JP6094131B2 - 教育現場改善支援システム、教育現場改善支援方法、情報処理装置、通信端末およびその制御方法と制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は、教育アプリケーションソフトウェアを使用した教育現場の改善、例えばＩＴＣ（Information and Communications Technology)授業の改善を支援するための技術に関する。

上記技術分野において、特許文献１には、撮影画像から受講者の反応である居眠り、ノート取り、頷き、離席を判断して、講演や講義の評価をその割合で評価する技術が開示されている。

特開２００７−０９７６６８号公報

上記特許文献１に記載の技術では、受講者の受講態度から講師による講演や講義の内容や方法を評価することで、当該講師の講演や講義の質を向上させる動機付けをすることができる。しかしながら、上記特許文献１に記載の技術はあくまで講師自身の評価でなく受講者の評価とする技術である。異なる教育者、異なる被教育者および異なる教育環境で共通の教育アプリケーションソフトウェアを使用した教育が行なわれた場合に、特許文献１では、それらの履歴を参照した教育現場の質の向上を図ることができなかった。

本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置は、
教育アプリケーションソフトウェアを使用した教育現場における教育者および被教育者を含む教育現場参加者による反応または評価を表わす、前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報の履歴を、前記教育アプリケーションソフトウェアに対応付けて蓄積する教育現場履歴蓄積手段と、
通信端末または該通信端末に接続されたデバイスが取得した前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報を、前記通信端末から受信する教育現場情報受信手段と、
前記受信した教育現場情報と前記教育現場情報の履歴とから、前記教育現場参加者が感じている前記教育現場の質を表わす分析情報を生成する分析情報生成手段と、
を備える。

上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置の制御方法は、
教育アプリケーションソフトウェアを使用した教育現場における教育者および被教育者を含む教育現場参加者による反応または評価を表わす、前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報の履歴を、前記教育アプリケーションソフトウェアに対応付けて教育現場履歴蓄積手段に蓄積する教育現場履歴蓄積ステップと、
通信端末または該通信端末に接続されたデバイスが取得した前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報を、前記通信端末から受信する教育現場情報受信ステップと、
前記受信した教育現場情報と前記教育現場情報の履歴とから、前記教育現場参加者が感じている前記教育現場の質を表わす分析情報を生成する分析情報生成ステップと、
を含む。

上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置の制御プログラムは、
教育アプリケーションソフトウェアを使用した教育現場における教育者および被教育者を含む教育現場参加者による反応または評価を表わす、前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報の履歴を、前記教育アプリケーションソフトウェアに対応付けて教育現場履歴蓄積手段に蓄積する教育現場履歴蓄積ステップと、
通信端末または該通信端末に接続されたデバイスが取得した前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報を、前記通信端末から受信する教育現場情報受信ステップと、
前記受信した教育現場情報と前記教育現場情報の履歴とから、前記教育現場参加者が感じている前記教育現場の質を表わす分析情報を生成する分析情報生成ステップと、
をコンピュータに実行させる。

上記目的を達成するため、本発明に係る通信端末は、
情報処理装置に、教育内容を識別する教育内容識別情報を送信する教育内容識別情報送信手段と、
前記送信した教育内容識別情報に対応して、前記情報処理装置が選定した教育現場情報を取得するために接続して使用すべきデバイスの情報を、前記情報処理装置から受信するデバイス情報受信手段と、
通信端末または該通信端末に接続された前記デバイスが取得した、教育アプリケーションソフトウェアを使用した教育現場における教育者および被教育者を含む教育現場参加者による反応または評価を表わす、前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報を、前記情報処理装置に送信する教育現場情報送信手段と、
前記送信した前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報と前記教育現場情報の履歴とから前記情報処理装置が生成した、前記教育現場参加者が感じている前記教育現場の質を表わす分析情報を、前記情報処理装置から受信する分析情報受信手段と、
受信した前記分析情報を報知する報知手段と、
を備える。

上記目的を達成するため、本発明に係る通信端末の制御方法は、
情報処理装置に、教育内容を識別する教育内容識別情報を送信する教育内容識別情報送信ステップと、
前記送信した教育内容識別情報に対応して、前記情報処理装置が選定した教育現場情報を取得するために接続して使用すべきデバイスの情報を、前記情報処理装置から受信するデバイス情報受信ステップと、
通信端末または該通信端末に接続された前記デバイスが取得した、教育アプリケーションソフトウェアを使用した教育現場における教育者および被教育者を含む教育現場参加者による反応または評価を表わす、前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報を、前記情報処理装置に送信する教育現場情報送信ステップと、
前記送信した前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報と前記教育現場情報の履歴とから前記情報処理装置が生成した、前記教育現場参加者が感じている前記教育現場の質を表わす分析情報を、前記情報処理装置から受信する分析情報受信ステップと、
受信した前記分析情報を報知する報知ステップと、
を含む。

上記目的を達成するため、本発明に係る通信端末の制御プログラムは、
情報処理装置に、教育内容を識別する教育内容識別情報を送信する教育内容識別情報送信ステップと、
前記送信した教育内容識別情報に対応して、前記情報処理装置が選定した教育現場情報を取得するために接続して使用すべきデバイスの情報を、前記情報処理装置から受信するデバイス情報受信ステップと、
通信端末または該通信端末に接続された前記デバイスが取得した、教育アプリケーションソフトウェアを使用した教育現場における教育者および被教育者を含む教育現場参加者による反応または評価を表わす、前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報を、前記情報処理装置に送信する教育現場情報送信ステップと、
前記送信した前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報と前記教育現場情報の履歴とから前記情報処理装置が生成した、前記教育現場参加者が感じている前記教育現場の質を表わす分析情報を、前記情報処理装置から受信する分析情報受信ステップと、
受信した前記分析情報を報知する報知ステップと、
をコンピュータに実行させる。

上記目的を達成するため、本発明に係る教育現場改善支援システムは、
教育アプリケーションソフトウェアを使用した教育現場における教育者および被教育者を含む教育現場参加者による反応または評価を表わす、前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報の履歴を、前記教育アプリケーションソフトウェアに対応付けて蓄積する教育現場履歴蓄積手段と、
通信端末または該通信端末に接続されたデバイスにより前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報を取得する教育現場情報取得手段と、
前記取得した教育現場情報と前記教育現場情報の履歴とから、前記教育現場参加者が感じている前記教育現場の質を表わす分析情報を生成する分析情報生成手段と、
前記教育現場の質を表わす分析情報を提示する提示手段と、
を備える。

上記目的を達成するため、本発明に係る教育現場改善支援方法は、
通信端末または該通信端末に接続されたデバイスにより、教育アプリケーションソフトウェアを使用した教育現場における教育者および被教育者を含む教育現場参加者による反応または評価を表わす、前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報を取得する教育現場情報取得ステップと、
教育現場情報の履歴を前記教育アプリケーションソフトウェアに対応付けて蓄積する教育現場履歴蓄積手段から取得した、前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報の履歴と、前記デバイスにより取得した、前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報とから、前記教育現場参加者が感じている前記教育現場の質を表わす分析情報を生成する分析情報生成ステップと、
前記教育現場の質を表わす分析情報を提示する提示ステップと、
を含む。

本発明によれば、教育アプリケーションソフトウェアを使用した教育において、異なる教育者、異なる被教育者および異なる教育現場環境で行なわれた教育に対する反応または評価の履歴に基づいて、ＩＴＣ教育の質の向上を図ることができる。

本発明の第１実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係るクラウドサーバを含む授業改善支援システムの概要を示す図である。 本発明の第２実施形態に係るクラウドサーバを含む授業改善支援システムの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係るクラウドサーバを含む授業改善支援システムの動作手順を示すシーケンス図である。 本発明の第２実施形態に係るクラウドサーバを含む授業改善支援システムの動作手順を示すシーケンス図である。 本発明の第２実施形態に係るＵＳＢ接続されたデバイスの制御手順を示すシーケンス図である。 本発明の第２実施形態に係るＵＳＢ接続されたデバイスの制御手順を示すシーケンス図である。 本発明の第２実施形態に係るクラウドサーバの機能構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る通信端末の機能構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係るユーザ登録ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る教育アプリケーションＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る授業履歴ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る授業履歴ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る授業履歴ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る授業履歴ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る授業履歴ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る授業履歴ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る授業履歴ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る授業履歴ＤＢに蓄積されたクラブ活動履歴の構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る授業分析アルゴリズムＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係るデバイスドライバＤＢの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係るクラウドサーバのハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る情報収集指示テーブルの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る授業情報テーブルの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る授業分析テーブルの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る提示情報生成テーブルの構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係るクラウドサーバの処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係るユーザ登録処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る授業準備処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る授業情報蓄積処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る教育アプリケーシュン提供処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る分析情報提示処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る通信端末のハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る通信端末の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第３実施形態に係るクラウドサーバを含む授業改善支援システムの概要を示す図である。 本発明の第３実施形態に係るクラウドサーバを含む授業改善支援システムの構成を示す図である。 本発明の第３実施形態に係るクラウドサーバの機能構成を示すブロック図である。 本発明の第３実施形態に係るクラウドサーバによる授業情報からの反応抽出のための通信フォーマットを示す図である。 本発明の第３実施形態に係る授業履歴ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第３実施形態に係る授業履歴ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第３実施形態に係る反応抽出テーブルの構成を示す図である。 本発明の第３実施形態に係るクラウドサーバの授業情報蓄積処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第３実施形態に係る通信端末の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第４実施形態に係るクラウドサーバを含む授業改善支援システムの概要を示す図である。 本発明の第４実施形態に係るクラウドサーバを含む授業改善支援システムの構成を示す図である。 本発明の第４実施形態に係るクラウドサーバを含む授業改善支援システムの動作手順を示すシーケンス図である。 本発明の第４実施形態に係る授業履歴ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第５実施形態に係るクラウドサーバを含む授業改善支援システムの概要を示す図である。 本発明の第５実施形態に係るクラウドサーバを含む授業改善支援システムの動作手順を示すシーケンス図である。 本発明の第５実施形態に係るクラウドサーバの機能構成を示すブロック図である。 本発明の第５実施形態に係る教育アプリケーションＤＢの構成を示す図である。 本発明の第５実施形態に係る授業履歴ＤＢの構成を示す図である。 本発明の第５実施形態に係る比較統計アルゴリズムＤＢの構成を示す図である。 本発明の第５実施形態に係る提案メッセージＤＢの構成を示す図である。 本発明の第５実施形態に係るクラウドサーバのハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の第５実施形態に係る比較統計テーブルの構成を示す図である。 本発明の第５実施形態に係る提案情報テーブルの構成を示す図である。 本発明の第５実施形態に係るクラウドサーバの処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第５実施形態に係る比較統計処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第５実施形態に係る提案生成提示処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第６実施形態に係るクラウドサーバを含む授業改善支援システムの概要を示す図である。 本発明の第６実施形態に係るクラウドサーバを含む授業改善支援システムの動作手順を示すシーケンス図である。 本発明の第６実施形態に係るクラウドサーバの機能構成を示すブロック図である。 本発明の第６実施形態に係る教育アプリケーションＤＢの構成を示す図である。 本発明の第６実施形態に係る授業成功例分析テーブルおよび教育アプリケーション改善テーブルの構成を示す図である。 本発明の第６実施形態に係るクラウドサーバの処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第６実施形態に係る授業成功例分析処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第６実施形態に係る教育アプリケーション改善処理の手順を示すフローチャートである。

以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素は単なる例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。

なお、本明細書の第１実施形態では、文言として「教育」「教育現場」「教育者」「被教育者」を使用した。また、第２実施形態乃至第６実施形態においては、文言として、具体的な「授業」「教室」「教師」「生徒」を使用したが、これは、「講義や講演」「講義室」「講師」「受講者」にも読み替えられる。すなわち、文言「教育」「教育現場」「教育者」「被教育者」は、これら具体例を含む概念を表わす文言として使用している。また、「教育現場情報」「授業情報」との文言は、教育現場や授業に対する参加者の反応や評価に関わる情報を表わし、一方、「教育現場識別情報」「授業識別情報」との文言は、教育現場や授業を特定する情報を表わす。また、「デバイス」との文言は、通信端末に有線あるいは無線で接続されて所定の入出力機能を果たし、基本的には通信端末を介して外部とのデータ送受信を行なう機器を総称している。

また、請求項に記載の「教育内容」は実施形態の「授業内容」に相当し、「教育内容識別情報」は「授業識別情報」に相当し、「教育内容識別情報受信」あるいは「教育内容識別情報送信」は「授業識別情報受信」あるいは「授業識別情報送信」に相当する。また、「教育現場情報送信」は「授業情報送信」に相当し、「教育現場情報取得」は「授業情報取得」に相当する。

［第１実施形態］
本発明の第１実施形態としての情報処理装置１００について、図１を用いて説明する。情報処理装置１００は、教育現場における反応や評価を含む教育現場情報から教育現場を評価する装置である。

図１に示すように、情報処理装置１００は、教育現場履歴蓄積部１０１と、教育現場情報受信部１０２と、分析情報生成部１０３と、を含む。教育現場履歴蓄積部１０１は、教育アプリケーションソフトウェアを使用した教育現場における教育者および被教育者を含む教育現場参加者による反応または評価を表わす教育現場情報の履歴１０１ｂを、教育アプリケーションソフトウェア１０１ａに対応付けて蓄積する。また、教育現場情報受信部１０２は、通信端末１１０または通信端末１１０に接続されたデバイス１２０が取得した教育現場情報を、通信端末１１０から受信する。また、分析情報生成部１０３は、受信した教育現場情報と教育現場情報の履歴とから、教育現場の分析情報１０３ａを生成する。

本実施形態によれば、教育アプリケーションソフトウェアを使用した教育現場において、異なる教育者、異なる被教育者および異なる教育環境で行なわれた教育に対する反応または評価の履歴に基づいて、ＩＴＣ教育の質の向上を図ることができる。

［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態に係る情報処理装置としてのクラウドサーバを含む授業改善支援システムについて説明する。なお、本実施形態においては、具体例として教室で教師が生徒に対して行なう授業に関連して説明するが、これに限定されない。すなわち、本実施形態の授業改善支援システムは、教育現場改善支援システムの具体例の１つであり、授業については教育現場に読み替えられる。また、本実施形態においては、サーバの一例としてクラウドサーバを用いて説明するが、クラウドサーバに限定されるわけではない。第２実施形態においては、クラウドサーバが、指定された授業に対応し、履歴を参照して授業情報を取得するための適切なデバイスを提示する。そして、クラウドサーバは、通信端末に接続されたデバイスを用いて収集された授業参加者の授業への反応や評価を授業履歴データベース（以下、ＤＢ）に蓄積すると共に、授業履歴ＤＢを参照して、授業参加者による授業への反応や評価を分析する。クラウドサーバは、分析情報を通信端末に提示して、授業の客観的評価を見える化して改善を図るように促す。

本実施形態によれば、履歴情報を参照して授業を評価するために必要な情報を選択的に取得できるので、より正確な授業評価につながる分析情報が提供できる。

なお、本実施形態において、教師や生徒が使用する通信端末は、スマートフォンやデジタイザなどの携帯端末であっても、デスクトップ型あるいはノート型のパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣ）であってもよい。また、クラウドサーバが提示するデバイスは、授業情報を取得するために必要なデバイス一覧であっても、既に接続されているデバイスを除くデバイス接続の要請であっても、既に接続されているデバイスからの選定結果の提示であってもよい。授業参加者は、かかる提示を参照して必要なデバイスを接続する。デバイスを接続する通信端末がスマートフォンなどの携帯端末である場合は、クラウドサーバが接続されたデバイスを制御することになる。また、本実施形態においては、携帯端末へのデバイス接続はＵＳＢ(Universal Serial Bus)接続を代表して説明するが、ＵＳＢ接続に限定されない。

