So funktioniert der Test
Der Test folgt dem bekannten Ja/Nein-Format (Meara und Buxton, 1987; X_Lex von Meara und Milton, 2003). Die 50 echten Wörter stammen aus fünf Häufigkeitsbereichen einer Häufigkeitsliste für Englisch, die aus Film- und Serienuntertiteln (OpenSubtitles) erstellt wurde: 10 Wörter aus den 1.000 häufigsten Wörtern, 10 aus dem zweiten Tausend und so weiter bis 5.000. Der Anteil der Wörter, die du in jedem Bereich kennst, wird mit 1.000 multipliziert, und die fünf Ergebnisse werden addiert.
Die 15 erfundenen Wörter prüfen, wie viel du rätst: Wenn du einige davon anhakst, wird das Ergebnis in jedem Bereich im gleichen Verhältnis gesenkt. Das Ergebnis ist eine Schätzung, keine Prüfung: Ein kurzer Test hat eine Fehlerspanne von einigen hundert Wörtern.
Wortschatz und GER-Niveaus
| Niveau | Wörter |
|---|---|
| A1 | bis 1.500 |
| A2 | 1.500–2.500 |
| B1 | 2.750–3.250 |
| B2 | 3.250–3.750 |
| C1 | 3.750–4.500 |
| C2 | 4.500–5.000 |
Die Skala stammt aus Studien mit Lernenden von Englisch und Französisch; für andere Sprachen ist sie ein ungefährer Richtwert.
So erweiterst du deinen Wortschatz
Lerne zuerst die häufigsten Wörter und wiederhole sie mit verteilter Wiederholung, damit jedes Wort kurz vor dem Vergessen zurückkommt. Begegne den Wörtern dann in Texten auf deinem Niveau: So wandern sie in deinen aktiven Wortschatz. Mehr dazu: wie viele Wörter du für A1–B2 brauchst und verteilte Wiederholung und SM-2.
FAQ
Wie genau ist der Test?
Er liefert eine Schätzung mit einer Spanne von einigen hundert Wörtern. Für ein genaueres Ergebnis mach den Test ein paar Tage später noch einmal und nimm den Durchschnitt.
Warum gibt es erfundene Wörter?
Sie zeigen, wie viel du rätst. Wenn du erfundene Wörter anhakst, wird das Ergebnis gesenkt, damit es die Wörter widerspiegelt, die du wirklich kennst.
Warum endet der Test bei 5.000 Wörtern?
Die Forschung, die Wortschatzgröße und GER-Niveaus verbindet, stützt sich auf die 5.000 häufigsten Wörter. Fast alle davon zu kennen entspricht dem Niveau C2.
Quellen
- Lison, P., & Tiedemann, J. (2016). OpenSubtitles2016: Extracting large parallel corpora from movie and TV subtitles. LREC 2016. Frequency lists: FrequencyWords (H. Dave). github.com/hermitdave/FrequencyWords
- Meara, P., & Milton, J. (2003). X_Lex: The Swansea Levels Test. Express Publishing. www.lognostics.co.uk/tools
- Meara, P., & Buxton, B. (1987). An alternative to multiple choice vocabulary tests. Language Testing, 4(2), 142–154. doi.org/10.1177/026553228700400202
- Milton, J., & Alexiou, T. (2009). Vocabulary size and the Common European Framework of Reference for Languages. Palgrave Macmillan. doi.org/10.1057/9780230242258_12
