(57)【要約】【課題】問題作成作業の手間を省き、問題の難易度を著しく低下させることなく学習効果の高い穴埋め問題を作成することが可能な問題作成プログラム、問題作成装置及び問題作成方法を提供する。【解決手段】問題作成方法のプログラムは、素材記憶手段から問題となる素材を選択するステップと、選択した素材に含まれる解答文字列中の隣接する文字群の遷移確率情報に基づいて、解答文字列のうちから被解答文字を決定するステップと、素材に含まれる解答文字列のうち被解答文字を解答入力受付欄に置換することにより問題を生成するステップとを備える。【選択図】図６
2010151922.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも解答文字列を備える複数の素材を格納する素材記憶手段から問題となる素材を選択するステップと、
文字間の遷移確率情報を格納する遷移確率情報記憶手段を参照し、前記選択した素材に含まれる解答文字列中の隣接する文字群の遷移確率情報に基づいて、前記解答文字列のうちから被解答文字を決定するステップと、
前記素材に含まれる前記解答文字列のうち前記被解答文字を解答入力受付欄に置換することにより問題を生成するステップと、
を備える問題作成方法のプログラム。
【請求項２】
前記選択した素材に含まれる解答文字列中の隣接する文字対のバイグラム確率に基づいて、前記解答文字列のうちから被解答文字を決定する、請求項１に記載の問題作成方法のプログラム。
【請求項３】
前記解答文字列中の隣接する文字対のうちバイグラム確率が高い順に、前記文字対のうちいずれか一方の文字を被解答文字に決定する、請求項２に記載の問題作成方法のプログラム。
【請求項４】
前記解答文字列中の文字数と被解答文字に決定された文字数とが予め設定された関係を満たす場合に、被解答文字を決定する処理を終了する、請求項２に記載の問題作成方法のプログラム。
【請求項５】
問題文本体と解答文字列の組み合わせとからなる複数の素材を格納する素材記憶手段から問題となる素材を選択する素材選択部と、
文字間の遷移確率情報を格納する遷移確率情報記憶手段を参照し、前記素材選択部で選択された素材に含まれる解答文字列中の隣接する文字群の遷移確率情報に基づいて、前記解答文字列のうちから被解答文字を決定する問題決定部と、
前記素材に含まれる前記解答文字列のうち前記被解答文字を解答入力受付欄に置換することにより問題を生成する問題生成部と、
を備える問題作成装置。
【請求項６】
前記問題生成部で生成された問題を格納する問題格納部と、
前記問題格納部に格納された問題を解答者に提示するために出力装置に出力する問題出力部と、
前記出力装置に出力された問題のうち前記解答入力受付欄に対する解答者の解答入力を受け付ける解答入力受付部と、
前記解答入力受付欄に置換される前の被解答文字と、前記解答入力受付部により受け付けた解答入力とを比較して合否を決定する解答照合部と、
を更に備える請求項５に記載の問題作成装置。
【請求項７】
問題文本体と解答文字列の組み合わせからなる複数の素材を格納する素材記憶手段から問題となる素材を選択する段階と、
文字間の遷移確率情報を格納する遷移確率情報記憶手段を参照し、前記選択した素材に含まれる解答文字列中の隣接する文字群の遷移確率情報に基づいて、前記解答文字列のうちから被解答文字を決定する段階と、
前記素材に含まれる前記解答文字列のうち前記被解答文字を解答入力受付欄に置換することにより問題を生成する段階と、
を備える問題作成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パーソナルコンピュータなどの電子機器を利用したｅラーニングシステムやクイズなどの問題作成プログラム、問題作成装置及び問題作成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
パーソナルコンピュータやインターネットの普及に伴って、自由な時間に自分のペースで学習を進めることができるｅ−ラーニングシステムが広まってきている。
【０００３】
ｅ−ラーニングシステムには、講義の動画を所定時刻にネットワークを通じて放映する方式や、学習自身が自己の学習進度に合わせて教材を選択し配信される教材を読み進めていく方式など種々のものが存在する。多くの場合は、区切りとなる箇所や最終課程まで進むと、学習効果を確認するための確認テストが行われる。
【０００４】
このようなｅ−ラーニングで実施される確認テストでは、(1)問題文に対する正解を含むいくつかの選択肢から適切な解答を選択させる多肢選択方式、(2)キーボード入力やライトペンなどによる手書き入力により問題文に対する解答を記入させる記述方式、(3)問題文に対する正解の文字列を穴空きとした解答入力欄を設定し、この解答入力欄に解答を入力させる穴埋め方式、などの問題形式が考えられる。
【０００５】
多肢選択方式の問題形式では、学習者が解答にかける負担が少なくなり、学習直後における正解率も高くなることが予想される。しかしながら、多肢選択方式の問題形式では、解答時に際して学習者にかかる負荷が軽いことから、ある程度の時間経過後に記憶に残らない可能性が高い。
【０００６】
記述方式の問題形式では、学習者が解答にかける負荷が高くなり、学習した内容の定着度合いを向上させることが可能であるものの、確認テストにおける解答に時間がかかり過ぎるという問題がある。
【０００７】
穴埋め方式の問題を作成する学習支援装置として、特許文献１に記載されたようなものが存在する。この学習支援装置では、形態素解析手段によって解析された文字列のうちから所定の品詞をもった単語を抽出し、抽出された単語を空白に置き換えて穴埋め問題を作成する構成となっている。
【０００８】
このような穴埋め方式の問題形式では、単なる多肢選択式の場合に比して学習者に対する負荷が高くなり、また記述方式の問題形式に比して解答時間を短縮することが可能となる。しかしながら、多肢選択方式の問題形式に比して入力にかかる負荷が大きくなり、ｅ−ラーニングの手軽さを損なうという問題がある。
【０００９】
このため、穴埋め方式の問題の改良として、解答文字列のうちの一部を解答入力欄に設定した部分穴埋め方式の問題とすることで、解答入力に係る負荷を軽減することができる。この場合、どの部分を解答入力欄にするかにより、問題の難易度が大きく変わることが予想される。
【００１０】
解答入力欄を解答文字列中のどの部分に設定するかを決定する方法として、乱数を用いて解答文字列の任意の位置を解答入力欄に決定する、解答文字列中の所定位置を必ず解答入力欄として設定する、出題者が問題毎に解答入力欄を決定する、などの方法が考えられる。いずれの方法を用いた場合であっても、生成される問題の難易度の安定性や作成作業が繁雑であるなどの問題がある。
【００１１】
また、クイズの問題として穴埋め問題を出題する場合には、解答文字列を簡単に連想できないように、出題者が解答文字列中の被解答文字を考える必要があり、作成作業に手間がかかるという問題がある。
【特許文献１】特開平06-95583号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本発明に係る問題作成方法のプログラムは、問題作成作業の手間を省き、問題の難易度を著しく低下させることなく学習効果の高い穴埋め問題を作成することが可能な問題作成プログラム、問題作成装置及び問題作成方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明に係る問題作成方法のプログラムは、問題文本体と解答文字列の組み合わせからなる複数の素材を格納する素材記憶手段から問題となる素材を選択するステップと、文字間の遷移確率情報を格納する遷移確率情報記憶手段を参照し、前記選択した素材に含まれる解答文字列中の隣接する文字群の遷移確率情報に基づいて、前記解答文字列のうちから被解答文字を決定するステップと、前記素材に含まれる前記解答文字列のうち前記被解答文字を解答入力受付欄に置換することにより問題を生成するステップとを備える。
【００１４】
