学習目標、習熟度、及び学習スタイルを含む学習者情報に基づき、当該学習者情報の特徴が類似した類似学習者を検出する類似学習者検出部と、支援対象の学習者に対し、前記類似学習者検出部により検出された当該支援対象の学習者に類似する類似学習者の学習者情報を提供する類似学習者情報提供部と、を備える、学習支援装置。学習コンテンツをクラスタリングするクラスタリング部と、学習者が履修した学習コンテンツの帰属クラスタを抽出する履修クラスタ抽出部と、前記履修クラスタ抽出部により抽出された帰属クラスタの中で帰属度が最大となる帰属クラスタから学習目標毎の特徴量を取得する特徴量取得部と、前記特徴量取得部により取得された学習目標毎の特徴量の中で最大値に対応する学習目標を選択し、選択した学習目標を前記学習者の学習目標に決定する学習目標決定部と、をさらに備える、請求項1に記載の学習支援装置。学習コンテンツをクラスタリングするクラスタリング部と、学習者が履修した学習コンテンツの帰属クラスタを抽出する履修クラスタ抽出部と、前記履修クラスタ抽出部により抽出された帰属クラスタの中で帰属度が最大となる帰属クラスタから学習スタイル毎の特徴量を取得する特徴量取得部と、前記特徴量取得部により取得された学習スタイル毎の特徴量に基づいて前記学習者の学習スタイルに決定する学習スタイル決定部と、をさらに備える、請求項1に記載の学習支援装置。前記特徴量取得部は、前記履修クラスタ抽出部により抽出された帰属クラスタの中で帰属度が最大となる帰属クラスタから学習スタイル毎の特徴量をさらに取得し、前記学習支援装置は、前記特徴量取得部により取得された学習スタイル毎の特徴量に基づいて前記学習者の学習スタイルに決定する学習スタイル決定部をさらに備える、請求項2に記載の学習支援装置。前記特徴量取得部により取得された学習目標毎の特徴量及び学習スタイル毎の特徴量に基づき、同じ学習者が複数のクラスタに帰属することを許容する条件の下で学習者をクラスタリングする学習者クラスタリング部をさらに備える、請求項4に記載の学習支援装置。前記学習スタイル決定部は、学習者の履修状況を示す時間情報、及び前記学習スタイル毎の特徴量から算出される情報エントロピーに基づいて前記学習者の学習スタイルを決定する、請求項4に記載の学習支援装置。前記類似学習者検出部は、前記学習目標毎の特徴量及び前記学習スタイル毎の特徴量を組み合わせたベクトルを用いてベクトルマッチングを行うことにより前記支援対象の学習者に類似した類似学習者を検出する、請求項4に記載の学習支援装置。推薦対象となる全ての学習コンテンツについて、それぞれ学習目標毎の特徴量及び学習スタイル毎の特徴量を組み合わせたベクトルを算出する特徴ベクトル算出部と、前記特徴ベクトル算出部により算出されたベクトルの中から、前記特徴量取得部により取得された前記支援対象の学習者に対応する学習目標毎の特徴量及び学習スタイル毎の特徴量を組み合わせたベクトルに近い順に所定数のベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出部と、前記特徴ベクトル抽出部により抽出されたベクトルに対応する学習コンテンツを前記支援対象の学習者に推薦する学習コンテンツ推薦部と、をさらに備える、請求項4に記載の学習支援装置。前記支援対象の学習者と学習目標が同じ学習者のそれぞれについて、前記学習目標毎の特徴量を合計した学習目標特徴量を算出する学習目標特徴量算出部と、前記学習目標特徴量の最大値と、前記支援対象の学習者について算出された学習目標特徴量とを比較することにより前記支援対象の学習者の習熟度を評価する習熟度評価部と、をさらに備える、請求項4に記載の学習支援装置。所定の学習目標を判別するための学習目標判別用語と当該所定の学習目標との関係を機械学習により抽出する関係抽出部と、学習者がソーシャルネットワーク上で記述したテキストの中から前記学習目標判別用語を抽出する判別用語抽出部と、前記判別用語抽出部により抽出された各学習目標判別用語について、前記関係抽出部により抽出された関係の強さを示す学習目標別重み値を算出する学習目標別重み値算出部と、前記各学習目標判別用語について算出された学習目標別重み値を合計し、合計値が最大となる学習目標判別用語に関係する学習目標を前記学習者の学習目標に決定する学習目標決定部と、をさらに備える、請求項1に記載の学習支援装置。所定の学習スタイルを判別するための学習スタイル判別用語と当該所定の学習スタイルとの関係を機械学習により抽出する関係抽出部と、学習者がソーシャルネットワーク上で記述したテキストの中から前記学習スタイル判別用語を抽出する判別用語抽出部と、前記判別用語抽出部により抽出された各学習スタイル判別用語について、前記関係抽出部により抽出された関係の強さを示す学習スタイル別重み値を算出する学習スタイル別重み値算出部と、前記各学習スタイル判別用語について算出された学習スタイル別重み値を合計し、合計値が最大となる学習スタイル判別用語に関係する学習スタイルを前記学習者の学習スタイルに決定する学習スタイル決定部と、をさらに備える、請求項1に記載の学習支援装置。学習者がソーシャルネットワーク上に記述したテキストからポジティブな主観表現とネガティブな主観表現とを抽出する主観表現抽出部をさらに備え、前記類似学習者情報提供部は、前記類似学習者について前記主観表現抽出部により抽出されたポジティブな主観表現の量とネガティブな主観表現の量とを比較し、比較結果を当該類似学習者のモチベーションを示す学習者情報として前記支援対象の学習者に提供する、請求項1に記載の学習支援装置。前記習熟度の変化を観測する習熟度変化観測部と、前記習熟度の増加量に応じて進捗度を評価する進捗度評価部と、をさらに備える、請求項1に記載の学習支援装置。学習目標、習熟度、及び学習スタイルを含む学習者情報に基づき、当該学習者情報の特徴が類似した類似学習者を検出する類似学習者検出ステップと、支援対象の学習者に対し、前記類似学習者検出ステップで検出された当該支援対象の学習者に類似する類似学習者の学習者情報を提供する類似学習者情報提供ステップと、を含む、学習支援方法。学習目標、習熟度、及び学習スタイルを含む学習者情報に基づき、当該学習者情報の特徴が類似した類似学習者を検出する類似学習者検出機能と、支援対象の学習者に対し、前記類似学習者検出機能により検出された当該支援対象の学習者に類似する類似学習者の学習者情報を提供する類似学習者情報提供機能と、をコンピュータに実現させるためのプログラム。上記のような様々な技術が開発されているものの、学習者が持つ学習目標や学習スタイルなどに応じて好適なライバルを自動選択する技術は見受けられない。しかし、学習を進める最中にライバルの情報を知ることで得られる学習効率の向上効果は捨てがたい。そこで、本技術は、上記のような事情を受けて考案されたものであり、本技術の意図とするところは、より好適なライバルの学習状況を支援対象の学習者に知らせることが可能な、新規かつ改良された学習支援装置、学習支援方法、及びプログラムを提供することにある。上記課題を解決するために、本技術のある観点によれば、学習目標、習熟度、及び学習スタイルを含む学習者情報に基づき、当該学習者情報の特徴が類似した類似学習者を検出する類似学習者検出部と、支援対象の学習者に対し、前記類似学習者検出部により検出された当該支援対象の学習者に類似する類似学習者の学習者情報を提供する類似学習者情報提供部と、を備える、学習支援装置が提供される。また、上記の学習支援装置は、学習コンテンツをクラスタリングするクラスタリング部と、学習者が履修した学習コンテンツの帰属クラスタを抽出する履修クラスタ抽出部と、前記履修クラスタ抽出部により抽出された帰属クラスタの中で帰属度が最大となる帰属クラスタから学習目標毎の特徴量を取得する特徴量取得部と、前記特徴量取得部により取得された学習目標毎の特徴量の中で最大値に対応する学習目標を選択し、選択した学習目標を前記学習者の学習目標に決定する学習目標決定部と、をさらに備えていてもよい。また、上記の学習支援装置は、学習コンテンツをクラスタリングするクラスタリング部と、学習者が履修した学習コンテンツの帰属クラスタを抽出する履修クラスタ抽出部と、前記履修クラスタ抽出部により抽出された帰属クラスタの中で帰属度が最大となる帰属クラスタから学習スタイル毎の特徴量を取得する特徴量取得部と、前記特徴量取得部により取得された学習スタイル毎の特徴量に基づいて前記学習者の学習スタイルに決定する学習スタイル決定部と、をさらに備えていてもよい。また、前記特徴量取得部は、前記履修クラスタ抽出部により抽出された帰属クラスタの中で帰属度が最大となる帰属クラスタから学習スタイル毎の特徴量をさらに取得するように構成されていてもよい。さらに、前記学習支援装置は、前記特徴量取得部により取得された学習スタイル毎の特徴量に基づいて前記学習者の学習スタイルに決定する学習スタイル決定部をさらに備えていてもよい。また、上記の学習支援装置は、前記特徴量取得部により取得された学習目標毎の特徴量及び学習スタイル毎の特徴量に基づき、同じ学習者が複数のクラスタに帰属することを許容する条件の下で学習者をクラスタリングする学習者クラスタリング部をさらに備えていてもよい。また、前記学習スタイル決定部は、学習者の履修状況を示す時間情報、及び前記学習スタイル毎の特徴量から算出される情報エントロピーに基づいて前記学習者の学習スタイルを決定するように構成されていてもよい。また、前記類似学習者検出部は、前記学習目標毎の特徴量及び前記学習スタイル毎の特徴量を組み合わせたベクトルを用いてベクトルマッチングを行うことにより前記支援対象の学習者に類似した類似学習者を検出するように構成されていてもよい。また、上記の学習支援装置は、推薦対象となる全ての学習コンテンツについて、それぞれ学習目標毎の特徴量及び学習スタイル毎の特徴量を組み合わせたベクトルを算出する特徴ベクトル算出部と、前記特徴ベクトル算出部により算出されたベクトルの中から、前記特徴量取得部により取得された前記支援対象の学習者に対応する学習目標毎の特徴量及び学習スタイル毎の特徴量を組み合わせたベクトルに近い順に所定数のベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出部と、前記特徴ベクトル抽出部により抽出されたベクトルに対応する学習コンテンツを前記支援対象の学習者に推薦する学習コンテンツ推薦部と、をさらに備えていてもよい。また、上記の学習支援装置は、前記支援対象の学習者と学習目標が同じ学習者のそれぞれについて、前記学習目標毎の特徴量を合計した学習目標特徴量を算出する学習目標特徴量算出部と、前記学習目標特徴量の最大値と、前記支援対象の学習者について算出された学習目標特徴量とを比較することにより前記支援対象の学習者の習熟度を評価する習熟度評価部と、をさらに備えていてもよい。