(57)【要約】【課題】　読解流暢度及び習熟度の動的な評価を可能とする。【解決手段】　センテンスのディスコース構造及び情報構造について評価したテキストをユーザに提示することと、ユーザが評価されたテキストを一度以上音読する間、ユーザの話す１つ以上のレスポンスに基づいて、ユーザの読解流暢度レベルを決定することと、を含む、コンピュータを利用した読解流暢度及び習熟度の動的評価方法及びシステム。【選択図】　図２
2004102277.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センテンスのディスコース構造及び情報構造について評価したテキストをユーザに提示することと、
　ユーザが前記評価したテキストを一度以上音読する間、ユーザの話す１つ以上のレスポンスに基づいて、ユーザの読解流暢度レベルを決定することと、
　を含む、コンピュータを利用した読解流暢度及び習熟度の動的評価方法。
【請求項２】
前記ユーザの読解流暢度レベルを決定することは、
　前記ユーザの話す１つ以上のレスポンスから得られる１つ以上のユーザ音声韻律測定値を決定することと、
　前記決定された１つ以上のユーザ音声韻律測定値と、１つ以上の流暢な読み手の音声韻律測定値とを比較することと、
　を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記１つ以上のユーザ音声韻律測定値を決定することは、音声分析システムを利用して１つ以上のユーザ音声韻律測定値を決定することを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記１つ以上のユーザ音声韻律測定値を１つ以上の流暢な読み手の音声韻律測定値に近づける、音声韻律の適合を決定することを更に含む、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記１つ以上の流暢な読み手の音声韻律測定値は、流暢な読み手の音声韻律測定値の所定のグループから選択される、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記ユーザの読解流暢度レベルを決定することは、
　前記１つ以上の音声レスポンスから得られる１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値を決定することと、
　前記決定された１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値と、１つ以上の流暢な読み手の音声イントネーション測定値とを比較することと、
　を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値を決定することは、音声分析システムを利用して行われる、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値を１つ以上の流暢な読み手の音声イントネーション測定値に近づける、音声イントネーション測定値の適合を決定することを更に含む、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記１つ以上の流暢な読み手の音声イントネーション測定値は、流暢な読み手の音声イントネーション測定値の所定のグループから選択される、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記ユーザの読解流暢度レベルを決定することは、
　前記ユーザの話す１つ以上のレスポンスから得られる１つ以上のユーザ音声韻律測定値を決定することと、
　前記ユーザの話す１つ以上のレスポンスから得られる１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値を決定することと、
　前記決定された１つ以上のユーザ音声韻律測定値と、１つ以上の流暢な読み手の音声韻律測定値とを比較することと、
　前記決定された１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値と、１つ以上の流暢な読み手の音声イントネーション測定値とを比較することと、
　を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記１つ以上のユーザ音声韻律測定値を決定することは、音声分析システムを利用して１つ以上のユーザ音声韻律測定値を決定することを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記１つ以上のユーザ音声韻律測定値を１つ以上の流暢な読み手の音声韻律測定値に近づける、音声韻律の適合を決定することを更に含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記ユーザの読解流暢度レベルを決定することは、
　前記ユーザの話す１つ以上のレスポンスから得られる１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値を決定することと、
　前記決定された１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値と、１つ以上の流暢な読み手の音声イントネーション測定値とを比較することと、
　を含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記１つ以上のユーザの音声イントネーション測定値を決定することは、音声分析システムを利用して行われる、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値を前記１つ以上の流暢な読み手の音声イントネーション測定値に近づける、音声イントネーション測定値の適合を決定することを更に含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記１つ以上の流暢な読み手の音声イントネーション測定値は、流暢な読み手の音声イントネーション測定値の所定のグループから選択される、請求項１３に記載の方法。
【請求項１７】
ユーザが前記評価されたテキストを一度以上音読する間、ユーザの話す１つ以上の前記レスポンスを記録することを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記ユーザの読解流暢度レベルを決定することは、ユーザ要求、決定された読解速度及び決定された理解レベルの少なくとも１つに基づき、文法的に調整可能なテキストサマリ中の特徴的情報を表示することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記テキストは、ディスコース構造理論、言語ディスコースモデル、情報構造理論、修辞構造理論、系統機能文法及び文法素の少なくとも１つに基づいて評価される、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
ユーザの読解流暢度レベルは、年齢、学位、作業及びインタラクティブテストの成績の少なくとも１つに基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
読解流暢度及び習熟度の動的評価のインストラクションを提供する機械可読媒体であって、該インストラクションがプロセッサで実行されると、前記プロセッサは、
　センテンスのディスコース構造及び情報構造について評価したテキストをユーザに提示することと、
　ユーザが前記評価されたテキストを一度以上音読する間、ユーザの話す１つ以上のレスポンスに基づいて、ユーザの読解流暢度レベルを決定することと、
　を含むオペレーションを実行する、
　機械可読媒体。
【請求項２２】
前記ユーザの読解流暢度レベルを決定するための前記インストラクションは、
　ユーザの話す１つ以上のレスポンスから得られる１つ以上のユーザ音声韻律測定値を決定するためのインストラクションと、
　ユーザの話す１つ以上のレスポンスから得られる１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値を決定するためのインストラクションと、
　前記決定された１つ以上のユーザ音声韻律測定値と、１つ以上の流暢な読み手の音声韻律測定値とを比較するためのインストラクションと、
　前記決定された１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値と、１つ以上の流暢な読み手の音声イントネーション測定値とを比較するためのインストラクションと、
　を含む、請求項２１に記載の機械可読媒体。
【請求項２３】
前記１つ以上のユーザ音声韻律測定値を決定するためのインストラクションは、音声分析システムを利用して１つ以上のユーザ音声韻律測定値を決定するためのインストラクションを含む、請求項２２に記載の機械可読媒体。
