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JP7495699B1 - Learning support system and learning support method - Google Patents

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JP7495699B1
JP7495699B1 JP2023204251A JP2023204251A JP7495699B1 JP 7495699 B1 JP7495699 B1 JP 7495699B1 JP 2023204251 A JP2023204251 A JP 2023204251A JP 2023204251 A JP2023204251 A JP 2023204251A JP 7495699 B1 JP7495699 B1 JP 7495699B1
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JP2023204251A
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浩司 山田
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株式会社フォーサイト
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Abstract

【課題】個々の受講者に好適なアバター講師によって講義を提供することを可能にする。【解決手段】アバター講師により講義に関するコンテンツを提供する学習支援システムは、受講者に関する情報である受講者情報を記憶する記憶部と、受講者の受講者情報に基づいて、当該受講者に対して講義を行うアバター講師の外面的な特徴を示す外面的特徴情報とアバター講師の内面的な特徴を示す内面的特徴情報とを設定する設定部と、受講者に対して提供するコンテンツのテキストデータを、外面的特徴情報に示された特徴および/または内面的特徴情報に示された特徴に基づいて生成する生成部と、外面的特徴情報に示された特徴を設定したアバター講師がテキストデータを発声するコンテンツを出力する出力部と、内面的特徴情報に基づくアバター講師のプロフィール情報を受講者に提示するプロフィール提示部と、を有する。【選択図】図1[Problem] It is possible to provide a lecture by an avatar instructor suitable for each student. [Solution] A learning support system that provides content related to a lecture by an avatar instructor has a storage unit that stores student information, which is information about the student, a setting unit that sets external feature information indicating the external features of the avatar instructor who will lecture to the student and internal feature information indicating the internal features of the avatar instructor based on the student information of the student, a generation unit that generates text data of content to be provided to the student based on the features indicated in the external feature information and/or the features indicated in the internal feature information, an output unit that outputs content in which the avatar instructor, having set the features indicated in the external feature information, speaks out the text data, and a profile presentation unit that presents profile information of the avatar instructor based on the internal feature information to the student. [Selected Figure] FIG.

Description

本発明は、計算機システムを利用して学習を支援する技術に関する。 The present invention relates to technology that supports learning using a computer system.

特許文献1には、映像と音声を含む講義を提供する学習システムが開示されている。学習システムは、講師を模した姿を有する仮想的な人物であるアバター講師により、受講者に、映像および音声で構成された講義コンテンツを提供する。学習システムは、講義コンテンツの合間にアバター講師によって受講者に呼びかけ、また受講者の反応を検知することにより、アバター講師と受講者とのインタラクティブな疑似的対話を実現する。 Patent Document 1 discloses a learning system that provides lectures including video and audio. The learning system provides students with lecture content consisting of video and audio through an avatar lecturer, a virtual person with an appearance that resembles a lecturer. The learning system realizes an interactive pseudo-dialogue between the avatar lecturer and the students by having the avatar lecturer address the students during breaks in the lecture content and detecting the students' reactions.

特開2021-018316号公報JP 2021-018316 A

現実の人間の講師が受講者に対して講義を行う学校、予備校、塾などにおいて、講義の内容だけでなく、講師の講義スタイルや講師自体のタイプが受講者の学習の効果に影響することが知られている。例えば、受講者の中には講師から褒められることが学力の向上につながる受講者もいれば講師から叱られることが学力の向上につながる受講者もいる。すなわち、褒めるタイプの講師が好適な受講者もいれば、叱るタイプの講師が好適な受講者もいる。また、受講者が講師に好感を持っていれば学習に対する意欲が高まり、学力が向上する場合がある。しかしながら、現実の人間の講師による個別指導であっても、全ての受講者にそれぞれ好適な講師を割り当てることは難しい。 In schools, prep schools, cram schools, and other institutions where real human instructors give lectures to students, it is known that not only the content of the lecture but also the instructor's lecturing style and the type of instructor themselves affect the effectiveness of the students' learning. For example, some students improve their academic ability when they are praised by the instructor, while others improve their academic ability when they are scolded by the instructor. In other words, some students prefer instructors who praise, while others prefer instructors who scold. Also, if students like their instructors, their motivation to study increases, and their academic ability may improve. However, even in individual instruction by real human instructors, it is difficult to assign an appropriate instructor to each and every student.

コンピュータを利用してアバター講師による映像と音声で講義を提供する学習システムにおいても、受講者に対して、その受講者にとって好適なアバター講師による講義を提供すれば、受講者の学習を効果的に支援できる。 Even in a learning system that uses a computer to provide lectures by avatar instructors using video and audio, students' learning can be effectively supported if they are provided with a lecture by an avatar instructor that is most suitable for them.

しかしながら、これまで、コンピュータを利用してアバター講師による映像と音声で講義を提供する学習システムにおいて、受講者に応じて好適なアバター講師を割り当てることについてほとんど検討がなされていない。
本開示に含まれるひとつの目的は、個々の受講者に好適なアバター講師によって講義を提供することを可能にする技術を提供することである。
However, in a learning system in which avatar instructors use computers to provide lectures using video and audio, little research has been done on how to assign an appropriate avatar instructor to each student.
One objective of the present disclosure is to provide a technology that enables a lecture to be provided to each student by an avatar instructor that is suitable for that student.

本開示のひとつの実施態様による学習支援システムは、講師を模した仮想的な人物であるアバター講師により、受講者に、映像および音声で構成された講義に関するコンテンツを提供する学習支援システムであって、前記受講者に関する情報である受講者情報を記憶する記憶部と、前記受講者の受講者情報に基づいて、当該受講者に対して講義を行うアバター講師の外面的な特徴を示す外面的特徴情報と前記アバター講師の内面的な特徴を示す内面的特徴情報とを設定する設定部と、前記受講者に対して提供するコンテンツのテキストデータを、前記外面的特徴情報に示された特徴および/または前記内面的特徴情報に示された特徴に基づいて生成する生成部と、前記外面的特徴情報に示された特徴を設定したアバター講師が前記テキストデータを発声するコンテンツを出力する出力部と、前記内面的特徴情報に基づく前記アバター講師のプロフィール情報を前記受講者に提示するプロフィール提示部と、を有する。 A learning support system according to one embodiment of the present disclosure is a learning support system that provides students with content related to a lecture, consisting of video and audio, by an avatar instructor, which is a virtual person modeled after an instructor, and includes: a storage unit that stores student information, which is information about the student; a setting unit that sets external feature information indicating the external features of the avatar instructor who will lecture the student and internal feature information indicating the internal features of the avatar instructor, based on the student information of the student; a generation unit that generates text data of the content to be provided to the student, based on the features indicated in the external feature information and/or the features indicated in the internal feature information; an output unit that outputs content in which the avatar instructor, having set the features indicated in the external feature information, speaks out the text data; and a profile presentation unit that presents profile information of the avatar instructor based on the internal feature information to the student.

本開示のひとつの態様のよれば、アバター講師の外面および内面の特徴を個々の受講者に適合させることにより個々の受講者に対して好適なアバター講師によって講義に関するコンテンツを提供することが可能となる技術を提供することが可能となる。 According to one aspect of the present disclosure, it is possible to provide a technology that makes it possible to provide lecture-related content to each student through an avatar instructor that is suitable for each student by adapting the external and internal characteristics of the avatar instructor to each student.

第1の実施形態による学習支援システムの機能構成を示すブロック図である。1 is a block diagram showing a functional configuration of a learning support system according to a first embodiment. 学習支援システムのハードウェア構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing a hardware configuration of the learning support system. 受講者情報のテーブルを示す図である。FIG. 13 is a diagram showing a table of student information. アバター講師設定処理のフローチャートである。13 is a flowchart of an avatar instructor setting process. 外面的特徴情報のテーブルを示す図である。FIG. 13 is a diagram showing a table of external feature information. 内面的特徴情報のテーブルを示す図である。FIG. 13 is a diagram showing a table of internal characteristic information. プロフィール情報のテーブルを示す図である。FIG. 13 is a diagram showing a table of profile information. 講義提供処理のフローチャートである。13 is a flowchart of a lecture providing process. 激励声かけ処理のフローチャートである。13 is a flowchart of an encouraging process. 嗜好声かけ処理のフローチャートである。13 is a flowchart of a preference prompting process. 付加解説挿入処理のフローチャートである。13 is a flowchart of an additional commentary insertion process. 第2の実施形態による学習支援システムの機能構成を示すブロック図である。FIG. 11 is a block diagram showing a functional configuration of a learning support system according to a second embodiment. 集中判定結果情報の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram showing an example of concentration determination result information. 評価情報の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of evaluation information. 講師制御処理のフローチャートである。13 is a flowchart of an instructor control process.

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
<第1の実施形態>
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
First Embodiment

本実施形態の学習支援システムは、講師を模した姿を有する仮想的な人物(以下「アバター講師」ともいう)により、受講者に、映像および音声で構成された講義コンテンツを提供する計算機システムである。また、学習支援システムは、講義コンテンツの提供における特定のタイミングでアバター講師から受講者に声かけを行い、受講者の学習効果を向上させる。
図1は、第1の実施形態による学習支援システムの機能構成を示すブロック図である。
The learning support system of this embodiment is a computer system that provides students with lecture content consisting of video and audio by a virtual person (hereinafter also referred to as an "avatar lecturer") who resembles a lecturer. The learning support system also improves the effectiveness of the students' learning by having the avatar lecturer speak to the students at specific times during the provision of the lecture content.
FIG. 1 is a block diagram showing the functional configuration of a learning support system according to the first embodiment.

図1を参照すると、学習支援システム10は、設定部11、生成部12、出力部13、プロフィール提示部14、および記憶部15を有している。記憶部15には、サービスを実行するのに必要な予め準備されたデータと、サービスの実行により登録された情報とが記録されている。また、設定部11、生成部12、出力部13、およびプロフィール提示部14はその処理がソフトウェアプログラムにより規定され、プロセッサがそのソフトウェアプログラムを実行することにより実現される。各部、データおよび情報の詳細は後述する。
図2は、学習支援システムのハードウェア構成を示すブロック図である。
1, the learning support system 10 has a setting unit 11, a generating unit 12, an output unit 13, a profile presenting unit 14, and a storage unit 15. The storage unit 15 stores prepared data required to execute the service and information registered by the execution of the service. The processing of the setting unit 11, the generating unit 12, the output unit 13, and the profile presenting unit 14 is defined by a software program, and the processing is realized by a processor executing the software program. Details of each unit, data, and information will be described later.
FIG. 2 is a block diagram showing the hardware configuration of the learning support system.