また、上記の学習支援装置は、所定の学習目標を判別するための学習目標判別用語と当該所定の学習目標との関係を機械学習により抽出する関係抽出部と、学習者がソーシャルネットワーク上で記述したテキストの中から前記学習目標判別用語を抽出する判別用語抽出部と、前記判別用語抽出部により抽出された各学習目標判別用語について、前記関係抽出部により抽出された関係の強さを示す学習目標別重み値を算出する学習目標別重み値算出部と、前記各学習目標判別用語について算出された学習目標別重み値を合計し、合計値が最大となる学習目標判別用語に関係する学習目標を前記学習者の学習目標に決定する学習目標決定部と、をさらに備えていてもよい。また、上記の学習支援装置は、所定の学習スタイルを判別するための学習スタイル判別用語と当該所定の学習スタイルとの関係を機械学習により抽出する関係抽出部と、学習者がソーシャルネットワーク上で記述したテキストの中から前記学習スタイル判別用語を抽出する判別用語抽出部と、前記判別用語抽出部により抽出された各学習スタイル判別用語について、前記関係抽出部により抽出された関係の強さを示す学習スタイル別重み値を算出する学習スタイル別重み値算出部と、前記各学習スタイル判別用語について算出された学習スタイル別重み値を合計し、合計値が最大となる学習スタイル判別用語に関係する学習スタイルを前記学習者の学習スタイルに決定する学習スタイル決定部と、をさらに備えていてもよい。また、上記の学習支援装置は、学習者がソーシャルネットワーク上に記述したテキストからポジティブな主観表現とネガティブな主観表現とを抽出する主観表現抽出部をさらに備えていてもよい。この場合、前記類似学習者情報提供部は、前記類似学習者について前記主観表現抽出部により抽出されたポジティブな主観表現の量とネガティブな主観表現の量とを比較し、比較結果を当該類似学習者のモチベーションを示す学習者情報として前記支援対象の学習者に提供する。また、上記の学習支援装置は、前記習熟度の変化を観測する習熟度変化観測部と、前記習熟度の増加量に応じて進捗度を評価する進捗度評価部と、をさらに備えていてもよい。また、上記課題を解決するために、本技術の別の観点によれば、学習目標、習熟度、及び学習スタイルを含む学習者情報に基づき、当該学習者情報の特徴が類似した類似学習者を検出する類似学習者検出ステップと、支援対象の学習者に対し、前記類似学習者検出ステップで検出された当該支援対象の学習者に類似する類似学習者の学習者情報を提供する類似学習者情報提供ステップと、を含む、学習支援方法が提供される。また、上記課題を解決するために、本技術の別の観点によれば、学習目標、習熟度、及び学習スタイルを含む学習者情報に基づき、当該学習者情報の特徴が類似した類似学習者を検出する類似学習者検出機能と、支援対象の学習者に対し、前記類似学習者検出機能により検出された当該支援対象の学習者に類似する類似学習者の学習者情報を提供する類似学習者情報提供機能と、をコンピュータに実現させるためのプログラムが提供される。また、上記課題を解決するために、本技術の別の観点によれば、上記のプログラムが記録された、コンピュータにより読み取り可能な記録媒体が提供される。以上説明したように本技術によれば、より好適なライバルの学習状況を支援対象の学習者に知らせることが可能になる。以下に添付図面を参照しながら、本技術に係る好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。[説明の流れについて]ここで、以下に記載する説明の流れについて簡単に述べる。まず、図1を参照しながら、本実施形態に係る学習支援装置100の機能構成について説明する。次いで、図2を参照しながら、本実施形態に係る反応解析モジュール101の機能構成について説明する。次いで、図3を参照しながら、本実施形態に係る環境解析モジュール102の機能構成について説明する。次いで、図4を参照しながら、本実施形態に係る学習体験モジュール103の機能構成について説明する。次いで、図5を参照しながら、本実施形態に係る学習者間情報共有モジュール104の機能構成について説明する。次いで、図6を参照しながら、本実施形態に係る学習者グループ解析モジュール105の機能構成について説明する。次いで、図7を参照しながら、本実施形態に係るライバル検索推薦モジュール106の機能構成について説明する。次いで、図8を参照しながら、本実施形態に係る学習コンテンツ検索推薦モジュール107の機能構成について説明する。次いで、図9を参照しながら、本実施形態に係る学習到達段階解析モジュール108の機能構成について説明する。次いで、図10を参照しながら、本実施形態に係る学習コンテンツ管理モジュール109の機能構成について説明する。次いで、図11を参照しながら、本実施形態に係る情報統合モジュール110の機能構成について説明する。次いで、図12~図14を参照しながら、本実施形態に係る反応解析処理について説明する。次いで、図15~図17を参照しながら、本実施形態に係る環境解析処理について説明する。次いで、図18~図21を参照しながら、学習者間情報共有処理について説明する。次いで、図22~図42を参照しながら、本実施形態に係る学習者グループ解析処理について説明する。この中で、学習目標及び学習スタイルの自動計測方法について述べる。次いで、図43~図45を参照しながら、本実施形態に係るライバル検索推薦処理について説明する。次いで、図46~図48を参照しながら、本実施形態に係る学習コンテンツ検索推薦処理について説明する。次いで、図49~図51を参照しながら、本実施形態に係る学習到達段階解析処理について説明する。次いで、図52~図55を参照しながら、本実施形態に係る情報統合処理について説明する。次いで、図56~図58を参照しながら、本実施形態に係る学習体験処理の全体的な流れについて説明する。次いで、図59を参照しながら、本実施形態に係るモチベーションの算出処理について説明する。次いで、図60を参照しながら、本実施形態に係る進捗度の算出処理について説明する。次いで、図61を参照しながら、本実施形態に係る学習支援装置の機能を実現することが可能な情報処理装置のハードウェア構成例について説明する。説明項目1:学習支援装置100の構成1-1:全体的なモジュール構成1-2:反応解析モジュール101の機能構成1-3:環境解析モジュール102の機能構成1-4:学習体験モジュール103の機能構成1-5:学習者間情報共有モジュール104の機能構成1-6:学習者グループ解析モジュール105の機能構成1-7:ライバル検索推薦モジュール106の機能構成1-8:学習コンテンツ検索推薦モジュール107の機能構成1-9:学習到達段階解析モジュール108の機能構成1-10:学習コンテンツ管理モジュール109の機能構成1-11:情報統合モジュール110の機能構成2:学習支援装置100の動作2-1:反応解析処理について2-2:環境解析処理について2-3:学習者間情報共有処理について2-4:学習者グループ解析処理について2-4-1:全体的な処理内容2-4-2:学習目標の自動計測1分布情報ベース2-4-3:学習スタイルの自動計測1分布情報ベース2-4-4:学習目標の自動計測2SNSベース2-4-5:学習スタイルの自動計測2SNSベース2-5:ライバル検索推薦処理について2-6:学習コンテンツ検索推薦処理について2-7:学習到達段階解析処理について2-8:情報統合処理について2-9:学習体験処理の全体的な流れについて2-10:モチベーションの算出処理について2-11:進捗度の算出処理について2-12:効果3:ハードウェア構成例<1:学習支援装置100の構成>以下、本実施形態に係る学習支援装置100の構成について説明する。[1-1:全体的なモジュール構成]まず、図1を参照しながら、学習支援装置100のモジュール構成について説明する。なお、学習支援装置100は、1台の情報処理装置により構成されていてもよいし、複数台の情報処理装置により構成される情報処理システムであってもよい。例えば、学習支援装置100を構成するモジュールの一部は、クラウドシステムなどのネットワーク上で構成されたネットワーク分散型の情報処理システムであってもよい。また、学習支援装置100を構成するモジュールの一部は、学習者が保持している携帯電話、情報端末、パーソナルコンピュータ、情報家電、テレビジョン受像器、録画再生装置、携帯音楽プレーヤ、カーナビゲーションシステムなどであってもよい。図1に示すように、学習支援装置100は、反応解析モジュール101と、環境解析モジュール102と、学習体験モジュール103と、学習者間情報共有モジュール104と、学習者グループ解析モジュール105とを有する。さらに、学習支援装置100は、ライバル検索推薦モジュール106と、学習コンテンツ検索推薦モジュール107と、学習到達段階解析モジュール108と、学習コンテンツ管理モジュール109と、情報統合モジュール110とを有する。以下、図2~図11を参照しながら、各モジュールの機能構成について説明する。[1-2:反応解析モジュール101の機能構成]図2に示すように、反応解析モジュール101は、反応解析モジュール検出部1011と、反応解析モジュール入力部1012と、反応解析モジュール記憶部1013と、反応解析モジュール演算部1014とにより構成される。また、反応解析モジュール101は、入力デバイス、音声認識装置、画像認識装置、生体情報センサなどに接続されていてもよい。入力デバイスとしては、例えば、マウス、キーボード、リモートコントローラ以下、リモコン、タッチセンサなどがある。音声認識装置は、学習者以下、ユーザが発した音声を認識する機能を有する。また、画像認識装置は、ユーザの特徴例えば、顔や姿勢などを認識する機能を有する。生体情報センサは、コレチゾールストレスに反応して分泌されるホルモン物質のデータなど、生体データを検出する機能を有する。反応解析モジュール検出部1011は、ユーザの学習体験時に、音声、画像、生体反応などの情報以下、反応情報をリアルタイムで取得する。そして、反応解析モジュール検出部1011は、取得した反応情報を時系列に沿って反応解析モジュール記憶部1013に保存する。なお、反応情報を取得するタイミングは、反応解析モジュール演算部1014により制御される。反応解析モジュール入力部1012は、ユーザの学習体験時に、そのユーザがポインティングデバイスなどの入力デバイスを用いて入力したデータ以下、学習者入力データを取得する。そして、反応解析モジュール入力部1012は、取得した学習者入力データを時系列で反応解析モジュール記憶部1013に保存する。反応解析モジュール記憶部1013は、反応解析モジュール検出部1011により取得された反応情報、及び反応解析モジュール入力部1012により取得された学習者入力データを記憶する。例えば、反応解析モジュール記憶部1013には、入力デバイスによりポインティングされた位置情報、音声データ、画像データ、生体反応データなどが格納される。反応解析モジュール演算部1014は、反応解析モジュール記憶部1013に格納された学習者入力データ及び反応情報を解析する。