学習支援システム、学習支援方法及びコンピュータプログラム
【課題】本発明の学習支援システムは、ユーザの脳波に基づいて適切なヒントを選択し、ユーザに提示する。
【解決手段】出題部１０１がユーザコンピュータ２０に問題データを送信すると、ユーザは、その解答を入力する。解答時のユーザの脳波は、脳波センサ３０及び脳波検知部２２により測定されて、解答データと共にシステム１０に送られる。ヒント検出部１０３は、脳波パターン及び問題に応じた適切なヒントを見つけ出し、問題データに対応付けて再出題する。
【解決手段】出題部１０１がユーザコンピュータ２０に問題データを送信すると、ユーザは、その解答を入力する。解答時のユーザの脳波は、脳波センサ３０及び脳波検知部２２により測定されて、解答データと共にシステム１０に送られる。ヒント検出部１０３は、脳波パターン及び問題に応じた適切なヒントを見つけ出し、問題データに対応付けて再出題する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習支援システム、学習支援方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年では、脳波を利用して機械を操作するＢＭＩ（Brain Machine Interface）が着目されている。また、ユーザの生体情報に基づいて、どの程度の関心をもってコンテンツを視聴したか否か（視聴質）を検出する技術（特許文献１，特許文献２）や、ユーザの感情を生体情報に基づいて推定し、ユーザの感情に応じた素材を取得して自分史を編集できるようにした技術も知られている（特許文献３）。さらに、学習者の表情や心拍数等から心理状態を検出し、心理状態に対応した電子教材を提供するようにしたシステムも提案されている（特許文献４）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２０５８６１号公報
【特許文献２】特開２００５−１４２９７５号公報
【特許文献３】特開２００８−２５２３５６号公報
【特許文献４】特開２００６−２３５０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来技術では、ユーザが退屈しているか、興味を持っているか等の心理状態に応じて、電子教材を提供しているが、それだけで学習効果を高めるのは難しい。ある問題が解けない場合、例えば、問題文の意味がわからない、公式または定石の解法を覚えていない、他の問題と混同している等の種々の原因がある。
【０００５】
解けない原因によっては、わずかなヒントを与えるだけでユーザを正解に導くことができる。逆に、詳細なヒントを必要とする場合もある。従って、問題を解けない原因が何であるのかにかかわらず、ユーザの心理状態に基づいて電子教材を提供するシステムでは、ユーザの学習を効果的に支援することはできない。
【０００６】
本発明は、上記問題に着目してなされたもので、その目的は、ユーザの脳波データに基づいて、そのユーザに適したヒントデータを提示することのできる学習支援システム、学習支援方法及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明の第１観点に従う学習支援システムは、ユーザの使用するユーザコンピュータに問題データを送信する学習支援システムであって、ユーザコンピュータに接続され、ユーザの脳波を測定して脳波データを送信する脳波測定部と、複数の問題データを管理するための問題管理部と、問題管理部により管理されている各問題データに関する複数のヒントデータを管理するためのヒント管理部と、各問題データの中から問題データを選択してユーザコンピュータに送信させる出題部と、ユーザコンピュータに送信された問題データについての解答データと、ユーザが問題データを解答する場合の脳波データとを受信する解答受信部と、解答受信部により受信される脳波データに基づいて、ヒント管理部により管理されている各ヒントデータの中から所定のヒントデータを検出するヒント検出部と、ヒント検出部により検出される所定のヒントデータと問題データとを対応付けてユーザコンピュータに送信させる再出題部と、を備える。
【０００８】
第２観点では、第１観点において、各問題データ毎に、誤答した場合における複数の脳波パターンと、各脳波パターンに対する各ヒントデータの有効性とを予め対応付けて管理するためのヒント検出用データベースを備えており、ヒント検出部は、解答受信部により受信される脳波データが各脳波パターンのうちのいずれの脳波パターンに類似するかを判定し、類似すると判定された脳波パターンに対応付けられている各ヒントデータのうち有効性が最も高いヒントデータを所定のヒントデータとして検出する。
【０００９】
第３観点では、第１観点または第２観点のいずれかにおいて、解答受信部は、再出題部により送信される所定のヒントデータ及び問題データに対応する新たな解答データ及び新たな脳波データをユーザコンピュータから受信し、ヒント検出部は、新たな解答データが誤っている場合、各ヒントデータのうち所定のヒントデータの次に有効性の高い別のヒントデータを、新たな所定のヒントデータとして検出し、再出題部は、新たなヒントデータと問題データとを対応付けてユーザコンピュータに送信させる。
【００１０】
第４観点では、第１観点または第２観点のいずれかにおいて、出題部は、ユーザコンピュータから入力される解答データが正しい場合、問題データに類似する別の問題データを各問題データの中から選択して、ユーザコンピュータに送信させる。
【００１１】
第５観点では、第２観点において、有効性とは、所定のヒントデータをユーザに提示した場合における正答率を示す。
【００１２】
本発明は、方法の発明またはコンピュータプログラムの発明として構成することもできる。コンピュータプログラムは、記録媒体に固定されて流通したり、または、通信ネットワークを介して流通されたりすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態に係る学習支援システムの全体図。
【図２】脳波センサのブロック図。
【図３】脳波パターンに応じてヒントを出す様子を示す模式図。
【図４】ヒント検出用データベースを作成するために使用される第１ログデータベースの説明図。
【図５】ヒント検出用データベースを作成するために使用される第２ログデータベースの説明図。
【図６】問題データを管理する問題データベースの説明図。
【図７】ヒントデータを管理するヒントデータベースの説明図。
【図８】脳波パターンに応じたヒントデータを検出するためのデータベースを示す説明図。
【図９】ヒント検出用データベースを作成する処理を示すフローチャート。
【図１０】学習支援システムの動作を示すフローチャート。
【図１１】正解時の処理を示すフローチャート。
【図１２】第２実施例に係る学習支援方法を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図を参照しながら、本発明の実施形態を詳細に説明する。本実施形態では、以下に述べるように、誤答時の脳波パターンを予め分類し、それら各脳波パターンが出現する場合において有効なヒントデータを事前に調査している。そして、本実施形態では、ユーザの脳波データを解析して、そのユーザに適したヒントデータを検出し、ヒントデータを付けて再出題する。これにより、ユーザは、自分に適したヒントデータを参考にして、正解に至ることができ、効率的かつ意欲的に学習を進めることができる。
【実施例１】
【００１５】
図１〜図１１に基づいて第１実施例を説明する。図１は、本実施例に係る学習支援システム１０を含む情報処理システムの全体を示す説明図である。この情報処理システムは、後述のように、学習支援システム１０と、ユーザコンピュータ２０と、脳波検知部２２及び脳波センサ３０と、を備える。
【００１６】
学習支援システム１０は、例えば、ヒント検出用データベース生成部１００と、出題部１０１と、解答受信部１０２と、ヒント検出部１０３と、再出題部１０４と、ウェブサーバ部１０５と、複数のデータベースＴ１０〜Ｔ５０とを備える。なお、学習支援システム１０は、単一のコンピュータから構成される必要は必ずしも無く、複数のコンピュータから構成されてもよい。
【００１７】
ヒント検出用データベース作成部１００は、後述のように、第１ログデータベースＴ１０及び第２ログデータベースＴ２０を用いて、ヒント検出用データベースＴ５０を作成させる。第１ログデータベースＴ１０，第２ログデータベースＴ２０の詳細は、図４，図５と共に後述する。
【００１８】
出題部１０１は、問題データベースＴ３０に管理されている複数の問題データの中から一つまたは複数の問題データを選択してユーザコンピュータ２０に送信させる。解答受信部１０２は、ユーザコンピュータ２０から脳波データ及び解答データ等を受信する。ユーザコンピュータ２０から受信されるデータの一例については、後述する。
【００１９】
ヒント検出部１０３は、後述のように、ユーザの脳波データに基づいてヒント検出用データベースＴ５０を検索し、そのユーザに適したヒントデータをヒントデータベースＴ４０から検出する。再出題部１０４は、検出されたヒントデータと問題データとを対応付けてユーザコンピュータ２０に送信し、再度出題する。ウェブサーバ部１０５は、ウェブサーバを生成させる。ユーザは、ウェブブラウザを介して、学習支援システム１０と情報を交換することができる。
【００２０】
ユーザコンピュータ２０は、例えば、パーソナルコンピュータや携帯電話または携帯情報端末等のコンピュータとして構成される。ユーザコンピュータ２０と学習支援システム１０とは、例えば、インターネット等の通信ネットワークＣＮを介して、双方向通信可能に接続されている。ユーザコンピュータ２０のディスプレイ装置２１にウェブページ５００が表示される。そのウェブページ５００には、後述のように、問題データやヒントデータ等が表示される。
