JPH02216182A - 会話学習機 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、学習者の個性や進度等に合わせて学習を行
わせる会話学習機に関するものである。

〔従来の技術〕

第７図は従来の会話学習機を示す斜視図であり、図にお
いて、２０はカセットテープレコーダ、２１はカセット
テープのセット部、２２は再生、−時停止等を行わせる
スイッチ、２３は学習者がカセットテープに録音されて
いる文章を開くとともに、学習者自身の音声をカセット
テープレコーダ２０に人力するマイク付きヘッドホンで
ある。

次に動作について説明する。学習者は自分の進度に合っ
た学習内容のカセットテープをセット部２１にセントし
て、スイッチ２２を操作してカセットテープの内容を再
生させ、マイク付きヘッドホン２３を介してカセットテ
ープの内容を聞いたり、自身の音声を録音したりする。

〔発明が解決しようとする課題〕

従来の会話学習機は以上のように構成されているので、
次のような課題があった。

（イ）学習者個人の個性には対応できない。また、学習
の進度に合わせて教材の程度を選択する場合は、原則的
に自分で選択するので学習者の客観的なレベル評価に基
づいた選択ができない。

（ロ）マイク付きへソドホン２３が備えられてはいるが
、実際に学習者が発声する機会が少なく、その発声につ
いても、即時には良否を判定できない。

（ハ）学習者にとっては、会話学習機からの一方的な音
声を聞く時間が多く、自分の発声の良否判定も不明であ
るから、会話学習に対して飽きやすい。

この発明は上記のような課題を解消するためになされた
もので、学習者個人の個性や進度に合わせて教材の中か
ら最適の部分を選び出して、さらに、この教材部分を学
習者に適した方法で双方向的に学習させるとともに、学
習終了後の学習者個人のレベルを記憶することにより、
きめ細かな学習管理を可能とする会話学習機を得ること
を目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

この発明に係る会話学習機は、メモリ中に蓄積された教
材と、この教材を扱う教材レッスン用プログラムと、こ
の教材に関する情報を集めた教材知識データ、教材レッ
スン用プログラムに対して学習者に適した教材部分、レ
ッスン方法等を出力する判断の基準となるデータを集め
た基本的知識データ、および学習者の個人別情報を集め
た学習者用知識データを有する知識ベースと、この知識
ヘースをもとに、学習者に対して最適の教材部分を選択
し、さらに、この教材部分に対するレッスン方法を選択
して、特にこのレッスンの合否判定規準を作成するとと
もに、学習の経過から前記知識ベース内の各知識データ
を修正する推論エンジン（知！ベースと推論エンジンは
エキスパートシステムを構成する。）とを備えたもので
ある。

また、この発明の別の発明に係る会話学習機は、教材中
の文データを音声に変換する音声合成装置と、学習者が
入力した音声を認識する音声認識装置と、前記文データ
と前記音声認識装置の出力とを比較して、その差を検出
する比較器と、合否判定規準値を記憶する記憶部と、合
否判定規準値と比較器の出力をもとに合否判定を行う教
材レッスン用プログラム（以下、単にプログラム七いう
）とこのプログラムを実行する中央処理装置（以下、Ｃ
ＰＵという）とを備えたものである。

〔作　用〕

この発明における会話学習機は、エキスパートシステム
の推論エンジンが、学習者用知識データをもとに基本的
知識データを使って、教材の中がら最適の教材部分を選
択し、選択された教材部分に関する具体的なレッスン方
法を教材知識データから選択することにより、最適の教
材部分とレッスン方法を決定するとともに、学習終了時
にはレッスンの結果をもとに、知識ベースの内容を更新
する。

また、この発明の別の発明における会話学習機は、ＣＰ
Ｕとプログラムの動作によって、教材部分中の文データ
を音声合成装置を使って音声出力させ、学習者が入力し
た音声を音声認識装置を介して入力し、出力した文デー
タと入力した学習者の音声との差を求め、この差と合否
判定規準値とから学習者のこの文データに対する合否を
判定する。

〔実施例〕

以下、この発明の一実施例を図について説明する。第１
図において、１は教材で文データを含む教材部分１ａ、
ｌｂ、・・・より構成されている。２は教材レッスン用
プログラム（プログラム）、３はエキスパートシステム
の推論エンジン、４は教材に関する情報を集めた教材知
識データ、５はプログラム２に学習者に適した情報を出
力する判断の基準データを集めた基本的知識データで、
以上の教材１、プログラム２、推論エンジン３、教材知
識データ４および基本的知識データ５はハード・ディス
ク６に格納されているプログラムまたはデータである。

