Choisir un contenu en langue étrangère revenait à deviner. Un livre est étiqueté « B1 », un site d'actualités se présente « pour niveau intermédiaire », et ni l'un ni l'autre ne vous dit ce que vous avez réellement besoin de savoir : si vous, précisément, avec votre vocabulaire à vous, pouvez le suivre sans vous noyer. La recherche sur la compréhension a une vraie réponse à cette question, et LingoBlend l'affiche désormais directement au lieu de vous laisser deviner.
La recherche : ce que « lisible » veut vraiment dire#
Deux seuils reviennent sans cesse dans la recherche sur le vocabulaire et la lecture, tous deux exprimés en pourcentage des mots d'une page que vous connaissez déjà — pas la taille de votre vocabulaire en général, mais la couverture de ce texte précis. Les travaux de Laufer sur le seuil des 95 % ont montré que la compréhension devient praticable, moyennant quelques suppositions tirées du contexte, dès que vous reconnaissez environ 19 mots sur 20. Hu et Nation (2000) sont allés plus loin et ont montré qu'une lecture confortable de fiction, sans dictionnaire, demande plutôt environ 98 % — à peu près un mot inconnu par petit paragraphe plutôt qu'un par ligne.
| Couverture des mots du texte | Expérience de lecture | Source |
|---|---|---|
| ~98 % | Confortable, autonome — lecture pour le plaisir | Hu & Nation, 2000 |
| ~95 % | Praticable avec effort — compréhension assistée, quelques suppositions | Travaux de Laufer sur le seuil des 95 % |
| ~90 % | Frustrant — usage intensif du dictionnaire, lecture lente | — |
| En dessous de ~90 % | Un mur — plus de décodage que de lecture | — |
L'écart entre 95 % et 98 % paraît minime sur le papier et devient énorme dans la pratique : c'est la différence entre un mot inconnu tous les vingt et un tous les cinquante, autrement dit la différence entre un texte qu'on déchiffre péniblement et un texte qu'on apprécie réellement. Une étiquette CECRL ne peut pas vous dire de quel côté de cette ligne vous vous trouvez pour un texte donné, parce que l'étiquette décrit la difficulté générale du texte, pas votre couverture personnelle de son vocabulaire précis.
Choisir le bon texte : le badge « % connu »#
Pour le contenu qui existe déjà — histoires graduées et chapitres de livres classiques téléchargés — LingoBlend vous montre désormais directement le chiffre de couverture plutôt qu'une étiquette de difficulté que vous devez traduire en estimation. Un badge comme « 94 % connu » correspond exactement à la mesure sur laquelle s'appuie la recherche ci-dessus : la part des mots porteurs de sens de ce texte que vous avez effectivement prouvé connaître.
Deux détails font que ce chiffre dit vraiment ce qu'il prétend dire, plutôt que de vous flatter :
- Il mesure le texte comme le fait la recherche. Un texte dont vous connaissez 90 % du vocabulaire distinct, mais dont les 10 % restants se répètent sans cesse, resterait difficile à lire — le badge reflète donc la part du texte tel qu'il est réellement écrit que vous pouvez suivre, exactement la façon dont les seuils de 95 %/98 % de la recherche sont définis.
- Il mesure le vocabulaire, pas les mots-outils grammaticaux — sous quelque forme que ce soit. Le chiffre reflète votre connaissance des mots porteurs de sens, pas de la structure des phrases. Et une histoire qui utilise despierta compte pour votre maîtrise de despertar, exactement comme partout ailleurs dans l'application, grâce à la résolution des formes du graphe de vocabulaire — vous n'êtes pas pénalisé parce qu'un texte choisit une forme conjuguée plutôt que la forme du dictionnaire.
Comme pour la statistique de taille du vocabulaire, le badge n'apparaît qu'une fois que vous avez assez d'historique de révisions prouvé pour que le chiffre veuille dire quelque chose, et seulement sur des textes assez longs pour qu'un pourcentage ne soit pas simplement le bruit de quelques mots chanceux ou malchanceux. En dessous de l'un ou l'autre seuil, rien ne s'affiche — un badge sur une histoire longue d'un paragraphe ne mesurerait presque rien.
Ajuster n'importe quel texte à la bonne difficulté : le pourcentage de mélange suggéré#
Les histoires graduées et les livres sont écrits à l'avance, donc un badge est le bon outil : il note un contenu qui existe déjà. Mais l'essentiel de ce que les gens veulent réellement lire — un article, une newsletter, une recette — n'est gradué pour personne, et aucun badge ne peut faire apparaître la bonne difficulté sur un contenu que personne n'a noté à l'avance. C'est l'autre moitié du même problème, et LingoBlend le résout dans le sens inverse : au lieu de mesurer un texte fixe par rapport à vous, il ajuste le texte à vous.
Quand vous collez un texte dans Mélange, l'application le compare sur votre appareil au vocabulaire que vous avez prouvé connaître — les mêmes données de maîtrise que lit le badge de couverture. À partir de la part de votre texte collé que vous connaissez déjà, elle estime le pourcentage de mélange qui placerait la densité de mots nouveaux dans la fourchette productive — la zone idéale d'input compréhensible que les chercheurs décrivent comme une bande d'environ 5 à 15 % de mots nouveaux, confortablement à l'intérieur de ce que votre vocabulaire existant peut ancrer. Le résultat apparaît sous la forme d'une petite pastille à toucher, quelque chose comme « Essayer 35 % », à côté du curseur de pourcentage.
Cette suggestion n'est que cela — une suggestion. Elle ne déplace jamais le curseur à votre place. Vous la touchez si elle vous convient, vous l'ajustez sinon, et il est tout aussi simple de l'ignorer complètement et de régler votre propre chiffre comme vous avez toujours pu le faire. Si vous êtes un apprenant plus récent sans encore assez d'historique de révisions pour une estimation propre au texte, la suggestion retombe sur un point de départ fondé sur le niveau que vous avez déclaré vous-même, via le mélange adapté au niveau — un simple point de départ, jamais une obligation. Si aucun des deux signaux n'existe encore, vous ne voyez simplement aucune suggestion, et le curseur fonctionne exactement comme avant.
Deux faces d'une même idée#
Les deux fonctionnalités répondent à la même question — « est-ce difficile pour moi ? » — par des chemins opposés. Le badge note un texte fixe pour que vous puissiez en choisir un qui vous convient. Le curseur de mélange, le mécanisme derrière la méthode du tissage diglotte que LingoBlend automatise, ajuste n'importe quel texte jusqu'à ce qu'il vous convienne, ce qui en fait la vraie singularité : vous n'êtes pas limité à une bibliothèque que quelqu'un d'autre a graduée, parce que vous ne lisez pas, au départ, un texte à difficulté fixe.
C'est aussi pour cela que les textes mélangés ne portent jamais leur propre badge de couverture. Un badge répond à la question « quelle est la difficulté de ce texte tel qu'il est écrit » — mais un texte mélangé n'est pas fixe ; sa difficulté est le pourcentage que vous avez choisi. Le curseur vous donne déjà la réponse qu'un badge devrait calculer.