JP6746886B2 - 学習支援装置及びその学習支援装置用のプログラム - Google Patents

Description

本発明は、学習支援装置及びその学習支援装置用のプログラムに関する。

例えば、特許文献１に、会話におけるテキストと音声を対応付け、指定したパートの音声を無音にして再生できるようにして会話練習するシステムが開示されている。
また、特許文献２に、問題に対する回答を音声で行わせ、これを録音し、録音した音声を再生した後に正解音声を聞かせるようにした英会話学習装置が開示されている。

特開２００４−２０５７８２号公報 特開平１０−２２８２３０号公報

従来、上記のような語学学習を支援する学習支援装置が知られているが、より適切に学習を支援する学習支援装置の出現が望まれている。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、より適切に語学学習などを支援することができる学習支援装置及びその学習支援装置用のプログラムを提供することを目的とする。

本発明は、上記目的を達成するために、以下の構成によって把握される。
本発明の学習支援装置は、入力された音声を認識してテキストに変換し、前記変換により得られるテキストに各単語が含まれる頻度を判別し、前記頻度が所定頻度以上であると判別され、かつ、ユーザにより指定された第１単語に対する学習事項を選択する場合に、前記第１単語とは別の第２単語を用いる学習事項を選択する、処理部を備える。

本発明の学習支援装置用は、ユーザが発話した音声を入力するとともに、入力された音声を認識してテキストに変換し、前記テキストに含まれる複数の単語それぞれが発話されるまでに経過した時間を判別し、前記発話されるまでに経過した時間が所定時間以上であると判別され、かつ、ユーザにより指定された第１単語に対する学習事項を選択する場合に、前記第１単語に対する例文検索を実行する学習事項を選択する、処理部を備える。

本発明によれば、より適切に学習を支援する学習支援装置及びその学習支援装置用のプログラムを提供することができる。

本発明の実施形態に係る学習支援装置の正面図である。 本発明の実施形態に係る学習支援装置の構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る学習支援装置の基本動作を示すフローチャートである。 図３に示した「分析結果の表示」処理の詳細手順を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る学習支援装置の動作を表示画面上に展開して示した画面遷移図である。 本発明の実施形態に係る学習支援装置をタブレット端末とサーバで構築した場合の例を示す図である。

以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、実施形態という）について詳細に説明する。
以降の図においては、実施形態の説明の全体を通して同じ要素には同じ番号又は符号を付している。

（実施形態の構成）
図１は本実施形態に係る学習支援装置１０の正面図であり、図２は学習支援装置１０の制御系を示すブロック図である。
本実施形態の学習支援装置１０は、図１に示すように、表示部１４と入力部１３とを備える。
なお、本実施形態では、表示部１４がタッチパネル機能を有するため、表示部１４も入力部１３の一部を構成している。

また、本実施形態の学習支援装置１０は、図示しない音声を入力するための音声入力部１２（例えば、マイク）や図示しない音声を出力するための音声出力部（例えば、スピーカー）が内蔵されている。

次に、図２を参照しながら、学習支援装置１０の制御系について説明を行う。
図２に示すように、学習支援装置１０は、処理部１１と、記憶部１５と、ＶＲＡＭ（Video RAM）１６と、を備えており、処理部１１には、上述した音声入力部１２、入力部１３、表示部１４などが接続されている。

処理部１１は、学習支援装置１０の制御中枢であり、例えば、マイクロプロセッサを内蔵し、記憶部１５の所定の領域に格納された制御プログラム他を読み出し逐次実行することにより後述する機能を実行する。

音声入力部１２は、入力された音声を認識して、その認識結果を処理部１１に引き渡す。
入力部１３は、利用者の操作（キー入力やタッチパネル入力）に応じて処理部１１に指令を送る。

なお、本実施形態では、ポータブルサイズの電子辞書の一機能として学習支援機能を備えるようにした学習支援装置を例にしているが、学習支援装置の本体がノートパソコンなどのようなものであっても良く、したがって、入力部１３は、マウスやキーボードといったものである場合もある。

