(57)【要約】  授業の状況が変化した場合であっても、生徒の集中度を容易に把握する。授業支援システムは、教師の授業中の言動を監視し、教師の授業中の言動からトリガー情報を抽出する、監視装置と、授業中の生徒を撮影した第１の撮影画像を取得し、第１の撮影画像に基づいて、生徒の視線方向を推定する、画像解析装置と、監視装置が抽出したトリガー情報に応じた、推奨視線方向と、視線方向とに基づいて、生徒の集中度を判定する、判定装置と、を含んで構成される。
2020054855.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
教師の授業中の言動を監視し、前記言動からトリガー情報を抽出する、監視装置と、
授業中の生徒を撮影した第１の撮影画像を取得し、前記第１の撮影画像に基づいて、前記生徒の視線方向を推定する、画像解析装置と、
前記監視装置が抽出した前記トリガー情報に応じた、推奨視線方向と、前記視線方向とに基づいて、前記生徒の集中度を判定する、判定装置と、
を含んで構成される授業支援システム。
【請求項２】
前記トリガー情報は、教師が発声した音声に含まれる、所定の言葉を含む、請求項１に記載の授業支援システム。
【請求項３】
前記トリガー情報は、教師の状態に関する情報を含む、請求項１又は２に記載の授業支援システム。
【請求項４】
前記判定装置は、
参照トリガー情報と参照視線方向とを対応付けた参照情報を、予め記憶する、判定装置記憶部を備え、
前記監視装置が抽出した前記トリガー情報が、前記参照トリガー情報に対応する場合、当該参照トリガー情報に対応する前記参照視線方向を、前記推奨視線方向として特定し、前記推奨視線方向と、前記視線方向とに基づいて、前記集中度を判定する、請求項１乃至３のいずれか一に記載の授業支援システム。
【請求項５】
前記監視装置が前記トリガー情報を抽出した後、所定の時間内に、新たなトリガー情報を抽出しない場合、前記画像解析装置は、授業中の生徒を撮影した第１の撮影画像を再取得し、前記第１の撮影画像に基づいて、前記生徒の視線方向を再推定し、前記判定装置は、前記監視装置が抽出した前記トリガー情報と、再推定された前記視線方向とに基づいて、前記集中度を再判定する、請求項１乃至４のいずれか一に記載の授業支援システム。
【請求項６】
情報を表示する表示装置をさらに含んで構成され、
前記判定装置は、前記集中度を前記表示装置に送信し、
前記表示装置は、受信した前記集中度を表示する、請求項１乃至５のいずれか一に記載の授業支援システム。
【請求項７】
前記監視装置が前記トリガー情報を抽出した後、所定の時間内に、新たなトリガー情報を抽出しない場合であって、前記集中度が所定の閾値以下である場合、前記判定装置は、前記表示装置に、注意喚起情報を送信する、請求項６に記載の授業支援システム。
【請求項８】
教師の授業中の言動のうち、所定の言動を示すトリガー情報を取得し、生徒の視線方向を示す情報を取得し、前記トリガー情報に応じた、推奨視線方向と、前記視線方向とに基づいて、前記生徒の集中度を判定する、判定装置。
【請求項９】
教師の授業中の言動のうち、所定の言動を示すトリガー情報を取得する工程と、
生徒の視線方向を示す情報を取得する工程と、
前記トリガー情報に応じた、推奨視線方向と、前記視線方向とに基づいて、前記生徒の集中度を判定する工程と、
を含む授業支援方法。
【請求項１０】
教師の授業中の言動のうち、所定の言動を示すトリガー情報を取得する処理と、
生徒の視線方向を示す情報を取得する処理と、
前記トリガー情報に応じた、推奨視線方向と、前記視線方向とに基づいて、前記生徒の集中度を判定する処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願についての記載］
本発明は、日本国特許出願：特願２０１８−１７２５２８号（２０１８年９月１４日出願）の優先権主張に基づくものであり、同出願の全記載内容は引用をもって本書に組み込み記載されているものとする。
本発明は、授業支援システム、判定装置、授業支援方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
教師が、複数の生徒に対して教室内で授業を行う際、個々の生徒の授業態度を授業支援しながら、授業を行うことは困難である。そのため、教師が、複数の生徒に対して教室内で授業を行う際、授業に集中している生徒と、授業に集中していない生徒を、教師が把握することは困難である。【０００３】
特許文献１には、ユーザの視線がテレビジョン受像機のディスプレイ側を向いているか否かを検出し、通常の視聴状態、「ながら」状態、「集中」状態の何れであるかを判定し、判定した状態に応じて、映像、音声の少なくともいずれかの再生特性を制御する技術が記載されている。【０００４】
特許文献２には、講義中における受講生の顔を撮影した動画像である、受講生画像に基づいて、受講生の顔を認識し、認識した顔に対する分析を行い、分析結果に関する情報を出力する技術が記載されている。【０００５】
特許文献３には、話者と聴者のコミュニケーションを支援する技術が記載されている。特許文献３に記載された技術においては、話者が話す候補となる内容を生成し、生成された内容を話者が使用したことを検知する技術が記載されている。そして、特許文献３に記載された技術においては、生成された内容を話者が使用したことを検知した前後のタイミングにおいて、聴者の反応を解析し、解析した結果を聴者のプロファイル情報として登録する。さらに、特許文献３に記載された技術においては、プロファイル情報に基づいて、話者が話す候補となる内容を更新する。【０００６】
特許文献４には、複数の端末装置とサーバとを含んで構成される教育支援システムが記載されている。特許文献４に記載された端末装置は、デジタルコンテンツの音声データを音声出力する音声出力部と、フレーズ毎に再生ログデータを記憶する再生ログデータ記憶部と、再生ログデータを送信する送信部とを備える。また、特許文献４に記載されたサーバは、各端末装置に配信するデジタルコンテンツが記憶されているデジタルコンテンツ記憶部を備える。また、特許文献４に記載されたサーバは、各端末装置からの再生ログデータを受信し、受信した再生ログデータをフレーズ毎に再生時間及び再生回数に変換するデータ変換部を備える。さらに、特許文献４に記載されたサーバは、変換されたデータを表示するサーバ表示部を備える。さらに、特許文献４に記載されたサーバは、フレーズの文字列の再生に要した時間を横方向の長さで示すとともに、フレーズ毎の再生回数を同一画面上で表示させる表示制御部を備える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００４−３１２４０１号公報
【特許文献２】特開２０１３−０６１９０６号公報
【特許文献３】特開２０１６−１７７４８３号公報
【特許文献４】特開２０１６−２１２１６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
