授業で用いられた第1の語句を格納する第1のデータ格納部と、前記授業において使用予定として予め登録された第2の語句を格納する第2のデータ格納部と、前記第1のデータ格納部に格納されている前記第1の語句と前記第2のデータ格納部に格納されている前記第2の語句とを比較して、前記第2の語句のうち前記第1の語句に含まれる第3の語句を特定し、前記第2の語句の数に対する前記第3の語句の数の第1の割合に基づき、前記授業について消化済みとして登録するか否かと前記授業について授業の品質が所定基準を満たしているか否かとの少なくともいずれかを判断する処理部と、を有する授業情報処理装置。前記第2のデータ格納部には、前記授業に含まれる1又は複数の章の各々について、前記第2の語句が格納されており、前記処理部が、前記授業に含まれる1又は複数の章の各々について、消化済みとして登録するか否かを判断する請求項1記載の授業情報処理装置。前記処理部が、前記第1の割合が閾値未満である章を特定した場合、当該章が未消化の章であることを表すデータを、第3のデータ格納部に格納する請求項2記載の授業情報処理装置。前記第2のデータ格納部には、前記授業の次回の授業に含まれる各章において使用予定として予め登録された第4の語句が格納されており、前記処理部が、前記次回の授業に含まれる各章について、前記第1の語句と前記第4の語句とを比較して、前記第4の語句のうち前記第1の語句に含まれる第5の語句を特定し、前記第4の語句の数に対する前記第5の語句の数の第2の割合に基づき、前記次回の授業について消化済みとして登録するか否かを判断し、前記第2の割合が閾値以上である前記次回の授業に含まれる章を特定した場合、当該章が消化済みの章であることを表すデータを、第3データ格納部に格納する請求項2記載の授業情報処理装置。前記処理部が、前記第1の割合が第1の閾値未満である第1の章の後続の第2の章についての前記第1の割合が第2の閾値以上であると検出した場合、前記第1の章についての警告を出力するためのデータを、第4のデータ格納部に格納する請求項2記載の授業情報処理装置。前記処理部が、前記第1のデータ格納部に格納されている前記第1の語句と前記第2のデータ格納部に格納されている前記第2の語句とを比較して、前記第2の語句毎に当該第2の語句の使用回数を計数し、当該第2の語句の使用回数に応じた評価値を算出し、前記第1の割合と前記評価値とから、授業の品質について警告を与えるべく予め定められた条件を前記授業が満たしているか判断し、前記条件を満たしている場合には、前記授業の品質についての警告データを第5のデータ格納部に格納する評価部を有する請求項1乃至5のいずれか1つ記載の授業情報処理装置。前記第2の語句が、前記授業において必ず使用するものとして予め登録された語句であり、前記第2のデータ格納部において、さらに、前記授業において前記第2の語句以外で使用予定として予め登録された第6の語句が格納されており、前記評価部が、前記第1のデータ格納部に格納されている前記第1の語句と前記第2のデータ格納部に格納されている前記第6の語句とを比較して、前記第6の語句のうち前記第1の語句に含まれる第7の語句を特定し、前記第6の語句の数に対する前記第7の語句の数の第3の割合にさらに基づき、前記条件を前記授業が満たしているか判断する請求項6記載の授業情報処理装置。前記評価部が、前記第1のデータ格納部に格納されている前記第1の語句と前記第2のデータ格納部に格納されている前記第6の語句とを比較して、前記第6の語句毎に当該第6の語句の使用回数を計数し、当該第6の語句の使用回数に応じた第2の評価値を算出し、前記第2の評価値が閾値を超える又は上位所定数の第6の語句を特定し、前記第5のデータ格納部に格納する請求項7記載の授業情報処理装置。授業で用いられた第1の語句を格納する第1のデータ格納部に格納されている前記第1の語句と、前記授業において使用予定として予め登録された第2の語句を格納する第2のデータ格納部に格納されている第2の語句とを比較して、前記第2の語句のうち前記第1の語句に含まれる第3の語句を特定し、前記第2の語句の数に対する前記第3の語句の数の第1の割合を算出するステップと、前記第1の割合に基づき、前記授業について消化済みとして登録するか否かと前記授業について授業の品質が所定基準を満たしているか否かとの少なくともいずれかを判断する判断ステップと、を含み、コンピュータにより実行される授業情報処理方法。授業で用いられた第1の語句を格納する第1のデータ格納部に格納されている前記第1の語句と、前記授業において使用予定として予め登録された第2の語句を格納する第2のデータ格納部に格納されている第2の語句とを比較して、前記第2の語句のうち前記第1の語句に含まれる第3の語句を特定し、前記第2の語句の数に対する前記第3の語句の数の第1の割合を算出するステップと、前記第1の割合に基づき、前記授業について消化済み登録の是非と前記授業について授業品質基準が遵守されているか否かとの少なくともいずれかを判断する判断ステップと、を、コンピュータに実行させる授業情報処理プログラム。従って、本技術の目的は、一側面として、授業について客観的に実施状況を把握できるようにするための技術を提供することである。本授業情報処理装置は、A授業で用いられた第1の語句を格納する第1のデータ格納部と、B授業において使用予定として予め登録された第2の語句を格納する第2のデータ格納部と、C第1のデータ格納部に格納されている第1の語句と第2のデータ格納部に格納されている第2の語句とを比較して、第2の語句のうち第1の語句に含まれる第3の語句を特定し、第2の語句の数に対する第3の語句の数の割合に基づき、上記授業について消化済みとして登録するか否かと上記授業について授業の品質が所定基準を満たしているか否かとの少なくともいずれかを判断する処理部とを有する。一側面において、授業について客観的に実施状況を把握できるようになる。本実施の形態では、教員は、シラバスに授業の内容、具体的には全体の章立て及び各回の授業に含まれる章を登録すると共に、授業に含まれる各章について、基本的授業内容に含めるべき必須ワード及びその授業内容で一般的なキーワードである一般ワードを登録することになる。その他、授業全体における共通のキーワードを登録するようにしても良い。また、授業は、例えばビデオ録画されるものとする。なお、本実施の形態の範囲では録音のみであってもよい。そして、教員は、授業の前に授業内容の確認と登録キーワードの確認を行い、修正すべき場合には修正を登録する。また、授業後に、進捗チェックの結果及び評価結果を確認して、今回授業の問題点を確認すると共に、次回の授業に備える。さらに、教務課職員は、定期的に又は任意のタイミングで、各教員の評価結果について確認を行い、問題が発見された場合には、教員に対して適切な対応を行うようにする。以下、このような仕組みを実現するためのシステムについて説明する。図1にシステム全体構成を示す。図1の例では、学内LANLocalAreaNetworkであるネットワーク1に、本実施の形態において主要な処理を実施するサーバ5と、例えばパーソナルコンピュータであり且つ教員によって操作される複数の教員端末3と、例えばパーソナルコンピュータであり且つ教務課の職員によって操作される複数の教務課端末7とが接続されている。教員端末3と教務課端末7とには、例えばWebウェブブラウザがインストールされており、サーバ5は、例えばWebサーバ機能を有しているものとする。図2に、サーバ5の機能ブロック図を示す。本実施の形態に係るサーバ5は、本実施の形態における主要な処理を実施する処理部51と、端末とのデータ通信を行う入出力インタフェース部52と、シラバスデータベースDB53と、キーワードマスタDB54と、進捗管理DB55と、授業キーワードDB56と、授業ビデオライブラリ57と、出力データ格納部58と、評価DB59とを有する。