【請求項２４】
前記１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値を決定するためのインストラクションは、音声分析システムを利用して１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値を決定するためのインストラクションを含む、請求項２２に記載の機械可読媒体。
【請求項２５】
前記１つ以上のユーザ音声韻律測定値を決定するためのインストラクションは、音声のリズム、強調及びイントネーションのうち１つ以上を決定するためのインストラクションを含む、請求項２２に記載の機械可読媒体。
【請求項２６】
前記１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値を決定するためのインストラクションは、ピッチレベル、ピッチ範囲、音声速度及び音声振幅のうち１つ以上を決定するためのインストラクションを含む、請求項２２に記載の機械可読媒体。
【請求項２７】
メモリと、
　センテンスのディスコース構造及び情報構造について評価したテキストをユーザに提示することによりユーザの読解流暢度レベルを決定し、ユーザが表示された前記評価したテキストを一度以上音読する間、ユーザの話す１つ以上のレスポンスに基づいて、ユーザの読解流暢度レベルを決定する、読解流暢度及び習熟度評価回路、ルーチンもしくはアプリケーションと、
　を含む、読解流暢度及び習熟度の動的評価システム。
【請求項２８】
前記読解流暢度及び習熟度の動的評価システムは、ピッチレベル、ピッチ範囲、音声速度及び音声振幅のうち１つ以上に基づいてユーザの読解流暢度レベルを決定する、請求項２７に記載の読解流暢度及び習熟度の動的評価システム。
【請求項２９】
前記読解流暢度及び習熟度の動的評価システムは、音声のリズム、強調及びイントネーションのうち１つ以上に基づいてユーザの読解流暢度レベルを決定する、請求項２７に記載の読解流暢度及び習熟度の動的評価システム。
【請求項３０】
センテンスのディスコース構造及び情報構造について評価したテキストをユーザに提示することと、
　ユーザが前記評価したテキストを一度以上音読する間、ユーザの話す１つ以上のレスポンスに基づいて、ユーザの読解流暢度レベルを決定することと、
　をコンピュータに実行させ、読解流暢度及び習熟度の動的評価を行うためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
　本発明は、コンピュータ分析支援を利用した読解習熟度評価システム及び方法に係り、詳細には、読解流暢度及び習熟度の動的評価方法、システム及びプログラム、及び該動的評価のインストラクションを提供する機械可読媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
　従来の読解力評価システム（例えば、米国特許出願第09/609,325号、第09/742,449号、第09/689,779号、第09/883,345号、第09/630,371号、第09/987,420号、特許文献１乃至５、非特許文献１参照。）では、学生の読解能力を試験し、所定の読解流暢度能力及び指導者の有無に応じて学生を分類する。年齢、学年、その他の基準に基づいて到達度基準を決定する。定期的に学生の再試験を実施し、その結果を同一クラスに分類された学生の到達度基準と比較する。この到達度基準に達しなかった学生に対しては、個別指導などの補習の読解指導を行うことができる。但し、このような指導を行っても、複数のセンテンスの意味をとりながら流暢に読解する能力は増進しない。
【０００３】
【特許文献１】米国特許第6,324,507 B1号
【特許文献２】米国特許第5,870,709号
【特許文献３】米国特許第6,224,383 B1号
【特許文献４】米国特許第6,299,452 B1号
【特許文献５】米国特許第6,161,091号
【非特許文献１】タザムら（Tatham et al.）、「合成のための韻律的スピーチ・モデリング（"Modeling speech prosodics for synthesis-perspectives and trials"）」、スピーチ合成の現状技術、ロンドン（State-Of-The-Art In Speech Synthesis, London）、アイイーイー・セミナー（IEE Seminar）、２０００年４月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
　話された言語音声を処理する個人の能力と、標準的な読解力の習得又は向上との間には関係があることがよく知られている。読解に習熟した者は、テキスト中のさまざまなセンテンス間に関係を認める。そして音読する際には、各センテンスの語に正確な音の高低や強調を与えることで、語間の関係を認識していることを示す。「新規」もしくは「対照的」であるがゆえに、センテンスにおいて最も特徴的な情報は、通常、特殊な強調を与えられる。一方、既出センテンス中の情報に説明を追加するセンテンスは低めの声で音読されるのが一般的である。
【０００５】
　従来の読解流暢度及び習熟度評価システム及び方法は、人間による評価を必要とするシステム及び方法や、聴覚的指示及び／又はレスポンスに対する評価能力が限定的であるか、もしくは全くなく、初歩的な、グラフィックを用いた、コンピュータベースの読解プログラムの利用を中心としたシステム及び方法に限定されていた。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
　本発明は、読解流暢度及び習熟度の動的評価を可能とするシステム及び方法である。
【０００７】
　本発明は、音読時の音声の韻律及びイントネーションをモニターすることで、読み手の流暢度及び習熟度を評価するシステム及び方法である。
【０００８】
　本発明は、読み手の音声の韻律及びイントネーションを、流暢な読み手の予測韻律及びイントネーションと比較するシステム及び方法である。
【０００９】
　本発明は、センテンス及びパラグラフレベルで、コンピュータを利用した読解流暢度及び習熟度評価を行うことを可能とするシステム及び方法である。
【００１０】
　本発明は、各ユーザについて、個人情報、読解レベル及び／又は学習傾向についての情報に基づいて、コンピュータを利用した読解流暢度及び習熟度の評価を行うことを可能とするシステム及び方法である。
【００１１】
　諸例示的実施形態において、本発明のシステム及び方法は、センテンスのディスコース（談話）構造及び情報構造に関して評価されたテキストをユーザに提示することにより、ユーザの読解流暢度及び習熟度を評価する。このような実施形態において、本発明のシステム及び方法は、評価されたテキストをユーザが一度以上音読する間、ユーザの話す１つ以上のレスポンスに基づいて読解流暢度レベルを決定する。
【００１２】
　諸例示的実施形態において、本発明のシステム及び方法は、ユーザの話す１つ以上のレスポンスから得られるユーザの音声韻律を評価することで、ユーザの読解流暢度レベルを決定する。更に、ユーザの話す１つ以上のレスポンスから得られるユーザ音声のイントネーション測定値を決定する。決定されたユーザの音声韻律を、１つ以上の流暢な読み手の音声韻律と比較する。更に、決定された１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値を、１つ以上の流暢な読み手の音声イントネーション測定値と比較する。
【００１３】
　本発明の他の諸例示的実施形態において、センテンスレベルの個人別読解流暢度及び習熟度の動的な評価は、判断されたユーザの現在の読解流暢度レベル、学習傾向及び個人情報に基づいて行われる。個人情報には、ユーザの年齢、母国語、親のステータス、その他既知のもしくは後に確認される教育学上有用な任意の情報が含まれる。諸例示的実施形態において、読解流暢度レベル、学習傾向及び個人情報に基づいて、読解流暢度及び習熟度評価テキストの調整可能なサマリが決定され、ユーザ、読解指導者又はユーザの読解流暢度レベルを評価する他の関係者に対し、視覚的表示及び／又は音声手段により提示される。
【００１４】
　本発明の第一の態様は、センテンスのディスコース構造及び情報構造について評価したテキストをユーザに提示することと、ユーザが評価したテキストを一度以上音読する間、ユーザの話す１つ以上のレスポンスに基づいて、ユーザの読解流暢度レベルを決定することと、を含む、コンピュータを利用した読解流暢度及び習熟度の動的評価方法である。
　本発明の第二の態様は、第一の態様において、ユーザの読解流暢度レベルを決定することは、ユーザの話す１つ以上のレスポンスから得られる１つ以上のユーザ音声韻律測定値を決定することと、決定された１つ以上のユーザ音声韻律測定値と、１つ以上の流暢な読み手の音声韻律測定値とを比較することと、を含む。
