(57)【要約】学習システム（１０００）は、ユーザ（１００）に第１の問題を出力する出力部（２１０）と、第１の問題に対するユーザ（１００）の解答を取得する取得部（２０６）と、ユーザ（１００）の脳波を計測する脳波計測部（２０１）と、制御部（２００）とを備え、制御部（２００）は、（ａ）脳波に含まれる、第１の問題が出力された時点を起点とする第１の脳波に基づいて、ユーザ（１００）の第１のひらめきの有無を判定し、（ｂ）解答の正誤を判定し、（ｃ）第１のひらめきの有無と、正誤とに基づいて、出力部（２１０）に出力させる内容を決定し、出力部（２１０）に内容を出力させる。
2020105413.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに第１の問題を出力する出力部と、
前記第１の問題に対する前記ユーザの解答を取得する取得部と、
前記ユーザの脳波を計測する脳波計測部と、
制御部とを備え、
前記制御部は、
（ａ）前記脳波に含まれる、前記第１の問題が出力された時点を起点とする第１の脳波に基づいて、前記ユーザの第１のひらめきの有無を判定し、
（ｂ）前記解答の正誤を判定し、
（ｃ）前記第１のひらめきの有無と、前記正誤とに基づいて、前記出力部に出力させる内容を決定し、前記出力部に前記内容を出力させる
学習システム。
【請求項２】
前記制御部は、さらに、前記出力部に、前記第１の問題の次の問題、及び、応答の少なくとも一方を出力させ、
前記内容は、前記次の問題、及び、前記応答の少なくとも一方である
請求項１に記載の学習システム。
【請求項３】
前記応答は、前記ユーザに休憩を促す前記内容である
請求項２に記載の学習システム。
【請求項４】
前記制御部は、
前記（ａ）において、
（ａ１）前記第１の脳波から、前記第１の脳波のシータ波帯域の成分を抽出し、
（ａ２）抽出した前記シータ波帯域の成分に基づいて、前記ユーザの前記第１のひらめきの有無を判定する
請求項１から３のいずれか１項に記載の学習システム。
【請求項５】
前記制御部は、
前記（ａ１）において、前記第１の問題が出力された時点を起点として、２００ｍｓｅｃ以上２０００ｍｓｅｃ以下の時間範囲における前記脳波から、前記第１の脳波を抽出する
請求項４に記載の学習システム。
【請求項６】
前記制御部は、
前記（ａ）に続いて、
（ａ３）前記第１の問題が出力した時点を起点として、２０００ｍｓｅｃ以上経過した以降の時間範囲における前記脳波から、第２の脳波を抽出し、前記第２の脳波に基づいて、前記ユーザの第２のひらめきの有無を判定し、
（ｂ）前記解答の前記正誤を判定し、
前記（ｃ）において、
（ｃ１）前記第１のひらめきの有無と、前記第２のひらめきの有無と、前記正誤とに基づいて、前記出力部に出力させる内容を決定し、前記出力部に前記内容を出力させる
請求項１から５のいずれか１項に記載の学習システム。
【請求項７】
前記学習システムは、さらに、
前記ユーザの脈波を計測する脈波計測部と、
前記ユーザの動作を計測する動作計測部とを備え、
前記制御部は、
前記（ｃ１）において、
前記内容を、前記第１のひらめきの有無と、前記第２のひらめきの有無と、前記脈波、及び、前記動作の少なくとも一方とに基づいて決定する
請求項６に記載の学習システム。
【請求項８】
前記制御部は、
前記脈波に基づいて、前記ユーザの認証を行う
請求項７に記載の学習システム。
【請求項９】
前記制御部は、
（ｄ１）前記解答が正答であり、前記第１のひらめきが有る場合、
（ｅ１）前記出力部に、前記第１の問題よりも難しい第２の問題を出力させる
請求項１から８のいずれか１項に記載の学習システム。
【請求項１０】
前記制御部は、
（ｄ２）前記解答が誤答であり、前記第１のひらめきが有る場合、
（ｅ２）前記出力部に、前記第１の問題と同じ難度の第３の問題を出力させる
請求項１から８のいずれか１項に記載の学習システム。
【請求項１１】
前記制御部は、
（ｄ３）前記解答が正答であり、前記第１のひらめきが無い場合、
（ｅ３）前記出力部に、前記第１の問題と同じ難度の第３の問題、又は、前記第１の問題よりも簡単な第４の問題のいずれかを出力させる
請求項１から８のいずれか１項に記載の学習システム。
【請求項１２】
前記制御部は、
（ｄ４）前記解答が誤答であり、前記第１のひらめきが無い場合、
（ｅ４）前記出力部に、前記第１の問題よりも簡単な第４の問題、又は、前記休憩を促す内容を出力させる
請求項１から８のいずれか１項に記載の学習システム。
【請求項１３】
前記制御部は、
前記（ｂ）において、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、前記解答が正答であるか否かを判定し、
前記（ｅ１）において、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、前記出力部に、前記第２の問題を出力させる
請求項９に記載の学習システム。
【請求項１４】
前記制御部は、
前記（ｂ）において、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、前記解答が正答であるか否かを判定し、
前記（ｅ２）において、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、前記出力部に、前記第３の問題を出力させる
請求項１０に記載の学習システム。
【請求項１５】
前記制御部は、
前記（ｂ）において、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、前記解答が正答であるか否かを判定し、
前記（ｅ３）において、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、前記出力部に、前記第３の問題、又は、前記第４の問題のいずれかを出力させる
請求項１１に記載の学習システム。
【請求項１６】
前記制御部は、
前記（ｂ）において、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、前記解答が正答であるか否かを判定し、
前記（ｅ４）において、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、前記出力部に、前記第４の問題を出力させる
請求項１２に記載の学習システム。
【請求項１７】
前記制御部は、プロセッサとメモリとを有し、
前記メモリには、前記（ａ）と前記（ｂ）と前記（ｃ）とを実行するためのプログラムが記憶されており、
前記プロセッサは、前記メモリに記憶されているプログラムを実行する
請求項１に記載の学習システム。
【請求項１８】
ユーザに第１の問題を出力する第１出力ステップと、
前記第１の問題に対する前記ユーザの解答を取得する取得ステップと、
前記ユーザの脳波を計測する脳波計測ステップと、
制御ステップとを含み、
前記制御ステップは、
（ａ）前記脳波に含まれる、前記第１の問題が出力された時点を起点とする第１の脳波に基づいて、前記ユーザの第１のひらめきの有無を判定する第１判定ステップと、
（ｂ）前記解答の正誤を判定する第２判定ステップと、
（ｃ）前記第１のひらめきの有無と、前記正誤とに基づいて、前記第１出力ステップにて出力させる内容を決定し、前記内容を出力させる第２出力ステップとを有する
学習方法。
【請求項１９】
学習方法を実行するためのコンピュータプログラムであって、
（ｆ１）出力装置を介してユーザに第１の問題を出力し、
（ｆ２）前記第１の問題に対する前記ユーザの解答を取得し、
（ｆ３）前記ユーザの脳波を計測し、
（ｆ４）前記脳波に含まれる、前記第１の問題が出力された時点を起点とする第１の脳波に基づいて、前記ユーザの第１のひらめきの有無を判定し、
（ｆ５）前記解答の正誤を判定し、
（ｆ６）前記第１のひらめきの有無と前記正誤とに基づいて、前記出力装置が出力する内容を決定し、前記出力装置に出力させることをコンピュータに実行させる
コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習システム、及び、学習方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、学習者に学習させることを目的とした学習支援装置が盛んに用いられている。特許文献１には、問題に対する解答の判定結果を用いて理解度を算出し、理解度に基づいて特定のアプリケーションを実行する最大実行時間を算出することで、継続して学習する動機付けを行う学習支援装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−１０２３００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示される学習支援装置は、理解度を算出するために、問題に対する解答の判定結果のみを用いている。そのため、問題に対する詳細な習熟度の状態がわからない。その結果、特許文献１に開示される学習支援装置は、問題や学習に対する習熟度を効果的に高めることが難しい。【０００５】
本発明は、学習者の習熟度を効果的に向上させる学習システム及び学習方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係る学習システムは、ユーザに第１の問題を出力する出力部と、前記第１の問題に対する前記ユーザの解答を取得する取得部と、前記ユーザの脳波を計測する脳波計測部と、制御部とを備え、前記制御部は、（ａ）前記脳波に含まれる、前記第１の問題が出力された時点を起点とする第１の脳波に基づいて、前記ユーザの第１のひらめきの有無を判定し、（ｂ）前記解答の正誤を判定し、（ｃ）前記第１のひらめきの有無と、前記正誤とに基づいて、前記出力部に出力させる内容を決定し、前記出力部に前記内容を出力させる。【０００７】
本発明の一態様に係る学習方法は、ユーザに第１の問題を出力する第１出力ステップと、前記第１の問題に対する前記ユーザの解答を取得する取得ステップと、前記ユーザの脳波を計測する脳波計測ステップと、制御ステップとを含み、前記制御ステップは、（ａ）前記脳波に含まれる、前記第１の問題が出力された時点を起点とする第１の脳波に基づいて、前記ユーザの第１のひらめきの有無を判定する第１判定ステップと、（ｂ）前記解答の正誤を判定する第２判定ステップと、（ｃ）前記第１のひらめきの有無と、前記正誤とに基づいて、前記第１出力ステップにて出力させる内容を決定し、前記内容を出力させる第２出力ステップとを有する。【０００８】
本発明の一態様に係るプログラムは、学習方法を実行するためのコンピュータプログラムであって、（ｆ１）出力装置を介してユーザに第１の問題を出力し、（ｆ２）前記第１の問題に対する前記ユーザの解答を取得し、（ｆ３）前記ユーザの脳波を計測し、（ｆ４）前記脳波に含まれる、前記第１の問題が出力された時点を起点とする第１の脳波に基づいて、前記ユーザの第１のひらめきの有無を判定し、（ｆ５）前記解答の正誤を判定し、（ｆ６）前記第１のひらめきの有無と前記正誤とに基づいて、前記出力装置が出力する内容を決定し、前記出力装置に出力させることをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、学習者の習熟度を効果的に向上させる学習システム及び学習方法が実現される。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施の形態１における学習システムの外観構成を示す図である。
【図２】図２は、実施の形態１における学習システムのハードウェア構成を示す図である。
【図３】図３は、実施の形態１における学習システムの機能ブロックを示す図である。
【図４】図４は、学習システムが行う第１の脳波の取得と表示のタイミングを示した図である。
【図５】図５は、第１信号判定部の処理を示すフローチャートである。
【図６】図６は、解答判定部の処理を示すフローチャートである。
【図７】図７は、状態決定部によって決定される状態を示す図である。
【図８】図８は、各状態に対応する提示部の処理を示す図である。
【図９】図９は、出力部によって表示される画面を示す図である。
