第九回フランス日本語教育シンポジウム 2007 年フランス・グルノーブル
9ème  Symposium  sur  l’enseignement  du  japonais  en  France, Grenoble France, 2007

日本語教育におけるコンピューターデータの扱い - WEB 教材の作成を通して蟻末 淳 (ARISUE Jun)
ボルドー第三大学

はじめにまず、初めに、本稿は 2007 年 4 月にグルノーブルで行われた第九回フランス日本語教育シンポジウムの口頭発表原稿を元にしていることを断っておきたい。本原稿を執筆している現在(2007 年 12 月）、既にシンポジウムから半年以上が経過し、その間に本稿に書かれていることの実践の場であるサイト http://www.nihongo.fr/(本稿末図 1 参照）も度重なる更新によって大きく変わった。
本稿は Web、コンピューターの利用という現代でも最も変化が激しい分野の内容を扱っているが、最新の技術を扱う内容ではないため、基本的に元々のシンポジウムでの口頭発表時の内容は大きく変更をしなかった。一方、2007 年 11 月現在のサイトの状況を紹介するために「Web での使用例・二」の章を設けた。この章によってこの半年強という時間でどれだけの変更がなされたか、また、何が未だ課題として残っているか、がわかると思う。
この原稿が読まれている現在、時間の経過と共に、技術、知識が更に進歩し、その実践の場である日本語学習サイトは完全に違う顔を見せているかもしれない。本稿で書かれていることも、本当に基本的なことはまだしも、それを実現する技術のレベルで、あるいは、完全に乗り越えられ、時代遅れとなっている可能性もある。いや、（技術的な意味で）我々はそうであることを望むべきであろう。とは言え、無論、シンポジウムで発表した内容の根本には大きな変更もなく、寧ろ、それらを土台としての発展だと言っていいだろう。
本稿は常に変化し続けるサイトのある一時点での報告に過ぎない。現在、どのような形になっているか、は是非実際のサイトにアクセスして確かめていただきたい。
なぜ「データ」を考えなければならないのか。 - 序に代えて 1
現在、コンピューターによる教材の作成は日本語教師にとってほぼ必須のスキルと言ってもよく、Word 等を利用して教材を作ることはほとんどの教師にとって日常になっている。しかし、結局は紙媒体として配布される、もしくはその紙媒体が単に pdf などの電子書類として配布されているということになってしまい、コンピューター上のデータである利点を失なってしまう場合も多い。また、一度作ってしまうと、順番など教材に変更を加えることが却って面倒になったりしてしまってはいないだろうか。
もし、こういう状況に陥っているのなら、データが教材から構造的に分離されていないことが一因として考えられる。折角、コンピューター上に苦労して文法、例文などの様々
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なデータを打ち込んだ以上、それは簡単に変更でき、また再利用して他の教材でも利用できるようにすることが理想的である。そのような計画性を初めから持ち、構造を意識して教材を作成すれば、紙媒体での教材とコンピューター上での学習をリンクさせることもでき、また、特にコンピューター上ではデータを用意するだけで検索、データの整理、インタラクティブな問題作成などが簡単にできるようになる。更にはデータを共有することにより、発展性を持たせることも可能である。まずは Word などのアプリケーションから離れて、簡単なデータ部とそれを解釈し、整形もしくは実行するプログラムという構造を意識することから始めたい。
本稿では、コンピューター上の教材の内容や作り方ではなく、コンピューター上の教材からデータ部を分離して考えることによって、教材の作成において構造を意識することを提案したい。当然、アプリケーションとデータを連携することも可能だが、ここでは個別のアプリケーションに依存する方法から敢えて離れて根本的な構造を見ることが主眼である。勿論、Word で教材を作ることは必要なスキルであるし、最終的な紙媒体での教材を完成させる際にはそうする必要があることも多いだろう。本稿はそれらの必要性、有効性を否定するものでは全くないことを断っておきたい。
本稿では、XML による学習用辞書、問題練習などの自作データベースから CGI プログ
ラムを介して作成された実際の web 教材を例とし、データの分離、構造化の利点を見ていく。特に web 教材では、データの分類をユーザー自身が指定することによって、ユーザー本位の検索、問題練習などが可能になるという利点がある。これは、従来の紙の辞書や、あらかじめ決められた順で同じ内容を繰り返す練習問題では実現できなかったことである。また、紙ベースの教材を授業で使う場合でも、決められた基準で問題を取捨選択し、プリントを作成する、などの作業が自動化され、利点は多いと思われる。当然、実際の運用には技術的な問題も生じるだろう。しかし、このようなことに意識を向けることは、例えば、システムを外部発注する際などにも有益だと思われる。無論、本稿で扱えることは様々な可能性のほんの一部に過ぎないが、一つの実践例の紹介として受け取っていただければ、幸いである。
従来の教材作成の問題
日本語教員の中にはコンピューターで教材を作成することに慣れている人も多いと思うが、そのほとんどは Word などのワープロソフトでのプリントの作成、もしくは一歩進んで、プレゼンテーションソフトを使用してビデオプロジェクターでの授業の進行だと思われる。勿論、それらの有効性は疑うべくもなく、また今の教育においてほぼ必要不可欠なスキルだということは言うまでもないだろう 2。
しかし、データとしての教材という観点から見ると、コンピューターを利用しているにもかかわらず、その利用法が紙媒体などのそれのアナロジーであることはある問題を内包している。現在の Word などのワープロソフトは WYSIWYG(ウィジウィグ What You See108

