(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの学習に利用される教育装置であって、
種類の異なる複数の推論対象のうちから前記ユーザが選択した前記推論対象を取得する推論対象取得部と、
前記推論対象取得部が取得した前記推論対象を推論する推論部と、
前記推論部が前記推論対象を推論した結果を検証させる課題を前記ユーザに付与する課題付与部と、
前記ユーザが前記課題に取り組んだ結果を前記ユーザから取得する結果取得部と、
を有する、教育装置。
【請求項２】
ユーザの学習に利用される教育装置が実行する教育方法であって、
種類の異なる複数の推論対象のうちから前記ユーザが選択した前記推論対象を取得する第１ステップと、
前記第１ステップが取得した前記推論対象を推論する第２ステップと、
前記第２ステップが前記推論対象を推論した結果を検証させる課題を前記ユーザに付与する第３ステップと、
前記ユーザが前記課題に取り組んだ結果を前記ユーザから取得する第４ステップと、
を実行する、教育方法。
【請求項３】
ユーザの学習に利用される教育装置に処理を実行させる教育装置用プログラムであって、
種類の異なる複数の推論対象のうちから前記ユーザが選択した前記推論対象を取得する第１処理と、
前記第１処理で取得した前記推論対象を推論する第２処理と、
前記第２処理で前記推論対象を推論した結果を検証させる課題を前記ユーザに付与する第３処理と、
前記ユーザが前記課題に取り組んだ結果を前記ユーザから取得する第４処理と、
を実行させる、教育装置用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの学習に利用される教育装置、教育方法及び教育装置用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ユーザの訓練およびタスク管理のための適応型人工知能が知られている（例えば、特許文献１）。そして、特許文献１に記載の技術によれば、人工知能タスク管理システムは、特定の主題を学習し且つ／又は特定の主題に関連するタスクを実行しているユーザを監視して、ユーザの技能のレベルを判断する。
【０００３】
また、教育の分野において、例えば、教育訓練用プログラムでは、ユーザの練成度の上昇に伴ってグレード判定が行われたり、電子ゲーム装置やパーソナルコンピュータを使用しないカードゲームとして、積み上げた経験値等をカード表面に装飾的なキャラクタ図柄として表現されることがあった。そして、特許文献２には、仮想空間で展開されるゲームや教育訓練の進捗を、実体空間とつなぎ、体感できる電子ゲーム装置が開示されている。
【０００４】
更に、遊戯性と、教育上の目的に向けて教示する複数の学習活動と、を含んだオンライン教育システムが、特許文献３に開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０２０−９８３２５号公報
【特許文献２】特開２００３−１６９９６２号公報
【特許文献３】特表２０１５−５１７６８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来の子供向け教育サービスは、何らかの成果物を作成するものであって、例えば、プログラミング教育として、視覚的に簡単にプログラミングができるツールを体験するものが知られている。一方、近年の人工知能の進化により、所定の成果物の作成はコンピュータによる自動処理に代替されると考えられており、子供向け教育における創造力の育成の重要性が増してきている。従来技術によれば、ユーザの訓練およびタスク管理のための適応型人工知能が知られているが（例えば、特許文献１）、人工知能を使いこなすことで創造力を育成させる子供向け教育サービスは皆無であった。
【０００７】
また、子供向け教育において、子供の学習に対するモチベーションを保ちながら学習習慣を定着させるためには、楽しさ、遊び、ゲーム性の要素でモチベートすることで学習が楽しみになるような仕組みが重要となる。
【０００８】
本開示の目的は、子供向け教育において、学習に対するモチベーションを高めながら創造力を育成させることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示の教育装置は、ユーザの学習に利用される教育装置であって、種類の異なる複数の推論対象のうちから前記ユーザが選択した前記推論対象を取得する推論対象取得部と、前記推論対象取得部が取得した前記推論対象を推論する推論部と、前記推論部が前記推論対象を推論した結果を検証させる課題を前記ユーザに付与する課題付与部と、前記ユーザが前記課題に取り組んだ結果を前記ユーザから取得する結果取得部と、を有する。
【００１０】
他の教育方法は、ユーザの学習に利用される教育装置が実行する教育方法であって、種類の異なる複数の推論対象のうちから前記ユーザが選択した前記推論対象を取得する第１ステップと、前記第１ステップが取得した前記推論対象を推論する第２ステップと、前記第２ステップが前記推論対象を推論した結果を検証させる課題を前記ユーザに付与する第３ステップと、前記ユーザが前記課題に取り組んだ結果を前記ユーザから取得する第４ステップと、を実行する。
【００１１】