【図１０】図１０は、実施の形態１における学習システムの処理を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、実施の形態１における学習方法のフローチャートである。
【図１２】図１２は、実施の形態２における学習システムの機能ブロックを示す図である。
【図１３】図１３は、学習システムが行う第２の脳波の取得と表示のタイミングを示した図である。
【図１４】図１４は、第２信号判定部の処理を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、実施の形態３における学習システムの機能ブロックを示す図である。
【図１６】図１６は、実施の形態３における認証部の処理を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、実施の形態３における状態決定部によって決定される状態を示す図である。
【図１８】図１８は、実施の形態３における各状態に対応する提示部の処理を示す図である。
【図１９】図１９は、実施の形態３におけるひらめきの有無の判定の精度向上の方法を示すフローチャートである。
【図２０】図２０は、実施の形態における学習システムの外観構成の他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的、又は、具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
【００１２】
なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略、又は、簡略化される場合がある。
【００１３】
（実施の形態１）
［概要］
まず、実施の形態に係る学習システム１０００の概要について説明する。
【００１４】
図１は、実施の形態１における学習システム１０００の外観構成を示す図である。
【００１５】
学習システム１０００は、端末装置１０１と、脳波計１０２とを備える。端末装置１０１は、問題を出力し、ユーザ１００に問題を提示する。脳波計１０２は、ユーザ１００の脳波を測定する。
【００１６】
学習者であるユーザ１００は、脳波計１０２を装着した状態で端末装置１０１を操作する。具体的には、ユーザ１００は、端末装置１０１を操作することによって、その問題に対する解答を入力する。これにより、端末装置１０１はその解答を取得する。
【００１７】
さらに、端末装置１０１は、脳波計１０２から、その問題に対するユーザ１００の脳波を取得する。端末装置１０１は、解答の正誤と、脳波とに基づいて、次に端末装置１０１が出力する内容（例えば、先に出題された問題より難しい問題）を決定する。なお、端末装置１０１は、タブレット端末でもよく、スマートフォンでもよく、パーソナルコンピュータやスマートスピーカなどであってもよい。また、脳波計１０２は、ユーザ１００に装着され、脳波を測定できる装置であればよく、例えば、ユーザ１００の耳に掛けるイヤーフック型デバイスである。また、ユーザ１００の頭に設置するヘッドギアやヘッドキャップでもよい。
【００１８】
学習システム１０００によれば、ユーザ１００の問題に対する解答と、問題を解く過程に対する脳波とに基づいて、問題に対する習熟度の状態を決定することができる。次に、習熟度の状態に応じた内容（例えば、先に出題された問題より難しい問題）に取り組むことで、ユーザ１００の習熟度を効果的に向上させることができる。
【００１９】
［ハードウェア構成］
図２は、実施の形態１における学習システム１０００のハードウェア構成を示す図である。
【００２０】
端末装置１０１は、それぞれバス１０９を介して相互に接続される表示装置１０３、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０４、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０５、及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０７、通信部１０８を備える。
【００２１】
脳波計１０２は、無線で通信部１０８と通信を行う。また、通信方法は有線でもよい。表示装置１０３は、ハードウェアであって、詳細は後述するが、図３で示す出力部２１０に相当し、例えば、液晶ディスプレイ、又は、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ  Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどからなる。ＣＰＵ１０４は、後述する制御部２００に相当するハードウェアである。また、ＣＰＵ１０４は、後述する脳波計測部２０１及び取得部２０６のそれぞれの処理を実行してもよい。ＲＯＭ１０５は、例えば、ＣＰＵ１０４によって読み出されて実行されるプログラム１０６を保持している。ＣＰＵ１０４は、このプログラム１０６を実行することによって制御部２００の処理を実行する。また、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベース、及び、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースをＲＯＭ１０５の一部の箇所に記録してもよい。ＲＡＭ１０７は、ＣＰＵ１０４の処理によって生成されるデータを一時的に記憶する。端末装置１０１に上記のデータベースを記録するメモリを設けてバス１０９に接続してもよい。通信部１０８は、脳波計１０２と無線で信号の送受信を行う。
【００２２】
［システム構成］
図３は、図１に示した実施の形態１における学習システム１０００の機能ブロックを示す図である。
【００２３】
図３に示す学習システム１０００は、脳波計測部２０１、第１信号判定部２０４、取得部２０６、解答判定部２０７、状態決定部２０８、提示部２０９、及び、出力部２１０を備えている。ここで、第１信号判定部２０４、解答判定部２０７、状態決定部２０８、提示部２０９は、制御部２００に含まれる構成要素である。この制御部２００は、例えば少なくとも１つのプロセッサにより構成されている。また、学習システム１０００に含まれる脳波計測部２０１以外の各構成要素は、端末装置１０１に備えられる。
【００２４】
また、脳波計測部２０１は、例えば、脳波計１０２と、端末装置１０１の機能の一部とからなる。なお、この機能の一部は、端末装置１０１の制御部２００に含まれていてもよい。また、脳波計測部２０１の機能の全てが、端末装置１０１の制御部２００に含まれていてもよい。
【００２５】
出力部２１０は、ユーザ１００に第１の問題を出力する。具体的には、出力部２１０は、例えば、液晶ディスプレイ、又は、有機ＥＬディスプレイなどであって、制御部２００に含まれる提示部２０９の信号に応じた内容の画像を表示する。すなわち、ユーザ１００に第１の問題を出力する、とはディスプレイに第１の問題を表示することである。また、出力部２１０は、第１の問題の次の問題、及び、応答の少なくとも一方を表示してもよい。この次の問題、又は、応答は、提示部２０９によって選択された問題、又は、応答である。当然ながら、第１の問題、次の問題以外の問題を、順次表示してもよい。さらに、この応答は、ユーザ１００に対するメッセージであってもよく、例えば、休憩を促す内容であってもよい。つまり、出力部２１０は、提示部２０９によって選択された問題、又は、応答（メッセージ）を画像として表示する。
【００２６】
なお、出力部２１０は、スピーカであってもよく、提示部２０９からの信号に応じた内容の音声を出力してもよい。
【００２７】
取得部２０６は、第１の問題に対するユーザ１００の解答を取得する。具体的には、取得部２０６は、プロセッサの一部の機能と、ハードウェアとによって実現される。このハードウェアは、例えば、キーボード、マウス、リモコン、又は、マイクなどの、ユーザ１００の操作を受け付ける手段、すなわち、学習システム１０００に対するユーザ１００の解答を入力する手段である。なお、取得部２０６は、画面から入力できるタッチパネル、及び／又は、プロセッサの一部の機能によって実現されてもよい。また、取得部２０６は、第１の問題の次の問題、すなわち第１の問題以外の問題に対するユーザ１００の解答を取得してもよい。取得部２０６は、解答と、解答を取得した時点であるタイミングとを解答判定部２０７に通知する。
【００２８】
解答判定部２０７は、ユーザ１００の問題に対する解答の正誤を判定する。具体的には、解答判定部２０７は、取得部２０６より得られたユーザ１００の第１の問題に対する解答の正誤を判定する。判定するために、ＲＯＭ１０５に記録された正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを利用してもよい。また、取得部２０６より解答を取得した時点であるタイミングも得る。さらに、判定した解答の正誤と、解答を取得した時点であるタイミングとを状態決定部２０８へ通知する。
【００２９】
脳波計測部２０１は、ユーザ１００の脳波を計測する。脳波計測部２０１は、脳波計１０２と、プロセッサの一部の機能とによって実現される。あるいは、脳波計測部２０１は、プロセッサの一部の機能によって実現されてもよく、この場合には、脳波計１０２からの出力信号を受信することによってユーザ１００の脳波を計測する。なお、脳波計１０２は、上述のように、ユーザ１００に装着されて、ユーザ１００の脳波が取得できるように準備されている。脳波計１０２は、イヤーフック型（耳掛け型）のデバイスであり、頭部に接するように配置された第１の電極と、耳朶に接するように配置されたリファレンス電極とを持つ。一例として、図１に示すように、第１の電極は、耳介と側頭部に挟まれ、頭部に接する支持部１０２ａに含まれ、リファレンス電極は、耳朶の表面に接する基台部１０２ｂに含まれてもよい。アース電極（ボディアースの電位を与える電極）は、耳朶の裏面に接する基台部１０２ｂに含められていてよい。脳波計１０２が計測して出力するユーザ１００の脳波は、リファレンス電極を基準とした「第１電極とリファレンス電極の間の電圧値」の時系列変化を示してもよい。すなわち、脳波で示される複数の電圧値と複数の電圧値が計測された複数の時間は１対１に対応する。さらに、頭部に装着するデバイスでもよく、その場合は、ユーザ１００の頭皮、又は、ユーザ１００の額に装着する第１電極と、ユーザ１００の耳朶に装着するリファレンス電極を含んでもよい。
【００３０】
脳波計測部２０１は、脳波計１０２が取得した脳波を、第１信号判定部２０４へ送信する。なお、脳波計測部２０１から、脳波を第１信号判定部２０４へ送信する手順は以下の通りである。まず、脳波計測部２０１は、ユーザ１００の脳波を示す電気信号を増幅器に入力する。増幅器は、電気信号を差動増幅し、ローパスフィルタ（低域通過フィルタ）へ出力する。次に、ローパスフィルタは、不要な高周波成分を除去し、ＡＤ変換器へ出力する。ＡＤ変換器は、増幅器から出力されたアナログの信号をデジタルの信号に変換して出力する。最後に、ＡＤ変換器によって変換されたデジタル信号は、電気信号を第１信号判定部２０４へ無線で送信される。なお、増幅器と、ローパスフィルタと、ＡＤ変換器とは、脳波計測部２０１に含まれていてもよい。
【００３１】
第１信号判定部２０４は、脳波に含まれる、問題が出力された時点を起点とする第１の脳波に基づいて、ユーザ１００の第１のひらめきの有無を判定する。この第１の脳波は、脳波計測部２０１によって計測されたユーザ１００の脳波から抽出したものである。問題が出力された時点、とは、提示部２０９から通知された時点である。以下では、脳波計測部２０１によって得られたデジタル信号をユーザ１００の脳波として記述する。
【００３２】
具体的には、第１信号判定部２０４は、脳波計測部２０１によって計測されたユーザ１００の脳波から、問題が出力された時点を起点とする第１の脳波を抽出する。そして、第１信号判定部２０４は、その第１の脳波に基づいて、ユーザ１００の第１のひらめきの有無を判定する。より具体的には、第１信号判定部２０４は、問題が出力された時点を起点として、２００ｍｓｅｃ以上２０００ｍｓｅｃ以下の時間範囲における脳波から、第１の脳波を抽出する。第１のひらめきが有るときとは、具体的には、問題が出力された直後の反射的なひらめきが生じる心理状態を示している。さらに、第１信号判定部２０４は、判定した第１のひらめきの有無を状態決定部２０８へ通知する。