図2を参照すると、学習支援システム10は、サーバ20と、インターネット等の通信ネットワーク経由でサーバ20に接続可能なパーソナルコンピュータやスマートホン等の情報端末とで構成されている。受講者90は、情報端末30上のブラウザ33を用いてサーバ20に接続し、サーバ20から提供されるサービスを利用する。サービスは、学習に関連するコンテンツを提供するサービスである。サービスは図1に示した各部により実現される。 Referring to FIG. 2, the learning support system 10 is composed of a server 20 and an information terminal such as a personal computer or a smartphone that can connect to the server 20 via a communication network such as the Internet. A student 90 connects to the server 20 using a browser 33 on an information terminal 30 and uses a service provided by the server 20. The service is a service that provides content related to learning. The service is realized by each unit shown in FIG. 1.

図2に示すように、サーバ20は、ハードウェアとして、処理装置21、メインメモリ22、記憶装置23、通信装置24、入力装置25、および表示装置26を有し、それらがバス27に接続されている。 As shown in FIG. 2, the server 20 has, as its hardware, a processing device 21, a main memory 22, a storage device 23, a communication device 24, an input device 25, and a display device 26, which are connected to a bus 27.

記憶装置23は、書込みおよび読み出しが可能にデータを記憶するものである。図1に示した記憶部15はこの記憶装置23によって実現される。処理装置21は、記憶装置23に記憶されたデータをメインメモリ22に読み出し、メインメモリ22を利用してソフトウェアプログラムの処理を実行するプロセッサである。処理装置21によって、図1に示した設定部11、生成部12、出力部13、プロフィール提示部14が実現される。通信装置24は、処理装置21にて処理された情報を有線または無線あるいはそれら両方を含む通信ネットワークを介して送信し、また通信ネットワークを介して受信した情報を処理装置21に伝達する。受信した情報は処理装置21にてソフトウェアの処理に利用される。入力装置25は、キーボードやマウスなどオペレータによる操作入力による情報を受け付ける装置であり、入力された情報は処理装置21にてソフトウェア処理に利用される。表示装置26は、処理装置21によるソフトウェア処理に伴って画像やテキストの情報をディスプレイ画面に表示する装置である。入力装置25および表示装置26は、主には、受講者90ではなく管理者(不図示)が利用するために設けられている。 The storage device 23 stores data in a writable and readable manner. The storage unit 15 shown in FIG. 1 is realized by the storage device 23. The processing device 21 is a processor that reads data stored in the storage device 23 into the main memory 22 and uses the main memory 22 to execute the processing of the software program. The setting unit 11, the generating unit 12, the output unit 13, and the profile presenting unit 14 shown in FIG. 1 are realized by the processing device 21. The communication device 24 transmits information processed by the processing device 21 via a communication network including wired or wireless or both, and also transmits information received via the communication network to the processing device 21. The received information is used for software processing by the processing device 21. The input device 25 is a device that accepts information input by an operator using a keyboard, mouse, etc., and the input information is used for software processing by the processing device 21. The display device 26 is a device that displays image and text information on a display screen in association with software processing by the processing device 21. The input device 25 and the display device 26 are provided mainly for use by an administrator (not shown) rather than the students 90.

図1に戻り、記憶部15は、台本データD30と、受講者情報D10と、アバター講師情報D20とを予め記憶している。アバター講師情報D20には、内面的特徴情報D21、外面的特徴情報D22、およびプロフィール情報D23が含まれている。台本データD30として、学習すべき内容の単位毎に講義を収めたコンテンツの台本となるテキストデータが記録されている。台本データD30のテキストデータは一例として標準語で作成されている。受講者情報D10として、各受講者90のそれぞれに関する情報が記録されている。アバター講師情報D20として、各受講者90のそれぞれに対応するアバター講師に関する情報が記録されている。内面的特徴情報D21は、アバター講師の内面的な特徴を示し、外面的特徴情報D22は、アバター講師の外面的な特徴を示す。
図3は、受講者情報のテーブルを示す図である。
Returning to FIG. 1, the storage unit 15 prestores script data D30, student information D10, and avatar instructor information D20. The avatar instructor information D20 includes inner characteristic information D21, outer characteristic information D22, and profile information D23. As the script data D30, text data that serves as a script of a content that includes a lecture for each unit of content to be learned is recorded. As an example, the text data of the script data D30 is created in standard Japanese. As the student information D10, information about each student 90 is recorded. As the avatar instructor information D20, information about the avatar instructor corresponding to each student 90 is recorded. The inner characteristic information D21 indicates the inner characteristic of the avatar instructor, and the outer characteristic information D22 indicates the outer characteristic of the avatar instructor.
FIG. 3 is a diagram showing a table of student information.

受講者情報D10のテーブルには、各受講者90のそれぞれの受講者番号(No.)、氏名、出身地、出身学校、嗜好、希望講師方言、希望講義スタイルが登録されている。氏名は当該受講者90の氏名を示す。出身地は、当該受講者90の出身地を示す。出身学校は、当該受講者90の出身学校を示す。嗜好は、当該受講者90の嗜好を示す。希望講師方言は、当該受講者90がアバター講師に使ってほしいと希望する方言を示す。方言は、特定の地域で用いられている言語体系である。希望講義スタイルは、当該受講者90がアバター講師に希望する講義のスタイルを示す。例えば、受講者番号が1である受講者90は、氏名が「特許 一郎」であり、「愛知県名古屋市・・・」の出身であり、出身学校が「○○高校」であり、「ネコ」と「中日ドラゴンズ」を嗜好し、アバター講師に「名古屋弁」を使ってほしいと希望し、「叱って伸ばす」講義スタイルを希望している。 The student information D10 table registers the student number (No.), name, hometown, alma mater, preferences, desired lecturer dialect, and desired lecture style for each student 90. Name indicates the name of the student 90. Hometown indicates the hometown of the student 90. Alma mater indicates the school the student 90 attended. Preferences indicate the preferences of the student 90. Desired lecturer dialect indicates the dialect the student 90 would like the avatar lecturer to use. A dialect is a language system used in a particular region. Desired lecture style indicates the style of lecture the student 90 would like the avatar lecturer to use. For example, student 90, whose student number is 1, has the name "Patent Ichiro," is from "...Nagoya City, Aichi Prefecture," went to "XX High School," likes "cats" and the "Chunichi Dragons," wants the avatar instructor to speak in "Nagoya dialect," and wants a "scolding and encouraging" style of lecture.

設定部11は、各受講者90の受講者情報D10に基づいて、当該受講者90に対して講義を行うアバター講師の外面的特徴情報D22と内面的特徴情報D21とを設定する。
図4は、アバター講師設定処理のフローチャートである。
ステップS101にて、設定部11は、受講者90に対して講義を行うアバター講師の外面的特徴情報D22を設定する。
図5は、外面的特徴情報のテーブルを示す図である。
外面的特徴情報D22のテーブルには、各受講者90のそれぞれの受講者番号と、アバター講師の外面的特徴とが対応づけて記録されている。
外面的特徴には、容姿、声音、言語体系、および講義スタイルが含まれている。
Based on student information D10 of each student 90, setting unit 11 sets external feature information D22 and internal feature information D21 of an avatar instructor who will give a lecture to student 90.
FIG. 4 is a flowchart of the instructor avatar setting process.
In step S<b>101 , the setting unit 11 sets external feature information D<b>22 of an avatar lecturer who will give a lecture to students 90 .
FIG. 5 is a diagram showing a table of external feature information.
In the table of external feature information D22, the student number of each student 90 and the external features of the avatar instructor are recorded in association with each other.
Physical characteristics include appearance, voice, language system, and teaching style.

容姿は、アバター講師の容姿を表す情報であり、一例として予め準備された容姿の中から受講者90により選択された容姿が設定される。声音は、アバター講師が発する声音を表す情報であり、一例として予め準備された声音の中から受講者90により選択された声音が設定される。これにより受講者90が好む容姿および声音のアバター講師が設定される。 The appearance is information that represents the appearance of the avatar instructor, and as an example, an appearance selected by the student 90 from among appearances prepared in advance is set. The voice is information that represents the voice uttered by the avatar instructor, and as an example, a voice selected by the student 90 from among voices prepared in advance is set. In this way, an avatar instructor with the appearance and voice preferred by the student 90 is set.

言語体系は、アバター講師が講義および声かけに用いる言語体系を表す情報であり、受講者90の受講者情報D10における出身地、嗜好、および希望講師方言のひとつ以上を基に設定される。言語体系の設定方法は特に限定されないが、例えば、受講者90の出身地の方言が、名古屋弁、広島弁、関西弁、博多弁など広く知られた方言であれば、その方言をアバター講師の用いる言語体系に設定してもよい。また、受講者90の出身地に広く知られた方言がなければ、受講者情報D10の希望講師方言を、アバター講師の用いる言語体系に設定してもよい。また、受講者の嗜好に、イヌやネコのように、「今日は晴れだワン」や「今日は雨だニャン」といった擬音語や擬態語を語尾等に用いる言語体系(以下「動物ことば」ともいう)が広く知られている動物が含まれていれば、その動物ことばをアバター講師の用いる言語体系に設定してもよい。さらに、方言と動物ことばをミックスした言語体系を設定することも可能である。 The language system is information that indicates the language system used by the avatar instructor for lectures and calls, and is set based on one or more of the origin, preference, and desired instructor dialect in the student information D10 of the student 90. There are no particular limitations on the method of setting the language system, but for example, if the dialect of the student 90's hometown is a widely known dialect such as Nagoya dialect, Hiroshima dialect, Kansai dialect, or Hakata dialect, that dialect may be set as the language system used by the avatar instructor. Also, if there is no widely known dialect in the student 90's hometown, the desired instructor dialect in the student information D10 may be set as the language system used by the avatar instructor. Also, if the student's preferences include animals such as dogs and cats that are widely known for their language systems that use onomatopoeic or mimetic words such as "It's sunny today, woof" and "It's raining today, meow" (hereinafter also referred to as "animal language") in the endings, etc., that animal language may be set as the language system used by the avatar instructor. Furthermore, it is also possible to set a language system that mixes dialects and animal languages.

講義スタイルは、アバター講師による講義のスタイルを表す情報であり、例えば、叱って伸ばす講義スタイルと、褒めて伸ばす講義スタイルとがある。アバター講師の講義スタイルの設定方法は特に限定されないが、一例として、受講者90の受講者情報D10における希望講義スタイルと同じ講義スタイルが設定される。受講者自身が希望する講義スタイルが必ずしもその受講者に適した講義スタイルとは限らないが、少なくとも初期値として希望講義スタイルを設定すればよい。 The lecture style is information that indicates the style of lecture given by the avatar lecturer, and examples include a scolding and encouraging style and a praising and encouraging style. There are no particular limitations on the method for setting the lecture style of the avatar lecturer, but as an example, the same lecture style as the desired lecture style in the student information D10 of student 90 is set. The lecture style desired by the student himself is not necessarily the lecture style that is suitable for that student, but it is sufficient to set the desired lecture style at least as an initial value.

