Forschungsprojekte, Prof. Kay Margarethe Berkling

PISA und IGLU Studien zeigen immer wieder, dass die deutsche Rechtschreibung von Kindern nicht ausreichend beherrscht wird. Der Streit darum, welche Lehrgänge in Schulen verwendet werden, um Rechtschreibung ab der ersten Klasse zu lernen, zeigt dass hier noch Forschungsbedarf herrscht. Mein Interesse ist es, Tools zu schaffen, um Kinder darin zu unterstützen, ihre Lernziele zu erkennen, zu verfolgen und zu erreichen. Um dieses Ziel zu erreichen, gibt es mehrere Forschungsschwerpunkte die von Computational Linguistics bis Games reichen.

Automatisierte Rechtschreibdiagnose

Folgendes Tool wurde 2010 von mir programmiert und richtet sich nach den Rechtschreibfehlerkategorien von Frau Dr. Fay, die sie in Ihrer Dissertation (s.U.) veröffentlicht hat. Aufgabe dieser Software ist es, anhand von geschriebenem und korrektem Text, diese Fehlerkategorien automatisch zu erkennen und als Fehlerprofil für Experten zu liefern. zB: Unter Eingabe der folgenden zwei Sätze „Ich geh in die schule“ und „Ich gehe in die Schule“ kann das System die Fehler mit der entsprechenden Kategorie lokalisieren und klassifizieren. „Ich gehe (Reduktionssilbe ausgelassen) in die Schule (fehlerhafte Großschreibung)“

Diese Software kann unter Absprache (berkling att dhbw-karlsruhe dott com) via Webservices für die Forschung verwendet werden.

 Perl Client example (package SOAP::Lite required):

#!/usr/bin/perl -w
use SOAP::Lite ;
my $client = SOAP::Lite->new();
$client->uri('urn:ColorError');
$client->proxy('tcp://____');
my $som = $client->colorError("Ich geh in die schule.", "MOR_GrS ; MOR_KS", "Ich gehe in die Schule.");
my $output = $som->result;
print $output . "\n";

Publikationen (Auswahl) und Relevante Referenzen:

K. Berkling (2012), "A Case Study Using Data Exploration of Spelling Errors Towards Designing Automated Interactive Diagnostics," in Proc. 3rd Workshop on Child, Computer Interaction (Interspeech 2012 Post-Conf. Workshop), Portland, USA.

Berkling, Kay; Fay, Johanna; Stüker, Sebastian (2011): Speech Technology-based Framework for Quantitative Analysis of German Spelling Errors in Freely Composed Children’s Texts. SLaTE, Venice – collocated workshop for Interspeech.

Fay, Johanna (2010): Die Entwicklung der Rechtschreibkompetenz beim Textschreiben. Eine empirische Untersuchung von Klasse 1 bis 4. Peter Lang: Frankfurt/M.

M. Schröder & J. Trouvain (2003). The German Text-to-Speech Synthesis System MARY: A Tool for Research, Development and Teaching. International Journal of Speech Technology, 6, pp. 365-377.

DFG Projekt für automatisierte Rechtschreibdiagnose

Im Rahmen eines DFG Projektes (2013-2015) findet eine interdisziplinäre Kooperation zwischen der Dualen Hochschule Baden-Württemberg, dem Karlsruher Institut für Technologie und der Pädagogischen Hochschule Karlsruhe statt.

Die Teilprojekte sind hier genauer beschrieben:

Prof. Kay Berkling, PhD (Duale Hochschule Baden-Württemberg): Validierung und Verbesserung der Software für automatische Rechtschreibdiagnose, hier als Modul 2 des Systems genannt. (Kontakt berkling att dhbw-karlsruhe dott de)

Dr. Sebastian Stüker (Research Group 3-01 ‘Multilingual Speech Recognition’, Institut für Anthropomatik, Fakultät für Informatik, Karlsruhe Institute of Technology (KIT)): Erweiterung der Automatisierung durch Einbau von automatischer Spracherkennung, als Modul 1 des Systems genannt. Hier wird auf jahrelanger Forschung in der Spracherkennung aufgebaut, indem Kindertexte mit Fehlschreibungen ähnlich mündlicher Sprache verstanden und in einen korrekten Text umgewandelt werden sollen. zB: „Ich geh in de schule“ wird über MARY (Sprachsynthese) in einen Phonemstring verwandelt, um hiermit die Aussprache zu repräsentieren: ' ? I C   (Ich)    g e: (geh)   ? I n  (in)  d @ (de) S u: - l @ (schule). Dieser,  nun als mündliche Sprache behandelter Satz, wird wiederum durch die KIT Spracherkennungssoftware interpretiert. Hierzu dienen Grammatiken der Aussprache und Wortfolge der deutschen Sprache. Somit können Fehler im Text über statistische Modelle ausgeglichen werden und der ursprüngliche Satz mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit wieder hergestellt werden. Dieser Satz dient dann wiederum als Eingabe zur automatisierten Rechtschreibdiagnose in Teilprojekt Modul 2 (s.Oben).  (Kontakt sebastian.stueker att kit dott edu)