【００２１】
ユーザコンピュータ２０は、例えば、キーボードスイッチ、ポインティングデバイス、マイクロフォン等の入力装置（いずれも図示せず）を備えている。ユーザは、ディスプレイ装置２１に表示された問題の解答を、入力装置を介して入力する。
【００２２】
脳波センサ３０及び受信部３１と共に「脳波測定部」を構成する脳波検知部２２は、プログラム製品として構成され、ユーザコンピュータ２０にインストールされている。脳波検知部２２は、脳波センサ３０によって検出される脳波信号を脳波データとして、学習支援システム１０に送信する。
【００２３】
脳波検知部２２は、予めユーザコンピュータ２０にインストールさせておくこともできるし、または、問題データと一緒に、脳波検知部２２のプログラムをユーザコンピュータ２０に送信し、問題データの視聴前にインストールさせることもできる。
【００２４】
図２は、脳波センサ３０及び脳波検知部２２の構成例を示すブロック図である。脳波センサ３０は、例えば、ユーザの頭部に装着されるヘルメット型センサ、または、サンバイザー型センサ、または、眼鏡型センサ等のように構成される。
【００２５】
脳波センサ３０は、ユーザの頭部から放射される脳波を測定するための複数の電極３００を備える。さらに、脳波センサ３０は、ユーザの視線を直接的に検出するための視線検出センサ３０５を備えてもよい。または、例えば脳波の解析によって視線を検出可能な場合等には、視線検出センサ３０５を設けない構成とすることもできる。
【００２６】
各電極３００からの電気信号は信号増幅部３０１によって増幅され、ノイズ除去部３０２によりノイズが取り除かれる。信号処理部３０３は、例えば、脳波信号をデジタル信号に変換する等の処理を行い、脳波データを生成する。脳波データは、送信部３０４から受信部３１に向けて送信される。
【００２７】
受信部３１は、ユーザコンピュータ２０に接続されており、脳波センサ３０から送信される脳波データを受信する。送信部３０４と受信部３１とは、無線または有線で接続されている。無線接続の場合、例えば、赤外線や電波を用いて脳波データが送信される。
【００２８】
受信部３１は、例えば、ユーザコンピュータ２０のＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポートのようなインターフェース部に取り付けられる小型受信機として構成される。受信部３１は、波形整形等を行うための信号処理部３１０を備えることもできる。脳波検知部２２は、ディスプレイ装置２１に表示される問題データを特定するための問題ＩＤ（識別情報）と、その問題データをユーザが解いたときの脳波データ等とを対応付けて、学習支援システム１０に送信させる。
【００２９】
図３は、ユーザの脳波データに基づいて出題方法を制御する様子を示す。図３の上側には、ユーザに最初に提示される１回目のウェブページ５００（１）が示されている。最初の１回目のウェブページ５００（１）には、例えば、問題表示欄５０１と、解答欄５０２とが含まれている。
【００３０】
問題表示欄５０１には、例えば、算数、国語、理科、社会、生活、歴史、経済、地理、物理、生物、一般常識、漢字等の各種問題が表示される。それらの問題は学習支援システム１０の出題部１０１から出題される。ユーザは、問題の答えを解答欄５０２に入力し、エンターキー等の入力確定ボタンを操作する。問題に解答する際のユーザの脳波は、脳波センサ３０及び脳波検知部２２により検知されて、学習支援システム１０の解答受信部１０２に送られる。
【００３１】
ユーザの解答が誤っている場合、学習支援システム１０のヒント検出部１０３は、ユーザから受信した脳波データが、予め用意されている各脳波パターンのいずれに類似するかを判別する。その脳波パターンは、ユーザが問題を解けないと感じた場合に発生させる脳波パターンである。
【００３２】
ヒント検出部１０３は、ユーザが問題を解けないと感じたときの脳波パターンに基づいてヒント検出用データベースＴ５０を検索し、そのユーザに適したヒントデータのＩＤを取得する。ヒント検出部１０３は、ヒント検出用データベースＴ５０から、そのユーザがその問題データを解くにあたって最も役立つと思われるヒントデータを少なくとも一つ選択する。つまり、後述のように、その問題データについて予め用意されている複数のヒントデータのうち、正答率が最も高いと予測されるヒントデータのＩＤを選択する。
【００３３】
学習支援システム１０の再出題部１０４は、ユーザの解けなかった問題データに、ヒント検出部１０３で検出される適切なヒントデータを対応付けて、ユーザコンピュータ２０に送信させる。
【００３４】
ユーザコンピュータ２０のディスプレイ装置２１には、２回目のウェブページ５００（２）が表示される。そのウェブページ５００（２）には、問題表示欄５０１及び解答欄５０２に加えて、ヒント表示欄５０３が含まれている。ヒント表示欄５０３には、ヒント検出部１０３により検出されるヒントＩＤで特定されるヒントデータが表示される。
【００３５】
ユーザは、ヒントを参考にして問題に再挑戦し、解答する。その解答データ及び解答時の脳波データ等は、学習支援システム１０に送られる。ヒントを付けてもなおユーザの解答が間違っている場合、ヒント検出部１０３により別のヒントデータが選択され、ユーザコンピュータ２０に送信される。
【００３６】
図４は、第１ログデータベースＴ１０の構成例を示す。第１ログデータベースＴ１０は、第２ログデータベースＴ２０と共に、ヒント検出用データベースＴ５０を作成するための資料となる。
【００３７】
第１ログデータベースＴ１０は、例えば、問題ＩＤ欄Ｃ１０と、解答欄Ｃ１１と、正誤欄Ｃ１２と、脳波データ欄Ｃ１３と、テストユーザＩＤ欄Ｃ１４とを備える。問題ＩＤ欄Ｃ１０には、各問題データを識別するためのＩＤが記憶される。解答欄Ｃ１１には、問題に対するユーザからの解答が記憶される。正誤欄Ｃ１２には、ユーザの解答の正しいのか否かが記憶される。脳波データ欄Ｃ１３には、問題解答時に検知されるユーザの脳波データが記憶される。テストユーザＩＤ欄Ｃ１４には、ヒント検出用データベースＴ５０の作成用試験に参加する各ユーザを特定するためのＩＤが記憶される。
【００３８】
なお、脳波データ（Ｃ１３）や解答（Ｃ１１）のデータ量が多い場合、脳波データや解答の記憶先アドレスを各欄Ｃ１３，Ｃ１１に記憶させる構成としてもよい。
【００３９】
学習支援システム１０は、第１ログデータベースＴ１０から、ユーザの間違えた問題を抽出し、その抽出される各問題に、予め用意されている複数のヒントデータの中からランダムに選択されるヒントデータをそれぞれ対応付けて、１問ずつ再出題する。各テストユーザは、ヒントを参考にして再び問題を解く。脳波検知部２２は、再出題された問題を解く際の脳波データと解答等とを対応付けて、学習支援システム１０に送信する。
【００４０】
図５に示すように、学習支援システム１０は、ヒント付きの再出題に関するデータを第２ログデータベースＴ２０に記憶させる。第２ログデータベースＴ２０は、例えば、問題ＩＤ欄Ｃ２０と、解答欄Ｃ２１と、正誤欄Ｃ２２と、脳波データ欄Ｃ２３と、テストユーザ欄Ｃ２４と、ヒントＩＤ欄Ｃ２５とを対応付けて管理する。
【００４１】
問題ＩＤ欄Ｃ２０は、再出題された問題（つまり最初の出題時にユーザの間違えた問題）のＩＤを管理する。解答欄Ｃ２１は、ヒントを付けて再出題された問題に対するユーザからの解答（つまり同一問題に対する２度目の解答）を管理する。正誤欄Ｃ２２は、２度目の解答の正誤を管理する。脳波データ欄Ｃ２３は、再出題された問題を解く際のユーザの脳波データを管理する。テストユーザ欄Ｃ２４は、各ユーザのＩＤを管理する。ヒントＩＤ欄Ｃ２５は、問題に付されたヒントデータのＩＤを管理する。
【００４２】
学習支援システム１０は、例えば、全ユーザが全問題を正解するまで、ヒントデータをランダムに選択しながら再出題を繰り返し、その結果を第２ログデータベースＴ２０に記憶させる。この結果、ユーザが問題を解けないと感じたときに発生させる脳波を複数のパターンに類型化することができ、ヒントの有効性を知ることができる。ヒントの有効性は、そのヒントを付けた場合の正答率として求めることができる。
【００４３】
図６は、問題を管理するための問題データベースＴ３０を示す。問題データベースＴ３０は、例えば、問題ＩＤ欄Ｃ３０と、格納先アドレス欄Ｃ３１と、正解欄Ｃ３２と、ユーザＩＤ欄Ｃ３３と、理解フラグＣ３４とを対応付けている。
【００４４】
問題ＩＤ欄Ｃ３０には、各問題データのＩＤが記憶される。格納先アドレス欄Ｃ３１には、各問題データの格納先アドレスが記憶される。正解欄Ｃ３２には、各問題データの正解が記憶される。ユーザＩＤ欄Ｃ３３には、各ユーザのＩＤが記憶される。ここでは、各問題データ毎に、各ユーザのＩＤがそれぞれ対応付けられている。
【００４５】
理解フラグ欄Ｃ２４には、ユーザが理解したか否かを示すフラグが記憶される。理解フラグに「１」が設定される場合、そのユーザは、その問題を理解していることを示す。理解フラグに「０」が設定される場合、そのユーザがその問題を理解しているか否か不明であることを示す。
【００４６】
なお、各問題データの類似度を示す情報を、問題データベースＴ３０で管理する構成としてもよい。例えば、各問題データの分野、対象ユーザの年齢や学年、難易度等の情報を、問題データ間の類似度を判別するための指標として、問題データベースＴ３０に記憶させる構成としてもよい。
【００４７】
図７は、ヒントを管理するためのヒントデータベースＴ４０を示す。ヒントデータベースＴ４０は、例えば、ヒントＩＤ欄Ｃ４０と、内容欄Ｃ４１と、その他の欄Ｃ４２とを備える。
【００４８】
