(57)【要約】【課題】ロールプレイにより外国語を学習する際に、会話と共に文構成の学習をも行うことのできる文−会話教授装置を提供する。【解決手段】環境および役割をユーザーに選択させて設定する選択モジュール１１０と、複数の学習ユニットを記憶した教材データベース１２０と、選択された役割に対応した学習ユニットを教材データベースから取り出し会話学習を実行する会話教授モジュール１３０と、選択された環境に対応した学習ユニットを教材データベースから取り出し文作成学習を実行する文教授モジュール１４０と、会話学習および文作成学習のためにユーザーからの入力および音声を受け、会話教授モジュールおよび文教授モジュールからの出力内容を出力し、学習ユニットの学習評価レベルを計算して示す入出力モジュール１５０と、を有することを特徴とする文−会話教授装置。【選択図】            図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文および会話学習、およびそれらの評価を実行するために、ユーザーの環境および役割選択に従う学習内容を生成する、環境および役割選択機能を備えた文−会話教授装置であって、
環境および役割を前記ユーザーに選択させて設定する選択モジュールと、
環境および役割のための複数の学習ユニットを記憶した教材データベースと、
選択された役割に対応した学習ユニットを前記教材データベースから取り出し会話学習を実行する会話教授モジュールと、
選択された環境に対応した学習ユニットを前記教材データベースから取り出し文作成学習を実行する文教授モジュールと、
前記会話学習および前記文作成学習のためにユーザーからの入力および音声を受け、前記会話教授モジュールおよび文教授モジュールからの出力内容を出力し、前記学習ユニットの学習評価レベルを計算して示す入出力モジュールと、
を有することを特徴とする文−会話教授装置。
【請求項２】
前記選択モジュールは、少なくとも選択された環境とその中で果たす役割を設定することを特徴とする請求項１記載の文−会話教授装置。
【請求項３】
前記教材データベースは、少なくとも会話学習ユニットおよび文作成学習ユニットを有することを特徴とする請求項１記載の文−会話教授装置。
【請求項４】
前記会話学習ユニットおよび前記文作成学習ユニットは、テキストデータ、音声データ、画像データ、およびビデオデータからなる群から選択された少なくとも１つのデータよりなることを特徴とする請求項３記載の文−会話教授装置。
【請求項５】
前記学習評価レベルは、前記学習ユニットにおける会話学習の結果、および前記文作成学習ユニットにおける文作成学習の結果を使用して計算されることを特徴とする請求項１記載の文−会話教授装置。
【請求項６】
文および会話学習、およびそれらの評価を実行するために、ユーザーの環境および役割選択に従う学習内容を生成する、環境および役割選択機能を備えた文−会話教授方法であって、
ユーザーから環境および役割の選択を受けて設定するステップと、
前記選択された環境に対応した学習教材を取り出し文作成学習を実行するステップと、
前記選択された役割に対応した学習教材を取り出し会話学習を実行するステップと、
前記各学習結果から学習評価レベルを与えるステップと、
を有することを特徴とする文−会話教授方法。
【請求項７】
前記環境および役割は、少なくとも前記選択された環境の中で果たす役割であることを特徴とする請求項６記載の文−会話教授方法。
【請求項８】
前記選択された環境に対応した学習教材を取り出し文作成学習を実行するステップは、
前記学習教材用に前記環境の設定を読み込むステップと、
前記環境の設定に対応する文作成学習の学習ユニットを決定するステップと、
前記学習教材の中の前記学習ユニットに対応した文作成教材から質問を生成するステップと、
ユーザーからの入力を受けるステップと、
前記ユーザーからの入力と前記質問の回答との整合性を比較するステップと、
前記比較の結果を出力して、前記文作成学習の評価を生成するステップと、
を有することを特徴とする請求項６記載の文−会話教授方法。
【請求項９】
前記文作成の学習教材は、テキストデータ、音声データ、画像データ、およびビデオデータからなる群から選択された少なくとも１つのデータよりなることを特徴とする請求項８記載の文−会話教授方法。
【請求項１０】
前記決定された文作成教材から質問を生成するステップは、前記文作成教材の中の文を非再編成して前記質問を作成するステップ、および／または再編成して前記質問を作成するステップを有することを特徴とする請求項８記載の文−会話教授方法。
