JP2007538271A

JP2007538271A - 修正版を通じて言語学習を容易にするためのシステム，方法，コンピュータープログラム，データの集合

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Publication number: JP2007538271A
Application number: JP2007500230A
Authority: JP
Inventors: アンヘル・パラショス・オルエタ
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2004-01-31
Filing date: 2005-01-29
Publication date: 2007-12-27
Also published as: US20080286729A1; US8628328B2; WO2005073941A1

Abstract

本技術は、言語理解、言語習得を簡単にする目的を有する。そのため、目標言語のサンプルに働きかけ、そのサンプルの修正版を利用する。この修正版の目的は、本技術を利用する者に、目標言語のサンプルを理解するための手がかりをもたらすことである。本技術は、修正版の管理を大幅に助ける。特に、指導教官は修正版を作りやすくなり、また、言語目的を学び理解することに熱心な者は、最も適切な版を識別しやすくなる。そのため、修正版は、この技術においてはリレーションと呼ばれた、機械的に扱われる修正の集合を通じて成し遂げられる。

Description

この技術は，言語習得や，特に外国語習得の発展に寄与する領域に該当する．

技術の現状
参考資料
技術の現状と一般的な知識を確認するには，以下の文献を参考されたい．これらは，以下の説明において，適宜使われる．
［１］Ａｎｄ：“ＡＮＤＡｃｔｉｖｅＥｎｇｌｉｓｈ”．Ｃｕｒｓｏｍｕｌｔｉｍｅｄｉａｄｅｉｎｇｌｅｓ．（英語の複合媒体講義）
［２］Ｂａｋｅｒ，Ｍ．Ｃ．（２００１）：“ＴｈｅＡｔｏｍｓｏｆＬａｎｇｕａｇｅ”，（言語の原子）ＢａｓｉｃＢｏｏｋｓ，ＮｅｗＹｏｒｋ．
［３］Ｂａｒｒｉｅｒｅ，Ｃ．，Ｄｕｑｕｅｔｔｅ，Ｌ．（２００２）：Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ−ＢａｓｅｄＭｏｄｅｌｆｏｒｔｈｅＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆａＲｅａｄｉｎｇＴｏｏｌｉｎＦＳＬ，“ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｓｓｉｓｓｔｅｄＬａｎｇｕａｇｅＬｅａｒｎｉｎｇ”，（言語学習を支えるコンピューター）Ｖｏｌ．１５，Ｎｏ．５，ｐｐ．４６９−４８１．
［４］Ｄａｖｉｓ，Ｄ．Ｄ．（２００２）：“ＥｌＤｏｎｄｅｌａＤｉｓｌｅｘｉａ”，（先天性失語症）Ｅｄｉｔｅｘ，Ｍａｄｒｉｄ，２０００
［５］Ｄｏｕｇｈｔｙ，Ｃ．（１９９１）：ＳｅｃｏｎｄＬａｎｇｕａｇｅＩｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＤｏｅｓＭａｋｅａＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅ，“ＳｔｕｄｉｅｓｏｎＳｅｃｏｎｄＬａｎｇｕａｇｅＡｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ”，（第二言語習得のための学習）１３，ｐｐ．４３１−４６９．
［６］Ｄｒ．ＬＡＮＧｇｒｏｕｐ：“ＬＡＮＧＭａｓｔｅｒＣｏｕｒｓｅｓ”Ｃｕｒｓｏｍｕｌｔｉｍｅｄｉａｄｅｉｎｇｌｅｓ．（英語の複合媒体講義）
［７］Ｇａｓｓ，Ｓ，Ｍ．，Ｍａｃｋｅｙ，Ａ．，Ｐｉｃａ，Ｔ．（１９９８）：ＴｈｅＲｏｌｅｏｆＩｎｐｕｔａｎｄＩｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｉｎＳｅｃｏｎｄＬａｎｇｕａｇｅＥｄｕｃａｔｉｏｎ，“ＴｈｅＭｏｄｅｒｎＬａｎｇｕａｇｅＪｏｕｒｎａｌ”，（現代言語ジャーナル）８２，ｐｐ．２９９−３０７．
［８］ＧｒｏｓｓＡ．，Ｗｏｌｆｆ，Ｄ．（２００１）：ＡＭｕｌｔｉｍｅｄｉａｔｏｏｌｔｏＤｅｖｅｌｏｐＬｅａｒｎｅｒＡｕｔｏｎｏｍｙ．“ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｓｓｉｓｔｅｄＬａｎｇｕａｇｅＬｅａｒｎｉｎｇ”，（言語習得を支えるコンピューター）Ｖｏｌ１４，Ｎｏ．３−４，ｐｐ．２３３−２４９．
［９］Ｈａｇｏｏｒｔ，Ｐ．，Ｂｒｏｗｎ，Ｃ．，Ｇｒｏｏｔｈｕｓｅｎ，Ｊ．（１９９３）：ＴｈｅＳｙｎｔａｃｔｉｃＰｏｓｉｔｉｖｅＳｈｉｆｔ（ＳＰＳ）ａｓａｎＥＲＰＭｅａｓｕｒｅｏｆＳｙｎｔａｃｔｉｃＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，“ＬａｎｇｕａｇｅａｎｄＣｏｇｎｉｔｉｖｅＰｒｏｃｅｓｓｅｓ”，（言語と同族の言語へのプロセス）８（４），ｐｐ．４３９−４８３．
［１０］Ｈａｈｎｅ，Ａ．，Ｆｒｉｅｄｅｒｉｃｉ，Ａ．（１９９９）：ＥｌｅｃｔｒｏｐｈｉｓｉｏｌｏｇｉｃａｌＥｖｉｄｅｎｃｅｆｏｒＴｗｏＳｔｅｐｓｉｎＳｙｎｔａｃｔｉｃＡｎａｌｙｓｉｓ：ＥａｒｌｙＡｕｔｏｍａｔｉｃａｎｄＬａｔｅＣｏｎｔｒｏｌｌｅｄＰｒｏｃｅｓｓｅｓ，“ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｇｎｉｔｉｖｅＮｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ”，（同族言語の神経科学ジャーナル）１１（２），ｐｐ．１９４−２０５．
［１１］Ｋｉｍ，Ｋ．Ｈ．Ｓ．，Ｒｅｌｋｉｎ，Ｎ．Ｒ．，Ｌｅｅ，Ｋ．，Ｈｉｒｓｃｈ，Ｊ．（１９９７）：Ｄｉｓｔｉｎｃｔｃｏｒｔｉｃａｌａｒｅａｓａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｎａｔｉｖｅａｎｄｓｅｃｏｎｄｌａｎｇｕａｇｅｓ，“Ｎａｔｕｒｅ”，（本質）３８８，１０Ｊｕｌｙ．
［１２］Ｋｒａｓｈｅｎ，Ｓ．（１９８０）：ＴｈｅＩｎｐｕｔＨｉｐｏｔｈｅｓｉｓ，ｅｎＪ．Ａｌａｔｉｓ（Ｅｄ．），“ＣｕｒｒｅｎｔＩｓｓｕｅｓｉｎＢｉｌｉｎｇｕａｌＥｄｕｃａｔｉｏｎ”，（二言語使用者の教育における現在の課題）ｐｐ．１４４−１５８，Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，ＤＣ：ＧｅｏｒｇｅｔｏｗｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓ．
［１３］Ｌｏｎｇ，Ｍ．（１９８０）：“Ｉｎｐｕｔ，Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ，ａｎｄＳｅｃｏｎｄＬａｎｇｕａｇｅＡｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ”，（インプット、相互作用と第二言語習得）ｔｅｓｉｓｄｏｃｔｏｒａｌｎｏｐｕｂｌｉｃａｄａ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｄａｄｄｅＣａｌｉｆｏｒｎｉａ，ＬｏｓＡｎｇｅｌｅｓ．
［１４］Ｌｏｓｃｈｋｙ，Ｌ．（１９９４）：ＣｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｂｌｅＩｎｐｕｔａｎｄＳｅｃｏｎｄＬａｎｇｕａｇｅＡｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ，“ＳｔｕｄｉｅｓｉｎＳｅｃｏｎｄＬａｎｇｕａｇｅＡｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ”，（第二言語習得のための勉強法）１６，ｐｐ．３０３−３２３．
［１５］Ｎｉｅｔｏ，Ａ．，Ｓａｎｔａｃｕｒｚ，Ｒ．，Ｈｅｒｎａｎｄｅｚ，Ｓ．，Ｃａｍａｃｈｏ−Ｒｏｓａｌｅｓ，Ｊ．，Ｂａｒｒｏｓｏ，Ｊ．（１９９９）：ＨｅｍｉｓｐｈｅｒｉｃＡｓｙｍｍｅｔｒｙｉｎＬｅｘｉｃａｌＤｅｃｉｓｉｏｎｓ：ＴｈｅＥｆｆｅｃｔｓｏｆＧｒａｍｍａｔｉｃａｌＣｌａｓｓａｎｄＩｍａｇｅａｂｉｌｉｔｙ，“ＢｒａｉｎａｎｄＬａｎｇｕａｇｅ”（脳と言語），７０，４２１−４３６．
［１６］Ｏｈ，Ｓ．（２００１）：ＴｗｏＴｙｐｅｓｏｆＩｎｐｕｔＭｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄＥＦＬＲｅａｄｉｎｇＣｏｍｐｒｅｎｈｅｎｓｉｏｎ：ＳｉｍｐｌｉｆｉｃａｔｉｏｎＶｅｒｓｕｓＥｌａｂｏｒａｔｉｏｎ，ＴｅｓｏｌＱｕａｒｔｅｒｌｙ，Ｖｏｌ．３５，Ｎｏ．１，Ｐｒｉｍａｖｅｒａ２００１．
［１７］Ｏｒｔｉｚ，Ｔ．，Ｆｅｒｎａｎｄｅｚ，Ａ．，Ｍａｅｓｔｕ，Ｆ．，Ａｍｏ，Ｃ．，Ｓｅｑｕｅｉｒａ，Ｃ．（１９９９）“Ｍａｇｎｅｔｏｅｎｃｅｆａｌｏｇｒａｆｉａ”（磁気脳写），ＣｅｎｔｒｏｄｅＭａｇｎｅｔｏｅｎｃｅｆａｌｏｇａｆｉａＤｒ．ＰｅｒｅｚＭｏｄｒｅｇｏ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｄａｄＣｏｍｐｌｕｔｅｎｓｅｄｅＭａｄｉｄ．
［１８］Ｐａｌａｃｉｏｓ，Ａ．（２００３）：ＳｏｌｉｃｉｔｕｄｄｅｐａｔｅｎｔｅｅｎＥｓｐａｎａ（スペインの特許申請）２００３０２９４３．
［１９］Ｐａｌａｃｉｏｓ，Ａ．（２００４）：ＳｏｌｉｃｉｔｕｄｄｅｐａｔｅｎｔｅｅｎＥｓｐａｎａ（スペインの特許申請）２００４０００３０．
［２０］Ｐｉｎｋｅｒ，Ｓ．（１９９９）：“ＷｏｒｄｓａｎｄＲｕｌｅｓ”（ことばと規則），Ｌｏｎｄｒｅｓ：Ｗｅｉｄｅｎｆｅｌｄ＆Ｎｉｃｈｏｌｓｏｎ．
［２１］Ｓｔｒｅｂ，Ｊ．，Ｒｏｓｌｅｒ，Ｆ．，Ｈｅｎｎｉｇｈａｕｓｅｎ，Ｅ．（１９９９）：Ｅｖｅｎｔ−ｒｅｌａｔｅｄｒｅｓｐｏｎｓｅｓｔｏｐｒｏｎｏｕｎａｎｄｐｒｏｐｅｒｎａｍｅａｎａｐｈｏｒｓｉｎｐａｒａｌｌｅｌａｎｄｎｏｎｐａｒａｌｌｅｌｄｉｓｃｏｕｒｓｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ，“ＢｒａｉｎａｎｄＬａｎｇｕａｇｅ”（能と言語），７０，ｐｐ．２７３−２８６．
［２２］ＴｒａｎｓｐａｒｅｎｔＬａｎｇｕａｇｅ．“ＬｅａｒｎＩｔａｌｉａｎＮｏｗ”（イタリア語を学ぶ）．Ｃｕｒｓｏｍｕｌｔｉｍｅｄｉａｄｅｉｔａｌｉａｎｏ．
［２３］ＶａｎＰａｔｔｅｎ，Ｂ．（１９９６）：“ＩｎｐｕｔＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＧｒａｍｍａｒＩｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ”（インプットの過程と文法教育），ＡｂｌｅｘＰｕｂｌｉｓｈｉｎｇＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｎｏｒｗｏｏｄ，ＮＪ．
［２４］Ｙａｎｏ，Ｙ．，Ｌｏｎｇ，Ｍ．Ｈ．，Ｒｏｓｓ，Ｓ．（１９９４）：ＴｈｅＥｆｆｅｃｔｓｏｆＳｉｍｐｌｉｆｉｅｄａｎｄＥｌａｂｏｒａｔｅｄＴｅｘｔｓｏｎＦｏｒｅｉｇｎＬａｎｇｕａｇｅＲｅａｄｉｎｇＣｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｏｎ，“ＬａｎｇｕａｇｅＬｅａｒｎｉｎｇ”（言語を学ぶということ），４４：２，Ｊｕｎｉｏ，ｐｐ．１８９−２１９．

