JP2004333917A - Sentence-conversation instruction device and method therefor - Google Patents

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JP2004333917A JP2003130326A JP2003130326A JP2004333917A JP 2004333917 A JP2004333917 A JP 2004333917A JP 2003130326 A JP2003130326 A JP 2003130326A JP 2003130326 A JP2003130326 A JP 2003130326A JP 2004333917 A JP2004333917 A JP 2004333917A
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learning
sentence
conversation
teaching
environment
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世 仁 ▲おん▼
Sejin On
Toka Cho
東 華 張
Hinhin Ba
蘋 蘋 馬
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a sentence-conversation instruction device which makes it possible to learn sentence constitution as well as a conversation when learning a foreign language by role playing. <P>SOLUTION: This sentence-conversation instruction device has a selection module 110 that makes a user select an environment and a role and sets them, a teaching material database 120 which stores a plurality of learning units, a conversation instruction module 130 which takes a learning unit corresponding to the selected role out of the teaching material database to carry out a conversation practice, a sentence instruction module 140 which takes a learning unit corresponding to the selected environment out of the teaching material database to carry out a sentence creation practice, and an input/output module 150 which receives an input and a voice from the user for the conversation practice and sentence creation practice, outputs output contents from the conversation instruction module and sentence instruction module, and calculates and shows learning evaluation levels of the learning units. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、外国語教授装置およびその方法に関する。特に、ユーザーが文および会話を練習する環境および役割を選択して設定することのできる外国語教授装置およびその方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
外国語を学ぶことの最終目標の1つは、学んでいる言語を話す他の人と話すことできるようになることである。
【0003】
このことから、従来よりコンピュータを利用した外国語学習においては、会話に重点を置いた様々な方法がある。
【0004】
そのような学習方法の1つにロールプレイがある。これは、ユーザー(外国語学習者)が完全に会話教材を理解するために、ある環境(たとえば日常出てくるような場面)を設定し、その環境の中で、ユーザーにその環境に出てくるいずれかの人の役割を演じさせて、その役割の人が話す内容を話させ、またはその環境で他の人が話したことを理解させることにより、ユーザーが学習してゆく方法である。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、このようなロールプレイによる学習方法は、以下のような問題がある。
【0006】
(1)文構成の練習不足。
【0007】
会話能力を高めるための重要な要素の1つは、ユーザーが文を作ることについて習熟することである。
【0008】
ところがロールプレイによる外国語学習では、この文構成の練習が不足してしまう問題がある。このため、ロールプレイによる学習の場合、ユーザーは、他の人々からの問いかけに対する答えを直ちに見つけだすことができたとしても、正確な文構造を導き出すことができない場合がある。その結果、ユーザーは実際的な会話において、あまり流暢に自分の意見や質問に対する答えを述べることができなくなってしまうおそれがある。
【0009】
したがって、文を作成する学習は、有効の会話学習のうえで欠かすことができない。
【0010】
(2)完全な評価メカニズムの欠如。
【0011】
会話の間に正確に文を作ることに加えて重要なのは、ユーザーが話す際のイントネーションと発音の技術である。
【0012】
従来の外国語教授装置も、この部分に重点を置くようにはしているものの、ユーザーにとって理想的な評価メカニズムがあるとはいえない。
【0013】
したがって、ユーザーは練習を続けても、ユーザーがそれらについて進歩したかどうかを知ることができない。
【0014】
(3)会話環境および演じる役割の妥当性。
【0015】
会話環境とその中で演じる役割の設定は、両方とも極めて重要で有望な学習要素であることに疑いはない。
【0016】
しかし、従来の教授装置の設計は、しばしばこれらの2つの機能を完全には結合することができない。
【0017】
したがって、ユーザーが様々な会話環境を熟知しているとしても、個々の役割としてうまく学習を続けてゆくことができなくなってしまうおそれがある。
【0018】
その結果、ユーザーは学習を続けてゆくことができなくなり、また、会話の練習に2倍以上の時間を費やさなければならなくなってしまうという問題がある。
【0019】
そこで、本発明の目的は、現在普及しているコンピュータテクノロジーを利用して、ロールプレイにおける環境設定とその中の役割の両方の特徴を組み合わせて、ユーザーの会話能力を増強することができ、ユーザーに対してできるだけ短い時間で、しかも最小の努力で、最後の目標としての会話技術を高めることができ、しかも、より完全な分析および評価メカニズムをもつ文−会話教授装置およびその方法を提供することである。
【0020】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するための本発明は、以下のように構成される。
【0021】
(1)文および会話学習、およびそれらの評価を実行するために、ユーザーの環境および役割選択に従う学習内容を生成する、環境および役割選択機能を備えた文−会話教授装置であって、環境および役割を前記ユーザーに選択させて設定する選択モジュールと、環境および役割のための複数の学習ユニットを記憶した教材データベースと、選択された役割に対応した学習ユニットを前記教材データベースから取り出し会話学習を実行する会話教授モジュールと、選択された環境に対応した学習ユニットを前記教材データベースから取り出し文作成学習を実行する文教授モジュールと、前記会話学習および前記文作成学習のためにユーザーからの入力および音声を受け、前記会話教授モジュールおよび文教授モジュールからの出力内容を出力し、前記学習ユニットの学習評価レベルを計算して示す入出力モジュールと、を有することを特徴とする文−会話教授装置。
【0022】
(2)前記選択モジュールは、少なくとも選択された環境とその中で果たす役割を設定することを特徴とする文−会話教授装置。
【0023】
(3)前記教材データベースは、少なくとも会話学習ユニットおよび文作成学習ユニットを有することを特徴とする文−会話教授装置。