Jun.Prof. Dr. Johanna Fay (Institut für deutsche Sprache und Literatur, Pädagogische Hochschule Karlsruhe): Zeitgleich zum DFG Projekt, werden größere Sammlungen von Daten erhoben. Die Fehlerkategorien werden weiter ausgebaut und genauer definiert. Grundlage bildet das Kategorienraster von Fay, das eigens für die Analyse freier Texte entwickelt worden ist (Fay 2010). Unter Einbezug der neuen Daten und Erkenntnisse, werden diese Kategorien entsprechend angepasst und die Software in dieser Beziehung ausgewertet, sowie mit Experten Annotation der Fehlerkategorien verglichen. (Kontakt fay att ph-karlsruhe dott de)

Für die Rechtschreibforschung bedeutet diese automatisierte Analyse, dass erstmals sehr große Stichprobemengen untersucht werden können. Für die Individualdiagnostik im Rechtschreibunterricht bildet es die Grundlage für die kontinuierliche Erstellung differenzierter Fehlerprofile, aus denen sich individuelle Fördermaßnahmen ableiten lassen.

Daten in diesem Gebiet sind rar und wir sind immer auf der Suche nach mehr Daten, vor allem auch für Langzeitstudien. In Gegenleistung für eine detaillierte Fehleranalyse können sich interessierte Lehrer oder Eltern gerne an uns wenden. Die Daten dienen in anonymisierter Form zur Verbesserung der Software (Kontakt: berkling at dhbw-karlsruhe dot de).

Publikationen (Auswahl) und Relevante Referenzen:

Fay, Johanna; Berkling, Kay (2013): Rechtschreibdiagnostik. In: Fay (Hrsg.): (Schrift-) Sprachdiagnostik heute. Schneider-Verlag: Baltmannsweiler.S. 84-108.

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. 14-37. [reviewed]

Berkling, Kay; Fay, Johanna; Stüker, Sebastian (2011): 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.[reviewed]

Stüker, Sebastian; Fay, Johanna; Berkling, Kay (2011): Towards Context-dependent Phonetic Spelling Error Correction in Children’s Freely Composed Text for Diagnostic and Pedagogical Purposes. In Proceedings of the 12th Annual Conference of the International Speech Communication

Association (Interspeech 2011), 28.-31-August 2011, Florenz, Italien.[reviewed]

Fay, Johanna (2010): Die Entwicklung der Rechtschreibkompetenz beim Textschreiben. Eine empirische Untersuchung von Klasse 1 bis 4. Peter Lang: Frankfurt/M.

Phonics in der deutschen Sprache?

Fibeltexte in der Analyse

Prof. Kay Berkling, PhD (Cooperative State University, Karlsruhe)

Dr. Uwe Reichel (Institut für Phonetik und Sprachverarbeitung, LMU)

In Zusammenarbeit mit dem Institut für Phonetik und Sprachverarbeitung, LMU, wurde ein System gebaut, welches Texte jeglicher Länge automatisch auf morphologische und silbische Komplexität hin analysiert. Anhand eines Algorithmus können verschiedene Silbentypen klassifiziert werden. Bei didaktischen Texten kann man dann automatisch analysieren, ob eine didaktische Progression vorhanden ist, indem der Text, einmal elektronisch vorhanden, in wenigen Sekunden ausgewertet wird. Die computerlinguistische Analyse der Silbenstruktur setzt direkt auf einem Tool zur Aussprache und Morphemanalyse von Wörtern auf, welches von Dr. Uwe Reichel am Institut für Phonetik und Sprachverarbeitung programmiert wurde. Wir danken hier auch langen Gesprächen zum Thema mit Frau Dr. Christa Röber.