なお、反応解析モジュール演算部1014による解析処理は、オンラインで行われてもよいし、オフラインで行われてもよい。また、反応解析モジュール演算部1014による解析結果は、反応解析モジュール記憶部1013に格納される。さらに、反応解析モジュール演算部1014による解析結果は、情報統合モジュール110に送信される。以上、反応解析モジュール101の機能構成について説明した。なお、反応解析モジュール演算部1014の機能は、必要に応じて学習体験モジュール103に移転してもよい。また、反応解析モジュール演算部1014は、他のモジュールが反応情報や学習者入力データを要求した場合に、反応解析モジュール記憶部1013に格納された反応情報や学習者入力データを読み出して他のモジュールに送信する。[1-3:環境解析モジュール102の機能構成]図3に示すように、環境解析モジュール102は、環境解析モジュール検出部1021と、環境解析モジュール記憶部1022と、環境解析モジュール演算部1023とにより構成される。なお、環境解析モジュール102は、電波時計、GPSレシーバ、音声認識装置、画像認識装置、生体情報センサなどに接続されていてもよい。なお、電波時計は、例えば、ユーザの学習体験時における時間情報を取得するために利用される。GPSレシーバは、例えば、ユーザの学習体験時における場所の情報を取得するために利用される。また、音声認識装置、画像認識装置、生体情報センサは、例えば、ユーザの学習体験時における状況やユーザの気分などに関する情報を検出するために利用される。環境解析モジュール検出部1021は、ユーザの学習体験時における時間、場所、ユーザのおかれた状況、ユーザの気分などの関する情報以下、環境情報をリアルタイムに取得する。そして、環境解析モジュール検出部1021は、取得した環境情報を時系列で環境解析モジュール記憶部1022に保存する。なお、環境情報を取得するタイミングは、環境解析モジュール演算部1023により制御される。環境解析モジュール記憶部1022は、環境解析モジュール検出部1021により検出された環境情報を記憶する。また、環境解析モジュール演算部1023は、環境解析モジュール記憶部1022に保存された環境情報を解析する。なお、環境解析モジュール演算部1023による解析処理は、オンラインで行われてもよいし、オフラインで行われてもよい。また、環境解析モジュール演算部1023による解析結果は、環境解析モジュール記憶部1022に格納される。さらに、環境解析モジュール演算部1023による解析結果は、情報統合モジュール110に送信される。以上、環境解析モジュール102の機能構成について説明した。なお、環境解析モジュール演算部1023の機能は、必要に応じて学習体験モジュール103に移転してもよい。また、環境解析モジュール演算部1023は、他のモジュールが環境情報を要求した場合に、環境解析モジュール記憶部1022に格納された環境情報を読み出して他のモジュールに送信する。[1-4:学習体験モジュール103の機能構成]図4に示すように、学習体験モジュール103は、学習体験モジュール入力部1031と、学習体験モジュール表示部1032と、学習体験モジュール記憶部1033と、学習体験モジュール演算部1034とにより構成される。なお、学習体験モジュール103の機能は、ユーザが学習に利用可能な携帯電話、情報端末、パーソナルコンピュータ、情報家電、テレビジョン受像器、録画再生装置、携帯音楽プレーヤ、カーナビゲーションシステムなどにより実現される。学習体験モジュール入力部1031は、キーボード、マウス、リモコン、タッチパネルなどの入力デバイスである。学習体験モジュール入力部1031により入力された情報学習者入力データは、学習体験モジュール演算部1034に入力される。学習体験モジュール演算部1034は、学習体験モジュール入力部1031から入力された学習者入力データユーザの操作内容例えば、習熟度、目標、学習スタイルの入力などを情報統合モジュール110に送信する。また、学習体験モジュール演算部1034は、情報統合モジュール110から送信されたライバルに関する検索や推薦の結果、学習コンテンツに関する検索や推薦の結果、ライバルの学習状況などの情報を受信して学習体験モジュール記憶部1033に保存する。また、学習体験モジュール演算部1034は、学習体験モジュール表示部1032の画面表示を制御する。例えば、学習体験モジュール演算部1034は、学習体験モジュール記憶部1033に保存されたライバル又は学習コンテンツに関する情報を学習体験モジュール表示部1032に表示する図21を参照。また、学習体験モジュール演算部1034は、学習体験モジュール表示部1032に表示されるGUIのレイアウトを制御する。学習体験モジュール記憶部1033は、学習体験モジュール演算部1034が利用する学習者入力データを記憶する。また、学習体験モジュール記憶部1033は、情報統合モジュール110から送信されたライバル又は学習コンテンツに関する検索結果や推薦結果を記憶する。学習体験モジュール表示部1032は、学習体験モジュール演算部1034による制御に応じてライバル又は学習コンテンツに関する検索結果や推薦結果を表示する。また、学習体験モジュール表示部1032は、ライバルの関連情報例えば、プロフィールや学習状況などや、学習コンテンツの関連情報例えば、メタデータや推薦理由などを表示するためのGUI画面を表示する。さらに、学習体験モジュール表示部1032は、学習コンテンツ自体を表示することもできる。例えば、学習体験モジュール表示部1032の機能は、モニタ、スピーカ、プリンタなどの出力デバイスにより実現される。学習体験モジュール表示部1032に表示される情報としては、学習体験モジュール記憶部1033に保存された情報の他、ユーザに対して操作を促すためのGUI画面や、ユーザがライバルや学習コンテンツを選択した場合に表示される関連情報などがある。以上、学習体験モジュール103の機能構成について説明した。なお、学習体験モジュール演算部1034は、学習者入力データ、ライバル及び学習コンテンツの検索結果や推薦結果など、学習体験モジュール記憶部1033に保存された情報を他のモジュールが要求した場合に、要求された情報を他のモジュールに送信する。例えば、学習体験モジュール演算部1034は、情報統合モジュール110を経由して、学習体験モジュール記憶部1033に保存された情報をライバル検索推薦モジュール106や学習コンテンツ検索推薦モジュール107に送信する。[1-5:学習者間情報共有モジュール104の機能構成]図5に示すように、学習者間情報共有モジュール104は、学習者間情報共有モジュール記憶部1041と、学習者間情報共有モジュール演算部1042とにより構成される。学習者間情報共有モジュール104は、ユーザ間で学習状況や情報を共有したり、ユーザ間でコミュニケーションを行ったりするためのソフトウェアモジュール及びネットワークモジュールである。なお、学習者間情報共有モジュール104により、ソーシャルネットワークが構築される。学習者間情報共有モジュール記憶部1041は、情報統合モジュール110から送信された学習グループ、ユーザの習熟度、ユーザの目標、ユーザの学習スタイルなどの学習状況に関する情報を記憶する。また、学習者間情報共有モジュール記憶部1041は、ユーザ間の対話テキストや、ユーザ間における共有コンテンツ例えば、テキスト、動画、静止画、音声などを記憶する。また、学習者間情報共有モジュール記憶部1041は、学習者間情報共有モジュール演算部1042による演算結果を記憶する。学習者間情報共有モジュール演算部1042は、学習者間情報共有モジュール記憶部1041に記憶されている学習状況に関する情報、ユーザ間の対話テキスト、ユーザ間における共有コンテンツについてユーザ間の情報共有に関する演算を実行する。例えば、学習者間情報共有モジュール演算部1042は、ユーザ間のライバル関係例えば、関係なし協働関係あり競争関係ありなどに応じてユーザ間で共有する情報の関連付けを行う。また、学習者間情報共有モジュール演算部1042は、関連付けの結果を学習者間情報共有モジュール記憶部1041に保存する。さらに、学習者間情報共有モジュール演算部1042は、関連付けの結果を情報統合モジュール110に送信する。以上、学習者間情報共有モジュール104の機能構成について説明した。なお、学習者間情報共有モジュール演算部1042の機能は、必要に応じて学習体験モジュール103に移転してもよい。また、学習者間情報共有モジュール演算部1042は、他のモジュールが学習者間情報共有モジュール記憶部1041に格納された情報を要求した場合に、その情報を読み出して他のモジュールに送信する。[1-6:学習者グループ解析モジュール105の機能構成]図6に示すように、学習者グループ解析モジュール105は、学習者グループ解析モジュール解析部1051と、学習者グループ解析モジュール記憶部1052とにより構成される。学習者グループ解析モジュール105は、ユーザの習熟度、ユーザの目標、ユーザの学習スタイルに応じた類似学習者群に関する解析を行う。例えば、学習者グループ解析モジュール105の機能は、サーバ装置やクライアント装置などの情報処理装置、或いは、これら情報処理装置を制御するソフトウェアモジュールを利用して実現される。学習者グループ解析モジュール記憶部1052は、情報統合モジュール110から送信されたユーザの習熟度、ユーザの目標、ユーザの学習スタイルに関する入力内容、及びユーザの学習到達段階に関する解析結果を記憶する。また、学習者グループ解析モジュール記憶部1052は、学習者グループ解析モジュール解析部1051による演算結果を記憶する。学習者グループ解析モジュール解析部1051は、学習者グループ解析モジュール記憶部1052に保存されているユーザの習熟度、ユーザの目標、ユーザの学習スタイルに関する入力内容、及びユーザの学習到達段階に関する解析結果を用いて類似学習者群の解析を行う。そして、学習者グループ解析モジュール解析部1051は、類似学習者群の解析結果を学習者グループ解析モジュール記憶部1052に保存する。また、学習者グループ解析モジュール解析部1051は、類似学習者群の解析結果を情報統合モジュール110に送信する。以上、学習者グループ解析モジュール105の機能構成について説明した。なお、学習者グループ解析モジュール解析部1051の機能は、必要に応じて学習体験モジュール103に移転してもよい。また、学習者グループ解析モジュール解析部1051は、他のモジュールが学習者グループ解析モジュール記憶部1052に格納された情報を要求した場合に、その情報を読み出して他のモジュールに送信する。[1-7:ライバル検索推薦モジュール106の機能構成]図7に示すように、ライバル検索推薦モジュール106は、ライバル検索推薦モジュール演算部1061と、ライバル検索推薦モジュール記憶部1062とにより構成される。ライバル検索推薦モジュール106は、ライバルの検索及びライバルの推薦を実現するモジュールである。