なお、上記先行技術文献の開示を、本書に引用をもって繰り込むものとする。以下の分析は、本発明の観点からなされたものである。【０００９】
上記の通り、教師が、複数の生徒に対して教室内で授業を行う際、授業に集中している生徒と、授業に集中していない生徒を、教師が把握することは困難である。【００１０】
さらに授業の状況は、教師が説明している状況、生徒が演習している状況等、授業の進行に応じて変化する。【００１１】
例えば、教師が説明している状況において、生徒が、教師がいる方向を見ている場合、その生徒は授業（即ち、教師の説明）に集中していると推測できる。一方、教師が説明している状況において、生徒が、教師がいる方向以外（例えば、下方）を見ている場合、その生徒は授業に集中していないと推測できる。【００１２】
しかし、生徒が演習している状況において、生徒が、教師がいる方向を見ている場合、その生徒は授業（即ち、演習）に集中していないと推測できる。一方、生徒が演習している状況において、下方を見ている場合、その生徒は、授業に集中していると推測できる。【００１３】
特許文献１に記載された技術では、ユーザの視線を検出し、ユーザが対象物に集中しているか否かを判断する。しかし、上記の通り、授業を受ける生徒の視線方向は、授業の進行に応じて変化する。そのため、授業の状況が不明である場合、特許文献１に記載された技術を用いて、生徒が集中しているか否かを判断できない。【００１４】
また、特許文献２に記載された技術では、講義中における受講生の顔を撮影し、受講生の顔に対する分析を行う。しかし、上記の通り、授業の状況に応じて、生徒の顔の向きと、生徒の集中度との関係は異なる。そのため、授業の状況が不明である場合、特許文献２に記載された技術を用いて、生徒が集中しているか否かを判断できない。【００１５】
そこで、本発明は、授業の状況が変化した場合であっても、生徒の集中度を容易に把握することに貢献する授業支援システム、判定装置、授業支援方法及び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】
【００１６】
第１の視点によれば、授業支援システムが提供される。前記授業支援システムは、教師の授業中の言動を監視し、前記言動からトリガー情報を抽出する、監視装置を含んで構成される。
さらに、前記授業支援システムは、授業中の生徒を撮影した第１の撮影画像を取得し、前記第１の撮影画像に基づいて、前記生徒の視線方向を推定する、画像解析装置を含んで構成される。
さらに、前記授業支援システムは、前記監視装置が抽出した前記トリガー情報に応じた、推奨視線方向と、前記視線方向とに基づいて、前記生徒の集中度を判定する、判定装置を含んで構成される。【００１７】
第２の視点によれば、判定装置が提供される。前記判定装置は、教師の授業中の言動のうち、所定の言動を示すトリガー情報を取得し、生徒の視線方向を示す情報を取得し、前記トリガー情報に応じた、推奨視線方向と、前記視線方向とに基づいて、前記生徒の集中度を判定する。【００１８】
第３の視点によれば、授業支援方法が提供される。前記授業支援方法は、教師の授業中の言動のうち、所定の言動を示すトリガー情報を取得する工程を含む。
さらに、前記授業支援方法は、生徒の視線方向を示す情報を取得する工程を含む。
さらに、前記授業支援方法は、前記トリガー情報に応じた、推奨視線方向と、前記視線方向とに基づいて、前記生徒の集中度を判定する工程を含む。
なお、本方法は、生徒の集中度を判定する判定装置という、特定の機械に結び付けられている。【００１９】
第４の視点によれば、プログラムが提供される。前記プログラムは、教師の授業中の言動のうち、所定の言動を示すトリガー情報を取得する処理を、前記コンピュータに実行させる。
さらに、前記プログラムは、生徒の視線方向を示す情報を取得する処理を、前記コンピュータに実行させる。
さらに、前記プログラムは、前記トリガー情報に応じた、推奨視線方向と、前記視線方向とに基づいて、前記生徒の集中度を判定する処理を、前記コンピュータに実行させる。
なお、これらのプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記録することができる。記憶媒体は、半導体メモリ、ハードディスク、磁気記録媒体、光記録媒体等の非トランジェント（non-transient）なものとすることができる。本発明は、コンピュータプログラム製品として具現することも可能である。
【発明の効果】
【００２０】
各視点によれば、授業の状況が変化した場合であっても、生徒の集中度を容易に把握することに貢献する授業支援システム、判定装置、授業支援方法及びプログラムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】一実施形態の概要を説明するための図である。
【図２】第１乃至３の実施形態に係る授業支援システム１００の全体構成の一例を示すブロック図である。
【図３】音声監視装置１０の内部構成の一例を示すブロック図である。
【図４】参照トリガー情報の一例を示す図である。
【図５】第１の撮影装置２０の内部構成の一例を示すブロック図である。
【図６】画像解析装置３０の内部構成の一例を示すブロック図である。
【図７】生徒識別情報と、生徒位置との対応関係の一例を示す図である。
【図８】視線方向の推定結果の一例を示す図である。
【図９】判定装置４０の内部構成の一例を示すブロック図である。
【図１０】参照トリガー情報と参照視線方向とを対応付けたテーブルの一例を示す図である。
【図１１】生徒の集中度の判定結果の一例を示すテーブルの一例を示す図である。
【図１２】表示装置５０の内部構成の一例を示す図である。
【図１３】生徒の位置を示す情報の一例を示す図である。
【図１４】表示画面の一例を示す図である。
【図１５】第１の実施形態に係る授業支援システム１００の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１６】生徒の集中度の集計結果の一例を示す図である。
【図１７】生徒の集中度の集計結果の一例を示す図である。
【図１８】第３の実施形態に係る授業支援システム１００の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１９】第４の実施形態に係る授業支援システム１００ａの全体構成の一例を示すブロック図である。
【図２０】第２の撮影装置６０の内部構成の一例を示すブロック図である。
【図２１】コンピュータ１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
