学習者に対して提供すべき学習情報を出力する第1の出力手段と、学習者の状態を示す状態情報を収集する収集手段と、前記状態情報に基づいて、学習者の集中度を検出する検出手段と、学習者の前記集中度が低下していることを検知した場合に、叱咤激励情報を形成する形成手段と、前記叱咤激励情報を学習者に対して出力する第2の出力手段と、前記集中度の変化状況に応じて、前記学習情報の提供のペースと内容との一方あるいは両方を変えることにより、学習のペースと難易度との一方あるいは両方を制御する制御手段とを備えることを特徴とする学習支援装置。請求項1に記載の学習支援装置であって、端末装置とサーバ装置とからなり、前記端末装置は、前記第1、第2の出力手段と、前記収集手段とを備えると共に、前記サーバ装置からの前記学習情報を受信する第1の受信手段と、前記状態情報を前記サーバ装置に対して送信する送信手段と、前記サーバ装置からの前記叱咤激励情報を受信する第2の受信手段とを備え、前記サーバ装置は、前記検出手段と、前記形成手段と、前記制御手段とを備えると共に、前記端末装置からの前記状態情報を受信する状態情報受信手段と、前記学習情報を前記端末装置に送信する学習情報送信手段と、前記叱咤激励情報を前記端末装置に送信する叱咤激励情報送信手段とを備えることを特徴とする学習支援装置。請求項1または請求項2に記載の学習支援装置であって、前記叱咤激励情報は、音声情報、映像情報、激励文情報の1つ以上を含むことを特徴とする学習支援装置。請求項1、請求項2または請求項3に記載の学習支援装置であって、前記状態情報は、学習者の表情に関する情報、動作に関する情報、音声に関する情報の1つ以上を含むことを特徴とする学習支援装置。学習者に対して提供すべき学習情報を映像情報や音声情報として提供することにより、学習者の学習を支援する学習支援装置で用いられる方法であって、収集手段を通じて学習者の状態を示す状態情報を収集する収集工程と、収集した前記状態情報に基づいて、検出手段により学習者の集中度を検出する検出工程と、学習者の前記集中度が低下していることを検知した場合に、形成手段が叱咤激励情報を形成する形成工程と、形成した前記叱咤激励情報を、出力手段を通じて学習者に対して出力する出力工程と、検出した前記集中度の変化の状況に応じて、制御手段が、前記学習情報の提供のペースと内容との一方あるいは両方を変えることにより、学習のペースと難易度との一方あるいは両方を制御する制御工程とを有することを特徴とする学習支援方法。サーバ装置からの学習情報を学習者に提供することにより、学習者の学習を支援する端末装置に搭載されたコンピュータによって実行されるプログラムであって、前記サーバ装置からの前記学習情報を、第1の受信手段を通じて受信する第1の受信ステップと、受信した前記学習情報を、第1の出力手段を通じて出力する第1の出力ステップと、学習者の状態を示す状態情報を、収集手段を通じて収集する収集ステップと、収集した前記状態情報を、送信手段を通じて前記サーバ装置に対して送信する送信ステップと、前記サーバ装置において、前記状態情報に基づいて検出される学習者の集中度に応じて形成される叱咤激励情報を、第2の受信手段を通じて受信する第2の受信ステップと、前記叱咤激励情報を、第2の出力手段を通じて学習者に対して出力する第2の出力ステップとを実行することを特徴とする学習支援プログラム。学習者に提供すべき学習情報を当該学習者の端末装置に提供することにより、学習者の学習を支援するサーバ装置に搭載されたコンピュータによって実行されるプログラムであって、学習情報送信手段を通じて前記学習情報を前記端末装置に送信する学習情報送信ステップと、前記端末装置から送信されてくる学習者の状態を示す状態情報を、状態情報受信手段を通じて受信する状態情報受信ステップと、受信した前記状態情報に基づいて、検出手段が学習者の集中度を検出する検出ステップと、検出した前記集中度に基づいて、形成手段が学習者の集中度が低下していることを検知した場合に、叱咤激励情報を形成する形成ステップと、形成した下前記叱咤激励情報を、叱咤激励情報送信手段を通じて前記端末装置に送信する叱咤激励情報送信ステップと検出した前記集中度の変化の状況に応じて、制御手段が前記学習情報の提供のペースと内容との一方あるいは両方を変えることにより、学習のペースと難易度との一方あるいは両方を制御する制御ステップとを実行することを特徴とする学習支援プログラム。しかしながら、特許文献1に記載の発明の場合、学習カリキュラムの管理が複雑になるし、そもそも学習者の集中度に応じて学習カリキュラムを変更したのでは、本来の学習目的を達成することができなくなる場合もあると考えられる。また、特許文献2に記載の発明の場合、学習者に自己暗示をかけるといっても、確実性に欠けてしまい、学習者に余分手間をかけてしまうことにもなりかねない。以上のことに鑑み、この発明は、複雑な処理を行ったり、ユーザの負荷を大きくしたりすることなく、どのようなeラーニングにおいても学習効果を十分に上げられるようにすることを目的とする。上記課題を解決するため、請求項1に記載の発明の学習支援装置は、学習者に対して提供すべき学習情報を出力する第1の出力手段と、学習者の状態を示す状態情報を収集する収集手段と、前記状態情報に基づいて、学習者の集中度を検出する検出手段と、学習者の前記集中度が低下していることを検知した場合に、叱咤激励情報を形成する形成手段と、前記叱咤激励情報を学習者に対して出力する第2の出力手段と、前記集中度の変化状況に応じて、前記学習情報の提供のペースと内容との一方あるいは両方を変えることにより、学習のペースと難易度との一方あるいは両方を制御する制御手段とを備えることを特徴とする。請求項1に記載の発明の学習支援装置によれば、第1の出力手段を通じて学習者に対して学習情報が提供され、学習者が目的とする学習を行う。学習中においては、収集手段により、学習者の状態を示す状態情報が収集され、これに基づいて、検出手段によって、学習者の集中度が検出される。そして、学習者の集中度が低下したことが検知されると、形成手段によって叱咤激励情報が形成され、これが第2に出力手段を通じて出力されて学習者に提供される。また、学習者の集中度の変化状況に応じて、制御手段によって、学習情報の提供のペースと内容の一方あるいは両方が制御される。このように、学習者の集中力の低下時という適切なタイミングで、学習者に対して叱咤激励情報を提供するという、学習者への直接の働きかけが行われる。これにより、学習者の集中力の改善を図ると共に、独学における学習者の孤独感を緩和できる。また、学習者の集中度の変化状況に応じて、学習のペースと難易度との一方あるいは両方が制御される。これにより、効率よく、かつ、学習者の状態に応じて効果的に学習を進めることができる。これらにより、無理なく、どのようなeラーニングにおいても、学習者は学習効果を十分に上げられるようになる。