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<journal-title>Zeitschrift Korpora Deutsch als Fremdsprache</journal-title>
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<publisher-name>Universit&#228;ts- und Landesbibliothek Darmstadt</publisher-name>
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<subject>Thematic issue articles</subject>
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<article-title>VIELLEICHT &#8211; DU HAST RECHT</article-title>
<subtitle>Zu sprachlichem Gebrauch und Akzeptanz von Deklarativs&#228;tzen mit V2- vs. V3-Stellung in Erst- und Zweitsprache Deutsch</subtitle>
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<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0000-1920-5071</contrib-id>
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<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-5803-652X</contrib-id>
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<surname>Ender</surname>
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<email>andrea.ender@plus.ac.at</email>
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<aff id="aff-1"><label>1</label>Universit&#228;t Salzburg</aff>
<pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2025-12-18">
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<year>2025</year>
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<license-p>CC BY 4.0 International - Creative Commons, Namensnennung. See <uri xlink:href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/</uri>.</license-p>
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<abstract>
<p>Dieser Beitrag untersucht die Verwendung und Akzeptanz von V2- und V3-Strukturen in deutschen Deklarativs&#228;tzen anhand Korpusdaten von Personen mit Deutsch als Erst- (L1) und Zweitsprache (L2). W&#228;hrend Deklarativs&#228;tze &#252;blicherweise in einer V2-Stellung realisiert werden, kommt es in (konzeptioneller) M&#252;ndlichkeit auch zu V3-Strukturen. Die g&#228;ngige V2-Regel zu durchbrechen und kontextbezogen auch V3 zuzulassen, stellt Lernende vor Herausforderungen. Die Analyse zeigt, dass fortgeschrittene Lernende der deutschen Sprache h&#228;ufiger V3-Strukturen als Personen mit Deutsch als Erstsprache verwenden und akzeptieren, sie produzieren diese aber auch oft nicht zielsprachlich. Die Ergebnisse verdeutlichen die Bedeutung von Register, Medialit&#228;t und Wahrnehmung sowie Reflexion von Normen f&#252;r den Spracherwerb und Vermittlungskontext. Implikationen umfassen die Notwendigkeit einer st&#228;rkeren Ber&#252;cksichtigung gesprochener Sprache und kontextbasierter Lehrmethoden im DaF/DaZ-Unterricht.</p>
</abstract>
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<p>This study examines the use and acceptance of V2 and V3 structures in German declarative sentences based on corpus data from speakers of German as a first (L1) and second language (L2). While declarative sentences are typically realized in a V2 word order, V3 structures also occur in (conceptual) spoken language. Breaking the conventional V2 rule and allowing V3 in specific contexts poses challenges for learners. The analysis reveals that advanced learners of German use and accept V3 structures more frequently than native speakers but often produce them in a non-target-like way. The findings highlight the significance of register, mediality, and the perception and reflection of norms for language acquisition and teaching contexts. Implications include the need for a stronger focus on spoken language and context-based teaching methods in German as a Foreign or Second Language (DaF/DaZ) education.</p>
</trans-abstract>
<kwd-group>
<kwd>Sprachgebrauch</kwd>
<kwd>Medialit&#228;t</kwd>
<kwd>Verbstellung</kwd>
<kwd>V3-Strukturen</kwd>
<kwd>Zielsprachlichkeit</kwd>
<kwd>Grammatikalit&#228;tsurteilstest</kwd>
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<kwd>language use</kwd>
<kwd>mediality</kwd>
<kwd>verb placement</kwd>
<kwd>V3 structures</kwd>
<kwd>accuracy</kwd>
<kwd>grammatical acceptability judgment task</kwd>
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<disp-quote>
<p><styled-content style="text-align: right; display: block"><italic>guat DEM punkt h&#228;tt ich jetzt zugestimmt</italic>,</styled-content></p>
<p><styled-content style="text-align: right; display: block">(08jocofr, L1, m, 402<xref ref-type="fn" rid="n1">1</xref>)</styled-content></p>
</disp-quote>
<sec>
<title>1. Einf&#252;hrung</title>
<sec>
<title>1.1 Deutsche Deklarativs&#228;tze</title>
