(57)【要約】【課題】【解決手段】コンピュータ実装方法は、教室内の物理的教室リソースを修正する。教室内のセンサから受信したセンサ読取値に基づいて、１つまたは複数のプロセッサが、教室内の物理的教室リソースを識別および定量化する。プロセッサは、教室内のセンサからのセンサ読取値に基づいて、教室での生徒の学習を妨げる物理的教室リソース制約を判定する。プロセッサは、センサ読取値によって識別された物理的教室リソースにおける物理的教室リソース制約のうちの１つまたは複数を検出し、次いで、１つまたは複数の検出された物理的教室リソース制約に基づいて、１つまたは複数の物理的教室リソースを調整する。【選択図】図２
2020516995.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つまたは複数のプロセッサによって、教室内の無生物教室リソースを、前記教室内の１つまたは複数の監視デバイスからのセンサ読取値に基づいて監視することと、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記無生物教室リソースの状態を評価することと、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記教室での生徒の学習を妨げる物理的教室リソース制約をもたらす状態の無生物教室リソースを識別することと、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記教室での前記生徒の学習を妨げる前記教室内の生物オブジェクトの存在およびその活動を識別することと、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記教室内の前記無生物オブジェクトの前記状態ならびに前記生物オブジェクトの前記存在および前記活動に基づいて、前記教室の教室指標を決定することと、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記教室指標が所定の閾値を上回るかどうかを判定することと、
前記教室指標が前記所定の閾値を上回ると判定したことに応答して、１つまたは複数のプロセッサによって、前記教室での前記生徒の学習を妨げる前記物理的教室リソース制約をもたらす状態の前記無生物教室リソースを修正するための命令を発することと、を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項２】
１つまたは複数のプロセッサによって、前記教室内の物理的教室リソースの以前の状態を記述する以前のセンサ読取値に基づいて、前記物理的教室リソースの変化を認識するように、認識システムをトレーニングすることと、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記物理的教室リソースの認識された変化を、前記物理的教室リソースを修正するデバイスに送信することと、
を更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
１つまたは複数のプロセッサによって、前記物理的教室リソース制約を有する物理的教室リソースを、前記物理的教室リソース制約を有さない他の物理的教室リソースと交換するための命令を生成すること
を更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
前記物理的教室リソース制約は物理的教室リソースの物理的配置によって引き起こされ、前記コンピュータ実装方法は、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記物理的教室リソースを再配置するための命令を生成することを更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記物理的教室リソース制約は１つまたは複数の物理的教室リソースにおける欠陥によって引き起こされ、前記コンピュータ実装方法は、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記１つまたは複数の物理的教室リソースにおける前記欠陥を修復するための命令を生成することを更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
１つまたは複数のプロセッサによって、前記教室から供給されるビデオ、前記教室から供給される音声、および前記教室内の生徒の生徒記録の分析に基づいて、前記教室での生徒の学習を妨げる前記物理的教室リソース制約を判定すること
を更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
１つまたは複数のプロセッサによって、遠隔のコンピュータのグラフィカル・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ）上に、前記教室内の前記無生物教室リソースの画像、前記教室内の前記生物オブジェクト、および前記無生物教室リソースを修正するための命令の説明を表示することと、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記教室内の前記無生物教室リソースの前記画像、前記教室内の前記生物オブジェクト、および前記無生物教室リソースを修正するための前記命令の前記説明に基づいて、前記無生物教室リソースを更に調整するための命令を、前記遠隔のコンピュータから受信することと、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記遠隔のコンピュータからの前記命令に基づいて、前記無生物教室リソースを更に調整することと、
を更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
１つまたは複数のプロセッサによって、教室内の物理的教室リソースを、前記教室内のセンサから受信したセンサ読取値に基づいて、識別および定量化することと、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記教室内の前記センサからの前記センサ読取値に基づいて、前記教室での生徒の学習を妨げる物理的教室リソース制約を判定することと、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記センサ読取値によって識別された前記物理的教室リソースにおける前記物理的教室リソース制約のうちの１つまたは複数を検出することと、
１つまたは複数のプロセッサによって、１つまたは複数の検出された物理的教室リソース制約に基づいて、前記１つまたは複数の物理的教室リソースを調整することと、を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項９】
１つまたは複数のプロセッサによって、前記教室内の前記物理的教室リソースの以前の状態を記述する以前のセンサ読取値に基づいて、前記物理的教室リソースの変化を認識するように、認識システムをトレーニングすることと、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記物理的教室リソースの認識された変化を、前記物理的教室リソースを修正するデバイスに送信することと、
を更に含む、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
１つまたは複数のプロセッサによって、前記物理的教室リソース制約を有する物理的教室リソースのうちの１つまたは複数を、前記物理的教室リソース制約を有さない１つまたは複数の他の物理的教室リソースと交換するための命令を生成すること
を更に含む、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１】
前記物理的教室リソース制約は前記物理的教室リソースの物理的配置によって引き起こされ、前記コンピュータ実装方法は、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記物理的教室リソース制約を取り除くべく前記物理的教室リソースのうちの１つまたは複数を再配置するための命令を生成することを更に含む、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２】
前記物理的教室リソース制約は前記物理的教室リソースのうちの１つにおける欠陥によって引き起こされ、前記コンピュータ実装方法は、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記物理的教室リソースのうちの前記１つにおける前記欠陥を修復するための命令を生成することを更に含む、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３】
１つまたは複数のプロセッサによって、前記教室から供給されるビデオ、前記教室から供給される音声、および前記教室内の生徒の生徒記録の分析に基づいて、前記教室での生徒の学習を妨げる前記物理的教室リソース制約を判定すること
を更に含む、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１４】
教室の物理的リソースを最適化するためのコンピュータ・プログラム製品であって、前記コンピュータ・プログラム製品はプログラム命令を具現化したコンピュータ可読記憶デバイスを備え、前記プログラム命令は、コンピュータによって、
教室内の無生物教室リソースを、前記教室内の１つまたは複数の監視デバイスからのセンサ読取値に基づいて監視し、
前記無生物教室リソースの状態を評価し、
前記教室での生徒の学習を妨げる物理的教室リソース制約をもたらす状態の無生物教室リソースを識別し、
前記教室での前記生徒の学習を妨げる前記教室内の生物オブジェクトの存在および活動を識別し、
前記教室内の前記無生物オブジェクトの前記状態ならびに前記生物オブジェクトの前記存在および前記活動に基づいて、前記教室の教室指標を決定し、
前記教室指標が所定の閾値を上回るかどうかを判定し、
前記教室指標が前記所定の閾値を上回ると判定したことに応答して、前記教室での前記生徒の学習を妨げる前記物理的教室リソース制約をもたらす状態の前記無生物教室リソースを修正するための命令を発するように、読取り可能かつ実行可能である、コンピュータ・プログラム製品。
【請求項１５】
前記プログラム命令は更に、前記コンピュータによって、
前記教室内の前記物理的教室リソースの以前の状態を記述する以前のセンサ読取値に基づいて、前記物理的教室リソースの変化を認識するように、認識システムをトレーニングし、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記物理的教室リソースの認識された変化を、前記物理的教室リソースを修正するデバイスに送信するように、読取り可能かつ実行可能である、請求項１４に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１６】
教室の物理的リソースを最適化するためのコンピュータ・プログラム製品であって、前記コンピュータ・プログラム製品はプログラム命令を具現化したコンピュータ可読記憶デバイスを備え、前記プログラム命令は、コンピュータによって、
教室内のセンサから受信したセンサ読取値に基づいて、前記教室内の物理的教室リソースを識別および定量化し、
前記教室での生徒の学習を妨げる物理的教室リソース制約を判定し、
前記物理的教室リソースの前記物理的教室リソース制約のうちの１つまたは複数を検出し、
前記１つまたは複数の検出された物理的教室リソース制約に基づいて、前記物理的教室リソースを調整するように、読取り可能かつ実行可能である、コンピュータ・プログラム製品。
【請求項１７】
前記プログラム命令は更に、前記コンピュータによって、
前記教室内の前記物理的教室リソースの以前の状態を記述する以前のセンサ読取値に基づいて、前記物理的教室リソースの変化を認識するように、認識システムをトレーニングし、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記物理的教室リソースの認識された変化を、前記物理的教室リソースを修正するデバイスに送信するように、読取り可能かつ実行可能である、請求項１６に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１８】
前記プログラム命令は更に、前記コンピュータによって、
前記物理的教室リソース制約を有する前記物理的教室リソースを前記物理的教室リソース制約を有さない他の物理的教室リソースと交換するための命令を生成するように、読取り可能かつ実行可能である、請求項１６に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１９】
前記物理的教室リソース制約は前記物理的教室リソースの物理的配置によって引き起こされ、前記プログラム命令は更に、前記コンピュータによって、
前記物理的教室リソースを再配置するための命令を生成するように、読取り可能かつ実行可能である、請求項１６に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項２０】
