English Question Generator

task 一覧

使用例

./scripts/make-question.sh toeic/part5
# → public/questions/toeic/part5/001.json を生成、index.json を更新

./scripts/make-question.sh toefl/reading/daily-life
# → public/questions/toefl/reading/daily-life/NNN.json を生成

スクリプト実行後、生成されたJSONファイル内の TODO を実際の問題内容に置き換える。

セクション別タスク一覧

Reading（R）

Writing（W）

Speaking（S）

問題生成ガイドライン

学術トピック

以下の分野からバランスよく出題する：

• 自然科学（生物学、地質学、天文学、化学、物理学）
• 社会科学（心理学、社会学、経済学、人類学）
• 人文学（歴史学、美術史、文学、哲学、言語学）
• 応用科学（環境科学、工学、医学、コンピュータサイエンス）

難易度調整

• Module 1（標準）: CEFR B1-B2相当。基本的な学術語彙、明確な構造の文章
• Module 2 Easy: CEFR A2-B1相当。日常的な語彙中心、短い文章
• Module 2 Hard: CEFR B2-C1相当。高度な学術語彙、複雑な構文、抽象的議論

出力形式

問題はインタラクティブなReactアーティファクト（.jsx）として生成する。以下の要素を含める：

1. 問題表示: 本文・設問・選択肢を見やすくレイアウト
2. タイマー（Writing/Speakingタスク）: カウントダウンタイマーを表示
3. 回答入力: 選択式はクリック、記述式はテキストエリア
4. 即時フィードバック: 回答後に正誤・解説を表示（選択式の場合）
5. スコア表示: セッション終了時に正答率とバンドスコア目安を表示

デザイン仕様

• 背景: 白ベース、アクセントカラー #0071BC（ETS TOEFL ブルー）
• フォント: system-ui、本文16px
• レスポンシブ対応
• プログレスバーで進行状況を表示

タスク別 問題生成の詳細指示

R: Complete the Words

• 70〜100語の学術的パラグラフを生成する
• 10個の単語の後半部分を「___」に置き換える
• 各単語の最初の2〜3文字は残す（ヒントとして機能）
• 文脈から一意に特定できる単語を選ぶ（複数正解が成立しないよう注意）
• 単語の品詞・難易度をバランスよく配分する

生成例:

The process of photosynth___ allows plants to conv___ sunlight into
chem___ energy. This remark___ mechanism has been stud___ extensively
by biol___ for over two centur___.

R: Read in Daily Life（アダプティブ対応）

このタスクは本番同様の マルチステージ・アダプティブ方式 で出題する。 Module 1の正答率に応じてModule 2の難易度が自動分岐する。

アダプティブ・フロー

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  Module 1（標準難易度）: 4〜6問                    │
│  テキスト2本 × 各2〜3問                           │
│  → 全問回答後、正答率を自動計算                     │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  正答率 ≥ 70%  → Module 2 Hard に分岐             │
│  正答率 < 70%   → Module 2 Easy に分岐             │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Module 2 Hard（高難易度）: 4〜6問
  → バンドスコア上限なし（5.0〜6.0が狙える）

Module 2 Easy（基礎難易度）: 4〜6問
  → バンドスコア上限あり（最大約4.0）

共通ルール

• 15〜150語の非学術テキストを生成する
• 各テキストに2〜3問の4択問題を付与する
• 推論問題（implied meaning）を各モジュール最低1問含める
• ダミー問題はこのタスクに含まれる可能性がある（生成時は全問採点対象でOK）

Module 1（標準）の生成仕様

• テキスト種別: メール、SNS投稿、イベントポスター、掲示板の告知
• 語彙レベル: CEFR B1-B2（一般的な日常・キャンパス語彙）
• テキスト長: 50〜120語
• 設問: 事実確認1問 + 推論1問（＋任意で目的把握1問）
• 選択肢の紛らわしさ: 中程度（明確なディストラクター2つ + やや紛らわしい1つ）

Module 2 Hard の生成仕様（正答率 ≥ 70% で分岐）

• テキスト種別: 複数人のチャットスレッド、長めのメール（返信チェーン）、 契約条件・ポリシー文書の抜粋、学術イベントの複雑なスケジュール表
• 語彙レベル: CEFR B2-C1（やや専門的・フォーマルな表現を含む）
• テキスト長: 100〜150語
• 設問: 推論2問 + 態度・意図把握1問（暗示的な意味を読み取る力を重視）
• 選択肢の紛らわしさ: 高（4つの選択肢のうち2つが非常に近い意味）
• 特徴: テキストに明示されていない情報を論理的に導く問題を多く含む