　本発明の第三の態様は、第二の態様において、１つ以上のユーザ音声韻律測定値を決定することは、音声分析システムを利用して１つ以上のユーザ音声韻律測定値を決定することを含む。
　本発明の第四の態様は、第二の態様において、１つ以上のユーザ音声韻律測定値を１つ以上の流暢な読み手の音声韻律測定値に近づける、音声韻律の適合を決定することを更に含む。
　本発明の第五の態様は、第二の態様において、１つ以上の流暢な読み手の音声韻律測定値は、流暢な読み手の音声韻律測定値の所定のグループから選択される。
　本発明の第六の態様は、第一の態様において、ユーザの読解流暢度レベルを決定することは、１つ以上の音声レスポンスから得られる１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値を決定することと、決定された１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値と、１つ以上の流暢な読み手の音声イントネーション測定値とを比較することと、を含む。
　本発明の第七の態様は、第六の態様において、１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値を決定することは、音声分析システムを利用して行われる。
　本発明の第八の態様は、第六の態様において、１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値を１つ以上の流暢な読み手の音声イントネーション測定値に近づける、音声イントネーション測定値の適合を決定することを更に含む。
　本発明の第九の態様は、第六の態様において、１つ以上の流暢な読み手の音声イントネーション測定値は、流暢な読み手の音声イントネーション測定値の所定のグループから選択される。
　本発明の第十の態様は、第一の態様において、ユーザの読解流暢度レベルを決定することは、ユーザの話す１つ以上のレスポンスから得られる１つ以上のユーザ音声韻律測定値を決定することと、ユーザの話す１つ以上のレスポンスから得られる１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値を決定することと、決定された１つ以上のユーザ音声韻律測定値と、１つ以上の流暢な読み手の音声韻律測定値とを比較することと、決定された１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値と、１つ以上の流暢な読み手の音声イントネーション測定値とを比較することと、を含む。
　本発明の第十一の態様は、第十の態様において、１つ以上のユーザ音声韻律測定値を決定することは、音声分析システムを利用して１つ以上のユーザ音声韻律測定値を決定することを含む。
　本発明の第十二の態様は、第十の態様において、１つ以上のユーザ音声韻律測定値を１つ以上の流暢な読み手の音声韻律測定値に近づける、音声韻律の適合を決定することを更に含む。
　本発明の第十三の態様は、第十の態様において、ユーザの読解流暢度レベルを決定することは、ユーザの話す１つ以上のレスポンスから得られる１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値を決定することと、決定された１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値と、１つ以上の流暢な読み手の音声イントネーション測定値とを比較することと、を含む。
　本発明の第十四の態様は、第十三の態様において、１つ以上のユーザの音声イントネーション測定値を決定することは、音声分析システムを利用して行われる。
　本発明の第十五の態様は、第十三の態様において、１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値を１つ以上の流暢な読み手の音声イントネーション測定値に近づける、音声イントネーション測定値の適合を決定することを更に含む。
　本発明の第十六の態様は、第十三の態様において、１つ以上の流暢な読み手の音声イントネーション測定値は、流暢な読み手の音声イントネーション測定値の所定のグループから選択される。
　本発明の第十七の態様は、第一の態様において、ユーザが評価されたテキストを一度以上音読する間、ユーザの話す１つ以上のレスポンスを記録することを更に含む。
　本発明の第十八の態様は、第一の態様において、ユーザの読解流暢度レベルを決定することは、ユーザ要求、決定された読解速度及び決定された理解レベルの少なくとも１つに基づき、文法的に調整可能なテキストサマリ中の特徴的情報を表示することを含む。
　本発明の第十九の態様は、第一の態様において、テキストは、ディスコース構造理論、言語ディスコースモデル、情報構造理論、修辞構造理論、系統機能文法及び文法素の少なくとも１つに基づいて評価される。
　本発明の第二十の態様は、第一の態様において、ユーザの読解流暢度レベルは、年齢、学位、作業及びインタラクティブテストの成績の少なくとも１つに基づいて決定される。
　本発明の第二十一の態様は、読解流暢度及び習熟度の動的評価のインストラクションを提供する機械可読媒体であって、該インストラクションがプロセッサで実行されると、該プロセッサは、センテンスのディスコース構造及び情報構造について評価したテキストをユーザに提示することと、ユーザが評価されたテキストを一度以上音読する間、ユーザの話す１つ以上のレスポンスに基づいて、ユーザの読解流暢度レベルを決定することと、を含むオペレーションを実行する、機械可読媒体である。
　本発明の第二十二の態様は、第二十一の態様において、ユーザの読解流暢度レベルを決定するためのインストラクションは、ユーザの話す１つ以上のレスポンスから得られる１つ以上のユーザ音声韻律測定値を決定するためのインストラクションと、ユーザの話す１つ以上のレスポンスから得られる１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値を決定するためのインストラクションと、決定された１つ以上のユーザ音声韻律測定値と、１つ以上の流暢な読み手の音声韻律測定値とを比較するためのインストラクションと、決定された１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値と、１つ以上の流暢な読み手の音声イントネーション測定値とを比較するためのインストラクションと、を含む。
　本発明の第二十三の態様は、第二十二の態様において、１つ以上のユーザ音声韻律測定値を決定するためのインストラクションは、音声分析システムを利用して１つ以上のユーザ音声韻律測定値を決定するためのインストラクションを含む。
　本発明の第二十四の態様は、第二十二の態様において、１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値を決定するためのインストラクションは、音声分析システムを利用して１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値を決定するためのインストラクションを含む。
　本発明の第二十五の態様は、第二十二の態様において、１つ以上のユーザ音声韻律測定値を決定するためのインストラクションは、音声のリズム、強調及びイントネーションのうち１つ以上を決定するためのインストラクションを含む。
　本発明の第二十六の態様は、第二十二の態様において、１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値を決定するためのインストラクションは、ピッチレベル、ピッチ範囲、音声速度及び音声振幅のうち１つ以上を決定するためのインストラクションを含む。
　本発明の第二十七の態様は、メモリと、センテンスのディスコース構造及び情報構造について評価したテキストをユーザに提示することによりユーザの読解流暢度レベルを決定し、ユーザが表示された評価したテキストを一度以上音読する間、ユーザの話す１つ以上のレスポンスに基づいて、ユーザの読解流暢度レベルを決定する、読解流暢度及び習熟度評価回路、ルーチンもしくはアプリケーションと、を含む、読解流暢度及び習熟度の動的評価システムである。
　本発明の第二十八の態様は、第二十七の態様において、読解流暢度及び習熟度の動的評価システムは、ピッチレベル、ピッチ範囲、音声速度及び音声振幅のうち１つ以上に基づいてユーザの読解流暢度レベルを決定する。
　本発明の第二十九の態様は、第二十七の態様において、読解流暢度及び習熟度の動的評価システムは、音声のリズム、強調及びイントネーションのうち１つ以上に基づいてユーザの読解流暢度レベルを決定する。
　本発明の第三十の態様は、センテンスのディスコース構造及び情報構造について評価したテキストをユーザに提示することと、ユーザが評価したテキストを一度以上音読する間、ユーザの話す１つ以上のレスポンスに基づいて、ユーザの読解流暢度レベルを決定することと、をコンピュータに実行させ、読解流暢度及び習熟度の動的評価を行うためのプログラムである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
