(57)【要約】【課題】本発明は、学習者に対して文字列辞書に記憶される文字列とその文字列の属性情報とを呈示することにより、学習者に文字列を学習させるときにあって、合理的かつ効率的な文字列の学習を可能とする新たな文字列学習技術の提供を目的とする。【解決手段】テスト用の抽出条件を設定し、その抽出条件に基づいて文字列辞書から文字列を抽出して、それらの文字列を学習者に出力して学習者の反応を収集し、その収集した反応を分析することによって学習者が知らない文字列を推定する。続いて、その推定した文字列の中から重要度の高い文字列を抽出する抽出条件を設定し、その抽出条件に基づいて文字列辞書から文字列と文字列の属性情報および親密度とを抽出して、その抽出した文字列を親密度の順に並べ替えて属性情報とともに学習者に出力する。これにより、学習者は知らない文字列であり、かつ重要な文字列から順に学習できるようになる。【選択図】図１
2005107483.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習者に対して文字列辞書に記憶される文字列と該文字列の属性情報とを呈示することにより、学習者に文字列を学習させる文字列学習方法において、
文字列辞書から、規定個数の文字列とそれに対応付けて記憶される該文字列の重要度を示す値とを抽出する過程と、
上記抽出した文字列を学習者に呈示し、それに対しての応答入力に従って、該文字列の属性情報を学習者が知っているのか否かを判断する過程と、
上記判断結果に基づいて、学習者に呈示する学習対象となる文字列の抽出条件を設定する過程と、
文字列辞書から、上記抽出条件を充足する文字列とそれに対応付けて記憶される該文字列の重要度を示す値および該文字列の属性情報とを抽出し、該重要度を示す値の順番に従って、学習者に対して、該文字列と該文字列の属性情報とを呈示する過程とを備えることを、
特徴とする文字列学習方法。
【請求項２】
請求項１記載の文字列学習方法において、
上記設定する過程では、学習者が知っていると判断した文字列の持つ上記重要度を示す値の中で最も低い値を特定して、その特定した値とその値よりも低い値とにより定義される上記重要度を示す値の区間を上記抽出条件として設定することを、
特徴とする文字列学習方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の文字列学習方法において、
上記抽出する過程では、上記重要度を示す値の範囲を上記規定個数に従って等間隔に分割して、その分割した値に対応付けて文字列辞書に記憶される文字列を抽出対象として抽出を行うことを、
特徴とする文字列学習方法。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれか１項に記載の文字列学習方法において、
上記重要度を示す値として、文字列の主観的ななじみの程度を示す値である親密度を用いるように構成されることを、
特徴とする文字列学習方法。
【請求項５】
学習者に対して文字列辞書に記憶される文字列と該文字列の属性情報とを呈示することにより、学習者に文字列を学習させる文字列学習装置において、
文字列辞書から、規定個数の文字列とそれに対応付けて記憶される該文字列の重要度を示す値とを抽出する手段と、
上記抽出した文字列を学習者に呈示し、それに対しての応答入力に従って、該文字列の属性情報を学習者が知っているのか否かを判断する手段と、
上記判断結果に基づいて、学習者に呈示する学習対象となる文字列の抽出条件を設定する手段と、
文字列辞書から、上記抽出条件を充足する文字列とそれに対応付けて記憶される該文字列の重要度を示す値および該文字列の属性情報とを抽出し、該重要度を示す値の順番に従って、学習者に対して、該文字列と該文字列の属性情報とを呈示する手段とを備えることを、
特徴とする文字列学習装置。
【請求項６】
請求項５記載の文字列学習装置において、
上記設定する手段は、学習者が知っていると判断した文字列の持つ上記重要度を示す値の中で最も低い値を特定して、その特定した値とその値よりも低い値とにより定義される上記重要度を示す値の区間を上記抽出条件として設定することを、
特徴とする文字列学習装置。
【請求項７】
請求項５又は６に記載の文字列学習装置において、
上記抽出する手段は、上記重要度を示す値の範囲を上記規定個数に従って等間隔に分割して、その分割した値に対応付けて文字列辞書に記憶される文字列を抽出対象として抽出を行うことを、
特徴とする文字列学習装置。
【請求項８】
請求項１ないし４のいずれか１項に記載の文字列学習方法の実現に用いられる処理をコンピュータに実行させるための文字列学習プログラム。
【請求項９】
請求項１ないし４のいずれか１項に記載の文字列学習方法の実現に用いられる処理をコンピュータに実行させるための文字列学習プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１０】
学習者に対して単語辞書に記憶される単語と該単語の語義情報とを呈示することにより、学習者に単語を学習させる単語学習方法において、
単語辞書から、規定個数の単語とそれに対応付けて記憶される該単語の重要度を示す値とを抽出する過程と、
上記抽出した単語を学習者に呈示し、それに対しての応答入力に従って、該単語を学習者が知っているのか否かを判断することにより、学習者の語彙力を推定する過程と、
上記判断結果に基づいて、学習者に呈示する学習対象となる単語の抽出条件を設定する過程と、
単語辞書から、上記抽出条件を充足する単語とそれに対応付けて記憶される該単語の重要度を示す値および該単語の語義情報とを抽出し、該重要度を示す値の順番に従って、学習者に対して、該単語と該単語の語義情報とを呈示する過程とを備えることを、
特徴とする単語学習方法。
【請求項１１】
請求項１０記載の単語学習方法において、
上記設定する過程では、学習者が知っていると判断した単語の持つ上記重要度を示す値の中で最も低い値を特定して、その特定した値とその値よりも低い値とにより定義される上記重要度を示す値の区間を上記抽出条件として設定することを、
特徴とする単語学習方法。
【請求項１２】
請求項１０又は１１に記載の単語学習方法において、
上記抽出する過程では、上記重要度を示す値の範囲を上記規定個数に従って等間隔に分割して、その分割した値に対応付けて単語辞書に記憶される単語を抽出対象として抽出を行うことを、
特徴とする単語学習方法。
【請求項１３】
請求項１０ないし１２のいずれか１項に記載の単語学習方法において、
上記推定する過程では、学習者が入力した呈示単語についての語義情報と、該呈示単語に対応付けて単語辞書に記憶される語義情報とを照合することにより、該呈示単語を学習者が知っているのか否かを判断することを、
特徴とする単語学習方法。
【請求項１４】
請求項１０ないし１３のいずれか１項に記載の単語学習方法において、
上記呈示する過程の処理が終了するときに、上記抽出する過程の処理の再実行を指示する過程を備えることを、
特徴とする単語学習方法。
【請求項１５】
請求項１０ないし１４のいずれか１項に記載の単語学習方法において、
上記重要度を示す値として、単語の主観的ななじみの程度を示す値である親密度を用いるように構成されることを、
特徴とする単語学習方法。
【請求項１６】
学習者に対して単語辞書に記憶される単語と該単語の語義情報とを呈示することにより、学習者に単語を学習させる単語学習装置において、
