(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象名詞を説明している事を意味する識別語を記憶した説明名詞識別語記憶手段にアクセス可能なコンピュータシステムを用いて、１つ以上のモジュール教材の整合性を評価する整合性評価方法であって、
前記コンピュータシステムが所定の順番に並べられたモジュール教材のテキスト領域を読み出し、読み出したテキスト領域を形態素解析する事により名詞を抽出し、抽出した名詞を前記モジュール教材ごとに記録する名詞抽出段階と、
前記モジュール教材ごとに抽出した名詞を、近傍に前記説明名詞識別語記憶手段に記憶されている識別語が存在する名詞を説明名詞、それ以外を非説明名詞として分類する名詞分類段階と、
一のモジュール教材から抽出した非説明名詞のうち、前記一のモジュール教材より前の他のモジュール教材から非説明名詞または説明名詞として抽出されていない前記非説明名詞を、未定義名詞として前記モジュール教材ごとに出力する未定義名詞出力段階と、
前記非説明名詞の数と前記未定義名詞の数との比を整合性の値として出力する整合性評価段階と
を実行することを特徴とする整合性評価方法。
【請求項２】
前記コンピュータシステムは、
所定の順番に並べられたモジュール教材から名詞を抽出し、抽出した名詞を前記モジュール教材ごとに記録する名詞抽出手段と、
前記モジュール教材ごとに抽出した名詞を説明名詞識別語に応じて非説明名詞と説明名詞とに分類する名詞分類手段と、
一のモジュール教材から抽出した非説明名詞のうち、前記一のモジュール教材より前の他のモジュール教材から非説明名詞または説明名詞として抽出されていない前記非説明名詞を、未定義名詞として前記モジュール教材ごとに出力する未定義名詞出力手段とを有し、
前記名詞抽出手順は、前記名詞抽出手段により行われ、
前記名詞分類手順は、前記名詞分類手段により行われ、
前記未定義名詞出力手順は、前記未定義名詞出力手段によって行われることを特徴とする請求項１記載の整合性評価方法。
【請求項３】
前記コンピュータシステムは、
モジュール教材情報を所定の順番に関連付けて記憶するモジュール教材記憶手段と、
説明名詞識別語情報を記憶する説明識別語情報記憶手段とを備えたコンピュータであり、
前記名詞抽出手段では、前記モジュール教材記憶手段のモジュール教材から名詞を抽出し、
前記名詞分類段階にて参照される説明名詞識別語情報は、前記説明識別語情報記憶手段に記憶されている説明名詞識別語情報であることを特徴とする請求項１又は２記載の整合性評価方法。
【請求項４】
対象名詞を説明している事を意味する識別語を記憶した説明名詞識別語記憶手段にアクセス可能なコンピュータシステムを用いて、１つ以上のモジュール教材の整合性を評価する整合性評価プログラムであって、
所定の順番に並べられたモジュール教材のテキスト領域を読み出し、読み出したテキスト領域を形態素解析する事により名詞を抽出し、抽出した名詞を前記モジュール教材ごとに記録する名詞抽出手順と、
前記モジュール教材ごとに抽出した名詞を、近傍に前記説明名詞識別語記憶手段に記憶されている識別語が存在する名詞を説明名詞、それ以外を非説明名詞として分類する名詞分類手順と、
一のモジュール教材から抽出した非説明名詞のうち、前記一のモジュール教材より前の他のモジュール教材から非説明名詞または説明名詞として抽出されていない前記非説明名詞を、未定義名詞として前記モジュール教材ごとに出力する未定義名詞出力手順と、
前記非説明名詞の数と前記未定義名詞の数との比を整合性の値として出力する整合性評価手順と
を実行させるための整合性評価プログラム。
【請求項５】
コンピュータシステムを用いて、１つ以上のモジュール教材の整合性を評価する整合性評価装置であって、
所定の順番に並べられたモジュール教材のテキスト領域を読み出し、読み出したテキスト領域を形態素解析する事により名詞を抽出し、抽出した名詞を前記モジュール教材ごとに記録する名詞抽出手段と、
対象名詞を説明している事を意味する識別語を記憶した説明名詞識別語記憶手段と、
前記モジュール教材ごとに抽出した名詞を、近傍に前記説明名詞識別語記憶手段に記憶されている識別語が存在する名詞を説明名詞、それ以外を非説明名詞として分類する名詞分類手段と、