言語を習得することは、現代社会において、もはや必要不可欠である。しかし、未だ現代社会を満足させるようなシステムや方法は存在していない。教師や学習者は、この問題の解決法を待ち続けている。だからこそこの半世紀、言語中枢をいかに扱うのかについて科学的・技術的知識が論じられてきたのである。

近年、指数的には言語に関する研究の技術的特色が顕著になってきた。現段階では、母国語や第二言語の機能やその習得と密接な関係にある脳のプロセスを理解するため、科学的・技術的手段を利用している。そのため、脳電図、機能磁力共鳴音、陽電子（ＰＥＴ）放射による断層撮影、磁気脳写図といった実験を行っているのである。これらの実験は“動詞”“文”意味論”といった概念が、非常に明確かつ洗練された電気生理学のプロセスと結びついていたことを明らかにしている。例えば、この種の研究でＳｔｒｅｂと同僚は、脳の電気生理学的プロセスが、処理中にある文法範疇に依存していることを示した。［Ｓｔｒｅｂｅｔａｌ，１９９９］．言語の異なった相に関連する脳のプロセスを分析している資料には以下の様なものがある。［Ｐｉｎｋｅｒ，１９９９］，［Ｈａｇｏｏｒｔｅｔａｌ，１９９３］，［ＨａｈｎｅａｎｄＦｒｉｅｄｅｒｉｃｉ，１９９９］，［Ｎｉｅｔｏｅｔａｌ，１９９９］．

とりわけ第二言語習得に関して、Ｋｉｍと同僚は第二言語で発話する際、幼少時代に第二言語を習得した者と大人になってから習得した者とでは脳の違った部分を活性させているのだということを示すために、機能磁力共鳴音の映像を使用した。［Ｋｉｍｅｔａｌ，１９９７］

この研究は、第二言語習得の目的が、学習者が神経構造を発展させ、ネイティブスピーカーの神経構造に近づけることが出来るようなシステムや手段をより向上することにあると結論付けた。この様に、学習者がネイティブスピーカーと同じように言語熟達に通じることは可能である。

この意味では、失語症に関する最近の研究により、適切な心理言語学的な訓練が、言語を作り出すために人々が用いる神経構造を変えうるのだということが明らかにされてきた。［Ｏｒｔｉｚｅｔａｌ，１９９９］

言語学習者がネイティブスピーカーと同じような神経構造を持つためには、先に述べた神経構造を訓練しなければならない。そのためには、学習中はそれらの神経構造を用いなければならない。それ故、重要な問題は、学習者が翻訳行為をしなくなるようにすることである。なぜなら、翻訳行為を行うことで、異なった脳部位が用いられるからである。

しかしながら、通常、多くの学習者は受け取った言語学的メッセージを理解するため翻訳行為を行ってしまう。

一言語の習得について、現代の研究結果が示すように、目標言語において、知覚されたメッセージを理解することは、学習のためには本質的なことである。その場合、問題はどのようにして翻訳行為を行うことなく、目標言語のサンプルを理解できるかである。続いて、さらに詳しくこの特許申請について説明するために、目標言語である学習と理解との関係について述べる。

言語習得における理解度の影響について二つの主要な見解は、内容の仮説［Ｋｒａｓｈｅｎ１９８０］と内容と相互作用に関する仮説［Ｌｏｎｇ１９８０］，［Ｌｏｓｃｈｋｙ１９９４］である。

基本的に、内容の仮説は、一言語を学ぶための方法で、形式や意味を結ぶ能力を発展させるような、言語表示されたメッセージを理解していくことに基礎を置いている。この能力は言語使用のための基礎である。もし幼児が、耳にした文章の意味することをなんらかの形で理解するのなら、幼児が自分で言語コードを判読するためのプロセスを構築するのだろうと言及されてきた。［Ｂａｋｅｒ２００１，ｐ．２２４］．

内容と相互作用の仮説は、受け取るメッセージを理解する最良の方法が、理解を促す手がかりを集め、相互に作用することだという点に基礎をおいている。この仮説は、内容の仮説の延長として出てくる。Ｂａｋｅｒは、テレビに関して、内容においては豊富だが、相互作用としては乏しい手段であり、望ましくないと言及する。というのも、ブラウン管の中の人物が言っていることは、幼児にとって目に見える十分な表示を与えないからである。［Ｂａｋｅｒ２００１，２２５］

さらにＹａｎｏと同僚は、言語使用者が提示するサンプルは、本人が知らないような言語学的な相を含むはずだ、と述べる。もし、学習者に新しい言語学的な相を提示しないのであれば、学習者はそれを学ぶ機会を持つことはないであろう。［Ｙａｎｏｅｔａｌ１９９４］この系統の考え方として、Ｇａｓｓは、理解できないメッセージにおいては、言語使用者の言語学的能力と目標言語の特徴の間には違いが存在し、そのため言語能力の再配列がはっきりするのだと述べる。［Ｇａｓｓｅｔａｌ１９９８からの引用］

結論として、学習を容易にするためには、学びたいと思う言語サンプルを学習者が知覚し、理解することが必要である。また、それらのサンプルは、学習者がすでに理解している最も複雑な言語学的な相を持つ必要がある。まだ理解の及ばない言語学的な相を学習者が理解する理想的な状況は、学習者が周囲と、影響を及ぼしあい、先に述べたサンプルの意味について情報を集めることである。