単語辞書から、規定個数の単語とそれに対応付けて記憶される該単語の重要度を示す値とを抽出する手段と、
上記抽出した単語を学習者に呈示し、それに対しての応答入力に従って、該単語を学習者が知っているのか否かを判断することにより、学習者の語彙力を推定する手段と、
上記判断結果に基づいて、学習者に呈示する学習対象となる単語の抽出条件を設定する手段と、
単語辞書から、上記抽出条件を充足する単語とそれに対応付けて記憶される該単語の重要度を示す値および該単語の語義情報とを抽出し、該重要度を示す値の順番に従って、学習者に対して、該単語と該単語の語義情報とを呈示する手段とを備えることを、
特徴とする単語学習装置。
【請求項１７】
請求項１６記載の単語学習装置において、
上記設定する手段は、学習者が知っていると判断した単語の持つ上記重要度を示す値の中で最も低い値を特定して、その特定した値とその値よりも低い値とにより定義される上記重要度を示す値の区間を上記抽出条件として設定することを、
特徴とする単語学習装置。
【請求項１８】
請求項１６又は１７に記載の単語学習装置において、
上記抽出する手段は、上記重要度を示す値の範囲を上記規定個数に従って等間隔に分割して、その分割した値に対応付けて単語辞書に記憶される単語を抽出対象として抽出を行うことを、
特徴とする単語学習装置。
【請求項１９】
請求項１０ないし１５のいずれか１項に記載の単語学習方法の実現に用いられる処理をコンピュータに実行させるための単語学習プログラム。
【請求項２０】
請求項１０ないし１５のいずれか１項に記載の単語学習方法の実現に用いられる処理をコンピュータに実行させるための単語学習プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、言語の学習・教育場面において、学習者が単語を効率的に学習できるようにする単語学習方法およびその装置と、その単語学習方法の実現に用いられる単語学習プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体と、学習者が漢字などの文字列を効率的に学習できるようにする文字列学習方法及びその装置と、その文字列学習方法の実現に用いられる文字列学習プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体とに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の単語学習装置では、単語辞書記憶部から無作為に単語を抽出して学習者に出力する技術や、あらかじめ定めた単語を学習者に出力する技術が使われていた。
【０００３】
また、以前に学習者が検索した単語を知らない単語として特定し、それらの単語の検索回数を考慮して学習者に単語を出力するといった技術も使われていた（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
これから、漢字の読みなどを学習させる場合にも、同様に、漢字辞書記憶部から無作為に漢字を抽出して学習者に出力する技術や、あらかじめ定めた漢字を学習者に出力する技術が使われることになる。
【０００５】
また、以前に学習者が検索した漢字を知らない漢字として特定し、それらの漢字の検索回数を考慮して学習者に漢字を出力するといった技術も使われることになる。
【特許文献１】特開平４−９７１９２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
学習者がある言語の単語を学習する場合、該学習者が知らない単語であり、かつ重要な単語、すなわち該言語を母語とする人間が良く知っている単語から順に学習する方法が合理的かつ効率的である。この方法を可能とするためには、該学習者が知らない単語を精度良く推定し、かつ該言語における単語の重要度を特定することが必要である。
【０００７】
しかしながら、従来の技術では、これらの点を考慮していなかったため、単語の学習が合理的かつ効率的ではなかった。
【０００８】
例えば、単語辞書記憶部から無作為に単語を抽出して学習者に出力する技術では、該学習者が知らない単語の推定も、単語の重要度の特定も考慮していない。したがって、単語の学習が合理的かつ効率的には行えなかった。
【０００９】
また、例えば、あらかじめ定めた単語を学習者に出力する技術では、該学習者が知らない単語の推定を考慮していない。これに加えて、該技術では、単語の重要度を考慮していない。したがって、単語の学習が合理的かつ効率的には行えなかった。
【００１０】
さらに、例えば、特許文献１に示される単語学習装置では、該装置を使って学習者が検索した単語を知らない単語として特定する。しかし、学習者が検索しない単語でも、学習者が知らない単語は多数あると考えられるので、特許文献１に示される技術では、知らない単語の一部しか推定していないことになる。しかも、学習者に出力される単語は学習者が検索した単語に限られるので、検索されない単語の学習ができないという問題も存在する。
【００１１】
また、特許文献１に示される技術では、単語の検索回数を考慮して学習者に単語の出力を行っている。しかし、学習者による検索回数が多くても、該言語において重要な単語であるとは限らない。したがって、該技術では単語の重要度を考慮したとはいえない。
【００１２】
以上に説明した従来技術の問題は、漢字などの文字列が持つ各種の属性情報を学習させる場合にも起こる問題でもある。
【００１３】
本発明は、上記問題に対し、学習者が知らない単語の推定および単語の重要度の特定に基づいて、該学習者が知らない単語を重要度の高い順に該学習者に出力することによって、合理的かつ効率的な単語の学習を可能とする新たな単語学習技術の提供を目的とする。
【００１４】
そして、本発明は、上記問題に対し、学習者が知らない文字列の推定および文字列の重要度の特定に基づいて、該学習者が知らない文字列を重要度の高い順に該学習者に出力することによって、合理的かつ効率的な文字列の学習を可能とする新たな文字列学習技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
〔ｉ〕本発明の単語学習装置
この目的を達成するために、本発明の単語学習装置は、学習者に対して単語辞書に記憶される単語と該単語の語義情報とを呈示することにより、学習者に単語を学習させる処理を行うために、（１）単語辞書から、規定個数の単語とそれに対応付けて記憶される該単語の重要度を示す値とを抽出する抽出手段と、（２）抽出手段の抽出した単語を学習者に呈示し、それに対しての応答入力に従って、該単語を学習者が知っているのか否かを判断することにより、学習者の語彙力を推定する推定手段と、（３）呈示した単語を学習者が知っているのか否かの判断結果に基づいて、学習者に呈示する学習対象となる単語の抽出条件を設定する設定手段と、（４）単語辞書から、設定手段の設定した抽出条件を充足する単語とそれに対応付けて記憶される該単語の重要度を示す値および該単語の語義情報とを抽出し、該重要度を示す値の順番に従って、学習者に対して、該単語と該単語の語義情報とを呈示する呈示手段と、（５）呈示手段の処理が終了するときに、抽出手段に対して処理の再実行を指示する指示手段とを備えるように構成する。
【００１６】
このように構成されるときにあって、単語の重要度を示す値として、単語の主観的ななじみの程度を示す値である親密度が用いられることがある。