本発明に係る問題作成装置は、問題文本体と解答文字列の組み合わせとからなる複数の素材を格納する素材記憶手段から問題となる素材を選択する素材選択部と、文字間の遷移確率情報を格納する遷移確率情報記憶手段を参照し、前記素材選択部で選択された素材に含まれる解答文字列中の隣接する文字群の遷移確率情報に基づいて、前記解答文字列のうちから被解答文字を決定する問題決定部と、前記素材に含まれる前記解答文字列のうち前記被解答文字を解答入力受付欄に置換することにより問題を生成する問題生成部とを備える。
【００１５】
本発明に係る問題作成方法は、問題文本体と解答文字列の組み合わせからなる複数の素材を格納する素材記憶手段から問題となる素材を選択する段階と、文字間の遷移確率情報を格納する遷移確率情報記憶手段を参照し、前記選択した素材に含まれる解答文字列中の隣接する文字群の遷移確率情報に基づいて、前記解答文字列のうちから被解答文字を決定する段階と、前記素材に含まれる前記解答文字列のうち前記被解答文字を解答入力受付欄に置換することにより問題を生成する段階とを備える。
【発明の効果】
【００１６】
本発明では、乱数を用いて解答文字列中の被解答文字となる位置を決定する場合や解答文字列中の被解答文字となる位置を所定の位置に設定しておく場合に比して、問題の難易度を著しく低下することなく、学習効果の高い穴埋め問題を作成することが可能となり、人手による問題生成の手間を省くことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
本発明を図示した実施形態に基づいて詳細に説明する。
【００１８】
なお、本発明において、「素材」とは、少なくとも解答文字列を備えるテキストデータであって、たとえば、問題の解答者が解答を導き出すための問題文本体とこれに対応する少なくとも１つの解答が存在するものを称し、解答文字列だけで構成することも可能である。素材としては、テキストデータ、図形データ、画像データ、音声データ及び／又はその組み合わせを含む構成とすることができるが、特に本発明では、問題文本体とこれに対応する解答文字列の組み合わせでなるテキストデータである場合を想定する。
【００１９】
問題は、素材に含まれる問題文本体と、問題文本体に対応する解答文字列のうち一部を被解答文字として設定し、被解答文字を解答入力受付欄に置換した解答部とを含むものであり、被解答文字列を解答入力欄に置換した解答部だけで構成することも可能である。
【００２０】
問題の形式としては、問題文本体に対応する解答文字列のうち一部を被解答文字とし、この被解答文字を解答入力欄に置換した解答部と問題文本体とを備える穴埋め問題方式とすることができ、また、被解答文字を解答入力欄に置換した解答部のみで構成することも可能である。
【００２１】
文字遷移確率情報は、文字列中の隣接する文字群のつながり易さの統計情報であり、Ｎグラムモデルを用いて算出することができる。Ｎグラムモデルは、ある文字列の中でＮ個の文字列または単語の組み合わせがどの程度出現するかを調査する言語モデルであり、隣接する文字列または単語の組み合わせがどの程度の頻度で出現するかの共起頻度を集計して文字遷移確率情報とする。特に、直前の文字だけを用いて出現頻度を求める場合の文字遷移確率情報をバイグラム確率と呼び、本発明では、解答文字列に含まれる文字対にバイグラム確率を適用する構成を考察する。
【００２２】
バイグラム確率は、新聞などの一般文書から出現するバイグラム確率を集計したものであり、所定の文字”Ａ”に続いて”Ｂ”が出現する回数を所定の文字”Ａ”が前に出現する２文字が出現する回数で割ったものである。たとえば、”あい”のバイグラム確率は、”あい”の出現回数／”あ○”の総数（”○”は任意の文字）で表すことができる。
【００２３】
〔第１実施形態〕
＜ハードウェア構成＞
図１は、本発明の第１実施形態に係る問題作成装置11を含む問題作成システムの一例を示す説明図である。問題作成装置11と複数の端末12（12a,12b,12c・・・）は、ネットワーク13を介して接続されている。問題作成装置11は、汎用または専用のコンピュータシステムで構成され、問題文本体と解答文字列の組み合わせでなる素材から問題を作成し、端末12に対して問題を提供するための問題提供サーバを構成する。
【００２４】
端末12は、パーソナルコンピュータなどのコンピュータシステムで構成され、ネットワーク13を介して問題作成装置11に接続可能であり、問題作成装置11から提供される問題を表示するためのブラウザおよび問題中の解答入力欄への解答入力が可能な入力手段を備える。
【００２５】
端末12を介してユーザが問題の要求を行うと、問題作成装置11は、要求事項に基づいた問題を作成して端末12に提供し、解答入力欄への解答入力を受信すると、解答文字列との照合を行って採点を行う。
【００２６】
＜問題作成装置のハードウェア構成＞
図２は、問題作成装置11のハードウェア構成を示すブロック図である。問題作成装置11は、CPU（Central Processing Unit）201、RAM（Random Access Memory）202、ROM（Read Only Memory）203、HDD（Hard Disk Drive）204、入力I/F（Interface）205、出力I/F（Interface）206、通信I/F（Interface）207、ドライブ208及びこれらを接続するバス209を備えている。
【００２７】
CPU201は、装置の各部を制御してRAM202、ROM203あるいはHDD204上にあるプログラムを実行するものであり、LSI（Large Scale Integration）として集積されたマイクロプロセッサで構成される。
【００２８】
RAM202は、CPU201が演算を実行する際に用いる変数の値を一時的に格納するための揮発性メモリである。
【００２９】
ROM203は、装置を起動するためのBIOS（Basic Input/Output System）やIPL（Initial Program Loader）などの制御プログラム、各種パラメータなどを格納している。
【００３０】
HDD204は、アプリケーションプログラムや各種データを格納するものであって、問題作成のプログラム、問題作成に用いる素材を格納する素材データベース、文字遷移確率を格納する文字遷移確率データベースなどを格納している。なお、HDD204は問題作成装置11に内蔵していてもよく、また外付けタイプのものを用いることも可能である。また、素材データベースや文字遷移確率データベースは、通信I/F207を介して接続可能な外部データベースに依存することも可能である。
【００３１】
入力I/F205は、キーボード、マウス、タッチペンおよびタブレットなどの入力装置210を介して入力される入力信号を受け付け、バス209を介してCPU01に入力信号を供給する。
【００３２】
出力I/F206は、モニタやスピーカで構成される出力装置211に接続され、CPU201の処理結果に基づく画像情報や音声情報を出力装置211に出力する。
【００３３】
通信I/F207は、問題作成装置11をインターネットやLAN（Local Area Network）などのネットワーク13に接続するためのものであり、たとえば素材データベースや文字遷移確率データベースなどを含む外部DB（Data Base）との通信を可能とし、また、学習者が所有する端末との通信を可能とする。
【００３４】
ドライブ208は、光ディスクなどの記録媒体213を駆動するものであって、記録媒体213に記録されているデータの読み出し、記録媒体213へのデータの書き込みを制御する。
【００３５】
＜問題作成装置の機能構成＞
図３は、問題作成装置11の機能構成を示す機能ブロック図である。
【００３６】
問題作成装置11は、CPU201が問題作成のプログラムを実行することにより、素材選択部302、問題決定部304、問題出力部305を構成する。
【００３７】
素材選択部302は、問題文本体と解答文字列の組み合わせとからなる複数の素材を格納する素材DB（Data Base）301から問題となる素材を選択する。
【００３８】
素材DB301は、問題作成装置11内のHDD204に格納することも可能であり、また、ネットワーク13を介して接続される外部DB212に格納されたものを使用することも可能である。
