दशकों के लिए, हमारे पास लिखने की जटिलता को मापने के लिए उपकरण थे, जो कुछ लेखन सॉफ़्टवेयर में "पाठ विश्लेषण" के रूप में भी जीवित रहते हैं। उदाहरण के लिए, फ्लेशस के पढने की सुविधा स्कोर और फ्लेश-कंकएड स्कोर वाक्यों में शब्दों और शब्दों की गणना करते हैं। हालांकि, स्कोरिंग कुछ भी लेकिन पारदर्शी है। एक फ़्लेश स्कोर पर पहुंचने के लिए, आप-या, अधिक होने की संभावना, आपका सॉफ़्टवेयर-आप सूत्र पर भरोसा करते हैं:
206.835- (1.015 x औसत वाक्य लंबाई) – (प्रति शब्द 84.6 x औसत सिलेबल्स)।
वैकल्पिक रूप से, आप अधिक उपयोगकर्ता के अनुकूल फ्लेश-कुकैड का उपयोग कर सकते हैं जो फ्लैस्च रीडिंग स्पेसिअल द्वारा निर्धारित सामग्री को समझ सकते हैं। यदि 0-30 के बीच एक लेख स्कोर, केवल विश्वविद्यालय के स्नातक सामग्री को पूरी तरह से समझ सकते हैं इसके विपरीत, एक पांचवीं कक्षा में 90-100 रेंज में किसी भी पैराग्राफ को समझ सकता है, जो 93% अमेरिकियों के बराबर है। कम अंक, आसान पढ़ने। आप अपने लिए यह फ़ॉर्मूला बाहर की कोशिश कर सकते हैं मैं डॉ। सीस ' ग्रीन अंडे और हैम से फ्लैश-किनाइएड फ़ार्मुलों के माध्यम से भाग लिया और खोज की कि किताब में एक असंभव -1.3 है। यह स्कोर बताता है कि ग्रीन अंडे और हैम का आदर्श रीडर भ्रूण है।
अपारदर्शी फ़ार्मुलों और विचित्र परिणाम एक तरफ, पठनीयता फ़ार्मुले कुछ मूल्यवान बताते हैं कि हम वाक्यों की जटिलता को कैसे मापते हैं: गिनती केवल आपको अभी तक मिल जाएगी तिथि करने के लिए, प्राथमिक और द्वितीय शिक्षा में छात्रों के अध्ययन, वाक्यों और खंडों की लंबाई के साथ लिखित रूप से बढ़ते हुए परिष्कारों से संबंधित है। इस सहसंबंध को समझ में आता है, क्योंकि वाक्य वाक्यों और खंडों पर अधिक से अधिक वाक्यों का भरोसा करता है, वाक्य संरचना पर लेखक के आदेश के लिए एक मार्कर। लेकिन अकेले गिनती समस्यापूर्ण है उदाहरण के लिए, अपनी कठिनाई को निर्धारित करने के लिए एक शब्द में सिलेबल्स की गणना करना जटिलता के उपायों को नाटकीय रूप से तिरछा कर सकता है यहां तक कि एक दो-अक्षर शब्द मांगों में नाटकीय रूप से भिन्न हो सकते हैं क्योंकि यह रीडर की समझ पर आधारित होता है। प्रिक्सिस और बेसबॉल पर विचार करें, दोनों शब्दों के दो अक्षर जबकि आपका औसत तीसरा ग्रेडर आसानी से बेसबॉल पढ़ सकता है, शब्द प्रीसीस उनके शब्दकोशों के लिए भी कुछ पीएचडी भेज सकते हैं
Lexile® फ्रेमवर्क दर्ज करें, वाणिज्यिक रूप से उपलब्ध सॉफ़्टवेयर जो आवृत्ति के साथ संयुक्त वाक्य अवधि का उपयोग करता है, जिसके साथ पाठकों ने आमतौर पर शब्दों का सामना किया। 100 मिलियन से अधिक पुस्तकों, लेखों और विश्वव्यापी वेबसाइटों के एक संग्रह के अलावा, लेक्सियल प्राथमिक और माध्यमिक शिक्षा में सामग्री के पठन स्तरों को निर्धारित करने में भी अत्यधिक प्रभावशाली है। इसके अलावा, पुस्तकालय डेटाबेस में लेखों के साथ लेक्सिल स्कोर भी दिखाई देते हैं, स्थानीय समाचार पत्र या द न्यू यॉर्कर के किसी लेख से लेकर पुस्तकों तक सभी चीज़ों पर स्कोर प्रदान करते हैं। लेकिन शोधकर्ताओं ने प्राथमिक और माध्यमिक शिक्षा के छात्रों के लिए आयु-उपयुक्त पढ़ने का निर्धारण करने के लिए लिक्सिल की क्षमता पर काफी हद तक ध्यान केंद्रित किया है। इस चूक ने स्नातक छात्र सामंता मिलर और मैं बिजनेस एडमिनिस्ट्रेशन के इंटरनेशनल जर्नल में प्रकाशित एक लेख में वाक्य और पैराग्राफ के समग्र परिष्कार का आकलन करने के लिए लेक्साइल की वैधता को मापने के लिए प्रेरित किया।
हमें पता चला है कि लेक्सिइल बहुत ही पाठत्मक परिष्कार के तीन मजबूत उपायों के साथ सहसंबंधित है, जो हमने सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके मापा है जो वाक्य संरचना की जटिलता के उन्नीस उपायों को मापता है। लेक्सिल वाक्य के तीन सबसे मजबूत उपायों के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध: वाक्य और खंडों की औसत लंबाई, साथ ही साथ जटिल नामांकनों-या संज्ञा वाक्यांशों का उपयोग। लेक्सियल जटिल प्रति नाममात्र प्रति खंड या वाक्य (पी = <0.0001) के उपयोग के साथ सबसे अधिक सहसंबंधित है और मध्यवर्ती लंबाई (पी = <0.0002) और औसत दर्जे की वाक्य (पी = 0.0013) के साथ।
लेना? लिक्सिल के एल्गोरिदम शब्दों को शब्दों के परिष्कार को मजबूत करने के लिए 100 मिलियन ग्रंथों के एक स्थिर-विकसित शरीर के खिलाफ शब्दों का इस्तेमाल करते हैं, जो वाक्यों के स्तर के जटिलता का आकलन करने के लिए अन्य उपायों के साथ बनती हैं। परिणाम? जब आप लाइब्रेरी डेटाबेस से एक आलेख का उपयोग करते हैं, तो उन पेज़िंग लेक्सिल स्कोर में फसल पड़ती है, जो आपके द्वारा पढ़ने वाली सामग्री की कठिनाई पर भरोसा करती है।