【００１７】
以上の各処理手段が動作することで実現される本発明の単語学習方法はコンピュータプログラムで実現できるものであり、このコンピュータプログラムは、半導体メモリなどのような適当な記録媒体に記録して提供されたり、ネットワークを介して提供され、本発明を実施する際にインストールされてＣＰＵなどの制御手段上で動作することにより本発明を実現することになる。
【００１８】
このように構成される本発明の単語学習装置では、単語辞書から、規定個数の単語とそれに対応付けて記憶される該単語の重要度を示す値とを抽出する。
【００１９】
例えば、単語の重要度を示す値の範囲を規定個数に従って等間隔に分割して、その分割した値に対応付けて単語辞書に記憶される単語を抽出対象として抽出を行うことで、単語辞書から、規定個数の単語とそれに対応付けて記憶される該単語の重要度を示す値とを抽出するのである。
【００２０】
続いて、これらの抽出した単語を学習者に呈示し、それに対しての応答入力に従って、該単語を学習者が知っているのか否かを判断することにより、学習者の語彙力を推定する。
【００２１】
例えば、学習者が入力した呈示単語についての語義情報と、該呈示単語に対応付けて単語辞書に記憶される語義情報とを照合することにより、該呈示単語を学習者が知っているのか否かを判断することで、学習者の語彙力を推定するのである。
【００２２】
続いて、該呈示単語を学習者が知っているのか否かの判断結果に基づいて、学習者に呈示する学習対象となる単語の抽出条件を設定する。
【００２３】
例えば、学習者が知っていると判断した単語の持つ重要度を示す値の中で最も低い値を特定して、その特定した値とその値よりも低い値とにより定義される単語の重要度を示す値の区間を抽出条件として設定するのである。
【００２４】
続いて、単語辞書から、設定した抽出条件を充足する単語とそれに対応付けて記憶される該単語の重要度を示す値および該単語の語義情報とを抽出し、該重要度を示す値の順番に従って、学習者に対して、該単語と該単語の語義情報とを呈示することにより、学習者に単語を学習させる。
【００２５】
例えば、上述した区間を抽出条件として設定することで、単語辞書から、学習者が知らない単語であり、かつ重要な単語を抽出することができるようになるので、このようにして抽出した単語と該単語の語義情報とを、重要度を示す値の順番に従って学習者に呈示することにより、学習者が知らない単語であり、かつ重要な単語を学習者に学習させるのである。
【００２６】
そして、この一連の処理を繰り返していくことで、学習者が知らない単語であり、かつ重要な単語をその重要度の高い順に学習者に学習させるように処理する。
【００２７】
〔ii〕本発明の文字列学習装置
この目的を達成するために、本発明の文字列学習装置は、学習者に対して文字列辞書に記憶される文字列と該文字列の属性情報とを呈示することにより、学習者に文字列を学習させる処理を行うために、（１）文字列辞書から、規定個数の文字列とそれに対応付けて記憶される該文字列の重要度を示す値とを抽出する抽出手段と、（２）抽出手段の抽出した文字列を学習者に呈示し、それに対しての応答入力に従って、該文字列の属性情報を学習者が知っているのか否かを判断する判断手段と、（３）判断手段の判断結果に基づいて、学習者に呈示する学習対象となる文字列の抽出条件を設定する設定手段と、（４）文字列辞書から、設定手段の設定した抽出条件を充足する文字列とそれに対応付けて記憶される該文字列の重要度を示す値および該文字列の属性情報とを抽出し、該重要度を示す値の順番に従って、学習者に対して、該文字列と該文字列の属性情報とを呈示する呈示手段と、（５）呈示手段の処理が終了するときに、抽出手段に対して処理の再実行を指示する指示手段とを備えるように構成する。
【００２８】
このように構成されるときにあって、文字列の重要度を示す値として、文字列の主観的ななじみの程度を示す値である親密度が用いられることがある。
【００２９】
以上の各処理手段が動作することで実現される本発明の文字列学習方法はコンピュータプログラムで実現できるものであり、このコンピュータプログラムは、半導体メモリなどのような適当な記録媒体に記録して提供されたり、ネットワークを介して提供され、本発明を実施する際にインストールされてＣＰＵなどの制御手段上で動作することにより本発明を実現することになる。
【００３０】
このように構成される本発明の文字列学習装置では、文字列辞書から、規定個数の文字列とそれに対応付けて記憶される該文字列の重要度を示す値とを抽出する。
【００３１】
例えば、文字列の重要度を示す値の範囲を規定個数に従って等間隔に分割して、その分割した値に対応付けて文字列辞書に記憶される文字列を抽出対象として抽出を行うことで、文字列辞書から、規定個数の文字列とそれに対応付けて記憶される該文字列の重要度を示す値とを抽出するのである。
【００３２】
続いて、これらの抽出した文字列を学習者に呈示し、それに対しての応答入力に従って、該文字列の属性情報を学習者が知っているのか否かを判断することにより、学習者の知識力を推定する。
【００３３】
例えば、学習者が入力した呈示文字列についての属性情報と、該呈示文字列に対応付けて文字列辞書に記憶される属性情報とを照合することにより、該呈示文字列の属性情報を学習者が知っているのか否かを判断することで、学習者の知識力を推定するのである。
【００３４】
続いて、該呈示文字列を学習者が知っているのか否かの判断結果に基づいて、学習者に呈示する学習対象となる文字列の抽出条件を設定する。
【００３５】
例えば、学習者が知っていると判断した文字列の持つ重要度を示す値の中で最も低い値を特定して、その特定した値とその値よりも低い値とにより定義される文字列の重要度を示す値の区間を抽出条件として設定するのである。
【００３６】
続いて、文字列辞書から、設定した抽出条件を充足する文字列とそれに対応付けて記憶される該文字列の重要度を示す値および該文字列の属性情報とを抽出し、該重要度を示す値の順番に従って、学習者に対して、該文字列と該文字列の属性情報とを呈示することにより、学習者に文字列を学習させる。
【００３７】
例えば、上述した区間を抽出条件として設定することで、文字列辞書から、学習者が知らない文字列であり、かつ重要な文字列を抽出することができるようになるので、このようにして抽出した文字列と該文字列の属性情報とを、重要度を示す値の順番に従って学習者に呈示することにより、学習者が知らない文字列であり、かつ重要な文字列を学習者に学習させるのである。
【００３８】
そして、この一連の処理を繰り返していくことで、学習者が知らない文字列であり、かつ重要な文字列をその重要度の高い順に学習者に学習させるように処理する。
【発明の効果】
【００３９】
本発明によれば、学習者が知らない単語であり、かつ重要な単語、すなわち該単語の言語を母語とする人間が良く知っている単語から順に学習するという、合理的かつ効率的な単語学習を行なうことができるようになる。
【００４０】
そして、本発明によれば、学習者が知らない文字列であり、かつ重要な文字列、すなわち該文字列の言語を母語とする人間が良く知っている文字列から順に学習するという、合理的かつ効率的な文字列学習を行なうことができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４１】
〔ｉ〕単語の学習