【請求項１１】
前記再編成は、語再編成、語彙属性再編成、語彙タイプ再編成、および妨害語再編成の少なくともいずれかであることを特徴とする請求項１０記載の文−会話教授方法。
【請求項１２】
前記選択された役割に対応した学習教材を取り出し会話学習を実行するステップは、
前記学習教材用に前記役割の設定を読み込むステップと、
前記役割の設定に対応する学習ユニットを決定するステップと、
前記学習教材の中の前記学習ユニットに対応した会話の中の他の関係者の音声を出力するステップと、
ユーザーから音声入力を受けるステップと、
前記入力された音声と予め決められた標準の会話音声との類似性を分析するステップと、
前記類似性の分析結果を出力して前記学習ユニットの評価を生成するステップと、
を有することを特徴とする請求項６記載の文−会話教授方法。
【請求項１３】
前記会話教材は、テキストデータ、音声データ、画像データ、およびビデオデータからなる群から選択された少なくとも１つのデータよりなることを特徴とする請求項１２記載の文−会話教授方法。
【請求項１４】
前記学習評価レベルを算出するステップは、前記文作成学習および前記会話学習の学習結果から算出することを特徴とする請求項６記載の文−会話教授方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、外国語教授装置およびその方法に関する。特に、ユーザーが文および会話を練習する環境および役割を選択して設定することのできる外国語教授装置およびその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
外国語を学ぶことの最終目標の１つは、学んでいる言語を話す他の人と話すことできるようになることである。
【０００３】
このことから、従来よりコンピュータを利用した外国語学習においては、会話に重点を置いた様々な方法がある。
【０００４】
そのような学習方法の１つにロールプレイがある。これは、ユーザー（外国語学習者）が完全に会話教材を理解するために、ある環境（たとえば日常出てくるような場面）を設定し、その環境の中で、ユーザーにその環境に出てくるいずれかの人の役割を演じさせて、その役割の人が話す内容を話させ、またはその環境で他の人が話したことを理解させることにより、ユーザーが学習してゆく方法である。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、このようなロールプレイによる学習方法は、以下のような問題がある。
【０００６】
（１）文構成の練習不足。
【０００７】
会話能力を高めるための重要な要素の１つは、ユーザーが文を作ることについて習熟することである。
【０００８】
ところがロールプレイによる外国語学習では、この文構成の練習が不足してしまう問題がある。このため、ロールプレイによる学習の場合、ユーザーは、他の人々からの問いかけに対する答えを直ちに見つけだすことができたとしても、正確な文構造を導き出すことができない場合がある。その結果、ユーザーは実際的な会話において、あまり流暢に自分の意見や質問に対する答えを述べることができなくなってしまうおそれがある。
【０００９】
したがって、文を作成する学習は、有効の会話学習のうえで欠かすことができない。
【００１０】
（２）完全な評価メカニズムの欠如。
【００１１】
会話の間に正確に文を作ることに加えて重要なのは、ユーザーが話す際のイントネーションと発音の技術である。
【００１２】
従来の外国語教授装置も、この部分に重点を置くようにはしているものの、ユーザーにとって理想的な評価メカニズムがあるとはいえない。
【００１３】
したがって、ユーザーは練習を続けても、ユーザーがそれらについて進歩したかどうかを知ることができない。
【００１４】
（３）会話環境および演じる役割の妥当性。
【００１５】
会話環境とその中で演じる役割の設定は、両方とも極めて重要で有望な学習要素であることに疑いはない。
【００１６】
しかし、従来の教授装置の設計は、しばしばこれらの２つの機能を完全には結合することができない。
【００１７】
したがって、ユーザーが様々な会話環境を熟知しているとしても、個々の役割としてうまく学習を続けてゆくことができなくなってしまうおそれがある。
【００１８】
その結果、ユーザーは学習を続けてゆくことができなくなり、また、会話の練習に２倍以上の時間を費やさなければならなくなってしまうという問題がある。
【００１９】
