Datoranalyser av textegenskaper används ofta av lärare, forskare och beslutsfattare vid val av texter för studenter. Författarna till denna artikel identifierar komponenter i språk, diskurs och kognition som ligger till grund för traditionella automatiserade mått på textsvårigheter och deras nya Coh-Metrix-system. Coh-Metrix analyserar texter om flera mått på språk och diskurs som är anpassade till teoretiska förståelseramar på flera nivåer. Författarna diskuterar fem huvudfaktorer som svarar för de flesta av skillnaderna i texter mellan betygsnivåer och textkategorier: ordkonkretitet, syntaktisk enkelhet, referenssammanhållning, orsakssammanhållning och strålning. De tar hänsyn till betydelsen av både kvantitativa och kvalitativa egenskaper hos texter för att tilldela rätt text till rätt student vid rätt tidpunkt. Nyckelord: kognition; förståelse; datortillämpningar; innehållsanalys; diskursprocesser; språkprocesser; teknik; textanalys En automatiserad analys av texternas språk- och diskursegenskaper har ett enormt praktiskt värde inom utbildningen, förutom att utveckla vetenskapliga teorier om läsning och förståelse. En användning av automatiserad textanalys är skalning och urval av texter för studenter som lär sig att läsa och läsa för att lära sig. Urvalet av texter är verkligen en av de centrala frågorna för lärare, rektorer och superintendenter när de planerar att uppfylla de standarder som förklarats av No Child Left Behind (2001), tävlingen Race to the Top (se http://racetotop.com/), Common Core State Standards (Common Core State Standards Initiative, 2010) och andra bedömningar av höga insatser. För att utveckla läsfärdigheter och -strategier är de texter som studenterna läser förmodligen lika viktiga som interventionerna och läroplanen. Till exempel har K-12-texter gradvis minskat i svårigheter under åren (Adams, 1990; Common Core State Standards Initiative, 2010), så många forskare och praktiker har förespråkat att man ska hitta sätt att utsätta studenter för svårare texter. Andra anser att många textegenskaper behöver beaktas utöver de traditionella måtten av lätthet eller svårighet, och att det är viktigt att analysera texter på en profil av egenskaper när man väljer dem för studenter att läsa. Dessutom bör dessa egenskaper omfatta både kvalitativa attribut och kvantitativa skalor. Vetenskapliga undersökningar av läsning drar också nytta av automatiska mått på textegenskaper. Automatiserade åtgärder gör det möjligt för forskare att systematiskt ta prover och manipulera texter för att antingen rikta eller kontrollera vissa läskomponenter i sina undersökningar av förståelse. Om en forskare t.ex. vill undersöka hur textens sammanhållning påverkar förståelsen är det viktigt att se till att texterna under de olika förhållandena varierar i fråga om sammanhållning snarare än vissa främmande textegenskaper som är irrelevanta för sammanhållningen (McNamara, Louwerse, McCarthy, & Graesser, 2010 ). En automatiserad analys är utan tvekan mer tillförlitlig och objektiv än metoder som innebär att människor antecknar och betygsätter texter för hand. Syftet med denna artikel är att granska de automatiserade textanalyssystem som för närvarande används och att identifiera egenskaperna hos språk, diskurser och kognition som de verkar trycka på. Granskningen innehåller traditionella mått på textsvårigheter (mot lätthet) och även ett system som vi har utvecklat. Vårt system, kallat Coh-Metrix, analyserar texter på flera nivåer av språk och diskurs som sträcker sig från ord till diskurs genrer (Graesser & McNamara, 2011; Graesser, McNamara, Louwerse, & Cai, 2004; McNamara, Graesser, & Louwerse, i pressen; McNamara et al., 2010). Vi beskriver nivåer av språkkurs som har föreslagits i teoretiska ramverk på flera nivåer och förklarar hur måtten på Coh-Metrix är anpassade till dessa nivåer. Vi illustrerar värdet av Coh-Metrix för att hjälpa oss att förstå variationer i texter i en stor corpus som täcker olika betygsnivåer och genrer (dvs. språkkonst, vetenskap, samhällsstudier). Två viktiga förbehåll måste tas upp innan datoranalyserna av textegenskaper beskrivs. För det första kan datorer uppenbarligen inte identifiera och skala upp texter på alla nivåer av språk, samtal och mening. Tillgängliga datorsystem kan inte till fullo förstå de djupa metaforerna, litterära apparaterna och historiska sammanhangen i Shakespeares pjäser, till exempel. Vissa egenskaper hos texter kräver att människor ger informerade, djupa, kritiska analyser. För det andra innebär framgångsrik textförståelse mycket mer än bara en analys av textegenskaper eftersom förkunskaper, inferensmekanismer och läsarnas färdigheter också är av avgörande betydelse (Graesser, Singer, & Trabasso, 1994; Arthur C. Graesser, Danielle S. McNamara, och Jonna M. Kulikowich utbildning ReseaRcheR 224 et al., i pressen; Pressley, Wood, Woloshyn, Martin, King, & Menke, 1992; Snow, 2002). Icke desto mindre behövs en systematisk förståelse av textegenskaper på flera nivåer för att spåra de interaktiva förståelseprocesser som involverar text, läsare, uppgift och sociokulturellt sammanhang (Graesser & McNamara, 2011). Den traditionella metoden för skalning texter är att ha ett enda mått av text lätthet eller svårighet. Detta är den metod som används av de tre mest populära mätvärdena, nämligen Flesch-Kincaid Grad nivå eller Läsa Ease (Klare, 1974(Klare, -1975, Degrees of Reading Power (DRP; Koslin, Zeno, & Koslin, 1987), och Lexile poäng (Stenner, 2006). Dessa tre mått på textsvårigheter är i hög grad korrelerade enligt statistiska analyser som vi har genomfört (r = 0,89 till.94). Enkelheten i en enda dimension av textsvårigheter kan vara användbar när man tilldelar texter för studenter att läsa. En enda dimension ger en gemensam valuta av svårigheter för olika texter i olika kategorier, vilket gör det lättare att läsa lärare när de strävar efter att välja texter på lämplig nivå av utmaning. En lärare kan söka en text som är på precis rätt nivå, utmana en student med en svårare text eller ge en text som är lätt att förstå. En endimensionell metriska ger en enkel lösning på denna uppgift eftersom dimensionerna i allmänhet är i linje med en gemensam metriska, nämligen gradnivå. De Flesch-Kincaid metrics (Grad nivå och Läsa Ease) är baserade på längden på ord och längd meningar. Till exempel, Flesch-Kincaid grad nivå beräknas som 11,8 * Syllables +.39 * Ord − 15.59. Ordlängd mäts som det genomsnittliga antalet stavelser per ord (som i hög grad korreleras med antalet bokstäver); meningslängd är det genomsnittliga antalet ord per mening. Flesch-Kincaid Grade Level är en robust prediktor av den tid det tar att läsa en