(57)【要約】【課題】協調学習参加者だけではなく他の学習者に対しても協調学習された問題と同様な問題の解決に対して有効な知識として活用することのできる議論知識グラフを構築する。【解決手段】議論知識グラフ構築方法は、会話履歴を取得し、学習者ごとに、どの発言にアノテーションを付加したかを示すアノテーション履歴と、自らの解法として記録したノートの所定時間ごとの差分を示すノート片の履歴を取得し（ステップＳ１）、ノート片の履歴からノート片を抽出し（ステップＳ２）、会話履歴から発言群をアノテーション履歴に基づいて抽出し（ステップＳ３）、抽出された発言群と抽出されたノート片とをアノテーション履歴に基づいて関連付け（ステップＳ４）、発言群を問題に対するヒントとして含む上位層と、ノート片をヒントに対する解法として含む下位層とを有した議論知識グラフのノードデータおよびエッジデータを構築する（ステップＳ５）。【選択図】図６
2009053303.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の学習者が所定の問題についてそれぞれの学習者端末に入力した発言によって議論して他の学習者の発言に対して自分の解法と同一視点または相違視点であることを示すアノテーションを付加しながら協調学習する際に、前記それぞれの学習者端末から取得した前記議論に関する情報に基づいて、前記議論から抽出された情報を前記所定の問題に対する解の導出知識として可視化したグラフを示す議論知識グラフを構築する議論知識グラフ構築装置の議論知識グラフ構築方法であって、
情報取得手段によって、前記議論に関する情報として、前記協調学習中に入力されたすべての発言を示す会話履歴を取得すると共に、前記学習者ごとに、前記学習者が他の学習者のどの発言に対して前記アノテーションを付加したかを示すアノテーション履歴と、前記学習者が前記所定の問題に対して自らの解法として記録したノートの所定時間ごとの記録内容の差分を示すノート片の履歴を取得する情報取得ステップと、
発言群抽出手段によって、前記取得した会話履歴から、１以上の発言を含む発言群を前記アノテーション履歴に基づいて抽出する発言群抽出ステップと、
ノート片抽出手段によって、前記学習者ごとに取得したノート片の履歴から所定のノート片を抽出するノート片抽出ステップと、
関連付け手段によって、前記抽出された発言群と、前記抽出されたノート片とを前記アノテーション履歴に基づいて関連付ける関連付けステップと、
グラフ構築手段によって、前記議論知識グラフとして、前記ノート片と関連付けられた発言群を前記所定の問題に対するヒントとして含む上位層と、前記有効な発言群と関連付けられたノート片を前記ヒントに対する解法として含む下位層とを有したグラフについてのノードデータおよびエッジデータを構築するグラフ構築ステップとを有することを特徴とする議論知識グラフ構築方法。
【請求項２】
前記発言群抽出ステップは、
前記取得した会話履歴から、前記アノテーションが付加された発言を有効な発言として抽出する有効発言抽出ステップと、
前記抽出された有効な発言を含む発言群に含まれている発言の個数の平均値を、前記アノテーションが付加された発言の個数と、前記取得した会話履歴に含まれる発言の総数とに基づいて算出する発言個数平均値算出ステップと、
前記抽出された有効な発言を含み前記算出された発言個数平均値以下の個数の発言から構成された発言群の中に、前記アノテーションがそれぞれ付加された複数の発言が存在するか否かを判別する有効発言判別ステップと、
前記アノテーションがそれぞれ付加された複数の発言が存在しないと判別された場合に、当該抽出された有効な発言を有効な発言群として抽出する有効発言群第１抽出ステップと、
前記アノテーションがそれぞれ付加された複数の発言が存在すると判別された場合に、当該発言群のうちで前記アノテーションがそれぞれ付加された２つの発言をそれぞれ開始および終了の発言としたときに前記開始から終了までの発言の個数が最大となる発言群を有効な発言群として抽出する有効発言群第２抽出ステップと、
前記抽出された有効な発言群から、検索用として予め定められたキーワードを抽出するキーワード抽出ステップとを有することを特徴とする請求項１に記載の議論知識グラフ構築方法。
【請求項３】
前記情報取得ステップは、
前記協調学習中に、前記学習者ごとに前記ノートの記録内容を所定時間間隔で取得し、前記学習者ごとに連続して取得した２つのノートの記録内容の差分を、前記ノート片として取得することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の議論知識グラフ構築方法。
【請求項４】
前記関連付けステップは、
前記学習者が他の学習者の発言に対してアノテーションを付加した後で、当該アノテーションの付加された発言を含む有効な発言群以外の発言に対してアノテーションを付加する前に、当該学習者が記録したノート片の個数を判別するノート片個数判別ステップと、
ノート片が複数存在すると判別された場合に、前記複数のノート片を連結して新たなノート片を作成するノート片作成ステップと、
ノート片の個数が１以上であると判別された場合に、当該アノテーションが当該発言に対して同一視点であることを示すものであるか相違視点であることを示すものであるかに応じて双方の解法を識別するラベルを当該アノテーションに付与するラベル付与ステップと、
ノート片の個数が１であると判別された場合に、前記ノート片と、当該アノテーションの付加された発言を含む発言群と、前記解法を識別するラベルとを関連付け、一方、ノート片が複数存在すると判別された場合に、前記作成されたノート片と、当該アノテーションの付加された発言を含む発言群と、前記解法を識別するラベルとを関連付ける関連付け制御ステップとを有することを特徴とする請求項３に記載の議論知識グラフ構築方法。
【請求項５】
前記グラフ構築ステップは、
前記所定の問題を示すルートノードと、前記ノートと関連付けられた有効な発言群を示す上位ノードと、前記有効な発言群と関連付けられたノートを示す下位ノードと、前記ルートノードと前記上位ノードとを接続する上位エッジと、前記上位ノードと前記下位ノードとを接続する下位エッジとを備えた議論知識グラフについてのノードデータおよびエッジデータとして、前記上位ノードに対して前記キーワードを属性値として付与すると共に、前記下位エッジに対して前記解法を識別するラベルを付与することを特徴とする請求項４に記載の議論知識グラフ構築方法。
【請求項６】
複数の学習者端末と通信可能に接続され、複数の学習者が所定の問題についてそれぞれの学習者端末に入力した発言によって議論して他の学習者の発言に対して自分の解法と同一視点または相違視点であることを示すアノテーションを付加しながら協調学習する際に、前記それぞれの学習者端末から取得した前記議論に関する情報に基づいて、前記議論から抽出された情報を前記所定の問題に対する解の導出知識として可視化したグラフを示す議論知識グラフを構築する議論知識グラフ構築装置であって、
前記議論に関する情報として、前記協調学習中に入力されたすべての発言を示す会話履歴を取得すると共に、前記学習者ごとに、前記学習者が他の学習者のどの発言に対して前記アノテーションを付加したかを示すアノテーション履歴と、前記学習者が前記所定の問題に対して自らの解法として記録したノートの所定時間ごとの記録内容の差分を示すノート片の履歴を取得する情報取得手段と、
前記取得した会話履歴から、１以上の発言を含む発言群を前記アノテーション履歴に基づいて抽出する発言群抽出手段と、
前記学習者ごとに取得したノート片の履歴から所定のノート片を抽出するノート片抽出手段と、
前記抽出された発言群と、前記抽出されたノート片とを前記アノテーション履歴に基づいて関連付ける関連付け手段と、
前記議論知識グラフとして、前記ノート片と関連付けられた発言群を前記所定の問題に対するヒントとして含む上位層と、前記有効な発言群と関連付けられたノート片を前記ヒントに対する解法として含む下位層とを有したグラフについてのノードデータおよびエッジデータを構築するグラフ構築手段とを備えることを特徴とする議論知識グラフ構築装置。
【請求項７】
請求項１ないし請求項５のいずれか一項に記載の議論知識グラフ構築方法をコンピュータに実行させることを特徴とする議論知識グラフ構築プログラム。
【請求項８】
請求項７に記載の議論知識グラフ構築プログラムが記録されたことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計算機やネットクークを用いて学習を支援する技術に係り、特に、ネットワークを介したグループ学習である協調学習の議論に関する学習履歴から抽出される問題を解決するための知識を可視化するためのグラフを構築する議論知識グラフ構築方法、議論知識グラフ構築装置、議論知識グラフ構築プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
協調学習（ＣＳＣＬ：Computer Supported Collaborative Learning）は、複数の学習者が協力し合って１つの問題に対処する形態の学習である。図１６に、従来の協調学習システムを模式的に示す。協調学習システム１００は、互いにネットワークＮＷを介して通信可能に接続されたサーバ１０２と、複数（例えば、３台）のクライアント１０３とを備えている。サーバ１０２は、通信部１１１と、グループデータ管理部１１２と、グループ学習データ管理部１１３とを備えている。サーバ１０２は、協調学習に参加する学習者の情報を予めグループデータ記憶手段１１２ａに格納しており、クライアント１０３からネットワークＮＷを介して学習者情報の要求を通信部１１１によって受信すると、グループデータ管理部１１２によって、要求された学習者情報を検索して、返信する。また、サーバ１０２は、クライアント１０３から学習者の発言（学習者が入力した情報）を通信部１１１によって受信すると、グループ学習データ管理部１１３によって、受信した発言を全クライアント１０３に送信すると共に、会話履歴としてグループ学習データ記憶手段１１３ａに格納する。
