(57)【要約】【課題】使用中の言語教材、ならびに、学習者の現時点での知識状態および変化する知識状態に応じて、現時点での単語の効用を決定する方法を提供する。【解決手段】本発明に係る語彙学習方法では、テキストは、複数の単語を含んでおり、そのテキスト内の上記複数の単語の少なくとも一部に対して、単語に対する第１指標、第２指標、および第３指標に基いて当該単語にステータスを割り当てる割当ステップと、少なくとも要求に応じて、割り当てられたステータスを学習者に伝達する伝達ステップと、を含み、割り当てられる上記ステータスは、複数の所定のステータスから選択されるものであり、ステータスはそれぞれ、学習者によって採られる少なくとも１つの対応する推奨される行為と関連付けられており、第１指標は学習者に従属しており、第２指標はテキストとは独立した関係であり、第３指標はテキスト内の他の単語に従属する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習者に情報伝達するためのテキストを選択した後において、コンピュータにより実行される語彙学習方法であって、
上記テキストは、複数の単語を含んでおり、そのテキスト内の上記複数の単語の少なくとも一部に対して、
上記単語に対する第１指標、第２指標、および第３指標に基づいて当該単語にステータスを割り当てる割当ステップと、
少なくとも要求に応じて、割り当てられた上記ステータスを上記学習者に伝達する伝達ステップと、を含み、
割り当てられる上記ステータスは、複数の所定のステータスから選択されるものであり、
上記ステータスはそれぞれ、上記学習者によって採られる少なくとも１つの対応する推奨される行為と関連付けられており、
上記第１指標は上記学習者に従属しており、上記第２指標は上記テキストとは独立した関係であり、上記第３指標は上記テキスト内の他の単語に従属していることを特徴とするコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項２】
上記割当ステップは、
上記第２指標および上記第３指標に基づいて、上記単語の文脈鋭敏性に関する効用値を決定する決定ステップと、
上記文脈鋭敏性に関する効用値に基づき、上記ステータスを割り当てる第２割当ステップと、を含むことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項３】
上記決定ステップは、さらに、上記第１指標に基づいて、上記文脈鋭敏性に関する効用値を決定することを特徴とする請求項２に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項４】
上記割当ステップは、
上記文脈鋭敏性に関する効用値が最も高いと決定された所定数の単語に、学習行為が推奨されていることを表す“ｓｔｕｄｙ”のステータスを割り当てることを特徴とする請求項２または３に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項５】
上記割当ステップは、
上記文脈鋭敏性に関する効用値が所定の閾値よりも高い単語に、学習行為が推奨されていることを表す“ｓｔｕｄｙ”のステータスを割り当てることを特徴とする請求項２から４の何れか１項に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項６】
上記割当ステップは、
“ｓｔｕｄｙ”のステータスが割り当てられていない単語に、学習行為が推奨されていないことを表す“ｉｇｎｏｒｅ”のステータスを割り当てることを特徴とする請求項４または５に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項７】
上記第２指標は、上記学習者とは独立した関係にあることを特徴とする請求項１から６の何れか１項に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項８】
上記第２指標は、上記単語の一般的効用関数であることを特徴とする請求項１から７の何れか１項に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項９】
上記一般的効用は、単語の頻出度、具体性、単語の難易度、単語領域構成、個人の学習リストの構成、心象性、ある教科またはカリキュラムにとっての重要性の何れか１つ以上に基づくことを特徴とする請求項８に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項１０】
上記第２指標は、特定のタイプではない全ての単語についてゼロであるか、あるいは、上記単語の上記一般的効用であることを特徴とする請求項８または９に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項１１】
上記特定のタイプは、名詞であることを特徴とする請求項１０に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項１２】
上記第３指標は、上記テキストの文脈内での上記単語の効用関数であることを特徴とする請求項１から１１の何れか１項に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項１３】
上記テキストの文脈内での上記単語の効用は、そのテキスト内での上記単語の頻出度に基づき決定されることを特徴とする請求項１２に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項１４】
上記テキストの文脈内での上記単語の効用は、所定の範囲における全体的な頻出度と比較した、上記テキスト内での上記単語の相対的な頻出度に基いて決定されることを特徴とする請求項１２または１３に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項１５】
上記所定の範囲は、上記テキスト内のある言語に属する全ての単語、または、当該言語の少なくとも所定の単語サンプルを含むことを特徴とする請求項１４に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項１６】
上記第３指標は、上記テキスト内における上記単語の局所的な重要度の関数であることを特徴とする請求項１２から１５の何れか１項に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項１７】
それぞれの単語は、共通の観念に係る単語グループの一部を示すために付されたタグに関連付けられており、
上記第３指標は、上記テキスト内における単語に関連付けられた上記タグの頻出度の関数であることを特徴とする請求項１から１６の何れか１項に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項１８】
上記割当ステップは、
