(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサ及びメモリを備える計算機によって構成される学習支援システムであって、
解答者に出題される問題が格納される問題データベース、及び、解答者に出題された問題の解答の結果が記録される学習履歴データベースを備え、
単語を変化させる摂動によって変化した単語に関する問題を生成し、問題データベースに格納する問題生成部と、
前記問題データベースから抽出した問題を解答者に出題する問題提示部と、
前記出題した問題の解答を受け付ける解答取得部と、
前記回答データベースを参照して解答の正誤を判定する採点部と、
前記判定の結果を前記学習履歴データベースに格納する習熟度推定部と、
同義語、反義語及び変形規則のいずれか二つ以上の摂動の種類を含む摂動規則データベースと、を備え、
前記習熟度推定部は、正解した問題の摂動の種類の数と所定の第２の閾値とを比較し、
前記問題生成部は、
前記正解した問題の摂動の種類の数が前記第２の閾値より小さい場合、問題となる単語を前記摂動規則データベースから選択し、前記選択された単語の変形を前記摂動規則データベースから乱数によって選択し、前記選択された変形をした単語に関する問題を生成することによって、種類が異なる摂動によって変化した単語を生成し、
該生成された単語に関する問題を問題候補とすることを特徴とする学習支援システム。
【請求項２】
前記習熟度判定部は、前記正解した問題の摂動の種類の数を計算するために、
前記問題データベースを参照し、前記問題が摂動によって生成され、かつ、前記摂動の元となった問題が同じである問題を取得し、
前記取得した問題の摂動の種類を前記問題データベースから取得し、
前記取得された問題の摂動の種類を集計することを特徴とする請求項１に記載の学習支援システム。
【請求項３】
前記習熟度判定部は、
前記学習履歴データベースを参照して、連続正答回数と所定の第１の閾値とを比較し、
前記連続正答回数が所定の第１の閾値より大きい場合、前記正解した問題の摂動の種類の数と前記第２の閾値とを比較する処理を行い、
前記問題生成部は、前記連続正答回数が前記第１の閾値以下である場合、正解した問題と摂動の種類が同一で、摂動が異なる単語に関する問題を問題候補とすることを特徴とする請求項１に記載の学習支援システム。
【請求項４】
前記解答取得部は、問題が解答者に提示されてから解答の入力が完了するまでの解答遅延時間を測定し、
前記習熟度判定部は、
前記学習履歴データベースを参照して、解答が入力された問題が正解であるか否かを判定し、
当該問題が正解である場合、前記連続正答回数と前記第１の閾値とを比較する処理を行い、
当該問題が誤答である場合、前記学習履歴データベースを参照して、当該問題の解答遅延時間と所定の第４の閾値とを比較し、
前記問題生成部は、前記解答遅延時間が前記第４の閾値より大きい場合、話速が遅く、かつ、当該問題の正解の単語を含む問題を問題候補とすることを特徴とする請求項３に記載の学習支援システム。
【請求項５】
前記習熟度判定部は、前記解答遅延時間が前記第４の閾値以下である場合、誤答した問題の摂動の種類の数と所定の第５の閾値とを比較し、
前記問題生成部は、前記正解した問題の摂動の種類の数が前記第５の閾値より大きい場合、種類が異なる摂動によって変化した単語を生成し、該生成された単語に関する問題を問題候補とすることを特徴とする請求項４に記載の学習支援システム。
【請求項６】
前記習熟度判定部は、前記正解した問題の摂動の種類の数が前記第５の閾値より小さい場合、前記学習履歴データベースを参照して、連続誤答回数と所定の第６の閾値とを比較し、
前記問題生成部は、
前記連続誤答回数が前記第６の閾値より大きい場合、正解した問題と摂動の種類が同一で、摂動が異なる単語に関する問題を問題候補とし、
前記連続誤答回数が前記第６の閾値より小さい場合、前記解答が入力された問題と同じ問題を問題候補とすることを特徴とする請求項５に記載の学習支援システム。
【請求項７】
プロセッサ及びメモリを備える計算機によって構成される学習支援システムによって実行される学習支援方法であって、
前記学習支援システムは、解答者に出題される問題が格納される問題データベース、解答者に出題された問題の解答の結果が記録される学習履歴データベース、及び、前記学習支援システムは、同義語、反義語及び変形規則のいずれか二つ以上の摂動の種類を含む摂動規則データベースを有し、
前記方法は、
単語を変化させる摂動によって変化した単語に関する問題を生成し、問題データベースに格納する問題生成ステップと、
前記問題データベースから抽出した問題を解答者に出題する問題提示ステップと、
前記出題した問題の解答を受け付ける解答取得ステップと、
前記回答データベースを参照して解答の正誤を判定する採点ステップと、
前記判定の結果を前記学習履歴データベースに格納する習熟度推定ステップと、を含み、
前記習熟度推定ステップでは、正解した問題の摂動の種類の数と所定の第２の閾値とを比較し、
前記問題生成ステップでは、前記正解した問題の摂動の種類の数が前記第２の閾値より小さい場合、問題となる単語を前記摂動規則データベースから選択し、前記選択された単語の変形を前記摂動規則データベースから乱数によって選択し、前記選択された変形をした単語に関する問題を生成することによって、種類が異なる摂動によって変化した単語を生成し、該生成された単語に関する問題を問題候補とすることを特徴とする学習支援方法。
【請求項８】
前記習熟度判定ステップでは、
前記問題データベースを参照し、前記問題が摂動によって生成され、かつ、前記摂動の元となった問題が同じである問題を取得し、
前記取得した問題の摂動の種類を前記問題データベースから取得し、
前記取得された問題の摂動の種類を集計することによって、
前記正解した問題の摂動の種類の数を計算することを特徴とする請求項７に記載の学習支援方法。
【請求項９】
前記習熟度判定ステップでは、
前記学習履歴データベースを参照して、連続正答回数と所定の第１の閾値とを比較し、
前記連続正答回数が所定の第１の閾値より大きい場合、前記正解した問題の摂動の種類の数と前記第２の閾値とを比較する処理を行い、
前記問題生成ステップでは、前記連続正答回数が前記第１の閾値以下である場合、正解した問題と摂動の種類が同一で、摂動が異なる単語に関する問題を問題候補とすることを特徴とする請求項７に記載の学習支援方法。
【請求項１０】
前記解答取得ステップでは、問題が解答者に提示されてから解答の入力が完了するまでの解答遅延時間を測定し、
前記習熟度判定ステップでは、
前記学習履歴データベースを参照して、解答が入力された問題が正解であるか否かを判定し、
当該問題が正解である場合、前記連続正答回数と前記第１の閾値とを比較する処理を行い、
当該問題が誤答である場合、前記学習履歴データベースを参照して、当該問題の解答遅延時間と所定の第４の閾値とを比較し、
前記問題生成ステップでは、前記解答遅延時間が前記第４の閾値より大きい場合、話速が遅く、かつ、当該問題の正解の単語を含む問題を問題候補とすることを特徴とする請求項９に記載の学習支援方法。
【請求項１１】
前記習熟度判定ステップでは、前記解答遅延時間が前記第４の閾値以下である場合、誤答した問題の摂動の種類の数と所定の第５の閾値とを比較し、
前記問題生成ステップでは、前記正解した問題の摂動の種類の数が前記第５の閾値より大きい場合、種類が異なる摂動によって変化した単語を生成し、該生成された単語に関する問題を問題候補とすることを特徴とする請求項１０に記載の学習支援方法。
【請求項１２】
前記習熟度判定ステップでは、前記正解した問題の摂動の種類の数が前記第５の閾値より小さい場合、前記学習履歴データベースを参照して、連続誤答回数と所定の第６の閾値とを比較し、