この発明によれば、複雑な処理を行ったり、ユーザの負荷を大きくしたりすることなく、どのようなeラーニングにおいても学習効果を十分に上げることができる。以下、図を参照しながら、この発明の装置、方法、プログラムの一実施の形態について説明する。この発明の学習支援装置は、記録媒体に記録された学習情報を再生する機能を備えたパーソナルコンピュータ単体によって、いわゆるスタンドアロンの装置として実現することができる。また、この発明の学習支援装置は、ネットワークを通じて接続されるパーソナルコンピュータなどの端末装置と学習情報等を提供するサーバ装置とにより形成されるシステムとして実現することもできる。現状、インターネットなどのネットワークを通じて学習情報を提供するeラーニングサービスが広く利用されている。このため、以下においては、パーソナルコンピュータ等の端末装置とサーバ装置とをネットワークを通じて接続して学習支援装置を構成する場合を例にして、この発明の装置、方法、プログラムの実施の形態について説明する。[システムの全体構成]図1は、この発明の学習支援装置の一実施の形態を実現する学習支援システムの概略構成を説明するための図である。図1に示すように、この実施の形態においては、eラーニング提供サーバ装置1と学習者端末装置3とが、ネットワーク2を通じて接続されることにより、この発明の学習支援装置の一実施の形態を実現している。なお、図1においては学習者端末装置3を1つしか示していない。しかし、実際には多数の学習者端末装置3がネットワーク2を通じてeラーニング提供サーバ装置1に接続され、そのそれぞれを通じてeラーニングサービスの提供が受けられる。また、以下においては、説明を簡単にするため、eラーニング提供サーバ装置1を単にサーバ装置1といい、また、学習者端末装置3を単に端末装置3という。また、端末装置3としては、パーソナルコンピュータ、タブレット型端末やパッド型端末と呼ばれる情報端末、あるいは、スマートフォンなどと呼ばれる高機能携帯電話端末などを用いることが可能である。しかし、以下においては、端末装置3は、パーソナルコンピュータであるものとして説明する。図1において、サーバ装置1は、例えば、講師による講義の映像情報と音声情報、資料やテスト問題等のテキスト情報等を含む学習情報を学習者の端末装置3に提供すると共に、テスト問題等に対する端末装置3からの応答を受け付けてこれを処理する。ネットワーク2は、主にインターネットを意味する。インターネットは、全世界規模で構築されている、インターネットプロトコルによるネットワークを相互接続して構築されたネットワークである。なお、ネットワーク2は、インターネットへの接続経路を提供する公衆交換電話網PSTNPublicSwitchedTelephoneNetwork、デジタル回線網ISDNIntegratedServicesDigitalNetwork、光通信網などをも含む。また、ネットワーク2は、携帯電話網や、Wi-Fiなどと呼ばれる無線LANLocalAreaNetwork、WiMAXなどと呼ばれる高速無線通信規格に準じた無線通信網などをも含む。端末装置3は、ユーザ学習者の自宅等に設置され、サーバ装置1からの学習情報を受信し、これを出力することによって、ユーザが目的とする学習を行うことができるようにする。また、端末装置3は、サーバ装置1から提供されるテスト問題等に対するユーザからの入力を受け付けて、これをサーバ装置1に送信する。このように、ネットワーク2を通じて接続されるサーバ装置1と端末装置3とが協働することによって、端末装置3のユーザ学習者に対してeラーニングサービスを提供する。そして、図1に示すように、この実施の形態の端末装置3は、学習情報等出力手段31と学習状態収集手段32とを備えたものである。学習情報等出力手段31は、サーバ装置1からの学習情報等を出力し、ユーザに対して提供する。学習状態収集手段32は、学習情報等出力手段31から学習情報が出力され、ユーザが学習を行っている状態にあるときに、当該ユーザの状態を示す情報状態情報を収集する。学習状態収集手段32により収集されたユーザの状態を示す情報は、ネットワーク2を通じてサーバ装置1に送信される。なお、詳しくは後述もするが、学習状態収集手段32は、カメラ撮像機能、マイクロホン集音機能、キーボード操作入力受付機能等からなる。そして、学習状態収集手段32は、ユーザの表情や動作に関する情報、音声に関する情報からなるユーザの状態を示す情報をサーバ装置1に提供する。また、操作入力受付機能を通じて受け付けられる操作入力情報は、例えば、テスト問題や質問等に対する応答入力等であり、これはそのままサーバ装置1に提供される。そして、サーバ装置1において端末装置3からの応答入力等の情報から正答率や応答レスポンスが求められ、これらがユーザの状態を示す情報として用いられる。一方、サーバ装置1は、図1に示すように、学習情報提供手段11、集中度検出手段12、集中度状態通知手段13、叱咤激励手段14、学習進行制御手段15を備えている。学習情報提供手段11は、講義の映像情報と音声情報、資料やテスト問題などのテキスト情報等を含む学習情報を端末装置3に提供する。集中度検出手段12は、端末装置3から提供される学習者の状態を示す情報状態情報を解析し、学習者の集中度を検出する。集中度状態通知手段13は、集中度検出手段12で検出されたユーザの集中度を、端末装置3のユーザに通知するための情報集中度状態情報を形成し、これを端末装置3に提供する。ここで、集中度状態情報は、集中度に応じて変化する、例えば、種々のグラフ表示やアバターユーザの分身となるキャラクタなどである。なお、集中度状態情報は、音声情報として提供することも可能である。しかし、学習情報の表示の一部に重畳するなどして表示することが可能なグラフ表示やアバター表示を用いる方が、学習の邪魔をすることなく、常時ユーザに通知できる態様が実現できるので好ましい。叱咤激励手段14は、集中度検出手段12で検出されたユーザの集中度が低下している場合に、叱咤激励情報を形成し、これを端末装置3に提供する。叱咤激励情報は、頑張れ、ファイト、ドンマイ、眠気に負けるな。、気合を入れろ。などいったメッセージを放音するための音声情報、激励文情報、当該メッセージを発するキャラクタ画像を表示するための映像情報等である。叱咤激励との文言は、本来、大声で励まして、奮い立たせること。を意味する。このため、叱咤激励情報には音声情報が含まれていることが望ましいが、映像情報だけであってもよい。また、激励文情報を吹き出し表示させてもよいし、集中度の低下具合に応じた激励文情報を画面の上部または下部にテロップとして流してもよい。すなわち、叱咤激励情報は、音声情報と映像情報と激励文情報の1つ以上を用いて形成する。したがって、叱咤激励情報は、音声情報と映像情報と激励文情報との内から選択した1つ又は2つを用いて形成してもよいし、全部を用いて形成してもよい。