初めに、図１を用いて一実施形態の概要について説明する。なお、この概要に付記した図面参照符号は、理解を助けるための一例として各要素に便宜上付記したものであり、この概要の記載はなんらの限定を意図するものではない。また、各ブロック図のブロック間の接続線は、双方向及び単方向の双方を含む。一方向矢印については、主たる信号（データ）の流れを模式的に示すものであり、双方向性を排除するものではない。さらに、本願開示に示す回路図、ブロック図、内部構成図、接続図などにおいて、明示は省略するが、入力ポート及び出力ポートが各接続線の入力端及び出力端のそれぞれに存在する。入出力インターフェイスも同様である。
【００２３】
上記の通り、授業の状況が変化した場合であっても、生徒の集中度を容易に把握することに貢献する授業支援システム、判定装置、授業支援方法及びプログラムが望まれる。
【００２４】
そこで、一例として、図１に示す授業支援システム１０００を提供する。授業支援システム１０００は、監視装置１００１と、画像解析装置１００２と、判定装置１００３とを含んで構成される。
【００２５】
監視装置１００１は、教師の授業中の言動を監視し、教師の言動からトリガー情報を抽出する。ここで、トリガー情報は、授業の状況に応じた、教師の言動を示す情報であるものとする。
【００２６】
画像解析装置１００２は、授業中の生徒を撮影した第１の撮影画像を取得し、第１の撮影画像に基づいて、生徒の視線方向を推定する。
【００２７】
判定装置１００３は、監視装置１００１が抽出したトリガー情報に応じた、推奨視線方向と、生徒の視線方向とに基づいて、生徒の集中度を判定する。ここで、推奨視線方向とは、授業の状況に応じて、生徒の視線方向として、望ましい方向を意味する。例えば、教師が説明している状況においては、推奨視線方向は、教師がいる方向（例えば、前方）であることが望ましい。また、生徒が演習している状況においては、推奨視線方向は、机（即ち、下方）であることが望ましい。
【００２８】
つまり、授業支援システム１０００は、授業の状況に応じて、生徒の視線方向が、望ましい方向であるか否かを判断し、生徒の集中度を判断する。従って、授業支援システム１０００は、授業の状況が変化した場合であっても、生徒の集中度を容易に把握することに貢献する。
【００２９】
［第１の実施形態］
第１の実施形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００３０】
本実施形態に係る授業支援システム１００は、学校の教室等で実施される授業において利用可能である。さらに、本実施形態に係る授業支援システム１００は、遠隔授業において利用されてもよい。なお、遠隔授業とは、生徒がいる場所とは異なる場所において、実施される授業を意味する。遠隔授業においては、教師が行う授業を撮影し、生徒は、表示ディスプレイを介して授業を受ける。
【００３１】
図２は本実施形態に係る授業支援システム１００の全体構成の一例を示すブロック図である。授業支援システム１００は、音声監視装置（監視装置）１０と、第１の撮影装置２０と、画像解析装置３０と、判定装置４０と、表示装置５０とを含んで構成される。
【００３２】
音声監視装置１０は、教師の授業中の音声を監視（取得）し、取得した音声からトリガー情報を抽出する。トリガー情報は、教師が発声した音声に含まれる、所定の言葉（以下、参照トリガー情報と呼ぶ）を含むものとする。参照トリガー情報は、教師が授業中に発声し得る言葉であって、授業の状況を示す言葉であるものとする。また、以下の説明では、音声監視装置１０が抽出したトリガー情報を、対象トリガー情報とも呼ぶ。
【００３３】
音声監視装置１０は、マイクを含んで構成されてもよい。その場合、当該マイクは、授業中に、教師が発声する音声を取得可能な位置に設置されるものとする。また、音声監視装置１０は、トリガー情報を抽出する機能等が、マイクに内蔵されて構成されてもよい。
【００３４】
第１の撮影装置２０は、授業中の生徒を撮影するカメラである。具体的には、第１の撮影装置２０は、１又は２以上の生徒の顔を撮影可能な位置に設置されるものとする。そして、第１の撮影装置２０は、１又は２以上の生徒の顔を撮影し、撮影画像（第１の撮影画像）を生成する。
【００３５】
画像解析装置３０は、授業中の生徒を撮影した撮影画像（第１の撮影画像）を取得し、第１の撮影画像に基づいて、生徒の視線方向を推定する。画像解析装置３０は、クラウドコンピューティングを利用して実現されてもよい。
【００３６】
判定装置４０は、教師の授業中の言動のうち、所定の言動を示すトリガー情報を取得し、生徒の視線方向を示す情報を取得し、対象トリガー情報に応じた、推奨視線方向と、生徒の視線方向とに基づいて、生徒の集中度を判定する。具体的には、判定装置４０は、音声監視装置１０が抽出したトリガー情報（対象トリガー情報）に応じた、推奨視線方向と、生徒の視線方向とに基づいて、生徒の集中度を判定する。判定装置４０は、クラウドコンピューティングを利用して実現されてもよい。
【００３７】
表示装置５０は、生徒の集中度の判定結果を表示するディスプレイを含んで構成される。表示装置５０は、教師が授業中に確認可能な位置に設置されることが好ましい。教師は、表示装置５０に表示される、生徒の集中度を確認することで、集中度が低下している生徒に対して、適宜、必要な声かけ等を行うことができる。例えば、表示装置５０は、タブレット端末等を用いて実現されてもよい。
【００３８】
［音声監視装置の構成］
次に、音声監視装置１０の構成について詳細に説明する。図３は、音声監視装置１０の内部構成の一例を示すブロック図である。音声監視装置１０は、音声監視記憶部１１と、通信部１２と、音声取得部１３と、音声解析部１４とを含んで構成される。
【００３９】
音声監視記憶部１１は、複数（２以上）の所定の言葉（参照トリガー情報）を記憶する。例えば、音声監視記憶部１１は、磁気ディスク装置や光ディスク装置、半導体メモリ等によって実現される。
【００４０】
図４は、参照トリガー情報の一例を示す図である。例えば、図４に示すように、音声監視記憶部１１は、「注目」、「説明します」、「演習開始」、「問題を解き始めてください」、「演習終わり」等の言葉を、参照トリガー情報として記憶する。
【００４１】
また、例えば、音声監視記憶部１１は、教師毎に、異なる参照トリガー情報を記憶してもよい。それにより、音声監視装置１０は、教師が、それぞれ、独自の表現で、授業を行う場合であっても、教師が発声した音声から、適切に、トリガー情報を抽出できる。その結果、音声監視装置１０は、教師に、自身の進め方で、授業を進めさせることを実現しつつ、教師が発声した音声から、適切に、トリガー情報を抽出できる。
【００４２】
通信部１２は、ネットワークを介して、第１の撮影装置２０と通信する。ここで、ネットワークは、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット等であってもよく、通信方式の詳細は問わない。以下、同様に、ネットワークの通信方式の詳細は問わないものとする。
【００４３】