この理解を容易なものにし、テクストのあらゆる種類に適用できるようなシステムは、外国語習得の際に特に有効である。なぜなら、学習者に本物のテクストを読むことを可能にさせるからである。本物のテクストとは、ネイティブスピーカーの共同体の中で、伝達ないし情報の必要性を満足させるために、集められた言語サンプルである。語学教授は、本物のテクストは、学習者のモチベーションを上げ、また実生活で使われている言語学的構造を提示してくれるため、とても有効であるという意見を持つ。

いかにすれば学習者がより理解する助けとなるのかについて違ったアプローチがあるが、すべてに限界がある。それらは、利用する手段によって次の四つに分類することができる。

１．グループａ．一般的な表示・駆け引きを与える。［Ｇｒｏｓｓ，２００１］や［Ｂａｒｒｉｅｒｅｅｔａｌ２００２］などがこのグループに属する。これら二つの文献の問題点は、まだ発展途中にあって、この意味で具体的な論題を欠いているということである。

２．グループｂ．目標言語のサンプルの翻訳を与える。［ＴｒａｎｓｐａｒｅｎｔＬａｎｇｕａｇｅ］［Ａｎｄ］そして［Ｄｒ．ＬＡＮＧｇｒｏｕｐ］がこのグループに属する。このグループの問題点は、翻訳行為をもたらすだけで、翻訳行為によって外国語学においての形式と意味を結ぶ能力を失わせるだけだということだ。

３．グループｃ．目標言語のサンプルの構造の種類を提示する。［Ｄｏｕｇｈｔｙ，１９９１］はこのグル−プに属する。この種の研究の主要な問題点は、全てのテクストに対処できるような一般化できるメカニズムを持たないことである。

４．グループｄ．客観的なテクストの修正版を提供する。修正版は推敲・簡略化されていることが多い。［Ｙａｎｏｅｔａｌ１９９４］，［Ｏｈ２００１］と［Ｌｏｓｃｈｋｙ１９９４］がこのグループに属する。修正版の長所は、学習者がもっとも理解しやすいことである。しかしながら、短所もある。その主なものは、修正版の管理の処理が体系的でないことである。

以上のように、効率的に外国語学を理解することを簡単にするような一般的なシステムは未だ存在しない。その理由のひとつは、様々な種類のテクストに体系的に用いられるようなシステムを作り出すことが困難だからである。つまり、先に述べたシステムが言語学者や、学習者に大変有益なものであるに関わらず、この種類のシステムは未だ存在しないのである。

このようなシステムの創造を簡単にする技術を導入することが必要である。この種のシステムがかなり有益なものであると分かっているものの、未だ確立されていないという事実は、この特許申請において提案されているシステムがかなりの技術的な努力を要するのだということを表している。

技術の説明
イントロダクション
本技術は、修正版を作り、管理し、利用するため、改善されたシステムを用い、言語の学習・理解を容易にすることを目的とする。本技術は、学習者が言語サンプルに目を通し、理解してもらうために、特定の一部分について研究することとして用いられる。

本技術においては、論述を簡略化するため、学習者が用いるそれぞれの断片を、原音抽出と名づけることにする。

本技術で、学習者に原音抽出の修正版を提示する。修正版は原音抽出の理解を助けるものである。本申請書では、修正版を修正抽出と呼ぶことにする。それぞれの原音抽出に生じる修正抽出の数は、原音抽出が抱える理解度に依存している。ある原音抽出にとっては修正抽出が存在していないのかもしれないし、別の原音抽出にとってはかなりの数の修正抽出が存在しているのかもしれない。

制約的効果を設けず、この論述を簡略化するために、今後は、ある原音抽出には、様々な修正抽出が存在するかもしれないが、それぞれの瞬間において学習者にはひとつの修正抽出しか提示されないと仮定することにする。それぞれの瞬間に示される修正抽出を、現抽出と呼ぶことにする。また、同時に、学習者は修正抽出と比較するために、参考として原音抽出を観察することができると仮定する。

本技術の要点
本技術の要点は、それ独自で適用することが出来るようないくつかの修正を通じて異なる修正版を管理することに基礎を置いている。つまり、可能な修正が様々に存在する。そして、それらの修正のいくつかは、異なる修正抽出を発生させるために独立して適用できる。

これらの修正のいくつかが、技術を持つような表面によって、独立的には適用されないこともある。しかし、このことが、本技術の長所や特色を制限する訳ではない。例えば、構成する修正の同時的な適用を選ぶような、より上部にある領域の修正に結合されるような修正も多々ある。もし修正が、ある言葉を目立たせるなら、また二つの下位に属する修正によって構成されているのなら、それらの内の一つが、単語をゴシック体に書式を変え、もう一つが、その単語に下線を引くという場合と同じである。

本技術の観点は、習慣的な行為と対照をなす。その慣行の中では、先に述べたような修正版を生じさせる特有の修正ではなく、修正版の発展に注目されている。

次に見るように、さらに本技術は、実現方法の説明で描写されている通り、修正版の管理・発生のプロセスをかなり簡単に選択できる機能の集合体を発展させる。これらの長所は、学習者や、言語サンプルを準備しなければならない指導教官にとって利益をもたらす。

本技術では、自立的形式で扱われる修正をリレーションと呼ぶことにする。一般的に、リレーションは、個々の理解を簡単にするために適応できるような、原音抽出の異なる相や修正についての情報を持っている。それぞれの原音抽出にとっては、多元的なリレーションが存在する可能性もある。そこでは、リレーションの数は、原音抽出の複合性に依存している可能性がある。

最も簡単なケースでは、リレーションは二つの活性レベルを有している。それらは不活性・活性の状態に対応する。この場合、あるリレーションが活性化しているとき、上記のリレーションを内包する修正が、原音抽出に適応する。そして、修正抽出が生じる。また、そのリレーションが不活性の状態にあるとき、修正抽出の修正は排除される。

もっとも一般的な場合には、リレーションは二つ以上の活性レベルを持ちうる。それぞれの活性状態は異なる修正を持つであろう。このように、相次ぐ可能なレベルにまでリレーションを活性化させるとき、様々な修正抽出の原因となりながら、異なるレベルに対応して、増長して異なる修正が適用されるのであろう。

表１，２，３は、いくつか例にとり、リレーションの使用について分類している。さしあたり、言語使用者に提示されたものが何であるのかだけが説明される。さらに、リレーションの構成データがどのように管理できるであろうかも説明する。

表１を例にとり、原音抽出が、言語学習者にとっての理解にどう影響するのかを提示する。二つ目の等位文で“ｆｕｅ”（行った）という動詞が省略されたことによって生じた問題である。この場合、適切な位置に“ｆｕｅ”という単語を入れるという指令を持つリレーションが作られる。第一段階として、リレーションは不活性の状態にある。つまり、活性レベルはゼロである。そして、現抽出は原音抽出に一致する。リレーション１が活性化すると、第二段階として、“ｆｕｅ”という単語は修正抽出に挿入される。リレーション１が、再び不活性の状態に戻ると、第三段階で、修正は姿を消し、現抽出が原音抽出の形を取り戻す。

表２においては、Ｊｕａｎという主語が、“ｈａｖｅｎｉｄｏ”（来た）ということを表したいときに起こる問題を提示している。スペイン語で、主語・動詞・述語、という標準的な順序があるが故に起こる問題である。また、言語使用者が、この順序を何らかの理由で期待しているときも、この問題が起こる。

この問題を解決するために、活性化された二つのレベルを持つリレーションが作られる。

１．レベル１のリレーションの活性化が、標準的な構造の中で、”ｈａｖｅｎｉｄｏ”（来た）という動詞の主語が占めるべき場所に“［＠］”という一連の文字を挿入する。このように、学習者は、”ｈａｖｅｎｉｄｏ”（来た）という動詞が、“［＠］”の文字が占めるべき（しかしながら全ての文に当てはまるわけではないが）、主語を有することが分かる。

２．レベル２のリレーションの活性化が、事実主語のＪｕａｎによって、“［＠］”という一連の文字を再確認する。このように学習者は、標準的な位置に主語を確認する。

本技術では、位置を示すために用いられる特徴を、前例における“［＠］”と同じように、ロカライザーと名づける。具体的な実現に従って、先ほどの例のブラケットのように、分離された特定の文字でロカライザーが囲まれる。

ロカライザーの内容は、前の例のように、アルファベットではなく、記号もなりうれば、言語目的の実際の言葉もなりうる。例えば、単語を移動する必要があり、あるべき位置がロカライザーとして役目を果たせるような他の単語と密接な関係にある場合、そのようなことが起こる。

表３は、先の二例よりさらに複雑な原音抽出を含む。その場合、複雑さは、問題を生じさせる同時的な二相があるという事実に関係する。”Ｅｓ”（…である）“ｖｅｎｇａ”（ｖｅｎｉｒ『来る』の接続法現在）といった動詞が、標準的な位置に主語を有していない。どちらの事実も考慮した修正版を作るために、単語の塊を動かすような二つのリレーションが作られる。さらなる難しさは、移動させる単語の二つの塊が、一単語を分かち合うということにある。

