(57)【要約】【課題】学習テーマの学習幅を精度よく評価すること。【解決手段】学習評価装置１００は、学習者ごとに特定の学習テーマに関して作成された学習成果物１１０が表す複数のテキストを取得する。学習評価装置１００は、取得した学習者ごとの複数のテキストに含まれる単語群１２０について、単語間の関連度を算出する。学習評価装置１００は、算出した単語間の関連度に基づいて、単語群１２０のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系１３０に配置した場合のノード間の距離を算出する。学習評価装置１００は、算出したノード間の距離に基づいて、単語群１２０のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系１３０に配置した結果を出力する。学習評価装置１００は、単語群１２０のうち学習テーマの学習幅の評価に用いられる１以上の単語の指定を受け付ける。【選択図】図１
2019105943.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、
学習者ごとに特定の学習テーマに関して作成された学習成果物が表す複数のテキストを取得し、
取得した前記学習者ごとの前記複数のテキストに含まれる単語群について、単語間の関連度を算出し、
算出した前記単語間の関連度に基づいて、前記単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した場合のノード間の距離を算出し、
算出した前記ノード間の距離に基づいて、前記単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した結果を出力し、
前記単語群のうち前記学習テーマの学習幅の評価に用いられる１以上の単語の指定を受け付ける、
処理を実行することを特徴とする学習評価方法。
【請求項２】
前記コンピュータが、
さらに、算出した前記ノード間の距離に基づいて、指定を受け付けた前記１以上の単語のそれぞれの単語を表すノードを結んで前記所定座標系に形成される木構造の大きさにより、前記学習テーマの学習幅を評価した評価値を算出する、
処理を実行することを特徴とする請求項１に記載の学習評価方法。
【請求項３】
前記評価値を算出する処理は、指定を受け付けた前記１以上の単語のそれぞれの単語を表すノードを結んで前記所定座標系に形成される最小全域木の総和コストを、前記評価値として算出する、ことを特徴とする請求項２に記載の学習評価方法。
【請求項４】
前記単語間の関連度を算出する処理は、前記テキストにおける前記単語間の距離が短いほど前記単語間の関連度が大きくなるように、前記単語間の関連度を算出する、ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の学習評価方法。
【請求項５】
前記ノード間の距離を算出する処理は、多次元尺度法を用いて、前記ノード間の距離を算出する、ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の学習評価方法。
【請求項６】
前記ノード間の距離を算出する処理は、前記単語間の関連度が大きいほど前記単語間を表す前記ノード間の距離が短くなるように、前記ノード間の距離を算出する、ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の学習評価方法。
【請求項７】
コンピュータに、
学習者ごとに特定の学習テーマに関して作成された学習成果物が表す複数のテキストを取得し、
取得した前記学習者ごとの前記複数のテキストに含まれる単語群について、単語間の関連度を算出し、
算出した前記単語間の関連度に基づいて、前記単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した場合のノード間の距離を算出し、
算出した前記ノード間の距離に基づいて、前記単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した結果を出力し、
前記単語群のうち前記学習テーマの学習幅の評価に用いられる１以上の単語の指定を受け付ける、
処理を実行させることを特徴とする学習評価プログラム。
【請求項８】
学習者ごとに特定の学習テーマに関して作成された学習成果物が表す複数のテキストを取得し、
取得した前記学習者ごとの前記複数のテキストに含まれる単語群について、単語間の関連度を算出し、
算出した前記単語間の関連度に基づいて、前記単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した場合のノード間の距離を算出し、
算出した前記ノード間の距離に基づいて、前記単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した結果を出力し、
前記単語群のうち前記学習テーマの学習幅の評価に用いられる１以上の単語の指定を受け付ける、
制御部を有することを特徴とする学習評価装置。
【請求項９】
コンピュータが、
学習者ごとに特定の学習テーマに関して作成された学習成果物が表す複数のテキストを取得し、
取得した前記学習者ごとの前記複数のテキストに含まれる単語群について、単語間の関連度を算出し、
算出した前記単語間の関連度に基づいて、前記単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した場合のノード間の距離を算出し、
算出した前記ノード間の距離に基づいて、前記単語群のそれぞれの単語を表すノードを結んで前記所定座標系に形成される木構造の大きさにより、前記学習テーマの学習幅を評価した評価値を算出する、
処理を実行することを特徴とする学習評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習評価方法、学習評価プログラム、および学習評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、特定の学習テーマに関する学習行為として、特定の学習テーマについて検索エンジンを用いてインターネットでアクセス可能な種々のコンテンツを収集し、収集したコンテンツを順序付けて纏めた学習成果物を作成するキュレーションと呼ばれる行為がある。
【０００３】
先行技術としては、例えば、複数の第１ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を説明する文章を含む複数のＡＰＩ情報を保有し、第２ＡＰＩを説明する文章を含むＡＰＩ文書の入力を受け付け、ＡＰＩ文書とＡＰＩ情報との類似度に基づき第２ＡＰＩに類似する第１ＡＰＩを推薦するものがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−１４２６４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、学習者に複数の学習テーマについてキュレーションを行わせる場合、複数の学習テーマのうち学習幅が相対的に小さい学習テーマから順にキュレーションを行わせて、キュレーションに関するスキルを習熟させることが望まれる場合がある。しかしながら、従来技術では、学習テーマの学習幅を精度よく評価することが難しい。
【０００６】
１つの側面では、本発明は、学習テーマの学習幅を精度よく評価することができる学習評価方法、学習評価プログラム、および学習評価装置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】
【０００７】
１つの実施態様によれば、学習者ごとに特定の学習テーマに関して作成された学習成果物が表す複数のテキストを取得し、取得した前記学習者ごとの前記複数のテキストに含まれる単語群について、単語間の関連度を算出し、算出した前記単語間の関連度に基づいて、前記単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した場合のノード間の距離を算出し、算出した前記ノード間の距離に基づいて、前記単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した結果を出力し、前記単語群のうち前記学習テーマの学習幅の評価に用いられる１以上の単語の指定を受け付ける学習評価方法、学習評価プログラム、および学習評価装置が提案される。
【発明の効果】
【０００８】
一態様によれば、学習テーマの学習幅を精度よく評価することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施の形態にかかる学習評価方法の一実施例を示す説明図である。
【図２】図２は、実施の形態にかかる学習評価方法の他実施例を示す説明図である。
【図３】図３は、情報整理教育システム３００の一例を示す説明図である。
【図４】図４は、学習評価装置３０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図５】図５は、学習成果物管理テーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図６】図６は、学習評価装置３０１の機能的構成例を示すブロック図である。
【図７】図７は、情報整理教育システム３００の動作例を示す説明図（その１）である。
【図８】図８は、情報整理教育システム３００の動作例を示す説明図（その２）である。
【図９】図９は、情報整理教育システム３００の動作例を示す説明図（その３）である。
【図１０】図１０は、情報整理教育システム３００の動作例を示す説明図（その４）である。
【図１１】図１１は、情報整理教育システム３００の動作例を示す説明図（その５）である。
【図１２】図１２は、情報整理教育システム３００の動作例を示す説明図（その６）である。
【図１３】図１３は、全体処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、図面を参照して、本発明にかかる学習評価方法、学習評価プログラム、および学習評価装置の実施の形態を詳細に説明する。
【００１１】
（実施の形態にかかる学習評価方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかる学習評価方法の一実施例を示す説明図である。学習評価装置１００は、情報整理教育においてキュレーションにより学習テーマに関して作成された学習成果物に基づいて、学習テーマの学習幅を評価するコンピュータである。
【００１２】
情報整理教育は、学習者に、学習テーマについてキュレーションを行わせることにより、学習者に、学習テーマについて理解させるための教育である。学習テーマは、例えば、時事問題である。キュレーションは、学習テーマについて種々の１次コンテンツを収集し、収集した１次コンテンツを順序付けて纏めた学習成果物を作成する行為である。