音声監視装置１０は、外部から、参照トリガー情報に対応する言葉を受け付けてもよい。例えば、通信部１２が、複数（２以上）の言葉の文字情報を、参照トリガー情報として受信してもよい。音声監視装置１０は、複数の言葉の文字情報を受信した場合、受信した文字情報を、参照トリガー情報として、音声監視記憶部１１に登録してもよい。
【００４４】
また、例えば、通信部１２が、複数の言葉に対応する音声信号を、参照トリガー情報として受信してもよい。音声監視装置１０は、複数の言葉に対応する音声信号を受信した場合、受信した音声信号をそれぞれテキスト（文字情報）に変換する。そして、音声監視信号は、音声信号に基づいて生成されたテキスト（文字情報）を、参照トリガー情報として、音声監視記憶部１１に登録してもよい。
【００４５】
音声取得部１３は、教師が発声した音声を取得する。音声取得部１３は、マイクを用いて実現される。
【００４６】
音声解析部１４は、音声取得部１３が取得した音声から、音声監視記憶部１１が記憶する所定の言葉（参照トリガー情報）に対応する言葉を、トリガー情報として抽出する。上記の通り、音声解析部１４が抽出するトリガー情報を、対象トリガー情報とも呼ぶ。
【００４７】
具体的には、音声解析部１４は、教師が発声した音声（即ち、音声取得部１３が取得した音声）が、参照トリガー情報に対応する言葉を含むか否かを判断する。教師が発声した音声（即ち、音声取得部１３が取得した音声）が、参照トリガー情報に対応する言葉を含む場合、当該言葉を、トリガー情報（対象トリガー情報）として抽出する。そして、音声解析部１４は、抽出したトリガー情報（対象トリガー情報）を、通信部１２を介して、第１の撮影装置２０に送信する。
【００４８】
例えば、音声監視記憶部１１、通信部１２、音声解析部１４は、マイクと一体化して構成されても良い。
【００４９】
［撮影装置の構成］
次に、第１の撮影装置２０の構成について詳細に説明する。図５は、第１の撮影装置２０の内部構成の一例を示すブロック図である。第１の撮影装置２０は、通信部２１と、撮影部２２とを含んで構成される。
【００５０】
通信部２１は、ネットワークを介して、音声監視装置１０及び画像解析装置３０と通信する。通信部２１は、音声監視装置１０から、対象トリガー情報を受信する。
【００５１】
撮影部２２は、授業中の生徒を撮影するカメラである。撮影部２２は、１又は２以上の生徒の顔を撮影し、撮影画像（第１の撮影画像）を生成する。そして、撮影部２２は、撮影画像（第１の撮影画像）と、通信部２１が受信した対象トリガー情報を、通信部２１を介して、画像解析装置３０に送信する。
【００５２】
［画像解析装置の構成］
次に、画像解析装置３０の構成について詳細に説明する。図６は、画像解析装置３０の内部構成の一例を示すブロック図である。画像解析装置３０は、画像解析記憶部３１と、通信部３２と、視線推定部３３とを含んで構成される。
【００５３】
画像解析記憶部３１は、生徒を識別する情報（以下、生徒識別情報とも呼ぶ）と、撮影画像における生徒の位置とを対応付けた情報を、予め記憶する。画像解析記憶部３１は、磁気ディスク装置や光ディスク装置、半導体メモリ等によって実現される。
【００５４】
図７は、生徒識別情報と、撮影画像における生徒の位置とを対応関係の一例を示す図である。図７（ａ）は、第１の撮影画像における、生徒の位置を示す図である。図７（ａ）の円は、第１の撮影画像における生徒（生徒Ａ〜Ｌ）を示すものとする。図７（ｂ）は、生徒識別情報と、撮影画像における生徒の位置（撮影画像における座標）とを対応付けたテーブルである。例えば、図７（ｂ）は、第１の撮影画像において、座標（Ｘ，Ｙ）＝（１０，１０）を中心として所定の範囲内で検出された人物は、生徒Ａであることを示す。
【００５５】
通信部３２は、ネットワークを介して、第１の撮影装置２０及び判定装置４０と通信する。
【００５６】
視線推定部３３は、授業中の生徒を撮影した第１の撮影画像を取得し、第１の撮影画像に基づいて、生徒の視線方向を推定する。具体的には、視線推定部３３は、通信部３２を介して、第１の撮影装置２０から、第１の撮影画像を取得する。そして、視線推定部３３は、第１の撮影画像に基づいて、生徒の視線方向を推定する。視線方向を推定する方法は、公知の方法を利用してもよい。
【００５７】
例えば、視線推定部３３は、第１の撮影画像から、人物を検出する。視線推定部３３は、検出した人物の目尻の位置、目頭の位置、黒目領域の位置を特定する。そして、視線推定部３３は、検出した目尻の位置と目頭の位置とに対する、黒目領域の位置に基づいて、生徒の視線方向を推定してもよい。ここで、視線推定部３３は、第１の撮影画像から、２以上の生徒の顔領域を検出した場合、それぞれの生徒に関して、視線方向を推定する。
【００５８】
さらに、視線推定部３３は、検出した人物の顔領域の面積が、当該人物の領域全体に対して、所定の閾値以下である場合、当該人物の視線方向は下方である、と判断してもよい。あるいは、撮影画像が、検出した人物の目領域を含まず、上頭部に相当する領域を含む場合、視線推定部３３は、当該人物の視線方向は下方である、と判断してもよい。
【００５９】
例えば、画像解析記憶部３１は、図７（ｂ）に示す情報を、予め記憶するとする。そして、視線推定部３３は、第１の撮影画像において、座標（Ｘ，Ｙ）＝（１０，１０）を中心とした所定の範囲内で、人物を検出したとする。その場合、視線推定部３３は、画像解析記憶部３１が記憶する情報を参照し、当該人物を、生徒Ａとして特定する。
【００６０】
そして、視線推定部３３は、生徒の視線方向の推定結果と、受信した対象トリガー情報とを、通信部３２を介して、判定装置４０に送信する。具体的には、視線推定部３３は、生徒識別情報と、各生徒の視線方向の推定結果とを対応付けた情報と、受信した対象トリガー情報とを、通信部３２を介して、判定装置４０に送信する。
【００６１】
図８は、視線方向の推定結果の一例を示す図である。図８は、生徒Ａ〜Ｌに関して、生徒識別情報と、視線方向の推定結果とを対応付けた情報である。
【００６２】
［判定装置の構成］
次に、判定装置４０の構成について詳細に説明する。図９は、判定装置４０の内部構成の一例を示すブロック図である。判定装置４０は、判定装置記憶部４１と、通信部４２と、集中度判定部４３とを含んで構成される。
【００６３】
判定装置記憶部４１は、参照トリガー情報と参照視線方向とを対応付けた参照情報を、予め記憶する。参照トリガー情報は、複数（２以上）の所定の言葉を含んで構成される。また、参照視線方向は、参照トリガー情報に対応する、授業状況において、生徒の視線方向として、適切な視線方向を示すものである。例えば、判定装置記憶部４１は、磁気ディスク装置や光ディスク装置、半導体メモリ等によって実現される。
【００６４】
ここで、参照情報に含まれる参照トリガー情報は、音声監視記憶部１１が記憶する参照トリガー情報と同一であるものとする。また、判定装置記憶部４１は、音声監視記憶部１１と同様に、教師毎に、異なる参照トリガー情報を記憶してもよい。
【００６５】