【００３３】
また、第１のひらめきの有無の判定方法として脳波に含まれるシータ波を利用する。ここでシータ波について述べる。脳波において、シータ波は、精神活動中のひらめきを表す律動波であり、その周波数帯域は４〜７Ｈｚである。シータ波が表す心理状態、又は、生理状態は、ひらめき状態、又は、まどろみ状態であることが知られている。実施の形態においては、このシータ波の有無が、ひらめきの有無と相関があることを利用している。
【００３４】
ここで、第１信号判定部２０４による第１のひらめきの有無を判定する方法について、詳細を述べる。
【００３５】
上述のように、第１信号判定部２０４は、脳波計測部２０１によって計測されたユーザ１００の脳波から、問題表示後の所定の時間範囲において、第１のひらめきの有無を判定する。例えば、所定の時間範囲は、出力部２１０が問題を表示したタイミングを起点（すなわち、０ｍｓｅｃ）として、２００ｍｓｅｃから２０００ｍｓｅｃまでの範囲であり、この時間範囲における脳波から、第１の脳波を抽出する。さらに、第１信号判定部２０４は、この第１の脳波から、第１の脳波のシータ波帯域の成分を抽出し、抽出したシータ波帯域の成分に基づいて、ユーザ１００の第１のひらめきの有無を判定する。なお、この第１の脳波から、第１の脳波のシータ波帯域の成分を抽出する手順は、以下の通りである。脳波計測部２０１に含まれるＡＤ変換器によって変換されたデジタル信号は、図２で示した通信部１０８で受信される。さらに、通信部１０８は、そのデジタル信号をバンドパスフィルタへ出力する。バンドパスフィルタは、２Ｈｚから１０Ｈｚまでの信号帯域に制限する。このような信号処理を経て、第１の脳波から第１の脳波のシータ波帯域の成分を抽出する。
【００３６】
第１信号判定部２０４は、シータ波帯域の成分において、Ｖｐｐ（Ｖｏｌｔ  ｐｅａｋ−ｔｏ−ｐｅａｋ）などの指標を用いることにより、第１のひらめきの有無を判定する。ここで、Ｖｐｐとは、電圧において、最大電圧と最小電圧の差から算出される値である。例えば、第１信号判定部２０４は、ユーザ１００の第１の脳波において、Ｖｐｐが、所定の閾値以上を有する場合に、第１のひらめきが有ると判定する。所定の閾値とは、例えば、１０μＶが挙げられるが、これに限られるものではない。一方で、Ｖｐｐが、この所定の閾値未満の場合は、第１のひらめきが無い、と判定する。
【００３７】
なお、第１信号判定部２０４は、問題が出力された時点を起点として、第１の脳波を抽出するが、その時間範囲は上記に限られない。例えば、抽出を開始する時点は、問題が出力された時点を起点として、５０ｍｓｅｃ以上１０００ｍｓｅｃ以下であればよく、好ましくは、１００ｍｓｅｃ以上８００ｍｓｅｃ以下、さらに好ましくは、１５０ｍｓｅｃ以上３００ｍｓｅｃ以下であればよい。また、例えば、抽出を終了する時点は、問題が出力された時点を起点として、１０００ｍｓｅｃ以上４０００ｍｓｅｃ以下であればよく、好ましくは、１４００ｍｓｅｃ以上３０００ｍｓｅｃ以下、さらに好ましくは、１５００ｍｓｅｃ以上２５００ｍｓｅｃ以下であればよい。
【００３８】
また、所定の閾値は上記に限られない。所定の閾値は、１μＶ以上５０μＶ以下であればよく、好ましくは、３μＶ以上３０μＶ以下、さらに好ましくは６μＶ以上２０μＶ以下であればよい。また、所定の閾値は、常に一定である必要はない。この所定の閾値は、個々のユーザ１００によって異なることや、同一のユーザ１００でも日々の心理状態によって異なることが想定される。そのため、第１信号判定部２０４は、個々のユーザ１００に対応する個別の閾値を決定してもよい。
【００３９】
なお、脳波計測部２０１は、上述の時間範囲における脳波を第１の脳波として計測し、第１信号判定部２０４は、その第１の脳波を抽出することなく脳波計測部２０１から取得してもよい。
【００４０】
状態決定部２０８は、第１信号判定部２０４の判定結果と、解答判定部２０７の判定結果に基づいて、ユーザ１００の問題に対する習熟度の状態を決定する。具体的には、状態決定部２０８は、第１のひらめきの有無と、解答の正誤とに基づいて、次に説明する４つの状態を決定する。すなわち、第１のひらめきが有かつ解答が正答の状態を状態１とし、第１のひらめきが有かつ解答が誤答の状態を状態２とし、第１のひらめきが無かつ解答が正答の状態を状態３とし、第１のひらめきが無かつ解答が誤答の状態を状態４と決定する。さらに、決定した状態を提示部２０９へ通知する。また、解答判定部２０７より通知された解答を取得した時点であるタイミングを用いて、さらに詳細な状態を決定してもよい。
【００４１】
提示部２０９は、状態決定部２０８の決定結果に従い、出力部２１０に出力させる内容を決定し、出力部２１０に内容を出力させる。例えば、提示部２０９は、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、そのデータベースの中からユーザ１００に提示する問題を選定し、出力部２１０に出力させる。また、提示部２０９は、問題と同時に応答と解答の正誤についても、出力部２１０に出力させてもよい。当然ながら、提示部２０９は、第１の問題、次の問題以外の問題を、順次、出力部２１０に出力させてもよい。なお、各状態に対応して出力部２１０が表示する内容の詳細については、図８にて説明する。さらに、提示部２０９は、その問題を出力部２１０が表示した時点、つまり問題が出力された時点であるタイミングを、第１信号判定部２０４に通知する。
【００４２】
［動作例］
図４は、図３で示した学習システム１０００が行う第１の脳波の取得と表示のタイミングを示した図である。
【００４３】
第１信号判定部２０４は、問題が出力された時点、つまり問題表示の時刻ｔ１を起点とする第１の脳波を、脳波計測部２０１によって計測された脳波から抽出する。また、問題が出力された時点は、提示部２０９から通知された時点である。この時刻ｔ１を起点とする第１の脳波は、時刻ｔ１から２００ｍｓｅｃ経過した時点と、時刻ｔ１から２０００ｍｓｅｃ経過した時点（すなわちｔ２）との間の時間範囲における脳波である。さらに、第１信号判定部２０４は、この第１の脳波に基づいて、ユーザ１００の第１のひらめきの有無を判定する。具体的には、第１の脳波から、第１の脳波のシータ波帯域の成分を抽出し、抽出したシータ波帯域の成分に基づいて、ユーザ１００の第１のひらめきの有無を判定する。
【００４４】
取得部２０６は、時刻ｔ１で出力された問題に対する解答が取得された時点、つまり解答入力の時刻ｔ３において、解答と、解答を取得した時点であるタイミングとを取得する。なお、図４に示したように実施の形態１においては、第１の脳波の取得が完了する時刻ｔ２と比べて、解答入力の時刻ｔ３が遅い状態、すなわち、ｔ３＞ｔ２＞ｔ１としているが、第１の脳波の取得が完了する時刻ｔ２と比べて、解答入力の時刻ｔ３が早くてもよい。すなわち、ｔ２＞ｔ３＞ｔ１となってもよい。また、第１の脳波の取得が完了する時刻ｔ２と、解答入力の時刻ｔ３が同時、すなわち、ｔ２＝ｔ３となってもよい。
【００４５】
解答判定部２０７は、時刻ｔ４において、解答の正誤を判定する。なお解答の正誤を判定する時刻ｔ４と、解答入力の時刻ｔ３との時間関係は、図３に示したようにｔ４＞ｔ３であってもよいが、これに限られるものではない。
【００４６】
提示部２０９は、時刻ｔ５において、解答の正誤と応答とを出力部２１０に出力させる。なお、解答の正誤と応答とを出力させる時刻ｔ５と、解答の正誤を判定する時刻ｔ４との時間関係は、ｔ５＞ｔ４であればよい。また、提示部２０９は、この時刻ｔ５において、解答の正誤と応答だけでなく、状態決定部２０８が決定した状態に応じて、同時に、次の問題を出力部２１０に出力させてもよい。さらに、提示部２０９は、同時ではなく、解答の正誤と応答を出力部２１０に出力させた後に、次の問題を出力部２１０に出力させてもよい。
【００４７】
また、解答入力の時刻ｔ３と解答の正誤を判定する時刻ｔ４との間は、特に定められるものではないが、例えば１００ｍｓｅｃから１００００ｍｓｅｃであり、好ましくは１０００ｍｓｅｃから８０００ｍｓｅｃ、より好ましくは、１５００ｍｓｅｃから５０００ｍｓｅｃである。また、正誤を判定する時刻ｔ４と解答の正誤と応答とを出力させる時刻ｔ５との間は、特に定められるものではないが、例えば１００ｍｓｅｃから１００００ｍｓｅｃであり、好ましくは１０００ｍｓｅｃから８０００ｍｓｅｃ、より好ましくは、１５００ｍｓｅｃから５０００ｍｓｅｃである。
【００４８】
図５は、図３で示した第１信号判定部２０４の処理を示すフローチャートである。
【００４９】
第１信号判定部２０４は、脳波計測部２０１からユーザ１００の脳波に関する信号を受け取る（ステップＳ１００）。この信号には、脳波が含まれているが、ノイズも含まれていることがある。なお、ノイズ源には、人体外からの機器ノイズ、商用交流ノイズ、人体内からの筋電ノイズ、人体内からの眼電ノイズ、問題の提示、又は、解答の入力とは関連のない動きに起因するノイズ、及び、背景脳波等様々なものが考えられる。また、ノイズ源は１つに限られるものではなく、２つ以上の場合も考えられる。
【００５０】
第１信号判定部２０４は、受け取った信号に対して特定の周波数帯域が含まれる波形を抽出するためにノイズ除去処理を行う（ステップＳ１０１）。例えば、第１信号判定部２０４は、信号に対してバンドパスフィルタにおいて、例えば２Ｈｚから１０Ｈｚの帯域制限処理を行うことによって、特定の周波数帯域が含まれる脳波を抽出する。これにより、ノイズが除去される。
【００５１】
次に、第１信号判定部２０４は、提示部２０９から、問題をユーザ１００に提示したタイミングを示す情報を受け取る（ステップＳ１０２）。
【００５２】
第１信号判定部２０４は、ステップＳ１０１でノイズを除去したユーザ１００の脳波に関する信号から、ステップＳ１０２で受け取った情報によって示されるタイミングを起点として、所定の時間範囲の脳波信号を切り出す（ステップＳ１０３）。例えば、第１信号判定部２０４は、問題表示のタイミングを起点として、２００ｍｓｅｃから２０００ｍｓｅｃまでの脳波信号を切り出しても良い。この切り出された脳波信号が、第１の脳波である。
【００５３】
第１信号判定部２０４は、ステップＳ１０３で切り出された所定の時間範囲のシータ波成分に対してＶｐｐ値を算出する（ステップＳ１０４）。
【００５４】
第１信号判定部２０４は、ステップＳ１０４で算出されたＶｐｐが閾値以上かどうかを判定する。この閾値の設定は、予め定められた値を用いて行ってもよい（ステップＳ１０５）。
【００５５】
第１信号判定部２０４は、ステップＳ１０５の判定結果がＹＥＳの場合、第１のひらめきが有ると判定する（ステップＳ１０６）。
【００５６】
また、第１信号判定部２０４は、ステップＳ１０５の判定結果がＮＯの場合、第１のひらめきが無いと判定する（ステップＳ１０７）。
【００５７】
図６は、図３で示した解答判定部２０７の処理を示すフローチャートである。
【００５８】
解答判定部２０７は、取得部２０６からユーザ１００の第１の問題に対する解答を受け取る（ステップＳ２００）。
【００５９】
解答判定部２０７は、受け取った解答に対して、解答の正誤を判定するために、ＲＯＭ１０５に記録された正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照する（ステップＳ２０１）。
【００６０】
次に、解答判定部２０７は、受け取った解答に対し、ＲＯＭ１０５に記録された正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照し、正答と一致するかを判定する（ステップＳ２０２）。
【００６１】
解答判定部２０７は、ステップＳ２０２の判定結果がＹＥＳの場合、第１の問題に対する解答が正答であると判定する（ステップＳ２０３）。
【００６２】