【００３９】
図４は、素材DB301に格納されている素材の一例を示す。素材DB301は、たとえば、分野ID、素材ID、素材を対応付けて記憶するものであり、分野毎に分類されて格納されている。各素材には、解答者が解答を導き出すための問題文本体と、問題文本体に対応する解答文字列との組み合わせで構成され、図４に示す例では、”［  ］”により囲まれた部分が解答文字列である。たとえば、「は、武家政権である鎌倉幕府の初代将軍である。」が問題文本体であり、この問題文本体に対する解答文字列が「源頼朝」となる。
【００４０】
問題決定部304は、文字間の遷移確率情報を格納する遷移確率情報DB（Data Base）303を参照し、素材選択部302で選択された素材に含まれる解答文字列中の隣接する文字対のバイグラム確率に基づいて、解答文字列のうちから被解答文字を決定する。
【００４１】
遷移確率情報DB303は、問題作成装置11内のHDD204に格納することも可能であり、また、ネットワーク13を介して接続される外部DB212に格納されたものを使用することも可能である。
【００４２】
遷移確率情報DB303に格納されている文字遷移確率情報は、文字の続き易さを示すものであり、ここでは直前の文字に対して次の文字の出現頻度を表すバイグラムデータを用いるものとする。バイグラムデータは、前述したように、ある文字列中でＮ個の文字列または単語の組み合わせがどの程度出現するかを調査するＮ−グラムモデルのうち、隣接する２文字に対する出現頻度を調査したバイグラムモデルを用いて、直前の文字に対して次の文字の出現頻度を示すバイグラム確率を算出したものである。
【００４３】
図５は、バイグラムデータの一例を示す説明図である。
【００４４】
バイグラムデータは、種々のテキストデータに含まれる文字列から、隣接する２つの文字間のつながり易さを統計したものであって、分野毎にテキストデータを分析してバイグラムデータを作成することが好ましい。
【００４５】
図５に示すバイグラムデータは、前の文字の文字コード、後ろの文字の文字コード、バイグラム確率で構成されるものであり、たとえば、「家」の次に「康」が出現するバイグラム確率が「0.002479（％）」であることを示している。
【００４６】
問題決定部304は、素材選択部302が選択した素材に含まれる解答文字列を抽出し、この解答文字列に含まれる隣接する文字のバイグラム確率を、遷移確率情報DB303から取得する。問題決定部304は、取得したバイグラム確率に基づいて解答文字列中の１または複数の文字を被解答文字として決定する。
【００４７】
問題出力部305は。素材に含まれる解答文字列のうち、問題決定部304で決定した被解答文字を解答入力受付欄に置換することにより問題を生成する。
【００４８】
問題出力部305は、問題文本体と被解答文字が解答入力欄に置換された解答文字列との組み合わせで構成される問題を、HDD204または外部DB212の問題格納部に格納するか、あるいは、直接端末12に送信する。
【００４９】
問題作成装置11は、問題に対する解答者の解答入力を受け付けて、正解との照合を行う構成とすることも可能である。この場合、解答入力受付部306及び解答照合部307をさらに備える構成とすることができる。
【００５０】
端末12からの要求に基づいて、問題出力部305が通信I/F207及びネットワーク13を介して端末12に問題を送信し、端末12に問題を表示する。端末12側では、表示された問題のうち解答入力欄に対する解答者の解答入力を受け付けて、ネットワーク13を介して問題作成装置11に送信する。
【００５１】
問題作成装置11では、送信されてくる解答入力を通信I/F207及び解答入力受付部306を介して受信する。解答入力受付部306は、受信した解答入力を解答照合部307に送信する。
【００５２】
解答照合部307は、問題出力部305で出力された問題の解答文字列と、解答入力受付部306から送信されてきた解答入力とを比較し採点を行う。必要に応じて、解答照合部307での採点結果はネットワーク13を介して該当する端末12に送信するように構成することも可能である。
【００５３】
＜問題作成処理＞
図６は、問題作成装置11による問題作成処理を示すフローチャートである。
【００５４】
ステップS61において、素材選択部302は、問題文本体と解答文字列の組み合わせとからなる複数の素材を格納する素材DB301から問題となる素材を選択する。素材DB301に格納されている素材は、図４に示されるように、問題文本体と解答文字列との組み合わせで構成されており、素材選択部302は１つの問題を作成するために少なくとも１つの素材を選択する。
【００５５】
ステップS62において、問題決定部304は、素材選択部302が選択した素材に含まれる解答文字列中の文字対を抽出し、遷移確率情報DB303から各文字対のバイグラムデータを取得する。遷移確率情報DB303に格納されているバイグラムデータは、図５に示されるように、前の文字に対して後ろの文字が出現する頻度を表すバイグラム確率を統計情報としたものである。
【００５６】
ステップS63において、問題決定部304は、遷移確率情報DB303から取得したバイグラムデータに基づいて解答文字列中のどの文字を被解答文字とするかを決定する。問題決定部304は、遷移確率情報DB303から取得したバイグラムデータ中の各文字対のバイグラム確率に基づいて、どの文字対から順に処理を実行するかの処理順を決定し、この処理順に従って文字対のうちの一方を被解答文字に決定する処理を実行する。一例として、文字バイグラム確率の高い順に、文字対の前側の文字を被解答文字にする処理を実行するように構成でき、バイグラム確率の低い順に処理を実行する構成、文字対の後ろ側の文字を被解答文字に決定する構成、その他の処理方法が問題の分野や難易度などに応じて検討することが可能である。
【００５７】
ステップS64において、問題出力部305は、素材に含まれる解答文字列のうち、問題決定部304で決定した被解答文字を解答入力受付欄に置換することにより問題を生成する。
【００５８】
ステップS65において、問題出力部305は、問題文本体と被解答文字が解答入力欄に置換された解答文字列との組み合わせで構成される問題を出力する。たとえば、問題出力部305は、HDD204または外部DB212の問題格納部に格納するか、あるいは、直接端末12に送信する。
【００５９】
ステップS66では、問題作成装置11は、次の問題を作成するか否かを判断し、次の問題を作成する場合にはステップS61に移行し、そうでない場合には処理を終了する。
【００６０】
＜被解答文字の決定方法＞
図６のステップS63における被解答文字決定処理に関して、以下に説明する。
【００６１】
素材に含まれる解答文字列のうち、どの文字を被解答文字とするかについては、前の文字から後ろに続く文字を連想し難くすることで問題の難易度を上げることを一例とし、バイグラムデータの文字遷移率確率の高いものから順に、文字対の前側の文字を被解答文字とする場合を考察する。
【００６２】
解答文字列のうちから被解答文字を決定する方法として、以下のようなアルゴリズムを用いることができる。
【００６３】
(1)被解答文字決定アルゴリズム１
被解答文字決定アルゴリズム１では、問題作成装置11は、最も高いバイグラム確率を有する文字対について前側の文字を被解答文字に決定し、以下バイグラム確率の高い順に被解答文字を決定していき、文字対の後ろ側の文字が既に被解答文字として決定している場合についても前側の文字を被解答文字に決定して、全ての文字対に対する処理を実行する。以下、この被解答文字決定アルゴリズムの詳細をさらに説明する。
【００６４】
図７は、被解答文字決定アルゴリズム１のフローチャートである。
【００６５】
ステップS71において、問題決定部304は、遷移確率情報DB303から取得したバイグラムデータに基づいて、バイグラム確率の高い文字対から順に実行する処理順を決定する。ここでは、バイグラム確率の高い文字対に対して一方の文字を穴あきにすれば問題の難易度が高まることが想定されることから、問題決定部304は、バイグラム確率が高い文字対から順に処理を実行するように処理順を決定する。問題の難易度を低くする場合やその他の条件に応じて、バイグラム確率の低い順に処理順の決定することも可能であり、また、各文字対のバイグラム確率が所定の条件である場合に、処理順を解答文字例における文字対の出現順とすることも可能である。
