Как пишется не соблюдены: «Не безызвестный» или «небезызвестный» как пишется?

Модель двойного маршрута для написания (воспроизведено с разрешения Barry, [1994] , pp.32).

Во время написания под диктовку, в случае знакомых слов, представленное слово активирует фонологическое представление слова (при слуховом распознавании слова), это, в свою очередь, активирует значение слова (семантику) и написание слова в орфографическая лексика вывода. Что касается второй из двух процедур, она получила название сублексический или собранный, и отвечает за правильное написание новых, незнакомых элементов и слов.Это влечет за собой разбор речевого ввода на его составляющие (фонемы, слоги или другие единицы), отображение фонологических единиц на графемные единицы и, наконец, сборку единиц для вывода. Эта процедура будет успешной с обычными и произносимыми не словами, но не удастся с неправильными словами, что приведет к фонологически правдоподобным орфографическим ошибкам (например, светлый → LITE, εκκλησία / eklisia / (церковь) → ΕΚΛΙΣΙΑ). Выходные данные лексического или сублексического маршрута хранятся в графемическом буфере (который является хранилищем краткосрочной памяти) до тех пор, пока не будет предоставлен письменный или устный ответ.

Исследователи изучили орфографические ошибки, которые допускают дети, как средство предоставления информации об используемых ими процессах. Орфографические ошибки можно отнести к категории фонологически и нефонологически подходящих по отношению к целевому слову. Преобладание фонологически подходящих ошибок интерпретировалось как указание на зависимость от сублексической процедуры из-за проблемы с лексическими процессами, тогда как, когда ошибки в основном фонологически неуместны, это интерпретировалось как проблема с сублексическими процедурами.

Межъязыковые групповые исследования и тематические исследования, посвященные изучению навыков правописания и чтения у билингвов, показывают, что трудности, проявляющиеся на одном языке, будут очевидны и на втором языке (см., Например, Geva, [2000]; Geva and Siegel, [ 2000]). Кляйн и Доктор ([1992]) оценили двуязычного ребенка, К.Т., который имел средний интеллект, но страдал дислексией в отношении двух языков, на которых она была грамотна (африкаанс и английский). KT оценивался по чтению слов и неслов на английском и африкаанс; у нее были серьезные трудности с несловами на обоих языках.Несмотря на то, что африкаанс является прозрачным языком, ее субексический маршрут был настолько скомпрометирован, что она не смогла воспользоваться преимуществами прозрачности. Гупта и Джамал ([2007]) исследовали группу из 30 двуязычных детей с дислексией (средний возраст 103 месяца) и сравнили их успеваемость с показателями типично развивающейся двуязычной группы (средний возраст 103 месяца). Дети оценивались по чтению слов на хинди и английском языках. В хинди, как правило, развивающиеся дети совершали преимущественно несловесные ошибки, в то время как в английском они делали более реальные замены слов, что указывает на то, что прозрачность хинди заставляла детей полагаться на сублексические процессы чтения, в то время как непрозрачность английского заставляла их больше полагаться на слова. основанные процессы.Иная ситуация была с детьми-дислексиками. Казалось, что на них не влияет прозрачность, и они полагаются на сублексические процессы для обоих языков. Это не оптимальная стратегия для английского языка.

Сообщалось также о тематических исследованиях вмешательства и групповых исследованиях с двуязычными участниками. Например, Broom and Doctor ([1995] a) представили исследование случая вмешательства, проведенное с двуязычным 11-летним мальчиком SP. У SP была фонологическая дислексия развития (особые трудности с сублексическими навыками), а вмешательство было направлено на фонологические навыки.Было обнаружено улучшение процессов сублексического чтения, и на необученные предметы произошло обобщение. Исследователи стремились улучшить только его способность читать по-английски, а не африкаанс.

Стюарт ([1999], [2004]) провел групповое исследование с участием детей приемной и первого класса в Лондоне, и большинство детей изучали английский как дополнительный язык (EAL). Экспериментальной группе была предложена программа, нацеленная на фонологическую осведомленность и фонетику, основанная на схеме Jolly Phonics, а другая группа получила целую языковую программу, основанную на Большой Книге Холдэуэя ([1979]).Акустическая программа оказалась очень эффективной для развития навыков чтения и правописания у EAL и одноязычных детей, и успехи были сохранены при отложенной оценке после вмешательства в конце 2-го года. Такого же улучшения не было обнаружено для интервенционной группы «Большие книги». Сравнения показали 10-месячную разницу в возрасте чтения и 11-месячную разницу в возрасте правописания между двумя группами в пользу группы Jolly Phonics. Тем не менее, последующая оценка в конце 2-го года обучения не выявила значительной разницы в оценках понимания прочитанного между двумя группами, что указывает на то, что фонетической программы недостаточно для повышения уровня понимания прочитанного у детей.

Настоящее исследование

Мы описываем коррекцию правописания, проведенную с двумя детьми школьного возраста, LK и ED, которые говорили на английском и греческом языках. Тестирование началось, как только было получено этическое одобрение Института образования, Комитет по этике Лондонского университета и как только были возвращены письма с информированным согласием от родителей и руководства школы. Хотя дети получали обучение на греческом и английском языках, ни один из них не добивался успехов в правописании ни на одном из языков.Для LK описанное ниже вмешательство в правописание было нацелено на оба языка; тогда как для ED было предназначено только английское правописание. Первоначально обоим детям было проведено вмешательство по сублексической орфографии. Вмешательство было основано на исследовании, проведенном Brunsdon et al. ([2002a]). Исследователи изучили сублексические процессы чтения восьмилетнего мальчика, страдавшего смешанной дислексией. Они стремились научить соотношениям графема-фонема и обучить сегментации графемы и смешиванию фонем.Вмешательство длилось четыре с половиной месяца. Последующие оценки, проведенные через три месяца после вмешательства, показали, что значительно улучшились знания графемы-фонемы, а также чтение неслов. В настоящем исследовании сублексическое вмешательство использовало аспекты исследования Стюарта ([1999], [2004]) (была принята схема Jolly Phonics) и программы восстановления чтения Клея ([1993]) (использовалась процедура письма). Наконец, из программы Sound Linkage Хэтчера ([1994]) была использована процедура обучения фонологическим способностям.

Чтобы предвидеть результат, в конце сублексического вмешательства и хотя было обнаружено, что орфография LK улучшилась, это не относилось к ED. Затем с ED был проведен тренинг по лексическому правописанию. Вмешательство было основано на предыдущих обучающих исследованиях, нацеленных на лексические процессы (например, Behrmann, [1987]; Brunsdon et al., [2005]; De Partz et al., [1992]; Niolaki and Masterson [2012b]; Weekes and Coltheart, [1996]). В частности, Де Парц и др.([1992]) использовал технику визуальных образов в исследовании с 24-летним мужчиной, LP, у которого развилась поверхностная дисграфия. Вмешательство было направлено на неправильные слова с использованием рисунков, встроенных в слова. Производительность LP значительно улучшилась. Берманн ([1987]) использовал технику, связывающую пары омофонов с графическими представлениями, чтобы связать орфографию с семантикой. Было обнаружено улучшение для обученных омофонов и неподготовленных неправильных слов, но не для неподготовленных омофонов. Weekes и Coltheart ([1996]), используя технику графической мнемоники, обнаружили улучшение для обработанных, но не необработанных слов.

Переходя теперь к вмешательствам при дислексии / дисграфике развития, Brunsdon et al. ([2005]) провели исследование с двенадцатилетним ребенком MC, у которого была поверхностная дисграфия развития. Вмешательство было направлено на лексический путь с использованием методов, которые были успешно применены с приобретенными поверхностными дислексиками (карточки с мнемоническими средствами и без них). Улучшение неправильного написания слов MC было обнаружено после четырехнедельного обучения. Что касается мнемонической помощи, они сообщили, что она не дала значительного выигрыша по сравнению с техникой использования карточек без мнемоники.Исследователи обнаружили, что необработанные неправильные слова улучшились в ходе вмешательства, и многие из них показали постепенное улучшение степени сходства с правильным написанием. Ниолаки и Мастерсон ([2012b]) в интервенционном исследовании с многоязычной девушкой, NT, в возрасте 10; 03 лет со смешанной дисграфией, обнаружили, что лексическое обучение значительно улучшило качество правописания, и что методы использования карточек и визуальных образов были одинаково эффективны. NT показал низкий уровень восприимчивого словарного запаса для английского и греческого языков, и анализ достижений, достигнутых во время вмешательства, показал, что большее улучшение наблюдалось для известных целевых слов, чем для неизвестных слов для обоих языков.

Мы хотели дополнительно изучить, были ли признаны успешными вмешательства с монолитными участниками с дисграфией (Brunsdon et al. [2002a], [2002b]; Brunsdon et al., [2005]; Kohnen et al. [2008a], [2008b] достигнет тех же результатов с детьми-полиглотами. Мы стремились изучить, какой тип обучения будет более эффективным для этих детей-полиглотов с проблемами правописания и может ли вмешательство привести к улучшению чтения, а также правописания, в соответствии с выводами. из других тематических исследований вмешательства (Brunsdon et al., [2005]; Kohnen et al. [2008a], [2008b]. Для LK, который был двуяграмотным, мы исследовали, будет ли после вмешательства, нацеленного на сублексические процессы, он производить больше фонологически подходящих ошибок в правописании греческого языка, чем английского, поскольку это образец, который сообщается для детей, которые учатся читать и писать в двух алфавитном письме. системы, в которых одна из них более прозрачна, чем другая (см. Hagtvet and Lyster, [2003]; Niolaki and Masterson [2012a]).

Пример из практики: LK

LK был трехъязычным мальчиком, говорящим на греческом, английском и немецком языках, в возрасте 7 лет; 03 года, когда оценка началась в январе 2010 года.Мать Л.К. — гречанка, а его отец — немец, и дома говорят на обоих языках. Он посещал 1-й класс (первый год) греческой независимой школы в Великобритании, где дети получают обучение искусству на греческом языке через греческий язык в течение восьми часов в неделю и английской грамотности, также через посредство греческого языка. по десять часов в неделю. Л.К. был очень общительным мальчиком, который свободно говорил на английском, греческом и немецком языках в устном общении со взрослыми и сверстниками. Исследователю, проводившему вмешательство, родители Л.К. и директор школы сказали, что он опасается индивидуальных занятий.Они объяснили, что этот страх вызван тем фактом, что он может быть заклеймен как больной. LK действительно был застенчивым и стойким на первой встрече, однако исследователь объяснил ему причину, по которой он был вне класса, как долго это продлится, и установил очень хорошие отношения с LK. С тех пор он с радостью присоединился к индивидуальному обучению. LK с большим энтузиазмом воспринял поддержку, которую он получил, потому что он мог наблюдать за прогрессом, которого он добивался, и это также видели его классные учителя и сверстники.

В школе формальное обучение английскому и греческому языкам начинается в начале 1 класса, когда детям исполняется 6 лет. До этого дети обычно посещают греческий детский сад, где основное внимание уделяется устным навыкам и некоторым навыкам предварительной грамотности как для английского, так и для греческого языков. LK не посещал греческий детский сад. До первого класса он два года посещал местный детский сад, в котором особое внимание уделялось физическому воспитанию и обучению через игру. Формальное обучение английской грамотности не было включено в их учебную программу, и на этом этапе LK не учился читать по-английски.

В таблице 1 представлены результаты базовых оценок и тестов на чтение, правописание и фонологические способности для английского и греческого языков. Хотя Л.К. свободно говорил по-немецки, он не знал этого языка и не получал никаких инструкций по немецкому языку. Оценка правописания LK на английском языке показала, что он не мог правильно написать свое имя (он написал только первые две буквы), и он не мог произносить какие-либо часто встречающиеся слова, кроме слова на . Он умел писать только по-английски буквы для звуков / м /, / а /, / г /, / т / и / с /.Он часто менял буквы. По-гречески он мог написать свое имя и фамилию, но четкого различия между прописными и строчными буквами не было. Он правильно написал только два часто встречающихся слова (μαμά / мама / (мать) и όχι / ohi / (нет)).