また、処理部51は、事前登録処理部510と、前処理部511と、進捗チェック部512と、評価部513と、出力処理部514とを含む。シラバスDB53は、各教員により事前入力されたシラバスのデータを格納する。上でも述べたように、全体の章立て及び各回の授業に含まれる章のデータが含まれる。教員は、教員端末3を操作してサーバ5にアクセスし、入出力インタフェース部52と事前登録処理部510とを介してシラバスDB53に登録する。事前登録処理部510は、進捗管理DB55に、シラバスに含まれる授業の章立てデータを当初予定章として登録する。また、キーワードマスタDB54は、例えば図3に示すようなデータを講座毎授業の集合毎格納する。図3の例では、章毎に、複数の必須ワードと、複数の一般ワードと、複数のNGワードとが登録されるようになっている。NGワードは、使用を禁じられているキーワードである。章毎ではなく各章共通であっても良い。進捗管理DB55は、例えば図4に示すようなデータを講座毎に格納する。図4の例では、授業の各回について、今回分の消化済み章と、今回分の未消化章と、次回分の消化済み章と、当初予定章と、補正後の予定章とが登録されるようになっている。当初予定章は、シラバスDB53に登録されているデータと同一のデータが登録される。他のデータについては、授業が実施される都度登録される。また、日程のデータについても登録しているものとする。すなわち、各回がいつに予定されているのかを表すデータも登録されているものとする。授業キーワードDB56は、例えば図5に示すようなデータを講座毎に格納する。授業キーワードDB56には、各回について、当該回の予定章における必須ワードのデータと、予定章における一般ワードのデータと、予定章におけるNGワードのデータとが登録されるようになっている。例えば、事前登録処理部510は、進捗管理DB55における当初予定章に従って、キーワードマスタDB54からキーワードを抽出して該当欄に登録する。さらに、この授業キーワードDB56には、例えば前処理部511が、処理を実施する前に、進捗管理DB55に登録されている状態すなわち補正後の予定章に応じて、キーワードマスタDB54から抽出し直して登録する。その他、共通キーワードを登録するようにしてもよい。また、教員は、例えば授業を行う前などに、入出力インタフェース部52及び事前登録処理部510を介してキーワードを修正するようにしても良い。さらに、進捗等に応じて変更があった場合には、その変更について追加及び削除などのデータについて登録するようにしてもよい。授業ビデオライブラリ57は、例えば図6に示すようなデータをビデオデータと共に講座毎に格納する。図6の例では、各回について、出現キーワードを全て登録するようになっている。例えば、ビデオデータに含まれる音声データから、音声認識によって認識された単語を、全て登録する。なお、この段階において、同一キーワードについては回数を計数して、キーワードと回数の対を登録するようにしても良い。次に、図7乃至図34を用いて図2に示したシステムの処理内容について説明する。まず、各授業後に実施する処理について、図7乃至図30を用いて説明する。まず、例えば授業ビデオライブラリ57にデータが登録されると、当該データに係る教員の識別子及び講座の識別子を特定し、前処理部511は、前処理を実施する図7:ステップ1。授業ビデオライブラリ57にデータが入力される場合には、教員の識別子と講座の識別子と日時又は授業の識別子とが入力されるものとする。この前処理については、図8乃至図10を用いて説明する。まず、前処理部511は、進捗管理DB55から、教員の識別子及び講座の識別子に基づき、今回の予定章補正後の予定章を特定し、当該今回の予定章において該当する必須ワード、一般ワード及びNGワードをキーワードマスタDB54から読み出し、授業キーワードDB56に登録し直すワード抽出処理を実施する図8:ステップS11。その後、前処理部511は、未処理の予定章を1つ特定するステップS13。そして、前処理部511は、授業ビデオライブラリ57に登録されている今回分のキーワードと、特定された予定章の必須ワードとのマッチング処理を実施するステップS15。具体的には、必須ワード毎に、当該必須ワードが何回使用されたかを計数する。そして、1回でも使用された必須キーワードの数も計数し、必須ワード出現数として評価DB59に登録する。さらに、全ての必須ワードの使用回数を合計した値を、必須ワード使用数として評価DB59に登録する。さらに、必須ワード出現数/必須ワード数によって必須ワード出現率を算出し、評価DB59に登録する。また、使用されていない必須ワード及び使用された必須ワードについては、メインメモリなどの記憶装置に保持しておく。例えば、評価DB59には、図9に示すようなデータを講座毎に格納する。図9の例では、授業の回毎に、1又は複数の予定章と、各予定章について、必須ワード出現率と、必須ワード出現数と、必須ワード使用数と、一般ワード出現数と、一般ワード使用数と、一般ワード出現率とが登録されるようになっている。さらに、前処理部511は、授業ビデオライブラリ57に登録されている今回分のキーワードと、特定された予定章の一般ワードとのマッチング処理を実施するステップS17。具体的には、一般ワード毎に、当該一般ワードが何回使用されたかを計数する。そして、1回でも使用された一般ワードの数も計数し、一般ワード出現数として評価DB59に登録する。さらに、全ての一般ワードの使用回数を合計した値を、一般ワード使用数として評価DB59に登録する。さらに、一般ワード出現数/一般ワード数によって一般ワード出現率を算出し、評価DB59に登録する。なお、使用回数が多い一般ワードについては後に用いられるので、一般ワード毎の使用回数については、メインメモリなどの記憶装置に保持しておく。さらに、前処理部511は、授業ビデオライブラリ57に登録されている今回分のキーワードと、特定された予定章のNGワードとのマッチング処理を実施するステップS19。具体的には、NGワード毎に、当該NGワードが使用されているか否かを判断し、使用されていれば当該NGワードを保持すると共に、使用回数を計数する。これらのデータについては、メインメモリなどの記憶装置に保持しておく。そして、前処理部511は、未処理の予定章が存在しているか判断するステップS21。未処理の予定章が存在する場合にはステップS13に戻る。一方、未処理予定章が存在していない場合には、前処理部511は、今回分の集計処理を実施するステップS23。上では章毎に処理を行っていたので、今回分に集計する。具体的には、今回の授業に含まれる全ての章について、必須ワード出現数の合計/必須ワード数の合計=今回の必須ワード出現率、必須ワード使用数の合計/必須ワード数の合計=今回の必須ワード使用率、一般ワード出現数の合計/一般ワード数の合計=今回の一般ワード出現率、一般ワード使用数の合計/一般ワード数の合計=今回の一般ワード使用率を算出して、評価DB59に登録する。また、今回の授業における未使用必須ワード及び使用必須ワードのリストと、今回の授業において使用回数が多い順に上位所定数の一般ワードのリストとについても、評価DB59に登録する。例えば、図10に示すようなデータが、各講座について評価DB59に登録される。図10の例では、授業の各回について、今回の必須ワード出現率、必須ワード使用率、未使用必須ワードのリストと使用必須ワードのリストと、一般ワード出現率と、一般ワード使用率と、高使用回数一般ワードのリストと、NGワード使用数と、使用されたNGワードのリストとを登録するようになっている。以下でも説明するように、上で述べたデータのセットについては、前回授業に含まれていた章についてのキーワードと次回授業に含まれる予定の章についてのキーワードについても、登録されるようになっている。