RUDN Journal of Language Studies, Semiotics and SemanticsRUDN Journal of Language Studies, Semiotics and SemanticsВестник Российского университета дружбы народов. Серия: Теория языка. Семиотика. Семантика2313-22992411-1236Peoples’ Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba (RUDN University)4735310.22363/2313-2299-2025-16-3-821-844CTUQVTFUNCTIONAL SEMANTICSФУНКЦИОНАЛЬНАЯ СЕМАНТИКАResearch ArticleComplexity Mechanism in Leveled TextsМеханизм сложности при адаптации текстаhttps://orcid.org/0000-0002-5760-093457195974758ABF-7003-20209243-6995AndreevaMariia I.АндрееваМария Игоревна

Associate Professor, PhD in Philology, Senior Researcher of the ‘Multidisciplinary text research’ Research Lab, Institute of Philology and Intercultural Communication

кандидат филологических наук, доцент, старший научный сотрудник НИЛ «Мультидисциплинарные исследования текста»

mariia99andreeva@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0003-1885-303956429529500E-3863-20156480-1830SolnyshkinaMarina I.СолнышкинаМарина Ивановна

Dr.Sc. (Philology), Professor of the Department of Theory and Practice of Teaching Foreign Languages, Head of ‘Multidisciplinary text research’ Research Lab, Institute of Philology and Intercultural Communication

доктор филологических наук, профессор, профессор кафедры теории и практики преподавания иностранных языков, руководитель НИЛ «Мультидисциплинарные исследования текста»

mesoln@yandex.ruhttps://orcid.org/0009-0004-3832-6660SaadnaSarraСарраСаадна

PhD student at the Foreign languages department, Faculty of Philology

аспирант кафедры иностранных языков филологического факультета

1042218192@rudn.ruKazan (Volga Region) Federal UniversityКазанский (Приволжский) федеральный университетRUDN UniversityРоссийский университет дружбы народов25112025163Phraseology. Paremiology. Culture: on the anniversary of V.M. MokienkoФразеология. Паремиология. Культура: к юбилею В.М. Мокиенко82184427112025Copyright ©; 2025, Andreeva M.I., Solnyshkina M.I., Saadna S.Copyright ©; 2025, Андреева М.И., Солнышкина М.И., Сарра С.2025Andreeva M.I., Solnyshkina M.I., Saadna S.Андреева М.И., Солнышкина М.И., Сарра С.https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0https://journals.rudn.ru/semiotics-semantics/article/view/47353

The paper presents the research conducted to assess and contrast linguistic and cognitive complexity of primary (fiction) and secondary (leveled to teach Russian as a foreign language) texts. The research dataset comprises dataset of texts with the total amount of 22,232 tokens. Measurement of linguistic complexity performed with Rulingva (rulingva.kpfu.ru) revealed 14 statistically significant parameters discriminating the primary and secondary (leveled) texts. The parametersdiscriminators fall into three groups: morphological (the number of two-syllabic words, verbs, nouns, numerals, the average number of nouns, verbs and adverbs per sentence, ‘descriptivity’, ‘narrativity’), lexical (hapax legomena, Abstractness) and syntactic (readability, sentence length, word length in syllables or in characters). Assessment of cognitive complexity of the contrasted pairs of texts included the two-step algorithm: propositional analysis and information density measurement. The propositional analysis (by W. Kintsch) was aimed at identifying and calculating the number propositions, while the information density measurement implied normalization of the number of propositions by the length of the text (In words) followed by the contrastive analysis. The study revealed increase in the normalized information density in 7 out of 9 leveled texts and confirmed the hypothesis that though leveled texts have a lower degree of linguistic complexity they retain a higher degree of normalized information density inherent in the primary text.