【００６６】
ステップS72において、問題決定部304は、決定した処理順に従って文字対を選択する。問題決定部304は、解答文字列中に存在する未処理の文字対のうち最もバイグラム確率の高い文字対を選択してRAM202に読み込む
ステップS73において、問題決定部304は、未処理の文字対が存在するか否かを判別する。処理順に従って選択する文字対がなくなった場合には、問題決定部304は未処理の文字対が存在しないと判断して処理を終了する。問題決定部304は、未処理の文字対が存在すると判断した場合には、ステップS74に移行する。
【００６７】
ステップS74において、問題決定部304は、処理対象となっている文字対の一方の文字を被解答文字に決定する。ここでは、バイグラム確率の高い文字対に関して前側の文字を被解答文字に決定した場合に問題の難易度が高くなると予想される場合を想定しており、問題決定部304は、文字対の前側の文字を被解答文字に決定する。問題の難易度を低くする場合や後側の文字に対する前側の文字の出現頻度が高くかつ問題の難易度を高くする場合には、文字対の後側の文字を被解答文字に決定することも可能である。この後、ステップS72に移行する。
【００６８】
このような被解答文字決定アルゴリズム１を用いた場合には、解答者による解答の負担を軽減するような穴埋め問題を作成することが可能となり、またある程度の難易度を備えた問題を作成することが可能となる。
【００６９】
(2)被解答文字決定アルゴリズム２
被解答文字決定アルゴリズム２では、問題作成装置11は、最も高いバイグラム確率を有する文字対について前側の文字を被解答文字に決定し、以下バイグラム確率の高い順に被解答文字を決定していき、文字対のいずれかが既に被解答文字である場合には被解答文字の決定を行わずに、次にバイグラム確率の高い文字対に対する処理に移行し、全ての文字対に対する処理を実行する。
【００７０】
図８は、被解答文字決定アルゴリズム２のフローチャートである。
【００７１】
ステップS81において、問題決定部304は、遷移確率情報DB303から取得したバイグラムデータに基づいて、バイグラム確率の高い文字対から順に実行する処理順を決定する。ここでは、バイグラム確率の高い文字対に対して一方の文字を穴あきにすれば問題の難易度が高まることが想定されることから、問題決定部304は、バイグラム確率が高い文字対から順に処理を実行するように処理順を決定する。問題の難易度を低くする場合やその他の条件に応じて、バイグラム確率の低い順に処理順の決定することも可能であり、また、各文字対のバイグラム確率が所定の条件である場合に、処理順を解答文字例における文字対の出現順とすることも可能である。
【００７２】
ステップS82において、問題決定部304は、決定した処理順に従って文字対を選択する。問題決定部304は、解答文字列中に存在する未処理の文字対のうち最もバイグラム確率の高い文字対を選択してRAM202に読み込む
ステップS83において、問題決定部304は、未処理の文字対が存在するか否かを判別する。処理順に従って選択する文字対がなくなった場合には、問題決定部304は未処理の文字対が存在しないと判断して処理を終了する。問題決定部304は、未処理の文字対が存在すると判断した場合には、ステップS84に移行する。
【００７３】
ステップS84において、問題決定部304は、処理対象となっている文字対の一方の文字が被解答文字に決定されているか否かを判別する。問題決定部304は、処理対象となっている文字対の一方の文字が既に被解答文字に決定されていると判断した場合には、その文字対に対して被解答文字を決定する処理を行わずに、ステップS82に移行し、次の文字対に対する処理に移行する。
【００７４】
ステップS84において、問題決定部304は、処理対象となっている文字対の一方の文字が被解答文字に決定されていないと判断した場合には、ステップS85に移行する。
【００７５】
ステップS85において、問題決定部304は、処理対象となっている文字対の一方の文字を被解答文字に決定する。ここでは、バイグラム確率の高い文字対に関して前側の文字を被解答文字に決定した場合に問題の難易度が高くなると予想される場合を想定しており、問題決定部304は、文字対の前側の文字を被解答文字に決定する。問題の難易度を低くする場合や後側の文字に対する前側の文字の出現頻度が高くかつ問題の難易度を高くする場合には、文字対の後側の文字を被解答文字に決定することも可能である。この後、ステップS82に移行する。
【００７６】
このような被解答文字決定アルゴリズム２を用いた場合には、解答入力欄が多くなりすぎて必要以上に難易度を上げてしまうことを防止できる。
【００７７】
(3)被解答文字決定アルゴリズム３
被解答文字決定アルゴリズム３では、問題作成装置11は、最も高いバイグラム確率を有する文字対について前側の文字を被解答文字に決定し、以下バイグラム確率の高い順に被解答文字を決定していき、文字対のいずれかが既に被解答文字である場合には被解答文字の決定を行わずに、次にバイグラム確率の高い文字対に対する処理に移行し、全ての文字対に対する処理を実行する。また、問題作成装置11は、処理中に被解答文字に決定した文字数が所定数を超えた時点で処理を終了する。
【００７８】
図９は、被解答文字決定アルゴリズム３のフローチャートである。
【００７９】
ステップS91において、問題決定部304は、遷移確率情報DB303から取得したバイグラムデータに基づいて、バイグラム確率の高い文字対から順に実行する処理順を決定する。ここでは、バイグラム確率の高い文字対に対して一方の文字を穴あきにすれば問題の難易度が高まることが想定されることから、問題決定部304は、バイグラム確率が高い文字対から順に処理を実行するように処理順を決定する。問題の難易度を低くする場合やその他の条件に応じて、バイグラム確率の低い順に処理順の決定することも可能であり、また、各文字対のバイグラム確率が所定の条件である場合に、処理順を解答文字例における文字対の出現順とすることも可能である。
【００８０】
ステップS92において、問題決定部304は、決定した処理順に従って文字対を選択する。問題決定部304は、解答文字列中に存在する未処理の文字対のうち最もバイグラム確率の高い文字対を選択してRAM202に読み込む
ステップS93において、問題決定部304は、未処理の文字対が存在するか否かを判別する。処理順に従って選択する文字対がなくなった場合には、問題決定部304は未処理の文字対が存在しないと判断して処理を終了する。問題決定部304は、未処理の文字対が存在すると判断した場合には、ステップS94に移行する。
【００８１】
ステップS94において、問題決定部304は、処理対象となっている文字対の一方の文字が被解答文字に決定されているか否かを判別する。問題決定部304は、処理対象となっている文字対の一方の文字が既に被解答文字に決定されていると判断した場合には、その文字対に対して被解答文字を決定する処理を行わずに、ステップS92に移行し、次の文字対に対する処理に移行する。
【００８２】
ステップS94において、問題決定部304は、処理対象となっている文字対の一方の文字が被解答文字に決定されていないと判断した場合には、ステップS95に移行する。
【００８３】
ステップS95において、問題決定部304は、処理対象となっている文字対の一方の文字を被解答文字に決定する。ここでは、バイグラム確率の高い文字対に関して前側の文字を被解答文字に決定した場合に問題の難易度が高くなると予想される場合を想定しており、問題決定部304は、文字対の前側の文字を被解答文字に決定する。問題の難易度を低くする場合や後側の文字に対する前側の文字の出現頻度が高くかつ問題の難易度を高くする場合には、文字対の後側の文字を被解答文字に決定することも可能である。
【００８４】
