Analiza complexităţii manualelor şcolare din sistemul de învăţământ francez primar

National audienceRezumat. Una din sarcinile dificile din prelucrarea limbajului natural ţine de evaluarea complexităţii sau a dificultăţii înţelegerii a textelor. Astfel, de un interes aparte sunt instrumentele de analiză automată a textelor care permit realizarea unei predicţii a complexităţii textelor pornind de la factori lexicali, sintactici, morfologici sau chiar semantici în funcţie de specificitatea abordării. Totodată, elementele de complexitate sunt dependente de context şi de domeniul de aplicare. Astfel, o analiză pur tehnică care se bazează doar pe metrici fără să ia în considerare constrângerile de psihologie, modele umane, vârstă şi motivaţia este insuficientă pentru a realiza o predicţie adecvată. În plus, alte aspecte ale analizei complexităţii sunt corelate cu etapele de achiziţie (împreună cu acurateţea şi fluenţa), corelate cu adaptarea mesajului comunicat audienţei din prisma corectitudinii, coerenţei şi adaptabilităţii la nivelul acesteia. Adiţional, metricile de complexitate textuală reprezintă indicatori importanţi de înţelegere şi coerenţă pentru texte comune întâlnite uzual în Internet, lucrări publicate şi cărţi

Analiza complexităţii manualelor şcolare din sistemul de învăţământ francez primar

National audienceRezumat. Una din sarcinile dificile din prelucrarea limbajului natural ţine de evaluarea complexităţii sau a dificultăţii înţelegerii a textelor. Astfel, de un interes aparte sunt instrumentele de analiză automată a textelor care permit realizarea unei predicţii a complexităţii textelor pornind de la factori lexicali, sintactici, morfologici sau chiar semantici în funcţie de specificitatea abordării. Totodată, elementele de complexitate sunt dependente de context şi de domeniul de aplicare. Astfel, o analiză pur tehnică care se bazează doar pe metrici fără să ia în considerare constrângerile de psihologie, modele umane, vârstă şi motivaţia este insuficientă pentru a realiza o predicţie adecvată. În plus, alte aspecte ale analizei complexităţii sunt corelate cu etapele de achiziţie (împreună cu acurateţea şi fluenţa), corelate cu adaptarea mesajului comunicat audienţei din prisma corectitudinii, coerenţei şi adaptabilităţii la nivelul acesteia. Adiţional, metricile de complexitate textuală reprezintă indicatori importanţi de înţelegere şi coerenţă pentru texte comune întâlnite uzual în Internet, lucrări publicate şi cărţi

Analiza automată a materialelor şcolare franceze din prisma complexităţii textuale

National audienceEforturile de cercetare în ceea ce priveşte analiza complexităţii textuale automate se concentrează în principal asupra limbii engleze, în prezent existând doar câteva adaptări pentru alte limbi. Pornind de la un fundament solid în ceea ce priveşte analiza discursului şi analiza complexităţii textuale bazată pe un model de evaluare validat pentru limba engleză, în lucrarea de faţă introducem un model de analiză textuală pentru limba franceză antrenat pe 200 de documente extrase din manuale şcolare franţuzeşti, pre-clasificate în cinci clase de complexitate textuală. Factorii de analiză acoperă o multitudine de dimensiuni şi sunt distribuiţi în următoarele categorii principale: de suprafaţă, factori specifici analizei sintactice, morfologice, semantice şi analiza discursului, metrici care ulterior sunt combinate prin intermediul maşinilor cu vector suport (Support Vector Machines – SVM) pentru îmbunătăţirea preciziei. La nivel global, adiţional faţă de factorii pur cantitativi de suprafaţă, anumite părţi de vorbire şi diverse metrici de coeziune s-au dovedit a fi predictori de încredere raportat la nivelul de dificultate al materialelor şcolare, creând astfel o bază consistentă pentru a construi modele de încredere de evaluare automată a complexităţii textuale franceze. Cuvinte cheie coeziunea textelor, evaluarea complexităţii textuale, lizibilitatea, metode kernel, maşini cu vector suport (Support Vector Machines) Clasificare ACM I.2.7 Natural Language Processing. INTRODUCERE Notarea automată a eseurilor, identificarea de modele şi şabloane textuale sau evaluarea dificultăţii textelor reprezintă subiecte de interes în prezent în domeniul analizei textuale, a căror aplicabilitate se adresează atât mediilor academice, cât şi celor comerciale, din prisma alinierii optime la nivelul de înţelegere al cursanţilor. Pe de-o parte, grupurile de cercetare se concentrează pe analiza şi inter-conectarea volumelor mari de texte extrase din web-ul social într-o continuă extindere, în timp ce piaţa comercială este axată pe dezvoltarea de instrumente de analiză care ar putea îmbunătăţi predicţia nivelului de înţelegere şi ar putea induce un control mai bun al fluxului de informaţii de la sursă către publicul ţintă. Un dezavantaj major al eforturilor de analiză automată a complexităţii textuale provine din lipsa de conţinut suficient în cazul unor limbi precum limba franceză, în comparaţie cu limbile pentru care există astfel de resurse (spre ex., engleza). Prin urmare, analiza multi-linguală a complexităţii textuale este încă un domeniu puţin explorat care ar putea reliefa rezultate surprinzătoare raportat la următoarele dimensiuni ale evaluării: complexitatea vocabularului, morfologia şi structura discursului. Indiferent de nivelul de analiză adresat, scopul final presupune îmbunătăţirea nivelului de înţelegere al cursanţilor

Analiza automată a materialelor şcolare franceze din prisma complexităţii textuale

National audienceEforturile de cercetare în ceea ce priveşte analiza complexităţii textuale automate se concentrează în principal asupra limbii engleze, în prezent existând doar câteva adaptări pentru alte limbi. Pornind de la un fundament solid în ceea ce priveşte analiza discursului şi analiza complexităţii textuale bazată pe un model de evaluare validat pentru limba engleză, în lucrarea de faţă introducem un model de analiză textuală pentru limba franceză antrenat pe 200 de documente extrase din manuale şcolare franţuzeşti, pre-clasificate în cinci clase de complexitate textuală. Factorii de analiză acoperă o multitudine de dimensiuni şi sunt distribuiţi în următoarele categorii principale: de suprafaţă, factori specifici analizei sintactice, morfologice, semantice şi analiza discursului, metrici care ulterior sunt combinate prin intermediul maşinilor cu vector suport (Support Vector Machines – SVM) pentru îmbunătăţirea preciziei. La nivel global, adiţional faţă de factorii pur cantitativi de suprafaţă, anumite părţi de vorbire şi diverse metrici de coeziune s-au dovedit a fi predictori de încredere raportat la nivelul de dificultate al materialelor şcolare, creând astfel o bază consistentă pentru a construi modele de încredere de evaluare automată a complexităţii textuale franceze. Cuvinte cheie coeziunea textelor, evaluarea complexităţii textuale, lizibilitatea, metode kernel, maşini cu vector suport (Support Vector Machines) Clasificare ACM I.2.7 Natural Language Processing. INTRODUCERE Notarea automată a eseurilor, identificarea de modele şi şabloane textuale sau evaluarea dificultăţii textelor reprezintă subiecte de interes în prezent în domeniul analizei textuale, a căror aplicabilitate se adresează atât mediilor academice, cât şi celor comerciale, din prisma alinierii optime la nivelul de înţelegere al cursanţilor. Pe de-o parte, grupurile de cercetare se concentrează pe analiza şi inter-conectarea volumelor mari de texte extrase din web-ul social într-o continuă extindere, în timp ce piaţa comercială este axată pe dezvoltarea de instrumente de analiză care ar putea îmbunătăţi predicţia nivelului de înţelegere şi ar putea induce un control mai bun al fluxului de informaţii de la sursă către publicul ţintă. Un dezavantaj major al eforturilor de analiză automată a complexităţii textuale provine din lipsa de conţinut suficient în cazul unor limbi precum limba franceză, în comparaţie cu limbile pentru care există astfel de resurse (spre ex., engleza). Prin urmare, analiza multi-linguală a complexităţii textuale este încă un domeniu puţin explorat care ar putea reliefa rezultate surprinzătoare raportat la următoarele dimensiuni ale evaluării: complexitatea vocabularului, morfologia şi structura discursului. Indiferent de nivelul de analiză adresat, scopul final presupune îmbunătăţirea nivelului de înţelegere al cursanţilor