図１０は、参照情報の一例を示す図である。図１０は、参照トリガー情報と参照視線方向とを対応付けたテーブルを、参照情報として示す。具体的には、図１０に示す参照情報は、参照トリガー情報として、「注目」、「説明します」、「演習開始」、「問題を解き始めてください」、「演習終わり」との言葉を含む。さらに、図１０に示す参照情報は、各参照トリガー情報に対応する、適切な視線方向を示す情報を、参照視線方向として含む。例えば、図１０に示す参照情報は、参照トリガー情報「注目」との言葉と、参照視線方向「前方」との組み合わせを含む。また、例えば、図１０に示す参照情報は、参照トリガー情報「演習開始」との言葉と、参照視線方向「下方」との組み合わせを含む。
【００６６】
通信部４２は、ネットワークを介して、音声監視装置１０、画像解析装置３０、表示装置５０と通信する。通信部４２は、画像解析装置３０から、生徒の視線方向の推定結果と、対象トリガー情報とを受信する。また、通信部４２は、生徒の集中度の判定結果を、表示装置５０に送信する。
【００６７】
判定装置４０は、外部から、参照情報を受け付けてもよい。例えば、通信部４２が、参照トリガー情報と参照視線方向との組み合わせを受信してもよい。判定装置４０は、参照トリガー情報と参照視線方向との組み合わせを受信した場合、受信した組み合わせを、参照情報として、判定装置記憶部４１に登録（追加）してもよい。
【００６８】
授業支援システム１００を利用する教師は、授業開始前に、予め、当該教師に応じた表現（参照トリガー情報）と参照視線方向との組み合わせを、判定装置４０に登録してもよい。例えば、教師は、自身が使用する端末装置（ＰＣ（Personal Computer））（図示せず）を利用して、当該教師に応じた表現（参照トリガー情報）と参照視線方向との組み合わせを入力してもよい。その場合、端末装置は、入力された参照トリガー情報と参照視線方向との組み合わせを、判定装置４０に送信する。そして、判定装置４０は、端末装置から送信された、参照トリガー情報と参照視線方向との組み合わせを、参照情報として、判定装置記憶部４１に登録（追加）してもよい。
【００６９】
または、判定装置４０は、入力装置（キーボード、マウス、タッチパネル等）（図示せず）を備える場合、当該入力装置を介して、参照トリガー情報と参照視線方向との組み合わせを受け付けてもよい。授業支援システム１００を利用する教師は、授業開始前に、予め、当該教師に応じた表現（参照トリガー情報）と参照視線方向との組み合わせを、入力装置を利用して、入力してもよい。その場合、判定装置４０は、入力された参照トリガー情報と参照視線方向との組み合わせを、参照情報として、判定装置記憶部４１に登録（追加）してもよい。
【００７０】
集中度判定部４３は、音声監視装置１０が抽出したトリガー情報（対象トリガー情報）に応じた、推奨視線方向と、画像解析装置３０が推定した、生徒の視線方向とに基づいて、生徒の集中度を判定する。
【００７１】
具体的には、集中度判定部４３は、参照情報を参照し、受信したトリガー情報（対象トリガー情報）に対応する、参照視線方向を、推奨視線方向として特定する。そして、生徒の視線方向が推奨視線方向である場合、当該生徒は集中している、と集中度判定部４３は判定する。一方、生徒の視線方向が推奨視線方向ではない場合、当該生徒は集中していない、と集中度判定部４３は判定する。そして、集中度判定部４３は、生徒の集中度の判定結果を、通信部４２を介して表示装置５０に送信する。
【００７２】
例えば、判定装置記憶部４１が、図１０に示す参照情報を記憶するとする。また、通信部４２が、音声監視装置１０が抽出したトリガー情報（対象トリガー情報）として、「注目」を示す情報を受信したとする。ここで、図１０に示す参照情報において、参照トリガー情報「注目」に対応する参照視線方向は、「前方」である。そのため、集中度判定部４３は、「前方」を、推奨視線方向として特定する。さらに、通信部４２が、生徒の視線方向の推定結果として、図８に示す情報を受信したとする。その場合、集中度判定部４３は、図１１に示すように、生徒の集中度を判定する。なお、図１１において、「ＯＫ」は、生徒が集中している、との判定結果を示すものとする、一方、図１１において「ＮＧ」は、生徒が集中していない、との判定結果を示すものとする。
【００７３】
［表示装置の構成］
次に、表示装置５０の構成について詳細に説明する。図１２は、表示装置５０の内部構成の一例を示すブロック図である。表示装置５０は、表示装置記憶部５１と、通信部５２と、表示装置制御部５３と、表示部５４とを含んで構成される。
【００７４】
表示装置記憶部５１は、図１３に示すように、生徒の位置を示す情報を予め記憶する。表示装置記憶部５１は、磁気ディスク装置や光ディスク装置、半導体メモリ等によって実現される。
【００７５】
通信部５２は、ネットワークを介して、判定装置４０と通信する。通信部５２は、表示装置５０から、生徒の集中度の判定結果を受信する。
【００７６】
表示装置制御部５３は、表示部５４に表示する情報（表示画面）を生成し、生成した情報を、表示部５４に表示させる処理を実行する。具体的には、表示装置制御部５３は、通信部５２が受信した、生徒の集中度の判定結果に基づいて、表示画面を生成する。そして、表示装置制御部５３は、生成した表示画面を、表示部５４に表示させる処理を実行する。
【００７７】
表示部５４は、表示装置制御部５３の指示に基づいて、情報を表示する。具体的には、表示部５４は、表示装置制御部５３の指示に基づいて、表示装置制御部５３が生成した表示画面を表示する。例えば、表示部５４は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等を用いて実現される。
【００７８】
図１４は、表示部５４が表示する、表示画面の一例を示す図である。図１４は、生徒Ａ〜Ｌの位置と、生徒の集中度の判定結果とを示す。図１４において、生徒の名前の右に付された「○」は、当該生徒が集中している、との判定結果を示すものとする。一方、図１４において、生徒の名前の右に付された「×」は、当該生徒が集中していない、との判定結果を示すものとする。教師が、授業中に、図１４に示す表示画面を見ることで、各生徒が集中しているか否かを、教師は容易に確認できる。
【００７９】
［授業支援システムの動作］
次に、本実施形態に係る授業支援システム１００の動作について詳細に説明する。
【００８０】
図１５は、授業支援システム１００の動作の一例を示すフローチャートである。
【００８１】
ステップＳ１において、音声監視装置１０は、教師が発声した音声を取得する。
【００８２】
ステップＳ２において、教師が発声した音声が、所定の言葉を含むか否かを、第１の撮影装置２０は判断する。教師が発声した音声が、所定の言葉を含まない場合（ステップＳ２のＮｏ分岐）には、ステップＳ１に戻り、処理を継続する。
【００８３】
一方、教師が発声した音声が、所定の言葉を含む場合（ステップＳ２のＹｅｓ分岐）には、音声監視装置１０は、教師が発声した音声に含まれる所定の言葉を、対象トリガー情報として抽出する（ステップＳ３）。そして、音声監視装置１０は、対象トリガー情報を、第１の撮影装置２０に送信する。
