信息处理装置、信息处理方法及系统制造方法及图纸

[问题]本发明专利技术协助用户学习不限于所准备的学习内容的任何内容。[解决方案]提供了一种信息处理装置包括：内容分析单元，用于通过将内容群组中包括的各个内容设置为图结构的节点以及将内容之间的链接设置为图结构的链接，来分析内容群组；以及学习协助信息产生单元，用于基于分析的结果产生一组学习协助信息，用于在学习内容群组的至少一部分时提供协助。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开涉及信息处理装置、信息处理方法及系统。
技术介绍
帮助用户获取任何内容形式的系统例如电子学习系统已经变得普及。在电子学习系统中，准备包括例如课本和练习问题的专用学习内容。通过访问作为学习内容提供的这些课本和练习问题，并阅读文本或者回答问题，从而获取内容，用户经由学习而进阶。关于这种系统，已经提出了例如通过根据用户的成绩等级、才能等将学习内容个性化，使得用户能够提高他们的学习效率的技术。例如，专利文献1公开了一种通过针对过去的练习问题，基于用户答案的正确性和不正确性来选择和提供适当的练习问题，使得用户能够提高他或她的学习效率的技术。引用列表专利文献专利文献1：JP 2011-232445A
技术实现思路
技术问题但是，在过去的电子学习系统中，用户可以获取的知识受限于事先准备的学习内容中包括的知识。另一方面，在除了这种电子学习系统之外的领域中，记录于电子介质的知识的积累不断扩充。例如在线百科全书、描述特定领域技术的网站这样的网络上的服务器和终端装置提供多种内容，为引用内容的用户提供任何类型的知识。对于用户而言使用这些内容来获取知识已经变得平常。但是，例如，与电子学习系统的学习内容不同，尚未为这些内容提供支持用户学习例如学习指南，以及学习的成绩等级的确定的信息。因此，本公开提供一种新型并改进的信息处理装置、信息处理方法及系统，能够支持用户获取关于任意内容的知识，不限于事先准备的学习内容。对问题的解决方案根据本公开，提供一种信息处理装置，包括：内容分析单元，被配置为通过将内容群组中包括的各个内容片断设置为图结构的节点以及将内容片断之间的链接设置为图结构的链接，来分析内容群组；以及学习支持信息产生单元，被配置为基于分析的结果产生学习支持信息，学习支持信息支持对作为内容群组的至少一部分而提供的知识的学习。根据本公开，提供一种信息处理方法，包括：通过将内容群组中包括的各个内容片断设置为图结构的节点以及将内容片断之间的链接设置为图结构的链接，来分析内容群组；以及基于分析的结果产生学习支持信息，学习支持信息支持对作为内容群组的至少一部分而提供的知识的学习。根据本公开，提供一种系统，被配置为包括：终端装置，以及一个或多个服务器装置，向终端装置提供服务；以及在终端装置与一个或多个服务器装置的协作下，提供：通过将内容群组中包括的各个内容片断设置为图结构的节点以及将内容片断之间的链接设置为图结构的链接，来分析内容群组的功能；以及基于分析的结果产生学习支持信息的功能，学习支持信息支持对作为内容群组的至少一部分而提供的知识的学习。通过将为了获取知识的内容群组中包括的各个内容片断设置为图结构的节点以及将内容片断之间的链接设置为图结构的链接来进行分析，可以提取信息，例如内容片断之间的关系或者每个内容片断的重要程度，即使它们并非是事先准备的学习内容。当利用分析结果产生学习支持信息时，用户可以更高效地学习知识。本专利技术的有益效果根据以上描述的本公开，能够支持用户获取关于任意内容的知识，不限于事先准备的学习内容。附图说明图1是示出根据本公开实施例的系统配置的第一示例的示意图。图2是示出根据本公开实施例的系统配置的第二示例的示意图。图3是示出根据本公开实施例的系统配置的第三示例的示意图。图4是示出本公开实施例的知识内容显示画面的示例的示意图。图5是示出本公开实施例的练习问题显示画面的示例的示意图。图6是示出本公开实施例的成绩等级显示画面的示例的示意图。图7是示出本公开实施例的内容分析单元和学习支持信息产生单元的配置示例的示意图。图8是用于描述本公开第一实施例的聚类的概念的示意图。图9是示意性示出本公开第一实施例的聚类处理的示意图。图10是示出本公开第一实施例的图结构DB的示例的示意图。图11是示出本公开第一实施例的簇DB的示例的示意图。图12是示出本公开第一实施例的聚类处理的示例的流程图。图13是示出本公开第一实施例的中心度设置处理的示例的流程图。图14是示意性示出本公开第二实施例的难度等级估计处理的示意图。图15是示出本公开第二实施例的进阶DB的示例的示意图。图16是示出本公开第二实施例的难度等级DB的示例的示意图。图17是示出本公开第二实施例的反馈获取处理的示例的流程图。图18是示出本公开第二实施例的难度等级估计处理的示例的流程图。图19是示意性示出本公开第二实施例的难度等级估计处理的另一示例的示意图。图20是示出图19的示例的难度等级估计处理的流程图。图21是示意性示出本公开第三实施例的学习目标推荐处理的示意图。图22是示出本公开第三实施例的聚类进阶DB的示例的示意图。图23是示出本公开第三实施例的学习目标推荐处理的示例的流程图。图24是示意性示出本公开第四实施例的学习目标推荐处理的示意图。图25是示出本公开第四实施例的偏好DB的示例的示意图。图26是示出本公开第四实施例的簇偏好DB的示例的示意图。图27是示出本公开第四实施例的动作DB的示例的示意图。图28是示出本公开第四实施例的反馈获取处理的示例的流程图。图29是示出本公开第四实施例的学习目标推荐处理的示例的流程图。图30是示意性示出本公开第五实施例的练习问题产生处理的示意图。图31是示出本公开第五实施例的练习问题产生处理的示例的流程图。图32是示意性示出本公开第六实施例的分配决定处理的示意图。图33是示出本公开第六实施例的分配决定处理的示例的流程图。图34是示出本公开第六实施例的获取成本计算处理的示例的流程图。图35是用于描述信息处理装置的硬件配置的方框图。具体实施方式下面参照附图详细描述本专利技术的优选实施例。注意，在说明书和附图中，用相同的附图标记表示功能和结构基本上相同的组成元件，并省略重复说明。注意，按照以下顺序进行描述。1.系统配置2.待提供信息的示例3.分析和信息产生的示例3-1.第一实施例3-2.第二实施例3-3.第三实施例3-4.第四实施例3-5.第五实施例3-6.第六实施例4.硬件配置5.补充(1.系统配置)首先参照图1至图3描述根据本公开实施例的系统配置的示例。图1至图3分别示出系统配置的第一至第三示例。注意，这些示例仅仅是系统...