Фонологическая способность LK оценивалась на английском языке с помощью подзадачи смешивания Комплексного теста фонологической обработки (CTOPP, Wagner et al., [1999]). Его работоспособность соответствовала возрасту, но когда его оценивали в задаче сегментации фонем и задаче удаления фонемы из батареи предварительного вмешательства Хэтчера ([1994]), его баллы были 0 из 6 правильных, давая стандартизированный балл 36, и 1 из 6 со стандартизированным баллом 85 соответственно. Фонологические способности в греческом языке оценивались с помощью субтеста смешения из теста Афины (Параскевопулос и др., [1999]). LK получил стандартизованный балл 70.

Стандартизированные баллы не были доступны для оценок чтения и правописания на греческом языке, поэтому показатели LK были сопоставлены с результатами группы сравнения, соответствующей возрасту и невербальным способностям (N = 6, средний возраст = 7; 4, с.d. = .19). Группу сравнения составили двуязычные греко- и англоязычные дети, посещающие тот же класс в школе, что и LK. Оценки для группы сравнения также приведены в Таблице 1.

Обоснование обучения

Было решено провести обучение, направленное на улучшение навыков правописания LK, поскольку было обнаружено, что улучшение правописания в результате обучения распространяется на навыки чтения. (Brunsdon et al., [2005]; Conrad, [2008]; Kohnen et al. [2008a], b; Ouellette, [2010]), в то время как обратное не было обнаружено (Perfetti, [1997] ).Кроме того, орфография — более сложная задача, чем чтение греческой и английской орфографии. LK был ближе к концу 1 класса (весенний семестр — с января по апрель), и он не мог писать, в то время как дети на этом этапе, как правило, могут писать знакомые и незнакомые слова под диктовку и распознавать греческие буквы-звуки. . В английском языке они, как правило, могут составить ряд часто встречающихся неправильных слов, и их научили звукам букв и именам. Таким образом, учителя Л.К. были обеспокоены его способностью справляться со 2-м классом.Сублексический навык LK практически отсутствовал на обоих языках, поэтому было решено, что будет обеспечена поддержка его восприятия букв и звука и его навыков декодирования орфографии. Сублексические процессы были выбраны в качестве цели, поскольку Л.К. не получил пользы от обучения по акустике, которое он получил до сих пор, и казалось важным применить этот навык, прежде чем он перейдет в 2 класс.

Программа обучения

Программа началась в феврале 2010 год и длился девять недель.Занятия проходили в школе Л.К., где первый автор видел его индивидуально один час в неделю. Сессии были разделены на 30 минут, посвященных обучению на греческом языке, и 30 минут на английском языке. Порядок языков менялся каждую неделю. Применяемая процедура была одинаковой для каждого сеанса, и каждую неделю его родителям передавалось письмо с изложением того, что Л.К. должен делать дома.

Процедура

Обучение включало в себя подробное обучение фонетике, в соответствии с программой Хэтчера ([1994]), в ней использовались материалы Jolly Phonics (Lloyd et al.[1992]) и процедуры, использованные Brunsdon et al. ([2002a]) пример вмешательства. Основное различие между исследованием Брансдона и др. И нашим состоит в том, что они обучали чтению, тогда как правописание было целью в настоящем исследовании. Занятия начинались с оценки букв, прочитанных на предыдущей неделе (кроме первого занятия). Каждую неделю изучались шесть букв или диграфов в соответствии с порядком схемы Jolly Phonics. Каждая буква была связана со словом, которое LK произнес и написал в соответствии с процедурой Brunsdon et al.([2002a]). Например, если целевая буква была U, LK была представлена ​​буква, написанная на карточке, и ее попросили посмотреть на карточку со словом, начинающимся с этой буквы, написанным на ней (например, < вверх> ). ЛК попросили прочитать и повторить слово три раза, следуя за тестером. Затем его попросили скопировать букву в верхнем и нижнем регистре и слово. Если он копировал без ошибок, его просили снова написать слово после десятисекундной задержки. Эта процедура выполнялась для каждой новой буквы / орграфа.

Следующая часть каждой сессии включала фонологические упражнения в соответствии с программой Sound Linkage Хэтчера ([1994]). Фокус занятий менялся каждую неделю и включал работу над концептуализацией слов как части предложений, осознанием слогов, смешением фонем, различением фонем, а также идентификацией и транспонированием фонем.

После фонологической активности в каждом сеансе LK было предложено написать одно или несколько предложений (структура предложения была субъект-глагол-объект), включая звуки и слова, которым учили во время вмешательства.На этом этапе, следуя методу, используемому в сеансах интервенции «Восстановление при чтении» (Clay, [1993]), LK попросили разрезать предложение / я на слова, слоги и фонемы, а затем смешать их, чтобы восстановить слова и, наконец, предложения. Затем Л.К. попросили снова написать приговор. Иногда на том же занятии ЛК также просили построить слова, используя пластиковые буквы, помещенные в поля для слов (Эльконин, [1971]). Первый автор разработал фонологические действия на греческом языке, эквивалентные только что описанным.

В конце каждого урока родителям LK раздавалось письмо с указаниями и занятиями, и они практиковали с LK каждый день после школы в течение двадцати минут. В этом письме родителям советовали произносить согласные без добавления гласных (например, «солнце» следует произносить / с /, / у /, / н /, а не «сух» «у» «нух»). Их также попросили использовать буквенные звуки и избегать использования буквенных имен, поскольку тренинг был направлен на поддержку знания фонем-графемы. Были предложены следующие мероприятия: «Пожалуйста, попросите Л.К. найти новые буквы в журналах, чтобы вырезать их и наклеить в его / ее блокнот.Пожалуйста, попросите LK вырезать картинки с простыми названиями, которые содержат буквенное обозначение в разных позициях (начало, середина и конец). Под каждой картинкой он должен попытаться написать название объекта на картинке. Если он / она не может написать слово, вы должны помочь, произнеся его растянутым образом. Когда LK закончит упражнение, он / она должен прочитать написанные слова. Таким образом LK создаст свою собственную звуковую книгу ». Наконец, родителям были даны следующие указания относительно обучения буквам и звукам:

1. 1)

   Покажите ЛК карточку с письмом.

2. 2)

   Для каждой карты ЛК должен произносить звук, который издает буква, а не имя.

3. 3)

   LK должен произносить слова, содержащие звук (в начале, середине и конце).

4. 4)

   Удалите карточку и попросите Л.К. написать письмо.

5. 5)

   Если LK не может вспомнить, как написать письмо, вернитесь к шагу 1.

6. 6)

   Когда LK может правильно озвучивать и писать букву, переходите к следующей.

Эту процедуру нужно было выполнять каждый день, и родителей LK попросили одинаково практиковать все шесть букв / диграфов.

Оценка после тренировки

Оценка после тренировки проводилась через одну неделю (сублексический пост-тест 1), а затем через четыре месяца (сублексический пост-тест 2) после окончания обучения, чтобы выявить улучшение правописания , и сохранялись ли они с течением времени. Используются тесты, которые использовались перед обучением на правописание, чтение и фонологические способности. Результаты представлены в Таблице 2 и показывают, что LK показал улучшение правописания и чтения как для английского, так и для греческого языков.Он также показал улучшение фонологических способностей к греческому языку. Чтобы выяснить, были ли эффекты обучения специфичны для грамотности и фонологических процессов, арифметический субтест из WISC-IV также был повторно проведен сразу после обучения. Результаты не показали изменений (стандартная оценка до тренировки = 100, стандартная оценка после тренировки = 100).

Подробное исследование орфографических процессов

Для более подробного изучения орфографии LK была изучена его работа с неправильным и правильным правописанием слов и несловесным правописанием (задачи, ориентированные на лексический и сублексический орфографические процессы, соответственно).До обучения LK не умел писать по буквам неправильные и правильные слова и неслова. В таблице 3 представлены его результаты после тренировки. Оценка также проводилась для соответствующей возрастной группы двуязычных детей, говорящих на английском и греческом языках (N = 9) из класса LK в школе. Группа сравнения имела средний хронологический возраст 7; 05 (s.d. = 0,29) лет. Дети сравнения были протестированы одновременно с LK, то есть, когда он закончил тренировку (немедленная оценка после тренировки, сублексический пост-тест 1), а затем через четыре месяца (отложенная посттренировочная оценка, сублексический пост-тест 2). ).

Результаты показали, что сублексические навыки LK, отраженные в несловесном правописании, были лучше, чем лексические процессы как для английского, так и для греческого языков. Преимущество несловесного и правильного написания по сравнению с неправильным написанием слов также было обнаружено для обоих языков в группе сравнения ¹ .Значительное улучшение было также отмечено в точности чтения как для греческого, так и для английского языков. Разница между типично развивающимися детьми и LK не была значимой во время субексического пост-теста 2 для чтения английских неправильных слов и несловесных слов, а также для чтения греческих слов и несловесного чтения (для греческого языка различия между неправильными и обычными словами не существует для чтения из-за высокий уровень прозрачности).

Качественный анализ орфографических ошибок

Как отмечалось во введении, исследователи изучили типы орфографических ошибок в качестве средства исследования используемых процессов.В исследовании, в котором использовались те же стимулы, что и в настоящем исследовании, а также дети того же возраста, что и LK, Ниолаки и Мастерсон ([2012a]) сообщили, что одноязычные англоговорящие дети совершали 67% фонологически приемлемых ошибок, а одноязычные грекоязычные дети — 91. % таких ошибок. Мы провели качественный анализ орфографических ошибок, допущенных LK. Проверка типов ошибок, допущенных в неправильном написании слов при оценке с задержкой после вмешательства, показала, что большинство из них были фонологически приемлемыми (60% для английского языка и 88% для греческого).

Почему моему ребенку разрешено делать орфографические ошибки?

Уважаемый Культ Педагогики,

На прошлой неделе мой сын принес домой стопку бумаг из первого класса. В некоторых из них были очевидные орфографические ошибки, но никто не пометил их неправильно. Позже в тот же день я помогал своей 10-летней дочери с исследовательской работой. Я заметил несколько орфографических ошибок в ее черновике, но когда я указал на них, она сказала: «Мой учитель посоветовал нам не беспокоиться об орфографии, когда мы пишем черновик.”

В чем дело? Почему учителей больше не волнует орфография?

Когда дети впервые учатся писать, они одновременно овладевают множеством разных навыков. После того, как они выучат буквы и превратят их в слова, их следующим шагом будет объединение этих слов в законченные идеи. Это требует много умственной работы, а попытки правильно написать каждое слово могут значительно замедлить весь процесс. По этой причине многие учителя в младших классах поощряют изобретательское написание , также известное как временное написание — когда ребенок делает наилучшее предположение о написании слова, вместо того, чтобы останавливаться, чтобы найти правильную версию.

Эта практика основана на исследованиях. Ряд исследований демонстрирует, что дети, которым разрешено изобретательное правописание, учатся писать быстрее, бегло и с более богатым словарным запасом, чем дети, которые работают с более жесткими требованиями к правописанию (Kolodziej & Columba, 2005).

Исследователи предполагают, что родители думают об изобретательном правописании так, как они когда-то рассматривали ранние попытки своего ребенка говорить:

Когда ребенок сказал «ба-ба», родитель сказал: «Нет, милая, это произносится как« бутылка »? Родители ценят этот шаг в развитии, который их ребенок сделал к обычной речи, щедро хваля ребенка и предлагая бутылку … Ребенок не будет называть этот предмет «ба-ба» до конца своей жизни; скорее, когда ребенок будет готов к развитию, он / она сможет сказать «бутылочка» (Kolodziej & Columba, 2005, p.217).

В более поздние годы правописание действительно «считается», но для него есть время и место. Большинство учителей письма используют ту или иную версию Процесса письма , где учащихся учат (1) собирать и группировать свои идеи (предварительное написание), (2) конкретизировать эти идеи в предложениях и абзацах (черновики) и (3) ) реорганизовать произведение так, чтобы оно соответствовало целям автора (переработка). Только тогда, после того, как произведение было преобразовано в форму, близкую к завершенной , большинство учителей советуют своим ученикам приступить к следующему этапу: редактированию.На этом этапе вносятся окончательные исправления в орфографию, пунктуацию и использование.

Причина, по которой орфография и механика не придают значения на первых шагах, та же, что и в младших классах: слишком большое внимание к правильности прерывает поток идей. Кроме того, учителя хотят, чтобы ученики понимали, что хорошие писатели много раз пересматривают свои произведения на предмет структуры, развития, ясности и озвучивания. Хотя механика важна для полировки, правильное написание не может компенсировать плохо структурированный и неразвитый фрагмент письма .И если часть будет пересматриваться несколько раз, нет смысла продолжать исправлять механику, только для того, чтобы эти слова были полностью выброшены в более позднюю редакцию.