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Is What You Get）というユーザーインターフェースの元に成り立っている。つまり、私達が画面上に見ているものそのものを出力として私達は得るわけである。このことによって、現在のコンピューターの操作は誰にも直感的にわかるようになり、コンピューターが従来の紙媒体の代替手段となった。無論、その功績は大きいわけだが、その蔭で、それが全てであるかのような錯覚を私達は持ってしまう 3。つまり、従来のこのような作成方法だと、画面上での出力そのものがデータそのものだととらざるをえないために、実際の印刷用などのために整形されたテクストの作成ということになり、データ構造には一切、注意を払わなくなってしまい、見た目さえ合っていれば、実際はどのようにコンピューターに扱われていても気にならなくなってしまうのである 4。
また、人にとっては、それらは意味がある言葉なのであるが、コンピューターにとっては、構造化されておらず、何の意味もない。例えば、通常の教材では、問題の指示と問題そのものの区別は、我々には理解ができるが、コンピューターにはできない。
これは、一回きりの教材作成の場合などにはあまり関係がないことかもしれないが、それを再編集したり、その教材内の項目から新たに教材を作ろうとした場合などには、効率の面で大きな問題を引き起こしうる。すなわち、各項目がコンピューターにとって弁別可能な、「意味付けされた」データとされていないため、コンピューターに自動的に処理を任せることができず、人間の側で単純処理をしなければならなくなる。
例として、今まで作成した練習問題のストックを使用し、助詞の練習問題を新たに作ろうとした場合を考えよう 5。どれが助詞の問題であるのか、などは私達にとっては明らかであるが、コンピューターにとっては必ずしも明らかではない。そして、該当のクラスでどの言葉、漢字を勉強したのか、それに合わせて問題を再編集する必要もあるかもしれな
い。結局、手作業でコピー＆ペーストを繰り返した覚えは誰しもあるのではないだろうか。
そして、このようにすると、レイアウトが崩れるなどの問題がでることも多いし、時間をかけて再編集された問題も、授業の進み具合が少しでも違えば、また同じ時間をかけて再編集しなければならないかもしれない。
こういった問題が起こる大きな理由の一つは、データと出力を分離しないことに起因する。データのみを見た目を出力する部分とは別に作成すれば、データの検索、処理をコンピューターに任せることができ、作業は軽減する。また、データに意味付けをすることによって、「意味」による分類などが可能にもなる。そして、データから見た目を分離することにより、常に同じレイアウトを保つ、見た目を変更するなどの処理が容易になるだろう。
XML でのデータ作成例
では、どのようにデータに意味付けをしたらいいのだろうか。筆者の日本語学習サイト
では、 以前は語彙のデータをカンマ 区切りの単純な形式(csv, comma separated values)を使用していたのだが、xml 形式中心でデータベース化する方針に改めた。つまり、今までは単純にデータを決められた順に並べることで一元的な方法で管理していたのだが、それ109

