WO2017200101A1 - 情報処理装置及びその制御方法、コンピュータプログラム - Google Patents

情報処理装置及びその制御方法、コンピュータプログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2017200101A1
WO2017200101A1 PCT/JP2017/018928 JP2017018928W WO2017200101A1 WO 2017200101 A1 WO2017200101 A1 WO 2017200101A1 JP 2017018928 W JP2017018928 W JP 2017018928W WO 2017200101 A1 WO2017200101 A1 WO 2017200101A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
learning
content
vocabulary
information
learner
Prior art date
Application number
PCT/JP2017/018928
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
小島　章利
Original Assignee
小島　章利
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 小島　章利 filed Critical 小島　章利
Priority to CN201780029492.9A priority Critical patent/CN109155110B/zh
Priority to US16/302,726 priority patent/US20190318656A1/en
Priority to GB1819992.7A priority patent/GB2565508B/en
Publication of WO2017200101A1 publication Critical patent/WO2017200101A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B19/00—Teaching not covered by other main groups of this subclass
    • G09B19/06—Foreign languages
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/237—Lexical tools
    • G06F40/242—Dictionaries
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/109—Time management, e.g. calendars, reminders, meetings or time accounting
    • G06Q10/1093—Calendar-based scheduling for persons or groups
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/20—Education
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B19/00—Teaching not covered by other main groups of this subclass
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B5/00—Electrically-operated educational appliances
    • G09B5/02—Electrically-operated educational appliances with visual presentation of the material to be studied, e.g. using film strip
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B5/00—Electrically-operated educational appliances
    • G09B5/04—Electrically-operated educational appliances with audible presentation of the material to be studied
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B7/00—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers
    • G09B7/02—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers of the type wherein the student is expected to construct an answer to the question which is presented or wherein the machine gives an answer to the question presented by a student
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B7/00—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers
    • G09B7/02—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers of the type wherein the student is expected to construct an answer to the question which is presented or wherein the machine gives an answer to the question presented by a student
    • G09B7/04—Electrically-operated teaching apparatus or devices working with questions and answers of the type wherein the student is expected to construct an answer to the question which is presented or wherein the machine gives an answer to the question presented by a student characterised by modifying the teaching programme in response to a wrong answer, e.g. repeating the question, supplying a further explanation