【０００３】
クライアント１０３は、協調学習に参加する学習者によって操作されるものであり、ユーザ・インタフェース１２１と、通信部１２２と、学習者学習データ管理部１２３とを備えている。クライアント１０３は、通信部１２２によって、ユーザ・インタフェース１２１を介して入力された発言をサーバ１０２に送信すると共に、ネットワークＮＷ上の全発言を受信し、画面表示する。つまり、会話は、サーバ１０２を介して交換される。また、クライアント１０３は、学習者学習データ管理部１２３によって、ユーザ・インタフェース１２１を介して入力された学習者の個別学習ノートの記述（個別学習ノート履歴）と、学習者が付加したアノテーション（アノテーション履歴）とを画面表示すると共に学習者学習データ記憶手段１２３ａに蓄積する。
【０００４】
図１７は、クライアントの画面に同時に表示されるウインドウを模式的に示す図である。クライアント１０３は、画面に会話ウインドウ１７０１（図１８参照）と、個別学習ウインドウ１７０２（図１９参照）と、アノテーションウインドウ１７０３（図２０参照）とを表示する。会話ウインドウ１７０１は、図１８に示すように、例えば、発言ごとの項目としてＩＤ１８０１、発言者１８０２および発言内容１８０３を有した会話履歴表示領域と、発言入力欄１８０４と、発言送信ボタン１８０５とを備えている。個別学習ウインドウ１７０２は、図１９に示すように、例えば、所定の問題に対する独自の解法を自由に記述できるテキストエディタ（個別学習ノート）１９０１を備えている。それぞれの学習者は、会話ウインドウ１７０１（図１８参照）の発言入力欄１８０４に疑問点などを入力し、会話履歴表示領域に表示される意見を見ながら、図１９に示すテキストエディタ（個別学習ノート）１９０１に解法を記述する。アノテーションウインドウ１７０３は、図２０に示すように、例えば、発言ごとの項目としてＩＤ２００１、アノテーション２００２および発言内容２００３を有した会話履歴表示領域と、アノテーション入力欄２００４と、アノテーション送信ボタン２００５とを備えている。学習者は、有用だと感じた発言に、自分の解法と同じ視点を示すアノテーション（例えば「ａ」で表す）、もしくは、自分の解法と異なる視点を示すアノテーション（例えば「ｂ」で表す）を付加することができる。なお、アノテーション入力欄２００４に記載された「２ａ」は、ＩＤが“２”であり、かつ、アノテーションが同じ視点“ａ”であることを示すものである。
【０００５】
協調学習を支援する技術の研究分野では、これまで、協調学習中の支援を目的とする技術の開発が主であったが、近年は協調学習後に協調学習の成果を活用させるための技術も開発されてきている（例えば、非特許文献１および非特許文献２参照）。非特許文献１および非特許文献２に記載された技術は、時間間隔など特定の基準に応じて学習履歴をシーンに分割することで、過去の協調学習を特定の時点から再生することを可能としている。
【０００６】
一方、協調学習の技術に限らず、対象を会話履歴に限定した場合には、既に得られた会話履歴を活用するために、議論の内容や発言の表層情報（発言の種類や前後関係などの表層表現やキーワードなど）から、すべての議論の内容を分析し、話題を抽出して議論を話題ごとに構造化する技術も知られている（例えば、非特許文献３および非特許文献４参照）。非特許文献３および非特許文献４に記載された技術によって、一度に複数の話題が議論された場合や１つの話題が離散的に議論された場合でも、議論の内容の把握が容易になった。
【０００７】
さらに、協調学習の技術において、学習参加者の意識をもとに、学習参加者にとって問題解決に有効な発言を抽出する技術も存在する（例えば、非特許文献５参照）。非特許文献５に記載された技術では、学習参加者にとって有効な発言は、学習者参加自身の協調学習時の解法に依存するという仮定のもと、学習参加者が有用だと感じた発言に対して、学習参加者に自分の解法と同じ視点のアノテーション（例えば「ａ」で表す）、もしくは、自分の解法と異なる視点のアノテーション（例えば「ｂ」で表す）を付加させ、会話履歴の中から、アノテーションが付加された発言を抽出して提示している。これにより、学習参加者のアノテーションを利用することで、学習参加者の問題解決に役立つ発言を選別することが可能となった。
【非特許文献１】香山瑞恵、岡本敏雄、“協調学習での学習資源共有と学習状態再生のためのイベントデータ管理に関する研究”、電子情報通信学会論文誌、2005年１月、p.45-55
【非特許文献２】B. Goodman, M. Geier, L. Haverty, and R. McCready:“A Framework for Asynchronous Collaborative Learning and Problem Solving”, Artificial Intelligence in Education, J. D. Moore et al.(Eds), IOS Press(2001)
【非特許文献３】J. Conklin and M. L. Begeman:”gIBIS:A Hypertext Tool for Exploratory Policy Discussion”, Proc. of CSCW-1988, p.140-152(1088)
【非特許文献４】松村真宏、加藤優、大澤幸生、石塚満、「議論構造の可視化による論点の発見と理解」、日本ファジィ学会誌、vol.15, no.5, p.554-564(2003)
【非特許文献５】M. Kakehi, T. Kojiri and T. Watanabe:“Annotation Interpretation of Collaborative Learning History for Self-learning”, Proc. of Kes 2006, Part II, LNAI 4252, p.1062-1070(2006)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
非特許文献１や非特許文献２に記載された技術は、協調学習後に活用する学習履歴として、会話履歴や共有画面に対する操作履歴など、共有空間における学習履歴にのみ着目している。そのため、これらの従来技術は、学習参加者が、共有空間で議論された内容に基づいて、学習参加者個々人の個別学習空間で解を導出するような学習環境には、用いることができない。その理由は、このような学習環境では、共有空間でなされる会話（会話履歴）は、問題解決のヒントを提示し、解は個々の個別学習空間で導出されるからである。つまり、共有空間の学習履歴にのみ着目した従来の技術では、問題解決のヒントしか対象としていないこととなるからである。したがって、これらの従来技術では、学習参加者だけではなく、さらに他の学習者をも支援するために充分な問題解決知識を収集することは難しい。
【０００９】
また、例えば、非特許文献１に記載されたような学習履歴をシーンに分割する従来技術では、学習履歴をシーンに分割するための特定の基準として、時間間隔などを用いている。したがって、この方法では、ある問題について協調学習の学習参加者が行った議論の内容（学習内容）と同様の問題を解決しようとする他の学習者が、その協調学習の成果（学習履歴）を満足いくように活用することができない。その理由は、時間間隔などは、学習内容とは直接関係するものではないからである。つまり、他の学習者が、学習内容に依存しない基準に応じて分割されたシーンから、特定の導出ステップや知識に対応するシーンを検索することは困難であるからである。
【００１０】
また、例えば、非特許文献３や非特許文献４に記載されたような議論（会話履歴）を話題ごとに構造化する技術は、すべての発言を話題ごとに構造化するため、ある問題について協調学習の学習参加者が行った議論の内容（学習内容）と同様の問題を解決しようとする他の学習者が、その協調学習の成果（学習履歴）を満足いくように活用することができない。その理由は、他の学習者が、問題解決にとって有効な話題と必要ない話題とを区別できないためである。
【００１１】
また、例えば、非特許文献５に記載されたような議論（会話履歴）を話題ごとに構造化する技術は、学習参加者にとって有効な発言を選別することを目的としており、他の学習者の問題解決に対して有効な知識を抽出するものではない。
【００１２】
そこで、本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであり、協調学習参加者だけではなく他の学習者に対しても協調学習された問題と同様な問題の解決に対して有効な知識として活用することのできる議論知識グラフを構築する技術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】
【００１３】
前記課題を解決するために、本発明に係る議論知識グラフ構築方法は、複数の学習者が所定の問題についてそれぞれの学習者端末に入力した発言によって議論して他の学習者の発言に対して自分の解法と同一視点または相違視点であることを示すアノテーションを付加しながら協調学習する際に、前記それぞれの学習者端末から取得した前記議論に関する情報に基づいて、前記議論から抽出された情報を前記所定の問題に対する解の導出知識として可視化したグラフを示す議論知識グラフを構築する議論知識グラフ構築装置の議論知識グラフ構築方法であって、情報取得手段によって、前記議論に関する情報として、前記協調学習中に入力されたすべての発言を示す会話履歴を取得すると共に、前記学習者ごとに、前記学習者が他の学習者のどの発言に対して前記アノテーションを付加したかを示すアノテーション履歴と、前記学習者が前記所定の問題に対して自らの解法として記録したノートの所定時間ごとの記録内容の差分を示すノート片の履歴を取得する情報取得ステップと、発言群抽出手段によって、前記取得した会話履歴から、１以上の発言を含む発言群を前記アノテーション履歴に基づいて抽出する発言群抽出ステップと、ノート片抽出手段によって、前記学習者ごとに取得したノート片の履歴から所定のノート片を抽出するノート片抽出ステップと、関連付け手段によって、前記抽出された発言群と、前記抽出されたノート片とを前記アノテーション履歴に基づいて関連付ける関連付けステップと、グラフ構築手段によって、前記議論知識グラフとして、前記ノート片と関連付けられた発言群を前記所定の問題に対するヒントとして含む上位層と、前記有効な発言群と関連付けられたノート片を前記ヒントに対する解法として含む下位層とを有したグラフについてのノードデータおよびエッジデータを構築するグラフ構築ステップとを有することを特徴とする。
