JP2012238013A - 自動リーディングシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザが電子ブックのテキストを声を出して読んでいる間にユーザのリーディング技術を評価するシステムおよび方法を提供する。
【解決手段】自動リーディングシステム１００は、ユーザが読んでいるときにユーザ音声の言語内容の推定を項目スコアに変換して評価し、スコアに応じて操作可能な評価電子ブックのテキストを調整して当該電子ブックの困難レベルプロフィールを増減する。自動リーディングシステムは、リーディング推薦、フィードバックおよびマーケティングデータも与える。
【選択図】図１

Description

本発明は、一般に自動リーディングシステムに関し、より詳しくはユーザの読み込み技術プロフィールを評価して、電子ブックをユーザの読み込みレベルに適合させるように設計されている自動リーディングシステムに関する。もう一つの実施例では、自動リーディングシステムは、ユーザのリーディングレベルに基づいて他の本を推薦する。

学生が声に出して読んでいる間に、教師および読み込み専門家は学生のリーディング技術を評価できる。教師は、学生によって読まれている読み物の表記を作成する実況記録システムを使用できる。表記によって、学生がした休止および読みの誤りを教師が複製できる。学生のリーディング技術の教師の評価に基づいて、教師は学生が読むべき所定の本を推薦できる。

学生のリーディング技術にふさわしい本を、教師が選ぶことができるために、本は「レベル化」されることができる。まず最初に、例えば語の長さ、文の長さ、数または音節の密度またはテキストの他の言語要素などの因子に基づいた公式を用いて、本はレベル化される。近年、資料の提出に伴ってコンテキストの本の読みやすさに基づいて本はレベル化された。例えば、語を表す画像とともに示される長い語は、周囲のテキストまたは画像から指示のない短い語として読み込むのが困難な様に、考慮されることができない。

多くの学校および学習センターに、学生のリーディング技術の評価において教師を援助するために、教室またはライブラリにコンピュータ研究室がある。学生は、オンライン本または電子ブック（e-books）を読むよう要求されることができて、その後読まれたことについての問題に答えるよう要求されることができる。これらのプログラムは、学生の評価を提供できる。この評価によって、教師または図書館員はその後、学生のリーディング技術に適切で興味を持たせることのできる他の本または電子ブックについて推薦を学生に作成できる。

テキストを声に出して読むユーザの能力に基づいてユーザのリーディング技術を評価できる自動リーディングシステムを有することが望ましい。先生や他の評価者がユーザを聞くことができなくても、この様なシステムは、ユーザを評価することができる。

また、電子ブックのテキストをユーザのリーディングレベルに適合させることができる自動リーディングシステムを有することは、望ましい。例えば、ユーザが容易に資料を読んでいることをこのシステムが感知する場合、システムはテキストのリーディング難易度を増やすことができる。

逆にいえば、ユーザがテキストを読むのに苦労している場合、システムはテキストのリーディング難易度を減らすことができる。

また、ユーザにフィードバックおよびリーディングの推薦を提供する自動リーディングシステムを有することは、望ましい。ユーザに本を推薦している教師または司書の代わりに、システムはユーザのリーディングレベルに適切な本のリストを提供できる。加えて、システムはユーザの進歩を追跡することができて、フィードバックを提供できる。

図１は、第１の実施例に係る自動リーディングシステムの機能図である。 図２は、図１に示されるサーバ装置の機能図である。 図３は、他の実施例に係る自動リーディングシステムの機能図である。 図４は、実施例における自動リーディング方法の簡単なフロー図である。

様々な図の同様の要素に同様の参照番号が付与された添付の図面を参照して、好ましい本実施例を、後述する。

Ｉ．中央設置システムの構成要素
図１は、第１実施例に係る自動リーディングシステム１００の機能図である。自動リーディングシステム１００は、クライアント装置１０４およびサーバ装置１０６を含む。ユーザ１０２は、クライアント装置１０４にアクセスすることができる。例えば、ユーザ１０２は形式的プログラムにおいては、学生（子供または成人）であっても良く、その人は、彼または彼女のリーディング技能を正式な指示なく向上させることに興味がある人で、または単にリーディング経験を改善するための技術を使用することに興味があるだけである人である。

ユーザ１０２は、いかなる言語も読み取る方法を学ぶことができる。ユーザ１０２は、初めて読む方法を学ぶことができる。あるいは、ユーザ１０２はすでに一つ以上の言語を読む方法を知っており、更なる言語を読む方法を学んでも良い。