先ず最初に、単語の学習に適用した本発明の最良の形態について説明する。
【００４２】
本発明は、本発明者らが特許第3331286 号で開示した語彙数推定方法を利用して、学習者が知らない単語を推定し、かつ単語の重要度を特定する基準として、“「日本語の語彙特性」第１巻，天野成昭・近藤公久，（三省堂）1999年（以下、参考文献１と称する）”に記載されるような単語の親密度を用いることにより、学習者が知らない単語の中から重要度の高い順に出力することを主要な特徴とする。
【００４３】
ここで、本発明者らが特許第3331286 号で開示した語彙数推定方法では、親密度の付与されている単語群の中から所定数の単語を選択して被験者に呈示し、「知っている」と回答された単語群の内で、親密度が最も低かった単語よりも親密度の高い単語を計数することにより、被験者の語彙数（被験者が頭の中に記憶している単語の数）を推定するという方法を採っている。
【００４４】
単語の親密度とは主観的ななじみの程度を表す数値であり、例えば、１から７の範囲の実数値で表される。１に近いほどなじみが無く、７に近いほどなじみがある。単語の親密度を求めるには、各単語のなじみの程度を１，２，３，４，５，６，７の数値で多人数に評定させ、その評定値を平均する方法がある。日本語約８万語について、このような方法で求めた親密度がデータベース化されている（参考文献１参照）。
【００４５】
単語の親密度は、言語に関わる学術研究ばかりでなく、幼児言語教材、難聴者用単語了解度試験、失語症検査バッテリーの作成等の応用にも広く使用されている。また、単語の親密度は、本発明者らが特許第3331286 号で開示した語彙数推定方法にも利用されている。
【００４６】
誰もが知っている重要な単語は必ず親密度が高い。例えば「たまねぎ」や「おにぎり」という単語の親密度は６.5以上である（参考文献１参照）。逆に、誰もがあまり知らない重要でない単語は必ず親密度が低い。例えば「刮目」や「すぎわい」という単語の親密度は２.0以下である（参考文献１参照）。
【００４７】
したがって、重要度、すなわち重要な単語を特定する基準として、親密度を用いることは極めて妥当かつ合理的である。
【００４８】
図１に、本発明の単語学習装置の最良の形態の構成を図示する。
【００４９】
この図に示すように、本発明の単語学習装置は、単語と該単語の意味を記した語義文および該単語の親密度とを記憶した単語辞書記憶部１１と、単語の抽出条件を設定する抽出条件設定部１６と、設定された抽出条件に基づいて単語辞書記憶部１１から単語を抽出する単語抽出部１２と、抽出された単語を学習者に呈示する単語出力部１３と、学習者の反応を収集する反応収集部１４と、収集された反応を分析し学習者が知っている単語における親密度の下限値を求めることにより、学習者が知らない単語を推定する反応分析部１５とを有する。
【００５０】
従来の技術と異なる点は、（１）学習者の反応を収集する反応収集部１４と反応分析部１５とを持つ点、（２）該反応分析部１５において、学習者が知らない単語の推定を行う手段を持つ点、（３）その推定結果と単語の親密度とに基づいて単語の抽出条件を設定する抽出条件設定部１６を持つ点であり、これにより、学習者が知らない単語の中から重要な順に単語を抽出して出力することが可能になる。
【００５１】
このように構成される本発明の実施は、テスト段階と学習段階とから成る。
【００５２】
『テスト段階』
テスト段階は、親密度を利用して学習者が知らない単語を推定する段階である。
【００５３】
抽出条件設定部１６において、親密度をある区間〔ａ，ｂ〕に設定し、抽出数をｎに設定して、単語の抽出条件とする。抽出は区間〔ａ，ｂ〕においてほぼ等間隔に行うことにする。単語辞書記憶部１１には、単語と該単語の意味を記した語義文および該単語の親密度とが記憶されているので、該抽出条件に親密度が合致する単語（群）をその語義文とともに、単語抽出部１２において抽出することができる。
【００５４】
抽出した単語（群）は単語出力部１３に送られ、学習者に１つずつ呈示される。この呈示と同時に単語出力部１３から反応収集部１４へ、呈示された単語および該単語の語義文が送られる。この呈示に応答して、学習者は呈示された単語を知っているか否かを答える方法、あるいは単語の語義を答える方法によって回答する。学習者の回答は反応収集部１４によって収集される。
【００５５】
収集された反応は単語（群）および該単語の語義とともに反応分析部１５に送られる。該反応分析部１５において学習者が単語を知っているか否かを判定する。この判定の方法は、学習者が知っているか否かの回答方法の場合には、回答そのものにより判定し、語義による回答方法の場合には、語義の照合を行い、その正否により判定する。
【００５６】
これにより、単語と単語を知っているか否かの情報とのデータ対が該単語群について得られる。このデータ対に対し、本発明者らが特許第3331286 号で開示した語彙数推定方法を適用し、学習者が知っている語彙数を算出する。該データ対と各単語の親密度とをつきあわせることにより、学習者が知っている単語の持つ最も低い親密度が得られる。この最も低い親密度の値をｔとすると、ｔよりも高い値の親密度を持つ単語については学習者は知っているが、ｔよりも低い値の親密度を持つ単語については学習者は知らないと推定できる。
【００５７】
『学習段階』
学習段階は、学習者が本発明の単語学習装置の出力に基づいて単語を学習する段階である。
【００５８】
テスト段階で得たｔと、ある正の値ｃとを使用し、抽出条件設定部１６において、抽出条件として親密度の範囲を区間［ｔ−ｃ，ｔ］に設定することにより、学習者が知らない単語であり、かつ親密度が高い単語、すなわち重要度が高い単語を抽出できる。
【００５９】
この条件に基づいて、単語抽出部１２において、単語辞書記憶部１１から単語（群）と該単語の意味を記した語義文および該単語の親密度とを抽出する。単語出力部１３において、該抽出した単語（群）を親密度の高い順に並べ替え、該単語（群）とその語義文とを学習者に呈示する。学習者は該出力された単語を学習する。
【００６０】
学習後は学習者が覚えている単語の総数が増えているので、再びテスト段階を実施して学習後の語彙数を推定する。その推定に基づいて、学習者が知らない単語であり、かつ重要度が高い単語を新たに抽出し学習させるという学習段階を実施する。
【００６１】
図２に示すように、以上に説明したテスト段階と学習段階とを交互に繰り返すことによって、学習者が知らない単語で、かつ重要度の高い単語を常に出力することができるので、本発明によれば合理的かつ効率的な単語の学習が可能となる。
【００６２】
なお、テスト段階を行わず、学習者が知っている単語の数を０とし、全ての単語を抽出するように抽出条件を設定すれば、重要度の順に並んだ単語リストが得られる。これを出力し、印刷すれば、重要度の順に学習可能な単語一覧表が得られる。この単語一覧表を使用して学習者が自主的に学習を行うことも可能である。
【００６３】
以上説明したように、本発明では、先ず最初に、抽出条件設定部１６においてテスト用の単語抽出条件を設定し、単語抽出部１２において該単語抽出条件に基づいて単語辞書記憶部１１から単語を抽出し、単語出力部１３においてそれらの単語を学習者に出力し、反応収集部１４において該出力に対する学習者の反応を収集し、反応分析部１５においてその収集された反応を分析することによって、学習者が知らない単語を推定する。続いて、抽出条件設定部１６において推定された単語の中から重要度の高い単語を抽出する単語抽出条件を設定し、単語抽出部１２において該単語抽出条件に基づいて単語辞書記憶部１１から単語と該単語の語義文および該単語の親密度とを抽出し、単語出力部１３において該抽出によって得られた単語を親密度の順に並べ替えて語義文とともに学習者に出力することによって、学習者に単語を学習させる。