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を意味的な基準で構造化することにした。XML は一つの選択肢に過ぎないが、データの追加や形式の変更などに柔軟であり可読性も高く、また様々なプログラム言語から使用できるため、今後の発展性の面から考えれば、最も有効な手段の一つだと思われる 6。
簡単に XML を紹介すると、XML は Extensible Markup Language の略であり、タグによりデータの意味や文書の構造を規定するマークアップ言語の一つである。HTML のよ
うにデータの初めと終わりを<data>データ本体</data>のように囲むことによって記述する。一例として私が使用している XML データの一部を見ていただきたい。データが意味とともに記述されているのがわかると思う。
<kotoba><form>GR2</form><lesson>31</lesson><kana>みつけます</kana><kanji>見つけます</kanji><imi xml:lang="fr">retrouver</imi><imi xml:lang="fr">trouver</imi><ji>見つかります</ji><cf>探します</cf><rei>探していた 本を やっと 見つけました。</rei></kotoba>

ここでは、語彙の辞書を例として示した。タグによって意味を表わし、内容をデータ要素として収録している。 データに関しては、既存の辞書データを使うという可能性も常に考慮に入れたが、学習・教育目的、ということで、例文、語彙の関連性を適宜挿入することを前提にして、自らデータを作成することにした。
今回のデータの書き換えは、項目を追加するなど比較的時間がかかったが、その際の問題は 1)フランス語訳の問題 2)同義語・反義語の恣意性 3)グループ化、参照項目の恣意性などであった。大きな意味で学習辞書編纂の際の問題点などと重なるだろう。また、4)漢字の問題も生じた。これも学習辞書・単語帳作成の際に問題になることだが、それに加えて、データを漢字として入れるか否か、という選択を迫られた。選択肢としては、1）課に合わせた漢字で入れ、そのまま（通常の教材でよく採用される方法か）2）漢字とかなで別々にテクストを作成（サイト「読み物」で採用）3）漢字で入れ、かなに適宜変換、4）かなのみで入れる（初心者用）などがあった。2）の方法がベストだが、手作業のため、時間がかかる上に、データを構造化しないと（これはかなり時間と労力がかかる）、融通がきかなくなってしまう。また、3）を将来的には採用したいところだが、精度の問題がある。そのため、今回は、3）を取り入れることを視野に入れつつ、現在のサイトが初級者を対象とすることを鑑みて 4）を採用した 7。
また、上記のデータ化の問題点にも関係するが、データの構造化の方法という、コンピューターデータならではの問題があった。特に xml 形式を採用したことで入れ子構造に関する構造レベルの問題が幾つか生じた。例えば注釈データなどをどのレベルに挿入する
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か、や、メタデータをどのような形で持つか、などである。今回は単純化のため、基本的にはメタデータ（各品詞の持ちうる形、名詞グループ共有の特徴など）を辞書本体には持たず、適宜、各語彙のデータとして持つという方針に従った。そのため、語彙特有の問題が処理されていない。将来的にはメタデータを持つことも考えられるだろう。その際は、語彙論、文法論などの研究に従い、構造化しなければならないだろう。
さて、この XML データはそのまま出力、印刷されることを前提としてはいないことを確認しておきたい。このデータを教材として利用する際に、一度、何らかのフィルターを通し、整形しなければならない（図 2）。Word での作成の例（図 3)と比べるとわかるだ
ろうが、間にもう一つ段階を踏まなくてはいけないため、一見、煩雑な印象を受けるだろう。しかし、後に見るように、データと出力を分けることによって、データを様々なプログラムに利用したり、データを意味で分類することが可能になるのである。
Web での使用例
では、Web での実際のデータの使用例を見てみたい。
まず、言葉のデータを語彙表、及び辞書として使用する例を紹介したい。語彙表を用意することは、多数の教師が毎回の授業の準備として行っていると思うが、一般的にはWord などで直接書くことが多いと思われる。ここで紹介する語彙表は、先程紹介したデータからプログラムによって自動的に生成させている 8(図 4)。方法は単純で、<lesson>タグが一致したものを表示しているだけである。この方法を使えば変更が容易になることは言うまでもないだろう。ある単語の課を変更したければ、<lesson>タグの要素を変更し、プログラムを実行すれば変更が反映される 9。
そして、コンピューター上の学習辞書としての使用も、基本的には語彙表と同じである(図 5)。違いは<imi><kanji><kana>タグ内を検索して一致したものを表示することである。
使い勝手の工夫としては、日本語入力ができない環境のために、ローマ字で検索できるようにしたこと、*や?のワイルドカードを使えることなどが挙げられる。