【0024】
(4)前記会話学習ユニットおよび前記文作成学習ユニットは、テキストデータ、音声データ、画像データ、およびビデオデータからなる群から選択された少なくとも1つのデータよりなることを特徴とする文−会話教授装置。
【0025】
(5)前記学習評価レベルは、前記学習ユニットにおける会話学習の結果、および前記文作成学習ユニットにおける文作成学習の結果を使用して計算されることを特徴とする文−会話教授装置。
【0026】
(6)文および会話学習、およびそれらの評価を実行するために、ユーザーの環境および役割選択に従う学習内容を生成する、環境および役割選択機能を備えた文−会話教授方法であって、ユーザーから環境および役割の選択を受けて設定するステップと、前記選択された環境に対応した学習教材を取り出し文作成学習を実行するステップと、前記選択された役割に対応した学習教材を取り出し会話学習を実行するステップと、前記各学習結果から学習評価レベルを与えるステップと、を有することを特徴とする文−会話教授方法。
【0027】
(7)前記環境および役割は、少なくとも前記選択された環境の中で果たす役割であることを特徴とする文−会話教授方法。
【0028】
(8)前記選択された環境に対応した学習教材を取り出し文作成学習を実行するステップは、前記学習教材用に前記環境の設定を読み込むステップと、前記環境の設定に対応する文作成学習の学習ユニットを決定するステップと、前記学習教材の中の前記学習ユニットに対応した文作成教材から質問を生成するステップと、ユーザーからの入力を受けるステップと、前記ユーザーからの入力と前記質問の回答との整合性を比較するステップと、前記比較の結果を出力して、前記文作成学習の評価を生成するステップと、を有することを特徴とする文−会話教授方法。
【0029】
(9)前記文作成の学習教材は、テキストデータ、音声データ、画像データ、およびビデオデータからなる群から選択された少なくとも1つのデータよりなることを特徴とする文−会話教授方法。
【0030】
(10)前記決定された文作成教材から質問を生成するステップは、前記文作成教材の中の文を非再編成して前記質問を作成するステップ、および/または再編成して前記質問を作成するステップを有することを特徴とする文−会話教授方法。
【0031】
11)前記再編成は、語再編成、語彙属性再編成、語彙タイプ再編成、および妨害語再編成の少なくともいずれかであることを特徴とする文−会話教授方法。
【0032】
(12)前記選択された役割に対応した学習教材を取り出し会話学習を実行するステップは、前記学習教材用に前記役割の設定を読み込むステップと、前記役割の設定に対応する学習ユニットを決定するステップと、前記学習教材の中の前記学習ユニットに対応した会話の中の他の関係者の音声を出力するステップと、ユーザーから音声入力を受けるステップと、前記入力された音声と予め決められた標準の会話音声との類似性を分析するステップと、前記類似性の分析結果を出力して前記学習ユニットの評価を生成するステップと、を有することを特徴とする文−会話教授方法。
【0033】
(13)前記会話教材は、テキストデータ、音声データ、画像データ、およびビデオデータからなる群から選択された少なくとも1つのデータよりなることを特徴とする文−会話教授方法。
【0034】
(14)前記学習評価レベルを算出するステップは、前記文作成学習および前記会話学習の学習結果から算出することを特徴とする文−会話教授方法。
【0035】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について説明するが、本発明の適用の範囲は、以下の説明によって制限されるものではなく、以下に述べる本発明の好適な実施形態を含む詳細な説明および実施例は説明のためのみに用いられるべきであり、本発明の精神および特許請求の範囲内において当業者による種々の変形、追加、省略が可能であることは明らかである。本発明は、以下の詳細な説明から十分に理解できる。しかしながら、以下の詳細な説明は発明の内容を説明するためのものであり、発明を制限するものではない。
【0036】
図1は、本発明を適用した本実施の形態における文−会話教授装置の機能構成を示すブロック図である。
【0037】
本発明による環境および役割選択機能を備えた文−会話教授装置およびその方法によって、ユーザーは自由に会話や文作成を学習するために、ロールプレイの環境およびその中で演じる役割を選ぶことができる。
【0038】
この文−会話教授装置100(以下単に装置と略記する)は、選択モジュール110、教材データベース120、会話教授モジュール130、文教授モジュール140、および入出力(I/O)モジュール150を備える。なお、この装置は、実際には通常のパソコンなどのコンピュータであり、この装置内の各機能は、後述する手順を実行するために作成されたプログラムが当該コンピュータに実行されることで、各機能として働くものである。
【0039】
(1)選択モジュール110によって、ユーザーは、ロールプレイの環境およびその中における自分(ユーザー)の役割を選ぶことができる。ここで環境は、たとえば空港、駅、商店、レストラン、ホテル、学校、映画館、道案内(道順を尋ねる)、など日常出てくるような様々な場所やそれらにおける場面である。一方、役割は、そのような環境において登場する人である。
【0040】
このために選択モジュール110は、学習教材の環境およびそこで果たすユーザーの役割をユーザーに選択させて設定する。これには、たとえば、接続されているディスプレイなど(不図示)に、予め用意されている複数の環境やその中での複数の役割の中から、ユーザーに所望する環境とその中での役割を選択させるようにするとよい。
【0041】
選択された環境および役割は、図示しないメモリやハードディスク装置などの記憶装置に記憶されて、設定される。
【0042】
ユーザーの選択結果は、会話学習および文作成の学習の際に必要となる教材、および練習経過に影響する。
【0043】
(2)教材データベース120は、全ての環境と役割の学習教材を記憶している。
【0044】
基本的に、学習教材は、会話学習ユニットと文作成学習ユニットに分割されている。
【0045】
各ユニットは学習内容となる異なるデータタイプの素材を含んでいる。それらは、たとえば、テキストデータ、音声データ、画像データ、ビデオ(動画映像)データなどである。
【0046】
したがって、この教材データベース120は、マルチメディアデータを記憶するデータベースである。
【0047】
(3)会話教授モジュール130は、会話教授を実行するためにユーザーの役割選択に対応した会話学習教材を教材データベース120から取り出して、ユーザーに対し提示し、またユーザーからの会話音声を受け取り、評価する。
【0048】
会話学習の間、会話教授モジュール130は、選択された役割に対応した会話学習ユニット内の会話内容を順次出力する。このとき、ユーザーが選択した役割の人の会話内容については入力待ちとなり、その他の人の会話内容については音声として出力する。ここで、会話学習ユニットとは、たとえば、学習進度ごとにまとめられた学習範囲、または1つの環境内における1場面の範囲など、1つの会話学習の単位である。
【0049】
会話学習の手順は、基本的には、会話教授モジュール130によって行われる以下のステップよりなる。
【0050】
その会話に関係する人または人々(すなわちその場面で出ている人または人々)の音声内容の出力すること、ユーザーから発せられた音声を受け取ること(受け取った音声を装置内で一時記憶(録音)することを含む)、入力されたユーザーからの音声の類似性を分析すること(すなわち、ユーザーの音声内容と、その会話標準の音声内容との音波を比較して、標準の音声内容との差異を評価する。これには、たとえば、音波波形の相似性を評価したり、アクセントの位置やイントネーションを音波の強弱位置または強弱位置の並び方の違いなどとして評価したりする。)である。
【0051】
会話教授モジュール130は、1つの会話学習ユニットが終了するまで上述のステップを繰り返し実行する。
【0052】
そして、会話教授モジュール130は、1つの会話学習ユニットが終了後、その学習ユニット内におけるの会話の評価結果を、ユーザーの参照のために、およびユーザーの学習進度の評価のために出力する。ここで会話の評価結果は、入力された音声と標準音声との類似性であり、たとえば、音声波形の似ていた音声入力が何パーセントあるか、またアクセントの位置やイントネーションが正しい音声入力が何パーセントあるかなどである。
【0053】
(4)文教授モジュール140は、文作成学習を実行するためにユーザーの選択した環境設定にしたがって、教材データベース120から文作成学習ユニットを取り出し、ユーザーに対し質問として提示し、またユーザーからの回答を受け取り、評価する。
【0054】
