信息处理装置、记录媒体及信息处理方法与流程

本发明涉及一种信息处理装置、记录媒体及信息处理方法。

背景技术：

近年来，要求尊重多样性的同时掌握或培养用于在群体中活跃的能力。作为一个方法，广泛采用与各种成员一同讨论针对没有明确答案的课题的解决方案的小组学习。在小组学习中，临时聚集的成员根据各自的知识或经验进行讨论。

专利文献1：日本特开2012-098921号公报

小组学习的成果会受到构成组的成员的属性或特性的影响。因此，例如期待以成员的属性或特性不会偏离的方式构成组。当然，在着眼于成员的属性或特性的不同而分组的方法中，生成与在过去的小组学习中构成的成员构成类似的组的情况较多。

技术实现要素：

本发明的目的在于，与未考虑新构成的组的候选与过去构成的组的类似程度的情况相比，可提高基于新构成的组的活动成果。

方案1的发明为一种信息处理装置，其具有：生成单元，在将预定参与者全体人员分配成复数个组的关系作为一个候选的情况下，生成针对复数个组的分配关系不同的复数个候选；计算单元，对于所生成的所述复数个候选的每一个，对每次执行的小组活动计算与过去每次执行小组活动时所使用的复数个组的类似程度；及确定单元，根据所生成的所述复数个候选中除了与每次执行小组活动时的类似程度最高的候选以外的候选确定此次的小组活动中使用的候选。

方案2的发明为方案1所述的信息处理装置，其中，对于所述复数个候选的每一个，所述确定单元对在过去小组活动的执行次中所使用的复数个组的类似程度最高的值进行特定，并从此次的小组活动中使用的候选的对象排除与所确定的复数个值中类似程度最高的值对应的候选。

方案3的发明为方案2所述的信息处理装置，其中，所述确定单元将与所确定的所述复数个值中类似程度最低的值对应的候选确定为此次的小组活动中使用的候选。

方案4的发明为方案1所述的信息处理装置，其中，对通过所述计算单元计算出的类似程度乘以与执行次或与迄今为止所经过的时间对应的校正的系数。

方案5的发明为方案4所述的信息处理装置，其中，以执行次越早或迄今为止经过的时间越久，则与校正前相比类似程度越低的方式赋予所述校正的系数。

方案6的发明为一种存储介质，其存储有使计算机执行如下功能的程序：在将预定参与者全体人员分配成复数个组的关系作为一个候选的情况下，生成针对复数个组的分配关系不同的复数个候选；对于所生成的所述复数个候选的每一个，对每次执行的小组活动计算与过去每次执行小组活动时所使用的复数个组的类似程度；及根据所生成的所述复数个候选中除了与每次执行小组活动时的类似程度最高的候选以外的候选确定此次的小组活动中使用的候选。

方案7的发明为一种信息处理方法，其包括如下步骤：生成步骤，在将预定参与者全体人员分配成复数个组的关系作为一个候选的情况下，生成针对复数个组的分配关系不同的复数个候选；计算步骤，对于所生成的所述复数个候选的每一个，对每次执行的小组活动计算与过去每次执行小组活动时所使用的复数个组的类似程度；及确定步骤，根据所生成的所述复数个候选中除了与每次执行小组活动时的类似程度最高的候选以外的候选确定此次的小组活动中使用的候选。

