プレゼンテーションドキュメント調べ
学習支援システム
電気通信大学 情報理工学研究科
教授 柏原 昭博

情報学専攻

2023年4月18日

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概要
Web上で共有されるプレゼンテーションドキュメント（以下，P-ドキュメント）を学習リソースとした
スライド調べ学習をWebブラウザ上で支援するシステム
スライド共有サービス/リポジトリ(Slide shareなど)

PPTファイル

Webブラウザ

学習者の目的に沿ったP-ドキュメントを取得し，ドキュメント内の特定のスライドを拾い読みしながら知識を学ぶ．
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発明の背景• 研究会やセミナーなどの様々な発表時に作成されるP-ドキュメントを用いて主体的に学習者が学ぶ機会が増加• 現状では，学習者はSlideShareなどのP-ドキュメント
Web共有サービスから取得したP-ドキュメントを学ぶ
Web上のP-ドキュメントを検索・選択

スライド調べ学習
確認した
スライド内容を詳細に理解

PPT

学びたい内容のスライドのみを拾い読み

学習者自身でP-ドキュメント内を探索しながら学びたいスライドのみを学ぶ

PPT
PPT：

SlideShare3

従来技術とその問題点• 現状のWebサービスやPDFビューアのユーザインタフェイスでは，現在閲覧中のスライド表示に注力．
• その結果，学習者自身での学ぶべきスライドの探索や探索したスライド内容理解が難しいなどのブラウザベースでSlideShare 利用するWebサービスUI
閲覧中のスライドのみが表示され，下部のボタンでページ送り/戻しする
課題1: 閲覧しているスライドの周辺のスライド情報が無く探索が難しい

サムネイル画像列が合わせて表示された
PDFビューア(Adobe Acrobat/Apple Preview)
閲覧している周辺のスライドをサムネイル列を用いて確認
課題2: サムネイル列で周辺のスライド探索も行えるが，探索したスライドからの知識構築が難しい
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新技術の特徴
学ぶべきスライドの探索や探索したスライド内容の理解をWeb
ブラウザ上で動作するWebアプリ形態のシステム
1. Webブラウザベースでのスライド調べ学習のための情報提示機能
2. 学ぶべきスライドの探索を促進するスライド探索の支援機能
3. 探索したスライド内容の知識マップ作成の支援機能
情報提示機能知識マップ作成機能

探索支援機能5

新技術の特徴: スライド探索
サムネイル画像やタイトルテキストベースで学習すべきと思うスライドをチェックしていく
スライド系列や目次を参考に詳細にみるべきスライドを探索する

詳細にみるべきと思った
スライドは，右下の★マークをクリックしチェックしていく

スライド系列目次

スライド詳細チェックしたスライドはスライド系列上でも★マークでハイライト

6新技術の特徴:スライドからの知識構築
キーワードとその座標データを元に，各スライド上のキーワード選択を候補キーワードを提示しながら支援
ブラウザ上での画像化したスライドからの任意キーワード選択を簡単に実行できる

1. 対象テキストの選択

2. 候補リストの提示

学習モデル

3. 任意キーワードの選択

4. マップへのキーワード追加

任意のキーワードをマップに追加していく
7新技術の特徴:マップ構築による知識構築
選択したキーワードの関係性を知識マップで表現しながら，知識構築を行う
ノード修正
ノードやリンクの各種操作

リンク関係付与/修正

リンク付与

前スライドで説明したとおり，選択したキーワードがマップ上にノードとして追加付与できる関係性については次ページ
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新技術の特徴:マップに付与する関係性
内容理解に必要なスライド間の関係性を柏原研で定義

前スライドの説明上は左側の上位レベルの提示．
関係性を多層的に表示して，より詳細な付与に用いることも可能

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従来技術との比較• 従来活用されていたWebサービスやPDFビューアのUIの問題点であった，「スライド探索」や「スライド内容理解」の効率的な支援を可能にする• スライド探索時間では，従来技術よりも短時間になり，かつ，その探索範囲が学習したいスライドに絞られやすい• スライド内容理解では，スライド内だけではなく，複数のスライドにまたがる内容も理解しやすくなる

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機能ブロック図
データ処理部(サーバ)

スライドデータ
入力部

PPT

学びたい
PowerPoint(PPTX)ファイル

形態素解析部

テキスト
取得部

重要度
スコア計算部

サムネイル
取得部
スライド画像
出力部

名詞辞書
記憶部

スライド
目次出力部

テキスト-座標
マッピング部

ワードクラウド
出力部

処理データ
記憶部

スライド学習部(Webブラウザ)

候補スライド選択部

ユーザがWebブラウザ上で操作

ユー
ザ
入出
力部

スライドデータ
提示部

キーワード
選択部
知識マップ
編集部

チェック結
果記憶部

選択候補
スライド導出部

知識マップ
構築
記憶部

選択候補
キーワード導出部

11想定される用途• 教育現場や企業での社内教育向けに適用し本技術の特徴を生かすことで，より効率的な学びの環境を提供できる• 複数人の学習ログを用いて，多くの学習者が重点的に学ぶスライドや関連して学ぶスライドを抽出可能となり，学ぶべきスライドの推薦やスライド構成のオーサリングへの応用も期待できる
12実用化に向けた課題• 現在，紹介したUIについて開発済み．しかし，キーワード抽出精度の向上や実行環境に応じた表示といったフィージビリティの点での追加検証が求められる．
• 今後，UIの有効性について実験データを取得し、スライド調べ学習に適用していく場合の条件設定を行っていく．

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企業への期待• Webにおいて，プレゼンテーションドキュメントを学習リソースとして教育や学習の支援を検討している企業には，本技術の導入が有効であると考えられる．
• 自社の社員教育に本技術の導入に興味がある企業との共同研究を希望．