Создание законченного произведения во многом похоже на отточенное музыкальное представление: оно требует синтеза многих навыков, с некоторыми из которых нужно работать отдельно. Представьте, что дирижер группы принесет своей группе совершенно новое музыкальное произведение и ожидает, что все секции сыграют его вместе, идеально, в первый раз.Даже тот, у кого нет музыкального образования, может понять, что это неразумный подход. Вместо этого, если каждая инструментальная секция начинается с отработки своей партии по отдельности, исполнители будут действительно твердо работать над своими отдельными партиями, прежде чем собрать все вместе, чтобы улучшить полное исполнение.

Итак, что делать и , если ваш ребенок приходит домой с бумагой, полной орфографических или других механических ошибок? Воспользуйтесь подсказкой учителя: если учитель не упомянул ошибки, значит, орфография не была приоритетной для этого конкретного задания или на данном этапе .Вместо этого хвалите сам контент. Вот некоторые особенности, на которые стоит обратить внимание, и, если они есть, похвалить:

Сильный, яркий словарь : «Вы выбрали действительно интересное слово для описания этого монстра — свирепый».

Разработка идеи : «Вы очень четко описали, как работает язык ящерицы. Сначала я не могла понять, как может пахнуть язык, но это предложение помогает ».

Осведомленность аудитории : «Это введение действительно привлекло мое внимание.”

Организация : «Хороший переход:« С другой стороны ». Это хороший способ показать, что вы собираетесь говорить о другой стороне проблемы».

Попытки сложного построения: «Это точка с запятой? Это довольно сложный знак препинания. Мне нравится видеть, как ты пробуешь что-то новое в своем сочинении ».

Если вы хотите помочь своему ребенку улучшить его правописание, храните задания, содержащие ошибки, в папке. Позже в этом году, после того, как вы научите определенному слову — скажем, разница между там , их и это — попросите вашего ребенка просмотреть папку и посмотреть, смогут ли они уловить какие-нибудь старые ошибки с этим набором слов.

Будьте уверены, учителя по-прежнему очень заботятся о правописании. Они просто осознают, что освоение других навыков — более сложных и сложных — часто дает лучший результат, когда ученик уделяет этим навыкам все внимание. Сначала одиночные инструменты, затем , затем весь оркестр.

Артикул:

Колодзей, штат Нью-Джерси, и Колумба, Л. (2005). Изобретенная орфография: Руководство для родителей. Улучшение чтения , 42 (4), 212-223.

Правописание для учителей :: Read Naturally, Inc.

Почему важно правильное написание

Правильное написание все еще важно.Национальная комиссия по письму для семей, школ и колледжей Америки (2005) сообщила, что в 80% случаев заявление о приеме на работу обречено, если оно плохо написано или написано плохо. Вот другие примеры ситуаций, в которых орфография важна:

• Написание, чтобы другие могли читать и понимать
• Распознавание правильного выбора из возможностей, предоставляемых средством проверки орфографии
• Поиск слов в словаре
• Заполнение по алфавиту
• Игра словесные игры, такие как Scrabble®

И хотя программное обеспечение для обработки текстов включает в себя средства проверки правописания, учащиеся все равно должны хорошо владеть орфографией.

Проверка орфографии не улавливает все ошибки

С появлением текстовых редакторов и средств проверки орфографии некоторые утверждали, что инструкции по проверке орфографии уже не так важны. Но средства проверки правописания не обнаруживают всех ошибок. Одно исследование (Montgomery, Karlan, and Coutinho, 2001) показало, что средства проверки орфографии обычно выявляют от 30 до 80 процентов орфографических ошибок, отчасти потому, что они пропускают ошибки омофона. Программа проверки орфографии не найдет ошибок в этом предложении: «До двух миль — это слишком далеко.

Другая проблема заключается в том, что студенты, которые очень плохо владеют орфографией, не дают точных приближений целевых слов, необходимых для проверки орфографии, чтобы предложить правильное слово.

Орфография важна для чтения

Исследования показали, что обучение правописанию и обучение чтению во многом основываются на одних и тех же базовых знаниях, таких как отношения между буквами и звуками, и, что неудивительно, эта инструкция по правописанию может быть разработана таким образом, чтобы помочь детям лучше понять эти ключевые знания, что приведет к лучшему чтению (Ehri, 2000).

Кэтрин Сноу и др. (2005, стр. 86) резюмируют реальную важность правописания для чтения следующим образом: «Орфография и чтение строятся и полагаются на одно и то же мысленное представление слова. Знание написания слова делает его устойчивым и доступным для свободного чтения ».

Орфография важна для письма

Исследования также подтверждают тесную взаимосвязь между орфографией и письмом: писатели, которым приходится слишком много думать о том, как писать, используют ценные когнитивные ресурсы, необходимые для аспектов композиции более высокого уровня (Singer and Bashir, 2004) .Письмо — это умственное жонглирование, которое зависит от автоматического использования базовых навыков (например, почерка, орфографии, грамматики и пунктуации), чтобы писатель мог сосредоточиться на теме, организации, выборе слов и потребностях аудитории. Плохие орфографии могут ограничить то, что они пишут словами, которые они могут написать, с неизбежной потерей речевой силы, или они могут потерять свои мысли, когда они застрянут, пытаясь произнести слово.

Правописание требует четкого обучения

Отчет Национальной комиссии по чтению (2000 г.) не включает орфографию в качестве одного из пяти основных компонентов комплексного обучения грамоте.В отчете говорилось, что фонематическое знание и обучение звуку оказали положительное влияние на орфографию в начальных классах и что орфография продолжает развиваться в ответ на соответствующие инструкции по чтению.

Однако недавнее исследование поставило под сомнение по крайней мере часть предположения Национальной комиссии по чтению. В ходе лонгитюдного исследования «Научные исследования чтения» (2005 г.) группа исследователей обнаружила, что, хотя рост учащихся в понимании отрывков оставался близким к среднему с первого по четвертый класс, их орфографические оценки резко упали к третьему классу и продолжали снижаться в третьем классе. четвертый класс (Mehta, Foorman, Branum-Martin, & Taylor, 2005).Ясно, что мы не должны предполагать, что прогресс в чтении обязательно приведет к прогрессу в правописании.

Программы чтения Naturally для обучения орфографии или поддерживающие орфографию

Обычные и неправильные шаблоны правописания

Написание слов на английском языке более регулярное и основанное на шаблонах, чем принято считать. Около 50% английских слов имеют правильную орфографию. Это означает, что буквы, используемые для написания этих слов, предсказуемо представляют их звуковые паттерны.Например, слова плохой , назад и запекать все следуют надежным, регулярным шаблонам правописания.

Еще 37% имеют только одну ошибку, если они написаны на основе только соответствий звук-символ. Обычно эта ошибка возникает при написании гласного звука. Звук schwa является примером. Если ученик хочет записать слово температура и знает, что все гласные иногда издают звук шва (ə), этот ученик знает, что один звук не поможет ему произнести слово по буквам.Определенный гласный, необходимый для третьего слога в температуре , должен быть выучен, чтобы правильно написать слово.

Остальные 13% необходимо выучить как неправильные слова (например, океан ), и многие из этих слов можно было бы написать правильно, если бы была принята во внимание другая информация, такая как значение слова и происхождение слова (Hanna, Hanna, Hodges , и Рудорф, 1966).

Стратегии правописания

Сколько слов нам нужно учить в нашей инструкции по правописанию? Среднестатистический человек свободно использует около 10 000 слов и может распознать еще 30 000–40 000 слов.К счастью, чтобы быть эффективным правописателем, учащийся не должен уметь правильно произносить все слова из своего словарного запаса для аудирования, чтения и разговора. Базовый орфографический словарь от 2800 до 3000 хорошо подобранных слов должен составлять основу для обучения орфографии (Э. Хорн, 1926; Фитцджеральд, 1951; Ринсленд, 1945; Т. Хорн и Отто 1954; Монсон, 1975).

При выборе слов для включения в инструкции по правописанию сосредоточьтесь на правильных вариантах написания, часто встречающихся словах (как обычных, так и неправильных) и словах с часто встречающимися ошибками.

Обучение регулярным шаблонам правописания

Поскольку 50% слов, которые дети читают и пишут, имеют обычные шаблоны правописания (а еще 37% очень близки), разумно напрямую обучать детей обычным шаблонам правописания в нашей системе письма. Студенты знакомятся со звуковыми / орфографическими моделями на ранних этапах обучения чтению, а затем они изучают их снова во время обучения правописанию.

Слова с правильной схемой написания следует учить с использованием буквенно-звукового соответствия — как озвученных слов .Исследователи обнаружили, что наиболее успешные подходы были основаны на структурированной инструкции по правописанию, которая явно учит речевым звукам, которые представлены буквами в печатных словах (Graham, 1999; Berninger et al., 2000; Swanson et al., 1999). Учащийся определяет отдельные звуки в слове, а затем выбирает правильную букву (или буквы) для обозначения каждого звука. Иногда звук представлен более чем одной буквой (например, sh ).

Исследования показывают, что постоянное обучение правописанию на основе звуков языка является эффективным и дает хорошие результаты.Студенты извлекают пользу из прямого систематического обучения, которое продвигает их по континууму от самых простых звуковых / орфографических моделей к наиболее сложным. Обучение наиболее эффективно, когда на уроках слова с общими характеристиками сгруппированы вместе.

Вот простая последовательность фонетических элементов для обучения озвученным словам, которая переходит от самых простых звуковых / орфографических моделей к наиболее сложным:

1. Согласные и короткие гласные звуки
2. Согласные смеси и диграфы
3. Длинные гласные / финал e
4. Диграфы долгих гласных
5. Другие образцы гласных
6. Слоговые образцы
7. Аффиксы

Обучение правописанию высокочастотных слов

Восемь слов составляют 18% всех слов, которые учащиеся используют в своем письме, из них 25 слов составляют 33%, 100 слов на 50%, 300 слов на 65%, 1000 слов на 86%, 2000 слов на 95% и 3000 слов на 97% (Fry, Fountoukidis, & Kress, 2000; Horn, 1926; Otto & McMenemy ; 1966, Ринсленд, 1945).Было бы разумно сделать эти слова приоритетными в обучении правописанию.

Требовать от студента владения орфографической лексикой, значительно превышающей 3000 слов, противоречит исследованиям. После того, как вы выучили несколько сотен слов, начинает действовать закон убывающей отдачи (Allred, 1977). Таким образом, если ученики усвоят около 3000 слов, у них будет около 97% слов, которые им понадобятся.

Следующий список включает первые 200 часто встречающихся слов.

Список правописания: Первые 200 высокочастотных слов

В столбце слева перечислены часто встречающиеся слова с неправильными вариантами написания в порядке их частоты.В других столбцах перечислены часто встречающиеся слова с правильными вариантами написания, организованные по распространенному написанию гласных. Используйте этот список, чтобы не забывать выделять часто встречающиеся слова с помощью регулярных схем написания, когда вы обучаете различным образцам гласных.

Изучение нерегулярных высокочастотных слов
Нерегулярные высокочастотные слова следует учить как разборных слов — обучая их в порядке их частоты. Запоминание слов по буквам следует обучать, используя словесную память — произнесите слово, произнесите слово по буквам, повторите слово еще раз.

Когда ученик самостоятельно изучает слова с неправильной схемой написания, он должен практиковать слово, произнося слово, произнося и записывая каждую букву, а затем повторяя слово снова. Затем ученик должен проверить орфографию на правильном образце и снова попрактиковаться — столько раз, сколько необходимо.

Изучение обычных высокочастотных слов
Часто встречающиеся слова с регулярными схемами написания следует учить как звуковых слова на уроках с такими же схемами.Звуковые слова следует учить, прислушиваясь к каждому звуку в слове, а затем записывая букву (или буквы), соответствующие каждому звуку.

Поскольку некоторые часто встречающиеся слова имеют регулярные шаблоны правописания, которые изучаются намного позже в программе правописания, эти слова следует преподавать как слова по произношению раньше, а затем рассматривать как слова по произношению, когда их шаблон правописания преподается позже.

