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Computational Text Analysis and Reading Comprehension Exam Complexity: Towards Automatic Text Classification (36) (Language Testing and Evaluation) - Tapa dura
Libro 6 de 11: Language Testing and Evaluation
Sinopsis
The main outcomes of the present research are the Text Classification Profile that includes the qualitative and quantitative description of linguistic characteristics pertinent in Intermediate and Advanced English reading texts and the L.A.S.T. Text Difficulty Index that makes possible the automatic classification of B2 and C1 English reading texts.
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Acerca del autor
Trisevgeni Liontou holds a PhD in English Linguistics with specialization in Testing from the Faculty of English Studies at the National and Kapodistrian University of Athens (Greece). She holds a BA in English Language & Literature and an MA in Lexicography: Theory and Applications, both from the same faculty. She also holds a M.Sc. in Information Technology in Education from Reading University (UK). Her current research interests include theoretical and practical issues of reading comprehension performance, computational linguistics, online teaching practices and classroom-based assessment.
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Computational text analysis and reading comprehension exam complexity : towards automatic text classification. Language testing and evaluation ; Vol. 36
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Frankfurt, M. : Lang-Ed., 2015
ISBN 10: 3631656556
ISBN 13: 9783631656556
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Pp. Condición: Wie neu. XV, 278 S. ; 22 cm Tadelloses Exemplar. - Table of Contents -- 1. Introduction 1 -- 1.1 Rationale of the study 2 -- 1.2 Aim of the study 6 -- 1.3 Usefulness of the study 10 -- 1.4 Book Structure 12 -- 2. Literature Review 15 -- 2.1 Introduction 15 -- 2.2 Readability Formulas 16 -- 2.3 Text structural complexity 29 -- 2.3.1 Text organisation 29 -- 2.3.2 Halliday & Hasan's Model of Text Cohesion 35 -- 2.4 Lexicogrammatical complexity 42 -- 2.4.1 Lexical Density 43 -- 2.4.2 Grammatical Intricacy 44 -- 2.4.3 Lexical Diversity 46 -- 2.4.4 Prepositional Idea Density 48 -- 2.4.5 Word Frequency 50 -- 2.4.6 Idioms 53 -- 2.4.7 Phrasal Verbs 57 -- 2.4.8 Additional text variables 58 -- 2.5 Reader Variables 62 -- 2.5.1 Content schemata & reading comprehension 62 -- 2.5.2 Formal schemata & reading comprehension 66 -- 2.5.3 Topic preference & reading comprehension 67 -- 2.5.4 Background knowledge & test bias 69 -- 2.5.5 Test-takers' strategies & reading comprehension 70 -- 2.5.6 Sex-based differences &reading comprehension 77 -- 2.5.7 Additional test-takers' characteristics & reading comprehension 80 -- 2.6 Concluding remarks 81 -- 3. Research Methodology 81 -- 3.1 Introduction 83 -- 3.2 The KPG English Reading Corpus 83 -- 3.3 Automated Text Analysis Tools 84 -- 3.3.1 Basic Text Information 91 -- 3.3.2 Text genre specification 92 -- 3.3.3 Word Frequency Indices 93 -- 3.3.4 Readability Indices 94 -- 3.3.5 Prepositional Idea Density Indices 95 -- 3.3.6 Lexical Richness Indices 96 -- 3.3.7 Text Abstractness Indices 98 -- 3.3.8 Syntactic Complexity Indices 99 -- 3.3.9 Cohesion & Coherence Indices 100 -- 3.3.10 Referential & Semantic Indices 102 -- 3.3.11 Psycholinguistic Processes Indices 105 -- 3.3.12 Idioms & Phrasal Verbs Indices 105 -- 3.4 The KPG National Survey for the English Language Exams 106 -- 3.4.1 The sampling frame 109 -- 3.4.1.1 The sample size 109 -- 3.4.1.2 Sample representativeness Ill -- 3.4.1.3 Stratified random sampling 112 -- 3.4.2 The KPG English Survey: Design & Application 113 -- 3.4.2.1 Why a questionnaire? 113 -- 3.4.2.2 Operationalizing the questionnaire 115 -- 3.4.2.3 Types of questions 116 -- 3.4.2.4 The rating system 118 -- 3.4.2.5 Question wording 120 -- 3.4.2.6 Question sequencing 122 -- 3.4.2.7 Questionnaire layout 124 -- 3.4.2.8 The opening section 125 -- 3.4.2.9 Questionnaire length &language 125 -- 3.4.2.10 Ethical issues 125 -- 3.4.3 Piloting the KPG English Survey Questionnaire 126 -- 3.4.4 Administering the KPG English Survey Questionnaire 128 -- 3.4.5 Processing the KPG English Survey Data 128 -- 3.5 Reading Comprehension Task Score Analysis 129 -- 3.6 Triangulation 129 -- 4. Computational Text Analysis: Findings 131 -- 4.1 Text Analysis 132 -- 4.1.1 Basic Text Information 132 -- 4.1.2 Word Frequency Analysis 133 ISBN 9783631656556 Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 472. Nº de ref. del artículo: 1085434
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Computational Text Analysis and Reading Comprehension Exam Complexity : Towards Automatic Text Classification
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Computational Text Analysis and Reading Comprehension Exam Complexity
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Hardback. Condición: New. This book delineates a range of linguistic features that characterise the reading texts used at the B2 (Independent User) and C1 (Proficient User) levels of the Greek State Certificate of English Language Proficiency exams in order to help define text difficulty per level of competence. In addition, it examines whether specific reader variables influence test takers' perceptions of reading comprehension difficulty. The end product is a Text Classification Profile per level of competence and a formula for automatically estimating text difficulty and assigning levels to texts consistently and reliably in accordance with the purposes of the exam and its candidature-specific characteristics. Nº de ref. del artículo: LU-9783631656556
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Computational Text Analysis and Reading Comprehension Exam Complexity: Towards Automatic Text Classification: 36 (Language Testing and Evaluation)
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Condición: New. Delineates a range of linguistic features that characterise the reading texts used at the B2 (Independent User) and C1 (Proficient User) levels of the Greek State Certificate of English Language Proficiency exams. It also examines whether specific reader variables influence test takers' perceptions of reading comprehension difficulty. Series: Language Testing and Evaluation. Num Pages: 278 pages. BIC Classification: CFDC; CFX; CJA; DSB; UB. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 219 x 156 x 24. Weight in Grams: 482. . 2014. New. hardcover. . . . . Nº de ref. del artículo: V9783631656556
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