Ａ．クライアント装置
クライアント装置１０４は、ディスプレイ１１０および音声検出器１１２を含むことができる。クライアント装置１０４は、図１で示す単一の装置であってもよい。あるいは、ディスプレイ１１０および音声検出器１１２は、別々の装置であってもよい。クライアント装置１０２は、好ましくはメモリを含む。クライアント装置１０４は、図１において、単純な矩形の箱として表しているが、クライアント装置１０４が１から次の実施例において、取ることのできる、異なる形式の種類を強調することを示す。

ディスプレイ１１０は、テキストおよび／または他のグラフィックであるか聴覚資料を表示する能力を有する装置のいかなる装置もまたは組合せであってもよい。ディスプレイ１１０は、以下のうちの1つ以上を含むことができる：ワイヤレス携帯装置、パーソナル携帯情報機器、モニタ、或いは他の表示装置、パーソナルコンピュータ、デジタルデータリーダ、または例えば本の様に書かれた文書（例えば本）のいかなる形も表示する。ディスプレイ１１０は、これらの装置の何にも限られていなくて、将来の通信および情報技術を含むことを目的とする。

音声検出器１１２は、ユーザ１０２がテキストを読んでいるのを検出する能力を有する装置またはその装置の組合せであってもよい。音声検出器１１２は、また、音声を電気信号に変換することができる。例えば、音声検出器１１２は、電話、携帯電話、マイクロホンまたは音声変換器のうちの1つ以上を含むことができる。音声検出器１１２は、これらの装置の何にも限られていなくて、将来の通信および情報技術を含むことを目的とする。

例えば、ユーザ１０２は電話にワイヤレス携帯装置からテキストを読んでも良い。他の実施例において、ユーザ１０２はマイクロホンを備えているパソコンのスクリーンまたはモニタ上の電子ブック（e-book）を読んでも良い。

クライアント装置１０４は、ネットワーク１０８を介してサーバ装置１０６に接続されても良い。ネットワーク１０８は、公衆または私有ネットワークである。使用されるネットワーク１０８の種別は、クライアント装置１０４がどんな種類を使用されているかに依存する。例えば、クライアント装置１０４が電話または他の通常の電話サービス（ＰＯＴＳ）の能力がある装置である場合、ネットワーク１０８は公衆電話交換ネットワーク（ＰＳＴＮ）であってもよい。

あるいは、クライアント装置１０４がパソコンまたは他のパケット通信装置を含む場合、ネットワーク１０８は、例えばインターネットなどのパケット交換ネットワークであってもよい。パソコンは、また、ＰＳＴＮも使用できる。ネットワーク１０８は、これらの実施例に限られるものではなく、クライアント装置１０４がサーバ装置１０６と通信できることができるネットワークのいかなる有線および／または無線ネットワークもまたは組合せであってもよい。

Ｂ．サーバ装置
サーバ装置１０６は、ソフトウェア、ハードウェアおよび／またはファームウェアの組合せを含むコンピュータによって、動作するシステムであってもよい。

サーバ装置１０６は、ネットワーク１０８にリンクされる。クライアント装置１０４から送られる信号を受信することによって、サーバ装置１０６は、彼または彼女がリーディングするなどのユーザ１０２の音声を感知できる。サーバ装置１０６は、一つ以上のリーディング技術因子に従ってユーザ１０２のリーディング技術を評価できる。この評価に基づいて、サーバ装置１０６は、ユーザ１０２によって、読まれているテキストのリーディングレベルを調整できるかまたはユーザ１０２に読むべき他の本を推薦できる。サーバ装置１０６は、また、ユーザ１０２の進歩を追跡することができて、彼か彼女の同等者に対するユーザ１０２を評価することができて、ユーザ１０２にフィードバックを提供できる。その上、サーバ装置１０６は、出版者または他の利害関係者にマーケティングデータを提供できる。マーケティングデータは、年齢および他の実態的人口統計学に基づいて、ユーザ１０２が読むのを好む本のタイプを含むことができる。

図２は、サーバ装置２００の機能図である。サーバ装置２００は、自動リーディングシステム１００のサーバ装置１０６と実質的に同じものであってもよい。サーバ装置２００は、ネットワークからの情報を受信しネットワークへ情報を送信するネットワークインタフェースを含むことができる。この種のネットワークインタフェースは、当業者にとって周知である。サーバ装置２００は、音声認識システム２０２、評価装置２０４および推薦装置２０６を含むことができる。サーバ装置２００はユーザのリーディング技術プロフィールを評価するために使われ、評価データを編集して、評価データに基づいて処置をとることができる他の構成要素を含むことができる。

