JP7181021B2

JP7181021B2 - 文法スコア算出装置、文法スコア算出方法及び文法スコア算出プログラム

Info

Publication number: JP7181021B2
Application number: JP2018145380A
Authority: JP
Inventors: 文四郎落合
Original assignee: アルー株式会社
Priority date: 2018-08-01
Filing date: 2018-08-01
Publication date: 2022-11-30
Anticipated expiration: 2038-08-01
Also published as: JP2020020980A

Description

本発明は、文法スコア算出装置、文法スコア算出方法及び文法スコア算出プログラムに関する。

下記特許文献１には、コールセンターに配置されている語学講師用の端末と、ユーザが携帯する携帯電話機との間で、映像信号及び音声信号を双方向に送受信しながら、語学学習を進行する語学習得システムが開示されている。この語学習得システムでは、ユーザが受講したい授業を予約すると、その予約時間に、語学講師用の端末とユーザの携帯電話機とがネットワークサーバーを介して接続され、授業が始まる。

特開２００９－２７２６９０号公報

特許文献１に記載の語学習得システムでは、語学レッスンを受けた後に、その語学レッスンで学習した内容に含まれる文法に対するスコアを算出する仕組みがない。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、語学レッスンで学習した内容に含まれる文法に対するスコアを算出することができる文法スコア算出装置、文法スコア算出方法及び文法スコア算出プログラムを提供することを目的とする。

本発明の一態様に係る文法スコア算出装置は、語学レッスンに用いる複数の設問に対する受講生の解答を、前記設問ごとに単語に分解し、当該分解した単語の品詞の組み合わせに基づいて、前記設問に割り当てられた文法の種類を判別する文法判別部と、前記文法判別部により判別された前記文法の種類に基づいて、前記受講生ごとに前記文法の種類別の設問数を集計する集計部と、前記解答ごとに、前記解答の正誤を判定する正誤判定部と、前記受講生ごとに、前記集計部により集計された前記文法の種類別の設問数の合計、前記正誤判定部により判定された正答の数及び文法的に正しい前記解答の数のそれぞれに対応するスコアを算出し、当該算出した三つのスコアの平均値を、前記語学レッスンにおける文法に対するスコアとして算出するスコア算出部と、を備える。

上記態様において、前記スコア算出部は、前記文法の種類別の設問数の合計に対応するスコアを算出する際に、前記集計部により集計された前記文法の種類別の設問数のうち、重要文法として設定された一部の前記文法の種類に対応する設問数のみを合計し、当該合計した値に対応するスコアを算出することとしてもよい。

上記態様において、前記解答ごとに、前記解答を構成する文章が文法的に正しいか否かを判定する正否判定部を、さらに備え、前記スコア算出部は、前記文法的に正しい前記解答の数に対応するスコアを算出する際に、前記正否判定部により文法的に正しいと判定された前記解答の数に対応するスコアを算出することとしてもよい。

本発明の他の態様に係る文法スコア算出方法は、プロセッサに実行させる宿題提供方法であって、語学レッスンに用いる複数の設問に対する受講生の解答を、前記設問ごとに単語に分解し、当該分解した単語の品詞の組み合わせに基づいて、前記設問に割り当てられた文法の種類を判別する文法判別ステップと、前記文法判別ステップにおいて判別された前記文法の種類に基づいて、前記受講生ごとに前記文法の種類別の設問数を集計する集計ステップと、前記解答ごとに、前記解答の正誤を判定する正誤判定ステップと、前記受講生ごとに、前記集計ステップにおいて集計された前記文法の種類別の設問数の合計、前記正誤判定ステップにおいて判定された正答の数及び文法的に正しい前記解答の数のそれぞれに対応するスコアを算出し、当該算出した三つのスコアの平均値を、前記語学レッスンにおける文法に対するスコアとして算出するスコア算出ステップと、を含む。

本発明の他の態様に係る文法スコア算出プログラムは、コンピュータを、語学レッスンに用いる複数の設問に対する受講生の解答を、前記設問ごとに単語に分解し、当該分解した単語の品詞の組み合わせに基づいて、前記設問に割り当てられた文法の種類を判別する文法判別部、前記文法判別部により判別された前記文法の種類に基づいて、前記受講生ごとに前記文法の種類別の設問数を集計する集計部、前記解答ごとに、前記解答の正誤を判定する正誤判定部、前記受講生ごとに、前記集計部により集計された前記文法の種類別の設問数の合計、前記正誤判定部により判定された正答の数及び文法的に正しい前記解答の数のそれぞれに対応するスコアを算出し、当該算出した三つのスコアの平均値を、前記語学レッスンにおける文法に対するスコアとして算出するスコア算出部、として機能させる。