前記物理的教室リソース制約は前記物理的教室リソースのうちの１つにおける欠陥によって引き起こされ、前記プログラム命令は更に、前記コンピュータによって、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記物理的教室リソースのうちの前記１つにおける前記欠陥を修復するための命令を生成するように、読取り可能かつ実行可能である、請求項１６に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項２１】
前記プログラム命令は更に、前記コンピュータによって、
前記教室から供給されるビデオ、前記教室から供給される音声、および前記教室内の生徒の生徒記録の分析に基づいて、前記教室での生徒の学習を妨げる前記物理的教室リソース制約を判定するように、読取り可能かつ実行可能である、請求項１６に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項２２】
前記プログラム命令はクラウド環境におけるサービスとして提供される、請求項１６に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項２３】
１つまたは複数のプロセッサと、
前記１つまたは複数のプロセッサに動作可能に結合された、１つまたは複数のコンピュータ可読メモリと、前記１つまたは複数のコンピュータ可読メモリに動作可能に結合された、１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体と、
前記１つまたは複数のコンピュータ可読メモリのうちの少なくとも１つを介して、前記１つまたは複数のプロセッサのうちの少なくとも１つによって実行される、前記１つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体のうちの少なくとも１つに保存されたプログラム命令であって、
教室内のセンサから受信したセンサ読取値に基づいて、前記教室内の物理的教室リソースを識別および定量化するためのプログラム命令、
前記教室での生徒の学習を妨げる物理的教室リソース制約を判定するためのプログラム命令、
前記物理的教室リソースの前記物理的教室リソース制約のうちの１つまたは複数を検出するためのプログラム命令、および
前記１つまたは複数の検出された物理的教室リソース制約に基づいて、前記物理的教室リソースを調整するためのプログラム命令を含む、前記プログラム命令と、を備える、システム。
【請求項２４】
前記教室内の前記物理的教室リソースの以前の状態を記述する以前のセンサ読取値に基づいて、前記物理的教室リソースの変化を認識するように、認識システムをトレーニングするための、プログラム命令と、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記物理的教室リソースの認識された変化を、前記物理的教室リソースを修正するデバイスに送信するためのプログラム命令と、を更に含む、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
前記物理的教室リソース制約を有する前記物理的教室リソースを前記物理的教室リソース制約を有さない他の物理的教室リソースと交換するための命令を生成するためのプログラム命令
を更に含む、請求項２３に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は物理的リソース構成の分野に関し、具体的には教室内の物理的リソースを構成することに関する。更により具体的には、本発明は、教室内の物理的リソースの構成を最適化することに関する。
【背景技術】
【０００２】
多くの人が教室環境を共有する。この多使用状況は、様々なレベル（例えば、保育園、幼稚園から高校３年生まで、高等教育）において、困難をもたらし得る。授業の開始予定時間に教室が埋まっているかもしれない、テーブルおよび机が汚れているかもしれない、前の生徒がごみを残していったかもしれない、ごみ入れが溢れているかもしれない、ホワイトボードが他の授業の書き込みで埋まっているかもしれない、椅子／窓／ドアが壊れている、配置が変わっている、または適正に配置されていないかもしれない、設備が壊れているまたは動作不良になっているかもしれない、等である。授業によってはまた、教師が対応できるよりも多くの生徒が申し込んでいる（すなわち、生徒：教師比が過剰に高い）、または、全ての生徒に対応するには椅子が少な過ぎる場合がある。更に、計画している授業スタイルからすると、教室内の椅子の配置が不都合である場合がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、教室環境の改善を意図した、コンテキストに沿ったユーザとのインタラクションを促進する、教室の監視または管理あるいはその両方のツールを提供する。更に、本発明は、視覚的分析を使用して教室アーチファクトおよびイベントを継続的に評価し、これらの分析結果を認識処理ユニットに渡し、インタラクション、行動、教室環境の状態等に関する問題を教師および関係責任者に通知する、教室の監視または管理あるいはその両方のプロセスを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明のコンピュータ実装方法の実施形態では、１つまたは複数のプロセッサが、教室内の１つまたは複数の監視デバイスからのセンサ読取値に基づいて、教室内の無生物教室リソースを監視する。プロセッサは、無生物教室リソースの状態を評価し、次いで、教室での生徒の学習の妨げになる制約をもたらす状態の無生物教室リソースを識別する。プロセッサは、教室での生徒の学習を妨げる教室内の生物オブジェクトの存在および活動を識別する。プロセッサは次いで、教室内の無生物オブジェクトの状態ならびに生物オブジェクトの存在および活動に基づいて、教室の教室指標を決定する。プロセッサは、教室指標が所定の閾値を上回るかどうかを判定する。教室指標が所定の閾値を上回ると判定したことに応答して、プロセッサは、教室での生徒の学習を妨げる制約をもたらす状態の無生物教室リソースを修正するための命令を発する。
【０００５】
本発明の実施形態の別のコンピュータ実装方法では、１つまたは複数のプロセッサは、教室内のセンサから受信したセンサ読取値に基づいて、教室内の物理的教室リソースを識別および定量化する。プロセッサは、教室内のセンサからのセンサ読取値に基づいて、教室での生徒の学習を妨げる物理的教室リソース制約を判定する。プロセッサは、センサ読取値によって識別された物理的教室リソースにおける物理的教室リソース制約のうちの１つまたは複数を検出し、次いで、１つまたは複数の検出された物理的教室リソース制約に基づいて、１つまたは複数の物理的教室リソースを調整する。本発明の他の実施形態は、コンピュータ・システムおよびコンピュータ・プログラム製品を含む。
【０００６】
ここで本発明の実施形態について、以下の添付の図面を参照して、単なる例として記載する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の１つまたは複数の実施形態に係る例示的なシステムおよびネットワークを描いた図である。
【図２】本発明の１つまたは複数の実施形態に係る監視中の例示的な教室を示す図である。
【図３】本発明の１つまたは複数の実施形態に係る教室の例示的な人物および環境分析を描いた図である。
【図４】本発明の１つまたは複数の実施形態に従って使用される例示的なオブジェクト検出モジュールを示す図である。
【図５】本発明の１つまたは複数の実施形態に従って使用される例示的な無生物オブジェクト・ハンドラを描いた図である。
【図６】本発明の１つまたは複数の実施形態に従って使用される例示的な生物オブジェクト・ハンドラを示す図である。
【図７】本発明の１つまたは複数の実施形態に従って使用される例示的な通知決定モジュールを描いた図である。
【図８】本発明の１つまたは複数の実施形態に従って使用される例示的な認識推論モジュールを示す図である。
【図９】本発明の１つまたは複数の実施形態に従って使用される例示的なフィードバック・ハンドラを描いた図である。
【図１０】本発明の１つまたは複数の実施形態に係る第１の例示的な方法を描いた図である。
【図１１】本発明の１つまたは複数の実施形態に係る第２の例示的な方法を描いた図である。
【図１２】本発明の実施形態に係るクラウド・コンピューティング環境を描いた図である。
【図１３】本発明の実施形態に係るクラウド・コンピューティング環境の抽象モデルの層を描いた図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
ここで図を、特に図１を参照すると、本発明の１つまたは複数の実施形態に係る例示的なシステムおよびネットワークのブロック図が描かれている。いくつかの実施形態では、描かれているハードウェアおよびソフトウェアの両方を含む、コンピュータ１０１と関連付けてまたはコンピュータ１０１内にあるいはその両方で示されている、例示的なアーキテクチャの全部または一部は、ソフトウェア・デプロイ・サーバ１４９からダウンロードされ得るもしくはソフトウェア・デプロイ・サーバ１４９によって実装され得るまたはその両方である、あるいは１つまたは複数の教室リソース１５１を使用し得る、あるいはその両方である。いくつかの実施形態は、図２に示す監視コンピュータ２０１を使用する。
【０００９】
図１を更に参照すると、例示的なコンピュータ１０１は、システム・バス１０５に動作可能に結合されたプロセッサ１０３を含み、システム・バス１０５は更に、様々な内部および外部コンポーネントを動作可能に結合する。プロセッサ１０３は、１つまたは複数のプロセッサ・コア１２３を具現化または使用してもよい。ディスプレイ１０９を駆動／サポートするビデオ・アダプタ１０９も、システム・バス１０５に結合される。
【００１０】
システム・バス１０５は、バス・ブリッジ１１１を介して入力／出力（Ｉ／Ｏ）バス１１３に結合される。Ｉ／Ｏインターフェース１１５はＩ／Ｏバス１１３に結合される。Ｉ／Ｏインターフェース１１５は、キーボード１１７、マウス１１９、メディア・トレイ１２１（ＣＤ−ＲＯＭドライブ、マルチ・メディア・インターフェース、等の記憶デバイスを含み得る）、および外部ＵＳＢポート１２５を含む、様々なＩ／Ｏデバイスとの通信を可能にする。Ｉ／Ｏインターフェース１１５に接続されるポートのフォーマットは、コンピュータ・アーキテクチャの当業者に知られている任意ものであってよいが、１つまたは複数の実施形態では、これらのポートの一部または全部がユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ）ポートである。
【００１１】
描かれているように、ネットワーク・インターフェース１２９はまた、システム・バス１０５にも結合される。ネットワーク・インターフェース１２９は、例えばネットワーク・インターフェース・カード（ＮＩＣ）などの、ハードウェア・ネットワーク・インターフェースとすることができる。コンピュータ１０は、ネットワーク・インターフェース１２９およびネットワーク１２７を介して、ソフトウェア・デプロイ・サーバ１４９または教室リソース１５１あるいはその両方と通信することができる。ネットワーク１２７は、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）などの１つもしくは複数の外部ネットワーク、またはインターネットなどのネットワークのうちの１つのネットワーク、またはイーサネット（Ｒ）もしくは仮想私設ネットワーク（ＶＰＮ）などの１つもしくは複数の内部ネットワーク、あるいはそれらの組合せを（限定されることなく）含み得る。１つまたは複数の実施形態では、ネットワーク１２７は、Ｗｉ−Ｆｉネットワークおよびセルラ・ネットワークなどの、ワイヤレス・ネットワークを含む。本発明の例としての実施形態は、ネットワーク「クラウド」環境を利用するが、これについては図１２および図１３を参照して検討する。
【００１２】
再び図１を参照すると、ハード・ドライブ・インターフェース１３１はまた、システム・バス１０５にも結合される。ハード・ドライブ・インターフェース１３１はハード・ドライブ１３３のインターフェースとなる。いくつかの実施形態では、ハード・ドライブ１３３は、保存と、システム・メモリ１３５（例えば、いわゆるランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）などの揮発性の形態のメモリ）へのポピュレーションと、を行うための、不揮発性の形態のメモリであり、システム・メモリ１３５もまたシステム・バス１０５に結合されている。
【００１３】
いくつかの実施形態では、システム・メモリは、コンピュータ１０１における最も低いレベルの揮発性メモリと見なすことができる。システム・メモリ１３５は、キャッシュ・メモリ、レジスタ、およびバッファを含むがこれらに限定されない、追加のより高いレベルの揮発性メモリ（図示せず）を含んでもよい。システム・メモリ１３５内に常駐する論理またはデータあるいはその両方（図示せず）は、オペレーティング・システム（ＯＳ）１３７およびアプリケーション・プログラム１４３を含むことができるか、またはこれらに関連付けることができる。いくつかの実施形態では、システム・メモリ１３５の一部または全部は、１つまたは複数のシステムにわたって共有するまたは分散させるあるいはその両方とすることができる。例えば、アプリケーション・プログラム１４３は、１つまたは複数のソフトウェア・デプロイ・サーバ１４９または他のシステムにわたって分散させてもよい。
【００１４】