Reflecting Comprehension through French Textual Complexity Factors

International audienceResearch efforts in terms of automatic textual complexity analysis are mainly focused on English vocabulary and few adaptations exist for other languages. Starting from a solid base in terms of discourse analysis and existing textual complexity assessment model for English, we introduce a French model trained on 200 documents extracted from school manuals pre-classified into five complexity classes. The underlying textual complexity metrics include surface, syntactic, morphological, semantic and discourse specific factors that are afterwards combined through the use of Support Vector Machines. In the end, each factor is correlated to pupil comprehension metrics scores, spanning throughout multiple classes, therefore creating a clearer perspective in terms of measurements impacting the perceived difficulty of a given text. In addition to purely quantitative surface factors, specific parts of speech and cohesion have proven to be reliable predictors of learners' comprehension level, creating nevertheless a strong background for building dependable French textual complexity models

Predicting Comprehension from Students’ Summaries

International audienceComprehension among young students represents a key component of their formation throughout the learning process. Moreover, scaffolding students as they learn to coherently link information, while organically construct- ing a solid knowledge base, is crucial to students’ development, but requires regular assessment and progress tracking. To this end, our aim is to provide an automated solution for analyzing and predicting students’ comprehension levels by extracting a combination of reading strategies and textual complexity factors from students’ summaries. Building upon previous research and enhancing it by incorporating new heuristics and factors, Support Vector Machine classification models were used to validate our assumptions that automatically identified reading strategies, together with textual complexity indices applied on students’ summaries, represent reliable estimators of comprehension

ReaderBench: An Integrated Cohesion-Centered Framework

Dascalu, M., Stavarache, L.L., Dessus, P., Trausan-Matu, S., McNamara, D.S., & Bianco, M. (2015). ReaderBench: An Integrated Cohesion-Centered Framework. In G. Conole, T. Klobucar, C. Rensing, J. Konert & É. Lavoué (Eds.), 10th European Conf. on Technology Enhanced Learning (pp. 505–508). Toledo, Spain: Springer.ReaderBench is an automated software framework designed to support both students and tutors by making use of text mining techniques, advanced natural language processing, and social network analysis tools. ReaderBench is centered on comprehension prediction and assessment based on a cohesion-based representation of the discourse applied on different sources (e.g., textual materials, behavior tracks, metacognitive explanations, Computer Supported Collaborative Learning – CSCL – conversations). Therefore, Reader‐Bench can act as a Personal Learning Environment (PLE) which incorporates both individual and collaborative assessments. Besides the a priori evaluation of textual materials’ complexity presented to learners, our system supports the identification of reading strategies evident within the learners’ self-explanations or summaries. Moreover, ReaderBench integrates a dedicated cohesion-based module to assess participation and collaboration in CSCL conversations.This study is part of the RAGE project. The RAGE project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No 644187. This publication reflects only the author's view. The European Commission is not responsible for any use that may be made of the information it contains

BlogCrawl: Customized Crawling of Online Communities

With half of the world already connected to the Internet, we are facing a growing amount of information available online, that is expected to increase exponentially in the following years. Educational environments are transitioning from closed structures to open, collaborative environments, using technology to build virtual classrooms. In this paper we present a customized crawler dedicated to alternative knowledge building environments used for potential community inquiry, that is unique in its power to combine data extraction and indexing capabilities that facilitate discourse-driven community network analysis integrated into the ReaderBench framework.This study is part of the RAGE project. The RAGE project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No 644187. This publication reflects only the author's view. The European Commission is not responsible for any use that may be made of the information it contains