JP2009251292A - 学習コンテンツ生成装置、学習コンテンツの生成方法、学習コンテンツ生成装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、および当該プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】語学学習のための問題を容易に生成する。
【解決手段】学習コンテンツ生成装置２００は、操作を受け付ける入力部２１０と、コンテンツを出力する出力部２２０と、制御部２３０と、記憶部２４０と、プログラムモジュール部２５０と、メインメモリ部２７０とを備える。記憶部２４０は、対訳例文・対訳テンプレートデータベースと、英語辞書データと、日本語辞書データと、英語シソーラスデータと、日本語シソーラスデータ２４５と、各テンプレートとを含む。プログラムモジュール部２５０は、対訳例文・対訳テンプレート選択部と、並べ替え問題生成部と、穴埋め問題生成部と、誤り指摘問題生成部と、英語文法処理部と、日本語文法処理部と、乱数発生部と、乱数正規化部と、変化形探索部と、類義語探索部と、辞書引き部とを含む。
【選択図】図２

Description

本発明は情報処理に関し、特に、予め準備された文に基づいて学習用の問題文を生成するための技術に関する。

電子辞書、携帯電話機のような情報処理装置は、辞書機能あるいは電話機能という本来の機能に加えて、新たな機能が追加されている。たとえば、電子辞書は、発音機能を有している。また、携帯電話機は、辞書機能、文書編集機能などを有している。情報処理装置は、このような本来の情報処理機能としての使用態様に加えて、学習支援装置としても機能する。たとえば、予め作成された問題を携帯電話機に保存しておき、携帯電話機の使用者が、出題される問題に解答するというような仕様態様がある。

たとえば、特開２００３−１９５７３３号公報（特許文献１）は、自己の学習目標を達成すると同時に、語学学習も自然に効率的に行う事が可能な教育システム及び教育方法を開示している。

また、特開２００７−０７２５９４号公報（特許文献２）は、原文の語句に、正しい訳語を訳振りする翻訳装置及び翻訳方法を開示している。
特開２００３−１９５７３３号公報 特開２００７−０７２５９４号公報

しかしながら、情報処理装置に問題文のような学習コンテンツを予め格納する構成では、出題される問題は、予め作成された問題に限られ、また、出題のパターンのバリエーションにも限界がある。

本発明は、上述のような問題点を解決するためになされたものであって、その目的は、問題を容易に生成できる学習コンテンツ生成装置を提供することである。

他の目的は、問題を容易に生成できる学習コンテンツ生成方法を提供することである。
他の目的は、問題を容易に生成できる学習コンテンツ生成装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムを提供することである。

さらに他の目的は、問題を容易に生成できる学習コンテンツ生成装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムを格納した記録媒体を提供することである。

この発明のある局面に従う学習コンテンツ生成装置は、画面を表示する表示手段と、第１の言語によって複数の単語から構成される例文を格納する記憶手段と、学習コンテンツ生成装置を制御する制御手段とを備える。制御手段は、複数の単語のうちのいずれかの単語に基づいて、例文と異なる問題文を生成し、問題文を、表示手段に表示させる。

好ましくは、制御手段は、複数の単語の配列を変更することにより、例文における単語の配列と異なる問題文を生成する。

好ましくは、記憶手段は、第１の言語の単語の辞書を格納している。制御手段は、辞書から、単語をランダムに選択し、複数の単語に、選択された単語を含めた単語群中の単語の配列を変更した問題文を生成する。

好ましくは、辞書は、類義語辞書を含む。
好ましくは、辞書は、第１の言語の単語を当該言語の文法規則に従って変化させることによって得られる変化形を含んでいる。制御手段は、複数の単語のいずれかの変化形を、複数の単語の配列の変更後の配列に含めることにより、問題文を生成する。

好ましくは、記憶手段は、第１の言語の単語の辞書を格納している。制御手段は、複数の単語から第１の単語を選択し、辞書から、複数の候補単語を選択し、例文を構成する複数の単語から、第１の単語を除いた残りの単語からなる一連の単語と、第１の単語の削除を示すための表示と、複数の候補単語とに基づいて、問題文を生成する。

好ましくは、辞書は、類義語辞書を含む。制御手段は、複数の候補単語として、第１の単語の複数の類義語を選択する。

好ましくは、辞書は、第１の言語の単語を当該言語の文法規則に従って変化させることによって得られる変化形を含んでいる。制御手段は、複数の候補単語として、複数の単語のいずれかの変化形を選択する。

好ましくは、記憶手段は、第１の言語の単語の辞書を格納している。制御手段は、複数の単語から第１の単語を選択し、辞書から、第１の単語と異なる第２の単語を選択し、複数の単語から第１の単語を除いた残りの単語と、第２の単語とをランダムに配列することにより、問題文を生成する。

好ましくは、辞書は、第１の言語の単語を当該言語の文法規則に従って変化させることによって得られる変化形を含んでいる。制御手段は、辞書から、第１の単語の変化形を第２の単語として選択する。

好ましくは、辞書は、類義語辞書を含む。制御手段は、第１の単語の類義語を第２の単語として選択する。

好ましくは、記憶手段は、第１の言語の例文の第２の言語による翻訳文を格納している。制御手段は、第１の言語による問題文と、第２の言語による翻訳文とを、表示手段に表示させる。

この発明の他の局面に従うと、コンピュータによる学習コンテンツの生成方法が提供される。コンピュータは、プロセッサと、メモリと、ディスプレイ装置とを備えている。この方法は、プロセッサが、第１の言語によって複数の単語から構成される例文を、メモリからロードするステップと、プロセッサが、複数の単語のうちのいずれかの単語に基づいて、例文と異なる問題文を生成するステップと、プロセッサが、問題文をディスプレイに表示させるステップとを含む。

この発明の他の局面に従うと、コンピュータを学習コンテンツ生成装置として機能させるためのプログラムが提供される。コンピュータは、プロセッサと、メモリと、ディスプレイ装置とを備えている。プログラムは、プロセッサに、第１の言語によって複数の単語から構成される例文を、メモリからロードするステップと、複数の単語のうちのいずれかの単語に基づいて、例文と異なる問題文を生成するステップと、問題文をディスプレイに表示させるステップとを実行させる。

この発明のさらに他の局面に従うと、上記のプログラムを格納した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体が提供される。

本発明によると、問題を容易に生成することができる。

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

［ハードウェア構成］
図１を参照して、本発明の実施の形態に係る学習コンテンツ生成装置の具体的構成について説明する。図１は、本実施の形態に係る学習コンテンツ生成装置を実現するコンピュータシステム１００のハードウェア構成を表わすブロック図である。なお、学習コンテンツ生成装置は、コンピュータシステム１００以外に、携帯電話機、辞書、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などによっても実現可能である。

コンピュータシステム１００は、主たる構成要素として、プログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）１１０と、コンピュータシステム１００に対する指示の入力を受けるマウス１２０およびキーボード１３０と、ＣＰＵ１１０によるプログラムの実行により生成されたデータ、又はマウス１２０若しくはキーボード１３０を介して入力されたデータを揮発的に格納するＲＡＭ（Random Access Memory）１４０と、データを不揮発的に格納するハードディスク１５０と、光ディスク駆動装置１６０と、モニタ１１０と、通信Ｉ／Ｆ（Interface）１９０とを含む。各構成要素は、相互にデータバスによって接続されている。光ディスク駆動装置１６０には、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc - Read Only Memory）１６２その他の光ディスクが装着される。

コンピュータシステム１００における処理は、各ハードウェアおよびＣＰＵ１１０により実行されるソフトウェアによって実現される。このようなソフトウェアは、ハードディスク１５０に予め記憶されている場合がある。また、ソフトウェアは、ＣＤ−ＲＯＭ１６２その他の記憶媒体に格納されて、プログラムプロダクトとして流通している場合もある。あるいは、ソフトウェアは、いわゆるインターネットに接続されている情報提供事業者によってダウンロード可能なプログラムプロダクトとして提供される場合もある。このようなソフトウェアは、光ディスク駆動装置１６０その他の読取装置によりその記憶媒体から読み取られて、あるいは、通信Ｉ／Ｆ１９０を介してダウンロードされた後、ハードディスク１５０に一旦格納される。そのソフトウェアは、ＣＰＵ１１０によってハードディスク１５０から読み出され、ＲＡＭ１４０に実行可能なプログラムの形式で格納される。ＣＰＵ１１０は、そのプログラムを実行する。

図１に示されるコンピュータシステム１００を構成する各構成要素は、一般的なものである。したがって、本発明の本質的な部分は、ＲＡＭ１４０、ハードディスク１５０、ＣＤ−ＲＯＭ１６２その他の記憶媒体に格納されたソフトウェア、あるいはネットワークを介してダウンロード可能なソフトウェアであるともいえる。なお、コンピュータシステム１００の各ハードウェアの動作は周知であるので、詳細な説明は繰り返さない。

