(57)【要約】【課題】指導者の指導状況を客観的に把握し、学習者の学習効果を高めることが可能な学習指導支援装置、学習指導支援システム、及び学習指導支援プログラムを提供すること。【解決手段】指導者が学習者の学習指導を行う指導期間の、指導者の生体情報、及び当該生体情報に基づき推定されるその指導者の心理状態を表す情報の少なくとも一方を含む指導者情報、並びに、指導期間の、学習者の生体情報、及び当該生体情報に基づき推定されるその学習者の心理状態を表す情報の少なくとも一方を含む学習者情報を、指導期間とともに記憶した記憶装置を参照して、同じ指導期間の指導者情報及び学習者情報を取得する（Ｓ７１７）。Ｓ７１７において取得した指導者情報及び学習者情報を、対応付けて提示する（Ｓ７３０）。【選択図】図２８
2009086881.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
指導者が学習者の学習指導を行う指導期間の、当該指導者の生体情報、及び当該生体情報に基づき推定されるその指導者の心理状態を表す情報の少なくとも一方を含む指導者情報、並びに、前記指導期間の、前記学習者の生体情報、及び当該生体情報に基づき推定されるその学習者の心理状態を表す情報の少なくとも一方を含む学習者情報を、前記指導期間とともに記憶した記憶装置を参照して、同じ前記指導期間の前記指導者情報及び前記学習者情報を取得する情報取得手段と、
前記情報取得手段が取得した前記指導者情報及び前記学習者情報を、対応付けて提示する情報提示手段と
を備えることを特徴とする学習指導支援装置。
【請求項２】
前記情報提示手段は、前記情報取得手段が取得した前記指導者情報及び前記学習者情報について、当該指導者情報を分類したカテゴリ毎に、当該学習者情報を集計したテーブルを作成して提示することを特徴とする請求項１に記載の学習指導支援装置。
【請求項３】
前記情報提示手段は、前記情報取得手段が取得した前記指導者情報及び前記学習者情報について、当該学習者情報を分類したカテゴリ毎に、当該指導者情報を集計したテーブルを作成して提示することを特徴とする請求項１又は２に記載の学習指導支援装置。
【請求項４】
前記カテゴリは、さらに、前記指導期間の教科毎に分類されていることを特徴とする請求項２又は３に記載の学習指導支援装置。
【請求項５】
前記情報取得手段が取得した前記指導者情報及び前記学習者情報の少なくとも一方に基づき、前記指導者と前記学習者との相性度を算出する相性度作成手段を備え、
前記情報提示手段は、前記指導者情報及び前記学習者情報の少なくとも一方として、前記相性度作成手段が作成した前記相性度を提示することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の学習指導支援装置。
【請求項６】
前記情報取得手段が取得した前記指導者情報及び前記学習者情報に基づき、前記指導者の指導状況が前記学習者に与える影響度を算出する影響度作成手段を備え、
前記情報提示手段は、前記影響度作成手段が作成した前記影響度を提示することを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載の学習指導支援装置。
【請求項７】
前記記憶装置を参照して、所定期間内に前記指導者情報及び前記学習者情報の少なくとも一方が所定以上変化した場合を検出する変化検出手段を備え、
前記情報取得手段は、前記変化検出手段により変化が検出された場合に、当該変化が検出された前記指導者情報及び前記学習者情報の少なくとも一方を取得し、
前記情報提示手段は、前記情報取得手段が取得した前記指導者情報及び前記学習者情報の少なくとも一方を提示することを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の学習指導支援装置。
【請求項８】
指導者が学習者の学習指導を行う指導期間の、当該指導者の生体情報を取得する指導者生体情報取得手段と、
前記指導期間の、前記学習者の生体情報を取得する学習者生体情報取得手段と、
前記指導者生体情報取得手段により取得した前記指導者の生体情報、及び、その生体情報から推定されるその指導者の心理状態を示す情報の少なくとも一方を含む指導者情報と、前記学習者生体情報取得手段により取得した前記学習者の生体情報、及び、その生体情報から推定されるその学習者の心理状態を示す情報の少なくとも一方を含む学習者情報とを、前記指導期間と対応付けて記憶する記憶手段と
前記記憶手段に記憶されている前記指導者情報及び前記学習者情報のうち、同じ前記指導期間の前記指導者情報及び前記学習者情報を、前記記憶手段から取得する情報取得手段と、
前記情報取得手段が取得した前記指導者情報及び前記学習者情報を、対応付けて提示する情報提示手段と
を備えることを特徴とする学習指導支援システム。
【請求項９】
請求項１乃至７のいずれかに記載の学習指導支援装置の各種処理手段としてコンピュータを機能させるための学習指導支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習指導支援装置、学習指導支援システム、及び学習指導支援プログラムに関し、さらに詳しくは、指導者が学習者を指導している指導期間の、指導者の指導状況及び学習者の学習状況をモニタして提示する学習指導支援装置、学習指導支援システム、及び学習指導支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、学校等の教育現場では、学習者の学習効果を高めることが求められている。学習者の学習効果を評価する場合、従来はテストによる方法が主であった。この評価方法では、学習者が学習課題を理解しているか否かの評価をすることが可能である。しかし、指導者が学習者を指導している指導期間の学習者の集中度等の学習状況を客観的に把握することはできない。そこで、指導期間における学習者の学習状況をより客観的に把握する、学習時状況判断プログラム及びユーザ状況判断システムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。このユーザ状況判断システムによれば、学習者の集中度等を含めた学習状況をリアルタイムに把握することができる。そして指導者はこの学習状況を適宜参照して、指導の改善を図ることが可能である。
【特許文献１】特開２００４−２２９９４８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記従来のユーザ状況判断システムでは、学習者の学習状況の把握に注力してしまい、指導者の指導状況を客観的に把握することが困難であった。このため、どのような指導を行えば、学習者の学習状況が改善され、学習者の学習効果を高めることができるかについては、把握することができなかった。指導者の指導状況が学習者の学習状況に与える影響を把握する手段として、例えば、学習者からアンケートをとることが考えられる。しかしこの方法では、アンケートの項目を指導者が作成することになるため、学習者から客観的な意見が得られない場合がある。また学校のように集団で学習する場合には、周りの学習者の意見に影響を受け、学習者自身の意見が反映されない虞があった。
【０００４】
本発明は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、指導者の指導状況を客観的に把握し、学習者の学習効果を高めることが可能な学習指導支援装置、学習指導支援システム、及び学習指導支援プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するため、請求項１に係る発明の学習指導支援装置は、指導者が学習者の学習指導を行う指導期間の、当該指導者の生体情報、及び当該生体情報に基づき推定されるその指導者の心理状態を表す情報の少なくとも一方を含む指導者情報、並びに、前記指導期間の、前記学習者の生体情報、及び当該生体情報に基づき推定されるその学習者の心理状態を表す情報の少なくとも一方を含む学習者情報を、前記指導期間とともに記憶した記憶装置を参照して、同じ前記指導期間の前記指導者情報及び前記学習者情報を取得する情報取得手段と、前記情報取得手段が取得した前記指導者情報及び前記学習者情報を、対応付けて提示する情報提示手段とを備えている。
【０００６】
また、請求項２に係る発明の学習指導支援装置は、請求項１に記載の発明の構成に加え、前記情報提示手段は、前記情報取得手段が取得した前記指導者情報及び前記学習者情報について、当該指導者情報を分類したカテゴリ毎に、当該学習者情報を集計したテーブルを作成して提示することを特徴とする。
【０００７】
また、請求項３に係る発明の学習指導支援装置は、請求項１又は２に記載の発明の構成に加え、前記情報提示手段は、前記情報取得手段が取得した前記指導者情報及び前記学習者情報について、当該学習者情報を分類したカテゴリ毎に、当該指導者情報を集計したテーブルを作成して提示することを特徴とする。
【０００８】
また、請求項４に係る発明の学習指導支援装置は、請求項２又は３に記載の発明の構成に加え、前記カテゴリは、さらに、前記指導期間の教科毎に分類されていることを特徴とする。
【０００９】
また、請求項５に係る発明の学習指導支援装置は、請求項１乃至４のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記情報取得手段が取得した前記指導者情報及び前記学習者情報の少なくとも一方に基づき、前記指導者と前記学習者との相性度を算出する相性度作成手段を備え、前記情報提示手段は、前記指導者情報及び前記学習者情報の少なくとも一方として、前記相性度作成手段が作成した前記相性度を提示することを特徴とする。
【００１０】
また、請求項６に係る発明の学習指導支援装置は、請求項１乃至５のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記情報取得手段が取得した前記指導者情報及び前記学習者情報に基づき、前記指導者の指導状況が前記学習者に与える影響度を算出する影響度作成手段を備え、前記情報提示手段は、前記影響度作成手段が作成した前記影響度を提示することを特徴とする。
【００１１】
また、請求項７に係る発明の学習指導支援装置は、請求項１乃至６のいずれかに記載の発明の構成に加え、前記記憶装置を参照して、所定期間内に前記指導者情報及び前記学習者情報の少なくとも一方が所定以上変化した場合を検出する変化検出手段を備え、前記情報取得手段は、前記変化検出手段により変化が検出された場合に、当該変化が検出された前記指導者情報及び前記学習者情報の少なくとも一方を取得し、前記情報提示手段は、前記情報取得手段が取得した前記指導者情報及び前記学習者情報の少なくとも一方を提示することを特徴とする。
【００１２】
また、請求項８に係る発明の学習指導支援システムは、指導者が学習者の学習指導を行う指導期間の、当該指導者の生体情報を取得する指導者生体情報取得手段と、前記指導期間の、前記学習者の生体情報を取得する学習者生体情報取得手段と、前記指導者生体情報取得手段により取得した前記指導者の生体情報、及び、その生体情報から推定されるその指導者の心理状態を示す情報の少なくとも一方を含む指導者情報と、前記学習者生体情報取得手段により取得した前記学習者の生体情報、及び、その生体情報から推定されるその学習者の心理状態を示す情報の少なくとも一方を含む学習者情報とを、前記指導期間と対応付けて記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている前記指導者情報及び前記学習者情報のうち、同じ前記指導期間の前記指導者情報及び前記学習者情報を、前記記憶手段から取得する情報取得手段と、前記情報取得手段が取得した前記指導者情報及び前記学習者情報を、対応付けて提示する情報提示手段とを備えている。
【００１３】
また、請求項９に係る発明の学習指導支援プログラムは、請求項１乃至７のいずれかに記載の学習指導支援装置の各種処理手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１に係る発明の学習指導支援装置によれば、同じ指導期間の指導者情報及び学習者情報を提示する。指導者情報は、指導者が学習者の学習指導を行う指導期間の、指導者の生体情報、及びその生体情報に基づき推定されるその指導者の心理状態の少なくとも一方を表す。同様に、学習者情報は、指導期間の学習者の生体情報、及びその生体情報に基づき推定されるその学習者の心理状態の少なくとも一方を表す。よって、例えば、指導者情報として指導者のストレス値、学習者情報として学習者の集中度を用いた場合、提示された情報により、指導者のストレス値が学習者の集中度に与える影響を把握することができる。また例えば、指導者情報として指導者の声の大きさ、学習者情報として学習者の集中度を用いた場合、提示された情報により、指導者の声の大きさが学習者の集中度に与える影響を把握することができる。このように、どのような指導を行った場合に、学習者の学習状況が良好な状態になり、学習効果を高めることができるかを客観的に分析することができる。したがって、指導者は自己の指導状況を客観的に把握し、指導状況を改善するための努力を集中的に行うことにより、より良い指導を実現し、学習者の学習効果を高めることが可能である。尚、指導状況とは、指導期間中の、指導者の姿勢、態度、話し方を含む指導の仕方、心理状態等を総合したものである。同様に、学習状況とは、指導期間中の学習者の姿勢、態度、話し方、心理状態等を総合したものである。
【００１５】
請求項２に係る発明の学習指導支援装置によれば、請求項１に記載の発明の効果に加え、提示された情報に基づき、指導者の指導状況が、学習者の学習状況に与える影響を容易に把握することができる。
【００１６】
請求項３に係る発明の学習指導支援装置によれば、請求項１又は２に記載の発明の効果に加え、提示された情報に基づき、学習者の学習状況を改善させるために、指導者の指導状況をどのように改善すればよいかを容易に把握することができる。
【００１７】
請求項４に係る発明の学習指導支援装置によれば、請求項２又は３に記載の発明の効果に加え、提示された情報に基づき、教科毎に、指導者の指導状況と学習者の学習状況との関係を容易に把握することができる。
【００１８】
請求項５に係る発明の学習指導支援装置によれば、請求項１乃至４のいずれかに記載の発明の効果に加え、指導者情報及び学習者情報の少なくとも一方として、指導者と学習者との相性度が提示される。相性度は、指導者情報及び学習者情報の少なくとも一方に基づき推定される。相性度が、学習者情報に基づき推定された場合には、相性度は学習者情報として提示される。同様に、相性度が、指導者情報に基づき推定された場合には、相性度は指導者情報として提示される。相性度が、指導者情報及び学習者情報に基づき推定された場合には、相性度は指導者情報及び学習者情報を対応付けた情報として提示される。即ち、相性度は、相性度を求めるために用いた情報として提示される。よって、提示される相性度に基づき、指導者と学習者との相性の善し悪しを客観的に把握できる。また相性度が通常よりも良い指導期間と相性度が通常よりも悪い指導期間とを比較した場合には、指導者の指導状況をどのように改善すればよいかを容易に把握することができる。
