意味観点に基づく文章構造解析AI（公開版）

　経験：既に持っている知識や経験・体験とのつながりが表現されている場合，この観点があると解釈できます。表現が
　　　具体的であるほど，観点が出やすくなります。
　　　（例：最初は探究のまとめ方のイメージがつかなかったが，以前他の授業でやったことがあることを思い出した。）
　発見：自分なりに捉えた，何らかのパターンや原理的な考えが表現されている場合，この観点があると解釈できます。
　　　表現が具体的であるほど，観点が出やすくなります。
　　　（例：ネットで調べてみて，探究活動とは，結論より過程を大事にすることである，ということが分かった。）
　考察：根拠や理由のある結論付けが表現されている場合，この観点があると解釈できます。表現が具体的であるほど，
　　　観点が出やすくなります。
　　　（例：先生から地域のおすすめ情報を聞いたため，地域を元気にできる課題が適していると思った。）
　吟味：物事を批判的に捉えたり，よく検討していることが表現されている場合，この観点があると解釈できます。
　　　表現が具体的であるほど，観点が出やすくなります。
　　　（例：そもそも自力で探究するのは難しいが，それにも関わらず，「なぜ」を突き詰めることに意味があると
　　　思った。）

　○：比較的はっきり表れている
　△：少し表れている
　✗：あまり見られない

　段落全体の評価は，段落をひとまとまりの文章と見て評価した結果であり，単文ごとの評価よりも高めに出ることが
　　　あります。semは，その観点との「意味的な近さ」を表す指標です。0〜1の値で表され，値が大きいほど，その
　　　観点に近い内容であると解釈できます。synは，その観点に特徴的な「構文的な手がかり」を表す指標です。
　　　その観点に特有の表現や構文の出現数を示しており，数が多いほど，その観点の特徴が明確に表れていると
　　　解釈できます。一般に，sem（意味的な近さ）が高いだけでは観点は現れにくく，syn（構文的な手がかり）と
　　　あわせて判断されます。ここでのsem（意味的な近さ）とsyn（構文的な手がかり）の値は，段落全体としての
　　　数ですが，必ずしも単文ごとの評価の合計にはならないことがあります。
　　　　【まとめ】sem＝内容の意味的な近さ，syn＝構文的な表現の現れ方
　単文ごとの評価は，段落に含まれる文章が一つの文章単位「単文」で区切られて，各単文の観点ごとの○/△/✗と，
　　　意味的な近さ（sem），構文的な手がかりの強さ（syn）が表示されます。一つの観点に着目しても，文の内容に
　　　よってsem（意味的な近さ）やsyn（構文的な手がかり）の値は異なるため，評価が変わることもあります。
　　　ここでのsem（意味的な近さ）とsyn（構文的な手がかり）の値は，それぞれの単文ごとに算出されます。
　構造分析は，段落内の単文単位で，観点がどのような順序で出現したのかを構造的に分析したものです。
　　　観点が出現した単文について，文脈に沿うかたちで文番号と出現観点が表示されます。
　　　　（例：文1:・発見○　→　文4:・考察△・吟味○）
　構造型分類は，段落内に出現した観点の種類を評価した結果であり，段落全体の特徴を端的にまとめたものです。

　　・このツールは，文章の中に表れる深い考え方の特徴を捉えるためのものです。
　　・深い考え方は，思考の切り口から深い学びを捉えたものと解釈できます。
　　・入力された段落を，文ごとに自動で区切って分析します。
　　・本システムの一部は，意味観点に基づく文章解析技術として特許出願中です。
　　・本システムは，活水女子大学における教育研究の一環として開発されています。