日本ソフトウェア科学会第 35 回大会 (2018 年度) 講演論文集

講義映像の再編集のための講義映像編集ブラウザの試作
天野 雅也

大囿 忠親

新谷 虎松

本研究では反転授業における講義映像の作成および編集の支援を行う．授業と宿題の役割を反転させる反転授業を取り入れる教育機関やオンラインによる講義映像配信サービスが増加している．これにより講義映像の需要が高まっており，生徒にとって，講義内容を理解しやすく品質の高い講義映像が求められる．特に，講義映像において解説音声は講義内容を理解する上で重要である．また，講義映像がオンライン配信されるため，多くの生徒が受講できるようになり，生徒の要望や好みは多様化する．教師は，生徒個人に合わせた講義映像を作成することは望ましいが，教師は生徒個人に合わせた講義映像を作成することが望ましいが，生徒の多様化により困難である．そこで，教師側では，講義映像の作成を支援しつつ講義映像の品質を向上させ，生徒側では，自分好みの講義映像に再編集できる講義映像編集ブラウザを開発した．

In this research, we support creation and editing of lecture videos in flip teaching. Educational institutions
that incorporate flip teaching to reverse the role of lessons and homework and online lecture videos distribution services are on the rise. As a result, demand for lecture videos has increased, and for lecturers, lecture
videos with high quality are required for easy understanding of lecture contents. In particular, commentary
speech in lecture videos is important in understanding lecture contents. Also, because lecture videos aredistributed online, many students can take classes and the demands and preferences of the students diversify.
Although it is desirable for the teacher to prepare lecture videos tailored to the individual student, it isdesirable for the teacher to prepare lecture videos tailored to the individual student, but it is diﬃcult due
to diversification of the student. Therefore, we developed lecture video editing browser that surpports thecreation of lecture videos, improves the quality of lecture videos, can re-edit to the lecture videos of student
preference.

援を行う必要がある. また，講義映像のオンライン配

1 はじめに信により，多くの生徒が視聴でき，生徒の要望や好み反転授業の導入やオンラインによる講義映像配信は多様化する. 本研究では，講義映像の解説音声を対サービスの増加により講義映像の需要が高まってい象として，音声品質を評価し，講義映像の作成およびる. 生徒にとって，講義内容を理解しやすく品質の高視聴の支援のためのシステムを開発している [1]. 教師

い講義映像が求められる. しかし，教師は，講義の様側では，撮影した講義映像の解説音声中の癖を検出し子を撮影し，撮影した映像の不要な部分を削除した

半自動的に編集することで，品質の高い模範的な講義り，生徒が講義内容を理解しやすくするために編集を映像を出力する. 生徒側は，講義映像を視聴しながら，行う必要があり，講義映像の作成コストは高い. そこ

自身の好みの解説音声に再編集するインターフェー

で，教師の講義映像の品質向上，作成および編集の支スを提供する. また，生徒の講義映像の視聴履歴およDeveloping a lecture video editing browser for reediting lecture videos
Masaya Amano, Tadachika Ozono, Toramatsu Shintani, 名古屋工業大学情報工学専攻, Department ofComputer Science, Graduate School of Engineering,Nagoya Institute of Technology.

び編集履歴を記録し，教師にフィードバックとして与え，講義映像の改善の参考とする. 以上を実現するシステムである講義映像編集ブラウザを実現する.

おいて，休符の使用，発話速度，平均音節，発話明瞭

2 講義映像の解説音声

度，発話時間，発音，音量および熱意を評価してい講義映像の解説音声について述べる. 教師の撮影時る．本研究では，講義映像における教師の解説音声のにおいて，講義映像の撮り直しが発生することは撮音声品質として，周波数，声量，発話速度，無声休止

影のコストを高くしてしまう. 講義映像の中で，生徒および有声休止を評価する. 教師の声量が不足していにとって理解しづらい解説音声が発生した場合は，修ると生徒は講義内容の理解度が低下してしまうため正を行いながら撮影をする必要がある. しかし，講義声量の評価が必要である. また，人間には，同じ音圧映像を撮影している際には，客観的に自身の解説音でも聴き取りやすい周波数があるため，周波数の評声の状態を評価し，修正することは困難である. そこ

