JP2022070239A - 一般的な問題解決のアイデアの視覚化とインテリジェントなガイド方法及び装置 - Google Patents
一般的な問題解決のアイデアの視覚化とインテリジェントなガイド方法及び装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2022070239A JP2022070239A JP2021174619A JP2021174619A JP2022070239A JP 2022070239 A JP2022070239 A JP 2022070239A JP 2021174619 A JP2021174619 A JP 2021174619A JP 2021174619 A JP2021174619 A JP 2021174619A JP 2022070239 A JP2022070239 A JP 2022070239A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- description
- relationship
- solving
- key
- user
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 238000012800 visualization Methods 0.000 title claims abstract description 18
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims abstract description 28
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 21
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 17
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 12
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 9
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 6
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 8
- 241000699666 Mus <mouse, genus> Species 0.000 description 6
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 6
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 230000001364 causal effect Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 2
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 229920001690 polydopamine Polymers 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/20—Education
- G06Q50/205—Education administration or guidance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/30—Semantic analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/903—Querying
- G06F16/9038—Presentation of query results
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/904—Browsing; Visualisation therefor
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/906—Clustering; Classification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
- G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
- G06F9/44—Arrangements for executing specific programs
- G06F9/451—Execution arrangements for user interfaces
- G06F9/453—Help systems
-
- G—PHYSICS
- G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
- G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
- G09B5/00—Electrically-operated educational appliances
- G09B5/06—Electrically-operated educational appliances with both visual and audible presentation of the material to be studied
- G09B5/065—Combinations of audio and video presentations, e.g. videotapes, videodiscs, television systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
- Electrically Operated Instructional Devices (AREA)
Abstract
【課題】一般的な問題解決のアイデアの視覚化とインテリジェントなガイド方法及び装置を提供する。【解決手段】本発明は、問題の語幹等に従って、各部分のキー記述と非キー記述を生成して、アトミック記述集合を形成するステップと、前記アトミック記述集合に従って、システム関係集合を形成するステップと、前記アトミック記述集合の各記述とそれに対応するカテゴリに従って、各記述と各カテゴリに対応する基本グラフィックを生成して、基本グラフィック集合を形成するステップと、前記システム関係集合に従って各関係に対応するフィードバックプロンプトを生成し、フィードバックプロンプト集合を形成するステップと、ユーザーとシステム間の相互作用に基づいて、ユーザー関係集合を生成するステップと、前記システム関係集合を前記ユーザー関係集合と比較し、かつ比較結果とフィードバックプロンプトを表示するステップと、を含む。
Description
本発明は、インテリジェント教学の分野、特に、一般的な問題解決のアイデアの視覚化とインテリジェントなガイド方法及び装置に関する。
従来の問題解決のアイデアガイドは、手動の方法(オンラインガイドやオフラインガイドなど)によって行われるか、または静的なテキストチャート(本やウェブページなど)、録画されたビデオ、オーディオなどによって表示して再生される。これらの方法の欠点は次のとおりである。手動の問題解決のアイデアガイドは、関連する知識を持った人員が完了する必要がある。つまり、問題解決のアイデアガイドを実施する人員の専門知識の予備力は比較的高く、オフラインガイドは大規模に迅速に促進できず、効率は低い。生放送・録画放送を主な方法とするオンラインガイドは、インターネットを媒体とした手動ガイド方法に過ぎず、オンラインで大規模に推進することはできるが、ユーザーとのタイムリーなパーソナライズされたガイドやコミュニケーションを提供することはできず、異なる人に異なるガイドを提供することはできない。静的なテキストチャート、ビデオおよびオーディオの方法はユーザーと対話できず、ユーザーは対応するテキストチャートを受動的に受信して理解することしかできず、ユーザーのアイデアを刺激し、ガイドする効果を達成することはできない。
現在、問題解決のアイデアのガイド方法はいくつかあるが、それらは客観的な問題解決プロセスの自動ガイド技術のみであり、この技術は一般に、問題の知識ポイントを分解することなく、多肢選択式の問題にのみ使用される。ユーザーの選択肢が答えと一致しているかどうかを簡単に判断して、一定のヒントとフィードバックを提供する。これは、本質的にユーザーに答えを推測させるためのものであるが、問題解決のアイデアのインテリジェントなガイドを実際には実現していない。
本発明は、従来技術の欠点を克服し、一般的な問題解決のアイデアの視覚化とインテリジェントなガイド方法及び装置を提供し、現在の手動ガイド方法の低効率及び既存の自動ガイド技術が、客観的な多肢選択問題のみをガイドできる問題を解決することを目的とする。
本発明の目的は以下の技術的解決手段により実現される。一般的な問題解決のアイデアの視覚化とインテリジェントなガイド方法であって、前記方法は、問題の語幹、関連する知識ポイント、および該問題の各問題解決ステップに従って、各部分のキー記述と非キー記述を生成して、アトミック記述集合を形成する、アトミック記述集合の生成ステップと、問題の語幹、関連する知識ポイント、および該問題の問題解決ステップに従って、記述分類ルールを設計し、前記アトミック記述集合内の各記述を分類し、各記述と各カテゴリ、各記述と各記述との間の関係を生成し、システム関係集合を形成する、システム関係集合の生成ステップと、前記アトミック記述集合の各記述と各記述に対応するカテゴリに従って、各記述に対応する基本グラフィック及び各カテゴリに対応する基本グラフィックをそれぞれ生成して、すべての基本グラフィックが基本グラフィック集合を形成する、基本グラフィック集合の生成ステップと、問題の語幹、関連する知識ポイント、および該問題の問題解決ステップに従って、システム関係集合内の各関係に対応するフィードバックプロンプトを生成して、フィードバックプロンプト集合を形成する、フィードバックプロンプト集合の生成ステップと、ユーザーは、ヒューマンコンピュータインタラクションインターフェースにおいて、表示される基本グラフィックスを操作することにより、基本グラフィックス間の関係を作成または更新し、それによってユーザー関係集合を形成する、ユーザー関係集合の生成ステップと、前記システム関係集合と前記ユーザー関係集合との間の関係を比較し、かつ比較結果に応じてヒューマンコンピュータインタラクションインターフェースにフィードバックする、比較ステップと、を含む。