オペレーティング・システム（ＯＳ）１３７は、アプリケーション・プログラム１４３などのリソースへのトランスペアレントなユーザ・アクセスを提供するための、シェル１３９を含む。一般に、シェル１３９は、インタープリタと、ユーザとＯＳとの間のインターフェースと、を提供するプログラムである。より詳細には、シェル１３９（コマンド・プロセッサと呼ばれる場合もある）は、コマンド・ライン・ユーザ・インターフェースに入力されたまたはファイルからの、コマンドを実行することができる。言い換えれば、シェル１３９は、コマンド・インタープリタの役割を果たし得る。シェル１３９は、テキスト・ベースの行指向型ユーザ・インターフェースであるが、本発明は、例えばグラフィック、音声、ジェスチャ等の他のユーザ・インターフェース様式も、同じく良好にサポートする。描かれているように、シェル１３９は、ＯＳソフトウェア階層の最も高いレベルと見なすことができる。シェルはまた、システム・プロンプトを提供し、キーボード、マウス、または他のユーザ入力媒体によって入力されたコマンドを翻訳し、翻訳されたコマンドをオペレーティング・システムの適切な（例えばより低い）レベル（例えば、カーネル１４１）に処理のために送ることもできる。
【００１５】
描かれているように、ＯＳ１３７はまた、ＯＳ１３７用の（階層的に）より低いレベルの機能を含む、カーネル１４１も含む。カーネル機能の２、３の（非限定的な）例には、ＯＳ１３７の他の部分およびアプリケーション・プログラム１４３が要求する、メモリ管理、処理およびタスク管理、ディスク管理、ならびにマウスおよびキーボード管理を含む、必須のサービスを提供することが含まれる。
【００１６】
アプリケーション・プログラム１４３は、ブラウザ１４５として例示的に示されているレンダラを含み得る。ブラウザ１４５は、ワールド・ワイド・ウェブ（ＷＷＷ）クライアント（すなわち、コンピュータ１０１）がネットワーク１２７（例えば、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）メッセージングを使用するインターネット）との間でネットワーク・メッセージを送受信できるようにする、プログラム・モジュールおよびプログラム命令（図示せず）を含み、この結果、ソフトウェア・デプロイ・サーバ１４９および他のシステムとの通信が可能になる。
【００１７】
いくつかの実施形態では、アプリケーション・プログラム１４３は、教室リソースを改善するためのプログラム（program for improving classroom resources；ＰＩＣＲ）１４７を含む。この例では、ＰＩＣＲ１４７は、図２〜図１３を参照して記載したものなど、本発明に係る処理または機能あるいはその両方を実施するように適合されたプログラム命令（ソフトウェア）を含む。いくつかの実施形態では、ＰＩＣＲ１４７は、ソフトウェア・デプロイ・サーバ１４９から（オン・デマンドでまたは「ジャスト・イン・タイム」で）ダウンロードされ、例えば、ＰＩＣＲ１４７ソフトウェアは、実行のために必要となるまではダウンロードされない。本発明のいくつかの実施形態では、ソフトウェア・デプロイ・サーバ１４９は（ＰＩＣＲ１４７の実行を含め）本発明と関連付けられた機能の全て（または多く）を実行することができ、このことにより、コンピュータ１０１はその内部コンピューティング・リソースを使用する必要性から解放される。
【００１８】
本発明のいくつかの実施形態では、コンピュータ１０１は、例えばコンピュータ、ビデオ・モニタ、プロジェクタ、電気通信デバイス、Ｗｉ−Ｆｉホットスポットのルータ／アクセス・ポイントなどの、教室リソース１５１の各態様と、遠隔で通信する、それらを試験する、またはそれらを制御する、あるいはそれらの組合せを行うことができる。教室リソース１５１のうちの１つまたは複数と関連付けられたロジック（例えば、ソフトウェア）にネットワーク１２７を介して制御パケットを送ることによって、かかる制御の一例を実現可能である。制御パケットはこの場合、教室リソース１５１を、それらを修復すること（例えば、ソフトウェア・パッチをインストールする）、それらをオンにすること、それらの音量または明るさを調整すること（例えば、ビデオ・モニタに関して）、等によって調整する。
【００１９】
本発明のいくつかの実施形態では、コンピュータ１０１は、ビデオ・カメラ、マイク、化学センサ、光センサ、等を含み得るセンサ１５３と、遠隔で通信することができる。本発明の１つまたは複数の実施形態では、これらのセンサ１５３は、図２に示す教室２００などの教室内の、無生物オブジェクト（例えば、壊れた備品、割れた窓、等）、または生物オブジェクト（例えば、教師、生徒、動物、等）、あるいはその両方についての、センサ読取値（例えば、ビデオ、音声、化学的示度、等）を提供する。
【００２０】
コンピュータ１０１内に描かれているハードウェア要素は網羅的であることは意図しておらず、本発明が必要とする本質的な構成要素を強調するための代表となるものである。例えば、コンピュータ１０１は、例えばフラッシュ・メモリ、磁気カセット、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ベルヌーイ・カートリッジなどの、代替のメモリ記憶デバイスを含み得る。これらのおよび他の多様な形態は、本発明の範囲内にあることが意図されている。
【００２１】
本発明の１つまたは複数の実施形態は、教室のアーチファクト（例えば、壊れた椅子、割れた窓、ドア、騒音レベル、出席者数、生徒の行動、等）を管理する必要性を分析するまたは検出するあるいはその両方のための、方法およびシステムを提示する。これにより、この必要性に基づいた洞察と、この洞察に基づいたリソース割り当ておよび教室管理を改善する方法の推奨と、を決定することが可能になる。本発明の１つまたは複数の実施形態では、受取側コホート分析（recipient cohort analysis）に基づいて、推奨エージェントが自動的にトリガされる。すなわち、（教室内に誰が居るかおよび何があるかを判定する、受信者側コホート分析によって）教室またはそのリソースまたは教室の中にいる人あるいはそれらの組合せが判定されると、次いで推奨エージェントが、現在教室内に誰が居るかおよび何があるかに基づいて、教室にどのような変更を行うかを推奨する。
【００２２】
学校管理者にとっては、自身が監督する学校システムの鍵となる指標を把握していることが重要である。鍵となる指標には、その学校の出席パターンと、生徒の参加レベルの観点で測定した教室の有効度と、教室などの施設、学校内の環境、および学校内の他の施設の状態と、が含まれる。視覚的解析を鍵となる技術として使用して、これら３つの指標が測定され、リアル・タイム・ベースで管理部門に報告される。
【００２３】
例えば、システムは、顔カウント（face counting）を使用して、教室内の生徒を判定することができる。授業中の教師と生徒の活動との間のインタラクション（interaction）に基づいて、授業中の有効度についての報告が作成される。更に、システムは、施設の視覚画像に基づいて、壊れた備品または紛失したドアなど、その施設内の大きな変化／異常を報告する。
【００２４】
多くの人が教室環境を共有する。この多使用状況は、様々なレベル（例えば、保育園、幼稚園から高校３年生まで、高等教育）において、困難をもたらし得る。授業の開始予定時間に教室が埋まっているかもしれない、テーブルおよび机が汚れているかもしれない、前の生徒がごみを残していったかもしれない、ごみ入れが溢れているかもしれない、ホワイトボードが他の授業の書き込みで埋まっているかもしれない、椅子／窓／ドアが壊れている、配置が変わっている、または適正に配置されていないかもしれない、設備が壊れているまたは動作不良になっているかもしれない、等である。授業によってはまた、教師が対応できるよりも多くの生徒が申し込んでいる（すなわち、生徒：教師比が過剰に高い）、または、全ての生徒に対応するには椅子が少な過ぎる場合がある。更に、計画している授業スタイルからすると、教室内の椅子の配置が不都合である場合がある。
【００２５】
教師または学校管理者が学習上の問題に最もうまく対処できるのは、環境条件または行動問題に起因する起こり得る問題を自身が予期し、事前の介入を決めている場合である。本発明はしたがって、同僚、聴講者（auditor）、および指導員による指示の直接的な認識を補完するべく、教室内にアーチファクトを装備するための教室技術を提示する。
【００２６】
この場合、本発明の１つまたは複数の実施形態は、行動分析のために生徒−教師間、生徒−コンテンツ間、生徒−生徒間等の関わり合いを測定する、どのようなコンテキストおよび教室環境で生徒が学習しているかを理解する、ならびに、このことが生徒の学習成果にどの程度影響しているかの相関を示す、等のために、システム、ツール、フレームワーク、実施方法、等を利用する。このことは、ユーザ、教室、および学校アーチファクト（椅子、ドア、窓、トイレ、用水源、等）についてのマルチメディア・データ（例えば、画像、ビデオ、音声）を収集／保存することによって実現される。これらから情報を推測することはこの場合、教師および責任者が賢明な決定を行うのを支援すること、施設の視覚画像に基づいて壊れた備品、紛失したドアなどの施設内の大きな問題または変化を報告すること、等によって、生徒、教室、および学校の管理に影響を与える。
【００２７】
したがって、本発明は、教室環境の改善を意図した、コンテキストに沿ったユーザとのインタラクションを促進する、教室の監視または管理あるいはその両方のツールを提供する。更に、本発明は、視覚的分析を使用して教室アーチファクトおよびイベントを継続的に評価し、これらの分析結果を認識処理ユニットに渡し、インタラクション、行動、教室環境の状態等に関する問題を教師および関係責任者に通知する、教室の監視または管理あるいはその両方のプロセスを提供する。
【００２８】
本明細書に記載するように、本発明は、視覚的分析および認識ダッシュボードを鍵となる技術としてリアル・タイム・ベースで使用して、継続的な測定ならびに教師および管理実施方法に対する建設的な洞察を提供して、教室を「学習可能」にするための方法およびシステムを提供する。教室のマルチメディア・アーチファクトの組をリアル・タイムで与えられると、本発明は分析を行い、教室の教師、学校の管理者、および他の決裁者を補助するための認識ダッシュボードを生成する。このことは、低コストのデバイスを使用して取得されたマルチメディア・アーチファクト（例えば、教室の画像、ビデオ、等）を分析することによって実現され、このアーチファクトは、検出された人間以外の無生物オブジェクトまたは生物オブジェクトあるいはその両方を含む、教室の「教室指標」を演算するために使用される。このことにより、システムが認識ダッシュボードをリアル・タイムで更新し、（例えば、ショート・メッセージ・サービス（ＳＭＳ）通知を使用して）関連ユーザに通知することが可能になる。
【００２９】
１つまたは複数の実施形態では、現在提示されているシステムは、教室のビデオおよび音声を監視し記録する。次いでコンピュータ・ベースの認識エージェントが教室の場面（備品、窓、設備の状態、等）を分析し、補正処置を行うように適切なシステムに促す。
【００３０】
このように、本発明は、教室アーチファクト（例えば、椅子、窓、ドア、ノイズ、出席者数、生徒の行動、等）を追跡および分析して、必要に基づいて自動的に環境改善推奨を行う。アーチファクトは、例えば、保守を要する教室設備についての通知を提供すること、リソース割り当てを補助することなどの、システムを使用するグループの要求に基づいて管理される。自動的な推奨／通知により、教師が煩わされることが減り、生徒のプラスの成果が促進される。
【００３１】
ここで図２を参照し、教室２００が、センサ２５３とともに図１に示すセンサ１５３の例である、カメラ２０２によって監視されていると仮定する。更に、カメラ２０２および他のセンサ２５３は、（図１に示すネットワーク１２７と類似の）ネットワーク２２７によって可能になる通信を介して、（図１に示すコンピュータ１０１と類似の）監視コンピュータ２０１によって遠隔でリアル・タイムで監視されていると仮定する。説明を目的として、ここで本発明について、カメラ２０２から監視コンピュータ２０１に送られたビデオ画像を参照して検討するが、以下に記載する同様の分析／操作は、センサ２５３内に見られる他のタイプのセンサが受信したセンサ読取値、例えば拾った音声、化学検出物、振動感覚、等に基づいて、監視コンピュータ２０１によって実行できることが理解されるべきである。監視コンピュータ２０１が、以下に記載する操作を実行するために、図１に示すＰＩＣＲ１４７などのプログラムを利用することもまた、理解されるべきである。
【００３２】
本明細書に記載するように、カメラ２０２またはセンサ２５３あるいはその両方は、教室２０２内の無生物オブジェクトまたは生物オブジェクトあるいはその両方の状態を監視する。
【００３３】
例えば、カメラ２０２は、窓２０４（欠陥なし）または割れた窓２０６（窓ガラス２０５が割れている）あるいはその両方のビデオ画像を、監視コンピュータ２０１に送ることができる。更に、カメラ２０２は、机２１２（良好な状態にある）、または壊れた机２１４（壊れてばらばらになっている）、あるいはその両方のビデオ画像を送ることができる。更に、カメラ２０２は、例示的な生徒２１０、または別の生物オブジェクト２１６（例えば、教室の教師、教室のペットなどの動物、ラットなどの害獣、野生の鳥、等）、あるいはその両方のビデオ画像を送ることができる。
【００３４】