図5の例では、受講者番号が1である受講者90に対応づけられたアバター講師は、容姿として「アバターA」が設定され、声音として「ボイスa」が設定され、言語体系として「名古屋弁+ネコ言葉」が設定され、講義スタイルとして「叱って伸ばす」が設定されている。
図4に戻り、ステップS102にて、設定部11は、受講者90に対応するアバター講師の内面的特徴情報D21を設定する。
図6は、内面的特徴情報のテーブルを示す図である。
In the example of Figure 5, the avatar instructor associated with student 90, whose student number is 1, is set to have an appearance of "Avatar A," a voice of "Voice a," a language system of "Nagoya dialect + cat language," and a teaching style of "scolding and encouraging."
Returning to FIG. 4, in step S102, the setting unit 11 sets the inner characteristic information D21 of the avatar instructor corresponding to the student 90.
FIG. 6 is a diagram showing a table of internal characteristic information.

内面的特徴情報D21のテーブルには、各受講者90のそれぞれの受講者番号と、アバター講師の内面的特徴とが対応づけて記録されている。内面的特徴には、出身地、出身学校、および嗜好が含まれている。出身地は、当該アバター講師の仮想的な出身地を示す情報であり、受講者90の受講者情報D10における出身地と同等の出身地に設定される。出身学校は、当該アバター講師の仮想的な出身学校を示す情報であり、受講者90の受講者情報D10における出身学校と同じ学校に設定される。嗜好は、当該アバター講師の仮想的な嗜好を示す情報であり、受講者90の受講者情報D10における嗜好と同じ嗜好に設定される。
図4に戻り、ステップS103にて、設定部11は、受講者90に対応するアバター講師のプロフィール情報D23を設定する。
図7は、プロフィール情報のテーブルを示す図である。
In the table of the internal characteristic information D21, the student number of each student 90 and the internal characteristics of the avatar instructor are recorded in association with each other. The internal characteristics include place of origin, school, and preferences. The place of origin is information indicating the virtual place of origin of the avatar instructor, and is set to the same place of origin as the place of origin in the student information D10 of the student 90. The school of origin is information indicating the virtual school of the avatar instructor, and is set to the same school as the school of origin in the student information D10 of the student 90. The preferences are information indicating the virtual preferences of the avatar instructor, and are set to the same preferences as the preferences in the student information D10 of the student 90.
Returning to FIG. 4, in step S103, the setting unit 11 sets the profile information D23 of the avatar instructor corresponding to the student 90.
FIG. 7 is a diagram showing a table of profile information.

プロフィール情報D23のテーブルには、各受講者90のそれぞれの受講者番号と、アバター講師の氏名、誕生日、出身地、出身学校、および趣味とが対応づけて記録されている。氏名は、当該アバター講師の仮想的な氏名であり、一例としてアバター講師の容姿に対応づけて予め定められている氏名が設定される。出身地は、当該アバター講師の仮想的な出身地を示す情報であり、内面的特徴情報D21における出身地と同じ出身地に設定される。誕生日は、当該アバター講師の仮想的な誕生日であり、一例としてアバター講師の容姿に対応づけて予め定められている誕生日が設定される。出身学校は、当該アバター講師の仮想的な出身学校を示す情報であり、内面的特徴情報D21における出身学校と同じ学校に設定される。趣味は、当該アバター講師の仮想的な趣味を示す情報であり、内面的特徴情報D21における嗜好と同じ内容に設定される。 In the table of the profile information D23, the student number of each student 90 is recorded in association with the name, birthday, hometown, alma mater, and hobbies of the avatar instructor. The name is the virtual name of the avatar instructor, and as an example, a name that is predetermined in association with the appearance of the avatar instructor is set. The hometown is information indicating the virtual hometown of the avatar instructor, and is set to the same hometown as the hometown in the internal characteristic information D21. The birthday is the virtual birthday of the avatar instructor, and as an example, a birthday that is predetermined in association with the appearance of the avatar instructor is set. The school is information indicating the virtual school of the avatar instructor, and is set to the same school as the school of the avatar instructor in the internal characteristic information D21. The hobbies are information indicating the virtual hobbies of the avatar instructor, and are set to the same content as the preferences in the internal characteristic information D21.

図1に戻り、生成部12は、外面的特徴情報D22に設定された特徴および/または内面的特徴情報D21に設定された特徴に基づいて、受講者90に提供するコンテンツのテキストデータを生成する。出力部13は、設定部11により外面的特徴情報D22に設定された特徴を有するアバター講師と、生成部12で生成されたテキストデータとによってコンテンツの映像および音声を出力する。コンテンツには講義およびそれに付随する声かけが含まれる。
図8は、講義提供処理のフローチャートである。講義提供処理は、生成部12および出力部13により実行される処理である。
1, the generation unit 12 generates text data of content to be provided to the students 90 based on the features set in the external feature information D22 and/or the features set in the internal feature information D21. The output unit 13 outputs video and audio of the content based on the avatar lecturer having the features set in the external feature information D22 by the setting unit 11 and the text data generated by the generation unit 12. The content includes a lecture and accompanying calls to the student 90.
8 is a flowchart of the lecture providing process. The lecture providing process is executed by the generating unit 12 and the output unit 13.

ステップS201にて、生成部12は、講義を提供する対象の受講者90に対応するアバター講師の外面的特徴情報D22から言語体系情報を取得する。続いて、ステップS202にて、生成部12は、提供する講義に相当する台本データD30のテキストデータを、取得した言語体系に変換する。具体的には、生成部12は、自然言語生成人工知能を含んでおり、台本データD30のテキストデータを自然言語生成人工知能によって所望の言語体系に変換する。例えば、名古屋弁とネコ言葉を使った言い方に変換することを指示するプロンプトと、台本データD30とを自然言語生成人工知能に与えることにより、名古屋弁とネコ言葉を使った講義コンテンツの台本を生成することができる。 In step S201, the generation unit 12 acquires language system information from external feature information D22 of the avatar lecturer corresponding to the student 90 to whom the lecture is to be provided. Then, in step S202, the generation unit 12 converts the text data of the script data D30 corresponding to the lecture to be provided into the acquired language system. Specifically, the generation unit 12 includes a natural language generation artificial intelligence, and converts the text data of the script data D30 into a desired language system by the natural language generation artificial intelligence. For example, a script for lecture content using Nagoya dialect and cat language can be generated by providing the natural language generation artificial intelligence with a prompt instructing conversion to a way of speaking using Nagoya dialect and cat language, and the script data D30.

次に、ステップS203にて、出力部13は、受講者90に対応する外面的特徴情報D22に設定された容姿および声音のアバター講師に、所望の言語体系に変換された台本のテキストデータを読み上げさせて、情報端末30のブラウザ33を介して講義の映像および音声を出力する。 Next, in step S203, the output unit 13 causes the avatar lecturer, whose appearance and voice are set in the external characteristic information D22 corresponding to the student 90, to read aloud the text data of the script converted into the desired language system, and outputs the video and audio of the lecture via the browser 33 of the information terminal 30.

図9は、激励声かけ処理のフローチャートである。激励声かけ処理は、受講者90の学習や成績の状況を基に受講者90のやる気を向上させるために、講義の前、後、あるいは途中に、声かけを行う処理である。激励声かけ処理は、生成部12および出力部13により実行される。 Figure 9 is a flowchart of the encouraging process. The encouraging process is a process of encouraging students 90 before, after, or during a lecture in order to improve their motivation based on their learning and grades. The encouraging process is executed by the generation unit 12 and the output unit 13.

ステップS301にて、生成部12は、受講者90に対応するアバター講師の外面的特徴情報D22を取得する。次に、ステップS302にて、生成部12は、受講者90の学習および成績の状態とアバター講師の講義スタイルとに基づいて受講者90への激励となる声かけを生成する。例えば、受講者90のテストの成績は良いが学習の進捗が遅れており、アバター講師が叱って伸ばす講義スタイルであれば、進捗の遅れを叱りがんばって学習を進めるように促す声かけを生成してもよい。受講者90のテストの成績は良いが学習の進捗が遅れており、アバター講師が褒めて伸ばす講義スタイルであれば、テストの成績を褒めつつ進捗を促す声かけを生成してもよい。声かけの作成方法は特に限定されず、例えば、自然言語生成人工知能を用いて生成するという方法でもよいし、予め作成して登録しておいた中から条件にあうものを選択するという方法でもよい。 In step S301, the generation unit 12 acquires external feature information D22 of the avatar instructor corresponding to the student 90. Next, in step S302, the generation unit 12 generates encouraging words for the student 90 based on the state of learning and grades of the student 90 and the lecture style of the avatar instructor. For example, if the student 90 has good test results but is slow to progress in learning, and the lecture style of the avatar instructor is to scold and encourage the student, a word of encouragement may be generated that scolds the student for the slow progress and encourages the student to work hard to advance in learning. If the student 90 has good test results but is slow to progress in learning, and the lecture style of the avatar instructor is to praise and encourage the student, a word of encouragement may be generated that praises the student's test results and encourages the student to progress. The method of creating the word of encouragement is not particularly limited, and may be, for example, a method of generating the word of encouragement using natural language generation artificial intelligence, or a method of selecting a word that meets the conditions from among words that have been created and registered in advance.

次に、ステップS303にて、生成部12は、生成した声かけを、アバター講師の言語体系に変換する。更に、ステップS304にて、出力部13は、外面的特徴情報D22に設定された容姿および声音のアバター講師に、所望の言語体系に変換された声かけを読み上げさせて、情報端末30のブラウザ33を介して講義の映像および音声を出力する。 Next, in step S303, the generation unit 12 converts the generated prompt into the language system of the avatar instructor. Furthermore, in step S304, the output unit 13 causes the avatar instructor, whose appearance and voice are set in the external characteristic information D22, to read out the prompt converted into the desired language system, and outputs video and audio of the lecture via the browser 33 of the information terminal 30.

図10は、嗜好声かけ処理のフローチャートである。嗜好声かけ処理は、受講者90への講義の前、後、あるいは途中に受講者90のやる気向上や気分転換のために声かけを行う処理である。嗜好声かけ処理は、生成部12および出力部13により実行される処理である。 Figure 10 is a flowchart of the preference calling process. The preference calling process is a process for calling out to the students 90 before, after, or during a lecture in order to motivate the students 90 or to change their mood. The preference calling process is a process executed by the generation unit 12 and the output unit 13.