例えば、ライバル検索推薦モジュール106の機能は、サーバ装置やクライアント装置などの情報処理装置、或いは、これら情報処理装置を制御するソフトウェアモジュールを利用して実現される。ライバル検索推薦モジュール記憶部1062は、情報統合モジュール110から送信されたユーザの反応情報、環境情報、操作情報、嗜好情報、習熟度/目標/学習スタイルに関する入力内容、及び学習到達段階に関する解析結果を記憶する。また、ライバル検索推薦モジュール記憶部1062は、ライバル検索推薦モジュール演算部1061により抽出されたユーザの嗜好情報を記憶する。さらに、ライバル検索推薦モジュール記憶部1062は、ライバル検索推薦モジュール演算部1061による演算結果を記憶する。ライバル検索推薦モジュール演算部1061は、ライバル検索推薦モジュール記憶部1062に保存されているユーザの反応情報、環境情報、操作情報、嗜好情報、習熟度/目標/学習スタイルに関する入力内容、及び学習到達段階に関する解析結果を用いてライバルの検索やライバルの推薦を行う。また、ライバル検索推薦モジュール演算部1061は、ライバルの検索結果やライバルの推薦結果をライバル検索推薦モジュール記憶部1062に保存する。さらに、ライバル検索推薦モジュール演算部1061は、ライバルの検索結果やライバルの推薦結果を情報統合モジュール110に送信する。また、ライバル検索推薦モジュール演算部1061は、ライバル検索推薦モジュール記憶部1062に保存されている情報を用いてユーザの嗜好情報を更新する。そして、ライバル検索推薦モジュール演算部1061は、更新後の嗜好情報をライバル検索推薦モジュール記憶部1062に保存する。以上、ライバル検索推薦モジュール106の機能構成について説明した。なお、ライバル検索推薦モジュール演算部1061の機能は、必要に応じて学習体験モジュール103に移転してもよい。また、ライバル検索推薦モジュール演算部1061は、他のモジュールがライバル検索推薦モジュール記憶部1062に格納された情報を要求した場合に、その情報を読み出して他のモジュールに送信する。[1-8:学習コンテンツ検索推薦モジュール107の機能構成]図8に示すように、学習コンテンツ検索推薦モジュール107は、学習コンテンツ検索推薦モジュール演算部1071と、学習コンテンツ検索推薦モジュール記憶部1072とにより構成される。学習コンテンツ検索推薦モジュール107は、学習コンテンツの検索や学習コンテンツの推薦を実現するモジュールである。例えば、学習コンテンツ検索推薦モジュール107の機能は、サーバ装置やクライアント装置などの情報処理装置、或いは、これら情報処理装置を制御するソフトウェアモジュールを利用して実現される。学習コンテンツ検索推薦モジュール記憶部1072は、情報統合モジュール110から送信された学習コンテンツのメタデータ、ユーザの反応情報、環境情報、操作情報、嗜好情報、習熟度/目標/学習スタイルに関する入力内容、及び学習到達段階に関する解析結果を記憶する。また、学習コンテンツ検索推薦モジュール記憶部1072は、学習コンテンツ検索推薦モジュール演算部1071により抽出されたユーザの嗜好情報を記憶する。さらに、学習コンテンツ検索推薦モジュール記憶部1072は、学習コンテンツ検索推薦モジュール演算部1071による演算結果を記憶する。学習コンテンツ検索推薦モジュール演算部1071は、学習コンテンツ検索推薦モジュール記憶部1072に保存されている学習コンテンツのメタデータ、ユーザの反応情報、環境情報、操作情報、嗜好情報、習熟度/目標/学習スタイルに関する入力内容、及び学習到達段階に関する解析結果を用いて学習コンテンツの検索や学習コンテンツの推薦を行う。また、学習コンテンツ検索推薦モジュール演算部1071は、学習コンテンツの検索結果や学習コンテンツの推薦結果を学習コンテンツ検索推薦モジュール記憶部1072に保存する。さらに、学習コンテンツ検索推薦モジュール演算部1071は、学習コンテンツの検索結果や学習コンテンツの推薦結果を情報統合モジュール110に送信する。以上、学習コンテンツ検索推薦モジュール107の機能構成について説明した。なお、学習コンテンツ検索推薦モジュール演算部1071の機能は、必要に応じて学習体験モジュール103に移転してもよい。また、学習コンテンツ検索推薦モジュール演算部1071は、他のモジュールが学習コンテンツ検索推薦モジュール記憶部1072に格納された情報を要求した場合に、その情報を読み出して他のモジュールに送信する。[1-9:学習到達段階解析モジュール108の機能構成]図9に示すように、学習到達段階解析モジュール108は、学習到達段階解析モジュール解析部1081と、学習到達段階解析モジュール記憶部1082とにより構成される。学習到達段階解析モジュール108は、ユーザの学習到達度に関する解析を行う。例えば、学習到達段階解析モジュール108の機能は、サーバ装置やクライアント装置などの情報処理装置、或いは、これら情報処理装置を制御するソフトウェアモジュールを利用して実現される。学習到達段階解析モジュール記憶部1082は、情報統合モジュール110から送信されたユーザの習熟度/目標/学習スタイルに関する入力内容、ユーザの反応情報、環境情報、操作情報などを記憶する。また、学習到達段階解析モジュール記憶部1082は、学習到達段階解析モジュール解析部1081による学習到達段階に関する演算結果を記憶する。学習到達段階解析モジュール解析部1081は、学習到達段階解析モジュール記憶部1082に保存されているユーザの習熟度/目標/学習スタイルに関する入力内容、ユーザの反応情報、環境情報、操作情報などを用いて学習到達段階の解析を行う。そして、学習到達段階解析モジュール解析部1081は、学習到達段階解析の解析結果を学習到達段階解析モジュール記憶部1082に保存する。さらに、学習到達段階解析モジュール解析部1081は、学習到達段階解析の解析結果を情報統合モジュール110に送信する。以上、学習到達段階解析モジュール108の機能構成について説明した。なお、学習到達段階解析モジュール解析部1081の機能は、必要に応じて学習体験モジュール103に移転してもよい。また、学習到達段階解析モジュール解析部1081は、他のモジュールが学習到達段階解析モジュール記憶部1082に格納された情報を要求した場合に、その情報を読み出して他のモジュールに送信する。[1-10:学習コンテンツ管理モジュール109の機能構成]図10に示すように、学習コンテンツ管理モジュール109は、学習コンテンツ管理モジュール演算部1091と、学習コンテンツ管理モジュール記憶部1092とにより構成される。学習コンテンツ管理モジュール109は、学習コンテンツを管理したり、学習コンテンツを配信したりするためのモジュールである。例えば、学習コンテンツ管理モジュール109の機能は、放送機器、サーバ装置やクライアント装置などの情報処理装置、或いは、これらの機器や装置を制御するソフトウェアモジュールを利用して実現される。学習コンテンツ管理モジュール記憶部1092は、学習コンテンツのメタデータを記憶する。また、学習コンテンツ管理モジュール記憶部1092に保存されているメタデータは、学習コンテンツを配信する配信元の運用ルールに従って適時更新される。学習コンテンツ管理モジュール演算部1091は、動画、静止画、音声、テキスト、Webページなどの学習コンテンツデータや言語情報リソースを管理する。また、学習コンテンツ管理モジュール演算部1091は、学習コンテンツデータや言語情報リソースを情報統合モジュール110に送信する。例えば、学習コンテンツ管理モジュール演算部1091の機能は、テレビジョン放送システムの配信サーバの機能、インターネット上のWebサーバやストリーミングコンテンツサーバの機能などに相当する。以上、学習コンテンツ管理モジュール109の機能構成について説明した。なお、学習コンテンツ管理モジュール演算部1091は、他のモジュールが学習コンテンツ管理モジュール記憶部1092に格納された情報を要求した場合に、必要に応じて、その情報を読み出して他のモジュールに送信する。[1-11:情報統合モジュール110の機能構成]図11に示すように、情報統合モジュール110は、情報統合モジュール管理部1101と、情報統合モジュール記憶部1102とにより構成される。情報統合モジュール110は、モジュール間における情報の統合や中継を担うモジュールである。例えば、情報統合モジュール110の機能は、サーバ装置やクライアント装置などの情報処理装置、或いは、これらの機器や装置を制御するソフトウェアモジュールを利用して実現される。情報統合モジュール記憶部1102は、情報統合モジュール管理部1101により送受信される情報を時系列で記憶する。また、情報統合モジュール管理部1101は、他のモジュールから受信した各種情報を管理し、要求に応じて所望のモジュールに送信する。また、情報統合モジュール110は、学習支援装置100の一部又は全体における演算負荷や運用ルールに基づいて送受信のタイミングや優先度を制御する。なお、情報統合モジュール管理部1101は、必要に応じて、送受信される情報を情報統合モジュール記憶部1102に保存する。以上、情報統合モジュール110の機能構成について説明した。変形例について以上、本実施形態に係る学習支援装置100のモジュール構成について説明したが、ここで述べたモジュール構成は一例であり、適宜変更することが可能である。例えば、各モジュール間で直接的に情報のやり取りを行うようにし、情報統合モジュール110を省略することも可能である。また、反応解析モジュール101や環境解析モジュール102を用いず、学習体験モジュール103により取得できるユーザの操作内容に基づいて処理を遂行するように構成してもよい。また、図1の例には情報統合モジュール110を介して全てのモジュールが接続される形態が示されているが、インターネットやイントラネットなどのネットワークを介して各モジュールが接続されていてもよい。この場合、ネットワークは、有線であっても、無線であってもよい。このように、モジュール構成は様々に変形することが可能である。<2:学習支援装置100の動作>次に、図12~図60を参照しながら、本実施形態に係る学習支援装置100の動作について説明する。以下、学習支援装置100が実行する各種処理について説明する。[2-1:反応解析処理について]まず、図12~図14を参照しながら、反応解析処理について説明する。ここで説明する反応解析処理は、主に反応解析モジュール101により実行される。図12に示すように、まず、反応解析モジュール101は、反応情報を検出するか否かを判定するS101。反応情報を検出する場合、反応解析モジュール101は、処理をステップS102に進める。一方、反応情報を検出しない場合、反応解析モジュール101は、処理をステップS103に進める。処理をステップS102に進めた場合、反応解析モジュール101は、反応情報を検出し、検出した反応情報を保存するS102。