そして、集中度状態通知手段13で形成された集中度を通知するための集中度状態情報や叱咤激励手段14で形成された叱咤激励情報は、端末装置3の学習情報等出力手段31を通じて出力され、ユーザに提供される。したがって、端末装置3の学習情報等出力手段31は、学習情報の他、サーバ装置1からの種々の提供情報を出力することができるものである。これにより、端末装置3のユーザは、自己の集中度を常時認識することができるとともに、集中度が低下していることが検知されたタイミングで叱咤激励情報が提供されるので、集中度を回復、維持できる。また、叱咤激励情報の提供により、独学における孤独感を緩和できる。また、学習進行制御手段15は、集中度検出手段12で検出されるユーザの集中度の変化状況により、学習情報提供手段11を制御し、学習情報の提供のペースと内容との一方あるいは両方を変える。これにより、学習進行制御手段15は、学習のペースと難易度との一方あるいは両方を制御することができる。ここで、学習のペースの制御は、学習の進行速度を遅くしたり、早くしたり、維持したりするだけでなく、学習の一時停止休憩や学習の中止強制終了をすることをも含む。また、学習の内容の制御は、難易度を下げたり、上げたり、維持したりすることを含む。これにより、効率よく学習を行うことができると共に、例えば、居眠りをしているなど、集中力が低下したまま、学習が終了してしまうことを防止することができる。なお、学習情報の提供のペースと学習の内容とのどちらを制御するか、また、両方を制御するかは、例えば、事前に設定したり、ユーザの学習の状況に応じてサーバ装置1において自動的に選択したりするなどのことができる。このように、この実施の形態の学習支援装置は、適切なタイミングで叱咤激励情報をユーザに提供し、ユーザの集中力の回復、維持を図ることができる。また、集中力に応じて学習のペースと難易度との一方または両方を制御することによって、効率よく、かつ、学習効果を十分に上げられるように学習を進めることができる。以下では、まず、この実施の形態の学習支援装置学習支援システムを構成する端末装置3とサーバ装置1とのそれぞれの構成例について説明する。この後、端末装置3とサーバ装置1で行われる処理について具体的に説明する。[端末装置3の構成例]図2は、この実施の形態の端末装置3の構成例を説明するためのブロック図である。図2に示すように、この実施の形態の端末装置3は、ネットワーク2への接続端子301、通信I/F302を備える。また、端末装置3は、学習情報等出力手段31としての機能を実現する表示制御部311、表示部312、音声出力処理部313、スピーカ314を備える。また、端末装置3は、学習状態収集手段32としての機能を実現するカメラ部321、画像認識処理部322、マイクロホン323、音声入力処理部324、音声認識処理部325を備える。また、端末装置3は、操作入力部331、状態情報形成部332、制御部340、ハードディスクドライブ以下、HDDと略称する。350を備える。制御部340は、端末装置3の各部を制御するものであり、図2に示すように、CPU341、ROM342、RAM343が、CPUバス344を通じて接続されて構成されたコンピュータ装置である。HDD350はハードディスクを備え、種々のアプリケーションプログラムや種々の処理により得られたデータ等のハードディスクへの書込み/記録保持/読み出し/削除を行う。接続端子301は、ネットワーク2との接続端部を形成し、ネットワーク2との通信線路が接続される。通信I/F302は、ネットワーク2からの信号を受信し、自機が処理可能なデータに変換し制御部340に供給する。また、通信I/F302は、制御部340を通じて供給される送信用の種々のデータを、プロトコルに準拠した信号に変換してネットワーク2に送出する。表示制御部311と表示部312とは、種々の画像や表示メッセージなどの表示情報を表示するためのものである。表示部312は、例えば、有機ELディスプレイorganicelectroluminescencedisplayやLCDLiquidCrystalDisplay等のいわゆる薄型の表示素子が用いられている。また、音声出力処理部313とスピーカ314とは、種々の音声情報を出力するためのものである。カメラ部321は、撮像レンズ、撮像素子、カメラ信号処理回路などからなる。カメラ部321は、学習者であるユーザの顔及び体を撮影することにより動画像データを形成し、これを画像認識処理部322に供給する。画像認識処理部322は、カメラ部321を通じて取り込まれ、処理された動画像データを解析し、ユーザの状態を示す情報として、ユーザの表情に関する情報及び動作に関する情報を取得する。ここで、ユーザの表情に関する情報は、目の開き具合、単位時間当たりのまばたきの回数、瞳孔の大きさ、視線の向き、口の開き度合い、眉間の皺の有無、鼻のふくらみ度合い、表情筋の状態喜怒哀楽を示す表情の状態、眉毛の位置、目の充血度等である。また、ユーザの動作に関する情報は、腕組みをする、頭を掻く、どこかさわる、貧乏ゆすりをする、首をかしげる、居眠りをする等の動作を示すものである。なお、貧乏ゆすりは、ユーザの頭部や身体の小刻みな揺れ、振動として検出することができる。また、動作に関する情報として、サーバ装置1からの要求に応じて、後述する操作入力部331を通じて入力された応答情報も含まれる。サーバ装置1において当該応答情報から把握される、テストに対する正答率や応答レスポンスがユーザの状態を示す情報として用いられる。マイクロホン323は、ユーザが発した音声を集音し、電気信号に変換して音声入力処理部324に供給する。音声入力処理部324は、その音声信号を音声データデジタルデータに変換し、音声認識処理部325に供給する。音声認識処理部325は、マイクロホン323及び音声入力処理部324を通じて取り込まれて処理された音声データを解析し、当該音声データが示すユーザの感情に関する情報を取得する。ここで、ユーザの感情に関する情報は、喜んでいる、怒っている、悲しんでいる、楽しんでいる、イライラしている、動揺している等である。上述のようにして取得されるユーザの表情に関する情報、動作に関する情報、感情に関する情報が、ユーザの状態を示す情報の主な情報であり、これにユーザのテスト等に対する応答入力に応じた正答率や応答レスポンスが考慮される。操作入力部331は、ユーザからの操作入力を受け付けるものであり、アルファベットキー、数字キー各種のファンクションキー等が設けられたキーボードやマウスポインティングデバイス等である。そして、状態情報形成部332は、上述したように、画像認識処理部322や音声認識処理部325において検出されるユーザの状態を示す情報状態情報から、サーバ装置1に対して提供する形式の状態情報を形成する。ここで形成された状態情報は、制御部340、通信I/F302、接続端子301を通じてネットワーク2に送出され、サーバ装置1に送信される。