７は学習者の個人別情報に関する学習者用知識データを
記憶しているＩＣカード、８はこのＩＣカードの内容を
読み書きするＩＣカードリーダ／ライタ、９はプログラ
ム２または推論エンジン３を実行するＣＰＵ、１１は教
材部分ｌａ、ｌｂ、・・・の文データを音声に変換する
音声合成装置、１２は学習者が入力した音声を認識する
音声認識装置、１３は文データと音声認識装置の出力と
を比較して、その差をＣＰＵ９に与える比較器、２３は
学習者が音声合成装置１１から出力された音声を聞くと
ともに学習者自身の音声を入力するマイク付きヘッドホ
ンである。

第２図はこの発明の一実施例による会話学習機を示す斜
視図で、１４は音声合成装置１１および音声認識装置１
２を含む音声処理ボード、１５はＣＲＴである。

次に動作について説明する。第３図は教材知識データ４
、基本的知識データ５およびＩＣカード７の内容の簡単
な一例であり、教材知識データ４の内容は、ある教材部
分１　ａ、　　ｌ　ｂ、　−（Ｌｅｓｓｏｎ）において
、レッスン方法として、後述するおうむ返し方法を選択
した場合のくり返し学習の回数と文データと学習者の入
力音声の差の標準的な合格値とを示し、ＩＣカード７の
内容は、そのＩＣカード７を使用した学習者があるＬｅ
ｓｓｏｎを何回で合格したかを示し、図中のＣｏｕｎｔ
欄のＮはそのＬｅｓｓｏｎをまだ学習していないことを
示す。第４図は推論エンジン３に従ってＣＰＵ９がその
学習者に適したしｅｓ３０ｎとレッスン方法とを選択す
る動作を示すフローチャートである。まず、ステップ５
Ｔ１００においてＬｅｓｓｏｎの番号を定めるためのカ
ウンタｎに初期値１を入れる。次に、ＩＣカード７の内
容で最初にＣｏｕｎｔがＮとなるＬｅｓｓｏｎのｎを求
める（ステップ５ＴＩＯＩ〜１０２）。ここでは、第３
図に示したようにＬｅｓｓｏｎ　４でＣｏｕｎｔがＮと
なるので、ｎ＝４となる。つまり、このＩＣカード７を
所有する学習者はＬｅｓｓｏｎ　３まで学習したことを
推論エンジン３は認識する。次に基本的知識データ５を
参照してｔｈｅｎの左（左辺）にＬｅｓｓｏｎ　ｎ＝Ｎ
とあるデータを捜し、その右辺にある５ｔｅｐ　Ｌｅｓ
ｓｏｎ　ｎ　（Ｌｅｓｓｏｎ　ｎに進めを意味する）を
求める（ステップ５Ｔ１０３）、つまり、第３図に示し
た基本的知識データの内容をもとにこの学習者はＬｅｓ
ｓｏｎ　４に進むことが適切であるということを推論エ
ンジン３は認識する。さらに、５ｔｅｐ　Ｌｅｓｓｏｎ
　ｎ、Ｌｅｓｓｏｎ　ｎ　−１＝　１　　（１，ｅｓｓ
ｏｎｎに進めであるが、直前のＬ　ｅ　ｓ　ｓ　ｏ　ｎ
が１回で合格したことを意味する）を捜し、５ｔｅｐ　
Ｌｅｓｓｏｎ　ｎ＋１（１、ｅｓｓｏｎを１つとばすこ
とを意味する）を求める。この場合は第３図のＩＣカー
ド７の内容を見るとＬｅｓｓｏｎ　３　（＝　（ｎ−１
））のＣｏｕｎ　ｔが１であるから、５ｔｅｐ　Ｌｅｓ
ｓｏｎ　ｎ、　Ｌｅｓｓｏｎ　　ｎ−１−１に＃亥当す
るので（ステップ５Ｔ１０４）、ステップ５Ｔ１０５で
カウンタｎの内容を１つ増やして、結局ｎ＝５とする。

