diff --git a/src/app/app-routing.module.ts b/src/app/app-routing.module.ts index c3c4d9edc1fc32087604742c5b426b971e2dd2ba..acaeaf910dc5f86f022420fdcb24e2c87c25efba 100644 --- a/src/app/app-routing.module.ts +++ b/src/app/app-routing.module.ts @@ -19,6 +19,9 @@ const routes: Routes = [ { path: 'text-range', loadChildren: './text-range/text-range.module#TextRangePageModule' }, { path: 'vocabulary-check', loadChildren: './vocabulary-check/vocabulary-check.module#VocabularyCheckPageModule' }, { path: 'exercise', loadChildren: './exercise/exercise.module#ExercisePageModule' }, { path: 'exercise-list', loadChildren: './exercise-list/exercise-list.module#ExerciseListPageModule' }, + { path: 'doc-voc-unit', loadChildren: './doc-voc-unit/doc-voc-unit.module#DocVocUnitPageModule' }, + { path: 'doc-exercises', loadChildren: './doc-exercises/doc-exercises.module#DocExercisesPageModule' }, + { path: 'doc-software', loadChildren: './doc-software/doc-software.module#DocSoftwarePageModule' }, diff --git a/src/app/app.component.html b/src/app/app.component.html index a2da0b40d6e054074b98dc1ba3ff465ae367c396..8c3d2c6c0447de3509ba63f4d81531d15872ffce 100644 --- a/src/app/app.component.html +++ b/src/app/app.component.html @@ -1,14 +1,57 @@ - + {{ 'MACHINA_CALLIDA' | translate }} - - {{ 'EXERCISE_GENERATE' | translate }} + + + + + {{'HOME' | translate}} + + + + + {{ 'EXERCISE_GENERATE' | translate }} + + + + {{ 'EXERCISE_LIST' | translate }} + + + + {{ 'TEST' | translate }} + + + + +

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@@ -58,6 +66,7 @@ + - + \ No newline at end of file diff --git a/src/app/doc-exercises/doc-exercises.module.ts b/src/app/doc-exercises/doc-exercises.module.ts new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..51a7b9fcf0797bdc11ac8f29a08b3863b3b3833e --- /dev/null +++ b/src/app/doc-exercises/doc-exercises.module.ts @@ -0,0 +1,27 @@ +import { NgModule } from '@angular/core'; +import { CommonModule } from '@angular/common'; +import { FormsModule } from '@angular/forms'; +import { Routes, RouterModule } from '@angular/router'; +import { IonicModule } from '@ionic/angular'; +import { TranslateModule } from '@ngx-translate/core'; +import { DocExercisesPage } from './doc-exercises.page'; + + +const routes: Routes = [ + { + path: '', + component: DocExercisesPage + } +]; + +@NgModule({ + imports: [ + CommonModule, + FormsModule, + IonicModule, + RouterModule.forChild(routes), + TranslateModule.forChild() + ], + declarations: [DocExercisesPage] +}) +export class DocExercisesPageModule {} diff --git a/src/app/doc-exercises/doc-exercises.page.html b/src/app/doc-exercises/doc-exercises.page.html new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e4e5d659cb43e62204e41e090263621f1c543a18 --- /dev/null +++ b/src/app/doc-exercises/doc-exercises.page.html @@ -0,0 +1,341 @@ + + + + +
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+ + {{ 'DOC_SOFTWARE' | translate }} + +
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+ +
+

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+
    +
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    Skizze, wie die Software-Architektur aussehen soll +
    2. +
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  3. + {{'DOC_SOFTWARE_DEV_3' | translate}} +
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  14. + {{'DOC_SOFTWARE_DEV_14' | translate}} +
    15. +
+ +

Software dependencies

+
    +
  • + Ancient Greek and Latin Dependency Treebank (AGLDT): The Ancient Greek and Latin Dependency Treebank (AGLDT) is + the earliest treebank for Ancient Greek + and Latin, called Perseus. +
    • +
  • + PROIEL Treebank: 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. +
    • +
  • + ANNIS: ANNIS, + which stands for Annotation of Information Structure, is an open source, + versatile web browser-based search and visualization architecture for complex multilevel + linguistic corpora with diverse types of annotation. +
    • +
  • + CoNLL-U Viewer +
    • +
  • + Bamberger Wortschatz: The underlying reading corpus was determined by a detailed analysis of the current curricula + and a comparison of the most important text editions. It contains the full range of texts and authors read at + intermediate level. They are given in the epilogue together with the text passages recorded. The total volume of + the corpus examined is considerable, with over 140,000 word forms: after deduction of the references to names, + 7,154 lemmas, i.e. potential learning words. This makes the result all the more surprising and pleasing: with 1248 + vocabulary, the a good 83% of this text corpus can be captured. The detailed studies and preliminary work for the + new generation of word-studies were carried out within the framework of a didactic project sponsored by the + publishing house + under the title Bamberger Wortschatz + (ADEO-Basiswortschatz)is taking place. +
    • +
+ +
+ + + + + + + + + + {{ 'ABOUT' | translate }} + + + + {{'DOC_EXERCISES' | translate}} + + + + {{'DOC_VOC_UNIT' | translate}} + + + + {{ 'IMPRINT' | translate }} + + + + + \ No newline at end of file diff --git a/src/app/doc-software/doc-software.page.scss b/src/app/doc-software/doc-software.page.scss new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e69de29bb2d1d6434b8b29ae775ad8c2e48c5391 diff --git a/src/app/doc-software/doc-software.page.spec.ts b/src/app/doc-software/doc-software.page.spec.ts new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..076a7d46c821bf34210739417132a957137dcfa6 --- /dev/null +++ b/src/app/doc-software/doc-software.page.spec.ts @@ -0,0 +1,27 @@ +import { CUSTOM_ELEMENTS_SCHEMA } from '@angular/core'; +import { async, ComponentFixture, TestBed } from '@angular/core/testing'; + +import { DocSoftwarePage } from './doc-software.page'; + +describe('DocSoftwarePage', () => { + let component: DocSoftwarePage; + let fixture: ComponentFixture; + + beforeEach(async(() => { + TestBed.configureTestingModule({ + declarations: [ DocSoftwarePage ], + schemas: [CUSTOM_ELEMENTS_SCHEMA], + }) + .compileComponents(); + })); + + beforeEach(() => { + fixture = TestBed.createComponent(DocSoftwarePage); + component = fixture.componentInstance; + fixture.detectChanges(); + }); + + it('should create', () => { + expect(component).toBeTruthy(); + }); +}); diff --git a/src/app/doc-software/doc-software.page.ts b/src/app/doc-software/doc-software.page.ts new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..d7a501f5044ab00c6bbf084b56daa9c7c8bfe617 --- /dev/null +++ b/src/app/doc-software/doc-software.page.ts @@ -0,0 +1,24 @@ +import { Component, OnInit } from '@angular/core'; +import {HelperService} from 'src/app/helper.service'; +import {NavController} from '@ionic/angular'; +import {HttpClient} from '@angular/common/http'; +import {TranslateService} from '@ngx-translate/core'; + +@Component({ + selector: 'app-doc-software', + templateUrl: './doc-software.page.html', + styleUrls: ['./doc-software.page.scss'], +}) + +export class DocSoftwarePage { + HelperService = HelperService; + + constructor(public navCtrl: NavController, + public http: HttpClient, + public translate: TranslateService) { } + + goToHomePage() { + this.navCtrl.navigateForward('/home').then(); + } + +} diff --git a/src/app/doc-voc-unit/doc-voc-unit.module.ts b/src/app/doc-voc-unit/doc-voc-unit.module.ts new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..ac5584104b779d7064b736105aeecb498bbe87f8 --- /dev/null +++ b/src/app/doc-voc-unit/doc-voc-unit.module.ts @@ -0,0 +1,26 @@ +import { NgModule } from '@angular/core'; +import { CommonModule } from '@angular/common'; +import { FormsModule } from '@angular/forms'; +import { Routes, RouterModule } from '@angular/router'; +import { IonicModule } from '@ionic/angular'; +import { TranslateModule } from '@ngx-translate/core'; +import { DocVocUnitPage } from './doc-voc-unit.page'; + +const routes: Routes = [ + { + path: '', + component: DocVocUnitPage + } +]; + +@NgModule({ + imports: [ + CommonModule, + FormsModule, + IonicModule, + RouterModule.forChild(routes), + TranslateModule.forChild() + ], + declarations: [DocVocUnitPage] +}) +export class DocVocUnitPageModule {} diff --git a/src/app/doc-voc-unit/doc-voc-unit.page.html b/src/app/doc-voc-unit/doc-voc-unit.page.html new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..280417cc16360f02e0c74a513addbfd012785dd2 --- /dev/null +++ b/src/app/doc-voc-unit/doc-voc-unit.page.html @@ -0,0 +1,141 @@ + + + + +
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+ Übungsbeispiel +

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- Brain + Screenshot der Datenbank

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- Brain + Ergebnisübersicht des Testmoduls

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-

({{'UNIT_DIAGNOSIS_TITLE' | translate }})
+

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+ Skizze, wie die Software-Architektur aussehen soll +