学習行為が推奨されていることを表す“ｓｔｕｄｙ”のステータスが割り当てられる単語の数、および／または、密度を制限するようにステータスを割り当てることを特徴とする請求項１から１７の何れか１項に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項１９】
上記第１指標は、上記学習者の有する上記単語に関する知識の関数であることを特徴とする請求項１から１８の何れか１項に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項２０】
上記第１指標は、上記学習者の上記単語の習得の程度または度合いを示すことを特徴とする請求項１９に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項２１】
上記第１指標は、上記学習者が上記単語を見た回数、あるいは、読んだ回数に関連していることを特徴とする請求項１９または２０に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項２２】
上記第１指標は、上記学習者の上記単語の習得の程度または度合いに応じて効果的に分布を適用し、
上記分布は、学習する単語の選択を、潜在的に有益な狭い範囲の単語に絞るように構成されていることを特徴とする請求項１９から２１の何れか１項に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項２３】
上記分布はガウス分布であることを特徴とする請求項２２に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項２４】
上記学習者が上記単語を習得済みか否かを示す値を上記第１指標から決定する第２決定ステップを含むことを特徴とする請求項１９から２３の何れか１項に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項２５】
所定のカテゴリに分類するために上記第１指標が決定される、テキスト内の上記単語の少なくとも一部に対して、
上記割当ステップは、上記第１指標に従属し、上記第２指標および上記第３指標とは独立した上記ステータスを割り当てることを特徴とする請求項１から２４の何れか１項に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項２６】
上記所定のカテゴリは、上記学習者が既に習得済みであると考えられる単語を含むことを特徴とする請求項１９に従属する請求項２５に従属する、コンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項２７】
上記割当ステップは、上記所定のカテゴリ内に属するように決定された単語に、学習行為が必要ではないことを表す、あるいは、復習が推奨されることを表す“ｍａｓｔｅｒｅｄ”のステータスを割り当てることを特徴とする請求項２６に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項２８】
上記割当ステップは、
上記第１指標〜第３指標のうちの１つ以上が変化したこと、あるいは、変化した可能性があることを示す信号が送信されるときに、上記単語のうちの少なくとも一部に上記ステータスを再度割り当てることを特徴とする請求項１から２７の何れか１項に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項２９】
上記学習者への上記テキストの伝達は、ディスプレイ上への上記テキストの表示、印刷した状態での上記テキストの提供、および／または、上記テキストの音声表示を含むことを特徴とする請求項１から２８の何れか１項に記載のコンピュータにより実行される語彙学習方法。
【請求項３０】
学習者に情報伝達するために選択されたテキストに含まれる単語の少なくとも一部に対する処理を行うための手段を有する語彙学習装置であって、
上記単語に対する第１指標、第２指標、および第３指標に基づき当該単語にステータスを割り当てる割当手段と、
少なくとも要求に応じて、割り当てられた上記ステータスを上記学習者に伝達する伝達手段と、を備え、
割り当てられる上記ステータスは、複数の所定のステータスから選択されるものであり、
上記ステータスはそれぞれ、上記学習者によって採られる少なくとも１つの対応する推奨される行為と関連付けられており、
上記第１指標は上記学習者に従属しており、上記第２指標は上記テキストとは独立した関係であり、上記第３指標は上記テキスト内の他の単語に従属していることを特徴とする語彙学習装置。
【請求項３１】
請求項１〜２９のいずれか１項に記載の語彙学習方法を実行する装置を制御するための制御プログラム。
【請求項３２】
請求項３１に記載の語彙学習プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータにより実行される学習方法および学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
通常、外国語または第二言語にて効率的にコミュニケーションを行うために必要な語彙量を習得するには、多くの年月、および、言語学習者の多大な努力を必要とする。
【０００３】
広範囲に渡る読書というのも一つの方法であり、適切なレベルの難易度にて大量の正本を読むことによって、文法や語彙などの言語能力を習得するものである。
【０００４】
知らない語彙に殆ど悩まされずに読書するためには、言語使用者は１５０００〜２００００語の語彙を習得する必要があると言われている（I.  Nation in Learning Vocabulary in Another Language published by Cambridge University Press, 2001に記載）。
【０００５】
学習者が新しい語彙を習得するために充てられる時間は限られている。したがって、この充てられる時間をできる限り効率よく使う必要がある。
【０００６】
言語（または、例えば物理学などの対象分野）における単語または語句は、その効用において相違する。一般に、頻出度が高い単語は効用が高く、頻出度が低い単語は効用が低い。しかし、効用は特定の対象分野およびカリキュラムによっても異なりうる。
【０００７】
本願において、「単語」という用語を用いるとき、単語、語句、用語、または、他の語彙ユニットを意味する。語彙の獲得（または学習）とは、語彙ユニット、ならびに、それに関する発音、書き方、概念、または、その他の関係を習得する過程を意味する。したがって、語彙の獲得（または学習）とは、言語学習に係る標準的な作業（タスク）、または、物理学や地理学の教科書またはビデオなどの言語教材から習得する、より一般的な教育的作業を意味しうる。
【０００８】
学習者は、効用の高い単語を習得する前に、効用の低い単語を習得することに時間を費やすべきではない。例えば、もし学習者にある基本用語の知識が欠けていれば、その学習者は、高度な用語が使用される文脈を理解することについて問題に直面する可能性があるため、より高度な用語の取得はさらに困難となる。知識面においてこのような溝が存在することによって、新しい知識と既存の知識とを結び付けることは困難になる。その結果、認知面での負荷（認知的負荷）がかかるとともに、フラストレーションの原因となる。