本発明によれば、語学レッスンで学習した内容に含まれる文法に対するスコアを算出することができる。

実施形態における英語学習システムの実施例の一つを示す図である。図１に示す英語学習システムの機能構成を例示する図である。図１に示す英語学習システムで実行される文法判別処理の流れを例示する模式図である。図１に示す英語学習システムで実行される正誤判定処理の流れを例示する模式図である。図１に示す英語学習システムで実行される文法スコア算出処理の流れを例示する模式図である。

以下、添付図面を参照して、本発明に係る文法スコア算出装置の機能を含む英語学習システムの好適な実施形態について説明する。実施形態では、例示的に英語を学習する場合について説明するが、学習の対象は英語に限定されず、他の言語の学習にも本発明を適用することができる。

まず、図１を参照して、実施形態における英語学習システムについて説明する。英語学習システム１は、一つ又は複数のサーバ装置やデータベースを用いて構築することができる。英語学習システム１は、通信回線４ａ、４ｂを介してそれぞれ接続してきた受講生用端末２と講師用端末３とを電話回線５を利用して接続させる。英語学習システム１は、電話回線５により接続された受講生用端末２と講師用端末３とを利用して受講生と講師とが通話をしながら進める英語レッスンの進行を制御する。

受講生用端末２は、受講生が携帯する端末である。受講生用端末２としては、例えばスマートフォンや携帯電話機等の通話機能を有する携帯端末が該当する。講師用端末３は、講師が利用する端末である。講師用端末３としては、例えばパーソナルコンピュータ等の小型端末が該当し、この小型端末には、電話回線を利用する通話機能が組み込まれている。講師用端末３は、例えばコールセンター等の同一施設内に複数台配置されている。講師用端末３を収容する施設は、日本国内に設けられていてもよいし、外国に設けられていてもよい。

なお、講師用端末３は、同一の施設内に複数台配置されている小型端末には限定されず、例えば、講師が所持するパーソナルコンピュータや、スマートフォン、携帯端末等であってもよい。

英語学習システム１は、物理的な構成として、例えば、プロセッサと、記憶装置と、通信インタフェースとを含む。プロセッサは、算術論理演算ユニット及び各種レジスタから構成され、記憶装置に格納されているコンピュータプログラムを実行することで、後述する各種機能を実現する。

記憶装置は、例えば、ディスクドライブ又は半導体メモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。通信インタフェースは、ネットワークに接続し、ネットワーク上の他の端末と通信をするためのハードウェアモジュールである。

図２を参照して、英語学習システム１の機能的な構成について説明する。英語学習システム１は、例えば、スコア算出機能を有する。スコア算出機能は、例えば、文法判別部１１と、集計部１２と、正誤判定部１３と、文法スコア算出部１４と、スコア提供部１５とを含む。なお、英語学習システム１の機能は、スコア算出機能に限定されず、例えば、レッスン進行機能、アセスメント機能等を有することができる。

英語学習システム１は、記憶装置に構築されるデータベースとして、例えば、受講生情報データベース１６１、解答履歴情報データベース１６２及び設問情報データベース１６３を備える。

受講生情報データベース１６１は、受講生に関する受講生情報を格納するデータベースである。受講生情報データベース１６１は、データ項目として、例えば、受講生ＩＤ項目、メールアドレス項目、氏名項目、電話番号項目、進捗状況項目及びグレード項目等を有する。

進捗状況項目は、レッスンの進捗状況を格納する。レッスンの進捗状況として、例えば受講生が到達したカリキュラムの最新のモジュール番号を用いることができる。モジュールの詳細については後述する。グレード項目は、例えば受講生の理解力や会話力等の能力のレベルを格納する。この進捗状況項目及びグレード項目は、後述する評価項目ごとに設けられる。

解答履歴情報データベース１６２は、受講生が受講したレッスンで用いられた設問に対する受講生の解答内容を格納するデータベースである。解答履歴情報データベース１６２は、例えば、受講生ＩＤごとに、レッスンを受講した日時（時間は時間帯）を記録し、その日時ごとに、解答内容を記録する。