【００１３】
１次コンテンツは、例えば、インターネットでアクセス可能なウェブサイトにある情報である。１次コンテンツは、例えば、紙媒体の論文や書籍に記載された情報であってもよい。学習成果物は、複数の１次コンテンツを順序付けた情報である。学習成果物は、２次コンテンツとも呼ばれる。学習幅は、学習テーマについて調べることにより、どのくらい広範囲な分野の情報が学習可能であるかを示す値である。
【００１４】
ここで、学習者は、キュレーションに不慣れであり、キュレーションに関するスキルが未熟であることがある。キュレーションに関するスキルは、例えば、学習テーマと１次コンテンツとの関連度合いの大きさを判断し、１次コンテンツを効率よく収集するためのスキルである。
【００１５】
このため、情報整理教育では、学習者に、キュレーションに慣れさせ、キュレーションに関するスキルを習熟させることが望まれる場合がある。この場合、学習者は、キュレーションに不慣れであるため、学習幅が比較的小さく、１次コンテンツを収集しやすい学習テーマについてキュレーションを行わせることが好ましい。
【００１６】
一方で、情報整理教育では、複数の学習者に学習テーマについてキュレーションを行わせ、学習者ごとに異なる学習成果物を作成させ、学習者間で学習成果物を参照し合わせて、学習テーマについての理解を深めさせることが望まれる場合もある。例えば、学習者は、他の学習者の学習成果物から自身が見落とした学習テーマに関する情報を学習することができる。この場合、学習者ごとに多様な学習成果物が作成されることが好ましいため、複数の学習者に、学習幅が比較的大きい学習テーマについてキュレーションを行わせることが好ましい。
【００１７】
したがって、情報整理教育では、それぞれ学習幅が異なる複数の学習テーマを用意し、学習者に、複数の学習テーマのうち学習幅が相対的に小さい学習テーマから順にキュレーションを行わせることが好ましい。
【００１８】
これにより、まず、学習者に、学習幅が相対的に小さい学習テーマについてキュレーションを行わせて、キュレーションに関するスキルを習熟させることができる。その後、学習者に、学習幅が相対的に大きい学習テーマについてキュレーションを行わせ、学習者が学習テーマについて理解を深めやすくすることができる。
【００１９】
しかしながら、教育者が、それぞれ学習幅が異なる複数の学習テーマを用意し、用意した複数の学習テーマを、学習幅が小さい順序で並べ替えて、学習者に提示することは難しい。また、所定年度に複数の学習テーマを学習者に提示した順序が好ましい順序であったかを判断し、次年度に複数の学習テーマを学習者に提示する順序を変更することは難しい。また、少人数の被験者に複数の学習テーマについてキュレーションを行わせても、複数の学習テーマの学習幅を評価することは難しい。
【００２０】
このため、学習テーマの学習幅を精度よく評価する技術を実現することが望まれるが、学習テーマの学習幅を精度よく評価することは難しい。これに対し、例えば、学習成果物に学習幅の範囲内で学習者が学習した結果が現れると判断し、同じ学習テーマに関する学習成果物同士の類似度に学習幅の大きさが現れると判断して、学習テーマの学習幅を評価する技術が考えられる。例えば、この技術は、学習成果物同士の類似度が大きい場合、学習テーマの学習幅が小さいと評価する。この技術は、例えば、Ｄｏｃ２Ｖｅｃの技術を参照することができる。
【００２１】
しかしながら、この技術でも、学習テーマの学習幅を精度よく評価することができない場合がある。例えば、学習者は、学習テーマに関すると判断した１次コンテンツを自由に収集して学習成果物を作成するため、複数の学習者のいずれかの学習者が、学習テーマとの関連度合いが比較的小さい１次コンテンツを含む学習成果物を作成してしまう場合がある。
【００２２】
この場合、学習テーマの学習幅が小さくても、学習テーマとの関連度合いが比較的小さい１次コンテンツに起因して、同じ学習テーマに関する学習成果物同士の類似度が小さくなり、学習テーマの学習幅が大きいと誤って評価してしまう。このように、同じ学習テーマに関する学習成果物同士の類似度に学習幅の大きさが現れにくくなり、学習テーマの学習幅を精度よく評価することができない。このため、学習テーマとの関連度合いが比較的小さい１次コンテンツを含む学習成果物があっても、学習テーマの学習幅を精度よく評価することができる技術を実現することが望まれる。
【００２３】
そこで、本実施の形態では、学習テーマに関する学習成果物が表す複数のテキストに含まれる単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した結果を出力し、学習テーマの学習幅の評価に用いる単語の指定を受け付ける学習評価方法について説明する。この学習評価方法は、学習テーマの学習幅を精度よく評価することができる。
【００２４】
図１において、（１−１）学習評価装置１００は、学習者ごとに特定の学習テーマに関して作成された学習成果物１１０が表す複数のテキストを取得する。学習成果物１１０は、例えば、複数のテキストを含む。テキストは、１次コンテンツである。学習評価装置１００は、例えば、学習成果物１１０を取得し、取得した学習成果物１１０に含まれる複数のテキストを抽出する。
【００２５】
ここで、学習成果物１１０は、例えば、複数のテキスト自体を含まず、複数のテキストのそれぞれのテキストを取得可能なアドレスを含む場合があってもよい。この場合、学習評価装置１００は、例えば、学習成果物１１０を取得し、複数のテキストのそれぞれのテキストを取得可能なアドレスを抽出し、アドレスに基づいて複数のテキストを取得する。
【００２６】
（１−２）学習評価装置１００は、取得した学習者ごとの複数のテキストに含まれる単語群１２０について、単語間の関連度を算出する。２つの単語の単語間の関連度は、大きい値であるほど、２つの単語のそれぞれの単語が属する分野が、同一または類似である可能性が大きいことを表す。
【００２７】
学習評価装置１００は、例えば、学習者ごとの複数のテキストに含まれる単語を抽出して単語群１２０を特定し、特定した単語群１２０について単語間の関連度を算出する。抽出する単語は、例えば、名詞に限定されてもよい。抽出する単語は、学習テーマに依存せずにテキストに出現する傾向があり普遍的な単語と判断される所定の単語を除外した単語であってもよい。
【００２８】
図１の例では、学習評価装置１００は、単語Ａと単語Ｂと単語Ｃとを抽出し、単語Ａと単語Ｂと単語Ｃとを含む単語群１２０を特定する。学習評価装置１００は、単語群１２０について、単語Ａと単語Ｂとの関連度、単語Ｂと単語Ｃとの関連度、単語Ｃと単語Ａとの関連度を算出する。
【００２９】
（１−３）学習評価装置１００は、算出した単語間の関連度に基づいて、単語群１２０のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系１３０に配置した場合のノード間の距離を算出する。所定座標系１３０は、例えば、２次元座標系である。学習評価装置１００は、例えば、単語間の関連度が大きいほど、単語間に対応するノード間の距離が小さくなるように、ノード間の距離を算出する。これにより、学習評価装置１００は、単語間の関連度が小さいほど、所定座標系１３０においてノードが配置される範囲が広がるようにすることができる。
【００３０】
（１−４）学習評価装置１００は、算出したノード間の距離に基づいて、単語群１２０のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系１３０に配置した結果を出力する。これにより、学習評価装置１００は、利用者１４０に、互いに近い位置にあるいくつかのノードが表す単語、および、他のノードから離れた位置にあるノードが表す単語を把握させることができる。利用者１４０は、例えば、教育者である。
【００３１】
ここで、他のノードから離れた位置にあるノードが表す単語は、学習テーマの評価に大きな影響を与えやすく、学習テーマの評価におけるノイズとなりやすい単語である傾向がある。例えば、他のノードから離れた位置にあるノードが表す単語は、他のノードが表す単語との関連度が小さい単語であり、互いに関連度が小さい単語は、１つの学習テーマについてのキュレーションだけでは学習しづらい単語である傾向がある。換言すれば、他のノードから離れた位置にあるノードが表す単語は、学習テーマとの関連度合いが比較的小さい単語である傾向があり、ノイズである傾向がある。
【００３２】
また、例えば、他のノードから離れた位置にあるノードが表す単語を、学習テーマの学習幅の評価に用いる場合、学習テーマは、様々な種類の単語を学習することができる学習テーマと判断され、学習幅が大きいと評価されやすくなる。一方で、他のノードから離れた位置にあるノードが表す単語を、学習テーマの学習幅の評価に用いない場合、学習テーマは、関連度が大きい単語だけを学習することができる学習テーマと判断され、学習幅が小さいと評価されやすくなる。このため、他のノードから離れた位置にあるノードが表す単語は、学習テーマの評価に大きな影響を与えやすい。
【００３３】
利用者１４０は、他のノードから離れた位置にあるノードが表し、学習テーマの評価に大きな影響を与えやすく、学習テーマの評価におけるノイズとなりやすい単語を把握することができる。このため、利用者１４０は、他のノードから離れた位置にあるノードが表し、学習幅の評価に用いるか否かを判断することが好ましい単語を把握しやすくなり、学習幅の評価に用いない方が好ましい単語を発見しやすくなる。
【００３４】
（１−５）学習評価装置１００は、単語群１２０のうち学習テーマの学習幅の評価に用いられる１以上の単語１５０の指定を受け付ける。学習評価装置１００は、単語群１２０のうち学習テーマの学習幅の評価に用いない１以上の単語の指定を受け付け、間接的に、単語群１２０のうち学習テーマの学習幅の評価に用いられる１以上の単語１５０の指定を受け付けてもよい。
【００３５】
これにより、利用者１４０は、学習テーマを考慮して、学習テーマの評価におけるノイズとなる単語があるか否かを判断し、学習テーマの評価に用いる単語から除外させることができる。そして、学習評価装置１００は、学習テーマの評価におけるノイズとなる単語を、学習テーマの評価に用いる単語から除外することができ、学習テーマの学習幅の評価精度の向上を図ることができる。
【００３６】
（１−６）学習評価装置１００は、指定を受け付けた１以上の単語１５０に基づいて、学習テーマの学習幅を評価する。学習評価装置１００は、例えば、指定を受け付けた１以上の単語１５０のそれぞれの単語を表すノードについてのノード間の距離に基づいて、学習テーマの学習幅を評価する。また、学習評価装置１００は、指定を受け付けた１以上の単語に基づいて、学習成果物から指定を受け付けていない１以上の単語を除外した上で、学習成果物同士の類似度に基づいて学習幅を評価するようにしてもよい。
【００３７】