【０００９】
認知的負荷は、心理学の分野で用いられる用語であり、言語学習、言語による論理的思考、または一般的な問題解決などのタスクを実行する際に人の心に要求されるものの総体を意味する。認知的負荷が高すぎる場合には、集中してタスクを実行することは、困難になるか、または、不可能にさえなる。例えば、読書する際に、親しみの少ない数多くの単語の意味を記憶しようとすることは負担が大きく、テキストを理解できなくなる。したがって、不要な認知的負荷を低減することは有益なことである。
【００１０】
学習者が、特定の単語の効用が高いか低いかを判断することは難しい。さらに、ある単語は、使用中の言語教材におけるキーワードであるため、当該言語教材においては相対的に高い効用を有する可能性がある。そのため、当該言語教材を理解するためには、まずその単語を理解する必要がある。したがって、効用とは、ある意味、使用中の言語教材の文脈に依存する。加えて、学習の結果、学習者の現時点での能力は変化していく。したがって、単語の効用は、時間の経過に伴い、学習者および他の要素によって変化しうる。
【００１１】
語彙習得のための理想的なシステムは、言語教材の文脈において、および、学習者の現在の知識において、高い効用を有する単語を知らしめるものであり、また、可能な学習行為を学習者にタイミングよく推奨するものである。
【００１２】
従来、語彙の習得工程は、教師およびカリキュラムを通して、または、学習者自身によって管理されてきており、タスク自体を管理することは明らかに負担となる。
【００１３】
教師またはカリキュラムによって工程が管理される場合、個々の弱みを判断して訂正できる範囲は極めて限られている。学習者には知識面で欠けていることもあり、それが解決できなければ学習者の将来的な進歩は妨げられる。
【００１４】
ランク付けされた語彙リストは、頻出度が効用と関連付けられるため、語彙習得を管理するための重要な情報源である。従来技術は、頻出度によってランク付けされた語彙を用いるシステムを含む（GB2352543A, US7108512, US20070269778A1, WO06121542A2, US20060063139A1, US6726486, JP2000047559A2）。これらのシステムのうちのいくつかは、読出部または言語教材を全く含んでおらず、もっぱら、フラッシュカードによる取り組み（アクティビティ）、またはクイズに基づくものである（GB2352543A, US7108512, US20060063139A1, US6726486, JP2000047559A2）。
【００１５】
読出部、および、ランク付けされた語彙リストを含む上記システムのうち、特定の単語を今すぐに学習すべきか、または、後に残しておくべきかを明確に推奨してくれるものはない。
【００１６】
例えば、ＵＳ２００７０２６９７７８Ａ１は、学習者が読出部において選択した単語の難易度および頻出度を表示する。しかしながら、所定の各学習者が特定の単語をいま学習すべきかどうかについて、実際に推奨するものではない。
【００１７】
ＷＯ０６１２１５４２Ａ２は、他の学習コンポーネントに使用される優先的ターゲット語彙学習リストを生成する。ＷＯ０６１２１５４２Ａ２に記載された方法は、優先的ターゲット語彙学習リストを生成するときに、学習者が現在読んでいる教材を分析することはない。ＷＯ０６１２１５４２Ａ２は、特定の単語を学習すべきかどうかの推奨を特定の学習者に明示するようなターゲット単語リストを用いていない。
【００１８】
いくつかの従来技術のシステムは、明確な推奨を与えているが、文脈に鋭敏な方法で行うものではない。
【００１９】
Ｆｏｌｌｏｗ  Ｙｏｕ！システム (Chi-Chiang Shei.  FollowYou! An automatic language lesson generation system.  CALL, 14(2), 2001)は、ランク付けされた語彙リストに基づくシステムである。学習者の知識は、ポインタによってリスト内のランクに示される。本システムは、学習者がより高いランクの単語を総て知っているものと推定する。学習者がＦｏｌｌｏｗ  Ｙｏｕ！のあるテキストを開くと、当該システムは、テキスト内に存在し、現時点において学習者の知識ランクの下にランク付けされている多数の単語を学習すべき単語として選択する。学習単語を選択するときに考慮されるテキストの唯一の特性は、単語が存在するか、または、存在しないかである。Ｆｏｌｌｏｗ  Ｙｏｕ！は、学習する単語を選択するときに、インポートされたテキストにおける局所的な頻出度や意味領域構成（semantic filed membership）などの文脈特性を考慮していない。使用中のテキスト教材に存在せず、さらに、最低ランクの練習単語よりも高いランクの単語は、以降、知っているものと推定される。このアプローチによって、学習者の語彙知識に欠陥が生じてしまう。Ｆｏｌｌｏｗ  Ｙｏｕ！は、そのユーザインタフェースに学習単語をリストアップして、推奨の形態を取っている。しかしながら、上述したように、Ｆｏｌｌｏｗ  Ｙｏｕ！は、使用中のテキストの文脈特性を考慮していない。さらに、例えば学習者がある単語の知識を実証した直後などに、適切なタイミングで上記推奨をアップデートすることができない。
【００２０】
ＲＥＡＰシステム(Heilman, M. & Eskenazi, M. (2006).  Language Learning: Challenges for Intelligent Tutoring Systems.Proceedings of the Workshop of Intelligent Tutoring Systems for Ill-Defined Domains.  8th International Conference on Intelligent Tutoring Systemsは、学習者のプロフィールおよびカリキュラムプロフィールに基づき、個々の学習者に適したリーディング教材を選択する。カリキュラムプロフィールは、頻出度毎にランク付けされた語彙リストである。学習者のプロフィールは、どのくらいの頻度で学習者が特定の単語に関する知識を示したか、および、どのくらいの頻度で、学習者が特定の言語に触れたかを計算することによって、使える語彙および使えない語彙（active and passive vocabulary）を追跡する。これら２つのプロフィールに基づき、ＲＥＡＰは、２〜４つの学習単語（すなわち、学習者がまだ習得していない単語）、および、学習者が習得したものとシステムが考える単語を特定の割合で含む短文を読み出す（J. Brown and M. Eskenazi.  (2005).  Student, text and curriculum modeling for reader-specific document retrieval.  