JP5652303B2 - 支援装置、支援プログラムおよび支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、支援装置、支援プログラムおよび支援方法に関する。

従来、学習者の単語の習得状況を分析し、分析結果に応じて、学習者への試験対象となる単語を抽出する技術がある。例えば、この技術では、学習者の単語の習得状況として、単語の意味を学習者が知っているか否かを分析する。

また、従来の一般的な学習ソフトウェアなどでは、予め定められた語彙セットに含まれる語彙に関する問題を順番またはランダムに出題し、正解できたか否か、または何回正解したかで、学習要件を更新し、次の出題に反映させる。

特開２００９−１３４３４４号公報

しかしながら、上記の従来の技術では、利用者のある単語に関する現況の知識を精度よく判断することができないという問題がある。

具体例を挙げて説明すると、上記の従来の技術では、例えば、単語の意味を学習者が知っているか否か、または、更新された学習要件に基づいて、予め定められた語彙セットに含まれる語彙に関する問題を順番またはランダムに出題する。このため、従来の技術では、利用者がある単語を読むことができるのか、書くことができるのかなど、利用者のある単語に関する現況の知識を詳細に判断していないので、利用者のある単語に関する現況の知識を精度よく判断できない。それゆえ、単語を抽出する際に、学習者が使用しない単語や、周知や既知の単語を抽出してしまう場合がある。なお、このような単語を試験に提出しても学習者にとって試験を行う意味がなく、有益ではない。また、使用する単語についても、学習者が書ける必要のある単語もあれば、読めればよい単語もある。学習者が使用をする範囲の単語で、その学習者が学習の中で知らなかったと知見をした単語について、学習者がその知見を生かし、その単語を習得できたか否かについて試験を行うことが望ましい。

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者のある単語に関する現況の知識を精度よく判断することができる支援装置、支援プログラムおよび支援方法を提供することを目的とする。

本願の開示する支援装置は、記憶部と、第１の判定部と、第２の判定部と、第３の判定部とを有する。記憶部は、第１のＤＢと、第２のＤＢと、第３のＤＢとを記憶する。第１のＤＢは、被検索語と被検索語の検索をした検索時刻とを関連付けて持つ。第２のＤＢは、文書を特定する情報と該文書の利用時刻と該文書の利用形態を示す利用属性とを関連付けて持つ。第３のＤＢは、語と該語に関する現況の知識と該語に関する望むべき知識との状態を関連付けて持つ。第１の判定部は、第１のＤＢが持つ被検索語と被検索語の検索をした検索時刻と、第２のＤＢが持つ文書の利用時刻と利用属性とから、被検索語の検索をした検索時刻に利用がされていた文書を特定する。第１の判定部は、特定をした文書の利用属性から被検索語を検索した検索目的を特定する。また、第２の判定部は、第１のＤＢが持つ被検索語と被検索語の検索をした検索時刻と、第２のＤＢが持つ文書の利用時刻と利用属性とから、被検索語の検索をした検索時刻に利用がされていた文書群を特定する。第２の判定部は、特定をした文書群の利用属性の割合から被検索語の利用目的を特定する。第３の判定部は、第１の判定部が特定をした被検索語の検索目的と、第２の判定部が特定をした被検索語の利用目的と、第４のＤＢとから、被検索語に関する現況の知識と該被検索語に関する望むべく知識の状態を特定する。第４のＤＢは、被検索語の検索目的と被検索語の利用目的とに応じて検索語に関する現況の知識と該検索語に関する望むべき知識の状態とを関連付けて持つ。第３の判定部は、被検索語と、特定をした該被検索語に関する現況の知識と被検索語に関する望むべく知識の状態とを関連付けて記憶部が持つ第３のＤＢに記憶する。

本願の開示する支援装置、支援プログラムおよび支援方法の一つの態様によれば、利用者のある単語に関する現況の知識を精度よく判断することができる。

図１は、実施例１に係る支援装置が適用されるシステムの一例を示す図である。 図２は、習得状況の一例について説明するための図である。 図３は、第一のＤＢの一例を示す図である。 図４は、第一のＤＢの一例を示す図である。 図５は、第二のＤＢの一例を示す図である。 図６は、第三のＤＢの一例を示す図である。 図７は、第四のＤＢの一例を示す図である。 図８は、第五のＤＢの一例を示す図である。 図９は、実施例１に係る支援処理の手順を示すフローチャートである。 図１０は、実施例１に係る検索目的判定処理の手順を示すフローチャートである。 図１１は、実施例１に係る利用目的判定処理の手順を示すフローチャートである。 図１２は、実施例１に係る生成処理の手順を示すフローチャートである。 図１３は、支援プログラムを実行するコンピュータを示す図である。

以下に、本願の開示する支援装置、支援プログラムおよび支援方法の各実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

実施例１に係る支援装置について説明する。図１は、実施例１に係る支援装置が適用されるシステムの一例を示す図である。本実施例に係る支援装置１０は、インターネット１５を介して、端末１６に接続されている。インターネット１５には、電子辞書サーバ２１、文書管理サーバ２２およびメールサーバ２３が接続されている。電子辞書サーバ２１は、電子辞書の機能を有する。また、文書管理サーバ２２は、後述する各種文書を管理する。また、メールサーバ２３は、メールの送受信を管理し、送受信されたメールのデータを保持する。

端末１６について説明する。端末１６は、学習者がアプリケーションを利用するために用いられるものである。例えば、端末１６は、メールの送受信するためのメールソフトを実行する。メールの送受信について具体例を挙げて説明すると、端末１６は、メールソフトを実行し、インターネット１５を介して、メールサーバ２３にアクセスし、メールサーバ２３を介して、他の装置とメールの送受信を行う。なお、メールの内容についても、下記では、「文書」として説明を行う。

また、端末１６は、テキスト文書を書き込むためのワード（登録商標）やエクセル（登録商標）、プレゼンテーション文書を作成するためのパワーポイント（登録商標）を実行する。また、端末１６は、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）文書や、ＰＤＦ（Portable Document Format）文書を表示するための各ブラウザを実行する。

このように、端末１６は、学習者が文書を読んだり、または、書いたりするための各アプリケーションを実行する。なお、端末１６が文書管理サーバ２２にアクセスし、文書管理サーバ２２が各アプリケーションを実行し、文書管理サーバ２２に登録された各文書を、端末１６側で、学習者が読んだり、または、各文書に書き込みを行ったりするようにしてもよい。

また、端末１６は、ＯＳ（Operating System）を監視するなどして、アプリケーションの開始時刻および終了時刻、学習者が文書などに書き込みしたのかなどの各種情報を検出する。そして、端末１６は、学習者により利用されたメールの送受信データ、テキスト文書、プレゼンテーション文書、ＨＴＭＬ文書、ＰＤＦ文書などが存在する場所を示すアドレスをインターネット１５を介して支援装置１０に送信する。アドレスの一例としては、送受信データや各種文書が端末１６内に存在する場合には、ファイルパスが挙げられる。アドレスの他の例としては、送受信データや各種文書がインターネット１５を介して外部の装置から得たものである場合には、その送受信データや各種文書が存在するＵＲＬ（Uniform Resource Locator）が挙げられる。なお、アドレスを受信した支援装置１０は、アドレスが示す場所から、送受信データや各種文書を取得することができる。また、端末１６は、利用者により実行されたアプリケーションの開始時刻および終了時刻を、インターネット１５を介して支援装置１０に送信する。さらに、端末１６は、学習者が文書などに書き込みを行ったことが監視の結果得られた場合には、文書に書き込みを行ったことを示す情報である書き属性をインターネット１５を介して支援装置１０に送信する。また、端末１６は、学習者が文書などに書き込みを行ったことが監視の結果得られなかった場合には、文書などを読んだことを示す情報である読み属性を、インターネット１５を介して支援装置１０に送信する。

ここで、端末１６が文書管理サーバ２２にアクセスし、文書管理サーバ２２が各種アプリケーションを実行した場合には、同様の処理を文書管理サーバ２２が実行するようにしてもよい。すなわち、このような場合には、文書管理サーバ２２は、ＯＳを監視するなどして、アプリケーションの開始時刻および終了時刻、学習者が文書に書き込みしたのかなどの各種情報を検出する。そして、文書管理サーバ２２は、学習者により利用されたテキスト文書、プレゼンテーション文書、ＨＴＭＬ文書、ＰＤＦ文書などのアドレスを、インターネット１５を介して支援装置１０に送信する。また、文書管理サーバ２２は、利用者により実行されたアプリケーションの開始時刻および終了時刻を、インターネット１５を介して支援装置１０に送信する。さらに、文書管理サーバ２２は、学習者が文書に書き込みを行ったことが監視の結果得られた場合には、文書に書き込みを行ったことを示す情報である書き属性をインターネット１５を介して支援装置１０に送信する。また、文書管理サーバ２２は、学習者が文書などに書き込みを行ったことが監視の結果得られなかった場合には、文書などを読んだことを示す情報である読み属性をインターネット１５を介して支援装置１０に送信する。このような処理を文書管理サーバ２２が行うことで、端末１６が実行する処理の量が軽減される。