価も行い，生徒に聴き取りやすい声量か評価する. 発で，本研究では，撮影時，解説音声の品質を評価しな

話速度は，生徒が講義内容を理解するのに重要な要がら，現在の解説音声の品質を提示することで，映像因であるため，音の文節単位であるモーラを基準に 1の撮り直しを抑え，さらに，解説音声の品質向上につ分当たりのモーラを算出し，発話速度を評価する. まながると期待できる. 教師の講義映像の編集では，音た，文章と文章の間が詰まっていると生徒が講義内容声品質を考慮して，映像の編集の支援を行う. 教師にに対して考えるゆとりがなくなるため無声休止を評価

解説音声の音声品質を設定できるインターフェースをする必要がある. 最後に，口癖が頻繁に発生している提供し，半自動的に解説音声を編集し，教師の講義映音声では，視聴している生徒は口癖が気になり集中力像の編集する手間を削減する. そこで，模範となるよを欠いてしまう恐れがある. 本研究では，口癖としてうな解説音声に編集し，品質の高い講義映像を作成「えーと」や「あのー」などの有声休止を評価する.

することが期待できる. また，オンラインで様々な講義映像を視聴することができるようになり，多くの生2. 2 編集および視聴による解説音声の明瞭化徒が受講できるようになった. しかし，多くの生徒が講義映像の編集および視聴による解説音声の明瞭受講できるようになるとともに要望や好みが多様化化について述べる．はじめに，講義映像の支援についする. ゆえに，生徒個人の好みや要望に合った講義映て述べる．音声明瞭性を考慮した解説音声に編集す像を作成することが困難である. そこで，本研究では，ることを支援した．米谷ら [4] は，生徒に講義映像を講義映像を再編集するインターフェースを用意し，生逐次評価してもらい，その評価から教師の行動を推徒が講義映像に対して，聴き取りやすいように編集定する講義評価システムを提案した．教師は逐次評を行えるようにする. 本研究で用意する再編集操作は，価から時系列グラフ機能で講義中を振り返り，教師は解説音声の検出より周波数，声量，発話速度，無声休講義改善を行うことができる．Cuong ら [5] は，講義止および有声休止の編集操作を用意する. 生徒が再編映像においてノートを取ることに特化したインター集操作をすることで講義映像が半自動的に編集され，フェースを持つ Notetaking を開発している．特に，生徒個人としての解説音声の品質の向上につながる.

Notetaking は，生徒がノートを取るときに生徒に合わせて講義映像の再生速度を調整し，円滑に講義映像

2. 1 解説音声の音声品質を視聴することができる．

講義映像の解説音声の音声品質について述べる. は本研究では，教師の講義映像の編集では，音声明瞭じめに，講義映像の解説音声においてプレゼンテー性を考慮して，映像の編集の支援を行う．教師に解説ションの質も重要と考えられるため，プレゼンテーショ音声の音声品質を設定できるインターフェースを提供

ン支援について述べる．Jan ら [2] は，身体姿勢，ジェし，模範となるような明瞭な解説音声に編集すること

スチャー，声量，休止，一時停止および体重のかけ方ができる．また，生徒個人に音声品質を設定できるイをフィードバックし，発表の向上を図る Presentation

ンターフェースを提供する．生徒が音声品質を設定すTrainer を提案している．Gonzalo ら [3] は，発話にることで講義映像が半自動的に編集され，生徒個人として明瞭な解説音声を実現できる．また，生徒の講義で示す．

映像の視聴履歴として，再生，停止，早送り，巻き戻しおよび音量調整を記録し，講義映像のフィードバッ

Ci = 1.7 × 10−2 Hi − 1.4 × 10

(2)

Vi = vi + Ci

(3)クとして得る．教師は，次回の講義映像作成においてフィードバックを参考にし，講義映像の品質向上に期待できる．

3 解説音声の音声品質の評価

周波数の平均を Hi および声量を vi とする．本研

教師の解説音声の音声品質の評価について述べる.

究では，声量の閾値を 45dB とする．補正声量が閾値

本研究では，講義映像の解説音声に対して，解説音声を超えていない場合は. 声量の調整を行うため音量正の評価を行う前に音声区間の検出を行う. 大語彙連続規化を行う. 解説音声の波形データから最大音量レベ音声認識エンジンである Julius を用いて音声区間のルを検出する. 補正声量が閾値を超えていない音声区検出を行う. 音声区間検出後，解説音声の評価を順次間においての波形データのピーク値を検出し，割合を行う. また，解説音声の編集により講義映像の映像と求め声量の正規化を行う.の食い違いが生じる. そこで，音声と映像の整合性を

3. 3 発話速度の評価および修正保つため映像の自動調整も行う.

