Learn-En

Analyse des neuartigen adaptiven Polnischen Wortschatzumfangstests (PVST) zur Bewertung des rezeptiven Wortschatzes bei Muttersprachlern und Nicht-Muttersprachlern mittels Computerisiertem Adaptivem Testen (CAT) und Item-Response-Theorie (IRT).

Analyse adversarieller Evaluierungsmethoden für NLP mit Fokus auf den SQuAD-Datensatz. Untersucht, wie automatisch generierte Ablenksätze Schwächen von Modellen aufdecken.

Eine detaillierte Analyse des Bi-Directional Attention Flow (BiDAF)-Netzwerks, eines hierarchischen Modells für maschinelles Textverständnis, das Spitzenergebnisse auf den SQuAD- und CNN/DailyMail-Datensätzen erzielt.

Eine umfassende Übersicht, die die neuronalen Grundlagen des Erst- und Zweitspracherwerbs sowie des Sprachverstehens untersucht, einschließlich Hirnregionen, experimenteller Techniken und computergestützter Werkzeuge.

Analyse, wie zeichenbasierte Sprachmodelle ohne explizite Überwachung abstrakte morphologische Regelmäßigkeiten, Wortgrenzen und syntaktische Eigenschaften erlernen.

Analyse von CHOP, einer ChatGPT-basierten Plattform für personalisiertes Feedback in der mündlichen Präsentationspraxis für Englisch als Fremdsprache, inklusive Design, Evaluation und zukünftiger Implikationen.

Eine Analyse der Vokabularschwierigkeiten für Englischlernende und ein Vorschlag für komplexe, grammatikalisierte zweisprachige Wörterbücher, die Grammatik, Semantik und moderne IKT-Tools integrieren.

Analyse der Vokabelherausforderungen für rumänische Englischlernende und Vorschlag für ein komplexes, grammatikalisiertes Rumänisch-Englisch-Wörterbuch mit integrierter Grammatik, Semantik und IKT-Tools.

DVAGen ist ein Open-Source-Framework zum Trainieren, Evaluieren und Visualisieren von LLMs mit dynamischem Vokabular, das OOV-Probleme adressiert und die Skalierbarkeit der Inferenz verbessert.

Stellt ein dynamisches Vokabular für Sprachmodelle vor, das die atomare Generierung von Multi-Token-Phrasen ermöglicht, Qualität und Effizienz verbessert und Plug-and-Play-Integration für Downstream-Anwendungen bietet.

Eine tiefgehende Analyse der Leseverständnishürden arabischer EFL-Lernender an malaysischen Universitäten, die Ursachen, Auswirkungen und potenzielle Lösungen untersucht.

Eine Studie, die untersucht, wie Englischlernende (EFL) Natural Language Generation-Tools zur Ideenfindung beim kreativen Schreiben nutzen, einschließlich Strategien, Bewertungen und Tool-Auswahl.

Eine Analyse, wie Schüler:innen der Sekundarstufe mit Englisch als Fremdsprache (EFL) Prompt Engineering mit ChatGPT für Schreibaufgaben nutzen und erlernen, mit vier Pfaden und Implikationen für KI-Kompetenzbildung.

Analyse, wie Drittklässler mit Deutsch als Zweitsprache Alltagssprache und Denkstrategien nutzen, um physikalische Konzepte des Schalls zu verstehen. Untersucht die Schnittstelle von Spracherwerb und naturwissenschaftlichem Erkenntnisgewinn.

Analyse von Deep-Learning-Techniken, einschließlich BERT und Transfer Learning, für die Emotionsklassifikation in kurzen englischen Texten, vorgestellt am SmallEnglishEmotions-Datensatz.

EDEN ist ein einfühlsamer KI-Chatbot für den Englischerwerb, der durch adaptive Rückmeldungen in personalisierten Dialogsystemen die Lernausdauer und wahrgenommene emotionale Unterstützung der Studierenden verbessert.