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+

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+

+

+ {{ 'CONTINUE' | translate }} + +

+
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- - {{ 'IMPRINT' | translate }} + + -
- - +
+ + {{ 'IMPRINT' | translate }} +
+ + + + - - - - - - Angaben gemäß §5 TMG: - - - Humboldt-Universität zu Berlin
- Institut für deutsche Sprache und Linguistik
- Sprach- und literaturwissenschaftliche Fakultät
- Herr Konstantin Schulz
- Dorotheenstraße 24
- 10099 Berlin
- Tel.: +49 (30) 2093-9720
- E-Mail: sulzkons@hu-berlin.de
- Website: CALLIDUS-Projekt - - - - - Haftung für Inhalte - - - Als Diensteanbieter sind wir gemäß § 7 Abs.1 TMG für eigene Inhalte auf diesen Seiten - nach den allgemeinen Gesetzen verantwortlich. Nach §§ 8 bis 10 TMG sind wir als Diensteanbieter - jedoch nicht verpflichtet, übermittelte oder gespeicherte fremde Informationen zu überwachen - oder nach Umständen zu forschen, die auf eine rechtswidrige Tätigkeit hinweisen.
- Verpflichtungen zur Entfernung oder Sperrung der Nutzung von Informationen nach den allgemeinen - Gesetzen bleiben hiervon unberührt. Eine diesbezügliche Haftung ist jedoch erst ab dem Zeitpunkt - der Kenntnis einer konkreten Rechtsverletzung möglich. Bei Bekanntwerden von entsprechenden - Rechtsverletzungen werden wir diese Inhalte umgehend entfernen. - - - - - Haftung für Links - - - Unser Angebot enthält Links zu externen Webseiten Dritter, auf deren Inhalte wir keinen - Einfluss haben. Deshalb können wir für diese fremden Inhalte auch keine Gewähr übernehmen. - Für die Inhalte der verlinkten Seiten ist stets der jeweilige Anbieter oder Betreiber der - Seiten verantwortlich. Die verlinkten Seiten wurden zum Zeitpunkt der Verlinkung auf mögliche - Rechtsverstöße überprüft. Rechtswidrige Inhalte waren zum Zeitpunkt der Verlinkung nicht - erkennbar.
- Eine permanente inhaltliche Kontrolle der verlinkten Seiten ist jedoch ohne konkrete - Anhaltspunkte einer Rechtsverletzung nicht zumutbar. Bei Bekanntwerden von Rechtsverletzungen - werden wir derartige Links umgehend entfernen. - - - - - Urheberrecht - - - Die durch die Seitenbetreiber erstellten Inhalte und Werke auf diesen Seiten unterliegen - dem deutschen Urheberrecht. Die Vervielfältigung, Bearbeitung, Verbreitung und jede Art - der Verwertung außerhalb der Grenzen des Urheberrechtes bedürfen der schriftlichen - Zustimmung des jeweiligen Autors bzw. Erstellers. Downloads und Kopien dieser Seite - sind nur für den privaten, nicht kommerziellen Gebrauch gestattet.
- Soweit die Inhalte auf dieser Seite nicht vom Betreiber erstellt wurden, werden die - Urheberrechte Dritter beachtet. Insbesondere werden Inhalte Dritter als solche gekennzeichnet. - Sollten Sie trotzdem auf eine Urheberrechtsverletzung aufmerksam werden, bitten wir um - einen entsprechenden Hinweis. Bei Bekanntwerden von Rechtsverletzungen werden wir derartige - Inhalte umgehend entfernen. - - - - - - - - - - - - Übung erstellen - - - - Test beginnen - - - - - - \ No newline at end of file + + + + + Angaben gemäß §5 TMG: + + + Humboldt-Universität zu Berlin
+ Institut für deutsche Sprache und Linguistik
+ Sprach- und literaturwissenschaftliche Fakultät
+ Herr Konstantin Schulz
+ Dorotheenstraße 24
+ 10099 Berlin
+ Tel.: +49 (30) 2093-9720
+ E-Mail: sulzkons@hu-berlin.de
+ Website: CALLIDUS-Projekt
+ Unter Mitarbeit von:
+ Frau Dr. Andrea Beyer (Layout und Texte)
+ Institut für Klassische Philologie
+ Unter den Linden 6
+ 10099 Berlin
+ + + + + Haftung für Inhalte + + + Als Diensteanbieter sind wir gemäß § 7 Abs.1 TMG für eigene Inhalte auf diesen Seiten + nach den allgemeinen Gesetzen verantwortlich. Nach §§ 8 bis 10 TMG sind wir als Diensteanbieter + jedoch nicht verpflichtet, übermittelte oder gespeicherte fremde Informationen zu überwachen + oder nach Umständen zu forschen, die auf eine rechtswidrige Tätigkeit hinweisen.
+ Verpflichtungen zur Entfernung oder Sperrung der Nutzung von Informationen nach den allgemeinen + Gesetzen bleiben hiervon unberührt. Eine diesbezügliche Haftung ist jedoch erst ab dem Zeitpunkt + der Kenntnis einer konkreten Rechtsverletzung möglich. Bei Bekanntwerden von entsprechenden + Rechtsverletzungen werden wir diese Inhalte umgehend entfernen. + + + + + Haftung für Links + + + Unser Angebot enthält Links zu externen Webseiten Dritter, auf deren Inhalte wir keinen + Einfluss haben. Deshalb können wir für diese fremden Inhalte auch keine Gewähr übernehmen. + Für die Inhalte der verlinkten Seiten ist stets der jeweilige Anbieter oder Betreiber der + Seiten verantwortlich. Die verlinkten Seiten wurden zum Zeitpunkt der Verlinkung auf mögliche + Rechtsverstöße überprüft. Rechtswidrige Inhalte waren zum Zeitpunkt der Verlinkung nicht + erkennbar.
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CALLIDUS

- Computer-Aided Language Learning: Lexikonerwerb im Lateinunterricht - durch korpusgestützte Methoden + + Computer-Aided Language Learning: Lexikonerwerb im Lateinunterricht + durch korpusgestützte Methoden +
+ (Vocabulary Acquisition in Latin using Corpus-based Methods)
+ + {{'RESEARCH_PROJECT_DATA_FUNDED' | translate}} +

+

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-

Beteiligte Forschungseinheiten

- Das Forschungsprojekt CALLIDUS - bringt drei unterschiedliche Kompetenzbereiche der Humboldt-Universität zu Berlin zusammen:
+
+

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+ {{'RESEARCH_STUDIES_TEXT' | translate}}
    -
  • den Computer- und Medienservice (Software, Vernetzung von digitalen Tools),
    • -
  • die Fachdidaktik Latein und die Lateinische Philologie (Studien in realen (schulischen) Kontexten, - Kompetenz- und Aufgabenorientierung, Lernprogression) und
    • -
  • und die Korpuslinguistik (Methoden, z.B. semantische Distributionen und NLP, Spracherwerb)
    • +
  • {{'RESEARCH_STUDIES_1' | translate}},
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- Im Zeitraum 2017-20 wird dieses Projekt durch die - Deutsche Forschungsgemeinschaft - gefördert.
- -

Ansatz des Forschungsprojekts

- 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.
- -

Forschungsschwerpunkt

- Eine zentrale Fragestellung des Callidus-Projektes lautet, ob der in der Zweit-/ und Fremdsprachenforschung - vertretene Ansatz des data driven language learning (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.
+
-

Empirische Forschung

- Im Rahmen des Projektes wurden bisher einige Pilotstudien durchgeführt:
+

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    -
  • im Anfängerunterricht eine Jahresstudie (Schuljahr 2018/19),
    • -
  • 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),
    • -
  • im Lateinunterricht der älteren Fortgeschrittenen (Oberstufe) ebenfalls die Studien zu Ovid und Cicero sowie -
    • -
  • eine Testung der computergestützten Übungsformate (MC) durch Studierende der Klassischen Philologie (Dez. 2018). -
    • +
  • {{'RESEARCH_PUBL_1' | translate}},
    • +
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+
+ +

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+
-

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- -

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- -

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- -

- Software

- - - -

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- - - - -

Software-Entwicklung

- - - - -
Machina Callida - Backend
- - - - -

Die im Rahmen des Callidus-Projektes entwickelte Software - Machina Callida - ist ein - Open Source-Projekt. Der Code ist bei GitLab zu finden.
- Backend -

- - - - -
Machina Callida - Frontend
- - - - -

- Das Frontend ist ebenfalls bei GitLab zu finden.
- Frontend -

- - - - -

Software-Abhängigkeiten

- - - - -
Ancient Greek and Latin Dependency Treebank
- - - - -

- The Ancient Greek and Latin Dependency Treebank (AGLDT) is the earliest treebank for Ancient Greek - and Latin.
- Perseus -

- - - - -
Bamberger Wortschatz
- - - - -

- 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.
- 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.
- ADEO-Basiswortschatz -

- - - - -
PROIEL Treebank
- - - - -

- 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.
- PROIEL Treebank -

- - - - -
ANNIS
- - - - -

ANNIS 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.
- 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. -

- - - - -
CoNLL-U Viewer
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Copyright Bilder