Обучение правописанию часто написанных с ошибками слов

На небольшое количество слов — около 300 — приходится более половины слов, которые студенты неправильно пишут.В рамках проекта «Исследование в действии» было проанализировано 18 599 письменных сочинений детей 1–8 классов (Cramer and Cipielewski, 1995). Исследователи отметили орфографические ошибки в этих композициях и обобщили результаты. Они обнаружили, что небольшой набор общеупотребительных слов часто ошибочно пишется. Учащиеся начальной, средней и средней школы неправильно пишут эти слова.

Исследователи составили этот список слов с наиболее частыми орфографическими ошибками:

Список орфографии: 100 наиболее часто встречающихся орфографических ошибок на восьми уровнях обучения

Если вы посмотрите вниз этот список, вы заметите эти повторяющиеся проблемы с орфографией:

• Омофоны: Омофоны — слова, которые звучат одинаково, но пишутся по-разному — составляют около 20 процентов слов с ошибками (например,г., там прописано их ).
• Апострофы: слов, содержащих апостроф, составляет около 10 процентов слов с ошибками, некоторые из которых также являются омофонами (например, — это , — , — — — ).
• Ошибки разделения / соединения: Другая очень предсказуемая орфографическая проблема связана со словами, которые поддаются неправильному разделению или соединению (например, , потому что написано как , потому что , много, написано много, ).
• Ошибки в составных словах: Другой распространенной проблемой правописания является неправильное написание составных слов из-за их неправильного разделения или, что реже, из-за неправильного соединения открытого составного слова или соединения сложного слова с дефисом (например, за пределами пишется как из сторона , мороженое по буквам мороженое , няня по буквам няня и т. д.).

Слова, в которых учащиеся начальных классов делают ошибки в написании, во многих случаях являются теми же словами, в которых учащиеся средних и средних школ продолжают писать с ошибками.Когда исследователи внимательно изучили 25 слов с наиболее частыми ошибками на каждом уровне обучения, они отметили поразительное количество совпадений между уровнями обучения с первого по восьмой.

В то же время изучение типичной учебной программы по правописанию показывает, что многие из этих часто написанных с ошибками слов преподаются довольно рано в учебной программе по правописанию. К сожалению, многие из этих слов преподаются только один раз в течение восьмилетнего курса обучения правописанию.

Преподавание этих слов один раз в серии упражнений по правописанию, охватывающей шесть или восемь классов, не позволяет многим учащимся выучить эти слова.Учителя должны внедрить систему повторения и повторного использования этих слов, пока ученики не продемонстрируют мастерство. Учащиеся должны находиться под наблюдением и нести ответственность за правильное написание этих слов в своей повседневной работе. Слова, которые по-прежнему пишутся с ошибками, следует использовать в следующем уроке правописания.

Использование методики «тест-исследование-проверка» для обучения правописанию

Исследования показывают, что методика «тест-исследование-проверка» является единственной наиболее эффективной стратегией в обучении правописанию.Это предполагает, что ученик (под руководством учителя) исправит свои собственные ошибки сразу после прохождения предварительного теста на правописание.

После каждого слова или в конце предварительного тестирования учитель произносит каждое слово, подчеркивая каждую букву, когда ученик указывает на каждую произносимую букву. Цветным карандашом ученик ставит точку под неправильной частью слова, а затем правильно записывает слово сбоку.

Тест-учеба-тестовый метод позволяет студенту:

• видеть, какие слова сложны,
• находить ту часть слова, которая вызывает затруднения, и
• исправлять ошибки.

Затем учащийся может сосредоточиться на сложных частях конкретных слов при подготовке к заключительному тесту (Allred, 1977; Darch et al., 2000; Hall, 1964; Hibler, 1957; Morton, Heward, & Alber, 1998). .

Программы чтения Naturally для обучения правописанию или поддерживающие правописание

Обучение правописанию с помощью знаков для звуков

Read Naturally’s Signs for Sounds — это основанная на исследованиях программа проверки правописания для начинающих и развивающих орфографию и читателей. Signs for Sounds содержит систематические, подробные инструкции по фонетике, чтобы научить студентов, как писать слова с регулярными шаблонами правописания (произносимые слова), и систематическую стратегию обучения студентов, как научиться писать часто встречающиеся слова с неправильными шаблонами правописания (произносимые слова ).Кроме того, гибкий дизайн уроков побуждает учителей повторять слова с часто встречающимися ошибками от недели к неделе, пока эти трудные слова не будут усвоены.

Узнайте больше о том, как Signs for Sounds использует основанные на исследованиях стратегии для обучения правописанию:

Другие программы, поддерживающие правописание

Следующие программы не фокусируются на правописании, но включают действия по правописанию как часть более широкого круга инструкций:

Библиография

Allred, R. (1977). Орфография: применение результатов исследования .Вашингтон, округ Колумбия: Национальная ассоциация образования.

Бернингер В. В., Воган К., Эбботт Р. Д., Брукс А., Бегей К., Куртин Г., Берд К. и Грэм С. (2000). Обучение орфографии на основе языка: обучение детей тому, как устанавливать множественные связи между устным и письменным словом. Learning Disability Quarterly , 23 (2), 117–135.

Крамер Р. и Чипелевски Дж. (1995). Исследование в действии: исследование орфографических ошибок в 18 599 письменных сочинениях детей 1-8 классов. Гленвью, Иллинойс: Скотт Форесман.

Дарч К., Ким С., Джонсон С. и Джеймс Х. (2000). Стратегические навыки правописания учащихся с ограниченными возможностями обучения: результаты двух исследований. Журнал учебной психологии , 27 (1), 15–27.

Эри, Л. (2000). Учимся читать и учимся писать: две стороны медали. Темы по языковым расстройствам , 20 (3), 19-49.

Фитцджеральд Дж. (1951). Обучение правописанию . Милуоки: Издательская компания Брюса.

Фрай, Э. Б., Фунтукидис, Д. Л., и Кресс, Дж. Э. (2000). Книга списков читающего учителя, 4-е изд. . Сан-Франциско, Калифорния: Джосси-Басс.

Грэм, С. (1999). Инструкция по написанию и правописанию для учащихся с ограниченными возможностями обучения: обзор. Learning Disability Quarterly , 22 (2), 78–98.

Холл, Н. (1964). Буквой размечен исправленный тест. Journal of Educational Research , pp. 58, 148-157.

Ханна, П.Р., Ханна, Дж. С., Ходжес, Р. Э. и Рудорф, Э. Х., младший (1966). Фонемы-графемы как подсказки к улучшению орфографии . Вашингтон, округ Колумбия: Типография правительства США.

Хиблер Г. (1957). Тест-исследование в сравнении с методом обучения-тестирования при обучении правописанию во втором классе: Исследование 1 . Неопубликованная магистерская диссертация, Техасский университет.

Хорн, Э. (1926). Базовый словарный запас из 10 000 слов, наиболее часто используемых при письме . Айова-Сити: Университет Айовы.

Хорн, Т., & Отто, Х. (1954). Обучение правописанию: подход в рамках всей учебной программы . Остин: Техасский университет.

Мета, П. Д., Форман, Б. Р., Бранум-Мартин, Л., и Тейлор, В. П. (2005). Грамотность как одномерный конструкт: подтверждение, источники влияния и значение в продольном исследовании в 1–4 классах. Научные исследования чтения , 9 (2), 85–116.

Монсон, Дж. (1975). Правописание — это рутина, рутина или оживление? Элементарный английский , 52, 223-224.

Монтгомери Д. Дж., Карлан Г. Р. и Коутиньо М. (2001). Эффективность программ проверки орфографии текстового процессора для создания целевых слов для орфографических ошибок, сгенерированных учащимися с ограниченными возможностями обучения, Journal of Special Education Technology , 16 (2).

Мортон В. Л., Хьюард В. Л. и Альбер С. Р. (1998). Когда выполнять самокоррекцию ?: Сравнение двух процедур проверки орфографии. Журнал поведенческого образования , 8 (3), 321–335.

Национальная комиссия по письму для семей, школ и колледжей Америки.(2005). Письмо: мощное послание правительства штата . Нью-Йорк: Совет колледжей.

Национальная комиссия по чтению. (2000). Обучение детей чтению: основанная на фактах оценка научно-исследовательской литературы по чтению и ее значения для обучения чтению (публикация NIH № 00-4769), Вашингтон, округ Колумбия: Типография правительства США, стр. 13–14.

Отто В. и Макменеми Р. (1966). Коррекционно-оздоровительное обучение . Бостон: Хоутон-Миффлин.

Ринсланд, Х. (1945). Базовый словарный запас младших школьников . Нью-Йорк: Макмиллан.

Сингер Б., Башир А. (2004). Варианты развития письма. В Стоун, С.А., Силлиман, Э. Р., Эрен, Б. Дж. И Апель, К. (ред.), Справочник по языку и грамотности: развитие и расстройства , стр. 559-582. Нью-Йорк: Гилфорд.

Сноу, К. Э., Гриффин, П., и Бернс, М. С. (ред.) (2005). Знания в поддержку обучения чтению: подготовка учителей к изменяющемуся миру .Сан-Франциско: Джосси-Басс.

Суонсон, Х. Л., Хоскин, М., и Ли, К. (1999). Вмешательства для учащихся с нарушением обучаемости: метаанализ результатов лечения . Нью-Йорк: Guilford Press.

Правописание в Интернете и в лаборатории

Abstract

В сети доступно несколько словарей для доступа к семантической, синонимической или орфографической информации о данном слове. В течение девяти лет мы систематически записывали все введенные последовательности букв из французского интернет-словаря.Было получено в общей сложности 200 миллионов орфографических форм, что позволило нам создать крупномасштабную базу данных орфографических ошибок, которая могла бы информировать психологические теории о процессах правописания. Чтобы проверить надежность этой методологии больших данных, мы выбрали из этой базы данных выборку из 100 слов с часто используемыми ошибками. Группа из 100 студентов французских университетов должна была выполнить тест по правописанию на диктант по этому списку слов. Результаты показали сильную корреляцию между двумя наборами данных по частотам произнесения написания (r = 0.82). Хотя распределение орфографических ошибок в двух базах данных было относительно согласованным, доля правильных ответов выявила значительные различия. Регрессионный анализ позволил нам получить возможные объяснения этих различий с точки зрения факторов, зависящих от задачи. Мы утверждаем, что сравнение результатов этих крупномасштабных баз данных с результатами стандартных и контролируемых экспериментальных парадигм, безусловно, является хорошим способом определения условий, при которых эта методология больших данных может быть адекватно использована для обоснования психологических теорий.

Образец цитирования: Rey A, Manguin J-L, Olivier C, Pacton S, Courrieu P (2019) Правописание в Интернете и в лаборатории. PLoS ONE 14 (12): e0226647. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0226647

Редактор: Франческа Перессотти, Университет Падуи, ИТАЛИЯ

Поступила: 24 июля 2019 г .; Принята к печати: 30 ноября 2019 г .; Опубликован: 19 декабря 2019 г.

Авторские права: © 2019 Rey et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Данные и материалы для всех экспериментов доступны в Open Science Framework (Doi: 10.17605 / OSF.IO / XFQ96).

Финансирование: AR поддерживалось BLRI Labex (ANR-11-LABX-0036), Институтом конвергенции ILCB (ANR-16-CONV-0002) и проектом CHUNKED ANR (# ANR-17-CE28 -0013-02).SP был поддержан грантами Парижского университета Декарта и Labex «Эмпирические основы лингвистики» (ANR-10-LABX-0083). Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Введение

Из-за экспоненциального роста компьютерных возможностей как с точки зрения хранения, так и обработки, за последнее десятилетие возникла новая область исследований, особенно в области психологии.Часто называемый «эволюцией больших данных» (r) [1], он просто отражает новую научную ситуацию, которая позволяет нам собирать, хранить и получать доступ к огромным объемам данных, которые измеряют различные аспекты человеческого поведения. Одна из главных задач психологов-экспериментаторов перед этими новыми гигантскими наборами данных состоит в том, чтобы определить, как их использовать для адекватного обоснования психологических теорий. Настоящее исследование специально разработано для решения этой проблемы путем рассмотрения новой крупномасштабной базы данных по эффективности правописания, которая была собрана на протяжении многих лет на веб-сайте французских словарей.