処理は端子Aを介して図11の処理の説明に移行して、前処理部511は、授業ビデオライブラリ57に登録されている今回分のキーワードと、前回分の必須ワードとのマッチング処理を実施するステップS25。授業キーワードDB56における前回分の必須ワードの各々について、当該必須ワードが何回使用されたかを計数する。そして、1回でも使用された必須ワードの数=必須ワード出現数も計数し、必須ワード出現数/必須ワード数=必須ワード出現率を算出して、評価DB59に登録する。さらに、全ての必須ワードの使用回数を合計した値を、必須ワード数で除することで、必須ワード使用率を算出し、評価DB59に登録する。また、使用されていない必須ワードのリスト及び使用された必須ワードのリストについても、評価DB59に登録する。図10に示したテーブルの中欄にデータを登録する。また、前処理部511は、授業ビデオライブラリ57に登録されている今回分のキーワードと、前回分の一般ワードとのマッチング処理を実施するステップS27。授業キーワードDB56における前回分の一般ワードの各々について、当該一般ワードが何回使用されたかを計数する。そして、1回でも使用された一般ワードの数=一般ワード出現数も計数し、一般ワード出現数/一般ワード数=一般ワード出現率を算出して、評価DB59に登録する。さらに、全ての一般ワードの使用回数を合計した値を、一般ワード数で除することで、一般ワード使用率を算出し、評価DB59に登録する。高使用回数一般ワードを登録するようにしても良い。これらのデータについても、図10に示したテーブルの中欄に登録する。さらに、前処理部511は、授業ビデオライブラリ57に登録されている今回分のキーワードと、前回分のNGワードとのマッチング処理を実施するステップS29。授業キーワードDB56における前回分のNGワード毎に、当該NGワードが使用されているか否かを判断し、使用されていれば当該NGワードを登録すると共に、使用回数を計数して登録する。これらのデータについても図10に示したテーブルの中欄に登録する。そして、前処理部511は、授業ビデオライブラリ57に登録されている今回分のキーワードと、次回分の必須ワードとのマッチング処理を実施するステップS31。授業キーワードDB56における次回分の必須ワードの各々について、当該必須ワードが何回使用されたかを計数する。そして、1回でも使用された必須ワードの数=必須ワード出現数も計数し、必須ワード出現数/必須ワード数=必須ワード出現率を算出して、評価DB59に登録する。さらに、全ての必須ワードの使用回数を合計した値を、必須ワード数で除することで、必須ワード使用率を算出し、評価DB59に登録する。また、使用されていない必須ワードのリスト及び使用された必須ワードのリストについても、評価DB59に登録する。図10に示したテーブルの右欄にデータを登録する。また、前処理部511は、授業ビデオライブラリ57に登録されている今回分のキーワードと、次回分の一般ワードとのマッチング処理を実施するステップS33。授業キーワードDB56における次回分の一般ワードの各々について、当該一般ワードが何回使用されたかを計数する。そして、1回でも使用された一般ワードの数=一般ワード出現数も計数し、一般ワード出現数/一般ワード数=一般ワード出現率を算出して、評価DB59に登録する。さらに、全ての一般ワードの使用回数を合計した値を、一般ワード数で除することで、一般ワード使用率を算出し、評価DB59に登録する。高使用回数一般ワードを登録するようにしても良い。これらのデータについても、図10に示したテーブルの右欄に登録する。さらに、前処理部511は、授業ビデオライブラリ57に登録されている今回分のキーワードと、次回分のNGワードとのマッチング処理を実施するステップS35。授業キーワードDB56における次回分のNGワード毎に、当該NGワードが使用されているか否かを判断し、使用されていれば当該NGワードを登録すると共に、使用回数を計数して登録する。これらのデータについても図10に示したテーブルの右欄に登録する。そして元の処理に戻る。このような処理を実施することで、以下で述べる進捗チェック処理及び評価処理において用いられるデータの準備が行われたことになる。図7の処理の説明に戻って、サーバ5の入出力インタフェース部52は、教員の識別子及び講座の識別子を含む結果要求を、教員端末3から受信するステップS3。この結果要求に応じて入出力インタフェース部52は、サーバ5の処理部51に、教員の識別子及び講座の識別子を含む結果要求を出力する。サーバ5の処理部51は、入出力インタフェース部52からの結果要求に応じて、進捗チェック部512に処理を指示する。そうすると、進捗チェック部512は、結果要求に係る教員についての進捗チェック処理を実施するステップS5。進捗チェック処理については、図12及び図13を用いて説明する。まず、進捗チェック部512は、進捗管理DB55において、教員の識別子及び講座の識別子、さらに日時などから特定される今回の授業の識別子に基づき、今回及び次回の予定章補正後の予定章を特定する図12:ステップS41。次回の予定章について特定するのは、予想外に授業が進む場合もあるためである。そして、進捗チェック部512は、未処理の予定章を1つ特定するステップS43。さらに、進捗チェック部512は、特定された予定章についての必須ワード出現率を、評価DB59図9から読み出し、予め定められた閾値th。例えば60を超えているか判断するステップS45。必須ワード出現率が閾値thを超えている場合には、進捗チェック部512は、進捗管理DB55において、特定された章を、消化済みとして登録するステップS49。進捗管理DB55図4における今回の授業についての行において、今回分の消化済み章の欄又は次回分の消化済み章の欄に、特定された章の識別子を登録する。一方、特定された予定章についての必須ワード出現率が、予め定められた閾値th以下である場合には、進捗チェック部512は、特定された章を保留リストに登録するステップS47。以下の処理で、特定された章がみなし消化済みとなる場合があるためである。その後、進捗チェック部512は、未処理の予定章が存在するか判断するステップS51。未処理の予定章が存在する場合には、ステップS43に戻る。一方、未処理の予定章が存在していない場合には、進捗チェック部512は、保留リストに登録されている予定章を、みなし消化済みにするか否かを判断し、その結果を進捗管理DB55に登録するステップS53。本実施の形態では、閾値th以下であれば、基本的には未消化章として取り扱うが、その章より後ろの章の授業がある程度進んでしまっている場合には、未消化章は薄い内容で事実上消化したものと判断することにする。例えば、保留リストに登録されている章よりも後ろの章で例えば必須ワード出現率が50以上となっている場合には、みなし消化済みとして、進捗管理DB55に登録する。なお、みなし消化済み章は、その章についての授業をやり直した方が良い場合もあるので、その章を、みなし消化済み章として保持しておく。保留リストに登録されているが、上で述べた条件を満たさない場合には、今回の予定章であれば未消化章として、当該章を進捗管理DB55に登録する。次回の予定章であれば、未消化として登録することはない。例えば、章1必須ワード出現率80、章2必須ワード出現率50、章3必須ワード出現率58というように検出された場合、章1は通常どおりの消化済み章となるが、章2についてはみなし消化済み章となる。章3については、未消化章として進捗管理DB55に登録する。処理は端子Bを介して図13の処理に移行して、進捗チェック部512は、今回の予定章補正後の予定章のうち未消化の章が存在する場合には、当該未消化の章を次回の予定章に設定するステップS55。図4の例では、1回目の授業で章3が未消化と判断されているので、次回分の補正後の予定章に章3を追加する。