शैक्षणिक लेखन में पठनीयता अंक क्यों भ्रमित करते हैं
एक पठनीयता सूत्र अक्षरों की संख्या और वाक्य लंबाई गिनता है, इसके अलावा कुछ नहीं। इसी कारण एक सटीक विधि अनुच्छेद कठिन अंक पाता है और एक अस्पष्ट अनुच्छेद आसान अंक पाता है। क्षेत्र में पाठक को वास्तव में जिस चीज़ की आवश्यकता होती है, वह एक बिल्कुल अलग परीक्षण है।
एक PhD उम्मीदवार अपनी विधि अनुभाग के एक अनुच्छेद को जमा करने से एक सप्ताह पहले एक मुफ्त पठनीयता उपकरण में चलाती है। परिणाम में उसे स्नातकोत्तर पठन स्तर का अंक मिलता है, और उसे कठिन के रूप में चिह्नित किया जाता है। वह तीन वाक्यों को सरल बनाती है, और सटीक शब्द "heteroscedasticity" को घटाकर "unequal variance" कर देती है, और अंक बेहतर हो जाता है। वाक्य अब पढ़ने में आसान है और पहले की तुलना में कम कहता है, और न तो उसके पर्यवेक्षक ने और न ही पत्रिका ने इस परिवर्तन के लिए कहा था।
एक शोध पत्र किस पठन स्तर का होना चाहिए? यांत्रिक उत्तर यह है कि सामान्य पाठकों के लिए बनाई गई एक सूत्र कभी यह माप ही नहीं रही थी कि एक विशेषज्ञ पाठक वास्तव में क्या चाहता है, इसलिए क्षेत्र के अन्य विशेषज्ञों के लिए लिखे गए पत्र में लक्ष्य ग्रेड स्तर का पीछा करना गलत समस्या को हल करता है, एक समय में एक वाक्य।
TextPulse की शैक्षणिक लेखन के लिए AI humanizer के उपयोग की मार्गदर्शिका यह बताती है कि किसी पत्र का गद्य एक detector को, अनुभाग दर अनुभाग, कैसा पढ़ाई देता है। पठनीयता अंक कुछ और ही मापते हैं, और इन दोनों को गड़बड़ाने से लेखक एक ऐसे अनुच्छेद को अत्यधिक संपादित करने लगते हैं जो वास्तव में उस पाठक के लिए कभी अस्पष्ट था ही नहीं, जिसके लिए वह लिखा गया था।
एक शोध पत्र किस पठन स्तर का होना चाहिए?
कोई ऐसा लक्ष्य ग्रेड स्तर नहीं है जिसे एक शोध पत्र को प्राप्त करना चाहिए। किसी पत्र के लिए पठनीयता अंक को लक्ष्य बनाना उसे प्रायः और खराब कर देता है, आसान शब्द, छोटे वाक्य, प्रति वाक्य वास्तविक सामग्री कम, ऐसे पाठक को ध्यान में रखकर जो पहले से ही अधिक संभालने की पृष्ठभूमि रखता है। एक सूत्र जो केवल वाक्य लंबाई और syllables गिनता है, आवश्यक जटिलता और अनावश्यक भराव के बीच अंतर नहीं कर सकता।
एक पठनीयता सूत्र वास्तव में क्या गिनता है
Flesch-Kincaid जैसा एक सूत्र ठीक दो इनपुट से एक अंक निकालता है, एक वाक्य में शब्दों की औसत संख्या, और एक शब्द में syllables की औसत संख्या। इन दो गणनाओं को मिलाइए और सूत्र एक एकल संख्या देता है, जिसे अक्सर स्कूल ग्रेड स्तर में अनूदित किया जाता है। विषय-वस्तु, तर्क की गुणवत्ता, या कोई वाक्य वास्तव में सत्य है या नहीं, इनमें से कुछ भी किसी भी चरण पर गणना में शामिल नहीं होता।
यही संपूर्ण मापन है। वाक्य-लंबाई और अक्षर-खंडों की संख्या से बनी एक सूत्र हर बहु-अक्षरीय शब्द को समान रूप से कठिन मानती है, चाहे वह कोई दुर्लभ साहित्यिक अलंकरण हो या वह एक सटीक पद जिसे पूरा क्षेत्र इसलिए उपयोग करता है क्योंकि उससे छोटा शब्द गलत होगा। जो पाठक पहले से उस क्षेत्र को जानता है, वह "heteroscedasticity" को बिना धीमे हुए पढ़ जाता है। जो पाठक उस क्षेत्र को नहीं जानता, उसे "uneven spread" से भी बहुत कम लाभ मिलता है, क्योंकि अवधारणा को स्वयं पृष्ठभूमि चाहिए, शब्द को नहीं।