そこで、本発明の目的は、現在普及しているコンピュータテクノロジーを利用して、ロールプレイにおける環境設定とその中の役割の両方の特徴を組み合わせて、ユーザーの会話能力を増強することができ、ユーザーに対してできるだけ短い時間で、しかも最小の努力で、最後の目標としての会話技術を高めることができ、しかも、より完全な分析および評価メカニズムをもつ文−会話教授装置およびその方法を提供することである。
【００２０】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するための本発明は、以下のように構成される。
【００２１】
（１）文および会話学習、およびそれらの評価を実行するために、ユーザーの環境および役割選択に従う学習内容を生成する、環境および役割選択機能を備えた文−会話教授装置であって、環境および役割を前記ユーザーに選択させて設定する選択モジュールと、環境および役割のための複数の学習ユニットを記憶した教材データベースと、選択された役割に対応した学習ユニットを前記教材データベースから取り出し会話学習を実行する会話教授モジュールと、選択された環境に対応した学習ユニットを前記教材データベースから取り出し文作成学習を実行する文教授モジュールと、前記会話学習および前記文作成学習のためにユーザーからの入力および音声を受け、前記会話教授モジュールおよび文教授モジュールからの出力内容を出力し、前記学習ユニットの学習評価レベルを計算して示す入出力モジュールと、を有することを特徴とする文−会話教授装置。
【００２２】
（２）前記選択モジュールは、少なくとも選択された環境とその中で果たす役割を設定することを特徴とする文−会話教授装置。
【００２３】
（３）前記教材データベースは、少なくとも会話学習ユニットおよび文作成学習ユニットを有することを特徴とする文−会話教授装置。
【００２４】
（４）前記会話学習ユニットおよび前記文作成学習ユニットは、テキストデータ、音声データ、画像データ、およびビデオデータからなる群から選択された少なくとも１つのデータよりなることを特徴とする文−会話教授装置。
【００２５】
（５）前記学習評価レベルは、前記学習ユニットにおける会話学習の結果、および前記文作成学習ユニットにおける文作成学習の結果を使用して計算されることを特徴とする文−会話教授装置。
【００２６】
（６）文および会話学習、およびそれらの評価を実行するために、ユーザーの環境および役割選択に従う学習内容を生成する、環境および役割選択機能を備えた文−会話教授方法であって、ユーザーから環境および役割の選択を受けて設定するステップと、前記選択された環境に対応した学習教材を取り出し文作成学習を実行するステップと、前記選択された役割に対応した学習教材を取り出し会話学習を実行するステップと、前記各学習結果から学習評価レベルを与えるステップと、を有することを特徴とする文−会話教授方法。
【００２７】
（７）前記環境および役割は、少なくとも前記選択された環境の中で果たす役割であることを特徴とする文−会話教授方法。
【００２８】
（８）前記選択された環境に対応した学習教材を取り出し文作成学習を実行するステップは、前記学習教材用に前記環境の設定を読み込むステップと、前記環境の設定に対応する文作成学習の学習ユニットを決定するステップと、前記学習教材の中の前記学習ユニットに対応した文作成教材から質問を生成するステップと、ユーザーからの入力を受けるステップと、前記ユーザーからの入力と前記質問の回答との整合性を比較するステップと、前記比較の結果を出力して、前記文作成学習の評価を生成するステップと、を有することを特徴とする文−会話教授方法。
【００２９】
（９）前記文作成の学習教材は、テキストデータ、音声データ、画像データ、およびビデオデータからなる群から選択された少なくとも１つのデータよりなることを特徴とする文−会話教授方法。
【００３０】
（１０）前記決定された文作成教材から質問を生成するステップは、前記文作成教材の中の文を非再編成して前記質問を作成するステップ、および／または再編成して前記質問を作成するステップを有することを特徴とする文−会話教授方法。
【００３１】
１１）前記再編成は、語再編成、語彙属性再編成、語彙タイプ再編成、および妨害語再編成の少なくともいずれかであることを特徴とする文−会話教授方法。
【００３２】
（１２）前記選択された役割に対応した学習教材を取り出し会話学習を実行するステップは、前記学習教材用に前記役割の設定を読み込むステップと、前記役割の設定に対応する学習ユニットを決定するステップと、前記学習教材の中の前記学習ユニットに対応した会話の中の他の関係者の音声を出力するステップと、ユーザーから音声入力を受けるステップと、前記入力された音声と予め決められた標準の会話音声との類似性を分析するステップと、前記類似性の分析結果を出力して前記学習ユニットの評価を生成するステップと、を有することを特徴とする文−会話教授方法。