また、解答判定部２０７は、ステップＳ２０２の判定結果がＮＯの場合、第１の問題に対する解答が誤答であると判定する（ステップＳ２０４）。
【００６３】
図７は、図５と図６の結果に基づいて状態決定部２０８によって決定される状態を示す図である。状態決定部２０８は、第１信号判定部２０４によって判定された第１のひらめきの有無（ひらめき有／無）と、解答判定部２０７によって判定された解答の正誤（正／誤）によって、ユーザ１００の習熟度の状態を決定する。
【００６４】
具体的には、状態決定部２０８は、下記のように習熟度の状態を決定する。
【００６５】
状態決定部２０８は、第１のひらめきが「有」で、かつ解答が「正答」の場合に、ユーザ１００の状態を状態１と決定する。この状態１は、表示された問題に対して反射的にひらめきが有り、かつ、正答であり、表示された問題を十分に理解している状態を示している。すなわち、ユーザ１００は、習熟した状態である。
【００６６】
状態決定部２０８は、第１のひらめきが「有」で、かつ解答が「誤答」の場合に、ユーザ１００の状態を状態２と決定する。この状態２は、表示された問題に対して反射的にひらめきが有り、かつ、誤答であり、表示された問題に対し、計算の過程、又は、記入を間違えている状態を示している。すなわち、ユーザ１００は、ケアレスミスの状態である。
【００６７】
状態決定部２０８は、第１のひらめきが「無」で、かつ解答が「正答」の場合に、ユーザ１００の状態を状態３と決定する。この状態３は、表示された問題に対して反射的にひらめきが無く、かつ、正答であり、表示された問題に対し、解答までの計算の過程が定着していないなど、習熟度が不足している状態を示している。すなわち、ユーザ１００は、未習熟かつ要練習の状態である。
【００６８】
状態決定部２０８は、第１のひらめきが「無」で、かつ解答が「誤答」の場合に、ユーザ１００の状態を状態４と決定する。この状態４は、表示された問題に対して反射的にひらめきが無く、かつ、誤答であり、表示された問題を解くことができない状態を示している。すなわち、ユーザ１００は、未習熟かつ要休憩の状態である。
【００６９】
なお、状態決定部２０８は、上記のように、第１のひらめきの有無（ひらめき有／無）と、解答の正誤（正／誤）によって、ユーザ１００の状態を決定するが、これ以外の方法を用いて決定してもよい。例えば、取得部２０６が取得した解答を取得した時点であるタイミングを用いて、ユーザ１００の状態を決定してもよい。具体的には、次々と問題が出題されるときに、それぞれの問題に対する解答を取得したタイミングが徐々に早くなる場合は、徐々に習熟度が高まっている状態を示している。一方で、次々と問題が出題されるときに、それぞれの問題に対する解答を取得したタイミングが一定の場合や、徐々に遅くなる場合は、習熟度が一定のままの状態を示している。
【００７０】
一方で、図７に示したように、第１のひらめきの有無（ひらめき有／無）と、解答の正誤（正／誤）によってのみ、ユーザ１００の状態を決定し、解答を取得した時点であるタイミングを用いずに、ユーザ１００の状態を決定してもよい。
【００７１】
図８は、図７で示した各状態に対応する提示部２０９の処理を示す図である。提示部２０９は、状態決定部２０８による決定結果に応じて出力部２１０に表示させる内容を選択する。
【００７２】
具体的には、提示部２０９は、状態決定部２０８による決定結果が状態１であった場合には、出力部２１０に表示させる内容として、継続して、問題を解くよう促す応答を選択する。そして、提示部２０９は、継続して、問題を解くよう促す表示を出力部２１０に出力させる。このような表示を行うのは、ユーザ１００が状態１の場合、ユーザ１００は、習熟度が高い状態であると考えられるためである。提示部２０９は、継続して、問題を解くよう促す応答として、例えば「良い調子です」といった応答を選択してもよい。
【００７３】
さらに、提示部２０９は、状態決定部２０８による決定結果が状態１であった場合には、出力部２１０に表示させる内容として、第１の問題よりも難しい第２の問題を決定する。そして提示部２０９は、第１の問題よりも難しい第２の問題を出力部２１０に出力させる。
【００７４】
また、提示部２０９は、状態決定部２０８による決定結果が状態２であった場合には、出力部２１０に表示させる内容として、落ち着いて問題を解くことを促す応答を選択する。そして、提示部２０９は、落ち着いて問題を解くことを促す表示を出力部２１０に出力させる。このような表示を行うのは、ユーザ１００が状態２の場合、ユーザ１００は、ケアレスミスをしている状態と考えられるためである。提示部２０９は、落ち着いて問題を解くことを促す応答として、例えば「落ち着いて計算して下さい」といった具体的な行動を促す応答を選択してもよい。
【００７５】
さらに、提示部２０９は、状態決定部２０８による決定結果が状態２であった場合には、出力部２１０に表示させる内容として、第１の問題と同じ難度の第３の問題を決定する。そして提示部２０９は、第１の問題と同じ難度の第３の問題を出力部２１０に出力させる。
【００７６】
また、提示部２０９は、状態決定部２０８による決定結果が状態３であった場合には、出力部２１０に表示させる内容として、次回は今回より速く問題を解く練習をすることを促す応答を選択する。そして、提示部２０９は、速く問題を解くことを促す表示を出力部２１０に出力させる。このような表示を行うのは、ユーザ１００が状態３の場合、ユーザ１００は、未習熟かつ要練習の状態であると考えられるためである。提示部２０９は、ユーザ１００に次の問題へ意識を向けさせて、速く問題を解くことを促す応答として、例えば「次の問題は解いてみましょう」といった具体的な行動を促す応答を決定してもよい。
【００７７】
さらに、提示部２０９は、状態決定部２０８による決定結果が状態３であった場合には、出力部２１０に表示させる内容として、第１の問題と同じ難度の第３の問題、又は、第１の問題よりも簡単な第４の問題を決定する。そして提示部２０９は、第１の問題と同じ難度の第３の問題、又は、第１の問題よりも簡単な第４の問題を出力部２１０に出力させる。
【００７８】
また、提示部２０９は、状態決定部２０８による決定結果が状態４であった場合には、出力部２１０に表示させる内容として、休憩を促す応答を選択する。そして、提示部２０９は、休憩を促す表示を出力部２１０に出力させる。このような表示を行うのは、ユーザ１００が状態４の場合、ユーザ１００は、未習熟かつ要休憩の状態であると考えられるためである。提示部２０９は、休憩を促す応答として、例えば「休憩後に、次の問題を解いてみましょう」といった具体的な行動を促す応答を決定してもよい。また、休憩を促す応答の具体的な内容として、例えば、ユーザ１００がリラックスできるような内容や音声が挙げられる。
【００７９】
さらに、提示部２０９は、状態決定部２０８による決定結果が状態４であった場合には、更なる問題を出力部２１０に表示させない。
【００８０】
また、上記では、いずれの状態においても、提示部２０９は、問題と応答の両方を、出力部２１０に出力させたが、どちらか一方を出力部２１０に出力させても構わない。
【００８１】
図９は、図８で決定した表示内容に従って、出力部２１０によって表示される画面３００を示す図である。
【００８２】
出力部２１０は、問題表示欄３０１と、応答表示欄３０２と、解答入力欄３０３と、正誤表示欄３０４とを含む画面３００を表示する。問題表示欄３０１には、提示部２０９によって選択された問題が表示される。解答入力欄３０３には、ユーザ１００が入力した解答が表示される。また、解答入力欄３０３には、複数の選択肢が表示されていてもよい。この場合には、解答入力欄３０３には、複数の選択肢のうちの何れか１つが、ユーザ１００の解答として選択され、残りの選択肢と異なる態様で表示される。正誤表示欄３０４には、表示された問題に対するユーザ１００の解答が正答であったか否かが表示される。応答表示欄３０２には、提示部２０９によって決定された応答が表示される。例えば、状態決定部２０８によってユーザ１００が状態１であると決定されると、応答表示欄３０２には、「良い調子です」という応答が表示される。また、状態決定部２０８による決定結果に応じて、出力部２１０は次の問題を表示してもよい。
【００８３】
図１０は、実施の形態１における学習システム１０００の処理を示すフローチャートである。
【００８４】
出力部２１０は、提示部２０９が選択した問題を表示する（ステップＳ３００）。この時、第１の問題は、図９に示す画面３００の問題表示欄３０１に表示される。
【００８５】
第１信号判定部２０４は、脳波計測部２０１によって計測される脳波から、図４に示す問題表示の時刻ｔ１を起点として定められた時間範囲における第１の脳波を抽出する（ステップＳ３０１）。この場合、例えば、脳波計測部２０１は、ユーザ１００の脳波を常に計測し、時系列的に記録している。第１信号判定部２０４は、この記録された脳波から第１の脳波を抽出する。
【００８６】
次に、第１信号判定部２０４は、ステップＳ３０１において抽出した第１の脳波に基づき、ステップＳ３００の問題提示に対してユーザ１００の第１ひらめきが有無を判定する（ステップＳ３０２）。この判定は、上述の第１信号判定部２０４による第１のひらめきの有無を判定する方法にしたがって行われる。また、第１信号判定部２０４は、この判定結果を、状態決定部２０８へ通知する。
【００８７】
次に、ユーザ１００は、画面３００における問題表示欄３０１に表示された問題に対する解答を、その画面３００の解答入力欄３０３に入力する。この解答の入力は、複数の選択肢からの選択であってもよい。このようなユーザ１００による解答の入力によって、取得部２０６は、その解答を取得し、解答判定部２０７へ通知する（ステップＳ３０３）。
【００８８】
次に、解答判定部２０７は、解答の正誤を判定する（ステップＳ３０４）。この判定は、上述の図６に示す通りに、行われる。また、解答判定部２０７は、この判定結果を状態決定部２０８へ通知する。
【００８９】
次に、状態決定部２０８は、第１のひらめきの有無と、解答の正誤に基づき、ユーザ１００の状態を決定する（ステップＳ３０５）。この判定は、上述の図７に示す通りに行われる。また、状態決定部２０８は、この決定された状態を、提示部２０９へ通知する。
【００９０】
次に、提示部２０９は、ユーザ１００の状態の決定結果に基づいて、出力部２１０に出力させる内容を決定する（ステップＳ３０６）。出力させる内容は、上述の図８に示す通りに行われ、図４に示す解答の正誤と応答とを出力させる時刻ｔ５に、図９に示す画面３００における正誤表示欄３０４と、応答表示欄３０２とに表示される。またさらに、次の問題が、問題表示欄３０１に表示されてもよい。
【００９１】
また、学習システム１０００の処理は上記に限られるものではなく、手順が入れ替わってもよい。例えば、ステップＳ３０１とステップＳ３０２は、ステップＳ３０３とステップ３０４の後に、処理されてもよい。つまり、ステップＳ３００、ステップＳ３０３、ステップＳ３０４、ステップＳ３０１、ステップＳ３０２、ステップＳ３０５の手順でもよい。すなわち、第１信号判定部２０４に関する処理（ステップＳ３０１とステップＳ３０２）が、取得部２０６に関する処理（ステップＳ３０３）と解答判定部２０７に関する処理（ステップＳ３０４）の後に行われてもよい。
【００９２】
図１１は、実施の形態１に係る学習方法のフローチャートである。
【００９３】
図１０に示すフローチャートでは、学習システム１０００に含まれる各構成要素がそれぞれの処理を実行するが、コンピュータプログラムを実行するコンピュータ装置が実施の形態の学習方法を実行してもよい。
【００９４】
実施の形態における学習方法は、コンピュータプログラムと出力装置とを有する学習システム１０００を用いた学習方法である。そして、この学習方法では、ステップＳ４００〜Ｓ４０６の処理を実行する。
【００９５】
コンピュータ装置は、出力装置を介してユーザ１００に第１の問題を出力する（ステップＳ４００）。この出力装置は、出力部２１０に相当する装置であって、ディスプレイでもよく、スピーカであってもよい。
【００９６】
コンピュータ装置は、ユーザ１００の第１の脳波を取得する（ステップＳ４０１）。