passage, ett resultat som erbjuder en imponerande validering av metriska. Det finns ett antal teoretiska förklaringar av giltigheten av denna metriska, men två uppenbara sådana tilltalar förkunskaper och arbetsminnen. I sällsynta fall används ord på ett språk tenderar att vara längre, enligt Zifs lag (Zipf, 1949), så ordet längdvariabel kan vara en proxy för förkunskaper om ämnet. Långa meningar tenderar att ställa fler krav på arbetsminne och att ha mer komplexa syntax, så meningslängd kan vara en proxy för dessa faktorer. Flesch-Kincaid mätvärden är lätta att beräkna, förutom att vara robusta prediktorer av lästid och ha denna kognitiva teoretiska grundläggning. Men andra mått har följts av forskare för att fånga text lätthet / svårighet mer exakt. DRP och Lexiles poäng relaterar texternas egenskaper till läsarnas prestanda i en kloze-uppgift. I kloze-uppgiften får läsaren texten med tomma ord och uppmanas att fylla i orden genom att skapa dem eller genom att välja ett ord från en uppsättning alternativ. En text ligger på läsarens kompetensnivå om läsaren kan utföra kloze-uppgiften vid motsvarande prestandatröskel (t.ex. 75 %). En text definieras som lätt för en läsekrets om prestandan överstiger 75 % och är svår i den mån den är lägre än 75 %. Gradnivå kan kalibreras för en text genom att identifiera den åldersgrupp som konvergerar på 75% nivå av prestanda. DRP och Lexile poäng är för närvarande de mest populära måtten på textsvårigheter i USA. Alla dessa traditionella textsvårigheter grundar sig på ord, meningar och lokal text. Även om deras enkelhet och anpassning till betygsnivå är tilltalande, de inte utnyttja de mer globala nivåerna av diskursbetydelse, sammanhållning och skillnader i text genre (t.ex. berättande kontra informativa texter). Dessutom är ett endimensionellt mått på textsvårigheter inte till hjälp för att förbättra studentläsningen när det behövs särskild vägledning för att diagnostisera en elevs särskilda underskott och planeringssanering (Connor, Morrison, Fishman, Schatschneider, & Underwood, 2007; McNamara et al., in press; Rapp, van den Broek, McMaster, Kendeou, & Espin, 2007). Skalan och urvalet av texter skulle därför gynnas av en analys av flera nivåer av språk och diskurs. Coh-Metrix utvecklades för att analysera texter på flera egenskaper och nivåer av språk-diskurs. Den ursprungliga inspirationen i utvecklingen av Coh-Metrix var att ha ett automatiserat mått av textsammanhållning (därav etiketten Coh-Metrix). Sammanhållningen var av särskilt intresse eftersom förståelsen påverkas av några spännande interaktioner mellan textsammanhållning och läsarnas förkunskaper om ämnet och deras allmänna förståelseförmåga (McNamara & Kintsch, 1996; Ozuru, Dempsey, & McNamara, 2009 ). Sammanhållning hjälper de flesta läsare att förstå de flesta texter, men under vissa förhållanden stimulerar texter med lägre sammanhållning mer kunniga läsare att generera fler slutsatser och meningsfulla förklaringar. För att systematiskt undersöka denna interaktion behövde vi objektiva mått på sammanhållning. Även om sammanhållning var kärnan i den ursprungliga inspirationen för Coh-Metrix, insåg vi mycket tidigt i dess utveckling ett behov av att analysera texter på flera språk-diskurs nivåer. Åtgärderna i Coh-Metrix är anpassade till olika språkkurser som föreslås i teoretiska ramverk på flera nivåer (Graesser & McNamara, 2011; Kintsch, 1998; Snow, 2002). Dessa teoretiska ramar identifierar representationer, strukturer, strategier och processer på olika språk- och diskursnivåer. Fem nivåer har ofta föreslagits i dessa ramar: 1) ord, 2) syntax, 3) den explicita textbasen, 4) situationsmodellen (som ibland kallas den mentala modellen), och (5) diskursgenren och den retoriska strukturen (den typ av diskurs och dess sammansättning). En sjätte nivå av pragmatisk kommunikation mellan talare och lyssnare, eller författare och läsare, ingår ofta också, men denna nivå är inte nära kopplad till textegenskaper och kommer inte att behandlas i denna artikel. De fem nivåerna utarbetas senare och i Graesser och McNamara (2011). Fokus för Coh-Metrix är på språkliga egenskaper som har varit nära förknippade med djupare nivåer av förståelse än de som är i linje med grundläggande läskomponenter, såsom alfabetet, bokstäver ljudkorrespondenser, lexikal avkodning, morfologisk medvetenhet, och läsning fluency (words read per minut). Dessa grundläggande nivåer är viktiga för början läsare och har förutsägbara konsekvenser för efterföljande läsutveckling på djupare nivåer (Adams, 1990; Pearson & Hiebert, 2010; Rayner, Foorman, Perfetti, Pesetsky, & Seidenberg, 2001; Stanovitj, 1986). Men det finns också ett behov av att inrikta sig på sekundär läskunnighet där juni/juli 2011 225 elever drar större nytta av interventioner, innehåll och texter som läggs på djupare läskomponenter och media av 2000-talets läskunnighet (Biancarosa & Snow, 2004; Meyer et al., 2010; Moje, 2008; Resnick, 2010; Wiley, Goldman, Graesser, Sanchez, Ash, & Hemmerich, 2009; Williams, Stafford, Lauer, Hall, & Pollini, 2009). De djupare nivåerna börjar med ordförråd och går bortom orden till meningstolkningar, slutsatser och mer globala diskursstrukturer. I detta avsnitt beskrivs de fem nivåerna i det flernivåramverk som Coh-Metrix försöker rymma. CohMetrix-teamet har samlat in och utvärderat hundratals textmått under det senaste årtiondet. Åtgärderna skala texter om egenskaper relaterade till ord, meningar och samband mellan meningar. Den stora svit av åtgärder slutar fint trangeling i faktorer som är i linje med Nivåer 1-5 i den flernivå teoretiska ramverk (Graesser & McNamara, 2011). Det ligger utanför tillämpningsområdet för denna artikel att exakt ange hur varje åtgärd beräknas. Sådan information finns tillgänglig från hjälpsystemet för Coh-Metrix (http://cohmetrix.memphis.edu) och publikationerna från Coh-Metrix. Vi diskuterar dock kortfattat de åtgärder som analyseras i denna studie och några av de större beräkningsmodulerna. Ordförrådskunskap har en betydande inverkan på lästid och förståelse (Perfetti, 2007; Rayner m.fl., 2001; Stanovich, 1986). Skoltexter innehåller allt mer komplexa och obekanta ord som börjar under de sena elementära åren (Adams, 1990; Beck, McKeown, & Kucan, 2002). Läsare med högkvalitativa lexiska representationer är de med rika associationer bland fonologi, ortografi, morfologi och stavelsestruktur ord (Perfetti, 2007). Börjande läsare kan dra nytta av texter med lätt ordförråd knuten till vardagliga muntliga språk (Hiebert & Fisher, 2007), medan elever i gymnasiet kan dra nytta av texter med större lexikal mångfald och upprepad exponering för dessa ord i olika