　本発明の上記その他の諸特徴及び諸利益は、本発明のシステム及び方法の諸例示的実施形態を詳述した以下の説明で述べられ、また明瞭にされる。
【００１６】
　本発明のシステム及び方法の諸例示的実施形態を、添付図面を参照しながら以下に詳述する。
【００１７】
　図１は、本発明のシステム及び方法と共に利用できるネットワーク環境１００の例示的な一実施形態を示す。同図に示すように、ネットワーク環境１００は、１つ以上のウェブ利用(web-enabled)コンピュータ１２０及び１３０、１つ以上のウェブ利用携帯情報端末１４０及び１５０、読解流暢度評価システム（読解流暢度及び習熟度の動的評価システム）２００を備えるネットワーク１１０を含む。各要素はリンク（通信リンク）１６０で接続されている。ネットワーク１１０としては、例えばＬＡＮ、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、ストレージエリアネットワーク、イントラネット、エクストラネット、インターネット、他の任意の分散型ネットワークが可能であるが、特に限定されない。各ネットワークは有線及び／又は無線部分を含むことができる。
【００１８】
　図１に示すように、読解流暢度評価システム２００は、リンク１６０の１つを介してネットワーク１１０に接続している。リンク１６０は、読解流暢度評価システム２００をネットワーク１１０に接続するための、既知のもしくは将来開発される任意のデバイス又はシステムとすることができ、例えば一般加入電話網、ダイレクトケーブル、広域ネットワーク、ＬＡＮ、ストレージエリアネットワーク、イントラネットもしくはエクストラネット、インターネット、他の任意の分散型処理ネットワーク又はシステムによる接続が可能である。リンク１６０は、一般に読解流暢度評価システム２００をネットワーク１１０に接続するための、既知のもしくは将来開発される任意の接続システム又は構造とすることができる。他のリンク１６０も概ね同様である。
【００１９】
　図２は、本発明の読解流暢度評価システム２００の例示的な一実施形態の機能ブロック図である。同図に示すように、読解流暢度評価システム２００は、１人以上のユーザに情報を提示するための１つ以上の表示デバイス１７０、１人以上のユーザが読解流暢度評価システム２００にデータを入力することを可能とする１つ以上のユーザ入力デバイス１７５、１人以上のユーザが音声データ又は音声情報を読解流暢度評価システム２００に入力することを可能とする１つ以上の音声入力デバイス１８０、音声情報及び音声指示を１人以上のユーザに与えるための１つ以上の音声出力デバイス１８５を含む。各１つ以上の表示デバイス１７０、ユーザ入力デバイス１７５、音声入力デバイス１８０及び音声出力デバイス１８５は、１つ以上の通信リンク１７１、１７６、１８１及び１８６をそれぞれ介して、入出力インタフェース２１０を通じて読解流暢度評価システム２００に接続されている。これらの通信リンクは上述のリンク１６０と概ね同様である。
【００２０】
　諸例示的実施形態において、読解流暢度評価システム２００は、コントローラ２２０、メモリ２３０、自動音声処理及び／又は分析システム２４０、ディスコース分析回路もしくはルーチン２５０、情報構造分析回路もしくはルーチン２６０、音声韻律分析回路もしくはルーチン２７０、音声イントネーション測定値分析回路もしくはルーチン２８０及び読解流暢度及び習熟度評価回路もしくはルーチン２９０のうち１つ以上を含む。これらの要素は１つ以上のデータ及び／又は制御バス、及び／又はアプリケーションプログラミングインタフェース２９２を介して相互接続されている。メモリ２３０は、ディスコース構造分析テキスト記憶モデル２３２、情報構造分析テキスト記憶モデル２３４、ユーザ個人別レスポンス記憶モデル２３６及び流暢な読み手の音声韻律及びイントネーション測定値記憶モデル２３８のうち１つ以上を含むことができる。
【００２１】
　コントローラ２２０は、読解流暢度評価システム２００の他の要素の動作を制御する。また、コントローラ２２０は、必要に応じて読解流暢度評価システム２００の要素間のデータの流れを制御する。メモリ２３０は、読解流暢度評価システム２００に入出力される情報、読解流暢度評価システム２００の機能の実施に必要な任意のプログラム及び／又はデータ、及び／又は処理の諸段階におけるユーザ個人の読解流暢度及び習熟度データ及び／又は情報を記憶できる。
【００２２】
　メモリ２３０は任意の機械可読媒体とすることができ、揮発性可変メモリ、不揮発性可変メモリ、又は非可変すなわち固定メモリを適宜組み合わせて実施できる。揮発性の有無に関わらず、可変メモリはスタティックもしくはダイナミックＲＡＭ、フロッピー（登録商標）ディスク及びディスクドライブ、書込み可能もしくは再書換え可能な光ディスク及びディスクドライブ、ハードディスク、フラッシュメモリなどのうち任意の１つ以上を利用して実施できる。同様に、非可変すなわち固定メモリは、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、光学ＲＯＭディスク、例えばＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭディスク、及びディスクドライブなどのうち任意の１つ以上を使用して実施できる。
【００２３】
　諸例示的実施形態において、読解流暢度評価システム２００のディスコース構造テキスト分析モデル２３２は、ディスコース分析理論に基づいてユーザに提示されるテキストを分析するために使用される。ディスコース構造は、新たに話される言葉を、展開されるテキストや対話とリンクするための「フック(hook)」として利用できる候補センテンスを識別する。ディスコース構造テキスト分析モデル２３２は、ユーザの話す、すなわち言葉による１つ以上のレスポンスを評価するために使用することもできる。また、ディスコース構造テキスト分析モデル２３２に、１つ以上のディスコース分析理論に基づいて予め評価された少なくとも１つのテキストを記憶させてもよい。
【００２４】
　諸例示的実施形態において、読解流暢度評価システム２００の情報構造テキスト分析モデル２３４は、ユーザに提示されるテキストの情報構造を評価するために使用される。情報構造は、センテンス中のどの要素が重要な「新規」情報を含むかを決定するために利用される。情報構造テキスト分析モデル２３４は、情報構造分析理論に基づいて、ユーザの話す１つ以上のレスポンス、すなわち言葉の情報構造を評価するために利用してもよい。
【００２５】
　図２の例示的実施形態では、読解流暢度評価システム２００の説明を簡明にするため、ディスコース構造テキスト分析モデル２３２と情報構造テキスト分析モデル２３４とは別々のテキスト分析モデルとしているが、本発明のシステム及び方法を実施する場合、ディスコース構造テキスト分析モデル２３２と情報構造テキスト分析２３４とを統合し、ディスコース構造／情報構造テキスト分析モデルとしてもよい。また、別々のテキスト分析モデルとして開発することもでき、より高水準モデルの読解流暢度及び習熟度評価システム２００に組み込むこともでき、あるいはこれらの構成の任意の組合せとして開発することもできる。任意の実施形態において、ディスコース構造テキスト分析モデル２３２及び情報構造テキスト分析モデル２３４がとる特定の形態は、設計上選択できるものであり、本明細書の開示により限定されない。
【００２６】
　諸例示的実施形態において、テキスト分析の観点では、情報構造分析とセンテンスディスコース構造分析の統合は、ディスコースレベルの曖昧度を低下させるため、有利である。この場合、情報構造は、センテンス中の、前出テキストへリンクする可能性の最も高い箇所を識別する。このため、新たに話される言葉の、関連(attachment)箇所の候補数及び／又は種類を大幅に減少できる。
【００２７】
　諸例示的実施形態において、ユーザ個人別レスポンス記憶モデル２３６は、ユーザ個人別読解流暢度評価情報を評価及び／又は記憶するために使用される。ユーザ個人別読解流暢度評価情報は、例えば、ユーザ識別情報、ユーザ個人情報、ユーザ個人別読解流暢度及び習熟度レベル及び／又は学習傾向などに基づいてユーザに提示される調整バージョンのテキスト及び／又は音声である。また、ユーザ個人別レスポンス記憶モデル２３６に、そのユーザに関して予め識別され及び／又は決定されたユーザ独特の音声韻律やイントネーション測定値を記憶させてもよい。
【００２８】
　諸例示的実施形態において、流暢な読み手の音声韻律及びイントネーション測定値モデル２３８に、流暢な読み手に関して予め識別され及び／又は決定された、１グループの読み手のさまざまな言語的測定値及び／又は音声測定値を記憶させることができる。諸例示的実施形態において、言語的測定値及び／又は音声測定値は、音声韻律、音声イントネーション測定値、読解速度測定値などのうち１つ以上を含んでもよい。
