Focus en Uitdagingen

De onderzoeksfocus van dit project ligt op de verwerving en annotatie van hoogwaardige corpusdata, de effectieve toepassing van AI-methoden en de overdraagbaarheid naar het onderwijs.

Ten eerste ligt de nadruk op dataniveau op de constructie van een Nederlands vocabulairekorpus voor de bachelorfase met een brede dekking, heldere niveaus en authentieke contexten. Dit vereist het filteren van hoogfrequente vocabulaire uit handboeken, nieuws, literaire werken en gesproken taal, en het uitvoeren van handmatige correctie en semantische annotatie om de representativiteit en nauwkeurigheid van de data te garanderen.

Ten tweede ligt de focus op methodologisch niveau op het verkennen van de toepassing van AI in vocabulairegradatie en contextidentificatie. Dit omvat het gebruik van Natuurlijke Taalverwerking (NLP) technologieën om de complexiteit van de vocabulaire te berekenen en de context automatisch te classificeren, waarna een intelligent leermodel wordt ontwikkeld om de wetenschappelijke aard en de efficiëntie van het vocabulaireonderwijs te verbeteren.

Belangrijkste Uitdagingen:

1. Gebrek aan onderzoeksvaardigheden bij bachelorstudenten, en hun beperkte capaciteit in dataverwerking en begrip van algoritmes.

2. De omvangrijke werklast van korpusopschoning en annotatie, en de moeilijkheid om handmatige en geautomatiseerde methoden te combineren.

3. De noodzaak om de integratiegraad van het AI-model met de daadwerkelijke onderwijspraktijk herhaaldelijk te valideren.

Om deze problemen aan te pakken, zal het project de volgende tegenmaatregelen nemen:

• In een vroeg stadium wordt training in onderzoeksmethoden georganiseerd om de vaardigheden van de studenten op het gebied van korpusconstructie en het gebruik van AI-tools te versterken.

• Een mechanisme voor gedeelde samenwerking wordt geïmplementeerd, waarbij docenten verantwoordelijk zijn voor algoritmische begeleiding en kwaliteitscontrole, en studenten in groepen verschillende taken uitvoeren.

• De effectiviteit van het model zal worden geëvalueerd via gefaseerde tests en feedback uit het onderwijs, om ervoor te zorgen dat de resultaten toepasbaar en optimaliseerbaar zijn.

3. Projectmechanismen

Dit project zal een wetenschappelijk en uitvoerbaar organisatie- en beheerregime opzetten om een ordelijke voortgang van het onderzoeksproces en controleerbare resultaten te garanderen. Het projectteam bestaat uit begeleidende docenten en een aantal bachelorstudenten. Leden zullen worden geselecteerd op basis van studieresultaten, onderzoeksinteresse en technische bekwaamheid, waarbij zowel taalvaardigheid als dataverwerkingscapaciteit in overweging worden genomen.

In de beginfase van het project zullen de begeleidende docenten een uniforme training verzorgen over de basiskennis van korpusconstructie, dataopschoning en basisgebruik van AI-tools, om studenten te helpen de noodzakelijke onderzoekstools onder de knieten te krijgen. Tijdens de uitvoering van het project wordt gebruikgemaakt van een systeem van gefaseerde taakvoortgang en rapportage van resultaten: maandelijks wordt een groepsvergadering georganiseerd, en elk semester vindt een tussentijdse rapportage en deskundige begeleiding plaats, om ervoor te zorgen dat de onderzoeksdoelstellingen stapsgewijs worden bereikt. Om de onderzoekstraining te versterken, wordt een systeem van "subtaakverantwoordelijken" ingesteld, waarbij studenten verantwoordelijk zijn voor respectievelijk korpusverzameling, vocabulairegradatie en systeemtesten, met regelmatige procesbegeleiding en kwaliteitsevaluatie door de docenten.

De uiteindelijke resultaten zullen worden geaccepteerd door middel van een dubbel inspectiemechanisme van interne teambeoordeling en externe presentatie, zodat het gehele projectproces kan worden gemonitord, gekwantificeerd en geëvalueerd.

4. Benadering en Methoden

De onderzoeks- en validatiebenadering van dit project volgt het logische pad van "Scenario-georiënteerd - Datagedreven - Intelligente Toepassing - Onderwijsfeedback", met als doel de combinatie van AI en corpuslinguïstiek. Het onderzoek is verdeeld in vier fasen:

• Fase I (Systeemvoorbereiding en Ontwerp van de Korpusstructuur): De begeleidende docenten leiden de studenten bij het leren van de basiskennis van korpusconstructie en AI-analyse. Onder begeleiding en door middel van onafhankelijk onderzoek stellen de studenten meerdimensionale classificatiecriteria voor de vocabulaire en een ontwerp voor de korpusstructuur vast. Uiteindelijk wordt een alomvattend, gebruiksvriendelijk, onderhoudbaar en uitbreidbaar korpusraamwerk opgezet.

• Fase II (Korpusverzameling, -opschoning en -invoer): Onder leiding van de docenten gebruiken studenten Natuurlijke Taalverwerking (NLP) technologieën om het korpus afkomstig van handboeken, nieuws, literatuur en online bronnen dubbel te annoteren (machinaal en handmatig) en in de database te organiseren.

• Fase III (Intelligente Toepassing van het Korpus): Op basis van het bestaande korpus en gericht op daadwerkelijke onderwijsscenario's, wordt een webapplicatie ontwikkeld om een ondersteunend onderwijsplatform te bieden dat beschikbaar is voor docenten en studenten.

• Fase IV (Onderwijsvalidatie en Resultaatvorming): De onderwijseffectiviteit van de applicatie wordt gevalideerd door middel van klassikale experimenten en enquêtes. Een onderzoeksrapport wordt opgesteld en overdraagbare onderwijsstrategieën worden samengevat.

De onderzoeksmethoden zullen een combinatie zijn van corpuslinguïstische methoden, statistische analyse, Natuurlijke Taalverwerking en onderwijsexperimenten, om de wetenschappelijke nauwkeurigheid en verifieerbaarheid van de resultaten te garanderen. De geplande projectduur is één jaar, met een redelijke tijdsindeling en duidelijke stappen, wat wijst op een sterke uitvoerbaarheid en praktische haalbaarheid.