表示部１４は、処理部１１により変換されるテキストを表示する表示モニタである。
このような表示部１４を構成する表示モニタとしては、各種のものを使用することができ、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＯＥＬＤ（organic electroluminescence display）で構成される表示モニタなどを好適に用いることができる。
また、本実施形態では、入力部１３の一部として機能するように表示部１４が一体形成されたタッチパネル付きのものになっているが、必ずしもタッチパネル付きである必要はない。
ただし、タッチパネル付きの表示部１４の方が各種操作の利便性が図れるので好ましい。

記憶部１５は、例えば、フラッシュメモリなどの半導体メモリが実装されており、制御プログラム、音声認識プログラム、スピーキングプログラムなどのプログラムが格納される領域、辞書ＤＢなどのデータが格納される領域の他、プログラムの実行過程で生成される各種データ（テキストデータや頻度データなど）が格納される作業領域が割り当てられており、これらプログラムやデータが記憶される。
なお、プログラムの実行過程で生成される各種データにおいて、一時記憶だけで良いものに関しては一時記憶領域に記憶されるが、学習支援装置１０の次回使用時にも使用するデータ等に関しては、例えば、学習支援装置１０の動作を終了する段階で一時記憶領域でない記憶領域に保存される。

ＶＲＡＭ（Video RAM）１６は、処理部１１により生成される表示データが格納される表示メモリであり、格納される表示データ等は処理部１１により更新され、また、表示部１４の表示タイミングに同期して処理部１１により読み出されて表示部１４に出力される。

なお、処理部１１は、後ほど説明するが、入力された音声を認識してテキストに変換する手段（音声−テキスト変換手段）、テキストに含まれる単語の発話状況を判別する手段（発話状況判別手段）、判別結果に応じてテキストを識別表示するように表示部１４に表示するように制御する手段（表示制御手段）、識別表示されたテキストの少なくとも一部をユーザが指定することに応じて対応する学習事項を表示部１４に表示して学習事項を提供する手段（表示制御手段）等を備える。

また、処理部１１は、後ほど説明するが、例文を検索する手段（例文検索手段）や類語を検索する手段（類語検索手段）を備える。
これら音声−テキスト変換手段、発話状況判別手段、表示制御手段、例文検索手段、類語検索手段のそれぞれは、処理部１１が記憶部１５に記憶された各種データを参照して各種プログラムを実行することにより実現される機能である。

（実施形態の動作）
図３、図４のフローチャート、及び図５の画面遷移図を参照しながら、本実施形態に係る学習支援装置１０の動作について詳細に説明する。
以下では、スピーキング能力の向上のためのスピーキング学習の場合を例にして学習支援装置１０の動作を具体的に説明する。

スピーキング学習をスタートすると、処理部１１は、プログラムに基づき問題を提示し、例えば、図５（ａ）に示すスピーキングカード画面として問題を表示部１４に表示する（図３のステップＳ１０１）。
ここでは、「ｆａｍｉｌｙ」について英語で説明する問題が表示されているので、ユーザは「ｆａｍｉｌｙ」についての説明を英語で声に出して回答することになる。

図５（ａ）に示すように、スピーキングカード画面の右上には、入力部１３として機能するタッチすることで「録音」を開始する「録音」アイコンが表示されているので、ユーザは回答を始めるにあたって、この「録音」アイコンをタッチし、録音を開始した状態で提示された問題、つまり、「ｆａｍｉｌｙ」についての説明を声に出して答え、回答を音声入力する。

なお、「録音」アイコンがタッチされて録音が開始されると、処理部１１は、図５（ｂ）に示すように、表示部１４に表示している「録音」アイコンを、録音を停止させるための「停止」アイコンに変え、回答が終わったときの録音の停止が行えるようにする。

