자신의 실력을 정확하게 파악하고자 하는 궁금증은 어느 분야에서든, 어느 나라에서든 공통적으로 나타나는 현상이다. 영어 독해에 있어서도 해당 궁금증은 똑같이 작용했으며, 자신의 수준을 알 수 있는 여러 지수들이 개발되었는데, 그 중 가장 유명한 측정법이 바로, Lexile Measure (또는 Lexile Level) 렉사일 지수다.
렉사일 지수란?1
Lexile 지수는 영어 독해 능력을 수치로 표현한 것으로, 숫자 뒤에 L을 붙이는 형식으로 나타난다. (ex. 680L) 영어 학습자들은 자신의 렉사일 지수를 기반으로 자신의 수준에 맞는 영어 원서를 선택할 수 있다. 만일 자신의 렉사일 지수가 680L이라면, 이는 680L 원서의 75%를 이해할 수 있다는 뜻이며, 연구진들은 75%의 이해 수준 정도면 맥락과 유추를 통해 한 권을 충분히 읽어낼 수 있는 수준으로 평가하고 있다. 이에, MetaMetrics는 -100L에서 +50L의 책을 선택하는 것이 학습에 도움이 된다고 제안한다.2
Lexile 지수는 크게 두 가지로 구성된다.
첫째로, Lexile Reader Measure, 즉 독자의 능력이다. 렉사일 지수는 독자적인 독해 능력 시험을 통해 독자의 Lexile 지수를 측정하며, 독자의 독해 능력을 판단한다.
둘째로, Lexile Text Measure, 즉 텍스트의 수준이다. Reader Measure를 측정하는 동일한 알고리즘을 사용하여 텍스트의 복잡도를 평가한다.
Reader Measure와 Text Measure가 동일한 알고리즘을 이용하여 계산됨에 따라, 독자는 자신의 Lexile 지수에 맞는 원서를 찾아 읽을 수 있다.
다만, 한계도 존재한다. Lexile 지수는 Semantic(의미)와 Syntactic(구문) 두 요소를 이용하여 독자의 수준을 평가하는데, 독해에 있어서 중요한 다른 요소들, 이를 테면 배경지식, 흥미, 개인적인 목표 등은 고려하지 않는다. 따라서 MetaMetrics에서는 -100L에서 +50L 사이의 책을 추천하되 그 범위를 상회하거나 하회하는 수준의 책을 선택하는 것도 잘못된 것이 아니라고 강조한다. 지수는 단지 보조적인 역할로 존재해야 한다고 주장한다.
렉사일 지수의 역사는?
Lexile 지수의 공식 명칭은 The Lexile Framework for Reading으로, 미국의 MetaMetrics에 의해 개발되었고 현재까지 제공되고 있다. Lexile 지수는 1984년, 미국 NIH의 후원을 받아 개발이 진행되었으며, MetaMetrics의 공동 창업자인 A. Jackson Stenner와 Dr. Donald Burdick을 비롯해 Duke 대학, North Carolina 대학, Chicago 대학의 교수진들이 협업해 20년 이상의 연구를 통해 개발되었다고 한다.3
Lexile 지수는 현재 24개국의 수백 건에 달하는 연구들을 통해 입증되었다고 MetaMetrics는 말하고 있으며, 180개가 넘는 국가에서 Lexile 지수를 사용하고 있다고 한다.4 한국에서도 현재 Lexile 지수를 측정할 수 있으며, 이미 여러 학원에서 해당 지수를 이용하여 학생들의 학습에 도움을 주고 있다.5 6
* MetaMetrics는 1986년 “National Institutes of Child Health and Human Development”의 지원을 받아 창립된 연구 중심 회사로, 심리학자, 데이터 과학자, 연구자들로 구성된 단체이다.7
렉사일 지수의 원리는?8
앞서 살짝 말했듯이, Lexile 지수는 독해의 여러 요소 중 Semantic Difficulty(의미)와 Syntactic Complexity(구문)을 이용하여 수준을 평가한다.
Semantic Difficulty란, 쉽게 말해 단어의 수준이다. 처음 보는 단어가 많을수록 글은 어려워지고, 친숙한 단어가 많을수록 수월하게 독해할 수 있다. Lexile 지수에서는 하나의 글에서 단어가 몇 번 반복되는지를 파악하여 이를 반영하고 있다.
Syntactic Complexity란, 문장의 길이이다. 문장이 많은 단어로 구성되고 더 길어질수록, 글은 어려워진다. Lexile 지수에서는 글을 구성하고 있는 문장의 길이를 파악하여 이를 반영하고 있다.
렉사일 지수와 이해 정도의 상관 관계9
Lexile 지수와 독자의 이해 정도를 나타낸 수식도 있다.
수식은 아래와 같다.
Forecasted\,Comprehension\,Ratio=\frac{e^{ELD+1.1}}{1+e^{ELD+1.1}}Forecaste Comprehension Ratio: 예상되는 이해 수준
ELD(Effective Logit Difference) = (Reader Lexile Measure – Text Lexile Measure)÷225
즉, 만일 680L의 Reader Lexile Measure 독자가 780L의 영어 원서를 읽는다면, 대략 66%의 이해력을 가진다고 볼 수 있다.
렉사일 지수와 언어 수준
MetaMetrics에서는 미국과 버진아일랜드의 3백 만 명이 넘는 학생들을 대상으로 2010-2019년 동안 조사를 진행했고, 이를 공식 홈페이지에 공개하고 있다.