以上のようにして、エキスパートシステムは学習者に対
して最も適するＬ　ｅ　ｓ　ｓ　ｏ　ｎとしてＬｅｓｓ
ｏｎ　５を選択したことになる。次に、合否判定規準値
を求めるために、既に学習を終えたＬｅｓｓｏｎのＣｏ
ｕｎｔの平均（Ａｖｅｒａｇｅ　）を求めると（ステッ
プ５Ｔ１０７）、（５＋　４　＋　１）／３　＝３．３
である。ここで再び、基本的知識データ５中のデータの
左辺を参照して、Ａｖｅｒａｇｅに関する不等式を満た
すデータを捜すとこの場合ｉｆ　Ａｖｅｒａｇｅ　＞３
　　ｔｈｅｎ　ＦＩＧ、５というデータが存在するので
（ステップ５Ｔ１０８）、推論エンジン３はステップ５
Ｔ１１０で合否判定基準どして、教材知識データ４から
ＦＩＧ、５（図示せず）を選択する。ここで、仮に平均
が３以下であった時は、ステップ５Ｔ１０９により、教
材知識データ４からＬｅｓｓｏｎ　５の標準的な差の値
２，３．４．６を合否判定規準値とする。

この学習者について、推論エンジン３はＬｅｓｓｏｎ４
を行う必要がないと認めたので、ＩＣカード７のＬｅｓ
ｓｏｎ　４のＣｏｕｎｔ欄をＩＣカードリーダ／うイタ
８を介してＮ以外の適当な値に更新し、また、この学習
者がＬｅｓｓｏｎ　５の学習を終了した時にＬｅｓｓｏ
ｎ　５のＣｏｕｎｔ　Ｉ！Ａには実際に行ったレッスン
の回数をＩＣカードリーダ／ライタ８を介して書き込ん
でおく。さらに、この学習者のＬｅｓｓｏｎ　５の回数
と、上記した教材知識データ４中の標準的な差とを比較
して、必要ならば、この標準的な差の値を修正する。あ
るいは、この学習者のレッスンの回数が、標準的な差に
比べて非常に大きい場合（何回レッスンしても文データ
と学習者の入力音声との差が標準的な差からかけ離れて
いたことを示す、）等には、ＩＣカード７に、この学習
者は１．ｅｓｓｏｎ　５を含む分野が苦手である旨をＩ
Ｃカードリーダ／ライタ８を介して書き込む。

以上のようにして、エキスパートシステムの推論エンジ
ン３が学習者に最も適した教材部分１ａｌｂ、・・・と
合否判定基準を含むレッスン方法を選択する際に、ＩＣ
カード７の内容は各Ｌｅｓｓｏｎに対する個人の履歴と
このＩＣカード７を所存する学習者の苦手な分野とを記
憶させるようにしたが、その他に、各教材部分１ａ、Ｉ
ｂ、・・・に対する個人のランク等の情報を記憶させて
もよい。また、教材知識データ４の内容としてくり返し
学習の回数と合否判定規準値とを記憶させるようにした
が、その他に、その教材１に対する学習目的や各教材部
分１ａ、ｌｂ、・・・間の関連性等、その教材１を有効
に活用するための情報を記憶させてもよい。

また、学習者用知識データをＩＣカード７に収容したこ
とにより、このＩＣカード７を教材作成会社等が回収し
て、他の学習者との比較によるその学習者のランク付け
が容易となり、回収したＩＣカード７の内容を分析して
、教材１や教材知識データ４を改良していくことができ
る等の効果もある。さらに、ＩＣカード７を使用しない
場合は、キーボード（図示せず）等により学習者用知識
データを入力する手間がかかるが、ＩＣカード７を使用
することにより、その手間を省くことができる効果もあ
る。

なお、ＩＣカード７とＩＣカードリーダ／ライタ８は、
これらと同様に小型で持ち運びが容易な磁気カードと磁
気カードリーダ／ライタ、光カードと光カードリーダ／
ライタ等で置き換え可能である。

次に、この発明の第２の実施例について説明する。第５
図はプログラム２に従ってＣＰＵがＬｅｓｓｏｎを実行
するフローチャートである。このプログラム２は学習者
の発声が合格と判定されるまで、同−Ｌｅｓｓｏｎをく
り返し行わせるおうむ返し方法による学習をさせるプロ
グラムを例としている。第６ａ図〜第６Ｃ図は記憶部１
０に記憶されている合否判定規準値の一例をグラフ化し
たものであり、回申で、紺軸の距離とは比較器１３の出
力、つまり、文データと学習者の入力音声との差を示し
、曲線の形は第６ａｌ１７〜第６Ｃ図すべて同じである
。横軸は学習者が連続して行うくり返し学習の何回目か
を示している。また、Ｘ印は、学習者が発声を行った時
のそれぞれの回の距離の値を示している。第５図のフロ
ーチャートを参照すると、まず、既に指定されている教
月部分１ａ。