１．音声認識システム
音声認識システム２０２は、テキストを読んでいるユーザ１０２の音声を表す信号を受信できる。音声認識システム２０２は、ソフトウェアで実装されることができる。あるいは、音声認識システム２０２はソフトウェア、ハードウェアおよび／またはファームウェアの組合せであってもよい。例えば、音声認識システム２０２は、マイクロソフトにより所有されて、ケンブリッジ大学技術部のウェブページ（http:Hhtk.eng.cam.ac.uk）から、自由なダウンロードに使えるＨＴＫソフト製品であってもよい。音声認識システム２０２は、評価装置２０４に音声の言語内容の推定を提供できる。

２．評価装置
評価装置２０４は、ソフトウェアで実装されることができる。あるいは、評価装置２０４は、ソフトウェア、ハードウェアおよび／またはファームウェアの組合せであってもよい。評価装置２０４は、例えば音声認識システム２０２により提供される言語推定を評価する項目応答理論（Item Response Theory）などの統計分析を使用できる。項目応答理論に関する詳細は、Linda Crocker、James Algina、Harcourt Brace Jovanovich College Publishersによって、書かれた「Introduction to Classical and Modem Test Theory」（１９８６）第１５章、Benjamin D. Wright and Mark H. Stoneによる「Best Test Design、 Rasch Measurement,」Mesaプレス、シカゴ、イリノイ（1979）に記載されており、ともにその内容は本願明細書に引用したものとする。

評価装置２０４は、応答データベースを含むことができる。応答データベースは、自動リーディングシステム１００に読み込まれることになっている各々の本のテキストのための正しい応答を含む。応答データベースは、評価装置２０４の範囲内で位置できるかまたはサーバ装置２００の範囲内の他の場所に位置できる。あるいは、応答データベースは、サーバ装置２００の外部に位置してもよいが、評価装置２０４にアクセス可能である。

正しい応答は、標本話者により提供される標本応答から、統計学的に決定されることができる。標本応答は、テキストの正しい読み方を示すことができる。評価装置２０４は、テキストのユーザのリーディングを正しい応答と比較することによって、推薦装置２０６にユーザのリーディング技術プロフィールの評価を提供できる。より多くのユーザが自動リーディングシステム１００を使用することで、応答データベースが更新されても良い。応答データベースは、また、より多くのテキストを取り入れるために更新される。

本発明が音声を評価する好適なシステムを述べるように、アメリカの特許出願番号０９／３１１６１７、タイトル「Automated Language Assessment Using Speech Recognition Modeling,」は、同じ譲受人に割り当てられる。アメリカ特許出願番号０９／３１１６１７（いずれが本願明細書に引用したものとするか、内容）において、採点装置は、音声の評価を項目スコアに変換し、その内容は本願明細書に引用したものとする。当業者に公知の他の音声評価システムが、使われても良い。

３．推薦装置
推薦装置２０６は、ソフトウェアで実行される。あるいは、推薦装置２０６は、ソフトウェア、ハードウェアおよび／またはファームウェアの組合せであってもよい。

推薦装置２０６は、ユーザ１０２がリーディングしている電子ブックのレベルプロフィールを調整、および／または追加の読み物の推薦を提供できる。好ましい実施例に従って、推薦装置２０６は、評価装置２０４の出力に基づいて、ユーザ１０２に示されるテキストへのリアルタイム調整を提供する。推薦装置２０６は、また、ユーザ１０２にフィードバックを、出版者および他の利害関係者にマーケティングデータを提供できる。推薦装置２０６は、ネットワークからの情報を受信しネットワークへ情報を送信するネットワークインタフェースを含むことができる。

推薦装置２０６は、少なくとも一つのデータベースにアクセスすることができる。少なくとも一つのデータベースは、図２に示すように、サーバ装置２００の範囲内で位置できるかまたはサーバ装置２００の外部に位置されても良い。あるいは、少なくとも一つのデータベースは、サーバ装置２００のサブシステムのうちの１つの範囲内で同じ位置に配置されることができる。

少なくとも一つのデータベースは、本データベース２０８を含むことができる。本データベース２０８は、同じ本のいくつかのバージョンを含むことができる。本の異なるバージョンは、異なるリーディングレベルに適切である。本データベース２０８は、本の各バージョンのどこをユーザ１０２が読んでいるのかを追跡できるメモリポインタを含むことができる。本データベース２０８の各々の本は、好ましくはリンクポイントを含む。リンクポイントを使用しているユーザのリーディング技術プロフィールに基づいて、推薦装置２０６は、第１のレベルプロフィールの本の１つのバージョンから異なるレベルプロフィールの本の他のバージョンに、切り替えをすることができる。

