JP2012190090A - 授業情報処理装置、方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】授業について客観的に実施状況を把握できるようにする。
【解決手段】本装置は、授業で用いられた第１の語句を格納する第１のデータ格納部と、授業において使用予定として予め登録された第２の語句を格納する第２のデータ格納部と、第１のデータ格納部に格納されている第１の語句と第２のデータ格納部に格納されている第２の語句とを比較して、第２の語句のうち第１の語句に含まれる第３の語句を特定し、第２の語句の数に対する第３の語句の数の割合に基づき、上記授業について消化済みとして登録するか否かと上記授業について授業の品質が所定基準を満たしているか否かとの少なくともいずれかを判断する処理部とを有する。
【選択図】図２

Description

本技術は、学校等において行われる授業の実施状況を管理するための技術に関する。

現在、大学等においては教員（教授、准教授、助教、講師など）が授業の概要を含むシラバスを予め公開して、授業の選択を学生が行いやすくするといった活動が行われている。さらに、教員の評価についても、受け持ち講義数や休講回数、さらに学生の試験成績の結果（単位の取りやすさの難易度等）といった数値評価と、履修した学生へのアンケート調査結果（先生の人気度）により行われている。

しかしながら、上で述べた数値評価が良く学生に人気があるからといって、必ずしも学生の学力向上や知識習得の程度が高いとはいえない場合がある。すなわち、実際の授業が客観的に適切に行われているかということは、確認されていない。このように、実際の授業内容は担当教員に依存しており、一部で相互参観などにより教育の質を高めようという動きはあるものの、基本的にブラックボックス化しているのが現状である。

なお、授業中にスライドに基づき授業の進捗状況を分かりやすく提示する技術や、チャットその他の発言においてキーワードの出現頻度を解析するような技術は存在している。しかしながら、複数の授業を含む講座又は科目全体の中での進捗を把握及び評価したり、授業の内容を評価したりする技術は存在していない。

特開２００２−４１４３０号公報 特開平１０−２７１８１号公報 特開２００５−２４９７７号公報

従って、本技術の目的は、一側面として、授業について客観的に実施状況を把握できるようにするための技術を提供することである。

本授業情報処理装置は、（Ａ）授業で用いられた第１の語句を格納する第１のデータ格納部と、（Ｂ）授業において使用予定として予め登録された第２の語句を格納する第２のデータ格納部と、（Ｃ）第１のデータ格納部に格納されている第１の語句と第２のデータ格納部に格納されている第２の語句とを比較して、第２の語句のうち第１の語句に含まれる第３の語句を特定し、第２の語句の数に対する第３の語句の数の割合に基づき、上記授業について消化済みとして登録するか否かと上記授業について授業の品質が所定基準を満たしているか否かとの少なくともいずれかを判断する処理部とを有する。

一側面において、授業について客観的に実施状況を把握できるようになる。

図１は、本実施の形態に係るシステムの構成を示す図である。 図２は、本実施の形態に係るサーバの機能ブロック図である。 図３は、キーワードマスタＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 図４は、進捗管理ＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 図５は、授業キーワードＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 図６は、ビデオライブラリに格納されるデータの一例を示す図である。 図７は、メインの処理フローを示す図である。 図８は、前処理の処理フローを示す図である。 図９は、評価ＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 図１０は、評価ＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 図１１は、前処理の処理フローを示す図である。 図１２は、進捗チェック処理の処理フローを示す図である。 図１３は、進捗チェック処理の処理フローを示す図である。 図１４は、評価処理の処理フローを示す図である。 図１５は、評価処理の処理フローを示す図である。 図１６は、評価処理の処理フローを示す図である。 図１７は、教員に対する出力画面の一例を示す図である。 図１８は、教員に対する出力画面に埋め込まれるメッセージの一例を示す図である。 図１９は、教員に対する出力画面に埋め込まれるメッセージの一例を示す図である。 図２０は、教員に対する出力画面に埋め込まれるメッセージの一例を示す図である。 図２１は、教員に対する出力画面に埋め込まれるメッセージの一例を示す図である。 図２２は、教員に対する出力画面に埋め込まれるメッセージの一例を示す図である。 図２３は、教員に対する出力画面に埋め込まれるメッセージの一例を示す図である。 図２４は、教員に対する出力画面に埋め込まれるメッセージの一例を示す図である。 図２５は、教員に対する出力画面に埋め込まれるメッセージの一例を示す図である。 図２６は、教員に対する出力画面に埋め込まれるメッセージの一例を示す図である。 図２７は、教員に対する出力画面に埋め込まれるメッセージの一例を示す図である。 図２８は、教員に対する出力画面に埋め込まれるメッセージの一例を示す図である。 図２９は、教員に対する出力画面に埋め込まれるメッセージの一例を示す図である。 図３０は、総括処理の処理フローを示す図である。 図３１は、教務課職員に対する出力データの一例を示す図である。 図３２は、教務課職員に対する出力データの一例を示す図である。 図３３は、教務課職員に対する出力データの一例を示す図である。 図３４は、コンピュータの機能ブロック図である。

本実施の形態では、教員は、シラバスに授業の内容、具体的には全体の章立て及び各回の授業に含まれる章を登録すると共に、授業に含まれる各章について、基本的授業内容に含めるべき必須ワード及びその授業内容で一般的なキーワードである一般ワードを登録することになる。その他、授業全体における共通のキーワードを登録するようにしても良い。

また、授業は、例えばビデオ録画されるものとする。なお、本実施の形態の範囲では録音のみであってもよい。

そして、教員は、授業の前に授業内容の確認と登録キーワードの確認を行い、修正すべき場合には修正を登録する。また、授業後に、進捗チェックの結果及び評価結果を確認して、今回授業の問題点を確認すると共に、次回の授業に備える。

さらに、教務課職員は、定期的に又は任意のタイミングで、各教員の評価結果について確認を行い、問題が発見された場合には、教員に対して適切な対応を行うようにする。

以下、このような仕組みを実現するためのシステムについて説明する。

図１にシステム全体構成を示す。図１の例では、学内ＬＡＮ（Local Area Network）であるネットワーク１に、本実施の形態において主要な処理を実施するサーバ５と、例えばパーソナルコンピュータであり且つ教員によって操作される複数の教員端末３と、例えばパーソナルコンピュータであり且つ教務課の職員によって操作される複数の教務課端末７とが接続されている。教員端末３と教務課端末７とには、例えばＷｅｂ（ウェブ）ブラウザがインストールされており、サーバ５は、例えばＷｅｂサーバ機能を有しているものとする。

図２に、サーバ５の機能ブロック図を示す。本実施の形態に係るサーバ５は、本実施の形態における主要な処理を実施する処理部５１と、端末とのデータ通信を行う入出力インタフェース部５２と、シラバスデータベース（ＤＢ）５３と、キーワードマスタＤＢ５４と、進捗管理ＤＢ５５と、授業キーワードＤＢ５６と、授業ビデオライブラリ５７と、出力データ格納部５８と、評価ＤＢ５９とを有する。

また、処理部５１は、事前登録処理部５１０と、前処理部５１１と、進捗チェック部５１２と、評価部５１３と、出力処理部５１４とを含む。

シラバスＤＢ５３は、各教員により事前入力されたシラバスのデータを格納する。上でも述べたように、全体の章立て及び各回の授業に含まれる章のデータが含まれる。教員は、教員端末３を操作してサーバ５にアクセスし、入出力インタフェース部５２と事前登録処理部５１０とを介してシラバスＤＢ５３に登録する。事前登録処理部５１０は、進捗管理ＤＢ５５に、シラバスに含まれる授業の章立てデータを当初予定章として登録する。

また、キーワードマスタＤＢ５４は、例えば図３に示すようなデータを講座毎（授業の集合毎）格納する。図３の例では、章毎に、複数の必須ワードと、複数の一般ワードと、複数のＮＧワードとが登録されるようになっている。ＮＧワードは、使用を禁じられているキーワードである。章毎ではなく各章共通であっても良い。

