Введение. Статья содержит описание актуальности и значимости проблемы развития понимания текста как функции, проходящей активное перестроение и развитие в процессе освоения субъектом программы высшего образования. Представлены текущие подходы и модели оценки понимания текстов, освещены группы факторов формирования свойств понимания текстов, согласно современным концепциям, представлены результаты экспериментального исследования свойств понимания текстов на основании семантической структуры текстов в модели латентного размещения Дирихле (LDA). Цель статьи — раскрыть и обосновать возможность рассмотрения развития понимания текстов как нелинейного процесса, подвергающегося изменениям в рамках освоения программы высшего образования и показать структуру свойств понимания текстов в процессе освоения высшего образования.

Материалы и методы. Основными методами исследования являются анализ научной литературы по тематике асессмента понимания текстов и способам оценки результатов понимания текстов после прочтения, исследование степени и свойств понимания текстов на модели Latent Dirichlet Allocation, а также методы статистической обработки данных.

Результаты. Представлены данные сравнительного исследования современных способов оценки понимания текстов и сформированы выводы о наиболее перспективных методах оценивания понимания текстов с иллюстрацией разработанной автором модели оценивания понимания текстов на основании семантических предс-тавлений текстовых документов в пространстве Latent Dirichlet Allocation; получены данные о нелинейности свойств понимания текстов субъектами в процессе освоения высшего образования и картина внутренних связей данных свойств у испытуемых согласно стадиальности освоения высшего образования.

Обсуждение. Уточняется специфика взаимосвязей свойств основных когнитивных функций субъектов и результатов метрик методики оценки понимания текстов, приводятся пересечения с современными теоретическими представлениями и моделями процессов формирования репрезентативных структур в процессе чтения текста.

Заключение. Делается вывод о продолжении развития функции понимания текстов далее периода формирования абстрактно-логического мышления, раскрывается специфика вклада высшего образования в формирование данного процесса.

– определены основные подходы к оценке понимания текстов;

– предложена наиболее оптимальная методика решения задачи по определению степени понимания текстов, способная к стандартизации на широких объемах текстов вне зависимости от их тематики и структуры, а также к автоматизации её использования;

– представлены результаты экспериментального исследования выражения и внутренних связей метрик понимания текстов, отражена и объяснена специфика данных взаимосвязей.

Свердлов, С. А.  РАЗВИТИЕ СВОЙСТВ ПОНИМАНИЯ ТЕКСТОВ В ПРОЦЕССЕ ОСВОЕНИЯ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ (ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ) [Текст] / С. А. Свердлов, // Вестник Челябинского государственного педагогического университета.  — 2021. — №  3 (163). — С. 273-286. — DOI: 10.25588/CSPU.2021.163.3.017.

9. Hahnel C., Schoor C., Kröhne U., Goldhammer F., Mahlow N. & Artelt C. (2019), “The role of cognitive load for university students’ comprehension of multiple documents”, Zeitschrift für Pädagogische Psychologie, 33, 105–118. DOI: 10.1024/1010-0652/a000238.

10. Hahnel C., Kröhne, U., Goldhammer F., Schoor C., Mahlow N. & Artelt C. (2019), “Validating process variables of sourcing in an assessment of multiple document comprehension”, British Journal of Educational Psychology, 89, 524–537. DOI: 10.1111/bjep.12278.

11. Florit E., Cain K. & Mason L. (2019), “Going beyond children’s single-text comprehension: the role of fundamental and higher-level skills in 4th graders’ multiple-document comprehension”, British Journal of Educational Psychology, 90, 449–472. DOI: 10.1111/bjep.12288.

12. Kintsch W., Praful M. (2011), “The Construction of Meaning”, Topics in Cognitive Science, 3 (2), 346–370.

13. Elleman A.M. & Oslund E.L. (2019), “Reading Comprehension Research: Implications for Practice and Policy”, Policy Insights from the Behavioral and Brain Sciences, 6 (1), 3–11. DOI: 10.1177/2372732218816339.

14. Образование в России 2017 : cтатистический бюллетень / Т. Н. Аликулова [и др.]. М. : Московский технологический университет, 2017. – 444 с.

15. Синтаксически и семантически аннотированный корпус русского языка: современное состояние и перспективы / Апресян Ю. Д. [и др.] // Национальный корпус русского языка: 2003–2005. М. : Индрик, 2005, 193–214.

16. Образование в цифрах 2019 : краткий статистический сборник / Н. В. Бондаренко [и др.] ; Национально-исследовательский университет «Высшая школа экономики». М. : НИУ ВШЭ, 2019. – 96 с. – ISBN 978-5-7598-1993-6.

17. Blei D.M., Ng A.Y. & Jordan M.I. (2003), “Latent Dirichlet allocation”, Journal of machine learning research, 3, 993–1022.