【００１９】
請求項６に係る発明の学習指導支援装置によれば、請求項１乃至５のいずれかに記載の発明の効果に加え、指導者の指導状況が学習者に与える影響度が提示される。影響度は、指導者情報及び学習者情報に基づき推定される。この影響度は、指導者情報及び学習者情報を対応付けた情報として提示される。よって、提示される影響度に基づき、指導者の指導状況が学習者に与える影響を客観的に把握できる。また通常よりも良い影響を与えている指導期間と、通常よりも悪い影響を与えている指導期間とを比較した場合には、指導者の指導状況をどのように改善すればよいかを容易に把握することができる。
【００２０】
請求項７に係る発明の学習指導支援装置によれば、請求項１乃至６のいずれかに記載の発明の効果に加え、指導者情報及び学習者情報の少なくともいずれかが変化した場合を自動的に検出することができる。このため、指導者の指導状況又は学習者の学習状況の変化を確実に把握することができる。そして、指導者は、検出した変化に応じて指導状況を改善し、学習効果を高めることができる。また、変化があった時のみ通知させれば、逐一自分で指導者情報又は学習者情報をチェックする必要がない。
【００２１】
請求項８に係る発明の学習指導支援システムによれば、同じ指導期間の指導者情報及び学習者情報を提示する。よって、例えば、指導者情報として指導者のストレス値、学習者情報として学習者の集中度を用いた場合、提示された情報により、指導者のストレス値が学習者の集中度に与える影響を把握することができる。また例えば、指導者情報として指導者の声の大きさ、学習者情報として学習者の集中度を用いた場合、提示された情報により、指導者の声の大きさが学習者の集中度に与える影響を把握することができる。このように、どのような指導を行った場合に、学習者の学習状況が良好な状態になり、学習効果を高めることができるかを客観的に分析することができる。したがって、指導者は自己の指導状況を客観的に把握し、指導状況を改善するための努力を集中的に行うことにより、より良い指導を実現し、学習者の学習効果を高めることが可能である。
【００２２】
請求項９に係る発明の学習指導支援プログラムによれば、コンピュータに実行させることにより請求項１乃至７のいずれかに記載の学習指導支援装置の各種処理手段としての作用効果を奏することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
＜１．第１の実施形態＞
以下、本発明を適用した一例として、第１〜第４の実施形態の学習指導支援システムを、図面を参照して順に説明する。まず、第１の実施形態の学習指導支援システム１の構成について、図１を参照して説明する。図１は、学習指導支援システム１の構成を示す構成図である。尚、以下の説明において、学習者端末１０のユーザを「学習者」と言う。また、指導者端末５０のユーザを指導者と言う。
【００２４】
図１に示すように、学習指導支援システム１は学習者端末１０と、指導者端末５０と、学習情報管理端末７０と、センサ端末３０，４０，９０とを備えている。そして、学習者端末１０と、指導者端末５０と、学習情報管理端末７０とは、ネットワーク５を介して、相互に接続可能である。学習者端末１０は、学習者が使用する、携帯用の端末である。学習者端末１０には、センサ端末３０，及びセンサ端末４０が接続されている。一方、指導者端末５０は、学習者を指導する指導者が使用する、携帯用の端末である。指導者端末５０には、センサ端末９０が接続されている。尚、図１には、学習者端末１０と、指導者端末５０と、学習情報管理端末７０とが、それぞれ１つずつしか図示されていないが、これらの端末の数は適宜変更可能である。また、学習者端末１０に接続するセンサ端末の数、及び指導者端末５０に接続するセンサ端末の数も、適宜変更可能である。また、ネットワーク５は、複数の異なるネットワークを備えてもよい。例えば、学習者端末１０と指導者端末５０との間で行われる通信に利用されるネットワークとは別に、指導者端末５０と学習情報管理端末７０との間で行われる通信に利用されるネットワークが設けられていてもよい。
【００２５】
次に、学習者端末１０，及び学習者端末１０に接続されているセンサ端末３０，４０の電気的構成について、図２を参照して説明する。図２は、学習者端末１０，及び学習者端末１０に接続されているセンサ端末３０，４０の電気的構成を示す概念図である。まず、学習者端末１０の電気的構成について説明する。図２に示すように、学習者端末１０は、バス１７によって相互に接続されたＣＰＵ１２，ＲＯＭ１３，ＲＡＭ１４，ハードディスク装置（ＨＤＤ）２０，入力装置１５，表示装置１６，及び通信用のＩ／Ｆ１１を備えている。ＲＯＭ１３は、ＢＩＯＳ等、学習者端末１０を動作させるための各種のプログラムを記憶しており、ＣＰＵ１２は、ＲＯＭ１３又はＨＤＤ２０に記憶されたプログラムに従って、学習者端末１０の動作を制御する。ＲＡＭ１４は、各種データを一時的に記憶するための記憶素子である。Ｉ／Ｆ１１は、後述するセンサ端末３０，４０を含む外部機器との間でデータの送受信を行うためのものである。入力装置１５は、学習者端末１０に各種指示を入力するものである。入力装置１５として、例えば、マウス等のポインティングデバイスや、キーボード、タッチパネルが用いられる。表示装置１６として、例えば、液晶ディスプレイ、電気泳動表示パネルが用いられる。学習者端末１０は、必要に応じて図示外の計時装置を備える。計時装置は、時間の記録や、時間の計測に用いられる。
【００２６】
ここで、図２を参照して、ＨＤＤ２０が備える記憶エリアについて説明する。図２に示すように、ＨＤＤ２０は、プログラム記憶エリア２１，生体情報記憶エリア２２，心理情報記憶エリア２３，その他の情報記憶エリア２４を含む複数の記憶エリアを備えている。プログラム記憶エリア２１には、後述するメイン処理を含む各種処理を学習者端末１０に実行させるための各種プログラムが記憶されている。生体情報記憶エリア２２には、センサ端末３０，４０から送信された、学習者の生理情報が記憶されている。具体的には、図５を参照して後述するテーブル１００，及び図６を参照して後述するテーブル１１０が記憶されている。心理情報記憶エリア２３には、学習者情報として、学習者の心理情報が記憶されている。学習者の心理情報は、生体情報記憶エリア２２に記憶されている、学習者の生理情報に基づき求められる。具体的には、心理情報記憶エリア２３には、図１１を参照して後述するテーブル１４０が記憶されている。その他の情報記憶エリア２４には、後述するメイン処理を含む各種処理の実行時に用いる設定値等が記憶されている。
【００２７】
次に、センサ端末３０の電気的構成を、図２を参照して説明する。センサ端末３０は、学習者の生体情報を取得するセンサ３８，３９を備える携帯型の端末である。図１に示すように、センサ端末３０は、バス３７によって相互に接続されたＣＰＵ３２，ＲＯＭ３３，ＲＡＭ３４，入力装置３５，及び通信用のＩ／Ｆ３１を備えている。ＲＯＭ３３は、センサ端末３０を動作させるための各種のプログラムを記憶しており、ＣＰＵ３２は、ＲＯＭ３３に記憶されたプログラムに従って、センサ端末３０の動作を制御する。ＲＡＭ３４は、各種データを一時的に記憶するための記憶素子である。Ｉ／Ｆ３１は、学習者端末１０との間でデータの送受信を行うためのものである。入力装置３５は、センサ３８，３９からセンシングデータを受信するものである。センサ３８，３９は、学習者の心拍データを計測するセンサである。より具体的には、センサ３８，３９は、学習者の毛細血管に赤外線を照射し、その反射量に基づき、へモグラビン量を測定する。そしてセンサ端末３０では、測定したヘモグロビン量の増減に基づき、ヘモグロビン量のピーク値の間隔（秒）を、心拍データとして算出する。
【００２８】
次に、センサ端末４０の電気的構成を、図２を参照して説明する。センサ端末４０が備える各構成は、センサ端末３０が備える構成と同様であるので、詳細な説明は省略する。センサ端末４０は、学習者の生体情報を取得するセンサ４８，４９を備える携帯型の端末である。センサ端末４０は、バス４７によって相互に接続されたＣＰＵ４２，ＲＯＭ４３，ＲＡＭ４４，入力装置４５，及び通信用のＩ／Ｆ４１を備えている。センサ４８，４９は、学習者の皮膚表面温度を計測するセンサである。
【００２９】
尚、上記センサ端末３０，４０が備えるセンサ３８，３９，４８，４９の種類は、生体情報に応じて適宜変更可能である。センサ端末３０，４０が備えるセンサ３８，３９，４８，４９は、学習者の手首、手、耳等の学習者の体の一部、学習者が座る椅子等の学習者が接触する物、又は学習者の周囲に取り付けられる。
【００３０】
次に、指導者端末５０，及び指導者端末５０に接続されているセンサ端末９０の電気的構成について、図３を参照して説明する。図３は、指導者端末５０，及び指導者端末５０に接続されているセンサ端末９０の電気的構成を示す概念図である。まず、指導者端末５０の電気的構成について説明する。図３に示すように、指導者端末５０は、学習者端末１０と同様な構成を有する。よって、詳細な説明は省略する。指導者端末５０は、バス５７によって相互に接続されたＣＰＵ５２，ＲＯＭ５３，ＲＡＭ５４，ハードディスク装置（ＨＤＤ）６０，入力装置５５，表示装置５６，及び通信用のＩ／Ｆ５１を備えている。指導者端末５０は、必要に応じて図示外の計時装置を備える。計時装置は、時間の記録や、時間の計測に用いられる。
【００３１】
ここで、図３を参照して、ＨＤＤ６０が備える記憶エリアについて説明する。図３に示すように、ＨＤＤ６０は、プログラム記憶エリア６１，生体情報記憶エリア６２，授業情報記憶エリア６３，その他の情報記憶エリア６４を含む複数の記憶エリアを備えている。プログラム記憶エリア６１には、後述するメイン処理を含む各種処理を指導者端末５０に実行させるための各種プログラムが記憶されている。生体情報記憶エリア６２には、センサ端末９０から送信された指導者の生体情報が記憶されている。具体的には、図１９を参照して後述するテーブル２１０，及び図２０を参照して後述するテーブル２２０が記憶されている。授業情報記憶エリア６３には、授業情報テーブルが記憶されている。授業情報テーブルには、指導期間の学習者情報及び指導者情報が含まれる。指導期間は、授業開始時刻から授業終了時刻までの期間である。学習者情報は、学習者端末１０から送信される。一方指導者情報は、生体情報記憶エリア６２に記憶されている指導者の生体情報に基づき算出される。具体的には、授業情報記憶エリア６３には、図１７を参照して後述するテーブル２００が記憶されている。その他の情報記憶エリア６４には、後述するメイン処理を含む各種処理の実行時に用いる設定値等が記憶されている。
【００３２】
次に、センサ端末９０の電気的構成を、図３を参照して説明する。センサ端末９０が備える各構成は、図２に示すセンサ端末３０が備える構成と同様であるので、詳細な説明は省略する。センサ端末９０は、学習者の生体情報を取得するセンサ９８，９９を備える携帯型の端末である。センサ端末９０は、学習者の生体情報を取得するセンサ９８，９９を備える携帯型の端末である。センサ端末４０は、バス４７によって相互に接続されたＣＰＵ９２，ＲＯＭ９３，ＲＡＭ９４，入力装置９５，及び通信用のＩ／Ｆ９１を備えている。センサ９８，９９は、指導者の声量、及び、話す速さ（単位時間当たりの語数）を計測するセンサである。
【００３３】
尚、センサ端末３０，４０と同様、センサ端末９０が備えるセンサ９８，９９の種類は、生体情報に応じて適宜変更可能である。センサ端末９０が備えるセンサ９８，９９は、指導者の手首、手、耳等の指導者の体の一部、指導者が座る椅子等の指導者が接触する物、又は指導者の周囲に取り付けられる。
【００３４】
次に、学習情報管理端末７０の電気的構成について、図４を参照して説明する。図４は、学習情報管理端末７０の電気的構成を示す概念図である。学習情報管理端末７０は、所謂パーソナルコンピュータであり、汎用型の装置である。この学習情報管理端末７０は、本発明の学習指導支援装置としての機能を有する。図４に示すように、学習情報管理端末７０は、バス７７によって相互に接続されたＣＰＵ７２，ＲＯＭ７３，ＲＡＭ７４，ハードディスク装置（ＨＤＤ）８０，入力装置７５，表示装置７６，及び通信用のＩ／Ｆ７１を備えている。ＲＯＭ７３は、ＢＩＯＳ等、学習者端末１０を動作させるための各種のプログラムを記憶しており、ＣＰＵ７２は、ＲＯＭ７３又はＨＤＤ８０に記憶されたプログラムに従って、学習情報管理端末７０の動作を制御する。ＲＡＭ７４は、各種データを一時的に記憶するための記憶素子である。Ｉ／Ｆ７１は、指導者端末５０，及び学習者端末１０を含む外部機器との間でデータの送受信を行うためのものである。入力装置７５は、学習情報管理端末７０に各種指示を入力するものである。表示装置７６として、例えば、液晶ディスプレイ、電気泳動表示パネルが用いられる。学習情報管理端末７０は、必要に応じて図示外の計時装置を備える。計時装置は、時間の記録や、時間の計測に用いられる。
【００３５】
ここで、図４を参照して、ＨＤＤ８０が備える記憶エリアについて説明する。図４に示すように、ＨＤＤ８０は、プログラム記憶エリア８１，学習情報記憶エリア８２，その他の情報記憶エリア８３を含む複数の記憶エリアを備えている。プログラム記憶エリア８１には、後述するメイン処理を含む各種処理を学習情報管理端末７０に実行させるための各種プログラムが記憶されている。学習情報記憶エリア８２には、学習情報テーブルが記憶されている。学習情報テーブルには、複数の指導者端末５０から、送付された授業情報テーブルが記憶されている。具体的には、学習情報記憶エリア８２には、図２７を参照して後述するテーブル３００が記憶されている。その他の情報記憶エリア８３には、後述するメイン処理を含む各種処理の実行時に用いる設定値等が記憶されている。
【００３６】
次に、第１の実施形態として、上述の構成を有する学習指導支援システム１において実行される処理について図面を参照して説明する。まず、図５〜図１１を参照して、学習者端末１０において実行される処理について説明する。次に、図１２及び図１３を参照して、センサ端末３０及びセンサ端末４０において実行される処理について説明する。次に、図１４〜図２２を参照して、指導者端末５０において実行される処理について説明する。次に、図２３及び図２４を参照して、センサ端末９０において実行される処理について説明する。次に、図２５〜図３４を参照して、学習情報管理端末７０において実行される処理について説明する。
【００３７】
まず、図５〜図１１を参照して、学習者端末１０において実行される処理について説明する。図５は、学習者端末１０において実行されるメイン処理の流れを示すフローチャートである。図６は、図５に示すメイン処理において起動される学習者生体情報受信制御処理の流れを示すフローチャートである。図７は、図６に示す学習者生体情報受信制御処理において起動される学習者生体情報受信処理の流れを示すフローチャートである。図８は、生体情報記憶エリア２２に記憶されたテーブル１００を例示する説明図である。図９は、生体情報記憶エリア２２に記憶されたテーブル１１０を例示する説明図である。図１０は、図７に示す学習者生体情報受信処理において実行される学習者心理状態推論処理の流れを示すフローチャートである。図１１は、心理情報テーブルを例示する説明図である。尚、図５〜図７，及び図１０に示す各処理を実行させるプログラムは、ＨＤＤ２０のプログラム記憶エリア２１に記憶されており、図２に示すＣＰＵ１２により実行される。