なお、記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ、ＦＤ（Flexible Disk）、ハードディスクに限られず、磁気テープ、カセットテープ、光ディスク（ＭＯ（Magnetic Optical Disc）／ＭＤ（Mini Disc）／ＤＶＤ（Digital Versatile Disc））、ＩＣ（Integrated Circuit）カード（メモリカードを含む）、光カード、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Electronically Programmable Read-Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electronically Erasable Programmable Read-Only Memory）、フラッシュＲＯＭなどの半導体メモリ等の固定的にプログラムを担持する媒体でもよい。

ここでいうプログラムとは、ＣＰＵにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソースプログラム形式のプログラム、圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む。

［機能構成］
図２を参照して、本発明の実施の形態に係る学習コンテンツ生成装置２００の構成について説明する。図２は、学習コンテンツ生成装置２００によって実現される機能の構成を表わすブロック図である。学習コンテンツ生成装置２００は、入力部２１０と、出力部２２０と、制御部２３０と、記憶部２４０と、プログラムモジュール部２５０と、メインメモリ部２７０とを備える。

入力部２１０は、学習コンテンツ生成装置２００に対する操作の入力を受け付ける。入力部２１０は、その操作に応じた信号を制御部２３０に送出する。入力部２１０は、キーボード、ボタンその他の入力スイッチとして、あるいは、タッチパネルとして実現される。他の局面においては、入力部２１０は、圧電感知式のセンサーを用いて構成される。

出力部２２０は、制御部２３０による制御に基づいて、学習コンテンツ生成装置２００の外部に情報を出力する。ある局面において、出力部２２０は、ディスプレイ装置として実現される。また他の局面において、出力部２２０は、音声を出力するスピーカとして実現され得る。

制御部２３０は、学習コンテンツ生成装置２００の動作を制御する。ある局面において、制御部２３０は、プロセッサ、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等によって実現される。制御部２３０は、入力部２１０から送られた信号に基づいて、記憶部２４０に格納されているデータ、プログラムモジュール部２５０に格納されているプログラムモジュール、あるいはメインメモリ部２７０に保持されるデータに基づいて、学習コンテンツ生成装置２００が有する機能を実現するための処理を実行する。たとえば、制御部２３０は、入力部２１０に対する操作に基づいて、英文の並べ替え問題を出力する。他の局面において、制御部２３０は、英文と和文とを出力部２２０に表示させる。

記憶部２４０は、対訳例文データベース２４１と、英語辞書データ２４２と、日本語辞書データ２４３と、英語シソーラスデータ２４４と、日本語シソーラスデータ２４５とを含む。記憶部２４０は、さらに、並べ替え問題生成テンプレート２４６と、穴埋め問題生成テンプレート２４７と、誤り指摘問題生成テンプレート２４８とを含む。記憶部２４０は、フラッシュメモリ、ハードディスクその他の不揮発メモリによって実現される。他の局面において、記憶部２４０は、着脱可能な記録媒体によって実現されてもよい。

プログラムモジュール部２５０は、対訳例文選択部２５１と、並べ替え問題生成部２５２と、穴埋め問題生成部２５３と、誤り指摘問題生成部２５４と、英語文法処理部２５５と、日本語文法処理部２５６と、乱数発生部２５７と、乱数正規化部２５８と、変化形探索部２５９と、類義語探索部２６０と、辞書引き部２６１とを含む。これらは、ある局面において、プロセッサによって実現されるプログラムとして実現される。プログラムモジュール部２５０は、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＲＯＭその他の不揮発記録媒体上で実現される。プログラムモジュール部２５０と記憶部２４０とは、物理的に同一のあるいは別個の記憶装置において実現される。

対訳例文選択部２５１は、制御部２３０の命令に従って、記憶部２４０から対訳例文を選択するように構成されている。たとえば、対訳例文選択部２５１は、ランダムに対訳例文を選択する。あるいは、他の局面において、対訳例文選択部２５１は、問題の正答率の低い例文を選択する構成であってもよい。

並べ替え問題生成部２５２は、制御部２３０の命令に従って、並べ替え問題生成テンプレート２４６と、対訳例文データベース２４１から選択した例文および訳文とを用いて、正規の文章を構成する複数の単語の語順を並べ替えた問題を生成する。

穴埋め問題生成部２５３は、制御部２３０の命令に従って、穴埋め問題生成テンプレート２４７と、対訳例文データベース２４１から選択した例文および訳文とを用いて、正規の文章から単語を除いた文章を、穴埋め問題として生成する。

誤り指摘問題生成部２５４は、制御部２３０の命令に従って、誤り指摘問題生成テンプレート２４８と、対訳例文データベース２４１から選択した例文および訳文とを用いて、正規の文章を構成するいずれかの単語の形式を変更した文章を、誤り指摘問題として生成する。

英語文法処理部２５５は、英語辞書データ２４２を参照して、単語の変化形（過去形、過去分詞形、現在分詞形、複数形、比較級、最上級など）から原形の単語を特定する。

日本語文法処理部２５６は、日本語辞書データ２４３を参照して、日本語の単語の原形から変化形（動詞、形容詞、形容動詞の活用形など）を構成する。他の局面において、日本語文法処理部２５６は、変化形から原形を特定する。

乱数発生部２５７は、０〜１の間の連続した区間の内部にある数値を、この区間内で等確率で発生させる。

乱数正規化部２５８は、乱数発生部２５７によって発生された乱数を、目的に合うような数値（たとえば、整数）に変換する。本実施の形態においては、たとえば、使用する範囲の対訳例文データベースに含まれている、対訳例文データベース２４１を構成するデータレコードの数が５００組であるとする。そして、それぞれの組に１〜５００が連番で付与されているとする。この場合、乱数正規化部２５８からの出力は、乱数発生部２５７によって発生された乱数（０〜１）の間の連続した数値を、１〜５００の間のいずれかの整数(等確率で発生するもの)に変換したものとなる。

なお、他の局面において、乱数発生部２５７と乱数正規化部２５８とが、一体として、たとえば乱数発生部として機能してもよい。上記の例では、他の局面に従う乱数発生部は、たとえば、いきなり１〜５００の間のいずれかの整数を等確率で発生することになる。

変化形探索部２５９は、英語辞書データ２４２を参照して、制御部２３０によって指定された単語の情報（原形、変化形など）を獲得する。たとえば、動詞の場合、原形を含めた変化形は、「原形」、「三人称単数現在形」、「過去形」、「過去分詞形」、「ing形」を検索する。

類義語探索部２６０は、英語シソーラスデータ２４４を参照して、制御部２３０によって指定された単語の類義語を検索する。他の局面において、類義語探索部２６０は、日本語シソーラスデータ２４５を参照して、制御部２３０によって指定された単語の類義語を検索する。

辞書引き部２６１は、変化形探索部２５９または類義語探索部２６０からの出力に基づいて、探索のために指定された英語辞書データ２４２または日本語辞書データ２４３を参照する。

図２を再び参照して、メインメモリ部２７０は、文数カウンタ２７１と、単語数カウンタ２７２と、対訳例文バッファ２７３と、原文単語バッファ２７４と、テンポラリ単語バッファ２７５と、語順入れ替え結果バッファ２７６と、穴埋め選択肢バッファ２７７と、誤り問題バッファ２７８と、問題文バッファ２７９と、入れ替え済み単語数カウンタ２８０とを含む。ある局面において、メインメモリ部２７０は、ＲＡＭその他の揮発メモリとして実現される。

［データ構造］
図３から図７を参照して、本実施の形態に係る学習コンテンツ生成装置２００のデータ構造について説明する。図３は、対訳例文データベース２４１におけるデータの格納の一態様を概念的に表わす図である。
対訳例文データベース２４１は、複数の例文を含む。各例文は、１組の対訳例文（英・日などの２種類の言語による）を含む。なお、例文の言語は、日本語と英語に限られず、中国語、韓国語、フランス語、ドイツ語その他の言語であってもよい。

より詳しくは、対訳例文データベース２４１は、英語例文データ３１０と、日本語例文データ３２０と、アライメントデータ３３０と、テンポラリフラグ３５０とを含む。

英語例文データ３１０は、複数の英語の例文を含む。各例文は、ＩＤ（Identification）と、当該例文を構成する単語と、当該単語の品詞と、当該単語の変化形とを含む。

対訳例文データベース２４１は、複数の日本語例文データ３２０を含む。各日本語例文データは、ＩＤと、当該例文を構成する単語と、当該単語の品詞と、当該単語の変化形とを含む。