前記問題生成ステップでは、
前記連続誤答回数が前記第６の閾値より大きい場合、正解した問題と摂動の種類が同一で、摂動が異なる単語に関する問題を問題候補とし、
前記連続誤答回数が前記第６の閾値より小さい場合、前記解答が入力された問題と同じ問題を問題候補とすることを特徴とする請求項１１に記載の学習支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習者の理解度やスキルレベルに適する問題を学習者に提示する学習支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
学習者の理解度やスキルレベルに合った適切な練習問題を学習者に提示すると、学習者の意欲が向上し、学習効果が高まると言われている。また、個別指導塾に代表される学習者個人のスキルに応じて、きめ細かい指導を行う「教育のテーラーメイド化」が求められている。
【０００３】
このような、学習者に適する個別学習を提供するため、例えば、特許文献１には、教科書データベースに格納されているデータに基づいて、各単語の難易度等を求め、この難易度を用いて、分析対象となる任意の英語文章の難易度を判定する外国語文章の難易度判定方法が記載されている。
【０００４】
また、特許文献２には、ユーザが解答を入力するために要した解答時間と予め設定された基準解答時間とを比較した結果に基づいて、ユーザにコメントを提供し、次の学習テストを作成する学習テスト方法が記載されている。
【０００５】
また、特許文献３には、コンピュータを用いた試験において、問題を把握するための問題把握時間と、問題に解答するための問題解答時間とを含む解答時間を測定し、前記内容把握時間及び前記問題解答時間並びに問題の正誤に基づいて、受験者の能力値を推定する能力値推定方法が記載されている。
【０００６】
また、特許文献４には、選択された制限時間と試験問題の解答用紙の回答を基に、該回答に対応する正答数を検出し、該正答数及び前記制限時間から評価データを抽出する検定試験の評価方法が記載されている。
【０００７】
また、特許文献５には、回答情報を取得し、それらの回答情報に基づいて、学習者の能力を解析し、解析結果に基づいて、各学習者の個々の能力に応じた追加問題または学習者の評価を配信する学習支援システムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００３−６６８２８号公報
【特許文献２】特開２００２−１０８１９９号公報
【特許文献３】特開２００７−２７１８８６号公報
【特許文献４】特開２００６−３０９０８４号公報
【特許文献５】特開２００３−１５６９９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
前述した、特許文献１〜５に記載された方法には以下の問題がある。
【００１０】
例えば、特許文献１には、正解率だけではなく、教材に使われる語彙レベルを利用した方法が開示されている。しかし、同じ英語力であっても、語彙レベルは人によって異なる。例えば、下位レベルの学習者が、上位レベルの学習者が知らない単語を知っていることもあるし、その逆もある。従って、語彙レベルによる方法では、一人一人のスキルに応じた問題の提供が困難である。
【００１１】
また、特許文献２〜４には、解答時間を利用して能力を推定する方法が開示されている。しかし、学習者がランダムに解答選択肢を選んで解答し、たまたま正解になった場合と、自信を持って即座に解答して正解となった場合との区別が困難である。また、過去の問題と正解を記憶しており、記憶内容に基づいて解答することも考えられる。従って、特許文献２〜４に記載された方法では、真の言語能力の測定は困難である。
【００１２】
また、特許文献５には、教育目的能力マップや難易度を作成し、各問題との対応表を作成する方法が開示されている。しかし、問題作成及びマップ作成に膨大な手間が必要であり、さらに、問題用に人工的に作った英語のみを利用し、雑誌やニュース等によって入手できる生の英語が使えないという問題があった。
【００１３】
すなわち、従来の方法では、学習者の学習効率の向上が十分に達成できない。
【００１４】
本発明は、学習者のスキルレベルに応じた問題を提供する学習支援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】
【００１５】
本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、プロセッサ及びメモリを備える計算機によって構成される学習支援システムであって、解答者に出題される問題が格納される問題データベース、及び、解答者に出題された問題の解答の結果が記録される学習履歴データベースを有し、単語を変化させる摂動によって変化した単語に関する問題を生成し、問題データベースに格納する問題生成部と、前記問題データベースから抽出した問題を解答者に出題する問題提示部と、前記出題した問題の解答を受け付ける解答取得部と、前記回答データベースを参照して解答の正誤を判定する採点部と、前記判定の結果を前記学習履歴データベースに格納する習熟度推定部と、同義語、反義語及び変形規則のいずれか二つ以上の摂動の種類を含む摂動規則データベースと、を有し、前記習熟度推定部は、正解した問題の摂動の種類の数と所定の第２の閾値とを比較し、前記問題生成部は、前記正解した問題の摂動の種類の数が前記第２の閾値より小さい場合、問題となる単語を前記摂動規則データベースから選択し、前記選択された単語の変形を前記摂動規則データベースから乱数によって選択し、前記選択された変形をした単語に関する問題を生成することによって、種類が異なる摂動によって変化した単語を生成し、該生成された単語に関する問題を問題候補とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の代表的な実施形態によれば、学習者の習熟度に応じた問題を提供するため、学習効率を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の第１の実施形態の学習支援装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態の学習支援装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】第１の実施形態の教材データベースの構造を説明する図である。
【図４】第１の実施形態の単語難易度テーブルの構造を説明する図である。
【図５】第１の実施形態の同義語テーブルの構造を説明する図である。
【図６】第１の実施形態の反義語テーブルの構造を説明する図である。
【図７】第１の実施形態の変形規則テーブルの構造を説明する図である。
【図８】第１の実施形態の問題データベースの構造を説明する図である。
【図９】第１の実施形態の学習履歴データベースの構造を説明する図である。
【図１０】第１の実施形態の習熟度推定部によって実行される処理のフローチャートである。
【図１１】第１の実施形態における摂動種の数を計数する処理のフローチャートである。
【図１２Ａ】第１の実施形態の問題生成部による処理のフローチャートである。
【図１２Ｂ】第１の実施形態の問題生成部による処理のフローチャートである。
【図１３Ａ】第１の実施形態の摂動を変える処理のフローチャートである。
【図１３Ｂ】第１の実施形態の摂動を変える処理のフローチャートである。
【図１４】第１の実施形態における単語難易度テーブルの生成処理のフローチャートである。
