Legibilidade
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Definição
As pessoas definiram a legibilidade de várias maneiras, por exemplo, em: O Dicionário de Alfabetização, Jeanne Chall e Edgar Dale, G. Harry McLaughlin, William Dubay. [Mais explicações necessárias]
Formulários
A leitura fácil ajuda a aprender e divertir, e pode economizar dinheiro.
Muita pesquisa se concentrou em combinar a prosa de ler habilidades, resultando em fórmulas para uso em pesquisa, governo, ensino, publicação, militar, medicina e negócios.
Legibilidade e leitores de jornais
Vários estudos na década de 1940 mostraram que até pequenos aumentos de legibilidade aumentam bastante os leitores em jornais de grande circulação.
Em 1947, Donald Murphy, do fazendeiro de Wallace, usou uma edição dividida para estudar os efeitos de facilitar a leitura do texto. Eles descobriram que a redução da 9ª para o nível de leitura da 6ª série aumentou os leitores em 43% para um artigo sobre 'nylon'. O resultado foi um ganho de 42.000 leitores em uma circulação de 275.000. Ele também encontrou um aumento de 60% nos leitores para um artigo sobre milho, com melhores respostas de pessoas com menos de 35 anos.
Wilber Schramm entrevistou 1.050 leitores de jornais. Ele descobriu que um estilo de leitura mais fácil ajuda a determinar quanto de um artigo é lido. Isso foi chamado de persistência de leitura, profundidade ou perseverança. Ele também descobriu que as pessoas lerão menos artigos longos do que de curtos. Uma história de nove parágrafos perderá 3 em cada 10 leitores pelo quinto parágrafo. Uma história mais curta perderá apenas dois. Schramm também descobriu que o uso de subtítulos, parágrafos de rosto ousado e estrelas para quebrar uma história realmente perde os leitores.
Um estudo em 1947 por Melvin Lostutter mostrou que os jornais geralmente estavam escritos no nível cinco anos acima da capacidade dos leitores adultos americanos médios.
A facilidade de leitura dos artigos de jornais não tinha muita conexão com a educação, experiência ou interesse pessoal dos jornalistas que escrevem as histórias. Em vez disso, tinha mais a ver com a convenção e a cultura da indústria. Lostutter argumentou por mais testes de legibilidade na redação de jornais. A legibilidade aprimorada deve ser um "processo consciente um pouco independente da educação e experiência dos escritores da equipe".
Um estudo de Charles Swanson em 1948 mostrou que uma melhor legibilidade aumenta o número total de parágrafos lidos em 93% e o número de leitores que lêem todos os parágrafos em 82%.
Em 1948, Bernard Feld fez um estudo de todos os itens e anúncios no Birmingham News de 20 de novembro de 1947. Ele dividiu os itens naqueles acima do nível da 8ª série e os da 8ª série ou abaixo. Ele escolheu o ponto de interrupção da 8ª série, pois esse foi determinado como o nível médio de leitura dos leitores adultos. Um texto da 8ª série "... chegará a cerca de 50% de todos os adultos americanos", escreveu ele. Entre as histórias de serviço de arame, o grupo mais baixo recebeu mais dois terços dos leitores e entre histórias locais, 75% mais leitores. Feld também acreditava na perfuração de escritores nos princípios de escrita clara de Flesch.
Rudolf Flesch e Robert Gunning trabalharam extensivamente com jornais e serviços de arame para melhorar a legibilidade. Principalmente por meio de seus esforços em alguns anos, a legibilidade dos jornais dos EUA passou do nível de 16º para a 11ª série, onde permanece hoje.
As duas publicações com as maiores circulações, o Guia de TV (13 milhões) e os leitores Digest (12 milhões), estão escritos no nível da 9ª série. Os romances mais populares estão escritos no nível da 7ª série. Isso apóia o fato de que o adulto médio lê no nível da 9ª série. Também mostra que, para a recreação, as pessoas leem textos que são dois graus abaixo do nível de leitura real.
Os estudos de George Klare
George Klare e seus colegas analisaram os efeitos de uma maior facilidade de leitura nos recrutas da Força Aérea. Eles descobriram que textos mais legíveis resultaram em um aprendizado maior e mais completo. Eles também aumentaram a quantidade lida em um determinado tempo e facilitaram a aceitação.
Outros estudos de Klare mostraram como as habilidades do leitor, conhecimento prévio, interesse e motivação afetam a facilidade de leitura.