文作成学習の間に、文教授モジュール140は選択された文作成学習ユニット内でのすべての文練習問題を出力する。ここで、文作成学習ユニットとは、たとえば、ユーザーが選択した環境における1つの学習範囲、学習進度ごとにまとめられた1つの学習範囲、1つの環境内における1場面の範囲など、1つの文作成学習の単位である。したがって、たとえば、文作成学習ユニット内において、選択された環境における様々な役割の人々の会話内容が文作成の練習課題として出力される。もちろん、その他にその環境に付随するような予めその文作成学習ユニットとして組み込まれた文作成の練習課題などが含まれていてもよい。
【0055】
この文作成学習の手順は、基本的には、文教授モジュール140によって行われる以下のステップよりなる。
【0056】
ユーザーが文作成を練習するための質問を生成すること、ユーザーが入力した内容を受けること、入力内容の整合性を比較すること(すなわち、質問の回答となる標準の文と、ユーザーから入力された文とを比較すること)である。
【0057】
文教授モジュール140は、その文学習ユニット内における文を作る練習が全て終わるまで、上記の各ステップを繰り返す。
【0058】
そして、文教授モジュール140は、最後に、その学習ユニットの評価結果をユーザーの参照のために、およびユーザーの学習進度の評価のために出力する。ここでの評価結果は、たとえば、出題された文に対する正解率(%)などである。
【0059】
(5)I/Oモジュール150は、会話教授および文作成学習の間、ユーザーから音声および文字入力を受ける。
【0060】
また、I/Oモジュール150は、会話教授モジュール130と文教授モジュール140によって出力された内容(会話における他の関係者の音声、文作成学習の間に出される問題、各分析結果、各比較結果、各ユニットにおける会話評価および文作成評価の結果など)を出力する。
【0061】
さらに、I/Oモジュール150は、学習レベルを計算して付与し、それを出力する。
【0062】
学習レベルは、会話教授モジュール130によって行われる会話学習ユニットの会話評価結果と、文教授モジュール140によって行われる文作成学習ユニットの文作成評価結果を使用して計算される。これは、たとえば、会話の評価結果である会話音声の類似性の評価結果と、文作成の評価結果である標準の分に対する正確性とを用いて、選択された環境および役割に対応する学習ユニットにおける総合的な評価結果(たとえば、会話の評価結果と文作成の評価結果の平均値など)を計算する。
【0063】
なお、入出力(I/O)モジュール150には、図示しないでディスプレイやプリンタ、およびマイクロフォン、スピーカーなどが接続されている。
【0064】
図2〜4は、上述した装置によって行われる文−会話教授の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【0065】
図2を参照して全体の流れを説明する。
【0066】
まず、選択モジュール110がI/Oモジュール150を介して、ユーザーからの環境および役割選択の入力を受ける(ステップ200)。この選択は、選択された環境および役割に応じた教材の選択となる。
【0067】
続いて、文−会話教授装置100において文教授モジュール140が、選択された環境に対応した学習ユニットの教材を教材データベース120から取り出し、文作成学習を実行する(ステップ300)。この文作成学習の手順は、後に図3を参照して詳細に説明する。
【0068】
文作成学習が終了した後、続いて、会話教授モジュール130が、選択された役割に対応した学習ユニットの教材を教材データベース120から取り出し、会話学習を実行する(ステップ400)。この会話学習の手順は、後に図4を参照して詳細に説明する。
【0069】
最後に、各学習ユニットにおけるユーザーの学習結果を評価のために計算して、学習レベルを付与する(ステップ500)。
【0070】
なお、この手順において、文作成学習の後に会話学習を行うこととしたが、これは、選択された環境で出てくる会話内容の文構成を全て(または一部でもよい)学習した上で、その後に、会話学習を行うことで会話学習の習熟度を挙げることを目的としている。なお、会話学習を先に学習するようにして、会話として文の構成をつかんだ後に、実際に文構成を正しく理解したかどうかを確かめるために文作成学習を実行するようにしてもよい。
【0071】
次に、図3を参照して、文作成学習の手順について説明する。
【0072】
まず、学習教材選択された環境の設定を読み込む(ステップ310)。これにより文作成学習が開始する。
【0073】
装置は、この環境設定に対応する文作成学習のための学習ユニットを決定する(ステップ320)。
【0074】
その後、装置は、学習教材の中から決定された学習ユニットに対応する文作成教材から質問を作る(ステップ330)。
【0075】
質問を作る方法には、ユーザーが選択することにより少なくとも2つの方法がある。
【0076】
1つは、非再編成方法である。これは文作成教材のヒント内容(たとえば質問の説明または出題される文の訳)が、ユーザーの入力に対応して、一語ずつ出力される方法である。なお、ヒント内容は予め文作成教材となっている文に合わせて教材データベース120に記憶されている。
【0077】
他の1つは、再編成方法である。
【0078】
この方法は、文作成教材における文がばらばらに(ランダムに)再配置されて、質問として出力され、これに対してユーザーに正しい配列を入力させるようにするものである。
【0079】
この再編成方法には、様々な方法がある。たとえば、語再編成、語彙属性再編成、語彙タイプ再編成、および妨害語再編成などである。
【0080】
続いて、装置は、ユーザーからの入力内容を受る(ステップ340)。ユーザーは、語および文を入力装置(たとえばキーボード、手書入力装置)を使用して入力する。
【0081】
入力内容が入力されたあと、装置は入力内容の整合性比較を実行する(ステップ350)。これは、ユーザーの入力文と質問の回答となる標準文が比較される。
【0082】
そして、装置は、比較が行われたか否か調べる(ステップ360)。未だ比較が行われない場合には、ステップ350へ戻り、比較が実行されるまで待つ。
【0083】
一方、比較が行われたら、比較結果が図示しないメモリなどに一時的に記憶されて、次に、装置は、その学習ユニット内に、出題される他の文があるかどうか検索する(ステップ370)。
【0084】
なお、記憶される比較結果は、たとえば入力された文が標準文と比較して正しいか否かの判定結果であり、入力された文そのものもいっしょに記憶してもよい。
【0085】
ステップ370において、他に出題すべき文が無ければ、すべての比較結果を出力し、その学習ユニットにおける文作成学習の評価結果を出力する(ステップ380)。
【0086】
最終的な文作成学習の評価結果は、文作成学習の学習ユニットにおいて出題された各々の文の比較結果を統計処理することにより算出される。
【0087】
この統計処理により、その学習ユニットにおけるユーザーの理解レベルが反映される。また、この統計結果は、総合学習評価のユニット文作成評価を生成するためにさらに使われる。その後、処理はステップ400に続く。
【0088】
一方、ステップ370において、出題すべき他の文があればステップ330へ戻り、文作成教材から質問を作る。そして、ステップ330〜370によって全ての文作成実行が繰り返される。
【0089】
次に、図4を参照して、会話学習の手順について説明する。
【0090】
まず、選択された役割を読み込むことによって、会話学習を開始する(ステップ410)。
【0091】
続いて、装置は、ユーザーの選択した役割に対応した学習ユニットを決定する(ステップ420)。
【0092】
そして、装置は、その学習ユニットの会話の中の他の関係者の音声を出力する(ステップ430)。
【0093】
その後、装置はユーザーからの音声内容を受ける(ステップ440)。ここでユーザーは、音声内容を入力するために入力装置(たとえばマイクロフォンなどの音声収集装置)を使用する。
【0094】
ユーザーの音声内容を受け取った後、装置は、音声の類似性を分析する(ステップ450)。
【0095】
この音声の類似分析は、ユーザーの音声内容と標準の音声内容が同じものであるかどうか比較する。これは、前述の通り音波を比較することにより行われる。
【0096】
続いて、装置は、音声の類似性分析が行われたか否かを調べる(ステップ460)。
【0097】
ここで、分析が行われていなければ、分析が行われるまでステップ450が継続する。
【0098】
一方、分析が行われた場合は、分析結果を図示しないメモリなどに一時的に格納する。そして、装置は他に実行する他の会話内容があるかどうか検索する(ステップ470)。
【0099】
ステップ470において、他に実行する会話内容がない場合、最後に、分析結果を出力し、その学習ユニットの会話評価を行う(ステップ480)。
【0100】