リレーション１は、”Ｅｓ”（…である）という動詞と、“ｑｕｅｖｅｎｇａＪｕａｎ”（フアンが来ること）という主語と関係を持っている。リレーション２は、“ｖｅｎｇａ”（ｖｅｎｉｒ『来る』の接続法現在）という動詞と、その主語であるＪｕａｎ（フアン）とに関係を持っている。

リレーション１がレベル１へと活性化するとき、“Ｅｓ”の主語として機能すべき位置にロカライザー“［＋］”が現れる。それにより、事実、その動詞が主語を有しており、主語が文のどこか他の位置にあることが示される。リレーション１がレベル２にまで活性化すると、“Ｅｓ”の主語全体は、ロカライザー“［＋］”の位置に置かれる。

リレーション２も同じように機能する。リレーション２がレベル１にあるとき、ロカライザー“［＠］”は“ｖｅｎｇａ”の主語が占めるべき場所を指し示す。レベル２に移行すると、事実主語はロカライザー“［＠］”の位置に置かれる。

本技術は、効率的な方法で、これらすべての修正が遂行されるようにすることである。二種類のリレーションがあり、それぞれのリレーションが可能な三段階を有していることから、全体として、九種類の修正版が存在する。本技術により、９種類の違った文章を作る必要がなくなる。９種類の違った形式に、潜在的に適応できるような一文を作るだけでよいのだ。

以上の通り、一般的な用語で言えば、修正は通常、単語の付加・消去・修正・移動を通じて、実現される。

技術の付随的観点
続いて、いくつか本技術の付随的観点を端的に説明する。

リレーションの選択・活性化に対し、好ましい実現において説明する様々な付随的機能が加わることがある。

例で見てきたように、抽出の異なる部分を際立たせるため、異なる表式が用いられることがある。

ロカライザーは、“＠”や“＋”以外の、異なった種類の記号を伴い、用いられる。一般的に、同じ系統の文法構造には、同じタイプの記号が用いられる。

さらに、本技術は、言語習得のための他の申請にも統合される。例えば、［Ｐａｌａｃｉｏｓ２００３］や［Ｐａｌａｃｉｏｓ２００４］で説明されており、これらの提案は平行して発展してきた。

発明の開示
本技術は、言語使用者が言語目的を学びやすくなること、または、単に言語目的を学びやすくすること、またはその両方の目的のために用いられる。

本技術はまた、自分の母国語を完全に使いこなせない人々を助けることにも適応できる。例えば失語症の患者は、外国語を学ぶ学習者が抱える問題と、とても似た問題を抱えているように思える。機能語（機能語とは、それだけでは独自の意味を持たず、文章の包括的な処理を助ける言葉である。“ｅｌｐｅｒｒｏ”（その犬）であれば、“ｅｌ”（その）が機能語であり、ｐｅｒｒｏ（犬）はそれ独自で意味を有する語彙的な単語である）のを理解する場合が例に挙がる。［Ｄａｖｉｓ２００２］，［ＶａｎＰａｔｔｅｎ１９９６］

本技術の使用のために、指導教官は目標言語のサンプルを用意しなければならない。この準備が、原音抽出を定義づけ、適切な方法で原音抽出を修正し、それぞれの原音抽出に対して適当なリレーションを作るステップとなる。この準備の結果、修正版発生の基礎となるデータの集合が得られる。

指導教官が目標言語のサンプルを用意するためにする行為の多くは、機械的に実現される。しかしながら、論述を簡単にするため、この申請書では、すべての行為を、指導教官が手動で行うと仮定する。

本技術の利点
本技術は、技術状態について述べられた論文に関しての、様々な種類の利点を提示する。特に、以下のようなものが挙げられる。

１．修正版の利用を、学習者に容易にする。
技術状態の提案と比較すると、この提案により学習者は相互作用を容易に行える。修正版が、任意かつ独立的に適応されることで、言語使用者は異なる修正から際立った軌跡をたどることが出来る。そうして言語使用者が、どのような原音抽出の側面が問題を孕むのかを、さらに容易に確認する。そしてそれは、問題を解決するより良い修正を見つけやすくする。

２．修正版の準備を、指導教官に容易にする。
指導教官は、同じ文の数多くの修正版を作りだすかわりに、異なるリレーションを用意するだけで良い。慣習的視点では、存在しうる修正の組み合わせと、修正版を作ることが必要である。例えば、もし三つのリレーションがあり、それぞれのリレーションは可能な三レベルを有するのであれば、全体で修正抽出の数は２７になるだろう。本技術に従えば、一つの抽出があり、それが２７の可能性を内包するように、自動的に修正されうる。同じように、もし三段階の可能レベルを有した新しいリレーションを、前の場合に加えたいのであれば、伝統的な見解は三度に亘って２７の修正版を書かなければならない。しかし、本技術に従えば、たった一つ新しいリレーションを加えるだけでよい。

さらに、後に実現方法の描写で説明されているように、指導教官は修正版を作るため、個々の修正の確認に基づいた、極度に体系的な方法で本技術を利用することが出来る。

さらに、リレーションや修正版の管理のために存在する、際立ち、機械的なこの視点により、言語学習者は異なる修正の可能性を、それぞれのレベルに対して最も適切な修正の集合体が選ばれるように、簡単に試すことができる。

図の解説
図１は、望ましい実現の一般的な概論を表している。望ましい実現は、コンピューター化した、ツールとアプリケーションという二つのシステムに基礎を置いている。

図２は、与えられた瞬間に従事している言語サンプルに対応するテクストが見られる望ましい実現のウインドーを、概論的に表している。

図３は、原音抽出、修正抽出やリレーションを管理する様々なコントロールが見られる、望ましい実現のウインドーを概論的に表している。

図４は、リレーショナル・スキーマからリレーションを作るツールにおいて用いられる、望ましい実現のウインドーを表している。

本技術の実現方法に関する論述
望ましい実現の方法
一般的説明
ハードウェア
図１が表すように、望ましい実現において、本技術はコンピューター化された１４０と１５０という二つのシステムから構成されている。システム１４０は、ツールと命名され、後に修正版の原因となるリレーションを作るために、指導教官１２０によって用いられる。システム１５０は、アプリケーションと呼ばれ、目標言語１１０のサンプルに従事するために、学習者１３０によって用いられる。

システム１４０と１５０は、システムと相互に作用するために、それぞれのマウスとキ

る。

のデータバンクの管理といった効果的なシステムを有している。

さらにそれぞれのシステムは、それを用いる人物（学習者であれ、指導教官であれ）の相互作用を管理するための、また適切な方法でリレーションを作り出し、処理するための、

目標言語のサンプル分類
目標言語１１０のサンプルは、どのような書式であれ独立しており（テクスト、音声、記号など）、テクストとなり、ウインドーに表示される。ツールの場合、それらが指導教官に提示され、アプリケーションの場合、それらは学習者に提示される。ウインドーは例のテクストと共に、図２で示される。

指導教官は、それぞれの原音抽出が文章に対応するよう、原音抽出に目標言語のサンプルを構造化する。原音抽出は、それぞれの原音抽出が保管所に反応するように、ツールにアクセス可能な、ファイル１６０の中のデータバンクに保管される。そしてそれぞれの原音抽出に対し、それ以外に主要なデータが、例えばテクストの最初と最後の部分に記載されている。さらに、リレーションの母胎に保存されているリレーションの集合体も存在する。データ１６０のファイルは、学習者がデータを利用するために、アプリケーションにアクセス可能な、データ１７０のファイルに移動される。

アプリケーションは学習者に、もし原音抽出のそれぞれにとって修正抽出１９０の多様性が必要であれば、異なる原音抽出１８０を提示する。

アプリケーションは様々なウインドーを通して、学習者に必要な情報を提示する。それらのウインドーの一つがテクストで、それは図２で示した。テクストは、異なる原音抽出を選択してくれる。ある原音抽出が選択されると、アプリケーションは、図３で示した抽出２１０のウインドーでその原音抽出を映し出す。このウインドーは、指導教官の仕事を軽くするためにツールの中にも現れる。

下位ウインドー２２０に現れる原音抽出を、参考資料として利用する。下位ウインドー２３０は、現抽出と、連続した修正抽出、修正版が現れるような場所である。現抽出は最初、原音抽出とまったく同じ形式を有するであろう。しかし言語使用者が、なんらかのリレーションを活性化させるとき、現抽出を変化させ、修正抽出のなんらかの形式を適応させる。

さらに、２４０や２７０のように、様々な下位ウインドーが存在する。それらにおいて学習者は、リレーションや修正版を相互作用させ、管理することができる。このことは後ほど説明する。

以上のように、テクストが現れるウインドー２００は、ツールとアプリケーションの中に出現する。指導教官も学習者もテクストの一単語を選ぶことができ、システムは、ウインドーや、原音抽出に関連した下位ウインドーに属しており、それらを提示する原音抽出を確認するために、この選択を用いる。

リレーションの選択
ウインドー２１０には、存在するリレーションを管理するため、とりわけ二つの下位ウインドーがある。下位ウインドー２７０には、様々なコントロール機能があり、その内の一つがコントロール２８０である。コントロール２８０は、リレーションの一覧表を持っている。コントロール２８０では、ある与えられた瞬間に選ばれたリレーションが、ゴシック体という形で、際立って現れる。それぞれのリレーションの左方には、リレーションの現在の活性化レベルを示す数値が表示される。