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本技術に関する知的財産権• 発明の名称 ：情報処理システムおよび情報処理方法、並びにプログラム出願

• 番号
• 出願人
• 発明者

：特願2022-209646：国立大学法人電気通信大学：柏原昭博，後藤充裕

15産学連携の経歴• 2017年-2019年 NTT サービスエボリューション研究所と共同研究実施• 2017年

株式会社ヌーサイトと共同研究実施• 2019年-現在

三菱プレシジョン株式会社・徳島大学と共同研究実施（継続中）• 2020年-2022年 コニカミノルタ株式会社への学術相談実施• 2020年-2022年 三菱総研DSC株式会社と共同研究実施
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(参考)新技術の詳細
スライド探索・知識構築支援フロー
３．探索結果に基づく知識構築
支援

学習者が学び終えたと判断するまで2と3を繰り返す

１．スライド内容
分析処理

２．学習スライド
探索支援

各スライド内容を分析し，学習支援を行う
提示情報を生成学ぶべきスライドをP-ドキュメント内のを探索支援

マップ作成時に同時にマップに追加すべき
候補キーワード推薦による構築支援

1. キーワード出現頻度
ベースでのスライド探索

1. キーワードの出現頻度ベースで同一スライドに使われているキーワードを推薦

1. Webブラウザ上でも重要だと思うキーワード
選択を簡単に実行するためのキーワード/位置座標計算
2. 各キーワードの出現頻度に基づく重要度計算- サムネイル画像列- タイトル目次列などの探索観点情報も生成

2. 他学習者のスライド選択
頻度ベースでのスライド推薦- 重要スライドへのアノテーションなどのユーザベースでの重要スライド選択機能も提供

2. 他学習者のマップ履歴
ベースでよく追加されているキーワードを推薦- 知識マップ構築のベース機能も提供
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(参考)新技術の詳細2
1. スライド内容処理の分析■ スライド中のテキストシェイプデータの座標とテキスト内容をPowerPointのAPI経由で取得し，キーワードとその出現座標を保存○座標はキーワード単位ではなく，もとのシェイプ単位(0,0)

スライドの左上が原点(0,0)

lefttopheightwidth

2. 各Shapeのテキストを形態素解析し名詞のみをキーワード抽出

1.各シェイプのテキストと座標を取得
座標はAPIで取得できる(top, left, height, width)
1. 目次の提供, 2. スライド系列可視化

目次 提供 スライド 系列 可視化

各スライドタイトル＋（リード文）から目次を生成

各 スライド タイトル リード文 目次 生成

目次
1. タイトル
2. 自己紹介
3. おことわり
4. かぜ診療
各スライドからのキーワード抽出で実装(C# OfficeCOMモジュール/
Python pptxモジュ—ル)

各スライド
サムネイル生成(C#OfficeCOM)

目次 タイトル 自己 紹介 おこと
わり かぜ 診療

スライド キーワー
ド 抽出・・・・

スライド サムネイル抽出- 各シェイプテキストからキーワードのみを取得- 各キーワードの座標をもとのシェイプ座標で設定

Webブラウザ上の画像ベースでスライド中のテキスト選択を簡易に可能にするためのデータ処理を実行
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(参考)新技術の詳細3
1. スライド内容処理の分析■ 抽出したキーワードを用いて，各キーワードの重要度を計算し，ワードクラウドの表示データを生成(例. TF-IDF)
TF-IDF値 = 1文書におけるキーワードの出現頻度(TF) x
キーワードの文書間での逆出現頻度(IDF)
文書 = スライドとして，各キーワードの出現頻度をもとに計算
各スライドからキーワードを抽出しTF-IDF値を計算:各キーワードが出現するスライドの対応関係も計算(出現頻度Top3のスライドを頻度順に)計算した各キーワードのTF-IDF値と出現スライド:

TF-IDF値が高いほど，ワードクラウド上で大きく表示する

0.1 slide1,2,30.5 slide2,5,4
0.2 slide3,1,2:
0.4 slide4,1,5

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(参考)新技術の詳細4
２．学習スライド探索支援■ [1] ワードクラウド上で任意キーワードを選択すると，関連するスライドを重要度順に提示して探索を支援■ [2] 他者の学習ログを用いて，自分がチェックしたスライドと同時にチェックされているスライドを推薦[1] ワードクラウド上で関連度の高いスライドを順に確認「学習」 slide6 → 12[2] 他学習者のチェックログを用いた推薦
他学習者ログ「アノテーション」
slide6 → 12 → 8 → 3 → 9

学習中の操作他学習者が同時にチェックしているスライドを推薦:::

協調フィルタリングでユーザタイプを判定し類似するチェックをつけるユーザのログをベースにスライド推薦:

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(参考)新技術の詳細5
3．学習スライド探索支援■ [1] スライド上の任意キーワードを追加すると，同一スライド内のキーワードを重要度順に推薦■ [2] 他者のマップ構築ログを用いて，マップ上で関連付けられている別キーワードを追加したキーワードに合わせて推薦[1]追加したキーワードに関連する
同一スライド内のキーワードを推薦[2] 他学習者のマップ構築ログを用いた関連キーワードの推薦
学習中のマップ操作

他学習者のマップ構築ログ

リード

推薦キーワード- スライド- サムネイル

同一スライド内の別プレースフォルダのキーワードを推薦

推薦キーワード- 目次- 系列

他者のマップ上で関連付けられているキーワードを推薦

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お問い合わせ先
国立大学法人電気通信大学
産学官連携センター
産学官連携ワンストップサービス
TEL
042-443-5871
FAX
042-443-5725
E-mail onestop@sangaku.uec.ac.jp22