なお、本ステップの処理は、教員によって行われる場合もあれば、自動的に実行される場合もある。また、進捗チェック部512は、次回の予定章のうち消化済みの章が存在する場合には、当該消化済みの章を次回予定章当初予定章から削除した状態で補正後の予定章として登録するステップS57。なお、本ステップの処理は、教員によって行われる場合もあれば、自動的に実行される場合もある。さらに、進捗チェック部512は、ステップS53でみなし消化済み章が存在すると判断された場合、当該みなし消化済み章の識別子及びみなし消化アラームフラグのデータを、出力データ格納部58に格納するステップS59。また、進捗チェック部512は、今回未消化の章が存在すると判断された場合、当該未消化の章の識別子及び今回分不足アラームフラグのデータを出力データ格納部58に格納するステップS61。また、進捗チェック部512は、次回の予定章のうち消化済みの章の数又は割合が、所定の閾値以上である場合には、進み過ぎフラグを出力データ格納部58に設定するステップS62。あまりに多く次回の予定章を消化してしまっているのは、進捗又はシラバスに問題があると判断される。以上のような処理を実施することで、自動的に授業予定の章単位で、消化済みであるか否かを判断することができ、進捗管理DB55に登録することができるようになる。さらに、未消化の章が存在する場合、すなわち授業が遅延している場合には、アラームを出力するためのデータを用意することができる。さらに、授業内容が薄くなってしまっているが、そのまま授業が進行してしまった章もみなし消化章として特定され、アラームを出力するためのデータを用意することができる。すなわち、授業の進捗に問題がある場合には、アラームを出力することができるようになる。図7の処理の説明に戻って、評価部513は、評価処理を実施するステップS7。評価処理については、図14乃至図16を用いて説明する。まず、評価部513は、今回の授業についての必須ワード出現率を評価DB59図10から読み出し、閾値th0を超えているか判断するステップS71。例えば、閾値th0は、必ず説明すべき内容を表す必須ワードが非常に少ない状態を検出するための閾値であって、例えば30である。評価部513は、今回の授業についての必須ワード出現率が閾値th0未満である場合には、基本的な授業の内容が薄くなっている可能性があるため、第1緊急アラームフラグを出力データ格納部58に設定するステップS73。そして端子Cを介して図15の処理の説明に移行する。一方、今回の授業についての必須ワード出現率が閾値th0を超えている場合には、評価部513は、必須ワード出現率が閾値th1未満であるか判断するステップS75。例えば、閾値th1は、必ず説明すべき内容を表す必須ワードが必要最小限入っているか否かを判断するための閾値であって、例えば60である。必須ワード出現率が閾値th1以上である場合には、特別に問題はないので、評価部513は、出力データ格納部58において今回の授業についての基本部分正常フラグを設定するステップS77。処理は端子Cを介して図15の処理に移行する。一方、必須ワード出現率が閾値th1未満である場合には、必ず説明すべき内容を表す必須ワードが必要最小限含まれているわけではない。従って、評価部513は、さらに、今回の授業についての必須ワード使用率を評価DB59図10から読み出して、必須ワード使用率が閾値th2未満であるか判断するステップS79。ここでは閾値th2は、一部の必須ワードを頻繁に使用しているので、必須ワードとしての登録を見直すべきであるか否かを判断するための閾値である。すなわち、必須ワード使用率が閾値th2以上である場合には、基本部分の授業内容に不足があると思われるが、一部の必須ワードを頻繁に使用しているので、授業内容の不足か否かを厳密に判定するのではなく、必須ワードの見直しを検討させることとする。これは、必須ワードではないキーワードを必須として登録している可能性がためである。従って、必須ワード使用率が閾値th2例えば80以上であれば、評価部513は、必須ワード見直しフラグを出力データ格納部58において設定するステップS81。そして端子Cを介して図15の処理に移行する。必須ワード使用率が閾値th2未満である場合には、評価部513は、基本部分の内容の説明が不足しているのを表す基本部分不足フラグを、出力データ格納部58において設定するステップS83。そして端子Cを介して図15の処理に移行する。なお、th0、th1、th2は授業品質基準の一つである。図15の処理の説明に移行して、評価部513は、今回の授業についての一般ワード出現率を評価DB59図10から読み出し、閾値th3未満であるか判断するステップS85。例えば、閾値th3は、授業の応用部分が非常に薄くなっているか否かを判断するための閾値であり、例えば30である。一般ワード出現率が閾値th3未満であれば、評価部513は、応用部分の内容が薄くなっている可能性があるため、第2緊急アラームフラグを出力データ格納部58に設定するステップS87。そしてステップS99に移行する。一方、一般ワード出現率が閾値th3以上である場合には、評価部513は、一般ワード出現率が閾値th4未満であるか判断するステップS89。閾値th4は、応用部分が十分に説明されているか否かを判断するための閾値であり、例えば60である。一般ワード出現率が閾値th4以上であれば、応用部分に問題はないものとして、評価部513は、応用部分正常フラグを、出力データ格納部58に設定するステップS91。そして端子Dを介してステップS99に移行する。一方、一般ワード出現率が閾値th4未満である場合には、評価部513は、進捗管理DB55において、今回の授業が当初予定より遅れているか判断するステップS93。例えば、今回分の未消化章が存在している場合、今回分の未消化章が存在していない場合でも今回分の消化済み章の数が、当初予定章の数より多い場合には、遅れていると判断する。遅れがない場合には、評価部513は、応用部分注意フラグを出力データ格納部58に設定するステップS97。すなわち、応用部分に不十分な点があるとして教員に注意を促すために応用部分注意フラグを設定する。なお、th3、th4、th5は授業品質基準の一つである。一方、今回の授業が当初予定より遅れている場合には、評価部513は、一般ワード出現率が、閾値th5未満であるか判断するステップS95。例えば閾値th5は、応用部分が必要最低限含まれているかを判断するための閾値であり、例えば30である。一般ワード出現率が閾値th5以上であれば、遅れのため急いで授業を進めたということでやむを得ないと判断し、ステップS91に移行する。一方、一般ワード出現率が閾値th5未満であればステップS97に移行する。そしてステップS97の後に、評価部513は、評価DB59から今回の一般ワード使用率を読み出して、当該一般ワード使用率が一般ワード出現率の所定数倍例えば3倍以上となっているか判断するステップS99。例えば、一般ワードに必須ワードが含まれている可能性があるため、本ステップで確認する。この判断基準も授業品質基準の一つである。一般ワード使用率が一般ワード出現率の所定数倍未満であれば、ステップS103に移行する。一方、一般ワード使用率が一般ワード出現率の所定数倍以上であれば、評価部513は、使用回数が多い一般ワードを評価DB59において読み出して、当該一般ワードと応用部分見直しフラグとを出力データ格納部58に格納するステップS101。次に、評価部513は、評価DB59に登録されている今回分のNGワードのデータを読み出し、出力データ格納部58に格納するステップS103。そして、端子Eを介して図16の処理に移行する。図16の処理の説明に移行して、評価部513は、評価DB59から、今回分のデータの中で前回の必須ワード出現率及び一般ワードの出現率を読み出して、前回の必須ワード出現率が閾値th6を超えており且つ前回分の一般ワード出現率が閾値th7を超えているか判断するステップS105。