BRAVE (Brief Receptive Adaptive Vocabulary Evaluation) מעריך את אוצר המילים הפסיבי שלכם: מספר המילים שאתם מזהים ומבינים בזמן קריאה. כדי לספור את כולן ישירות, היינו צריכים לעבור על מילון גדול ולבדוק כל מילה בנפרד. במקום זאת, אנחנו משתמשים בשיטה מתמטית לתכנון מבחנים ולניתוח התשובות, הנקראת Item Response Theory (IRT).
במבחן מוצגות מילים ברמות קושי שונות, ואתם מסמנים אם אתם מכירים אותן. המודל משלב את התשובות שלכם עם רמות הקושי של המילים כדי להעריך את גודל אוצר המילים שלכם.
כדי לשמור על מבחן קצר ומדויק ככל האפשר, אנחנו משתמשים במבחן ממוחשב אדפטיבי, Computerized Adaptive Testing (CAT). אחרי כל תשובה ההערכה מתעדכנת. המילה הבאה נבחרת כך שרמת הקושי שלה תהיה קרובה לרמה המשוערת שלכם ותספק מידע מועיל ככל האפשר. המבחן מסתיים כשמגיעים לרמת הדיוק שנקבעה. כך, מי שרק התחילו ללמוד עברית ומי שיש להם אוצר מילים רחב מקבלים מילים שונות.
רמת הקושי של מילה קשורה, בין היתר, לתדירות השימוש בה. מילים נפוצות מוכרות בדרך כלל ליותר אנשים ממילים נדירות. בגרסה העברית אנחנו משתמשים בנתוני שכיחות המבוססים על כתוביות של סרטים וסדרות. הנתונים האלה עוזרים לבטא את הערכת אוצר המילים כמספר המילים המוכרות.
מספר המילים בשפה תלוי באופן הספירה: מה נחשב למילה נפרדת, ואיך מתייחסים לנטיות ולמילים נגזרות. בגרסה העברית אנחנו מסתמכים על הנתון של כ־80,000 מילים שמציינת האקדמיה ללשון העברית. זהו בסיס להערכת גודל אוצר המילים, ולא מספר מוחלט של כל המילים הקיימות בעברית.
התוצאה מבוססת על כך שאתם מסמנים כמוכרות רק מילים שאתם יודעים את משמעותן. לשם כך אנחנו משתמשים בשתי בדיקות:
הבדיקות אינן משנות את הערכת אוצר המילים עצמה. אם אחת מהן מצביעה על בעיה, התוצאה עלולה להיות לא אמינה. במקרה כזה נציג אזהרה ולא נציג רווח סמך.
תודה לאיואן באלדין על היוזמה ליצירת הגרסה העברית של המבחן, ולאלכסנדרה שומקוב על בחירת המילים לגרסה העברית.