Abstract
Mehrsprachige Kinder zeigen in Wortschatztests geringere Werte als einsprachige Kinder, sofern die Auswertung nur eine Sprache berücksichtigt, aber höhere Werte, wenn alle Sprachen einbezogen werden. Der Beitrag soll dieses in zahlreichen Studien replizierte Ergebnis kritisch auf der Grundlage des Komplementaritätsprinzips (CP, Grosjean 2016) diskutieren und eine innovative Methodik vorschlagen. Bisherige Testverfahren für Wortschatz stützen sich in der Regel auf den Alltag als Handlungsfeld, der jedoch von mehrsprachigen SchülerInnen zu einem großen Teil als mehrsprachig erlebt wird. Zielführender für Voraussagen zum Wortschatz in Bildungskontexten wäre es daher, dies in das Testverfahren einzubeziehen.
Unser Ziel ist es, den Wortschatz von einsprachigen und zweisprachigen Schülern zu evaluieren, die seit mehreren Jahren zusammen lernen und für die das CP einen vergleichbaren Wortschatz prognostiziert.
Im Grundsatz schlagen wir vor, nicht Individuen zu testen, sondern Texte aus dem schulischen Umfeld mit computerlinguistischen Methoden zu untersuchen. Für die Analyse der Schülertexte werden wir drei Textsätze aus dem LEONIDE-Korpus (Glaznieks et al., 2022) verwenden. Die Sets wurden so zusammengestellt, dass sie den sprachlichen Hintergrund der Schüler berücksichtigen (einsprachige Deutschsprachige, zweisprachige Deutschsprachige und mehrsprachige Nicht-L1-Deutschsprachige). Da die Texte der Schüler nicht gleich sind, werden wir Maße der lexikalischen Diversität einsetzen (z.B. Meurers 2015) und evaluieren. In Bezug auf schulische Themen zeigen die Daten, dass der verwendete Wortschatz auch bei Betrachtung nur einer Sprache von monolingualen und bilingualen Schülern nach einer ausreichenden Schulzeit äquivalent ist.
Quellen:
Glaznieks, A., Frey, J.-C., Stopfner, M., Zanasi, L. & Nicolas, L. (2022): LEONIDE: A longitudinal trilingual corpus of young learners of Italian, German and English. International Journal of Learner Corpus Research 8:1, 97-120. https://doi.org/10.1075/ijlcr.21004.gla
Grosjean, F. (2016). The Complementarity Principle and its impact on processing, acquisition, and dominance. In J. Treffers-
Hammou, B. A., Larouz, M., & Fagroud, M. (2021). Word frequency, Range and Lexical diversity: Picking out Changes in Lexical Proficiency among University Learners in an EFL Context. International Journal of Linguistics and Translation Studies, 2(2), 22-38.
Kyle, K., Crossley, S. A., & Jarvis, S. (2021). Assessing the Validity of Lexical Diversity Indices Using Direct Judgements. Language Assessment Quarterly, 18(2), 154-170. https://10.1080/15434303.2020.1844205
Meurers, D. (2015). Learner corpora and natural language processing. The Cambridge Handbook of Learner Corpus Research, 537–566.
Schmidt, H. (2019). Deep Learning-Based Morphological Taggers and Lemmatizers for Annotating Historical Texts, DATeCH, May 2019, Brussels, Belgium.