少なくとも一つのデータベースは、また、ユーザデータベース２１０を含むことができる。ユーザデータベース２１０は、自動リーディングシステム１００を使用したユーザのためのデータを含むことができる。ユーザデータはユーザ識別子、前の評価の履歴、読んだ本の履歴を含むことができる。

ユーザデータベース２１０はまた、ユーザの好みを含むことができ、質問に対する応答は自動リーディングシステム１００により示される。

ユーザデータベース２１０は、また、自動リーディングシステム１００を使用している全てのユーザのための結合された評価を含むことができる。結合された評価は、本のレベルプロフィールを調整するために用いることができる多数の因子を含むことができる。例えば、同じレベルプロフィールの他の本と比較して、ユーザが容易に本を読んだことを結合された評価が証明する場合、本のレベルプロフィールを、減少できる。結合された評価は、また、他の本のレベルプロフィールを引き出すために用いることができる。例えば、ユーザデータベース２１０に格納されるユーザデータによって、レベル化されていない本を読むユーザの能力を比較することによって、自動リーディングシステム１００は、本のレベルプロフィールを引き出すことができる。

ＩＩ．スタンドアローンシステムの構成要素
図３は、他の実施例に係る自動リーディングシステム３００の機能図である。自動リーディングシステム３００は、そして、図１に示した自動リーディングシステム１００のクライアント装置１０４およびサーバ装置１０６のネットワークインタフェース以外の機能の全てを、実質的に含むユーザ装置３０４を含む。

別の実施例において、ユーザ装置３０４は、サーバに評価および／または推薦情報を提供するためのネットワークインタフェースを含むことができる。ユーザ３０２は、ユーザ装置３０４にアクセスすることができる。ユーザ３０２は、自動リーディングシステム１００のユーザ１０２と実質的に同じものであってもよい。

ユーザ装置３０４は、表示装置３０６、音声検出器３０８、音声認識システム３１０、評価装置３１２および推薦装置３１４を含むことができる。表示装置３０６および音声検出器３０８は、自動リーディングシステム１００のディスプレイ１１０および音声検出器１１２と実質的に同じものであってもよい。音声認識システム３１０、評価装置３１２および推薦装置３１４は、サーバ装置２００の音声認識システム２０２、評価装置２０４および推薦装置２０６と実質的に同じものであってもよい。

クライアント装置１０４およびサーバ装置１０６の機能の全てをユーザ装置３０４に実質的に取り入れることによって、自動リーディングシステム３００はスタンドアローンシステムであってもよい。スタンドアローンシステムが、例えば、それが学区の中の学生および本にカスタマイズされた位置を配置している学区において、使うことができる。

もう一つの実施例では、ユーザシステム３０４は、完全に電子ブックに位置できる。電子ブック上のユーザシステム３０４を提供することによって、彼または彼女が最もむずかしいバージョン（コンピュータゲームと同様）に熟達するまで、ユーザ３０２は連続的に電子ブックのさまざまなレベルを読むことができる。ユーザ３０２は、それから自動リーディングシステム３００において、よりむずかしい本を読み始めることができる。

ＩＩＩ．自動リーディングシステムの動作
図４は、自動リーディングシステムを使用する方法４００を例示している簡単なフロー図である。方法４００はユーザがすでに自動リーディングシステムにアクセスし、システムはユーザのリーディング技術プロフィールを評価する準備が整っていると仮定する。

ユーザは、システムの準備が完了する前にいくつかのステップを実行しなければならない場合がある。例えば、ユーザはすでにクライアント装置１０４またはユーザ装置３０４のスイッチを入れて、自動リーディングシステムにユーザ識別コードを提供する。加えて、システムが知っているように、ユーザは自動リーディングシステムから読むべき電子ブックを選び、ユーザが読んでいる本および／またはページをシステムが知ることができるように本識別コードをシステムに供給する。

ステップ４０２において、ユーザはテキストを読む。好ましい実施例において、テキストは本または電子ブックから提示されても良い。しかし、テキストの他の形式は、読み込まれても良い。ユーザが読んでいることを音声検出器が検出できるように、ユーザは大きい声でリーディングすると理解されなければならない。自動リーディングシステム１００において、ユーザ１０２はディスプレイ１１０からテキストを読むことができる。自動リーディングシステム３００において、ユーザ３０２は表示装置３０６からテキストを読むことができる。