教師の発話速度を 1 つの音声区間に対して 1 秒当

3. 1 周波数の評価たりのモーラを算出し検出する．最初に，Julius の単

教師の声の周波数を Hz(ヘルツ) 単位で評価する.

語・音素セグメンテーションキットを用いて音声情報

解説音声の一つの音声区間に対して，周波数の平均をに対して音素のラベリングを行い，音素情報を取得

式 (1) で示す.

する．また，Julius の音声認識の誤認識を防ぐため，講義映像で用いる資料から講義映像独自の辞書を作∑fi
Hi =hj=0 jfi(1)成する．講義資料は，txt ファイル，docx ファイルお周波数の平均 Hi を 1 フレーム当たりの周波数を h,よび pptx ファイルを想定しており，資料に含まれている文字情報から Mecab†4 を用いて形態素解析を行

音声区間当たりのフレーム数を fi として示す．平均

い，文字，品詞および文字から得られる音素を定義し周波数は声量の評価において人間の周波数による聞辞書を作成する．音声区間情報および資料独自の辞書

こえる音の大きさの差異を修正するために用いる．

を用いて音声認識を行い得られた音素情報から 1 分当たりのモーラを算出し評価する．i 番目の音声区間

3. 2 声量の評価および修正において，1 分当たりのモーラ数 Mi を ti は音声区教師の解説音声の声量を音の音圧である dB(デシ間時間，pi は音素数として表す (式 (4))．

ベル) 単位で検出する．本研究では，国際規格である周波数と音圧のレベルを等高線で結んだ等ラウドネ

Mi = 60 ×piti(4)ス曲線 (国際規格:ISO 226:2003) を考慮した A 特性
音圧レベルの平均で声量の計測する．計測された声

また，発話速度の修正手法としてピッチ同期重畳加量に対して A 特性音圧レベルより A 特性補正値を与算を用いる．ピッチ同期重畳加算を用いることで，音え補正声量で判定を行う．男声および女声の周波数よ

声情報の周波数を変えずに音声の伸縮を行い，教師のり，125Hz から 1,000Hz の範囲において A 特性補正

声の特徴を保持したまま修正を行う．

値を最小二乗法により，i 番目の音声区間において，

A 特性補正値 Ci を式 (2) および補正声量 Vi を式 (3)†4 http://taku910.github.io/mecab/

3. 4 無声休止の評価および修正
教師の無声休止を音素情報から音素の時間区間を算出し，無声休止が取られているかを判定する．また，無声休止が取られるべきところで取られているか判定を行う．接続詞の後，名詞の列挙における体言止めおよび名詞と助詞の後に言葉の間が挿入されることが自然な位置で取られる無声休止であるとされる．
無声休止の長さや位置については，横井ら [6] を参考にし，無声休止が 0.4 秒以上取られるべきところで取られているか判定を行う．本研究では，音素情報から品詞を解析し，接続詞の後，名詞の列挙による体言止めおよび名詞＋助詞の後に無声休止が取られている

図1

映像の変化検出か判定し，無声休止の調整を行う．
する．見本有声休止の類似度 Si を式 (6) で示す．

3. 5 有声休止の評価および修正教師の講義映像中の有声休止を評価する．最初に，Si =有声休止を高速に評価するため，音素数 5 つ以下の

Ms · Mi||Ms ||||Mi ||(6)

音声区間を抽出する．これは，有声休止が「えーと」見本有声休止のメル周波数ケプストラム係数ベクや「あのー」など，一つの音声区間に対して音素数がトルを Ms ，i 番目の音声区間においての音声情報の少ないためである．そして，有声休止を検出するためメル周波数ケプストラム係数ベクトルを Mi とする．

後藤ら [7] の有声休止の検出手法を用いる．有声休止

有声休止が検出された音声区間は，削除を行う．

を基本周波数の変動が少なくスペクトル包絡の変形が小さい特徴から検出を行う．有声休止らしさである

3. 6 映像の修正

Pfp (t) を式 (5) で示す．

解説音声を修正することで解説音声と講義映像の食((RSf (t) + (1 − R)Ss (t))2
Pfp (t) = exp −W2)