進捗管理ＤＢ５５は、例えば図４に示すようなデータを講座毎に格納する。図４の例では、授業の各回について、今回分の消化済み章と、今回分の未消化章と、次回分の消化済み章と、当初予定章と、補正後の予定章とが登録されるようになっている。当初予定章は、シラバスＤＢ５３に登録されているデータと同一のデータが登録される。他のデータについては、授業が実施される都度登録される。また、日程のデータについても登録しているものとする。すなわち、各回がいつに予定されているのかを表すデータも登録されているものとする。

授業キーワードＤＢ５６は、例えば図５に示すようなデータを講座毎に格納する。授業キーワードＤＢ５６には、各回について、当該回の予定章における必須ワードのデータと、予定章における一般ワードのデータと、予定章におけるＮＧワードのデータとが登録されるようになっている。例えば、事前登録処理部５１０は、進捗管理ＤＢ５５における当初予定章に従って、キーワードマスタＤＢ５４からキーワードを抽出して該当欄に登録する。さらに、この授業キーワードＤＢ５６には、例えば前処理部５１１が、処理を実施する前に、進捗管理ＤＢ５５に登録されている状態（すなわち補正後の予定章）に応じて、キーワードマスタＤＢ５４から抽出し直して登録する。その他、共通キーワードを登録するようにしてもよい。また、教員は、例えば授業を行う前などに、入出力インタフェース部５２及び事前登録処理部５１０を介してキーワードを修正するようにしても良い。さらに、進捗等に応じて変更があった場合には、その変更について追加及び削除などのデータについて登録するようにしてもよい。

授業ビデオライブラリ５７は、例えば図６に示すようなデータをビデオデータと共に講座毎に格納する。図６の例では、各回について、出現キーワードを全て登録するようになっている。例えば、ビデオデータに含まれる音声データから、音声認識によって認識された単語を、全て登録する。なお、この段階において、同一キーワードについては回数を計数して、キーワードと回数の対を登録するようにしても良い。

次に、図７乃至図３４を用いて図２に示したシステムの処理内容について説明する。まず、各授業後に実施する処理について、図７乃至図３０を用いて説明する。まず、例えば授業ビデオライブラリ５７にデータが登録されると、当該データに係る教員の識別子及び講座の識別子を特定し、前処理部５１１は、前処理を実施する（図７：ステップ１）。授業ビデオライブラリ５７にデータが入力される場合には、教員の識別子と講座の識別子と日時又は授業の識別子とが入力されるものとする。

この前処理については、図８乃至図１０を用いて説明する。まず、前処理部５１１は、進捗管理ＤＢ５５から、教員の識別子及び講座の識別子に基づき、今回の予定章（補正後の予定章）を特定し、当該今回の予定章において該当する必須ワード、一般ワード及びＮＧワードをキーワードマスタＤＢ５４から読み出し、授業キーワードＤＢ５６に登録し直すワード抽出処理を実施する（図８：ステップＳ１１）。

その後、前処理部５１１は、未処理の予定章を１つ特定する（ステップＳ１３）。そして、前処理部５１１は、授業ビデオライブラリ５７に登録されている今回分のキーワードと、特定された予定章の必須ワードとのマッチング処理を実施する（ステップＳ１５）。具体的には、必須ワード毎に、当該必須ワードが何回使用されたかを計数する。そして、１回でも使用された必須キーワードの数も計数し、必須ワード出現数として評価ＤＢ５９に登録する。さらに、全ての必須ワードの使用回数を合計した値を、必須ワード使用数として評価ＤＢ５９に登録する。さらに、必須ワード出現数／必須ワード数によって必須ワード出現率を算出し、評価ＤＢ５９に登録する。また、使用されていない必須ワード及び使用された必須ワードについては、メインメモリなどの記憶装置に保持しておく。

例えば、評価ＤＢ５９には、図９に示すようなデータを講座毎に格納する。図９の例では、授業の回毎に、１又は複数の予定章と、各予定章について、必須ワード出現率と、必須ワード出現数と、必須ワード使用数と、一般ワード出現数と、一般ワード使用数と、一般ワード出現率とが登録されるようになっている。

さらに、前処理部５１１は、授業ビデオライブラリ５７に登録されている今回分のキーワードと、特定された予定章の一般ワードとのマッチング処理を実施する（ステップＳ１７）。具体的には、一般ワード毎に、当該一般ワードが何回使用されたかを計数する。そして、１回でも使用された一般ワードの数も計数し、一般ワード出現数として評価ＤＢ５９に登録する。さらに、全ての一般ワードの使用回数を合計した値を、一般ワード使用数として評価ＤＢ５９に登録する。さらに、一般ワード出現数／一般ワード数によって一般ワード出現率を算出し、評価ＤＢ５９に登録する。なお、使用回数が多い一般ワードについては後に用いられるので、一般ワード毎の使用回数については、メインメモリなどの記憶装置に保持しておく。

さらに、前処理部５１１は、授業ビデオライブラリ５７に登録されている今回分のキーワードと、特定された予定章のＮＧワードとのマッチング処理を実施する（ステップＳ１９）。具体的には、ＮＧワード毎に、当該ＮＧワードが使用されているか否かを判断し、使用されていれば当該ＮＧワードを保持すると共に、使用回数を計数する。これらのデータについては、メインメモリなどの記憶装置に保持しておく。

そして、前処理部５１１は、未処理の予定章が存在しているか判断する（ステップＳ２１）。未処理の予定章が存在する場合にはステップＳ１３に戻る。一方、未処理予定章が存在していない場合には、前処理部５１１は、今回分の集計処理を実施する（ステップＳ２３）。上では章毎に処理を行っていたので、今回分に集計する。具体的には、今回の授業に含まれる全ての章について、必須ワード出現数の合計／必須ワード数の合計＝今回の必須ワード出現率、必須ワード使用数の合計／必須ワード数の合計＝今回の必須ワード使用率、一般ワード出現数の合計／一般ワード数の合計＝今回の一般ワード出現率、一般ワード使用数の合計／一般ワード数の合計＝今回の一般ワード使用率を算出して、評価ＤＢ５９に登録する。また、今回の授業における未使用必須ワード及び使用必須ワードのリストと、今回の授業において使用回数が多い順に上位所定数の一般ワードのリストとについても、評価ＤＢ５９に登録する。

例えば、図１０に示すようなデータが、各講座について評価ＤＢ５９に登録される。図１０の例では、授業の各回について、今回の必須ワード出現率、必須ワード使用率、未使用必須ワードのリストと使用必須ワードのリストと、一般ワード出現率と、一般ワード使用率と、高使用回数一般ワードのリストと、ＮＧワード使用数と、使用されたＮＧワードのリストとを登録するようになっている。以下でも説明するように、上で述べたデータのセットについては、前回授業に含まれていた章についてのキーワードと次回授業に含まれる予定の章についてのキーワードについても、登録されるようになっている。

処理は端子Ａを介して図１１の処理の説明に移行して、前処理部５１１は、授業ビデオライブラリ５７に登録されている今回分のキーワードと、前回分の必須ワードとのマッチング処理を実施する（ステップＳ２５）。授業キーワードＤＢ５６における前回分の必須ワードの各々について、当該必須ワードが何回使用されたかを計数する。そして、１回でも使用された必須ワードの数（＝必須ワード出現数）も計数し、必須ワード出現数／必須ワード数＝必須ワード出現率を算出して、評価ＤＢ５９に登録する。さらに、全ての必須ワードの使用回数を合計した値を、必須ワード数で除することで、必須ワード使用率を算出し、評価ＤＢ５９に登録する。また、使用されていない必須ワードのリスト及び使用された必須ワードのリストについても、評価ＤＢ５９に登録する。図１０に示したテーブルの中欄にデータを登録する。

また、前処理部５１１は、授業ビデオライブラリ５７に登録されている今回分のキーワードと、前回分の一般ワードとのマッチング処理を実施する（ステップＳ２７）。授業キーワードＤＢ５６における前回分の一般ワードの各々について、当該一般ワードが何回使用されたかを計数する。そして、１回でも使用された一般ワードの数（＝一般ワード出現数）も計数し、一般ワード出現数／一般ワード数＝一般ワード出現率を算出して、評価ＤＢ５９に登録する。さらに、全ての一般ワードの使用回数を合計した値を、一般ワード数で除することで、一般ワード使用率を算出し、評価ＤＢ５９に登録する。高使用回数一般ワードを登録するようにしても良い。これらのデータについても、図１０に示したテーブルの中欄に登録する。