【００８４】
ステップＳ４において、第１の撮影装置２０は、授業を受ける生徒を撮影し、第１の撮影画像を生成する。第１の撮影装置２０は、第１の撮影画像と、受信した対象トリガー情報とを、画像解析装置３０に送信する。ここで、第１の撮影装置２０は、音声監視装置１０から対象トリガー情報を受信してから、所定の時間（例えば、２〜３秒）経過後に、授業を受ける生徒を撮影し、第１の撮影画像を生成してもよい。なぜなら、生徒が、教師から指示を受けて、指示に応じて動作するまで、所定の時間（例えば、２〜３秒）を要するからである。
【００８５】
ステップＳ５において、画像解析装置３０は、第１の撮影画像に基づいて、生徒の視線方向を推定する。画像解析装置３０は、生徒の視線方向の推定結果と、受信した対象トリガー情報とを、判定装置４０に送信する。
【００８６】
ステップＳ６において、判定装置４０は、対象トリガー情報に対応する、推奨視線方向を特定する。
【００８７】
ステップＳ７において、判定装置４０は、推奨視線方向と、生徒の視線方向とに基づいて、生徒の集中度を判定する。判定装置４０は、生徒の集中度の判定結果を、表示装置５０に送信する。
【００８８】
ステップＳ８において、表示装置５０は、生徒の集中度の判定結果を表示する。本実施形態に係る授業支援システム１００は、授業開始から授業終了まで、ステップＳ１〜ステップＳ８までの処理を繰り返す。
【００８９】
以上のように、本実施形態に係る授業支援システム１００においては、音声監視装置１０は、授業中に、教師が発声する音声を監視し、当該音声に、所定の言葉が含まれるか否かを判断する。そして、本実施形態に係る授業支援システム１００においては、画像解析装置３０は、授業中に、教師が発声する音声に含まれる、所定の言葉に応じて、生徒の適切な視線方向を決定する。そして、本実施形態に係る授業支援システム１００においては、判定装置４０は、生徒が適切な視線方向であるか否かを判定し、生徒の集中度を判定する。そして、本実施形態に係る授業支援システム１００においては、表示装置５０は、教師に、生徒が授業に集中しているか否かを提示する。そのため、本実施形態に係る授業支援システム１００を利用することで、教師は、授業の状況（説明中、演習中等）が変化した場合であっても、生徒が集中しているか否かを把握しながら、授業を行うことができる。従って、本実施形態に係る授業支援システム１００は、教師が、自身の進め方で授業を進めつつ、生徒の集中度を容易かつ継続的に把握することに貢献する。
【００９０】
［第２の実施形態］
本実施形態は、生徒の集中度を集計する形態である。なお、本実施形態における説明では、上記の実施形態と重複する部分の説明は省略する。さらに、本実施形態における説明では、上記の実施形態と同一の構成要素には、同一の符号を付し、その説明を省略する。また、本実施形態における説明では、上記の実施形態と同一の作用効果についても、その説明を省略する。以下、他の形態においても同様であるものとする。
【００９１】
本実施形態に係る授業支援システム１００の全体構成は、図２に示す通りである。本実施形態に係る音声監視装置１０、第１の撮影装置２０、画像解析装置３０、判定装置４０、表示装置５０の内部構成は、それぞれ、図３、図５、図６、図９、図１２に示す通りである。以下の説明では、他の実施形態との相違点について、詳細に説明する。
【００９２】
本実施形態に係る集中度判定部４３は、２以上の生徒の集中度を判定し、生徒の集中度を集計する。そして、本実施形態に係る集中度判定部４３は、生徒の集中度の集計結果を、通信部４２を介して表示装置５０に送信する。
【００９３】
図１６は、生徒の集中度の集計結果の一例を示す図である。図１６は、時刻と、対象トリガー情報と、推奨視線方向と、集中している生徒数、集中していない生徒数とを対応付けたテーブルを示す。例えば、図１６の２行目は、時刻「１３：０５」（１３時０５分）に「注目」との対象トリガー情報が抽出されたことを示す。さらに、図１６の２行目は、「注目」との対象トリガー情報に対応する、推奨視線方向は前方であることを示す。さらに、図１６の２行目は、時刻「１３：０５」（１３時０５分）に集中している、と判定装置４０が判定した生徒数は３５人であることを示す。さらに、図１６の２行目は、時刻「１３：０５」（１３時０５分）に集中していない、と判定装置４０が判定した生徒数は５人であることを示す。
【００９４】
本実施形態に係る表示装置制御部５３は、通信部５２が受信した、生徒の集中度の集計結果に基づいて、表示画面を生成する。そして、表示装置制御部５３は、生成した表示画面を、表示部５４に表示させる処理を実行する。
【００９５】
図１７は、生徒の集中度の集計結果の一例を示すである。図１７（ａ）は、図１６に示す、生徒の集中度の集計結果を、棒グラフを用いて示す図である。図１７（ｂ）は、図１６に示す、生徒の集中度の集計結果を、円グラフを用いて示す図である。例えば、表示装置５０が、図１７（ａ）に示す棒グラフ、図１７（ｂ）に示す円グラフ等を表示することで、教師等は、１回の授業全体における、生徒の集中度を容易に把握することができる。
【００９６】
以上のように、本実施形態に係る授業支援システム１００においては、授業全体における、生徒の集中度を集計し、生徒の集中度の集計結果を教師等に提示する。それにより、本実施形態に係る授業支援システム１００は、教師が、生徒の集中度の集計結果を見ることで、授業後に、授業の進め方の改善等を図ることに貢献する。また、本実施形態に係る授業支援システム１００は、生徒の集中度の集計結果を、経営陣に提示することで、経営陣が、教師を評価することを容易にすることに貢献する。
【００９７】
［第３の実施形態］
本実施形態は、教師の授業中の音声から、所定の時間、対象トリガー情報となる言葉を検出しない場合、直近の対象トリガー情報に基づいて、生徒の集中度を再判定する形態である。
【００９８】
本実施形態に係る授業支援システム１００の全体構成は、図２に示す通りである。本実施形態に係る音声監視装置１０、第１の撮影装置２０、画像解析装置３０、判定装置４０、表示装置５０の内部構成は、それぞれ、図３、図５、図６、図９、図１２に示す通りである。以下の説明では、他の実施形態との相違点について、詳細に説明する。
【００９９】
音声監視装置１０が、音声から所定の言葉を対象トリガー情報として抽出した後、所定の時間内に、新たなトリガー情報を抽出しない場合、本実施形態に係る視線推定部３３は、生徒の視線方向を再推定する。そして、本実施形態に係る集中度判定部４３は、直近に抽出された対象トリガー情報と、再推定された生徒の視線方向とに基づいて、生徒の集中度を再判定する。
【０１００】