【００３３】
（１３）前記会話教材は、テキストデータ、音声データ、画像データ、およびビデオデータからなる群から選択された少なくとも１つのデータよりなることを特徴とする文−会話教授方法。
【００３４】
（１４）前記学習評価レベルを算出するステップは、前記文作成学習および前記会話学習の学習結果から算出することを特徴とする文−会話教授方法。
【００３５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について説明するが、本発明の適用の範囲は、以下の説明によって制限されるものではなく、以下に述べる本発明の好適な実施形態を含む詳細な説明および実施例は説明のためのみに用いられるべきであり、本発明の精神および特許請求の範囲内において当業者による種々の変形、追加、省略が可能であることは明らかである。本発明は、以下の詳細な説明から十分に理解できる。しかしながら、以下の詳細な説明は発明の内容を説明するためのものであり、発明を制限するものではない。
【００３６】
図１は、本発明を適用した本実施の形態における文−会話教授装置の機能構成を示すブロック図である。
【００３７】
本発明による環境および役割選択機能を備えた文−会話教授装置およびその方法によって、ユーザーは自由に会話や文作成を学習するために、ロールプレイの環境およびその中で演じる役割を選ぶことができる。
【００３８】
この文−会話教授装置１００（以下単に装置と略記する）は、選択モジュール１１０、教材データベース１２０、会話教授モジュール１３０、文教授モジュール１４０、および入出力（Ｉ／Ｏ）モジュール１５０を備える。なお、この装置は、実際には通常のパソコンなどのコンピュータであり、この装置内の各機能は、後述する手順を実行するために作成されたプログラムが当該コンピュータに実行されることで、各機能として働くものである。
【００３９】
（１）選択モジュール１１０によって、ユーザーは、ロールプレイの環境およびその中における自分（ユーザー）の役割を選ぶことができる。ここで環境は、たとえば空港、駅、商店、レストラン、ホテル、学校、映画館、道案内（道順を尋ねる）、など日常出てくるような様々な場所やそれらにおける場面である。一方、役割は、そのような環境において登場する人である。
【００４０】
このために選択モジュール１１０は、学習教材の環境およびそこで果たすユーザーの役割をユーザーに選択させて設定する。これには、たとえば、接続されているディスプレイなど（不図示）に、予め用意されている複数の環境やその中での複数の役割の中から、ユーザーに所望する環境とその中での役割を選択させるようにするとよい。
【００４１】
選択された環境および役割は、図示しないメモリやハードディスク装置などの記憶装置に記憶されて、設定される。
【００４２】
ユーザーの選択結果は、会話学習および文作成の学習の際に必要となる教材、および練習経過に影響する。
【００４３】
（２）教材データベース１２０は、全ての環境と役割の学習教材を記憶している。
【００４４】
基本的に、学習教材は、会話学習ユニットと文作成学習ユニットに分割されている。
【００４５】
各ユニットは学習内容となる異なるデータタイプの素材を含んでいる。それらは、たとえば、テキストデータ、音声データ、画像データ、ビデオ（動画映像）データなどである。
【００４６】
したがって、この教材データベース１２０は、マルチメディアデータを記憶するデータベースである。
【００４７】
（３）会話教授モジュール１３０は、会話教授を実行するためにユーザーの役割選択に対応した会話学習教材を教材データベース１２０から取り出して、ユーザーに対し提示し、またユーザーからの会話音声を受け取り、評価する。
【００４８】
会話学習の間、会話教授モジュール１３０は、選択された役割に対応した会話学習ユニット内の会話内容を順次出力する。このとき、ユーザーが選択した役割の人の会話内容については入力待ちとなり、その他の人の会話内容については音声として出力する。ここで、会話学習ユニットとは、たとえば、学習進度ごとにまとめられた学習範囲、または１つの環境内における１場面の範囲など、１つの会話学習の単位である。
【００４９】
会話学習の手順は、基本的には、会話教授モジュール１３０によって行われる以下のステップよりなる。
【００５０】