Definitions

  • the present invention relates to a technology of an information processing apparatus that supports effective learning according to a learner's language level.
  • vocabulary such as words or phrases used in content such as movies or music
  • unique phrases phrases
  • category of the content such as horror or action for movies. It depends on. Therefore, depending on the knowledge level (learning level) of the learning target language of each individual user who is the learning target, for example, it is a burden to select appropriate content for learning from the category of interest. There is.
  • the language learning device disclosed in Patent Document 1 determines learning contents according to one video teaching material selected by the student from the presented video teaching material group and the learning history of the student. . Then, based on the learning material content information determined by the determined learning content, the student is instructed to learn. Thus, the student can select an interesting one from the presented video teaching materials and can learn the contents according to his / her learning history.
  • Patent Document 2 can be used as a learning material without modifying existing content such as digital movie software, and can effectively increase the learning effect. That's it.
  • the determination device disclosed in Patent Document 3 can recommend content suitable for the user even when the learning content is audio.
  • JP-A-1-29889 JP 2006-337490 A Japanese Patent Laying-Open No. 2015-004756
  • Patent Documents 1 to 3 there has been a system having a function of providing learning content according to a user's learning level.
  • the choice of contents is limited, and language learning is passively performed, and there remains a problem that not only learning efficiency is increased but stress is caused.
  • it is not known how difficult the content is for the user himself / herself in the learning content presented according to the individual learning level of the user. Therefore, the problem remains that the user cannot arbitrarily change the learning style according to the mood at that time.
  • the content recommendation timing may not be a suitable timing for efficiently performing his / her own language learning.
  • the main object of the present invention is to provide an information processing apparatus capable of arbitrarily selecting content for language learning in accordance with a learner's learning level and learning style.
  • this information processing device recommends content to be learned at a timing suitable for efficiently performing language learning.
  • the present invention is an information processing apparatus that outputs content created in a language to be learned as learning content, the word or idiom of the language to be learned used in each of one or a plurality of contents, or a plurality of such words
  • Extraction means for extracting a vocabulary including a phrase composed of words for each content, recording means for recording a vocabulary learned by a learner as first information, an extraction result of the extraction means, and a first result recorded by the recording means
  • the specifying means for specifying the understanding level of the content by the learner as second information
  • the presenting means for presenting the specified second information to the learner
  • the presented Control means for controlling the content selected based on the second information to be output as the learning content.
  • the figure which shows an example of a function structure of information processing apparatus The figure which shows an example of the vocabulary of the language for learning stored in dictionary DB. The figure which shows an example of the learning vocabulary stored in the storage part.
  • (A), (b) is a figure which shows an example of the learning history recorded on the user skill recording part. The figure which shows an example of the content recognition word rate recorded on the user skill recording part.
  • the flowchart which shows an example of the process sequence of information processing apparatus.
  • (A), (b), (c) is the figure which showed typically an example of the screen display at the time of showing the information for confirming a learning effect to a learner.
  • (A), (b), (c) is the figure which showed typically an example of the screen display at the time of showing the information regarding recommended content to a learner.
  • a vocabulary including words or idioms or phrases in a language to be learned is extracted from a medium in which content such as a movie or music created in a language to be learned such as English or French is recorded.
  • a character recorded on a paper medium such as a book or a magazine can be read by a scanner, converted into character information, and extracted.
  • phrase used in the description of the present embodiment is a collection of words, for example, an idiomatic phrase, a fixed phrase, or a phrase.
  • learning languages such as English and French are examples, and the present invention is not limited to these examples.
  • even in English for example, depending on the content, there is a difference in pronunciation (or accent, round, etc.) called so-called British English or American English.
  • a user who is a learner can select learning content (learning content) from a plurality of contents in consideration of these points.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the information processing apparatus according to the present embodiment.
  • the information processing apparatus 100 is an apparatus having an information processing function such as a personal computer, a tablet PC, or a smartphone, and has a function of outputting content created in a learning target language as learning content.
  • the information processing apparatus 100 includes a dictionary DB (database) 101, a registration unit 102, an extraction unit 103, a calculation unit 104, a storage unit 105, a specifying unit 106, a determination unit 107, a user skill recording unit 108, a medium accommodation mechanism 109, I / F (interface) 110, an input unit 111, an output unit 112, and a main control unit 113 are included.
  • dictionary DB database
  • the information processing apparatus 100 includes a dictionary DB (database) 101, a registration unit 102, an extraction unit 103, a calculation unit 104, a storage unit 105, a specifying unit 106, a determination unit
  • the dictionary DB 101 stores vocabularies including words or idioms or phrases in a language to be learned in association with learning difficulty levels representing the respective learning difficulty levels.
  • dictionary data of one or a plurality of learning target languages that are widely distributed in general are stored in the dictionary DB 101.
  • This dictionary data includes, for example, data created for each person to be learned (for example, junior high school students, travelers, businessmen).
  • the learning difficulty level is expressed in, for example, five levels from 1 to 5, and a difficulty level 2 is assigned to a student who is a junior high student, and a difficulty level 4 is assumed to be a businessman.
  • the content for beginners is set to difficulty 1, and the difference between the content for beginners and the content for intermediates is calculated.
  • the difficulty level is 3, and the difference between the content for beginners and intermediates and the content for advanced users is set as difficulty level 5.
  • the learning difficulty level in this case is expressed in three stages.
  • the dictionary DB 101 functions as a dictionary data recording means. Further, the learning difficulty level may be determined according to the order of vocabulary that should be preferentially learned (to be remembered) in the case of dictionary data for travelers, for example.
  • the registration unit 102 registers a learning level (user skill) indicating the learning state of the learner's learning target language in the user skill recording unit 108 described later.
  • This learning level corresponds to the learning difficulty level of the vocabulary of the learning target language.
  • the learning level can be set to 5 levels from 1 to 5 according to the learning difficulty level of the learning target language stored in the dictionary DB 101, or can be set to 3 levels of beginner level, intermediate level, and advanced level.
  • the learning level registered in the user skill recording unit 108 the learning level self-reported by the learner can be registered, or the learning level determined by the learning subject (for example, a teacher) can be registered.
  • the learning level of the learner is automatically changed (updated) via the registration unit 102 in accordance with the learning effect after registration when learning for the first time. Details will be described later.
  • the registration unit 102 also stores the specific vocabulary of the learning target language and the learning difficulty level of the vocabulary in the dictionary DB 101 in accordance with instructions from the learner. For example, if there is a characteristic phrase or the like in a category preferred by the learner, it can be individually stored in the dictionary DB 101 via the registration unit 102. The learner can delete the vocabulary stored in the dictionary DB 101 via the registration unit 102. Thereby, maintenance of dictionary DB101 can be performed.
  • the registration unit 102 functions as a registration unit that registers the learning status of the learner's learning target language as a learning level.
  • the extraction unit 103 extracts the vocabulary of the learning target language used in each content.
  • the vocabulary is extracted in a form that can be compared with the vocabulary stored in the dictionary DB 101, and is extracted for each "word", "idiom", and "phrase".
  • an extraction condition may be set in advance so that a frequently used word such as the word “a” or the word “for” is extracted only when it is included in the sentence “phrase”. Thereby, the time required for extraction can be shortened, and the storage area of the memory used in the extraction process can be reduced.
  • the extraction unit 103 also extracts, from the extracted vocabulary, the timing at which the learning target vocabulary (learning vocabulary) specified by the specifying unit 106 described later is used in the content as the output timing.
  • the learning vocabulary output timing is, for example, when “get under way” used in a movie is a learning vocabulary, and the learning vocabulary “get under way” starts from the start of playback (output) of this movie. This is time information indicating the start time of output. For example, if the learning vocabulary “get under way” is used multiple times in a movie, output timings corresponding to the number of uses will be extracted.
  • the output timing can also be expressed as time information including the time when the output of the learning vocabulary “get under way” starts and the time when the output ends.
  • the extraction unit 103 functions as an extraction unit that extracts, for each content, a vocabulary including words or idioms of a learning target language or phrases composed of a plurality of the words used in one or a plurality of contents. .
  • the calculation unit 104 calculates the frequency (usage frequency) at which each extracted vocabulary is used in the content. Specifically, based on the extraction result by the extraction unit 103, the number of times of extraction (number of times of use) for each vocabulary is calculated as the usage frequency.
  • Vocabulary that is frequently used is a vocabulary that learners should remember to understand the content. For example, if the content category is a horror movie, it may be a vocabulary of wording that is characteristic in that field, or if the category is travel, it may be a vocabulary that represents a country name, a city name, or the like.
  • a vocabulary that is frequently used in the content is a vocabulary that is frequently output when the content is viewed, so that learning efficiency is also increased.
  • the calculation unit 104 functions as a calculation unit that calculates the use frequency of the vocabulary of the learning target language used in the content as the use frequency.
  • the storage unit 105 is a storage device such as a flash memory or a hard disk.
  • the storage unit 105 stores the learning vocabulary specified by the specifying unit 106 described later in association with the output timing of each learning vocabulary.
  • the storage unit 105 also stores the extraction result obtained by the extraction unit 103 extracting the vocabulary of the learning target language used for each content in association with the content.
  • the storage unit 105 functions as a storage unit that stores the specified learning vocabulary in the content as the output timing and associates the output timing with the learning vocabulary.
  • the vocabulary specified from the content that the learner is interested in may be configured to be stored in the storage unit 105.
  • the learning vocabulary stored in the storage unit 105 can be used as a learner's original dictionary (personal dictionary file) in a specific category.
  • the identifying unit 106 identifies the learning vocabulary that is the vocabulary corresponding to the learning level from the vocabulary of the learning target language extracted from the content and that is the learning target in descending order of frequency of use. In this way, the learning vocabulary specified according to the learner's learning level is also different. For specifying the learning vocabulary, for example, 20 vocabularies are specified as learning vocabulary in order from the most frequently used one. Conditions such as the specific number are set in advance.
  • the learning vocabulary As other conditions for specifying the learning vocabulary, only “words” can be specified, or only “phrases” including “words” according to the learning level can be specified. Thereby, the learning vocabulary according to the learning purpose of the learner can be specified.
  • the learning vocabulary is identified by matching the extracted vocabulary of the language to be learned with the vocabulary stored in the dictionary DB 101 corresponding to the learning level of the learner, in addition to those that completely match, It can also be configured such that a high one (that is, a high likelihood) is specified.
  • the specifying unit 106 also specifies information (second information; hereinafter referred to as a content recognition word rate) that represents the degree of understanding for each content corresponding to each learner.
  • the content recognition word rate is a vocabulary (learned) learned (understood) by a learner for a vocabulary of a learning target language (hereinafter, referred to as a content use word) extracted by the extraction unit 103 and used for each content. 1st information (hereinafter referred to as recognition word)).
  • the value of the content recognition word rate changes based on the learning level that changes according to the recognition word, the learning history of the learner, and the like. Even if there is no change in the learner's recognition word or the like, if the target learning content is different, the value of the content recognition word rate will change accordingly. This is because, for example, vocabulary used in content of the same genre is different. It should be noted that content usage words are weighted according to the vocabulary usage frequency calculated by the calculation unit 104. For example, if the learner understands a vocabulary frequently used in the content, the content recognition specified by the specifying unit 106 The word rate can also be set to be relatively high accordingly.
  • the specifying unit 106 recognizes the degree of understanding of the content by the learner based on the extraction result of the extracting unit 103 and the recognition word (first information) recorded by the user skill recording unit 108 described later. It functions as a specifying means for specifying the word rate (second information).
  • the recognized word for each learner is specified based on the determination result of the determining unit 107, for example, and the specified recognized word is recorded in the user skill recording unit 108 for each learner.
  • the content recognition word rate specified for each content is recorded in the user skill recording unit 108 in association with the target learner, the target content, and the like.
  • an example of the recognition word registration method will be described.
  • the recognized word registered through the specifying unit 106 can be configured to register as a vocabulary learned (understood) by the learner using various methods. For example, while reading learning is performed based on the content of the learning content displayed on the display screen, when a vocabulary that you do not understand appears, tap that vocabulary on the screen, and the tapped vocabulary is the unknown vocabulary That is, it is controlled so that it can be identified as a vocabulary that the learner cannot learn. Since vocabularies other than the vocabulary identified as unknown vocabulary in the vocabulary included in the learning content can be distinguished from the vocabulary understood by the learner, control is performed so that these vocabularies are registered as recognition words. In this way, the learner's recognition word can be registered.
  • a learner's recognized word can be specified and registered using dictionary data stored in the dictionary DB 101. Specifically, a part or all of the vocabulary contained in the specified dictionary data is displayed in a list on the display screen, and the vocabulary understood by the learner is checked by itself from the displayed vocabulary. The registered vocabulary is controlled to be registered as a recognition word. In this way, the learner's recognition word can be registered. Part or all of the vocabulary included in the specified dictionary data is displayed in a list on the display screen, and the vocabulary other than the checked vocabulary is checked by the vocabulary other than the checked vocabulary. It may be configured to be registered as a recognized word.
  • the vocabulary understood by the learner is estimated using a system equipped with a so-called AI (artificial intelligence) from the result of the learner learning using another language learning system. It is also possible to configure so that the recognition word is specified and registered based on the above.
  • AI artificial intelligence
  • the determination unit 107 determines whether the reception timing of the input operation received while the content is being output and the output timing of the learning vocabulary are the same timing. Specifically, the determination unit 107 accepts an input operation while a certain learning vocabulary in the content is being output, for example, while a sentence of the learning vocabulary “get under way” is being output in speech. It is determined that the timing is the same. In addition, when the input operation is received before the first predetermined time (for example, 2 seconds) elapses after the output of the learning vocabulary “get under way” ends, it is determined that the timing is the same. It can also be configured. In addition, when an input operation is received from the time when the output of the learning vocabulary “get under way” is started before the second predetermined time (for example, 5 seconds) elapses, it is determined that the timing is the same. You may comprise as follows.
  • the determination unit 107 functions as a determination unit that determines whether the learning vocabulary output timing and the input operation reception timing are the same timing.
  • the learning vocabulary determined by the determination unit 107 to be at the same timing is recorded in the user skill recording unit 108 as a recognized word understood by the learner.
  • the user skill recording unit 108 includes a learning history including a learner's recognition word and content recognition word rate, a learning level received via the registration unit 102, information on content that the learner has selected and viewed for learning, and the like. Etc. are recorded.
  • the user skill recording unit 108 can be configured to register a learning level for each type of word, idiom, or phrase. As described above, the user skill recording unit 108 functions as a recording unit that records the vocabulary learned by the learner as a recognized word (first information).
  • the medium accommodation mechanism 109 stores a medium (for example, DVD: Digital Versatile Disc, card-shaped recording medium) in which content is recorded in a readable manner.
  • the content recorded on the medium stored in the medium accommodation mechanism 109 starts to be read according to the instruction of the learner, and is output to the output unit 112 described later. Thereby, the learner can view content such as movies and music.
  • the I / F 110 controls, for example, exchange of information via the Internet line N or exchange of information by wireless communication.
  • the learner can instruct downloading of content stored in a server device (not shown) connected to the Internet line N via the I / F 110 and view the downloaded content.
  • the input unit 111 is an input device such as a keyboard or a pointing device, and receives an input operation from a learner. In this way, the input unit 111 functions as a receiving unit that receives an input operation.
  • the output unit 112 is, for example, a display device such as a display that displays video, subtitles, and the like recorded in content, a speaker that outputs recorded audio, and the like.
  • the output unit 112 also displays the learning vocabulary specified on the display screen of the display as characters or outputs it as sound from a speaker.
  • the output unit 112 also displays the determination result by the determination unit 107 on the screen.
  • the output unit 112 functions as a presentation unit that presents various information to the learner. Note that the explanation will be made assuming that the learner starts watching the content after learning by watching or listening to the output learning vocabulary.
  • the main control unit 113 controls each component device included in the information processing apparatus 100.
  • the main control unit is realized by cooperation of hardware resources of a computer device having a processor and internal memory built in the information processing apparatus 100 and a predetermined computer program.
  • the information processing apparatus 100 includes an RTC (Real Time Clock) module that outputs time data representing date and time and a synchronous clock for control operation.
  • RTC Real Time Clock
  • the main control unit 113 controls the input operation received during the content output to be recorded (stored) in a predetermined storage area of the storage unit 105, for example, as an input operation for the output of the learning vocabulary. Specifically, for example, if the input unit 111 is a keyboard, it is recorded that a key is pressed by a learner. By controlling the main control unit 113 in this way, it is possible to grasp the number of input operations performed by the learner during content output, that is, how many times the learner has pressed the key.
  • the main control unit 113 also compares the number of times recorded as an input operation for the output of the learning vocabulary with the total number of learning vocabulary specified by the specifying unit 106. Thereby, the correct answer rate which is one of the indexes representing the learning effect in the content viewed by the learner can be specified. For example, when the number of learning vocabulary specified from the content is 20 (excluding duplicates) and the total number of outputs including the duplicated learning vocabulary is 50, the input accepted during content output If the number of operations is 25, the correct answer rate is 50 [%].
  • the registration unit 102 changes the learning level according to the correct answer rate.
  • the main control unit 113 records the input operation accepted while the content is being output as an input operation for the output of the learning vocabulary, and compares the number of times the learning vocabulary is output with the number of times the input operation is accepted. Then, the learning vocabulary is set to the vocabulary learned by the learner according to the comparison result, and control is performed so that the vocabulary is recorded as the recognized word (first information). For example, when a key different from a preset key is pressed, the input operation may not be recorded.
  • the main control unit 113 can also specify the correct answer rate for each learning vocabulary as one of the indexes representing the learning effect in the content viewed by the learner. In this case, the main control unit 113 controls to record the input operation reception timing when the determination unit 107 determines that the input operation reception timing and the learning vocabulary output timing are the same timing. The main control unit 113 controls the learning vocabulary corresponding to the recorded reception timing based on the output timing of the learning vocabulary for each learning vocabulary, thereby calculating the correct answer rate for each learning vocabulary. Can be requested.
  • the main control unit 113 sets the learning vocabulary as a vocabulary learned by the learner, and the vocabulary is recorded as a recognized word (first information). To control. That is, as described above, the learning vocabulary determined to be the same timing by the determination unit 107 is recorded in the user skill recording unit 108 as a recognized word learned (understood) by the learner.
  • the main control unit 113 as one of the indexes representing the learning effect on the content viewed by the learner, the correct answer rate of the learner at a predetermined timing from when the learner starts viewing the content until the end. Can also be specified. In this case, the main control unit 113 changes the learning level according to the correct answer rate through the registration unit 102 even during content viewing.
  • the main control unit 113 performs learning that has a higher learning difficulty than the current content.
  • Other content including the vocabulary is recommended content and the information is presented to the learner (recommendation).
  • the learner can switch to language learning according to the most recent learning level without waiting for the end of viewing of the content. Learning.
  • the recommended content is stored in the storage unit 105, a learning history including a learning level recorded in the user skill recording unit 108, a content recognition word rate, content information selected and viewed by the learner for learning, and the like. It is determined based on the learned vocabulary. For example, if a learner is interested in watching a US movie, the recommended content should be targeted for another movie of the same director, a newspaper, a book, etc. It can also be configured. Similarly, in preparation for a foreign language class, the recommended content can be configured to target related books in addition to the “foreign language textbook” used in the class.