また、同様の処理をメールサーバ２３が実行するようにしてもよい。すなわち、メールサーバ２３は、ＯＳを監視するなどして、メールソフトの開始時刻および終了時刻、学習者がメールに書き込みしたのかなどの各種情報を検出する。そして、メールサーバ２３は、学習者により利用されたメールのデータのアドレスをインターネット１５を介して支援装置１０に送信する。また、メールサーバ２３は、利用者により実行されたメールソフトの開始時刻および終了時刻をインターネット１５を介して支援装置１０に送信する。さらに、メールサーバは、学習者がメールに書き込みを行ったことが監視の結果得られた場合には、メールに書き込みを行ったことを示す情報である書き属性をインターネット１５を介して支援装置１０に送信する。また、メールサーバ２３は、学習者がメールに書き込みを行ったことが監視の結果得られなかった場合には、メールを読んだことを示す情報である読み属性をインターネット１５を介して支援装置１０に送信する。このような処理をメールサーバ２３が行うことで、端末１６が実行する処理の量が軽減される。

また、端末１６では、単語の意味などを提供するための電子辞書が、学習者により利用可能である。これにより、学習者は、端末１６によって、単語の意味を検索することができる。例えば、端末１６は、インターネット１５を介して、電子辞書サーバ２１にアクセスし、学習者により入力された単語の意味を電子辞書サーバ２１に問い合わせて、問い合わせ結果をブラウザに表示する。また、端末１６自身が、電子辞書の機能を有するようにしてもよい。この場合、端末１６は、学習者により入力された単語の意味を、電子辞書を用いてブラウザに表示することができる。また、端末１６は、キーロガーなどを用いて、学習者により利用された電子辞書の検索を監視する。そして、端末１６は、監視した電子辞書の検索の内容を履歴として、インターネット１５を介して、支援装置１０に送信する。かかる履歴の一例としては、学習者が電子辞書の検索を行った時刻、および学習者が意味を検索した単語またはフレーズが挙げられる。なお、端末１６が、電子辞書サーバ２１に単語の意味を問い合わせた場合には、電子辞書サーバ２１が電子辞書の検索を監視し、監視した電子辞書の検索の内容を履歴として、インターネット１５を介して、支援装置１０に送信してもよい。このような処理を電子辞書サーバ２１が行うことで、端末１６が実行する処理の量が軽減される。

また、端末１６は、後述する生成部１４ｆで生成された問題をインターネット１５を介して受信し、受信した問題を液晶などの表示部に表示する。そして、端末１６は、学習者の操作による問題の解答を受け付ける。続いて、端末１６は、受け付けた解答を、インターネット１５を介して、支援装置１０に送信する。すると、問題の正解または不正解が支援装置１０から、端末１６に送信され、端末１６には、正解または不正解が表示される。このようにして、学習者が解答するたびに、端末１６は、次の問題の送信を、インターネット１５を介して支援装置１０に要求する。

端末１６の一例としては、ＰＣ（Personal Computer）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）や、携帯電話などが挙げられる。

本実施例に係る支援装置１０は、試験問題を生成する際に用いる利用者の学習要件を判定する。なお、以下の説明では、学習者の母国語が日本語であり、学習者の母国語でない英語の単語についての試験問題を生成する場合について例示する。しかしながら、開示の支援装置はこれに限られず、学習者の母国語が日本語以外の言語であってもよい。また、試験問題の言語は、英語以外の言語であってもよい。

ここで、学習要件について説明する。学習要件とは、単語やフレーズをどのように学習したらよいかを示すものである。例えば、学習要件は、利用者の単語やフレーズの現在の習得状況と、利用者が達成すべき単語やフレーズの習得状況とを含む。かかる習得状況の一例について説明する。図２は、習得状況の一例について説明するための図である。図２の例では、図中左側から右側の順に学習者の単語の習得レベルが高くなる場合が示されている。図２の例では、一番低い単語やフレーズの習得レベルとして、学習者が、単語やフレーズの意味を知らないレベルである場合が示されている。この場合の単語の習得状況として、図２の例では、ａ「単語を知らない」が示されている。また、図２の例では、２番目に低い学習者の単語やフレーズの習得レベルとして、学習者が必要とする単語やフレーズの意味のうち代表的な意味が分かるが、それ以外の意味が分からないレベルである場合が示されている。この場合の単語の習得状況として、図２の例では、ｂ「代表的な意味がわかる」が示されている。また、図２の例では、３番目に低い学習者の単語やフレーズの習得レベルとして、学習者が単語やフレーズの全ての意味が分かるレベルである場合が示されている。この場合の単語やフレーズの習得状況として、図２の例では、ｃ「全ての意味がわかる」が示されている。さらに、図２の例では、３番目に低い学習者の単語やフレーズの習得レベルとして、学習者が単語やフレーズを英作文で使用できるレベル、例えば、学習者がその単語やフレーズのスペルを書けるレベルである場合が示されている。この場合の単語やフレーズの習得状況として、図２の例では、ｄ「英作文で使える」が示されている。また、図２の例では、一番高い単語やフレーズの習得レベルとして、学習者が単語やフレーズの全ての意味が分かり、かつ単語やフレーズを英作文で使用できるレベルである場合が示されている。この場合の単語やフレーズの習得状況として、図２の例では、ｅ「全ての意味がわかり、英作文で使える」が示されている。

［支援装置の機能構成］
支援装置１０の機能構成の一例について説明する。図１に示すように、支援装置１０は、入力部１１と、出力部１２と、記憶部１３と、制御部１４とを有する。

入力部１１は、各種情報を制御部１４に入力する。例えば、入力部１１は、学習者から、後述の支援処理を実行する指示や生成処理を実行する指示を受け付けて、受け付けた指示を制御部１４に入力する。入力部１１のデバイスの一例としては、マウスやキーボードなどの操作受付デバイスなどが挙げられる。

出力部１２は、各種の情報を出力する。例えば、出力部１２が表示デバイスである場合には、出力部１２は、後述の生成部１４ｆから送信された試験問題をインターネット１５を介して、学習者が利用する端末１６に送信する。これにより、端末１６では、試験問題が表示され、学習者は試験を実施することができる。出力部１２のデバイスの一例としては、他の装置と通信を行うためのＮＩＣ（Network Interface Card）などが挙げられる。

記憶部１３は、各種情報を記憶する。例えば、記憶部１３は、第一のＤＢ（Data Base）１３ａと、第二のＤＢ１３ｂと、第三のＤＢ１３ｃと、第四のＤＢ１３ｄと、第五のＤＢ１３ｅとを記憶する。

第一のＤＢ１３ａには、学習者が電子辞書の検索を行った時刻、および学習者が意味を検索した単語、またはフレーズが登録される。図３は、第一のＤＢの一例を示す図である。図３の例では、１番目のレコードには、ｙｙｙｙ年ｍｍ月ｄｄ日ｈｈ時ｍｍ分ｓｓ秒の時刻に、学習者が「counteract」の単語の意味の検索を行った場合が示されている。なお、第一のＤＢ１３ａには、後述の第一の収集部１４ａにより収集された、学習者が電子辞書の検索を行った時刻、および学習者が意味を検索した単語、またはフレーズが登録される。

なお、第一のＤＢ１３ａには、さらに、学習者が単語の意味を検索する場合に用いた電子辞書が、英和辞書であるか和英辞書であるかを示す情報が登録されるようにしてもよい。学習者が用いた電子辞書が英和辞書である場合には、学習者は、単語の意味を理解するために、すなわち単語を読むために、電子辞書を使用したと考えられる。また、学習者が用いた電子辞書が和英辞書である場合には、学習者は、英作文を行う場合に、単語を書くために、電子辞書を使用したと考えられる。図４は、第一のＤＢの一例を示す図である。図４の例では、１番目のレコードには、ｙｙｙｙ年ｍｍ月ｄｄ日ｈｈ時ｍｍ分ｓｓ秒の時刻に、学習者が「counteract」の単語の意味の検索を、英和辞書を用いて、単語を読むために行った場合が示されている。また、図４の例では、２番目のレコードには、ｙｙｙｙ年ｍｍ月ｄｄ日ｈｈ時ｍｍ分ｓｓ秒の時刻に、学習者が「commission」の単語の意味の検索を、和英辞書を用いて、単語を書くために行った場合が示されている。なお、図４の例では、第一のＤＢ１３ａには、後述の第一の収集部１４ａにより収集された、学習者が電子辞書の検索を行った時刻、学習者が意味を検索した単語またはフレーズ、および用いた電子辞書の種類が登録される。

第二のＤＢ１３ｂには、文書のアドレス、アプリケーションの開始時刻および終了時刻、および文書に書き込みを行ったことを示す情報、または文書を読んだことを示す情報が登録される。これらの情報は、後述の第二の収集部１４ｂにより収集される。そして、第二の収集部１４により収集された、これらの情報が、第二のＤＢ１３ｂに登録される。図５は、第二のＤＢの一例を示す図である。図５の例では、１番目のレコードには、アプリケーションが、ｙｙｙｙ年ｍｍ月ｄｄ日ｈｈ時ｍｍ分ｓｓ秒の時刻に開始され、ｙｙｙｙ´年ｍｍ´月ｄｄ´日ｈｈ´時ｍｍ´分ｓｓ´秒の時刻に終了したことが示されている。また、図５の例では、１番目のレコードには、アプリケーションによって実行された文書などのアドレスが「ｈｔｔｐ：／／ｘｘｘ／ｙｙｙ／」であり、かつアプリケーションによって実行された文章などを学習者が読んだことが示されている。また、図５の例では、２番目のレコードには、アプリケーションが、ｙｙｙｙ年ｍｍ月ｄｄ日ｈｈ時ｍｍ分ｓｓ秒の時刻に開始され、ｙｙｙｙ´年ｍｍ´月ｄｄ´日ｈｈ´時ｍｍ´分ｓｓ´秒の時刻に終了したことが示されている。また、図５の例では、２番目のレコードには、アプリケーションによって実行された文書などのアドレスが「Ｃ：／／ｘｘｘ／ｙｙｙ／ａ．ｄｏｃ」であり、かつアプリケーションによって実行された文章などに学習者が書き込みを行ったことが示されている。

