JP2014516170A - 個々のユーザに対して言語学習をカスタマイズするように構成された言語学習システム - Google Patents

Abstract

本発明は個々のユーザに対して言語学習をカスタマイズするように構成された学習システム及び方法に関する。出力装置は、ユーザＩＤと関連づけられたユーザへの学習関連データを生成して提示する。入力機構は、学習関連データに応答して、学習関連データに対するユーザの応答を示す、ユーザからの応答データを受信する。プロセッサは、ユーザからの応答を学習関連データと連結するように学習関連データを応答データに関連づける。データベースは、ユーザＩＤに関連づけられ、学習関連データ及び関連づけられた応答データを格納する記憶空間を含み、ユーザ用に個別化された言語知識データベースを生成する。
【選択図】図１

Description

本発明は個々のユーザに対して言語学習をカスタマイズするように構成された言語学習システム及び方法に関する。

過去数年の間、ユーザのための言語学習に複数の改善なされてきた。ある従来技術米国特許第６０７７０８５号明細書では、改良された方法が提案され、学習・試験及び復習方法が用いられる。階層化プール進行間隔（ｌａｙｅｒｅｄ ｐｏｏｌ ａｄｖａｎｃｅ ｓｐａｃｉｎｇ）を使用して間隔を空けた復習システムが記載され、そこでは、項目が以前の成果の後の学習プール（ｓｔｕｄｙ ｐｏｏｌ）に配置され、各プールは復習の目標とされ、次の復習プール（ｒｅｖｉｅｗ ｐｏｏｌ）へ進むことは与えられたプールの全ての項目の成功した復習に基づき、ほとんど項目に対して学習プロセス全体を遅くしない。これは、不連続な勉強プロセスであり、さらなる効果は、各項目がチェックプールにグループ化されることで制限される。他の従来技術では、米国特許第６６５２２８３号明細書は、メタ認識方法論に基づいて知識及び技術を学習し、保持して、取り出すことの有効性及び効率を最大にする方法を記載する。学習モジュール、復習モジュール及び試験モジュールが設けられ、これら各モジュールは別々に動作可能であり、好ましくはインタラクティブに作動するように構成されて、学習、復習及び試験の各モジュールの動作は、３台のモジュールの１つ以上の範囲で、ユーザの過去のパフォーマンスに基づいて変更される。米国特許第６６５２２８３号明細書に記載されたユーザのメタ認知スキルを調べて向上させる改善にもかかわらず、言語学習の効果を最大化することは、十分に調整されていない。さらに、依然として完全には連続学習プロセスではなく、ユーザは、項目を学習するために学習モジュールを操作し、学習した各項目の記憶保持を試験するために試験モジュールを操作し、所望の記憶保持のレベルを維持するために復習モジュールを操作する必要がある。

本発明の発明者は、このように改良された言語学習システム及び方法に対するニーズがあることを認識し、結果として本発明を創造した。

言語学習を向上させることが可能な言語学習システムを実現し、それを個々のユーザに適応させるという効果がある。本発明は、概して、好ましくは上述の単独の不利益、又は、任意の組合せの１つ以上を緩和し、軽減し又は取り除こうとする。特に、上述の従来技術の課題又は他の課題を解決する言語学習システムを提供することを本発明の目的とする。

これら１つ以上の懸案事項に対してより適切に対処するため、本発明の第１の態様において、個々のユーザに対して言語学習をカスタマイズするように構成された言語学習システムであって、ユーザＩＤと関連づけられたユーザへの学習関連データを生成して提示する出力手段（Ｏ＿Ｍ）と、学習関連データに応答して、学習関連データに対するユーザの応答を示す、ユーザからの応答データを受信するように構成された入力手段（Ｉ＿Ｍ）と、ユーザからの応答を学習関連データと連結するように学習関連データを応答データに関連づけるプロセッサ（Ｐ）と、ユーザＩＤに関連づけられ、学習関連データ及び関連づけられた応答データを格納する記憶空間を含み、ユーザ用に個別化された言語知識データベースを生成するデータベースと、を備え、プロセッサ（Ｐ）は、さらに、応答データがユーザに提示された学習関連データと一致するか否かを示す正解（ｔ_l）又は誤答（ｆ_l）学習関連データインジケータを発行し、ｔ_l又はｆ_lインジケータは、その後学習関連データに関連づけられて記憶空間に格納され、記憶空間内のｔ_lインジケータを監視し、それに基づき、所定時間間隔制限に達するまで、学習関連データに関連づけられ登録されたユーザ固有の漸増記憶離間間隔で、ｔ_lインジケータに関連づけられた学習関連データをユーザに反復して提示し、それに基づき、出力手段によりユーザに提示される少なくとも１つのタスクを選択するように構成され、少なくとも１つのタスクの範囲内において、以前のタスク固有の練習問題に対するユーザの回答が正しい又は満足いくものである場合に、所定間隔に達した少なくとも１つの学習関連データを各々が含む複数のタスク固有の練習問題を、漸増タスク時間間隔でユーザに提示する言語学習システムが提供される。

その結果、学習関連データについてのユーザ固有の漸増記憶時間間隔をシステマティックに増加することによって、システムは、エントリがユーザの記憶に「より深く」なることを確実にし、そのような方法で、システムは、個々のユーザのための個々のエントリをモデル化することになる。学習関連データに対する所定時間間隔制限は、ユーザの言語スキルで変化し、すなわち、個々のユーザに適合して、例えば数時間から数日又は数週間まで変わることができる。これは、言語学習が優秀なユーザ達に対しては、同じ学習関連のデータに対する学習関連データ用の所定時間制限を、他のユーザのものよりも短くできることを意味する。所定時間制限は、理論的には年及び数十年と長くすることができ、又は言語を学ぶユーザの素質によっては数か月又は数週と短くできる。従って、例えば所定のエントリが、所定のタスクについてより「高度な」レベルで使用される準備ができたときを示すことができる。また、本言語学習システムは、例えばエントリの異なる使用と、ユーザがそれらをどの程度良く記憶するかを関連づけることができ、例えばここでユーザに提示されたエントリは、正解又は誤答のインジケータでマークされるため、そのような方法で、ユーザデータ履歴の経過を追うことができ、より詳細になってユーザの向上に対してより良好な洞察を与える。用語エントリは、本発明によると、例えば「書くこと」などの１つ又は複数の単語を意味してもよく、又は、ある言語の１つのエントリで、他の言語の２つ以上のエントリでもよい。この場合、１つのエントリを２つ以上の単語に関連づけることができ、逆もまた同じである。また、多対多のマッピングでもよく、例えば「ｒａｉｎ ｃａｔｓ ａｎｄ ｄｏｇｓ」（慣用語）、又は、アイスランド語で、「とても雨が降る」ことを意味する（慣用語）「ｒｉｇｎｉｒ ｍｊｏ（ウムラウトのｏ）ｇ ｍｉｋｉｓ（アイスランド語のエズ）」などの慣用語でもよい。

一実施例において、出力手段による学習関連データを提示する処理は、第１の言語と第２の言語の学習関連データを同時に提示することを含む。

一実施例において、第１の言語及び第２の言語の学習関連データをユーザに提示した後に、第１の言語の学習関連データと、第２言語の学習関連データの少なくとも１つの入力示唆をユーザに提示し、入力手段を介したユーザからの入力は、入力示唆が第２の言語で関連する学習に対応するか否かを意味する。

一実施例において、少なくとも１つのタスクは、並列に、かつ、出力手段による学習関連データを提示する処理とは独立して実行され、少なくとも１つのタスクは、互いに独立して実行され、ユーザにタスク固有の練習問題を提示しながら、学習関連データをユーザに同時に提示する。

一実施例において、プロセッサは、学習関連データを提示する処理と並列に、及び、すでに実行中のタスクと並列に、新しいタスクを開始するように動作可能であり、新しいタスクの開始の決定は、ユーザ固有の漸増記憶時離間間隔を監視することを基礎とし、プロセッサは、間隔を置いた記憶を、学習関連データがどれほど「十分に深く」ユーザの記憶にあるかというインジケータとして利用する。

一実施例において、タスク時間の漸増間隔は、タスク固有の忘却曲線に基づいて別々に間隔が空けられ、タスク固有の忘却曲線の各々は個々のタスクに対する特性である。

一実施例において、個々のユーザについて、プロセッサはさらに、ユーザに提示される学習関連データを利用してタスク毎の忘却曲線係数を判定するように動作可能であり、忘却曲線係数は、新たな学習関連データを個々のユーザがどの程度容易に記憶するかを表す。

一実施例において、タスクの範囲内の練習問題は、所定時間間隔制限に達した少なくとも１つの学習関連データを含む複数の学習関連データで形成され、プロセッサは、さらに、関連づけられたユーザ固有の時間間隔に応じて、ユーザに対して練習問題を最適化し及び個別化するようにタスクのうち残りの学習関連データの少なくとも１つを選択することを含む一連の規則に従って練習問題を選択し、ユーザに提示された練習問題に応答して、ユーザから練習問題に対するユーザの応答を示す応答データを入力手段（Ｉ＿Ｍ）を介して受信し、練習問題に対する応答データが正しいか否かを示す正解タスク（ｔ_l）又は誤答タスク（ｆ_l）インジケータを発行し、ｔ_l又はｆ_lインジケータは、タスク又は練習問題にその後関連づけられて記憶空間に格納され、ｔ_l又はｆ_lインジケータに基づいて少なくとも１つの次の練習問題を選択するように構成される。