【００２９】
　諸例示的実施形態において、自動音声処理及び／又は分析システム２４０は、ユーザの話すレスポンス、すなわち言葉を記録し、音声学的に分析するために使用される。動作中、ユーザの話すレスポンス、すなわち言葉からの音声信号が１つ以上の音声入力デバイス１８０によって、出力信号に変換される。次いで出力信号は自動音声処理及び／又は分析システム２４０により数値化され、分析される。
【００３０】
　諸例示的実施形態において、自動音声処理及び／又は分析２４０は、ユーザの話す言葉の基本周波数ｆ（０）を決定するため、ユーザの話す言葉を記録及び／又は分析するため使用される。基本周波数ｆ（０）は、どのように発話者のイントネーション及び強調を解釈するかに関する、聞き手にとって最も重要なインジケータであることが多い。また、諸例示的実施形態において、自動音声処理及び／又は分析２４０は、ユーザの話す言葉の韻律を決定するために使用される。長いすなわち十分な休止、ためらい、再開を追跡することもできる。
【００３１】
　諸例示的実施形態において、自動音声処理及び／又は分析２４０に、既知のもしくは将来開発される任意の音声処理及び分析システムを含めてもよい。諸例示的実施形態において、自動音声処理及び／又は分析２４０としては、エントロピック・コーポレーション(Entropic Corp.)が開発したＷＡＶＥＳ（登録商標）音声処理システム(WAVES speech processing system)、アムステルダム大学(University of Amsterdam)の音声科学研究所(Institute of Phonetic Sciences)が開発したＰＲＡＡＴ音声処理システム(PRAAT speech processing system)、マクォーリー大学(Macquarie University)の音声聴取及び言語研究センター(Speech Hearing and Language Research Centre)のＥＭＵ音声データベースシステム(EMU Speech Database System)、ロンドンカレッジ大学(University College London)のＳＦＳ、及びフランス国防省のDirection Des Centres & Expertise et d'Essaisのトランスクライバ(TRANSCRIBER)が挙げられる。
【００３２】
　諸例示的実施形態において、ディスコース分析回路もしくはルーチン２５０は、コントローラ２２０により作動され、１つ以上のディスコース分析理論を用いて、テキスト及び／又はユーザの話す１つ以上のレスポンスを評価する。諸例示的実施形態において、ディスコース分析回路もしくはルーチン２５０は、米国特許出願09/609,325号（「テキストのミクロ分析を利用したライティング指導システム及び方法(System and Method for Teaching Writing Using Microanalysis of Text)」）で議論される言語ディスコースモデル(Linguistic Discourse Model: LDM)などのディスコース分析理論を用いて、テキスト及び／又はユーザの話す１つ以上のレスポンスを評価する。他の諸例示的実施形態では、ディスコース分析回路もしくはルーチン２５０は、ディスコース構造理論(Discourse Structures Theory）、言語ディスコースモデル(Linguistic Discourse Model)、修辞構造理論(Rhetorical Structure Theory)、系統機能文法(Systemic Functional Grammar)及び／又は文法素(Tagmemics)技術を利用して、テキスト及び／又はユーザの話す１つ以上のレスポンスを評価してもよい。
【００３３】
　諸例示的実施形態において、情報構造分析回路もしくはルーチン２６０は、コントローラ２２０により作動され、１つ以上の情報構造分析理論を用いて、テキスト及び／又はユーザの話す１つ以上のレスポンスを評価する。詳細は後述するが、テキスト分析の観点では、情報構造分析とセンテンスディスコース構造分析とを有利に統合することで、ディスコースレベルにおける曖昧度を低下できる。
【００３４】
　諸例示的実施形態において、言語ディスコースモデルに従うと、ディスコースの表示は、入力される話された言葉の表面構造における情報と、話された言葉の意味に関するディスコース構造ルール及び推測とを用いて増加的に構成される。これにより、ディスコース構造ユニット（ＤＣＵ）の右側に開いた樹状図を再帰的に構成する。これについては、係属中の米国特許出願09/609,325号、09/742,449号、09/689,779号、09/883,345号、09/630,371号及び09/987,420号の記載を参照されたい。これらの出願の全文を参照により本願明細書に引用したものとする。ディスコース構造ユニット樹状図は、継続及び照応決定のためにどのユニットを利用できるかを示す。
【００３５】
　言語ディスコースモデル樹状図の全節点は、構造及び意味論に関する情報を含む、ファーストクラスオブジェクトである。末端節点は、ディスコースのストリングに相当する。非末端節点は、ディスコース関係で分類された節点である。非末端節点は、対等（Ｃ）節点、従属（Ｓ）節点及びバイナリ節点であってよいが、特に限定されない。
【００３６】
　情報構造（ＩＳ）は、末端節点及び非末端節点により表示される。対等節点は、その構成節点の主部及び構成節点の述部の一般概念を継承する。従属節点は、下位要素の情報構造を直接継承する。
【００３７】
　諸例示的実施形態において、本発明のシステム及び方法では、関連(attachment)は、（１）新規なセンテンスの主部の主題が、関連箇所で利用できる主題情報と一致する場合は対等節点であり、（２）新規なセンテンスの主部の主題が関連箇所で利用できる述部情報と一致する場合は従属節点であるとみなす。この例示的実施形態では、ディスコースジャンルの構造、会話における隣接構造及び論理関係の表示に用いられるバイナリ節点は考慮しない。これは、バイナリ節点がより特殊な、しかし明確なルールに従うためである。但し、バイナリ節点は重要な節点であり、本発明のシステム及び方法に従って実施されるいずれの実施形態にも含めることができる。
【００３８】
　ディスコース分析では、ディスコース構造法を利用して、入力される各センテンスに、発生するディスコース樹状図上の場所が割り当てられる。現在の方法では、語彙情報、構文法上及び意味論上の構成、時制及びアスペクト、及び一般知識を利用して関連ポイント及び関係を推測する。しかし、これらのリソースを駆使しても、なお関連における曖昧さが残ることが多い。通常の言語使用者がディスコースの関連における曖昧さをほとんど感じないと仮定すると、関連の決定には更なる情報源を利用せねばならない。入力されるセンテンスの情報構造及び利用可能なディスコース構造ユニットの情報構造は、曖昧さを排除するための重要な情報を提供する。入力されるセンテンスに情報構造を割り当てるためのコンテキストを提供する目標ディスコース構造ユニットを識別する際に生じる問題は、照応決定と類似する。すなわち、目標ユニットは樹状図の右端に沿っており、ゆえに利用可能でなければならない。
【００３９】
　ディスコースの観点では、入力されるセンテンスの情報構造は、入力されるセンテンスを、一般に先立って発生したディスコースにリンクされる主部と、一般に先立って発生したディスコースにリンクされないこともある述部と、に分割する。
一般に以前に発生したディスコースに戻ってリンクされている主部と、以前に発生したディスコースに戻ってリンクされていなくてもよい述部とに分割する。新規なセンテンスの主部の主題と、樹状図上のアクセス可能な節点で利用できる情報との間にリンクを形成することで、そのセンテンスの関連ポイントが決定される。関連のタイプ、例えば対等、従属又はバイナリは、関連節点において表示されるディスコース構造ユニットの情報構造に対する主部の関係を反映する。
【００４０】
　図３は、本発明のディスコース構造分析及び情報構造分析の統合的方法の諸例示的実施形態を適用することで分析された例示的テキストのチャートである。簡明に表示するため、構成要素であるディスコース構造ユニットをセンテンスとするが、言語ディスコースモデルに従うと、ディスコース構造ユニットを大幅に細かく分割する慣例があり、このため、従属センテンスの主節に関して、従属節が関連ポイントとして機能することができる。
【００４１】
　以下に、そして図３の例示的センテンスの実施形態に示すように、主部を括弧で表し、述部には印を付さない。強調が置かれる語は下線を付して示す。
センテンス１            （日本の人々は、）麺類を（時々食べる）。
(Japanese people occasionally choose to eat) NOODLES.