【００３８】
学習者端末１０において実行される処理の内、まず、学習者端末１０のメイン処理を、図５を参照して説明する。学習者端末１０の電源がＯＮにされると、ＣＰＵ１２は、図５に示すメイン処理を起動し、初期化を行う（Ｓ５）。続いて、学習者生体情報受信制御処理を起動させる（Ｓ１０）。学習者生体情報受信制御処理では、センサ端末３０，４０から学習者の生体情報を取得する処理の開始、及び終了を制御する処理が実行される。この学習者生体情報受信制御処理の詳細は、図６を参照して後述する。続いて、電源がＯＦＦにされるまで待機する（Ｓ１５：Ｎｏ）。電源がＯＦＦにされた場合には（Ｓ１５：Ｙｅｓ）、学習者端末１０において起動中の全処理を停止させ（Ｓ２０）、メイン処理を終了する。
【００３９】
以上のように、図２に示すＣＰＵ１２は、学習者端末１０のメイン処理を実行する。次に、学習者生体情報受信制御処理について、図６を参照して説明する。学習者生体情報受信制御処理は、図５に示すメイン処理のＳ１０において起動されてから、Ｓ２０において停止されるまで、繰り返し実行される。
【００４０】
図６に示すように、学習者生体情報受信制御処理では、まず、ＣＰＵ１２は、開始通知を受信したか否かを判断する（Ｓ２５）。開始通知は、学習者の生体情報を取得する処理を実行させることを指示する通知である。この開始通知は、図１５を参照して後述するように、指導者端末５０から、学習者端末１０，及びセンサ端末３０，４０，９０に送信される。開始通知を受信した場合には（Ｓ２５：Ｙｅｓ）、続いて、学習者生体情報受信処理を起動させる（Ｓ３５）。学習者生体情報受信処理では、センサ端末３０，４０から送信される学習者の生体情報を取得する処理が実行される。この学習者生体情報受信処理の詳細は、図７を参照して後述する。一方、開始通知を受信していない場合には（Ｓ２５：Ｎｏ）、続いて、終了通知を受信したか否かを判断する（Ｓ３０）。終了通知は、学習者の生体情報を取得する処理を終了させることを指示する通知である。この終了通知は、図１５を参照して後述するように、指導者端末５０から学習者端末１０，及びセンサ端末３０，４０，９０に送信される。終了通知を受信していない場合には（Ｓ３０：Ｎｏ）、続いて、Ｓ２５に戻り処理を繰り返す。終了通知を受信した場合には（Ｓ３０：Ｙｅｓ）、学習者生体情報受信処理を停止させる（Ｓ４０）。Ｓ３５，又はＳ４０に続いて、Ｓ２５に戻り処理を繰り返す。
【００４１】
以上のように、図２に示すＣＰＵ１２は、学習者生体情報受信制御処理を実行する。次に、学習者生体情報受信処理について、図７を参照して説明する。学習者生体情報受信処理は、図６に示す学習者生体情報受信制御処理のＳ３５において起動されてから、Ｓ４０において停止されるまで、繰り返し実行される。
【００４２】
図７に示すように、学習者生体情報受信処理では、まず、センサ端末３０，又はセンサ端末４０から、学習者の生体情報を受信するまで待機する（Ｓ５０：Ｎｏ）。図１３を参照して後述するように、センサ端末３０，４０では、所定期間毎に、学習者の生体情報を学習者端末１０に送信する処理が実行される。センサ端末３０，又はセンサ端末４０では、学習者の生体情報とともに、生体情報の取得期間を学習者端末１０に送信する。学習者の生体情報を受信した場合には（Ｓ５０：Ｙｅｓ）、受信した学習者の生体情報を、取得期間とともに、生体情報記憶エリア２２に記憶させる（Ｓ５５）。第１の実施形態では、センサ端末３０から受信した心拍データを（Ｓ５０：Ｙｅｓ）、図８に示すテーブル１００に記憶させる（Ｓ５５）。また、センサ端末４０から受信した皮膚表面温度を（Ｓ５０：Ｙｅｓ）、図９に示すテーブル１１０に記憶させる（Ｓ５５）。
【００４３】
続いて、学習者の心理状態を推定するのに必要な生体情報を受信したか否かを判断する（Ｓ６０）。第１の実施形態では、学習者の心拍データ及び皮膚表面温度を用いて、学習者のストレス値を算出する。よって、学習者の生体情報として、学習者の心拍データ及び皮膚表面温度のいずれかを受信していない場合には（Ｓ６０：Ｎｏ）、Ｓ５０に戻り処理を繰り返す。一方、学習者の生体情報として、学習者の心拍データ及び皮膚表面温度の双方を受信した場合には（Ｓ６０：Ｙｅｓ）、続いて、学習者心理状態推論処理を実行する（Ｓ６５）。この学習者心理状態推論処理では、学習者の心拍データ及び皮膚表面温度を用いて、学習者のストレス値を算出する。この学習者心理状態推論処理は、図１０を参照して後述する。Ｓ６５に続いて、Ｓ５０に戻り処理を繰り返す。
【００４４】
以上のように、図２に示すＣＰＵ１２は、学習者生体情報受信処理を実行する。次に、図７に示す学習者生体情報受信処理において実行される、学習者心理状態推論処理について、図１０を参照して説明する。
【００４５】
図１０に示すように、学習者心理状態推論処理では、まず、ＣＰＵ１２は、学習者の生体情報に基づき、学習者の心理状態を推論する（Ｓ７０）。学習者の生体情報に基づき、学習者の心理状態を推論する処理は、公知の方法を採用可能である。第１の実施形態では、Ｓ５０において受信した学習者の生体情報と、生体情報と心理状態との対応関係を記憶したテーブルとを参照して、学習者の心理状態を示す数値を心理情報として求める。対応関係を記憶したテーブルは、その他の情報記憶エリア２４に記憶されている。この処理において、例えば、図８に示すデータ１０１と、図９に示すデータ１１１とから、図１１に示すデータ１２１が算出される。このストレス値は、１〜１０の１０段階で求められる値であり、値が大きいほど、値が小さい場合に比べ、ストレスが大きいと推定される状態であることを表す。心理情報は、図１１に示すように、心理情報を算出するのに用いた生体情報の取得日時とともに、心理情報記憶エリア２３に記憶される。
【００４６】
続いて、ＣＰＵ１２は、Ｓ７０において求めた学習者の心理情報を、取得日時、及び学習者端末１０を使用する学習者の識別情報とともに、指導者端末５０に送信する。（Ｓ７５）。この処理では、図６に示す学習者生体情報受信制御処理のＳ２５において受信した開始通知を送信した指導者端末５０に、心理情報を送信する。指導者端末５０のアドレス情報は、その他の情報記エリア２４に記憶されている。続いて、学習者心理状態推論処理を終了し、図７に示す学習者生体情報受信処理に戻る。以上のように、図２に示すＣＰＵ１２は、学習者心理状態推論処理を実行する。
【００４７】
次に、センサ端末３０，４０のメイン処理について、図１２及び図１３を参照して説明する。センサ端末３０，４０では、同様なメイン処が実行される。よって、センサ端末３０で実行されるメイン処理について説明し、センサ端末４０のメイン処理については説明を省略する。図１２は、センサ端末３０のメイン処理の流れを示すフローチャートである。図１３は、図１２に示すメイン処理において起動される学習者生体情報取得処理の流れを示すフローチャートである。尚、図１２及び図１３に示す各処理を実行させるプログラムは、ＲＯＭ３３（図２参照）に記憶されており、図２に示すＣＰＵ３２が実行する。
【００４８】
図１２に示すように、センサ端末３０の電源がＯＮにされると、ＣＰＵ３２はメイン処理を起動させ、初期化を行う（Ｓ１０５）。この処理において、「生体情報送信間隔」に１０秒をセットし、ＲＡＭ３４に記憶させる。生体情報送信間隔は、生体情報をセンサ端末３０と接続されている学習者端末１０に送信する時間間隔である。また、「サンプリング間隔」に、生体情報に応じた時間をセットし、ＲＡＭ３４に記憶させる。サンプリング間隔は、生体情報を取得する間隔である。第１の実施形態では、生体情報として心拍データを取得するセンサ端末３０の場合、サンプリング間隔に１０ミリ秒をセットする。また、生体情報として皮膚表面温度を取得するセンサ端末４０の場合、サンプリング間隔に１０秒をセットする。生体情報送信間隔及びサンプリング間隔は、予め設定され、ＲＯＭ３３に記憶されている。尚、生体情報送信間隔及びサンプリング間隔は、適宜変更可能である。
【００４９】
続いてＣＰＵ３２は、学習者生体情報取得処理を起動させる（Ｓ１１０）。この処理において起動される学習者生体情報取得処理では、サンプリング間隔毎に、学習者の生体情報を取得する処理が実行される。この学習者生体情報取得処理の詳細は、図１３を参照して後述する。続いて、電源がＯＦＦにされるまで待機する（Ｓ１１５：Ｎｏ）。電源がＯＦＦにされた場合には（Ｓ１１５：Ｙｅｓ）、センサ端末３０において起動中の全処理を停止させ（Ｓ１２０）、メイン処理を終了する。以上のように、図２に示すＣＰＵ３２は、センサ端末３０のメイン処理を実行する。
【００５０】
次に、図１２に示す、センサ端末３０のメイン処理において起動される、学習者生体情報取得処理について、図１３を参照して説明する。図１３に示すように、学習者生体情報取得処理ではまず、開始通知を受信したか否かを判断する（Ｓ１５０）。前述のように、この開始通知は指導者端末５０から送信される。開始通知を受信していない場合には（Ｓ１５０：Ｎｏ）、続いて、Ｓ１５０に戻り処理を繰り返す。一方、開始通知を受信した場合（Ｓ１５０：Ｙｅｓ）、続いて、生体情報送信タイマをスタートさせる（Ｓ１５５）。生体情報送信タイマは、生体情報送信間隔に従い生体情報を学習者端末１０に送信するのに用いられる。続いて、サンプリングタイマをスタートさせる（Ｓ１６０）。サンプリングタイマは、サンプリング間隔に従い、生体情報を取得するのに用いられる。生体情報送信タイマ、及びサンプリングタイマは、別途実行されるプログラムにより、所定時間毎（例えば、１ミリ秒毎）にカウントアップされ、タイマをスタートさせてからの経過時間がＲＡＭ３４に記憶される。
【００５１】
続いて、ＣＰＵ３２は、サンプリングタイマを参照し、Ｓ１６０においてサンプリングタイマをスタートさせてから、サンプリング間隔を経過しているか否かを判断する（Ｓ１６５）。サンプリング間隔を経過していない場合（Ｓ１６５：Ｎｏ）、続いて、終了通知を受信していなければ（Ｓ１７０：Ｎｏ）、Ｓ１６５に戻り、サンプリング間隔を経過するまで待機する。終了通知は、前述のように、指導者端末５０から送信される。終了通知を受信した場合には（Ｓ１７０：Ｙｅｓ）、ＲＡＭ３４に記憶されているセンシングデータを削除する（Ｓ２０５）。ＲＡＭ３４に記憶されているセンシングデータは、開始通知を受信してから（Ｓ１５０：Ｙｅｓ）、終了通知を受信するまで（Ｓ１７０：Ｙｅｓ）に取得されたセンシングデータである。続いて、Ｓ１５０に戻り処理を繰り返す。
【００５２】
Ｓ１６５において、サンプリング間隔を経過している場合には（Ｓ１６５：Ｙｅｓ）、センサ３８，３９からセンシングデータを取得し、ＲＡＭ３４に記憶させる（Ｓ１７５）。続いて、生体情報送信タイマを参照し、Ｓ１５５において生体情報送信タイマをスタートさせてから、生体情報送信間隔を経過しているか否かを判断する（Ｓ１８０）。生体情報送信間隔を経過していない場合（Ｓ１８０：Ｎｏ）、終了通知を受信していなければ（Ｓ２１０：Ｎｏ）、Ｓ１６０に戻り処理を繰り返す。一方、終了通知を受信した場合には（Ｓ２１０：Ｙｅｓ）、続いて、Ｓ２０５と同様に、センシングデータを削除し（Ｓ２１５）、Ｓ１５０に戻り処理を繰り返す。
【００５３】
Ｓ１８０において、生体情報送信タイマをスタートさせてから、生体情報送信間隔を経過している場合には（Ｓ１８０：Ｙｅｓ）、ＲＡＭ３４に記憶されているセンシングデータに基づき生体情報を算出する（Ｓ１８５）。センサ端末３０では、センシングデータから心拍データを算出する。センサ端末４０では、生体情報送信間隔と、サンプリング間隔とが等しいので、Ｓ１７５において記憶したセンシングデータをそのまま生体情報とする。続いて、Ｓ１８５において算出した生体情報を取得日時とともに、学習者端末１０に送信する（Ｓ１９０）。この処理により、処理を実行しているセンサ端末３０と接続している学習者端末１０に、生体情報が送信される。取得日時は生体情報を求めるためのセンシングデータを取得し始めた時刻から、取得し終えた時刻までの期間で表される。センシングデータを取得し始めた時刻は、Ｓ１６０においてサンプリングタイマをスタートさせた時刻である。センシングデータを取得し終えた時刻は、Ｓ１８０においてサンプリングタイマをスタートさせた時刻を経過したと判断された時刻である。続いて、終了通知を受信していなければ（Ｓ２００：Ｎｏ）、Ｓ１５５に戻り処理を繰り返す。一方、終了通知を受信した場合には（Ｓ２００：Ｙｅｓ）、続いて、前述のＳ２０５の処理を行った後、Ｓ１５０に戻り処理を繰り返す。以上のように、図２に示すＣＰＵ３２は、学習者生体情報取得処理を実行する。
【００５４】
次に、図１４〜図２２を参照して、指導者端末５０において実行される処理について説明する。図１４は、指導者端末５０のメイン処理の流れを示すフローチャートである。図１５は、図１４に示すメイン処理において起動される、授業開始・終了判断処理の流れを示すフローチャートである。図１６は、図１５に示す授業開始・終了判断処理において起動される学習者心理情報受信処理の流れを示すフローチャートである。図１７は、授業情報テーブルを例示する説明図である。図１８は、図１５に示す授業開始・終了判断処理において起動される指導者生体情報受信処理の流れを示すフローチャートである。図１９は、生体情報記憶エリア６２に記憶されている声量テーブルを例示する説明図である。図２０は、生体情報記憶エリア６２に記憶されている発言語数テーブルを例示する説明図である。図２１は、図１８に示す指導者生体情報受信処理において実行される指導タイプ推論処理の流れを示すフローチャートである。図２２は、生体情報と、指導タイプとを対応付けるテーブルを例示する説明図である。尚、図１４〜図１６，図１８，及び図２１に示す各処理を実行させるプログラムは、ＨＤＤ６０のプログラム記憶エリア６１に記憶されており、図３に示すＣＰＵ５２により実行される。
【００５５】
指導者端末５０において実行される処理の内、まず、指導者端末５０のメイン処理を、図１４を参照して説明する。指導者端末５０の電源がＯＮにされると、ＣＰＵ５２は、図１４に示すメイン処理を起動し、初期化を行う（Ｓ３０５）。続いて、授業開始・終了判断処理を起動させる（Ｓ３１０）。授業開始・終了判断処理では、その他の情報記憶エリア６４に記憶されている時間割テーブルを参照して、授業中であるか否かを判断する処理が実行される。そして、現在時刻が授業開始時刻である場合には、学習者及び指導者の生体情報を取得する処理を開始させる処理を実行する。また、現在時刻が授業終了時刻である場合には、学習者及び指導者の生体情報を取得する処理を終了させる処理を実行する。この授業開始・終了判断処理の詳細は、図１５を参照して後述する。続いて、電源がＯＦＦにされるまで待機する（Ｓ３１５：Ｎｏ）。電源がＯＦＦにされた場合には（Ｓ３１５：Ｙｅｓ）、指導者端末５０において起動中の全処理を停止させ（Ｓ３２０）、メイン処理を終了する。以上のように、図３に示すＣＰＵ５２は、指導者端末５０のメイン処理を実行する。