さらに、前記アトミック記述集合の生成ステップは、具体的には、問題語幹に表示される語幹の構成要素を分解し、キー語幹の記述と非キー語幹の記述を抽出することと、該問題を解決するために必要なキー知識ポイントを整理し、かつキー知識ポイントを、ユーザーが該問題を解決するために必要な認知レベルの知識を満たすキー知識ポイントの記述に分解することと、該問題に関連しているが、該問題を解決するときに使用する必要のない非キー知識ポイントを整理し、かつ非キー知識ポイントを、該問題を解決するユーザーに必要な認知レベルの知識を満たす非キー知識ポイントの記述に分解することと、分割プロセスは再帰的なプロセスである可能性がある、つまり、最初に最高レベルから問題のアイデアを整理し、いくつかの問題解決ステップを形成し、次に各問題解決ステップを論理的に分割して、該問題解決ステップに対応するサブ問題解決ステップを形成し、すべての問題解決ステップが論理な分割を完了するまで、該問題の各解決方法の複数の問題解決ステップを論理的に分割することと、キー語幹の記述、非キー語幹の記述、キー知識ポイントの記述、非キー知識ポイントの記述、問題解決のステップの記述、および非問題解決ステップの記述のそれぞれに一意のカテゴリ番号を割り当て、かつ各記述と該記述のカテゴリとの間の従属関係を記録することと、を含む。
さらに、前記アトミック記述集合の生成ステップは、具体的には、さまざまな問題とそれに対応する複数の問題解決ステップおよび関連する知識ポイントを収集して整理し、問題の語幹、問題解決ステップ、および関連する知識ポイントをコンピュータ処理可能な方法で保存して、問題データ集合を形成することと、前記問題データ集合を、トレーニング集合、テスト集合、および処理待ち問題集合の3つの部分に分割することと、トレーニング集合とテスト集合における問題の語幹、問題解決ステップ、および関連する知識ポイントを前処理してから、セマンティックロールアノテーションを実行する。標準タイプの意味は、キー問題の語幹、非キー問題の語幹、キー知識ポイントの記述、非キー知識ポイントの記述、問題解決ステップの記述、非問題解決ステップの記述を含むことと、トレーニング集合でセマンティックロールアノテーションモデルをトレーニングし、テスト集合でトレーニングの効果を確認し、トレーニング集合で一定のしきい値に達したときにトレーニングを停止することと、上記のトレーニングで得られたモデルに従って、処理待ち問題集合に対してセマンティックロールアノテーションを実行することと、各セマンティックロールアノテーションカテゴリに一意のカテゴリ番号を割り当て、各セマンティックロールアノテーションと該セマンティックロールアノテーションのカテゴリとの間の従属関係を記録することと、を含む。
さらに、システム関係集合の生成ステップは、具体的には、問題の語幹、関連する知識ポイント、および該問題の各問題解決ステップに従って、記述分類ルールを設計し、前記アトミック記述集合内の各記述を分類し、前記アトミック記述集合内の各記述に対して、該記述と各カテゴリとの間の関係を生成することと、前記アトミック記述集合から2つの記述を選択し、選択した2つの記述間の関係を決定し、アトミック記述集合内の任意の2つの記述間の関係がすべて決定されるまで選択プロセスを繰り返すことと、を含むか、又は、前記アトミック記述集合内の記述を分類することと、各カテゴリの任意の2つの記述間の関係を決定することと、任意の2つのカテゴリ間の関係を決定することと、任意の2つの異なるカテゴリAとBについて、それぞれ2つの記述m1とm2を選択し、ここで、m1はカテゴリAに属し、m2はカテゴリBに属し、カテゴリAとカテゴリBとの間の関係がrである場合、m1とm2との間の関係もrであり、m1とm2との間の関係rをシステム関係集合に追加することと、システム関係集合のサイズが変更されなくなるまで、上記のステップを繰り返すことと、を含む。
さらに、前記基本グラフィック集合の生成ステップは、具体的には前記キー語幹の記述、前記非キー語幹の記述、前記キー知識ポイントの記述、前記非キー知識ポイントの記述、前記問題解決ステップの記述、前記非問題解決ステップの記述、および前記記述分類ルールに従って取得された他のカテゴリにそれぞれ対応する基本グラフィックを設計し、且つ各グラフィックにグローバルに一意の番号を割り当て、各記述と対応するグラフィック、各カテゴリと対応するグラフィックとの間の1対1の対応関係を保存することを含むか、又はさまざまな記述と各カテゴリの基本グラフィックを事前に設計し、且つグラフィックライブラリに保存し、得られたさまざまな記述とさまざまなカテゴリに従って、グラフィックライブラリから各記述と各カテゴリに対応する基本グラフィックを選択し、そして、選択したグラフィックにグローバルに一意の番号を割り当て、各記述と対応するグラフィック、各カテゴリと対応するグラフィックとの間の関係を保存することを含む。
さらに、前記フィードバックプロンプト集合の生成ステップは具体的には、各関係名の集合内の各関係について、該関係が問題から独立して、1つのフィードバックプロンプトを統一して使用できるかどうかを確認し、できる場合、前の問題用に設計されたフィードバックプロンプトを使用するか、又は該関係のフィードバックプロンプトを再設計し、できない場合、このカテゴリの各関係に対応するフィードバックプロンプトを設計することと、設計されたフィードバックプロンプトの表示形式は、テキスト、グラフィック、画像、公式、式、記号、文字列、オーディオ、ビデオ、アニメーションを含むが、これらに限定されず、1つの関係は、任意の複数のフィードバックプロンプトを含めることができることと、を含む。
さらに、前記ユーザー関係集合の生成ステップは具体的には、アトミック記述集合と基本グラフィックス集合の1対1の対応関係により、基本グラフィックス集合のグラフィックスの全部または一部と対応するアトミック記をヒューマンコンピュータインタラクションインターフェースに表示することと、ユーザーは、ヒューマンコンピュータインタラクションインターフェースにおいて、表示される基本グラフィックスを操作することより、基本グラフィックス間の関係を作成または更新することと、ユーザーが編集した基本グラフィックス間の関係及び前記アトミック記述集合と前記基本グラフィックス集合との間の1対1の対応関係により、ユーザーが編集した各記述間の関係を決定し、ユーザー関係集合を形成することと、を含む。
さらに、前記比較ステップは具体的には、ユーザーによる前記基本グラフィックスの操作中に、システムは前記ユーザー関係集合と前記システム関係集合を比較して比較結果を取得することと、前記比較結果と前記フィードバックプロンプト集合に従って、表示する必要のあるフィードバックプロンプトのタイプ、数量、場所、および表示モードを決定し、ユーザーの好みの設定と問題の難易度の設定を組み合わせてフィードバックプロンプトをヒューマンコンピュータインタラクションインターフェースに表示することと、を含む。
さらに、システム関係集合と前記ユーザー関係集合との間の関係を比較することは、現在のヒューマンコンピュータインタラクションインターフェースで設定されている前記ユーザー関係集合が前記システム関係集合のサブ集合である場合、答えが終わりであることを含む。
一般的な問題解決のアイデアの視覚化とインテリジェントなガイド方法に基づく装置であって、それは、アトミック記述集合生成モジュール、基本グラフィック集合生成モジュール、システム関係集合生成モジュール、フィードバックプロンプト集合生成モジュール、ユーザー関係集合生成モジュール、比較モジュール、およびヒューマンコンピュータインタラクションモジュールを含み、前記アトミック記述集合生成モジュールは、問題の語幹、関連する知識ポイント、および該問題の問題解決ステップに従って、各部分のキー記述と非キー記述を生成して、アトミック記述集合を形成するために使用され、前記基本グラフィック集合生成モジュールは、前記アトミック記述集合の各記述に従って、各記述に対応する基本グラフィックを生成し、すべての基本グラフィックに基づいて基本グラフィック集合を形成する基本グラフィック集合生成ステップで使用され、前記システム関係集合生成モジュールは、問題の語幹、関連する知識ポイント、および問題の問題解決ステップに従って、アトミック記述集合内の各記述間の関係を生成し、システム関係集合を形成し、前記フィードバックプロンプト集合生成モジュールは、問題の語幹、関連する知識ポイント、および該問題の問題解決ステップに従って、システム関係集合内の各関係に対応するフィードバックプロンプトを生成して、フィードバックプロンプト集合を形成し、前記ユーザー関係集合生成モジュールでは、ユーザーは、ヒューマンコンピュータインタラクションインターフェースにおいて、表示される基本グラフィックスを操作することにより、基本グラフィックス間の関係を作成し、それによってユーザー関係集合を形成し、前記比較モジュールは、前記システム関係集合と前記ユーザー関係集合との間の関係を比較し、比較結果に応じてヒューマンコンピュータインタラクションインターフェースにフィードバックするために使用され、前記ヒューマンコンピュータインタラクションモジュールは、前記アトミック記述集合生成モジュール、基本グラフィック集合生成モジュール、システム関係集合生成モジュール、フィードバックプロンプト集合生成モジュール、ユーザー関係集合生成モジュールと比較モジュールを表示し、及びユーザーの、ヒューマンコンピュータインタラクションインターフェースでのクリック、ドラッグ、移動、接続、ズーム、削除という操作に使用される。
