ノート評価装置またはノート評価プログラム
【課題】テキストデータを客観的に評価する。
【解決手段】模範キーワード記憶手段５は、模範のテキストデータから抽出したキーワードについて、その出現順序とともに記憶する。ノートキーワード抽出手段７は、ノートデータ記憶手段３に記憶されたテキストデータから、模範キーワード記憶手段５に記憶されたキーワードを抽出する。ノートキーワード記憶手段８は、ノートキーワード抽出手段７が抽出したキーワードを、その出現順序と対応づけて記憶する。評価手段９は、ノートキーワード記憶手段８に記憶されたキーワードについて、模範キーワード記憶手段５に記憶されたキーワードの出現順序に沿ったキーワードの個数を求め、これに基づき両者の類似度を評価する。
【解決手段】模範キーワード記憶手段５は、模範のテキストデータから抽出したキーワードについて、その出現順序とともに記憶する。ノートキーワード抽出手段７は、ノートデータ記憶手段３に記憶されたテキストデータから、模範キーワード記憶手段５に記憶されたキーワードを抽出する。ノートキーワード記憶手段８は、ノートキーワード抽出手段７が抽出したキーワードを、その出現順序と対応づけて記憶する。評価手段９は、ノートキーワード記憶手段８に記憶されたキーワードについて、模範キーワード記憶手段５に記憶されたキーワードの出現順序に沿ったキーワードの個数を求め、これに基づき両者の類似度を評価する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ノート評価装置に関し、特に、記載内容評価に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
今日、学校ではコンピュータにおいて授業支援が行われている。例えば、テストの成績管理等である。
【０００３】
一方、授業中に作成した生徒のノートを提出させて、これを先生がチェックして、その生徒の平常点を決定する際の参考とすることも知られている。上記提出されたノートを先生が見て、主観的に評価をするものであり、コンピュータが自動的に評価をするというものではなかった。
【０００４】
特許文献１には、小学校の作文等について、キーワードの存在からこれをコンピュータにより評価するものが開示されている。
【０００５】
【特許文献１】再表2005-057524
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、キーワードの存在だけで評価をすると、キーワードを乱雑に記載した場合でも、高評価となるという問題があった。かかる問題は、ノート以外のテキストデータについても同様である。
【０００７】
この発明は、上記の問題点を解決して、テキストデータの客観的な評価が可能な技術を提供することを目的とする。より詳しくは、生徒が授業中に作成したノートの客観的な判断が可能な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】
【０００８】
（１）本発明にかかるノート評価装置は、1) キーワードと、その出現順序とを関連付けて記憶する模範キーワード記憶手段、2)生徒のノートのテキストデータを記憶するノートデータ記憶手段、3)前記ノートデータ記憶手段に記憶されたテキストデータから、前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードを抽出するノートキーワード抽出手段、4)前記ノートキーワード抽出手段が抽出したキーワードをノートデータ記憶手段に記憶されたテキストデータにおける出現順序と対応づけて記憶するノートキーワード記憶手段、5)前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードについて、前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序と、ノートキーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序を比較して、その比較結果に基づき両者の類似度を評価する評価手段を備えている。
【０００９】
このように、模範キーワードの出現順序とノートキーワードの出現順序とを比較し、その並びの連続性や傾向を、両者の類似度として評価する。これにより、例えば、類似度が高いノートを、模範に沿って記載されているとして高い評価とすることができるため、授業の流れの理解度を客観的に評価することができる。
【００１０】
（２）本発明にかかるノート評価装置においては、前記評価手段は、前記板書キーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序に沿ったキーワードの個数を求め、これに基づき両者の類似度を評価する。このように、キーワードの出現順序に沿ったキーワードの個数から両者の類似度を評価することにより、キーワードの出現順序に沿ったノートを高い評価とすることができる。
【００１１】
（３）本発明にかかるノート評価装置においては、前記評価手段は、前記模範キーワード記憶手段に記憶された出現順序から決定される基準直線を基礎直線とし、前記ノートデータ記憶手段のキーワードの数および出現順序から決定される近似直線を比較対象傾向直線とし、両者のずれの大きさから両者の類似度を決定する。この基礎直線は模範キーワード出現順序、つまり正解を表し、比較対象傾向直線はノートキーワードの出現順序の傾向を表す。このため、両直線のずれの大きさで、ノートキーワードの出現順序の傾向と正解との差を、模範とノートの類似度として判定することができる。よって、ノートキーワードの出現順序が模範キーワードの出現順序と完全に一致していない場合でも、客観的に評価することができる。
【００１２】
（４）本発明にかかるノート評価装置においては、前記評価手段は、模範キーワード記憶手段のキーワードを所定のブロックに分けて、各ブロックの評価値を演算し、これを総計して評価する。したがって、ブロック内にキーワードが出現するノートであれば、模範キーワードの出現順序とノートキーワードの出現順序とが完全に一致しなくても高い評価がなされる。
【００１３】
（５）本発明にかかるノート評価プログラムは、コンピュータを、以下の手段として機能させるためのプログラムである。1)模範のテキストデータから抽出したキーワードについて、その出現順序とともに記憶する模範キーワード記憶手段、2)生徒のノートのテキストデータを記憶するノートデータ記憶手段、3)前記ノートデータ記憶手段に記憶されたテキストデータから、前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードを抽出するノートキーワード抽出手段、4)前記ノートキーワード抽出手段が抽出したキーワードを前記ノートデータ記憶手段に記憶されたテキストデータにおける出現順序と対応づけて記憶するノートキーワード記憶手段、5)前記ノートキーワード記憶手段に記憶されたキーワードについて、前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序と、前記ノートキーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序を比較して、その比較結果に基づき、両者の類似度を評価する評価手段。このように、模範キーワードの出現順序とノートキーワードの出現順序とを比較し、その並びの連続性や傾向を、両者の類似度として評価する。
【００１４】
これにより、例えば、類似度が高いノートを、模範に沿って記載されているとして高い評価とすることができるため、授業の流れの理解度を客観的に評価することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
Ａ．第１実施形態
１．全体構成の概略
図１に、この発明の一実施形態によるノート評価装置１の機能ブロック図を示す。ノート評価装置１は、模範データ記憶手段３、模範キーワード抽出手段４、模範キーワード記憶手段５、ノートデータ記憶手段６、ノートキーワード抽出手段７、ノートキーワード記憶手段８、評価手段９、ノートデータ入力手段１１、文字認識手段１２を備えている。
【００１６】
模範データ記憶手段３は、模範のテキストデータを記憶する。模範キーワード抽出手段４は、模範データ記憶手段３に記憶されたテキストデータから抽出した所定のキーワードについて、その出現順序とともに模範キーワード記憶手段５に記憶させる。なお、出現順序順にキーワードをテーブル形式で記憶する場合はもちろん、それ以外の形式も含む。
【００１７】
ここでいう「模範のテキストデータ」とは、先生が授業を行うにあたって参考にするデータのことで、先生が予め作製したメモデータ、板書の元データ、板書に記載した内容そのもの、又は教科書や指導要領の内容をデータ化したもの等を総称して指す。ノートデータ入力手段１１は、スキャナ等のデータ取得装置によって取り込まれた、生徒のノートに記載された内容をデータ化した情報（ノートデータ）を入力する。文字認識手段１２は、入力されたノートデータを文字認識し、テキストデータに変換する。ノートデータ記憶手段６は変換されたテキストデータを記憶する。ノートキーワード抽出手段７は、ノートデータ記憶手段６に記憶されたテキストデータから、模範キーワード記憶手段５に記憶されたキーワードを抽出する。ノートキーワード記憶手段８は、ノートキーワード抽出手段７が抽出したキーワードをその出現順序と対応づけて記憶する。なお、出現順序の順にキーワードをテーブル形式で記憶する場合はもちろん、データベース化するなど、それ以外の形式も含む。
【００１８】
評価手段９は、ノートキーワード記憶手段８に記憶されたキーワードについて、模範キーワード記憶手段５に記憶されたキーワードの出現順序に基づき両者の類似度を評価する。
【００１９】
キーワードの出現順序に基づき両者の類似度を評価する方法としては、たとえば、模範キーワードの出現順序とノートキーワードの出現順序とが連続して一致している連続一致数で演算する方法、出現順序の並びと出現順序の並びとが一致している場合の一致する並びの数から演算する方法等があるが、一致する出現順序の連続の度合いを判定する手段であれば、これに限定されるものではない。
【００２０】
このように、板書キーワード記憶手段５に記憶されたキーワードの出現順序に基づき両者の類似度を評価することにより、キーワードの存在数のみから判断する場合と比べて、より、全体の流れが合致しているかを評価することができる。
【００２１】
２．ハードウェア構成
ノート評価装置１のハードウェア構成について説明する。図２は、ＣＰＵを用いて構成したノート評価装置１のハードウェア構成の一例である。
【００２２】
ノート評価装置１は、ＣＰＵ２３、メモリ２７、ハードディスク２６、モニタ３０、光学式ドライブ２５、マウス２８、キーボード３１およびスキャナ３２を備えており、それぞれが通信可能な形式で接続されている。ＣＰＵ２３は、ハードディスク２６に記憶されたプログラムにしたがい、各部を制御する。
【００２３】
ハードディスク２６は、オペレーティングシステムプログラム（以下ＯＳと略す）２６ｏ、評価プログラム２６pが記憶されている。
【００２４】
評価プログラム２６pによる処理の詳細については後述する。ハードディスク２６の記憶部２６kには図３に示すような模範のテキストデータが記憶されている。上記において、ＯＳ、評価プログラムがハードディスク上に記憶されているとしたが、記憶する手段や装置であれば、いかなるもの、たとえば、ＵＳＢメモリ、フラッシュメモリなどを用いても構わない。
【００２５】
３．評価プログラムにおける処理
評価プログラム２６pの処理について、図４を用いて説明する。
【００２６】
３．１ 模範キーワード決定処理
ＣＰＵ２３は模範キーワード決定処理を行う(図４ステップＳ１）。具体的には、ＣＰＵ２３は、ハードディスク２６の記憶部２６ｋに記憶された模範のテキストデータから、所定または任意のキーワードを抽出し、このキーワードを模範キーワードとして模範テキストデータ内の出現順序と対応づけて記憶する。抽出したキーワードについて対応づけた模範キーワードテーブルを図５に示す。図５に示すように、模範キーワードテーブルには、各キーワードについて出現順序が対応づけられている。また、模範キーワードテーブルには、装飾の有無が記憶されているが、装飾の有無を記載しなくてもよい。
【００２７】
なお、図４ステップＳ１の処理については、種々のものが適用可能である。たとえば、以下のものが考えられる。
【００２８】
i)模範テキストデータから予め登録しているキーワードを抽出する。具体的には、キーワードのみを記載したキーワード集からキーワードを上から順に抽出し、抽出した順を出現順序とし、抽出したキーワードを模範キーワードとしてこれらを対応付けて模範キーワードテーブルに記憶する。また、別の例として、キーワードのみを記載したキーワード集を予め登録しておく。そして、教科書の内容データなどの模範テキストデータからキーワード集のキーワードに一致するキーワードを抽出し、抽出した順に、抽出したキーワードを模範キーワードとして、出現順序と模範キーワードを対応付けて模範キーワードテーブルに記憶するとしてもよい。
【００２９】
ii)模範テキストデータを上から構文解析し、名称などの名詞や年号など判定できる単語を模範キーワードとして抽出し、抽出した順に出現順序を付け、出現順序と模範キーワードを対応付けて模範キーワードテーブルに記憶する。また、名詞と判定できる単語をモニタに表示し、キーワードとするか否かを操作者に選択させるという形式でもよい。
【００３０】
iii)テキストデータを画面上に表示して、操作者にキーワードの選択を促し、選択させ、これを抽出し、抽出したキーワードを模範キーワードとしてこの出現順序と対応付けて模範キーワードテーブルに記憶する。この場合、出現順序は、模範テキストデータ中でキーワードが記載されている順であってもよいし、選択された順であってもよいし、選択した際に操作者により指定された順であってもよい。
【００３１】
iv）模範テキストデータにおいて各キーワードに色づけがされている場合には、これを模範キーワードとして抽出し、抽出したキーワードが模範テキストデータの中で記載されている順番に出現順序を付け、出現順序と模範キーワードを対応付けて模範キーワードテーブルに記憶する。
【００３２】
v）また、模範テキストデータからキーワードを抽出しない形式として、予め模範キーワード自体を操作者に直接入力させることにより登録するという方法も考えられる。
【００３３】
なお、記憶部２６ｋに記憶するテキストデータについては、授業するにあたってのメモ元データや教科書をスキャナで読み取ってＯＣＲ処理を行うようにしてもよいし、デジタルボード等に板書した場合であれば、記載したデータをそのまま採用することもできる。
【００３４】
また、本実施形態においては、各キーワードについて、色づけがされている場合には、色づけがなされているか否かは、カラースキャナで読み取って、判断するようにすればよい。また、飾り付け（アンダーラインなど)が存在するか否かを判断するようすればよい。なお、電子データの場合は、データのフォーマットを解析することで同様の判断を行うことができる。
【００３５】
３．２ ノートキーワード決定処理
つぎに、ＣＰＵ２３は、ノートキーワード決定処理を行う(図４ステップＳ３）。ステップＳ３の処理について、説明する。まず、対象となるノートをスキャナ３２で読み取り、ＯＣＲ処理を行う。本実施形態においては、評価プログラム２６ｐ内のＯＣＲプログラムにより、実行した。これにより、図６に示すようなノートデータが得られたとする。なお、図６において、黒丸（●）となっているのは、識別不能文字である。
【００３６】
ＣＰＵ２３は、かかるノートデータを抽出し、ハードディスク２６の記憶部２６kに記憶した模範キーワードを読み出して、当該模範キーワードと同じキーワードがノートデータ内に存在するか否かを判断する。次に、模範キーワードと同一であると判断したキーワードについて、そのキーワードのノートデータ内における出現順序を対応づけて記憶する。図７に、これらの記憶形式としてテーブル形式を採用した場合のノートキーワードテーブルを示す。図７に示すように、ノートキーワードテーブルには、図６に示すノートデータから抽出されたキーワードが、その出現順序と対応づけられて記憶されている。また、各キーワードについて、色づけがされている場合には、かかる情報も抽出されている。
【００３７】
３．３ 評価処理
つぎに、ＣＰＵ２３は、評価処理を行う(図４ステップＳ５）。評価処理の詳細フローチャートについて図８、図９を用いて説明する。
【００３８】
ＣＰＵ２３は、図１０に示すノートキーワード出現順序テーブルを作成する(図８ステップＳ１１）。具体的には、模範キーワードテーブルを１つコピーし、さらに、ノート出現順序を項目として追加し、追加した項目に、ノートキーワードテーブルの出現順序を記載すればよい。なお、模範キーワードのうち、ノートキーワードには存在しないものもある。したがって、項目「ノート出現順序」については、不存在を表すデータを記憶しておけばよい。
【００３９】
本実施形態においては、不存在を表すデータとして値「５０」を採用した。かかる不存在を表すデータとしては、数字を採用する場合には、ノートキーワード出現順序テーブルのキーワード数よりも大きな値とすればよい。また、不存在を表すデータは、数字以外の特定の記号であってもよい。さらに、なんらデータが書き込まれていない場合を、不存在を表すデータと扱ってもよい。
【００４０】
ＣＰＵ２３は、キーワード並び一致ポイントｐを初期化（ｐ＝０）する(図８ステップＳ１３）。
【００４１】
キーワード並び一致ポイントとは、後述するように、模範キーワードの出現順序の連続する並びとノートキーワードの出現順序の連続する並びとが一致した場合に、その並びのキーワード数、つまり、出現順序が連続一致した数から計算されるポイントである。
【００４２】
ＣＰＵ２３は、連続正解カウンタｘを初期化するとともに（ｘ＝０）(ステップＳ１５)、キーワードカウンタｃを初期化する（ｃ＝１）（ステップＳ１７）。
【００４３】
ＣＰＵ２３は、模範キーワードテーブルにおける出現順序がｃ番目のキーワードについて、ノートキーワードテーブル上における出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する(ステップＳ１９）。この場合であれば、ｃ＝１であるので、１番目のキーワード「源頼朝」のノート出現順序「１」が取得され、Ｎａ＝１となる。
【００４４】
ＣＰＵ２３は、（ｃ＋１）番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する(ステップＳ２１）。この場合であれば、２番目のキーワード「源義仲」のノートキーワード出現順序「５０」が取得され、Ｎｂ＝５０となる。
【００４５】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ−Ｎａ＝１であるかを判断する(図９ステップＳ２３）。この場合、５０−１＝４９であり、Ｎｂ−Ｎａ＝１ではないので、ステップＳ２５に進み、連続正解カウンタｘからポイントを計算し、キーワード並び一致ポイントｐに加算する。この場合、連続正解カウンタｘはｘ＝０であるので、加算するポイントも「０」である。したがって、キーワード並び一致ポイントｐはｐ＝０である。
【００４６】
ＣＰＵ２３は、連続正解カウンタｘを初期化する（ｘ＝０）(ステップＳ２７)。ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ３１）。これにより、ｃ＝２となる。ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてのキーワードについて、処理終了したかを判断する(ステップＳ３３）。具体的には、キーワードカウンタｃが、図１０に示す総キーワード数「２１」を越えたか否か判断すればよい。この場合ｃ＝２で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ１９に戻る。
【００４７】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（ステップＳ１９）。この場合であれば、ｃ＝２であるので、２番目のキーワード「源義仲」のノート出現順序「５０」が取得され、Ｎａ＝５０となる。
【００４８】
ＣＰＵ２３は、（ｃ＋１）番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ２１）。この場合であれば、３番目のキーワード「源義経」のノート出現順序「２」が取得され、Ｎｂ＝２となる。
【００４９】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ−Ｎａ＝１であるかを判断する（図９ステップＳ２３）。この場合、５０−２＝４８であるので、ステップＳ２５に進み、連続正解カウンタｘからポイントを計算し、キーワード並び一致ポイントｐに加算する。この場合、連続正解カウンタｘはｘ＝０であるので、加算するポイントも「０」である。
