Wikiversity:Fellow-Programm Freies Wissen/Einreichungen/Zwischenbericht "Effects of complexity and unpredictability on reading acquisition"

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Fellow-Programm Freies Wissen - Zwischenbericht Aktueller Stand des Projekts "Effects of complexity and unpredictability on reading acquisition" I. Infos​ ​zum​ ​eigenen​ ​Forschungsvorhaben​ ​(max.​ ​3000​ ​Zeichen) A. Status​ ​Quo​ Das Ziel des Projekts ist, (1) ein Computer-Modell zu erstellen, das die Assoziationen zwischen Orthografie (geschriebene Wörter) und Phonologie (gesprochene, d.h. phonetisch transkribierte Wörter) lernt, und (2) eine Verhaltensstudie durchzuführen, die zeigen soll, welche Eigenschaften dieser Assoziationen das Lesen lernen erschweren. B. Fortschritt​ Teil 1: Verhaltensstudie Registered Report ist bei dem Journal „Cortex“ eingereicht, Preprint: https://osf.io/z8d72/ Teil 2: Computer-Modell Im ersten Schritt implementieren wir einen für die englische Sprache entwickelten Algorithmus (Coltheart et al., 1993) und möchten ihn auf andere Orthografien anwenden. Mittlerweile haben wir Sprachkorpora für Englisch, Deutsch, Dänisch, Norwegisch, Schwedisch, Niederländisch, und Französisch vorbereitet, und einen Algorithmus geschrieben, der aus diesen Sprachkorpora einzelne Buchstaben-Laut-Beziehungen (z.B., engl. d → /d/) und Zwei-Buchstaben-Grapheme (z.B. engl. th → /θ/) extrahieren kann. C. Ausblick Teil 1: Verhaltensstudie Sobald die Gutachter das Registered Report absegnen, werde ich mit der Datenerhebung anfangen. Die Methodik ist bereits entwickelt. Ob der anfangs festgelegte Zeitplan eingehalten wird, hängt größtenteils davon ab, wie lange die Gutachter brauchen werden. Teil 2: Computer-Modell Wir werden weiterhin an dem Modell arbeiten, sodass es auch Grapheme mit mehr als zwei Buchstaben (z.B. engl. ough → /ɔʊ/) und kontextabhängige Buchstaben-Laut-Assoziationen (z.B. engl. c[i] → /s/, c[o] → /k/) lernen kann. Meiner Einschätzung nach ist es realistisch, den Zeitplan einzuhalten. II. Zusammenarbeit​ ​mit​ ​Fellows​ ​sowie​ ​Mentorinnen​ ​und​ ​Mentoren​ ​(max.​ ​3000​ ​Zeichen) A. Zusammenarbeit​ ​mit​ ​deiner​ ​Mentorin/deinem​ ​Mentor Monatliche Treffen über Skype/Hangouts mit dem Mentoring-Team B. Austausch​ ​mit​ ​anderen​ ​Fellows Über Twitter und (weniger) Facebook sehe ich ab und zu Updates zu den Projekten von den anderen. Durch Mattermost und Email werden Informationen zu Events gepostet. III. Kommunikation​ ​und​ ​Vernetzung​ ​(max.​ ​3000​ ​Zeichen) A. Kommunikationsaktivitäten​ ​mit​ ​Bezug​ ​zum​ ​Fellow-Programm Durch die MunichROCS Mailing-Liste (s. unten) werde ich Informationen zu Events und Resourcen des Fellow-Programms an Open-Science-Interessenten verteilen können. B. Weitergabe von Wissen Open Science Beers Ich organisiere monatliche Meetings mit informeller Diskussion über Open Science. Im November kamen ca. 10 Teilnehmer*innen, inklusive Postdocs, PhD-Student*innen und Masters-Student*innen. Der interdisziplinäre Aspekt funktioniert sehr gut: es kommen Forscher*innen und Forschungskommunikator*innen aus allen Fachrichtungen (z.B. Physik, Philosophie, Psychologie, Statistik), und es wurden bisher diverse Themen besprochen (z.B. Peer review, Kommunikation an die Öffentlichkeit, Open Access). Ein potentielles Problem ist die Wiederholung mancher Themen (könnte zu schwindendem Interesse der Teilnehmer führen). Ab 2019 werde ich Themenkarten des FOSTER-Networks mitbringen (s. https://www.fosteropenscience.eu/content/organise-your-own-open-science-cafe). Auf das FOSTER-Network bin ich durch ein Freies-Wissen-Webinar aufmerksam geworden („Open Training Approaches“). Introduction to R Im Dezember habe ich einen Workshop für meine Kolleg*innen durchgeführt, um Reproducibility bei Datenanalysen zu fördern (R als Open Source Scripting Language ist besser geeignet als SPSS). Es kamen ca. 30 Teilnehmer*innen. Es gab mehr Interesse als ich erwartet hatte. IV.​ ​Förderung​ ​von​ ​Offener​ ​Wissenschaft​ ​(max.​ ​4000​ ​Zeichen) A. Neue Initiativen zur Förderung Offener Wissenschaft MunichROCS Ich bin an der Organisation von einer neuen Mailing-Liste für Open Science Enthusiasten in München und Umgebung beteiligt (https://lists.lrz.de/mailman/listinfo/munichrocs). Zur Zeit hat die Mailing-Liste über 50 Abonnent*innen. Das Kick-Off-Event für die Mailing-Liste findet am 28.1. statt. B. Initiativen zur Förderung Offener Wissenschaften Prinzipiell ist Open Science an meiner Universität sehr gut vertreten: es gibt sogar ein Open Science Center an der LMU. Es gibt aber große Unterschiede zwischen den Departments. In meinem Department würde ich gerne Open Science sichtbarer machen: Mit Kolleg*innen diskutiere ich oft über Präregistrierung, Open Access und Reproducibiltility von Analysen, und schicke Einladungen zu Open Science Events an die Mailingliste der Forschungsabteilung. In den letzten Monaten habe ich mich für Registered Reports eingesetzt. Bei einem Registered Reports schreibt man die Einleitung, den Methodenteil und Analysenplan bevor man die Daten erhebt, und reicht diesen Report bei einem Journal ein. Wenn die Gutachter damit einverstanden sind, bekommen die Autor*innen „conditional acceptance“, das heißt, die Studie wird publiziert, unabhängig davon, ob die Resultate signifikant sind. Aus meiner Sicht sind Registered Reports die effektivste Art, Transparenz in meinem Forschungsgebiet zu steigern. Mit Kolleg*innen aus Europa und USA möchten wir mehr Journals dazu bewegen, Registered Reports als Publikationsformat anzubieten. Dazu sammeln wir Unterschriften (z.Z. haben wir > 200) für einen offenen Brief (sciencemag.org oder Nature News and Comments (?)), sowie für einen Brief an Editor*innen von verschiedenen Journals. Außerdem habe ich zwei Einträge über Registered Reports auf meinem persönlichen Blog geschrieben (200 und 150 Views), und einen für den Fellows-Blog. Auf der Wikipedia-Seite für Registered Reports habe ich Informationen hinzugefügt, die für potentielle Autoren von Interesse sein sollten (z.B. die Liste mit Journals, die dieses Format anbieten).