Forschung zu EDEN, einem empathischen KI-Chatbot für Englischlernen, der grammatikalische Korrekturen und adaptive empathische Antworten bietet, um Lernausdauer und Lernerfolge zu verbessern.

Detaillierte Analyse von MPSA-DenseNet – Ein neuartiges Deep-Learning-Modell, das Multi-Task-Learning mit Aufmerksamkeitsmechanismen kombiniert und eine hochpräzise Erkennung bei der Klassifizierung englischer Akzente von muttersprachlichen und nicht-muttersprachlichen Sprechern erreicht.

Analyse der Rolle von Google Classroom im ELT, mit Fokus auf Blended Learning, Schülerengagement und pädagogische Transformation in der Hochschulbildung.

Ein Scoping Review, der die kritische Rolle des Grammatikerwerbs beim Zweitsprachenlernen analysiert, pädagogische Strategien untersucht und zukünftige Forschungsrichtungen aufzeigt.

Analyse eines Computermodells, das mit Peppa-Pig-Dialogen trainiert wurde, um visuelle Semantik aus lose gekoppelter Sprache und Video zu lernen, und das die ökologische Validität in der Spracherwerbsforschung adressiert.

Analyse der Theorie von Pickering & Garrod, die die Dichotomie von Produktion und Verstehen ablehnt und stattdessen verwobene Prozesse durch Prädiktion, Vorwärtsmodelle und verdeckte Imitation vorschlägt.

Forschung zu einem intelligenten Lesewerkzeug, das LLMs nutzt, um EFL-Lesern proaktiv und bedarfsgesteuert Erklärungen zu englischer Grammatik und Semantik zu bieten, mit einem Dual-LLM-Validierungssystem.

Forschung zu Reading.help, einem KI-Tool, das proaktive und bedarfsgerechte Erklärungen englischer Grammatik und Semantik bietet, um Leser von Englisch als Fremdsprache (EFL) zu unterstützen.

Eine Studie, die die Entwicklungsverläufe des Spracherwerbs bei Kindern und GPT-2-Modellen vergleicht und Parallelen sowie Unterschiede in den Lernphasen aufzeigt.

Umfassende technische Dokumentation und Ressourcen zur learn-en-Technologie und ihren Anwendungen.

Analyse von Vokabelschwierigkeiten für Englischlernende und Entwicklung komplexer grammatikalisierter Rumänisch-Englisch-Wörterbücher mit IKT-Ansätzen in der angewandten Linguistik.

Eine Analyse der Vokabularschwierigkeiten für Englischlernende und ein Vorschlag für ein grammatikalisiertes Rumänisch-Englisch-Wörterbuch, das IKT und Angewandte Linguistik integriert.

Eine kritische Analyse des MRC-Aufbaus, die eine systematische Verständnisvorlage für narrative Texte vorschlägt und aktuelle Modellgrenzen bewertet.

Erforschung von Transfer Learning von englischen vortrainierten Sprachmodellen zu Malaysischem Englisch zur Verbesserung von Named Entity Recognition und Relation Extraction in ressourcenarmen Umgebungen.

Studie zu Zusammenhängen zwischen metakognitiven Lesestrategien, Lesemotivation und Leseverständnisleistung saudischer EFL-Studierender.

Analyse der Beziehung zwischen metakognitiven Lesestrategien, Lesemotivation und Leseverständnisleistung bei saudi-arabischen EFL-Collegestudierenden.

Eine umfassende Analyse des Multi-Dokumenten-Leseverständnisses in der NLP, die dessen Entwicklung, die RE3QA-Modellarchitektur, technische Herausforderungen und zukünftige Forschungsrichtungen abdeckt.

Ein neuartiges MultiLingual Acquisition (MLA)-Framework, das einsprachige Vision-Language-Pre-training-Modelle effizient mit minimalen Daten und Rechenressourcen um mehrsprachige Fähigkeiten erweitert.

Ein neuartiges Framework zur Erweiterung einsprachiger Vision-Language-Modelle für mehrsprachige Aufgaben mit minimalem Daten- und Rechenaufwand, inspiriert vom menschlichen Spracherwerb.