В работе предложен и апробирован алгоритм расчета и контрастирования лингвистической и когнитивной сложности художественного (первичного) и учебного (вторичного, адаптированного для изучения русского как иностранного) текстов. В качестве материала использована коллекция сопоставляемых текстов, общий объем составил 22232 словоупотребления. Расчет лингвистической сложности текста при помощи Rulingva (rulingva.kpfu.ru) выявил 14 статистически значимых параметров, дифференцирующих контрастируемые пары текстов на трех уровнях: морфологическом (количество двусложных слов, глаголов, существительных, числительных, среднее количество существительных, глаголов и наречий в предложении, «дескриптивность», «нарративность»), лексическом (неповторяющиеся слова, абстрактность) и синтаксическом (читабельность, длина предложения длина слова в слогах или в символах). Расчет когнитивной сложности анализируемых пар текстов на основе пропозиционального анализа (по В. Кинчу) и последующая нормализация продемонстрировали рост информационной плотности в 7 из 9 пар сравниваемых текстов. Исследование подтвердило гипотезу о том, что адаптированный текст, обладая более низкой степенью лингвистической сложности, сохраняет высокую степень нормализованной информационной плотности, свойственной первичному тексту.

Russian as a foreign languagesecondary textfiction textcorpuslinguistic complexitygenrecognitive complexityрусский язык как иностранныйвторичный текстхудожественный тексткорпуслингвистическая сложностьжанркогнитивная сложностьисследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 24-78-10129, http://rscf.ru/project/24-78-10129/.the research was supported by the Russian Science Foundation, grant 24-78-10129, http://rscf.ru/project/24-78-10129/.Dascalu, M. (2023). Discourse Complexity: Driving Forces of the New Paradigm. A scientific result. Questions of Theoretical and Applied Linguistics, 9(1), 4–10. https://doi.org/10.18413/2313-8912-2023-9-1-0-1 EDN: FGGAMRDascalu M. et al. Discourse Complexity: Driving Forces of the New Paradigm // Научный результат. Вопросы теоретической и прикладной лингвистики. 2023. Т. 9. № 1. С. 4–10. https://doi.org/10.18413/2313-8912-2023-9-1-0-1 EDN: FGGAMRSolovyev, V., Solnyshkina, M., Ivanov, V., & Timoshenko, S. (2018). Complexity of Russian Academic Texts as the Function of Syntactic Parameters. In: International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (pp. 168–179). Cham: Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-23793-5_15Solovyev V. et al. Complexity of Russian Academic Texts as the Function of Syntactic Parameters //International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing. Cham : Springer Nature Switzerland, 2018. С. 168–179. https://doi.org/10.1007/978-3-031-23793-5_15Borisova, E.G. (2021). Listener’s Grammar: Predicting the Understanding of a Coherent Text and Ways to Correct It. In: Russian Studies and Comparative Studies (pp. 262–277). Moscow: Knogodel. https://doi.org/10.25688/2619-0656.2021.15.15 (In Russ.). EDN: CDZMCPБорисова Е.Г. Грамматика слушающего: прогнозирование понимания связного текста и способы его коррекции // Русистика и компаративистика. М. : Книгодел, 2021. С. 262–277. https://doi.org/10.25688/2619-0656.2021.15.15 EDN: CDZMCPKaramnov, A.S. (2013). The Method of Expert Assessments in Linguodidactics. Vectors of well-being: economy and society, 4(10), 224–232. (In Russ.). EDN: RSWBMTКарамнов А.