さらに、前処理部５１１は、授業ビデオライブラリ５７に登録されている今回分のキーワードと、前回分のＮＧワードとのマッチング処理を実施する（ステップＳ２９）。授業キーワードＤＢ５６における前回分のＮＧワード毎に、当該ＮＧワードが使用されているか否かを判断し、使用されていれば当該ＮＧワードを登録すると共に、使用回数を計数して登録する。これらのデータについても図１０に示したテーブルの中欄に登録する。

そして、前処理部５１１は、授業ビデオライブラリ５７に登録されている今回分のキーワードと、次回分の必須ワードとのマッチング処理を実施する（ステップＳ３１）。授業キーワードＤＢ５６における次回分の必須ワードの各々について、当該必須ワードが何回使用されたかを計数する。そして、１回でも使用された必須ワードの数（＝必須ワード出現数）も計数し、必須ワード出現数／必須ワード数＝必須ワード出現率を算出して、評価ＤＢ５９に登録する。さらに、全ての必須ワードの使用回数を合計した値を、必須ワード数で除することで、必須ワード使用率を算出し、評価ＤＢ５９に登録する。また、使用されていない必須ワードのリスト及び使用された必須ワードのリストについても、評価ＤＢ５９に登録する。図１０に示したテーブルの右欄にデータを登録する。

また、前処理部５１１は、授業ビデオライブラリ５７に登録されている今回分のキーワードと、次回分の一般ワードとのマッチング処理を実施する（ステップＳ３３）。授業キーワードＤＢ５６における次回分の一般ワードの各々について、当該一般ワードが何回使用されたかを計数する。そして、１回でも使用された一般ワードの数（＝一般ワード出現数）も計数し、一般ワード出現数／一般ワード数＝一般ワード出現率を算出して、評価ＤＢ５９に登録する。さらに、全ての一般ワードの使用回数を合計した値を、一般ワード数で除することで、一般ワード使用率を算出し、評価ＤＢ５９に登録する。高使用回数一般ワードを登録するようにしても良い。これらのデータについても、図１０に示したテーブルの右欄に登録する。

さらに、前処理部５１１は、授業ビデオライブラリ５７に登録されている今回分のキーワードと、次回分のＮＧワードとのマッチング処理を実施する（ステップＳ３５）。授業キーワードＤＢ５６における次回分のＮＧワード毎に、当該ＮＧワードが使用されているか否かを判断し、使用されていれば当該ＮＧワードを登録すると共に、使用回数を計数して登録する。これらのデータについても図１０に示したテーブルの右欄に登録する。

そして元の処理に戻る。このような処理を実施することで、以下で述べる進捗チェック処理及び評価処理において用いられるデータの準備が行われたことになる。

図７の処理の説明に戻って、サーバ５の入出力インタフェース部５２は、教員の識別子及び講座の識別子を含む結果要求を、教員端末３から受信する（ステップＳ３）。この結果要求に応じて入出力インタフェース部５２は、サーバ５の処理部５１に、教員の識別子及び講座の識別子を含む結果要求を出力する。サーバ５の処理部５１は、入出力インタフェース部５２からの結果要求に応じて、進捗チェック部５１２に処理を指示する。

そうすると、進捗チェック部５１２は、結果要求に係る教員についての進捗チェック処理を実施する（ステップＳ５）。進捗チェック処理については、図１２及び図１３を用いて説明する。

まず、進捗チェック部５１２は、進捗管理ＤＢ５５において、教員の識別子及び講座の識別子、さらに日時などから特定される今回の授業の識別子に基づき、今回及び次回の予定章（補正後の予定章）を特定する（図１２：ステップＳ４１）。次回の予定章について特定するのは、予想外に授業が進む場合もあるためである。

そして、進捗チェック部５１２は、未処理の予定章を１つ特定する（ステップＳ４３）。さらに、進捗チェック部５１２は、特定された予定章についての必須ワード出現率を、評価ＤＢ５９（図９）から読み出し、予め定められた閾値（ｔｈ。例えば６０％）を超えているか判断する（ステップＳ４５）。必須ワード出現率が閾値ｔｈを超えている場合には、進捗チェック部５１２は、進捗管理ＤＢ５５において、特定された章を、消化済みとして登録する（ステップＳ４９）。進捗管理ＤＢ５５（図４）における今回の授業についての行において、今回分の消化済み章の欄又は次回分の消化済み章の欄に、特定された章の識別子を登録する。

一方、特定された予定章についての必須ワード出現率が、予め定められた閾値ｔｈ以下である場合には、進捗チェック部５１２は、特定された章を保留リストに登録する（ステップＳ４７）。以下の処理で、特定された章がみなし消化済みとなる場合があるためである。

その後、進捗チェック部５１２は、未処理の予定章が存在するか判断する（ステップＳ５１）。未処理の予定章が存在する場合には、ステップＳ４３に戻る。一方、未処理の予定章が存在していない場合には、進捗チェック部５１２は、保留リストに登録されている予定章を、みなし消化済みにするか否かを判断し、その結果を進捗管理ＤＢ５５に登録する（ステップＳ５３）。本実施の形態では、閾値ｔｈ以下であれば、基本的には未消化章として取り扱うが、その章より後ろの章の授業がある程度進んでしまっている場合には、未消化章は薄い内容で事実上消化したものと判断することにする。例えば、保留リストに登録されている章よりも後ろの章で例えば必須ワード出現率が５０％以上となっている場合には、みなし消化済みとして、進捗管理ＤＢ５５に登録する。なお、みなし消化済み章は、その章についての授業をやり直した方が良い場合もあるので、その章を、みなし消化済み章として保持しておく。保留リストに登録されているが、上で述べた条件を満たさない場合には、今回の予定章であれば未消化章として、当該章を進捗管理ＤＢ５５に登録する。次回の予定章であれば、未消化として登録することはない。

例えば、章「１」必須ワード出現率８０％、章「２」必須ワード出現率５０％、章「３」必須ワード出現率５８％というように検出された場合、章「１」は通常どおりの消化済み章となるが、章「２」についてはみなし消化済み章となる。章「３」については、未消化章として進捗管理ＤＢ５５に登録する。

処理は端子Ｂを介して図１３の処理に移行して、進捗チェック部５１２は、今回の予定章（補正後の予定章）のうち未消化の章が存在する場合には、当該未消化の章を次回の予定章に設定する（ステップＳ５５）。図４の例では、１回目の授業で章「３」が未消化と判断されているので、次回分の補正後の予定章に章「３」を追加する。なお、本ステップの処理は、教員によって行われる場合もあれば、自動的に実行される場合もある。

また、進捗チェック部５１２は、次回の予定章のうち消化済みの章が存在する場合には、当該消化済みの章を次回予定章（当初予定章）から削除した状態で補正後の予定章として登録する（ステップＳ５７）。なお、本ステップの処理は、教員によって行われる場合もあれば、自動的に実行される場合もある。

さらに、進捗チェック部５１２は、ステップＳ５３でみなし消化済み章が存在すると判断された場合、当該みなし消化済み章の識別子及びみなし消化アラームフラグのデータを、出力データ格納部５８に格納する（ステップＳ５９）。また、進捗チェック部５１２は、今回未消化の章が存在すると判断された場合、当該未消化の章の識別子及び今回分不足アラームフラグのデータを出力データ格納部５８に格納する（ステップＳ６１）。

また、進捗チェック部５１２は、次回の予定章のうち消化済みの章の数（又は割合）が、所定の閾値以上である場合には、進み過ぎフラグを出力データ格納部５８に設定する（ステップＳ６２）。あまりに多く次回の予定章を消化してしまっているのは、進捗又はシラバスに問題があると判断される。

以上のような処理を実施することで、自動的に授業予定の章単位で、消化済みであるか否かを判断することができ、進捗管理ＤＢ５５に登録することができるようになる。さらに、未消化の章が存在する場合、すなわち授業が遅延している場合には、アラームを出力するためのデータを用意することができる。さらに、授業内容が薄くなってしまっているが、そのまま授業が進行してしまった章もみなし消化章として特定され、アラームを出力するためのデータを用意することができる。すなわち、授業の進捗に問題がある場合には、アラームを出力することができるようになる。