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Wortpaare]", + "DOC_EXERCISES_GEN_2_TYPE": "Zuordnung (drag & drop) [Größe des Pools = Anzahl der Lücken]", + "DOC_EXERCISES_GEN_2_LEVEL":"AFB II (formale Zweideutigkeiten eindeutig zuordnen)", + "DOC_EXERCISES_GEN_2_FUNCTION": "Fokus auf (Form und) Funktion (Bedeutung)", + "DOC_EXERCISES_GEN_3": "Wörter aus einem Pool zuordnen [Originaltext]", + "DOC_EXERCISES_GEN_3_TYPE": "Lückentext (drag & drop) ohne Tipps [Größe des Pools = Anzahl der Lücken]", + "DOC_EXERCISES_GEN_3_LEVEL":"AFB II – AFB III (intralinguales Erschließen)", + "DOC_EXERCISES_GEN_3_FUNCTION": "Wörter (explizit) im Kontext verstehen; Fokus auf Funktion (Anwendung)", + "DOC_EXERCISES_LEVEL": "Level", + "DOC_EXERCISES_NAME": "Name", + "DOC_EXERCISES_TYPE": "Typ", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_INTRO": "Die Übungsformate werden in der Reihenfolge ihres Vorkommens in der Wortschatzeinheit (Cicero) vorgestellt.", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_1": "Die Grundform und eine Bedeutung angeben [gruppiert nach Verben + Nomen]", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_1_TYPE": "Einsetzen ohne Tipp", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_1_LEVEL":"AFB I, in Teilen AFB II (Zuordnung)", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_1_FUNCTION": "deklaratives Wissen; Grundlage für erfolgreiches Nachschlagen im Wörterbuch; Fokus auf Form", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_2": "Eine Form im Satz bestimmen [Nominalformen]", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_2_TYPE": "Multiple Choice [Einfachantwort]", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_2_LEVEL":"AFB I - AFB II (Erschließen)", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_2_FUNCTION": "aus dem Kontext die richtige Form herleiten können (Disambiguierung); Automatisierung der Strategie; Fokus auf Form", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_3": "Das lat. Ursprungswort angeben [dt. und engl. Begriffe]", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_3_TYPE": "Einsetzen ohne Tipp", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_3_LEVEL":"AFB II – AFB III (Herleitung, Übertragung aus anderen Kontexten)", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_3_FUNCTION": "Etymologie nutzen; Automatisierung der (Lern-)Strategie; Fokus auf Form und Funktion (Bedeutung)", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_4": "Komposita in ihre Bestandteile zerlegen und eine Bedeutung angeben [Verben]", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_4_TYPE": "Einsetzen ohne Tipp", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_4_LEVEL":"AFB I – AFB II (Zerlegen)", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_4_FUNCTION": "Wortbildungsmuster erkennen; Automatisierung der (Lern-)Strategie; Fokus auf Form und Funktion (Bedeutung)", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_5": "Wörter einem Wortfeld zuordnen [semantisch zusammenhängende, vorwiegend nominale Wortgruppen]", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_5_TYPE": "Multiple Choice [Mehrfachantwort, Anzahl vorgegeben]", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_5_LEVEL":"AFB II", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_5_FUNCTION": "Merkmalsübereinstimmungen finden; Automatisierung der (Lern-)Strategie; Fokus auf Funktion (Bedeutung)", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_6": "Prädikate markieren [Originaltext, freie Wortstellung]", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_6_TYPE": "freie Auswahl [Anzahl nicht vorgegeben]", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_6_LEVEL":"AFB I – AFB II (Entscheiden ohne Strukturhilfen)", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_6_FUNCTION": "Vorbereitung der Textarbeit, Textvorerschließung über verbale Informationen; Fokus auf Form", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_7": "Fragen zum Textverständnis [lat. 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Der Lehrende (zukünftig auch der Lernende) wählt in der Software ein Korpus und eine Wortschatzübung mit verschiedenen Parametern aus. Die Machina Callida (MC) nutzt das Such-Werkzeug ANNIS (Krause & Zeldes 2016), um die Anfragen (--> Parameter der Übung) auf dem Korpus zu bearbeiten. Anschließend exportiert die MC die Übung als XML-Datei nach Moodle. Auf der Lernplattform können nun die Nutzer (Lernenden) mit der Übung arbeiten und erhalten hier auch ein statistisches Feedback.", + "DOC_SOFTWARE_DEV_3": "Übungstyp 1: Lückentext: intralinguale Übung, geschlossenes Format (Größe des Pools = Anzahl der Lücken) - Der Nutzer kann bei diesem Übungstyp folgende Auswahlentscheidungen treffen: Kasus, Dependenz, Lemma, Wortart. Er kann außerdem die standardisierte Arbeitsanweisung und die Feedback-Optionen an die eigenen Bedürfnisse anpassen. Danach kann er sich die Vorschau der Übung online ansehen und die Übung im gewünschten Format (pdf, docx, xml) herunterladen oder die Parameter der Übung verändern. ", + "DOC_SOFTWARE_DEV_4": "Übungstyp 2: Zuordnung: intralinguale Übung, geschlossenes Format (Größe des Pools = Anzahl der Zuordnungen) - Der Nutzer kann bei diesem Übungstyp zwei voneinander abhängige Auswahlentscheidungen treffen: 1. Basiswort (Kasus, Dependenz, Lemma, Wortart) und 2. Abhängiges Wort (Kasus, Dependenz, Lemma, Wortart). Die verschiedenen grammatischen Kategorien können miteinander kombiniert werden. Für die weiteren Auswahloptionen s. Lückentext.", + "DOC_SOFTWARE_DEV_5": "Weitere Anpassungen des Workflows: Aufgrund der fehlenden Verbreitung von Moodle in den (Berliner) Schulen wurden weitere Daten-Exportoptionen geschaffen. So kann der Nutzer nun die Übungen im interoperablen pdf-Format oder im veränderbaren docx-Format exportieren. Der Fokus wird auf die direkte Arbeit mit der Software gelegt. Moodle bleibt eine theoretische Option, um überregional und universitär anschlussfähig zu bleiben.", + "DOC_SOFTWARE_DEV_6": "Wortschatzabgleich: Um die Benutzung attraktiver zu gestalten, wird ein Wortschatzabgleich implementiert. Nun kann der Nutzer für eine ausgewählte Textstelle prüfen, welche Wörter (möglicherweise) als bekannt vorausgesetzt werden können. Hierzu kann der Nutzer aus unterschiedlichen Wortschätzen (Rangfrequenzen für das Korpus des Perseus-Projektes, Adeo Norm (Bamberger Wortschatz = Grundwortschatz der Lateinlehrbücher), Rangfrequenzen für das PROIEL-Korpus, Wortschatz eines Lehrbuchs) sein Referenzkorpus auswählen. Zusätzlich kann er die Anzahl der Sätze festlegen, für die die größtmögliche Übereinstimmung ausgegeben werden soll. Als Ergebnis erhält der Nutzer eine Übersicht, in der die Textstellen nach ihrer prozentualen Textabdeckung gerankt werden. Sinnvoller wird er sich die Stelle mit der höchsten Abdeckung aussuchen und kann danach die Übungsparameter festlegen.", + "DOC_SOFTWARE_DEV_7": "Übungstyp 3: Beispielkontext: intralingual, kein Üben, eher ein Erforschen (data driven learning) - Der Nutzer kann die bereits bekannten Auswahlentscheidungen treffen (Kasus, Dependenz, Lemma, Wortart). In der Vorschau erhält er eine Übersicht, in der das zutreffende Phänomen in einer sog. Fenstergröße von fünf (nach rechts und links) im Kontext angezeigt wird. Außerdem werden Abhängigkeiten mit Pfeilen angezeigt. So lassen sich z.B. Kollokationen oder typische Konstruktionen eines Wortes finden. Hier gibt es keinen Export der Daten.", + "DOC_SOFTWARE_DEV_8": "Einbinden von H5P: Damit nun auch direkt mit der Software geübt werden kann, werden einige Funktionen der freien und offenen Software H5P in die MC eingebunden.", + "DOC_SOFTWARE_DEV_9": "Gewährleistung von Interoperabilität und Stabilität: Nach einer umfangreichen Testphase funktioniert die Software auf nahezu allen gängigen Systemen und mit verschiedenen Browsern. Auch hohe gleichzeitige Zugriffsraten stellen kein Problem mehr dar.", + "DOC_SOFTWARE_DEV_10": "Übungstyp 4: Markieren: intralinguale Übung, geschlossenes Format (keine Tipps) - Der Nutzer kann die üblichen Auswahlentscheidungen treffen (Kasus, Dependenz, Lemma, Wortart). Danach wird in der Vorschau (= Übungsmodus) der ausgewählte Text gezeigt, an dem z.B. alle Prädikate markiert werden sollen.", + "DOC_SOFTWARE_DEV_11": "Wortschatzeinheit: Um einerseits die MC zu testen und um andererseits ihre Einsatzmöglichkeiten im Lateinunterricht zu simulieren, gibt es neben dem Modus \"Übung erstellen\" nun eine vorgefertigte Wortschatzeinheit zu einem Textabschnitt aus einem Cicero-Brief, der bereits in einer analogen Studie verwendet wurde. Diese Einheit kann als Lern- oder Testmodus bestritten werden. Das Konzept sowie die verwendeten Übungsformate werden separat erläutert.", + "DOC_SOFTWARE_DEV_12": "Datenbank: Aufbau einer Datenbank, Vergabe eindeutiger Dauerlinks", + "DOC_SOFTWARE_DEV_13": "Textkomplexität: Erfassung der Textkomplexität lateinischer Originaltexte mithilfe zahlreicher linguistischer Merkmale", + "DOC_SOFTWARE_DEV_14": "Share-Link: Übungen können nun auch per Share-Link geteilt