その会話に関係する人または人々（すなわちその場面で出ている人または人々）の音声内容の出力すること、ユーザーから発せられた音声を受け取ること（受け取った音声を装置内で一時記憶（録音）することを含む）、入力されたユーザーからの音声の類似性を分析すること（すなわち、ユーザーの音声内容と、その会話標準の音声内容との音波を比較して、標準の音声内容との差異を評価する。これには、たとえば、音波波形の相似性を評価したり、アクセントの位置やイントネーションを音波の強弱位置または強弱位置の並び方の違いなどとして評価したりする。）である。
【００５１】
会話教授モジュール１３０は、１つの会話学習ユニットが終了するまで上述のステップを繰り返し実行する。
【００５２】
そして、会話教授モジュール１３０は、１つの会話学習ユニットが終了後、その学習ユニット内におけるの会話の評価結果を、ユーザーの参照のために、およびユーザーの学習進度の評価のために出力する。ここで会話の評価結果は、入力された音声と標準音声との類似性であり、たとえば、音声波形の似ていた音声入力が何パーセントあるか、またアクセントの位置やイントネーションが正しい音声入力が何パーセントあるかなどである。
【００５３】
（４）文教授モジュール１４０は、文作成学習を実行するためにユーザーの選択した環境設定にしたがって、教材データベース１２０から文作成学習ユニットを取り出し、ユーザーに対し質問として提示し、またユーザーからの回答を受け取り、評価する。
【００５４】
文作成学習の間に、文教授モジュール１４０は選択された文作成学習ユニット内でのすべての文練習問題を出力する。ここで、文作成学習ユニットとは、たとえば、ユーザーが選択した環境における１つの学習範囲、学習進度ごとにまとめられた１つの学習範囲、１つの環境内における１場面の範囲など、１つの文作成学習の単位である。したがって、たとえば、文作成学習ユニット内において、選択された環境における様々な役割の人々の会話内容が文作成の練習課題として出力される。もちろん、その他にその環境に付随するような予めその文作成学習ユニットとして組み込まれた文作成の練習課題などが含まれていてもよい。
【００５５】
この文作成学習の手順は、基本的には、文教授モジュール１４０によって行われる以下のステップよりなる。
【００５６】
ユーザーが文作成を練習するための質問を生成すること、ユーザーが入力した内容を受けること、入力内容の整合性を比較すること（すなわち、質問の回答となる標準の文と、ユーザーから入力された文とを比較すること）である。
【００５７】
文教授モジュール１４０は、その文学習ユニット内における文を作る練習が全て終わるまで、上記の各ステップを繰り返す。
【００５８】
そして、文教授モジュール１４０は、最後に、その学習ユニットの評価結果をユーザーの参照のために、およびユーザーの学習進度の評価のために出力する。ここでの評価結果は、たとえば、出題された文に対する正解率（％）などである。
【００５９】
（５）Ｉ／Ｏモジュール１５０は、会話教授および文作成学習の間、ユーザーから音声および文字入力を受ける。
【００６０】
また、Ｉ／Ｏモジュール１５０は、会話教授モジュール１３０と文教授モジュール１４０によって出力された内容（会話における他の関係者の音声、文作成学習の間に出される問題、各分析結果、各比較結果、各ユニットにおける会話評価および文作成評価の結果など）を出力する。
【００６１】
さらに、Ｉ／Ｏモジュール１５０は、学習レベルを計算して付与し、それを出力する。
【００６２】
学習レベルは、会話教授モジュール１３０によって行われる会話学習ユニットの会話評価結果と、文教授モジュール１４０によって行われる文作成学習ユニットの文作成評価結果を使用して計算される。これは、たとえば、会話の評価結果である会話音声の類似性の評価結果と、文作成の評価結果である標準の分に対する正確性とを用いて、選択された環境および役割に対応する学習ユニットにおける総合的な評価結果（たとえば、会話の評価結果と文作成の評価結果の平均値など）を計算する。
【００６３】
なお、入出力（Ｉ／Ｏ）モジュール１５０には、図示しないでディスプレイやプリンタ、およびマイクロフォン、スピーカーなどが接続されている。
【００６４】
図２〜４は、上述した装置によって行われる文−会話教授の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【００６５】
図２を参照して全体の流れを説明する。
【００６６】
まず、選択モジュール１１０がＩ／Ｏモジュール１５０を介して、ユーザーからの環境および役割選択の入力を受ける（ステップ２００）。この選択は、選択された環境および役割に応じた教材の選択となる。