ステップ４０４において、音声認識システムが音声を受信する。自動リーディングシステム１００において、音声検出器１１２は、音声を検出し、音声を電気信号に変換し、サーバ装置１０６に位置する音声認識システム２０２に、ネットワーク１０８を介して音声を送信できる。自動リーディングシステム３００において、音声検出器３０８は、音声を検出することができて、音声を電気信号に変換することができて、音声を音声認識システム３１０へ送信できる。一旦音声が音声認識システムへ送信されると、自動リーディングシステム１００は実質的に自動リーディングシステム３００と同じものを操作できる。一方もし指定されていなければ、自動リーディングシステム３００のための方法４００が実質的に同じものであるという了解の下で、方法４００の残りの詳細は自動リーディングシステム１００を参照して記載されている。

ステップ４０６において、音声認識システムが音声を評価する。音声認識システム２０２は、標本に対して隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：Hidden Markov Model）を使用することができて、音声を処理できるが、他の音声認識技術が、また、使用されても良い。

音声認識システムは、公知技術である。例えば、米国特許第５５８１６５５号（ＳＲＩインターナショナルで発行）はこの種の音声認識システムを記載する。

ステップ４０８において、音声認識システムは評価装置に音声の推定を提供する。この推定は音声の言語内容の推定であってもよく、ユーザの音声を示すデータストリームの形であってもよい。例えば、音声認識システム２０２の出力は、例えば情報交換用米国標準コード（ＡＳＣＩＩ：アスキー）などの機械認識可能フォーマットの一連の単語であってもよい。

ステップ４１０において、評価装置が推定を項目スコアに変換する。

評価装置２０４は、推定を項目スコアに変換するために項目応答理論を使用できるが、他の統計モデルも、また、使われてよい。音声を正しい応答に変換するために必要とした挿入、削除および置換の数を追跡することにより、評価装置２０４は、評価を項目スコアに変換することができる。文字または音を休止したり延ばしたりするなど、ユーザ１０２がテキストを読むのに苦労していることを示すそのほかの因子も追跡されても良い。

正しい応答は、テキストの正しい読みを示す標本話者により提供される標本であってもよい。正しい応答は、まず最初に、正しくテキストを読んでいる多くの話者を使用して決定されても良い。より多くのユーザが自動リーディングシステム１００を使用するように、正しい応答は更新されても良い。あるいは、正しい応答は、テキスト自体に基づいても良い。

項目スコアは、ユーザの音声と正しい応答の違いの総数であってもよい。あるいは、項目スコアはリーディング技術因子の多数を示している複数のスコアを含むことができる。リーディング技術因子は、自動リーディングシステム１００により決定されることができる、ユーザの視力リーディング技術、復号化技術、語彙レベル、ヒアリング、言語熟達、音韻論的認識および他の因子を含むことができる。

ステップ４１２において、評価装置が推薦装置に項目スコアを提供する。項目スコアが数値の形であってもよいし、テキストを読むときにユーザ１０２が作成したエラーの数を示しても良い。あるいは、項目スコアは異なるリーディング技術因子を示している一連の数であってもよい。数の使用が優先されても良く、他の識別コードはまた、使用されても良い。

ステップ４１４において、推薦装置が応答する。推薦装置２０６は、項目スコアに基づいていくつかの機能を実行しても良い。ユーザ１０２が電子書ブックを読んでいる場合、推薦装置２０６は、電子ブックのテキストをユーザ１０２のリーディングレベルに適合させることができる。推薦装置２０６は、また、ユーザ１０２に読むべき他の本の推薦、ユーザ１０２に対するフィードバック、および／またはマーケティングデータを提供できる。

Ａ．電子ブックのレベルプロフィールの調整
推薦装置２０６は、ユーザがリーディングしている電子ブックのレベルプロフィールを調整できる。この調整は、簡単にリーディングするユーザ１０２のための本のレベルプロフィールを増やすか、または、ユーザ１０２がテキストで苦労している本のレベルプロフィールを減少させることのいずれかである。調整は、項目スコアに基づいて作成されても良い。調整は、一つ以上のリーディング技術因子に基づいて作成されても良い。しかし、全ての実施例が、この機能を提供できるというわけでない。例えば、ユーザ１０２が電話で本から読む場合、自動リーディングシステム１００はユーザ１０２が読んでいる本のバージョンを変えることができない。