処理部１１は、「録音」アイコンがタッチされたのを検知すると、音声入力部１２を介した音声入力の受付を開始し（図３のステップＳ１０２）、ユーザの音声による回答を音声認識処理によりテキストデータ（以下、単にテキストデータのことをテキストともいう）に変換して、その認識結果（テキスト）を記憶部１５のテキストデータを記憶するための作業領域に一時格納する（図３のステップＳ１０３）。

また、並行して処理部１１は、音声による回答中の各単語の発話状況として、前の単語の発話が終わってから次の単語の発話が開始されるまでの時間を計測する（図３のステップＳ１０４）。
なお、このステップＳ１０３及びステップＳ１０４の処理は、上述した「停止」アイコンがタッチされるまで継続される（ステップＳ１０５“Ｎｏ”）。

そして、ユーザは音声による回答が終わると、上述したスピーキングカード画面の右上に表示されている「停止」アイコンをタッチして回答並びに録音を終了する。
処理部１１は、「停止」アイコンがタッチされたことを検知すると（ステップＳ１０５“Ｙｅｓ”）、図５（ｃ）に示すように、「停止」アイコンを録音した回答の音声を再生するための「再生」アイコンに変え、この「再生」アイコンをユーザがタッチすることで、録音した回答音声の再生が行えるようにするとともに、処理部１１は、左隅に参照、及び分析の選択が行えるメニュー画面の表示を行う（図３のステップＳ１０６）。

処理部１１は、図５（ｃ）に示すメニュー画面の表示を行うと、ユーザが何らかの操作を行うまで待機状態となる。
ここで、ユーザが入力部１３を操作（タッチ操作やキー操作）して何らかの操作を行うと、その操作を処理部１１が検知して、処理部１１は、ユーザが行った操作が「再生」の選択であるかを判定する（図３のステップＳ１０７）。

そして、ユーザの行った操作が「再生」アイコンをタッチして「再生」を選択する操作であった場合（図３のステップＳ１０７“Ｙｅｓ”）、処理部１１は回答音声の録音データを再生する（図３のステップＳ１０８）。
なお、回答音声の録音データの再生が終了すると、処理部１１は、再び、図５（ｃ）に示す状態の画面を表示してユーザの次の操作が発生するまで待機状態となる。

また、ユーザの行った操作が「再生」を選択する操作でなかった場合（図３のステップＳ１０７“Ｎｏ”）、処理部１１は、ユーザの行った操作が左隅のメニュー画面の「参照」を選択する操作であるかを判定し（図３のステップＳ１０９）、「参照」を選択する操作であった場合（図３のステップＳ１０９“Ｙｅｓ”）、先ほどの問題に対する回答例を表示部１４に表示する（図３のステップＳ１１０）。

なお、回答例を表示する状態になってから、ユーザが入力部１３を操作（タッチ操作やキー操作）して図５（ｃ）に示す状態の画面の表示に戻る操作を行うと、再び、処理部１１は図５（ｃ）に示す状態の画面を表示してユーザの次の操作が発生するまで待機状態となる。

さらに、ユーザの行った操作が「参照」を選択する操作でもなかった場合（図３のステップＳ１０９“ＮＯ”）、処理部１１は、ユーザの行った操作が左隅のメニュー画面の「分析」を選択する操作であるかを判定し（図３のステップＳ１１１）、「分析」を選択する操作でもなかった場合（図３のステップＳ１１１“Ｎｏ”）、例えば、「スピーキング学習」を終了する処理を実行する。

一方、ユーザの行った操作が左隅のメニュー画面の「分析」を選択する操作であった場合（図３のステップＳ１１１“Ｙｅｓ”）、処理部１１は、分析結果を表示する処理を実行する（図３のステップＳ１１２）。
この分析結果を表示する処理は、例えば、図４に示すフローチャートに示す手順で実行される。

なお、この分析結果を表示する状態になってから、ユーザが入力部１３を操作（タッチ操作やキー操作）して図５（ｃ）に示す状態の画面の表示に戻る操作を行うと、再び、処理部１１は図５（ｃ）に示す状態の画面を表示してユーザの次の操作が発生するまで待機状態となる。