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क्यों एक तकनीकी शोधपत्र का अंक खराब आता है और एक अस्पष्ट लेख का अंक अच्छा आता है
विधियों का एक सघन अनुच्छेद, जो क्षेत्र-विशिष्ट पदों और सटीक संख्याओं से भरा हो, कठिन के रूप में अंकित होता है क्योंकि वे पद लंबे होते हैं और वाक्य वास्तविक सूचना वहन करते हैं। एक अस्पष्ट अनुच्छेद, जो छोटे सामान्य शब्दों और छोटे वाक्यों से बना हो और जो कुछ भी विशिष्ट कहने से बचता हो, आसान के रूप में अंकित होता है, जबकि उससे पाठक कम सीखता है। दो वास्तविक वाक्यों को साथ रखिए, और यह असंगति स्पष्ट हो जाती है।
| वाक्य | पठनीयता सूत्र क्या देखता है | विशेषज्ञ पाठक क्या देखता है |
|---|---|---|
| "Heteroscedasticity in the residuals violated the assumption of homogeneity of variance." | लंबे शब्द, उच्च अक्षर-खंड संख्या, कठिन के रूप में अंकित | एक सटीक, सही नाम से पहचानी गई सांख्यिकीय समस्या, उस एक वाक्यांश में कही गई जिसे क्षेत्र वास्तव में उसके लिए उपयोग करता है |
| "The results were not entirely consistent across groups." | छोटे शब्द, छोटा वाक्य, आसान के रूप में अंकित | एक अस्पष्ट दावा जो यह नहीं बताता कि वास्तव में क्या असंगत था, या क्यों |
| "We excluded participants who missed more than two sessions." | छोटे शब्द, आसान के रूप में अंकित | एक विशिष्ट, जाँच योग्य कार्यविधिगत निर्णय, स्पष्ट रूप से कहा गया |
इनमें से कुछ भी अक्षरांश-गणना में दिखाई नहीं देता। अपने methods section को readability checker से चलाइए, और वह अक्सर उस अनुच्छेद से भी खराब अंक देगा जिसे आप पहले से जानते हैं कि वह अस्पष्ट और अनुपयोगी है, क्योंकि यह उपकरण वाक्य की सतही विशेषताओं को मापता है, न कि यह कि वह वाक्य वास्तव में उस पाठक के लिए क्या करता है जिसके लिए उसे लिखा गया था।
आपके क्षेत्र के पाठक को वास्तव में इसके बजाय क्या चाहिए
प्रति वाक्य एक विचार, परिचित जानकारी नई जानकारी से पहले आती है, और नई जानकारी उसी पर निर्भर करती है। यदि कोई तकनीकी शब्द है, तो उसे पहली बार उपयोग करते समय स्पष्ट रूप से परिभाषित कीजिए, और फिर शेष लेख में उसे उसी तरह उपयोग करते रहिए। शब्द की लंबाई का इससे कोई संबंध नहीं है।
पुरानी जानकारी पहले, नई जानकारी बाद में रखने का क्रम यह अर्थ देता है कि वाक्य ऐसी किसी चीज़ से शुरू होता है जो पाठक के पास पहले से पिछले वाक्य से है, फिर अंत में नया भाग जोड़ता है, ताकि हर वाक्य अगले वाक्य को एक आधार दे। जो वाक्य "नींद के बाद स्मरण में सुधार होने के निष्कर्ष पर आगे बढ़ते हुए, वर्तमान अध्ययन ने यह परीक्षण किया कि क्या नींद का समय उसकी अवधि जितना ही महत्वपूर्ण था" से शुरू होता है, वह पाठक को पहले परिचित भाग और बाद में नया प्रश्न देता है। इसे उलट देने पर, वही जानकारी पाठक को एक अपरिचित दावे को मन में बनाए रखने के लिए बाध्य करती है, इससे पहले कि उसे पता चले कि वह वहाँ क्यों है।
