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        <img src="assets/imgs/logo.png" width="64px" height="64px" id="logo">
        <a href="#voc_acquisition" style="padding:10px;">{{ 'CONCEPT_VOCABULARY_ACQUISITION' | translate }}</a>
        <a href="#unit" style="padding:10px;">{{ 'CONCEPT_UNIT' | translate }}</a>
        <a href="#repository" style="padding:10px;">{{ 'CONCEPT_REPOSITORY' | translate }}</a>
        <a href="#software" style="padding:10px;">Software</a>
        <a href="#sources" style="padding:10px;">{{ 'SOURCES' | translate }}</a>
    
  

  <h1>CALLIDUS</h1>
44 45 46 47 48
  <b>C</b>omputer-<b>A</b>ided <b>L</b>anguage <b>L</b>earning: Lexikonerwerb im Late<b>i</b>nunterricht
  <b>d</b>urch korp<b>us</b>gestützte Methoden
  <br>
  <br>
  <h4>Beteiligte Forschungseinheiten</h4>
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  Das <a href="https://www.projekte.hu-berlin.de/de/callidus/index.html" target="_blank">Forschungsprojekt CALLIDUS</a>
50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106
  bringt drei unterschiedliche Kompetenzbereiche der Humboldt-Universität zu Berlin zusammen:<br>
  <ul>
    <li>den Computer- und Medienservice (Software, Vernetzung von digitalen Tools), </li>
    <li>die Fachdidaktik Latein und die Lateinische Philologie (Studien in realen (schulischen) Kontexten,
      Kompetenz- und Aufgabenorientierung, Lernprogression) und</li>
    <li>und die Korpuslinguistik (Methoden, z.B. semantische Distributionen und NLP, Spracherwerb)</li>
  </ul>
  Im Zeitraum 2017-20 wird dieses Projekt durch die
  <a href="http://gepris.dfg.de/gepris/projekt/316618374" target="_blank">Deutsche Forschungsgemeinschaft</a>
  gefördert.<br>

  <h4>Ansatz des Forschungsprojekts</h4>
  Es gibt bisher kaum empirische Forschung zum Lexikonerwerb im LU (Petersmann 1989; Bösch 2012; Sass 2015),
  obwohl der Wortschatz aus lernpsychologischer (Thurow 1981; Waiblinger 2002),
  didaktischer (Steinthal 1971; Untermann und Wülfing 1981; Kubik 1989; Nickel 1999; Utz 2000; Freund und Schröttel
  2003; Daum 2016; Kuhlmann 2016)
  und methodischer (Steinhilber 1978; Hermes 1988; Esser 1999; Stirnemann 2009; Doepner und Keip 2014;
  van de Loo 2016) Perspektive seit vielen Jahren immer wieder erneut thematisiert wird. Folgerichtig
  ist das interdisziplinäre, DFG-geförderte Forschungsprojekt CALLIDUS in seiner Anlage
  (Zeit, Umfang, Interdisziplinarität) nicht nur einzigartig, sondern vor allem äußerst herausfordernd, weil
  Erkenntnisse aus ganz unterschiedlichen Teilgebieten theoriegeleitet und anwendungsorientiert
  zugleich umgesetzt werden müssen, um den Lexikonerwerb im Lateinunterricht nachhaltig zu verbessern.<br>