例えば、反応解析モジュール101は、図13に示すような音声データ、画像データ、生体データなどの反応情報を検出する。処理をステップS103に進めた場合、反応解析モジュール101は、反応情報を解析するか否かを判定するS103。反応情報を解析する場合、反応解析モジュール101は、処理をステップS104に進める。一方、反応情報を解析しない場合、反応解析モジュール101は、処理をステップS105に進める。処理をステップS104に進めた場合、反応解析モジュール101は、反応情報を解析し、その解析結果を保存するS104。例えば、反応解析モジュール101は、図14に示すように、音声データから主観的な発言を抽出したり、画像データからユーザの笑顔度や集中度を抽出したり、生体データからストレス度を抽出したりする。処理をステップS105に進めた場合、反応解析モジュール101は、解析結果を情報統合モジュール110に送信するか否かを判定するS105。解析結果を情報統合モジュール110に送信する場合、反応解析モジュール101は、処理をステップS106に進める。一方、解析結果を情報統合モジュール110に送信しない場合、反応解析モジュール101は、反応解析に関する一連の処理を終了する。処理をステップS106に進めた場合、反応解析モジュール101は、解析結果を情報統合モジュール110に送信するS106。以上、反応解析処理について説明した。[2-2:環境解析処理について]次に、図15~図17を参照しながら、環境解析処理について説明する。ここで説明する環境解析処理は、主に環境解析モジュール102により実行される。図15に示すように、まず、環境解析モジュール102は、環境情報を検出するか否かを判定するS111。環境情報を検出する場合、環境解析モジュール102は、処理をステップS112に進める。一方、環境情報を検出しない場合、環境解析モジュール102は、処理をステップS113に進める。処理をステップS112に進めた場合、環境解析モジュール102は、環境情報を検出し、検出した環境情報を保存するS112。例えば、環境解析モジュール102は、図16に示すような日時データ、場所データ、状況データなどの環境情報を検出する。処理をステップS113に進めた場合、環境解析モジュール102は、環境情報を解析するか否かを判定するS113。環境情報を解析する場合、環境解析モジュール102は、処理をステップS114に進める。一方、環境情報を解析しない場合、環境解析モジュール102は、処理をステップS115に進める。処理をステップS114に進めた場合、環境解析モジュール102は、環境情報を解析し、その解析結果を保存するS114。例えば、環境解析モジュール102は、図17に示すように、日時データを月曜昼などの表現に変換したり、場所データを自宅などの表現に変換したり、状況データから体験共有者を抽出したりする。処理をステップS115に進めた場合、環境解析モジュール102は、解析結果を情報統合モジュール110に送信するか否かを判定するS115。解析結果を情報統合モジュール110に送信する場合、環境解析モジュール102は、処理をステップS116に進める。一方、解析結果を情報統合モジュール110に送信しない場合、環境解析モジュール102は、環境解析に関する一連の処理を終了する。処理をステップS116に進めた場合、環境解析モジュール102は、解析結果を情報統合モジュール110に送信するS116。以上、環境解析処理について説明した。[2-3:学習者間情報共有処理について]次に、図18~図21を参照しながら、学習者間情報共有処理について説明する。ここで説明する学習者間情報共有処理は、主に学習者間情報共有モジュール104により実行される。図18に示すように、まず、学習者間情報共有モジュール104は、学習者共有情報を取得するか否かを判定するS121。学習者共有情報を取得する場合、学習者間情報共有モジュール104は、処理をステップS122に進める。一方、学習者共有情報を取得しない場合、学習者間情報共有モジュール104は、処理をステップS123に進める。処理をステップS122に進めた場合、学習者間情報共有モジュール104は、学習者共有情報を取得し、取得した学習者共有情報を保存するS122。例えば、学習者間情報共有モジュール104は、図19に示すような学習者共有情報を取得する。なお、学習者共有情報は、図21のようにしてユーザに提示される。処理をステップS123に進めた場合、学習者間情報共有モジュール104は、学習者共有情報を解析するか否かを判定するS123。学習者共有情報を解析する場合、学習者間情報共有モジュール104は、処理をステップS124に進める。一方、学習者共有情報を解析しない場合、学習者間情報共有モジュール104は、処理をステップS125に進める。処理をステップS124に進めた場合、学習者間情報共有モジュール104は、学習者共有情報を解析し、その解析結果を保存するS124。例えば、学習者間情報共有モジュール104は、図20に示すようにして学習者共有情報を更新する。処理をステップS125に進めた場合、学習者間情報共有モジュール104は、解析結果を情報統合モジュール110に送信するか否かを判定するS125。解析結果を情報統合モジュール110に送信する場合、学習者間情報共有モジュール104は、処理をステップS126に進める。一方、解析結果を情報統合モジュール110に送信しない場合、学習者間情報共有モジュール104は、学習者間情報共有に関する一連の処理を終了する。処理をステップS126に進めた場合、学習者間情報共有モジュール104は、解析結果を情報統合モジュール110に送信するS126。以上、学習者間情報共有処理について説明した。[2-4:学習者グループ解析処理について]次に、図22~図42を参照しながら、学習者グループ解析処理について説明する。ここで説明する学習者グループ解析処理は、主に学習者グループ解析モジュール105により実行される。なお、以下の説明においてユーザの目標及び学習スタイルを自動計測する方法についても説明する。2-4-1:全体的な処理内容図22に示すように、まず、学習者グループ解析モジュール105は、学習者入力データ及び履歴学習コンテンツを取得するか否かを判定するS131。学習者入力データ及び履歴学習コンテンツを取得する場合、学習者グループ解析モジュール105は、処理をステップS132に進める。一方、学習者入力データ及び履歴学習コンテンツを取得しない場合、学習者グループ解析モジュール105は、処理をステップS133に進める。処理をステップS132に進めた場合、学習者グループ解析モジュール105は、学習者入力データ及び履歴学習コンテンツを取得するS132。処理をステップS133に進めた場合、学習者グループ解析モジュール105は、学習者グループを解析するか否かを判定するS133。学習者グループを解析する場合、学習者グループ解析モジュール105は、処理をステップS134に進める。一方、学習者グループを解析しない場合、学習者グループ解析モジュール105は、処理をステップS135に進める。処理をステップS134に進めた場合、学習者グループ解析モジュール105は、学習者グループを解析し、その解析結果を保存するS134。処理をステップS135に進めた場合、学習者グループ解析モジュール105は、解析結果を情報統合モジュール110に送信するか否かを判定するS135。解析結果を情報統合モジュール110に送信する場合、学習者グループ解析モジュール105は、処理をステップS136に進める。一方、解析結果を情報統合モジュール110に送信しない場合、学習者グループ解析モジュール105は、学習者グループ解析に関する一連の処理を終了する。処理をステップS136に進めた場合、学習者グループ解析モジュール105は、解析結果を情報統合モジュール110に送信するS136。以上、学習者グループ解析処理の全体的な処理内容について説明した。但し、ここではステップS134で実行される学習者グループの解析内容について詳細を割愛している。以下では、上記の説明で割愛した学習者グループの解析内容の詳細について説明する。特に、ステップS134で実行される学習者グループの解析処理に含まれる学習目標及び学習スタイルの自動計測処理などについて詳細に説明する。2-4-2:学習目標の自動計測1分布情報ベースまず、図23~図27を参照しながら、履修学習コンテンツの分布情報に基づく学習目標の自動計測処理について説明する。この処理は、例えば、学習者グループ解析モジュール105により実行される。但し、この処理を他のモジュールが実行するように変形してもよい。図23に示すように、学習者グループ解析モジュール105は、学習コンテンツのクラスタリングを行うか否かを判定するS201。学習コンテンツのクラスタリングを行う場合、学習者グループ解析モジュール105は、処理をステップS202に進める。一方、学習コンテンツのクラスタリングを行わない場合、学習者グループ解析モジュール105は、処理をステップS203に進める。処理をステップS202に進めた場合、学習者グループ解析モジュール105は、全ての学習コンテンツについて目標及び学習スタイルに関する特徴量を抽出し、図27に示すように、抽出した特徴量に基づいて学習コンテンツをクラスタリングするS202。また、学習者グループ解析モジュール105は、図24に示すように、各クラスタに対する各学習コンテンツの帰属度を算出する。処理をステップS203に進めた場合、学習者グループ解析モジュール105は、図25に示すように、ユーザが履修した学習コンテンツの帰属クラスタを抽出するS203。次いで、学習者グループ解析モジュール105は、図26に示すように、ユーザが履修した学習コンテンツに関して帰属度が最大の帰属クラスタから特徴量を抽出するS204。次いで、学習者グループ解析モジュール105は、図26に示すように、抽出した特徴量に基づいてユーザ学習者の目標を決定しS205、一連の処理を終了する。以上、履修学習コンテンツの分布情報に基づく学習目標の自動計測処理について説明した。2-4-3:学習スタイルの自動計測1分布情報ベース次に、図28~図33を参照しながら、履修学習コンテンツの分布情報に基づく学習スタイルの自動計測処理について説明する。この処理は、例えば、学習者グループ解析モジュール105により実行される。但し、この処理を他のモジュールが実行するように変形してもよい。図28に示すように、学習者グループ解析モジュール105は、学習コンテンツのクラスタリングを行うか否かを判定するS211。学習コンテンツのクラスタリングを行う場合、学習者グループ解析モジュール105は、処理をステップS212に進める。一方、学習コンテンツのクラスタリングを行わない場合、学習者グループ解析モジュール105は、処理をステップS213に進める。処理をステップS212に進めた場合、学習者グループ解析モジュール105は、全ての学習コンテンツについて目標及び学習スタイルに関する特徴量を抽出し、抽出した特徴量に基づいて学習コンテンツをクラスタリングするS212。