ステップS96において、問題決定部304は、被解答文字として決定された文字数が設定数を超えたか否かを判別する。設定数は、出題者側が予め設定するように構成することも可能であり、解答者側で設定できるように構成することも可能であり、問題の難易度を低くする場合には設定数を少なくし、問題の難易度を高めたい場合には設定数を多くすることが考えられる。また、解答文字列の文字数との関係で設定数を設定するように構成することも可能である。例えば、解答文字列数と被解答文字数との差が所定数となるように設定数を決定することが可能であり、解答文字列数と被解答文字数とが所定の割合になるように設定数を決定することもできる。
【００８５】
ステップS96において、問題決定部304は、被解答文字数が設定数を超えたと判断した場合には処理を終了し、そうでない場合にはステップS92に移行し次の文字対に対する処理を実行する。
【００８６】
このような被解答文字決定アルゴリズム３を用いた場合には、解答入力欄が多くなりすぎて必要以上に難易度を上げてしまうことを防止でき、また設定数を調整することにより、問題の難易度を変更することが可能となる。
【００８７】
(4)被解答文字決定アルゴリズム４
被解答文字決定アルゴリズム４では、問題作成装置11は、最も高いバイグラム確率を有する文字対について前側の文字を被解答文字に決定し、以下バイグラム確率の高い順に被解答文字を決定していき、全ての文字対に対する処理を実行する。問題作成装置11は、バイグラム確率が設定値以下であるような文字対については被解答文字として決定する処理を行わない。ここで、処理順がバイグラム確率の高い順になっている場合には、問題作成装置11は、バイグラム確率が設定以下の文字対が出現すれば以降の処理を実行せずに終了する。
【００８８】
図10は、被解答文字決定アルゴリズム４のフローチャートである。
【００８９】
ステップS101において、問題決定部304は、遷移確率情報DB303から取得したバイグラムデータに基づいて、バイグラム確率の高い文字対から順に実行する処理順を決定する。ここでは、バイグラム確率の高い文字対に対して一方の文字を穴あきにすれば問題の難易度が高まることが想定されることから、問題決定部304は、バイグラム確率が高い文字対から順に処理を実行するように処理順を決定する。問題の難易度を低くする場合やその他の条件に応じて、バイグラム確率の低い順に処理順の決定することも可能であり、また、各文字対のバイグラム確率が所定の条件である場合に、処理順を解答文字例における文字対の出現順とすることも可能である。
【００９０】
ステップS102において、問題決定部304は、決定した処理順に従って文字対を選択する。問題決定部304は、解答文字列中に存在する未処理の文字対のうち最もバイグラム確率の高い文字対を選択してRAM202に読み込む
ステップS103において、問題決定部304は、未処理の文字対が存在するか否かを判別する。処理順に従って選択する文字対がなくなった場合には、問題決定部304は未処理の文字対が存在しないと判断して処理を終了する。問題決定部304は、未処理の文字対が存在すると判断した場合には、ステップS104に移行する。
【００９１】
ステップS104において、問題決定部304は、処理対象となっている文字対のバイグラム確率が設定値以下であるか否かを判別する。問題決定部304は、処理対象となっている文字対のバイグラム確率が設定以下であると判断した場合には処理を終了し、そうでない場合にはステップS105に移行する。ここで、文字対のバイグラム確率と比較される設定値は、出題者が予め設定することが可能であり、また解答者からの入力に基づいて設定することも可能であり、設定方法としては、所定のバイグラム確率の値を入力するように構成することも可能であり、遷移確率情報DB303中においてバイグラム確率の高い方から上位Ｍ番目の文字対のバイグラム確率を用いるという指定の仕方も可能である。予め入力された設定値は、所定の記憶領域に格納され、問題決定部304による被解答文字決定処理中において参照される。
【００９２】
ステップS105において、問題決定部304は、処理対象となっている文字対の一方の文字を被解答文字に決定する。ここでは、バイグラム確率の高い文字対に関して前側の文字を被解答文字に決定した場合に問題の難易度が高くなると予想される場合を想定しており、問題決定部304は、文字対の前側の文字を被解答文字に決定する。問題の難易度を低くする場合や後側の文字に対する前側の文字の出現頻度が高くかつ問題の難易度を高くする場合には、文字対の後側の文字を被解答文字に決定することも可能である。この後、ステップS102に移行する。
【００９３】
このような被解答文字決定アルゴリズム４を用いた場合には、バイグラム確率が低い文字対については両方の文字を残すことで、必要以上に問題の難易度が高くなることを防止できる。
【００９４】
(5)被解答文字決定アルゴリズム５
被解答文字決定アルゴリズム５では、問題作成装置11は、最も高いバイグラム確率を有する文字対について前側の文字を被解答文字に決定し、以下バイグラム確率の高い順に被解答文字を決定していき、全ての文字対に対する処理を実行する。問題作成装置11は、処理対象となっている文字対のバイグラム確率が設定値以下であり、かつ被解答文字に決定した文字数が所定数に到達している場合には、被解答文字として決定する処理を行わない。ここで、処理順がバイグラム確率の高い順になっている場合には、問題作成装置11は、バイグラム確率が設定以下の文字対が出現し、かつ被解答文字として決定した文字数が所定数に到達していれば、以降の処理を実行せずに終了する。
【００９５】
図11は、被解答文字決定アルゴリズム５のフローチャートである。
【００９６】
ステップS111において、問題決定部304は、遷移確率情報DB303から取得したバイグラムデータに基づいて、バイグラム確率の高い文字対から順に実行する処理順を決定する。ここでは、バイグラム確率の高い文字対に対して一方の文字を穴あきにすれば問題の難易度が高まることが想定されることから、問題決定部304は、バイグラム確率が高い文字対から順に処理を実行するように処理順を決定する。問題の難易度を低くする場合やその他の条件に応じて、バイグラム確率の低い順に処理順の決定することも可能であり、また、各文字対のバイグラム確率が所定の条件である場合に、処理順を解答文字例における文字対の出現順とすることも可能である。
【００９７】
ステップS112において、問題決定部304は、決定した処理順に従って文字対を選択する。問題決定部304は、解答文字列中に存在する未処理の文字対のうち最もバイグラム確率の高い文字対を選択してRAM202に読み込む
ステップS113において、問題決定部304は、未処理の文字対が存在するか否かを判別する。処理順に従って選択する文字対がなくなった場合には、問題決定部304は未処理の文字対が存在しないと判断して処理を終了する。問題決定部304は、未処理の文字対が存在すると判断した場合には、ステップS114に移行する。
【００９８】
ステップS114において、問題決定部304は、処理対象となっている文字対のバイグラム確率が設定値以下であり、かつ被解答文字として決定された文字数が所定数に達したか否かを判別する。問題決定部304は、処理対象となっている文字対のバイグラム確率が設定以下であり、かつ被解答文字として決定された文字数が所定数に達したと判断した場合には処理を終了し、そうでない場合にはステップS115に移行する。ここで、文字対のバイグラム確率と比較される設定値は、出題者が予め入力しておくことが可能であり、また解答者からの入力に基づいて設定することも可能であり、設定方法としては、所定のバイグラム確率の値を入力するように構成することも可能であり、遷移確率情報DB303中においてバイグラム確率の高い方から上位Ｍ番目の文字対のバイグラム確率を用いるという指定の仕方も可能である。また、被解答文字の文字数と比較される所定数は、出題者が予め入力しておくことが可能であり、また解答者からの入力に基づいて設定することも可能であり、解答文字列の文字列長のＮ％を所定数にするという指定方法が可能である。
【００９９】
