< Terug naar vorige pagina

Project

De predictie van de receptieve lexicale competentie van taalleerders via een gepersonaliseerd en adaptatief model gebaseerd op een betekenis-gebaseerde aanpak.

Dit project is gesitueerd in de kruising tussen het gebied van het computerondersteund taalleren (CALL) en het domein van de taaltechnologie (NLP). Het project heeft als doel de receptieve lexicale vaardigheid van L2 leerders van Frans en Nederlands te modelleren. Recentelijk werden in het domein van de computationele taalkunde een aantal modellen ontwikkeld om automatisch de lexicale vaardigheid van individuele taalleerders te voorspellen. Deze studies tonen echter twee beperkingen: (1) ze gebruiken een vorm-gebaseerde aanpak om de woordenschatkennis te voorspellen en (2) ze zijn meestal niet aangepast aan de individuele leerder. Verder focussen deze studies zich op productieve woordenschatkennis.

Om deze beperkingen te overkomen stellen we een nieuw perspectief op de automatische voorspelling van L2 woordenschatkennis voor. Aan de ene kant willen we het receptieve lexicon van een taalleerder empirisch evalueren door een betekenis-gebaseerde aanpak aan te nemen. We zullen ons daarom baseren op een corpus waar de betekenis van elk woord gedesambiguïseerd is en waar de moeilijkheid van elk woord geannoteerd is door een groep L2 lezers. Aan de andere kant willen we de impact van persoonlijke leerderskenmerken (d.i. zijn moedertaal, leeftijd en interesses) op de voorspelling van woordenschatkennis bestuderen. We zullen daarom een computationeel model ontwikkelen die deze kenmerken integreert en die zich aanpast aan de individuele leerder.

Datum:1 okt 2016  →  1 okt 2020
Trefwoorden:receptive lexical competence, foreign language learning, predictive modelling
Disciplines:Onderwijscurriculum
Project type:PhD project