《授業改善支援システム》
図２〜図４Ｄを参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置としてのクラウドサーバを含む授業改善支援システムについて説明する。なお、図２〜図４Ｄにおいては、教師用の通信端末はＰＣとし、生徒用の通信端末の一部にスマートフォンなどの携帯端末を使用した例を示すが、教師用の通信端末をスマートフォンなどの携帯端末としてもよい。例えば、教師用および生徒用のＰＣに故障などの不具合が発生した場合、必要なデバイスをスマートフォンなどの携帯端末に接続することも可能である。

（システムの概要）
図２は、本実施形態に係るクラウドサーバ２１０を含む授業改善支援システム２００の概要を示す図である。図２においては、ＰＣである教師用の通信端末（以下、教師の通信端末２２０）またはスマートフォンである生徒用の通信端末（以下、生徒の通信端末２３０）が、クラウドサーバ２１０に授業情報の履歴を蓄積して、その分析情報をクラウドサーバ２１０から受信する一例を示している。

教師の通信端末２２０の表示画面２２１から、教師が実施を予定する授業を特定する「授業識別情報」を入力して、クラウドサーバ２１０に送信する。これに対して、クラウドサーバ２１０は、実施する授業から授業を分析するために適切な授業情報を取得するためのデバイスを選定して、表示画面２２２のように教師の通信端末２２０に提示する。一方、生徒の通信端末２３０においては、表示画面２３１から生徒識別情報を入力すると、これに対してクラウドサーバ２１０は、表示画面２３２のように生徒の反応などの授業情報を収集するために適切なデバイスを生徒の通信端末２３０に提示する。なお、デバイスの提示は、接続候補の一覧であってもよい。

教師または生徒は、表示画面２２２や２３２に表示された準備すべきデバイスを、教師の通信端末２２０、生徒の通信端末２３０あるいは教室ＡＰ(Access Point)に接続する。なお、ここで、デバイス接続例として、生徒の通信端末２３０のＵＳＢコネクタにディスプレイ・デバイス２４０と、ルータを介したキーボードおよびポインティング・デバイス２５０とを接続した場合を示している。さらに、携帯電話２６０のカメラを、生徒の動作や表情を授業情報として取得するデバイスとして使用している。なお、基本的には、教師の通信端末２２０も生徒の通信端末２３０も、教師あるいは生徒を撮影するカメラ、教師あるいは生徒の音声を取得するマイク、教師あるいは生徒に情報を提示する表示画面やスピーカを標準装備しているものとする。また、図示しないが、教師の通信端末２２０や生徒の通信端末２３０のみでは通信容量などの制限で接続できないデバイスの準備が要求されれば、本実施形態においては、携帯電話、スマートフォンやデジタイザに要求デバイスを接続すれば、クラウドサーバ２１０に授業情報を送信可能である。

必要なデバイスの準備ができ、教師の通信端末２２０から授業の開始がクラウドサーバ２１０に指示されると、クラウドサーバ２１０は対応する教育アプリケーションソフトウェアを起動して授業を開始する。そして、教師の通信端末２２０には、表示画面２２３のように、授業内容の情報、教室全体を撮影するカメラからの教室画面、特定の生徒や生徒群を撮影した生徒画面、教師からの授業進行などの操作を入力する操作画面などが表示される。なお、表示画面２２３の内容およびフォーマットは図２に限定されない。一方、生徒の通信端末２３０では、授業が始まると、表示画面２３３には生徒の通信端末２３０がクラウドサーバ２１０と接続中であることが表示される。そして、生徒の通信端末２３０に接続するディスプレイ・デバイス２４０の表示画面２４１には、教師の通信端末２２０も表示画面２２３の内容情報との共有画面や、生徒からの質問や回答などの操作を入力する操作画面などが表示される。授業進行中の教師および生徒を含む参加者から検出した授業情報は、順次、クラウドサーバ２１０に蓄積される。なお、授業情報には、画像情報、音声情報、操作情報が含まれる。

授業が終了すると、クラウドサーバ２１０は授業情報を分析して、授業の分析情報を目に見える形式で提示する。例えば、教師の通信端末２２０の表示画面２２４には、授業に対する生徒の関心度、理解度、満足度などが、生徒の表情、反応などの授業情報から分析されて、円グラフで提示されている。例えば、生徒の関心度の円グラフには、強い関心を示したと判定された生徒数と、普通に関心を示したと判定された生徒数と、余り関心を示さなかったと判定された生徒数と、無関心と判定された生徒数とを、その割合に対応する領域に分割して表示する。各領域を色や模様などで識別可能に表示するのが望ましい。また、授業に対する教師自身の達成度や満足度が、教師の表情、反応などの授業情報から分析されて提示されている。教師は、この表示画面２２４を見ることで、自分の授業を客観的に判断した分析情報から課題を見付けて授業の改善を図ることができる。なお、表示画面２２４の内容やフォーマットは、図２に限定されない。例えば、授業の開始から終了までの時系列の分析情報を表示したり、授業のポイント部分を抽出して分析情報を表示したりすることにより、教師が進行の問題や教え方の問題などのより詳細な課題を見付けて改善することにも寄与できる。

また、生徒の通信端末２３０の表示画面２３４には、本授業から取得すべき基本的内容の質問や、復習すべき内容が表示されている。生徒は、この表示画面２３４を見ることで、授業理解の改善を図ることができる。なお、表示画面２３４の内容やフォーマットは、図２に限定されない。

なお、表示画面の表示は、同時にイヤフォンからの音声で報知されてよい。また、図２において、授業分析情報は授業終了後に提示されるように示しているが、授業途中で、あるいは授業進行につれて逐次、提示されてもよい。このように構成すると、授業進行中において随時、授業方法を改善することも可能となる。

（システムの構成）
図３は、本実施形態に係るクラウドサーバ２１０を含む授業改善支援システム２００の構成を示す図である。

授業改善支援システム２００は、ネットワーク３２０を介して接続されるクラウドサーバ２１０と、ある１つの授業における授業情報を取得する授業情報取得デバイス群３１０とを備える。なお、授業情報取得デバイス群３１０は、クラウドサーバ２１０が提供するＩＴＣ授業の教育アプリケーションソフトウェア（以下、教育アプリとも称す）に基づく対話用デバイスとしても使用される。

本実施形態のクラウドサーバ２１０の基本構成は、授業情報収集部２１１と、授業履歴データベース（以下、ＤＢ）２１２と、授業分析部２１３と、分析情報提示部２１４と、である。授業情報収集部２１１は、授業情報取得デバイス群３１０からネットワーク３２０を介して授業情報を収集する。授業履歴ＤＢ２１２は、授業情報収集部２１１が収集した授業情報の履歴をそのまま、あるいは、例えば使用する教育アプリに対応付けた整理をして、蓄積する。授業分析部２１３は、授業履歴ＤＢ２１２に蓄積された授業情報の履歴を分析して、授業参加者がその授業の客観的評価を得られるように、分析情報を生成する。分析情報提示部２１４は、授業分析部２１３の分析情報を一目で把握できるような表示形式の画面を生成して、通信端末、特に教師の通信端末２２０に提示する。

授業情報取得デバイス群３１０は、教師の通信端末２２０や、生徒の通信端末２３０の外に、教室ＡＰ３１１に接続する教室全体あるいは部分の映像を取得する教室カメラ３１２や教室の雰囲気を取得する教室マイク３１３を有する。ここで、教室の雰囲気とは、授業に集中しているか、私語が多く拡散しているかなどの判断である。さらに、授業によって、クラウドサーバ２１０から指示された追加デバイス３１４が、携帯端末に接続されて授業情報を収集する。例えば、授業が理科の顕微鏡観察であれば、ＵＳＢ顕微鏡が追加デバイス３１４として携帯端末に接続されてもよい。

（システムの動作手順）
図４Ａおよび図４Ｂは、本実施形態に係るクラウドサーバ２１０を含む授業改善支援システム２００の動作手順４００−１、４００−２を示すシーケンス図である。なお、教育アプリケーションについては、以下、図面では教育アプリと省略形とする場合もある。

図４Ａの動作手順４００−１は、教師が授業識別情報を入力して以降、クラウドサーバ２１０が提供する教育アプリが起動するまでの動作手順を示す。

教師の通信端末２２０は、ステップＳ４０１において、教室ＡＰ３１１を介して、教師が図２の表示画面２２１から入力した授業識別情報をクラウドサーバ２１０に送信する。

クラウドサーバ２１０においては、ステップＳ４０３において、教師の通信端末２２０から受信した授業識別情報に対応する授業履歴を授業履歴ＤＢ２１２から取得して分析する。かかる分析に基づいて、クラウドサーバ２１０はステップＳ４０５において、授業識別情報により特定される授業で授業参加者の反応などの授業情報を適切に収集可能な情報収集元としてのデバイスを設定する。情報収集元の情報は、教師の通信端末２２０および生徒の通信端末２３０に提示されて、教師の通信端末２２０および生徒の通信端末２３０はそれぞれステップＳ４０７、Ｓ４０９において、接続が必要なデバイスを表示する。

その後、教師の通信端末２２０、生徒の通信端末２３０、教室配置デバイスである教室カメラ３１２と教室マイク３１３、情報収集元の情報からの新たな追加デバイス３１４用の端末から、デバイス接続がクラウドサーバ２１０に通知される。クラウドサーバ２１０は、ステップＳ４１１において、授業情報収集の準備が完了したかをチェックする。そして、準備が完了すると、クラウドサーバ２１０はステップＳ４１３において、授業情報を収集して授業履歴ＤＢ２１２に蓄積するため情報収集テーブルを作成し、準備完了通知を教師の通信端末２２０に送信する。

教師の通信端末２２０は、ステップＳ４１５において、クラウドサーバ２１０から受信した準備完了を表示する。教師からの授業開始の指示が入力されると、ステップＳ４１７において、クラウドサーバ２１０に授業開始を通知する。クラウドサーバ２１０はステップＳ４１９において、授業識別情報に基づいて授業履歴ＤＢ２１２の履歴を参照して、使用する教育アプリケーションを教育アプリケーションＤＢ４１５に基づき生成、あるいは教育アプリケーションＤＢ４１５から選定する。そして、クラウドサーバ２１０はステップＳ４２１において、生成または選定した教育アプリケーションを開始する。

ステップＳ４２３において、本授業に関連付く通信端末やデバイスを使用して教育アプリケーションが連動して起動し、ＩＴＣ授業が開始する。

図４Ｂの動作手順４００−２は、ＩＴＣ授業が開始した後に、クラウドサーバ２１０が授業情報を分析した結果を教師の通信端末２２０や生徒の通信端末２３０に提示するまでの動作手順を示す。

クラウドサーバ２１０はステップＳ４２５において、各デバイスが検出した授業中の教師や生徒を含む授業参加者の表情などの反応や評価を、授業情報として受信し、授業履歴ＤＢ２１２に蓄積する。以下、授業中の授業情報が授業履歴ＤＢ２１２に順次、蓄積される。

教師の通信端末２２０はステップＳ４３１において、教師からの授業終了指示をクラウドサーバ２１０に送信する。クラウドサーバ２１０はステップＳ４３３において、起動した教育アプリケーションを終了させる。そして、各デバイスあるいはデバイスが接続した通信端末にアプリケーションの終了を通知する。なお、図４Ｂにおいては、教師が授業終了を指示したが、クラウドサーバ２１０が教育アプリケーションの終了を判定して、授業を終了させてもよい。クラウドサーバ２１０はステップＳ４３５において、授業履歴ＤＢ２１２に蓄積された授業履歴や教育アプリケーションＤＢ４１５からの本授業の特徴を参照して、授業情報に基づいて授業を分析して、授業履歴ＤＢ２１２に蓄積する。

教師が本授業の分析情報を知りたい場合は、ステップＳ４４１において、授業分析情報をクラウドサーバ２１０に要求する。クラウドサーバ２１０はステップＳ４４３において、授業履歴ＤＢ２１２に蓄積された分析情報を読み出して、一目で授業評価ができる形式で教師の通信端末２２０に提示する。一方、生徒が本授業による学習の分析情報を知りたい場合は、ステップＳ４４５において、学習分析情報をクラウドサーバ２１０に要求する。クラウドサーバ２１０はステップＳ４４７において、授業履歴ＤＢ２１２に蓄積された分析情報を読み出して、一目で授業による学習評価ができる形式で生徒の通信端末２３０に提示する。なお、図４Ｂにおいては、教師の通信端末２２０や生徒の通信端末２３０が分析情報を要求しているが、要求なしにクラウドサーバ２１０が分析情報を提示する構成でもよい。

（接続デバイスの制御手順）
図４Ｃおよび図４Ｄは、本実施形態に係るＵＳＢ接続されたデバイス２４０、２５０の制御手順４１０、４２０を示すシーケンス図である。

図４Ｃは、デバイス２４０、２５０の生徒の通信端末２３０のＵＳＢコネクタへの接続時の制御手順４１０を示すシーケンス図である。なお、図４Ｃにおいては、生徒の通信端末２３０へのデバイス接続時のシーケンスを示すが、携帯端末からなる教師の通信端末２２０や追加デバイス３１４を接続する携帯端末のシーケンスも同様である。

ステップＳ４５１において、生徒の通信端末２３０はデバイス２４０のＵＳＢ接続を検出する。生徒の通信端末２３０は、ステップＳ４５３において、ＵＳＢ汎用ドライバでデバイス２４０からディスクリプタを読み出す。生徒の通信端末２３０は、ステップＳ４５５において、そのディスクリプタをクラウドサーバ２１０に送信する。クラウドサーバ２１０は、ステップＳ４５７において、ディスクリプタ受信後、デバイスＤＢ４１３を参照してディスクリプタから接続したデバイスを特定する。次に、クラウドサーバ２１０は、ステップＳ４５９において、デバイスドライバＤＢ４１４を参照して、特定したデバイスに基づいてデバイスドライバ選定をして起動する。

また、ステップＳ４６１において、生徒の通信端末２３０はデバイス２５０のＵＳＢ接続を検出する。生徒の通信端末２３０は、ステップＳ４６３において、ＵＳＢ汎用ドライバでデバイス２５０からディスクリプタを読み出す。生徒の通信端末２３０は、ステップＳ４６５において、そのディスクリプタをクラウドサーバ２１０に送信する。クラウドサーバ２１０は、ステップＳ４６７において、デバイスＤＢ４１３を参照してディスクリプタから接続したデバイスを特定する。次に、クラウドサーバ２１０は、ステップＳ４６９において、デバイスドライバＤＢ４１４を参照して、特定したデバイスに基づいてデバイスドライバを選定して起動する。

その後、図４Ａと同様に、ステップＳ４２３において、教育アプリケーションの起動がなされる。なお、図４Ａには詳細に示していないが、例えば、教育アプリケーションの起動によって、クラウドサーバ２１０はステップＳ４７１において、各ディスプレイに共有画面を提供すると共に、ステップＳ４７３において、各端末あるいはデバイスからの入力があれば入力応答処理を実行する。

