Лексическое разноообразие как предиктор сложности учебников по русскому языку

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Параметрическая модель текста как научная проблема имеет первостепенное значение в современной филологии и образовании, поскольку открывает новые подходы к пониманию процессов восприятия текстов различных типов. В исследовании для идентификации корреляций индексов лексического разнообразия с другими предикторами сложности использовались 17 учебников русского языка для начальной школы. Общий объем корпуса исследования составил 439 938 слов. Двухэтапный алгоритм исследования включал оценку референтных значений текстовых параметров базового уровня (длина слова, длина предложения, количество неповторяющихся слов и количество словоформ), оценку и последующее контрастирование предикторов сложности - индексов лексического разнообразия и читабельности. Все расчеты производились при помощи автоматического анализатора текстов RuLingva. Выявлено, что индекс читабельности изучаемых учебников русского языка демонстрирует положительную динамику. Рост лексического разнообразия от класса к классу не обнаружен. Зафиксирован средний уровень разнообразия лексикона, при котором каждое четвертое слово в тексте повторяется. Корреляции между читабельностью текста и лексическим разнообразием не выявлены. Полученные результаты могут быть полезны исследователям, разработчикам учебников и учителям в процессе выбора учебника. Текущая перспектива видится в осуществлении функциональной и эпидигматической стратификации лексики изучаемых учебников русского языка.

Об авторах

Анна Андреевна Чурунина

Казанский (Приволжский) федеральный университет

Email: churunina.anna@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-7385-9911

ассистент кафедры теории и практики преподавания иностранных языков, Институт филологии и межкультурной коммуникации

Российская Федерация, 420008, Казань, ул. Кремлевская, д. 18

Марина Ивановна Солнышкина

Казанский (Приволжский) федеральный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: mesoln@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1885-3039

доктор филологических наук, профессор, профессор кафедры теории и практики преподавания иностранных языков, заведующая и главный научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории «Текстовая аналитика», Институт филологии и межкультурной коммуникации

Российская Федерация, 420008, Казань, ул. Кремлевская, д. 18

Искандер Энгелевич Ярмакеев

Казанский (Приволжский) федеральный университет

Email: ermakeev@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1103-6469

доктор педагогических наук, профессор, профессор кафедры языковой и межкультурной коммуникации, Институт филологии и межкультурной коммуникации