【００１４】
かかる手順によれば、議論知識グラフ構築装置は、従来のように協調学習中の共有空間の学習履歴（会話履歴）を取得するだけではなく、学習者ごとにアノテーション履歴と個別学習空間の学習履歴（ノート片の履歴）をも取得する。そして、議論知識グラフ構築装置は、アノテーション履歴に基づいて会話履歴から抽出した発言群と、ノート片の履歴から抽出されたノート片とを、アノテーション履歴に基づいて関連付ける。したがって、従来は、会話履歴を対象とすることで、協調学習中の会話中に含まれるヒントだけしか知識として抽出することができなかったことに対して、議論知識グラフ構築装置は、会話履歴と個別学習履歴とを関連付けて抽出対象とすることで、ヒントだけでなく、学習参加者が導出した解も問題解決知識として抽出することが可能となる。また、議論知識グラフ構築装置は、発言群をヒントとして含む上位層と、ノート片をヒントに対する解法として含む下位層とを有したグラフを議論知識グラフとして構築する。その結果、議論知識グラフは、可視化されたときに学習者が問題に対する解法を検索し易いものとなる。
【００１５】
また、本発明に係る議論知識グラフ構築方法は、前記発言群抽出ステップが、前記取得した会話履歴から、前記アノテーションが付加された発言を有効な発言として抽出する有効発言抽出ステップと、前記抽出された有効な発言を含む発言群に含まれている発言の個数の平均値を、前記アノテーションが付加された発言の個数と、前記取得した会話履歴に含まれる発言の総数とに基づいて算出する発言個数平均値算出ステップと、前記抽出された有効な発言を含み前記算出された発言個数平均値以下の個数の発言から構成された発言群の中に、前記アノテーションがそれぞれ付加された複数の発言が存在するか否かを判別する有効発言判別ステップと、前記アノテーションがそれぞれ付加された複数の発言が存在しないと判別された場合に、当該抽出された有効な発言を有効な発言群として抽出する有効発言群第１抽出ステップと、前記アノテーションがそれぞれ付加された複数の発言が存在すると判別された場合に、当該発言群のうちで前記アノテーションがそれぞれ付加された２つの発言をそれぞれ開始および終了の発言としたときに前記開始から終了までの発言の個数が最大となる発言群を有効な発言群として抽出する有効発言群第２抽出ステップと、前記抽出された有効な発言群から、検索用として予め定められたキーワードを抽出するキーワード抽出ステップとを有することが好ましい。
【００１６】
かかる手順の議論知識グラフ構築方法によれば、議論知識グラフ構築装置は、発言群を抽出する際に、会話履歴からアノテーションが付加された発言を有効な発言として抽出する。アノテーションが付加された発言を有効な発言とすることができる理由は、そのような発言は、アノテーションを付加した学習参加者の問題解決に役立った発言であるため、他の学習者にとっても問題解決のヒントとなる発言とみなすことができるからである。ただし、会話履歴において、問題解決に役立つ知識（問題解決知識）は必ずしも１つの発言のみで表現されるわけではない。１つの問題解決知識が複数の発言によって説明される場合がある。このような場合、学習参加者ごとにアノテーションを付加する発言が異なる可能性がある。そのような事態に対処するため、議論知識グラフ構築装置は、まず、有効な発言を含む発言群に含まれている発言の個数の平均値を算出しておき、有効な発言を含み発言個数平均値以下の個数の発言から構成された発言群の中に、アノテーションがそれぞれ付加された複数の発言が存在するか否かを判別する。これは、そのような発言は、同一の問題解決知識に関する発言の可能性があるからである。そして、議論知識グラフ構築装置は、同一の問題解決知識に関する一連の発言であると推定される発言群を有効な発言群として抽出する。また、議論知識グラフ構築装置は、有効な発言群からキーワードを抽出しておくので、議論知識グラフにキーワードを含めることで、議論知識グラフを可視化した際にキーワードによって検索処理を容易に行うことが可能となる。
【００１７】
また、本発明に係る議論知識グラフ構築方法は、前記情報取得ステップが、前記協調学習中に、前記学習者ごとに前記ノートの記録内容を所定時間間隔で取得し、前記学習者ごとに連続して取得した２つのノートの記録内容の差分を、前記ノート片として取得することが好ましい。
【００１８】
かかる手順の議論知識グラフ構築方法によれば、議論知識グラフ構築装置は、学習者ごとに取得したノートからノート片を取得するので、学習者側の装置においてノートからノート片を取得する処理を行う必要がなくなる。つまり、学習者側の装置に高度な能力を要求することなく、当該装置の処理負荷を低減することが可能となる。
【００１９】
また、本発明に係る議論知識グラフ構築方法は、前記関連付けステップが、前記学習者が他の学習者の発言に対してアノテーションを付加した後で、当該アノテーションの付加された発言を含む有効な発言群以外の発言に対してアノテーションを付加する前に、当該学習者が記録したノート片の個数を判別するノート片個数判別ステップと、ノート片が複数存在すると判別された場合に、前記複数のノート片を連結して新たなノート片を作成するノート片作成ステップと、ノート片の個数が１以上であると判別された場合に、当該アノテーションが当該発言に対して同一視点であることを示すものであるか相違視点であることを示すものであるかに応じて双方の解法を識別するラベルを当該アノテーションに付与するラベル付与ステップと、ノート片の個数が１であると判別された場合に、前記ノート片と、当該アノテーションの付加された発言を含む発言群と、前記解法を識別するラベルとを関連付け、一方、ノート片が複数存在すると判別された場合に、前記作成されたノート片と、当該アノテーションの付加された発言を含む発言群と、前記解法を識別するラベルとを関連付ける関連付け制御ステップとを有することが好ましい。
【００２０】
かかる手順の議論知識グラフ構築方法によれば、議論知識グラフ構築装置は、アノテーションとノート片とを関連付ける際に、対象とするアノテーションが付加された直後に記録されたノート片が複数存在する場合にそれらのノート片を連結する。したがって、関連する知識を１つの知識にまとめることができる。また、議論知識グラフ構築装置は、ノート片が存在する場合に、対象とするアノテーションで示される解法を識別するラベルをそのアノテーションに付与する。したがって、議論知識グラフにラベルを含めることで、議論知識グラフを可視化した際にラベルによって検索処理を容易に行うことが可能となる。
【００２１】
また、本発明に係る議論知識グラフ構築方法は、前記グラフ構築ステップが、前記所定の問題を示すルートノードと、前記ノートと関連付けられた有効な発言群を示す上位ノードと、前記有効な発言群と関連付けられたノートを示す下位ノードと、前記ルートノードと前記上位ノードとを接続する上位エッジと、前記上位ノードと前記下位ノードとを接続する下位エッジとを備えた議論知識グラフについてのノードデータおよびエッジデータとして、前記上位ノードに対して前記キーワードを属性値として付与すると共に、前記下位エッジに対して前記解法を識別するラベルを付与することが好ましい。
【００２２】
かかる手順の議論知識グラフ構築方法によれば、議論知識グラフ構築装置は、問題と発言群とノートとをそれぞれ示すノードと、キーワードおよびラベルのデータを含む議論知識グラフを構築する。したがって、可視化されたときに、議論知識グラフ中のキーワードにより、ヒントとしての発言群を検索し易くなると共に、ラベルによってノート中の解法の相違が分かり易くなる。
【００２３】
前記課題を解決するために、本発明に係る議論知識グラフ構築装置は、複数の学習者端末と通信可能に接続され、複数の学習者が所定の問題についてそれぞれの学習者端末に入力した発言によって議論して他の学習者の発言に対して自分の解法と同一視点または相違視点であることを示すアノテーションを付加しながら協調学習する際に、前記それぞれの学習者端末から取得した前記議論に関する情報に基づいて、前記議論から抽出された情報を前記所定の問題に対する解の導出知識として可視化したグラフを示す議論知識グラフを構築する議論知識グラフ構築装置であって、前記議論に関する情報として、前記協調学習中に入力されたすべての発言を示す会話履歴を取得すると共に、前記学習者ごとに、前記学習者が他の学習者のどの発言に対して前記アノテーションを付加したかを示すアノテーション履歴と、前記学習者が前記所定の問題に対して自らの解法として記録したノートの所定時間ごとの記録内容の差分を示すノート片の履歴を取得する情報取得手段と、前記取得した会話履歴から、１以上の発言を含む発言群を前記アノテーション履歴に基づいて抽出する発言群抽出手段と、前記学習者ごとに取得したノート片の履歴から所定のノート片を抽出するノート片抽出手段と、前記抽出された発言群と、前記抽出されたノート片とを前記アノテーション履歴に基づいて関連付ける関連付け手段と、前記議論知識グラフとして、前記ノート片と関連付けられた発言群を前記所定の問題に対するヒントとして含む上位層と、前記有効な発言群と関連付けられたノート片を前記ヒントに対する解法として含む下位層とを有したグラフについてのノードデータおよびエッジデータを構築するグラフ構築手段とを備えることを特徴とする。
【００２４】
