Selectiebasis voor het Project (Rationale)

(1) Theoretische Basis: De Noodzaak van Contextueel Leren en Datagedreven Onderwijs

Vocabulaire is de kern van vreemdetaalverwerving. Onderzoek toont aan dat leerlingen het grootste deel van hun vocabulaire verwerven door de betekenis ervan af te leiden in authentieke, rijke contexten (Sternberg, 1987). Het traditionele onderwijs in de Nederlandse taal wordt beperkt door handboeken en statische woordenlijsten, waardoor het moeilijk is om het dynamische gebruik en de diverse collocaties van vocabulaire in echte teksten aan te bieden. Dit heeft een directe invloed op de ontwikkeling van gevorderde lees- en praktische toepassingsvaardigheden bij bachelorstudenten.

Om deze beperking te doorbreken, is dit project gebaseerd op het datagedreven paradigma van de corpuslinguïstiek. Het corpus is erkend als een effectief instrument om vocabulaireonderwijs te ondersteunen (Ma & Mei, 2021), omdat het in staat is taalpatronen nauwkeurig te onthullen door middel van statistische analyse van grootschalige authentieke taaldata. Hoewel er op korpus gebaseerde frequentiewoordenboeken bestaan in het Nederlandse taalgebied (Schoonheim & Tiberius, 2014), ontbreekt het hun inhoud aan de verfijnde aanpassing die nodig is voor de Chinese bachelorfase en de specifieke contextuele behoeften van de leerlingen. Bovendien is aangetoond dat het aanmoedigen van studenten om deel te nemen aan de praktijk van het "zelf opbouwen van een korpus" de data-analysevaardigheden en de leerautonomie van studenten effectief cultiveert (Charles, 2012). Dit project zal dit model overnemen en verder ontwikkelen, waarbij onderzoekstraining en taalverwerving diepgaand worden geïntegreerd.

(2) Technologische Voorsprong: Innovatie in het Onderwijsmodel met AI

Het vreemdetalenonderwijs ondergaat momenteel een diepgaande hervorming van het model, aangestuurd door Artificiële Intelligentie (AI) (Zhang Yi & Zhu Qinqin, 2024). AI-technologie biedt ongekende innovatiekansen voor vocabulaireonderwijs (Nykyporets et al., 2024).

De meest geavanceerde waarde van dit project ligt in de diepe integratie van "datagedreven corpuslinguïstiek" en "Artificiële Intelligentie technologie" (Liu Rongjun, 2025). Concreet zullen we de semantische analyse- en generatiecapaciteiten van AI gebruiken om het probleem van de eentonige context in traditionele leermiddelen op te lossen. Bestaand onderzoek heeft bewezen dat generatieve AI de context van vocabulaireleren kan personaliseren en op maat gemaakte, aantrekkelijke voorbeeldzinnen kan bieden, waardoor de motivatie en effectiviteit van studenten aanzienlijk worden verbeterd (Leong et al., 2024). Het prototypesysteem dat dit project beoogt te bouwen, maakt gebruik van AI-technologie om enorme corpusdata intelligent te verwerken, waardoor de intelligente matching en gepersonaliseerde aanbeveling van vocabulairegradatie en context mogelijk worden.

(3) Waarde van het Project: Het Opvullen van de Digitale Leegte voor Niet-Gangbare Talen

Dit project bezit een unieke pioniers- en toepassingswaarde:

• Academische Innovativiteit: Dit project is de eerste poging in China om AI-technologie systematisch toe te passen met corpusmethoden op het onderzoek naar kernvocabulaire van de Nederlandse taal op bachelorniveau, en vult daarmee de leegte op in de constructie van gedigitaliseerde en intelligente leermiddelen voor niet-gangbare talen.

• Toepassingsvoorbeeld: De projectresultaten (het korpus) kunnen direct worden toegepast in de bacheloropleiding Nederlands en kunnen een schaalbare en repliceerbare technologische route en onderzoeksparadigma bieden voor de digitale transformatie van andere niet-gangbare taalprogramma's in China.

• Talentontwikkelingswaarde: Door middel van onderzoeksgerichte taken gedurende het hele proces (korpusverzameling, data-analyse, systeemtesten) worden de integrale onderzoeksvaardigheden van bachelorstudenten op het gebied van taaldataverwerking, interdisciplinair denken en AI-toepassing gecultiveerd.