一のモジュール教材から抽出した非説明名詞のうち、前記一のモジュール教材より前の他のモジュール教材から非説明名詞または説明名詞として抽出されていない前記非説明名詞を、未定義名詞として前記モジュール教材ごとに出力する未定義名詞出力手段と、
前記非説明名詞の数と前記未定義名詞の数との比を整合性の値として出力する整合性評価手段と
を有することを特徴とする整合性評価装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、整合性評価方法，整合性評価プログラムおよび整合性評価装置に係り、特にモジュール化された教材を組み立てて教育コースを作成するときに、モジュール化された教材ごとの整合性を評価する整合性評価方法，整合性評価プログラムおよび整合性評価装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、学習の一形態としてｅ−ラーニングが注目されている。ｅ−ラーニングは、教材ベンダーなどが作成した教育コースを用いて行われる。教育コースは、例えば単元毎にモジュール化された電子教材（以下、モジュール教材という）を組み合わせて作成されている。従来の教育コースは、例えば１社の教材ベンダーが作成したモジュール教材を組み合わせて作成されていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ｅ−ラーニングの利用者の増加に伴い、様々な分野の教育コースおよび電子教材が求められるようになった。その結果、１社の教材ベンダーが作成したモジュール教材だけを組み合わせて教育コースを作成することは困難になりつつある。そこで、複数社の教育ベンダーが作成したモジュール教材を組み合わせて教育コースが作成できるように、単元の切れ目を正規化することが検討されている。
【０００４】
しかしながら、モジュール教材は入力および出力さえ正規化すればよい機械モジュールと異なり、そのモジュール教材で用いた用語が新出の用語か既出の用語かというような内容の整合性も考慮して正規化する必要がある。例えば第１および第２のモジュール教材を組み合わせた教育コースがある場合、第２のモジュール教材で既出として扱われている用語は、第２のモジュール教材より前に位置する第１のモジュール教材で新出の用語として何らかの説明がなされている必要がある。このように、複数社の教育ベンダーが作成したモジュール教材間の内容の正規化は難しかった。
【０００５】
したがって、複数社の教育ベンダーが作成したモジュール教材を組み合わせて教育コースを作成する場合、モジュール教材間の内容の整合性を手作業により確保する必要があり、多大な時間を要するという問題があった。
【０００６】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、モジュール教材間の整合性が確保されていない部分を自動的に抽出することができ、１つ以上のモジュール教材間の整合性を評価することが可能な整合性評価方法，整合性評価プログラムおよび整合性評価装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
そこで、上記課題を解決するため、本発明は、対象名詞を説明している事を意味する識別語を記憶した説明名詞識別語記憶手段にアクセス可能なコンピュータシステムを用いて、１つ以上のモジュール教材の整合性を評価する整合性評価方法であって、前記コンピュータシステムが所定の順番に並べられたモジュール教材のテキスト領域を読み出し、読み出したテキスト領域を形態素解析する事により名詞を抽出し、抽出した名詞を前記モジュール教材ごとに記録する名詞抽出段階と、前記モジュール教材ごとに抽出した名詞を、近傍に前記説明名詞識別語記憶手段に記憶されている識別語が存在する名詞を説明名詞、それ以外を非説明名詞として分類する名詞分類段階と、一のモジュール教材から抽出した非説明名詞のうち、前記一のモジュール教材より前の他のモジュール教材から非説明名詞または説明名詞として抽出されていない前記非説明名詞を、未定義名詞として前記モジュール教材ごとに出力する未定義名詞出力段階と、前記非説明名詞の数と前記未定義名詞の数との比を整合性の値として出力する整合性評価段階とを実行することを特徴とする。