【００５０】
ＣＰＵ２３は、連続正解カウンタｘを初期化する（ｘ＝０）（ステップＳ２７）。ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ３１）。これにより、ｃ＝３となる。
【００５１】
ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ３３）。具体的には、キーワードカウンタｃが、図１０に示す総キーワード数「２１」を越えたか否か判断すればよい。この場合ｃ＝３で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ１９に戻る。図１０の場合であれば、ｃ＝６までは、上記ステップＳ１９〜ステップＳ２７の処理が繰り返される。
【００５２】
ステップＳ３１にて、ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントし、ｃ＝７となった場合以降の処理について説明する。
【００５３】
この場合ｃ＝７で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ１９に戻る。ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（ステップＳ１９）。この場合であれば、ｃ＝７であるので、７番目のキーワード「守護」のノート出現順序「５」が取得され、Ｎａ＝５となる。
【００５４】
ＣＰＵ２３は、（ｃ＋１）番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ２１）。この場合であれば、８番目のキーワード「地頭」のノート出現順序「６」が取得され、Ｎｂ＝６となる。
【００５５】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ−Ｎａ＝１であるかを判断する（図９ステップＳ２３）。この場合、６−５＝１であるので、ステップＳ２９に進み、連続正解カウンタｘをインクリメントする。これによりｘ＝１となる。
【００５６】
ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ３１）。この場合ｃ＝８となる。ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ３３）。この場合、ｃ＝８で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ１９に戻る。
【００５７】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（ステップＳ１９）。この場合であれば、ｃ＝８であるので、８番目のキーワード「地頭」のノート出現順序「６」が取得され、Ｎａ＝６となる。
【００５８】
ＣＰＵ２３は、（ｃ＋１）番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ２１）。この場合であれば、９番目のキーワード「奥州藤原氏」のノート出現順序「４」が取得され、Ｎｂ＝４となる。
【００５９】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ−Ｎａ＝１であるかを判断する（図９ステップＳ２３）。この場合、４−６＝−２であるので、ステップＳ２５に進み、連続正解カウンタｘからポイントを計算し、キーワード並び一致ポイントｐに加算する。この場合、連続正解カウンタｘは「１」であるので、加算するポイントは「２ ＝２」である。ＣＰＵ２３は、連続正解カウンタｘを初期化する（ｘ＝０）（ステップＳ２７）。
【００６０】
以下同様にして、図１０の場合には、ｃ＝９の場合についても、キーワード並び一致ポイントｐはｐ＝２のままである。
【００６１】
ステップＳ３１にて、ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントし、ｃ＝１０となった場合以降の処理について説明する。ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ３３）。この場合、ｃ＝１０で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ１９に戻る。
【００６２】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（ステップＳ１９）。この場合であれば、ｃ＝１０であるので、１０番目のキーワード「１１９２年」のノート出現順序「７」が取得され、Ｎａ＝７となる。
【００６３】
ＣＰＵ２３は、（ｃ＋１）番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ２１）。この場合であれば、１１番目のキーワード「征夷大将軍」のノート出現順序「８」が取得され、Ｎｂ＝８となる。
【００６４】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ−Ｎａ＝１であるかを判断する（図９ステップＳ２３）。この場合、８−７＝１であるので、ステップＳ２９に進み、連続正解カウンタｘをインクリメントする。これによりｘ＝２となる。
【００６５】
ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ３１）。これにより、ｃ＝１１となる。ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ３３）。この場合、ｃ＝１１で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ１９に戻る。
【００６６】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（ステップＳ１９）。この場合であれば、ｃ＝１１であるので、１１番目のキーワード「征夷大将軍」のノート出現順序「８」が取得され、Ｎａ＝８となる。
【００６７】
ＣＰＵ２３は、（ｃ＋１）番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ２１）。この場合であれば、１２番目のキーワード「鎌倉幕府」のノート出現順序「９」が取得され、Ｎｂ＝９となる。
【００６８】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ−Ｎａ＝１であるかを判断する（図９ステップＳ２３）。この場合、９−８＝１であるので、ステップＳ２９に進み、連続正解カウンタｘをインクリメントする。これによりｘ＝３となる。
【００６９】
ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ３１）。この場合ｃ＝１２となる。ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ３３）。この場合、ｃ＝１２で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ１９に戻る。
【００７０】
以下、キーワードカウンタｃがｃ＝１３となるまで、同様の処理がなされ、これにより、連続正解カウンタｘは、ｘ＝４となる。
【００７１】
ステップＳ３１にて、キーワードカウンタｃがｃ＝１４になると、ステップＳ３３からステップＳ１９に戻り、ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（ステップＳ１９）。この場合であれば、ｃ＝１４であるので、１４番目のキーワード「執権」のノート出現順序「１１」が取得され、Ｎａ＝１１となる。
【００７２】
ＣＰＵ２３は、（ｃ＋１）番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ２１）。この場合であれば、１５番目のキーワード「後鳥羽上皇」のノート出現順序「５０」が取得され、Ｎｂ＝５０となる。
【００７３】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ−Ｎａ＝１であるかを判断する（図９ステップＳ２３）。この場合、５０−１１＝３９であるので、ステップＳ２５に進み、連続正解カウンタｘからポイントを計算し、キーワード並び一致ポイントｐに加算する。この場合、連続正解カウンタｘはｘ＝４であるので、加算するポイントは「２４ ＝１ ６」とした。これにより、すでに記憶されているポイントと加えて「１８」が記憶される。ＣＰＵ２３は、連続正解カウンタｘを初期化する（ｘ＝０）（ステップＳ２７）。
【００７４】
以下、ｃ＝２１まで、同様の処理がなされる。ステップＳ３３にて、すべて終了した場合には、ステップＳ３５にて、連続カウンタｘが「０」であるか判断し、連続カウンタｘが「０」でなければ、連続正解カウンタｘからポイントを計算し、キーワード並び一致ポイントｐに加算する（ステップＳ３７）。
【００７５】
このようにして、キーワードの出現順序が連続する個数から決定される値を総計することにより、最終的なキーワード並び一致ポイントｐが得られ、これを類似度とする。つまり、本実施形態においては、単に模範キーワードとノートキーワードが一致した数ではなく、その出現順序と出現順序の並びがどれだけ連続して一致しているかにより類似度を求めている。つまり、出現順序に沿ったキーワードの個数が多いほど類似度を高くし、少ないほど類似度を低くすることで、評価をすることができる。したがって、授業の体系的な流れに沿ってキーワードが記載されたノートに対して、高い評価をすることができる。
【００７６】
なお、本実施形態において、各キーワードについて、色づけがされている場合には、これをより重要キーワードとして設定し、この重要キーワードの出現順序（並び）がノートキーワードの出現順序（並び）と一致している場合に、前記一致ポイントの値を通常よりも高く(たとえば2倍など)設定するようにしてもよい。これにより、重要なキーワードの並びが一致している場合に、類似度の評価を高めることができる。
【００７７】
また、模範キーワードについて、色づけされているか否か判断し、色づけされている場合にはこれを記憶しておき、対応するノートキーワードについても色づけされているか否か判断し、色づけされている場合には、ポイントを加算するようにしてもよい。これにより、類似度の評価を高くすることができる。
【００７８】
このように、本実施形態によれば、従来のやり方と比べて、生徒のノートを客観的に評価することができる。従来は、先生が生徒のノートを見て評価するというやり方であったため、評価が主観的になっていた。また、従来の技術では、コンピュータを用いてキーワードの存在の有無を判定し評価するというやり方もあった。しかし、そのやり方では、実際の授業における体系的な流れを把握しているか否かを評価することはできなかった。本実施例では、キーワードが順序よくノートに記載されていれば高評価となるので、生徒が授業の流れを正確に理解しているか否かを適切に判定することができる。
【００７９】
Ｂ．第２実施形態
上記実施形態においては、途中に一つでも欠落していたら連続していると評価されない評価方法について説明したが、「欠落しているキーワードを無視して考えた場合には連続する」と判断するようにしてもよい。かかる場合の図４ステップＳ５の処理について、図１１、図１２を用いて説明する。
【００８０】
ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルを作成する（図１１ステップＳ４１）。具体的には、図８ステップＳ１１と同様であるので、説明は省略する。
【００８１】
ＣＰＵ２３は、キーワード並び一致ポイントｐ、連続正解カウンタｘ、キーワードカウンタｃ、および次キーワードカウンタｄを初期化する（ステップＳ４３，ステップＳ４５、ステップＳ４７、ステップＳ４９）。
【００８２】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（ステップＳ５１）。この場合であれば、ｃ＝１であるので、１番目のキーワード「源頼朝」のノート出現順序「１」が取得され、Ｎａ＝１となる。
【００８３】
ＣＰＵ２３は、Ｎａ＝５０であるか否か判断する（図１１ステップＳ５３）。この場合、Ｎａ＝１であるので、図１２ステップＳ５７に進み、次キーワードカウンタｄを、模範キーワード出現順序カウンタｃの値に「１」を加えた値を設定する。この場合であれば、ｃ＝１であるので、次キーワードカウンタｄはｄ＝２に設定される。
【００８４】
ＣＰＵ２３は、ｄ番目のキーワードのノート出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ５９）。この場合、ｄ＝２であるので、２番目のキーワードのノート出現順序「５０」が取得され、Ｎｂ＝５０となる。
【００８５】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ＝５０であるか否か判断する（図１２ステップＳ６１）。この場合、Ｎｂ＝５０であるので、次キーワードカウンタｄをインクリメントする（ステップＳ６３）。これによって次キーワードカウンタｄはｄ＝３に設定される。
【００８６】
ＣＰＵ２３は、ｄ番目のキーワードのノート出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ５９）。この場合、ｄ＝３であるので、３番目のキーワードのノート出現順序「２」が取得され、Ｎｂ＝２となる。
【００８７】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ＝５０であるか否か判断する（ステップＳ６１）。この場合、Ｎｂ＝５０でないので、Ｎｂ−Ｎａ＞０であるかを判断する（ステップＳ６５）。この場合、２−１＝１であるので、連続正解カウンタｘをインクリメントする（ステップＳ７１）。これにより、連続正解カウンタｘはｘ＝１となる。
【００８８】
ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ７３）。これにより、キーワードカウンタｃはｃ＝２となる。ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ７５）。具体的にはステップＳ３３と同様である。この場合ｃ＝２で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ５１に戻る。
【００８９】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（図１１ステップＳ５１）。この場合であれば、ｃ＝２であるので、２番目のキーワード「源義仲」のノート出現順序「５０」が取得される（Ｎａ＝５０）。
【００９０】
ＣＰＵ２３は、Ｎａ＝５０であるか否か判断する（図１１ステップＳ５３）。この場合、Ｎａ＝５０であるので、ステップＳ５５に進み、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ７３）。これにより、キーワードカウンタｃはｃ＝３となる。
【００９１】
ＣＰＵ２３は、模範キーワードテーブルの出現順序（ｃ）番目と、同一のキーワードが出現するノートキーワードテーブルの出現順序（Ｎａ）を取得する（図１１ステップＳ５１）。この場合であれば、ｃ＝３であるので、３番目のキーワード「源義経」のノート出現順序「２」が取得される（Ｎａ＝２）。
【００９２】
ＣＰＵ２３は、Ｎａ＝５０であるか否か判断する（図１１ステップＳ５３）。この場合、Ｎａ＝２であるので、図１２ステップＳ５７に進み、次キーワードカウンタｄを，模範キーワード出現順序カウンタｃの値に「１」を加えた値を設定する。この場合であれば、ｃ＝３であるので、次キーワードカウンタｄはｄ＝４に設定される。
【００９３】
ＣＰＵ２３は、ノートキーワードテーブルから、模範キーワードテーブルの出現順序ｄ番目と、同一のキーワードのノート出現順序（Ｎｂ）を取得する（ステップＳ５９）。この場合、ｄ＝４であるので、４番目のキーワードのノート出現順序「５０」が取得される。
【００９４】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ＝５０であるか否か判断する（ステップＳ６１）。この場合、Ｎｂ＝５０であるので、次キーワードカウンタｄをインクリメントする（ステップＳ６３）。これによって次キーワードカウンタｄはｄ＝５に設定される。
【００９５】
ＣＰＵ２３は、ノートキーワードテーブルから、模範キーワードテーブルの出現順序ｄ番目と、同一のキーワードのノート出現順序（Ｎｂ）を取得する（ステップＳ５９）。この場合、ｄ＝５であるので、５番目のキーワードのノート出現順序「３」が取得される。
【００９６】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ＝５０であるか否か判断する（ステップＳ６１）。この場合、Ｎｂ＝５０でないので、Ｎｂ−Ｎａ＞０であるかを判断する（ステップＳ６５）。この場合、３−２＝１であるので、連続正解カウンタｘをインクリメントする（ステップＳ７１）。これにより、連続正解カウンタｘはｘ＝２となる。
【００９７】
ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ７３）。これにより、キーワードカウンタｃはｃ＝４となる。ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ７５）。具体的にはステップＳ３３と同様である。この場合ｃ＝４で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ５１に戻る。
【００９８】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（図１１ステップＳ５１）。この場合であれば、ｃ＝４であるので、４番目のキーワードのノート出現順序「５０」が取得され、Ｎａ＝５０となる。
【００９９】
ＣＰＵ２３は、Ｎａ＝５０であるか否か判断する（図１１ステップＳ５３）。この場合、Ｎａ＝５０であるので、ステップＳ５５に進み、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ５５）。これにより、キーワードカウンタｃは、ｃ＝５となる。
【０１００】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（図１１ステップＳ５１）。この場合であれば、ｃ＝５であるので、５番目のキーワードのノート出現順序「３」が取得され、Ｎａ＝３となる。
【０１０１】
ＣＰＵ２３は、Ｎａ＝５０であるか否か判断する（図１１ステップＳ５３）。この場合、Ｎａ＝３であるので、図１２ステップＳ５７に進み、次キーワードカウンタｄを、模範キーワード出現順序カウンタｃの値に「１」を加えた値を設定する。この場合であれば、ｃ＝５であるので、次キーワードカウンタｄはｄ＝６に設定される。
【０１０２】
ＣＰＵ２３は、ｄ番目のキーワードのノート出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ５９）。この場合、ｄ＝６であるので、６番目のキーワードのノート出現順序「５０」が取得され、Ｎｂ＝５０となる。
【０１０３】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ＝５０であるか否か判断する（ステップＳ６１）。この場合、Ｎｂ＝５０であるので、次キーワードカウンタｄをインクリメントする（ステップＳ６３）。これによって次キーワードカウンタｄはｄ＝７に設定される。
【０１０４】
ＣＰＵ２３は、ｄ番目のキーワードのノート出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ５９）。この場合、ｄ＝７であるので、７番目のキーワードのノート出現順序「５」が取得され、Ｎｂ＝５となる。
【０１０５】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ＝５０であるか否か判断する（ステップＳ６１）。この場合、Ｎｂ＝５０でないので、Ｎｂ−Ｎａ＞０であるかを判断する（ステップＳ６５）。この場合、５−３＝２であるので、連続正解カウンタｘをインクリメントする（ステップＳ７１）。これにより、連続正解カウンタｘはｘ＝３となる。
【０１０６】
ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ７３）。これにより、キーワードカウンタｃはｃ＝６となる。ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ７５）。具体的にはステップＳ３３と同様である。この場合ｃ＝６で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ５１に戻る。