naturalistiska sammanhang (Beck et al., 2002). Därför är det viktigt att analysera ord om flera egenskaper som har relevans för läsning utveckling och konstruktion av mening. Coh-Metrix har ett överflöd av ordmått, inklusive de som beskrivs i detta avsnitt. Varje ord tilldelas en syntaktisk del-av-tal kategori. Dessa syntaktiska kategorier är uppdelade i innehållsord (t.ex. substantiv, huvudverb, adjektiv, adverbs) och funktionsord (t.ex. prepositioner, bestämningar, pronomen). Många ord kan tilldelas flera syntaktiska kategorier. Till exempel kan ordbanken vara ett substantiv (körbank), ett adjektiv (bankskott) eller ett huvudverv (banka inte på det). Coh-Metrix tilldelar endast en del-av-tal kategori till varje ord på grundval av dess syntaktiska sammanhang. Det vill säga, ett ord isolerat kan ha potential som många alternativa delar av tal, men det omgivande syntaktiska sammanhanget av ordet begränsar alternativen till den troligaste delen av talkategorin. Coh-Metrix beräknar den relativa frekvensen för varje ordkategori (både syntaktiska och semantiska kategorier, som beskrivs senare) genom att räkna antalet fall av kategorin per 1000 textord. Vissa syntaktiska kategorier får återverkningar på djupare förståelsenivåer. Detta är viktigt att erkänna eftersom ordegenskaper bidrar till många nivåer i flernivåramen och det är en empirisk fråga om hur ord påverkar de olika nivåerna. Förståelse är en mycket interaktiv mekanism, inte en uppsättning uppmätta variabler som marscherar i en strikt hierarki. Tänk till exempel på pronomen. Pronomen är viktiga för att skapa sammanhållning i textbasen och situationsmodellen eftersom det kan vara svårt att koppla ett pronomen till en annan diskursenhet eller till det ämne som diskuteras. Denna svårighet kan hota textsammanhållningen på ett sätt som gör förståelsen svårare. Pronomen är segregerade längre in i första person pronomen (jag, jag, vi, oss) och tredje person pronomen (han, hon, det, att, de) eftersom denna distinktion har återverkningar på andra nivåer av mening (Pennebaker, Booth, & Francis, 2007). Pronomen är vanligare i muntligt tal, vilket i allmänhet är lättare än tryck (Biber, 1988; Tannen, 1982). På liknande sätt är verb vanligare i berättande diskurser än i informativa texter; så återigen, syntaktiska kategorier kan vara mycket diagnostiska av höga nivåer av mening. Kopplingar utgör också en viktig kategori eftersom de är viktiga för att skapa sammanhållning i situationsmodellen. Det finns olika kategorier av bindväv, inklusive orsakssamband (eftersom, så), temporal (då, efter, under), logisk (därför, om, eller), additiv (även, dessutom), och motverkande ( å andra sidan, dock), som Coh-Metrix klassificerar på grundval av tidigare forskning (Halliday & Hasan, 1976; Louwerse, 2001 ). Dessa klassificeringar tar hänsyn till semantiska egenskaper utöver de syntaktiska klasserna. Ordfrekvens. Ord som förekommer med en högre frekvens i det engelska språket är mer bekanta för läsaren, bearbetas snabbare, och är kopplade till rikare kroppar av världskunskap (Beck et al., 2002; Haberlandt & Graesser, 1985; Perfetti, 2007). Ordfrekvens i Coh-Metrix beräknas från flera corpora texter som vi har dokumenterat i Coh-Metrix publikationer. Logaritmen av ordfrekvens beräknas eftersom lästider är linjärt relaterade till logaritmen av ordfrekvens, inte till råa ordfrekvenser (Haberlandt & Graesser, 1985; Just & Carpenter, 1987). Innehållsord beaktas normalt i dessa beräkningar, snarare än de mycket frekventa funktionsorden. Dessutom är det lågfrekventa ord i en mening som är en viktig begränsande faktor för att förstå meningar och text. Ett sällsynt ord kan göra hela meningen svår att förstå. Psykologiska betyg. Coh-Metrix mäter ord om egenskaper i en etablerad psykolingvistisk databas (Coltheart, 1981), en samling av betyg på tusentals ord längs flera psykologiska dimensioner: ålder för förvärv, meningsfullhet, konkretitet, fantasi och förtrogenhet. Åldersmåttet anger den ålder vid vilken ett ord först förekommer i ett barns vokabulär, medan de övriga åtgärderna baseras på vuxnas betyg på innehållsord på 7-punktsskala, med högre poäng som återspeglar enklare bearbetning. Semantiskt innehåll. Det semantiska innehållet i ord analyseras av semantiska kategorier som tillhandahålls av WordNet (Miller, Beckwith, Fellbaum, Gross, & Miller, 1990), en stor lexikon med ord kommenteras av experter på språkliga och psykologiska funktioner. Coh-Metrix spårar innehållsorden i en text på många av dessa lexiska funktioner. Till exempel klassificeras substantiven som mänskliga, animerade, livlösa betong eller abstrakta distinktioner som är relevanta för engelsk syntax (Jurafsky & Martin, 2008). Tre faktorer är särskilt relevanta för de åtgärder som rapporteras i denna studie. En av dessa är polysemin, som hänvisar till antalet sinnen (kärnbetydelser) av ett ord. Till exempel har substantivbuggen minst två sinnen, den ena avser en insekt och den andra avser en inspelningsanordning som planterats av en detektiv. Andra viktiga lexiska funktioner som tillhandahålls av WordNet klassificerar verben som kausala eller avsiktliga. Skillnaden mellan orsakssamband och avsiktlighet har betydelse för kunskapens karaktär i situationsmodeller (Zwaan & Radvansky, 1998). Avsiktliga verb signalerar åtgärder som frivilligt vidtas av animerade agenter och som motiveras av planer i strävan efter mål (såsom köpa livsmedel, tala om för ett barn att uppföra sig, eller titta på ett TV-program). Causal verb reflekterar händelser i den materiella världen eller psykologiska världen (såsom en jordbävning utbrott, eller en person som upptäcker en lösning) som kan eller inte kan drivas av mål. Skillnaderna mellan dessa ord får konsekvenser på situationsmodellnivå (Graesser et al., 1994 (Graesser et al.,, 2004 Zwaan & Radvansky, 1998). Syntaxteorier tilldelar ord del-av-tal kategorier (t.ex. substantiv, verb, adjektiv, associationer), gruppera ord till fraser (nominella fraser, verbfraser, prepositionella fraser, klausuler), och tilldela syntaktiska trädstrukturer till meningar (Jurafsky & Martin, 2008). Vissa meningar är korta och har en enkel syntax med (till exempel) en aktör-action-objekt mall, få om några inbäddade klausuler, och aktiv snarare än passiv röst. Detta är syntaxen för muntligt tal (Tannen, 1982). Men meningar i tryck har ofta en komplex, inbäddad syntax som ställer krav på läsarens arbetsminne. Till exempel, följande fråga är från 1999 American Community Survey: "När som helst under de senaste tolv månaderna, var du eller någon medlem av ditt hushåll inskrivna i eller fick förmåner från gratis eller nedsatt pris måltider i skolan genom Federal