Proceedings of the IASTED International Conference on Human-Computer Interaction 2005.  Phoenix, AZ.）。しかしながら、ＲＥＡＰは、効用についての文脈に鋭敏な手法を用いていない。すなわち、学習単語は、読み出されたテキストに基いて選択されておらず、それらは予め選択されたものである。ＲＥＡＰは、所定のカリキュラムプロフィール（頻出度毎にランク付けされた語彙リスト）内で、学習者がまだ十分な理解を示していない最も頻出度が高い単語、および、最も頻出度が低い単語を優先させることにより学習単語を選択している。読み出されたテキストが学習者に提示されると、推奨の形態を取るように、学習すべき単語が強調表示される。そして、学習者が読み出されたテキストを読み終えて単語練習を終えるまでプロフィールがアップデートされないため、単語のステータスを直ちに変更することはできない（J. Brown and M. Eskenazi.  (2004).  Retrieval of authentic documents for reader-specific lexical practice.  Proceedings of InSTIL/ICALL Symposium 2004.  Venice, Italy）。
【００２１】
したがって、Ｆｏｌｌｏｗ  Ｙｏｕ！システムおよびＲＥＡＰシステムともに、学習者の現在（テキストに最初にアクセスしたとき）の知識状態を考慮するものの、単語の効用を決定するにあたり使用中のテキストの文脈を用いるものではない。さらに、両システムは、絶えず変化する学習者の知識に対応して、学習行為を即時または好ましいタイミングで推奨することができない。
【００２２】
使用中の言語教材、ならびに、学習者の現時点での知識状態および変化する知識状態に応じて、現時点での単語の効用を決定する方法が求められる。
【発明の概要】
【００２３】
本発明の第一形態では、以下の語彙学習方法が実現される。すなわち、学習者に情報伝達するためのテキストを選択した後において、コンピュータにより実行される語彙学習方法では、上記テキストは、複数の単語を含んでおり、そのテキスト内の上記複数の単語の少なくとも一部に対して、上記単語に対する第１指標、第２指標、および第３指標に基づき当該単語にステータスを割り当てる割当ステップと、少なくとも要求に応じて、割り当てられた上記ステータスを上記学習者に伝達する伝達ステップと、を含み、割り当てられる上記ステータスは、複数の所定のステータスから選択されるものであり、上記ステータスはそれぞれ、上記学習者によって採られる少なくとも１つの対応する推奨される行為と関連付けられており、上記第１指標は上記学習者に依存しており、上記第２指標は上記テキストとは独立した関係であり、上記第３指標は上記テキスト内の他の単語に依存している。
【００２４】
上記割当ステップは、上記第２指標および上記第３指標に基づいて、上記単語の文脈鋭敏性に関する効用値を決定する決定ステップと、上記文脈鋭敏性に関する効用値に基づいて、上記ステータスを割り当てる第２割当ステップと、を含む構成であってよい。
【００２５】
上記決定ステップは、さらに、上記第１指標に基いて、上記文脈鋭敏性に関する効用値を決定する構成であってよい。
【００２６】
上記割当ステップは、上記文脈鋭敏性に関する効用値が最も高いと決定された所定数の単語に、学習行為が推奨されていることを表す“ｓｔｕｄｙ”のステータスを割り当てる構成であってよい。
【００２７】
上記割当ステップは、上記文脈鋭敏性に関する効用値が所定の閾値よりも高い単語に、学習行為が推奨されていることを表す“ｓｔｕｄｙ”のステータスを割り当てる構成であってよい。
【００２８】
上記割当ステップは、“ｓｔｕｄｙ”のステータスが割り当てられていない単語に、学習行為が推奨されていないことを表す“ｉｇｎｏｒｅ”のステータスを割り当てる構成であってよい。
【００２９】
上記第２指標は、上記学習者とは独立した関係にある構成であってよい。
【００３０】
上記第２指標は、上記単語の一般的な効用関数である構成であってよい。
【００３１】
上記一般的効用は、単語の頻出度、具体性、単語の難易度、単語領域構成、個人の学習リストの構成、心象性（imageability）（単語の意味を頭の中で容易に思い浮かべることができるかどうか）、ある教科またはカリキュラムにとっての重要性の何れか１つ以上に基づくものであってよい。
【００３２】
上記第２指標は、特定のタイプ、例えば名詞、ではない全ての単語と、さもなければ、その単語の一般的な効用に対しゼロであってよい。
【００３３】
上記第３指標は、上記テキストの文脈内での上記単語の効用の関数であってよい。
【００３４】
上記テキストの文脈内での上記単語の効用は、そのテキスト内での上記単語の頻出度に基づいて決定される構成であってよい。
【００３５】
上記テキストの文脈内での上記単語の効用は、所定の範囲における全体的な頻出度と比較した、上記テキスト内での上記単語の相対的な頻出度に基づいて決定される構成であってよい。ここで、上記所定の範囲は、例えば、上記テキスト内の或る言語のサンプルの単語総てである。そのサンプルは、当該言語から代表的な単語を数多く含むように選択されるものであって、例えば、辞書に掲載されているものである。
【００３６】
上記第３指標は、上記テキスト内における上記単語の局所的な重要性の関数である構成であってよい。
【００３７】
それぞれの単語は、共通の観念に係る単語グループの一部を示すために付されたタグに関連付けられており、上記第３指標は、上記テキスト内における単語に関連付けられた上記タグの頻出度の関数である構成であってよい。
【００３８】
上記割当ステップは、学習行為が推奨されていることを表す“ｓｔｕｄｙ”のステータスが割り当てられる単語の数、および／または、密度を制限するようにステータスを割り当てる構成であってよい。
【００３９】
上記第１指標は、上記学習者の有する上記単語に関する知識の関数である構成であってよい。
【００４０】
上記第１指標は、上記学習者の上記単語の習得の程度または度合いを示す構成であってよい。
【００４１】
上記第１指標は、上記学習者が上記単語を見た回数、あるいは、読んだ回数に関連している構成であってよい。
【００４２】
上記第１指標は、上記学習者の上記単語の習得の程度または度合いに応じて効果的に、例えばガウス分布のような分布を適用し、上記分布は、学習する単語の選択を、潜在的に有益な狭い範囲の単語に絞るように構成されていてもよい。
【００４３】
上記学習者が上記単語を習得済みか否かを示すブール値を上記第１指標から決定する第２決定ステップを含む構成であってよい。
【００４４】
所定のカテゴリに分類するために上記第１指標が決定される、テキスト内の上記単語の少なくとも一部に対して、上記割当ステップは、上記第１指標に従属し、上記第２指標および上記第３指標とは独立した上記ステータスを割り当てる構成であってよい。
【００４５】