また、学習者グループ解析モジュール105は、図29に示すように、各クラスタに対する各学習コンテンツの帰属度を算出する。処理をステップS213に進めた場合、学習者グループ解析モジュール105は、図30に示すように、ユーザが履修した学習コンテンツの帰属クラスタを抽出するS213。次いで、学習者グループ解析モジュール105は、図31に示すように、ユーザが履修した学習コンテンツに関して帰属度が最大の帰属クラスタから特徴量を抽出するS214。次いで、学習者グループ解析モジュール105は、図32に示すように、時間情報を抽出すると共に、抽出した特徴量に基づいて情報エントロピーを算出するS215。次いで、学習者グループ解析モジュール105は、図33に示すように、ユーザ学習者の学習スタイルを決定しS216、一連の処理を終了する。以上、履修学習コンテンツの分布情報に基づく学習スタイルの自動計測処理について説明した。2-4-4:学習目標の自動計測2SNSベース次に、図34~図37を参照しながら、ソーシャルネットワーク上の記述テキストに基づく学習目標の自動計測処理について説明する。この処理は、例えば、学習者グループ解析モジュール105により実行される。但し、この処理を他のモジュールが実行するように変形してもよい。図34に示すように、まず、学習者グループ解析モジュール105は、テキスト解析の学習を行うか否かを判定するS221。テキスト解析の学習を行う場合、学習者グループ解析モジュール105は、処理をステップS222に進める。一方、テキスト解析の学習を行わない場合、学習者グループ解析モジュール105は、処理をステップS223に進める。処理をステップS222に進めた場合、学習者グループ解析モジュール105は、図35に示すように、記述テキストと正解データとを用いた機械学習により、目標判別に用いる目標判別用語と目標との関係を抽出し、その関係の強さを示す目標別重み値を算出するS222。処理をステップS223に進めた場合、学習者グループ解析モジュール105は、図36に示すように、ユーザの記述テキストから目標判別用語を抽出し、その目標判別用語に対応する目標別重み値を取得するS223。次いで、学習者グループ解析モジュール105は、図37に示すように、ユーザの記述テキストに含まれる目標判別用語のそれぞれについて目標別重み値を合計し、合計値が最大となる目標をユーザの目標に決定してS224、一連の処理を終了する。以上、ソーシャルネットワーク上の記述テキストに基づく学習目標の自動計測処理について説明した。なお、履修学習コンテンツの分布情報に基づく学習目標の自動計測処理を利用するか、ソーシャルネットワーク上の記述テキストに基づく学習目標の自動計測処理を利用するかは任意に決定することができる。2-4-5:学習スタイルの自動計測2SNSベース次に、図38~図41を参照しながら、ソーシャルネットワーク上の記述テキストに基づく学習スタイルの自動計測処理について説明する。この処理は、例えば、学習者グループ解析モジュール105により実行される。但し、この処理を他のモジュールが実行するように変形してもよい。図38に示すように、まず、学習者グループ解析モジュール105は、テキスト解析の学習を行うか否かを判定するS231。テキスト解析の学習を行う場合、学習者グループ解析モジュール105は、処理をステップS232に進める。一方、テキスト解析の学習を行わない場合、学習者グループ解析モジュール105は、処理をステップS233に進める。処理をステップS232に進めた場合、学習者グループ解析モジュール105は、図39に示すように、記述テキストと正解データとを用いた機械学習により、学習スタイルの判別に用いる学習スタイル判別用語と学習スタイルとの関係を抽出し、その関係の強さを示す学習スタイル別重み値を算出するS232。処理をステップS233に進めた場合、学習者グループ解析モジュール105は、図40に示すように、ユーザの記述テキストから学習スタイル判別用語を抽出し、その学習スタイル判別用語に対応する学習スタイル別重み値を取得するS233。次いで、学習者グループ解析モジュール105は、図41に示すように、ユーザの記述テキストに含まれる学習スタイル判別用語のそれぞれについて学習スタイル別重み値を合計し、合計値が最大となる学習スタイルをユーザの学習スタイルに決定してS234、一連の処理を終了する。以上、ソーシャルネットワーク上の記述テキストに基づく学習スタイルの自動計測処理について説明した。なお、履修学習コンテンツの分布情報に基づく学習スタイルの自動計測処理を利用するか、ソーシャルネットワーク上の記述テキストに基づく学習スタイルの自動計測処理を利用するかは任意に決定することができる。ステップS134の処理について以上説明したように、学習者グループの解析処理において、学習目標及び学習スタイルに関する学習コンテンツの特徴量が計算され、その特徴量に基づいて学習コンテンツがクラスタリングされる。さらに、ユーザの履歴学習コンテンツに基づいて帰属クラスタが決定され、学習目標又は学習スタイルに関する帰属クラスタの特徴量に基づいてユーザの学習目標又は学習スタイルが決定される。また、学習者グループ解析モジュール105は、図42に示すように、ユーザ毎に決定された目標及び学習スタイルに関する特徴量を用いて、ユーザを対象にソフトクラスタリングを行い、各ユーザが属するユーザクラスタを決定する。つまり、ユーザクラスタという学習者グループが決定される。以上、学習者グループ解析処理について説明した。[2-5:ライバル検索推薦処理について]次に、図43~図45を参照しながら、ライバル検索推薦処理について説明する。ここで説明するライバル検索推薦処理は、主にライバル検索推薦モジュール106により実行される。図43に示すように、まず、ライバル検索推薦モジュール106は、学習者入力データを取得するか否かを判定するS141。学習者入力データを取得する場合、ライバル検索推薦モジュール106は、処理をステップS142に進める。一方、学習者入力データを取得しない場合、ライバル検索推薦モジュール106は、処理をステップS143に進める。処理をステップS142に進めた場合、ライバル検索推薦モジュール106は、図44に示すような学習者入力データを取得するS142。処理をステップS143に進めた場合、ライバル検索推薦モジュール106は、ライバル検索推薦を行うか否かを判定するS143。ライバル検索推薦を行う場合、ライバル検索推薦モジュール106は、処理をステップS144に進める。一方、ライバル検索推薦を行わない場合、ライバル検索推薦モジュール106は、処理をステップS145に進める。処理をステップS144に進めた場合、ライバル検索推薦モジュール106は、図45に示すように、ライバル検索推薦を実行し、その結果を保存するS144。処理をステップS145に進めた場合、ライバル検索推薦モジュール106は、結果を情報統合モジュール110に送信するか否かを判定するS145。結果を情報統合モジュール110に送信する場合、ライバル検索推薦モジュール106は、処理をステップS146に進める。一方、結果を情報統合モジュール110に送信しない場合、ライバル検索推薦モジュール106は、ライバル検索推薦に関する一連の処理を終了する。処理をステップS146に進めた場合、ライバル検索推薦モジュール106は、結果を情報統合モジュール110に送信するS146。以上、ライバル検索推薦処理について説明した。[2-6:学習コンテンツ検索推薦処理について]次に、図46~図48を参照しながら、学習コンテンツ検索推薦処理について説明する。ここで説明する学習コンテンツ検索推薦処理は、主に学習コンテンツ検索推薦モジュール107により実行される。図46に示すように、まず、学習コンテンツ検索推薦モジュール107は、コンテンツ情報、学習者入力データ、学習到達段階を取得するか否かを判定するS151。コンテンツ情報、学習者入力データ、学習到達段階を取得する場合、学習コンテンツ検索推薦モジュール107は、処理をステップS152に進める。一方、コンテンツ情報、学習者入力データ、学習到達段階を取得しない場合、学習コンテンツ検索推薦モジュール107は、処理をステップS153に進める。処理をステップS152に進めた場合、学習コンテンツ検索推薦モジュール107は、図47に示すようなコンテンツ情報、学習者入力データ、学習到達段階を取得するS152。処理をステップS153に進めた場合、学習コンテンツ検索推薦モジュール107は、学習コンテンツ検索推薦を行うか否かを判定するS153。学習コンテンツ検索推薦を行う場合、学習コンテンツ検索推薦モジュール107は、処理をステップS154に進める。一方、学習コンテンツ検索推薦を行わない場合、学習コンテンツ検索推薦モジュール107は、処理をステップS155に進める。処理をステップS154に進めた場合、学習コンテンツ検索推薦モジュール107は、図48に示すように、学習コンテンツ検索推薦を実行し、その結果を保存するS154。処理をステップS155に進めた場合、学習コンテンツ検索推薦モジュール107は、結果を情報統合モジュール110に送信するか否かを判定するS155。結果を情報統合モジュール110に送信する場合、学習コンテンツ検索推薦モジュール107は、処理をステップS156に進める。一方、結果を情報統合モジュール110に送信しない場合、学習コンテンツ検索推薦モジュール107は、学習コンテンツ検索推薦に関する一連の処理を終了する。処理をステップS156に進めた場合、学習コンテンツ検索推薦モジュール107は、結果を情報統合モジュール110に送信するS156。以上、学習コンテンツ検索推薦処理について説明した。[2-7:学習到達段階解析処理について]次に、図49~図51を参照しながら、学習到達段階解析処理について説明する。ここで説明する学習到達段階解析処理は、主に学習到達段階解析モジュール108により実行される。図49に示すように、まず、学習到達段階解析モジュール108は、学習者入力データ、履歴学習コンテンツを取得するか否かを判定するS161。学習者入力データ、履歴学習コンテンツを取得する場合、学習到達段階解析モジュール108は、処理をステップS162に進める。一方、学習者入力データ、履歴学習コンテンツを取得しない場合、学習到達段階解析モジュール108は、処理をステップS163に進める。処理をステップS162に進めた場合、学習到達段階解析モジュール108は、図50に示すような学習者入力データ、履歴学習コンテンツを取得するS162。処理をステップS163に進めた場合、学習到達段階解析モジュール108は、学習到達段階解析を行うか否かを判定するS163。学習到達段階解析を行う場合、学習到達段階解析モジュール108は、処理をステップS164に進める。一方、学習到達段階解析を行わない場合、学習到達段階解析モジュール108は、処理をステップS165に進める。