【００６４】
この構成に従って、本発明によれば、学習者が知らない単語であり、かつ重要な単語、すなわち該言語を母語とする人間が良く知っている単語から順に学習するという、合理的かつ効率的な単語学習を行なうことができるようになる。
【００６５】
〔ii〕漢字の学習
次に、漢字の学習（漢字の読みの学習を具体例として想定している）に適用した本発明の最良の形態について説明する。
【００６６】
本発明は、本発明者らが特開2002-312499 で開示した漢字記憶数推定方法を利用して、学習者が知らない漢字を推定し、かつ漢字の重要度を特定する基準として、“「日本語の語彙特性」第５巻，天野成昭・近藤公久，（三省堂）1999年（以下、参考文献２と称する）”に記載されるような漢字の親密度を用いることにより、学習者が知らない漢字の中から重要度の高い順に出力することを主要な特徴とする。
【００６７】
ここで、本発明者らが特開2002-312499 で開示した漢字記憶数推定方法では、なじみの程度（親密度）の付与されている漢字群の中から所定数の漢字を選択して被験者に呈示し、「知っている」と回答された漢字群の内で、なじみの程度の数値が最も低かった漢字よりもなじみの程度の高い漢字を計数することにより、被験者の漢字記憶数（被験者が頭の中に記憶している漢字の数）を推定するという方法を採っている。
【００６８】
漢字の親密度とは主観的ななじみの程度を表す数値であり、例えば、１から７の範囲の実数値で表される。１に近いほどなじみが無く、７に近いほどなじみがある。漢字の親密度を求めるには、各漢字のなじみの程度を１，２，３，４，５，６，７の数値で多人数に評定させ、その評定値を平均する方法がある。日本語における漢字約6300字について、このような方法で求めた親密度がデータベース化されている（参考文献２参照）。
【００６９】
漢字の親密度は、言語に関わる学術研究ばかりでなく、本発明者らが特開2002-312499 で開示した漢字記憶数推定方法にも利用されている。
【００７０】
誰もが知っている重要な漢字は必ず親密度が高い。例えば「会」や「本」という漢字の親密度は６.5以上である（参考文献２参照）。逆に、誰もがあまり知らない重要でない漢字は必ず親密度が低い。例えば「魑」や「龠」という漢字の親密度は２.0以下である（参考文献２参照）。
【００７１】
したがって、重要度、すなわち重要な漢字を特定する基準として、親密度を用いることは極めて妥当かつ合理的である。
【００７２】
図３に、本発明の漢字学習装置の最良の形態の構成を図示する。
【００７３】
この図に示すように、本発明の漢字学習装置は、漢字と該漢字の読みの情報および該漢字の親密度とを記憶した漢字辞書記憶部２１と、漢字の抽出条件を設定する抽出条件設定部２６と、設定された抽出条件に基づいて漢字辞書記憶部２１から漢字を抽出する漢字抽出部２２と、抽出された漢字を学習者に呈示する漢字出力部２３と、学習者の反応を収集する反応収集部２４と、収集された反応を分析し学習者が知っている漢字における親密度の下限値を求めることにより、学習者が知らない漢字を推定する反応分析部２５とを有する。
【００７４】
従来の技術と異なる点は、（１）学習者の反応を収集する反応収集部２４と反応分析部２５とを持つ点、（２）該反応分析部２５において、学習者が知らない漢字の推定を行う手段を持つ点、（３）その推定結果と漢字の親密度とに基づいて漢字の抽出条件を設定する抽出条件設定部２６を持つ点であり、これにより、学習者が知らない漢字の中から重要な順に抽出して出力することが可能になる。
【００７５】
このように構成される本発明の実施は、テスト段階と学習段階とから成る。
【００７６】
『テスト段階』
テスト段階は、親密度を利用して学習者が知らない漢字を推定する段階である。
【００７７】
抽出条件設定部２６において、親密度をある区間〔ａ，ｂ〕に設定し、抽出数をｎに設定して、漢字の抽出条件とする。抽出は区間〔ａ，ｂ〕においてほぼ等間隔に行うことにする。漢字辞書記憶部２１には、漢字と該漢字の読みの情報および該漢字の親密度とが記憶されているので、該抽出条件に親密度が合致する漢字（群）をその漢字の読みの情報とともに、漢字抽出部２２において抽出することができる。
【００７８】
抽出した漢字（群）は漢字出力部２３に送られ、学習者に１つずつ呈示される。この呈示と同時に漢字出力部２３から反応収集部２４へ、呈示された漢字および該漢字の読みの情報が送られる。この呈示に応答して、学習者は呈示された漢字を知っているか否かを答える方法、あるいは漢字の読みを答える方法によって回答する。学習者の回答は反応収集部２４によって収集される。
【００７９】
収集された反応は漢字（群）および該漢字の読みの情報とともに反応分析部２５に送られる。該反応分析部２５において学習者が漢字を知っているか否かを判定する。この判定の方法は、学習者が知っているか否かの回答方法の場合には、回答そのものにより判定し、読みによる回答方法の場合には、読みの照合を行い、その正否により判定する。
【００８０】
これにより、漢字と漢字を知っているか否かの情報とのデータ対が該漢字群について得られる。このデータ対に対し、本発明者らが特開2002-312499 で開示した漢字記憶数推定方法を適用し、学習者が知っている漢字記憶数を算出する。該データ対と各漢字の親密度とをつきあわせることにより、学習者が知っている漢字の持つ最も低い親密度が得られる。この最も低い親密度の値をｔとすると、ｔよりも高い値の親密度を持つ漢字については学習者は知っているが、ｔよりも低い値の親密度を持つ漢字については学習者は知らないと推定できる。
【００８１】
『学習段階』
学習段階は、学習者が本発明の漢字学習装置の出力に基づいて漢字を学習する段階である。
【００８２】
テスト段階で得たｔと、ある正の値ｃとを使用し、抽出条件設定部２６において、抽出条件として親密度の範囲を区間［ｔ−ｃ，ｔ］に設定することにより、学習者が知らない漢字であり、かつ親密度が高い漢字、すなわち重要度が高い漢字を抽出できる。
【００８３】
この条件に基づいて、漢字抽出部２２において、漢字辞書記憶部２１から漢字（群）と該漢字（群）の読みの情報および該漢字（群）の親密度とを抽出する。漢字出力部２３において、該抽出した漢字（群）を親密度の高い順に並べ替え、該漢字（群）とその読みの情報とを学習者に呈示する。学習者は該出力された漢字を学習する。
【００８４】
学習後は学習者が覚えている漢字の総数が増えているので、再びテスト段階を実施して学習後の漢字記憶数を推定する。この値に基づいて、学習者が知らない漢字であり、かつ重要度が高い漢字を新たに抽出し学習させるという学習段階を実施する。
【００８５】
図４に示すように、以上に説明したテスト段階と学習段階とを交互に繰り返すことによって、学習者が知らない漢字で、かつ重要度の高い漢字を常に出力することができるので、本発明によれば合理的かつ効率的な漢字の学習が可能となる。
【００８６】