第三のＤＢ１３ｃには、単語またはフレーズ、その単語またはフレーズの学習者の現在の習得状況、および、その単語またはフレーズの学習者に達成させる習得状況が登録される。図６は、第三のＤＢの一例を示す図である。図６の例では、「counteract」の単語について、学習者の現在の習得状況がａ「単語を知らない」またはｂ「代表的な意味がわかる」であり、望ましい習得状況、すなわち達成させる習得状況がｃ「全ての意味がわかる」である場合が示されている。なお、第三のＤＢ１３ｃには、後述の第三の判定部１４ｅにより収集された、単語またはフレーズ、その単語またはフレーズの学習者の現在の習得状況、および、その単語またはフレーズの学習者に達成させる習得状況が登録される。

第四のＤＢ１３ｄには、学習者が対象語句の意味を電子辞書で検索した目的と、学習者が単語またはフレーズを利用する目的とに応じて、検索された単語またはフレーズに関する学習者の現在の習得状況と、学習者に達成させる習得状況とが関連付けられて登録される。第四のＤＢ１３ｄの登録内容は、後述する第三の判定部１４ｅで参照される。なお、学習者が対象語句の意味を電子辞書で検索した目的を、「検索目的」と称する場合がある。また、学習者が単語またはフレーズを利用する目的を、「利用目的」と称する場合がある。図７は、第四のＤＢの一例を示す図である。図７の例では、検索目的が後述する「読み」で、利用目的が「読み」の場合には、第四のＤＢ１３ｄには、次のような内容が登録される。すなわち、第四のＤＢ１３ｄには、学習者の現在の習得状況として、ａ「単語を知らない」またはｂ「代表的な意味がわかる」、学習者に達成させる習得状況として、ｃ「全ての意味がわかる」が登録される。

また、図７の例では、検索目的が「両方」または「書き」で、利用目的が「読み」となる場合は、ほとんど発生しないと考えられるため、第四のＤＢ１３ｄには、学習者の現在の習得状況および学習者に達成させる習得状況が登録されない例が示されている。なお、「両方」および「書き」については後述する。また、図７の例では、検索目的が「読み」または「両方」で、利用目的が「書き」となる場合は、ほとんど発生しないと考えられるため、第四のＤＢ１３ｄには、学習者の現在の習得状況および学習者に達成させる習得状況が登録されない例が示されている。

また、図７の例では、検索目的が「読み」で、利用目的が「両方」の場合には、対象語句を読み書き両方で利用し、学習者は、対象語句を書く能力はあるが、全ての意味を理解できていないと考えられるため、第四のＤＢ１３ｄには、次のような内容が登録される。すなわち、第四のＤＢ１３ｄには、学習者の現在の習得状況として、ｄ「英作文で使える」、学習者に達成させる習得状況として、ｅ「全ての意味がわかり、英作文で使える」が登録される。

また、図７の例では、検索目的が「両方」で、利用目的が「両方」の場合には、対象語句を読むため、および書くために電子辞書が使用されているが、学習者は、まだ十分に対象語句の読み書きを行うことができないと考えられる。そのため、図７の例では、第四のＤＢ１３ｄには、学習者の現在の習得状況として、ａ「単語を知らない」またはｂ「代表的な意味がわかる」、学習者に達成させる習得状況として、ｅ「全ての意味がわかり、英作文で使える」が登録される。

また、図７の例では、検索目的が「書き」で、利用目的が「両方」の場合には、学習者は、対象語句の意味を理解しているが、書く能力が十分でないと考えられる。そのため、図７の例では、第四のＤＢ１３ｄには、学習者の現在の習得状況として、ｃ「全ての意味がわかる」、学習者に達成させる習得状況として、ｅ「全ての意味がわかり、英作文で使える」が登録される。

また、図７の例では、検索目的が「書き」で、利用目的が「書き」の場合には、対象語句を書くために電子辞書が使用されているが、学習者は、まだ十分に対象語句を書くことができないと考えられる。そのため、図７の例では、第四のＤＢ１３ｄには、学習者の現在の習得状況として、ａ「単語を知らない」またはｂ「代表的な意味がわかる」、学習者に達成させる習得状況として、ｄ「英作文で使える」が登録される。

第五のＤＢ１３ｅには、単語またはフレーズに関する学習者の現在の習得状況と、学習者に達成させる習得状況と、出題すべき問題の形式とが関連付けられて登録される。なお、第五のＤＢ１３ｅの登録内容は、後述の生成部１４ｆにより、出題すべき問題の形式を決定する際に参照される。図８は、第五のＤＢの一例を示す図である。図８の例では、第五のＤＢ１３ｅに、学習者の現在の習得状況として、ａ「単語を知らない」、学習者に達成させる習得状況として、ｃ「全ての意味がわかる」が登録される場合が示されている。この場合、図８の例では、さらに、出題すべき問題の形式として、Ｐ１「英単語から代表的な意味を問う問題」が登録される。また、図８の例では、第五のＤＢ１３ｅに、学習者の現在の習得状況として、ａ「単語を知らない」、学習者に達成させる習得状況として、ｅ「全ての意味がわかり、英作文で使える」が登録される場合が示されている。この場合、図８の例では、さらに、出題すべき問題の形式として、Ｐ１「英単語から代表的な意味を問う問題」が登録される。

また、図８の例では、第五のＤＢ１３ｅに、学習者の現在の習得状況として、ｂ「代表的な意味がわかる」、学習者に達成させる習得状況として、ｃ「全ての意味がわかる」が登録される場合が示されている。この場合、図８の例では、さらに、出題すべき問題の形式として、Ｐ２「英単語から複数の意味を問う問題」が登録される。また、図８の例では、第五のＤＢ１３ｅに、学習者の現在の習得状況として、ｂ「代表的な意味がわかる」、学習者に達成させる習得状況として、ｅ「全ての意味がわかり、英作文で使える」が登録される場合が示されている。この場合、図８の例では、さらに、出題すべき問題の形式として、Ｐ２「英単語から複数の意味を問う問題」が登録される。また、図８の例では、第五のＤＢ１３ｅに、学習者の現在の習得状況として、ｄ「英作文で使える」、学習者に達成させる習得状況として、ｅ「全ての意味がわかり、英作文で使える」が登録される場合が示されている。この場合、図８の例では、さらに、出題すべき問題の形式として、Ｐ２「英単語から複数の意味を問う問題」が登録される。

また、図８の例では、第五のＤＢ１３ｅに、学習者の現在の習得状況として、ａ「単語を知らない」、学習者に達成させる習得状況として、ｄ「英作文で使える」が登録される場合が示されている。この場合、図８の例では、さらに、出題すべき問題の形式として、Ｐ３「日本語に対応する英単語を選択する問題」が登録される。

また、図８の例では、第五のＤＢ１３ｅに、学習者の現在の習得状況として、ｂ「代表的な意味がわかる」、学習者に達成させる習得状況として、ｄ「英作文で使える」が登録される場合が示されている。この場合、図８の例では、さらに、出題すべき問題の形式として、Ｐ４「日本語に対応する英単語のスペルを問う問題」が登録される。また、図８の例では、第五のＤＢ１３ｅに、学習者の現在の習得状況として、ｃ「全ての意味がわかる」、学習者に達成させる習得状況として、ｅ「全ての意味がわかり、英作文で使える」が登録される場合が示されている。この場合、図８の例では、さらに、出題すべき問題の形式として、Ｐ４「日本語に対応する英単語のスペルを問う問題」が登録される。

記憶部１３は、例えば、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部１３は、上記の種類の記憶装置に限定されるものではなく、ＲＡＭ（Random Access Memory)、ＲＯＭ（Read Only Memory)であってもよい。

制御部１４は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。図１に示すように、制御部１４は、第一の収集部１４ａと、第二の収集部１４ｂと、第一の判定部１４ｃと、第二の判定部１４ｄと、第三の判定部１４ｅと、生成部１４ｆとを有する。

第一の収集部１４ａは、学習者が検索した単語やフレーズを収集する。例えば、第一の収集部１４ａは、インターネット１５を介して、端末１６や電子辞書サーバ２１から送信された、学習者が電子辞書の検索を行った時刻、および学習者が意味を検索した単語またはフレーズを受信することで、時刻、単語またはフレーズを収集する。第一の収集部１４ａは、収集した時刻、単語またはフレーズを、第一のＤＢ１３ａに登録する。なお、第一の収集部１４ａは、学習者が電子辞書の検索を行った時刻が、現在の時刻から、所定期間よりも前、例えば３ヶ月よりも前の第一のＤＢ１３ａのレコードについては削除することができる。これにより、このような削除を行わない場合と比較して、第一のＤＢ１３ａの記憶容量が圧迫されることを抑制することができる。なお、第一の収集部１４ａは、インターネット１５を介して、端末１６や電子辞書サーバ２１から、使用した電子辞書が和英辞書であるのか、英和辞書であるのかを示す情報が送信される場合には、次のような処理を行う。すなわち、第一の収集部１４ａは、図４の例に示すように、使用した電子辞書の種類も第一のＤＢ１３ａに登録する。