本発明の有益な効果は以下のとおりである。一般的な問題解決のアイデアの視覚化とインテリジェントなガイド方法及び装置であって、ユーザーの学習効率を効果的に向上させ、ユーザーの学習コストを削減し、知識ポイントを分解することができ、小学校、中学校、大学、成人教育などのすべての段階で学生が学習で答えたり練習したりする必要があるさまざまな質問や問題の視覚的な解決とガイドに適用できる。
(実施例1)
本発明における一般的な問題は、一般に、小学生、中学校、大学、成人教育などのすべての段階で学生が学習プロセスで答えたり練習したりする必要があるさまざまな質問や問題を指す。
本発明における一般的な問題は、一般に、小学生、中学校、大学、成人教育などのすべての段階で学生が学習プロセスで答えたり練習したりする必要があるさまざまな質問や問題を指す。
具体的には、一般的な問題解決のアイデアの視覚化とインテリジェントなガイド方法に関連しており、次の内容が含まれる。
ステップS1:回答する問題に応じて、問題の語幹、問題に関連する知識ポイント、および該問題のいくつかの問題解決ステップに基づいて、各部分のキー記述と非キー記述を生成する。キー記述または非キー記述の形式には、テキスト、グラフィック、公式、式、記号、文字列などが含まれるが、これらに限定されない。キー記述と非キー記述は「アトミック記述集合」を構成し(ここで「アトミック記述」とは、該記述を対応する思考レベルに分割できないことを意味する)、アトミック記述集合をデータベースまたはファイルに保存する。
ステップS2:問題の語幹、関連する知識ポイント、および該問題の各問題解決ステップに従って、記述分類ルールを設計し、ステップS1で取得したアトミック記述集合内の各記述を分類し、各記述と各カテゴリ、各記述と各記述との間の関係を生成し、システム関係集合を形成し、システム関係集合をデータベースまたはファイルに保存する。
ステップS3:ステップS1で取得されたアトミック記述集合の各記述と各記述に対応するカテゴリに従って、各記述に対応する基本グラフィック及び各カテゴリに対応する基本グラフィックをそれぞれ生成する。すべての基本グラフィックは基本グラフィック集合を形成し、基本グラフィック集合と、各記述とグラフィックとの間の対応する関係をデータベースまたはファイルに保存する。
ステップS4:システム関係集合に従って、各グラフィック間の関係に対応するフィードバックプロンプトを設計する。すべてのフィードバックプロンプトがフィードバックプロンプト集合を形成する。フィードバックプロンプト集合及び、各システム関係とフィードバックプロンプトとの間の対応する関係をデータベースまたはファイルに保存する。
ステップS5:ユーザーが該問題に答えたら、データベースまたはファイルからアトミック記述集合、基本グラフィック集合、各記述とグラフィックとの間の対応する関係、システム関係集合、フィードバックプロンプト集合、および各システム関係とフィードバックプロンプトとの対応する関係を抽出し、かつこれらのデータをユーザーのローカルにロードする。
ステップS6:基本グラフィック集合内の各グラフィックと、各グラフィック間の関係を、特定のルールまたは順序でクライアントアプリケーションのヒューマンコンピュータインタラクションインターフェースに表示する。
ステップS7:システム関係集合内のさまざまな関係を分類した後、端末インタフェースに表示する。ユーザーは、端末インタフェースでクリック、ドラッグ、移動、接続、ズーム、削除などの操作により、各グラフィック間の関係(ユーザー関係集合)を新規作成、更新、および削除する。現在の端末インタフェースの各グラフィックブロックの関係をシステム関係集合と比較し、比較結果を、現在の端末インタフェースにグラフィカルにフィードバックする。現在の端末インタフェースで設定されたユーザー関係集合がシステム関係集合のサブ集合である場合、答えは終わる。
ここで、キー語幹の記述とは、語幹の記述において、本問題のアイデアを整理する(または本問題を解決する)のに重要な役割を果たす(または重要な貢献をする)記述である。キー語幹の記述がないかまたは使用されていない場合、本問題を完全に解決することはできないかまたは、本問題の問題解決アイデアを整理することはできない。
非キー語幹とは、問題の語幹の記述において、本問題のアイデアを整理する(または本問題を解決する)ことと密接に関連していない記述である。そのような記述がない場合でも、本問題を完全に解決するかまたは本問題を解決するアイデアを整理することができる。
キー知識ポイントとは、問題を解決するとき、本問題のアイデアを完全に整理するか、又は本問題を完全に解決するために必要な知識ポイントである。これらの知識ポイントを持っていない、または使用していない場合、本問題を完全に解決したり、本問題を解決するアイデアを整理したりすることはできない。問題を複数の方法で解決できる場合、各解決方法に含まれる知識ポイントは、本問題のキー知識ポイント集合を構成する。
非キー知識ポイントとは、本問題に関連するが、上記の「キー知識ポイント」ではない知識ポイントである。問題を解決するとき、非キー知識ポイントを使用するかまたは応用しなくても、本問題を完全に解決したり、本問題の解決アイデアを整理したりすることができる。
ヒューマンコンピュータインタラクションインターフェースは、「端末インタフェース」と呼ばれ、つまり、ユーザーがデバイスと対話するための操作インタフェースである。ここでのデバイスとは、「コンピュータ機器」または「コンピュータ」を指し、所定のプログラムまたは命令を実行することにより、数値計算及び/又は論理計算などの所定の処理プロセスを実行できるインテリジェント電子デバイスを指す。これは、プロセッサとメモリを含むことができる。プロセッサによってメモリに事前に保存されている存続命令を実行して所定の処理プロセスを実行するか、またはASIC、FPGA、DSPなどのハードウェアによって所定の処理プロセスを実行するか、または上記2つの組み合わせによって実現される。コンピュータ機器には、サーバー、パーソナルコンピュータ、ラップトップ、タブレット、スマートフォン、学習機、個別指導機、PDAなどが含まれるが、これらに限定されない。
(実施例S1-1)
本実施例は、実施例1に基づくステップS1のさらなる実施形態であった。それは以下の内容を含む。
本実施例は、実施例1に基づくステップS1のさらなる実施形態であった。それは以下の内容を含む。
ステップS11:問題語幹に表示されるテキスト、グラフィック、画像、公式、式、記号、文字列などを分解し、本問題への解決にプラスの啓発効果をもたらす「キー語幹の記述」を抽出する。処理する問題の分野に応じて、問題のテキスト部分で「単語分割」と「エンティティ命名認識」を実行し、グラフの部分では、グラフの「セマンティックセグメンテーション」を指す。これらはすべて、コンピュータ上で行うことができる。キー語幹記述の形式には、テキスト、グラフィック、公式、式、記号、文字列などが含まれるが、これらに限定されない。
ステップS12:問題語幹に表示されるテキスト、グラフィック、画像、公式、式、記号、文字列などを分解し、本問題への解決に何の関係もないか、または啓発的な効果はない「キー語幹の記述」を抽出する。非キー語幹記述の形式には、テキスト、グラフィック、公式、式、記号、文字列などが含まれるが、これらに限定されない。
ステップS13:問題を解決するために必要なキー知識ポイントを整理し、かつキー知識ポイントを、ユーザーが該問題を解決するために必要な認知レベルの知識を満たす「キー知識ポイントの記述」に分解する。その形式には、テキスト、グラフィック、公式、式、記号、文字列などが含まれるが、これらに限定されない。上記において、「抽出」、「整理」とは、「エンティティ命名認識」または「セマンティックセグメンテーション」に基づいてテキストとグラフを分類し、分類結果に従って特定のカテゴリを選択することである。
ステップS14:本問題に関連しているが、本問題を解決するときに使用する必要のない非キー知識ポイントを整理し、非キー知識ポイントをユーザーが本問題を解決するために必要な認知レベルの知識を満たす「非キー知識ポイントの記述」に分解する。その形式には、テキスト、グラフィック、公式、式、記号、文字列などが含まれるが、これらに限定されない。
ステップS15:問題の各解決方法のいくつかの問題解決ステップを論理的に分割し、問題解決ステップごとに次の操作を実行する。
ステップS151:該問題解決のステップにグローバルに一意の番号を割り当てる。
ステップS152:該問題解決のステップを要約し、「問題解決ステップ記述」に要約する。その形式には、テキスト、グラフィック、公式、式、記号、文字列などの形式が含まれるが、これらに限定されない。
ステップS153:該問題解決のステップの知識を広げ、論理的には正しいが、本問題の解決とは関係のない「非問題解決ステップの記述」を要約する。
ステップS154:該ステップに対応する番号、上位レベルの問題解決ステップの番号、問題解決ステップの記述、および非問題解決ステップの記述を記録する。該問題解決ステップをいくつかのサブ問題解決ステップに分解できる場合は、該問題解決ステップのサブ問題解決ステップごとにステップS151~S153の操作を繰り返し、各サブ問題解決ステップが分解できなくなると停止する。
ステップS16:ステップS11、S12、S13、S14、S15などによって生成された各類記述に一意のカテゴリ番号を割り当て、4種類の記述の各記述にグローバルに一意の記述番号を割り当て、各記述と該記述カテゴリとの間の従属関係を記録し、得られた各記述はアトミック記述集合を形成し、アトミック記述集合をデータベースまたはファイルに保存する。
例えば、問題:「tan(x)=2の場合、sin(x)cos(x)の値を求める。」
ステップS11によって取得された「キー語幹記述」は、sin(x)cos(x)を求め、tan(x)=2である。
ステップS12によって取得された「非キー語幹記述」は、空である。
S13によって取得された「キー知識ポイント記述」は、sin2x+cos2x=1、tanα=sinα/cosαであり、分子または分母が1の場合、1をsin2x+cos2xに置き換えることである。