以下、図４、図５（ｄ）を参照しながら、図３のステップＳ１１２の分析結果を表示する処理について説明する。
分析結果の表示処理が開始されると、図４に示すように、処理部１１は、テキスト中の単語の頻度データを更新する（ステップＳ２０１）。

より具体的に説明すると、記憶部１５には、これまでのスピーキング学習でユーザが使用した単語の使用回数が記憶されており、処理部１１は、図３のステップＳ１０３の処理によってユーザの音声による回答をテキストデータに変換して、記憶部１５の作業領域に格納したテキスト中（テキストデータ中）の単語について、今回の使用回数を加えるようにして単語の頻度データを更新する処理を行う。

単語の頻度データの更新が終わると、次に、処理部１１は、今回のスピーキング学習の発話状況として、今回の回答のテキスト中に使用頻度が大（予め定められている閾値を超える使用頻度）の単語があるかを判別し（ステップＳ２０２）、閾値を超える使用頻度の単語があれば（ステップＳ２０２“Ｙｅｓ”）、その単語に第１の識別表示情報を付加する（ステップＳ２０３）。

後ほど説明するが、例えば、第１の識別表示情報として、その使用頻度の高い単語について水色マーカーを表示する場合、ステップＳ２０３では、その使用頻度の高い単語に水色マーカーを表示するための水色マーカーフラグを付加する。

一方、今回の回答のテキスト中に閾値を超える使用頻度の単語がなければ（ステップＳ２０２“Ｎｏ”）、ステップＳ２０３の処理を行うことなく、次のステップであるステップＳ２０４に進む。

ステップＳ２０４では、処理部１１は、今回のスピーキング学習の発話状況として、図３のステップＳ１０４で計測した単語の発話に要した時間の計測結果に基づき、発話した各単語の発話に至るまでの時間を確認する（ステップＳ２０４）。
つまり、直前に発話した単語から次の単語の発話に至るまでの時間をチェックすることで、発話に至るまでに長い時間がかかった単語は発話することが苦手な単語であると考えられるため、このような発話に時間を要した単語があるか確認する処理である。
具体的には、各単語について、図３のステップＳ１０４で計測した各単語の発話に要した時間が、予め定められている閾値を超える時間を要しているかをチェックし（ステップＳ２０４）、発話に時間を要した単語（閾値を超える時間を要した単語）があれば（ステップＳ２０５“Ｙｅｓ”）、その単語に第２の識別表示情報を付加する（ステップＳ２０６）。

後ほど説明するが、例えば、第２の識別表示情報として、その発話に時間を要した単語について紫色マーカーを表示する場合、ステップＳ２０６では、その発話に時間を要した単語に紫色マーカーを表示するための紫色マーカーフラグを付加する。

一方、今回の回答のテキスト中に発話に要する時間が閾値を超える単語がなければ（ステップＳ２０５“Ｎｏ”）、ステップＳ２０６の処理を行うことなく、次のステップであるステップＳ２０７に進む。
このように、処理部１１は、テキスト中の単語の使用頻度や発話に要した時間などの発話状況を閾値と比較し判別する手段として機能する。

ステップＳ２０７では、処理部１１は、テキスト中の単語に水色マーカーフラグがある単語があれば、その単語の表示部分に水色マーカーを付加し、紫色マーカーフラグがある単語があれば、その単語の表示部分に紫色マーカーを付加するようにしてテキストを表示部１４に表示する。

図５（ｄ）は、今回の回答の音声データをテキストデータとした音声テキストを表示部１４に表示したところを示す図であるが、図では色まではわからないが、この音声テキスト中の「ｒｅｌａｔｅｄ」という単語は、発話までに要する時間が閾値を超えていたため、紫色マーカーが付加されて表示されている。
また、同様に「ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ」という単語は、使用頻度が閾値を超えていたため、水色マーカーが付加されて表示されている。
このように、処理部１１は、使用頻度や発話に要する時間などの判定結果に応じて、テキストを識別表示するように制御する手段として機能し、その識別表示を反映したテキストを表示部１４に表示すると、処理部１１は、ユーザの次の操作があるまで待機状態となる。