アライメントデータ３３０は、当該英語例文と当該日本語例文との対応関係を規定している。アライメントデータ３３０は、英語例文を構成する単語と、日本語例文を構成する単語とのそれぞれに基づいて、英語と日本語との対応関係が規定され得るグループごとに、ＩＤが割り付けられ、各ＩＤに、当該グループを構成する単語の番号がそれぞれ英語単語番号と日本語単語番号として関連付けられている。

テンポラリフラグ３５０は、当該例文テンプレートが使用済であるか否かを表わすデータを保持する。テンポラリフラグ３５０は、制御部２３０の制御に基づいて書き換えられ、またリセットの命令に基づいて初期化され得る。

図４は、英語辞書データ２４２の構成を概念的に表わす図である。英語単語辞書データ２４２は、ＩＤと、見出しと、品詞と、変化形と、意味を示すデータとを含む。当該意味を示すデータは、意味カテゴリと、意味コードと、訳語とを含む。当該英語単語が複数の意味を有する場合には、当該意味を示すデータは、それぞれの意味に応じて複数の項目が規定される。

図４に示される例では、変化形（動詞の場合「三人称単数現在形」、「過去形」、「過去分詞形」、「ing形」）のフルスペルが辞書データに記述されている。他の局面において、単語が規則に応じて変化する構成である場合には、何らかの変化形コード（当該規則を示すコード）のみを記述して、変化の規則により変化形を得る方式にしてもよい。このような構成によると、メモリの使用量を抑制することができる。

また、本実施の形態においては、動詞の変化形の例が示されているが、その他の品詞の場合は、当該品詞に関連する変化形が含まれる。たとえば、単語が名詞であれば、変化形は「原形」「複数形」が含まれる。当該単語が形容詞または副詞であれば、変化形はとして、「比較級」「最上級」が用いられる。

図５は、日本語辞書データ２４３の構成を概念的に表わす図である。日本語辞書データ２４３は、ＩＤと、見出しと、品詞と、変化形と、意味を示すデータとを含む。当該意味を示すデータは、意味カテゴリと、意味コードと、訳語とを含む。当該日本語の単語が複数の意味を有する場合には、当該意味を示すデータのその意味に応じてそれぞれ規定される。

ＩＤは、日本語の単語をそれぞれ識別する。見出しとしては、たとえば、当該単語の先頭の文字が用いられる。

図４および図５に示される各辞書データは、たとえば学習コンテンツ生成装置２００の製造事業者によって予め入力される。

図６は、英語シソーラスデータ２４４におけるシソーラスデータの概念を示す図である。図６に示される例では、単語thing（物）のシソーラスが展開されている。具体的には、単語thingには、別の連語「physical thing」が規定されている。この単語physical thingには、さらに別の単語foodsが規定されている。単語foodsには、別の単語として、seasoningと単語vegetableその他の単語はそれぞれ関連付けられている。単語seasoningには、さらに別の単語として、単語salt、単語sugar、単語spiceなどが関連付けられている。さらに、単語spiceには、他の単語として単語pepperと単語chiliその他の単語が関連付けられている。

図７は、英語シソーラスデータ２４４におけるデータの一態様を概念的に表わす図である。英語シソーラスデータ２４４は、各単語ごとに、ＩＤと、意味カテゴリと、代表語と、トップノードからの距離と、上位ノードと、下位ノードとを含む。ＩＤは、当該単語を特定する。意味カテゴリは、当該単語が含まれる英語シソーラスの分類を規定する。代表語は、当該英語シソーラスデータの代表（たとえば単語seasoning）を表わす。トップノードからの距離は、当該単語seasoningとその単語の元に規定されている単語thingとの距離を表わす。図６に示される例では、単語seasoningは、単語thingから、単語physical thingと単語foodsとを経ている。その間、３つのノードが含まれている。そこで、トップノードからの距離は「３」として規定される。

下位ノードは、当該単語seasoningの下位に規定される単語のノードを示す。図６に示される例では、単語seasoningには、他の単語として単語salt、sugar、spiceなどが関連付けられているため下位ノードとして各単語のＩＤがそれぞれ関連付けられる。

［制御構造］
（語順並べ替え問題生成）
図８から図１１を参照して、本実施の形態に係る学習コンテンツ生成装置２００の制御構造の一態様について説明する。図８から図１１は、学習コンテンツ生成装置２００が語順並べ替え問題を生成するために実行する処理の一部を表わすフローチャートである。

ステップＳ８１０にて、制御部２３０は、文数カウンタ２７１に「０」をセットして初期化する。

ステップＳ８２０にて、制御部２３０は、対訳例文データベース２４１のすべての例文の組について、「使用済み」のフラグ（テンポラリフラグ３５０）をクリアする。

ステップＳ８３０にて、制御部２３０は、対訳例文データベース２４１から、乱数発生部２５７の出力結果に基づいて、１組の例文、テンプレートの組を選択する。制御部２３０は、その選択した組の番号をたとえば変数ｋとして設定する。

ステップＳ８４０にて、制御部２３０は、組ｋの例文の組に「使用」のフラグが設定されているか否かを判定する。制御部２３０は、当該フラグが設定されていると判定すると（ステップＳ８４０にてＹＥＳ）、制御をステップＳ８３０に戻す。そうでない場合には（ステップＳ８４０にてＮＯ）、制御部２３０は、制御をステップＳ９００に切り換える。この場合、制御部２３０は、他の例文を選択し直す。

ステップＳ９００にて、制御部２３０は、組ｋの例文から、語順の入れ替えを行ない、余計な単語を加え、その単語を語順入れ替え結果バッファ２７６に格納する。ステップＳ９００の処理の詳細は、図９において詳述する。

ステップＳ８５０にて、制御部２３０は、その語順入れ替え結果から、並べ替え問題生成テンプレート２４６を用いて問題文を生成する。

ステップＳ８６０にて、制御部２３０は、組ｋの例文の組のテンポラリフラグ３５０に、「使用済み」のフラグを設定する。

ステップＳ８７０にて、制御部２３０は、文数カウンタ２７１の数値を１進める（インクリメントする）。

ステップＳ８８０にて、制御部２３０は、文数カウンタ２７１の数値がｎ（ｎは規定の問題文の数）に到達したか否かを判定する。制御部２３０は、文数カウンタ２７１の数値がｎに到達したと判定すると（ステップＳ８８０にてＹＥＳ）、制御をステップＳ８９０に切り換える。そうでない場合には（ステップＳ８８０にてＮＯ）、制御部２３０は、制御をステップＳ８３０に戻す。

ステップＳ８９０にて、制御部２３０は、生成した問題文を出力部２２０に出力させる。たとえば、問題文はモニタ１８０に表示される。他の局面において、制御部２３０は、問題文を音声として出力してもよい。

図９および図１０を参照して、ステップＳ９００の詳細について説明する。図９および図１０は、制御部２３０による語順の入れ替え、余計な単語の追加などの処理を表わすフローチャートである。

図９を参照して、ステップＳ９０２にて、制御部２３０は、対象文の単語数をカウントし、その個数ｎｗを単語数カウンタ２７２にセットする。

ステップＳ９０４にて、制御部２３０は、入れ替え済み単語数カウンタ２８０に０をセットする（初期化する）。制御部２３０は、入れ替え済み単語数カウンタ２８０に格納されている数値を変数ｎｗ１とする。

ステップＳ９０６にて、制御部２３０は、単語ｎｗ＋１個の領域を持つ語順入れ替え結果バッファ２７６をメインメモリ部２７０に確保する。

ステップＳ９０８にて、制御部２３０は、単語ｎｗ＋１個の領域を持つ原文単語バッファ２７４を、メインメモリ部２７０に確保し、当該領域を初期化する。

ステップＳ９１０にて、制御部２３０は、対象文を単語ごとに切り分けて、各単語を原文単語バッファ２７４の単語番号１からｎｗの領域にそれぞれ格納する。

ステップＳ９１２にて、制御部２３０は、原文単語バッファ２７４から、乱数発生部２５７および乱数正規化部２５８の各出力に基づいて、１個の単語を選択する。制御部２３０は、その単語の番号として変数ｊを使用する（１≦ｊ≦ｎｗ）。

ステップＳ９１４にて、制御部２３０は、原文単語バッファ２７４の単語ｊの領域に、「チェック済」フラグが設定されているか否かを判定する。制御部２３０は、当該フラグが設定されていると判定すると（ステップＳ９１４にてＹＥＳ）、制御をステップＳ９１２に戻す。そうでない場合には（ステップＳ９１４にてＮＯ）、制御部２３０は、制御をステップＳ９１６に切り換える。