【００６７】
続いて、文−会話教授装置１００において文教授モジュール１４０が、選択された環境に対応した学習ユニットの教材を教材データベース１２０から取り出し、文作成学習を実行する（ステップ３００）。この文作成学習の手順は、後に図３を参照して詳細に説明する。
【００６８】
文作成学習が終了した後、続いて、会話教授モジュール１３０が、選択された役割に対応した学習ユニットの教材を教材データベース１２０から取り出し、会話学習を実行する（ステップ４００）。この会話学習の手順は、後に図４を参照して詳細に説明する。
【００６９】
最後に、各学習ユニットにおけるユーザーの学習結果を評価のために計算して、学習レベルを付与する（ステップ５００）。
【００７０】
なお、この手順において、文作成学習の後に会話学習を行うこととしたが、これは、選択された環境で出てくる会話内容の文構成を全て（または一部でもよい）学習した上で、その後に、会話学習を行うことで会話学習の習熟度を挙げることを目的としている。なお、会話学習を先に学習するようにして、会話として文の構成をつかんだ後に、実際に文構成を正しく理解したかどうかを確かめるために文作成学習を実行するようにしてもよい。
【００７１】
次に、図３を参照して、文作成学習の手順について説明する。
【００７２】
まず、学習教材選択された環境の設定を読み込む（ステップ３１０）。これにより文作成学習が開始する。
【００７３】
装置は、この環境設定に対応する文作成学習のための学習ユニットを決定する（ステップ３２０）。
【００７４】
その後、装置は、学習教材の中から決定された学習ユニットに対応する文作成教材から質問を作る（ステップ３３０）。
【００７５】
質問を作る方法には、ユーザーが選択することにより少なくとも２つの方法がある。
【００７６】
１つは、非再編成方法である。これは文作成教材のヒント内容（たとえば質問の説明または出題される文の訳）が、ユーザーの入力に対応して、一語ずつ出力される方法である。なお、ヒント内容は予め文作成教材となっている文に合わせて教材データベース１２０に記憶されている。
【００７７】
他の１つは、再編成方法である。
【００７８】
この方法は、文作成教材における文がばらばらに（ランダムに）再配置されて、質問として出力され、これに対してユーザーに正しい配列を入力させるようにするものである。
【００７９】
この再編成方法には、様々な方法がある。たとえば、語再編成、語彙属性再編成、語彙タイプ再編成、および妨害語再編成などである。
【００８０】
続いて、装置は、ユーザーからの入力内容を受る（ステップ３４０）。ユーザーは、語および文を入力装置（たとえばキーボード、手書入力装置）を使用して入力する。
【００８１】
入力内容が入力されたあと、装置は入力内容の整合性比較を実行する（ステップ３５０）。これは、ユーザーの入力文と質問の回答となる標準文が比較される。
【００８２】
そして、装置は、比較が行われたか否か調べる（ステップ３６０）。未だ比較が行われない場合には、ステップ３５０へ戻り、比較が実行されるまで待つ。
【００８３】
一方、比較が行われたら、比較結果が図示しないメモリなどに一時的に記憶されて、次に、装置は、その学習ユニット内に、出題される他の文があるかどうか検索する（ステップ３７０）。
【００８４】
なお、記憶される比較結果は、たとえば入力された文が標準文と比較して正しいか否かの判定結果であり、入力された文そのものもいっしょに記憶してもよい。
【００８５】
ステップ３７０において、他に出題すべき文が無ければ、すべての比較結果を出力し、その学習ユニットにおける文作成学習の評価結果を出力する（ステップ３８０）。
【００８６】
最終的な文作成学習の評価結果は、文作成学習の学習ユニットにおいて出題された各々の文の比較結果を統計処理することにより算出される。
【００８７】
この統計処理により、その学習ユニットにおけるユーザーの理解レベルが反映される。また、この統計結果は、総合学習評価のユニット文作成評価を生成するためにさらに使われる。その後、処理はステップ４００に続く。
【００８８】
一方、ステップ３７０において、出題すべき他の文があればステップ３３０へ戻り、文作成教材から質問を作る。そして、ステップ３３０〜３７０によって全ての文作成実行が繰り返される。
【００８９】
次に、図４を参照して、会話学習の手順について説明する。
【００９０】
まず、選択された役割を読み込むことによって、会話学習を開始する（ステップ４１０）。
【００９１】
続いて、装置は、ユーザーの選択した役割に対応した学習ユニットを決定する（ステップ４２０）。
