ALFA: Passgenaue Lese- und Sprachförderung durch maschinelles Lernen

Um Lernenden eigene Lernwege zu ermöglichen, ist eine passgenaue Diagnostik sowie eine anpassbare Förderung in Form eines Lese- und Sprachtrainings wichtig. Um eine individuelle Förderung auszuwählen, erfolgt oftmals eine spontane Analyse der Leseflüssigkeit beim Vorlesen. Dies ist jedoch sehr anspruchsvoll und stellt viele Lehrkräfte vor Probleme. Innerhalb des Projekts ALFA wird daher eine automatisierte Klassifikation von Sprachdaten beim Vorlesen in Grund- und Förderschulen mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens entwickelt. 

Dies erfolgt auf Grundlage eines schon bestehenden digitalen Leseförderprogramms. Ziel ist es, eine jeweils auf das entsprechende Kind passende Lese- und Sprachförderung zu entwickeln und zugleich zu erforschen. Hierfür lesen Kinder altersangemessene Texte vor, die per Spracherkennung analysiert werden. Anschließend bewertet ein Algorithmus die Lesekompetenz der Kinder, leitet daraus Förderempfehlungen ab und bietet eine Möglichkeit des Austauschs dazu an. Gemäß den Grundsätzen für lernförderliche Rückmeldungen können also nicht nur die Lernziele verdeutlicht werden, sondern mit Hilfe des Algorithmus individuelle Stärken und Schwächen angesprochen werden.

Mit der computergestützten Analyse der Vorlesesprachdaten von Kindern betritt das Projekt Neuland, da digitale Assistenten bislang nicht zur Förderdiagnostik beim Lesen im Schulkontext eingesetzt werden.