Сбор больших объемов данных из Интернета больше не является проблемой для самых последних поколений компьютеров и для исследователей, изучающих когнитивные процессы, участвующие в письменном производстве. Эти новые базы данных могут даже предоставить строгие эмпирические ограничения для тестирования вычислительных моделей письменного производства слов [2]. Например, было бы полезно знать набор возможных орфографических ошибок, которые могут возникнуть для данного слова, и, точнее, иметь доступ к надежным оценкам количественного распределения этих ошибок.Рассмотрим, например, английское слово «inaccurate» и следующую орфографическую ошибку «innacurate» [3]. Можем ли мы получить хорошую оценку доли этой орфографии среди всех ошибочных написаний, связанных с «неточным», и можем ли мы дать теоретическое объяснение этой доли в терминах вычислительных моделей и прогнозов, созданных на основе компьютерного моделирования? В настоящем исследовании на основе миллионов веб-записей мы смогли связать наиболее ошибочные произведения (т. Е. Буквенные строки, которые не появляются как слова в лексической базе данных) с их базовым словом и вычислить оценки распределения орфографические ошибки для большого набора слов.

Разработка новых методологий, которые увеличивают размер зерна эмпирических данных, часто помогает увеличить размер зерна моделей и теорий. В смежной области визуального распознавания слов два десятилетия назад были введены крупномасштабные базы данных на уровне элементов для проверки описательной адекватности различных существующих моделей, и этот подход оказался особенно полезным для повышения точности как данных, так и теорий [4 –9]. Однако крупномасштабные исследования чтения могут проводиться только в лаборатории, потому что они требуют записывающих устройств для тщательного измерения главной зависимой переменной, т.е.е., время отклика. В лучшем случае 30 участников произвели время именования для набора из 3000 слов, что привело к набору данных из 90 000 точек данных [6].

В случае проверки правописания одним из важных ограничений лабораторных экспериментов является ограниченное количество элементов, которые могут обрабатывать участники. Для получения базы данных, содержащей не менее 1000 слов, на каждого участника потребуется не менее 3 часов, и хотя этот тест на определение правописания может быть проведен в несколько отдельных сеансов, на качество орфографических шаблонов после одного часа эксперимента определенно повлияет усталость. и скука.Сбор образцов орфографии в Интернете может помочь в устранении этих ограничений. В самом деле, масштаб величины в отношении количества элементов, составляющих базу данных, может быть намного больше без ограничений на конкретный набор слов. Его также можно быстро применить к нескольким языкам, имеющим разную фонографическую структуру, без необходимости проводить одни и те же ресурсоемкие эксперименты. Крупномасштабные базы данных, собранные в Интернете, могут открыть новую эру когнитивного моделирования в области орфографии.

Критическая трудность с данными, собранными в Интернете, заключается в том, что, в отличие от стандартных экспериментальных данных, собранных в контролируемых экспериментальных условиях и после набора точных инструкций, практически нет информации о том, как эти варианты написания были произведены. Хотя методология больших данных может обеспечить надежные — и почти бесшумные — эмпирические оценки эффективности правописания из-за огромного количества собранных точек данных, могут быть качественные различия между этими большими наборами данных и стандартными экспериментальными данными, собранными в лаборатории из-за неожиданных предубеждения или процедурные различия.По этой причине сравнение результатов обеих методологий (например, больших данных и . стандартных экспериментальных данных из лаборатории) должно позволить нам проверить, действительно ли орфографические характеристики, извлеченные из методологии больших данных, отображают те же количественные и качественные свойства, что и экспериментальные данные, полученные из лаборатории.

В настоящем исследовании орфографические ошибки были собраны на французском языке, который особенно противоречив, когда нужно восстановить орфографическую транскрипцию произнесенного слова.Давайте сначала кратко рассмотрим три основных характеристики французской орфографии, которые объясняют, почему орфографические ошибки в этом языке довольно часто встречаются даже среди высокообразованных взрослых. Во-первых, как и во многих других языках с алфавитной системой, во французском языке существует противоречивое взаимно-однозначное соответствие между фонемами и графемами. С помощью компьютерного моделирования было показано, что применение правил проверки правильности написания позволяет правильно написать не более половины всех французских слов [10].Во многом это связано с тем, что для фонемы часто бывает несколько вариантов написания [11–13]. Например, / o / может быть записано как o , au , eau , ot и / ã / может быть записано как an , en , ant . Вторая особенность французского языка состоит в том, что пишущим часто приходится выбирать между однобуквенным и двубуквенным написанием согласных фонем. Например, / f / записывается как f в муфле (рукавица) и ff в суфле (дыхание), а французские орфографии иногда опускают дублет, ошибочно используя суфле как суфле , а иногда ошибочно удваивают букву, опечатывая муфле как муфель [14].Третья характеристика состоит в том, что многие буквы молчат или не имеют фонологических аналогов [15,16]. Например, последние d слов bavard (разговорчивый) и foulard (шарф) не произносятся. Аналогично, маркеры множественного числа — s и — nt также молчат: « elle danse» (она танцует) и « elle s danse nt » (они танцуют) do имеют точно такое же произношение / εl dã: s /.Поэтому для правильного написания французского необходимо приобрести и применить несколько лингвистических способностей, используя лексическую, морфологическую и морфо-синтаксическую информацию, которая выходит далеко за рамки правил транскрипции звука и правописания [17].

За последние годы были предприняты активные усилия по разработке веб-сайтов со словарями, свободно предоставляющих информацию о словах (например, определение, этимологию, синонимы). Так обстоит дело, например, с электронным словарем синонимов от CRISCO [18], который использовался в настоящем исследовании.В течение девяти лет один из нас (JLM) систематически записывал все запросы, которые были адресованы веб-пользователям, в словарь синонимов. Было собрано около 200 миллионов орфографических форм, которые были использованы для создания крупномасштабной базы данных орфографических исполнений, включая как правильные орфографические формы, так и ошибки.

Однако, как упоминалось выше, неясно, возникают ли такие же орфографические ошибки на веб-сайте словаря и в других ситуациях, например, при написании под диктовку или при вводе слов в контекстах предложений.Ограничения задач, вероятно, не совпадают, и мы не можем быть уверены априори, что орфографические ошибки будут одинаковыми и будут иметь одинаковое распределение в различных задачах. Например, в [19] сравнивалась частота встречаемости 351 правильной или неправильно написанной формы, полученной со словарного веб-сайта (отдельные слова) и с веб-сайтов дискуссионных форумов (слова в контексте предложения), и была получена корреляция r = 0,76 (p <0,0001). находится между логарифмическими частотами двух наборов данных. Несмотря на сильную и значительную корреляцию, она не идеальна, и нельзя гарантировать отсутствие систематических или качественных различий между двумя распределениями правописания.

Фактически, в каждом наборе средств элемента (частот буквенных строк в данном случае) есть часть дисперсии элемента, которая является систематической («эффект элемента»), и часть, которая является случайной (шум). Можно считать, что два набора средних значений элементов принадлежат одной и той же совокупности данных, только если их корреляция учитывает систематическую часть дисперсии элементов данных. Недавно был предложен метод оценки этой части систематической дисперсии элементов, основанный на конкретном внутриклассовом коэффициенте корреляции (ICC), который будет использоваться в настоящем исследовании [4,5,7,8].

Если наблюдается разумное соответствие между данными орфографии, полученными со словарного веб-сайта, и данными, полученными в другой ситуации, например, при написании диктовки, то можно будет обобщить наблюдения, сделанные на автоматически сгенерированных крупномасштабных базах данных орфографических ошибок, на другие распространенные ситуации. Однако если появляется какое-то систематическое различие, то мы должны учитывать это различие при анализе набора орфографических произведений, чтобы адекватно использовать эти крупномасштабные базы данных для моделирования процессов производства письменных слов.

Чтобы решить эту проблему, на большой выборке участников (т.е. 100) был проведен эксперимент по правописанию под диктовку со словами, выбранными из базы данных веб-сайта. Полученные данные сравнивались с данными, полученными на веб-сайте словаря, чтобы оценить сходство и возможные качественные различия между двумя наборами данных.

База данных Интернет-словаря

Корпус наблюдений возник в результате всех запросов к электронному словарю синонимов от CRISCO [18] в течение первых 9 лет, когда он был размещен в сети (октябрь 1998 г. — декабрь 2007 г.).Этот корпус соответствует примерно 200 миллионам запросов, и наблюдалось около 4 миллионов различных орфографических форм. Были отобраны только те, которые появлялись более 200 раз, в результате чего был получен набор из 58,509 орфографических форм.

Из этого большого набора данных орфографические формы могут соответствовать либо слову, либо слову с ошибкой. Справочная лексика, используемая для извлечения французских слов, соответствующих буквенным строкам, набранным пользователями, была открытая морфологическая лексика французского языка MORPHALOU (около 540.000 лексических статей; [20,21]). Всякий раз, когда введенная буквенная строка обнаруживалась в справочной лексике, она классифицировалась как правильное написание. Среди набора из 58,509 орфографических форм 43,444 были правильными написаниями (т.е. 74,25%). В противном случае к ошибочной строке букв применялась процедура приблизительного сопоставления строк, чтобы получить связанную с ней лексическую запись. Эта процедура была использована для результирующих 15.065 ошибочных буквенных строк.

Эта процедура состояла из 3 шагов.Во-первых, все диакритические знаки игнорировались, поскольку пользователи часто пропускали их или ошибочно вводили их. Если введенная строка соответствовала лексической статье (игнорируя все диакритические знаки), то эта строка была связана с лексической записью. Например, ошибочная строка « abime » была связана с лексической записью « abîme » (бездна). Во-вторых, список орфографических соседей введенной строки был сгенерирован из лексикона с использованием расстояния Левенштейна-Дамерау, равного 1 [22]. Ортографические соседи были получены путем вставки, удаления или замены одного символа или перестановки двух соседних символов.Если лексическая статья была получена после одного из этих преобразований, то строка была связана с лексической статьей. Например, ошибочная строка « accueil » была связана с лексической записью « accueil » (прием), которая соответствует орфографическому соседу, полученному перестановкой «eu» и «ue». В-третьих, фонологическая форма введенной строки была сгенерирована с использованием соответствий графема-фонема. Если полученная фонологическая форма соответствовала фонологической форме лексической статьи, то строка была связана с лексической статьей.Например, ошибочная строка « aluciner » была связана с лексической записью « halluciner » (галлюцинат), потому что обе имели одну и ту же фонологическую форму (например, / alysine /).

При использовании этой трехэтапной процедуры было автоматически сгенерировано 12,946 (85,9%) ассоциаций между ошибочной строкой букв и лексической записью. Оставшиеся 2,119 строки были вручную закодированы (530) или отклонены (1589), когда не удалось идентифицировать связанную лексическую запись. Например, введенная строка « appuier » не была связана трехэтапной процедурой с лексической записью « appuyer » (нажать) и поэтому была закодирована вручную.В качестве альтернативы введенная строка « ajeun » была отклонена, потому что она не соответствовала ни одной лексической статье из одного слова («ajeun» связано с выражением « à jeun » — на пустой желудок — которое состоит из двух различных слова).

Материалы и методы

Из базы данных случайным образом была выбрана выборка из 100 слов, процент орфографических ошибок которых в базе данных веб-сайта варьировался от 3,81% до 79,64% (в среднем 29,16%). Количество вхождений этих слов (запросы слов с орфографической ошибкой или без) в базе данных сайта варьировалось от 947 до 79818, а их частота варьировалась от 0.07 до 236,89 случаев на миллион согласно подсчету «Lexique 3» в книгах [23]. Мы обнаружили положительную корреляцию между количеством вхождений в базе данных и лог-частотой слов (r = 0,39, p <0,0001).

Участников

В эксперименте участвовала группа из 100 носителей французского языка, студентов университетов (68 женщин и 32 мужчины, средний возраст 23,25 года, s.d. = 2,96). Для нынешней экспериментальной процедуры (простой тест от правописания до диктовки) не требовалось официального одобрения со стороны нашего институционального или национального комитета по этике.Письменные информированные согласия участников были записаны.

Процедура

Участники должны были выполнить проверку правописания на диктовку отобранного списка из 100 слов. Перед диктовкой каждый участник получил лист бумаги с сеткой из 100 пронумерованных ячеек. Затем начинался диктант из 100 слов, и участники должны были записать каждое слово от руки в соответствующую ячейку (в порядке возрастания). Продолжительность диктовки составляла около 20 минут (12 секунд на слово).Полученные цепочки букв затем вводились в компьютерную программу для анализа.