図４Ｄは、ＵＳＢ接続されたデバイスのディスクリプタ取得の制御手順４２０を示すシーケンス図である。

デバイス２４０、２５０に設定されているディスクリプタは、ＧＥＴ＿ＤＥＳＣＲＩＰＴＯＲなどのＵＳＢリクエストにより取得される。ＵＳＢリクエストは、それぞれコントロール転送によりデバイス２４０、２５０とやり取りされる。各コントロール転送は、セット・ステージと、データ・ステージと、ステータス・ステージとからなる。各ステージは、トークン・パケットと、データ・パケットと、ハンドシェイク・パケットとからなる。ディスクリプタは、各データ・ステージのデータ・パケットで取得される。

デバイス２４０、２５０から取得したディスクリプタはＩＰヘッダやＴＣＰヘッダでＩＰカプセリングして、生徒の通信端末２３０からクラウドサーバ２１０に送信される。

なお、クラウドサーバ２１０からデバイス２４０、２５０へのデータ出力手順、および、デバイス２４０、２５０からクラウドサーバ２１０へのデータ入力手順を含むＵＳＢデバイスのデータ入出力手順は、ＵＳＢプロトコルの標準規格があり、説明を省略する。

《クラウドサーバの機能構成》
図５は、本実施形態に係るクラウドサーバ２１０の機能構成を示すブロック図である。

クラウドサーバ２１０は、ネットワーク３２０を介した通信の制御をする通信制御部５０１を有する。ユーザ登録情報受信部５０２は、受信したユーザ登録情報を受信する。例えば、ユーザ登録情報には、ユーザの所属する学校、クラス、教師か生徒か、などの情報を含む。ユーザ登録部５０３は、ユーザ登録情報受信部５０２が受信したユーザ登録情報をユーザ登録ＤＢ５０４に登録する（図７参照）。授業識別情報受信部５０５は、教師の通信端末２２０から受信した授業識別情報を受信する。教育アプリケーション取得部５０６は、授業識別情報に基づいて、教育アプリケーションＤＢ４１５（図８参照）から授業識別情報に対応する教育アプリケーションを取得する。

デバイス選定部５０７は、教育アプリケーション取得部５０６が取得した教育アプリケーションと、授業識別情報とを参照して、授業履歴ＤＢ２１２に蓄積された授業履歴から、授業分析に適切な授業情報を取得するためのデバイスを選定する。デバイス提示部５０８は、選定したデバイスを接続するように教師の通信端末２２０あるいは生徒の通信端末２３０に提示する。一方、教育アプリケーション提供部５０９は、教育アプリケーション取得部５０６が取得した教育アプリケーションを実施すべく、必要なソフトウェアを教師の通信端末２２０あるいは生徒の通信端末２３０に提供して実行させる。

授業情報受信部５１０と授業履歴蓄積部５１１とは、図３の授業情報収集部２１１を構成する。授業情報受信部５１０は、教師および生徒を含む授業参加者の授業への反応や評価を表わす表情、動作あるいは発言などの授業情報を、通信端末や通信端末に接続されたデバイスから受信する。授業履歴蓄積部５１１は、授業情報受信部５１０が受信した授業情報を、そのまま時間経過と共に、あるいは授業識別情報や教育アプリケーションなどに対応付けた整理をして、授業履歴ＤＢ２１２に蓄積する（図９Ａ〜図９Ｇ参照）。なお、授業履歴蓄積部５１１は、授業分析部２１３の分析情報を授業や教育アプリケーションなどに対応付けて授業履歴ＤＢ２１２に蓄積する。

授業分析アルゴリズムＤＢ５１３は、授業履歴ＤＢ２１２の授業履歴から各授業を分析するための授業分析アルゴリズムを格納する（図１０参照）。授業分析部２１３は、授業履歴ＤＢ２１２に蓄積された授業履歴から、授業分析アルゴリズムＤＢ５１３から適切な授業分析アルゴリズムを選定して、対応する授業から得られた授業情報を分析する。分析情報提示部２１４は、授業分析部２１３の授業分析情報を、授業を実施した対応する教師の通信端末２２０あるいは生徒の通信端末２３０に提示する。

なお、図５においては、自分の参加した授業の分析情報の提示を得るように説明したが、例えば、他の授業の分析情報を参考として取得することも、容易に可能となる。

《通信端末の機能構成》
図６は、本実施形態に係る通信端末２２０、２３０の機能構成を示すブロック図である。なお、通信端末がＰＣであってもスマートフォンなどの携帯端末であっても、本実施形態における機能構成に差異はない。

本実施形態の通信端末２２０、２３０は、クラウドサーバ２１０とのネットワークを介した通信を制御する通信制御部６０３を有する。また、通信端末２２０、２３０は、タッチパネルやキーボードなどからなる操作部６０１と、操作部６０１からの指示をクラウドサーバ２１０に送信する指示情報送信部６０２と、入出力部６０５とを有する。画面受信部６０４は、クラウドサーバ２１０からの共有画面あるいは授業指示画面や授業分析情報の表示画面を受信する。したがって、画面受信部６０４が分析情報受信部や提案情報受信部を構成する。入出力部６０５は、画面受信部６０４が受信したクラウドサーバ２１０からの共有画面あるいは授業指示画面や授業分析情報の表示画面を表示する表示部６０６と、音声を入出力する音声入出力部６０７とを有する。また、入出力部６０５は、カメラやＧＰＳ（Global Positioning System）による位置生成部を含んでもよい。

また、通信端末２２０、２３０は、ＵＳＢデバイスを接続するためのデバイス接続コネクタであるＵＳＢコネクタ６１０を有する。そして、ＵＳＢコネクタ６１０に接続したデバイス２４０、２５０のディスクリプタを取得するための汎用ＵＳＢドライバ実行部６１１を有する。さらに、通信端末２２０、２３０は、汎用ＵＳＢドライバ実行部６１１が取得したＵＳＢパケットからデバイス２４０、２５０のディスクリプタを取得するディスクリプタ取得部６１２を有する。また、ディスクリプタ取得部６１２が取得したデバイス２４０、２５０のディスクリプタをクラウドサーバ２１０に送信するディスクリプタ送信部６１３を有する。

また、汎用ＵＳＢドライバ実行部６１１を介して、ＵＳＢコネクタ６１０に接続したデバイス２４０、２５０とクラウドサーバ２１０がＵＳＢパケットをやり取りするための、アンカプセリング部６１４とカプセリング部６１５とを有する。アンカプセリング部６１４は、クラウドサーバ２１０からのＩＰメッセージをアンカプセリングする。カプセリング部６１５は、クラウドサーバ２１０へのＩＰカプセリングを行なう。かかる汎用ＵＳＢドライバ実行部６１１、アンカプセリング部６１４、カプセリング部６１５が、クラウドサーバ２１０によるデバイス制御を中継する。

ここで、本実施形態においては、指示情報送信部６０２は、授業識別情報送信や授業情報送信を行なう。また、画面受信部６０４は、接続すべきデバイス情報受信や授業改善情報受信を行なう。あるいは、操作部や表示部などがデバイスとしてＵＳＢコネクタ６１０に接続されている場合は、通信端末２２０、２３０の中継により、各デバイスにおいて授業識別情報送信や授業情報送信、デバイス情報受信や授業改善情報受信が行なわれる。

なお、図６には、クラウドサーバ２１０とデバイス２４０、２５０とのデータ送受信を中継する場合を示した。しかし、クラウドサーバ２１０から対応するデバイスドライバをダウンロードしてデバイスを制御する構成、あるいはＰＣのようにあらかじめデバイスドライバを搭載してデバイスを制御する構成であってもよい。

（ユーザ登録ＤＢ）
図７は、本実施形態に係るユーザ登録ＤＢ５０４の構成を示す図である。授業改善支援システムに登録要請したユーザは、ユーザ登録部５０３によりこのユーザ登録ＤＢ５０４に登録される。なお、ユーザ登録ＤＢ５０４の構成は図７に限定されない。

ユーザ登録ＤＢ５０４は、ユーザＩＤ７０１に対応付けて、パスワードなどのユーザ認証７０２、ユーザが教師か生徒かその他かのユーザ種別７０３、国籍７０４、使用言語７０５を格納する。ユーザ登録ＤＢ５０４は、また、ユーザＩＤ７０１に対応付けて、所属する学校ＩＤ７０６、学校の住所７０７、所属するクラスＩＤ７０８、さらに、年齢や性別や履歴などのその他のデータ７０９を格納する。

（教育アプリケーションＤＢ）
図８は、本発明の第２実施形態に係る教育アプリケーションＤＢ４１５の構成を示す図である。授業識別情報に基づいて、この教育アプリケーションＤＢ４１５から実施する授業に適切な教育アプリケーションが選定されて、実行される。なお、教育アプリケーションＤＢ４１５の構成は図８に限定されない。

教育アプリケーションＤＢ４１５は、実施する授業に適切な教育アプリケーションを選定するために使用される格納領域８１０と、選定された教育アプリケーションを実行するための教材などの組合せツールを記憶する格納領域８２０とを有する。

教育アプリケーションＤＢ４１５の格納領域８１０は、教育アプリケーションを識別する教育アプリケーションＩＤ８１１を選定する条件として、国８１２、学年８１３、教科８１４、対象クラス８１５などの授業識別情報を格納する。対象クラス８１５の情報としては、教師情報やクラス人数、クラスレベルなどのクラス情報が含まれる。これら授業識別情報に適切な教育アプリケーションＩＤ８１１が選定されて、クラウドサーバ２１０により実行される。

教育アプリケーションＤＢ４１５の格納領域８２０は、選定された教育アプリケーションを識別する教育アプリケーションＩＤ８２１と組み合わせて使用するための、組合せツール８２２を格納する。組合せツール８２２には、例えば理科実験を例にとると、教材ＩＤ、シミュレーション内容、実習内容、実験内容、などが選択可能に格納されている。この組合せツール８２２から、教師が教師の通信端末から選択してもよいし、クラウドサーバ２１０が履歴を参照して適切な組合せを選択して指示してもよい。

（授業履歴ＤＢ）
図９Ａ〜図９Ｉを参照して、本実施形態に係る授業履歴ＤＢ２１２の特徴ある構成を説明する。なお、授業履歴ＤＢ２１２の構成は図９Ａ乃至図９Ｉに限定されない。以下、授業履歴ＤＢ２１２の構成として、本実施形態における授業履歴ＤＢ２１２を使用する場合に見えるデータ構造を明瞭にするため、７つの異なる項目により整理された構成を示す。しかしながら、これら７つの構成がそれぞれ個別に整理されて蓄積されている訳ではない。図９Ａ〜図９Ｉは、授業履歴ＤＢ２１２の構成を分かり易く示したものであり、全ての項目のデータが１つにまとめられて、互いに検索可能にリンクされている構成であってもよい。

図９Ａは、本実施形態に係る授業履歴ＤＢ２１２を、収集した授業情報単位で蓄積した構成９１０を示す図である。すなわち、授業情報をそのまま蓄積したものである。図９Ａにおいては、収集した授業情報を特定する授業ＩＤ９１１に対応付けて、受信日時９１２、取得日時９１３、授業情報を取得したユーザＩＤ、授業識別情報９１５、実際の授業情報のデータ９１６を格納する。ここで、授業ＩＤ９１１は、クラウドサーバ２１０が受信した順に振られたシリアル番号であってもよい。

図９Ｂは、本実施形態に係る授業履歴ＤＢ２１２を、授業単位で整理した構成９２０を示す図である。図９Ｂにおいては、授業を特定する授業ＩＤ９２１に対応付けて、授業識別情報９２２、授業日時９２３、使用アプリＩＤ９２４、そして、授業分析部２１３による分析情報９２５を格納する。

図９Ｃは、本実施形態に係る授業履歴ＤＢ２１２を、クラス単位で整理した構成９３０を示す図である。図９Ｃにおいては、クラスを特定するクラスＩＤ９３１に対応付けて、クラス情報９３２、教科ＩＤ９３３、授業ＩＤ９３４、使用アプリＩＤ９３５、そして、分析情報９３６を格納する。

図９Ｄは、本実施形態に係る授業履歴ＤＢ２１２を、教師単位で整理した構成９４０を示す図である。図９Ｄにおいては、教師を特定する教師ＩＤ９４１に対応付けて、教師情報９４２、クラスＩＤ９４３、教科ＩＤ９４４、授業ＩＤ９４５、使用アプリＩＤ９４６、そして、分析情報９４７を格納する。

図９Ｅは、本実施形態に係る授業履歴ＤＢ２１２を、生徒単位で整理した構成９５０を示す図である。図９Ｅにおいては、生徒を特定する生徒ＩＤ９５１に対応付けて、生徒情報９５２、教科ＩＤ９５３、授業ＩＤ９５４、使用アプリＩＤ９５５、そして、分析情報９５６を格納する。

図９Ｆは、本実施形態に係る授業履歴ＤＢ２１２を、教育アプリ単位で整理した構成９６０を示す図である。図９Ｆにおいては、教育アプリを特定する教育アプリＩＤ９６１に対応付けて、アプリケーション情報９６２、国ＩＤ９６３、学校ＩＤ９６４、クラスＩＤ９６５、使用した教材ＩＤ９６６、選定した実験実習とシミュレーションとの組合せ９６７、を格納する。そして、授業から収集した授業情報９６８、そして、分析情報９６９を格納する。

図９Ｇは、本実施形態に係る授業履歴ＤＢ２１２を、授業の成功事例で整理した構成９７０を示す図である。図９Ｇにおいては、成功事例を特定する成功事例ＩＤ９７１に対応付けて、アプリＩＤ９７２、国ＩＤ９７３、学校ＩＤ９７４、クラスＩＤ９７５、教科ＩＤ９７６、授業ＩＤ９７７、教師ＩＤ９７８、そして、成功の事例内容９７９を格納する。なお、失敗事例も同様に蓄積される。

図９Ｉは、本実施形態に係る授業履歴ＤＢ２１２に蓄積されたクラブ活動履歴９８０の構成を示す図である。このように、授業履歴ＤＢ２１２は、教室での授業以外に、野外の学習、クラブ活動、あるいはその他の教育活動の履歴を含むことができる。図９Ｉにおいては、部活ＩＤ９８１に対応付けて、クラブ活動情報９８２、活動日時９８３、使用アプリＩＤ９８４、そして、収集した活動内容や活動情報９８５、授業分析部２１３による分析情報９８６を格納する。なお、クラブ活動情報９８２には、国ＩＤ、学校ＩＤ、運動部であれば野球、サッカーなどの種別、レベル、部員数、などが格納される。

上記のようにソート可能にリンクして授業情報の履歴が授業履歴ＤＢ２１２に蓄積されれば、本実施形態に示した授業情報の分析が可能となる。

（授業分析アルゴリズムＤＢ）
図１０は、本実施形態に係る授業分析アルゴリズムＤＢ５１３の構成を示す図である。授業分析部２１３は、この授業分析アルゴリズムＤＢ５１３から授業に対して適切な授業分析アルゴリズムを選定して、あるいはユーザの選択指示に応じた授業分析アルゴリズムを選定して、授業情報を分析する。なお、授業分析アルゴリズムＤＢ５１３の構成は図１０に限定されない。

授業分析アルゴリズムＤＢ５１３は、授業分析アルゴリズムを特定する授業分析アルゴリズムＩＤ１００１に対応付けて、収集すべき授業情報１００２、その授業分析アルゴリズムで分析すべき分析情報１００３を格納する。なお、授業分析アルゴリズムＤＢ５１３には、授業全体を分析評価する授業評価アルゴリズム群１０１０と、授業進行につれて時系列に分析評価する授業評価アルゴリズム群１０２０とが含まれる。