推薦装置２０６は、本データベース２０８にアクセスすることができる。本データベース２０８は、本のいくつかのバージョンを含むことができる。いくつかのバージョンは、異なるリーディングレベルのための異なるレベルプロフィールを有することができる。本データベース２０８は、本の各々のバージョンで、ユーザ１０２が読んでいるところを追跡できるメモリポインタを含んでも良い。本データベース２０８の各々の本は、リンクポイントを含むことができる。推薦装置２０６は、リンクポイントを使用してユーザのリーディング技術プロフィールに基づいて、本のあるバージョンから本の他のバージョンに切り替えをすることができる。

例えば、ユーザ１０２はマイクロホンを有するパソコンを使用しているサーバ装置１０６にアクセスする。ユーザ１０２は、サーバ装置１０６から特定のリーディングレベルを有する電子ブックを、選択するか割り当てられる。サーバ装置１０６は、コンピュータのモニタ上の電子ブックを表示する。ユーザ１０２がマイクロホンに電子ブックを読む度に、サーバ装置１０６はユーザ１０２が電子ブックの多数のバージョンのリーディングしている場所を追跡する。項目スコアが予め定められた閾値より下がるほど、ユーザ１０２が単語の間で多くのエラーおよび休止をする場合、サーバ装置１０６はリンクポイントで電子ブックの他のバージョンへ切り替えることができる。ユーザ１０２は、バージョンが切替えられたことを知っていてもよいし、知らなくても良い。サーバ装置１０６は、ユーザ１０２のリーディングをモニタし続けることができて、必要に応じて調整できる。

Ｂ．推薦
推薦装置２０６は、ユーザ１０２に読むべき本の推薦を提供する。自動リーディングシステム１００により評価されるように、推薦はユーザのリーディング技術プロフィールに基づいてもよい。推薦は、また、システム１００に対して読むために、ユーザ１０２によって、選ばれる本の種類に基づいてもよい。

推薦は、例えばコンピュータスクリーン上のまたは携帯端末装置上などのテキスト形式でユーザ１０２に提供されることができる。推薦は、クライアント装置１０４に取り付けられるプリンタに印刷されても良い。あるいは、ユーザがサーバ装置１０６にアクセスするために電話を使用した場合、サーバ装置１０６は口頭での推薦を提供できる。

例えば、ユーザ１０２はサーバ装置１０６にアクセスするために予め定められた電話番号に電話する。ユーザ１０２は、彼か彼女のユーザ識別番号および読み込まれる本の識別番号を入力する。ユーザ１０２は、電話へ本を読みだしてもよい。ユーザ１０２は、本の範囲内でどこかからリーディングを開始できる。あるいは、ユーザ１０２は彼または彼女がリーディングを開始するところを、自動リーディングシステム１００に、指示できる。サーバ装置１０６は、テキストを読むユーザの能力を評価できる。この評価に基づいて、サーバ装置１０６は、読むべき他の本の口頭の推薦を提供できる。

加えて、サーバ装置１０６は、ユーザのリーディング好みに基づく選択できる。例えば、ユーザ１０２が以前動物についての本を選んだ場合、サーバ装置１０６は、ユーザのリーディングレベルの動物に関する他の本を推薦できる。サーバ装置１０６は、ユーザデータベース２１０から、ユーザ好みを得ることができる。

Ｃ．フィードバック
自動リーディングシステム１００は、ユーザ１０２、教師、プロであるか他の評価する人にフィードバックを提供できる。ユーザが、自動リーディングシステム１００のユーザデータベース２１０に接続している間、サーバ装置１０６は集められるデータを格納できる。ユーザの履歴データを使用して、フィードバックはユーザ１０２の進度報告を含んでも良い。進度報告は、リーディング技術因子に基づくフィードバックを含んでも良い。ユーザ１０２は、彼または彼女のリーディング技術プロフィールが時間とともにどのように改善されたかについてわかることができる。このフィードバックは、ユーザ１０２が彼か彼女の同僚に対してどのようにランクするかに関する情報を含んでも良い。フィードバックは、周期的なベース（例えば月に一度）に提供されても良い。

フィードバックは、例えばコンピュータスクリーン上のまたは携帯装置上にテキスト形式でユーザ１０２に提供されても良い。フィードバックは、クライアント装置１０４に取り付けられるプリンタに印刷されても良い。

