LuCET

Tipo di progetto: European  |  Data inizio: 05/10/2023  |  Data di fine: 04/10/2025

LUCET studia la complessità linguistica della lingua italiana e la sua relazione con la difficoltà di elaborazione linguistica (Processing Difficulty) basata sull’utente.

Il progetto è il primo tentativo di offrire un insieme completo e multilivello di misure e procedure per valutare la complessità linguistica e fornire un resoconto sistematico della sua relazione con la difficoltà di elaborazione linguistica, combinando competenze di linguistica teorica, computazionale e applicata, psicolinguistica, pedagogia e psicometria.

Lo studio si concentrerà sugli studenti che frequentano l’ultimo anno della scuola secondaria, che rappresentano una popolazione meno studiata rispetto ai bambini in età scolare. In particolare, saranno prese in considerazione diverse popolazioni di studenti del grado 13 (corrispondente all’incirca all’età di 18-19 anni), con profili di sviluppo tipici e atipici, e con l’italiano come prima o seconda lingua.

LUCET mira a stabilire un circolo virtuoso tra, da un lato, la ricerca fondamentale, interdisciplinare e orientata alla conoscenza sulla complessità linguistica/difficoltà di elaborazione linguistica e, dall’altro, la ricerca orientata all’applicazione, che fornirà misure più appropriate della complessità linguistica e della difficoltà di elaborazione linguistica e le loro applicazioni ai contesti educativi.

In particolare, LUCET proporrà definizioni teoriche e operative di complessità linguistica nei domini del lessico, della morfologia e della sintassi e svilupperà procedure sistematiche per valutare la complessità linguistica nelle produzioni scritte di studenti di diverse popolazioni. Produrrà inoltre protocolli sperimentali (ad esempio, comprensione, eye-tracking, compiti di ripetizione) per studiare come i diversi gradi di complessità linguistica tra i livelli linguistici influenzino l’elaborazione ricettiva nelle stesse popolazioni.

La sfida di offrire una definizione di complessità linguistica completa e multilivello sarà affrontata ricorrendo a metodi e tecniche di Natural Language Processing (NLP) basati su algoritmi di Machine Learning (compreso il Deep Learning), utilizzati per estrarre e valutare un’ampia gamma di caratteristiche di complessità linguistica dall’uso reale del linguaggio (sia produzioni di studenti sia testi di vario grado di complessità linguistica) alla modellazione computazionale della complessità linguistica e della difficoltà di elaborazione linguistica.

Il potenziale dei modelli e delle metriche multilivello della complessità linguistica e della difficoltà di elaborazione linguistica gioca un ruolo fondamentale negli studi pedagogici e psicometrici incentrati sulle competenze linguistiche. LUCET studierà se e in quale misura una migliore comprensione dell’interazione tra complessità linguistica e difficoltà di elaborazione linguistica possa informare la valutazione formativa e le pratiche didattiche efficaci. I modelli di complessità linguistica/difficoltà di elaborazione linguistica saranno applicati anche ai dati provenienti da un quadro di valutazione su larga scala, ovvero la valutazione nazionale INVALSI della comprensione della lettura.

L’obiettivo principale è indagare il ruolo delle caratteristiche del testo, tra cui la complessità linguistica, le richieste dei compiti e le abilità dei rispondenti nel prevedere la probabilità di risolvere gli elementi di comprensione, creando così una connessione tra i modelli cognitivi di comprensione della lettura e le proprietà psicometriche degli elementi.