なお、操作入力部331を通じて受け付けられたテスト問題等に対する応答は、制御部340において送信情報として整えられ、通信I/F302、接続端子301を通じてネットワーク2に送出されて、サーバ装置1に送信される。このような構成を有する端末装置3においては、サーバ装置1からの学習情報、集中度状態情報、叱咤激励情報などの提供情報は、接続端子301及び通信I/F302を通じて受信され、制御部340に供給される。そして、制御部340において、映像データと音声データとに分離され、映像データは表示制御部311に、音声データは音声出力処理部313に供給される。これにより、サーバ装置1からの映像データに応じた映像が表示部312の表示画面に表示され、サーバ装置1からの音声データに応じた音声がスピーカ314から放音されて、ユーザは学習したり、自己の集中度の状態を知ったり、叱咤激励を受けたりする。また、サーバ装置1からの情報によりユーザが学習している場合には、カメラ部321、画像認識処理部322、マイクロホン323、音声入力処理部324、音声認識処理部325が機能し、ユーザの状態を示す情報が収集される。そして、収集されたユーザの状態を示す情報に応じて、状態情報形成部332が送信用の状態情報を形成し、これをサーバ装置1に送信する。このような、ユーザの状態を示す情報の収集とサーバ装置1への送信が、所定のタイミング毎に行われる。これにより、ユーザの状態を示す情報状態情報のサーバ装置1への提供を、ユーザの学習中において継続して行うことができる。[サーバ装置1の構成例]図3は、この実施の形態のサーバ装置1の構成例を説明するためのブロック図である。なお、図3に示すように、サーバ装置1は、ネットワーク2への接続端子101、通信I/F102を備える。また、サーバ装置1は、ハードディスクドライブ以下、HDDと略称する。103、ユーザ管理ファイル104、時間制御部105を備える。また、eラーニングサービスを提供する主な部分として、学習情報提供処理部111、集中度検出処理部112、集中度状態通知処理部113、叱咤激励処理部114、学習進行制御処理部115を備える。これらの各処理部は、図3において、括弧内の数字が示すように、図1に示した学習情報提手段11、集中度検出手段12、集中度状態通知手段13、叱咤激励手段14、学習進行制御15の内の対応する手段の機能を実現している。図3のサーバ装置1において、制御部120は、サーバ装置1の各部を制御するものであり、図3に示すように、CPU121、ROM122、RAM123が、CPUバス124を通じて接続されて構成されたコンピュータ装置である。そして、当該コンピュータ装置の基本的な機能は、図2に示した端末装置3の制御部340と同様のものである。接続端子101は、ネットワーク2との接続端部を形成し、ネットワーク2との通信線路が接続される。通信I/F102は、ネットワーク2からの信号を受信し、自機が処理可能なデータに変換し制御部120に供給する。また、通信I/F102は、制御部120を通じて供給される送信用の種々のデータを、プロトコルに準拠した信号に変換してネットワーク2に送出する。HDD103はハードディスクを備え、種々のアプリケーションプログラムや種々の処理により得られたデータ等のハードディスクへの書込み/記録保持/読み出し/削除を行う。また、この実施の形態のHDD103のハードディスクには、学習情報、集中度検出基準データ、叱咤激励キャラクタデータ画像データやグラフィックデータ、叱咤激励メッセージデータ等も記憶保持されている。ユーザ管理ファイル104は、サーバ装置1から学習情報等の提供を受けて学習するユーザに関する情報を記憶保持する。この実施の形態において、ユーザ管理ファイル104は、大容量記録媒体を有する記録媒体ドライブ装置に格納される。大容量記録媒体としては、例えば、ハードディスク、光磁気ディスク、記憶容量の大きな半導体メモリなどが用いられる。図4は、ユーザ管理ファイル104に格納されるユーザ管理情報の例を説明するための図である。図4に示すように、この例のユーザ管理情報は、ユーザID、属性情報、受講情報、叱咤激励キャラクタ、学習履歴を有している。ユーザIDは、ユーザを一意に特定するための識別情報である。属性情報は、図4にも示したように、ユーザの氏名、性別、年齢、住所、電話番号、電子メールアドレス等の当該ユーザが持つ種々の属性を示すものである。また、受講情報は、当該ユーザがサーバ装置1を通じて受講するようにしているコース講座を特定するコースID、コース名、受講開始日、進捗情報等の情報である。また、叱咤激励キャラクタは、当該ユーザに叱咤激励情報を提供する場合に表示するキャラクタを特定する情報である。すなわち、叱咤激励キャラクタは、ユーザに対して叱咤激励情報を発するキャラクタを指示するものであり、ユーザによって事前に選択されたものである。この実施の形態のサーバ装置1においては、例えば、複数のタレントスポーツ選手、格闘家等を含むのキャラクタ、アニメのキャラクタ、偉人賢人のキャラクタ、父母のキャラクタ、祖父母のキャラクタなどが用意されている。これらのキャラクタは、写真データ、あるいは、グラフィックデータとして用意されている。なお、ユーザの実際の父母の画像データ等、叱咤激励情報を発するようにするキャラクタの画像データをユーザが用意し、これをサーバ装置1に登録しておくことにより、当該キャラクタの画像データを叱咤激励キャラクタとして用いることもできる。また、ユーザ管理情報の学習履歴は、学習の単元、学習日、テスト成績、集中度評価、叱咤激励回数、学習時間、再履修の要否からなっている。単元は、当該コースのどこを学習したかを把握することができる情報である。学習日は当該単元を学習した日を示す、テスト成績は当該単元についてのテストの成績である。また、集中度評価は、当該単元を学習したときの集中度の評価を5段階評価で示すものであり、叱咤激励回数は、当該単元の学習中に叱咤激励情報が提供された回数を示す。また、学習時間は当該単元の学習にかかった時間であり、再履修の要否は、当該単元をもう一度学習する必要があるか否かを示す情報である。この実施の形態のサーバ装置1において、再履修が必要か否かは、例えば、テスト成績、集中度評価、叱咤激励回数に基づいて決められる。このような学習履歴を有することにより、例えば、当該単元の学習の終了時において、テスト成績のみならず、集中度評価や叱咤激励回数までをもユーザに通知することができる。これにより、ユーザは自己の学習態度を客観的に把握し、学習態度の改善や学習意欲の向上に役立てることができる。また、サーバ装置1の運営者側にとって、ユーザ管理情報は、ユーザにより難易度の高いコースを奨めたり、現在学習しているコースの前に、難易度の低いコースを奨めたりする場合の判断情報とすることができる。また、時間制御部105は、現在年月日、現在曜日、現在時刻を提供するものである。