Автоматизированная оценка сложности учебных текстов на основе статистических параметров тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 13.00.02, кандидат педагогических наук Оборнева, Ирина Владимировна

• Оборнева, Ирина Владимировна
• кандидат педагогических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат педагогических наук Оборнева, Ирина Владимировна

Введение.

Глава 1. Параметры и методы оценки качества учебного материала

1.1 Качество средств обучения.

1.2 Сложность учебного текста и его понимание.

1.3 Анализ моделей количественной оценки параметров удобочитаемости текста

1.3.1 Понятие читабельности.

1.3.2 Формулы читабельности для английского языка.

1.3.3 Построение формулы читабельности на материале русского языка.

1.3.4 Применение методов оценки восприятия текста на других языках.

1.3.5 Автоматизация анализа удобочитаемости текстов в Интернет.

1.3.6 Статистика удобочитаемости в текстовом редакторе WORD.

1.4 Информационные технологии анализа текста.

1.4.1 Частотный анализ.

1.4.2 Автоматическая классификация стиля текстов.

1.4.3 Контент-анализ текста.

1.4.4 Анализ текстов на основе дескрипторов.

1.4.5 Использование иерархических структур в разработке электронных средств обучения.

Глава 2. Разработка математической модели и средств автоматизации оценки сложности учебных текстов.

2.1 Математическая модель оценки сложности учебных текстов.

2.1.1 Корректировка формулы Флеша на основе исследования словарей русского и английского языка.

2.1.2 Корректировка формулы Флеша на основе исследования идентичных текстов на русском и английском языках.

2.1.3 Корректировка формул Флеша-Кинсайда и Фога для текстов на русском языке

2.2 Технология анализа сложности учебно-методических материалов.

2.2.1 Программа оценки качества восприятия текста LightReader.

2.2.2 Технические характеристики.

2.2.3 Функциональные возможности программы LightReader и используемые алгоритмы.

2.2.4 Интерфейс программы LightReader.

2.3 Методика использования технологии автоматизированного анализа сложности учебных текстов.

2.3.1 Целевая аудитория системы анализа текстов.

2.3.2 Методические рекомендации при проведении экспертизы учебных изданий

2.3.3 Методические рекомендации по разработке учебных текстов с заданными параметрами восприятия.

2.4 Экспериментальные доказательства эффективности методики оценки сложности учебных текстов.

2.4.1 Потребность в системе автоматизированного анализа текстов.

2.4.2 Доступность освоения программы LightReader.

2.4.3 Производительность программы оценки качества учебных текстов.

2.4.4 Обработка текстов художественных произведений из курса литературы средней школы.

2.4.5 Исследование текстов заданий по проверке техники чтения.

2.4.6 Оценка сложности текстов заданий при исследовании грамотности чтения по международной программе PISA.

2.4.7 Оценка параметров удобочитаемости текстов сочинений учащихся различных возрастных групп.

2.4.8 Экспертная оценка учебных текстов.

2.4.9 Восприятие текстов учащимися.

2.4.10 Анализ сложности текстов учебников.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизированная оценка сложности учебных текстов на основе статистических параметров»

Актуальность исследования

Качество школьного учебника во многом зависит от доступности восприятия его текста учащимися, так как и содержание предмета и методический аппарат представлены в учебнике в виде текста. Текст - это главное средство, которое создает учебник, и его качество, в первую очередь, определяет качество учебника.

Усвоение учебного материала зависит от сложности текста, а понимание текста зависит от его компонентов: длины предложений и длины слов.