werden.", + "DOC_VOC_UNIT": "Doku Übungseinheit", + "DOC_VOC_UNIT_HYP_TITLE": "Einige Hypothesen zum Wortschatzerwerb", + "DOC_VOC_UNIT_HYP_1": "Wörter erhalten ihre Bedeutung auch aus dem Kontext (\"Polysemie\").", + "DOC_VOC_UNIT_HYP_2": "Das Erschließen eines Textes erfolgt a) über die Form (Ähnlichkeit zu bereits bekannten Wörtern, Bottom-up), b) über das vorhandene textinterne und textexterne Hintergrundwissen (Top-down) und c) über das Generieren von Satzstrukturen, die zu diesen Hinweisen passt (, ohne die Satzstruktur zur Kontrolle zu verwenden). Daher müssen alle Teilstrategien geübt werden, wobei Schritt c) vor allem zur Überprüfung der Schlussfolgerung genutzt werden sollte.", + "DOC_VOC_UNIT_HYP_3": "Wortschatzkompetenz setzt sich aus drei Komponenten zusammen: deklaratives Wissen (Form, Funktion (Bedeutung, Anwendung), Strategie): Was bedeutet das Wort x? (Wissen) prozedurales Wissen (kontextueller Abruf, Lern- und Erschließungsstrategien): Wie kann ich die Bedeutung von Wort x im Kontext bestimmen? (Automatisierung) exekutives Wissen (Selbstkontrolle, Reflexion, …): Habe ich alle notwendigen Regeln zur Bestimmung der Wortbedeutung im Kontext beachtet? (Metakognition)", + "DOC_VOC_UNIT_HYP_4": "Je facettenreicher ein Wort kennen gelernt wird, desto nachhaltiger ist seine Vernetzung im mentalen Lexikon und desto schneller und zuverlässiger erfolgt der Abruf einer Bedeutung.", + "DOC_VOC_UNIT_HYP_5": "Übungstypen sollten vorzugsweise zur Art des Wortschatzerwerbs passen: Steht die Rezeption (das Wiedererkennen) im Fokus des Spracherwerbs, müssen die Übungs- und Prüfformate dies widerspiegeln.", + "DOC_VOC_UNIT_RQ_TITLE": "Ziele der Einheit bzw. Forschungsfragen", + "DOC_VOC_UNIT_RQ_1": "Veranschaulichung, wie die Software (Machina Callida) in die Wortschatzarbeit in der Schule eingebunden werden könnte", + "DOC_VOC_UNIT_RQ_2": "Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, damit Lernende einen lateinischen Lückentext bewältigen können?", + "DOC_VOC_UNIT_RQ_3": "Wie wichtig ist das Textverständnis, um kompetent mit dem Übungsformat „lat. Lückentext“ umgehen zu können?", + "DOC_VOC_UNIT_RQ_4": "Gibt es Erfolgsunterschiede beim Wortschatztest in Abhängigkeit des Übungsformats (Lückentext oder Wortliste)?", + "DOC_VOC_UNIT_RQ_5": "Ist ein Zusammenhang zwischen Textverständnis und Erfolg im Wortschatztest erkennbar?", + "DOC_VOC_UNIT_RQ_6": "Welche Abfrageformate bewältigen Lernende gut, welche weniger gut?", + "DOC_VOC_UNIT_RQ_7": "Wieviel Zeit benötigen die Lernenden durchschnittlich für die einzelnen Abschnitte? Sind sie angemessen umfangreich?", + "DOC_VOC_UNIT_RQ_8": "Wieviel Zeit benötigen Lernende durchschnittlich, um die einzelnen Aufgaben zu bewältigen (ohne Timer)?", + "DOC_VOC_UNIT_RQ_9": "Gibt es einen Zusammenhang zwischen einer langsamen Bearbeitung und dem Lernergebnis?", + "DOC_VOC_UNIT_RQ_10": "Wann wird eine Aufgabe abgebrochen?", + "DOC_VOC_UNIT_ST_EVA_TEXT": "Die Auswertung erfolgt anonym. Während des Übens wird im Hintergrund automatisch eine ID für den einzelnen Teilnehmer generiert, die er solange behält, wie er der Wortschatzeinheit folgt, damit sein individuelles Ergebnis ausgewertet werden kann. Danach erlischt diese ID. Sie ist ausschließlich an den Prozess des „Lernens“ gekoppelt und nicht an zurückverfolgbare persönliche Informationen (nicht einmal an die IP-Adresse des Internetzugangs). So kann ein größtmöglicher Datenschutz gewährleistet werden. Allerdings führt so auch jeder Abbruch (x-Button oben rechts) einer Aufgabe zur Löschung des Datensatzes, d.h. man kann die Arbeit nicht unterbrechen und später an dieser Stelle wiederaufnehmen. Selbst das Senden der Übungsergebnisse geschieht nicht automatisch, sondern muss durch das Anklicken des Senden-Buttons am Ende der Einheit (unten links) ausgelöst werden. So wird das Recht auf informationelle Selbstbestimmung der Lernenden auch hier gewahrt.", + "DOC_VOC_UNIT_ST_EVA_TITLE": "Auswertung", + "DOC_VOC_UNIT_ST_EX_TYPES_TEXT": "Es handelt sich i.d.R. um geschlossene Aufgabenformate, die nur eine Antwortmöglichkeit zulassen (gelegentlich mit mehreren Bedeutungsvarianten). Die richtige Schreibweise muss grundsätzlich beachtet werden, nur die Klein- und Großschreibung spielt keine Rolle. Die Progression der Übungsformate ist an ihrer Anordnung zu erkennen. Aus technischen Gründen fehlen offene Übungsformate, die eine freie Antwort, z.B. ein Begründen der Auswahl, erlauben würden, da eine automatische Auswertung der Ergebnisse erfolgt.", + "DOC_VOC_UNIT_ST_EX_TYPES_TITLE": "Übungsformate", + "DOC_VOC_UNIT_ST_REAL_TEXT":"Die Durchführung sollte in einer 45-minütigen Unterrichtsstunde erfolgen. Der Einsatz von Smartphones, Tablets, Laptops und Smartboards wird explizit unterstützt, aber auch die Arbeit am PC ist möglich. Besonders hilfreich für die Verbesserung der Software wäre der gruppenweise Durchgang durch den Testmodus.", + "DOC_VOC_UNIT_ST_REAL_TITLE": "Durchführung", + "DOC_VOC_UNIT_ST_SEQ_JUSTIFICATION": "Begründung: Die Einheit simuliert Unterrichtsgeschehen im Kleinen. Am Anfang einer Einheit kann ein Wortschatztest genutzt werden, um das für die anstehende Lektüre relevante Wortschatzwissen zu testen (Diagnose). Die Einheit beginnt dann mit der Einführung in den unbekannten Originaltext (Cicero-Brief) und einer sprachlichen Aufgabe zur Textvorerschließung (Prädikate markieren). Auf diese Weise wird der lat. Text ein erstes Mal wahrgenommen. Die Markierung der Prädikate soll den Fokus bereits auf das bewusste Wahrnehmen der Wörter legen, selbst wenn (in Abhängigkeit von der Lerngruppe) nur wenig insgesamt verstanden wird. In der nächsten (Übungs-)Phase befassen sich die Lernenden eingehender mit dem Originaltext, indem sie ausgehend von der dt. Übersetzung lat. Textbelege für bestimmte Formulierungen oder Aussagen finden und angeben. Um ausreichend Übersichtlichkeit (z.B. auch auf Smartphones) und um vor allem einen (kognitiv) gut zu bewältigenden Aufgabenumfang zu gewährleisten, wurde der Text in sechs Abschnitte aufgeteilt. Dadurch steht allerdings zu befürchten, dass der Gesamtsinn des Textauszuges verloren geht. Aus diesem Grund sollen die Lernenden in einer weiteren Aufgabe zum Textverstehen die zutreffenden Aussagen markieren (multiple choice), wobei sie die Übersetzung des gesamten Textes als Hilfestellung erhalten. Im Anschluss beginnt die Übungsphase (Wortauswahl: beim Textverstehen fokussierte Wörter) entweder mit einem intralingualen Lückentext oder mit einer (zufällig generierten) Wortliste. Die Auswahl der Übungen erfolgt per Zufall. Diese Übungsformate spiegeln zwei typische Lernphasen des Lateinunterrichts wider: das Erschließen von Wortbedeutungen im Kontext (beim Übersetzen) und das (wiederholende) Lernen nach Liste (zur Vorbereitung von Tests z.B.). Zuletzt erfolgt eine Überprüfung der mehrfach thematisierten Wörter bzw. Wortgruppen. Da keiner der Lernenden durch seine vorgegebene Übungsform bevorzugt werden darf (Testtheorie), werden die Wörter weder im Testformat der Paar-Assoziationen (Lat. – Dt.) noch des Lückentextes, sondern mit anderen Testformaten überprüft, die sich an verschiedenen Teilkompetenzen der Wortschatzkompetenz orientieren.", + "DOC_VOC_UNIT_ST_SEQ_TITLE": "Abfolge der einzelnen Elemente:", + "DOC_VOC_UNIT_ST_SEQ_1": "Pretest (nur Testmodus): 5 verschiedene Aufgabenformate zu verschiedenen Aspekten des Wortschatzwissens", + "DOC_VOC_UNIT_ST_SEQ_2": "Einführung in den Text: knappe dt. Einführung, Markierung der Verben am lat. Text als erster Kontakt mit dem Original, methodische Vorbereitung der Texterschließung (ähnlich der Transphrastik oder dem Linearen Dekodieren)", + "DOC_VOC_UNIT_ST_SEQ_3": "Textverständnis: Aufgaben zum Textverstehen: zweisprachiger Text (lat. Textbelege), einsprachiger dt. Text zum Gesamtverständnis (multiple choice)", + "DOC_VOC_UNIT_ST_SEQ_4": "Übungstypen Lückentext oder Wortbedeutungen eingeben: Wörter bzw. Wortgruppen der vorausgegangenen Aufgaben werden hier gezielt wiederholt, einmal im lat. Kontext (Lückentext), einmal über Form-Bedeutung-Assoziationen (Eingabe einer Wortbedeutung)", + "DOC_VOC_UNIT_ST_SEQ_5": "Posttest: identisch zum Pretest", + "DOC_VOC_UNIT_ST_SEQ_6": "Auswertung: Eingangstest (nur Testmodus), Wortschatzarbeit am Text, Übung, Abschlusstest (+ relative Veränderung zum Eingangstest); bei der Auswertung werden nur die tatsächlich bearbeiteten Aufgaben berücksichtigt", + "DOC_VOC_UNIT_ST_TEXT_SELECTION": "Textauswahl: Cicero, Brief an seinen Bruder Quintus (Statthalter in der Provinz Asia) ", + "DOC_VOC_UNIT_ST_TEXT_SELECTION_JUSTIFICATION": "Begründung: Cicero ist ein zentraler Autor in der Oberstufe, an ihm orientieren sich Lernwortschatz und Schulgrammatik. Die Briefsammlung ist zumindest in Berlin-Brandenburg ebenfalls abiturrelevant (Q1); der ausgewählte Brief an Quintus erlaubt einen Einblick in die Beziehung der Brüder zueinander und in die politische Arbeit der beiden Ciceros.", + "DOC_VOC_UNIT_ST_TITLE": "Aufbau der Wortschatzeinheit", + "DOC_VOC_UNIT_ST_VOC_SELECTION_GENERAL": "Wortschatzauswahl, allgemein: Schnittmenge aus dem