さらに、時間制御部105は、サーバ装置1からテスト問題や質問を提供してから、端末装置3を通じてユーザから応答回答等が送られてくるまでのレスポンスを計測するためのタイマーとしても利用することができるものである。そして、学習情報提供処理部111は、制御部120の制御の下、HDD103のハードディスクに格納されている学習情報を読み出して、これを端末装置3に提供すると共に、ユーザからのテスト問題等に対する応答を受け付けて、正答率の算出や応答レスポンスの算出を行う。また、集中度検出処理部112は、制御部120の制御の下、端末装置3からのユーザの状態を示す情報状態情報や学習情報提供処理部111が算出したユーザのテスト問題等に対する正答率や応答のレスポンス等に応じて、ユーザの集中度を検出する。具体的に集中度検出処理部112は、端末装置3からの状態情報に基づいて、満足、不満足、困惑、悲しい、楽しい、つらい、眠い、イライラなどのユーザの状態をパターン認識し、これに基づいてユーザの集中度を検出計測する。このため、図3にも示したように、集中度検出基準データがHDD103のハードディスクに準備されている。そして、集中度の検出計測の一例を示せば、例えば、目の開き度合いが低く、まばたきの回数が所定回以下であり、口の開き度合いが一定である場合には、ユーザは眠い状態にあり、集中度は著しく低いと検出計測できる。また、目の開き度合いが高く、まばたきの回数が所定回以上であり、口の開き度合いは低く、表情筋の状態が笑顔に近い場合には、ユーザは満足した状態にあり、集中度は比較的に高いと検出計測できる。また、目の開き度合い、まばたきの回数、瞳孔の大きさ等の状態情報を詳しく精査することにより、最高の集中度を100とした場合にいくつになるかなどのように、集中度集中度のレベルを詳細に計測することが可能である。また、集中度検出処理部112は、検出したユーザの集中度を示す情報を、制御部120を通じて、HDD103のハードディスクに時系列データとして蓄積する。この場合、どのユーザが、どのコースのどの単元のどの部分を学習しているときに、集中度はどのような状態で、集中度のレベルはどの程度であったかを把握できるようにする。そして、集中度状態通知処理部113は、制御部120の制御の下、集中度検出処理部112での検出結果を通知するためのグラフ表示やアバターを形成し、これを端末装置3に提供する。また、叱咤激励処理部114は、制御部120の制御の下、集中度検出処理部112で検出されたユーザの集中度が、例えば一定値以下に低下した場合に、叱咤激励情報を形成し、これを端末装置3に提供する。なお、集中度検出処理部112では、上述したように、満足、不満足、困惑、悲しい、楽しい、つらい、眠い、イライラなどのユーザの状態が検知できる。このため、叱咤激励処理部114は、ユーザが眠い状態にあることが検知されている場合には、居眠りするな。目を開けろ。とか、ユーザがイライラ状態にあるときには、イライラしていたら身に付かないぞ。落ち着け。などのように、ユーザの状態に合致した叱咤激励情報音声情報、映像情報、激励文情報の1つ以上を含むを、HDD103のハードディスクに記憶されている叱咤激励メッセージデータに基づいて形成することができる。そして、学習進行制御処理部115は、制御部120の制御の下、集中度検出処理部112で検出され、HDD103のハードディスクに蓄積されたユーザの集中度の変化状態に基づいて、学習情報提供処理部111を制御して、学習のペースや難易度を変える。例えば、集中度が高い状態に維持されており、学習のペースや難易度テスト内容、取り上げる例題、質問内容等の難易度が高くない場合には、学習進行制御処理部115は学習情報提供処理部111を制御して、学習のペースや難易度を上げる。また、集中度が低い状態が続いており、学習のペースや難易度が低くない場合には、学習進行制御処理部115は、学習情報提供処理部111を制御して、学習のペースや難易度を下げる。また、集中度がある程度高く維持できており、学習のペースや難易度がある程度高ければ、学習進行制御処理部115は、学習のペースや難易度を維持する。また、叱咤激励情報を何回か提供しても、ユーザの集中度が改善されない場合には、学習進行制御処理部115は、学習情報提供処理部111を制御して、学習を一定時間、一時停止し、ユーザに対して、休憩を取って体操をしたり、お茶を飲んだりすることを勧める。また、叱咤激励情報を何回か提供しても、集中度が極めて低い場合、例えば、居眠りをしている状態にある場合などにおいては、学習を中止強制終了して、当該単元については、再度履修することを要求する。なお、学習を中止した場合、制御部120が時間制御部105の提供する時間情報を用いて、一定時間は学習を再開できないように制御するなどのこともできる。これにより、ユーザが同じことを繰り返さないようにすることを期待できる。なお、端末装置3からのユーザの状態を示す情報状態情報やテストの回答、質問への応答等は、接続端子101、通信I/F102を通じて受信され、制御部120に供給される。そして、受信した情報の内容に応じて、制御部120が処理したり、目的とする処理部に供給したりする。また、学習情報提供処理部111、集中度状態通知処理部113、叱咤激励処理部114からの情報は、制御部120、通信I/F102、接続端子101を通じてネットワーク2に送出され、端末装置3に送信される。このように、サーバ装置1は、単に学習情報を提供するだけでなく、端末装置3からのユーザの状態を示す情報状態情報に基づいて、ユーザの集中度を検出する。そして、検出した集中度を端末装置3に継続的に通知したり、集中度が所定値以下になったら叱咤激励情報を提供したり、また、ユーザの集中度の変化状態に応じて、学習のペースや難易度をユーザにとって適したものとなるように制御する。また、ユーザの集中度に応じて、学習の一時停止休憩や中止強制終了を行うこともできる。[端末装置3の処理とサーバ装置1の処理]次に、図2を用いて説明した構成を有する端末装置3での処理と、図3、図4を用いて説明した構成を有するサーバ装置1での処理とについて、フローチャートを参照しながら具体的に説明する。[端末装置3で処理]図5は、端末装置3で実行されるeラーニングサービス利用時の処理について説明するためのフローチャートである。端末装置3の制御部340は、操作入力部331を通じて、サーバ装置1が提供するeラーニングサービスを利用するための所定の操作入力を受け付けると、図5に示す処理実行する。ここで、当該所定の操作入力は、例えば、当該処理に対応付けられたアイコンやメニュー項目等を選択するものである。そして、制御部340は、サーバ装置1のeラーニングサービスを提供するサイトのURLUniformResourceLocatorを用いて、当該サイトにアクセスするステップS101。