Автоматизированная оценка сложности учебных текстов на основе статистических параметров

• Автор: Оборнева, Ирина Владимировна
• Шифр специальности: 13.00.02
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 165 с. : ил.

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ОЦЕНКА СЛОЖНОСТИ УЧЕБНЫХ ТЕКСТОВ НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ
Глава 1. Параметры и методы оценки качества учебного материала ЛО
1.1 Качество средств обучения
1.2 Сложность учебного текста и его понимание
1.3 Анализ моделей количественной оценки параметров удобочитаемости текста
1.3.1 Понятие читабельности
1.3.2 Формулы читабельности для английского языка
1.3.3 Построение формулы читабельности на материале русского языка
1.3.4 Применение методов оценки восприятия текста на других языках
1.3.5 Автоматизация анализа удобочитаемости текстов в Интернет
1.3.6 Статистика удобочитаемости в текстовом редакторе WORD
1.4 Информационные технологии анализа текста
1.4.1 Частотный анализ
1.4.2 Автоматическая классификация стиля текстов
1.4.3 Контент-анализ текста
1.4.4 Анализ текстов на основе дескрипторов
1.4.5 Использование иерархических структур в разработке электронных средств обучения
Глава 2. Разработка математической модели и средств автоматизации оценки сложности учебных текстов
2.1 Математическая модель оценки сложности учебных текстов
2.1.1 Корректировка формулы Флеша на основе исследования словарей русского и английского языка
2.1.2 Корректировка формулы Флеша на основе исследования идентичных текстов на русском и английском языках
2.1.3 Корректировка формул Флеша-Кинсайда и Фога для текстов на русском языке
2.2 Технология анализа сложности учебно-методических материалов
2.2.1 Программа оценки качества восприятия текста LightReader
2.2.2 Технические характеристики
2.2.3 Функциональные возможности программы LightReader и используемые алгоритмы
2.2.4 Интерфейс программы LightReader
2.3 Методика использования технологии автоматизированного анализа сложности учебных текстов
2.3.1 Целевая аудитория системы анализа текстов
2.3.2 Методические рекомендации при проведении экспертизы учебных изданий

2.3.3 Методические рекомендации по разработке учебных текстов с заданными
параметрами восприятия
2.4 Экспериментальные доказательства эффективности методики оценки сложности учебных текстов
2.4.1 Потребность в системе автоматизированного анализа текстов
2.4.2 Доступность освоения программы LightReader
2.4.3 Производительность программы оценки качества учебных текстов
2.4.4 Обработка текстов художественных произведений из курса литературы средней школы
2.4.5 Исследование текстов заданий по проверке техники чтения
2.4.6 Оценка сложности текстов заданий при исследовании грамотности чтения по международной программе PIS А
2.4.7 Оценка параметров удобочитаемости текстов сочинений учащихся различных возрастных групп
2.4.8 Экспертная оценка учебных текстов
2.4.9 Восприятие текстов учащимися
2.4.10 Анализ сложности текстов учебников
Заключение
Библиография
Приложение 1. Сравнительные характеристики идентичных текстов на русском и
английском языках
Приложение 2. Оценка трудности восприятия текста по формуле Флеша для
идентичных текстов на русском и английском языках
Приложение 3. Уровень образованности Флеша-Кинсайда и индекс туманности Фога
для идентичных текстов на русском и английском языках
Приложение 4. Оценка параметров удобочитаемости текстов литературных произведений, рекомендованных для изучения в курсе литературы средней школы!

Актуальность исследования
Качество школьного учебника во многом зависит от доступности восприятия его текста учащимися, так как и содержание предмета и методический аппарат представлены в учебнике в виде текста. Текст - это главное средство, которое создает учебник, и его качество, в первую очередь, определяет качество учебника.
Усвоение учебного материала зависит от сложности текста, а понимание текста зависит от его компонентов: длины предложений и длины слов.
В настоящее время имеется ряд исследований, в которых предложены математические модели оценки сложности текста вообще и учебных текстов с учетом возрастных особенностей учащихся, в частности. Однако, эти модели получены преимущественно для английских текстов, и не подкреплены соответствующими системами автоматизированного анализа с практичным и удобным интерфейсом. Между тем, потребность в такого рода системах и соответствующих методиках анализа текстов существует не только у экспертов-методистов, но и у создателей учебников, учителей, разрабатывающих различные методические материалы. Данная потребность усиливается в связи с развитием системы экспертизы и сертификации учебной и методической продукции, поскольку эти системы нуждаются в объективных и быстро реализуемых оценках ряда параметров сложности учебных текстов. Обозначенное усиливающееся противоречие между потребностью школы в технологии автоматизированной оценки сложности учебных текстов с соответствующей методикой и ее отсутствием обусловливает актуальность настоящего исследования.

Из данных, приведённых в Таблице 1 и Таблице 2, видно, что формула лёгкости чтения Флеша не работает для текстов на русском языке. Для того, чтобы можно было использовать предложенный Флешем метод для русскоязычных текстов, необходимо скорректировать эмпирические коэффициенты.
С целью исследования характеристик текстов была написана программа, которая не ограничивается отрывком в 100 слов, а анализирует текст в целом, вычисляя количественные характеристики текста:
количество предложений; количество слов; число слогов;
среднее число слогов в слове; среднее число слов в предложении; среднее число согласных в слове; среднее число знаков препинания в предложении, а также и некоторые другие характеристики.
Программа написана в виде Макроса в приложении Microsoft Office Word на языке Visual Basic for Application. В качестве объектов была использована коллекция символов, слов, предложений. Программа оттестирована на множестве различных текстов, её результаты совпадают с ручным подсчётом вышеперечисленных характеристик текста. Кроме того, такие параметры, как количество слов, знаков, абзацев совпадают с данными статистики, вычисляемой текстовым редактором Word.
Выбор языка программирования и среды связан с тем, что текстовый редактор Word является наиболее распространённым программным продуктом для создания текстов. Различным катего-