【００９７】
コンピュータ装置は、第１の問題が出力された時点を起点とする第１の脳波に基づいて、ユーザ１００の第１のひらめきを判定する（ステップＳ４０２）。
【００９８】
コンピュータ装置は、ユーザ１００の第１の問題に対する解答を取得する（ステップＳ４０３）。
【００９９】
コンピュータ装置は、ユーザ１００の第１の問題に対する解答の正誤を判定する（ステップＳ４０４）。
【０１００】
コンピュータ装置は、第１のひらめきの有無と、第１の問題に対する解答の正誤に基づき、ユーザ１００の状態を決定する（ステップＳ４０５）。
【０１０１】
コンピュータ装置は、ユーザ１００の状態の決定結果に基づいて、出力装置に出力させる内容を決定する（ステップＳ４０６）。
【０１０２】
［効果］
以上説明したように、学習システム１０００は、ユーザ１００に第１の問題を出力する出力部２１０と、第１の問題に対するユーザ１００の解答を取得する取得部２０６と、ユーザ１００の脳波を計測する脳波計測部２０１と、制御部２００とを備える。制御部２００は、（ａ）脳波に含まれる、第１の問題が出力された時点を起点とする第１の脳波に基づいて、ユーザ１００の第１のひらめきの有無を判定する。さらに制御部２００は、（ｂ）解答の正誤を判定し、（ｃ）第１のひらめきの有無と、正誤とに基づいて、出力部２１０に出力させる内容を決定し、出力部２１０に内容を出力させる。
【０１０３】
このような学習システム１０００は、ユーザ１００の問題に対する解答と、問題を解く過程に対する脳波とに基づいて、問題に対する習熟度の状態を決定し、次に、習熟度の状態に応じた内容をユーザ１００に取り組ませることができる。つまり、ユーザ１００は、習熟度を効果的に向上させることができる。
【０１０４】
また、例えば、制御部２００は、さらに、出力部２１０に、第１の問題の次の問題、及び、応答の少なくとも一方を出力させ、内容は、問題、及び、応答の少なくとも一方である。
【０１０５】
このような学習システム１０００は、習熟度の状態に応じた問題、及び、応答の少なくとも一方をユーザ１００に取り組ませることができる。ユーザ１００は、習熟度を効果的に向上させることができる。
【０１０６】
また、例えば、応答は、ユーザ１００に休憩を促す内容である。
【０１０７】
このような学習システム１０００は、習熟度の状態に応じてユーザ１００に休憩を促すことができる。ユーザ１００は、効果的に休憩をすることができる。
【０１０８】
また、例えば、制御部２００は、（ａ）において、（ａ１）第１の脳波から、第１の脳波のシータ波帯域の成分を抽出し、（ａ２）抽出したシータ波帯域の成分に基づいて、ユーザ１００の第１のひらめきの有無を判定する。
【０１０９】
このような学習システム１０００は、シータ波帯域の成分に基づいて、ユーザ１００の第１のひらめきの有無を判定することによって、より詳細な習熟度が決定でき、その習熟度の状態に応じた内容をユーザ１００に取り組ませることができる。つまり、ユーザ１００は、習熟度を効果的に向上させることができる。
【０１１０】
また、例えば、制御部２００は、（ａ１）において、第１の問題が出力された時点を起点として、２００ｍｓｅｃ以上２０００ｍｓｅｃ以下の時間範囲における脳波から、第１の脳波を抽出する。
【０１１１】
このような学習システム１０００は、第１の問題が出力された時点を起点として、２００ｍｓｅｃ以上２０００ｍｓｅｃ以下の時間範囲における脳波から、第１の脳波を抽出する。そのため、学習システム１０００は、より詳細な習熟度が決定でき、その習熟度の状態に応じた内容をユーザ１００に取り組ませることができる。ユーザ１００は、習熟度を効果的に向上させることができる。
【０１１２】
また、例えば、制御部２００は、（ｄ１）解答が正答であり、第１のひらめきが有る場合、（ｅ１）出力部２１０に、第１の問題よりも難しい第２の問題を出力させる。
【０１１３】
このような学習システム１０００は、習熟度の状態に応じた第１の問題よりも難しい第２の問題をユーザ１００に取り組ませることができる。ユーザ１００は、習熟度を効果的に向上させることができる。
【０１１４】
また、例えば、制御部２００は、（ｄ２）解答が誤答であり、第１のひらめきが有る場合、（ｅ２）出力部２１０に、第１の問題と同じ難度の第３の問題を出力させる。
【０１１５】
このような学習システム１０００は、習熟度の状態に応じた第１の問題と同じ難度の第３の問題をユーザ１００に取り組ませることができる。ユーザ１００は、習熟度を効果的に向上させることができる。
【０１１６】
また、例えば、制御部２００は、（ｄ３）解答が正答であり、第１のひらめきが無い場合、（ｅ３）出力部２１０に、第１の問題と同じ難度の第３の問題、又は、第１の問題よりも簡単な第４の問題のいずれかを出力させる。
【０１１７】
このような学習システム１０００は、習熟度の状態に応じた第１の問題と同じ難度の第３の問題、又は、第１の問題よりも簡単な第４の問題のいずれかをユーザ１００に取り組ませることができる。ユーザ１００は、習熟度を効果的に向上させることができる。
【０１１８】
また、例えば、制御部２００は、（ｄ４）解答が誤答であり、第１のひらめきが無い場合、（ｅ４）出力部２１０に、第１の問題よりも簡単な第４の問題、又は、休憩を促す内容を出力させる。
【０１１９】
このような学習システム１０００は、習熟度の状態に応じた第１の問題よりも簡単な第４の問題をユーザ１００に取り組ませるか、休憩を促すことができる。ユーザ１００は、習熟度を効果的に向上させることができる。
【０１２０】
また、例えば、制御部２００は、（ｂ）において、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、解答が正答であるか否かを判定する。さらに、制御部２００は、（ｅ１）において、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、出力部２１０に、第２の問題を出力させる。
【０１２１】
このような学習システム１０００は、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、解答が正答であるか否かを判定すること、及び、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照することを実行する。これにより、学習システム１０００は、より詳細な習熟度が決定でき、その習熟度の状態に応じた第１の問題よりも難しい第２の問題をユーザ１００に取り組ませることができる。ユーザ１００は、習熟度を効果的に向上させることができる。
【０１２２】
また、例えば、制御部２００は、（ｂ）において、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、解答が正答であるか否かを判定する。さらに、制御部２００は、（ｅ２）において、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、出力部２１０に、第３の問題を出力させる。
【０１２３】
このような学習システム１０００は、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、解答が正答であるか否かを判定すること、及び、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照することを実行する。これにより、学習システム１０００は、より詳細な習熟度が決定でき、その習熟度の状態に応じた第１の問題と同じ難度の第３の問題をユーザ１００に取り組ませることができる。ユーザ１００は、習熟度を効果的に向上させることができる。
【０１２４】
また、例えば、制御部２００は、（ｂ）において、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、解答が正答であるか否かを判定する。さらに、制御部２００は、（ｅ３）において、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、出力部２１０に、第３の問題、又は、第４の問題のいずれかを出力させる。
【０１２５】
このような学習システム１０００は、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、解答が正答であるか否かを判定すること、及び、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照することを実行する。これにより、学習システム１０００は、より詳細な習熟度が決定でき、その習熟度の状態に応じた第１の問題と同じ難度の第３の問題、又は、第１の問題よりも簡単な第４の問題のいずれかをユーザ１００に取り組ませることができる。ユーザ１００は、習熟度を効果的に向上させることができる。
【０１２６】
また、例えば、制御部２００は、（ｂ）において、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、解答が正答であるか否かを判定する。さらに、制御部２００は、（ｅ４）において、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、出力部２１０に、第４の問題を出力させる。
【０１２７】
このような学習システム１０００は、正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照して、解答が正答であるか否かを判定すること、及び、難度と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照することを実行する。これにより、学習システム１０００は、より詳細な習熟度が決定でき、その習熟度の状態に応じた第１の問題よりも簡単な第４の問題をユーザ１００に取り組ませるか、休憩を促すことができる。ユーザ１００は、習熟度を効果的に向上させることができる。
【０１２８】
また、例えば、制御部２００は、プロセッサとメモリとを有し、メモリには、（ａ）と（ｂ）と（ｃ）とを実行するためのプログラムが記憶されており、プロセッサは、メモリに記憶されているプログラムを実行する。
【０１２９】
このような学習システム１０００は、ユーザ１００の問題に対する解答と、問題を解く過程に対する脳波とに基づいて、問題に対する習熟度の状態を決定し、次に、習熟度の状態に応じた内容をユーザ１００に取り組ませることができる。つまり、ユーザ１００は、習熟度を効果的に向上させることができる。
【０１３０】
また、例えば、学習システム１０００などのコンピュータが実行する学習方法は、ユーザ１００に第１の問題を出力する第１出力ステップと、第１の問題に対するユーザ１００の解答を取得する取得ステップとを含む。さらに、学習システム１０００などのコンピュータが実行する学習方法は、ユーザ１００の脳波を計測する脳波計測ステップと、制御ステップとを含む。制御ステップは、（ａ）脳波に含まれる、第１の問題が出力された時点を起点とする第１の脳波に基づいて、ユーザ１００の第１のひらめきの有無を判定する第１判定ステップと、（ｂ）解答の正誤を判定する第２判定ステップとを有する。さらに、制御ステップは、（ｃ）第１のひらめきの有無と、正誤とに基づいて、第１出力ステップにて出力させる内容を決定し、内容を出力させる第２出力ステップとを有する。
【０１３１】
このような学習方法は、ユーザ１００の問題に対する解答と、問題を解く過程に対する脳波とに基づいて、問題に対する習熟度の状態を決定し、次に、習熟度の状態に応じた内容をユーザ１００に取り組ませることができる。つまり、ユーザ１００は、習熟度を効果的に向上させることができる。
【０１３２】
また、例えば、学習システム１０００など実行するコンピュータプログラムは、学習方法を実行するためのコンピュータプログラムである。コンピュータプログラムは、（ｆ１）出力装置を介してユーザ１００に第１の問題を出力し、（ｆ２）第１の問題に対するユーザ１００の解答を取得し、（ｆ３）ユーザ１００の脳波を計測する。さらに、コンピュータプログラムは、（ｆ４）脳波に含まれる、第１の問題が出力された時点を起点とする第１の脳波に基づいて、ユーザ１００の第１のひらめきの有無を判定し、（ｆ５）解答の正誤を判定する。さらに、コンピュータプログラムは、（ｆ６）第１のひらめきの有無と正誤とに基づいて、出力装置が出力する内容を決定し、出力装置に出力させる。