ヒントＩＤ欄Ｃ４０には、各ヒントデータを識別するためのＩＤが記憶される。内容欄Ｃ４１には、各ヒントデータが記憶される。その他の欄Ｃ４２には、例えば、「小学校低学年の国語用ヒント」や「社会人向け経済学用ヒント」等のようなヒントの種別等を記憶させることができる。なお、上述の各データベースＴ１０〜Ｔ３０及び後述のデータベースＴ５０においても、その他の欄を設けることができる。また、本実施例では、問題データ及びヒントデータを文字データとして構成する場合を説明するが、文字データに限定されない。例えば、静止画像データ、動画像データ、音声データ、グラフィックスデータ等の種々の形式のデータをそのままで、または、組合せて、問題データまたはヒントデータとして使用することができる。
【００４９】
図８は、ヒント検出用データベースＴ５０を示す。ヒント検出用データベースＴ５０は、例えば、問題ＩＤ欄Ｃ５０と、脳波パターン欄Ｃ５１と、ヒントＩＤ欄Ｃ５２と、ヒント提示後の正答率の欄Ｃ５３とを管理する。ここでは、各問題ＩＤ毎に各脳波パターンがそれぞれ対応付けられており、各脳波パターン毎に各ヒントデータのＩＤがそれぞれ対応付けられている。
【００５０】
問題ＩＤ欄Ｃ５０には、再出題された問題データのＩＤが記憶される。脳波パターン欄Ｃ５１には、その問題データを解けなかった各ユーザの各脳波パターンが記憶される。つまり、脳波パターン欄Ｃ５１には、最初の出題時に計測された脳波データのうち誤答時の脳波データ（第１ログデータベースＴ１０中の脳波データＣ１３）が記憶される。
【００５１】
具体的には、学習支援システム１０は、Ｅ（α）、Ｅ（β）、Ｅ（γ）、σ（α）、σ（β）、σ（γ）のようなデータを取得し、記憶する。ここで、Ｅ（α）はα波の強度の平均、Ｅ（β）はβ波の強度の平均、Ｅ（γ）はγ波の強度の平均、σ（α）はα波の強度の標準偏差、σ（β）はβ波の強度の標準偏差、σ（γ）はγ波の強度の標準偏差を、示す。学習支援システム１０は、脳波データを、α波、β波、γ波の各強度の平均と分散とのベクトルで表現し、クラスタ分析等によって分類する。学習支援システム１０は、その分類の結果を、脳波パターンとして用いる。
【００５２】
ヒントＩＤ欄Ｃ５２には、再出題時に添付されたヒントデータのＩＤが記憶される。ヒント提示後の正答率の欄Ｃ５３には、ヒント付き再出題に対するユーザからの解答の正答率が記憶される。
【００５３】
ある問題が解けない場合、解けない理由は各ユーザ毎にそれぞれ相違し、理由に応じて各ユーザから発生する脳波のパターンも異なる。例えば、公式等を思い出せない場合、問題文の意味をつかめない場合等のように、解けない原因に応じて脳波のパターンはそれぞれ相違する。そして、解けない原因毎に、適切なヒントも異なるはずである。例えば、問題文の意味が理解できない場合には、例えば、「問題文をよく読もう。」、「問題を素直に考えよう。」のようなヒントが有効に作用するであろう。しかし、それらのヒントは、公式等を思い出せない場合には有効ではないであろう。
【００５４】
再出題時に添付されたヒントデータがユーザに役立った場合、再出題に対するユーザの解答は正解となる。従って、ヒント提示後の正答率の値が増加する。逆に、ヒントデータがユーザの役に立たなかった場合、ユーザの解答は誤答となり、正答率は低下する。正答率の高いヒントデータは、特定の脳波パターンが観測される場合に有効に働くヒントであることを意味する。
【００５５】
図９は、ヒント検出用データベースＴ５０を作成するための処理を示す。学習支援システム１０のヒント兼用データベース生成部（以下、データベース生成部）１００は、データベース作成用の問題データを、テストに参加している各ユーザのユーザコンピュータ２０に送信する（Ｓ１０）。問題データを特定するための問題ＩＤも、問題データと一緒にユーザコンピュータ２０に送られる。
【００５６】
ユーザコンピュータ２０は、受信した問題データをディスプレイ装置２１に表示させる（Ｓ１１）。ユーザは、問題データを含むウェブページ５００を閲覧し、ウェブページ５００の解答欄５０２に解答を入力する。解答時のユーザの脳波データは、脳波センサ３０及び脳波検知部２２により検出される（Ｓ１２）。脳波検知部２２は、例えば、問題データのＩＤと、ユーザの解答したデータ（解答データ）と、脳波データとを対応付けて、学習支援システム１０に送信する（Ｓ１３）。
【００５７】
データベース生成部１００は、ユーザコンピュータ２０から受信したデータを第１ログデータベースＴ１０に記憶させる（Ｓ１４）。データベース生成部１００は、予め用意されている全ての問題データを出題したか否かを判定する（Ｓ１５）。全ての問題データを出題するまで、Ｓ１０〜Ｓ１４の各ステップが繰り返し実行される。
【００５８】
データベース生成部１００は、テストに参加している全てのテストユーザについて、最初のテストが完了したか否かを確認する（Ｓ１６）。全ユーザについて最初のテスト（つまり、第１ログデータベースＴ１０の生成に必要なデータを収集するためのテスト）が完了した場合（S16:YES）、第１段階が完了し、第２段階に移る。
【００５９】
第２段階では、最初の出題でユーザが間違えた問題にヒントを付けて再出題し、そのヒントが役に立ったか否かを計測する。まず最初に、データベース生成部１００は、各ユーザ毎に、最初のテストでユーザが間違えた問題を抽出する（Ｓ１７）。
【００６０】
データベース生成部１００は、予め用意されている各ヒントデータの中から、少なくとも一つのヒントデータをランダムに選択し（Ｓ１８）、ユーザの間違えた問題データに対応付けてユーザコンピュータ２０に送信する（Ｓ１９）。ユーザコンピュータ２０には、ヒントデータを識別するヒントＩＤも送信される。
【００６１】
ユーザコンピュータ２０は、問題データ及びヒントデータをディスプレイ装置２１に表示させる（Ｓ２０）。ユーザは、ヒントを利用して問題に解答する。再出題に対する解答時の脳波データは、脳波センサ３０等により計測される（Ｓ２１）。ユーザコンピュータ２０は、問題ＩＤと、解答データと、脳波データと、ヒントＩＤとを対応付けて学習支援システム１０に送信する（Ｓ２２）。
【００６２】
データベース生成部１００は、ユーザコンピュータ２０から受信したデータを第２ログデータベースＴ２０に記憶させる（Ｓ２３）。データベース生成部１００は、再出題された問題に対するユーザの解答が正解であるか否かを判定する（Ｓ２４）。
【００６３】
ユーザの解答が正解では無い場合（S24:NO）、再びランダムにヒントデータが選択されて、Ｓ１８〜Ｓ２３の各ステップが繰り返される。ユーザが正解すると（S24:YES）、次の問題に移る。データベース生成部１００は、最初のテストでユーザが間違えた全ての問題について再出題が完了するまで（Ｓ２５）、Ｓ１８〜Ｓ２４の各ステップを繰り返し実行させる。
【００６４】
第２ログデータベースＴ２０が完成すると（S25:YES）、データベース生成部１００は、ヒント検出用データベースＴ５０を作成する（Ｓ２６）。即ち、データベース生成部１００は、第１ログデータベースＴ１０と第２ログデータベースＴ２０との内容を読み出して統計処理し、問題データと、解答時の脳波データと、ヒントデータと、ヒントデータ送信後における正答率との関係を対応付けて、ヒント検出用データベースＴ５０を作成する（Ｓ２６）。
【００６５】
図１０は、学習支援方法を示すフローチャートである。学習支援システム１０は、ユーザコンピュータ２０に問題データを送信する（Ｓ３０）。ユーザコンピュータ２０は、問題データをディスプレイ装置２１に表示させる（Ｓ３１）。ユーザは、表示された問題の解答を解答欄５０２に入力する。解答時のユーザの脳波は、脳波センサ３０等により検出される（Ｓ３２）。ユーザコンピュータ２０は、問題ＩＤと、解答データと、脳波データとを対応付けて学習支援システム１０に送信する（Ｓ３３）。
【００６６】
学習支援システム１０は、問題データベースＴ３０を参照し、ユーザの解答が正解であるか否かを判定する（Ｓ３４）。ユーザの解答が正解の場合（S34:YES）、正解時の処理が実行される（Ｓ３５）。正解時には、後述のように、例えば、類似する問題を出題してユーザの理解度を確認する等の処理が実施される。
【００６７】
ユーザの解答が誤っている場合（S34:NO）、学習支援システム１０は、ユーザの脳波データが、ヒント検出用データベースＴ５０に登録されている各脳波パターンのうちいずれに類似するかを判別する（Ｓ３６）。そして、学習支援システム１０は、判別された脳波パターン及び問題ＩＤに基づいてヒント検出用データベースＴ５０を検索し（Ｓ３７）、正答率（Ｃ５３）の最も高いヒントデータのＩＤを選択する（Ｓ３８）。
【００６８】
なお、ユーザの脳波データがいずれの脳波パターンに類似するかを判別する方法を説明する。例えば、ユーザの脳波データと予め登録されている各脳波パターン（Ｃ５１）とのベクトルの内積を計算し、内積値が最も大きい脳波パターンを求める。ユーザの脳波データは、内積値の最も大きい脳波パターンに類似すると判定される。
【００６９】
学習支援システム１０は、正答率の最も高いヒントデータをヒントデータベースＴ４０から取得し、ユーザの間違えた問題データに対応付けて、ユーザコンピュータ２０に送信する（Ｓ３９）。
【００７０】
ユーザコンピュータ２０は、再出題された問題データ及びヒントデータをディスプレイ装置２１に表示させる（Ｓ４０）。ユーザは、ヒントデータを参考にして解答する。解答時の脳波データは、脳波センサ３０等により測定される（Ｓ４１）。ユーザコンピュータ２０は、問題ＩＤと、解答データと、脳波データ及びヒントＩＤを対応付けて、学習支援システム１０に送信する（Ｓ４２）。
【００７１】
学習支援システム１０は、ユーザコンピュータ２０から受信した解答データが正解であるか否かを判定する（Ｓ４３）。ユーザの解答が間違っている場合（S43:NO）、学習支援システム１０は、次に正答率の高い別のヒントデータを選択し（Ｓ４４）、問題データに対応付けて再出題する（Ｓ３９）。
【００７２】