センテンス２            （通常、麺類は、）昼食や軽食として供される。
(Noodles are USUALLY eaten) for LUNCH or a light SNACK.
センテンス３           　 季節により、（麺類は）温かいつゆをかけたり、サラダのよ　　　　　　　　　　　　　うに冷やして（供されることもある）。
　　　　Depending on the SEASON, (noodles might be served) in a HOT SO　　　　　　　　　UP or COLD like a salad.
センテンス４    　　　　（温かいつゆをかけて麺類を供する場合、）野菜、豆腐、肉を　　　　　　　　　　　　　つゆに加えてもよい。
　　　　(When noodles are served in a hot SOUP,) VEGETABLES, TOFU, and MEAT are 　　　　ALSO found within the soup.
センテンス５            （日本には、）数種類の麺類がある。
Several TYPES of noodles (are eaten IN JAPAN.)
センテンス６    　　　　（うどん）は、小麦粉で作る、太い、白色の生麺で、通常は、　　　　　　　　　　　　　温かいつゆをかけて供される。
(UDON) are THICK, WHITE noodles made fresh from wheat flour and are 　　　　　　USUALLY served with a hot soup.
センテンス７    　　　　（そば）は、そば粉で作る、細い、うどんよりも固い麺であ　　　　　　　　　　　　　　る。
(SOBA) are THIN BUCKWHEAT noodles which are FIRMER than udon.
センテンス８   　　　　 （そばは、うどんと同様、つゆをかけて供してもよい）が、夏　　　　　　　　　　　　　季には通常、冷たい料理として供される。
(They can be served in a SOUP like UDON,) but are USUALLY served as a　　　　　 COOL dish in the SUMMER.
センテンス９    　　　　（ラーメン）は、小麦粉で作る、非常に細い、縮れた麺で、軽　　　　　　　　　　　　　食や夜食として供される。
(RAMEN) are very thin, CURLY wheat noodles served as a QUICK meal 　　　　　　　or a LATE night SNACK.
センテンス１０  　　　　（麺類は、）毎日の食事に変化をつけるものとして（食されて　　　　　　　　　　　　　いる）。　　　　　　　　　　　　
(Noodles are eaten) as a VARIATION for the daily MEAL.
【００４２】
　図３のチャートに示されるように、センテンス１乃至センテンス４は、主部と述部とはつながりを持ち、このため入れ子式の従属関係にある。センテンス５では、情報構造を割り当てるための適切なコンテキストがセンテンス２によって提供され、主部と述部とのつながりは結果的に対等である。センテンス５の述部は意図的に１セットの「麺類の種類」を話題にしている。これはセンテンス６、センテンス７及びセンテンス９でもう１つの主部のセットとして取り上げられる。これらの各センテンスの主部の焦点（うどん、そば、ラーメン）は、このセットに属するものと前もって予想される。従ってこれらのセンテンスは相互に対等であり、センテンス５に従属する。
【００４３】
　センテンス８を処理することで、ディスコース構造及び情報構造はいずれも独立して動作し得ることが実証される。センテンス８の情報構造は、主に接続助詞「が」（英語では接続詞「but」）によって決定される。「が(but)」は、第一の等位項において可能性の法接続詞として作用し、主部−述部の対を構成するため、述部の別のセットとして、可能な語のアクセス可能なセットを提供する。また、センテンス８のディスコースにおける関連は、情報構造ではなく、照応決定要求を満たす。
【００４４】
　センテンス１０では、情報構造を割り当てるための適切なコンテキストがセンテンス５によって提供される。主部間のリンクは対等であり、ディスコースの幾つかのレベルの状態を動かす(pop)。
【００４５】
　センテンスに対する情報構造の割り当てはディスコース構造に依存して行われる。ディスコース構造の構成は関連するユニットの情報構造に依存してもよい。但し、情報構造とディスコース構造の間の依存性は循環的なものではなく、相補的なものである。話し手にとって、ディスコース構造は継続するための１セットの可能なコンテキストを与えるが、情報構造の割り当てはディスコース構造に依存しない。聞き手にとって、センテンスの情報構造は、ディスコース構造とともに、ディスコースの意味表示を更新するために述部の情報がどのように使用されるかについての動的な意味論を教示する。従って、ディスコース構造と情報構造の関係は、コミュニケーション状況における話し手と聞き手の異なる、しかし緊密に関連したタスクを反映する。
【００４６】
　諸例示的実施形態において、音声韻律分析回路もしくはルーチン２７０は、コントローラ２２０により作動され、ユーザの話す１つ以上の言葉の１つ以上の音声韻律測定値を決定する。諸例示的実施形態において、音声韻律分析回路もしくはルーチン２７０は、１つ以上の音声韻律測定値、例えば音声のリズム、強調及びイントネーション、を決定する。音声韻律分析回路もしくはルーチン２７０は、自動音声処理及び／又は分析システム２４０を使用して、ユーザの話す１つ以上の言葉を評価する。
【００４７】
　諸例示的実施形態において、音声イントネーション測定値分析回路もしくはルーチン２８０は、コントローラ２２０により作動され、ユーザの話す１つ以上の言葉の１つ以上の音声イントネーション測定値を決定する。諸例示的実施形態において、音声イントネーション測定値分析回路もしくはルーチン２８０は、１つ以上の音声イントネーション測定値、例えばピッチレベル、ピッチ範囲、音声速度及び音声振幅、を決定する。音声イントネーション測定値分析回路もしくはルーチン２８０は、自動音声処理及び／又は分析システム２４０により予め処理される、ユーザの話す１つ以上の言葉を評価する。
【００４８】
　諸例示的実施形態において、読解流暢度及び習熟度評価回路もしくはルーチン２９０は、コントローラ２２０により作動され、センテンスのディスコース構造及び情報構造について評価されたテキストをユーザが一度以上音読する間、ユーザの話す１つ以上のレスポンスに基づいて読解流暢度レベルを決定する。諸例示的実施形態において、読解流暢度及び習熟度評価回路もしくはルーチン２９０は、ユーザの話す１つ以上のレスポンスから得られる１つ以上のユーザ音声韻律測定値の分析、及び／又はユーザの話す１つ以上のレスポンスから得られる１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値の分析を行うこと、及び／又は決定された１つ以上のユーザ韻律測定値の１つ以上の流暢な読み手の音声韻律測定値との比較、及び／又は決定された１つ以上のユーザイントネーション測定値の１つ以上の流暢な読み手の音声イントネーション測定値との比較を行うこと、により、ユーザの読解流暢度レベルを決定する。
【００４９】
