Как разработать честный тест: зачем нужны параллельные тексты для диагностики дислексии
Исследователи из Центра языка и мозга ВШЭ разработали тест для точной оценки навыков чтения у взрослых — например, до и после занятий с логопедом. Он включает два разных по содержанию, но одинаковых по сложности текста: участники читали их с равной скоростью, делали равное количество ошибок и одинаково понимали смысл. Подобные параллельные тексты позволят точнее диагностировать дислексию и отслеживать прогресс коррекции. Исследование опубликовано в журнале «Вопросы образования».
Чтение — навык, без которого трудно учиться, работать, ориентироваться в мире. Но даже у взрослых людей могут возникать сложности: текст читается медленно, буквы прыгают, слова меняются, смысл ускользает, а после остается усталость. Часто такие симптомы остаются без внимания. Однако они могут указывать на дислексию — специфическое нарушение чтения, которое возникает в детстве и при отсутствии специальной помощи может сохраняться во взрослом возрасте, несмотря на нормальный интеллект, отсутствие нарушений зрения и слуха, и хорошее образование.
В России до сих пор сложно диагностировать дислексию у взрослого человека. Один специалист может поставить диагноз, другой — опровергнуть, третий — заметить новые проблемы. И это связано не с качеством работы, а с тем, что применяются разные подходы и диагностические инструменты. А еще — с тем, что стандартизированных инструментов для диагностики дислексии у взрослых — не было.
Проблема в том, что без надежной диагностики сложно объективно оценивать эффективность коррекции. Чтобы проверить эффективность методики, нужно сравнивать навыки чтения до и после занятий. Но если использовать один и тот же текст, участник может частично запомнить его, и результаты окажутся недостоверными. Если же тексты разные, но их параметры неизвестны, невозможно определить, с чем связаны изменения — с терапией или с тем, что второй текст оказался проще или сложнее.
Чтобы решить эту задачу, исследователи из Центра языка и мозга НИУ ВШЭ разработали и протестировали два текста. Они различаются по содержанию, но не имеют значимых отличий по ключевым лингвистическим параметрам: длине и частотности слов, синтаксической структуре предложений, читаемости по индексу Флеша и другим показателям. Исследователи предполагали, что такие тексты будут одинаковыми по сложности для взрослых носителей русского языка. Итоговые версии теста проверяли на выборке из 111 студентов.
Яна Кокорева
«Тексты мы писали вручную, без помощи нейросетей — следили за синтаксисом предложений, длиной и частотностью слов, стараясь при этом сохранить связный и осмысленный сюжет. Такая работа была бы невозможна без инструментов коллег: мы опирались на лексическую базу StimulStat и сервис "Текстометр", которые позволили точно контролировать психолингвистические параметры текста», — комментирует соавтор теста, стажер-исследователь Центра языка и мозга НИУ ВШЭ Яна Кокорева.
Результаты подтвердили, что оба текста читаются одинаково: без статистически значимых различий в скорости, точности и понимании прочитанного. Это доказывает, что их можно использовать для оценки навыка чтения до и после коррекции дислексии — и делать обоснованные выводы об эффективности методики. На основе бумажного теста команда Центра языка и мозга НИУ ВШЭ разработала цифровую версию теста, доступную для скачивания.
Светлана Дорофеева
«Тест уже можно использовать на практике — он подходит как для диагностики дислексии у взрослых, так и для оценки прогресса после коррекционных занятий. Исследование подтвердило: если тексты лингвистически выверены, они действительно одинаково сложны для читателя. А значит, методику можно масштабировать и на основе уже известных параметров создавать новые тексты для повторного тестирования взрослых. По тем же принципам можно разработать версии и для детей, если адаптировать параметры под их возраст», — говорит одна из авторов, научный сотрудник центра языка и мозга Светлана Дорофеева.
Работа выполнена при поддержке Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ в рамках проекта «Центры превосходства».
Вам также может быть интересно:
«Время на содержательные вопросы у нас не лимитировалось»
Международная лаборатория атомистического суперкомпьютерного моделирования и многомасштабного анализа НИУ ВШЭ провела масштабную конференцию «Молекулярная динамика». Участники могли услышать всех докладчиков, а сами докладчики — ответить на любое количество содержательных вопросов. О подготовке конференции и дискуссиях «Вышка.Главное» поговорила с заведующим лабораторией Григорием Смирновым и ее главным научным сотрудником Генри Норманом.
НИУ ВШЭ стал победителем Всероссийского конкурса студенческих конструкторских бюро
Студенческое конструкторское бюро «Интеллектуальные автономные системы в промышленности», созданное на базе Института робототехнических систем и МИЭМ ВШЭ, одержало победу во Всероссийском конкурсе в области студенческого конструкторского лидерства. Организатор конкурса — Министерство науки и высшего образования РФ. Бюро получит государственную поддержку на реализацию проектов в области робототехники совместно с индустриальными партнерами.
НИУ ВШЭ представил в Китае исследование о безопасности нейросетей для анализа видео
Ученые Высшей школы экономики презентавали на международной конференции ChinaMM 2026 в Китае исследование о том, как искажения при передаче видео влияют на работу нейросетей. Авторы предложили новый способ проверять устойчивость таких моделей в условиях, близких к реальному использованию видеосервисов.
Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае
С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.
V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.
НИУ ВШЭ представит свои проекты на Международном фестивале молодежи
С 11 по 17 сентября в Екатеринбурге пройдет Международный фестиваль молодежи. В его работе активное участие примет Высшая школа экономики. На стенде университета будут представлены план-макет космического поселения, роботы, а также система анализа больших данных iFORA. 50 студентов Вышки посетят площадки фестиваля, а эксперты станут участниками деловой программы.
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Малайзией в сфере технологического форсайта
Ученые НИУ ВШЭ примут участие в исследовании перспектив инженерного образования в Малайзии, а Малайзийская промышленно-правительственная группа высоких технологий (MIGHT) использует для валидации результатов их форсайт-исследований систему анализа больших данных iFORA. Таковы результаты визита представителей Вышки в Куала-Лумпур.
В НИУ ВШЭ разработают систему предиктивной аналитики для двигателей ледоколов
Автоматизация промышленности является одним из ключевых направлений применения технологий искусственного интеллекта. Среди решений, разрабатываемых для российской индустрии в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач», — система предиктивной аналитики для крупных электродвигателей. Что такое предиктивная аналитика, как она влияет на работу электродвигателя и какие специалисты объединили усилия для создания этого продукта, «Вышке.Главное» рассказал координатор разработки, декан факультета «Школа информатики, физики и технологий» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Антон Зарубин.
Дополнительные баллы к ЕГЭ за золотой значок: стартовал новый сезон сдачи нормативов ТехноГТО
Стартовала новая сессия сдачи очных нормативов технологической грамотности ТехноГТО на золотые значки. С сентября по декабрь 2026 года в разных регионах России участники смогут продемонстрировать свои знания на очных площадках проекта и заработать награды, которые позволяют получить до 10 дополнительных баллов к ЕГЭ при поступлении в вузы. ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с Президентской платформой «Россия — страна возможностей» при поддержке Движения Первых и НИУ ВШЭ.