会話評価は、各々の分析結果を統計処理することで行われる。それは、その会話学習ユニットにおけるユーザーの理解レベルを反映する。
【0101】
この会話評価の結果は、総合学習評価におけるそのユニットの会話評価を生成するためにさらに使われる。
【0102】
処理は、それからステップ500に続く。
【0103】
一方、ステップ470において、そのユニットにおいて未処理の会話内容がある場合、ステップ430に戻り、そのユニット内の全ての会話教材が実行されるまでステップ430〜470が繰り返し実行される。
【0104】
以上、本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこのような実施の形態に限定されるものではなく様々な変形形態として実施できることは、当業者にとって明らかである。そして、それら変形形態は、本願の特許請求の範囲内に含まれるものである。
【0105】
【発明の効果】
以上説明した本発明による、ロールプレイにおける環境および役割の両方の選択機能を備えた文−会話教授装置、およびその方法によれば、会話学習ユニットを通して、ユーザーが希望の環境および役割のセットを選択することができる。
【0106】
また、本発明によれば、学習過程中に、ユーザーに対して、ユーザーの学習度合いについての評価を明示的で正確に与えることができる。ユーザーは、環境および役割の組み合わせを通して、異なる教材内容を経験することができ、全ての環境において各役割のための会話技術をつかむことができる。
【0107】
また、本発明によれば、文を作成し、会話学習を終えた後に与えられる評価結果から、ユーザーは、自らが作った学習計画の中での学習の習得度合いを知ることができる。
【0108】
さらに本発明によれば、文作成および会話の練習によって、ユーザーは、文構造のさらに完全なトレーニングを受けることができる。
【0109】
そして、これらによってユーザーは実際の会話をとても速く行うことができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明を適用した本実施の形態における文−会話教授装置の機能構成を示すブロック図である。
【図2】上述した装置によって行われる文−会話教授の全体の手順を説明するためのフローチャートである。
【図3】上記フローチャート中の文作成学習の手順を説明するためのフローチャートである。
【図4】上記フローチャート中の会話学習の手順を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
100 文−会話教授装置
110 選択モジュール
120 教材データベース
130 会話教授モジュール
140 文教授モジュール
150 入出力モジュール
[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a foreign language teaching device and a method thereof. In particular, the present invention relates to a foreign language teaching device and a method thereof in which a user can select and set an environment and a role for practicing a sentence and a conversation.
[0002]
[Prior art]
One of the ultimate goals of learning a foreign language is to be able to talk to others who speak the language you are learning.
[0003]
For this reason, there have been various methods of learning a foreign language using a computer with an emphasis on conversation.
[0004]
One such learning method is role play. This means that in order for the user (foreign language learner) to fully understand the conversational materials, an environment (for example, a scene that appears every day) is set, and in that environment, the user is asked to enter the environment. It is a way for the user to learn by letting any of the coming roles play the role of the person in that role, or letting them understand what others have said in the environment.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, such a learning method by role play has the following problems.
[0006]
(1) Lack of practice in sentence composition.
[0007]
One of the key factors in improving conversational ability is that the user is proficient in writing sentences.
[0008]
However, there is a problem that the practice of the sentence composition is insufficient in the foreign language learning by the role play. For this reason, in the case of learning by role play, a user may not be able to derive an accurate sentence structure even if the user can immediately find an answer to a question from another person. As a result, users may not be able to state their opinions and answers to questions very fluently in practical conversations.
[0009]
Therefore, learning to create a sentence is indispensable for effective conversation learning.
[0010]
(2) Lack of a complete evaluation mechanism.
[0011]
An important part of creating accurate sentences during a conversation is the intonation and pronunciation skills of the user when speaking.
[0012]
Conventional foreign language teaching devices also focus on this area, but there is no ideal evaluation mechanism for users.
[0013]
Thus, as the user continues to practice, he does not know if the user has made progress on them.
[0014]
(3) The validity of the conversation environment and the role played.
[0015]
There is no doubt that the setting of the conversation environment and the roles it plays are both crucial and promising learning elements.
[0016]
However, conventional teaching device designs often cannot completely combine these two functions.