一実施例において、少なくとも１つのタスクの範囲内の練習問題は、ｔ_l又はｆ_lインジケータに基づく可変の時間間隔で個々のユーザに適応している。

一実施例において、少なくとも１つのタスクは、発音タスクであって、タスク固有の練習問題は、所定間隔に達した少なくとも１つの学習関連データをユーザに対して再生することを含み、ユーザが学習関連データの発音を繰り返し、言語学習システムは、ユーザからの発音が正しいか否か判定するように処理するスピーチ認識システムをさらに備え、発音が正しい場合、ｔ_lインジケータを単語と関連づける発音タスク、又は、リスニングであって、練習問題は、音声ファイルを再生し、所定時間間隔制限に達した単語を文中に少なくとも１つの空白で含む文をユーザに表示することを含み、入力手段は、ユーザが空白の欠落した単語に答えるキー又はタッチ・ボタンコマンドであり、入力はその後処理されて参照関連データと比較され、回答が欠落した単語と一致する場合、ｔ_lインジケータをタスクに関連づけるリスニング、又は、リーディングタスクであって、練習問題は所定期限に達した少なくとも１つの学習関連データを含むパラグラフをユーザに提示すること含むリーディングタスク、ライティングタスクであって、練習問題は、所定時間間隔に達した単語のうちの少なくとも１つを含む文をユーザが書くことを含み、文はその後処理されて予め格納された参照文と比較され、ｔ_l又はｆ_lインジケータを、参照文との一致又は不一致によりタスクに関連づけるライティングタスク、又は、会話タスクであって、会話タスクにおける練習問題は、ネットワークを介してユーザとインストラクタとで会話を開始することを含み、インストラクタには、所定時間間隔制限に達したことに関する情報を含むユーザ固有の情報が提供され、会話のテーマは、所定時間間隔制限に達した少なくとも１つの学習関連データを含むように選択される会話タスク、又は、上述のタスクの１つ又は複数の組合せから選択される。

一実施例において、プロセッサ（Ｐ）は、記憶空間のｆ_lインジケータを監視するように構成され、それに基づいて、関連するｆ_lインジケータを有する学習関連データを、ユーザ固有の時間間隔でｔ_lインジケータがユーザの応答のために発行されるまでユーザに反復して提示し、インジケータは、学習関連データと記憶空間の関連づけられた応答データにその後関連づけられ、学習関連データをユーザに提示するステップは、ユーザ固有の漸増記憶時間間隔で所定時間間隔制限に達するまで繰り返されるｔ_lインジケータに関連づけられる。

本発明は、学習する各項目の記憶保持を自動的に測定する、連続で中断しないプロセスを確立することで、学習メカニズムを向上させる。学習した各項目の復習について最適な例をスケジュールでき、学習した項目の決して忘れない状態をマスターできる。さらに、従来の方法は、学習される各単語の記憶保持に基づいて、ユーザ毎により複雑な言語学習タスクを構成及びスケジュールしていないのに対し、本発明がこの目的のために特別なプロセスを用いて達成し、従って、以前に提供されていたものよりも最適な言語学習方法を個人レベルでカスタマイズし得る。

また、システムは、連続する１つの学習プロセスを有し、そのプロセスは学習される各項目を測定して最適化し、学習される各項目又は単語の記憶保持に基づいてより高度な言語学習タスクをスケジューリングする。これより、現在のものになされたことを越えて、全体の言語学習プロセスを進歩させて、最適化する。

言語学習システムは、当然全ての言語対について実行できる。また、タスクは、上述の実施形態に限定されると解釈されてはならない。これに対して、更なるタスクを規定でき、異なる言語対のために、これらのタスクを演習するためのシーケンスは異なることができる。

従って、本システムは各種のタスクを選択でき、例えば、文、段落、短編などを含むことができる音声ファイルを選択でき、ユーザはリスニングしながら再生されるテキストを読むこともできる。リスニングしながら、例えば「フォーカス（ｆｏｃｕｓ）」された空白にエントリ、すなわち、所定時間間隔制限に達したエントリ及びおそらく同様に他の複数のエントリをユーザに書かせることによって、システムはユーザが正しいリスニングを理解できたか否かを判断できる。従って、言語学習は、さらに向上することになり、個々のユーザに適応することになる。

リスニングタスクの音声ファイルは、好ましくは後に述べる「最善の」例文を選択することと同様のロジック、すなわち、ユーザが聞く準備ができているとシステムが考えるものに基づいて選択される。これは、記憶空間に格納されたユーザデータ履歴に基づくものであり、記憶空間はユーザに関連づけられ、関連づけられた時間間隔が最も適切な文を選択するのに使用されユーザに対して再生され得る。このリスニング材料は、例えばニュース、短編、長いダイアログなど、単なる文より長くてもよく、その選択は、システムがユーザに最も適していると考えるものに基づく。これは、ユーザが読むか又は記事を聞く準備ができたとシステムがみなす日本の地震に関する今日のニュース記事でありえる。他の記事、例えばリビアの今日の記事は、ユーザが読み又は聞く準備ができていないと考えられ、その理由は、ユーザがそのニュース記事内に見つかるＸ個のエントリをまだ知らず、ユーザがリーディング又はリスニングでそれらを理解することが可能な程度に、ユーザが知っているＹ個のエントリをＺ日の間を空けた間隔に持っていく必要があるためである。

本発明の第２の態様において、個々のユーザに対して言語学習をカスタマイズする方法であって、ユーザＩＤと関連づけられたユーザへの学習関連データを生成して提示することと、学習関連データに応答して、学習関連データに対するユーザの応答を示す、ユーザからの応答データを受信することと、ユーザからの応答を学習関連データと連結するように学習関連データを応答データに関連づけることと、ユーザ用に個別化された言語知識データベースを生成するように、ユーザＩＤに関連づけられた記憶空間を有するデータベースに、学習関連データ及び関連づけられた応答データを格納することと、を備え、方法は、さらに、応答データがユーザに提示された学習関連データと一致するか否かを示す正解（ｔ_l）又は誤答（ｆ_l）学習関連データインジケータを発行し、ｔ_l又はｆ_lインジケータは、その後学習関連データに関連づけられて記憶空間に格納することと、記憶空間内のｔ_lインジケータを監視し、それに基づき、所定時間間隔制限に達するまで、学習関連データに関連づけられ登録されたユーザ固有の漸増記憶離間間隔で、ｔ_lインジケータに関連づけられた学習関連データをユーザに反復して提示し、それに基づき、出力手段によりユーザに提示される少なくとも１つのタスクを選択することと、を備え、少なくとも１つのタスクの範囲内において、以前のタスク固有の練習問題に対するユーザの回答が正しい又は満足いくものである場合に、所定間隔に達した少なくとも１つの学習関連データを各々が含む複数のタスク固有の練習問題を、漸増タスク時間間隔でユーザに提示する。

本発明の第３の態様において、コンピュータシステムに実行させるときに、上述の全てのステップを実行させるための命令を備えて提供される。

本発明の第４の態様において、コンピュータ読み取り可能な媒体に有形に実現され、実行されると計算機の１つ又は複数のプロセッサに、ユーザＩＤと関連づけられたユーザへの学習関連データを生成して提示することと、学習関連データに応答して、学習関連データに対するユーザの応答を示す、ユーザからの応答データを受信させ、ユーザからの応答を学習関連データと連結するように学習関連データを応答データに関連づけさせ、ユーザ用に個別化された言語知識データベースを生成するように、ユーザＩＤに関連づけられた記憶空間を有するデータベースに、学習関連データ及び関連づけられた応答データを格納させ、応答データがユーザに提示された学習関連データと一致するか否かを示す正解（ｔ_l）又は誤答（ｆ_l）学習関連データインジケータを発行し、ｔ_l又はｆ_lインジケータは、その後学習関連データに関連づけられて記憶空間に格納させ、記憶空間内のｔ_lインジケータを監視し、それに基づき、所定時間間隔制限に達するまで、学習関連データに関連づけられ登録されたユーザ固有の漸増記憶離間間隔で、ｔ_lインジケータに関連づけられた学習関連データをユーザに反復して提示し、それに基づき、出力手段によりユーザに提示される少なくとも１つのタスクを選択し、少なくとも１つのタスクの範囲内において、以前のタスク固有の練習問題に対するユーザの回答が正しい又は満足いくものである場合に、所定間隔に達した少なくとも１つの学習関連データを各々が含む複数のタスク固有の練習問題を、漸増タスク時間間隔でユーザに提示させるように構成された実行コードを含むコンピュータプログラム製品が提供される。

概して、本発明の各種態様を、本発明の範囲内で取りうる何らかの方法で組み合わせ、結合してもよい。本発明のこれら及び他の態様、特徴及び／又は効果は、以下記載する実施例から明らかになり、実施例参照して説明する。

以下の図面を参照して、例示として、本発明の実施形態を説明する。

言語学習を個々のユーザにカスタマイズするように構成された本発明による言語学習システムを示す。 言語学習を個々のユーザにカスタマイズするための本発明による方法のフローチャートを示す。 ユーザがアイスランド語を英語から学ぶシナリオを示す。 ユーザがアイスランド語を英語から学ぶシナリオを示す。 ユーザがアイスランド語を英語から学ぶシナリオを示す。 ユーザがアイスランド語を英語から学ぶシナリオを示す。 ユーザがアイスランド語を英語から学ぶシナリオを示す。 ユーザがアイスランド語を英語から学ぶシナリオを示す。 ユーザとインストラクタ間の対話が開始されたシナリオを示す。 ユーザとインストラクタ間の対話が開始されたシナリオを示す。 本発明による言語学習システムの一実施例を示し、システムの一部がコンピュータゲームとして実現される。 ユーザが簡単なフラッシュカードレベルを使用して日本語を学ぶ例を示す。 ユーザが簡単なフラッシュカードレベルを使用して日本語を学ぶ例を示す。 フラッシュカードが日本の平仮名又は片仮名を使用するため、図１２及び１３よりフラッシュカードレベルが上がっているフラッシュカードの例を示す。 フラッシュカードが日本の平仮名又は片仮名を使用するため、図１２及び１３よりフラッシュカードレベルが上がっているフラッシュカードの例を示す。 フラッシュカードが日本の漢字又は漢字と平仮名の混合を使用するため、図１４及び１５よりフラッシュカードレベルが上がっているシナリオを示す。 フラッシュカードが日本の漢字又は漢字と平仮名の混合を使用するため、図１４及び１５よりフラッシュカードレベルが上がっているシナリオを示す。 いわゆる忘却曲線を示す。 本発明の概略的な原理を示す。 複数の並列に実行するタスクプロセス及びある項目についてのタスクマイルストーンを示す。

