KI-gestützte Spontansprachdiagnostik im interdisziplinären Projekt DigiSpon1.

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Autor/inn/en	Kempe Preti, Susanne; Schäli, Sonja; Ryser, Anja
Titel	KI-gestützte Spontansprachdiagnostik im interdisziplinären Projekt DigiSpon1. Paralleltitel: AI-supported diagnostics with language sample analysis in the interdisciplinary DigiSpon1 project.
Quelle	In: Forschung Sprache, 14 (2026) 1, S. 34-50 PDF als Volltext kostenfreie Datei Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Beigaben	Literaturangaben; Abbildungen; Tabellen
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	online; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	2196-6818
Schlagwörter	Frühpädagogik; Kindersprache; Sprachanalyse; Sprachverarbeitung; Automatische Spracherkennung; Interdisziplinäre Zusammenarbeit; Sonderpädagogik
Abstract	Hintergrund: Die Spontansprachanalyse gilt international als maßgebendes Verfahren der informellen Sprachdiagnostik und wird aufgrund der Erfassung authentischer, alltagsnaher Sprachproben auch als Goldstandard bezeichnet. Ihr Einsatz in der sprachtherapeutischen Praxis ist jedoch durch hohen Zeit aufwand und komplexe Auswertung eingeschränkt. Ziele: Der Artikel stellt das interdisziplinäre Entwicklungsprojekt DigiSpon1 vor. Ziel ist es, Sprachanalysen effizienter zu gestalten und eine Software zur KI-gestützten Transkription und Analyse kindlicher Spontansprache für die Deutschschweiz zu entwickeln. Methodik: Das Projekt folgte einem Design-Based-Research-Ansatz. Es umfasste die Entwicklung eines Softwareprototyps zur halbautomatisierten Transkription und Analyse. Zudem wurden Sprachproben von 4- bis 7-jährigen Kindern erhoben und transkribiert, um die Modelle zu trainieren. Zur Evaluation wurden ein computerlinguistisches Benchmarking sowie eine Anwendertestung durch Fachpersonen durchgeführt. Ergebnisse: Der Prototyp kombiniert automatische Spracherkennung und -verarbeitung und wertet verschiedene linguistische Parameter aus. Er ermöglicht eine weitgehend automatisierte Analyse der Kindersprache, erreicht jedoch noch nicht die für den sprachtherapeutischen Einsatz erforderliche Zuverlässigkeit. Der Anwendertest bestätigt die Benutzerfreundlichkeit, identifizierte jedoch Optimierungsbedarf. Explorative Analysen des Korpus weisen auf das Anwendungspotenzial für die Forschung hin. Schlussfolgerungen: DigiSpon1 verdeutlicht das Potenzial KI-basierter Sprachtechnologien für eine alltagsnahe Sprachdiagnostik und unterstreicht den Wert interdisziplinärer Zusammenarbeit für die Weiterentwicklung diagnostischer Verfahren. Background: Language sample analysis is internationally recognized as the leading method for informal language diagnostics and is also referred to as the gold standard due to its collection of authentic, everyday speech samples. However, its use in speech therapy practice is limited by the time-consuming and complex evaluation process. Objectives: This article presents the interdisciplinary DigiSpon1 development project. The aim is to make speech analysis more efficient and to develop software for AI-supported transcription and analysis of spontaneous speech in children in German-speaking Switzerland. Methodology: The project followed a design-based research approach. It included the development of a software prototype for semi-automated transcription and analysis. In addition, speech samples from 4- to 7-year-old children were collected and transcribed to train the model. Evaluation comprised computational linguistics benchmarking and user testing by professionals. Results: The prototype combines automatic speech recognition and natural language processing and analyses various linguistic parameters. It enables a largely automated analysis of children's speech, but does not yet achieve the reliability required for speech therapy applications. User testing confirmed the prototype's user-friendliness, but identified areas for optimization. Exploratory analyses of the corpus indicate potential applications for research. Conclusions: DigiSpon1 illustrates the potential of AI-based language technologies for everyday language diagnostics and underscores the value of interdisciplinary collaboration for the further development of diagnostic procedures. (übernommen).
Erfasst von	Externer Selbsteintrag
Update	2026/4