コントロール２９０は、選択されたリレーションを持ちうる、可能な活性レベルを映し出す。その際に選択されたリレーションが有する活性レベルは、ゴシック体で表される。このように、図３のウインドー２１０は、選択されたリレーションがリレーション１であり、活性化の状態にないということを示している。

学習者に対し、リレーションの活性化を容易にする機能
好ましい実現において、本技術の利用を容易なものにする、ある特別な機能が存在する。好ましい実現において、それぞれの場合に、どのような機能が用いられるのがに従い、違った形式の利用法も存在する。しかし、この論述を過度に複雑化させないために、ここでの描写は控えることにする。

認識機能
この機能は、ある抽出の異なった断片に関与する特定の情報を含み、決まった相互作用が成されるときに、それらの断片を際立たせることで成り立っている。例えば、“Ａ”という断片と“Ｂ”という断片を、この機能によって結びついているようにコード化させられる。使用者が“Ａ”という断片を選べば、両者の結びつきを示すため、システムは、“Ｂ”という断片を形式的に際立たせる。

好ましい実現において、認識機能は、次の表４が示すように、単語を動かすリレーションと共に用いられる。ステップ２で、使用者が記号［＠］を選べば、機能はゴシック体で選んだ記号を配置する。さらに、“Ｊｕａｎ”（フアン）が、前記の位置をとれる単語であると示すために、“Ｊｕａｎ”（フアン）という単語もゴシック体になる。ステップ３で、使用者が“ｐｒｅｇｕｎｔａｄｏ”（尋ねた）を押すと、前述の２つの単語の強調は排除される。

ジャンプ機能
この機能は、リレーションのレベル変化と現抽出の限定された断片の選択を結ぶという、ある情報をシステムに加えることをその基礎としている。好ましい実現において、そのように構成されているので、異なるケースに二つの応答の種類を持つ。

１．応答１は、リレーションのレベル変化を実現するため、コード化されているような一単語や単語の集合が選ばれた際に生じる。従って、レベル変化が作り出される。応答１は、ロカライザーを用いながら、単語を動かすリレーション中に用いられる。そのため、“ロカライザーが選択されるときは常に、リレーションが機械的に次のレベルに変化する”という指令がコード化される。

２．応答２は、単語の集合が選ばれ、その中に見えない単語の集合（例えば、ロカライザーや他の単語）が存在するという状況が与えられた際に生じる。この場合、それら隠された単語に属するリレーションが、それらの単語を可視化させるために必要なレベルにまで活性化する。このことは、後に説明するように、必要な特徴を有した隠された単語にのみ適応される。

表５は、具体的な例に対して、応答１のプロセスがどのように機能するかを表している。レベル０にあり、使用者が“Ｊｕａｎ”（フアン）を選択すれば、ロカライザーが示され、“Ｊｕａｎ”（フアン）が目立っことで、レベル１が活性化される。レベル１にあり、使用者がロカライザー“［＠］”を選択するとき、“Ｊｕａｎ”（フアン）が“［＠］”に取って代わり、リレーションはレベル２にまで活性化する。

表６は、単語を動かすようなリレーションの場合に、応答２がどのように用いられるかを表している。使用者は“ｓｉｈａｖｅｎｉｄｏ”（来たかどうか）という断片を選ぶことができるだろう。というのはおそらく、その断片が、“ｈａｖｅｎｉｄｏ”（来た）というという役目を理解するための問題を有しているからである。この場合本技術は、不可視のロカライザーが存在し、それを可視化させるため、複雑化されたリレーションがレベル１にまで活性化することを感知する。

修正版を作るための、リレーションの構造と処理
一般的記述
本技術の重要な利点は、修正版の作成を大幅に簡単なものにすることにある。それは、以下に描写されているような数値の集合から修正を作ってくれるからである。この段落では、その重要性に関する一般的なプロローグを展開し、その後に最大限詳細に述べることにする。

１．修正版を作るため（つまり修正抽出）、閉鎖抽出が用いられる。それぞれの閉鎖抽出は、原音抽出や、原音抽出に発生可能な修正版を作り出すのに必要なデータといった全てのデータを含むテクストの連鎖である。原音抽出に適合され得る修正を定義するため、指導教官はこれまでに述べたように、リレーションの集合を発生させるのだ。

２．それぞれのリレーションを発生させるために、指導教官はリレーショナル・スキーマと呼ばれるいくつかの集合を用いる。リレーショナル・スキーマは、基本的に、リレーションを定義付ける縮表である。リレーショナル・スキーマは、扱われる原音抽出の異なる特徴と関係のある決まった変数を含んでいる。指導教官は、価値をリレーショナル・スキーマの変数に割り当て、リレーションを発生させる。これらパラメーターの一つは、例えば、決まった原音抽出の単語の集合でありうる。この場合、指導教官は単語の集合をそのパラメーターに割り当てなければならない。

３．リレーショナル・スキーマを作り出すため、基本作用が用いられる。基本作用は、それぞれのリレーショナル・スキーマに対して定義づけられた単語の限定された集団に適合する単なる修正である。

続いて、最大限に詳しく、これらの概念を説明する。

１．閉鎖抽出から修正版を作ること
修正版の発生に対し、開抽出と閉鎖抽出が用いられる。それぞれの現抽出（原音抽出や修正抽出からは独立している）に対し、開抽出と閉鎖抽出が存在する。それらは現抽出の異なった版として見なされ得る。つまり、好ましい実現において、現抽出は、開抽出もしくは閉鎖抽出として存在しているにすぎない。

−開抽出は、学習者に提示される特色の連続体である。何らかの文法的、プログラム的、文体的な不備のあるかもしれない言語目的において、ノーマル・テクストが扱われる。

−閉鎖抽出は、基礎となる抽出に関係するデータの全体表を含む特色の連続である。そこでは、その抽出に関係するすべての単語が含まれる。閉鎖原音抽出にリレーションを貼り付けると、閉鎖抽出が発生する。閉鎖抽出はどのようなものであれ、濾過されたプロセスに適用するので、対応する開抽出を発生させるために用いられる。

好ましい実現において、それぞれの閉鎖抽出は基本的に、ＸＭＬや、ＨＴＭＬのテクストと似通った、分類された単語の連続から成り立っている。それらの単語のそれぞれは、特定の関連した特質を持っており、その特質の数値が、開抽出を作り出すために、単語を処理する形式を定義付ける。例えば、“ｃｏｃｈｅ”（車）という単語は、“＜ｘ_１｜ｘ_２｜ｘ_３｜ｘ_４｜ｘ_５｜ｃｏｃｈｅ｜ｘ_７｜ｘ_８｜ｘ_９｜ｘ_１０｜ｘ_１１｜＞”という列で表されるかもしれない。“ｘ_ｉ”は異なる特質の数値を表しているので、特質の恣意的な数値が存在するかもしれない。

異なる修正版を発生させるためには、一般的に二段階のステップを踏む必要がある。

１．選ばれたリレーションを活性化させること。これにより、閉鎖原音抽出の上に、特定の修正を実現させる。そして、そのことが、異なる閉鎖修正抽出の原因となる。全てのリレーションが不活性の状態にあるとき、閉鎖現抽出は、閉じられた原音抽出と一致する。

２．使用者に提示されている、対応する開修正抽出を発生させるために、一つ以上の閉鎖修正抽出を濾過すること。

閉鎖抽出を発生させるため、指導教官は、開原音抽出から出発し、それを構成する単語を分類するため、本技術を利用する。さらに、原音抽出に異なる変化を適用させ、リレーションを加えていく。そうすることで、異なる閉鎖抽出が出来るのである。本技術は、ＨＴＭＬやＸＭＬといったテクストに可能な似通った方法で、分類・切り取り、貼り付け、編集といった作業を実現させることができる。

２．リレーショナル・スキーマからリレーションの構成
言及したように、好ましい実現において、リレーションはリレーショナル・スキーマを用いて構成されている。一つのリレーショナル・スキーマは、次のような要素を有している。

１．数値を割り当てるための変数を有している。この変数は、決まった修正やどのように修正を行うのかという選択に適用される、単語の特定の集合である。

２．リレーショナル・スキーマの特定の修正は、リレーションが活性化すると、特定の集合に適用される。

リレーショナル・スキーマは、指導教官が修正版を構成するのに、非常に役に立つ。もし、ある指導教官が、関連するリレーショナル・スキーマが存在しないために生じる、理解に対する問題に遭遇したのであれば、今から説明するような、新しいリレーショナル・スキーマを作り出す本技術を利用することが出来る。このように作られたリレーショナル・スキーマは、システムに加えられ、将来用いられうる。

好ましい実現において、指導教官がツール中の原音抽出を検分するとき、明確な全てのリレーショナル・スキーマを写す、ウインドー４２０が現れる。このウインドーは、図４で示されているように、リレーションを作るという有用性をも有している。

３．基本作用からリレーショナル・スキーマの構造
好ましい実現において、リレーショナル・スキーマは、基本作用と呼ばれる最も簡単な集合から成り立っている。基本作用は、一単語や、単語の集合に適用されるような、個々の作用を言う。

リレーショナル・スキーマは、選択された単語の集合上にある、割り当てられた基本作用のアプリケーションに基づく。好ましい実現において、リレーショナル・スキーマを作るためには、次のステップやそれに類似したステップに進む必要がある。

