Kognitionslinguistische und lernpsychologische ... - Cognitive Science
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dem im Vergleich mit der Stichprobe eindeutig die wenigsten Schlüsselwörter identifiziert<br />
werden konnten. Somit wäre die Anzahl der Schlüsselwörter auch für die Zuordnung einer<br />
später vom Toolbenutzer verfassten Beschreibung ein vielversprechendes, wortschatzbasiertes<br />
<strong>und</strong> statistisch errechenbares Kriterium. Ergänzt um einige weitere Elemente könnte darauf<br />
aufbauend sicher ein relativ robuster <strong>und</strong> präziser Zuordnungsalgorithmus konzipiert werden.<br />
Schlüsselwortvergleich für eine Stichprobe aus GSMA<br />
FOS_K11 GSOA HSOA GSMA(ohne<br />
Stichprobe)<br />
Keywords Keyness Keywords Keyness Keywords Keyness Keywords Keyness Keywords Keyness Keywords Keyness<br />
patient<br />
obviously<br />
patients<br />
stripes<br />
can<br />
14,48<br />
9,78<br />
9,78<br />
9,78<br />
6,91<br />
patients<br />
doctors<br />
stripes<br />
worried<br />
12,00<br />
8,28<br />
8,28<br />
8,28<br />
patient<br />
doctors<br />
obviously<br />
patients<br />
8,73<br />
6,84<br />
6,84<br />
6,84<br />
94<br />
patients<br />
stripes<br />
8,76<br />
8,76<br />
patient<br />
patients<br />
stripes<br />
HSMA MSPR<br />
10,03<br />
9,59<br />
9,59<br />
can<br />
one<br />
doctors<br />
patients<br />
see<br />
stripes<br />
worried<br />
Tabelle 3.5: Beispiel für die erfolgreiche Identifikation einer zufälligen Stichprobe aus dem Korpus der<br />
Bildbeschreibungen der Gr<strong>und</strong>studiumsstudenten mit Auslandsaufenthalt.<br />
Schlüsselwortvergleich für eine Stichprobe aus FOS_K11<br />
FOS_K11(ohne<br />
GSOA HSOA GSMA HSMA MSPR<br />
Stichprobe)<br />
Keywords Keyness Keywords Keyness Keywords Keyness Keywords Keyness Keywords Keyness Keywords Keyness<br />
some<br />
he<br />
10,76<br />
6,69<br />
he<br />
is<br />
chair<br />
8,65<br />
7,60<br />
6,77<br />
he<br />
is<br />
looks<br />
11,71<br />
6,88<br />
6,87<br />
man<br />
he<br />
lot<br />
11,62<br />
11,16<br />
6,67<br />
Tabelle 3.6: Beispiel für die erfolgreiche Identifikation einer zufälligen Stichprobe aus dem Korpus der<br />
Bildbeschreibungen der Fachoberschüler mit Auslandsaufenthalt.<br />
Bevor allerdings ein solcher Algorithmus vorgestellt wird, soll das erhobene Datenmaterial<br />
noch unter einem anderen Gesichtspunkt ausgewertet werden. Der Erfolg des<br />
Schlüsselwortvergleichs hat deutlich gemacht, dass bei der Evaluation sehr stark auch auf die<br />
einzelnen Wörter geachtet werden sollte. Da der Wortschatz im Verlauf der<br />
fremdsprachlichen Entwicklung mehr oder weniger kontinuierlich zunimmt <strong>und</strong> da dies – wie<br />
die Erkenntnisse der Psycholinguistik belegen – mit einer gewissen Systematik erfolgt,<br />
müssten in den Bildbeschreibungen von Probanden höherer Niveaustufen Wörter auftauchen,<br />
die von weniger fortgeschrittenen Lernern noch nicht verwendet worden sind. Ebenso sollten<br />
umgekehrt bestimmte transferbedingte Lexisfehler auf höherem Niveau nicht mehr<br />
vorkommen. Ich habe deshalb aus den Korpora herausgefiltert, welche Wörter ausschließlich<br />
in bestimmten Niveaustufenspektren aufgetreten sind – angefangen bei denen, die nur von<br />
Muttersprachlern verwendet wurden, bis hin zu einer Auswahl von Wörtern, die sich in den<br />
Texten aller Probanden zu finden lassen.<br />
chair<br />
he<br />
is<br />
10,83<br />
9,48<br />
6,70<br />
man<br />
lot<br />
is<br />
1,78<br />
1,78<br />
1,18<br />
1,18<br />
1,18<br />
1,18<br />
1,18<br />
10,79<br />
9,06<br />
6,83
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