上記所定のカテゴリは、上記学習者が既に習得済みであると考えられる単語を含む構成であってよい。
【００４６】
上記割当ステップは、上記所定のカテゴリ内に属するように決定された単語に、学習行為が必要ではないことを表す、あるいは、復習が推奨されることを表す“ｍａｓｔｅｒｅｄ”のステータスを割り当てる構成であってよい。
【００４７】
上記割当ステップは、上記第１指標〜第３指標のうちの１つ以上が変化したこと、あるいは、変化した可能性があることを示す信号が送信されるときに、上記単語のうちの少なくとも一部に上記ステータスを再度割り当てる構成であってよい。
【００４８】
上記学習者への上記テキストの伝達は、ディスプレイ上への上記テキストの表示、印刷した状態での上記テキストの提供、および／または、上記テキストの音声表示を含む構成であってよい。
【００４９】
本発明の第二形態によると、学習者に情報伝達するために選択されたテキストに含まれる単語の少なくとも一部に対する処理を行うための手段を有する語彙学習装置は、上記単語に対する第１指標、第２指標、および第３指標に基づいて当該単語にステータスを割り当てる割当手段と、少なくとも要求に応じて、割り当てられた上記ステータスを上記学習者に伝達する伝達手段と、を備え、割り当てられる上記ステータスは、複数の所定のステータスから選択されるものであり、上記ステータスはそれぞれ、上記学習者によって採られる少なくとも１つの対応する推奨される行為と関連付けられており、上記第１指標は上記学習者に依存しており、上記第２指標は上記テキストとは独立した関係であり、上記第３指標は上記テキスト内の他の単語に依存している。
【００５０】
本発明の第三形態によると、本発明の第一形態に係る方法を実行する装置を制御するための制御プログラム、または、装置内にロードされると、当該装置が本発明の第二形態に係る装置となるためのプログラムが提供される。当該プログラムは、キャリア媒体上にて実行されてもよい。当該キャリア媒体は、記録媒体であってもよい。また、当該キャリア媒体は、伝送媒体であってもよい。
【００５１】
本発明の第四形態によると、本発明の第三形態に係るプログラムにしたがってプログラミングされた装置が提供される。
【００５２】
本発明の第五形態によると、本発明の第三形態に係るプログラムを記録した記録媒体が提供される。
【００５３】
本発明の実施形態は、学習システムに変更が生じるとすぐに、推奨される学習行為を学習者に対して表示するために、学習者が現在使用中である言語教材に含まれる単語の文脈固有の効用を直ちに決定することが可能な学習システムを提供する。
【００５４】
本願において、単語という用語を用いるとき、単語、語句、用語、または、他の語彙単位を意味することを再確認されたい。
【００５５】
好適な実施形態では、ＧＢ０７０２２９８Ａ０に係る方法および装置に開示されたような学習者モデルおよび語彙モデルを含む電子ブック読み出し装置などの言語学習装置が、本システムを収容するように変形される。
【００５６】
上記システムは、学習者のモデル、語彙効用モデル、および、使用中の言語教材の分析からの情報を組み合わせる。上記システムは、学習者モデル、語彙モデル、または使用中の言語教材に変化が生じるとすぐに、単語の効用を決定し直すことができる。変化は、学習者の行為もしくはシステムの内部処理の結果生じうる。
【００５７】
上記システムは、単語の効用に基づき、特定の単語をいま学習すべきか、後ですべきかなどの想定されうる学習行為について学習者に対して推奨を示すことができる。
【００５８】
上記システムは、現在学習している言語教材の具体的な特性、および、学習者の現在の（推定される）知識状態を考慮するため、文脈鋭敏性を有する。これらの言語教材の特性は、限定するものではないが、局所的な単語の頻出度、局所的な単語の重要性、および、言語教材における単語間の意味関係を含む。
【００５９】
特定の学習者に関する学習者モデルは、学習者が特定の単語を習得したか否かについて単語リスト内の各単語を追跡し、学習者が、システムにおいて、文脈内で単語を読むなどの行為を行うたびに、アップデートされうる。
【００６０】
語彙モデルは、すべての学習者に対して、それぞれの単語とその単語の一般的効用とを関連付ける。
【００６１】
本発明の実施形態は、下記利点のうちの１つ以上を有する。
【００６２】
上記システムの利点は、認知的負荷を低減するとともに、語彙の習得をより効率的かつ効果的に行えるということにある。
【００６３】
上記システムのさらなる利点は、推奨を明示することができる、すなわち、言語教材における何れかまたは全ての単語のステータスを学習者に明確に示すことができる点にある。
【００６４】
上記方法のさらなる利点は、当該方法が、参照する情報源における変更を直ちに反映できるということにある。特に、学習者モデルにおける変更は、学習単語の選択（および、特定の単語の上記ステータス全般）に適合させるために直ちに考慮される。
【００６５】
上記方法のさらなる利点は、特定の学習者における語彙知識の欠陥を埋めることができる点にある。
【００６６】
上記方法のさらなる利点は、あらゆる種類の言語教材（音声または文書）、および、物理学や歴史などのあらゆる教科について、あるいは、学習者が習得する必要がある語彙を含む全ての領域において機能する点にある。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】好適な実施形態を示すブロック図である。
【図２】単語のステータス決定工程を示すフローチャートである。
【図３】テキスト読み出しインタフェースに表示されるテキスト例を示す。
【図４】テキスト例における単語の頻出度の抜粋である。
【図５】学習者モデルの一例である。
【図６】語彙モデルの抜粋である。
【図７】文脈鋭敏な効用に従う未習得単語のランキングの抜粋である。
【図８】強調表示された学習単語のテキスト例を示す。
【図９】学習単語の代替的表示方法を示す。
【図１０】ＩＧＮＯＲＥという単語ステータスの表示方法を示す。
【図１１】ＭＡＳＴＥＲＥＤという単語ステータスの表示方法を示す。
【図１２】意味領域構成を考慮に入れた文脈鋭敏な効用測定に基づく、未習得単語のランキングの抜粋である。
【発明を実施するための形態】
【００６８】
本発明の好ましい実施形態では、言語学習、および、特に語彙学習のための読み出しをベースにした装置内でのタイムリーな単語ステータスの決定および通知機構を提供する。
【００６９】
図１は、好適な実施形態の構成を示すブロック図である。
【００７０】
言語学習のための装置、特に語彙学習のための装置は、テキスト読み出しインタフェース１００を備える。テキスト読み出しインタフェース１００は、使用中のテキスト１３０を表示する。上記装置は、特定の学習者の語彙知識を保存する学習者モデル１１０を含む。上記装置は、単語と一般的効用値とを関連付ける語彙モデル１２０を含む。単語ステータス決定部１４０は、学習者モデル１１０、語彙モデル１２０、使用中のテキスト１３０、および、任意に、情報源１５０へのアクセスを有する。単語ステータス決定部１４０は、単語ステータスを決定し、その単語ステータスを単語ステータス通知部１６０に通知する。単語ステータス通知部１６０は、テキスト読み出しインタフェース１００での単語ステータスの表示を制御する。