さて、この語彙表・学習辞書だが、データベースを共有し、そこから生成することによって様々な利点がある。
まず、各単語の記述に意味を与えることにより、項目の整理が容易になる。そして、読み方、意味、同義語、反対語などを区別して表示することにより、単純に見易さが増すだ
けではなく、それぞれを表示したりしなかったりするなど、学習者の暗記の練習に役立つような追加機能などを作ることなどもできる 10。また、類義語にグループのタグをつければ、「家族」「乗り物」などの意味からも検索できるようにもなる 11(図 6)。従来の辞書にはない、コンピューターによる学習辞書ならではの機能と言っていいだろう。つまり、タグ情報を各項目に追加することによって、パーソナライズされた語彙表・辞書を作る可能性を広げられるのである。
そして、動詞・形容詞などのフォーム（活用）を、自動的に生成するようにした 12(図 7)。
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これも、特に初級の学習者には手助けになると思われる。また、こういった項目は、通常の紙媒体では作成するのが面倒だったり、ページ数が増加したり見にくくなったりすることもあり、これもコンピューターの優位な点だと考えられる。また、当然ながらすぐに単語のリンク先へ飛ぶなど、html の特徴も基本的機能として取り入れている 13。
加えて、従来からよく見られる問題練習にも、データベースが活かされている。各問題にタグをつけることによって、課の指定、問題数の指定のみでなく、助詞の練習だけをする、など内容の指定もできるようにした 14(図 8・9)。こういった利用者のカスタマイズによるオンデマンド形式は、既に印刷された教材では不可能である。また、タグから分類整理された問題を印刷することによって、新たなプリント教材を作成することができ、web教材を離れた実際の授業の運用にも役立つだろう 15。
そして、最も重要なことは、このようにデータベース化することにより、様々な再利用が可能になることである。例えば、長文問題を始めとするテクストの単語・漢字を自動的に全て辞書へのリンクとすることにより、学習者の便宜を図ることができるだろう 16。
Web での使用例・2
本章では「はじめに」に書いたように、ここでは 2007 年 4 月シンポジウムの発表以降12 月の本稿執筆までに加えられたサイトの変更や更新について触れたい。
まず、最も大きな変更であるが、サイトのデータをほぼ全面的に漢字とし、それに逐次、形態素解析を加えて振り仮名をつける、という形式にした 17。他に、手作業で振り仮名のデータを用意する、という方法もあったのだが、先のことを考えて毎回データを分析してつけることにした。この方法の短所・長所は次の通りである。
短所……毎回、解析するためサーバーに負荷がかかる。また、時間がかかる。解析の内容が正しいとは限らず、振り仮名の間違えがしばしば見つかる。
長所……データに振り仮名のデータが入らないため、コンパクトになる。振り仮名を手作業で入力する必要が大幅に軽減される。事前に用意されていないデータにも対応可能。
勿論、二つの方法を組み合わせることもできたのだが、設計の単純さから形態素解析方式を基本的に採用することにした。短所にある、振り仮名の間違えの可能性は教材としては致命的なのだが、敢えて発展性を考えて現在はこの形式を採用している。ちなみに、振り仮名の間違えは手作業でルビのタグを加えることで訂正している 18。
この形態素解析の導入により、テクストを全漢字化することが可能になった。また、漢字辞書や授業での漢字リスト、日本語能力試験の級別漢字一覧などの漢字のレベルのデータとつき合わせることで、テクストの振り仮名の有無を各漢字（熟語）について個別に選べるようになった(図 10・11)。つまり、まだ学習していない漢字のみ振り仮名をつけることが可能になったわけである。このようなカスタマイズは紙媒体の教材では全く不可能だ
ろう 19。
そして、Web 上に公開されている辞書 20 を利用することによって、漢字を検索できる辞112

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書を作成した 21。また、各課の漢字を記すメタデータを作成することにより、自動的に課別の漢字の一覧が表示できるようにした 22(図 12)。なお、漢字辞書を語彙辞書とリンクさせることによって、自動的にその漢字が使われている語彙・熟語が表示されるようになっている。また、サイト内で使用されている例文・問題文・長文の各文をコーパスとして利用することにより、自動的に漢字の練習問題が生成されるシステムも作成した 23（図 13)。
これも、各文の文法レベルがタグとして記述されると同時に漢字のレベルも自動的に計算できることを利用している。
最後に、人工合成音声による単語の読み上げも追加した 24。現在は既に生成された音声データを使用しており、語彙レベルのみである。マルチメディアという意味でも興味深い部分でもあり、文単位の音声合成をサーバーレベルで実現できれば、とも思うがそこは筆者（=開発者)の力量も含めた開発環境によるだろう。