他の教育装置用プログラムは、ユーザの学習に利用される教育装置に処理を実行させる教育装置用プログラムであって、種類の異なる複数の推論対象のうちから前記ユーザが選択した前記推論対象を取得する第１処理と、前記第１処理で取得した前記推論対象を推論する第２処理と、前記第２処理で前記推論対象を推論した結果を検証させる課題を前記ユーザに付与する第３処理と、前記ユーザが前記課題に取り組んだ結果を前記ユーザから取得する第４処理と、を実行させる。
【発明の効果】
【００１２】
本開示によれば、ユーザ、例えば、子供向け教育において、学習に対するモチベーションを高めながら創造力を育成させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】第１実施形態における、教育装置の概略構成を示す図である。
【図２】第１実施形態における、教育装置に含まれるサーバの構成要素をより詳細に示すとともに、サーバと通信を行うユーザ端末の構成要素を示した図である。
【図３Ａ】第１実施形態において、ユーザに付与される課題の画面を例示する第１の図である。
【図３Ｂ】第１実施形態において、推論器によって推論された答えを検証する画面を例示する第１の図である。
【図４】第１実施形態における、推論器に対する入力から得られる識別結果と、該推論器を構成するニューラルネットワークを説明するための図である。
【図５Ａ】第１実施形態において、ユーザに付与される課題の画面を例示する第２の図である。
【図５Ｂ】第１実施形態において、推論器によって推論された答えを検証する画面を例示する第２の図である。
【図６Ａ】第１実施形態において、ユーザに付与される課題の画面を例示する第３の図である。
【図６Ｂ】第１実施形態において、推論器によって推論された答えを検証する画面を例示する第３の図である。
【図７Ａ】第１実施形態において、ユーザに付与される課題の画面を例示する第４の図である。
【図７Ｂ】第１実施形態において、推論器によって推論された答えを検証する画面を例示する第４の図である。
【図８Ａ】第１実施形態において、ユーザに付与される課題の画面を例示する第５の図である。
【図８Ｂ】第１実施形態において、推論器によって推論された答えを検証する画面を例示する第５の図である。
【図９】第１実施形態における教育装置の動作の流れを例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面に基づいて、本開示の実施の形態を説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、本開示は実施形態の構成に限定されない。
【００１５】
＜第１実施形態＞
第１実施形態における教育装置の概要について、図１を参照しながら説明する。図１は、本実施形態における教育装置の概略構成を示す図である。本実施形態に係る教育装置１００は、ネットワーク２００と、サーバ３００と、ユーザ端末４００と、を含んで構成される。なお、本実施形態における教育装置１００を利用するユーザは、小学校就学前の幼児や小学校に就学した児童等である。
【００１６】
ネットワーク２００は、例えば、ＩＰネットワークである。ネットワーク２００は、ＩＰネットワークであれば、無線であっても有線であっても無線と有線の組み合わせであってもよく、例えば、無線による通信であれば、ユーザ端末４００は、無線ＬＡＮアクセスポイント（不図示）にアクセスし、ＬＡＮやＷＡＮを介してサーバ３００と通信してもよい。また、ネットワーク２００は、これらの例に限られず、例えば、公衆交換電話網やブルートゥース（Bluetooth（登録商標））、光回線、ＡＤＳＬ回線、衛星通信網などであってもよい。
【００１７】
サーバ３００は、ネットワーク２００を介して、ユーザ端末４００と接続される。なお、図１において、説明を簡単にするために、サーバ３００は３台、ユーザ端末４００は２台ずつ示してあるが、これ以下でもこれ以上存在してもよいことは言うまでもない。
【００１８】
サーバ３００は、データの取得、生成、更新等の演算処理及び加工処理のための処理能力のあるコンピュータ機器であればどの様な電子機器でもよく、例えば、パーソナルコンピュータ、サーバ、メインフレーム、その他電子機器であってもよい。すなわち、サーバ３００は、ＣＰＵやＧＰＵ等のプロセッサ、ＲＡＭやＲＯＭ等の主記憶装置、ＥＰＲＯＭ、ハードディスクドライブ、リムーバブルメディア等の補助記憶装置、比較回路を有するコンピュータとして構成することができる。なお、リムーバブルメディアは、例えば、ＵＳＢメモリ、あるいは、ＣＤやＤＶＤのようなディスク記録媒体であってもよい。補助記憶装置には、オペレーティングシステム（ＯＳ）、各種プログラム、各種テーブル等が格納されている。
【００１９】
また、サーバ３００は、本実施形態に係る教育装置１００専用のソフトウェアやハードウェア、ＯＳ等を設けずに、クラウドサーバによるＳａａＳ（Software as a Service）、Ｐａａｓ（Platform as a Service）、ＩａａＳ（Infrastructure as a Service）を適宜用いてもよい。
【００２０】
ユーザ端末４００は、教育装置１００を利用するユーザが保有する携帯端末等の電子機器であればよく、例えば、携帯端末、タブレット端末、スマートフォン、ウェアラブル端末、パーソナルコンピュータ等、その他端末機器であってもよい。