（デバイスドライバＤＢ）
図１１は、本実施形態に係るデバイスドライバＤＢ４１４の構成を示す図である。授業識別情報により選定された教育アプリにおいて収集すべき授業情報を取得するデバイスを駆動するための、デバイスドライバを格納する。なお、デバイスドライバＤＢ４１４の構成は図１１に限定されない。

デバイスドライバＤＢ４１４は、デバイスを特定するデバイスＩＤ１１０１に対応付けて、デバイスの性能やバージョンなどのデバイス情報１１０２と、使用可能な複数のデバイスドライバ１１０３を格納する。

なお、図４Ｃに示したデバイスＤＢ４１３については、当業者には自明であるのでここでは図示および説明を省略する。

《クラウドサーバのハードウェア構成》
図１２は、本実施形態に係るクラウドサーバ２１０のハードウェア構成を示すブロック図である。

図１２で、ＣＰＵ（Central Processing Unit)１２１０は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで図５のクラウドサーバ２１０の各機能構成部を実現する。ＲＯＭ（Read Only Memory)１２２０は、初期データおよびプログラムなどの固定データおよびプログラムを格納する。また、通信制御部５０１は、ネットワーク３２０を介して教師の通信端末２２０や生徒の通信端末２３０と通信する。なお、ＣＰＵ１２１０は１つに限定されず、複数のＣＰＵであっても、あるいは画像処理用のＧＰＵ（Graphics Processing Unit）を含んでもよい。また、通信制御部５０１は、ＣＰＵ１２１０とは独立したＣＰＵを有して、ＲＡＭ１２４０の領域に送受信データを書き込みあるいは読み出しするのが望ましい。また、ＲＡＭ１２４０とストレージ１２５０との間でデータを転送するＤＭＡＣ(Direct Memory Access Controller)を設けるのが望ましい。したがって、ＣＰＵ１２１０は、ＲＡＭ１２４０にデータが受信あるは転送されたことを認識してデータを処理する。また、ＣＰＵ１２１０は、処理結果をＲＡＭ１２４０に準備し、後の送信あるいは転送は通信制御部５０１やＤＭＡＣに任せる。

ＲＡＭ（Random Access Memory)１２４０は、ＣＰＵ１２１０が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。ＲＡＭ１２４０には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。ユーザ登録データ１２４１は、通信端末２２０、２３０から受信したユーザ登録のためのデータである。情報収集指示テーブル１２４２は、教師の通信端末２２０から受信した授業識別情報に基づいて接続すべき使用デバイスや情報収集用デバイスを選定するためのテーブルである（図１３参照）。授業情報テーブル１２４３は、デバイス２４０、２５０などから収集した教師や生徒の反応や評価を表わす授業情報を記憶するためのテーブルである（図１４参照）。授業分析テーブル１２４４は、収集した授業情報を分析するためのテーブルである（図１５参照）。提示情報生成テーブル１２４５は、分析情報を教師や生徒に提示する情報を生成するためのテーブルである（図１６参照）。送受信データ１２４６は、通信制御部５０１がネットワーク３２０経由で送受信するデータである。なお、送受信データ１２４６は、各データ種別に対応して格納場所が特定されているものとする。

ストレージ１２５０には、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータまたはプログラムが記憶されている。ユーザ登録ＤＢ５０４は、図７に示したユーザを登録するデータベースである。デバイスＤＢ４１３は、図４Ｃのように、ディスクリプタからデバイスを特定するためのデータベースである。デバイスドライバＤＢ４１４は、図１１に示したデバイスに対応してデバイスドライバを格納するデータベースである。教育アプリケーションＤＢ４１５は、図８に示した授業識別情報に対応して教育アプリを格納するデータベースである。授業履歴ＤＢ２１２は、図９Ａ〜図９Ｇに示した各授業から取得した授業情報の履歴を蓄積するデータベースである。授業分析アルゴリズムＤＢ５１３は、図１０に示した授業分析アルゴリズムを格納するデータベースである。

ストレージ１２５０には、以下のプログラムが格納される。クラウドサーバ制御プログラム１２５１は、本クラウドサーバ２１０の全体を制御するプログラムである。ユーザ登録モジュール１２５２は、クラウドサーバ制御プログラム１２５１において、通信端末から要請されたユーザ登録を行なうモジュールである。授業準備モジュール１２５３は、クラウドサーバ制御プログラム１２５１において、教師の通信端末から指定された授業識別情報に対応して接続すべきデバイスを選定するモジュールである。授業情報収集モジュール１２５４は、クラウドサーバ制御プログラム１２５１において、授業中に各デバイスで検出した授業情報を収集して、授業履歴ＤＢ２１２に蓄積するモジュールである。授業情報分析モジュール１２５５は、授業分析アルゴリズムＤＢ５１３から授業分析アルゴリズムを読み出して、授業を分析するモジュールである。教育アプリケーション１２５７は、教育アプリケーションＤＢ４１５から読み出されて実行されるプログラムである。なお、図１２では、デバイス認識やデバイスドライバについての図示を省略している。

なお、図１２のＲＡＭ１２４０やストレージ１２５０には、クラウドサーバ２１０が有する汎用の機能や他の実現可能な機能に関連するプログラムやデータは図示されていない。

（情報収集指示テーブル）
図１３は、本実施形態に係る情報収集指示テーブル１２４２の構成を示す図である。情報収集指示テーブル１２４２は、教師の通信端末から受信した授業識別情報に基づいて、授業で使用するデバイスおよび授業情報の収集に必要なデバイスを選定するためのテーブルであり、デバイス選定部５０７やデバイス提示部５０８で使用される。

情報収集指示テーブル１２４２は、授業識別情報から特定された授業ＩＤ１３０１や、授業過程１３０２、クラスＩＤ１３０３などに対応付けて、選定された使用アプリＩＤ１３０４、授業で使用される使用デバイス１３０５、授業情報の収集のための授業収集用デバイス１３０６を記憶する。

（授業情報テーブル）
図１４は、本実施形態に係る授業情報テーブル１２４３の構成を示す図である。授業情報テーブル１２４３は、各デバイスで検出された授業情報を受信して記憶するテーブルであり、授業情報受信部５１０や授業履歴蓄積部５１１で使用される。

授業情報テーブル１２４３は、授業ＩＤ１４０１および授業識別情報１４０２に対応付けて、収集した授業情報１４０３を記憶する。

（授業分析テーブル）
図１５は、本実施形態に係る授業分析テーブル１２４４の構成を示す図である。授業分析テーブル１２４４は、収集した授業情報を授業分析アルゴリズムに従って分析し、分析情報を生成するためのテーブルであり、授業分析部２１３で使用される。

授業分析テーブル１２４４は、収集した授業情報１５０１に基づいて、各授業分析アルゴリズム１５０２により分析した分析情報１５０３を記憶する。

（提示情報生成テーブル）
図１６は、本実施形態に係る提示情報生成テーブル１２４５の構成を示す図である。提示情報生成テーブル１２４５は、授業情報の分析情報からそれぞれの送信先のユーザに適した提示情報を生成するためのテーブルであり、分析情報提示部２１４で使用される。

提示情報生成テーブル１２４５は、ユーザＩＤ１６０１に対応付けて、提示情報の送信先アドレス１６０２、教師か生徒かその他かの種別１６０３、使用した授業分析アルゴリズム１６０４、分析情報１６０５を記憶する。そして、提示情報生成テーブル１２４５は、分析情報１６０５から、前記各情報に基づいて生成した送信先のユーザに適した提示情報１６０６を記憶する。

《クラウドサーバの処理手順》
図１７は、本実施形態に係るクラウドサーバ２１０の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図１２のＣＰＵ１２１０がＲＡＭ１２４０を使用して実行し、図５の機能構成部を実現する。なお、ＣＰＵ１２１０は、ＲＡＭ１２４０にデータが受信あるは転送されたことを認識してデータを処理すると共に、処理結果をＲＡＭ１２４０に準備し、後の送信あるいは転送は通信制御部５０１やＤＭＡに任せる構成を例として説明する。

ＣＰＵ１２１０はステップＳ１７１１において、ユーザ登録データを受信したか否かを判定する。ユーザ登録データが受信されていれば、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１７１３に進んでユーザ登録処理を行なう（図１８Ａ参照）。一方、ユーザ登録データが受信されてなければ、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１７２１において、授業識別情報を受信したか否かを判定する。授業識別情報が受信されていれば、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１７２３に進んで授業準備処理を行なう（図１８Ｂ参照）。一方、授業識別情報が受信されてなければ、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１７３１において、授業情報を受信したか否かを判定する。授業情報が受信されていれば、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１７３３に進んで授業情報蓄積処理を行なう（図１８Ｃ参照）。一方、授業情報が受信されてなければ、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１７４１において、教育アプリケーションの開始要求または終了要求を受信したか否かを判定する。開始要求または終了要求が受信されていれば、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１７４３に進んでアプリケーション提供処理を行なう（図１８Ｄ参照）。一方、開始要求または終了要求が受信されてなければ、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１７５１において、分析情報提示の要求を受信したか否かを判定する。分析情報提示の要求が受信されていれば、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１７５３に進んで分析情報提示処理を行なう（図１８Ｅ参照）。

（ユーザ登録処理）
図１８Ａは、本実施形態に係るユーザ登録処理（Ｓ１７１３）の手順を示すフローチャートである。

ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８１１において、ＲＡＭ１２４０からユーザ登録データ１２４１を取得する。次に、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８１３において、ユーザ登録データ１２４１をユーザ登録ＤＢ５０４に登録する。

（授業準備処理）
図１８Ｂは、本実施形態に係る授業準備処理の手順（Ｓ１７２３）を示すフローチャートである。

ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８２１において、ＲＡＭ１２４０の送受信データ１２４６から授業識別情報を取得する。次に、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８２３において、情報収集指示テーブル１２４２を生成して、授業識別情報から特定された授業ＩＤに基づき、授業履歴ＤＢ２１２も参照して、教育アプリケーションＤＢ４１５から使用する教育アプリケーションを選定する。次に、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８２５において、選定した教育アプリケーションと授業履歴ＤＢ２１２の授業履歴とから、授業に使用するデバイスと、授業情報の収集用デバイスおよびその設置位置を選定する。そして、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８２７において、選定した授業に使用するデバイスと、授業情報の収集用デバイスおよびその設置位置を、教師の通信端末または生徒の通信端末に提示するよう指示する。

（授業情報蓄積処理）
図１８Ｃは、本実施形態に係る授業情報蓄積処理（Ｓ１７３３）の手順を示すフローチャートである。

ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８３１において、ＲＡＭ１２４０の送受信データ１２４６から授業情報を取得する。次に、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８３３において、取得した授業情報を授業情報テーブル１２４３に記憶する。次に、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８３５において、授業履歴ＤＢ２１２に格納する構成の情報を生成する。そして、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８３７において、取得した授業情報を授業履歴ＤＢ２１２に蓄積する。

（アプリケーシュン提供処理）
図１８Ｄは、本実施形態に係る教育アプリケーシュン提供処理（Ｓ１７４３）の手順を示すフローチャートである。

ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８４１において、ＲＡＭ１２４０の送受信データ１２４６から教育アプリケーションの開始要求または終了要求を取得する。次に、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８４３において、開始要求か終了要求かを判定する。開始要求であれば、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８４５に進んで、授業に参加する教師情報および生徒情報と、接続したデバイス情報とを取得する。そして、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８４７において、教師の通信端末および生徒の通信端末をつなぎ、接続デバイスを使用して、選定した教育アプリケーション開始する。一方、終了要求であれば、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８４９に進んで、教育アプリケーションを終了して、接続デバイス、教師の通信端末および生徒の通信端末を解放する。

（分析情報提示処理）
図１８Ｅは、本実施形態に係る分析情報提示処理（Ｓ１７５３）の手順を示すフローチャートである。

ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８５１において、ＲＡＭ１２４０の送受信データ１２４６から分析情報提示要求を取得する。次に、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８５３において、要求先のユーザを識別する。そして、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８５５において、要求先のユーザが教師か生徒かを判定する。教師であれば、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８５７に進んで、授業分析アルゴリズムＤＢ５１３から教師用の授業分析アルゴリズムを選択する。一方、生徒であれば、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８５９に進んで、授業分析アルゴリズムＤＢ５１３から生徒用の授業分析アルゴリズムを選択する。

ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８６１において、選択した授業分析アルゴリズムを使用して授業分析処理を実行する。そして、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８６３において、要求先ユーザの適する授業分析情報を生成して、通信制御部５０１に送信を指示する。

《通信端末のハードウェア構成》
図１９は、本実施形態に係る通信端末２２０、２３０のハードウェア構成を示すブロック図である。なお、通信端末２２０、２３０がＰＣであってもスマートフォンのような携帯端末であっても、その基本的構成は同様である。

図１９で、ＣＰＵ１９１０は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで図６の通信端末２２０、２３０の機能構成部を実現する。ＲＯＭ１９２０は、初期データおよびプログラムなどの固定データおよびプログラムを記憶する。また、通信制御部６０３は、ネットワーク３２０を介してクラウドサーバ２１０と通信する。なお、ＣＰＵ１９１０は１つに限定されず、複数のＣＰＵであっても、あるいは画像処理用のＧＰＵを含んでもよい。また、通信制御部６０３は、ＣＰＵ１９１０とは独立したＣＰＵを有して、ＲＡＭ１９４０の領域に送受信データを書き込みあるいは読み出しするのが望ましい。また、ＲＡＭ１９４０とストレージ１９５０との間でデータを転送するＤＭＡＣを設けるのが望ましい（図示なし）。さらに、入出力インタフェース１９６０は、ＣＰＵ１９１０とは独立したＣＰＵを有して、ＲＡＭ１９４０の領域に入出力データを書き込みあるいは読み出しするのが望ましい。したがって、ＣＰＵ１９１０は、ＲＡＭ１９４０にデータが受信あるは転送されたことを認識してデータを処理する。また、ＣＰＵ１９１０は、処理結果をＲＡＭ１９４０に準備し、後の送信あるいは転送は通信制御部６０３やＤＭＡＣ、あるいは入出力インタフェース１９６０に任せる。

ＲＡＭ１９４０は、ＣＰＵ１９１０が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。ＲＡＭ１９４０には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。ユーザ登録データ１９４１は、クラウドサーバ２１０にユーザ登録するためユーザが入力したデータである。授業識別情報１９４２は、教師の通信端末２２０におい教師が入力した授業を特定する情報である。接続デバイス情報１９４３は、クラウドサーバ２１０から受信した接続すべきデバイスの情報である。ディスクリプタ１９４４は、ＵＳＢコネクタ６１０に接続したデバイスから読み出したデバイス情報である。授業情報１９４５は、ユーザである教師や生徒からデバイスにより収集した授業への反応や評価を表わす情報である。アプリ共有画面データ１９４６は、クラウドサーバ２１０から受信した、共有画面の表示データである。授業評価受信画面データ１９４７は、クラウドサーバ２１０から受信した、授業評価結果の表示画面データである。デバイスサーバ送受信パケット１９４８は、ＵＳＢデバイスに入出力するパケット、および通信制御部６０３を介してクラウドサーバ２１０と送受信するＩＰカプセリングしたパケットである。入出力データ１９４９は、入出力インタフェース１９６０を介して入出力されるデータである。