【０００８】
このような整合性評価方法では、モジュール教材ごとに抽出した名詞を説明名詞識別語に応じて非説明名詞と説明名詞とに分類し、一のモジュール教材から抽出した非説明名詞のうち、一のモジュール教材より前の他のモジュール教材から非説明名詞または説明名詞として抽出されていない非説明名詞を、未定義名詞としてモジュール教材ごとに出力する。
【０００９】
したがって、本発明の整合性評価方法は、未定義名詞をモジュール教材間の整合性が確保されていない部分として自動的に抽出することができる。
【００１０】
また、本発明は、前記未定義名詞出力段階でモジュール教材ごとに出力した未定義名詞の数に応じて前記所定の順番に並べられたモジュール教材間の整合性を評価する整合性評価段階を更に有することを特徴とする。
【００１１】
このような整合性評価方法では、モジュール教材間の整合性が確保されていない部分として未定義名詞を抽出し、所定の順番に並べられたモジュール教材間の整合性を未定義名詞の数に応じて評価することができる。
【００１２】
また、本発明は、対象名詞を説明している事を意味する識別語を記憶した説明名詞識別語記憶手段にアクセス可能なコンピュータシステムを用いて、１つ以上のモジュール教材の整合性を評価する整合性評価プログラムであって、所定の順番に並べられたモジュール教材のテキスト領域を読み出し、読み出したテキスト領域を形態素解析する事により名詞を抽出し、抽出した名詞を前記モジュール教材ごとに記録する名詞抽出手順と、前記モジュール教材ごとに抽出した名詞を、近傍に前記説明名詞識別語記憶手段に記憶されている識別語が存在する名詞を説明名詞、それ以外を非説明名詞として分類する名詞分類手順と、一のモジュール教材から抽出した非説明名詞のうち、前記一のモジュール教材より前の他のモジュール教材から非説明名詞または説明名詞として抽出されていない前記非説明名詞を、未定義名詞として前記モジュール教材ごとに出力する未定義名詞出力手順と、前記非説明名詞の数と前記未定義名詞の数との比を整合性の値として出力する整合性評価手順とを実行させるための整合性評価プログラムであることを特徴とする。
また、本発明は、コンピュータシステムを用いて、１つ以上のモジュール教材の整合性を評価する整合性評価装置であって、所定の順番に並べられたモジュール教材のテキスト領域を読み出し、読み出したテキスト領域を形態素解析する事により名詞を抽出し、抽出した名詞を前記モジュール教材ごとに記録する名詞抽出手段と、対象名詞を説明している事を意味する識別語を記憶した説明名詞識別語記憶手段と、前記モジュール教材ごとに抽出した名詞を、近傍に前記説明名詞識別語記憶手段に記憶されている識別語が存在する名詞を説明名詞、それ以外を非説明名詞として分類する名詞分類手段と、一のモジュール教材から抽出した非説明名詞のうち、前記一のモジュール教材より前の他のモジュール教材から非説明名詞または説明名詞として抽出されていない前記非説明名詞を、未定義名詞として前記モジュール教材ごとに出力する未定義名詞出力手段と、前記非説明名詞の数と前記未定義名詞の数との比を整合性の値として出力する整合性評価手段とを有することを特徴とする。
【００１３】
このような整合性評価プログラム及び整合性評価装置では、モジュール教材ごとに抽出した名詞を説明名詞識別語に応じて非説明名詞と説明名詞とに分類し、一のモジュール教材から抽出した非説明名詞のうち、一のモジュール教材より前の他のモジュール教材から非説明名詞または説明名詞として抽出されていない非説明名詞を、未定義名詞としてモジュール教材ごとに出力する。
【００１４】
したがって、本発明の整合性評価プログラム及び整合性評価装置は、未定義名詞をモジュール教材間の整合性が確保されていない部分として自動的に抽出することができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面に基づいて説明する。
【００１６】
図１は、本発明の整合性評価プログラムを実行するコンピュータシステムの一実施例のハードウェア構成図を示す。整合性評価プログラムを実行するコンピュータシステム１は、それぞれバスＢで相互に接続されている入力装置１０，表示装置１１，ドライブ装置１２，記録媒体１３，補助記憶装置１４，メモリ装置１５，演算処理装置１６を有するように構成される。
