Polylinguality and Transcultural PracticesPolylinguality and Transcultural PracticesПолилингвиальность и транскультурные практики2618-897X2618-8988Peoples’ Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba (RUDN University)1948010.22363/2618-897X-2018-15-3-372-380ARSENALАрсеналResearch ArticleAUTOMATED VOCABULARY EVALUATION IN A LEARNER CORPUSАВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ОЦЕНКА ЛЕКСИКОНА ОБУЧАЮЩИХСЯ ПРИ ПОМОЩИ УЧЕБНОГО КОРПУСАVinogradovaOlga IlinichnaВиноградоваОльга ИльиничнаPhD in Philology, Associate Professor of the School of Linguistics, Research University Higher School if Economicsкандидат филологических наук, доцент Школы лингвистики факультета гуманитарных наук НИУ ВШЭolgavinogr@gmail.comResearch University Higher School if EconomicsНациональный исследовательский университет Высшая школа экономики15122018153VOL 15, NO3 (2018)ТОМ 15, №3 (2018)37238017102018Copyright ©; 2018, Vinogradova O.I.Copyright ©; 2018, Виноградова О.И.2018Vinogradova O.I.Виноградова О.И.https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0https://journals.rudn.ru/polylinguality/article/view/19480When learners of English have to write texts in academic English, and in preparation for written parts of English examinations in particular, students need feedback when they submit their written works. Besides tips concerning content, coherence, and cohesion, grammatical range and accuracy, all of which are standardly included in instructor’s comments, students need advice on directions towards lexical improvements. However, such feedback requires a huge amount of time and effort on the part of instructor, whose workload is heavy enough to make any extra effort undesirable. A learner corpus may help in this, as its wealth of student texts allows researchers to make use of the many samples of student writing by applying certain computer tools. This paper reports the development of a system of automated lexical inspection of student works. Initially, we used essays in the corpus to work out which formal parameters in the essays demonstrate in what ways essays that have been evaluated highly by the examination experts can be distinguished, and then we applied those parameters in the process of automated inspection, after which we proceeded to checking the correlation between the inspection results and the traditional grading. Finally, after a system of lexical inspection of student essays was established, which paves way to the development of automated lexical feedback in order to orient students in how to improve the quality of their writing.При обучении академическому английскому языку студентам необходима обратная связь в процессе предоставления письменных работ. Это касается оценки содержания работы, релевантности теме, грамматической согласованности и точности. Все перечисленные критерии, как правило, включены в комментарий инструктора. Обучающимся также необходимы подробные комментарии по улучшению лексических навыков. Такая обратная связь требует существенных усилий и временных затрат со стороны преподавателя. Эффективным инструментов в таком случае может выступить учебный корпус, насчитывающий многочисленные образцы студенческих работ в самых разных жанрах. В настоящей статье представлена информация о разработке системы автоматизированной проверки студенческих работ. На материале жанра эссе мы выделили параметры, которые учитываются экспертами при оценке работ такой направленности. Эти параметры были введены в систему автоматизированной проверки, после чего была произведена корреляция полученных результатов с традиционной системой оценок.learner corpuslexical proficiencycorpus researchfeedback on student essayучебный корпуслексическое мастерствоисследование корпусовотзывы о студенческом эссе1.Granger, S. 2012. “How to use Foreign and Second Language Learner Corpora”. In A. Mackey and S.M. Gass (eds), Research Methods in Second Language Acquisition: A Practical Guide Blackwell, Oxford. Ch. 2. Pp. 5-29. Print.2.Granger, S., G. Gilquin, and Meunier, F. (Eds.). 2013. “Twenty Years of Learner Corpus Research. Looking Back, Moving Ahead”: Proceedings of the First Learner Corpus Research Conference. Vol. 1. Presses universitaires de Louvain. Print.3.Lemaire B., and P. Dessus. 2003. “Modèles cognitifs issus de l’analyse de la sémantique latente”. In Cognito - Cahiers Romans de Sciences Cognitives, In Cognito, INPG, 46 Avenue Felix Viallet, 38031 Grenoble Cedex. 1(1): 55-74. Web: http://www.in-cognito.net/new/index.php4.Druzhkin, K.Yu. “Readability: onlajn-servis” [Readability]. Web: http://web-corpora.net/wsgi3/ readability/index5.Druzhkin, K.Yu. 2016. “Metriki udobochitaemosti dlya russkogo yazyka” [Readability Metrics for the Russian Language]. Master’s Thesis, NRU HSE, Moscow. Web: https://www.hse.ru/edu/ vkr/1847912766.McCarthy, P.M., and S. Jarvis. 2010. “MTLD, vocd-D, and HD-D: A Validation Study of Sophisticated Approaches to Lexical Diversity Assessment”. In Behavior Research Methods. 42 (2): 381-392. Print.7.Lavallée, M., and K. McDonough. 2015. “Comparing the Lexical Features of EAP Students’ Essays by Prompt and Rating”. TESL Canada Journal. 32 (2): 30-44. Print.8.Crossley, S.A., T. Cobb, and McNamara D.S. 2013. “Comparing Count-based and Band-based Indices of Word Frequency: Implications for Active Vocabulary Research and Pedagogical Applications”. System: 41(4): 965-981. Print.9.Vongpumivitch, V., J.-Y. Huang, and Chang Y.-C. “Frequency Analysis of the Words in the Academic Word List (AWL) and non-AWL Content Words in Applied Linguistics Research Papers”. In English for Specific Purposes. 28 (1): 33-41. Print.10.Coxhead, A. “A New Academic Word List”. TESOL Quarterly. 34 (2): 213-238. Print.11.Coxhead, A. “The Academic Word List 10 Years on: Research and Teaching Implications”. TESOL Quarterly. 45 (2): 355-362.