ステップＳ９１６にて、制御部２３０は、原文単語バッファ２７４の単語ｊの領域に、「チェック済」フラグを立てる。

ステップＳ９１８にて、制御部２３０は、単語ｊがそれ自身とは形の異なる原形もしくは変化形を持っているか否かを判定する。制御部２３０は、当該単語ｊが原形もしくは変化形を持っていると判定すると（ステップＳ９１８にてＹＥＳ）、制御をステップＳ９２０に切り換える。そうでない場合には（ステップＳ９１８にてＮＯ）、制御部２３０は、制御をステップＳ９１２に戻す。

ステップＳ９２０にて、制御部２３０は、単語ｊについて、それ自身とは形の異なる原型もしくは変化形を、英語辞書データ２４２から取得し、テンポラリ単語バッファ２７５に、その取得した原形もしくは変化形を格納する。

ステップＳ９２２にて、制御部２３０は、テンポラリ単語バッファ２７５に格納されている単語を、原文単語バッファ２７４の領域ｎｗ＋１に格納する。

図１０を参照して、ステップＳ９２４にて、制御部２３０は、原文単語バッファ２７４の単語番号ｎｗ＋１の領域についての「使用済」フラグを初期化する。

ステップＳ９２６にて、制御部２３０は、原文単語バッファ２７４から、乱数発生部２５７および乱数正規化部２８５の出力結果に基づいて、１個の単語を選択する。制御部２３０は、その単語の番号を変数ｉを用いて特定する（１≦ｉ≦ｎｗ＋１）。

ステップＳ９２８にて、制御部２３０は、原文単語バッファ２７４の単語ｉの領域に、「使用済」フラグが設定されているか否かを判定する。制御部２３０は、「使用済」フラグが設定されているか否かを判定する。制御部２３０は、その領域に「使用済」フラグが設定されていると判定すると（ステップＳ９２８にてＹＥＳ）、制御をステップ９２６に戻す。そうでない場合には、（ステップＳ９２８にてＮＯ）、制御部２３０は、制御をステップＳ９３０に切り換える。

ステップＳ９３０にて、制御部２３０は、変数ｉが１であり、かつ、単語ｉの頭文字が大文字であり、かつ、単語ｉが単語辞書に掲載されておらず、かつ、単語ｉの頭文字を小文字で変換した単語が単語辞書に掲載されているか否かを判定する。制御部２３０は、そのような単語が英語辞書データ２４２に含まれていると判定すると（ステップＳ９３０にてＹＥＳ）、制御をステップＳ９３２に切り換える。そうでない場合には、（ステップＳ９３０にてＮＯ）、制御部２３０は、制御をステップＳ９３４に切り換える。

ステップＳ９３２にて、制御部２３０は、単語ｉの頭文字を小文字に変換した単語を、語順入れ替え結果バッファ２７６のｎｗ＋１番目にセットする。

ステップＳ９３４にて、制御部２３０は、単語ｉを、語順入れ替え結果バッファ２７６のｎｗ１番目にセットする。

ステップＳ９３６にて、制御２３０は、原文単語バッファ２７４の単語ｉの領域に、「使用済」フラグを設定する。

ステップＳ９３８にて、制御部２３０は、入れ替え済み単語数カウンタ２８０の装置（ｎｗ１）を１進める。

ステップＳ９４０にて、制御部２３０は、入れ替え済み単語数カウンタ２８０の値が値ｎｗ＋１に到達したか否かを判定する。制御部２３０は、入れ替え済み単語数カウンタ２８０の値がｎｗ＋１に到達したと判定すると（ステップＳ９４０にてＹＥＳ）、制御をメイン処理（図８）に戻す。そうでない場合には（ステップＳ９４０にてＮＯ）、制御部２３０は、制御をステップＳ９２６に戻す。

以上のようにして、本発明の実施の形態に係る学習コンテンツ生成装置２００は、予め格納された複数組の例文および訳文からランダムに一組の例文および訳文を選択する。学習コンテンツ生成装置２００は、例文を構成する単語をランダムに並べ替えて、語順並べ替え問題を生成する。より詳しくは、制御部２３０は、複数の単語に、選択された単語を含めた単語群中の単語の配列を変更した問題文を生成する。これにより、学習コンテンツ生成装置２００の使用者は、語順並べ替え問題を簡易に楽しめることができる。

なお、本実施の形態においては、学習コンテンツ生成装置２００は、使用された対訳例文データベース２４１から、日本語文（訳文）を使用して、ヒントとしてこれをそのまま添えて出力している。これは、以下の理由による。すなわち、英語に、変化形を変えた余分な１単語を加えた場合、その余分な１単語を除く（そして並べ替える）、というやり方（学習コンテンツ生成装置２００が意図した正解）以外にも、別の１単語を除いて並べ替えることで、英語文として正しい文ができる可能性がある。そこで、使用者による正解を、本実施の形態に係る学習コンテンツ生成装置２００が意図した正解のみに絞るために、原文に対応する訳文を添えて、これに対応するような英語文を組み立てさせるような問題を出力する。

このような構成にしたのは、本実施の形態に係る学習コンテンツ生成装置２００が、ある英単語群の並びが英語文として正しく成り立っているかどうかを自動的に判定する構成を備えていないためである。したがって、仮に、他の局面に従う学習コンテンツ生成装置が、ある英単語群の並びが英語文として正しく成り立っているかどうかを自動的に判定するような構成を備えている場合には、上記のステップＳ９１８、ステップＳ９２０における変化形を求める処理で、当該構成を取り入れてもよい。

より具体的には、当該構成は、たとえば、１）変化形を余分な１単語として加えた上で、２）他の１単語を除去し、３）元の対訳例文データの英語文以外で英語文として成り立つ場合があるか否かを判定し、４）もしそれがあれば、その変化形は採用しないようにする、というものである。このような構成を取り入れることにより、他の局面に従う学習コンテンツ生成装置は、元の対訳例文データベースの英語文以外に正解は存在しないような問題を生成することができる。これにより、日本語文を添えなくても問題として成立させることができる。

あるいは、さらに他の局面において、本実施の形態に係る学習コンテンツ生成装置２００は、並べ替え問題を生成した後、その問題に正解が複数通り存在しないか否かを人間が判定し、その判定の結果を学習コンテンツ生成装置２００に入力するように構成してもよい。この場合でも、日本語文を添えなくても 問題として成立させることができる。

＜第１の変形例＞
図１１を参照して、学習コンテンツ生成装置２００による語順並べ替え問題の生成の他の態様について説明する。図１１は、学習コンテンツ生成装置２００がシソーラスデータを用いて語順並べ替え問題を生成する場合に実行する処理の手順を表わすフローチャートである。

ステップＳ１１１８にて、制御部２３０は、英語シソーラスデータ２４４において、単語ｊの意味情報の位置から意味距離２以内に単語が存在し、かつ、その単語が原文単語バッファ２７４に格納されている単語のいずれとも一致しないか否かを判定する。制御部２３０は、そのような状況を満たすと判定すると（ステップＳ１１１８にてＹＥＳ）、制御をステップＳ１１２０に切り換える。そうでない場合には（ステップＳ１１１８にてＮＯ）、制御部２３０は、制御をステップＳ９１２に戻す。

ステップＳ１１２０にて、制御部２３０は、英語シソーラスデータ２４４において、単語ｊの意味情報の位置から意味距離２以内に存在する単語の１つを、テンポラリ単語バッファ２７５に格納する。ここで、単語ｊの意味情報の位置から意味距離２以内に存在する単語とは、原文単語バッファ２７４に格納されている単語のいずれとも一致しないものである。

なお、意味距離の値は「２」に限られない。それよりも大きくても、あるいは、小さくてもよい。また、類義語の定義として、「意味距離」の概念を用いたが、その他の概念が用いられてもよい。

＜第２の変形例＞
さらに他の局面において、並べ替え問題に含まれる単語として、元の単語の変化形が用いられてもよい。この局面に従う辞書データの１つである英語辞書データ２４２は、通常の電子辞書のように、英語の文法規則に従って変化させることによって得られる変化形を含む。制御部２３０は、複数の単語のいずれかの変化形を、複数の単語の配列の変更後の配列に含めることにより、問題文を生成してもよい。このような構成により、並べ替え問題のバリエーションを増やすことができる。

（穴埋め問題の生成）
図１２から図１４を参照して、学習コンテンツ生成装置２００が穴埋め問題を生成する場合の制御構造について説明する。図１２から図１４は、制御部２３０が実行する一連の動作の一部を表わすフローチャートである。なお、前述の処理と同一の処理には同一のステップ番号を付してある。したがって、それらの説明は繰り返さない。