Pesquisa inicial
Na década de 1880, o professor de inglês L. A. Sherman descobriu que a sentença em inglês estava ficando mais curta. Nos tempos elizabetanos, a sentença média tinha 50 palavras. Em seu próprio tempo, tinha 23 palavras.
O trabalho de Sherman estabeleceu isso:
Literature is a subject for statistical analysis.Shorter sentences and concrete terms help people to make sense of what is written.Speech is easier to understand than text.Over time, text becomes easier if it is more like speech.Sherman escreveu: "Inglês literário, em suma, seguirá as formas de inglês falado padrão de onde vem. Nenhum homem deve falar pior do que ele escreve, nenhum homem deve escrever melhor do que deveria falar ... a frase oral é mais clara Porque é o produto de milhões de esforços diários para ser claro e forte. Representa o trabalho da corrida por milhares de anos para aperfeiçoar um instrumento eficaz de comunicação ".
Em 1889, na Rússia, o escritor Nikolai A. Rubakin publicou um estudo de mais de 10.000 textos escritos por pessoas comuns. A partir desses textos, ele levou 1.500 palavras que achava que a maioria das pessoas entendia. Ele descobriu que os principais blocos de compreensão são palavras desconhecidas e frases longas. Começando com seu próprio diário aos 13 anos, Rubakin publicou muitos artigos e livros sobre ciências e muitos assuntos para o grande número de novos leitores em toda a Rússia. Na visão de Rubakin, as pessoas não eram tolas. Eles eram simplesmente pobres e precisavam de livros baratos, escritos em um nível que podiam entender.
Em 1921, Harry D. Kitson publicou a mente do comprador, um dos primeiros livros a aplicar a psicologia ao marketing. O trabalho de Kitson mostrou que cada tipo de leitor comprou e leu seu próprio tipo de texto. Ao ler dois jornais e duas revistas, ele descobriu que o comprimento curto da frase e o comprimento da palavra curta eram os melhores contribuintes para a leitura da facilidade.
Nivelamento de texto
A avaliação mais antiga da facilidade de leitura é o julgamento subjetivo denominado nivelamento de texto. As fórmulas não abordam completamente os vários conteúdos, propósitos, design, entrada visual e organização de um texto. O nivelamento do texto é comumente usado para classificar a facilidade de leitura dos textos em áreas em que as dificuldades de leitura são fáceis de identificar, como livros para crianças pequenas. Em níveis mais altos, a facilidade de leitura da classificação se torna mais difícil, à medida que as dificuldades individuais se tornam mais difíceis de identificar. Isso levou a melhores maneiras de avaliar a facilidade de leitura.
Listas de frequência de vocabulário
Na década de 1920, o movimento científico na educação procurou testes para medir o desempenho dos alunos para ajudar no desenvolvimento do currículo. Professores e educadores sabiam há muito tempo que, para melhorar as habilidades de leitura, os leitores - especialmente os leitores iniciantes - precisam de material de leitura que corresponda de perto sua capacidade. Os psicólogos da universidade fizeram grande parte da pesquisa inicial, que mais tarde foi adotada pelos editores de livros didáticos.
O psicólogo educacional Edward Thorndike, da Universidade de Columbia, observou que, na Rússia e na Alemanha, os professores usaram a contagem de frequências de palavras para combinar livros com os alunos. A habilidade da palavra foi o melhor sinal de desenvolvimento intelectual e o mais forte preditor de facilidade de leitura. Em 1921, a Thorndike publicou o Professor Word Book, que continha as frequências de 10.000 palavras. Tornou mais fácil para os professores escolher livros que correspondessem às habilidades de leitura da aula. Também forneceu uma base para pesquisas futuras sobre a facilidade de leitura.
Até que os computadores aparecessem, as listas de frequência de palavras eram as melhores ajuda para classificar a facilidade de leitura dos textos. Em 1981, a Enciclopédia do Livro Mundial listou os níveis de 44.000 palavras.
Fórmulas de legibilidade para crianças primitivas
Em 1923, Bertha A. Lively e Sidney L. Pressey publicaram a primeira fórmula de facilidade de leitura. Eles estavam preocupados com o fato de os livros de ciências do ensino médio tinham tantas palavras técnicas. Eles sentiram que os professores gastaram todo o tempo da aula explicando essas palavras. Eles argumentaram que sua fórmula ajudaria a medir e reduzir a "carga de vocabulário" dos livros didáticos. Sua fórmula usou cinco entradas variáveis e seis constantes. Para cada mil palavras, contou o número de palavras únicas, o número de palavras que não estão na lista de Thorndike e o número médio do índice das palavras encontradas na lista. Manualmente, levou três horas para aplicar a fórmula a um livro.