なお、テスト段階を行わず、学習者が知っている漢字の数を０とし、全ての漢字を抽出するように抽出条件を設定すれば、重要度の順に並んだ漢字リストが得られる。これを出力し、印刷すれば、重要度の順に学習可能な漢字一覧表が得られる。この漢字一覧表を使用して学習者が自主的に学習を行うことも可能である。
【００８７】
以上説明したように、本発明では、先ず最初に、抽出条件設定部２６においてテスト用の漢字抽出条件を設定し、漢字抽出部２２において該漢字抽出条件に基づいて漢字辞書記憶部２１から漢字を抽出し、漢字出力部２３においてそれらの漢字を学習者に出力し、反応収集部２４において該出力に対する学習者の反応を収集し、反応分析部２５においてその収集された反応を分析することによって、学習者が知らない漢字を推定する。続いて、抽出条件設定部２６において推定された漢字の中から重要度の高い漢字を抽出する漢字抽出条件を設定し、漢字抽出部２２において該漢字抽出条件に基づいて漢字辞書記憶部２１から漢字と該漢字の読みの情報および該漢字の親密度とを抽出し、漢字出力部２３において該抽出によって得られた漢字を親密度の順に並べ替えて読みの情報とともに学習者に出力することによって、学習者に漢字を学習させる。
【００８８】
この構成に従って、本発明によれば、学習者が知らない漢字であり、かつ重要な漢字、すなわち該漢字を母語とする人間が良く知っている漢字から順に学習するという、合理的かつ効率的な漢字学習を行なうことができるようになる。
【実施例１】
【００８９】
次に、単語の学習に適用した本発明の実施例についてさらに詳細に説明する。
【００９０】
図５に、本発明の単語学習装置１００の装置構成の一実施例を図示する。
【００９１】
この図に示すように、本発明の単語学習装置１００は、単語と該単語の意味を記した語義文および該単語の親密度とを記憶した単語辞書１１０と、単語の学習処理を実行する単語学習プログラム１２０と、単語学習プログラム１２０の作業用のメモリ域となる作業用メモリ１３０とを備えて、対話装置３００を介して、学習者が知らない単語をその重要度の高い順に出力することで、学習者に単語を学習させるように処理する。
【００９２】
なお、単語辞書１１０は、アルファベットなどの順番に従って単語を記憶している場合もあるし、親密度の順番に従って単語を記憶している場合もある。
【００９３】
図６および図７に、単語学習プログラム１２０の実行する処理フローの一実施例を図示する。次に、この処理フローに従って、本発明の実行する単語学習処理について詳細に説明する。
【００９４】
単語学習プログラム１２０は、学習者から単語の学習要求が発行されると、図６および図７の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップ１０で、学習者が知っている最も親密度の低い単語を特定するための単語の抽出条件を設定する。具体的には、親密度の区間〔ａ，ｂ〕と抽出数ｎとを設定することで、学習者が知っている最も親密度の低い単語を特定するための単語の抽出条件を設定するのである。
【００９５】
続いて、ステップ１１で、その設定した抽出条件に基づいて、単語辞書１１０から抽出条件で指定される個数分の単語の情報（単語と語義文と親密度）を抽出する。具体的には、設定した親密度区間〔ａ，ｂ〕を（ｎ＋１）個に等間隔に区切ることで、ｎ個の親密度を特定して、それらの親密度に一致する単語の情報を抽出することで、単語辞書１１０から抽出条件で指定される個数分の単語の情報を抽出するのである。
【００９６】
続いて、ステップ１２で、その抽出した全ての単語を学習者に呈示したのか否かを判断して、全ての単語を呈示していないことを判断するときには、ステップ１３に進んで、その抽出した単語の中から未呈示のものを１つ選択する。続いて、ステップ１４で、その選択した単語を学習者に呈示し、続くステップ１５で、学習者からの回答に従って、学習者が呈示した単語を知っているのか否かを判断してから、ステップ１２に戻る。
【００９７】
ここで、学習者が呈示した単語を知っているのか否かの判断については、学習者に対して、“知っている”、“知らない”の回答を入力させる場合には、その回答から判断することになる。また、学習者に対して、呈示した単語の語義を入力させる場合には、単語辞書１１０から得た語義文との照合を行うことで判断することになる。
【００９８】
このようにして、ステップ１２〜ステップ１５の処理を繰り返していくことで、ステップ１２で、抽出した全ての単語を学習者に呈示したことを判断するときには、ステップ１６に進んで、学習者に呈示した単語の中で、学習者が知っている最も親密度の低い単語を特定する。
【００９９】
続いて、ステップ１７で、単語辞書１１０に格納される単語の中で、その特定した単語の持つ親密度よりも高い親密度を持つ単語を計数することで学習者の語彙数を推定する。すなわち、本発明者らが特許第3331286 号で開示した語彙数推定方法に従って、学習者の語彙数を推定するのである。
【０１００】
続いて、ステップ１８で、ステップ１６において特定した単語の持つ親密度を使って、学習のための単語の抽出条件を設定する。具体的には、ある正の値ｃを設定して、その特定した単語の持つ親密度ｔを使って、親密度が〔ｔ−ｃ，ｔ〕という区間に入る単語を学習対象とするというように、学習のための単語の抽出条件を設定するのである。
【０１０１】
続いて、ステップ１９で、その設定した学習用の抽出条件に基づいて、単語辞書１１０から抽出条件を充足する単語の情報（単語と語義文と親密度）を抽出する。すなわち、単語辞書１１０から親密度がｔ−ｃからｔに入る単語の情報を抽出するのである。
【０１０２】
続いて、ステップ２０で、それらの抽出した単語を親密度の順番に並び替える。続いて、ステップ２１で、その並び替えた全ての単語を学習者に呈示したのか否かを判断して、全ての単語を呈示していないことを判断するときには、ステップ２２に進んで、その並び替えた単語の中から、並びの順番に従って未呈示のものを１つ選択する。
【０１０３】
続いて、ステップ２３で、その選択した単語とその語義文とを学習者に呈示することで、その選択した単語を学習者に学習させてから、ステップ２１に戻る。
【０１０４】
このようにして、ステップ２１〜ステップ２３の処理を繰り返していくことで、ステップ２１で、並び替えた全ての単語（ステップ１９で抽出した全ての単語）を学習者に呈示したことを判断するときには、ステップ２４に進んで、学習者から単語学習の終了要求が発行されたのか否かを判断して、単語学習の終了要求が発行されないことを判断するときには、一連の処理を繰り返すべくステップ１０に戻る。
【０１０５】
一方、ステップ２４で、学習者から単語学習の終了要求が発行されたことを判断するときには、ステップ２５に進んで、単語辞書１１０に格納される単語の中で、学習を行った単語の持つ最も低い親密度よりも高い親密度を持つ単語を計数することで、学習者の学習後の語彙数を推定する。すなわち、本発明者らが特許第3331286 号で開示した語彙数推定方法に従って、学習者の学習後の語彙数を推定するのである。
【０１０６】
続いて、ステップ２６で、ステップ１７で最初に推定した語彙数により特定される学習者の学習前の語彙数と、ステップ２５で推定した学習者の学習後の語彙数とを出力して、処理を終了する。
【０１０７】
このようにして、単語学習プログラム１２０は、図６および図７の処理フローを実行することで、学習者が知らない単語であり、かつ重要な単語を学習者に学習させるように処理するのである。
