Phrasologische Kompetenz ist entscheidend für den Spracherwerb, die Verarbeitung und die Flüssigkeit (Ellis et al., 2008; Paquot et al., 2020), bleibt jedoch eine Herausforderung für L2-Lernende (Laufer Paquot 2). Automatisierte Indizes erfassen effektiv bestimmte Merkmale, die von menschlichen Bewertern priorisiert werden, insbesondere phrasologische Vielfalt und Komplexität. Sie können jedoch weniger effektiv darin sein, einige nuancierte qualitative Aspekte angemessen zu erfassen, die in menschlichen Bewertungen der phrasologischen Kompetenz gleichermaßen betont werden, wie Idiomatik und kontextuelle Angemessenheit. Die Ergebnisse dieser Studie werden konvergente Validitätshinweise für die automatisierten Messungen der phrasologischen Kompetenz liefern und Bereiche hervorheben, in denen rechnergestützte Messungen verfeinert werden müssen, insbesondere in der Erfassung qualitativer Merkmale, die von menschlichen Bewertern betont werden. Durch die Überbrückung von automatisierter Analyse und menschlicher Bewertung zielt die Studie darauf ab, die Entwicklung robustere Bewertungsinstrumente zu informieren und pädagogische Einblicke zur Förderung der phrasologischen Kompetenz bei L2-Lernenden zu bieten.
Wang et al. (Wed,) haben diese Frage untersucht.