図７の処理の説明に戻って、評価部５１３は、評価処理を実施する（ステップＳ７）。評価処理については、図１４乃至図１６を用いて説明する。

まず、評価部５１３は、今回の授業についての必須ワード出現率を評価ＤＢ５９（図１０）から読み出し、閾値ｔｈ０を超えているか判断する（ステップＳ７１）。例えば、閾値ｔｈ０は、必ず説明すべき内容を表す必須ワードが非常に少ない状態を検出するための閾値であって、例えば３０％である。評価部５１３は、今回の授業についての必須ワード出現率が閾値ｔｈ０未満である場合には、基本的な授業の内容が薄くなっている可能性があるため、第１緊急アラームフラグを出力データ格納部５８に設定する（ステップＳ７３）。そして端子Ｃを介して図１５の処理の説明に移行する。

一方、今回の授業についての必須ワード出現率が閾値ｔｈ０を超えている場合には、評価部５１３は、必須ワード出現率が閾値ｔｈ１未満であるか判断する（ステップＳ７５）。例えば、閾値ｔｈ１は、必ず説明すべき内容を表す必須ワードが必要最小限入っているか否かを判断するための閾値であって、例えば６０％である。必須ワード出現率が閾値ｔｈ１以上である場合には、特別に問題はないので、評価部５１３は、出力データ格納部５８において今回の授業についての基本部分正常フラグを設定する（ステップＳ７７）。処理は端子Ｃを介して図１５の処理に移行する。

一方、必須ワード出現率が閾値ｔｈ１未満である場合には、必ず説明すべき内容を表す必須ワードが必要最小限含まれているわけではない。従って、評価部５１３は、さらに、今回の授業についての必須ワード使用率を評価ＤＢ５９（図１０）から読み出して、必須ワード使用率が閾値ｔｈ２未満であるか判断する（ステップＳ７９）。ここでは閾値ｔｈ２は、一部の必須ワードを頻繁に使用しているので、必須ワードとしての登録を見直すべきであるか否かを判断するための閾値である。すなわち、必須ワード使用率が閾値ｔｈ２以上である場合には、基本部分の授業内容に不足があると思われるが、一部の必須ワードを頻繁に使用しているので、授業内容の不足か否かを厳密に判定するのではなく、必須ワードの見直しを検討させることとする。これは、必須ワードではないキーワードを必須として登録している可能性がためである。従って、必須ワード使用率が閾値ｔｈ２（例えば８０％）以上であれば、評価部５１３は、必須ワード見直しフラグを出力データ格納部５８において設定する（ステップＳ８１）。そして端子Ｃを介して図１５の処理に移行する。

必須ワード使用率が閾値ｔｈ２未満である場合には、評価部５１３は、基本部分の内容の説明が不足しているのを表す基本部分不足フラグを、出力データ格納部５８において設定する（ステップＳ８３）。そして端子Ｃを介して図１５の処理に移行する。なお、ｔｈ０、ｔｈ１、ｔｈ２は授業品質基準の一つである。

図１５の処理の説明に移行して、評価部５１３は、今回の授業についての一般ワード出現率を評価ＤＢ５９（図１０）から読み出し、閾値ｔｈ３未満であるか判断する（ステップＳ８５）。例えば、閾値ｔｈ３は、授業の応用部分が非常に薄くなっているか否かを判断するための閾値であり、例えば３０％である。一般ワード出現率が閾値ｔｈ３未満であれば、評価部５１３は、応用部分の内容が薄くなっている可能性があるため、第２緊急アラームフラグを出力データ格納部５８に設定する（ステップＳ８７）。そしてステップＳ９９に移行する。

一方、一般ワード出現率が閾値ｔｈ３以上である場合には、評価部５１３は、一般ワード出現率が閾値ｔｈ４未満であるか判断する（ステップＳ８９）。閾値ｔｈ４は、応用部分が十分に説明されているか否かを判断するための閾値であり、例えば６０％である。一般ワード出現率が閾値ｔｈ４以上であれば、応用部分に問題はないものとして、評価部５１３は、応用部分正常フラグを、出力データ格納部５８に設定する（ステップＳ９１）。そして端子Ｄを介してステップＳ９９に移行する。

一方、一般ワード出現率が閾値ｔｈ４未満である場合には、評価部５１３は、進捗管理ＤＢ５５において、今回の授業が当初予定より遅れているか判断する（ステップＳ９３）。例えば、今回分の未消化章が存在している場合、今回分の未消化章が存在していない場合でも今回分の消化済み章の数が、当初予定章の数より多い場合には、遅れていると判断する。遅れがない場合には、評価部５１３は、応用部分注意フラグを出力データ格納部５８に設定する（ステップＳ９７）。すなわち、応用部分に不十分な点があるとして教員に注意を促すために応用部分注意フラグを設定する。なお、ｔｈ３、ｔｈ４、ｔｈ５は授業品質基準の一つである。

一方、今回の授業が当初予定より遅れている場合には、評価部５１３は、一般ワード出現率が、閾値ｔｈ５未満であるか判断する（ステップＳ９５）。例えば閾値ｔｈ５は、応用部分が必要最低限含まれているかを判断するための閾値であり、例えば３０％である。一般ワード出現率が閾値ｔｈ５以上であれば、遅れのため急いで授業を進めたということでやむを得ないと判断し、ステップＳ９１に移行する。一方、一般ワード出現率が閾値ｔｈ５未満であればステップＳ９７に移行する。

そしてステップＳ９７の後に、評価部５１３は、評価ＤＢ５９から今回の一般ワード使用率を読み出して、当該一般ワード使用率が一般ワード出現率の所定数倍（例えば３倍）以上となっているか判断する（ステップＳ９９）。例えば、一般ワードに必須ワードが含まれている可能性があるため、本ステップで確認する。この判断基準も授業品質基準の一つである。一般ワード使用率が一般ワード出現率の所定数倍未満であれば、ステップＳ１０３に移行する。一方、一般ワード使用率が一般ワード出現率の所定数倍以上であれば、評価部５１３は、使用回数が多い一般ワードを評価ＤＢ５９において読み出して、当該一般ワードと応用部分見直しフラグとを出力データ格納部５８に格納する（ステップＳ１０１）。

次に、評価部５１３は、評価ＤＢ５９に登録されている今回分のＮＧワードのデータを読み出し、出力データ格納部５８に格納する（ステップＳ１０３）。そして、端子Ｅを介して図１６の処理に移行する。

図１６の処理の説明に移行して、評価部５１３は、評価ＤＢ５９から、今回分のデータの中で前回の必須ワード出現率及び一般ワードの出現率を読み出して、前回の必須ワード出現率が閾値ｔｈ６を超えており且つ前回分の一般ワード出現率が閾値ｔｈ７を超えているか判断する（ステップＳ１０５）。閾値ｔｈ６及びｔｈ７は、復習の範囲を超えて前回の必須ワード及び一般ワードを使用しているか否かを判断するための閾値であり、例えば４０％である。前回の必須ワード出現率が閾値ｔｈ６未満であるか又は前回の一般ワード出現率が閾値ｔｈ７未満である場合には、ステップＳ１０９に移行する。なお、ｔｈ６及びｔｈ７も授業品質基準の一つである。

一方、前回分の必須ワード出現率が閾値ｔｈ６を超えており且つ前回分の一般ワード出現率が閾値ｔｈ７を超えている場合には、評価部５１３は、復習の量が多いことを表す復習アラームを出力データ格納部５８に格納する（ステップＳ１０７）。

そして、評価部５１３は、評価ＤＢ５９に登録されている今回分のデータの中で前回のＮＧワードのデータを読み出し、出力データ格納部５８に格納する（ステップＳ１０９）。

さらに、評価部５１３は、進捗管理ＤＢ５５において、次回分の消化があるか判断する（ステップＳ１１１）。次回分の消化がない場合には、元の処理に戻る。一方、次回分の消化がある場合には、評価部５１３は、評価ＤＢ５９から、今回分のデータの中で次回の必須ワード出現率及び一般ワードの出現率を読み出して、出力データ格納部５８から進み過ぎフラグを確認して、進み過ぎフラグがセットされておらず、次回の必須ワード出現率が閾値ｔｈ８を超えており且つ次回の一般ワード出現率が閾値ｔｈ９を超えているか判断する（ステップＳ１１３）。閾値ｔｈ８及びｔｈ９は、章単位では進み過ぎではないが、あまりに多く次回の必須ワード及び一般ワードが使用されているかを判断するための閾値であり、例えば４０％である。ステップＳ１１３の条件を満たした場合には、シラバスの見直しが好ましい。従って、評価部５１３は、シラバス見直しアラームフラグを、出力データ格納部５８に設定する（ステップＳ１１５）。さらに、評価部５１３は、評価ＤＢ５９から、今回分のデータの中で次回のＮＧワードのデータを読み出し、出力データ格納部５８に格納する（ステップＳ１１７）。なお、ｔｈ８及びｔｈ９も授業品質基準の一つである。