これにより、学習評価装置１００は、学習テーマの評価におけるノイズとなる単語を、学習テーマの評価に用いる単語から除外して、学習テーマの学習幅を精度よく評価することができる。このため、学習評価装置１００は、学習者が、学習テーマとの関連度合いが比較的小さい１次コンテンツを含む学習成果物を作成してしまった場合であっても、学習テーマの学習幅を精度よく評価することができる。
【００３８】
例えば、学習幅が小さい学習テーマに関して複数の学習者のいずれかの学習者が作成した学習成果物が、学習テーマとの関連度合いが比較的小さい１次コンテンツを含み、互いに関連度が小さい種々の単語を含んでしまう場合がある。この場合、学習成果物同士の類似度から学習テーマの学習幅を評価する従来の技術では、学習成果物同士の類似度が小さいため、学習テーマの学習幅が大きいと評価してしまうことがある。一方で、学習評価装置２００は、種々の単語が互いに関連度が小さいことに基づいて、学習テーマの学習幅が大きいと評価することができる。
【００３９】
また、学習評価装置１００は、情報整理教育において、それぞれ学習幅が異なる複数の学習テーマを用意しやすくすることができ、学習者に、複数の学習テーマのうち学習幅が相対的に小さい学習テーマから順にキュレーションを行わせやすくすることができる。これにより、学習評価装置１００は、学習者に、キュレーションに関するスキルを習熟させてから、学習幅が相対的に大きい学習テーマについてキュレーションを行わせ、学習テーマについて理解を深めやすくすることができる。
【００４０】
図１の例では、学習評価装置１００が、学習テーマの学習幅を評価する場合について説明したが、これに限らない。例えば、学習評価装置１００が、指定を受け付けた１以上の単語を、学習テーマの学習幅を評価する他のコンピュータに通知し、他のコンピュータに学習テーマの学習幅を評価させる場合があってもよい。
【００４１】
（実施の形態にかかる学習評価方法の他実施例）
図２は、実施の形態にかかる学習評価方法の他実施例を示す説明図である。学習評価装置２００は、情報整理教育においてキュレーションにより学習テーマに関して作成された学習成果物に基づいて、学習テーマの学習幅を評価するコンピュータである。
【００４２】
上述したように、学習テーマの学習幅を精度よく評価する技術を実現することが望まれるが、学習テーマの学習幅を精度よく評価することは難しい。これに対し、上述したように、学習成果物に学習幅の範囲内で学習者が学習した結果が現れると判断し、同じ学習テーマに関する学習成果物同士の類似度に学習幅の大きさが現れると判断して、学習テーマの学習幅を評価する技術が考えられる。例えば、この技術は、学習成果物同士の類似度が大きい場合、学習テーマの学習幅が小さいと評価する。この技術は、例えば、Ｄｏｃ２Ｖｅｃの技術を参照することができる。
【００４３】
しかしながら、この技術でも、学習テーマの学習幅を精度よく評価することができない場合がある。例えば、この技術では、同じ学習テーマに関する学習成果物同士の類似度に学習幅の大きさが現れると判断し、学習幅を間接的に評価する。このため、学習テーマの学習幅が比較的大きくても、複数の学習者が類似する学習成果物を作成した場合、学習テーマの学習幅が小さいと誤って評価してしまう。したがって、学習テーマの学習幅を直接的に精度よく評価することができる技術を実現することが望まれる。
【００４４】
そこで、本実施の形態では、学習テーマに関する学習成果物が表す複数のテキストに含まれる単語群のそれぞれの単語を表すノードを結んで所定座標系に形成される木構造の大きさにより、学習テーマの学習幅を評価する学習評価方法について説明する。この学習評価方法は、学習テーマの学習幅を精度よく評価することができる。
【００４５】
図２（Ａ）の場合（２−１）学習評価装置２００は、学習者ごとに特定の学習テーマに関して作成された学習成果物２１０が表す複数のテキストを取得する。学習成果物２１０は、例えば、複数のテキストを含む。テキストは、１次コンテンツである。学習評価装置２００は、例えば、学習成果物２１０を取得し、取得した学習成果物２１０に含まれる複数のテキストを抽出する。
【００４６】
ここで、学習成果物２１０は、例えば、複数のテキスト自体を含まず、複数のテキストのそれぞれのテキストを取得可能なアドレスを含む場合があってもよい。この場合、学習評価装置２００は、例えば、学習成果物２１０を取得し、複数のテキストのそれぞれのテキストを取得可能なアドレスを抽出し、アドレスに基づいて複数のテキストを取得する。
【００４７】
（２−２）学習評価装置２００は、取得した学習者ごとの複数のテキストに含まれる単語群２２０について、単語間の関連度を算出する。学習評価装置２００は、例えば、学習者ごとの複数のテキストに含まれる単語を抽出して単語群２２０を特定し、特定した単語群２２０について単語間の関連度を算出する。抽出する単語は、例えば、名詞に限定されてもよい。抽出する単語は、学習テーマに依存せずにテキストに出現する傾向があり普遍的な単語と判断される所定の単語を除外した単語であってもよい。
【００４８】
図２（Ａ）の例では、学習評価装置２００は、単語Ａと単語Ｂと単語Ｃとを抽出し、単語Ａと単語Ｂと単語Ｃとを含む単語群２２０を特定する。学習評価装置２００は、単語群２２０について、単語Ａと単語Ｂとの関連度、単語Ｂと単語Ｃとの関連度、単語Ｃと単語Ａとの関連度を算出する。
【００４９】
（２−３）学習評価装置２００は、算出した単語間の関連度に基づいて、単語群２２０のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系２３０に配置した場合のノード間の距離を算出する。所定座標系２３０は、例えば、２次元座標系である。学習評価装置２００は、例えば、単語間の関連度が大きいほど、単語間に対応するノード間の距離が小さくなるように、ノード間の距離を算出する。これにより、学習評価装置２００は、単語間の関連度が小さいほど、所定座標系２３０においてノードが配置される範囲が広がるようにすることができる。
【００５０】
ここで、学習幅は、学習テーマについて調べることにより、どのくらい広範囲な分野の情報が学習可能であるかを示す。そして、単語間の関連度は、２つの単語のそれぞれの単語が属する分野が同一または類似である可能性の大きさを表す。したがって、学習テーマについて調べることにより、単語間の関連度が小さい単語群について学習可能であれば、異なる分野の情報が学習可能であり、学習幅が大きいと判断される。
【００５１】
このため、学習テーマについてキュレーションを行った際、互いに関連度が小さい種々の単語を学習することができるならば、学習テーマの学習幅は大きいと判断することができる。一方で、学習テーマについてキュレーションを行った際、互いに関連度が大きい単語しか学習することができないならば、学習テーマの学習幅は小さいと判断することができる。このように、所定座標系２３０においてノードが配置される範囲の大きさは、学習テーマの学習幅を直接的に表すことができる。
【００５２】
（２−４）学習評価装置２００は、算出したノード間の距離に基づいて、単語群のそれぞれの単語を表すノードを結んで所定座標系２３０に形成される木構造の大きさにより、学習テーマの学習幅を評価した評価値を算出する。木構造の大きさは、所定座標系２３０においてノードが配置される範囲の大きさに対応する。
【００５３】
図２（Ａ）の例では、学習評価装置２００は、木構造の大きさが比較的大きいため、学習テーマの学習幅が比較的大きいと評価する。これにより、学習評価装置２００は、学習成果物同士の類似度によらなくても、学習テーマの学習幅を直接的に表すことができる評価値を算出することができ、学習テーマの学習幅を精度よく評価することができる。
【００５４】
例えば、学習幅が大きい学習テーマに関して複数の学習者のそれぞれの学習者が作成した学習成果物が、互いに関連度が小さい種々の単語を共通して含んでいる場合がある。この場合、学習成果物同士の類似度から学習テーマの学習幅を評価する従来の技術では、学習成果物同士の類似度が大きいため、学習テーマの学習幅が小さいと評価してしまうことがある。一方で、学習評価装置２００は、種々の単語が互いに関連度が小さいことに基づいて、学習テーマの学習幅が大きいと評価することができる。
【００５５】
また、学習評価装置２００は、複数の学習成果物２１０を取得することができなくても、学習テーマについて１人の学習者が作成した１つの学習成果物２１０に基づいて、学習テーマの学習幅を評価することができる。
【００５６】
図２（Ｂ）の場合（２−５）学習評価装置２００は、学習者ごとに、図２（Ａ）の場合とは異なる特定の学習テーマに関して作成された学習成果物２４０が表す複数のテキストを取得する。ここで、学習成果物２４０は、例えば、複数のテキスト自体を含まず、複数のテキストのそれぞれのテキストを取得可能なアドレスを含む場合があってもよい。この場合、学習評価装置２００は、例えば、学習成果物２４０を取得し、複数のテキストのそれぞれのテキストを取得可能なアドレスを抽出し、アドレスに基づいて複数のテキストを取得する。
【００５７】
（２−６）学習評価装置２００は、取得した学習者ごとの複数のテキストに含まれる単語群２５０について、単語間の関連度を算出する。学習評価装置２００は、例えば、学習者ごとの複数のテキストに含まれる単語を抽出して単語群２５０を特定し、特定した単語群２５０について単語間の関連度を算出する。抽出する単語は、例えば、名詞に限定されてもよい。抽出する単語は、学習テーマに依存せずにテキストに出現する傾向があり普遍的な単語と判断される所定の単語を除外した単語であってもよい。
【００５８】
図２（Ｂ）の例では、学習評価装置２００は、単語Ｄと単語Ｅと単語Ｆとを抽出し、単語Ｄと単語Ｅと単語Ｆとを含む単語群２５０を特定する。学習評価装置２００は、単語群２５０について、単語Ｄと単語Ｅとの関連度、単語Ｅと単語Ｆとの関連度、単語Ｆと単語Ｄとの関連度を算出する。
【００５９】
（２−７）学習評価装置２００は、算出した単語間の関連度に基づいて、単語群２５０のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系２６０に配置した場合のノード間の距離を算出する。所定座標系２６０は、例えば、２次元座標系である。学習評価装置２００は、例えば、単語間の関連度が大きいほど、単語間に対応するノード間の距離が小さくなるように、ノード間の距離を算出する。これにより、学習評価装置２００は、単語間の関連度が小さいほど、所定座標系２６０においてノードが配置される範囲が広がるようにすることができる。
【００６０】
（２−８）学習評価装置２００は、算出したノード間の距離に基づいて、単語群のそれぞれの単語を表すノードを結んで所定座標系２６０に形成される木構造の大きさにより、学習テーマの学習幅を評価した評価値を算出する。図２（Ｂ）の例では、学習評価装置２００は、木構造の大きさが比較的小さいため、学習テーマの学習幅が比較的小さいと評価する。このように、学習評価装置２００は、図２（Ａ）の例と図２（Ｂ）の例とで異なる木構造の大きさにより、複数の学習テーマのそれぞれの学習テーマの学習幅を精度よく評価することができる。
