Du misst Wortschatzgröße, indem du eine zufällige Stichprobe von Wörtern aus jedem Häufigkeitsband einer Sprache testest und deinen Wert dann auf die Größe des Bandes hochskalierst. Nimm zehn Wörter aus dem dritten 1.000-Wörter-Band, beantworte acht richtig, und der Test schreibt dir dort rund 800 Wörter gut. Die Rechnung ist einfach. Der schwierige Teil liegt darunter: zu entscheiden, was als Wort zählt.
Was du eigentlich zählst#
Drei Einheiten sind im Umlauf, und sie erzeugen aus identischem Wissen völlig unterschiedliche Gesamtzahlen. Eine Oberflächenform ist jede eigenständige geschriebene Form, sodass laufen, läuft, lief, gelaufen als vier zählt. Ein Lemma fasst ein Stichwort mit seinen Flexionsformen in einer Wortart zusammen, sodass diese vier zu einem zusammenfallen, während Läufer separat bleibt. Eine Wortfamilie bezieht auch transparente Ableitungen ein und macht aus laufen, läuft, lief, gelaufen, Läufer, weglaufen eine einzige Familie. Bauer und Nation (1993) legten abgestufte Ableitungsstufen fest, damit Forschende angeben können, welche Ableitungen sie gezählt haben.
| Einheit | laufen, läuft, lief, gelaufen, Läufer, weglaufen zählt als | Typische Verwendung |
|---|---|---|
| Oberflächenform | 6 | Korpus-Tokenzählungen, Rechtschreibprüfung |
| Lemma | 2 (laufen, Läufer) | Wörterbücher, die meisten zweisprachigen Wortlisten |
| Wortfamilie | 1 | Nations Abdeckungsforschung, Größentests |
Deshalb ist „Ich kenne 5.000 Wörter“ für sich genommen kaum überprüfbar. Ein und dieselbe Person lässt sich ehrlich beschreiben als jemand, der 3.000 Wortfamilien, rund 5.000 Lemmata oder weit über 10.000 Oberflächenformen kennt. Die Lücke wird in morphologisch reichen Sprachen größer, wo ein einziges finnisches, türkisches oder russisches Nomen in Dutzenden Formen auftaucht, sodass Zählungen nach Oberflächenformen diesen Lernenden schmeicheln. Bevor du deine Zahl mit einem veröffentlichten Zielwert vergleichst, prüfe, ob beide Seiten dieselbe Einheit verwenden. Die meisten ernsthaften Zielwerte, einschließlich derjenigen in wie viele Wörter man für fließendes Spanisch braucht, sind in Wortfamilien angegeben.
Wie Wortschatz-Größentests funktionieren#
Eine Häufigkeitsliste wird in Bänder von je 1.000 Wortfamilien geschnitten, geordnet vom häufigsten zum seltensten. Ein Größentest zieht aus jedem Band eine kleine feste Stichprobe, meist ein Multiple-Choice-Item, das nach der Bedeutung des Zielworts in einem kurzen, neutralen Kontext fragt. Dein Ergebnis in einem Band schätzt den Anteil dieses Bandes, den du kennst, und die Schätzungen werden summiert.
Die Methode ist solide, aber die Stichprobe ist dünn. Zehn Items pro Band bedeuten, dass jedes Item ein Gewicht von hundert Wörtern trägt, sodass eine glückliche Vermutung die Schätzung um 100 verschiebt. Ergebnisse auf Bandebene sind verrauscht, während die Gesamtzahl weit stabiler ist. Behandle jedes Ergebnis als eine Spanne von ein paar hundert Wörtern und miss erneut mit Monaten Abstand.