С. Метод экспертных оценок в лингводидактике // Вестник науки Сибири. 2013. № 4(10). С. 224–232. EDN: RSWBMTZmeeva, N.B. (2016). Ranking of Educational Texts by the Method of Expert Assessments. Problems of modern science and education, 4(46), 133–138. (In Russ.). EDN: VOGYPJЗмеева Н.Б. Ранжирование учебных текстов методом экспертных оценок // Проблемы современной науки и образования. 2016. № 4(46). С. 133–138. EDN: VOGYPJKulibina, N.V. (2013). It is Impossible to Adapt to Understand. Principles of Adaptation of Literary Texts in Accordance with the “Pan-European Competencies of Foreign Language Proficiency”. Russian Language Abroad, 5(240), 22–30. (In Russ.). EDN: RTYEGTКулибина Н.В. Адаптировать нельзя понять. Принципы адаптации художественных текстов в соответствии с «Общеевропейскими компетенциями владения иностранным языком» // Русский язык за рубежом. 2013. № 5(240). С. 22–30. EDN: RTYEGTYahibbayeva, L.M. (2008). Educational Text as a Special Type of Secondary Text and a Component of Educational Discourse. Bulletin of the Bashkir University, 13(4), 1029–1031. (In Russ.). EDN: JKPEAJЯхиббаева Л.М. Учебный текст как особый вид вторичного текста и составляющая учебного дискурса // Вестник Башкирского университета. 2008. Т. 13. № 4. С. 1029–1031. EDN: JKPEAJDzyuba, E.V., & Tkachenko, Yu.G. (2021). An Artistic Text in an RCT Textbook: an Object of Study or a Means of Teaching? Philological Class, 26(3), 243–254. https://doi.org/10.51762/1FK-2021-26-03-21 (In Russ.). EDN: BFMAAEДзюба Е.В., Ткаченко Е.В. Художественный текст в учебнике РКИ: объект изучения или средство обучения? // Филологический класс. 2021. Т. 26. № 3. С. 243–254. https://doi.org/10.51762/1FK-2021-26-03-21 EDN: BFMAAESimonenko, M.A., & Bagrintseva, O.B. (2019). A Propositional Approach to the Analysis of the Denotative Structure of Secondary Texts (Based on the Material of Retellings of IA Bunin’s Text “The Novel of the Hunchback”). Philological Sciences. Questions of Theory and Practice, 12(3), 310–313. https://doi.org/10.30853/filnauki.2019.3.66 (In Russ.). EDN: VVMNJMСимоненко М.А., Багринцева О.Б. Пропозициональный подход при анализе денотативной структуры вторичных текстов (на материале пересказов текста И.А. Бунина «Роман Горбуна») // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2019. Т. 12. № 3. С. 310–313. https://doi.org/10.30853/filnauki.2019.3.66 EDN: VVMNJMPiotrovskaya, A.A., Piotrovsky, R.G., & Razzhivin, K.A. (1962). The Entropy of the Russian Language. Voprosy Jazykoznanija, 6, 115–130. (In Russ.).Пиотровская А.А., Пиотровский Р.Г., Разживин К.А. Энтропия русского языка // Вопросы языкознания. 1962. № 6. С. 115–130.Filippov, V.S. (2003). Text invariants. In: Philology and culture. Proceedings of the IV International Conference (pp. 69–72). Tambov. (In Russ.).Филиппов В.С. Инварианты текста // Филология и культура. Материалы IV международной конференции. Тамбов, 2003. С. 69–72.Chernyavskaya, V.E. (2003) Discourse. In: Stylistic Encyclopedic Dictionary of the Russian language (pp. 54–55). Moscow. (In Russ.).Чернявская В.Е. Дискурс // Стилистический энциклопедический словарь русского языка. М., 2003. С. 54–55.Azimov, E.G., & Shchukin, A.N. (2009). A New Dictionary of Methodological Terms and Concepts (Theory and Practice of Language Teaching). Moscow: Ikar. (In Russ.). EDN: XQRFTTАзимов Э.Г., Щукин А.