Após o estudo animado - Pressey, as pessoas procuravam fórmulas mais precisas e fáceis de aplicar. Em 1980, mais de 200 fórmulas foram publicadas em diferentes idiomas. [Citação necessária] Em 1928, Carleton Washburne e Mabel Vogel criaram a primeira fórmula moderna de legibilidade. Eles validaram isso usando um critério externo e correlacionaram 0,845 com as notas de testes de estudantes que lêem e gostaram dos livros de critério. Foi também o primeiro a introduzir a variável de interesse no conceito de legibilidade.
Entre 1929 e 1939, Alfred Lewerenz, do Distrito Escolar de Los Angeles, publicou várias novas fórmulas.
Em 1934, Edward Thorndike publicou sua fórmula. Ele escreveu que as habilidades das palavras podem ser aumentadas se o professor apresentar novas palavras e as repetir com frequência. Em 1939, W.W. Patty e W. I Painter publicaram uma fórmula para medir a carga de vocabulário dos livros didáticos. Esta foi a última das fórmulas iniciais que usaram a lista de frequência de vocabulário da Thorndike.
Fórmulas de legibilidade para adultos iniciais
Durante a recessão da década de 1930, o governo dos EUA investiu na educação de adultos. Em 1931, Douglas Waples e Ralph Tyler publicaram sobre o que os adultos querem ler. Foi um estudo de dois anos de interesses de leitura de adultos. O livro deles mostrou não apenas o que as pessoas leem, mas o que gostariam de ler. Eles descobriram que muitos leitores careciam de materiais de leitura adequados: eles gostariam de aprender, mas os materiais de leitura eram muito difíceis para eles.
Lyman Bryson, do Teachers College, da Columbia University descobriu que muitos adultos tinham pouca capacidade de leitura devido à educação ruim. Embora as faculdades tenham tentado ensinar há muito tempo a escrever em um estilo claro e legível, Bryson descobriu que era raro. Ele escreveu que essa linguagem é o resultado de uma "... disciplina e arte que poucas pessoas que têm idéias terão o problema de alcançar ... se a linguagem simples fosse fácil, muitos de nossos problemas teriam sido resolvidos há muito tempo". Bryson ajudou a estabelecer o laboratório de legibilidade na faculdade. Dois de seus alunos eram Irving Lorge e Rudolf Flesch.
Em 1934, Ralph Ojemann investigou habilidades de leitura de adultos, fatores que afetam mais diretamente a facilidade de leitura e as causas de cada nível de dificuldade. Ele não inventou uma fórmula, mas um método para avaliar a dificuldade dos materiais para a educação dos pais. Ele foi o primeiro a avaliar a validade desse método usando 16 passagens de revistas testadas em leitores reais. Ele avaliou 14 fatores mensuráveis e três relatados que afetam a facilidade de leitura.
Ojemann enfatizou as características relatadas, como se o texto era coerente ou indevidamente abstrato. Ele usou suas 16 passagens para comparar e julgar a facilidade de leitura de outros textos, um método agora chamado de escala. Ele mostrou que, embora esses fatores não possam ser medidos, eles não podem ser ignorados.
Também em 1934, Ralph Tyler e Edgar Dale publicaram a primeira fórmula de facilidade de leitura adulta, com base em passagens sobre tópicos de saúde de vários livros e revistas. Dos 29 fatores significativos para leitores jovens, eles encontraram dez significativos para adultos. Eles usaram três deles em sua fórmula.
Em 1935, William S. Gray, da Universidade de Chicago, e Bernice Leary, do Xavier College, em Chicago, publicou o que torna um livro legível, um dos livros mais importantes em pesquisa de legibilidade. Como Dale e Tyler, eles se concentraram no que torna os livros legíveis para adultos de capacidade de leitura limitada. O livro deles incluiu o primeiro estudo científico das habilidades de leitura dos adultos americanos. A amostra incluiu 1.690 adultos de uma variedade de configurações e regiões. O teste usou várias passagens de jornais, revistas e livros - bem como um teste de leitura padrão. Eles encontraram uma pontuação média de 7,81 (oitavo mês da sétima série). Cerca de um terço lido no nível da 2ª ao 6º ano, um terço no nível da 7ª ao 12º ano e um terço nos 13º a 17º ano.
Os autores enfatizaram que metade da população adulta na época não possuía materiais de leitura adequados. Eles escreveram: "Para eles, os valores enriquecedores de leitura são negados, a menos que os materiais que refletem os interesses adultos sejam adaptados às suas necessidades". Os leitores mais pobres, um sexto da população adulta, precisam de "materiais mais simples para uso na promoção da alfabetização em funcionamento e no estabelecimento de hábitos fundamentais de leitura".
Gray e Leary analisaram 228 variáveis que afetam a facilidade de leitura e as dividiram em quatro tipos:
ContentStyleFormatOrganizationEles descobriram que o conteúdo era mais importante, seguido de perto pelo estilo. O terceiro foi o formato, seguido de perto pela organização. Eles não encontraram como medir conteúdo, formato ou organização - mas podiam medir variáveis de estilo. Entre as 17 variáveis significativas de estilo mensurável, eles selecionaram cinco para criar uma fórmula:
Average sentence lengthNumber of different hard wordsNumber of personal pronounsPercentage of unique wordsNumber of prepositional phrasesSua fórmula teve uma correlação de 0,645 com a compreensão, medida pelos testes de leitura dados a cerca de 800 adultos.
Em 1939, Irving Lorge publicou um artigo que relatou outras combinações de variáveis que indicam dificuldades com mais precisão do que as que Gray e Leary usaram. Sua pesquisa também mostrou que "a carga de vocabulário é o concomitante mais importante da dificuldade". Em 1944, Lorge publicou seu Lorge Index, uma fórmula de legibilidade que usou três variáveis e preparou o terreno para fórmulas mais simples e confiáveis que se seguiram.
Em 1940, os investigadores tinham:
Successfully used statistical methods to analyze reading easeFound that unusual words and sentence length were among the first causes of reading difficultyUsed vocabulary and sentence length in formulas to predict reading easeFórmulas de legibilidade popular
As fórmulas de Flesch
Em 1943, Rudolf Flesch publicou sua dissertação de doutorado, Marcas de um estilo legível, que incluía uma fórmula de legibilidade para prever a dificuldade do material de leitura de adultos. Os investigadores em muitos campos começaram a usá -lo para melhorar as comunicações. Uma das variáveis que usava foram referências pessoais, como nomes e pronomes pessoais. Outra variável foram os afixos.
Em 1948, Flesch publicou sua fórmula de Leitura em duas partes. Em vez de usar os níveis de grau, ele usou uma escala de 0 a 100, com 0 equivalente à 12ª série e 100 equivalente à 4ª série. Ele abandonou o uso de afixos. A segunda parte da fórmula prevê o interesse humano usando referências pessoais e o número de sentenças pessoais. A nova fórmula correlacionou 0,70 com os testes de leitura McCall-Crabbs. A fórmula original é:
Reading Ease score = 206.835 − (1.015 × ASL) − (84.6 × ASW)Where: ASL = average sentence length (number of words divided by number of sentences)ASW = average word length in syllables (number of syllables divided by number of words)Os editores descobriram que as fórmulas de Flesch poderiam aumentar os leitores em até 60%. O trabalho de Flesch também causou um enorme impacto no jornalismo. A fórmula de facilidade de leitura de Flesch tornou-se uma das métricas de legibilidade mais amplamente usadas, testadas e confiáveis. Em 1951, Farr, Jenkins e Patterson simplificaram ainda mais a fórmula alterando a contagem de sílabas. A fórmula modificada é:
New reading ease score = 1.599nosw − 1.015sl − 31.517Where: nosw = number of one-syllable words per 100 words andsl = average sentence length in words.Em 1975, em um projeto patrocinado pela Marinha dos EUA, a fórmula de facilidade de leitura foi recalculada para dar uma pontuação no nível da série. A nova fórmula agora é chamada de fórmula de nível de grau de Flesch-Kincaid. A fórmula de Flesch -Kincaid é uma das fórmulas mais populares e fortemente testadas. Ele correlaciona 0,91 com a compreensão medida pelos testes de leitura.
A fórmula de Dale -Chall
Edgar Dale, professor de educação da Universidade Estadual de Ohio, foi um dos primeiros críticos das listas de frequência de vocabulário de Thorndike. Ele alegou que eles não distinguiram entre os diferentes significados que muitas palavras têm. Ele criou duas novas listas próprias. Primeiro, sua "lista curta" de 769 palavras fáceis, foi usada por Irving Lorge em sua fórmula. O outro era sua "longa lista" de 3.000 palavras fáceis, que foram entendidas por 80% dos alunos da quarta série. No entanto, é preciso estender as listas de palavras por plurais regulares de substantivos, formas regulares do tempo passado de verbos, formas progressivas de verbos etc. Em 1948, ele incorporou essa lista em uma fórmula que desenvolveu com Jeanne S. Chall, que mais tarde fundou o Harvard Reading Laboratory.
Para aplicar a fórmula:
Select several 100-word samples throughout the text.Compute the average sentence length in words (divide the number of words by the number of sentences).Compute the percentage of words NOT on the Dale–Chall word list of 3,000 easy words.Compute this equation from 1948:Raw score = 0.1579*(PDW) + 0.0496*(ASL) if the percentage of PDW is less than 5%, otherwise computeRaw score = 0.1579*(PDW) + 0.0496*(ASL) + 3.6365Onde:
Raw score = uncorrected reading grade of a student who can answer one-half of the test questions on a passage.PDW = Percentage of difficult words not on the Dale–Chall word list.ASL = Average sentence lengthFinalmente, para compensar a "curva equivalente a grau", aplique o gráfico a seguir para a pontuação final:
Raw score Final score4.9 and below Grade 4 and below5.0–5.9 Grades 5–66.0–6.9 Grades 7–87.0–7.9 Grades 9–108.0–8.9 Grades 11–129.0–9.9 Grades 13–15 (college)10 and above Grades 16 and above.Correlacionando 0,93 com a compreensão medida pelos testes de leitura, a fórmula de Dale -Chall é a fórmula mais confiável e é amplamente utilizada em pesquisas científicas. [Citação necessária]
Em 1995, Dale e Chall publicaram uma nova versão de sua fórmula com uma lista de palavras atualizada, a nova fórmula de legibilidade de Dale -Chall. Sua fórmula é:
Pontuação bruta = 64 - 0,95 *(PDW) - 0,69 *(ASL)
A fórmula de nevoeiro de armas
Na década de 1940, Robert Gunning ajudou a trazer pesquisas de legibilidade para o local de trabalho. Em 1944, ele fundou a primeira empresa de consultoria de legibilidade dedicada a reduzir o "nevoeiro" em jornais e redação de negócios. Em 1952, ele publicou a técnica de escrita clara com seu próprio índice de neblina, uma fórmula que correlaciona 0,91 com a compreensão medida pelos testes de leitura. A fórmula é uma das mais confiáveis e mais simples de aplicar:
Grade level= 0.4 * ( (average sentence length) + (percentage of Hard Words) )Where: Hard Words = words with more than two syllables.Fry Fry Legabilidade Gráfico
Em 1963, enquanto ensinava professores de inglês em Uganda, Edward Fry desenvolveu seu gráfico de legibilidade. Tornou -se uma das fórmulas mais populares e mais fácil de aplicar. O gráfico Fry correlaciona 0,86 com a compreensão medida pelos testes de leitura.
Fórmula de fumaça de McLaughlin
Harry McLaughlin determinou que o comprimento das palavras e o comprimento da frase deveriam ser multiplicados, em vez de adicionados como em outras fórmulas. Em 1969, ele publicou sua fórmula de poluição (medida simples da Gobblebledygook):
SMOG grading = 3 + √polysyllable count.Where: polysyllable count = number of words of more than two syllables in a sample of 30 sentences.A fórmula de fumaça correlaciona 0,88 com a compreensão medida pelos testes de leitura. Muitas vezes, é recomendado para uso na área da saúde.
A fórmula de previsão
Em 1973, um estudo encomendado pelas forças armadas dos EUA das habilidades de leitura necessárias para diferentes empregos militares produziu a fórmula da Fortalcast. Ao contrário da maioria das outras fórmulas, ele usa apenas um elemento de vocabulário, tornando -o útil para textos sem frases completas. A fórmula atendeu aos requisitos que seriam:
Based on Army-job reading materials.Suitable for the young adult-male recruits.Easy enough for Army clerical personnel to use without special training or equipment.A fórmula é:
Grade level = 20 − (N / 10)Where N = number of single-syllable words in a 150-word sample.A fórmula de acabe se correlaciona 0,66 com a compreensão medida pelos testes de leitura.