【００２１】
次に、図２に基づいて、主にサーバ３００の構成要素の詳細な説明を行う。図２は、第１実施形態における、教育装置１００に含まれるサーバ３００の構成要素をより詳細に示すとともに、サーバ３００と通信を行うユーザ端末４００の構成要素を示した図である。
【００２２】
サーバ３００は、機能部として通信部３０１、記憶部３０２、制御部３０３を有しており、補助記憶装置に格納されたプログラムを主記憶装置の作業領域にロードして実行し、プログラムの実行を通じて各機能部等が制御されることによって、各機能部における所定の目的に合致した各機能を実現することができる。ただし、一部または全部の機能はＡＳＩＣやＦＰＧＡのようなハードウェア回路によって実現されてもよい。
【００２３】
ここで、通信部３０１は、サーバ３００をネットワーク２００に接続するための通信インタフェースである。通信部３０１は、例えば、ネットワークインタフェースボードや、無線通信のための無線通信回路を含んで構成される。サーバ３００は、通信部３０１を介して、ユーザ端末４００やその他の外部装置と通信可能に接続される。
【００２４】
記憶部３０２は、主記憶装置と補助記憶装置を含んで構成される。主記憶装置は、制御部３０３によって実行されるプログラムや、当該制御プログラムが利用するデータが展開されるメモリである。補助記憶装置は、制御部３０３において実行されるプログラムや、当該制御プログラムが利用するデータ、ユーザに提供する学習題材等が記憶される装置である。また、記憶部３０２は、ユーザ端末４００等から送信されたデータを記憶する。なお、サーバ３００は、通信部３０１を介してユーザ端末４００等から送信されたデータを取得する。
【００２５】
制御部３０３は、サーバ３００が行う制御を司る機能部である。制御部３０３は、ＣＰＵなどの演算処理装置によって実現することができる。制御部３０３は、更に、課題付与部３０３１と、推論器３０と、取得部３０３３と、判定部３０３４と、報酬付与部３０３５と、の５つの機能部を有して構成される。各機能部は、記憶部３０２に記憶されたプログラムをＣＰＵによって実行することで実現してもよい。なお、推論器３０の構築にあたっては、機械学習に伴う演算量が多いため、記憶されたプログラムをＧＰＵによって実行することで実現してもよい。このように、ＧＰＵを機械学習に伴う演算処理に利用するようにすると、高速処理できるようになる。また、より高速な処理を行うために、このようなＧＰＵを搭載したコンピュータを複数台用いてコンピュータ・クラスターを構築し、このコンピュータ・クラスターに含まれる複数のコンピュータにて並列処理を行うようにしてもよい。課題付与部３０３１は、教育に関する所定の課題を通信によりユーザ端末４００に送信することで、該課題をユーザに付与する。
【００２６】
そして、ユーザは、ユーザ端末４００を用いて課題に取り組むことができる。ここで、本実施形態におけるユーザ端末４００は、制御回路４６、機能部として通信部４０１、入出力部４０２、記憶部４０３、読取装置４５を有している。入出力部４０２、通信部４０１、記憶部４０３、読取装置４５は、制御回路４６へ通信可能に接続されている。制御回路４６は、入力ポート、出力ポート、中央演算処理装置、比較回路等を有するマイクロコンピュータである。
【００２７】
通信部４０１は、ユーザ端末４００をネットワーク２００に接続するための通信インタフェースであり、例えば、ネットワークインタフェースボードや、無線通信のための無線通信回路を含んで構成される。入出力部４０２は、通信部４０１を介して外部から送信されてきた情報等を表示させたり、通信部４０１を介して外部に情報を送信する際に当該情報を入力したりするための機能部である。記憶部４０３は、サーバ３００の記憶部３０２と同様に主記憶装置と補助記憶装置を含んで構成される。
【００２８】
入出力部４０２は、更に、表示部４０２１、操作入力部４０２２を有している。表示部４０２１は、各種情報を表示する機能を有し、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）ディスプレイ、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）ディスプレイ、ＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）ディスプレイ等により実現される。操作入力部４０２２は、ユーザからの操作入力を受け付ける機能を有し、具体的には、タッチパネル等のソフトキーあるいはハードキーにより実現される。読取装置４５は、イメージスキャナ、ＯＣＲ（optical character reader）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）レコーダ等を含む。
【００２９】
図３Ａは、本実施形態において、ユーザに付与される課題の画面を例示する第１の図である。図３Ａに例示する画面ＳＣ１は、学習題材をユーザに通知するための画面であって、ユーザが有するユーザ端末４００の表示部４０２１に表示される。学習題材は、種類が異なる複数のものを含む。画面ＳＣ１には、設問ＳＣ１１、選択肢ＳＣ１２、およびドラッグエリアＳＣ１３が示される。ここで、選択肢ＳＣ１２には、学習題材の一例である果物として、りんご、梨、洋梨の画像が示される。設問ＳＣ１１及び選択肢ＳＣ１２は、記憶部３０２に記憶されている。そして、ユーザは、これらの画像の中から好きなものを一つ選択して、ユーザ端末４００の操作入力部４０２２（タッチパネル）を用いてドラッグエリアＳＣ１３にドラッグすることができる。そうすると、サーバ３００の記憶部３０２に記憶された推論器３０によって推論された画像の識別結果がユーザに提供される。