  <h4>Forschungsschwerpunkt</h4>
  Eine zentrale Fragestellung des Callidus-Projektes lautet, ob der in der Zweit-/ und Fremdsprachenforschung
  vertretene Ansatz des <i>data driven language learning</i> (Braun 2007; Gilquin und Granger 2010)
  auf eine historische Sprache wie Latein übertragen werden kann. Dieser Theorie zufolge wird
  der Wortschatzerwerb dadurch unterstützt, dass Aufgaben bzw. Übungen aus einem Korpus
  authentischer sprachlicher Äußerungen generiert werden, um dem Lernenden ein
  (ggf. spielbasiertes) immersives, d.h. völlig in die Sprache eintauchendes Lernen
  am Beispiel zu ermöglichen (Farr und Murray 2016). Diese ‚echten‘ sprachlichen Handlungen –
  sei es nun Literatur oder eine kommunikative Alltagssituation – sollen dem Lernenden
  erst den notwendigen Kontext bieten, um Wortschatz in seiner Variabilität und Komplexität zu erfassen.
  Ausgehend von einem ausreichend großen Korpus, das mit hoher Wahrscheinlichkeit verschiedene formale
  und funktionale Aspekte eines Wortes bzw. einer Wortgruppe bietet, können dem Lernenden sprachliche
  Übungen und Beispielanwendungen zur Verfügung gestellt werden, die die Mehrdimensionalität eines
  Wortes oder einer Wortgruppe veranschaulichen. Diese korpusbasierte Wortschatzarbeit
  zielt somit auf ein reflektiertes, intralinguales Sprachhandeln sowie ein komplexeres Wortschatzwissen,
  in dessen Folge der Wortschatz im sog. Mentalen Lexikon besser vernetzt werden kann
  (Bruza et al. 2009; Kersten 2010). Allerdings gibt es bisher eher wenige empirische Nachweise
  zur Nützlichkeit dieses Ansatzes noch theoriegeleitete methodische Überlegungen, wie die Umsetzung
  in einer Unterrichtseinheit, d.h. die Konstruktion der Übung und Arbeitsanweisung, erfolgen soll,
  um das erwünschte Wortschatzlernen zu initiieren. Demnach betritt das CALLIDUS-Projekt nicht nur
  aus lateindidaktischer, sondern auch aus korpuslinguistischer Perspektive weitgehend unbekanntes Terrain.<br>

  <h4>Empirische Forschung</h4>
  Im Rahmen des Projektes wurden bisher einige Pilotstudien durchgeführt:<br>
  <ul>
    <li>im Anfängerunterricht eine Jahresstudie (Schuljahr 2018/19),</li>
    <li>im Lateinunterricht der Fortgeschrittenen (Mittelstufe) eine Studie mit Bezug zu Ovid (1. Hj. Schuljahr 2018/19)
      und eine Studie mit Bezug zu Cicero (Ende Schuljahr 2017/18),</li>
    <li>im Lateinunterricht der älteren Fortgeschrittenen (Oberstufe) ebenfalls die Studien zu Ovid und Cicero sowie
    </li>
    <li>eine Testung der computergestützten Übungsformate (MC) durch Studierende der Klassischen Philologie (Dez. 2018).
    </li>
  </ul>

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  <h1 id="voc_acquisition"> 
      <a href="#logo"> <img src="assets/imgs/logo.png" width="32px" height="32px"></a>
      {{'CONCEPT_VOCABULARY_ACQUISITION' | translate }}
    </h1>
  
    <h1 id="unit"><a href="#logo"> <img src="assets/imgs/logo.png" width="32px" height="32px"></a>
      {{'CONCEPT_UNIT' | translate }}</h1>
  
    <h1 id="repository"><a href="#logo"> <img src="assets/imgs/logo.png" width="32px" height="32px"></a>
      {{'CONCEPT_REPOSITORY' | translate }}</h1>
  
    <h1 id="software"><a href="#logo"> <img src="assets/imgs/logo.png" width="32px" height="32px"></a>
      Software</h1>