処理をステップS164に進めた場合、学習到達段階解析モジュール108は、図51に示すように、学習到達段階解析を実行し、その解析結果を保存するS164。処理をステップS165に進めた場合、学習到達段階解析モジュール108は、解析結果を情報統合モジュール110に送信するか否かを判定するS165。解析結果を情報統合モジュール110に送信する場合、学習到達段階解析モジュール108は、処理をステップS166に進める。一方、解析結果を情報統合モジュール110に送信しない場合、学習到達段階解析モジュール108は、学習到達段階解析に関する一連の処理を終了する。処理をステップS166に進めた場合、学習到達段階解析モジュール108は、解析結果を情報統合モジュール110に送信するS166。以上、学習到達段階解析処理について説明した。[2-8:情報統合処理について]次に、図52~図55を参照しながら、情報統合処理について説明する。ここで説明する情報統合処理は、主に情報統合モジュール110により実行される。図52に示すように、まず、情報統合モジュール110は、反応解析の結果を取得するか否かを判定するS171。反応解析の結果を取得する場合、情報統合モジュール110は、処理をステップS172に進める。一方、反応解析の結果を取得しない場合、情報統合モジュール110は、処理をステップS173に進める。処理をステップS172に進めた場合、情報統合モジュール110は、反応解析モジュール101から反応解析の結果を取得するS172。処理をステップS173に進めた場合、情報統合モジュール110は、環境解析の結果を取得するか否かを判定するS173。環境解析の結果を取得する場合、情報統合モジュール110は、処理をステップS174に進める。一方、環境解析の結果を取得しない場合、情報統合モジュール110は、処理をステップS175に進める。処理をステップS174に進めた場合、情報統合モジュール110は、環境解析モジュール102から環境解析の結果を取得するS174。処理をステップS175に進めた場合、情報統合モジュール110は、学習者間共有情報を取得するか否かを判定するS175。学習者間共有情報を取得する場合、情報統合モジュール110は、処理をステップS176に進める。一方、学習者間共有情報を取得しない場合、情報統合モジュール110は、処理をステップS177図53に進める。処理をステップS176に進めた場合、情報統合モジュール110は、学習者間情報共有モジュール104から学習者間共有情報を取得するS176。処理をステップS177に進めた場合、図53に示すように、情報統合モジュール110は、学習者グループ解析の結果を取得するか否かを判定するS177。学習者グループ解析の結果を取得する場合、情報統合モジュール110は、処理をステップS178に進める。一方、学習者グループ解析の結果を取得しない場合、情報統合モジュール110は、処理をステップS179に進める。処理をステップS178に進めた場合、情報統合モジュール110は、学習者グループ解析モジュール105から学習者グループ解析の結果を取得するS178。処理をステップS179に進めた場合、情報統合モジュール110は、学習到達段階解析の結果を取得するか否かを判定するS179。学習到達段階解析の結果を取得する場合、情報統合モジュール110は、処理をステップS180に進める。一方、学習到達段階解析の結果を取得しない場合、情報統合モジュール110は、処理をステップS181に進める。処理をステップS180に進めた場合、情報統合モジュール110は、学習到達段階解析モジュール108から学習到達段階解析の結果を取得するS180。処理をステップS181に進めた場合、情報統合モジュール110は、ライバル検索推薦の結果を取得するか否かを判定するS181。ライバル検索推薦の結果を取得する場合、情報統合モジュール110は、処理をステップS182に進める。一方、ライバル検索推薦の結果を取得しない場合、情報統合モジュール110は、処理をステップS183図54に進める。処理をステップS182に進めた場合、情報統合モジュール110は、ライバル検索推薦モジュール106からライバル検索推薦の結果を取得するS182。処理をステップS183に進めた場合、図54に示すように、情報統合モジュール110は、学習コンテンツ検索推薦の結果を取得するか否かを判定するS183。学習コンテンツ検索推薦の結果を取得する場合、情報統合モジュール110は、処理をステップS184に進める。一方、学習コンテンツ検索推薦の結果を取得しない場合、情報統合モジュール110は、処理をステップS185に進める。処理をステップS184に進めた場合、情報統合モジュール110は、学習コンテンツ検索推薦モジュール107から学習コンテンツ検索推薦の結果を取得するS184。処理をステップS185に進めた場合、情報統合モジュール110は、各モジュールから取得された各種の結果を統合し、その統合結果を保持してS185、情報統合処理に関する一連の処理を終了する。ここでモジュール間における情報の流れについて簡単にまとめる。各種処理の結果と、その結果が入力又は出力されるモジュールとの関係について、図55にまとめた。図1に示したモジュール構成の場合、各種処理の結果は、情報統合モジュール110を経由して各モジュールに送信される。図55に示すように、反応解析の結果は、反応解析モジュール101から出力され、学習コンテンツ検索推薦モジュール107に入力される。また、環境解析の結果は、環境解析モジュール102から出力され、学習コンテンツ検索推薦モジュール107に入力される。学習者間共有情報は、学習者間情報共有モジュール104から出力され、学習者グループ解析モジュール105、ライバル検索推薦モジュール106、学習コンテンツ検索推薦モジュール107、学習到達段階解析モジュール108、学習体験モジュール103に入力される。また、学習者グループ解析の結果は、学習者グループ解析モジュール105から出力され、ライバル検索推薦モジュール106に入力される。ライバル検索推薦の結果は、ライバル検索推薦モジュール106から出力され、学習者間情報共有モジュール104、学習体験モジュール103に入力される。学習コンテンツ検索推薦の結果は、学習コンテンツ検索推薦モジュール107から出力され、学習者間情報共有モジュール104、学習体験モジュール103に入力される。また、学習到達段階解析の結果は、学習到達段階解析モジュール108から出力され、学習者間情報共有モジュール104、ライバル検索推薦モジュール106、学習コンテンツ検索推薦モジュール107に入力される。なお、学習コンテンツの履歴は、学習体験モジュール103から出力され、学習者間情報共有モジュール104、学習者グループ解析モジュール105、学習コンテンツ検索推薦モジュール107、学習到達段階解析モジュール108に入力される。以上、情報統合処理について説明した。[2-9:学習体験処理の全体的な流れについて]次に、図56~図58を参照しながら、学習体験処理の全体的な流れについて説明する。ここで説明する処理には、学習支援装置100を構成する全てのモジュールが関わる。図56に示すように、まず、学習支援装置100は、ユーザ入力情報学習者入力データを取得するか否かを判定するS301。ユーザ入力情報を取得する場合、学習支援装置100は、処理をステップS302に進める。一方、ユーザ入力情報を取得しない場合、学習支援装置100は、処理をステップS303に進める。処理をステップS302に進めた場合、学習支援装置100は、学習体験モジュール103などの機能を利用してユーザ入力情報を取得するS302。処理をステップS303に進めた場合、学習支援装置100は、ユーザの反応を解析するか否かを判定するS303。ユーザの反応を解析する場合、学習支援装置100は、処理をステップS304に進める。一方、ユーザの反応を解析しない場合、学習支援装置100は、処理をステップS305に進める。処理をステップS304に進めた場合、学習支援装置100は、反応解析モジュール101などの機能を利用してユーザの反応を解析し、その解析結果を保存するS304。処理をステップS305に進めた場合、学習支援装置100は、ユーザの環境を解析するか否かを判定するS305。ユーザの環境を解析する場合、学習支援装置100は、処理をステップS306に進める。一方、ユーザの環境を解析しない場合、学習支援装置100は、処理をステップS307図57に進める。処理をステップS306に進めた場合、学習支援装置100は、環境解析モジュール102などの機能を利用してユーザの環境を解析し、その解析結果を保存するS306。処理をステップS307に進めた場合、図57に示すように、学習支援装置100は、学習者グループを解析するか否かを判定するS307。学習者グループを解析する場合、学習支援装置100は、処理をステップS308に進める。一方、学習者グループを解析しない場合、学習支援装置100は、処理をステップS309に進める。処理をステップS308に進めた場合、学習支援装置100は、学習者グループ解析モジュール105などの機能を利用して学習者グループを解析し、その解析結果を保存するS308。処理をステップS309に進めた場合、学習支援装置100は、学習到達段階を解析するか否かを判定するS309。学習到達段階を解析する場合、学習支援装置100は、処理をステップS310に進める。一方、学習到達段階を解析しない場合、学習支援装置100は、処理をステップS311に進める。処理をステップS310に進めた場合、学習支援装置100は、学習到達段階解析モジュール108などの機能を利用して学習到達段階を解析し、その解析結果を保存するS310。処理をステップS311に進めた場合、学習支援装置100は、学習者間共有情報を解析するか否かを判定するS311。学習者間共有情報を解析する場合、学習支援装置100は、処理をステップS312に進める。一方、学習者間共有情報を解析しない場合、学習支援装置100は、処理をステップS313図58に進める。処理をステップS312に進めた場合、学習支援装置100は、学習者間情報共有モジュール104などの機能を利用して学習者間共有情報を解析し、その解析結果を保存するS312。処理をステップS313に進めた場合、図58に示すように、学習支援装置100は、情報統合を実行するか否かを判定するS313。情報統合を実行する場合、学習支援装置100は、処理をステップS314に進める。一方、情報統合を実行しない場合、学習支援装置100は、処理をステップS315に進める。処理をステップS314に進めた場合、学習支援装置100は、情報統合モジュール110などの機能を利用して情報統合を実行し、その結果を保存するS314。処理をステップS315に進めた場合、学習支援装置100は、ライバル検索推薦を実行するか否かを判定するS315。ライバル検索推薦を実行する場合、学習支援装置100は、処理をステップS316に進める。一方、ライバル検索推薦を実行しない場合、学習支援装置100は、処理をステップS317に進める。