図１２を参照して、ステップＳ８４０にて、制御部２３０は、組ｋの例文、テンプレートの組に「使用済」フラグが設定されているか否かを判定する。制御部２３０は、「使用済」フラグが設定されていると判定すると（ステップＳ８４０にてＹＥＳ）、制御をステップＳ８３０に戻す。そうでない場合には（ステップＳ８４０にてＮＯ）、制御部２３０は、制御をステップＳ１３００に切り換える。

ステップＳ１３００にて、制御部２３０は、組ｋの例文から、空欄箇所を設定し、選択肢を加え、その結果を原文単語バッファ２７４および穴埋め選択肢バッファ２７７にそれぞれ格納する。ステップＳ１３００の処理は、図１３において詳述する。

ステップＳ１２５０にて、制御部２３０は、穴埋め選択肢バッファ２７７の格納の結果から、問題テンプレート（穴埋め問題生成テンプレート２４７）を用いて、問題文を生成する。

図１３を参照して、ステップＳ１３０６にて、制御部２３０は、選択肢３個の領域を持つ穴埋め選択肢バッファ２７７をメインメモリ部２７０に確保する。

ステップＳ１３０８にて、制御部２３０は、単語ｎｗ個の領域を持つ原文単語バッファ２７４を、メインメモリ部２７０に確保し、当該メモリ領域を初期化する。

ステップＳ１３１２にて、制御部２３０は、原文単語バッファ２７４から、乱数発生部２５７、乱数正規化部２５８の各出力結果に基づいて、１個の単語を選択する。制御部２３０は、その選択した単語の番号を変数ｉを用いて表わす（１≦ｉ≦ｎｗ）。

ステップＳ１３１４にて、制御部２３０は、原文単語バッファ２７４の単語ｉの領域に「使用済」フラグがあるか否かを判定する。制御部２３０は、当該領域に「使用済」フラグがあると判定すると（ステップＳ１３１４にてＹＥＳ）、制御をステップＳ１３１２に戻す。そうでない場合には（ステップＳ１３１４にてＮＯ）、制御部２３０は、制御をステップＳ１３１８に切り換える。

ステップＳ１３１８にて、制御部２３０は、単語ｉがそれ自身とは形の異なる原形または変化形を複数個持っているか否かを判定する。制御部２３０は、当該単語がそのような条件を満たしていると判定すると（ステップＳ１３１８にてＹＥＳ）、制御をステップＳ１３２０に切り換える。そうでない場合には（ステップＳ１３１８にてＮＯ）、制御部２３０は、制御をステップＳ９１４に切り換える。

ステップＳ１３２０にて、制御部２３０は、穴埋め問題バッファ２７７の３個の選択肢の領域のうち１つの領域を、乱数発生部２５７、乱数正規化部２５８の各出力結果に基づいて選択して、その選択した選択肢領域に単語ｉを格納する。

ステップＳ１３２２にて、制御部２３０は、単語ｉについて、それ自身とは形の異なる原形または変化形を２個取得し、穴埋め問題バッファ２７７の３個の選択肢領域のうちの残りの２つにその取得した単語を格納する。

ステップＳ１３２４にて、制御部２３０は、原文単語バッファ２７４の単語ｉを削除する。制御部２３０は、制御をメイン処理（図１２）に戻す。

以上のようにして、本実施の形態に係る学習コンテンツ生成装置２００によると、テンプレートを用いて、穴埋め問題を生成することができる。したがって、学習コンテンツ生成装置２００の使用者は、容易に穴埋め問題を生成することができる。

＜第３の変形例＞
図１４を参照して、穴埋め問題生成の他の態様について説明する。図１４は、制御部２３０が実行する他の処理の一部を表わすフローチャートである。なお、前述の処理と同一の処理には、同一のステップ番号を付してある。したがって、そのような処理の説明は繰り返さない。

ステップＳ１４１０にて、制御部２３０は、英語シソーラスデータ２４４に基づいて、単語ｉの意味情報の位置から意味距離２以内に複数の単語が存在しており、かつ、各単語が原文単語バッファ２７４に格納されている単語のいずれとも一致しないか否かを判定する。制御部２３０は、そのような条件が成立していると判定すると（ステップＳ１４１０にてＹＥＳ）、制御をステップＳ１３２０に切り換える。そうでない場合には（ステップＳ１４１０にてＮＯ）、制御部２３０は、制御をステップＳ９１４に切り換える。

ステップＳ１４１２にて、制御部２３０は、英語シソーラスデータ２４４について、単語ｉの意味情報の位置から意味距離２以内に存在しており、かつ、原文単語バッファ２７４の中の単語のいずれとも一致しない単語を２個取得し、穴埋め問題バッファ２７７の３個の選択肢領域のうちの残りの２つの領域にそれぞれ格納する。

図１５は、単語agreementについてのシソーラスの構成を概念的に表わす図である。図１５を参照して、単語agreementは、連語「interaction among people」に関連付けられている。この連語は、他の単語として、単語sessionと単語talkなどにもそれぞれ関連付けられている。

図１６および図１７を参照して、学習コンテンツ生成装置２００による誤り指摘問題の生成について説明する。図１６および図１７は、それぞれ、制御部２３０が実行する動作の一部を表わすフローチャートである。なお、前述の処理と同一の処理には同一のステップ番号を付してある。したがって、そのような処理の説明は繰り返さない。

ステップＳ１６００にて、制御部２３０は、組ｋの例文から１単語を誤らせた語句を生成し、その生成の結果を、誤り問題バッファ２７８に格納する。処理の詳細は、図１７を参照して説明する。

ステップＳ１５１０にて、制御部２３０は、誤り問題バッファ２７８の格納の結果に基づいて、誤り指摘問題生成テンプレート２４８を用いて問題文を生成する。

図１７を参照して、ステップＳ１６０４にて、制御部２３０は、単語数ｎｗ個の領域を持つ誤り問題バッファ２７８を、メインメモリ部２７０に確保する。

ステップＳ１３１８にて、制御部２３０は、単語ｉがそれ自身とは形の異なる原形または変化形を持っているか否かを判定する。制御部２３０は、そのような条件が成立していると判定すると（ステップＳ１３１８にてＹＥＳ）、制御をステップＳ１６２０に切り換える。そうでない場合には（ステップＳ１３１８にてＮＯ）、制御部２３０は、制御をステップＳ１６３０に切り換える。

ステップＳ１６２０にて、制御部２３０は、単語ｉについて、英語辞書データ２４２から単語ｉ自身とは形の異なる原形または変化形を取得し、テンポラリ単語バッファ２７５にその取得した原型または変化形を格納する。

ステップＳ１６２２にて、制御部２３０は、変数ｉの値が１であるか否かを判定する。制御部２３０は、変数ｉが１であると判定すると（ステップＳ１６２２にてＹＥＳ）、制御をステップＳ１６２４に切り換える。そうでない場合には（ステップＳ１６２２にてＮＯ）、制御部２３０は、制御をステップＳ１６２６に切り換える。

ステップＳ１６２４にて、制御部２３０は、テンポラリ単語バッファ２７５の単語の先頭文字を大文字に変換する。

ステップＳ１６２６にて、制御部２３０は、原文単語バッファ２７４の単語のうち、単語ｉ以外の単語を誤り問題バッファ２７８にコピーする。

ステップＳ１６２８にて、制御部２３０は、テンポラリ単語バッファ２７５の単語を誤り問題バッファ２７８の単語ｉの領域に格納する。

ステップＳ１６３０にて、制御部２３０は、原文単語バッファ２７４の単語ｊの領域に、「使用済」フラグを設定する。

制御部２３０は、ステップＳ１６２８の処理を終了すると、制御をメイン処理（図１６）に戻す。

ここで、図１８を参照して、本実施の形態に係る学習コンテンツ生成装置２００が備える他の辞書の構造について説明する。図１８は、単語yearの辞書構造を概念的に表わす図である。なお、他の単語についても同様に規定される。

当該単語yearの辞書は、ＩＤと、見出しと、品詞と、変化形と、意味を示すデータとを含む。意味を示すデータは、意味カテゴリと、意味コードと、訳語とを含む。当該単語は複数の意味を有する場合には、当該意味を示すデータの各意味に応じて複数存在し得る。

ＩＤは、単語yearを識別する。見出しは、当該単語yearそれ自身を示す。品詞は、当該単語の品詞を示す。変化形は、当該単語について存在し得る変化形を示す。単語が名詞である場合には、変化形として複数形（years）が規定される。

意味について、単語yearの場合、本実施の形態において２つの意味が規定されている。１つの意味は、「TIME」の意味カテゴリを有するものであって、訳語として「年」が割り当てられている。また他の意味として、意味カテゴリ「TIME-UNIT」について訳語「年間」が規定されている。