<p>Ein formales Merkmal zur Erschlie&#223;ung und Kategorisierung von deutschen Satztypen ist die Verbstellung (vgl. u.a. <xref ref-type="bibr" rid="B56">W&#246;llstein 2014: 20</xref>), wobei zwischen drei elementaren Verbstellungstypen unterschieden wird: Verberststellung (V1), Verbzweitstellung (V2) und Verbendstellung (VE). Deutsche Deklarativs&#228;tze haben &#252;blicherweise eine V2-Stellung, bei der das Subjekt entweder vor (S<bold>V</bold>X, in 1) oder nach dem finiten Verb (X<bold>V</bold>S, in 2 bis 5) auftreten kann:</p>
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<list-item><p>(1)</p></list-item>
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<list-item><p>Sie <bold>liest</bold> am Abend ein Buch.</p></list-item>
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<list-item><p>Am Abend <bold>liest</bold> sie ein Buch.</p></list-item>
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<list-item><p>Gl&#252;cklich <bold>liest</bold> sie am Abend ein Buch.</p></list-item>
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<list-item><p>Ein Buch <bold>liest</bold> sie am Abend.</p></list-item>
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<list-item><p>Wenn sie Zeit hat, <bold>liest</bold> sie am Abend ein Buch.</p></list-item>
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<p>Nach dem topologischen Grundmodell (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B56">W&#246;llstein 2014: 22</xref>) ergeben sich f&#252;nf Positionen im Satz: das Vorfeld (VF), die linke Satzklammer (LSK), das Mittelfeld (MF), die rechte Satzklammer (RSK) und das Nachfeld (NF). &#220;blicherweise ist das Vorfeld in deutschen Deklarativs&#228;tzen von einer Konstituente besetzt, dabei stehen h&#228;ufig Elemente im Vorfeld, die im Satz tendenziell eher links positioniert sind, wie das Subjekt (1), aber auch Adverbiale (wie 2 und 3) oder Objekte (4). Es k&#246;nnen auch satzwertige Strukturen (5) ins Vorfeld gestellt werden. Korpusanalysen zeigen, dass das Vorfeld in deutschen V2-Deklarativs&#228;tzen in mehr als &#252;ber der H&#228;lfte von einem Subjekt, in etwa einem Drittel von Adverbialen und in anderen F&#228;llen anderweitig besetzt ist (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B10">Duden 2022: 57</xref>).</p>
<p>Obwohl die Abfolge von Satzgliedern im Deutschen relativ frei ist, unterliegt die Vorfeldbesetzung gewissen Einschr&#228;nkungen: Es gibt Elemente, die nicht oder eingeschr&#228;nkt vorfeldf&#228;hig sind, wie schwach betonte Personalpronomen (ausgenommen das Subjekt) (6), schwach betonte Reflexivpronomen (7), Partikel (8), Attributs&#228;tze wie Relativs&#228;tze (9), satzwertige Erg&#228;nzungen zu Nomen (10) sowie der <italic>Dativus ethicus</italic> (11) (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B10">Duden 2022: 70f</xref>). Konstituenten im Vorfeld wirken betont, wenn sie bei weitem Fokus &#252;blicherweise am rechten Rand des Mittelfelds positioniert werden (3 und 5). Die Auswahl der Konstituente f&#252;r das Vorfeld ist von Informationsstruktur und Textkoh&#228;renz abh&#228;ngig (siehe u.a. <xref ref-type="bibr" rid="B35">Musan 2010</xref> und <xref ref-type="bibr" rid="B1">Averintseva-Klisch 2018</xref>). Scheinbar mehrfache Vorfeldbesetzungen treten auf, wenn Verbalphrasen (12), absolute Akkusative (13), mehrere eigenst&#228;ndige Phrasen im Vorfeld (14 bis 17) stehen; diese Phrasen machen aber keine separate Position vor dem Vorfeld im topologischen Satzmodell auf (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B10">Duden 2022: 71&#8211;73</xref>). Das Vorfeld kann auch unbesetzt bleiben, was einerseits bei Koordinationsellipsen (18) und der uneigentlichen (19) oder eigentlichen (20) Verbspitzenstellung vorkommt. Zus&#228;tzlich kann es insbesondere in der gesprochenen Sprache zu Thematisierungsausdr&#252;cken vor dem Vorfeld kommen, welche als <italic>Referenz-Aussage-Struktur</italic> oder <italic>Linksversetzung</italic> bezeichnet werden (21).</p>
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<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>*<xref ref-type="fn" rid="n2">2</xref>Es <bold>liest</bold> sie am Abend.</p></list-item>
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<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>*Sich <bold>hat</bold> sie &#252;ber das Buch gefreut.</p></list-item>
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<list-item><p>*Nicht <bold>liest</bold> sie am Abend ein Buch.</p></list-item>
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<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>*Das sie so spannend findet, <bold>liest</bold> sie am Abend das Buch.</p></list-item>