処理をステップS316に進めた場合、学習支援装置100は、ライバル検索推薦モジュール106などの機能を利用してライバル検索推薦を実行し、その結果を保存するS316。処理をステップS317に進めた場合、学習支援装置100は、学習コンテンツ検索推薦を実行するか否かを判定するS317。学習コンテンツ検索推薦を実行する場合、学習支援装置100は、処理をステップS318に進める。一方、学習コンテンツ検索推薦を実行しない場合、学習支援装置100は、処理をステップS319に進める。処理をステップS318に進めた場合、学習支援装置100は、学習コンテンツ検索推薦モジュール107などの機能を利用して学習コンテンツ検索推薦を実行し、その結果を保存するS318。処理をステップS319に進めた場合、学習支援装置100は、学習体験モジュール103などの機能を利用して、ライバル、学習コンテンツ、或いは、ライバル及び学習コンテンツの関連情報をユーザに提示しS319、学習体験に関する一連の処理を終了する。以上、学習体験処理の全体的な流れについて説明した。[2-10:モチベーションの算出処理について]次に、図59を参照しながら、モチベーションの算出方法について説明する。学習体験モジュール103は、図21に示すような形でライバルや学習コンテンツに関する情報をユーザに提示し、ユーザの学習意欲を喚起する。また、学習体験モジュール103は、ユーザがライバルとコミュニケーションする場を提供する。このとき、学習体験モジュール103により提供される情報の中に、ユーザのモチベーションを示す情報がある。このモチベーションは、図59に示すように、ソーシャルネットワーク上の記述テキストに対して言語解析を行い、抽出された主観表現に基づいて算出される。例えば、ポジティブな主観表現の量とネガティブな主観表現の量とを比較し、その比較結果からモチベーションが決定される。以上、モチベーションの算出方法について説明した。[2-11:進捗度の算出処理について]次に、図60を参照しながら、進捗度の算出方法について説明する。学習体験モジュール103は、図21に示すような形でライバルや学習コンテンツに関する情報をユーザに提示し、ユーザの学習意欲を喚起する。また、学習体験モジュール103は、ユーザがライバルとコミュニケーションする場を提供する。このとき、学習体験モジュール103により提供される情報の中に、ユーザの進捗度を示す情報がある。この進捗度は、図60に示すように、学習到達段階の数値変化を観測しておき、その数値の増加量に基づいて算出される。例えば、進捗度は、1日当たりの学習到達段階の増加量が0.1以上の場合に向上に設定され、0.05以上0.1未満の場合に維持に設定され、0.05未満の場合に低下に設定される。なお、進捗度の判定に用いる閾値は適切に設定されることが好ましい。以上、進捗度の算出方法について説明した。[2-12:効果]上記のように、本実施形態に係る学習支援装置100は、ユーザの習熟度、学習目標、学習スタイルに応じてライバルの検索や推薦を行うことができる。学習目標としては、例えば、プロレベル趣味レベルなどがある。また、学習スタイルとしては、例えば、広く浅く狭く深く早くじっくりなどがある。こうしたユーザの学習目標や学習スタイルなどに応じて好適なライバルが選択されることにより、ユーザの学習に対するモチベーションを高い状態で維持することが可能になる。また、本実施形態に係る学習支援装置100は、ライバルとの競争や協働が可能なようにソーシャルネットワークによる情報共有の場を提供する。そのため、ユーザは、このような場を通じて競争心や協働の精神をかき立てられる。また、ライバルとの間で質問や対話などのコミュニケーションがはかれることにより、問題解決の早期化や学習意欲の向上が実現される。特に、学習目標や学習スタイルの似たライバルとのコミュニケーションがはかれることで、より効果的に学習を進めることが可能な学びの場が実現される。また、本実施形態に係る学習支援装置100は、ユーザの習熟度、学習目標、及び学習スタイルに応じた学習者グループの解析や学習到達段階の解析に基づいてライバルや学習コンテンツの検索推薦を行う。そのため、高価な計測器や生体センサなどを利用せずとも、ユーザの学習状態を適切に判定することが可能である。その結果、ユーザにかかる負担が少なく、かつ、低コストな学習システムを構築することが可能になる。以上、本実施形態に係る学習支援装置100の利用により得られる効果について説明した。<3:ハードウェア構成例>上記の学習支援装置100が有する各構成要素の機能は、例えば、図61に示す情報処理装置のハードウェア構成を用いて実現することが可能である。つまり、当該各構成要素の機能は、コンピュータプログラムを用いて図61に示すハードウェアを制御することにより実現される。なお、このハードウェアの形態は任意であり、例えば、パーソナルコンピュータ、携帯電話、PHS、PDA等の携帯情報端末、ゲーム機、又は種々の情報家電がこれに含まれる。但し、上記のPHSは、PersonalHandy-phoneSystemの略である。また、上記のPDAは、PersonalDigitalAssistantの略である。図61に示すように、このハードウェアは、主に、CPU902と、ROM904と、RAM906と、ホストバス908と、ブリッジ910と、を有する。さらに、このハードウェアは、外部バス912と、インターフェース914と、入力部916と、出力部918と、記憶部920と、ドライブ922と、接続ポート924と、通信部926と、を有する。但し、上記のCPUは、CentralProcessingUnitの略である。また、上記のROMは、ReadOnlyMemoryの略である。そして、上記のRAMは、RandomAccessMemoryの略である。CPU902は、例えば、演算処理装置又は制御装置として機能し、ROM904、RAM906、記憶部920、又はリムーバブル記録媒体928に記録された各種プログラムに基づいて各構成要素の動作全般又はその一部を制御する。ROM904は、CPU902に読み込まれるプログラムや演算に用いるデータ等を格納する手段である。RAM906には、例えば、CPU902に読み込まれるプログラムや、そのプログラムを実行する際に適宜変化する各種パラメータ等が一時的又は永続的に格納される。これらの構成要素は、例えば、高速なデータ伝送が可能なホストバス908を介して相互に接続される。一方、ホストバス908は、例えば、ブリッジ910を介して比較的データ伝送速度が低速な外部バス912に接続される。また、入力部916としては、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、及びレバー等が用いられる。さらに、入力部916としては、赤外線やその他の電波を利用して制御信号を送信することが可能なリモートコントローラ以下、リモコンが用いられることもある。出力部918としては、例えば、CRT、LCD、PDP、又はELD等のディスプレイ装置、スピーカ、ヘッドホン等のオーディオ出力装置、プリンタ、携帯電話、又はファクシミリ等、取得した情報を利用者に対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置である。但し、上記のCRTは、CathodeRayTubeの略である。また、上記のLCDは、LiquidCrystalDisplayの略である。そして、上記のPDPは、PlasmaDisplayPanelの略である。さらに、上記のELDは、Electro-LuminescenceDisplayの略である。記憶部920は、各種のデータを格納するための装置である。記憶部920としては、例えば、ハードディスクドライブHDD等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、又は光磁気記憶デバイス等が用いられる。但し、上記のHDDは、HardDiskDriveの略である。ドライブ922は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体928に記録された情報を読み出し、又はリムーバブル記録媒体928に情報を書き込む装置である。リムーバブル記録媒体928は、例えば、DVDメディア、Blu-rayメディア、HDDVDメディア、各種の半導体記憶メディア等である。もちろん、リムーバブル記録媒体928は、例えば、非接触型ICチップを搭載したICカード、又は電子機器等であってもよい。但し、上記のICは、IntegratedCircuitの略である。接続ポート924は、例えば、USBポート、IEEE1394ポート、SCSI、RS-232Cポート、又は光オーディオ端子等のような外部接続機器930を接続するためのポートである。外部接続機器930は、例えば、プリンタ、携帯音楽プレーヤ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、又はICレコーダ等である。但し、上記のUSBは、UniversalSerialBusの略である。また、上記のSCSIは、SmallComputerSystemInterfaceの略である。通信部926は、ネットワーク932に接続するための通信デバイスであり、例えば、有線又は無線LAN、Bluetooth登録商標、又はWUSB用の通信カード、光通信用のルータ、ADSL用のルータ、又は各種通信用のモデム等である。また、通信部926に接続されるネットワーク932は、有線又は無線により接続されたネットワークにより構成され、例えば、インターネット、家庭内LAN、赤外線通信、可視光通信、放送、又は衛星通信等である。但し、上記のLANは、LocalAreaNetworkの略である。また、上記のWUSBは、WirelessUSBの略である。そして、上記のADSLは、AsymmetricDigitalSubscriberLineの略である。備考上記のライバル検索推薦モジュール106は、類似学習者検出部、学習者クラスタリング部の一例である。上記の情報統合モジュール110、学習体験モジュール103は、類似学習者情報提供部の一例である。上記の学習者グループ解析モジュール105は、クラスタリング部、履修クラスタ抽出部、特徴量取得部、学習目標決定部、学習スタイル決定部、関係抽出部、判別用語抽出部、学習目標別重み値算出部、学習スタイル別重み値算出部の一例である。上記の学習コンテンツ検索推薦モジュール107は、特徴ベクトル算出部、特徴ベクトル抽出部、学習コンテンツ推薦部の一例である。上記の学習到達段階解析モジュール108は、学習目標特徴量算出部、習熟度評価部、習熟度変化観測部、進捗度評価部の一例である。以上、添付図面を参照しながら本技術に係る好適な実施形態について説明したが、本技術はここで開示した構成例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本技術の技術的範囲に属するものと了解される。