В настоящее время имеется ряд исследований, в которых предложены математические модели оценки сложности текста вообще и учебных текстов с учетом возрастных особенностей учащихся, в частности. Однако, эти модели получены преимущественно для английских текстов, и не подкреплены соответствующими системами автоматизированного анализа с практичным и удобным интерфейсом. Между тем, потребность в такого рода системах и соответствующих методиках анализа текстов существует не только у экспертов-методистов, но и у создателей учебников, учителей, разрабатывающих различные методические материалы. Данная потребность усиливается в связи с развитием системы экспертизы и сертификации учебной и методической продукции, поскольку эти системы нуждаются в объективных и быстро реализуемых оценках ряда параметров сложности учебных текстов. Обозначенное усиливающееся противоречие между потребностью школы в технологии автоматизированной оценки сложности учебных текстов с соответствующей методикой и ее отсутствием обусловливает актуальность настоящего исследования.

Проблема исследования

Проблема качества учебных изданий занимает одно из центральных мест в современной педагогической науке и привлекает к себе внимание широкого круга исследователей. Различные подходы к решению данной проблемы раскрыты в работах Бейлинсона В.Г., Бе-шенкова С.А., Захаровой Т.Б., Зуева Д.Д., Кузнецова A.A., Логвинова И.И., Огородникова Е.В., Полат Е.С., Роберт И.В., Рыжакова М.В., Сохора A.M. и других.

Опубликованы работы, в которых предлагаются различные количественные и качественные подходы к оценке качества учебников вообще и учебных текстов, в частности (Мацковский М.С., Микк Я.А.). Кроме того, имеются отдельные работы (Flesh R., Gunning R., Kincaid J., Spache G., Fry E.) связанные с построением математических моделей оценки и анализа англоязычных текстов по различным параметрам. Ряд работ посвящен использованию частотного и других видов анализа для обоснования структуры учебного содержания и для других целей (Григорьев С.Г., Гринщкун В.В.,. Ермаков А.Е., Хмелёв Д.В.,) Зачастую эти работы не обеспечены специальными средствами информационных технологий, автоматизирующими процесс оценки качества текстов. Специального же исследования, нацеленного на автоматизацию оценки сложности учебных, текстов не предпринималось. Соответственно, не сформулированы основные подходы к разработке методики её использования. Противоречие между необходимостью обоснования способов автоматизации оценки сложности учебных текстов для образовательных целей и отсутствием специального исследования, позволяющего автоматизировать оценку и построить соответствующую методику, обусловливает проблему настоящего исследования.

Цель исследования определяется как разработка информационной технологии автоматизации оценки сложности учебных текстов и методики использования этой технологии в педагогической практике.

Объектом исследования являются математические модели и информационные технологии анализа и оценки свойств учебных текстов.

Предметом исследования является анализ возможностей автоматизации оценки сложности учебных текстов на основе статистических параметров с помощью информационных технологий.

Основная гипотеза исследования заключается в том, что информационная технология оценки сложности учебных текстов будет способствовать улучшению их объективных характеристик, влияющих на эффективность усвоения, если она будет:

• базироваться на скорректированных формулах оценки сложности текстов, адекватных особенностям русскоязычных текстов;

• встроена в массовые технологии работы с текстом;

• снабжена обоснованной методикой её использования.

Задачи исследования:

• Обоснование и разработка математической модели оценки сложности учебных текстов, ее проверка и корректировка применительно к особенностям русского языка;

• Создание автоматизированной технологии анализа сложности учебных текстов и оценка ее продуктивности;

• Разработка методики использования информационной технологии анализа и корректировки сложности учебных текстов в педагогической практике и ее экспериментальная проверка;

• Оценка ряда школьных учебников и пособий на базе разработанной методики.

Методы исследования

При решении указанных выше задач были использованы следующие методы исследования:

1. Теоретический анализ, который проводился с целью всестороннего изучения состояния рассматриваемой проблемы, выявления степени разработанности вопроса и определения круга проблем для их решения.

2. Статистические методы обработки, использующиеся для первичного и последующего анализа полученных данных, для выявления эффективности проведенного эксперимента и для математически обоснованной обработки результатов.

3. Экспериментальные работы, организуемые для проверки корректности разработанных принципов и параметров, эффективности технологии.