【００３０】
そして、図３Ｂは、本実施形態において、推論器３０によって推論された答えを検証する画面を例示する第１の図である。上記の図３Ａにおいて、ドラッグエリアＳＣ１３に画像がドラッグされると、図３Ｂに示すように、画面ＳＣ１には、設問ＳＣ１１、選択肢ＳＣ１２、およびドラッグエリアＳＣ１３に加えて、識別結果ＳＣ１４が表示される。そして、ユーザは、識別結果ＳＣ１４に表示の推論器によって推論された答えの中から、正解しているものがあればその項目を、なければ「ハズレ」ボタンをタッチすることで、推論器によって推論された答えを検証することができる。なお、画面ＳＣ１の下部には、「前へ」と「次へ」のボタンがあり、ユーザはこれらをタッチすることで別の課題に取り組むことができる。
【００３１】
ここで、図４は、第１実施形態における推論器３０に対する入力から得られる識別結果と、該推論器３０を構成する人工知能の一例であるニューラルネットワークを説明するための図である。本実施形態では、推論器３０として、ディープラーニングにより生成されるニューラルネットワークモデルを用いる。本実施形態における推論器３０は、画像情報の入力を受け付ける入力層３１と、入力層３１に入力されたデータから特徴量を抽出する中間層（隠れ層）３２と、特徴量に基づく識別結果を出力する出力層３３とを有する。なお、図４の例では、推論器３０は、１層の中間層３２を有しており、入力層３１の出力が中間層３２に入力され、中間層３２の出力が出力層３３に入力されている。ただし、中間層３２の数は、１層に限られなくてもよく、推論器３０は、２層以上の中間層３２を有してもよい。
【００３２】
また、図４によると、層３１乃至層３３は、単数または複数のニューロンをそれぞれ備えている。例えば、入力層３１のニューロンの数は、入力される画像情報に応じて設定することができる。また、出力層３３のニューロンの数は、識別結果のデータの種類数に応じて設定することができる。
【００３３】
そして、隣接する層のニューロン同士は適宜結合され、各結合には重み（結合荷重）が機械学習の結果に基づいて設定される。図４の例では、各ニューロンは、隣接する層の全てのニューロンと結合されているが、ニューロンの結合は、このような例に限定されなくてもよく、適宜設定することができる。
【００３４】
推論器３０は、教師データを用いて教師あり学習を行う。具体的には、推論器３０は、教師データに含まれる入力データである特徴量とラベルとの組みをニューラルネットワークに与え、ニューラルネットワークの出力がラベルと同じとなるように、ニューロン同士の結合の重みをチューニングする。このようにして、推論器３０は、教師データの特徴を学習し、入力から結果を推定するための処理を帰納的に行う。そして、推論器３０は、学習結果、推論結果、推論履歴等を、の記憶部３０２に記憶させる。
【００３５】
以上に述べたように、推論器３０は、知識ベースの学習によって構築される。詳しくは、本実施形態における推論器３０は、画像に関するデータの学習によって構築され、パターンマッチングによるデータ照合が可能に構成される。そして、本実施形態において、サーバ３００からユーザ端末４００へ送られる“ユーザの課題”は、“推論器３０によって推論された画像の識別結果を、ユーザが検証すること。”である。識別結果の検証とは、推論器３０が行った推論が正しいか否かを、ユーザ、つまり、人間の視点で検証することである。つまり、本実施形態の教育装置１００を利用するユーザは、課題への取り組みを通して、人工知能（ＡＩ：artificial intelligence)の利用を体験することができる。
【００３６】
そうすると、ユーザは、人工知能を身近に感じたり、人工知能が出来ることと、出来ないこととを知ることができる。また、人工知能を使って何ができるかを考え、人工知能を評価することができる。さらに、人間が行っている作業または処理を、教育装置１００で行わせることにより、作業または処理を、自動化、効率化等を図ることが可能かどうかの適性を、ユーザが学ぶことができる。言い換えると、人工知能を使うための考え方を、ユーザが学ぶことができる。そして、このような人工知能の利用体験によれば、子供向け教育において、ユーザである子供の創造力を育成させることができる。なお、ユーザが幼児や小学校低学年の児童である場合には、親のサポートを得て教育装置１００が利用されてもよい。
【００３７】