ユーザが正解した場合には（S43:YES）、所定の処理が実行される（Ｓ４５）。図１１は、ヒント提示後の正解時の処理を示すフローチャートである。ユーザの解答が正解の場合、学習支援システム１０は、ヒント検出用データベースＴ５０の正答率Ｃ５３を更新させる（Ｓ５０）。
【００７３】
続いて、ユーザの理解度を確認するために、学習支援システム１０は、ユーザの正解した問題（ヒント付きで再出題された問題）と類似する問題データを、問題データベースＴ３０から検索する（Ｓ５１）。
【００７４】
学習支援システム１０は、類似する問題データをユーザコンピュータ２０に送信し（Ｓ５２）、ユーザコンピュータ２０から解答データ等を受領する（Ｓ５３）。ユーザの解答が正解の場合（S54:YES）、学習支援システム１０は、問題データベースＴ３０内の理解フラグ（Ｃ３４）に「１」を設定する（Ｓ５５）。
【００７５】
類似問題の解答が間違っている場合（S54:NO）、学習支援システム１０は、問題ＩＤ及び脳波データを検索キーとしてヒント検出用データベースＴ５０を検索し、正答率の高いヒントデータをヒントデータベースＴ４０から取得する（Ｓ５６）。学習支援システム１０は、類似問題のデータとヒントデータとを対応付けて再出題する（Ｓ５７）。学習支援システム１０は、Ｓ５３〜Ｓ５７を繰り返し実行する。
【００７６】
なお、ヒント提示前の正解時処理（Ｓ３５）では、図１１に示す各ステップのうち、Ｓ５０を除くＳ５１〜Ｓ５７を実行させることができる。
【００７７】
このように構成される本実施例によれば、ユーザの脳波データに基づいて、その問題についてのユーザの状況に応じた適切なヒントデータを選択し、ユーザに提供できる。従って、ユーザの状況に応じて効率よく学習を支援することができ、ユーザの使い勝手も向上する。即ち、本実施例では、問題を解けないときのユーザの脳波に基づいて、ユーザの置かれている状況（解けない状況）を推定し、ユーザの状況及び問題に応じた適切なヒントを提示することができる。
【００７８】
また、本実施例では、ユーザが正解するまで、正答率の高い順番で、繰り返しヒントを提供する。これにより、ユーザは、種々の視点から問題を検討して解答することができ、学習効果が高まる。
【００７９】
さらに、本実施例では、ユーザが正解した場合に類似問題を出題して、ユーザが本当に理解しているか否かを確認する。従って、学習効果を高めることができる。
【実施例２】
【００８０】
図１２に基づいて第２実施例を説明する。本実施例では、第１実施例との相違を中心に説明する。本実施例では、いわゆる紛れ当たりを検出して、紛れ当たりの場合にはヒント付きの問題を再出題する。
【００８１】
図１２は、本実施例による学習支援方法を示すフローチャートである。学習支援システム１０は、ユーザコンピュータ２０から脳波データ等を受信すると、脳波データに類似する脳波パターンを判別する（Ｓ６０）。
【００８２】
学習支援システム１０は、判別された脳波データに基づいて、ユーザが正解に至ったか否かを判定する（Ｓ６１）。ユーザの脳波データがヒント検出用データベースＴ５０に登録されている各脳波パターンのいずれかに該当する場合、ユーザは、本当に理解して正解に至ったわけではなく、確率的に正解に至ったと推測することができる。いわゆる紛れ当たりである。
【００８３】
従って、ユーザの解答データが正解であっても、ユーザの脳波データが誤答時に見られる脳波パターンに類似する場合は（S61:NO）、適切なヒントデータを付けて再出題し、ユーザの理解を促す（Ｓ３７〜Ｓ４５）。
【００８４】
このように構成される本実施例も第１実施例と同様の効果を奏する。さらに、本実施例では、脳波データに基づいて紛れ当たりを判別し、紛れ当たりであると推測される場合には、ヒントを付けて問題を再出題する。従って、ユーザの理解を深めることができ、学習効果を高めることができる。
【００８５】
なお、本発明は、上述した各実施例に限定されない。当業者であれば、本発明の範囲内で、種々の追加や変更等を行うことができる。いわゆる当業者であれば、図示されたステップの順番を変更したり、新たなステップを追加等することができる。さらに、脳波だけでなく、例えば、脈拍、血圧、瞳の大きさ、体温等の他の生体情報を利用する構成としてもよい。
【符号の説明】
【００８６】
１０：学習支援システム、２０：ユーザコンピュータ、２２：脳波検知部、３０：脳波センサ、１００：ヒント検出用データベース生成部、１０１：出題部、１０２：解答受信部、１０３：ヒント検出部、１０４：再出題部。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習支援システム、学習支援方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年では、脳波を利用して機械を操作するＢＭＩ（Brain Machine Interface）が着目されている。また、ユーザの生体情報に基づいて、どの程度の関心をもってコンテンツを視聴したか否か（視聴質）を検出する技術（特許文献１，特許文献２）や、ユーザの感情を生体情報に基づいて推定し、ユーザの感情に応じた素材を取得して自分史を編集できるようにした技術も知られている（特許文献３）。さらに、学習者の表情や心拍数等から心理状態を検出し、心理状態に対応した電子教材を提供するようにしたシステムも提案されている（特許文献４）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２０５８６１号公報
【特許文献２】特開２００５−１４２９７５号公報
【特許文献３】特開２００８−２５２３５６号公報
【特許文献４】特開２００６−２３５０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来技術では、ユーザが退屈しているか、興味を持っているか等の心理状態に応じて、電子教材を提供しているが、それだけで学習効果を高めるのは難しい。ある問題が解けない場合、例えば、問題文の意味がわからない、公式または定石の解法を覚えていない、他の問題と混同している等の種々の原因がある。
【０００５】
解けない原因によっては、わずかなヒントを与えるだけでユーザを正解に導くことができる。逆に、詳細なヒントを必要とする場合もある。従って、問題を解けない原因が何であるのかにかかわらず、ユーザの心理状態に基づいて電子教材を提供するシステムでは、ユーザの学習を効果的に支援することはできない。
【０００６】
本発明は、上記問題に着目してなされたもので、その目的は、ユーザの脳波データに基づいて、そのユーザに適したヒントデータを提示することのできる学習支援システム、学習支援方法及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明の第１観点に従う学習支援システムは、ユーザの使用するユーザコンピュータに問題データを送信する学習支援システムであって、ユーザコンピュータに接続され、ユーザの脳波を測定して脳波データを送信する脳波測定部と、複数の問題データを管理するための問題管理部と、問題管理部により管理されている各問題データに関する複数のヒントデータを管理するためのヒント管理部と、各問題データの中から問題データを選択してユーザコンピュータに送信させる出題部と、ユーザコンピュータに送信された問題データについての解答データと、ユーザが問題データを解答する場合の脳波データとを受信する解答受信部と、解答受信部により受信される脳波データに基づいて、ヒント管理部により管理されている各ヒントデータの中から所定のヒントデータを検出するヒント検出部と、ヒント検出部により検出される所定のヒントデータと問題データとを対応付けてユーザコンピュータに送信させる再出題部と、を備える。
【０００８】
第２観点では、第１観点において、各問題データ毎に、誤答した場合における複数の脳波パターンと、各脳波パターンに対する各ヒントデータの有効性とを予め対応付けて管理するためのヒント検出用データベースを備えており、ヒント検出部は、解答受信部により受信される脳波データが各脳波パターンのうちのいずれの脳波パターンに類似するかを判定し、類似すると判定された脳波パターンに対応付けられている各ヒントデータのうち有効性が最も高いヒントデータを所定のヒントデータとして検出する。
【０００９】
第３観点では、第１観点または第２観点のいずれかにおいて、解答受信部は、再出題部により送信される所定のヒントデータ及び問題データに対応する新たな解答データ及び新たな脳波データをユーザコンピュータから受信し、ヒント検出部は、新たな解答データが誤っている場合、各ヒントデータのうち所定のヒントデータの次に有効性の高い別のヒントデータを、新たな所定のヒントデータとして検出し、再出題部は、新たなヒントデータと問題データとを対応付けてユーザコンピュータに送信させる。
【００１０】
第４観点では、第１観点または第２観点のいずれかにおいて、出題部は、ユーザコンピュータから入力される解答データが正しい場合、問題データに類似する別の問題データを各問題データの中から選択して、ユーザコンピュータに送信させる。
【００１１】
第５観点では、第２観点において、有効性とは、所定のヒントデータをユーザに提示した場合における正答率を示す。
【００１２】
本発明は、方法の発明またはコンピュータプログラムの発明として構成することもできる。コンピュータプログラムは、記録媒体に固定されて流通したり、または、通信ネットワークを介して流通されたりすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態に係る学習支援システムの全体図。
【図２】脳波センサのブロック図。
【図３】脳波パターンに応じてヒントを出す様子を示す模式図。
【図４】ヒント検出用データベースを作成するために使用される第１ログデータベースの説明図。
【図５】ヒント検出用データベースを作成するために使用される第２ログデータベースの説明図。