发明效果

根据本发明的方案1，与未考虑新构成的组的候选与过去构成的组的类似程度的情况相比，能够提高基于新构成的组的活动成果。

根据本发明的方案2，能够从使用对象排除与至少在过去的任一执行次所使用的复数个组的类似程度高的候选。

根据本发明的方案3，尽可能采用与在过去的执行次中所使用的复数个组不同的候选，因此能够提高基于新构成的组的活动成果。

根据本发明的方案4，能够调整与在特定的执行次中所使用的复数个组的类似程度对候选的确定赋予的影响。

根据本发明的方案5，能够使得难以选择对新的执行次中所使用的组或迄今为止经过的时间短的组的类似程度高的候选。

根据本发明的方案6，与未考虑新构成的组的候选与过去构成的组的类似程度的情况相比，能够提高基于新构成的组的活动成果。

根据本发明的方案7，与未考虑新构成的组的候选与过去构成的组的类似程度的情况相比，能够提高基于新构成的组的活动成果。

附图说明

根据以下附图，对本发明的实施方式进行详细叙述。

图1为对在实施方式中使用的信息处理系统的概略结构进行说明的图；

图2为对客户终端、管理服务器、组生成装置的结构例进行说明的图；

图3为对构成在实施方式中使用的组生成装置的控制单元的功能结构的一例进行说明的图；

图4为通过在实施方式中使用的组生成装置执行的处理动作进行说明的流程图；

图5为对直至步骤3执行的处理的例进行说明的图；

图6为对在步骤5中计算出的类似度的例进行说明的图；

图7为对在步骤6中提取的每一候选的类似度的最小值的例进行说明的图；

图8为对在步骤7中检测的候选的例进行说明的图。

符号说明

1-信息处理系统，10-客户终端，20-管理服务器，30-组数据库，40-组生成装置，421-成员特性获取模块，422-簇分割模块，423-组候选生成模块，424-类似度计算模块，425-类似度最小值提取模块，426-最小值之间的最大值检测模块，427-组输出模块。

具体实施方式

以下，参考附图对本发明的实施方式进行说明。

＜实施方式＞

＜系统的整体结构＞

图1为对在实施方式中使用的信息处理系统1的概略结构进行说明的图。假定在教育机构中使用图1所示的信息处理系统1。因此，信息处理系统1由如下构成：客户终端10，由教员等进行操作；管理服务器20，对管理数据进行管理；组数据库30，记录过去的执行次中所使用的组的信息；及组生成装置40，生成在小组学习中使用的组。

客户终端10、管理服务器20、组数据库30、组生成装置40均经由网络50而连接。其中的小组学习为由复数名对所赋予的标题进行讨论的小组活动的一方式。

本实施方式中的客户终端10中，除了由教员操作的终端以外，还包含由学生操作的终端。客户终端10为能够进行网络连接的计算机。计算机可以是台式计算机，也可以是便携式计算机。便携式计算机中，例如使用笔记本型计算机、平板型计算机、智能手机。

教员对客户终端10进行操作而对组生成装置40指示此次的小组学习中使用的组的生成。

本实施方式中的管理服务器20例如为在学习管理系统(＝learningmanagementsystem：lms)、教务系统、图书系统等中使用的服务器。

在管理服务器20为lms的情况下，对学习履历、成果、出勤记录、课题提出记录等进行管理来作为管理数据。

在管理服务器20为教务系统的情况下，对所修课程记录、成绩、学年、学部、学科、专业等进行管理来作为管理数据。

在管理服务器20为图书系统的情况下，对借贷记录、阅览记录等进行管理来作为管理数据。

当然，1台管理服务器20并不限定于前述特定的系统。例如，1台管理服务器20可以作为前述复数个系统而进行动作。

记录在管理服务器20的信息能够从由教师操作的终端及由学生操作的终端中的任一个阅览。例如，能够从由教员操作的终端阅览通过管理服务器20管理的学生的成绩或将学习教材上传到管理服务器20。并且，能够从由学生操作的终端阅览通过管理服务器20管理的学习教材或自身的成绩等。

组数据库30为记录过去的小组学习的执行次中(以下，还称为“过去执行次”)所使用的组的成员构成的非易失性存储装置。非易失性存储装置中例如使用硬盘装置(＝hdd)。在本实施方式的情况下，组数据库30为独立的装置，但也可以是管理服务器20或组生成装置40的一部分。

组生成装置40为通过与管理服务器20或组数据库30的协作而生成在此次的小组学习中使用的组的成员构成的计算机。

关于本实施方式中的组生成装置40，在将成员全体人员分配成复数个组中的任一个组的关系作为一个候选的情况下，从分配关系不同的复数个候选中检测与在过去执行次中所使用的复数个组的类似程度小的候选，并作为在此次的小组学习中使用的组而输出。其中的组生成装置40为信息处理装置的一例。

网络50例如为互联网、lan(＝localareanetwork：局域网)。网络50可以是无线也可以是有线。

＜各装置的结构＞

图2为对客户终端10(参考图1)、管理服务器20(参考图1)、组生成装置40的结构例进行说明的图。如前述，客户终端10、管理服务器20、组生成装置40均以计算机为基本结构。图2中，作为代表例而对组生成装置40进行说明。

组生成装置40具有：控制单元401，控制整个装置的动作；存储单元402，存储应用程序(以下，称为“程序”)等；及通信接口(＝通信if)403，经由lan电缆等来实现通信。

控制单元401具有：cpu(＝centralprocessingunit：中央处理器)411；rom(＝readonlymemory：只读存储器)412，存储有固件或bios(＝basicinputoutputsystem：基本输入输出系统)等；及ram(＝randomaccessmemory：随机存取存储器)413，用作工作区域。cpu411可以是多核。并且，rom412可以是能够重写的非易失性半导体存储器。