い違いが生じる場合があり，修正する必要がある．講義映像の自動調整について図 1 を用いて述べる．編(5)

集される音声情報の音声区間および音素区間の時間の始端 ts および終端 te とし，映像フレーム fts およ

基本周波数の変動量 As (t) とスペクトル包絡の変形

び fte を抽出する．映像の変化は，fts および fte に

量 As (t) の短時間平均を Sf (t)，Ss (t) とする．有声対して類似画像判定 Perceptual Hash(pHash) を用い休止らしさである Pfp (t) が高い値を取り続けた音声て検出を行う．pHash により映像フレームの 64 ビッ

区間が有声休止を含んでいる可能性が高い．そこで，トのハッシュ値である hts および hte を算出する．講Pfp (t) の高い音声区間を見本有声休止として講義映義映像の変化を求めるため，式 (7) で示すようにハミ像の全体の音声情報に対して，音声の類似度を算出しング距離 d を求める．

有声休止を検出する．音声の類似度は，声道特性の特徴量であるメル周波数ケプストラム係数から求める．
見本の有声休止と音声情報を分割した分割音声から

d=64∑(i)(i)hts ⊕ hte(7)i=1メル周波数ケプストラム係数ベクトルを算出する．最d ̸= 0 のとき，講義映像に変化があると判定され，後に，メル周波数ケプストラム係数ベクトルを用い音声の引き延ばしが発生した場合，始端 ts および終て，見本有声休止との cos 類似度から有声休止を検出図2

解説音声のリアルタイム評価

図3

教師の講義映像の編集

端 te に合わせ講義映像の引き延ばしを行うことで整が表示されている．図 3(B) では，講義映像の解説音合性を保つ．音声の削除が発生した場合は，講義映像声の音声品質の編集値を設定することができる．図の削除を行わず音声と映像の整合性を保つ．また，ス3(C) では，講義映像の再生，停止，早送りおよび巻ライド形式の講義映像の場合は，スライドの切り替えき戻しを操作することができる．図 3(D) では，癖おタイミングを記録し，スライドの切り替えタイミングよび視聴操作履歴が表示されており，講義映像を編集と音声の編集を連動させる．

することができる．講義映像のチャプターごとのサムネイル画像が表示されており，サムネイル画像は波形

4 講義映像編集ブラウザと連動しており，講義映像の追加，削除，再生速度の4. 1 教師による講義映像の撮影および編集変更および重要度の設定を行うことができる．また，教師の講義映像の撮影について述べる．教師は，PC講義映像中の解説音声の音声品質の評価および視聴を用いて，講義用スライドを表示させて講義映像を撮操作として，再生，停止，早送りおよび巻き戻しが発影する．また，ヘッドセットを用いて教師の解説音声生した箇所が表示されている．

を収録している．教師は，講義資料のスライドを表示することで自動で撮影が始まる．撮影中は，スライドおよび解説音声を記録している．講義資料が終了し，スライド表示を解除することで撮影が終了する．

4. 2 生徒による講義映像の視聴および編集
生徒が講義映像を視聴している実行例について述べる．図 4 では，本システムを用いて生徒がスライ

また，本システムでは，リアルタイムに教師の解説ド形式の講義映像を視聴している様子を示している．

音声の癖を 5 秒ごとに検出している．撮影中に，教図 4(A) には，講義映像が映し出されている．図 4(B)

師の解説音声の評価状況をスライド表示の空き領域

では，講義映像閲覧中に講義映像の重要度の設定とし(図 2(A)) に表示する．本システムでは，教師の解説て，生徒はチェックを入れることができる．生徒は，音声の周波数，声量，発話速度，無声休止および有声重要度の高い講義映像の箇所を効率的に視聴するこ

休止をリアルタイムに評価している．癖の検出レベルとが可能である．図 4(C) では，講義映像に対してテとして標準 (図 2(a))，注意 (図 2(b)) および警告 (図キスト情報によってタグ付けをすることができる．ま2(c)) で表示する．

た，図 4(D) では，生徒は講義映像に対して操作を行

また，教師が講義映像を編集している実行例についうことができる．生徒は，動画視聴として基本の操作て述べる．図 3 では，教師が講義映像を編集していである再生，停止，早送り，巻き戻し，再生位置の調る様子を示している．図 3(A) では，講義映像の映像整および音量の調整と講義映像の編集を行うことがで表1