かかる構成によれば、議論知識グラフ構築装置は、協調学習中の共有空間の学習履歴（会話履歴）と共に、学習者ごとにアノテーション履歴と個別学習空間の学習履歴（ノート片の履歴）とを取得する。そして、議論知識グラフ構築装置は、アノテーション履歴に基づいて会話履歴から抽出した発言群と、ノート片の履歴から抽出されたノート片とを、アノテーション履歴に基づいて関連付ける。したがって、議論知識グラフ構築装置は、会話履歴と個別学習履歴とを関連付けて抽出対象とすることで、ヒントだけでなく、学習参加者が導出した解も問題解決知識として抽出することが可能となる。また、議論知識グラフ構築装置は、発言群をヒントとして含む上位層と、ノート片をヒントに対する解法として含む下位層とを有したグラフを議論知識グラフとして構築するので、議論知識グラフが可視化されたときに、学習者は問題に対する解法を容易に検索できる。
【００２５】
また、請求項７に記載の議論知識グラフ構築プログラムは、請求項１ないし請求項５のいずれか一項に記載の議論知識グラフ構築方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。このように構成されることにより、このプログラムをインストールされたコンピュータは、このプログラムに基づいた各機能を実現することができる。
【００２６】
また、請求項８に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、請求項７に記載の議論知識グラフ構築プログラムが記録されたことを特徴とする。このように構成されることにより、この記録媒体を装着されたコンピュータは、この記録媒体に記録されたプログラムに基づいた各機能を実現することができる。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、協調学習参加者だけではなく他の学習者に対しても協調学習された問題と同様な問題の解決に対して有効な知識として活用することのできる議論知識グラフを構築することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、図面を参照して本発明の議論知識グラフ構築装置および議論知識グラフ構築方法を実施するための最良の形態（以下「実施形態」という）について詳細に説明する。
【００２９】
［協調学習システムの構成］
図１は、本発明の実施形態に係る議論知識グラフ構築装置（サーバ）を含む協調学習システムを模式的に示す構成図である。協調学習システム１は、互いにネットワークＮＷを介して通信可能に接続されたサーバ（議論知識グラフ構築装置）２と、複数（例えば、３台）のクライアント（学習者端末）３ａ，３ｂ，３ｃ（３）とを備えている。ネットワークＮＷは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネット等である。ここでは、一例として３台のクライアント（学習者端末）３ａ，３ｂ，３ｃ（３）を図示したが、クライアントの台数はこの限りではなく、以下では、単にクライアント３と表記する。
【００３０】
サーバ２は、協調学習する際に、それぞれのクライアント３から取得した議論に関する情報に基づいて、議論から抽出された情報を所定の問題に対する解の導出知識として可視化したグラフを示す議論知識グラフを構築するものである。このサーバ２は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、ＲＯＭ（Read Only Memory）と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）と、通信を行うためのＮＩＣ（Network Interface Card）等を備えている。
【００３１】
クライアント３は、協調学習に参加する学習者（以下、区別する場合には、学習参加者という）によって操作されるものであり、例えば、パーソナルコンピュータ等から構成される。この協調学習システム１では、前提として、複数の学習者が所定の問題についてそれぞれのクライアント３に入力した発言によって議論し、「有効だ」と感じた他の学習者の発言に対して、自分の解法と同一視点または相違視点であることを示すアノテーションを付加しながら、会話を通して意見を交換し、個別学習ノートに独自の解を導出しながら学習（協調学習）することとする（非特許文献５参照）。
【００３２】
＜サーバの概要＞
サーバ２は、図１に示すように、通信部１１と、グループデータ管理部１２と、グループ学習データ管理部１３と、グラフ構築部（グラフ構築手段）１４と、議論知識グラフ管理部１５とを備えている。
サーバ２は、協調学習に参加する学習者の情報をＨＤＤ等のグループデータ記憶手段１２ａに予め格納しており、クライアント３からネットワークＮＷを介して学習者情報の要求を通信部１１によって受信すると、グループデータ管理部１２によって、要求された学習者情報を検索して、返信する。
【００３３】
サーバ２は、クライアント３から学習参加者の発言（学習参加者が入力した情報）を通信部１１によって受信すると、グループ学習データ管理部１３によって、受信した発言を全クライアント３に送信すると共に、会話履歴として、ＨＤＤ等のグループ学習データ記憶手段１３ａに格納する。サーバ２は、クライアント３から、学習者の個別学習ノート（ノート）とアノテーション履歴とを通信部１１によって受信すると、受信したデータを学習者ごとの学習者学習データとしてグループ学習データ記憶手段１３ａに蓄積する。ここで、ノートは、小単位に分割したノート片として蓄積される。なお、グループ学習データ管理部１３の詳細については後記する。
【００３４】
サーバ２は、クライアント３から、学習終了を示すメッセージを通信部１１によって受信すると、グラフ構築部１４によって、受信した学習者学習データに基づいて議論知識グラフのノードデータおよびエッジデータを構築し、議論知識グラフ管理部１５によって、ＨＤＤ等のグラフデータ記憶部１５ａに格納する。なお、グラフ構築部（グラフ構築手段）１４の詳細については議論知識グラフの説明と共に後記する。
サーバ２は、クライアント３から、議論知識グラフに含まれる知識の検索要求を通信部１１によって受信すると、議論知識グラフ管理部１５によって、グラフデータ記憶部１５ａから検索した知識として議論知識グラフデータをクライアント３に送信する。
【００３５】
＜クライアントの構成＞
クライアント（学習者端末）３は、ユーザ・インタフェース２１と、通信部２２と、学習者学習データ管理部２３と、議論知識グラフ表示制御部２４とを備えている。
ユーザ・インタフェース２１は、入力手段と出力手段とを含んでいる。入力手段は、例えば、キーボード、マウス、ディスクドライブ装置などから構成される。出力手段は、例えば、グラフィックボード（出力インタフェース）およびそれに接続された液晶ディスプレイ等のモニタである。
【００３６】
クライアント３は、通信部２２によって、ユーザ・インタフェース２１を介して入力された発言をサーバ２に送信すると共に、ネットワークＮＷ上の全発言を受信し、画面表示する。また、クライアント３は、学習者学習データ管理部２３によって、ユーザ・インタフェース２１を介して入力された学習者の個別学習ノートの記述（個別学習ノート履歴）と、学習者が付加したアノテーション（アノテーション履歴）とを画面表示すると共に、それらを学習者学習データとして、ＨＤＤ等の学習者学習データ記憶手段２３ａに蓄積する。クライアント３は、これらの学習者学習データをサーバ２に送信する。クライアント３は、通信部２２によって、ユーザ・インタフェース２１を介して入力された検索要求をサーバ２に送信すると共に、議論知識グラフ表示制御部２４によって、検索要求に応じてサーバ２から取得した議論知識グラフデータに基づいて、議論知識グラフをディスプレイに再生可能に表示する（可視化する）。
【００３７】
［協調学習システムの動作の概要］
次に、図１に示した協調学習システムの動作の概念について図２ないし図４を参照して説明する。図２は、会話履歴と議論知識グラフをそれぞれ示している。ここでは、説明の単純化するために、一例として、図２の図中左側に示すように、複数の学習参加者が協調学習によって所定の問題に対する解法をそれぞれ個人の学習履歴（個別学習ノート）２０１において導出するものとする。これらの学習参加者は、個別学習ノート（ノート）に解の導出をそれぞれ記述する前に、協調学習中の会話の中で、「有効だ」と感じた他の学習者の発言に対して、自分の解法と同一視点または相違視点であることを示すアノテーション２０２を付加する。そして、協調学習中の会話を示す会話履歴２０３の中の所定の発言には、アノテーション２０２が対応付けられる。
【００３８】
協調学習の終了後に作成される議論知識グラフ２１０は、図２の図中右側に示すように、協調学習中に議論された経験的知識を構造化したものであり、問題の解の導出知識を示す。図２に示すルートノード（問題）２１１は、協調学習で議論された「問題」に対応している。ルートノード２１１の子ノードであるノード（上位ノード）２１２は、「部分問題のヒント（発言群）」に対応している。ノード（上位ノード）２１２の子ノードであるノード（下位ノード）２１３は、「部分問題のの解の記述（個人の学習履歴）」に対応している。また、ルートノード２１１とノード２１２とは、エッジ（上位エッジ）で接続され、ノード２１２とノード２１３とは、エッジ（下位エッジ）で接続されている。
【００３９】
図３は、共有空間と個別学習空間との関係を示している。ここでは、一例として、３名の学習参加者のうち、１名が協調学習によって所定の問題に対する解法のヒントを発言し、残りの２名が所定の問題に対する解法をそれぞれ個別学習空間３１０，３２０において導出するものとする。例えば、残りの２名のうちの一方の学習者の学習環境である個別学習空間３１０において、個別学習ノートに記載された内容は、異なるタイミングで記述された３つのノート片３１１，３１２，３１３を合わせたものとなっている。この一方の学習者は、３つのノート片３１１，３１２，３１３をそれぞれ記述する前に、アノテーション３１１ａ，３１２ａ，３１３ａを付加した。そして、この一方の学習者が入力した発言と、３つのノート片３１１〜３１３と、３つのアノテーション３１１ａ〜３１３ａとはサーバ２に送信され、蓄積される。これらの蓄積されたデータは、サーバ２の共有空間３３０において処理される。