  • the recommended content may be determined based on, for example, the remaining viewing time (remaining time) of the content viewed by the learner halfway. Specifically, if the remaining time is 45 minutes, the recommended content is determined from the content group whose viewing ends in 45 minutes.
  • the information processing apparatus 100 can be configured to perform language learning according to the most recent learning level in consideration of, for example, the case where the same content preferred by the learner is repeatedly viewed. Specifically, the learning vocabulary thereafter is changed to the one corresponding to the most recent learning level at a timing when the correct answer rate exceeds a predetermined threshold without changing the content being viewed by the learner. Therefore, even when the same content preferred by the learner is viewed repeatedly, the learning efficiency can be improved.
  • the main control unit 113 also sets the learner's learning schedule using the correct answer rate of the index representing the learning effect and the approximate value of the forgetting curve.
  • the forgetting curve is a widely known method that expresses how much time can be remembered after memorizing a certain matter using experimental and statistical methods. For example, even a learning vocabulary with a relatively high correct answer rate may forget the vocabulary over time. For this reason, a forgetting curve (forgetting timing) is set according to the learning history for each learner, and a learning schedule is set so as to encourage re-learning (reviewing) based on the forgetting timing.
  • a learning schedule is set together with a recommendation function that presents optimal content including a vocabulary predicted to be forgotten for a learner (for example, content including a relatively large amount of the vocabulary) as recommended content. It can also be configured.
  • the set learning schedule is recorded in the user skill recording unit 108.
  • the learning schedule is controlled by the main control unit 113 so that the learning schedule is output to the output unit 112 in response to a learner's request, or the learning start timing is output to the output unit 112 as an alert.
  • the main control unit 113 also displays the learning vocabulary stored in the storage unit 105 as characters (or video) on the display screen or outputs the sound as audio from a speaker so that output of the content is started. Control. This can encourage the learner to learn the learning vocabulary before viewing the content. In addition to outputting all of the specified learning vocabulary, it may be configured such that viewing of the content can be started after outputting only a part of the learning vocabulary.
  • the input unit 111 and the output unit 112 may be linked to a portable information terminal (for example, a smartphone or a tablet PC) capable of bidirectional communication with the information processing apparatus 100. Details of this case will be described later as a modified example.
  • a portable information terminal for example, a smartphone or a tablet PC
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a vocabulary of a learning target language stored in the dictionary DB 101. As shown in FIG. 2, the vocabulary and the learning difficulty level are included. In the item “vocabulary”, a vocabulary such as a word, a idiom, or a phrase is stored. The item “learning difficulty” stores information on the difficulty associated with each vocabulary.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of learning vocabulary stored in the storage unit 105. As shown in FIG. 3, the learning vocabulary includes items of content number, learning vocabulary, learning level, and output timing.
  • the item “content number” information for uniquely identifying the content is stored. “A” of the content A1 indicates that the content is classified into an action category, for example.
  • the item “learning vocabulary” the learning vocabulary specified by the specifying unit 106 is stored. If the content includes category information (genre information), the information is extracted when the extraction unit 103 extracts the vocabulary of the learning target language. If such information is not included, the learner inputs category information via the input unit 111 when selecting content.
  • the item “learning level” stores the learning level when the learning vocabulary is specified.
  • the item “appearance timing” stores the output timing of the learning vocabulary during content playback. For example, in the learning vocabulary “get under way”, the learning vocabulary is output at the timing of 15 minutes 40 seconds, 23 minutes 41 seconds, 1 hour 5 minutes 30 seconds after the start of content playback. It is shown that.
  • FIG. 4A and 4B are diagrams illustrating an example of a learning history recorded in the user skill recording unit 108.
  • the learning history shown in FIG. 4A includes items of learning date, content No., specific learning level, correct answer rate [%], and learning level.
  • the learning history shown in FIG. 4B includes learning vocabulary items in addition to the items shown in FIG.
  • the date (date and time) when the learner learns is stored.
  • the item “content number” stores information for uniquely specifying the content. For example, content A1 and content A2 indicate that the categories are different content classified into actions. Further, the content B2 indicates that the content is classified into a current affairs category (for example, news video), for example.
  • the item “specific learning level” stores the learning level when the learning vocabulary is specified.
  • the item “correct answer rate [%]” stores the correct answer rate [%] for each content viewing.
  • the learning level changed based on the correct answer rate [%] is stored. For example, if the learning level changes, for example, if the correct answer rate is low, such as 40 [%], the learning level is lowered by one step, or if the correct answer rate exceeds 90 [%], the learning level at that time Can be set in advance so as to increase by one step.
  • the learning level for specifying the learning vocabulary is set in advance so that the learning level of the most recent learning date is adopted, or the most recent learning level corresponding to the content category selected by the learner is adopted. Or can be set in advance.
  • the learning vocabulary for each content specified by the specifying unit 106 is stored.
  • the item “correct answer rate [%]” shown in FIG. 4B stores the correct answer rate [%] for each learning vocabulary.
  • a learning level changed based on the average value of the correct answer rate [%] for each learning vocabulary is stored.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the content recognition word rate recorded in the user skill recording unit 108.
  • the content recognition word rate illustrated in FIG. 5 includes items of a specific date, a content number, a content use word, a recognition word, a content recognition word rate [%], and a learning level. These pieces of information are associated with the learner.
  • a date specifying the content recognition word rate is stored. Since the value of the content recognition word rate changes based on the learning level that changes according to the learning history of the learner as described above, the specific date is recorded.
  • the item “content number” stores information for uniquely identifying the content. For example, content A1 and content A2 indicate that the categories are different content classified into actions. Further, the content B2 indicates that the content is classified into a current affairs category (for example, news video), for example.
  • the vocabulary of the learning target language used in each content extracted by the extraction unit 103 is stored as information.
  • a vocabulary that is identified based on the determination result of the determination unit 107 and already understood by the learner is stored as information.
  • content recognition word rate information indicating the predicted value of the degree of understanding for each content specified based on the content use word and the recognition word is stored. For example, the predicted value representing the degree of understanding is specified by the main control unit 113 that the degree of understanding of the learner with respect to the content NoA1 is 55 [%] at a certain time, and the identification result is stored.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of a processing procedure of the information processing apparatus 100.
  • each process demonstrated below is implement
  • an example will be described in which the learner obtains the correct answer rate for each learning vocabulary in content that is selected from a plurality of contents and viewed. Further, the explanation will be made on the assumption that the learner performs an input operation (for example, pressing a key) when the learning vocabulary “get under way” is heard while the content is being reproduced.
  • the main control unit 113 extracts the vocabulary of the learning target language used in the content and its output timing (S401).
  • the main control unit 113 calculates the usage frequency for each vocabulary of the vocabulary extracted by the extraction unit 103 (S402).
  • the extraction result and the calculation result are stored in a predetermined area of the storage unit 105, for example.
  • the main control unit 113 acquires the learning level from the user skill recording unit 108 (S403), and specifies the learning vocabulary from the vocabulary extracted by the extraction unit 103 based on the learning level and the usage frequency (S404). ).
  • the identified learning vocabulary is stored in the storage unit 105 in association with the output timing. Note that, in order to cope with a learner's selection of arbitrary content and presentation of recommended content, a plurality of learning levels are assumed in advance, and the above processing is performed on a plurality of contents.
  • the main control unit 113 outputs the learning vocabulary specified by the specifying unit 106 to the output unit 112 (S405). After the process of step S405, the main control unit 113 determines whether or not to start content output (content reproduction) based on whether or not a predetermined condition is satisfied (S406).
  • the satisfaction of the predetermined condition is, for example, a case where a time (for example, 10 minutes) for the learner to learn has elapsed after the output of the learning vocabulary to the output unit 112 is completed. It is also possible to control the start of content output upon receipt of an instruction to end learning from the learner.
  • step S407 When the predetermined condition is satisfied and the output of the content is started (S406: Yes), the main control unit 113 proceeds to the process of step S407. When that is not right (S406: No), it waits until a predetermined condition is satisfied.
  • the main control unit 113 detects acceptance of an input operation from a learner who is outputting content (S407). When it is detected that the input operation from the learner has been received (S407: Yes), the main control unit 113 determines whether or not the input operation reception timing and the learning vocabulary output timing are the same timing via the determination unit 107. A determination is made (S408). When the determination unit 107 determines that the timing is the same (S408: Yes), the main control unit 113 records the input operation reception timing and uses the learning vocabulary “get under way” as the learner's recognition word as the user skill. Recording is performed in the recording unit 108 (S409). For learners, it is desirable that the number of recognized words increases with each learning.
  • the input operation reception timing and the learning vocabulary output timing are not the same timing, it is determined that the vocabulary is an unknown vocabulary that the learner has not learned for the output of the learning vocabulary, or the learner inputs An object to be operated can be configured as an unknown vocabulary.
  • this point will be described.
  • the input operation from the learner is accepted as an input operation for identifying an unknown vocabulary that the learner cannot learn with respect to the output of the learning vocabulary. It is also possible to record in association with the unknown vocabulary so that a learning vocabulary other than the unknown vocabulary included in the content is recorded in the user skill recording unit 108 as a recognized word (first information) of the learner.
  • the learning input operation is an input operation indicating an understanding of the learning vocabulary or an input operation for an unknown vocabulary that is not understood before the start of learning by the learner via the main control unit 113. It is configured so that it can be arbitrarily switched. Also, it is possible to deal with both without switching by associating with input operation patterns such as single tap when expressing understanding of learning vocabulary and double tap when expressing unknown vocabulary. It can also be configured.
  • the main control unit 113 compares the output timing of the learning vocabulary and the reception timing of the recorded input operation to calculate the correct answer rate for each learning vocabulary (S410).
  • the main control unit 113 determines whether or not the correct answer rate for each learning vocabulary exceeds a predetermined threshold (for example, correct answer rate 90 [%]) (S411).
  • a predetermined threshold for example, correct answer rate 90 [%]
  • the main control unit 113 displays a message regarding recommended content (S412). The message presented to the learner will be described with reference to FIG.
  • the main control unit 113 determines whether or not the learner has selected to move to the recommended content (S413). When it is determined that the transition to the recommended content has been selected (S413: Yes), the processing proceeds to step S405. In this way, learning using the recommended content as learning content is started.
  • the main control unit 113 determines whether or not the learner has selected to change the learning vocabulary to one according to the latest learning level without changing the learning content. (S414). When it is determined that the learning level change has been selected (S414: Yes), the process proceeds to step S407. In this way, the learner can perform new learning according to the most recent correct answer rate without changing the learning content. Note that before starting this language learning, it is possible to output a learning vocabulary corresponding to the most recent learning level and then start learning as in the process of step S405.
  • the main control unit 113 determines whether or not content output (content reproduction) has ended (S415). Specifically, it is determined that the output of the content has ended (S415: Yes) upon detection of a signal indicating the end of output when all the content details have been output. In this way, a series of processing ends.
  • the main control unit 113 can also be controlled to output information corresponding to the result of the most recent step S410 to the output unit 112.
  • the information corresponding to the processing result in step S410 is, for example, the final correct answer rate in the current learning.
  • the learner can confirm the final effect in the current learning including the transition to the recommended content or the learning level change during viewing.
  • the registration unit 102 changes the learning level according to the correct answer rate calculated in the process of step S410. For example, when the final correct answer rate exceeds 80 [%], the learning level is raised by one step. The changed learning level is registered in the user skill recording unit 108.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an example of a processing procedure for specifying the content recognition word rate and displaying it on the display screen.
  • each process demonstrated below is implement
  • the main control unit 113 extracts the vocabulary of the learning target language used in each content (S501). The extraction result is stored in the storage unit 105 in association with the content. The main control unit 113 acquires the recognized word of the learner recorded in the user skill recording unit 108 (S502).
  • the main control unit 113 specifies the content recognition word rate for each content based on the content use word and the recognition word via the specifying unit 106 (S503).
  • the identification result is recorded in the user skill recording unit 108 in association with the target learner, the target content, etc. for each content together with the specified date (date and time).
  • the main control unit 113 outputs the content recognition word rate to the display (S504). In this way, a series of processing ends.
  • the main control unit 113 serves as a control unit that performs control so that the content selected by the learner based on the presented content recognition word rate (second information) is output (reproduced) as learning content. Function.
  • step S501 to step S504 is configured such that the processing is started at an arbitrary timing, for example, in accordance with a learner's instruction, or the processing is started at a timing when the learning level is changed. Can be configured.
  • FIG. 8 is a diagram schematically illustrating a screen display example when information related to the content recognition word rate is presented to the learner.
  • FIG. 8 illustrates a state in which, for example, the selection button 201 is displayed on the screen of the output unit 112 that is a display, and the content number, the total number of content words, and the content recognition word rate are displayed in the display area 202. Information that is not yet displayed on the display screen can be confirmed on the screen by operating the scroll 203. The learner selects content via the selection button 201 with reference to these pieces of information displayed on the display screen.
  • FIG. 9 is a diagram schematically illustrating an example of a screen display when information for confirming a learning effect is presented to a learner.
  • FIG. 9A shows a state in which “correct answer!” (210) is displayed on the screen of the output unit 112 which is, for example, a display.
  • Information 210 shown in FIG. 9A is information that is displayed when the determination unit 107 determines that the learning vocabulary output timing and the input operation reception timing are the same timing.
  • FIG. 9B shows a state in which the correct answer rate in the current learning and the learning level (220) changed based on the result are displayed.
  • “correct answer rate: 88%” and “UP to learning level 4” are displayed.
  • FIG. 9C shows a state in which a learning vocabulary having a low correct answer rate in the current learning is displayed together with the correct answer rate.
  • the correct answer rate of the learning vocabulary “XXX” is “40%”
  • the correct answer rate of the learning vocabulary “ ⁇ ” is “67%”. Is displayed.
  • the learner can visually confirm the effect in the current learning and recognize the vocabulary to be reviewed. Moreover, you may show such information to a learner with an audio
  • FIG. 10 is a diagram schematically illustrating an example of a screen display when information related to recommended content is presented to a learner.
  • FIG. 10A shows an example of a message regarding recommended content displayed on the screen of the output unit 112.
  • Information 310 shown in FIG. 11A is information that is displayed when the correct answer rate for each learning vocabulary exceeds a predetermined threshold (for example, correct answer rate 90 [%]). [%] And whether or not the user wishes to move to the recommended content is displayed by a selection button of “Yes” or “No”. When the learner selects “Yes”, the language transition to the recommended content is made.
  • FIG. 10B is an example of information displayed on the screen of the output unit 112 when, for example, the learner selects “No” in FIG.
  • the learner selects whether to change the learning vocabulary after that to the one corresponding to the most recent learning level, with the content to be viewed as it is.
  • the process shifts to language learning in which the subsequent learning vocabulary is changed to one corresponding to the latest learning level.
  • FIG. 10C is an example of information configured such that, when a plurality of contents are specified as recommended contents, for example, these pieces of information are presented so that the learner can select them.
  • the learner can select the recommended content “XXX” of the genre “XX” or the recommended content “ ⁇ ” of the genre “AA” via the selection button 331.
  • the presentation of information related to the recommended content can be set to be performed, for example, at the timing when the learner's content viewing ends.
  • the information processing apparatus 100 presents the learner with the predicted value of the degree of understanding (content recognition word rate) for each content. You can choose to learn. This improves the degree of freedom of content selection. For example, when you want to learn in the style of sink learning, you want to select content in a genre that you are interested in even if the content recognition word rate presented is low, or check the learning effect. In some cases, it is possible to select a content with a presented content recognition word rate of almost 100%. In this way, it is possible to learn by arbitrarily changing the learning style according to the mood at that time without reducing the learner's willingness to learn.
  • the learning vocabulary is specified in the descending order of usage based on the learning level of the learner and the usage frequency of the vocabulary used in the content.
  • the correct answer rate can be obtained by recording the input operation accepted while the content is being output as the input operation for the output of the learning vocabulary.
  • information regarding recommended content is presented at an appropriate timing according to the correct answer rate.
  • effective learning according to the self learning level at this time can be performed.
  • a characteristic phrase or the like in the content can be learned according to the learning level of the learner. For this reason, the learner can enjoy watching the content and language learning at the same time, so that the motivation for learning is improved and the learning effect is enhanced.
  • the information processing apparatus 100 can be configured with the content recognition word rate as a value obtained by predicting the ratio of recognition words to the learning vocabulary specified by the specifying unit 106.
  • the specifying unit 106 specifies a vocabulary to be learned as a learning vocabulary from the vocabulary of the learning target language used in the content according to the registered learning level and the calculated usage frequency. Then, based on the learning vocabulary and the recognized word (first information), the level of understanding of the content by the learner is specified as the content recognition word rate (second information).
  • the understanding level of the learning vocabulary specified according to the learner's learning level etc. is presented, so when you want to check the learning effect, etc. The content can be selected more efficiently.
  • the recording of the learner's recognized word performed by the main control unit 113 is determined to be the same timing by the determination unit 107 continuously for a predetermined number of times (for example, five times).
  • the learning vocabulary may be configured to be recorded in the user skill recording unit 108 as a recognized word understood by the learner. As a result, when the correct answer is accidentally made, it is not recorded as a recognized word, so that the recognized word of the learner is recorded more accurately, and the accuracy of the content recognition word rate can be further increased.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration example of an information processing device when linked to a portable information terminal.
  • the description is abbreviate
  • the information processing apparatus 200 includes a dictionary DB (database) 101, a registration unit 102, an extraction unit 103, a calculation unit 104, a storage unit 105, a specification unit 106, a determination unit 107, a user skill recording unit 108, a medium accommodation mechanism 109, I / F (interface) 110 and a main control unit 113 are included.
  • a dictionary DB database
  • the difference from the information processing apparatus 100 described above is that the input unit 111 and the output unit 112 are not provided.
  • the portable information terminal 300 is, for example, a smartphone, a tablet PC, a portable PC, and the like.
  • the portable information terminal 300 is configured to be able to communicate with the information processing apparatus 200 using the Internet line N, wireless communication (for example, Wi-Fi), wired communication, or the like.
  • the information processing apparatus 200 functions as a server apparatus that transmits various types of information to the portable information terminal 300 or receives various types of information from the portable information terminal 300.
  • the portable information terminal 300 has a function as a kind of computer.
  • the characteristic functions of the present invention can be realized by installing the computer program of the present invention in the portable information terminal 300.
  • the learner can perform language learning only with the portable information terminal 300.
  • the input unit included in the portable information terminal 300 can be used as the input unit 111, and the output unit included in the portable information terminal 300 can be used as the output unit 112. Thereby, if the learner can exchange information with the information processing apparatus 200, the learner can learn without limiting the learning place by using the portable information terminal 300.
  • the present invention may be a method including a procedure of each process performed in the information processing apparatus described above.
  • the present invention may be a computer program for causing a computer to execute a procedure of each process performed in the information processing apparatus described above.
  • This computer program can be distributed via various recording media or a network.
  • this computer program is installed in a computer having a storage device such as a ROM, the computer program can be executed and the information processing apparatus described above is realized.
  • DESCRIPTION OF SYMBOLS 100, 200 ... Information processing apparatus, 101 ... Dictionary DB, 102 ... Registration part, 103 ... Extraction part, 104 ... Calculation part, 105 ... Storage part, 106 ... Specific 107, discriminating unit, 108 ... user skill recording unit, 109 ... medium accommodation mechanism, 110 ... I / F, 111 ... input unit, 112 ... output unit, 113 ... Main control unit, 300 ... Personal digital assistant, N ... Internet line.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Electrically Operated Instructional Devices (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