База исследования. Эксперимент проводился на базе ГОУ гимназии №1507 Юго-Западного окружного управления образования г. Москвы. Теоретико-экспериментальное исследование проводилось в три этапа.

На первом этапе (2001 - 2002 гг.) изучалось состояние разработанности проблемы оценки качества учебных текстов. Осуществлялась формулировка цели, задач, гипотезы исследования, разработка плана исследования, определение экспериментальной базы. В соответствии с поставленной целью исследования внимание было сосредоточено на установлении методов количественной оценки сложности текстов и определении способов её автоматизации с использованием информационных технологий.

На втором этапе (2003 - 2004 гг.) Разрабатывалась автоматизированная технология оценки сложности учебных текстов. Проводилась статистическая обработка больших массивов текстовой информации на английском и русском языках, осуществлялось создание математической модели оценки сложности учебных русскоязычных текстов. Экспериментально проверялась достоверность предложенной модели на различных учебно-методических материалах. Разрабатывалась методика анализа и корректировки сложности учебных текстов на основе математической модели. Проводились экспериментальные работы по исследованию эффективности соответствующей методики.

На третьем этапе (2005 - 2006 г.) осуществлялась проверка выводов и результатов экспериментальных исследований, проводилось обобщение и описание опытно-экспериментальной работы, выполнялось оформление и публикация результатов исследований.

Научная новизна исследования состоит в обосновании математической модели оценки сложности русскоязычных учебных текстов, главные параметры которой базируются на сравнительном анализе основного словарного состава русского и английского языков и сопоставлении большого числа оригиналов и переводов текстов.

Новизна состоит также в экспериментальном доказательстве эффективности соответствующей методики, базирующейся на информационных технологиях.

Практическая значимость исследования заключается в том, что разработанная автоматизированная технология оценки сложности учебных текстов, а также соответствующие программные средства и методические материалы могут быть использованы различными категориями научно-педагогических работников: авторами учебников и пособий, методистами и учителями, разработчиками и редакторами образовательных сайтов, руководителями образовательных учреждений.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Математическая модель оценки сложности русскоязычных учебных текстов для различных возрастных категорий школьников на базе статистических параметров, основными из которых является средняя длина предложений, среднее число слогов в слове и константы, зависящие от языка. Для русскоязычных текстов эти константы и были определены на основе обработки словарей и большого количества текстов.

2. Автоматизированная технология оценки сложности русскоязычных учебных текстов, встроенная в виде программного модуля в наиболее распространённый текстовый редактор и позволяющая получить значения ряда статистических параметров текста, а также рекомендации по его доработке.

3. Методика создания, анализа и корректировки сложности русскоязычных учебных текстов для различных категорий пользователей (эксперты, методисты, авторы учебников, учителя) с использованием информационных технологий, включающая в себя методы, средства и анализ результатов оценки сложности текстов, а также блок рекомендаций желаемых значений сложности текстов для разных возрастных категорий.

4. Результаты анализа учебников и пособий на основе разработанной методики, показывающие, что учебные тексты в основном соответствуют по сложности возрасту учащихся, кроме среднего звена, где сложность слишком высока для данного возраста.

Апробация исследования

Процесс апробации диссертационного исследования осуществлялся посредством выступлений и публикаций тезисов на различных научно-практических конференциях и семинарах: XV Международная конференция «Информационные технологии в образовании» «ИТО-2005» (лучший доклад), «Ломоносовские чтения МГУ», Секция проблем педагогического образования (2002 г), VI Международной конференции «ИТО-97». (Первая премия и Диплом первой степени), семинары Окружного Методического Центра ЮЗОУО г. Москвы (2001, 2004), статьи в различных сборниках и журналах.