以上のように、必須ワード出現率、必須ワード使用率等を用いて、今回行われた授業に内容的に問題が存在していなかったかといった観点で確認を行い、評価結果を出力データ格納部５８に格納するものである。

図７の処理の説明に戻って、出力処理部５１４は、評価ＤＢ５９及び出力データ格納部５８等に格納されているデータを用いて出力データを生成し、入出力インタフェース部５２を介して、教員端末３に送信する（ステップＳ９）。教員端末３は、サーバ５から出力データを受信し、表示装置に表示する。

例えば図１７乃至図２９に示すようなデータが表示される。図１７の例では、教員名と、授業の日時及び講義名（講座名）と、今回の必須ワードのうち未使用必須ワードと、当該未使用必須ワードを、授業キーワードＤＢ５６において次回の必須ワードとして登録するための次回使用ボタンと、今回の必須ワード及び一般ワードのうち使用された必須ワード及び一般ワードのリストと、メッセージ表示欄１８００とが含まれる。なお、［前回未使用］マークについては、授業キーワードＤＢ５６において前回授業で未使用であったため、今回授業の必須ワードに追加された必須ワードについて付与される。このマークを表示するには、授業キーワードＤＢ５６に、追加したキーワードであるフラグなどを記録しておく場合に行われる。なお、図１７の画面データ及びメッセージの雛形は、予め出力データ格納部５８等に格納しておく。

メッセージ表示欄については、出力データ格納部５８に格納されている各種フラグに応じたメッセージが埋め込まれる。

例えばステップＳ７３で設定される第１緊急アラームフラグがセットされた場合には、図１８に示すようなメッセージが埋め込まれる。図１８の例では、必須ワードの不足による授業内容の不備を警告するものである。

また、ステップＳ８３で基本部分不足フラグがセットされた場合には、図１９に示すようなメッセージが埋め込まれる。図１９の例では、必須ワードの不足による授業内容の不備を指摘するものである。

さらに、ステップＳ８１で必須ワード見直しフラグがセットされた場合には、図２０に示すようなメッセージが埋め込まれる。図２０の例では、全く使用されていない必須ワードの存在を指摘して、シラバス見直し又はキーワードマスタＤＢ５４の見直しを推奨するものである。

なお、ステップＳ７７で基本部分正常フラグがセットされている場合には、メッセージ欄１８００には、このフラグに対応するメッセージを埋め込まなくても良いし、「問題ありませんでした」といったようなメッセージを埋め込むようにしても良い。

さらに、基本部分正常フラグがセットされており且つステップＳ８７で第２緊急アラームフラグがセットされている場合には、図２１に示すようなメッセージが埋め込まれる。図２１の例では、一般ワードの使用の不足により授業内容が薄くなっている点について警告するものである。必須ワードについて基本部分正常フラグ以外のフラグがセットされている場合には、そちらのメッセージを優先して、一般ワードについてのメッセージを表示しなくても良い。また、場合分けを行って、別途メッセージを用意しても良い。

さらに、ステップＳ９７で応用部分注意フラグがセットされた場合には、図２２に示すようなメッセージが埋め込まれる。図２２の例では、一般ワードの不足による授業内容の不備を指摘するものである。

また、ステップＳ１０１で応用部分見直しフラグがセットされている場合、図２３に示すようなメッセージが埋め込まれる。図２３の例では、「＊＊＊」がステップＳ１０１で抽出された一般ワードであり、その一般ワードの頻繁な使用を指摘して、必須ワードでないかを確認するように求めている。

さらに、ステップＳ１０３、ステップＳ１０９、ステップＳ１１７においてＮＧワードが抽出されている場合には、例えば図２４に示すようなメッセージが埋め込まれる。図２４の例では、「＊＊＊」が抽出されたＮＧワードであり、次回以降使用しないように警告している。

また、ステップＳ１０７で復習アラームがセットされている場合には、図２５に示すようなメッセージが埋め込まれる。図２５の例では、前回のワードが非常に多用されていることを警告するものである。

さらに、ステップＳ１１５でシラバス見直しアラームフラグがセットされている場合には、図２６に示すようなメッセージが埋め込まれる。図２６の例では、次回予定のワードが非常に多く使用されていることを警告するものである。

また、ステップＳ６１で今回分不足アラームフラグがセットされている場合には、図２７に示すようなメッセージが埋め込まれる。図２７の例では、「＊＊」が未消化の章を表しており、未消化章の存在を警告するものである。

さらに、ステップＳ５９でみなし消化アラームフラグがセットされている場合には、図２８に示すようなメッセージが埋め込まれる。図２８の例では、みなし消化章について次回対応するように注意するものである。

さらに、ステップＳ６２で進み過ぎフラグがセットされている場合には、図２９に示すようなメッセージが埋め込まれる。図２９の例では、進み過ぎを注意するものである。

このような処理を行うことで、授業の進捗を含む授業の品質を各種観点から評価して教員に対して提示することができるようになる。

次に、教務課職員が、定期的に又は任意のタイミングで、教員の授業実施状況を確認する際の処理について図３０乃至図３３を用いて説明する。

例えば、教務課職員が、教務課端末７を操作して教員識別子を入力し、当該教員識別子を含む総括要求の送信を指示する。そうすると、教務課端末７は、教員識別子の入力を受け付け、指示に従って教員識別子を含む総括要求を、サーバ５に送信する。

これに対して、サーバ５の入出力インタフェース部５２は、教務課端末７から、教員識別子を含む総括要求を受信すると、処理部５１の出力処理部５１４に当該総括要求を出力する（図３０：ステップＳ１２１）。

出力処理部５１４は、指定教員の授業全体についての集計処理を実施する（ステップＳ１２３）。すなわち、授業全体についての必須ワード出現率と、授業全体についての一般ワード出現率とを算出する。このために、評価ＤＢ５９（図９）に登録されている章毎の必須ワードの出現数を全て加算し、章毎の一般ワードの出現数を全て加算する。また、授業キーワードＤＢ５６等において章毎の必須ワードの数を全て計数し、章毎の一般ワードの数を全て計数する。そして、必須ワード出現数の総和／必須ワード数の総和によって授業全体についての必須ワード出現率を算出し、一般ワード出現数の総数／一般ワード数の総和によって授業全体についての一般ワード出現率を算出する。

その後、出力処理部５１４は、授業全体の必須ワード出現率が、閾値以下であるか判断し、閾値（例えば６０％）以下であれば警告データを生成し、出力データ格納部５８に格納する（ステップＳ１２５）。授業全体の必須ワード出現率が、閾値を超えている場合には特に何もしなくても良いし、問題がないことを表すデータを格納するようにしても良い。

さらに、出力処理部５１４は、授業全体の一般ワード出現率が、閾値以下であるか判断し、閾値以下であれば注意データを生成し、出力データ格納部５８に格納する（ステップＳ１２７）。授業全体の一般ワード出現率が、閾値を超えている場合には特に何もしなくても良いし、問題がないことを表すデータを格納するようにしても良い。

また、出力処理部５１４は、評価ＤＢ５９（図９）を検索して、必須又は一般ワード出現率が閾値未満の章が存在するか検査し、必須又は一般ワード出現率が閾値未満の章が存在する場合には、章の識別子を含む第２警告データを生成し、出力データ格納部５８に格納する（ステップＳ１２９）。

そして、出力処理部５１４は、出力データ格納部５８に格納されているデータを用いて出力データを生成し、入出力インタフェース部５１を介して教務課端末７に送信する（ステップＳ１３１）。教務課端末７は、サーバ５から出力データを受信し、表示装置に表示する。