種類

履歴情報

再生

開始時刻，回数停止

停止時刻，回数早送り

開始時刻，停止時刻，回数巻き戻し開始時刻，停止時刻，回数

音量調整

音量情報

表2

図4

生徒の講義映像の視聴

視聴履歴

編集履歴

種類

履歴情報

周波数0Hz から 1,000Hz の周波数設定情報

声量30dB から 60dB の声量設定情報

発話速度

1 分間あたりの 200 モーラから 400

無声休止

0 秒から 1.0 秒の無声休止設定情報

有声休止

有声休止の削除設定情報

モーラの発話速度設定情報て，講義映像の再生，停止，早送り，巻き戻しおよび音量調整を記録する．再生および停止を記録することで，生徒が詳細に視聴したい講義内容や生徒が授業の
図5

生徒の講義映像の編集進行具合に追いついていけるかについて教師は考察することができる．早送りおよび巻き戻しを記録する

きる．また，スライドがサムネイル表示されており，ことで，生徒の講義映像に対する重要および不要な箇重要度の高い講義映像の箇所を中心に視聴すること所を特定および考察することができる．また，講義映ができる．図 4(D) における講義映像の編集操作とし像の声量の不十分なところを音量調整の記録から読ては，解説音声の音声品質の編集値を設定することがみ取ることができる．また，編集履歴として，生徒おできる (図 5)．周波数 (図 5(A))，声量 (図 5(B))，発よび教師が解説音声を周波数，声量，発話速度，無声話速度 (図 5(C))，無声休止 (図 5(D)) および有声休

休止および有声休止において編集した履歴を記録す

止 (図 5(E)) の設定値を設定できる．編集操作後は，る．周波数は，0Hz から 1,000Hz，声量は，30dB か設定した編集値に基づいて半自動的に講義映像の編

ら 60dB，発話速度は，1 分間あたりの 200 モーラか集が行われる．図 4(E) では，講義映像名および教師

ら 400 モーラの発話速度，無声休止は，0 秒から 1.0の名前などの講義映像の情報が表示されている．

秒，有声休止は，削除の有無を編集履歴として記録す
る．生徒の編集履歴から，次回の該当する教師の講義

4. 3 講義映像の視聴履歴および編集履歴

映像を自動で好み講義映像に編集され，教師は自身の本研究では，生徒の講義映像の視聴履歴および編集講義映像の改善点を見つけ出すことができる．

履歴の記録を行う．視聴履歴および編集履歴について
表 1 および表 2 に示す．本システムは，視聴履歴とし像の解説音声に対して声量，発話速度，無声休止および有声休止の検出精度について評価する．被験者は，本研究室に所属する 20 代男性 5 人で，過去に学会で発表した発表資料を用いて，発表内容を 5 分にまとめて講義映像として収録した．撮影環境としては，PCにスライドを表示し，PC にマイクを接続し音声の収録を行った．収録後，被験者が自身以外の講義映像に対して，声量，発話速度，無声休止および有声休止について改善すべき箇所を判定した．音声データを 5秒ごとに判定してもらい，正解データとして扱った．
解説音声の判定について，被験者には，声量は，講義映像を聴講するにあたって十分に感じるか，発話速度は，講義映像を聴講するにあたって十分聞き取れる速さか，無声休止においては，講義映像を聴講するにあ図6

講師映像の重畳表示の例

たって理解できるくらい十分に無声の間があるか，有声休止は，「えーと」，「あのー」，「そのー」，「いやー」

4. 4 講師映像の重畳表示の有無を判定してもらった．本手法の解説音声の検出

講師映像の重畳表示について述べる．講義映像にお結果と正解データを比較する．音声データとしては，いて，講師の身振り手振りが講義の理解しやすさに影

合計 25 分，300 区間ある．

響を与えると考えられる．発表者の動きの映像を利用

評価実験の結果については，表 3 に適合率，再現しプレゼンテーションを支援する研究が行われてい率，F 値および正確度を示している．さらに，声量，る．梅村ら [8] は，発表者の映像を加工し，スライド発話速度および無声休止の適切な閾値を確認するたの背景として表示するプレゼンテーションツールを提め，表 4 に F 値が最高値となる適合率，再現率およ案している．丹羽ら [9] は，スライド資料の上に発表

び閾値を示す．声量においては，マイクで収録を行っ者の映像を重畳表示を行いプレゼンテーション支援ているため，正解データから声が小さいと感じる箇する研究を行なっている．本研究では，生徒が講義映所は少なかった．声量の閾値については，最高 F 値