【０１０７】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（図１１ステップＳ５１）。この場合であれば、ｃ＝６であるので、６番目のキーワードのノート出現順序「５０」が取得され、Ｎａ＝５０となる。ＣＰＵ２３は、Ｎａ＝５０であるか否か判断する（図１１ステップＳ５３）。この場合、Ｎａ＝５０であるので、ステップＳ５５に進み、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ５５）。これにより、キーワードカウンタｃは、ｃ＝７となる。
【０１０８】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（図１１ステップＳ５１）。この場合であれば、ｃ＝７であるので、７番目のキーワードのノート出現順序「５」が取得され、Ｎａ＝５となる。
【０１０９】
ＣＰＵ２３は、Ｎａ＝５０であるか否か判断する（図１１ステップＳ５３）。この場合、Ｎａ＝５０でないので、図１２ステップＳ５７に進み、次キーワードカウンタｄを、模範キーワード出現順序カウンタｃの値に「１」を加えた値を設定する。この場合であれば、ｃ＝７であるので、次キーワードカウンタｄはｄ＝８に設定される。
【０１１０】
ＣＰＵ２３は、ｄ番目のキーワードのノート出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ５９）。この場合、ｄ＝８であるので、８番目のキーワードのノート出現順序「６」が取得され、Ｎｂ＝５０となる。
【０１１１】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ＝５０であるか否か判断する（ステップＳ６１）。この場合、Ｎｂ＝５０でないので、Ｎｂ−Ｎａ＞０であるかを判断する（ステップＳ６５）。この場合、６−５＝１であるので、連続正解カウンタｘをインクリメントする（ステップＳ７１）。これにより、連続正解カウンタｘはｘ＝４となる。
【０１１２】
ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ７３）。これにより、キーワードカウンタｃはｃ＝８となる。ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ７５）。具体的にはステップＳ３３と同様である。この場合ｃ＝８であり、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ５１に戻る。ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（図１１ステップＳ５１）。この場合であれば、ｃ＝８であるので、８番目のキーワードのノート出現順序「６」が取得され、Ｎａ＝６となる。
【０１１３】
ＣＰＵ２３は、Ｎａ＝５０であるか否か判断する（図１１ステップＳ５３）。この場合、Ｎａ＝５０でないので、図１２ステップＳ５７に進み、次キーワードカウンタｄを、模範キーワード出現順序カウンタｃの値に「１」を加えた値を設定する。この場合であれば、ｃ＝８であるので、次キーワードカウンタｄはｄ＝９に設定される。
【０１１４】
ＣＰＵ２３は、ｄ番目のキーワードのノート出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ５９）。この場合、ｄ＝９であるので、９番目のキーワードのノート出現順序「４」が取得され、Ｎｂ＝５０となる。
【０１１５】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ＝５０であるか否か判断する（ステップＳ６１）。この場合、Ｎｂ＝５０でないので、Ｎｂ−Ｎａ＞０であるかを判断する（ステップＳ６５）。この場合、４−６＝−２であるので、ステップＳ６７に進み、連続正解カウンタｘからポイントを計算し、キーワード並び一致ポイントｐに加算する（ステップＳ６７）。この場合、連続正解カウンタｘはｘ＝４であるので、加算するポイントは「２ ＝１６」とした。これにより、すでに記憶されているポイント４ｐ「０」と加えてｐ＝１６が記憶される。ＣＰＵ２３は、連続正解カウンタｘを初期化する（ｘ＝０）（ステップＳ６９）。
【０１１６】
ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ７３）。これにより、キーワードカウンタｃはｃ＝９となる。ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ７５）。具体的にはステップＳ３３と同様である。この場合ｃ＝９で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ５１に戻る。
【０１１７】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（図１１ステップＳ５１）。この場合であれば、ｃ＝９であるので、９番目のキーワードのノート出現順序「４」が取得され、Ｎａ＝４となる。
【０１１８】
ＣＰＵ２３は、Ｎａ＝５０であるか否か判断する（図１１ステップＳ５３）。この場合、Ｎａ＝４であるので、図１２ステップＳ５７に進み、次キーワードカウンタｄを、模範キーワード出現順序カウンタｃの値に「１」を加えた値を設定する。この場合であれば、ｃ＝９であるので、次キーワードカウンタｄはｄ＝１０に設定される。
【０１１９】
ＣＰＵ２３は、ｄ番目のキーワードのノート出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ５９）。この場合、ｄ＝１０であるので、１０番目のキーワードのノート出現順序「７」が取得され、Ｎｂ＝７となる。
【０１２０】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ＝５０であるか否か判断する（ステップＳ６１）。この場合、Ｎｂ＝５０でないので、Ｎｂ−Ｎａ＞０であるかを判断する（ステップＳ６５）。この場合、７−４＝３であるので、連続正解カウンタｘをインクリメントする（ステップＳ７１）。これにより、連続正解カウンタｘはｘ＝１となる。
【０１２１】
ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ７３）。これにより、キーワードカウンタｃはｃ＝１０となる。
【０１２２】
ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ７５）。この場合ｃ＝１０で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ５１に戻る。
【０１２３】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（図１１ステップＳ５１）。この場合であれば、ｃ＝１０であるので、１０番目のキーワードのノート出現順序「７」が取得され、Ｎａ＝７となる。
【０１２４】
ＣＰＵ２３は、Ｎａ＝５０であるか否か判断する（図１１ステップＳ５３）。この場合、Ｎａ＝５０でないので、図１２ステップＳ５７に進み、次キーワードカウンタｄを、模範キーワード出現順序カウンタｃの値に「１」を加えた値を設定する。この場合であれば、ｃ＝１０であるので、次キーワードカウンタｄはｄ＝１１に設定される。
【０１２５】
ＣＰＵ２３は、ｄ番目のキーワードのノート出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ５９）。この場合、ｄ＝１１であるので、１１番目のキーワードのノート出現順序「８」が取得され、Ｎｂ＝８となる。
【０１２６】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ＝５０であるか否か判断する（ステップＳ６１）。この場合、Ｎｂ＝５０でないので、Ｎｂ−Ｎａ＞０であるかを判断する（ステップＳ６５）。この場合、８−７＝１であるので、連続正解カウンタｘをインクリメントする（ステップＳ７１）。これにより、連続正解カウンタｘはｘ＝２となる。
【０１２７】
ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ７３）。これにより、キーワードカウンタｃはｃ＝１１となる。
【０１２８】
ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ７５）。この場合ｃ＝１１で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ５１に戻る。
【０１２９】
以下同様に、ｃ＝２１まで、上記処理が繰り返され、ｃ＝２２となると、ステップＳ７５にて終了であると判断され、ステップＳ７７に進む。ステップＳ７７，ステップＳ７９の処理については、図９ステップＳ３５，３７と同様であるので説明は省略する。以上の処理によって得られた最終的なキーワード並び一致ポイントｐを、類似度とする。
【０１３０】
このようにすると、模範キーワードとノートキーワードの出現順序の連続性が完全に一致しない場合であっても、その連続性の一致が所定範囲内のものであれば、連続性が保たれていると判定して、その部分の並びについては授業の流れに沿っていると高く評価することが可能となる。たとえば、図１０の場合であれば、模範キーワード出現順序１，３，５，７，８までの４つについては、連続性が保たれていると判定され、また、模範キーワード出現順序９，１０，１１，１２，１３，１４，１６，１７，１８，２１までの９つについても、連続性が保たれていると判定される。したがって、かかる連続数に応じたポイントが得られる。ポイント換算手法については、第１実施形態と同様である。
【０１３１】
Ｃ．第３実施形態
上記第１実施形態においては、連続している評価としてＮｂ−Ｎａ＝１である場合に、連続正解カウンタを１つインクリメントするようにした。したがって、１つ飛びにキーワードが記載されているノートの評価は低いものとなる。また、上記第２実施形態においては、連続している評価としてＮｂ−Ｎａ＞０である場合に、連続正解カウンタを１つインクリメントするようにした。したがって、欠落なく連続している場合も、欠落して連続している場合も、順番が入れ替わっていない限り同じ評価となってしまう。そこで、かかる問題を解決するため、以下のように評価するようにしてもよい。
【０１３２】
かかる場合の判断フローについて図８、図１３を用いて説明する。なお、第３実施形態においては、図８のステップＳ１５の処理は不要である。ステップＳ１１〜ステップＳ２１の処理については、第１実施形態と同様であるので説明は省略する。ステップＳ９１にて、Ｎｂ−Ｎａが正の数である場合には、（Ｎａ−Ｎｂ）の値に応じたポイントをキーワード並び一致ポイント（ｐ）に加算すればよい。たとえば、（Ｎａ−Ｎｂ）＝１であれば、欠落なく連続しているため評価を高くし、５ポイント加算する。欠落がある場合には、その欠落数に応じた評価を行うようなポイントを設定し、（Ｎａ−Ｎｂ）＝２であれば４ポイント加算、（Ｎａ−Ｎｂ）＝３であれば３ポイント加算、（Ｎａ−Ｎｂ）＝６以上の場合には、０ポイント加算とすればよい。
【０１３３】
また、ステップＳ９１にて、Ｎｂ−Ｎａが正の数でない場合には、模範キーワードテーブルにおける出現順序が守られていないので、０ポイントを加算する（ステップＳ９３）。図１３におけるステップＳ９７、ステップＳ９９については、第１実施形態と同様であるので、説明は省略する。以上の処理によって得られた最終的なキーワード並び一致ポイントｐを、類似度とする。
【０１３４】
このようにすると、ノートキーワードにおける出現順序の並びの間の欠落の度合いに応じて、ポイント数を変化させることにより、欠落している模範キーワードの有無やその数に応じた評価ができる。
【０１３５】
Ｄ．第４実施形態
上記実施形態においては、全範囲でキーワードの連続度を判断するようにしているが、これをブロックに分けて判断するようにしてもよい。図１５を用いて説明する。ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルを作成する(図１５ステップＳ１０１）。具体的には、図８ステップＳ１１と同様であるので、説明は省略する。
【０１３６】
ＣＰＵ２３は、任意にまたは予め設定された分割数、あるいは任意にまたは予め設定された分割領域となるよう、板書キーワード情報を区切る。たとえば、図１４は、分割数を「３」とした場合である。かかる分割数は、各ブロックに所定数の個数のキーワードとなるようにしてもよく、また、所定の数のブロックとなるようにしてもよい。所定の分割領域は、ページや段落ごとになるようにしてもよい。
【０１３７】
つぎに、ＣＰＵ２３は、キーワードの不存在を表すデータ値「５０」は除いて、ブロックごとに区切った板書キーワードテーブルのノートキーワード出現順序の平均値を求める(ステップＳ１０５）。たとえば、図１４Ａの場合には、第１ブロックの平均値は、「（１＋２＋３＋５）／７＝１．６となる。第２，第３ブロックについても同様にして、それぞれ、「７．８」、「７．７」を求める。
【０１３８】
ＣＰＵ２３は、図１４の換算テーブルを用いて、各ブロックの評価値を求める。図１４の換算テーブルでは、模範テキストにおける出現順序の平均値と、ノートにおける出現順序の平均値との差に対する評価値が示され、この差がない「０」、つまりノートの出現順序の平均値が模範の出現順序の平均値と一致すると、評価値が最も高くなる。そして、模範テキストにおける出現順序の平均値と、ノートにおける出現順序の平均値との差が大きくなる、つまりノートの出現順序の平均値が模範の出現順序の平均値からずれるほど、評価値が低く設定される。各ブロックの平均値を評価値に換算すると、第１ブロックは、評価値「７」、第２ブロックは評価値「５」、第３ブロックは評価値「３」となり、これらの平均評価値は「５」となる。この全ブロックの評価値を平均した総評価値を類似度として取得される（図１３ステップＳ１０９）。
【０１３９】
このようにして、本実施形態においては、複数のブロックに分け、各ブロックについて個別ブロック評価値を演算している。したがって、当該ブロック内にさえ、存在すれば多少出現順序が入れ替わっていても、そのブロック内の評価は変わらないという効果がある。
【０１４０】
さらに、ノート全体でキーワードの出現順序と出現順序を比較した場合、出現順序が大きくなるほどノートキーワードの抜けによる影響は大きくなる。このため、複数のブロックに分割し、分割したブロックごとに評価を行うことにより、ノートキーワードの抜けによる影響を小さくすることができ、精度を向上させることができるという効果もある。
【０１４１】
また、模範の出現順序の平均値およびノートの出現順序の平均値により類似度を簡単に求めることができる。
【０１４２】
なお、図１４Ａでは、ブロックに分けても、模範の出現順序およびノートの出現順序は通し番号を用いたが、ブロックごとに模範の出現順序およびノートの出現順序の番号を振り直してもよい。
【０１４３】
また、図１４Ｂでは、予めブロックにおける出現順序の平均値および出現順序の平均値の差と評価値とを対応づけて記憶させたテーブルを用いて評価値を求めたが、これに限定されず、出現順序の平均値および出現順序の平均値の差に係数を掛けた数式で評価値を求めるなど、模範の出現順序、ノートの出現順序の平均値および評価値の関係を示す所定の基準により、ブロックごとのノートにおけるキーワードの出現順序の平均値から各ブロックの評価値を取得することができる。
【０１４４】
そして、この出現順序の平均値および出現順序の平均値の差を評価値に換算したが、換算せずに、この差をそのままブロックごとの評価値とし、各ブロックの評価値を総計してブロック全体の類似度を求めるようにしてもよい。
【０１４５】
さらに、出現順序の平均値および出現順序の平均値の差から評価値や類似度を求めたが、出現順序および出現順序の差を合計した合計値などから評価値や類似度を求めることもできる。この場合も、平均値を求めた場合と同様に、出現順序の差の合計値が小さいほど、一致している割合が多く、評価値が高く設定される。
【０１４６】
また、この実施形態では、各ブロックの出現順序の平均値により、評価値を各ブロックにおける模範およびノートの類似度として求め、各ブロックの類似度を平均した平均値を全体の類似度とした。しかし、これに限定されず、各ブロックの類似度を合計した合計値などを全体の類似度とするようにしてもよい。
【０１４７】
さらに、この実施形態では、各ブロックの出現順序の平均値により評価値を各ブロックにおける類似度を求め、これを総計して全体の類似度とした。しかし、これに限定されず、上記全ての実施形態と同様の方法で各ブロックにおける類似度を求めた上、各ブロックの類似度を総計して全体の類似度を評価するようにしてもよい。
【０１４８】
さらに、隣接するブロック間の平均値の差を用いて評価値を算出してもよい。つまり、隣り合ったブロック間の平均値の差は、模範の出現順序であればブロック間のデータ数と一致する。この値を基準値とすることにより、基準値からの差が小さい場合は評価値を高くし、大きい場合には評価値を低くするとしてもよい。
【０１４９】
なお、分割した各ブロックについて、その重要度に応じて評価値に差が付くような形式の演算方法を用いることとしてもよい。授業において重要度の高い箇所の流れを理解している生徒に対して評価を高くすることにより、各生徒の評価に細かい差をつけることができ、評価精度を向上させることができる。
【０１５０】
Ｅ．第５実施形態
図１６を用いて、近似直線を用いた評価方法について説明する。
【０１５１】
ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルを作成する(図１６ステップＳ１１１）。具体的には、図８ステップＳ１１と同様であるので、説明は省略する。つぎに、ＣＰＵ２３は、ノートの出現順序を取得する(ステップＳ１１３)。本実施形態においては、図１７に示すように、横軸：ｘにノートキーワード出現順序テーブルにおいて上からキーワードが並ぶ順、つまり１からの自然数を昇順に配置し、縦軸：ｙにキーワードの並び順に従ったノートの出現順序および模範の出現順序を配置したグラフとした。
【０１５２】
なお、ノートの出現順序についてはキーワードの不存在を表すデータ値「５０」は除く。たとえば、図１０の場合、１個目のキーワード「源頼朝」は、ノートの出現順序「１」である。したがって、座標（１，１）となるので、地点Po1に配置される。板書キーワードテーブル２個目のキーワード「源義仲」は、ノート出現順序「５０」であるので、このグラフに配置されない。以下、同様にして、板書キーワードテーブルの２１個目のキーワード「御成敗式目」は、ノートの出現順序「１５」である。したがって、座標（２１，１５）となるので、地点Po21に配置される。
【０１５３】
ＣＰＵ２３は、かかるノート座標を示す散布図から、近似直線を求める(ステップＳ１１５)。たとえば、最小二乗法を用いて近似直線を求めると、ｙ＝０．７７ｘ−０．５が比較対象傾向直線Ｌ１として得られる。なお、散布図から近似直線Ｌ１を求めたが、近似直線の求め方については、これに限定されない。
【０１５４】
つぎに、ＣＰＵ２３は、ｙ＝ｘである基礎傾向直線Ｌｂを生成し、基礎傾向直線Ｌｂと既に求めた近似直線Ｌ１を比較し、比較結果から両者の類似度を求める(ステップＳ１１７)。基礎傾向直線Ｌｂは、（１，１），（２，２）・・・・と、模範キーワード出現順序とノート出現順序が一致しており、模範の出現順序を表すものであり、本実施形態においては、この基礎傾向直線Ｌｂおよび近似直線Ｌ１の傾きの差や比率などを求め、両方の値を図１８に示す換算テーブルを用いて評価値に換算するようにした。
【０１５５】
この換算テーブルでは、直線Ｌｂ、Ｌ１の傾きの差およびｙ切片の差がない「０」、つまりノートの出現順序が模範の出現順序と一致していると、評価値が最も高く設定され、直線Ｌｂ、Ｌ１の傾きの差およびｙ切片の差が大きくなる、つまりノートの出現順序が間違っているほど、評価値が低く設定される。
【０１５６】
図１７の例では、傾きの差が０．２３で、ｙ切片の差が−０．５である。したがってこの換算テーブルにて評価値を求めると、傾きの評価値「５０」およびｙ切片の評価値「８０」となり 、これらの評価値を平均した平均値「６５」が類似度として得られる。
【０１５７】
なお、図１８では、直線Ｌｂ、Ｌ１の傾きの差およびｙ切片の差と評価値とを対応づけて記憶させた換算テーブルを用いて評価値を求めたが、これに限定されず、傾きの差およびｙ切片の差に係数を掛けた数式で評価値を求めるなど、傾きの差、ｙ切片の差および評価値の関係を示す所定の基準により直線Ｌｂ、Ｌ１の傾きおよびｙ切片の評価値をそれぞれ取得することができる。
【０１５８】
そして、この直線ＬｂおよびＬ１の傾きの評価値またはｙ切片の評価値の一方だけを用いて、これを類似度とすることもできる。