ステップS401にて、生成部12は、受講者90の受講者情報D10あるいは受講者90に対応するアバター講師の内面的特徴情報D21に登録されている嗜好の情報を取得する。受講者90の受講者情報D10に登録されている嗜好と、受講者90に対応するアバター講師の内面的特徴情報D21に登録されている嗜好とは一致している。
続いて、ステップS402にて、生成部12は、受講者90に対応するアバター講師の外面的特徴情報D22を取得する。
In step S401, the generation unit 12 acquires preference information registered in the student information D10 of the student 90 or the inner characteristic information D21 of the avatar instructor corresponding to the student 90. The preference registered in the student information D10 of the student 90 matches the preference registered in the inner characteristic information D21 of the avatar instructor corresponding to the student 90.
Next, in step S402 , the generation unit 12 acquires external feature information D22 of the avatar instructor corresponding to the student 90 .

次に、ステップS403にて、生成部12は、受講者90の嗜好に基づいて受講者90への嗜好に関する話題の声かけを生成する。例えば受講者90およびアバター講師がネコ好きであれば、ネコに関する話題の声かけを生成する。声かけの作成方法は特に限定されず、例えば、自然言語生成人工知能を用いて生成するという方法でもよいし、予め作成して登録しておいた中から条件にあうものを選択するという方法でもよい。 Next, in step S403, the generation unit 12 generates prompts for the student 90 on topics related to the student's preferences based on the student's preferences. For example, if the student 90 and the avatar instructor like cats, a prompt on a topic related to cats is generated. There are no particular limitations on the method of generating the prompts, and the prompts may be generated using a natural language generation artificial intelligence, or may be selected from those that have been created and registered in advance that meet the conditions.

次に、ステップS404にて、生成部12は、生成した声かけを、アバター講師の言語体系に変換する。更に、ステップS405にて、出力部13は、外面的特徴情報D22に設定された容姿および声音のアバター講師に、所望の言語体系に変換された声かけを読み上げさせて、情報端末30のブラウザ33を介して講義の映像および音声を出力する。 Next, in step S404, the generation unit 12 converts the generated prompt into the language system of the avatar instructor. Furthermore, in step S405, the output unit 13 causes the avatar instructor, whose appearance and voice are set in the external feature information D22, to read out the prompt converted into the desired language system, and outputs video and audio of the lecture via the browser 33 of the information terminal 30.

図11は、付加解説挿入処理のフローチャートである。付加解説挿入処理は、生成部12および出力部13により実行される処理である。付加解説挿入処理は、講義に具体例やたとえ話などの付加解説を挿入する処理である。本付加解説挿入処理では、受講者90とアバター講師に共通する趣味などの嗜好に関連づける具体例やたとえ話などの付加解説が講義に挿入される。付加解説挿入処理は、生成部12および出力部13により実行される。 Figure 11 is a flowchart of the additional commentary insertion process. The additional commentary insertion process is executed by the generation unit 12 and the output unit 13. The additional commentary insertion process is a process for inserting additional commentary such as specific examples and analogies into a lecture. In this additional commentary insertion process, additional commentary such as specific examples and analogies that are associated with interests such as hobbies that are common to the student 90 and the avatar lecturer is inserted into the lecture. The additional commentary insertion process is executed by the generation unit 12 and the output unit 13.

ステップS501にて、生成部12は、受講者90の受講者情報D10あるいは受講者90に対応するアバター講師の内面的特徴情報D21に登録されている嗜好の情報を取得する。受講者90の受講者情報D10に登録されている嗜好と、受講者90に対応するアバター講師の内面的特徴情報D21に登録されている嗜好とは一致している。
続いて、ステップS502にて、生成部12は、受講者90に対応するアバター講師の外面的特徴情報D22を取得する。
In step S501, the generation unit 12 acquires preference information registered in the student information D10 of the student 90 or the inner characteristic information D21 of the avatar instructor corresponding to the student 90. The preference registered in the student information D10 of the student 90 matches the preference registered in the inner characteristic information D21 of the avatar instructor corresponding to the student 90.
Next, in step S502, the generation unit 12 acquires external feature information D22 of the avatar instructor corresponding to the student 90.

次に、ステップS503にて、生成部12は、受講者90の嗜好に基づいて、講義の内容を、受講者90への嗜好に関連付けて補足する付加解説を生成する。例えば受講者90およびアバター講師がネコ好きであれば、ネコに関連付けた付加解説を生成する。声かけの作成方法は特に限定されず、例えば、自然言語生成人工知能を用いて生成するという方法でもよいし、予め作成して登録しておいた中から条件にあうものを選択するという方法でもよい。 Next, in step S503, the generation unit 12 generates additional commentary that supplements the content of the lecture based on the preferences of the student 90 by linking it to the preferences of the student 90. For example, if the student 90 and the avatar lecturer like cats, an additional commentary associated with cats is generated. The method of creating the call is not particularly limited, and may be, for example, a method of generating the call using natural language generation artificial intelligence, or a method of selecting a call that meets the conditions from among previously created and registered calls.

次に、ステップS504にて、生成部12は、生成した声かけを、アバター講師の言語体系に変換する。更に、ステップS505にて、出力部13は、外面的特徴情報D22に設定された容姿および声音のアバター講師に、所望の言語体系に変換された声かけを読み上げさせて、情報端末30のブラウザ33を介して講義の映像および音声を出力する。
<第2の実施形態>
Next, in step S504, the generation unit 12 converts the generated call-out into the language system of the avatar instructor. Furthermore, in step S505, the output unit 13 causes the avatar instructor, whose appearance and voice are set in the external feature information D22, to read out the call-out converted into the desired language system, and outputs video and audio of the lecture via the browser 33 of the information terminal 30.
Second Embodiment

第2の実施形態の学習支援システムは、第1の実施形態のものと同等の機能に加え、講義を受講している受講者の画像および音声から受講者の状態を取得し、取得した受講者の状態の情報を基にアバター講師の評価および修正を行うことにより、アバター講師による効果の向上を図るものである。 The learning support system of the second embodiment has the same functions as the first embodiment, and in addition, it acquires the status of students attending a lecture from images and audio of the students, and evaluates and corrects the avatar instructor based on the acquired information on the status of the students, thereby improving the effectiveness of the avatar instructor.

第2の実施形態の学習支援システムは、第1の実施形態のものと同様の構成および動作を有するので、以下では、主に第2の実施形態における第1の実施形態と異なる部分について説明する。 The learning support system of the second embodiment has the same configuration and operation as that of the first embodiment, so the following mainly describes the differences between the first embodiment and the second embodiment.

図12は、第2の実施形態による学習支援システムの機能構成を示すブロック図である。第2の実施形態の学習支援システムのハードウェア構成は図2に示した第1の実施形態のものと同様である。 Figure 12 is a block diagram showing the functional configuration of a learning support system according to the second embodiment. The hardware configuration of the learning support system of the second embodiment is similar to that of the first embodiment shown in Figure 2.

図12を参照すると、第2の実施形態では、学習支援システム10は、設定部11、生成部12、出力部13、プロフィール提示部14、および記憶部15に加え、集中判定部16を有している。集中判定部16は、設定部11、生成部12、出力部13、およびプロフィール提示部14と同様に、ソフトウェアプログラムの処理を実行するプロセッサである処理装置21によって実現される。 Referring to FIG. 12, in the second embodiment, the learning support system 10 has a concentration determination unit 16 in addition to a setting unit 11, a generation unit 12, an output unit 13, a profile presentation unit 14, and a memory unit 15. The concentration determination unit 16, like the setting unit 11, the generation unit 12, the output unit 13, and the profile presentation unit 14, is realized by a processing device 21, which is a processor that executes the processing of a software program.

本実施形態では、集中判定部16は、情報端末30のカメラ31によって受講者90を撮影するために取得された画像に基づいて、受講者90が講義にどの程度集中しているかを判定し、設定部11は、その判定の結果に基づいて、受講者90に対応するアバター講師の外面的な特徴を制御する。集中判定の方法は特に限定されないが、例えば、受講者90が端末の前におり、良好な体勢をとっており、眼が開いており、画面を見ているという条件が揃っていれば、集中していると判定することにしてもよい。また、集中判定部16は、受講者90が講義にどの程度集中しているかを判定するのに、画像に加え、情報端末30のマイク32によって取得された受講者90の音声を利用してもよい。 In this embodiment, the concentration determination unit 16 determines the degree to which the student 90 is concentrating on the lecture based on an image acquired by the camera 31 of the information terminal 30 to capture the student 90, and the setting unit 11 controls the external characteristics of the avatar instructor corresponding to the student 90 based on the result of the determination. The method of concentration determination is not particularly limited, but for example, the student 90 may be determined to be concentrating if all the following conditions are met: the student 90 is in front of the terminal, has a good posture, has his/her eyes open, and is looking at the screen. Furthermore, the concentration determination unit 16 may use the voice of the student 90 acquired by the microphone 32 of the information terminal 30 in addition to the image to determine the degree to which the student 90 is concentrating on the lecture.

集中判定部16は、情報端末30のカメラ31によって受講者90を撮影するために取得された画像に基づいて、受講者90が講義にどの程度集中しているかを判定し、その判定の結果に基づく集中判定結果情報を記録する。
図13は、集中判定結果情報の一例を示す図である。
The concentration judgment unit 16 judges the extent to which the student 90 is concentrating on the lecture based on images acquired by the camera 31 of the information terminal 30 to photograph the student 90, and records concentration judgment result information based on the results of that judgment.
FIG. 13 is a diagram showing an example of concentration determination result information.

集中判定部16は、講義を受けている受講者90の画像を基に、数字が大きいほど集中の度合いが高いことを表す「1」から「5」の5段階で集中度を判定し、週毎の平均値を算出し、週毎集中度として集中判定結果情報D41に時系列に記録する。週毎集中度の算出方法は特に限定されないが、例えば、集中判定部16は、講義毎に、その講義に対する集中度である各回集中度を算出して蓄積し、蓄積された各回集中度の週毎の平均値を算出し、週毎集中度とすることにしてもよい。また、各講義の集中度の算出方法も特に限定されないが、例えば、集中判定部16は、一定時間毎に画像を基に受講者が集中しているか否か判定し、集中か非集中かを示す集中フラグを記録し、講義中の集中と非集中の回数比によって5段階評価し、評価結果を各講義の集中度とすることにしてもよい。 Based on the images of the students 90 attending the lecture, the concentration determination unit 16 determines the concentration level on a five-point scale from "1" to "5," with the higher the number, the higher the concentration level, calculates the weekly average, and records the weekly concentration level in chronological order in the concentration determination result information D41. There are no particular limitations on the method of calculating the weekly concentration level. For example, the concentration determination unit 16 may calculate and accumulate the concentration level for each lecture, which is the concentration level for that lecture, and calculate the weekly average of the accumulated concentration levels for each lecture to set it as the weekly concentration level. There are also no particular limitations on the method of calculating the concentration level for each lecture. For example, the concentration determination unit 16 may determine whether the students are concentrating based on the images at regular intervals, record a concentration flag indicating whether they are concentrating or not, and perform a five-point evaluation based on the ratio of the number of times they were concentrating and not concentrating during the lecture, and set the evaluation result as the concentration level for each lecture.