【図６】問題データを管理する問題データベースの説明図。
【図７】ヒントデータを管理するヒントデータベースの説明図。
【図８】脳波パターンに応じたヒントデータを検出するためのデータベースを示す説明図。
【図９】ヒント検出用データベースを作成する処理を示すフローチャート。
【図１０】学習支援システムの動作を示すフローチャート。
【図１１】正解時の処理を示すフローチャート。
【図１２】第２実施例に係る学習支援方法を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図を参照しながら、本発明の実施形態を詳細に説明する。本実施形態では、以下に述べるように、誤答時の脳波パターンを予め分類し、それら各脳波パターンが出現する場合において有効なヒントデータを事前に調査している。そして、本実施形態では、ユーザの脳波データを解析して、そのユーザに適したヒントデータを検出し、ヒントデータを付けて再出題する。これにより、ユーザは、自分に適したヒントデータを参考にして、正解に至ることができ、効率的かつ意欲的に学習を進めることができる。
【実施例１】
【００１５】
図１〜図１１に基づいて第１実施例を説明する。図１は、本実施例に係る学習支援システム１０を含む情報処理システムの全体を示す説明図である。この情報処理システムは、後述のように、学習支援システム１０と、ユーザコンピュータ２０と、脳波検知部２２及び脳波センサ３０と、を備える。
【００１６】
学習支援システム１０は、例えば、ヒント検出用データベース生成部１００と、出題部１０１と、解答受信部１０２と、ヒント検出部１０３と、再出題部１０４と、ウェブサーバ部１０５と、複数のデータベースＴ１０〜Ｔ５０とを備える。なお、学習支援システム１０は、単一のコンピュータから構成される必要は必ずしも無く、複数のコンピュータから構成されてもよい。
【００１７】
ヒント検出用データベース作成部１００は、後述のように、第１ログデータベースＴ１０及び第２ログデータベースＴ２０を用いて、ヒント検出用データベースＴ５０を作成させる。第１ログデータベースＴ１０，第２ログデータベースＴ２０の詳細は、図４，図５と共に後述する。
【００１８】
出題部１０１は、問題データベースＴ３０に管理されている複数の問題データの中から一つまたは複数の問題データを選択してユーザコンピュータ２０に送信させる。解答受信部１０２は、ユーザコンピュータ２０から脳波データ及び解答データ等を受信する。ユーザコンピュータ２０から受信されるデータの一例については、後述する。
【００１９】
ヒント検出部１０３は、後述のように、ユーザの脳波データに基づいてヒント検出用データベースＴ５０を検索し、そのユーザに適したヒントデータをヒントデータベースＴ４０から検出する。再出題部１０４は、検出されたヒントデータと問題データとを対応付けてユーザコンピュータ２０に送信し、再度出題する。ウェブサーバ部１０５は、ウェブサーバを生成させる。ユーザは、ウェブブラウザを介して、学習支援システム１０と情報を交換することができる。
【００２０】
ユーザコンピュータ２０は、例えば、パーソナルコンピュータや携帯電話または携帯情報端末等のコンピュータとして構成される。ユーザコンピュータ２０と学習支援システム１０とは、例えば、インターネット等の通信ネットワークＣＮを介して、双方向通信可能に接続されている。ユーザコンピュータ２０のディスプレイ装置２１にウェブページ５００が表示される。そのウェブページ５００には、後述のように、問題データやヒントデータ等が表示される。
【００２１】
ユーザコンピュータ２０は、例えば、キーボードスイッチ、ポインティングデバイス、マイクロフォン等の入力装置（いずれも図示せず）を備えている。ユーザは、ディスプレイ装置２１に表示された問題の解答を、入力装置を介して入力する。
【００２２】
脳波センサ３０及び受信部３１と共に「脳波測定部」を構成する脳波検知部２２は、プログラム製品として構成され、ユーザコンピュータ２０にインストールされている。脳波検知部２２は、脳波センサ３０によって検出される脳波信号を脳波データとして、学習支援システム１０に送信する。
【００２３】
脳波検知部２２は、予めユーザコンピュータ２０にインストールさせておくこともできるし、または、問題データと一緒に、脳波検知部２２のプログラムをユーザコンピュータ２０に送信し、問題データの視聴前にインストールさせることもできる。
【００２４】
図２は、脳波センサ３０及び脳波検知部２２の構成例を示すブロック図である。脳波センサ３０は、例えば、ユーザの頭部に装着されるヘルメット型センサ、または、サンバイザー型センサ、または、眼鏡型センサ等のように構成される。
【００２５】
脳波センサ３０は、ユーザの頭部から放射される脳波を測定するための複数の電極３００を備える。さらに、脳波センサ３０は、ユーザの視線を直接的に検出するための視線検出センサ３０５を備えてもよい。または、例えば脳波の解析によって視線を検出可能な場合等には、視線検出センサ３０５を設けない構成とすることもできる。
【００２６】
各電極３００からの電気信号は信号増幅部３０１によって増幅され、ノイズ除去部３０２によりノイズが取り除かれる。信号処理部３０３は、例えば、脳波信号をデジタル信号に変換する等の処理を行い、脳波データを生成する。脳波データは、送信部３０４から受信部３１に向けて送信される。
【００２７】
受信部３１は、ユーザコンピュータ２０に接続されており、脳波センサ３０から送信される脳波データを受信する。送信部３０４と受信部３１とは、無線または有線で接続されている。無線接続の場合、例えば、赤外線や電波を用いて脳波データが送信される。
【００２８】
受信部３１は、例えば、ユーザコンピュータ２０のＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポートのようなインターフェース部に取り付けられる小型受信機として構成される。受信部３１は、波形整形等を行うための信号処理部３１０を備えることもできる。脳波検知部２２は、ディスプレイ装置２１に表示される問題データを特定するための問題ＩＤ（識別情報）と、その問題データをユーザが解いたときの脳波データ等とを対応付けて、学習支援システム１０に送信させる。
【００２９】
図３は、ユーザの脳波データに基づいて出題方法を制御する様子を示す。図３の上側には、ユーザに最初に提示される１回目のウェブページ５００（１）が示されている。最初の１回目のウェブページ５００（１）には、例えば、問題表示欄５０１と、解答欄５０２とが含まれている。
【００３０】
問題表示欄５０１には、例えば、算数、国語、理科、社会、生活、歴史、経済、地理、物理、生物、一般常識、漢字等の各種問題が表示される。それらの問題は学習支援システム１０の出題部１０１から出題される。ユーザは、問題の答えを解答欄５０２に入力し、エンターキー等の入力確定ボタンを操作する。問題に解答する際のユーザの脳波は、脳波センサ３０及び脳波検知部２２により検知されて、学習支援システム１０の解答受信部１０２に送られる。
【００３１】
ユーザの解答が誤っている場合、学習支援システム１０のヒント検出部１０３は、ユーザから受信した脳波データが、予め用意されている各脳波パターンのいずれに類似するかを判別する。その脳波パターンは、ユーザが問題を解けないと感じた場合に発生させる脳波パターンである。
【００３２】
ヒント検出部１０３は、ユーザが問題を解けないと感じたときの脳波パターンに基づいてヒント検出用データベースＴ５０を検索し、そのユーザに適したヒントデータのＩＤを取得する。ヒント検出部１０３は、ヒント検出用データベースＴ５０から、そのユーザがその問題データを解くにあたって最も役立つと思われるヒントデータを少なくとも一つ選択する。つまり、後述のように、その問題データについて予め用意されている複数のヒントデータのうち、正答率が最も高いと予測されるヒントデータのＩＤを選択する。
【００３３】
学習支援システム１０の再出題部１０４は、ユーザの解けなかった問題データに、ヒント検出部１０３で検出される適切なヒントデータを対応付けて、ユーザコンピュータ２０に送信させる。
【００３４】
ユーザコンピュータ２０のディスプレイ装置２１には、２回目のウェブページ５００（２）が表示される。そのウェブページ５００（２）には、問題表示欄５０１及び解答欄５０２に加えて、ヒント表示欄５０３が含まれている。ヒント表示欄５０３には、ヒント検出部１０３により検出されるヒントＩＤで特定されるヒントデータが表示される。
【００３５】
ユーザは、ヒントを参考にして問題に再挑戦し、解答する。その解答データ及び解答時の脳波データ等は、学習支援システム１０に送られる。ヒントを付けてもなおユーザの解答が間違っている場合、ヒント検出部１０３により別のヒントデータが選択され、ユーザコンピュータ２０に送信される。
【００３６】
図４は、第１ログデータベースＴ１０の構成例を示す。第１ログデータベースＴ１０は、第２ログデータベースＴ２０と共に、ヒント検出用データベースＴ５０を作成するための資料となる。
【００３７】
第１ログデータベースＴ１０は、例えば、問題ＩＤ欄Ｃ１０と、解答欄Ｃ１１と、正誤欄Ｃ１２と、脳波データ欄Ｃ１３と、テストユーザＩＤ欄Ｃ１４とを備える。問題ＩＤ欄Ｃ１０には、各問題データを識別するためのＩＤが記憶される。解答欄Ｃ１１には、問題に対するユーザからの解答が記憶される。正誤欄Ｃ１２には、ユーザの解答の正しいのか否かが記憶される。脳波データ欄Ｃ１３には、問題解答時に検知されるユーザの脳波データが記憶される。テストユーザＩＤ欄Ｃ１４には、ヒント検出用データベースＴ５０の作成用試験に参加する各ユーザを特定するためのＩＤが記憶される。
【００３８】
なお、脳波データ（Ｃ１３）や解答（Ｃ１１）のデータ量が多い場合、脳波データや解答の記憶先アドレスを各欄Ｃ１３，Ｃ１１に記憶させる構成としてもよい。
【００３９】