ステップS115において、問題決定部304は、処理対象となっている文字対の一方の文字を被解答文字に決定する。ここでは、バイグラム確率の高い文字対に関して前側の文字を被解答文字に決定した場合に問題の難易度が高くなると予想される場合を想定しており、問題決定部304は、文字対の前側の文字を被解答文字に決定する。問題の難易度を低くする場合や後側の文字に対する前側の文字の出現頻度が高くかつ問題の難易度を高くする場合には、文字対の後側の文字を被解答文字に決定することも可能である。この後、ステップS112に移行する。
【０１００】
このような被解答文字決定アルゴリズム５を用いた場合には、バイグラム確率が低い文字対については両方の文字を残し、さらに穴埋め問題の解答入力対象となる被解答文字の文字数を制限することで、必要以上に問題の難易度が高くなることを防止できる。
【０１０１】
(6)被解答文字決定アルゴリズム６
被解答文字決定アルゴリズム６では、問題作成装置11は、最も高いバイグラム確率を有する文字対について前側の文字を被解答文字に決定し、以下バイグラム確率の高い順に被解答文字を決定していき、全ての文字対に対する処理を実行する。問題作成装置11は、処理対象となっている文字対のバイグラム確率が設定値以下である場合には、文字対の後側の文字を被解答文字に決定する。また、問題作成装置11は、被解答文字に決定した文字数が所定数に到達していると判断した場合には処理を終了する。
【０１０２】
図12は、被解答文字決定アルゴリズム６のフローチャートである。
【０１０３】
ステップS121において、問題決定部304は、遷移確率情報DB303から取得したバイグラムデータに基づいて、バイグラム確率の高い文字対から順に実行する処理順を決定する。ここでは、バイグラム確率の高い文字対に対して一方の文字を穴あきにすれば問題の難易度が高まることが想定されることから、問題決定部304は、バイグラム確率が高い文字対から順に処理を実行するように処理順を決定する。問題の難易度を低くする場合やその他の条件に応じて、バイグラム確率の低い順に処理順の決定することも可能であり、また、各文字対のバイグラム確率が所定の条件である場合に、処理順を解答文字例における文字対の出現順とすることも可能である。
【０１０４】
ステップS122において、問題決定部304は、決定した処理順に従って文字対を選択する。問題決定部304は、解答文字列中に存在する未処理の文字対のうち最もバイグラム確率の高い文字対を選択してRAM202に読み込む
ステップS123において、問題決定部304は、未処理の文字対が存在するか否かを判別する。処理順に従って選択する文字対がなくなった場合には、問題決定部304は未処理の文字対が存在しないと判断して処理を終了する。問題決定部304は、未処理の文字対が存在すると判断した場合には、ステップS124に移行する。
【０１０５】
ステップS124において、問題決定部304は、処理対象となっている文字対のバイグラム確率が設定値以下であるか否かを判別する。問題決定部304は、処理対象となっている文字対のバイグラム確率が設定以下であると判断した場合にはステップS126に移行し、そうでない場合にはステップS125に移行する。ここで、文字対のバイグラム確率と比較される設定値は、出題者が予め入力しておくことが可能であり、また解答者からの入力に基づいて設定することも可能であり、設定方法としては、所定のバイグラム確率の値を入力するように構成することも可能であり、遷移確率情報DB303中においてバイグラム確率の高い方から上位Ｍ番目の文字対のバイグラム確率を用いるという指定の仕方も可能である。
【０１０６】
ステップS125において、問題決定部304は、処理対象となっている文字対の前側の文字を被解答文字に決定する。ここでは、バイグラム確率の高い文字対に関して前側の文字を被解答文字に決定した場合に問題の難易度が高くなることを想定しており、問題決定部304は、文字対の前側の文字を被解答文字に決定する。問題の難易度を低くする場合や後側の文字に対する前側の文字の出現頻度が高くかつ問題の難易度を高くする場合には、文字対の後側の文字を被解答文字に決定することも可能である。この後、ステップS122に移行する。
【０１０７】
ステップS126において、問題決定部304は、被解答文字として決定した文字数が所定数に達しているか否かを判別する。問題決定部304は、被解答文字として決定された文字数が所定数に達したと判断した場合には処理を終了し、そうでない場合にはステップS127に移行する。ここで、被解答文字の文字数と比較される所定数は、出題者が予め入力しておくことが可能であり、また解答者からの入力に基づいて設定することも可能であり、解答文字列の文字列長のＮ％を所定数にするという指定方法が可能である。
【０１０８】
ステップS127において、問題決定部304は、処理対象となっている文字対のうち後側の文字を被解答文字に決定する。前述したように、バイグラム確率の高い文字対に関して前側の文字を被解答文字に決定した場合に問題の難易度が高くなることを想定しており、バイグラム確率が低い文字対に関しては、前側の文字を残して後側の文字を被解答文字に決定することで、問題の難易度を少し下げるようにしている。このステップS127における処理は、条件に応じてステップS125における処理と反対の処理を行うように構成できる。この後、ステップS122に移行する。
【０１０９】
このような被解答文字決定アルゴリズム６を用いた場合には、バイグラム確率が低い文字対については前側の文字を残して後側の文字を被解答文字とすることで、必要以上に問題の難易度が高くなることを防止できる。
【０１１０】
(7)被解答文字決定アルゴリズム７
被解答文字決定アルゴリズム７では、問題作成装置11は、解答文字列の文字列長が設定値より短い場合には、解答文字列に含まれる全ての文字を被解答文字に決定する。問題作成装置11は、解答文字列の文字列長が設定値以上である場合には、最も高いバイグラム確率を有する文字対について前側の文字を被解答文字に決定し、以下バイグラム確率の高い順に被解答文字を決定していき、文字対の後ろ側の文字が既に被解答文字として決定している場合についても前側の文字を被解答文字に決定して、全ての文字対に対する処理を実行する。
【０１１１】
図13は、被解答文字決定アルゴリズム７のフローチャートである。
【０１１２】
ステップS131において、問題決定部304は、解答文字列の文字列長が設定値以上であるか否かを判別する。解答文字列の文字列長と比較される設定値は、予め出題者の入力により設定することができ、解答者の入力に基づいて設定することも可能であり、所定の記憶領域に格納される。解答文字列の文字列長と比較される設定値は、問題の難易度に応じて所定の値を選択することが可能であり、たとえば、２文字などの短い解答文字列であるような場合には、全ての文字を被解答文字とすることで問題の難易度が低下することを防止できる。問題決定部304は、解答文字列の文字列長が設定値以上であると判断した場合にはステップS133に移行し、そうでない場合にはステップS132に移行する。
【０１１３】
ステップS132において、問題決定部304は、解答文字列に含まれる全ての文字を被解答文字に決定し、処理を終了する。
【０１１４】
ステップS133において、問題決定部304は、素材選択部302が選択した素材に含まれる解答文字列中の文字対を抽出し、遷移確率情報DB303から各文字対のバイグラムデータを取得する。
【０１１５】
ステップS134において、問題決定部304は、遷移確率情報DB303から取得したバイグラムデータに基づいて、バイグラム確率の高い文字対から順に実行する処理順を決定する。ここでは、バイグラム確率の高い文字対に対して一方の文字を穴あきにすれば問題の難易度が高まることが想定されることから、問題決定部304は、バイグラム確率が高い文字対から順に処理を実行するように処理順を決定する。問題の難易度を低くする場合やその他の条件に応じて、バイグラム確率の低い順に処理順の決定することも可能であり、また、各文字対のバイグラム確率が所定の条件である場合に、処理順を解答文字例における文字対の出現順とすることも可能である。
【０１１６】
ステップS135において、問題決定部304は、決定した処理順に従って文字対を選択する。問題決定部304は、解答文字列中に存在する未処理の文字対のうち最もバイグラム確率の高い文字対を選択してRAM202に読み込む