Заключение диссертации по теме «Теория и методика обучения и воспитания (по областям и уровням образования)», Оборнева, Ирина Владимировна

Основные результаты проведённых исследований:

1. Разработана математическая модель оценки сложности учебных текстов, включающая такие параметры, как средняя длина предложения и среднее число слогов в слове. На основе статистической обработки больших массивов текстов на английском и русском языках («13 млн. слов) проведена ее проверка и корректировка применительно к особенностям русского языка.

2. Создана технология оценки сложности текстов с использованием программы 1л§1Ш1еас1ег, включающая в себя модуль вычисления статистических характеристик текста, позволяющих оценить объективную сложность текста и модуль, осуществляющий анализ текста в соответствии с заданными возрастными параметрами учащихся.

3. Предложена методика анализа и корректировки сложности учебных текстов на основе математической модели оценки сложности русскоязычных текстов с использованием информационных технологий.

4. Проведены экспериментальные доказательства достоверности предлагаемой модели и эффективности соответствующей методики.

5. Осуществлён анализ текстов учебников средней школы, который показал, что в основном сложность текстов соответствует возрасту учащихся, кроме среднего звена.

Основной результат работы можно сформулировать следующим образом:

Разработаны математическая модель, методика и программно-информационное обеспечение для анализа сложности учебных текстов в соответствии с возрастными особенностями учащихся, апробированные на реальных текстах учебников и других методических материалах.

Заключение

В процессе выполненного диссертационного исследования были осуществлены изучение и анализ состояния проблемы оценки сложности текстов на основе статистических параметров. В соответствии с поставленной целью исследования внимание было сосредоточено на установлении методов количественной оценки сложности текста и определении способов автоматизации анализа сложности учебных текстов на основе информационных технологий. На основании этого в работе были рассмотрены теоретические, методические и информационные аспекты анализа сложности учебных текстов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат педагогических наук Оборнева, Ирина Владимировна, 2006 год

1. Адмони Б.Г. Размер предложения в словосочетаниях как явление синтаксического строя. - Вопросы языкознания, 1966, №4, с. 11 -118.

2. Англо-Русский Словарь под ред. Мюллера. М: Русский язык, 1995,-Изд. 24, испр.

3. Антонова С.Г., Тюрина Л.Г. Современная учебная книга: Учебное пособие. М., 2001.

4. Баранов А.Н. Автоматизация лингвистических исследований: корпус текстов как лингвистическая проблема // Русистика сегодня.-М, 1998. -N. 1-2.-С. 179-191.

5. Бейлинсон В.Г. Арсенал образования: Характеристика, подготовка, конструирование учебных изданий. М., 1986.

6. Бейлинсон В.Г., Зуев Д.Д. О функциональном подходе к оценке школьных учебников // Проблемы школьного учебника. Вып. 5.-М., 1977.-с. 42-54.

7. Беспалько В.П. Теория учебника. М.: Педагогика, 1988.

8. Бешенков С.А. Развитие содержания обучения информатике в школе на основе понятий и методов формализации: Дис. д-ра пед. наук: 13.00.02 М., Б. г. 250 с.

9. Бондаренко JI.B., Зиндер JI.P., Штерн A.C. Некоторые статистические характеристики русской речи // Слух и речь в норме и патологии : Сб. статей / ЛГУ, Каф. фонетики. 1977. - Вып. 2.- с. 3-16.

10. Бонк H.A., Котий Г.А., Лукьянова H.A., Учебник английского языка, Часть 1; М.: ГИС, 1992. с. 80.

11. Бормот Дж. Методика дополнения. В кн. Советская педагогика и школа. Тарту, 1974, вып. 9, с. 65-77.

12. Браславский П.И. Автоматическая классификация документов Internet по стилям: реализация макета: Доклад V рабочего совещания по электронным публикациям EL-PUB-2000, Новосибирск, Академгородок, ИВТ СО РАН, 21-23 июня 2000 г.