【図１５】第１の実施形態における教材データベースのトランスクリプションの難易度を決定する処理のフローチャートである。
【図１６】第１の実施形態の変形例のリエゾン規則テーブルの構造を説明する図である。
【図１７】第１の実施形態の変形例のリエゾン統語規則テーブル（Ｂｉｇｒａｍテーブル）の構造を説明する図である。
【図１８】第１の実施形態の変形例のリエゾン統語規則テーブル（リエゾン候補位置テーブル）の構造を説明する図である。
【図１９】第１の実施形態の変形例におけるリエゾン統語規則テーブルの生成処理のフローチャートである。
【図２０】第１の実施形態の変形例の問題生成処理のフローチャートである。
【図２１】第２の実施形態の学習支援装置の構成を示す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
＜実施形態１＞
図１は、本発明の第１の実施形態の学習支援装置１０１のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００１９】
第１の実施形態の学習支援装置１０１は、プロセッサ（ＣＰＵ）１１、メモリ１２、記憶装置（ＨＤＤ）１３、入力インターフェース１４及び出力インターフェース１５を備える計算機である。なお、学習支援装置１０１は、他の計算機と通信をするためのネットワークインターフェースを備えてもよい。
【００２０】
プロセッサ１１は、メモリ１２に格納されたプログラムを実行する。メモリ１２は、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）のような高速かつ揮発性の記憶装置であり、プロセッサ１１によって実行されるプログラム及びプログラム実行時に使用されるデータを格納する。記憶装置１３は、例えば、磁気記憶装置、フラッシュメモリ等の大容量かつ不揮発性の記憶装置であり、プロセッサ１１によって実行されるプログラム及びプログラム実行時に使用されるデータを格納する。すなわち、プロセッサ１１によって実行されるプログラムは、記憶装置１３から読み出されて、メモリ１２にロードされて、プロセッサ１１によって実行される。
【００２１】
入力インターフェース１４は、入力機器であるキーボード１６及びマウス１７からの入力を受ける。及び出力インターフェース１５は、出力装置であるディスプレイ１８及びスピーカ１９に接続されており、ディスプレイ１８に画像を表示するための信号及びスピーカ１９から音を出力するための音響信号を出力する。
【００２２】
図２は、第１の実施形態の学習支援装置１０１の構成を示す機能ブロック図である。
【００２３】
第１の実施形態の学習支援装置１０１は、難易度入力部１０２、教材選択部１０３、問題生成部１０５、解答取得部１０７、採点部１０８、習熟度推定部１０９及び問題提示部１１２を有する。これらの各部は、プロセッサ１１が、所定のプログラムを実行することによって実装される。
【００２４】
記憶装置１３は、教材データベース１０４（図３参照）、摂動規則データベース１０６（図５、図６、図７参照）、学習履歴データベース１１０（図９参照）及び問題データベース１１１（図８参照）を格納する。
【００２５】
難易度入力部１０２は、学習者１１３から入力された年齢に基づいて、出題される問題の難易度を決定する。本実施形態では、この難易度に学習者の年齢を用いるが、他の指標（例えば、学年）を用いてもよい。なお、年齢をベースにして難易度を変更可能（例えば、±１、又は０〜〜＋２など）にしてもよい。
【００２６】
教材選択部１０３は、入力された難易度を用いて教材データベース１０４を検索し、問題を作成する元となる教材（トランスクリプション）を選択する。
【００２７】
問題生成部１０５は、教材選択部１０３で選択された教材を用い、学習者１１３の習熟度及び摂動データベース１０６を参照して、問題及び正解を生成し、生成された問題及び正解を問題データベース１１１に格納するとともに、問題提示部に送る。問題生成部１０５が実行する処理は、図１２Ａ、図１２Ｂ、図２０を参照して後に説明する。
【００２８】
問題提示部１１２は、問題データベース１１１に格納された問題候補から出題する問題を選択し、選択された問題を、ディスプレイ１８に表示し及びスピーカ１９から音声信号を出力することによって、学習者１１３に提供する。学習者１１３は、問題提示部１１２から提供された問題を解き、入力装置（キーボード１６、マウス１７など）を使って入力する。特に、本実施形態の学習支援装置は、読み上げられた英文を聞き取り、当該英文を書き取る、いわゆる、ディクテーションテストの問題を出題するために適する装置である。また、読み上げられた英文を聞き取り、当該英文の一部が空欄となっている問題、すなわち、空欄補充問題を出題するためにも適することができる装置である。よって、問題提示部１１２は、英文をスピーカ１９から音声信号によって出力し、一部（出題箇所）か欠落した英文をディスプレイ１８に表示する。
【００２９】
解答取得部１０７は、学習者１１３が入力装置を使って入力した解答を取得し、解答情報、解答属性情報及び問題ＩＤを出力する。解答情報は、学習者１１３が入力した解答そのものである。解答属性情報は、解答に要した時間を表す情報で、例えば、問題の音声出力の終了から解答が完了するまでの時間であり、解答取得部１０７は、問題提示部１１２が、問題箇所の単語を提示した（読み終わった）時刻を取得し、学習者が解答の入力を開始した時刻と終了した時刻とを取得する。そして、解答取得部１０７は、解答入力終了刻と解答入力終了時刻との差を解答時間とし、問題提示時刻と解答入力終了時刻との差を解答遅延時間とする。計算された解答時間及び解答遅延時間は、問題履歴データベース１１０（図９参照）に格納される。問題ＩＤは、問題提示部１１２から提示された問題のＩＤで、問題提供時にディスプレイ１８に表示されたものを、解答入力時に取得すればよい。
【００３０】
採点部１０８は、解答取得部１０７から出力された問題ＩＤをキーとして問題データベース１１１を検索し、正解を取得する。そして、解答取得部１０７から出力された解答と取得した正解とを比較することによって、学習者１１３が入力した解答の正誤を判定し、採点結果を出力する。採点部１０８による正誤の判定結果は、習熟度推定部１０９によって、学習履歴データベース１１０に格納される。
【００３１】
習熟度推定部１０９は、採点部１０８が出力した採点結果を用いて、学習履歴データベース１１０を参照することによって、習熟度を計算する。計算された習熟度は問題作成部１０５に入力される。習熟度推定部１０９は、採点部１０８が出力した採点結果を学習履歴データベース１１０に格納する。習熟度推定部１０９が実行する処理は、図１０を参照して後に説明する。
【００３２】
なお、本実施形態では、学習者１１３が学習支援装置１０１を直接操作する例について説明するが、学習者１１３が操作する計算機と学習支援装置１０１が通信回線を経由して接続されており、学習支援装置１０１が学習者用計算機に問題を送信し、学習者用計算機が学習支援装置１０１に解答を送信してもよい。この場合、学習者用計算機は、学習支援装置１０１から送信された問題を画面に表示し、学習者１１３が入力した解答を学習支援装置１０１に送信する機能を有していればよく、この機能は、例えばウェブブラウザによって実現することができる。
【００３３】
図３は、第１の実施形態の教材データベース１０４の構造を説明する図である。
【００３４】
教材データベース１０４は、教材管理テーブル２０１、トランスクリプション２０７及び音声データ２１１を含み、教材管理テーブル２０１とトランスクリプション２０７がリンク２１０で関連付けられ、及び、教材管理テーブル２０１と音声データ２１１がリンク２１４で関連付けられた構造を持つ。
【００３５】