１．その概要で基礎となるリレーションに対して存在することが望まれる活性レベルの数値を選択する。

２．それぞれのレベルに対し、どのような基本作用が適用されるのかを定義する。

３．それぞれの基本作用に対し、基本作用の構成パラメーターを指し示す。構成パラメーターは、目立たせるために適用される、文字形式の種類や作用において用いられる記号や、位置を変え、判別するのに必要なロカライザーの単語を内包しうる。

リレーショナル・スキーマは記号列としてコード化される。表７は、可能なリレーショナル・スキーマを例にしている。Ｘ１とＸ２は、単語のコード列である。

リレーショナル・スキーマにおける基本的な関係は、二段階の活性レベルを有している。

１．第一段階のレベルを活性化するとき、二種類の基本作用が実現される。
−Ｘ１というコード列によって参照される単語に対する“Ｍｏｓｔｒａｒ”（提示）作用
−Ｘ１というコード列によって参照される単語に対する“Ｍａｒｃａｒ”（表示）作用：具体的な場合、ブラケットが用いられる。

２．第二段階のレベルを活性化するとき、一つの基本作用が実現される。Ｘ１というコード列に隣接する場所に、Ｘ２というコード列によって参照された単語が移動する。

さらに、このリレーショナル・スキーマには、あたかも、第三段階のレベルであるかのような、認識機能がある。この機能は、もし、Ｘ１というコード列の単語の一つが押されるのであれば、Ｘ１というコード列の単語やＸ２というコード列の単語が、際立つはずだということを指し示す。

さらに、コード化された二つの機能も存在する。

−ジャンプ機能は、レベル１の活性化を作り出す。つまり、レベル０の状態にあるときに、もし使用者が、Ｘ２に含まれる単語の一つを押すのなら、リレーションはレベル１へと活性化する。

−ジャンプ機能は、レベル２の活性化を作り出す。つまり、レベル１の状態にあるときに、もし使用者がＸ１というコード列、またはＸ２というコード列の単語の一つを選択するのなら、リレーションはレベル２にまで活性化する。

リレーションのコード化
好ましい実現において、一連のテクストを通じてリレーションがコード化される。そのテクストは、リレーションに影響を及ぼす単語や、単語に実行される修正や、修正が実行される様式を含んでいる。この例は表８に示されている。

この関係では、次の構成要素が存在する。
−リレーションのコード、または記号：“１”
−基礎となるリレーショナル・スキーマの類型、つまり“通常移動”
−移動されるべき単語、それらは“８”“９”“１０”というコードを有する
−ロカライザー、“１２”というコードを有する

構成リレーション
好ましい実現において、構成リレーションも存在する。構成リレーションは、存在する二つ以上のリレーションの組み合わせを通じて成り立っている。つまり、単純リレーションが存在する。単純リレーションとは、直接リレーショナル・スキーマと、存在する他のリレーションの組み合わせに基礎を置く構成リレーションから成り立っている。

好ましい実現において、構成リレーションの一部を形作る全てのリレーションが、同じ活性化レベルの数値を持たなければならない。もし、持たないのであれば、構成リレーションの活性化レベルの数値は、さらに低い数値を持つようなリレーションの活性化レベルの数値となるだろう。

一般的に、構成リレーションは、例えば、複式移動を行うために用いられる。例えば、“ＯｎｌｙｔｈｅｎＷｉｌｌｙｏｕｆｉｎｄｔｈａｔｍｏｎｅｙｃａｎｎｏｔｂｅｅａｔｅｎ”（その場合にのみ、君は金が食べられないということを知るのだろう）という英文を、“Ｙｏｕｗｉｌｌｆｉｎｄｔｈａｔｍｏｎｅｙｃａｎｎｏｔｂｅｅａｔｅｎｏｎｌｙｔｈｅｎ．”のように変形する。“Ｏｎｌｙｔｈｅｎ”と“ｗｉｌｌ”という断片を動かす二つのリレーションが補完しあうのだ。

存在するいくつかのリレーショナル・スキーマ
好ましい実現において、明確なリレーショナル・スキーマの集合体が存在する。論述を複雑化しないため、この段落では単に、前述のリレーショナル・スキーマのみを描写する。言及されている異なるリレーショナル・スキーマは、スペイン語に即しているが、それらリレーショナル・スキーマや他の異なるリレーショナル・スキーマは、他の言語にも用いられうる。語学や情報学に精通した人物は、本技術の領域を含む、ここに示す以上に多くのリレーショナル・スキーマを作り出すことが出来、その選択は概略の問題であると考えられている。

描写されている、異なったリレーショナル・スキーマは、何らかの特徴を共有したリレーショナル・スキーマの集団に分類される。

それぞれのリレーショナル・スキーマに対し、例を提示する。リレーショナル・スキーマに基礎を置いたリレーションは、適用された開抽出の集合で成り立っている。これらの開抽出は、折り重なる形で垂直になっており、左方にある数値を有している。その数値は続いて説明される、開抽出に対応するリレーションの活性化レベルをあらわしている。

表９は、原音抽出が“ＪｕａｎｆｕｅａＰａｒｉｓｙＭａｒｉａａＣｈｉｃａｇｏ．”（フアンはパリに、マリアはシカゴに行った。）の文を、例に挙げている。一行目は、０という数字を伴い、不活性の状態にあるリレーションの状況に対応している。二行目は、１という数字を伴い、レベル１にまで活性化されたリレーションの抽出に対応している。

視覚化タイプのリレーショナル・スキーマ
リレーショナル・スキーマのグループの目的は、原音抽出で排除された、単語を示すことである。好ましい実現において、この種のリレーショナル・スキーマは二種類存在するが、それは表１０と共に説明することにする。

１．リレーショナル・スキーマ視覚化１は、排除された単語を視覚化することが、結果としてかなり正しいテクストを持つ場合に、対応している。

２．リレーショナル・スキーマ視覚化２は、省略された単語を視覚化する事が、明らかに誤りである場合に対応する。二つの概要の違いは、視覚化されている単語に印をつけるために用いられる記号である。

特殊化タイプのリリレーショナル・スキーマ
リレーショナル・スキーマの集合の目的は、特別な機能や特徴を持った単語の集まりや断片が存在しているのだと示すことである。単語の集まりや断片は特別な印で強調され、学習者はテクストのその部分が特別な機能を持つのだと理解する。好ましい実現において、この形式では、表１１で示すような二種類のリレーショナル・スキーマが存在し、色々な種類の代名詞に適用される。

協同タイプのリレーショナル・スキーマ
リレーショナル・スキーマの集合は、抽出内に、とても直接的にそれ自身と結びついている言葉が存在すると学習者に示すという機能を有している。スペイン語では、再帰動詞に用いられうる。表１２は、再帰動詞が用いられうる異なる方法と関係のある、この種類のリレーショナル・スキーマが２種類存在することを表している。

既存の基本作用
好ましい実現のため、次のような基本作用が定義された。
−提示：この作用の効果は、現抽出において、単語を可視化することである。この作用に要求される情報は、可視化される単語の集団である。
−表示：この作用は、示された単語の両側に、例えば丸かっこや、ブランケットという二つの印をつけることである。この作用に要求される情報は、作用によって影響を受ける単語と、印のために使用される記号である。
−強調：この作用は、示された単語の字形式を変える。この作用に要求される情報は、作用によって影響を受ける単語と、適用されるべき形式である。
−移動：この作用は、違う位置に単語を移動する。最終的には、ロカライザーに隣接する位置に置かれる。この作用に要求される情報は、作用によって影響を受ける単語と、ロカライザーとして機能する単語である。

基本作用で、リレーショナル・スキーマと酷似しているものもある。基本的な違いは、リレーショナル・スキーマは様々な基本作用を含みうるということだ。つまり、移動を実行するリレーショナル・スキーマは、例えば、次に列挙する基本作用の組み合わせに基礎を置いている可能性がある。ロカライザーを示すための作用“提示”、ロカライザーに印をつけるための作用“表示”、ロカライザーの位置に、意表された単語を動かすための作用“移動”である。それらの作用のそれぞれは、ロカライザーと印のために特別な選択をとりながら、精製される可能性がある。

移動の基本作用の実現
リレーションの適用において重要な技術的側面は、移動の基本作用によって作られる変化のコントロールを維持することである。そのためには、好ましい実現において、次に示すような過程を経る。
１．閉鎖抽出を作るときに、問題となっている単語が移動する最終的な位置に、ロカライザーを挿入する。つまり、その位置に移動されるべきだと指し示す機能を持った、分類済みの単語が挿入される。ロカライザーは不可視化された単語である可能性もあり、アルファベットではない記号に基礎を置いている可能性もある。
２．単語を動かすときに、移動しなければならない単語の複製が作られ、ロカライザーの右側に位置する。
３．それらが写しであることを示すため、作られたばかりの新しい単語の属性が変化する。“コピー”と呼ばれる特質によって実現される。
４．元の単語は、元の位置にとどまり、隠される。

単語の移動において存在する複雑化は、その単語の上に貼り付けられる、異なる単語を動かす様々な作用の連携／調整である。この問題を解決するため、好ましい実現において、“コピー”という特質に適用される修正が、それぞれの場合に、細かく分けられていくことで、それより前に特質が有していたのであろう数値に適用されるリレーションの数値を（例えば、“１”に等しい指数を持つリレーションに対して、数値は“１”というように）理解する。