そして、制御部340は、サーバ装置1との間で必要となる情報を送受して、サーバ装置1からeラーニングサービスを受けるための準備処理を実行するステップS102。ステップS102では、制御部340は、ユーザID等の必要となる情報を、操作入力部331を通じて受け付けて、これをサーバ装置1に送信したり、また、サーバ装置1から必要になるアプリケーション等の提供を受けて、これを格納し、実行したりする。次に、制御部340は、操作入力部331を通じて、撮影画像や集音音声についての調整操作を受け付けて、これらの調整を行うステップS103。具体的に、ステップS103において制御部340は、カメラ部321を通じて取り込んだユーザの画像を、表示制御部311を通じて表示部312の表示画面に表示する。ユーザは、表示部312の表示画面に表示された自己の画像を確認しながら、カメラ部321の撮像レンズの向きや撮影された画像の輝度や色調等の調整を、操作入力部331を通じて行う。当該入力された情報に従って、制御部340は、カメラ部321等を制御して、撮影画像についての調整を行う。また、制御部340は、マイクロホン323及び音声入力処理部324を通じて集音する音声についての集音レベル等の情報を、表示制御部311を通じて表示部312の表示画面に表示する。ユーザは、表示部312の表示画面に表示された集音レベル等の情報を確認しながら、集音レベル等の調整を、操作入力部331を通じて行う。当該入力された情報に従って、制御部340は、音声入力処理部324等を制御して、集音される音声についての調整を行う。このように、ステップS103の処理は、カメラ部321や音声入力処理部324に対対するキャリブレーションを行う処理である。なお、集音音声の調整は、所定の文章をユーザに読ませるなどして行うことができる。また、ステップS103で得た画像データや音声データを、学習開始時のユーザの状態を示すものとして、HDD350のハードディスクに保持するようにしてもよい。そして、端末装置3の制御部340は、サーバ装置1と協働してeラーニングサービスの提供を開始するステップS104。制御部340は、サーバ装置1からの学習情報、叱咤激励情報、集中度状態情報の出力や、操作入力部331を通じて受け付けた入力情報をサーバ装置1に送信する処理を行うステップS105。なお、情報の出力は、表示制御部311及び表示部312、音声出力処理部313及びスピーカ314を通じて行う。この後、制御部340は、ユーザの状態を示す情報を取得し、これをサーバ装置1に送信するステップS106。ここで、ユーザの学習状態を示す情報の取得は、上述もしたように、カメラ部321及び画像認識処理部322、マイクロホン323、音声入力処理部324及び音声認識処理部325により行われる。また、ユーザの学習状態を示す情報の送信は、取得されたユーザの学習状態を示す情報から、状態情報形成部332において送信用の状態を示す情報が形成され、これがサーバ装置1に送信される。そして、制御部340は、終了指示の有無を確認するステップS107。ここでは、ユーザからの終了操作の入力やサーバ装置1からの終了指示の到来を確認する。そして、制御部340は、学習を終了させる操作や指示を受け付けたか否かを判別するステップS108。ステップS108の判別処理において、学習を終了させる操作や指示を受け付けていないと判断したときには、ステップS105からの処理を繰り返し、学習を継続する。ステップS108の判別処理において、学習を終了させる操作や指示を受け付けたと判断したときには、eラーニングを終了させる所定の終了処理を実行しステップS109、この図5に示す処理を終了する。なお、ステップS109では、サーバ装置1から提供される今回の学習に関する情報集中度評価や叱咤激励回数等の表示後、表示画像をeラーニングの開始前の状態に戻したり、サーバ装置1との間に接続した通信回線を解放したりするなどの処理が行われる。このように、この実施の形態の端末装置3は、サーバ装置1からの学習情報の提供を受けて、これを出力することにより、ユーザが学習を行うことができるようにする。また、端末装置3は、学習中におけるユーザの状態を示す情報をサーバ装置1に送信する。これにより、サーバ装置1においてユーザの集中度を検出し、ユーザの集中度状態を、端末装置3を通じてユーザに提供することができる。また、集中度が低下した適切なタイミングで、サーバ装置1において叱咤激励情報を形成し、これを端末装置3を通じてユーザに提供することができる。[サーバ装置1の処理]図6、図7は、サーバ装置1で実行されるeラーニングサービス提供時の処理について説明するためのフローチャートである。この図6、図7に示す処理は、サーバ装置1の主に制御部120が関係する各部と協働し、常時、実行している処理である。まず、サーバ装置1の制御部120は、端末装置3からのアクセスを受け付けるステップS201。ステップS201においては、端末装置3からのアクセスを受け付けるまで待ち状態にある。ステップS201において、端末装置3からのアクセスを受け付けたときには、制御部120は、eラーニングを開始するための準備処理を行うステップS202。このステップS202では、アクセス元の端末装置3からのeラーニングの開始に当たり必要となる情報の受け付けや当該端末装置3に対するアプリケーション等の提供などが行われる。この後、制御部120は、関連する各部を制御し、学習情報等の提供を開始するステップS203。このステップS203では、図4を用いて説明したユーザ管理情報の単元、学習日が更新され、学習時間の計測も開始される。この後、制御部120は、学習情報の端末装置3への提供や端末装置3からの応答を受信して処理するなどのeラーニングサービスを提供する処理を行うステップS204。なお、ステップS204では、テストに対する端末装置1からの応答に応じて、テスト成績も算出される。そして、制御部120は、学習を終了させる事象が発生したか否かを判別するステップS205。ここで、学習を終了させる事象は、端末装置3からの学習の終了要求の受信や、例えば1単元分の学習情報の提供終了などである。ステップS205の判別処理において、端末装置3からの学習を終了させる事象が発生したと判別したときには、所定の終了処理を行ってステップS206、ステップS201からの処理を繰り返す。なお、所定の終了処理は、ユーザ管理情報図4の集中度評価、叱咤激励回数、学習時間、再履修の要否を更新し、これを端末装置3に通知したり、当該端末装置3と自己サーバ装置1との間に接続した通信回線を解放したりする処理が含まれる。なお、テスト成績、叱咤激励回数、学習時間は、図6、図7に示した処理の中で把握されているものが用いられる。また、集中度評価は、上述もしたように、集中度検出処理部112により検出され、HDD103のハードディスク蓄積される時系列情報に基づいて決めることができる。