【課題】学習者の学習レベルと学習スタイルに合わせて任意に語学学習のためのコンテンツを選択することができる情報処理装置を提供する。 【解決手段】学習対象言語で作成されたコンテンツを学習コンテンツとして出力する情報処理装置１００は、一又は複数のコンテンツそれぞれの中で使用されている学習対象言語の単語又は熟語あるいは複数の当該単語からなるフレーズを含む語彙をコンテンツ毎に抽出する。情報処理装置１００は、また、学習者が学習した語彙を認識単語として記録する。また、抽出結果と、記録した認識単語とに基づいて、学習者におけるコンテンツの理解度をコンテンツ認識単語率として特定する。特定したコンテンツ認識単語率を学習者に提示し、提示したコンテンツ認識単語率に基づいて選択されたコンテンツが学習コンテンツとして出力されるように制御する。

Description

情報処理装置及びその制御方法、コンピュータプログラム
　本発明は、学習者の語学レベルに応じた効果的な学習を支援する情報処理装置の技術に関する。
　語学学習は、日常的に学習対象言語にふれていることが最も効果が上がると言われている。学習対象言語、例えば英文を沢山読むことにより、英文の読解力の向上を図る英語学習法がある。インターネットの普及により、沢山の英文に容易にアクセスできる環境が整ってきている。また、学習対象言語により作成された映画、あるいは音楽などのコンテンツを視聴することによる学習法もある。
　しかしながら、映画あるいは音楽などのコンテンツ内で使用される単語あるいは熟語、独特の言い回し（フレーズ）などの語彙は、当該コンテンツのカテゴリ、例えば映画であればホラーであったり、アクションであったりなどの違いにより様々である。そのため、学習対象者であるユーザ個々の学習対象言語の知識レベル（学習レベル）に応じて、例えば興味のあるカテゴリの中から学習のための適切なコンテンツを選択することは負担になる、という問題がある。
　このような問題に対し、特許文献１に開示された語学学習装置は、提示された映像教材群の中から生徒が選択した一の映像教材と当該生徒の学習履歴に応じて学習内容を決定する。そして、決定された学習内容によって定まる教材内容情報に基づいて、生徒に学習を指示する。これにより、生徒は、提示された複数の映像教材の中から興味のあるものを選択して、自己の学習履歴に応じた内容の学習を行うことができる、というものである。
　また、特許文献２に開示されたコンテンツ配信システムでは、例えばディジタルムービーソフトのような既存のコンテンツを改変することなしに学習教材として利用可能にすると共に、効率的に学習効果を上げることができる、というものである。
　また、特許文献３に開示された判定装置では、学習コンテンツが音声である場合にも利用者に適したコンテンツを推薦することができる、というものである。
特開平１－２９８８９号公報 特開２００６－３３７４９０号公報 特開２０１５－００４７５６号公報
　語学学習の学習方法は様々なものがあり、学習者であるユーザはその時の気分などに応じて自分に合った学習スタイルを選択したいという希望がある。例えば、気軽に学習できるという点では聞き流し学習などのいわゆる耳で覚える学習を行うことがある。また、自身の理解度を試す意味合いで自身の語学レベルよりも高いレベルのコンテンツを用いてじっくりと学習することもある。また、その時の気分に応じたジャンル（例えば、一般誌あるいは経済誌の別、映画であればホラー、アクションなど）のコンテンツを指定したい時もある。
　特許文献１～３に開示されているように、従来からユーザの学習レベルに応じて学習用のコンテンツを提供する機能を有するシステムはあった。しかしながら、ユーザにとってはコンテンツの選択肢が制限され受動的に語学学習を行うこととなり、学習効率が高まらないばかりかストレスが生じる、という問題が残る。
　また、ユーザ個々の学習レベルに応じて提示された学習用のコンテンツでは、ユーザ自身にとってどの程度難しい内容のコンテンツであるかがわからない。そのためユーザは、その時の気分に応じて任意に学習スタイルを変えることができない、という課題が残る。
　このように、ユーザのコンテンツ選択の自由度が制限されてしまうことに加えて、コンテンツ推薦のタイミングが自身の語学学習を効率良く行うために適したタイミングではないこともある。
　本発明は、学習者の学習レベルと学習スタイルに合わせて任意に語学学習のためのコンテンツを選択することができる情報処理装置を提供することを、主たる目的とする。また、この情報処理装置は、語学学習を効率良く行うために適したタイミングで学習対象のコンテンツを推薦する。
　本発明は、学習対象言語で作成されたコンテンツを学習コンテンツとして出力する情報処理装置であって、一又は複数のコンテンツそれぞれの中で使用されている前記学習対象言語の単語又は熟語あるいは複数の当該単語からなるフレーズを含む語彙をコンテンツ毎に抽出する抽出手段と、学習者が学習した語彙を第１の情報として記録する記録手段と、前記抽出手段の抽出結果と、前記記録手段が記録した第１の情報とに基づいて、前記学習者における前記コンテンツの理解度を第２の情報として特定する特定手段と、前記特定した第２の情報を前記学習者に提示する提示手段と、前記提示した第２の情報に基づいて選択されたコンテンツが前記学習コンテンツとして出力されるように制御する制御手段と、を有することを特徴とする。
　本発明によれば、学習者の学習レベルと学習スタイルに合わせて任意に語学学習のためのコンテンツを選択することができる。
情報処理装置の機能構成の一例を示す図。 辞書ＤＢに格納された学習対象言語の語彙の一例を示す図。 格納部に格納された学習語彙の一例を示す図。 （ａ）、（ｂ）は、利用者スキル記録部に記録された学習履歴の一例を示す図。 利用者スキル記録部に記録されたコンテンツ認識単語率の一例を示す図。 情報処理装置の処理手順の一例を示すフローチャート。 コンテンツ認識単語率を特定して表示画面に表示する処理手順の一例を示すフローチャート。 コンテンツ認識単語率に関する情報を学習者に提示する際の画面表示例を模式的に示した図。 （ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、学習効果を確認するための情報を学習者に提示する際の画面表示の一例を模式的に示した図。 （ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、推奨コンテンツに関する情報を学習者に提示する際の画面表示の一例を模式的に示した図。 携帯情報端末と連携させた場合の情報処理装置の構成例を示す図。
　以下、図面を参照しながら実施形態を説明する。本実施形態においては、例えば英語、フランス語などの学習対象言語で作成されている映画、音楽などのコンテンツが記録された媒体から、学習対象言語の単語又は熟語あるいはフレーズを含む語彙を抽出する場合を例に挙げて説明する。その他の形態としては、例えば書籍、雑誌などの紙媒体に記録された文字をスキャナで読み取り、文字情報に変換して抽出することもできる。
　なお、本実施形態の説明において使用する「フレーズ」とは、単語の集まりであり、例えば慣用句、あるいは決まり文句、言い回しなどである。また、前述した学習対象言語の英語、フランス語はその一例であり、これらの例に限定するものではない。その他、例えば英語であっても、コンテンツによってはいわゆるイギリス英語あるいはアメリカ英語と呼ばれる発音（又は、アクセント、なまり等）の違いがあったりする。学習者であるユーザは、これらの点をも考慮した上で複数のコンテンツの中から学習用のコンテンツ（学習コンテンツ）を選択することができる。
　図１は、本実施形態に係る情報処理装置の機能構成の一例を示す図である。
　本実施形態の情報処理装置１００は、例えばパーソナルコンピュータ、タブレットＰＣ、スマートフォンなどの情報処理機能を備えた装置であり、学習対象言語で作成されたコンテンツを学習コンテンツとして出力する機能を有する。
　情報処理装置１００は、辞書ＤＢ（データベース）１０１、登録部１０２、抽出部１０３、算出部１０４、格納部１０５、特定部１０６、判別部１０７、利用者スキル記録部１０８、媒体収容機構１０９、Ｉ／Ｆ（インタフェース）１１０、入力部１１１、出力部１１２、主制御部１１３を含んで構成される。以下、それぞれの機能構成を詳細に説明する。
　辞書ＤＢ１０１は、学習対象言語の単語又は熟語あるいはフレーズを含む語彙を、それぞれの学習難易の度合いを表す学習難易度と関連付けて格納する。例えば、広く一般に流通している一又は複数の学習対象言語の辞書データを辞書ＤＢ１０１に格納する。この辞書データは、例えば学習対象者別（例えば、中学生、旅行者、ビジネスマン）に作成されたものも含む。
　学習難易度は、例えば、１から５までの５段階で表され、学習対象者を中学生とするものを難易度２としたり、学習対象者をビジネスマンとするものを難易度４としたりする。また、初級者向け、中級者向け、上級者向けなどとしてそれぞれ作成された辞書データにおいては、初級者向けの内容を難易度１とし、初級者向けの内容と中級者向けの内容との差分を難易度３とし、初級者及び中級者向けの内容と上級者向けの内容との差分を難易度５としたりする。この場合の学習難易度は３段階で表される。
　なお、複数種類の辞書データを辞書ＤＢ１０１に格納する際に、それぞれの辞書データで重複する語彙の学習難易度については、低い方の学習難易度を優先して関連付けするようにする。この様に、辞書ＤＢ１０１は、辞書データの記録手段として機能する。また、学習難易度は、例えば旅行者向けの辞書データであれば、その中で優先的に学習すべき（覚えるべき）語彙の順番に応じて決定しても良い。
　登録部１０２は、学習者の学習対象言語の学習状況を表す学習レベル（利用者のスキル）を、後述する利用者スキル記録部１０８に登録する。この学習レベルは、学習対象言語の語彙の学習難易度に対応するものである。例えば、学習レベルは、辞書ＤＢ１０１に格納された学習対象言語の学習難易度に合わせて、１から５の５段階としたり、初級、中級、上級の３段階としたりすることができる。利用者スキル記録部１０８に登録する学習レベルは、学習者の自己申告した学習レベルを登録したり、学習被対象者（例えば、先生）が決めた学習レベルを登録したりすることができる。
　なお、学習者の学習レベルは、初めて学習する際に登録した後は、学習効果に応じて自動的に登録部１０２を介して変更（更新）される。詳細は後述する。
　登録部１０２は、また、学習対象言語の特定の語彙、及びその語彙の学習難易度を学習者からの指示に従い辞書ＤＢ１０１に格納する。例えば、学習者の好むカテゴリにおいて特徴的なフレーズ等があれば、登録部１０２を介して、辞書ＤＢ１０１に個別に格納することができる。なお、学習者は、登録部１０２を介して辞書ＤＢ１０１に格納された語彙の削除を行うことができる。これにより、辞書ＤＢ１０１のメンテナンスを行うことができる。
　このように登録部１０２は、学習者の学習対象言語の学習状況を学習レベルとして登録する登録手段として機能する。
　抽出部１０３は、コンテンツ毎にその中で使用されている学習対象言語の語彙を抽出する。語彙の抽出は、辞書ＤＢ１０１に格納されている語彙と比較可能な形態で、且つ、「単語」、「熟語」、「フレーズ」毎にそれぞれ抽出される。
　例えば、単語「a」、単語「for」など多用される単語であれば「フレーズ」の文に含まれている場合にのみ抽出するように予め抽出条件を設定することもできる。これにより、抽出にかかる時間を短縮することができると共に、抽出処理の際に使用されるメモリの記憶領域を低減させることができる。
　抽出部１０３は、また、抽出した語彙の中から、後述する特定部１０６により特定された学習対象の語彙（学習語彙）がコンテンツの中で使用されているタイミングを出力タイミングとして抽出する。学習語彙の出力タイミングとは、例えば、映画の中で使用されている「get under way」が学習語彙である場合、この映画の再生（出力）開始を起点として、学習語彙「get under way」が出力の開始時点を示す時間情報である。
　例えば、学習語彙「get under way」が映画の中で複数回使用されていれば、使用回数分の出力タイミングが抽出されることになる。また、出力タイミングは、学習語彙「get under way」の出力が開始された時点と、出力が終了した時点とを含む時間情報として表すこともできる。
　このように抽出部１０３は、一又は複数のコンテンツそれぞれの中で使用されている学習対象言語の単語又は熟語あるいは複数の当該単語からなるフレーズを含む語彙をコンテンツ毎に抽出する抽出手段として機能する。
　算出部１０４は、抽出された語彙のそれぞれがコンテンツの中で使用されている頻度（使用頻度）を算出する。具体的には、抽出部１０３による抽出結果に基づいて、語彙毎の抽出回数（使用回数）を使用頻度として算出する。使用頻度が高い語彙は、学習者がコンテンツの内容を理解する上で覚えておいた方が良い語彙である。
　例えば、コンテンツのカテゴリがホラー映画であれば、その分野において特徴的な言い回しの語彙であったり、カテゴリが旅行であれば、国名、都市名などを表す語彙であったりする。また、コンテンツの中で使用頻度が高い語彙は、コンテンツを視聴した際に出力される頻度の高い語彙であるため、学習効率も高まる。
　このように算出部１０４は、コンテンツの中で使用されている学習対象言語の語彙の使用回数を使用頻度として算出する算出手段として機能する。
　格納部１０５は、例えばフラッシュメモリ、ハードディスクなどの記憶装置である。格納部１０５は、後述する特定部１０６により特定された学習語彙と、学習語彙それぞれの出力タイミングとを関連付けて格納する。格納部１０５は、また、抽出部１０３がコンテンツ毎にその中で使用されている学習対象言語の語彙を抽出した抽出結果を当該コンテンツと関連付けて格納する。
　このように格納部１０５は、特定された学習語彙がコンテンツの中で使用されるタイミングを出力タイミングとし、この出力タイミングと当該学習語彙とを関連付けて格納する格納手段として機能する。
　なお、学習者の興味のあるコンテンツから特定された語彙を格納部１０５に格納するように構成することもできる。この場合、格納部１０５に格納されている学習語彙は、特定のカテゴリにおける学習者のオリジナルの辞書（パーソナル辞書ファイル）として活用することもできる。
　特定部１０６は、コンテンツから抽出された学習対象言語の語彙の中から、学習レベルに対応する語彙であり、且つ、その使用頻度の高いものから順番に学習対象となる学習語彙を特定する。このように、学習者の学習レベルに応じて特定される学習語彙も異なるものとなる。学習語彙の特定は、使用頻度の高いものから順番に、例えば２０個の語彙を学習語彙として特定する。特定個数などの条件は、予め設定しておく。
　なお、その他の学習語彙として特定する際の条件としては、「単語」のみを特定対象としたり、あるいは学習レベルに応じた「単語」を含む「フレーズ」のみを特定対象としたりすることができる。これにより、学習者の学習目的に応じた学習語彙の特定が可能になる。
　また、学習語彙の特定は、完全に一致するものの他、抽出された学習対象言語の語彙と、学習者の学習レベルに対応する辞書ＤＢ１０１に格納された語彙とを照合して、最も一致度が高い（即ち、尤度が高い）ものが特定されるように構成することもできる。
　特定部１０６は、また、学習者それぞれに対応したコンテンツ毎の理解度を表す情報（第２の情報。以下、コンテンツ認識単語率と称す）を特定する。
　コンテンツ認識単語率とは、抽出部１０３が抽出した、コンテンツ毎にその中で使用されている学習対象言語の語彙（以下、コンテンツ利用単語と称す）に対する、学習者が学習（理解）した語彙（第１の情報。以下、認識単語と称す）の割合を表した値である。
　コンテンツ認識単語率は、認識単語や学習者の学習履歴などに応じて変化する学習レベルに基づいてその値は変化する。また、学習者の認識単語等に変化がなかったとしても対象とする学習コンテンツが異なればそれに応じてコンテンツ認識単語率の値も変化することになる。これは、例えば同じジャンルのコンテンツであってもその中で使用されている語彙が異なるためである。
　なお、算出部１０４により算出された語彙の使用頻度に応じてコンテンツ利用単語の重み付けを行い、例えばコンテンツ中の使用頻度が高い語彙を学習者が理解していれば特定部１０６が特定するコンテンツ認識単語率もこれに応じて相対的に高くなるように設定することもできる。
　このように特定部１０６は、抽出部１０３の抽出結果と、後述する利用者スキル記録部１０８が記録した認識単語（第１の情報）とに基づいて、学習者におけるコンテンツの理解度をコンテンツ認識単語率（第２の情報）として特定する特定手段として機能する。
　なお、学習者毎の認識単語は、例えば判別部１０７の判別結果に基づいて特定され、特定された認識単語は学習者毎に利用者スキル記録部１０８に記録される。また、コンテンツ毎に特定されたコンテンツ認識単語率は、対象学習者、対象コンテンツなどと関連付けて利用者スキル記録部１０８に記録される。以下、認識単語の登録方法の一例について説明する。
　本実施形態に係る情報処理装置１００では、特定部１０６を介して登録される認識単語は、種々の方法を用いて学習者が学習（理解）した語彙として登録するように構成することができる。
　例えば、表示画面に表示された学習コンテンツの内容に基づいてリーディング学習を行っている中で、自身がわからない語彙が出てきたときにその語彙を画面上でタップし、タップされた語彙を不明語彙、つまり学習者が学習できていない分からない語彙として識別可能に制御する。そして、学習コンテンツに含まれる語彙の中で不明語彙として識別された語彙以外の語彙は、学習者が理解している語彙と判別できるため、それらの語彙を認識単語として登録するように制御する。このようにして学習者の認識単語を登録することもできる。