閾値th6及びth7は、復習の範囲を超えて前回の必須ワード及び一般ワードを使用しているか否かを判断するための閾値であり、例えば40である。前回の必須ワード出現率が閾値th6未満であるか又は前回の一般ワード出現率が閾値th7未満である場合には、ステップS109に移行する。なお、th6及びth7も授業品質基準の一つである。一方、前回分の必須ワード出現率が閾値th6を超えており且つ前回分の一般ワード出現率が閾値th7を超えている場合には、評価部513は、復習の量が多いことを表す復習アラームを出力データ格納部58に格納するステップS107。そして、評価部513は、評価DB59に登録されている今回分のデータの中で前回のNGワードのデータを読み出し、出力データ格納部58に格納するステップS109。さらに、評価部513は、進捗管理DB55において、次回分の消化があるか判断するステップS111。次回分の消化がない場合には、元の処理に戻る。一方、次回分の消化がある場合には、評価部513は、評価DB59から、今回分のデータの中で次回の必須ワード出現率及び一般ワードの出現率を読み出して、出力データ格納部58から進み過ぎフラグを確認して、進み過ぎフラグがセットされておらず、次回の必須ワード出現率が閾値th8を超えており且つ次回の一般ワード出現率が閾値th9を超えているか判断するステップS113。閾値th8及びth9は、章単位では進み過ぎではないが、あまりに多く次回の必須ワード及び一般ワードが使用されているかを判断するための閾値であり、例えば40である。ステップS113の条件を満たした場合には、シラバスの見直しが好ましい。従って、評価部513は、シラバス見直しアラームフラグを、出力データ格納部58に設定するステップS115。さらに、評価部513は、評価DB59から、今回分のデータの中で次回のNGワードのデータを読み出し、出力データ格納部58に格納するステップS117。なお、th8及びth9も授業品質基準の一つである。以上のように、必須ワード出現率、必須ワード使用率等を用いて、今回行われた授業に内容的に問題が存在していなかったかといった観点で確認を行い、評価結果を出力データ格納部58に格納するものである。図7の処理の説明に戻って、出力処理部514は、評価DB59及び出力データ格納部58等に格納されているデータを用いて出力データを生成し、入出力インタフェース部52を介して、教員端末3に送信するステップS9。教員端末3は、サーバ5から出力データを受信し、表示装置に表示する。例えば図17乃至図29に示すようなデータが表示される。図17の例では、教員名と、授業の日時及び講義名講座名と、今回の必須ワードのうち未使用必須ワードと、当該未使用必須ワードを、授業キーワードDB56において次回の必須ワードとして登録するための次回使用ボタンと、今回の必須ワード及び一般ワードのうち使用された必須ワード及び一般ワードのリストと、メッセージ表示欄1800とが含まれる。なお、[前回未使用]マークについては、授業キーワードDB56において前回授業で未使用であったため、今回授業の必須ワードに追加された必須ワードについて付与される。このマークを表示するには、授業キーワードDB56に、追加したキーワードであるフラグなどを記録しておく場合に行われる。なお、図17の画面データ及びメッセージの雛形は、予め出力データ格納部58等に格納しておく。メッセージ表示欄については、出力データ格納部58に格納されている各種フラグに応じたメッセージが埋め込まれる。例えばステップS73で設定される第1緊急アラームフラグがセットされた場合には、図18に示すようなメッセージが埋め込まれる。図18の例では、必須ワードの不足による授業内容の不備を警告するものである。また、ステップS83で基本部分不足フラグがセットされた場合には、図19に示すようなメッセージが埋め込まれる。図19の例では、必須ワードの不足による授業内容の不備を指摘するものである。さらに、ステップS81で必須ワード見直しフラグがセットされた場合には、図20に示すようなメッセージが埋め込まれる。図20の例では、全く使用されていない必須ワードの存在を指摘して、シラバス見直し又はキーワードマスタDB54の見直しを推奨するものである。なお、ステップS77で基本部分正常フラグがセットされている場合には、メッセージ欄1800には、このフラグに対応するメッセージを埋め込まなくても良いし、問題ありませんでしたといったようなメッセージを埋め込むようにしても良い。さらに、基本部分正常フラグがセットされており且つステップS87で第2緊急アラームフラグがセットされている場合には、図21に示すようなメッセージが埋め込まれる。図21の例では、一般ワードの使用の不足により授業内容が薄くなっている点について警告するものである。必須ワードについて基本部分正常フラグ以外のフラグがセットされている場合には、そちらのメッセージを優先して、一般ワードについてのメッセージを表示しなくても良い。また、場合分けを行って、別途メッセージを用意しても良い。さらに、ステップS97で応用部分注意フラグがセットされた場合には、図22に示すようなメッセージが埋め込まれる。図22の例では、一般ワードの不足による授業内容の不備を指摘するものである。また、ステップS101で応用部分見直しフラグがセットされている場合、図23に示すようなメッセージが埋め込まれる。図23の例では、がステップS101で抽出された一般ワードであり、その一般ワードの頻繁な使用を指摘して、必須ワードでないかを確認するように求めている。さらに、ステップS103、ステップS109、ステップS117においてNGワードが抽出されている場合には、例えば図24に示すようなメッセージが埋め込まれる。図24の例では、が抽出されたNGワードであり、次回以降使用しないように警告している。また、ステップS107で復習アラームがセットされている場合には、図25に示すようなメッセージが埋め込まれる。図25の例では、前回のワードが非常に多用されていることを警告するものである。さらに、ステップS115でシラバス見直しアラームフラグがセットされている場合には、図26に示すようなメッセージが埋め込まれる。図26の例では、次回予定のワードが非常に多く使用されていることを警告するものである。また、ステップS61で今回分不足アラームフラグがセットされている場合には、図27に示すようなメッセージが埋め込まれる。図27の例では、が未消化の章を表しており、未消化章の存在を警告するものである。さらに、ステップS59でみなし消化アラームフラグがセットされている場合には、図28に示すようなメッセージが埋め込まれる。図28の例では、みなし消化章について次回対応するように注意するものである。さらに、ステップS62で進み過ぎフラグがセットされている場合には、図29に示すようなメッセージが埋め込まれる。図29の例では、進み過ぎを注意するものである。このような処理を行うことで、授業の進捗を含む授業の品質を各種観点から評価して教員に対して提示することができるようになる。次に、教務課職員が、定期的に又は任意のタイミングで、教員の授業実施状況を確認する際の処理について図30乃至図33を用いて説明する。例えば、教務課職員が、教務課端末7を操作して教員識別子を入力し、当該教員識別子を含む総括要求の送信を指示する。そうすると、教務課端末7は、教員識別子の入力を受け付け、指示に従って教員識別子を含む総括要求を、サーバ5に送信する。これに対して、サーバ5の入出力インタフェース部52は、教務課端末7から、教員識別子を含む総括要求を受信すると、処理部51の出力処理部514に当該総括要求を出力する図30:ステップS121。出力処理部514は、指定教員の授業全体についての集計処理を実施するステップS123。