図１９を参照して、学習コンテンツ生成装置２００による誤り指摘問題生成の他の態様について説明する。図１９は、制御部２３０が実行する動作の一部を表わすフローチャートである。なお、前述の処理と同一の処理には同一のステップ番号を付してある。したがって、それらのステップについての説明は繰り返さない。

ステップＳ１３１４にて、制御部２３０は、原文単語バッファ２７４の単語ｉの領域に、「使用済」フラグが設定されているか否かを判定する。制御部２３０は、当該領域に「使用済」フラグが設定されていると判定すると（ステップＳ１３１４にてＹＥＳ）、制御をステップＳ１３１２に戻す。そうでない場合には（ステップＳ１３１４にてＮＯ）、制御部２３０は、制御をステップＳ１７２０に切り換える。

ステップＳ１７２０にて、制御部２３０は、英語シソーラスデータ２４４において、単語ｉの「原形の」意味情報の位置から意味距離２以内に単語が存在し、かつ、その単語が原文単語バッファ２７４のうちの単語のいずれとも一致しないか否かを判定する。制御部２３０は、そのような条件が成立していると判定すると（ステップＳ１７２０にてＹＥＳ）、制御をステップＳ１７３０に切り換える。そうでない場合には（ステップＳ１７２０にてＮＯ）、制御部２３０は、制御をステップＳ１６３０に切り換える。

ステップＳ１７３０にて、制御部２３０は、英語シソーラスデータ２４４において、単語ｉの「原形の」意味情報の位置から意味距離２以内に存在し、かつ、原文単語バッファ中の単語のいずれとも一致しない単語を取得し、単語ｉと同じ変化形に変化させて、その変化させた単語をテンポラリ単語バッファ２７５に格納する。

図２０を参照して、英語シソーラスデータ２４４の他の態様について説明する。図２０は、単語extendのシソーラスの構造を表わす図である。単語extendは、関連する語句として連語「change in size」に関連付けられている。この連語にはさらに他の単語expand、単語shrinkなどが関連付けられている。

［動作］
図２１から図４１を参照して、以上のような構造およびフローチャートに基づく本実施の形態に係る学習コンテンツ生成装置２００の動作について説明する。

入力部２１０に対する操作に基づいて、問題生成の命令が受け付けられると、文数カウンタ２７１と単語数カウンタ２７２と入れ替え済み単語数カウンタ２８０とがそれぞれ初期化される（図２１から図２３）。メインメモリ部２７０において、語順入れ替え結果バッファ２７６が確保される（図２４）。対訳例文データベース２４１からランダムに選択された英語原文が、原文単語バッファ領域２７４に格納される（図２５）。

ここで、図２６を参照して、単語extendについての辞書の構造について説明する。単語extendは、辞書構造として、ＩＤと、見出しと、品詞と、変化形と、意味を示すデータとを含む。単語extendについてＩＤ（００６３２３０８）が割り当てられている。見出しは、当該単語自身が使用される。品詞は、「動詞」として規定されている。変化形は、３単元と、過去形と、過去分詞形と、ing（現在分子形）とを含む。

意味を示すデータとして、２つの意味（訳語：「継続・する」と「延長・する」）とが使用されている。

図２６を参照して、単語番号「６」の単語extendedについて、当該単語を含む辞書ＩＤ（＝００６３２３０８）が参照され、図２７に示されるように、その辞書からing形として単語extendingが選択され、テンポラリ単語バッファ２７５に格納される。

テンポラリ単語バッファ２７５に格納された単語（extending）は、後述する単語の入れ替え問題の生成に用いられる。

図２８を参照して、原文単語バッファ領域２７４において、単語の入れ替えの候補を選択するために使用された単語extended（単語番号６）には、その選択されたことを示すフラグがセットされる（フラグ＝１）。

そして、図２９に示されるように、テンポラリ単語バッファ２７５に格納された単語extendingが原文単語バッファ領域２７４の空き領域（単語番号１１）に格納される。

原文単語バッファ２７４においてこのように格納されたデータを用いて、語順入れ替え問題が生成される。

まず、図３０を参照して、語順入れ替え結果バッファ２７６において、最初の単語が語順１の領域に格納される。図３０に示される例では、単語automaticallyが語順１の領域に格納されている。その入れ替えが行なわれると、入れ替え済み単語数カウンタ２８０の値が１インクリメントされる（ｎｗ１＝１）（図３１）。

そのような入れ替え処理が原文単語バッファ２７４に格納されている単語および/または記号の数だけ行なわれると（図２９に示される例では１１回）、図３２に示されるように、語順が入れ替えられた問題文が語順入れ替え結果バッファ２７６において完成する。

［テンプレート］
図３３を参照して、並べ替え問題テンプレート２４６について説明する。図３３は、並べ替え問題テンプレート２４６の構成を概念的に表わす図である。並べ替え問題テンプレート２４６は、並べ替え問題の出題であることを示す問題文（定型）と、正規の文章を構成する単語をランダムに並べることを規定するテンプレートと、当該正規の文章の訳文の表示を規定するテンプレートとを含む。なお、他の局面において、訳文を表示しない構成が並べ替え問題テンプレート２４６に使用されてもよい。

［表示態様］
図３４を参照して、本実施の形態に係る学習コンテンツ生成装置２００の画面の表示態様について説明する。図３４は、モニタ１８０における問題文の表示態様を表わす図である。

学習コンテンツ生成装置２００の使用者が、たとえば問題文の生成の開始を指示すると（たとえばエンターキーを押下すると）、学習コンテンツ生成装置２００は、前述のフローチャートに基づく処理を実行し、英文を構成する単語の語順を入れ替えた問題を生成する。図３４に示されるように、学習コンテンツ生成装置２００は、その生成した問題文をモニタ１８０に表示させる。

図３５から図４１を参照して、並べ替え問題の他の態様について説明する。図３５を参照して、原文単語バッファ２７４に格納されている原文において、単語automatically（単語番号５）が、類義語の探索の対象になった場合について説明する。この場合、類義語探索部２６０は、図３６に示されるようなシソーラス構造を用いて、単語automaticallyから意味距離２以内の単語を求める。たとえば、図３６に示される例において、単語automaticallyのシソーラスは、連語「way of operation」と、単語manually，smoothlyなどがそれぞれ規定されている。ここで、単語と単語との間あるいは単語と連語との間のリンク１つを意味距離１と定義すると、単語automaticallyから意味距離１において連語「way of operation」が存在しており、単語automaticallyから意味距離２において、単語manuallyと単語smoothlyがそれぞれ存在している。そこで、類義語探索部２６０は、意味距離２が定義されている場合には、図３６に示されるようなシソーラスから単語manuallyまたは単語smoothlyなどをランダムに選択し、その選択した単語をテンポラリ単語バッファ２７５に格納する（図３７）。

なお、本実施の形態においては、類義語の定義を「シソーラス構造上における意味距離２以内」としているが、類義語の定義はこれに限られない。制御部２３０は、テンポラリ単語バッファ２７５に格納した類義語manuallyを原文単語バッファ２７４の空き領域（単語番号１１）に格納する（図３８）。また、入れ替えの対象として選択された単語automaticallyには、当該単語が選択されたことを示すフラグ「１」をセットする。

その後、制御部２３０は、最初の領域（語順１）にランダムに単語を選択し（たとえば単語agreement）、その単語を語順入れ替え結果バッファ２７６に格納する（図３９）。同様にして、原文単語バッファ２７４に格納されている単語並べ替え処理を繰り返すと、語順が入れ替えられた問題が完成する（図４０）。

そこで、制御部２３０は、語順入れ替え結果バッファ２７６に格納されているデータを用いて出力部２２０にその問題文を出力する。学習コンテンツ生成装置２００が図１に示されるコンピュータシステムで実現される場合には、モニタ１８０は、問題文と、語順が入れ替えられた単語の列とヒントとして日本語の訳文とをそれぞれ表示する（図４１）。

［穴埋め問題の生成］
図４２から図５１を参照して、穴埋め問題を生成する場合の学習コンテンツ生成装置２００の動作について説明する。以下の説明では、選択肢が３つある場合について説明するが、選択肢の数はこれに限られない。選択肢は、２つでもよく、あるいは、４つ以上でもよい。

制御部２３０は、メインメモリ部２７０のメモリ領域を初期化した後、原文単語バッファ２７４において、穴埋め問題の生成への対象となる原文を格納する（図４２）。制御部２３０は、穴埋め選択肢バッファ２７７において、少なくとも選択肢の数だけメモリ領域を確保する。この例では、制御部２３０は、３つのメモリ領域を確保する。制御部２３０は、乱数発生部２５７と乱数正規化部２５８とに基づいて、穴埋め問題の対象となる単語を選択する。図４２に示される原文では、単語番号６（単語extended）が選択される。制御部２３０は、その選択した単語を穴埋め選択肢バッファ２７７のいずれかの領域に格納する（図４３）。制御部２３０は、英語辞書データ２４２を参照して当該選択した単語extendedの原形または変化形をさらに選択する。もし、選択の候補が選択肢の数よりも多い場合には、制御部２３０は、乱数発生部２５７および乱数正規化部２５８に基づいて選択的に原形または変化形を決定してもよい。制御部２３０は、選択した原形または変化形を穴埋め選択肢バッファ２７７の他の領域に格納する（図４４）。