更に、ディスプレイ２０８（例えば、コンピューティング・デバイスに取り付けられたビデオ・モニタ、ビデオ・プレーヤ、インターネット、等）は壊れる可能性がある。ディスプレイ２０８のこの動作不能状態は、カメラ２０２によって視覚的に検出されてもよく、または、ネットワーク２２７を介して監視コンピュータ２０１によって判定されてもよい。すなわち、監視コンピュータ２０１は、ディスプレイ２０８が現在動作不能であると判定するために、ディスプレイ２０８の状態および能力を、これに試験パケットを送ること、ディスプレイ２０８のコンポーネントを遠隔で監視すること、等によって、遠隔で監視することができる。
【００３５】
このように、本発明は、無生物オブジェクトのうちの１つまたは複数の状態を改善すべく無生物／生物オブジェクトの状態（例えば、位置、動作可能性、修復の状態、等）を調整するために、壊れた無生物オブジェクト（例えば、割れた窓２０６、動作不能のディスプレイ２０８、壊れた机２１４）、あるいは壊れていない無生物オブジェクト（例えば、窓２０４もしくは机２１２またはその両方）、あるいは生物オブジェクト（例えば、生徒２１０もしくは生物オブジェクト２１６またはその両方）、あるいはそれらの組合せの存在を識別する。
【００３６】
ここで図３を参照すると、本発明の１つまたは複数の実施形態に係る、監視コンピュータ２０１によって実行される人物および環境分析処理が提示されている。
【００３７】
図３に示すように、（例えば、図２に示すビデオ・カメラ２０２からの）教室２００について撮影されたビデオ３０１は、画像認識を使用して教室内にある無生物オブジェクトおよび生物オブジェクトをリアル・タイムで識別する、オブジェクト・フィルタ３０３を通して送られる。オブジェクト・フィルタ３０３は、特定のオブジェクトを生物オブジェクトとして識別し、次いで生物オブジェクト分析３０５により、それがどのタイプの生物オブジェクトなのかを判定する。顔識別３０９に基づいてそれが生徒であった場合には、縦断的データベース３０７からの情報が認識処理エージェント（例えば、図１に示すＰＩＣＲ１４７の一部）に送られ、認識処理エージェントは、生徒の画像を授業監視ウェブ・ディスプレイ３１３（例えば、監視コンピュータ２０１の一部）、またはモバイル・デバイス３１５（例えば、学校の校長が使用するスマート・フォン）、あるいはその両方に送る。
【００３８】
図４に示すように、オブジェクト検出モジュール（例えば、図３に示すオブジェクト・フィルタ３０３）の追加の詳細を提示する。ビデオ４０２が、様々な処理を使用してビデオ４０２の無生物オブジェクトから生物オブジェクトを分離できる、フレーム・スプリッタ４０４に送られる。例えば、ＰＩＣＲ１４７は、生物オブジェクト（例えば、体温と同じ熱を発する生徒２１０）を無生物オブジェクト（例えば、室温である壊れた机２１４、または、壊れた窓ガラス２０５が存在するために窓２０４とは温度が異なる、割れた窓２０６）から識別するために、センサ２５３からの熱読取値を、カメラ２０２が撮影したビデオ画像と関連付けることができる。更に、画像認識は、特定の背景オブジェクトを、ほとんど移動しないもの（例えば、机２１２）、または全く移動しないもの（例えば、窓２０４もしくはディスプレイ２０８）として認識し、次いで、図４に示す背景除去４０６を使用して、かかるオブジェクトを考慮から除外することができる。
【００３９】
このように、背景除去４０６により、ビデオ中の検出された無生物オブジェクトが、図５で更に詳細に記載する無生物オブジェクト・ハンドラ４１０に送られることになる。
図３に示すオブジェクト・フィルタ３０３が、ビデオ画像が生物オブジェクトのものであると判定する場合には、皮膚検出部４０８が、（背景の一部ではない）オブジェクトが生物であるかそれとも無生物であるかを判定するが、このことは、オブジェクトが生物オブジェクトであることを示すオブジェクトの温度、テクスチャ、等を検出することによって行われる。この判定は、図４の問い合わせブロック４１２において行われる。観察されたオブジェクトは、これが無生物である場合には、（背景画像と同様に）無生物オブジェクト・ハンドラ４１０に送られる。しかしながら、問い合わせブロック４１２が、ビデオ画像は生物オブジェクトのものであると判定する場合には、そのビデオ画像は、図６に更に詳細に記載されている生物オブジェクト・ハンドラ４１４に送られる。
【００４０】
次いで図５に示す無生物オブジェクト・ハンドラ４１０の詳細を参照すると、オブジェクト５０１のビデオ画像がモデル・チェック部５０３に送られ、チェック部５０３は、判定ブロック５０７に記載されているようなビデオ画像を、既知の生物オブジェクトおよび無生物オブジェクトの画像と比較する。ビデオ画像が生物オブジェクトの特徴を示す場合には、それらは生物オブジェクト・ハンドラ５１４（図４に示す生物オブジェクト・ハンドラ４１４と同様のハンドラ）に送られる。しかしながら、ビデオ画像が無生物オブジェクトの特徴を示す場合には（判定ブロック５０７）、それらの画像はモデル乖離チェック部５０５に送られ、チェック部５０５は、この無生物オブジェクト画像を、システム・ストレージ５１５内にある無生物オブジェクトの既知のモデルと比較する。特定の無生物オブジェクトのビデオ画像が特定の無生物オブジェクト・モデルと一致する（すなわち、様々な特徴、例えば形状、色、サイズ等に照らして、「乖離がない」）場合には、ビデオ画像のコピーが、そのようなビデオ・ファイル用に確保されたファイル内のシステム・ストレージ５１５に送られる。しかしながら、ビデオ画像が既知のモデル・ファイルと一致しない場合には、その画像は認識エージェント５１３に送られ、認識エージェント５１３は、ビデオ画像の更なる分析（例えば、形状、色等のマッチングに基づいた、他の画像へのマッピング）を行う。
【００４１】
ここで図６に示す生物オブジェクト・ハンドラ４１４の詳細を参照すると、オブジェクト６０２のビデオ画像は、ビデオ中の生物オブジェクトの形状、動き、サイズ、等を示す、アニメーション化された「棒線画」を生成する、骨格生成部６０４に送られる。同時に、画像オブジェクト６０２のビデオは、顔検出部６１２に送られる（図４で検出された生物オブジェクトが人間であると仮定する）。顔検出部が、生物オブジェクトのビデオ画像が人物の顔の正面を捉えていると判定する場合には（決定ブロック６１８）、ビデオ中にどの人物がいるかを識別するために、顔認識部６２０によって顔認識ソフトウェアが使用される。しかしながら、画像がビデオ中の人物を識別するのに十分な程度に顔を向けたものでない場合であっても、顔情動（affect）分析部６１４は依然として（側方からの画像から、等で）、その人物が警戒しているか、機嫌が良いか、きょろきょろしているか、等の判定を行うことができる。
【００４２】
評価部ブロック６０６に示されているように、システムが（顔認識部６２０を使用して）人物の顔を認識し、（骨格生成部６０４を使用して）その人物の棒線画を生成できる場合には、システムは、人物を識別しその人物に識別情報割り振り６０８を発行するための、十分な情報を有することになる。
【００４３】
身体言語分析部６１０に示されているように、システムはまた、その人物が落ち着きがないかどうか（これは、人物のビデオに対応する、生成された棒線画の頻繁なまたは不規則なあるいはその両方である動きによって示される）、平静であるかどうか（これは生成された棒線画が表現する滑らかな体の動きによって示される）、等を判定するために、ビデオ中の人物の動きを分析することもできる。
【００４４】
組合せ論理６１６によって組み合わされた、（識別情報割り振り６０８からの）ビデオ中の人物の身元情報、（身体言語分析部６１０からの）ビデオ中の人物の動き、および（顔情動分析部６１４からの）ビデオ中の人物の顔の表情に基づいて、認識エージェント６２２は、図７に示す処理を使用して、人物の感情の状態（例えば、注意力がある、気が散っている、注意力が無い、不安である、等）を判定することができる。
【００４５】
認識エージェント６２２がビデオ中の人物の識別情報、顔の動き、および体の動きを組み合わせると（図７のブロック７０１に示す認識エージェントからのイベント）、分類マッチング部７０３が、これらの特徴を、特定の生徒または生徒の特定のクラス（例えば、生徒の年齢、その生徒が教わっている主題、等）とマッチングさせる。次いでユーザ選好記録７０５を使用して、教室内の無生物オブジェクトに対して補正処置を行う必要があるかどうか、またはそれをいつ行う必要があるか、あるいはその両方を、重要度７１１に基づいて仕分ける。ユーザ選好記録７０５の入力の例は、ユーザが特定のリソース（例えばビデオ・モニタ）を常にオンにしておくことを選好する場合がある、というものである。この場合、このユーザは、ビデオ・モニタが常に動作していることを選好している。しかしながら、この同じユーザが、ビデオ・モニタがまだ機能する限りは、そこにひびが入っているかどうかはあまり気にしない場合がある。この場合、このユーザは、ひびが修復されるかどうかは気にしない。
【００４６】
このことは、問題のある無生物オブジェクトを補正するための通知および命令を、一日の終わりに（学校管理者が使用する）ユーザ・ダッシュボード７０７に送ればよい、またはそうでなければ、（例えば、学校保守担当者が使用する）ユーザ・ディスプレイ・デバイス７１３に、直ちに直接の通知を送る必要があり得る、と、決定ブロック７０９が判定することにつながる。いずれの場合も、アクション・データベースの裏付けとして将来（現在のビデオに示されている特徴／状態と一致する将来の事例において）使用できるように、全ての通知がシステム・データベース７１５に保存される。
【００４７】
ここで図８を参照すると、図６に示す認識エージェント６２２の追加の詳細が示されている。認識エージェント６２２は、無生物オブジェクト乖離８０２（例えば、図２に示す割れた窓ガラス２０５）を影響認識部８０４に投入し、認識部８０４は、かかる壊れたオブジェクトが教室内の生徒にどのような影響を与えるかを判定する。この影響の判定は、教室内の１人または複数人の生徒が経験した、教室内に壊れたオブジェクトが存在することへの反応としての過去の出席、点数、イベント、等を記述した、データベース８０６中の記録によって補強／確認される。
【００４８】
同時に、図６に記載されている生物オブジェクト分析の結果を使用して、注目判定８０８（教室内の壊れたオブジェクトが１人の生徒の注目にどのように影響するか）、およびグループ情動判定８１２（教室内の壊れたオブジェクトが教室内の生徒の総体にどのように影響するか）を行う。
【００４９】
組合せ論理８１４に示されているように、（影響認識部８０４からの）教室内の壊れたオブジェクトが引き起こす生徒に対する影響、ならびに（注目判定８０８およびグループ情動判定８１２からの）壊れたオブジェクトが引き起こす生徒および教室全体への効果が、その時点で乖離している（例えば壊れている）オブジェクトを補正するための通知を生成するために使用される。この通知は通知ハンドラ８１６に送られ、通知ハンドラ８１６はこの通知を、図７に示すユーザ・ダッシュボード７０７またはユーザ・ディスプレイ・デバイス７１３あるいはその両方に送る。
【００５０】
フィードバック８１８ブロックに示されているように、教室内の教師は、欠陥のあるオブジェクトに関する問題を補正する際に、教室内の生徒のうちの１人または複数人にどのようなプラスの、マイナスの、またはニュートラルの影響があったかについての、フィードバックを提供することができる。このフィードバックは影響学習部８２０に供給され、影響学習部８２０は、１）問題を補正する際にどのような影響があったか、および２）同様の補正を将来同様の状況下で行うべきかどうか、を学習する。例示的なフィードバック８１８のタイプおよびこれらがどのように生成されるかを、図９に示す。
【００５１】
図９に示すように、フィードバックは音声返答９０１であってもよく、これは音声翻訳デバイス用デバイス９０３を経由し、または、フィードバックはテキスト返答９０７であってもよく、これは直接応答デコーダ９０９に行き、応答デコーダ９０９は、（テキスト分析を使用して）これらの返答の内容を解釈する。ブロック９１１に示すように、全てのフィードバック返答はシステム・データベース９０５に保存される。返答が処置に対する改善または変更を提案していると応答デコーダが解釈する場合には、これは認識エージェント９１３に送られ、認識エージェント９１３はそのような変更を行う。例えば、教師が、割れた窓ガラス２０５を木の板で修復すると実際には教室内の生徒の不快感が高まった、というメッセージで応答した場合には、提案は、割れた窓ガラスを新しいガラスと交換する、というものになり得る。
【００５２】
ここで図１０を参照すると、本発明の１つまたは複数の実施形態に係る第１の例示的な方法において、１つまたは複数のプロセッサまたは他のハードウェア・デバイスあるいはその両方によって実行された動作が提示されている。
【００５３】
開始部ブロック１００１の後で、ブロック１００３に示されているように、（例えば、図２に示す監視コンピュータ２０１内の）１つまたは複数のプロセッサが、教室内の１つまたは複数の監視デバイス（例えば、カメラ２０２またはセンサ２５３あるいはその両方）からのセンサ読取値に基づいて、教室（例えば、教室２００）内の無生物教室リソース（例えば、割れた窓２０６、壊れた机２１４、等）を監視する。
【００５４】
ブロック１００５に記載されているように、１つまたは複数のプロセッサは、無生物教室リソースの状態（例えば、それらは壊れているかまたは良好な状態か？それらはどこに位置しているか？等）を評価する。
【００５５】
