К проблеме характеристик текста: читабельность, понятность, сложность, трудность

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

К проблеме характеристик текста: читабельность, понятность, сложность, трудность

Кисельников Александр Сергеевич

Казанский государственный архитектурно-строительный университет

В статье представлена авторская концепция дифференциации четырёх характеристик текста: трудность, понятность, сложность и читабельность. Актуальность работы определяется существующей неоднозначностью трактовки указанных терминов. В основе детерминации представленных характеристик текста лежат его параметры: 1) исключительно количественные - читабельность, 2) преимущественно количественные - понятность, 3) комплексно количественные и качественные - сложность. Трудность текста призвана учитывать объективные параметры текста и субъективные особенности читателя.

Ключевые слова и фразы: трудность текста; понятность текста; читабельность текста; сложность текста; количественные и качественные параметры сложности текста.

ON THE PROBLEM OF TEXT CHARACTERISTICS: READABILITY, COMPREHENSIBILITY, COMPLEXITY, DIFFICULTY

Kisel'nikov Aleksandr Sergeevich

Kazan State University of Architecture and Engineering

In the article the author's conception of differentiation of four text characteristics (difficulty, comprehensibility, complexity and readability) is presented. The topicality of the work is determined by the existing ambiguity in the interpretation of these terms. The parameters of the text underlie the determination of its characteristics: 1) only quantitative - readability, 2) mainly quantitative - comprehensibility, 3) fully quantitative and qualitative - complexity. The difficulty of the text is intended to take into account the objective parameters of the text and the subjective peculiarities of the reader.

Key words and phrases: difficulty of the text; comprehensibility of the text; readability of the text; the complexity of the text; quantitative and qualitative parameters of the text complexity.

В отечественной лингвистике используется ряд терминов, обозначающих характеристики текста, интерпретация которых, как правило, вызывает затруднения. К таким понятиям, в частности, относятся следующие: читабельность, сложность, трудность и, реже, понятность. Их не всегда дифференцируют, и поэтому разграничение и уточнение данных понятий - тема актуальная и значимая. В доказательство выдвинутого утверждения приведём ряд цитат, подтверждающих данное положение. Например, Е. С. Пушкина к параметрам сложности текста относит «размер предложения, размер текста, термины, длину терминологической цепи, деривационную структуру, позиционную структуру как системообразующий фактор» [17, с. 11], однако далее говорится, что «текст не представляет сложности для учащихся» [Там же, с. 112]. Очевидно, что в данном контексте уместнее использование термина трудность как характеристики текста, определяемой типом читателя. Признаем, что подобного рода смешение терминов объяснимо отсутствием общепринятого подхода к определению указанных характеристик текста. Настоящая работа имеет целью дифференцировать понятия читабельность, понятность, сложность и трудность текста в отечественной лингвистике, что представляется актуальным для теоретического изучения и практической апробации существующих и разрабатываемых формул расчёта индексов соответствующих характеристик текста на русском языке. Для достижения поставленной цели в рамках представленной статьи установим сформированные в отечественной практике параметры четырёх изучаемых характеристик текста, а также выявим наличие/отсутствие параметров, используемых одновременно при определении читабельности, понятности, сложности и трудности текста.

Экстенсионал термина трудность текста включает широкий спектр параметров самого текста, а также призван учитывать особенности восприятия читателя [24; 28]. Таким образом, трудность текста складывается из ряда объективных (собственно текстовых) и субъективных (зависимых от читателя) параметров. К субъективным относятся возраст, образованность, фоновые знания, пол, социальное положение, место проживания, отсутствие/наличие заболеваний и ряд других параметров, преимущественно не входящих в сферу изучения лингвистики. К объективным параметрам считаем верным отнести параметры, выделяемые при рассмотрении читабельности, понятности и сложности текста, т.к. все они влияют на трудность текста. Очевидно, что текст с одними и теми же параметрами понятности, сложности и читабельности будет представлять неодинаковую трудность для различных читателей. Данное обстоятельство является причиной отсутствия валидных формул трудности текста, т.к. на современном этапе не полностью изучены и определены не все соответствующие параметры, их зависимости друг от друга, иерархия значимости и другие особенности. Этим обусловлен интерес к изучению лингвистических параметров текста на основе понятности, сложности и читабельности.

