학습자의 수준을 고려한 한문 텍스트 선정·배열과 교재 편찬을 위해 객관적인 텍스트 곤란도 측정이 필요함에도 불구하고 현재 한문 교과에는 텍스트 곤란도 측정을 위한 모델이나 易讀性공식 연구는 찾아보기 어렵다. 명확한 텍스트 선정 기준의 부재와 실제 학교 현장의 한문 독해 교육 실태를 따져 분석해 볼 때, 객관적 측정 도구 개발을 통해 한문 독해 교육의 正常化를 꾀하는 것은 시의적절한 과제라 할 수 있다. 따라서 이 연구에서는 한문 텍스트 易讀性에 영향을 미치는 요인 분석을 통해 한문 텍스트 곤란도 측정을 위한 易讀性공식 개발을 주요 연구 과제로 삼는다. 이를 위하여 아래와 같은 내용의 연구를 수행하였다. 첫째, 영어와 국어의 易讀性期待要因을 한문의 언어적 특성에 따라 비교·분석하여 취사선택하고, 한문만이 가지는 특징적인 易讀性期待要因을 탐색함으로써 易讀性결정 요인을 추출하고자 한다. 둘째, 위와 같은 기준으로 추출한 한문 易讀性期待要因과 실제 한문 텍스트의 학년 수준 사이에 어느 정도의 상관을 가지는가를 검토하기 위해 한문 텍스트를 선정한다. 전문가 집단에게 선정된 텍스트의 학년 수준을 일부 조정하게 하고, 각각의 텍스트에서 易讀性期待要因들의 빈도를 算定한다. 셋째, 추출한 易讀性期待要因들이 한문 텍스트에 나타나는 빈도와 학년 수준을 조정한 한문 텍스트들과의 상관관계를 분석하여 각각의 易讀性期待要因들이텍스트 학년 수준이 올라갈수록 텍스트 곤란도에 의미 있는 영향을 끼치고 있는지 검토하고자 한다. 이 단계에서 각각의 易讀性期待要因들이 어떤 측면에서 한문텍스트 易讀性에 영향을 미치는지 분석할 것이다. 넷째, 단순회귀분석(simple regression analysis)을 통해 단순회귀방정식을 도출함으로써 텍스트 곤란도 측정을 위한 공식을 구성하고 설명력이 큰 공식을 선별한다. 또한 텍스트 곤란도에 대한 독립변인들의 복합적 영향을 분석하기 위하여 중다회귀분석(multiple regression analysis)을 통해 중다회귀방정식을 구성한다. 이 중다회귀방정식이 한문 텍스트 易讀性공식이 된다. 연구에서 누차 밝혔다시피 텍스트의 수준은 단지 수치로 환산할 수 있는 要因들에 의해 결정되지는 않고, 현재에는 쓰이지 않는 文言文인 한문을 현재 사용되는 언어들의 어려움을 측정하는 易讀性공식으로 수준을 측정하기에 곤란한 문제들이 적지 않게 존재하고 있다. 따라서 이 연구의 목적은 완벽한 易讀性공식의 산출이라기보다는 한문 교육의 위계화를 위한 시도로 보는 것이 적절할 것으로 생각한다. 이 연구에서는 數量化할 수 있는 要因들로만 공식을 구성하는 것을 전제하였기 때문에 이러한 제한점과 한계는 질적 부분의 고려로 보충되어야 할 필요가 있다.

Although objective measurement of classical Chinese texts is needed, it is difficult to find device for measuring level of classical Chinese text or research on the device. Considering absence of definite standard of selecting classical Chinese text, it is a well-timed task to normalize reading comprehension education through an objective device for measuring level of classical Chinese texts. Therefore, this study aims to develop readability formula for classical Chinese texts by analyzing factors that have a decisive effect on readability. For accomplishing this purpose, this study was performed as follows: First, comparing English and Korean readability factors to classical Chinese readability factors as liguistic features, I tried to find decisive readability factors for classical Chinese text. Second, I had ten education experts adjust level of 500 classical Chinese texts and investigated the frequency of readability factors in the adjusted texts. Third, I analyzed the correlation between frequency of the calculated readability factors and level of classical Chinese texts, and examined that each factor affects text complexity significantly. At this stage, I analyzed that how each factor affects text complexity. Fourth, developing equation by simple regression analysis, I made readability formula for complexity of classical Chinese texts and selected statistical significant readability formula. Also, to analyze the multi- plicative influence of factors over text complexity, I developed equation by multiple regression analysis. This equation is readability formula for classical Chinese text. As I have told you over and over, level of text is not decided by only quantitative factors and it is difficult for classical Chinese that has only written language and is a disused to be measured accurately by reada- bility formula for a living language. Also there are very fine questions to resolve. Therefore, I think this study frankly aims to try to establish an order of rank of classical Chinese texts, rather than develop accurate readability formula. In this study, because of the premise that reada- bility formula consists of only quantitative factors, these limitations should be dealt with by a follow-up research on qualitative parts or factors.