Module 2 Easy の生成仕様（正答率 < 70% で分岐）

• テキスト種別: レストランメニュー、シンプルなSNS投稿、レシート、 短い掲示（開館時間、連絡先等）、友人間のテキストメッセージ
• 語彙レベル: CEFR A2-B1（基礎的な日常語彙、短い文）
• テキスト長: 15〜80語
• 設問: 事実確認2問 + 簡易推論1問（テキストにほぼ直接書かれている情報）
• 選択肢の紛らわしさ: 低（正解が比較的明確、明らかな誤答が2つ以上）
• 特徴: テキストの情報をそのまま読み取れば正解できる問題が中心

Reactアーティファクト実装時のアダプティブUI要件

1. Module 1 → Module 2 の自動遷移:

   • Module 1の全問回答後、正答率を計算して state で管理する
   • 分岐結果をユーザーに明示する 例: "Module 1 完了！正答率 80% → Module 2 (Hard) に進みます"
   • 分岐アニメーション（フェードイン等）で区切りを明確にする

2. プログレス表示:

   [Module 1: ████████░░ 4/6] → [分岐判定] → [Module 2: ░░░░░░░░░░ 0/6]
   

3. 最終スコア算出:

   • Module 2 Hard を通過した場合: 両モジュール合算の正答率 → バンドスコア換算（上限なし）
   • Module 2 Easy を通過した場合: 両モジュール合算の正答率 → バンドスコア換算（上限4.0）
   • バンドスコア目安表示:

     Hard ルート: 90%以上→5.5-6.0 / 75-89%→4.5-5.0 / 60-74%→3.5-4.0
     Easy ルート: 90%以上→3.5-4.0 / 75-89%→3.0-3.5 / 60-74%→2.5-3.0
     

4. 結果画面に分岐情報を表示:

   • どちらのルートに分岐したか
   • Module別の正答率内訳
   • 改善アドバイス（Hardルートで低正答率→語彙力強化、Easy→基礎読解力）

R: Read an Academic Passage

• 約200語の学術パッセージを生成する（従来の700語から大幅短縮に注意）
• 5問の4択問題を付与する
• 問題タイプ: 語彙、詳細理解、推論、目的、要約から組み合わせる
• パラグラフは2〜3段落構成

W: Build a Sentence

• 質問または文章（reference）を1つ提示し、それへの回答文を1文生成する
• 回答文は原則単語単位で分割してシャッフルする（重複語の曖昧さ回避時のみ最小限の連結を許容）
• ドラッグ＆ドロップまたはクリック式で並べ替えるUIを実装する
• 10問セットで生成する

W: Write an Email

• シナリオを提示する（例: 教授へのオフィスアワー変更依頼、 グループプロジェクトメンバーへの進捗確認、図書館への資料リクエスト等）
• 7分のカウントダウンタイマーを表示する
• テキストエリアに入力させる
• 提出後、模範解答と採点基準（内容・構成・言語使用）を表示する

W: Write for an Academic Discussion

• 教授の質問（2〜3文）と学生2名の意見（各3〜4文）を生成する
• トピックは学際的な議論テーマとする
• 10分のカウントダウンタイマーを表示する
• テキストエリア（語数カウント付き）に入力させる
• 提出後、模範解答と評価ポイントを表示する

S: Listen and Repeat

• 本来は音声を聞いて復唱するタスクだが、テキスト表示で代替する
• キャンパス生活や日常に関する7つの文を生成する
• 各文は8〜15語程度
• 文を一定時間表示後に非表示にし、ユーザーにタイピングで再現させる
• 正解との差分をハイライト表示する

S: Take an Interview

• 4つのインタビュー質問を生成する
• トピック: 個人的経験、意見、仮定的状況、比較・選択
• 準備時間なし（即座に回答開始）
• 45秒のカウントダウンタイマーを表示する
• テキスト入力で代替（実際のテストではスピーキング）
• 提出後、模範解答と評価ポイント（内容・流暢さ・発音は対象外）を表示する

複数問題セットの生成

ユーザーが「ミニテスト」「フルセット」等をリクエストした場合：

• ミニセット: 各セクションから1タスクタイプずつ（計3問セット）
• セクション別フルセット: 指定セクションの全タスクタイプを通しで実施
• 模擬テスト: R→W→Sの順に全タスクを実施（約45分想定）

注意事項

• 著作権のある文章は使用しない。全て独自に生成する
• 学術的に正確な内容を生成する（事実誤認を避ける）
• 多様なアクセント対応はListeningの範囲なので、R/W/Sでは英米いずれかの標準的な英語を使用する
• 回答の選択肢は妥当な誤答（ディストラクター）を含め、消去法で解ける安易な設問を避ける