【００１７】
入力装置１０はキーボード及びマウスなどで構成され、様々な操作指示を入力するために用いられる。表示装置１１は、操作に必要な各種ウインドウやデータ等を表示する。整合性評価プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１３によって提供される。整合性評価プログラムを記録した記録媒体１３は、ドライブ装置１２にセットされ、整合性評価プログラムが記録媒体１３からドライブ装置１２を介して補助記憶装置１４にインストールされる。
【００１８】
補助記憶装置１４は、インストールされた整合性評価プログラムを格納すると共に、整合性評価プログラムの処理に必要なファイルやデータ等を格納する。メモリ装置１５は、コンピュータシステム１の起動時に補助記憶装置１４から整合性評価プログラムを読み出して格納する。演算処理装置１６は、メモリ装置１５に格納された整合性評価プログラムに従って処理を実行する。
【００１９】
図２は、本発明の整合性評価プログラムを実行したコンピュータシステムの一実施例の機能構成図を示す。コンピュータシステムは、キーワード抽出部２１，未定義キーワード対処部２２，整合性評価処理２３，モジュール教材キーワードテーブル２４，未定義キーワードテーブル２５，補正後教材データベース（以下、データベースをＤＢという）２６，教材ＤＢ３１，説明キーワード識別語ＤＢ３２，前提知識ＤＢ３３，用語集ＤＢ３４を有するように構成される。
【００２０】
以下、図２の機能構成図を用いて本発明の整合性評価プログラムの処理手順について具体的に説明していく。整合性評価プログラムは、所定の準備作業を行ったあとで実行される。なお、所定の準備作業は、人間からの指示に基づき行われる。
【００２１】
所定の準備作業は、前提知識と獲得知識とが明確に規定されているモジュール教材Ｃを、人間が前提知識および獲得知識の整合性を考慮しつつ教育コースＥとして並べる。前提知識とは、そのモジュール教材Ｃを受講するために前提となる知識を表す。また、獲得知識とは、そのモジュール教材Ｃを受講することで獲得する知識を表す。例えば教育コースＥは、以下の式（１）のように表される。
【００２２】
Ｅ＝Ｃ１→Ｃ２→・・→Ｃｉ→・・→Ｃｎ  ……（１）
そして、所定の準備作業では、教育コースＥについての前提知識を枚挙した前提知識ＫＷＰを作成して図３のような前提知識ＤＢ３３を作成する。図３は、前提知識ＤＢの一例の構成図を示す。図３の前提知識ＤＢ３３は、前提知識ＩＤ，前提知識などのデータ項目を含む。
【００２３】
さらに、所定の準備作業では、教育コースＥに関係するキーワードが含まれていると思われる図４のような用語集ＤＢ３４を用意する。図４は、用語集ＤＢの一例の構成図を示す。図４の用語集ＤＢは、用語ＩＤ，用語，解説などのデータ項目を含む。
【００２４】
所定の準備作業が終了すると、図２のキーワード抽出部２１は図５のような処理手順によりモジュール教材からキーワードの抽出を行い、抽出したキーワードを説明キーワードと非説明キーワードとに分類する。図５は、キーワード抽出部の処理の一例のフローチャートを示す。
【００２５】
ステップＳ１０では、キーワード抽出部２１が、図６のような教材ＤＢ３１からモジュール教材Ｃｉ（ｉ＝１〜ｎ）のテキスト部分を読み出し、読み出したテキスト部分から形態素解析により図７のようなキーワードを抽出する。図６は、教材ＤＢの一例の構成図を示す。また、図７はモジュール教材から抽出したキーワードについて説明するための図を示す。
【００２６】
教材ＤＢ３１は、教育コース名，教育コース内モジュール連番，モジュール教材コード，モジュール教材名，教材エンティティなどのデータ項目を含む。図６の教材ＤＢ３１の場合、キーワード抽出部２１はモジュール教材Ｃｉの教材エンティティからテキスト部分を読み出す。
【００２７】
キーワード抽出部２１は、教材ＤＢ３１読み出したテキスト部分から形態素解析によりキーワードを抽出する。例えば図７では、抽出したキーワードを下線で表している。なお、形態素解析により抽出されるキーワードは、例えばモジュール教材Ｃｉのテキスト部分に含まれる名詞である。キーワード抽出部２１は、テキスト部分から抽出したキーワードをモジュール教材ＣｉごとにＫＷ−Ｃｉ（ｉ＝０〜ｎ）と名付けてＣｉキーワードテーブル２７に格納する。