本発明は個別ユーザに対して言語学習をカスタマイズする言語学習システム及び方法に関する。本方法又はシステムは、以下の３つの主要なステップに分けることができる。

１．メモリステップ。ここで、ユーザには学習関連データが提示され、それは例えばユーザに表示する、フォーカスされた（ｉｎ ｆｏｃｕｓ）単語のフラッシュカード（ｆｌａｓｈｃａｒｄ）でもよい。以前のフラッシュカードにユーザが正解した場合、このフラッシュカードは、時間が漸増する時間間隔でユーザに提示される。以下、この時間的に広がっていく間隔を、記憶離間間隔と称する。

２．タスク。フォーカスされた単語がユーザの記憶で「十分に深い」とき、複数のタスクから選択される第１のタスクが、ユーザに対して選択される。各タスクの範囲内で、ユーザに、タスク特有の複数の練習問題を提示する。これは、各タスクは各タスクに特有な自身の練習問題を有し、練習問題の各々がこの特定のタスクに対するタスク忘却曲線に従って間隔を置かれることを意味する。後述するように、異なるタスクに対するタスク忘却曲線は互いに独立し、好ましくは経験的調査又は方法に基づいている。

この第１のタスクを、メモリステップ手順から独立して実行し、タスク練習問題がユーザに示されるとともに、フラッシュカード手順がまだ同時に動作していることを意味する。次のタスク（複数可）が、ユーザにとって最適なときに、実行中のタスク及び実行中のメモリ手順に加えてこの新しいタスクを行い始める。第１のタスクが発音タスクであり、第２のタスクがリスニングタスクであり、フォーカスされた単語が「パイロット」であるとすると、単語の記憶深さが、第２のタスクが始まらなければならないと判定する第２のマイルストーンに及ぶときに、単語「パイロット」についてのリスニングタスクが始まる。この時点では、記憶手順、第１のタスク手順及び第２のタスク手順の３つの手順が同時に実行している。追加タスクが、第３、第４等のマイルストーンに基づいて追加の並列手順として上述の実行手順にさらに追加されてもよい。この点を図２０に図式で示し、そこでは「Ｍ」は記憶保持プロセスを表し（フラッシュカードが提示される）、「Ｐ」は発音タスクを表し、「Ｌ」はリスニングタスク、「Ｒ」はリーディングタスク、「Ｗ」はライティングタスク、及び、「Ｃ」は会話タスクを表す。点Ｍ１〜Ｍ５は、異なるタスクマイルストーンを表し、Ｍ１はが第１のタスクマイルストーンであり、Ｍ２が第２・・・である。

タスクマイルストーンは、特定の言語を習得するようにユーザの能力を上げるために、所与の項目についてのユーザの記憶保持に基づいて、ユーザに所与の項目についての所定のタスクを提示するのに最適であるときを判定する経験的方法によって見つかる。

図１は、言語学習を個々のユーザ１０５にカスタマイズするように構成された本発明による言語学習システム１００を図式で示し、出力手段（Ｏ＿Ｍ）１０１、入力手段（Ｉ＿Ｍ）１０２、プロセッサ（Ｐ）１０３及びデータベース１０４を備える。

出力手段（Ｏ＿Ｍ）１０１は、学習関連データを生成してユーザ１０５に提示するように構成され、ユーザはユーザＩＤと関連づけられ、ユーザＩＤは例えばユニークにユーザを特定するユーザ名及び／又はパスワードでもよい。出力手段（Ｏ＿Ｍ）１０１は、限定されない一例として、学習関連データをユーザに表示するディスプレイ、又は音声で学習関連データを再生するスピーカでもよい。

入力手段（Ｉ＿Ｍ）１０２は、学習関連データに応答して、学習関連データに対するユーザの１０５の反応を示すユーザから反応データを受信するように構成される。入力手段（Ｉ＿Ｍ）１０２は、一例でありそれに限定されないが、ユーザ１０５が応答データを入力できるキーボード又はタッチボード機構、ディスプレイに表示された適切なアイコン又はフラッシュカードを選択するマウス、ユーザ１０５がスピーチにより学習関連データに対する応答を示すことができるスピーチ認識システムでもよい。

プロセッサ（Ｐ）１０３は、ユーザ１０５からの応答データと学習関連データを関連づけ、その後、これらのデータをユーザＩＤに関連づけられた記憶空間１０９を含むデータベース１０４に格納するように構成されている。本方法では、個別化された言語データベースが、この特定のユーザ１０５のために生成される。プロセッサ（Ｐ）１０３は、さらに以下のように構成される。ｉ）応答データが学習関連データと一致するか否かを示す正解（ｔ_l）又は誤答（ｔ）インジケータを発行する。後により詳細に述べるように、ユーザが単に正解又は誤答アイコンをクリックすることにより、このようなｔ_l又はｆ_lを発行でき、すなわち、ユーザ自身が、答えが正しいか否かについて伝えてもよい。ｔ_l又はｆ_lインジケータは、学習関連データに関連づけられ、記憶空間に格納される。ｉｉ）記憶空間１０９内のインジケータを監視し、それに基づき、第１のタスクについての経験的方法に基づいて、第１のタスクマイルストーンと呼ばれうる所定時間間隔制限に達するまで、学習関連データに関連づけられ登録された、ユーザ固有の記憶離間漸増時間間隔で、インジケータに関連づけられた学習関連データをユーザに反復して提示する。一般的に、ｔ_l及びｆ_lインジケータはユーザからの情報をできるだけ多く格納するように監視され及び格納され、したがって、より良く、よりカスタマイズされたシステムにできる。格納できる他のタイプの情報は、これに限定しないが、ユーザが例文内の所定の入力に関する情報を得るために例文の上にポインタを乗せると、例文の翻訳を求め、漢字に関する詳細な情報を得るために漢字の上にポインタを乗せると、発音モード等にあるときにはフォーカスされていない単語に関する情報（発音、リーディング等）を得てもよい。従って、ユーザ挙動を自動的に調査することによってユーザがおそらく困っているかのヒントをステムが得る。プロセッサ（Ｐ）１０３は、さらにｉｉｉ）所定時間間隔制限に達した学習関連データの数を監視し、それに基づいて、出力手段によりユーザに提示されるタスクを選択するように構成される。

タスクは、所定時間間隔制限に達した少なくとも１つの学習関連データを含む１つ以上の学習関連データで形成できる。プロセッサは、更なるステップｉｖ）を実行でき、すなわち、関連づけられた時間間隔に応じて、ユーザに対してタスクを最適化し及び個別化するように、タスクのうち残りの学習関連データの少なくとも１つを選択することを含む一連の規則に従ってタスクを選択する。異なるタスクは、ある意味では複数のレベルを表し、各々のレベルはある種類の練習問題、例えば一単語の発音練習を表し、この発音レベルの範囲内で、ユーザが正しく又は十分に答えた場合に、漸増時間間隔が実現される。例えばユーザから発音の品質を評価する認識システムを使用して、与えられた単語のユーザからの発音が許容可能と評価されると、ユーザのパフォーマンスが受け入れられた場合、ｔ_lインジケータをこの発音に関連づける。よって、この第１のタスクは、第１のタスク忘却曲線に基づいて間隔を空けた漸増時間間隔（ユーザが正しく回答した場合）で複数の練習問題がユーザに提示される。以前の練習問題に対するユーザの応答は、正解タスク練習問題インジケーター（ｔ_l）を有する。回答が誤っている場合、誤答タスクインジケーター（ｔ_f）をタスクに関連づける。タスク忘却曲線は、各タスクについての経験的な調査に基づいて算出される。本曲線は、限定する必要はないが、ｃ＿ｉｔｅｍ＿ｇｒｏｕｐ（ｔａｓｋ）、ｃ＿ｇｒｏｕｐ（ｔａｓｋ）、ｃ＿ｉｔｅｍ（ｔａｓｋ）及びｃ＿ｐｅｒｓｏｎ（ｔａｓｋ）を含む係数の関数である。上述のこれらの係数を、以下リストで説明する。

・ｃ＿ｉｔｅｍ＿ｇｒｏｕｐ（ｔａｓｋ）は、ユーザのグループに基づく当該項目の係数を表す。例えば、概して当該特定の項目を発音するときに選択されたユーザのグループが困難な場合、つまり、概して当該項目を発音するときに低いスコアを得た場合、発音タスクに対する当該項目の係数は、低い場合がある。

・ｃ＿ｇｒｏｕｐ（ｔａｓｋ）は、ユーザのグループに基づく当該タスクの係数を表す。例えば、概して項目のグループを発音するときに選択されたユーザのグループが困難な場合、つまり、概して項目のグループを発音するときに低いスコアを得た場合、この係数は、発音タスクに対して低い場合がある。

・ｃ＿ｉｔｅｍ（ｔａｓｋ）は、当該特定のタスクについての当該人に対する当該項目の係数を表す。例えば、ユーザが何度か困難を有し、当該特定の項目について発音の練習問題を繰り返し、従って、その項目の発音練習問題で低い得点をとった場合、発音タスクに対する項目のこの係数は、ユーザにとって低い場合がある。この特定の係数の新規ユーザの出発値は、ｃ＿ｉｔｅｍ＿ｇｒｏｕｐ（タスク）の値でもよい。

・ｃ＿ｐｅｒｓｏｎ（ｔａｓｋ）は、当該特定のタスクについての当該人に対する係数を表す。例えば、ユーザが発音の練習問題をするときに何度か高いスコアを取った場合、発音についてのこの係数はユーザにとって高いかもしれない。

同様の係数の組み見合わせを、フラッシュカードについての忘却曲線を算出するのに同様に用いてもよい。これらの係数は、各言語のペア毎に異なってもよい。

単語がフラッシュカードプロセスを介してさらに間隔を置いて記憶されると、第２のタスクの経験的方法又はプロセスに基づいて第２のタスクマイルストーンに達する。第２のタスク忘却曲線に基づいて再度個々に間隔を置く第２のタスクについての複数の練習問題に対してこの手順を繰り返す。