【００７１】
当業者であれば、言語学習のための装置がさらなる構成を含んでよいこと、また、当該構成は、図１には明示されていない方法にて互いに通信可能であることを理解するであろう。当業者であれば、図１に示された構成が、個別の構成として実施されてもよく、または、それらのうちのいくつか、もしくはそれらのうちの全てを組み合わせて単一の構成として実施されてもよいことを理解するであろう。
【００７２】
図３は、以下で言及されるテキスト読み出しインタフェース１００の一例を示す図である。
【００７３】
図１に示された構成の機能について詳述する。
【００７４】
テキスト読み出しインタフェース１００は、電子テキストを表示する機能と、限定するものではないが、ページと選択する単語との間での移動を含む、想定されうる様々なユーザアクションを制御する機能を果たす。テキストがテキスト読み出しインタフェース１００に読み込まれると、上記機能(event)に係る信号が送信される。
【００７５】
学習者モデル１１０は、学習者の単語の習得度についての評価(estimate)を保存する。学習者モデリングは従来技術では周知であり、いずれかの適した学習者モデルを好適な実施形態において用いることができる。学習者が実際に単語を習得しているか否かは直接観察できないため、従来の学習者モデルは、システムと学習者とのインタラクションから得られる証拠に基づき、特定の単語の習得度を評価する。好適な実施形態では、学習者モデルは、特定の学習者が特定の単語を習得済みである確率（確率値）を保存する。確率などの数値は、閾値を適用することによってブール値（すなわち、真/偽）に変換される。例えば、０．８よりも大きい確率は、真（すなわち、学習者が既にこの単語を習得済み）に変換され、その他の確率は偽に変換される。図５は、ある時間における学習者モデルの一例をテーブルで表したものである。
【００７６】
学習者モデル１１０は、単語ステータス決定部１４０から照会を受ける。すなわち、学習者モデル１１０は、ある単語について照会を受けると、その単語に関する学習者の単語習得度の評価度を返す。そして、その初期状態から何らかの変化が生じるとすぐに、上記イベント信号が送信される。例えば、学習者が使用中のテキストの文脈内で単語を読解したとき、または、学習者が語彙テストにおいて正解を出すことによって知識を明示したとき、学習者モデルの状態は変化しうる。
【００７７】
学習者モデル１１０が返した上記学習者の単語習得度の評価度は、その単語についての第１指標であると考えられる。そして、その第１指標は、少なくともその一部がその単語についてのステータス（例えば、“ＳＴＵＤＹ”、“ＩＧＮＯＲＥ”、“ＭＡＳＴＥＲＥＤ”など）を決定するために用いられる。上記第１指標は、学習者の単語習得度に影響されるため、学習者に依存するものと言える。
【００７８】
語彙モデル１２０は、単語を一般的な効用としての数値に関連付ける。当該モデルは、学習に役立つとみなされた任意の単語リストを含みうる。好適な実施形態では、上記モデルは、名詞や動詞、形容詞などのオープンクラスワード（open-class words）のみを含む。しかしながら、上記モデルは、例えば、動物および植物に関する単語のみを含むようにしてそのような単語を学習するなど、特定の言語カリキュラムをサポートするように設計されうる。あるいは、例えば物理学の教科を学習する場合、上記モデルは、運動、重力などに関する専門用語を含みうる。語彙モデル１２０は、頻出度毎にランク付けされた語彙リスト、あるいは、単語の頻出度、具体性、単語の難易度、単語領域構成、個人の学習リストの構成、心象性（imageability）（単語の意味を頭の中で容易に思い浮かべることができるかどうか）、ある教科にとっての重要性（例えば物理学にとっての重要性）、または、カリキュラムにとっての重要性のいずれかを組み合わせることによってランク付けされた語彙リスト、あるいは、このリストに限定されない他の因子を参照することによって、各単語の一般的な効用の数値（効用値）を決定する。語彙モデル１２０は、学習者の興味の対象や学習者が履修するコースなどに応じて、複数の語彙モデルの中から選択されてもよい。
【００７９】
語彙モデル１２０が提供する単語の一般的効用は、その単語の第２指標であると考えられる。この第２指標は、少なくとも部分的に、単語のステータスを決定する（例えばＳＴＵＤＹ、ＩＧＮＯＲＥ、ＭＡＳＴＥＲＥＤなど）ために用いられる。第２指標は、選択された特定のテキストよりも広い意味での単語の一般的効用に関するものであるため、当該テキストからは独立していると言える。
【００８０】
単語ステータス決定部１４０は、任意の与えられた単語の一般的効用を語彙モデル１２０に照会することができる。語彙モデル１２０の内部状態に何らかの変化が生じるとすぐに、イベント（event）信号が送信されうる。例えば、モデルの基礎となるカリキュラムが教師によって変更された場合、上記状態は変更される可能性がある。図６は、語彙モデルの一例をテーブルで表したものである。
【００８１】
単語ステータス決定部１４０は、さらなる情報源１５０を参照することによって、例えば意味領域などのさらなる因子を考慮に入れることで、一般的効用を拡大させてもよい。これについては下記に詳述する。
【００８２】
単語ステータス決定部１４０は、学習者モデル１１０を用いる単語ステータス決定工程を実施することによって、単語ステータスを決定する。単語ステータス決定工程は、学習者モデル１１０、語彙モデル１２０、および、使用中のテキスト１３０の分析を用いて、テキスト１３０における単語のステータスを決定する。この工程は下記に詳述する。
【００８３】
テキスト１３０における単語のステータスを決定するために用いられる上記情報源のうちの最初の二つ（学習者モデル１１０および語彙モデル１２０）は、第１指標および第２指標にそれぞれ関連付けられる。第三情報源（使用中のテキスト１３０の分析）は、第３指標であると考えられる。第３指標は、少なくとも部分的には、単語のステータスを決定する（例えばＳＴＵＤＹ、ＩＧＮＯＲＥ、ＭＡＳＴＥＲＥＤ）ために用いられる。第３指標は、残りのテキストの一部、または全体の分析に基づくため、テキストの他の単語に依存すると言える。
【００８４】
好適な実施形態では、単語ステータス値は、限定するものではないが、ＭＡＳＴＥＲＥＤ、ＳＴＵＤＹ、および、ＩＧＮＯＲＥを含んでおり、それぞれ、学習者が既に習得済みであること、積極的に学習する必要があること、または、無視すべきであることを意味する。さらに想定されうるステータス値は、ＡＳＳＵＭＥＤ＿ＫＮＯＷＮであり、これは、リーディングベースの言語学習装置を介して学習者が積極的に学習せずとも知っていると仮定される単語に対応する。単語ステータスを決定した後で、単語ステータス決定部１４０が単語ステータス通知部１６０にステータスを通知する。