Результаты

Всего в базе данных или в ходе эксперимента было получено 653 различных строки с ошибками в дополнение к 100 правильным словам. 593 строки с ошибками появились в обоих наборах данных, 29 строк с ошибками появились только в базе данных веб-сайта, а 31 — только в эксперименте с диктовкой. Все 753 появляющиеся строки (т.е. 653 орфографические ошибки и 100 правильных написаний) были приняты во внимание при анализе.Для каждой строки была вычислена частота появления для веб-сайта и баз данных диктовки, чтобы сравнить эти базы данных на уровне элемента. Что касается базы данных веб-сайта, частота каждой строки была отношением ее количества вхождений к количеству вхождений всех строк, относящихся к целевому слову (умноженному на 100). Для данных диктовки была построена таблица данных из 753 строк на 100 участников, со значением 1 для каждой ячейки, в которой участник произвел строку, и значением 0 в противном случае.Частота строк просто равна сумме элементов этой таблицы или общему количеству участников, которые создали эту строку. Обратите внимание, что строки, не появляющиеся в данном наборе данных, имели нулевую частоту в этом наборе данных. В таблице 1 приведен пример целевого слова « галлюцинант, » (галлюцинация) и связанных с ним ошибочных строк.

Сумма систематического отклонения позиции

Для оценки надежности и устойчивости частот струн, полученных в данных диктовки (и, соответственно, количества экспериментального шума), можно определить величину систематической дисперсии, которая присутствует в этом наборе данных.На практике предположим, что один и тот же тест на диктовку был проведен на независимой выборке из 100 разных участников в одних и тех же экспериментальных условиях, оценка количества систематической дисперсии должна указать нам диапазон корреляций, которые должны быть получены между частотами струн этих двух независимых групп. 100 участников. Если уровень экспериментального шума низкий, то корреляция между двумя группами и величина общей систематической дисперсии должна быть высокой, что указывает на то, что полученные средние значения элементов являются надежными оценками характеристик элементов.

Было показано, что доля систематической дисперсии, доступная в средних значениях элементов таблицы данных (m элементов) на (n участников), может быть надлежащим образом оценена с использованием коэффициента внутриклассовой корреляции (а именно «ICC (2, k) », Согласно номенклатуре [24], при условии, что экспериментальная мера следует модели аддитивной декомпозиции [7,8]. Это последнее условие можно легко проверить с помощью« Проверки ожидаемой корреляции »(ECVT), предложенного в [8] Этот тест был применен к таблице данных 753 строк на 100 писателей из эксперимента по диктовке (т.е.е., m = 753 и n = 100). Как видно на рис.1, не было видимых или значительных различий между предсказанием теоретической модели на основе теста ECVT и эмпирической корреляционной функцией, что означает, что мы можем уверенно использовать статистику ICC для оценки доли систематической дисперсии в строке. частоты из данных диктанта. ICC этих данных равен 0,9813 с 99% доверительным интервалом [0,9787, 0,9837], то есть систематическая дисперсия вектора из 753 частот строк составляет около 98%, что указывает на высокую надежность базы данных диктовки и ее предоставление надежные оценки распределения орфографических ошибок.

Сравнение веб-базы данных и данных диктовки

Коэффициент корреляции между производственными частотами 753 наблюдаемых строк в базе данных и под диктовкой равен r = 0,8191, то есть два набора данных разделяют около 67,1% дисперсии элементов (если учесть, что частоты строк веб-сайта приблизительно шумные — бесплатно из-за большого количества наблюдений). Этот процент разделяемой дисперсии намного меньше, чем ожидалось от ICC (98,13%).Таким образом, очевидно, что между этими двумя наборами данных существует некоторая систематическая разница. Корреляция между частотами правильного написания составила r = 0,6175 (N = 100), а корреляция между частотами орфографических ошибок составила r = 0,7588 (N = 653). Таким образом, кажется, что основное несоответствие между двумя наборами данных касается частот правильного написания.

Критическим шагом в этом исследовании была процедура сопоставления строк, которая применялась к ошибочным строкам букв, собранным из веб-словаря, для извлечения связанных с ними лексических статей.Применение этой процедуры позволило нам автоматически восстановить большую часть базовых слов (т. Е. 85,9%). Лабораторный эксперимент также может проинформировать нас о правильности этой процедуры, поскольку основные слова известны по определению в тесте на правописание под диктовку. Поэтому мы применили (благодаря разумному предложению одного из рецензентов) ту же процедуру сопоставления строк к орфографическим ошибкам, собранным во время теста на диктовку. Таким же образом мы обнаружили, что 90,4% этих ошибок могут быть связаны с правильным базовым словом, применяя эту автоматическую процедуру.Этот результат показывает, что мы можем с уверенностью использовать эту процедуру для получения связанных лексических записей, что имеет решающее значение для построения базы данных.

Количественные различия

В базе данных веб-сайта средний процент правильного написания слов составляет 70,84%, в то время как для слова «диктовка» процент правильного написания слов составляет 48,03%. Чтобы проверить это различие, мы построили «регрессор точности» следующим образом: коэффициент, равный 1, был привязан к каждому правильному написанию (100 строк), а коэффициент, равному -1, к каждому орфографическим ошибкам (653 строки).Корреляция между регрессором точности и частотой строки в базе данных веб-сайта составила r = 0,9305, в то время как эта корреляция составила только r = 0,6763 для частоты строки диктовки. Эти две корреляции значительно различаются в соответствии с тестом Williams T ₂ [25,26]: T ₂ (750) = -33,7335, p <0,0001. Таким образом, очевидно, что продукция в базе данных в целом намного точнее, чем продукция, полученная под диктовку.

Качественные отличия

Чтобы лучше понять качественные различия между этими двумя базами данных, мы сравнили результаты двух регрессионных анализов с использованием различных наборов регрессоров, которые, как известно, влияют на качество правописания на французском языке [27].В первом анализе мы проверили влияние шести регрессоров, которые можно было легко вычислить и использовать как на процент правильного написания, так и на распределение ошибок как для веб-сайта, так и для баз данных диктовки. Во втором анализе мы проверили влияние другого набора из 8 регрессоров только на процент правильного написания и сравнили результаты этого регрессионного анализа с результатами, представленными в [27]. Мы ограничили этот анализ исправлением орфографии, потому что значения элементов для этих регрессоров были непосредственно доступны из базы данных MANULEX [28], что не относилось к ошибкам.Это также позволило нам провести регрессионный анализ для большего количества элементов и сравнить результаты с другой независимой базой данных. Обратите внимание, что целью этого анализа является не исчерпывающий отчет о распределении показателей правописания, а получение первого качественного обзора переменных, влияющих на производительность в обеих базах данных, чтобы лучше понять количественные различия, указанные выше.

Регрессионный анализ 1

В этом первом регрессионном анализе мы использовали лексические и сублексические переменные, чтобы оценить соответствующий вклад этих факторов в орфографические характеристики.Среди 6 регрессоров были 3 лексические переменные, которые были извлечены из базы данных Lexique 3 [23] и соответствуют стандартным переменным, которые, как известно, влияют на характеристики правописания [27]. Как упоминалось выше, поскольку наша цель не состояла в том, чтобы предоставить полный отчет о характеристиках правописания, мы использовали легкодоступные вспомогательные переменные, такие как количество букв в слове или подсчет частоты биграмм, чтобы получить первый обзор вклад этих переменных в орфографические характеристики в обеих базах данных.6 регрессоров были:

• Логарифм частоты встречаемости целевого слова (плюс 1) в книгах (из Lexique 3). Обратите внимание, что 1 была добавлена ​​к наблюдаемой частоте, чтобы избежать логарифма (0) и больших отрицательных логарифмов для очень редких слов. Это переменная лексического уровня, отражающая частоту, с которой люди сталкиваются с целевым словом во время чтения.
• Число орфографических соседей целевого слова (из Lexique 3). Это число соответствует количеству слов, которые можно получить, изменив одну букву из целевого слова [29]
• Число фонологических соседей целевого слова (из Lexique 3).Что касается орфографических соседей, это число соответствует количеству слов, которые можно получить, изменив одну фонему из фонематической транскрипции целевого слова.
• Длина строки, то есть количество букв целевого слова.
• Логарифмическая частота менее часто встречающейся биграммы в строке (из Lexique 3). Эта сублексическая переменная предоставляет информацию о частоте субексических шаблонов правописания, составляющих слово. Предыдущие исследования действительно показали, что низкочастотные орфографические шаблоны с большей вероятностью будут написаны с ошибками и заменены более частыми [27].
• Увеличение логарифмической частоты менее частой биграммы в строках с ошибками по сравнению с таковой для целевого слова. Это логарифмическая частота менее частой биграммы в строке с ошибками за вычетом логарифмической частоты менее часто встречающейся биграммы в целевом слове (таким образом, это равно нулю для всех правильных слов). Этот регрессор применяется только к орфографическим ошибкам и, как было показано, влияет на орфографические характеристики [27].

Корреляции между шестью регрессорами представлены в таблице 2.

Коэффициенты корреляции между этими регрессорами и наблюдаемой частотой строк приведены в таблице 3 для базы данных веб-сайта и данных диктовки, а также для правильного написания и орфографических ошибок отдельно.

Что касается правильного написания, единственный регрессор, имеющий существенное влияние, — это частота записи целевого слова, которая неудивительно увеличивает частоту правильных ответов как для веб-базы данных, так и для данных диктовки. Однако корреляция между частотой регистрации слова и частотой правильного написания значительно ниже в базе данных (0.235), чем в данных диктанта (0,4767), согласно тесту Williams T ₂ : T ₂ (97) = 3,0951, p <0,003. Еще одно различие между сайтом и базами данных диктантов по частоте правильного написания наблюдалось в корреляции с длиной строки. Эти корреляции не были значимыми, однако они были противоположными, и их разница была значимой в соответствии с тестом Williams T ₂ : T ₂ (97) = 2,01, p <0,05. В соответствии с предыдущими наблюдениями [27] в данных диктанта, длина слова имеет тенденцию отрицательно влиять на частоту правильного написания (r = -0.1039, т.е. на коротких словах было больше правильных написаний, чем на длинных). Однако, что удивительно, в базе данных веб-сайтов этот эффект имеет тенденцию быть положительным (r = 0,071). Хотя сам по себе этот эффект не является значительным, существенная разница между сайтом и данными диктовки по этому поводу, безусловно, требует объяснения.

Что касается орфографических ошибок, мы наблюдали значительную положительную корреляцию между наблюдаемой частотой строки и увеличением логарифмической частоты менее часто встречающейся биграммы как для базы данных, так и для данных диктовки.Другими словами, неправильное написание имеет тенденцию заменять редкие биграммы более частыми, что верно для двух наборов данных. Мы также обнаружили значительную отрицательную корреляцию для базы данных веб-сайта между длиной строки и наблюдаемой частотой строк, показывая, что самые короткие орфографические ошибки чаще встречаются, чем самые длинные. Никакого другого значительного влияния на орфографические ошибки не наблюдалось, и в целом не было обнаружено качественных различий между двумя наборами данных в том, что касается орфографических ошибок.

Подводя итог, с помощью 6 регрессоров, использованных в этом первом регрессионном анализе, мы обнаружили, что наблюдаемые орфографические ошибки привели в глобальном масштабе к одним и тем же моделям регрессии в двух наборах данных. В обоих случаях орфографические ошибки имели тенденцию заменять менее частые биграммы целевого слова более частыми биграммами, что согласуется с результатами, полученными в предыдущих исследованиях [27]. Таким образом, на основе этого первого анализа орфографические ошибки и их распределение выглядят достаточно похожими на веб-сайте и в данных диктовки, за исключением того, что орфографические ошибки в данных веб-сайта в глобальном масштабе встречаются реже.

Напротив, орфография была значительно более точной на веб-сайте (около 71% правильных), чем в базе данных диктовок (около 48% правильных). Неудивительно, что в обоих наборах данных частота правильного написания увеличивается с частотой слов. Однако в базе данных сайта эта связь значительно слабее. Более того, хотя влияние длины слова на частоту правильного написания не было значительным, корреляция между длиной слова и частотой правильного написания значительно различалась между двумя наборами данных.Эти расхождения, безусловно, можно объяснить, рассмотрев ситуации, в которых пользователь обращается к сайту словаря.