Cicero-Auszug und Grundwortschatz (Bamberger Wortschatz = BWS)", + "DOC_VOC_UNIT_ST_VOC_SELECTION_SPECIAL": "Wortschatzauswahl, speziell: Es wurden die Wörter bzw. Wortgruppen für die Aufgaben ausgewählt, die im Kontext besonders bedeutsam sind oder häufiger (auch mit unterschiedlicher Bedeutung) vorkommen (Pronomina).", "EMAIL": "E-Mail", "EMAIL_ERROR": "Fehler melden", - "END": "Ende", + "END_OF_TEXT": "Ende der Passage", "ERROR_CITATIONS_UNAVAILABLE": "Zitierschema nicht verfügbar :(", "ERROR_CORPORA_UNAVAILABLE": "Korpora nicht verfügbar :(", "ERROR_GENERAL_ALERT": "Huch, da ist etwas schief gelaufen... :(", @@ -96,6 +206,7 @@ "GIVEN": "Gegeben", "HEAD_WORD": "Basiswort", "HELP": "Hilfe", + "HOME": "Startseite", "HOME_INTRO": "Hier dreht sich alles um Wortschatzübungen zu Originaltexten von Cicero, Ovid und Co. Unsere Devise ist: Keine Übung ohne einen Bezug zum Kontext des Wortes, wie schon der englische Linguist John Rupert Firth 1957 schrieb:", "HOME_TITLE": "Context matters: Smart mit lateinischen Wörtern umgehen lernen!", "IMPRINT": "Impressum", @@ -117,6 +228,7 @@ "MACHINA_CALLIDA": "Machina Callida", "MACHINA_CALLIDA_BACKEND": "Machina Callida Backend", "MACHINA_CALLIDA_FRONTEND": "Machina Callida Frontend", + "MACHINA_CALLIDA_INTRO": "Die entwickelte Software (Open Source-Projekt auf GitLab) unterstützt eine korpusbasierte Wortschatzarbeit in der Lektürephase des Lateinunterrichts. Sie bietet Zugriff auf zahlreiche bekannte und weniger bekannte lateinische Korpora, um für ausgewählte Textstellen Übungen zu generieren. Im Folgenden werden einige wesentliche Entwicklungsschritte nachgezeichnet.", "MOST_RECENT_SETUP": "Zuletzt genutzte Einstellungen", "NO_EXERCISES_FOUND": "Keine Übungen gefunden", "OF": "von", @@ -144,10 +256,27 @@ "QUERY_PHENOMENON": "Phänomen", "QUERY_VALUE": "Suche", "QUERY_VALUE_EMPTY": "Keine Suchanfrage ausgewählt", + "RESEARCH_APPROACH_TEXT": "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. Eine zentrale Fragestellung des Callidus-Projektes lautet, ob der in der Zweit-/ und Fremdsprachenforschung vertretene Ansatz des data driven language learning (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.", + "RESEARCH_APPROACH_TITLE": "Forschungsansatz", + "RESEARCH_PROJECT_DATA_FUNDED": "Gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) (Projektnummer: 316618374)", + "RESEARCH_PROJECT_DATA_TEXT": "Das Forschungsprojekt CALLIDUS (2017-2020) bringt drei unterschiedliche Kompetenzbereiche der Humboldt-Universität zu Berlin zusammen: den Computer- und Medienservice (Software, Vernetzung von digitalen Tools), die Fachdidaktik Latein und die Lateinische Philologie (Studien in (schulischen) Kontexten, Kompetenz- und Aufgabenorientierung, Wortschatzerwerb) und die Korpuslinguistik (Methoden, z.B. distributionelle Semantik und NLP, Spracherwerb).", + "RESEARCH_PROJECT_DATA_TITLE": "Projektdaten", + "RESEARCH_PUBL_TITLE": "Publikationen und Workshops", + "RESEARCH_PUBL_1": "Digital Approaches to Teaching Historical Languages (DAtTeL), 28.3.-29.3.2019", + "RESEARCH_PUBL_2": "Beyer, A. / Schulz, K. (2020): CALLIDUS – Korpusbasierte, digitale Wortschatzarbeit im Lateinunterricht, in: ...", + "RESEARCH_PUBL_3": "Beyer, A. (2019): Im Lateinunterricht: „cupidine kommt von cupidi und ne ist Fragepartikel.“ – Wortschatzprobleme und ihre Ursachen, in: Pegasus-Onlinezeitschrift 2019", + "RESEARCH_PUBL_4": "Schulz, K. / Beyer, A. (2020): A data-driven platform for creating educational content in language learning", + "RESEARCH_STUDIES_TEXT": "Im Rahmen des Projektes wurden bisher einige Pilotstudien durchgeführt:", + "RESEARCH_STUDIES_TITLE": "Empirische Forschung", + "RESEARCH_STUDIES_1": "im Anfängerunterricht eine Jahresstudie (Schuljahr 2018/19)", + "RESEARCH_STUDIES_2": "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)", + "RESEARCH_STUDIES_3": "im Lateinunterricht der älteren Fortgeschrittenen (Oberstufe) ebenfalls die Studien zu Ovid und Cicero", + "RESEARCH_STUDIES_4": "eine Testung der computergestützten Übungsformate (MC) durch Studierende der Klassischen Philologie (Dez. 2018)", "RESULT": "Ergebnis", "SEARCH": "Durchsuchen...", "SHARE": "Teilen", "SHOW_TEXT": "Text anzeigen", + "SHOW_TEXT_TITLE": "Ausgewählte Textpassage", "SOFTWARE_DEPENDENCIES": "Software-Abhängigkeiten", "SOLUTIONS_SHUFFLE": "Mischen", "SORT_BY": "Sortieren nach", @@ -162,8 +291,8 @@ "SORTING_CATEGORY_VOCABULARY_ASCENDING": "Vokabular (aufsteigend)", "SORTING_CATEGORY_VOCABULARY_DESCENDING": "Vokabular (absteigend)", "SOURCES": "Ressourcen", - "START": "Anfang", "START_LEARNING": "Lernmodus", + "START_OF_TEXT": "Anfang der Passage", "START_TEST": "Testmodus", "TEST": "Übungseinheit", "TEST_MODULE_EXERCISE_ID": "Übungs-ID", @@ -188,6 +317,7 @@ "TEXT_COMPLEXITY_SUBCLAUSE_COUNT": "Anzahl der Nebensätze", "TEXT_COMPLEXITY_TYPE_COUNT": "Anzahl verschiedener Wortformen", "TEXT_COMPLEXITY_WORD_COUNT": "Anzahl der Wörter", + "TEXT_RANGE": "Bitte Anfang und Ende der Textpassage auswählen:", "TEXT_SELECTION": "Textauswahl", "TEXT_SHOW_OOV": "Unbekannte Vokabeln markieren", "TEXT_TOO_LONG": "Text zu lang, max. Wortzahl: ", @@ -211,6 +341,7 @@ "UNIT_TEST_TITLE": "Abschlusstest", "VOCABULARY_CHECK": "Vokabular vergleichen", "VOCABULARY_CHECK_ADAPT_PASSAGES": "Intelligente Textpassagenauswahl", + "VOCABULARY_CHECK_ADAPT_PASSAGES_OPTION": "(Haken entfernen für alle Optionen)", "VOCABULARY_CHOOSE_CORPUS": "Korpus auswählen...", "VOCABULARY_ITEMS": "Vokabeln", "VOCABULARY_MATCHING_DEGREE": "Übereinstimmung", @@ -221,7 +352,8 @@ "VOCABULARY_REFERENCE_CORPUS_BWS": "Bamberger Wortschatz", "VOCABULARY_REFERENCE_PROIEL": "PROIEL Treebank", "VOCABULARY_REFERENCE_CORPUS_VIVA": "VIVA 1 + 2 Wortschatz", - "VOCABULARY_REFERENCE_RANGE": "Nur die häufigsten ... Wörter aus dem Referenzvokabular verwenden", + "VOCABULARY_REFERENCE_RANGE_END": " Wörter aus dem Referenzvokabular verwenden", + "VOCABULARY_REFERENCE_RANGE_START": "Nur die häufigsten ", "VOCABULARY_QUERY_CORPUS": "Wo soll gesucht werden?", "VOCABULARY_SENTENCE_COUNT": "Gewünschte Anzahl der Sätze", "VOCABULARY_SENTENCE_IDS": "Sätze", diff --git a/src/assets/i18n/en.json b/src/assets/i18n/en.json index 1bb68f0cc716302a1b10896e42898d6f1a203571..3d3934aaa95cc42e2bc9ad518e64e923eeefd429 100644 --- a/src/assets/i18n/en.json +++ b/src/assets/i18n/en.json @@ -1,9 +1,11 @@ { - "ABOUT": "About", + "ABOUT": "About the project", "APPLY": "Apply", + "AUTHOR": "Authors", "AUTHOR_SEARCH": "Search author...", "AUTHOR_SELECT": "Select author", - "AUTHOR_SHOW_ONLY_TREEBANKS": "High-quality texts only", + "AUTHOR_SHOW_ONLY_TREEBANKS": "High-quality texts only (uncheck for all authors)", + "BACK": "back", "BUTTON_CONTINUE": "Next exercise", "CALLIDUS_PROJECT": "CALLIDUS Project", "CANCEL": "Cancel", @@ -15,10 +17,6 @@ "CASE_NOMINATIVE": "Nominative", "CASE_VOCATIVE": "Vocative", "CHANGE_TEXT_RANGE": "Change text passage", - "CONCEPT": "Concepts", - "CONCEPT_REPOSITORY": "Repository", - "CONCEPT_UNIT": "Unit", - "CONCEPT_VOCABULARY_ACQUISITION": "Vocabulary acquisition", "CONFIRM_CANCEL": "Really abort?", "CONTINUE": "continue", "CORPORA_REFRESH": "Refresh corpora", @@ -57,9 +55,121 @@ "DEPENDENCY_SUBJECT": "Subject", "DEPENDENCY_VOCATIVE": "Vocative", "DEPENDENT_WORD": "Base word", + "DOCUMENTATION": "Documentation", + "DOC_EXERCISES": "Exercises doc", + "DOC_EXERCISES_FUNCTION": "Function", + "DOC_EXERCISES_GEN_1": "Mark the given category(s) [original text]", + "DOC_EXERCISES_GEN_1_TYPE": "free selection [number not specified]", + "DOC_EXERCISES_GEN_1_LEVEL":"low to medium (decision-making without structural assistance)", + "DOC_EXERCISES_GEN_1_FUNCTION": "focus on form", + "DOC_EXERCISES_GEN_2": "Assigning words from a pool [Latin word pairs]", + "DOC_EXERCISES_GEN_2_TYPE": "Assignment (drag & drop) [size of pool = number of gaps]", + "DOC_EXERCISES_GEN_2_LEVEL":"medium (unambiguously assign formal ambiguities)", + "DOC_EXERCISES_GEN_2_FUNCTION": "focus on (form and) function (meaning)", + "DOC_EXERCISES_GEN_3": "Assigning words from a pool [original text]", + "DOC_EXERCISES_GEN_3_TYPE": "Gap text (drag & drop) without tips [size of the pool = number of gaps]", + "DOC_EXERCISES_GEN_3_LEVEL":"medium to high (intralingual development)", + "DOC_EXERCISES_GEN_3_FUNCTION": "understanding words (explicitly) in context; focus on function (application)", + "DOC_EXERCISES_LEVEL": "Level", + "DOC_EXERCISES_NAME": "Name", + "DOC_EXERCISES_TYPE": "Type", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_INTRO": "The exercise formats are presented in the order of their occurrence in the vocabulary unit (Cicero).", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_1": "The basic form and a meaning are given [grouped by verbs + nouns]", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_1_TYPE": "Insert without tip", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_1_LEVEL":"low, in parts medium (assignment)", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_1_FUNCTION": "declarative knowledge; basis for successful dictionary search; focus on form", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_2": "Determine