Digitales Rechtschreiben in Der Grundschule: Eine Untersuchung Zu Rechtschreibkorpora, Digitalem Rechtschreibverhalten Und Maschineller Fehlerklassifi

Der Erwerb der Rechtschreibung ist eine ?u erst anspruchsvolle Aufgabe. Digitale Medien haben das Potenzial, Sch?ler*innen dabei durch adaptive Angebote zu unterst?tzen. Voraussetzung daf?r sind Machine-Learning-Verfahren, die Rechtschreibfehler von Sch?ler*innen zuverl?ssig klassifizieren. Allerdings bestehen in diesem Zusammenhang einige Entwicklungs- und Forschungsdesiderate. Die folgenden wurden adressiert: Zun?chst wurden g?ngige Grund- und Orientierungswortsch?tze einer umfassenden Korpusanalyse unterzogen. In den Ergebnissen zeigt sich, dass zwar ein Gro teil der W?rter graphematisch, aber nur ein Bruchteil rein phonematisch herzuleiten ist. Unter Verwendung der analysierten W?rter und einer eigens entwickelten Rechtschreib-App wurde das digitale, prozessbezogene Rechtschreibverhalten von Sch?ler*innen mit hoher und niedriger Rechtschreibkompetenz untersucht. Die Ergebnisse machen deutlich, dass sich die Sch?ler*innen u.a. in ihrer Fehlersensibilit?t, ihrer aktiven Auseinandersetzung mit Fehlerkorrekturen und ihrem systematischen Vorgehen beim Hypothesentesten unterscheiden. Die fehlerhaften Verschriftungen der Sch?ler*innen wurden wiederum daf?r genutzt, um Machine-Learning-Algorithmen zu trainieren. Die Evaluation zeigt, dass Rechtschreibfehler damit ?u erst zuverl?ssig klassifiziert werden k?nnen.