第二の収集部１４ｂは、学習者が利用した文書に関する情報である文書情報を収集する。例えば、第二の収集部１４ｂは、インターネット１５を介して、文書のアドレス、アプリケーションの開始時刻および終了時刻、書き属性または読み属性を、端末１６、電子辞書サーバ２１、文書管理サーバ２２、メールサーバ２３から受信する。これにより、第二の収集部１４ｂは、文書のアドレス、アプリケーションの開始時刻および終了時刻、書き属性または読み属性を収集する。第二の収集部１４ｂは、収集した文書のアドレス、アプリケーションの開始時刻および終了時刻、書き属性または読み属性を、第二のＤＢ１３ｂに登録する。なお、第二の収集部１４ａは、アプリケーションの開始時刻または終了時刻が、現在の時刻から、所定期間よりも前、例えば３ヶ月よりも前の第二のＤＢ１３ｂのレコードについては削除することができる。これにより、このような削除を行わない場合と比較して、第二のＤＢ１３ｂの記憶容量が圧迫されることを抑制することができる。

第一の判定部１４ｃは、第一の収集部１４ａで収集された単語またはフレーズ、および第二の収集部１４ｂで収集された文書情報に基づいて、学習者が単語またはフレーズを検索した目的を判定する。例えば、第一の判定部１４ｃは、学習者の試験対象の言語である英語の単語またはフレーズを電子辞書で検索した目的が、次の３つのいずれであるのかを判定する。すなわち、第一の判定部１４ｃは、単語またはフレーズを「読む」ためであるのか、「書く」ためであるのか、または、その両方、すなわち「読み書き」のためであるのかを判定する。

具体例を挙げて説明する。まず、第一の判定部１４ｃは、第一のＤＢ１３ａに登録されたレコードを取得する。ここで、第一の判定部１４ｃは、第一のＤＢ１３ａに登録された全レコードを取得したり、現在の時刻から所定期間内、例えば、現在から１ヶ月以内のレコードを取得したりすることができる。そして、第一の判定部１４ｃは、第一のＤＢ１３ａから取得したレコードの単語またはフレーズを、ソートする。これにより、第一の判定部１４ｃは、同一の単語またはフレーズを含むレコードを複数取得した場合には、１つの単語またはフレーズについて、複数の検索時刻を紐付けることができる。また、下記の説明では、ソートされた単語またはフレーズを、「対象語句」と表記する場合がある。

また、第一の判定部１４ｃは、第二のＤＢ１３ｂに登録されたレコードを取得する。ここで、第一の判定部１４ｃは、第二のＤＢ１３ｂに登録された全レコードを取得したり、現在の時刻から所定期間内、例えば、現在から１ヶ月以内のレコードを取得したりすることができる。

そして、第一の判定部１４ｃは、対象語句が検索された時刻が、開始時刻と終了時刻との間に含まれる、第二のＤＢ１３ｂから取得したレコードを、対象語句ごとに特定する。第一の判定部１４ｃは、特定したレコードのアドレスが示す場所に存在する文書を、対象語句に使用された文書として検出する。

続いて、第一の判定部１４ｃは、検出した文書が使用された時刻に検索された対象語句が、検出した文書に含まれるか否かを、対象語句ごとに判定する。検出した文書が使用された時刻に検索された対象語句が、検出した文書に含まれる場合には、第一の判定部１４ｃは、学習者が対象語句の意味を電子辞書で検索した目的を判定する。具体例を挙げて説明する。例えば、第一の判定部１４ｃは、対象語句が含まれる文書について、その文書が読み属性である場合には、学習者が対象語句の意味を電子辞書で検索した目的を、文書を読むために検索したとして判定する。なお、かかる目的を、「読み」と表記する場合がある。

また、第一の判定部１４ｃは、対象語句が含まれる文書について、その文書の属性が、書き属性である場合には、学習者が対象語句の意味を電子辞書で検索した目的を、文書を書くために検索したとして判定する。なお、かかる目的を、「書き」と表記する場合がある。

また、第一の判定部１４ｃは、対象語句が含まれる文書が複数であり、読み属性の文書および書き属性の文書の両方の文書に含まれる場合には、学習者が対象語句の意味を電子辞書で検索した目的を、文書を読むため、および書くために検索したとして判定する。なお、かかる目的を、「両方」と表記する場合がある。

なお、図４の例に示すような電子辞書の種類が登録された第二のＤＢ１３ｂを用いる場合には、第一の判定部１４ｃは、対象語句が検索された電子辞書について、その電子辞書が英和辞書である場合には、学習者が対象語句の意味を電子辞書で検索した目的を、文書を読むために検索したとして判定する。同様に、第一の判定部１４ｃは、対象語句が検索された電子辞書について、その電子辞書が和英辞書である場合には、学習者が対象語句の意味を電子辞書で検索した目的を、文書を書くために検索したとして判定する。さらに、第一の判定部１４ｃは、対象語句が検索された電子辞書が複数であり、英和辞書および和英辞書の両方で検索された場合には、学習者が対象語句の意味を電子辞書で検索した目的を、文書を読むため、および書くために検索したとして判定する。

第二の判定部１４ｄは、第一の収集部１４ａで収集された単語またはフレーズ、並びに第二の収集部１４ｂで収集された文書情報に基づいて、学習者が利用した文書において、学習者が単語またはフレーズを利用する目的を判定する。

具体例を挙げて説明する。まず、第二の判定部１４ｄは、第一のＤＢ１３ａに登録されたレコードを取得する。ここで、第二の判定部１４ｄは、第一のＤＢ１３ａに登録された全レコードを取得したり、現在の時刻から所定期間内、例えば、現在から１ヶ月以内のレコードを取得したりすることができる。そして、第二の判定部１４ｄは、第一のＤＢ１３ａから取得したレコードの単語またはフレーズを、ソートする。

また、第二の判定部１４ｄは、第二のＤＢ１３ｂに登録されたレコードを取得する。ここで、第二の判定部１４ｄは、第二のＤＢ１３ｂに登録された全レコードを取得したり、現在の時刻から所定期間内、例えば、現在から１ヶ月以内のレコードを取得したりすることができる。

なお、第二の判定部１４ｄは、第一のＤＢ１３ａおよび第二のＤＢ１３ｂからレコードを取得せずに、第一の判定部１４ｃによって取得された第一のＤＢ１３ａのレコード、および第二のＤＢ１３ｂのレコードを下記の処理で用いることもできる。また、第一の判定部１４ｃで行われたソートの結果を用いることもできる。これにより、第二の判定部１４ｄの処理の負荷が軽減される。

第二の判定部１４ｄは、第二のＤＢ１３ｂから取得したレコードのアドレスが示す場所に存在する文書を、全てのレコードについて検出する。続いて、第二の判定部１４ｄは、検出した文書のうち、対象語句が含まれる文書を、対象語句ごとに特定する。

その後、第二の判定部１４ｄは、学習者が利用した文書において、学習者が単語またはフレーズを利用する目的を判定する。具体例を挙げて説明する。例えば、第二の判定部１４ｄは、対象語句が含まれる文書について、対象語句が含まれる全ての文書に対する、属性が読み属性である文書の割合が、所定値、例えば、９０％以上である場合には、学習者が利用した文書において、学習者が単語またはフレーズを利用する目的を、文書を読むためとして判定する。なお、かかる目的を、上記と同様に、「読み」と表記する場合がある。

また、第二の判定部１４ｄは、対象語句が含まれる文書について、対象語句が含まれる全ての文書に対する、属性が書き属性である文書の割合が、所定値、例えば、９０％以上である場合には、学習者が利用した文書において、学習者が単語またはフレーズを利用する目的を、文書を書くためとして判定する。なお、かかる目的を、上記と同様に、「書き」と表記する場合がある。

また、第二の判定部１４ｄは、対象語句が、読み属性の文書および書き属性の文書の両方の文書に含まれる場合には、学習者が利用した文書において、学習者が単語またはフレーズを利用する目的を、文書を読むため、および書くために検索したとして判定する。なお、かかる目的を、上記と同様に、「両方」と表記する場合がある。

第二の判定部１４ｄは、上述した処理を、全ての対象語句について行う。

第三の判定部１４ｅは、第一の判定部１４ｃの判定結果および第二の判定部１４ｄの判定結果、並びに、第四のＤＢ１３ｄの登録内容に基づいて、学習者に対応する単語の試験問題を生成する際に用いる、学習者の学習要件を判定する。例えば、第三の判定部１４ｅは、学習者ごとに、各対象語句について、学習者が対象語句の意味を電子辞書で検索した目的と、学習者が利用した文書において、学習者が単語またはフレーズを利用する目的とに基づいて、学習要件を判定する。

図７の例では、検索目的が「読み」で、利用目的が「読み」の場合には、対象語句を読むために電子辞書が使用されており、学習者は、まだ十分に対象語句の意味を理解していないと考えられるため、第三の判定部１４ｅは、次のような処理を行う。すなわち、第三の判定部１４ｅは、学習者の現在の習得状況が、ａ「単語を知らない」またはｂ「代表的な意味がわかる」であり、学習者に達成させる習得状況が、ｃ「全ての意味がわかる」であると判定する。なお、学習者の現在の習得状況が、ａ「単語を知らない」またはｂ「代表的な意味がわかる」のいずれであるかを判定するために、第三の判定部１４ｅは、次のような処理を行ってもよい。すなわち、第三の判定部１４ｅは、対象語句を含む文書を利用している間、すなわち、対応するアプリケーションの開始時刻と終了時刻との間に、文書の数に対する、対象語句の意味を電子辞書で検索した回数の割合を算出する。そして、第三の判定部１４ｅは、算出した割合が、所定値、例えば９５％以上である場合には、学習者の現在の習得状況が、ａ「単語を知らない」であると判定する。また、第三の判定部１４ｅは、算出した割合が、所定値、例えば９５％未満である場合には、学習者の現在の習得状況が、ｂ「代表的な意味がわかる」であると判定する。