教材管理テーブル２０１は、教材ＩＤ２０２、トランスクリプションへのリンク２０３、トランスクリプションの難易度２０４、音声データへのリンク２０５及び話速２０６を含む。
【００３６】
教材ＩＤ２０２は、教材を識別するための一意の識別子である。トランスクリプションへのリンク２０３は、教材であるトランスクリプション２０７へアクセスするための情報であり、例えば、トランスクリプションの識別子や、トランスクリプションの格納場所の識別子を用いることができる。トランスクリプションの難易度２０４は、トランスクリプションに含まれる単語の難易度から生成された値である。音声データへのリンク２０５は、教材であるトランスクリプションを読み上げた音声データ２１１へアクセスするための情報であり、例えば、音声データの識別子や、音声データの格納場所の識別子を用いることができる。話速２０６は、音声データ２１１の読み上げの速度であり、例えば、１分あたりの単語数で規定することができる。
【００３７】
トランスクリプション２０７は、問題に加工された後、問題提示部１１２から出力されディスプレイ１８に表示される。また、音声データ２１１は、問題提示部１１２から出力されスピーカ１９から音響信号として出力される。
【００３８】
図４は、第１の実施形態の単語難易度テーブル３０１の構造を説明する図である。
【００３９】
単語難易度テーブル３０１は、教材の難易度を推定する際に用いられ、単語ＩＤ３０２、単語３０３及び難易度３０４を含み、単語難易度テーブル生成処理（図１４）によって生成される。
【００４０】
単語難易度テーブル３０１は、教材データベース１０４の一部であってもよく、また、教材データベース３０１が別の装置で作成され、本実施形態の学習支援装置１０１に導入される場合、単語難易度テーブル３０１を当該別の装置が有してもよい。
【００４１】
単語ＩＤ３０２は、難易度の推定に用いられる単語を識別するための一意の識別子である。単語３０３は、難易度の推定に用いられる単語である。難易度３０４は、この単語の難易度であり、例えば、この単語を理解していることが望まれる年齢を用いることができる。
【００４２】
摂動規則データベース１０６は、摂動の種類に対応する、同義語テーブル４０１（図５）、反義語テーブル５０１（図６）及び変形規則テーブル６０１（図７）を含む。なお、摂動規則データベース１０６は、同義語テーブル、反義語テーブル及び変形規則テーブルの全てを含んでいなくてもよく、二つ以上を含んでいれば摂動の種類を変更することができ、少なくとも一つを含んでいれば同種の摂動の中で摂動を変更（すなわち、単語を変形）することができる。
【００４３】
本実施形態において、「摂動」とは、文章中の単語表記に微小な変形を加えることであり、具体的には、文章中の英単語を反義語又は同義語と置き換える、さらには、現在形／過去形、単数形／複数形など所定の規則で変形させることをいう。反義語や同義語と置き換えられた単語又は変形された単語を含む英文を学習することによって、英文の理解力、特にヒヤリング力が向上する。
【００４４】
図５は、第１の実施形態の同義語テーブル４０１の構造を説明する図である。
【００４５】
同義語テーブル４０１は、文中で置き換え可能な同義語が登録されるテーブルで、単語ＩＤ４０２、単語４０３、品詞４０４、同義語数４０５及び同義語４０６を含む。
【００４６】
単語ＩＤ４０２は、同義語テーブル４０１に登録された単語を識別するための一意の識別子である。なお、単語ＩＤ４０２は、単語難易度テーブル３０１の単語ＩＤ３０２と同じ識別子でも、同義語テーブル４０１に固有の識別子でもよい。
【００４７】
品詞４０４は、単語４０３に登録された単語の品詞である。同義語数４０５は、同義語４０６に登録された単語の数である。同義語４０６は、単語４０３に登録された単語の同義語である。
【００４８】
図６は、第１の実施形態の反義語テーブル５０１の構造を説明する図である。
【００４９】
反義語テーブル５０１は、文中で置き換え可能な反義語が登録されるテーブルで、単語ＩＤ５０２、単語５０３、品詞５０４、反義語数５０５及び反義語５０６を含む。
【００５０】
単語ＩＤ５０２は、反義語テーブル５０１に登録された単語を識別するための一意の識別子である。なお、単語ＩＤ５０２は、単語難易度テーブル３０１の単語ＩＤ３０２や、同義語テーブル４０１の単語ＩＤ４０２と同じ識別子でも、反義語テーブル５０１に固有の識別子でもよい。
【００５１】
品詞５０４は、単語５０３に登録された単語の品詞である。反義語数５０５は、反義語５０６に登録された単語の数である。反義語５０６は、単語５０３に登録された単語の反義語である。
【００５２】
図７は、第１の実施形態の変形規則テーブル６０１の構造を説明する図である。
【００５３】
変形規則テーブル６０１は、規則ＩＤ６０２及び規則６０３を含む。
【００５４】
規則ＩＤ６０２は、変形規則テーブル６０１に登録された変形規則を識別するための一意の識別子である。規則６０３は、文中の単語を変形する規則である。例えば、規則ＩＤ＝１の規則は、現在形と過去形とを相互に変換する規則であり、規則ＩＤ＝２の規則は、原形と三人称単数現在形とを相互に変換する規則であり、規則ＩＤ＝３の規則は、単数形と複数形とを相互に変換する規則である。
【００５５】
図８は、第１の実施形態の問題データベース１１１の構造を説明する図である。
【００５６】
問題データベース１１１は、問題生成部１０５によって生成された問題が格納されるデータベースで、問題ＩＤ７０２、教材ＩＤ７０３、元問題ＩＤ７０４、摂動種ＩＤ７０５、摂動ＩＤ７０６、摂動後の単語７０７、音声開始時刻７０８、音声終了時刻７０９及び共起語７１０を含む。
【００５７】
問題ＩＤ７０２は、問題データベース１１１に登録された問題を識別するための一意の識別子である。教材ＩＤ７０３は、問題作成時に使用された教材を識別するための一意の識別子である。元問題ＩＤ７０４は、摂動によって問題が生成された場合、当該問題を生成する元となった問題の識別子である。
【００５８】
摂動種ＩＤ７０５は、問題の作成に用いられた摂動の種類を表す識別子である。摂動ＩＤ７０６は、問題の作成に用いられた摂動を識別するための一意の識別子である。摂動後の単語７０７は、出題される単語を摂動によって変形させた後の単語（すなわち、学習者が解答すべき単語）である。
【００５９】
音声開始時刻７０８は、出題される単語が音声データ中で読み始められる時刻であり、音声終了時刻７０９は、当該単語が音声データ中で読み終わる時刻である。
【００６０】
共起語７１０は、出題される単語と共に使用される単語である。
【００６１】
図９は、第１の実施形態の学習履歴データベース１１０の構造を説明する図である。
【００６２】
学習履歴データベース１１０は、学習者ＩＤ毎にテーブル８０２が設けられており、各テーブル８０２は、問題ＩＤ８０３、正解単語８０４、第一回解答８０５、第二回解答８１０・・・を含む。
【００６３】
第一回解答８０５は、１回目の解答に関する解答日時８０６、解答遅延時間８０７、解答時間８０８及び正誤８０９を含む。なお、第二回解答８１０は、２回目の解答に関する同じデータを含む。
【００６４】
問題ＩＤ８０３は、問題データベース１１１に登録された問題を識別するための一意の識別子であり、第１の実施形態の問題データベース１１１（図８）の問題ＩＤ７０２と同じ識別子が用いられる。正解単語８０４は、学習者が正解として解答すべき単語である。
【００６５】
解答日時８０６は、解答の入力が終了した日時である。解答遅延時間８０７は、当該単語が読み終わった（音声終了時刻７０９）後、学習者が解答を入力し終わるまでの時間である。解答時間８０８は、学習者が解答を入力するのに要した時間（すなわち、解答を入力し始めてから解答を入力し終わるまでの時間）である。正誤８０９は、学習者が入力した解答が正解と一致しているかを示す。