ステップS136において、問題決定部304は、未処理の文字対が存在するか否かを判別する。処理順に従って選択する文字対がなくなった場合には、問題決定部304は未処理の文字対が存在しないと判断して処理を終了する。問題決定部304は、未処理の文字対が存在すると判断した場合には、ステップS137に移行する。
【０１１７】
ステップS137において、問題決定部304は、処理対象となっている文字対の一方の文字を被解答文字に決定する。ここでは、バイグラム確率の高い文字対に関して前側の文字を被解答文字に決定した場合に問題の難易度が高くなると想定しており、問題決定部304は、文字対の前側の文字を被解答文字に決定する。問題の難易度を低くする場合や後側の文字に対する前側の文字の出現頻度が高くかつ問題の難易度を高くする場合には、文字対の後側の文字を被解答文字に決定することも可能である。この後、ステップS135に移行する。
【０１１８】
このような被解答文字決定アルゴリズム７を用いた場合には、解答文字列が短い場合には全ての文字を解答入力欄として設定することで、問題の難易度の低下を防止できる。
【０１１９】
なお、以上のアルゴリズムにおいて、複数の文字対のバイグラム確率が同一である場合には、解答文字列における出現順に処理順を決定するように構成できる。
【０１２０】
＜作成された穴埋め問題の例＞
本発明の問題作成装置11により作成される穴埋め問題の例を以下に説明する。
【０１２１】
図14は、素材選択部302が選択した素材に含まれる解答文字列に対して、バイグラムデータのバイグラム確率を用いて処理順を決定する例を示す説明図である。ここでは、素材選択部302が選択した素材に含まれる解答文字列が、「徳川家康」である場合、「小早川秀秋」である場合、「天草四郎時貞」である場合についてそれぞれ考察する。
【０１２２】
素材選択部302が選択した素材に含まれる解答文字列が「徳川家康」である場合、図５に示されたようなバイグラムデータに基づいて、バイグラム確率の高い順に文字対の処理順を決定すると、図14の１行目に示すような処理順となる。図14において、丸付き数字が各文字対の処理順を示しており、「徳川」、「川家」、「家康」の順に処理が実行される。
【０１２３】
図15は、素材選択部302が選択した素材に含まれる解答文字列に含まれる文字対に対し、決定された処理順に被解答文字決定アルゴリズム１を適用した場合の説明図である。
【０１２４】
解答文字列「徳川家康」に対して、被解答文字決定アルゴリズム１を適用すると、図15に示すように、「徳川」、「川家」、「家康」の順に処理が実行され、各文字対の前側の文字が被解答文字に決定される。したがって、解答文字列中の最後の「康」の文字だけが残り、その他の文字列が解答入力欄に置き換えられる。
【０１２５】
この解答文字列が「徳川家康」の例では、被解答文字決定アルゴリズム２を適用した場合であっても、同一の結果を得ることができる。
【０１２６】
素材選択部302が選択した素材に含まれる解答文字列が「小早川秀秋」である場合、図５に示されたようなバイグラムデータに基づいて、バイグラム確率の高い順に文字対の処理順を決定すると、図14の２行目に示すような処理順となる。図14の丸付き数字が示すように、「早川」、「小早」、「川秀」、「秀秋」の順に処理が実行される。
【０１２７】
図16は、素材選択部302が選択した素材に含まれる解答文字列に含まれる文字対に対し、決定された処理順に被解答文字決定アルゴリズム２を適用した場合の説明図である。
【０１２８】
解答文字列「小早川秀秋」に対して、被解答文字決定アルゴリズム２を適用すると、図16に示すように、「早川」、「小早」、「川秀」、「秀秋」の順に処理が実行される。まず、問題決定部304は、文字対「早川」に対して、前側の文字「早」を被解答文字に決定する。次に、問題決定部304は、文字対「小早」を処理対象とし、この文字対中のいずれか一方の文字が既に被解答文字に決定されているか否かを判別する。問題決定部304は、現在処理対象となっている文字対「小早」のうち後側の「早」が既に被解答文字に決定していることを検出し、この文字対に対する処理を行わずに次の文字対「川秀」の処理に移行する。続く文字対「川秀」及び「秀秋」については、いずれも既に被解答文字に決定している文字を含まないことから、問題決定部304は各文字対の前側の文字を被解答文字に決定する。このことから、問題決定部304は、解答文字列中の最初の「小」の文字と最後の「秋」の文字だけを残し、その他の文字列を被解答文字に決定する。
【０１２９】
素材選択部302が選択した素材に含まれる解答文字列が「天草四郎時貞」である場合、図５に示されたようなバイグラムデータに基づいて、バイグラム確率の高い順に文字対の処理順を決定すると、図14の３行目に示すような処理順となる。図14の丸付き数字が示すように、「天草」、「四郎」、「時貞」、「草四」、「郎時」の順に処理が実行される。
【０１３０】
図18は、素材選択部302が選択した素材に含まれる解答文字列に含まれる文字対に対し、決定された処理順に被解答文字決定アルゴリズム２を適用した場合の説明図である。
【０１３１】
解答文字列「天草四郎時貞」に対して、被解答文字決定アルゴリズム２を適用すると、図17に示すように、「天草」、「四郎」、「時貞」、「草四」、「郎時」の順に処理が実行される。まず、問題決定部304は、文字対「天草」に対して、前側の文字「天」を被解答文字に決定する。次に、問題決定部304は、文字対「四郎」を処理対象とし、この文字対中のいずれか一方の文字が既に被解答文字に決定されているか否かを判別する。問題決定部304は、現在処理対象となっている文字対「四郎」のうち既に被解答文字に決定している文字がないことを検出し、この文字対「四郎」の前側の文字「四」を被解答文字に決定する。さらに、問題決定部304は、文字対「時貞」について、既に被解答文字に決定している文字がないことを検出し、この文字対「時貞」の前側の文字「時」を被解答文字に決定する。この後、問題決定部304は、文字対「草四」及び「郎時」を順に処理対象とするが、いずれも既に被解答文字に決定した文字を含むことから、被解答文字を決定する処理を行わない。この結果、問題決定部304は、解答文字列中の「天」、「四」、「時」の文字を被解答文字に決定する。
【０１３２】
図18は、前述したような処理で決定した被解答文字を解答入力欄で置き換えて生成された問題の一例を示す説明図である。
【０１３３】
問題作成装置11は、素材に含まれる問題文本体と、図18に示すような被解答文字が解答入力欄に置き換えられた解答文字列との組み合わせを解答者に提示し、解答入力欄への入力を促す。また、図18に示すような解答入力欄を設けた解答文字列を解答者に提示して、穴埋めを行わせるような問題とすることも可能である。
【０１３４】
図19は、解答文字列に対して、乱数を用いて被解答文字を決定した例を示す説明図である。図19に示す例では、解答文字列「徳川家康」に対して、任意の２文字を被解答文字とする場合を示している。このような場合、残された文字から解答入力欄に入る文字を連想し易い問題が作成されるおそれがあり、乱数を用いていることから、所望の難易度を得ることができない場合が生じてくる。
【０１３５】
図20は、解答文字列に対して被解答文字とする文字位置を固定した例を示す説明図である。図20に示す例では、解答文字列「徳川家康」、「小早川秀秋」、「聖徳太子」、「天草四郎時貞」に対して、偶数番目の文字を被解答文字に決定する場合を示している。このような例では、残された文字から解答入力欄に入る文字を連想し易い問題が生成される場合が多くなり、被解答文字とする文字位置の選択が難しくなる。
【０１３６】
＜他の実施形態＞
（Ａ）前述した実施形態では、問題の難易度を維持するために、文字対のうちの前側の文字を被解答文字に決定するように構成している。これは、解答文字列に含まれる文字対のうち前側の文字に続く後側の文字の出現頻度をバイグラム確率として統計をとったバイグラムデータを用いていることから、前側の文字を解答入力欄に設定した方が問題の難易度が高くなることが想定される。
