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Die Studie zum Fremdsprachenunterricht in deutschen Grundschulen bietet einen Überblick über Bundesländergrenzen hinweg in eine heterogene Bildungslandschaft, die von erheblichen curricularen Unterschieden und Widersprüchen geprägt ist. Neben dieser Bestandsaufnahme zeigen die Autoren auf, welche bildungspolitischen und fachdidaktischen Ausgestaltungen Fachleute aus Hochschulen, Landesinstituten und Schulen als sinnvoll und wünschenswert erachten. Ihr Meinungsbild erlaubt es, bundesländerübergreifende Konzepte für die qualitative Weiterentwicklung des frühen Fremdsprachenunterrichts zu entwickeln, daraus resultierende Implikationen für Lehreraus- und Fortbildung zu beleuchten und so letztlich eine Basis für nationale Mindeststandards für den Fremdsprachenunterricht in der Grundschule zu bieten.

Languages --- Elementary School --- Foreign Language Learning --- Germany --- Bundesländer --- education policy --- Teacher Training

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The manual construction of formal domain conceptualizations (ontologies) is labor-intensive. Ontology learning, by contrast, provides (semi-)automatic ontology generation from input data such as domain text. This thesis proposes a novel approach for learning labels of non-taxonomic ontology relations. It combines corpus-based techniques with reasoning on Semantic Web data. Corpus-based methods apply vector space similarity of verbs co-occurring with labeled and unlabeled relations to calculate relation label suggestions from a set of candidates. A meta ontology in combination with Semantic Web sources such as DBpedia and OpenCyc allows reasoning to improve the suggested labels. An extensive formal evaluation demonstrates the superior accuracy of the presented hybrid approach.

Based --- Combining --- Corpus --- Data --- from --- Learning --- machine learning --- natural language learning --- Ontology --- Reasoning --- relation labeling --- Relations --- Semantic --- Sources --- Techniques --- Wohlgenannt