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<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>*Ob sie am Abend das Buch lesen wird, <bold>hat</bold> sie sich die Frage gestellt.</p></list-item>
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<list-item><p>*Mir <bold>bist</bold> du ja eine!</p></list-item>
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<list-item><p>Dem Vorlesen zur Mode verholfen <bold>haben</bold> die neuen B&#252;cher.</p></list-item>
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<list-item><p>Das Buch auf ihrem Scho&#223; <bold>liest</bold> sie am Abend.</p></list-item>
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<list-item><p>Dem Sohn zum Geburtstag <bold>schenkt</bold> die Mutter ein Buch.</p></list-item>
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<list-item><p>Am Abend gegen 20 Uhr <bold>liest</bold> sie das Buch.</p></list-item>
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<list-item><p>Sie als Mutter <bold>genie&#223;t</bold> diese Zeit am Abend.</p></list-item>
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<list-item><p>Ihr Mann allerdings <bold>macht</bold> lieber Sport.</p></list-item>
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<list-item><p>Sie trinkt am Abend Tee und <bold>liest</bold> das Buch.</p></list-item>
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<list-item><p><bold>Bin</bold> schon am Lesen!</p></list-item>
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<list list-type="final-sentence">
<list-item><p><bold>Kommt</bold> eine Frau in die Buchhandlung!</p></list-item>
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<list-item><p>(21)</p></list-item>
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<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>Dieses Buch &#8211; das <bold>liest</bold> sie am Abend.</p></list-item>
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</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<p>Neben den dargestellten Elementen im Vorfeld (1 bis 20) oder vor dem Vorfeld (21) kann es unter gewissen Umst&#228;nden zur Realisierung von zwei Konstituenten vor der linken Satzklammer kommen. Diese werden in der Literatur uneinheitlich im linken Au&#223;enfeld (LAF), im Vorvorfeld (VVF) oder im Vorfeld (VF) verortet. Diese Konstruktionen sind zweigliedrig und k&#246;nnen intonatorisch oder durch Interpunktion abgegrenzt sein. Der erste Teil dieser Konstruktionen hat einen projizierenden Charakter und l&#228;sst eine Fortsetzung erwarten, indem eine Leerstelle er&#246;ffnet wird (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B42">Schneider / Butterworth / Hahn 2018: 156</xref>). In der Regel ist der zweite Teil der Konstruktion satzwertig. Diese Anordnung von Informationen ist rezipientenfreundlich und dient der antizipierenden Kl&#228;rung von Sprecher:inneneinstellungen, Information oder Rahmung. Da in diesen Konstruktionen zwei Konstituenten vor der linken Satzklammer realisiert sind, wird hier von einer V3-Stellung gesprochen. Die V3-Stellung erg&#228;nzt die V2-Stellung in deutschen Deklarativs&#228;tzen (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B4">Bunk 2020</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B21">Hauenstein 2022</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B52">Wiese et al. 2022</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B17">Freywald 2023</xref>). Sie wird haupts&#228;chlich in (konzeptionell) gesprochener Sprache verwendet, in der geschriebenen Sprache sind die Strukturen selten und &#8211; wie oben bereits erw&#228;hnt &#8211; durch Interpunktion gekennzeichnet. Es kommt also zur Realisierung von metakommunikativen (22) oder gespr&#228;chsstrukturierenden (23) Elementen und Rahmensetzer-Topiks (24) (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B17">Freywald 2023</xref>) vor dem eigentlichen Vorfeld. In anderen Arbeiten werden manche dieser Strukturen auch als <italic>Operator-Skopus-Strukturen</italic> (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B16">Fiehler et al. 2004</xref>) oder <italic>Diskursmarkerstrukturen</italic> bezeichnet (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B25">Imo 2012</xref>).</p>
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<list-item><p>(22)</p></list-item>
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<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>Kurz und gut &#8211; sie <bold>liest</bold> ein Buch.</p></list-item>
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<list-item><p>(23)</p></list-item>
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<list list-type="sentence-gloss">