そして、新たに判定された、生徒の集中度（例えば、集中している生徒数等）が所定の閾値以下である場合、集中度判定部４３は、表示装置５０に対して注意喚起情報を送信する。または、新たに判定された、集中している生徒数が、直近に判定された集中している生徒数に比べて、所定の閾値を越えて減少している場合には、集中度判定部４３は、表示装置５０に対して注意喚起情報を送信してもよい。表示装置５０は、判定装置４０から注意喚起情報を受信すると、受信した注意喚起情報を表示する。
【０１０１】
例えば、注意喚起情報は、授業の状況に応じた掛け声（例えば、「注目」、「演習開始」等）を、生徒に対してかけることを、教師に対して指示する情報であってもよい。
【０１０２】
［授業支援システムの動作］
次に、本実施形態に係る授業支援システム１００の動作について詳細に説明する。
【０１０３】
図１８は、本実施形態に係る授業支援システム１００の動作の一例を示すフローチャートである。
【０１０４】
ステップＳ１０１において、音声監視装置１０が対象トリガー情報を抽出した後、所定の時間が経過したか否かを、音声監視装置１０は判断する。音声監視装置１０が対象トリガー情報を抽出した後、所定の時間が経過していない場合（ステップＳ１０１のＮｏ分岐）には、ステップＳ１０１に戻り、処理を継続する。なお、音声監視装置１０が、新たな対象トリガー情報を抽出した場合には、図１５に示すステップＳ４以降の処理が実行される。
【０１０５】
一方、音声監視装置１０が対象トリガー情報を抽出した後、所定の時間が経過した場合（ステップＳ１０１のＹｅｓ分岐）には、第１の撮影装置２０は、授業を受ける生徒を撮影した第１の撮影画像を取得する（ステップＳ１０２）。
【０１０６】
ステップＳ１０３において、画像解析装置３０は、第１の撮影画像に基づいて、生徒の視線方向を推定する。
【０１０７】
ステップＳ１０４において、判定装置４０は、直近の対象トリガー情報に対応する、推奨視線方向と、生徒の視線方向とに基づいて、生徒の集中度を判定する。
【０１０８】
ステップＳ１０５において、生徒の集中度が所定の条件を満たすか否かを、判定装置４０は判断する。例えば、集中している生徒数等が所定の閾値以下である場合、所定の条件を満たさないと判定装置４０は判断してもよい。一方、集中している生徒数等が所定の閾値を越える場合には、所定の条件を満たすと判定装置４０は判断してもよい。
【０１０９】
または、集中している生徒数が、直近に判定された集中している生徒数に比べて、所定の閾値を越えて減少している場合には、所定の条件を満たさないと判定装置４０は判断してもよい。集中している生徒数が、直近に判定された集中している生徒数に比べて、所定の閾値を越えて減少していない場合には、所定の条件を満たすと判定装置４０は判断してもよい。
【０１１０】
生徒の集中度が所定の条件を満たす場合（ステップＳ１０５のＹｅｓ分岐）には、ステップＳ１０１に戻り、処理を継続する。一方、生徒の集中度が所定の条件を満たさない場合（ステップＳ１０５のＮｏ分岐）には、表示装置５０は、注意喚起情報を出力する（ステップＳ１０６）。具体的には、判定装置４０は、表示装置５０に対して注意喚起情報を送信する。そして、表示装置５０は、判定装置４０から注意喚起情報を受信すると、受信した注意喚起情報を表示する。
【０１１１】
以上のように、本実施形態に係る授業支援システム１００においては、判定装置４０は、教師の授業中の音声から、所定の時間、対象トリガー情報となる言葉を検出しない場合、直近の対象トリガー情報に基づいて、生徒の集中度を再判定する。そして、本実施形態に係る授業支援システム１００においては、生徒の集中度が所定の条件を満たさない場合には、表示装置５０は、授業の状況に応じた掛け声を、生徒に対してかけることを、教師に対して指示する情報を表示する。そのため、本実施形態に係る授業支援システム１００は、教師に、授業の状況に応じた掛け声をかけるように促すことで、生徒の集中度が低減することを防止することに貢献する。
【０１１２】
［第４の実施形態］
本実施形態は、教師の状態を撮影した撮影画像に基づいて、授業の状況を把握する形態である。
【０１１３】
図１９は、本実施形態に係る授業支援システム１００ａの全体構成の一例を示す図である。図１９に示す授業支援システム１００ａと、図２に示す授業支援システム１００との相違点は、図１９に示す授業支援システム１００ａは、第２の撮影装置（監視装置）６０を含んで構成される点である。本実施形態に係る音声監視装置１０、第１の撮影装置２０、画像解析装置３０、判定装置４０、表示装置５０の内部構成は、それぞれ、図３、図５、図６、図９、図１２に示す通りである。
【０１１４】
第２の撮影装置６０は、授業中の教師を撮影した第２の撮影画像を取得し、第２の撮影画像に基づいて、教師の状態を判断する。そして、教師の状態が所定の状態（説明している、演習している様子を見ている等）である場合、第２の撮影装置６０は、当該所定の状態を示す情報を、対象トリガー情報として特定する。
【０１１５】
図２０は、本実施形態に係る第２の撮影装置６０の内部構成の一例を示すブロック図である。第２の撮影装置６０は、通信部６１と、撮影部６２とを含んで構成される。
【０１１６】
通信部６１は、ネットワークを介して、判定装置４０と通信する。
【０１１７】
撮影部６２は、授業中の教師を撮影するカメラである。撮影部６２は、授業中の教師を撮影し、撮影画像（第２の撮影画像）を生成する。
【０１１８】
画像解析装置３０は、第２の撮影画像に基づいて、教師の状態を判断する。そして、画像解析装置３０は、教師の状態が所定の状態（説明している、演習している様子を見ている等）である場合、当該所定の状態を示す情報を、対象トリガー情報として取得する。そして、画像解析装置３０は、撮影画像（第２の撮影画像）を、通信部６１を介して、判定装置４０に送信する。
【０１１９】
本実施形態に係る判定装置記憶部４１は、教師の状態を示す情報を参照トリガー情報とし、参照トリガー情報と参照視線方向とを対応付けた参照情報を、予め記憶する。本実施形態に係る参照トリガー情報は、複数（２以上）の所定の状態（説明している、演習している様子を見ている等）を示す情報を含んで構成される。
【０１２０】
本実施形態に係る集中度判定部４３は、第２の撮影装置６０が特定した対象トリガー情報に応じた、推奨視線方向と、画像解析装置３０が推定した、生徒の視線方向とに基づいて、生徒の集中度を判定する。
【０１２１】
具体的には、集中度判定部４３は、参照情報を参照し、教師の状態を示す情報（対象トリガー情報）に対応する、参照視線方向を、推奨視線方向として特定する。そして、生徒の視線方向が推奨視線方向である場合、当該生徒は集中している、と集中度判定部４３は判定する。一方、生徒の視線方向が推奨視線方向ではない場合、当該生徒は集中していない、と集中度判定部４３は判定する。そして、集中度判定部４３は、生徒の集中度の判定結果を、通信部４２を介して表示装置５０に送信する。
【０１２２】