В отечественном языкознании понятность - как характеристика текста - используется редко, что объяснимо расплывчивостью определения самого термина как свойства «текста содействовать пониманию» [12]. При этом среди параметров текста, призванных определять его понятность, также находим трудно определяемые и вариативные. Я. А. Микк выводит понятность текста на основе трех параметров: 1) количество слов в предложении, 2) «знакомость» слов (термин Я. А. Микка [Там же]) (количество знакомых слов в тексте определяется экспериментальным путём, списки частотных слов для конкретных текстов не представлены) и 3) абстрактность слов (соотношение абстрактных и конкретных слов в тексте) [Там же]. Как видим, субъективный параметр «знакомость» слов использован наряду с объективными (количество слов в предложении и количество абстрактных имён существительных).

«Знакомость» слов определяется эмпирическим путём оценивания слова испытуемыми по шестибалльной шкале (5 - очень хорошо знакомое слово, 0 - незнакомое слово) [Там же]. Данная идея находит поддержку и развитие у других учёных. Например, выделение в тексте лексических единиц, не входящих в лексические минимумы или частотные словари, по мнению Н. В. Карпова [7], позволяет выделить пласт потенциально сложной лексики, а А. А. Гречихин [4] говорит о различной степени информативности текста в зависимости от наличия в нём знакомых слов.

Проблема поиска абстрактных имён существительных в тексте имеет ряд решений. Я. А. Микк предлагает два способа. В основе первого подхода лежит классификация имён существительных на 1) воспринимаемые - «а) предметный и чувственный (конкретный); б) чувственный, но непредметный» [12] - и 2) не воспринимаемые органами чувств - «в) нечувственный (абстрактный)» [Там же]. Второй подход [13] можно назвать морфемным, т.к. его суть состоит в определении количества имён существительных с морфемами абстрактности. Меньшее количество абстрактных слов в тексте делает его более понятным.

О целесообразности анализа абстрактных имён существительных говорят и другие учёные, например, А. М. Сохор [22] и Н. М. Розенберг [20]. Именно абстрактность легла в основу формулы понятности Я. А. Микка [13], которую сам автор именует формулой читабельности: Индекс понятности текста = (0,131 х средняя длина самостоятельных предложений в печатных знаках) + (9,84 х средняя абстрактность повторяющихся в тексте имён существительных) - 4,59. На современном этапе изучения данного вопроса в группу абстрактных единиц включаются также таблицы, графики, схемы, формулы [4; 8; 17; 29]. Например, формула понятности учебного текста Ю. Ф. Шпаковского [29], в которой автор предпринял попытку учесть целый ряд параметров, связанных с лексикой текста на примере учебного текста по химии, имеет вид: трудность восприятия учебного текста (по химии для вузов) = 20,24 + (0,48 х процент числа слов длиной в девять букв и больше) + (0,58 х процент числа всех терминов) + (0,41 х процент числа условных обозначений в химических реакциях).

Концепции изучения понятности текста находят последующее развитие в определении комплексного понятия - сложность текста, которое часто трактуется как объективное свойство текста, вычисляемое на основе внутренних параметров текста [3; 9; 26], которые можно подразделить на количественные и качественные. Первые преимущественно вычисляются на основе длины слова в буквах или слогах, длины предложения в словах, количества длинных (более 3 слогов) слов в тексте и др.

Термин «читабельность» в отечественной практике есть вариант перевода английского термина readability. Традиционно зарубежными учёными читабельность используется как характеристика текста, определяемая на основе количественных параметров, наиболее распространёнными из которых являются количество слов в предложении, количество знаков или слогов в слове, количество слов, состоящих из трёх и более слогов и другие [31; 32; 33]. Однако А. С. Ребер пишет о неоднозначности термина читабельность в отечественной лингвистике. С одной стороны, читабельность - «мера доступности для понимания письменного текста, определяемая анализом ряда факторов, включая синтаксическую сложность, лексику, выраженность темы, связность тем и т.п.», а с другой - «измерение того, насколько читабелен текст, основанное на среднем уровне подготовки читателей, способных его прочесть и понять» [19]. Таким образом, читабельность характеризует либо текст, либо читателя, либо связь между подготовленностью читателя и текстом. Действительно, коррелятором индекса читабельности в зарубежной практике является возраст потенциального читателя, определяемый уровнем академической подготовленности. Например, учащийся четвёртого класса должен понимать текст с индексом 90-100 (удобочитаемость по Флешу), а объёма знаний выпускника колледжа должно быть достаточно для понимания текста с индексом 0-30. Расчёты произведены для системы образования США. На сегодняшний день насчитывается более двухсот различных формул читабельности для анализа текстов на различных языках: «английский, испанский, французский, немецкий, голландский, шведский, русский, еврейский, хинди, китайский, вьетнамский, корейский, японский и итальянский» [30] (здесь и далее перевод мой - А. С. Кисельников), однако большая их часть первоначально была создана для английских текстов. Простота их применения, ввиду создания компьютерных алгоритмов расчета индексов читабельности, а также наглядность получаемых результатов делают формулы читабельности одним из наиболее распространённых инструментов анализа текста.