【００５６】
次に、授業開始・終了判断処理について、図１５を参照して説明する。この授業開始・終了判断処理は、図１４に示すメイン処理のＳ３１０において起動されてから、Ｓ３２０において停止されるまでの間、繰り返し実行される。
【００５７】
図１５に示すように、授業開始・終了判断処理では、まず、ＣＰＵ５２は、初期化処理を実行する（Ｓ３５０）。続いて、現在時刻が授業開始時刻であるか否かを判断する（Ｓ３５５）。現在時刻は、計時装置（図示せず）から取得する。授業開始時刻は、その他の情報記憶エリア６４に記憶されている時間割テーブルから取得する。時間割テーブルには、指導者が指導を行う授業の授業開始時刻及び授業終了時刻が含まれる。現在時刻が授業開始時刻ではない場合（Ｓ３５５：Ｎｏ）の処理は後述する。一方、現在時刻が授業開始時刻である場合（Ｓ３５５：Ｙｅｓ）、続いて、開始通知を、学習者端末１０，及びセンサ端末３０，４０，９０に送信する（Ｓ３６０）。この処理により、指導者が指導を行う授業に参加する学習者が使用する学習者端末１０に開始通知が送信される。指導者が指導を行う授業に参加する学習者は、その他の情報記憶エリア６４に、時間割テーブルと対応付けて記憶されている。また、指導者が指導を行う授業に参加する学習者が使用する学習者端末１０に接続しているセンサ端末３０，４０に、開始通知が送信される。また、処理を実行している指導者端末５０に接続されているセンサ端末９０に開始通知が送信される。学習者が使用する学習者端末１０，及びセンサ端末３０，４０，９０のアドレス情報は、その他の情報記憶エリア６４に記憶されている。続いて、学習者心理情報受信処理を起動させる（Ｓ３６５）。学習者心理情報受信処理では、学習者端末１０から送信される学習者の心理情報を受信する処理が実行される。この学習者心理情報受信処理の詳細は、図１６を参照して後述する。続いて、指導者生体情報受信処理を起動する（Ｓ３７０）。指導者生体情報受信処理では、センサ端末９０から、指導者の生体情報を受信する処理が実行される。この指導者生体情報受信処理の詳細は、図１８を参照して後述する。続いて、Ｓ３５５に戻り処理を繰り返す。
【００５８】
Ｓ３５５において、現在時刻が授業開始時刻ではない場合（Ｓ３５５：Ｎｏ）、続いて、現在時刻が授業終了時刻であるか否かを判断する（Ｓ３７５）。授業終了時刻は、その他の情報記憶エリア６４に記憶されている時間割テーブルから取得する。現在時刻が授業終了時刻ではない場合（Ｓ３７５：Ｎｏ）、Ｓ３５５に戻り処理を繰り返す。一方、現在時刻が授業終了時刻である場合（Ｓ３７５：Ｙｅｓ）、終了通知を、学習者端末１０，及びセンサ端末３０，４０，９０に送信する（Ｓ３８０）。この処理において、終了通知を送信する学習者端末１０，及びセンサ端末３０，４０，９０は、Ｓ３６０において開始通知の送信先と同様である。この処理により、学習者端末１０において、開始通知が受信されてから、終了通知が受信されるまでの期間、図７に示す学習者生体情報受信処理を実行させることができる。同様に、図１３に示す学習者生体情報取得処理において、開始通知が受信されてから、終了通知が受信されるまでの期間、学習者の生体情報を取得する処理を実行させることができる。また、図１８を参照して後述する指導者生体情報取得処理において、開始通知が受信されてから、終了通知が受信されるまでの期間、指導者の生体情報を取得する処理を実行させることができる。よって、指導期間内に学習者及び指導者の生体情報を取得することができる。
【００５９】
続いて、学習者心理情報受信処理を停止させる（Ｓ３８５）。続いて、指導者生体情報受信処理を停止させる（Ｓ３９０）。続いて、授業情報記憶エリア６３に記憶されている授業情報テーブルを、学習情報管理端末７０に送信する（Ｓ３９５）。学習情報管理端末７０のアドレス情報は、その他の情報記憶エリア６４に記憶されている。第１の実施形態の授業情報テーブルについては、図１７を参照して後述する。続いて、Ｓ３５５に戻り処理を繰り返す。以上のように、図３に示すＣＰＵ５２は、授業開始・終了判断処理を実行する。
【００６０】
次に、学習者心理情報受信処理について、図１６を参照して説明する。この学習者心理情報受信処理は、図１５に示す授業開始・終了判断処理のＳ３６５において起動されてから、Ｓ３８５において停止されるまでの間、繰り返し実行される。
【００６１】
図１６に示すように、学習者心理情報受信処理では、まず、ＣＰＵ５２は、学習者端末１０から送信された学習者の心理情報を受信したか否かを判断する（Ｓ４００）。学習者の心理情報は、図１０を参照して前述の学習者心理状態推論処理のＳ７５において、学習者端末１０から送信される。より具体的には、図１５に示す授業開始・終了判断処理のＳ３６０において指導者端末５０が開始通知を送信した学習者端末１０から、学習者の心理情報が送信される。この心理情報には、取得日時と、学習者の識別情報とが付随している。心理情報を受信していない場合には（Ｓ４００：Ｎｏ）、心理情報を受信するまで待機する。一方、心理情報を受信した場合には（Ｓ４００：Ｙｅｓ）、受信した心理情報を、授業情報記憶エリア６３に記憶させる（Ｓ４０５）。
【００６２】
第１の実施形態では、図１７に示すテーブル２００に示すように、学習者の心理情報が、取得日時、及び学習者毎に分類して記憶される。図１７に示すように、テーブル２００は、取得日時２０１，指導者名２０２，指導タイプ２０３，学習者のストレス値２０４を備える。指導者名２０２には、指導者端末５０を使用する指導者を識別する情報が記憶される。指導タイプ２０３には、センサ端末９０から取得した指導者の生体情報に基づき、指導者の話し方をＡ〜Ｊに分類した情報が記憶される。この指導タイプの算出方法については、図２１を参照して後述する。学習者のストレス値２０４には、学習者端末１０から取得した学習者の心理情報が、学習者を識別する情報毎に記憶される。取得日時２０１は、指導タイプ２０３を求める際に用いた生体情報の取得日時、及び学習者のストレス値２０４を求める際に用いた取得日時が記憶される。この取得日時２０１に基づき、同じ指導期間の指導タイプ２０３と、学習者のストレス値２０４とが対応付けられる。Ｓ４０５に続いて、ＣＰＵ５２は、Ｓ４００に戻り処理を繰り返す。以上のように、ＣＰＵ５２は、学習者心理情報受信処理を実行する。
【００６３】
次に、指導者生体情報受信処理について、図１８を参照して説明する。この指導者生体情報受信処理は、図１５に示す授業開始・終了判断処理のＳ３７０において起動されてから、Ｓ３９０において停止されるまでの間、繰り返し実行される。
【００６４】
図１８に示すように、指導者生体情報受信処理では、まず、ＣＰＵ５２は、センサ端末９０から送信された指導者の生体情報を受信するまで待機する（Ｓ４５０：Ｎｏ）。指導者の生体情報を受信した場合（Ｓ４５０：Ｙｅｓ）、続いて、受信した生体情報を、生体情報記憶エリア６２のテーブルに記憶させる（Ｓ４５５）。第１の実施形態では、指導タイプを算出するのに用いる生体情報として、取得期間中の指導者の声量の平均値と、指導者の話す速さとが、センサ端末９０から送信される。声量の平均値を受信した場合、声量の平均値は、取得日時とともに、図１９に示すテーブル２１０に記憶される。話す速さ（単位時間当たりの発言語数）を受信した場合、話す速さは、取得日時とともに、図２０に示すテーブル２２０に記憶される。
【００６５】
続いて、指導タイプを算出するのに用いる生体情報を全て受信したか否かを判断する（Ｓ４６０）。第１の実施形態では、声量の平均値、及び話す速さのいずれかを受信していない場合には（Ｓ４６０：Ｎｏ）、Ｓ４５０に戻り処理を繰り返す。一方、声量の平均値、及び話す速さの双方を受信した場合には（Ｓ４６０：Ｙｅｓ）、指導タイプ推論処理を実行する。指導タイプ推論処理では、Ｓ４５０において受信した指導者の生体情報に基づき、指導者の話し方をＡ〜Ｊに分類する処理が実行される。この指導タイプ推論処理の詳細については、図２１を参照して後述する。続いて、Ｓ４５０に戻り処理を繰り返す。以上のように、ＣＰＵ５２は、指導者生体情報受信処理を実行する。
【００６６】
次に、図１８に示す指導者生体情報受信処理において実行される指導タイプ推論処理について、図２１を参照して説明する。図２１に示すように、指導タイプ推論処理では、まず、ＣＰＵ５２は、指導者の生体情報に基づき、指導者の指導タイプを推論する。指導者の生体情報に基づき、指導者の指導タイプを推論する処理は、公知の方法を採用可能である。第１の実施形態では、図２２に示すテーブル２３０と、テーブル２１０，２２０に記憶されている生体情報とを比較して、指導タイプを求める。テーブル２３０は、指導者の生体情報と、指導タイプとを対応付けたテーブルである。例えば、ＣＰＵ５２は、データ２１１，及びデータ２２１と、テーブル２３０とを比較して、指導タイプ「Ａ」を求める。続いて、Ｓ４８０において求めた指導タイプを、授業情報記憶エリア６３に記憶させる（Ｓ４８５）。データ２１１，及びデータ２２１に基づき求めた、指導タイプ「Ａ」は、図１７のデータ２０５の指導タイプ２０３に記憶される。続いて、指導タイプ推論処理を終了し、図１８に示す指導者生体情報受信処理に戻る。以上のように、ＣＰＵ５２は、指導者生体情報受信処理を実行する。
【００６７】
次に、図２３及び図２４を参照して、センサ端末９０において実行される処理について説明する。図２３は、センサ端末９０のメイン処理の流れを示すフローチャートである。図２４は、図２３のメイン処理において起動される指導者生体情報取得処理の流れを示すフローチャートである。尚、図２３及び図２４に示す各処理を実行させるプログラムは、ＲＯＭ９３（図３参照）に記憶されており、図３に示すＣＰＵ９２が実行する。
【００６８】
センサ端末９０において実行される処理うち、まず、センサ端末９０のメイン処理について、図２３を参照して説明する。図２３に示すように、センサ端末９０の電源がＯＮにされると、ＣＰＵ９２は、メイン処理を起動させ、初期化を行う（Ｓ５０５）。この処理において、「生体情報送信間隔」に３０秒をセットし、ＲＡＭ９４に記憶させる。生体情報送信間隔は、予め設定され、ＲＯＭ９３に記憶されている。尚、生体情報送信間隔は、適宜変更可能である。
【００６９】
続いてＣＰＵ９２は、指導者生体情報取得処理を起動させる（Ｓ５１０）。この処理において起動される指導者生体情報取得処理では、生体情報送信間隔毎に、指導者の生体情報を送信する処理が実行される。この指導者生体情報取得処理の詳細は、図２４を参照して後述する。続いて、電源がＯＦＦにされるまで待機する（Ｓ５１５：Ｎｏ）。電源がＯＦＦにされた場合には（Ｓ５１５：Ｙｅｓ）、センサ端末９０において起動中の全処理を停止させ（Ｓ５２０）、メイン処理を終了する。以上のように、図３に示すＣＰＵ９２は、センサ端末９０のメイン処理を実行する。
【００７０】
次に、図２３に示す、センサ端末９０のメイン処理において起動される、指導者生体情報取得処理について、図２４を参照して説明する。図２４に示すように、指導者生体情報取得処理ではまず、ＣＰＵ９２は、開始通知を受信したか否かを判断する（Ｓ５３０）。この開始通知は、図１５を参照して前述したように、指導者端末５０から送信される。開始通知を受信していない場合には（Ｓ５３０：Ｎｏ）、続いて、Ｓ５３０に戻り、開始通知を受信するまで待機する。一方、開始通知を受信した場合（Ｓ５３０：Ｙｅｓ）、続いて、生体情報送信タイマをスタートさせる（Ｓ５３５）。生体情報送信タイマは、生体情報送信間隔に従い生体情報を指導者端末５０に送信するためのタイマである。この生体情報送信タイマは、別途実行されるプログラムにより、所定時間毎（例えば、１ミリ秒毎）にカウントアップされ、タイマをスタートさせてからの経過時間がＲＡＭ９４に記憶される。
【００７１】
続いて、ＣＰＵ９２は、録音をスタートさせる（Ｓ５４０）。指導者の声が録音され、ＲＡＭ９４に記憶される。続いて、Ｓ５３５において生体情報送信タイマをスタートさせてから、生体情報送信間隔を経過しているか否かを判断する（Ｓ５４５）。生体情報送信間隔を経過していない場合（Ｓ５４５：Ｎｏ）、終了通知を受信していなければ（Ｓ５７５：Ｎｏ）、Ｓ５４５に戻り、生体情報送信間隔を経過するまで待機する。一方、終了通知を受信した場合には（Ｓ５７５：Ｙｅｓ）、続いて、録音を停止させ（Ｓ５６５）、ＲＡＭ９４の録音データを削除する（Ｓ５７０）。続いて、Ｓ５３０に戻り処理を繰り返す。
【００７２】
Ｓ５４５において、生体情報送信間隔を経過している場合には（Ｓ５４５：Ｙｅｓ）、ＲＡＭ９４に記憶されている録音データに基づき生体情報を算出する（Ｓ５５０）。センサ端末９０では、録音データから声量の平均値及び話す速さを算出する。録音データから声量の平均値及び話す速さを算出する方法は、公知の方法を採用可能である。算出に用いられる録音データは、取得開始時刻から取得終了時刻までに録音されたデータである。取得開始時刻は、Ｓ５４０において録音をスタートさせた時刻である。取得終了時刻は、Ｓ５４５において生体情報送信間隔を経過したと判断された時刻である。続いて、Ｓ５５０において求めた生体情報を、取得日時とともに、指導者端末５０に送信する（Ｓ５５５）。この処理により、Ｓ５３０において受信した開始通知を送信した指導者端末５０に、指導者の生体情報が送信される。取得日時は、取得開始時刻から取得終了時刻までの期間である。続いて、終了通知を受信していなければ（Ｓ５６０：Ｎｏ）、Ｓ５３５に戻り処理を繰り返す。一方、終了通知を受信した場合には（Ｓ５６０：Ｙｅｓ）、続いて、前述のＳ５６５，Ｓ５７０の処理を行った後、Ｓ５３０に戻り処理を繰り返す。以上のように、図２に示すＣＰＵ９２は、指導者生体情報取得処理を実行する。
【００７３】
次に、学習情報管理端末７０において実行される処理について、図２５〜図３４を参照して説明する。図２５は、学習情報管理端末７０のメイン処理の流れを示すフローチャートである。図２６は、図２５に示すメイン処理において起動される授業情報受信処理の流れを示すフローチャートである。図２７は、学習情報テーブルを例示する説明図である。図２８は、図２５に示すメイン処理において起動される相性度表示処理の流れを示すフローチャートである。図２９は、学習者のストレス値と、学習者と、指導者との相性度の対応関係を例示する説明図である。図３０〜図３２及び図３４は、図２８に示す相性度表示処理において出力されるテーブルを例示する説明図である。図３３は、図２８に示す相性度表示処理において出力されるグラフを例示する説明図である。尚、図２５，図２６及び図２８に示す各処理を実行させるプログラムは、ＨＤＤ８０のプログラム記憶エリア８１（図４参照）に記憶されており、図４に示すＣＰＵ７２が実行する。また、図２５，図２６及び図２８に示す各処理において、ＣＰＵ７２が取得した情報や、演算結果は、ＣＰＵ７２が適宜ＨＤＤ８０又はＲＡＭ７４に記憶させるものとする。
【００７４】
学習情報管理端末７０において実行される処理の内、まず、学習情報管理端末７０のメイン処理について、図２５を参照して説明する。図２５に示すように、学習情報管理端末７０の電源がＯＮにされると、ＣＰＵ７２はメイン処理を起動させ、初期化を行う（Ｓ６０５）。続いて、授業情報受信処理を起動させる（Ｓ６１０）。授業情報受信処理では、指導者端末５０から送信される授業情報を受信する処理が実行される。この授業情報受信処理の詳細は、図２６を参照して後述する。