例えば、ステップＳ１２５で警告データが生成された場合には、例えば図３１に示すようなデータが出力される。図３１の例では、必須ワード出現率が低いことを示して、教員に確認するように求めるものである。難しすぎる授業が行われている可能性、シラバスを無視した授業が行われている可能性があるためである。

また、ステップＳ１２７で注意データが生成された場合には、例えば図３２に示すようなデータが出力される。図３２の例では、一般ワード出現率が低いことを示して、教員に注意を与えることを求めるものである。応用部分が薄いため、レベルの低い授業になってしまっている場合があるためである。

さらに、ステップＳ１２９で第２警告データが生成された場合には、例えば図３３に示すようなデータが出力される。図３３の例では、特定の章「＊＊＊」において必須ワード又は一般ワードがほとんど用いられていない旨の表示が含まれ、教員に確認するように求めるものである。説明の省略が多く、雑な授業を行っている可能性があるためである。

このようにすれば、教務課職員は、教員が問題となるような授業を行っているか否かを確認することができるようになる。

なお、ＮＧワードについても確認しても良い。例えば、ＮＧワードの使用回数が閾値を超えている場合には、さらなる警告を出力するようにしても良い。

以上本技術の実施の形態を説明したが、本技術はこれに限定されるものではない。すなわち、判断指標については、必須ワード出現率、一般ワード出現率、必須ワード使用率、一般ワード使用率といったものを用いる例を示したが、他の指標値を組み合わせるなどして、評価するようにしても良い。

また、処理結果が変わらない限り、ステップの実行順番を入れ替えたり、並列実行したりしても良い。さらに、図２の機能ブロック図は一例であって、必ずしも実際のプログラムモジュール構成と一致しない場合もある。

上で述べたデータ格納部におけるデータフォーマットは一例であって、同様のデータを格納する他のデータフォーマットを採用してもよい。

なお、上で述べたサーバ５は、コンピュータ装置であって、図３４に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。ＣＰＵ２５０３は、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ２５０１に格納されるが、ＨＤＤ２５０５に格納されるようにしてもよい。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。

以上述べた本実施の形態をまとめると、以下のようになる。

本実施の形態に係る授業情報処理装置は、（Ａ）授業で用いられた第１の語句を格納する第１のデータ格納部と、（Ｂ）授業において使用予定として予め登録された第２の語句を格納する第２のデータ格納部と、（Ｃ）第１のデータ格納部に格納されている第１の語句と第２のデータ格納部に格納されている第２の語句とを比較して、第２の語句のうち第１の語句に含まれる第３の語句を特定し、第２の語句の数に対する第３の語句の数の第１の割合に基づき、上記授業について消化済み登録の是非と上記授業について授業品質基準が遵守されているか否かとの少なくともいずれかを判断する処理部とを有する。

このようにすれば、授業について客観的に実施状況、すなわち授業について消化済み登録を行っても良いのか、授業の品質が所定基準を満たしているかというような事項を把握できるようになる。

なお、上で述べた第２のデータ格納部には、授業に含まれる１又は複数の章の各々について、第２の語句が格納されている場合もある。そして、上で述べた処理部が、授業に含まれる１又は複数の章の各々について、消化済みとして登録するか否かを判断するようにしてもよい。このようにすれば、よりきめ細かく授業の実施状況としての進捗を判断することができるようになる。

さらに、上で述べた処理部が、上記第１の割合が閾値未満である章を特定した場合、当該章が未消化の章であることを表すデータを、第３のデータ格納部に格納するようにしてもよい。基本的な事項が説明されていない可能性があるためである。

さらに、上で述べた処理部が、上記割合が閾値未満である章を特定した場合、当該章を次回の授業に含まれる章として、複数の授業に含まれる章のデータを格納する進捗データ格納部に格納するようにしてもよい。このようにすれば、これによって、進捗に応じて予定を自動的に変更することができるようになる。

また、上で述べた第２のデータ格納部には、上記授業の次回の授業に含まれる各章において使用予定として予め登録された第４の語句が格納されている場合もある。その際、上で述べた処理部が、次回の授業に含まれる各章について、第１の語句と第４の語句とを比較して、第４の語句のうち第１の語句に含まれる第５の語句を特定し、第４の語句の数に対する第５の語句の数の第２の割合に基づき、次回の授業について消化済み登録の是非を判断するようにしてもよい。さらに、第２の割合が閾値以上である次回の授業に含まれる章を特定した場合、当該章が消化済みの章であることを表すデータを、第３データ格納部に格納するようにしてもよい。次回の授業の内容を今回説明してしまった場合にも対処することができる。

さらに、上で述べた処理部が、第２の割合が閾値未満である章を特定した場合、複数の授業に含まれる章のデータを格納する進捗データ格納部において、当該章を次回の授業に含まれる章から除外するようにしてもよい。このようにすれば、進捗に応じて予定を自動的に変更することができるようになる。

また、上で述べた処理部が、第１の割合が第１の閾値未満である第１の章の後続の第２の章についての第１の割合が第２の閾値以上であると検出した場合、第１の章についての警告を出力するためのデータを、第４のデータ格納部に格納するようにしてもよい。このように内容の薄い章の後続の章で、ある程度説明がなされている場合には、内容の薄い章を後から補足するチャンスがない場合もあるので、警告するものである。

さらに、上で述べた処理部が、第１のデータ格納部に格納されている第１の語句と第２のデータ格納部に格納されている第２の語句とを比較して、第２の語句毎に当該第２の語句の使用回数を計数し、当該第２の語句の使用回数に応じた評価値を算出し、第１の割合と評価値とから、授業の品質について警告を与えるべく予め定められた条件を上記授業が満たしているか判断し、上記条件を満たしている場合には、授業の品質についての警告データを第５のデータ格納部に格納する評価部を有するようにしてもよい。このように新たな指標に基づき進捗だけではなく授業内容の評価をも行うものである。

さらに、上で述べた第２の語句が、上記授業において必ず使用するものとして予め登録された語句であり、第２のデータ格納部において、さらに、上記授業において第２の語句以外で使用予定として予め登録された第６の語句が格納されているようにしてもよい。その際、上で述べた評価部が、第１のデータ格納部に格納されている第１の語句と第２のデータ格納部に格納されている第６の語句とを比較して、第６の語句のうち第１の語句に含まれる第７の語句を特定し、第６の語句の数に対する第７の語句の数の第３の割合にさらに基づき、上記条件を授業が満たしているか判断するようにしてもよい。このようにさらに新たな指標を導入することで、適切に授業内容の評価を行うことができるようになる。

また、上で述べた評価部が、第１のデータ格納部に格納されている第１の語句と第２のデータ格納部に格納されている第６の語句とを比較して、第６の語句毎に当該第６の語句の使用回数を計数し、当該第６の語句の使用回数に応じた第２の評価値を算出し、第２の評価値が閾値を超える又は上位所定数の第６の語句を特定し、第５のデータ格納部に格納するようにしてもよい。例えば、第２の語句とすべき第６の語句が登録されている可能性があるためである。

なお、上で述べたような処理をコンピュータに実施させるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどの光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ（例えばＲＯＭ）、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。なお、処理途中のデータについては、ＲＡＭ等の記憶装置に一時保管される。

以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）
授業で用いられた第１の語句を格納する第１のデータ格納部と、
前記授業において使用予定として予め登録された第２の語句を格納する第２のデータ格納部と、
前記第１のデータ格納部に格納されている前記第１の語句と前記第２のデータ格納部に格納されている前記第２の語句とを比較して、前記第２の語句のうち前記第１の語句に含まれる第３の語句を特定し、前記第２の語句の数に対する前記第３の語句の数の第１の割合に基づき、前記授業について消化済みとして登録するか否かと前記授業について授業の品質が所定基準を満たしているか否かとの少なくともいずれかを判断する処理部と、
を有する授業情報処理装置。

（付記２）
前記第２のデータ格納部には、前記授業に含まれる１又は複数の章の各々について、前記第２の語句が格納されており、
前記処理部が、前記授業に含まれる１又は複数の章の各々について、消化済みとして登録するか否かを判断する
付記１記載の授業情報処理装置。