そして、ユーザが操作を行うと、処理部１１は、第１の識別情報が付加された第１の単語が指定されたかを判定する（ステップＳ２０８）。ここで、ユーザの操作が「ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ」をタッチ操作した第１の単語指定であった場合（ステップＳ２０８“Ｙｅｓ”）、処理部１１は、発話状況が発話した単語の頻度であるとして英語類語辞書（辞典）を選択し、第１の単語指定が行われた使用頻度の高い単語（本例では、ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ）の類語の検索（類語辞書の検索）を行う（ステップＳ２０９）。そして、処理部１１は、ユーザが指定することに応じた対応する学習事項として、別の単語を用いた別の表現方法がわかるように、その類語検索結果に基づいて類語を表示部１４に表示（ステップＳ２１０）して、ユーザに別の単語を用いた別の表現方法という学習事項を提供する。

例えば、学習支援装置１０の辞書ＤＢには各種の辞書のデータが格納されており、処理部１１は、この中から英語類語辞書（辞典）を選択し、使用頻度が高い単語の類語を検索して類語を表示する処理を行う。

一方、ユーザの操作が第１の単語指定でなかった場合（ステップＳ２０８“Ｎｏ”）、処理部１１は、第２の識別情報が付加された第２の単語が指定されたかを判定する（ステップＳ２１１）。ここで、ユーザの操作が「ｒｅｌａｔｅｄ」をタッチ操作した第２の単語指定を行う操作でなかった場合（ステップＳ２１１“Ｎｏ”）、その他の処理に進むが、ユーザの操作が「ｒｅｌａｔｅｄ」をタッチ操作した第２の単語指定を行う操作だった場合（ステップＳ２１１“Ｙｅｓ”）、処理部１１は、発話状況が発話した単語の発話するまでに経過した時間であるとして辞書ＤＢに格納されているデータから例文検索を行う（ステップＳ２１２）。そして、処理部１１は、ユーザが指定することに応じた対応する学習事項として、発話に時間がかかった単語の使い方がわかるような例文を表示部１４に表示（ステップＳ２１３）して、ユーザに単語の使い方がわかる例文を学習事項として提供する。

そして、ステップＳ２１０やステップＳ２１３での表示部１４への類語や例文の表示が行われた状態で元の画面に戻る操作が行われると、再び、ステップＳ２０７の状態に戻る処理が行われる。
なお、上記では、ステップＳ２１１がＮｏの場合、その他の処理に進むとだけ述べたが、例えば、その他の処理としては、次のスピーキング学習に進む処理であったり、スピーキング学習を終了する処理であったりする。

上記したように本実施形態に係る学習支援装置１０によれば、英語等の語学学習において、ユーザが発話した言葉を音声認識して解析し、使用頻度の高い単語や、発話までに時間を要した単語等を指摘し、それらの単語から辞書検索にジャンプする仕組みを構築することにで、学習機能を充実させることができ、ユーザは、意識することなく苦手な言葉を効率的に克服することができる。

そして、ユーザサイドからすれば、学習支援装置で出題されるスピーキング形式の問題に対して音声により回答を入力し、入力後、自分の回答に対して分析を行い、発話までに要した時間や偏って使用している言葉を抽出し、抽出された自分の弱点である英語表現に関して辞書とリンクさせることで関連する情報を効率的に取得でき、話す上で必要な瞬時の対応力や表現力を効率的に鍛えることができる。

なお、別の機能として「人間関係」、「地理地形関係」、「歴史関係」等を外国語で解説する機能を用意しておいて、スピーキング学習を始めるのに先立って、「人間関係」、「地理地形関係」、「歴史関係」等の問題に対して、どのような回答があるのか等を学習できるようにしておけば、さらに、利便性の良い学習支援装置とすることができる。