例えば、“コピー”という特質の現在の数値が、“３．１．０”であるのなら、それらの言葉はリレーション１と３によって、その順番で動かされたということを示している。残りの“０は、複製されていない単語のわずかな数値である。もし、今この単語がリレーション４によって動かされたのであれば、新しい数値は“４．３．１．０”となる。

表１３は、前述の作用で基本的に成り立っている１つのリレーションが存在するとき、移動作用がどのように成し遂げられるのかを表している。“閉鎖抽出”と書かれている段は、好ましい実現において、閉鎖抽出とはどのようなものなのかを簡略化して表している。この簡略化されたものでは、“可視の”（Ｖｉｓｉｂｌｅ）“コピー”“内容”と呼ばれる特質を表しているにすぎない。さらに、単語の印は“内容”の特質に挿入されている。“可視の”特質の数値は“ｓ”と“ｎ”で、“ｓ”は“可視”を、“ｎ”は“不可視”を表す。“コピー”の特質の数値は、細かく分かれている数字の連鎖である。もし、数値が０であれば、その単語は原初であり、複製の結果ではないということを示している。もしも数値が様々な数であれば、それらを分け隔てる点が存在し、０以外の数が存在しうる位に様々な複製を実行した結果だと表しているのであろう。

表で分かるように、多くのステップにおいて不可視の単語が存在する。そのような場合、特質“可視”の数値は“ｎ”である。この過程の論述を簡単なものにするため、可視の単語内容をゴシック体で表している。

観察されるように、二つのロカライザーが存在する。どのようなリレーションに、そのロカライザーが、それぞれ属しているのかは指し示されていないが、リレーション１に対するロカライザーは［＋］で、リレーション２に対するロカライザーは［＠］である。

移動の基本作用が実行される毎に、原初の単語は隠され、適切なロカライザーの右側にその単語の複製が作られるのを、観察できる。

第五ステップで可視な“Ｊｕａｎ”（フアン）という単語が、二度に亘り移動されていることから、二つのコードを有していることも観察できる。もし、リレーション２の移動に適用したなら対応したであろう位置に、ファンという単語を移動するのなら、ファンとまったく同じコードを持ち、“コピー”の特質で“２”以外のまったく同じ数値を持つような他の単語を見つけなければならない。（この場合、単語のコードは示さなかった。しかし、原音抽出には“Ｊｕａｎ”（フアン）という内容を伴った単語が一つしか存在しないので、問題となっている単語は、ステップ５の閉鎖抽出において二つ目の“Ｊｕａｎ”（フアン）であると必然的に分かる。

応答２の様式におけるジャンプ機能と、関係のあるテーマを説明する必要がある。表で観察できる通り、ステップ３において二つの文字“＠”が存在しており、そのどちらも可視的なものではない。このような状況で、もしコピーのコードとして“０”を持つ文字“＠”の単語を含むようなテクストの断片が選ばれたのであれば、他の場所に移された単語が問題となっているので、その単語は可視的なものにはならないだろう。それに引き換え、もしコピーのコードとして“１．０”を持つ文字“＠”の単語が含まれるのであれば、その単語は可視的なものになるだろう。つまり、移動作用において、可視的なものではなくとも、常に一番複製されにくい単語の集合が存在する。ジャンプ機能を伴って可視的なものになる単語が存在する。

他の代替実現の説明
一般的な説明
可能な代替実現において、コンピューター化されたシステムは、マウスもキーも有さないであろう。指導教官や学習者によって実現される相互作用は、例えば、触覚のディスプレイや、光学的な鉛筆を用いて、他の方法で起こりうる。さらにマウスやキーは存在しないであろうし、この場合相互作用は、存在しうる周辺装置を用いて実現されるであろう。

本技術の実現の別の形式は、修正版がツールを用いて指導教官によって作られ、アプリケーションがコンピューター化されていないシステムである。教唆するものが人間であれ機械であれ、本のような紙の記憶媒体に基礎を置いたシステムや、テレビを通じて学習者に提示される原音抽出と修正抽出の連続を作ることが出来るだろう。その場合、相互作用の可能性は存在しないであろうが、修正版の創造と管理の可能性はあるだろう。

他の可能な実現において、ツールとアプリケーションは何らかの通信手段によって結び合っている。例えば、インターネットやテクスト、抽出は、先の手段によって送られている。

さらに、この論述を複雑なものにしないため説明は控えるが、他の代替的な実現も複数存在する。

特にリレーショナル・スキーマ関して、前の章で述べたスキーマ以外にも、他の多くの種類が存在しうる。それらの内のいくつかを説明する。

特別協同タイプのリレーショナル・スキーマ
基本協同タイプのリレーショナル・スキーマと似ている。文章と直接的な関係を持つ、異なった部分が存在するのだと学習者に指し示す目的を持つ。このリレーショナル・スキーマは、直接補語、間接補語、受益補語の機能を果たす無強勢の人称代名詞に対し、作られた。このタイプのリレーショナル・スキーマには、様々な下位種類が存在する。この論述を複雑なものにしないため、ここではそのうちの一つを説明するに留めておく。関連した単語の集団に印をつけるため、異なる文字を用いる。

特別協同１の下位種類：この下位種類は、間接補語や、受益補語という機能を持った無強勢の代名詞に適用される。好ましい実現において、この型式を基礎にした６種類のリレーショナル・スキーマが存在する。それらを、表１４に表した。用いられた文は間接補語を伴っているが、“ＪｕａｎｌｅｈａｐｉｎｔａｄｏｕｎｃｕａｄｒｏａＭａｒｉａ”．（フアンはマリアのために絵を描いた。）というような一文に対しては、受益補語を伴っても用いられうる。

直接移動
このリレーショナル・スキーマの目的は、ロカライザーを示すことなく、単語の集団を直接別の位置に移動することである。表１５は、このリレーショナル・スキーマがどのように用いられるかについて描写している。

二重移動
このリレーショナル・スキーマの目的は、二つの単語の集団を直接、且つ同時に移動することである。例えば、表１６で示されるように、用いられうる。

通常移動タイプのリレーショナル・スキーマ
この種のリレーショナル・スキーマの目的は、学習者が期待する位置とは違う位置を占める単語や単語の集団が、文章の意味に、どのような影響を及ぼすのかについて理解しやすくすることである。前に見た例が基礎となる、リレーショナル・スキーマが問題となる。この種の概要は、二段階の活性化レベルによって成り立っている。活性化レベル１では、ロカライザーが用いられるために、問題となっている単語の新しい位置が、単に指し示される。活性化レベル２では、問題となっている単語が移動する。一般的に、ロカライザーは、アルファベットではない文字とともに用いられる。この種の異なるリレーショナル・スキーマが存在する。表１７はそのうちの三例を示している。