【０１０８】
次に、本実施例により実行された単語学習処理の具体例について説明する。
【０１０９】
この単語学習処理では、７００００語の単語とその単語の語義文および親密度とを記憶する単語辞書１１０を用いた。
【０１１０】
単語学習プログラム１２０は、先ず最初に、テスト段階として、上述のステップ１０で、単語の抽出範囲をａ＝１，ｂ＝７とし、抽出単語数をｎ＝５０として、単語の抽出条件を設定した。この抽出条件に基づいて、上述のステップ１１で、単語辞書１１０から５０個の単語を抽出した。そして、上述のステップ１２〜ステップ１５で、抽出した単語を１つずつ学習者に呈示して、その呈示した単語を知っているか否かを学習者に回答させ、その回答を収集した。
【０１１１】
その結果、上述のステップ１６で、学習者が知っている最も親密度の低い単語の親密度としてｔ＝５.1が得られ、この親密度から、学習者の学習前の語彙数の推定値として２６０００語が得られた。
【０１１２】
この後の学習段階では、上述のステップ１８で、ｃ＝０.1とすることで、親密度が〔５.0, ５.1〕という区間に入る単語という学習のための単語の抽出条件を設定した。この抽出条件に基づいて、上述のステップ１９で、親密度がこの区間に入る単語とその単語の語義文および親密度とを単語辞書１１０から抽出した。そして、上述のステップ２０で、抽出した単語を親密度順に並び替えて、上述のステップ２１〜ステップ２３で、抽出した単語を１つずつ語義文とともに学習者に呈示して学習を行わせた。
【０１１３】
そして、上述のステップ２１で、１回の学習が終わったことを判断すると、ステップ２４を介して上述のステップ１０に戻ることで、再びテスト段階と学習段階とを行ない、これを１００回繰り返した。
【０１１４】
この単語学習処理に要した時間はのべ２０時間であり、上述のステップ２５で得られた学習者の学習後の語彙数は３００００語であった。すなわち４０００語の学習を実現できたことが確認された。
【０１１５】
本発明の有効性を検証すべく、従来の技術によって、のべ２０時間の単語学習を行わせ、その後に、本発明者らが特許第3331286 号で開示した語彙数推定法により学習者の語彙数を測定した。
【０１１６】
その結果、単語辞書１１０から無作為に単語を抽出して学習者に出力する技術では、語彙数が２６０００語から２６８００語に増加した。すなわち８００語の学習ができた。また、あらかじめ定めた単語を学習者に出力する技術では、語彙数が２６０００語から２７０００語に増加した。すなわち１０００語の学習ができた。また、特許文献１に示される技術では、語彙数が２６０００語から２６５００語に増加した。すなわち５００語の学習ができた。
【０１１７】
これらの従来技術との比較から、学習時間が等しい場合、本発明の方が従来の技術よりも４倍から８倍の単語数の学習が可能であるということが確認できた。
【実施例２】
【０１１８】
次に、漢字の学習（漢字の読みの学習を具体例として想定している）に適用した本発明の実施例についてさらに詳細に説明する。
【０１１９】
図８に、本発明の漢字学習装置２００の装置構成の一実施例を図示する。
【０１２０】
この図に示すように、本発明の漢字学習装置２００は、漢字と該漢字の読みの情報および該漢字の親密度とを記憶した漢字辞書２１０と、漢字の学習処理を実行する漢字学習プログラム２２０と、漢字学習プログラム２２０の作業用のメモリ域となる作業用メモリ２３０とを備えて、対話装置３００を介して、学習者が知らない漢字をその重要度の高い順に出力することで、学習者に漢字を学習させるように処理する。
【０１２１】
なお、漢字辞書２１０は、漢字の読みや字画数などの順番に従って漢字を記憶している場合もあるし、親密度の順番に従って漢字を記憶している場合もある。
【０１２２】
図９および図１０に、漢字学習プログラム２２０の実行する処理フローの一実施例を図示する。次に、この処理フローに従って、本発明の実行する漢字学習処理について詳細に説明する。
【０１２３】
漢字学習プログラム２２０は、学習者から漢字の学習要求が発行されると、図９および図１０の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップ３０で、学習者が知っている最も親密度の低い漢字を特定するための漢字の抽出条件を設定する。具体的には、親密度の区間〔ａ，ｂ〕と抽出数ｎとを設定することで、学習者が知っている最も親密度の低い漢字を特定するための漢字の抽出条件を設定するのである。
【０１２４】
続いて、ステップ３１で、その設定した抽出条件に基づいて、漢字辞書２１０から抽出条件で指定される個数分の漢字の情報（漢字と読みと親密度）を抽出する。具体的には、設定した親密度区間〔ａ，ｂ〕を（ｎ＋１）個に等間隔に区切ることで、ｎ個の親密度を特定して、それらの親密度に一致する漢字の情報を抽出することで、漢字辞書２１０から抽出条件で指定される個数分の漢字の情報を抽出するのである。
【０１２５】
続いて、ステップ３２で、その抽出した全ての漢字を学習者に呈示したのか否かを判断して、全ての漢字を呈示していないことを判断するときには、ステップ３３に進んで、その抽出した漢字の中から未呈示のものを１つ選択する。続いて、ステップ３４で、その選択した漢字を学習者に呈示し、続くステップ３５で、学習者からの回答に従って、学習者が呈示した漢字を知っているのか否かを判断してから、ステップ３２に戻る。
【０１２６】
ここで、学習者が呈示した漢字を知っているのか否かの判断については、学習者に対して、“知っている”、“知らない”の回答を入力させる場合には、その回答から判断することになる。また、学習者に対して、呈示した漢字の読みの情報を入力させる場合には、漢字辞書２１０から得た読みの情報との照合を行うことで判断することになる。
【０１２７】
このようにして、ステップ３２〜ステップ３５の処理を繰り返していくことで、ステップ３２で、抽出した全ての漢字を学習者に呈示したことを判断するときには、ステップ３６に進んで、学習者に呈示した漢字の中で、学習者が知っている最も親密度の低い漢字を特定する。
【０１２８】
続いて、ステップ３７で、漢字辞書２１０に格納される漢字の中で、その特定した漢字の持つ親密度よりも高い親密度を持つ漢字を計数することで学習者の漢字記憶数を推定する。すなわち、本発明者らが特開2002-312499 で開示した漢字記憶数推定方法に従って、学習者の漢字記憶数を推定するのである。
【０１２９】
続いて、ステップ３８で、ステップ３６において特定した漢字の持つ親密度を使って、学習のための漢字の抽出条件を設定する。具体的には、ある正の値ｃを設定して、その特定した漢字の持つ親密度ｔを使って、親密度が〔ｔ−ｃ，ｔ〕という区間に入る漢字を学習対象とするというように、学習のための漢字の抽出条件を設定するのである。
【０１３０】
続いて、ステップ３９で、その設定した学習用の抽出条件に基づいて、漢字辞書２１０から抽出条件を充足する漢字の情報（漢字と読みと親密度）を抽出する。すなわち、漢字辞書２１０から親密度がｔ−ｃからｔに入る漢字の情報を抽出するのである。
【０１３１】
続いて、ステップ４０で、それらの抽出した漢字を親密度の順番に並び替える。続いて、ステップ４１で、その並び替えた全ての漢字を学習者に呈示したのか否かを判断して、全ての漢字を呈示していないことを判断するときには、ステップ４２に進んで、その並び替えた漢字の中から、並びの順番に従って未呈示の漢字を１つ選択する。