  <ion-grid style="text-align: left" id="sources">
    <ion-row>
      <ion-col>
        <h1><a href="#logo"> <img src="assets/imgs/logo.png" width="32px" height="32px"></a>
          {{'SOURCES' | translate }}</h1> 
      </ion-col>
    </ion-row>
    <ion-row>
      <ion-col>
        <h4>Software-Entwicklung</h4>
      </ion-col>
    </ion-row>
    <ion-row>
      <ion-col>
        <h6>Machina Callida - Backend</h6>
      </ion-col>
    </ion-row>
    <ion-row>
      <ion-col>
        <p>Die im Rahmen des Callidus-Projektes entwickelte Software - Machina Callida - ist ein
          Open Source-Projekt. Der Code ist bei GitLab zu finden.<br>
          <a href="https://scm.cms.hu-berlin.de/callidus/mc_backend" target="_blank">Backend</a>
        </p>
      </ion-col>
    </ion-row>
    <ion-row>
      <ion-col>
        <h6>Machina Callida - Frontend</h6>
      </ion-col>
    </ion-row>
    <ion-row>
      <ion-col>
        <p>
          Das Frontend ist ebenfalls bei GitLab zu finden.<br>
          <a href="https://scm.cms.hu-berlin.de/callidus/mc_frontend" target="_blank">Frontend</a>
        </p>
      </ion-col>
    </ion-row>
    <ion-row>
      <ion-col>
        <h4>Software-Abhängigkeiten</h4>
      </ion-col>
    </ion-row>
    <ion-row>
      <ion-col>
        <h6>Ancient Greek and Latin Dependency Treebank</h6>
      </ion-col>
    </ion-row>
    <ion-row>
      <ion-col>
        <p>
          The Ancient Greek and Latin Dependency Treebank (AGLDT) is the earliest treebank for Ancient Greek
          and Latin.<br>
          <a href="https://perseusdl.github.io/treebank_data/" target="_blank">Perseus</a>
        </p>
      </ion-col>
    </ion-row>
    <ion-row>
      <ion-col>
        <h6>Bamberger Wortschatz</h6>
      </ion-col>
    </ion-row>
    <ion-row>
      <ion-col>
        <p>
          Das zugrunde liegende Lektürecorpus wurde durch eine genaue Analyse der geltenden Lehrpläne
          sowie durch einen Abgleich der wichtigsten Textausgaben ermittelt. Es enthält die gesamte Palette
          der in der Mittelstufe gelesenen Texte und Autoren. Sie sind im Nachwort mitsamt den erfassten
          Textstellen angegeben. Der Gesamtumfang des untersuchten Corpus ist mit über 140.000 Wortformen
          beträchtlich: nach Abzug der Belegstellen von Namen immerhin 7.154 Lemmata, d.h. potenzielle
          Lernwörter. Umso überraschender und erfreulicher ist das Ergebnis: Mit 1248 Vokabeln sind
          gut 83% dieses Textcorpus erfassbar.<br>
          Die eingehenden Untersuchungen und Vorarbeiten für die neue Wortkunde-Generation fanden im
          Rahmen eines vom Verlag geförderten didaktischen Projekts unter dem Titel Bamberger Wortschatz
          statt.<br>
          <a href="https://www.ccbuchner.de/reihe-0-0/adeo-53/" target="_blank">ADEO-Basiswortschatz</a>
        </p>
      </ion-col>
    </ion-row>
    <ion-row>
      <ion-col>
        <h6>PROIEL Treebank</h6>
      </ion-col>
    </ion-row>
    <ion-row>
      <ion-col>
        <p>
          The PROIEL Treebank is a treebank of ancient Indo-European languages, including Latin and
          Ancient Greek. It uses a refined version of dependency grammar and is available under
          a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International.<br>
          <a href="https://proiel.github.io/" target="_blank">PROIEL Treebank</a>
        </p>
      </ion-col>
    </ion-row>
    <ion-row>
      <ion-col>
        <h6>ANNIS</h6>
      </ion-col>
    </ion-row>
    <ion-row>
      <ion-col>
        <p><a href="https://korpling.org/annis3/" target="_blank">ANNIS</a> ist ein browserbasiertes,
          Open-Source Such- und Visualisierungswerkzeug für komplexe linguistische Mehrebenenkorpora. ANNIS
          steht für Annotation der Informationsstruktur und wurde im Rahmen des SFB 632 "Informationsstruktur:
          Die sprachlichen Mittel der Gliederung von Äußerung, Satz und Text" entwickelt.<br>
          ANNIS basiert nicht auf einer bestimmten linguistischen Theorie und kann somit unterschiedlichste
          Korpora durchsuchen und darstellen. So können sprachliche Phänomene unterschiedlicher Ebenen
          gemeinsam dargestellt und durchsucht werden wie beispielsweise Syntax, Semantik, Morphologie,
          Prosodie, Referentialität und Lexik. Mit ANNIS ist es ebenfalls möglich, multimediale Daten wie
          Audio- und Videodateien einzubinden.
        </p>
      </ion-col>
    </ion-row>
    <ion-row>
      <ion-col>
        <h6><a href="https://github.com/rug-compling/conllu-viewer" target="_blank">CoNLL-U Viewer</a></h6>
      </ion-col>
    </ion-row>
    <ion-row>
      <ion-col>
        <h4>Copyright Bilder</h4>
      </ion-col>
    </ion-row>
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      <ion-col><img src="assets/imgs/logo.png" width="64px" height="64px"></ion-col>
    </ion-row>
    <ion-row>
      <ion-col>
        <div style="font-size:0.8em">Icon made by <a href="https://www.freepik.com/" title="Freepik">Freepik</a> <br>
          from <a href="https://www.flaticon.com/" title="Flaticon">www.flaticon.com</a>
          is licensed by <a href="http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/" title="Creative Commons BY 3.0"
            target="_blank">CC 3.0 BY</a><br>
        </div>
      </ion-col>
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