【００６６】
なお、図３から図９には、各データベースがテーブル形式で構成される例を示したが、他の形式でもよい。
【００６７】
図１０は、第１の実施形態の習熟度推定部１０９によって実行される処理のフローチャートである。
【００６８】
まず、習熟度推定部１０９は、当該問題は正解したか否かを判定する（９０１）。
【００６９】
その結果、当該問題が正解である場合、連続正答回数を所定の閾値（Ｔｈ１）と比較する（９０２）。その結果、連続正答回数が所定の閾値（Ｔｈ１）以下であれば、所定回数連続して正解できるほど学習がされていないと判定し、習熟度を５に設定する（９０３）。
【００７０】
一方、連続正答回数が所定の閾値（Ｔｈ１）を超えていれば、所定回数連続して正解できるほど十分な学習がされていると判定し、正解した問題に含まれる摂動の種類の数と所定の閾値（Ｔｈ２）とを比較する（９０４）。その結果、摂動の種類の数が所定の閾値（Ｔｈ２）以下であれば、摂動に対する学習が不足していると判定し、習熟度を６に設定する（９０５）。
【００７１】
一方、摂動種の数が所定の閾値（Ｔｈ２）を超えていれば、摂動に対する学習は十分なので、解答遅延時間と所定の閾値（Ｔｈ３）とを比較する（９０６）。その結果、解答遅延時間が所定の閾値（Ｔｈ３）以上であれば、解答が遅いと判定し、習熟度を７に設定する（９０５）。一方、解答遅延時間が所定の閾値（Ｔｈ３）より小さければ、速く解答できていると判定し、習熟度を８に設定する（９０５）。
【００７２】
一方、ステップ９０１において、当該問題が誤答であると判定された場合、解答遅延時間を所定の閾値（Ｔｈ４）と比較する（９０９）。その結果、解答遅延時間が所定の閾値（Ｔｈ４）より大きければ、解答が遅いので、習熟度を４に設定する（９１０）。
【００７３】
一方、解答遅延時間が所定の閾値（Ｔｈ４）以下であれば、正解した問題の摂動の種類の数と所定の閾値（Ｔｈ５）とを比較する（９１１）。その結果、摂動の種類の数が所定の閾値（Ｔｈ５）より小さければ、摂動に対する学習が不足していると判定し、習熟度を３に設定する（９１２）。
【００７４】
一方、摂動種の数が所定の閾値（Ｔｈ５）以上であれば、摂動に対して多くの学習がされていると判定し、連続誤答回数と所定の閾値（Ｔｈ６）とを比較する（９１３）。その結果、連続誤答回数が所定の閾値（Ｔｈ６）より大きければ、連続誤答回数が多いので、習熟度を２に設定する（９１４）。一方、連続誤答回数が所定の閾値（Ｔｈ６）以下であれば、習熟度を１に設定する（９１５）。
【００７５】
このように、本実施形態では、当該問題の正誤、解答遅延時間、摂動種の種類、連続正解回数及び連続誤答回数に基づいて、学習者の弱点を見つけ、習熟度を判定する。
【００７６】
図１１は、第１の実施形態における摂動種の数を計数する処理のフローチャートである。計数された摂動種の数は、図１０のステップ９０４、９１１において利用される。
【００７７】
まず、この問題の問題ＩＤを変数Ａに設定する（１９０１）。その後、問題データベース１１１を参照し、問題ＩＤ７０２がＡと等しい問題の元問題ＩＤ７０４を変数Ｂに設定する（１９０２）。
【００７８】
その後、問題データベース１１１を参照し、元問題ＩＤ７０４がＢと等しい問題の問題ＩＤ７０２の集合を変数Ｃに設定する（１９０３）。その後、学習履歴データベース１１０を参照し、正解した問題の問題ＩＤの集合を変数Ｄに設定する（１９０４）。
【００７９】
その後、変数Ｄに含まれる問題ＩＤと、変数Ｃに含まれる問題ＩＤとを照合し、問題ＩＤが一致した問題に対応する摂動種ＩＤ７０５の数を、問題ＤＢ１１１を参照して集計する（１９０５）。
【００８０】
前述した処理によって、生成元の問題が同じ問題のうち、正解した問題の摂動の種類の数を集計する。これによって、正解した摂動の種類の数を計数することができる。
【００８１】
図１２Ａ及び図１２Ｂは、第１の実施形態の問題生成部１０５による処理のフローチャートである。
【００８２】
まず、問題ＩＤ（ｘ）を１に初期設定する（１００１）。その後、問題ｘの習熟度によって処理を振り分け、各習熟度に対応した問題候補を作成する。
【００８３】
最初に、問題ｘの習熟度が８であるかを判定する（１００２）。問題ｘの習熟度が８である場合、学習者は問題ｘについて十分に学習しているので、問題候補を作成せず、ステップ１０１７へ進み、次の問題へ移行する。
【００８４】
次に、問題ｘの習熟度が７であるかを判定する（１００３）。問題ｘの習熟度が７である場合、解答が遅いので、解答までの時間を短縮すること、すなわち、理解できる英語の速度を向上させることが望ましい。このため、教材候補の中から、話速の遅い教材を抽出し、単語難易度が合致した単語を抽出し、問題候補とする（１００４）。
【００８５】
次に、問題ｘの習熟度が６であるかを判定する（１００５）。問題ｘの習熟度が６である場合、摂動に対する学習が不足しているので、パターンを変えて更に学習することが望ましい。このため、問題ｘの正解単語を含む教材を教材候補の中から抽出し、正解単語を異なる種類の摂動で変化させた単語を作成し、当該単語を問題候補とする（１００６）。
【００８６】
次に、問題ｘの習熟度が５であるかを判定する（１００７）。問題ｘの習熟度が５である場合、連続正答回数が低く、学習内容が定着していないと考えられる。このため、問題ｘの正解単語を含む教材を教材候補の中から抽出し、正解単語を同種の摂動の中から異なる摂動によって変化させた単語を作成し、当該単語を問題候補とする（１００８）。
【００８７】
次に、問題ｘの習熟度が４であるかを判定する（１００９）。問題ｘの習熟度が４である場合、解答が遅いので、解答までの時間を短縮すること、すなわち、理解できる英語の速度を向上させることが望ましい。このため、教材候補の中から、話速が遅く、かつ、問題ｘの正解単語を含む教材を抽出し、当該単語を問題候補とする（１０１０）。
【００８８】
次に、問題ｘの習熟度が３であるかを判定する（１０１１）。問題ｘの習熟度が３である場合、摂動に対する学習が不足しているので、パターンを変えて更に学習することが望ましい。このため、教材難易度が合致し、かつ、問題ｘの正解単語を含む教材の中の当該単語を異なる種類の摂動で変化させた単語を生成し、問題候補とする（１０１２）。
【００８９】
次に、問題ｘの習熟度が２であるかを判定する（１０１３）。問題ｘの習熟度が２である場合、連続誤答が多く、全体的に学習が不足しているので、教材難易度が合致し、かつ、問題ｘの正解単語を含む教材の中の、当該単語を同種の摂動の中から異なる摂動によって変化させた単語を生成し、問題候補とする（１０１４）。
【００９０】
次に、問題ｘの習熟度が１であるかを判定する（１０１５）。問題ｘの習熟度が１である場合、連続誤答は少ないので、問題ｘに対する学習が不足していると判定し、問題ｘと同じ問題を問題候補とする（１０１６）。
【００９１】
その後、次の問題について、問題候補を作成するために、問題ＩＤ（ｘ）に１を加算する（１０１７）。
【００９２】
その後、問題ＩＤ（ｘ）が問題数より大きいかを判定し（１０１８）、問題ＩＤ（ｘ）が問題数より大きければ、既に、全ての問題の作成が終了しているので、問題候補を探索し、同じ問題があれば一方を削除し、問題を集約する（１０１９）。一方、問題ＩＤ（ｘ）が問題数を超えていれば、作成が終了していない問題があるので、ステップ１００２に戻る。その後、問題提示部１１２は、学習者の要望に応じて、問題候補を絞り込み問題として出力する（１０２０）。学習者の要望は、例えば、学習時間、問題数などである。
【００９３】
