Schülertexte

Linguistische Analyse und Visualisierung von Schülertexten für Rückschlüsse auf übergeordnete Merkmale

Anbindung: TU Darmstadt

Externer PartnerDifferentielle Psychologie & Psychologische Diagnostik, Goethe-Universität Frankfurt

Finanziert mit Mitteln des Projektträgers: Dez. 2014 – Nov. 2015 als Pilotprojekt

Projektmitarbeiter

Beschreibung

Das Pilotprojekt entwickelt ein interaktives, visuelles Werkzeug zur Analyse des Zusammenhangs zwischen linguistischen Eigenschaften von Texten und übergeordneten Merkmalen. Das Vorhaben ist für verschiedene Bereiche der Bildungsforschung von großem Interesse, die über Texte von Personen verfügen und Aussagen über den Zusammenhang zwischen den Texten und den Merkmalen treffen wollen. Bspw. können zwei verschiedene Populationen (z.B. Mädchen und Jungen, Kinder mit/ohne Migrationshintergrund), die Texte einer Versuchsperson über die Zeit hinweg, oder auch eine Versuchsperson mit den Durchschnittswerten für eine bestimmte Population verglichen werden. Im Rahmen des Pilotprojektes soll exemplarisch ein Anwendungsfall adressiert werden, bei dem die Textanalyse mit den Persönlichkeitsmerkmalen einer Versuchsperson in Zusammenhang gebracht wird und der es später ermöglicht, die Methodik zu generalisieren. Über Sprache können Persönlichkeitsmerkmale sowie kognitive, emotionale und soziale Prozesse zum Ausdruck kommen. Aus psychologischer Sicht soll insbesondere erforscht werden, ob aus Kurz-Geschichten von SchülerInnen valide Persönlichkeitsmerkmale wie ihre verbale und mathematische Intelligenz, ihr sozioökonomischer Hintergrund und andere Persönlichkeitsmerkmale (Leistungsmotivation, Kompetenz- und Kontrollüberzeugung, Emotionale Stabilität) erschlossen werden können. Ferner gibt das Projekt neue Einblicke, wie sich u.a. Persönlichkeitsmerkmale, sozioökonomischer Hintergrund und Intelligenz in Texten niederschlagen und in welchem Ausmaß diese von Dritten genutzt werden, um Merkmale einer Person zu erschließen.

Ressourcen

Assoziierte Softwareprodukte

Relevante Publikationen

  • Lerner, Patrick: Designing a User Interface for Data Analysis and Feature Engineering in Text Classification. Bachelor Thesis. Technische Universität Darmstadt. 2015.
  • Sousa, Tahir; Flekova, Lucie; Mieskes, Margot und Gurevych, Iryna: Constructive Feedback, Thinking Process and Cooperation – Assessing the Quality of Classroom Interaction. In Proceedings of INTERSPEECH Conference, p. 2739–2743. 2015.
  • Stoffel, Florian; Flekova, Lucie; Oelke, Daniela; Gurevych, Iryna und Keim, Daniel: Feature-Based Visual Exploration of Text Classification. In IEEE (Ed.), Proceedings of the Symposium on Visualization in Data Science (VDS) at IEEE VIS. 2015.
  • Hoppe, David: Write Me a Story and I Tell You Who You Are. Master Thesis. Technische Universität Darmstadt. 2014.

Weiterführende Informationen

Im Rahmen des Pilotprojekts wurde das sogenannte MINERVA Tool zur visuellen Exploration von Features für Textklassifikation weiterentwickelt. Inhaltlich wurde u.a. anhand von Transkripten die Interaktion in Klassenzimmern auf ihren Erfolg hin untersucht. Dazu wurden (para-)linguistische Merkmale aus den Transkripten extrahiert, um Modelle zu trainieren, mit denen die Qualität des Unterrichts automatisch bestimmt werden kann. Das entwickelte System arbeitet mit vergleichbarer Präzision wie die Experten, die die Aufnahmen der Klassenraumsituationen zuvor transkribiert und annotiert hatten.