ブロック１００７に記載されているように、１つまたは複数のプロセッサは、教室での生徒の学習を妨げる物理的教室リソース制約をもたらす状態の無生物教室リソースを識別する（例えば、図２に示す動作不能なディスプレイ２０８は、生徒２１０に提示されている主題についてのビデオを提示するために使用できず、この結果、その主題について学習するその生徒の能力を妨げる）。
【００５６】
ブロック１００９に記載されているように、１つまたは複数のプロセッサは、教室での生徒の学習を妨げる教室内の生物オブジェクト（例えば、図２に示す生物オブジェクト２１６）の存在および活動を識別する。例えば、教室内に訪問者が居ることは、生徒の集中し気を散らせない能力を妨げる場合がある。
【００５７】
ブロック１０１１に記載されているように、１つまたは複数のプロセッサが次いで、教室内の無生物オブジェクトの状態ならびに生物オブジェクトの存在および活動に基づいて、教室の教室指標（すなわち、生徒が教室の教材について学習する能力について、教室がどの程度貢献しているかの指標）を決定する。
【００５８】
問い合わせブロック１０１３に描かれているように、１つまたは複数のプロセッサが、教室指標が所定の閾値を上回るかどうかを判定する。上回っていれば、ブロック１０１５に記載されているように、１つまたは複数のプロセッサは、教室での生徒の学習を妨げる制約をもたらす状態の無生物教室リソースを修正するための命令を発する。
【００５９】
例えば、１つまたは複数のプロセッサは、物理的教室リソース制約を有する前記物理的教室リソースを、物理的教室リソース制約を有さない他の物理的教室リソースと交換するための命令を生成し、発することができる。
【００６０】
本発明の別の実施形態／例では、物理的教室リソース制約は、椅子が、協働的な学習により効果のある円状ではなく、列状に配置されているなどの、物理的教室リソースの物理的配置によって引き起こされる。したがって、１つまたは複数のプロセッサが、物理的教室リソースを再配置するための命令を生成することになる。
【００６１】
本発明の別の実施形態／例では、物理的教室リソース制約は、物理的教室リソースのうちの１つにおける欠陥（例えば、図２に示すディスプレイ２０８は動作不能である）によって引き起こされる。したがって、特定のインターネット・プロトコル（ＩＰ）アドレスに接続する、特定のポートにアクセスする、等のための命令をディスプレイ２０８に送るなど、物理的教室リソースにおける欠陥を修復するための命令を、１つまたは複数のプロセッサが生成し、これにより、ディスプレイ２０８にはカリキュラム情報が表示されることになる。
【００６２】
図１０に示すフローチャートは、終了部ブロック１０１７で終了する。
【００６３】
本発明の実施形態では、１つまたは複数のプロセッサは、教室内の物理的教室リソースの以前の状態を記述する以前のセンサ読取値に基づいて、物理的教室リソースの変化を認識するように、認識システム（例えば、図５に示す認識エージェント５１３）をトレーニングする。例えば、認識エージェント５１３は、割れた窓２０６の窓ガラス２０５は昨日は割れていなかったが、今日は割れていることを認識するであろう。１つまたは複数のプロセッサは次いで、認識された物理的教室リソースの変化（例えば、割れた窓ガラス２０５が新たに存在すること）を、物理的教室リソースを修正するデバイスに送信する。すなわち、ロボット・デバイスが教室２００にやって来て、割れた窓２０６を修復する可能性がある。更に、ディスプレイ２０８が昨日は動作していたが、今日は何も映っていない場合には、監視コンピュータ２０１は、ディスプレイ２０８内の論理にソフトウェア問題を修復するための命令を送ることができる、ディスプレイ２０８をインターネット上のＩＰアドレスに接続することができる、等である。
【００６４】
本発明の実施形態では、１つまたは複数のプロセッサは、教室から供給されるビデオ、教室から供給される音声、および教室内の生徒の生徒記録の分析に基づいて、教室での生徒の学習を妨げる物理的教室リソース制約を判定する。すなわち、システムは、教室から供給されるビデオ（例えば、欠陥のある無生物オブジェクトが視覚的に識別される）と、教室から供給される音声（例えば、（例えば、ディスプレイ２０８が発するノイズによって）欠陥のある無生物オブジェクトが聴覚的に識別される、および、例えば生徒が不適切なタイミングで話すことといった、教室の問題が識別される）と、（生徒の教材について学習する能力の履歴を特定する）教室内の生徒の生徒記録と、の分析に基づいて、（無生物オブジェクトの）物理的教室リソース制約が、実際には生徒の学習する能力にとって有害であると判定する。
【００６５】
本発明の実施形態では、１つまたは複数のプロセッサは、遠隔のコンピュータのグラフィカル・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ）上に、教室内の無生物教室リソースの画像、教室内の生物オブジェクト、および無生物教室リソースを修正するための命令の説明を表示する。１つまたは複数のプロセッサは、教室内の無生物教室リソースの画像、教室内の生物オブジェクト、および無生物教室リソースを修正するための命令の説明に基づいて、無生物教室リソースを更に調整するための命令を、遠隔のコンピュータから受信する。１つまたは複数のプロセッサは次いで、遠隔のコンピュータからの命令に基づいて、無生物教室リソースを更に調整する。すなわち、本明細書に提示される動作は、教室内のリソースを修正できる（例えば、教室内の学習環境２００を改善するために、ディスプレイ２０８を修正できる）ことを管理者に知らせるために、図７に示すユーザ・ダッシュボード７０７またはユーザ・ディスプレイ・デバイス７１３など、様々なリソース上に表示され得る。
【００６６】
ここで図１１を参照すると、本発明の１つまたは複数の実施形態に係る第２の例示的な方法において、１つまたは複数のプロセッサまたは他のハードウェア・デバイスあるいはその両方によって実行された動作が提示されている。
【００６７】
開始部ブロック１１０１の後で、１つまたは複数のプロセッサが、ブロック１１０３に記載したように、教室内のセンサから受信したセンサ読取値に基づいて、教室内の物理的教室リソースを識別および定量化する。
【００６８】
次いで１つまたは複数のプロセッサが、ブロック１１０５に記載されているように、教室内のセンサからのセンサ読取値に基づいて、教室での生徒の学習を妨げる物理的教室リソース制約を判定する。
【００６９】
ブロック１１０７に記載されているように、１つまたは複数のプロセッサが、センサ読取値によって識別された物理的教室リソースにおける前記物理的教室リソース制約のうちの１つまたは複数（例えば、生徒が教室で学習する能力の低減につながる欠陥）を検出する。
【００７０】
ブロック１１０９に記載されているように、１つまたは複数のプロセッサが、１つまたは複数の検出された物理的教室リソース制約に基づいて、１つまたは複数の物理的教室リソースを調整する。
【００７１】
図１１のフローチャートは、終了部ブロック１１１１で終了する。
【００７２】
図１０に記載された発明の場合のように、図１１に記載された発明の一実施形態は、１つまたは複数のプロセッサによって、教室内の物理的教室リソースの以前の状態を記述する以前のセンサ読取値に基づいて、物理的教室リソースの変化を認識するように、認識システムをトレーニングすることと、１つまたは複数のプロセッサによって、認識された物理的教室リソースの変化を、物理的教室リソースを修正するデバイスに送信することと、を更に含む。
【００７３】
図１０に記載された発明の場合のように、図１１に記載された発明の一実施形態は、１つまたは複数のプロセッサによって、前記物理的教室リソース制約を有する物理的教室リソースのうちの１つまたは複数を、物理的教室リソース制約を有さない１つまたは複数の他の物理的教室リソースと交換するための命令を生成することを、更に含む。
【００７４】
図１０に記載された発明の場合のように、図１１に記載された発明の一実施形態では、物理的教室リソース制約は物理的教室リソースのうちの１つの物理的配置によって引き起こされ、図１１に記載された発明は、１つまたは複数のプロセッサによって、物理的教室リソース制約を取り除くために、物理的教室リソースのうちの１つまたは複数を再配置するための命令を生成することを、更に含む。
【００７５】
図１０に記載された発明の場合のように、図１１に記載された発明の一実施形態では、物理的教室リソース制約は物理的教室リソースのうちの１つにおける欠陥によって引き起こされ、図１１に記載された発明は、１つまたは複数のプロセッサによって、物理的教室リソースのうちの前記１つにおける欠陥を修復するための命令を生成することを、更に含む。
【００７６】
図１０に記載された発明の場合のように、図１１に記載された発明の一実施形態は、１つまたは複数のプロセッサによって、教室から供給されるビデオ、教室から供給される音声、および教室内の生徒の生徒記録の分析に基づいて、教室での生徒の学習を妨げる物理的教室リソース制約を判定することを、更に含む。
【００７７】
このように、本明細書において本発明の１つまたは複数の実施形態に記載されているように、プロセッサ・ベースの分析は、デバイス（例えば、カメラ、モバイル、タブレット）によって提供されるようなマルチメディア入力（例えば、ビデオ・ストリーム、画像、音声）およびコンテキスト、電子的タイムテーブル、ならびに最良のプラクティスおよびベンチマークなどのクラウド・ソース情報を利用する。分析することは、（例えば、生徒、教室、リソースの）履歴ログおよびコホート（例えば性能レポート、リソース指標）を考慮する。
【００７８】
教室リソースを検出および分析することは、不十分なまたは良好な品質の教室環境を指し示す視覚的分析を使用した、オブジェクトのフィルタリング、識別、および他の教室または学校からのベンチマーク・アーチファクトとのマッチングに着目することを含む。
【００７９】
教室の生徒の行動を検出および分析することは、不十分な環境および生徒の望まれない成果を指し示すマルチメディア入力から、出席、活動、行動、およびインタラクションのパターンを探すことに着目することを含む。
【００８０】
本発明の１つまたは複数の実施形態によれば、オブジェクト・フィルタリング用のカスタムのソフトウェア・ユーティリティが、１つもしくは複数のデバイスから（主として低コストのデバイスから）、または、事前に記録されたソースからワイヤレス・ネットワークおよびサーバ・ソリューションをもしくはピア・ツー・ピア・プロトコルを介して、ビデオ・ストリームを受け入れる。生物オブジェクトと無生物オブジェクトとを区別するために、この実施形態は、背景除去、皮膚検出、およびソフトウェア・ユーティリティを使用する。オブジェクト識別処理は、オブジェクトを受け取りそれらを更に分類する。生物オブジェクトの分類には、人間、生徒、ゲスト、教師、管理者、研究者、クラスのペット、人間の腕部、人間の脚部、人間の顔、目、頭部、胴部、などが含まれる。無生物オブジェクトの分類には、椅子、机、テーブル、壁、床、タブレット、電話機、鉛筆、ポスター、照明器具、黒板、ホワイトボード、ステープラー、ラップトップ、その他が含まれるが、これらに限定されない。オブジェクトの分類は、履歴モデルマッチングならびに人物の認識および識別によって可能になる。オブジェクト・モデルのデータ・ストアと、モデルが表すオブジェクトを認識するようにトレーニングされているニューラル・ネットワークとから成る、カスタムのオブジェクト認識ツールが採用されることになる。
【００８１】
本発明の１つまたは複数の実施形態によれば、生徒／教師／管理者などの生物オブジェクト・モデルはシステム設定から得られることになり、この場合、クラス名簿および名前付きの職員の正面顔画像がシステムにロードされる。この登録された情報を使用して、システムは、人が教室に入ってカメラに対面したときに、教室内のそれらの人を識別することになる。生体認証を行うと、システムはその個人をタグ付けし、記録期間の間中その動きを追う。システムによる人間の手足の認識および視線検出と結び付けて、システムは更に、身体言語に基づいて生物オブジェクトを分類する。例えば、静かに座ってノートに書き込んでいる生徒は作業中として分類されるが、教師が話し中であるが生徒の視線の大半はその教師に向いていない場合、分類としては、教師が生徒を引き付けていないと記述されることになる。
【００８２】
１つまたは複数の実施形態によれば、本発明は、教師の入力が生徒情動についての適正でないシステム・ラベリングの是正を支援するのを可能にするための機構を含む。本発明の１つまたは複数の実施形態によれば、システムは、動き、身体言語、インタラクション、および教師との会話の追跡から、生徒および教師の情動を学習し、それらにラベリングすることになる。情動の例としては、退屈、困惑、喜び、フロー、および欲求不満が挙げられるが、これらに限定されない。
【００８３】
本発明の１つまたは複数の実施形態によれば、認識エージェントは、オブジェクト分析、（生徒の成績、クラス名簿、科目、試験の点数、等の）保存された記録、および観察された行動に基づいて、推測を行う。認識エージェントは、身体言語の情動的意味を理解するようにトレーニングされる。認識エージェントは、人間のインタラクションの背後にある意味の相互作用（interplay）を理解するように、更にトレーニングされる。システムの使用中、教室のビデオが常に記録され、推奨を行えるように認識システムに提出されている。認識システムは、ウェブ上で見つかる、人間のインタラクションの事実上無限にある大量のビデオに基づいてトレーニングされる。これらのインタラクションのうちのいくつかは、その場面で共有された情動（例えば、全員が静かに聴いていた）、および目立った個人の情動（例えば、Ｓｉｍｏｎは欲求不満でありこのことを頭をさかんに振ることで示した）の場合のように、ラベリングされる。トレーニングされると、認識システムは、これに渡された教室のビデオに場面理解を適用する。