ステップS14によって取得された「非キー知識ポイント記述」は、三角関数が第1象限ですべて正であり、sinα=cosαtanα、1±2sin(x)cos(x)がある場合、1をsin2x+cos2xに置き換えることを考え、元の式は、(sin(x)±cos(x))2に変更できることである。
ステップS151によって取得された「問題解決ステップ記述」は、sin(x)cos(x)を、tan(x)を含む式に等価に変換することであり、このステップが、sin(x)cos(x)をsin(x)cos(x)/1に変換し、1をsin2x+cos2xで置き換え、分子と分母を同時にcos2xで除算するというサブステップに分解できる。
ステップS152によって得られた「非問題解決ステップ記述」は、sin(x)cos(x)の周期を求め、sin(x)cos(x)の画像を描くことである。
(実施例S1-2)
本実施例は、実施例1に基づくステップS1のさらなる別の実施形態である。それは以下の内容を含む。
本実施例は、実施例1に基づくステップS1のさらなる別の実施形態である。それは以下の内容を含む。
ステップS11:さまざまな問題とそれに対応する複数の問題解決ステップおよび関連する知識ポイントを大量に収集して整理し、問題の語幹、各問題解決ステップ、および関連する知識ポイント等を文字列、ベクトル図、画像などのコンピュータで処理可能な方法で、保存して、問題データ集合を形成する。
ステップS12:問題データ集合を、トレーニング集合、テスト集合(または検証集合)、および処理待ち問題集合の3つの部分に分割する。
ステップS13:トレーニング集合とテスト集合における問題の語幹、問題解決ステップ、および関連する知識ポイントを前処理してから、セマンティックロールアノテーションを実行する。アノテーションタイプの意味は、キー問題の語幹、非キー問題の語幹、キー知識ポイントの記述、非キー知識ポイントの記述、問題解決ステップの記述、非問題解決ステップの記述等を含むが、これらに限定されない。セマンティックロールアノテーションの時、簡単にするために、アノテーションタイプの意味自体を直接使用するのではなく、一般に特定の字母、数字、または文字のみを使用して特定のセマンティックカテゴリまたはアノテーションカテゴリを表すことを指摘する必要がある。つまり、実際のアノテーションプロセスでは、セマンティックカテゴリを注釈するかまたは表現するための符号はさまざまな形式を使用でき、ここでは例を1つずつ示さない。
ステップS14:新規のセマンティックロールアノテーションアルゴリズムを設計するかまたは既存のものを応用して、トレーニング集合においてセマンティックロールアノテーションモデルをトレーニングし、テスト集合においてトレーニングの効果を確認し、トレーニング集合で一定のしきい値に達したときにトレーニングを停止する。
ステップS15:本実施例のステップS14で得られたモデルを使用して、処理待ち問題集合に対してセマンティックロールアノテーションを実行する。別の選択可能な実施形態として、上記の注釈によって得られたセマンティックロールアノテーション結果を手動で修正する。最終的なセマンティックロールアノテーションカテゴリは記述カテゴリであり、注釈されたコンテンツは記述である。
ステップS16:各セマンティックロールアノテーションカテゴリ(即ち「記述」カテゴリ)に一意のカテゴリ番号を割り当て、セマンティックアノテーション結果の各アノテーション結果(つまり、各カテゴリの「記述」)にグローバルに一意の説明番号を割り当て、各記述と該記述のカテゴリとの間の従属関係を記録する。得られた各記述がアトミック記述集合を形成し、アトミック記述集合をデータベースまたはファイルに保存する。
なお、本発明の実施例S1-1および実施例S1-2における「キー問題語幹」、「非キー問題語幹」、「キー知識ポイントの記述」、「非キー知識ポイントの記述」、「問題解決ステップの記述」、「非問題解決ステップの記述」は、例として説明するために使用される一種の名称に過ぎない。これらの名称は他の命名に置き換えることができ、ここに一つずつ例を挙げない。
(実施例S2)
本実施例は、実施例1に基づく、ステップS2のさらなる別の実施形態である。それは以下の内容を含む。
本実施例は、実施例1に基づく、ステップS2のさらなる別の実施形態である。それは以下の内容を含む。
ステップS21:記述分類ルールを設計し、前記アトミック記述集合内の各記述を分類し、取得した新しいカテゴリとステップS1で取得した6つのカテゴリ(キー問題語幹の記述、非問題語幹の記述、キー知識ポイントの記述、非キー知識ポイントの記述、問題解決ステップの記述及び非問題解決ステップの記述)に従って、各記述と各カテゴリとの間の関係を決定し、すべてのこのような関係をR1とマークする。
本発明において、記述と記述カテゴリとの関係は、「従属関係」または「包含関係」であり、記述の間の「関係」には、推論関係、因果関係、従属関係、包含関係、並列関係、順次関係、先行順関係、後行順関係、全体と部分の関係、独立関係などが含まれるが、これらに限定されない。特に、2つの記述が互いに独立している場合、つまり、推論、因果、従属、包含、並列、順次、先行順、後行順、全体と部分などの他の関係がない場合、この2つの記述間の関係は独立した関係である。
ステップS22:前記アトミック記述集合をKとしてマークし、集合K内の各記述の間の関係を決定し、これらすべての関係をR2としてマークする。
ステップS23:別の選択可能な実施形態として、前記アトミック記述集合を、前記記述分類ルールに従って分類し、新しい記述カテゴリC1、C2、C3、...、Cn-1、Cnを得て、各新しいカテゴリ間の記述間の関係をそれぞれ決定する。たとえば、最初にC1の各記述とC2、C3、...、Cn-1、およびCnの各記述との間の関係を決定し、次にC2の各記述とC3、...、Cn-1、Cnの各記述との間の関係を決定し、次に、C3の各記述とC4、...、Cn-1、Cnの各記述との間の関係を決定し、次にCn-2の各記述とCn-1、Cnの各記述との間の関係を決定し、次に、Cn-1の各記述とCnの各記述との間の関係を決定し、最後にすべての記述間の関係の集合をR2としてマークする。
ステップS24:別の選択可能な実施形態として、キー語幹の記述、非キー語幹の記述、キー知識ポイントの記述、非キー知識ポイントの記述、問題解決のステップの記述、および非問題解決ステップの記述間の関係をそれぞれ決定できる。例えば、まず、「キー語幹記述」の各記述と他の記述(「非キー語幹記述」、「キー知識ポイントの記述」、「非キー知識ポイントの記述」、「問題解決ステップの記述」、「非問題解決ステップの記述」に含まれたすべての記述)との間の関係を決定し、次に「非キー問題語幹記述」の各記述と「キー知識ポイントの記述」、「非キー知識ポイントの記述」、「問題解決ステップの記述」、「非問題解決ステップの記述」に含まれる各記述との間の関係を決定し、次に「キー知識ポイントの記述」の各記述と「非キー知識ポイントの記述」、「問題解決ステップの記述」、「非問題解決ステップの記述」に含まれる記述との間の関係を決定し、次に「非キー知識ポイントの記述」の各記述と「問題解決ステップ記述」および「非問題解決ステップ記述」に含まれる各記述との間の関係を決定し、次に「問題解決ステップ記述」の各記述と「非問題解決ステップ記述」に含まれる各記述との間の関係を決定し、最後に、すべての記述間の関係集合をR2としてマークする。
ステップS25:集合R2の各関係間の関係を決定し、かつすべての関係集合をR3としてマークする。本発明において、関係間の「関係」には、推論関係、因果関係、従属関係、包含関係、並列関係、順次関係、先行順関係、後行順関係、全体と部分の関係、独立関係などが含まれるが、これらに限定されない。特に、2つの記述が互いに独立している場合、つまり、推論、因果、従属、包含、並列、順次、先行順、後行順、全体と部分などの他の関係がない場合、この2つの記述間の関係は独立した関係である。
ステップS26:関係集合R1、R2、およびR3を記録して保存する。一般性を失うことなく、1つの関係は3項式<A(または関係A)を記述する番号、B(または関係B)を記述する番号、関係名>で表すことができ、これらのすべての関係は「システム関係集合」を形成する。
(実施例S3)
本実施例は、実施例1に基づく、ステップS3のさらなる別の実施形態である。それは以下の内容を含む。
本実施例は、実施例1に基づく、ステップS3のさらなる別の実施形態である。それは以下の内容を含む。
ステップ:S31:前記記述分類ルールにより、前記アトミック記述集合を分類し、新しい記述カテゴリC1、C2、C3、……、Cn-1、Cnを得て、カテゴリC1、C2、C3、……、Cn-1、Cnに対応する基本グラフィックを設計し、前記アトミック記述集合の各記述に対応する基本グラフィックを設計する。設計されたグラフィックは、平面幾何学グラフィック、3次元幾何学グラフィック、またはその他の形式の不規則なグラフィックにすることができ、各グラフィックにグローバルに一意の番号を割り当て、その後に各カテゴリと対応するグラフィック、各記述と対応するグラフィックとの間の1対1の対応関係を保存する。
ステップS32:選択可能な一つの実施形態として、平面幾何学グラフィック、三次元立体幾何学グラフィック、またはその他の形式の不規則なグラフィックを含むがこれらに限定されない、さまざまなタイプのグラフィックを事前に設計できる。設計したグラフィックをグラフィックライブラリに保存する。ステップS11、S12、S13、S14、S15などを完了した後、取得したさまざまな記述に従って、グラフィックライブラリから各記述に対応するグラフィックを選択し、前記記述分類ルールにより、前記アトミック記述集合を分類し、新しい記述カテゴリC1、C2、C3、……、Cn-1、Cnを得て、グラフィックライブラリから、カテゴリC1、C2、C3、...、Cn-1、Cnに対応するグラフィックを選択し、選択されたグラフィックにグローバルに一意の番号を割り当て、各カテゴリと対応するグラフィック、各記述と対応するグラフィックとの間の関連付けの関係を保存する。