設問情報データベース１６３は、レッスンで用いる設問の内容を格納するデータベースである。設問は、例えば、レイヤー、評価項目、グレード及びモジュールごとに設けることができる。レイヤーは、レッスンのレベルを示す。レイヤーとして、例えば、初級レベルである（１）“Basic”レイヤー、（２）中級レベルである“Intermediate”レイヤー、（３）上級レベルである“Advanced”レイヤー等を設けることができる。

評価項目は、レイヤーごとに設ける評価の内容を示す。例えば、上記３つのレイヤーに対し、それぞれ以下の評価項目を設けることができる。（１）“Basic”レイヤー：“Attitude”、“Speaking”、“Listening”、“Grammar”及び“Vocabulary”の５つの評価項目。（２）“Intermediate”レイヤー：“Logical Speaking”、“Assertiveness”、“Active Listening”及び“Relationship Building”の４つの評価項目。（３）“Advanced”レイヤー：“Management Communication”、“Storytelling”、“Negotiation”及び“Facilitation”の４つの評価項目。

グレードは、評価項目ごとの能力レベルを示す。グレードとして、例えば、６段階の能力レベルを設けることができる。その場合、能力レベルの低い方から順に、“Ｅ”、“Ｄ”、“Ｃ”、“Ｂ”、“Ａ”、“Ｓ”のように、グレードを設定することができる。

モジュールは、カリキュラムを構成する最小単位であり、受講生はモジュール単位にレッスンを受講する。受講生は、現時点のグレードに割り当てられている全てのモジュールをクリアすると、次のグレードに進むことができる。

図２に示す文法判別部１１は、対象となる受講生のレッスンに用いる設問に割り当てられた文法の種類を判別する。図３を参照し、文法の種類を判別する文法判別処理について詳細に説明する。

最初に、文法判別部１１は、対象受講生のレッスンに用いる複数の設問のうち、最初の設問に対する受講生の解答を単語に分解する（ステップＳ１１）。例えば、最初の設問に対する受講生の解答が“I have been to America.”である場合、文法判別部１１は、５つの単語“I”、“have”、“been”、“to”、“America”に分解する。

続いて、文法判別部１１は、上記ステップＳ１１で分解した単語の品詞を判別する（ステップＳ１２）。文法判別部１１は、品詞を判別する際に、連続する複数の品詞を一つの品詞に統合できる場合、その連続する複数の品詞を一つの品詞に置き換える。連続する複数の品詞が一つの品詞に統合できるものとして、例えば、“前置詞”の後に“名詞”が続く場合や、“前置詞”の後に“冠詞”、“名詞”が続く場合がある。

具体的に、“to America”は、“to”が“前置詞”であり、“America”が“名詞”である。この場合、“to”と“America”が統合され、その品詞が“副詞”に置き換えられる。また、“in the park”は、“in”が“前置詞”であり、“the”が冠詞であり、“park”が名詞である。この場合、“in”と“the”と“park”が統合され、その品詞が“副詞”に置き換えられる。

続いて、文法判別部１１は、上記ステップＳ１２で判別した品詞の組み合わせに基づいて、設問に割り当てられた文法の種類を判別する（ステップＳ１３）。例えば、品詞の組み合わせが、名詞＋助動詞（have）＋動詞（過去分詞）である場合には、文法の種類が“Ｇ１：現在完了”と判別される。同様に、品詞の組み合わせが、名詞＋be動詞＋動詞（過去分詞）である場合には、文法の種類が“Ｇ２：受動態”と判別される。品詞の組み合わせが、名詞＋be動詞＋動詞（現在分詞）である場合には、文法の種類が“Ｇ３：進行形”と判別される。

続いて、文法判別部１１は、対象受講生のレッスンに用いる複数の設問のうち次の設問に対して、上記ステップＳ１１～ステップＳ１３の処理を行う。一方、上記ステップＳ１１～ステップＳ１３の処理が、対象受講生のレッスンに用いる全ての設問に対して終了した場合には、この文法判別処理を終了する。

図２に示す集計部１２は、文法判別部１１により判別された文法の種類に基づいて、受講生ごとに、文法の種類別の設問数を集計する。例えば、受講生のレッスンに用いる設問が１０問であった場合に、現在完了が４問、受動態が４問、進行形が２問のように集計される。

正誤判定部１３は、受講生の解答ごとに、解答の正誤を判定する。図４を参照し、解答の正誤を判定する正誤判定処理について詳細に説明する。

最初に、正誤判定部１３は、受講生の解答である“I have been to America.”から助動詞“have”を除外し、動詞“been”を現在形にした“I am to America.”をマトリクス化する（ステップＳ２１）。助動詞を除外して動詞を現在形にすることで、判定対象を単純化することができる。