【００６１】
そして、学習評価装置２００は、情報整理教育において、それぞれ学習幅が異なる複数の学習テーマを用意しやすくすることができ、学習者に、複数の学習テーマのうち学習幅が相対的に小さい学習テーマから順にキュレーションを行わせやすくすることができる。これにより、学習評価装置２００は、学習者に、キュレーションに関するスキルを習熟させてから、学習幅が相対的に大きい学習テーマについてキュレーションを行わせ、学習者が学習テーマについて理解を深めやすくすることができる。
【００６２】
図２の例では、学習評価装置２００が、単語群２２０のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系２３０に配置した結果について出力しなくてよい場合について説明したが、これに限らない。例えば、学習評価装置２００が、単語群２２０のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系２３０に配置した結果を出力する場合があってもよい。
【００６３】
これにより、学習評価装置２００は、利用者に、互いに近い位置にあるいくつかのノードが表す単語、および、他のノードから離れた位置にあるノードが表す単語を把握させることができる。そして、利用者は、学習テーマについて、学習者がどのような単語を学習することができるかを把握することができる。このため、利用者は、学習テーマの学習範囲を具体的に把握することができ、今後の情報整理教育に活用することができる。
【００６４】
ここで、図１に示した一実施例と図２に示した他実施例とは組み合わせ可能である。例えば、図１に示した一実施例で指定を受け付けた１以上の単語について、図２に示した他実施例のように評価値を算出することができる。以下の説明では、図１に示した一実施例と図２に示した他実施例とを組み合わせた場合について説明する。
【００６５】
（情報整理教育システム３００の一例）
次に、図３を用いて、図１に示した学習評価装置１００および図２に示した学習評価装置２００を適用した、情報整理教育システム３００の一例について説明する。
【００６６】
図３は、情報整理教育システム３００の一例を示す説明図である。図３において、情報整理教育システム３００は、学習評価装置３０１と、クライアント装置３０２とを含む。
【００６７】
情報整理教育システム３００において、学習評価装置３０１とクライアント装置３０２とは、有線または無線のネットワーク３１０を介して接続される。ネットワーク３１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。
【００６８】
学習評価装置３０１は、クライアント装置３０２から特定の学習テーマに関する学習成果物を受信し、受信した学習成果物を記憶するコンピュータである。学習評価装置３０１は、記憶した学習成果物に基づいて、特定の学習テーマの学習幅を評価した評価値を算出し、算出した評価値を記憶する。学習評価装置３０１は、例えば、サーバ、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などである。
【００６９】
クライアント装置３０２は、利用者からの操作入力に基づいて、学習成果物を作成し、作成した学習成果物を学習評価装置３０１に送信するコンピュータである。クライアント装置３０２は、例えば、ＰＣ、ノートＰＣ、タブレット端末、スマートフォンなどである。
【００７０】
図３に示した情報整理教育システム３００は、例えば、情報整理教育における学習行為として、学習者にキュレーションを行わせる学習機関によって使用される場合がある。この場合、例えば、学習評価装置３０１は、学習行為を管理する、学習機関に所属する教育者によって使用される。一方で、クライアント装置３０２は、学習行為としてキュレーションを行う学習者によって使用される。
【００７１】
この場合、クライアント装置３０２は、学習者の操作入力に基づいて、学習成果物を作成し、学習評価装置３０１に送信する。学習評価装置３０１は、学習成果物を受信し、受信した学習成果物を、図５に後述する学習成果物管理テーブル５００に記憶する。そして、学習評価装置３０１は、図５に後述する学習成果物管理テーブル５００に基づいて、学習テーマの学習幅を評価した評価値を算出し、算出した評価値を記憶する。
【００７２】
ここでは、学習評価装置３０１とクライアント装置３０２とが別の装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、学習評価装置３０１が、いずれかのクライアント装置３０２としても動作する場合があってもよい。以下の説明では、図３に示した情報整理教育システム３００が、学習行為として学習者にキュレーションを行わせる学習機関によって使用される場合について説明する。
【００７３】
（学習評価装置３０１のハードウェア構成例）
次に、図４を用いて、図３に示した情報整理教育システム３００に含まれる学習評価装置３０１のハードウェア構成例について説明する。
【００７４】
図４は、学習評価装置３０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図４において、学習評価装置３０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）４０１と、メモリ４０２と、ネットワークＩ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）４０３と、記録媒体Ｉ／Ｆ４０４と、記録媒体４０５とを有する。また、各構成部は、バス４００によってそれぞれ接続される。
【００７５】
ここで、ＣＰＵ４０１は、学習評価装置３０１の全体の制御を司る。メモリ４０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ４０１のワークエリアとして使用される。メモリ４０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ４０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ４０１に実行させる。
【００７６】
ネットワークＩ／Ｆ４０３は、通信回線を通じてネットワーク３１０に接続され、ネットワーク３１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ４０３は、ネットワーク３１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ４０３には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００７７】
記録媒体Ｉ／Ｆ４０４は、ＣＰＵ４０１の制御にしたがって記録媒体４０５に対するデータのリード／ライトを制御する。記録媒体Ｉ／Ｆ４０４は、例えば、ディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ポートなどである。記録媒体４０５は、記録媒体Ｉ／Ｆ４０４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発メモリである。記録媒体４０５は、例えば、ディスク、半導体メモリ、ＵＳＢメモリなどである。記録媒体４０５は、学習評価装置３０１から着脱可能であってもよい。
【００７８】
学習評価装置３０１は、上述した構成部のほか、例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、スキャナ、マイク、スピーカーなどを有してもよい。また、学習評価装置３０１は、記録媒体Ｉ／Ｆ４０４や記録媒体４０５を複数有していてもよい。また、学習評価装置３０１は、記録媒体Ｉ／Ｆ４０４や記録媒体４０５を有していなくてもよい。
【００７９】
（学習成果物管理テーブル５００の記憶内容）
次に、図５を用いて、学習評価装置３０１が記憶する学習成果物管理テーブル５００の記憶内容の一例について説明する。学習成果物管理テーブル５００は、例えば、図４に示した学習評価装置３０１のメモリ４０２や記録媒体４０５などの記憶領域により実現される。
【００８０】
図５は、学習成果物管理テーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。図５に示すように、学習成果物管理テーブル５００は、学習者と、コンテンツと、ＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）と、配置情報とのフィールドを有する。学習成果物管理テーブル５００は、学習成果物ごとに各フィールドに情報を設定することにより、学習成果物がレコードとして記憶される。
【００８１】
学習者のフィールドには、学習成果物を作成した学習者を特定する情報が設定される。学習者を特定する情報は、例えば、学習者の氏名である。図５の例では、学習者を特定する情報は、例えば、ＡやＢなどである。
【００８２】
コンテンツのフィールドには、学習成果物に含まれるコンテンツを特定する情報として、コンテンツの名称が設定される。図５の例では、コンテンツを特定する情報は、コンテンツの符号とタイトルを組み合わせた「ａ：米・・・投票・・・」などである。ＵＲＬのフィールドには、学習成果物によって順序付けられたコンテンツを特定する情報として、ＵＲＬが設定される。図５の例では、ＵＲＬは、「ｈｔｔｐ：／／ａａｂ」などである。
【００８３】
配置情報のフィールドには、コンテンツの学習成果物における配置を示す情報が設定される。配置情報のフィールドには、例えば、コンテンツが、学習成果物の先頭から何番目のコンテンツであるかを示す番号が設定される。
【００８４】
（クライアント装置３０２のハードウェア構成例）
図３に示した情報整理教育システム３００に含まれるクライアント装置３０２のハードウェア構成例は、図４に示した学習評価装置３０１のハードウェア構成例と同様であるため、説明を省略する。また、クライアント装置３０２は、例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、スキャナ、マイク、スピーカーなどを有してもよい。
【００８５】
（学習評価装置３０１の機能的構成例）
次に、図６を用いて、学習評価装置３０１の機能的構成例について説明する。
【００８６】
図６は、学習評価装置３０１の機能的構成例を示すブロック図である。図６において、学習評価装置３０１は、記憶部６００と、取得部６０１と、算出部６０２と、受付部６０３と、出力部６０４とを含む。
【００８７】