【００４０】
同様に、他方の学習者の学習環境である個別学習空間３２０において、個別学習ノートに記載された内容は、３つのノート片３２１〜３２３を合わせたものとなっており、この他方の学習者は、アノテーション３２１ａ〜３２３ａを付加した。そして、他方の学習者が入力した発言と、３つのノート片３２１〜３２３と、３つのアノテーション３２１ａ〜３２３ａとはサーバ２に送信され、蓄積される。
【００４１】
共有空間３３０では、一方の学習者から取得したノート片３１１〜３１３とアノテーション３１１ａ〜３１３ａとが、一方の学習者に関する記憶領域で関連付けられる。同様に、共有空間３３０では、他方の学習者から取得したノート片３２１〜３２３とアノテーション３２１ａ〜３２３ａとが、他方の学習者に関する記憶領域で関連付けられる。そして、共有空間３３０では、会話履歴に関する記憶領域で、それぞれの発言に対して両方の学習者から取得したアノテーションが対応付けられる。例えば、両方の学習者から取得したアノテーション履歴が同じ発言に対するものであれば、図示するように、同じ発言に対するアノテーション３３１ａ，３３２ａ，３３３ａ，３３４ａ，３３５ａ，３３６ａとして対応付けられる。
【００４２】
本実施形態では、サーバ２は、共有空間３３０の学習履歴（会話履歴）だけではなく、個別学習空間３１０，３２０の学習履歴（個別学習ノート履歴）をも用いて、これらから協調学習における問題の解決知識を抽出する。そのために、サーバ２は、会話履歴に含まれる発言と個別学習ノート履歴の一部分（ノート片）とを、問題解決知識の視点から対応付ける。このように会話履歴と個別学習ノート履歴とを対応付ける試みは、従来技術では、なされてこなかった。しかしながら、本実施形態では、サーバ２は、会話履歴と個別学習履歴とを対象とすることで、協調学習中の会話中に含まれるヒントだけでなく、学習参加者が導出した解も問題解決知識として抽出することが可能となる。また、アノテーションを利用することで、会話履歴から問題解決に役立つ発言を特定することもできる。
【００４３】
ここで、図１に示したグラフ構築部（グラフ構築手段）１４と、構築される議論知識グラフについて説明する。グラフ構築部１４は、議論知識グラフとして、ノート片と関連付けられた発言群を所定の問題に対するヒントとして含む上位層と、有効な発言群と関連付けられたノート片をヒントに対する解法として含む下位層とを有したグラフについてのノードデータおよびエッジデータを構築するものである。また、本実施形態では、グラフ構築部１４は、所定の問題を示すルートノードと、ノートと関連付けられた有効な発言群を示す上位ノードと、有効な発言群と関連付けられたノートを示す下位ノードと、ルートノードと上位ノードとを接続する上位エッジと、上位ノードと下位ノードとを接続する下位エッジとを備えた議論知識グラフについてのノードデータおよびエッジデータとして、上位ノードに対して知識表現を属性値として付与すると共に、下位エッジに対して解法を識別するラベルを付与する。
【００４４】
図２に示した議論知識グラフ２１０の詳細を図４に示す。
グラフ構築部１４は、図４に示すように、協調学習履歴から抽出されて互いに関連付けられた有効な発言群４０１とノート片４１１とを用いて、部分問題ごとに整理された議論知識グラフを構築する。なお、グラフ構築部１４が議論知識グラフを構築する前に、予め関連付けに際して、発言群４０１に付与されたアノテーション（図３参照）をもとに、各ノート片４１１の解法の相違が検出され、その解法の相違に対応したラベル（解法１、解法２等）が付与される。
【００４５】
このグラフ構築部１４の処理によって、図４に示す議論知識グラフでは、抽出された発言群４０１は、すべてルートノード（問題）２１１の子ノードであるノード２１２となり、発言群４０１から抽出されたキーワード４０２を属性（ノードデータ）として保持する。ノード（部分問題のヒント）２１２の子ノードであるノード２１３は、発言群４０１に関連付けられたノート片４１１となる。また、発言群４０１を含むノード２１２と、ノート片を示すノード２１３とを結合するエッジ（下位エッジ）には、解法の相違を示すラベル４１２が付加される。
【００４６】
［サーバのグループ学習データ管理部の構成］
図５は、図１に示したサーバの構成を示すブロック図である。図５に示すように、サーバ２のグループ学習データ管理部１３は、情報取得手段３０と、発言群抽出手段４０と、ノート片抽出手段５０と、関連付け手段６０とを備えている。
【００４７】
情報取得手段３０は、協調学習における議論に関する情報を取得し、格納するものであり、会話履歴取得手段３１と、アノテーション履歴取得手段３２と、ノート履歴取得手段３３と、ノート片取得手段３４とを備えている。
会話履歴取得手段３１は、協調学習における議論に関する情報として、協調学習中に入力されたすべての発言を示す会話履歴を取得する。
アノテーション履歴取得手段３２は、協調学習における議論に関する情報として、学習者ごとに、学習者が他の学習者のどの発言に対してアノテーションを付加したかを示すアノテーション履歴を取得する。
【００４８】
ノート履歴取得手段３３は、協調学習における議論に関する情報として、学習者ごとに、学習者が所定の問題に対して自らの解法として記録したノートの履歴を取得する。
ノート片取得手段３４は、協調学習中に、学習者ごとにノートの記録内容を所定時間間隔で取得し、学習者ごとに連続して取得した２つのノートの記録内容の差分を、ノート片として取得するものである。協調学習において、学習者は、クライアント３に表示されるヒントとなる発言をきっかけに解法を導出して個別学習ノートに記述する。このノート片取得手段３４によれば、ヒントとなる発言をきっかけに導出された解法知識ごとに個別学習ノートから必要な情報を抽出することが可能となる。本実施形態では、ノート片取得手段３４は、ノート履歴取得手段３３で取得したノートの履歴からノート片の履歴を取得する。なお、ヒントに応じて導出される解法は、その学習者が導出した最終的な解には含まれない場合もある。
【００４９】
発言群抽出手段４０は、情報取得手段３０で取得した会話履歴から、１以上の発言を含む発言群をアノテーション履歴に基づいて抽出するものであり、有効発言抽出手段４１と、発言個数平均値算出手段４２と、有効発言判別手段４３と、有効発言群抽出手段４４と、キーワード抽出手段４５とを備えている。
【００５０】
有効発言抽出手段４１は、情報取得手段３０で取得した会話履歴から、アノテーションが付加された発言を有効な発言として抽出するものである。アノテーションが付加された発言を有効な発言とすることができる理由は、アノテーションが付加された発言は、アノテーションを付加した学習参加者の問題解決に役立った発言であるため、他の学習者にとっても問題解決のヒントとなる発言とみなすことができるからである。ただし、会話履歴において、問題解決に役立つ知識（以下、問題解決知識という）は必ずしも１つの発言のみで表現されるわけではない。１つの問題解決知識が複数の発言によって説明される場合がある。このような場合、学習参加者ごとにアノテーションを付加する発言が異なる可能性がある。そのような事態に対処するため、発言群抽出手段４０は、発言個数平均値算出手段４２、有効発言判別手段４３および有効発言群抽出手段４４を備えている。
【００５１】
発言個数平均値算出手段４２は、有効発言抽出手段４１で抽出された有効な発言を含む発言群（１つの話題）に含まれている発言の個数の平均値（以下、発言個数平均値という）を、アノテーションが付加された発言の個数と、取得した会話履歴に含まれる発言の総数とに基づいて算出するものである。この発言個数平均値算出手段４２は、有効発言判別手段４３および有効発言群抽出手段４４の一連の処理と共に、１つの問題解決知識が複数の発言によって説明されることに対応するので、ここでは、算出すべき平均値を簡易に定義するために次の２つの仮定を導入することとする。すなわち、第１に、会話履歴中のすべての発言が問題解決知識に関する発言であるとする。第２に、アノテーションが付加された発言はすべて独立した知識を示すものであるとする。したがって、本実施形態では、発言個数平均値算出手段４２は、１つの問題解決知識を構成する発言個数平均値ｑを、式（１）により算出する。ここで、ｎは総発言数、ｐはアノテーションが付加された発言数を示す。
【００５２】
ｑ＝ｎ／ｐ  …  式（１）
【００５３】
有効発言判別手段４３は、有効発言抽出手段４１で抽出された有効な発言を含み算出された発言個数平均値以下の個数の発言から構成された発言群の中に、アノテーションがそれぞれ付加された複数の発言が存在するか否かを判別するものである。これは、アノテーションが付加された発言を含む前後「ｑ」個以内の発言は、同一の問題解決知識に関する発言の可能性があるからである。例えば、発言個数平均値が「４．５」であれば、有効発言判別手段４３は、アノテーションが付加された発言を含む前後「４」個以内の発言群を判別対象とする。
【００５４】
有効発言群抽出手段４４は、有効発言判別手段４３によって、アノテーションがそれぞれ付加された複数の発言が存在すると判別された場合に、対象とする発言群のうちでアノテーションがそれぞれ付加された２つの発言をそれぞれ開始および終了の発言としたときに開始から終了までの発言の個数が最大となる発言群を有効な発言群として抽出するものである。このように処理する理由は、アノテーションが付加された発言を含む前後「ｑ」個以内の発言にアノテーションが付加されていれば、アノテーションが付加された２つの発言と、その間に存在する発言は同じ知識に関する一連の発言と推定できるからであり、その組合せが複数あったとしてもユニークに決定するためである。また、この有効発言群抽出手段４４は、有効発言判別手段４３によって、アノテーションがそれぞれ付加された複数の発言が存在しないと判別された場合に、有効発言抽出手段４１で抽出された有効な発言を有効な発言群として抽出する。
【００５５】
キーワード抽出手段４５は、有効発言群抽出手段４４で抽出された有効な発言群から、検索用として予め定められたキーワードを抽出するものである。このため、キーワード抽出手段４５は、発言群に含まれる各発言を形態素解析する手段を備えている。ここで、形態素とは、これ以上に細かくすると意味がなくなってしまう最小の文字列をいい、形態素解析とは、文章を形態素のレベルまで分解して解析することである。このキーワードは、他の学習者が有効な発言群を容易に検索できるようにするためのものである。同一の問題解決知識に関する発言の場合、知識を示す単語が、短い発言群の中で頻繁に含まれると考えられる。したがって、本実施形態では、キーワード抽出手段４５は、所定の発言群のうちで、２回以上出現した単語（一文字のものをのぞく）をその発言群のキーワードとして抽出する。
【００５６】
ノート片抽出手段５０は、学習者ごとに取得したノート片の履歴から所定のノート片を抽出するものである。
【００５７】
関連付け手段６０は、発言群抽出手段４０で抽出された発言群と、ノート片抽出手段５０で抽出されたノート片とをアノテーション履歴に基づいて関連付けるものであり、ノート片個数判別手段６１と、ノート片作成手段６２と、ラベル付与手段６３と、関連付け制御手段６４とを備えている。
【００５８】
ノート片個数判別手段６１は、学習者が他の学習者の発言に対してアノテーションを付加した後で、当該アノテーションの付加された発言を含む有効な発言群以外の発言に対してアノテーションを付加する前に、当該学習者が記録したノート片の個数を判別するものである。このノート片個数判別手段６１は、ノート片抽出手段５０で抽出されたノート片を、そのノート片を記述した学習者が、当該ノート片を記述する直前に付加したアノテーションと関連付けるために、ノート片の個数を判別する。
【００５９】
ノート片作成手段６２は、ノート片個数判別手段６１によってノート片が複数存在すると判別された場合に、複数のノート片を連結して新たなノート片を作成するものである。
あるクライアント３（１人の学習者）から抽出された複数のノート片が、１つの発言群に対応している場合、それらの複数のノート片の記述は、１つの発言から導出されたとみなすことができる。そのため、ノート片作成手段６２は、関連した複数のノート片をタンデムに結合して新たなノート片とする。
【００６０】
ラベル付与手段６３は、ノート片個数判別手段６１によってノート片の個数が１以上であると判別された場合に、当該アノテーションが当該発言に対して同一視点であることを示すものであるか相違視点であることを示すものであるかに応じて双方の解法を識別するラベルを当該アノテーションに付与するものである。
【００６１】
関連付け制御手段６４は、ノート片個数判別手段６１によってノート片の個数が１であると判別された場合に、ノート片と、当該アノテーションの付加された発言を含む発言群と、解法を識別するラベルとを関連付けるものである。この関連付け制御手段６４は、ノート片個数判別手段６１によってノート片が複数存在すると判別された場合に、作成されたノート片と、当該アノテーションの付加された発言を含む発言群と、解法を識別するラベルとを関連付ける。
【００６２】
なお、前記した情報取得手段３０と、発言群抽出手段４０と、ノート片抽出手段５０と、関連付け手段６０と、グラフ構築部１４とは、ＣＰＵが記憶手段のＨＤＤ等に格納された所定のプログラムをＲＡＭに展開して実行することにより実現されるものである。
【００６３】
[サーバの動作]
図５に示したサーバ２の動作について図６を参照（適宜図５参照）して説明する。図６は、図５に示したサーバの動作を示すフローチャートである。サーバ２は、グループ学習データ管理部１３の情報取得手段３０によって、会話履歴、アノテーション履歴、ノート履歴を取得する（情報取得ステップ：ステップＳ１）。そして、サーバ２は、ノート片抽出手段５０によって、グループ学習データ記憶手段１３ａから所定の学習者のノート片を抽出する（ノート片抽出ステップ：ステップＳ２）。そして、サーバ２は、所定の学習者について発言群抽出処理を実行する（発言群抽出ステップ：ステップＳ３）。このとき、有効な発言群とキーワードとが抽出される。ここで、ステップＳ２とステップＳ３との処理順序は、任意であり、サーバ２は、学習参加者全員についてステップＳ２およびステップＳ３の処理を実行する。
【００６４】
続いて、サーバ２は、関連付け手段６０によって、アノテーションとノート片との関連付け処理を実行する（関連付けステップ：ステップＳ４）。このとき、アノテーションの種類を示すラベルが付与される。そして、サーバ２は、グラフ構築部１４によって、関連付けられたアノテーションおよびノート片と、抽出された発言群およびキーワードと、付与されたラベルとに基づいて、議論知識グラフを構築する（グラフ構築ステップ：ステップＳ５）。構築された議論知識グラフのノードデータおよびエッジデータは、議論知識グラフ管理部１５によって、グラフデータ記憶部１５ａに格納される。
【００６５】
次に、前記したステップＳ３の発言群抽出処理と、前記したステップＳ４の関連付け処理について図７を参照して説明する。図７（ａ）は発言群抽出処理、図７（ｂ）は関連付け処理をそれぞれ示すフローチャートである。まず、前記したステップＳ３の発言群抽出処理では、図７（ａ）に示すように、サーバ２は、発言群抽出手段４０の有効発言抽出手段４１によって、会話履歴から、アノテーションが付加された発言（有効な発言）を抽出する（有効発言抽出ステップ：ステップＳ３１）。そして、サーバ２は、発言個数平均値算出手段４２によって、１つの話題を構成する発言の個数の平均値を前記した式（１）に基づいて算出する（発言個数平均値算出ステップ：ステップＳ３２）。
【００６６】
そして、サーバ２は、有効発言判別手段４３によって、有効な発言を含み発言個数平均値以下の個数の発言から構成された発言群の中に含まれた他の発言にもアノテーションが付加されているか否かを判別する（有効発言判別ステップ：ステップＳ３３）。他の発言にはアノテーションが付加されていない場合（ステップＳ３３：Ｎｏ）、サーバ２は、有効発言群抽出手段４４によって、その発言自体を有効な発言群とする（有効発言群第１抽出ステップ：ステップＳ３４）。続いて、サーバ２は、キーワード抽出手段４５によって、有効な発言群からキーワードを抽出する（キーワード抽出ステップ：ステップＳ３５）。一方、他の発言にもアノテーションが付加されている場合（ステップＳ３３：Ｙｅｓ）、サーバ２は、有効発言群抽出手段４４によって、２つのアノテーションを両端とする最長の発言群を有効な発言群とする（有効発言群第２抽出ステップ：ステップＳ３６）。そして、サーバ２は、ステップＳ３５に進む。
【００６７】
次に、前記したステップＳ４の関連付け処理では、図７（ｂ）に示すように、サーバ２は、関連付け手段６０のノート片個数判別手段６１によって、アノテーションを付加した後で別のアノテーションを付加する前に記録されたノート片の個数を判別する（ノート片個数判別ステップ：ステップＳ４１）。ステップＳ４１でノート片個数が「２以上」であると判別された場合、サーバ２は、ノート片作成手段６２によって、２以上のノート片を連結して新たなノート片を作成する（ノート片作成ステップ：ステップＳ４２）。ステップＳ４２に続いて、または、ステップＳ４１でノート片個数が「１」であると判別された場合、サーバ２は、ラベル付与手段６３によって、アノテーションに解法を識別するラベルを付与する（ラベル付与ステップ：ステップＳ４３）。そして、サーバ２は、関連付け制御手段６４によって、抽出したノート片または作成したノート片と、発言群と、ラベルとを関連付け（関連付け制御ステップ：ステップＳ４４）、処理を終了する。なお、ステップＳ４１でノート片個数が「０」であると判別された場合、サーバ２は、ステップＳ４２〜Ｓ４４の各処理をスキップして、この関連付け処理を終了する。
【００６８】
なお、サーバ２は、一般的なコンピュータに、前記した各ステップを実行させる議論知識グラフ構築プログラムを実行することで実現することもできる。このプログラムは、通信回線を介して配布することも可能であるし、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に書き込んで配布することも可能である。
【００６９】
［具体例］
＜有効な発言群の抽出例＞
図８は、サーバに蓄積された会話履歴の一例を示す図である。図８に示す会話履歴は、実験として、問題「文字列を検索するためのプログラムを作成せよ」を協調学習した際に記録されたものである。この実験では、総発言数ｎは「９４」であった。図８では、その一部を示している。全発言のうち、アノテーションが付加された発言数ｐは「２０」であった。この場合、発言個数平均値算出手段４２（図５参照）は、式（１）から、「ｑ＝４．７」を算出する。したがって、有効発言判別手段４３は、アノテーションが付加された発言を含めた前後「４発言」以内に、アノテーションが付加された別の発言が存在するか否かを判別する。
【００７０】
図８に示した例では、「ＩＤ＝５４」の発言には、学習者Ｂによってアノテーションが付加されている。この「ＩＤ＝５４」の発言を含めた前後「４発言」以内には、アノテーションが付加された発言として「ＩＤ＝５２」の発言が存在している。したがって、「ＩＤ＝５２」の発言と、「ＩＤ＝５４」の発言とは、同じ問題解決知識に関する発言とみなし、「ＩＤ＝５２」の発言を開始の発言、「ＩＤ＝５４」の発言を終了の発言とみなすことができる。この場合、有効発言群抽出手段４４は、「ＩＤ＝５２」の発言と「ＩＤ＝５４」の発言と、その間にある「ＩＤ＝５３」の発言とを含む発言群を、有効な発言群として抽出する。
【００７１】