ここで、本実施形態においてユーザに付与される課題は、上述した図３Ａに限定されない。図５Ａは、本実施形態において、ユーザに付与される学習題材の画面を例示する第２の図である。図５Ａに例示する画面ＳＣ２には、設問ＳＣ２１、およびドラッグエリアＳＣ２３が示される。設問ＳＣ２１は、記憶部３０２に記憶されている。そして、ユーザは、インターネットから好きな画像をダウンロードして、ユーザ端末４００の操作入力部４０２２（タッチパネル）を用いてドラッグエリアＳＣ２３にドラッグすることができる。そうすると、サーバ３００の記憶部３０２に記憶された推論器によって推論された画像の識別結果がユーザに提供される。そして、図５Ｂに示すように、画面ＳＣ２には、識別結果ＳＣ２４が表示される。ユーザは、識別結果ＳＣ２４に表示の推論器によって推論された答えの中から、正解しているものがあればその項目を、なければ「ハズレ」ボタンをタッチすることで、推論器によって推論された答えを検証することができる。
【００３８】
また、図６Ａは、本実施形態において、ユーザに付与される課題の画面を例示する第３の図である。図６Ａに例示する画面ＳＣ３には、設問ＳＣ３１、およびドラッグエリアＳＣ３２が示される。学習題材である設問ＳＣ３１は、記憶部３０２に記憶されている。そして、ユーザは、自分や家族の今と昔の写真を自ら用意し、かつ、ユーザ端末４００で読み込ませて、それら写真をドラッグエリアＳＣ３２にドラッグすることができる。そうすると、サーバ３００の記憶部３０２に記憶された推論器によって推論された画像の識別結果がユーザに提供される。そして、図６Ｂに示すように、画面ＳＣ３には、識別結果ＳＣ３３が表示される。ユーザは、識別結果ＳＣ３３に表示の推論器によって推論された答えの中から、正解しているものがあればその項目を、なければ「ハズレ」ボタンをタッチすることで、推論器によって推論された答えを検証することができる。なお、図６Ａに例示される課題は、図５Ａに例示される課題よりも難易度が高い。また、図５Ａに例示される課題は、図３Ａに例示される課題よりも難易度が高い。したがって、課題付与部３０３１は、年齢に応じた難易度の課題をユーザに付与してもよい。
【００３９】
更に、本実施形態における推論器は、言語に関するデータの学習によって構築され、自然言語処理によるデータ照合が可能に構成されてもよい。そして、この場合の課題は、推論器によって推論された言語の識別結果を検証するものであってもよい。
【００４０】
図７Ａは、本実施形態において、ユーザに付与される課題の画面を例示する第４の図である。図７Ａに例示する画面ＳＣ４には、設問ＳＣ４１、選択肢ＳＣ４２、およびドラッグエリアＳＣ４３が示される。学習題材である設問ＳＣ４１、及び選択肢４２Ｃは、記憶部３０２に記憶されている。選択肢４２Ｃは、主として活字である。そして、ユーザは、選択肢ＳＣ４２の中から一つ選択して、ユーザ端末４００の操作入力部４０２２（タッチパネル）を用いてドラッグエリアＳＣ４３にドラッグすることができる。そうすると、サーバ３００の記憶部３０２に記憶された推論器３０によって推論された言語の識別結果がユーザに提供される。そして、図７Ｂに示すように、画面ＳＣ４には、識別結果ＳＣ４４が表示される。ユーザは、識別結果ＳＣ４４に表示の推論器３０によって推論された答えの中から、正解しているものがあればその項目を、なければ「ハズレ」ボタンをタッチすることで、推論器３０によって推論された答えを検証することができる。
【００４１】
また、図８Ａは、本実施形態において、ユーザに付与される課題の画面を例示する第５の図である。図８Ａに例示する画面ＳＣ５には、設問ＳＣ５１、および文字入力エリアＳＣ５２が示される。学習題材である設問ＳＣ５１は、記憶部３０２に記憶されている。そして、ユーザは、ユーザ端末４００の操作入力部４０２２（タッチパネル）を用いて文字入力エリアＳＣ５２に、手書きで文字入力することができる。そうすると、サーバ３００の記憶部３０２に記憶された推論器によって推論された言語の識別結果がユーザに提供される。そして、図８Ｂに示すように、画面ＳＣ５には、識別結果ＳＣ５３が表示される。ユーザは、識別結果ＳＣ５３に表示の推論器によって推論された答えの中から、正解しているものがあればその項目を、なければ「ハズレ」ボタンをタッチすることで、推論器によって推論された答えを検証することができる。
【００４２】
そして、図２に戻って、サーバ３００の制御部３０３が有する取得部３０３３は、ユーザが選択した推論対象を、ユーザ端末４００から取得する処理と、ユーザが課題に取り組んだ結果をユーザ端末４００から取得する処理と、ユーザによる課題の進捗状況をユーザ端末４００から取得する処理と、を行う。取得部３０３３は、上述した答えの検証を通信によりユーザ端末４００から取得することで（ユーザが、上述した課題の画面に表示された識別結果をタッチすると、その情報がユーザ端末４００からサーバ３００に送信される）、ユーザによる課題の進捗状況を取得する。
【００４３】
判定部３０３４は、取得部３０３３によって取得したユーザの進捗状況に基づいて、該ユーザの達成度を判定する。ユーザの達成度は、取り組んだ課題の数が多いほど高くなる。例えば、判定部３０３４は、ユーザが取り組んだ課題が多いほど該ユーザに付与される経験値が高くなるように、ユーザの達成度を判定してもよい。そして、この場合、判定部３０３４は、後述する対戦型カードゲームに用いられるレベルについて、ユーザの経験値が所定の値に達する度に、該ユーザをレベルアップさせることができる。また、判定部３０３４は、人工知能を利用して検証する課題についての達成度の判定に、外部スクール（スポーツスクールや学習塾等）での学習についての達成度の状況を付加してもよい（外部スクールでの学習についての達成度は、所定のアプリを用いてユーザ端末４００からサーバ３００に送信することができる。）。この場合、判定部３０３４は、後述する対戦型カードゲームに用いられるキャリアについて、学習科目に応じたキャリアをユーザに付与してもよい。例えば、人工知能を利用して検証する課題については「勇者」キャリアを、運動系科目については「戦士」キャリアを、基礎系科目については「魔術師」キャリアを付与してもよい。