これを第３、第４等のタスクへ繰り返し、タスクの範囲内で複数の練習問題を第３、第４等の忘却曲線に基づいて間隔をあける。同じタスクの範囲内での練習問題間の漸増時間間隔は、個々のユーザ毎に個別化されることが好ましい。ユーザは、例えばリスニングタスクよりも発音タスクが得意でもよいため、異なるタスクの範囲内の漸増時間間隔は異なってもよい。よって、システムはユーザの履歴に基づいて、ユーザに対してタスクをカスタマイズ可能である。

フラッシュカード手順を参照すると、一実施例において、プロセッサ（Ｐ）は、さらなるステップｖ）、すなわち記憶空間のｆ_lインジケータを監視し、それに基づいて、ｔインジケータがユーザ１０５の応答へ発行されるまでユーザ固有の時間間隔で、ユーザにｆ_lインジケータに関連づけられた学習を反復して提示する。これらのインジケータを、その後記憶空間１０９内の学習関連データ及び関連づけられた応答データに関連づける。そしてプロセッサは、上記のようにステップｉ）〜ｉｖ）を繰り返す。

ステップｉ）〜ｖ）を、図２のフローチャートに関して、より詳細な方法で述べる。

一実施例において、言語学習システム１００は、出力及び入力手段１０１、１０２及びプロセッサ１０３を備えた標準的な計算機装置１０６（例えばＰＣ又はラップトップコンピュータ）に含まれる。データベース１０４は、計算機装置側１０６に配置してもよいし、各々異なるユーザＩＤを有し記憶空間１１１と関連づけられた何千ものユーザに対するこのようなデータのホストをつとめる外部データベース１１０でもよい。この場合、コンピュータ１０６とデータベース１１０の間の通信は、通信路１０８を介して行い、通信路は、例えばインターネット又は３Ｇなどの移動体ネットワークなどのパブリック又はプライベートにアクセスされる（有線又は無線の）ネットワークでもよい。プロセッサ（Ｐ）１０３は、外部データベース１１０を操作する外部コンピュータ又はサーバ１１２に含まれる遠隔プロセッサでもよい。

他の実施例では、言語学習システム１００は、例えば携帯電話、タブレットコンピュータなどの携帯機器１０７に含まれ、携帯機器は、外部データベース１１０の記憶空間１１１と通信路１０８を介して通信できる。プロセッサは、移動体装置側又は外部コンピュータ又はサーバ１１２に設けられてもよい。

図２は、言語学習を個々のユーザにカスタマイズする本発明による方法のフローチャートを示す。

ステップ（Ｓ１）２０１において、学習関連データを生成し、ユーザＩＤと関連するユーザに提示する。一例として、フラッシュカードをユーザに視覚的に表示することを含むことができ、例えばユーザのコンピュータ画面又は携帯電話画面に表示される日本語のエントリ「ｔｏｍｏｄａｃｈｉ」である。一実施例において、ユーザにより提示される学習関連データは、例えばユーザが興味のある複数の単語を選択するプリセレクションモードにおいてユーザが予め選択したデータである。一例として、ユーザが日本へ移動している英語ネイティブのパイロットであり、日本語を学びたい場合、ユーザは、パイロットであることと関係がある、例えば、航空機、キャプテン、スチュワーデス等の複数の単語と、例えば「ｆｒｉｅｎｄ」などの複数の一般的な単語を入力することから始めることができる。そうすることで、システムは、自動的に、「一方」では日本語の単語が与えられ、「他方」では英語の翻訳が与えられる、予め選択された単語を有する複数のフラッシュカードを生成する。そうすることで、ユーザ自身は、どこを強調するか、すなわち、この例ではフライトに関する単語を決定できる。よって、ユーザは、自身の言語学習の方向性を作り出す。

他の実施例では、ユーザは、一般的な初心者コースから始めたいことを示すことができる。このような場合、システムは、どのフラッシュカードがユーザに最も適しているか自動的に選択することになる。

ステップ（Ｓ２）２０２において、ユーザの応答を示すこの学習関連データに応答して、応答データをユーザから受信する。一実施例において、及び、Ｓ１の例を参照すると、「ｔｏｍｏｄａｃｈｉ」に対する答えが何かについて考える時間をとり、その後ディスプレイ上の「正解を表示」アイコンをクリックすることで、答えの表示を要求するように動作する。表示される答えが正解であるユーザの答えに一致する場合、ユーザから受信される応答データは、単にこの表示される答えがユーザの答えに一致するか否かを示す入力データである。これは、フラッシュカードで表示される「正解」又は「誤答」ボタンをクリックすることでなされてもよい。

ステップ（Ｓ３）２０３において、ユーザの応答データ、すなわち「正解」又は「誤答」ボタンをクリックすることでなされるデータをフラッシュカードで表示する。

ステップ（Ｓ４）２０４において、学習関連データ及び関連づけられた応答データは、ユーザに対して個別化された言語知識データベースを生成するようにユーザＩＤに関連づけられた記憶空間を含むデータベースに格納される。図１に関して述べたように、このデータベースは、外部サーバによって作動される外部データベースでもよく、又は、例えばＰＣコンピュータ又は携帯機器に含まれるローカルなデータベースでもよい。

ステップ（Ｓ５）２０５において、応答データがユーザに提示された学習関連データに一致するか否かを示す正解（ｔ_l）又は誤答（ｆ_l）インジケータが発行される。これらのインジケータは、その後学習関連データに関連づけられ、記憶空間に格納される。上記の実施例を参照すると、ユーザが日本語のエントリ「ｔｏｍｏｄａｃｈｉ」に対する答えが「ｆｒｉｅｎｄ」と考え、表示される正解のエントリが「ｆｒｉｅｎｄ」である場合、ユーザは「正解」のフラッシュカードを選択し、ｔ_lインジケータが発行され、このエントリ「ｔｏｍｏｄａｃｈｉ」に関連づけられる。ステップＳ１〜Ｓ５は、エントリの数だけ繰り返され、そこでこのようなｔ_l又はｆ_lインジケータが発行されて学習関連データと応答データが関連づけられ、そのようにしてユーザの知識を示すユーザ固有のデータベースが構築される。従って、記憶空間におけるユーザデータ履歴の追跡を続けることでき、それはより詳細になってユーザの進歩に対してよりよい洞察を与える。

ステップ（Ｓ６）２０６において、ｔ_lインジケータが監視され、それに基づき、ｔ_lインジケータに関連づけられた学習関連のデータが、登録され学習関連データに関連づけられているユーザ固有の記憶離間間隔でユーザに反復して提示される。毎回、この記憶離間間隔が所定時間間隔制限又は第１のタスクマイルストーンに達したか否か確認される。この所定時間間隔制限は、ユーザ毎に違ってもよく、また、一例としてエントリの難易度に応じて異なってもよい。この所定時間間隔制限にまだ達していない場合（Ｎ）、この所定時間間隔に達するまで（Ｙ）、時間間隔を増加してステップ（Ｓ６）２０６が繰り返される。

ステップ（Ｓ７）２０７において、学習関連データの数が監視され、そこで、この所定時間間隔制限に達し、それに基づいて、タスク（発音、リスニング、リーディング、ライティング、会話など）が、ユーザのために選択される。よって、このレベルで、ユーザがより高いレベルでエントリの演習を行う準備ができたと仮定する。

なお、（Ｓ７）では、第１のタスクは、（Ｓ１）〜（Ｓ６）で述べたプロセスと並行なスタートであるが、このプロセスは、タスクプロセス（Ｓ７）及び次のタスクプロセスと平行して連続的に進むことに留意する。例えば４つのタスクプロセスとフラッシュカードプロセスを同時に実行することは、並行する態様である。

好ましい実施例において、タスクの範囲内の練習問題は、所定時間間隔制限に達した少なくとも１つの学習関連データを含む、１つ又は複数の学習関連データによって形成される。

一実施例において、タスクは、関連づけられたユーザ固有の時間間隔に応じて、ユーザに対してタスクを最適化し及び個別化するようにタスクのうち残りの学習関連データの少なくとも１つを選択することを含む一連の規則に従って選択される。

一実施例において、学習関連のデータは、１つ又は複数のエントリから選択され、記憶空間に格納された各サンプル文から選択されるサンプル文がユーザに提示される。

一実施例において、（Ｓ７）におけるタスクは、フォーカスされた単語を含む文を読むことによるユーザからのスピーチ入力を受信することをさらに含むことができ、そこでスピーチ入力をその後処理し、予め格納された参照スピーチと比較し、それに基づいてユーザからの発音を評価する。

一実施例において、学習関連データはエントリであり、音声ファイルは出力手段を介して記憶空間に格納される各サンプル音声ファイルから選択されて再生される。

一実施例において、学習関連データはエントリであり、タスクは、記憶空間に格納される各サンプル音声ファイルから音声ファイルを選択して再生し、さらに、音声ファイルの内容を文として視覚的にユーザに提示することであり、所定時間間隔制限に達した少なくとも１つの学習関連データを文中に空白として示す。本実施例において、タスクは、空白を埋めるようにユーザからの入力を受信することと、その後のプロセスを含み、受信した入力を参照学習データと比較する。

一実施例において、学習関連データは、文法のポイントであり、その意図は例文又はスピーチにおける文法のポイントを提示することである。これは、フラッシュカードエントリ（複数可）を提示することとともに行うこともできる。文法をこの言語学習に組み合わせることができる。

一実施例において、学習関連データはエントリであり、その意図はユーザとインストラクタの会話を誘発することである。好ましくは、所定時間間隔制限に達した、すなわちタスクマイルストーンの少なくとも１つのエントリを含むように、会話が選択される。

一実施例において、学習関連データは、視覚的にユーザに示されるエントリ（複数可）又は文（複数可）又は図の１つ若しくは複数であり、その意図は、エントリ又は文（複数可）のいずれか、又は、所定時間間隔制限に達した、すなわちタスクマイルストーンの少なくとも１つのエントリを含むユーザからの応答としての段落（複数可）を受信することである。これは、キーボードのコマンド（ｃｏｍｍａｎｄ）、又は、スピーチを介して行うことができる。