　また、例えば辞書ＤＢ１０１に格納されている辞書データを用いて学習者の認識単語を特定して登録するように構成することもできる。具体的には、所定の辞書データに含まれる語彙の一部、あるいは全部を表示画面上で一覧表示し、表示された語彙の中から学習者が理解している語彙を自身でチェックし、チェックされた語彙を認識単語として登録するように制御する。このようにして学習者の認識単語を登録することもできる。
　なお、所定の辞書データに含まれる語彙の一部、あるいは全部を表示画面上で一覧表示し、表示された語彙の中から自身がわからない語彙をチェックし、チェックされた語彙以外の語彙を学習者の認識単語として登録されるように構成しても良い。
　また、学習者が他の語学学習システムを使用して学習した際の結果から、いわゆるＡＩ（人工知能）を備えたシステムなどを用いて学習者が理解している語彙を推定し、この推定結果に基づいて認識単語を特定して登録が行われるように構成することもできる。
　図１の説明に戻り、判別部１０７は、コンテンツが出力されている間に受け付けた入力操作の受付タイミングと、学習語彙の出力タイミングとが同じタイミングであるか否かを判別する。
　具体的には、判別部１０７は、コンテンツの中のある学習語彙が出力されている間、例えば学習語彙「get under way」の一文が音声で出力されている間に入力操作を受け付けている場合、同じタイミングであると判別する。その他、学習語彙「get under way」の出力が終了した後、第１の所定時間（例えば、２秒）が経過する前までに入力操作を受け付けた場合に、同じタイミングであると判別するように構成することもできる。また、学習語彙「get under way」の出力が開始された時点から、第２の所定時間（例えば、５秒）が経過する前までに入力操作を受け付けた場合に、同じタイミングであると判別するように構成しても良い。
　このように判別部１０７は、学習語彙の出力タイミングと、入力操作の受付タイミングとが同じタイミングであるか否かを判別する判別手段として機能する。
　なお、判別部１０７により同じタイミングであると判別された学習語彙は、学習者が理解した認識単語として利用者スキル記録部１０８に記録される。
　利用者スキル記録部１０８は、学習者の認識単語及びコンテンツ認識単語率、登録部１０２を介して受け付けた学習レベル、学習者が学習のために選択して視聴したコンテンツの情報などを含む学習履歴などを記録する。また、利用者スキル記録部１０８は、単語又は熟語、あるいはフレーズなどの種別毎の学習レベルが登録できるように構成することもできる。
　このように利用者スキル記録部１０８は、学習者が学習した語彙を認識単語（第１の情報）として記録する記録手段として機能する。
　媒体収容機構１０９は、コンテンツが記録された媒体（例えば、ＤＶＤ：Digital Versatile Disc、カード状記録媒体）を読み取り可能に格納する。媒体収容機構１０９に格納された媒体に記録されたコンテンツは、学習者の指示に応じて読み出しが開始され、後述する出力部１１２へ出力される。これにより、学習者は、映画、音楽などのコンテンツを視聴することができる。
　Ｉ／Ｆ１１０は、例えば、インターネット回線Ｎを介した情報の授受、あるいは無線通信による情報の授受を制御する。また、学習者は、Ｉ／Ｆ１１０を介して、インターネット回線Ｎに接続された図示しないサーバ装置に格納されたコンテンツのダウンロードを指示し、ダウンロードしたコンテンツを視聴することもできる。
　入力部１１１は、例えばキーボード、あるいはポインティングディバイス等の入力装置であり、学習者からの入力操作を受け付ける。このように入力部１１１は、入力操作を受け付ける受付手段として機能する。
　出力部１１２は、例えばコンテンツに記録された映像、字幕などを表示するディスプレイ等の表示装置、記録された音声を出力するスピーカなどである。出力部１１２は、また、ディスプレイの表示画面に特定された学習語彙を文字として表示したり、あるいはスピーカから音声として出力したりする。
　出力部１１２は、また、判別部１０７による判別結果を画面に表示する。このように出力部１１２は、学習者に対して各種情報を提示する提示手段として機能する。
　なお、学習者は、出力された学習語彙を見たり、聴いたりして学習した後に、コンテンツの視聴を開始するものとして説明を進める。
　主制御部１１３は、情報処理装置１００が有する各構成機器を制御する。なお、主制御部は、情報処理装置１００に内蔵されているプロセッサ及び内部メモリを有するコンピュータ装置のハードウエア資源と所定のコンピュータプログラムとの協働により実現される。なお、情報処理装置１００は、年月日を表す時刻データと制御動作の同期クロックとを出力するＲＴＣ（Real Time Clock）モジュールを有する。
　以下、主として主制御部１１３が行う正答率の特定、推奨コンテンツの決定及び学習者への提示、学習スケジュールの設定等について詳細に説明する。
　主制御部１１３は、コンテンツ出力中に受け付けた入力操作を、学習語彙の出力に対する入力操作として、例えば格納部１０５の所定の格納領域内に記録（格納）するように制御する。具体的には、例えば入力部１１１がキーボードであれば、学習者によりキーが押下されたことが記録される。このように主制御部１１３が制御することにより、コンテンツ出力中に学習者が行った入力操作の回数、つまり、学習者が何回キーを押下したかを把握することができる。
　主制御部１１３は、また、学習語彙の出力に対する入力操作として記録された回数と、特定部１０６により特定された学習語彙の総個数とを比較する。これにより、学習者が視聴したコンテンツにおける学習効果を表す指標の一つである正答率を特定することができる。
　例えば、コンテンツから特定された学習語彙の個数が２０個（重複したものを除く）であり、重複した学習語彙を含む総出力回数が５０回であるとした場合に、コンテンツ出力中に受け付けた入力操作の回数が２５回であれば、正答率は５０［％］となる。登録部１０２は、この正答率に応じて学習レベルの変更を行う。
　また、この場合の主制御部１１３は、コンテンツが出力されている間に受け付けた入力操作を、学習語彙の出力に対する入力操作として記録し、学習語彙の出力回数と入力操作の受け付け回数とを比較し、比較結果に応じて学習語彙を学習者が学習した語彙とし、当該語彙が認識単語（第１の情報）として記録されるように制御する。
　なお、例えば予め設定されたキーとは異なるキーが押下された場合、その入力操作は記録されないように構成しても良い。
　主制御部１１３は、また、学習者が視聴したコンテンツにおける学習効果を表す指標の一つとして、学習語彙毎の正答率を特定することもできる。
　この場合、主制御部１１３は、入力操作の受付タイミングと学習語彙の出力タイミングとが同じタイミングであると判別部１０７が判別したときに、入力操作の受付タイミングを記録するように制御する。このように主制御部１１３が制御することにより、学習語彙の出力タイミングに基づいて、記録された受付タイミングに対応する学習語彙を、当該学習語彙毎に集計することにより、学習語彙毎の正答率を求めることができる。
　また、この場合の主制御部１１３は、判別部１０７により同じタイミングであると判別された場合、学習語彙を学習者が学習した語彙とし、当該語彙が認識単語（第１の情報）として記録されるように制御する。つまり、前述したように判別部１０７により同じタイミングであると判別された学習語彙は、学習者が学習（理解）した認識単語として利用者スキル記録部１０８に記録されることになる。
　主制御部１１３は、また、学習者が視聴したコンテンツにおける学習効果を表す指標の一つとして、学習者がコンテンツを視聴開始してからその終了までの間の所定タイミングにおける当該学習者の正答率を特定することもできる。この場合、主制御部１１３は登録部１０２を介して、コンテンツ視聴途中においても正答率に応じた学習レベルの変更を行う。
　主制御部１１３は、また、例えばコンテンツ視聴途中で既に学習語彙毎の正答率が所定の閾値（例えば、正答率９０［％］）を超えた場合、現在のコンテンツよりも学習難易度の高い学習語彙を含む他のコンテンツを推奨コンテンツとしてその情報を学習者に提示（レコメンド）する。このように主制御部１１３が制御することにより、学習者はコンテンツの視聴終了を待つことなく、直近の学習レベルに応じた語学学習に切り替えることが可能になるため、学習の進捗に応じた効果的な学習を行うことができる。
　なお、推奨コンテンツは、利用者スキル記録部１０８に記録された学習レベル、コンテンツ認識単語率、学習者が学習のために選択して視聴したコンテンツの情報などを含む学習履歴、格納部１０５に格納された学習語彙などに基づいて決定される。
　例えば、学習者がＵＳ映画の視聴に興味を持っていれば、推奨コンテンツはそのジャンル・制作年代等を勘案して例えば同じ監督の別の映画、その時代の新聞、本などを対象とするように構成することもできる。同様に、外国語の授業の予習であれば、推奨コンテンツはその授業で使う「外国語教科書」の他、関連図書などを対象とするように構成することもできる。
　また、推奨コンテンツは、例えば学習者が途中まで視聴したコンテンツの残りの視聴時間（残時間）に基づいて決定されるように構成することもできる。具体的には、残時間が４５分であれば、この４５分で視聴終了となるコンテンツ群の中から推奨コンテンツを決定する。
　なお、本実施形態に係る情報処理装置１００では、例えば学習者が好む同一のコンテンツを繰返し視聴する場合を考慮して、直近の学習レベルに応じた語学学習が行えるように構成することもできる。具体的には、学習者が視聴中のコンテンツを変えることなく、正答率が所定の閾値を超えたタイミングで、それ以降の学習語彙を直近の学習レベルに応じたものに変更する。そのため、学習者が好む同一のコンテンツを繰返し視聴する場合であっても、学習効率を高めることができる。
　主制御部１１３は、また、学習効果を表す指標の正答率と忘却曲線の近似値とを用いて学習者の学習スケジュールを設定する。
　忘却曲線とは、広く一般に知られているような、ある事柄を記憶した後、時間をおいたらどの程度思い出せるかを実験的・統計的手法を用いて表したものである。例えば、正答率が相対的に高い学習語彙であっても、時間の経過と共にその語彙を忘れてしまうことがある。そのため、学習者毎の学習履歴に応じて忘却曲線（忘却タイミング）を設定し、この忘却タイミングに基づいて再学習（復習）を促すような学習スケジュールを設定する。
　また、ある学習者にとって忘却が予測される語彙を含む最適コンテンツ（例えば、その語彙が相対的に多く含まれているコンテンツ）を推奨コンテンツとして提示するレコメンド機能と合わせて学習スケジュールを設定するように構成することもできる。なお、設定した学習スケジュールは、利用者スキル記録部１０８に記録される。学習スケジュールは、学習者の要求に応じて出力部１１２に出力したり、学習開始のタイミングをアラートとして出力部１１２に出力したりするように主制御部１１３により制御される。
　主制御部１１３は、また、格納部１０５に格納された学習語彙を文字（あるいは映像）として表示画面に表示したり、音声としてスピーカから出力したりした後に、コンテンツの出力が開始されるように制御する。これにより、学習者に対してコンテンツの視聴前に学習語彙の学習を促すことができる。なお、特定された学習語彙全てを出力することの他に、当該学習語彙の一部のみを出力した後に、コンテンツの視聴が開始できるように構成することもできる。
　なお、入力部１１１及び出力部１１２は、情報処理装置１００との間において双方向の通信が可能な携帯情報端末（例えば、スマートフォン、タブレットＰＣ）などと連携させる形態であっても良い。この場合の詳細については、変形例として後述する。
　図２は、辞書ＤＢ１０１に格納された学習対象言語の語彙の一例を示す図である。
　図２に示すように、彙、学習難易度の各項目を含んで構成される。項目「語彙」には、単語又は熟語、あるいはフレーズなどの語彙が格納される。項目「学習難易度」には、各語彙に関連付けられた難易度の情報が格納される。
　図３は、格納部１０５に格納された学習語彙の一例を示す図である。
　図３に示すように学習語彙は、コンテンツＮｏ、学習語彙、学習レベル、出力タイミングの各項目を含んで構成される。
　項目「コンテンツＮｏ」には、コンテンツを一意に特定するための情報が格納される。コンテンツＡ１の「Ａ」は、例えばアクションのカテゴリに分類されるコンテンツであることを示す。項目「学習語彙」には、特定部１０６により特定された学習語彙が格納される。これらの情報は、コンテンツにカテゴリ情報（ジャンル情報）が含まれていれば、抽出部１０３による学習対象言語の語彙の抽出の際に抽出する。また、この様な情報が含まれていない場合には、コンテンツを選択した際に、学習者が入力部１１１を介してカテゴリ情報を入力する。
　項目「学習レベル」には学習語彙を特定した際の学習レベルが格納される。項目「出現タイミング」には、コンテンツ再生時における学習語彙の出力タイミングが格納される。例えば、学習語彙「get under way」では、コンテンツの再生開始を起点として、１５分４０秒後、２３分４１秒後、１時間５分３０秒後のそれぞれのタイミングで当該学習語彙が出力されることを示している。
　図４（ａ）、（ｂ）は、利用者スキル記録部１０８に記録された学習履歴の一例を示す図である。
　図４（ａ）に示す学習履歴は、学習日、コンテンツＮｏ、特定時学習レベル、正答率［％］、学習レベルの各項目を含んで構成される。図４（ｂ）に示す学習履歴には、図４（ａ）の各項目に加えて、学習語彙の項目を含んで構成される。
　図４（ａ）に示す項目「学習日」には、学習者が学習した日付（日時）が格納される。項目「コンテンツＮｏ」は、コンテンツを一意に特定するための情報が格納される。例えば、コンテンツＡ１、コンテンツＡ２は、カテゴリが共にアクションに分類される異なるコンテンツであることを示している。また、コンテンツＢ２は、例えば時事のカテゴリ（例えば、ニュース映像）に分類されるコンテンツであることを示している。
　項目「特定時学習レベル」は、学習語彙が特定された際の学習レベルが格納される。項目「正答率［％］」は、コンテンツの視聴毎の正答率［％］が格納される。項目「学習レベル」には、正答率［％］に基づき変更された学習レベルが格納される。
　学習レベルの変更は、例えば、正答率が４０［％］などの低い状況が続けば、学習レベルを１段階下げたり、正答率が９０［％］を超えた場合には、その時点で学習レベルが１段階上がるように予め設定することができる。
　なお、学習語彙の特定の際の学習レベルは、直近の学習日の学習レベルが採用されるように予め設定したり、あるいは学習者が選択したコンテンツのカテゴリに対応した直近の学習レベルが採用されるように予め設定したりすることができる。
　図４（ｂ）に示す項目「学習語彙」には、特定部１０６により特定されたコンテンツ毎の学習語彙が格納される。また、図４（ｂ）に示す項目「正答率［％］」には、学習語彙毎の正答率［％］が格納される。この場合の項目「学習レベル」に格納される学習レベルは、各学習語彙毎の正答率［％］の平均値に基づき変更された学習レベルが格納される。
　図５は、利用者スキル記録部１０８に記録されたコンテンツ認識単語率の一例を示す図である。
　図５に示すコンテンツ認識単語率は、特定日、コンテンツＮｏ、コンテンツ利用単語、認識単語、コンテンツ認識単語率［％］、学習レベルの各項目を含んで構成される。なお、これらの情報は学習者と関連付けられている。
　図５に示す項目「特定日」には、コンテンツ認識単語率を特定した日付が格納される。コンテンツ認識単語率は、前述したように学習者の学習履歴などに応じて変化する学習レベルに基づいてその値は変化するため、その特定日が記録される。
　項目「コンテンツＮｏ」には、コンテンツを一意に特定するための情報が格納される。例えば、コンテンツＡ１、コンテンツＡ２は、カテゴリが共にアクションに分類される異なるコンテンツであることを示している。また、コンテンツＢ２は、例えば時事のカテゴリ（例えば、ニュース映像）に分類されるコンテンツであることを示している。
　項目「コンテンツ利用単語」には、抽出部１０３が抽出した、コンテンツ毎にその中で使用されている学習対象言語の語彙が情報として格納される。
　項目「認識単語」には、例えば判別部１０７の判別結果に基づいて特定された、学習者が既に理解している語彙が情報として格納される。
　項目「コンテンツ認識単語率」には、コンテンツ利用単語と認識単語に基づいて特定された、コンテンツ毎の理解度の予測値を表す情報が格納される。この理解度を表す予測値は、例えばある時点においてコンテンツＮｏＡ１に対する学習者の理解度が５５［％］であると主制御部１１３が特定して、その特定結果が格納されることになる。
　図６は、情報処理装置１００の処理手順の一例を示すフローチャートである。
　なお、以下に説明する各処理は、主制御部１１３と情報処理装置１００が有する各機能部が協働することにより実現される。また、学習者が複数のコンテンツに中から選択して視聴したコンテンツにおける学習語彙毎の正答率を求める場合を例に挙げて説明する。また、学習者は、コンテンツが再生されている間に、例えば学習語彙「get under way」が聴きとれたときに入力操作（例えば、キーの押下）を行うものとして説明を進める。
　主制御部１１３は、コンテンツの中で使用されている学習対象言語の語彙と、その出力タイミングを抽出する（Ｓ４０１）。主制御部１１３は、抽出部１０３が抽出した語彙の語彙毎の使用頻度を算出する（Ｓ４０２）。抽出結果と算出結果は、例えば格納部１０５の所定領域に格納される。