【０１３７】
これに対して、解答文字列に含まれる文字対のうち後側の文字に対する前側の文字の出現頻度の統計を用いた場合には、文字対のうちの後側の文字を被解答文字に決定した方が問題の難易度を挙げることができると予想される。
【０１３８】
このような場合には、問題の難易度を上げるために、文字対の後側の文字を被解答文字に決定するようなアルゴリズムを用いることができる。
【０１３９】
（Ｂ）前述した実施形態では、バイグラムデータを用いて隣接する２文字間のバイグラム確率に基づいて問題作成をしているが、３文字またはそれ以上のＮ文字の遷移確率情報を用いて解答文字列中の被解答文字を決定することも可能である。
【０１４０】
（Ｃ）前述した問題作成装置が実行する問題作成方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、CD-ROM、MO、DVD、DVD-ROM、DVD-RAM、BD、半導体メモリなどを挙げることができる。また、コンピュータプログラムは、記録媒体に記録されたものに限定されるものではなく、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットなどのネットワーク経由で配信されるものとすることが可能である。
【０１４１】
以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【０１４２】
（付記１）
少なくとも解答文字列を備える複数の素材を格納する素材記憶手段から問題となる素材を選択するステップと、
文字間の遷移確率情報を格納する遷移確率情報記憶手段を参照し、前記選択した素材に含まれる解答文字列中の隣接する文字群の遷移確率情報に基づいて、前記解答文字列のうちから被解答文字を決定するステップと、
前記素材に含まれる前記解答文字列のうち前記被解答文字を解答入力受付欄に置換することにより問題を生成するステップと、
を備える問題作成方法のプログラム。
【０１４３】
（付記２）
前記選択した素材に含まれる解答文字列中の隣接する文字対のバイグラム確率に基づいて、前記解答文字列のうちから被解答文字を決定する、付記１に記載の問題作成方法のプログラム。
【０１４４】
（付記３）
前記解答文字列中の隣接する文字対のうちバイグラム確率が高い順に、前記文字対のうちいずれか一方の文字を被解答文字に決定する、付記２に記載の問題作成方法のプログラム。
【０１４５】
（付記４）
前記解答文字列中の隣接する文字対の一方の文字が既に被解答文字に決定されている場合に、前記文字対の他方の文字についても被解答文字に決定する、付記３に記載の問題作成方法のプログラム。
【０１４６】
（付記５）
前記解答文字列中の隣接する文字対の一方の文字が既に被解答文字に決定されている場合に、前記文字対の他方の文字を被解答文字としない、付記３に記載の問題作成方法のプログラム。
【０１４７】
（付記６）
前記解答文字列中の文字数と被解答文字に決定された文字数とが予め設定された関係を満たす場合に、被解答文字を決定する処理を終了する、付記２に記載の問題作成方法のプログラム。
【０１４８】
（付記７）
前記解答文字列中の隣接する文字対のうち所定のバイグラム確率を超えるものについてのみ、被解答文字の決定処理を実行する、付記２に記載の問題作成方法のプログラム。
【０１４９】
（付記８）
問題文本体と解答文字列の組み合わせとからなる複数の素材を格納する素材記憶手段から問題となる素材を選択する素材選択部と、
文字間の遷移確率情報を格納する遷移確率情報記憶手段を参照し、前記素材選択部で選択された素材に含まれる解答文字列中の隣接する文字群の遷移確率情報に基づいて、前記解答文字列のうちから被解答文字を決定する問題決定部と、
前記素材に含まれる前記解答文字列のうち前記被解答文字を解答入力受付欄に置換することにより問題を生成する問題生成部と、
を備える問題作成装置。
【０１５０】
（付記９）
前記問題生成部で生成された問題を格納する問題格納部と、
前記問題格納部に格納された問題を解答者に提示するために出力装置に出力する問題出力部と、
前記出力装置に出力された問題のうち前記解答入力受付欄に対する解答者の解答入力を受け付ける解答入力受付部と、
前記解答入力受付欄に置換される前の被解答文字と、前記解答入力受付部により受け付けた解答入力とを比較して合否を決定する解答照合部と、
を更に備える付記８に記載の問題作成装置。
【０１５１】
（付記１０）
問題文本体と解答文字列の組み合わせからなる複数の素材を格納する素材記憶手段から問題となる素材を選択する段階と、
文字間の遷移確率情報を格納する遷移確率情報記憶手段を参照し、前記選択した素材に含まれる解答文字列中の隣接する文字群の遷移確率情報に基づいて、前記解答文字列のうちから被解答文字を決定する段階と、
前記素材に含まれる前記解答文字列のうち前記被解答文字を解答入力受付欄に置換することにより問題を生成する段階と、
を備える問題作成方法。
【産業上の利用可能性】
【０１５２】
本発明は、ｅ−ラーニングにおける学習効果を確認するための問題やクイズの問題を作成する際に適用することができ、乱数を用いて解答文字列中の被解答文字となる位置を決定する場合や解答文字列中の被解答文字となる位置を所定の位置に設定しておく場合に比して、問題の難易度を著しく低下することなく、学習効果の高い穴埋め問題を作成することが可能となり、人手による問題生成の手間を省くことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０１５３】
【図１】第１実施形態に係る問題作成装置を含む問題作成システムの説明図。
【図２】問題作成装置のハードウェア構成を示すブロック図。
【図３】問題作成装置の機能ブロック図。
【図４】素材データのテーブルを示す説明図。
【図５】バイグラムデータのテーブルを示す説明図。
【図６】問題作成処理のフローチャート。
【図７】被解答文字決定アルゴリズム１のフローチャート。
【図８】被解答文字決定アルゴリズム２のフローチャート。
【図９】被解答文字決定アルゴリズム３のフローチャート。
【図１０】被解答文字決定アルゴリズム４のフローチャート。
【図１１】被解答文字決定アルゴリズム５のフローチャート。
【図１２】被解答文字決定アルゴリズム６のフローチャート。
【図１３】被解答文字決定アルゴリズム７のフローチャート。
【図１４】処理順決定方法の一例を示す説明図。
【図１５】解答文字列に対して被解答文字決定アルゴリズム１を適用した場合の説明図。
【図１６】解答文字列に対して被解答文字決定アルゴリズム２を適用した場合の説明図。
【図１７】解答文字列に対して被解答文字決定アルゴリズム２を適用した場合の説明図。
【図１８】本発明の方法で生成された問題の一例を示す説明図。
【図１９】解答文字列に対して、乱数を用いて被解答文字を決定した例を示す説明図。
【図２０】解答文字列に対して被解答文字とする文字位置を固定した例を示す説明図。
【図１】
2010151922.tif 000003
【図２】
2010151922.tif 000004
【図３】
2010151922.tif 000005
【図４】
2010151922.tif 000006
【図５】
2010151922.tif 000007
【図６】
2010151922.tif 000008
【図７】
2010151922.tif 000009
【図８】
2010151922.tif 000010
【図９】
2010151922.tif 000011
【図１０】
2010151922.tif 000012
【図１１】
2010151922.tif 000013
【図１２】
2010151922.tif 000014
【図１３】
2010151922.tif 000015
【図１４】
2010151922.tif 000016
【図１５】
2010151922.tif 000017
【図１６】
2010151922.tif 000018
【図１７】
2010151922.tif 000019
【図１８】
2010151922.tif 000020
【図１９】
2010151922.tif 000021
【図２０】
2010151922.tif 000022