図13の例では、第1週の週毎集中度が「4.1」であり、第2週の週毎集中度が「4.0」であり、第3週の週毎集中度が「4.1」であり、第4週の週毎集中度が「3.5」であり、第5週の週毎集中度が「3.2」である。 In the example of Figure 13, the weekly concentration rate for the first week is "4.1", the weekly concentration rate for the second week is "4.0", the weekly concentration rate for the third week is "4.1", the weekly concentration rate for the fourth week is "3.5", and the weekly concentration rate for the fifth week is "3.2".

集中判定部16は、更に、複数の受講者90の講義毎の集中度あるいは週毎集中度についてアバター講師毎かつ受講者90の学力レベル別に平均値を算出し、評価値として評価情報に記録する。
図14は、評価情報の一例を示す図である。
The concentration determination unit 16 further calculates the average concentration level for each lecture or each week for the multiple students 90 for each avatar instructor and for each academic level of the students 90, and records this in the evaluation information as an evaluation value.
FIG. 14 is a diagram illustrating an example of evaluation information.

評価情報D42には、各アバター講師の番号、容姿、声音、および講義スタイルに対応付けて評価値が記録されている。番号は、当該アバター講師を特定する番号である。容姿は、当該アバター講師の容姿を示す。声音は、当該アバター講師の声音を示す。講義スタイルは、当該アバター講師の講義スタイルを示す。例えば、番号が「001」のアバター講師は容姿が「アバターA」であり、声音が「ボイスa」であり、講義スタイルが「叱って伸ばす」である。 In the evaluation information D42, evaluation values are recorded in association with the number, appearance, voice, and lecture style of each avatar lecturer. The number is a number that identifies the avatar lecturer. The appearance indicates the appearance of the avatar lecturer. The voice indicates the voice of the avatar lecturer. The lecture style indicates the lecture style of the avatar lecturer. For example, the avatar lecturer numbered "001" has the appearance of "Avatar A", the voice "Voice a", and the lecture style of "scolding and encouraging".

当該アバター講師の評価値は、受講者の学力レベル毎に算出される。学力レベル毎の評価値は、当該学力レベルの受講者から取得された週毎集中度の平均値である。評価情報D42においては、一例として、受講者90の学力レベルは、テストの結果を基に、学力が高い方から「A」から「D」の4段階にレベル分けがされている。学力レベル毎に評価値を算出することにより、どのアバター講師がどの学力レベルの受講者にとって評価が高いかを知ることができる。 The evaluation value of the avatar instructor is calculated for each academic level of the student. The evaluation value for each academic level is the average weekly concentration obtained from students of that academic level. In the evaluation information D42, as an example, the academic levels of students 90 are divided into four levels, from "A" to "D", based on test results. By calculating the evaluation value for each academic level, it is possible to know which avatar instructor is highly rated by students of which academic level.

図15は、講師制御処理のフローチャートである。講師制御処理は、受講者90に対して講義を行うアバター講師の特徴を変更可能に制御する処理である。講義制御処理は、設定部11が定期的に繰り返し実行する処理である。 Figure 15 is a flowchart of the lecturer control process. The lecturer control process is a process for controlling the characteristics of an avatar lecturer who gives a lecture to students 90 so that they can be changed. The lecture control process is a process that is periodically and repeatedly executed by the setting unit 11.

ステップS601にて、設定部11は、集中判定結果情報D41を取得する。更に、ステップS602にて、設定部11は、集中判定結果情報D41に基づいてアバター講師の修正の要否を判定する。判定方法は特に限定されないが、例えば、週毎集中度が連続して所定週に亘って所定の閾値を下回ったら、アバター講師の修正を要すると判定することにしてもよい。また、週毎集中度が連続して所定週に亘って低下傾向を示したら、アバター講師の修正を要すると判定することにしてもよい。 In step S601, the setting unit 11 acquires concentration judgment result information D41. Furthermore, in step S602, the setting unit 11 judges whether or not the avatar instructor needs to be modified based on the concentration judgment result information D41. The method of judgment is not particularly limited, but for example, if the weekly concentration level falls below a predetermined threshold value for a predetermined number of consecutive weeks, it may be judged that the avatar instructor needs to be modified. Also, if the weekly concentration level shows a downward trend for a predetermined number of consecutive weeks, it may be judged that the avatar instructor needs to be modified.

アバター講師の修正を不要と判定したら、設定部11は一連の処理を終了する。一方、アバター講師の修正を要すると判定したら、設定部11は、ステップS603にて、受講者90に尋ねることにより、受講者90からアバター講師を変更することに関する希望の有無を取得し、ステップS604にて希望の有無を判定する。 If it is determined that the avatar instructor does not need to be modified, the setting unit 11 ends the series of processes. On the other hand, if it is determined that the avatar instructor needs to be modified, the setting unit 11 obtains from the student 90 in step S603 whether or not the student 90 wishes to change the avatar instructor by asking the student 90, and determines whether or not the student wishes to change the avatar instructor in step S604.

受講者90がアバター講師の修正を希望しなければ、設定部11は一連の処理を終了する。一方、受講者90がアバター講師の修正を希望すれば、設定部11は、ステップS605にて、アバター講師の外面的特徴または内面的特徴の少なくとも一方を修正する。アバター講師の特徴の修正方法は特に限定されないが、例えば、設定部11は、評価情報D42に基づいて、現在のアバター講師の特徴よりも受講者90の集中度が高まるようにアバター講師の特徴を修正すればよい。
<付記>
If the student 90 does not wish to modify the avatar instructor, the setting unit 11 ends the series of processes. On the other hand, if the student 90 wishes to modify the avatar instructor, the setting unit 11 modifies at least one of the external characteristics or internal characteristics of the avatar instructor in step S605. There is no particular limitation on the method of modifying the characteristics of the avatar instructor, but for example, the setting unit 11 may modify the characteristics of the avatar instructor based on the evaluation information D42 so that the concentration of the student 90 is increased more than the current characteristics of the avatar instructor.
<Additional Notes>

以上、本発明の実施形態について述べてきたが、本発明は、これらの実施形態だけに限定されるものではなく、本発明の技術思想の範囲内において、これらの実施形態を組み合わせて使用したり、一部の構成を変更したりしてもよい。
また、上述した実施形態には以下に示す事項が含まれている。ただし、上述した実施形態に含まれる事項が以下に示すものだけに限定されることはない。
(事項1)
Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention is not limited to these embodiments, and these embodiments may be used in combination or some of the configurations may be changed within the scope of the technical concept of the present invention.
The above-described embodiment includes the following features. However, the features included in the above-described embodiment are not limited to the following features.
(Item 1)

講師を模した仮想的な人物であるアバター講師により、受講者に、映像および音声で構成された講義に関するコンテンツを提供する学習支援システムであって、前記受講者に関する情報である受講者情報を記憶する記憶部と、前記受講者の受講者情報に基づいて、当該受講者に対して講義を行うアバター講師の外面的な特徴を示す外面的特徴情報と前記アバター講師の内面的な特徴を示す内面的特徴情報とを設定する設定部と、前記受講者に対して提供するコンテンツのテキストデータを、前記外面的特徴情報に示された特徴および/または前記内面的特徴情報に示された特徴に基づいて生成する生成部と、前記外面的特徴情報に示された特徴を設定したアバター講師が前記テキストデータを発声するコンテンツを出力する出力部と、前記内面的特徴情報に基づく前記アバター講師のプロフィール情報を前記受講者に提示するプロフィール提示部と、を有する。これによれば、アバター講師の外面および内面の特徴を個々の受講者に適合させることにより個々の受講者に対して好適なアバター講師によって講義に関するコンテンツを提供することが可能となる。
(事項2)
A learning support system that provides students with content related to a lecture, which is composed of video and audio, by an avatar lecturer, which is a virtual person modeled after a lecturer, includes: a storage unit that stores student information, which is information about the student; a setting unit that sets external feature information indicating the external features of an avatar lecturer who will lecture the student and internal feature information indicating the internal features of the avatar lecturer, based on the student information of the student; a generation unit that generates text data of content to be provided to the student, based on the features indicated in the external feature information and/or the features indicated in the internal feature information; an output unit that outputs content in which the avatar lecturer, having set the features indicated in the external feature information, utters the text data; and a profile presentation unit that presents the student with profile information of the avatar lecturer based on the internal feature information. This makes it possible to provide content related to a lecture by an avatar lecturer suitable for each student by adapting the external and internal features of the avatar lecturer to each student.
(Item 2)

事項1に記載の学習支援システムにおいて、前記受講者情報には、受講者が嗜好するものごとを示す受講者嗜好情報が含まれており、前記内面的特徴情報には、アバター講師が嗜好するものごとを示す講師嗜好情報が含まれており、前記設定部は、前記受講者嗜好情報に基づいて前記講師嗜好情報を設定する。これによれば、講師の嗜好を受講者の嗜好と関連付けて設定することによりる講師と受講者の嗜好を整合させ、受講者の講師および講義に対する興味を高めることができる。
(事項3)
In the learning support system described in item 1, the student information includes student preference information indicating what the student likes, the internal characteristic information includes instructor preference information indicating what the avatar instructor likes, and the setting unit sets the instructor preference information based on the student preference information. This makes it possible to match the preferences of the instructor and the student by setting the instructor's preferences in association with the student's preferences, thereby increasing the student's interest in the instructor and the lecture.
(Item 3)

事項2に記載の学習支援システムにおいて、前記設定部は、前記受講者嗜好情報に示されたものごとと同じものごとを前記講師嗜好情報に設定し、前記生成部は、前記受講者嗜好情報および前記講師嗜好情報に共通に設定されているものごとに関する話題の声かけのテキストデータを生成し、前記出力部は、講義の前、合間、または後に前記声かけを出力する。これによれば、講師の嗜好を受講者の嗜好と一致させ、その共通の話題による声かけを行うことにより、受講者の講師に対する好感および講義に対する興味を高めることができる。
(事項4)
In the learning support system described in item 2, the setting unit sets the same things as those indicated in the student preference information in the lecturer preference information, the generation unit generates text data of greetings on topics related to the things set in common in the student preference information and the lecturer preference information, and the output unit outputs the greetings before, during, or after a lecture. In this way, by matching the lecturer's preferences with the students' preferences and greetings on the common topic, it is possible to increase the students' liking for the lecturer and their interest in the lecture.
(Item 4)