また、図７の例では、検索目的が「読み」で、利用目的が「両方」または「書き」となる場合は、ほとんど発生しないと考えられるため、第三の判定部１４ｅは、そのような場合については考慮せずに、学習要件を判定する処理を行わない。また、図７の例では、検索目的が「書き」で、利用目的が「読み」または「両方」となる場合は、ほとんど発生しないと考えられるため、第三の判定部１４ｅは、そのような場合については考慮せずに、学習要件を判定する処理を行わない。これにより、第三の判定部１４ｅよって、不必要な処理が行われることが抑制される。

また、図７の例では、検索目的が「読み」で、利用目的が「両方」の場合には、対象語句を読み書き両方で利用し、学習者は、対象語句を書く能力はあるが、全ての意味を理解できていないと考えられるため、第三の判定部１４ｅは、次のような処理を行う。すなわち、第三の判定部１４ｅは、学習者の現在の習得状況が、ｄ「英作文で使える」であり、学習者に達成させる習得状況が、ｅ「全ての意味がわかり、英作文で使える」であると判定する。

また、図７の例では、検索目的が「両方」で、利用目的が「両方」の場合には、対象語句を読むため、および書くために電子辞書が使用されているが、学習者は、まだ十分に対象語句の読み書きを行うことができないと考えられる。そのため、第三の判定部１４ｅは、学習者の現在の習得状況が、ａ「単語を知らない」またはｂ「代表的な意味がわかる」であり、学習者に達成させる習得状況が、ｅ「全ての意味がわかり、英作文で使える」であると判定する。なお、学習者の現在の習得状況が、ａ「単語を知らない」またはｂ「代表的な意味がわかる」のいずれであるかを判定するために、第三の判定部１４ｅは、上記と同様に、次のような処理を行ってもよい。すなわち、第三の判定部１４ｅは、対象語句を含む文書を利用している間、すなわち、対応するアプリケーションの開始時刻と終了時刻との間に、文書の数に対する、対象語句の意味を電子辞書で検索した回数の割合を算出する。そして、第三の判定部１４ｅは、算出した割合が、所定値、例えば９５％以上である場合には、学習者の現在の習得状況が、ａ「単語を知らない」であると判定する。また、第三の判定部１４ｅは、算出した割合が、所定値、例えば９５％未満である場合には、学習者の現在の習得状況が、ｂ「代表的な意味がわかる」であると判定する。

また、図７の例では、検索目的が「書き」で、利用目的が「両方」の場合には、学習者は、対象語句の意味を理解しているが、書く能力が十分でないと考えられる。そのため、第三の判定部１４ｅは、学習者の現在の習得状況が、ｃ「全ての意味がわかる」であり、学習者に達成させる習得状況が、ｅ「全ての意味がわかり、英作文で使える」であると判定する。

また、図７の例では、検索目的が「書き」で、利用目的が「書き」の場合には、対象語句を書くために電子辞書が使用されているが、学習者は、まだ十分に対象語句を書くことができないと考えられる。そのため、第三の判定部１４ｅは、学習者の現在の習得状況が、ａ「単語を知らない」またはｂ「代表的な意味がわかる」であり、学習者に達成させる習得状況が、ｄ「英作文で使える」であると判定する。なお、学習者の現在の習得状況が、ａ「単語を知らない」またはｂ「代表的な意味がわかる」のいずれであるかを判定するために、第三の判定部１４ｅは、上記と同様に、次のような処理を行ってもよい。すなわち、第三の判定部１４ｅは、対象語句を含む文書を利用している間、すなわち、対応するアプリケーションの開始時刻と終了時刻との間に、文書の数に対する、対象語句の意味を電子辞書で検索した回数の割合を算出する。そして、第三の判定部１４ｅは、算出した割合が、所定値、例えば９５％以上である場合には、学習者の現在の習得状況が、ａ「単語を知らない」であると判定する。また、第三の判定部１４ｅは、算出した割合が、所定値、例えば９５％未満である場合には、学習者の現在の習得状況が、ｂ「代表的な意味がわかる」であると判定する。

そして、第三の判定部１４ｅは、判定した学習要件と、対応する対象語句とを第三のＤＢ１３ｃに登録する。

生成部１４ｆは、第三のＤＢ１３ｃに登録された学習要件と、対象語句と、第四のＤＢ１３ｄの登録内容とに基づいて、学習者に対応する試験問題の形式を決定し、試験問題を生成する。図８の例では、学習者の現在の習得状況がａ「単語を知らない」であり、学習者に達成させる習得状況がｃ「全ての意味がわかる」である場合には、生成部１４ｆは、Ｐ１「英単語から代表的な意味を問う問題」を生成する。また、図８の例では、学習者の現在の習得状況がａ「単語を知らない」であり、学習者に達成させる習得状況がｅ「全ての意味がわかり、英作文で使える」である場合には、生成部１４ｆは、Ｐ１「英単語から代表的な意味を問う問題」を生成する。例えば、対象語句が「ｃｏｕｎｔｅｒａｃｔ」である場合には、生成部１４ｆは、次に示すような問題を生成する。

「ｃｏｕｎｔｅｒａｃｔの意味を以下から選びなさい。
１．対応する
２．中和する
３．行動する
４．抗議する 」

また、図８の例では、学習者の現在の習得状況がｂ「代表的な意味がわかる」であり、学習者に達成させる習得状況がｃ「全ての意味がわかる」である場合には、生成部１４ｆは、Ｐ２「英単語から複数の意味を問う問題」を生成する。また、図８の例では、学習者の現在の習得状況がｂ「代表的な意味がわかる」であり、学習者に達成させる習得状況がｅ「全ての意味がわかり、英作文で使える」である場合には、生成部１４ｆは、Ｐ２「英単語から複数の意味を問う問題」を生成する。また、図８の例では、学習者の現在の習得状況がｄ「英作文で使える」であり、学習者に達成させる習得状況がｅ「全ての意味がわかり、英作文で使える」である場合には、生成部１４ｆは、Ｐ２「英単語から複数の意味を問う問題」を生成する。例えば、対象語句が「ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ」である場合には、生成部１４ｆは、次に示すような問題を生成する。

「ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎの意味を以下から全て選びなさい。
１．降雨量
２．大急ぎ、慌てて
３．忍耐
４．抗議 」

また、図８の例では、学習者の現在の習得状況がａ「単語を知らない」であり、学習者に達成させる習得状況がｄ「英作文で使える」である場合には、生成部１４ｆは、Ｐ３「日本語に対応する英単語を選択する問題」を生成する。例えば、対象語句が「ａｔｔｅｎｔｉｖｅ」である場合には、生成部１４ｆは、次に示すような問題を生成する。

「以下の英文の空白部分にあてはまる単語を選びなさい。
Ｅｖｅｎ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ・・・ ｐａｒｅｎｔｓ ｃａｎｎｏｔ
ｇｒａｔｉｆｙ ａｌｌ ｏｆ ｔｈｅｉｒ ｄｅｍａｎｄｓ．
どんなに思いやりのある親も子供の全ての要求を満たす事はできない。
１．ａｔｔｅｎｔｉｖｅ
２．ｅｎｔｈｕｓｉａｓｔｉｃ
３．ｒｅｇｕｌａｒ
４．ｐａｔｉｅｎｔ 」

また、図８の例では、学習者の現在の習得状況がｂ「代表的な意味がわかる」であり、学習者に達成させる習得状況がｄ「英作文で使える」である場合には、生成部１４ｆは、Ｐ４「日本語に対応する英単語のスペルを問う問題」を生成する。また、図８の例では、学習者の現在の習得状況がｃ「全ての意味がわかる」であり、学習者に達成させる習得状況がｅ「全ての意味がわかり、英作文で使える」である場合には、生成部１４ｆは、Ｐ４「日本語に対応する英単語のスペルを問う問題」を生成する。例えば、対象語句が「ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ」である場合には、生成部１４ｆは、次に示すような問題を生成する。

「以下の英文の空白部分にあてはまる単語を書きなさい。
Ｅｖｅｎ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ・・・ ｐａｒｅｎｔｓ ｃａｎｎｏｔ
ｇｒａｔｉｆｙ ａｌｌ ｏｆ ｔｈｅｉｒ ｄｅｍａｎｄｓ．
どんなに思いやりのある親も子供の全ての要求を満たす事はできない。 」

なお、生成部１４ｆは、利用目的が「読み」である場合には、所定の割合で、作文での利用を促すために、Ｐ３「日本語に対応する英単語を選択する問題」を生成することもできる。また、生成部１４ｆは、利用目的が「書き」である場合には、Ｐ６「類義語の利用を促す問題」を生成することもできる。例えば、対象語句が「ｎｅｕｔｒａｌｉｚｅ」である場合には、生成部１４ｆは、次に示すような問題を生成する。

「以下の英文の空白部分にあてはまる単語を選びなさい。
Ｔｈｅ ｍｅｄｉｃｉｎｅ ・・・ ａ ｐｏｉｓｏｎ．
１．ｃｏｕｎｔｅｒａｃｔｓ
２．ｎｅｕｔｒａｌｉｚｅ
３．ｒｅｊｅｃｔ
４．ｒｅｃｏｇｎｉｚｅ 」