以上のように、本実施形態に係る授業支援システム１００ａにおいては、第２の撮影装置６０は、授業中の教師の状態を撮影し、教師の状態が所定の状態であるか否か判断する。そして、本実施形態に係る授業支援システム１００ａにおいては、判定装置４０は、授業中の教師の状態に応じて、生徒の適切な視線方向を決定する。そして、本実施形態に係る授業支援システム１００ａにおいては、判定装置４０は、生徒が適切な視線方向であるか否かを判定し、生徒の集中度を判定する。そして、本実施形態に係る授業支援システム１００ａにおいては、教師に、生徒が授業に集中しているか否かを提示する。そのため、本実施形態に係る授業支援システム１００ａは、教師が、音声監視装置１０に登録された言葉とは異なる表現を用いて、授業の状況に応じた掛け声を、生徒に対してかけた場合であっても、生徒が集中しているか否かを把握しながら、授業を行うことができる。本実施形態に係る授業支援システム１００ａは、教師が、より一層、自身の進め方で授業を進めつつ、生徒の集中度を容易かつ継続的に把握することに貢献する。
【０１２３】
次に、上記実施形態に係る画像解析装置３０、判定装置４０を実現するコンピュータについて説明する。
【０１２４】
図２１は、画像解析装置３０、判定装置４０を実現するコンピュータ１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【０１２５】
例えば、コンピュータ１は、内部バスにより相互に接続されるＣＰＵ（Central Processing Unit）２、通信インターフェイス３、メモリ４、入出力インターフェイス５等を備える。通信インターフェイス３は、ＮＩＣ（Network Interface Card）等である。メモリ４は、磁気ディスク装置や光ディスク装置、半導体メモリ等である。入出力インターフェイス５は、ＬＣＤ、有機ＥＬディスプレイ等のインターフェイス、キーボード、タッチパネル等のインターフェイスである。
【０１２６】
画像解析装置３０、判定装置４０の機能は、メモリ４に格納されたプログラムをＣＰＵ２が実行することで実現される。画像解析装置３０、判定装置４０の機能の全部又は一部は、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェアにより実現（ハードウェアに実装）されてもよい。また、上記プログラムは、ネットワークを介してダウンロードするか、あるいは、プログラムを記憶した記憶媒体を用いて、更新することができる。さらに、画像解析装置３０、判定装置４０の機能は、半導体チップにより実現されてもよい。即ち、画像解析装置３０、判定装置４０の機能は、何らかのハードウェアにおいてソフトウェアが実行されることによって実現できればよい。
【０１２７】
また、音声監視装置１０、第１の撮影装置２０、表示装置５０、第２の撮影装置６０を実現するコンピュータの基本的なハードウェア構成も、コンピュータ１と同様とすることができる。なお、音声監視装置１０は、マイクを含んで構成される。また、第１の撮影装置２０、第２の撮影装置６０は、カメラを含んで構成される。また、表示装置５０は、ディスプレイ（ＬＣＤ、有機ＥＬディスプレイ等）を含んで構成される。
【０１２８】
なお、上記の実施形態の説明においては、音声監視装置１０が、対象トリガー情報を第１の撮影装置２０に送信する形態を例示して説明した。しかし、これは、音声監視装置１０が対象トリガー情報を第１の撮影装置２０に送信することに限定する趣旨ではない。例えば、音声監視装置１０は、対象トリガー情報を、判定装置４０に送信してもよい。
【０１２９】
なお、上記の特許文献の開示は、本書に引用をもって繰り込み記載されているものとし、必要に応じて本発明の基礎ないし一部として用いることが出来るものとする。本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態の変更・調整が可能である。また、本発明の全開示の枠内において種々の開示要素（各請求項の各要素、各実施形態の各要素、各図面の各要素等を含む）の多様な組み合わせ、ないし、選択（部分的削除を含む）が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。特に、本書に記載した数値範囲については、当該範囲内に含まれる任意の数値ないし小範囲が、別段の記載のない場合でも具体的に記載されているものと解釈されるべきである。本発明で、アルゴリズム、ソフトウェア、ないしフローチャート或いは自動化されたプロセスステップが示された場合、コンピュータが用いられることは自明であり、またコンピュータにはプロセッサ及びメモリないし記憶装置が付設されることも自明である。よってその明示を欠く場合にも、本願には、これらの要素が当然記載されているものと解される。
【符号の説明】
【０１３０】
１  コンピュータ
２  ＣＰＵ
３  通信インターフェイス
４  メモリ
５  入出力インターフェイス
１０  音声監視装置
１１  音声監視記憶部
１２、２１、３２、４２、５２、６１  通信部
１３  音声取得部
１４  音声解析部
２０  第１の撮影装置
２２、６２  撮影部
３０、１００２  画像解析装置
３１  画像解析記憶部
３３  視線推定部
４０、１００３  判定装置
４１  判定装置記憶部
４３  集中度判定部
５０  表示装置
５１  表示装置記憶部
５３  表示装置制御部
５４  表示部
６０  第２の撮影装置
１００、１００ａ、１０００  授業支援システム
１００１  監視装置
【図１】
2020054855.tif 000003
【図２】
2020054855.tif 000004
【図３】
2020054855.tif 000005
【図４】
2020054855.tif 000006
【図５】
2020054855.tif 000007
【図６】
2020054855.tif 000008
【図７】
2020054855.tif 000009
【図８】
2020054855.tif 000010
【図９】
2020054855.tif 000011
【図１０】
2020054855.tif 000012
【図１１】
2020054855.tif 000013
【図１２】
2020054855.tif 000014
【図１３】
2020054855.tif 000015
【図１４】
2020054855.tif 000016
【図１５】
2020054855.tif 000017
【図１６】
2020054855.tif 000018
【図１７】
2020054855.tif 000019
【図１８】
2020054855.tif 000020
【図１９】
2020054855.tif 000021
【図２０】
2020054855.tif 000022
【図２１】
2020054855.tif 000023
【国際調査報告】
2020054855.tif 000024
2020054855.tif 000025
2020054855.tif 000026
2020054855.tif 000027