Оценка сложности текста с помощью лингвистического анализатора RuLingva (на примере текстов русских народных песен)
https://doi.org/10.25587/2587-5604-2026-1-45-58
Аннотация
Цель исследования: продемонстрировать возможности функционала платформы RuLingva при отборе и модификации текстов для преподавания русского как иностранного (РКИ) на примере материала русских народных песен. Материал исследования: 107 русских народных песен общим объемом 10 517 словоформ. Исследование включало следующие алгоритмы: сбор материала исследования и ранжирование песен по тематическим циклам; создание корпуса русских народных песен; определение индекса удобочитаемости FRGL, индекса лексического разнообразия TTR, уровня языка по общеевропейской компетенции владения иностранным языком и количества вхождений единиц культурного кода русских народных песен. В ходе исследования выявлено, что русская на- родная песня предстает в процессе обучения РКИ, как оригинальный учебный текст, факт культуры иностранного языка, целесообразный для учебной коммуникации и имеющий знаковую функцию. Лингвистический анализатор RuLingva позволяет определить сложность текста и соответствие его сложности уровню знаний обучающихся, а также позволяет оптимизировать учебные материалы для конкретных групп обучающихся и дает оценку прогресса в виде разработанных тестов на оценку словарного запаса. Данная программа может быть полезна учителям, разработчикам контрольно-измерительных материалов (КИМ) и применима для учебного русскоязычного текста.
Об авторах
М. Б. КазачковаРоссия
КАЗАЧКОВА Мария Борисовна – к. филол. наук, доцент кафедры английского языка
Scopus ID: 57216807031
Researcher ID: G-7529-2018
г. Одинцово
Х. Н. Галимова
Россия
ГАЛИМОВА Халида Нурисламовна – к. филол. наук, доцент кафедры иностранных языков и перевода
г. Казань
Список литературы
1. Вахрушева А. Я., Солнышкина М. И., Куприянов Р. В., Гафиятова Э. В., Климагина И. О. Лингвистическая сложность учебных текстов. Вопросы журналистики, педагогики, языкознания. 2021: 1: 89-99. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/lingvisticheskaya-slozhnost-uchebnyh-tekstov (дата обращения: 21.01.2026).
2. Fisher D., Frey N., Lapp D. Text complexity: raising rigor in reading. Newark, International Reading Association, 2012: 212. (in English).
3. Pulido D. Modeling the Role of Second Language Proficiency and Topic Familiarity in Second Language Incidental Vocabulary Acquisition through Reading. 2004: 469-523. (in English).
4. Арутюнов А.Р. Теория и практика создания учебника русского языка для иностранцев. М : Русский язык, 1990: 76.
5. Гриднева Н.А. Использование аутентичных материалов в обучении иностранному языку на уровне А1. Самарский научный вестник. 2017: 21(4): 210–214.
6. Лапошина А.Н., Лебедева М.Ю. Корпусный подход к решению проблемы отбора лексики в обучении РКИ. Slavica Helsingiensia. 2019: 52: 359–368.
7. Лапошина А. Н., Лебедева М. Ю. Текстометр: онлайн-инструмент определения уровня сложности текста по русскому языку как иностранному. Русистика. 2021:3:.331-345. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tekstometr-onlayn-instrument-opredeleniya-urovnya-slozhnosti-teksta-po-russkomu-yazyku-kak-inostrannomu (дата обращения: 21.01.2026).
8. Лапошина А. Н. Опыт экспериментального исследования сложности текстов по РКИ. Динамика языковых и культурных процессов в современной России: материалы VI Конгресса РОПРЯЛ (Уфа, 11–14 октября 2018 г.): сборник статей. 2018: (6): 1544–1549.
9. Солнышкина М. И., Кисельников А. С. Сложность текста: этапы изучения в отечественном прикладном языкознании. Вестник Том. гос. ун-та. Филология. 2015: 38):6:86-99.
10. Чурунина А. А., Солнышкина М. И., Ярмакеев И. Э. Лексическое разнообразие как предикатор сложности учебников по русскому языку. Russian Language Studies: 2023: 21(2): 212-227.
11. Казачкова М. Б., Галимова Х. Н. Лексическое разнообразие как параметр сложности текста. Вестник Марийского государственного университета. 2021: 15( 3): 384–390.
12. Солнышкина М. И., Соловьев В. Д., Эбзеева Ю. Н. Подходы и инструменты лингвистического профилирования текста на русском языке. Русистика. 2024: (4): 501-517.
13. Иванова Т.К. Объективация критериев сложности текста медиасферы на основе использования анализатора RuLingva. Медиалингвистика. Вып. 11. Язык в координатах массмедиа: мат-лы VIII Междунар. научн. конференции (Санкт-Петербург, 26–29 июня 2024 г.). Науч. ред. Л. Р. Дускаева, отв. ред. А. А. Малышев. СПб.: Медиапапир, 2024: 750.
14. Милославская С. К. Учебник русского языка как иностранного -уникальное средство формирования образа России в мире: К теоретическому обоснованию лингвопедагогической имагологии. Вестник РУДН. Вопросы образования: языки и специальность. 2008: ( 4): 10-15.
15. Лапошина А. Н., Лебедева М. Ю. Текстометр: онлайн-инструмент определения уровня сложности текста по русскому языку как иностранному. Русистика. 2021: (3): 331-345.
Рецензия
Для цитирования:
Казачкова М.Б., Галимова Х.Н. Оценка сложности текста с помощью лингвистического анализатора RuLingva (на примере текстов русских народных песен). Вестник Северо-Восточного федерального университета им. М.К. Аммосова. Vestnik of North-Eastern Federal University. Серия «Педагогика. Психология. Философия». Pedagogics. Psychology. Philosophy». 2026;(1):45-58. https://doi.org/10.25587/2587-5604-2026-1-45-58
For citation:
Kazachkova M.B., Galimova Kh.N. Assessing text complexity using the RuLingva linguistic lnalyzer: The case of Russian folk song lyrics. Vestnik of North-Eastern Federal University. Pedagogics. Psychology. Philosophy. 2026;(1):45-58. (In Russ.) https://doi.org/10.25587/2587-5604-2026-1-45-58
JATS XML