記憶部６００は、例えば、図４に示したメモリ４０２や記録媒体４０５などの記憶領域によって実現される。以下では、記憶部６００が、学習評価装置３０１に含まれる場合について説明するが、これに限らない。例えば、記憶部６００が、学習評価装置３０１とは異なる装置に含まれ、記憶部６００の記憶内容が学習評価装置３０１から参照可能である場合があってもよい。
【００８８】
取得部６０１〜出力部６０４は、制御部の一例として機能する。取得部６０１〜出力部６０４は、具体的には、例えば、図４に示したメモリ４０２や記録媒体４０５などの記憶領域に記憶されたプログラムをＣＰＵ４０１に実行させることにより、または、ネットワークＩ／Ｆ４０３により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、図４に示したメモリ４０２や記録媒体４０５などの記憶領域に記憶される。
【００８９】
記憶部６００は、各機能部の処理において参照され、または更新される各種情報を記憶する。記憶部６００は、複数の学習成果物を記憶する。学習成果物は、複数の１次コンテンツを順序付けた情報である。１次コンテンツは、テキストである。学習成果物は、１次コンテンツ自体を含まず、１次コンテンツを指定する参照情報を用いて実現されてもよい。１次コンテンツは、ウェブサイトの情報である。参照情報は、１次コンテンツを取得可能なアドレスである。参照情報は、例えば、インターネットでアクセス可能なウェブサイトのタイトルやＵＲＬである。記憶部６００は、例えば、図５に示した学習成果物管理テーブル５００を用いて、学習成果物を記憶する。
【００９０】
取得部６０１は、各機能部の処理に用いられる各種情報を取得し、各機能部に出力する。取得部６０１は、例えば、各機能部の処理に用いられる各種情報を記憶部６００から取得し、各機能部に出力してもよい。取得部６０１は、例えば、各機能部の処理に用いられる各種情報を、学習評価装置３０１とは異なる装置から取得し、各機能部に出力してもよい。
【００９１】
取得部６０１は、学習者ごとに特定の学習テーマに関して作成された学習成果物を取得し、記憶部６００に記憶する。学習テーマは、例えば、時事問題である。取得部６０１は、例えば、クライアント装置３０２から学習成果物を受信し、図５に示した学習成果物管理テーブル５００に記憶する。これにより、取得部６０１は、学習テーマの学習幅を評価する際に用いられる１以上の学習成果物を取得することができる。
【００９２】
取得部６０１は、取得した学習者ごとの学習成果物が表す複数のテキストを取得する。取得部６０１は、例えば、取得した学習者ごとの学習成果物に含まれる複数のテキストを抽出する。これにより、取得部６０１は、学習テーマの学習幅を評価する際に用いられるテキストを取得することができる。
【００９３】
ここで、学習成果物は、例えば、複数のテキスト自体を含まず、複数のテキストのそれぞれのテキストを取得可能なアドレスを含む場合があってもよい。この場合、取得部６０１は、例えば、学習成果物を取得し、複数のテキストのそれぞれのテキストを取得可能なアドレスを抽出し、アドレスに基づいて複数のテキストを取得する。これにより、取得部６０１は、学習成果物が、テキスト自体を含まなくても、学習テーマの学習幅を評価する際に用いられるテキストを取得することができる。
【００９４】
算出部６０２は、取得部６０１が取得した学習者ごとの複数のテキストに含まれる単語群について、単語間の関連度を算出する。単語間の関連度は、大きい値であるほど、２つの単語のそれぞれの単語が属する分野が、同一または類似である可能性が大きいことを表す。そして、単語間の関連度は、一方の単語の学習に応じた他方の単語の学習しやすさを表す。単語間の関連度は、例えば、２つの単語が同じテキストに含まれる場合に大きくなる。算出部６０２は、例えば、テキストにおける単語間の距離が短いほど単語間の関連度が大きくなるように、単語間の関連度を算出する。
【００９５】
算出部６０２は、具体的には、学習者ごとの複数のテキストに含まれる単語を抽出して単語群を特定する。抽出する単語は、例えば、名詞に限定されてもよい。抽出する単語は、学習テーマに依存せずにテキストに出現する傾向があり普遍的な単語と判断される所定の単語を除外した単語であってもよい。そして、算出部６０２は、特定した単語群について、いずれかのテキスト内でいずれかの単語間の距離が短ければ、単語間の関連度が大きくなるように、単語間の関連度を算出する。これにより、算出部６０２は、学習テーマの学習幅の評価のために用いられる情報を取得することができる。
【００９６】
算出部６０２は、算出した単語間の関連度に基づいて、単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した場合のノード間の距離を算出する。所定座標系は、例えば、２次元座標系である。算出部６０２は、例えば、単語間の関連度が大きいほど単語間を表すノード間の距離が短くなるように、ノード間の距離を算出する。
【００９７】
算出部６０２は、具体的には、多次元尺度法（ＭＤＳ：Ｍｕｌｔｉ  Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  Ｓｃａｌｉｎｇ）を用いて、ノード間の距離を算出する。算出部６０２は、具体的には、単語間の関連度の逆数を、単語間を表すノード間の距離として算出してもよい。これにより、算出部６０２は、単語群に、単語間の関連度が小さい単語が多く含まれるほど、所定座標系においてノードが配置される範囲が広がるようにすることができる。
【００９８】
算出部６０２は、算出したノード間の距離に基づいて、単語群のそれぞれの単語を表すノードを結んで所定座標系に形成される木構造の大きさにより、学習テーマの学習幅を評価した評価値を算出する。木構造は、ノード間をエッジで接続した構造である。ノード間のエッジのコストの大きさは、ノード間の距離の大きさに対応する。ノード間のエッジのコストの大きさは、例えば、ノード間の距離の大きさである。
【００９９】
木構造は、例えば、最小全域木である。最小全域木は、総和コストが最小になるように、ノード間をエッジで接続した構造である。総和コストは、エッジのコストの合計値である。木構造は、最大全域木であってもよい。最大全域木は、総和コストが最大になるように、ノード間をエッジで接続した構造である。木構造は、それぞれのノード間を結んだ構造であってもよい。ノード間のエッジのコストは、ノード間の距離に対応する。木構造の大きさは、例えば、木構造の総和コストにより表される。
【０１００】
算出部６０２は、例えば、単語群のそれぞれの単語を表すノードを結んで所定座標系に形成される最小全域木の総和コストを、学習テーマの学習幅を評価した評価値として算出する。算出部６０２は、具体的には、貪欲法を用いて、最小全域木の総和コストを算出する。また、算出部６０２は、具体的には、貪欲法を用いて、最大全域木の総和コストを算出してもよい。これにより、算出部６０２は、学習テーマの学習幅を精度よく評価することができる。
【０１０１】
ここでは、単語群のうち学習テーマの学習幅の評価に用いられる１以上の単語の指定を受け付けずに、学習テーマの学習幅を評価した評価値を算出する場合について説明したが、これに限らない。例えば、算出部６０２がノード間の距離を算出した際、単語群のうち学習テーマの学習幅の評価に用いられる１以上の単語の指定を受け付ける場合があってもよい。
【０１０２】
受付部６０３は、算出部６０２が算出したノード間の距離に基づいて、単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した結果を出力する。受付部６０３は、例えば、出力部６０４を制御して、単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した結果を、それぞれのノードが表す単語を把握可能なように表示する。
【０１０３】
受付部６０３は、具体的には、単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した結果と、それぞれのノードが表す単語とを示す画面を、それぞれのノードが表す単語を選択可能に表示する。これにより、受付部６０３は、利用者に、他のノードから離れた位置にあるノードが表し、学習テーマの評価に大きな影響を与えやすく、学習テーマの評価におけるノイズとなりやすい単語を把握させることができる。
【０１０４】
受付部６０３は、単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した結果を出力した後、単語群のうち学習テーマの学習幅の評価に用いられる１以上の単語の指定を受け付ける。受付部６０３は、例えば、表示したノードをクリックされたことに応じて、クリックされたノードが表す単語を、学習テーマの学習幅の評価に用いられる単語として設定する。
【０１０５】
受付部６０３は、具体的には、表示した画面上で単語が選択されたことに応じて、選択された単語を、学習テーマの学習幅の評価に用いられる単語として受け付ける。これにより、受付部６０３は、学習テーマの評価におけるノイズとなる単語を、学習テーマの評価に用いる単語から除外することができ、学習テーマの学習幅の評価精度の向上を図ることができる。
【０１０６】
受付部６０３は、単語群のうち学習テーマの学習幅の評価に用いない１以上の単語の指定を受け付け、間接的に、単語群のうち学習テーマの学習幅の評価に用いられる１以上の単語の指定を受け付けてもよい。受付部６０３は、例えば、表示したノードをクリックされたことに応じて、クリックされたノードが表す単語を、学習テーマの学習幅の評価に用いない単語として設定する。これにより、受付部６０３は、学習テーマの評価におけるノイズとなる単語を、学習テーマの評価に用いる単語から除外することができ、学習テーマの学習幅の評価精度の向上を図ることができる。
【０１０７】
算出部６０２は、算出したノード間の距離に基づいて、指定を受け付けた１以上の単語のそれぞれの単語を表すノードを結んで所定座標系に形成される木構造の大きさにより、学習テーマの学習幅を評価した評価値を算出する。木構造は、ノード間をエッジで接続した構造である。木構造は、例えば、最小全域木である。木構造は、最大全域木であってもよい。木構造は、それぞれのノード間を結んだ構造であってもよい。ノード間のエッジのコストは、ノード間の距離に対応する。木構造の大きさは、例えば、木構造の総和コストにより表される。
【０１０８】
算出部６０２は、例えば、指定を受け付けた１以上の単語のそれぞれの単語を表すノードを結んで所定座標系に形成される最小全域木の総和コストを、学習テーマの学習幅を評価した評価値として算出する。算出部６０２は、具体的には、貪欲法を用いて、最小全域木の総和コストを算出する。これにより、算出部６０２は、学習テーマの評価におけるノイズとなる単語を、学習テーマの評価に用いる単語から除外して、学習テーマの学習幅を精度よく評価することができる。
【０１０９】