【００９２】
そして、装置は、その学習ユニットの会話の中の他の関係者の音声を出力する（ステップ４３０）。
【００９３】
その後、装置はユーザーからの音声内容を受ける（ステップ４４０）。ここでユーザーは、音声内容を入力するために入力装置（たとえばマイクロフォンなどの音声収集装置）を使用する。
【００９４】
ユーザーの音声内容を受け取った後、装置は、音声の類似性を分析する（ステップ４５０）。
【００９５】
この音声の類似分析は、ユーザーの音声内容と標準の音声内容が同じものであるかどうか比較する。これは、前述の通り音波を比較することにより行われる。
【００９６】
続いて、装置は、音声の類似性分析が行われたか否かを調べる（ステップ４６０）。
【００９７】
ここで、分析が行われていなければ、分析が行われるまでステップ４５０が継続する。
【００９８】
一方、分析が行われた場合は、分析結果を図示しないメモリなどに一時的に格納する。そして、装置は他に実行する他の会話内容があるかどうか検索する（ステップ４７０）。
【００９９】
ステップ４７０において、他に実行する会話内容がない場合、最後に、分析結果を出力し、その学習ユニットの会話評価を行う（ステップ４８０）。
【０１００】
会話評価は、各々の分析結果を統計処理することで行われる。それは、その会話学習ユニットにおけるユーザーの理解レベルを反映する。
【０１０１】
この会話評価の結果は、総合学習評価におけるそのユニットの会話評価を生成するためにさらに使われる。
【０１０２】
処理は、それからステップ５００に続く。
【０１０３】
一方、ステップ４７０において、そのユニットにおいて未処理の会話内容がある場合、ステップ４３０に戻り、そのユニット内の全ての会話教材が実行されるまでステップ４３０〜４７０が繰り返し実行される。
【０１０４】
以上、本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこのような実施の形態に限定されるものではなく様々な変形形態として実施できることは、当業者にとって明らかである。そして、それら変形形態は、本願の特許請求の範囲内に含まれるものである。
【０１０５】
【発明の効果】
以上説明した本発明による、ロールプレイにおける環境および役割の両方の選択機能を備えた文−会話教授装置、およびその方法によれば、会話学習ユニットを通して、ユーザーが希望の環境および役割のセットを選択することができる。
【０１０６】
また、本発明によれば、学習過程中に、ユーザーに対して、ユーザーの学習度合いについての評価を明示的で正確に与えることができる。ユーザーは、環境および役割の組み合わせを通して、異なる教材内容を経験することができ、全ての環境において各役割のための会話技術をつかむことができる。
【０１０７】
また、本発明によれば、文を作成し、会話学習を終えた後に与えられる評価結果から、ユーザーは、自らが作った学習計画の中での学習の習得度合いを知ることができる。
【０１０８】
さらに本発明によれば、文作成および会話の練習によって、ユーザーは、文構造のさらに完全なトレーニングを受けることができる。
【０１０９】
そして、これらによってユーザーは実際の会話をとても速く行うことができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用した本実施の形態における文−会話教授装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】上述した装置によって行われる文−会話教授の全体の手順を説明するためのフローチャートである。
【図３】上記フローチャート中の文作成学習の手順を説明するためのフローチャートである。
【図４】上記フローチャート中の会話学習の手順を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
１００  文−会話教授装置
１１０  選択モジュール
１２０  教材データベース
１３０  会話教授モジュール
１４０  文教授モジュール
１５０  入出力モジュール
【図１】
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【図２】
2004333917.tif 000004
【図３】
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【図４】
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