【００７５】
続いて、相性度表示処理を起動させる（Ｓ６１５）。相性度表示処理では、閲覧者からの要求に応じて、指導期間中の指導者と学習者との相性度を出力する処理が実行される。この相性度表示処理の詳細は、図２８を参照して後述する。続いて、電源がＯＦＦにされるまで待機する（Ｓ６２０：Ｎｏ）。電源がＯＦＦにされた場合には（Ｓ６２０：Ｙｅｓ）、学習情報管理端末７０において起動中の全処理を停止させ（Ｓ６３０）、メイン処理を終了する。以上のように、図４に示すＣＰＵ７２は、学習情報管理端末７０のメイン処理を実行する。
【００７６】
次に、授業情報受信処理について、図２６を参照して説明する。この授業情報受信処理は、図２５に示すメイン処理のＳ６１０において起動されてから、Ｓ６３０において停止されるまで繰り返し実行される。
【００７７】
図２６に示すように、授業情報受信処理では、まず、ＣＰＵ７２は、授業情報を受信するまで待機する（Ｓ６５５：Ｎｏ）。授業情報は、図１５に示す授業開始・終了判断処理のＳ３９５において、指導者端末５０から送信される。授業情報には、図１７に示すテーブル２００のデータが含まれる。授業情報を受信した場合には（Ｓ６５５：Ｙｅｓ）、受信した授業情報を学習情報記憶エリア８２のテーブル３００に記憶させる（Ｓ６６０）。この処理において授業情報は、テーブル３００に示すように、指導者毎に分類して記憶される。テーブル３００は、取得日時３０１と、指導者毎のデータ３０２，３０３とを備えている。続いて、Ｓ６５５に戻り処理を繰り返す。以上のように、図４に示すＣＰＵ７２は、授業情報受信処理を実行する。
【００７８】
次に、相性度表示処理について、図２８を参照して説明する。この相性度表示処理は、図２５に示すメイン処理のＳ６１５において起動されてから、Ｓ６３０において停止されるまで繰り返し実行される。以下の説明において、相性度表示処理を実行させる、学習情報管理端末７０のユーザを「閲覧者」と言う。閲覧者は、指導者又は学習者であってもよいし、その他の人であってもよい。
【００７９】
図２８に示すように、相性度表示処理では、ＣＰＵ７２は、まず、相性度表示要求が入力されるまで待機する（Ｓ７０５：Ｎｏ）。相性度表示要求は、学習者と指導者との相性度を表示することを指示するコマンドである。この相性度表示要求は、学習情報管理端末７０の閲覧者が、入力装置７５を用いて所定の操作を実行した場合に入力される。相性度表示要求が入力された場合には（Ｓ７０５：Ｙｅｓ）、閲覧者の指示に基づき、相性度を表示する際の表示形式を特定する（Ｓ７１０）。この処理では、まず、表示形式の候補を表示装置７６に表示する。表示形式の候補は、予め定められその他の情報記憶エリア８３に記憶されている。
【００８０】
第１の実施形態では、表示形式として、次の表示形式１〜７を設定している。表示形式１が選択された場合、指定された学習者（以下、「指定学習者」と言う。）と、指導者との相性度を表したテーブルを表示する。表示形式２が選択された場合、指定学習者と、指導者との相性度を、指導タイプ毎に表したテーブルを表示する。表示形式３が選択された場合、指定された授業（以下、「指定授業」と言う。）に参加した全学習者と、指定授業の指導者との相性度を求めたテーブルを表示する。表示形式４が選択された場合、指定授業に参加した全学習者と、指導者との相性度を、指導タイプ毎に求めたテーブルを表示する。表示形式５が選択された場合、指定した指導者（以下、「指定指導者」と言う。）と、学習者との相性度を、指導タイプ毎に求めたテーブルを表示する。表示形式６では、指定指導者と学習者との相性度の推移を示すグラフを表示する。表示形式７では、学習者と指定指導者との相性度を、学習者毎に求めたテーブルを表示する。閲覧者は、表示装置７６に表示された表示形式１〜７の中から、所望の表示形式を選択する。すると、ＣＰＵ７２は、閲覧者により選択された表示形式を特定する。予め設定される表示形式の種類や、数は適宜変更可能である。
【００８１】
続いて、相性度の算出条件として、指定情報を取得する（Ｓ７１５）。この処理では、まず、指定項目の候補を表示装置７６に表示させる。指定項目の候補は、表示形式に応じて、予め定められ、その他の情報記憶エリア８３に記憶されている。第１の実施形態では、指定項目として、表示形式に応じて、取得日時、学習者、指導者、授業が設定されている。閲覧者は、表示装置７６に表示された指定項目の候補のうち、所望の指定項目を限定する。すると、ＣＰＵ７２は、閲覧者により入力された指定情報を取得する。
【００８２】
続いて、学習情報記憶エリア８２を参照して、Ｓ７１５において取得した指定情報に応じて学習情報を取得する（Ｓ７１７）。この処理において取得する学習情報は、指導期間（取得日時）が同じ、学習者情報及び指導者情報である。第１の実施形態の学習者情報は、学習者の生体情報（心拍データ、及び皮膚表面温度）に基づき算出したストレス値である。また、第１の実施形態の指導者情報は、指導者の生体情報（声量データ、及び話す速さ）に基づき求めた指導タイプである。例えば、Ｓ７１５において、学習者が指定されている場合には、指定学習者のストレス値を取得する。また例えば、Ｓ７１５において、指導期間が指定されている場合には、学習者のストレス値の内、取得日時が指定された指導期間内であるストレス値を取得する。また例えば、Ｓ７１５において授業が指定されている場合、指定授業に参加した学習者を指定学習者とし、且つ、授業期間中のストレス値を取得する。
【００８３】
続いて、Ｓ７１７において取得した学習情報を用いて、表示形式に応じて、学習者のストレス値の平均値を算出する（Ｓ７２０）。第１の実施形態では、学習者のストレス値の平均値に基づき、学習者と指導者との相性度を求める。例えば、表示形式２が選択された場合、Ｓ７１７において取得した学習情報を用いて、指導タイプ毎に、相性度の平均値が算出される。また例えば、表示形式１が選択された場合、Ｓ７１７において取得した学習情報を用いて、指導者毎に、相性度の平均値が算出される。
【００８４】
続いて、学習者と指導者との相性度を推定する（Ｓ７２５）。相性度は、学習者と指導者との相性の善し悪しを把握可能な、数値、文字、記号等で表される。相性度は、学習者情報及び指導者情報の少なくとも一方を用いて算出される。第１の実施形態では、Ｓ７２０において算出した、学習者のストレス値と、図２９に示すテーブル３１０とに基づき、相性度を求める。テーブル３１０は、学習者と指導者との相性の善し悪しを、学習者のストレス値に基づき５段階に分類したテーブルである。テーブル３１０は、その他の情報記憶エリア８３に記憶されている。
【００８５】
続いて、Ｓ７２５において求めた相性度を、表示装置７６に表示させる（Ｓ７３０）。この処理では、まず、Ｓ７１０において特定された表示形式を満たし、且つ、Ｓ７１５において取得した指定情報を満たすデータに基づき表示データを作成する。そして、表示データを表示装置７６に表示させる。例えば、Ｓ７１０において、表示形式２が特定された場合を想定する。Ｓ７１５において、指定情報として相性度の算出に用いるデータが、学習者のストレス値であり、指定学習者が「ａさん」であり、指定指導者が「全指導者」であり、指導期間が「２００７／４／１〜２００７／８／７」である条件が取得されたものとする。この場合、例えば、図３０に示すテーブル３３０が表示される。テーブル３３０では、指導タイプと、相性度とが対応付けられている。指導者の生体情報を分類した指導タイプは、指導者情報として提示されている。学習者の心理情報に基づき分類した相性度は学習者情報として提示されている。テーブル３３０によれば、学習者「ａさん」は、指導者の話し方が「Ｂ」又は「Ｃ」である時に、ストレス値が低く、指導者との相性がよいことが推定される。
【００８６】
また例えば、Ｓ７１０において、表示形式１が特定された場合を想定する。Ｓ７１５において、指定情報として相性度の算出に用いるデータが、学習者のストレス値であり、指定学習者が「ｂさん」であり、指定指導者が「全指導者」であり、指導期間が「２００７／４／１〜２００７／７／３０」である条件が取得されたものとする。この場合、例えば、図３１に示すテーブル３４０が表示される。テーブル３４０では、最も傾向が強い指導タイプと、相性度とが対応付けられている。テーブル３３０と同様に、テーブル３４０では、指導タイプは指導者情報として提示され、相性度は学習者情報として提示されている。テーブル３４０によれば、学習者「ｂさん」は、話し方の傾向が「Ｂ」である指導者「Ｂさん」との相性は良好であるが、話し方の傾向が「Ｇ」である指導者「Ｇさん」との相性は悪いことが推定される。
【００８７】
また例えば、Ｓ７１０において、表示形式４が特定された場合を想定する。Ｓ７１５において、指定情報として相性度の算出に用いるデータが、学習者のストレス値であり、指定学習者が「指定授業に参加した全学習者」であり、指定指導者が「指定授業の指導者」であり、指導期間が指定授業の実施期間「２００７／５／１０  １０：３０〜２００７／５／１０  １２：００」である条件が取得されたものとする。この場合、例えば、図３０に示すテーブル３３０が表示される。テーブル３３０によれば、指定授業に参加した学習者は、指導者の話し方が「Ｂ」又は「Ｃ」である時に、ストレス値が低く、指導者との相性がよい傾向にあることが推定される。
【００８８】
また例えば、Ｓ７１０において、表示形式５が特定された場合を想定する。また、Ｓ７１５において、指定情報として相性度の算出に用いるデータが、学習者のストレス値であり、指定学習者が「全学習者」であり、指定指導者が「Ａさん」であり、指導期間が「２００７／４／１〜２００７／７／３１」である条件が取得されたものとする。この場合、例えば、図３２に示すテーブル３５０が表示される。テーブル３５０では、指導タイプと、相性度とが対応付けられている。指導タイプの割合は、指導タイプ毎に、授業時間に占める割合を求めたものである。テーブル３３０と同様に、テーブル３５０では、指導タイプは指導者情報として提示され、相性度は学習者情報として提示されている。テーブル３５０によれば、指導者「Ａさん」は、話し方の傾向が「Ａ」である割合が最も多く、その際の学習者との相性は、悪いことが推定される。
【００８９】
また例えば、Ｓ７１０において、表示形式６が特定された場合を想定する。Ｓ７１５において、指定情報として相性度の算出に用いるデータが、学習者のストレス値であり、指定学習者が「全学習者」であり、指定指導者が「Ａさん」であり、指導期間が「２００７／５／１０〜２００７／６／１５」である条件が取得されたものとする。この場合、例えば、図３３に示すグラフ３６０が表示される。グラフ３６０では、相性度の経時変化を示すグラフに、相性度を求めた期間の指導タイプが対応付けられている。テーブル３３０と同様に、グラフ３６０では、指導タイプは指導者情報として提示され、相性度は学習者情報として提示されている。グラフ３６０によれば、指導者「Ａさん」は、声量に変化はないが、２００７／５／２６以降は、２００７／５／１０〜２００７／５／１７の期間に比べ、話す速さが速くなっている傾向にある。そして、２００７／５／２６以降は、２００７／５／１０〜２００７／５／１７の期間に比べ、学習者との相性度が改善傾向にあることが推定される。
【００９０】
また例えば、Ｓ７１０において、表示形式７が特定された場合を想定する。Ｓ７１５において、指定情報として相性度の算出に用いるデータが、学習者のストレス値であり、指定学習者が「全学習者」であり、指定指導者が「Ａさん」であり、指導期間が「２００７／５／１０〜２００７／６／１５」である条件が取得されたものとする。この場合、例えば、図３４に示すテーブル３７０が表示される。テーブル３７０では、最も相性の良い指導タイプと、相性度とが対応付けられている。テーブル３３０と同様に、テーブル３７０では、指導タイプは指導者情報として提示され、相性度は学習者情報として提示されている。テーブル３７０によれば、指導者「Ａさん」の話し方は、学習者「ｂさん」には好まれているが、学習者「ａさん」には好まれていないことが推定される。
【００９１】
図２８のＳ７３０に続いて、Ｓ７０５に戻り処理を繰り返す。以上のように、図４に示すＣＰＵ７２は、相性度表示処理を実行する。
【００９２】
尚、授業開始時刻から授業終了時刻までの指導期間の、指導者の生体情報を取得する、図３に示すセンサ端末９０のＣＰＵ９２は、本発明の指導者生体情報取得手段として機能する。また、指導期間の、学習者の生体情報を取得する、図２に示すセンサ端末３０のＣＰＵ３２，及びセンサ端末４０のＣＰＵ４２は、本発明の学習者生体情報取得手段として機能する。センサ端末９０から送信された指導者の生体情報と、センサ端末３０，４０から取得された学習者の生体情報から推定されるその学習者の心理状態を示す心理情報とを、取得日時と対応付けて記憶する、学習情報管理端末７０が備えるＨＤＤ８０の学習情報記憶エリア８２は、本発明の記憶手段に相当する。図２８に示す相性度表示処理において、学習情報記憶エリア８２を参照し、学習情報として、指導期間（取得日時）が同じ、指導タイプと、学習者のストレス値とを取得する（Ｓ７１７）ＣＰＵ７２は、本発明の情報取得手段として機能する。
【００９３】
また相性度表示処理のＳ７２５において、Ｓ７１７において取得した学習情報に基づき、指導者と学習者との相性度を算出するＣＰＵ７２は、本発明の相性度作成手段として機能する。また相性度表示処理において、Ｓ７２５において求めた相性度を、表示装置７６に表示させるＣＰＵ７２は、本発明の情報提示手段として機能する。また相性度表示処理のＳ７３０において、指導タイプを分類したカテゴリ毎に、相性度を集計したテーブルを作成して表示装置７６に表示させるＣＰＵ７２は、本発明の情報提示手段として機能する。また相性度表示処理において、学習者毎に、相性度を集計したテーブルを作成して表示装置７６に表示させるＣＰＵ７２は、本発明の情報提示手段として機能する。また相性度表示処理のＳ７３０において、Ｓ７２５において求めた相性度を、表示装置７６に表示させるＣＰＵ７２は、本発明の情報提示手段として機能する。
【００９４】
以上詳述した第１の実施形態の学習指導支援システム１では、閲覧者からの指示に応じて、指導者と学習者との相性度が、指導者の指導タイプと対応付けて提示される。第１の実施形態では、相性度は、学習者情報に基づき推定され、学習者情報として提示される。第１の実施形態の指導者情報は、指導者の声量及び話す速さに基づき分類した指導タイプである。また第１の実施形態の学習者情報は、学習者のストレス値である。ストレス値は、学習者の心拍データ及び皮膚表面温度から算出される。このため、提示された相性度に基づき、指導者と学習者との相性の善し悪しを客観的に把握することができる。
【００９５】