【００４４】
報酬付与部３０３５は、判定部３０３４によって判定したユーザの達成度に基づいて、所定のゲームで利用可能な報酬を該ユーザに付与する。ここで、本実施形態におけるゲームは、所定のカードに付与されたキャラクタの特性を、所定のルールに基づいて比較することで対戦を行う、対戦型カードゲームである。これについて、以下に説明する。
【００４５】
本実施形態のカードゲームについて、２人のユーザがお互いのカードを出し合って対戦するゲームを例にして説明する。なお、参加する各ユーザは、複数のカードを有している。このゲームでは、例えば、順番にサイコロアクションを行い、出目によって予め定められた攻撃、防御、回復等のムーブが発生する。そして、各ムーブにおいて、ユーザは、手持ちのカードを出して所定のアクションを起こすことができる。例えば、攻撃のムーブでユーザが「勇者」キャリアのカードを出した場合には、そのカードに付与されているスキルやパラメータ（攻撃力や技等）に基づいた攻撃アクションを起こすことができる。また、例えば、回復のムーブでユーザが「魔術師」キャリアのカードを出した場合には、そのカードに付与されているスキルやパラメータ（回復魔法や、回復される体力、消費する魔法力等）に基づいた回復アクションを起こすことができる。なお、このようなゲームは、アナログカードゲームであってもよいし、所定のアプリで実行されるデジタルカードゲームであってもよい。
【００４６】
そして、報酬付与部３０３５は、このようなゲームに利用可能なカードをユーザに付与する。このとき、報酬付与部３０３５は、判定部３０３４によって判定されたレベルとキャリアに応じたカードをユーザに付与することができる。そうすると、上述した課題についての達成度に応じてスキルやパラメータが高められたカードがユーザに付与されることになり、該ユーザは対戦を優位に進めることが可能となる。そのため、ユーザは、上述した課題に意欲的に取り組むことになる。なお、上述したゲームには、キャリアの転職等の周知の仕組みが取り入れられてもよい。また、上述したゲームがアナログカードゲームである場合には、報酬付与部３０３５はカード郵送のための処理を実行してもよいし、上述したゲームがデジタルカードゲームである場合には、報酬付与部３０３５はカード情報を所定のアプリで送信してもよい。
【００４７】
以上に述べたように、本実施形態に係る教育装置１００は、ゲーム管理機能も有する。これによれば、楽しさ、遊び、ゲーム性の要素で学習をモチベートすることができ、以て、子供向け教育において、子供の学習に対するモチベーションを保ちながら学習習慣を定着させることができる。
【００４８】
ここで、教育装置１００が有するゲーム管理機能は、対戦型カードゲームの管理機能に限定されない。例えば、上記の判定部３０３４が、人工知能を利用して検証する課題についての達成度の判定に、周知のｅスポーツ体験についての達成度の状況を付加し、更に上記の報酬付与部３０３５が、ｅスポーツで利用可能な報酬をユーザに付与してもよい。また、例えば、上記の判定部３０３４は、人工知能を利用して検証する課題についての達成度の判定に、身体を動かす表現力を養うダンス体験についての達成度の状況を付加してもよい。
【００４９】
ここで、本実施形態における教育装置１００の動作の流れ、つまり、教育方法について説明する。図９は、本実施形態における教育装置１００の動作の流れを例示する図である。図９では、本実施形態における教育装置１００における各構成要素間の動作の流れ、および各構成要素が実行する処理を説明する。
【００５０】
本実施形態では、先ず、ユーザがユーザ端末４００の操作入力部４０２２を操作して、サーバ３００にアクセスして所定のサイトにログインし、学習開始等のメニューを選択する。すると、サーバ３００は、記憶部３０２から学習題材を読み出し（ステップＳ１０１）、サーバ３００は、学習題材をユーザ端末４００へ送信する（Ｓ１０２）。ユーザ端末４００は、学習題材を取得する（ステップＳ１０３）。次に、ユーザは、ユーザ端末４００の操作入力部４０２２を操作することで、学習題材に含まれ、かつ、種類（バリエーション）が異なる複数の推論対象のうち、何れかの推論対象を選択する（ステップＳ１０４）。ユーザ端末４００は、ユーザが選択した推論対象をサーバ３００に送信する（ステップＳ１０５）。
【００５１】
そして、サーバ３００は、ユーザ端末４００から送信された推論対象を取得する（ステップＳ１０６）。サーバ３００は、記憶部３０２に記憶された推論器３０によって推論対象を識別（推論）し（ステップＳ１０７）、識別結果（推論結果）をユーザ端末４００に送信する（ステップＳ１０８）。このステップＳ１０８は、サーバ３００から、ユーザ端末４００へ課題を付与する処理である。
【００５２】