【０１５９】
また、直線ＬｂおよびＬ１の傾きの評価値とｙ切片の評価値との平均値により類似度を求めたが、これに限定されず、たとえば傾きの評価値とｙ切片の評価値との合計値を類似度とすることもできる。
【０１６０】
さらに、直線Ｌｂ、Ｌ１の傾きの差およびｙ切片の差を評価値に換算したが、換算せずに、この傾きやｙ切片の差をそのまま類似度として求めることもできる。
【０１６１】
また、直線Ｌｂ、Ｌ１の傾きやｙ切片で評価値や類似度を求めたが、相関係数や標準偏差などで評価値や類似度を求めることもできる。
【０１６２】
このように、板書キーワードテーブルに記憶されたキーワード出現順序から決定され、正解を表する直線を基礎直線Ｌ１と、ノートキーワードテーブルのキーワード出現順序から決定され、ノートの出現順序の分布傾向を表す近似直線を比較対象傾向直線として比較し、両者のずれの大きさから両者の類似度を決定することにより、キーワードの出現順序が正しいか否かを客観的に判定することができる。
【０１６３】
全体的な傾向としては、直線Ｌｂ、Ｌ１の傾きおよびｙ切片の差が小さいほど、ノートの出現順序は模範の出現順序と近く、正解に近いため、出現順序の間違いの程度が小さいと評価できる。また、隣接のキーワード（近い値）が入れ替わっている場合には、偏差量が小さいため直線Ｌ１に与える影響が小さいことにより、入れ替わったキーワードの出現順序の差が小さいと、出現順序の間違いの程度が小さいと評価できる。
【０１６４】
Ｆ．第６実施形態
上記各実施形態においては、図５に示す模範キーワードテーブルに、図７に示すノートキーワードテーブルにおける出現順序を追加することにより、図１０に示すノートキーワード出現順序テーブルを作成するようにした。
【０１６５】
しかし、これに限定されず、ノートキーワードについて、模範キーワードテーブルに記憶されている同一のキーワードの出現順序を関連付けてノートキーワードテーブルに記憶したテーブルを別途作成し、当該ノートキーワードテーブルに記憶された各キーワードの模範キーワードテーブルにおける出現順序の差分に基づき、連続するキーワードか否かを判断するというようにしてもよい。
【０１６６】
たとえば、図７に示すノートキーワードテーブルのノートキーワードと一致する模範キーワードの出現順序を、そのノートキーワード及び出現順序と対応付けて、ノートキーワードテーブルに保存する。そして、連続する出現順序のノートキーワードの、模範キーワード出現順序の差を求め、図１９に示すようなノートキーワード出現順序テーブルを作成するようにしてもよい。
【０１６７】
そして、上記出現順序の差が「１」であれば、これらのキーワードの並びが一致し連続しているということがわかる。このため、出現順序の差が「１」であるキーワードの個数に基づいて評価を決定すればよい。たとえば、出現差の値が「１」の個数に所定ポイントを乗算し、総計することにより、ノートの点数を採点することができる。
【０１６８】
さらに、出現差が「１」でなく、「２」の場合も乗算する上記所定ポイントを少なくして、さらにこれを考慮して総計できるようにしてもよい。たとえば、（〔差が「１」の個数〕×ポイント３０）＋（〔差が「２」の個数〕×ポイント１０）のように計算すればよい。さらに、差が「３」の個数なども考慮してもよい。
【０１６９】
Ｇ．第７実施形態
上記各実施形態においては、キーワードの出現順序の一致度に基づいて評価を求めているが、さらに、キーワード間の文字数を考慮して評価することもできる。
【０１７０】
この実施形態は、ノートキーワード抽出手段が、キーワードを抽出すると伴に各キーワード間の文字数も抽出し、キーワードに関連付けるキーワード間の文字数もノートキーワードテーブルに記憶することにより、出現順序が連続するキーワードであっても、文字数が所定数以上離れている場合には、連続していないキーワードであるとして取り扱うというものである。
【０１７１】
たとえば、図２０に示すように、各キーワードの出現位置およびキーワード間文字数を抽出した文字数付き模範キーワードテーブルと、各キーワードの出現位置およびキーワード間文字数を抽出した文字数付きノートキーワードテーブルを作成しておく。
【０１７２】
そして、前者における出現順序７番目および８番目のキーワード「守護」「地頭」におけるキーワード間文字数は、「１０」であり、後者における出現順序５番目および６番目のキーワード「守護」「地頭」におけるキーワード間文字数は、「６４」であり、差が６４−１０＝５４である。キーワード間の標準文字数を予め設定しておき、これを越える場合には、連続していないと判断するようにしてもよい。
【０１７３】
このように、文字数付き模範キーワードテーブルと文字数付きノートキーワードテーブルにおけるキーワード間文字数の値を考慮して評価することにより、キーワード間における内容上の連続性を判定することができる。
【０１７４】
つまり、キーワード間の文字数が標準文字数より大きいということは、たまたまノート上でキーワードの出現順序が隣り合ったというだけで、連続するキーワードの間に、内容の関連性がないことを検出することができる。これにより、ノートにおけるキーワードの出現順序の連続性のみではなく、その内容の連続性も加味することで、生徒が授業の流れを把握しているかどうかの評価について、精度を高めることができる。
【０１７５】
また、図２０に示すテーブルは、別途作るのではなく、ノートキーワード出現テーブル(図１０参照）に、キーワード間文字数を項目として、追加するようにしてもよい。
【０１７６】
Ｈ．その他の実施形態
上記各実施形態においては、１名の生徒のノート評価について説明したが、複数の生徒のノートについて予め図４ステップＳ３の処理をしておき、ステップＳ５にて、これを人数分、繰り返すようにしてもよい。
【０１７７】
なお、評価手法としては、係数kを予め記憶しておき、模範キーワード記憶手段のキーワードとの一致数をS1、連続するキーワードの個数をS2として、y=Ｓ１+k*S2から、両者の類似度を決定するようにしてもよい。
【０１７８】
また、模範キーワードテーブルに装飾があるキーワードについて、同様の処理（アンダーラインや色分けなど）をしている場合には、これをさらに加点とするようにしてもよい。
【０１７９】
また、ＯＣＲ処理で解読不可能な文字がある場合には、文字数分だけ減点対象としてもよい。
【０１８０】
また、模範のテキストデータまたはノートデータ上で同じキーワードが複数回検出された場合には、最初に抽出した出現順序とすればよい。
【０１８１】
さらに、出現順序の一致判定を行い、一致数が多いほど高く評価することもできる。
【０１８２】
また、上記実施形態においては、生徒のノートを評価する場合を例として説明したが、生徒のノート以外のテキストデータであっても、本件発明を適用することができる。
【０１８３】
また、生徒ノートが紙媒体などに記録されている場合について説明したが、電子データとして記憶できる形式であれば、データ形式は問われない。
【０１８４】
上記実施形態においては、各機能を実現する為に、ＣＰＵを用い、ソフトウェアによってこれを実現している。しかし、その一部若しくは全てを、ロジック回路等のハードウェアによって実現してもよい。
【０１８５】
なお、上記プログラムの一部の処理をオペレーティングシステム（ＯＳ）にさせるようにしてもよい。
【０１８６】
本明細書に記載した発明は以下のように把握することもできる。
【０１８７】
本発明にかかるノート評価装置においては、前記評価手段は、前記ノートキーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現数および連続するキーワードの一致数を演算し、この出現数および一致数を、前記出現順序に沿ったキーワードの個数として前記類似度を評価する。したがって、前記出現数および一致数を前記出現順序に沿ったキーワードの個数として前記類似度を評価することができる。
【０１８８】
本発明にかかるノート評価装置においては、前記評価手段は、前記ノートキーワード記憶手段に記憶されたキーワードについて、連続するキーワードの個数を演算し、この総計を、前記出現順序に沿ったキーワードの個数として前記類似度を評価する。したがって、欠落なく連続するキーワードの個数に基づいて前記類似度を評価することができる。
【０１８９】
本発明にかかるノート評価装置においては、前記評価手段は、非連続のものであっても所定数範囲内の非連続であれば、連続するキーワードとして決定し、これを前記出現順序に沿ったキーワードの個数と判断する。したがって、多少出現順が離散している場合でも、評価が可能となる。
【０１９０】
本発明にかかるノート評価装置においては、前記ノートキーワード抽出手段は、抽出する各キーワード間の文字数も併せて抽出し、前記ノートキーワード記憶手段は、抽出された文字数を対応づけて記憶し、前記評価手段は、連続するキーワードであっても文字数が所定数以上離れている場合には、連続していないキーワードとして取り扱う。したがって、キーワード間文字数をも考慮した評価が可能となる。
【０１９１】
本発明にかかるノート評価装置においては、前記ノートキーワード記憶手段は、前記板書キーワード記憶手段には存在し、かつノートキーワード抽出手段が抽出できなったキーワードについては、不存在を表す不存在ワードとして記憶することにより、前記板書キーワード記憶手段と同じ数のキーワードを記憶しており、前記評価手段は、同じキーワードについて、キーワード間の不存在ワードに基づき前記連続するキーワードか否かを決定する。したがって、不存在である場合に、これを不存在であると認識して、前記類似度を判断することができる。
【０１９２】
本発明にかかるノート評価装置においては、前記ノートキーワード記憶手段は、ノートキーワード抽出手段が抽出したキーワードについて、前記板書キーワード記憶手段に記憶されている出現順序を記憶し、前記評価手段は、ノートキーワード記憶手段に記憶された各キーワードの出現順序の差分に基づき前記連続するキーワードか否かを決定する。
【０１９３】
本発明にかかるノート評価装置においては、前記評価手段は、係数ｋを予め記憶しており、板書キーワード記憶手段のキーワードとの一致数をＳ１、連続するキーワードの個数をＳ２として、ｙ＝Ｓ１＋ｋ＊Ｓ２から、両者の類似度を決定する。したがって、キーワードとの一致数および連続するキーワードの個数に基づいて、評価演算が可能となる。
【０１９４】
本発明にかかるノート評価装置は、１）板書のテキストデータから抽出したキーワードについて、その出現順序とともに記憶する板書キーワード記憶手段、２）生徒のノートのテキストデータを記憶するノートデータ記憶手段、３）前記ノートデータ記憶手段に記憶されたテキストデータから、前記板書キーワード記憶手段に記憶されたキーワードを抽出するノートキーワード抽出手段、４）前記ノートキーワード抽出手段が抽出したキーワードをその出現順序と対応づけて記憶するノートキーワード記憶手段、５）前記ノートキーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現数および連続するキーワードの一致数を演算し、この出現数および一致数に基づき両者の類似度を評価する評価手段を備えている。
【０１９５】
したがって、前記出現数および一致数を前記出現順序に沿ったキーワードの個数として両者の類似度を評価することができる。
【０１９６】
本発明にかかるノート評価装置においては、さらに、１）板書テキストデータを記憶する板書データ記憶手段、２）前記板書データ記憶手段に記憶されたテキストデータから、所定のキーワードを抽出し、前記板書キーワード記憶手段に記憶させる板書キーワード抽出手段を備えている。したがって、板書テキストデータから板書キーワード抽出することができる。
【０１９７】
本発明にかかるノート評価方法は、コンピュータに、板書のテキストデータから抽出した板書データキーワードについて、その出現順序とともに記憶しておき、前記板書データキーワードおよび出現順序を用いて、生徒のノートテキストデータを評価させるノート評価方法であって、以下の処理を前記コンピュータが実行する。1)生徒のノートのテキストデータが与えられると、このテキストデータから、前記板書データキーワードを抽出し、2)前記抽出したキーワードをその出現順序と対応づけてノートキーワードとして記憶部に記憶させ、3)前記ノートキーワードについて、前記板書キーワードの出現順序に沿ったキーワードの個数を求め、これに基づき、両者の類似度を評価する。
【０１９８】
このように、キーワードの出現順序に沿ったキーワードの個数から両者の類似度を評価することにより、キーワードの出現順序に沿ったノートを高い評価とすることができる。
【０１９９】
本発明にかかるテキストデータ評価装置は、１）模範のテキストデータから抽出したキーワードについて、その出現順序とともに記憶する模範データキーワード記憶手段、２）比較対象のテキストデータを記憶する比較対象テキストデータ記憶手段、３）前記比較対象テキストデータ記憶手段に記憶されたテキストデータから、前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードを抽出する比較対象テキストキーワード抽出手段、４）前記比較対象テキストキーワード抽出手段が抽出したキーワードをその出現順序と対応づけて記憶する比較対象キーワード記憶手段、５）前記比較対象キーワード記憶手段に記憶されたキーワードについて、前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序に沿ったキーワードの個数に基づき、両者の類似度を評価する評価手段を備えている。
【０２００】
このように、キーワードの出現順序に沿ったキーワードの個数から両者の類似度を評価することにより、キーワードの出現順序に沿ったテキストデータを高い評価とすることができる。
【０２０１】
また、「キーワードをその出現順序と対応づけて記憶する」とは、実施形態に示すように、出現順序順にキーワードをテーブル形式で記憶する場合はもちろん、それ以外の形式も含む。「板書キーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序に沿ったキーワードの個数」とは、実施形態では、板書キーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現数および連続するキーワードの一致数で演算する場合と、連続するキーワードの個数を演算し、この総計で演算する場合について説明したが、これに限定されるものではない。「連続する」とは、欠落なく連続する場合はもちろん、非連続であっても所定数範囲内の非連続である場合も含む。「不存在ワード」とは、記号であってもよく、また、連続番号で表す場合にかなり大きな値などとすればよい。「テキストデータ」とは、テキストデータを含んでいれば十分であり、たとえばタグが付与されたXMLデータ等も含む概念である。
【０２０２】
また、「出現順序に沿ったキーワードの個数」とは、ノートキーワードテーブルにおけるキーワードの出現順序が欠落せず連続している個数、欠落しているキーワードを無視して考えた場合には連続する個数も含む。このように「出現順序に沿う」とは、あるキーワードについてその直前または直後のキーワードとの相対関係で決定される場合と、あるキーワードについてその直前または直後のキーワード以外のキーワードとの相対関係で決定される場合とを含む。また、ノートキーワードテーブルに存在するキーワードをベースに考える場合と、模範キーワードテーブルに存在するキーワードをベースに考える場合といずれも含む。
【図面の簡単な説明】
【０２０３】
【図１】この発明の一実施形態によるノート評価装置１の機能ブロック図である。
【図２】ノート評価装置１を、ＣＰＵを用いて実現した場合のハードウエア構成である。
【図３】模範のテキストデータの一例である。
【図４】全体のフローチャートである。
【図５】模範キーワードテーブルのデータ構造を示す図である。
【図６】ノートデータの一例である。
【図７】ノートキーワードテーブルのデータ構造を示す図である。
【図８】評価処理の詳細フローチャートである。
【図９】評価処理の詳細フローチャートである。
【図１０】ノートキーワード出現順テーブルのデータ構造を示す図である。
【図１１】第２実施形態における評価処理の詳細フローチャートである。
【図１２】第２実施形態における評価処理の詳細フローチャートである。
【図１３】第３実施形態における評価処理の詳細フローチャート（後半)である。
【図１４】ブロック化した場合の処理を説明するための図である。
【図１５】ブロック化した場合の評価処理の詳細フローチャートである。
【図１６】近似直線を求める場合の評価処理の詳細フローチャートである。
【図１７】近似直線の一例である。
【図１８】近似直線の勾配と対応するポイントの一例を示す図である。
【図１９】ノートキーワード出現順テーブルの他のデータ構造を示す図である。
【図２０】模範キーワードテーブルおよび、ノートキーワードテーブルに、出現位置およびキーワード間文字列数を追加した状態を示す図である。
【符号の説明】
【０２０４】
１・・・・ノート評価装置
２３・・・ＣＰＵ
２７・・・メモリ
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ノート評価装置に関し、特に、記載内容評価に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
今日、学校ではコンピュータにおいて授業支援が行われている。例えば、テストの成績管理等である。
【０００３】
一方、授業中に作成した生徒のノートを提出させて、これを先生がチェックして、その生徒の平常点を決定する際の参考とすることも知られている。上記提出されたノートを先生が見て、主観的に評価をするものであり、コンピュータが自動的に評価をするというものではなかった。
【０００４】
特許文献１には、小学校の作文等について、キーワードの存在からこれをコンピュータにより評価するものが開示されている。
【０００５】
【特許文献１】再表2005-057524
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、キーワードの存在だけで評価をすると、キーワードを乱雑に記載した場合でも、高評価となるという問題があった。かかる問題は、ノート以外のテキストデータについても同様である。
【０００７】
この発明は、上記の問題点を解決して、テキストデータの客観的な評価が可能な技術を提供することを目的とする。より詳しくは、生徒が授業中に作成したノートの客観的な判断が可能な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】
【０００８】
（１）本発明にかかるノート評価装置は、1) キーワードと、その出現順序とを関連付けて記憶する模範キーワード記憶手段、2)生徒のノートのテキストデータを記憶するノートデータ記憶手段、3)前記ノートデータ記憶手段に記憶されたテキストデータから、前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードを抽出するノートキーワード抽出手段、4)前記ノートキーワード抽出手段が抽出したキーワードをノートデータ記憶手段に記憶されたテキストデータにおける出現順序と対応づけて記憶するノートキーワード記憶手段、5)前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードについて、前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序と、ノートキーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序を比較して、その比較結果に基づき両者の類似度を評価する評価手段を備えている。
【０００９】
このように、模範キーワードの出現順序とノートキーワードの出現順序とを比較し、その並びの連続性や傾向を、両者の類似度として評価する。これにより、例えば、類似度が高いノートを、模範に沿って記載されているとして高い評価とすることができるため、授業の流れの理解度を客観的に評価することができる。
【００１０】
（２）本発明にかかるノート評価装置においては、前記評価手段は、前記板書キーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序に沿ったキーワードの個数を求め、これに基づき両者の類似度を評価する。このように、キーワードの出現順序に沿ったキーワードの個数から両者の類似度を評価することにより、キーワードの出現順序に沿ったノートを高い評価とすることができる。
【００１１】