13. Браславский П.И. Распознавание стилей речи применительно к информационному поиску: постановка задачи // Математические структуры и моделирование: Сб. научн. тр., Вып. 3. / Под ред. А.К.Гуца. Омск: Омск. гос. ун-т, 1999. - с. 134-140.

14. Васильченко Э.К определению понятия единиц измерения объёма языкового материала при обучении неродному языку. В кн. Советская педагогика и школа. Тарту 1974, вып. 9, с. 43- 64.

15. Вильде Л. Де (Dr.L .De Wilde ), Количественный анализ текста. Уточнение формулы Флеша-Даума об "удобстве чтения" // Лингвистика. Межкультурная коммуникация. Перевод: Сб. науч. тр. Вып. 1. - Курск, 1997. - С. 150-159

16. Граник Г.Г. Учитель, учебник и школьники. М.: Знание, 1977. -64 с.

17. Григорьев С.Г., Гриншкун В.В., Иерархические структуры в создании качественных электронных средств обучения, // Вестник МГПУ. Серия "Информатика и информатизация образования". М.: МГПУ, -№ 1 (1) 2003 с. 25.

18. Григорьев С.Г., Гриншкун В.В., Макаров С.И. Методико-технологические основы создания электронных средств обучения. Самара: Издательство Самарской государственной экономической академии, 2002.

19. Григорьев С.Г., Лобов И.Б., Терминология школьной информатики на основе статистического анализа текста учебников,// Вестник МГПУ. Серия "Информатика и информатизация образования". М.: МГПУ, - № 1 (4) 2005 с. 29.

20. Григорьев С.Г., Образовательные электронные издания и их оценка, // Вестник МГПУ. Серия "Информатика и информатизация образования". -М.: МГПУ, -№ 1 (1) 2003 с. 21.

21. Гриншкун В.В., Иерархические структуры как фактор интеграции процессов информатизации образования, // Вестник МГПУ. Серия "Информатика и информатизация образования". М.: МГПУ, -№ 1 (2) 2004, с. 29.

22. Гриншкун В.В., Использование иерархических структур в разработке электронных средств обучения // Вестник МГПУ. Серия "Информатика и информатизация образования". М.: МГПУ, - № 1 (1)2003, с. 29.

23. Гриншкун В.В., Развитие интегративных подходов к созданию средств информатизации образования: Автореферат диссертации на соискание ученой степени д-ра пед. наук : 13.00.02 -теория и методика обучения и воспитания (информатизация образования). М., 2004

24. Ермаков А.Е., Плешко В.В. Синтаксический разбор в системах статистического анализа текста. // Информационные технологии. 2002. - N 7. - с. 30-34.

25. Журавлев А.П. "Фонетическое значение". JL: Изд-во ЛГУ, 1974.-159 с

26. Журавлев А.П., Павлюк H.A., Язык и компьютер. М.: Просвещение, 1989. - 160 с.

27. Захарова Т.Б. Профильная дифференциация обучения информатике на старшей ступени школы: Автореф. дис. д-ра пед. наук: 13.00.02.- М., 1997.-42 с.

28. Зуев Д.Д. Проблемы школьного учебника. XX век. Итоги, М.: Просвещение, 2004.

29. Зуев Д.Д. Школьный учебник. М.: Просвещение, 1993.

30. Карпов Б.А., Карпова А.Н., Количественные характеристики движения глаз при чтении и факторы смыслового восприятия текста. В кн.: Смысловое восприятие речевого сообщения в условиях массовой коммуникации. - М.: Наука, 1976, с. 219228.

31. Карпова А.Н. и др., Об одном новом подходе к количественной оценке процесса чтения и перспективах его клинического применения, Сомато-неврологический аспект психических заболеваний, -JL, 1972.

32. Киселев C.JL, Ермаков А.Е., Плешко В.В., Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: труды Международной конференции Диалог 2004. М.: Наука, 2004.