ステップS205の判別処理において、学習を終了させる事象は発生していないと判別した場合には、制御部120が、端末装置3からのユーザの状態を示す情報状態情報を受信して、これをHDD103のハードディスクに記憶するステップS207。このステップS207では、上述したユーザの表情や動作に関する情報、ユーザの音声に関する情報を受信して記憶すると共に、ステップS204で受け付けたテストや質問に対する応答から求められるテストや質問に対する正答率や応答レスポンスなども、ユーザの状態を示す情報としてHDD103のハードディスクに記憶する。この後、制御部120は、集中度検出処理部112を制御して、ステップS207において記憶したユーザの状態を示す情報に基づいて、ユーザの集中度を検出し、これを蓄積するステップS208。ステップS208では、記憶したユーザの状態を示す情報とHDD103のハードディスクに記憶保持されている集中度検出基準データとのパターン認識を行って、満足、不満足、困惑等の状態を判別し、これに基づきユーザの集中度を検出する。なお、集中度検出処理部112は、検出したユーザの集中度を時系列データとしてHDD103のハードディスクに蓄積する。すなわち、上述もしたように、どのユーザが、どのコースのどの単元のどの部分を学習しているときに、集中度はどのような状態で、集中度のレベルはどの程度であったかを把握できる態様で、集中度を示す情報を蓄積する。そして、制御部120は、集中度状態通知処理部113を制御し、ステップS208で検出したユーザの集中度に基づいて、当該集中度状態情報グラフ表示やアバターを形成し、これを端末装置3に提供するステップS209。この後、制御部120は、ステップS208で検出したユーザの集中度は、叱咤激励が必要なほど低下しているか否かを判別するステップS210。ステップS210の判別処理において、叱咤激励が必要なほど集中度が低下していると判別したときには、制御部120は、叱咤激励処理部114を制御して、ステップS208において検出したユーザの集中度に応じた叱咤激励情報音声情報、映像情報、激励文情報の1つ以上を含むを形成するステップS211。ステップS211の処理の後においては、制御部120は、図7のステップS212に示す処理に進む。そして、制御部120は、ステップS211で形成した叱咤激励情報を、ユーザによって選択されたキャラクタによって出力するための情報を端末装置3に送信するステップS212。ここでは、形成された叱咤激励情報の他、選択されたキャラクタを表示するためのグラフィックデータや画像データ等も含まれる。なお、選択されたキャラクタを示す情報はユーザ管理情報図4において叱咤激励キャラクタとして管理されている。また、ステップS212では、叱咤激励回数のカウントアップも行われる。そして、ステップS212の処理の後と、図6に示したステップS210の判別処理において、叱咤激励が必要なほど集中度は低下していないと判別した場合においては、制御部120は、ステップS213の処理に進む。制御部120は、ステップS208において検出されて蓄積されているユーザの集中度を示す情報時系列情報によって示されるユーザの集中度の変化状態に基づいて、学習の進行制御が必要か否かを調べるステップS213。このステップS213においては、学習の進行制御が必要か否かだけでなく、どのような制御が必要かも特定される。次に、制御部120は、ステップS213の処理に基づいて、学習の進行制御が必要か否かを判別するステップS214。ステップS214の判別処理において、学習の進行制御が必要であると判別したときには、制御部120は、学習の負荷を大きくする制御が必要か否かを判別するステップS215。ステップS215の判別処理において、学習の負荷を大きくする制御が必要であると判別したときには、制御部120は、学習進行制御処理部115を制御し、学習情報提供処理部111が提供する学習情報の提供ペースと学習情報の難易度との一方または両方を上げるステップS216。また、ステップS215の判別処理において、学習の負荷を小さくする制御が必要であると判別したときには、制御部120は、学習の進行制御として、学習の一時停止休憩が必要か否かを判別するステップS217。ステップS217の判別処理において、学習の一時停止休憩が必要であると判別したときには、制御部120は、学習進行制御処理部115を制御し、学習情報提供処理部111による学習情報の提供を一定時間停止する休憩処理を行うステップS218。ステップS218においては、学習停止中において、ユーザに体操することを進めたり、ユーザによって事前に選択された音楽の音楽データを端末装置3に提供し、これを再生できるようにしたりするなどの処理を行うこともできる。また、ステップS217の判別処理において、学習の一時停止休憩は必要ないと判別したときには、制御部120は、学習を強制的に中止させる制御が必要か否かを判別するステップS219。ステップS219の判別処理において、学習を強制的に中止させる制御は必要ないと判別したときには、学習進行についての必要な制御は、学習の負荷を軽減する制御が必要であると判別する。この場合、制御部120は、学習進行制御処理部115を制御し、学習情報提供処理部111が提供する学習情報の提供ペースと学習情報の難易度との一方または両方を下げるステップS220。また、ステップS219の判別処理において、学習を強制的に中止させる制御が必要であると判別したときには、制御部120は、学習進行制御処理部115を制御し、学習情報の提供を停止させる学習の中止処理を行うステップS221。このステップS211では、ユーザ管理情報図4のテスト成績、集中度評価、叱咤激励回数、学習時間が更新されると共に、履修の要否の欄に再履修が必要であることを示す情報が更新され、端末装置3に提供することも行われる。そして、図7に示すように、ステップS221の処理の後においては、図6に示したステップS201からの処理が繰り返され、端末装置3からの新たなアクセスに応じて、eラーニングサービスの提供が行われる。また、ステップS214の判別処理において、学習の進行制御が必要でないと判別した場合と、ステップS216、ステップS218、ステップS220の処理の後においては、図6のステップS204からの処理が繰り返される。このように、この実施の形態のサーバ装置1は、端末装置3からの要求に応じて学習情報を提供する。また、端末装置3からのユーザの学習状態を示す情報の提供を受けて、ユーザの集中度を検出し、現在の集中度状態をユーザに通知する。また、集中度が低下してきたときには、叱咤激励情報を提供してユーザの集中度の回復を図り、また、集中度の変化状態応じて、学習の進行制御を適切に行うことができる。[実施の形態の効果]このように、この実施の形態においては、サーバ装置1と端末装置3とが協働し、ユーザに対して種々の学習情報を提供してユーザが学習を行う、eラーニングサービスの提供を行うことができる。