【０１３３】
このような学習方法は、ユーザ１００の問題に対する解答と、問題を解く過程に対する脳波とに基づいて、問題に対する習熟度の状態を決定し、次に、習熟度の状態に応じた内容をユーザ１００に取り組ませることができる。つまり、ユーザ１００は、習熟度を効果的に向上させることができる。
【０１３４】
（実施の形態２）
実施の形態２では、第２信号判定部２０５の判定結果を用いて、より詳細なユーザ１００の習熟度の状態を決定する点が、実施の形態１と異なる。第１のひらめきが無かった場合に、実施の形態１では、第１の脳波の時間範囲が経過した後には、ユーザ１００の習熟度の状態を詳細に判断することが難しくなる。しかし、実施の形態２では、第１の脳波において、第１のひらめきが無かった場合に、第２の脳波において、第２のひらめきの有無を判断することで、より詳細にユーザ１００の習熟度の状態を判断することができる。これにより、本実施の形態では、より詳細にユーザ１００の習熟度に応じた内容を、出力部２１０に出力させることができるため、ユーザ１００の習熟度を、より効果的に向上させることができる。
【０１３５】
［システム構成］
図１２は、実施の形態２における学習システム１０００Ａの機能ブロックを示す図である。なお、実施の形態２では、実施の形態１と共通の構成要素については同一の符号を付し、その詳細な説明を省略する。
【０１３６】
実施の形態２における学習システム１０００Ａは、実施の形態１に加え、第２信号判定部２０５を備える。したがって、実施の形態２では、第１信号判定部２０４、第２信号判定部２０５、解答判定部２０７、状態決定部２０８、提示部２０９が、制御部２００に含まれる構成要素である。この制御部２００は、実施の形態１と同様、例えば少なくとも１つのプロセッサにより構成されている。
【０１３７】
第２信号判定部２０５は、脳波に含まれる、問題が出力された時点を起点とする第２の脳波に基づいて、ユーザ１００の第２のひらめきの有無を判定する。この第２の脳波は、脳波計測部２０１によって計測されたユーザ１００の脳波から抽出したものである。また、問題が出力された時点は、提示部２０９から通知された時点である。
【０１３８】
具体的には、第２信号判定部２０５は、脳波から、問題が出力された時点を起点とする第２の脳波を抽出する。そして、第１信号判定部２０４は、その第２の脳波に基づいて、ユーザ１００の第２のひらめきの有無を判定する。より具体的には、第２信号判定部２０５は、問題が出力された時点を起点として、２０００ｍｓｅｃ経過した以降における脳波から、第２の脳波を抽出する。第２のひらめきが有るときとは、具体的には、問題が出力された直後の反射的なひらめきは無いが、問題内容のイメージを行った後にひらめきが有った心理状態を示している。さらに、第２信号判定部２０５は、判定した第２のひらめきの有無と、第２のひらめきが発生した時点であるタイミングとを状態決定部２０８へ通知する。
【０１３９】
また、第２のひらめきの有無の判定方法として、第１のひらめきの有無の判定方法と同様に、脳波に含まれるシータ波を利用する。
【０１４０】
さらに、第２のひらめきの有無を判定する方法について、詳細を述べる。
【０１４１】
上述のように、第２信号判定部２０５は、脳波計測部２０１によって計測されたユーザ１００の脳波から、問題表示後の所定の時間範囲において、第２のひらめきの有無を判定する。例えば、所定の時間範囲は、出力部２１０が問題を表示したタイミングから、約２０００ｍｓｅｃ後の範囲であり、この時間範囲における脳波から、第２の脳波を抽出する。さらに、第２信号判定部２０５は、この第２の脳波から、第２の脳波のシータ波帯域の成分を抽出し、抽出したシータ波帯域の成分に基づいて、ユーザ１００の第２のひらめきの有無を判定する。
【０１４２】
第２信号判定部２０５は、シータ波帯域の成分において、Ｖｐｐなどの指標を用いることにより、第２のひらめきの有無を判定する。例えば、第２信号判定部２０５は、ユーザ１００の第２の脳波において、Ｖｐｐが、所定の閾値以上を有する場合に、第２のひらめきが有ると判定する。所定の閾値とは、例えば、１０μＶが挙げられるが、これに限られるものではない。一方で、Ｖｐｐが、この所定の閾値未満の場合は、第２のひらめきが無い、と判定する。
【０１４３】
なお、第２信号判定部２０５は、問題が出力された時点を起点として、第２の脳波を抽出するが、その時間範囲は上記に限られない。例えば、抽出を開始する時点は、問題が出力された時点を起点として、１０００ｍｓｅｃ以上４０００ｍｓｅｃ以下であればよく、好ましくは、１４００ｍｓｅｃ以上３０００ｍｓｅｃ以下、さらに好ましくは、１５００ｍｓｅｃ以上２５００ｍｓｅｃ以下であればよい。また、例えば、抽出を終了する時点は、問題が出力された時点を起点として、４０００ｍｓｅｃ以上１００００ｍｓｅｃ以下であればよく、好ましくは、５０００ｍｓｅｃ以上７０００ｍｓｅｃ以下、さらに好ましくは、５５００ｍｓｅｃ以上６５００ｍｓｅｃ以下であればよい。また、当然だが、第２信号判定部２０５が第２の脳波の抽出を開始する時点は、第１信号判定部２０４が第１の脳波抽出を終了する時点より、後である必要がある。
【０１４４】
また、所定の閾値は上記に限られない。所定の閾値は、１μＶ以上５０μＶ以下であればよく、好ましくは、３μＶ以上３０μＶ以下、さらに好ましくは６μＶ以上２０μＶ以下であればよい。また、所定の閾値は、常に一定である必要はない。この所定の閾値は、個々のユーザ１００によって異なることや、同一のユーザ１００でも日々の心理状態によって異なることが想定される。そのため、第１信号判定部２０４は、個々のユーザ１００に対応する個別の閾値を決定してもよい。
【０１４５】
［動作例］
図１３は、図１２で示した学習システム１０００Ａが行う第２の脳波の取得と表示のタイミングを示した図である。
【０１４６】
第２信号判定部２０５は、問題が出力された時点、つまり問題表示の時刻ｔ１を起点とする第２の脳波を、脳波計測部２０１によって計測された脳波から抽出する。また、問題が出力された時点は、提示部２０９から通知された時点である。この時刻ｔ１を起点とする第２の脳波は、時刻ｔ１から２０００ｍｓｅｃ経過した時点（すなわちｔ２）と、時刻ｔ２から４０００ｍｓｅｃ経過した時点（すなわちｔ３）との間の時間範囲における脳波である。さらに、第２信号判定部２０５は、この第２の脳波に基づいて、ユーザ１００の第２のひらめきの有無を判定する。具体的には、第２の脳波から、第２の脳波のシータ波帯域の成分を抽出し、抽出したシータ波帯域の成分に基づいて、ユーザ１００の第２のひらめきの有無を判定する。
【０１４７】
取得部２０６は、時刻ｔ１で出力された問題に対する解答が取得された時点、つまり解答入力の時刻ｔ７において、解答と、解答を取得した時点であるタイミングと取得する。なお、図４に示したように実施の形態１においては、第２の脳波の取得が完了する時刻ｔ６と比べて、解答入力の時刻ｔ７が遅い状態、すなわち、ｔ７＞ｔ６＞ｔ１としているが、第２の脳波の取得が完了する時刻ｔ６と比べて、解答入力の時刻ｔ７が早くてもよい。すなわち、ｔ６＞ｔ７＞ｔ１となってもよい。また、第２の脳波の取得が完了する時刻ｔ６と、解答入力の時刻ｔ７が同時、すなわち、ｔ６＝ｔ７となってもよい。
【０１４８】
解答判定部２０７は、時刻ｔ８において、解答の正誤を判定する。なお解答の正誤を判定する時刻ｔ８と、解答入力の時刻ｔ７との時間関係は、図１３に示したようにｔ８＞ｔ６であってもよいが、これに限られるものではない。
【０１４９】
提示部２０９は、時刻ｔ９において、解答の正誤と応答とを出力部２１０に出力させる。なお、解答の正誤と応答とを出力させる時刻ｔ９と、解答の正誤を判定する時刻ｔ８との時間関係は、ｔ９＞ｔ８であればよい。また、提示部２０９は、この時刻ｔ９において、解答の正誤と応答だけでなく、状態決定部２０８が決定した状態に応じて、同時に、次の問題を、出力部２１０に出力させてもよい。さらに、提示部２０９は、同時ではなく、解答の正誤と応答を出力部２１０に出力させた後に、次の問題を出力部２１０に出力させてもよい。
【０１５０】
また、解答入力の時刻ｔ７と解答の正誤を判定する時刻ｔ８との間は、特に定められるものではないが、例えば１００ｍｓｅｃから１００００ｍｓｅｃであり、好ましくは１０００ｍｓｅｃから８０００ｍｓｅｃ、より好ましくは、１５００ｍｓｅｃから５０００ｍｓｅｃである。また、正誤を判定する時刻ｔ８と解答の正誤と応答とを出力させる時刻ｔ９との間は、特に定められるものではないが、例えば１００ｍｓｅｃから１００００ｍｓｅｃであり、好ましくは１０００ｍｓｅｃから８０００ｍｓｅｃ、より好ましくは、１５００ｍｓｅｃから５０００ｍｓｅｃである。
【０１５１】
図１４は、第２信号判定部２０５の処理を示すフローチャートである。
【０１５２】
第２信号判定部２０５は、脳波計測部２０１からユーザ１００の脳波に関する信号を受け取る（ステップＳ５００）。この信号には、脳波が含まれているが、ノイズも含まれていることがある。なお、ノイズ源には、人体外からの機器ノイズ、商用交流ノイズ、人体内からの筋電ノイズ、人体内からの眼電ノイズ、問題の提示、又は、解答の入力とは関連のない動きに起因するノイズ、及び、背景脳波等様々なものが考えられる。また、ノイズ源は１つに限られるものではなく、２つ以上の場合も考えられる。
【０１５３】
第２信号判定部２０５は、受け取った信号に対して特定の周波数帯域が含まれる波形を抽出するためにノイズ除去処理を行う（ステップＳ５０１）。例えば、第２信号判定部２０５は、信号に対してバンドパスフィルタにおいて、例えば２Ｈｚから１０Ｈｚの帯域制限処理を行うことによって、特定の周波数帯域が含まれる脳波を抽出する。これにより、ノイズが除去される。
【０１５４】
次に、第２信号判定部２０５は、提示部２０９から、問題をユーザ１００に提示したタイミングを示す情報を受け取る（ステップＳ５０２）。
【０１５５】
第２信号判定部２０５は、ステップＳ５０１でノイズを除去したユーザ１００の脳波に関する信号から、ステップＳ１０２で受け取った情報によって示されるタイミングを起点として、所定の時間範囲の脳波信号を切り出す（ステップＳ５０３）。例えば、第２信号判定部２０５は、問題表示のタイミングを起点として、２０００ｍｓｅｃ以降の脳波信号を切り出しても良い。この切り出された脳波信号が、第２の脳波である。
【０１５６】
第２信号判定部２０５は、ステップＳ５０３で切り出された所定の時間範囲のシータ波成分に対してＶｐｐ値を算出する（ステップＳ５０４）。
【０１５７】
第２信号判定部２０５は、ステップＳ５０４で算出されたＶｐｐが閾値以上かどうかを判定する（ステップＳ５０５）。この閾値の設定は、予め定められた値を用いて行ってもよい。
【０１５８】
第２信号判定部２０５は、ステップＳ５０５の判定結果がＹＥＳの場合、第２のひらめきが有ると判定する（ステップＳ５０６）。
【０１５９】
また、第２信号判定部２０５は、ステップＳ５０５の判定結果がＮＯの場合、第２のひらめきが無いと判定する（ステップＳ５０７）。
【０１６０】
次に、第２のひらめきの有無、また、第２のひらめきが発生した時点であるタイミングを利用して、ユーザ１００の習熟度の状態を判定する方法について述べる。ここでは、一例として、第１のひらめきが無い場合について示す。すなわち第１のひらめきが無い場合とは、図７で示した状態決定部２０８によって決定される状態のうち、第１のひらめきが「無」でかつ解答が「正答」である状態３と、第１のひらめきが「無」でかつ解答が「誤答」である状態４の場合である。
【０１６１】
状態３（第１のひらめき無でかつ解答が正答）において、第２のひらめきが有る場合、問題が出力された直後の反射的なひらめきは無いが、問題内容のイメージを行った後にひらめきが有り、問題に対して習熟度が低い状態を示している。
【０１６２】