ステップS33:別の選択可能な実施形態として、ステップS11、S12、S13、S14、S15などによって生成された各類記述に対応するグラフィックに対して、カテゴリで識別マークを行う。ここで、識別マークの形式には、以下の形式が含まれるが、これらに限定されない。
識別マークの形式の1つは、異なるカテゴリに対応するグラフィックに異なる背景色または塗りつぶし色を設定することである。該背景色または塗りつぶし色は、全体または一部を塗りつぶすことができる。
識別マークの2番目の形式は、異なるカテゴリに対応するグラフィックに異なる背景色系または塗りつぶし色系(赤色系、青色系など)を設定することである。同じカテゴリのグラフィックは同じ色系で本色系の異なる色を設定でき、該背景色または塗りつぶし色は、全体または一部を塗りつぶすことができる。
識別マークの3番目の形式は、異なるカテゴリに対応するグラフィックの辺に異なる色を設定することである。設定形式では、グラフィックのすべての辺にすべて該色を設定することであってもよいか、グラフィックの一部の辺を選択して該色を設定してもよい。
識別マークの4番目の形式は、異なるカテゴリに対応するグラフィックの辺、頂点、またはグラフィックの内部に異なるグラフィックまたはテキストマークを追加することである。該マークされたグラフィックまたはテキストのサイズは、通常、マークされたグラフィックよりも大幅に小さく、同じカテゴリで、各グラフィックに1つのまたは複数のグラフィックまたはテキストマークに追加できるが、同じカテゴリに追加されたマークの数と形式を一致させる。
識別マークの5番目の形式は、各カテゴリにそれぞれの背景画像を選択することである。各タイプのすべてのグラフィックについて、該カテゴリに対応する背景画像から該グラフィックの背景画像として1つの領域を選択し、背景画像のサイズに制限はないが、通常は対応する画像のサイズと同じである。グラフィックが3次元グラフィックの場合、該3次元グラフィックの1つの外面または複数の外面、または3次元グラフィック内の任意の1つまたは複数の平面に背景画像の1つの領域を設定できる。
ステップS34:別の選択可能な実施形態として、ステップS11、S12、S13、S14、S15などで生成された様々な記述に対応するグラフィックをカテゴリ別に再結合して分類し、次に再結合された新しいカテゴリに従って各グラフィックに対して識別マークを行う。識別マークの形式には、ステップS24で説明した4つの形式が含まれるが、これらに限定されない。例えば、ステップS11とS12に対応するグラフィックを新しいカテゴリNG1に再結合し、ステップS13とS14に対応するグラフィックを新しいカテゴリNG2に再結合し、ステップS15に対応するグラフィックを新しいカテゴリNG3に再結合する。すなわち再結合した新しいカテゴリはNG1、NG2、NG3で、合計3つのカテゴリであり、次に再結合された新しいカテゴリNG1、NG2、NG3に従って各グラフィックに識別マークを付ける。
ステップS35:別の選択可能な実施形態として、前記アトミック記述集合の記述ごとに統一された表示モードを設計する。ここで、統一された表示モードには、次のモードが含まれるが、これらに限定されない。
統一された表示モードの1つは、すべての記述に1種類のグラフィック(矩形、楕円など)を設計し、次にこのタイプのグラフィックの空白の領域内に各記述を表示することである。
統一された表示モードの2番目は、すべての記述の背景画像として1の枚画像を使用すること、つまり、前記画像に各記述を表示することである。
統一された表示モードの3番目は、記述自体(テキスト、グラフィック、公式、式、記号、文字列などを含むがこれらに限定されない)を使用して、他のグラフィック、画像、またはテキストを追加せずに、該記述に対応するグラフィックを表すことでる。
統一された表示モードの4番目は、各記述に1つのマークを付けることである。前記マークには、テキスト、記号、グラフィック、文字列などが含まれるが、これらに限定されない。記述自体と該記述に対応するマークで新しい組み合わせを形成して該記述に対応するグラフィックを表示し、他のグラフィックやテキストを追加しない。
(実施例S4)
本実施例は、実施例1に基づく、ステップS4のさらなる別の実施形態でる。それは以下の内容を含む。
本実施例は、実施例1に基づく、ステップS4のさらなる別の実施形態でる。それは以下の内容を含む。
ステップS41:「システム関係集合」内の各関係の関係名を抽出し、抽出した関係名に対して集合演算を実行する。つまり、重複する関係名については、1つの関係名を保持し、他の関係名を削除して、最後に「関係名集合」を得る。
ステップS42:各関係名の集合内の各関係について、該関係が問題から独立していて、1種(1つ)のフィードバックプロンプトを統一して使用できるかどうかを確認する。できる場合、前の問題用に設計されたフィードバックプロンプトを使用するか、又は該関係のフィードバックプロンプトを再設計する。できない場合、このカテゴリの各関係に対応するフィードバックプロンプトを設計する。設計されたフィードバックプロンプトの表示形式には、テキスト、グラフィック、画像、公式、式、記号、文字列、オーディオ、ビデオ、アニメーション等が含まれるが、これらに限定されない。例えば、フィードバックプロンプトは、ある推定された関係へのオーディオまたはビデオによる説明であってもよく、ある因果関係へのアニメーションによるデモンストレーションであってもよく、ある順次関係へのテキストによる説明であってもよく、またはある独立した関係に関係する公式の表示であってもよい。また、1つの関係には任意の複数のフィードバックプロンプトを含めることができる。1つの関係には複数のフィードバックプロンプトがある場合、間違ったフィードバックプロンプト、正しいフィードバックプロンプト、欠落しているフィードバックプロンプト、冗長なフィードバックプロンプトなど、フィードバックプロンプトを分類する必要がある。
ステップS43:システム関係集合の各関係にステップS42で設計されたフィードバックプロンプトとそのカテゴリを記録したか、またはD2によって設計されたフィードバックプロンプトとそのカテゴリを個別の番号で記録する。統合された関係集合における各関係において、該関係に対応するフィードバックプロンプト番号を記録する。
ステップS44:選択可能な一つの実施形態として、ステップS42で設計されたフィードバックプロンプトを、統一された番号で別々に保存する。システム関係集合の各関係に統一された番号で、システム関係に対応する番号とフィードバックプロンプトに対応する番号との間の対応する関係を記録して保存する。
(実施例S5)
本実施例は、実施例1に基づく、ステップS5のさらなる別の実施形態である。それは以下の内容を含む。
本実施例は、実施例1に基づく、ステップS5のさらなる別の実施形態である。それは以下の内容を含む。
ステップS51:ユーザーが該問題に答えるとき、ユーザーが該問題に対応するアトミック記述集合、基本グラフィック集合と各記述とグラフィックとの間の対応関係、システム関係集合、フィードバックプロンプト集合、および各システム関係とフィードバックプロンプトの対応関係等のデータを持っているかどうかを確認する。そのようなデータがローカルにない場合は、ネットワークを介してサーバーから上記のデータを取得し、ローカルに保存する。
ステップS52:任意の実施形態として、アトミック記述集合、基本グラフィック集合、および各記述とグラフィックとの間の対応する関係、システム関係集合、フィードバックプロンプト集合、および各システム関係とフィードバックプロンプト間の対応する関係などのデータを、一定の様式で、パッケージ化および圧縮できる。クライアントアプリケーションとともにリリースし、この場合、アプリケーションは、ネットワークを介してサーバーから関連データを取得する必要はない。
ステップS53:別の選択可能な実施形態として、アトミック記述集合、基本グラフィック集合、および各記述とグラフィックとの間の対応する関係、システム関係集合、フィードバックプロンプト集合、および各システム関係とフィードバックプロンプト間の対応する関係などのデータの一部を、一定の形式で、パッケージ化および圧縮できる。クライアントアプリケーションとともにリリースし、他の部分はサーバーに保存する。これにより、クライアントプログラムが悪意を持ってクラックされ、コアデータが失われるのを防ぐことができる。
ステップS54:別の選択可能な実施形態として、アトミック記述集合、基本グラフィック集合、および各記述とグラフィックとの間の対応する関係、システム関係集合、フィードバックプロンプト集合、および各システム関係とフィードバックプロンプト間の対応する関係などのデータを、一定の形式で、パッケージ化および圧縮した後にサーバー側に配置できる。ユーザーが該問題に答える時、毎回サーバーから必要なデータを取得し、ローカルにキャッシュを設定しないため、クライアントが使用するデータは常に最新の状態になる。
(実施例S6)
本実施例は、実施例1に基づく、ステップS6のさらなる別の実施形態である。それは以下の内容を含む。
本実施例は、実施例1に基づく、ステップS6のさらなる別の実施形態である。それは以下の内容を含む。
ステップS61:アトミック記述集合のサイズYとクライアントアプリケーションのヒューマンコンピュータインタラクションインターフェース(端末インタフェース)のサイズに従って、端末インタフェースに表示されるグラフィックの数nを決定する。この値の大きさは、アイデアガイドプロセスでの問題の難易度を間接的に調整できる。選択可能な一つの実施形態として、nは、10000など、一般的なアトミック記述集合のサイズよりもはるかに大きい値を取ることができるため、ほぼすべての問題に対応する基本グラフィック集合のグラフィックが一度に端末インタフェースに表示される。