[0017]
Therefore, even if the user is familiar with various conversation environments, there is a possibility that the user cannot continue learning as individual roles.
[0018]
As a result, there is a problem that the user cannot continue learning, and must spend twice or more times in practicing conversation.
[0019]
Therefore, an object of the present invention is to utilize the currently widespread computer technology to combine the features of both the role setting environment and the role in the role play to enhance the user's conversation ability, To provide a sentence-conversation teaching device and method capable of enhancing conversational skills as a final goal in the shortest possible time and with a minimum of effort, and having a more complete analysis and evaluation mechanism. It is.
[0020]
[Means for Solving the Problems]
The present invention for achieving the above object is configured as follows.
[0021]
(1) A sentence-conversation teaching device having an environment and role selection function for generating learning content according to a user's environment and role selection in order to execute sentence and conversation learning and their evaluation. A selection module for allowing the user to select and set a role; a teaching material database storing a plurality of learning units for environments and roles; and a learning unit corresponding to the selected role is extracted from the teaching material database and conversation learning is performed. A conversation teaching module, a learning unit corresponding to a selected environment, and a sentence teaching module for taking out a learning unit from the teaching material database and executing sentence creation learning. And output the output contents from the conversation teaching module and the sentence teaching module , Sentence and having a input-output module shown by calculating the learning evaluation level of the learning unit - conversation teaching device.
[0022]
(2) The sentence-conversation teaching device, wherein the selection module sets at least a selected environment and a role to be played therein.
[0023]
(3) The sentence-conversation teaching device, wherein the teaching material database has at least a conversation learning unit and a sentence creation learning unit.
[0024]
(4) The sentence-conversation teaching device, wherein the conversation learning unit and the sentence creation learning unit are formed of at least one data selected from the group consisting of text data, audio data, image data, and video data. .
[0025]
(5) The sentence-conversation teaching device, wherein the learning evaluation level is calculated using a result of conversation learning in the learning unit and a result of sentence creation learning in the sentence creation learning unit.
[0026]
(6) A sentence-conversation teaching method having an environment and role selection function for generating learning content according to a user's environment and role selection in order to execute sentence and conversation learning and their evaluation. Receiving and setting an environment and a role, taking out learning materials corresponding to the selected environment, and performing sentence creation learning, and taking out learning materials corresponding to the selected role, and performing conversation learning And a step of giving a learning evaluation level from each of the learning results.
[0027]
(7) The sentence-conversation teaching method, wherein the environment and the role are at least roles to be performed in the selected environment.
[0028]
(8) The step of taking out the learning material corresponding to the selected environment and executing the sentence creation learning includes the steps of reading the environment setting for the learning material, and learning the sentence creation learning corresponding to the environment setting. Determining a unit, generating a question from a sentence preparation teaching material corresponding to the learning unit in the learning teaching material, receiving input from a user, inputting from the user and answering the question. A sentence-conversation teaching method, comprising: comparing the consistency of a sentence; and outputting the result of the comparison to generate an evaluation of the sentence creation learning.
[0029]
(9) The sentence-conversation teaching method, wherein the learning material for creating a sentence comprises at least one data selected from the group consisting of text data, audio data, image data, and video data.
[0030]
(10) The step of generating a question from the determined sentence preparation teaching material includes the step of non-reorganizing a sentence in the sentence preparation teaching material to prepare the question, and / or the forming of the question by reorganizing. A sentence-conversation teaching method comprising the steps of:
[0031]
11) The sentence-conversation teaching method, wherein the reorganization is at least one of word reorganization, vocabulary attribute reorganization, vocabulary type reorganization, and interfering word reorganization.
[0032]
(12) The step of taking out the learning material corresponding to the selected role and executing the conversation learning includes the steps of reading the role setting for the learning material and determining a learning unit corresponding to the role setting. Outputting voices of other parties in a conversation corresponding to the learning unit in the learning material; receiving a voice input from a user; and determining the input voice and a predetermined standard. Analyzing the similarity of the learning unit with the conversational speech of the subject and outputting the result of the analysis of the similarity to generate an evaluation of the learning unit.
[0033]
(13) The sentence-conversation teaching method, wherein the conversation teaching material includes at least one data selected from the group consisting of text data, audio data, image data, and video data.
[0034]
(14) The sentence-conversation teaching method, wherein the step of calculating the learning evaluation level is calculated from learning results of the sentence creation learning and the conversation learning.
[0035]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described. However, the scope of application of the present invention is not limited by the following description, and detailed descriptions and examples including preferred embodiments of the present invention described below are provided. Should be used for explanation only, and it is apparent that various modifications, additions, and omissions can be made by those skilled in the art without departing from the spirit of the invention and the scope of the appended claims. The invention can be better understood from the following detailed description. However, the following detailed description is for the purpose of explaining the content of the invention and does not limit the invention.
[0036]
FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of a sentence-conversation teaching device according to the present embodiment to which the present invention is applied.
[0037]
The sentence-conversation teaching apparatus and method having the environment and role selection function according to the present invention allows a user to freely select a role-playing environment and roles to be played therein in order to freely learn conversation and sentence creation. .
[0038]
The sentence-conversation teaching device 100 (hereinafter simply referred to as device) includes a selection module 110, a teaching material database 120, a conversation teaching module 130, a sentence teaching module 140, and an input / output (I / O) module 150. Note that this device is actually a computer such as a normal personal computer, and each function in this device is executed by the computer when a program created to execute a procedure described later is executed by the computer. It works as.
[0039]
(1) The selection module 110 allows the user to select the role play environment and the role of the user (user) therein. Here, the environment is, for example, airports, train stations, shops, restaurants, hotels, schools, movie theaters, directions (asking for directions), and various places that appear everyday, and scenes in them. The role, on the other hand, is the person who appears in such an environment.
[0040]
To this end, the selection module 110 allows the user to select and set the environment of the learning material and the role of the user to play there. For example, an environment desired by the user and a role in the environment are selected from a plurality of environments prepared in advance and a plurality of roles in the environment on a connected display (not shown). It is good to make it select.
[0041]
The selected environment and role are stored and set in a storage device (not shown) such as a memory or a hard disk device.
[0042]
The result of the user's selection affects the teaching materials and the course of practice required for learning of conversation learning and sentence creation.
[0043]
(2) The learning material database 120 stores learning materials for all environments and roles.
[0044]
Basically, the learning material is divided into a conversation learning unit and a sentence preparation learning unit.
[0045]
Each unit contains different data type materials to be learned. These are, for example, text data, audio data, image data, video (moving image) data, and the like.