【００８４】
ユーザが必要な通知だけを受信するために、本発明の１つまたは複数の実施形態は、分類に加えて、各通知に重要度のレベルを割り当てる評価システムを利用する。例えば、生徒が注目しているという通知を毎分受け取ることを多くの教師が望むとは考えにくい。このタイプの通知は、どのような経験レベルの教師にとってもほとんどの場合明らかである。このレベルの情報（識別可能な全てのイベント／共有された情動／個人的な情動）はログを取られ、ログ化情報と呼ばれる。しかしながら、この情報の全ての通知を受け取ることは、教師の助けとなるよりはむしろ、教師の気を散らせる可能性がある。したがって、他のレベルの通知重要度および分類を確立する。本発明の様々な実施形態では、通知は、生物オブジェクトまたは無生物オブジェクトの分析の結果ならびに両者の相互作用に基づいており、この結果通知カテゴリが得られる。
【００８５】
通知分類には、人、環境、個人、グループ、非常にプラス、プラス、ややプラス、非常にマイナス、マイナス、ややマイナス、ニュートラル、および状態が含まれるが、これらに限定されない。本明細書に記載するシステムを通して、ユーザ／管理者は、自身が直ちに通知を受けたい、または検討する目的でのみ通知を受けたい、あるいはその両方の、情報のタイプおよび状況を設定することができる。これにより、どの状況の通知を受けるかを選択すると同時に、ログを取る、直ちに通知する、その日の終わりに通知する、の３つの動作から選択を行えることになる。利害関係者が異なれば、通知を受ける必要のある状況が異なる場合がある。例えば、教師は、生徒の一団が関与するネガティブなイベントおよび非常にネガティブなイベントを教師に通知するように、システムを設定してもよい。施設管理者は、取得の優先順位を付けられるように、マイナスの環境状況が自身に通知されるようにシステムを設定してもよい。
【００８６】
教室内の状況について報告することに加えて、本発明は、テキストまたは音声による、ユーザからのフィードバックを可能にする。認識コンポーネントが絶対に確実な訳ではないとの認識の下、本発明は、ユーザが、通知を受けたある状況をラベリングし直すこと、または教室内の生物オブジェクトに関する問題を解決するための代替の補正案を推奨すること、あるいはその両方を可能にする、フィードバック・システムを含む。補正的フィードバックが提供されると、認識エージェント／コンポーネントはある状況が不適正にラベリングされたとの注記を残し、将来の状況をラベリングするときにこの知識を利用する。
【００８７】
通知は、スマートフォン・インターフェースを含むウェブ・ベースのアプリケーションである本発明のダッシュボードを介して行われる。
【００８８】
いくつかの実施形態では、本発明は、標準化された教室監視および管理デバイスを提供する。例えば、教室環境が非常に貧弱であり、そのため生徒の関与が不十分になっている場合、本発明は指導者に通知するのに非常に有用である。システムはこの場合、教室環境を検出し報告するように、および低解像度または高解像度のビデオを使用して生徒を識別するように、構築される。
【００８９】
更なる実施形態では、本発明は、顔識別ユーティリティを提供する。このユーティリティは、クラス名簿を得るために部屋および時間を含むコンテキスト情報を使用することになるという点で、スマート顔検出部となるであろう。したがって、顔がより低い識別閾値を可能にする非常に小さいデータセットと比較され、そしてこのことは、低解像度の撮像を使用するときに運用を助ける。
【００９０】
教室内でのワイヤレス接続（例えば、インターネットへのｗｉ−ｆｉ接続）により、ワイヤレス・ネットワークおよびサーバ・ソリューションを介して、またはピア・ツー・ピア・ソリューションにおいて、教師がデバイスとインタラクションすることが可能になる。他のカスタムのソフトウェア・ユーティリティにより、教師の注目が別のところにあるときの生徒の行動に配慮する、教室に対する仮想教師補助を、管理者または教師が容易に利用することが可能になる。
【００９１】
１つまたは複数の実施形態では、本発明は、学習環境内のオブジェクトおよびイベント、予想される活動のログ情報、身元情報、ならびに学習環境内のエンティティを感知する、１つもしくは複数の感知要素、利用可能な感知情報およびログ情報を処理できる処理要素、または出席、活動、行動、およびインタラクションを演算するための感知分析を演算するための１つもしくは複数の演算エンジン、あるいはそれらの組合せ、学習環境インフラの個々の要素（例えば、椅子、机、壁の塗装）の状態を演算するための感知分析を演算するための１つまたは複数の演算エンジン、個々の要素の状態を、低コストのデバイスによって取得した継続的なマルチメディア情報、教室の動的な活動、および他のコンテキスト情報に基づいて、効果的な学習のための集約教室状態へと集約するための演算エンジン、生徒のあまり望まれない成果を指し示す出席、活動、行動、およびインタラクションの傾向をスクリーン上に示す能力を有するディスプレイ・エンジン、変化を有効にする能力が最もありそうな分析結果についてユーザとインタラクションする能力を有するインタラクションエンジン、あるいは、教師の注目が別のところにあるときの生徒の行動に配慮できる、教室に対する仮想教師補助、あるいはそれらの組合せから成る、学習環境の認識ダッシュ・ボードを製作するためのシステムおよび方法を、ユーザに提供する。
【００９２】
本発明の実施形態では、教室アーチファクトを管理する必要性を検出することには、教室リソースを監視すること、顔認識、生徒の出席の検出、等が関与している。
【００９３】
本発明の実施形態では、必要性を分析することは、リソースの過去の履歴、個々の生徒、またはコホートの分析によって判定され形成される。
【００９４】
本発明の実施形態では、ベンチマーク整合には、低品質のビデオおよび画像の視覚的分析、同じ学校の他の教室または他の学校からのリソースに対するランク付けユーティリティ、リソース品質および通信の監視、等が関与している。
【００９５】
本発明の１つまたは複数の実施形態は、クラウド・コンピューティング環境において実施され得る。そうではあるが、本開示はクラウド・コンピューティングの詳細な説明を含むものの、本明細書に記載する教示の実施はクラウド・コンピューティング環境に限定されないことが、理解されるべきである。むしろ、本発明の実施形態は、現在知られているまたは今後開発される、任意の他のタイプのコンピューティング環境と関連させて実施可能である。
【００９６】
クラウド・コンピューティングは、最小限の管理労力またはサービスのプロバイダとのインタラクションで迅速にプロビジョニングおよびリリースできる、自由に構成可能なコンピューティング・リソース（例えば、ネットワーク、ネットワーク帯域幅、サーバ、処理、メモリ、ストレージ、アプリケーション、仮想マシン、およびサービス）の共有プールへの、便利なオン・デマンドのネットワーク・アクセスを可能にするための、サービス提供のモデルである。このクラウド・モデルは、少なくとも５つの特徴、少なくとも３つのサービス・モデル、および少なくとも４つの配備モデルを含んでもよい。
【００９７】
特徴は以下の通りである：
オン・デマンド・セルフ・サービス：クラウド利用者は、サービスのプロバイダとの人的インタラクションを要することなく、必要に応じて自動的に、サーバ時間およびネットワーク・ストレージなどのコンピューティング機能を、一方的に用意することができる。
広いネットワーク・アクセス：機能はネットワークを介して利用可能であり、標準の機構を通じてアクセスされ、このことは異種のシンまたはシック・クライアント・プラットフォーム（例えば、携帯電話、ラップトップ、およびＰＤＡ）による使用を促進する。
リソース・プーリング：プロバイダのコンピューティング・リソースは、マルチ・テナント・モデルを使用して、異なる物理的リソースおよび仮想リソースが需要に応じて動的に割り当ておよび再割り当てされて、複数の利用者にサービスされるようにプールされる。利用者は一般に、提供されるリソースの正確な位置を制御できないかまたは把握していないが、抽象化のより高いレベルにおいて位置を指定する（例えば、国、州、またはデータセンタ）ことは可能であり得る、という点で、位置非依存の観念がある。
迅速な融通性：機能は、速やかにスケール・アウトするように迅速かつ弾力的に、場合によっては自動的にプロビジョニング可能であり、速やかにスケール・インするように迅速にリリース可能である。利用者には、プロビジョニングのために利用可能な機能は多くの場合無限にあるように見え、任意の時点で任意の量で購入可能である。
測定されるサービス：クラウド・システムは、サービスのタイプ（例えば、ストレージ、処理、帯域幅、およびアクティブなユーザ・アカウント）に適したいずれかの抽象化のレベルで計測能力を活用することによって、リソース使用を自動的に制御および最適化する。リソース使用状況を監視、制御、および報告することができ、利用されているサービスのプロバイダおよび利用者の両方に対して透明性がもたらされる。
【００９８】
サービス・モデルは以下の通りである：
ソフトウェア・アズ・ア・サービス（ＳａａＳ）：利用者に提供される機能は、クラウド・インフラ上で実行されるプロバイダのアプリケーションを使用することである。これらのアプリケーションは、ウェブ・ブラウザなどのシン・クライアント・インターフェースを介して、様々なクライアント・デバイスからアクセス可能である（例えば、ウェブ・ベースの電子メール）。基礎となるクラウド・インフラにはネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、ストレージ、または個々のアプリケーション機能さえも含まれるが、利用者はその管理または制御は行わない。ただし、限定されたユーザ−専用のアプリケーション構成設定は例外となり得る。
プラットフォーム・アズ・ア・サービス（ＰａａＳ）：利用者に提供される機能は、利用者が製作または取得した、プログラミング言語およびプロバイダがサポートするツールを使用して製作されたアプリケーションを、クラウド・インフラ上に配備することである。基礎となるクラウド・インフラにはネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、またはストレージが含まれるが、利用者はその管理または制御は行わず、ただし、配備されたアプリケーションおよび場合によってはアプリケーションのホスティング環境構成を制御することはできる。
インフラ・アズ・ア・サービス（ＩａａＳ）：利用者に提供される機能は、処理、ストレージ、ネットワーク、および他の基本的なコンピューティング・リソースをプロビジョニングすることであり、利用者は、オペレーティング・システムおよびアプリケーションを含む任意のソフトウェアを配備および実行することができる。利用者は、基礎となるクラウド・インフラを管理または制御することはないが、オペレーティング・システム、ストレージ、配備されたアプリケーションを制御することはでき、場合によっては、選択されたネットワーキング・コンポーネント（例えば、ホストのファイアウォール）の限定的な制御も行える。
【００９９】
配備モデルは以下の通りである：
私設クラウド：クラウド・インフラは専ら組織のために運用される。これはその組織または第三者によって管理されてもよく、構内に存在しても構外に存在してもよい。
コミュニティ・クラウド：クラウド・インフラはいくつかの組織によって共有され、共通の関心（例えばミッション、セキュリティ要件、ポリシ、およびコンプライアンス考慮事項）を有する特定のコミュニティをサポートする。これはそれらの組織または第三者によって管理されてもよく、構内に存在しても構外に存在してもよい。
パブリック・クラウド：クラウド・インフラは、一般大衆または大きな業界グループが利用可能となっており、クラウド・サービスを販売する組織が所有している。
ハイブリッド・クラウド：クラウド・インフラは、独自のエンティティのままであるが、データおよびアプリケーションの可搬性（例えばクラウド間の負荷バランスのためのクラウド・バースティング）を可能にする標準化されたまたは独自開発の占有技術によって１つに結び付けられた、２つ以上のクラウド（プライベート、コミュニティ、またはパブリック）の複合体である。
【０１００】
クラウド・コンピューティング環境は、無国籍性、低い結合度、モジュール性、および意味相互運用性に焦点を当てて指向されたサービスである。クラウド・コンピューティングの中心となるのは、相互接続されたノードのネットワークを備えたインフラである。
【０１０１】