ステップS62:Y≦nの場合は、端末インタフェースの基本グラフィック集合のすべてのグラフィックを表示し、それ以外の場合は、事前に設定されたルールまたは順序に従って基本グラフィック集合からn個のグラフィックを選択し、端末インタフェースに表示する。この時、選択したグラフィックのルールや順序も、アイデアガイドプロセスでの問題の難易度に影響を与える。選択されたグラフィックのルールまたは順序に関しては、選択可能な一つの実施形態として、n個のグラフィックをグラフィック集合からランダムに選択し、端末インタフェースに表示できる。別の選択可能な実施形態として、キー語幹と非キー語幹をグループ1にグループ化し、キー知識ポイント記述と非キー知識ポイント記述をグループ2にグループ化し、問題解決ステップの記述と非問題解決ステップ記述をグループ3にグループ化し、かつグループ1、グループ2、グループ3の順序で、基本グラフィック集合から各グループの記述に対応するグラフィックを選択できる。別の選択可能な実施形態として、まず特定のルールまたは順序に従って基本グラフィック集合からm(m>n)個のグラフィックを選択し、次にシステム関係集合のさまざまな関係及び記述とグラフィックとの間の1対1の対応関係に従って該m個のグラフィックをフィルタリングして、m1(m1<m)個のグラフィックを取得する。m1>nの場合、m1個のグラフィックスから最初のn個のグラフィックスを取得し、端末インタフェースに表示する。それ以外の場合は、より大きなm(たとえば、選択した値は2×m)を選択し、フィルタリングされたグラフィックの数がn以上になるまで上記の操作を繰り返し、その後にフィルタリングして得られたグラフィックから最初からのn個のグラフィックを取得して、端末インタフェースに表示する。
ステップS63:表示されたグラフィックに対応する記述を端末インタフェースに表示する。選択可能な一つの実施形態として、記述をグラフィックの中央またはコア位置に表示できる。別の選択可能な実施形態として、記述を、グラフィックのある辺の内側または外側に表示できる。別の選択可能な実施形態として、記述と対応するグラフィックを、端末インタフェースの位置に比較的独立して表示でき、同時に2つの対応する関係を他の方法で明確にする。たとえば、マウスをグラフィックの上に移動したり、又はマウスが該グラフィックをクリックしたりする時、該グラフィックに対応する記述が強調表示され、他の記述は目立たない色で表示または表示されない。マウスを離すか、または数秒後に、元の表示状態に戻す。また例えば、マウスをグラフィックの上に移動したり、又はマウスが該グラフィックをクリックしたりする時、グラフィックの近くに「プロンプトボックス」の形で関連する記述が表示され、マウスが離れるか、または数秒後に対応する記述は表示されない。
(実施例S7)
本実施例は、実施例1に基づく、ステップS7のさらなる別の実施形態である。それは以下の内容を含む。
本実施例は、実施例1に基づく、ステップS7のさらなる別の実施形態である。それは以下の内容を含む。
ステップS71:ユーザーが回答した問題に対応するシステム関係集合内のさまざまな関係を、関係名に従って分類およびカウントする。その後に端末インタフェースに表示する。選択可能な一つの実施形態として、ユーザーが回答した問題に対応するシステム関係集合に加えて、他の問題に対応するシステム関係集合内の関係を追加して端末インタフェースに表示することで、アイデアガイドプロセスでの難さを高めたり、現在の問題の関係補足として使用したりできる。
ステップS72:ユーザーが以前に本問題に回答したかどうかを確認して、回答していない場合は、ユーザー関係集合を空に設定する。そうでない場合は、まず保存したユーザー関係集合に従って表示された各基本グラフィックの相対位置を調整してから、ユーザー関係集合の各関係を端末インタフェースに表示する。
ステップS73:ユーザーは、端末インタフェースでクリック、ドラッグ、移動、接続、削除、等の操作により、各グラフィック間の関係を作成、更新、および削除する。ユーザーが操作するたびに、クライアントアプリケーションまたはサーバーサービスプログラムは、現在編集されている関係をシステム関係集合内の関係と比較し、次に比較結果に応じて、正しい、間違っている、冗長である、欠落しているなどの該関係のタイプを判断し、その後に、関係の判断カテゴリに従って該関係に対応するフィードバックプロンプト情報から適切なフィードバックプロンプトを選択する。
ステップS74:選択可能な一つの実施形態として、クライアントアプリケーションを使用すると、ユーザーは「現在の端末インタフェースの内容を確認する」というトリガーメカニズムを設定できる。例えば、ボタンをクリックして確認するか、一定時間ごとに確認するか、システムのデフォルトの確認ルールなどを使用することである。ユーザーが端末インタフェース上でクリック、ドラッグ、移動、接続、削除等の操作を行って各グラフィック間の関係を作成、更新、および削除した後、クライアントアプリケーションは、操作後の現在の端末インタフェースのユーザー関係集合を記録するだけであり、該集合要素をシステム関係集合と比較しない。「確認」要求がトリガーされると、クライアントアプリケーションは現在のユーザー関係集合をシステム関係集合と比較するか、クライアントアプリケーションが現在のユーザー関係集合をサーバーサービスプログラムに送信し、サーバーサービスプログラムによってユーザー集合とシステム関係集合との比較を完成させる。その後、サービスプログラムは比較結果をクライアントアプリケーションに返し、クライアントアプリケーションによって比較結果に基づいて現在の端末インタフェースの各関係のカテゴリ(正しい、間違っている、冗長、欠落など)を判断する。その後、関係の判断カテゴリに応じて、該関係に対応するフィードバックプロンプト情報から適切なフィードバックプロンプトを選択する。
ステップS75:選択したフィードバックプロンプトを端末インタフェースに表示する。フィードバックプロンプトの表示には、次の形式が含まれるが、これらに限定されないことに注意する必要がある。1)端末インタフェースへの新しいグラフィック、テキスト、またはその他の要素の追加。2)既存のグラフィック、テキスト等の端末インタフェース内の要素関連属性の変更、例えばグラフィックの背景色の変更、グラフィックの辺の色の変更、グラフィックのサイズの変更、テキストの色またはサイズの変更など。3)グラフィックを元のグラフィックと区別できるように既存のグラフィック、テキスト等の端末インタフェース要素内マークの追加。
ステップS76:ステップS73、S74、およびS75を繰り返す。現在の端末インタフェースで設定されたユーザー関係集合がシステム関係集合のサブ集合である場合、問題のアイデアガイドプロセスは終了し、ユーザーは、端末インタフェースでの問題解決のアイデアをさらに洗練して、問題解決を完了することができる。
上記は、本発明の好ましい実施形態にすぎない。本発明は、本明細書に開示される形態に限定されず、他の実施例の除外と見なされるべきではなく、他の様々な組み合わせ、変更および環境で使用でき、かつ本明細書に記載の概念の範囲内で、上記の指導または関連分野における技術または知識を通じて変更することができることを理解されたい。当業者によってなされた修正および変更は、本発明の精神および範囲から逸脱するものではなく、本発明の添付の特許請求の範囲の保護範囲内に含まれるべきである。
Claims (10)
- 問題の語幹、関連する知識ポイント、および該問題の問題解決ステップに従って、各部分のキー記述と非キー記述を生成して、アトミック記述集合を形成する、アトミック記述集合の生成ステップと、
問題の語幹、関連する知識ポイント、および該問題の問題解決ステップに従って、記述分類ルールを設計し、前記アトミック記述集合内の各記述を分類し、各記述と各カテゴリ、各記述と各記述との間の関係を生成して、システム関係集合を形成する、システム関係集合の生成ステップと、
前記アトミック記述集合の各記述と各記述に対応するカテゴリに従って、各記述に対応する基本グラフィック及び各カテゴリに対応する基本グラフィックをそれぞれ生成して、すべての基本グラフィックは基本グラフィック集合を形成する、基本グラフィック集合の生成ステップと、
問題の語幹、関連する知識ポイント、および該問題の問題解決ステップに従って、システム関係集合内の各関係に対応するフィードバックプロンプトを生成して、フィードバックプロンプト集合を形成する、フィードバックプロンプト集合の生成ステップと、
ヒューマンコンピュータインタラクションインターフェースにおいて、基本グラフィックスを表示し、表示された前記基本グラフィックスに対する前記ヒューマンコンピュータインタラクションインターフェースを介したユーザーからの操作を受けつけ、基本グラフィックス間の関係を作成または更新し、それによってユーザー関係集合を形成する、ユーザー関係集合の生成ステップと、
前記システム関係集合と前記ユーザー関係集合との間の関係を比較し、かつ比較結果に応じてヒューマンコンピュータインタラクションインターフェースにフィードバックする、比較ステップと、を含むことを特徴とする、一般的な問題解決のアイデアの視覚化とインテリジェントなガイド方法。 - 前記アトミック記述集合の生成ステップは、
問題語幹に表示される語幹の構成要素を分解し、キー語幹の記述と非キー語幹の記述を抽出することと、
該問題を解決するために必要なキー知識ポイントを整理し、かつキー知識ポイントを、ユーザーが該問題を解決するために必要な認知レベルの知識を満たすキー知識ポイントの記述に分解することと、
該問題に関連しているが、該問題を解決するときに使用する必要のない非キー知識ポイントを整理し、かつ非キー知識ポイントを、該問題を解決するユーザーに必要な認知レベルの知識を満たす非キー知識ポイントの記述に分解することと、
分割プロセスは再帰的なプロセスである可能性がある、つまり、最初に最高レベルから問題のアイデアを整理し、いくつかの問題解決ステップを形成し、次に各問題解決ステップを論理的に分割して、該問題解決ステップに対応するサブ問題解決ステップを形成し、すべての問題解決ステップが論理的な分割を完了するまで、該問題の各解決方法の複数の問題解決ステップを論理的に分割することと、
キー語幹の記述、非キー語幹の記述、キー知識ポイントの記述、非キー知識ポイントの記述、問題解決のステップの記述、および非問題解決ステップの記述のそれぞれに一意のカテゴリ番号を割り当て、かつ各記述と該記述のカテゴリとの間の従属関係を記録することと、を含むことを特徴とする、請求項1に記載の一般的な問題解決のアイデアの視覚化とインテリジェントなガイド方法。 - 前記アトミック記述集合の生成ステップは、