すなわち、授業全体についての必須ワード出現率と、授業全体についての一般ワード出現率とを算出する。このために、評価DB59図9に登録されている章毎の必須ワードの出現数を全て加算し、章毎の一般ワードの出現数を全て加算する。また、授業キーワードDB56等において章毎の必須ワードの数を全て計数し、章毎の一般ワードの数を全て計数する。そして、必須ワード出現数の総和/必須ワード数の総和によって授業全体についての必須ワード出現率を算出し、一般ワード出現数の総数/一般ワード数の総和によって授業全体についての一般ワード出現率を算出する。その後、出力処理部514は、授業全体の必須ワード出現率が、閾値以下であるか判断し、閾値例えば60以下であれば警告データを生成し、出力データ格納部58に格納するステップS125。授業全体の必須ワード出現率が、閾値を超えている場合には特に何もしなくても良いし、問題がないことを表すデータを格納するようにしても良い。さらに、出力処理部514は、授業全体の一般ワード出現率が、閾値以下であるか判断し、閾値以下であれば注意データを生成し、出力データ格納部58に格納するステップS127。授業全体の一般ワード出現率が、閾値を超えている場合には特に何もしなくても良いし、問題がないことを表すデータを格納するようにしても良い。また、出力処理部514は、評価DB59図9を検索して、必須又は一般ワード出現率が閾値未満の章が存在するか検査し、必須又は一般ワード出現率が閾値未満の章が存在する場合には、章の識別子を含む第2警告データを生成し、出力データ格納部58に格納するステップS129。そして、出力処理部514は、出力データ格納部58に格納されているデータを用いて出力データを生成し、入出力インタフェース部51を介して教務課端末7に送信するステップS131。教務課端末7は、サーバ5から出力データを受信し、表示装置に表示する。例えば、ステップS125で警告データが生成された場合には、例えば図31に示すようなデータが出力される。図31の例では、必須ワード出現率が低いことを示して、教員に確認するように求めるものである。難しすぎる授業が行われている可能性、シラバスを無視した授業が行われている可能性があるためである。また、ステップS127で注意データが生成された場合には、例えば図32に示すようなデータが出力される。図32の例では、一般ワード出現率が低いことを示して、教員に注意を与えることを求めるものである。応用部分が薄いため、レベルの低い授業になってしまっている場合があるためである。さらに、ステップS129で第2警告データが生成された場合には、例えば図33に示すようなデータが出力される。図33の例では、特定の章において必須ワード又は一般ワードがほとんど用いられていない旨の表示が含まれ、教員に確認するように求めるものである。説明の省略が多く、雑な授業を行っている可能性があるためである。このようにすれば、教務課職員は、教員が問題となるような授業を行っているか否かを確認することができるようになる。なお、NGワードについても確認しても良い。例えば、NGワードの使用回数が閾値を超えている場合には、さらなる警告を出力するようにしても良い。以上本技術の実施の形態を説明したが、本技術はこれに限定されるものではない。すなわち、判断指標については、必須ワード出現率、一般ワード出現率、必須ワード使用率、一般ワード使用率といったものを用いる例を示したが、他の指標値を組み合わせるなどして、評価するようにしても良い。また、処理結果が変わらない限り、ステップの実行順番を入れ替えたり、並列実行したりしても良い。さらに、図2の機能ブロック図は一例であって、必ずしも実際のプログラムモジュール構成と一致しない場合もある。上で述べたデータ格納部におけるデータフォーマットは一例であって、同様のデータを格納する他のデータフォーマットを採用してもよい。なお、上で述べたサーバ5は、コンピュータ装置であって、図34に示すように、メモリ2501とCPU2503とハードディスクドライブHDD2505と表示装置2509に接続される表示制御部2507とリムーバブルディスク2511用のドライブ装置2513と入力装置2515とネットワークに接続するための通信制御部2517とがバス2519で接続されている。オペレーティングシステムOS:OperatingSystem及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーションプログラムは、HDD2505に格納されており、CPU2503により実行される際にはHDD2505からメモリ2501に読み出される。CPU2503は、アプリケーションプログラムの処理内容に応じて表示制御部2507、通信制御部2517、ドライブ装置2513を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ2501に格納されるが、HDD2505に格納されるようにしてもよい。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーションプログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブルディスク2511に格納されて頒布され、ドライブ装置2513からHDD2505にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部2517を経由して、HDD2505にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたCPU2503、メモリ2501などのハードウエアとOS及びアプリケーションプログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。以上述べた本実施の形態をまとめると、以下のようになる。本実施の形態に係る授業情報処理装置は、A授業で用いられた第1の語句を格納する第1のデータ格納部と、B授業において使用予定として予め登録された第2の語句を格納する第2のデータ格納部と、C第1のデータ格納部に格納されている第1の語句と第2のデータ格納部に格納されている第2の語句とを比較して、第2の語句のうち第1の語句に含まれる第3の語句を特定し、第2の語句の数に対する第3の語句の数の第1の割合に基づき、上記授業について消化済み登録の是非と上記授業について授業品質基準が遵守されているか否かとの少なくともいずれかを判断する処理部とを有する。このようにすれば、授業について客観的に実施状況、すなわち授業について消化済み登録を行っても良いのか、授業の品質が所定基準を満たしているかというような事項を把握できるようになる。なお、上で述べた第2のデータ格納部には、授業に含まれる1又は複数の章の各々について、第2の語句が格納されている場合もある。そして、上で述べた処理部が、授業に含まれる1又は複数の章の各々について、消化済みとして登録するか否かを判断するようにしてもよい。このようにすれば、よりきめ細かく授業の実施状況としての進捗を判断することができるようになる。さらに、上で述べた処理部が、上記第1の割合が閾値未満である章を特定した場合、当該章が未消化の章であることを表すデータを、第3のデータ格納部に格納するようにしてもよい。基本的な事項が説明されていない可能性があるためである。さらに、上で述べた処理部が、上記割合が閾値未満である章を特定した場合、当該章を次回の授業に含まれる章として、複数の授業に含まれる章のデータを格納する進捗データ格納部に格納するようにしてもよい。このようにすれば、これによって、進捗に応じて予定を自動的に変更することができるようになる。また、上で述べた第2のデータ格納部には、上記授業の次回の授業に含まれる各章において使用予定として予め登録された第4の語句が格納されている場合もある。