ユーザ端末４００は、サーバ３００から送信された識別結果を取得する（ステップＳ１０９）。ユーザは、ユーザ端末４００の表示部４０２１に表示された識別結果の中から、例えば、上記の図３Ｂの説明で述べたように、正解しているものがあればその項目を、なければ「ハズレ」ボタンをタッチすることで、推論器３０によって推論された答えを検証することができる。つまり、ユーザは、推論器３０が行った推論結果が正しいか否かを、ユーザは、Ｓ１０９においてユーザの視点で検証し、ユーザは、操作入力部４０２２を介して検証結果を入力する。ユーザがＳ１０９で行う処理が、サーバ３００から付与された課題に取り組む処理である。ユーザが、操作入力部４０２２を操作して検証結果を入力すると、ユーザ端末４００は検証結果を取得し（ステップＳ１１０）、その検証結果をサーバ３００に送信する（ステップＳ１１１）。
【００５３】
そして、サーバ３００は、検証結果を取得し（ステップＳ１１２）、ユーザの達成度を判定する（ステップＳ１１３）。このとき、サーバ３００は、取得した検証結果から得られるユーザの進捗状況に基づいて、該ユーザの達成度を判定する。例えば、サーバ３００は、ユーザが取り組んだ課題が多いほど該ユーザに付与される経験値が高くなるように、ユーザの達成度を判定してもよい。そして、サーバ３００は、判定したユーザの達成度に基づいて、所定のゲームで利用可能な報酬を該ユーザに付与する（ステップＳ１１４）。なお、サーバ３００は、ステップＳ１１２でユーザ端末４００から検証結果を取得した場合、推論対象の推論に用いるデータ等を学習制御によって補正し、補正したデータ及び推論履歴等を記憶部３０２へ記憶する。以上に述べた教育装置１００によれば、子供向け教育において、学習に対するモチベーションを高めながら創造力を育成させることができる。
【００５４】
＜第２実施形態＞
上述した第１実施形態では、人工知能を利用して検証する課題についての達成度を判定し、対戦型カードゲームで利用可能な報酬をユーザに付与する例を説明した。また、人工知能を利用して検証する課題についての達成度の判定に、周知のｅスポーツ体験についての達成度の状況を付加し、ｅスポーツで利用可能な報酬をユーザに付与してもよいことや、人工知能を利用して検証する課題についての達成度の判定に、身体を動かす表現力を養うダンス体験についての達成度の状況を付加してもよいことに言及した。
【００５５】
本実施形態では、人工知能を利用して検証する課題についての達成度の判定に、旅行体験についての達成度の状況を付加する（旅行体験についての達成度は、所定のアプリを用いてユーザ端末４００からサーバ３００に送信することができる。）。ここで、旅行体験によると、自然や文化から学びを得たり、身体を動かす体験を通じて机での学習では得られない「気づき」を促し、子供の興味関心や創造力を引き出すことができる。
【００５６】
また、本実施形態では、旅行体験に関連した課題がユーザに付与されてもよい。例えば、上記の図５Ａにおいて、ユーザがインターネットから画像をダウンロードして、その画像を推論器に推論させる例について説明したが、本実施形態では、ユーザが旅行先で建物や風景等を撮影し、その画像を推論器に推論させるとともに、推論された答えを現地で検証してもよい。この場合、ユーザ端末４００には、例えば、Charged-Coupled Devices（ＣＣＤ）、Metal-oxide-semiconductor（ＭＯＳ）あるいはComplementary Metal-Oxide-Semiconductor（ＣＭＯＳ）等のイメージセンサを用いた撮像装置が備えられる。
【００５７】
＜その他の変形例＞
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本開示はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施しうる。例えば、本開示において説明した処理や手段は、技術的な矛盾が生じない限りにおいて、自由に組み合わせて実施することができる。
【００５８】
また、１つの装置が行うものとして説明した処理が、複数の装置によって分担して実行されてもよい。例えば、推論器３０が、サーバ３００とは別の演算処理装置に設けられていてもよい。このとき当該別の演算処理装置はサーバ３００と好適に協働可能に構成される。また、異なる装置が行うものとして説明した処理が、１つの装置によって実行されても構わない。コンピュータシステムにおいて、各機能をどのようなハードウェア構成（サーバ構成）によって実現するかは柔軟に変更可能である。
【００５９】
本開示は、上記の実施形態で説明した機能を実装したコンピュータプログラムを教育装置のコンピュータに供給し、当該コンピュータが有する１つ以上のプロセッサがプログラムを読み出して実行することによっても実現可能である。このようなコンピュータプログラムは、コンピュータのシステムバスに接続可能な非一時的なコンピュータ可読記憶媒体によってコンピュータに提供されてもよいし、ネットワークを介してコンピュータに提供されてもよい。非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、例えば、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク・ブルーレイディスク等）など任意のタイプのディスク、読み込み専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気カード、フラッシュメモリ、光学式カード、電子的命令を格納するために適した任意のタイプの媒体を含む。