さまざまな問題とそれに対応する複数の問題解決ステップおよび関連する知識ポイントを収集して整理し、問題の語幹、問題解決ステップ、および関連する知識ポイントをコンピュータ処理可能な方法で保存して、問題データ集合を形成することと、
前記問題データ集合を、トレーニング集合、テスト集合、および処理待ち問題集合の3つの部分に分割することと、
トレーニング集合とテスト集合における問題の語幹、問題解決ステップ、および関連する知識ポイントを前処理してから、セマンティックロールアノテーションを実行し、標準タイプの意味は、キー問題の語幹、非キー問題の語幹、キー知識ポイントの記述、非キー知識ポイントの記述、問題解決ステップの記述、非問題解決ステップの記述を含むことと、
トレーニング集合でセマンティックロールアノテーションモデルをトレーニングし、テスト集合でトレーニングの効果を確認し、トレーニング集合で一定のしきい値に達したときにトレーニングを停止することと、
上記のトレーニングで得られたモデルに従って、処理待ち問題集合に対してセマンティックロールアノテーションを実行することと、
各セマンティックロールアノテーションカテゴリに一意のカテゴリ番号を割り当て、各セマンティックロールアノテーションと該セマンティックロールアノテーションのカテゴリとの間の従属関係を記録することと、を含むことを特徴とする、請求項1に記載の一般的な問題解決のアイデアの視覚化とインテリジェントなガイド方法。 - システム関係集合の生成ステップは、
問題の語幹、関連する知識ポイント、および該問題の問題解決ステップに従って、記述分類ルールを設計し、前記アトミック記述集合内の各記述を分類し、前記アトミック記述集合内の各記述に対して、該記述と各カテゴリとの間の関係を生成することと、
前記アトミック記述集合から2つの記述を選択し、選択した2つの記述間の関係を決定し、アトミック記述集合内の任意の2つの記述間の関係がすべて決定されるまで選択プロセスを繰り返すことと、を含むか、
又は、
前記アトミック記述集合内の記述を分類することと、
各カテゴリの任意の2つの記述間の関係を決定することと、
任意の2つのカテゴリ間の関係を決定することと、
任意の2つの異なるカテゴリAとBについて、それぞれ2つの記述m1とm2を選択し、ここで、m1はカテゴリAに属し、m2はカテゴリBに属し、カテゴリAとカテゴリBとの間の関係がrである場合、m1とm2との間の関係もrであり、m1とm2との間の関係rをシステム関係集合に追加することと、
システム関係集合のサイズが変更されなくなるまで、上記のステップを繰り返すことと、を含むことを特徴とする、請求項2または3に記載の一般的な問題解決のアイデアの視覚化とインテリジェントなガイド方法。 - 前記基本グラフィック集合の生成ステップは、具体的には、
前記キー語幹の記述、前記非キー語幹の記述、前記キー知識ポイントの記述、前記非キー知識ポイントの記述、前記問題解決ステップの記述、前記非問題解決ステップの記述、および前記記述分類ルールに従って取得された他のカテゴリにそれぞれ対応する基本グラフィックを設計し、且つ各グラフィックにグローバルに一意の番号を割り当て、各記述と対応するグラフィック、各カテゴリと対応するグラフィックとの間の1対1の対応関係を保存することを含むか、
又は、
さまざまな記述と各カテゴリの基本グラフィックを事前に設計し、且つグラフィックライブラリに保存し、得られたさまざまな記述とさまざまなカテゴリに従って、グラフィックライブラリから各記述と各カテゴリに対応する基本グラフィックを選択し、そして、選択したグラフィックにグローバルに一意の番号を割り当て、各記述と対応するグラフィック、各カテゴリと対応するグラフィックとの間の関係を保存することを含むことを特徴とする、請求項4に記載の一般的な問題解決のアイデアの視覚化とインテリジェントなガイド方法。 - 前記フィードバックプロンプト集合の生成ステップは具体的には、
各関係名の集合内の各関係について、該関係が問題から独立して、1つのフィードバックプロンプトを統一して使用できるかどうかを調べ、できる場合、前の問題用に設計されたフィードバックプロンプトを使用するか、又は該関係のフィードバックプロンプトを再設計し、できない場合、このカテゴリの各関係に対応するフィードバックプロンプトを設計し、
設計されたフィードバックプロンプトの表示形式には、テキスト、グラフィック、画像、公式、式、記号、文字列、オーディオ、ビデオ、アニメーションが含まれるが、これらに限定されず、1つの関係には、任意の複数のフィードバックプロンプトを含めることができることを含むことを特徴とする、請求項1に記載の一般的な問題解決のアイデアの視覚化とインテリジェントなガイド方法。 - 前記ユーザー関係集合の生成ステップは具体的には、
アトミック記述集合と基本グラフィックス集合の1対1の対応関係により、基本グラフィックス集合のグラフィックスの全部または一部と対応するアトミック記をヒューマンコンピュータインタラクションインターフェースに表示することと、
ヒューマンコンピュータインタラクションインターフェースにおいて、表示される基本グラフィックスに対するユーザーの操作を受け付けることにより、基本グラフィックス間の関係を作成または更新することと、
ユーザーにより編集された基本グラフィックス間の関係及び前記アトミック記述集合と前記基本グラフィックス集合との間の1対1の対応関係により、ユーザーが編集した各記述間の関係を決定し、ユーザー関係集合を形成することと、を含むことを特徴とする、請求項1に記載の一般的な問題解決のアイデアの視覚化とインテリジェントなガイド方法。 - 前記比較ステップは具体的には、
ユーザーによる前記基本グラフィックスの操作中に、システムは前記ユーザー関係集合と前記システム関係集合を比較して比較結果を取得することと、
前記比較結果と前記フィードバックプロンプト集合に従って、表示する必要のあるフィードバックプロンプトのタイプ、数量、場所、および表示モードを決定し、ユーザーの好みの設定と問題の難易度の設定を組み合わせてフィードバックプロンプトをヒューマンコンピュータインタラクションインターフェースに表示することと、を含むことを特徴とする、請求項1に記載の一般的な問題解決のアイデアの視覚化とインテリジェントなガイド方法。 - 前記システム関係集合と前記ユーザー関係集合との間の関係を比較することは、現在のヒューマンコンピュータインタラクションインターフェースで設定されている前記ユーザー関係集合が前記システム関係集合のサブ集合である場合、答えが終わりであることを含むことを特徴とする、請求項2または3に記載の一般的な問題解決のアイデアの視覚化とインテリジェントなガイド方法。
- アトミック記述集合生成モジュール、基本グラフィック集合生成モジュール、システム関係集合生成モジュール、フィードバックプロンプト集合生成モジュール、ユーザー関係集合生成モジュール、比較モジュール、およびヒューマンコンピュータインタラクションモジュールを含み、
前記アトミック記述集合生成モジュールは、問題の語幹、関連する知識ポイント、および該問題の問題解決ステップに従って、各部分のキー記述と非キー記述を生成して、アトミック記述集合を形成するために使用され、
前記基本グラフィック集合生成モジュールは、前記アトミック記述集合の各記述に従って、各記述に対応する基本グラフィックを生成し、すべての基本グラフィックに基づいて基本グラフィック集合を形成する基本グラフィック集合生成ステップで使用され、
前記システム関係集合生成モジュールは、問題の語幹、関連する知識ポイント、および問題の問題解決ステップに従って、アトミック記述集合内の各記述間の関係を生成し、システム関係集合を形成し、
前記フィードバックプロンプト集合生成モジュールは、問題の語幹、関連する知識ポイント、および該問題の問題解決ステップに従って、システム関係集合内の各関係に対応するフィードバックプロンプトを生成して、フィードバックプロンプト集合を形成し、
前記ユーザー関係集合生成モジュールは、ヒューマンコンピュータインタラクションインターフェースに基本グラフィックスを表示し、表示された前記基本グラフィックスに対する前記ヒューマンコンピュータインタラクションインターフェースを介したユーザーからの操作を受け付けることにより、基本グラフィックス間の関係を新規作成し、それによってユーザー関係集合を形成し、
前記比較モジュールは、前記システム関係集合と前記ユーザー関係集合との間の関係を比較し、比較結果に応じてヒューマンコンピュータインタラクションインターフェースにフィードバックするために使用され、
前記ヒューマンコンピュータインタラクションモジュールは、前記アトミック記述集合生成モジュール、基本グラフィック集合生成モジュール、システム関係集合生成モジュール、フィードバックプロンプト集合生成モジュール、ユーザー関係集合生成モジュールと比較モジュールを表示し、及びユーザーの、ヒューマンコンピュータインタラクションインターフェースでのクリック、ドラッグ、移動、接続、ズーム、削除という操作に使用されることを特徴とする一般的な問題解決のアイデアの視覚化とインテリジェントなガイド方法に基づく装置。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011158822.4A CN112396543B (zh) | 2020-10-26 | 2020-10-26 | 一种通用题目解题思路可视化及智能引导方法与装置 |
CN202011158822.4 | 2020-10-26 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2022070239A true JP2022070239A (ja) | 2022-05-12 |
Family
ID=74597041