Da Fibeln unter anderem die Funktion haben, Kindern systematisch schriftsprachliche Kompetenzen zu vermitteln, wurden zunächst Fibeltexte aller Art anhand des Tools analysiert. Dazu gehörten auch Fibeln aus der Zeit vor 1939. Interessant ist hier zu sehen, dass Progression der Sprachkomplexität in den alten Fibeln sehr viel ausgeprägter ist als in modernen Fibeln, wo zumeist auf Silbenbasis im Text keine Progression erkennbar ist. Aber auch strukturierte Wortverwendungen und Wiederholungen sind auf Silben oder Wortbasis nur in wenigen Fibeltexten ausgeprägt zu finden.

Publikationen (Auswahl) und Relevante Referenzen:

Reichel (2012), U.D. PermA and Balloon: Tools for string alignment and text processing, Proc. Interspeech, Portland, Oregon. Paper 346.

Röber, Ch. (2009), Die Leistungen der Kinder beim Lesen- und Schreibenlernen. Grundlagen der Silbenanalytischen Methode, Schneider Verlag Hohengehren.

Weitere Publikationen wurden eingereicht.

Gaming und Gamification

Spielen ist die älteste Form des Lernens. Heute ist Spielen auf mobilen Geräten besonders weit verbreitet und gegenwärtig. „Serious Gaming“ passt in diese Zeit und ist eine moderne Methode, lernen für Erwachsene und Kinder durch Spielen zu erleichtern. In diesem Projekt werden Spiele entworfen, die elektronisch umgesetzt werden und Lernmaterial einbinden. Der Lerner hat somit einen adaptiven Tutor, der auf Basis von Interaktion und Fehlern des Schülers, Übungen zusammenstellen kann. In Zusammenarbeit mit Logopädin Nadine Pflaumer werden Übungen konzipiert, die auf der automatisierten Silbenanalyse (Siehe Projekt oben) aufbauen und beim Schreibleseerwerb unterstützen. Mehrere Studienprojekte sind auch hier involviert.

Gamification, im Gegensatz zu Games, ist das Einblenden von Spiel-charakteristika in eine Anwendung, und bietet auch hier die Möglichkeit, automatisiert und personalisiert adaptive Tutoren zu erstellen und gleichzeitig von den Spielmechanismen zu profitieren. Paradebeispiel wäre zB. „Duolingo“ eine Applikation zum Erlernen von Fremdsprachen mit Verlinkung ins elektronische soziale Netzwerk. Gamification kann im Unterricht eingesetzt werden, um Motivation zu erhöhen durch Erreichen von Autonomie (der Wunsch selbstbestimmt zu Entscheiden – beispielsweise Lerninhalte, Zeitpunkt, Reihenfolge oder Geschwindigkeit mitzubestimmen), Kompetenz (Zeit und Wiederholung bis zur Beherrschung des Themas nicht bis zu einer einmaligen Prüfung) und Sinnhaftigkeit (Relevanz des Erlernten). In diesem Projekt wurden Erfahrungen (siehe Publikationen) mit Gamification gesammelt. Im Rahmen eines Folgeprojektes in Kooperation mit Prof. Dr. Malinka Ivanova von Sofia Universität, eingereicht beim DAAD, wird eine „gamified“ Applikation für Unterrichtsmodule in Software Engineering aufgebaut und angewendet. Studienprojekte binden weiterhin Studenten in diese Forschungsprojekte ein. Ähnliche Methoden und Module werden auch entsprechend für die Übungen zum Leseschreiberwerb angewendet.

Publikationen (Auswahl) und Relevante Referenzen:

Penner, Zvi, Andreas Fischer, and Christian Krügel. "Von der Silbe zum Wort." Rhythmus und Wortbildung in der Sprachförderung. Troisdorf: Bildungsverlag eins (2006).

Berkling, K. and Zundel, A., Understanding the Challenges of Introducing Self-driven Blended Learning in a Restrictive Ecosystem – Step 1 for Change Management: Understanding Student Motivation, CSEDU 2013, 5th International Conference on Computer Supported Education, SciTePress, to appear 2013.

Berkling, K. and Thomas, Ch., Gamification of a Software Engineering Course -- and a detailed analysis of the factors that lead to it’s failure. Submitted to ICL 2013, 16th International Conference on Interactive Collaborative Learning and 42 International Conference on Engineering Pedagogy, 2013.

Thomas, Ch., and Berkling, K.. Redesign of a Gamified Software Engineering Course. Step 2 Scaffolding: Bridging the Motivation Gap. ICL 2013, 16th International Conference on Interactive Collaborative Learning. IEEE, to appear 2013.

Weitere Publikationen wurden eingereicht.

 

Autor: Kay Margarethe Berkling, 2013

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Prof. Kay Berkling, PhD; Studiengang Informatik berkling att dhbw-karlsruhe dott de

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