今後の展望
今後、WEB 教材としての発展であるが、まずは、個人の進行具合、得手不得手によって、問題を自動的に分類生成することがあげられるだろう。また、教師にとっても、ログとして生徒の学習状況を保管することによって、個別指導の助けになる他、総合的な傾向等を把握することも容易になるだろう。
また、現在は学生の自主学習を想定して、サイトを構成しているが、教員が教材を作成することを主眼とした機能を充実させることも可能である。
そして、このようなサイトを作成しながら、研究者、教員、教材作成者が自由に使用できる大規模な語彙、文、漢字データが存在すればいいと切実に感じている。このような一般に公開され「フリーで」使用できるデータは、筆者の調査不足のためか、それほど多くないように思われる 25。現在は私個人で作成、使用しているに過ぎないが、共通の形式を策定することによって、辞書のみならず、練習問題の共有化をすれば、日本語教師にとって非常に役立つのではないか、と考えられる 26。無論、個人的なものから共同的なものへとする際に乗り越えるべき障害は多い。今後の大きな課題と言えるだろう。
また、最後になるが、OS、アプリケーション、データも含めて基本的に、所謂「フリー」な環境でサイトは作成されている。最新の成果をこのような形で公開している方々に感謝の意を申し上げたい。筆者のような一般の日本語教員が、現在の情報化社会に相応しいような日本語教材が提供できるよう、このような環境が更に整備されることを祈り、また、ささやかながら力になれることを願いつつ、結びに代えたい。

1 本章は第九回日本語教育シンポジウム口頭発表時の「はじめに」に当たる。
2 拙稿「日本語教育におけるコンピューターの使用の一実践例」（フランス日本語教師会「フランス日本語教育 3」所収）では、ビデオプロジェクターを使った授業の実践などに113

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焦点をあてた。
3 AYSIAYG All You See Is All You Get とでも言えるだろうか。
4 アナロジーではあるが、1 と l、0 と O などが文書で間違って記述されていても人間には問題にならないが、コンピューターにとっては致命的なことなどに似ているだろう。
5 実装済の機能である(2007 年 4 月時点）。
6 例えば、後に述べるように Monash University の Jim Breen 氏の辞書も XML 形式で公開されているため、筆者のサイトでは漢字の検索に使用している。
http://www.csse.monash.edu.au/~jwb/
7 2007 年 4 月当時。この部分は後に見るように全面的に漢字テクストを採用し、形態素解析をかけることによって全面的に改められた。
8 CGI/perl を使用。
9 無論、課の語彙の内容に対するメタデータを作成することにより、教科書別に言葉の一覧を作成することも可能。
10 実装済(2007 年 4 月時点)。
11 2007 年 8 月実装。
12 実装済(2007 年 4 月時点)。
13 コピー・ペーストなどの便宜のためリンクにしない選択もユーザーの側で可(quicklink機能)。2007 年 7 月、漢字・ふりがな化と並行して（ほぼ）全テクストに対して実装。
14 実装済(2007 年 4 月時点)。
15 スタイルシートを変更することにより、印刷用のページを得ることができる。2007 年
4 月時点で実験的に実装済であったが、2007 年 12 月インターフェイスを作成。
16 注 7 参照。
17 2007 年 7 月実装。形態素解析には京都大学情報学研究科−日本電信電話株式会社コミュニケーション科学基礎研究所 共同研究ユニットプロジェクトの mecab を使用している。
http://mecab.sourceforge.net/
18 間違いを発見された方は筆者(admin@nihongo.fr)までご一報いただければ幸いである。
19 更に技術的には各学習者の学習の進行具合に合わせることも難しくはないことは言うまでもないだろう。
20 注 6 参照。
21 2007 年 7 月実装。
22 2007 年 11 月実装。
23 2007 年 12 月実装(実験的）。
24 育達商業技術學院応用日本語学科内山和也氏と学生による日本語能力試験語彙のアクセントデータを元にして作成。
http://web.ydu.edu.tw/~uchiyama/index.html
音声合成は株式会社 アクエスト・音声合成ミドルウェア AquesTalk
http://www.a-quest.com/index.html による。
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25 例えば、Jim Breen 氏の漢字・語彙辞書はその貴重な例外である。
（注 6 参照)
26 例えば、Wikipedia のようなオープンコンテント的なあり方での実現の可能性など。