【００８５】
単語ステータス通知部１６０は、テキスト読み出しインタフェース１００に表示される個々の単語のステータスを学習者に表示する手段を備えており、これによって、明確な推奨を行うことができる。好適な実施形態では、ＳＴＵＤＹというステータスを有する単語は、学習者が現在その単語を学習すべきであるという推奨が行われており、例えば反転映像、太字のタイプフェース、異なるテキストカラーなどの何らかの視覚手段によって単語を強調表示する。他のステータスを有する単語（ＩＧＮＯＲＥ、ＭＡＳＴＥＲＥＤ）は、強調表示しないことによって、学習者が単語を学習すべきでないという推奨を行う。図８は、視覚強調表示されるテキスト読み出しのインタフェースの一例である。
【００８６】
推奨される他のタイプの学習行為は、単語の復習、後の学習または復習のために単語をリストアップすること、個人メモまたは描画と単語とを関連付けること、単語についての情報（例えば定義または個人メモ）を検索することを含みうる。
【００８７】
他のタイプの表示は、ポップアップ情報ボックス（下記参照）、音（下記参照）、マウスカーソルの形状の変更、および、スクリーン上の指定領域内に単語ステータスを表示するなどの表示を含む。
【００８８】
図２は、単語ステータス決定部１４０によって実施される単語ステータス決定工程を示すフローチャートである。
【００８９】
ステップ２００においてイベントに係る信号が受信されると、単語ステータス決定工程が始動する。ここで、イベントとは、テキスト１３０がテキスト読み出しインタフェースにロードされること、学習者モデル１１０に変更が生じること、語彙モデル１２０に変化が生じること、学習者がテキスト読み出しインタフェース１００における単語を選択すること、または、他の何らかの状態変化でありうる。当業者であれば、イベントの信号伝達は、上記工程を始動するために想定される単なる一つの方法に過ぎないことを理解するであろう。他の方法としては、他の構成部もしくはメッセージ通過手段(message passing mechanisms)によって行われる上記機能に直接的に要求する方法を含む。
【００９０】
第二ステップ２１０は、使用中のテキスト１３０に存在する単語を入手する。
【００９１】
ステップ２２０は、学習者モデル１１０に従って、使用中のテキストにおいて学習者が既に習得済みである全ての単語にＭＡＳＴＥＲＥＤを割り当てる。
【００９２】
ステップ２２５は、使用中のテキスト１３０から単語の情報を入手する。使用中のテキスト１３０における単語の頻出度は、例えば特定の単語を何回学習する機会が与えられるかということを示しうる。上記ステップは、テキストの言語分析を行い、そのテキストを単語などの語彙ユニットに分割することができる。（単語という用語は、単語、語句、用語、またはテキストにおける他の語彙ユニットを表すことに再度留意されたい。）。上記ステップは、テキスト内の単語を例えば原形もしくは引用形式などの標準表現に変換することもできる。これは、語彙モデル１２０および学習者モデル１１０に使用される形式と一致する。言語分析は、ステミング、ＰＯＳタギング（part-of-speech tagging）、固有表現抽出（named entity recognition）、フレーズ認識、または、このリストに限定されない他の工程を含みうる。最終的に、好適な実施形態では、頻出度の分析は、各々ユニークな単語がテキスト内に現れる回数を演算することによって行われる。図４は、テキストから得られる単語の頻出度の例を示す。他のタイプの単語情報を集めることもできる。例えば、使用中のテキスト内の単語の重要性は、相互情報量またはｔ−スコアなどの周知の統計手段を用いて、テキスト内の単語の相対的頻出度と一般的な言語におけるその頻出度とを比較することによって演算されうる。
【００９３】
ステップ２３０は、文脈鋭敏な効用値によって残りの単語をランク付けする。この値は、少なくとも２つの他の値、すなわち、一般的効用およびテキスト１３０での頻出度に応じて計算される。好適な実施形態では、関数は下記のように規定される。
【００９４】
ＣＳＵ（ｗ）＝ｋ×ＧＵ（ｗ）×Ｆｒｅｑ（ｗ）
ＧＵ（ｗ）は、語彙モデル１２０に基づく単語ｗの一般的効用であり、Ｆｒｅｑ（ｗ）は、ステップ２１０で演算された、テキスト１３０における単語の頻出度であり、ｋは定数である。図７は、ステップ２３０によって生成されたランキングの一例を示す。
【００９５】
より一般的には、関数は下記のように規定される。
【００９６】
ＣＳＵ（ｗ）＝ｋ×ｆ（ｗ）ａ×ｇ（ｗ）ｂ×ｈ（ｗ）ｃ
ｆは学習者モデル（上記「第１指標」）の関数であり、ｇは、一般的効用（上記「第２指標」）の関数であり、ｈは、使用中のテキスト分析（上記「第３指標」）の関数である。ａ、ｂ、ｃは、一定の重み付け係数であり、ｋは正規化定数である。例えば、ある変形例では、ｇは名詞ではない全ての単語にゼロの値を、または、一般的効用の値を割り当てる。ある変形例では、ｆは学習者が単語ｗを習得したという直接的な推定値を返す。この場合、文脈鋭敏な効用値は、習得済み／未習得という区別で表す単純なブール値ではなく、習得の度合いを考慮に入れる。他の変形例では、ｆ関数は、例えばガウス分布などの習得値の分布を用いることができる。これには、ＣＳＵ値を、より狭い範囲の潜在的に効用を有する単語に絞る効果がある。他の変形例では、ｆ関数は、学習者が単語ｗを見た（もしくは読んだ）回数を含む。他の変形例では、ｈ関数は、使用中のテキストにおける単語ｗの局所的な重要度を返す。定数ａ、ｂ、ｃおよびｋは、実験によって調整される。
【００９７】
ステップ２４０は、ランク付けリストにおいて上位にランク付けされた所定数の単語に、または、所定の閾値を超える文脈鋭敏な効用値を有する全ての単語に、ＳＴＵＤＹのステータスを割り当てる。
【００９８】
ステップ２５０は、ランク付けされたリストの残りにＩＧＮＯＲＥのステータスを割り当てる。
【００９９】
最後に、ステップ２６０は、単語ステータス通知部１６０に単語ステータスの割り当てを通知する。
【０１００】
単語ステータスの決定工程について、例を用いて説明する。図３は、テキスト読み出しインタフェース１００に表示された相対的に長い１ページの例文（１３０）を示す。図７は、ステップ２３０において、図３のテキスト例、図５の学習者モデル例、および、図６の語彙モデル例を用いて生成されたランキングの一例である。上位２０にランク付けされた案後が示されている。
【０１０１】
図７では、例示のテキストにおいて文脈鋭敏な効用値が最も高い単語は「言う（ｓａｙ）」である。「男（ｍａｎ）」は、例えば「年（ｙｅａｒ）」、「時間（ｔｉｍｅ）」、および「作る（ｍａｋｅ）」よりも一般的効用は低いが、テキスト１３０では相対的に頻出度が高いため、それらよりも文脈鋭敏な効用が高い。
【０１０２】
好適な実施形態では、例えば学習者がテキスト読み出しのインタフェース１００の中から単語を選択する、または、学習者モデル１１０が再計算の結果、学習者が単語を習得済みであるとアップデートされるなど、何らかのシステムイベントが発生すると、単語ステータスの決定工程が再び実行され、テキスト読み出しインタフェースにおける単語ステータスの表示が、直ちに、そして大幅に変化する。