続いて、正誤判定部１３は、ｂｅ動詞である“am”の前後にあるそれぞれの単語の品詞が名詞であるか形容詞であるかを判定し、２行２列の行列を生成する（ステップＳ２２）。例えば、“am”の前にある“I”は、名詞であるため、行列の１行１列に“１”を設定し、行列の２行１列に“０”を設定する。“am”の後ろにある“to America”は、副詞であるため、行列の１行２列及び２行２列にそれぞれ“０”を設定する。なお、動詞の前後に複数の単語が存在する場合にはそれぞれの判定結果を加算して行列に設定する。

続いて、正誤判定部１３は、上記ステップＳ２２で生成した行列と、予め登録されている正しいパターンの行列とを比較し、生成した行列と一致する正しいパターンの文型及び判定対象の動詞に基づいて、受講生の解答が正しいかどうかを判定する（ステップＳ２３）。例えば、生成した行列と一致した正しいパターンの文型が、第１文型であった場合、判定対象の動詞である“am”は、第１文型の動詞として使用できる動詞である。したがって、受講生の解答は正しいと判定する。動詞ごとに、使用できる文型を定めたテーブルを予め準備しておき、そのテーブルを参照して対象文型に使用できる動詞であるか否かを判定することが好ましい。

ここで、解答に、複数の動詞が含まれる場合には、それぞれの動詞ごとに、上記ステップＳ２１～ステップＳ２３の処理を行い、全ての動詞で正しいと判定された場合に、受講生の解答が正しいと判定する。一方、いずれかの動詞で誤っていると判定された場合に、受講生の解答は誤りであると判定する。

図２に示す文法スコア算出部１４は、語学レッスンにおける文法（Grammar）に対するスコアを算出する。以下に、具体的に説明する。

最初に、文法スコア算出部１４は、受講生ごとに、集計部１２により集計された文法の種類別の設問数の合計、正誤判定部１３により判定された正答の数、及び文法的に正しい解答の数、のそれぞれに対応するスコアを算出する。これら三つのスコアは、例えば、以下のように算出することができる。

事前に、三つのスコアを算出するための三つの対比表を作成しておく。三つの対比表は、設問数の合計、正答の数及び文法的に正しい解答の数のそれぞれの値に対する指標と、スコアとの対比関係を示すテーブルである。文法スコア算出部１４は、設問数の合計、正答の数及び文法的に正しい解答の数のそれぞれに対応する指標を特定し、その特定した三つの指標に対する三つのスコアをそれぞれの対比表から特定する。

続いて、文法スコア算出部１４は、算出した三つのスコアの平均値を、受講生ごとに算出する。この算出した平均値が、語学レッスンにおける文法に対するスコアとなる。

ここで、文法スコア算出部１４は、集計部１２により集計された文法の種類別の設問数のうち、重要文法として設定された一部の文法の種類ごとの設問数のみを合計し、その合計した値に対応するスコアを算出することとしてもよい。これにより、重要な文法に重きを置いたスコアを算出することが可能となる。

スコア提供部１５は、文法スコア算出部１４により算出された平均値を、文法に対するスコアとして、受講生に提供する。受講生への提供は、例えば、受講生がアクセス可能なＷｅｂサイトに提示する等して提供することとしてもよいし、受験生に配布するスコアシートに印刷する等して提供することとしてもよい。

スコア提供部１５は、文法に対するスコアを受講生に提供する際に、他の評価項目に対するスコアを併せて提供することとしてもよい。他の評価項目として、例えば、積極的な姿勢（Attitude）、スピーキング（Speaking）、リスニング（Listening）及びボキャブラリー（Vocabulary）がある。

図５を参照し、文法に対するスコアを算出する際のスコア算出処理について詳細に説明する。図５のＴａは、対象受講生のレッスンに用いた複数の設問に対する解答を一行ずつに分割したテーブルである。Ｔｂは、集計部１２により集計された文法の種類別の設問数を示すテーブルである。Ｔｃは、正誤判定部１３により判定された解答の正誤を示すテーブルである。

Ｔｄは、解答を構成する文章が文法的に正しいか否かを示すテーブルである。解答を構成する文章が文法的に正しいか否かは、例えば、文章が文法的に正しいか否かを判定する文法正否判定装置から取得することとしてもよい。具体的に、設問に対する解答を文法正否判定装置に送信し、その文法正否判定装置から返信される解答に対する判定結果を受信することで、文法的に正しいか否かを取得することができる。文法的に正しいか否かを判定することは、例えば、設問に対する解答の内容が誤っていても、解答を構成する文章が文法的には正しい場合があるため、文法的な理解力を測る有効な手段となり得る。