存储单元402为非易失性存储装置，例如由硬盘装置(＝hdd)、半导体存储器等构成。存储单元402中存储为了生成在小组学习中使用的组的成员构成而使用的数据。

控制单元401与各单元通过总线404或未图示的信号线而连接。

本实施方式中的管理服务器20也可以具有与组生成装置40相同的结构。

另外，在客户终端10中，作为追加结构而设置有作业画面等的显示中使用的显示单元和接收用户的操作的操作接收单元。

其中的显示单元例如由液晶显示器、有机el显示器等构成。显示单元有时与客户终端10的主体成为一体，也有时作为独立的装置而与客户终端10的主体连接。

并且，操作接收单元中使用在字符的输入中使用的键盘、画面上的指针的移动或选择等输入中使用的鼠标、触摸传感器等。

在本实施方式的情况下，使用客户终端10的显示单元和操作接收单元而输入组生成装置40的操作。

图3为对构成在实施方式中使用的组生成装置40的控制单元401的功能结构的一例进行说明的图。图3所示的模块通过基于cpu411(参考图2)的程序的执行来实现。另外，图3所示的模块为由控制单元401执行的程序的一部分。

图3所示的一个模块中有成员特性获取模块421，其获取参与小组学习的成员的成绩或特性等(以下，称为“成绩等”)。其中的成员为预定参与者的一例。

在本实施方式的情况下，参与小组学习的成员每次相同。换言之，小组学习以相同的成员为对象而执行复数次。其中的相同是指名单上相同。当然，即使参与小组学习的成员的一部分或全部不同，也不会妨碍组生成装置40的动作。成员特性获取模块421从管理服务器20(参考图1)获取成员的特性等。

图3所示的一个模块中有簇分割模块422，其根据所获取的特性等类似性将参与小组学习的成员分割成复数个簇。将成员分割成簇的方法中，例如有分级簇分析法、非分级簇分析法。

基于簇分割模块422的分割处理无需在每次执行小组学习时执行。例如，在距离上一次的小组学习的经过日期短的情况下，分配到各簇的成员的构成与上一次相同的可能性高。另一方面，在距离复数次前的小组学习的经过日期长的情况下，有可能在分配到各簇的成员的构成中出现变化。因此，基于簇分割模块422的分割，例如可以根据每次执行的小组学习次数或从上一次分割经过的时间确定是否执行。另外，可以由教员指示是否将成员分割成簇。

图3所示的一个模块中有组候选生成模块423，例如通过从各簇各取出一名成员而分配到一个组来生成复数个将成员分配成复数个组的候选。

在本实施方式的情况下，组候选生成模块423生成3个候选。另外，预先设定了构成一个候选的组的数量。在本实施方式的情况下，一个候选由5个组构成。即，由5个组执行小组学习。在本实施方式的情况下，各组的成员的数量相同。例如，6名成员被分配成一个组。

当然，在成员总数不能整除组的数量的情况下，在构成组的成员的数量中产生差异。

在本实施方式的情况下，以尽可能均等的方式对构成各组的成员中属于相同的簇的成员的人数进行了分配。例如，从各簇对各组各分配一名成员。换言之，减少构成各组的成员之间的簇的偏差。通过减少成员之间的簇的偏差，组内的成员的同质性降低，从而可期待多方面的讨论。当然，在簇之间成员的人数不均匀的情况下，有时从相同的簇对一个组分配复数名成员。

由组候选生成模块423生成的复数个候选中，在相比较的候选之间存在2个以上的成员的构成不同的组。组候选生成模块423为生成单元的一例。

图3所示的一个模块中有类似度计算模块424，其在组的候选与在过去的执行次中所使用的组之间按组的每一候选计算成员构成的类似程度(以下，还称为“类似度”)。

例如，在过去的执行次为3次时，对于1个候选计算3个类似度。在本实施方式的情况下，候选的数量为3个，因此计算共计9个类似度。

在本实施方式的情况下，类似度表示组的集合之间的距离。因此，类似程度越高则类似度的值越小，且类似程度越低则类似度的值越大。

在本实施方式的情况下，类似度通过以下式计算。

类似度＝(1-余弦类似度)/2

余弦类似度为表示在n维向量之间形成的角的接近度的值，当向量的方向一致时取最大值“1”，当正交时成为“0”，当方向相反时成为最小值“-1”。前式为将余弦类似度转换为距离的式。前式中，为了将类似度的最大值归一化为“1”而除以“2”。

在本实施方式的情况下，2个向量中的一个为在过去的小组学习中所使用的组的集合，另一个为作为候选而生成的组的集合。另外，与过去所使用的组的集合对应的向量的元素为各组的成员。另一方面，与候选对应的向量的元素为构成候选的每一组的成员。