Отечественные учёные серьёзно занимаются формулами читабельности [6; 11; 12; 15; 27; 29], адаптируя существующие формулы и разрабатывая новые [11; 13; 24; 29]. Адаптация связана с изменением констант, определяемых особенностями языка. Одной из самых часто используемых является формула удобочитаемости по Флешу (Flesch Reading Ease) (далее УФ). Она входит в число стандартного набора инструментов текстового редактора Microsoft Word, но только для анализа текстов на английском языке. Представим её оригинал, разработанный для английского языка, и адаптированный вариант - для русского.

Оригинальная формула, разработанная Р. Флешем, имеет вид: УФ = 206.835 - (1,015 x средняя длина предложения) - (84,6 x среднее число слогов в слове). Как видим, в формуле две переменные (средняя длина предложения и среднее число слогов в слове). Работа с константами легла в основу труда И. В. Оборневой [15], в котором был реализован сравнительный анализ средней длины слова в паре языков - английский-русский - на материале шести миллионов слов ста английских (оригинал) и русских (перевод) литературных текстов. Установлено, что средняя длина английского слова (2,97 слога) меньше русского (3,29 слога). Адаптированная формула УФ для русского языка приобрела вид: УФ = 206,836 - (1,52 х средняя длина предложения) - (65,14 х среднее число слогов в слове) [Там же]. Изменения были внесены во все константы, с использованием которых был создан дополнительный макрос (для Microsoft Office) для определения индекса читабельности текстов на русском языке по формуле УФ. В последующем опыт был перенят отечественными специалистами для адаптации других формул читабельности и представлен, например, И. В. Бегтиным [2]. Однако слабым звеном представленных исследований является отсутствие научного обоснования изменения констант.

Наряду с адаптированными формулами читабельности существует несколько формул, созданных отечественными учёными. Изучением читабельности текста занимался, в частности, М. С. Мацковский [11], осуществивший попытку экспериментальным путём установить связь между трудностью и сложностью текста. При этом сложность М. С. Мацковским определяется только на основании количественных параметров: средняя длина предложения (по количеству слов) и процент слов текста длиной более трёх слогов, что в нашем понимании есть не сложность, а читабельность текста. В его эксперименте принимало участие шестьдесят учащихся седьмых классов, задачей которых было оценивание пятидесяти публицистических текстов по семиразрядной шкале с крайними границами легкий-трудный. Сопоставляя полученные данные, М. С. Мацковский предлагает следующую формулу [Там же]: трудность текста = (0,62 х средняя длина предложений) + (0,123 х процент слов текста длиной более трёх слогов) + 0,051. Однако данная формула не нашла последующего применения, о чём пишет И. В. Оборнева [15] в своей работе.

Таким образом, в современных отечественных и зарубежных формулах читабельности мы наблюдаем применение исключительно количественных параметров текста. Именно в этом видится их ограниченность. Справедливости ради следует признать, что количественные параметры во многом отражают качественные параметры текста. Например, слово, состоящее из меньшего количества слогов, обладает меньшей информативностью. Наличие приставок, суффиксов, окончаний приращивает дополнительные смыслы, следовательно, возрастает информативность слова. Этим, в частности, обусловлен интерес М. М. Невдах [14] к выявлению в тексте процента слов из 11 и более букв, а у Н. К. Криони, А. Д. Никина и А. В. Филипповой [8] - к количеству «длинных» слов (слова с тремя и более слогами) в тексте.