図１３Ａ、図１３Ｂは、第１の実施形態の摂動を変える処理のフローチャートであり、問題生成部１０５によって、ステップ１００６、１００８、１０１２、１０１４において実行される処理の詳細を示す。
【００９４】
まず、同義語テーブル４０１を参照し、問題候補の単語と同じ単語４０３を検索する（２００１）。その結果、同じ単語が見つかった場合（２００２でＹＥＳ）、変数「Ｆｏｕｎｄ同義語」に１を設定し（２００３）、見つかった単語の単語ＩＤ４０２を変数Ａに設定する（２００４）。一方、同じ単語が見つからなかった場合（２００２でＮＯ）、変数「Ｆｏｕｎｄ同義語」に０を設定する（２００５）。
【００９５】
次に、反義語テーブル５０１を参照し、問題候補の単語と同じ単語５０３を検索する（２００６）。その結果、同じ単語が見つかった場合（２００７でＹＥＳ）、変数「Ｆｏｕｎｄ反義語」に１を設定し（２００８）、見つかった単語の単語ＩＤ４０２を変数Ｂに設定する（２００９）。一方、同じ単語が見つからなかった場合（２００７でＮＯ）、変数「Ｆｏｕｎｄ反義語」に０を設定する（２０１０）。
【００９６】
次に、変形規則テーブル６０１を参照し、問題候補の単語に適用可能な変形規則を検索する（２０１１）。その結果、適用可能な変形規則が見つかった場合（２０１２でＹＥＳ）、変数「Ｆｏｕｎｄ変形規則」に１を設定し（２０１３）、見つかった変形規則の規則ＩＤ６０２を変数Ｃに設定する（２０１４）。一方、適用可能な変形規則が見つからなかった場合（２０１２でＮＯ）、変数「Ｆｏｕｎｄ変形規則」に０を設定する（２０１５）。
【００９７】
その後、見つかった同義語、反義語及び変形規則の中から一つを選び、摂動の種類を決定し（２０１６）、摂動の種類によって処理を振り分ける（２０１７）。すなわち、ステップ１００６及び１０１２においては、摂動の種類を変えるので、異なる摂動を選択する。この場合、２以上の選択肢があれば、乱数によって摂動の種類を選択する。一方、ステップ１００８及び１０１４においては、同種の摂動の中で摂動を変えるので、同じ摂動を選択する。
【００９８】
選択された摂動の種類が同義語であれば、同義語テーブル４０１の同義語４０６から、ランダムに単語を選択し、選択された単語を変数Ｘに設定する（２０１８）。選択された摂動の種類が変形であれば、変形規則テーブル６０１の規則６０３によって、問題候補の単語を変形し、変形された単語を変数Ｘに設定する（２０１９）。選択された摂動の種類が反義語であれば、反義語テーブル５０１の反義語５０６から、ランダムに単語を選択し、選択された単語を変数Ｘに設定する（２０２０）。
【００９９】
その後、Ｘを摂動後の単語として出力する（２０２１）。
【０１００】
次に、第１の実施形態の学習支援装置１０１における習熟度推定、問題生成以外の付随的な処理について説明する。単語難易度テーブル生成処理（図１４）及び難易度決定処理（図１５）などの付随的な処理は、学習支援装置１０１のプロセッサ１１が所定のプログラムを実行することによって行われるが、別の計算機で実行されてもよい。
【０１０１】
図１４は、第１の実施形態における単語難易度テーブル３０１を生成する処理のフローチャートである。
【０１０２】
まず、教材ＩＤ（ｉ）を１に初期設定する（１２０１）。その後、教材ｉに含まれる英文を単語に分解し、分解された各単語にＩＤ（ｊ）を付す（１２０２）。
【０１０３】
次に、単語ＩＤ（ｊ）を１に初期設定する（１２０３）。
【０１０４】
その後、単語ｊの初出年度を算出し、単語難易度テーブル３０１に登録する。すなわち、教材ｉのトランスクリプションの難易度２０４が単語難易度テーブル３０１に登録されている単語ｊの難易度３０４より小さければ、教材ｉのトランスクリプションの難易度２０４を単語ｊの難易度３０４として、単語難易度テーブル３０１に登録する。
【０１０５】
その後、次の単語を処理をするために、ｊに１を加算し（１２０５）、ｊが教材ｉに含まれる単語数を超えているかを判定する（１２０６）。その結果、ｊが教材ｉの単語数以下であれば、まだ処理されていない単語が教材ｉ中にあるので、ステップ１２０４に戻り、次の単語を処理する。一方、ｊが教材ｉの単語数より大きければ、教材ｉに含まれる全ての単語の処理が完了しているので、次の教材を処理するために、ｉに１を加算する（１２０７）。
【０１０６】
その後、ｉが教材の数を超えているかを判定し（１２０８）、ｉが教材の数以下であれば、まだ処理されていない教材があるので、ステップ１２０２に戻り、次の教材を処理する。一方、ｉが教材の数を超えていれば、全ての教材の処理が完了しているので、単語難易度テーブル３０１をファイルとして出力し、記憶装置１３に格納する。
【０１０７】
図１５は、第１の実施形態における教材データベース１０４のトランスクリプションの難易度２０４を決定する処理のフローチャートである。
【０１０８】
まず、トランスクリプションの中から基本単語を除外する（１３０１）。ここで除外される基本単語は、例えば、”ａ”、”ｔｈｅ”、”ｉｓ”等の、英文中に頻繁に出現する単語である。
【０１０９】
その後、トランスクリプションに含まれる単語の語形を正規化する（１３０２）。例えば、各単語が複数形であれば単数形に変換し、過去形であれば現在形に変換する。この語形の正規化処理は公知の方法（例えば、徳永健伸著「情報検索と言語処理」東京大学出版などに開示されている方法）を利用することができる。
【０１１０】
次に、文ＩＤ（ｉ）を１に初期設定し（１３０３）、単語ＩＤ（ｊ）を１に初期設定する（１３０４）。
【０１１１】
その後、単語ｊが単語難易度テーブル３０１に登録されているか否かを判定する（１３０５）。単語ｊが単語難易度テーブル３０１に登録されていれば、単語難易度テーブル３０１を参照し、単語ｊの単語難易度３０４を取得する（１３０６）。
【０１１２】
一方、単語ｊが単語難易度テーブル３０１に登録されていなければ、当該文中の単語ｊ以外の単語の難易度を単語難易度テーブル３０１から取得し、最も多くの単語が含まれる難易度を単語ｊの難易度と推定する（１３０７）。
【０１１３】
具体的には、文ｉに含まれる各単語の難易度が２、２、５、４、２、Ｘであり、難易度Ｘの単語は単語難易度テーブルに登録されていない場合、文ｉに含まれる単語のの難易度の頻度は、難易度＝２が最も高いので、難易度Ｘを２と推定する。
【０１１４】
その後、次の単語を処理をするために、ｊに１を加算し（１３０８）、ｊが文ｉに含まれる単語数より大きいかを判定する（１３０９）。その結果、ｊが文ｉの単語数以下であれば、まだ処理されていない単語が文中にあるので、ステップ１３０５に戻り、次の単語を処理する。一方、ｊが文ｉの単語数よりおおきければ、文ｉに含まれる全ての単語の処理が終了しているので、単語の難易度を平均して文の難易度を計算する。
【０１１５】
その後、次の文を処理するために、ｉに１を加算し（１３１１）、ｉがトランスクリプションに含まれる文の数より大きいかを判定する（１２０８）。ｉが文の数以下であれば、まだ処理されていない文があるので、ステップ１３０４に戻り、次の文を処理する。一方、ｉが文の数より大きければ、トランスクリプションに含まれる全ての文の処理が終了しているので、文の難易度を平均してトランスクリプション（教材）の難易度を計算する（１３１３）。
【０１１６】
例えば、下式を用いてトランスクリプションの難易度を計算することができる。下式において、α及びβは、難易度が教材作成者が想定する学習学年になるように回帰式を用いて算出する。
トランスクリプションの難易度＝α（単語の数／文の数）＋β（単語難易度／単語の数）
【０１１７】
＜実施形態１の変形例＞