あるいは、ユーザがサーバ装置１０６にアクセスするために電話を使用した場合、サーバ装置１０６は口頭のフィードバックを提供しても良い。

Ｄ．マーケティング
自動リーディングシステム１００は、ユーザデータベース２１０のデータを集めて、マーケティング・アプリケーションに役立てても良い。例えば、自動リーディングシステム１００はユーザ１０２が本の中でどんな種類の本選んでシステム１００に読むのかについて、情報を集めることができる。ユーザが自動リーディングシステム１００に入力するときに、システムはユーザ１０２に一連の質問を要求しても良い。例えば、問題はユーザ１０２が本を楽しんで読んだか否か、ということであってもよい。

出版社および他の利害関係者は、他の読者を対象とするためにこの情報を使用してもよい。例えば、カタログをメールするかまたはオンライン・サービスを提供する出版者は、リーディング技術の特定のレベルの特定の本を、顧客に推薦してもよい。

ウェブページは、消費者を好適な本または他の適切な読み物に導くように設計されていてもよい。特定の顧客は、自動リーディングシステム１００によって、集められるデータに基づいて、特定の本によって、対象とされても良い。

自動リーディングシステムは、ユーザのリーディング技能を向上させることができるシステムを提供する。ユーザが声を出して読んでいる間にユーザの音声を分析することによって、自動リーディングシステムは電子ブックのテキストを調整し、読み方の推薦をし、および／または進度報告の形式および同僚に対する比較におけるフィードバックをユーザに提供しても良い。教師または他の評価する人がユーザの話を聞くことができないときに、自動リーディングシステムが使うことができる。他の前で、声を出してリーディングすることが不快なユーザは、また、自動リーディングシステムを使用することを優先してもよい。

例示の実施例が単なる実施例であって、本発明の範囲を制限するものではないと理解されなければならない。もしその効果に限定されることがなければ、記載されている命令または要素に限られているように、請求項が読まれてはならない。したがって、それに対して以下の請求項および同等物の範囲および趣旨の範囲内で来る全ての実施例は、本発明として請求される。

排他的な特性または権利が主張される本発明の実施例は、特許請求の範囲に定義される。

Claims (50)