文選択の例
ｗ１、ｗ２、ｗ３を含む文Ｂが、ｗ１、ｗ４、ｗ５を含む文Ａの代わりに選択され、ここでｗは例えば１つの単語などのエントリである。この文は、ユーザに視覚的に提示（例えばコンピュータ画面に表示）してもよいし、又はスピーチで提示してもよく、又は発音を演習する場合は読むことでユーザに提示してもよい。両方の文はエントリｗ１を含み、それはフォーカスされたエントリ、すなわち記憶離間間隔に達したエントリである。しかし、ｗ２及びｗ３は、より適したユーザ固有の時間間隔を有し、そしてｗ４及びｗ５についての記憶離間間隔であるので、システムはＡよりＢを好む。そのような方法で、所定時間間隔にまだ達していない時間間隔に関する情報が、最も好ましい文を選択する際の入力データとして使われている。

この文Ｂは、場合によってはデータベースで格納される数千又は何十万もサンプル文から選択されてもよい。この文Ｂは、例えば、ｉ）所定のフラッシュカードを復習するときに、ユーザを補助するのに使用される段落など、ｉｉ）発音モード（ここでユーザの誤りを正すためにスピーチ認識が使用されてもよいが、必須ではない）であるときに提示される段落など、ｉｉｉ）リスニングモードであるときに使用される段落など、又は、ｉｖ）リーディングモード、「フラッシュカード」プロセスで使用される、又は、例えば発音などの「タスク」プロセスで使用される段落などで使用される最善の例文である思われる。

好ましい一実施例において、本方法は、記憶空間内のｆ_lインジケータを監視するステップをさらに備え、それに基づいて、ｆ_lインジケータに関連づけられた学習関連データを、ユーザ固有の時間間隔でｔ_lインジケータがユーザの応答に対して発行されるまでユーザに反復して提示し、その後、学習関連データ及び記憶空間内の関連づけられた応答データに関連づける。これは、典型的には漸減する時間間隔で開始することであり得、そこでは例えばユーザが記憶するまでは記憶しにくいかもしれない特定のエントリに対して、繰り返しこの時間間隔を減少させることで間隔をシステマティックにユーザに合うように調整する。そしてステップ（Ｓ１）〜（Ｓ６）を繰り返す。

図３〜８は、学習関連データを提示されているユーザ、すなわち、ユーザはフラッシュカードプロセス中にあることを示す。

図３は、英語ネイティブのユーザがアイスランド語を学んでいるシナリオを図式で表す。概して、ユーザが新しい言語コース、例えばアイスランド語をやり始めると、ユーザは、適切な選択機能（図示せず）を介して、自身がどの領域又はテーマで興味があるかを選択することができる。それに基づいて、言語学習システムは学習プログラムを選択する。図２に関して述べたように、ユーザは、興味のある複数のエントリを手動で入力してもよく、それに基づいて、システムはこの個人のユーザに対する言語の方向性を自動的に選択する。言語学習システムは、人工知能を介して、ユーザがどんな領域に興味があるか見つけだしてもよく、それに基づいて、ユーザに対する最も適切な言語学習プログラムを選択する。

最初の段階で（ここでは図示せず）、ユーザは、例えば単語及び答えなどの学習関連データを提示され、暗記するよう求められる。この第１ステップ後のこの例を参照すると、アイスランド語のエントリ３０１が、ユーザにフラッシュカードにより表示される。しばらく考えた後、ユーザは、この単語が英語で「ｈｏｕｓｅ」を表すとの結論を出す。そこでユーザは、正解をみるために、「答え」３０２ボタンを（例えばマウスクリックにより）押し、図４に図示するように、答えが確かに単語「ｈｏｕｓｅ」であることを示す。するとユーザは、正解（Ｒ）ボタン３０４又は誤答（Ｗ）ボタン３０５のいずれかを選択することにより、自分の答えが正しかったか否かを示すことができる。「Ｒ」３０４ボタンを（例えばマウスクリックにより）を選択することで、ユーザは、自分の答えが正しかったことを示す。そうすることによってｔ_lインジケータが発行され、換言すると、例えばユーザが正解したことを示すトラップを処理部に発行することによりブーリアン型の真の状態が設定され、このｔ_lインジケータは、「ｈｕ（アキュートアクセント付きのｕ）ｓ」という単語に関連づけられ、このユーザに関連づけられた記憶空間に格納される。ユーザが（Ｗ）３０５ボタンを選択するときにも同じことがあてはまり、ここでは、正解インジケータの代わりに誤答（ｆ_l）インジケータが発行される。例えばフラッシュカードを介して複数の可能性のある答えを表示し、そして、ユーザにこのフラッシュカードに対して答えを選ばせるなど、他のシナリオも当然あり得る。

これを、まず数個のエントリに対して継続する。その後、この与えられたエントリについての問題を繰り返す時間間隔を、例えば５分から１０分まで増加し、各時間間隔の後、ユーザは問題に答える。これは、並列に実行している数個のエントリに対して行ってもよい。ユーザがまだ正しく問題に答えているこの時間間隔が、例えば２０分である所定時間制限（第１のタスクマイルストーン）に達すると、言語学習システムは、この特定のエントリについてより高度なレベルにすること、すなわち、第１のタスクを選択することを決める。第１のタスクは、ユーザに声を出して単語を読ませることによる「ｈｏｕｓｅ」という単語の発音を練習することでもよく、この場合、単語「ｈｕ（アキュートアクセント付きのｕ）ｓ」である。スピーチ認識システムは、ユーザからのスピーチを処理するために提供されてもよい。記憶離間間隔は、数分から、日、週、月まで、又はそれより多くてもよい。並行して実行中の異なるタスクの範囲内でのやり方は、図１及び２に関してすでに述べた。

図４は、図３からのシナリオを図式で表し、そこでは、さらに多数の予め格納されたサンプル文から、英語のサンプル文にエントリ「ｈｏｕｓｅ」を含む文３０３が選択される。このように、ユーザは、この文により、より発展した方法でこのエントリを練習する機会を得る。上述したように、この特定の文の選択は、この特定の時点でユーザに最も適した文を選択する目的で、慎重に決定される。ｗ１＝「Ｂ（ラテン文字のｔｈｏｒｎ）ｅｔｔａ」、ｗ２＝「ｅｒ」及びｗ３＝「ｈｕ（アキュートアクセント付きのｕ）ｓ」であって、ｗ３が記憶離間間隔に達したフォーカスするエントリである場合、残りのエントリｗ１及びｗ２は、このプロセスをユーザにとって最適化して個別化するように選択されるエントリである。これらのエントリは、例えば、ユーザ記憶の間隔をあけた時間間隔に関してこれらのエントリについて何らかの前知識をユーザが有することに基づいて選択されてもよく、文が非常に複雑な場合、ユーザ記憶の間隔をあけた時間間隔に関してこれらのエントリについて十分な知識をユーザが備えているが、所定時間制限にまだ達していないことに基づいて選択されてもよい。一例として、ｗ１は、ユーザ記憶の間隔をあけた時間間隔が例えば８日であり、ｗ２はユーザ記憶の間隔をあけた時間間隔が２日であるエントリでもよい。しかし、ｗ１もｗ２も、所定記憶時間間隔制限に達したエントリでなく、例えばｗ１について１２日、及びｗ２について３日であり得る。よって、全ての時点でこれらのエントリに関連づけられるユーザ固有の記憶間隔を、ユーザに対する最適なサンプル文を選択する際に追加入力データとして使う。このサンプル文３０３を、同時にユーザのためにスピーカ４０２で声に出して再生することもできる。図１及び２に関して前述したように、スピーチ認識システムを、フォーカスされたエントリｗ３に対する発音が実際にどの程度良かったかを判定するようにユーザからのスピーチを処理するために設けることができる。

図５は、図３及び４からのシナリオを図式で表し、そこで文法がさらに演習され、この場合アイスランド語のエントリ、ハウスのずれ（ｄｅｃｌｉｎａｔｉｏｎ）が示される。また、これはユーザのために声に出して再生できる。

ある実施例においては、複数の文法上の可能性が、例えば各々は異なる解であるが１つだけが正しいものであることを示す回答ａ）〜ｄ）でユーザに示されてもよく（図示せず）、ユーザは、アイスランド語でエントリ「ｈｏｕｓｅ」の正しいずれを示す答えを選択すると想定される。

図６〜８は、同じ英語ネイティブのユーザについての図３〜５と比較して、言語学習が逆も成り立つシナリオを表し、すなわち、エントリ「ｈｏｕｓｅ」は、他の方向で、すなわち英語のエントリからアイスランド語のエントリへの演習がされる。

図６は、さらに、フォーカスされたエントリがアイスランド語の文で取り除かれている６０１シナリオを表す。ユーザは、そこで正しいエントリが何であるかを考え、図７に示すように答えを見るために「答え」３０２ボタンをクリックし、続いて、答えが正しかったか否かを示す正解（Ｒ）３０４又は誤答（Ｗ）３０５ボタンをクリックする。このシナリオは、図３及び４に関して述べられたシナリオと、逆にしているが、実際には同一である。

言語学習は、例えば英語からアイスランド語へ及びアイスランド語から英語へ、両方のやり方で行うのが好ましいが、ユーザ固有の時間間隔及び時間間隔制限は、言語が異なれば同じ単語でも互いに違ってもよい。

図７は、予め格納された多数のサンプル文からサンプル文７０１が選択されたシナリオを示し、アイスランド語のサンプル文にエントリ「ｈｕ（アキュートアクセント付きのｕ）ｓ」を含み、図８は、サンプル文８０１で文法が演習されるシナリオを表し、ここでは単語のずれｈｏｕｓｅである。これらのサンプル文７０１、８０１は、スピーカ４０２でユーザに対して声を出して再生できる。

図９及び１０は、最も高いタスクレベルであり得る会話タスクがユーザとインストラクタで開始されたシナリオを表し、図９はユーザの視点から見たものであり、図１０はインストラクタの視点からみたものである。この例では、例えば日本語を学んでいるユーザが、このような会話に参加するのに十分な知識を備えており、会話は、所定時間間隔制限（タスクマイルストーン）に達した少なくとも１つのエントリを含むように構成される。このエントリはインストラクタに視覚的に表示されてもよく、従ってインストラクタは生徒が使用する「準備ができている」エントリ、すなわち所定時間制限に達したエントリを知り、それに基づいて、この単語を含むテーマに会話を導こうとする。そうすることで、エントリの自然発生的な使用が、ユーザに気付かれることなく自発的にこのエントリを使用するよう訓練する目的で演習されうる。インストラクタは、ユーザが会話の中で正しくエントリを使用した場合にのみ、エントリを「達成した」とマークする。ユーザは、ユーザインタフェースにおいて、達成されてマークされたエントリを見ることができる。