また、この場合、第２のひらめきが発生した時点であるタイミングに着目する。次々と問題が出題されるときに、それぞれの問題に対する第２のひらめきが発生した時点であるタイミングが徐々に早くなる場合は、徐々に習熟度が高まっている状態を示している。一方で、次々と問題が出題されるときに、それぞれの問題に対する第２のひらめきが発生した時点であるタイミングが一定の場合や、徐々に遅くなる場合は、習熟度が一定のままの状態を示している。
【０１６３】
また、状態３（第１のひらめき無でかつ解答が正答）において、第２のひらめきが無い場合、問題が出力された直後の反射的なひらめきは無く、問題内容のイメージを行った後にもひらめきは無く、問題に対して習熟度が不足している状態を示している。
【０１６４】
次に、状態４（第１のひらめき無でかつ解答が誤答）において、第２のひらめきが有る場合について記す。この場合、問題が出力された直後の反射的なひらめきは無く、問題内容のイメージを行った後にひらめきが有るが、表示された問題に対し、計算の過程、又は、記入を間違えている状態を示している。すなわち、ユーザ１００は、ケアレスミスの状態である。
【０１６５】
また、状態４（第１のひらめき無でかつ解答が誤答）において、第２のひらめきが無い場合、問題が出力された直後の反射的なひらめきは無く、問題内容のイメージを行った後にもひらめきは無く、表示された問題を解くことができない状態を示している。
【０１６６】
なお、実施の形態２においては、第１信号判定部２０４と第２信号判定部２０５とは、それぞれ独立して稼働する構成を示した。しかしながら、第２信号判定部２０５が、第２のひらめきの有無を判定するか否かは、第１のひらめきが無い場合に限ってもよい。すなわち、第１信号判定部２０４が、第１のひらめきが無いと判断した場合にのみ、第２信号判定部２０５が、脳波から、問題が出力された時点を起点とする第２の脳波を抽出してもよい。その場合には、第１信号判定部２０４は、第２信号判定部２０５へ向けて、第１のひらめきが無い旨を通知し、その後、第２信号判定部２０５は、第２の脳波を取得し、第２のひらめきの有無を判定する。
【０１６７】
［効果］
以上説明したように、学習システム１０００Ａにおいては、上記学習システム１０００に加えて、制御部２００は、以下の動作を行う。制御部２００は、（ａ）に続いて、（ａ３）第１の問題が出力した時点を起点として、２０００ｍｓｅｃ以上経過した以降の時間範囲における脳波から、第２の脳波を抽出し、第２の脳波に基づいて、ユーザ１００の第２のひらめきの有無を判定する。さらに、制御部２００は、（ｂ）解答の正誤を判定し、（ｃ）において、（ｃ１）第１のひらめきの有無と、第２のひらめきの有無と、正誤とに基づいて、出力部２１０に出力させる内容を決定し、出力部２１０に内容を出力させる。
【０１６８】
このような学習システム１０００Ａは、ユーザ１００の問題に対する解答と、問題を解く過程に対する脳波とに基づいて、問題に対する、より詳細な習熟度の状態を決定し、次に、習熟度の状態に応じた内容をユーザ１００に取り組ませることができる。つまり、ユーザ１００は、習熟度をより効果的に向上させることができる。
【０１６９】
（実施の形態３）
実施の形態３では、脈波計測部２０２と、動き計測部２０３と、認証部２１１ａと、記憶部２１１ｂとを用いて、より詳細な、ユーザ１００の状態を決定する点が、実施の形態１、実施の形態２とは異なる。実施の形態１と実施の形態２では、ひらめきの有無と解答の正誤とに基づいて、状態決定部２０８がユーザ１００の状態（すなわち習熟度の状態）を決定した。実施の形態３においては、さらに、ユーザ１００の脈波や動きによって習熟度の状態を判断するため、より詳細にユーザ１００の習熟度の状態を判断することができる。さらに、ユーザ１００の認証により、ユーザ１００の特定を容易に行うことができる。つまり、実施の形態３のおいては、第１のひらめきの有無と第２のひらめきの有無と解答の正誤に加えて、脈波や動きによって、習熟度を判断する。その結果、ユーザ１００に応じた最適な出題内容とすることや、また、ひらめきの有無をより高い精度で判断することも可能となる。
【０１７０】
［システム構成］
図１５は、実施の形態３における学習システム１０００Ｂの機能ブロックを示す図である。なお、実施の形態３では、実施の形態１、実施の形態２と共通の構成要素については同一の符号を付し、その詳細な説明を省略する。
【０１７１】
実施の形態３における学習システム１０００Ｂは、実施の形態２に加え、脈波計測部２０２、動き計測部２０３、認証部２１１ａ、記憶部２１１ｂを備える。したがって、実施の形態３では、第１信号判定部２０４、第２信号判定部２０５、解答判定部２０７、状態決定部２０８、提示部２０９、認証部２１１ａ、記憶部２１１ｂが、制御部２００に含まれる構成要素である。この制御部２００は、実施の形態１や実施の形態２と同様、例えば少なくとも１つのプロセッサにより構成されている。
【０１７２】
脈波計測部２０２は、ユーザ１００の脈波を計測する。脈波計測部２０２は、脳波計１０２と、プロセッサの一部の機能とによって実現される。なお、脳波計１０２は、上述のように、ユーザ１００に装着されて、ユーザ１００の脈波が取得できるように準備されている。脈波計測部２０２は、脳波計１０２に含まれており、さらに具体的には、図１に示す基台部１０２ｂに設置されている。また、脈波計測部２０２は、光源及び光検出器を備える。脈波を測定する方法としては、以下の手順の通りである。光源（例えば、赤外線発光ダイオード）が光を放射し、光検出器（例えば、フォトダイオード）が耳朶の中を透過した光を受光し、受光した光の強さに応じた電気信号を出力する。耳朶の中で吸収される光の強さは、ユーザ１００の心臓の拍動に応じて経時的に変化する血管内の血流量（ヘモグロビンの数）によって変化するため、この透過した光の強さの変化が、例えばユーザ１００の脈波の計測に用いられる。つまり、この例における脈波計測部２０２は、透過型の脈波計として機能する。さらに、脈波計測部２０２は、認証部２１１ａへ向け脈波に関する電気信号を出力する。
【０１７３】
動き計測部２０３は、ユーザ１００の動きを計測する。動き計測部２０３は、脳波計１０２と、プロセッサの一部の機能とによって実現される。なお、脳波計１０２は、上述のように、ユーザ１００に装着されて、ユーザ１００の動きが取得できるように準備されている。動き計測部２０３は、脳波計１０２に含まれており、さらに具体的には、図１に示す基台部１０２ｂに設置されている。また、動き計測部２０３は、３次元の加速度センサ、及び／又は、３次元のジャイロセンサ（角速度センサ）などにより構成され、動きを検出してその加速度、及び／又は、角速度、及び／又は、角加速度を示す動き信号を状態決定部２０８へ出力する。
【０１７４】
認証部２１１ａは、学習システム１０００Ｂを現在使用中のユーザ１００を特定する。具体的には、認証部２１１ａは、脈波計測部２０２から得られた脈波に関する電気信号に従って、ユーザ１００を特定する。特定するための詳細な方法は後述するが、認証部２１１ａは、記憶部２１１ｂに記録されているユーザ１００の特定に関するデータベースと、脈波計測部２０２から得られた脈波とを利用し、使用中のユーザ１００として特定する。
【０１７５】
記憶部２１１ｂは、ユーザ１００の特定に関するデータベースを記録している。具体的には、記憶部２１１ｂは、ＲＡＭ１０７により構成されている。認証部２１１ａから要請があった場合、記憶部２１１ｂは、ユーザ１００の特定に関するデータベースを認証部２１１ａへ提供する。また、ユーザ１００の特定に関する情報には、ユーザ１００の氏名、及び／又は、ユーザ１００のＩＤとユーザ１００の脈波とが対応付けられたデータベースであってもよい。
【０１７６】
［動作］
図１６は、実施の形態３における認証部２１１ａの処理を示すフローチャートである。以下に認証部２１１ａが、現在使用中のユーザ１００を認証し、決定する方法を示す。
【０１７７】
認証部２１１ａは、脈波計測部２０２が取得した脈波を入手する（ステップＳ６００）。
【０１７８】
認証部２１１ａは、記憶部２１１ｂに記録されているユーザ１００の特定に関するデータベースを参照する（ステップＳ６０１）。
【０１７９】
次に、認証部２１１ａは、ステップＳ６００において入手した脳波と、ステップＳ６０１で参照したユーザ１００の特定に関するデータベースとを照合する（ステップＳ６０２）。例えば、ユーザ１００の特定に関するデータベースは、ユーザ１００の氏名とユーザ１００の脈波とが対応付けられたデータベースであり、脈波計測部２０２から入手した脈波と一致するユーザ１００を、照らし合わせる。
【０１８０】
最後に、脈波計測部２０２から入手した脈波と一致するユーザ１００を、現在使用中のユーザ１００として決定する（ステップＳ６０３）。
【０１８１】
図１７は、実施の形態３における状態決定部２０８によって決定される状態を示す図である。状態決定部２０８は、第１信号判定部２０４によって判定された第１のひらめきの有無（ひらめき有／無）と、解答判定部２０７によって判定された解答の正誤（正／誤）と、動き計測部２０３によって、ユーザ１００の状態を決定する。状態１、状態２、状態３、状態４については、実施の形態１と同様の決定となるため、動き計測部２０３と第２信号判定部２０５によって判定された第２のひらめきの有無によって新たに加わった状態５について詳細を述べる。
【０１８２】
状態決定部２０８は、実施の形態１と同様に、第１のひらめきが「無」で、かつ解答が「正答」の場合にユーザ１００の状態を状態３と決定する。さらに、状態決定部２０８は、第２のひらめきが「有」で、動き計測部２０３の出力した加速度が閾値未満の場合に、ユーザ１００の状態を状態５と決定する。さらに詳細には、動き計測部２０３が出力した加速度に関する閾値とは、例としては、３Ｇであるが、これに限られるものではない。例えば、０Ｇから６Ｇの間であればよい。また、動き計測部２０３の出力した加速度が閾値未満になる、とは、習熟度が低いユーザ１００の頭部の揺れが収まり、姿勢正しく問題に取り組んでおり、徐々にだが習熟度が向上していることを示す。
【０１８３】
つまり、この状態５は、表示された問題に対して反射的にひらめきが無いが、問題内容のイメージを行った後にひらめきが有り、正答であり、頭部の揺れが収まった状態であり、表示された問題に対し、習熟度が不足している状態を示している。すなわち、ユーザ１００は、未習熟かつ要練習の状態である。一方で、状態３と比べると、第２のひらめきが「有」で、動き計測部２０３の出力した加速度が閾値未満であるため、徐々にではあるが、習熟度が高まっていることを示している。
【０１８４】
さらに、状態決定部２０８は、脈波計測部２０２が得たユーザ１００の脈波を用いて、ユーザ１００の状態を決定してもよい。例えば、状態決定部２０８は、第１の問題が出力された時点から２０００ｍｓｅｃまでのユーザ１００の脈波を利用し、ユーザ１００の状態を決定してもよい。出力部２１０の表示する問題が、ユーザ１００にとって、難しく感じる問題である場合、ユーザ１００は、動揺し、脈波から得られる脈が速くなる。つまり、状態決定部２０８は、ユーザ１００の習熟度が低いと決定する。一方で、出力部２１０が表示する問題が、ユーザ１００にとって、易しく感じる問題である場合、ユーザ１００は、リラックスし、平時の脈波となる。つまり、状態決定部２０８は、ユーザ１００の習熟度が高いと決定する。
【０１８５】
図１８は、実施の形態３における、各状態に対応する提示部２０９の処理を示す図である。提示部２０９は、状態決定部２０８による判定結果に応じて出力部２１０に表示させる内容を選定する。また、図１７で示したように、状態１、状態２、状態３、状態４については、実施の形態１と同様の表示となるため、動き計測部２０３によって新たに加わった状態５について詳細を述べる。
【０１８６】
具体的には、提示部２０９は、状態決定部２０８による判定結果が状態５であった場合には、出力部２１０に表示させる内容として、次回は今回よりも速く問題を解くことを促す応答を選択する。そして、提示部２０９は、速く問題を解くことを促す表示を出力部２１０に出力させる。このような表示を行うのは、ユーザ１００が状態５の場合、ユーザ１００は、未習熟かつ要練習の状態であると考えられるためである。提示部２０９は、速く問題を解くことを促す応答として、例えば「次の問題は解いてみましょう」といった具体的な行動を促す応答を選定してもよい。