【００２８】
ステップＳ１０に続いてステップＳ１１に進み、キーワード抽出部２１はＣｉキーワードテーブル２７に格納したキーワード集合ＫＷ−Ｃｉを説明キーワード集合ＫＷＮと非説明キーワード集合ＫＷＯとに分離する。この分離には、所定の単語同士が近傍に存在するか否かを検出するテキストマイニング技術と、図８のような説明キーワード識別語ＤＢ３２とを利用する。
【００２９】
図８は、説明キーワード識別語ＤＢの一例の構成図を示す。説明キーワード識別語ＤＢ３２は、識別語ＩＤ，説明キーワード識別語などのデータ項目を含む。説明キーワード識別語ＤＢ３２は、説明キーワードであるか否かを識別する説明キーワード識別語ＩＷを定義するものであり、例えば説明キーワード識別語ＩＷとして「解説する」，「説明する」，「とは」など、あるキーワードを説明することを示す語句を定義している。
【００３０】
キーワード抽出部２１は、キーワード集合ＫＷ−Ｃｉに含まれるキーワードごとに説明キーワード識別語ＩＷが近傍に存在するか否かをテキストマイニング技術を用いて判定し、説明キーワード識別語ＩＷが近傍に存在するキーワードを説明キーワードと判別する。一方、キーワード抽出部２１は説明キーワード識別語ＩＷが近傍に存在しないキーワードを非説明キーワードと判別する。
【００３１】
即ち、説明キーワードとは、そのモジュール教材のなかで解説がなされているキーワードである。また、非説明キーワードとは、そのモジュール教材のなかで解説がなされていないキーワードである。
【００３２】
キーワード抽出部２１は、判別した説明キーワードを説明キーワード集合ＫＷＮ−Ｃｉとしてモジュール教材キーワードテーブル２４に格納する一方、判別した非説明キーワードを非説明キーワード集合ＫＷＯ−Ｃｉとしてモジュール教材キーワードテーブル２４に格納する。
【００３３】
例えば図７の教材ＤＢ３１の場合、キーワード抽出部２１は図９のように説明キーワードと非説明キーワードとを分離する。図９は、説明キーワードと非説明キーワードとの分離について説明するための図を示す。図９の説明キーワード欄に含まれるキーワード「ＴＣＰ／ＩＰ」は、説明キーワード識別語「とは」が近傍に存在するため、説明キーワードと判別されている。
【００３４】
キーワード抽出部２１が全てのモジュール教材Ｃ１〜ＣｎについてステップＳ１０，Ｓ１１の処理を行ったあと、未定義キーワード対処部２２は図１０のような処理手順により未定義キーワードを抽出し、抽出した未定義キーワードに対する対処を行う。図１０は、未定義キーワード対処部の処理の一例のフローチャートを示す。
【００３５】
ステップＳ２０では、未定義キーワード対処部２２が、図１１のような前提知識ＤＢ３３から前提知識ＫＷＰを読み出すと共に、図１２のようなモジュール教材キーワードテーブル２４から非説明キーワード集合ＫＷＯ−Ｃｉ（ｉ＝１〜ｎ）を順番に読み出す。
【００３６】
図１２は、モジュール教材キーワードテーブルの一例の構成図を示す。図１２のモジュール教材キーワードテーブル２４は、教育コース内モジュール連番，モジュール教材コード，説明キーワード集合，非説明キーワード集合などのデータ項目を含む。
【００３７】
未定義キーワード対処部２２は、読み出した前提知識ＫＷＰと非説明キーワード集合ＫＷＯ−Ｃｉとを用いて以下の式（２）から差集合ＫＷＵＤ−Ｃｉを作成する。
【００３８】
「ＫＷＵＤ−Ｃｉ」＝「ＫＷＯ−Ｃｉ」−「ＫＷＰ」・・・・・・（２）
未定義キーワード対処部２２は、作成した差集合ＫＷＵＤ−Ｃｉを図１３のような未定義キーワードテーブル２５に格納する。図１３は、未定義キーワードテーブル２５の一例の構成図を示す。図１３の未定義キーワードテーブル２５は、教育コース内モジュール連番，モジュール教材コード，未定義キーワードなどのデータ項目を含む。
【００３９】
さらに、ステップＳ２０に続いてステップＳ２１に進み、未定義キーワード対処部２２は未定義キーワードテーブル２５から差集合ＫＷＵＤ−Ｃｉを読み出すと共に、モジュール教材キーワードテーブル２４から説明キーワード集合ＫＷＮ−Ｃｊと非説明キーワード集合ＫＷＯ−Ｃｊ（ｊ＝１〜ｉ−１）を順番に読み出す。