ここでは、算出部６０２がノード間の距離を算出した際、単語群のうち学習テーマの学習幅の評価に用いられる１以上の単語の指定を受け付ける場合について説明したが、これに限らない。例えば、算出部６０２が単語間の関連度を算出する前に、単語群のうち学習テーマの学習幅の評価に用いられる１以上の単語の指定を受け付ける場合があってもよい。
【０１１０】
受付部６０３は、算出部６０２が単語間の関連度を算出する前に、単語群を出力する。受付部６０３は、例えば、出力部６０４を制御して、単語群のそれぞれの単語を把握可能なように表示する。これにより、受付部６０３は、利用者に、ノイズとなる単語があるか否かを判断させることができる。また、受付部６０３は、関連度を算出する処理の対象となる単語の数の低減化を図り、関連度を算出する処理にかかる処理量の低減化を図ることができる。
【０１１１】
受付部６０３は、単語群のうち学習テーマの学習幅の評価に用いられる１以上の単語の指定を受け付ける。受付部６０３は、例えば、表示した単語群のいずれかの単語をクリックされたことに応じて、クリックされた単語を、学習テーマの学習幅の評価に用いられる単語として設定する。これにより、受付部６０３は、学習テーマの評価におけるノイズとなる単語を、学習テーマの評価に用いる単語から除外することができ、学習テーマの学習幅の評価精度の向上を図ることができる。
【０１１２】
受付部６０３は、単語群のうち学習テーマの学習幅の評価に用いない１以上の単語の指定を受け付け、間接的に、単語群のうち学習テーマの学習幅の評価に用いられる１以上の単語の指定を受け付けてもよい。受付部６０３は、例えば、表示した単語群のいずれかの単語をクリックされたことに応じて、クリックされた単語を、学習テーマの学習幅の評価に用いない単語として設定する。これにより、受付部６０３は、学習テーマの評価におけるノイズとなる単語を、学習テーマの評価に用いる単語から除外することができ、学習テーマの学習幅の評価精度の向上を図ることができる。
【０１１３】
算出部６０２は、指定を受け付けた１以上の単語について、単語間の関連度を算出する。算出部６０２は、例えば、テキストにおける単語間の距離が短いほど単語間の関連度が大きくなるように、単語間の関連度を算出する。算出部６０２は、具体的には、指定を受け付けた１以上の単語について、いずれかのテキスト内でいずれかの単語間の距離が短ければ、単語間の関連度が大きくなるように、単語間の関連度を算出する。これにより、算出部６０２は、学習テーマの学習幅の評価のために用いられる情報を取得することができる。
【０１１４】
算出部６０２は、算出した単語間の関連度に基づいて、指定を受け付けた１以上の単語のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した場合のノード間の距離を算出する。算出部６０２は、例えば、単語間の関連度が大きいほど単語間を表すノード間の距離が短くなるように、ノード間の距離を算出する。算出部６０２は、具体的には、多次元尺度法を用いて、ノード間の距離を算出する。算出部６０２は、具体的には、単語間の関連度の逆数を、単語間を表すノード間の距離として算出してもよい。これにより、算出部６０２は、単語群に、単語間の関連度が小さい単語が多く含まれるほど、所定座標系においてノードが配置される範囲が広がるようにすることができる。
【０１１５】
算出部６０２は、算出したノード間の距離に基づいて、指定を受け付けた１以上の単語のそれぞれの単語を表すノードを結んで所定座標系に形成される木構造の大きさにより、学習テーマの学習幅を評価した評価値を算出する。木構造は、ノード間をエッジで接続した構造である。木構造は、例えば、最小全域木である。木構造は、最大全域木であってもよい。木構造は、それぞれのノード間を結んだ構造であってもよい。ノード間のエッジのコストは、ノード間の距離に対応する。木構造の大きさは、例えば、木構造の総和コストにより表される。
【０１１６】
算出部６０２は、例えば、指定を受け付けた１以上の単語のそれぞれの単語を表すノードを結んで所定座標系に形成される最小全域木の総和コストを、学習テーマの学習幅を評価した評価値として算出する。算出部６０２は、具体的には、貪欲法を用いて、最小全域木の総和コストを算出する。これにより、算出部６０２は、学習テーマの評価におけるノイズとなる単語を、学習テーマの評価に用いる単語から除外して、学習テーマの学習幅を精度よく評価することができる。
【０１１７】
出力部６０４は、各種情報を出力する。出力形式は、例えば、ディスプレイへの表示、プリンタへの印刷出力、ネットワークＩ／Ｆ４０３による外部装置への送信、または、メモリ４０２や記録媒体４０５などの記憶領域への記憶である。出力部６０４は、例えば、受付部６０３の制御にしたがって、単語群を出力してもよい。出力部６０４は、具体的には、単語群のそれぞれの単語を把握可能なように出力する。これにより、出力部６０４は、利用者に、ノイズとなる単語があるか否かを判断させることができる。
【０１１８】
出力部６０４は、例えば、受付部６０３の制御にしたがって、単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した結果を出力してもよい。出力部６０４は、具体的には、単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した結果を、それぞれのノードが表す単語を把握可能なように出力する。これにより、出力部６０４は、利用者に、他のノードから離れた位置にあるノードが表し、学習テーマの評価に大きな影響を与えやすく、学習テーマの評価におけるノイズとなりやすい単語を把握させることができる。
【０１１９】
出力部６０４は、算出部６０２が算出した評価値を出力してもよい。これにより、出力部６０４は、利用者に、学習テーマの学習幅を評価した評価値を参照させることができる。このため、利用者は、情報整理教育において、それぞれ学習幅が異なる複数の学習テーマを用意しやすくなり、学習者に、複数の学習テーマのうち学習幅が相対的に小さい学習テーマから順にキュレーションを行わせやすくなる。
【０１２０】
出力部６０４は、各機能部の処理結果を出力してもよい。これにより、出力部６０４は、各機能部の処理結果を利用者に通知可能にし、学習評価装置３０１の管理や運用、例えば、学習評価装置３０１の設定値の更新などを支援することができ、学習評価装置３０１の利便性の向上を図ることができる。
【０１２１】
（情報整理教育システム３００の動作例）
次に、図７〜図１２を用いて、情報整理教育システム３００の動作例について説明する。
【０１２２】
図７〜図１２は、情報整理教育システム３００の動作例を示す説明図である。以下の例は、情報整理教育において、学習テーマ「米国大統領選挙の見解」について１番目にキュレーションを行わせ、学習テーマ「ＥＵ問題の残留と離脱について」について２番目にキュレーションを行わせる場合についての一例である。まず、図７を用いて、学習者が、クライアント装置３０２を用いて、学習成果物を作成する一例について説明する。
【０１２３】
図７において、教育者７００は、今年度の学習テーマ「米国大統領選挙の見解」について学習者Ａと学習者Ｂとにキュレーションを行わせる。これに対し、学習者Ａは、例えば、単語群「Ａ−１：米、投票、共和党」を含むタイトルの１次コンテンツを含む学習成果物７０１を作成する。学習者Ｂは、例えば、単語群「Ｂ−１：米、投票」を含むタイトルの１次コンテンツと、単語群「Ｂ−２：民主党、世論」を含むタイトルの１次コンテンツとを含む学習成果物７０２を作成する。
【０１２４】
したがって、学習テーマ「米国大統領選挙の見解」についてのキュレーションにより、学習者Ａと学習者Ｂとは、単語群「Ａ：米、投票、共和党、Ｂ：米、投票、民主党、世論」について学習することになる。ここで、図８の説明に移行し、学習者が作成した学習成果物の一例について説明する。
【０１２５】
図８において、学習成果物７０２は、符号８０１に示す学習テーマ「米国大統領選挙の見解」に沿って、学習者「Ｂ」によって作成された学習成果物である。学習成果物７０２は、先頭から１次コンテンツａと１次コンテンツｂとを順序付ける情報である。
【０１２６】
１次コンテンツａは、タイトル「ａ：米・・・投票・・・」でありＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ａａｂ」であるウェブサイトである。１次コンテンツｂは、タイトル「ｂ：民主党・・・世論・・・」でありＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ｂｂｂ」であるウェブサイトである。次に、図９の説明に移行し、学習評価装置３０１が、学習者Ａと学習者Ｂとが学習した単語群「Ａ：米、投票、共和党、Ｂ：米、投票、民主党、世論」について、単語間の関連度を算出する一例について説明する。
【０１２７】
図９において、学習評価装置３０１は、学習成果物７０１，７０２を取得する。次に、学習評価装置３０１は、学習成果物７０１，７０２に含まれる１以上のタイトルに含まれる単語を抽出し、学習者Ａと学習者Ｂとが学習した単語群「Ａ：米、投票、共和党、Ｂ：米、投票、民主党、世論」を特定する。そして、学習評価装置３０１は、単語群「Ａ：米、投票、共和党、Ｂ：米、投票、民主党、世論」について、単語間の関連度を算出し、図９に示す関連度表９００を用いて記憶する。
【０１２８】
学習評価装置３０１は、例えば、ウィンドウサイズ＝２単語としたウィンドウを、単語群「Ａ：米、投票、共和党、Ｂ：米、投票、民主党、世論」に対して適用し、単語群において隣り合う単語について関連度が大きくなるようにする。ここで、学習評価装置３０１は、単語群において隣り合う単語であっても、抽出元であるタイトルが異なる単語については関連度を大きくしないようにする。
【０１２９】
学習評価装置３０１は、具体的には、「米」と「投票」との関連度、および、「投票」と「共和党」との関連度が大きくなるようにする。一方で、学習評価装置３０１は、「投票」と「民主党」との関連度を大きくしないようにする。ここで、図１０の説明に移行し、学習評価装置３０１が、単語間の関連度に基づいて、単語群のそれぞれの単語を表すノードを２次元座標系に配置する一例について説明する。
【０１３０】
図１０において、学習評価装置３０１は、図９に示した関連度表９００を参照し、多次元尺度法を適用して、単語群のそれぞれの単語を表すノードについて、ノード間の距離を算出し、図１０に示す距離表１０１０を用いて記憶する。これにより、学習評価装置３０１は、単語間の関連度が小さいほど、２次元座標系においてノードが配置される範囲が広がるようにすることができる。
【０１３１】
そして、学習評価装置３０１は、図１０に示す距離表１０１０に基づいて、単語群のそれぞれの単語を表すノードを２次元座標系に配置し、配置結果のグラフ１０００を生成する。これにより、学習評価装置３０１は、教育者７００が、配置結果のグラフ１０００を参照可能にすることができる。次に、図１１の説明に移行し、学習評価装置３０１が、学習テーマ「米国大統領選挙の見解」の学習幅の評価に用いられる１以上の単語の指定を受け付ける一例について説明する。
