に入れる。特に、所与のトピックについて、難易度だけでなくサイズも、適切なバッチを決定する際に入力として処理される。例えば、いくつかの利用可能なバッチに対応する所与の難易度について、最小サイズを有するバッチが選択される。その場合に、以前にダウンロードされたバッチに関する情報がローカルで保持されることが好ましく、それにより、同じトピック及びレベルに関連する次のリクエストがあったときに、より大きいビットサイズを場合により有する他のバッチ（先と同じく、有利なことに、その次の時点で入手できる残りのバッチの中で最小のサイズを有するもの）が選択される。
【０１０３】
バッチのサイズは、適切なバッチ、それによってＡＳＰを決定することにおいて、重みパラメータとしても使用され得る。例えば、バッチはユーザによる理解のレベルに対応するが、より低いレベルを有する他のバッチは、その有意により小さいサイズにより、選択されてよい。レベルの細かさが十分に細かい場合には、これは、この段階でのバンド幅要件を低減しながら、ユーザの理解及び進捗をとにかく満足しているに違いない。
【０１０４】
特定の実施形態において、バンド幅係数１００はまた、検索デバイス２に利用可能にされ、適切なＡＳＰを決定することにおいて考慮される。そのバンド幅係数１００は、例えば、考えられている時点でのダウンロードされたドキュメントのための目下望ましい最大サイズを示してよい。望ましくは、その場合に、選択された１つ又は複数のバッチは、示された帯域幅に従う。
【０１０５】
更なる詳細は、ＡＳＰの決定に関して、これより与えられる。好適な実施形態において、パラメータは、サイトの特定の組、例えば、ゼネラリスト又は更なる特定のサイトへと検索を導く。そのような組の例は：
−  理解の基本レベルのための基本チュートリアルに焦点を当てたサイト；
−  理解の中間レベルのための一般知識サイト（例えば、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ（登録商標）のようなフリー・アクセス百科事典）；
−  高度な理解のためのより専門的なソース（例えば、自由にアクセス可能なウェブ検索エンジンＧｏｏｇｌｅ（登録商標）  Ｓｃｈｏｌａｒ又はＭｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）  Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｓｅａｒｃｈ）からの学術論文、白書など
を含む。
【０１０６】
特定の実施形態において、追加の項目は、次のように自動的に設定される：
−  ページの訓練コーパスが定義される。夫々のページは、難しさに応じてラベルを付されている。これは、更なる具体的なコーパスについて精度が上がるとして、題材の範囲をカバーするコーパス、又は所与の題材に特有のコーパスであってよい；
−  ドキュメント特徴表現は、夫々のドキュメントを表す追加データとともに語の組から成るよう定義される。特徴表現は、ドキュメントにおける語のサブセットである。更には、表現において、語の夫々は、例えば、語の意味関数又はトピックに応じて、ラベルを付されてよい。ドキュメントのために使用される特徴は、特に、Latent  Dirichlet  Allocation（ＬＤＡ）のようなトピックモデル法によってトピック特性として取得され得る。ＬＤＡの説明は、例えば、Blei  et  al.，“Latent  Dirichlet  Allocation”，Journal  of  Machine  Learning  Research  3，2003年，993-1022において得られる；
−  分類器は、ドキュメントの夫々をその難しさに応じて分類する訓練コーパスに対して訓練される；
−  難しさ分類の夫々について最も指標となる特徴要素（語）が決定される；
−  講座（course(s)）からの所与のテキストの難しさは、上記の分類器を用いて評価される。例えば、所与の講座についての出力は、難易スコア（例えば、１〜１０）を含み、語のリストに存在する特徴表現は，ドキュメントの難易度と関連付けられる；
−  ユーザの理解のレベルが評価され、講座の難易スコアと相関される。そのレベルが悪い場合に、より低い教材難易スコアに関連する特徴セットから導出された語が選択されてよく、一方、そのレベルが良い場合には、より高い教材難易スコアに関連する特徴セットから導出された語が選択されてよい。
【０１０７】
特定の実施において、コーパスは、検索クエリの時点で生成される。多数のドキュメントが最初に概略検索を用いて取り出され、次いで分類される。分類は、ユーザへ返す最も適切なドキュメントを決定するために使用される。他の実施では、コーパスは、上流で生成され、複数の後のユーザ検索に利用可能にされる。これは、更にバンド幅を保護するものである。
【０１０８】
変形実施形態では、補足的な検索項目を当初の検索リクエストに加えることに代えて、当初の検索リクエストは、変更された検索リクエストにより置換される。特定の実施は、追加の項目に関する前述の実施と同様であるが、検索クエリが教材の難易スコアと釣り合わない場合に、クエリ項目がユーザの理解のレベルにより良く適合するよう変更される点でそれと相違する。
【０１０９】
当初の語が特徴セットと同じカテゴリに含まれるが、最も一般的に関連する語でない特定の実施において、それらの当初の語は、同じ特徴セットに属する最も頻繁に使用される語により置換される。これは、ルックアップテーブル又はオンライン語彙データベース（例えば、ＷｏｒｄＮｅｔ）を使用することによって行われ得る。
【０１１０】
多数の実施が記載されてきた。それでもなお、様々な変更がなされてよいことが理解されるだろう。例えば、異なる実施の要素は、他の実施を生じるよう組み合わされ、補われ、変更され、又は除外されてよい。加えて、当業者であれば、他の構造及びプロセスは開示されているものに代用されてよく、結果として現れる実施は、開示されている実施と少なくとも実質的に同じ結果を達成するよう、少なくとも実質的に同じ方法において、少なくとも実質的に同じ機能を実行すると理解するだろう。然るに、それら及び他の実施は、本願によって考えられている。
【図１】
2017116933.tif 000003
【図２】
2017116933.tif 000004
【図３】
2017116933.tif 000005
【図４】
2017116933.tif 000006
【図５】
2017116933.tif 000007
【図６】
2017116933.tif 000008
【図７】
2017116933.tif 000009
【図８】
2017116933.tif 000010
【外国語明細書】
2017116933000001.pdf