Überhöhte Angaben mit Nicht-Wörtern prüfen#
Das günstigste Format ist eine Ja/Nein-Checkliste: Du siehst Wörter und hakst die ab, die du kennst. Unkorrigiert ist das stark aufgebläht, weil Lernende Wörter abhaken, die ihnen nur bekannt vorkommen, und nichts Optimismus bestraft. Die Standardlösung ist, die Liste mit plausibel aussehenden Nicht-Wörtern anzureichern, die aus der echten Rechtschreibung der Sprache gebaut sind. Meara und Buxton (1987) etablierten den Ansatz: Ein Haken bei einem erfundenen Wort misst die Selbstüberschätzung direkt, sodass der Wert aus echten Treffern minus der Falschalarm-Rate besteht.
LexTALE (Lemhöfer und Broersma, 2012) ist die bekannteste moderne Version, mit Editionen für Englisch, Niederländisch und Deutsch. Der Test gibt einen Kompetenzwert in Prozent an statt einer Größe in Wörtern – die vertretbarere Aussage.
Die Standardtests: VST und VLT#
Zwei Instrumente aus Paul Nations Gruppe dominieren das Feld, und sie beantworten unterschiedliche Fragen. Der Vocabulary Size Test (Nation und Beglar, 2007) ist der Gesamtzahlen-Test: 140 Multiple-Choice-Items, zehn aus jedem der ersten vierzehn Bänder zu je 1.000 Familien, jede richtige Antwort zählt 100 Familien, sodass der Rohwert mit 100 multipliziert wird. Zweisprachige Versionen gibt es in vielen Erstsprachen, was den Störfaktor beseitigt, eine englische Definition verstehen zu müssen, um zu beweisen, dass man ein englisches Wort kennt.
Der Vocabulary Levels Test (Nation, 1983, überarbeitet von Schmitt, Schmitt und Clapham, 2001) ist das Diagnoseinstrument. Er prüft bestimmte Bänder, traditionell 2.000, 3.000 und 5.000 plus akademische und 10.000er-Abschnitte, indem er Wörter zu kurzen Definitionen zuordnet. Sein Ergebnis ist ein Profil: solide bei 2.000, lückenhaft bei 3.000, dünn bei 5.000. Das sagt dir, wo du die nächsten drei Monate investieren solltest, was eine Gesamtzahl nie tut.
Warum Selbsteinschätzung überschätzt#
Wiedererkennen ist deutlich leichter als Abrufen, und beides ist leichter als Verwenden. Nations Einteilung trennt Form, Bedeutung und Verwendung eines Wortes; Selbsteinschätzung erfasst nur das Erste. Du siehst contemplar, spürst ein Flackern des Wiedererkennens und hakst es ab, ohne es in einem Satz produzieren oder von einem nahen Nachbarn unterscheiden zu können. Kognaten verstärken das: Ein Leser mit Englisch-Hintergrund erkennt Hunderte romanischer Wörter auf den ersten Blick, ohne zu wissen, welche falsche Freunde sind.
Multiple Choice führt zu eigener Selbstüberschätzung, denn vier Optionen liefern bei blindem Raten 25 %, und Ausschlussverfahren treiben das höher. Ernsthafte Schätzungen korrigieren deshalb für Raten, fügen Nicht-Wort-Kontrollen hinzu oder nutzen ein Abruf-Format. Für eine private Prüfung decke bei fünfzig deiner gespeicherten Wörter die Übersetzungen ab und schreibe die Bedeutungen auf; die Lücke zu deinem Wiedererkennungswert ist deine Rate an Selbstüberschätzung.
Abdeckung: das Maß, das Lesen tatsächlich vorhersagt#
Wenn dein Ziel Lesen ist, ist die nützliche Größe nicht deine Gesamtzahl, sondern der Anteil laufender Wörter auf einer Seite, den du bereits kennst. Laufer (1989) identifizierte rund 95 % Abdeckung als die Schwelle, ab der Verständnis mit einem Wörterbuch praktikabel wird. Hu und Nation (2000) fanden heraus, dass komfortables Verständnis von Belletristik ohne Hilfsmittel meist näher an 98 % braucht. Nation (2006) schätzte, dass 98 % eines geschriebenen Textes 8.000 bis 9.000 Wortfamilien erfordern, während gesprochener Text etwa 6.000 bis 7.000 braucht, da Sprechen aus einer engeren Bandbreite schöpft.