Российская Федерация, 420008, Казань, ул. Кремлевская, д. 18

Список литературы

  1. Biber, D. (2006). University language: A corpus-based study of spoken and written registers. Amsterdam: John Benjamins Publ.
  2. Buslaev, F.I. (2019). Issues of teaching national language. Moscow: URAIT Publ. (In Russ.)
  3. Donskoy, G.M. (1985). Typological properties of modern textbook. Problems of Modern Textbook: Typology of School Textbooks: Collection of Articles (issue 15, pp. 70-86). Moscow: Prosveshchenie Publ. (In Russ.)
  4. Fateeva, N.A. (2013). Intertext as a form of discursive interactions and as an environment of cultural concepts (based on works of Y.S. Stepanov). Linguistic Parameters of the First Civilization: Proceedings of the First Scientific Conference (in Memory of Y.S. Stepanov) (pp. 348-358). Moscow: Distance Education Center “Eidos”. (In Russ.)
  5. Fergadiotis, G., & Wright, H. (2011). Lexical diversity for adults with and without aphasia across discourse elicitation task. Aphasiology, 25(11), 1414-1430.
  6. Fergadiotis, G., Wright, H., & West, T. (2013). Measuring lexical diversity in narrative discourse of people with aphasia. American Journal of Speech-Language Pathology, 22(2), 397-409.
  7. Graesser, A.C., McNamara, D.S., Louwerse, M.M., & Cai, Z. (2004). Coh-Metrix: Analysis of text on cohesion and language. Behavior Research Methods, Instruments & Computers, 36(2), 193-202.
  8. Javal, E. (1878). Essai sur la physiologie de la lecture. Annales d’Oculustique, 79, 97-117.
  9. Kharchenko, V.K. (2017). On the richness of word-stock and calculation of the coefficient of lexical variety in the “History of the Russian church” by metropolitan Makary (Bulgakov). Proceedings of Voronezh State University. Series: Linguistics and Intercultural Communication, (3), 21-25. (In Russ.)
  10. Kincaid, J.P., Fishburne, R.P., Rogers, R.L., & Chissom, B.S. (1975). Derivation of new readability formulas (automated readability index, fog count, and Flesch reading ease formula) for Navy enlisted personnel. Research Branch Report 8-75. Millington, Tennessee: Institute for Simulation and Training.
  11. Kupriyanov, R.V., Solnyshkina, M.I., Dascalu, M., & Soldatkina, T.A. (2022) Lexical and syntactic features of academic Russian texts: A discriminant analysis. Research Result. Theoretical and Applied Linguistics, 8(4), 105-122.
  12. Laposhina, А.N., Veselovskaya, Т.S., Lebedeva, M.Y., & Kupreshchenko, O.F. (2018). Automated text readability assessment for Russian second language learners. Dialogue 2018: Proceedings of the International Conference, 17(24), 396-406.
  13. Lennon, C., & Burdick, H. (2004). The LEXILE framework as an approach for reading measurement and success. MetaMetrics, Inc.
  14. Lvova, S.I. (2013). Russian language textbook as a basis for education, development and upbringing of contemporary pupil. Municipal Education: Innovations and Experiment, (1), 63-70. (In Russ.)
  15. Malvern, D., Richards, B., Chipere, N., & Durán, P. (2004). Lexical diversity and languagedevelopment: Quantification and assessment. Basingstoke: Palgrave MacMillan.
  16. McCarthy, P.M., & Jarvis, S. (2007). Vocd: A theoretical and empirical evaluation. Language Testing, 24, 459-488.
  17. McCarthy, P.M., & Jarvis, S. (2010). MTLD, vocd-D, and HD-D: A validation study of sophisticated approaches to lexical diversity assessment. Behavior Research Methods, 42(2), 381-392.
  18. Owen, A.J., & Leonard, L.B. (2002). Lexical diversity in spontaneous speech of children with specific language impairment. Journal of Speech Language and Hearing Research, 45, 927-937.
  19. Richards, B. (1987). Type/Token Ratios: What do they really tell us? Journal of Child Language, 14(2), 201-209.
  20. Rubakin, N.A. (1895). Studies on Russian reading public: Facts, numbers, observations. St. Petersburg: Sklad Izdaniya N.P. Karbasnikova Publ. (In Russ.)
  21. Schnick, Th., & Knickelbine, M. (2003). The Lexile framework: an introduction for educators. MetaMetrics, Inc.
  22. Sherman, L.A. (1983). Analytics of literature: A manual for the objective study of English prose and poetry. Boston: Ginn and Co.
  23. Solnyshkina, M., Guryanov, I., Gafiyatova, E., & Varlamova, E. (2018). Readability metrics: The case of Russian educational texts. Abstracts & Proceedings of ADVED 2018 - 4th International Conference on Advances in Education and Social Sciences (pp. 676-681). Istanbul: OCERINT.
  24. Solnyshkina, M.I., Harkova, E.V., & Kazachkova, M.B. (2020). The structure of cross-linguistic differences: meaning and context of ‘readability’ and its Russian equivalent ‘chitabelnost’. Journal of Language and Education, 6(1), 103-119.
  25. Solnyshkina, M.I., Solovyev, V.D., Gafiyatova, E.V., & Martynova, E.V. (2022). Text complexity as interdisciplinary problem. Issues of Cognitive Linguistics, (1), 18-39. (In Russ.)
  26. Solovyev, V., Ivanov, V., & Solnyshkina, M. (2018). Assessment of reading difficulty levels in Russian academic texts: Approaches and metrics. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 34(5), 3049-3058.
  27. Templin, M. (1957). Certain language skills in children. Minneapolis: University of Minnesota Press.
  28. Vakhrusheva, А.Y., Solnyshkina, М.I., Kuprijanov, R.V., Gafiyatova, E.V., & Klimagina, I.О. (2021). Linguistic complexity of academic texts. Issues in Journalism, Education, Linguistics, 40(1), 88-99). (In Russ.)
  29. Vasilyev, N.L., & Zhatkin, D.N. (2020). “Pushkin Dictionary” by G.А. Shengeli: The unpublished article by the author of the concordance of A.S. Pushkin’s poems. Literary Fact, (1), 458-476. (In Russ.)
  30. Veselovskaya, Т.S. (2020). The linguistic world-image in the Russian language primary school textbooks: A corpus study. Ethnopsycholinguistics, (3), 224-237. (In Russ.)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».