【００６０】
さらに、本実施形態の教育装置は、サーバ３００とユーザ端末４００とがネットワーク２００を介して通信可能に接続されるものの他、ネットワークを介さずに利用可能な教育装置を含む。例えば、ユーザが保有する固定型端末、または携帯型端末が、実施形態で説明したサーバ３００及びユーザ端末４００の両方の構成、及び両方の機能を備えていてもよい。固定型端末は、デスクトップ型パーソナルコンピュータ、ノート型パーソナルコンピュータを含む。携帯型端末は、タブレット端末、スマートフォン、ウェアラブル端末を含む。
【００６１】
そして、図９で実行される教育方法を実行可能なプログラムが、予めネットワーク２００を介して、ユーザの保有する固定型端末、または携帯型端末等にダウンロードされていれば、固定型端末または携帯型端末がネットワークに接続されていない環境で、図１及び図２に示された教育装置１００と同様の処理、判断を行うことができ、かつ、同様の効果を得ることができる。さらに、教育装置は、ネットワーク２００を介してプログラムをダウンロードされるものに限定されない。例えば、教育装置が、ＣＤ、ＤＶＤ等の記録媒体に記憶されているプログラムを読み取るように構成されていてもよい。
【００６２】
なお、本実施形態で説明した事項の技術的意味の一例は、次の通りである。教育装置１００は、教育装置の一例である。取得部３０３３は、推論取得部及び結果取得部の一例である。推論器３０は、推論部の一例である。課題付与部３０３１は、課題付与部の一例である。
【００６３】
図９の制御に含まれるルーチンは、教育方法の一例である。図９のステップＳ１０６の内容は、第１ステップ及び第１処理の一例である。ステップＳ１０７の内容は、第２ステップ及び第２処理の一例である。ステップＳ１０８の内容は、第３ステップ及び第３処理の一例である。ステップＳ１１２の内容は、第４ステップ及び第４処理の一例である。図９の制御を行うために記憶部３０２に記憶されているプログラムが、教育装置用プログラムの一例である。
【００６４】
教育装置１００は、学習装置、学習システム、情報処理装置、情報教育システムと定義することも可能である。図９の制御に含まれるルーチンは、学習方法、情報処理方法と定義することも可能である。図９の制御を行うために記憶部３０２に記憶されているプログラムは、学習プログラム、情報処理プログラムと定義することも可能である。
【００６５】
本実施形態において、学習題材で使用する画像、写真、文字、言語、絵、ロゴ、記号等は、推論対象の一例である。文字は、漢字、平かな、カタカナ、アルファベット等のいずれでもよい。文字は、活字または手書き文字の何れでもよい。記憶部３０２に記憶されている写真または絵と、ユーザが用意した写真または絵とは、種類が異なる。活字と手書き文字とは、種類が異なる。同じ題材であっても、撮影時期が異なる写真同士は、種類が異なる。記憶部３０２に記憶されている画像と、ユーザが用意した画像とは、種類が異なる。なお、推論対象の種類は、推論部が推論を行う場合の難易度が異なること、推論レベルが異なること、等の意味も含む。
【００６６】
また、ゲームは、カードを用いないゲームでもよい。また、ゲームは、対戦型ゲームまたは、個人遊戯型のゲームの何れもよい。また、対戦型ゲームの相手は、人間またはコンピュータの何れでもよい。さらに、ユーザが選択は、ユーザが入力、ユーザが操作、ユーザが決定、ユーザが確定等の意味を含む。また、文字が手書き入力である場合も、画像、写真、手書き文字、言語、絵、ロゴ、記号等のうちから、ユーザが手書き文字を選択したという意味において、ユーザが選択した、という概念に含まれる。さらに、手書き文字には、漢字、平かな、カタカナ、英字等が含まれ、これらの手書き文字のうちから、ユーザが何れかを選択したという意味において、ユーザが選択した、という概念に含まれる。さらにまた、手書き文字のうち、例えば、平かなという１分類に含まれるとしても、複数の平かなのうちから、ユーザが何れかを選択したという意味において、ユーザが選択という概念に含まれる。また、ユーザの操作は、ドラッグ、ドロップ、タップ、クリック等を含む。
【符号の説明】
【００６７】
３０・・・推論器、１００・・・教育装置、２００・・・ネットワーク、３００・・・サーバ、３０１・・・通信部、３０２・・・記憶部、３０３・・・制御部、４００・・・ユーザ端末、３０３１・・・課題付与部、３０３３・・・取得部
【要約】
【課題】子供向け教育において、学習に対するモチベーションを高めながら創造力を育成させる。
【解決手段】ユーザの学習に利用される教育装置１００であって、種類の異なる複数の推論対象のうちからユーザが選択した推論対象を取得する取得部３０３３と、取得部３０３３が取得した推論対象を推論する推論器３０と、推論器３０が推論対象を推論した結果を検証させる課題をユーザに付与する課題付与部３０３１と、ユーザが課題に取り組んだ結果をユーザから取得する取得部３０３３と、を有する。
【選択図】図２【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図９】
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