Словообразовательная сложность и ошибки учащихся в экзаменационных эссе

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье рассматривается словообразовательная сложность учебных текстов, которая трактуется как система измерений, показывающих разнообразие приемов словообразования разного уровня, от простых до продвинутых, используемых учащимся. Анализируется взаимосвязь между сложностью и ошибками, которые учащиеся допускают в словообразовании. Исследование основано на материалах REALEC - корпуса английских экзаменационных эссе, написанных студентами университета с родным русским языком. Предлагается подход к измерению словообразовательной сложности, основанный на классификации суффиксов Бауэра и Нейшена (Bauer & Nation 1993), и анализируется соответствие между показателями индексов сложности и количеством ошибок словообразования, размеченных в текстах корпуса, с учетом типа экзаменационного задания. Постулируется гипотеза о том, что с увеличением сложности количество ошибок должно уменьшаться, и проводится статистический анализ параметров сложности и безошибочности. В работе показано, во-первых, что использование словообразовательных суффиксов более высокой сложности связано с количеством ошибок в текстах. Во-вторых, разные уровни иерархии сложности оказывают разнонаправленное влияние на точность: в частности, использование нерегулярных словообразовательных моделей положительно связано с количеством ошибок. В-третьих, следует учитывать тип экзаменационного задания, в том числе ожидаемые формально-регистровые особенности текста. Гипотеза была подтверждена для регулярных, но нечастотных суффиксальных моделей при их использовании в описаниях рисунков и графиков - текстах, следующих определенному формату и включающих элементы академического письма. Однако в случае аргументативных эссе выдвинутая гипотеза требует уточнения.

Об авторах

Ольга Николаевна Ляшевская

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»; Институт русского языка им. В. В. Виноградова РАН

Email: olesar@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-8374-423X

профессор Школы лингвистики Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», старший научный сотрудник Института русского языка имени В. В. Виноградова РАН

Россия, 117218, Москва, Старая Басманная ул., 21/4, корпус А, комн. 519

Юлия Вячеславовна Пыжак

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Email: jeneavas41@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-3439-9788

студентка факультета гуманитарных наук

Россия, 117218, Москва, Старая Басманная ул., 21/4, корпус А, комн. 519

Ольга Ильинична Виноградова

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Автор, ответственный за переписку.
Email: olgavinogr@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-5928-1482

доцент Школы лингвистики, научный сотрудник научно-учебной лаборатории учебных корпусов факультета гуманитарных наук