School Lunch program eller Federal School Breakfast program?" Denna mening har flera former av komplex syntax. Först innehåller den täta substantivfraser med många modifiers. För det andra placerar den ett högt antal ord (dvs. 16) före huvudverb (dvs. "rullade") av huvudklausulen, vilket beskattar läsarens arbetsminne (Graesser, Cai, Louwerse, & Daniel, 2006). För det tredje kräver det att läsaren håller reda på många kombinationer av betydelser med logikbaserade ord som "och", "eller" och "inte". Coh-Metrix kan skala texter på de syntaktiska överväganden som just beskrivits. Sentens syntax är lättare när det finns kortare meningar, färre ord per substantivfas, färre ord före huvudordet i huvudklausulen, och färre logikbaserade ord. Coh-Metrix beräknar ytterligare två syntaktiska mått: frekvensen av passiv röst, som är svårare att bearbeta än aktiv röst (Just & Carpenter, 1987), och syntaktisk likhet, eller likhet i syntaktisk struktur mellan par av meningar i ett stycke, vilket underlättar läsning hastighet och förståelse. Textbasen består av de uttryckliga idéerna i texten: innebörden snarare än ytkoden för formulering och syntax (Kintsch, 1998; van Dijk & Kintsch, 1983). Samreferens är en viktig språklig metod för att ansluta förslag, klausuler och meningar i textdatabasen (Halliday & Hasan, 1976; McNamara & Kintsch, 1996). Referentiell sammanhållning uppstår när ett substantiv, pronomen eller substantiv hänvisar till en annan beståndsdel i texten. Till exempel, i meningen "När tarmarna absorberar näringsämnen, absorptionen underlättas av vissa former av bakterier," ordet "absorption" i den andra klausulen hänvisar till händelsen i samband med verbet "absorb" i den första klausulen. En hänvisning till sammanhållningsklyfta uppstår när orden i en mening eller klausul inte ansluter till andra meningar i texten. Sådana sammanhållningsluckor på textbasnivå ökar lästiden och kan störa förståelsen (McNamara & Kintsch, 1996; O'Brien, Rizzella, Albrecht, & Halleran, 1998). Samreferens. Coh-Metrix spårar olika typer av ordsamreferens: innehållsord överlappar, substantiv överlappar, argument överlappar och stamöverlappar. Innehåll ord överlappning är andelen innehåll ord som är samma mellan par av meningar. Noun överlappning är andelen mening par som delar ett eller flera vanliga substantiv; argument överlappning är andelen mening par som delar vanliga substantiv eller pronomen (t.ex., tabell / tabell, han / han, eller tabell / tabeller). Stam överlappning är andelen mening par där ett substantiv i en mening har en semantisk enhet gemensamt med något ord i någon grammatisk kategori i den andra meningen (t.ex. substantivet fotografi och verbet fotograferas). Vissa mått beaktar endast angränsande meningar i texten, medan andra beräknar co-referens av alla möjliga par meningar i ett stycke. Lexisk mångfald. Lexisk mångfald är relaterad till sammanhållning eftersom ett större antal olika ord i en text innebär att nya ord måste integreras i diskurssammanhanget. Det mest välkända lexikal mångfald index är typ-token förhållandet, men ett antal liknande åtgärder ingår i Coh-Metrix som styr för textlängd (McCarthy & Jarvis, 2007). Förhållandet typ-token är antalet unika ord i en text (dvs. typer) dividerat med det totala antalet ord (dvs. tokens). Sent semantisk analys. Coh-Metrix mäter begreppsmässig överlappning mellan meningar genom en statistisk modell av ordbetydelse kallad Latent Semantic Analysis (LSA; Landauer, McNamara, Dennis, & Kintsch, 2007; Millis, Magliano, & Todaro, 2006). LSA är en viktig metod för att beräkna likhet eftersom den anser implicit kunskap utöver de uttryckliga orden. LSA är en matematisk, statistisk teknik för att representera ord- och världskunskap, baserad på ett stort antal texter. Den centrala intuitionen är att innebörden av ett ord fångas av sällskapet av andra ord som omger det i naturalistiska dokument. Två ord har samma innebörd i den mån de har liknande omgivande ord. Till exempel är ordet hammare starkt förknippat med ord i samma funktionella sammanhang, såsom skruvmejsel, pound, och konstruktion. Innebörden i denna mening skiljer sig mycket från den betydelse som man finner genom att slå upp ord i en ordbok eller tesaurus. LSA använder en statistisk teknik som kallas singular value decomposition för att kondensera en mycket stor corpus av texter till 100-500 statistiska dimensioner (Landauer et al., 2007). Den begreppsmässiga likheten mellan två textutdrag (t.ex. ord, klausul, mening, text) beräknas med en formel som tar hänsyn till värdena och de viktade dimensionerna i juni/juli 2011 227 ord i de två textutdragen. LSA-baserad sammanhållning mäts på flera sätt i Coh-Metrix, men främst i termer av likheten mellan angränsande meningar och alla möjliga par meningar i ett stycke. En annan LSA-åtgärd beräknar hur mycket information (i motsats till ny information) som finns i varje mening i en text, jämfört med innehållet i tidigare textinformation, t.ex. G/(N + G). Var och en av dessa åtgärder varierar från 0 (låg sammanhållning) till 1 (hög sammanhållning). Situationsmodellen är det ämnesinnehåll eller den berättande värld som texten beskriver. I berättande text ingår karaktärer, objekt, rumsliga miljöer, handlingar, händelser, processer, planer, tankar och känslor för karaktärer och andra detaljer i berättelsen. I den informativa texten är situationsmodellen det ämne som beskrivs i sak. Till exempel skulle en text om cirkulationssystemet i biologi omfatta (a) kausala nätverk av händelser, processer, och möjliggörande stater som sker över tiden, (b) egenskaper hos komponenter, (c) den rumsliga sammansättningen av anatomin, och (d) målorienterade åtgärder av läkare, patienter och familj som försöker förbättra funktionen hos någons cirkulationssystem. Situationen modellen inkluderar slutsatser som aktiveras av den explicita texten och kodas i betydelsen representation (Goldman, Graesser, & van den Broek, 1999; Graesser m.fl., 1994; Kintsch, 1998; McNamara & Kintsch, 1996; Wiley m.fl., 2009; Zwaan & Radvansky, 1998). Zwaan och Radvansky (1998) föreslog fem dimensioner av den situationsmodell som gäller för berättande text: orsakssamband, intentionalitet (mål), tid, rum och huvudpersoner. Dessa mått är också tillämpliga på informationstexter, vilket illustreras ovan för en text om cirkulationssystemet. Ett avbrott i textens sammanhållning uppstår när det uppstår ett avbrott i en eller flera av dessa situationsmodelldimensioner. Sådana sammanhållningsavbrott resulterar i en ökning av lästid och generering av slutsatser (O'Brien m.fl., 1998; Rapp m.fl., 2007; Zwaan & Radvansky, 1998). När sådana diskontinuiteter uppstår är det viktigt att ha bindväv, övergångsfraser, adverb eller andra signalerande anordningar som förmedlar till läsarna att det finns en diskontinuitet. Sammanhållningen underlättas av dessa signalanordningar, som klargör och syr ihop de åtgärder, mål, händelser och stater som förmedlas i texten (Louwerse, 2001). Men om läsaren har tillräcklig bakgrundskunskap om ämnet, kan bristen på sammanhållningsutrustning inte störa förståelsen och kan ibland förbättra förståelsen genom att stimulera slutsatser (McNamara & Kintsch, 1996; O'Reilly & McNamara, 2007; Ozuru m.fl., 2009). Ett avbrott i sammanhållningen uppstår när det uppstår ett avbrott i en eller flera av dessa situationsmodelldimensioner. När sådana diskontinuiteter uppstår är det viktigt att ha bindväv, övergångsfraser, adverber eller andra signalerande anordningar som förmedlar till läsarna att det finns en diskontinuitet; vi hänvisar till dessa former av signalering som partiklar. Olika uppsättningar partiklar är förknippade med orsakssamband (t.ex. eftersom, möjliggör), avsiktlig (för att, så att), och temporal (före, senare) sammanhållning, även om vissa partiklar kan vara tillämpliga på mer än en typ av sammanhållning. Sammanhållningen underlättas av partiklar som klargör och syr ihop de åtgärder, mål, händelser och stater som förmedlas i texten. För orsak, avsiktlig och tidsmässig sammanhållning beräknar Coh-Metrix förhållandet mellan sammanhållningspartiklar och den relativa frekvensen av relevant referensinnehåll (dvs. huvudverb som signalerar tillståndsförändringar, händelser, handlingar och processer). Förhållandet metrisk är i huvudsak en villkorad frekvens av sammanhållningspartiklar som syr ihop klausulerna med referensinnehåll. Tiden representeras genom morfemer associerade med huvud verbet eller hjälp verb som signalerar spänd (förr, nutid, framtid) och aspekt (under pågående, slutförd). Vissa tidsindex för Coh-Metrix består av en repetition poäng som spårar konsekvensen av spänd och aspekt över en passage av text. Repetitionspoängen minskar som skiftningar i spänd och aspekt påträffas. Om sådana tidsförskjutningar inträffar, skulle läsarna stöta på svårigheter utan uttryckligt skiftsignalerande partiklar, såsom adverbial (senare på), temporal bindväv (före), eller prepositionella fraser med temporal substantiv (föregående dag). Ett lågt partikel-till-skift-förhållande är ett symptom på problematisk tidssammanhållning. Genre hänvisar till textkategorin, t.ex. om texten är berättande, framställning, övertalning eller beskrivning (Biber, 1988; Pentimonti, Zucker, Justice, & Kaderavek, 2010). Dessa stora genrekategorier kan delas upp i underkategorier inom en taxonomi. Undertyper av berättande text sträcker sig till exempel från enkla folksägner till romaner; undertyper av övertalning är tidningsredaktioner och religiösa predikningar. Särskiljande egenskaper för språksignal text genre (Biber, 1988). Berättande text är betydligt lättare att läsa, förstå och minnas än informativ text (Graesser & McNamara, 2011; Haberlandt & Graesser, 1985) även när kännedomen om ämnen och ordförråd kontrolleras. Sanningen om informationen och kvaliteten på källorna förväntas granskas noggrant i den ursprungliga texten (Bråten, Strømsø, & Britt, 2009; Wiley m.fl., 2009 ), medan fiktiva berättelser kräver frivilligt upphävande av misstro. Utbildning läsare att känna igen genre och globala textstrukturer hjälper dem att förbättra förståelsen (Meyer et al., 2010). Förutom global genre har en text en retorisk sammansättning som ger en mer differentierad funktionell organisation av budskapet. Avsnitt, stycken och meningar har diskursfunktioner som är sammanhängande kopplade till makroorganiseringen av texten. Coh-Metrix analyserar i vilken utsträckning en text klassificeras som berättande i motsats till information. Texter kan inte alltid kategoriseras som den ena eller den andra; en del har element av båda. Som diskuteras i nästa avsnitt, det finns en enda, kontinuerlig, kvantitativ dimension som varierar från information till berättande, kallas narrativitet. De egenskaper som bidrar till strålningsdimensionen inkluderar egenskaper hos ord, meningar och samband mellan meningar. Dessa aspekter diskuteras i nästa avsnitt. Många frågor uppstår om mervärdet av Coh-Metrix jämfört med de traditionella mätvärdena för textsvårigheter. En är frågan om datoranalyser kommer att gå så långt som till att analysera textens kvalitativa egenskaper. Vi förstår dessa farhågor, och vårt blygsamma mål är att erbjuda några lösningar som kan visa sig vara till hjälp. Syftet med detta avsnitt är att rapportera om en analys som gäller Coh-Metrix för en stor corpus utbildning ReseaRcheR 228 texter. Analysen ger ett visst perspektiv på systemets värde för att avslöja begränsningar i texter för olika betygsnivåer och genrer. Vi tror att det kommer att bidra till den kollektiva visionen om hur man kan främja läs- och skrivkunnighet och textval i många relevanta samhällen. Vi gjorde analyser på en stor corpus av texter som skalades på Coh-Metrix åtgärder. Det fanns 37,520 texter i en corpus som tillhandahålls av TASA (Touchstone Applied Science Associates). Texterna hade en genomsnittlig längd på 288,6 ord (SD = 25,4), ungefär längden på ett stycke. Vi hade ett antal andra skäl för att välja TASA corpus än det faktum att corpus var stor och lättillgänglig. En viktig orsak var att denna corpus är representativ för de texter som en typisk senior i high school skulle ha stött på från dagis till 12: e klass. Ett annat viktigt skäl var att TASA-forskare tillhandahåller åtgärder som direkt eller indirekt återspeglar text lätthet/svårigheter. Varje text har en tillhörande Degrees of Reading Power (DRP) poäng text svårighet (Koslin et al., 1987), med en ungefärlig betygsnivå i samband med dessa poäng specificeras i McNamara et al. (i pressen). TASA-forskarna tilldelade varje text till en kategori: De flesta textgenrerna klassificerades i språkkonst (n = 15,991), vetenskap (n = 5,349) eller sociala studier/historia (n = 10,438); andra kategorier var näringsliv, hälsa, hemekonomi och industriell konst. Vetenskap och andra informativa texter täcker ämnen som läsarna inte känner lika väl till som texter inom språkkonsten, som framför allt är berättande. TASA mäter DRP (ungefär gradnivå) och genre ger en objektiv guldstandard för analys av textegenskaper. I tabell 1 listar vi 53 Coh-Metrix-åtgärder som ingick i analyserna. Åtgärderna är grupperade i de som är mest relaterade till ord, meningar och samband mellan meningar. Alla dessa åtgärder definierades i föregående avsnitt, men ytterligare information finns i våra publikationer som nämns i denna artikel och i hjälpanläggningen på Coh-Metrix webbplats (http:// cohmetrix.memphis.edu). Coh-Metrix tillhandahåller dussintals ytterligare mått på textegenskaper, men vi uteslöt åtgärder som inte förutsåg variationer i textegenskaper och mått som var starkt korrelerade (/r/ >.90) med andra liknande åtgärder. Vårt urval av åtgärder syftade också till att säkerställa tillräcklig täckning av de olika språk- och diskursnivåerna. En huvudkomponentanalys (PCA) utfördes för att reducera vår stora databas med 53 åtgärder till ett litet antal funktionella dimensioner. PCA används rutinmässigt i sådana insatser för att minska data. Coh-Metrix-åtgärderna i tabell 1 konvergerade på ett PCA med åtta huvudkomponenter. För tolkning av resultaten följde vårt partnerskaps- och samarbetsavtal riktlinjerna från Der och Everitt (2002). Det vill säga, PCA antog en ortogonal belastning av komponenter med Varimax rotation. Varimax-lösningen gav en mycket liten andel korsbelastningar mellan komponenter som överskred 30 % och minimala steg i lösningen från sneda lösningar efter rotation. De åtta huvudkomponenterna stod för 67,3 % av skillnaderna mellan texterna. Den inkrementella variansen som förklaras av PCs 1-8 var 18,5%, 14.1%, 9,5%, 6,3%, 5.5%, 5.4%, 4.1%, respektive 4,0%, för den totala summan av kvadratbelastningar. Beskrivningar av dessa datorer förtecknas i anmärkningen till tabell 1 i den ordning variansen förklaras: strålning, referenssammanhållning, syntaktisk enkelhet, ordkonkretitet, orsakssammanhållning, verbsammanhållning, logisk sammanhållning och tidssammanhållning. Datorerna kartlägger ganska gynnsamt på nivåerna av den teoretiska ram på flera nivåer som formulerats av Graesser och McNamara (2011). De fem nivåerna i detta ramverk, med början från globala spännvidder av text till ord är · Genre, motsvarande narrativitet (PC1) · Situationsmodell, motsvarande orsakssamband (PC5), verb (PC6), logisk (PC7) och temporal (PC8) sammanhållning · Textbas, motsvarande referenssammanhållning (PC2) · Syntax, motsvarande syntaktisk enkelhet (PC3) · Ord, som motsvarar ordkonkretitet (PC4) Ett sätt att validera PCA och Coh-Metrics är att undersöka hur åtgärderna karta på gradnivå och genre (se Deane, Sheehan, Sabatini, Futagi, & Kostin, 2006). Lätta betyg bör minska över betygsnivån och bör också systematiskt skilja sig åt för berättande (språkkonst) jämfört med informativa texter (dvs. vetenskapliga och sociala studier). Vi utvärderade PCA genom att observera hur z-poängen för varje faktor varierade som en funktion av gradnivå och genre. Mer specifikt segregerade vi sexgradiga band som har antagits av de gemensamma grundläggande läs- och skrivkunnighetsstandarderna i Common Core State Standards Initiative (2010) och tre genrer (språkkonst, sociala studier och vetenskap). Klassbanden är mindre än grad 2, grad 2-3, grad 4-5, grad 6-8, grad 9-10 och grad 11 och högre. Med tanke på det mycket stora antalet texter i dessa analyser var alla de viktigaste effekterna och interaktionerna statistiskt signifikanta vid p < 0,001 för alla åtta PCs. Vi kommer därför att rapportera omfattningen av varians förklaras av huvudsakliga effekter och interaktioner (ojusterad eta squared, η 2 ) i en verbal form snarare än i form av kvantitativa magnituder av eta-skvadrat och F-poäng. De ojusterade η 2-värdena är praktiskt taget oskiljbara från de justerade värdena på grund av den höga urvalsstorleken. Vi betraktar η 2 värden på.01,.06 och.14 som små, medelstora och stora effekter, respektive. Den ordning i vilken textegenskaperna diskuteras i detta avsnitt motsvarar den ordning i vilken de förekommer i en automatiserad anläggning som är planerad att spridas via webbplatsen för de gemensamma kärnstandarderna (http://www.corestandards.org/). Vi tar upp sammanhållningsåtgärderna efter diskussioner om narrativitet, syntaktisk enkelhet och ordkonkretitet.. Narrativitet fångar i vilken utsträckning texten förmedlar en berättelse, ett förfarande eller en sekvens av händelser och händelser med levande varelser. Denna robusta komponent är också knuten till ordet förtrogenhet, högre förkunskaper och muntligt språk. Informationstexter om obekanta ämnen, som vanligtvis förekommer i tryck, är i den motsatta änden av kontinuum (Biber, 1988; Tannen, 1982). Sjutton Coh-Metrix mått lastades på denna komponent som primära åtgärder, med laster från /.53/ till /.92/. Av de 119 korsbelastningar som rapporterats för PCA-lösningen (17 variabler × 7 komponenter) översteg endast 7 värden 0.30. När en övergripande berättande score beräknades, några variabler var omvänt-scored så att alla belastningar skulle vara positiva, återspeglar högre narrativity och större lättförståelse. Med tanke på hur robust strålningen är, är det värt att kommentera de åtgärder som bidrar till denna första huvudsakliga juni/juli 2011 229 Not. PC = huvudkomponent; PC1 = strålning; PC2 = referenssammanhållning; PC3 = syntaktisk enkelhet; PC4 = ordkonkretitet; PC5 = orsakssammanhållning; PC6 = verbsammanhållning; PC7 = logisk sammanhållning; PC8 = tidssammanhållning. Ett plus (+) eller minus (−) tecken anger primär laddning på en PC, antingen i positiv eller negativ riktning. Sekundär belastning på en dator anges av s+ eller s−. utbildning ReseaRcheR 230 komponent. Vissa åtgärder återspeglar det faktum att berättelserna är fulla av handlingsbeskrivningar: De tenderar att ha fler huvudverbs, adverbs, och avsiktliga handlingar, händelser, och partiklar. Informationstexter har däremot en mer okänd jargong som ofta tar formen av substantiv. Många åtgärder av narrativitet fånga egenskaper av muntligt språk (Biber, 1988; Clark, 1996; Tannen, 1982), som tenderar att vara på bekanta ämnen, med tal deltagare med närvarande (i motsats till dekontextualiserade språket av tryck), och tenderar att involvera mening konstruktioner som är lätt för publiken att förstå. Bekanthet skulle förklara en berättelses prevalens av korta, högfrekventa ord som representerar en tidigare ålder av förvärv. Samnärvaro skulle förklara prevalensen av pronomen i berättande. De enklare syntaktiska konstruktionerna i berättelsen kännetecknas av kortare substantivfraser, färre ord före huvudklausulernas huvudverb och färre passiva konstruktioner. När vi betraktar de åtgärder som är kopplade till sekundära belastningar ser vi att informationstexter tenderar att ha en högre sammanhållning mellan meningar jämfört med berättelser; sammanhållning är uppenbarligen ett sätt att kompensera för de större svårigheterna med obekanta ämnen. Det enda måttet på strålning som är något oförutsägbart är den högre relativa frekvensen av negationer. Figur 1 tomter strålning z-poäng som en funktion av de sex grad nivåer och tre genrer. Det fanns stora minskningar som en funktion av gradnivå och stora skillnader i genre, medan interaktionen var liten. Som väntat var strålningspoängen betydligt högre för de språkliga texterna än för de två kategorierna av informationstext (vetenskap och sociala studier). Poäng är högre när meningar har färre ord och enklare, mer bekanta syntaktiska strukturer. I den motsatta änden av kontinuum finns strukturellt inbäddade meningar som kräver att läsaren håller många ord och idéer i arbetsminnet. Sex variabler lastades signifikant på denna komponent, med faktorbelastningar som varierade från.52 till.85; endast 2 av de 42 korsbelastningsvärdena var större än  på 30. Syntaktisk enkelhet z-poäng visade stora minskningar som en funktion av gradnivå och mellan-till-stora skillnader i genre, med en liten interaktion. Syntaktisk enkelhet visade följande ordning: vetenskap > samhällsstudier > språkkonst. Ur genrens synvinkel använder skribenterna enklare syntax på de informativa texter där läsarna har lägre förkunskaper. En enkel syntax kompenserar tydligen för de mer obekanta och utmanande ämnena i informationstexter. Poängen är högre när en högre andel av innehållsorden är konkreta, meningsfulla och framkallar mentala bilder i stället för abstrakta. Tre variabler lastades signifikant på denna komponent, med faktorbelastningar på.72 till.90 och låg tvärbelastning med alla andra komponenter. Z-poängen för ord konkretitet visade medelstora effekter av gradnivå och små effekter av genre, med en liten till medelhög interaktionseffekt. Medan vetenskapliga texter visade en minskad ordkonkretitet över betygsnivån, fanns det en kurvig funktion för språkkonst och samhällsstudier. Av allt att döma används abstrakta ord i de två senare genrerna på nivåer av tidig klass. En undersökning av orden i dessa texter på tidigare nivå skulle vara värt besväret eftersom trenden är något motintuitiv. Denna egenskap är i vilken utsträckning uttryckliga innehållsord och idéer i texten är kopplade till varandra allteftersom texten utvecklas. Substantivfraserna är viktiga för att ge samreferenser och överbrygga de uttryckliga klausulerna och meningarna i textbasen. En hänvisning till sammanhållningsklyfta uppstår när en mening har få eller några ord som överlappar tidigare meningar. Det fanns 13 variabler som laddade betydligt på denna dimension, med värden för dessa belastningar från.52 till.86. Endast 8 av de 91 korslastningsvärdena var större än 30. Referentiell sammanhållning z-poäng visade en liten minskning över gradnivå, en måttlig effekt av genre, med en liten interaktion. De vetenskapliga texterna hade mycket högre referentiell sammanhållning än språkkonst och sociala studier, som var mycket likartade. Ur den vetenskapliga genrens synvinkel förstärker skribenterna tydligen texter med högre referenssammanhållning, kanske för att läsarnas förkunskaper är låga och referenssammanhållningen kan kompensera för de utmaningar som blir följden med ämnet. Poängen är högre i den mån som klausuler och meningar i texten är kopplade till orsakssamband och avsiktliga (målorienterade) bindväv. Sex Coh-Metrix-mått lastades på kausal sammanhållning, med belastningar från.47 till.86. Av de 42 korsbelastningarna (6 variabler × 7 komponenter) var det endast 2 värden som överskred 30. Causal sammanhållning z-scores visade en liten ökning över gradnivå, en liten effekt av genre, och en liten interaktion. De vetenskapliga texterna hade något lägre orsakssammanhållningspoäng än de två andra genrerna, som var ungefär desamma. Trenden för ökad kausal sammanhållning över gradnivå tyder på att texter som är svårare eller involverar mindre bekanta ämnen kan dra nytta av diskurser som främjar högre kausal sammanhållning. Denna förklaring tar dock inte hänsyn till den lägre kausala sammanhållningen av vetenskapliga texter jämfört med språkkonst och samhällsstudier. Den viktigaste slutsatsen är att olika former av sammanhållning inte alltid är positivt korrelerade med graderingsband och att sammanhållningsanordningar ibland kan kompensera för svåra ämnen. De återstående tre huvuddelarna (PC6, PC7 och PC8) behandlar olika aspekter av situationsmodellsammanhållning, nämligen verbsammanhållning, logisk sammanhållning och tidssammanhållning. Dessa hade förnuftiga och förutsägbara effekter på textvariationer, men det ligger utanför tillämpningsområdet för denna artikel att beskriva dem. Resultaten av analyserna av partnerskaps- och samarbetsavtalet stöder ett antal slutsatser. En uppenbar slutsats är att ortogonala dimensioner av text lätthet visar betydande förändringar över betygsnivåer och genre, med mönster som är mycket olika för de poäng som ritas i Figur 1. Det faktum att de fem dimensionerna är i linje med de teoretiska ramverken på flera nivåer för läsförståelse (Graesser & McNamara, 2011; Kintsch, 1998 ) är naturligtvis en lugnande bekräftelse på värdet av det teoretiska ramverket på flera nivåer. En andra slutsats från figur 1 är att gradnivåerna i första hand är korrelerade med strålning och syntax. Texter med högre betyg tenderar att ha mer komplexa syntaxer, vilket man kan förvänta sig. Texter på högre nivå är också mindre benägna att vara berättande texter och mer benägna att innehålla inslag som är typiska för juni/juli 2011 231 informativa texter om vetenskap, samhällsstudier och andra tekniska ämnen. Texter i skolsystem skiftar från berättande till informativa texter som en funktion av betyg, med grad 3-5 som spänner över en kritisk period av övergång från berättande till informativa texter. En tredje slutsats är dock att texten sammanhållning har en liten variation över betygsnivån (enligt definitionen i DRP), med en liten minskning för referenssammanhållning inom de flesta textgenrer och en liten ökning för orsakssammanhållning. På något sätt de populära text komplexitetsmått (Flesch-Kincaid, DRP, Lexile) är inte känsliga för att plocka upp variationer i textsammanhållning. Dessa standardåtgärder är uppenbarligen känsliga för lokala textbegränsningar av ord och meningar, men inte för sammanhållning mellan meningar och djupare förståelsenivåer. Vi vet från studier i diskurser bearbetning att referens och orsakssamband både har en betydande inverkan på lästid och förståelse (Goldman et al., 1999; O'Brien et al., 1998; Zwaan & Radvansky, 1998), och även att Coh-Metrix är tillräckligt känslig för att upptäcka dessa särskilda sammanhållning manipulationer (McNamara et al., 2010). Vår förhoppning är att framtida forskning med Coh-Metrix, beräkningslingvistik och empiriska studier av läsning ska hjälpa oss att reda ut dessa mekanismer. En fjärde slutsats är