ここで図１２を参照すると、例示のクラウド・コンピューティング環境５０が描かれている。示されているように、クラウド・コンピューティング環境５０は、１つまたは複数のクラウド・コンピューティング・ノード１０を備え、これを用いて、クラウド利用者が使用するローカルのコンピューティング・デバイス、例えば、携帯情報端末（ＰＤＡ）もしくは携帯電話５４Ａ、デスクトップ・コンピュータ５４Ｂ、ラップトップ・コンピュータ５４Ｃ、またはコンピュータ・システム５４Ｎ、あるいはそれらの組合せなどが、通信することができる。ノード１０は互いに通信してもよい。これらは、本明細書で上記したような、プライベート、コミュニティ、パブリック、もしくはハイブリッドのクラウド、またはこれらの組合せなどの、１つまたは複数のネットワークにおいて、物理的または仮想的にグループ化されてもよい（図示せず）。このことにより、クラウド・コンピューティング環境５０が、インフラ、プラットフォーム、またはソフトウェア、あるいはそれらの組合せを、クラウド利用者がローカルのコンピューティング・デバイス上でリソースを保守する必要のないサービスとして提供することが可能になる。図１２に示すいくつかのタイプのローカルのコンピューティング・デバイス５４Ａ〜５４Ｎは、単に例を示すことを意図していること、ならびに、コンピューティング・ノード１０およびクラウド・コンピューティング環境５０は、ネットワークまたは（例えばウェブ・ブラウザを使用した）ネットワークアドレス指定可能な接続あるいはその両方を介して、任意のタイプのコンピュータ化されたデバイスと通信できることが、理解される。ここで図１３を参照すると、クラウド・コンピューティング環境５０（図１２）が提供する１組の機能抽象化層が示されている。図１３に示すコンポーネント、層、および機能は、単に例示となることを意図しており、本発明の実施形態はこれらに限定されないことが、予め理解されるべきである。描かれているように、以下の層および対応する機能が提供される。
【０１０２】
ハードウェアおよびソフトウェア層６０は、を含むハードウェアおよびソフトウェアのコンポーネントを含む。ハードウェア・コンポーネントの例には、メイン・フレーム６１、ＲＩＳＣ（縮小命令セットコンピュータ）アーキテクチャ・ベースのサーバ６２、サーバ６３、ブレード・サーバ６４、記憶デバイス６５、ならびにネットワークおよびネットワーキング・コンポーネント６６が含まれる。いくつかの実施形態では、ソフトウェア・コンポーネントは、ネットワーク・アプリケーション・サーバ・ソフトウェア６７とデータベース・ソフトウェア６８とを含む。
【０１０３】
仮想化層７０は、以下の仮想エンティティの例を提供し得る抽象化層を提供する：仮想サーバ７１、仮想ストレージ７２、仮想私設ネットワークを含む仮想ネットワーク７３、仮想アプリケーションおよびオペレーティング・システム７４、ならびに仮想クライアント７５。
【０１０４】
一例では、管理層８０は、以下に記載する機能を提供し得る。リソース・プロビジョニング８１は、クラウド・コンピューティング環境内でタスクを実行するために利用されるコンピューティング・リソースおよび他のリソースの、動的な調達を提供する。計測および価格決定８２は、クラウド・コンピューティング環境内でリソースが利用される際のコスト追跡、およびこれらのリソースの消費に対する請求書発行またはインボイス発行を行う。一例では、これらのリソースは、アプリケーション・ソフトウェア・ライセンスを含み得る。セキュリティは、クラウド利用者およびタスクについての身元情報の検証、ならびにデータおよび他のリソースの保護を提供する。ユーザ・ポータル８３は、利用者およびシステム管理者にクラウド・コンピューティング環境へのアクセスを提供する。サービス・レベル管理８４は、要求されるサービス・レベルが満たされるように、クラウド・コンピューティング・リソースの割り当ておよび管理を提供する。サービス・レベル・アグリーメント（ＳＬＡ）計画および履行８５は、ＳＬＡによって将来必要となることが予期されるクラウド・コンピューティング・リソースの、事前調整および調達を提供する。
【０１０５】
ワークロード層９０は、クラウド・コンピューティング環境が利用され得る機能の例を提供する。この層から提供され得るワークロードおよび機能の例には、マッピングおよびナビゲーション９１、ソフトウェア開発およびライフサイクル管理９２、仮想教室教育配信９３、データ分析処理９４、トランザクション処理９５、ならびに、本発明の１つまたは複数の特徴を実施できる教室リソース構成および改善処理９６が含まれる。
【０１０６】
本明細書において使用される用語は、特定の実施形態を説明するためのものにすぎず、本発明を限定することは意図していない。本明細書で使用する場合、単数形の「a」、「an」、および「the」は、文脈上そうでないことが明確に示されていない限り、複数形も含むことを意図している。用語「comprises（含む、備える）」または「comprising（含む、備える）」あるいはその両方は、本明細書で使用する場合、述べられた特徴、整数、ステップ、動作、要素、または構成要素、あるいはそれらの組合せの存在を指定するが、１つまたは複数の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、構成要素、またはそれらのグループ、あるいはそれらの組合せの存在または追加を除外しないことが、更に理解されるであろう。
【０１０７】
下記の特許請求の範囲における全てのミーンズ・プラス・ファンクション要素またはステップ・プラス・ファンクション要素の対応する構造、材料、動作、および均等物は、明確に特許請求される他の特許請求要素と組み合わせて機能を実行するための任意の構造、材料、または動作を含むことを意図している。本発明の様々な実施形態の説明は、例示および説明の目的で提示されてきたが、網羅的であることも、開示される形態での本発明に限定されることも意図していない。当業者には本発明の範囲から逸脱することなく多くの修正および変更が明らかであろう。実施形態は、本発明の原理および実際的な適用を最もうまく説明するように、ならびに、他の当業者が、企図される特定の用途に適した様々な修正を行った様々な実施形態について、本発明を理解できるように、選択され記載された。
【０１０８】
本開示において記載される方法は、ＶＨＤＬ（ＶＨＳＩＣハードウェア記述言語）プログラムおよびＶＨＤＬチップの使用を介して実装され得る。ＶＨＤＬは、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、および他の類似した電子デバイスのための例示的な設計エントリ言語である。（単に）更なる例として、本明細書に記載する１つまたは複数のコンピュータ（例えばソフトウェア）に実装される方法を、ハードウェア・ベースのＶＨＤＬプログラムによってエミュレートすることができ、次いでこのプログラムを、ＦＰＧＡなどのＶＨＤＬチップに適用することができる。
【０１０９】
本発明は、任意の可能な技術内容レベルで組み込まれた、システム、方法、またはコンピュータ・プログラム製品あるいはそれらの組合せであり得る。コンピュータ・プログラム製品は、プロセッサに本発明の態様を実行させるためのコンピュータ可読プログラム命令を有する、コンピュータ可読記憶媒体を含んでもよい。
【０１１０】
コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行デバイスによって使用される命令を保持および保存できる有形のデバイスとすることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電子ストレージ・デバイス、磁気ストレージ・デバイス、光ストレージ・デバイス、電磁ストレージ・デバイス、半導体ストレージ・デバイス、または以上の任意の好適な組合せであり得るが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例の非網羅的なリストには、以下、すなわち、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハードディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭもしくはフラッシュ・メモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブル・コンパクト・ディスク読取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリ・スティック、フロッピー（Ｒ）・ディスク、命令が記録されているパンチカードもしくは溝の中の隆起構造などの機械的に符号化されたデバイス、および以上の任意の好適な組合せが含まれる。本明細書において使用されるコンピュータ可読記憶媒体は、電波もしくは他の自由に伝播する電磁波、導波路もしくは他の伝送媒体を通じて伝播する電磁波（例えば、光ファイバ・ケーブルを通過する光パルス）、または配線を介して伝送される電気信号などの、一時的信号そのものであると解釈されるべきではない。
【０１１１】
本明細書に記載されるコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体からそれぞれのコンピューティング／処理デバイスに、あるいは、ネットワーク、例えば、インターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、もしくはワイヤレス・ネットワーク、またはそれらの組合せを経由して、外部のコンピュータまたは外部ストレージ・デバイスに、ダウンロードされ得る。ネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、ワイヤレス伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、またはエッジ・サーバ、あるいはそれらの組合せを備え得る。各コンピューティング／処理デバイス内のネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェースが、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、それらのコンピュータ可読プログラム命令を、それぞれのコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読記憶媒体に保存されるように転送する。
【０１１２】
本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存型命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、または、Ｊａｖａ（Ｒ）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ（Ｒ）、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語もしくは類似のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語を含む、１つもしくは複数のプログラミング言語の任意の組合せで書かれた、ソース・コードもしくはオブジェクト・コードのいずれか、であり得る。コンピュータ可読プログラム命令は、専らユーザのコンピュータ上で、スタンド・アロン・ソフトウェア・パッケージとして部分的にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上でかつ部分的に遠隔のコンピュータ上で、または専ら遠隔のコンピュータもしくはサーバ上で、実行することができる。後者のシナリオでは、遠隔のコンピュータを、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）もしくはワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意の種類のネットワークを介して使用者のコンピュータに接続してもよく、または、外部のコンピュータへの接続を（例えば、インターネット・サービス・プロバイダを利用してインターネットを介して）行ってもよい。いくつかの実施形態では、例えばプログラマブル・ロジック回路、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路は、本発明の態様を行うために、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用することによって、コンピュータ可読プログラム命令を実行して電子回路を個人化することができる。
【０１１３】
本明細書には、本発明の実施形態に係る方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品のフローチャート図またはブロック図あるいはその両方を参照して、本発明の態様が記載されている。フローチャート図またはブロック図あるいはその両方の各ブロック、およびフローチャート図またはブロック図あるいはその両方におけるブロックの組合せを、コンピュータ可読プログラム命令によって実施できることが、理解されるであろう。
【０１１４】
このようなコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサを介して実行される命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックに指定される機能／動作を実施する手段を作り出すべく、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサに提供されてマシンを作り出すものであってよい。これらのコンピュータ可読プログラム命令はまた、命令が保存されたコンピュータ可読記憶媒体が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックに指定される機能／動作の態様を実施する命令を含んだ製品を備えるように、コンピュータ可読記憶媒体に保存され、コンピュータ、プログラム可能なデータ処理装置、または他のデバイス、あるいはそれらの組合せに特定の方式で機能するように指示できるものであってもよい。
