MASTER

(Mining and selecting texts for easy reading)


Finansiering
Wallenbergstiftelserna

Samverkande parter
Projektet är ett samarbetsprojekt mellan Linköpings universitet, Uppsala universitet och Göteborgs universitet. DART medverkar via Institutionen för svenska språket vid Göteborgs universitet.

Bakgrund
I dagens skola ligger en stor del av ansvaret för kunskapsinhämtning på eleverna själva och deras egen förmåga att orientera sig i informationsutbudet. Eleverna har idag också rätt att få undervisning som baseras på den individuella kunskapsnivån. Med problembaserad inlärning där eleverna själva hittar information kan det dock bli svårt för elever med sämre språkliga förutsättningar. De dokument som eleverna hittar är sällan anpassade till deras egen språkliga förmåga, vilket innebär svårigheter eftersom språket utvecklas olika och kan ibland vara väldigt begränsat. I åldrarna mellan 10 och 15 år, vilket är det spann som vi inriktar oss på i detta projekt, finns både elever som fortfarande har svårigheter att läsa och de som läser flytande. Lärare kan därför ha svårt att hitta texter på rätt svårighetsnivå.

Projekttid
Projektet är 3-årigt, och löper från 1 juli 2013 till 30 juni 2016

Syfte
Projektets målsättning är att göra information tillgänglig och anpassad för individuella behov. Texter på lämplig svårighetsnivå ska hittas och anpassas språkligt med ett webbaserat verktyg. Idag finns inga sådana, individuellt anpassningsbara verktyg för kunskapsinhämtning, och även om projektet är inriktat mot elever mellan 10-15 år, så kommer forskningsresultaten och verktygen som utvecklas att bli mycket användbara för olika målgrupper.

Metod
Projektets teoretiska ramverk bygger på forskning inom tre olika discipliner; utbildningsvetenskap, språkteknologi och datavetenskap. Läs mer på projektets sidor på Institutionen för datavetenskap på Linköpings universitet.

Resultat
Vi utvecklar nätbaserade metoder för att bedöma och mäta elevers språkförmåga. Vi undersöker också hur dessa mått kan kopplas till värden för kända läsbarhetskriterier, såsom t.ex. vokabulär, grammatisk struktur och informationstäthet. Vi undersöker också hur dessa mått kan användas för att analysera texter och, beroende på genre, ämne, innehåll och läsbarhet, välja individuellt lämpliga texter baserat på en elevs språkliga kompetens.

Produkter
I projektet har vi utvecklat ett digitalt verktyg, T-Master, med vilket lärare kan bedöma elevers läsförståelse. Läraren och eleverna arbetar gentemot en gemensam portal, där individuella resultat presenteras, återkopplas och stöds av pedagogiska rekommendationer.


Projektledare
Arne Jönsson, Institutionen för datavetenskap, Linköpings universitet, arne.jonsson@liu.se

Kontaktperson på DART
Katarina Mühlenbock, katarina.muhlenbock@vgregion.se, 031-342 08 12