학년과 시기(가을, 겨울, 봄)마다 구분지어 10퍼센타일, 25퍼센타일, 50퍼센타일, 75퍼센타일, 90퍼센타일에 해당하는 렉사일 지수를 찾아볼 수 있다.*
* 미국의 학기는 9월에 시작하며, 만 나이 기준이다. 1st grade의 경우 만 6세인데, 대략적으로 우리나라 초등학교 1학년이라 생각하면 된다.
50퍼센타일이 그 학년에 요구되는 수준이라고 생각할 수 있으니, 50퍼센타일의 지수만 뽑아 표를 그려봤다.
| 학년 | 학년 초 (Fall) | 학년 중간 (Winter) | 학년 말 (Spring) |
|---|---|---|---|
| Kindergarten (유치원) | BR345L | BR250L | BR160L |
| Grade 1 (초1) | 10L | 85L | 165L |
| Grade 2 (초2) | 290L | 355L | 425L |
| Grade 3 (초3) | 530L | 590L | 645L |
| Grade 4 (초4) | 735L | 790L | 850L |
| Grade 5 (초5) | 900L | 925L | 950L |
| Grade 6 (초6) | 990L | 1010L | 1030L |
| Grade 7 (중1) | 1060L | 1080L | 1095L |
| Grade 8 (중2) | 1125L | 1140L | 1155L |
| Grade 9 (중3) | 1180L | 1195L | 1205L |
| Grade 10 (고1) | 1230L | 1240L | 1250L |
| Grade 11 (고2) | 1270L | 1285L | 1295L |
| Grade 12 (고3) | 1270L | 1285L | 1295L |
더 알고 싶은 사람들을 위해 원문 링크를 남긴다. 해당 자료는 여기에서 볼 수 있다.
렉사일 지수를 확인하는 방법은?
수백만 권이 넘는 책에 대한 Lexile 지수를 Lexile Hub에서 제공하고 있으며, 책의 제목, 저자, 키워드, 또는 ISBN을 사용해서 원서의 Lexile 지수를 찾아볼 수 있다.
해당 사이트는 여기서 볼 수 있다.
위 사이트에 접속하면 다음과 같은 창을 볼 수 있다.
먼저 Lexile 지수를 알고 싶은 책의 정보를 입력하고 검색하면 아래와 같이 책의 Lexile 지수와 빈출 어휘 10개를 나타내준다. 현재 나는 Percy Jackson: Sea of Monsters를 읽고 있으니, 이 책을 검색해보겠다.
그럼, 위와 같이 Percy Jackson: Sea of Monsters는 680L의 Lexile 지수를 가지고 있으며, 빈출 단어로 Stable, Intense 등이 있는 걸 알 수 있다. (빈출 단어 항목은 사실상 쓸모가 없긴 하다.)
그 외에도 원하는 Lexile 지수 범위 내의 책을 찾을 수도 있고, 카테고리와 Lexile Code를 기반으로 책을 찾아볼 수도 있다.
* 참고로 한 달에 5번 검색 제한이 걸려 있는데, 컴퓨터를 껐다 키면 초기화 된다.
* 참고 문헌
- Harvey CA. An inside View of Lexile Measures: An Interview with Malbert Smith III. 2011;39(4):56–9. ↩︎
- Smith M, Turner J, Sanford-Moore E, Koons HH, editor Z Quan,. The Lexile Framework for Reading: An Introduction to What It Is and How to Use It. 2016;411–24. ↩︎
- Harvey CA. An inside View of Lexile Measures: An Interview with Malbert Smith III. 2011;39(4):56–9. ↩︎
- MetaMetrics Corporate Brochure, https://metametricsinc.com/about-us/ ↩︎
- ClouBot and MetaMetrics Partner to Transform English Language Learning in Korea, by MetaMetrics on March 17, 2025, https://metametricsinc.com/cloubot-and-metametrics-partner-to-transform-english-language-learning-in-korea/ ↩︎
- 클라우봇, https://cloubot.com/theme/s007/index/service4.php ↩︎
- MetaMetrics Corporate Brochure, https://metametricsinc.com/about-us/ ↩︎
- Smith M, Turner J, Sanford-Moore E, Koons HH, editor Z Quan,. The Lexile Framework for Reading: An Introduction to What It Is and How to Use It. 2016;411–24. ↩︎
- Smith M, Turner J, Sanford-Moore E, Koons HH, editor Z Quan,. The Lexile Framework for Reading: An Introduction to What It Is and How to Use It. 2016;411–24. ↩︎
* 읽어볼 만한 내용들
Harvey CA. An inside View of Lexile Measures: An Interview with Malbert Smith III. 2011;39(4):56–9. => MetaMetrics의 공동 창업자이자 Lexile 지수 개발진인 Malbert Smith III과의 인터뷰 내용이다. 개발 과정과 활용 방안에 대해 알 수 있다.
Smith M, Turner J, Sanford-Moore E, Koons HH, editor Z Quan,. The Lexile Framework for Reading: An Introduction to What It Is and How to Use It. 2016;411–24. => Lexile 지수에 대해 개괄적으로 다루는 논문이다. 독해 능력 평가에 있어서 어떤 측면들을 활용했는지를 알 수 있으며, 어떤 알고리즘 하에 개발했는지 다루고 있다.
Stenner AJ. Measuring Reading Comprehension with the Lexile Framework. 2023;63. => Lexile 지수의 측정 수식에 대해 설명하고 있는 논문이다.