[0046]
Therefore, the teaching material database 120 is a database that stores multimedia data.
[0047]
(3) The conversation teaching module 130 retrieves a conversation learning material corresponding to the user's role selection from the teaching material database 120 to execute the conversation teaching, presents it to the user, receives a conversation voice from the user, and evaluates it. I do.
[0048]
During the conversation learning, the conversation teaching module 130 sequentially outputs the conversation contents in the conversation learning unit corresponding to the selected role. At this time, the conversation contents of the person of the role selected by the user are awaiting input, and the conversation contents of the other persons are output as voice. Here, the conversation learning unit is a unit of one conversation learning such as a learning range summarized for each learning progress or a range of one scene in one environment.
[0049]
The conversation learning procedure basically includes the following steps performed by the conversation teaching module 130.
[0050]
Outputting the voice content of the person or people involved in the conversation (ie, the person or people appearing in the scene) and receiving the voice uttered by the user (temporarily storing (recording) the received voice in the device) Analyzing the audio similarity of the input user (ie, comparing the audio content of the user with the standard audio content of the conversation, For example, the similarity of the sound wave waveform is evaluated, and the position of the accent or the intonation is evaluated as the strength position of the sound wave or the difference in the arrangement of the strength positions.).
[0051]
The conversation teaching module 130 repeatedly executes the above steps until one conversation learning unit ends.
[0052]
Then, after one conversation learning unit ends, the conversation teaching module 130 outputs the evaluation result of the conversation in the learning unit for the user's reference and for evaluating the user's learning progress. Here, the result of the conversation evaluation is the similarity between the input voice and the standard voice.For example, what percentage of voice input has a similar voice waveform, and what voice input has the correct accent position and intonation Is there a percentage?
[0053]
(4) The sentence teaching module 140 takes out the sentence creation learning unit from the teaching material database 120 according to the environment setting selected by the user to execute the sentence creation learning, presents it to the user as a question, and answers the user. Receive and evaluate.
[0054]
During sentence creation learning, sentence teaching module 140 outputs all sentence practice questions within the selected sentence creation learning unit. Here, the sentence creation learning unit includes, for example, one sentence creation such as one learning range in an environment selected by the user, one learning range summarized for each learning progress, and one scene range in one environment. It is a unit of learning. Therefore, for example, in the sentence creation learning unit, the conversation contents of people of various roles in the selected environment are output as a sentence creation exercise. Of course, it may also include, in addition to the environment, a practice task of preparing a sentence, which is incorporated in advance as the sentence creation learning unit.
[0055]
This sentence creation learning procedure basically includes the following steps performed by the sentence teaching module 140.
[0056]
Generate questions to help the user practice writing, receive the content of the user's input, and compare the consistency of the input (ie, a standard sentence that answers the question, Comparison with a sentence).
[0057]
The sentence teaching module 140 repeats the above steps until all the practice of making sentences in the sentence learning unit is completed.
[0058]
Finally, the sentence professor module 140 outputs the evaluation result of the learning unit for the user's reference and for evaluating the user's learning progress. The evaluation result here is, for example, the correct answer rate (%) for the sentence that was set.
[0059]
(5) The I / O module 150 receives voice and character input from the user during conversation teaching and sentence creation learning.
[0060]
Also, the I / O module 150 outputs the contents output by the conversation teaching module 130 and the sentence teaching module 140 (the voices of the other parties in the conversation, the problems given during the sentence creation learning, each analysis result, and each comparison result). , And the results of conversation evaluation and sentence creation evaluation in each unit).
[0061]
Further, the I / O module 150 calculates and assigns a learning level and outputs it.
[0062]
The learning level is calculated using the conversation evaluation result of the conversation learning unit performed by the conversation teaching module 130 and the sentence creation evaluation result of the sentence creation learning unit performed by the sentence teaching module 140. For example, the learning unit corresponding to the selected environment and role is determined by using the evaluation result of the similarity of the conversation voice that is the evaluation result of the conversation and the accuracy of the standard minutes that is the evaluation result of the sentence creation. (For example, the average of the evaluation result of the conversation and the evaluation result of the sentence creation) is calculated.
[0063]
The input / output (I / O) module 150 is connected to a display, a printer, a microphone, a speaker, and the like (not shown).
[0064]
2 to 4 are flowcharts for explaining the processing procedure of the sentence-conversation teaching performed by the above-described device.
[0065]
The overall flow will be described with reference to FIG.
[0066]
First, the selection module 110 receives an input of environment and role selection from the user via the I / O module 150 (step 200). This selection is the selection of teaching materials according to the selected environment and role.
[0067]
Subsequently, in the sentence-conversation teaching device 100, the sentence teaching module 140 extracts the teaching material of the learning unit corresponding to the selected environment from the teaching material database 120, and executes the sentence creation learning (step 300). This sentence creation learning procedure will be described later in detail with reference to FIG.
[0068]
After the completion of the sentence creation learning, the conversation teaching module 130 retrieves the learning material of the learning unit corresponding to the selected role from the learning material database 120, and executes the conversation learning (step 400). This conversation learning procedure will be described later in detail with reference to FIG.
[0069]
Finally, the learning result of the user in each learning unit is calculated for evaluation, and a learning level is given (step 500).
[0070]
In this procedure, the conversation learning is performed after the sentence creation learning. However, this is performed after learning (or a part of) the sentence structure of the conversation content appearing in the selected environment. After that, the purpose is to increase the proficiency of conversation learning by performing conversation learning. It should be noted that the conversation learning may be learned first, and the sentence structure may be grasped as a conversation, and then the sentence creation learning may be executed to confirm whether or not the sentence structure has been correctly understood.
[0071]
Next, the procedure of the sentence creation learning will be described with reference to FIG.
[0072]
First, the setting of the environment in which the learning material is selected is read (step 310). Thus, the sentence creation learning starts.
[0073]
The apparatus determines a learning unit for sentence creation learning corresponding to the environment setting (step 320).
[0074]
Thereafter, the apparatus creates a question from the sentence preparation teaching material corresponding to the learning unit determined from the learning teaching materials (step 330).
[0075]
There are at least two ways to make a question, depending on the user's choice.
[0076]
One is a non-reorganization method. This is a method in which hint contents (for example, explanation of a question or translation of a question to be given) of a sentence creating teaching material are output one word at a time in response to a user's input. The contents of the hint are stored in the teaching material database 120 in advance in accordance with the sentence used as the sentence creating teaching material.
[0077]
Another is a reorganization method.
