Сравнительный анализ сложности текстов учебников английского языка
https://doi.org/10.24833/2687-0126-2022-4-4-22-32
Аннотация
В представленной статье детальному рассмотрению подвергаются данные сравнительного анализа сложности текстов на материале лингвистического подкорпуса учебников по английскому языку «English», «Starlight» и «Rainbow English» для 11-го класса. Общий объём подкорпуса текстов, выступающих в качестве эмпирического материала для настоящего исследования, составляет 36 дискурсивных текстов (3955 словоупотреблений). Одной из характеристик сложности текста является его читабельность. Она зависит от степени сложности слов и используемых структур в предложениях, а также от таких количественных параметров текста, как средняя длина предложения и средняя длина слога в слове. Читабельность текста рассчитывается по формулам Флеша (Flesh Reading Ease), Флеша-Кинкейда (Flesh-Kincaid Grade) и с помощью Фог-индекса (Gunning Fog Index). Результаты оценивания уровня сложности получены с помощью автоматизированной программы анализатора сложности текстов TextInspector. Выявлено, что сложность текстов данных учебников соответствует возрастным особенностям и интеллектуальному уровню учащихся старшей школы. При этом показатели сложности текстов учебника «Starlight» выше показателей учебников «Rainbow English» и «English», что является естественным, поскольку учебник «Starlight» предназначен для школ с углубленным изучением английского языка. Данный вариант автоматического анализа сложности учебных текстов с применением информационных технологий на основе методов их количественной оценки, позволит увеличить эффективность обработки документов любого формата.
Ключевые слова
Об авторах
М. Б. КазачковаРоссия
Казачкова Мария Борисовна – кандидат филологических наук, доцент, доцент кафедры английского языка
Scopus ID: 57216807031.
Researcher ID: G-7529-2018.
Одинцово
Х. Н. Галимова
Россия
Галимова Халида Нурисламовна – кандидат филологических наук, доцент кафедры иностранных языков и перевода
Scopus ID: 57201994142.
Researcher ID: B-1856-2019.
Казань
Список литературы
1. Ардатова Е.В. Образ России в современных учебниках по русскому языку как иностранному // APRIORI. Серия: Гуманитарные науки. 2015. № 3. С.1-9.
2. Баева Н.В., Большакова Е.И. Проблемы автоматизации контроля учебно-научных текстов: сб. науч. тр. SWorld: материалы Междунар. науч.-практ. конф «Перспективные инновации в науке, образовании, производстве и транспорте». Вып. 2, т. 4. Одесса, 2012. С. 59–63.
3. Воробьева Е.В. Текст учебного издания по русскому языку как иностранному: текстоведческий, лингвокультурный и прагматический аспекты (Автореферат дисс. … канд. филол. наук). Москва, 2020.
4. Казачкова М.Б., Галимова Х.Н. Лексичсекское разнообразие как параметр сложности текста // Вестник Марийского государственного университета. 2021. №3(43). С. 384390.
5. Кисельников А.С. Формулы читабельности как инструмент анализа текста // Язык. Общество. Сознание: сб. ст. Казань: Отечество, 2013. С. 247–253.
6. Мацковский М.С. Проблемы читабельности печатного материала // Смысловое восприятие речевого сообщения в условиях массовой коммуникации. М., 1976. С. 126– 142.
7. Микк Я.А. О факторах понятности учебного текста (Автореф. дис. … канд. пед. наук). Тарту, 1970.
8. Оборнева И.В. Автоматизированная оценка сложности учебных текстов на основе статистических параметров (Дис. ... канд. пед. наук). Москва, 2006.
9. Рыбанов А.А., Кузьмин А.А. Исследование методов количественной оценки схем реляционных баз данных // Успехи современного естествознания. 2011. № 7. С. 137–138.
10. Свалова Е.В. Типология трудностей обучения иностранному языку учащихся средней общеобразовательной школы // Педагогическое образование в России. 2014. № 10. С.120 –124.
11. Солнышкина М.И., Кисельников А.С. Сложностьтекста: этапыизучениявотечественном прикладном языкознании // Вестник Том. гос. ун-та. Филология. 2015. №6 (38). С. 86-99.
12. Al-Khalifa H.S., Al-Ajlan A.A. Automatic Readability Measurements of the Arabic Text: An Exploratory Study [Электронный ресурс] // The Arabian journal for science and engineering. 2010. 35 (2). p. 103-124. URL: https://www.researchgate.net/publication/289282249_Automatic_readability_measurements_of_the_arabic_text_An_exploratory_study (дата обращения: 14.10. 2022).
13. Gardner D. Vocabulary Input Through Extensive Reading: A Comparison Of Words Found In Children Narrative And Expository Reading Materials // Applied linguistics. 2004. № 25 (1). Pp. 1-37.
14. Kincaid J.P., Fishburne R.P.Jr, Rogers R.L., Chissom B.S. Derivation of new readability formulas (Automated Readability Index, Fog Count and Flesch Reading Ease Formula) for Navy enlisted personnel (Research Branch Report 8-75). Memphis, TN: Naval Air Station, 1975.
15. McLaughlin G.H. SMOG Grading – a New Readability Formula // Journal of Reading. 1969. № 12 (8). Pp. 639–646.
16. Solnyshkina M.I., Harkova E.V., Kiselnikov A.S. Comparative Coh-Metrix Analysis of Reading Comprehension Texts: Unified (Russian) State Exam in English vs Cambridge First Certificate in English // English Language Teaching. Canadian Center of Science and Education. 2014. Vol.7. No. 12. Pp. 65-76.
Рецензия
Для цитирования:
Казачкова М.Б., Галимова Х.Н. Сравнительный анализ сложности текстов учебников английского языка. Дискурс профессиональной коммуникации. 2022;4(4):22-32. https://doi.org/10.24833/2687-0126-2022-4-4-22-32
For citation:
Kazachkova M.B., Galimova Kh.N. Comparative Analysis of Text Complexity in English Textbooks. Professional Discourse & Communication. 2022;4(4):22-32. (In Russ.) https://doi.org/10.24833/2687-0126-2022-4-4-22-32