Kritische Analyse neuronaler Sprachmodelle als kognitive Modelle für den Spracherwerb, mit Fokus auf Benchmark-Limitationen und Forderung nach human-evaluierten Datensätzen.

Ein Dual-Encoder-Neuronales-Netzwerk-Modell, das Erklärungen für nicht-standardsprachliche englische Wörter und Phrasen unter Verwendung von Kontextdaten aus sozialen Medien generiert.

Eine Forschungsanalyse zu den Online-Lehrpraktiken, Herausforderungen und Implikationen indonesischer EFL-Lehrkräfte während der COVID-19-Pandemie, basierend auf einer Studie aus dem Jahr 2020.

Eine umfassende Analyse von 700 Millionen Wörtern aus Facebook-Nachrichten zeigt mit datengesteuerten, offenen Vokabular-Techniken, wie Sprache mit Persönlichkeit, Geschlecht und Alter korreliert.

Eine Forschungsarbeit, die einen neuronalen Ansatz mit vortrainierten Sprachmodellen zur automatischen Lösung von ESL-Satzergänzungsaufgaben vorschlägt, mit Experimenten auf einem realen K-12-Datensatz.

Ein humanoider Roboterprototyp mit LSTM-Netzwerken zur Textgenerierung für autodidaktisches Englischlernen. Experimentelle Ergebnisse zeigen grammatikalische Verbesserungen.

Analyse des Einflusses der Vokabulargröße auf Skalierungsgesetze großer Sprachmodelle und Methoden zur Bestimmung der rechenoptimalen Vokabulargröße für effizientes Pre-Training.

Forschung zur Anwendung der Schematheorie zur Verbesserung des IELTS-Hörverständnisses durch kognitiv-linguistische Ansätze, Spracherwerbsstadien und praktische Unterrichtsmethoden.

Forschung zum sprachübergreifenden Transfer im Zweitspracherwerb mit BERT-Modellen und Kind-gerichteter Sprache aus 5 typologisch diversen Sprachen.

Eine Analyse, wie neuronale Sprachmodelle eine Zweitsprache erwerben, mit Fokus auf Effekte von Erstsprachen-Vortraining, Transferkonfigurationen und linguistischer Generalisierung.

Forschungsartikel zur Untersuchung des Einflusses selbstregulierter Lernstrategien auf den Erwerb englischer Relativsätze, mit Analyse von Identitätsstilen als potenzielle Mediatoren.

Analyse des SQuAD-Datensatz-Papers: ein umfangreicher Leseverständnis-Datensatz aus Wikipedia, dessen Erstellung, Analyse und Baseline-Modellleistung.

Eine Forschungsanalyse zur Motivation von L2-Lernenden, Englischlernerfolgen und motivierenden Lehrstrategien in Thailand basierend auf der Selbstbestimmungstheorie.

Forschung zur Motivation thailändischer Schüler im Englischunterricht und zu Lehrerstrategien basierend auf der Selbstbestimmungstheorie, mit Ergebnissen zu autonomiefördernden vs. kontrollierenden Ansätzen.

Eine umfassende Analyse von Lernspielen und intelligenten Tutorensystemen im Chinesischlernen von 2017-2022, die Wirksamkeit, Schüler-Motivation und zukünftige Forschungsrichtungen untersucht.

Eine umfassende Analyse von Lernspielen und intelligenten Tutorensystemen beim Chinesischerwerb, die Wirksamkeit, Motivation und künftige Forschungsrichtungen untersucht.

Eine Studie zur Kombination modellbasierten und datengesteuerten Lernens für den Erwerb unifikationsbasierter Grammatiken mit dem Gesprochenes-Englisch-Korpus, die verbesserte Parse-Plausibilität demonstriert.

Analyse von VocAgnoLM, einer neuartigen Methode zur Ausrichtung von Token-Sequenzen und Loss-Funktionen zwischen Teacher- und Student-LLMs mit unterschiedlichen Vokabularen, um effektiven Wissenstransfer zu ermöglichen.