図４５を参照して、制御部２３０は、原文単語バッファ２７４において、穴埋め問題の対象として選択した単語extendedを削除し、単語番号６の領域に当該単語が問題文の候補として選択されたことを示すフラグ「１」を設定する。

図４６を参照して、制御部２３０は、穴埋め問題生成テンプレート２４７を用いて、原文単語バッファ２７４に格納されているデータと、穴埋め選択肢バッファ２７７に格納されているデータとを用いて、穴埋め問題を生成する。制御部２３０が生成した問題文は、穴埋め問題生成テンプレート２４７に従って、図４７に示されるように、モニタ１８０に表示される。

以上のようにして、本発明の実施の形態に係る学習コンテンツ生成装置２００は、穴埋め問題を生成するため、学習コンテンツ生成装置２００の使用者は、容易に、穴埋め問題に取り組むことができる。

＜第４の変形例＞
図４８から図５１を参照して、穴埋め問題として類義語が用いられる場合について説明する。制御部２３０は、原文単語バッファ２７４に格納されている原文（図４２）から、穴埋めの問題の候補となる単語を選択し、その選択した単語を穴埋め選択肢バッファ２７７の領域に書き込む（図４８）。制御部２３０は、シソーラスを用いて（図１５）、選択した単語agreementの類義語session、talkを選択する。制御部２３０は、その選択した各類義語を穴埋め選択肢バッファ２７７にそれぞれ格納する（図４９）。

図５０を参照して、制御部２３０は、原文単語バッファ２７４において、単語番号２に格納されていた単語agreementを削除し、その単語が問題の作成のために用いられたことを示すフラグ「１」を設定する。

図５１を参照して、制御部２３０は、穴埋め問題生成テンプレート２４７を用いて（図４６）、穴埋め選択肢バッファ２７７に格納されている単語と、原文単語バッファ２７４に原文からランダムに選択した番号の単語を消去して当該番号の単語欄をブランクにした穴空き文（図５０）とに基づいて、生成した穴埋め問題をモニタ１８０に表示させる。

＜第５の変形例＞
さらに他の局面において、学習コンテンツ生成装置２００は、消去された単語の他の形を、穴埋め問題の解答の候補として含んでもよい。具体的な態様の一例として、単数形が消去された場合における複数形、動詞の原形が消去された場合における過去形などが回答の候補として使用されてもよい。このようにしても、問題のバリエーションを増やすことができる。

この局面において、英語辞書データ２４２は、英単語を英語の文法規則に従って変化させることによって得られる変化形を含んでいる。制御部２３０は、複数の候補単語として、複数の単語のいずれかの当該変化形を選択する。制御部２３０は、その変化形も含む単語を、複数の候補単語として出力する。

［誤り指摘問題の生成］
図５２から図６２を参照して、学習コンテンツ生成装置２００による誤り指摘問題の生成の一態様について説明する。図５２を参照して、制御部２３０は、対訳例文データベース２４１からランダムに選択した原文を原文単語バッファ２７４に格納する。制御部２３０は、乱数発生部２５７と乱数正規化部２５８とを用いて、誤り指摘問題の候補となる単語を選択する。たとえば、制御部２３０は、単語番号９に格納されている単語yearsを選択する。制御部２３０は、選択した単語yearsを含む単語辞書（図１８）を参照し、単語yearsが複数形である場合におけるその単語の原形yearを特定する。図５３を参照して、制御部２３０は、その特定した単語をテンポラリ単語バッファ２７５に格納する。

図５４を参照して、制御部２３０は、原文単語バッファ２７４に格納されている単語のうち、単語番号９（問題文の候補として選択された単語）を除く単語を、誤り問題バッファ２７８に格納する。

図５５を参照して、制御部２３０は、さらに、誤り問題バッファ２７８に対して、テンポラリ単語バッファ２７５に格納されている単語yearを格納する。その結果、複数形が意図的に原形に変更された問題文が、誤り問題として生成される。

図５６参照して、制御部２３０は、誤り指摘問題生成テンプレート２４８を用いて、誤り問題バッファ２７８に格納されているデータをそのテンプレートに当てはめて、問題文を生成する。図５７を参照して、制御部２３０は、その生成した問題文をモニタ１８０に表示させる（図５７）。

＜第６の変形例＞
図５８から図６２を参照して、誤り指摘問題として類義語が使用される場合について説明する。

図５８を参照して、制御部２３０は、原文単語バッファ２７４に、対訳例文データベース２４１からランダムに選択した問題文を格納する。制御部２３０は、乱数発生部２５７および乱数正規化部２５８の各出力に基づいて、誤り指摘問題の対象となる単語を選択する。たとえば、制御部２３０は、単語番号６（単語extended）を選択する。制御部２３０は、その選択した単語の原形を辞書データを用いて特定し、その原形からシソーラスを用いて類義語を選択する（図２０）。たとえば、類義語の選択基準として意味距離２が規定されている場合には、制御部２３０は、単語extendの類義語として単語expand、単語shrinkなどの単語を選択し得る。制御部２３０は、乱数発生部２７５および乱数正規化部２５８を用いていずれかの単語を選択する。たとえば、制御部２３０は、単語shrinkを選択する。

図５９を参照して、選択された単語は過去形であるため、制御部２３０は、選択した単語を辞書データを用いて過去形に変形し、その過去形をテンポラリ単語バッファ２７５に格納する。

図６０を参照して、制御部２３０は、誤り問題バッファ２７８において、問題の候補として選択した単語番号６の領域をブランクにした状態で原文単語バッファ２７４に格納されている単語を格納する。この場合、制御部２３０は、単語extended以外の単語を誤り問題バッファ２７８に格納する。

図６１を参照して、制御部２３０は、テンポラリ単語バッファ２７５に格納されている単語shrinkedを、単語番号６の領域に格納する。

図６２を参照して、制御部２３０は、誤り問題バッファ２７８に格納されている完成文をモニタ１８０に表示させる。

以上のようにして、本発明の実施の形態に係る学習コンテンツ生成装置２００は、予め準備された複数組の例文および訳文をランダムに選択し、その選択した一組の例文および訳文を用いて、例文を構成する単語の入れ替え、変形、除去を行なうことにより、問題を生成する。したがって、予め問題を保持する必要がないため、学習コンテンツ生成装置２００は、起動されるごとに、ランダムな出題を行なうことができる。また、学習コンテンツ生成装置２００は、問題数の制約を受けることなく、多くのバリエーションの問題を生成することができる。これにより、簡易に問題を生成できる学習コンテンツ生成装置２００を提供することができる。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