1. 自動リーディングシステムであって、
   声を出して読んでいるユーザの音声を検出する手段と、
   前記ユーザのリーディング技能を評価する手段と、
   リーディングの推薦を作成する手段と
   を組み合わせて含むシステム。
2. 読まれている本のレベルプロフィールを調整する手段をさらに含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記本は電子ブックである、請求項２に記載のシステム。
4. 前記ユーザにフィードバックを与える手段をさらに含む、請求項１に記載のシステム。
5. 前記フィードバックは進度報告である、請求項４に記載のシステム。
6. 前記フィードバックは同等者との比較である、請求項４に記載のシステム。
7. マーケティングデータを与える手段をさらに含む、請求項１に記載のシステム。
8. 自動リーディングシステムであって、
   音声の評価を与えるべく操作可能な音声認識システムと、
   前記音声の評価を項目スコアに変換するべく操作可能な評価装置と、
   前記項目スコアを使用してリーディングの推薦を与えるべく操作可能な推薦装置と
   を組み合わせて含むシステム。
9. 前記音声認識システムは、前記音声の言語内容を推定する、請求項８に記載のシステム。
10. 前記音声の評価は、機械認識可能フォーマットの一連の単語である、請求項８に記載のシステム。
11. 前記機械認識可能フォーマットはＡＳＣＩＩである、請求項１０に記載のシステム。
12. 前記評価装置は、応答データベースを含む、請求項８に記載のシステム。
13. 前記応答データベースは、正しい応答を含む、請求項１２に記載のシステム。
14. 前記正しい応答は、テキストの正しい読みを示す標本話者により与えられる標本である、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記正しい応答は、前記テキストによってのみ与えられる、請求項１３に記載のシステム。
16. 前記項目スコアは、項目応答理論を使用して計算される、請求項８に記載のシステム。
17. 前記項目スコアは、音声と正しい応答との差異の数である、請求項８に記載のシステム。
18. 前記推薦装置は、前記項目スコアを使用して電子ブックのレベルプロフィールを調整するべく操作可能である、請求項８に記載のシステム。
19. 前記推薦装置は、ユーザにフィードバックを与えるべく操作可能である、請求項８に記載のシステム。
20. 前記推薦装置は、マーケティングデータを与えるべく操作可能である、請求項８に記載のシステム。
21. 前記推薦装置は少なくとも１つのデータベースにアクセスする、請求項８に記載のシステム。
22. 前記少なくとも１つのデータベースは本データベースを含む、請求項２１に記載のシステム。
23. 前記本データベースは本のいつくかのバージョンである、請求項２２に記載のシステム。
24. 前記本のいくつかのバージョンは、異なるレベルプロフィールを有する前記本のバージョンを含む、請求項２３に記載のシステム。
25. 前記本データベースは、本のいくつかのバージョンにおいてユーザが読んでいるところを追跡できるメモリポインタを含む、請求項２２に記載のシステム。
26. 前記本のいくつかのバージョンはリンクポイントを含む、請求項２５に記載のシステム。
27. 前記推薦装置は前記リンクポイントを使用して前記本のいくつかのバージョン間の切り替えを行う、請求項２６に記載のシステム。
28. 前記少なくとも１つのデータベースはユーザデータベースを含む、請求項２１に記載のシステム。
29. 前記ユーザデータベースは、ユーザ識別、評価の履歴、読んだ本の履歴、ユーザの好み、及び質問に対する応答からなるグループから選択されるデータを含む、請求項２８に記載のシステム。
30. 自動リーディングシステムであって、
    音声の言語内容の推定を与えるべく操作可能な音声認識システムであって、前記推定は機械認識可能フォーマットの一連の単語である音声認識システムと、
    前記音声の言語内容の推定を項目スコアに変換するべく操作可能な評価装置であって、前記項目スコアは項目応答理論を使用して計算され、前記項目スコアは音声と正しい応答との差異の数である評価装置と、
    前記項目スコアを使用してリーディングの推薦を与えるべく操作可能な推薦装置であって、前記推薦装置は本のいくつかのバージョンを含む本データベースにアクセスし、前記推薦装置はユーザデータベースにアクセスする推薦装置と
    を組み合わせて含むシステム。
31. 前記推薦装置は、前記項目スコアを使用して電子ブックのレベルプロフィールを調整するべく操作可能である、請求項３０に記載のシステム。
32. 前記推薦装置は、ユーザにフィードバックを与えるべく操作可能である、請求項３０に記載のシステム。
33. 前記推薦装置は、マーケティングデータを与えるべく操作可能である、請求項３０に記載のシステム。
34. 自動リーディングシステムを与える方法であって、
    テキストを音声検出器に読み込むことと、
    音声の言語内容を評価することと、
    推定を項目スコアに変換することと、
    リーディングの推薦を与えることと
    を組み合わせて含む方法。
35. 電子ブックのプロフィールを調整することをさらに含む、請求項３４に記載の方法。
36. ユーザにフィードバックを与えることをさらに含む、請求項３４に記載の方法。
37. マーケティングデータを与えることをさらに含む、請求項３４に記載の方法。
38. 前記音声検出器は音声を電気信号に変換する、請求項３４に記載の方法。
39. 音声認識システムが前記電気信号を使用して前記音声の言語内容を推定する、請求項３８に記載の方法。
40. 前記項目スコアは、項目応答理論を使用して計算される、請求項３４に記載の方法。
41. 前記項目スコアは、音声と正しい応答との差異の数である、請求項３４に記載の方法。
42. 自動リーディングシステムであって、
    ディスプレイ及び音声検出器を含むクライアント装置と、
    本を読んでいるユーザから音声を検出するべく操作可能なサーバ装置であって、前記サーバ装置は前記音声を評価し、前記サーバ装置は前記ユーザにリーディングの推薦を与えるサーバ装置と
    を組み合わせて含むシステム。
43. 前記ディスプレイは、ワイヤレス携帯装置、パーソナル携帯情報機器、モニタ、パーソナルコンピュータ、デジタルデータリーダ、電子ブック、および文書からなるグループから選択される装置である、請求項４２に記載のシステム。
44. 前記音声検出器は、電話、携帯電話、マイクロホン、音声変換器からなるグループから選択される装置である、請求項４２に記載のシステム。
45. 前記クライアント装置は、ネットワークを使用して前記サーバ装置と通信する、請求項４２に記載のシステム。
46. 前記ネットワークは公衆電話交換ネットワークである、請求項２７に記載のシステム。
47. 前記ネットワークはパケット交換ネットワークである、請求項２７に記載のシステム。
48. 前記サーバ装置は電子ブックのレベルプロフィールを調整する、請求項４２に記載のシステム。
49. 前記サーバ装置は前記ユーザにフィードバックを与える、請求項４２に記載のシステム。
50. 前記サーバ装置はマーケティングデータを与える、請求項４２に記載のシステム。

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