学習支援システム１０は、第１ログデータベースＴ１０から、ユーザの間違えた問題を抽出し、その抽出される各問題に、予め用意されている複数のヒントデータの中からランダムに選択されるヒントデータをそれぞれ対応付けて、１問ずつ再出題する。各テストユーザは、ヒントを参考にして再び問題を解く。脳波検知部２２は、再出題された問題を解く際の脳波データと解答等とを対応付けて、学習支援システム１０に送信する。
【００４０】
図５に示すように、学習支援システム１０は、ヒント付きの再出題に関するデータを第２ログデータベースＴ２０に記憶させる。第２ログデータベースＴ２０は、例えば、問題ＩＤ欄Ｃ２０と、解答欄Ｃ２１と、正誤欄Ｃ２２と、脳波データ欄Ｃ２３と、テストユーザ欄Ｃ２４と、ヒントＩＤ欄Ｃ２５とを対応付けて管理する。
【００４１】
問題ＩＤ欄Ｃ２０は、再出題された問題（つまり最初の出題時にユーザの間違えた問題）のＩＤを管理する。解答欄Ｃ２１は、ヒントを付けて再出題された問題に対するユーザからの解答（つまり同一問題に対する２度目の解答）を管理する。正誤欄Ｃ２２は、２度目の解答の正誤を管理する。脳波データ欄Ｃ２３は、再出題された問題を解く際のユーザの脳波データを管理する。テストユーザ欄Ｃ２４は、各ユーザのＩＤを管理する。ヒントＩＤ欄Ｃ２５は、問題に付されたヒントデータのＩＤを管理する。
【００４２】
学習支援システム１０は、例えば、全ユーザが全問題を正解するまで、ヒントデータをランダムに選択しながら再出題を繰り返し、その結果を第２ログデータベースＴ２０に記憶させる。この結果、ユーザが問題を解けないと感じたときに発生させる脳波を複数のパターンに類型化することができ、ヒントの有効性を知ることができる。ヒントの有効性は、そのヒントを付けた場合の正答率として求めることができる。
【００４３】
図６は、問題を管理するための問題データベースＴ３０を示す。問題データベースＴ３０は、例えば、問題ＩＤ欄Ｃ３０と、格納先アドレス欄Ｃ３１と、正解欄Ｃ３２と、ユーザＩＤ欄Ｃ３３と、理解フラグＣ３４とを対応付けている。
【００４４】
問題ＩＤ欄Ｃ３０には、各問題データのＩＤが記憶される。格納先アドレス欄Ｃ３１には、各問題データの格納先アドレスが記憶される。正解欄Ｃ３２には、各問題データの正解が記憶される。ユーザＩＤ欄Ｃ３３には、各ユーザのＩＤが記憶される。ここでは、各問題データ毎に、各ユーザのＩＤがそれぞれ対応付けられている。
【００４５】
理解フラグ欄Ｃ２４には、ユーザが理解したか否かを示すフラグが記憶される。理解フラグに「１」が設定される場合、そのユーザは、その問題を理解していることを示す。理解フラグに「０」が設定される場合、そのユーザがその問題を理解しているか否か不明であることを示す。
【００４６】
なお、各問題データの類似度を示す情報を、問題データベースＴ３０で管理する構成としてもよい。例えば、各問題データの分野、対象ユーザの年齢や学年、難易度等の情報を、問題データ間の類似度を判別するための指標として、問題データベースＴ３０に記憶させる構成としてもよい。
【００４７】
図７は、ヒントを管理するためのヒントデータベースＴ４０を示す。ヒントデータベースＴ４０は、例えば、ヒントＩＤ欄Ｃ４０と、内容欄Ｃ４１と、その他の欄Ｃ４２とを備える。
【００４８】
ヒントＩＤ欄Ｃ４０には、各ヒントデータを識別するためのＩＤが記憶される。内容欄Ｃ４１には、各ヒントデータが記憶される。その他の欄Ｃ４２には、例えば、「小学校低学年の国語用ヒント」や「社会人向け経済学用ヒント」等のようなヒントの種別等を記憶させることができる。なお、上述の各データベースＴ１０〜Ｔ３０及び後述のデータベースＴ５０においても、その他の欄を設けることができる。また、本実施例では、問題データ及びヒントデータを文字データとして構成する場合を説明するが、文字データに限定されない。例えば、静止画像データ、動画像データ、音声データ、グラフィックスデータ等の種々の形式のデータをそのままで、または、組合せて、問題データまたはヒントデータとして使用することができる。
【００４９】
図８は、ヒント検出用データベースＴ５０を示す。ヒント検出用データベースＴ５０は、例えば、問題ＩＤ欄Ｃ５０と、脳波パターン欄Ｃ５１と、ヒントＩＤ欄Ｃ５２と、ヒント提示後の正答率の欄Ｃ５３とを管理する。ここでは、各問題ＩＤ毎に各脳波パターンがそれぞれ対応付けられており、各脳波パターン毎に各ヒントデータのＩＤがそれぞれ対応付けられている。
【００５０】
問題ＩＤ欄Ｃ５０には、再出題された問題データのＩＤが記憶される。脳波パターン欄Ｃ５１には、その問題データを解けなかった各ユーザの各脳波パターンが記憶される。つまり、脳波パターン欄Ｃ５１には、最初の出題時に計測された脳波データのうち誤答時の脳波データ（第１ログデータベースＴ１０中の脳波データＣ１３）が記憶される。
【００５１】
具体的には、学習支援システム１０は、Ｅ（α）、Ｅ（β）、Ｅ（γ）、σ（α）、σ（β）、σ（γ）のようなデータを取得し、記憶する。ここで、Ｅ（α）はα波の強度の平均、Ｅ（β）はβ波の強度の平均、Ｅ（γ）はγ波の強度の平均、σ（α）はα波の強度の標準偏差、σ（β）はβ波の強度の標準偏差、σ（γ）はγ波の強度の標準偏差を、示す。学習支援システム１０は、脳波データを、α波、β波、γ波の各強度の平均と分散とのベクトルで表現し、クラスタ分析等によって分類する。学習支援システム１０は、その分類の結果を、脳波パターンとして用いる。
【００５２】
ヒントＩＤ欄Ｃ５２には、再出題時に添付されたヒントデータのＩＤが記憶される。ヒント提示後の正答率の欄Ｃ５３には、ヒント付き再出題に対するユーザからの解答の正答率が記憶される。
【００５３】
ある問題が解けない場合、解けない理由は各ユーザ毎にそれぞれ相違し、理由に応じて各ユーザから発生する脳波のパターンも異なる。例えば、公式等を思い出せない場合、問題文の意味をつかめない場合等のように、解けない原因に応じて脳波のパターンはそれぞれ相違する。そして、解けない原因毎に、適切なヒントも異なるはずである。例えば、問題文の意味が理解できない場合には、例えば、「問題文をよく読もう。」、「問題を素直に考えよう。」のようなヒントが有効に作用するであろう。しかし、それらのヒントは、公式等を思い出せない場合には有効ではないであろう。
【００５４】
再出題時に添付されたヒントデータがユーザに役立った場合、再出題に対するユーザの解答は正解となる。従って、ヒント提示後の正答率の値が増加する。逆に、ヒントデータがユーザの役に立たなかった場合、ユーザの解答は誤答となり、正答率は低下する。正答率の高いヒントデータは、特定の脳波パターンが観測される場合に有効に働くヒントであることを意味する。
【００５５】
図９は、ヒント検出用データベースＴ５０を作成するための処理を示す。学習支援システム１０のヒント兼用データベース生成部（以下、データベース生成部）１００は、データベース作成用の問題データを、テストに参加している各ユーザのユーザコンピュータ２０に送信する（Ｓ１０）。問題データを特定するための問題ＩＤも、問題データと一緒にユーザコンピュータ２０に送られる。
【００５６】
ユーザコンピュータ２０は、受信した問題データをディスプレイ装置２１に表示させる（Ｓ１１）。ユーザは、問題データを含むウェブページ５００を閲覧し、ウェブページ５００の解答欄５０２に解答を入力する。解答時のユーザの脳波データは、脳波センサ３０及び脳波検知部２２により検出される（Ｓ１２）。脳波検知部２２は、例えば、問題データのＩＤと、ユーザの解答したデータ（解答データ）と、脳波データとを対応付けて、学習支援システム１０に送信する（Ｓ１３）。
【００５７】
データベース生成部１００は、ユーザコンピュータ２０から受信したデータを第１ログデータベースＴ１０に記憶させる（Ｓ１４）。データベース生成部１００は、予め用意されている全ての問題データを出題したか否かを判定する（Ｓ１５）。全ての問題データを出題するまで、Ｓ１０〜Ｓ１４の各ステップが繰り返し実行される。
【００５８】
データベース生成部１００は、テストに参加している全てのテストユーザについて、最初のテストが完了したか否かを確認する（Ｓ１６）。全ユーザについて最初のテスト（つまり、第１ログデータベースＴ１０の生成に必要なデータを収集するためのテスト）が完了した場合（S16:YES）、第１段階が完了し、第２段階に移る。
【００５９】
第２段階では、最初の出題でユーザが間違えた問題にヒントを付けて再出題し、そのヒントが役に立ったか否かを計測する。まず最初に、データベース生成部１００は、各ユーザ毎に、最初のテストでユーザが間違えた問題を抽出する（Ｓ１７）。
【００６０】
データベース生成部１００は、予め用意されている各ヒントデータの中から、少なくとも一つのヒントデータをランダムに選択し（Ｓ１８）、ユーザの間違えた問題データに対応付けてユーザコンピュータ２０に送信する（Ｓ１９）。ユーザコンピュータ２０には、ヒントデータを識別するヒントＩＤも送信される。
【００６１】
ユーザコンピュータ２０は、問題データ及びヒントデータをディスプレイ装置２１に表示させる（Ｓ２０）。ユーザは、ヒントを利用して問題に解答する。再出題に対する解答時の脳波データは、脳波センサ３０等により計測される（Ｓ２１）。ユーザコンピュータ２０は、問題ＩＤと、解答データと、脳波データと、ヒントＩＤとを対応付けて学習支援システム１０に送信する（Ｓ２２）。
【００６２】
データベース生成部１００は、ユーザコンピュータ２０から受信したデータを第２ログデータベースＴ２０に記憶させる（Ｓ２３）。データベース生成部１００は、再出題された問題に対するユーザの解答が正解であるか否かを判定する（Ｓ２４）。
【００６３】
ユーザの解答が正解では無い場合（S24:NO）、再びランダムにヒントデータが選択されて、Ｓ１８〜Ｓ２３の各ステップが繰り返される。ユーザが正解すると（S24:YES）、次の問題に移る。データベース生成部１００は、最初のテストでユーザが間違えた全ての問題について再出題が完了するまで（Ｓ２５）、Ｓ１８〜Ｓ２４の各ステップを繰り返し実行させる。