【０１８７】
さらに、提示部２０９は、状態決定部２０８による判定結果が状態５であった場合には、出力部２１０に表示させる内容として、第１の問題と同じ難度の第３の問題、又は、第１の問題よりも簡単な第４の問題を選定する。そして提示部２０９は、第１の問題と同じ難度の第３の問題、又は、第１の問題よりも簡単な第４の問題を出力部２１０に出力させる。
【０１８８】
さらに、提示部２０９は、ユーザ１００の脈波に基づいて状態決定部２０８が決定した状態に応じて出力部２１０に表示させる内容を選定してもよい。例えば、出力部２１０が表示する問題が、ユーザ１００にとって、難しく感じる問題である場合、ユーザ１００は、動揺し、脈波から得られる脈が速くなる。この場合においては、状態決定部２０８は、習熟度が低いと判断し、さらに、提示部２０９は、出力部２１０に表示させる内容として、第１の問題と同じ難度の第３の問題を選定する。一方で、出力部２１０が表示する問題が、ユーザ１００にとって、易しく感じる問題である場合、ユーザ１００は、リラックスし、平時の脈波となる。この場合においては、状態決定部２０８は、習熟度が高いと判断し、さらに、提示部２０９は、出力部２１０に表示させる内容として、第１の問題より難度の高い第２の問題を選定する。
【０１８９】
ここで、更なるひらめきの有無の判定の精度向上の方法について記述する。実施の形態１においては第１信号判定部２０４が、実施の形態２においては第１信号判定部２０４と第２信号判定部２０５とが、第１の脳波、又は、第２の脳波に基づいて、ひらめきの有無を判定する。さらに、第１信号判定部２０４と第２信号判定部２０５は、第１の脳波、又は、第２の脳波に含まれるシータ波のＶｐｐが、閾値以上であれば、ひらめきが有る、閾値未満であれば、ひらめきが無いとした。しかし、この閾値は、個々のユーザ１００によって異なることや、同一のユーザ１００でも日々の心理状態によって異なることが想定される。そのため、個々のユーザ１００に対応する閾値を、問題が出題される前に決定されていてもよい。このようにすることで、ひらめきの有無の判定の精度が向上する。具体的には、次のような方法を用いる。
【０１９０】
図１９は、実施の形態３におけるひらめきの有無の判定の精度向上の方法を示すフローチャートである。
【０１９１】
問題が出題される前に、図１６で示すように脈波計測部２０２と、認証部２１１ａと、記憶部２１１ｂを用いて、ユーザ１００の認証が行われる（ステップＳ７００）。
【０１９２】
提示部２０９は、第１の問題とは異なる閾値を決めるための問題を、出力部２１０に出力させる（ステップＳ７０１）。この時、閾値を決めるための問題は、図９に示す画面３００の問題表示欄３０１に表示される。閾値を決めるための問題とは、非常に低い習熟度の学習者であっても、正答できる程度の難度の問題である。
【０１９３】
第１信号判定部２０４は、脳波計測部２０１によって計測される脳波から、閾値を決めるための問題に対する第１の脳波を抽出する（ステップＳ７０２）。
【０１９４】
次に、第１信号判定部２０４は、ステップＳ７０２において抽出した第１の脳波に基づき、ステップＳ７０１の問題提示に対してユーザ１００のシータ波形を抽出し、状態決定部２０８へ通知する（ステップＳ７０３）。
【０１９５】
次に、ユーザ１００は、画面３００における問題表示欄３０１に表示された問題に対する解答を、その画面３００の解答入力欄３０３に入力する。この解答の入力は、このようなユーザ１００による解答の入力によって、取得部２０６は、その解答を取得し、解答判定部２０７へ通知する（ステップＳ７０４）。
【０１９６】
次に、解答判定部２０７は、データベースを参照し、受け取った解答に対し、ＲＯＭ１０５に記録された正答と対応付けられた問題が複数記憶されているデータベースを参照し、正答と一致するかを判定する（ステップＳ７０５）。
【０１９７】
さらに、ステップＳ７０５の判定がＹＥＳの場合、第１信号判定部２０４は、ステップ７０３において抽出したシータ波形に基づいて、第１のひらめきの有無を判定するための閾値を決定する（ステップＳ７０６）。
【０１９８】
また、ステップＳ７０５の判定がＮＯの場合、何も実行せず、再度、ステップＳ７０１へ戻る（ステップＳ７０７）。
【０１９９】
以上のように、非常に低い習熟度の学習者であっても、正答できる程度の難度の問題を出題することで、ひらめきが有ることが期待できる。つまり、そのとき得られたシータ波の波形は、使用中のユーザ１００にひらめきが有ったことを示す波形となる。このシータ波の波形に基づいて、個々のユーザ１００に対応するひらめきの有無を判定する閾値を決定することで、ひらめきの有無をより高い精度で判断することができる。
【０２００】
なお、その他の方法を用いて更なるひらめきの有無の判定の精度向上の方法について記述する。例えば、機械学習等を利用したひらめきの有無の判定手法を適用することが効果的である。具体的な方法として、多数の学習者に対し問題を出題し、上記の手法を用いて学習者のシータ波を抽出する方法が挙げられる。このとき得られたシータ波は、ひらめきが有る場合のシータ波である。多数の学習者を対象とすることで、ひらめきと関連付けられたシータ波を多数得ることができる。この結果を利用することで、ひらめきの有無を判定するための閾値を容易に選定できるようになる。
【０２０１】
［効果］
以上説明したように、学習システム１０００Ｂにおいては、上記学習システム１０００Ａに加え、ユーザ１００の脈波を計測する脈波計測部２０２と、ユーザ１００の動作を計測する動き計測部２０３とを備える。制御部２００は、（ｃ１）において、内容を、第１のひらめきの有無と、第２のひらめきの有無と、脈波、及び、動作の少なくとも一方とに基づいて決定する。
【０２０２】
このような学習システム１０００Ｂは、ユーザ１００の問題に対する解答と、問題を解く過程に対する脳波と、脈波と、動作とに基づいて、問題に対するより詳細な習熟度の状態を決定し、次に、習熟度の状態に応じた内容をユーザ１００に取り組ませることができる。つまり、ユーザ１００は、習熟度を、より効果的に向上させることができる。
【０２０３】
また、例えば、制御部２００は、脈波に基づいて、ユーザ１００の認証を行う。
【０２０４】
このような学習システム１０００Ｂは、個別のユーザ１００を容易に識別できる。ユーザ１００に関する出題や解答の履歴を容易に管理することができる。
【０２０５】
（その他の実施の形態）
実施の形態１、実施の形態２、実施の形態３における学習システム１０００、学習システム１０００Ａ、学習システム１０００Ｂは、端末装置１０１と脳波計１０２から構成されているが、実施の形態の学習システムは、このような構成に限らない。
【０２０６】
図２０は、実施の形態における学習システムの外観構成の他の例を示す図である。
【０２０７】
この例では、学習システム１０００Ｃは、脳波計１０２と、端末装置１０１と、サーバ１１２とを備える。端末装置１０１とサーバ１１２とは、無線装置１１０及びインターネット１１１を介して通信することによって、上記実施の形態１、２、３の端末装置１０１として機能する。この場合、端末装置１０１は、端末装置１０１が備える複数の構成要素のうちの少なくとも１つを備え、サーバ１１２が残りの構成要素を備えてもよい。例えば、端末装置１０１は、取得部２０６及び出力部２１０を備え、サーバ１１２が制御部２００を備えてもよい。このような学習システム１０００Ｃであっても、上記実施の形態１、２、３における学習システムと同様の学習方法を行うことができる。
【０２０８】
つまり、図２０に示す例では、学習方法の処理は、端末装置１０１に閉じておらず、端末装置１０１とサーバ１１２とが、無線装置１１０及びインターネット１１１を経由して通信しながら、学習方法に含まれる各種の処理を実行する。
【０２０９】
また、実施の形態において、ユニット、装置、部材、又は、部の全部、又は、一部、又は、図２、図３、図１２及び図１５に示されるブロック図の機能ブロックの全部、又は、一部は、以下によって実行されてもよい。これらは、例えば、半導体装置、半導体集積回路（ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ））、又は、大規模集積回路（ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ））を含む一つ、又は、複数の電子回路によって実行されてもよい。ＩＣ、又は、ＬＳＩは、一つのチップ（システムＬＳＩ）に集積されてもよいし、複数のチップを組み合わせて一つのシステム（チップセット）に構成されてもよい。例えば、画面の表示処理以外の機能ブロックは、一つのチップに集積されてもよい。ここでは、ＩＣ、又は、ＬＳＩと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、ＶＬＳＩ（Ｖｅｒｙ  Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）、若しくはＵＬＳＩ（Ｕｌｔｒａ  Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）と呼ばれるものであってもよい。ＬＳＩの製造後にプログラムされる電子ヒューズ（ｅＦｕｓｅ）を搭載したシステムＬＳＩ、又は、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、又は、ＬＳＩ内部の接続関係の再構成、又は、ＬＳＩ内部の論理回路の動的な再構成ができるリコンフィギュラブルデバイス（ｒｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅ  ｄｅｖｉｃｅ）も同じ目的で使うことができる。
【０２１０】
さらに、ユニット、装置、部材、又は、部の全部、又は、一部の機能、又は、操作は、ソフトウエア処理によって実行することが可能である。この場合、ソフトウエアは一つ、又は、複数のＲＯＭ、光学ディスク、ハードディスクドライブなどの非一時的記録媒体に記録され、ソフトウエアがマイクロコントローラ（ＭＣＵ（ｍｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ））、又は、マイクロプロセッサ（ＭＰＵ（ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒ））等の処理装置（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）によって実行されたときに、そのソフトウエアで特定された機能が処理装置及び周辺装置によって実行される。システム、又は、装置は、ソフトウエアが記録されている一つ、又は、複数の非一時的記録媒体、処理装置、及び必要とされるハードウェアデバイス、例えばデジタルインターフェース、を備えていても良い。
【０２１１】
また、上記各実施の形態における制御部２００は、プロセッサとメモリとを有し、メモリには、図５、図６、図１０、図１１、図１４、図１６、又は、図１９に示すフローチャートの各ステップを実行するためのプログラムが記憶されていてもよい。この場合、プロセッサは、そのメモリに記憶されているプログラムを実行する。
【符号の説明】
【０２１２】
１００  ユーザ
２００  制御部
２０１  脳波計測部
２０２  脈波計測部
２０３  動き計測部
２０６  取得部
２１０  出力部
３００  画面
１０００、１０００Ａ、１０００Ｂ、１０００Ｃ  学習システム
【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】
2020105413.tif 000019
【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【国際調査報告】
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