Pilotprojekte
Leibniz Universität Hannover
Das TALC-LSA-Projekt der Leibniz Universität Hannover entwickelt seit 2019 ein KI-gestütztes System zur automatischen Transkription und sprachwissenschaftlichen Analyse kindlicher Spontansprache. Seit 2025 wird die Forschung unter dem Namen Phonomatics in die Praxis überführt: Mithilfe automatischer Spracherkennung werden Sprachaufnahmen von Kindern hinsichtlich Aussprache, Wortschatz und Grammatik analysiert, um Sprachentwicklungs- und Aussprachestörungen frühzeitig zu erkennen.
Der Prototyp wird bereits in Kindertagesstätten erprobt und soll ab 2027 auch in logopädischen Praxen eingesetzt werden. Dabei kombiniert das System Maschinelles Lernen mit der fachlichen Überprüfung durch Therapeut*innen.
1. Natürliche Kommunikation
Die Sprache wird in einer natürlichen Kommunikationssituation erhoben, z. B. in einer Spontansprach- oder Freispielsituation oder beim Betrachten eines Bilderbuchs zwischen zwei Kindern.
2. Aufzeichnung
Ihre Unterhaltung wird per App mit dem Handy aufgezeichnet und von der Software orthografisch und phonetisch transkribiert.
3. Sprachstandsanalyse durch KI
Die Sprachaufnahme und das Transkript werden hinsichtlich Aussprache, Wortschatz und Grammatik analysiert.
4. Verifizierung durch Fachkräfte
Die therapeutischen oder pädagogischen Fachkräfte werden von der Software je nach ihrem Kenntnisstand zum kindlichen Spracherwerb konkret angeleitet die Ergebnisse der automatischen Analyse zu überprüfen.
5. Einschätzung der sprachlichen Fähigkeiten
Abschließend werden die Ergebnisse automatisch dokumentiert und visualisiert sowie individuelle Empfehlungen gegeben (z.B. weiterführende Diagnostik, Förderung der Kinder im pädagogischen Alltag, Therapieplanung).
Interkantonale Hochschule für Heilpädagogik (HfH)
Im Projekt DigiSpon wird eine Software zur semi-automatischen Spracherkennung und Analyse von Kindersprache entwickelt und evaluiert. Dafür werden Spontansprachdaten von 4–6-jährigen Kindern mit und ohne Sprachauffälligkeiten in Hoch- und Schweizerdeutsch erhoben und für maschinelles Lernen genutzt. Der Prototyp wird in der logopädischen Praxis getestet, um erste Hinweise auf Indikatoren für Sprachentwicklungsstörungen zu identifizieren und weiterentwickelt.
Laufzeit: 05/2023 – 12/2025
Im Projekt ProKID-F wird eine KI-gestützte Tablet-App entwickelt, die frühe literale Fähigkeiten im Vorschulalter diagnostisch erfasst und gezielt fördert. Dabei werden zentrale Teilfähigkeiten wie phonologische Bewusstheit, Arbeitsgedächtnis und Benennungsgeschwindigkeit untersucht, die wichtig für den Schriftspracherwerb sind. Die Anwendung kombiniert automatisierte Spracherkennung mit digitaler Diagnostik, wird interdisziplinär entwickelt und in der Praxis auf ihre Wirksamkeit und Alltagstauglichkeit geprüft.
Laufzeit: 01/2026 – 12/2028
AI-supported Literacy Development (AI-LIT)
Im Projekt AI-LIT wird eine KI-gestützte mobile App entwickelt, die das dialogische Lesen mit digitalen Bilderbüchern automatisiert und so die sprachliche Förderung von Vorschulkindern skalierbar macht. Dabei interagiert ein KI-basiertes Dialogsystem (u. a. mit automatischer Spracherkennung und Large Language Models) nach dem Prinzip des dialogischen Lesens mit den Kindern und unterstützt so Wortschatz, Sprachproduktion und Erzählfähigkeiten.