Digitales Rechtschreiben in der Grundschule

Der Erwerb der Rechtschreibung ist eine uerst anspruchsvolle Aufgabe. Digitale Medien haben das Potenzial, Schler*innen dabei durch adaptive Angebote zu untersttzen. Voraussetzung dafr sind Machine-Learning-Verfahren, die Rechtschreibfehler von Schler*innen zuverlssig klassifizieren. Allerdings bestehen in diesem Zusammenhang einige Entwicklungs- und Forschungsdesiderate. Die folgenden wurden adressiert: Zunchst wurden gngige Grund- und Orientierungswortschtze einer umfassenden Korpusanalyse unterzogen. In den Ergebnissen zeigt sich, dass zwar ein Groteil der Wrter graphematisch, aber nur ein Bruchteil rein phonematisch herzuleiten ist. Unter Verwendung der analysierten Wrter und einer eigens entwickelten Rechtschreib-App wurde das digitale, prozessbezogene Rechtschreibverhalten von Schler*innen mit hoher und niedriger Rechtschreibkompetenz untersucht. Die Ergebnisse machen deutlich, dass sich die Schler*innen u.a. in ihrer Fehlersensibilitt, ihrer aktiven Auseinandersetzung mit Fehlerkorrekturen und ihrem systematischen Vorgehen beim Hypothesentesten unterscheiden. Die fehlerhaften Verschriftungen der Schler*innen wurden wiederum dafr genutzt, um Machine-Learning-Algorithmen zu trainieren. Die Evaluation zeigt, dass Rechtschreibfehler damit uerst zuverlssig klassifiziert werden knnen.