Hector-Institut für Empirische Bildungsforschung

In den letzten Jahren hat sich die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Bildungsbereich rasant weiterentwickelt und einen neuen Forschungszweig namens AIED (AI in Education, KI in der Bildung) hervorgebracht. Das Hauptziel dieses Forschungszweigs ist die Steigerung des Bildungserfolgs durch den gezielten Einsatz von KI-Technologien. Besonders im Fokus steht dabei die Verbesserung des Lernens und Lehrens mithilfe von KI-gestützten Ansätzen und Werkzeugen.

Innerhalb dieses aufstrebenden Feldes wurde eine Forschungsgruppe gebildet, die sich auf den Bereich des Fremdsprachenunterrichts (L2-Unterricht) spezialisiert hat. Diese Gruppe verfolgt zwei zentrale Ziele:

1. Entwicklung eines Verfahrens zur Extraktion von sprachlichem Wissen in einer Fremdsprache (L2): Dieses Verfahren zielt darauf ab, das sprachliche Wissen der Lernenden in ihrer zweiten Sprache zu erfassen und zu modellieren. Dadurch soll ein tieferes Verständnis für die Domäne und das Wissen der Lernenden in der Zweitsprache geschaffen werden.
    
2. Beitrag zur automatischen Generierung natürlicher Sprache (Natural Language Generation, NLG): Hierbei liegt der Schwerpunkt auf der Entwicklung einer Technologie, die die Erzeugung von natürlicher Sprache steuern kann. Insbesondere soll die Schwierigkeit der generierten Sprache automatisch an die Bedürfnisse der Lernenden angepasst werden können, insbesondere für Nicht-Muttersprachler oder Personen mit geringem Sprachniveau.

Die erste Komponente der Forschung baut auf bestehenden Arbeiten zur Repräsentation von sprachlichem Wissen mithilfe von Natural Language Processing (NLP) auf. Sie erweitert diese Ansätze, um die linguistische Komplexität zu berücksichtigen und somit den praktischen Nutzen dieser Technologie im Bildungsbereich zu steigern.

Die zweite Komponente zielt darauf ab, bestehende NLP-Ansätze zu erweitern, um eine Technologie zu schaffen, die es ermöglicht, die Sprachkomplexität dynamisch anzupassen. Dies ist besonders wichtig, um das Lernen von Nicht-Muttersprachlern zu unterstützen und sicherzustellen, dass die generierte Sprache den individuellen Lernbedürfnissen entspricht.