そして、生成部１４ｆは、生成した問題を出力部１２に送信する。なお、生成部１４ｆは、対象語句をランダムに選択し、選択した対象語句と、学習要件とに基づいて問題を生成する。

制御部１４は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路またはＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などの電子回路である。

［処理の流れ］
次に、本実施例に係る支援装置１０の処理の流れを説明する。図９は、実施例１に係る支援処理の手順を示すフローチャートである。この支援処理は、入力部１１を介して、学習者から支援処理を実行する指示を受け付けた場合に実行されたり、一定期間ごとに１回、例えば１週間に１回実行されたりする。

図９に示すように、第一の判定部１４ｃは、検索目的判定処理を実行する（ステップＳ１０１）。なお、検索目的判定処理については、後述する。第二の判定部１４ｄは、利用目的判定処理を実行する（ステップＳ１０２）。なお、利用目的判定処理については、後述する。

第三の判定部１４ｅは、第一の判定部１４ｃの判定結果および第二の判定部１４ｄの判定結果に基づいて、学習者の学習要件を判定する（ステップＳ１０３）。そして、第三の判定部１４ｅは、判定した学習要件を第三のＤＢ１３ｃに登録し（ステップＳ１０４）、処理を終了する。

図１０は、実施例１に係る検索目的判定処理の手順を示すフローチャートである。

図１０に示すように、第一の判定部１４ｃは、第一のＤＢ１３ａに登録されたレコードを取得し、取得したレコードの単語またはフレーズを、ソートする。また、第一の判定部１４ｃは、第二のＤＢ１３ｂに登録されたレコードを取得する（ステップＳ２０１）。第一の判定部１４ｃは、下記のステップＳ２０３以降の処理について、未処理の対象語句があるか否かを判定する（ステップＳ２０２）。ここで、未処理の対象語句がない場合（ステップＳ２０２否定）には、各種判定結果を内部メモリに格納し、リターンする。

一方、未処理の対象語句がある場合（ステップＳ２０２肯定）には、第一の判定部１４ｃは、次のような処理を行う。すなわち、第一の判定部１４ｃは、対象語句が検索された時刻が、開始時刻と終了時刻との間に含まれる、第二のＤＢ１３ｂから取得したレコードを特定する。そして、第一の判定部１４ｃは、特定したレコードのアドレスが示す場所に存在する文書を、対象語句に使用された文書として検出する（ステップＳ２０３）。第一の判定部１４ｃは、ステップＳ２０３で文書が検出されたか否かを判定する（ステップＳ２０４）。文書が検出されなかった場合（ステップＳ２０４否定）には、ステップＳ２０２へ戻る。一方、文書が検出された場合（ステップＳ２０４肯定）には、第一の判定部１４ｃは、検出した文書が使用された時刻に検索された対象語句が、検出した文書に含まれるか否かを判定する（ステップＳ２０５）。対象語句が、検出した文書に含まれる場合（ステップＳ２０５肯定）には、第一の判定部１４ｃは、学習者が対象語句の意味を電子辞書で検索した目的を判定し（ステップＳ２０６）、ステップＳ２０２へ戻る。一方、対象語句が、検出した文書に含まれない場合（ステップＳ２０５否定）には、ステップＳ２０２へ戻る。

図１１は、実施例１に係る利用目的判定処理の手順を示すフローチャートである。

図１１に示すように、第二の判定部１４ｄは、第二のＤＢ１３ｂのレコードのアドレスが示す場所に存在する文書を、全てのレコードについて検出し、検出した文書のうち、対象語句が含まれる文書を、対象語句ごとに特定する（ステップＳ３０１）。第二の判定部１４ｄは、対象語句が含まれる文書について、対象語句が含まれる全ての文書に対する、属性が読み属性である文書の割合が、所定値、例えば、９０％以上であるか否かを判定する（ステップＳ３０２）。属性が読み属性である文書の割合が、所定値以上である場合（ステップＳ３０２肯定）には、第二の判定部１４ｄは、次のような処理を行う。すなわち、第二の判定部１４ｄは、学習者が利用した文書において、学習者が単語またはフレーズを利用する目的を、文書を読むためとして判定し（ステップＳ３０３）、ステップＳ３０８へ進む。

一方、属性が読み属性である文書の割合が、所定値未満である場合（ステップＳ３０２否定）には、第二の判定部１４ｄは、対象語句が含まれる文書について、対象語句が含まれる全ての文書に対する、属性が書き属性である文書の割合が、所定値、例えば、９０％以上であるか否かを判定する（ステップＳ３０４）。属性が書き属性である文書の割合が、所定値以上である場合（ステップＳ３０４肯定）には、第二の判定部１４ｄは、次のような処理を行う。すなわち、第二の判定部１４ｄは、学習者が利用した文書において、学習者が単語またはフレーズを利用する目的を、文書を書くためとして判定し（ステップＳ３０５）、ステップＳ３０８へ進む。

属性が書き属性である文書の割合が、所定値未満である場合（ステップＳ３０４否定）には、第二の判定部１４ｄは、対象語句が、読み属性の文書および書き属性の文書の両方の文書に含まれるか否かを判定する（ステップＳ３０６）。対象語句が、読み属性の文書および書き属性の文書の両方の文書に含まれない場合（ステップＳ３０６否定）には、ステップＳ３０８へ進む。一方、対象語句が、読み属性の文書および書き属性の文書の両方の文書に含まれる場合（ステップＳ３０６肯定）には、第二の判定部１４ｄは、次のような処理を行う。すなわち、第二の判定部１４ｄは、学習者が利用した文書において、学習者が単語またはフレーズを利用する目的を、文書を読むため、および書くために検索したとして判定する（ステップＳ３０７）。第二の判定部１４ｄは、ステップＳ３０２以降の処理について、未処理の対象語句があるか否かを判定する（ステップＳ３０８）。ここで、未処理の対象語句がない場合（ステップＳ３０８否定）には、各種判定結果を内部メモリに格納し、リターンする。一方、未処理の対象語句がある場合（ステップＳ３０８肯定）には、第二の判定部１４ｄは、未処理の対象語句を１つ、処理対象の対象語句として選択し、ステップＳ３０２へ戻る。

図１２は、実施例１に係る生成処理の手順を示すフローチャートである。この生成処理は、入力部１１を介して、学習者から生成処理を実行する指示を受け付けた場合に実行されたり、インターネット１５を介して、端末１６からの問題の要求が受信された場合に実行されたりする。

図１２に示すように、生成部１４ｆは、問題の対象となる学習者の学習要件と、対象語句とを第三のＤＢ１３ｃから取得する（ステップＳ４０１）。生成部１４ｆは、取得した学習要件と、対象語句とに基づいて、問題を生成する（ステップＳ４０２）。生成部１４ｆは、生成した問題を出力部１２を介して端末１６に送信する（ステップＳ４０３）。

［実施例１の効果］
上述してきたように、本実施例に係る支援装置１０は、第一のＤＢ１３ａが持つ被検索語と被検索語の検索をした検索時刻と、第二のＤＢ１３ｂが持つ文書の利用時刻と利用属性とから、被検索語の検索をした検索時刻に利用がされていた文書を特定する。また、本実施例に係る支援装置１０は、特定をした文書の利用属性から被検索語を検索した検索目的を特定する。また、本実施例に係る支援装置１０は、第一のＤＢ１３ａが持つ被検索語と被検索語の検索をした検索時刻と、第二のＤＢ１３ｂが持つ文書の利用時刻と利用属性とから、被検索語の検索をした検索時刻に利用がされていた文書群を特定する。また、本実施例に係る支援装置１０は、特定をした文書群の利用属性の割合から被検索語の利用目的を特定する。また、本実施例に係る支援装置１０は、特定をした被検索語の検索目的と、特定をした被検索語の利用目的と、第四のＤＢ１３とから、被検索語に関する現況の知識と該被検索語に関する望むべく知識の状態を特定する。第四のＤＢ１３は、被検索語の検索目的と被検索語の利用目的とに応じて検索語に関する現況の知識と該検索語に関する望むべき知識の状態とを関連付けて持つ。また、本実施例に係る支援装置１０は、被検索語と、特定をした該被検索語に関する現況の知識と被検索語に関する望むべく知識の状態とを関連付けて記憶部が持つ第三のＤＢ１３ｃに記憶する。したがって、本実施例に係る支援装置１０によれば、利用者のある単語に関する現況の知識を精度よく判断することができる。

また、本実施例に係る支援装置１０は、学習者が検索した単語を収集する。また、本実施例に係る支援装置１０は、学習者が利用した文書に関する情報である文書情報を収集する。また、本実施例に係る支援装置１０は、収集された単語、および収集された文書情報に基づいて、学習者が単語を検索した目的を判定する。また、本実施例に係る支援装置１０は、収集された単語、および収集された文書情報に基づいて、学習者が利用した文書において、学習者が単語を利用する目的を判定する。また、本実施例に係る支援装置１０は、各種判定結果に基づいて、学習者に対応する単語の試験問題を生成する際に用いる、学習者の学習要件を判定する。このように、本実施例によれば、学習者が単語を検索した目的、および学習者が単語を利用する目的に基づいて、試験問題を生成する際に用いる学習要件を判定するので、学習者ごとに適切な試験の問題を生成することができる。

