Im Rahmen dieses Projekts wird untersucht, wie Textverständnis auf Basis von Leseprozessmaßen vorhergesagt werden kann.

Kompetentes Lesen ist i.d.R. geprägt von schneller Informationsverarbeitung und einer systematischen Kopplung des Leseprozesses an Textmerkmale. Allerdings weißt die Lesegeschwindigkeit ein komplexe Beziehung zum Textverständnis auf; und Lesegeschwindigkeitskomponenten haben generell keine große Vorhersagekraft für Textverständnis. Des Weiteren wird die Kopplung von Leseprozess und Textmerkmalen üblicherweise durch Korrelationen von Leseprozessmaßen (Reaktionszeiten, Blickbewegungsmerkmalen...) und linguistischen Textmarkern (lexikalischer, semantischer, syntaktischer, kohärenzbasierter Art...) bestimmt. Die Stärke dieser Zusammenhänge unterscheidet sich jedoch von Sprache zu Sprache, daher benötigen wir etwas, das dies besser wiedergibt, als das uns bisher Bekannte.

Hier wird die Hypothese untersucht, dass die Leseprozessregularität (LPR) als eine neue Metrik zur Vorhersage von Textverständnis dienen kann. LPR basiert auf statistischen Maßen zur Erfassung der Regularität einer Sequenz, wie z.B. Zeitreihen von Reaktionszeiten oder Blickbewegungen beim Textlesen. Angenommen wird, dass LPR die Kopplungsstärke zwischen Leseprozess und linguistischen Textmerkmalen abbildet, und dass die Ausprägung dieser Kopplungsstärke Textverständnis vorhersagt. Da zur Berechnung von LPR keine linguistischen Textmerkmale benötigt werden, sondern diese allein auf Grundlage von Leseprozessmaßen vorgenommen werden kann, scheint LPR prädestiniert dafür, Leseprozessflüssigkeit sprachunabhängig erfassen zu können.