Automatische Analyse von Rechtschreibfähigkeit auf Basis von Speech-Processing-Technologien - Fay, Johanna; Berkling, Kay; Stüker, Sebastian (Didaktik Deutsch, 2022)
Der vorliegende Beitrag stellt ein interdisziplinäres Forschungsprojekt zur Entwicklung eines Instruments zur automatisierten Rechtschreibanalyse in frei verfassten Lernertexten vor. Mit diesem Instrument kann dem bekannten Dilemma der ‚ökonomischen vs. differenzierten Rechtschreibdiagnostik‘ begegnet werden, da binnen kürzester Zeit große Datenmengen orthographisch detailliert analysiert werden können. Der innovative Ansatz basiert auf der Analyse der Lernerschreibungen unter Einbezug ihrer automatisch generierten Aussprache. Erkenntnisse der automatischen Spracherkennung und -synthese erlauben eine automatisierte Gegenüberstellung aus fehlerhaftem Text und einer auf Basis von assoziierten Wahrscheinlichkeiten ermittelten korrekten Version des Textes. Rechtschreibfehler und Richtigschreibungen können dann automatisch annotiert und klassifiziert werden. Das Instrument wird hier zunächst in seiner Anlage erklärt, dann werden die Ergebnisse aus der Anwendung auf 120 Lernertexte aus Kl. 1 bis 4 vorgestellt. Der Vergleich von automatischer und manueller Analyse zeigt die Machbarkeit dieses Ansatzes sowie die Wege, die begangen werden müssen, um zu einem vollständig autonom agierenden Verfahren zu gelangen.