ここで、仮に、「ＩＤ＝５１」の発言にもアノテーションが付加されていたとすると、「ＩＤ＝５４」の発言を含めた前後「４発言」以内には、「ＩＤ＝５２」の発言と、「ＩＤ＝５１」の発言が存在することとなる。この場合には、有効な発言群として発言の個数が最大となるものとして、「ＩＤ＝５１」の発言と「ＩＤ＝５４」の発言とを両端とする発言群を、有効な発言群として抽出する。
【００７２】
また、有効な発言群とは、１つでもアノテーションがついている発言が含まれている発言群のことをいう。例えば、「ＩＤ＝６３」の発言には、学習者Ｃによってアノテーションが付加されている。この「ＩＤ＝６３」の発言を含めた前後「４発言」以内には、アノテーションが付加された発言は存在しない。しかし、有効発言群抽出手段４４は、「ＩＤ＝６３」の発言を有効な発言群として抽出する。
【００７３】
この実験で得られた発言群として、７個の発言から構成された発言群の一例を図９に示す。図９に示した発言群に含まれる発言を単語に分割した場合、下線を付した単語、すなわち“引数”、“文字”、“実行”、“イメージ”、“コマンドライン”、“ユーザ”、“暗号化”は２回出現し、“入力”は３回出現している。したがって、キーワード抽出手段４５は、これらの文字をこの発言群のキーワードとして抽出する。
【００７４】
＜ノート片の取得＞
ノート履歴取得手段３３（図５参照）は、時刻「ｔ」のときに、あるクライアント３から、図１０（ａ）に示す個別学習ノートを取得する。また、ノート履歴取得手段３３は、時刻「ｔ＋１」のときに、同じクライアント３から、図１０（ｂ）に示す個別学習ノートを取得する。ノート片取得手段３４は、このクライアント３を使用した学習参加者のノート片として、図１０（ａ）に示す個別学習ノートと、図１０（ｂ）に示す個別学習ノートとの差分を取得する。すなわち、ノート片取得手段３４は、図１０（ｃ）に示すノート片を取得する。
【００７５】
＜関連付けの一例＞
この実験で得られたあるクライアント３から取得したノート片の一例と、そのノート片を記述した学習者によってアノテーションが付加された発言（他の学習者の発言）の一例とを図１１に示す。図１１に示すノート片１１１１，１１１２は、学習者が、発言１１０１にアノテーションを付加した後に記述されたものである。また、図１１に示すノート片１１１３は、学習者が、発言１１０２にアノテーションを付加した後に記述されたものである。
【００７６】
ノート片作成手段６２（図５参照）は、図１１に示したノート片１１１１，１１１２を連結して、図１２に示すように新たなノート片１２１１を作成する。関連付け制御手段６４（図５参照）は、図１１に示した発言１１０１の属する発言群のキーワード（キーワード抽出手段４５で抽出されたキーワード）１２０１と、新たなノート片１２１１とを関連付ける。また、関連付け制御手段６４は、図１１に示した発言１１０２の属する発言群のキーワード（キーワード抽出手段４５で抽出されたキーワード）１２０２と、図１１に示した単独のノート片１１１３とを関連付ける。
【００７７】
図１１および図１２では、１つの発言群に対して、１人の学習者のノート片が存在する場合について説明した。一方、１つの発言群に対して、複数の学習者のノート片が存在する場合には、それぞれの学習者が、同じ意味のアノテーションを付加しているとは限らない。つまり、それぞれの学習者のノート片が必ずしも同じ解法を示唆しているとは限らない。
【００７８】
ここで、２つの観点が考えられる。第１の観点では、それぞれのノート片に記述されたそれぞれの解法の相違は、ノート片を記述した学習者と、ノート片に対応する発言群の発言者との間の解法の相違とみなすものである。すなわち、自分の解法と同じ視点を示すアノテーション（例えば「ａ」で表す）を付加した学習者は、発言者と同様の解法をノート片に記述するとみなすことができる。また、自分の解法と異なる視点を示すアノテーション（例えば「ｂ」で表す）を付加した学習者は、発言者と異なる解法をノート片に記述するとみなすことができる。
【００７９】
また、第２の観点では、それぞれのノート片に記述されたそれぞれの解法の相違は、ノート片を記述した学習者間の解法の相違とみなす。すなわち、自分の解法と同じ視点を示すアノテーション（例えば「ａ」で表す）を付加した学習者同士は、同様の解法をノート片に記述するとみなすことができる。また、自分の解法と異なる視点を示すアノテーション（例えば「ｂ」で表す）を付加した学習者同士は、同様の解法をノート片に記述するかもしれないし、異なる解法をノート片に記述するかもしれない。ここでは、異なる解法をノート片に記述する可能性が高いとものとする。前記した２つの観点に対して、本実施形態では、ラベル付与手段６３（図５参照）が、アノテーションの種類をもとに、ノート片の解法の相違を識別するラベルを当該アノテーションに付与し、これをもとに後段のグラフ構築部１４（図５参照）で議論知識グラフを構築することで、この問題に対処している。
【００８０】
＜議論知識グラフの構造の一例＞
図１３に示す議論知識グラフは、実験として、問題「文字列を暗号化するためのプログラムを作成せよ」を協調学習した際に記録されたものである。ここでは、スペースの都合上、図１３に示す議論知識グラフでは、第１層１３０１、第２層１３０２および第３層１３０３の各ノードと、第２層１３０２に対して属性値（ノードデータ）として付与されたキーワードを表示する。
【００８１】
図１３に示す議論知識グラフは、第１層１３０１に、「文字列の暗号化問題」が付与されたルートノードを備えている。この議論知識グラフは、ルートノードについての９つの子ノード（上位ノード）を備える第２層１３０２が、「文字列の暗号化問題」に関する会話履歴から抽出された有効な発言群（部分問題）で構成され、問題の解を導出するためのヒントに対応している。ここで、発言群から抽出されたキーワードはそのノードの属性値となる。例えば、ノード１３０２ａは、キーワード“charAt”を含む発言群を備えており、ノード１３０２ｂは、キーワード“backword”を含む発言群を備えている。以下、同様である。
【００８２】
図１３に示す一部のノード１３０２ａ，１３０２ｂおよびそれらの下位ノードの詳細を図１４に示す。図１４に示すように、議論知識グラフは、第２層１３０２が、上位（第２層）のヒントから導出される問題の具体的な解を示している。例えば、ノード１３０２ａは、発言群を表示する領域１４０１ａと、その発言群から抽出されたキーワード“charAt”を表示する領域１４０２ａとを備えている。同様に、ノード１３０２ｂは、発言群を表示する領域１４０１ｂと、キーワード“backword”を表示する領域１４０２ｂとを備えている。
【００８３】
また、図１４に示す議論知識グラフは、第２層１３０２の各ノードが、発言群に関連付けられた個々のノート片を子ノードとして備えている。すなわち、第３層１３０３は、上位（第２層）のヒントから導出される問題の具体的な解を示している。また、図１４に示すように上位ノードに対して複数の下位ノードが存在する場合、各下位ノードの相違を明確にするため、ノート片の解法の相違に基づいてエッジ（下位エッジ）に属性（ラベル）が付加されている。例えば、ノード１３０２ａには、４つの子ノードが存在し、３種類の解法（解法１、解法２、解法３）のいずれであるかを示すラベル１４０３ａが付与されている。同様に、ノード１３０２ｂには、３つの子ノードが存在し、同じ解法（解法１）であることを示すラベル１４０３ｂが付与されている。なお、ラベル１４０３ａ中の「解法１」と、ラベル１４０３ｂ中の「解法１」とは、必ずしも同じものを意味するものではない。
【００８４】
＜議論知識グラフの可視化例＞
クライアント３がサーバ２から取得して表示する議論知識グラフは、議論されている問題に対する解法知識が可視化されているだけでなく、クライアント３の操作者（学習参加者または他の学習者）が解法を検索し易いように可視化されることが望ましい。そのような要求を満たす議論知識グラフの可視化例を図１５に示す。
【００８５】
図１５に示す議論知識グラフは、第１層１３０１のルートノードに問題のタイトルを表示し、第２層１３０２の上位ノードにキーワードを表示している。クライアント３の操作者は、所定のキーワードを選択する操作を行うと、議論知識グラフは、その上位ノードの詳細情報として、例えば、図１４に示すような発言群の内容を詳細表示することが可能となっている。また、この議論知識グラフは、解法の視点の相違が分かるように、第３層１３０３の下位ノードに解法の種類を表示している。クライアント３の操作者、所定の下位ノードを選択する操作を行うと、議論知識グラフは、その上位ノードの詳細情報として、例えば、図１４に示すようなノート片を詳細表示することが可能となっている。
【００８６】
ここで、第３層では、同一の上位ノードを持つ下位ノードに対し、同じ視点の解法には同じ文字を、異なる視点の解法には異なる文字を付与している。なお、異なる上位ノードを持つ下位ノードに対しては、同じ文字であっても同一の視点を意味するものではない。例えば、上位ノード１３０２ａの下位ノードに付与された解法「ａ」と、上位ノード１３０２ｂの下位ノードに付与された解法「ａ」とは、同一の視点を意味するとは限らない。
【００８７】
＜他の学習者による実験＞
２名の学習者（学習参加者ではない他の学習者）が図１５に示す議論知識グラフを実際に用いて同じ問題を解く実験を行った結果、「わからない箇所を検索し易い」、「１つの知識に関して様々なノート片を見比べることができる」といった意見が得られた。この２名の学習者は共に問題の解をある程度自力で導出する能力を有しており、議論知識グラフを辞書代わりに利用していた。すなわち、２名の学習者は、理解があいまいなステップのノードをキーワードから特定し、そのノート片のみを観察していた。したがって、問題に関する知識をある程度有し、取得したい知識が明白な学習者にとっては、議論知識グラフは有効であると推定できる。
【００８８】
