ER值

概述

ER Framework是依托人工智能、深度学习、大数据挖掘、自适应测试等前沿技术打造的国内首套量化中文分级阅读标准,可以匹配读者的阅读能力和文本难度,从而辅助教师、家长为孩子选择适合的读物。

ER中文分级阅读标准得到中国教育技术协会、中国基础教育质量监测中心、教育部学校规划建设发展中心相关课题与实验项目支持,依托于北京享阅教育科技的技术实力研发而成。

ER中文分级阅读标准从文本难度和阅读能力两个方面进行衡量,ER文本难度分级系统基于巨型的中文语料库,提取了覆盖字、词、句、段、篇等多个层级的中文语言特征,并利用机器学习技术搭建了中文文本难度的预测模型,可以实现任何中文文本的快速分级。

ER阅读能力测评系统将孩子的阅读能力分成五个维度——整体感知、获取信息、形成解释、做出评价和实际运用,并采用计算机自适应测量方式结合常模参照测量和问卷调查等多种测评方法来考察孩子的阅读能力。孩子的阅读能力用ER分值来衡量,分值范围200ER-1300ER,当一位孩子通过测试,获得了他的阅读能力ER值,系统就会根据孩子的ER值为其推荐适合的图书,既保证他的阅读能力稳步提高,又不会打击他的自信心丧失对阅读的兴趣。在测定了读者的阅读能力值ER值后,再参考读者的阅读兴趣,为读者在最适合读者阅读的ER值范围内挑选图书。例如,某读者的ER值为800ER,那么ER值在700ER-900ER之间的书籍文本最适合该读者阅读。当书籍文本难度与读者阅读能力的ER值相匹配,即读者可以理解75%左右的文本内容时,难度既不会让读者因无法读懂而失去信心,也能对读者现有的能力提出挑战,激发阅读兴趣;研究表明,此状态下的读者阅读能力提高得最快。

为什么读书有适读范围

俄国发展心理学家维果斯基提出了“最近发展区”理论,依照最近发展区选择具有一度难度的训练内容,可以1.5倍以上提高自身能力。建立在大量研究基础上的分级阅读标准证明孩子在阅读与其能力相匹配的文字时,会获得最佳的阅读体验和成长。

文本难易程度评定

ER中文分级阅读标准文本难易程度的评定本质上可以概括为对文本可读性的度量问题。为了判断文本的可读性,ER中文分级阅读标准综合了自然语言处理、深度学习等人工智能技术与语言学研究成果进行设计和构建。其中包括语料库建设,多层次文本特征集的构造和深度学习文本难度分级模型的构建等多个过程。从字、词、句、段、篇多个层面对文本进行考察,实现对任意一段中文文本的自动难度评级。

ER阅读能力测评

ER阅读能力测评系统属于计算机自适应测试(Computerized Adaptive Tesing)。计算机自适应测试能根据孩子上一道题的答题情况为其选择相应难度的下一道题目。自适应测试不仅节省了测试时间,还避免了题目难度过难或过易影响测试结果的现象。测评可以精准的量化孩子的阅读能力,并从整体感知、获取信息、形成解释、作出评价、实际运用等五个维度科学诊断孩子的真实阅读能力。便于老师、孩子、家长直观了解孩子阅读能力的优势点和薄弱点。

优势和意义

利用同一套度量标准对中文文本的难易程度和读者阅读能力水平进行检测,方便读者直观了解自己的阅读并选择适合自身阅读的图书。
将抽象的概念具象化,使用精确、量化的数值将阅读培养转换为一个具有系统性、科学性的过程。
将语言发展、阅读能力、写作能力结合在一起的综合训练工具。让学习语言、阅读和写作,变得目标清晰、有章可循。

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