att syntax och sammanhållning ibland kan kompensera för svåra ämnen. När materialet är svårt, med obekanta idéer och ord, tenderar författare att skriva texten med enklare syntax och mer sammanhållningsanordningar, kanske för att kompensera för svårigheten att kämpa med idéerna. Dessa kompensatoriska mekanismer förklarar de potentiella kontraintuitiva resultaten att informationstexter har enklare syntax och högre referenssammanhållning än språkkonsttexter, och att den kausala sammanhållningen tenderar att öka över betygsnivån (McNamara m.fl., i pressen). En femte slutsats är att det ibland finns ett kurvigt samband mellan ordkonkretitet och gradnivå. Ingen skulle bli förvånad över minskad betonghalt över betygsnivån, men ögonbrynen kommer att stiga vid låga betongvärden på tidiga gradnivåer. Kanske har tidiga läsare många ord som är mer abstrakta än de som används i vardagen. Exempel på abstrakta substantiv är sak och person, i motsats till grundnivå substantiv (boll, lärare) och underordnade substantiv (basketball, rektor). Exempel på abstrakta verb är gå, göra och göra, jämfört med mer konkret körning, hjälp och jonglera. Uppföljningsforskning måste bedrivas för att analysera orden mer i detalj, som i fallet med Beck et al.'s (2002) skillnad mellan ord som är Tier 1 (var dag ofta ord, som hem, kom, middag), Tier 2 (låg-till-mellanfrekvens ord som används i mer vuxna texter, såsom kompost, gödsling, logistik) och Tier 3 (ord som är mer tekniska och behöver definieras om de flesta läsare ska förstå en passage, såsom spelunker, hydrogenous). Automatiserade analyser av texter kan användas för att vägleda valet av texter utifrån särskilda pedagogiska mål. Ibland behöver eleverna utmanas av texter på svårighetsgrader som aggressivt trycker på kuvertet av vad de kan hantera. I andra änden av kontinuum, ibland behöver eleverna ett självförtroende öka genom att få lätta texter som de lätt kan förstå. För dem som förespråkar Vygotskys zon av proximal utveckling bör texterna inte vara alltför svåra eller för lätta för eleverna, utan bör uppta en mellanzon av svårigheter. Kanske är det bäst för eleverna att ta emot en "diet" som är balanserad på svårighetsdimensionen, med en fördomsfull inställning till mellanzonen. Vår vision är att texter kan skalas på en handfull CohMetrix skalor, övergripande mått på textlätthet (Flesch-Kincaid, Lexile, DRP) och kvalitativa beskrivningar av pedagogiska forskare, diskursexperter, lärare och studenter. De två första tillvägagångssätten har automatiserats, men inte den tredje. I båda fallen kan texter rekommenderas eller tilldelas på grundval av denna komplexa profil av textegenskaper. Begrunda de typer eller kombinationer av texter som kan komma att tilldelas: 1. Utmana texter med tillhörande förklaringar. Vissa tilldelade texter ligger långt bortom elevernas förmågasnivå. I sådana fall behöver eleverna kommentarer av en lärare, handledare, grupp eller dator som förklarar teknisk vokabulär och svårigheter. Studenterna är mycket ansträngda av exponering för svårt innehåll, strategier och tillhörande förklaringar. 2. Utgångspunkten är följande: Texter vid zonen för proximal utveckling. Vissa tilldelade texter ligger något över den svårighetsnivå som eleverna kan hantera. Dessa texter försiktigt trycka kuvertet-de är inte alltför lätt eller för svårt, men helt rätt. 3. Vad är det som händer? Lätta texter för att bygga själveffekt. Lätta texter tilldelas för att bygga läsning fluens och själveffekt. Bekämpa läsare kan förlora självförtroende, själveffekt och motivation när beset med en hög densitet av texter som de knappt kan hantera, om alls. 4. Vad är det som händer? En balanserad kost av texter med varierande svårigheter. Texter kan tilldelas enligt en fördelning av alternativ 1, 2 och 3 ovan, främst i området för proximal utveckling. Den balanserade kosten drar nytta av exponering för utmanande texter, texter som gradvis tänjer på kuvertet och texter som bygger upp själveffekt. Detta tillvägagångssätt inkluderar också texter i olika genrer. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Texter anpassade för att utveckla särskilda läskomponenter. Texter kan tilldelas adaptivt på ett sätt som är känsligt för studentens komplexa profil av läskomponenter. I texterna försöker man rätta till vissa brister i läsningen eller förbättra vissa läsfärdigheter. Dessa fem tillvägagångssätt har alla utforskats av läs- och diskursforskare, men det ligger utanför räckvidden för denna artikel att kommentera vilken metod som bäst tjänar särskilda grupper av läsare. Kanske det centrala argumentet i denna artikel är att Coh-Metrix har fördelar jämfört med endimensionella mått på textsvårigheter när man överväger den femte av de tillvägagångssätt som just listas. Coh-Metrix kan spela en roll för att tilldela texter som expanderar profilen av färdigheter i nivå med ord, syntax, textsammanhållning och genre, medan de endimensionella mätvärdena inte skiljer vissa läskomponenter. När läsarna har problem med ordförrådet behöver de rätta till ordförrådet. När de har problem med syntax eller semantisk sammansättning av meningar, de behöver en helt annan form av sanering. Samma sak gäller för olika former av textsammanhållning och diskursgenr. Coh-Metrix kan hjälpa oss att identifiera problem och lösningar på en finare kornstorlek inom en flernivåram av text och diskursförståelse. Denna forskning stöddes av National Science Foundation (Grants BCS 0904909 och DRK-12-0918409), Institute of Education Sciences (Grants R305G020018 och R305A080589), och Gates Foundation (Student Achievement Partners 2001, Pub. Ordförande 107–110 (2001). Läst från http://www2.ed.gov/nclb/landing.jhtml O'Brien, E. J., Rizzella, M. L., Albrecht, J. E., & Halleran, J. G. (1998). Uppdatera en situationsmodell: En minnesbaserad textbehandlingsvy. Psykologi: lärande, minne och kognition, 24, 1200-1210. O'Reilly, T., & McNamara, D. S. (2007) JONNA M. KulIKOwICh är professor vid institutionen för pedagogisk psykologi vid Pennsylvania State University, 274 Chambers Building, University Park, PA 16802; jmk35@psu.edu. Hennes forskningsintressen handlar om flernivåmodellering för akademisk utveckling och domäninlärning, läsförståelse, tillämpad statistik och mätning av variabler inom läsforskning. Experimentell tidskrift
Coh-Metrix Ref mäter textkonsistensen, vilket förklarar både textens lässvårigheter och andra lexikala och syntaktiska åtgärder samt ett mått på förkunskaper som behövs för att förstå texten, och textens genre.
Coh-Metrix: Providing Multilevel Analyses of Text Characteristics
{'venue': None, 'journal': 'Educational Researcher', 'mag_field_of_study': ['Sociology']}