最初に、文法スコア算出部１４は、テーブルＴｂを参照し、文法の種類（Ｇ１～Ｇ１１）ごとの設問数を合計し、その合計した値に対応するスコアを算出する（ステップＳ３１）。

続いて、文法スコア算出部１４は、テーブルＴｃを参照し、正答の数を合計し、その合計した値に対応するスコアを算出する（ステップＳ３２）。

続いて、文法スコア算出部１４は、テーブルＴｄを参照し、文法的に正しい解答の数を合計し、その合計した値に対応するスコアを算出する（ステップＳ３３）。

続いて、文法スコア算出部１４は、上記ステップＳ３１～ステップＳ３３でそれぞれ算出した三つのスコアの平均値を算出する（ステップＳ３４）。

上述したように、実施形態における英語学習システム１によれば、受講生の解答に含まれる単語の品詞の組み合わせから判明する文法の種類に従って、その受講生が解いた文法の種類別の設問数及び各設問に対する解答の正誤を求め、外部から取得した解答に対する判定結果に基づいて文法的に正しい解答の数を算出したうえで、文法の種類別の設問数の合計、正答の数及び文法的に正しい解答の数のそれぞれに対応するスコアを算出することができる。さらに、算出した三つのスコアの平均値を、語学レッスンにおける文法に対するスコアとして算出し、受講生に提供することができる。

それゆえ、実施形態における英語学習システム１によれば、語学レッスンで学習した内容に含まれる文法に対するスコアを算出し、さらに当該スコアを受講生に提供することができる。

[変形例]
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、他の様々な形で実施することができる。このため、上記実施形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈されるものではない。例えば、上述した各処理ステップは処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更し、又は並列に実行することができる。

また、上述した実施形態では、受講生用端末２と講師用端末３とが電話回線５を介して接続しているが、この構成には限定されない。例えば、受講生用端末２と講師用端末３とが、電話回線５を利用せずに、通信回線を介して接続することとしてもよい。通信回線としては、例えば、Ｓｋｙｐｅ（登録商標）を含むＶｏＩＰ（Voice over Internet Protocol）技術を適用した通信回線が該当する。この場合、ＶｏＩＰのアカウントとして受講生用端末２に割り当てられる識別ＩＤを、受講生情報の受講生ＩＤとして用いることができる。

また、上述した実施形態では、解答を構成する文章が文法的に正しいか否かを、外部の文法正否判定装置から取得しているが、これに限定されない。例えば、英語学習システム１が、解答を構成する文章が文法的に正しいか否かを判定する正否判定部をさらに備えることとしてもよい。

さらに、上述した実施形態における文法スコア算出部１４は、スコアを算出する際に、正答の数や文法的に正しい解答の数に対応するスコアを算出しているが、これに限定されず、例えば、正答の割合や文法的に正しい解答の割合に対応するスコアを算出することとしてもよい。

１…英語学習システム、２…受講生用端末、３…講師用端末、４ａ、４ｂ…通信回線、５…電話回線、１１…文法判別部、１２…集計部、１３…正誤判定部、１４…文法スコア算出部、１５…スコア提供部、１６１…受講生情報データベース、１６２…解答履歴情報データベース、１６３…設問情報データベース。

