CEFR-Niveaubestimmung für englische Texte
Online-Werkzeug zur Bestimmung des CEFR-Niveaus (GER, A1–C2) englischer Texte anhand dreier Merkmale zugleich: des Niveaus jedes Wortes, der verwendeten Grammatikstrukturen und der Satzlänge. Es zeigt, welchen Anteil des Textes ein Leser Ihres Niveaus bereits kennt, welche Wörter und Strukturen darüber liegen, und macht daraus ein Glossar, ein Anki-Deck oder ein druckbares Arbeitsblatt mit Übung. Ist ein Text zu schwer, lässt er sich auf das Niveau umschreiben und erneut messen.
So bestimmen Sie das Niveau eines Textes
3 SchritteFügen Sie ihn ein, öffnen Sie eine Word-, PDF- oder Untertiteldatei oder fotografieren Sie eine Lehrbuchseite.
Wählen Sie das Niveau der Lernenden oder der Klasse: Die Seite zeigt, wie viel vom Text sie verstehen werden.
Drucken Sie ein Arbeitsblatt mit Glossar, schicken Sie die Wörter an Anki oder schreiben Sie den Text für das Niveau um.
Finden Sie heraus, für wen ein Text passt — und bringen Sie ihn auf das gewünschte Niveau
Fügen Sie oben einen Text ein, um sein CEFR-Niveau zu sehen.
Dieselben Wörter können auch wörtlich gemeint sein („on the table“ – auf dem Tisch); prüfen Sie jede an ihrem Satz. Ihre Bedeutung ist nicht die Bedeutung ihrer Wörter. Das Niveau daneben ist eine Schätzung aus der Gebrauchshäufigkeit des Idioms (in 81 % der gemessenen Fälle höchstens ein Niveau vom tatsächlichen entfernt), deshalb ändern Idiome das Niveau des Textes nicht.
Strukturen, die der Text verwendet, die schwierigsten zuerst. Niveaus: CEFR-J Grammar Profile; C1 — English Grammar Profile.
Umschreiben für B1
Ein Sprachmodell schreibt den Text für das Leserniveau um und erfährt, welche Wörter zu ersetzen sind; das Ergebnis misst dieselbe Analyse. Fakten, Namen und Zahlen bleiben erhalten.
Wortniveaus: CEFR-J Wordlist 1.5 (Tono Laboratory, TUFS) und Octanove Vocabulary Profile C1/C2 (CC BY-SA 4.0), nach Wortart. Grammatik: CEFR-J Grammar Profile. Wortart: unser Tagger, trainiert auf Universal Dependencies English EWT (CC BY-SA 4.0). Idiome: Wiktionary (CC BY-SA), ihre Häufigkeit — Google Books Ngram (CC BY 3.0). Worthäufigkeiten: SUBTLEX-US. Das Niveaumodell wurde auf CEFR-SP trainiert (Arase et al., 2022, CC BY-SA). Die Analyse läuft im Browser.