Н. Новый словарь методических терминов и понятий (теория и практика обучения языкам). М. : Икар, 2009. EDN: XQRFTTDyakova, A.A. (2009). Secondary Representation of Textual Content During Interdiscursive Adaptation. Lingua Mobilis, 3(17), 79–88. (In Russ.). EDN: MSXYURДьякова А.А. Вторичная репрезентация текстового содержания при интердискурсивной адаптации // Lingua mobilis. 2009. № 3(17). С. 79–88. EDN: MSXYURBarkhudarov, L.S. (1975). Language and Translation (Issues of General and Particular Theory of Translation). Moscow: International Relations. (In Russ.).Бархударов Л.С. Язык и перевод (Вопросы общей и частной теории перевода). М. : Междунар. отношения, 1975.Karasik, V. (1997). Types of Secondary Texts. In: Linguistic Personality: Problems of Designation And Understanding (pp. 69–70). Moscow. (In Russ.).Карасик В. и др. Типы вторичных текстов // Языковая личность: Проблемы обозначения и понимания. М., 1997. С. 69–70.Valgina, N.S. (2003). Text theory. Moscow: Logos. (In Russ.).Валгина Н.С. Теория текста. М. : Логос, 2003.Gak, V.G. (1998). Linguistic transformations. Moscow: Languages of Russian Culture. (In Russ.).Гак В.Г. Языковые преобразования. М. : Языки русской культуры, 1998.Koch, V.A. (1978). A Preliminary Sketch of the Semantic Type of Discursive Analysis. In: New in Foreign Linguistics (8. pp. 149–171). Moscow: Progress. (In Russ.).Кох В.А. Предварительный набросок дискурсивного анализа семантического типа // Новое в зарубежной лингвистике. М. : Прогресс, 1978. № 8. С. 149–171.Murzin, L.N., & Stern, A.S. (1991). The Text and Its Perception. Sverdlovsk: UGU publ. (In Russ.).Мурзин Л.Н., Штерн А.С. Текст и его восприятие. Свердловск : изд-во УГУ, 1991.Frumkina, R.M. (2007). Psycholinguistics. Moscow: Akademiya. (In Russ.).Фрумкина Р.М. Психолингвистика. М. : Академия, 2007.Morozov, D.A., Glazkova, A.V., & Iomdin, B.L. (2022). Text Complexity and Linguistic Features: Their Correlation in English and Russian. Russian Journal of Linguistics, 26(2), 426–448. https://doi.org/10.22363/2687-0088-30132 EDN: IWWUTZMorozov D.A., Glazkova A.V., Iomdin B.L. Text complexity and linguistic features: Their correlation in English and Russian // Russian Journal of Linguistics. 2022. Vol. 26. № 2. P. 426–448. https://doi.org/10.22363/2687-0088-30132 EDN: IWWUTZKhosmood, F., & Levinson, R. (2010). Automatic Synonym and Phrase Replacement Show Promise for Style Transformation. In: 2010 Ninth International Conference on Machine Learning and Applications (pp. 958–961). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICMLA.2010.153Khosmood F., Levinson R. Automatic synonym and phrase replacement show promise for style transformation // 2010 Ninth International Conference on Machine Learning and Applications. IEEE, 2010. Р. 958–961. https://doi.org/10.1109/ICMLA.2010.153Dascalu, M., Gutu, G., Ruseti, S., Paraschiv, I.C., Dessus, P., McNamara, D.S., … & Trausan-Matu, S. (2017). ReaderBench: A multi-lingual framework for analyzing text complexity. In: Data Driven Approaches in Digital Education: 12th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2017, Tallinn, Estonia, September 12–15, 2017, Proceedings 12 (pp. 495–499). Springer International Publ.Dascalu M. et al. ReaderBench: A multi-lingual framework for analyzing text complexity //Data Driven Approaches in Digital Education: 12th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2017, Tallinn, Estonia, September 1215, 2017, Proceedings 12. Springer International Publishing, 