DFG-Projekt: Computergestütztes Lernen argumentativen Schreibens in der digitalen Schulbildung

Projektleitung: Prof. Dr. Sara Rezat/Prof. Dr. Henning Wachsmuth 

Förderzeitraum: Januar 2022 - Dezember 2024

Projektbeschreibung:

Digitale Technologien verändern unsern Alltag und unser Berufsleben und dadurch auch unsere Formen des Lernens. Nicht zuletzt die Kultusministerkonferenz fordert daher eine verstärkte digitale Unterstützung der Schulbildung. Bislang steckt diese gerade im deutschsprachigen Raum noch in den Kinderschuhen, geht selten über Multiple-Choice-Tests und vergleichbar simple Technologien hinaus. Ein wichtiger Bestandteil der Schulbildung ist – sowohl schuljahr- als auch fächerübergreifend – das argumentative Schreiben. Entsprechend wichtig sind durchdachte und zeitgerechte Lernformen speziell dort.

Das beantragte Projekt befasst sich damit, wie sich deutschsprachige Schüler*innen beim Erwerb schriftlicher argumentativer Kompetenzen durch den Einsatz algorithmischer Methoden unterstützen lassen. Die Methoden sollen automatisch argumentative Texte analysieren, um auf dieser Basis entwicklungsorientiertes Feedback zu gelungenen und ausbaufähigen Aspekten zu geben sowie Verbesserungsvorschläge zu machen, und zwar angepasst an den Entwicklungsstand. Drei zentrale Fragestellungen sollen untersucht werden: (1) Wie lässt sich die Struktur deutschsprachiger argumentativer Lernertexte zuverlässig erkennen? (2) Wie lässt sich der Entwicklungsstand von Schüler*innen auf Basis ihrer Texte bewerten? (3) Wie kann entwicklungsorientiertes und an den Entwicklungsstand angepasstes Feedback zu einem argumentativen Text gegeben werden? Im Fokus steht dabei die Struktur der Texte, während die Untersuchung der Inhalte und deren Beziehung zu Quellen als weiterführende Arbeit angesehen werden.

Die Integration von und Auseinandersetzung mit Gegenpositionen in einem argumentativen Text ist ein wichtiger Meilenstein in der Entwicklung argumentativen Schreibens. Studien zum Erwerb zeigen, dass dies eine besondere Hürde darstellt. Insbesondere dafür sollen daher algorithmische Methoden entwickelt werden, die eigene Positionen, Begründungen und Gegenpositionen in Texten erkennen und darauf aufbauend den Entwicklungsstand bewerten. Die Ergebnisse dieser Analysen dienen dann als Eingabe für Methoden, die entwicklungsstandspezifisches Feedback generieren. So könnten Schüler*innen etwa auf fehlende Gegenpositionen hingewiesen werden, wie auch auf mögliche Textstellen, wo sich diese integrieren ließen.

Insgesamt sollen vier Hauptziele verfolgt werden: (1) Die Erstellung eines deutschsprachigen Korpus mit ca. 1500 händisch annotierten Lernertexten dreier Altersgruppen, (2) die Entwicklung von Methoden zur Erkennung und Bewertung argumentativer Struktur, (3) die Erhebung von Feedback zu Lernertexten und dessen Evaluierung sowie (4) die Entwicklung von Methoden zur Erzeugung von Feedback. In der qualitativ ausgerichteten empirischen Evaluierung werden die Methoden mit didaktischem Wissen zusammengebracht, um so die Möglichkeiten und Grenzen entwicklungsorientierter Schreibunterstützung zu bestimmen, sowohl in technischer als auch in sozialer Hinsicht.

Vorträge zum Projekt

„Musterhaftigkeit und Formen sprachlicher Kreativität - Ein Dilemma bei der Annotation argumentativer Lernertexte?". Vortrag von Sara Rezat im Rahmen der DGFS-Tagung Köln (03/2023).

„Annotation argumentativer Lernertexte für die computerbasierte Generierung von Feedback“. Vortrag von Sara Rezat im Rahmen des deutschdidaktischen Kolloquiums an der Friedrich-Schiller-Universität Jena (8.02.2023).

„Werkstattbericht aus dem DFG-Projekt Computergestütztes Lernen argumentativen Schreibens in der digitalen Schulbildung". Vortrag von Sara Rezat, Sebastian Kilsbach und Nadine Michel im Rahmen des deutschdidaktischen Kolloquiums an der FU Berlin (2.02.2023).

„Annotation argumentativer Lernertexte für die computerbasierte Generierung von Feedback".Vortrag von Sara Rezat, Sebastian Kilsbach und Nadine Michel im Rahmen des linguistischen Kolloquiums an der Universität Paderborn (10.01.2023).