33. Клименко C.B., Рыков B.B. Корпус текстов как принцип самоорганизации предметной области. Диалог-2000. Москва, Протвино, 2000.

34. Клычникова З.И. Психологические особенности обучения чтению на иностранном языке. М.: Просвещение, 1973. - 224 с.

35. Кожина М.Н. К основаниям функциональной стилистики. -Пермь, 1968.

36. Кожина М.Н. Стилистика русского языка. М.: Просвещение, 1993.

37. Кузнецов А. А. Под ред. Требования к знаниям и умениям школьников. Дидакт. метод, анализ; АПН СССР, НИИ содержания. и методов обучения. М.: Педагогика, 1987.

38. Кузнецов А.А.и др. Оценка качества подготовки выпускников основной школы по информатике / М-во образования Рос. Федерации;. 3-е изд., стер. - М.: Дрофа , 2002.

39. Кузнецов O.A., Хромов J1.H. Техника быстрого чтения. — М.: Книга, 1977.-192 с.

40. Лернер И.Я. Критерии сложности некоторых элементов учебника. В кн.: Проблемы школьного учебника. М., 1974. вып. I. с. 47 - 58.

41. Логвинов И.И. Имитационное моделирование учебных программ.-М.: Педагогика, 1980, 126 с.

42. Логвинов И.И. На пути к теории обучения / Рос. акад. образования. Ин-т теории образования и педагогики. М., 1999. - 170 е.: табл.-Библиогр.: с. 134-139.

43. Логвинов И.И. Оптимизация структур учебных программ предметов естественнонаучного цикла: Автореферат дис. на соиск. учен. степ, д-ра пед. наук: 13.00.01 НИИ средств обучения и учеб. Книги. М., 1992. - 37 с.

44. Логвинов И.И., Уваров А.Ю. О построении оптимальных обучающих последовательностей. В кн.: Проблемы совершенствования методов дидактических исследований. - М.: НИИ ОП, 1971, с. 41 - 145

45. Марков A.A. Об одном применении статистического метода. // Известия Имп. Акад. наук, серия VI, Т.Х, N4, 1916, с. 239.

46. Мацковский М.С. Проблема понимания читателями печатных текстов (Социологический анализ), Автореф. дис. на соискание уч. степени канд. философ, наук, -М., 1973.

47. Мацковский М.С. Проблемы читабельности печатного материала. В кн.: Смысловое восприятие речевого сообщения в условиях массовой коммуникации. - М.: Наука, 1976. - с. 126 -142.

48. Методика исследования восприятия информации. Сб. научных трудов. Под ред. Фирсова Б.М. Л.: НИИ ООВ АПН СССР, 1972.-152 с.

49. Микк Я. А. Факторы, определяющие время прочтения слова в связанном тексте. Вопросы психологии, 1979, №3, с. 125 -128.

50. Микк Я.А. Методика измерения трудности текста. Вопросы психологии, 1975, №3, с 147 - 155.

51. Микк Я.А. Оптимизация сложности учебного текста. М:, Просвещение, 1981. - 119 с.

52. Микк Я.А. Понятность учебного текста и связи в нем. В кн. Советская педагогика и школа. Тарту, 1970, вып. 2, с. 5 - 72.

53. Мошинская JI.P. об учёте факторов, оптимизирующих восприятие документа. В кн.: Текст: восприятие и обработка. М., 1976, с. 8 12.

54. Нгуен Мань Хунг, Разработка модели и реализация тезаурусов в Интегрированной системе информационных ресурсов: Дис. канд. физ.-мат. наук. М., 2004 - 97 с.

55. Общие критерии оценки Федеральным экспертным советом учебных изданий, от 28 июня 2002.

56. Огородников Е.В., Качество электронного учебника, // Вестник МГПУ. Серия "Информатика и информатизация образования". М.: МГПУ, № 2 (3) 2004 с. 118.