その際、上で述べた処理部が、次回の授業に含まれる各章について、第1の語句と第4の語句とを比較して、第4の語句のうち第1の語句に含まれる第5の語句を特定し、第4の語句の数に対する第5の語句の数の第2の割合に基づき、次回の授業について消化済み登録の是非を判断するようにしてもよい。さらに、第2の割合が閾値以上である次回の授業に含まれる章を特定した場合、当該章が消化済みの章であることを表すデータを、第3データ格納部に格納するようにしてもよい。次回の授業の内容を今回説明してしまった場合にも対処することができる。さらに、上で述べた処理部が、第2の割合が閾値未満である章を特定した場合、複数の授業に含まれる章のデータを格納する進捗データ格納部において、当該章を次回の授業に含まれる章から除外するようにしてもよい。このようにすれば、進捗に応じて予定を自動的に変更することができるようになる。また、上で述べた処理部が、第1の割合が第1の閾値未満である第1の章の後続の第2の章についての第1の割合が第2の閾値以上であると検出した場合、第1の章についての警告を出力するためのデータを、第4のデータ格納部に格納するようにしてもよい。このように内容の薄い章の後続の章で、ある程度説明がなされている場合には、内容の薄い章を後から補足するチャンスがない場合もあるので、警告するものである。さらに、上で述べた処理部が、第1のデータ格納部に格納されている第1の語句と第2のデータ格納部に格納されている第2の語句とを比較して、第2の語句毎に当該第2の語句の使用回数を計数し、当該第2の語句の使用回数に応じた評価値を算出し、第1の割合と評価値とから、授業の品質について警告を与えるべく予め定められた条件を上記授業が満たしているか判断し、上記条件を満たしている場合には、授業の品質についての警告データを第5のデータ格納部に格納する評価部を有するようにしてもよい。このように新たな指標に基づき進捗だけではなく授業内容の評価をも行うものである。さらに、上で述べた第2の語句が、上記授業において必ず使用するものとして予め登録された語句であり、第2のデータ格納部において、さらに、上記授業において第2の語句以外で使用予定として予め登録された第6の語句が格納されているようにしてもよい。その際、上で述べた評価部が、第1のデータ格納部に格納されている第1の語句と第2のデータ格納部に格納されている第6の語句とを比較して、第6の語句のうち第1の語句に含まれる第7の語句を特定し、第6の語句の数に対する第7の語句の数の第3の割合にさらに基づき、上記条件を授業が満たしているか判断するようにしてもよい。このようにさらに新たな指標を導入することで、適切に授業内容の評価を行うことができるようになる。また、上で述べた評価部が、第1のデータ格納部に格納されている第1の語句と第2のデータ格納部に格納されている第6の語句とを比較して、第6の語句毎に当該第6の語句の使用回数を計数し、当該第6の語句の使用回数に応じた第2の評価値を算出し、第2の評価値が閾値を超える又は上位所定数の第6の語句を特定し、第5のデータ格納部に格納するようにしてもよい。例えば、第2の語句とすべき第6の語句が登録されている可能性があるためである。なお、上で述べたような処理をコンピュータに実施させるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、CD-ROMなどの光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ例えばROM、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。なお、処理途中のデータについては、RAM等の記憶装置に一時保管される。以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。付記1授業で用いられた第1の語句を格納する第1のデータ格納部と、前記授業において使用予定として予め登録された第2の語句を格納する第2のデータ格納部と、前記第1のデータ格納部に格納されている前記第1の語句と前記第2のデータ格納部に格納されている前記第2の語句とを比較して、前記第2の語句のうち前記第1の語句に含まれる第3の語句を特定し、前記第2の語句の数に対する前記第3の語句の数の第1の割合に基づき、前記授業について消化済みとして登録するか否かと前記授業について授業の品質が所定基準を満たしているか否かとの少なくともいずれかを判断する処理部と、を有する授業情報処理装置。付記2前記第2のデータ格納部には、前記授業に含まれる1又は複数の章の各々について、前記第2の語句が格納されており、前記処理部が、前記授業に含まれる1又は複数の章の各々について、消化済みとして登録するか否かを判断する付記1記載の授業情報処理装置。付記3前記処理部が、前記第1の割合が閾値未満である章を特定した場合、当該章が未消化の章であることを表すデータを、第3のデータ格納部に格納する付記2記載の授業情報処理装置。付記4前記第2のデータ格納部には、前記授業の次回の授業に含まれる各章において使用予定として予め登録された第4の語句が格納されており、前記処理部が、前記次回の授業に含まれる各章について、前記第1の語句と前記第4の語句とを比較して、前記第4の語句のうち前記第1の語句に含まれる第5の語句を特定し、前記第4の語句の数に対する前記第5の語句の数の第2の割合に基づき、前記次回の授業について消化済みとして登録するか否かを判断し、前記第2の割合が閾値以上である前記次回の授業に含まれる章を特定した場合、当該章が消化済みの章であることを表すデータを、第3データ格納部に格納する付記2記載の授業情報処理装置。付記5前記処理部が、前記第1の割合が第1の閾値未満である第1の章の後続の第2の章についての前記第1の割合が第2の閾値以上であると検出した場合、前記第1の章についての警告を出力するためのデータを、第4のデータ格納部に格納する付記2記載の授業情報処理装置。付記6前記処理部が、前記第1のデータ格納部に格納されている前記第1の語句と前記第2のデータ格納部に格納されている前記第2の語句とを比較して、前記第2の語句毎に当該第2の語句の使用回数を計数し、当該第2の語句の使用回数に応じた評価値を算出し、前記第1の割合と前記評価値とから、授業の品質について警告を与えるべく予め定められた条件を前記授業が満たしているか判断し、前記条件を満たしている場合には、前記授業の品質についての警告データを第5のデータ格納部に格納する評価部を有する付記1乃至5のいずれか1つ記載の授業情報処理装置。付記7前記第2の語句が、前記授業において必ず使用するものとして予め登録された語句であり、前記第2のデータ格納部において、さらに、前記授業において前記第2の語句以外で使用予定として予め登録された第6の語句が格納されており、前記評価部が、前記第1のデータ格納部に格納されている前記第1の語句と前記第2のデータ格納部に格納されている前記第6の語句とを比較して、前記第6の語句のうち前記第1の語句に含まれる第7の語句を特定し、前記第6の語句の数に対する前記第7の語句の数の第3の割合にさらに基づき、前記条件を前記授業が満たしているか判断する付記6記載の授業情報処理装置。付記8前記評価部が、前記第1のデータ格納部に格納されている前記第1の語句と前記第2のデータ格納部に格納されている前記第6の語句とを比較して、前記第6の語句毎に当該第6の語句の使用回数を計数し、当該第6の語句の使用回数に応じた第2の評価値を算出し、前記第2の評価値が閾値を超える又は上位所定数の第6の語句を特定し、前記第5のデータ格納部に格納する付記7記載の授業情報処理装置。