2017. Р. 495–499. https://doi.org/10.1007/978-3-319-66610-5_48McNamara, D.S., Graesser, A.C., McCarthy, P.M., & Cai, Z. (2014). Automated Evaluation of Text And Discourse with Coh-Metrix. Cambridge: Cambridge University Press.McNamara D.S. et al. Automated evaluation of text and discourse with Coh-Metrix. Cambridge : Cambridge University Press, 2014. https://doi.org/10.1017/CBO9780511894664Solnyshkina, M.I., Kupriyanov, R.V., & Shoeva, G.N. (2024). Linguistic Profiling of Text Genres: Adventure Stories vs. Textbooks. A Research Result. Issues of Theoretical and Applied Linguistics, 10(1), 115–132. https://doi.org/10.18413/2313-8912-2024-10-1-0-7EDN: YABVVQSolnyshkina M.I., Kupriyanov R.V., Shoeva G.N. Linguistic profiling of text genres: adventure stories vs. textbooks // Научный результат. Вопросы теоретической и прикладной лингвистики. 2024. Т. 10. № 1. С. 115–132. https://doi.org/10.18413/2313-8912-2024-10-1-0-7EDN: YABVVQChurunina, A.A., Solnyshkina, M.I., & Yarmakeev, I.E. (2023). Lexical Diversity as a Predictor of the Complexity of Textbooks in the Russian Language. Russian Language Studies, 21(2), 212–227. http://doi.org/10.22363/2618-8163-2023-21-2-212-227 (In Russ.). EDN: ZYHDWMЧурунина А.А., Солнышкина М.И., Ярмакеев И.Э. Лексическое разноообразие как предиктор сложности учебников по русскому языку // Русистика. 2023. Т. 21. № 2. С. 212–227. http://doi.org/10.22363/2618-8163-2023-21-2-212-227 EDN: ZYHDWMMayer, R.V. (2020). The Problem of Determining the Didactic Complexity of Educational Texts. Scientific Notes of the Vernadsky Crimean Federal University. Sociology. Pedagogy. Psychology, 6(72)(1), 37–47. (In Russ.). EDN: UURISIМайер Р.В. Проблема определения дидактической сложности учебных текстов // Ученые записки Крымского федерального университета имени В.И. Вернадского. Социология. Педагогика. Психология. 2020. Т. 6(72). № 1. С. 37–47. EDN: UURISIKudzh, S.A., & Tsvetkov, V.Ya. (2018). Factors of Cognitive Complexity. ITNOW: Information Technologies in Science, Education and Management, 6(10), 34–41. (In Russ.). EDN: YOYXWPКудж С.А., Цветков В.Я. Факторы когнитивной сложности // ИТНОУ: Информационные технологии в науке, образовании и управлении. 2018. № 6(10). С. 34–41. EDN: YOYXWPBredikhin, S.N., Serebryakova, S.V., & Likhovid, A.A. (2019). Methods of Compression of Cognitive Information in a Popular Science Text. Actual Problems of Philology and Pedagogical Linguistics, 3, 139–145. https://doi.org/10.29025/2079-6021-2019-3-139-145 (In Russ.). EDN: MAZDIAБредихин С.Н., Серебрякова С.В., Лиховид А.А. Способы компрессии когнитивной информации в научно-популярном тексте // Актуальные проблемы филологии и педагогической лингвистики. 2019. № 3. С. 139–145. https://doi.org/10.29025/2079-6021-2019-3-139-145 EDN: MAZDIAMatveeva, O.V. (2014). “Information Saturation” as a Characteristic Feature of Special Texts. Actual Problems of the Humanities and Natural Sciences, 4–1, 363–368. EDN: SDWKPLМатвеева О.В. «Информационная насыщенность» как характерная особенность специальных текстов // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2014. № 4–1. С. 363–368. EDN: SDWKPLAlekseeva, I.S. (2004). Introduction to translation studies. Moscow: Academy. (In Russ.). EDN: QQZJETАлексеева И.С. Введение в переводоведение. М. : Академия, 2004. EDN: QQZJETTikhomirova, L.S. (2011). The Density of Text in Cognitive Consciousness. Humanitarian Studies in Eastern Siberia and the Far East, 2–14, 99–104. (In Russ.).