Study-Chinese

Analyse der Interaktion zwischen Lehrkraft und ChatGPT bei der Gestaltung konfliktbasierter kommunikativer Aufgaben für universitäre mündliche Ausdruckskurse, mit Fokus auf Rolle und Einfluss der KI.

Analyse der Nutzung von ChatGPT zur Gestaltung konfliktbasierter kommunikativer Aufgaben für universitäre Chinesisch-Mündlichkeitskurse, mit Fokus auf Interaktionsmuster und pädagogische Auswirkungen.

Erforscht die Formalisierung von VanPattens Input-Verarbeitungstheorie mittels Answer Set Programming, um automatische Vorhersagen von Lernerinterpretationen zu ermöglichen und den Sprachunterricht zu unterstützen.

Eine Analyse der Verwendung von ChatGPT-Prompts für das Chinesischlernen, ausgerichtet an den CEFR- und EBCL-Niveaus A1-A2, mit Fokus auf lexikalische und sinografische Kontrolle.

Untersucht chinesisches semantisches Parsing zu DRS ohne annotierte Daten, schlägt eine Datenerfassungs-Pipeline und einen Testkatalog für detaillierte Evaluation vor und beleuchtet Herausforderungen mit Adverbien.

Vorstellung von CPG-EVAL, dem ersten systematischen Benchmark zur Bewertung des Wissens großer Sprachmodelle über pädagogische Grammatik im Kontext des Chinesischunterrichts.

Analyse BERT-basierter Modelle zur chinesischen Rechtschreibkorrektur, die deren Überanpassung an Fehlermuster aufzeigt und eine einfache Random-Masking-Strategie für bessere Generalisierung vorschlägt.

Ein neuartiger Ansatz zur Chinesischen Rechtschreibkorrektur (CSC), der ganze Sätze umformuliert anstatt Zeichen zu taggen. Erzielt State-of-the-Art-Ergebnisse und verbesserte Generalisierbarkeit.

Eine korpusbasierte Studie zur Analyse der chinesischen Verbpräferenz in Zeitungen im Vergleich zur englischen Substantivpräferenz und deren Auswirkung auf das Schreiben englischsprachiger Chinesischlernender.

Stellt CPG-EVAL vor, den ersten Benchmark zur systematischen Bewertung des pädagogischen Grammatikwissens von LLMs für den Chinesischunterricht, der Erkennung, Unterscheidung und Störungsresistenz prüft.

Analyse einer Forschungsarbeit, die Deep Factorization Machines auf die Duolingo-Aufgabe zur Modellierung des Zweitspracherwerbs anwendet. Untersucht werden Methodik, Ergebnisse und Implikationen für Educational Data Mining.

Untersucht die Anwendung des Unix-DIFF-Utility für NLP-Aufgaben wie Differenzerkennung, Regel-Extraktion, Datenzusammenführung und optimales Matching und hebt seine Praxistauglichkeit und Vielseitigkeit hervor.

Analyse eines neuartigen Ensemble-Modells, das Gradient Boosted Decision Trees und RNNs kombiniert, um Wissenslücken von Sprachlernenden vorherzusagen und Top-Ergebnisse beim SLAM Shared Task 2018 zu erzielen.

Analysiert die Fairness von ML- vs. DL-Modellen im Duolingo-Knowledge-Tracing und deckt Verzerrungen zugunsten mobiler Nutzer und entwickelter Länder auf, mit umsetzbaren Erkenntnissen für gerechte EdTech.

HSK-Lernmaterialien für Study-Chinese

Eine qualitative Studie zur Wirksamkeit von Little Fox Chinese Videos als ergänzendes Medium zur Verbesserung der Mandarin-Wortschatzbeherrschung und Schülerbeteiligung in der Grundschulbildung.

Eine qualitative Studie zur Wirksamkeit von Little Fox Chinese Videos als ergänzendes Medium zur Verbesserung der Mandarin-Wortschatzbeherrschung und Schülerbeteiligung in der Grundschule.

Eine umfassende Analyse von Unterrichtsstrategien, Klassenpraktiken und Herausforderungen im MFL-Unterricht auf den Philippinen mit einem vorgeschlagenen Schulungsplan.

Eine Analyse eines neuartigen Ansatzes zur chinesischen Rechtschreibkorrektur mittels eines gemeinsamen Sprach-Fehler-Modell-Frameworks und einer einfachen Maskierungsstrategie zur Verbesserung der Generalisierung.

Ein Forschungsbeitrag, der eine neuartige Multitask-Learning-Methode vorschlägt, um die Modellierung des Zweitspracherwerbs in ressourcenarmen Szenarien durch die Nutzung latenter Muster über verschiedene Sprachlern-Datensätze hinweg zu verbessern.

Überblick über Projekt MOSLA, einen einzigartigen longitudinalen, multimodalen und mehrsprachigen Datensatz, der den vollständigen Zweitspracherwerbsprozess über zwei Jahre erfasst.

Analyse der KOSHIK-Architektur für skalierbare Verarbeitung natürlicher Sprache mit Hadoop, einschließlich Komponenten, Implementierungsschritten, Leistungsbewertung und Zukunftsperspektiven.

Diese Arbeit untersucht die KOSHIK-Architektur für skalierbare Verarbeitung natürlicher Sprache mit Hadoop, beschreibt deren Implementierung, Leistungsbewertung und zukünftige Entwicklungsrichtungen.

Ein Überblick über NLP-Trends (2021-2023) und ihr Potenzial zur Verbesserung der Tourismuskommunikation, einschließlich automatisierter Übersetzung und KI-Chatbots.

Analyse der Nutzung spezifischer Prompts mit großen Sprachmodellen zur gezielten Ansprache von CEFR- und EBCL-Niveaus (A1, A1+, A2) für personalisiertes Chinesischlernen.

Eine Forschungsarbeit, die SLABERT vorstellt – ein neuartiges Framework, das BERT nutzt, um positiven und negativen sprachübergreifenden Transfer im Zweitspracherwerb auf Basis von Kindgerichteter Sprache zu modellieren.

Eine Analyse, wie neuronale Sprachmodelle eine Zweitsprache (L2) erwerben, mit Fokus auf Effekte von Erstsprache (L1), Transferkonfigurationen und linguistischer Generalisierung.

Stellt ein innovatives Modell für den Unterricht von Chinesisch als Fremdsprache vor, das Rongzhixue, KI und ein Schmetterlingsmodell der Interpretation-vor-Übersetzung für das Training bilingualen Denkens integriert.

Eine empirische Studie zum Vergleich von Verb-Substantiv-Verwendung in chinesischen und englischen Zeitungen, die die Auswirkungen ontologischer Metaphern auf das Schreiben englischsprachiger Chinesischlernender analysiert.

Analyse einer Forschungsarbeit zur Wirkung von Virtual-Reality-Simulationen auf die Lernmotivation im Fremdsprachenerwerb, inklusive Methodik, Ergebnisse und zukünftiger Implikationen.