По количеству слов в предложении можно судить о количестве связей между словами, фрагментами предложения. Изучением данной проблемы занимался Г. А. Лесскис [10]. В ходе анализа простых и сложных (сочинённых, подчинённых и бессоюзных) предложений в тексте как параметра синтаксической сложности текста учёный убедительно доказывает необходимость учета ряда количественных параметров: средний размер цельного предложения; средний размер простого самостоятельного предложения; средний размер сложного предложения; средний размер простого предложения в составе сложного и другие, где средний размер предложения по Г. А. Лесскису - «количество слов и синтаксически значимых компонентов» [Там же].

Очевидно, что при всей значимости количественных параметров характеристики текста не могут определяться без учета его `качественных' параметров, и ни одна из существующих формул читабельности на настоящий момент не способна осуществлять анализ `качественных' параметров текста, в первую очередь, семантических и прагматических.

В начале 1970-х гг. было предложено дополнить количественный анализ параметров текста анализом передающих содержание единиц (буквы, слоги, грамматические морфемы, слова, словосочетания, синтаксические построения) [16]. Этим ознаменован переход к другому понятию - сложность текста. Данный термин включает в себя большое количество параметров, что является следствием отсутствия в современной науке единого понимания сложности текста, что отмечается, в частности, О. С. Разумовским [18]. Ряд учёных (А. А. Гречихин [4]; А. Е. Ермаков, В. В. Плешко [5]; Н. В. Карпов [7] и др.) занимаются изучением отдельных параметров сложности текста; в фокусе внимания других (В. Е. Абрамов, Н. Н. Абрамова, Е. В. Некрасова, Г. Н. Росс [1]; Н. К. Криони, А. Д. Никин, А. В. Филиппова [8]; П. В. Толпегин [23]; Ю. А. Тулдава [25]; Ю. Ф. Шпаковский [29]) - формулы сложности текста на основе предлагаемых параметров сложности.

В спектр изучаемых отечественными учёными [4; 5; 25] параметров сложности входит лексический состав текста. О необходимости изучения многозначных слов в тексте говорит Ю. А. Тулдава [25]. К такому выводу он приходит в ходе изучения различных частей речи и передаваемого ими количества значений. Так, в среднем слово имеет 3,7 значений (глагол - 4,6 значений, существительное - 3,1 значения) [Там же].

А. Е. Ермаков и В. В. Плешко [5] отмечают особый статус омонимов. Без соответствующего анализа контекста определить значение лексико-семантического варианта невозможно. Е. С. Пушкина [17] говорит о роли терминов в тексте. Являясь абстрактными единицами, они увеличивают сложность текста. Мы полагаем, что, говоря о сложности текста и его лексическом составе, следует принимать во внимание национально-маркированные лексические единицы: лакуны и реалии, поскольку они содержат культурологическую информацию, понимание которой важно при ознакомлении с текстом.

Наряду с лексикой изучению подлежат также различные связи, возникающие в тексте. Связи между анафором и антецедентом рассмотрены П. В. Толпегиным [23]; В. Е. Абрамовым, Н. Н. Абрамовой, Е. В. Некрасовой и Г. Н. Росс [1]. В центре внимания ученых в первую очередь оказались синтаксические связи в предложении и тексте. Спектр изучаемых параметров включает, в частности, следующие: лексический повтор, синонимия, гипонимия и гиперонимия, эллипсис, местоименная референция и др.

Весомый вклад в изучение качественных параметров сложности текста внесли отечественные учёные Н. К. Криони, А. Д. Никин и А. В. Филиппова, которые предложили объединить ряд параметров - «1) связность (тематическая и логико-композиционная); 2) структурность (тематическая и логико-композиционная); 3) цельность; 4) функционально-смысловой тип (различные виды описательных и аргументативных текстов); 5) информативность; 6) абстрактность изложения; 7) сложность лингвистических конструкций» [8] - как наиболее значимых при определении сложности текста.

Резюмируя вышеизложенное, подчеркнем, что при определении читабельности текста учитываются исключительно количественные параметры: количество слов в тексте, количество предложений в тексте, средняя длина предложения, среднее количество слогов в слове, среднее количество знаков в слове и ряд других. При анализе понятности текста количественные параметры дополняются параметрами «знакомости» и «абстрактности» слов. Как видим, экстенсионал данного термина включает не только количественные, но и `качественные' параметры. Анализ сложности текста в данном смысле - значительно более объёмная задача: наряду с широким спектром количественных параметров рассматриваемая характеристика предполагает учет и качественных параметров, анализ лексических единиц текста (многозначные слова, национальномаркированные лексические единицы, словарь лексического минимума и частотные словари) и его `абстрактных' единиц (формулы, графики, схемы и др.), анализ связей на уровне предложения и текста в целом (анафора и антецедент, синонимия, референция и др.). Трудность текста определяется на основе анализа параметров сложности текста применительно к конкретной целевой аудитории (или отдельному читателю), т.к. текст одной сложности может иметь различную трудность.