Россия, 117218, Москва, Старая Басманная ул., 21/4, корпус А, комн. 519

Список литературы

  1. Abrahamsson, Niclas. 2013. U-shaped learning and overgeneralization. In Peter Robinson (ed.), The routledge encyclopedia of second language acquisition, 663-664. London: Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203135945
  2. Baayen, R. Harald. 2009. Corpus linguistics in morphology: Morphological productivity. In Anke Lüdeling & Merja Kytö (eds.), Corpus linguistics: An international handbook, 899-919. Berlin, New York: De Gruyter Mouton. https://doi.org/10.1515/9783110213881.2.899
  3. Baerman, Matthew, Dunstan Brown & Greville G. Corbett (eds.). 2015. Understanding and Measuring Morphological Complexity. Oxford: Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780198723769.001.0001
  4. Bardovi-Harlig, Kathleen & Theodora Bofman. 1989. Attainment of syntactic and morphological accuracy by advanced language learners. Studies in Second Language Acquisition 11(1). 17-34.
  5. Bauer, Laurie & Paul Nation 1993. Word families. International Journal of Lexicography 6(4). 253-279.
  6. Biber, Douglas. 1988. Variation Across Speech and Writing. Cambridge: Cambridge University Press.
  7. Brezina, Vaclav & Gabriele Pallotti. 2019. Morphological complexity in written L2 texts. Second Language Research 35(1). 99-119. https://doi.org/10.1177/0267658316643125
  8. Brezina, Vaclav, Pierre Weill-Tessier & Antony McEnery. 2020. #LancsBox v. 5.x. URL: http://corpora.lancs.ac.uk/lancsbox (accessed 25.05.2021).
  9. Brown, Dale, Tim Stoeckel, Stuart Mclean & Jeff Stewart. 2020. The most appropriate lexical unit for L2 vocabulary research and pedagogy: A brief review of the evidence. Applied Linguistics, amaa061. https://doi.org/10.1093/applin/amaa061
  10. Bulté, Bram & Alex Housen. 2012. Defining and operationalising L2 complexity. In Alex Housen, Folkert Kuiken & Ineke Vedder (eds.), Dimensions of L2 performance and proficiency: Complexity, accuracy and fluency in SLA, 21-46. Amsterdam: John Benjamins. https://doi.org/10.1075/lllt.32.02bul
  11. Bulté, Bram & Alex Housen. 2014. Conceptualizing and measuring short-term changes in L2 writing complexity. Journal of Second Language Writing 26. 42-65. https://doi.org/10.1016/j.jslw.2014.09.005
  12. Capel, Annette. 2010. A1-B2 vocabulary: Insights and issues arising from the English Profile Wordlists project. English Profile Journal 1(1). 2-7. https://doi.org/10.1017/S2041536210000048
  13. Crossley, Scott. 2020. Linguistic features in writing quality and development: An overview. Journal of Writing Research 11(3). 415-443. https://doi.org/10.17239/jowr-2020.11.03.01
  14. de la Torre García, Nuria, María Cecilia Ainciburu & Kris Buyse. 2021. Morphological complexity and rated writing proficiency: The case of verbal inflectional diversity in L2 Spanish. ITL - International Journal of Applied Linguistics 172(2). 290-318. https://doi.org/10.1075/itl.20009.del
  15. Dobson, Annette J. 1990. An Introduction to Generalized Linear Models. London: Chapman and Hall.
  16. Ehret, Katharina & Benedikt Szmrecsanyi. 2019. Compressing learner language: An information-theoretic measure of complexity in SLA production data. Second Language Research 35(1). 23-45. https://doi.org/10.1177/0267658316669559
  17. Hassanzadeh, Fatemeh & Iraj Kazemi. 2017. Regression modeling of one-inflated positive count data. Statistical Papers 58(3). 791-809. https://doi.org/10.1007/s00362-015-0726-7
  18. Hay, Jennifer & R. Harald Baayen. 2002. Parsing and productivity. In Geert E. Booij & Jaap Van Marle (eds.), Yearbook of morphology 2001, 203-235. Dordrecht: Kluwer Academic. https://doi.org/10.1007/978-94-017-3726-5_8.
  19. Hollander, Myles & Douglas A. Wolfe. 1973. Nonparametric Statistical Methods. New York: John Wiley & Sons.
  20. Horst, Marlise & Laura Collins. 2006. From faible to strong: How does their vocabulary grow? Canadian Modern Language Review 63(1). 83-106. https://doi.org/10.1353/cml.2006.0046
  21. Kimppa, Lilli , Yury Shtyrov, Suzanne C.A. Hut, Laura Hedlund, Miika Leminen & Alina Leminen. 2019. Acquisition of L2 morphology by adult language learners. Cortex 116. 74-90. https://doi.org/10.1016/j.cortex.2019.01.012
  22. Lahuerta, Ana Cristina. 2018. Study of accuracy and grammatical complexity in EFL writing. International Journal of English Studies 18(1). 71-89. https://doi.org/10.6018/ijes/2018/1/258971
  23. Laufer, Batia, Stuart Webb, Su Kyung Kim & Beverley Yohanan. 2021. How well do learners know derived words in a second language? The effect of proficiency, word frequency and type of affix. ITL - International Journal of Applied Linguistics 172(2). 229-258. https://doi.org/10.1075/itl.20020.lau