A pontuação da densidade sintática do Golub
O escore de densidade sintática do Golub foi desenvolvido por Lester Golub em 1974. Está entre um subconjunto menor de fórmulas de legibilidade que se concentram nas características sintáticas de um texto. Para calcular o nível de leitura de um texto, uma amostra de várias centenas de palavras é retirada do texto. O número de palavras na amostra é contado, assim como o número de unidades T. Uma unidade T é definida como uma cláusula independente e quaisquer cláusulas dependentes anexadas a ela. Outras unidades sintáticas são então contadas e entradas na tabela a seguir:
1. Words/T-unit .95 X _________ ___ 2. Subordinate clauses/T-unit .90 X _________ ___ 3. Main clause word length (mean) .20 X _________ ___ 4. Subordinate clause length (mean) .50 X _________ ___ 5. Number of Modals (will, shall, can, may, must, would...) .65 X _________ ___ 6. Number of Be and Have forms in the auxiliary .40 X _________ ___ 7. Number of Prepositional Phrases .75 X _________ ___ 8. Number of Possessive nouns and pronouns .70 X _________ ___ 9. Number of Adverbs of Time (when, then, once, while...) .60 X _________ ___ 10. Number of gerunds, participles, and absolutes Phrases .85 X _________ ___Os usuários adicionam os números na coluna da mão direita e dividem o total pelo número de unidades T. Finalmente, o quociente é inserido na tabela a seguir para chegar a uma pontuação final de legibilidade.
SDS0.51.32.12.93.74.55.36.16.97.78.59.310.110.9Grade1234567891011121314Medição de coerência e organização
Durante séculos, professores e educadores viram a importância da organização, coerência e ênfase na boa escrita. A partir da década de 1970, os teóricos cognitivos começaram a ensinar que a leitura é realmente um ato de pensar e organização. O leitor constrói o significado misturando novos conhecimentos sobre o conhecimento existente. Devido aos limites das fórmulas de facilidade de leitura, algumas pesquisas procuraram maneiras de medir o conteúdo, a organização e a coerência do texto. Embora isso não tenha melhorado a confiabilidade das fórmulas, seus esforços mostraram a importância dessas variáveis na facilidade de leitura.
Estudos de Walter Kintch e outros mostraram o papel central da coerência na facilidade de leitura, principalmente para as pessoas que aprendem a ler. Em 1983, Susan Kemper criou uma fórmula baseada em estados físicos e estados mentais. No entanto, ela descobriu que isso não era melhor do que a familiaridade e a duração das frases em mostrar a facilidade de leitura.
Bonnie Meyer e outros tentaram usar a organização como uma medida de facilidade de leitura. Embora isso não tenha resultado em uma fórmula, eles mostraram que as pessoas liam mais rapidamente e reteve mais quando o texto é organizado nos tópicos. Ela descobriu que um plano visível para apresentar conteúdo ajuda muito os leitores a avaliar um texto. Um plano hierárquico mostra como as partes do texto estão relacionadas. Também ajuda ao leitor a misturar novas informações nas estruturas de conhecimento existentes.
Bonnie Armbruster descobriu que a característica mais importante para a aprendizagem e a compreensão é a coerência textual, que vem em dois tipos:
Global coherence, which integrates high-level ideas as themes in an entire section, chapter, or book.Local coherence, which joins ideas within and between sentences.Armbruster confirmou a descoberta de Kintsch de que a coerência e a estrutura são mais ajuda para os leitores mais jovens. R. C. Calfee e R. Curley construíram o trabalho de Bonnie Meyer e descobriram que uma estrutura subjacente não familiar pode dificultar a leitura de texto simples. Eles trouxeram um sistema graduado para ajudar os alunos a progredir de histórias mais simples para as mais avançadas e abstratas.
Muitos outros estudos analisaram os efeitos na facilidade de leitura de outras variáveis de texto, incluindo:
Image words, abstraction, direct and indirect statements, types of narration and sentences, phrases, and clauses;Difficult concepts;Idea density;Human interest;Nominalization;Active and passive voice;Embeddedness;Structural cues;The use of images;Diagrams and line graphs;Highlighting;Fonts and layout;Document age.Fórmulas avançadas de legibilidade
As fórmulas John Bormuth
John Bormuth, da Universidade de Chicago, analisou a facilidade de leitura usando o novo teste de exclusão de Cloze, desenvolvido por Wilson Taylor. Seu trabalho apoiou pesquisas anteriores, incluindo o grau de facilidade de leitura para cada tipo de leitura. O melhor nível para a sala de aula "Leitura Assistida" é um texto um pouco difícil que causa um "conjunto para aprender" e para o qual os leitores podem responder corretamente a 50% das perguntas de um teste de múltipla escolha. O melhor nível para leitura não assistida é aquela para a qual os leitores podem responder corretamente a 80% das perguntas. Essas pontuações de corte foram posteriormente confirmadas por Vygotsky e Chall e Conard. Entre outras coisas, Bormuth confirmou que o vocabulário e o comprimento da frase são os melhores indicadores de facilidade de leitura. Ele mostrou que as medidas de facilidade de leitura também funcionavam para adultos como para crianças. As mesmas coisas que as crianças acham difícil são as mesmas para adultos dos mesmos níveis de leitura. Ele também desenvolveu várias novas medidas de pontuações de corte. Uma das mais conhecidas foi a fórmula média de cloze, usada em 1981 para produzir o grau de sistema de poder de leitura usado pelo Conselho de Exames de Entrada da faculdade.