図１１は、本発明における言語学習システムの一実施例を表し、システムの一部がコンピュータゲームとして、又は、例えばインターネットからダウンロードできる「アプリ」として実現される。このゲームにおいては、ランダムに構成された文字が、ここに示すようにこのユーザにカスタマイズされる方法でユーザに提示され、これらの文字は、ユーザがちょうど今学んだあるエントリ、又は、到達した時間間隔制限（すなわちタスクマイルストーン）を有し、ユーザにとってゲーム内での練習問題に有益であるとシステムがみなす各エントリを形成できるやり方であらかじめ選択される。そのようにする１つの方法は、まだ忘れられていない（単語について時間制限は経過していない）エントリからパズルを造ることである。

ユーザが、システムがゲームにおいて使用するのに有益であるとみなす２つのエントリ、例えばエントリ「ｃａｒ」及び「ｌａｗ」、を有する場合、例えばコンピュータ又は携帯電話の画面に表示される文字が、エントリ「ｃａｒ」及び／又は「ｌａｗ」と、フォーカスされていない他の種類のエントリも形成できる文字を含むように選択される。ユーザがこのようなエントリをみつけるとポイントを得る。以下に示すように、ユーザに視覚的に表示することができる。
ｃ ａ ｗ
ｓ ａ ｒ
ｌ ｖ ｒ

本ゲームの目的は、このようにして、ユーザが「ｃ」、「ａ」、そして「ｒ」の上を指で押すことで「ｃａｒ」という単語をみつけることができるか否かを調べることである。こうすることで所定の数のポイントを得る。同じことが、エントリ「ｌ」、「ａ」及び「ｗ」、すなわちｌａｗに当てはまる。そしてユーザはより多くのポイントを得る。エントリは一瞬強調されてもよく、そして、ゲームのフォーカスされているエントリを見つけたので、ユーザはボーナスポイントを得る。ユーザが単語を見つけられる場合、ゲームはシステムに通知してもよく、ユーザ記憶保持の履歴及びその係数のいずれかに影響を及ぼす場合もあり、及び／又は、１つ以上のタスク間隔及びその特定の単語に対するタスク係数を更新する場合もある。

図１２及び１３は、ユーザが簡単なフラッシュカードレベルを使用して日本語を学ぶ例を表す。

このシナリオでは、言語学習システムは、複雑な記号を表示することから始めるのではなく、代わりに自身の文字システムでこれらのエントリを表示する。図１２において、日本語のエントリ「ａｔｏ」１２０１は、第１ステップで示される。しばらく考えた後、ユーザは、「答え」ボタン３０２をクリックすることで、このエントリの意味が、英語で、すなわち図１３の「ｓｃａｒ」又は「ｔｒａｃｅ」１３０１で示される。図３〜８に関して上述したように、ユーザは、ここで自身の答えが正しかったか否かにより正解（Ｒ）３０４又は誤答（Ｗ）３０５ボタンをクリックすることでｔ_l又はｆ_lインジケータを誘発する。また、図１３は、単語「ａｔｏ」が文１３０２で使われているシナリオを表す。上述したように、この文の残りのエントリは、例えばユーザに対する何千ものサンプル文から最適な文を見つけるように慎重に選択される。

図１４は、図１２及び図１３に記載されたフラッシュカードのより高度なレベルが記載された実施例を示す。ここで示されるように、単語「ａｔｏ」１４０１の平仮名バージョンである日本語の「あと」が演習される。しばらく考えた後、ユーザは、正解１５０２、この例では単語「ｓｃａｒ」又は「ｔｒａｃｅ」１０２を見るために、「答えボタン」３０２をクリックする。図１５は、このエントリが以前に述べたように選択したサンプル文１５０３のどこに用いられるかも示しており、このサンプル文をさらにスピーカ４０２でユーザのために声に出して再生してもよい。

図１６は、フラッシュカードのより高度なレベルで、図１４及び図１５に記載されたシナリオを表す。このシナリオでは、エントリは日本語の漢字で表示される。エントリは、１つ以上の漢字、又は、漢字と平仮名の合成を含むことができる。ここでは、漢字「跡」が、「あと」の代わりに使われている。図１４〜１５における日本語の文字からこの日本語の記号「モード」への移行は、例えば、ユーザがより高度なレベルへ移りたいことを示す適宜のボタンを押すことにより、例えば単純な選択モードを介して開始されることができる。そうすることで、フラッシュカードは「アップグレードされ」、より複雑な日本語の記号を有するより高度なレベルになる。また、しばらく考えた後、ユーザは「答え」ボタン３０２をクリックすることで、このエントリの意味が示される。

図１７は、単純な日本語の平仮名１７０５及びより複雑な漢字１７０１の双方とともに、このエントリ１７０２の英語の意味で答えを示す。また、ユーザは正解（Ｒ）３０４及び誤答（Ｗ）３０５ボタンにより答えが正しいか否かを示すことができる。よって、この図では、ある種の２ステップアプローチが開始され、すなわち、記号「跡」を、日本語の文字として、英語の意味とともに示す。以前に述べたように選択されたサンプル文１７０３も示す。

なお、ユーザは、いつでもフラッシュカードの「ランクを下げ」て、図１４及び１５に示すように、日本語文字だけを有するより簡単なレベルに戻ることができる点に留意すべきである。また、サンプル文又はエントリをスピーカ４０２で声に出して再生してもよい。

図１８は、新しく学習した情報に対するいわゆる忘却曲線の例を表し、横軸が時刻ｔを示し、縦軸は記憶Ｒをパーセンテージで示す。この図は、エントリがどのように記憶の中により深く入り込むかの時間関数として示すものとして理解できる。

第１の学習エントリ１８０１を示し、時間間隔０〜１にわたる曲線はユーザがこのエントリをどの程度早く忘れるかを表す。説明を簡単にするため、時間の１つの単位を１日（同様に例えばちょうど５分にもできる）と仮定する。すると１日後に、ユーザがこの単語を記憶している見込みは、この図によれば８０％である。その翌日、同じエントリが復習され（最初の復習）、この記憶が８０％まで落ちる時間は、時間の２ユニット、すなわち１〜３であり、２回目の復習では、この記憶が８０％まで落ちる時間は、時間の３ユニット、すなわち３〜６である。そして一例として時間間隔（記憶の深さ）を説明する例として、ｔ＝１で２ユニットの深さである。

この図は、ユーザ固有の漸増記憶時間間隔の原理を視覚的に表し、記憶時間間隔は、エントリが脳により深く記憶されるように連続的に増加する。何回かの後、時間間隔（すなわち時間単位）は非常に長くなり、曲線の傾斜は平坦な線に近づき、その単語が（記憶が８０％まで落ちるまで）数年又は数十年の間記憶されると言うことができる。

好ましい実施例において、本発明は、ユーザがフラッシュカードを復習する時間を最小限にするために最適なパーセンテージを見つけることを意図し、これに限定しないが、個々のユーザについてフラッシュカード毎に８０％のパーセンテージの水準とすることができる。本目的は、学習速度を最適化し、従って実力がつくために必要な時間を最小化するために、各エントリについて、各タスク、すなわち発音、リスニング、リーディング、ライティング、会話などのための最適な時間制限をみつけることもできる。

図１９は、本発明の概略の原理を表し、上方の横軸は、非線形タイムライン（又は間隔をあけた間隔時間）であるユーザ固有の漸増記憶離間間隔１９０１〜１９０５を示し、左側の縦軸は、ユーザインタフェース１９０６〜１９１２を示す。なお、この図は１人のユーザに適用し、ユーザが異なればこの図は異なる点に留意すべきである。

ユーザ１９１３は、まず、「単語追加」機能１９０６を選択でき、そこでユーザの興味の範囲内で数個の単語を入力することから始めることができる。以前の例を参照し、ユーザがパイロットであり、しばらく日本へ移動しているとすると、パイロットであることと関係がある単語の知識を増やすことを望む。「航空機」、「キャプテン」、「空」、「速度」のような単語を入力することによって、システムは、自動的にこれらの単語についてのフラッシュカードを生成する。システムは、ユーザ及びおそらく他のユーザが検索して、それらのデータベースに加えた単語に基づいて、単語をユーザに提案することもできる。

フラッシュカードプロセスの１日目に、第１の記憶離間間隔１９０１は５分にわたり、すなわち、ユーザが初めて日本語で与えられたエントリを示されてからエントリが繰り返されるまで経過する５分である。この間隔は、ここで３０分１９０２まで増加し、すなわち、ユーザがまだこのエントリを記憶していて３０分が経過できるか否かがここでチェックされる。なお、複数のエントリを、この与えられたエントリと並行して示すことができる点に留意すべきである。毎回、ユーザは、単語が正解したか否かを示す正誤をマークし、毎回、ｔ_l又はｆ_lインジケータがエントリに関連づけられる。この例に示すように、ユーザがエントリを記憶している場合、第３の記憶離間間隔１９０３は２４時間になり、第４の記憶離間間隔１９０４は２日になる。これらの４つの時間間隔１９０１〜１９０４内で、発音タスクは、項目毎のフラッシュカードプロセスと並行して演習されている。この与えられたユーザに対して、システムは、リスニングタスクを起動させ得るリスニングタスク１９０９マイルストーンについては所定時間制限が２日であると決定できる。

このエントリがここで２日の所定時間制限に達したために、この時間はユーザが異なれば又はエントリが異なれば変化するが、追加のタスク、この例ではリスニング１９０９がユーザ１９１３に提示され、他のタスクと並列に実行される。上述したように、文は、このエントリ、すなわち「航空機」が含まれる何千ものサンプル文から選択されてもよい。このようなサンプル文の選択は、図２〜５に関してすでに述べた。

上述したように、各タスクの範囲内でタスク固有の練習問題があり、そのそれぞれが、タスク忘却曲線に基づく時間タスク漸増間隔を有している。

一実施例において、例えば、リスニングを、ユーザ固有の漸増演習時間間隔で提示することもでき、又は、ユーザがフォーカスされたエントリを急に忘れた場合、演習時間間隔を縮めてもよい。このように、時間演習間隔を増加又は減少して、リスニングタスクの間利用されてもよい。ユーザが、このリスニングタスクにおいてフォーカスされた単語を忘れた場合、システムは、より単純ではあるがフォーカスされた単語を含む新しい文を自動的に選択し、ユーザに提示してもよい。このように、システムは、このプロセスの間に同じ文を必ずしも使用しなくてもよい。

フォーカスされた単語が記憶で５日の深さ（５ ｄａｙｓ ｄｅｅｐ）にあるとき、新しいタスクがユーザに提示され、例えば、所定時間間隔制限（タスクマイルストーン）に達したときにはリーディングタスク１９１０である。このリーディングにおいて、フォーカスされた（すなわち、予め定められた記憶離間間隔制限に達した）単語を含む、ニュース、記事などのタスクが選択されてもよい。そのようなニュースは、例えば新規なエアバス航空機についての記事、それが輸送できる乗客の数などである。

フォーカスされた単語が記憶で１０日の深さにあるとき、ユーザ１９１３には、フォーカスされたエントリをユーザに示すライティングタスクが提示される。このライティングタスクを、以前のタスクと並行して実行する。そしてユーザは、フォーカスされたエントリを含むテキストを書くと思われる。また、この時点で、一例として文法が演習されてもよい。そしてユーザは、エントリが正しく用いられた天気（ｗｅａｔｈｅｒ）とみなす、人間の又はコンピュータインストラクタの支援を受けて承認用のテキストを、もしテキストであれば他のコメントとともに「送る」。テキストが確認された後、テキストは、誤りを見てそれに応じて修正して送り返すユーザに送り返される。テキストが正しくなるまで、このプロセスを繰り返すことができる。

図９及び１０に関して以前に述べたように、この例の最後のタスクは会話タスクであり、そこでユーザとインストラクタで会話が開始され、インストラクタにはフォーカスされているエントリを提示される。ここでは、会話のフォーカスを選択するためにエントリ「航空機」が用いられ、このエントリが自発的にユーザによって使われるようにする。

本発明を実現する代替の手法は以下の例である。

開始の例
この例は、本発明による言語学習システムについての我々の解決案を示す。

Ｄ１．個人的な単語の間隔空け（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｗｏｒｄ ｓｐａｃｉｎｇ）。各個人は、自身の個人的な忘却曲線係数を有しており、それは人がどれくらい容易に新しいものを記憶するかという基準である。本システムは、言語対ごとに忘却曲線を判定し、その結果に基づいて、新たな単語を記憶する際の、各個人の忘却曲線係数をさらに判定する。単語は、記憶するのにどの程度困難かに基づいて困難レベルに分類され、各レベルは自身の困難性係数を有する。個人的な間隔は、特定の単語の現在の記憶保持、その特定の単語についての個人的な忘却曲線係数、通常の個人の忘却曲線係数、及び、ユーザデータベース全体の単語に対する応答から集められる通常の単語困難性係数を組み合わせることで見いだし、次の復習時間に反映する。

Ｄ２．個人的なタスクの間隔空け（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｔａｓｋ ｓｐａｃｉｎｇ）。リスト化するが限定されないａ．〜ｅ．の５つの異なるタスクが現在本システムで使われており、各々は、人と関連がある固有のタスク係数を有する。
ａ．発音
ｂ．リスニング
ｃ．リーディング
ｄ．ライティング
ｅ．会話

タスク係数は、平均的な人が上にリスト化したタスクを行う準備ができたときを判定する経験的手法で見つかる。タスク係数値は以下の通りである。
β_P＝ｔ１
β_L＝ｔ２
β_R＝ｔ３
β_W＝ｔ４
β_C＝ｔ５

人が選択された単語についてタスクを行う準備ができたとき、すなわちタスクマイルストーンを判定するため、システムは、現在の単語の記憶の深さ、単語の困難性係数、個人的な忘却曲線係数、及び、確率分布に対応したタスク係数を組み合わせて適合させる。従って、例えば平均的な記憶能力の人が平均的な困難さの単語に取り組む場合、単語がβ_L分の記憶の深さにあるときに、リスニングタスクがスケジュールされる。

Ｄ３．タスク忘却曲線。各タスクは、自身のタスク忘却（反復）曲線を有し、それは記憶忘却曲線とは異なる。従ってこの例では、一度リスニングタスクを行った後、個人的なタスク忘却曲線係数を単語タスク困難性係数と組み合わせて、対応するタスク忘却曲線に適合することにより再びスケジュールする。

全てのプロセスを通して１つの単語を追ってみる。

１．日本語の「ｔｏｍｏｄａｃｈｉ」の単語「ｆｒｉｅｎｄ」が加えられる。

２．フラッシュカード学習モードを入ると、ユーザは単語「ｆｒｉｅｎｄ」に対する「ｔｏｍｏｄａｃｈｉ」を記憶するよう依頼される。

３．少しの後、システムは、ユーザに新規なフラッシュカードを促し、「ｔｏｍｏｄａｃｈｉ」の意味を求める。ユーザは、単語を思い出すのを助けるため、失った単語が「ｔｏｍｏｄａｃｈｉ」である例文を要求できる。単語の意味を決定すると、ユーザは、答えを見る、を押す。ユーザは、ここで答えを知っていたか否かにより正誤を選択する。ユーザの応答に応じて、システムは、Ｄ１で記載したアルゴリズムで単語の記憶保持を算出する。

４．システムは、ここで「ｔｏｍｏｄａｃｈｉ」という単語に対する１つの復習プロセス、記憶保持プロセスを有し、ユーザは、Ｄ１に従って毎回算出される「ｔｏｍｏｄａｃｈｉ」という単語に対する記憶保持に基づいた間隔で「ｔｏｍｏｄａｃｈｉ」のフラッシュカードを促される。

５．システムは、タスク復習プロセスが始まる、すなわちタスクマイルストーンに達したときを監視する実行中のタスクスケジューラも有する。従って、例えばＤ２で説明したように算出された発音タスクについての閾値に達したとき、発音タスクプロセスが始まり、ユーザは、「ｔｏｍｏｄａｃｈｉ」という単語についての発音タスクを得る。初めてタスクを完了した後に、システムは、ここでＤ３に従って発音タスク間隔を算出する。

６．システムは、ここで、「ｔｏｍｏｄａｃｈｉ」という単語に行う２つの復習プロセス、記憶保持プロセス及び発音−タスク保持プロセスを有し、それぞれは独立に実行される。

７．Ｄ２で説明した全５つのタスクプロセスが動作するまでこれを続け、システムは、「ｔｏｍｏｄａｃｈｉ」という単語に対して６つの独立プロセス（Ｄ２で説明した記憶保持プロセスと５つのタスクプロセス）を実行している。これらプロセスは無期限に続く。

終了の例
システムをいくらか使用した後（数日又は数週間であり得る）、ユーザは、訪問を待っている異なるタスクがあるので、システムに戻って来てもよい。フラッシュカードの復習のための十分な項目のリストは、タスクと同様に以下の通りでもよい。フラッシュカードは２３４枚カード、発音タスク２３項目、リスニングタスク３４項目、リーディングタスク１２項目、ライティングタスク６項目、会話タスク１２項目を復習する。ユーザは、タスクの順序を選ぶことができる。例えば会話から始め、５つの項目を完了した後に止めて、そしてリーディングに移ってもよい。システムは、「オートパイロット」モードに移ることもでき、そのモードでは、システムがユーザにとって最適な結果となるタスク及びその項目の順序を勧める。これは、一日、一週又は他の期間ユーザがシステムに充てることができる、時間をどれくらいシステムにユーザが伝えるかに基づいてもよい。

本発明を図面及び上述の説明で例示し詳細に説明したが、この例示及び説明は、例示又は説明上のものであり限定的ではなく、本発明は、開示された実施形態に限定されない。請求項に記載された本発明を実施する際に、図面、開示及び添付の請求の範囲を検討して、当業者は開示された実施例に対する変形例を理解し達成できる。請求項において、「備える」との単語は、他の要素又はステップを除外せず、不定冠詞「ａ」、又は、「ａｎ」は複数を除外しない。１つのプロセッサ又は他のユニットは、請求項で列挙される数個の項目の機能を実現することができる。所定の手段が相互に異なる従属クレームにおいて列挙されるという事実は、これらの手段を組合せて効果的に使われないことを示すものではない。請求項の参照符号は、範囲を制限するものとして解釈されてはならない。

Claims (14)

1. 個々のユーザ対して言語学習をカスタマイズするように構成された言語学習システム（１００）であって、
   ユーザＩＤと関連づけられたユーザ（１０５）への学習関連データを生成して提示する出力手段（Ｏ＿Ｍ）（１０１）と、
   前記学習関連データに応答して、前記学習関連データに対するユーザの応答を示す、ユーザ（１０５）からの応答データを受信するように構成された入力手段（Ｉ＿Ｍ）（１０２）と、
   ユーザ（１０５）からの応答を前記学習関連データと連結するように前記学習関連データを前記応答データに関連づけるプロセッサ（Ｐ）（１０３）と、
   ユーザＩＤに関連づけられ、前記学習関連データ及び前記関連づけられた応答データを格納する記憶空間（１０９、１１１）を含み、ユーザ（１０５）用に個別化された言語知識データベースを生成するデータベース（１０４、１１０）と、
   を備え、前記プロセッサ（Ｐ）（１０３）は、さらに、
   応答データがユーザに提示された学習関連データと一致するか否かを示す正解（ｔ_l）又は誤答（ｆ_l）学習関連データインジケータを発行し、前記ｔ_lインジケータ又は前記ｆ_lインジケータは、その後前記学習関連データに関連づけられて前記記憶空間（１０９、１１１）に格納され、
   記憶空間内の前記ｔ_lインジケータを監視し、それに基づき、所定時間間隔制限に達するまで、学習関連データに関連づけられ登録されたユーザ固有の漸増記憶離間間隔で、ｔ_lインジケータに関連づけられた学習関連データをユーザに反復して提示し、それに基づき、前記出力手段によりユーザに提示される少なくとも１つのタスクを選択するように構成され、
   前記少なくとも１つのタスクの範囲内において、以前のタスク固有の練習問題に対するユーザの回答が正しい又は満足いくものである場合に、前記の所定間隔に達した少なくとも１つの学習関連データを各々が含む複数のタスク固有の練習問題を、漸増タスク時間間隔でユーザに提示する言語学習システム。
2. 前記出力手段による学習関連データを提示する処理は、第１の言語と第２の言語の学習関連データを同時に提示することを含む、請求項１に記載の言語学習システム。
3. 前記第１の言語及び前記第２の言語の前記学習関連データを前記ユーザに提示した後に、第１の言語の前記学習関連データと、前記第２の言語の学習関連データの少なくとも１つの入力示唆をユーザに提示し、前記入力手段を介した前記ユーザからの前記入力は、前記入力示唆が第２の言語で関連する前記学習に対応するか否かを意味する、請求項２に記載の言語学習システム。
4. 前記少なくとも１つのタスクは、並列に、かつ、前記出力手段による学習関連データを提示する処理とは独立して実行され、前記少なくとも１つのタスクは、互いに独立して実行され、ユーザに前記タスク固有の練習問題を提示しながら、学習関連データをユーザに同時に提示する、請求項１に記載の言語学習システム。
5. 前記プロセッサは、学習関連データを提示する処理と並列に、及び、すでに実行中のタスクと並列に、新しいタスクを開始するように動作可能であり、前記新しいタスクの開始の決定は、前記ユーザ固有の漸増記憶時間間隔を監視することを基礎とし、前記プロセッサは、間隔を置いた前記記憶を、学習関連データがどれほど「十分に深く」ユーザの記憶にあるかというインジケータとして利用する、請求項４に記載の言語学習システム。
6. 前記タスク時間の漸増間隔は、タスク固有の忘却曲線に基づいて別々に間隔が空けられ、タスク固有の忘却曲線の各々は個々のタスクに対する特性である、請求項１〜５のいずれか一項に記載の言語学習システム。
7. 個々のユーザについて、前記プロセッサはさらに、ユーザに提示される前記学習関連データを利用してタスク毎の忘却曲線係数を判定するように動作可能であり、前記忘却曲線係数は、新たな学習関連データを個々のユーザがどの程度容易に記憶するかを表す、請求項１〜６のいずれか一項に記載の言語学習システム。
8. 前記タスクの範囲内の前記練習問題は、前記所定時間間隔制限に達した少なくとも１つの学習関連データを含む複数の学習関連データで形成され、
   前記プロセッサは、さらに、
   前記関連づけられたユーザ固有の時間間隔に応じて、ユーザ（１０５）に対して練習問題を最適化し及び個別化するように前記タスクのうち残りの学習関連データの少なくとも１つを選択することを含む一連の規則に従って練習問題を選択し、
   ユーザに提示された練習問題に応答して、ユーザから前記練習問題に対するユーザの応答を示す応答データを前記入力手段（Ｉ＿Ｍ）（１０２）を介して受信し、
   前記練習問題に対する応答データが正しいか否かを示す正解タスク（ｔ_t）又は誤答タスク（ｆ_t）インジケータを発行し、前記ｔ_tインジケータ又は前記ｆ_tインジケータは、前記タスク又は練習問題にその後関連づけられて前記記憶空間に格納され、
   前記ｔ_tインジケータ又は前記ｆ_tインジケータに基づいて少なくとも１つの次の練習問題を選択するように構成される、請求項１〜８のいずれか一項に記載の言語学習システム。
9. 前記少なくとも１つのタスクの範囲内の練習問題は、前記ｔ_tインジケータ又は前記ｆ_tインジケータに基づく可変の時間間隔で個々のユーザに適応している、請求項１に記載の言語学習システム。
10. 前記少なくとも１つのタスクは、
    発音タスクであって、前記タスク固有の練習問題は、前記所定間隔に達した少なくとも１つの学習関連データをユーザに対して再生することを含み、ユーザが前記学習関連データの発音を繰り返し、前記言語学習システムは、ユーザからの発音が正しいか否か判定するように処理するスピーチ認識システムをさらに備え、発音が正しい場合、ｔ_tインジケータを単語と関連づける発音タスク、又は、
    リスニングであって、練習問題は、前記所定時間間隔制限に達した単語を文中に少なくとも１つの空白で含む文をユーザに表示することを含み、前記入力手段は、ユーザが空白の欠落した単語に答えるキー又はタッチ・ボタンコマンドであり、入力はその後処理されて参照関連データと比較され、回答が欠落した単語と一致する場合、ｔ_tインジケータを第２のタスクに関連づけるリスニング、
    リーディングタスクであって、練習問題は前記の所定時間期限に達した少なくとも１つの学習関連データを含むパラグラフをユーザに提示すること含むリーディングタスク、
    ライティングタスクであって、前記練習問題は、前記所定時間間隔に達した単語のうちの少なくとも１つを含む文をユーザが書くことを含み、前記文はその後処理されて予め格納された参照文と比較され、ｔ_t又はｆ_tインジケータを、前記参照文との一致又は不一致により前記タスクに関連づけるライティングタスク、又は、
    会話タスクであって、会話タスクにおける練習問題は、ネットワークを介してユーザとインストラクタとで会話を開始することを含み、インストラクタには、所定時間間隔制限に達したことに関する情報を含むユーザ固有の情報が提供され、会話のテーマは、前記所定時間間隔制限に達した少なくとも１つの学習関連データを含むように選択される会話タスク、又は、
    上述のタスクの１つ又は複数の組合せから選択される、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の言語学習システム。
11. 前記プロセッサ（Ｐ）（１０３）は、前記記憶空間の前記ｆ_lインジケータを監視するように構成され、それに基づいて、関連するｆ_lインジケータを有する学習関連データを、ユーザ固有の時間間隔でｔ_lインジケータがユーザの応答のために発行されるまでユーザ（１０５）に反復して提示し、前記ｔ_lインジケータは、前記学習関連データと前記記憶空間の前記関連づけられた応答データにその後関連づけられ、ｔ_lインジケータに関連づけられた学習関連データをユーザに提示するステップは、ユーザ固有の漸増記憶時間間隔で所定時間間隔制限に達するまで繰り返される、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の言語学習システム。
12. 個々のユーザに対して言語学習をカスタマイズする方法であって、
    ユーザＩＤ（２０１）と関連づけられたユーザ（１０５）への学習関連データを生成して提示することと、
    前記学習関連データに応答して、前記学習関連データ（２０２）に対するユーザの応答を示す、ユーザからの応答データを受信することと、
    ユーザからの応答を前記学習関連データ（２０３）と連結するように前記学習関連データを前記応答データに関連づけることと、
    ユーザ（２０４）用に個別化された言語知識データベースを生成するようにユーザＩＤに関連づけられた記憶空間を有するデータベースに、前記学習関連データ及び前記関連づけられた応答データを格納することと、
    を備え、前記方法は、さらに、
    応答データがユーザに提示された前記学習関連データと一致するか否かを示す正解（ｔ_l）又は誤答（ｆ_l）学習関連データインジケータを発行し（２０５）、前記ｔ_lインジケータ又は前記ｆ_lインジケータは、その後前記学習関連データに関連づけられて前記記憶空間に格納されることと、
    前記記憶空間（２０６）内の前記ｔ_lインジケータを監視し、それに基づき、所定時間間隔制限に達するまで（２０７）、前記学習関連データに関連づけられ登録されたユーザ固有の漸増記憶離間間隔で、ｔ_lインジケータに関連づけられた学習関連データをユーザに反復して提示し、それに基づき、前記出力手段によりユーザに提示される少なくとも１つのタスクを選択することと、
    を備え、
    前記少なくとも１つのタスクの範囲内において、以前のタスク固有の練習問題に対するユーザの回答が正しい又は満足いくものである場合に、前記の所定間隔に達した少なくとも１つの学習関連データを各々が含む複数のタスク固有の練習問題を、漸増タスク時間間隔でユーザに提示する方法。
13. コンピュータシステムに実行させるときに、請求項１５の方法の全てのステップを前記コンピュータシステムに実行させるための命令を備えるコンピュータプログラム。
14. コンピュータ読み取り可能な媒体に有形に実現され、実行されると計算機の１つ又は複数のプロセッサに、
    ユーザＩＤと関連づけられたユーザへの学習関連データを生成して提示させ、
    前記学習関連データに応答して、前記学習関連データに対するユーザの応答を示す、ユーザからの応答データを受信させ、
    ユーザからの応答を前記学習関連データと連結するように前記学習関連データを前記応答データに関連づけさせ、
    ユーザ用に個別化された言語知識データベースを生成するように、ユーザＩＤに関連づけられた記憶空間を有するデータベースに、前記学習関連データ及び前記関連づけられた応答データを格納させ、
    応答データがユーザに提示された前記学習関連データと一致するか否かを示す正解（ｔ_l）又は誤答（ｆ_l）学習関連データインジケータを発行し、前記ｔ_lインジケータ又は前記ｆ_lインジケータは、その後前記学習関連データに関連づけられて前記記憶空間に格納させ、
    前記記憶空間内の前記ｔ_lインジケータを監視し、それに基づき、所定時間間隔制限に達するまで、前記学習関連データに関連づけられ登録されたユーザ固有の漸増記憶時間間隔で、ｔ_lインジケータに関連づけられた学習関連データをユーザに反復して提示し、それに基づき、前記出力手段によりユーザに提示される少なくとも１つのタスクを選択し、前記少なくとも１つのタスクの範囲内において、以前のタスク固有の練習問題に対するユーザの回答が正しい又は満足いくものである場合に、前記の所定間隔に達した少なくとも１つの学習関連データを各々が含む複数のタスク固有の練習問題を、漸増タスク時間間隔でユーザに提示させるように構成された実行コードを含むコンピュータプログラム製品。