Нельзя не отметить и очевидный недостаток отечественной практики изучения проблемы сложности текста, а именно, отсутствие разработанного унифицированного валидного инструмента анализа для текстов на русском языке, подобного существующим программам, разработанным для анализа текстов, в частности, на английском языке. Например, в основе Coh-Metrix - пять качественных параметров: повествовательность (narrativity), синтаксическая простота (syntactic simplicity), конкретность слов (word concreteness), «относительная целостность» (referential cohesion) и так называемая «глубинная целостность» или средства «глубокой» связи (deep cohesion). Отечественные учёные (А. С. Кисельников, М. И. Солнышкина, Е. В. Харькова) успешно применяют данную программу для сопоставительного анализа академических текстов двух языковых экзаменов: Единый государственный экзамен по английскому языку и Первый сертификационный экзамен по английскому языку (English First Certificate) [см.: 21; 34].

Подводя итог, подчеркнем, что таксономия четырёх характеристик текста (читабельность, понятность, сложность и трудность) предполагает учет строго ограниченного списка параметров, что позволяет исключить разночтения данных терминов, а также способствует выведению унифицированных формул сложности и трудности текста для конкретных целевых групп с созданием соответствующей шкалы индексов.

Список литературы

характеристика текст читатель

1. Абрамов В. Е., Абрамова Н. Н., Некрасова Е. В., Росс Г. Н. Статистический анализ связности текстов по общественнополитической тематике // Труды XIII Всероссийской научной конференции «Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции» - RCDL'2011 (г. Воронеж, 19-22 окт. 2011 г.). Воронеж, 2011. С. 127-133.

2. Бегтин И. В. Что такое «Понятный русский язык» с точки зрения технологий. Заглянем в метрики удобочитаемости текстов: блог компании «Информационная культура» [Электронный ресурс]. URL: http://habrahabr.ru/company/ infoculture/blog/238875/ (дата обращения: 13.08.2015).

3. Бирюков Б. В., Тюхтин B. C. О понятии сложности // Логика и методология науки: материалы IV Всесоюзного симпозиума. М.: Наука, 1967. С. 219-231.

4. Гречихин А. А. Социология и психология чтения: учеб. пособие для вузов. М.: МГУП, 2007. 383 с.

5. Ермаков А. Е., Плешко В. В. Синтаксический разбор в системах статистического анализа текста // Информационные технологии. 2002. № 7. С. 30-34.

6. Зильберглейт М. А., Шпаковский Ю. Ф., Невдах М. М. Повышение качества учебной литературы для вузов // Издательское дело и полиграфия: тезисы 76-й науч.-техн. конф. профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов (г. Минск, 13-20 февраля 2012 г.) / отв. за издание И. М. Жарский; УО «БГТУ». Минск: БГТУ, 2012. С. 89-92. 7. Карпов Н. В. Идентификация уровня сложности текста и его адаптация [Электронный ресурс]. URL: http://www.slideshare. net/karpnv/ss-31225145#14356960593761&fbinitialized (дата обращения: 13.08.2015).

7. Криони Н. К., Никин А. Д., Филиппова А. В. Автоматизированная система анализа параметров сложности учебного текста // Технология и организация обучения: науч. издание. Уфа: УГАТУ, 2008. С. 155-161.

8. Лернер И. Я. Критерии сложности некоторых элементов учебника // Проблемы школьного учебника. М.: Просвещение, 1974. Вып. 1. С. 47-58. 10. Лесскис Г. А. О зависимости между размером предложения и его структурой в разных видах текста // Вопросы языкознания. 1964. № 3. С. 99-123.

9. Мацковский М. С. Проблемы читабельности печатного материала // Смысловое восприятие речевого сообщения в условиях массовой коммуникации / отв. ред. Т. М. Дридзе, А. А. Леонтьев. М.: Наука, 1976. С. 126-142.

10. Микк Я. А. О факторах понятности учебного текста: автореф. дисс. … к. пед. н. Тарту, 1970. 22 с.