A estrutura do lexile
Em 1988, Jack Stenner e seus associados na Metametrics, Inc. publicaram um novo sistema, The Lexile Framework, para avaliar a legibilidade e combinar os alunos com textos apropriados.
A estrutura do Lexile usa o comprimento médio da frase e a frequência média de palavras no corpus intermediário do patrimônio americano para prever uma pontuação em uma escala de 0 a 2000. O AHI Corpus inclui cinco milhões de palavras de 1.045 trabalhos publicados frequentemente lidos por estudantes nas séries três a nove.
O banco de dados do Lexile Book possui mais de 100.000 títulos de mais de 450 editores. Ao conhecer o Lexile Score de um aluno, um professor pode encontrar livros que correspondam ao seu nível de leitura.
Atos fórmula de legibilidade para livros
Em 2000, pesquisadores do Instituto Renaissance de Escola e Associados da Science Applied Science publicaram sua fórmula de facilidade de leitura de Padrão Aberto (ATOS) da vantagem para livros. Eles trabalharam em uma fórmula que era fácil de usar e que poderia ser usada com quaisquer textos.
O projeto foi um dos projetos de facilidade de leitura mais largos de todos os tempos. Os desenvolvedores da fórmula usaram 650 textos de leitura normada, 474 milhões de palavras de todo o texto em 28.000 livros lidos pelos alunos. O projeto também usou os registros de leitura de mais de 30.000 que leram e foram testados em 950.000 livros.
Eles descobriram que três variáveis dão a medida mais confiável da facilidade de leitura de texto:
words per sentenceaverage grade level of wordscharacters per wordEles também descobriram que:
To help learning, the teacher should match book reading ease with reading skill.Reading often helps with reading gains.For reading alone below the 4th grade, the best learning gain requires at least 85% comprehension.Advanced readers need 92% comprehension for independent reading.Book length can be a good measure of reading ease.Feedback and interaction with the teacher are the most important factors in reading.Medições de psicolinguística de Cohmetrix
O COH-Metrix pode ser usado de muitas maneiras diferentes para investigar a coesão do texto explícito e a coerência da representação mental do texto. "Nossa definição de coesão consiste em características do texto explícito que desempenham algum papel em ajudar o leitor a conectar mentalmente idéias no texto". A definição de coerência é o assunto de muito debate. Teoricamente, a coerência de um texto é definida pela interação entre representações linguísticas e representações de conhecimento. Embora a coerência possa ser definida como características do texto (isto é, aspectos da coesão) que provavelmente contribuem para a coerência da representação mental, as medições de coh-metrif fornecem índices dessas características de coesão.
Outras fórmulas
Automated readability index (1967)Linsear Write Raygor readability estimate (1977)Spache readability formula (1952)Abordagem de inteligência artificial (AI)
Diferentemente das fórmulas tradicionais de legibilidade, as abordagens de inteligência artificial para avaliação de legibilidade (também conhecidas como avaliação de legibilidade automática) incorporam inúmeros recursos linguísticos e modelos de previsão estatística para prever a legibilidade do texto. Essas abordagens normalmente consistem em três etapas: 1. Um corpus de treinamento de textos individuais, 2. Um conjunto de recursos linguísticos a serem calculados a partir de cada texto e 3. Um modelo de aprendizado de máquina para prever a legibilidade, usando os valores de recursos lingüísticos calculados.
Corpora
WeeBitEm 2012, Sowmya Vajjala, da Universidade de Tübingen, criou o WeeBit Corpus, combinando artigos educacionais do site semanal do Reader e do BBC-Bitesize, que fornecem textos para diferentes faixas etárias. No total, existem 3125 artigos divididos em cinco níveis de legibilidade (de 7 a 16 anos). O Weebit Corpus tem sido usado em várias pesquisas de avaliação de legibilidade baseadas em IA.