[0078]
In this method, sentences in the sentence preparation teaching material are rearranged separately (randomly), output as questions, and prompt the user to input a correct arrangement.
[0079]
There are various reorganization methods. For example, word reorganization, vocabulary attribute reorganization, vocabulary type reorganization, and interfering word reorganization.
[0080]
Subsequently, the device receives the input content from the user (step 340). The user inputs words and sentences using an input device (eg, a keyboard, a handwriting input device).
[0081]
After the input has been entered, the device performs a consistency comparison of the input (step 350). In this method, a user's input sentence is compared with a standard sentence that answers a question.
[0082]
The device then checks whether a comparison has been made (step 360). If the comparison has not been performed yet, the process returns to step 350 and waits until the comparison is performed.
[0083]
On the other hand, if the comparison is performed, the comparison result is temporarily stored in a memory (not shown) or the like, and then the apparatus searches the learning unit for another sentence to be set (step 370). ).
[0084]
The stored comparison result is, for example, a result of determining whether or not the input sentence is correct as compared with the standard sentence, and the input sentence itself may be stored together.
[0085]
In step 370, if there is no other sentence to be set, all the comparison results are output, and the evaluation result of the sentence creation learning in the learning unit is output (step 380).
[0086]
The final evaluation result of the sentence creation learning is calculated by statistically processing the comparison result of each sentence in the learning unit of the sentence creation learning.
[0087]
This statistical processing reflects the user's understanding level in the learning unit. This statistical result is further used to generate a unit sentence creation evaluation of the comprehensive learning evaluation. Thereafter, processing continues to step 400.
[0088]
On the other hand, in step 370, if there is another sentence to be set, the process returns to step 330, and a question is made from the sentence creation teaching material. Then, the execution of all the sentences is repeated by steps 330 to 370.
[0089]
Next, the procedure of conversation learning will be described with reference to FIG.
[0090]
First, conversation learning is started by reading the selected role (step 410).
[0091]
Subsequently, the device determines a learning unit corresponding to the role selected by the user (step 420).
[0092]
Then, the device outputs voices of other parties in the conversation of the learning unit (step 430).
[0093]
Thereafter, the device receives audio content from the user (step 440). Here, the user uses an input device (for example, a voice collection device such as a microphone) to input voice content.
[0094]
After receiving the user's audio content, the device analyzes the audio similarity (step 450).
[0095]
This audio similarity analysis compares whether the user's audio content and the standard audio content are the same. This is performed by comparing sound waves as described above.
[0096]
Subsequently, the device checks whether or not a similarity analysis of the voice has been performed (step 460).
[0097]
Here, if the analysis has not been performed, step 450 continues until the analysis is performed.
[0098]
On the other hand, when the analysis is performed, the analysis result is temporarily stored in a memory (not shown) or the like. Then, the apparatus searches for other conversation contents to be executed (step 470).
[0099]
In step 470, if there is no other conversation content to be executed, finally, the analysis result is output, and the conversation evaluation of the learning unit is performed (step 480).
[0100]
The conversation evaluation is performed by statistically processing each analysis result. It reflects the user's level of understanding in the conversation learning unit.
[0101]
The results of this conversation assessment are further used to generate a conversation assessment for that unit in the overall learning assessment.
[0102]
Processing then continues to step 500.
[0103]
On the other hand, if there is any unprocessed conversation content in the unit in step 470, the process returns to step 430, and steps 430 to 470 are repeatedly executed until all the conversation materials in the unit are executed.
[0104]
The embodiments of the present invention have been described above. However, it is obvious to those skilled in the art that the present invention is not limited to such embodiments and can be implemented as various modifications. These modifications are included in the scope of the claims of the present application.
[0105]
【The invention's effect】
According to the sentence-conversation teaching device having the function of selecting both the environment and the role in the role play according to the present invention described above, the user can select a desired environment and role set through the conversation learning unit. can do.
[0106]
Further, according to the present invention, it is possible to explicitly and accurately give an evaluation of the degree of learning of the user to the user during the learning process. Through a combination of environment and role, the user can experience different teaching material content and gain conversation skills for each role in all environments.
[0107]
Further, according to the present invention, the user can know the degree of learning in the learning plan made by the user from the evaluation result given after the sentence is created and the conversation learning is completed.
[0108]
Further, in accordance with the present invention, the practice of sentence creation and conversation allows the user to receive a more complete training of sentence structure.
[0109]
And these allow the user to have a real conversation very quickly.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a functional configuration of a sentence-conversation teaching device according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart for explaining the entire procedure of a sentence-conversation teaching performed by the above-described apparatus.
FIG. 3 is a flowchart for explaining a procedure of a sentence creation learning in the flowchart.
FIG. 4 is a flowchart for explaining a procedure of conversation learning in the flowchart.
