Công cụ Chấm Điểm Khả Năng Đọc

Dán văn bản và xem ngay mức độ đọc của nó theo năm công thức được thiết lập.

Kết quả cập nhật khi bạn gõ. Tối thiểu khoảng 100 từ được khuyến nghị để có kết quả chính xác.

Dán văn bản ở trên để xem điểm dễ đọc.
📚 Cơ sở khoa học và nguồn

Công cụ này dành cho ai

Đánh giá độ dễ đọc có lợi cho người tạo nội dung, giáo viên, người truyền thông sức khỏe và bất kỳ ai viết cho đối tượng đa dạng. Theo Trung tâm Thống kê Giáo dục Quốc gia (NCES), một phần đáng kể người trưởng thành Mỹ đọc ở mức độ biết chữ cơ bản hoặc thấp hơn, được đo bằng PIAAC. CDC và NIH khuyến nghị rằng các tài liệu sức khỏe được viết ở mức độ lớp 6 (tương đương lớp 5/lớp 6 ở Pháp) để đảm bảo sự hiểu biết rộng rãi. Người mắc rối loạn nhận thức, rối loạn học tập, người không nói tiếng mẹ đẻ và người cao tuổi bị ảnh hưởng không cân xứng bởi văn bản phức tạp.

Tài liệu tham khảo công thức

  • Flesch, R. (1948). « A new readability yardstick. » Journal of Applied Psychology, 32(3), 221–233. · Công thức Flesch Reading Ease gốc; thang điểm 0–100 trong đó điểm cao hơn cho thấy đọc dễ hơn.
  • Kincaid, J.P., Fishburne, R.P., Rogers, R.L. & Chissom, B.S. (1975). « Derivation of new readability formulas for Navy enlisted personnel. » Research Branch Report 8-75, Naval Technical Training Command. · Đã hiệu chỉnh lại công thức Flesch để tạo ra các cấp độ học của Mỹ.
  • Gunning, R. (1952). The Technique of Clear Writing. McGraw-Hill. · Chỉ số Fog ước tính số năm học cần thiết để hiểu văn bản trong lần đọc đầu tiên.
  • Coleman, M. & Liau, T.L. (1975). « A computer readability formula designed for machine scoring. » Journal of Applied Psychology, 60(2), 283–284. · Sử dụng đếm ký tự thay vì âm tiết để chấm điểm tự động đáng tin cậy hơn.
  • McLaughlin, G.H. (1969). « SMOG grading, a new readability formula. » Journal of Reading, 12(8), 639–646. · Được công nhận rộng rãi là tiêu chuẩn để đánh giá biết chữ về sức khỏe bởi Bộ Y tế Hoa Kỳ.
  • Smith, E.A. & Senter, R.J. (1967). « Automated Readability Index. » AMRL-TR-66-220. Wright-Patterson Air Force Base. · Công thức dựa trên ký tự, ban đầu được thiết kế để chấm điểm tự động các sách hướng dẫn kỹ thuật quân sự.

Tuyên bố từ chối

Các công thức độ dễ đọc cung cấp ước tính thống kê dựa trên các đặc điểm bề mặt của văn bản (độ dài từ, độ dài câu, số âm tiết). Chúng không đo lường sự hiểu biết, sự mạch lạc hay tính chính xác của nội dung. Không có công thức nào có thể tính đến đầy đủ kiến thức nền của người đọc, động lực của họ hoặc sự hiện diện của rối loạn nhận thức hoặc học tập. Các điểm này được sử dụng như một chỉ số trong số những chỉ số khác khi đánh giá khả năng tiếp cận của một văn bản. Công cụ này không cung cấp tư vấn y tế, giáo dục hoặc pháp lý.

75 năm lịch sử của các công thức khả đọc

Việc chấm điểm khả đọc bắt đầu với công trình tiến sĩ của Rudolf Flesch tại Columbia vào năm 1943, được chính thức hóa thành Flesch Reading Ease vào năm 1948: điểm 0-100 trong đó cao hơn nghĩa là dễ hơn. Hải quân Hoa Kỳ ủy thác việc tái hiệu chuẩn vào năm 1975 (Kincaid và cộng sự, Báo cáo 8-75 của Naval Technical Training Command) ánh xạ các đặc điểm bề mặt tương tự (âm tiết trên từ, từ trên câu) vào các cấp lớp học của Hoa Kỳ, đây là Flesch-Kincaid Grade Level được tích hợp vào Microsoft Word từ đầu những năm 1990. Các công thức khác lấp đầy các khoảng trống: Fog Index của Robert Gunning (1952) cho viết kinh doanh; SMOG của McLaughlin (1969), được Bộ Y tế và Dịch vụ Nhân sinh Hoa Kỳ áp dụng làm tiêu chuẩn vàng cho khả năng đọc viết về sức khỏe; Coleman-Liau (1975) và ARI (Smith & Senter, 1967) sử dụng số lượng ký tự thay vì âm tiết, tránh nhu cầu đếm âm tiết theo lập trình. Công thức Dale-Chall (Edgar Dale, 1948; sửa đổi 1995) sử dụng danh sách từ vựng các từ «quen thuộc». Lexile Framework mới hơn (MetaMetrics, 1989) và ATOS (Renaissance Learning, 1999) dựa trên corpus và được các trường học Hoa Kỳ sử dụng. Tất cả các công thức này đo các đại diện, không phải sự hiểu biết; coi kết quả là «khả đọc» chứ không phải «hiểu».