a form in a sentence [nominal forms]", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_2_TYPE": "Multiple Choice [single Answer]", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_2_LEVEL":"low to medium (develop)", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_2_FUNCTION": "to be able to derive the right form from the context (disambiguation); automation of the strategy; focus on form", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_3": "Indicate the Latin original word [Spanish and English terms]", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_3_TYPE": "Insert without tip", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_3_LEVEL":"medium to high (derivation, transfer from other contexts)", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_3_FUNCTION": "use etymology; automate (learning) strategy; focus on form and function (meaning)", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_4": "Compositions are broken down into their components and a meaning is given [verbs]", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_4_TYPE": "Insert without tip", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_4_LEVEL":"low to medium (disassembly)", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_4_FUNCTION": "recognize word formation patterns; automate (learning) strategy; focus on form and function (meaning)", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_5": "Assign words to a word field [semantically coherent, predominantly nominal word groups]", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_5_TYPE": "Multiple Choice [multiple answer, number given]", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_5_LEVEL":"medium", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_5_FUNCTION": "find characteristic matches; automate (learning) strategy; focus on function (meaning)", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_6": "Highlight predicates [original text, free word order]", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_6_TYPE": "free selection [number not specified]", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_6_LEVEL":"low to medium (decision-making without structural assistance)", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_6_FUNCTION": "preparation of text work, text pre-opening via verbal information; focus on form", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_7": "Questions on text comprehension [Latin text documents]", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_7_TYPE": "Insert without tip", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_7_LEVEL":"medium to high (partly indirect development, reading comprehension)", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_7_FUNCTION": "focus on the words or word groups to be learned in context; focus on function (meaning and application)", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_8": "Questions on text comprehension [English translation]", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_8_TYPE": "Multiple Choice", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_8_LEVEL":"medium", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_8_FUNCTION": "focus on the overall context (--> basis for gap-filling exercise)", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_9": "Specify a word meaning [+ estimate whether the word meaning is already known]", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_9_TYPE": "Insert with tip (= solution)", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_9_LEVEL":"low", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_9_FUNCTION": "declarative knowledge (tips enable new learning); focus on function (meaning)", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_10": "Assign words from the pool [original text]", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_10_TYPE": "Gap text (drag & drop), partly with tips [size of pool = number of gaps]", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_10_LEVEL":"medium to high (intralingual development)", + "DOC_EXERCISES_VOC_UNIT_10_FUNCTION": "understand words (explicitly) in context; focus on function (application)", + "DOC_SOFTWARE": "Software doc", + "DOC_SOFTWARE_DEV_TITLE": "Software development", + "DOC_SOFTWARE_DEV_1": "The first idea of the application: ", + "DOC_SOFTWARE_DEV_2": "New Workflow: The teacher decides on a corpus and vocabulary exercises as the first step in using the machina callida (MC). The MC uses the search tool ANNIS (Krause & Zeldes 2016) for the chosen corpus and then builds the answers with context for the chosen task, e.g. a fill-in-the-gap exercise. Afterwards MC exports this to Moodle where the user(s) work(s) on the exercise and get(s) a statistic feedback.", + "DOC_SOFTWARE_DEV_3": "Exercise type 1: Fill in the gap: intralingual exercise, closed format (size of pool = number of gaps) - The user can make the following selection decisions for this exercise type: Casus, Dependency, Lemma, Word type. The user can also customize the standardized work instructions and feedback options. The user can then preview the exercise online and download the exercise in the desired format (pdf, docx, xml) or modify the exercise parameters.", + "DOC_SOFTWARE_DEV_4": "Exercise type 2: Matching: intralingual exercise, closed format (size of pool = number of assignments) - In this exercise type, the user can make two interdependent selection decisions: 1. base word (case, dependency, lemma, word type) and 2. dependent word (case, dependency, lemma, word type). The different grammatical categories can be combined with each other. For further selection options, see gap text.", + "DOC_SOFTWARE_DEV_5": "Further adjustments of the workflow: Due to the lack of distribution of Moodle in the (Berlin) schools, further data export options were created. The user can now export the exercises in interoperable pdf format or in changeable docx format. The focus is on direct work with the software. Moodle remains a theoretical option in order to remain connectable nationwide and at university level.", + "DOC_SOFTWARE_DEV_6": "Vocabulary matching: In order to make the use more attractive, a vocabulary comparison is implemented. Now the user can check for a selected text passage which words (possibly) can be assumed to be known. For this the user can select his reference body from different vocabulary (ranking frequencies for the corpus of the Perseus project, Adeo Norm (Bamberg vocabulary = basic vocabulary of the Latin textbooks), ranking frequencies for the PROIEL corpus, vocabulary of a textbook). In addition, he can specify the number of sentences for which the greatest possible match is to be output. As a result, the user receives an overview in which the text passages are ranked according to their percentage text coverage. It makes more sense to choose the place with the highest coverage and then to define the exercise parameters.", + "DOC_SOFTWARE_DEV_7": "Exercise type 3: Keyword in context: intralingual, no practice, rather data driven learning - The user can make the already known selection decisions (case, dependency, lemma, word type). The preview gives the user an overview in which the relevant phenomenon is displayed in context in a so-called window size of five (to the right and left). Dependencies are also displayed with arrows. For example, collocations or typical constructions of a word can be found. There is no data export here.", + "DOC_SOFTWARE_DEV_8": "Integration of H5P: Some functions of the free and open software H5P are integrated into the MC so that you can now practice directly with the software.", + "DOC_SOFTWARE_DEV_9": "Ensuring Interoperability and Stability: After an extensive test phase, the software works on almost all common systems and with different browsers. Even high simultaneous access rates are no longer a problem.", + "DOC_SOFTWARE_DEV_10": "Exercise type 4: Mark words: intralingual exercise, closed format (no tips) - The user can make the usual selection decisions (case, dependency, lemma, word type). Then the selected text is shown in the preview (= practice mode), where e.g. all predicates should be marked.", + "DOC_SOFTWARE_DEV_11": "Vocabulary Unit: In order to test the MC on the one hand and to simulate its possible uses in Latin lessons on the other, there is now a prefabricated vocabulary unit for a text section from a Cicero letter, which has already been used in an analog study, in addition to the \"Create Exercise\" mode. This unit can be denied as a learning or test mode. The concept and the exercise formats used are explained separately.", + "DOC_SOFTWARE_DEV_12": "Database: Building of a database, allocation of clear permanent links", + "DOC_SOFTWARE_DEV_13": "Text complexity: Measuring the text complexity of original Latin texts using a variety of linguistic features", + "DOC_SOFTWARE_DEV_14": "Share link: Exercises can now also be shared via share link.", + "DOC_VOC_UNIT": "Vocabulary unit doc", + "DOC_VOC_UNIT_HYP_TITLE": "Some assumptions on