ｌｂ、・・・から文データを取り出す（ステップ５Ｔ２
００）、つづいて、この取り出した文データを音声合成
装置１１に出力して、学習者に手本として開かせる（ス
テップ５Ｔ２０１）。ステップ５Ｔ２０２で学習者から
の音声入力を待ち、音声人力があったら音声認識装置１
２から比較器１３へ認識データが入力されるので、この
認識データと比較器１３から学習者に対して出力した文
データとの比較値である距離を取り込む（ステップ５Ｔ
２０３）。この距離と、記憶部１０に記憶されている、
第６ａ図に示すような合否判定規準値とを比較して（ス
テップ５Ｔ２０４）、合否判定を行う（ステップ５Ｔ２
０５）。

第６ａ図〜第６ｂｌｌｆｆｌに示すように、第１回目お
よび第２回目の発声では合格せず、結局３回同じ発声を
行って、このＬｅｓｓｏｎについて合格したことになる
。

ここで、この合否判定規準値は、例えば第１の実施例に
示したエキスパートシステムが、教材部分１ａ、］、ｂ
、・・・の指定とともに記憶部１０に書き込むようにし
て設けられたものである。

なお、音声合成装置１１を画像出力装置とし、音声認識
装置ｆ１２を画像認識装置とすれば、会話学習機のみな
らず、文字等の学習機を構成することも可能である。

〔発明の効果〕

以上のように、この発明によれば、会話学習機をエキス
パートシステムにより、学習者に最適な教材と適したレ
ッスン方法を選択し、その学習者の学習経過からエキス
パートシステムの知識ベースの内容を修正するように構
成したので、また、この発明の別の発明によれば、音声
合成装置、音声認識装置および比較器により学習者の入
力音声と文データ（手本）とを比較して合否判定するよ
うに構成したので、学習者個人の個性や進度に応したき
め細かな学習をさせることができ、また、合否判定も即
時に、しかも客観的に行えるものが得られる効果がある
。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例による会話学習機を示すブ
ロック図、第２図は同じく会話学習機を示す斜視図、第
３図は第１図中のＩＣカード７、教材知識データ４およ
び基本的知識データ５の構成図、第４図はこの発明の一
実施例による会話学習機の動作を示すフローチャート、
第５図はこの発明の第２の実施例による会話学習機の動
作を示すフローチャート、第６ａ図〜第６Ｃ図は第１図
中の記憶部１０内の合否判定規準値をグラフ化した判定
規準図、第７図は従来の会話学習機を示す斜視図である
。 １は教材、ｌａ、ｌｂは教材部分、２は教材レッスン用
プログラム、３は推論エンジン、４は教材知識データ、
５は基本的知識データ、７はＩＣカード、９はＣＰＵ、
１０は記憶部、１１は音声合成装置、１２は音声認識装
置、１３は比較器。 なお、図中、同一符号は同一、または相当部分を示す。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）メモリに蓄積された教材と、この教材を使って学
   習者に学習させる教材レッスン用プログラムと、この教
   材レッスン用プログラムを実行する中央処理装置と、前
   記教材に関する情報を集めた教材知識データ、前記教材
   レッスン用プログラムに対して、学習者に適した情報を
   与える判断の基準となるデータを集めた基本的知識デー
   タおよび学習者の個人別情報を集めた学習者用知識デー
   タから成る知識ベースと、この知識ベースをもとに前記
   教材の中から学習者に対して最適の教材部分とこの教材
   部分に対するレッスン方法を選択して前記教材レッスン
   用プログラムに与えるとともに、前記学習者の学習経過
   から前記知識ベース内の各知識データを修正する推論エ
   ンジンとを備えた会話学習機。
2. （２）メモリに蓄積された教材中の文データを音声に変
   換する音声合成装置と、学習者が入力した音声を認識す
   る音声認識装置と、前記音声合成装置に与えた文データ
   と前記音声認識装置の出力とを比較してその差を検出す
   る比較器と、合否判定規準値を記憶する記憶部と、この
   記憶部の合否判定規準値と前記比較器の出力とをもとに
   合否判定を行う教材レッスン用プログラムと、この教材
   レッスン用プログラムを実行する中央処理装置とを備え
   た会話学習機。