また、ランダムに単語を抽出して問題を出題するだけにとどまらず、「人間関係」、「地理地形関係」、「歴史関係」等といった分野別に出題する問題を編集しておいて、ユーザが学習したい分野を選択し、その選択された分野に応じた問題を出題するようにしても良い。
なお、上記では、ユーザが苦手とする単語を明示する方法としてマーカー表示する方法を示したが、その表示形態は、単語の下にカラーの下線を引いたり、単語の文字の色だけを変えるようにする等適宜変更しても良い。

さらに、上記では、辞書ＤＢを内蔵する学習支援装置である場合を示したが、学習支援装置の態様は、このようなものに限定されるものではない。
例えば、図６に示すように、タブレット端末１０１とサーバ１０２とで構成されるような学習支援装置１００であっても良い。

この場合、ユーザが端末（例えば、スマートフォンのようなタブレット端末１０１）を所持し、ＩＰ網等ネットワーク１０３経由で接続されたサーバ１０２にタブレット端末１０１に入力された音声データを送信させ、サーバ１０２に音声データを認識してテキストに変換する処理を行わせるとともに、当該テキストに含まれる単語の発話状況を判別させ、その判別結果に応じてテキストを識別表示するようにしたデータの作成までを行わせて、識別表示するようにしたテキストデータをタブレット端末１０１に返信してタブレット端末１０１に識別表示したテキストデータを表示させるようにすればよい。
このようにすることで、演算量の多い処理を処理能力に余裕があるサーバ１０２側に行わせることができる。

そして、タブレット端末１０１に表示された識別表示したテキストの少なくとも一部をユーザが指定、例えば、上記例のようにマーカー表示された単語のタッチ指定をすると、再び、この指定に応じて、タブレット端末１０１がその指定内容をサーバ１０２側に送信し、その送信された指定内容に基づいて、それに対応する学習事項（類語や例文）をサーバ１０２側からタブレット端末１０１側に返信して、タブレット端末１０１に学習事項（類語や例文）を表示させるようにすればよい。
このようにすれば、学習事項を表示するために行う検索等の演算量の多い処理をサーバ１０２側に行わせることが可能であり、また、辞書ＤＢなどを記憶容量の大きいサーバ１０２に持たせることができるので好適である。
このようなタブレット端末１０１とサーバ１０２とで構成される学習支援装置１００の場合、表示部となるタブレット端末１０１に音声入力部１２を設けることになる。

以上、実施形態を用いて本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されないことは言うまでもない。
例えば、辞書ＤＢ自体はネット経由などでアクセスできるようにしておいて、その他の必要機能を備えさせるようにした学習支援装置であっても良く、上記実施形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかであり、その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれるものであることは、特許請求の範囲の記載から明らかである。

以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記に記載した請求項の項番は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲の通りである。
［請求項１］
入力された音声を認識してテキストに変換する手段と、
前記テキストに含まれる単語の発話状況を判別する手段と、
判別結果に応じて前記テキストを識別表示するように制御する手段と、
前記識別表示された前記テキストの少なくとも一部をユーザが指定することに応じて対応する学習事項を提供する手段と、
を備えたことを特徴とする学習支援装置。
［請求項２］
例文検索する手段を備え、
前記発話状況は、発話されるまでに経過した時間であり、前記例文検索する手段で、前記時間が所定の時間を超えた単語について、例文検索を実行して前記学習事項とすることを特徴とする請求項１に記載の学習支援装置。
［請求項３］
類語検索する手段を備え、
前記発話状況は、発話した単語の頻度であり、前記類語検索する手段で、所定の頻度を超える単語について、類語検索を実行して前記学習事項とすることを特徴とする請求項１に記載の学習支援装置。
［請求項４］
音声入力手段と、問題を表示する表示部と、を備え、
前記表示部に問題を表示し、前記問題に対する回答を音声で入力させることを特徴とする請求項１に記載の学習支援装置。
［請求項５］
学習支援装置のコンピュータに、
入力された音声を認識してテキストに変換する手順と、
前記テキストに含まれる単語の発話状況を判別する手順と、
判別結果に応じて前記テキストを識別表示するように制御する手順と、
前記識別表示された前記テキストの少なくとも一部をユーザが指定することに応じて対応する学習事項を提供する手順と、
を実行させるプログラム。