ストレージ１９５０には、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータまたはプログラムが記憶されている。端末情報１９５１は、本通信端末の識別子を含む情報である。ストレージ１９５０には、以下のプログラムが格納される。通信端末制御プログラム１９５２は、本通信端末２２０、２３０の全体を制御する制御プログラムである。接続デバイス取得モジュール１９５３は、通信端末制御プログラム１９５２において、入力された授業識別情報をクラウドサーバ２１０に送信して、その応答として接続すべきデバイス情報を取得するモジュールである。ディスクリプタ転送モジュール１９５４は、接続デバイスから取得したディスクリプタをクラウドサーバ２１０に転送するモジュールである。授業情報転送モジュール１９５５は、接続デバイスが検出した教師や生徒の反応や評価を表わす授業情報をクラウドサーバ２１０に転送するためのモジュールである。デバイス入出力データ中継モジュール１９５６は、クラウドサーバ２１０と接続デバイス間のデータの入出力を中継するモジュールである。汎用ＵＳＢドライバ１９５７は、デバイスのディスクリプタ読み出しなどの基本的なＵＳＢプロトコルを実行するプログラムである。ＵＳＢ接続デバイスドライバ１９５８は、本通信端末がデバイスドライバを実行する機能を有する場合に、クラウドサーバ２１０からダウンロードされたプログラムである。なお、本通信端末が教育アプリケーションの一部を分担可能であれば、そのプログラムがストレージ１９５０に格納されてよい。

入出力インタフェース１９６０は、入出力機器との入出力データをインタフェースする。入出力インタフェース１９６０には、表示部６０６、タッチパネルなどからなる操作部６０１が接続される。また、スピーカやマイクなどの音声入出力部６０７が接続される。さらに、ＧＰＳ位置生成部１９６１やカメラ１９６２などが接続される。そして、ＵＳＢコネクタ６１０が接続される。

なお、図１９のＲＡＭ１９４０やストレージ１９５０には、通信端末２２０、２３０が有する汎用の機能や他の実現可能な機能に関連するプログラムやデータは図示されていない。

《通信端末の処理手順》
図２０は、本実施形態に係る通信端末２２０、２３０の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図１９のＣＰＵ１９１０がＲＡＭ１９４０を使用して実行し、図６の機能構成部を実現する。

ＣＰＵ１９１０は、イベント発生を受けてその内容を判定する。ＣＰＵ１９１０はステップＳ２０１１において、ＵＳＢコネクタにデバイスが接続されたか否かを判定する。また、ＵＳＢコネクタへのデバイス接続でない場合、ＣＰＵ１９１０はステップＳ２０２１において、クラウドサーバ２１０からの操作画面の受信か否かを判定する。また、ＵＳＢコネクタへのデバイス接続でなく、かつ、操作画面の受信でない場合、ＣＰＵ１９１０はステップＳ２０３１において、デバイス宛のデータをクラウドサーバ２１０から受信したか否か、あるいは、デバイスからのデータを受信したか否かを判定する。また、ＵＳＢコネクタへのデバイス接続でなく、操作画面の受信でなく、かつ、データ転送でない場合、ＣＰＵ１９１０はステップＳ２０４１において、通信端末や接続デバイスが検出した授業情報の送信要求か否かを判定する。

ＵＳＢコネクタにデバイスが接続された場合、ＣＰＵ１９１０はステップＳ２０１１からＳ２０１３に進んで、汎用ＵＳＢドライブを起動する。そして、ＣＰＵ１９１０はステップＳ２０１５において、デバイスのディスクリプタを取得する。次に、ＣＰＵ１９１０はステップＳ２０１７において、取得したディスクリプタをクラウドサーバ２１０に送信する。

また、操作画面の受信であれば、ＣＰＵ１９１０はステップＳ２０２１からＳ２０２３に進んで、ＲＡＭ１９４０のアプリ共有画面データ１９４６から操作画面を取得して表示部６０６に表示する。そして、ＣＰＵ１９１０はステップＳ２０２５において、ユーザの操作入力を待つ。ユーザからの操作入力があると、ＣＰＵ１９１０はステップＳ２０２７に進んで、ＲＡＭ１９４０の入出力データ１９４９から操作指示を取得し、クラウドサーバ２１０への送信を通信制御部６０３に指示する。

また、デバイス宛のデータのクラウドサーバ２１０からの転送要求、あるいはクラウドサーバ２１０宛のデータのデバイスからの受信要求であれば、処理はステップＳ２０３１からＳ２０３３に進む。そして、ＣＰＵ１９１０はステップＳ２０３３において、ＲＡＭ１９４０のデバイスサーバ送受信パケット１９４８を、デバイス宛あるいはクラウドサーバ宛へのデータ転送を指示する。

また、授業情報の送信要求と判定すると、ＣＰＵ１９１０はステップＳ２０４１からＳ２０４３に進んで、ＲＡＭ１９４０の入出力データ１９４９から授業情報を取得して授業情報１９４５に記憶する。そして、ＣＰＵ１９１０はステップＳ２０４５において、授業情報１９４５をクラウドサーバ２１０に送信するよう通信制御部６０３に指示する。

本実施形態によれば、履歴情報を参照して授業を評価するために必要な情報を選択的に取得するので、より正確な授業評価につながる分析ができる。

［第３実施形態］
次に、本発明の第３実施形態に係る情報処理装置としてのクラウドサーバを含む授業改善支援システムについて説明する。なお、本実施形態においては、具体例として教室で教師が生徒に対して行なう授業に関連して説明するが、これに限定されない。本実施形態に係るクラウドサーバは、上記第２実施形態と比べると、授業参加者の１つの反応では不確実な評価を複数の反応や評価を組み合わせることで、より正確な分析とする点で異なる。例えば、国や地域によって、反応や評価をどのように表現するかが異なるので、同じ動作や表現が異なる反応や評価であるとの誤認識が発生する。日本人が中国人同士の会話を聞くと、音声だけでは喧嘩をしているように聞こえる。これを表情と組み合わせると反応や評価をより正確に認識できるので、授業の分析もより正確となる。また、多くの国では子供の頭を撫でるのは誉める行為として認識される。しかしながら、ネパールでは子供の頭の上には神が宿るとされており、子供の頭を撫でるのはタブーなので、教師が生徒の頭を撫でないからといって、授業への生徒の理解が不十分であるとは判断できない。本実施形態は、１つの情報では不確実となる反応や評価をより正確に把握する。

本実施形態は、授業履歴ＤＢを参照して、このような習慣や風習までを考慮に入れた授業情報の収集を図る。なお、その他の構成および動作は、第２実施形態と同様であるため、同じ構成および動作についてはその詳しい説明を省略する。

本実施形態によれば、国や地域の習慣や風習の違いによる反応や評価の取り違いを少なくするので、より正確な授業評価につながる分析ができる。

《授業改善支援システム》
図２１および図２２を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置としてのクラウドサーバ２１１０を含む授業改善支援システム２１００について説明する。なお、図２１および図２２においては、教師用の通信端末はＰＣとし、生徒用の通信端末の一部にスマートフォンなどの携帯端末を使用した例を示すが、教師用の通信端末をスマートフォンなどの携帯端末としてもよい。

（システムの概要）
図２１は、本実施形態に係るクラウドサーバ２１１０を含む授業改善支援システム２１００の概要を示す図である。図２１においては、本実施形態の特徴部分である、ＰＣである教師の通信端末２２０またはスマートフォンである生徒の通信端末２３０が取得してクラウドサーバ２１０に送信した授業情報を組み合わせて、より正確な中間情報を生成して第２実施形態の授業情報として使用する処理を説明する。なお、授業情報を分析した分析情報を教師や生徒に提示する構成および動作は第２実施形態と同様であるので、図示および説明を省略する。

図２１において、生徒２１６０は、２つの携帯用の通信端末２３０にＵＳＢデバイスを接続して、ＩＴＣ授業に参加している。一方の携帯用の通信端末２３０には、キーボードとポインティング・デバイス２５０が接続されている。他方の携帯用の通信端末２３０には、ディスプレイ・デバイス２４０の外に、カメラ２１４２とマイク２１４３とが接続されている。クラウドサーバ２１１０の中間情報生成部２１１１は、２つの携帯用の通信端末２３０を中継して、カメラ２１４２からの生徒の表情や動作、マイク２１４３からの生徒の声、キーボードとポインティング・デバイス２５０からの質問への応答、をそれぞれ授業情報２１１１ａとして受信する。そして、中間情報生成部２１１１は、授業情報２１１１ａの組合せから、生徒のより正確な反応や評価を表わす中間情報２１１１ｂを生成する。なお、生成した中間情報２１１１ｂは、そのまま授業情報と共に授業情報として授業履歴ＤＢ２１１２に蓄積されてもよいし、さらに中間情報２１１１ｂを組み合わせてより正確な反応や評価を表わす授業情報を生成して授業履歴ＤＢ２１１２に蓄積されてもよい。

図２１において、教師２１７０は、教室ＡＰ３１１にＰＣである通信端末２２０を接続して、ＩＴＣ授業に参加している。通信端末２２０には、キーボードとポインティング・デバイスとが接続され、さらに、通信端末２２０のディスプレイにはカメラ２１２２とマイク２１２３とが搭載されている。クラウドサーバ２１１０の中間情報生成部２１１１は、通信端末２２０および教室ＡＰ３１１を中継して、カメラ２１２２からの教師の表情や動作、マイク２１２３からの教師の声、キーボードとポインティング・デバイス２５０からの指示操作、をそれぞれ授業情報２１１１ｃとして受信する。そして、中間情報生成部２１１１は、授業情報２１１１ｃの組合せから、教師のより正確な反応や評価を表わす中間情報２１１１ｄを生成する。なお、生成した中間情報２１１１ｄは、そのまま授業情報と共に授業情報として授業履歴ＤＢ２１１２に蓄積されてもよいし、さらに中間情報２１１１ｄを組み合わせてより正確な反応や評価を表わす授業情報を生成して授業履歴ＤＢ２１１２に蓄積されてもよい。

なお、図２１に示した授業情報から中間情報への変換例は一例であり、これに限定されない。

（システムの構成）
図２２は、本実施形態に係るクラウドサーバ２１１０を含む授業改善支援システム２１００の構成を示す図である。なお、図２２において、図３と同様の構成要素には同じ参照番号を付して、説明を省略する。

図２２においては、教師用のカメラ２１２２とマイク２１２３との組み、生徒用のカメラ２１４２とマイク２１４３との組み、から取得した表情、動作、声を組み合わせるものとする。なお、授業情報の組合せは、授業改善支援システム２１００において固定せずに、クラウドサーバ２１１０によって、授業履歴ＤＢ２１１２に蓄積される授業履歴を参照して国や地域の傾向や教師や生徒の特徴を学習し、逐次、組み合わせる授業情報や組合せ数を変更してもよい。

クラウドサーバ２１１０は、授業情報収集部２１１が収集した授業情報を組み合わせてより正確に反応や評価を表わす中間情報を生成する中間情報生成部２１１１を有する。授業履歴ＤＢ２１１２は、授業情報や授業分析情報と共に中間情報の履歴を蓄積する。授業分析部２１１３は、授業情報や授業分析情報と共に中間情報も参照して授業を分析する。

《クラウドサーバの機能構成》
図２３は、本実施形態に係るクラウドサーバ２１１０の機能構成を示すブロック図である。なお、図２３において、図５と同様の機能構成部には同じ参照番号を付して、説明を省略する。

図２３において、中間情報生成部２１１１は、授業情報受信部５１０が通信端末２２０、２３０から受信した授業情報を、授業履歴ＤＢ２１１２の授業履歴を参照しながら組み合わせて、より正確に反応や評価を表わす中間情報を生成する。授業履歴ＤＢ２１１２は、授業情報受信部５１０が受信した授業情報と共に、中間情報生成部２１１１が生成した中間情報の履歴を蓄積する。さらに、授業履歴蓄積部５１１は、授業分析部２１１３の分析情報を授業や教育アプリケーションなどに対応付けて授業履歴ＤＢ２１１２に蓄積する。授業分析部２１１３は、授業履歴ＤＢ２１１２に蓄積された授業履歴と共に中間情報も参照して授業を分析する。

（通信フォーマット）
図２４は、本実施形態に係るクラウドサーバ２１１０による授業情報の組合せから中間情報を生成するための通信フォーマットを示す図である。

第２実施形態のように、各々の授業情報によって独立に反応や評価を認識する場合には、授業情報の正確な同期は必要としない。例えば、第１実施形態では、マイクが取得した言葉やカメラが撮像した動作からは、独立して反応や評価を認識する。しかしながら、本実施形態においては、例えば、マイクが取得した言葉とカメラが撮像した動作とを組み合わせて反応や評価を認識するので、ずれがあると誤認識してしまう。

図２４において、生徒の通信端末２３０に接続されたカメラ２１４２から画像が取得され、マイク２１４３から音声が検出される。通信フォーマット２４１０は、生徒の通信端末２３０から画像データと音声データとが混在させて、クラウドサーバ２１１０に送信するフォーマットである。通信フォーマット２４２０は、生徒の通信端末２３０から画像データのみを、クラウドサーバ２１１０に送信するフォーマットである。通信フォーマット２４３０は、生徒の通信端末２３０から音声データのみを、クラウドサーバ２１１０に送信するフォーマットである。いずれの通信フォーマット２４１０〜２４３０においても、画像データや音声データにタイムスタンプを付加して送信する。

クラウドサーバ２１１０において、画像と音声とを組み合わせて中間情報を生成する場合に、このタイムスタンプによって、画像と音声とが同じ教師や生徒が同じ反応や評価を表わす動作や声として組み合わせることが可能になる。

（授業履歴ＤＢ）
図２５Ａおよび図２５Ｂを参照して、本実施形態の授業履歴ＤＢ２１１２の特徴ある構成を説明する。ここで、授業履歴ＤＢ２１１２は、図９Ａ〜図９Ｇに示した第２実施形態の授業履歴ＤＢ２１２に対して追加されるデータベースの構成を示すものである。なお、授業履歴ＤＢ２１１２の構成は図２５Ａおよび図２５Ｂに限定されない。例えば、図２５Ａおよび図２５Ｂにおいては、国による反応の違いの履歴を蓄積したが、地域や人種、性別などによる反応の違いの履歴を蓄積してもよい。

図２５Ａは、本実施形態に係る授業履歴ＤＢ２１１２において、受信した授業情報と認識した反応結果とをそのまま対応付けて蓄積した反応履歴の構成を示す図である。図２５Ａにおいては、国ＩＤ２５１１に対応付けて、授業情報である音声２５１２、表情２５１３および応答２５１４などを格納する。そして、授業情報である音声２５１２、表情２５１３および応答２５１４などに対応した反応結果２５１５を格納する。なお、反応結果２５１５には、反応を特定した信頼度などを重みとして格納しておくのが望ましい。

図２５Ｂは、本実施形態に係る授業履歴ＤＢ２１１２において、図２５Ａの履歴の集積から授業情報と反応との一定の関連性を格納する構成を示す図である。図２５Ｂにおいては、国２５２１に対応付けて、授業情報である音声２５２２の種々の種別と、表情２５２３の種々の種別と、応答２５２４の種々の種別などの、様々な組合せを格納する。その様々な組合せから、より正確な反応として生成する中間情報２５２５を格納する。なお、個々の組合せに対応して１つの中間情報を格納してもよい。しかし、１つの反応を認識する場合に、その間の種々の授業情報の組合せから可能性のある中間情報をその度合いと共に格納し、その度合いの総和からより信頼性の高い反応を識別するのが望ましい。このようにすることで、図２５Ａの履歴が集積されるに従って反応識別を学習することができる。なお、学習方法は本例に限定されない。

（中間情報生成テーブル）
図２６は、本実施形態に係る中間情報生成テーブル２６００の構成を示す図である。中間情報生成テーブル２６００は、授業情報の組合せからより正確に反応や評価を表わす中間情報を生成するためのテーブルであり、ＲＡＭ１２４０に記憶されて中間情報生成部２１１１で使用される。

中間情報生成テーブル２６００は、国ＩＤ２６０１に対応付けて、授業情報である音声２６０２、画像２６０３、応答２６０４を記憶する。各授業情報には、入力信号と入力信号から認識された認識情報とが含まれる。そして、授業情報である音声２６０２、画像２６０３、応答２６０４を組み合わせた認識結果の中間情報２６０５を記憶する。

（授業情報蓄積処理）
図２７は、本実施形態に係るクラウドサーバ２１１０の授業情報蓄積処理（Ｓ１７３３）の手順を示すフローチャートである。かかる図２７のフローチャートは、第２実施形態の図１８Ｃに示したフローチャートに置き換えられて、授業情報蓄積処理を実行する。なお、図２７において、図１８Ｃと同様のステップには同じステップ番号を付し、説明を省略する。

ＣＰＵ１２１０はステップＳ２７３３において、取得した授業情報を中間情報生成テーブル２６００に記憶する。次に、ＣＰＵ１２１０はステップＳ２７３５において、同じユーザから同じ時刻に取得した他の授業情報の有無を判定する。他の授業情報があれば、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８３１に戻って、授業情報が無くなるまで中間情報生成テーブル２６００に記憶する。

他の授業情報が無ければ、ＣＰＵ１２１０はステップＳ１８３７に進んで、取得した授業情報を授業履歴ＤＢ２１２に蓄積する。次に、ＣＰＵ１２１０はステップＳ２７３９において、中間情報生成テーブル２６００を使い、授業履歴ＤＢ２１１２を参照して、中間情報を生成する。そして、ＣＰＵ１２１０はステップＳ２７４１において、生成した中間情報を授業情報と対応付けて、授業履歴ＤＢ２１１２に蓄積する。

《通信端末の処理手順》
図２８は、本実施形態に係る通信端末２２０、２３０の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図１９のＣＰＵ１９１０がＲＡＭ１９４０を使用して実行し、図６の機能構成部を実現する。なお、図２８において、図２０と同様のステップには同じステップ番号を付して、説明を省略する。

ＣＰＵ１９１０は授業情報収集のステップＳ２８４３においては、ＲＡＭ１９４０の入出力データ１９４９からタイムスタンプ付き授業情報を取得して授業情報１９４５に記憶する。そして、ＣＰＵ１９１０はステップＳ２８４５において、授業情報１９４５をクラウドサーバ２１０に送信するよう通信制御部６０３に指示する。

本実施形態によれば、国や地域の習慣や風習の違いによる反応や評価の取り違いを少なくするので、より正確な授業評価につながる分析ができる。

［第４実施形態］
次に、本発明の第４実施形態に係る情報処理装置としてのクラウドサーバを含む授業改善支援システムについて説明する。なお、本実施形態においては、具体例として教室で教師が生徒に対して行なう授業に関連して説明するが、これに限定されない。本実施形態に係るクラウドサーバは、上記第２実施形態と比べると、同じあるいは類似の教育アプリケーションソフトウェアを使用した各国各地域の授業から集積した履歴に基づく、比較あるいは統計処理の結果を提示する点で異なる。その他の構成および動作は、第２実施形態と同様であるため、同じ構成および動作についてはその詳しい説明を省略する。

本実施形態によれば、同じあるいは類似の教育アプリケーションソフトウェアを使用した多くの授業を参照するので、より客観的な授業評価が提示できる。

《授業改善支援システム》
図２９〜図３１を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置としてのクラウドサーバ２９１０を含む授業改善支援システム２９００について説明する。なお、図２９〜図３１においては、教師用の通信端末の表示について示すが、生徒用の通信端末においても同様である。また、以下の説明では、本実施形態の特徴を明確にするため異なる国における共通のＩＴＣ授業を例にするが、同じ国内の他の学校や他のクラスにおける共通のＩＴＣ授業の場合の比較統計処理も含むものである。

（システムの概要）
図２９は、本実施形態に係るクラウドサーバ２９１０を含む授業改善支援システム２９００の概要を示す図である。図２９は、日本とアメリカと中国との小学校で、「理科の顕微鏡観察」の授業に共通のＩＴＣ授業（ただし、使用言語は異なる）に臨んだ場合の、授業履歴の蓄積と授業分析、分析情報の提示を例として示した図である。複雑さを避けるために、図２９には教師の通信端末２２０を示したが、生徒の通信端末２３０についても同様である。

日本の教室２９３１においては、教師が、教師の通信端末２２０を使って「理科の顕微鏡観察」授業を行ない、教師および生徒を含む授業参加者の反応や評価がクラウドサーバ２９１０に収集される。また、アメリカの教室２９３２においては、教師が、教師の通信端末２２０を使って共通のＩＴＣ授業として「理科の顕微鏡観察」授業を行ない、教師および生徒を含む授業参加者の反応や評価がクラウドサーバ２９１０に収集される。また、中国の教室２９３３においては、教師が教師の通信端末２２０を使って共通のＩＴＣ授業として「理科の顕微鏡観察」授業を行ない、教師および生徒を含む授業参加者の反応や評価がクラウドサーバ２９１０に収集される。

クラウドサーバ２９１０は、授業比較統計部２９１１を備える。授業比較統計部２９１１により、各教室の共通のＩＴＣ授業として行なわれた「理科の顕微鏡観察」授業に対する、教師および生徒を含む授業参加者の反応や評価を比較する。なお、比較は、各授業に対する分析情報に基づいて行なわれてよい。かかる比較情報から、グローバルな授業評価、あるいは国による反応の特異性などが分析可能となる。また、授業比較統計部２９１１により、各教室の共通のＩＴＣ授業として行なわれた「理科の顕微鏡観察」授業に対する、教師および生徒を含む授業参加者の反応や評価が統計される。かかる統計結果から、教育アプリケーションが有する共通課題の発見などが可能となる。さらに、統計結果との比較により、グローバルな基準に基づく授業評価も可能である。

日本教師の通信端末２２０の表示画面２９２１には、クラウドサーバ２９１０から比較および統計結果が提示される。また、アメリカ教師の通信端末２２０の表示画面２９２２には、クラウドサーバ２９１０から比較および統計結果が提示される。また、中国教師の通信端末２２０の表示画面２９２３には、クラウドサーバ２９１０から比較および統計結果が提示される。なお、表示画面２９２１〜２９２３においてメニューがチェック選択されると、各分析あるいは比較統計結果がグラフや表のように授業評価を一目で把握できる形式で提示される。

（システムの構成）
図３０は、本実施形態に係るクラウドサーバ２９１０を含む授業改善支援システム２９００の構成を示す図である。なお、図３０において、図３または図２２と同様の構成要素には同じ参照番号を付して、説明を省略する。

図３０においては、各教室２９３１〜２９３ｎにおいて教師や生徒を含む授業参加者から検出された授業情報を、ネットワーク３２０を介してクラウドサーバ２９１０が収集する。

クラウドサーバ２９１０は、授業情報収集部２１１が収集した授業情報を、例えば共通の教育アプリケーションを使用した共通のＩＴＣ授業における授業情報を抽出して、授業履歴ＤＢ２９１２に蓄積する。授業比較統計部２９１１は、授業履歴ＤＢ２９１２に蓄積された授業履歴を比較統計して、その比較統計結果を授業履歴ＤＢ２９１２に蓄積する。かかる比較統計結果の授業履歴ＤＢ２９１２への蓄積においては、ＩＴＣ授業毎の整理と共に、国単位、授業単位、教師単位などの評価結果の提示に必要な整理もなされてよい。授業分析部２９１３は、授業情報や授業分析情報と共に比較統計結果も参照して授業を分析する。さらに、第３実施形態で示した中間情報を参照してもよい。

（システムの動作手順）
図３１は、本実施形態に係るクラウドサーバ２９１０を含む授業改善支援システム２９００の動作手順３１００を示すシーケンス図である。なお、図３１において、授業情報を収集する収集元は、第１実施形態のようにクラウドサーバ２９１０が指定してもよいし、指定なしに収集してもよい。

ステップＳ３１０１において、教室２９３１からの授業情報がクラウドサーバ２９１０に収集される。なお、授業情報には使用した教育アプリケーションを識別するアプリＩＤが付与される。クラウドサーバ２９１０は、ステップＳ３１０３において、教室２９３１からの授業情報を授業履歴ＤＢ２９１２に蓄積する。また、ステップＳ３１０５において、教室２９３２からの授業情報がクラウドサーバ２９１０に収集される。クラウドサーバ２９１０は、ステップＳ３１０７において、教室２９３２からの授業情報を授業履歴ＤＢ２９１２に蓄積する。また、ステップＳ３１０９において、教室２９３ｎからの授業情報がクラウドサーバ２９１０に収集される。クラウドサーバ２９１０は、ステップＳ３１１１において、教室２９３ｎからの授業情報を授業履歴ＤＢ２９１２に蓄積する。

クラウドサーバ２９１０は、ステップＳ３１１３において、授業履歴ＤＢ２９１２に蓄積された授業履歴から、特に共通の教育アプリケーアションに基づく共通のＩＴＣ授業における授業情報について、比較統計処理を行なう。比較統計処理は、各授業の分析情報を比較する処理や、全体の統計情報の分析情報と各授業の分析情報を比較する処理を含んでよい。その後、クラウドサーバ２９１０は、ステップＳ３１１５において、各教室２９３１〜２９３ｎの教師の通信端末に授業比較統計情報を提示する。

（授業履歴ＤＢ）
図３２は、本実施形態に係る授業履歴ＤＢ２９１２の特徴ある構成を示す図である。ここで、授業履歴ＤＢ２９１２は、図９Ａ〜図９Ｉに示した第２実施形態の授業履歴ＤＢ２１２や、図２５Ａおよび図２５Ｂに示した第３実施形態の授業履歴ＤＢ２１１２に対して追加されるデータベースの構成を示すものである。なお、授業履歴ＤＢ２９１２の構成は図３２に限定されない。例えば、図３２においては、具体的な「理科の顕微鏡観察」を例に構成を示したが、他の教科や内容によって適切な項目が準備される。

図３２の授業履歴ＤＢ２９１２は、共通の教育アプリケーションによる複数授業の授業情報から教科および課題単位に整理された比較統計結果３２１０と、各授業単位に整理された比較統計結果３２２０と、を有する。

比較統計結果３２１０は、教科ＩＤ３２１１の課題３２１２に対応付けて、生徒による顕微鏡観察の時期３２１３、顕微鏡観察の操作３２１４を記憶する。特徴的な成功例や失敗例も記憶する。また、比較統計結果３２２０は、授業ＩＤ３２２１に対応付けて、教科ＩＤ３２２２、課題３２２３、生徒による顕微鏡観察の時期３２２４、顕微鏡観察の操作３２２５、生徒反応３２２６、教師評価３２２７を記憶する。

本実施形態によれば、同じあるいは類似の教育アプリケーションソフトウェアを使用した多くの授業を参照して、客観的な授業評価ができる。

［第５実施形態］
次に、本発明の第５実施形態に係る情報処理装置としてのクラウドサーバを含む授業改善支援システムについて説明する。なお、本実施形態においては、具体例として教室で教師が生徒に対して行なう授業に関連して説明するが、これに限定されない。本実施形態に係るクラウドサーバは、上記第２実施形態乃至第４実施形態と比べると、分析した情報から授業の改善策を生成して提案する点で異なる。その他の構成および動作は、第２実施形態乃至第４実施形態と同様であるため、同じ構成および動作についてはその詳しい説明を省略する。

本実施形態によれば、クラウドサーバから授業の目標に合った、かつ、授業の環境に合った改善策を助言するので、授業の特殊性によらず質の向上を図ることができる。

なお、本実施形態においては、煩雑さを避けるために、特に授業全体についての改善策を中心に説明する。しかし、例えば、ゆっくりと説明した方がよい重要ポイントや、単時間の説明でよいポイント、あるいは、重要ポイントの前提なので繰り返し説明が必要なポイントなど、時系列の詳細は教師への改善策も提案できる。また、生徒あるいは父兄に対しても、授業を受ける側の改善策を提案できる。

《授業改善支援システム》
図３３および図３４を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置としてのクラウドサーバ３３１０を含む授業改善支援システム３３００について説明する。なお、図３３および図３４においては、教師用の通信端末の表示について示すが、生徒用の通信端末においても同様である。また、以下の説明では、本実施形態の特徴を明確にするため異なる国における共通のＩＴＣ授業を例にするが、同じ国内の他の学校や他のクラスにおける共通のＩＴＣ授業の場合の比較統計処理に基づく改善策の提案も含むものである。

（システムの概要）
図３３は、本実施形態に係るクラウドサーバ３３１０を含む授業改善支援システム３３００の概要を示す図である。なお、図３３において、図２９と同様の構成要素には同じ参照番号を付して、説明を省略する。授業情報の収集については、図２９と同様である。

クラウドサーバ３３１０は、提案生成提示部３３１１を備える。提案生成提示部３３１１は、授業比較統計部２９１１の比較統計結果を参照して、各授業に対する改善策の提案を生成して、授業を行なった教師あるいは授業を受けた生徒を含む授業参加者に提示する。なお、改善策は、授業全体を対象としたものや、授業中の項目単位を対象にしたものを含む。

日本教師の通信端末２２０の表示画面３３２１には、クラウドサーバ３３１０から授業の改善策が提示される。また、アメリカ教師の通信端末２２０の表示画面３３２２には、クラウドサーバ３３１０から授業の改善策が提示される。また、中国教師の通信端末２２０の表示画面３３２３には、クラウドサーバ３３１０から授業の改善策が提示される。なお、表示画面３３２１〜３３２３は図３３に限定されない。

改善策の提案と改善策の実施結果などは、授業履歴として授業履歴ＤＢ３４１２に蓄積される。そして、以降の改善策の生成に活かされる。このようにすれば、授業の改善策を改良する学習効果が得られる。

（システムの動作手順）
図３４は、本実施形態に係るクラウドサーバ３３１０を含む授業改善支援システム３３００の動作手順３４００を示すシーケンス図である。なお、図３４において、図４Ａおよび図４Ｂと同様のステップには同じステップ番号を付して、説明を省略する。

クラウドサーバ３３１０は、ステップＳ３４０１において、授業履歴ＤＢ３４１２に蓄積された授業履歴に基づき各授業の授業情報を分析する。次に、クラウドサーバ３３１０は、ステップＳ３４０３において、第４実施形態で示したような授業分析情報の比較統計処理を行ない、授業分析情報および比較統計結果を授業履歴ＤＢ３４１２に蓄積する。

ステップＳ３４１１において、教室２９３１〜２９３ｎのいずれかの通信端末から改善策の提案要求があると、クラウドサーバ３３１０はステップＳ３４１３において、授業履歴ＤＢ３４１２を参照して、提案内容である授業改善策を生成する。そして、クラウドサーバ３３１０はステップＳ３４１５において、提案内容を教室２９３１〜２９３ｎの通信端末に提示する。教室２９３１〜２９３ｎの通信端末は、それぞれステップＳ３４１７、Ｓ３４１９、Ｓ３４２１において、受信した授業に対応する提案を報知する。

なお、図３４においては、教室２９３１〜２９３ｎの通信端末からの提案要求に応答して、クラウドサーバ３３１０から授業の改善策を提示したが、提案要求無しにクラウドサーバ３３１０から授業の改善策を提示してもよい。

《クラウドサーバの機能構成》
図３５は、本実施形態に係るクラウドサーバ３３１０の機能構成を示すブロック図である。なお、図３５において、図５および図２３と同様の機能構成部には同じ参照番号を付して、説明を省略する。

クラウドサーバ３３１０は、本実施形態において収集あるいは生成された授業履歴を蓄積する授業履歴ＤＢ３４１２を有する。また、クラウドサーバ３３１０は、教育アプリケーションの外に、授業の改善策の生成をより適格に行なうために収集する授業情報を選定する情報を準備した教育アプリケーションＤＢ３５１５を有する。また、クラウドサーバ３３１０は、授業内容や比較統計結果の目標などに基づいて選定可能に比較統計アルゴリズムを格納する比較統計アルゴリズムＤＢ３５１３を有する。また、クラウドサーバ３３１０は、授業改善策を提案するための提案メーセージのひな形を格納する提案メッセージＤＢ３５１４を有する。

授業比較統計部２９１１は、比較統計アルゴリズムＤＢ３５１３から選定された比較統計アルゴリズムに従って、授業履歴ＤＢ３４１２からの授業履歴に対して比較統計処理を行なう。提案生成提示部３３１１は、授業比較統計部２９１１の比較統計結果を参照して、授業改善策の提案を生成して教師および生徒を含む授業参加者にそれぞれ対応して提示する。なお、通信端末は、提案情報受信部で提案情報を受信して表示する。

なお、授業比較統計部２９１１および比較統計アルゴリズムＤＢ３５１３は、第４実施形態のクラウドサーバ２９１０も有する機能構成部である。

（教育アプリケーションＤＢ）
図３６Ａは、本実施形態に係る教育アプリケーションＤＢ３５１５の特徴ある構成を示す図である。ここで、教育アプリケーションＤＢ３５１５は、図８に示した教育アプリケーションＤＢ４１５に対して追加されるデータベースの構成を示すものである。なお、教育アプリケーションＤＢ３５１５の構成は図３６Ａに限定されない。

教育アプリケーションＤＢ３５１５は、教育アプリＩＤ３６１１のそれぞれに少なくとも１つの授業獲得目標３６１２を記憶する。また、それぞれの授業獲得目標３６１２に対応付けて、収集ポイントと収集対象データとからなる教師側授業情報３６１３と、収集ポイントと収集対象データとからなる生徒側授業情報３６１４との組みを記憶する。

（授業履歴ＤＢ）
図３６Ｂは、本実施形態に係る授業履歴ＤＢ３４１２の特徴ある構成を示す図である。ここで、授業履歴ＤＢ３４１２は、図９Ａ〜図９Ｇに示した第２実施形態の授業履歴ＤＢ２１２や、図２５Ａおよび図２５Ｂに示した第３実施形態の授業履歴ＤＢ２１１２、図３２に示した第４実施形態の授業履歴ＤＢ２９１２に対して追加されるデータベースの構成を示すものである。なお、授業履歴ＤＢ３４１２の構成は図３６Ｂに限定されない。

授業履歴ＤＢ３４１２は、教育アプリＩＤ３６２１に対応付けて、その教育アプリを使用した授業の授業ＩＤ３６２２と授業環境情報３６２３とを記憶する。なお、授業環境情報３６２３は、国、学校、教師や生徒などの授業に影響する情報を含む。それぞれの授業について、複数の授業環境情報３６２３が記憶される。さらに、授業環境情報３６２３のそれぞれについて、関連する教師の教え方情報３６２５、生徒の反応情報３６２６、他授業や統計値との比較情報３６２７を記憶する。そして、授業に関するこれらの情報から生成された授業の改善策である提案情報３６２８と、その改善策を実施した結果の提案評価３６２９とを記憶する。

（比較統計アルゴリズムＤＢ）
図３７Ａは、本実施形態に係る比較統計アルゴリズムＤＢ３５１３の構成を示す図である。なお、比較統計アルゴリズムＤＢ３５１３の構成は図３７Ａに限定されない。

比較統計アルゴリズムＤＢ３５１３は、教育アプリＩＤ３７１１と授業獲得目標３７１２とについて、少なくとも１つの授業ポイント３７１３を記憶する。この授業ポイント３７１３に対応付けて、使用する統計アルゴリズム３７１４と比較アルゴリズム３７１５との組みを記憶する。そして、その統計アルゴリズム３７１４と比較アルゴリズム３７１５とを使用した場合の結果評価３７１６を記憶する。

（提案メッセージＤＢ）
図３７Ｂは、本実施形態に係る提案メッセージＤＢ３５１４の構成を示す図である。なお、提案メッセージＤＢ３５１４の構成は図３７Ｂに限定されない。

提案メッセージＤＢ３５１４は、各教育アプリＩＤ３７２１に対して、どのカテゴリについて提案するかの提案カテゴリ３７２２を記憶する。図３７Ｂにおいては、提案カテゴリ３７２２として、授業スタンス、授業進行、授業速度が示されているが、これに限定されない。また、それぞれの提案カテゴリ３７２２に対して、提案内容３７２３を記憶する。例えば、提案カテゴリ３７２２が授業スタンスの場合には、「教師の指導強化」あるいは「生徒の自主性尊重」などが提案内容とされている。そして、各提案内容３７２３に対応して、提案相手に応じた提案メッセージ３７２４を記憶する。

《クラウドサーバのハードウェア構成》
図３８は、本実施形態に係るクラウドサーバ３３１０のハードウェア構成を示すブロック図である。なお、図３８において、図１２と同様の構成要素には同じ参照番号を付して、説明を省略する。また、簡略化のため、図３８のＲＡＭ３８４０とストレージ３８５０から、図１２と同様の構成要素は省略している。

ＲＡＭ３８４０は、授業情報あるいはその分析情報を使って比較統計処理をするための比較統計テーブル３８４６を有する（図３９参照）。また、ＲＡＭ３８４０は、比較統計結果などを参照して授業の改善策である提案を生成するための提案情報テーブル３８４７を有する（図４０参照）。

ストレージ３８５０は、前出の本実施形態で使用する、教育アプリケーションＤＢ３５１５、授業履歴ＤＢ３４１２、比較統計アルゴリズムＤＢ３５１３、提案メッセージＤＢ３５１４を有する。また、ストレージ３８５０は、プログラムとして、本実施形態のクラウドサーバ制御プログラム（図４１参照）と、比較統計モジュール（図４２Ａ参照）と、提案情報提示モジュール（図４２Ｂ参照）とを有する。

（比較統計テーブル）
図３９は、本実施形態に係る比較統計テーブル３８４６の構成を示す図である。比較統計テーブル３８４６は、授業情報やその分析情報から比較情報や統計情報を生成するためのテーブルである。

比較統計テーブル３８４６は、授業ＩＤ３９１１に対応付けて、教育アプリＩＤ３９１２、収集した授業情報３９１３、その分析情報３９１４、他授業の分析情報３９１５、そして、分析情報同士の比較情報３９１６を記憶する。また、教育アプリＩＤ３９１２を共通とする他の授業ＩＤ３９２１に対応付けて、その分析情報３９２２を記憶する。さらに、教育アプリＩＤ３９１２を共通とする多数の授業に基づく統計情報３９３１を記憶する。

なお、図３９においては、統計情報３９３１を共通の教育アプリＩＤ３９１２を使用した授業の統計としたが、国や学校の傾向、教師や生徒の傾向を生成するためには、共通の教育アプリの範囲内に限定せずに、比較統計を行なってもよい。あるいは、特定の教育アプリを選定して比較統計を行なってもよい。

（提案情報テーブル）
図４０は、本実施形態に係る提案情報テーブル３８４７の構成を示す図である。提案情報テーブル３８４７は、分析情報同士や統計情報との比較情報を参考にして、授業参加者に授業の改善策を提案するためのテーブルである。

提案情報テーブル３８４７は、授業ＩＤ４００１に対応付けて、使用した教育アプリＩＤ４００２、他授業との比較情報４００３、統計情報との比較情報４００４を記憶する。そして、比較情報４００３および４００４を参照して、提案ＩＤ４００５とその提案メッセージ４００６とを記憶する。

なお、図４０には、授業単位での改善策の提案にための構成を示したが、教師単位や生徒単位、あるいはクラス単位や学校単位の改善策の提案も同様な構成により生成が可能である。

《クラウドサーバの処理手順》
図４１は、本実施形態に係るクラウドサーバ３３１０の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図３８のＣＰＵ１２１０がＲＡＭ３８４０を使用して実行し、図３５の機能構成部を実現する。なお、図４１において、図１７と同様のステップには同じステップ番号を付して、説明を省略する。また、図４１では、図１７と同様の一部のステップを省略している。

処理は、図１７のフローチャートに従って、ユーザ登録データが受信されておらず、授業識別情報が受信されておらず、授業情報が受信されておらず、開始要求または終了要求が受信されておらず、かつ、分析情報提示の要求が受信されていなければ、ステップＳ４１６１に進む。ＣＰＵ１２１０はステップＳ４１６１において、授業参加者からの改善策の提案要求を受信したか否かを判定する。改善先の提案要求の受信があれば、ＣＰＵ１２１０はステップＳ４１６３に進んで、ＲＡＭ３８４０から提案要求を受信して、要求元の情報などを得る。次に、ＣＰＵ１２１０はステップＳ４１６５において、比較統計処理を実行する（図４２Ａ参照）。そして、ＣＰＵ１２１０はステップＳ４１６７において、提案生成提示処理を実行する（図４２Ｂ参照）。

改善策の提案要求の受信がなければ、ＣＰＵ１２１０はステップＳ４１７１において、クラウドサーバ３３１０による提案メッセージの送信タイミングか否かを判定する。そして、提案メッセージの送信タイミングであれば、ＣＰＵ１２１０はステップＳ４１７３に進んで、提案メッセージを送信する送信先を取得する。以下、ＣＰＵ１２１０はステップＳ４１６５において比較統計処理を行ない、ステップＳ４１６７において提案生成提示処理を行なう。

（比較統計処理）
図４２Ａは、本実施形態に係る比較統計処理（Ｓ４１６５）の手順を示すフローチャートである。

ＣＰＵ１２１０はステップＳ４２１１において、共通の教育アプリによる他の授業の分析情報を取得する。次に、ＣＰＵ１２１０はステップＳ４２１３において、本授業と他の授業の分析情報を比較して、本授業の傾向を判定する。次に、ＣＰＵ１２１０はステップＳ４２１５において、共通の教育アプリによる授業情報や分析情報から、統計情報を生成する。そして、ＣＰＵ１２１０はステップＳ４２１７において、本授業の分析情報と共通の教育アプリによる統計情報とを比較して、本授業の傾向を判定する。

（提案生成提示処理）
図４２Ｂは、本実施形態に係る提案生成提示処理（Ｓ４１６７）の手順を示すフローチャートである。

ＣＰＵ１２１０はステップＳ４２２１において、比較統計処理による本授業の傾向を取得する。次に、ＣＰＵ１２１０はステップＳ４２２３において、本授業の傾向に対する提案を生成あるいは選定する。次に、ＣＰＵ１２１０はステップＳ４２２５において、提案に対応する提案メッセージを取得する。そして、取得した提案メッセージを送信先に送信する。

本実施形態によれば、クラウドサーバから授業の目標に合った、かつ、授業の環境に合った改善策を助言するので、授業の特殊性によらず質の向上を図ることができる。

［第６実施形態］
次に、本発明の第６実施形態に係る情報処理装置としてのクラウドサーバを含む授業改善支援システムについて説明する。なお、本実施形態においては、具体例として教室で教師が生徒に対して行なう授業に関連して説明するが、これに限定されない。本実施形態に係るクラウドサーバは、上記第２実施形態乃至第５実施形態と比べると、分析した情報から授業を改善するために教育アプリケーションを改善する点で異なる。その他の構成および動作は、第２実施形態乃至第５実施形態と同様であるため、同じ構成および動作についてはその詳しい説明を省略する。

本実施形態によれば、集積した大量の授業履歴を参照して提供する教育アプリケーションを改善するので、全体の授業の質の向上を図ることができる。

なお、以下の実施形態では、主に教育アプリケーションの改善を説明するが、教育アプリケーションの改善とデバイスを駆動するデバイスドライバの更新は関連することがあるので、デバイスドライバの更新が行なわれてもよい。

《授業改善支援システム》
図４３および図４４を参照しながら、本実施形態に係る情報処理装置としてのクラウドサーバ４３１０を含む授業改善支援システム４３００について説明する。なお、以下の説明では、主に教育アプリケーション内の「項目」の変更について示すが、教育アプリケーションの改善はこれに限定されない。さらに詳細な内容の訂正であってもよい。

（システムの概要）
図４３は、本実施形態に係るクラウドサーバ４３１０を含む授業改善支援システム４３００の概要を示す図である。なお、図４３において、図２９と同様の構成要素には同じ参照番号を付して、説明を省略する。授業情報の収集については、図２９と同様である。

クラウドサーバ４３１０は、自身で改善が可能な教育アプリケーションＤＢ４３１５を有する。また、授業履歴ＤＢ３４１２に蓄積された、授業情報、中間情報、分析情報、比較情報および統計情報を使用して、教育アプリケーションを改善する教育アプリケーション改善部４３１６を有する。

図４３において、教育アプリケーションＤＢ４３１５は、例えば、授業の項目がＡ→Ｂ→Ｃ…の順に進行するアプリＩＤ(A0010)を格納しているる。教育アプリケーション改善部４３１６における改善点に従って、教育アプリケーションＤＢ４３１５は、授業の項目がＢ→Ａ→Ｃ…の順に進行するアプリＩＤ(A0011)に更新される。なお、各項目の時間や使用する映像、音声も変更されてよい。

（システムの動作手順）
図４４は、本実施形態に係るクラウドサーバ４３１０を含む授業改善支援システム４３００の動作手順４４００を示すシーケンス図である。なお、図４４において、図４Ａと同様のステップには同じステップ番号を付して、説明を省略する。

クラウドサーバ４３１０は、ステップＳ４４０１において、授業履歴ＤＢ３４１２を参照して、教育アプリケーションの統計情報を生成する。そして、クラウドサーバ４３１０は、ステップＳ４４０３において、生成した教育アプリケーションの統計情報から教育アプリケーションの傾向と課題を生成する。次に、クラウドサーバ４３１０は、ステップＳ４４０５において、共通の教育アプリケーションを使用した授業から得た授業情報やその分析情報を比較して、比較情報を生成する。そして、クラウドサーバ４３１０は、ステップＳ４４０７において、生成した比較情報を参照して、教育アプリケーションの傾向と課題を生成する。

クラウドサーバ４３１０は、ステップＳ４４０９において、ステップＳ４４０３とＳ４４０７で生成した教育アプリケーションの傾向と課題を参照して、教育アプリケーションの改善点を決定して変更を行なう。