【００４０】
未定義キーワード対処部２２は、読み出した説明キーワード集合ＫＷＮ−Ｃｊと非説明キーワード集合ＫＷＯ−Ｃｊと差集合ＫＷＵＤ−Ｃｉとを用いて以下の式（３）から差集合ＫＷＵＤ−Ｃｉを作成する。
【００４１】
「ＫＷＵＤ−Ｃｉ」＝「ＫＷＵＤ−Ｃｉ」−「ＫＷＮ−Ｃｊ」−「ＫＷＯ−Ｃｊ」・・・・・・（３）
未定義キーワード対処部２２は、作成した差集合ＫＷＵＤ−Ｃｉを未定義キーワードテーブル２５に格納する。例えば図１１の前提知識ＤＢ３３および図１２のモジュール教材キーワードテーブル２４の場合、未定義キーワード対処部２２はステップＳ２０およびＳ２１の処理により図１３のような未定義キーワードを未定義キーワードテーブル２５に格納する。
【００４２】
即ち、未定義キーワード対処部２２は図１４のような包含関係が成り立っているか否かをチェックし、包含関係が成り立っていない非説明キーワードを未定義キーワードとして未定義キーワードテーブル２５に格納している。
【００４３】
ステップＳ２１に続いてステップＳ２２に進み、未定義キーワード対処部２２は未定義キーワードＫＷＵＤ−Ｃｉと判定されたキーワードについて用語集ＤＢ３４から解説を検索し、例えばモジュール教材Ｃｉの前に補足資料として配置する。
【００４４】
未定義キーワード対処部２２は、モジュール教材Ｃｉの前に補足資料を配置したモジュール教材Ｃｉを図１５のように補正後教材ＤＢ２６に格納する。図１５は、補正後教材ＤＢの一例の構成図を示す。補正後教材ＤＢ２６は、教育コース名，教育コース内モジュール連番，モジュール教材名，教材エンティティなどのデータ項目を含む。
【００４５】
図１５の補正後教材ＤＢ２６では、モジュール教材コード「Ｍ０５４３」のモジュール教材Ｃｉの前に未定義キーワード「サブネット」，「ネットワークアーキテクチャ」を解説するモジュール教材コード「用語集−２１８」，「用語集−３９７」の補足資料が配置されている。
【００４６】
未定義キーワード対処部２２が全てのモジュール教材Ｃ１〜Ｃｎについて未定義キーワードを抽出し、その未定義キーワードに対する対処を行ったあと、整合性評価処理部２３は図１６のような処理手順によりモジュール教材Ｃｉ相互間の整合性を評価する。図１６は、整合性評価処理部の処理の一例のフローチャートを示す。
【００４７】
ステップＳ３０では、整合性評価処理部２３が、「ｓｕｍ−ｋｗｕｄ−ｃｉ」および「ｓｕｍ−ｋｗｏ−ｃｉ」に０を代入する。ステップＳ３０に続いてステップＳ３１に進み、整合性評価処理部２３は、未定義キーワードＫＷＵＤ−Ｃｉの要素数「ｎｕｍ−ｋｗｕｄ−ｃｉ」および非説明キーワード集合ＫＷＯ−Ｃｉの要素数「ｎｕｍ−ｋｗｏ−ｃｉ」をモジュール教材キーワードテーブル２４および未定義キーワードテーブル２５から読み出す。
【００４８】
ステップＳ３１に続いてステップＳ３２に進み、整合性評価処理部２３は以下の式（４），式（５）を計算する。
【００４９】
「ｓｕｍ−ｋｗｕｄ−ｃｉ」＝「ｓｕｍ−ｋｗｕｄ−ｃｉ」＋「ｎｕｍ−ｋｗｕｄ−ｃｉ」・・・・・・（４）
「ｓｕｍ−ｋｗｏ−ｃｉ」＝「ｓｕｍ−ｋｗｏ−ｃｉ」＋「ｎｕｍ−ｋｗｏ−ｃｉ」・・・・・・（５）
整合性評価処理部２３は、ｉ＝１〜ｎについて順番にステップＳ３１，Ｓ３２の処理を行ったあと、ステップＳ３３に進む。ステップＳ３３では、整合性評価処理部２３が、以下の式（６）を利用して教育コースＥの全非説明キーワードにおける全未定義キーワードの占める割合「ｒａｔｅ−ｋｗｕｄ」を算出する。
【００５０】
「ｒａｔｅ−ｋｗｕｄ」＝「ｓｕｍ−ｋｗｕｄ−ｃｉ」／「ｓｕｍ−ｋｗｏ−ｃｉ」・・・・・・（６）
教育コースＥの全非説明キーワードにおける全未定義キーワードの占める割合「ｒａｔｅ−ｋｗｕｄ」が小さいほど、教育コースＥを構成するモジュール教材Ｃｉ相互の整合性が高いこととなる。
【００５１】
例えば図１２のモジュール教材キーワードテーブル２４は、「ｓｕｍ−ｋｗｏ−ｃｉ」が１８（＝２＋４＋７）である。また、図１３の未定義キーワードテーブル２５は、「ｓｕｍ−ｋｗｕｄ−Ｃｉ」が３（＝０＋１＋２）である。この結果、教育コースＥの全非説明キーワードにおける全未定義キーワードの占める割合「ｒａｔｅ−ｋｗｕｄ」が０．１７（＝３／１８）となる。
