В статье приведены результаты исследования, посвященного автоматизированной оценке учебных текстов для высшей школы. Для достижения цели в работе на первом этапе были проведены эксперименты с использованием различных методик для получения объективных критериев относительно трудности текстов. На втором этапе были выделены и вычислены значения 49 параметров учебных текстов. Снижение признакового пространства осуществлялось методами многомерного статистического анализа. Для разработки решающего правила использовался дискриминантный анализ. На основе полученных дискриминантных функций создана программа Readability analysis, предназначенная для автоматизации оценки трудности учебных текстов для студентов вузов.