[Explanation of symbols]
Reference Signs List 100 sentence-conversation teaching device 110 selection module 120 teaching material database 130 conversation teaching module 140 sentence teaching module 150 input / output module

Claims (14)

文および会話学習、およびそれらの評価を実行するために、ユーザーの環境および役割選択に従う学習内容を生成する、環境および役割選択機能を備えた文−会話教授装置であって、
環境および役割を前記ユーザーに選択させて設定する選択モジュールと、
環境および役割のための複数の学習ユニットを記憶した教材データベースと、
選択された役割に対応した学習ユニットを前記教材データベースから取り出し会話学習を実行する会話教授モジュールと、
選択された環境に対応した学習ユニットを前記教材データベースから取り出し文作成学習を実行する文教授モジュールと、
前記会話学習および前記文作成学習のためにユーザーからの入力および音声を受け、前記会話教授モジュールおよび文教授モジュールからの出力内容を出力し、前記学習ユニットの学習評価レベルを計算して示す入出力モジュールと、
を有することを特徴とする文−会話教授装置。
A sentence-conversation teaching device having an environment and role selection function for generating learning content according to a user's environment and role selection to perform sentence and conversation learning and their evaluation,
A selection module for allowing the user to select an environment and a role and to set the environment and a role;
A teaching material database storing a plurality of learning units for environments and roles;
A conversation teaching module for taking out a learning unit corresponding to the selected role from the teaching material database and executing conversation learning;
A sentence teaching module that extracts a learning unit corresponding to the selected environment from the teaching material database and executes sentence creation learning,
Receives input and voice from the user for the conversation learning and the sentence creation learning, outputs the output contents from the conversation teaching module and the sentence teaching module, and calculates and indicates the learning evaluation level of the learning unit. Modules and
A sentence-conversation teaching device comprising:
前記選択モジュールは、少なくとも選択された環境とその中で果たす役割を設定することを特徴とする請求項1記載の文−会話教授装置。The sentence-conversation teaching device according to claim 1, wherein the selection module sets at least a selected environment and a role to be played therein. 前記教材データベースは、少なくとも会話学習ユニットおよび文作成学習ユニットを有することを特徴とする請求項1記載の文−会話教授装置。2. The sentence-conversation teaching device according to claim 1, wherein the teaching material database has at least a conversation learning unit and a sentence creation learning unit. 前記会話学習ユニットおよび前記文作成学習ユニットは、テキストデータ、音声データ、画像データ、およびビデオデータからなる群から選択された少なくとも1つのデータよりなることを特徴とする請求項3記載の文−会話教授装置。4. The sentence-conversation according to claim 3, wherein the conversation learning unit and the sentence creation learning unit include at least one data selected from a group consisting of text data, audio data, image data, and video data. Teaching equipment. 前記学習評価レベルは、前記学習ユニットにおける会話学習の結果、および前記文作成学習ユニットにおける文作成学習の結果を使用して計算されることを特徴とする請求項1記載の文−会話教授装置。The sentence-conversation teaching device according to claim 1, wherein the learning evaluation level is calculated using a result of conversation learning in the learning unit and a result of sentence creation learning in the sentence creation learning unit. 文および会話学習、およびそれらの評価を実行するために、ユーザーの環境および役割選択に従う学習内容を生成する、環境および役割選択機能を備えた文−会話教授方法であって、
ユーザーから環境および役割の選択を受けて設定するステップと、
前記選択された環境に対応した学習教材を取り出し文作成学習を実行するステップと、
前記選択された役割に対応した学習教材を取り出し会話学習を実行するステップと、
前記各学習結果から学習評価レベルを与えるステップと、
を有することを特徴とする文−会話教授方法。
A sentence-conversation teaching method with environment and role selection function for generating learning content according to a user's environment and role selection to perform sentence and conversation learning and their evaluation,
Setting the environment according to the user's choice of environment and role;
Taking out the learning material corresponding to the selected environment and executing a sentence creation learning;
Taking out learning material corresponding to the selected role and executing conversational learning;
Providing a learning evaluation level from each of the learning results;
A sentence-conversation teaching method comprising:
前記環境および役割は、少なくとも前記選択された環境の中で果たす役割であることを特徴とする請求項6記載の文−会話教授方法。7. The sentence-conversation teaching method according to claim 6, wherein the environment and the role are at least roles that play in the selected environment. 前記選択された環境に対応した学習教材を取り出し文作成学習を実行するステップは、
前記学習教材用に前記環境の設定を読み込むステップと、
前記環境の設定に対応する文作成学習の学習ユニットを決定するステップと、
前記学習教材の中の前記学習ユニットに対応した文作成教材から質問を生成するステップと、
ユーザーからの入力を受けるステップと、
前記ユーザーからの入力と前記質問の回答との整合性を比較するステップと、
前記比較の結果を出力して、前記文作成学習の評価を生成するステップと、
を有することを特徴とする請求項6記載の文−会話教授方法。
The step of taking out the learning material corresponding to the selected environment and executing the sentence creation learning,
Reading the environment settings for the learning material;
Determining a learning unit of sentence creation learning corresponding to the setting of the environment;
Generating a question from the sentence creation teaching material corresponding to the learning unit in the learning teaching material;
Receiving input from the user;
Comparing the input from the user with the answer to the question,
Outputting the result of the comparison to generate an evaluation of the sentence creation learning;
7. The sentence-conversation teaching method according to claim 6, comprising:
前記文作成の学習教材は、テキストデータ、音声データ、画像データ、およびビデオデータからなる群から選択された少なくとも1つのデータよりなることを特徴とする請求項8記載の文−会話教授方法。9. The sentence-conversation teaching method according to claim 8, wherein the learning material for creating a sentence includes at least one data selected from the group consisting of text data, audio data, image data, and video data. 前記決定された文作成教材から質問を生成するステップは、前記文作成教材の中の文を非再編成して前記質問を作成するステップ、および/または再編成して前記質問を作成するステップを有することを特徴とする請求項8記載の文−会話教授方法。The step of generating a question from the determined sentence preparation teaching material includes the step of non-reorganizing a sentence in the sentence preparation teaching material to prepare the question and / or the step of reorganizing and preparing the question. 9. The sentence-conversation teaching method according to claim 8, comprising: 前記再編成は、語再編成、語彙属性再編成、語彙タイプ再編成、および妨害語再編成の少なくともいずれかであることを特徴とする請求項10記載の文−会話教授方法。11. The sentence-conversation teaching method according to claim 10, wherein the rearrangement is at least one of a word rearrangement, a vocabulary attribute rearrangement, a vocabulary type rearrangement, and a disturbing word rearrangement. 前記選択された役割に対応した学習教材を取り出し会話学習を実行するステップは、
前記学習教材用に前記役割の設定を読み込むステップと、
前記役割の設定に対応する学習ユニットを決定するステップと、
前記学習教材の中の前記学習ユニットに対応した会話の中の他の関係者の音声を出力するステップと、
ユーザーから音声入力を受けるステップと、
前記入力された音声と予め決められた標準の会話音声との類似性を分析するステップと、
前記類似性の分析結果を出力して前記学習ユニットの評価を生成するステップと、
を有することを特徴とする請求項6記載の文−会話教授方法。
The step of taking out the learning material corresponding to the selected role and executing conversation learning,
Reading the role settings for the learning material;
Determining a learning unit corresponding to the role setting;
Outputting voices of other parties in a conversation corresponding to the learning unit in the learning material;
Receiving voice input from the user;
Analyzing the similarity between the input voice and a predetermined standard conversation voice,
Outputting the analysis result of the similarity to generate an evaluation of the learning unit;
7. The sentence-conversation teaching method according to claim 6, comprising:
前記会話教材は、テキストデータ、音声データ、画像データ、およびビデオデータからなる群から選択された少なくとも1つのデータよりなることを特徴とする請求項12記載の文−会話教授方法。The sentence-conversation teaching method according to claim 12, wherein the conversation teaching material comprises at least one data selected from the group consisting of text data, audio data, image data, and video data. 前記学習評価レベルを算出するステップは、前記文作成学習および前記会話学習の学習結果から算出することを特徴とする請求項6記載の文−会話教授方法。7. The sentence-conversation teaching method according to claim 6, wherein the step of calculating the learning evaluation level is calculated from learning results of the sentence creation learning and the conversation learning.
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