図３３に示すグラフ３６０のように、相性度が通常よりも良い指導期間と相性度が通常よりも悪い指導期間とを比較した場合には、指導者の指導状況をどのように改善すればよいかを容易に把握することができる。そして、どのような話し方で指導した場合に、学習者との相性が良好な状態になり、学習効果を高めることができるかを客観的に分析することができる。また、図３０に示すテーブル３３０，図３１に示すテーブル３４０，図３２に示すテーブル３５０を提示した場合には、指導者の話し方が、学習者との相性度に与える影響を容易に把握することができる。また、図３４に示すテーブル３７０を提示した場合には、学習者との相性度を改善させることにより学習状況を改善させるために、指導者の指導状況をどのように改善すればよいかを容易に把握することができる。尚、指導者情報のみを提示した場合には、指導者の指導状況を把握することができ、学習者の学習者情報のみを提示した場合には、学習者の学習状況を把握することができる。しかし、指導者情報又は学習者情報のいずれか一方のみからは、上述の例のように、指導者の話し方が、学習者との相性度に与える影響や、指導者の指導状況をどのように改善すればよいかを把握することは困難である。これに対し、第１の実施形態の学習指導支援システム１によれば、提示された情報に基づき、指導者は自己の指導状況を客観的に把握することができる。よって、指導状況を改善するための努力を集中的に行うことにより、より良い指導を実現し、学習者の学習効果を高めることが可能である。
【００９６】
＜２．第２の実施形態＞
次に、閲覧者の要求に応じて、指導者の心理状態が学習者の心理状態に与える影響度を表示させる、第２の実施形態の学習指導支援システム２について、図面を参照して説明する。まず、図３５を参照して、第２の実施形態の学習指導支援システム２の構成を説明する。図３５は、第２の実施形態の学習指導支援システム２の構成を示す構成図である。図３５に示すように、第２の実施形態の学習指導支援システム２の構成は、第１の実施形態の学習指導支援システム１と基本構成が同じである。ただし、第２の実施形態の学習指導支援システム２の構成は、指導者端末５０に接続されているセンサ端末が、センサ端末３０，４０である点で、第１の実施形態の学習指導支援システム１と異なる。センサ端末３０，４０は、学習者端末１０に接続しているセンサ端末３０，４０と同様な構成であるため、説明を省略する。
【００９７】
次に、第２の実施形態の学習指導支援システム２において実行される処理について説明する。第２の実施形態の学習指導支援システム２において実行される処理のうち、学習者端末１０，及びセンサ端末３０，４０において実行される処理は、第１の実施形態と同様である。よって、説明を省略する。指導者端末５０において実行される処理は、第１の実施形態と一部異なる。よって、第１の実施形態と同様な処理が行われる処理については説明を省略し、第１の実施形態において実行される処理と異なる処理について、図を参照して説明する。また、指導者端末５０に接続されたセンサ端末３０，４０において実行される処理は、学習者端末１０に接続されたセンサ端末３０，４０において実行される処理と同様である。よって、説明を省略する。尚、指導者端末５０に接続されたセンサ端末３０，４０では、指導者の生体情報を取得する処理が実行され、取得した生体情報は、指導者端末５０に送信される。また、学習情報管理端末７０において実行される処理は、第１の実施形態と一部異なる。よって、第１の実施形態と同様な処理が行われる処理については説明を省略し、第１の実施形態において実行される処理と異なる処理について、図を参照して説明する。
【００９８】
まず、指導者端末５０において実行される処理について、図３６〜図３８を参照して説明する。図３６は、第２の実施形態の指導者端末５０の指導者生体情報受信処理の流れを示すフローチャートである。図３７は、授業情報テーブルを例示する説明図である。図３８は、学習情報テーブルを例示する説明図である。尚、図３６に示す指導者生体情報受信処理を実行させるプログラムは、ＨＤＤ６０のプログラム記憶エリア６１（図３参照）に記憶されており、図３に示すＣＰＵ５２が実行する。また、図３６において、図１８に示す第１の実施形態の指導者端末５０の指導者生体情報受信処理と同様な処理を行う処理には、同じステップ番号を付与している。
【００９９】
第２の実施形態の指導者端末５０において実行される処理は、指導者生体情報受信処理において、第１の実施形態と異なる。他の処理は、第１の実施形態と同様である。図３６に示すように、第２の実施形態の指導者端末５０の指導者生体情報受信処理は、Ｓ４６５に替えてＳ４６６の処理を実行する点で、第１の実施形態と異なる。第１の実施形態と同様な処理が実行される処理については、説明を省略する。Ｓ４６６では、指導者端末５０に接続されたセンサ端末３０，４０から取得した生体情報に基づき、指導者の心理状態を表す心理情報を算出する処理が実行される。図示しないが、この処理では、図１０に示す学習者心理状態推論処理と同様な処理が実行される。算出した心理情報は、図３７に示すテーブル４００に記憶される。
【０１００】
以上のように、図３に示すＣＰＵ５２は、第２の実施形態の指導者端末５０のメイン処理を実行する。尚、第２の実施形態の指導者端末５０では、図１５に示す授業開始・終了判断処理のＳ３９５において、図３７に示すテーブル４００を、学習情報管理端末７０に送信する処理が実行される。学習情報管理端末７０では、受信したテーブル４００を、図３８に示すテーブル４１０に記憶させる処理が実行される。この処理において授業情報は、テーブル４１０に示すように、指導者毎に分類して記憶される。テーブル４１０は、取得日時４１１と、指導者毎のデータ４１２，４１３とを備えている。
【０１０１】
次に、第２の実施形態の学習情報管理端末７０において実行される処理について、図３９〜図４５を参照して説明する。図３９は、学習情報管理端末７０のメイン処理の流れを示すフローチャートである。図４０は、学習情報管理端末７０のメイン処理において起動される影響度表示処理の流れを示すフローチャートである。図４１は、指導期間中の指導者のストレス値と、学習者のストレス値との差と、指導者の心理状態が学習者の心理状態に与える影響度との対応関係を示すテーブルである。図４２〜図４５は、図４０に示す影響度表示処理において表示されるテーブルを例示する説明図である。尚、図３９及び図４０に示す各処理を実行させるプログラムは、ＨＤＤ８０のプログラム記憶エリア８１（図４参照）に記憶されており、図４に示すＣＰＵ７２が実行する。また、図３９及び図４０に示す各処理において、ＣＰＵ７２が取得した情報や、演算結果は、ＣＰＵ７２が適宜ＨＤＤ８０又はＲＡＭ７４に記憶させるものとする。また、図３９において、図２５に示す第１の実施形態の学習情報管理端末７０のメイン処理と同様な処理を行う処理には、同じステップ番号を付与している。
【０１０２】
第２の実施形態の学習情報管理端末７０において実行される処理は、図３９に示すように、学習情報管理端末７０のメイン処理において、Ｓ６１５に替えてＳ６１６の処理を実行する点で、第１の実施形態と異なる。第１の実施形態と同様な処理が実行される処理については、説明を省略する。図３９に示すメイン処理のＳ６１６では、影響度表示処理が起動される。影響度表示処理では、閲覧者の要求に応じて、指導者の心理状態が学習者の心理状態に与える影響度を表示させる処理が実行される。この影響度表示処理の詳細を、図４０を参照して説明する。
【０１０３】
図４０に示すように、影響度表示処理では、ＣＰＵ７２は、まず、影響度表示要求が入力されるまで待機する（Ｓ７４０：Ｎｏ）。影響度表示要求は、影響度を表示することを指示するコマンドである。影響度は、指導者の心理状態が学習者の心理状態に与える影響を示し、後述するＳ７６０の処理により算出される。この影響度表示要求は、学習情報管理端末７０の閲覧者が、入力装置７５を用いて所定の操作を実行した場合に入力される。影響度表示要求が入力された場合には（Ｓ７４０：Ｙｅｓ）、閲覧者の指示に基づき、影響度を表示する際の表示形式を特定する（Ｓ７４５）。この処理では、まず、表示形式の候補を表示装置７６に表示させる。表示形式の候補は、予め定められその他の情報記憶エリア８３に記憶されている。
【０１０４】
第２の実施形態では、表示形式として、次の表示形式１０〜１３を設定している。表示形式１０が選択された場合、指導者の心理状態が学習者の心理状態に与える影響度を指導者毎に求めたテーブルを表示する。表示形式１１が選択された場合、指導者の心理状態が、指定学習者の心理状態に与える影響度を指導者毎に求めたテーブルを表示する。表示形式１２が選択された場合、指定授業において、指定指導者の心理状態が学習者の心理状態に与える影響度を求めたテーブルを表示する。表示形式１３が選択された場合、指定指導者の心理状態が学習者の心理状態に与える影響度を、学習者毎に求めたテーブルを表示する。閲覧者は、表示装置７６に表示された表示形式１０〜１３の中から、所望の表示形式を選択する。すると、ＣＰＵ７２は、閲覧者により選択された表示形式を特定する（Ｓ７４５）。
【０１０５】
続いて、影響度の算出条件として、指定情報を取得する（Ｓ７５０）。この処理では、まず、指定項目の候補を表示装置７６に表示させる。指定項目の候補は、予め定められその他の情報記憶エリア８３に記憶されている。第２の実施形態では、指定項目として、表示形式に応じて、取得日時、学習者、指導者、授業が設定されている。閲覧者は、表示装置７６に表示された指定項目の候補のうち、所望の指定項目を限定する。すると、ＣＰＵ７２は、閲覧者により入力された指定情報を取得する。
【０１０６】
続いて、学習情報記憶エリア８２を参照して、Ｓ７５０において取得した指定情報に応じて、学習情報を取得する（Ｓ７５２）。第２の実施形態の学習者情報は、学習者の生体情報（心拍データ、及び皮膚表面温度）に基づき算出したストレス値である。また、第２の実施形態の指導者情報は、指導者の生体情報（心拍データ、及び皮膚表面温度）に基づき算出したストレス値である。例えば、Ｓ７５０において、学習者が指定されている場合には、指定学習者のストレス値を取得する。同様に、指導者が指定されている場合には、指定学習者のストレス値を取得する。また、Ｓ７５０において、期間が指定されている場合には、学習者及び指導者のストレス値の内、取得日時が指定された期間内であるストレス値を取得する。
【０１０７】
続いて、Ｓ７５２において取得した学習情報に基づき、表示形式に応じて、指導者のストレス値の平均値と、学習者のストレスの平均値との差を算出する（Ｓ７５５）。第２の実施形態では、指導者のストレス値の平均値と、学習者のストレスの平均値との差に基づき、影響度を求める。例えば、表示形式１０が選択された場合には、指導者毎にストレス値の平均値を算出する。また、指導者毎に指導を行った学習者を分類し、分類された学習者をひとまとまりとして、各まとまりについて学習者のストレスの平均値を算出する。そして、指導者毎に、指導者のストレス値の平均値と、その指導者が指導を行った学習者のストレス値の平均値との差を算出する（Ｓ７５５）。
【０１０８】
続いて、影響度を推定する（Ｓ７６０）。第２の実施形態では、Ｓ７５５において算出した、指導者のストレス値の平均値と、学習者のストレスの平均値との差と、図４１に示すテーブル４２０とに基づき、影響度を求める。テーブル４２０は、その他の情報記憶エリア８３に記憶されている。
【０１０９】
続いて、Ｓ７６０において求めた影響度を、表示装置７６に表示させる（Ｓ７６５）。この処理では、まず、Ｓ７４５において特定された表示形式と、Ｓ７６０において算出した影響度とに基づき、表示データを作成する。そして、表示データを表示装置７６に表示させる。例えば、Ｓ７４５において、表示形式１０が特定された場合を想定する。Ｓ７５０において、指定情報として影響度の算出に用いるデータが、学習者及び指導者のストレス値であり、指定学習者が「全学習者」であり、指定指導者が「全指導者」であり、指導期間が「２００７／４／１〜２００７／８／７」である条件が取得されたものとする。この場合、例えば、図４２に示すテーブル４３０が表示される。テーブル４３０では、影響度が指導者毎に表示されている。指導者と学習者とのストレス値の差は、Ｓ７５５において求めた値である。指導者と学習者とのストレス値の差の割合は、Ｓ７５５において求めた差の値毎に、全体に占める割合を計算した値である。テーブル４３０では、指導者の心理情報と、学習者の心理情報とに基づき求めた影響度は、指導者情報及び学習者情報を対応付けた情報として提示されている。テーブル４３０によれば、指導者「Ａさん」及び「Ｂさん」の心理状態は、学習者の心理状態に非常に影響を与えやすいことが推定される。
【０１１０】
また例えば、Ｓ７４５において、表示形式１１が特定された場合を想定する。Ｓ７４５において、指定情報として影響度の算出に用いるデータが、学習者及び指導者のストレス値であり、指定学習者が「ｂさん」であり、指定指導者が「全指導者」であり、指導期間が「２００７／４／１〜２００７／５／３０」である条件が取得されたものとする。この場合、例えば、図４３に示すテーブル４４０が表示される。テーブル４４０では、影響度が指導者毎に表示されている。テーブル４３０と同様に、テーブル４４０では、影響度は、指導者情報及び学習者情報を対応付けた情報として提示されている。テーブル４４０によれば、学習者「ｂさん」は、指導者「Ａさん」及び「Ｂさん」心理状態からの影響を非常に受けやすいことが推定される。
【０１１１】
また例えば、Ｓ７４５において、表示形式１２が特定された場合を想定する。Ｓ７４５において、指定情報として影響度の算出に用いるデータが、学習者及び指導者のストレス値であり、指定学習者が「指定授業に参加した全学習者」であり、指定指導者が「指定授業の指導者」であり、指導期間が指定授業の実施期間「２００７／７／２０  １０：３０〜２００７／５／１０  １２：００」である条件が取得されたものとする。この場合、例えば、図４４に示すテーブル４５０が表示される。テーブル４３０と同様に、テーブル４５０では、影響度は、指導者情報及び学習者情報を対応付けた情報として提示されている。テーブル４５０によれば、指定授業に参加した学習者は、指定指導者の心理状態に影響を受けやすいことが推定される。
【０１１２】
また例えば、Ｓ７１０において、表示形式１３が特定された場合を想定する。また、Ｓ７１５において、指定情報として影響度の算出に用いるデータが、学習者及び指導者のストレス値であり、指定学習者が「指定授業に参加した全学習者」であり、指定指導者が「指定授業の指導者」であり、指導期間が指定授業の実施期間「２００７／７／２０  １０：３０〜２００７／５／１０  １２：００」である条件が取得されたものとする。この場合、例えば、図４６に示すテーブル４６０が表示される。テーブル４６０では、影響度と、ストレス値の平均とが学習者毎に表示されている。テーブル４３０と同様に、テーブル４６０では、影響度は、指導者情報及び学習者情報を対応付けた情報として提示されている。また、ストレス値は、学習者情報として提示されている。テーブル４６０によれば、指定授業において、学習者「ａさん」は、指定指導者の心理状態の影響を非常に強く受けたが、学習者「ｃさん」は、指定指導者の心理状態の影響をほとんど受けなかったことが推定される。
【０１１３】
図２８のＳ７６５に続いて、Ｓ７４０に戻り処理を繰り返す。以上のように、図４に示すＣＰＵ７２は、影響度表示処理を実行する。