【０１０３】
当業者であれば、好適な実施形態の最適化ステップが、例えば、学習者モデルにおいて習得度の評価が変化した単語に関してのみ、文脈鋭敏な効用値を再計算することや、テキスト読み出しインタフェースにおいて学習者に選択された単語に関してのみ、文脈鋭敏な効用値を計算することが可能であることを理解するであろう。
【０１０４】
好適な実施形態に係る種々の変形例が可能である。
【０１０５】
好適な実施形態に係る変形例では、ステップ２３０の文脈鋭敏な効用関数は、テキスト１３０における意味領域構成を考慮する。さらなる知識源１５０は、テキスト１３０における各単語に意味的タグを割り当てる。意味的タグの例としては、感情、食べ物、家、金、スポーツ、動き、数、材料、コミュニケーション、社会生活、時間、テクノロジー、体の一部などが挙げられる。各タイプの意味的タグの頻出度は、ステップ２３０にて用いられる文脈鋭敏な効用に応じて考慮され、学習単語の候補にランク付けされる。この実施形態では、ｈ関数（上記）は、使用中のテキスト１３０における単語の意味的タグの頻出度を考慮する。図１２は、この文脈鋭敏な効用指標に基づく未習得単語のランキングを抜粋したものである。
【０１０６】
好適な実施形態に係る本発明の他の変形例では、学習者がテキスト読み出しインタフェース１００においてある単語を選択すると、ポップアップ情報ボックスを用いて推奨が表示される。図９は、ｆａｔｈｅｒという単語がＳＴＵＤＹのステータスであり、いま学習すべきものであることを示すポップアップの一例である（本例では、ポップアップはＳＴＵＤＹを示唆するだけでなく、すぐに学習できるように単語の簡単な説明も行っている。しかしながら、他の例では、ユーザは学習タスクにリンクされるか、または、何らかの他の学習リソースに導かれる）。図１０は、ｓｕｐｅｒｉｏｒという単語がＩＧＮＯＲＥのステータスであり、後に学習すべきものであることを示すポップアップの一例である（これは、ポップアップにおけるＳＫＩＰという示唆を用いて提示される）。図１１は、ｂｅという用語がＭＡＳＴＥＲＥＤステータスであり、単語を覚え直すために現在学習してもよいものを示すポップアップの一例である（これは、ＲＥＭＥＭＢＥＲ？というポップアップを用いて提示される）。概して、いずれかの情報または推奨された学習行為は、このようなポップアップまたは他のユーザインタフェース手段に接続されうる。
【０１０７】
好適な実施形態に係る他の変形例では、ステップ２２０は、学習者モデル１１０を基準として、学習者が習得済みである使用中のテキストにおける全ての単語に、ＭＡＳＴＥＲＥＤステータスまたはＡＳＳＵＭＥＤ＿ＫＮＯＷＮのステータスを割り当てる。ＭＡＳＴＥＲＥＤステータスは、学習者が以前に言語学習装置を用いてある単語に関する学習行為を行っている場合に、その単語に割り当てられるものである。学習者が言語学習装置を用いてその単語に関する学習行為を行っていない場合、ＡＳＳＵＭＥＤ＿ＫＮＯＷＮが割り当てられる。学習者が学習行為を行った単語を記録し続けることによって、学習者モデル１１０またはシステムにおける他の要素が機能を果たすことができる。
【０１０８】
好適な実施形態に係る他の変形例では、学習者は、所定数の単語を用いるのではなく、ステップ２４０でＳＴＵＤＹのステータスを割り当てられた出現単語の最大密度を制御することができる。学習者は、スライド制御などを用いて、例えば０％〜１００％の中から上記密度を制御することができる。
【０１０９】
好適な実施形態に係る他の変形例では、言語教材がオーディオまたはビデオ形式である。学習者は、教材および割り込み再生を介してナビゲートすることができる。これは、テキスト材料を介するナビゲート、および、テキスト読み出しインタフェース１００における単語選択に類似する。単語がオーディオまたはビデオ教材の中から選択されると、単語ステータス決定部１４０によって決定された単語ステータスに基づき、学習行為が推奨される。単語ステータス通知部１６０は、音声信号または視覚信号をオーディオ教材またはビデオ教材に挿入することによって、学習単語を表示してもよい。
【０１１０】
好適な実施形態に係る他の変形例では、学習すべき科目は言語自体ではない。テキスト科目は、例えば物理学、地理学または歴史などの学習すべき科目についての教科書または百科事典に含まれる情報（entry）などである。テキスト教材は、学習者の第一言語であってもよい。語彙モデル１２０は、上記科目に関する単語に一般的効用を割り当て、また、当該科目にのみ関連する単語を含んでもよい。文脈鋭敏な効用指標は、語彙モデル１２０に含まれる単語間の必須の関係性を規定するさらなる情報源１５０を用いることもできる。これによって、単語ステータス決定部１４０が、学習者モデル１１０に基づき、関連する必須の単語が既に習得済みである単語のみにＳＴＵＤＹのステータスを割り当てることができる。単語の一般的効用（上記「第２指標」）は、学習者から独立しているか、または、同じ単語に関して、個別のユーザに対応して異なる一般的効用値が返送されるように構成、実現されてもよい。
【０１１１】
以上、ある単語について第１指標、第２指標、および第３指標が決定されること、および、これら３つの指標が、例えばＳＴＵＤＹ、ＩＧＮＯＲＥまたはＭＡＳＴＥＲＥＤなどの単語のステータスを決定するために用いられることを説明した。しかしながら、第１指標がこれらの単語を所定の単語カテゴリ内に配置する場合、第１指標のみを参照するだけでよいこともある。例えば、ある単語について、学習者が既に十分その単語を学習していることが示された場合、その単語に関する他の基準を参照せずとも、単語のステータスをＭＡＳＴＥＲＥＤとすることができる。既に習得済みと想定された単語に関して第２指標および第３指標を演算しないことから、いくつかの工程を省略することができる。
【０１１２】
上記各種構成要素のうち１つ以上は、上記装置または上記機器において動作するプログラムによって制御されうる。動作プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に保存されうるか、または、インターネットウェブサイトから得られるダウンロード可能なデータ信号などの信号において具現化される。添付する特許請求の範囲は、動作プログラム自体、または、キャリア媒体上の記録、信号、その他の形式を包含するものとして解釈されるべきである。
【図１】
2010122676.tif 000003
【図２】
2010122676.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
2010122676.tif 000012
【図１１】
2010122676.tif 000013
【図１２】
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【外国語明細書】
2010122676000001.pdf