vocabulary acquisition", + "DOC_VOC_UNIT_HYP_1": "Words also derive their meaning from context (\"polysemy\").", + "DOC_VOC_UNIT_HYP_2": "A text is opened up a) via form (similarity to already known words, bottom-up), b) via the existing text-internal and text-text-internal background knowledge (top-down) and c) via the generation of sentence structures that match these references (without using the sentence structure for control). Therefore, all sub-strategies need to be practiced, with step c) being used primarily to review the conclusion.", + "DOC_VOC_UNIT_HYP_3": "Vocabulary competence consists of three components: declarative knowledge (form, function (meaning, application), strategy): What does the word x mean? (knowledge) procedural knowledge (contextual retrieval, learning and development strategies): How can I determine the meaning of word x in context? (Automation) executive knowledge (self-control, reflection, ...): Have I observed all the necessary rules for determining the meaning of a word in context? (Metacognition)", + "DOC_VOC_UNIT_HYP_4": "The more multifaceted a word is learned, the more lasting its networking is in the mental lexicon and the faster and more reliable the retrieval of a meaning is", + "DOC_VOC_UNIT_HYP_5": "Exercise types should preferably fit the type of vocabulary acquisition: If the focus of language acquisition is on reception (recognition), the exercise and test formats must reflect this.", + "DOC_VOC_UNIT_RQ_TITLE": "Objectives of the unit or research questions", + "DOC_VOC_UNIT_RQ_1": "Illustration of how the software (Machina Callida) could be integrated into the vocabulary work in the school.", + "DOC_VOC_UNIT_RQ_2": "What requirements must be met for learners to master a Latin cloze?", + "DOC_VOC_UNIT_RQ_3": "How important is text comprehension in order to be competent with the gap exercise (Latin)?", + "DOC_VOC_UNIT_RQ_4": "Are there differences in success in the vocabulary test depending on the exercise format (gap text or word list)?", + "DOC_VOC_UNIT_RQ_5": "Is there a connection between text comprehension and success in the vocabulary test?", + "DOC_VOC_UNIT_RQ_6": "Which query types do learners master well, which less well?", + "DOC_VOC_UNIT_RQ_7": "How much time do learners need on average for the individual sections? Are they reasonably extensive?", + "DOC_VOC_UNIT_RQ_8": "How much time do learners need on average to complete the individual tasks (without timer)?", + "DOC_VOC_UNIT_RQ_9": "Is there a connection between slow processing and the learning outcome?", + "DOC_VOC_UNIT_RQ_10": "When is a task canceled?", + "DOC_VOC_UNIT_ST_EVA_TEXT": "The evaluation takes place anonymously. During the practice an ID for the individual participant is automatically generated in the background, which he keeps as long as he follows the vocabulary unit, so that his individual result can be evaluated. This ID then expires. It is linked exclusively to the process of \"learning\" and not to traceable personal information (not even to the IP address of the Internet access). This ensures the highest possible level of data protection. However, every abort (x-button top right) of a task leads to the deletion of the data record, i.e. you cannot interrupt the work and resume it later at this point. Even sending the exercise results does not happen automatically, but must be triggered by clicking the send button at the end of the unit (bottom left). In this way the right to informational self-determination of the learner is preserved.", + "DOC_VOC_UNIT_ST_EVA_TITLE": "Evaluation", + "DOC_VOC_UNIT_ST_EX_TYPES_TEXT": "In general, these are closed task formats that only allow one possible answer (occasionally with several variants of meaning). The correct spelling must always be observed, only the upper and lower case does not matter. The progression of the exercise formats can be recognized by their arrangement. For technical reasons open exercise formats are missing, which would allow a free answer, e.g. a justification of the selection, since an automatic evaluation of the results takes place.", + "DOC_VOC_UNIT_ST_EX_TYPES_TITLE": "Exercise types", + "DOC_VOC_UNIT_ST_REAL_TEXT":"The course should take place in a 45-minute lesson. The use of smartphones, tablets, laptops and smartboards is explicitly supported, but work on the PC is also possible. Particularly helpful for the improvement of the software would be the group-wise run through the test mode.", + "DOC_VOC_UNIT_ST_REAL_TITLE": "Realisation", + "DOC_VOC_UNIT_ST_SEQ_JUSTIFICATION": "Justification: The unit simulates teaching events on a small scale. At the beginning of a unit a vocabulary test can be used to test the vocabulary knowledge relevant for the reading (diagnosis). The unit then begins with an introduction to the unknown original text (Cicero letter) and a linguistic task to predefine the text (marking predicates). In this way, the Latin text is perceived for the first time. The marking of the predicates should already put the focus on the conscious perception of the words, even if (depending on the learning group) only little is understood altogether. In the next (exercise) phase, the learners deal more closely with the original text by finding and indicating Latin text documents for certain formulations or statements based on the German translation. In order to provide sufficient clarity (e.g. also on smartphones) and above all to ensure a (cognitively) well manageable scope of tasks, the text was divided into six sections. This, however, gives rise to the fear that the overall meaning of the text excerpt will be lost. For this reason, learners should mark the correct statements in a further text comprehension task (multiple choice), whereby they receive the translation of the entire text as assistance. The exercise phase then begins (word selection: words focused on in text comprehension) either with an intralingual gap text or with a (randomly generated) word list. The exercises are selected at random. These exercise formats reflect two typical learning phases in Latin teaching: the development of word meanings in context (during translation) and (repetitive) learning according to a list (e.g. for the preparation of tests). Finally, a check is made of the words or groups of words that have been thematised several times. Since none of the learners may be preferred by their given form of exercise (test theory), the words are checked neither in the test format of the pair associations (Lat. - Dt.) nor of the gap text, but with other test formats which are oriented towards different partial competences of the vocabulary competence.", + "DOC_VOC_UNIT_ST_SEQ_TITLE": "Sequence of the individual elements:", + "DOC_VOC_UNIT_ST_SEQ_1": "Pretest (test mode only): 5 different task formats on different aspects of vocabulary knowledge", + "DOC_VOC_UNIT_ST_SEQ_2": "Introduction to the text: brief introduction, marking of verbs on the Latin text --> first contact with the original, methodical preparation of the text opening (similar to transphrastics or linear decoding)", + "DOC_VOC_UNIT_ST_SEQ_3": "Text comprehension: tasks for text comprehension: bilingual text (Latin text documents), monolingual English text for overall comprehension (multiple choice)", + "DOC_VOC_UNIT_ST_SEQ_4": "Enter gap text or word meanings for exercise types: Words or word groups of the preceding tasks are repeated here, once in the Latin context (gap text), once via form meaning associations (input of a word meaning).", + "DOC_VOC_UNIT_ST_SEQ_5": "Posttest: identical to pretest", + "DOC_VOC_UNIT_ST_SEQ_6": "Evaluation: entrance test (test mode only), vocabulary work on the text, exercise, final test (+ relative change to entrance test); only the actually completed tasks are taken into account in the evaluation.", + "DOC_VOC_UNIT_ST_TEXT_SELECTION": "Text selection: Cicero, letter to his brother Quintus (governor in the province Asia)", + "DOC_VOC_UNIT_ST_TEXT_SELECTION_JUSTIFICATION": "Justification: Cicero is a central author in the upper school, learning vocabulary and school grammar are oriented to him. At least in Berlin-Brandenburg, the collection of letters is also relevant to the German Abitur (Q1); the selected letter to Quintus allows an insight into the relationship of the brothers to each other and into the political work of the two Ciceros.", + "DOC_VOC_UNIT_ST_TITLE": "Structure of the vocabulary unit", + "DOC_VOC_UNIT_ST_VOC_SELECTION_GENERAL": "General vocabulary selection: intersection of the Cicero excerpt and basic vocabulary (Bamberger Wortschatz = BWS)", + "DOC_VOC_UNIT_ST_VOC_SELECTION_SPECIAL": "Special vocabulary selection: The words or word groups that are particularly important in the context or occur more frequently (even with different meanings) were selected for the tasks (pronouns).", "EMAIL": "E-Mail", "EMAIL_ERROR": "Report an error", - "END": "End", + "END_OF_TEXT": "End of selected text", "ERROR_CITATIONS_UNAVAILABLE": "Citation scheme unavailable :(", "ERROR_CORPORA_UNAVAILABLE": "Corpora unavailable :(", "ERROR_GENERAL_ALERT": "Oops, something