【０１３２】
続いて、ステップ４３で、その選択した漢字とその読みの情報とを学習者に呈示することで、その選択した漢字を学習者に学習させてから、ステップ４１に戻る。
【０１３３】
このようにして、ステップ４１〜ステップ４３の処理を繰り返していくことで、ステップ４１で、並び替えた全ての漢字（ステップ３９で抽出した全ての漢字）を学習者に呈示したことを判断するときには、ステップ４４に進んで、学習者から漢字学習の終了要求が発行されたのか否かを判断して、漢字学習の終了要求が発行されないことを判断するときには、一連の処理を繰り返すべくステップ３０に戻る。
【０１３４】
一方、ステップ４４で、学習者から漢字学習の終了要求が発行されたことを判断するときには、ステップ４５に進んで、漢字辞書２１０に格納される漢字の中で、学習を行った漢字の持つ最も低い親密度よりも高い親密度を持つ漢字を計数することで、学習者の学習後の漢字記憶数を推定する。すなわち、本発明者らが特開2002-312499 で開示した漢字記憶数推定方法に従って、学習者の学習後の漢字記憶数を推定するのである。
【０１３５】
続いて、ステップ４６で、ステップ３７で最初に推定した漢字記憶数により特定される学習者の学習前の漢字記憶数と、ステップ４５で推定した学習者の学習後の漢字記憶数とを出力して、処理を終了する。
【０１３６】
このようにして、漢字学習プログラム２２０は、図９および図１０の処理フローを実行することで、学習者が知らない漢字であり、かつ重要な漢字を学習者に学習させるように処理するのである。
【０１３７】
次に、本実施例により実行された漢字学習処理の具体例について説明する。
【０１３８】
この漢字学習処理では、６３００字の漢字とその漢字の読みの情報および親密度とを記憶する漢字辞書２１０を用いた。
【０１３９】
漢字学習プログラム２２０は、先ず最初に、テスト段階として、上述のステップ３０で、漢字の抽出範囲をａ＝１，ｂ＝７とし、抽出漢字数をｎ＝５０として、漢字の抽出条件を設定した。この抽出条件に基づいて、上述のステップ３１で、漢字辞書２１０から５０個の漢字を抽出した。そして、上述のステップ３２〜ステップ３５で、抽出した漢字を１つずつ学習者に呈示して、その呈示した漢字を知っているか否かを学習者に回答させ、その回答を収集した。
【０１４０】
その結果、上述のステップ４６で、学習者が知っている最も親密度の低い漢字の親密度としてｔ＝５.1が得られ、この親密度から、学習者の学習前の漢字記憶数の推定値として６００字が得られた。
【０１４１】
この後の学習段階では、上述のステップ３８で、ｃ＝０.1とすることで、親密度が〔５.0, ５.1〕という区間に入る漢字という学習のための漢字の抽出条件を設定した。この抽出条件に基づいて、上述のステップ３９で、親密度がこの区間に入る漢字とその漢字の読みの情報および親密度とを漢字辞書２１０から抽出した。そして、上述のステップ４０で、抽出した漢字を親密度順に並び替えて、上述のステップ４１〜ステップ４３で、抽出した漢字を１つずつ読みの情報とともに学習者に呈示して学習を行わせた。
【０１４２】
そして、上述のステップ４１で、１回の学習が終わったことを判断すると、ステップ４４を介して上述のステップ３０に戻ることで、再びテスト段階と学習段階とを行ない、これを５０回繰り返した。
【０１４３】
この漢字学習処理に要した時間はのべ１０時間であり、上述のステップ４５で得られた学習者の学習後の語彙数は８００字であった。すなわち２００字の学習を実現できたことが確認された。
【０１４４】
本発明の有効性を検証すべく、従来の技術によって、のべ１０時間の漢字学習を行わせ、その後に、本発明者らが特開2002-312499 で開示した漢字記憶数推定方法により学習者の漢字記憶数を測定した。
【０１４５】
その結果、漢字辞書２１０から無作為に漢字を抽出して学習者に出力する技術では、漢字記憶数が６００字から６５０字に増加した。すなわち５０字の学習ができた。また、あらかじめ定めた漢字を学習者に出力する技術では、漢字記憶数が６００字から７００字に増加した。すなわち１００字の学習ができた。
【０１４６】
これらの従来技術との比較から、学習時間が等しい場合、本発明の方が従来の技術よりも２倍から４倍の漢字数の学習が可能であるということが確認できた。
【０１４７】
図示実施例に従って本発明を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、実施例では親密度を用いたが、親密度の代わりに、出現頻度あるいはその他の合理的な変数を重要度として用いることも可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１４８】
本発明は、文字列とその文字列の属性（特性）を学習する方法として一般化可能である。
【０１４９】
すなわち、文字列を「単語」とし文字列の属性を「語義（意味）」とした組み合わせや、文字列を「漢字」とし文字列の属性を「読み」とした組み合わせの代わりに、例えば、文字列を「単語」とし文字列の属性を「読み」とする場合や、文字列を「動詞」とし文字列の属性を「動詞の敬語形」とする場合や、文字列を「単語」とし文字列の属性を「対応する外国語の単語」とする場合や、文字列を「漢字」とし文字列の属性を「書き順」とする場合や、文字列を「漢字」とし文字列の属性を「意味」とする場合や、文字列を「ひらがな」や「カタカナ」とし文字列の属性を「書き順」とする場合や、文字列を「ひらがな」や「カタカナ」とし文字列の属性を「読み」とする場合などの組み合わせにおいても、本発明は実施できる。
【図面の簡単な説明】
【０１５０】
【図１】本発明の単語学習装置の最良の形態の構成を示す図である。
【図２】本発明の単語学習のアルゴリズムを示す図である。
【図３】本発明の漢字学習装置の最良の形態の構成を示す図である。
【図４】本発明の漢字学習のアルゴリズムを示す図である。
【図５】本発明の単語学習装置の装置構成の一実施例である。
【図６】単語学習プログラムの実行する処理フローの一実施例である。
【図７】単語学習プログラムの実行する処理フローの一実施例である。
【図８】本発明の漢字学習装置の装置構成の一実施例である。
【図９】漢字学習プログラムの実行する処理フローの一実施例である。
【図１０】漢字学習プログラムの実行する処理フローの一実施例である。
【符号の説明】
【０１５１】
１１    単語辞書記憶部
１２    単語抽出部
１３    単語出力部
１４    反応収集部
１５    反応分析部
１６    抽出条件設定部
２１    漢字辞書記憶部
２２    漢字抽出部
２３    漢字出力部
２４    反応収集部
２５    反応分析部
２６    抽出条件設定部
【図１】
2005107483.tif 000003
【図２】
2005107483.tif 000004
【図３】
2005107483.tif 000005
【図４】
2005107483.tif 000006
【図５】
2005107483.tif 000007
【図６】
2005107483.tif 000008
【図７】
2005107483.tif 000009
【図８】
2005107483.tif 000010
【図９】
2005107483.tif 000011
【図１０】
2005107483.tif 000012