本実施形態によれば、サーバ２は、協調学習で導出された経験的な問題解決知識を部分問題毎に整理した議論知識グラフを構築することができる。そのため、サーバ２で構築した議論知識グラフをクライアント３で提示することで、学習者は、協調学習で導出された経験的知識から、自身の問題解決状態に応じて適切な知識を検索して利用することが可能となる。すなわち、構築された議論知識グラフによって、提示された議論知識グラフと同様な問題に対応しようとする様々な理解状態の学習者の問題解決を支援することが可能となる。
【００８９】
以上、本発明の各実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その趣旨を変えない範囲で実施することができる。例えば、議論知識グラフ構築装置（サーバ２）が、構築した議論知識グラフに基づいて、議論知識グラフを要求する学習者の種類に応じて適切な知識を議論知識グラフから抽出する手段をさらに備えるように構成してもよい。この場合、議論知識グラフ構築装置が学習者の種類のいずれかに応じたモードに予め設定されるようにしてもよいし、議論知識グラフ構築装置が、クライアント３の操作者からの要求を受けたときに、学習者の種類がいずれであるか判別してその都度モードを自動的に切り替えるようにしてもよい。
【００９０】
学習者の種類の分け方は、任意であるが、例えば、次のように分けて、それぞれの学習者に合わせたそれぞれのモードでは以下のように動作させることができる。学習者にとって必要な協調学習中の知識は、学習者のその時点の学習目的と、協調学習で議論された内容を知っているか否かということに依存する。学習者は、協調学習に参加していた学習者（学習参加者）と、そうではない他の学習者とに大別することができる。このうち、学習参加者にとっての学習目的としては、自身の導出過程の復習と、自身の学習経験に基づいた異なる知識の取得とを挙げることができる。例えば、自身の導出過程を復習することを希望する学習参加者に対しては、学習参加者自身の導出過捏を思い出させるために、学習参加者自身の導出した知識を提示する必要がある。この場合には、議論知識グラフ構築装置は、協調学習履歴から抽出された知識の中から、当該学習参加者が導出した解法（知識）、あるいは、当該学習参加者と同じ解法の知識を提示する。
【００９１】
また、学習参加者のうち、異なる知識の取得を希望する者は、学習参加者が導出した解法（知識）とは異なる知識、すなわち別解を理解すれば、知識を増幅させることができる。そこで、この場合には、議論知識グラフ構築装置は、学習参加者自身が導出した解法とは異なる解法が存在する部分問題に対してヒントとなる有効な発言群（議論知識グラフの該当する上位ノードに含まれる発言群）と、その解法（議論知識グラフの該当する下位ノードに含まれるノート片）とを提示する。
【００９２】
さらに、学習者のうち、協調学習に参加しなかった他の学習者は、能力に応じて２種類に分類することができる。第１の学習者は、ある程度自力で問題解決する能力を有しており、取得したい知識が明白になっている学習者である。第２の学習者は、自力で問題解決することは困難であり、問題解決の手順を含めて解の導出を強力に支援する必要がある学習者である。
【００９３】
第１の学習者に対しては、学習者による知識の検索要求に対して、適切な知識が提示されればよい。検索要求された知識は、学習者が行き詰っている部分問題、もしくは学習者が既に導出できた部分問題であると想定できる。そこで、この場合には、議論知識グラフ構築装置は、学習者の要求する知識を議論知識グラフのノードから検索し、該当する部分問題に対応する発言群、もしくはノート片を提示する。
【００９４】
第２の学習者に対しては、議論知識グラフ構築装置は、議論知識グラフの構造に沿って知識を提示する。ここで、さらに、議論知識グラフ構築装置は、第２の学習者の理解状態に応じて、正解導出のヒントとなる有効な発言群（議論知識グラフの該当する上位ノードに含まれる発言群）を提示するモードと、実際の解である抽出されたノート片を提示するモードとを備えることができる。
【００９５】
また、議論知識グラフ構築装置は、前記したように学習者の種類に応じた動作モードで動作したときに、学習者（学習参加者、他の学習者の区別なく）の議論知識グラフの利用履歴を蓄積し、この蓄積結果に基づいて操作者（学習者）に応じた知識を抽出するようにしてもよい。例えば、議論知識グラフ構築装置は、知識の検索要求を行った学習者と同様な利用傾向にある他の学習者を検索し、検索された他の学習者が利用した問題解決知識を優先的に提示することにより、要求した学習者に対してより相応しい知識を推薦することも可能である。以上のように学習者の種類に応じた動作モードで動作することによって、議論知識グラフ構築装置は、学習者に対して問題解決をナビゲートすることができる。その結果、議論知識グラフとして構築した知識を、さらに有効に活用することができる。
【００９６】
さらに、学習参加者ではない他の学習者が議論知識グラフ構築装置から取得した議論知識グラフのヒントを見ながら解を導出した場合、導出された解はヒントから導出されたものであると判断することが可能である。この場合には、議論知識グラフ構築装置は、議論知識グラフのヒントを提示したクライアント３から、導出された解を取得し、取得した解を、提示したヒントに関連付けて議論知識グラフに付加して蓄積する。これにより、議論知識グラフ構築装置は、協調学習で取得した問題に関する知識に、協調学習後に新たに取得した知識を合わせることで、知識を増加させていくことができる。つまり、複数の学習参加者が同時に行った協調学習（便宜的に狭義の協調学習という）の成果に、経時的な遅れを伴って、ヒントから解を得た他の学習者の学習（便宜的に広義の協調学習という）の成果をタイムラグとして結合することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９７】
【図１】本発明の実施形態に係る議論知識グラフ構築装置（サーバ）を含む協調学習システムを模式的に示す構成図である。
【図２】図１に示した協調学習システムの概要を示す概念図であって、会話履歴と議論知識グラフとをそれぞれ示している。
【図３】図１に示した協調学習システムの概要を示す概念図であって、共有空間と個別学習空間との関係を示している。
【図４】図２に示した議論知識グラフの構造を模式的に示す図である。
【図５】図１に示したサーバの構成を示すブロック図である。
【図６】図５に示したサーバの動作を示すフローチャートである。
【図７】（ａ）は発言群抽出処理、（ｂ）は関連付け処理をそれぞれ示すフローチャートである。
【図８】サーバに蓄積された会話履歴の一例を示す図である。
【図９】サーバに蓄積された発言の一例を示す図である。
【図１０】個別学習ノートの一例を示す図である。
【図１１】アノテーションが付加された発言とノート片の一例を示す図である。
【図１２】図１１に示したアノテーションが付加された発言とノート片との関連付けの一例を示す図である。
【図１３】議論知識グラフの構造の一例を示す図である。
【図１４】図１３に示した議論知識グラフの一部の詳細を示す図である。
【図１５】図１３に示した議論知識グラフの可視化例を示す図である。
【図１６】従来の協調学習システムを模式的に示す構成図である。
【図１７】クライアントの画面に同時に表示されるウインドウを模式的に示す図である。
【図１８】図１７に示した会話ウインドウの一例を示す図である。
【図１９】図１７に示した個別学習ウインドウの一例を示す図である。
【図２０】図１７に示したアノテーションウインドウの一例を示す図である。
【符号の説明】
【００９８】
１      協調学習システム
２      サーバ（議論知識グラフ構築装置）
３（３ａ〜３ｃ）  クライアント（学習者端末）
１１    通信部
１２    グループデータ管理部
１２ａ  グループデータ記憶手段
１３    グループ学習データ管理部
１３ａ  グループ学習データ記憶手段
１４    グラフ構築部（グラフ構築手段）
１５    議論知識グラフ管理部
１５ａ  グラフデータ記憶部
２１    ユーザ・インタフェース
２２    通信部
２３    学習者学習データ管理部
２３ａ  学習者学習データ管理部
２４    議論知識グラフ表示制御部
３０    情報取得手段
３１    会話履歴取得手段
３２    アノテーション履歴取得手段
３３    ノート履歴取得手段
３４    ノート片取得手段
４０    発言群抽出手段
４１    有効発言抽出手段
４２    発言個数平均値算出手段
４３    有効発言判別手段
４４    有効発言群抽出手段
４５    キーワード抽出手段
５０    ノート片抽出手段
６０    関連付け手段
６１    ノート片個数判別手段
６２    ノート片作成手段
６３    ラベル付与手段
６４    関連付け制御手段
ＮＷ    ネットワーク
【図１】
2009053303.tif 000003
【図２】
2009053303.tif 000004
【図３】
2009053303.tif 000005
【図４】
2009053303.tif 000006
【図５】
2009053303.tif 000007
【図６】
2009053303.tif 000008
【図７】
2009053303.tif 000009
【図８】
2009053303.tif 000010
【図９】
2009053303.tif 000011
【図１０】
2009053303.tif 000012
【図１１】
2009053303.tif 000013
【図１２】
2009053303.tif 000014
【図１３】
2009053303.tif 000015
【図１４】
2009053303.tif 000016
【図１５】
2009053303.tif 000017
【図１６】
2009053303.tif 000018
【図１７】
2009053303.tif 000019
【図１８】
2009053303.tif 000020
【図１９】
2009053303.tif 000021
【図２０】
2009053303.tif 000022