57. Огородников Е.В., Основные качества модели учебника нового поколения, //Вестник МГПУ. Серия "Информатика и информатизация образования" М.: МГПУ, № 1(4) 2005 с. 147.

58. Ожегов С.И. Словарь русского языка: Ок. 57 ООО слов / Под ред. Чл.-корр. АН СССР Н.Ю. Шведовой. 20-е изд., стереотип.-М.: Рус. яз., 1988.

59. Основные результаты международного исследования образовательных достижений учащихся PISA-2000 (полный отчет); Центр оценки качества образования ИОСО РАО, 2001.

60. Основные результаты международного исследования образовательных достижений учащихся PISA-2003 (полный отчет); Центр оценки качества образования ИОСО РАО, 2004.

61. Партико 3. В. Лопчш норми редагування, Загальне редагу-вання. Льв1в, 2001. - с. 175 - 206.

62. Перовский Е.И. Методическое построение и язык учебника для средней школы. Известия АПН РСФСР, 1955, вып. 63, с. 3 -139.

63. Петрова A.A., Длина русского слова и проблема рифмы. Летняя школа по формальным методам в фольклористике. — Б.м., 2004.

64. Полат Е.С., Назарова Т.С. Средства обучения: технология создания и использования. М.: Изд-во УРАО, 1998. - 204 с.

65. Постановление Главного государственного санитарного врача РФ от 3 июня 2003 г. N118 "О введении в действие санитарно-эпидемиологических правил и нормативов СанПиН 2.2.2/2.4.1340-03".

66. Приказ Министерства образования и науки РФ от 8 апреля 2005 г. N 107 "Об экспертизе учебников", Приложение к приказу: Положение о порядке проведения экспертизы учебников.

67. Примеры заданий по чтению, математике и естествознанию; Международная программа PISA 2000; Центр оценки качества образования ИОСО РАО, 2003.

68. Репкина Г.В. Исследование оперативной памяти. В кн.: Проблемы инженерной психологии. - Л. 1965, вып. 3, с. 118-165.

69. Роберт И.В. Кабинет информатики: Метод. М.: БИНОМ. Лаб. знаний, 2002. - 125 с.

70. Роберт И.В. Теоретические основы создания и использования средств информатизации образования: Автореферат диссертации на соискание ученой степени д-ра пед. Наук. М., 1994.

71. Рыжаков М.В. Государственный образовательный стандарт основного общего образования: (Теория и практика). М.: Пед. об-во России, 1999. - 326 с.

72. Рыжаков М.В. Теоретические основы разработки государственного стандарта общего среднего образования: Автореф. дис. д-ра пед. наук: 13.00.01. -М., 1999 45 с.

73. Рыков В.В. Прагматически ориентированный корпус текстов // Диалог-99. Москва-Таруса, 1999.

74. Светловская H.H. Уроки обучения грамоте по учебнику "Моя любимая Азбука" и прописям "Мир волшебные пальчики". -М.: Баласс, 1999.

75. Сохор А.М. Логическая структура учебного материала. М.: Педагогика, 1974.

76. Сохор А.М. Об одном из факторов доступности учебных сообщений. В кн.: Проблемы программированного обучения. -Владимир, 1978, вып. 7, с. 12-17.

77. Специализированные педагогико-эргономические требования к школьному учебнику, Российская академия образования, Институт общего среднего образования, Нормативный документ.

78. Талызина Н.Ф. Место и функции учебника в учебном процессе //Проблемы школьного учебника. Вып. 6. -М, 1978. с. 18-33.

79. Федотова JI.H. Анализ содержания социологический метод изучения средств массовой коммуникации, - М.: Институт социологии РАН, 2001. - 202 с.

80. Хмелёв Д.В., Распознавание автора текста с использованием цепей A.A. Маркова Вестник МГУ, сер. 9: Филология, N 02, 2000, с. 115-126.

81. Частотный словарь русского языка. Под ред. Л.Н. Засориной. М.: Русс, яз., 1977.