１０ 学習支援装置
１１ 処理部
１２ 音声入力部
１３ 入力部
１４ 表示部
１５ 記憶部
１６ ＶＲＡＭ
１００ 学習支援装置
１０１ タブレット端末
１０２ サーバ
１０３ ネットワーク

Claims (10)

1. 入力された音声を認識してテキストに変換し、
   前記変換により得られるテキストに各単語が含まれる頻度を判別し、
   前記頻度が所定頻度以上であると判別され、かつ、ユーザにより指定された第１単語に対する学習事項を選択する場合に、前記第１単語とは別の第２単語を用いる学習事項を選択する、
   処理部を備える学習支援装置。
2. 前記処理部は、前記頻度が所定頻度以上であると判別され、かつ、ユーザにより指定された前記第１単語に対する学習事項を選択する場合に、前記第１単語に対する類語検索を実行することを前記学習事項として選択する、請求項１に記載の学習支援装置。
3. 前記処理部は、
   ユーザが発話した音声を認識してテキストに変換し、
   前記変換により得られるテキストに含まれる複数の単語それぞれの前記ユーザにより発話された頻度を判別し、
   前記複数の単語のうちの指定された単語に対する学習事項を選択する場合に、前記指定された単語が発話される頻度が所定頻度以上であると判別された場合は、前記指定された単語である前記第１単語とは別の第２単語を用いる学習事項を選択する、請求項１または２に記載の学習支援装置。
4. ユーザが発話した音声を入力するとともに、入力された音声を認識してテキストに変換し、
   前記テキストに含まれる複数の単語それぞれが発話されるまでに経過した時間を判別し、
   前記発話されるまでに経過した時間が所定時間以上であると判別され、かつ、ユーザにより指定された第１単語に対する学習事項を選択する場合に、前記第１単語に対する例文検索を実行する学習事項を選択する、
   処理部を備える学習支援装置。
5. 前記処理部は、
   前記複数の単語のうちの指定された単語に対する学習事項を選択する場合に、前記指定された単語が発話されるまでに経過した時間が所定時間以上であると判別された場合は、前記指定された単語である前記第１単語に対する例文検索を実行する学習事項を選択する、請求項４に記載の学習支援装置。
6. 前記処理部は、
   前記判別の結果に応じて前記テキストを識別表示し、
   前記識別表示された前記テキストに含まれる単語をユーザが指定することに応じて、指定された単語の発話状況に対応する学習事項を提供する、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の学習支援装置。
7. 音声入力手段と、問題を表示する表示部と、を備え、
   前記処理部は、
   前記表示部に問題を表示し、前記問題に対する回答を音声で入力させる、請求項１乃至６のいずれか一項に記載の学習支援装置。
8. 前記処理部は、
   前記表示部に単語を表示し、この表示された単語についてユーザに説明させる問題を出題し、
   前記問題に対する回答として入力された音声を認識してテキストに変換する、請求項７に記載の学習支援装置。
9. 学習支援装置のコンピュータに、
   入力された音声を認識してテキストに変換し、
   前記変換により得られるテキストに各単語が含まれる頻度を判別し、
   前記頻度が所定頻度以上であると判別され、かつ、ユーザにより指定された第１単語に対する学習事項を選択する場合に、前記第１単語とは別の第２単語を用いる学習事項を選択する、
   処理を実行させるプログラム。
10. 学習支援装置のコンピュータに、
    ユーザが発話した音声を入力するとともに、入力された音声を認識してテキストに変換し、
    前記テキストに含まれる複数の単語それぞれが発話されるまでに経過した時間を判別し、
    前記発話されるまでに経過した時間が所定時間以上であると判別され、かつ、ユーザにより指定された第１単語に対する学習事項を選択する場合に、前記第１単語に対する例文検索を実行する学習事項を選択する、
    処理を実行させるプログラム。