Мы действительно можем выделить две основные ситуации, в которых пользователь ищет синоним слова. В первом случае пользователь может приблизительно знать слово, которое он / она планирует написать в документе или заменить синонимом. Эта ситуация в некотором роде сравнима с ситуацией под диктовку слова. Однако есть ситуация второго типа, когда пользователь только что натолкнулся на слово, которое он / она не знает точно в документе, и он / она ищет синонимы.В этом последнем случае пользователю не нужно искать информацию в своем ментальном лексиконе, но ему / ей нужно просто скопировать встреченное слово в окне ввода электронного словаря. В результате орфографическая ошибка менее вероятна, потому что правильное слово было только что замечено, и, следовательно, нет причин, по которым полученное написание зависит от частоты слова. Теперь при копировании доступного слова из документа в окно ввода словаря его можно ввести с ненулевой вероятностью орфографической ошибки или можно «скопировать и вставить» с нулевой вероятностью орфографической ошибки.Если слово короткое, то, вероятно, его будет быстрее набрать, однако, если это длинное слово, вероятно, предпочтительнее скопировать и вставить его. В результате вероятность орфографической ошибки имеет тенденцию к снижению (таким образом, точность увеличивается) по мере увеличения длины слова, в отличие от того, что логически происходит в других ситуациях. Если это действительно так, должно быть возможно обнаружить значительную положительную корреляцию между длиной слова и точностью написания в большой выборке слов из базы данных веб-сайта.Этот вопрос будет рассмотрен в следующем регрессионном анализе.

Регрессионный анализ 2

В то время как соответствие между орфографическими ошибками, полученными на веб-сайте словаря, и ошибками, полученными в эксперименте по правописанию и диктовке, в целом кажется хорошим, между двумя наборами данных появились систематические различия в частотах правильного написания. В частности, эффект различия в длине слова дает интересные подсказки для понимания наблюдаемых расхождений.Таким образом, изучение этого эффекта (т.е. положительной корреляции между длиной слова и точностью написания) на более крупной выборке слов имеет решающее значение для проверки его надежности и более точной характеристики различий между веб-сайтом и базами данных диктовок, зависящими от задачи.

В предыдущем крупномасштабном исследовании, основанном на детском правописании, Lété et al. (2008) определили различные факторы, влияющие на точность написания. Хотя дети не обязательно являются репрезентативными для населения в целом, интересно посмотреть, можно ли воспроизвести некоторые из наблюдаемых эффектов, используя данные со словарного веб-сайта.Что касается эксперимента с диктовкой, сравнение моделей корреляций между базой данных веб-сайта и ранее сообщенными результатами также может помочь нам определить, как адекватно использовать новую базу данных больших данных для обоснования психологических теорий создания орфографии.

Чтобы изучить эти вопросы, мы выбрали выборку из 6567 слов, общих для базы данных веб-сайта и французской базы данных MANULEX [28], которая обеспечивает ряд характеристик слов, которые мы собираемся использовать в качестве регрессоров в дальнейшем.Мы выбрали набор из 8 регрессоров, которые использовались в исследовании [27] или были доступны из базы данных MANULEX:

• WF: Логарифм частоты встречаемости слов (плюс 1) на миллион в книгах (из Lexique 3). Частота слов положительно повлияла на точность написания детьми в [27], а также в настоящем исследовании.
• Лен: Количество букв в слове. Длина слова отрицательно повлияла на точность правописания детей в [27], как и в настоящем эксперименте по правописанию под диктовку (хотя корреляция не была значимой в эксперименте с диктовкой).Обратное (т.е. положительная корреляция) наблюдалась для базы данных веб-сайта (корреляция также была статистически незначимой при p = 0,05).
• CGP: соответствие графемы фонемам — минимальная последовательность (из MANULEX). Это постоянство менее последовательного соответствия графемы и фонемы в слове. Этот тип регрессора не оказал явного влияния на точность правописания детей в [27].
• CPG: соответствие фонемы графеме — минимальная последовательность (из MANULEX).Это постоянство менее последовательного соответствия фонемы и графемы в слове. Этот тип регрессора положительно повлиял на точность правописания детей в [27].
• HPn: Количество гетерографических омофонов (от MANULEX). Это своего рода несоответствие фонемы графеме на уровне слов. Таким образом, можно ожидать негативного влияния на точность правописания.
• HPf: Логарифм средней частоты (плюс 1) гетерографических омофонов (из MANULEX).Это могло усилить негативный эффект HPn.
• PGNn: Количество фонографических соседей (от MANULEX). Фонографические соседи являются одновременно орфографическими и фонологическими соседями. Этот регрессор положительно повлиял на точность правописания детей в [27].
• PGNf: Логарифм средней частоты (плюс 1) фонографических соседей (из MANULEX). Этот регрессор оказал отрицательное влияние на точность правописания детей в [27].

Глобальная описательная статистика выборки из 6567 слов показана в таблице 4.

В таблице 5 показаны корреляции между всеми регрессорами и точностью правописания в данных веб-сайта. Как и ожидалось, мы обнаружили эффект регрессоров WF и CPG и не обнаружили существенного эффекта регрессора CGP. Однако, в отличие от [27], не было обнаружено значительного эффекта PGNn и PGNf, а влияние длины слова (Len) было значимо положительным, а не отрицательным. Этот последний результат, по-видимому, подтверждает гипотезу о том, что для пользователей веб-сайта целевое слово действительно доступно в значительной части случаев, и его можно ввести в поисковую систему, набрав (с возможными ошибками) или скопировав и вставить (без ошибок), с большей вероятностью использовать копирование и вставку для самых длинных слов, чем для самых коротких.Наконец, можно наблюдать значительные эффекты регрессоров HPn и HPf, но в направлении, противоположном ожидаемому. Однако, поскольку между регрессорами существуют важные взаимосвязи, необходим иерархический регрессионный анализ, чтобы выделить соответствующую роль этих переменных.

Мы использовали пошаговую стратегию для иерархического регрессионного анализа, вводя регрессоры в порядке убывания их корреляции с точностью написания и исключая те регрессоры, которые не смогли учесть значительную часть остатка.Результат этого анализа представлен в Таблице 6. Как можно видеть, иерархический регрессионный анализ по существу подтвердил наблюдения, сделанные на простых корреляциях, за исключением того, что эффект HPf на самом деле значительно отрицательный (β = -0,0809), когда эффект других регрессоров. Этот последний результат возвращает эффект регрессора HPf к ожидаемому отрицательному направлению, однако эффект HPn остается явно положительным. Возможное объяснение положительного эффекта количества гетерографических омофонов вытекает из того факта, что если пользователь вводит гетерографический омофон вместо фактического целевого слова, то поисковая машина не обнаружит ошибки, поскольку омофон также является словом.Вероятность такой ситуации логически увеличивается по мере увеличения количества гетерографических омофонов целевого слова, скрывая ряд необнаруженных орфографических ошибок и искусственно увеличивая оценку точности орфографии для гетерографических омофонов. Обратите внимание, что аналогичные трудности могут возникнуть при написании слов и задачах по диктовке, поскольку омофоны можно отличить только путем предоставления контекстной информации на разговорной речи, как в [27].

Обсуждение

Целью настоящего исследования было определить, можно ли использовать крупномасштабную базу данных по орфографическим продуктам, автоматически собранную со словарного веб-сайта, для информирования моделей и теорий письменного производства слов.Сравнивая распределение показателей правильных и ошибочных ответов между базой данных веб-сайта и базой данных правописания для диктовки, записанной в стандартных экспериментальных условиях, мы обнаружили сильное сходство между двумя базами данных в отношении распределения ошибок, но также и значительные различия в отношении доли правильных ответов. , указывающий на влияние факторов, специфичных для конкретной задачи.

Что касается распределения орфографических ошибок, кажется, что база данных веб-сайта может предоставить полезные эмпирические данные, которые качественно и количественно согласуются с данными, собранными в ходе стандартного теста проверки правописания на диктовку.При регрессионном анализе мы обнаружили, что генерация ошибок действительно в основном ограничивается сублексическими факторами и, в частности, наличием низкочастотных биграмм, которые могут быть заменены более частыми орфографическими паттернами (см. [30–34] для недавних исследований, посвященных изучению проблемы правописания). роль альтернативных факторов, влияющих на возникновение орфографических ошибок). Точно так же в обеих базах данных был получен примерно одинаковый набор форм ошибок (то есть из 653 записанных орфографических ошибок 593 были обнаружены в обеих базах данных).Таким образом, в случае ошибок факторы, зависящие от задачи, похоже, не меняют кардинально орфографические характеристики, и мы можем с уверенностью заявить, что распределение ошибок в крупномасштабной базе данных веб-сайта может использоваться для ограничения моделей создания письменных слов.

Сравнение веб-базы данных и лабораторного теста диктовки также показало, что два набора данных разделяют около 67,1% дисперсии элементов, что намного меньше, чем ожидалось от ICC (98,13%). Одна из причин, которая могла бы объяснить это несоответствие, вероятно, связана с тем, как участники давали свои ответы.В тесте на диктовку слова писались от руки, когда они набирались на клавиатуре для сайта словаря. Возможно, что набор текста поощряет некоторые типы орфографических ошибок и подавляет другие по сравнению с рукописным вводом из-за физических параметров раскладки клавиатуры. Например, такие факторы, как близость символов на клавиатуре или моно-руководство против . бимануальная типизация может способствовать значительной части этой неразделенной дисперсии. Более адекватным сравнением было бы экспериментальное задание, когда участникам выдают напечатанные слова и просят напечатать их, а не составить орфографию на основе фонологии.

Мы также обнаружили, что между двумя наборами данных появились значительные различия в отношении доли правильных ответов, количества правильных написаний больше в базе данных веб-сайта и корреляции с частотой слов в два раза больше в базе данных диктовок. Регрессионный анализ выявил более низкую корреляцию между правильными ответами и частотой слов, а также обратную корреляцию с длиной слова. Эти результаты согласуются с идеей, что во многих случаях пользователи веб-сайтов уже имеют доступ к целевому слову, и они просто вводят его в поисковую систему, набирая текст (с возможными ошибками) или копируя и вставляя (без ошибок).Этот первоначальный доступ к целевому слову, вероятно, снижает эффект частоты слов, наблюдаемый в базе данных диктовки. Точно так же существует большая вероятность использования копирования и вставки для самых длинных слов, чем для самых коротких, что позволяет обратить вспять эффект длины, наблюдаемый в базе данных диктовок. Второй регрессионный анализ согласуется с этой гипотезой, также обнаруживая положительную корреляцию между долей правильных ответов и длиной слова в большей выборке слов из базы данных веб-сайта.

Было также обнаружено, что влияние количества гетерографических омофонов положительно связано с долей правильных ответов, в отличие от того, что сообщалось в предыдущем исследовании [27]. Как указывалось выше, возможное объяснение этого результата также связано с тем, как пользователи вводят свой запрос на веб-сайте. Действительно, если ввести гетерографический омофон (вместо целевого слова), то поисковая машина не обнаружит ошибки, поскольку омофон также является словом.Эта ситуация искусственно увеличивает оценку точности написания слов, имеющих много гетерографических омофонов.

Таким образом, настоящий набор результатов предполагает, что эффекты длины и количества гетерографических омофонов следует рассматривать с осторожностью, поскольку они, возможно, смещены в базе данных веб-сайта из-за процедуры, связанной со сбором данных. Благодаря этим факторам, зависящим от задачи, эффекты могут модулироваться, даже если ранее описанные эффекты, которые имеют особое значение при моделировании процессов правописания, на самом деле четко воспроизводятся.Это случай эффекта частоты слов и эффекта согласованности фонем-графемного соответствия, сосуществование которых характеризует «двухмаршрутные» модели орфографии [2]. Таким образом, как и в случае любой экспериментальной парадигмы, использование крупномасштабных баз данных веб-сайтов требует детального анализа процедур, зависящих от задачи, которые могут вызвать качественную погрешность в собранных данных.

В настоящем исследовании мы обнаружили, что ошибки, собранные в Интернете, в значительной степени соответствуют распределению ошибок, собранных в стандартном тесте на проверку правописания на диктовку, что позволяет предположить, что были задействованы те же процессы создания слов.Эти ошибки затем можно было бы уверенно использовать для проверки предсказаний вычислительных моделей образования отдельных слов для всего набора существующих слов из данного языка. И наоборот, что касается процента правильного написания, мы теперь знаем из наших анализов, что производство слов в Интернете может отличаться от теста правописания на диктовку из-за процедур копирования / вставки, которые будут искажать результирующее распределение правильных написаний. Если мы не найдем способ исправить эту предвзятость, психологические теории словообразования могут только выиграть от этой крупномасштабной базы данных о распределении ошибок.