Тихомирова Л.С. Плотность текста в когнитивном сознании // Гуманитарные исследования в Восточной Сибири и на Дальнем Востоке. 2011. № 2(14). С. 99–104. EDN: OBUEUZChen, Y.Y., Hakimi, S., Van, M., Chen, F., Hong, M., Klenk, M., & Wu, C. (2024). Understanding the Cognitive Complexity in Language Elicited by Product Images. In: arXiv preprint arXiv:2409, 16521.Chen Y.Y. et al. Understanding the Cognitive Complexity in Language Elicited by Product Images // arXiv preprint arXiv:2409.16521. 2024.Chernyavskaya, V.E. (2007). Text in the Cognitive-Discursive Paradigm: on the Issue of the Graduated Nature of Textuality. Acta Linguistica Petropolitana. Proceedings of the Institute of Linguistic Research, 3(1), 303–314. (In Russ.). EDN: YUFBBRЧернявская В.Е. Текст в когнитивно-дискурсивной парадигме: к вопросу о градуальном характере текстуальности // Acta Linguistica Petropolitana. Труды института лингвистических исследований. 2007. Т. 3. № 1. С. 303–314. EDN: YUFBBRBolton, M.L., & Biltekoff, E. & Humphrey, L. (2023). The Mathematical Meaninglessness of the NASA Task Load Index: A Level of Measurement Analysis. IEEE Transactions on Human-Machine Systems, 53(3), 590–599. https://doi.org/10.1109/thms.2023.3263482 EDN: YUQIOIBolton M.L., Biltekoff E., Humphrey L. The mathematical meaninglessness of the NASA task load index: A level of measurement analysis // IEEE Transactions on Human-Machine Systems. 2023. Vol. 53. № 3. Р. 590–599. https://doi.org/10.1109/thms.2023.3263482 EDN: YUQIOIAgris, A.R., Akhutina, T.V., & Korneev, A.A. (2014). Variants of Brain Block i Function Deficiency in Children with Learning Difficulties. Bulletin of the Moscow University. Episode 14. Psychology, 3, 34–46. (In Russ.). EDN: SKSFRBАгрис А.Р., Ахутина Т.В., Корнеев А.А. Варианты дефицита функций I блока мозга у детей с трудностями обучения // Вестник Московского университета. Серия 14. Психология. 2014. № 3. C. 34–46. EDN: SKSFRBWebb, N.L. (2007). Issues Related to Judging the Alignment of Curriculum Standards and Assessments. Applied Measurement in Education, 20(1), 7–25. https://doi.org/10.1080/08957340709336728Webb N.L. Issues related to judging the alignment of curriculum standards and assessments // Applied measurement in education. 2007. Т. 20. № 1. С. 7–25. https://doi.org/10.1080/08957340709336728Anderson, L., Krathwohl, D., Airasian, P., Cruikshank, K., Mayer, R., Pintrich, P., Raths, J., & Wittrock, M. (eds.). (2001). A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom’s taxonomy of educational objectives (Abridged Edition).Anderson L.W., Krathwohl D.R. A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom’s taxonomy of educational objectives: complete edition. Addison Wesley Longman, Inc., 2001.Bloom, B.S. (Ed.). (1956). Taxonomy of educational objectives: Handbook II. David McKay.Bloom B.S. (ed.). Taxonomy of educational objectives: Handbook II. David McKay, 1956.Samsonov, N., Chmykhova, E., & Davydov, D. (2015). Development and Approbation of the Linguistic Technique of Cognitive Complexity Assessment for the Educational Text. Psychological research, 8(41), 6. https://doi.org/10.54359/ps.v8i41.548 (In Russ.). EDN: VHFQHXSamsonov N., Chmykhova E., Davydov D. Разработка и апробация лингвистической методики оценки когнитивной сложности научно-учебного текста // Психологические исследования. 