NewselaWei Xu (Universidade da Pensilvânia), Chris Callison-Burch (Universidade da Pensilvânia) e Courtney Napoles (Universidade Johns Hopkins) introduziram o The Newnela Corpus ao campo acadêmico em 2015. O corpus é uma coleção de milhares de artigos de notícias profissionalmente para profissionalmente para Diferentes complexidades de leitura por editores profissionais do Newnela. O corpus foi originalmente introduzido para pesquisa de simplificação de texto, mas também foi usado para avaliação de legibilidade do texto.
Características linguísticas
Lexico-SemanticA proporção do tipo-token é uma das características que são frequentemente usadas para capturar a riqueza lexical, que é uma medida de alcance e diversidade de vocabulário. Para medir a dificuldade lexical de uma palavra, a frequência relativa da palavra em um corpus representativo como o corpus do inglês americano contemporâneo (coca) é frequentemente usado. Abaixo inclui alguns exemplos para características lexico-semânticas na avaliação de legibilidade.
Average number of syllables per wordOut-of-vocabulary rate, in comparison to the full corpusType-token ratio: the ratio of unique terms to total terms observedRatio of function words, in comparison to the full corpusRatio of pronouns, in comparison to the full corpusLanguage model perplexity (comparing the text to generic or genre-specific models)Além disso, Lijun Feng foi pioneiro nas características motivadas por cognitivamente (principalmente lexical) em 2009. Isso foi durante seu estudo de doutorado na Universidade da Cidade de Nova York (CUNY). As características motivadas cognitivamente foram originalmente projetadas para adultos com deficiência intelectual, mas provaram melhorar a precisão da avaliação de legibilidade em geral. Os recursos motivados por cognitivamente, em combinação com um modelo de regressão logística, podem corrigir o erro médio do nível de grau de Flesch-Kincaid em mais de 70%. Os recursos recém -descobertos do Feng incluem:
Number of lexical chains in documentAverage number of unique entities per sentenceAverage number of entity mentions per sentenceTotal number of unique entities in documentTotal number of entity mentions in documentAverage lexical chain lengthAverage lexical chain spanSyntacticA complexidade sintática está correlacionada com tempos de processamento mais longos na compreensão de texto. É comum usar um conjunto rico desses recursos sintáticos para prever a legibilidade de um texto. As variantes mais avançadas dos recursos de legibilidade sintática são freqüentemente calculadas a partir de brilho. Emily Pitler (Universidade da Pensilvânia) e Ani Nenkova (Universidade da Pensilvânia) são considerados pioneiros na avaliação das características sintáticas de parse-árvore e tornando-o amplamente utilizado na avaliação de legibilidade. Alguns exemplos incluem:
Average sentence lengthAverage parse tree heightAverage number of noun phrases per sentenceAverage number of verb phrases per sentenceUsando as fórmulas de legibilidade
A precisão das fórmulas de legibilidade aumenta ao encontrar a legibilidade média de um grande número de obras. Os testes geram uma pontuação com base em características como o comprimento médio estatístico da palavra (que é usado como proxy não confiável para dificuldade semântica; às vezes a frequência de palavras é levada em consideração) e o comprimento da sentença (como um proxy não confiável para a complexidade sintática) do trabalho.
A maioria dos especialistas concorda que fórmulas simples de legibilidade como o nível de grau de Flesch-Kincaid podem ser altamente enganosas. Embora os recursos tradicionais, como o comprimento médio da frase, tenham alta correlação com a dificuldade de leitura, a medida da legibilidade é muito mais complexa. A inteligência artificial, a abordagem orientada a dados (veja acima) foi estudada para enfrentar essa falha.
Os especialistas em redação alertaram que uma tentativa de simplificar o texto apenas alterando a duração das palavras e frases pode resultar em texto que é mais difícil de ler. Todas as variáveis estão fortemente relacionadas. Se um for alterado, os outros também devem ser ajustados, incluindo abordagem, voz, pessoa, tom, tipografia, design e organização.
Escrever para uma classe de leitores que não seja o seu é muito difícil. É preciso treinamento, método e prática. Entre aqueles que são bons nisso estão escritores de romances e livros infantis. Todos os especialistas em redação aconselham que, além de usar uma fórmula, observam todas as normas de boa escrita, essenciais para escrever textos legíveis. Os escritores devem estudar os textos usados pelo público e seus hábitos de leitura. Isso significa que, para um público da 5ª série, o escritor deve estudar e aprender materiais de boa qualidade.
Veja também
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