像の視聴の際に，講義映像に講師映像を重畳表示をにおいて，43dB を示しており，本システムの基準で行うことができるようにする．図 6 に，講師映像のある 45dB に近い結果となっている．発話速度は，や重畳表示の例を示す．講義中の講師自身の動きを撮影や高い再現率を得ることができたが，適合率は低い．

し，講師部分のみを抜き出した講師映像を作成する．

これは，正解データと本システムが検出した数値を比

講師映像をそのまま，講義映像に重畳表示を行うと，較すると，発話速度の速さの慣れや早口と感じるタ

講義資料の文字や図が講師の動きと重なってしまい，イミングにずれが生じるのではないかと考える．閾

視認性が下がる可能性がある．そのため，講師映像を値については，最高 F 値において，286 モーラとなっ講義映像に重畳表示する際には，講義資料の視認性をており，本システムの基準としていた 300 モーラと下げないために，講師映像の透明度の変更を行えるよ近い数値となった．無声休止においては，やや高い再うにする．

現率を得ることができたが，適合率は低い．また，閾値については，最高 F 値において，0.805 秒となって5 評価実験と考察おり，本システムの基準としていた 0.4 秒より長く，解説音声の適切な編集を行うためには，解説音声の閾値の調整が必要であると考える．有声休止は，やや検出精度を評価する必要がある．本実験では，講義映高い適合率を示し，比較的母音の長さが長い有声休止

きる.

表3

評価実験結果

適合率

再現率

F値

正確度

声量

0.0656

0.667

0.119

0.940

発話速度

0.603

0.761

0.673

0.650

参 考 文 献

無声休止

0.506

0.837

0.631

0.520

有声休止

0.701

0.641

0.670

0.576

[ 1 ] 松浦辰雄, 大囿 忠親, 新谷 虎松, “反転授業における解説音声の明瞭化が可能な講義映像ブラウザ”, 情報処
理学会 インタラクション 2018, pp.316321, 2018.
[ 2 ] Jan Schneider, Dirk Borner, Peter van Rosmalen, and Marcus Specht. Presentation trainer,
your public speaking multimodal coach. ACM on International Conference on Multimodal Interaction,
pp.539-546, 2015.
[ 3 ] Gonzalo Luzardo, Bruno Guaman, Katherine
Chiluiza, Jaime Castells, and Xavier Ochoa, Estimation of presentations skills based on slides
and audio features, ACM workshop on Multimodal
Learning Analytics Workshop and Grand Challenge, pp.37-44, 2014.
[ 4 ] 米谷雄介, 東本崇仁, 殿村貴司, 古田壮宏, 赤倉貴子,“受講者による逐次評価と総括評価を教員の講義改善支援に利用する講義映像フィードバックシステム”, 日本
教育工学会論文誌, Vol.37, No.4, pp.479-490, 2014.
[ 5 ] Cuong Nguyen, Feng Liu, Gaze-based Notetaking for Learning from Lecture Videos, CHI Conference on Human Factors in Computing Systems,
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Vol.15, No.3, pp.363-368, 2016.
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ア科学会大会論文集 29, pp.335-338, 2012.

表4

閾値の調査

閾値

適合率

再現率

F値

声量

43dB

0.0808

0.444

0.137

発話速度

286 モーラ

0.586

0.817

0.682

無声休止

0.805 秒

0.498

1.000

0.665

においては高い検出率を実現した．

6 おわりに本研究は，講義映像において教師の解説音声を検出し，生徒個人が聴き取りやすい解説音声に編集する講義映像編集ブラウザを実現した. 本システムを実現したことにより，教師の講義映像中の解説音声の癖を検出し，半自動的に生徒が聴き取りやすい模範的な解説音声を生成でき，講義映像の品質向上につながる. 生
徒の講義映像の視聴おいて，生徒個人の要望や好みに応じて，解説音声を再編集するインターフェースを提供した. 生徒自身で，品質の高い講義映像を視聴することが可能となった. さらに，生徒の講義映像の編集履歴および視聴履歴を検出し，そこから生徒の講義映像に対してのフィードバックとして教師側に伝えることで，講義映像の品質の改善につながると期待で謝辞 本研究の一部は JSPS 科研費 JP15K00422,

JP16K00420 の助成を受けたものです．