【００５２】
ステップＳ３３に続いてステップＳ３４に進み、整合性評価処理部２３はステップＳ３３で算出した教育コースＥの全非説明キーワードにおける全未定義キーワードの占める割合「ｒａｔｅ−ｋｗｕｄ」を例えば表示装置１１に表示することができる。
【００５３】
以上、本発明の整合性評価プログラムを利用することで、多数の教育ベンダーから提供される多数のモジュール教材を組み合わせて教育コースを作成するときに、容易にモジュール教材相互の整合性を確認できる。したがって、モジュール教材相互の整合性がある教育コースの作成が容易となるため、モジュール教材相互間の整合性がある教育コースを大量に提供することが可能となる。
【００５４】
本発明は、以下に記載する付記のような構成が考えられる。
（付記１）  コンピュータシステムを用いて、１つ以上のモジュール教材の整合性を評価する整合性評価方法であって、
前記コンピュータシステムが所定の順番に並べられたモジュール教材から名詞を抽出し、抽出した名詞を前記モジュール教材ごとに記録する名詞抽出段階と、
前記モジュール教材ごとに抽出した名詞を説明名詞識別語情報を参照して非説明名詞と説明名詞とに分類する名詞分類段階と、
一のモジュール教材から抽出した非説明名詞のうち、前記一のモジュール教材より前の他のモジュール教材から非説明名詞または説明名詞として抽出されていない前記非説明名詞を、未定義名詞として前記モジュール教材ごとに出力する未定義名詞出力段階と
を実行することを特徴とする整合性評価方法。
（付記２）  前記未定義名詞出力段階でモジュール教材ごとに出力した未定義名詞の数に応じて前記所定の順番に並べられたモジュール教材間の整合性を評価する整合性評価段階を更に有することを特徴とする付記１記載の整合性評価方法。
（付記３）  前記コンピュータシステムは、
所定の順番に並べられたモジュール教材から名詞を抽出し、抽出した名詞を前記モジュール教材ごとに記録する名詞抽出手段と、
前記モジュール教材ごとに抽出した名詞を説明名詞識別語に応じて非説明名詞と説明名詞とに分類する名詞分類手段と、
一のモジュール教材から抽出した非説明名詞のうち、前記一のモジュール教材より前の他のモジュール教材から非説明名詞または説明名詞として抽出されていない前記非説明名詞を、未定義名詞として前記モジュール教材ごとに出力する未定義名詞出力手段とを有し、
前記名詞抽出手順は、前記名詞抽出手段により行われ、
前記名詞分類手順は、前記名詞分類手段により行われ、
前記未定義名詞出力手順は、前記未定義名詞出力手段によって行われることを特徴とする付記１又は２記載の整合性評価方法。
（付記４）  前記コンピュータシステムは、
モジュール教材情報を所定の順番に関連付けて記憶するモジュール教材記憶手段と、
説明名詞識別語情報を記憶する説明識別語情報記憶手段とを備えたコンピュータであり、
前記名詞抽出手段では、前記モジュール教材記憶手段のモジュール教材から名詞を抽出し、
前記名詞分類段階にて参照される説明名詞識別語情報は、前記説明識別語情報記憶手段に記憶されている説明名詞識別語情報であることを特徴とする付記１乃至３何れか一項記載の整合性評価方法。
（付記５）  前記名詞分類段階は、説明を表す１つ以上の語句から構成された説明名詞識別語を用いて、前記モジュール教材ごとに抽出した名詞から説明名詞を判別し、前記説明名詞と判別されない名詞を非説明名詞として判別し、前記非説明名詞と説明名詞とに分類することを特徴とする付記１又は２記載の整合性評価方法。
（付記６）  前記未定義名詞出力段階は、前記一のモジュール教材から抽出した非説明名詞から前提知識として登録されている名詞を削除することを特徴とする付記１乃至３何れか一項記載の整合性評価方法。
（付記７）  前記未定義名詞出力段階で出力された未定義名詞に説明文を付与することを特徴とする請求項１乃至６何れか一項記載の整合性評価方法。
（付記８）  コンピュータに、
所定の順番に並べられたモジュール教材から名詞を抽出し、抽出した名詞を前記モジュール教材ごとに記録する名詞抽出手順と、
前記モジュール教材ごとに抽出した名詞を説明名詞識別語情報を参照して非説明名詞と説明名詞とに分類する名詞分類手順と、