　諸例示的実施形態において、ネットワークに接続された計算デバイス、例えばデスクトップ、ラップトップ又はポータブルコンピュータ１２０、を使用するユーザは、読解流暢度及び習熟度の動的評価システム２００が１つ以上の通信リンク１６０に接続された状態で、コンピュータを利用した読解流暢度及び習熟度の評価を開始する。諸例示的実施形態において、読解流暢度及び習熟度評価は、読解流暢度及び習熟度の動的評価システム２００により与えられるログインページを要求し、ＵＲＬに接続することで開始される。本発明の他の諸例示的実施形態において、読解流暢度及び習熟度の動的評価システム２００は、専用サーバ内、指導内容をも提供するコンテントサーバ内、又は通信リンク１６０でアクセスできる他の任意の場所に配置できる。本発明の他の諸例示的実施形態において、読解流暢度及び習熟度の動的評価システム２００は、本発明の有効範囲及び趣旨を逸脱しない範囲において、ユーザーアクセスデバイス、例えば読解流暢度及び習熟度の動的評価を利用する携帯情報機器１４０及び／又は１５０に組み込むこともできる。
【００５０】
　一旦ユーザが評価を開始すると、読解流暢度及び習熟度の動的評価システム２００は、要請されたログインページを、ネットワークに接続されたコンピュータ１２０に１つ以上の通信リンク１６０を介して転送する。ユーザ識別情報が入力され、読解流暢度及び習熟度の動的評価システム２００に戻される。入力されたユーザ識別情報に基づいて、このユーザについて予め記憶された個人別読解流暢度レベル、読解流暢度学習傾向、及びユーザ個人情報を検索できる。センテンスレベルもしくは句レベルでの読解流暢度及び習熟度の動的評価は、個人情報及び／又は以前のユーザの評価情報に基づいて開始される。
【００５１】
　本発明の諸例示的実施形態において、語レベルでの読解流暢度及び習熟度評価及び／又は指導は、ユーザに語の概念を習熟させるため、グラフィックアイコン、アニメーションクリップ、ビデオ及び／又はサウンドクリップ、及び／又は語の概念をユーザに伝達するのに役立つ他の任意の情報モードなどの理解促進要素を利用して行われる。諸例示的実施形態において、語とそれに関連する理解促進要素を、動的に決定されるユーザのパフォーマンス、予め設定されるユーザのパフォーマンス、及び／又は現在の語の認識レベルに基き、複雑なレイアウトで表示してもよい。表示される語は、識別されたユーザについて、ユーザの現在の語認識レベル、学習傾向及び／又は個人情報に基づいて、予め分類された語のリストから動的に選択される。
【００５２】
　センテンスレベルの指導により、ユーザは流暢な読解を習得できる。特に、読解流暢度及び習熟度の動的評価システム２００は、１つのセンテンスの構文解析から統合的で流暢な読解への移行を支援する、統合的で支持的な基盤をユーザに提供する。流暢な読解では、ユーザはセンテンス及びディスコース全体に関してもつ理解を利用し、新情報を吸収する。センテンスレベルの指導では、テキストを検索し、前出の「テキストのミクロ分析を利用したライティング指導システム及び方法」で議論される言語ディスコースモデルのようなディスコース分析理論を更に用いて、テキストを分析する。本発明のシステム及び方法の他の諸例示的実施形態では、ディスコース構造理論、言語ディスコースモデル、修辞構造理論、系統機能文法及び／又は文法素技術が利用できる。
【００５３】
　本発明の諸例示的実施形態では、調整可能なテキストサマリを作成してもよい。例えば、調整可能なテキストサマリは「テキストサマリ作成システム及び方法(Systems and Methods for Generating Text Summaries)」や「分析サマリ作成システム及び方法(Systems and Methods for Generating Analytic Summaries)」で議論される任意のシステム及び方法によって作成できる。また、本発明のシステム及び方法の諸例示的実施形態では、既知のもしくは将来開発される任意の文法上調整可能なテキストサマリ作成システム及び方法を用いることができる。
【００５４】
　ネットワークに接続されたコンピュータ１２０のユーザのパフォーマンス及び個人情報に基づき、個人別に調整されたバージョンのテキスト及び／又はセンテンスがユーザに提示される。そのセンテンスの読解に対し支援が必要であることをユーザが示すと、センテンス中のより特徴的な情報に別の表示特性が付加されて表示される。例えば、より特徴的な情報を強調、太字、異なる色により区別化したり、音声出力の場合は異なる音声を用いて出力したり、その他既知のもしくは将来開発される任意の区別化方法によって特徴的情報を区別化することができる。特徴的情報を区別化することで、ユーザをセンテンス中の熟知した、核心的知識に集中させ、同時にセンテンス中の部分のユーザが熟知していない概念を統合する。このように、ユーザは意味論的、文法的制約についての既得の知識を活用して、新情報を統合するよう訓練される。ユーザの概念理解は、本発明の動的な個人別読解指導システム及び方法によって動的にモニターされる。従って、本発明の諸例示的実施形態では、ユーザの以前の個人別読解指導から、ユーザの核心的知識を推測できる。
【００５５】
　ユーザの現在の読解レベル及び学習傾向に基づき、特徴的情報が選択され表示される。例えば、調整可能なテキストサマリから表示される情報のランクを動的に調整し、ユーザにとって難しめ又は易しめのセンテンスを表示する。また、個人情報は、選択された指導テキストを個人化してユーザの関心を高め、及び／又は選択された指導テキストを言語の特殊なレイアウトを用いて提示するためにも利用される。例えば、指導言語を特定する個人情報を利用して、選択された指導テキストの縦の配列を特定する。日本語又は中国語のテキストを用いて読解を学習するユーザを決定し、決定された読解レベルに基づいて適切なテキストレイアウトを決定する。ユーザの読解レベルの向上に伴い、横の配列などを含む、より複雑なテキストレイアウトを導入することができる。
【００５６】
　ネットワークに接続された携帯情報機器１４０及び１５０のユーザは、読解流暢度及び習熟度の動的評価システム２００を利用して、同様に読解流暢度及び習熟度の評価を開始できる。また、上述の如く、センテンスレベル及び／又は結合されたセンテンスと句レベルでの読解流暢度及び習熟度の動的評価システム２００は単体のデバイスとしてもよいし、本発明の有効範囲及び趣旨を逸脱しない限りにおいてスタンドアロン構成で動作することもできる。
【００５７】
　図４は、本発明のセンテンスレベルの動的な個人別読解指導方法の例示的な一実施形態の概略を示すフローチャートである。同図に示すように、オペレーションはステップＳ１００で開始し、ステップＳ１１０に進む。ステップＳ１１０で、１つのテキストが選択され、メモリへロードされる。テキストは、ユーザの読解レベルに適する、予め検討されたテキスト材料のライブラリから選択してもよいが、本発明の諸例示的実施形態では、言語上の困難を自動的にスコアリングし、これに基づいてテキストを自動的に検討してもよい。ライブラリ・マネージャを利用して、決定された読解レベル及び個人情報に基き、ユーザのためのテキストを選択してもよい。選択されたテキスト材料は、マイクロソフト社(Microsoft)のＷｏｒｄ（登録商標）のようなワードプロセッサフォーマットやリッチテキストフォーマット、アドビ(Adobe)社（登録商標）のＰＤＦ(Portable Document Format)、ＨＴＭＬ(hypertext markup language)、ＸＭＬ(extensible markup language)、ＸＨＴＭＬ(extensible hypertext markup language)、ＯＥＢ(open eBook format)、アスキー（ＡＳＣＩＩ）テキスト又はその他既知のもしくは将来開発される任意のドキュメントフォーマットで記憶できる。
【００５８】
　諸例示的実施形態において、検索されたテキストは、ディスコース分析理論を用いて予め分析される。テキストは、上述の言語ディスコースモデル、又はその他既知のもしくは将来開発される任意のディスコース分析方法によって分析できる。諸例示的実施形態において、検索されたテキストは、上述した１つ以上の情報構造分析方法、又はその他既知のもしくは将来開発される任意の方法によって、センテンスの情報構造について予め分析されている。次いでオペレーションはステップＳ１２０に進む。
【００５９】