（付記３）
前記処理部が、前記第１の割合が閾値未満である章を特定した場合、当該章が未消化の章であることを表すデータを、第３のデータ格納部に格納する
付記２記載の授業情報処理装置。

（付記４）
前記第２のデータ格納部には、前記授業の次回の授業に含まれる各章において使用予定として予め登録された第４の語句が格納されており、
前記処理部が、
前記次回の授業に含まれる各章について、前記第１の語句と前記第４の語句とを比較して、前記第４の語句のうち前記第１の語句に含まれる第５の語句を特定し、前記第４の語句の数に対する前記第５の語句の数の第２の割合に基づき、前記次回の授業について消化済みとして登録するか否かを判断し、
前記第２の割合が閾値以上である前記次回の授業に含まれる章を特定した場合、当該章が消化済みの章であることを表すデータを、第３データ格納部に格納する
付記２記載の授業情報処理装置。

（付記５）
前記処理部が、
前記第１の割合が第１の閾値未満である第１の章の後続の第２の章についての前記第１の割合が第２の閾値以上であると検出した場合、前記第１の章についての警告を出力するためのデータを、第４のデータ格納部に格納する
付記２記載の授業情報処理装置。

（付記６）
前記処理部が、
前記第１のデータ格納部に格納されている前記第１の語句と前記第２のデータ格納部に格納されている前記第２の語句とを比較して、前記第２の語句毎に当該第２の語句の使用回数を計数し、当該第２の語句の使用回数に応じた評価値を算出し、前記第１の割合と前記評価値とから、授業の品質について警告を与えるべく予め定められた条件を前記授業が満たしているか判断し、前記条件を満たしている場合には、前記授業の品質についての警告データを第５のデータ格納部に格納する評価部
を有する付記１乃至５のいずれか１つ記載の授業情報処理装置。

（付記７）
前記第２の語句が、前記授業において必ず使用するものとして予め登録された語句であり、
前記第２のデータ格納部において、さらに、前記授業において前記第２の語句以外で使用予定として予め登録された第６の語句が格納されており、
前記評価部が、
前記第１のデータ格納部に格納されている前記第１の語句と前記第２のデータ格納部に格納されている前記第６の語句とを比較して、前記第６の語句のうち前記第１の語句に含まれる第７の語句を特定し、前記第６の語句の数に対する前記第７の語句の数の第３の割合にさらに基づき、前記条件を前記授業が満たしているか判断する
付記６記載の授業情報処理装置。

（付記８）
前記評価部が、
前記第１のデータ格納部に格納されている前記第１の語句と前記第２のデータ格納部に格納されている前記第６の語句とを比較して、前記第６の語句毎に当該第６の語句の使用回数を計数し、当該第６の語句の使用回数に応じた第２の評価値を算出し、前記第２の評価値が閾値を超える又は上位所定数の第６の語句を特定し、前記第５のデータ格納部に格納する
付記７記載の授業情報処理装置。

（付記９）
授業で用いられた第１の語句を格納する第１のデータ格納部に格納されている前記第１の語句と、前記授業において使用予定として予め登録された第２の語句を格納する第２のデータ格納部に格納されている第２の語句とを比較して、前記第２の語句のうち前記第１の語句に含まれる第３の語句を特定し、前記第２の語句の数に対する前記第３の語句の数の第１の割合を算出するステップと、
前記第１の割合に基づき、前記授業について消化済みとして登録するか否かと前記授業について授業の品質が所定基準を満たしているか否かとの少なくともいずれかを判断する判断ステップと、
を含み、コンピュータにより実行される授業情報処理方法。

（付記１０）
前記第２のデータ格納部には、前記授業に含まれる１又は複数の章の各々について、前記第２の語句が格納されており、
前記判断ステップが、
前記授業に含まれる１又は複数の章の各々について、消化済みとして登録するか否かを判断するステップ
を含む付記９記載の授業情報処理方法。

（付記１１）
前記判断ステップが、
前記第１の割合が閾値未満である章を特定した場合、当該章が未消化の章であることを表すデータを、第３のデータ格納部に格納するステップ
をさらに含む付記１０記載の授業情報処理方法。

（付記１２）
前記第２のデータ格納部には、前記授業の次回の授業に含まれる各章において使用予定として予め登録された第４の語句が格納されており、
前記判断ステップが、
前記次回の授業に含まれる各章について、前記第１の語句と前記第４の語句とを比較して、前記第４の語句のうち前記第１の語句に含まれる第５の語句を特定し、前記第４の語句の数に対する前記第５の語句の数の第２の割合に基づき、前記次回の授業について消化済みとして登録するか否かを判断するステップと、
前記第２の割合が閾値以上である前記次回の授業に含まれる章を特定した場合、当該章が消化済みの章であることを表すデータを、第３データ格納部に格納するステップと、
を含む付記１０記載の授業情報処理方法。

（付記１３）
前記判断ステップが、
前記第１の割合が第１の閾値未満である第１の章の後続の第２の章についての前記第１の割合が第２の閾値以上であると検出した場合、前記第１の章についての警告を出力するためのデータを、第４のデータ格納部に格納するステップ
をさらに含む付記１０記載の授業情報処理方法。

（付記１４）
前記判断ステップが、
前記第１のデータ格納部に格納されている前記第１の語句と前記第２のデータ格納部に格納されている前記第２の語句とを比較して、前記第２の語句毎に当該第２の語句の使用回数を計数し、当該第２の語句の使用回数に応じた評価値を算出し、前記第１の割合と前記評価値とから、授業の品質について警告を与えるべく予め定められた条件を前記授業が満たしているか判断し、前記条件を満たしている場合には、前記授業の品質についての警告データを第５のデータ格納部に格納する評価ステップ
を含む付記９乃至１３のいずれか１つ記載の授業情報処理方法。

（付記１５）
前記第２の語句が、前記授業において必ず使用するものとして予め登録された語句であり、
前記第２のデータ格納部において、さらに、前記授業において前記第２の語句以外で使用予定として予め登録された第６の語句が格納されており、
前記評価ステップが、
前記第１のデータ格納部に格納されている前記第１の語句と前記第２のデータ格納部に格納されている前記第６の語句とを比較して、前記第６の語句のうち前記第１の語句に含まれる第７の語句を特定し、前記第６の語句の数に対する前記第７の語句の数の第３の割合にさらに基づき、前記条件を前記授業が満たしているか判断するステップ
を含む付記１４記載の授業情報処理方法。

（付記１６）
前記評価ステップが、
前記第１のデータ格納部に格納されている前記第１の語句と前記第２のデータ格納部に格納されている前記第６の語句とを比較して、前記第６の語句毎に当該第６の語句の使用回数を計数し、当該第６の語句の使用回数に応じた第２の評価値を算出し、前記第２の評価値が閾値を超える又は上位所定数の第６の語句を特定し、前記第５のデータ格納部に格納するステップ
を含む付記１５記載の授業情報処理方法。

（付記１７）
授業で用いられた第１の語句を格納する第１のデータ格納部に格納されている前記第１の語句と、前記授業において使用予定として予め登録された第２の語句を格納する第２のデータ格納部に格納されている第２の語句とを比較して、前記第２の語句のうち前記第１の語句に含まれる第３の語句を特定し、前記第２の語句の数に対する前記第３の語句の数の第１の割合を算出するステップと、
前記第１の割合に基づき、前記授業について消化済みとして登録するか否かと前記授業について授業の品質が所定基準を満たしているか否かとの少なくともいずれかを判断する判断ステップと、
を、コンピュータに実行させる授業情報処理プログラム。

（付記１８）
前記第２のデータ格納部には、前記授業に含まれる１又は複数の章の各々について、前記第２の語句が格納されており、
前記判断ステップが、
前記授業に含まれる１又は複数の章の各々について、消化済みとして登録するか否かを判断するステップ
を含む付記９記載の授業情報処理プログラム。

（付記１９）
前記判断ステップが、
前記第１の割合が閾値未満である章を特定した場合、当該章が未消化の章であることを表すデータを、第３のデータ格納部に格納するステップ
をさらに含む付記１８記載の授業情報処理方法。