　主制御部１１３は、利用者スキル記録部１０８から学習レベルを取得する（Ｓ４０３）し、この学習レベルと使用頻度に基づいて、抽出部１０３が抽出した語彙の中から学習語彙を特定する（Ｓ４０４）。特定された学習語彙は、その出力タイミングと関連付けられて格納部１０５に格納される。なお、学習者の任意のコンテンツ選択、並びに、推奨コンテンツの提示に対処すべく、予め複数の学習レベルを想定し、複数のコンテンツに対して上記処理を行っておく。
　主制御部１１３は、特定部１０６が特定した学習語彙を出力部１１２へ出力する（Ｓ４０５）。主制御部１１３は、ステップＳ４０５の処理の後、所定の条件が充足されたか否かに基づき、コンテンツの出力（コンテンツの再生）を開始するか否かを判別する（Ｓ４０６）。ここで、所定の条件の充足とは、例えば学習語彙の出力部１１２への出力が完了した後、学習者が学習するための時間（例えば、１０分）が経過した場合である。なお、学習者からの学習終了の指示の受け付けを契機に、コンテンツの出力が開始されるように制御することもできる。
　主制御部１１３は、所定の条件が充足され、コンテンツの出力を開始した場合（Ｓ４０６：Ｙｅｓ）、ステップＳ４０７の処理へ進む。また、そうでない場合（Ｓ４０６：Ｎｏ）、所定の条件が充足されるまで待機する。
　主制御部１１３は、コンテンツ出力中の学習者からの入力操作の受け付けを検知する（Ｓ４０７）。学習者からの入力操作を受け付けたと検知した場合（Ｓ４０７：Ｙｅｓ）、主制御部１１３は判別部１０７を介して、入力操作の受付タイミングと学習語彙の出力タイミングが同じタイミングであるか否かを判別する（Ｓ４０８）。判別部１０７が同じタイミングであると判別した場合（Ｓ４０８：Ｙｅｓ）、主制御部１１３は、入力操作の受付タイミングを記録し、学習語彙「get under way」を学習者の認識単語として利用者スキル記録部１０８に記録する（Ｓ４０９）。学習者にとっては、学習毎に自身の認識単語が増加していくことが望ましい。例えば、聞き取ることはできたがその語彙の意味が分からない場合などもある。そのため、入力操作の受付タイミングと学習語彙の出力タイミングが同じタイミングでなければ、その語彙は学習語彙の出力に対して学習者が学習できていない不明語彙であると判別したり、学習者が入力操作する対象を不明語彙として構成したりすることもできる。以下、この点について説明する。
　学習者の認識単語を登録する処理を主として行う場合には、学習者からの入力操作の受け付けを、学習語彙の出力に対して学習者が学習できていない不明語彙の特定のための入力操作として当該不明語彙と関連付けて記録し、コンテンツに含まれる不明語彙以外の学習語彙を学習者の認識単語（第１の情報）として利用者スキル記録部１０８に記録されるように構成することもできる。
　この場合、主制御部１１３を介して、例えば学習者の学習開始前に学習の入力操作が学習語彙に対する理解を表す入力操作とするか、あるいは理解していない不明語彙に対する入力操作とするかを任意に切り替えが可能となるように構成する。また、学習語彙に対する理解を表す際にはシングルタップ、不明語彙であることを表す際にはダブルタップするなど入力操作のパターンと関連付けることで切り替えをすることなく両方に対処することができるように構成することもできる。
　図６の説明に戻り、主制御部１１３は、学習語彙の出力タイミングと、記録された入力操作の受付タイミングとを照合して学習語彙毎の正答率を算出する（Ｓ４１０）。
　主制御部１１３は、学習語彙毎の正答率が所定の閾値（例えば、正答率９０［％］）を超えたか否かを判別する（Ｓ４１１）。ここで、所定の閾値を超えたか否かを判別は、例えば特定の学習語彙の正答率と比較して行ったり、学習語彙毎の平均正答率と比較して行ったりすることができる。
　所定の閾値を超えたと判別した場合（Ｓ４１１：Ｙｅｓ）、主制御部１１３は、推奨コンテンツに関するメッセージを表示する（Ｓ４１２）。学習者に提示するメッセージについては、後述する図１０を用いて説明する。
　主制御部１１３は、学習者が推奨コンテンツへの移行を選択したか否かを判別する（Ｓ４１３）。推奨コンテンツへの移行を選択したと判別した場合（Ｓ４１３：Ｙｅｓ）、ステップＳ４０５の処理へ遷移する。このようにして、推奨コンテンツを学習コンテンツとする学習が開始される。
　また、そうでない場合（Ｓ４１３：Ｎｏ）、主制御部１１３は、学習者が学習コンテンツを変えることなく学習語彙を直近の学習レベルに応じたものに変更することを選択したか否かを判別する（Ｓ４１４）。学習レベルの変更を選択したと判別した場合（Ｓ４１４：Ｙｅｓ）、ステップＳ４０７の処理へ遷移する。
　このようにして学習者は、学習コンテンツを変えることなく直近の正答率に応じた新たな学習を行うことができる。なお、この語学学習を開始する前に、ステップＳ４０５の処理のように、直近の学習レベルに応じた学習語彙を出力し、その後学習が開始されるように制御しても良い。
　主制御部１１３は、コンテンツの出力（コンテンツの再生）が終了したか否かを判別する（Ｓ４１５）。具体的には、コンテンツの内容全てが出力されたときの出力終了を表す信号の検知を契機に、コンテンツの出力が終了したと判別（Ｓ４１５：Ｙｅｓ）する。このようにして一連の処理が終了する。
　なお、主制御部１１３により、直近のステップＳ４１０の処理の結果に応じた情報を出力部１１２へ出力するように制御することもできる。ステップＳ４１０の処理結果に応じた情報とは、例えば今回の学習における最終的な正答率である。この場合学習者は、推奨コンテンツに移行後、あるいは視聴途中における学習レベル変更後を含む今回の学習における最終的な効果を確認することができる。また、登録部１０２は、ステップＳ４１０の処理で算出した正答率に応じて、学習レベルの変更を行う。
　例えば、最終的な正答率が８０［％］を超えた場合には、学習レベルを１段階引き上げる。変更後の学習レベルは、利用者スキル記録部１０８に登録される。
　図７は、コンテンツ認識単語率を特定して表示画面に表示する処理手順の一例を示すフローチャートである。
　なお、以下に説明する各処理は、主制御部１１３と情報処理装置１００が有する各機能部が協働することにより実現される。
　主制御部１１３は、コンテンツ毎にその中で使用されている学習対象言語の語彙を抽出する（Ｓ５０１）。抽出結果は、コンテンツと関連付けて格納部１０５に格納される。
　主制御部１１３は、利用者スキル記録部１０８に記録されている学習者の認識単語を取得する（Ｓ５０２）。
　主制御部１１３は、特定部１０６を介して、コンテンツ利用単語と認識単語に基づいてコンテンツ認識単語率をコンテンツ毎に特定する（Ｓ５０３）。特定結果は特定した日付（日時）と共に、コンテンツ毎に対象学習者、対象コンテンツなどと関連付けて利用者スキル記録部１０８に記録される。
　主制御部１１３は、コンテンツ認識単語率をディスプレイに出力する（Ｓ５０４）。このようにして一連の処理が終了する。
　このように主制御部１１３は、提示されたコンテンツ認識単語率（第２の情報）に基づいて学習者に選択されたコンテンツが学習コンテンツとして出力（再生等）されるように制御する制御手段として機能する。
　なお、ステップＳ５０１からステップＳ５０４までの一連の処理は、例えば学習者の指示に応じて任意のタイミングで処理が開始されるように構成したり、あるいは学習レベルが変更されたタイミングで処理が開始されるように構成したりすることができる。
　また、コンテンツ認識単語率に基づいて学習者が選択したコンテンツを学習コンテンツとして学習を開始した後、所定の条件が充足されたタイミングで推奨コンテンツへの移行を推奨するように構成することもできる。
　これにより、学習者は、学習の進捗に応じて変化するコンテンツ認識単語率に基づいて、複数の異なるコンテンツの中から自身の理解度に合ったコンテンツを学習コンテンツとして選択したり、その時の気分に応じた学習スタイルに合わせて任意にコンテンツを学習コンテンツとして選択したりすることができる。つまり、学習者はその時の気分で学習スタイルを任意に変えることができるようになる。
　図８は、コンテンツ認識単語率に関する情報を学習者に提示する際の画面表示例を模式的に示した図である。
　図８では、例えばディスプレイである出力部１１２の画面上に選択ボタン２０１、表示領域２０２にコンテンツＮｏ、コンテンツ単語総数、コンテンツ認識単語率が表示された様子を示している。なお、表示画面上に未だ表示されていない情報は、スクロール２０３を操作して画面上で確認することができる。学習者は、表示画面に表示されたこれらの情報を参考にして、選択ボタン２０１を介してコンテンツを選択する。
　図９は、学習効果を確認するための情報を学習者に提示する際の画面表示の一例を模式的に示した図である。
　図９（ａ）は、例えばディスプレイである出力部１１２の画面上に、「正解！！」（２１０）と表示された様子を示している。図９（ａ）に示す情報２１０は、判別部１０７が学習語彙の出力タイミングと入力操作の受付タイミングとが同じタイミングであると判別した際に表示される情報である。
　図９（ｂ）は、今回の学習における正答率、その結果に基づいて変更された学習レベル（２２０）が表示された様子を示している。図９（ｂ）に示す情報２２０では、「正答率：８８％」、「学習レベル４にＵＰ」と表示されている。
　図９（ｃ）は、今回の学習において正答率が低かった学習語彙が、その正答率と共に表示された様子を示している。図９（ｃ）に示す情報２２１では、学習語彙「○○○○」の正答率が「４０％」であったこと、並びに、学習語彙「△△△△」の正答率が「６７％」であったことが表示されている。
　このような各種情報が提示されることにより、学習者は、視覚的に、今回の学習における効果の確認、並びに、復習すべき語彙などを認識することができる。また、これらの情報は、例えば音声により学習者に提示しても良い。
　図１０は、推奨コンテンツに関する情報を学習者に提示する際の画面表示の一例を模式的に示した図である。
　図１０（ａ）は、出力部１１２の画面に表示された推奨コンテンツに関するメッセージの一例を示している。図１１（ａ）に示す情報３１０は、学習語彙毎の正答率が所定の閾値（例えば、正答率９０［％］）を超えた場合に表示される情報であり、これまでの正答率が９２［％］であることと、推奨コンテンツへの移行を希望するか否かを「はい」、「いいえ」の選択ボタンにより選択可能に表示される。学習者が「はい」を選択した場合には、推奨コンテンツにおける語学学習に遷移する。
　図１０（ｂ）は、例えば図１１（ａ）において学習者が「いいえ」を選択した場合に出力部１１２の画面に表示される情報の一例である。図１０（ｂ）に示す情報３２０では、視聴対象のコンテンツはそのままに、それ以降の学習語彙を直近の学習レベルに応じたものに変更するか否かを学習者が選択する。学習者が「はい」を選択した場合には、以降の学習語彙を直近の学習レベルに応じたものに変更した語学学習に移る。
　図１０（ｃ）は、例えば推奨コンテンツとして複数のコンテンツが特定された場合、これらの情報を提示して学習者が選択可能となるように構成された情報の一例である。この情報３３０では、学習者は、ジャンル「ＸＸ」の推奨コンテン「○○○○」、あるいはジャンル「ＡＡ」の推奨コンテンツ「△△△△」のいずれかを選択ボタン３３１を介して選択可能に構成される。
　なお、推奨コンテンツに関する情報の提示は、例えば学習者のコンテンツ視聴が終了したタイミングで行われるように設定することもできる。
　このように、本実施形態の情報処理装置１００は、コンテンツ毎に理解度の予測値（コンテンツ認識単語率）が学習者に提示されるため、その時の気分の学習スタイルに合わせて任意にコンテンツを選択して学習することができる。
　これにより、コンテンツ選択の自由度が向上し、例えば流し学習のスタイルで学習をしたい時には提示されたコンテンツ認識単語率が低くても興味のあるジャンルのコンテンツを選択したり、あるいは学習効果を確認したい時などは、提示されたコンテンツ認識単語率がほぼ１００［％］のコンテンツを選択したりすることができる。このように、学習者の学習意欲を減退させることなく、その時の気分に応じて任意に学習スタイルを変えて学習することが可能になる。
　また、本実施形態の情報処理装置１００では、学習者の学習レベルとコンテンツの中で使用されている語彙の使用頻度に基づき、使用頻度の高い順から学習語彙を特定する。また、コンテンツが出力されている間に受け付けた入力操作を、学習語彙の出力に対する入力操作として記録することにより、正答率を求めることができる。さらに、正答率に応じて適切なタイミングで推奨コンテンツに関する情報が提示される。
　これにより、今時点の自己の学習レベルに応じた効果的な学習を行うことができる。また、コンテンツにおける特徴的なフレーズなどを、学習者の学習レベルに応じて学習することができる。そのため、学習者にとっては、コンテンツの視聴を楽しむことと、語学学習とが両立できるため、学習意欲が向上して学習効果も高まるものとなる。
　なお、上記では抽出部１０３が抽出した、コンテンツ毎にその中で使用されている学習対象言語の語彙の抽出結果に対する認識単語の割合をコンテンツ認識単語率として特定した場合を例に挙げて説明した。この他にも、特定部１０６が特定した学習語彙に対する認識単語の割合を予測した値をコンテンツ認識単語率として情報処理装置１００を構成することもできる。
　この場合、特定部１０６は、登録された学習レベルと算出された使用頻度に応じて、コンテンツの中で使用されている学習対象言語の語彙の中から学習の対象とする語彙を学習語彙として特定し、この学習語彙と、認識単語（第１の情報）とに基づいて、学習者におけるコンテンツの理解度をコンテンツ認識単語率（第２の情報）として特定する。
　これにより、コンテンツの中で使用されている学習対象言語の語彙のうち、さらに学習者の学習レベル等に応じて特定された学習語彙の理解度が提示されるため、学習効果を確認したい時などにはより効率良くコンテンツの選択を行うことができる。
　また、ステップＳ４０９の処理（図６参照）において主制御部１１３が行う学習者の認識単語の記録は、所定の回数（例えば、５回）連続して判別部１０７が同じタイミングであると判別した学習語彙について、学習者が理解した認識単語として利用者スキル記録部１０８に記録されるように構成しても良い。
　これにより、偶然に正答したときには認識単語として記録されないため、学習者の認識単語がより正確に記録され、コンテンツ認識単語率の精度をより高めることができる。
　［変形例］
　図１１は、携帯情報端末と連携させた場合の情報処理装置の構成例を示す図である。なお、既に説明した部分と同じ部分については、同一の符号を付すと共に、その説明を省略する。
　情報処理装置２００は、辞書ＤＢ（データベース）１０１、登録部１０２、抽出部１０３、算出部１０４、格納部１０５、特定部１０６、判別部１０７、利用者スキル記録部１０８、媒体収容機構１０９、Ｉ／Ｆ（インタフェース）１１０、主制御部１１３を含んで構成される。前述した情報処理装置１００との違いは、入力部１１１及び出力部１１２を有しない点である。
　携帯情報端末３００は、例えばスマートフォン、タブレットＰＣ、ポータブルＰＣなどであり、入力部として機能する操作ボタン、出力部として機能するディスプレイ、これらを含む各構成機器を制御する制御部（いずれも不図示）を含んで構成される。
　また、携帯情報端末３００は、インターネット回線Ｎあるいは無線通信（例えば、Wi-Fi：ワイファイ）、有線通信などを利用して、情報処理装置２００と各種情報の授受が行えるように通信可能に構成される。この場合、情報処理装置２００は、携帯情報端末３００に向けて各種情報を送信し、あるいは携帯情報端末３００から各種情報を受信するサーバ装置として機能する。このように、携帯情報端末３００は、一種のコンピュータとしての機能を有する。
　なお、携帯情報端末３００に、本発明のコンピュータプログラムをインストールすることにより、本発明の特徴的な機能を実現することもできる。この場合には、学習者は、携帯情報端末３００のみで語学学習を行うことができるようになる。
　また、携帯情報端末３００が有する入力部を入力部１１１として、携帯情報端末３００が有する出力部を出力部１１２として利用することができるように構成する。これにより、学習者は、情報処理装置２００との情報の授受が可能であれば、携帯情報端末３００を利用することにより、学習場所が制限されることなく学習することができる。
　上記説明した実施形態は、本発明をより具体的に説明するためのものであり、本発明の範囲が、これらの例に限定されるものではない。
　また、本発明は、上述した情報処理装置においてなされる各処理の手順を含む方法であっても良い。
　また、本発明は、コンピュータに、上述した情報処理装置においてなされる各処理の手順を実行させるためのコンピュータプログラムであっても良い。
　このコンピュータプログラムは、各種記録媒体、あるいはネットワークを介して流布させることが可能なものである。このコンピュータプログラムがＲＯＭなどの記憶装置を有するコンピュータにインストールされることで実行可能となり、上述の情報処理装置を実現する。
　１００、２００・・・情報処理装置、１０１・・・辞書ＤＢ、１０２・・・登録部、１０３・・・抽出部、１０４・・・算出部、１０５・・・格納部、１０６・・・特定部、１０７・・・判別部、１０８・・・利用者スキル記録部、１０９・・・媒体収容機構、１１０・・・Ｉ／Ｆ、１１１・・・入力部、１１２・・・出力部、１１３・・・主制御部、３００・・・携帯情報端末、Ｎ・・・インターネット回線。
 