次に、第１の実施形態の変形例について説明する。本実施形態では、「摂動」の代わりにリエゾンを用いる。リエゾンとは、２つ以上の単語がある条件の下で連続して発声される際、単語と単語の境界に、各々の単語が単独で発声されたときには表れなかった音が現れる現象である。リエゾンが発生する条件は、後述するルールで規定され、ある特定の単語と単語が隣接しているときに発生するわけではない。従って、仮にリエゾンを含む問題文とその正しい解答を丸暗記しても、同じリエゾン発生ルールに基づく別の問題を正しく答えられるとは限らない。
【０１１８】
本実施形態では、リエゾンに関する正しい知識を獲得できたかどうか確認するため、同じリエゾンのルールに基づく別の問題を学習させる。このことにより、英文の理解力、特にヒヤリング力が向上することが期待できる。
【０１１９】
この変形例の学習支援装置１０１は、リエゾン規則テーブル（図１６）、リエゾン統語規則テーブル（図１７、図１８）を有し、これらのテーブルを用いて問題生成処理（図２０）を実行する。
【０１２０】
図１６は、第１の実施形態の変形例のリエゾン規則テーブル１５０１の構造を説明する図である。
【０１２１】
リエゾン規則テーブル１５０１は、リエゾンに関する規則が定義されるテーブルであり、ルール番号１５０２及びルール１５０３を含む。リエゾンとは、単語同士のつながりで、子音の終わりと、母音の始まりが結合して発音されることである。
【０１２２】
リエゾン規則テーブル１５０１は、問題作成部１０５に含まれている。なお、問題作成部１０５がアクセス可能なように、問題作成部１０５とは別に、リエゾン規則テーブル１５０１が記憶装置１３に格納されてもよい。
【０１２３】
リエゾン規則テーブル１５０１は、ルール番号１５０２及びルール１５０３を含む。
【０１２４】
ルール番号１５０２は、ルールを一意に識別するための識別子である。ルールは問題作成時のリエゾンの発生に関するルールである。図１６には、例として１３個のルールを示す。
【０１２５】
例えば、ルール１は、（．）、（，）、（’）、（“）、（！）、（？）で終わる文字列は、文又は文節の切れ目なので、当該文字列の後にはリエゾンは発生しないことを定めるルールである。
【０１２６】
ルール２は、単語が（‘ｓ）、（‘ｌｌ）、（‘ｄ）、（‘ｖｅ）、（‘ｔ）、（‘ｒｅ）、（‘ｍ）を含む場合、当該単語は変化型である（又は、他の変化型がある）ので、リエゾンが発生することを定めるルールである。
【０１２７】
ルール３は、数詞の後にはリエゾンが発生しないことを定めるルールである。
【０１２８】
ルール４は、前の単語が子音で終わり、次の単語が母音で始まる場合、その子音は母音に繋がって発音されるので、リエゾンが発生することを定めるルールである。
【０１２９】
ルール５は、前の単語が子音＋（ｅ）で終わる場合、（ｅ）が発音されないので、リエゾンが発生することを定めるルールである。
【０１３０】
ルール６は、（ｔ）や（ｄ）が二つの子音に挟まれると、当該（ｔ）、（ｄ）は発音されないので、リエゾンが発生することを定めるルールである。
【０１３１】
ルール７は、前の単語が（ｓ）、（ｚ）、（ｓｅ）、（ｚｅ）、（ｃｅ）で終わり、その単語が（ｓ）、（ｚ）で始まる場合、ｓ−音は通常より長く発音されるので、リエゾンが発生することを定めるルールである。
【０１３２】
ルール８は、前の単語が子音で終わり、その単語が同じ子音で始まる場合、当該子音は通常より長く発音されるので、リエゾンが発生することを定めるルールである。
【０１３３】
ルール９は、前の単語が母音で終わり、その単語が母音で始まる場合、ｊ−音やｗ−音が母音の間に追加されるので、リエゾンが発生することを定めるルールである。
【０１３４】
ルール１０は、前の単語が（ｓ）、（ｚ）、（ｃｅ）で終わり、その単語が（ｙ）、（ｗ）で始まる場合、ｓ−音とｙ−音はｓｈ−音となり、ｓ−音とｗ−音はｓｗ−音となるので、リエゾンが発生することを定めるルールである。
【０１３５】
ルール１１は、前の単語が（ｗ）で終わり、その単語が母音で始まる場合、ｗ−音が母音に付加されるので、リエゾンが発生することを定めるルールである。
【０１３６】
ルール１２は、前の単語が（ｄ）、（ｔｏ）で終わり、その単語が（ｄ）、（ｔ）、（ｂ）、（ｐ）で始まる場合、（ｄ）や（ｔｏ）には声門閉鎖（異音）が生じるので、リエゾンが発生することを定めるルールである。
【０１３７】
ルール１３は、前の単語が（ｄ）や（ｔｏ）で終わり、その単語が（ｙ）で始まる場合、二つの文字は統合され、ｊ−音やｃｈ−音を生成するので、リエゾンが発生することを定めるルールである。
【０１３８】
図１７は、第１の実施形態の変形例のリエゾン統語規則テーブル（Ｂｉｇｒａｍテーブル１７００）の構造を説明する図である。
【０１３９】
Ｂｉｇｒａｍテーブル１７００は、教材ＩＤごとのテーブルを含む。教材ＩＤ毎のテーブル（例えば、教材ＩＤ＝１のテーブル１７０１）は、教材ＩＤ１７０２、行を構成する単語１７０３〜１７０５及び列を構成する単語１７０６、１７０７を含む。
【０１４０】
Ｂｉｇｒａｍテーブル１７００は、行を構成する単語の次に列を構成する単語が登場する組み合わせの数を示す。例えば、ＩＤ＝１の教材には、"in" の後に"great"がある組み合わせが３回、"discuss"の後に"great"がある組み合わせが４回登場したことを意味する。
【０１４１】
Ｂｉｇｒａｍテーブル１７００を用いることによって、問題生成処理（図２０）において、同一の単語の組み（すなわち、同一のリエゾン構造）を持つ教材を特定することができる。
【０１４２】
図１８は、第１の実施形態の変形例のリエゾン統語規則テーブル（リエゾン候補位置テーブル１８００）の構造を説明する図である。
【０１４３】
リエゾン候補位置テーブル１８００は、教材ＩＤごとのテーブルを含む。教材ＩＤ毎のテーブル（例えば、教材ＩＤ＝１のテーブル１８０１）は、教材ＩＤ１８０２、規則ＩＤ１８０３、前置単語位置１８０４、前置単語１８０５、後続単語１（１８０６）、 後続単語２（１８０７）及び 後続単語３（１８０８）を含む。
【０１４４】
規則ＩＤ１８０３は、規則を一意に識別するための識別子である。前置単語位置１８０４は、前置単語１８０５の教材（トランスクリプション）中の位置（すなわち、始めからの語の位置）を示す。前置単語１８０５は、後続単語１８０６〜１８０８の前に登場する単語である。後続単語１〜３（１８０６〜１８０８）は、前置単語１８０５の後に登場する単語である。具体的には、後続単語１（１８０６）は前置単語１８０５の直後に登場する単語であり、後続単語２（１８０７）は後続単語１（１８０６）の直後に登場する単語であり、後続単語３（１８０８）は後続単語２（１８０７）の直後に登場する単語である。後続単語の欄の数は、図示したリエゾン統語規則テーブルでは、３であるが、３より多くても少なくてもよい。
【０１４５】
なお、後続する単語がない、又は、後続する単語との間でリエゾンが発生しない場合、ＮＵＬＬが登録される。
【０１４６】
図１９は、第１の実施形態の変形例におけるリエゾン統語規則テーブルを生成する処理のフローチャートである。
【０１４７】
まず、教材ＩＤ（ｉ）を初期値である１に設定し（１４０１）、単語ＩＤ（ｊ，ｋ）を初期値である（１，２）に設定する（１４０２）。この設定によって、１番目の単語と隣接する２番目の単語とが比較される。
【０１４８】
その後、メモリ１２に格納されている、ｊ番目の単語とｋ番目の単語との組み合わせの数に１を加算する（１４０３）。そして、次の単語の組み合わせを処理をするために、ｊ及びｋにそれぞれ１を加算する（１４０４）。
【０１４９】