किसी शब्द को पहली बार उपयोग करते समय एक बार, स्पष्ट रूप से, परिभाषित करना, और उसके बाद ठीक उसी शब्द का पुनः उपयोग करना, विशेषज्ञ पाठक के लिए केवल विविधता के लिए "the intervention" को "the treatment" और फिर "the program" से बदलते रहने से अधिक मूल्यवान है। ऐसा करने से, लगातार तीन अनुच्छेदों में, एक सावधान पाठक को रुककर यह जाँचना पड़ता है कि क्या तीन अलग-अलग चीज़ों का वर्णन किया जा रहा है या एक ही का।
readability score से बेहतर एक परीक्षण
किसी भी स्कोर से अधिक उपयोगी परीक्षण यह है कि क्या किसी समीपवर्ती उपक्षेत्र का सहकर्मी, जो सामान्य क्षेत्र को जानता हो लेकिन इस विशिष्ट विधि को नहीं, एक अनुच्छेद को एक बार पढ़कर उसमें किए गए दावे को दोहरा सकता है। यदि वह ऐसा कर सकता है, तो अनुच्छेद अपना काम कर रहा है, चाहे कोई सूत्र उसे किसी भी कक्षा-स्तर पर रखे। यदि वह ऐसा नहीं कर सकता, तो समस्या लगभग हमेशा ऊपर बताई गई तीन बातों में से किसी एक की होती है, एक अनुपस्थित परिभाषा, एक ऐसा तथ्य जिसे पाठक के पास रखने की कोई जगह बनने से पहले प्रस्तुत कर दिया गया हो, या दो विचारों को एक ही वाक्य में ठूंस देना। यह एकल परीक्षण उन समस्याओं को पकड़ लेता है जिन्हें अक्षर-गणना नहीं पकड़ सकती, एक शब्द का एक ही खंड में दो अलग-अलग तरीकों से उपयोग, एक ऐसा वाक्य जो चुपचाप उस पृष्ठभूमि को मान लेता है जो पाठक के पास अभी नहीं है, या एक ऐसा अनुच्छेद जो बिना बताए बीच में विषय बदल देता है।
एक वास्तविक लक्षित पठन-स्तर के लिए एक ही स्थान उपयुक्त है, एक सादा भाषा सारांश या सामान्य पाठक के लिए लिखा गया सार, ऐसे पाठक के लिए जो उस क्षेत्र का विशेषज्ञ बिल्कुल नहीं है, जहाँ TextPulse का सादा भाषा सारांश कैसे लिखें पर लेख कार्य को उचित रूप से आगे बढ़ाता है। शोध-पत्र के बाकी हर हिस्से में, पाठक के पास पहले से पृष्ठभूमि होती है, और जाँचने योग्य एकमात्र स्कोर यह है कि क्या उन्होंने वाक्य को पहली ही बार में समझ लिया।
रजिस्टर और पुरुष एक साथ चलते हैं, और क्या आप APA पेपर में I लिख सकते हैं का उत्तर अलग से दिया जाता है। किसी भी पुनर्लेखन चरण के दौरान उद्धरणों को यथावत रखना एक अलग समस्या है, जिसकी अपनी पृष्ठ है।
वाक्य को पहली बार में सही लिखना, प्रति वाक्य एक विचार रखना और शब्दों को एक बार परिभाषित करना, संपादन उपकरण के काम से अधिक एक मसौदा-लेखन की आदत है। जिन वाक्यों में विचार सही क्रम में होने के बाद भी कठोरता या पुनरावृत्ति बनी रहती है, उनके लिए TextPulse का AI humanizer ठीक उसी स्तर पर काम करता है, बिना सटीकता को कम स्कोर के बदले।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
एक शोध-पत्र किस पठन-स्तर का होना चाहिए? कोई निश्चित लक्ष्य नहीं है। विशेषज्ञों के लिए लिखा गया शोध-पत्र क्षेत्र के अपने विचारों और शब्दावली की जटिलता के अनुरूप होना चाहिए, न कि सामान्य पाठक के लिए बनाए गए ग्रेड-स्तर के अंक के अनुरूप। जो सूत्र वाक्य लंबाई और अक्षरों की संख्या गिनता है, वह आवश्यक तकनीकी भाषा और अनावश्यक भराव में अंतर नहीं कर सकता।
Content planner and copywriter at TextPulse. Sara runs the blog day to day, from planning and drafting through to publishing. She writes the practical guides: clear explanations of academic writing problems, aimed at the person who actually has to hand something in.