【技术保护点】
一种信息处理装置，包括：内容分析单元，被配置为通过将内容群组中包括的各个内容片断设置为图结构的节点以及将所述内容片断之间的链接设置为所述图结构的链接，来分析所述内容群组；以及学习支持信息产生单元，被配置为基于所述分析的结果产生学习支持信息，所述学习支持信息支持对作为所述内容群组的至少一部分而提供的知识的学习。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2012.07.26 JP 2012-1656061.一种信息处理装置，包括：
内容分析单元，被配置为通过将内容群组中包括的各个内容片断设置
为图结构的节点以及将所述内容片断之间的链接设置为所述图结构的链
接，来分析所述内容群组；以及
学习支持信息产生单元，被配置为基于所述分析的结果产生学习支持
信息，所述学习支持信息支持对作为所述内容群组的至少一部分而提供的
知识的学习。
2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中所述内容分析单元计
算指示在所述图结构中每个节点是中心节点的程度的中心度。
3.根据权利要求2所述的信息处理装置，其中所述学习支持信息产
生单元包括难度等级估计单元，用于基于所述中心度估计与所述节点相对
应的所述内容的难度等级。
4.根据权利要求3所述的信息处理装置，
其中所述学习支持信息产生单元还包括反馈获取单元，用于获取关于
所述内容的用户反馈，以及
其中所述难度等级估计单元基于关于第二内容获取的所述用户的反
馈以及分别与第一内容和所述第二内容相对应的节点的中心度的差异，估
计尚未关于其获取所述用户的反馈的所述第一内容的难度等级。
5.根据权利要求2所述的信息处理装置，其中所述内容分析单元基
于所述节点与其他节点之间链接的数量来计算所述中心度。
6.根据权利要求5所述的信息处理装置，其中所述内容分析单元通
过区分和使用从所述节点到其他节点的链接以及从其他节点到所述节点
的链接来计算所述中心度。
7.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中所述内容分析单元通
过将所述节点分类为簇来分析所述内容群组。
8.根据权利要求7所述的信息处理装置，
其中所述学习支持信息产生单元还包括：
反馈获取单元，用于获取关于所述内容的用户的反馈，以及
学习目标推荐单元，用于基于通过为每个簇收集所述反馈而获得
的结果，向所述用户推荐作为学习目标的内容。
9.根据权利要求8所述的信息处理装置，其中所述学习目标推荐单
元基于关于与分类为第一簇的节点相对应的内容而获取的另一个用户的
反馈、关于与分类为第二簇的节点相对应的内容而获取的所述用户的反
馈、以及所述第一簇与所述第二簇之间的相似度，来计算尚未关于与已分
类节点相对应的内容获取所述用户的反馈的第一簇的推荐等级，从而基于
所述推荐等级向所述用户推荐作为学习目标的内容。
10.根据权利要求9所述的信息处理装置，
其中所述学习支持信息产生单元还包括难度等级估计单元，用于估计
与所述节点相对应的所述内容的难度等级，以及
其中所述学习目标推荐单元在与被分类为根据所述推荐等级选择的
簇的节点相对应的内容中，向所述用户推荐难度等级小于预定阈值的内容
片断作为学习目标。
11.根据权利要求8所述的信息处理装置，
其中所述反馈获取单元根据所述反馈指示的所述用户的动作的类型，
估计所述用户对于所述内容的偏好等级，以及
其中所述学习目标推荐单元基于对与被分类为簇的节点相对应的内
容的偏好等级，计算所述簇的推荐等级，从而基于该推荐等级向所述用户
推荐作为学习目标的内容。...

【专利技术属性】
技术研发人员：上前田直树，宫原正典，角田智弘，金本胜吉，土居正一，梅拉妮·费尔南德斯，
申请(专利权)人：索尼公司，
类型：发明
国别省市：日本;JP