また、本実施例に係る支援装置１０は、学習要件として、学習者の単語などの現在の習得状況、および学習者に達成させる習得状況を判定する。また、本実施例に係る支援装置１０は、これらの学習者の単語などの現在の習得状況、および学習者に達成させる習得状況に基づいて、学習者ごとの試験の問題を生成する。そのため、本実施例に係る支援装置１０によれば、学習者ごとの現在の習得状況および達成させる習得状況に基づいた問題を生成することができる。

本実施例に係る支援装置１０は、収集された単語、および収集された文書情報に基づいて、学習者が、文書中の単語を読むために単語を検索したか、または、文書を作成するために必要な単語を検索したかを判定する。また、本実施例に係る支援装置１０は、収集された単語、および収集された文書情報に基づいて、学習者が利用した文書において、学習者が、単語を読むために利用したか、または、単語を書くために利用したかを判定する。また、本実施例に係る支援装置１０は、各種判定結果に基づいて、学習者に対応する単語の試験問題として、単語を読ませる問題、単語を書かせる問題のいずれかを生成する際に用いる、学習者の現在の単語を読む能力および学習者の現在の単語を書く能力の少なくとも一方、並びに学習者に達成させる単語を読む能力および書く能力の少なくとも一方を判定する。このように、本実施例に係る支援装置１０は、単語を生成する際に用いられる、学習者の現在の単語の読み書き能力および学習者に達成させる単語の読み書き能力判定する。そのため、本実施例に係る支援装置１０によれば、学習者の現在の単語の読み書き能力と、学習者に達成させる単語の読み書き能力との差に応じた適切な問題が生成可能となる。

さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。

たとえば、実施例１において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともできる。また、本実施例において説明した各処理のうち、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。例えば、図７ＢのステップＳ２０６、図７ＣのステップＳ３１０において、それぞれ、処理を続行するか否かを人間が判断して、判断結果を第１の入力部１１から入力してもよい。

また、各種の負荷や使用状況などに応じて、各実施例において説明した各処理の各ステップでの処理を任意に細かくわけたり、あるいはまとめたりすることができる。また、ステップを省略することもできる。例えば、図７Ｂに示すステップＳ２０２、図７Ｃに示すステップＳ３０２を省略することもできる。

また、各種の負荷や使用状況などに応じて、各実施例において説明した各処理の各ステップでの処理の順番を変更できる。例えば、図１１に示すステップＳ３０２の処理を行う前に、ステップＳ３０４の処理を行うこともできる。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的状態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図１に示す第三の判定部１４ｅと生成部１４ｆとが統合されてもよい。

［支援プログラム］
また、上記の実施例で説明した支援装置の各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、図１３を用いて、上記の実施例で説明した支援装置と同様の機能を有する支援プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１３は、支援プログラムを実行するコンピュータを示す図である。

図１３に示すように、実施例２におけるコンピュータ３００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１０、ＲＯＭ（Read Only Memory）３２０、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）３３０、ＲＡＭ（Random Access Memory）３４０とを有する。これら３００〜３４０の各部は、バス３５０を介して接続される。

ＲＯＭ３２０には、上記の実施例１で示す第一の収集部１４ａと、第二の収集部１４ｂと、第一の判定部１４ｃと、第二の判定部１４ｄと、第三の判定部１４ｅと、生成部１４ｆと同様の機能を発揮する支援プログラム３２０ａが予め記憶される。なお、支援プログラム３２０ａについては、適宜分離しても良い。例えば、第一の収集部１４ａ、第二の収集部１４ｂと同様の機能を発揮するプログラムと、第一の判定部１４ｃ、第二の判定部１４ｄ、第三の判定部１４ｅと同様の機能を発揮するプログラムと、生成部１４ｆと同様の機能を発揮するプログラムとに分離しても良い。

そして、ＣＰＵ３１０が、支援プログラム３２０ａをＲＯＭ３２０から読み出して実行する。

そして、ＨＤＤ３３０には、第一のＤＢ、第二のＤＢ、第三のＤＢ、第四のＤＢ、第五のＤＢが設けられる。これら第一のＤＢ、第二のＤＢ、第三のＤＢ、第四のＤＢ、第五のＤＢのそれぞれは、図１に示した第一のＤＢ１３ａ、第二のＤＢ１３ｂ、第三のＤＢ１３ｃ、第四のＤＢ１３ｄ、第五のＤＢ１３ｅのそれぞれに対応する。

そして、ＣＰＵ３１０は、第一のＤＢ、第二のＤＢ、第三のＤＢ、第四のＤＢ、第五のＤＢを読み出してＲＡＭ３４０に格納する。さらに、ＣＰＵ３１０は、ＲＡＭ３４０に格納された第一のＤＢ、第二のＤＢ、第三のＤＢ、第四のＤＢ、第五のＤＢを用いて、支援プログラムを実行する。なお、ＲＡＭ３４０に格納される各データは、常に全てのデータがＲＡＭ３４０に格納される必要はなく、処理に必要なデータのみがＲＡＭ３４０に格納されれば良い。

なお、上記した支援プログラムについては、必ずしも最初からＲＯＭ３２０に記憶させておく必要はない。

例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」にプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ３００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

以上説明した実施形態及びその変形例に関し、更に以下の付記を開示する。

（付記１）被検索語と被検索語の検索をした検索時刻とを関連付けて持つ第１のＤＢと、文書を特定する情報と該文書の利用時刻と該文書の利用形態を示す利用属性とを関連付けて持つ第２のＤＢと、語と該語に関する現況の知識と該語に関する望むべき知識との状態を関連付けて持つ第３のＤＢと、を記憶した記憶部と、
前記第１のＤＢが持つ被検索語と被検索語の検索をした検索時刻と、前記第２のＤＢが持つ文書の利用時刻と利用属性とから、被検索語の検索をした検索時刻に利用がされていた文書を特定し、該特定をした文書の利用属性から被検索語を検索した検索目的を特定する第１の判定部と、
前記第１のＤＢが持つ被検索語と被検索語の検索をした検索時刻と、前記第２のＤＢが持つ文書の利用時刻と利用属性とから、被検索語の検索をした検索時刻に利用がされていた文書群を特定し、該特定をした文書群の利用属性の割合から被検索語の利用目的を特定する第２の判定部と、
前記第１の判定部が特定をした被検索語の検索目的と、前記第２の判定部が特定をした被検索語の利用目的と、被検索語の検索目的と被検索語の利用目的とに応じて該検索語に関する現況の知識と該検索語に関する望むべき知識の状態とを関連付けて持つ第４のＤＢとから、該被検索語に関する現況の知識と該被検索語に関する望むべく知識の状態を特定し、被検索語と、特定をした該被検索語に関する現況の知識と該被検索語に関する望むべく知識の状態とを関連付けて前記記憶部が持つ前記第３のＤＢに記憶する第３の判定部と、
を有することを特徴とする支援装置。

（付記２）前記第３のＤＢと、現況の知識と望むべき知識の状態と出題すべき問題の形式とを関連付けて持つ第５のＤＢとを参照して、前記第３のＤＢの被検索語に関して出題すべき問題の形式を決定する生成部
をさらに有することを特徴とする付記１に記載の支援装置。

（付記３）前記第５のＤＢは、出題すべき問題の形式として、語を読ませる問題の形式、および語を書かせる問題の形式を持ち、
前記第１の判定部は、前記検索目的として、文書中の語を読むために語を検索したか、または、文書を作成するために必要な語を検索したかを特定し、
前記第２の判定部は、前記利用目的として、語を読むために利用したか、または、語を書くために利用したかを特定し、
前記第３の判定部は、前記第５のＤＢと、前記第３のＤＢとを参照して、前記第４のＤＢの被検索語に関して出題すべき問題の形式として、語を読ませる問題の形式、または語を書かせる問題の形式を決定する
ことを特徴とする付記１または２に記載の支援装置。

（付記４）コンピュータに、
被検索語と被検索語の検索をした検索時刻とを関連付けて持つ第１のＤＢが持つ被検索語と被検索語の検索をした検索時刻と、文書を特定する情報と該文書の利用時刻と該文書の利用形態を示す利用属性とを関連付けて持つ第２のＤＢが持つ文書の利用時刻と利用属性とから、被検索語の検索をした検索時刻に利用がされていた文書を特定し、該特定をした文書の利用属性から被検索語を検索した検索目的を特定し、
前記第１のＤＢが持つ被検索語と被検索語の検索をした検索時刻と、前記第２のＤＢが持つ文書の利用時刻と利用属性とから、被検索語の検索をした検索時刻に利用がされていた文書群を特定し、該特定をした文書群の利用属性の割合から被検索語の利用目的を特定し、
特定をした被検索語の検索目的と、特定をした被検索語の利用目的と、被検索語の検索目的と被検索語の利用目的とに応じて該検索語に関する現況の知識と該検索語に関する望むべき知識の状態とを関連付けて持つ第４のＤＢとから、該被検索語に関する現況の知識と該被検索語に関する望むべく知識の状態を特定し、被検索語と、特定をした該被検索語に関する現況の知識と該被検索語に関する望むべく知識の状態とを関連付けて、前記記憶部が持ち、語と該語に関する現況の知識と該語に関する望むべき知識との状態を関連付けて持つ第３のＤＢに記憶する
処理を実行させることを特徴とする支援プログラム。

（付記５）コンピュータに、
前記第３のＤＢと、現況の知識と望むべき知識の状態と出題すべき問題の形式とを関連付けて持つ第５のＤＢとを参照して、前記第３のＤＢの被検索語に関して出題すべき問題の形式を決定する
処理をさらに実行させることを特徴とする付記４に記載の支援プログラム。