事項2に記載の学習支援システムにおいて、前記設定部は、前記受講者嗜好情報に示されたものごとと同じものごとを前記講師嗜好情報に設定し、前記生成部は、前記受講者嗜好情報および前記講師嗜好情報に共通に設定されているものごとに関連付けた付加解説のテキストデータを生成し、前記出力部は、前記付加解説を講義に挿入して出力する。これによれば、講師の嗜好を受講者の嗜好と一致させ、その共通の嗜好に関する具体例やたとえ話を行うことにより、受講者の講義に対する関心および理解を高めることができる。
(事項5)
In the learning support system described in item 2, the setting unit sets the same things as those indicated in the student preference information in the lecturer preference information, the generation unit generates text data of additional commentary associated with each of the things set in common in the student preference information and the lecturer preference information, and the output unit inserts the additional commentary into the lecture and outputs it. In this way, by matching the lecturer's preferences with those of the students and providing specific examples and analogies related to the common preferences, it is possible to increase the students' interest in and understanding of the lecture.
(Item 5)

事項1に記載の学習支援システムにおいて、前記受講者情報には、受講者の出身地を示す受講者出身地情報が含まれており、前記内面的特徴情報には、アバター講師の仮想的な出身地を示す講師出身地情報が含まれており、前記設定部は、前記受講者出身地情報に示された出身地と同じ出身地を前記講師出身地情報に設定し、前記プロフィール提示部は、前記講師出身地情報に示された前記出身地を前記受講者に提示する。これによれば、講師の出身地を受講者の出身地と一致させ、そのことを受講者に提示することにより、受講者の講師に対する好感と講義に対する関心を高めることができる。
(事項6)
In the learning support system described in item 1, the student information includes student hometown information indicating the student's hometown, the internal characteristic information includes instructor hometown information indicating the virtual hometown of the avatar instructor, the setting unit sets the same hometown as the hometown indicated in the student hometown information to the instructor hometown information, and the profile presenting unit presents the hometown indicated in the instructor hometown information to the student. In this way, by matching the instructor's hometown with the student's hometown and presenting this to the student, the student's favorable impression of the instructor and interest in the lecture can be increased.
(Item 6)

事項5に記載の学習支援システムにおいて、前記内面的特徴情報には、アバター講師が話す言語体系を示す言語体系情報が含まれており、前記設定部は、前記講師出身地情報に設定された出身地にて用いらている言語体系を前記言語体系情報に設定し、前記生成部は、前記言語体系情報に示された言語体系によるテキストデータを生成する。これによれば、講師の話し方を受講者および講師に共通の出身地の言語体系(方言)にすることで、受講者の講師に対する好感と講義に対する関心を高めることができる。
(事項7)
In the learning support system described in item 5, the internal characteristic information includes language system information indicating a language system spoken by the avatar instructor, the setting unit sets the language system information to a language system used in the birthplace set in the instructor's birthplace information, and the generation unit generates text data in the language system indicated in the language system information. By making the instructor's way of speaking in the language system (dialect) of the birthplace common to the students and the instructor, it is possible to increase the students' liking for the instructor and their interest in the lecture.
(Item 7)

事項1に記載の学習支援システムにおいて、前記受講者情報には、受講者の出身学校を示す受講者出身学校情報が含まれており、前記内面的特徴情報には、アバター講師の仮想的な出身学校を示す講師出身学校情報が含まれており、前記設定部は、前記受講者出身学校情報に示された出身学校と同じ学校を前記講師出身学校情報に設定し、前記プロフィール提示部は、前記講師出身学校情報に示された前記学校を前記受講者に提示する。これによれば、講師を受講者と同じ学校の卒業生と設定することで、受講者の講師に対する好感と講義に対する関心を高めると共に、受講者に学習への励みを与えることができる。
(事項8)
In the learning support system described in item 1, the student information includes student school information indicating the student's alma mater, the inner characteristic information includes instructor school information indicating the virtual alma mater of the avatar instructor, the setting unit sets the same school as the alma mater indicated in the student school information in the instructor school information, and the profile presenting unit presents the school indicated in the instructor school information to the student. According to this, by setting the instructor as an alumni of the same school as the student, it is possible to increase the student's favorable impression of the instructor and interest in the lecture, and to encourage the student to study.
(Item 8)

事項1に記載の学習支援システムにおいて、前記外面的特徴情報には、アバター講師の容姿を示す講師容姿情報と、前記アバター講師の声音を示す講師声音情報と、が含まれており、前記設定部は前記受講者情報に基づいて、前記受講者が好む容姿および声音を特定し、当該容姿を前記講師容姿情報に設定し、当該声音を前記講師声音情報に設定する。これによれば、講師の容姿および声を受講者の好みに合わせることにより、受講者の講師に対する関心を高め、講義の理解を高めることができる。
(事項9)
In the learning support system described in item 1, the external feature information includes instructor appearance information indicating the appearance of the avatar instructor and instructor voice information indicating the voice of the avatar instructor, and the setting unit specifies the appearance and voice preferred by the student based on the student information, sets the appearance to the instructor appearance information, and sets the voice to the instructor voice information. In this way, by matching the instructor's appearance and voice to the student's preferences, the student's interest in the instructor can be increased and understanding of the lecture can be improved.
(Item 9)

事項1に記載の学習支援システムにおいて、前記記憶部は、更に、前記講義の台本として予め作成されたテキストデータである台本データを記憶し、前記生成部は、前記台本データのテキストデータを、前記内面的特徴情報に示された特徴に基づいて変換した変換テキストデータを生成し、前記出力部は、前記講義の音声として、前記変換テキストデータの読み上げ音声を出力する。これによれば、基本となる台本を予め準備しておき、その台本のテキストを受講者に適合させたアバター講師の特徴を持ったテキストに変換して音声出力するので、多様な受講者の各々に講師の話し方を柔軟に合わせてて講義を提供することができる。多数の台本を準備する必要がない。
(事項10)
In the learning support system described in item 1, the storage unit further stores script data, which is text data created in advance as a script for the lecture, the generation unit generates converted text data by converting the text data of the script data based on the characteristics indicated in the internal characteristic information, and the output unit outputs a read-aloud voice of the converted text data as the voice for the lecture. According to this, a basic script is prepared in advance, and the text of the script is converted into text having the characteristics of an avatar instructor suited to the students and output as voice, so that a lecture can be provided by flexibly adapting the speaking style of the instructor to each of a variety of students. There is no need to prepare a large number of scripts.
(Item 10)

事項9に記載の学習支援システムにおいて、前記生成部は、指示に従ってテキストを生成する自然言語生成人工知能を含む。これによれば、多数の台本を準備する必要なく受講者に合わせたコンテンツを容易に構築することができる。
(事項11)
In the learning support system described in item 9, the generation unit includes a natural language generation artificial intelligence that generates text according to instructions. This makes it possible to easily create content tailored to students without the need to prepare a large number of scripts.
(Item 11)

事項10に記載の学習支援システムにおいて、前記生成部は、前記自然言語生成人工知能に、所定の指示を示すプロンプトと前記台本データとを与えて、前記変換テキストデータを生成させる。
(事項12)
In the learning support system according to item 10, the generation unit provides the natural language generation artificial intelligence with a prompt indicating a predetermined instruction and the script data, thereby causing the natural language generation artificial intelligence to generate the converted text data.
(Item 12)

事項1に記載の学習支援システムにおいて、前記講義を受講する受講者を撮影するために取得された画像に基づいて、前記受講者が前記講義にどの程度集中しているかを所定期間毎に計測し、期間毎集中度として時系列に記録する集中判定部を更に有し、前記設定部は、前記期間毎集中度に基づいて、前記アバター講師の外面的特徴または内面的特徴の少なくとも一方を修正する。これによれば、集中度およびその時間遷移を基にアバター講師の特徴を修正するので、講師に対する講義に対する興味を高く維持することが可能となる。
(事項13)
The learning support system described in item 1 further includes a concentration determination unit that measures the degree to which the student is concentrating on the lecture for each predetermined period based on images acquired to photograph the student attending the lecture and records the degree of concentration for each period in chronological order, and the setting unit modifies at least one of the external characteristics or internal characteristics of the avatar instructor based on the degree of concentration for each period. In this way, the characteristics of the avatar instructor are modified based on the degree of concentration and its time transition, making it possible to maintain a high level of interest in the lecture by the instructor.
(Item 13)

事項12に記載の学習支援システムにおいて、前記設定部は、前記期間毎集中度の時系列の経過に基づいて前記アバター講師の修正の要否を判定する。
(事項14)
In the learning support system according to item 12, the setting unit determines whether or not the avatar instructor needs to be modified based on a time series progression of the degree of concentration for each period.
(Item 14)

事項12に記載の学習支援システムにおいて、前記集中判定部は、複数の受講者の集中度に基づいて、アバター講師毎の評価値を算出し、前記設定部は、前記評価値に基づいて、現在のアバター講師よりも前記受講者の集中度が高まるようにアバター講師を修正する。受講者の集中度が高まるように講師の特徴を制御するので、講師に対する講義に対する興味を高く制御あるいは維持することが可能となる。
(事項15)
In the learning support system described in item 12, the concentration determination unit calculates an evaluation value for each avatar instructor based on the concentration levels of a plurality of students, and the setting unit modifies the avatar instructor based on the evaluation value so that the students' concentration levels are higher than that of the current avatar instructor. Since the characteristics of the instructor are controlled so as to increase the students' concentration levels, it is possible to control or maintain high interest in the instructor's lecture.
(Item 15)

講師を模した仮想的な人物であるアバター講師により、受講者に、映像および音声で構成された講義に関するコンテンツを提供するための学習支援システムであって、コンピュータが、前記受講者に関する情報である受講者情報を記憶し、前記受講者の受講者情報に基づいて、当該受講者に対して講義を行うアバター講師の外面的な特徴を示す外面的特徴情報と前記アバター講師の内面的な特徴を示す内面的特徴情報とを設定し、前記受講者に対して提供するコンテンツのテキストデータを、前記外面的特徴情報に示された特徴および/または前記内面的特徴情報に示された特徴に基づいて生成し、前記外面的特徴情報に示された特徴を設定したアバター講師が前記テキストデータを発声するコンテンツを出力し、前記内面的特徴情報に基づく前記アバター講師のプロフィール情報を前記受講者に提示する。 A learning support system for providing students with lecture-related content consisting of video and audio by an avatar instructor, which is a virtual person modeled after an instructor. The computer stores student information, which is information about the student, and sets external characteristic information indicating the external characteristics of the avatar instructor who will lecture the student and internal characteristic information indicating the internal characteristics of the avatar instructor based on the student information of the student. It generates text data of content to be provided to the student based on the characteristics indicated in the external characteristic information and/or the characteristics indicated in the internal characteristic information. It outputs content in which the avatar instructor, whose characteristics are set in the external characteristic information, speaks out the text data, and presents profile information of the avatar instructor based on the internal characteristic information to the student.