【０１３２】
図１１において、学習評価装置３０１は、配置結果のグラフ１０００を表示し、教育者７００に、配置結果のグラフ１０００を参照させる。これにより、学習評価装置３０１は、教育者７００に、互いに近い位置にあるいくつかのノードが表す単語、および、他のノードから離れた位置にあるノードが表す単語を把握させることができる。
【０１３３】
このため、教育者７００は、他のノードから離れた位置にあるノードが表す単語であって、学習テーマの評価に大きな影響を与えやすく、学習テーマの評価におけるノイズとなりやすい単語を把握することができる。このため、教育者７００は、他のノードから離れた位置にあるノードが表す単語であって、学習幅の評価に用いるか否かを判断することが好ましい単語を把握しやすくなる。
【０１３４】
また、教育者７００は、学習テーマについて、学習者がどのような単語を学習することができるかを把握することができる。このため、教育者７００は、学習テーマの学習範囲を具体的に把握することができ、今後の情報整理教育に活用することができる。
【０１３５】
そして、学習評価装置３０１は、単語群「Ａ：米、投票、共和党、Ｂ：米、投票、民主党、世論」のうち、学習テーマ「米国大統領選挙の見解」の学習幅の評価に用いない単語の指定を受け付ける。図１１の例では、教育者７００は、単語「世論」が、学習テーマ「米国大統領選挙の見解」の評価におけるノイズであると判断し、学習評価装置３０１に操作入力を行い、学習テーマ「米国大統領選挙の見解」の学習幅の評価に用いない単語として指定する。
【０１３６】
学習評価装置３０１は、指定を受け付けた単語「世論」を除外した単語群「Ａ：米、投票、共和党、Ｂ：米、投票、民主党」に基づいて、学習テーマ「米国大統領選挙の見解」の学習幅を評価する。学習評価装置３０１は、例えば、単語群「Ａ：米、投票、共和党、Ｂ：米、投票、民主党」のそれぞれの単語を表すノードを結んで形成される最小全域木１１００を特定する。そして、学習評価装置３０１は、最小全域木の総和コスト「４．７５」を、学習テーマ「米国大統領選挙の見解」の学習幅を評価した学習幅スコアとして算出し、図１１に示すスコア表１１１０を用いて記憶する。
【０１３７】
さらに、図７〜図１１と同様に、教育者７００は、今年度の別の学習テーマ「ＥＵ問題の残留と離脱について」についても学習者Ａと学習者Ｂとにキュレーションを行わせる。そして、学習評価装置３０１は、学習テーマ「ＥＵ問題の残留と離脱について」の学習幅を評価した学習幅スコア「３．７４」を算出する。次に、図１２の説明に移行する。
【０１３８】
図１２において、学習評価装置３０１は、今年度の学習テーマ「米国大統領選挙の見解」の学習幅スコア「４．７５」と、学習テーマ「ＥＵ問題の残留と離脱について」の学習幅スコア「３．７４」とを取得する。次に、学習評価装置３０１は、学習幅スコアが小さい順序になる学習テーマの順序を、次年度にキュレーションを行わせる学習テーマの順序の候補として特定する。そして、学習評価装置３０１は、今年度にキュレーションを行わせた学習テーマの順序と、学習テーマの学習幅スコアと、次年度にキュレーションを行わせる学習テーマの順序の候補とを含む表示内容１２００を表示する。
【０１３９】
これにより、教育者７００は、学習者に、複数の学習テーマのうち学習幅が相対的に小さい学習テーマから順にキュレーションを行わせやすくなる。結果として、教育者７００は、学習者に、キュレーションに関するスキルを習熟させてから、学習幅が相対的に大きい学習テーマについてキュレーションを行わせ、学習者が学習テーマについて理解を深めやすくすることができる。
【０１４０】
（全体処理手順）
次に、図１３を用いて、学習評価装置３０１が実行する、全体処理手順の一例について説明する。全体処理は、例えば、図４に示したＣＰＵ４０１と、メモリ４０２や記録媒体４０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ４０３とによって実現される。
【０１４１】
図１３は、全体処理手順の一例を示すフローチャートである。図１３において、まず、学習評価装置３０１は、各学習テーマに関するキュレーションを行う順序を示す順序情報を取得する（ステップＳ１３０１）。
【０１４２】
次に、学習評価装置３０１は、各学習テーマに関する各学習者の学習成果物を取得する（ステップＳ１３０２）。そして、学習評価装置３０１は、各学習テーマについて、各学習者の学習成果物が表すコンテンツにおける単語間の関連度を算出する（ステップＳ１３０３）。
【０１４３】
次に、学習評価装置３０１は、各学習テーマについて、多次元尺度法を用いて、算出した単語間の関連度に基づいて、単語を表すノード間の距離を算出する（ステップＳ１３０４）。そして、学習評価装置３０１は、各学習テーマについて、算出したノード間の距離をエッジの重みに設定した、重み付き無向グラフを作成し、出力する（ステップＳ１３０５）。
【０１４４】
次に、学習評価装置３０１は、利用者の操作入力に基づいて、少なくともいずれかの学習テーマについての重み付き無向グラフからノードを除外するか否かを判定する（ステップＳ１３０６）。ここで、ノードを除外する場合（ステップＳ１３０６：Ｙｅｓ）、学習評価装置３０１は、ステップＳ１３０７の処理に移行する。一方で、ノードを除外しない場合（ステップＳ１３０６：Ｎｏ）、学習評価装置３０１は、ステップＳ１３０８の処理に移行する。
【０１４５】
ステップＳ１３０７では、学習評価装置３０１は、各学習テーマについての重み付き無向グラフから、利用者に指定されたノードを除外する（ステップＳ１３０７）。そして、学習評価装置３０１は、ステップＳ１３０８の処理に移行する。
【０１４６】
ステップＳ１３０８では、学習評価装置３０１は、各学習テーマについて、重み付き無向グラフについて最小全域木の総和コストを算出し、学習幅の評価値として記憶する（ステップＳ１３０８）。
【０１４７】
次に、学習評価装置３０１は、順序情報が示す各学習テーマに関するキュレーションを行う順序が、総和コストが小さい順になっているか否かを判定する（ステップＳ１３０９）。ここで、総和コストが小さい順になっていない場合（ステップＳ１３０９：Ｎｏ）、学習評価装置３０１は、ステップＳ１３１０の処理に移行する。一方で、総和コストが小さい順になっている場合（ステップＳ１３０９：Ｙｅｓ）、学習評価装置３０１は、ステップＳ１３１１の処理に移行する。
【０１４８】
ステップＳ１３１０では、学習評価装置３０１は、各学習テーマに関するキュレーションを行う順序が、総和コストが小さい順になるように、順序情報を更新する（ステップＳ１３１０）。そして、学習評価装置３０１は、ステップＳ１３１１の処理に移行する。
【０１４９】
ステップＳ１３１１では、学習評価装置３０１は、順序情報を出力する（ステップＳ１３１１）。そして、学習評価装置３０１は、全体処理を終了する。これにより、学習評価装置３０１は、学習テーマの学習幅を精度よく評価することができる。
【０１５０】
以上説明したように、学習評価装置３０１によれば、学習者ごとに特定の学習テーマに関して作成された学習成果物が表す複数のテキストに含まれる単語群について、単語間の関連度を算出することができる。学習評価装置３０１によれば、算出した単語間の関連度に基づいて、単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した場合のノード間の距離を算出することができる。学習評価装置３０１によれば、算出したノード間の距離に基づいて、単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した結果を出力することができる。学習評価装置３０１によれば、単語群のうち学習テーマの学習幅の評価に用いられる１以上の単語の指定を受け付けることができる。これにより、学習評価装置３０１は、利用者が、学習テーマを考慮して、学習テーマの評価におけるノイズとなる単語を判断しやすくすることができる。そして、学習評価装置３０１は、利用者の指定により、学習テーマの評価におけるノイズとなる単語を、学習テーマの評価に用いる単語から除外することができ、学習テーマの学習幅の評価精度の向上を図ることができる。
【０１５１】
学習評価装置３０１によれば、算出したノード間の距離に基づいて、指定を受け付けた１以上の単語のそれぞれの単語を表すノードを結んで所定座標系に形成される木構造の大きさにより、学習テーマの学習幅を評価した評価値を算出することができる。これにより、学習評価装置３０１は、利用者の指定により、学習テーマの評価におけるノイズとなる単語を、学習テーマの評価に用いる単語から除外し、かつ、学習テーマの学習幅を直接的に表すことができる評価値を算出することができる。
【０１５２】
学習評価装置３０１によれば、指定を受け付けた１以上の単語のそれぞれの単語を表すノードを結んで所定座標系に形成される最小全域木の総和コストを、評価値として算出することができる。これにより、学習評価装置３０１は、複数の学習テーマについての木構造の大きさを一定の基準で評価することができる。
【０１５３】
学習評価装置３０１によれば、テキストにおける単語間の距離が短いほど単語間の関連度が大きくなるように、単語間の関連度を算出することができる。これにより、学習評価装置３０１は、テキスト単位で単語間の関連度を評価し、単語間の関連度を精度よく算出することができる。
【０１５４】
学習評価装置３０１によれば、多次元尺度法を用いて、ノード間の距離を算出することができる。これにより、学習評価装置３０１は、単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した場合のノード間の距離を精度よく算出することができる。
【０１５５】
学習評価装置３０１によれば、単語間の関連度が大きいほど単語間を表すノード間の距離が短くなるように、ノード間の距離を算出することができる。これにより、学習評価装置３０１は、単語間の関連度が小さいほど、所定座標系においてノードが配置される範囲が広がるようにし、所定座標系においてノードが配置される範囲の大きさに、学習幅の大きさが現れるようにすることができる。
【０１５６】
学習評価装置３０１によれば、学習成果物に含まれる、複数のテキストのそれぞれのテキストを取得可能なアドレスに基づいて、複数のテキストを取得することができる。これにより、学習評価装置３０１は、学習成果物が、テキスト自体を含まなくても、学習テーマの学習幅を評価することができる。
【０１５７】
学習評価装置３０１によれば、単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した結果と、ノードが表す単語とを示す画面を、ノードが表す単語を選択可能に表示することができる。学習評価装置３０１によれば、画面上で単語が選択されたことに応じて、選択された単語を、学習テーマの学習幅の評価に用いられる単語として受け付けることができる。これにより、学習評価装置３０１は、利用者が単語を指定しやすくすることができる。