82. Черный А.И. Заметки об информатике и дескрипторах // Аз-гальдов Э.Г. и др. Дескрипторный словарь по информатике. -М.: ВИНИТИ, 1991.-c.3-13.

83. Чугреев B.J1., Модель структурного представления текстовой информации и метод ее тематического анализа на основе частотно-контекстной классификации: Дис. канд. техн. наук: СПб., 2003.- 185 с.

84. Шалак В.И. Современный контент-анализ. М.: Омега-JI, 2004.

85. Шамова Т.И. Школьный учебник и проблема активного учения. Советская педагогика. 1976. №9, с. 10 -17.

86. Chall, J.S. and Е. Dale, Readability revisited: The new Dale-Chall readability formula. 1995, Cambridge, MA: Brookline Books. 159.

87. Dale E., Chall J. S. A formula for predicting readability, Educational Research Bulletin. 1948. N 27. p. 11-20, 37-54. 40.

88. Department of Education and Science, A Language for Life (HMSO, 1975) p. 26.

89. Flesch, R, Why Johnny still can't read A new look at the scandal of our schools Rudolf Flesch ; Forew. by Mary L. Burkhardt New York etc.: Harper & Row , Cop.1981 XXII, 191c

90. Flesch, R. F. Marks of readable style: A study in adult educa-tion. New York: Bureau of Publications, Teachers College, Columbia University, 1943.

91. Flesh R. The art of readable writing. New York: Harper & Row, 1974.

92. Fry, E. B. (1977). Fry's readability graph: Clarifications, validity, and extension to level 17. Journal of Reading, 21, 242-252.

93. Fry, E. B. (1989). Readability formulas: Maligned but valid. Journal of Reading, 32, 292-297.

94. Gauch S. et al. A Corpus Analysis Approach for Automatic Query Expansion and its Extension to Multiple Databases // ACM Transactions on Information Systems. 1999. - Vol. 17. - N. 3. - P. 250269.

95. Gunning, R., The Technique of Clear Writing (McGraw-Hill, 1952).

96. Harrison, C. and K. Gardner, 'The place of reading' in Language across the Curriculum, ed. M. Marland (Heinemann, 1977)

97. Johnson, C. K. and R. K. Johnson, 'Readability', School Science Review, 1987, 239, 68, 565-568.

98. Kincaid, J. p., and Gamble, L. G. (1977). Ease of comprehension of standard and readable insurance policies as a function of reading ability. Journal of Reading Behavior, 9, 95-87.

99. Klare, G. R. (1976). A second look at the validity of readability formulas. Journal of Reading Behavior, & 129-152.

100. Klare, G. R. (1984). Readability. In P. D.Pearson (Ed.), Handbook of reading research (pp. 681-744). New York: Long-man.

101. Klare, G. R., The Measurement of Readability (Iowa State University Press, 1963)

102. Kohonen T. Self Organisation and Asociative memory. London: Springer, 1990.

103. McCall W.S. Crabbs L.M. Standart Test Lessons in Reading

104. McLaughlin, G. H., Comparing styles of presenting technical information. Ergonomics, 1966, 9, 257-259.

105. McLaughlin, H., SMOG grading a new readability formula, Journal of Reading, 1969, 22, 639-646.

106. Powers, R. D., Sumner, W. A., Kearl, B. E., 'A recalculation of 4 readability formulae', Journal of Educational Psychology, University of Birmingham, 49, 99-105

107. Spache, G. (1953). A new readability formula for primary-grade reading materials. The Elementary School Journal, 55, 410-413.

108. Spache, G. (1974). A new readability formula for primary-grade reading materials. Elementary School Journal, 53, 410-413.

109. Sticht, T. G., 'Research towards the design, development and evaluation of a job-functional literacy training program for the US Army, Literacy Discussion, 1973, 4, 3, 339-369.