10…学習支援システム、11…設定部、12…生成部、13…出力部、14…プロフィール提示部、15…記憶部、16…集中判定部、20…サーバ、21…処理装置、22…メインメモリ、23…記憶装置、24…通信装置、25…入力装置、26…表示装置、27…バス、30…情報端末、31…カメラ、32…マイク、33…ブラウザ 10...Learning support system, 11...Setting unit, 12...Generation unit, 13...Output unit, 14...Profile presentation unit, 15...Memory unit, 16...Concentration judgment unit, 20...Server, 21...Processing device, 22...Main memory, 23...Storage device, 24...Communication device, 25...Input device, 26...Display device, 27...Bus, 30...Information terminal, 31...Camera, 32...Microphone, 33...Browser

Claims (13)

講師を模した仮想的な人物であるアバター講師により、受講者に、映像および音声で構成された講義に関するコンテンツを提供する学習支援システムであって、
前記受講者に関する情報である受講者情報を記憶する記憶部と、
前記受講者の受講者情報に基づいて、当該受講者に対して講義を行うアバター講師の外面的な特徴を示す外面的特徴情報と前記アバター講師の内面的な特徴を示す内面的特徴情報とを設定する設定部と、
前記受講者に対して提供するコンテンツのテキストデータを、前記外面的特徴情報に示された特徴および/または前記内面的特徴情報に示された特徴に基づいて生成する生成部と、
前記外面的特徴情報に示された特徴を設定したアバター講師が前記テキストデータを発声するコンテンツを出力する出力部と、
前記内面的特徴情報に基づく前記アバター講師のプロフィール情報を前記受講者に提示するプロフィール提示部と、
を有し、
前記受講者情報には、受講者が嗜好するものごとを示す受講者嗜好情報が含まれており、
前記内面的特徴情報には、アバター講師が嗜好するものごとを示す講師嗜好情報が含まれており、
前記設定部は、前記受講者嗜好情報に基づいて前記講師嗜好情報を設定する
習支援システム。
A learning support system that provides students with lecture content consisting of video and audio by an avatar lecturer, which is a virtual person modeled after a lecturer,
A storage unit for storing student information, which is information about the student;
a setting unit that sets external feature information indicating external features of an avatar lecturer who will lecture the students and internal feature information indicating internal features of the avatar lecturer based on student information of the students;
a generation unit that generates text data of content to be provided to the students based on the features indicated in the external feature information and/or the features indicated in the internal feature information;
an output unit that outputs content in which an avatar instructor having characteristics set in the external characteristic information utters the text data;
a profile presenting unit that presents profile information of the avatar instructor based on the inner characteristic information to the student;
having
The student information includes student preference information indicating what the student likes,
The internal characteristic information includes instructor preference information indicating things that the avatar instructor likes,
The setting unit sets the instructor preference information based on the student preference information .
Learning support system.
前記設定部は、前記受講者嗜好情報に示されたものごとと同じものごとを前記講師嗜好情報に設定し、
前記生成部は、前記受講者嗜好情報および前記講師嗜好情報に共通に設定されているものごとに関する話題の声かけのテキストデータを生成し、
前記出力部は、講義の前、合間、または後に前記声かけを出力する、
請求項に記載の学習支援システム。
The setting unit sets the same things as those indicated in the student preference information in the instructor preference information,
the generating unit generates text data of a prompt on a topic related to a thing commonly set in the student preference information and the lecturer preference information;
The output unit outputs the call before, during, or after a lecture.
The learning support system according to claim 1 .
前記設定部は、前記受講者嗜好情報に示されたものごとと同じものごとを前記講師嗜好情報に設定し、
前記生成部は、前記受講者嗜好情報および前記講師嗜好情報に共通に設定されているものごとに関連付けた付加解説のテキストデータを生成し、
前記出力部は、前記付加解説を講義に挿入して出力する、
請求項に記載の学習支援システム。
The setting unit sets the same things as those indicated in the student preference information in the instructor preference information,
the generating unit generates text data of additional commentary associated with each of the items commonly set in the student preference information and the lecturer preference information;
The output unit inserts the additional commentary into the lecture and outputs it.
The learning support system according to claim 1 .
講師を模した仮想的な人物であるアバター講師により、受講者に、映像および音声で構成された講義に関するコンテンツを提供する学習支援システムであって、
前記受講者に関する情報である受講者情報を記憶する記憶部と、
前記受講者の受講者情報に基づいて、当該受講者に対して講義を行うアバター講師の外面的な特徴を示す外面的特徴情報と前記アバター講師の内面的な特徴を示す内面的特徴情報とを設定する設定部と、
前記受講者に対して提供するコンテンツのテキストデータを、前記外面的特徴情報に示された特徴および/または前記内面的特徴情報に示された特徴に基づいて生成する生成部と、
前記外面的特徴情報に示された特徴を設定したアバター講師が前記テキストデータを発声するコンテンツを出力する出力部と、
前記内面的特徴情報に基づく前記アバター講師のプロフィール情報を前記受講者に提示するプロフィール提示部と、
を有し、
前記受講者情報には、受講者の出身地を示す受講者出身地情報が含まれており、
前記内面的特徴情報には、アバター講師の仮想的な出身地を示す講師出身地情報が含まれており、
前記設定部は、前記受講者出身地情報に示された出身地と同じ出身地を前記講師出身地情報に設定し、
前記プロフィール提示部は、前記講師出身地情報に示された前記出身地を前記受講者に提示する
習支援システム。
A learning support system that provides students with lecture content consisting of video and audio by an avatar lecturer, which is a virtual person modeled after a lecturer,
A storage unit for storing student information, which is information about the student;
a setting unit that sets external feature information indicating external features of an avatar lecturer who will lecture the students and internal feature information indicating internal features of the avatar lecturer based on student information of the students;
a generation unit that generates text data of content to be provided to the students based on the features indicated in the external feature information and/or the features indicated in the internal feature information;
an output unit that outputs content in which an avatar instructor having characteristics set in the external characteristic information utters the text data;
a profile presenting unit that presents profile information of the avatar instructor based on the inner characteristic information to the student;
having
The student information includes student hometown information indicating the student's hometown,
The internal characteristic information includes teacher hometown information indicating a virtual hometown of the avatar teacher,
The setting unit sets the same hometown as the hometown indicated in the student hometown information to the instructor hometown information,
The profile presenting unit presents the hometown indicated in the instructor's hometown information to the student .
Learning support system.
前記内面的特徴情報には、アバター講師が話す言語体系を示す言語体系情報が含まれており、
前記設定部は、前記講師出身地情報に設定された出身地にて用いらている言語体系を前記言語体系情報に設定し、
前記生成部は、前記言語体系情報に示された言語体系によるテキストデータを生成する、
請求項に記載の学習支援システム。
The internal characteristic information includes language system information indicating a language system spoken by the avatar instructor;
The setting unit sets a language system used in the home town set in the teacher's home town information to the language system information,
the generation unit generates text data in a language system indicated in the language system information.
The learning support system according to claim 4 .
講師を模した仮想的な人物であるアバター講師により、受講者に、映像および音声で構成された講義に関するコンテンツを提供する学習支援システムであって、
前記受講者に関する情報である受講者情報を記憶する記憶部と、
前記受講者の受講者情報に基づいて、当該受講者に対して講義を行うアバター講師の外面的な特徴を示す外面的特徴情報と前記アバター講師の内面的な特徴を示す内面的特徴情報とを設定する設定部と、
前記受講者に対して提供するコンテンツのテキストデータを、前記外面的特徴情報に示された特徴および/または前記内面的特徴情報に示された特徴に基づいて生成する生成部と、
前記外面的特徴情報に示された特徴を設定したアバター講師が前記テキストデータを発声するコンテンツを出力する出力部と、
前記内面的特徴情報に基づく前記アバター講師のプロフィール情報を前記受講者に提示するプロフィール提示部と、
を有し、
前記受講者情報には、受講者の出身学校を示す受講者出身学校情報が含まれており、
前記内面的特徴情報には、アバター講師の仮想的な出身学校を示す講師出身学校情報が含まれており、
前記設定部は、前記受講者出身学校情報に示された出身学校と同じ学校を前記講師出身学校情報に設定し、
前記プロフィール提示部は、前記講師出身学校情報に示された前記学校を前記受講者に提示する
習支援システム。
A learning support system that provides students with lecture content consisting of video and audio by an avatar lecturer, which is a virtual person modeled after a lecturer,
A storage unit for storing student information, which is information about the students;
a setting unit that sets external feature information indicating external features of an avatar lecturer who will lecture the students and internal feature information indicating internal features of the avatar lecturer based on student information of the students;
a generation unit that generates text data of content to be provided to the students based on the features indicated in the external feature information and/or the features indicated in the internal feature information;
an output unit that outputs content in which an avatar instructor having characteristics set in the external characteristic information utters the text data;
a profile presenting unit that presents profile information of the avatar instructor based on the inner characteristic information to the student;
having
The student information includes student's alma mater information indicating the student's alma mater,
The internal characteristic information includes teacher alma mater information indicating a virtual alma mater of the avatar teacher,
The setting unit sets the same school as the student's school information in the lecturer's school information,
The profile presentation unit presents the school indicated in the instructor's alma mater information to the student .
Learning support system.
講師を模した仮想的な人物であるアバター講師により、受講者に、映像および音声で構成された講義に関するコンテンツを提供する学習支援システムであって、
前記受講者に関する情報である受講者情報を記憶する記憶部と、
前記受講者の受講者情報に基づいて、当該受講者に対して講義を行うアバター講師の外面的な特徴を示す外面的特徴情報と前記アバター講師の内面的な特徴を示す内面的特徴情報とを設定する設定部と、
前記受講者に対して提供するコンテンツのテキストデータを、前記外面的特徴情報に示された特徴および/または前記内面的特徴情報に示された特徴に基づいて生成する生成部と、
前記外面的特徴情報に示された特徴を設定したアバター講師が前記テキストデータを発声するコンテンツを出力する出力部と、
前記内面的特徴情報に基づく前記アバター講師のプロフィール情報を前記受講者に提示するプロフィール提示部と、
を有し、
前記講義を受講する受講者を撮影するために取得された画像に基づいて、前記受講者が前記講義にどの程度集中しているかを所定期間毎に計測し、期間毎集中度として時系列に記録する集中判定部を更に有し、
前記設定部は、前記期間毎集中度に基づいて、前記アバター講師の外面的特徴または内面的特徴の少なくとも一方を修正する
習支援システム。
A learning support system that provides students with lecture content consisting of video and audio by an avatar lecturer, which is a virtual person modeled after a lecturer,
A storage unit for storing student information, which is information about the student;
a setting unit that sets external feature information indicating external features of an avatar lecturer who will lecture the students and internal feature information indicating internal features of the avatar lecturer based on student information of the students;
a generation unit that generates text data of content to be provided to the students based on the features indicated in the external feature information and/or the features indicated in the internal feature information;