　ステップＳ１２０で、一度以上音読する間にユーザの話す１つ以上のレスポンスに基づいて、ユーザの読解流暢度レベルを決定する。オペレーションはステップＳ１３０に進み、終了する。
【００６０】
　図５は、図４に示した本発明の読解流暢度及び習熟度の動的評価の例示的な一実施形態の概略をより詳細に示すフローチャートである。
【００６１】
　図５に示すように、オペレーションはステップＳ１２０で開始し、ステップＳ１２１に進む。ステップＳ１２１で、ユーザの話す１つ以上のレスポンスからユーザの１つ以上の音声韻律測定値を決定する。諸例示的実施形態では、決定される音声韻律は、１つ以上の音声韻律測定値、例えば音声のリズム、強調及びイントネーション、とすることができる。次いでオペレーションはステップＳ１２２に進む。
【００６２】
　ステップＳ１２２で、ユーザの話す言葉を評価することにより、ユーザの話す１つ以上のレスポンスから１つ以上のユーザ音声イントネーション測定値を決定する。諸例示的実施形態では、決定されるイントネーション測定値は、例えばピッチレベル、ピッチ範囲、音声速度及び／又は音声振幅とすることができる。次のステップＳ１２３で、決定された１つ以上のイントネーション測定値を、１つ以上の所定の流暢な読み手の音声韻律測定値と比較する。このような比較は、記憶された流暢な音声とユーザの音声とを照合し、多次元特徴ベクトル間の距離、例えばコサイン距離を算出するための標準的な方法で、ユーザの値と所定の測定値との差を算出することで実行できる。
【００６３】
　次のステップ１２４で、決定された１つ以上のイントネーション測定値を、１つ以上の所定の流暢な読み手の音声イントネーション測定値と比較する。例示的実施形態では、ステップＳ１２３と同様に、比較はユーザの測定値と所定の測定値との差を算出することにより行われる。次いでオペレーションはステップＳ１２５に進み、ここで方法のオペレーションはステップ１３０に戻る。
【００６４】
　本発明の諸例示的実施形態では、ユーザの読解レベル、学習傾向及び／又は個人情報を、テキストをユーザに提示する前に入力してもよい。読解レベル情報は、読解指導カリキュラムにおけるユーザの現在の位置を示す。本発明の諸実施形態では、ユーザが読解レベルを直接入力したり、テストシーケンスを通じて動的に決定したり、ユーザの以前の個人別読解指導の記録から検索したりしてもよいし、及び／又はその他既知のもしくは将来開発されるユーザの読解流暢度レベルを決定するための任意の方法を用いることも可能である。
【００６５】
　ユーザの個人情報は評価開始時に入力することもできるが、他の諸例示的実施形態では、個人情報を以前の個人別読解指導から検索したり、中心的な記録レジストラから検索したり、その他既知のもしくは将来開発される任意の、教育学上有用な情報の決定方法によって決定したりしてもよい。個人情報は、例えばユーザに関して分析されたテキストを個人化するのに有用な、姓や家族関係などの情報とすることができる。
【００６６】
　本発明の諸例示的実施形態では、調整可能なテキストサマリを、決定されたユーザ読解レベルに基づいて作成することができる。調整可能なテキストサマリは、前出の「テキストサマリ作成システム及び方法」や「分析サマリ作成システム及び方法」で議論される、任意の文法的に調整可能なテキストサマリを作成できるサマリジェネレータを利用して作成してもよい。調整可能なテキストサマリは、決定されたユーザ読解レベルに基づいて表示テキストを調整するために利用される。本発明の諸例示的実施形態では、決定されたユーザ読解レベルに基づいて、短め及び／又は易しめのテキストを表示し、及び／又は音声で提示する。例えば、センテンスの特徴的情報及び文法性を維持しながらセンテンスを簡約し、短め及び／又は易しめのセンテンスを表示してもよい。文法に適った短め及び／又は易しめのセンテンスを利用すれば、読解レベルの低いユーザの読解流暢度理解を促進できる。なお、調整可能なテキストサマリを利用した、より単純なテキストの作成はあくまで一例である。本発明のシステム及び方法の諸例示的実施形態では、文法的により単純なテキストの作成には任意の方法が可能である。
【００６７】
　本発明の諸例示的実施形態では、音読読解流暢度及び習熟度評価を行う間、種々のタイプの理解支援、例えば視覚支援をユーザに提供してもよい。例えば、読解レベルの低いユーザに対しては、テキストレイアウトを単純にして概念理解を促進し、１つ以上の理解支援のためにレイアウト空間を提供してもよい。諸例示的実施形態では、テキストと、関連する理解支援とを接近させて配置することで、テキストレイアウトを単純化する。
【００６８】
　本発明の他の諸例示的実施形態では、ユーザ個人情報を利用して理解支援及び／又はテキストレイアウトを調整したり、及び／又はユーザの言語、文化、年齢及び／又はその他既知のもしくは将来開発される任意の個人情報項目を調整したりできる。例えば、指導言語が中国語である場合、入門的な中国語のテキストの多くがそうであるように、縦の配列に基づいてテキストの向きを定め、表示するよう、テキストレイアウトを調整してもよい。その他の個人情報、例えば年齢や文化に関する情報に基づいて、１つ以上の理解支援、例えばグラフィックアイコン、サウンド及び／又はムービークリップなどを選択してもよい。この場合、年齢や文化に適した理解支援のグラフィックアイコンが表示用に選択される。なお、年齢、言語及び文化に関する情報は個人情報に関連して議論したが、本発明の実施に当たっては個人情報のいずれの項目も利用可能である。
【００６９】
　図１に示すように、諸例示的実施形態において、読解流暢度評価２００は、プログラムされた汎用コンピュータ上で実施される。他に専用コンピュータ、プログラムされたマイクロプロセッサやマイクロコントローラ、周辺集積回路素子、ＡＳＩＣもしくはその他の集積回路、デジタル信号プロセッサ、離散素子回路などの配線電子回路もしくはロジック回路、並びにＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡ、ＰＡＬなどのプログラム可能なロジックデバイスなどでも実施可能である。一般に、読解流暢度評価２００は、有限状態マシンを実施できる、すなわち図４及び図５のフローチャートを実施できる任意のデバイスを利用して実施できる。
【００７０】
　また、読解流暢度評価２００は、プログラムされた汎用コンピュータ、専用コンピュータ、マイクロプロセッサなどで実行されるソフトウェアとして実施してもよい。この場合、読解流暢度評価２００はサーバに格納されるリソースなどの形態で実施できる。読解流暢度評価２００は、汎用コンピュータ又は専用コンピュータのハードウェア及びソフトウェアシステムのような、ソフトウェア及び／又はハードウェアシステムに物理的に組み込むことも可能である。
【００７１】
　本発明を詳細に説明したが、本発明の範囲を逸脱せずに各種変更を加えることができることは当業者には明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】本発明の読解流暢度及び習熟度の動的評価システムを含むネットワークの実施形態の一例を示す図である。
【図２】本発明の読解流暢度及び習熟度の動的評価システムを含むネットワークの実施形態の一例を示す機能ブロック図である。
【図３】本発明の読解流暢度及び習熟度の動的評価システム及び方法の諸例示的実施形態を用いて実施される、ディスコース構造及び情報構造について分析されたテキストストリングの実施形態の一例を示す表である。
【図４】本発明の読解流暢度及び習熟度の動的評価方法の例示的実施形態の一例の概略を示すフローチャートである。
【図５】本発明の、ユーザの読解流暢度レベル決定方法の例示的実施形態の一例の概略をより詳細に示すフローチャートである。
【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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