Claims

語学レッスンに用いる複数の設問に対する受講生の解答を、前記設問ごとに単語に分解し、当該分解した単語の品詞の組み合わせに基づいて、前記設問に割り当てられた文法の種類を判別する文法判別部と、
前記文法判別部により判別された前記文法の種類に基づいて、前記受講生ごとに前記文法の種類別の設問数を集計する集計部と、
前記解答ごとに、前記解答に含まれる動詞の前後にある単語の品詞が名詞であるか形容詞であるかに基づいて生成する行列が、予め登録されている各文型の正しいパターンの行列と一致するかどうかを判定し、一致する前記正しいパターンの行列に対応する文型及び前記解答に含まれる動詞に基づいて、前記解答の正誤を判定する正誤判定部と、
前記解答ごとに、前記解答を構成する文章が文法的に正しいか否かに関する判定結果を、外部から取得する取得部と、
前記受講生ごとに、前記集計部により集計された前記文法の種類別の設問数の合計、前記正誤判定部により判定された正答の数及び前記取得部により取得された前記判定結果により判明する文法的に正しい前記解答の数のそれぞれの値について、それぞれの値を評価するための基準となる指標とスコアとの対比関係を示すテーブルに基づいて、それぞれの値に対応するスコアを算出し、当該算出した三つのスコアの平均値を、前記語学レッスンにおける文法に対するスコアとして算出するスコア算出部と、
を備える文法スコア算出装置。
前記スコア算出部は、前記文法の種類別の設問数の合計に対応するスコアを算出する際に、前記集計部により集計された前記文法の種類別の設問数のうち、重要文法として設定された一部の前記文法の種類に対応する設問数のみを合計し、当該合計した値に対応するスコアを算出する、
請求項１記載の文法スコア算出装置。
プロセッサに実行させる宿題提供方法であって、
語学レッスンに用いる複数の設問に対する受講生の解答を、前記設問ごとに単語に分解し、当該分解した単語の品詞の組み合わせに基づいて、前記設問に割り当てられた文法の種類を判別する文法判別ステップと、
前記文法判別ステップにおいて判別された前記文法の種類に基づいて、前記受講生ごとに前記文法の種類別の設問数を集計する集計ステップと、
前記解答ごとに、前記解答に含まれる動詞の前後にある単語の品詞が名詞であるか形容詞であるかに基づいて生成する行列が、予め登録されている各文型の正しいパターンの行列と一致するかどうかを判定し、一致する前記正しいパターンの行列に対応する文型及び前記解答に含まれる動詞に基づいて、前記解答の正誤を判定する正誤判定ステップと、
前記解答ごとに、前記解答を構成する文章が文法的に正しいか否かに関する判定結果を、外部から取得する取得ステップと、
前記受講生ごとに、前記集計ステップにおいて集計された前記文法の種類別の設問数の合計、前記正誤判定ステップにおいて判定された正答の数及び前記取得ステップにおいて取得された前記判定結果により判明する文法的に正しい前記解答の数のそれぞれの値について、それぞれの値を評価するための基準となる指標とスコアとの対比関係を示すテーブルに基づいて、それぞれの値に対応するスコアを算出し、当該算出した三つのスコアの平均値を、前記語学レッスンにおける文法に対するスコアとして算出するスコア算出ステップと、
を含む文法スコア算出方法。
前記スコア算出ステップは、前記文法の種類別の設問数の合計に対応するスコアを算出する際に、前記集計ステップにおいて集計された前記文法の種類別の設問数のうち、重要文法として設定された一部の前記文法の種類に対応する設問数のみを合計し、当該合計した値に対応するスコアを算出する、
請求項３記載の文法スコア算出方法。
コンピュータを、
語学レッスンに用いる複数の設問に対する受講生の解答を、前記設問ごとに単語に分解し、当該分解した単語の品詞の組み合わせに基づいて、前記設問に割り当てられた文法の種類を判別する文法判別部、
前記文法判別部により判別された前記文法の種類に基づいて、前記受講生ごとに前記文法の種類別の設問数を集計する集計部、
前記解答ごとに、前記解答に含まれる動詞の前後にある単語の品詞が名詞であるか形容詞であるかに基づいて生成する行列が、予め登録されている各文型の正しいパターンの行列と一致するかどうかを判定し、一致する前記正しいパターンの行列に対応する文型及び前記解答に含まれる動詞に基づいて、前記解答の正誤を判定する正誤判定部、
前記解答ごとに、前記解答を構成する文章が文法的に正しいか否かに関する判定結果を、外部から取得する取得部、
前記受講生ごとに、前記集計部により集計された前記文法の種類別の設問数の合計、前記正誤判定部により判定された正答の数及び前記取得部により取得された前記判定結果により判明する文法的に正しい前記解答の数のそれぞれの値について、それぞれの値を評価するための基準となる指標とスコアとの対比関係を示すテーブルに基づいて、それぞれの値に対応するスコアを算出し、当該算出した三つのスコアの平均値を、前記語学レッスンにおける文法に対するスコアとして算出するスコア算出部、
として機能させる文法スコア算出プログラム。
前記スコア算出部は、前記文法の種類別の設問数の合計に対応するスコアを算出する際に、前記集計部により集計された前記文法の種類別の設問数のうち、重要文法として設定された一部の前記文法の種類に対応する設問数のみを合計し、当該合計した値に対応するスコアを算出する、
請求項５記載の文法スコア算出プログラム。