  24. Laws, Jacqueline & Chris Ryder. 2014. Getting the measure of derivational morphology in adult speech a corpus analysis using MorphoQuantics. University of Reading Language Studies Working Papers 6. 3-17. http://morphoquantics.co.uk/Resources/Laws%20&%20Ryder%20(2014).pdf (accessed 25.06.2021)
  25. Leontjev, Dmitri. 2016. L2 English derivational knowledge: Which affixes are learners more likely to recognise? Studies in Second Language Learning and Teaching 6(2). 225-248. https://doi.org/10.14746/ssllt.2016.6.2.3
  26. Lyashevskaya, Olga, Irina Panteleev & Olga Vinogradova. 2021. Automated assessment of learner text complexity. Assessing Writing 49, article 100529. https://doi.org/10.1016/j.asw.2021.100529
  27. Lyashevskaya, Olga, Olga Vinogradova & Anna Scherbakova. (forthc.) Accuracy, syntactic complexity, and task type at play in examination writing: A corpus-based study. In Agnieszka Leńko-Szymańska & Sandra Götz (eds.), Complexity, accuracy, and fluency in learner corpus research.
  28. Marchand, Hans. 1969. The Categories and Types of Present-Day English Word-Formation. 2nd ed. Munich: C. H. Beck.
  29. Nation, Paul. 2021. Thoughts on word families. Studies in Second Language Acquisition 43(5). 969-972. https://doi.org/10.1017/S027226312100067X
  30. Norris, John & Lourdes Ortega. 2009. Measurement for understanding: An organic approach to investigating complexity, accuracy, and fluency in SLA. Applied Linguistics 30(4). 555-578. https://doi.org/10.1093/applin/amp044
  31. Plakans, Lia, Atta Gebril & Zeynep Bilki. 2019. Shaping a score: Complexity, accuracy, and fluency in integrated writing performances. Language Testing 36(2). 161-179. https://doi.org/10.1177/0265532216669537
  32. Plag, Ingo, Christiane Dalton-Puffer & Harald Baayen. 1999. Morphological productivity across speech and writing. English Language & Linguistics 3(2). 209-228.
  33. R Core Team. 2019. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. https://www.r-project.org (accessed 25.06.2021).
  34. Robinson, Peter. 2001. Task complexity, task difficulty, and task production: Exploring interactions in a componential framework. Applied Linguistics 22(1). 27-57. https://doi-org.proxylibrary.hse.ru/10.1093/applin/22.1.27
  35. Robinson, Peter. 2011. Second language task complexity, the Cognition Hypothesis, language learning, and performance. In Peter Robinson (ed.), Second language task complexity: Researching the Cognition Hypothesis of language learning and performance, 3-39. Amsterdam: John Benjamins. https://doi.org/10.1075/tblt.2.05ch1
  36. Skehan, Peter. 1998. A Cognitive Approach to Language Learning. Oxford: Oxford University Press.
  37. Skehan, Peter. 2009. Modelling second language performance: Integrating complexity, accuracy, fluency, and lexis. Applied Linguistics 30(4). 510-532. https://doi.org/10.1093/applin/amp047
  38. Stein, Gabriele. 2007. A Dictionary of English Affixes: Their Function and Meaning. Munich: Lincom Europa.
  39. Tywoniw, Rurik & Scott Crossley. 2020. Morphological complexity of L2 discourse. In Eric Friginal & Jack A. Hardy (eds.), The Routledge handbook of corpus approaches to discourse analysis, 269-297. London: Routledge. https://doi.org/10.4324/9780429259982-17
  40. van der Slik, Frans, Roeland van Hout & Job Schepens. 2019. The role of morphological complexity in predicting the learnability of an additional language: The case of La (additional language) Dutch. Second Language Research 35(1). 47-70. https://doi.org/10.1177/0267658317691322
  41. Vasylets, Olena, Roger Gilabert & Rosa M. Manchón. 2017. The effects of mode and task complexity on second language production. Language Learning 67(2). 394-430 https://doi.org/10.1111/lang.1222
  42. Vinogradova, Olga, Olga Lyashevskaya & Irina Panteleeva. 2017. Multi-level student essay feedback in a learner corpus. In Computational Linguistics and Intellectual Technologies. Proceedings of the International Conference Dialogue 2017. 373-387. Moscow.
  43. Yee, Thomas W. 2015. Vector Generalized Linear and Additive Models. Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-2818-7
  44. Yoon, Hyung-Jo. 2017. Linguistic complexity in L2 writing revisited: Issues of topic, proficiency, and construct multidimensionality. System 66. 130-141. https://doi.org/10.1016/j.system.2017.03.007

© Ляшевская О.Н., Пыжак Ю.В., Виноградова О.И., 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах