AUTOMATISCHE ANALYSEN VON ERWERBSSTUFEN IN EINER GROSSEN LERNERKORPUS-DATENBANK FÜR DAF/DAZ. Das Forschungsprojekt DAKODA

Der Beitrag stellt das Forschungsprojekt DAKODA vor, dessen Ziel es ist, eine breite Lernerkorpus-Datenbasis zu erstellen und mit sprachtechnologischen Verfahren explorativ hinsichtlich syntaktischer Spracherwerbsstufen (vgl. Pienemann 1998, 2005) zu analysieren. Zunächst wird unter Bezug auf die im Forschungsdatenmanagement zentralen FAIR-Prinzipien auf Fortschritte, aber auch Desiderata der deutschen Lernerkorpuslandschaft eingegangen, die sich direkt auf das DAKODA-Projekt auswirken. Dann wird der spracherwerbstheoretische Projekthintergrund ausführlich geschildert; hier spielen sowohl die Erwerbsstufen als auch lernersprachliche Komplexität und die Niveaustufen des Gemeinsamen europäischen Referenzrahmens (vgl. Europarat 2001, 2020) eine wichtige Rolle. Zentral für DAKODA ist zudem die Frage der Variabilität im Stufenerwerb. Schließlich werden Ziele, Forschungsfragen und Design des Projekts präsentiert.

This contribution introduces the DAKODA research project. DAKODA aims to create a broad learner corpus database and to analyse it exploratively with regard to syntactic developmental stages (cf. Pienemann 1998, 2005) using language technology methods. First, with reference to the FAIR principles central to research data management, progress and challenges in the German learner corpus landscape are discussed. These have a direct impact on DAKODA. Then, the theoretical background of the project is described in detail; here, developmental stages, learner language complexity, and the levels of the Common European Framework of Reference (cf. Council of Europe 2001, 2020) play an important role. Furthermore, learner language variation is of crucial meaning inside DAKODA. Finally, the aims, research questions, and design of the project are presented.