2015. Т. 8. № 41. С. 6. https://doi.org/10.54359/ps.v8i41.548 EDN: VHFQHXDridze, T.M. (1980). Language and social psychology. Moscow: HS. (In Russ.).Дридзе Т.М. Язык и социальная психология. М. : Высш. школа, 1980.Kupriyanov, R.V., Bukach, O.V., & Aleksandrova, O.I. (2023). Cognitive Complexity Measures for Educational Texts: Empirical Validation of Linguistic Parameters. Russian Journal of Linguistics, 27(3), 641–662. (In Russ.). https://doi.org/10.22363/2687-0088-35817 EDN: NAZBGAКуприянов Р.В., Букач О.В., Александрова О.И. Оценка когнитивной сложности учебных текстов: эмпирическая валидация лингвистических параметров // Russian Journal of Linguistics. 2023. Т. 27. № 3. C. 641–662. https://doi.org/10.22363/2687-0088-35817 EDN: NAZBGADas, S., Das Mandal, S.K., & Basu, A. (2020). Cognitive Complexity Analysis of Learning-Related Texts: a Case Study on School Textbooks. In Methodologies and Intelligent Systems for Technology Enhanced Learning, 10th International Conference (pp. 74–84). Springer International Publ. https://doi.org/10.1007/978-3-030-52538-5_9 EDN: HKOTPPDas S., Das Mandal S.K., Basu A. Cognitive complexity analysis of learning-related texts: A case study on school textbooks // Methodologies and Intelligent Systems for Technology Enhanced Learning, 10th International Conference. Springer International Publishing, 2020. P. 74–84. https://doi.org/10.1007/978-3-030-52538-5_9 EDN: HKOTPPKintsch, W., & van Dijk, T.A. (1978). Toward a Model of Text Comprehension and Production. Psychological Review, 85(5), 363–394. https://doi.org/10.1037/0033-295X.85.5.363Kintsch W., Van Dijk T.A. Toward a model of text comprehension and production // Psychological review. 1978. Vol. 85. № 5. P. 363. https://doi.org/10.1037/0033-295X.85.5.363Graesser, A. & McNamara, D. (2011). Computational Analyses of Multilevel Discourse Comprehension. Topics in Cognitive Science, 3, 371398. https://doi.org/10.1111/j.1756- 8765.2010.01081Graesser A.C., McNamara D.S. Computational analyses of multilevel discourse comprehension //Topics in cognitive science. 2011. Т. 3. № 2. С. 371–398. https://doi.org/10.1111/j.1756-8765.2010.01081.xSolnyshkina, M.I., Harkov, E.V., & Ebzeeva, Yu.N. (2023). The Influence of Content on the Understanding of a Text: a Propositional Analysis of Discourse. Russian Journal of Linguistics, 27(4), 938–956. https://doi.org 10.22363/2687-0088-35915 (In Russ.). EDN: ZAJKUEСолнышкина М.И., Харькова Е.В., Эбзеева Ю.Н. Влияние содержания на понимание текста: пропозициональный анализ дискурса // Russian Journal of Linguistics. 2023. Т. 27. № 4. C. 938–956. https://doi.org 10.22363/2687-0088-35915 EDN: ZAJKUEKintsch, W. (1998). Comprehension: A paradigm for cognition. Cambridge: Cambridge University Press.Kintsch W. Comprehension: A paradigm for cognition. Cambridge : Cambridge University Press, 1998.Kintsch, W. (1974). The Representation of Meaning in Memory. Poiomac: Erlbaum.Kintsch W. The Representation of Meaning in Memory, Poiomac : Erlbaum, 1974.Thorndyke, P.W. (1977). Cognitive Structures in Comprehension and Memory of Narrative Discourse. Cognitive Psychology, 9(1), 77–110.Thorndyke P.W. Cognitive structures in comprehension and memory of narrative discourse // Cognitive Psychology. 