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021174619A Pending JP2022070239A (ja) | 2020-10-26 | 2021-10-26 | 一般的な問題解決のアイデアの視覚化とインテリジェントなガイド方法及び装置 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20220130266A1 (ja) |
JP (1) | JP2022070239A (ja) |
CN (1) | CN112396543B (ja) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113344204B (zh) * | 2021-06-10 | 2022-11-18 | 合肥工业大学 | 多重逻辑问题的认知数据处理方法及装置 |
CN117893158A (zh) * | 2023-12-29 | 2024-04-16 | 东莞市步步高教育软件有限公司 | 解题视频生成方法及装置、设备、存储介质 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07121565A (ja) * | 1993-10-26 | 1995-05-12 | Fuji Xerox Co Ltd | 情報提示装置 |
JPH11345154A (ja) * | 1998-05-29 | 1999-12-14 | Media Five:Kk | データ収集装置及びそれを利用したデータ処理装置 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105810045B (zh) * | 2016-03-09 | 2019-09-17 | 深圳大学 | 一种基于认知模型的计算思维训练方法及装置 |
KR101887407B1 (ko) * | 2016-05-18 | 2018-08-13 | 한밭대학교 산학협력단 | 문제를 풀고 해당 문제의 해설 콘텐츠를 이용할 수 있는 시스템 및 체계적인 구축 방법 |
CN107644387A (zh) * | 2016-07-21 | 2018-01-30 | 上海莘越软件科技有限公司 | 一种针对初中平面几何思维过程的教学*** |
CN107644572A (zh) * | 2016-07-21 | 2018-01-30 | 上海莘越软件科技有限公司 | 一种基于思维过程的教学*** |
CN107492275A (zh) * | 2017-09-07 | 2017-12-19 | 李卫东 | 辅助学习方法及装置 |
CN107894999A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-04-10 | 成都准星云学科技有限公司 | 面向初等数学的基于解题思路的题型自动分类方法及*** |
CN109949637B (zh) * | 2019-03-13 | 2021-07-16 | 广东小天才科技有限公司 | 一种客观题目的自动解答方法和装置 |
CN110414683B (zh) * | 2019-07-02 | 2023-04-18 | 科大讯飞股份有限公司 | 数学题解答方法及装置 |
CN111369403B (zh) * | 2020-02-27 | 2021-09-14 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 一种解题演示方法及装置 |
-
2020
- 2020-10-26 CN CN202011158822.4A patent/CN112396543B/zh active Active
-
2021
- 2021-10-25 US US17/510,298 patent/US20220130266A1/en active Pending
- 2021-10-26 JP JP2021174619A patent/JP2022070239A/ja active Pending
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07121565A (ja) * | 1993-10-26 | 1995-05-12 | Fuji Xerox Co Ltd | 情報提示装置 |
JPH11345154A (ja) * | 1998-05-29 | 1999-12-14 | Media Five:Kk | データ収集装置及びそれを利用したデータ処理装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112396543B (zh) | 2024-03-15 |
CN112396543A (zh) | 2021-02-23 |
US20220130266A1 (en) | 2022-04-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11112930B2 (en) | Computer-implemented environment for creating, sharing, and storing documents in a modular format | |
US9704128B2 (en) | Method and apparatus for iterative computer-mediated collaborative synthesis and analysis | |
Diaper et al. | CSCW in practice: An introduction and case studies | |
JP2022070239A (ja) | 一般的な問題解決のアイデアの視覚化とインテリジェントなガイド方法及び装置 | |
CN111279404B (zh) | 语言流利*** | |
US20190295199A1 (en) | Intelligent legal simulator | |
Kuru et al. | A novel report generation approach for medical applications: the SISDS methodology and its applications | |
Gnach et al. | Digital Communication and Media Linguistics | |
Fuchs et al. | EduClust: A visualization application for teaching clustering algorithms | |
van der Veer | Human-computer interaction: learning, individual differences, and design recommendations | |
JP2002063033A (ja) | オントロジを備えた知識管理システム | |
Gilmore et al. | User-centred requirements for software engineering environments | |
Dias et al. | 3d semantic models for dental education | |
Dyke et al. | Technological affordances for productive multivocality in analysis | |
Maier et al. | Learning analytics cockpit for MOOC platforms | |
CN107704636A (zh) | 一种动态数字出版*** | |
Warner et al. | Slidespecs: Automatic and interactive presentation feedback collation | |
Santamarıa-Bonfil et al. | A learning ecosystem for linemen training based on big data components and learning analytics | |
Ragusa | Models and applications of multimedia, hypermedia, and intellimedia integration with expert systems | |
Svetsky et al. | Human-centered software design for knowledge-based processes | |
Zhang | Sensemaking: Conceptual changes, cognitive mechanisms, and structural representations. A qualitative user study | |
Aiken | A hypermedia workstation for requirements engineering | |
Savva et al. | Real-Time Emotional Analysis | |
Winiwarter et al. | Collaborative hypermedia education with the VIENA Classroom system | |
Kasinathan et al. | Structure-based algorithm for presentation mapping in graphical knowledge display |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20211026 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220930 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20221101 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20230530 |