本発明は、情報処理装置、たとえば、パーソナルコンピュータ、ＰＤＡのような情報処理端末、電子辞書などに適用可能である。

本発明の実施の形態に係る学習コンテンツ生成装置を実現するコンピュータシステム１００のハードウェア構成を表わすブロック図である。 本発明の実施の形態に係る学習コンテンツ生成装置２００によって実現される機能の構成を表わすブロック図である。 本実施の形態に係る学習コンテンツ生成装置２００の対訳例文データベース２４１におけるデータの格納の一態様を概念的に表わす図である。 英語辞書データ２４２の構成を概念的に表わす図である。 日本語辞書データ２４３の構成を概念的に表わす図である。 英語シソーラスデータ２４４におけるシソーラスデータの概念を示す図である。 英語シソーラスデータ２４４におけるデータの一態様を概念的に表わす図である。 学習コンテンツ生成装置２００が語順並べ替え問題を生成するために実行する処理の一部を表わすフローチャート（その１）である。 学習コンテンツ生成装置２００が語順並べ替え問題を生成するために実行する処理の一部を表わすフローチャート（その２）である。 学習コンテンツ生成装置２００が語順並べ替え問題を生成するために実行する処理の一部を表わすフローチャート（その３）である。 学習コンテンツ生成装置２００が語順並べ替え問題を生成するために実行する処理の一部を表わすフローチャート（その４）である。 制御部２３０が穴埋め問題を生成するために実行する動作の一部を表わすフローチャート（その１）である。 制御部２３０が穴埋め問題を生成するために実行する動作の一部を表わすフローチャート（その２）である。 制御部２３０が穴埋め問題を生成するために実行する動作の一部を表わすフローチャート（その３）である。 単語agreementについてのシソーラスの構成を概念的に表わす図である。 制御部２３０が誤り指摘問題を生成するために実行する動作の一部を表わすフローチャート（その１）である。 制御部２３０が誤り指摘問題を生成するために実行する動作の一部を表わすフローチャート（その２）である。 単語yearの辞書構造を概念的に表わす図である。 制御部２３０による誤り指摘問題生成の他の処理態様の一部を表わすフローチャートである。 単語extendのシソーラスの構造を表わす図である。 文数カウンタ２７１が初期化された状態を表わす図である。 単語数カウンタ２７２が初期化された状態を表わす図である。 入れ替え済み単語数カウンタ２８０が初期化された状態を表わす図である。 メインメモリ部２７０において、語順入れ替え結果バッファ２７６が確保された状態を表わす図である。 対訳例文データベース２４１からランダムに選択された英語原文が、原文単語バッファ領域２７４に格納された状態を表わす図である。 単語extendについての辞書の構造を表わす図である。 テンポラリ単語バッファ２７５の状態を表わす図である。 原文単語バッファ領域２７４におけるフラグの状態を表わす図である。 原文単語バッファ領域２７４のデータ構造を表わす図である。 語順入れ替え結果バッファ２７６におけるデータの格納の一態様を表わす図である。 入れ替え済み単語数カウンタ２８０の状態を表わす図である。 語順が入れ替えられた問題文が語順入れ替え結果バッファ２７６において完成された状態を表わす図である。 並べ替え問題テンプレート２４６の構成を概念的に表わす図である。 モニタ１８０における問題文の表示態様を表わす図である。 原文単語バッファ２７４におけるデータの状態を概念的に表わす図である。 単語automaticallyのシソーラス構造を概念的に表わす図である。 テンポラリ単語バッファ２７５におけるデータの格納の一態様を表わす図である。 原文単語バッファ２７４におけるデータの格納の一態様を表わす図である。 語順入れ替え結果バッファ２７６におけるデータの格納の一態様を表わす図である。 語順入れ替え結果バッファ２７６におけるデータの格納の一態様を表わす図である。 モニタ１８０における問題文と、日本語の訳文との表示を示す図である。 原文単語バッファ２７４におけるデータの格納の一態様を表わす図である。 穴埋め選択肢バッファ２７７におけるデータの格納の一態様を表わす図（その１）である。 穴埋め選択肢バッファ２７７におけるデータの格納の一態様を表わす図（その２）である。 原文単語バッファ２７４におけるデータの格納の一態様を表わす図である。 穴埋め問題生成生成テンプレート２４７を表わす図である。 モニタ１８０における穴埋め問題の表示を表わす図である。 他の局面における穴埋め選択肢バッファ２７７のデータの格納の一態様を概念的に表わす図である。 他の局面における穴埋め選択肢バッファ２７７のデータの格納の一態様を表わす図である。 他の局面における原文単語バッファ２７４のデータの格納の一態様を概念的に表わす図である。 他の局面におけるモニタ１８０の表示を表わす図である。 誤り指摘問題の生成の場合の原文単語バッファ２７４におけるデータの格納の一態様を表わす図である。 テンポラリ単語バッファ２７５におけるデータの格納の一態様を表わす図である。 誤り問題バッファ２７８におけるデータの格納の一態様を表わす図（その１）である。 誤り問題バッファ２７８におけるデータの格納の一態様を表わす図（その２）である。 誤り指摘問題生成テンプレート２４８を表わす図である。 モニタ１８０における表示を表わす図である。 誤り指摘問題の生成の場合の原文単語バッファ２７４におけるデータの格納の一態様を表わす図である。 テンポラリ単語バッファ２７５におけるデータの格納の一態様を表わす図である。 誤り問題バッファ２７８におけるデータの格納の一態様を表わす図（その１）である。 誤り問題バッファ２７８におけるデータの格納の一態様を表わす図（その２）である。 モニタ１８０における表示を表わす図である。

符号の説明

１００ コンピュータシステム、１６２ ＣＤ−ＲＯＭ。

Claims (15)

1. 学習コンテンツ生成装置であって、
   画面を表示する表示手段と、
   第１の言語によって複数の単語から構成される例文を格納する記憶手段と、
   前記学習コンテンツ生成装置を制御する制御手段とを備え、
   前記制御手段は、
   前記複数の単語のうちのいずれかの単語に基づいて、前記例文と異なる問題文を生成し、
   前記問題文を、前記表示手段に表示させる、学習コンテンツ生成装置。
2. 前記制御手段は、前記複数の単語の配列を変更することにより、前記例文における単語の配列と異なる問題文を生成する、請求項１に記載の学習コンテンツ生成装置。
3. 前記記憶手段は、前記第１の言語の単語の辞書を格納しており、
   前記制御手段は、
   前記辞書から、単語をランダムに選択し、
   前記複数の単語に、前記選択された単語を含めた単語群中の単語の配列を変更した問題文を生成する、請求項２に記載の学習コンテンツ生成装置。
4. 前記辞書は、類義語辞書を含む、請求項３に記載の学習コンテンツ生成装置。
5. 前記辞書は、前記第１の言語の単語を当該言語の文法規則に従って変化させることによって得られる変化形を含んでおり、
   前記制御手段は、前記複数の単語のいずれかの前記変化形を、前記複数の単語の配列の変更後の配列に含めることにより、前記問題文を生成する、請求項３に記載の学習コンテンツ生成装置。
6. 前記記憶手段は、前記第１の言語の単語の辞書を格納しており、
   前記制御手段は、
   前記複数の単語から第１の単語を選択し、
   前記辞書から、複数の候補単語を選択し、
   前記例文を構成する複数の単語から、前記第１の単語を除いた残りの単語からなる一連の単語と、前記第１の単語の削除を示すための表示と、前記複数の候補単語とに基づいて、問題文を生成する、請求項１に記載の学習コンテンツ生成装置。
7. 前記辞書は、類義語辞書を含み、
   前記制御手段は、前記複数の候補単語として、前記第１の単語の複数の類義語を選択する、請求項６に記載の学習コンテンツ生成装置。
8. 前記辞書は、前記第１の言語の単語を当該言語の文法規則に従って変化させることによって得られる変化形を含んでおり、
   前記制御手段は、前記複数の候補単語として、前記複数の単語のいずれかの前記変化形を選択する、請求項６に記載の学習コンテンツ生成装置。
9. 前記記憶手段は、前記第１の言語の単語の辞書を格納しており、
   前記制御手段は、
   前記複数の単語から第１の単語を選択し、
   前記辞書から、前記第１の単語と異なる第２の単語を選択し、
   前記複数の単語から前記第１の単語を除いた残りの単語と、前記第２の単語とをランダムに配列することにより、問題文を生成する、請求項１に記載の学習コンテンツ生成装置。
10. 前記辞書は、前記第１の言語の単語を当該言語の文法規則に従って変化させることによって得られる変化形を含んでおり、
    前記制御手段は、前記辞書から、前記第１の単語の変化形を前記第２の単語として選択する、請求項９に記載の学習コンテンツ生成装置。
11. 前記辞書は、類義語辞書を含み、
    前記制御手段は、前記第１の単語の類義語を前記第２の単語として選択する、請求項９に記載の学習コンテンツ生成装置。
12. 前記記憶手段は、前記第１の言語の例文の第２の言語による翻訳文を格納しており、
    前記制御手段は、前記第１の言語による前記問題文と、前記第２の言語による翻訳文とを、前記表示手段に表示させる、請求項１〜１１のいずれかに記載の学習コンテンツ生成装置。
13. コンピュータによる学習コンテンツの生成方法であって、前記コンピュータは、プロセッサと、メモリと、ディスプレイ装置とを備えており、
    前記プロセッサが、第１の言語によって複数の単語から構成される例文を、前記メモリからロードするステップと、
    前記プロセッサが、前記複数の単語のうちのいずれかの単語に基づいて、前記例文と異なる問題文を生成するステップと、
    前記プロセッサが、前記問題文を前記ディスプレイに表示させるステップとを含む、学習コンテンツの生成方法。
14. コンピュータを学習コンテンツ生成装置として機能させるためのプログラムであって、前記コンピュータは、プロセッサと、メモリと、ディスプレイ装置とを備えており、前記プログラムは、前記プロセッサに、
    第１の言語によって複数の単語から構成される例文を、前記メモリからロードするステップと、
    前記複数の単語のうちのいずれかの単語に基づいて、前記例文と異なる問題文を生成するステップと、
    前記問題文を前記ディスプレイに表示させるステップとを実行させる、プログラム。
15. 請求項１４に記載のプログラムを格納した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。

Images