Claims

目標言語のサンプルを処理するシステムで目標言語のサンプルや、そのサンプルの断片の修正版を発生させる手段を包含する。そこでは、以下のようなことが達成される。
−その修正版は、修正の集合が適用されることによって、発生する。
−その修正の集合は、ひとつ以上の修正を含んでいる。
−一つ以上の修正は、独立的に適用されうる。
−目標言語は、外国語や一言語でもなりうる。
請求項１に沿ったシステムで、
−単語の集団に分けられた言語目的のサンプルを、一つ以上示すための手段を包含する。そこでは、表明を簡単なものにするため、単語の集団のそれぞれは、原音抽出と名づけられる。
−それら原音抽出のいずれかに割り当てられたリレーションを一つ以上包含する。リレーションは、割り当てられた原音抽出の上に貼り付けられうる具体的な修正を一つ以上含む実体となっている。
−そのリレーションが割り当てられた原音抽出に対し、少なくとも一つのリレーションを活性化するための手段を包含する。そのため、そのリレーションが活性化される場合、含まれている或る修正が、原音抽出に貼り付けられ、それら修正抽出が、その原音抽出の修正版である修正抽出を一つ以上発生させるのである。
−本技術を用いる人に対し、その原音抽出や、発生した修正抽出を一つ以上示す手段を包含する。
請求項２に沿ったシステムで、一つ以上のリレーションが、活性化レベルを一段階以上包含する。従い、活性化の異なるレベルにリレーションを活性化させる場合、異なる修正に適用され、異なる修正抽出が製造される。
請求項３に沿ったシステムで、人が本技術を様々な方法で用いるための手段を包含する。それらの使用方法は、その人物がそれらリレーションを活性化させるために、または不活性化させるために実現せねばならない作用によって異なっている。
請求項４に沿ったシステムで、以下のものを包含する。
−原音抽出に結びつく少なくとも一つの原音形式抽出。原音形式抽出は、以下のような情報を有する実体となっている。
〜原音抽出と何らかの方法で関係をもつ単語。
〜例えば、コントロール記号や他の情報といった他の種類の情報。
−その原音形式抽出を濾過し、原音抽出の使用者に提示される版である、開原音抽出と呼ばれるテクストの断片を集めるための手段。
請求項５に沿ったシステムは、以下のものを包含する。
−活性化の状態にあり、活性化されたレベルにあるようなリレーションに従い、その原音形式抽出を修正し、原音形式抽出を一つ以上発生させるための手段。リレーションのそれぞれの適用により、原音形式抽出中に、修正が作り出される。
−請求項５において言及された濾過プロセスを、原音形式抽出に適用するための手段。それに従い、学習者に示される言語断片である一つのまたは様々な開修正抽出が作られる。従って、もしすべてのリレーションが不活性の状態にあれば、結果として閉鎖修正抽出は閉鎖原音抽出の形と同じであろう。
請求項２に沿ったシステムは、リレーショナル・スキーマから、一つ以上のリレーションを構成する手段を包含している。
−そこでは、リレーショナル・スキーマはある修正と、数値の集合を特定化しなければならない変数のための、ある変数を含む縮表である。そこでは、例えば、以下のようなものが変数に割り当てられる。
〜前述の修正が割り当てられるような、異なる単語の集団。
〜どのようにその修正が適用するのかについての、異なる具体的な相。
〜他の種類の情報。
−そこでは、リレーショナル・スキーマに基礎を置いているリレーションの活性化が、そのリレーションが活性化しているレベルに依存した形式で、単語の集団の上に修正の適用を実行するだろう。
請求項７に沿ったシステムは、その修正の種類が基本作用の組み合わせとして構成されている。それは、次に列挙する基本作用の組み合わせである。
−提示の基本作用で、一つ以上の単語を可視化の状態に変化することによって、特徴付けられる。
−移動の基本作用で、一つ以上の単語を移動することによって、特徴付けられる。
−ジャンプの基本作用で、ジャンプするために何らかの手段を適用し、一つ以上の単語のジャンプを排除することによって特徴付けられる。
−他の種類の基本作用
請求項２に沿ったシステムは、単純リレーションと構成リレーションを包含する。一つ以上のリレーションの組み合わせとして、構成リレーションが作られる。一つ以上のリレーションは、単純リレーションや構成リレーションになりうる。
請求項９に沿ったシステムは、複式移動タイプの構成リレーションを包含する。構成リレーションは、それぞれの単語の集団の位置を変える二つのリレーションを同時に適用することによって特徴付けられる。
請求項１に沿ったシステムは、単語の移動を示す修正が、次に示すステップを包含する処置を通じて実現される。
−移動したい単語の複製を作る。
−作られたばかりの単語に、移動のコードを付け加える。それによりそのコードは、連続する方法で、適用されたばかりの移動を区別するのに用いられる。
−選ばれた位置に作られたばかりの単語を埋め込む。
−原初の単語を隠す。
請求項１に沿ったシステムは、単語の移動を伴う修正により次のステップを包含する処理を通じて実現する。
−動かされる単語の隣接した場所に、不可視の単語を作る。従って、その不可視の単語は、その単語に関連したコードを含む。コードは、動かされたばかりの単語を区別するために用いられる。
−動かしたい単語を排除する。
−排除した単語と全く同じテクストで、新しい単語を作る。
−最終的に選択された位置に、作られたばかりの新しい単語を置く。
請求項１に沿ったシステムは、言語理解や言語習得を簡単にするために用いられる。
請求項１に沿ったシステムは、請求項１３に表した通りのシステムを構築する理由で、用いられるデータの集合を発生させるため、使われる。
請求項１に沿ったシステムは、次のものを包含するコンピューター化されたシステムである。
−いくつかのハードウェア機器
−目的言語のサンプルに関連する、構造化したデータ。
−本技術を利用する人物の、相互関係を管理するコンピュータープログラム。
請求項１に沿ったシステムは、テレビなどの視聴覚的方法に基礎を置いている。従って、ディスプレイにテクストや原音抽出、修正抽出が現れる。
請求項１に沿ったシステムは、本やノート、そして他の種類の媒体のような紙の記憶媒体やそれに類したものに基礎を置いている。従って、テクストや原音抽出、修正抽出が、紙面に示される。
目標言語のサンプルの処理は、その目標言語のサンプルやそのサンプルの断片の修正版を発生させるステップを、包含する。そこでは、以下のようなことが起こる。
−その修正版は、修正の集合体の適用を通じて発生する。
−その修正の集合体は、一つ以上の修正を含む。
−１つ以上の修正は、独立的に適用される。
−その目標言語は、外国語や一言語でもなりうる。
請求項１８に沿った処理は、
−単語の集団に分けた目標言語のサンプルを、一つ以上表示するステップを包含する。論述を簡単なものにするため、その単語の集団の一つ一つを原音抽出と名づけることにする。
−その原音抽出のいずれかに割り当てられたリレーションを、一つ以上包含する。それらのリレーションは、具体的な修正を一つ以上含む実体であり、その修正を、リレーションが割り当てられた原音抽出に適用することができる。
−そのリレーションが割り当てられたであろう原音抽出に対し、少なくとも一つのリレーションを活性化するステップを包含する。従って、そのリレーションが活性化すると、リレーション中に含まれる或る修正が、その原音抽出に適用する。そして、少なくとも一つの修正抽出が発生する。その修正抽出は、前述の原音抽出の修正版である。
−その原音抽出や発生した一つ以上の修正抽出を、本技術を利用する人物に示すステップを包含する。
請求項１９に沿った処理は、一つ以上のリレーションが、活性の一レベル以上を包含している。従って、そのリレーションを活性の異なるレベルに活性化する場合、異なる修正が適用され、異なる修正抽出が発生する。
請求項１９に沿った処理は、以下のものを包含する。
−原音抽出と結びついた、少なくとも一つの原音形式抽出。原音形式抽出は、以下のものに関する情報を持つ実体である。
〜何らかの方法で、原音抽出と関係のある単語。
〜異なる種類の情報。例えば、コントロールの文字や、他の情報。
〜前述の原音形式抽出を濾過し、開原音抽出と呼ばれるテクストの断片を発生させるステップ。開原音抽出は、原音抽出の使用者に示される版である。
請求項２１に沿った処理は、以下のものを包含する。
−活性化するような、または活性化するレベルにあるようなリレーションに従い、原音形式抽出を修正し、一つ以上の修正形式抽出を発生させるステップ。リレーションのそれぞれが適用することによって、原音形式抽出の中に、修正が作られる。
−請求項２１で言及された濾過プロセスを、原音形式抽出に適用するステップ。そうして、一つまたは様々な開修正抽出が作られる。開修正抽出は、学習者に示される言語の断片である。
従って、もしすべてのリレーションが不活性の状態にあれば、生じる閉鎖修正抽出は、閉鎖原音抽出と、形の上では同じものになるだろう。
請求項１９に沿った処理は、リレーショナル・スキーマから、一つ以上のリレーションを構築するステップを包含する。
−リレーショナル・スキーマは、いくらかの修正や変数を持つ縮表である。それらは、変数の集合体を明示するためになければならない。例えば、以下のようなものが、変数に割り当てられる。
〜いくらかの修正のいずれかが割り当てられる、単語の異なる集団。
〜その修正をどのように適用するのかについての、異なる具体的な相。
〜他の種類の情報。
−リレーショナル・スキーマに基礎を置くリレーションの活性化が、リレーションが活性化するレベルに依存する形で、単語の集団に対する修正の適用を含みうる。
請求項２３に沿った処理は、その種の修正により、基本作用の組み合わせとして構成される。基本作用は、次に掲げるものの一つ以上である。
−“提示”の基本作用。一つ以上の単語の可視状態を変える。
−“移動”の基本作用。一つ以上の単語の位置を変える。
−“ジャンプ”の基本作用。一つ以上の単語を強調し、またその強調を取り除くための何らかの手段を適用する。
−他の種類の基本作用。
請求項１９に沿った処理は、単純リレーションと構成リレーションを包含する。構成リレーションは、一つ以上のリレーションの組み合わせとして作られる。その一つ以上のリレーションは単純リレーションでも構成リレーションでもなりうる。
請求項２５に沿った処理は、複式移動タイプの構成リレーションを包含する。その構成リレーションは、単語のそれぞれの集団の位置を変える二つのリレーションを同時に適用させる。
請求項１８に沿った処理は、単語の移動を示す修正により、次に記すステップを有する処理を通じて実現する。
−移動したい単語の複製を作る。
−作られたばかりの単語に、移動のコードを付け加える。それにより、そのコードは連続的に適用された移動を区別するために用いられる。
−選択された位置に、作られたばかりの単語を置く。
−原初の単語を隠す。
請求項１８に沿った処理は、単語の移動を示す修正により、次に記すステップを有する処理を通じて実現する。
−動かされる単語に隣接する位置に、不可視の単語を作り出す。その不可視の単語は、それに関係したコードを有している。コードは、動かされたばかりの単語を区別するために用いられる。
−動かしたい単語を除去する。
−単語を除去した同じテクストで、新しい単語を作り出す。
−最終的に選択された位置に、作ったばかりの新しい単語を置く。
請求項１８に沿った処理は、言語の理解・習得を助けるために用いられる。
請求項１８に沿った処理は、請求項１３のようなシステムを確立するために使われるデータの集合を、発生させる際に用いられる。
コンピューターのシステムは、請求項１から１７の内の一つ以上のシステムを実現することを許す。
コンピューターのシステムは、請求項１８から３０の内の一つ以上のシステムを実現することを許す。
何らかの手段により読むことの出来る記憶媒体は、請求項３１か３２のいずれかで言及されたコンピュータープログラムを包含する。
データの集合は、請求項１から１７の内の一つ以上のシステムを実現することを許す。
データの集合は、請求項１８から３０の内の一つ以上の処理を発展することを許す。
何らかの手段により読むことの出来る記憶媒体は、請求項３４か３５のいずれかで言及された組織化したデータを包含する。