Diese Prozentsätze lassen sich leichter als Dichten beurteilen. Bei 95 % ist jedes zwanzigste Wort unbekannt, etwa eines pro Zeile eines Taschenbuchs. Bei 98 % ist es eines von fünfzig, etwa eines pro kurzem Absatz, was der Kontext meist löst, ohne deinen Lesefluss zu brechen. Das ist der Unterschied zwischen dem Studieren eines Textes und dem Lesen. Dieselbe Logik liegt verständlichem Input zugrunde und erklärt, warum Lesende auf der Mittelstufe ins Stocken geraten, ein Muster, das das Mittelstufen-Plateau genauer behandelt.
Was eine gegebene Wortschatzgröße dich lesen lässt#
Die Zahlen unten sind Näherungswerte aus Nations Abdeckungsforschung zu geschriebenem Englisch. Andere Sprachen verschieben die Grenzen, und einzelne Texte können außerhalb liegen.
| Wortfamilien | Ungefähre Abdeckung geschriebenen Texts | Was das realistisch ermöglicht |
|---|---|---|
| 1.000 | ~75–80 % | Abgestufte Lesetexte auf A1, Beschriftungen, einfache Dialoge |
| 2.000 | ~85–90 % | A2-Lesetexte, vertraute Alltagsthemen |
| 3.000 | ~90 % | Die meiste Alltagskonversation, angepasste B1-Texte |
| 4.000–5.000 | ~95 % | Gewöhnliche Nachrichten und Sachtexte mit Wörterbuch |
| 8.000–9.000 | ~98 % | Unveränderte Romane und Journalismus, zum Vergnügen gelesen |
| ~15.000–20.000 | Über 98 % | Der Bereich, der üblicherweise für gebildete Muttersprachler geschätzt wird |
Schätzungen für Muttersprachler variieren zwischen Studien, weil sie ebenfalls von der Zähleinheit abhängen, also lies die letzte Zeile als Größenordnung. Bänder auf Niveaustufen abzubilden ist ungenau, aber nützlich, und GER-Niveaus erklärt legt dar, wie die Deskriptoren zusammenpassen.
Abdeckung in deinen eigenen Texten messen#
Du kannst formales Testen überspringen und direkt das messen, was dich interessiert. Nimm eine Seite, die du lesen willst, zähl 100 laufende Wörter ab und markiere die, die du nicht verstehst. Zwei oder weniger bringt dich nah an die 98-%-Zone, also einfach lesen. Rund fünf bringt dich nah an 95 %: lesbar mit Unterstützung und produktiv für den Wortschatz. Mehr als zehn, und du entzifferst statt zu lesen, was den Text zum Problem macht, nicht dich.
Mit der neuesten Version der App beantwortet LingoBlend diese Frage auch gleich für dich: Der Bildschirm Üben zeigt eine laufende Schätzung deines Wortschatzes – „rund 320 Wörter · A2“ – wobei nur Wörter gezählt werden, die du über Spaced-Repetition-Wiederholungen bewiesen hast, mit zu einem Wörterbuchwort zusammengefassten Flexionsformen.
Diese Zahl sagt dir auch, wie du ein Tool einstellst. LingoBlend setzt Abdeckung bewusst: Du fügst einen Text ein, den du ohnehin lesen wolltest, und ein Schieberegler steuert, welcher Anteil der Wörter in deiner Zielsprache erscheint, sodass die Dichte unbekannter Wörter im produktiven Bereich bleibt, statt dort, wo die Autorin oder der Autor sie belassen hat. Angetippte Wörter werden mit ihrem grammatischen Kontext gespeichert und kehren nach einem Spaced-Repetition-Plan zurück. Der Rest von LingoBlends Lese- und Wiederholungswerkzeugen steht auf der Funktionsseite.