（３）本発明にかかるノート評価装置においては、前記評価手段は、前記模範キーワード記憶手段に記憶された出現順序から決定される基準直線を基礎直線とし、前記ノートデータ記憶手段のキーワードの数および出現順序から決定される近似直線を比較対象傾向直線とし、両者のずれの大きさから両者の類似度を決定する。この基礎直線は模範キーワード出現順序、つまり正解を表し、比較対象傾向直線はノートキーワードの出現順序の傾向を表す。このため、両直線のずれの大きさで、ノートキーワードの出現順序の傾向と正解との差を、模範とノートの類似度として判定することができる。よって、ノートキーワードの出現順序が模範キーワードの出現順序と完全に一致していない場合でも、客観的に評価することができる。
【００１２】
（４）本発明にかかるノート評価装置においては、前記評価手段は、模範キーワード記憶手段のキーワードを所定のブロックに分けて、各ブロックの評価値を演算し、これを総計して評価する。したがって、ブロック内にキーワードが出現するノートであれば、模範キーワードの出現順序とノートキーワードの出現順序とが完全に一致しなくても高い評価がなされる。
【００１３】
（５）本発明にかかるノート評価プログラムは、コンピュータを、以下の手段として機能させるためのプログラムである。1)模範のテキストデータから抽出したキーワードについて、その出現順序とともに記憶する模範キーワード記憶手段、2)生徒のノートのテキストデータを記憶するノートデータ記憶手段、3)前記ノートデータ記憶手段に記憶されたテキストデータから、前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードを抽出するノートキーワード抽出手段、4)前記ノートキーワード抽出手段が抽出したキーワードを前記ノートデータ記憶手段に記憶されたテキストデータにおける出現順序と対応づけて記憶するノートキーワード記憶手段、5)前記ノートキーワード記憶手段に記憶されたキーワードについて、前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序と、前記ノートキーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序を比較して、その比較結果に基づき、両者の類似度を評価する評価手段。このように、模範キーワードの出現順序とノートキーワードの出現順序とを比較し、その並びの連続性や傾向を、両者の類似度として評価する。
【００１４】
これにより、例えば、類似度が高いノートを、模範に沿って記載されているとして高い評価とすることができるため、授業の流れの理解度を客観的に評価することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
Ａ．第１実施形態
１．全体構成の概略
図１に、この発明の一実施形態によるノート評価装置１の機能ブロック図を示す。ノート評価装置１は、模範データ記憶手段３、模範キーワード抽出手段４、模範キーワード記憶手段５、ノートデータ記憶手段６、ノートキーワード抽出手段７、ノートキーワード記憶手段８、評価手段９、ノートデータ入力手段１１、文字認識手段１２を備えている。
【００１６】
模範データ記憶手段３は、模範のテキストデータを記憶する。模範キーワード抽出手段４は、模範データ記憶手段３に記憶されたテキストデータから抽出した所定のキーワードについて、その出現順序とともに模範キーワード記憶手段５に記憶させる。なお、出現順序順にキーワードをテーブル形式で記憶する場合はもちろん、それ以外の形式も含む。
【００１７】
ここでいう「模範のテキストデータ」とは、先生が授業を行うにあたって参考にするデータのことで、先生が予め作製したメモデータ、板書の元データ、板書に記載した内容そのもの、又は教科書や指導要領の内容をデータ化したもの等を総称して指す。ノートデータ入力手段１１は、スキャナ等のデータ取得装置によって取り込まれた、生徒のノートに記載された内容をデータ化した情報（ノートデータ）を入力する。文字認識手段１２は、入力されたノートデータを文字認識し、テキストデータに変換する。ノートデータ記憶手段６は変換されたテキストデータを記憶する。ノートキーワード抽出手段７は、ノートデータ記憶手段６に記憶されたテキストデータから、模範キーワード記憶手段５に記憶されたキーワードを抽出する。ノートキーワード記憶手段８は、ノートキーワード抽出手段７が抽出したキーワードをその出現順序と対応づけて記憶する。なお、出現順序の順にキーワードをテーブル形式で記憶する場合はもちろん、データベース化するなど、それ以外の形式も含む。
【００１８】
評価手段９は、ノートキーワード記憶手段８に記憶されたキーワードについて、模範キーワード記憶手段５に記憶されたキーワードの出現順序に基づき両者の類似度を評価する。
【００１９】
キーワードの出現順序に基づき両者の類似度を評価する方法としては、たとえば、模範キーワードの出現順序とノートキーワードの出現順序とが連続して一致している連続一致数で演算する方法、出現順序の並びと出現順序の並びとが一致している場合の一致する並びの数から演算する方法等があるが、一致する出現順序の連続の度合いを判定する手段であれば、これに限定されるものではない。
【００２０】
このように、板書キーワード記憶手段５に記憶されたキーワードの出現順序に基づき両者の類似度を評価することにより、キーワードの存在数のみから判断する場合と比べて、より、全体の流れが合致しているかを評価することができる。
【００２１】
２．ハードウェア構成
ノート評価装置１のハードウェア構成について説明する。図２は、ＣＰＵを用いて構成したノート評価装置１のハードウェア構成の一例である。
【００２２】
ノート評価装置１は、ＣＰＵ２３、メモリ２７、ハードディスク２６、モニタ３０、光学式ドライブ２５、マウス２８、キーボード３１およびスキャナ３２を備えており、それぞれが通信可能な形式で接続されている。ＣＰＵ２３は、ハードディスク２６に記憶されたプログラムにしたがい、各部を制御する。
【００２３】
ハードディスク２６は、オペレーティングシステムプログラム（以下ＯＳと略す）２６ｏ、評価プログラム２６pが記憶されている。
【００２４】
評価プログラム２６pによる処理の詳細については後述する。ハードディスク２６の記憶部２６kには図３に示すような模範のテキストデータが記憶されている。上記において、ＯＳ、評価プログラムがハードディスク上に記憶されているとしたが、記憶する手段や装置であれば、いかなるもの、たとえば、ＵＳＢメモリ、フラッシュメモリなどを用いても構わない。
【００２５】
３．評価プログラムにおける処理
評価プログラム２６pの処理について、図４を用いて説明する。
【００２６】
３．１ 模範キーワード決定処理
ＣＰＵ２３は模範キーワード決定処理を行う(図４ステップＳ１）。具体的には、ＣＰＵ２３は、ハードディスク２６の記憶部２６ｋに記憶された模範のテキストデータから、所定または任意のキーワードを抽出し、このキーワードを模範キーワードとして模範テキストデータ内の出現順序と対応づけて記憶する。抽出したキーワードについて対応づけた模範キーワードテーブルを図５に示す。図５に示すように、模範キーワードテーブルには、各キーワードについて出現順序が対応づけられている。また、模範キーワードテーブルには、装飾の有無が記憶されているが、装飾の有無を記載しなくてもよい。
【００２７】
なお、図４ステップＳ１の処理については、種々のものが適用可能である。たとえば、以下のものが考えられる。
【００２８】
i)模範テキストデータから予め登録しているキーワードを抽出する。具体的には、キーワードのみを記載したキーワード集からキーワードを上から順に抽出し、抽出した順を出現順序とし、抽出したキーワードを模範キーワードとしてこれらを対応付けて模範キーワードテーブルに記憶する。また、別の例として、キーワードのみを記載したキーワード集を予め登録しておく。そして、教科書の内容データなどの模範テキストデータからキーワード集のキーワードに一致するキーワードを抽出し、抽出した順に、抽出したキーワードを模範キーワードとして、出現順序と模範キーワードを対応付けて模範キーワードテーブルに記憶するとしてもよい。
【００２９】
ii)模範テキストデータを上から構文解析し、名称などの名詞や年号など判定できる単語を模範キーワードとして抽出し、抽出した順に出現順序を付け、出現順序と模範キーワードを対応付けて模範キーワードテーブルに記憶する。また、名詞と判定できる単語をモニタに表示し、キーワードとするか否かを操作者に選択させるという形式でもよい。
【００３０】
iii)テキストデータを画面上に表示して、操作者にキーワードの選択を促し、選択させ、これを抽出し、抽出したキーワードを模範キーワードとしてこの出現順序と対応付けて模範キーワードテーブルに記憶する。この場合、出現順序は、模範テキストデータ中でキーワードが記載されている順であってもよいし、選択された順であってもよいし、選択した際に操作者により指定された順であってもよい。
【００３１】
iv）模範テキストデータにおいて各キーワードに色づけがされている場合には、これを模範キーワードとして抽出し、抽出したキーワードが模範テキストデータの中で記載されている順番に出現順序を付け、出現順序と模範キーワードを対応付けて模範キーワードテーブルに記憶する。
【００３２】
v）また、模範テキストデータからキーワードを抽出しない形式として、予め模範キーワード自体を操作者に直接入力させることにより登録するという方法も考えられる。
【００３３】
なお、記憶部２６ｋに記憶するテキストデータについては、授業するにあたってのメモ元データや教科書をスキャナで読み取ってＯＣＲ処理を行うようにしてもよいし、デジタルボード等に板書した場合であれば、記載したデータをそのまま採用することもできる。
【００３４】
また、本実施形態においては、各キーワードについて、色づけがされている場合には、色づけがなされているか否かは、カラースキャナで読み取って、判断するようにすればよい。また、飾り付け（アンダーラインなど)が存在するか否かを判断するようすればよい。なお、電子データの場合は、データのフォーマットを解析することで同様の判断を行うことができる。
【００３５】
３．２ ノートキーワード決定処理
つぎに、ＣＰＵ２３は、ノートキーワード決定処理を行う(図４ステップＳ３）。ステップＳ３の処理について、説明する。まず、対象となるノートをスキャナ３２で読み取り、ＯＣＲ処理を行う。本実施形態においては、評価プログラム２６ｐ内のＯＣＲプログラムにより、実行した。これにより、図６に示すようなノートデータが得られたとする。なお、図６において、黒丸（●）となっているのは、識別不能文字である。
【００３６】
ＣＰＵ２３は、かかるノートデータを抽出し、ハードディスク２６の記憶部２６kに記憶した模範キーワードを読み出して、当該模範キーワードと同じキーワードがノートデータ内に存在するか否かを判断する。次に、模範キーワードと同一であると判断したキーワードについて、そのキーワードのノートデータ内における出現順序を対応づけて記憶する。図７に、これらの記憶形式としてテーブル形式を採用した場合のノートキーワードテーブルを示す。図７に示すように、ノートキーワードテーブルには、図６に示すノートデータから抽出されたキーワードが、その出現順序と対応づけられて記憶されている。また、各キーワードについて、色づけがされている場合には、かかる情報も抽出されている。
【００３７】
３．３ 評価処理
つぎに、ＣＰＵ２３は、評価処理を行う(図４ステップＳ５）。評価処理の詳細フローチャートについて図８、図９を用いて説明する。
【００３８】
ＣＰＵ２３は、図１０に示すノートキーワード出現順序テーブルを作成する(図８ステップＳ１１）。具体的には、模範キーワードテーブルを１つコピーし、さらに、ノート出現順序を項目として追加し、追加した項目に、ノートキーワードテーブルの出現順序を記載すればよい。なお、模範キーワードのうち、ノートキーワードには存在しないものもある。したがって、項目「ノート出現順序」については、不存在を表すデータを記憶しておけばよい。
【００３９】
本実施形態においては、不存在を表すデータとして値「５０」を採用した。かかる不存在を表すデータとしては、数字を採用する場合には、ノートキーワード出現順序テーブルのキーワード数よりも大きな値とすればよい。また、不存在を表すデータは、数字以外の特定の記号であってもよい。さらに、なんらデータが書き込まれていない場合を、不存在を表すデータと扱ってもよい。
【００４０】
ＣＰＵ２３は、キーワード並び一致ポイントｐを初期化（ｐ＝０）する(図８ステップＳ１３）。
【００４１】
キーワード並び一致ポイントとは、後述するように、模範キーワードの出現順序の連続する並びとノートキーワードの出現順序の連続する並びとが一致した場合に、その並びのキーワード数、つまり、出現順序が連続一致した数から計算されるポイントである。
【００４２】
ＣＰＵ２３は、連続正解カウンタｘを初期化するとともに（ｘ＝０）(ステップＳ１５)、キーワードカウンタｃを初期化する（ｃ＝１）（ステップＳ１７）。
【００４３】
ＣＰＵ２３は、模範キーワードテーブルにおける出現順序がｃ番目のキーワードについて、ノートキーワードテーブル上における出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する(ステップＳ１９）。この場合であれば、ｃ＝１であるので、１番目のキーワード「源頼朝」のノート出現順序「１」が取得され、Ｎａ＝１となる。
【００４４】
ＣＰＵ２３は、（ｃ＋１）番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する(ステップＳ２１）。この場合であれば、２番目のキーワード「源義仲」のノートキーワード出現順序「５０」が取得され、Ｎｂ＝５０となる。
【００４５】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ−Ｎａ＝１であるかを判断する(図９ステップＳ２３）。この場合、５０−１＝４９であり、Ｎｂ−Ｎａ＝１ではないので、ステップＳ２５に進み、連続正解カウンタｘからポイントを計算し、キーワード並び一致ポイントｐに加算する。この場合、連続正解カウンタｘはｘ＝０であるので、加算するポイントも「０」である。したがって、キーワード並び一致ポイントｐはｐ＝０である。
【００４６】
ＣＰＵ２３は、連続正解カウンタｘを初期化する（ｘ＝０）(ステップＳ２７)。ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ３１）。これにより、ｃ＝２となる。ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてのキーワードについて、処理終了したかを判断する(ステップＳ３３）。具体的には、キーワードカウンタｃが、図１０に示す総キーワード数「２１」を越えたか否か判断すればよい。この場合ｃ＝２で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ１９に戻る。
【００４７】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（ステップＳ１９）。この場合であれば、ｃ＝２であるので、２番目のキーワード「源義仲」のノート出現順序「５０」が取得され、Ｎａ＝５０となる。
【００４８】
ＣＰＵ２３は、（ｃ＋１）番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ２１）。この場合であれば、３番目のキーワード「源義経」のノート出現順序「２」が取得され、Ｎｂ＝２となる。
【００４９】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ−Ｎａ＝１であるかを判断する（図９ステップＳ２３）。この場合、５０−２＝４８であるので、ステップＳ２５に進み、連続正解カウンタｘからポイントを計算し、キーワード並び一致ポイントｐに加算する。この場合、連続正解カウンタｘはｘ＝０であるので、加算するポイントも「０」である。
【００５０】
ＣＰＵ２３は、連続正解カウンタｘを初期化する（ｘ＝０）（ステップＳ２７）。ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ３１）。これにより、ｃ＝３となる。
【００５１】
ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ３３）。具体的には、キーワードカウンタｃが、図１０に示す総キーワード数「２１」を越えたか否か判断すればよい。この場合ｃ＝３で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ１９に戻る。図１０の場合であれば、ｃ＝６までは、上記ステップＳ１９〜ステップＳ２７の処理が繰り返される。
【００５２】
ステップＳ３１にて、ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントし、ｃ＝７となった場合以降の処理について説明する。
【００５３】
この場合ｃ＝７で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ１９に戻る。ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（ステップＳ１９）。この場合であれば、ｃ＝７であるので、７番目のキーワード「守護」のノート出現順序「５」が取得され、Ｎａ＝５となる。
【００５４】
ＣＰＵ２３は、（ｃ＋１）番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ２１）。この場合であれば、８番目のキーワード「地頭」のノート出現順序「６」が取得され、Ｎｂ＝６となる。
【００５５】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ−Ｎａ＝１であるかを判断する（図９ステップＳ２３）。この場合、６−５＝１であるので、ステップＳ２９に進み、連続正解カウンタｘをインクリメントする。これによりｘ＝１となる。
【００５６】
ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ３１）。この場合ｃ＝８となる。ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ３３）。この場合、ｃ＝８で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ１９に戻る。
【００５７】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（ステップＳ１９）。この場合であれば、ｃ＝８であるので、８番目のキーワード「地頭」のノート出現順序「６」が取得され、Ｎａ＝６となる。
【００５８】
ＣＰＵ２３は、（ｃ＋１）番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ２１）。この場合であれば、９番目のキーワード「奥州藤原氏」のノート出現順序「４」が取得され、Ｎｂ＝４となる。
【００５９】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ−Ｎａ＝１であるかを判断する（図９ステップＳ２３）。この場合、４−６＝−２であるので、ステップＳ２５に進み、連続正解カウンタｘからポイントを計算し、キーワード並び一致ポイントｐに加算する。この場合、連続正解カウンタｘは「１」であるので、加算するポイントは「２ ＝２」である。ＣＰＵ２３は、連続正解カウンタｘを初期化する（ｘ＝０）（ステップＳ２７）。
【００６０】
以下同様にして、図１０の場合には、ｃ＝９の場合についても、キーワード並び一致ポイントｐはｐ＝２のままである。
【００６１】
ステップＳ３１にて、ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントし、ｃ＝１０となった場合以降の処理について説明する。ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ３３）。この場合、ｃ＝１０で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ１９に戻る。
【００６２】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（ステップＳ１９）。この場合であれば、ｃ＝１０であるので、１０番目のキーワード「１１９２年」のノート出現順序「７」が取得され、Ｎａ＝７となる。
【００６３】
ＣＰＵ２３は、（ｃ＋１）番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ２１）。この場合であれば、１１番目のキーワード「征夷大将軍」のノート出現順序「８」が取得され、Ｎｂ＝８となる。
【００６４】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ−Ｎａ＝１であるかを判断する（図９ステップＳ２３）。この場合、８−７＝１であるので、ステップＳ２９に進み、連続正解カウンタｘをインクリメントする。これによりｘ＝２となる。
【００６５】
ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ３１）。これにより、ｃ＝１１となる。ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ３３）。この場合、ｃ＝１１で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ１９に戻る。
【００６６】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（ステップＳ１９）。この場合であれば、ｃ＝１１であるので、１１番目のキーワード「征夷大将軍」のノート出現順序「８」が取得され、Ｎａ＝８となる。
【００６７】
ＣＰＵ２３は、（ｃ＋１）番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ２１）。この場合であれば、１２番目のキーワード「鎌倉幕府」のノート出現順序「９」が取得され、Ｎｂ＝９となる。
【００６８】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ−Ｎａ＝１であるかを判断する（図９ステップＳ２３）。この場合、９−８＝１であるので、ステップＳ２９に進み、連続正解カウンタｘをインクリメントする。これによりｘ＝３となる。
【００６９】
ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ３１）。この場合ｃ＝１２となる。ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ３３）。この場合、ｃ＝１２で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ１９に戻る。
【００７０】
以下、キーワードカウンタｃがｃ＝１３となるまで、同様の処理がなされ、これにより、連続正解カウンタｘは、ｘ＝４となる。
【００７１】
ステップＳ３１にて、キーワードカウンタｃがｃ＝１４になると、ステップＳ３３からステップＳ１９に戻り、ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（ステップＳ１９）。この場合であれば、ｃ＝１４であるので、１４番目のキーワード「執権」のノート出現順序「１１」が取得され、Ｎａ＝１１となる。
【００７２】
ＣＰＵ２３は、（ｃ＋１）番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ２１）。この場合であれば、１５番目のキーワード「後鳥羽上皇」のノート出現順序「５０」が取得され、Ｎｂ＝５０となる。
【００７３】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ−Ｎａ＝１であるかを判断する（図９ステップＳ２３）。この場合、５０−１１＝３９であるので、ステップＳ２５に進み、連続正解カウンタｘからポイントを計算し、キーワード並び一致ポイントｐに加算する。この場合、連続正解カウンタｘはｘ＝４であるので、加算するポイントは「２４ ＝１ ６」とした。これにより、すでに記憶されているポイントと加えて「１８」が記憶される。ＣＰＵ２３は、連続正解カウンタｘを初期化する（ｘ＝０）（ステップＳ２７）。
【００７４】
以下、ｃ＝２１まで、同様の処理がなされる。ステップＳ３３にて、すべて終了した場合には、ステップＳ３５にて、連続カウンタｘが「０」であるか判断し、連続カウンタｘが「０」でなければ、連続正解カウンタｘからポイントを計算し、キーワード並び一致ポイントｐに加算する（ステップＳ３７）。
【００７５】
このようにして、キーワードの出現順序が連続する個数から決定される値を総計することにより、最終的なキーワード並び一致ポイントｐが得られ、これを類似度とする。つまり、本実施形態においては、単に模範キーワードとノートキーワードが一致した数ではなく、その出現順序と出現順序の並びがどれだけ連続して一致しているかにより類似度を求めている。つまり、出現順序に沿ったキーワードの個数が多いほど類似度を高くし、少ないほど類似度を低くすることで、評価をすることができる。したがって、授業の体系的な流れに沿ってキーワードが記載されたノートに対して、高い評価をすることができる。
【００７６】
なお、本実施形態において、各キーワードについて、色づけがされている場合には、これをより重要キーワードとして設定し、この重要キーワードの出現順序（並び）がノートキーワードの出現順序（並び）と一致している場合に、前記一致ポイントの値を通常よりも高く(たとえば2倍など)設定するようにしてもよい。これにより、重要なキーワードの並びが一致している場合に、類似度の評価を高めることができる。
【００７７】
また、模範キーワードについて、色づけされているか否か判断し、色づけされている場合にはこれを記憶しておき、対応するノートキーワードについても色づけされているか否か判断し、色づけされている場合には、ポイントを加算するようにしてもよい。これにより、類似度の評価を高くすることができる。
【００７８】
このように、本実施形態によれば、従来のやり方と比べて、生徒のノートを客観的に評価することができる。従来は、先生が生徒のノートを見て評価するというやり方であったため、評価が主観的になっていた。また、従来の技術では、コンピュータを用いてキーワードの存在の有無を判定し評価するというやり方もあった。しかし、そのやり方では、実際の授業における体系的な流れを把握しているか否かを評価することはできなかった。本実施例では、キーワードが順序よくノートに記載されていれば高評価となるので、生徒が授業の流れを正確に理解しているか否かを適切に判定することができる。
【００７９】
Ｂ．第２実施形態
上記実施形態においては、途中に一つでも欠落していたら連続していると評価されない評価方法について説明したが、「欠落しているキーワードを無視して考えた場合には連続する」と判断するようにしてもよい。かかる場合の図４ステップＳ５の処理について、図１１、図１２を用いて説明する。
【００８０】
ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルを作成する（図１１ステップＳ４１）。具体的には、図８ステップＳ１１と同様であるので、説明は省略する。
【００８１】
ＣＰＵ２３は、キーワード並び一致ポイントｐ、連続正解カウンタｘ、キーワードカウンタｃ、および次キーワードカウンタｄを初期化する（ステップＳ４３，ステップＳ４５、ステップＳ４７、ステップＳ４９）。
【００８２】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（ステップＳ５１）。この場合であれば、ｃ＝１であるので、１番目のキーワード「源頼朝」のノート出現順序「１」が取得され、Ｎａ＝１となる。
【００８３】
ＣＰＵ２３は、Ｎａ＝５０であるか否か判断する（図１１ステップＳ５３）。この場合、Ｎａ＝１であるので、図１２ステップＳ５７に進み、次キーワードカウンタｄを、模範キーワード出現順序カウンタｃの値に「１」を加えた値を設定する。この場合であれば、ｃ＝１であるので、次キーワードカウンタｄはｄ＝２に設定される。
【００８４】
ＣＰＵ２３は、ｄ番目のキーワードのノート出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ５９）。この場合、ｄ＝２であるので、２番目のキーワードのノート出現順序「５０」が取得され、Ｎｂ＝５０となる。
【００８５】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ＝５０であるか否か判断する（図１２ステップＳ６１）。この場合、Ｎｂ＝５０であるので、次キーワードカウンタｄをインクリメントする（ステップＳ６３）。これによって次キーワードカウンタｄはｄ＝３に設定される。
【００８６】
ＣＰＵ２３は、ｄ番目のキーワードのノート出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ５９）。この場合、ｄ＝３であるので、３番目のキーワードのノート出現順序「２」が取得され、Ｎｂ＝２となる。
【００８７】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ＝５０であるか否か判断する（ステップＳ６１）。この場合、Ｎｂ＝５０でないので、Ｎｂ−Ｎａ＞０であるかを判断する（ステップＳ６５）。この場合、２−１＝１であるので、連続正解カウンタｘをインクリメントする（ステップＳ７１）。これにより、連続正解カウンタｘはｘ＝１となる。
【００８８】
ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ７３）。これにより、キーワードカウンタｃはｃ＝２となる。ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ７５）。具体的にはステップＳ３３と同様である。この場合ｃ＝２で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ５１に戻る。
【００８９】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（図１１ステップＳ５１）。この場合であれば、ｃ＝２であるので、２番目のキーワード「源義仲」のノート出現順序「５０」が取得される（Ｎａ＝５０）。
【００９０】
ＣＰＵ２３は、Ｎａ＝５０であるか否か判断する（図１１ステップＳ５３）。この場合、Ｎａ＝５０であるので、ステップＳ５５に進み、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ７３）。これにより、キーワードカウンタｃはｃ＝３となる。
【００９１】
ＣＰＵ２３は、模範キーワードテーブルの出現順序（ｃ）番目と、同一のキーワードが出現するノートキーワードテーブルの出現順序（Ｎａ）を取得する（図１１ステップＳ５１）。この場合であれば、ｃ＝３であるので、３番目のキーワード「源義経」のノート出現順序「２」が取得される（Ｎａ＝２）。
【００９２】
ＣＰＵ２３は、Ｎａ＝５０であるか否か判断する（図１１ステップＳ５３）。この場合、Ｎａ＝２であるので、図１２ステップＳ５７に進み、次キーワードカウンタｄを，模範キーワード出現順序カウンタｃの値に「１」を加えた値を設定する。この場合であれば、ｃ＝３であるので、次キーワードカウンタｄはｄ＝４に設定される。
【００９３】
ＣＰＵ２３は、ノートキーワードテーブルから、模範キーワードテーブルの出現順序ｄ番目と、同一のキーワードのノート出現順序（Ｎｂ）を取得する（ステップＳ５９）。この場合、ｄ＝４であるので、４番目のキーワードのノート出現順序「５０」が取得される。
【００９４】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ＝５０であるか否か判断する（ステップＳ６１）。この場合、Ｎｂ＝５０であるので、次キーワードカウンタｄをインクリメントする（ステップＳ６３）。これによって次キーワードカウンタｄはｄ＝５に設定される。
【００９５】
ＣＰＵ２３は、ノートキーワードテーブルから、模範キーワードテーブルの出現順序ｄ番目と、同一のキーワードのノート出現順序（Ｎｂ）を取得する（ステップＳ５９）。この場合、ｄ＝５であるので、５番目のキーワードのノート出現順序「３」が取得される。
【００９６】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ＝５０であるか否か判断する（ステップＳ６１）。この場合、Ｎｂ＝５０でないので、Ｎｂ−Ｎａ＞０であるかを判断する（ステップＳ６５）。この場合、３−２＝１であるので、連続正解カウンタｘをインクリメントする（ステップＳ７１）。これにより、連続正解カウンタｘはｘ＝２となる。
【００９７】
ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ７３）。これにより、キーワードカウンタｃはｃ＝４となる。ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ７５）。具体的にはステップＳ３３と同様である。この場合ｃ＝４で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ５１に戻る。
【００９８】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（図１１ステップＳ５１）。この場合であれば、ｃ＝４であるので、４番目のキーワードのノート出現順序「５０」が取得され、Ｎａ＝５０となる。
【００９９】
ＣＰＵ２３は、Ｎａ＝５０であるか否か判断する（図１１ステップＳ５３）。この場合、Ｎａ＝５０であるので、ステップＳ５５に進み、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ５５）。これにより、キーワードカウンタｃは、ｃ＝５となる。
【０１００】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（図１１ステップＳ５１）。この場合であれば、ｃ＝５であるので、５番目のキーワードのノート出現順序「３」が取得され、Ｎａ＝３となる。
【０１０１】
ＣＰＵ２３は、Ｎａ＝５０であるか否か判断する（図１１ステップＳ５３）。この場合、Ｎａ＝３であるので、図１２ステップＳ５７に進み、次キーワードカウンタｄを、模範キーワード出現順序カウンタｃの値に「１」を加えた値を設定する。この場合であれば、ｃ＝５であるので、次キーワードカウンタｄはｄ＝６に設定される。
【０１０２】
ＣＰＵ２３は、ｄ番目のキーワードのノート出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ５９）。この場合、ｄ＝６であるので、６番目のキーワードのノート出現順序「５０」が取得され、Ｎｂ＝５０となる。
【０１０３】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ＝５０であるか否か判断する（ステップＳ６１）。この場合、Ｎｂ＝５０であるので、次キーワードカウンタｄをインクリメントする（ステップＳ６３）。これによって次キーワードカウンタｄはｄ＝７に設定される。
【０１０４】
ＣＰＵ２３は、ｄ番目のキーワードのノート出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ５９）。この場合、ｄ＝７であるので、７番目のキーワードのノート出現順序「５」が取得され、Ｎｂ＝５となる。
【０１０５】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ＝５０であるか否か判断する（ステップＳ６１）。この場合、Ｎｂ＝５０でないので、Ｎｂ−Ｎａ＞０であるかを判断する（ステップＳ６５）。この場合、５−３＝２であるので、連続正解カウンタｘをインクリメントする（ステップＳ７１）。これにより、連続正解カウンタｘはｘ＝３となる。
【０１０６】
ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ７３）。これにより、キーワードカウンタｃはｃ＝６となる。ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ７５）。具体的にはステップＳ３３と同様である。この場合ｃ＝６で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ５１に戻る。
【０１０７】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（図１１ステップＳ５１）。この場合であれば、ｃ＝６であるので、６番目のキーワードのノート出現順序「５０」が取得され、Ｎａ＝５０となる。ＣＰＵ２３は、Ｎａ＝５０であるか否か判断する（図１１ステップＳ５３）。この場合、Ｎａ＝５０であるので、ステップＳ５５に進み、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ５５）。これにより、キーワードカウンタｃは、ｃ＝７となる。
【０１０８】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（図１１ステップＳ５１）。この場合であれば、ｃ＝７であるので、７番目のキーワードのノート出現順序「５」が取得され、Ｎａ＝５となる。
【０１０９】
ＣＰＵ２３は、Ｎａ＝５０であるか否か判断する（図１１ステップＳ５３）。この場合、Ｎａ＝５０でないので、図１２ステップＳ５７に進み、次キーワードカウンタｄを、模範キーワード出現順序カウンタｃの値に「１」を加えた値を設定する。この場合であれば、ｃ＝７であるので、次キーワードカウンタｄはｄ＝８に設定される。
【０１１０】
ＣＰＵ２３は、ｄ番目のキーワードのノート出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ５９）。この場合、ｄ＝８であるので、８番目のキーワードのノート出現順序「６」が取得され、Ｎｂ＝５０となる。
【０１１１】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ＝５０であるか否か判断する（ステップＳ６１）。この場合、Ｎｂ＝５０でないので、Ｎｂ−Ｎａ＞０であるかを判断する（ステップＳ６５）。この場合、６−５＝１であるので、連続正解カウンタｘをインクリメントする（ステップＳ７１）。これにより、連続正解カウンタｘはｘ＝４となる。
【０１１２】
ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ７３）。これにより、キーワードカウンタｃはｃ＝８となる。ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ７５）。具体的にはステップＳ３３と同様である。この場合ｃ＝８であり、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ５１に戻る。ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（図１１ステップＳ５１）。この場合であれば、ｃ＝８であるので、８番目のキーワードのノート出現順序「６」が取得され、Ｎａ＝６となる。
【０１１３】
ＣＰＵ２３は、Ｎａ＝５０であるか否か判断する（図１１ステップＳ５３）。この場合、Ｎａ＝５０でないので、図１２ステップＳ５７に進み、次キーワードカウンタｄを、模範キーワード出現順序カウンタｃの値に「１」を加えた値を設定する。この場合であれば、ｃ＝８であるので、次キーワードカウンタｄはｄ＝９に設定される。
【０１１４】
ＣＰＵ２３は、ｄ番目のキーワードのノート出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ５９）。この場合、ｄ＝９であるので、９番目のキーワードのノート出現順序「４」が取得され、Ｎｂ＝５０となる。
【０１１５】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ＝５０であるか否か判断する（ステップＳ６１）。この場合、Ｎｂ＝５０でないので、Ｎｂ−Ｎａ＞０であるかを判断する（ステップＳ６５）。この場合、４−６＝−２であるので、ステップＳ６７に進み、連続正解カウンタｘからポイントを計算し、キーワード並び一致ポイントｐに加算する（ステップＳ６７）。この場合、連続正解カウンタｘはｘ＝４であるので、加算するポイントは「２ ＝１６」とした。これにより、すでに記憶されているポイント４ｐ「０」と加えてｐ＝１６が記憶される。ＣＰＵ２３は、連続正解カウンタｘを初期化する（ｘ＝０）（ステップＳ６９）。
【０１１６】
ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ７３）。これにより、キーワードカウンタｃはｃ＝９となる。ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ７５）。具体的にはステップＳ３３と同様である。この場合ｃ＝９で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ５１に戻る。
【０１１７】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（図１１ステップＳ５１）。この場合であれば、ｃ＝９であるので、９番目のキーワードのノート出現順序「４」が取得され、Ｎａ＝４となる。
【０１１８】
ＣＰＵ２３は、Ｎａ＝５０であるか否か判断する（図１１ステップＳ５３）。この場合、Ｎａ＝４であるので、図１２ステップＳ５７に進み、次キーワードカウンタｄを、模範キーワード出現順序カウンタｃの値に「１」を加えた値を設定する。この場合であれば、ｃ＝９であるので、次キーワードカウンタｄはｄ＝１０に設定される。
【０１１９】
ＣＰＵ２３は、ｄ番目のキーワードのノート出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ５９）。この場合、ｄ＝１０であるので、１０番目のキーワードのノート出現順序「７」が取得され、Ｎｂ＝７となる。
【０１２０】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ＝５０であるか否か判断する（ステップＳ６１）。この場合、Ｎｂ＝５０でないので、Ｎｂ−Ｎａ＞０であるかを判断する（ステップＳ６５）。この場合、７−４＝３であるので、連続正解カウンタｘをインクリメントする（ステップＳ７１）。これにより、連続正解カウンタｘはｘ＝１となる。
【０１２１】
ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ７３）。これにより、キーワードカウンタｃはｃ＝１０となる。
【０１２２】
ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ７５）。この場合ｃ＝１０で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ５１に戻る。
【０１２３】
ＣＰＵ２３は、ｃ番目のキーワードの出現順序を取得し、変数Ｎａに代入する（図１１ステップＳ５１）。この場合であれば、ｃ＝１０であるので、１０番目のキーワードのノート出現順序「７」が取得され、Ｎａ＝７となる。
【０１２４】
ＣＰＵ２３は、Ｎａ＝５０であるか否か判断する（図１１ステップＳ５３）。この場合、Ｎａ＝５０でないので、図１２ステップＳ５７に進み、次キーワードカウンタｄを、模範キーワード出現順序カウンタｃの値に「１」を加えた値を設定する。この場合であれば、ｃ＝１０であるので、次キーワードカウンタｄはｄ＝１１に設定される。
【０１２５】
ＣＰＵ２３は、ｄ番目のキーワードのノート出現順序を取得し、変数Ｎｂに代入する（ステップＳ５９）。この場合、ｄ＝１１であるので、１１番目のキーワードのノート出現順序「８」が取得され、Ｎｂ＝８となる。
【０１２６】
ＣＰＵ２３は、Ｎｂ＝５０であるか否か判断する（ステップＳ６１）。この場合、Ｎｂ＝５０でないので、Ｎｂ−Ｎａ＞０であるかを判断する（ステップＳ６５）。この場合、８−７＝１であるので、連続正解カウンタｘをインクリメントする（ステップＳ７１）。これにより、連続正解カウンタｘはｘ＝２となる。
【０１２７】
ＣＰＵ２３は、キーワードカウンタｃをインクリメントする（ステップＳ７３）。これにより、キーワードカウンタｃはｃ＝１１となる。
【０１２８】
ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルのすべてについて、処理終了したかを判断する（ステップＳ７５）。この場合ｃ＝１１で、総キーワード数「２１」を越えていないので、ステップＳ５１に戻る。
【０１２９】
以下同様に、ｃ＝２１まで、上記処理が繰り返され、ｃ＝２２となると、ステップＳ７５にて終了であると判断され、ステップＳ７７に進む。ステップＳ７７，ステップＳ７９の処理については、図９ステップＳ３５，３７と同様であるので説明は省略する。以上の処理によって得られた最終的なキーワード並び一致ポイントｐを、類似度とする。
【０１３０】
このようにすると、模範キーワードとノートキーワードの出現順序の連続性が完全に一致しない場合であっても、その連続性の一致が所定範囲内のものであれば、連続性が保たれていると判定して、その部分の並びについては授業の流れに沿っていると高く評価することが可能となる。たとえば、図１０の場合であれば、模範キーワード出現順序１，３，５，７，８までの４つについては、連続性が保たれていると判定され、また、模範キーワード出現順序９，１０，１１，１２，１３，１４，１６，１７，１８，２１までの９つについても、連続性が保たれていると判定される。したがって、かかる連続数に応じたポイントが得られる。ポイント換算手法については、第１実施形態と同様である。
【０１３１】
Ｃ．第３実施形態
上記第１実施形態においては、連続している評価としてＮｂ−Ｎａ＝１である場合に、連続正解カウンタを１つインクリメントするようにした。したがって、１つ飛びにキーワードが記載されているノートの評価は低いものとなる。また、上記第２実施形態においては、連続している評価としてＮｂ−Ｎａ＞０である場合に、連続正解カウンタを１つインクリメントするようにした。したがって、欠落なく連続している場合も、欠落して連続している場合も、順番が入れ替わっていない限り同じ評価となってしまう。そこで、かかる問題を解決するため、以下のように評価するようにしてもよい。
【０１３２】
かかる場合の判断フローについて図８、図１３を用いて説明する。なお、第３実施形態においては、図８のステップＳ１５の処理は不要である。ステップＳ１１〜ステップＳ２１の処理については、第１実施形態と同様であるので説明は省略する。ステップＳ９１にて、Ｎｂ−Ｎａが正の数である場合には、（Ｎａ−Ｎｂ）の値に応じたポイントをキーワード並び一致ポイント（ｐ）に加算すればよい。たとえば、（Ｎａ−Ｎｂ）＝１であれば、欠落なく連続しているため評価を高くし、５ポイント加算する。欠落がある場合には、その欠落数に応じた評価を行うようなポイントを設定し、（Ｎａ−Ｎｂ）＝２であれば４ポイント加算、（Ｎａ−Ｎｂ）＝３であれば３ポイント加算、（Ｎａ−Ｎｂ）＝６以上の場合には、０ポイント加算とすればよい。
【０１３３】
また、ステップＳ９１にて、Ｎｂ−Ｎａが正の数でない場合には、模範キーワードテーブルにおける出現順序が守られていないので、０ポイントを加算する（ステップＳ９３）。図１３におけるステップＳ９７、ステップＳ９９については、第１実施形態と同様であるので、説明は省略する。以上の処理によって得られた最終的なキーワード並び一致ポイントｐを、類似度とする。
【０１３４】
このようにすると、ノートキーワードにおける出現順序の並びの間の欠落の度合いに応じて、ポイント数を変化させることにより、欠落している模範キーワードの有無やその数に応じた評価ができる。
【０１３５】
Ｄ．第４実施形態
上記実施形態においては、全範囲でキーワードの連続度を判断するようにしているが、これをブロックに分けて判断するようにしてもよい。図１５を用いて説明する。ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルを作成する(図１５ステップＳ１０１）。具体的には、図８ステップＳ１１と同様であるので、説明は省略する。
【０１３６】
ＣＰＵ２３は、任意にまたは予め設定された分割数、あるいは任意にまたは予め設定された分割領域となるよう、板書キーワード情報を区切る。たとえば、図１４は、分割数を「３」とした場合である。かかる分割数は、各ブロックに所定数の個数のキーワードとなるようにしてもよく、また、所定の数のブロックとなるようにしてもよい。所定の分割領域は、ページや段落ごとになるようにしてもよい。
【０１３７】
つぎに、ＣＰＵ２３は、キーワードの不存在を表すデータ値「５０」は除いて、ブロックごとに区切った板書キーワードテーブルのノートキーワード出現順序の平均値を求める(ステップＳ１０５）。たとえば、図１４Ａの場合には、第１ブロックの平均値は、「（１＋２＋３＋５）／７＝１．６となる。第２，第３ブロックについても同様にして、それぞれ、「７．８」、「７．７」を求める。
【０１３８】
ＣＰＵ２３は、図１４の換算テーブルを用いて、各ブロックの評価値を求める。図１４の換算テーブルでは、模範テキストにおける出現順序の平均値と、ノートにおける出現順序の平均値との差に対する評価値が示され、この差がない「０」、つまりノートの出現順序の平均値が模範の出現順序の平均値と一致すると、評価値が最も高くなる。そして、模範テキストにおける出現順序の平均値と、ノートにおける出現順序の平均値との差が大きくなる、つまりノートの出現順序の平均値が模範の出現順序の平均値からずれるほど、評価値が低く設定される。各ブロックの平均値を評価値に換算すると、第１ブロックは、評価値「７」、第２ブロックは評価値「５」、第３ブロックは評価値「３」となり、これらの平均評価値は「５」となる。この全ブロックの評価値を平均した総評価値を類似度として取得される（図１３ステップＳ１０９）。
【０１３９】
このようにして、本実施形態においては、複数のブロックに分け、各ブロックについて個別ブロック評価値を演算している。したがって、当該ブロック内にさえ、存在すれば多少出現順序が入れ替わっていても、そのブロック内の評価は変わらないという効果がある。
【０１４０】
さらに、ノート全体でキーワードの出現順序と出現順序を比較した場合、出現順序が大きくなるほどノートキーワードの抜けによる影響は大きくなる。このため、複数のブロックに分割し、分割したブロックごとに評価を行うことにより、ノートキーワードの抜けによる影響を小さくすることができ、精度を向上させることができるという効果もある。
【０１４１】
また、模範の出現順序の平均値およびノートの出現順序の平均値により類似度を簡単に求めることができる。
【０１４２】
なお、図１４Ａでは、ブロックに分けても、模範の出現順序およびノートの出現順序は通し番号を用いたが、ブロックごとに模範の出現順序およびノートの出現順序の番号を振り直してもよい。
【０１４３】
また、図１４Ｂでは、予めブロックにおける出現順序の平均値および出現順序の平均値の差と評価値とを対応づけて記憶させたテーブルを用いて評価値を求めたが、これに限定されず、出現順序の平均値および出現順序の平均値の差に係数を掛けた数式で評価値を求めるなど、模範の出現順序、ノートの出現順序の平均値および評価値の関係を示す所定の基準により、ブロックごとのノートにおけるキーワードの出現順序の平均値から各ブロックの評価値を取得することができる。
【０１４４】
そして、この出現順序の平均値および出現順序の平均値の差を評価値に換算したが、換算せずに、この差をそのままブロックごとの評価値とし、各ブロックの評価値を総計してブロック全体の類似度を求めるようにしてもよい。
【０１４５】
さらに、出現順序の平均値および出現順序の平均値の差から評価値や類似度を求めたが、出現順序および出現順序の差を合計した合計値などから評価値や類似度を求めることもできる。この場合も、平均値を求めた場合と同様に、出現順序の差の合計値が小さいほど、一致している割合が多く、評価値が高く設定される。
【０１４６】
また、この実施形態では、各ブロックの出現順序の平均値により、評価値を各ブロックにおける模範およびノートの類似度として求め、各ブロックの類似度を平均した平均値を全体の類似度とした。しかし、これに限定されず、各ブロックの類似度を合計した合計値などを全体の類似度とするようにしてもよい。
【０１４７】
さらに、この実施形態では、各ブロックの出現順序の平均値により評価値を各ブロックにおける類似度を求め、これを総計して全体の類似度とした。しかし、これに限定されず、上記全ての実施形態と同様の方法で各ブロックにおける類似度を求めた上、各ブロックの類似度を総計して全体の類似度を評価するようにしてもよい。
【０１４８】
さらに、隣接するブロック間の平均値の差を用いて評価値を算出してもよい。つまり、隣り合ったブロック間の平均値の差は、模範の出現順序であればブロック間のデータ数と一致する。この値を基準値とすることにより、基準値からの差が小さい場合は評価値を高くし、大きい場合には評価値を低くするとしてもよい。
【０１４９】
なお、分割した各ブロックについて、その重要度に応じて評価値に差が付くような形式の演算方法を用いることとしてもよい。授業において重要度の高い箇所の流れを理解している生徒に対して評価を高くすることにより、各生徒の評価に細かい差をつけることができ、評価精度を向上させることができる。
【０１５０】
Ｅ．第５実施形態
図１６を用いて、近似直線を用いた評価方法について説明する。
【０１５１】
ＣＰＵ２３は、ノートキーワード出現順序テーブルを作成する(図１６ステップＳ１１１）。具体的には、図８ステップＳ１１と同様であるので、説明は省略する。つぎに、ＣＰＵ２３は、ノートの出現順序を取得する(ステップＳ１１３)。本実施形態においては、図１７に示すように、横軸：ｘにノートキーワード出現順序テーブルにおいて上からキーワードが並ぶ順、つまり１からの自然数を昇順に配置し、縦軸：ｙにキーワードの並び順に従ったノートの出現順序および模範の出現順序を配置したグラフとした。
【０１５２】
なお、ノートの出現順序についてはキーワードの不存在を表すデータ値「５０」は除く。たとえば、図１０の場合、１個目のキーワード「源頼朝」は、ノートの出現順序「１」である。したがって、座標（１，１）となるので、地点Po1に配置される。板書キーワードテーブル２個目のキーワード「源義仲」は、ノート出現順序「５０」であるので、このグラフに配置されない。以下、同様にして、板書キーワードテーブルの２１個目のキーワード「御成敗式目」は、ノートの出現順序「１５」である。したがって、座標（２１，１５）となるので、地点Po21に配置される。
【０１５３】
ＣＰＵ２３は、かかるノート座標を示す散布図から、近似直線を求める(ステップＳ１１５)。たとえば、最小二乗法を用いて近似直線を求めると、ｙ＝０．７７ｘ−０．５が比較対象傾向直線Ｌ１として得られる。なお、散布図から近似直線Ｌ１を求めたが、近似直線の求め方については、これに限定されない。
【０１５４】
つぎに、ＣＰＵ２３は、ｙ＝ｘである基礎傾向直線Ｌｂを生成し、基礎傾向直線Ｌｂと既に求めた近似直線Ｌ１を比較し、比較結果から両者の類似度を求める(ステップＳ１１７)。基礎傾向直線Ｌｂは、（１，１），（２，２）・・・・と、模範キーワード出現順序とノート出現順序が一致しており、模範の出現順序を表すものであり、本実施形態においては、この基礎傾向直線Ｌｂおよび近似直線Ｌ１の傾きの差や比率などを求め、両方の値を図１８に示す換算テーブルを用いて評価値に換算するようにした。
【０１５５】
この換算テーブルでは、直線Ｌｂ、Ｌ１の傾きの差およびｙ切片の差がない「０」、つまりノートの出現順序が模範の出現順序と一致していると、評価値が最も高く設定され、直線Ｌｂ、Ｌ１の傾きの差およびｙ切片の差が大きくなる、つまりノートの出現順序が間違っているほど、評価値が低く設定される。
【０１５６】
図１７の例では、傾きの差が０．２３で、ｙ切片の差が−０．５である。したがってこの換算テーブルにて評価値を求めると、傾きの評価値「５０」およびｙ切片の評価値「８０」となり 、これらの評価値を平均した平均値「６５」が類似度として得られる。
【０１５７】
なお、図１８では、直線Ｌｂ、Ｌ１の傾きの差およびｙ切片の差と評価値とを対応づけて記憶させた換算テーブルを用いて評価値を求めたが、これに限定されず、傾きの差およびｙ切片の差に係数を掛けた数式で評価値を求めるなど、傾きの差、ｙ切片の差および評価値の関係を示す所定の基準により直線Ｌｂ、Ｌ１の傾きおよびｙ切片の評価値をそれぞれ取得することができる。
【０１５８】
そして、この直線ＬｂおよびＬ１の傾きの評価値またはｙ切片の評価値の一方だけを用いて、これを類似度とすることもできる。
【０１５９】
また、直線ＬｂおよびＬ１の傾きの評価値とｙ切片の評価値との平均値により類似度を求めたが、これに限定されず、たとえば傾きの評価値とｙ切片の評価値との合計値を類似度とすることもできる。
【０１６０】
さらに、直線Ｌｂ、Ｌ１の傾きの差およびｙ切片の差を評価値に換算したが、換算せずに、この傾きやｙ切片の差をそのまま類似度として求めることもできる。
【０１６１】
また、直線Ｌｂ、Ｌ１の傾きやｙ切片で評価値や類似度を求めたが、相関係数や標準偏差などで評価値や類似度を求めることもできる。
【０１６２】
このように、板書キーワードテーブルに記憶されたキーワード出現順序から決定され、正解を表する直線を基礎直線Ｌ１と、ノートキーワードテーブルのキーワード出現順序から決定され、ノートの出現順序の分布傾向を表す近似直線を比較対象傾向直線として比較し、両者のずれの大きさから両者の類似度を決定することにより、キーワードの出現順序が正しいか否かを客観的に判定することができる。
【０１６３】
全体的な傾向としては、直線Ｌｂ、Ｌ１の傾きおよびｙ切片の差が小さいほど、ノートの出現順序は模範の出現順序と近く、正解に近いため、出現順序の間違いの程度が小さいと評価できる。また、隣接のキーワード（近い値）が入れ替わっている場合には、偏差量が小さいため直線Ｌ１に与える影響が小さいことにより、入れ替わったキーワードの出現順序の差が小さいと、出現順序の間違いの程度が小さいと評価できる。
【０１６４】
Ｆ．第６実施形態
上記各実施形態においては、図５に示す模範キーワードテーブルに、図７に示すノートキーワードテーブルにおける出現順序を追加することにより、図１０に示すノートキーワード出現順序テーブルを作成するようにした。
【０１６５】
しかし、これに限定されず、ノートキーワードについて、模範キーワードテーブルに記憶されている同一のキーワードの出現順序を関連付けてノートキーワードテーブルに記憶したテーブルを別途作成し、当該ノートキーワードテーブルに記憶された各キーワードの模範キーワードテーブルにおける出現順序の差分に基づき、連続するキーワードか否かを判断するというようにしてもよい。
【０１６６】
たとえば、図７に示すノートキーワードテーブルのノートキーワードと一致する模範キーワードの出現順序を、そのノートキーワード及び出現順序と対応付けて、ノートキーワードテーブルに保存する。そして、連続する出現順序のノートキーワードの、模範キーワード出現順序の差を求め、図１９に示すようなノートキーワード出現順序テーブルを作成するようにしてもよい。
【０１６７】
そして、上記出現順序の差が「１」であれば、これらのキーワードの並びが一致し連続しているということがわかる。このため、出現順序の差が「１」であるキーワードの個数に基づいて評価を決定すればよい。たとえば、出現差の値が「１」の個数に所定ポイントを乗算し、総計することにより、ノートの点数を採点することができる。
【０１６８】
さらに、出現差が「１」でなく、「２」の場合も乗算する上記所定ポイントを少なくして、さらにこれを考慮して総計できるようにしてもよい。たとえば、（〔差が「１」の個数〕×ポイント３０）＋（〔差が「２」の個数〕×ポイント１０）のように計算すればよい。さらに、差が「３」の個数なども考慮してもよい。
【０１６９】
Ｇ．第７実施形態
上記各実施形態においては、キーワードの出現順序の一致度に基づいて評価を求めているが、さらに、キーワード間の文字数を考慮して評価することもできる。
【０１７０】
この実施形態は、ノートキーワード抽出手段が、キーワードを抽出すると伴に各キーワード間の文字数も抽出し、キーワードに関連付けるキーワード間の文字数もノートキーワードテーブルに記憶することにより、出現順序が連続するキーワードであっても、文字数が所定数以上離れている場合には、連続していないキーワードであるとして取り扱うというものである。
【０１７１】
たとえば、図２０に示すように、各キーワードの出現位置およびキーワード間文字数を抽出した文字数付き模範キーワードテーブルと、各キーワードの出現位置およびキーワード間文字数を抽出した文字数付きノートキーワードテーブルを作成しておく。
【０１７２】
そして、前者における出現順序７番目および８番目のキーワード「守護」「地頭」におけるキーワード間文字数は、「１０」であり、後者における出現順序５番目および６番目のキーワード「守護」「地頭」におけるキーワード間文字数は、「６４」であり、差が６４−１０＝５４である。キーワード間の標準文字数を予め設定しておき、これを越える場合には、連続していないと判断するようにしてもよい。
【０１７３】
このように、文字数付き模範キーワードテーブルと文字数付きノートキーワードテーブルにおけるキーワード間文字数の値を考慮して評価することにより、キーワード間における内容上の連続性を判定することができる。
【０１７４】
つまり、キーワード間の文字数が標準文字数より大きいということは、たまたまノート上でキーワードの出現順序が隣り合ったというだけで、連続するキーワードの間に、内容の関連性がないことを検出することができる。これにより、ノートにおけるキーワードの出現順序の連続性のみではなく、その内容の連続性も加味することで、生徒が授業の流れを把握しているかどうかの評価について、精度を高めることができる。
【０１７５】
また、図２０に示すテーブルは、別途作るのではなく、ノートキーワード出現テーブル(図１０参照）に、キーワード間文字数を項目として、追加するようにしてもよい。
【０１７６】
Ｈ．その他の実施形態
上記各実施形態においては、１名の生徒のノート評価について説明したが、複数の生徒のノートについて予め図４ステップＳ３の処理をしておき、ステップＳ５にて、これを人数分、繰り返すようにしてもよい。
【０１７７】
なお、評価手法としては、係数kを予め記憶しておき、模範キーワード記憶手段のキーワードとの一致数をS1、連続するキーワードの個数をS2として、y=Ｓ１+k*S2から、両者の類似度を決定するようにしてもよい。
【０１７８】
また、模範キーワードテーブルに装飾があるキーワードについて、同様の処理（アンダーラインや色分けなど）をしている場合には、これをさらに加点とするようにしてもよい。
【０１７９】
また、ＯＣＲ処理で解読不可能な文字がある場合には、文字数分だけ減点対象としてもよい。
【０１８０】
また、模範のテキストデータまたはノートデータ上で同じキーワードが複数回検出された場合には、最初に抽出した出現順序とすればよい。
【０１８１】
さらに、出現順序の一致判定を行い、一致数が多いほど高く評価することもできる。
【０１８２】
また、上記実施形態においては、生徒のノートを評価する場合を例として説明したが、生徒のノート以外のテキストデータであっても、本件発明を適用することができる。
【０１８３】
また、生徒ノートが紙媒体などに記録されている場合について説明したが、電子データとして記憶できる形式であれば、データ形式は問われない。
【０１８４】
上記実施形態においては、各機能を実現する為に、ＣＰＵを用い、ソフトウェアによってこれを実現している。しかし、その一部若しくは全てを、ロジック回路等のハードウェアによって実現してもよい。
【０１８５】
なお、上記プログラムの一部の処理をオペレーティングシステム（ＯＳ）にさせるようにしてもよい。
【０１８６】
本明細書に記載した発明は以下のように把握することもできる。
【０１８７】
本発明にかかるノート評価装置においては、前記評価手段は、前記ノートキーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現数および連続するキーワードの一致数を演算し、この出現数および一致数を、前記出現順序に沿ったキーワードの個数として前記類似度を評価する。したがって、前記出現数および一致数を前記出現順序に沿ったキーワードの個数として前記類似度を評価することができる。
【０１８８】
本発明にかかるノート評価装置においては、前記評価手段は、前記ノートキーワード記憶手段に記憶されたキーワードについて、連続するキーワードの個数を演算し、この総計を、前記出現順序に沿ったキーワードの個数として前記類似度を評価する。したがって、欠落なく連続するキーワードの個数に基づいて前記類似度を評価することができる。
【０１８９】
本発明にかかるノート評価装置においては、前記評価手段は、非連続のものであっても所定数範囲内の非連続であれば、連続するキーワードとして決定し、これを前記出現順序に沿ったキーワードの個数と判断する。したがって、多少出現順が離散している場合でも、評価が可能となる。
【０１９０】
本発明にかかるノート評価装置においては、前記ノートキーワード抽出手段は、抽出する各キーワード間の文字数も併せて抽出し、前記ノートキーワード記憶手段は、抽出された文字数を対応づけて記憶し、前記評価手段は、連続するキーワードであっても文字数が所定数以上離れている場合には、連続していないキーワードとして取り扱う。したがって、キーワード間文字数をも考慮した評価が可能となる。
【０１９１】
本発明にかかるノート評価装置においては、前記ノートキーワード記憶手段は、前記板書キーワード記憶手段には存在し、かつノートキーワード抽出手段が抽出できなったキーワードについては、不存在を表す不存在ワードとして記憶することにより、前記板書キーワード記憶手段と同じ数のキーワードを記憶しており、前記評価手段は、同じキーワードについて、キーワード間の不存在ワードに基づき前記連続するキーワードか否かを決定する。したがって、不存在である場合に、これを不存在であると認識して、前記類似度を判断することができる。
【０１９２】
本発明にかかるノート評価装置においては、前記ノートキーワード記憶手段は、ノートキーワード抽出手段が抽出したキーワードについて、前記板書キーワード記憶手段に記憶されている出現順序を記憶し、前記評価手段は、ノートキーワード記憶手段に記憶された各キーワードの出現順序の差分に基づき前記連続するキーワードか否かを決定する。
【０１９３】
本発明にかかるノート評価装置においては、前記評価手段は、係数ｋを予め記憶しており、板書キーワード記憶手段のキーワードとの一致数をＳ１、連続するキーワードの個数をＳ２として、ｙ＝Ｓ１＋ｋ＊Ｓ２から、両者の類似度を決定する。したがって、キーワードとの一致数および連続するキーワードの個数に基づいて、評価演算が可能となる。
【０１９４】
本発明にかかるノート評価装置は、１）板書のテキストデータから抽出したキーワードについて、その出現順序とともに記憶する板書キーワード記憶手段、２）生徒のノートのテキストデータを記憶するノートデータ記憶手段、３）前記ノートデータ記憶手段に記憶されたテキストデータから、前記板書キーワード記憶手段に記憶されたキーワードを抽出するノートキーワード抽出手段、４）前記ノートキーワード抽出手段が抽出したキーワードをその出現順序と対応づけて記憶するノートキーワード記憶手段、５）前記ノートキーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現数および連続するキーワードの一致数を演算し、この出現数および一致数に基づき両者の類似度を評価する評価手段を備えている。
【０１９５】
したがって、前記出現数および一致数を前記出現順序に沿ったキーワードの個数として両者の類似度を評価することができる。
【０１９６】
本発明にかかるノート評価装置においては、さらに、１）板書テキストデータを記憶する板書データ記憶手段、２）前記板書データ記憶手段に記憶されたテキストデータから、所定のキーワードを抽出し、前記板書キーワード記憶手段に記憶させる板書キーワード抽出手段を備えている。したがって、板書テキストデータから板書キーワード抽出することができる。
【０１９７】
本発明にかかるノート評価方法は、コンピュータに、板書のテキストデータから抽出した板書データキーワードについて、その出現順序とともに記憶しておき、前記板書データキーワードおよび出現順序を用いて、生徒のノートテキストデータを評価させるノート評価方法であって、以下の処理を前記コンピュータが実行する。1)生徒のノートのテキストデータが与えられると、このテキストデータから、前記板書データキーワードを抽出し、2)前記抽出したキーワードをその出現順序と対応づけてノートキーワードとして記憶部に記憶させ、3)前記ノートキーワードについて、前記板書キーワードの出現順序に沿ったキーワードの個数を求め、これに基づき、両者の類似度を評価する。
【０１９８】
このように、キーワードの出現順序に沿ったキーワードの個数から両者の類似度を評価することにより、キーワードの出現順序に沿ったノートを高い評価とすることができる。
【０１９９】
本発明にかかるテキストデータ評価装置は、１）模範のテキストデータから抽出したキーワードについて、その出現順序とともに記憶する模範データキーワード記憶手段、２）比較対象のテキストデータを記憶する比較対象テキストデータ記憶手段、３）前記比較対象テキストデータ記憶手段に記憶されたテキストデータから、前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードを抽出する比較対象テキストキーワード抽出手段、４）前記比較対象テキストキーワード抽出手段が抽出したキーワードをその出現順序と対応づけて記憶する比較対象キーワード記憶手段、５）前記比較対象キーワード記憶手段に記憶されたキーワードについて、前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序に沿ったキーワードの個数に基づき、両者の類似度を評価する評価手段を備えている。
【０２００】
このように、キーワードの出現順序に沿ったキーワードの個数から両者の類似度を評価することにより、キーワードの出現順序に沿ったテキストデータを高い評価とすることができる。
【０２０１】
また、「キーワードをその出現順序と対応づけて記憶する」とは、実施形態に示すように、出現順序順にキーワードをテーブル形式で記憶する場合はもちろん、それ以外の形式も含む。「板書キーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序に沿ったキーワードの個数」とは、実施形態では、板書キーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現数および連続するキーワードの一致数で演算する場合と、連続するキーワードの個数を演算し、この総計で演算する場合について説明したが、これに限定されるものではない。「連続する」とは、欠落なく連続する場合はもちろん、非連続であっても所定数範囲内の非連続である場合も含む。「不存在ワード」とは、記号であってもよく、また、連続番号で表す場合にかなり大きな値などとすればよい。「テキストデータ」とは、テキストデータを含んでいれば十分であり、たとえばタグが付与されたXMLデータ等も含む概念である。
【０２０２】
また、「出現順序に沿ったキーワードの個数」とは、ノートキーワードテーブルにおけるキーワードの出現順序が欠落せず連続している個数、欠落しているキーワードを無視して考えた場合には連続する個数も含む。このように「出現順序に沿う」とは、あるキーワードについてその直前または直後のキーワードとの相対関係で決定される場合と、あるキーワードについてその直前または直後のキーワード以外のキーワードとの相対関係で決定される場合とを含む。また、ノートキーワードテーブルに存在するキーワードをベースに考える場合と、模範キーワードテーブルに存在するキーワードをベースに考える場合といずれも含む。
【図面の簡単な説明】
【０２０３】
【図１】この発明の一実施形態によるノート評価装置１の機能ブロック図である。
【図２】ノート評価装置１を、ＣＰＵを用いて実現した場合のハードウエア構成である。
【図３】模範のテキストデータの一例である。
【図４】全体のフローチャートである。
【図５】模範キーワードテーブルのデータ構造を示す図である。
【図６】ノートデータの一例である。
【図７】ノートキーワードテーブルのデータ構造を示す図である。
【図８】評価処理の詳細フローチャートである。
【図９】評価処理の詳細フローチャートである。
【図１０】ノートキーワード出現順テーブルのデータ構造を示す図である。
【図１１】第２実施形態における評価処理の詳細フローチャートである。
【図１２】第２実施形態における評価処理の詳細フローチャートである。
【図１３】第３実施形態における評価処理の詳細フローチャート（後半)である。
【図１４】ブロック化した場合の処理を説明するための図である。
【図１５】ブロック化した場合の評価処理の詳細フローチャートである。
【図１６】近似直線を求める場合の評価処理の詳細フローチャートである。
【図１７】近似直線の一例である。
【図１８】近似直線の勾配と対応するポイントの一例を示す図である。
【図１９】ノートキーワード出現順テーブルの他のデータ構造を示す図である。
【図２０】模範キーワードテーブルおよび、ノートキーワードテーブルに、出現位置およびキーワード間文字列数を追加した状態を示す図である。
【符号の説明】
【０２０４】
１・・・・ノート評価装置
２３・・・ＣＰＵ
２７・・・メモリ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
キーワードと、その出現順序とを関連付けて記憶する模範キーワード記憶手段、
生徒のノートのテキストデータを記憶するノートデータ記憶手段、
前記ノートデータ記憶手段に記憶されたテキストデータから、前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードを抽出するノートキーワード抽出手段、
前記ノートキーワード抽出手段が抽出したキーワードを前記ノートデータ記憶手段に記憶されたテキストデータにおける出現順序と対応づけて記憶するノートキーワード記憶手段、
前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードについて、前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序と、前記ノートキーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序を比較して、その比較結果に基づき両者の類似度を評価する評価手段、
を備えたノート評価装置。
【請求項２】
請求項１のノート評価装置において、
前記評価手段は、前記板書キーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序に沿ったキーワードの個数を求め、これに基づき両者の類似度を評価すること、
を特徴とするノート評価装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２のノート評価装置において、
前記ノートキーワード抽出手段は、抽出する各キーワード間の文字数も併せて抽出し、
前記ノートキーワード記憶手段は、抽出された文字数を対応づけて記憶し、
前記評価手段は、連続するキーワードであっても文字数が所定数以上離れている場合には、連続していないキーワードとして取り扱うこと、
を特徴とするノート評価装置。
【請求項４】
請求項１のノート評価装置において、
前記評価手段は、前記模範キーワード記憶手段に記憶された出現順序から決定される基準直線を基礎傾向直線とし、前記ノートデータ記憶手段のキーワードの数および出現順序から決定される近似直線を比較対象傾向直線とし、前記基礎傾向直線と前記比較対象傾向直線のずれの大きさから両者の類似度を決定すること、
を特徴とするノート評価装置。
【請求項５】
請求項１〜請求項３のいずれかのノート評価装置において、
前記評価手段は、模範キーワード記憶手段のキーワードを所定のブロックに分けて、各ブロックの評価値を演算し、これを総計して評価すること、
を特徴とするノート評価装置。
【請求項６】
コンピュータを、以下の手段として機能させるためのノート評価プログラム。
模範のテキストデータから抽出したキーワードについて、その出現順序とともに記憶する模範キーワード記憶手段、
生徒のノートのテキストデータを記憶するノートデータ記憶手段、
前記ノートデータ記憶手段に記憶されたテキストデータから、前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードを抽出するノートキーワード抽出手段、
前記ノートキーワード抽出手段が抽出したキーワードを前記ノートデータ記憶手段に記憶されたテキストデータにおける出現順序と対応づけて記憶するノートキーワード記憶手段、
前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードについて、前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序と、前記ノートキーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序を比較して、その比較結果に基づき、両者の類似度を評価する評価手段。
【請求項１】
キーワードと、その出現順序とを関連付けて記憶する模範キーワード記憶手段、
生徒のノートのテキストデータを記憶するノートデータ記憶手段、
前記ノートデータ記憶手段に記憶されたテキストデータから、前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードを抽出するノートキーワード抽出手段、
前記ノートキーワード抽出手段が抽出したキーワードを前記ノートデータ記憶手段に記憶されたテキストデータにおける出現順序と対応づけて記憶するノートキーワード記憶手段、
前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードについて、前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序と、前記ノートキーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序を比較して、その比較結果に基づき両者の類似度を評価する評価手段、
を備えたノート評価装置。
【請求項２】
請求項１のノート評価装置において、
前記評価手段は、前記板書キーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序に沿ったキーワードの個数を求め、これに基づき両者の類似度を評価すること、
を特徴とするノート評価装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２のノート評価装置において、
前記ノートキーワード抽出手段は、抽出する各キーワード間の文字数も併せて抽出し、
前記ノートキーワード記憶手段は、抽出された文字数を対応づけて記憶し、
前記評価手段は、連続するキーワードであっても文字数が所定数以上離れている場合には、連続していないキーワードとして取り扱うこと、
を特徴とするノート評価装置。
【請求項４】
請求項１のノート評価装置において、
前記評価手段は、前記模範キーワード記憶手段に記憶された出現順序から決定される基準直線を基礎傾向直線とし、前記ノートデータ記憶手段のキーワードの数および出現順序から決定される近似直線を比較対象傾向直線とし、前記基礎傾向直線と前記比較対象傾向直線のずれの大きさから両者の類似度を決定すること、
を特徴とするノート評価装置。
【請求項５】
請求項１〜請求項３のいずれかのノート評価装置において、
前記評価手段は、模範キーワード記憶手段のキーワードを所定のブロックに分けて、各ブロックの評価値を演算し、これを総計して評価すること、
を特徴とするノート評価装置。
【請求項６】
コンピュータを、以下の手段として機能させるためのノート評価プログラム。
模範のテキストデータから抽出したキーワードについて、その出現順序とともに記憶する模範キーワード記憶手段、
生徒のノートのテキストデータを記憶するノートデータ記憶手段、
前記ノートデータ記憶手段に記憶されたテキストデータから、前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードを抽出するノートキーワード抽出手段、
前記ノートキーワード抽出手段が抽出したキーワードを前記ノートデータ記憶手段に記憶されたテキストデータにおける出現順序と対応づけて記憶するノートキーワード記憶手段、
前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードについて、前記模範キーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序と、前記ノートキーワード記憶手段に記憶されたキーワードの出現順序を比較して、その比較結果に基づき、両者の類似度を評価する評価手段。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２】
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【図６】
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【図１１】
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【図１８】
【図１９】
【図２０】
【公開番号】特開２０１０−５５３７３（Ｐ２０１０−５５３７３Ａ）
【公開日】平成２２年３月１１日（２０１０．３．１１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−２１９６０２（Ｐ２００８−２１９６０２）
【出願日】平成２０年８月２８日（２００８．８．２８）
【出願人】（５９９１０８２４２）Ｓｋｙ株式会社 (257)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年３月１１日（２０１０．３．１１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年８月２８日（２００８．８．２８）
【出願人】（５９９１０８２４２）Ｓｋｙ株式会社 (257)
【Ｆターム（参考）】
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