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。
　　単文ごとの評価は，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。一般に，sem（意味的な近さ）が高いだけでは観点は出にくく，syn（構文的な手がかり）も合わせて判定されます。
　　一つの観点に着目しても，文の内容によってsemやsynの値は異なるため，評価が変わることもあります。
　　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。（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，○○大学における教育研究の一環として開発されています。