an output unit that outputs content in which an avatar instructor having characteristics set in the external characteristic information utters the text data;
a profile presenting unit that presents profile information of the avatar instructor based on the inner characteristic information to the student;
having
a concentration determination unit that measures the degree to which the students are concentrating on the lecture for each predetermined period based on images acquired to photograph the students attending the lecture, and records the degree of concentration for each period in chronological order;
The setting unit modifies at least one of an external feature or an internal feature of the avatar instructor based on the concentration degree for each period .
Learning support system.
前記設定部は、前記期間毎集中度の時系列の経過に基づいて前記アバター講師の修正の要否を判定する、
請求項に記載の学習支援システム。
the setting unit determines whether or not the avatar instructor needs to be modified based on a time series progression of the concentration degree for each period.
The learning support system according to claim 7 .
前記集中判定部は、複数の受講者の集中度に基づいて、アバター講師毎の評価値を算出し、
前記設定部は、前記評価値に基づいて、現在のアバター講師よりも前記受講者の集中度が高まるようにアバター講師を修正する、
請求項に記載の学習支援システム。
the concentration determination unit calculates an evaluation value for each avatar instructor based on the concentration levels of the multiple students;
the setting unit modifies the avatar instructor based on the evaluation value so that the degree of concentration of the student is higher than that of the current avatar instructor.
The learning support system according to claim 7 .
講師を模した仮想的な人物であるアバター講師により、受講者に、映像および音声で構成された講義に関するコンテンツを提供する学習支援ための学習支援方法であって、A learning support method for providing a student with a lecture-related content including video and audio by an avatar lecturer, the avatar lecturer being a virtual person modeled after a lecturer, comprising:
コンピュータが、The computer
前記受講者に関する情報である受講者情報を記憶し、storing attendee information which is information about the attendee;
前記受講者の受講者情報に基づいて、当該受講者に対して講義を行うアバター講師の外面的な特徴を示す外面的特徴情報と前記アバター講師の内面的な特徴を示す内面的特徴情報とを設定し、based on student information of the student, external characteristic information indicating external characteristics of an avatar instructor who will lecture the student and internal characteristic information indicating internal characteristics of the avatar instructor;
前記受講者に対して提供するコンテンツのテキストデータを、前記外面的特徴情報に示された特徴および/または前記内面的特徴情報に示された特徴に基づいて生成し、generating text data of content to be provided to the students based on the characteristics indicated in the external characteristic information and/or the characteristics indicated in the internal characteristic information;
前記外面的特徴情報に示された特徴を設定したアバター講師が前記テキストデータを発声するコンテンツを出力し、outputting content in which an avatar instructor having characteristics set in the external characteristic information utters the text data;
前記内面的特徴情報に基づく前記アバター講師のプロフィール情報を前記受講者に提示する、presenting profile information of the avatar instructor based on the internal characteristic information to the student;
方法において、In the method,
前記受講者情報には、受講者が嗜好するものごとを示す受講者嗜好情報が含まれており、The student information includes student preference information indicating what the student likes,
前記内面的特徴情報には、アバター講師が嗜好するものごとを示す講師嗜好情報が含まれており、The internal characteristic information includes instructor preference information indicating things that the avatar instructor likes,
前記コンピュータが、The computer,
前記受講者嗜好情報に基づいて前記講師嗜好情報を設定する、setting the instructor preference information based on the student preference information;
学習支援システム。Learning support system.
講師を模した仮想的な人物であるアバター講師により、受講者に、映像および音声で構成された講義に関するコンテンツを提供するための学習支援方法であって、A learning support method for providing a lecture-related content, which is made up of video and audio, to a student by an avatar teacher, which is a virtual person imitating a teacher, comprising the steps of:
コンピュータが、The computer
前記受講者に関する情報である受講者情報を記憶し、storing attendee information which is information about the attendee;
前記受講者の受講者情報に基づいて、当該受講者に対して講義を行うアバター講師の外面的な特徴を示す外面的特徴情報と前記アバター講師の内面的な特徴を示す内面的特徴情報とを設定し、based on student information of the student, external characteristic information indicating external characteristics of an avatar instructor who will lecture the student and internal characteristic information indicating internal characteristics of the avatar instructor are set;
前記受講者に対して提供するコンテンツのテキストデータを、前記外面的特徴情報に示された特徴および/または前記内面的特徴情報に示された特徴に基づいて生成し、generating text data of content to be provided to the students based on the characteristics indicated in the external characteristic information and/or the characteristics indicated in the internal characteristic information;
前記外面的特徴情報に示された特徴を設定したアバター講師が前記テキストデータを発声するコンテンツを出力し、outputting content in which an avatar instructor having characteristics set in the external characteristic information utters the text data;
前記内面的特徴情報に基づく前記アバター講師のプロフィール情報を前記受講者に提示する、presenting profile information of the avatar instructor based on the internal characteristic information to the student;
方法において、In the method,
前記受講者情報には、受講者の出身地を示す受講者出身地情報が含まれており、The student information includes student hometown information indicating the student's hometown,
前記内面的特徴情報には、アバター講師の仮想的な出身地を示す講師出身地情報が含まれており、The internal characteristic information includes teacher hometown information indicating a virtual hometown of the avatar teacher,
前記コンピュータが、The computer,
前記受講者出身地情報に示された出身地と同じ出身地を前記講師出身地情報に設定し、The same hometown as that indicated in the student hometown information is set in the instructor hometown information,
前記講師出身地情報に示された前記出身地を前記受講者に提示する、presenting the hometown indicated in the instructor's hometown information to the student;
学習支援方法。Learning support methods.
講師を模した仮想的な人物であるアバター講師により、受講者に、映像および音声で構成された講義に関するコンテンツを提供するための学習支援方法であって、A learning support method for providing a lecture-related content, which is made up of video and audio, to a student by an avatar teacher, which is a virtual person imitating a teacher, comprising the steps of:
コンピュータが、The computer
前記受講者に関する情報である受講者情報を記憶し、storing attendee information which is information about the attendee;
前記受講者の受講者情報に基づいて、当該受講者に対して講義を行うアバター講師の外面的な特徴を示す外面的特徴情報と前記アバター講師の内面的な特徴を示す内面的特徴情報とを設定し、based on student information of the student, external characteristic information indicating external characteristics of an avatar instructor who will lecture the student and internal characteristic information indicating internal characteristics of the avatar instructor;
前記受講者に対して提供するコンテンツのテキストデータを、前記外面的特徴情報に示された特徴および/または前記内面的特徴情報に示された特徴に基づいて生成し、generating text data of content to be provided to the students based on the characteristics indicated in the external characteristic information and/or the characteristics indicated in the internal characteristic information;
前記外面的特徴情報に示された特徴を設定したアバター講師が前記テキストデータを発声するコンテンツを出力し、outputting content in which an avatar instructor having characteristics set in the external characteristic information utters the text data;
前記内面的特徴情報に基づく前記アバター講師のプロフィール情報を前記受講者に提示する、presenting profile information of the avatar instructor based on the internal characteristic information to the student;
方法において、In the method,
前記受講者情報には、受講者の出身学校を示す受講者出身学校情報が含まれており、The student information includes student's alma mater information indicating the student's alma mater,
前記内面的特徴情報には、アバター講師の仮想的な出身学校を示す講師出身学校情報が含まれており、The internal characteristic information includes teacher alma mater information indicating a virtual alma mater of the avatar teacher,
前記コンピュータが、The computer,
前記受講者出身学校情報に示された出身学校と同じ学校を前記講師出身学校情報に設定し、The same school as the student's school information is set in the instructor's school information,
前記講師出身学校情報に示された前記学校を前記受講者に提示する、presenting the school indicated in the instructor's alma mater information to the student;
学習支援方法。Learning support methods.
講師を模した仮想的な人物であるアバター講師により、受講者に、映像および音声で構成された講義に関するコンテンツを提供するための学習支援方法であって、A learning support method for providing a lecture-related content, which is made up of video and audio, to a student by an avatar teacher, which is a virtual person imitating a teacher, comprising the steps of:
コンピュータが、The computer
前記受講者に関する情報である受講者情報を記憶し、storing attendee information which is information about the attendee;
前記受講者の受講者情報に基づいて、当該受講者に対して講義を行うアバター講師の外面的な特徴を示す外面的特徴情報と前記アバター講師の内面的な特徴を示す内面的特徴情報とを設定し、based on student information of the student, external characteristic information indicating external characteristics of an avatar instructor who will lecture the student and internal characteristic information indicating internal characteristics of the avatar instructor;
前記受講者に対して提供するコンテンツのテキストデータを、前記外面的特徴情報に示された特徴および/または前記内面的特徴情報に示された特徴に基づいて生成し、generating text data of content to be provided to the students based on the characteristics indicated in the external characteristic information and/or the characteristics indicated in the internal characteristic information;
前記外面的特徴情報に示された特徴を設定したアバター講師が前記テキストデータを発声するコンテンツを出力し、outputting content in which an avatar instructor having characteristics set in the external characteristic information utters the text data;
前記内面的特徴情報に基づく前記アバター講師のプロフィール情報を前記受講者に提示する、presenting profile information of the avatar instructor based on the internal characteristic information to the student;
方法において、In the method,
前記コンピュータが、The computer,
前記講義を受講する受講者を撮影するために取得された画像に基づいて、前記受講者が前記講義にどの程度集中しているかを所定期間毎に計測し、期間毎集中度として時系列に記録し、Measure the degree to which the students are concentrating on the lecture for each predetermined period based on images acquired to photograph the students attending the lecture, and record the degree of concentration for each period in chronological order;
前記期間毎集中度に基づいて、前記アバター講師の外面的特徴または内面的特徴の少なくとも一方を修正する、modifying at least one of the external characteristics and the internal characteristics of the avatar instructor based on the concentration degree for each period;
学習支援方法。Learning support methods.
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