Aktuelle Forschungsprojekte: Digital unterstützte Spontansprachanalyse: DigiSpon 1

Abstract

Die zunehmende Digitalisierung und das Fortschreiten der Entwicklung von Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) eröffnen für die logopädische Diagnostik neue Perspektiven. Besonders erstrebenswert ist eine Automatisierung von Abläufen, die aufgrund ihres Zeitaufwandes und ihrer Komplexität andernfalls kaum Anwendung in der logopädischen Praxis fänden. Dies trifft insbesondere auf die Spontansprachanalyse zu. Darunter versteht man die Analyse von kindlichen Sprachdaten, die in alltäglichen Kontexten, also z.B. im Spiel oder beim Erzählen, anfallen. Die Spontansprachanalyse wird international als wichtigste Methode der informellen Sprachdiagnostik beschrieben (Bawayan & Brown, 2022). Aufgrund ihrer hohen ökologischen Validität gelten Spontansprachdaten als bestes Fenster in die alltäglichen kommunikativen Kompetenzen von Kindern (Overton et al., 2021) und werden unter anderem für den Einsatz mit kulturell und linguistisch diversen Populationen empfohlen (Escobedo et al., 2023). Darunter fallen beispielsweise mehrsprachige Kinder, aber auch Dialektsprechende, denn vorhandene Sprachassessments sind in der Regel auf „mainstream monolingual speakers“ ausgerichtet (Heilmann & Miller, 2023). Dem großen Potenzial steht der ernüchternde Befund gegenüber, dass systematische Spontansprachanalysen in der logopädischen Praxis nur ansatzweise genutzt werden, wie internationale Befragungen mehrfach gezeigt haben (Bawayan & Brown, 2022, Klatte et al., 2022). Zwei Gründe halten Praktikerinnen und Praktiker davon ab, Spontansprachanalysen durchzuführen: der hohe Zeitaufwand für die Durchführung sowie die Komplexität der Auswertung.