1977. Vol. 9. P. 77–110. https://doi.org/10.1016/0010-0285(77)90005-6Anderson, J.A. (1990). Cognitive Psychology and Its Implications. N.Y.: W.H. Freeman. https://doi.org/10.1016/0010-0285(77)90005-6Anderson J.A. Cognitive psychology and its implications. N.Y. : W.H. Freeman, 1990.Biryukova, Yu.N. (2014). Types of Reading in Teaching Translation of Scientific and Technical Texts. Multilingualism and Transcultural Practices, 2, 103–109. (In Russ.). EDN: SFGYNNБирюкова Ю.Н. Виды чтения при обучении переводу научно-технических текстов // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Вопросы образования: языки и специальность. 2014. № 2. С. 103–109. EDN: SFGYNNFolomkina, S.K. (1987). Teaching Reading in a Foreign Language in a Non-Linguistic University. Moscow. (In Russ.).Фоломкина С.К. Обучение чтению на иностранном языке в неязыковом вузе. М., 1987.Oborneva, I.V. (2006). Automated Assessment of the Complexity of Educational Texts Based on Statistical Parameters [PhD thesis]. Moscow. (In Russ.). EDN: NNRVKPОборнева И.В. Автоматизированная оценка сложности учебных текстов на основе статистических параметров: дис. … канд. пед. наук. М., 2006. EDN: NNRVKPBondareva, E.V., & Mazepa, E.A. (2021). On the Use of the Wilcoxon Criterion in the Practice of Pedagogical Research. Mathematical Physics and Computer Modeling, 24(3), 26–32. https://doi.org/10.15688/mpcm.jvolsu.2021.3.3 (In Russ.). EDN: EXNRKAБондарева Е.В., Мазепа Е.А. Об использовании критерия Вилкоксона в практике педагогических исследований // Математическая физика и компьютерное моделирование. 2021. Т. 24. № 3. С. 26–32. https://doi.org/10.15688/mpcm.jvolsu.2021.3.3 EDN: EXNRKAStarodumova, E.A. (2005). Syntax of the Modern Russian Language. Vladivostok: Far Eastern Federal University. (In Russ.). EDN: GWUTOYСтародумова Е.А. Синтаксис современного русского языка. Владивосток : Дальневосточный федеральный университет, 2005. EDN: GWUTOYZaki, H., & Ellis, R. (1999). Learning Vocabulary through Interacting with a Written Text. In: Ellis, R. (ed), Learning a Second Language through Interaction (pp. 153–169). Amsterdam: John Benjamins. https://doi.org/10.1075/sibil.17.10zakZaki H., Ellis R. Learning vocabulary through interacting with a written text //Learning a second language through interaction. John Benjamins Publishing Company, 2008. P. 151–170. https://doi.org/10.1075/sibil.17.10zakRod, E. & Barkhuizen, G. (2005). Analysing Learner Language. Oxford: Oxford University Press.Rod E., Barkhuizen G. Analysing Learner Language. Oxford : Oxford University Press, 2005.Andreeva, M.I., Solnyshkina, M.I., Mufazalova, N.I. (2024). Predictors of Cognitive and Linguistic Complexity of RCT Texts. In: New and traditional aspects in the multicultural space of teaching RCT: current issues of theory and practice: Collection of materials of the VII Moscow International Cultural and Educational Forum on RFL. November 21–22, 2024 (pp. 117–1125). Moscow: UCR MSU. (In Russ.).Андреева М.И., Солнышкина М.И., Муфазалова Н.И. Предикторы когнитивной и лингвистической сложности текстов РКИ. Новые и традиционные аспекты в поликультурном пространстве преподавания РКИ: актуальные вопросы теории и практики: Сб. материалов VII Московского международного культурно-образовательного форума по РКИ. 21–22 ноября 2024 г. / Под ред.: И.Е. Карпенко М. : УЦРЯ МГУ, 2024. С. 117 —125.Verbitskaya, M.V. (2000). Theory of Secondary Texts: Based on the Material of Modern English [Doctor of Philology thesis]. Moscow. (In Russ.). EDN: ZKUIDXВербицкая М.В. Теория вторичных текстов: на материале современного английского языка: автореф. дисс. … д-ра филол. наук. М., 2000. EDN: ZKUIDX