另外，还能够利用除了余弦类似度以外的方式计算类似度。例如，可以利用皮尔逊(pearson)相关系数。若在皮尔逊相关系数的情况下，也利用前式，则能够计算与距离对应的类似度。并且，在从余弦类似度等计算与距离对应的类似度的转换式中也可以利用以下式。

类似度＝exp(-余弦类似度)

其中的类似度计算模块424为计算单元的一例。

图3所示的一个模块中有类似度最小值提取模块425，其按组的每一候选提取取经计算的类似度最小的值(以下，称为“最小值”)。在本实施方式的情况下，组的候选的数量为3个，因此提取3个最小值。在此，关于各候选，提取与过去的执行次中所使用的组的类似程度最高的情况。

图3所示的一个模块中有最小值之间最大值检测模块426，其检测所提取的类似度的最小值之间的最大值。在本实施方式的情况下，最小值中的最大值是指，在3个候选中类似程度最低。通过该处理，对于过去的执行次中所使用的组的任一个均能够确定类似程度相对低的候选。

其中的类似度最小值提取模块425与最小值之间最大值检测模块426为确定单元的一例。

图3所示的一个模块中有组输出模块427，其输出经确定的组的候选的信息。例如向教员或学生通知与候选对应的每一组的成员构成。

＜处理动作的例＞

以下，对实施方式1的处理动作进行说明。

图4为对通过在实施方式中使用的组生成装置40(参考图1)执行的处理动作进行说明的流程图。图中的记号s表示步骤。

首先，组生成装置40获取参与小组学习的成员的特性等(步骤1)。从管理服务器20(参考图1)获取特性等。在本实施方式的情况下，成员的人数为30名。

接着，组生成装置40将成员分割成簇(步骤2)。例如，30名成员相对于5个簇被分配成各6名。

接着，组生成装置40生成此次使用的组的候选(步骤3)。通过将成员全体人员分配成6个组中的任一个而生成1个候选。本实施方式中的组生成装置40执行3次该生成，并生成3个候选。

图5为对直至步骤3执行的处理的例进行说明的图。在图5的情况下，成员总数为30名，且分配成5个簇，每簇各6名。另外，如前述，各簇的人数并不限定为相同。

在图5的例中，各簇的人数均为6名。并且，组的数量为6。因此，在图5的例中，各簇的1名被分配成1个组。图5中，将成员的分配不同的3个候选称为“候选1”、“候选2”、“候选3”。

返回到图4的说明。

接着，组生成装置40获取过去执行次中所使用的组的信息(步骤4)。具体而言，在过去的每次执行中获取所使用的组的成员构成的信息。另外，在不存在过去执行了小组学习的履历的情况下，将所生成的候选中的任意1个确定为此次使用的组。在该情况下，跳过步骤4至后述步骤7的处理。

其次，组生成装置40计算所生成的组的候选与过去的每次执行中所使用的组的类似度(步骤5)。在本实施方式的情况下，在3个候选与和3个执行次对应的组之间计算9个类似度。

接着，组生成装置40按所生成的组的每一候选提取与过去的执行次中所使用的组的类似度的最小值(步骤6)。

其次，组生成装置40检测复数个最小值之间的最大值(步骤7)。该处理是指，选择与过去的执行次中所使用的组的类似程度相对低的候选。

然后，组生成装置40输出经确定的组的候选(步骤8)。被确定为在此次的小组学习中使用的组的成员构成被输出到由教员或学生操作的客户终端10(参考图1)，除此以外存储于组数据库30。

以下，利用图6～图8对确定组的候选的过程进行说明。

图6为对在步骤5中计算出的类似度的例进行说明的图。在图6的情况下，横轴为在步骤3中生成的3个候选，纵轴表示过去的执行次中所使用的组。

在图6的情况下，小组学习按10/1、11/1及12/1执行。

图6中的数值表示所计算出的类似度。

例如，在候选1的情况下，与按10/1所使用的组的类似度为“0.5”，与按11/1所使用的组的类似度为“0.6”，与按12/1所使用的组的类似度为“0.4”。

例如，在候选2的情况下，与按10/1所使用的组的类似度为“0.1”，与按11/1所使用的组的类似度为“0.8”，与按12/1所使用的组的类似度为“0.9”。

例如，在候选3的情况下，与按10/1所使用的组的类似度为“0.3”，与按11/1所使用的组的类似度为“0.5”，与按12/1所使用的组的类似度为“0.2”。

另外，图6中还示出类似度的平均值。从3次量的平均值的观点考虑，候选2的组的针对过去的执行次的类似程度最低。

图7为对在步骤6中提取的每一候选的类似度的最小值的例进行说明的图。图7中对与图6的对应部分标注相对应的符号而示出。

图7中，用粗线包围针对各候选的类似度的最小值而示出。

在候选1的情况下，与按12/1所使用的组的类似度变得最小。因此，候选1的组与其他执行次中所使用的组的类似程度变得更低。

在候选2的情况下，与按10/1所使用的组的类似度变得最小。因此，候选2的组与执行次中所使用的组的类似程度变得更低。

在候选3的情况下，与按12/1所使用的组的类似度变得最小。因此，候选3的组与其他执行次中所使用的组的类似程度变得更低。

图8为对在步骤7中检测的候选的例进行说明的图。图8中，对与图7的对应部分标注相对应的符号而示出。

在图8的例中，作为与各候选对应的最小值中的最大值检测出候选1的最小值。因此，在本实施方式的情况下，在此次的小组学习中使用与候选1对应的组的成员构成。

如本实施方式，计算与每次执行中所使用的组的类似度，提取各候选内的最小值，检测候选之间的最小值的最大值，由此与仅着眼于平均值的情况相比能够可靠地选择类似程度更低的候选。例如，在图8的情况下，若仅着眼于平均值，则在3个候选中选择与过去的组的类似程度变最高的候选2，但在本实施方式的情况下排除候选2。

＜其他实施方式＞

以上，对本发明的实施方式进行了说明，但本发明的技术范围并不限定于前述实施方式中所记载的范围。从申请专利范围的记载明确可知对前述实施方式加以各种变更或改良也包含于本发明的技术范围。

在前述实施方式中，使用组生成装置40(参考图1)来生成了在小组学习中使用的组，但也可以生成在企业内的小组工作中使用的组。

在前述实施方式的情况下，将组生成装置40作为与客户终端10(参考图1)或管理服务器20(参考图1)独立的装置而进行了处理，但也可以将前述组生成装置40的功能作为客户终端10等功能的一部分来执行。并且，组生成装置40可以作为云服务器或本地服务器来实现。

在前述实施方式的情况下，在步骤7(参考图4)中，针对各候选所提取的过去的执行次的类似度的最小值中与最大值对应的候选1确定为在此次的小组学习中使用的候选，但也可以将除了与各候选对应的最小值中与最小值对应的候选以外的候选确定为在此次的小组学习中使用的候选。例如，若为图8的例，则将与3个候选对应的最小值中与第2小的最小值对应的候选3确定为在此次的小组学习中使用的候选。在该情况下，与选择候选2的情况相比，也期待提高学习效果。

在前述实施方式的情况下，在步骤7(参考图4)中，假定仅发现1个与各候选对应的最小值中的最大值的情况而进行了说明，但在发现复数个相同值的最大值的情况下，针对发现最大值的候选提取类似度的最大值，并选择包含更大的最大值的候选。另外，即使在着眼于类似度的最大值的情况下，当发现复数个相同值的最大值时，也选择相应的候选中的任1个。

在前述实施方式中，直接使用了在步骤5(参考图4)中计算出的类似度的值，但也可以在步骤6及步骤7中使用乘以与执行次对应的校正的系数之后的值。例如，可以使得执行次越早越增大校正的系数。在该情况下，即使在步骤5中计算出的类似度对于最新的执行次和最早的执行次而言相同，但被校正为比过去的类似度大的值。换言之，以与校正前相比类似程度变低的方式赋予校正的系数。这意味着按早的执行次中所使用的组对按最近的执行次中所使用的组的影响变小。另外，使得校正后的值不大于预先指定的值。在本实施方式的情况下，使得不大于“1”。

另外，校正的系数并不是执行次，而可以根据迄今为止的经过时间来确定。即使在该情况下，经过时间越长，则以与校正前相比类似程度越变低的方式赋予校正的系数。

在前述实施方式中，对利用余弦类似度计算与距离对应的类似度的例进行了说明，但也可以利用其他计算方法。例如，可以利用欧氏距离来作为前述类似度。

上述本发明的实施方式是以例示及说明为目的而提供的。另外，本发明的实施方式并不全面详尽地包括本发明，并且并不将本发明限定于所公开的方式。很显然，对本发明所属的领域中的技术人员而言，各种变形及变更是自知之明的。本实施方式是为了最容易理解地说明本发明的原理及其应用而选择并说明的。由此，本技术领域中的其他技术人员能够通过对假定为各种实施方式的特定使用最优化的各种变形例来理解本发明。本发明的范围由以上的权利要求书及其等同物来定义。