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Die Vorhersage der Schwierigkeit deutscher C-Test-Texte: Untersuchungen am Beispiel des onDaF

Kaufmann, Nicole (2023)
Die Vorhersage der Schwierigkeit deutscher C-Test-Texte: Untersuchungen am Beispiel des onDaF.
In: Zeitschrift für Interkulturellen Fremdsprachenunterricht : ZIF, 2016, 21 (2)
doi: 10.26083/tuprints-00012979
Artikel, Zweitveröffentlichung, Verlagsversion

Es ist eine neuere Version dieses Eintrags verfügbar.

URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/12979

Kurzbeschreibung (Abstract)

C-Tests sind Lückentests zur schnellen und zuverlässigen Messung der allgemeinen Sprachkompetenz. Obwohl die Tests bereits hinsichtlich vieler verschiedener Aspekte untersucht wurden, konnte die Frage, warum manche C-Test-Texte schwieriger sind als andere, noch nicht hinreichend beantwortet werden. Im vorliegenden Beitrag wird ein Versuch unternommen, diese Frage im Hinblick auf zehn Texte zu beantworten, die im onDaF (Online-Einstufungstest Deutsch als Fremdsprache) Anwendung finden. Untersucht werden verschiedene Textcharakteristika sowie Fehler, die 202 Lerner1 in einzelnen Lücken gemacht haben. Statistische und linguistische Analysen führen zu dem Schluss, dass keiner der untersuchten Parameter, und auch keine Kombination dieser, zuverlässig die Schwierigkeit deutscher C-Test-Texte voraussagen kann. Die Ergebnisse stützen das Argument, dass die erfolgreiche Bearbeitung eines C-Tests umfassende Kompetenzen in verschiedensten Bereichen der Zielsprache erfordert.

Typ des Eintrags:

Artikel

Erschienen:

2023

Autor(en):

Kaufmann, Nicole

Art des Eintrags:

Zweitveröffentlichung

Titel:

Die Vorhersage der Schwierigkeit deutscher C-Test-Texte: Untersuchungen am Beispiel des onDaF

Sprache:

Deutsch

Publikationsjahr:

2023

Ort:

Darmstadt

Publikationsdatum der Erstveröffentlichung:

2016

Verlag:

Universitäts- und Landesbibliothek Darmstadt

Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe:

Zeitschrift für Interkulturellen Fremdsprachenunterricht : ZIF

Jahrgang/Volume einer Zeitschrift:

(Heft-)Nummer:

DOI:

10.26083/tuprints-00012979

URL / URN:

https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/12979

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Organisation

Herkunft:

Zweitveröffentlichung von TUjournals

Kurzbeschreibung (Abstract):

Alternatives oder übersetztes Abstract:

Alternatives Abstract

Sprache

C-tests are gap-filling tests for the quick and reliable assessment of global language competence. Although C-tests have already been researched with regard to many different aspects, the question why some C-test texts are more difficult than others remains largely unanswered. In the present paper, an approach is made to answer this question with regard to ten texts used in the onDaF (Online Placement Test of German as a Foreign Language). Different text characteristics are studied as well as mistakes in individual gaps made by 202 learners. Statistical and linguistic analyses lead to the conclusion that none of the parameters taken into account, or a combination of those, reliably predict the difficulty of German C-test texts. The findings support the argument that taking a C-test successfully requires a proficient knowledge of many different aspects of the target language.

Englisch

Freie Schlagworte:

C-Test, Sprachtesten, Schwierigkeitsgenerierende Parameter, Rasch-Modell, Schwierigkeitsanalyse, OnlineEinstufungstest; C-test, language testing, difficulty generating parameters, Rasch model, difficulty analysis, online placement test

Status:

Verlagsversion

URN:

urn:nbn:de:tuda-tuprints-129794

Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC):

400 Sprache > 400 Sprache, Linguistik

Fachbereich(e)/-gebiet(e):

02 Fachbereich Gesellschafts- und Geschichtswissenschaften
02 Fachbereich Gesellschafts- und Geschichtswissenschaften > Institut für Sprach- und Literaturwissenschaft
02 Fachbereich Gesellschafts- und Geschichtswissenschaften > Institut für Sprach- und Literaturwissenschaft > Sprachwissenschaft - Mehrsprachigkeit

Hinterlegungsdatum:

28 Sep 2023 11:37

Letzte Änderung:

28 Sep 2023 11:37