以下の手順は、変更改善された教育アプリケーション起動までの手順であり、図４Ａに準ずる。なお、教育アプリケーションの変更改善をユーザに通知してもよい。

《クラウドサーバの機能構成》
図４５は、本実施形態に係るクラウドサーバ４３１０の機能構成を示すブロック図である。なお、図４５において、図５、図２３および図３５と同様の機能構成部には同じ参照番号を付して、説明を省略する。

図４５において、教育アプリケーションＤＢ４３１５は、本実施形態におけるクラウドサーバ４３１０自身で改善可能に教育アプリケーションを格納する。教育アプリケーション改善部４３１６は、授業履歴ＤＢ３４１２に蓄積された、授業情報、中間情報、分析情報、比較情報および統計情報を使用して、教育アプリケーションを改善する。教育アプリケーション改善通知部４５１７は、オプショナルな機能構成部であり、必要であれば教育アプリケーションが改善されたことをユーザに通知する。

（教育アプリケーションＤＢ）
図４６は、本実施形態に係る教育アプリケーションＤＢ４３１５の特徴ある構成を示す図である。ここで、教育アプリケーションＤＢ４３１５は、図８に示した教育アプリケーションＤＢ４１５および図３６Ａに示した教育アプリケーションＤＢ３５１５に対して追加されるデータベースの構成を示すものである。なお、教育アプリケーションＤＢ４３１５の構成は図４６に限定されない。

教育アプリケーションＤＢ４３１５は、教育アプリＩＤ４６０１に対応付けて、複数のバージョン４６０２を記憶する。そして、各バージョン４６０２に対応付けて、その改善日４６０３、改善点４６０４、改善対象４６０５、このバージョンの好適な組合せのドライバＩＤ４６０６、そして、このバージョンによる授業評価４６０７を記憶する。

（授業成功例分析テーブルと教育アプリケーション改善テーブル）
図４７は、本実施形態に係る授業成功例分析テーブル４７１０および教育アプリケーション改善テーブル４７２０の構成４７００を示す図である。授業成功例分析テーブル４７１０および教育アプリケーション改善テーブル４７２０は、ＲＡＭ３８４０に記憶され、授業履歴ＤＢ３４１２の授業履歴を分析して教育アプリケーションを改善するために、教育アプリケーション改善部４３１６において使用される。なお、図４７には、授業の成功例による教育アプリケーションの改善を示したが、授業の失敗例の分析を使用してもよい。

授業成功例分析テーブル４７１０は、教育アプリＩＤ４７１１に対応付けて、この教育アプリを使用した授業の成功例４７１２、成功例の原因４７１３、そして、成功原因を普遍化するための教育アプリの改善点４７１４を記憶する。

教育アプリケーション改善テーブル４７２０は、教育アプリＩＤ４７２１に対応付けて、改善前の旧アプリ内容４７２２、授業成功例分析テーブル４７１０からの改善点４７２３、そして、改善後の改善アプリ内容４７２４を記憶する。

《クラウドサーバの処理手順》
図４８は、本実施形態に係るクラウドサーバ４３１０の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図３８のＣＰＵ１２１０がＲＡＭ３８４０を使用して実行し、図４５の機能構成部を実現する。なお、図４８において、図１７と同様のステップには同じステップ番号を付して、説明を省略する。また、図４８では、図１７と同様の一部のステップを省略している。

処理は、図１７のフローチャートに従って、ユーザ登録データが受信されておらず、授業識別情報が受信されておらず、授業情報が受信されておらず、開始要求または終了要求が受信されておらず、かつ、分析情報提示の要求が受信されていなければ、ステップＳ４８８１に進む。ＣＰＵ１２１０はステップＳ４８８１において、教育アプリケーションの更新タイミングか否かを判定する。なお、更新タイミングは、定期的に、あるいは教育アプリケーションに重大な欠陥が見付かった場合あるいは特徴的な成功例は報告された場合が考えられるが、これに限定されない。更新タイミングを認識すると、ＣＰＵ１２１０はステップＳ４８８３に進んで、授業成功例分析処理を実行する（図４９Ａ参照）。そして、ＣＰＵ１２１０はステップＳ４８８５において、教育アプリケーション（ドライバ）改善処理を実行する（図４９Ｂ参照）。

（授業成功例分析処理）
図４９Ａは、本実施形態に係る授業成功例分析処理（Ｓ４８８３）の手順を示すフローチャートである。

ＣＰＵ１２１０はステップＳ４９１１において、授業履歴ＤＢ３４１２から教育アプリＩＤを使った授業の成功例を収集する。次に、ＣＰＵ１２１０はステップＳ４９１３において、成功例の授業情報を分析して、その比較情報と統計情報とを生成する。そして、ＣＰＵ１２１０はステップＳ４９１５において、比較情報と統計情報とを使って、成功原因を解析する。

なお、失敗例からの失敗原因の解析の手順も同様である。

（アプリケーション（ドライバ）改善処理）
図４９Ｂは、本実施形態に係る教育アプリケーション（ドライバ）改善処理（Ｓ４８８５）の手順を示すフローチャートである。

ＣＰＵ１２１０はステップＳ４９２１において、解析した授業の成功原因に対応する教育アプリケーションの改善対象を特定する。次に、ＣＰＵ１２１０はステップＳ４９２３において、特定された改善対象を更新するために必要でれば、デバイスドライバを更新する。そして、ＣＰＵ１２１０はステップＳ４９２５において、改善した教育アプリケーションを教育アプリケーションＤＢ４３１５に格納する。

なお、失敗例からの失敗原因の解析の手順も同様である。

本実施形態によれば、集積した大量の授業履歴を参照して提供する教育アプリケーションを改善するので、全体の授業の質の向上を図ることができる。

［他の実施形態］
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の範疇に含まれる。

また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する情報処理プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、あるいはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるＷＷＷ(World Wide Web)サーバも、本発明の範疇に含まれる。

Claims (21)

1. 教育アプリケーションソフトウェアを使用した教育現場における教育者および被教育者を含む教育現場参加者による反応または評価を表わす、前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報の履歴を、前記教育アプリケーションソフトウェアに対応付けて蓄積する教育現場履歴蓄積手段と、
   通信端末または該通信端末に接続されたデバイスが取得した前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報を、前記通信端末から受信する教育現場情報受信手段と、
   前記受信した教育現場情報と前記教育現場情報の履歴とから、前記教育現場参加者が感じている前記教育現場の質を表わす分析情報を生成する分析情報生成手段と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記教育現場の質を表わす分析情報は、前記教育アプリケーションソフトウェア、前記教育現場、前記教育者または前記被教育者と、前記教育現場参加者による反応または評価との関連性を表わす情報である請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記通信端末に、前記教育現場の質を表わす分析情報を提示する分析情報提示手段をさらに備える請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記教育現場の質を表わす分析情報の分析に基づいて各教育現場を分析し、前記各教育現場の質の改善の提案を生成して、前記通信端末に前記提案を提示する提案生成提示手段と、
   をさらに備える請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記教育現場の質を表わす分析情報の解析に基づいて前記教育アプリケーションソフトウェアを評価し、前記教育現場の質を改善するために提供すべき教育アプリケーションソフトウェアを生成、更新または選定する教育アプリケーション改善手段をさらに備える請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記分析情報生成手段は、共通の教育アプリケーションソフトウェアを使用した複数の教育現場の質を比較した比較情報、あるいは前記複数の教育現場の質に関連する統計情報に基づいて、前記教育現場の質を表わす分析情報を生成する請求項１乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記教育現場履歴蓄積手段は、さらに、複数の教育現場情報と該複数の教育現場情報の組合せから認識される教育現場参加者の反応または評価との対応の履歴を蓄積し、
   前記教育現場情報受信手段が受信した複数の教育現場情報の組合せに対応して、前記教育現場参加者の反応または評価を中間情報として生成する中間情報生成手段を備え、
   前記分析情報生成手段は、前記中間情報生成手段が生成した前記中間情報も参照して、前記教育現場の質を表わす分析情報を生成する請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記教育現場履歴蓄積手段は、さらに、教育内容を識別する教育内容識別情報に対応付けて前記教育現場情報を取得するために前記通信端末に接続して使用したデバイスの履歴を蓄積し、
   前記通信端末から前記教育内容識別情報を受信する教育内容識別情報受信手段と、
   前記受信した教育内容識別情報に対応して、前記教育現場情報を取得するために前記通信端末に接続すべきデバイスを選定するデバイス選定手段と、
   前記通信端末に、前記選定された接続すべきデバイスを提示するデバイス提示手段と、
   をさらに備える請求項１乃至７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記通信端末を介して、前記通信端末に接続されたデバイスを識別するディスクリプタを受信するディスクリプタ受信手段と、
   前記受信したディスクリプタに対応するデバイスドライバを選定するドライバ選定手段と、
   前記選定されたデバイスドライバによって、前記通信端末を中継して前記デバイスを制御するデバイス制御手段と、
   をさらに備える請求項１乃至８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記通信端末は、携帯端末である請求項１乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
11. 教育アプリケーションソフトウェアを使用した教育現場における教育者および被教育者を含む教育現場参加者による反応または評価を表わす、前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報の履歴を、前記教育アプリケーションソフトウェアに対応付けて教育現場履歴蓄積手段に蓄積する教育現場履歴蓄積ステップと、
    通信端末または該通信端末に接続されたデバイスが取得した前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報を、前記通信端末から受信する教育現場情報受信ステップと、
    前記受信した教育現場情報と前記教育現場情報の履歴とから、前記教育現場参加者が感じている前記教育現場の質を表わす分析情報を生成する分析情報生成ステップと、
    を含む情報処理装置の制御方法。
12. 教育アプリケーションソフトウェアを使用した教育現場における教育者および被教育者を含む教育現場参加者による反応または評価を表わす、前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報の履歴を、前記教育アプリケーションソフトウェアに対応付けて教育現場履歴蓄積手段に蓄積する教育現場履歴蓄積ステップと、
    通信端末または該通信端末に接続されたデバイスが取得した前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報を、前記通信端末から受信する教育現場情報受信ステップと、
    前記受信した教育現場情報と前記教育現場情報の履歴とから、前記教育現場参加者が感じている前記教育現場の質を表わす分析情報を生成する分析情報生成ステップと、
    をコンピュータに実行させる情報処理装置の制御プログラム。
13. 情報処理装置に、教育内容を識別する教育内容識別情報を送信する教育内容識別情報送信手段と、
    前記送信した教育内容識別情報に対応して、前記情報処理装置が選定した教育現場情報を取得するために接続して使用すべきデバイスの情報を、前記情報処理装置から受信するデバイス情報受信手段と、
    通信端末または該通信端末に接続された前記デバイスが取得した、教育アプリケーションソフトウェアを使用した教育現場における教育者および被教育者を含む教育現場参加者による反応または評価を表わす、前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報を、前記情報処理装置に送信する教育現場情報送信手段と、
    前記送信した前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報と前記教育現場情報の履歴とから前記情報処理装置が生成した、前記教育現場参加者が感じている前記教育現場の質を表わす分析情報を、前記情報処理装置から受信する分析情報受信手段と、
    受信した前記分析情報を報知する報知手段と、
    を備える通信端末。
14. 前記教育現場の質を表わす分析情報は、前記教育アプリケーションソフトウェア、前記教育現場、前記教育者または前記被教育者と、前記教育現場参加者による反応または評価との関連性を表わす情報である請求項１３に記載の通信端末。
15. 前記情報処理装置が前記教育現場の質を表わす分析情報の解析に基づいて生成した前記教育現場の質の改善の提案情報を、前記情報処理装置から受信する提案情報受信手段を、さらに備え、
    前記報知手段は、受信した前記提案情報を報知する請求項１３または１４に記載の通信端末。
16. 前記通信端末に接続されたデバイスから取得した該デバイスを識別するディスクリプタを、前記ディスクリプタに対応するデバイスドライバを選定するため、前記情報処理装置に送信するディスクリプタ送信手段と、
    前記情報処理装置において選定されたデバイスドライバによる前記デバイスの制御を中継するデバイス中継手段と、
    をさらに備える請求項１３乃至１５のいずれか１項に記載の通信端末。
17. 前記通信端末は、携帯端末である請求項１３乃至１６のいずれか１項に記載の通信端末。
18. 情報処理装置に、教育内容を識別する教育内容識別情報を送信する教育内容識別情報送信ステップと、
    前記送信した教育内容識別情報に対応して、前記情報処理装置が選定した教育現場情報を取得するために接続して使用すべきデバイスの情報を、前記情報処理装置から受信するデバイス情報受信ステップと、
    通信端末または該通信端末に接続された前記デバイスが取得した、教育アプリケーションソフトウェアを使用した教育現場における教育者および被教育者を含む教育現場参加者による反応または評価を表わす、前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報を、前記情報処理装置に送信する教育現場情報送信ステップと、
    前記送信した前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報と前記教育現場情報の履歴とから前記情報処理装置が生成した、前記教育現場参加者が感じている前記教育現場の質を表わす分析情報を、前記情報処理装置から受信する分析情報受信ステップと、
    受信した前記分析情報を報知する報知ステップと、
    を含む通信端末の制御方法。
19. 情報処理装置に、教育内容を識別する教育内容識別情報を送信する教育内容識別情報送信ステップと、
    前記送信した教育内容識別情報に対応して、前記情報処理装置が選定した教育現場情報を取得するために接続して使用すべきデバイスの情報を、前記情報処理装置から受信するデバイス情報受信ステップと、
    通信端末または該通信端末に接続された前記デバイスが取得した、教育アプリケーションソフトウェアを使用した教育現場における教育者および被教育者を含む教育現場参加者による反応または評価を表わす、前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報を、前記情報処理装置に送信する教育現場情報送信ステップと、
    前記送信した前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報と前記教育現場情報の履歴とから前記情報処理装置が生成した、前記教育現場参加者が感じている前記教育現場の質を表わす分析情報を、前記情報処理装置から受信する分析情報受信ステップと、
    受信した前記分析情報を報知する報知ステップと、
    をコンピュータに実行させる通信端末の制御プログラム。
20. 教育アプリケーションソフトウェアを使用した教育現場における教育者および被教育者を含む教育現場参加者による反応または評価を表わす、前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報の履歴を、前記教育アプリケーションソフトウェアに対応付けて蓄積する教育現場履歴蓄積手段と、
    通信端末または該通信端末に接続されたデバイスにより前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報を取得する教育現場情報取得手段と、
    前記取得した教育現場情報と前記教育現場情報の履歴とから、前記教育現場参加者が感じている前記教育現場の質を表わす分析情報を生成する分析情報生成手段と、
    前記教育現場の質を表わす分析情報を提示する提示手段と、
    を備える教育現場改善支援システム。
21. 通信端末または該通信端末に接続されたデバイスにより、教育アプリケーションソフトウェアを使用した教育現場における教育者および被教育者を含む教育現場参加者による反応または評価を表わす、前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報を取得する教育現場情報取得ステップと、
    教育現場情報の履歴を前記教育アプリケーションソフトウェアに対応付けて蓄積する教育現場履歴蓄積手段から取得した、前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報の履歴と、前記デバイスにより取得した、前記教育現場参加者の表情および発言を含む教育現場情報とから、前記教育現場参加者が感じている前記教育現場の質を表わす分析情報を生成する分析情報生成ステップと、
    前記教育現場の質を表わす分析情報を提示する提示ステップと、
    を含む教育現場改善支援方法。

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