【０１５８】
学習評価装置３０１によれば、学習者ごとに特定の学習テーマに関して作成された学習成果物が表す複数のテキストに含まれる単語群について、単語間の関連度を算出することができる。学習評価装置３０１によれば、算出した単語間の関連度に基づいて、単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した場合のノード間の距離を算出することができる。学習評価装置３０１によれば、算出したノード間の距離に基づいて、単語群のそれぞれの単語を表すノードを結んで所定座標系に形成される木構造の大きさにより、学習テーマの学習幅を評価した評価値を算出することができる。これにより、学習評価装置３０１は、学習成果物同士の類似度によらなくても、学習テーマの学習幅を直接的に表すことができる評価値を算出することができ、学習テーマの学習幅を精度よく評価することができる。
【０１５９】
学習評価装置３０１によれば、単語群を出力し、単語群のうち学習テーマの学習幅の評価に用いられる１以上の単語の指定を受け付けることができる。学習評価装置３０１によれば、指定を受け付けた１以上の単語について、単語間の関連度を算出することができる。学習評価装置３０１によれば、算出した単語間の関連度に基づいて、指定を受け付けた１以上の単語のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した場合のノード間の距離を算出することができる。学習評価装置３０１によれば、算出したノード間の距離に基づいて、指定を受け付けた１以上の単語のそれぞれの単語を表すノードを結んで所定座標系に形成される木構造の大きさにより、学習テーマの学習幅を評価した評価値を算出することができる。これにより、学習評価装置３０１は、利用者の指定により、学習テーマの評価におけるノイズとなる単語を、学習テーマの評価に用いる単語から除外することができ、学習テーマの学習幅の評価精度の向上を図ることができる。また、学習評価装置３０１は、関連度を算出する処理の対象となる単語の数の低減化を図り、関連度を算出する処理にかかる処理量の低減化を図ることができる。
【０１６０】
なお、本実施の形態で説明した学習評価方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本実施の形態で説明した学習評価プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本実施の形態で説明した学習評価プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
【０１６１】
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１６２】
（付記１）コンピュータが、
学習者ごとに特定の学習テーマに関して作成された学習成果物が表す複数のテキストを取得し、
取得した前記学習者ごとの前記複数のテキストに含まれる単語群について、単語間の関連度を算出し、
算出した前記単語間の関連度に基づいて、前記単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した場合のノード間の距離を算出し、
算出した前記ノード間の距離に基づいて、前記単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した結果を出力し、
前記単語群のうち前記学習テーマの学習幅の評価に用いられる１以上の単語の指定を受け付ける、
処理を実行することを特徴とする学習評価方法。
【０１６３】
（付記２）前記コンピュータが、
さらに、算出した前記ノード間の距離に基づいて、指定を受け付けた前記１以上の単語のそれぞれの単語を表すノードを結んで前記所定座標系に形成される木構造の大きさにより、前記学習テーマの学習幅を評価した評価値を算出する、
処理を実行することを特徴とする付記１に記載の学習評価方法。
【０１６４】
（付記３）前記評価値を算出する処理は、指定を受け付けた前記１以上の単語のそれぞれの単語を表すノードを結んで前記所定座標系に形成される最小全域木の総和コストを、前記評価値として算出する、ことを特徴とする付記２に記載の学習評価方法。
【０１６５】
（付記４）前記単語間の関連度を算出する処理は、前記テキストにおける前記単語間の距離が短いほど前記単語間の関連度が大きくなるように、前記単語間の関連度を算出する、ことを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の学習評価方法。
【０１６６】
（付記５）前記ノード間の距離を算出する処理は、多次元尺度法を用いて、前記ノード間の距離を算出する、ことを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の学習評価方法。
【０１６７】
（付記６）前記ノード間の距離を算出する処理は、前記単語間の関連度が大きいほど前記単語間を表す前記ノード間の距離が短くなるように、前記ノード間の距離を算出する、ことを特徴とする付記１〜５のいずれか一つに記載の学習評価方法。
【０１６８】
（付記７）前記学習成果物は、前記複数のテキストのそれぞれのテキストを取得可能なアドレスを含む、ことを特徴とする付記１〜６のいずれか一つに記載の学習評価方法。
【０１６９】
（付記８）前記出力する処理は、前記単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した結果と、前記ノードが表す単語とを示す画面を、前記ノードが表す単語を選択可能に表示し、
前記受け付ける処理は、前記画面上で単語が選択されたことに応じて、選択された単語を、前記学習テーマの学習幅の評価に用いられる単語として受け付ける、ことを特徴とする付記２〜７のいずれか一つに記載の学習評価方法。
【０１７０】
（付記９）コンピュータに、
学習者ごとに特定の学習テーマに関して作成された学習成果物が表す複数のテキストを取得し、
取得した前記学習者ごとの前記複数のテキストに含まれる単語群について、単語間の関連度を算出し、
算出した前記単語間の関連度に基づいて、前記単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した場合のノード間の距離を算出し、
算出した前記ノード間の距離に基づいて、前記単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した結果を出力し、
前記単語群のうち前記学習テーマの学習幅の評価に用いられる１以上の単語の指定を受け付ける、
処理を実行させることを特徴とする学習評価プログラム。
【０１７１】
（付記１０）学習者ごとに特定の学習テーマに関して作成された学習成果物が表す複数のテキストを取得し、
取得した前記学習者ごとの前記複数のテキストに含まれる単語群について、単語間の関連度を算出し、
算出した前記単語間の関連度に基づいて、前記単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した場合のノード間の距離を算出し、
算出した前記ノード間の距離に基づいて、前記単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した結果を出力し、
前記単語群のうち前記学習テーマの学習幅の評価に用いられる１以上の単語の指定を受け付ける、
制御部を有することを特徴とする学習評価装置。
【０１７２】
（付記１１）コンピュータが、
学習者ごとに特定の学習テーマに関して作成された学習成果物が表す複数のテキストを取得し、
取得した前記学習者ごとの前記複数のテキストに含まれる単語群について、単語間の関連度を算出し、
算出した前記単語間の関連度に基づいて、前記単語群のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した場合のノード間の距離を算出し、
算出した前記ノード間の距離に基づいて、前記単語群のそれぞれの単語を表すノードを結んで前記所定座標系に形成される木構造の大きさにより、前記学習テーマの学習幅を評価した評価値を算出する、
処理を実行することを特徴とする学習評価方法。
【０１７３】
（付記１２）前記コンピュータが、
さらに、前記単語群を出力し、
前記単語群のうち前記学習テーマの学習幅の評価に用いられる１以上の単語の指定を受け付ける、処理を実行し、
前記単語間の関連度を算出する処理は、指定を受け付けた前記１以上の単語について、単語間の関連度を算出し、
前記ノード間の距離を算出する処理は、算出した前記単語間の関連度に基づいて、指定を受け付けた前記１以上の単語のそれぞれの単語を表すノードを所定座標系に配置した場合のノード間の距離を算出し、
前記評価値を算出する処理は、算出した前記ノード間の距離に基づいて、指定を受け付けた前記１以上の単語のそれぞれの単語を表すノードを結んで前記所定座標系に形成される木構造の大きさにより、前記学習テーマの学習幅を評価した評価値を算出する、ことを特徴とする付記１１に記載の学習評価方法。
【符号の説明】
【０１７４】
１００，２００，３０１  学習評価装置
１１０，２１０，２４０，７０１，７０２  学習成果物
１２０，２２０，２５０  単語群
１３０，２３０，２６０  所定座標系
３００  情報整理教育システム
３０２  クライアント装置
３１０  ネットワーク
４００  バス
４０１  ＣＰＵ
４０２  メモリ
４０３  ネットワークＩ／Ｆ
４０４  記録媒体Ｉ／Ｆ
４０５  記録媒体
５００  学習成果物管理テーブル
６００  記憶部
６０１  取得部
６０２  算出部
６０３  受付部
６０４  出力部
８０１  符号
９００  関連度表
１０００  グラフ
１０１０  距離表
１１００  最小全域木
１１１０  スコア表
１２００  表示内容
【図１】
2019105943.tif 000003
【図２】
2019105943.tif 000004
【図３】
2019105943.tif 000005
【図４】
2019105943.tif 000006
【図５】
2019105943.tif 000007
【図６】
2019105943.tif 000008
【図７】
2019105943.tif 000009
【図８】
2019105943.tif 000010
【図９】
2019105943.tif 000011
【図１０】
2019105943.tif 000012
【図１１】
2019105943.tif 000013
【図１２】
2019105943.tif 000014
【図１３】
2019105943.tif 000015