(Laufzeit: 01/2026 – 12/2028)
ProKID-F zielt darauf ab, die Potenziale einer umfassenden digitalen Diagnose und Förderung früher literaler Fähigkeiten (Schwerpunkt phonologische Informationsverarbeitung) zu untersuchen und nutzbar zu machen. Mithilfe künstlicher Intelligenz soll eine Anwendung entwickelt werden, die Diagnose und Förderung für Kindertagesstätten und den Übergang in die Grundschule miteinander verknüpft.
ProKID-F wird im Rahmenprogramm empirische Bildungsforschung des Bundesministeriums für Bildung, Familie, Senioren, Frauen und Jugend (BMBFSFJ) gefördert.
Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Förderung phonologischer Fähigkeiten, wie dem phonologischen Arbeitsgedächtnis, der phonologischen Bewusstheit und der Benennungsgeschwindigkeit. Diese spielen eine zentrale Rolle für den frühkindlichen Schriftspracherwerb, sowohl bei ein- als auch mehrsprachigen Kindern.
Die innovative Sprachdiagnostik und -förderung wird als Tablet-App entwickelt. Teams aus den Bereichen Informatik, Sprachverarbeitung, Computerlinguistik, Psychologie, Lesedidaktik, Sprachpädagogik und Sprachtherapie arbeiten dabei eng zusammen. Die App wird auf Grundlage des internationalen Forschungsstands entwickelt und wird empirisch auf Validität und Wirksamkeit überprüft. Die Praxistauglichkeit wird durch die Anwendung als Gruppentest mit bis zu 10 Kindern und einer vollständig automatischen Auswertung mittels automatischer Spracherkennung (ASR) sichergestellt. Dank ASR können erstmalig Aufgaben, die eine mündliche Sprachproduktion der Kinder erfordern, automatisch ausgewertet und damit die Fähigkeiten der phonologischen Informationsverarbeitung im Elementarbereich- und Primarbereich umfangreich diagnostisch erfasst und gefördert werden.
Das Projekt besitzt das Potenzial, die Sprachdiagnostik und -förderung grundlegend zu transformieren. Ein zentrales Ziel ist es, von Beginn an die Praxisnähe der entwickelten Maßnahmen sicherzustellen. Die Entwicklung der App erfolgt in enger Zusammenarbeit mit Fachleuten, Institutionen und der Bildungsadministration, um sicherzustellen, dass sie intuitiv nutzbar und praxisrelevant bleibt
Das Projekt thematisiert die folgenden Forschungs- und Entwicklungsfragen aus den Bereichen der Medieninformatik, Computerlinguistik und Erziehungswissenschaft:
Institut für Informatik, PH Ludwigsburg
Jun.-Prof. Dr. Heiko Holz koordiniert das Projekt und bringt Expertise im Bereich der App-Entwicklung zur Sprachförderung, KI-Entwicklung und Dialogsysteme in das Projekt ein.
Jun.-Prof. Dr. Heiko Holz (Projektkoordination)
Dr. Benedikt Beuttler (Wissenschaftliche Leitung)
Institut für Sonderpädagogische Förderschwerpunkte, PH Ludwigsburg
Prof. Dr. Marco Ennemoser, einer der führenden Forscher zum dialogischen Lesen im Vorschulalter, begleitet das Projekt mit seiner pädagogisch-didaktischen Expertise (Ennemoser et al., 2013; Ennemoser & Hartung, 2017)
Prof. Dr. Marco Ennemoser (Wissenschaftliche Leitung)
Leibniz-Institut für Wissensmedien (IWM) Tübingen
Die AG „Sprache und KI in der Bildung“ unter Leitung von Prof. Dr. Detmar Meurers macht computerlinguistische Methoden und KI-Technologien für die Bildung nutzbar und sorgt im Projekt für die entwicklungsproximale Adaption der Förderung.
Prof. Dr. Detmar Meurers (Wissenschaftliche Leitung)
Institut für Sonderprädagogik, Abteilung Sprach-Pädagogik und -Therapie, Leibniz Universität Hannover
Dr. Ulrich Stitzinger verantwortet als Experte für die Entwicklung diagnostischer Verfahren zur Erfassung (schrift-)sprachlicher Fähigkeiten von Kindern im Elementar- und Primarbereich das ProKID-F-Screening.
Dr. Ulrich Stitzinger (Wissenschaftliche Leitung)
Institut Informationsverarbeitung, Leibniz Universität Hannover
Dr. Hanna Ehlert und Prof. Dr.-Ing. Jörn Ostermann entwickeln eines der zuverlässigsten Systeme für die automatische Spracherkennung von Kindersprache in Deutschland.
Dr. Hanna Ehlert (Wissenschaftliche Leitung)
Prof. Dr.-Ing. Jörn Ostermann (Wissenschaftliche Leitung)
Beuttler, B. (2025). Designing a Playful, Tablet and Group-Based Literacy Screening for German-speaking Pre-Readers: A Machine Learning Approach [Doctoal Thesis, Universität Tübingen]. https://doi.org/10.15496/publikation-101123
Ehlert, H., Beaulac, E., Wallbaum, M., Gebauer, C., Rumberg, L., Ostermann, J., & Lüdtke, U. (2023). Collecting and Annotating Natural Child Speech Data – Challenges and Interdisciplinary Perspectives. In C. Draxler (Ed.), Studientexte zur sprachkommunikation: Elektronische sprachsignalverarbeitung 2023 (pp. 72–78). TUDpress, Dresden. https://www.essv.de/pdf/2023_72_78.pdf
Ennemoser, M. & Hartung, N. (2017). Wirksamkeit verschiedener Sprachfördermaßnahmen bei Risikokindern im Vorschulalter. Unterrichtswissenschaft, 3,198 – 219. doi:10.3262/UW1703198
Holz, H., Beuttler, B., Löfflad, D., & Ninaus, M. (2024). Developing a Group-Based Literacy Screening for German Pre-Readers: A Digital, Game-Based Approach. Proc. ACM Hum.-Comput. Interact., 8(MHCI), Article 251. https://doi.org/10.1145/3676496
Holz, H., Ninaus, M., Schwerter, J., Parrisius, C., Beuttler, B., Brandelik, K., & Meurers, D. (2023). A digital game-based training improves spelling in German primary school children—A randomized controlled field trial. Learning and Instruction, 87(October 2023), 101771. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2023.101771
Dieses Projekt wird aus Mitteln des Bundesministeriums für Bildung, Familie, Senioren, Frauen und Jugend (BMBFSFJ) unter dem Förderkennzeichen 01NV2603A gefördert. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei den Autorinnen und Autoren.