【００６４】
第２ログデータベースＴ２０が完成すると（S25:YES）、データベース生成部１００は、ヒント検出用データベースＴ５０を作成する（Ｓ２６）。即ち、データベース生成部１００は、第１ログデータベースＴ１０と第２ログデータベースＴ２０との内容を読み出して統計処理し、問題データと、解答時の脳波データと、ヒントデータと、ヒントデータ送信後における正答率との関係を対応付けて、ヒント検出用データベースＴ５０を作成する（Ｓ２６）。
【００６５】
図１０は、学習支援方法を示すフローチャートである。学習支援システム１０は、ユーザコンピュータ２０に問題データを送信する（Ｓ３０）。ユーザコンピュータ２０は、問題データをディスプレイ装置２１に表示させる（Ｓ３１）。ユーザは、表示された問題の解答を解答欄５０２に入力する。解答時のユーザの脳波は、脳波センサ３０等により検出される（Ｓ３２）。ユーザコンピュータ２０は、問題ＩＤと、解答データと、脳波データとを対応付けて学習支援システム１０に送信する（Ｓ３３）。
【００６６】
学習支援システム１０は、問題データベースＴ３０を参照し、ユーザの解答が正解であるか否かを判定する（Ｓ３４）。ユーザの解答が正解の場合（S34:YES）、正解時の処理が実行される（Ｓ３５）。正解時には、後述のように、例えば、類似する問題を出題してユーザの理解度を確認する等の処理が実施される。
【００６７】
ユーザの解答が誤っている場合（S34:NO）、学習支援システム１０は、ユーザの脳波データが、ヒント検出用データベースＴ５０に登録されている各脳波パターンのうちいずれに類似するかを判別する（Ｓ３６）。そして、学習支援システム１０は、判別された脳波パターン及び問題ＩＤに基づいてヒント検出用データベースＴ５０を検索し（Ｓ３７）、正答率（Ｃ５３）の最も高いヒントデータのＩＤを選択する（Ｓ３８）。
【００６８】
なお、ユーザの脳波データがいずれの脳波パターンに類似するかを判別する方法を説明する。例えば、ユーザの脳波データと予め登録されている各脳波パターン（Ｃ５１）とのベクトルの内積を計算し、内積値が最も大きい脳波パターンを求める。ユーザの脳波データは、内積値の最も大きい脳波パターンに類似すると判定される。
【００６９】
学習支援システム１０は、正答率の最も高いヒントデータをヒントデータベースＴ４０から取得し、ユーザの間違えた問題データに対応付けて、ユーザコンピュータ２０に送信する（Ｓ３９）。
【００７０】
ユーザコンピュータ２０は、再出題された問題データ及びヒントデータをディスプレイ装置２１に表示させる（Ｓ４０）。ユーザは、ヒントデータを参考にして解答する。解答時の脳波データは、脳波センサ３０等により測定される（Ｓ４１）。ユーザコンピュータ２０は、問題ＩＤと、解答データと、脳波データ及びヒントＩＤを対応付けて、学習支援システム１０に送信する（Ｓ４２）。
【００７１】
学習支援システム１０は、ユーザコンピュータ２０から受信した解答データが正解であるか否かを判定する（Ｓ４３）。ユーザの解答が間違っている場合（S43:NO）、学習支援システム１０は、次に正答率の高い別のヒントデータを選択し（Ｓ４４）、問題データに対応付けて再出題する（Ｓ３９）。
【００７２】
ユーザが正解した場合には（S43:YES）、所定の処理が実行される（Ｓ４５）。図１１は、ヒント提示後の正解時の処理を示すフローチャートである。ユーザの解答が正解の場合、学習支援システム１０は、ヒント検出用データベースＴ５０の正答率Ｃ５３を更新させる（Ｓ５０）。
【００７３】
続いて、ユーザの理解度を確認するために、学習支援システム１０は、ユーザの正解した問題（ヒント付きで再出題された問題）と類似する問題データを、問題データベースＴ３０から検索する（Ｓ５１）。
【００７４】
学習支援システム１０は、類似する問題データをユーザコンピュータ２０に送信し（Ｓ５２）、ユーザコンピュータ２０から解答データ等を受領する（Ｓ５３）。ユーザの解答が正解の場合（S54:YES）、学習支援システム１０は、問題データベースＴ３０内の理解フラグ（Ｃ３４）に「１」を設定する（Ｓ５５）。
【００７５】
類似問題の解答が間違っている場合（S54:NO）、学習支援システム１０は、問題ＩＤ及び脳波データを検索キーとしてヒント検出用データベースＴ５０を検索し、正答率の高いヒントデータをヒントデータベースＴ４０から取得する（Ｓ５６）。学習支援システム１０は、類似問題のデータとヒントデータとを対応付けて再出題する（Ｓ５７）。学習支援システム１０は、Ｓ５３〜Ｓ５７を繰り返し実行する。
【００７６】
なお、ヒント提示前の正解時処理（Ｓ３５）では、図１１に示す各ステップのうち、Ｓ５０を除くＳ５１〜Ｓ５７を実行させることができる。
【００７７】
このように構成される本実施例によれば、ユーザの脳波データに基づいて、その問題についてのユーザの状況に応じた適切なヒントデータを選択し、ユーザに提供できる。従って、ユーザの状況に応じて効率よく学習を支援することができ、ユーザの使い勝手も向上する。即ち、本実施例では、問題を解けないときのユーザの脳波に基づいて、ユーザの置かれている状況（解けない状況）を推定し、ユーザの状況及び問題に応じた適切なヒントを提示することができる。
【００７８】
また、本実施例では、ユーザが正解するまで、正答率の高い順番で、繰り返しヒントを提供する。これにより、ユーザは、種々の視点から問題を検討して解答することができ、学習効果が高まる。
【００７９】
さらに、本実施例では、ユーザが正解した場合に類似問題を出題して、ユーザが本当に理解しているか否かを確認する。従って、学習効果を高めることができる。
【実施例２】
【００８０】
図１２に基づいて第２実施例を説明する。本実施例では、第１実施例との相違を中心に説明する。本実施例では、いわゆる紛れ当たりを検出して、紛れ当たりの場合にはヒント付きの問題を再出題する。
【００８１】
図１２は、本実施例による学習支援方法を示すフローチャートである。学習支援システム１０は、ユーザコンピュータ２０から脳波データ等を受信すると、脳波データに類似する脳波パターンを判別する（Ｓ６０）。
【００８２】
学習支援システム１０は、判別された脳波データに基づいて、ユーザが正解に至ったか否かを判定する（Ｓ６１）。ユーザの脳波データがヒント検出用データベースＴ５０に登録されている各脳波パターンのいずれかに該当する場合、ユーザは、本当に理解して正解に至ったわけではなく、確率的に正解に至ったと推測することができる。いわゆる紛れ当たりである。
【００８３】
従って、ユーザの解答データが正解であっても、ユーザの脳波データが誤答時に見られる脳波パターンに類似する場合は（S61:NO）、適切なヒントデータを付けて再出題し、ユーザの理解を促す（Ｓ３７〜Ｓ４５）。
【００８４】
このように構成される本実施例も第１実施例と同様の効果を奏する。さらに、本実施例では、脳波データに基づいて紛れ当たりを判別し、紛れ当たりであると推測される場合には、ヒントを付けて問題を再出題する。従って、ユーザの理解を深めることができ、学習効果を高めることができる。
【００８５】
なお、本発明は、上述した各実施例に限定されない。当業者であれば、本発明の範囲内で、種々の追加や変更等を行うことができる。いわゆる当業者であれば、図示されたステップの順番を変更したり、新たなステップを追加等することができる。さらに、脳波だけでなく、例えば、脈拍、血圧、瞳の大きさ、体温等の他の生体情報を利用する構成としてもよい。
【符号の説明】
【００８６】
１０：学習支援システム、２０：ユーザコンピュータ、２２：脳波検知部、３０：脳波センサ、１００：ヒント検出用データベース生成部、１０１：出題部、１０２：解答受信部、１０３：ヒント検出部、１０４：再出題部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの使用するユーザコンピュータに問題データを送信する学習支援システムであって、
前記ユーザコンピュータに接続され、ユーザの脳波を測定して脳波データを送信する脳波測定部と、
複数の問題データを管理するための問題管理部と、
前記問題管理部により管理されている前記各問題データに関する複数のヒントデータを管理するためのヒント管理部と、
前記各問題データの中から問題データを選択して前記ユーザコンピュータに送信させる出題部と、
前記ユーザコンピュータに送信された前記問題データについての解答データと、ユーザが前記問題データを解答する場合の脳波データとを受信する解答受信部と、
前記解答受信部により受信される前記脳波データに基づいて、前記ヒント管理部により管理されている前記各ヒントデータの中から所定のヒントデータを検出するヒント検出部と、
前記ヒント検出部により検出される前記所定のヒントデータと前記問題データとを対応付けて前記ユーザコンピュータに送信させる再出題部と、
を備える、学習支援システム。
【請求項２】
前記各問題データ毎に、誤答した場合における複数の脳波パターンと、前記各脳波パターンに対する前記各ヒントデータの有効性とを予め対応付けて管理するためのヒント検出用データベースを備えており、
前記ヒント検出部は、前記解答受信部により受信される前記脳波データが前記各脳波パターンのうちのいずれの脳波パターンに類似するかを判定し、類似すると判定された脳波パターンに対応付けられている前記各ヒントデータのうち前記有効性が最も高いヒントデータを前記所定のヒントデータとして検出する、
請求項１に記載の学習支援システム。
【請求項３】
前記解答受信部は、前記再出題部により送信される前記所定のヒントデータ及び前記問題データに対応する新たな解答データ及び新たな脳波データを前記ユーザコンピュータから受信し、