Обобщаются ли настоящие результаты на более экологичные ситуации производства слов, в которых слова встроены в предложения, а не производятся изолированно (например, во время веб-запроса или проверки правописания)? Чтобы получить ответ на этот вопрос, безусловно, необходимо применить стратегию, аналогичную той, которая использовалась в настоящем исследовании, например, путем сбора письменных текстов в лаборатории и сбора орфографических произведений в сети через дискуссионные форумы. Первый ответ приходит из сравнения, проведенного одним из нас [19], который сравнил частоту встречаемости 351 правильной или ошибочной формы, полученной со словарного веб-сайта (отдельные слова) и с веб-сайтов дискуссионных форумов (слова в контексте предложения).Между логарифмическими частотами двух наборов данных была обнаружена корреляция r = 0,76 (p <0,0001), аналогичная той, которую мы обнаружили в настоящем исследовании. Таким образом, хотя набор слов в предложениях, безусловно, требует дополнительных когнитивных процессов по сравнению с производством одного слова, этот результат предполагает, что распределение орфографических ошибок может быть весьма схожим и на него не влияет активация этих дополнительных процессов.

Заключение

Использование больших данных в психологии требует того же анализа задач, что и любое исследование в экспериментальной психологии, чтобы адекватно использовать эти массивные потоки информации для информирования психологических теорий о структуре и динамике психических процессов.Мы показали, что сравнение результатов этих крупномасштабных баз данных с результатами стандартных и контролируемых экспериментальных парадигм, безусловно, является хорошим способом определить эти зависящие от задачи факторы, которые должна учитывать любая теория. В нынешней ситуации, хотя процент правильных ответов явно недостаточен для изучения процессов производства письменных слов, распределения орфографических ошибок из крупномасштабной базы данных в Интернете, по-видимому, подходят не только для ограничения моделей производства слов на уровне заданий, но и , чтобы обеспечить надежные и почти бесшумные наблюдения благодаря чрезвычайно большому количеству точек данных.

Благодарности

Мы благодарны Франческе Перессоти, Виктору Куперману и анонимному рецензенту за их полезные комментарии и предложения.

Список литературы

1. 1. Майер-Шенбергер В., Цукьер К. Большие данные: революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и думаем. Джон Мюррей; 2013.
2. 2. Houghton G, Zorzi M. Нормальное и нарушенное правописание в двухмаршрутной архитектуре коннекционизма. Cogn Neuropsychol.2003. 20: 115–162. pmid: 20957568
3. 3. Кревски Дж., Линфилд Дж. Словарь плохого написания. Справочник случайного дома; 1974.
4. 4. Rey A, Courrieu P, Schmidt-Weigand F, Jacobs AM. Производительность предмета при визуальном распознавании слов. Психон Булл Ред. 2009; 16: 600–608. pmid: 19451391
5. 5. Рей А., Курье П. Учет дисперсии элементов в крупномасштабных базах данных. Front Psychol. 2010; 1. pmid: 21738520
6. 6. Шпилер Д.Х., Балота Д.А.Доведение вычислительных моделей именования слов до уровня элемента. Psychol Sci. 1997. 8: 411–416.
7. 7. Курье П., Рей А. Вменение отсутствующих данных и исправленная статистика для крупномасштабных поведенческих баз данных. Методы Behav Res. 2011; 43: 310–330. pmid: 21424187
8. 8. Courrieu P, Brand-D’abrescia M, Peereman R, Spieler D, Rey A. Подтвержденная статистика внутриклассовой корреляции для моделей производительности тестовых заданий. Методы Behav Res. 2011; 43: 37–55. pmid: 21287127
9. 9.Перри С., Зиглер Дж. К., Зорзи М. За пределами односложных: крупномасштабное моделирование чтения вслух с помощью модели коннекционистского двойного процесса (CDP ++). Cognit Psychol. 2010. 61: 106–151. pmid: 20510406 ​​
10. 10. Веронис Ж. От звука к правописанию на французском языке: Моделирование на компьютере. Eur Bull Cogn Psychol. 1988. 8: 315–334.
11. 11. Peereman R, Lété B, Sprenger-Charolles L. Манулекс-инфра: Распределительные характеристики графемы — отображения фонем, а также инфралексические и лексические единицы в письменных материалах, ориентированных на детей.Методы Behav Res. 2007; 39: 579–589. pmid: 17958171
12. 12. Циглер JC, Джейкобс AM, Stone GO. Статистический анализ двунаправленного несоответствия орфографии и звука французского языка. Методы Behav Res. Instrum Comput. 1996. 28: 504–515.
13. 13. Зиглер JC, Stone GO, Jacobs AM. Сосредоточьтесь на произношении _OUGH и правописании для / u /? База данных для вычисления прямой связи и согласованности обратной связи на английском языке. Методы Behav Res. Instrum Comput. 1997. 29: 600–618.
14. 14. Манессе Д., Червель А., Когис Д. Орфография: A qui la faute? Париж: ESF; 2007.
15. 15. Gingras M, Sénéchal M. Silex: База данных для окончаний безмолвных букв во французских словах. Методы Behav Res. 2017; 49: 1894–1904. pmid: 27864813
16. 16. Сенешаль М., Жинграс М., Л’Эро Л. Моделирование усвоения орфографии: влияние орфографических закономерностей на представления безмолвных букв: научные исследования чтения: Том 20, № 2. 2015; 20: 155–162.
17. 17. Пактон С., Дикон Х. Время и механизмы использования детьми морфологической информации в правописании: обзор данных на английском и французском языках. Cogn Dev. 2008. 23: 339–359.
18. 18. CRISCO. Электронный словарь синонимов. 1998. Доступно: http://www.crisco.unicaen.fr/des/
19. 19. Manguin J-L. Требования к веб-сайту: корпус для изучения орфографических вариаций (на французском языке). Труды 6èmes journées de linguistique de corpus.Университет Бретань-Зюд, Лорьян; 2009.
20. 20. Romary L, Salmon-Alt S, Francopoulo G. Стандарты бетонирования: от LMF до Morphalou. Женева, Швейцария; 2004.
21. 21. МОРФАЛУ. Lexique morphologique ouvert du français. Доступно: http://www.cnrtl.fr/lexiques/morphalou/
22. 22. Damerau FJ. Методика компьютерного обнаружения и исправления орфографических ошибок. Сообщество ACM. 1964; 7: 171–176.
23. 23. New B, Pallier C, Brysbaert M, Ferrand L.Lexique 2: Новая французская лексическая база данных. Методы Behav Res. Instrum Comput. 2004; 36: 516–524. pmid: 15641440
24. 24. Макгроу К.О., Вонг С.П. Формирование выводов о некоторых коэффициентах внутриклассовой корреляции. Психологические методы. 1: 30–46.
25. 25. Уильямс Э. Сравнение регрессионных переменных. J R Stat Soc Ser B Methodol. 1959; 21: 396–399.
26. 26. Steiger JH. Тесты для сравнения элементов корреляционной матрицы. Psychol Bull. 87: 245–251.
27. 27. Lété B, Peereman R, Fayol M. Влияние последовательности и частоты слов на орфографию среди французских детей с первого по пятый класс: исследование, основанное на регрессии. J Mem Lang. 2008. 58: 952–977.
28. 28. Lété B, Sprenger-Charolles L, Colé P. MANULEX: лексическая база данных на уровне своего класса от французских читателей начальной школы. Методы Behav Res. Instrum Comput. 2004. 36: 156–166. pmid: 151
29. 29. Колтеарт М., Давелаар Э., Джонассон Дж. Т., Беснер Д.Доступ к внутренней лексике. Дорник С. (Ред.). Внимание и производительность. Дорник С. (Ред.). Нью-Йорк: Academic Press; 1977. С. 535–555.
30. 30. Пактон С., Собако А., Файол М., Трейман Р. Как графотактические знания влияют на изучение детьми нового написания? Front Psychol. 2013; 4. pmid: 24109466
31. 31. Собако А., Трейман Р., Переман Р., Борхардт Дж., Пактон С. Влияние графотактических знаний на изучение орфографии взрослыми. Mem Cognit. 2015; 43: 593–604.pmid: 25537953
32. 32. Бар-Он А., Куперман В. Орфографические ошибки связаны с морфологией: исследование корпуса орфографии иврита. Прочтите Writ. 2019; 32: 1107–1128.
33. 33. Schmitz T, Chamalaun R, Ernestus M. Парадокс голландского написания глаголов в социальных сетях. Лингвист Нет. 2018; 35: 111–124.
34. 34. Pacton S, Fayol M, Nys M, Peereman R. Неявное статистическое изучение графотактических знаний и лексической орфографии. Написание слов по буквам.2019; 41–66.

:: Слово, пожалуйста: Советник или советчик? Словари различаются по советам

Вы когда-нибудь замечали, что одни публикации пишут «советник», а другие пишут «советник»?

Если да, то вы заметили, что это случается очень часто — настолько, что вы, вероятно, поняли, что ни одно из написаний не является ошибкой. Ни в коем случае половина профессионального издательского мира не будет правильно произносить слово каждый раз, когда использует его. В самом деле, это не ошибка.

«Советник и советник правильные», — советует словарь Мерриам-Вебстер.«Некоторые люди считают, что« советник »более формальный, и, как правило, он чаще встречается в применении к официальным должностям, например, советник президента. Когда речь идет о человеке, который служит в армии, особенно при использовании этого термина как эвфемизма (например, когда утверждается, что войска на самом деле являются военными советниками), тогда слово «советник» встречается несколько чаще ».

Люди думают, что самая большая проблема для редактора — плохая грамматика. Это не. Грамматические ошибки легко обнаружить и исправить.С другой стороны, альтернативные правильные варианты написания — это нескончаемая боль в шее.

Проверка орфографии их не помечает. Вы должны сами их обнаружить. И хотя большинство людей, столкнувшихся с выбором между «советником» и «советником», не ошибаются, редакторы могут. Часть работы — обеспечение последовательности. Таким образом, мы должны выбрать не просто правильное написание, а то, которое было предварительно выбрано тем стилем, которому мы следуем.

Интересно, что в стиле Associated Press правильное написание — «советник.» Почему? Это непонятно, но, вероятно, потому, что словарь AP по умолчанию, Webster’s New World, давно предпочитает слово «советник». А поскольку AP во многом влияет на написание новостей, вы, возможно, заметили написание «эр» в газетах.

Чикагское руководство по стилю, за которым следуют многие редакторы книг и журналов, не выражает своего мнения. Они оставляют это на усмотрение своего словаря по умолчанию, Merriam-Webster, который, как мы видели, не имеет четкого мнения по этому вопросу.

Но если вы потратили достаточно времени на изучение словарей, вы можете сказать, что у Merriam’s, похоже, есть предпочтение.

В словаре есть слово «советник». Определение: «вариант написания» советника. Это говорит о том, что они считают написание «er» нестандартной альтернативой стандартному «советнику».

Найдите советника, и вы получите дополнительные доказательства того, что Мерриам предпочитает написание «или». Для «советника» нет отдельного списка. Вместо этого существительное указывается под основным глаголом, образующим его корень: советовать.

То же самое они относятся к «мыслителю», «танцору» и «визгуну».Они указаны в разделах «думать», «танцевать» и «визжать» соответственно. Не все формы существительных, образованные от глаголов, перечислены таким образом. Но их много, что означает, что это стандартный способ указать, как писать определенные существительные.

Конечно, «советник» и «советник» — это всего лишь одна пара правильных написаний, которую редакторы должны либо запомнить, либо найти в руководстве по стилю или в словаре.

Другие включают «amuck» и «amok», «ambience» и «ambiance», «супница» и «terrine», «breeches» и «britches», «brooch» и «broach» (да, «брошь» — это действительно правильный вариант для булавки на лацкане) и, конечно же, знаменитый смешанный выбор «здравоохранение» и «здравоохранение».

Для справки, AP Style уже давно предпочитает «заботу о здоровье». Это вопреки их собственному словарю, который любит «здравоохранение». Но это согласуется с Merriam’s, которая предпочитает «заботу о здоровье». Используйте то, что хотите. И если вы используете форму из двух слов перед существительным и думаете, что дефис делает его более понятным, это приемлемо: «политика в области здравоохранения».