（付記６）前記第５のＤＢは、出題すべき問題の形式として、語を読ませる問題の形式、および語を書かせる問題の形式を持ち、
前記検索目的を特定する処理は、前記検索目的として、文書中の語を読むために語を検索したか、または、文書を作成するために必要な語を検索したかを特定し、
前記利用目的を特定する処理は、前記利用目的として、語を読むために利用したか、または、語を書くために利用したかを特定し、
前記被検索語と、特定をした該被検索語に関する現況の知識と該被検索語に関する望むべく知識の状態とを関連付けて、前記第３のＤＢに記憶する処理は、前記第５のＤＢと、前記第３のＤＢとを参照して、前記第４のＤＢの被検索語に関して出題すべき問題の形式として、語を読ませる問題の形式、または語を書かせる問題の形式を決定する
ことを特徴とする付記４または５に記載の支援プログラム。

（付記７）コンピュータが実行する支援方法であって、
被検索語と被検索語の検索をした検索時刻とを関連付けて持つ第１のＤＢが持つ被検索語と被検索語の検索をした検索時刻と、文書を特定する情報と該文書の利用時刻と該文書の利用形態を示す利用属性とを関連付けて持つ第２のＤＢが持つ文書の利用時刻と利用属性とから、被検索語の検索をした検索時刻に利用がされていた文書を特定し、該特定をした文書の利用属性から被検索語を検索した検索目的を特定し、
前記第１のＤＢが持つ被検索語と被検索語の検索をした検索時刻と、前記第２のＤＢが持つ文書の利用時刻と利用属性とから、被検索語の検索をした検索時刻に利用がされていた文書群を特定し、該特定をした文書群の利用属性の割合から被検索語の利用目的を特定し、
特定をした被検索語の検索目的と、特定をした被検索語の利用目的と、被検索語の検索目的と被検索語の利用目的とに応じて該検索語に関する現況の知識と該検索語に関する望むべき知識の状態とを関連付けて持つ第４のＤＢとから、該被検索語に関する現況の知識と該被検索語に関する望むべく知識の状態を特定し、被検索語と、特定をした該被検索語に関する現況の知識と該被検索語に関する望むべく知識の状態とを関連付けて、前記記憶部が持ち、語と該語に関する現況の知識と該語に関する望むべき知識との状態を関連付けて持つ第３のＤＢに記憶する
ことを特徴とする支援方法。

（付記８）さらに、前記第３のＤＢと、現況の知識と望むべき知識の状態と出題すべき問題の形式とを関連付けて持つ第５のＤＢとを参照して、前記第３のＤＢの被検索語に関して出題すべき問題の形式を決定する
ことを特徴とする付記７に記載の支援方法。

（付記９）前記第５のＤＢは、出題すべき問題の形式として、語を読ませる問題の形式、および語を書かせる問題の形式を持ち、
前記検索目的を特定する方法は、前記検索目的として、文書中の語を読むために語を検索したか、または、文書を作成するために必要な語を検索したかを特定し、
前記利用目的を特定する方法は、前記利用目的として、語を読むために利用したか、または、語を書くために利用したかを特定し、
前記被検索語と、特定をした該被検索語に関する現況の知識と該被検索語に関する望むべく知識の状態とを関連付けて、前記第３のＤＢに記憶する方法は、前記第５のＤＢと、前記第３のＤＢとを参照して、前記第４のＤＢの被検索語に関して出題すべき問題の形式として、語を読ませる問題の形式、または語を書かせる問題の形式を決定する
ことを特徴とする付記７または８に記載の支援方法。

１０ 支援装置
１３ 記憶部
１３ａ 第一のＤＢ
１３ｂ 第二のＤＢ
１３ｃ 第三のＤＢ
１３ｄ 第四のＤＢ
１３ｅ 第五のＤＢ
１４ 制御部
１４ａ 第一の収集部
１４ｂ 第二の収集部
１４ｃ 第一の判定部
１４ｄ 第二の判定部
１４ｅ 第三の判定部
１４ｆ 生成部

Claims (5)

1. 被検索語と被検索語の検索をした検索時刻とを関連付けて持つ第１のＤＢと、文書を特定する情報と該文書の利用時刻と該文書の利用形態を示す利用属性とを関連付けて持つ第２のＤＢと、語と該語に関する現況の知識と該語に関する望むべき知識との状態を関連付けて持つ第３のＤＢと、を記憶した記憶部と、
   前記第１のＤＢが持つ被検索語と被検索語の検索をした検索時刻と、前記第２のＤＢが持つ文書の利用時刻と利用属性とから、被検索語の検索をした検索時刻に利用がされていた文書を特定し、該特定をした文書の利用属性から被検索語を検索した検索目的を特定する第１の判定部と、
   前記第１のＤＢが持つ被検索語と被検索語の検索をした検索時刻と、前記第２のＤＢが持つ文書の利用時刻と利用属性とから、被検索語の検索をした検索時刻に利用がされていた文書群を特定し、該特定をした文書群の利用属性の割合から被検索語の利用目的を特定する第２の判定部と、
   前記第１の判定部が特定をした被検索語の検索目的と、前記第２の判定部が特定をした被検索語の利用目的と、被検索語の検索目的と被検索語の利用目的とに応じて該被検索語に関する現況の知識と該被検索語に関する望むべき知識の状態とを関連付けて持つ第４のＤＢとから、該被検索語に関する現況の知識と該被検索語に関する望むべく知識の状態を特定し、被検索語と、特定をした該被検索語に関する現況の知識と該被検索語に関する望むべく知識の状態とを関連付けて前記記憶部が持つ前記第３のＤＢに記憶する第３の判定部と、
   を有することを特徴とする支援装置。
2. 前記第３のＤＢと、現況の知識と望むべき知識の状態と出題すべき問題の形式とを関連付けて持つ第５のＤＢとを参照して、前記第３のＤＢの被検索語に関して出題すべき問題の形式を決定する生成部
   をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の支援装置。
3. 前記第５のＤＢは、出題すべき問題の形式として、語を読ませる問題の形式、および語を書かせる問題の形式を持ち、
   前記第１の判定部は、前記検索目的として、文書中の語を読むために語を検索したか、または、文書を作成するために必要な語を検索したかを特定し、
   前記第２の判定部は、前記利用目的として、語を読むために利用したか、または、語を書くために利用したかを特定し、
   前記第３の判定部は、前記第５のＤＢと、前記第３のＤＢとを参照して、前記第４のＤＢの被検索語に関して出題すべき問題の形式として、語を読ませる問題の形式、または語を書かせる問題の形式を決定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の支援装置。
4. コンピュータに、
   被検索語と被検索語の検索をした検索時刻とを関連付けて持つ第１のＤＢが持つ被検索語と被検索語の検索をした検索時刻と、文書を特定する情報と該文書の利用時刻と該文書の利用形態を示す利用属性とを関連付けて持つ第２のＤＢが持つ文書の利用時刻と利用属性とから、被検索語の検索をした検索時刻に利用がされていた文書を特定し、該特定をした文書の利用属性から被検索語を検索した検索目的を特定し、
   前記第１のＤＢが持つ被検索語と被検索語の検索をした検索時刻と、前記第２のＤＢが持つ文書の利用時刻と利用属性とから、被検索語の検索をした検索時刻に利用がされていた文書群を特定し、該特定をした文書群の利用属性の割合から被検索語の利用目的を特定し、
   特定をした被検索語の検索目的と、特定をした被検索語の利用目的と、被検索語の検索目的と被検索語の利用目的とに応じて該被検索語に関する現況の知識と該被検索語に関する望むべき知識の状態とを関連付けて持つ第４のＤＢとから、該被検索語に関する現況の知識と該被検索語に関する望むべく知識の状態を特定し、被検索語と、特定をした該被検索語に関する現況の知識と該被検索語に関する望むべく知識の状態とを関連付けて、前記記憶部が持ち、語と該語に関する現況の知識と該語に関する望むべき知識との状態を関連付けて持つ第３のＤＢに記憶する
   処理を実行させることを特徴とする支援プログラム。
5. コンピュータが実行する支援方法であって、
   被検索語と被検索語の検索をした検索時刻とを関連付けて持つ第１のＤＢが持つ被検索語と被検索語の検索をした検索時刻と、文書を特定する情報と該文書の利用時刻と該文書の利用形態を示す利用属性とを関連付けて持つ第２のＤＢが持つ文書の利用時刻と利用属性とから、被検索語の検索をした検索時刻に利用がされていた文書を特定し、該特定をした文書の利用属性から被検索語を検索した検索目的を特定し、
   前記第１のＤＢが持つ被検索語と被検索語の検索をした検索時刻と、前記第２のＤＢが持つ文書の利用時刻と利用属性とから、被検索語の検索をした検索時刻に利用がされていた文書群を特定し、該特定をした文書群の利用属性の割合から被検索語の利用目的を特定し、
   特定をした被検索語の検索目的と、特定をした被検索語の利用目的と、被検索語の検索目的と被検索語の利用目的とに応じて該被検索語に関する現況の知識と該被検索語に関する望むべき知識の状態とを関連付けて持つ第４のＤＢとから、該被検索語に関する現況の知識と該被検索語に関する望むべく知識の状態を特定し、被検索語と、特定をした該被検索語に関する現況の知識と該被検索語に関する望むべく知識の状態とを関連付けて、前記記憶部が持ち、語と該語に関する現況の知識と該語に関する望むべき知識との状態を関連付けて持つ第３のＤＢに記憶する
   ことを特徴とする支援方法。

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