そして、単語ＩＤ（ｊ，ｋ）を教材ｉに含まれる単語の数Ｗと比較し（１４０５）、単語ＩＤ（ｊ，ｋ）のいずれもが単語数Ｗ以下であれば、次の単語の組み合わせを処理するために、ステップ１４０３に戻る。一方、単語ＩＤ（ｊ，ｋ）のいずれかが単語数Ｗを超えていれば、すべての単語の組み合わせについての処理が終了したので、集計された組み合わせの数を用いてｂｉｇｒａｍテーブル１７００を作成する（１４０６）。
【０１５０】
その後、リエゾン規則テーブル１５０１を参照し、リエゾン候補をリエゾン候補位置テーブル１８００に格納する（１４０７）。すなわち、ｊ番目の単語とｋ番目の単語との組み合わせがリエゾン規則テーブル１５０１のルール１５０３のいずれかと一致するかを判定し、リエゾンが発生することを定めたルール１５０３と一致する場合、リエゾン候補位置テーブル１８００の前置単語位置１８０４にｊを登録し、前置単語１８０５にｊ番目の単語を登録し、後続単語１（１８０６）にｉ番目の単語を登録する。
【０１５１】
また、ｉ番目の単語の後の単語が後続単語である場合、ｉ＋１番目の単語が後続単語２（１８０７）に登録され、ｉ＋２番目の単語が後続単語３（１８０８）に登録される。なお、後続単語とは、前述したように、前置単語との間でリエゾンが発生する、又は、後続単語間でリエゾンが発生する単語である。
【０１５２】
その後、次の教材の処理をするために、ｉに１を加算し（１４０８）、ｉが教材数Ｎより大きいかを判定する（１４０９）。その結果、ｉが教材数Ｎ以下であれば、まだ処理されていない教材があるので、ステップ１４０２に戻り、次の単語を処理する。一方、ｉが教材数Ｎより大きければ、全ての教材の処理が完了しているので、ｂｉｇｒａｍテーブル１７００及びリエゾン頻度テーブルを含むリエゾン統語規則テーブルをファイルとして出力し、記憶装置１３に格納する。
【０１５３】
図２０は、第１の実施形態の変形例の問題生成部１０５及び問題提示部１１２によって実行される問題生成処理のフローチャートであり、前述した問題生成処理（図１２Ａ及び図１２Ｂ）に代わって実行される。
【０１５４】
まず、問題ＩＤ（ｉ）を初期値である１に設定する（１６０１）。その後、問題ｉの習熟度によって処理を振り分ける（１６０２）。
【０１５５】
問題ｉの習熟度が１であれば、問題ｉに含まれる単語を含む問題を教材ＤＢ１０４から抽出し、問題候補に追加し（１６０８）、ステップ１６１０に進む。
【０１５６】
問題ｉの習熟度が２であれば、語彙難易度テーブル３０１を参照し、学習者ｘが学習すべき単語を問題候補にランダムに追加し（１６０９）、ステップ１６１０に進む。
【０１５７】
ステップ１６１０では、問題提示部１１２は、学習者の要望に応じて、問題候補を絞り込み問題として出力する。例えば、学習者の要望は、学習時間、問題数などである。
【０１５８】
一方、問題ｉの習熟度が３以上であれば、リエゾン規則テーブル１５０１を参照し、問題ｉはリエゾンか否かを判定する（１６０３）。
【０１５９】
問題ｉがリエゾンであれば、リエゾン規則テーブル１５０１を参照し、教材ＤＢ１０４から同一のリエゾンルールを含む問題文を抽出し、問題候補に追加する（１６０４）。その後、過去に誤答した特定の単語の組であるか否かを判定する（１６０５）。
【０１６０】
その結果、過去に誤答した特定の単語の組であれば、リエゾン統語規則テーブル（ｂｉｇｒａｍテーブル）１７００を参照し、教材ＤＢ１０４から同一の単語の組みを持つ問題文を抽出し、問題候補に追加し（１６０６）、ステップ１６１０に進む。
【０１６１】
一方、過去に誤答した特定の単語の組でなければ、摂動規則データベース１０６を参照し、教材ＤＢ１０４中の問題文を変形し、問題候補に追加し（１６０７）、ステップ１６１０に進む。
【０１６２】
以上に説明したように、本発明の第１の実施形態によると、問題の正誤、解答遅延時間、摂動種の種類、連続正解回数及び連続誤答回数に基づいて、学習者の弱点を見つけ、習熟度を判定し、習熟度に適する問題を出題するので、学習効率を向上することができる。
【０１６３】
また、摂動を用いた変形によって、問題と正解に関する記憶の影響をキャンセルするので、より学習効率が高い問題を出題することができる。
【０１６４】
また、リエゾンを用いた変形によって、リエゾンに対する学習効率が高い問題を出題することができる。
【０１６５】
＜実施形態２＞
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
【０１６６】
第２の実施形態は、学習用教材難易度提示部１１０２を有する点で前述した第１の実施形態と異なり、その他の点では同一である。よって、同一の構成及び処理には同じ符号を付し、それらの説明は省略する。
【０１６７】
図２１は、第２の実施形態の学習支援装置１１０１の構成を示す機能ブロック図である。
【０１６８】
第１の実施形態の学習支援装置１０１は、学習用教材難易度提示部１１０２、教材選択部１０３、問題生成部１０５、解答取得部１０７、採点部１０８、習熟度推定部１０９及び問題提示部１１２を有する。これらの各部は、プロセッサ１１が、所定のプログラムを実行することによって実装される。
【０１６９】
記憶装置１３は、教材データベース１０４（図３参照）、摂動規則データベース１０６（図５、図６、図７参照）、学習履歴データベース１１０（図９参照）及び問題データベース１１１（図８参照）を格納する。
【０１７０】
学習用教材難易度提示部１１０２は、習熟度推定部１０９から取得した習熟度及び学習履歴に基づいて、教材データベース１０４及び問題データベース１１１を参照して、学習者に適する難易度を判定する。学習用教材難易度提示部１１０２によって判定された難易度は、教材選択部１０３に入力される。
【０１７１】
学習用教材難易度提示部１１０２による難易度の判定は、例えば、図１５を用いて説明した難易度計算処理と同様の方法を用いることができる。また、第１の実施形態と同様に、学習者１１３から入力された年齢や学年に基づいて，出題される問題の難易度を推定してもよい。
【０１７２】
以上に説明したように、本発明の第２の実施形態によると、前述した第１の実施形態の効果に加え、習熟度及び学習履歴に基づいて学習者に適する難易度を判定するので、難易度を入力する手間を省き、より学習効率が高い問題を出題することができる。
【０１７３】
以上、本発明の実施形態について、英語の問題を取り扱う場合を説明したが、他の言語でも、問題となる単語を摂動によって変化させて他の問題を生成することができる言語であれば、本発明の実施形態の学習支援システムを適用できる。
【符号の説明】
【０１７４】
１１  プロセッサ（ＣＰＵ）
１２  メモリ
１３  記憶装置（ＨＤＤ）
１４  入力インターフェース
１５  出力インターフェース
１０１  学習支援装置
１０２  難易度入力部
１０３  教材選択部
１０４  教材データベース
１０５  問題生成部
１０６  摂動規則データベース
１０７  解答取得部
１０８  採点部
１０９  習熟度推定部
１１０  学習履歴データベース
１１１  問題データベース
１１２  問題提示部
１１０２  学習用教材難易度提示部
【図１】
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【図２】
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【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】
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【図１１】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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