Digitales Rechtschreiben in der Grundschule: Eine Untersuchung zu Rechtschreibkorpora, digitalem Rechtschreibverhalten und maschineller Fehlerklassifikation (2024 edition)
Der Erwerb der Rechtschreibung ist eine �u�erst anspruchsvolle Aufgabe. Digitale Medien haben das Potenzial, Sch�ler*innen dabei durch adaptive Angebote zu unterst�tzen. Voraussetzung daf�r sind Machine-Learning-Verfahren, die Rechtschreibfehler von Sch�ler*innen zuverl�ssig klassifizieren. Allerdings bestehen in diesem Zusammenhang einige Entwicklungs- und Forschungsdesiderate. Die folgenden wurden adressiert: Zun�chst wurden g�ngige Grund- und Orientierungswortsch�tze einer umfassenden Korpusanalyse ...
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Der Erwerb der Rechtschreibung ist eine �u�erst anspruchsvolle Aufgabe. Digitale Medien haben das Potenzial, Sch�ler*innen dabei durch adaptive Angebote zu unterst�tzen. Voraussetzung daf�r sind Machine-Learning-Verfahren, die Rechtschreibfehler von Sch�ler*innen zuverl�ssig klassifizieren. Allerdings bestehen in diesem Zusammenhang einige Entwicklungs- und Forschungsdesiderate. Die folgenden wurden adressiert: Zun�chst wurden g�ngige Grund- und Orientierungswortsch�tze einer umfassenden Korpusanalyse unterzogen. In den Ergebnissen zeigt sich, dass zwar ein Gro�teil der W�rter graphematisch, aber nur ein Bruchteil rein phonematisch herzuleiten ist. Unter Verwendung der analysierten W�rter und einer eigens entwickelten Rechtschreib-App wurde das digitale, prozessbezogene Rechtschreibverhalten von Sch�ler*innen mit hoher und niedriger Rechtschreibkompetenz untersucht. Die Ergebnisse machen deutlich, dass sich die Sch�ler*innen u.a. in ihrer Fehlersensibilit�t, ihrer aktiven Auseinandersetzung mit Fehlerkorrekturen und ihrem systematischen Vorgehen beim Hypothesentesten unterscheiden. Die fehlerhaften Verschriftungen der Sch�ler*innen wurden wiederum daf�r genutzt, um Machine-Learning-Algorithmen zu trainieren. Die Evaluation zeigt, dass Rechtschreibfehler damit �u�erst zuverl�ssig klassifiziert werden k�nnen.
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