前記ヒント検出部は、前記新たな解答データが誤っている場合、前記各ヒントデータのうち前記所定のヒントデータの次に前記有効性の高い別のヒントデータを、新たな所定のヒントデータとして検出し、
前記再出題部は、前記新たなヒントデータと前記問題データとを対応付けて前記ユーザコンピュータに送信させる、
請求項１または請求項２のいずれかに記載の学習支援システム。
【請求項４】
前記出題部は、前記ユーザコンピュータから入力される前記解答データが正しい場合、前記問題データに類似する別の問題データを前記各問題データの中から選択して、前記ユーザコンピュータに送信させる、
請求項１または請求項２のいずれかに記載の学習支援システム。
【請求項５】
前記有効性とは、前記所定のヒントデータを前記ユーザに提示した場合における正答率を示す、請求項２に記載の学習支援システム。
【請求項６】
ユーザの使用するユーザコンピュータに問題データを送信してユーザの学習を支援する方法であって、
問題管理部により管理されている複数の問題データの中から問題データを選択して、前記ユーザコンピュータに送信し、
前記問題データをユーザが解答する際の脳波データを測定し、
前記問題データについての解答データと前記測定される脳波データとを前記ユーザコンピュータから受信し、
受信される前記解答データが間違っている場合、誤答した場合における複数の脳波パターンと前記各脳波パターンに対する前記各ヒントデータの有効性とを前記各問題データ毎に予め対応付けて管理するヒント検出用データベースを参照して、ヒント管理部により管理されている複数のヒントデータの中から前記有効性の最も高い所定のヒントデータを検出し、
検出された前記所定のヒントデータと前記問題データとを対応付けて前記ユーザコンピュータに送信させる、
学習支援方法。
【請求項７】
さらに、前記ユーザコンピュータから前記問題データについての新たな解答データ及び新たな脳波データを受信し、
前記新たな解答データが誤っている場合、前記各ヒントデータのうち前記有効性が次に高いヒントデータを新たな所定のヒントデータとして検出し、
前記新たな所定のヒントデータと前記問題データとを前記ユーザコンピュータに送信させる、
請求項６に記載の学習支援方法。
【請求項８】
ユーザの使用するユーザコンピュータと通信ネットワークを介して接続されるコンピュータを、前記ユーザコンピュータに問題データを送信させるための学習支援用コンピュータとして機能させるためのコンピュータプログラムであって、
複数の問題データを管理するための問題管理機能と、
前記問題管理機能により管理されている前記各問題データに関する複数のヒントデータを管理するためのヒント管理機能と、
前記各問題データの中から問題データを選択して前記ユーザコンピュータに送信させる出題機能と、
前記ユーザコンピュータに送信された前記問題データについての解答データと、ユーザの脳波を測定するための脳波測定部により測定される、ユーザが前記問題データを解答する場合の脳波データとを受信する解答受信機能と、
前記解答受信機能により受信される前記脳波データに基づいて、前記ヒント管理機能により管理されている前記各ヒントデータの中から所定のヒントデータを検出するヒント検出機能と、
前記ヒント検出機能により検出される前記所定のヒントデータと前記問題データとを対応付けて前記ユーザコンピュータに送信させる再出題機能と、
を実現させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１】
ユーザの使用するユーザコンピュータに問題データを送信する学習支援システムであって、
前記ユーザコンピュータに接続され、ユーザの脳波を測定して脳波データを送信する脳波測定部と、
複数の問題データを管理するための問題管理部と、
前記問題管理部により管理されている前記各問題データに関する複数のヒントデータを管理するためのヒント管理部と、
前記各問題データの中から問題データを選択して前記ユーザコンピュータに送信させる出題部と、
前記ユーザコンピュータに送信された前記問題データについての解答データと、ユーザが前記問題データを解答する場合の脳波データとを受信する解答受信部と、
前記解答受信部により受信される前記脳波データに基づいて、前記ヒント管理部により管理されている前記各ヒントデータの中から所定のヒントデータを検出するヒント検出部と、
前記ヒント検出部により検出される前記所定のヒントデータと前記問題データとを対応付けて前記ユーザコンピュータに送信させる再出題部と、
を備える、学習支援システム。
【請求項２】
前記各問題データ毎に、誤答した場合における複数の脳波パターンと、前記各脳波パターンに対する前記各ヒントデータの有効性とを予め対応付けて管理するためのヒント検出用データベースを備えており、
前記ヒント検出部は、前記解答受信部により受信される前記脳波データが前記各脳波パターンのうちのいずれの脳波パターンに類似するかを判定し、類似すると判定された脳波パターンに対応付けられている前記各ヒントデータのうち前記有効性が最も高いヒントデータを前記所定のヒントデータとして検出する、
請求項１に記載の学習支援システム。
【請求項３】
前記解答受信部は、前記再出題部により送信される前記所定のヒントデータ及び前記問題データに対応する新たな解答データ及び新たな脳波データを前記ユーザコンピュータから受信し、
前記ヒント検出部は、前記新たな解答データが誤っている場合、前記各ヒントデータのうち前記所定のヒントデータの次に前記有効性の高い別のヒントデータを、新たな所定のヒントデータとして検出し、
前記再出題部は、前記新たなヒントデータと前記問題データとを対応付けて前記ユーザコンピュータに送信させる、
請求項１または請求項２のいずれかに記載の学習支援システム。
【請求項４】
前記出題部は、前記ユーザコンピュータから入力される前記解答データが正しい場合、前記問題データに類似する別の問題データを前記各問題データの中から選択して、前記ユーザコンピュータに送信させる、
請求項１または請求項２のいずれかに記載の学習支援システム。
【請求項５】
前記有効性とは、前記所定のヒントデータを前記ユーザに提示した場合における正答率を示す、請求項２に記載の学習支援システム。
【請求項６】
ユーザの使用するユーザコンピュータに問題データを送信してユーザの学習を支援する方法であって、
問題管理部により管理されている複数の問題データの中から問題データを選択して、前記ユーザコンピュータに送信し、
前記問題データをユーザが解答する際の脳波データを測定し、
前記問題データについての解答データと前記測定される脳波データとを前記ユーザコンピュータから受信し、
受信される前記解答データが間違っている場合、誤答した場合における複数の脳波パターンと前記各脳波パターンに対する前記各ヒントデータの有効性とを前記各問題データ毎に予め対応付けて管理するヒント検出用データベースを参照して、ヒント管理部により管理されている複数のヒントデータの中から前記有効性の最も高い所定のヒントデータを検出し、
検出された前記所定のヒントデータと前記問題データとを対応付けて前記ユーザコンピュータに送信させる、
学習支援方法。
【請求項７】
さらに、前記ユーザコンピュータから前記問題データについての新たな解答データ及び新たな脳波データを受信し、
前記新たな解答データが誤っている場合、前記各ヒントデータのうち前記有効性が次に高いヒントデータを新たな所定のヒントデータとして検出し、
前記新たな所定のヒントデータと前記問題データとを前記ユーザコンピュータに送信させる、
請求項６に記載の学習支援方法。
【請求項８】
ユーザの使用するユーザコンピュータと通信ネットワークを介して接続されるコンピュータを、前記ユーザコンピュータに問題データを送信させるための学習支援用コンピュータとして機能させるためのコンピュータプログラムであって、
複数の問題データを管理するための問題管理機能と、
前記問題管理機能により管理されている前記各問題データに関する複数のヒントデータを管理するためのヒント管理機能と、
前記各問題データの中から問題データを選択して前記ユーザコンピュータに送信させる出題機能と、
前記ユーザコンピュータに送信された前記問題データについての解答データと、ユーザの脳波を測定するための脳波測定部により測定される、ユーザが前記問題データを解答する場合の脳波データとを受信する解答受信機能と、
前記解答受信機能により受信される前記脳波データに基づいて、前記ヒント管理機能により管理されている前記各ヒントデータの中から所定のヒントデータを検出するヒント検出機能と、
前記ヒント検出機能により検出される前記所定のヒントデータと前記問題データとを対応付けて前記ユーザコンピュータに送信させる再出題機能と、
を実現させるためのコンピュータプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【公開番号】特開２０１０−２３１０８４（Ｐ２０１０−２３１０８４Ａ）
【公開日】平成２２年１０月１４日（２０１０．１０．１４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−８０１３６（Ｐ２００９−８０１３６）
【出願日】平成２１年３月２７日（２００９．３．２７）
【出願人】（０００１５５４６９）株式会社野村総合研究所 (1,067)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年１０月１４日（２０１０．１０．１４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年３月２７日（２００９．３．２７）
【出願人】（０００１５５４６９）株式会社野村総合研究所 (1,067)
【Ｆターム（参考）】
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