went wrong... :(", @@ -96,6 +206,7 @@ "GIVEN": "Given", "HEAD_WORD": "Head word", "HELP": "Help", + "HOME": "Home", "HOME_INTRO": "Here everything has to do with vocabulary exercises to original texts by Cicero, Ovid and Co. Our motto is: No exercise without a reference to the context of the word, as the English linguist John Rupert Firth wrote in 1957:", "HOME_TITLE": "Context matters: Learn to use Latin words smartly!", "IMPRINT": "Imprint", @@ -117,6 +228,7 @@ "MACHINA_CALLIDA": "Machina Callida", "MACHINA_CALLIDA_BACKEND": "Machina Callida Backend", "MACHINA_CALLIDA_FRONTEND": "Machina Callida Frontend", + "MACHINA_CALLIDA_INTRO": "The software (open source project, GitLab) is able to create corpus-based exercises which can be used by beginners and intermediate learners as well as by teachers of Latin. Thus, it provides access to numerous known and lesser known Latin corpora. Some essential steps of development are given below.", "MOST_RECENT_SETUP": "Most recent settings", "NO_EXERCISES_FOUND": "No exercises found", "OF": "of", @@ -144,10 +256,27 @@ "QUERY_PHENOMENON": "Phenomenon", "QUERY_VALUE": "Search", "QUERY_VALUE_EMPTY": "Query value is empty", + "RESEARCH_APPROACH_TEXT": "There is hardly any empirical research on lexicon acquisition in the LU (Petersmann 1989; Bösch 2012; Sass 2015), although the vocabulary is more didactic (Steinthal 1971; Untermann and Wülfing 1981; Kubik 1989; Thurow 1981; Waiblinger 2002); Nickel 1999; Utz 2000; Freund und Schröttel 2003; Daum 2016; Kuhlmann 2016) and methodical (Steinhilber 1978; Hermes 1988; Esser 1999; Stirnemann 2009; Doepner und Keip 2014; van de Loo 2016) perspective has been repeatedly addressed for many years. Consequently, the interdisciplinary, DFG-funded research project CALLIDUS is not only unique in its design (time, scope, interdisciplinarity), but above all extremely challenging, because findings from very different sub-areas have to be theory-driven and application-oriented at the same time in order to improve the acquisition of lexicons in Latin teaching. A central question of the Callidus project is whether the approach of data driven language learning (Braun 2007; Gilquin and Granger 2010) represented in second and foreign language research can be transferred to a historical language such as Latin. According to this theory, vocabulary acquisition is supported by the fact that tasks or exercises are generated from a corpus of authentic language utterances in order to enable the learner to learn immersively, i.e. completely immersed in the language, using the example (Farr and Murray 2016). These 'real' linguistic actions - be it literature or a communicative everyday situation - are intended to provide the learner with the necessary context to grasp vocabulary in its variability and complexity. Starting from a sufficiently large corpus that is highly likely to offer different formal and functional aspects of a word or phrase, the learner can be provided with linguistic exercises and sample applications that illustrate the multidimensionality of a word or phrase. This corpus-based vocabulary work thus aims at a reflected, intralingual linguistic action as well as a more complex vocabulary knowledge, as a result of which the vocabulary can be better networked in the so-called mental lexicon (Bruza et al. 2009; Kersten 2010). However, there is little empirical evidence to date on the usefulness of this approach, nor are there any theory-based methodological considerations on how to implement it in a teaching unit, i.e. how to construct the exercise and work instruction, in order to initiate the desired vocabulary learning. Accordingly, the CALLIDUS project is not only entering largely unknown territory from a late didactic perspective, but also from a corpus linguistic perspective.", + "RESEARCH_APPROACH_TITLE": "Research approach", + "RESEARCH_PROJECT_DATA_FUNDED": "funded by the German Research Foundation (DFG) (Project number: 316618374)", + "RESEARCH_PROJECT_DATA_TEXT": "The research project CALLIDUS (2017-2020) brings together three different fields of competence of the Humboldt-Universität zu Berlin: computer and media services (software, networking of digital tools), didactics of Latin and Latin philology (studies in (school) contexts, competence and task orientation, vocabulary acquisition) and corpus linguistics (methods, e.g. distributional semantics and NLP, language acquisition).", + "RESEARCH_PROJECT_DATA_TITLE": "Project data", + "RESEARCH_PUBL_TITLE": "Publications and Workshops", + "RESEARCH_PUBL_1": "Digital Approaches to Teaching Historical Languages (DAtTeL), 28.3.-29.3.2019", + "RESEARCH_PUBL_2": "Beyer, A. / Schulz, K. (2020): CALLIDUS – Korpusbasierte, digitale Wortschatzarbeit im Lateinunterricht, in: ...", + "RESEARCH_PUBL_3": "Beyer, A. (2019): Im Lateinunterricht: „cupidine kommt von cupidi und ne ist Fragepartikel.“ – Wortschatzprobleme und ihre Ursachen, in: Pegasus-Onlinezeitschrift 2019", + "RESEARCH_PUBL_4": "Schulz, K. / Beyer, A. (2020): A data-driven platform for creating educational content in language learning", + "RESEARCH_STUDIES_TEXT": "Some pilot studies have been carried out within the project so far:", + "RESEARCH_STUDIES_TITLE": "Empirical research", + "RESEARCH_STUDIES_1": "an annual study for beginners (school year 2018/19)", + "RESEARCH_STUDIES_2": "in Latin lessons for advanced students (intermediate level), a study with reference to Ovid (1st half year school year 2018/19) and a study with reference to Cicero (end school year 2017/18)", + "RESEARCH_STUDIES_3": "in the Latin classes of the older advanced students (upper level) also the studies to Ovid and Cicero", + "RESEARCH_STUDIES_4": "a test of the computer-aided exercise formats (MC) by students of classical philology (Dec. 2018)", "RESULT": "Result", "SEARCH": "Search...", "SHARE": "Share", "SHOW_TEXT": "Show text", + "SHOW_TEXT_TITLE": "Selected Text", "SOFTWARE_DEPENDENCIES": "Software Dependencies", "SOLUTIONS_SHUFFLE": "Shuffle", "SORT_BY": "Sort by", @@ -162,8 +291,8 @@ "SORTING_CATEGORY_VOCABULARY_ASCENDING": "Vocabulary (ascending)", "SORTING_CATEGORY_VOCABULARY_DESCENDING": "Vocabulary (descending)", "SOURCES": "Sources", - "START": "Start", "START_LEARNING": "Learning mode", + "START_OF_TEXT": "Start of selected text", "START_TEST": "Test mode", "TEST": "Vocabulary unit", "TEST_MODULE_EXERCISE_ID": "Exercise ID", @@ -188,6 +317,7 @@ "TEXT_COMPLEXITY_SUBCLAUSE_COUNT": "Subclause count", "TEXT_COMPLEXITY_TYPE_COUNT": "Number of different word forms", "TEXT_COMPLEXITY_WORD_COUNT": "Word count", + "TEXT_RANGE": "Please select the opening and closing lines of the intended text area:", "TEXT_SELECTION": "Selection of text", "TEXT_SHOW_OOV": "Highlight unknown vocabulary", "TEXT_TOO_LONG": "Text too long, max. word count: ", @@ -211,6 +341,7 @@ "UNIT_TEST_TITLE": "Final test", "VOCABULARY_CHECK": "Compare vocabulary", "VOCABULARY_CHECK_ADAPT_PASSAGES": "Intelligent choice of text passages", + "VOCABULARY_CHECK_ADAPT_PASSAGES_OPTION": "(uncheck for all possibilities)", "VOCABULARY_CHOOSE_CORPUS": "Choose corpus...", "VOCABULARY_ITEMS": "Items", "VOCABULARY_MATCHING_DEGREE": "Matching Percentage", @@ -221,7 +352,8 @@ "VOCABULARY_REFERENCE_CORPUS_BWS": "Bamberg Core Vocabulary", "VOCABULARY_REFERENCE_PROIEL": "PROIEL Treebank", "VOCABULARY_REFERENCE_CORPUS_VIVA": "VIVA textbook 1 + 2 Vocabulary", - "VOCABULARY_REFERENCE_RANGE": "Take only the ... most frequent words in the reference vocabulary", + "VOCABULARY_REFERENCE_RANGE_END": " most frequent words in the reference vocabulary", + "VOCABULARY_REFERENCE_RANGE_START": "Take only the ", "VOCABULARY_QUERY_CORPUS": "Where to perform the search", "VOCABULARY_SENTENCE_COUNT": "Desired number of sentences", "VOCABULARY_SENTENCE_IDS": "Sentences", diff --git a/src/assets/imgs/brain-creative.jpg b/src/assets/imgs/brain-creative.jpg deleted file mode 100644 index 8320ba96334891dd7f5c8f296db4bd6200c4ed80..0000000000000000000000000000000000000000 Binary files a/src/assets/imgs/brain-creative.jpg and /dev/null differ diff --git a/src/assets/imgs/callidus_skizze.png b/src/assets/imgs/callidus_skizze.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..774be3a49f9f48910397e380d0dd16a6c589d7e6 Binary files /dev/null and b/src/assets/imgs/callidus_skizze.png differ diff --git a/src/assets/imgs/database.png b/src/assets/imgs/database.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..15ad07ffcfa592c10335e471c0487d1095a89199 Binary files /dev/null and b/src/assets/imgs/database.png differ diff --git a/src/assets/imgs/drag_drop_exercise.png b/src/assets/imgs/drag_drop_exercise.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f2c99ca0ffabcf947fcdfe34718e0a72bff1a545 Binary files /dev/null and b/src/assets/imgs/drag_drop_exercise.png differ diff --git a/src/assets/imgs/results_testmode.png b/src/assets/imgs/results_testmode.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..56d5a902a8b73a4186764f05fcd2a7822c8d8054 Binary files /dev/null and b/src/assets/imgs/results_testmode.png differ