ER簡介
ER值 （中文分級閱讀標準 ，ERFramework ）從文本難度和閱讀能力兩個方面進行衡量，ER文本難度分級系統基於巨型的中文語料庫，提取了覆蓋字、詞、句、段、篇等多個層級的中文語言特徵，並利用機器學習技術搭建了中文文本難度的預測模型，可以實現任何中文文本的快速分級。ER閱讀能力測評系統 將孩子的閱讀能力分成五個維度--整體感知、獲取信息、形成解釋、做出評價和實際運用，並採用計算機自適應測量方式結合常模參照測量和問卷調查等多種測評方法來考察孩子的閱讀能力。孩子的閱讀能力用ER分值來衡量，分值範圍200ER-1300ER ，當一位孩子通過測試，獲得了他的閱讀能力ER值，系統就會根據孩子的ER值為其推薦適合的圖書，既保證他的閱讀能力穩步提高，又不會打擊他的自信心喪失對閱讀的興趣。在測定了讀者的閱讀能力值ER值後，再參考讀者的閱讀興趣，為讀者在最適合讀者閱讀的ER值範圍內挑選圖書。例如，某讀者的ER值為800ER，那么ER值在700ER-900ER之間的書籍文本最適合該讀者閱讀。當書籍文本難度與讀者閱讀能力的ER值相匹配，即讀者可以理解75%左右的文本內容時，難度既不會讓讀者因無法讀懂而失去信心，也能對讀者現有的能力提出挑戰，激發閱讀興趣；研究表明，此狀態下的讀者閱讀能力提高得最快。
適讀範圍
俄國發展心理學家維果斯基提出了“最近發展區”理論，依照最近發展區選擇具有一度難度的訓練內容，可以1.5倍以上提高自身能力。建立在大量研究基礎上的分級閱讀標準證明孩子在閱讀與其能力相匹配的文字時，會獲得最佳的閱讀體驗和成長。評定標準
ER中文分級閱讀標準文本難易程度的評定本質上可以概括為對文本可讀性的度量問題。為了判斷文本的可讀性，ER中文分級閱讀標準綜合了自然語言處理、深度學習等人工智慧技術與語言學研究成果進行設計和構建。其中包括語料庫建設，多層次文本特徵集的構造和深度學習文本難度分級模型的構建等多個過程。從字、詞、句、段、篇多個層面對文本進行考察，實現對任意一段中文文本的自動難度評級。ER閱讀能力測評
ER閱讀能力測評系統 屬於計算機自適應測試（Computerized Adaptive Tesing）。計算機自適應測試能根據孩子上一道題的答題情況為其選擇相應難度的下一道題目。自適應測試不僅節省了測試時間，還避免了題目難度過難或過易影響測試結果的現象。測評可以精準的量化孩子的閱讀能力，並從整體感知、獲取信息、形成解釋、作出評價、實際運用等五個維度科學診斷孩子的真實閱讀能力。便於老師、孩子、家長直觀了解孩子閱讀能力的優勢點和薄弱點。優勢和意義
利用同一套度量標準對中文文本的難易程度和讀者閱讀能力水平進行檢測，方便讀者直觀了解自己的閱讀並選擇適合自身閱讀的圖書。將抽象的概念具象化，使用精確、量化的數值將閱讀培養轉換為一個具有系統性、科學性的過程。
將語言發展、閱讀能力、寫作能力結合在一起的綜合訓練工具。讓學習語言、閱讀和寫作，變得目標清晰、有章可循。