11. Микк Я. А. Оптимизация сложности учебного текста: В помощь авторам и редакторам. М.: Просвещение, 1981. 119 с.

12. Невдах М. М. Исследование информационных характеристик учебного текста методами многомерного статистического анализа // Прикладная информатика. 2008. № 4 (16). С. 117-130.

13. Оборнева И. В. Автоматизированная оценка сложности учебных текстов на основе статистических параметров: дисс. … к. пед. н. М., 2006. 165 с.

14. Пиотровский Р. Г., Бектаев К. Б., Пиотровская А. А. Математическая лингвистика: учеб. пособие для пед. институтов. М.: Высшая школа, 1977. 383 с.

15. Пушкина Е. С. Теоретико-экспериментальное исследование структурно-семантических параметров текста: дисс. … к. филол. н. Кемерово, 2004. 155 с.

16. Разумовский О. С. Оптимология, часть 1. Новосибирск: Изд-во ИДМШ, 1999. Общенаучные и философско-методические основы. 285 с.

17. Ребер А. С. Оксфордский толковый словарь по психологии. 2002. [Электронный ресурс]. URL: http://vocabulary.ru/ dictionary/487/word/chitabelnost (дата обращения: 13.08.2015).

18. Розенберг Н. М. Использование научной терминологии в школьных учебниках // Проблемы школьного учебника: сб. науч. тр. М.: Просвещение, 1978. Вып. 6. С. 73-84.

19. Солнышкина М. И., Кисельников А. С. Параметры сложности экзаменационных текстов // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2. Языкознание. 2015. № 1 (25). С. 99-107.

20. Сохор А. М. Сравнительный анализ учебных текстов (на материале учебников физики) // Проблемы школьного учебника: сб. науч. тр. М.: Просвещение, 1975. Вып. 3. С. 104-117. 23. Толпегин П. В. Автоматическое разрешение кореференции местоимений третьего лица русскоязычных текстов: дисс. … к. техн. н. М., 2008. 238 с.

21. Томина Ю. А. Объективная оценка языковой трудности текстов (описание, повествование, рассуждение, доказательство): дисс. … к. пед. н. М., 1985. 226 с.

22. Тулдава Ю. А. Об измерении трудности текстов // Ученые записки Тартуского университета. Тарту: Изд-во Тарт. ун-та, 1975. Вып. 345, IV. Труды по методике преподавания иностранных языков. С. 102-120.

23. Ушаков К. М. О критериях сложности учебного материала школьных предметов // Новые исследования в педагогических науках / сост. И. К. Журавлев, B. C. Шубинский. М.: Педагогика, 1980. Вып. 2 (36). С. 33-35.

24. Филиппова А. В. Управление качеством учебных материалов на основе анализа трудности понимания учебных текстов: автореф. дисс. … к. техн. н. Уфа, 2010. 20 с.

25. Цетлин B. C. Дидактические требования к критериям сложности учебного материала // Новые исследования в педагогических науках / сост. И. К. Журавлев, B. C. Шубинский. М.: Педагогика, 1980. Вып. 1 (35). С. 30-33.

26. Шпаковский Ю. Ф. Оценка трудности восприятия и оптимизация сложности учебного текста (на материале текстов по химии): автореф. дисс. … к. филол. н. Минск, 2007. 21 с.

27. Al-Khalifa H. S., Al-Ajlan A. A. Automatic Readability Measurements of the Arabic Text: An Exploratory Study // The Arabian journal for science and engineering, 2010. 35 p.

28. Flesch R. The Art of Readable Writing. Harper & Row, 1949. 237 p.

29. Kincaid J. P., Fishburne R. P., Rogers R. L., Chissom B. S. Derivation of New Readability Formulas (Automated Readability Index, Fog Count and Flesch Reading Ease Formula) for Navy Enlisted Personnel (Research Branch Report 8-75). Memphis, TN: Naval Air Station, 1975. 40 p.

30. McLaughlin G. H. SMOG Grading - a New Readability Formula // Journal of Reading. 1969. № 12(8). P. 639-646.

31. Solnyshkina M. I., Harkova E. V., Kiselnikov A. S. Comparative Coh-Metrix Analysis of Reading Comprehension Texts: Unified (Russian) State Exam in English vs Cambridge First Certificate in English // English Language Teaching. Canada: Canadian Center of Science and Education, 2014. Vol. 7. № 12. P. 65-76.

Размещено на Allbest.ru