Claims (12)

  1. 　学習対象言語で作成されたコンテンツを学習コンテンツとして出力する情報処理装置であって、
    　一又は複数のコンテンツそれぞれの中で使用されている前記学習対象言語の単語又は熟語あるいは複数の当該単語からなるフレーズを含む語彙をコンテンツ毎に抽出する抽出手段と、
    　学習者が学習した語彙を第１の情報として記録する記録手段と、
    　前記抽出手段の抽出結果と、前記記録手段が記録した第１の情報とに基づいて、前記学習者における前記コンテンツの理解度を第２の情報として特定する特定手段と、
    　前記特定した第２の情報を前記学習者に提示する提示手段と、
    　前記提示した第２の情報に基づいて選択されたコンテンツが前記学習コンテンツとして出力されるように制御する制御手段と、を有することを特徴とする、
    　情報処理装置。
  2. 　前記学習者の前記学習対象言語の学習状況を学習レベルとして登録する登録手段と、
    　前記コンテンツの中で使用されている前記学習対象言語の語彙の使用回数を使用頻度として算出する算出手段と、を有し、
    　前記特定手段は、前記登録された学習レベルと前記算出された使用頻度に応じて、前記コンテンツの中で使用されている前記学習対象言語の語彙の中から学習の対象とする語彙を学習語彙として特定し、この学習語彙と、前記記録手段が記録した第１の情報とに基づいて、前記学習者における前記コンテンツの理解度を第２の情報として特定することを特徴とする、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　入力操作を受け付ける受付手段を有し、
    　前記制御手段は、前記コンテンツが出力されている間に前記受付手段が受け付けた入力操作を、前記学習語彙の出力に対する入力操作として前記記録手段に記録し、前記学習語彙の出力回数と前記入力操作の受け付け回数とを比較し、比較結果に応じて前記学習語彙を前記学習者が学習した語彙とし、当該語彙が第１の情報として記録されるように制御することを特徴とする、
    　請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記登録手段は、前記記録された入力操作の回数に応じて前記登録した学習レベルを変更し、
    　前記制御手段は、前記出力する学習コンテンツが変更後の学習レベルに応じた学習コンテンツに切り替えて出力されるように制御することを特徴とする、
    　請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 　前記特定手段により特定された学習語彙が前記コンテンツの中で使用されるタイミングを出力タイミングとし、この出力タイミングと当該学習語彙とを関連付けて格納する格納手段と、
    　前記学習語彙の出力タイミングと、前記受付手段で受け付けた入力操作の受付タイミングとが同じタイミングであるか否かを判別する判別手段と、を有し、
    　前記制御手段は、前記判別手段により同じタイミングであると判別された場合、前記学習語彙を前記学習者が学習した語彙とし、当該語彙が第１の情報として記録されるように制御することを特徴とする、
    　請求項３に記載の情報処理装置。
  6. 　前記登録手段は、前記判別手段により同じタイミングであると判別された場合、前記入力操作を前記学習語彙の出力に対する入力操作として記録し、記録された入力操作の回数に応じて前記登録した学習レベルを変更し、
    　前記制御手段は、前記出力する学習コンテンツが変更後の学習レベルに応じた学習コンテンツに切り替えて出力されるように制御することを特徴とする、
    　請求項５に記載の情報処理装置。
  7. 　前記制御手段は、前記変更後の学習レベルが所定の閾値を超えた場合、前記提示手段が当該変更後の学習レベルに応じた学習コンテンツを推奨する情報を出力するように制御することを特徴とする、
    　請求項４又は６に記載の情報処理装置。
  8. 　前記制御手段は、前記変更後の学習レベルが所定の閾値を超えた場合、前記出力する学習コンテンツを切り替えることなく当該変更後の学習レベルに応じた学習語彙が出力されるように制御することを特徴とする、
    　請求項４又は６に記載の情報処理装置。
  9. 　前記制御手段は、前記コンテンツが出力されている間に前記受付手段が受け付けた入力操作を、前記学習語彙の出力に対して前記学習者が学習できていない不明語彙の入力操作として前記記録手段に記録し、当該コンテンツに含まれる当該不明語彙以外の学習語彙を第１の情報として当該記録手段に記録されるように制御することを特徴とする、
    　請求項３又は４に記載の情報処理装置。
  10. 　学習対象言語で作成されたコンテンツを学習コンテンツとして出力する情報処理装置の制御方法であって、前記情報処理装置が、
    　一又は複数のコンテンツそれぞれの中で使用されている前記学習対象言語の単語又は熟語あるいは複数の当該単語からなるフレーズを含む語彙をコンテンツ毎に抽出する工程と、
    　学習者が学習した語彙を第１の情報として記録する工程と、
    　前記抽出結果と、前記記録した第１の情報とに基づいて、前記学習者における前記コンテンツの理解度を第２の情報として特定する工程と、
    　前記特定した第２の情報を前記学習者に提示する工程と、
    　前記提示した第２の情報に基づいて選択されたコンテンツが前記学習コンテンツとして出力されるように制御する工程と、を有することを特徴とする、
    　情報処理装置の制御方法。
  11. 　コンピュータを学習対象言語で作成されたコンテンツを学習コンテンツとして出力する情報処理装置として機能させるコンピュータプログラムであって、
    　前記コンピュータを、
    　一又は複数のコンテンツそれぞれの中で使用されている前記学習対象言語の単語又は熟語あるいは複数の当該単語からなるフレーズを含む語彙をコンテンツ毎に抽出する抽出手段、
    　学習者が学習した語彙を第１の情報として記録する記録手段、
    　前記抽出手段の抽出結果と、前記記録手段が記録した第１の情報とに基づいて、前記学習者における前記コンテンツの理解度を第２の情報として特定する特定手段、
    　前記特定した第２の情報を前記学習者に提示する提示手段、
    　前記提示した第２の情報に基づいて選択されたコンテンツが前記学習コンテンツとして出力されるように制御する制御手段、として機能させることを特徴とする、
    　コンピュータプログラム。
  12. 　入力操作を受け付ける入力部を備えた携帯情報端末と通信可能に構成され、当該携帯情報端末に向けて学習対象言語で作成されたコンテンツを学習コンテンツとして出力する情報処理装置であって、
    　一又は複数のコンテンツそれぞれの中で使用されている前記学習対象言語の単語又は熟語あるいは複数の当該単語からなるフレーズを含む語彙をコンテンツ毎に抽出する抽出手段と、
    　学習者が学習した語彙を第１の情報として記録する記録手段と、
    　前記抽出手段の抽出結果と、前記記録手段が記録した第１の情報とに基づいて、前記学習者における前記コンテンツの理解度を第２の情報として特定する特定手段と、
    　前記特定された第２の情報を前記学習者に提示する提示手段と、
    　前記提示された第２の情報に基づいて選択されたコンテンツが前記学習コンテンツとして出力されるように制御する制御手段と、を有することを特徴とする、
    　情報処理装置。
     
