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Forschung

DFG-Projekt: „Automatisierte Rechtschreibdiagnose“

(Laufzeit: 2013-2015)

Jun.Prof. Dr. Johanna Fay
(Institut für deutsche Sprache und Literatur, Pädagogische Hochschule Karlsruhe)

Prof. Kay Berkling, PhD
(Duale Hochschule Baden-Württemberg)

Dr. Sebastian Stüker; Prof. Dr. Alex Waibel
(Research Group 3-01 ‘Multilingual Speech Recognition’, Institut für Anthropomatik, Fakultät für Informatik, Karlsruhe Institute of Technology (KIT))

Die Forschungsgruppe besteht aus einer Kollaboration zwischen Sprachdidaktik einerseits und automatischer Spracherkennung im Gebiet der Informatik andererseits. Ziel der Zusammenarbeit ist die Entwicklung eines Instruments zur automatisierten Rechtschreibfehleranalyse frei verfasster deutscher Lernertexte.

Die differenzierte Analyse von Rechtschreibfähigkeit stellt für die didaktische Rechtschreibforschung gleichermaßen Chance und Schwierigkeit dar. Einerseits zeigt sie in unvergleichbarer Weise die authentischen Schreibfähigkeiten von Lernern auf (vgl. Fay 2010), andererseits ist eine solche Analyse „zu Fuß“ mit einem enormen Arbeitsaufwand verbunden. Es besteht daher ein dringendes Desiderat in der Automatisierung von rechtschriftlichen Analyseprozessen freier Texte. Ein solches Instrument ermöglicht die schnelle und ökonomische Analyse freier Texte. Für die Rechtschreibforschung bedeutet dies einen Quantensprung, da enorme Stichprobengrößen „mit einem Mausklick“ analysiert werden können. Für die Individualdiagnostik stellt es die Grundlage für ein differenziertes Fehlerprofil dar, aus dem sich individuelle Fördermaßnahmen ableiten lassen.

Der innovative Ansatz des Forschungsprojektes basiert auf der Analyse der Lernerschreibungen unter Einbezug ihrer Aussprache als Zusatz zur üblichen Betrachtung der falschen Graphemfolge. Dieser Weg gibt entscheidende Hinweise für die Rekonstruktion der korrekten Wortform, da Schreiblerner sich in erster Linie an ihrer Aussprache orientieren und die Mehrheit der Rechtschreibfehler sich aus dem Gesprochenen ableiten lassen (vgl. Fehlerstatistiken wie z.B. von Menzel 1985). Dabei werden Methoden und Erkenntnisse der automatischen Spracherkennung und Sprachsynthese angewendet (vgl. z.B. Huang 2001; Mariani 2009). Durch eine automatisierte Gegenüberstellung von fehlerhaftem Text und einer auf Basis von assoziierten Wahrscheinlichkeiten ermittelten korrekten Version des Textes werden dann gefundene Rechtschreibfehler automatisch annotiert und klassifiziert. Grundlage bildet das Kategorienraster von Fay (2010), das eigens für die Analyse freier Texte entwickelt worden ist.

Das Instrument wird auf ein parallel erhobenes Datenkorpus aus Texten der Klasse 1 bis 8 angewandt und aus den analysierten Daten individuelle Fehlerprofile und Fehlerprofile ganzer Gruppen ermittelt.

Projektspezifische Publikationen:

  • Fay, Johanna (Hrsg.) (2013, i.D.): (Schrift-) Sprachdiagnostik heute. Schneider-Verlag: Baltmannsweiler 2013.
  • Fay, Johanna; Berkling, Kay (2013, i.D.): Rechtschreibdiagnostik. In: Fay, Johanna (Hrsg.): (Schrift-) Sprachdiagnostik heute. Schneider-Verlag: Baltmannsweiler 2013.
  • Fay, Johanna; Berkling, Kay; Stüker, Sebastian (2012): Automatische Analyse von Rechtschreibfähigkeit auf Basis von Speech-Processing-Technologien. In: Didaktik Deutsch. Heft 33. Schneider Verlag: Baltmannsweiler. S. 14-36. [reviewed]
  • Stüker, Sebastian; Fay, Johanna; Berkling, Kay (2011a): Towards Context-dependent Phonetic Spelling Error Correction in Children’s Freely Composed Text for Diagnostic and Pedagogical Purposes. Interspeech, Florenz.
  • Berkling, Kay; Fay, Johanna; Stüker, Sebastian (2011b): Speech Technology-based Framework for Quantitative Analysis of German Spelling Errors in Freely Composed Children’s Texts. In: Proceedings of the 2011 workshop of the ISCA (International Speech Communication Association), Special Interest Group (SIG) on Speech and Language Technology, 24. - 26. August 2011, Venedig, Italien.
  • Fay, Johanna (2010): Die Entwicklung der Rechtschreibkompetenz beim Textschreiben. Eine empirische Untersuchung von Klasse 1 bis 4. Peter Lang: Frankfurt/M.

Stand: 10.09.2013