（付記２０）
前記第２のデータ格納部には、前記授業の次回の授業に含まれる各章において使用予定として予め登録された第４の語句が格納されており、
前記判断ステップが、
前記次回の授業に含まれる各章について、前記第１の語句と前記第４の語句とを比較して、前記第４の語句のうち前記第１の語句に含まれる第５の語句を特定し、前記第４の語句の数に対する前記第５の語句の数の第２の割合に基づき、前記次回の授業について消化済みとして登録するか否かを判断するステップと、
前記第２の割合が閾値以上である前記次回の授業に含まれる章を特定した場合、当該章が消化済みの章であることを表すデータを、第３データ格納部に格納するステップと、
を含む付記１８記載の授業情報処理プログラム。

（付記２１）
前記判断ステップが、
前記第１の割合が第１の閾値未満である第１の章の後続の第２の章についての前記第１の割合が第２の閾値以上であると検出した場合、前記第１の章についての警告を出力するためのデータを、第４のデータ格納部に格納するステップ
をさらに含む付記１８記載の授業情報処理プログラム。

（付記２２）
前記判断ステップが、
前記第１のデータ格納部に格納されている前記第１の語句と前記第２のデータ格納部に格納されている前記第２の語句とを比較して、前記第２の語句毎に当該第２の語句の使用回数を計数し、当該第２の語句の使用回数に応じた評価値を算出し、前記第１の割合と前記評価値とから、授業の品質について警告を与えるべく予め定められた条件を前記授業が満たしているか判断し、前記条件を満たしている場合には、前記授業の品質についての警告データを第５のデータ格納部に格納する評価ステップ
を含む付記１７乃至２１のいずれか１つ記載の授業情報処理プログラム。

（付記２３）
前記第２の語句が、前記授業において必ず使用するものとして予め登録された語句であり、
前記第２のデータ格納部において、さらに、前記授業において前記第２の語句以外で使用予定として予め登録された第６の語句が格納されており、
前記評価ステップが、
前記第１のデータ格納部に格納されている前記第１の語句と前記第２のデータ格納部に格納されている前記第６の語句とを比較して、前記第６の語句のうち前記第１の語句に含まれる第７の語句を特定し、前記第６の語句の数に対する前記第７の語句の数の第３の割合にさらに基づき、前記条件を前記授業が満たしているか判断するステップ
を含む付記２２記載の授業情報処理プログラム。

（付記２４）
前記評価ステップが、
前記第１のデータ格納部に格納されている前記第１の語句と前記第２のデータ格納部に格納されている前記第６の語句とを比較して、前記第６の語句毎に当該第６の語句の使用回数を計数し、当該第６の語句の使用回数に応じた第２の評価値を算出し、前記第２の評価値が閾値を超える又は上位所定数の第６の語句を特定し、前記第５のデータ格納部に格納するステップ
を含む付記２３記載の授業情報処理プログラム。

５１ 処理部
５２ 入出力インタフェース部
５３ シラバスＤＢ
５４ キーワードマスタＤＢ
５５ 進捗管理ＤＢ
５６ 授業キーワードＤＢ
５７ 授業ビデオライブラリ
５８ 出力データ格納部
５９ 評価ＤＢ
５１０ 事前登録処理部
５１１ 前処理部
５１２ 進捗チェック部
５１３ 評価部
５１４ 出力処理部

Claims (10)

1. 授業で用いられた第１の語句を格納する第１のデータ格納部と、
   前記授業において使用予定として予め登録された第２の語句を格納する第２のデータ格納部と、
   前記第１のデータ格納部に格納されている前記第１の語句と前記第２のデータ格納部に格納されている前記第２の語句とを比較して、前記第２の語句のうち前記第１の語句に含まれる第３の語句を特定し、前記第２の語句の数に対する前記第３の語句の数の第１の割合に基づき、前記授業について消化済みとして登録するか否かと前記授業について授業の品質が所定基準を満たしているか否かとの少なくともいずれかを判断する処理部と、
   を有する授業情報処理装置。
2. 前記第２のデータ格納部には、前記授業に含まれる１又は複数の章の各々について、前記第２の語句が格納されており、
   前記処理部が、前記授業に含まれる１又は複数の章の各々について、消化済みとして登録するか否かを判断する
   請求項１記載の授業情報処理装置。
3. 前記処理部が、前記第１の割合が閾値未満である章を特定した場合、当該章が未消化の章であることを表すデータを、第３のデータ格納部に格納する
   請求項２記載の授業情報処理装置。
4. 前記第２のデータ格納部には、前記授業の次回の授業に含まれる各章において使用予定として予め登録された第４の語句が格納されており、
   前記処理部が、
   前記次回の授業に含まれる各章について、前記第１の語句と前記第４の語句とを比較して、前記第４の語句のうち前記第１の語句に含まれる第５の語句を特定し、前記第４の語句の数に対する前記第５の語句の数の第２の割合に基づき、前記次回の授業について消化済みとして登録するか否かを判断し、
   前記第２の割合が閾値以上である前記次回の授業に含まれる章を特定した場合、当該章が消化済みの章であることを表すデータを、第３データ格納部に格納する
   請求項２記載の授業情報処理装置。
5. 前記処理部が、
   前記第１の割合が第１の閾値未満である第１の章の後続の第２の章についての前記第１の割合が第２の閾値以上であると検出した場合、前記第１の章についての警告を出力するためのデータを、第４のデータ格納部に格納する
   請求項２記載の授業情報処理装置。
6. 前記処理部が、
   前記第１のデータ格納部に格納されている前記第１の語句と前記第２のデータ格納部に格納されている前記第２の語句とを比較して、前記第２の語句毎に当該第２の語句の使用回数を計数し、当該第２の語句の使用回数に応じた評価値を算出し、前記第１の割合と前記評価値とから、授業の品質について警告を与えるべく予め定められた条件を前記授業が満たしているか判断し、前記条件を満たしている場合には、前記授業の品質についての警告データを第５のデータ格納部に格納する評価部
   を有する請求項１乃至５のいずれか１つ記載の授業情報処理装置。
7. 前記第２の語句が、前記授業において必ず使用するものとして予め登録された語句であり、
   前記第２のデータ格納部において、さらに、前記授業において前記第２の語句以外で使用予定として予め登録された第６の語句が格納されており、
   前記評価部が、
   前記第１のデータ格納部に格納されている前記第１の語句と前記第２のデータ格納部に格納されている前記第６の語句とを比較して、前記第６の語句のうち前記第１の語句に含まれる第７の語句を特定し、前記第６の語句の数に対する前記第７の語句の数の第３の割合にさらに基づき、前記条件を前記授業が満たしているか判断する
   請求項６記載の授業情報処理装置。
8. 前記評価部が、
   前記第１のデータ格納部に格納されている前記第１の語句と前記第２のデータ格納部に格納されている前記第６の語句とを比較して、前記第６の語句毎に当該第６の語句の使用回数を計数し、当該第６の語句の使用回数に応じた第２の評価値を算出し、前記第２の評価値が閾値を超える又は上位所定数の第６の語句を特定し、前記第５のデータ格納部に格納する
   請求項７記載の授業情報処理装置。
9. 授業で用いられた第１の語句を格納する第１のデータ格納部に格納されている前記第１の語句と、前記授業において使用予定として予め登録された第２の語句を格納する第２のデータ格納部に格納されている第２の語句とを比較して、前記第２の語句のうち前記第１の語句に含まれる第３の語句を特定し、前記第２の語句の数に対する前記第３の語句の数の第１の割合を算出するステップと、
   前記第１の割合に基づき、前記授業について消化済みとして登録するか否かと前記授業について授業の品質が所定基準を満たしているか否かとの少なくともいずれかを判断する判断ステップと、
   を含み、コンピュータにより実行される授業情報処理方法。
10. 授業で用いられた第１の語句を格納する第１のデータ格納部に格納されている前記第１の語句と、前記授業において使用予定として予め登録された第２の語句を格納する第２のデータ格納部に格納されている第２の語句とを比較して、前記第２の語句のうち前記第１の語句に含まれる第３の語句を特定し、前記第２の語句の数に対する前記第３の語句の数の第１の割合を算出するステップと、
    前記第１の割合に基づき、前記授業について消化済み登録の是非と前記授業について授業品質基準が遵守されているか否かとの少なくともいずれかを判断する判断ステップと、
    を、コンピュータに実行させる授業情報処理プログラム。

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