PCT/JP2017/018928 2016-05-19 2017-05-19 情報処理装置及びその制御方法、コンピュータプログラム WO2017200101A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201780029492.9A CN109155110B (zh) 2016-05-19 2017-05-19 信息处理装置以及其控制方法、计算机程序
US16/302,726 US20190318656A1 (en) 2016-05-19 2017-05-19 Information processing device, method for controlling same, and computer program
GB1819992.7A GB2565508B (en) 2016-05-19 2017-05-19 Information processing device, method for controlling same, and computer program

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016100157A JP6527653B2 (ja) 2016-05-19 2016-05-19 情報処理装置及びその制御方法、コンピュータプログラム
JP2016-100157 2016-05-19

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2017200101A1 true WO2017200101A1 (ja) 2017-11-23

Family

ID=60325432

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2017/018928 WO2017200101A1 (ja) 2016-05-19 2017-05-19 情報処理装置及びその制御方法、コンピュータプログラム

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20190318656A1 (ja)
JP (1) JP6527653B2 (ja)
CN (1) CN109155110B (ja)
GB (1) GB2565508B (ja)
WO (1) WO2017200101A1 (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109035919A (zh) * 2018-08-31 2018-12-18 广东小天才科技有限公司 一种协助用户解决问题的智能装置及系统
JP2022103229A (ja) * 2018-09-27 2022-07-07 株式会社Toez 外国語学習システムおよび外国語学習システムによる学習支援方法

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6174774B1 (ja) * 2016-12-02 2017-08-02 秀幸 松井 学習支援システム、方法及びプログラム
JP7424104B2 (ja) 2020-02-28 2024-01-30 カシオ計算機株式会社 学習機器、学習方法およびプログラム
JP2022035596A (ja) * 2020-08-21 2022-03-04 言語研究開発合同会社 言語学習支援装置、プログラム及び情報処理方法
US12014649B2 (en) * 2021-08-04 2024-06-18 Dzmitry Kushal Book recommendation and flashcard generation
JP2024027407A (ja) * 2022-08-17 2024-03-01 三徳コーポレーション株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002108201A (ja) * 2000-09-29 2002-04-10 Japan Prospect Kk 通信教育システム
JP2003066828A (ja) * 2001-08-28 2003-03-05 Techno Link:Kk 外国語文章の難易度判定方法、その装置、記録媒体、プログラム
JP2007121584A (ja) * 2005-10-27 2007-05-17 Oki Electric Ind Co Ltd 学習支援装置
JP2008058687A (ja) * 2006-08-31 2008-03-13 Casio Comput Co Ltd 情報表示装置及び情報表示プログラム
US20120179455A1 (en) * 2010-01-12 2012-07-12 Good Financial Co., Ltd. Language learning apparatus and method using growing personal word database system
JP2012220988A (ja) * 2011-04-04 2012-11-12 Panasonic Corp 電子書籍装置、電子書籍システム、難易度判定方法、および難易度判定プログラム
WO2015022992A1 (ja) * 2013-08-15 2015-02-19 Kojima Akitoshi 情報処理装置及びその制御方法、コンピュータプログラム

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003084654A (ja) * 2001-09-12 2003-03-19 Cr Advisors Kk 言語学習システム、サーバ装置及び学習用データベース収集方法並びに記録媒体
CN1808518A (zh) * 2005-01-20 2006-07-26 英业达股份有限公司 名著辅助语言学习系统及其方法
GB2465585A (en) * 2008-11-21 2010-05-26 Sharp Kk Method and system for vocabulary learning by study word selection
US20110244437A1 (en) * 2010-03-30 2011-10-06 Health And Happiness, Llc Method to assist with learning names
CN102194346A (zh) * 2011-06-21 2011-09-21 无敌科技(西安)有限公司 一种自动分析词汇难度及注解难点词汇的嵌入式系统及方法
JP5949143B2 (ja) * 2012-05-21 2016-07-06 ソニー株式会社 情報処理装置および情報処理方法
CN105070130A (zh) * 2015-08-04 2015-11-18 北京优宇通教育科技有限公司 水平测评方法和系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002108201A (ja) * 2000-09-29 2002-04-10 Japan Prospect Kk 通信教育システム
JP2003066828A (ja) * 2001-08-28 2003-03-05 Techno Link:Kk 外国語文章の難易度判定方法、その装置、記録媒体、プログラム
JP2007121584A (ja) * 2005-10-27 2007-05-17 Oki Electric Ind Co Ltd 学習支援装置
JP2008058687A (ja) * 2006-08-31 2008-03-13 Casio Comput Co Ltd 情報表示装置及び情報表示プログラム
US20120179455A1 (en) * 2010-01-12 2012-07-12 Good Financial Co., Ltd. Language learning apparatus and method using growing personal word database system
JP2012220988A (ja) * 2011-04-04 2012-11-12 Panasonic Corp 電子書籍装置、電子書籍システム、難易度判定方法、および難易度判定プログラム
WO2015022992A1 (ja) * 2013-08-15 2015-02-19 Kojima Akitoshi 情報処理装置及びその制御方法、コンピュータプログラム

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109035919A (zh) * 2018-08-31 2018-12-18 广东小天才科技有限公司 一种协助用户解决问题的智能装置及系统
JP2022103229A (ja) * 2018-09-27 2022-07-07 株式会社Toez 外国語学習システムおよび外国語学習システムによる学習支援方法
JP7307985B2 (ja) 2018-09-27 2023-07-13 株式会社Toez 外国語学習システムおよび外国語学習システムによる学習支援方法

Also Published As

Publication number Publication date
GB2565508B (en) 2021-11-10
JP2017207641A (ja) 2017-11-24
GB2565508A (en) 2019-02-13
GB201819992D0 (en) 2019-01-23
JP6527653B2 (ja) 2019-06-05
CN109155110B (zh) 2020-11-06
CN109155110A (zh) 2019-01-04
US20190318656A1 (en) 2019-10-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2017200101A1 (ja) 情報処理装置及びその制御方法、コンピュータプログラム
JP5586754B1 (ja) 情報処理装置及びその制御方法、コンピュータプログラム
US20200175890A1 (en) Device, method, and graphical user interface for a group reading environment
US20060004871A1 (en) Multimedia data reproducing apparatus and multimedia data reproducing method and computer-readable medium therefor
WO2014151884A2 (en) Device, method, and graphical user interface for a group reading environment
KR102498172B1 (ko) 단말기의 음성인식 기능과 tts 기능을 이용한 상호 음성전달에 의한 대화형 외국어 학습방법
JP6656529B2 (ja) 外国語の会話訓練システム
KR100586860B1 (ko) 질문과 답변기능을 이용한 사전검색방식의 언어교육시스템과 언어교육방법
JP7380564B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、および、プログラム
KR20190070683A (ko) 강의 콘텐츠 구성 및 제공을 위한 장치 및 방법
KR102098377B1 (ko) 퍼즐 게임으로 어순을 학습하는 외국어 학습 서비스 제공 방법
KR20210135151A (ko) 단말기의 음성인식 기능과 tts 기능을 이용한 상호 음성전달에 의한 대화 형 외국어 학습방법
WO2020113830A1 (zh) 一种辅助外语学习的方法以及可读存储介质
KR100624040B1 (ko) 온라인 상의 언어 속독 훈련 서비스 제공 방법
KR20200086611A (ko) 단말기의 음성인식 기능과 tts 기능을 이용한 상호 음성전달에 의한 대화형 외국어 학습방법
KR20200094060A (ko) 단말기의 음성인식 기능과 tts 기능을 이용한 상호 음성전달에 의한 대화형 외국어 학습방법
WO2018147435A1 (ja) 学習支援システム及び方法、並びにコンピュータプログラム
JP7036483B1 (ja) プログラム、情報処理装置及び情報処理方法
KR20140073768A (ko) 의미단위 및 원어민의 발음 데이터를 이용한 언어교육 학습장치 및 방법
US20230177074A1 (en) Information processing device, terminal device, information processing system, information processing method, and recording medium
JP7135358B2 (ja) 発音学習支援システム、発音学習支援装置、発音学習支援方法及び発音学習支援プログラム
KR20220161977A (ko) 단말기의 음성인식 기능과 tts 기능을 이용한 상호 음성전달에 의한 대화 형 외국어 학습방법
KR20140074457A (ko) 의미단위와 이미지 데이터 및 원어민의 발음 데이터를 이용한 언어교육 학습장치 및 방법
JP6464623B2 (ja) 音声出力装置、音声出力方法、プログラム、およびサーバ装置
CN114970515A (zh) 词汇记忆辅助方法、装置、设备、计算机可读存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 17799525

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 201819992

Country of ref document: GB

Kind code of ref document: A

Free format text: PCT FILING DATE = 20170519

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 17799525

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1