そして、サーバ装置1と端末装置3とが協働することにより、ユーザが学習中においては、ユーザの学習状態を示す情報を取得し、これに基づいてユーザの集中度を適切に把握する。そして、把握したユーザの集中度状態をリアルタイムにユーザに提供する。これによって、ユーザが自己の集中度の状態を客観的に把握することができる。また、把握したユーザの集中度が低下してきたときには、叱咤激励情報音声情報、映像情報、激励文情報の1つ以上を含む。を形成し、これをユーザに提供する。これにより、適切なタイミング集中度が低下した直後等のタイミングで叱咤激励することにより、ユーザの集中度の回復が期待でき、また、独学における孤独感を緩和することができる。また、把握したユーザの集中度の変化状態に応じて、学習のペースや学習の難易度を制御することができる。これにより、集中度が高い場合には、学習のペースや難易度を上げることにより効率よく、効果的に学習を進めることができる。また、集中度が低い場合には、学習のペースや難易度を下げることにより、ユーザに集中度の回復を促し、無理なく、効果的に学習を進めることができると共に、学習のペースや難易度を上げるように働きかけることができる。[変形例等]なお、上述したように、ユーザの集中度の高低が把握できるだけでなく、満足、不満足、困惑、眠いなどのユーザの状態そのものを把握することができる。そこで、ユーザが眠い状態にあるときには、格闘家の勇ましいテーマソングやプロ野球球団の応援歌などを、叱咤激励情報と共に、あるいは単独で放音して、ユーザの眠気を覚ますように働きかけることもできる。また、叱咤激励情報は、元気ですか。自分の名前を3回連呼してください。、集中していますか。自分の名前を3回キーボードから入力して下さい。などのように、ユーザに対して何らかの要求を行い、ユーザからのその応答を得るようにしてもよい。そして、サーバ装置1は、得られた応答を解析し、集中力が回復しているか否かを判別し、さらに端末装置3のユーザに要求を行うなどしてもよい。すなわち、叱咤激励情報を行う場合には、端末装置3のユーザからの返信も求めるようにし、サーバ装置1と端末装置3のユーザとがインターラクティブに情報の送受を行うようにしてもよい。このように、端末装置3のユーザに何らかの動作を求めることにより、集中力が回復するように働きかけることができる。また、叱咤激励情報を音声情報として提供する場合には、例えば、音量レベルの大きな叱咤激励情報音声情報を形成し、これを端末装置3に提供してもよい。これにより、端末装置3では自動的に叱咤激励情報を大きな音量で放音することができ、ユーザへの働きかけを大きなものとすることができる。また、ユーザの集中度の状態は、学習中の状態が時系列情報として蓄積される。このため、ユーザが困惑状態の時には学習を一時停止し、間隔をあけて、困惑が始まった時点に戻って、学習を再開するように制御することもできる。この場合には、集中力が低下しているときに学習した部分を再度確実に学習することができる。また、学習が終わりに近づいたら、例えば、蛍の光などの学習の終了が近いことを知らせる音楽の音楽データをサーバ装置1から端末装置3に提供して放音してもよい。これにより、集中状態や緊張状態にあったユーザをリラックス方向に向かわせることができる。また、学習が終わったら、本日のテストの成績、集中度、学習時間、叱咤激励回数、再履修の要否などを、ユーザに通知することもできる。当該通知は、図4を用いて説明したユーザ管理ファイル104のユーザ管理情報に基づいて行うことができる。また、当該情報をサーバ装置1側の運用者が用いることにより、上級コースを勧めたり、受講しているコースの前に、より簡単なコースを進めたりすることもできる。また、上述した実施の形態のサーバ装置1の機能と端末装置3の機能とを、例えば、ディスクトップ型やノート型のパーソナルコンピュータ、タブレット型端末などに搭載することにより、いわゆるスタンドアロン型の学習支援装置を実現することもできる。また、上述した実施の形態においては、学習時のユーザの状態を示す情報を検出するための画像認識処理や音声認識処理は、端末装置3側で行うようにしたが、これに限るものではない。ユーザを撮影して得た画像データや集音したユーザの音声データを、サーバ装置1に送信し、サーバ装置1側で画像認識や音声認識を行って、学習時におけるユーザの状態を取得する構成とすることもできる。また、例えば、脈拍、血圧、脳波などのいわゆる生体情報の計測機器を用い、当該計測機器で計測した生体情報を、ユーザの学習状態を示す情報として用いることもできる。この場合には、用いる情報に応じて、HDD103のハードディスクに用意される集中度検出基準データを作成しておくようにすればよい。このように、ユーザの学習状態を示す情報は、表情や動作に関するもの、ユーザの音声情報に限るものではなく、ユーザに関する種々の情報を用いることが可能である。[その他]なお、図3に示したサーバ装置1の学習情報提供処理部111、集中度検出処理部112、集中度状態通知処理部113、叱咤激励処理部114、学習進行制御処理部115の各機能は、制御部120において実行されるプログラムによって、制御部120の機能として実現することもできる。また、上述した実施の形態の説明から分かるように、第1、第2の出力手段の機能は、端末装置3の表示制御部311、表示部312、音声出力処理部313、スピーカ314が実現している。また、収集手段の機能は、端末装置3のカメラ部321、画像認識処理部322、マイクロホン323、音声入力処理部324、音声認識処理部325が実現している。そして、検出手段の機能は、サーバ装置1の集中度検出処理部112が実現し、形成手段の機能は、サーバ装置1の叱咤激励処理部114が実現し、制御手段の機能は、サーバ装置1の学習進行制御処理部115が実現している。また、第1、第2の受信手段と送信手段の機能は、端末装置3の接続端子301、通信I/F302が実現している。状態情報受信手段、学習情報送信手段、叱咤激励情報送信手段の機能は、サーバ装置1の接続端子101、通信I/F102が実現している。また、図5、図6及び図7のフローチャートに示した処理は、この発明の方法に対応するものである。また、図5に示したフローチャートに応じた処理を実行するプログラムが、この発明の端末装置側の学習支援プログラムに対応する。また、図6及び図7に示したフローチャートに応じた処理を実行するプログラムが、この発明のサーバ装置側の学習支援プログラムに対応する。したがって、図5に示した処理を実行するプログラムを形成し、これをパーソナルコンピュータ等の学習者端末装置に搭載して、当該装置において実行可能にしておく。また、図6、図7に示した処理を実行するプログラムを形成し、これをeラーニング提供サーバ装置に搭載して、当該装置において実行可能にしておく。これにより、当該学習者端末装置と当該サーバ装置とにより、この発明の学習支援装置を容易に実現することができる。