【０１１５】
コンピュータ可読プログラム命令はまた、コンピュータ、他のプログラム可能装置、または他のデバイスで実行される命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロックに指定される機能／動作を実施するように、コンピュータによって実行されるプロセスを作り出すべく、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、または他のデバイスにロードされ、コンピュータ、他のプログラム可能装置、または他のデバイス上で一連の動作ステップを実行させるものであってもよい。
【０１１６】
図中のフローチャートおよびブロック図には、本発明の様々な実施形態に係るシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の、可能な実装形態のアーキテクチャ、機能性、および動作が説明されている。この関連において、フローチャートまたはブロック図内の各ブロックは、指定された論理機能を実施するための１つまたは複数の実行可能命令を備える、モジュール、セグメント、または命令の一部分を表すことができる。いくつかの代替的実装形態において、ブロック内に記された機能は、図に記されたものとは異なる順序で行われ得る。例えば連続して示される２つのブロックは、実際は実質的に並行して実行され得、またはこれらのブロックは時には関わる機能に応じて、逆の順序で実行され得る。またブロック図またはフローチャート図あるいはその両方の各ブロック、およびブロック図またはフローチャート図あるいはその両方におけるブロックの組合せは、指定された機能もしくは動作を行う、または専用ハードウェアとコンピュータ命令の組合せを実行する、専用ハードウェア・ベースのシステムによって実施され得ることが、留意されるであろう。
【０１１７】
ここまで本出願の本発明の実施形態についてその例示の実施形態を参照して詳細に記載してきたが、付属の特許請求の範囲に規定された本発明の範囲から逸脱することなく修正および変更が可能であることは明らかであろう。
【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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【手続補正書】
【提出日】令和2年4月20日(2020.4.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つまたは複数のプロセッサによって、教室内の無生物教室リソースを、前記教室内の１つまたは複数の監視デバイスからのセンサ読取値に基づいて監視することと、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記無生物教室リソースの状態を評価することと、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記教室での生徒の学習を妨げる物理的教室リソース制約をもたらす状態の無生物教室リソースを識別することと、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記教室での前記生徒の学習を妨げる前記教室内の生物オブジェクトの存在およびその活動を識別することと、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記教室内の無生物オブジェクトの前記状態ならびに前記生物オブジェクトの前記存在および前記活動に基づいて、前記教室の教室指標を決定することと、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記教室指標が所定の閾値を上回るかどうかを判定することと、
前記教室指標が前記所定の閾値を上回ると判定したことに応答して、１つまたは複数のプロセッサによって、前記教室での前記生徒の学習を妨げる前記物理的教室リソース制約をもたらす状態の前記無生物教室リソースを修正するための命令を発することと、を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項２】
１つまたは複数のプロセッサによって、前記教室内の物理的教室リソースの以前の状態を記述する以前のセンサ読取値に基づいて、前記物理的教室リソースの変化を認識するように、認識システムをトレーニングすることと、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記物理的教室リソースの認識された変化を、前記物理的教室リソースを修正するデバイスに送信することと、
を更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
１つまたは複数のプロセッサによって、前記物理的教室リソース制約を有する物理的教室リソースを、前記物理的教室リソース制約を有さない他の物理的教室リソースと交換するための命令を生成すること
を更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
前記物理的教室リソース制約は物理的教室リソースの物理的配置によって引き起こされ、前記コンピュータ実装方法は、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記物理的教室リソースを再配置するための命令を生成することを更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記物理的教室リソース制約は１つまたは複数の物理的教室リソースにおける欠陥によって引き起こされ、前記コンピュータ実装方法は、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記１つまたは複数の物理的教室リソースにおける前記欠陥を修復するための命令を生成することを更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
１つまたは複数のプロセッサによって、前記教室から供給されるビデオ、前記教室から供給される音声、および前記教室内の生徒の生徒記録の分析に基づいて、前記教室での生徒の学習を妨げる前記物理的教室リソース制約を判定すること
を更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
１つまたは複数のプロセッサによって、遠隔のコンピュータのグラフィカル・ユーザ・インターフェース（ＧＵＩ）上に、前記教室内の前記無生物教室リソースの画像、前記教室内の前記生物オブジェクト、および前記無生物教室リソースを修正するための命令の説明を表示することと、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記教室内の前記無生物教室リソースの前記画像、前記教室内の前記生物オブジェクト、および前記無生物教室リソースを修正するための前記命令の前記説明に基づいて、前記無生物教室リソースを更に調整するための命令を、前記遠隔のコンピュータから受信することと、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記遠隔のコンピュータからの前記命令に基づいて、前記無生物教室リソースを更に調整することと、
を更に含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
１つまたは複数のプロセッサによって、教室内の物理的教室リソースを、前記教室内のセンサから受信したセンサ読取値に基づいて、識別および定量化することと、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記教室内の前記センサからの前記センサ読取値に基づいて、前記教室での生徒の学習を妨げる物理的教室リソース制約を判定することと、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記センサ読取値によって識別された前記物理的教室リソースにおける前記物理的教室リソース制約のうちの１つまたは複数を検出することと、
１つまたは複数のプロセッサによって、１つまたは複数の検出された物理的教室リソース制約に基づいて、前記１つまたは複数の物理的教室リソースを調整することと、を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項９】
１つまたは複数のプロセッサによって、前記教室内の前記物理的教室リソースの以前の状態を記述する以前のセンサ読取値に基づいて、前記物理的教室リソースの変化を認識するように、認識システムをトレーニングすることと、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記物理的教室リソースの認識された変化を、前記物理的教室リソースを修正するデバイスに送信することと、
を更に含む、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
１つまたは複数のプロセッサによって、前記物理的教室リソース制約を有する物理的教室リソースのうちの１つまたは複数を、前記物理的教室リソース制約を有さない１つまたは複数の他の物理的教室リソースと交換するための命令を生成すること
を更に含む、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１】
前記物理的教室リソース制約は前記物理的教室リソースの物理的配置によって引き起こされ、前記コンピュータ実装方法は、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記物理的教室リソース制約を取り除くべく前記物理的教室リソースのうちの１つまたは複数を再配置するための命令を生成することを更に含む、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１２】
前記物理的教室リソース制約は前記物理的教室リソースのうちの１つにおける欠陥によって引き起こされ、前記コンピュータ実装方法は、
１つまたは複数のプロセッサによって、前記物理的教室リソースのうちの前記１つにおける前記欠陥を修復するための命令を生成することを更に含む、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１３】
１つまたは複数のプロセッサによって、前記教室から供給されるビデオ、前記教室から供給される音声、および前記教室内の生徒の生徒記録の分析に基づいて、前記教室での生徒の学習を妨げる前記物理的教室リソース制約を判定すること
を更に含む、請求項８に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１４】
教室の物理的リソースを最適化するためのコンピュータ・プログラムであって、プロセッサに、
教室内の無生物教室リソースを、前記教室内の１つまたは複数の監視デバイスからのセンサ読取値に基づいて監視させ、
前記無生物教室リソースの状態を評価させ、
前記教室での生徒の学習を妨げる物理的教室リソース制約をもたらす状態の無生物教室リソースを識別させ、
前記教室での前記生徒の学習を妨げる前記教室内の生物オブジェクトの存在および活動を識別させ、
前記教室内の無生物オブジェクトの前記状態ならびに前記生物オブジェクトの前記存在および前記活動に基づいて、前記教室の教室指標を決定させ、
前記教室指標が所定の閾値を上回るかどうかを判定させ、
前記教室指標が前記所定の閾値を上回ると判定したことに応答して、前記教室での前記生徒の学習を妨げる前記物理的教室リソース制約をもたらす状態の前記無生物教室リソースを修正するための命令を発するようにさせるためのコンピュータ・プログラム。
【請求項１５】
教室の物理的リソースを最適化するためのコンピュータ・プログラムであって、プロセッサに、
教室内のセンサから受信したセンサ読取値に基づいて、前記教室内の物理的教室リソースを識別および定量化させ、
前記教室での生徒の学習を妨げる物理的教室リソース制約を判定させ、
前記物理的教室リソースの前記物理的教室リソース制約のうちの１つまたは複数を検出させ、
前記１つまたは複数の検出された物理的教室リソース制約に基づいて、前記物理的教室リソースを調整させるためのコンピュータ・プログラム。
【請求項１６】
前記プロセッサに実行させるプログラム命令はクラウド環境におけるサービスとして提供される、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１７】
プロセッサと、前記プロセッサに結合されたメモリと、を備えたシステムであって、前記メモリに保存されたプログラム命令が前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
教室内のセンサから受信したセンサ読取値に基づいて、前記教室内の物理的教室リソースを識別および定量化させ、
前記教室での生徒の学習を妨げる物理的教室リソース制約を判定させ、
前記物理的教室リソースの前記物理的教室リソース制約のうちの１つまたは複数を検出させ、
前記１つまたは複数の検出された物理的教室リソース制約に基づいて、前記物理的教室リソースを調整させる、システム。
【国際調査報告】
2020516995.tif 000016
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