ВЕСТНИК НГУ. СЕРИЯ: ЛИНГВИСТИКА И МЕЖКУЛЬТУРНАЯ КОММУНИКАЦИЯ
Архив статей журнала
Оценка языковой грамотности играет важную роль в образовании, но она часто оценивается субъективно, что может внести предвзятость и несоответствия в результаты оценки. В связи с этим многие исследователи предлагают использовать автоматизированные и полуавтоматизированные методы оценки на основе лингвистических характеристик текстов. В данном исследовании рассматривается применимость доступных списков лексики в качестве инструментов для автоматической оценки уровня владения русским языком студентами. Существует несколько различных видов лексических списков, такие как списки по частотности слов и минимальные списки лексики. В этом исследовании анализируются четыре популярных русскоязычных лексических списка, которые используются в образовании и анализе лексических знаний. Предполагается, что тексты студентов, оцененные на более низких уровнях языковой грамотности, будут в большей степени содержать часто употребляемые слова и слова низкого уровня, соответствующие распределению лексических элементов по частотности или уровню владения языком, представленному в этих списках. Студенты, оцененные на более высоких уровнях грамотности, наоборот, будут использовать менее часто встречающиеся и более сложные лексические единицы. Анализ корреляции между этими ресурсами и текстами, созданными студентами, позволяет получить понимание о целесообразности использования лексических списков для оценки уровня владения русским языком. Для анализа корреляции между выбранными лексическими списками и текстами студентов используются собственные скрипты Python. Кроме того, был применен метод кластерного анализа, известный как анализ главных компонент (PCA), чтобы проверить гипотезу о том, что тексты студентов на одном и том же уровне грамотности имеют тенденцию использовать схожий базовый словарь с некоторой степенью вариации.
Исследование поднимает важные вопросы о том, насколько эффективно можно использовать лексические списки для оценки языковой грамотности. Полученные результаты могут стать основой для создания более точных и всесторонних методов оценки лексической грамотности студентов, изучающих русский язык.