【０１１４】
尚、授業開始時刻から授業終了時刻までの指導期間の、指導者の生体情報を取得する、図２に示すセンサ端末３０のＣＰＵ３２，及びセンサ端末４０のＣＰＵ４２は、本発明の指導者生体情報取得手段として機能する。また、指導期間の、学習者の生体情報を取得する、図２に示すセンサ端末３０のＣＰＵ３２，及びセンサ端末４０のＣＰＵ４２は、本発明の学習者生体情報取得手段として機能する。指導期間中の指導者のストレス値と、学習者のストレス値とを、取得日時と対応付けて記憶する、学習情報管理端末７０が備えるＨＤＤ８０の学習情報記憶エリア８２は、本発明の記憶手段に相当する。図４０に示す影響度表示処理において、学習情報記憶エリア８２を参照し、学習情報として、指導期間（取得日時）が同じ、指導者のストレス値と、学習者のストレス値とを取得する（Ｓ７５２）ＣＰＵ７２は、本発明の情報取得手段として機能する。また影響度表示処理のＳ７６０において、Ｓ７１７において取得した学習情報に基づき、指導者の心理状態が学習者の心理状態に与える影響度を算出するＣＰＵ７２は、本発明の影響度作成手段として機能する。また影響度表示処理において、Ｓ７６０において求めた影響度を、表示装置７６に表示させるＣＰＵ７２は、本発明の情報提示手段として機能する。また、影響度表示処理のＳ７６５において、指導タイプを分類したカテゴリ毎に、影響度を集計したテーブルを作成して表示装置７６に表示させるＣＰＵ７２は、本発明の情報提示手段として機能する。また、学習者毎に、影響度を集計したテーブルを作成して表示装置７６に表示させる（Ｓ７６５）ＣＰＵ７２は、本発明の情報提示手段として機能する。
【０１１５】
以上詳述した第２の実施形態の学習指導支援システム２によれば、指導者情報及び学習者情報に基づき推定された指導者の指導状況が学習者に与える影響度が提示される。よって、指導者の心理状態が学習者の心理状態に与える影響度を客観的に把握できる。また通常よりもよい影響を与えている指導期間と、通常よりも悪い影響を与えている指導期間とを比較した場合には、指導者の指導状況をどのように改善すればよいかを容易に把握することができる。例えば、図４１に示すテーブル４３０に基づき、指導者「Ａさん」及び「指導者「Ｂさん」は、学習者の心理状態に与える影響度が高いため、授業中の心理状態を改善する必要があることが示唆される。以上のように、第２の実施形態の学習指導支援システム２によれば、指導者は自己の指導状況を客観的に把握することができる。よって、指導状況を改善するための努力を集中的に行うことにより、より良い指導を実現し、学習者の学習効果を高めることが可能である。
【０１１６】
＜３．第３の実施形態＞
ところで、閲覧者の要求に応じて表示する、指導者と学習者との相性度、又は、指導者の心理状態が学習者の心理状態に与える影響度は、教科毎に分類して表示させてもよい。以下、第３の実施形態として、指導者と学習者との相性度を指導期間中の教科毎に分類して表示させる場合について、図４６〜図４９を参照して説明する。図４６は、授業情報テーブルを例示する説明図である。図４７は、学習情報テーブルを例示する説明図である。図４８及び図４９は、相性度表示処理において表示されるテーブルを例示する説明図である。
【０１１７】
第３の実施形態の学習指導支援システム１の構成は、第１の実施形態の学習指導支援システム１と同様である。よって、説明を省略する。また、第３の実施形態の学習指導支援システム１において実行される処理は、基本的に、第１の実施形態の学習指導支援システム１と同様である。
【０１１８】
図２１に示す指導タイプ推論処理のＳ４８５では、Ｓ４８０において求めた指導タイプを、指導者、授業科目とともに、授業情報テーブルに記憶させる（Ｓ４８５）。よって、図４５に示すように、第３の実施形態のテーブル５００は、取得日時２０１，指導者名２０２，指導タイプ２０３，学習者のストレス値２０４の他、授業科目５０１を備える。そして、図１５に示す、授業開始・終了判断処理では、授業科目５０１を含むテーブル５００を学習情報管理端末７０に送信する。尚、授業科目は、本発明の「教科」に相当する。
【０１１９】
学習情報管理端末７０では、図２６に示す授業情報受信処理において授業情報を受信した場合（Ｓ６５５）、授業科目５０１を含む授業情報テーブルを学習情報テーブルに記憶させる（Ｓ６６０）。よって、図４７に示すように、第３の実施形態のテーブル５１０は、取得日時５１１，指導者毎のデータ５１２，５１３を備えている。そして、データ５１２，５１３にはそれぞれ、授業科目が含まれる。
【０１２０】
図２８に示す相性度表示処理では、表示形式として、第１の実施形態で例示した表示形式１〜７に加え、表示形式２１及び２２を選択可能となっている。表示形式２１が選択された場合、指定学習者と、指導者との相性度を、指導者の指導タイプ毎、科目毎に分類したテーブを表示する。表示形式２２が選択された場合、指定学習者と指導者の相性度を、指導者毎、科目毎に分類したテーブルを表示する。
【０１２１】
例えば、Ｓ７１０において、表示形式２１が特定された場合を想定する。Ｓ７１５において、指定情報として相性度の算出に用いるデータが、学習者のストレス値であり、指定学習者が「ａさん」であり、指定指導者が「全指導者」であり、指導期間が「２００７／４／１〜２００７／８／７」である条件が取得されたものとする。この場合、例えば、図４８に示すテーブル５２０が表示される。テーブル５２０では、指導タイプと、教科毎に分類された相性度とが対応付けられている。指導者の生体情報を分類した指導タイプは、指導者情報として提示されている。学習者の心理情報に基づき分類した相性度は学習者情報として提示されている。テーブル５２０によれば、学習者「ａさん」は、指導者の話し方が「Ｂ」又は「Ｃ」、且つ、授業科目が「数学」である時に、ストレス値が低く、指導者との相性がよいことが推定される。
【０１２２】
また例えば、Ｓ７１０において、表示形式２２が特定された場合を想定する。Ｓ７１５において、指定情報として相性度の算出に用いるデータが、学習者のストレス値であり、指定学習者が「ｂさん」であり、指定指導者が「全指導者」であり、指導期間が「２００７／４／１〜２００７／７／３０」である条件が取得されたものとする。この場合、例えば、図４９に示すテーブル５３０が表示される。テーブル５３０では、傾向が最も強い指導タイプと、相性度と、教科とが対応付けられている。テーブル５２０と同様、テーブル５３０では、指導タイプは、指導者情報として提示され、相性度は学習者情報として提示されている。テーブル５３０によれば、学習者「ｂさん」は、話し方の傾向が「Ｂ」、且つ、授業科目が「数学」である指導者「Ｂさん」との相性は良好であるが、話し方の傾向が「Ｇ」であり、且つ、授業科目が「日本史」である指導者「Ｇさん」との相性は悪いことが推定される。
【０１２３】
以上のように、第３の実施形態の学習指導支援システム１では、指導者と学習者との相性度を指導期間中の教科毎に分類して表示させる。尚、同様な処理により、指導者の心理状態が学習者の心理状態に与える影響度を、教科毎に表示させてもよい。指導者の心理状態が学習者の心理状態に与える影響度を、教科毎に表示させた場合のテーブルの例を、図５０を参照して説明する。図５０は、影響度表示処理において表示されるテーブルを例示する説明図である。図５０に示すテーブル５４０に示すように、表示形式として、学習者が最も影響を受けやすい教科を、学習者毎、授業科目毎に分類したテーブルを表示させてもよい。テーブル５４０では、最も影響を受けやすい教科と、影響度とが学習者毎に対応付けられている。テーブル５４０では、影響度は、指導者情報及び学習者情報の対応を表す情報として提示されている。
【０１２４】
尚、第３の実施形態の学習指導支援システム１において、指導者と学習者との相性度を、教科毎に分類して表示させるＣＰＵ７２（図２８のＳ７３０）は、本発明の情報提示手段に相当する。また、第３の実施形態の学習指導支援システム１において、指導者の心理状態が学習者の心理状態に与える影響度を、教科毎に分類して表示させるＣＰＵ７２（図４０のＳ７６５）は、本発明の情報提示手段に相当する。
【０１２５】
以上詳述した第３の実施形態の学習指導支援システム１によれば、教科毎に、学習者と指導者との相性度、又は指導者の心理状態が学習者の心理状態に与える影響度が提示される。よって、指導者の指導状況と学習者の学習状況学習者との関係を容易に把握することができる。
【０１２６】
＜４．第４の実施形態＞
ところで、上記第１〜第３の実施形態では、閲覧者の要求に応じて、指導者と学習者との相性度、又は、指導者の心理状態が学習者の心理状態に与える影響度を表示させていた。この第１〜第３の実施形態の方法では、閲覧者が希望する時に、所望の相性度、又は影響度を表示させる利点がある。一方で、閲覧のタイミングや、表示形式、指定項目が、閲覧者により決定されるので、相性度や影響度に変化がある場合に、閲覧者がその変化を把握できるとは限らなかった。そこで、第４の実施形態では、相性度や影響度に所定の変化があった場合に、その変化を自動的に検出し、閲覧者に通知する処理を実行する。一例として、相性度が所定量変化した場合に閲覧者に通知する場合について説明する。影響度が所定量変化した場合に閲覧者に通知する処理についても、同様な処理により実行させることができる。
【０１２７】
第４の実施形態の学習指導支援システム１の構成は、第１の実施形態の学習指導支援システム１の構成と、同様であるので説明を省略する。また、第４の実施形態の学習指導支援システム１において実行される処理の内、学習者端末１０，指導者端末５０，及びセンサ端末３０，４０，９０において実行される処理は、第１の実施形態の処理と同様である。一方、学習情報管理端末７０において実行される処理は、第１の実施形態と異なる。よって、以下、学習情報管理端末７０の処理を、図５１〜図５４を参照して説明する。図５１は、学習情報管理端末７０の流れを示すフローチャートである。図５２は、図５１に示すメイン処理において起動される相性度通知処理の流れを示すフローチャートである。図５３及び図５４は、図５２に示す相性度通知処理において通知されるテーブルを例示する説明図である。尚、図５１及び図５２に示す各処理を実行させるプログラムは、ＨＤＤ８０のプログラム記憶エリア８２（図４参照）に記憶されており、図４に示すＣＰＵ７２が実行する。また、図５１及び図５２に示す各処理において、ＣＰＵ７２が取得した情報や、演算結果は、ＣＰＵ７２が適宜ＨＤＤ８０又はＲＡＭ７４に記憶させるものとする。また、図５１において、図２５に示す第１の実施形態の学習情報管理端末７０のメイン処理と、同様な処理を行う処理には、同じステップ番号を付与している。
【０１２８】
図５１に示すように、第４の実施形態の学習情報管理端末７０のメイン処理は、Ｓ６１５の相性度表示処理に替えて、Ｓ６１７の相性度通知処理を実行する点で、第１の実施形態のメイン処理とは異なる。第１の実施形態と同様な処理が実行される処理については、説明を省略する。Ｓ６１７の相性度通知処理では、相性度が所定量変化しているかを監視し、相性度が所定量変化した場合には、閲覧者に通知する処理が実行される。この相性度通知処理の詳細を、図５２を参照して説明する。相性度を求める対象となる指導者及び学習者、相性度を求める際の表示形式、指示情報等は、予め閲覧者により指定される。具体例として、変化を検出する際の条件（以下、「変化検出条件」と言う。）として、以下の条件が定められている場合について説明する。具体例では、変化検出条件として、閲覧者が指導者「Ａさん」であり、指導者「Ａさん」と指導者「Ａさん」の授業を受講する学習者との相性度の変化を検出する条件が定められている。また、変化検出条件として、直近の１週間の相性度と、１４日〜８日前の相性度とが異なる場合に、変化していると判断する条件が定められている。この変化検出期間は、閲覧者により予め設定され、その他の情報記憶エリア８３に記憶されている。
【０１２９】
図５２に示すように、相性度通知処理では、まず、後述するＳ８１５の処理を実行してから、相性度変化チェック期間が経過するまで待機する（Ｓ８０５：Ｎｏ）。相性度変化チェック期間は、相性度が変化したかを判断する処理の実施間隔を規定するものである。この相性度変化チェック期間は、予め設定され、その他の情報記憶エリア８３に記憶されている。前回相性度が変化したかを判断する処理を実行させた時間は、ＲＡＭ７４又はその他の情報記憶エリア８３に記憶されている。
【０１３０】
相性度変化チェック期間が経過した場合（Ｓ８０５：Ｙｅｓ）、続いて、学習情報記憶エリア８２及び図２９に示すテーブル２９を参照して、相性度の平均値を算出する（Ｓ８１０）。この処理では、相性度に変化が生じているか否かを検討するために、所定期間内の相性度の平均値を求める。例えば、相性度変化チェック期間として、１週間が設定されている場合、直近の１週間の相性度の平均値を求める。この所定期間、並びに、相性度を求める対象となる指導者及び学習者は、予め閲覧者により設定され、その他の情報記憶領域８３に記憶されている。具体例では、この処理において、指導者「Ａさん」と指導者「Ａさん」の授業を受講する学習者との、直近の１週間（７日前〜今日）の相性度の平均値を算出する。同様に、１４日前〜８日前の相性度の平均値を算出する。算出した相性度の平均値は、ＲＡＭ７４に記憶させる。
【０１３１】
続いて、ＲＡＭ７４を参照し、直近の１週間の相性度の平均値と、１４日前〜８日前の相性度の平均値とが等しいか否かを判断する（Ｓ８１５）。直近の１週間の相性度の平均値と、１４日前〜８日前の相性度の平均値とが等しい場合には（Ｓ８１５：Ｎｏ）、続いて、Ｓ８０５に戻り処理を繰り返す。一方、直近の１週間の相性度の平均値と、１４日前〜８日前の相性度の平均値とが異なる場合（Ｓ８１５：Ｙｅｓ）、続いて、相性度の変化が検出された旨示す情報を、閲覧者「Ａさん」が使用する指導者端末５０に送信する（Ｓ８２０）。相性度の変化が検出された旨示す情報は、変化が検出された情報（指導者情報及び前記学習者情報の少なくとも一方）が含まれていればよい。
【０１３２】
相性度の変化が検出された旨示す情報としては、例えば、図５３に示すテーブル６００が挙げられる。このテーブル６００は、２００７／５／１７〜２００７／５／２３における相性度の平均値は、２００７／５／１０〜２００７／５／１６における相性度の平均値に比べ改善したことを示している。また例えば、相性度の変化が検出された旨示す情報として、例えば、図５４に示すテーブル６１０を通知してもよい。このテーブル６１０では、２００７／５／１７〜２００７／５／２３における相性度の平均値は、２００７／５／１０〜２００７／５／１６における相性度の平均値に比べ悪化したことを示している。また例えば、相性度の変化が検出された旨示す情報として、相性度の変化を示すグラフを通知してもよい。このテーブル６００及びテーブル６１０に含まれる相性度は、変化が検出された学習者情報として提示される。Ｓ８２０に続いて、Ｓ８０５に戻り処理を繰り返す。
【０１３３】