附付録として、分離構造化されたデータ及び CGI/perl プログラムによって提供されているサイトの機能の一覧を挙げておきたい。サイトツリーが変更されることも考え、該当するページへの直接のリンクは敢えて掲載していないことをお断わりする。
全て CGI/perl で処理されているが、どのデータが処理に使われているかを大文字アルファベット記号で示した。作者が示されていないものは自作である。また、CGI/perl 中で処理のために使用したアプリケーション等は小文字アルファベットで示した。実際は処理が複雑に絡んでいるのだが、単純化して記述した。同一データの組み合わせ・再利用によってページが生成されていることがわかると思う。
A...練習問題データ
B...語彙データ
C...読解文データ
D...文（例文等）データ
E...漢字データ（Jim Breen 氏・注 25 参照)
F...日本語能力試験漢字データ (内山氏・注 24 参照）
G...日本語能力試験語彙データ (内山氏・注 24 参照・動的には使用していない）
I...漢字表メタデータ（課別・級別の漢字表)
a...mecab(京都大学情報学研究科−日本電信電話株式会社コミュニケーション科学基礎研究所 共同研究ユニットプロジェクト・注 17 参照)
b...AquesTalk(アクエスト・注 24 参照・動的には使用していない）
1) 形態素解析によるテクストへのふりがな添付と漢字のレベルのカスタマイズ( A B C D E F I / a （動的）)2) 形態素解析による語彙への自動リンク ( A B C D / a （動的）)3) 語彙辞書 (B / a（動的）)4) 語彙表のカスタマイズ（例・語彙をグループでまとめる）(B (動的）)5) 音声合成による単語発音 (B G / b (静的))
6) 練習問題のカスタマイズ（課・内容・問題数）(A (動的))7) 漢字辞書 (E (3 語彙辞書含) (動的))8）漢字表のカスタマイズ（例・学生のクラスに合わせてなど）（E F I (3 語彙辞書含) (動的)）9） 漢字練習問題 （A B C E F I (動的)）115

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日本語学習サイト : http://www.nihongo.fr/

連絡先 E メール : admin@nihongo.fr

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Comment utiliser les données informatiques
dans l’enseignement du japonais :exemple de création d’un site Web

Jun ARISUE
Université Bordeaux III
Aujourd'hui, la compétence en informatique est indispensable pour lesenseignants de japonais. Par exemple, la création des polycopiés avec untraitement de texte comme Word fait déjà partie de notre travail quotidien. Or,
est-ce que nous profitons vraimentdes caractéristiques des données

informatiques? Souvent, ne sommes-nous pas obligés de procéder à une opération
manuelle laborieuse sur les données à traiter automatiquement? Dans cettecommunication, nous voudrions réfléchir sur l'importance de traiter à part lesdonnées informatiques, détachées des supports d'enseignement, en présentant
notre pratique dans la création du site Web.
D'abord, nous voudrions souligner l'avantage du modèle qui permet laproduction, à partir d'une base de données traitées par des programmes, dematériaux concrètement utilisables en cours ou sur le site Web, tout en évoquantles problèmes inhérents à l'usage de l'application courante comme Word.
Nous utilisons XML comme un exemple de base de données : XML est un
des langages Mark-up, qui a une structure souple avec la possibilité d'assigner unsens au donné au moyen du « tag », ce qui nous permet de classer et manipuler
facilement les données avec les programmes. Nous voudrions apercevoir commentla pratique sur le site Web et la réutilisation des données fonctionnent avec celles
que nous créons pour un petit lexique et des exercices etc. Sur le site Web, nous
pouvons profiter du maximum de la souplesse des données qui permet aux
utilisateurs de personnaliser leurs recherches comme leurs exercices, ce qui est
impossible sur le support papier.
* Pour les détails des matériaux présentés ci-dessus, veuillez consulter notre site
Web http://www.nihongo.fr/, créé et mis à jour fréquemment par nous-même.

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