Тема: Индексы сложности текста (на материале учебного текста на английском языке)

Сегодня в практической деятельности организаций широкого профиля приобрели большую значимость вопросы информационно-аналитической деятельности, которая структурирует основные научно-технические, организационно-управленческие и прикладные сферы знания.
Автоматизированная оценка сложности текста позволит не только сократить общее время на подготовку информационно-аналитического документа аналитиком, но и минимизировать субъективный фактор принятия решения о качестве подготавливаемого документа. Однако существующие средства автоматизации не способны обеспечить всесторонний контроль сложности текстов информационно-аналитических документов, который необходим на завершающих этапах документирования, когда исполнитель вследствие утомления уже не обладает достаточным уровнем внимания.
Поэтому требуется либо привлечение других должностных лиц, либо увеличение сроков документирования (перенос данного этапа на следующий день). Для практической реализации таких систем необходимо выбрать соответствующий инструментарий и математический аппарат, а при необходимости - разработать его. На страницах любого учебника по английскому языку большое разнообразие текстов, но все они отличаются не только содержанием, объемом, лексическим и грамматическим наполнением, но и трудностью.
Учителя, авторы учебников часто определяют трудность текста интуитивно, «на глазок», обращая внимание на количество незнакомых слов (чем больше незнакомых слов, тем труднее текст), длину предложения, объем текста. Это связано с тем, что современная литература не располагает надежными, понятными, достаточно объективными критериями, показателями трудности учебных текстов на английском языке.
Поэтому актуальность работы обусловлена отсутствием информации по определению трудности учебных текстов на английском языке.
Кроме того, общепринятого определения «трудности текста» у исследователей нет, потому что в основу каждыйкладет разные параметры (Н.К. Криони, А. Д. Никин и А. В. Филиппова [6], Ю. А. Тулдава, А. Е. Ермаков и В. В. Плешко, Е. С. Пушкина, П. В. Толпегин, В. Е. Абрамов, Н. Н. Абрамова, Е. В. Некрасова и Г. Н. Росс [5]).
Трудность текста, по мнению ряда исследователей [9; 13; 18; 19] тесно связана с читабельностью.
В научной литературе предложено три типа классификаций для определения трудности текста: классификация О.И.Никифоровой [12], классификация с точки зрения психологии и лингвистики Л.В.Ширинкиной [16], классификация М.М.Немдах, Ю.Ф.Шпаковского [11], выделяющие основные и вспомогательные методы.
Трудность текста можно определить с помощью методик, которые связаны с информатикой и математикой: с помощью метода кластерного анализа [3], программного продукта [6], статистического анализа [10].
Для определения трудности текста на английском языке разработана только одна программа Coh-Metrix.
Данная работа посвящена исследованию методик определения трудности текста на английском языке на материале УМК Spotlight 8.
Цель- показательный анализ экспериментальных методик трудности текста на базе УМК Spotlight 8.
В соответствии с поставленной целью была сформулирована гипотеза: достоверное определение трудности текста на английском языке возможно только при использовании различных методик.
Объект работы - экспериментальные методики определения трудности текста на английском языке.
Предмет работы - качественная и количественная оценки трудности текста на английском языке из УМК Spotlight 8.
Для достижения намеченной цели и проверки выдвинутой гипотезы необходимо решить следующие задачи:
- проанализировать методики определения трудности текста;
- охарактеризовать предложенные задания в УМК Spotlight 8, направленные на выявление трудности текста;
- провести экспериментальную оценку трудности текста на английском языке из УМК Spotlight 8;
- предложить свои методики определения трудности текста на английском языке.
Практическая значимость работы: данное исследование позволяет сделать вывод о методиках, используемых в УМК Spotlight 8 для определения трудности текста; приведены практические рекомендации, предложены дополнительные методики.
Данная работа состоит из введения, двух глав, заключения, списка литературы.

Купить

На основании проведенного эксперимента представляется возможным сделать следующие выводы:
- большинство индексов удобочитаемости характеризуются высокой степенью как прямой, так и обратной корреляционной зависимости, что обуславливается преимущественным использованием авторами индексов одной математической линейно- регрессионной модели, переменными которой сложности выступает узкий круг статических параметров текста;
- выделяется группа пар индикаторов демонстрирующих низкую степень корреляции (выделены в таблице зеленым), что делает их перспективными кандидатами для реализации в практических системах оценки сложности текстов информационно-аналитических документов. Предпочтительными для использования на практике являются индексы, расчет которых наименее ресурсоемок для русского языка;
В практике определения трудности текста господствуют односторонние оценки, хотя существует обилие методов, поэтому в работе текст оценивался различными методиками.
Основная цель изучения заявленной во введении проблемы обусловила постановку комплекса задач, которые были разрешены в ходе работы. Это позволило установить следующее:
- в научной литературе всего три классификации, определяющие трудность текста, причем первая из них поверхностная;
- проанализированы предложенные задания в УМК Spotlight 8,
направленные на выявление трудности текста: задания
разнообразные и многочисленные, но они в основном определяют не трудность текста, а помогают понять текст (работа с заголовком, иллюстрациями к тексту), развивают мышление (ответы на проблемные вопросы);
- проведена комплексная оценка трудности текста «Generation» (использовано двенадцать методик);
- предложены следующие методики определения трудности текста - метод диалогического взаимодействия, метод кроссвордов.
Гипотеза подтвердилась: использование не одной, а нескольких методик позволяет достовернее определить трудность текста.

Купить