付記9授業で用いられた第1の語句を格納する第1のデータ格納部に格納されている前記第1の語句と、前記授業において使用予定として予め登録された第2の語句を格納する第2のデータ格納部に格納されている第2の語句とを比較して、前記第2の語句のうち前記第1の語句に含まれる第3の語句を特定し、前記第2の語句の数に対する前記第3の語句の数の第1の割合を算出するステップと、前記第1の割合に基づき、前記授業について消化済みとして登録するか否かと前記授業について授業の品質が所定基準を満たしているか否かとの少なくともいずれかを判断する判断ステップと、を含み、コンピュータにより実行される授業情報処理方法。付記10前記第2のデータ格納部には、前記授業に含まれる1又は複数の章の各々について、前記第2の語句が格納されており、前記判断ステップが、前記授業に含まれる1又は複数の章の各々について、消化済みとして登録するか否かを判断するステップを含む付記9記載の授業情報処理方法。付記11前記判断ステップが、前記第1の割合が閾値未満である章を特定した場合、当該章が未消化の章であることを表すデータを、第3のデータ格納部に格納するステップをさらに含む付記10記載の授業情報処理方法。付記12前記第2のデータ格納部には、前記授業の次回の授業に含まれる各章において使用予定として予め登録された第4の語句が格納されており、前記判断ステップが、前記次回の授業に含まれる各章について、前記第1の語句と前記第4の語句とを比較して、前記第4の語句のうち前記第1の語句に含まれる第5の語句を特定し、前記第4の語句の数に対する前記第5の語句の数の第2の割合に基づき、前記次回の授業について消化済みとして登録するか否かを判断するステップと、前記第2の割合が閾値以上である前記次回の授業に含まれる章を特定した場合、当該章が消化済みの章であることを表すデータを、第3データ格納部に格納するステップと、を含む付記10記載の授業情報処理方法。付記13前記判断ステップが、前記第1の割合が第1の閾値未満である第1の章の後続の第2の章についての前記第1の割合が第2の閾値以上であると検出した場合、前記第1の章についての警告を出力するためのデータを、第4のデータ格納部に格納するステップをさらに含む付記10記載の授業情報処理方法。付記14前記判断ステップが、前記第1のデータ格納部に格納されている前記第1の語句と前記第2のデータ格納部に格納されている前記第2の語句とを比較して、前記第2の語句毎に当該第2の語句の使用回数を計数し、当該第2の語句の使用回数に応じた評価値を算出し、前記第1の割合と前記評価値とから、授業の品質について警告を与えるべく予め定められた条件を前記授業が満たしているか判断し、前記条件を満たしている場合には、前記授業の品質についての警告データを第5のデータ格納部に格納する評価ステップを含む付記9乃至13のいずれか1つ記載の授業情報処理方法。付記15前記第2の語句が、前記授業において必ず使用するものとして予め登録された語句であり、前記第2のデータ格納部において、さらに、前記授業において前記第2の語句以外で使用予定として予め登録された第6の語句が格納されており、前記評価ステップが、前記第1のデータ格納部に格納されている前記第1の語句と前記第2のデータ格納部に格納されている前記第6の語句とを比較して、前記第6の語句のうち前記第1の語句に含まれる第7の語句を特定し、前記第6の語句の数に対する前記第7の語句の数の第3の割合にさらに基づき、前記条件を前記授業が満たしているか判断するステップを含む付記14記載の授業情報処理方法。付記16前記評価ステップが、前記第1のデータ格納部に格納されている前記第1の語句と前記第2のデータ格納部に格納されている前記第6の語句とを比較して、前記第6の語句毎に当該第6の語句の使用回数を計数し、当該第6の語句の使用回数に応じた第2の評価値を算出し、前記第2の評価値が閾値を超える又は上位所定数の第6の語句を特定し、前記第5のデータ格納部に格納するステップを含む付記15記載の授業情報処理方法。付記17授業で用いられた第1の語句を格納する第1のデータ格納部に格納されている前記第1の語句と、前記授業において使用予定として予め登録された第2の語句を格納する第2のデータ格納部に格納されている第2の語句とを比較して、前記第2の語句のうち前記第1の語句に含まれる第3の語句を特定し、前記第2の語句の数に対する前記第3の語句の数の第1の割合を算出するステップと、前記第1の割合に基づき、前記授業について消化済みとして登録するか否かと前記授業について授業の品質が所定基準を満たしているか否かとの少なくともいずれかを判断する判断ステップと、を、コンピュータに実行させる授業情報処理プログラム。付記18前記第2のデータ格納部には、前記授業に含まれる1又は複数の章の各々について、前記第2の語句が格納されており、前記判断ステップが、前記授業に含まれる1又は複数の章の各々について、消化済みとして登録するか否かを判断するステップを含む付記9記載の授業情報処理プログラム。付記19前記判断ステップが、前記第1の割合が閾値未満である章を特定した場合、当該章が未消化の章であることを表すデータを、第3のデータ格納部に格納するステップをさらに含む付記18記載の授業情報処理方法。付記20前記第2のデータ格納部には、前記授業の次回の授業に含まれる各章において使用予定として予め登録された第4の語句が格納されており、前記判断ステップが、前記次回の授業に含まれる各章について、前記第1の語句と前記第4の語句とを比較して、前記第4の語句のうち前記第1の語句に含まれる第5の語句を特定し、前記第4の語句の数に対する前記第5の語句の数の第2の割合に基づき、前記次回の授業について消化済みとして登録するか否かを判断するステップと、前記第2の割合が閾値以上である前記次回の授業に含まれる章を特定した場合、当該章が消化済みの章であることを表すデータを、第3データ格納部に格納するステップと、を含む付記18記載の授業情報処理プログラム。付記21前記判断ステップが、前記第1の割合が第1の閾値未満である第1の章の後続の第2の章についての前記第1の割合が第2の閾値以上であると検出した場合、前記第1の章についての警告を出力するためのデータを、第4のデータ格納部に格納するステップをさらに含む付記18記載の授業情報処理プログラム。付記22前記判断ステップが、前記第1のデータ格納部に格納されている前記第1の語句と前記第2のデータ格納部に格納されている前記第2の語句とを比較して、前記第2の語句毎に当該第2の語句の使用回数を計数し、当該第2の語句の使用回数に応じた評価値を算出し、前記第1の割合と前記評価値とから、授業の品質について警告を与えるべく予め定められた条件を前記授業が満たしているか判断し、前記条件を満たしている場合には、前記授業の品質についての警告データを第5のデータ格納部に格納する評価ステップを含む付記17乃至21のいずれか1つ記載の授業情報処理プログラム。付記23前記第2の語句が、前記授業において必ず使用するものとして予め登録された語句であり、前記第2のデータ格納部において、さらに、前記授業において前記第2の語句以外で使用予定として予め登録された第6の語句が格納されており、前記評価ステップが、前記第1のデータ格納部に格納されている前記第1の語句と前記第2のデータ格納部に格納されている前記第6の語句とを比較して、前記第6の語句のうち前記第1の語句に含まれる第7の語句を特定し、前記第6の語句の数に対する前記第7の語句の数の第3の割合にさらに基づき、前記条件を前記授業が満たしているか判断するステップを含む付記22記載の授業情報処理プログラム。付記24前記評価ステップが、前記第1のデータ格納部に格納されている前記第1の語句と前記第2のデータ格納部に格納されている前記第6の語句とを比較して、前記第6の語句毎に当該第6の語句の使用回数を計数し、当該第6の語句の使用回数に応じた第2の評価値を算出し、前記第2の評価値が閾値を超える又は上位所定数の第6の語句を特定し、前記第5のデータ格納部に格納するステップを含む付記23記載の授業情報処理プログラム。