Cấp lớp mục tiêu cho các đối tượng khác nhau

Nơi điểm khả đọc thực sự hữu ích

Những sai lầm khiến điểm khả đọc gây hiểu lầm

Thêm các câu hỏi thường gặp

Tôi nên tin công thức nào nếu chúng không đồng ý?

Chọn công thức được hiệu chuẩn cho lĩnh vực của bạn. Đối với sức khỏe và giáo dục bệnh nhân, SMOG là khuyến nghị của Bộ Y tế và Dịch vụ Nhân sinh Hoa Kỳ (nó bảo thủ, có xu hướng làm tròn lên). Đối với nội dung web nói chung và báo chí, Flesch-Kincaid Grade Level khớp với những gì Word, Google Docs và Yoast sử dụng, vì vậy tính nhất quán với các công cụ chỉnh sửa là quan trọng. Đối với chấm điểm tự động (ví dụ: lint CI), Coleman-Liau hoặc ARI đáng tin cậy hơn vì chúng không cần đếm âm tiết (đó là gần đúng trong phần mềm). Khi các công thức khác nhau hơn 2 cấp, hãy nhìn vào văn bản: điểm ngoại lệ thường gắn cờ các đoạn cụ thể.

Điều này có hoạt động cho văn bản không phải tiếng Anh không?

Các công thức được hiệu chuẩn cho tiếng Anh cho kết quả vô nghĩa trong các ngôn ngữ khác vì tỷ lệ âm tiết-trên-từ và từ-trên-câu khác nhau. Đối với tiếng Tây Ban Nha, sử dụng công thức Fernández Huerta. Đối với tiếng Đức, Amstad hoặc Wiener Sachtextformel. Đối với tiếng Pháp, sự thích nghi Kandel-Moles. Đối với tiếng Nhật, Trung Quốc, Hàn Quốc, khái niệm «âm tiết» tự nó không ánh xạ; bạn cần phân tích mật độ ký tự và cấp độ JLPT thay vào đó. Các công cụ chuyên dụng như readability.js có các gói ngôn ngữ riêng biệt.

Tại sao điểm Flesch Reading Ease lại trên thang 0-100 thay vì các cấp lớp?

Bài báo 1948 của Flesch sử dụng thang 0-100 trong đó 90-100 = «rất dễ» (lớp 4), 60-70 = «tiêu chuẩn» (lớp 8-9), 0-30 = «rất khó» (tốt nghiệp đại học). Việc tái hiệu chuẩn Kincaid 1975 đã dịch các đặc điểm bề mặt tương tự thành các cấp lớp Hoa Kỳ cho Hải quân, vốn cần khớp người đọc với sách hướng dẫn. Cả hai công thức đều sử dụng các đầu vào giống nhau (âm tiết/từ, từ/câu) nhưng các thang đầu ra khác nhau. Hầu hết các công cụ hiện đại (bao gồm cả công cụ này) báo cáo cả hai vì so sánh dễ dàng hơn khi bạn có thể chọn đơn vị ưa thích của mình.

Các trợ lý viết AI có thể thay thế các công cụ khả đọc không?

LLM (ChatGPT, Claude, Gemini) có thể đề xuất từ ngữ đơn giản hơn nhưng chúng không đo khả đọc một cách đáng tin cậy, chúng ảo giác điểm, cho con số khác nhau mỗi lần chạy, và lấy trung bình qua các đoạn theo cách che giấu các giá trị ngoại lai. Các công thức xác định (những công thức trong công cụ này) cho câu trả lời giống nhau mỗi lần và cho phép bạn tương quan các chỉnh sửa với thay đổi điểm. Quy trình làm việc đúng: sử dụng LLM để viết lại, sau đó sử dụng công thức để xác minh rằng cấp lớp mục tiêu thực sự đã đạt được. Hemingway Editor (2014) là một ví dụ ban đầu về việc kết hợp các đề xuất với chấm điểm xác định.

Văn bản của tôi có được gửi đến bất kỳ máy chủ nào khi tôi chấm điểm không?

Không. Tất cả sáu công thức (Flesch-Kincaid, Flesch Reading Ease, Gunning Fog, Coleman-Liau, SMOG, ARI) chạy trong trình duyệt của bạn. Mở tab Network trong DevTools khi đang gõ hoặc dán; bạn sẽ thấy không có yêu cầu nào đi ra. An toàn cho các bản nháp y tế, truyền thông nội bộ doanh nghiệp, báo chí chưa xuất bản, bản nháp pháp lý và bất cứ điều gì thuộc NDA.

Công cụ liên quan

Trình định dạng thân thiện với Dyslexia Trình tạo chữ in lớn miễn phí Công cụ Đếm Từ & Ký Tự Trực Tuyến Miễn Phí Bộ đếm ký tự