以上詳述した、第４の実施形態の学習指導支援システム１によれば、指導者情報及び学習者情報の少なくともいずれかが変化した場合を自動的に検出することができる。このため、指導者の指導状況又は学習者の学習状況の変化を確実に把握することができる。そして、指導者は、検出した変化に応じて指導状況を改善し、学習効果を高めることができる。また、第４の実施形態の学習指導支援システム１のように、変化があった時のみ通知させれば、逐一自分で指導者情報又は学習者情報をチェックする必要がない。
【０１３４】
＜５．変形例＞
尚、本発明は、以上詳述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加えてもよい。例えば、次の（１）〜（１２）に示す変形を適宜加えてもよい。
【０１３５】
（１）上記実施形態の学習指導支援システム１又は２は、学習者端末１０，指導者端末５０，及び学習情報管理端末７０を備えていたが、これに限定されない。例えば、学習情報管理端末７０の機能を指導者端末５０が備えてもよい。具体的には、指導者が自分の指導者情報と、自分が指導を行う学習者の学習者情報とを対応付けて表示させたい場合、指導者端末５０の授業情報記憶エリア６３を参照して、相性度表示処理又は影響度表示処理を実行させてもよい。この場合、上記実施形態のように指導者毎に相性度及び影響度等を求める処理は実行できないが、構成及び処理を簡略化させることができる。
【０１３６】
（２）上記実施形態の学習指導支援システム１又２では、学習者端末１０から、学習者情報を一旦指導者端末５０に送信するようにしていたが、これに限定されない。例えば、学習者端末１０から学習者情報を学習情報管理端末７０に送信してもよい。また、センサ端末３０，４０が送信機能を有する場合には、センサ端末３０，４０から、学習者の生体情報を学習情報管理端末７０に送信してもよい。
【０１３７】
（３）上記実施形態のセンサ端末３０，４０，９０により取得される生体情報の種類、数、取得頻度は適宜変更可能である。生体情報の種類としては、例えば、心拍数、体温、呼吸数、皮膚電位、皮膚表面温度、発汗量、脳波が挙げられる。
【０１３８】
（４）上記実施形態の学習者端末１０は、表示装置７６を介して、相性度又は影響度を提示していたが、これに限定されない。例えば、相性度又は影響度を表示させるためのデータを、指導者端末５０，及び学習者端末１０等の外部装置に送信させてもよい。また、印刷装置を介して相性度又は影響度を閲覧者に提示してもよい。
【０１３９】
（５）上記実施形態では、図１０に示す学習者心理状態推論処理を、学習者端末１０において実行させていた。しかし、センサ端末３０，４０において生体情報に基づき心理情報を求める処理の一部又は全部を、学習者端末１０以外の装置において実行させてもよい。例えば、学習者心理状態推論処理を、指導者端末５０において実行させてもよいし、学習情報管理端末７０において実行させてもよい。同様に、図２１に示す指導タイプ推論処理、又は、学習者心理状態推論処理と同様の指導者心理状態推論処理は、学習情報管理端末７０において実行させてもよい。
【０１４０】
（６）上記実施形態では、学習者又は指導者の心理状態を表す情報としてストレス値を用いていたが、これに限定されない。例えば、心理情報として、学習者のストレス値の他、集中度、眠気、興奮度を用いてもよい。また、学習者情報として、学習者の生体情報を用いてもよい。同様に、指導者情報として、指導者の生体情報を用いてもよい。
【０１４１】
また、学習者情報として、学習者の生体情報を用いる場合、例えば、生体情報として心拍数を取得する場合を想定する。一般に、心拍数はストレス値と密接な係わりがある。具体的には、心拍数が通常時よりも多いと、通常時よりもストレス値が高いと推定される。このように、生体情報をそのまま状況情報として提示した場合にも、学習状況を客観的に把握することが可能である。指導者情報として、指導者の生体情報を用いる場合も同様である。
【０１４２】
（７）上記実施形態では、指導期間が同じ学習者情報及び指導者情報を提示する際に、相性度又は影響度を提示していたがこれに限定されない。単に、学習者情報及び指導者情報を対応付けて提示してもよい。学習者情報及び指導者情報を対応付けた情報としては、上記実施形態に例示したような、テーブル、グラフの他、学習者情報及び指導者情報を表す文字や記号であってもよい。
【０１４３】
（８）また、第３〜第５の実施形態では、学習者情報に基づき相性度を算出していた。このようにすれば、学習者の嗜好を客観的に把握することができ、学習者の嗜好を考慮して指導状況を改善することが可能である。相性度には、学習者情報及び指導者情報の少なくとも一方を用いればよく、相性度の算出方法は適宜変更可能である。例えば、指導者情報に基づき相性度を算出してもよい。この場合には、指導者の嗜好を客観的に把握することができる。また相性度を、学習者情報及び指導者情報に基づき算出しても良い。この場合、双方の嗜好を客観的に把握することができる。
【０１４４】
（９）上記実施形態では、指導期間が同じ指導者情報及び学習者情報を提示するテーブルとして、指導者情報を分類した指導タイプ毎に、学習者情報に基づき求めた相性度を集計したテーブルを例示した（例えば、図３０のテーブル３３０）。しかし、学習者情報を分類したカテゴリ毎に、指導者情報を集計したテーブルを作成して提示してもよい。このようなテーブルとして、例えば、図５５に示すように、指定学習者「ｂさん」の学習者情報に基づき求めた相性度毎に、指導者「Ａさん」の指導者情報に基づき求めた指導タイプを集計したテーブル５５０を作成して提示してもよい。図５５は、学習者情報を分類したカテゴリ毎に、指導者情報を集計したテーブルを例示する説明図である。テーブル５５０では、相性度と、指導タイプとが対応付けられている。指導者の生体情報を分類した指導タイプは、指導者情報として提示されている。学習者の心理情報に基づき分類した相性度は学習者情報として提示されている。このテーブル５５０によれば、学習者「ｂさん」との相性度を高めるには、指導者「Ａさん」は、指導タイプがＡ又はＢとなるような話し方をすればよいことが把握できる。このように、学習者情報を分類したカテゴリ毎に、指導者情報を集計したテーブルを提示した場合には、指導者の指導状況をどのように改善すればよいかを容易に把握することができる。学習者情報を分類したカテゴリ毎に、指導者情報を集計したテーブルは、さらに教科毎に集計されていても良い。このようにした場合には、教科を考慮して、指導者の指導状況をどのように改善すればよいかを容易に把握することができる。
【０１４５】
（１０）第２の実施形態では、学習者のストレス値の平均と、指導者のストレス値の平均との差、及び図４１に示すテーブル４２０に基づき、影響度を算出していた。影響度の算出に用いる、学習者情報及び指導者情報は適宜変更可能である。また、影響度の算出方法は適宜変更可能である。例えば、学習者の生体情報に基づき算出した集中度と、指導者の生体情報に基づき分類した話し方とを、所定の方程式に当てはめて、影響度を算出してもよい。
【０１４６】
（１１）第４の実施形態では、図５２に示す相性度通知処理を実施し、相性度が変化している場合を検出していた。この相性度通知処理における、変化検出条件は適宜変更可能である。例えば、相性度変化チェック期間は、例示した１週間に限定されず、適宜変更可能である。また例えば、相性度を比較する対象となる指定指導者、指定学習者は適宜変更可能である。また例えばＳ８１５において、変化したと判断する場合の基準を変更してもよい。具体的には、例えば、相性度が２段階（例えば、図２９に示すテーブル３１０において、「非常に良い」から「普通」に変化した場合）変化した場合に、相性度が変化したと判断してもよい。さらに、変化検出の対象は、第５の実施形態で例示した相性度、及び影響度の他、学習者情報、及び指導者情報の少なくともいずれかとしてもよい。具体的には、例えば、学習者の生体情報から算出したストレス値を変化検出の対象としてもよい。
【０１４７】
（１２）上記第１〜４の実施形態は、適宜組み合わせて実行させてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１４８】
【図１】学習指導支援システム１の構成を示す構成図である。
【図２】学習者端末１０，及び学習者端末１０に接続されているセンサ端末３０，４０の電気的構成を示す概念図である。
【図３】指導者端末５０，及び指導者端末５０に接続されているセンサ端末９０の電気的構成を示す概念図である。
【図４】学習情報管理端末７０の電気的構成を示す概念図である。
【図５】学習者端末１０において実行されるメイン処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】図５に示すメイン処理において起動される学習者生体情報受信制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】図６に示す学習者生体情報受信制御処理において起動される学習者生体情報受信処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】生体情報記憶エリア２２に記憶されたテーブル１００を例示する説明図である。
【図９】生体情報記憶エリア２２に記憶されたテーブル１１０を例示する説明図である。
【図１０】図７に示す学習者生体情報受信処理において実行される学習者心理状態推論処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】心理情報テーブルを例示する説明図である。
【図１２】センサ端末３０のメイン処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】図１２に示すメイン処理において起動される学習者生体情報取得処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】指導者端末５０のメイン処理の流れを示すフローチャートである。
【図１５】図１４に示すメイン処理において起動される、授業開始・終了判断処理の流れを示すフローチャートである。
【図１６】図１５に示す授業開始・終了判断処理において起動される学習者心理情報受信処理の流れを示すフローチャートである。
【図１７】授業情報テーブルを例示する説明図である。
【図１８】図１５に示す授業開始・終了判断処理において起動される指導者生体情報受信処理の流れを示すフローチャートである。
【図１９】生体情報記憶エリア６２に記憶されている声量テーブルを例示する説明図である。
【図２０】生体情報記憶エリア６２に記憶されている発言語数テーブルを例示する説明図である。
【図２１】図１８に示す指導者生体情報受信処理において実行される指導タイプ推論処理の流れを示すフローチャートである。
【図２２】生体情報と、指導タイプとを対応付けるテーブルを例示する説明図である。
【図２３】センサ端末９０のメイン処理の流れを示すフローチャートである。
【図２４】図２３のメイン処理において起動される指導者生体情報取得処理の流れを示すフローチャートである。
【図２５】学習情報管理端末７０のメイン処理の流れを示すフローチャートである。
【図２６】図２５に示すメイン処理において起動される授業情報受信処理の流れを示すフローチャートである。
【図２７】学習情報テーブルを例示する説明図である。
【図２８】図２５に示すメイン処理において起動される相性度表示処理の流れを示すフローチャートである。
【図２９】学習者のストレス値と、学習者と、指導者との相性度の対応関係を例示する説明図である。
【図３０】図２８に示す相性度表示処理において出力されるテーブルを例示する説明図である。
【図３１】図２８に示す相性度表示処理において出力されるテーブルを例示する説明図である。
【図３２】図２８に示す相性度表示処理において出力されるテーブルを例示する説明図である。
【図３３】図２８に示す相性度表示処理において出力されるグラフを例示する説明図である。
【図３４】図２８に示す相性度表示処理において出力されるテーブルを例示する説明図である。
【図３５】第２の実施形態の学習指導支援システム２の構成を示す構成図である。
【図３６】第２の実施形態の指導者端末５０の指導者生体情報受信処理の流れを示すフローチャートである。
【図３７】授業情報テーブルを例示する説明図である。図３８は、学習情報テーブルを例示する説明図である。
【図３８】学習情報テーブルを例示する説明図である。
【図３９】学習情報管理端末７０のメイン処理の流れを示すフローチャートである。
【図４０】学習情報管理端末７０のメイン処理において起動される影響度表示処理の流れを示すフローチャートである。
【図４１】指導期間中の指導者のストレス値と、学習者のストレス値との差と、指導者の心理状態が学習者の心理状態に与える影響度との対応関係を示すテーブルである。
【図４２】図４０に示す影響度表示処理において表示されるテーブルを例示する説明図である。
【図４３】図４０に示す影響度表示処理において表示されるテーブルを例示する説明図である。
【図４４】図４０に示す影響度表示処理において表示されるテーブルを例示する説明図である。
【図４５】図４０に示す影響度表示処理において表示されるテーブルを例示する説明図である。
【図４６】授業情報テーブルを例示する説明図である。
【図４７】学習情報テーブルを例示する説明図である。
【図４８】相性度表示処理において表示されるテーブルを例示する説明図である。
【図４９】相性度表示処理において表示されるテーブルを例示する説明図である。
【図５０】影響度表示処理において表示されるテーブルを例示する説明図である。
【図５１】学習情報管理端末７０の流れを示すフローチャートである。
【図５２】図５１に示すメイン処理において起動される相性度通知処理の流れを示すフローチャートである。
【図５３】図５２に示す相性度通知処理において通知されるテーブルを例示する説明図である。
【図５４】図５２に示す相性度通知処理において通知されるテーブルを例示する説明図である。
【図５５】学習者情報を分類したカテゴリ毎に、指導者情報を集計したテーブルを例示する説明図である。
【符号の説明】
【０１４９】
１，２    学習指導支援システム
５    ネットワーク
１０    学習者端末
１２，３２，４２，５２，７２，９２    ＣＰＵ
１３，３３，４３，５３，７３，９３    ＲＯＭ
１４，３４，４４，５４，７４，９４    ＲＡＭ
２０，６０，８０    ハードディスク装置
２１，６１．８１    プログラム記憶エリア
２１    プログラム記憶エリア
２２，６２    生体情報記憶エリア
２３    心理情報記憶エリア
３０，４０，９０    センサ端末
５０    指導者端末
６３    授業情報記憶エリア
７０    学習情報管理端末
７５    入力装置
７６    表示装置
８２    学習情報記憶エリア
【図１】
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【図２】
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【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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