一のモジュール教材から抽出した非説明名詞のうち、前記一のモジュール教材より前の他のモジュール教材から非説明名詞または説明名詞として抽出されていない前記非説明名詞を、未定義名詞として前記モジュール教材ごとに出力する未定義名詞出力手順と
を実行させるための整合性評価プログラム。
（付記９）  コンピュータに、
所定の順番に並べられたモジュール教材から名詞を抽出し、抽出した名詞を前記モジュール教材ごとに記録する名詞抽出手順と、
前記モジュール教材ごとに抽出した名詞を説明名詞識別語情報を参照して非説明名詞と説明名詞とに分類する名詞分類手順と、
一のモジュール教材から抽出した非説明名詞のうち、前記一のモジュール教材より前の他のモジュール教材から非説明名詞または説明名詞として抽出されていない前記非説明名詞を、未定義名詞として前記モジュール教材ごとに出力する未定義名詞出力手順と
を実行させるための整合性評価プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【００５５】
【発明の効果】
上述の如く、本発明によれば、モジュール教材ごとに抽出した名詞を説明名詞識別語に応じて非説明名詞と説明名詞とに分類し、一のモジュール教材から抽出した非説明名詞のうち、一のモジュール教材より前の他のモジュール教材から非説明名詞または説明名詞として抽出されていない非説明名詞を、未定義名詞としてモジュール教材ごとに出力する。
【００５６】
したがって、本発明の整合性評価方法は、未定義名詞をモジュール教材間の整合性が確保されていない部分として自動的に抽出することができる。
【００５７】
また、本発明によれば、モジュール教材間の整合性が確保されていない部分として未定義名詞を抽出し、所定の順番に並べられたモジュール教材間の整合性を未定義名詞の数に応じて評価することができる。
【００５８】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の整合性評価プログラムを実行するコンピュータシステムの一実施例のハードウェア構成図である。
【図２】本発明の整合性評価プログラムを実行したコンピュータシステムの一実施例の機能構成図である。
【図３】前提知識ＤＢ３３の一例の構成図である。
【図４】用語集ＤＢ３４の一例の構成図である。
【図５】キーワード抽出部の処理の一例のフローチャートである。
【図６】教材ＤＢ３１の一例の構成図である。
【図７】モジュール教材から抽出したキーワードについて説明するための図である。
【図８】説明キーワード識別語ＤＢ３２の一例の構成図である。
【図９】説明キーワードと非説明キーワードとの分離について説明するための図である。
【図１０】未定義キーワード対処部の処理の一例のフローチャートである。
【図１１】前提知識ＤＢ３３の一例の構成図である。
【図１２】モジュール教材キーワードテーブル２４の一例の構成図である。
【図１３】未定義キーワードテーブル２５の一例の構成図である。
【図１４】未定義キーワード対処部の処理について説明するための図である。
【図１５】補正後教材ＤＢ２６の一例の構成図である。
【図１６】整合性評価処理部の処理の一例のフローチャートである。
【符号の説明】
１    コンピュータシステム
１０    入力装置
１１    表示装置
１２    ドライブ装置
１３    記録媒体
１４    補助記憶装置
１５    メモリ装置
１６    演算処理装置
２１    キーワード抽出部
２２    未定義キーワード対処部
２３    整合性評価処理部
２４    モジュール教材キーワードテーブル
２５    未定義キーワードテーブル
２６    補正後教材データベース（ＤＢ）
２７    Ｃｉキーワードテーブル
３１    教材ＤＢ
３２    説明キーワード識別語ＤＢ
３３    前提知識ＤＢ
３４    用語集ＤＢ
Ｂ    バス（ｂｕｓ）
【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１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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