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<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>Erstens &#8211; sie <bold>liest</bold> ein Buch.</p></list-item>
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<list list-type="gloss">
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<list-item><p>(24)</p></list-item>
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<list list-type="sentence-gloss">
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<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>Am Abend &#8211; sie <bold>liest</bold> ein Buch.</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<p>Die Einstufung von V3 als sprachlichen Zweifelsfall bezieht sich zum einen auf die von den Produktionsbedingungen abh&#228;ngige Angemessenheit im Gebrauch (22&#8211;24) und gelten ausschlie&#223;lich in der (konzeptionellen) M&#252;ndlichkeit &#8211; dabei medial schriftlich realisiert mit entsprechender Interpunktion &#8211; als zielsprachlich, zum anderen ergibt sich in der normativen Einstufung von gesprochenen Strukturen bei spezifischen Lexemen oder Phrasen im linken Au&#223;enfeld Diskussionsbedarf (siehe Abschnitt 2).</p>
</sec>
<sec>
<title>1.2 Erwerb von Deklarativs&#228;tzen</title>
<p>Nicht-zielsprachliche V3-Strukturen (*XSVX, 25 und 26) zu vermeiden und zielsprachliche XVS-Strukturen zu produzieren (siehe u.a. 2 bis 5), gilt als langfristiges Ziel im Spracherwerbsprozess. Die zielsprachliche Umsetzung der Subjekt-Verb-Inversion ist auch f&#252;r fortgeschrittene Lernende eine Herausforderung. Das liegt u.a. darin begr&#252;ndet, dass in vielen anderen Sprachen bei der Voranstellung anderer Konstituenten als das Subjekt die SVX-Abfolge erhalten bleibt (XSVX), wie beispielsweise im Englischen.</p>
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<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(25)</p></list-item>
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<list-item><p>*Ein Buch sie <bold>liest</bold> am Abend.</p></list-item>
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<list-item><p>(26)</p></list-item>
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<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>*Am Abend ein Buch <bold>liest</bold> sie.</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<p>In Erwerbsstufen oder -sequenzen wird der Erwerb der Subjekt-Verb-Inversion nach dem Erwerb der SVO-Abfolge, der adverbialen Voranstellung, der Separation bei Verbalkomplexen und vor dem Erwerb der VE-Stellung (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B5">Clahsen / Meisel / Pienemann 1983</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B38">Pienemann 1998</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B19">Grie&#223;haber 2010</xref>) bzw. nach dem Erwerb der VE-Stellung (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B8">Diehl et al. 2000</xref>) als Ph&#228;nomen des fortgeschrittenen Spracherwerbs verortet<xref ref-type="fn" rid="n3">3</xref>. Diese als relativ robust postulierten Erwerbssequenzen zeigen letztlich Tendenzen auf, ihre implizierte sequentielle Reihenfolge im Spracherwerb hingegen vermag Sprachentwicklung nicht ausreichend abzubilden (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B27">Jansen 2008</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B43">Schwendemann 2023</xref>). Die einzelnen Stufen oder Sequenzen implizieren au&#223;erdem eine konzeptionelle Breite, durch welche eine inh&#228;rente Variation z.B. bei verschiedenen Vorfeldbesetzungen bei Inversionsstrukturen nicht sichtbar wird (vgl. u.a. <xref ref-type="bibr" rid="B32">Meerholz-H&#228;rle / Tschirner 2001</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B48">Terrasi-Haufe 2004</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B49">Terrasi-Haufe / Roche 2018</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B54">Wisniewski et al. 2023</xref>). Terrasi-Haufe (<xref ref-type="bibr" rid="B48">2004</xref>) erg&#228;nzt erw&#228;hnte Entwicklungstendenzen durch die Definition kleinschrittigere Erwerbsstufen<xref ref-type="fn" rid="n4">4</xref>, wodurch sie zeigt, dass die Subjekt-Verb-Inversion langfristiger und differenzierter Erwerbsgegenstand ist und dass dieser die Lernenden in Abh&#228;ngigkeit vom sprachlichen Kontext mehr oder weniger herausfordert. Auch Hoshii / Schumacher (<xref ref-type="bibr" rid="B24">2020: 655</xref>) zeigen in einer Longitudinalstudie (A1+ bis B2), dass die zielsprachliche Umsetzung der Subjekt-Verb-Inversion f&#252;r fortgeschrittene Lernende im Vergleich zu VE-Strukturen &#8222;weniger stabil und noch nicht automatisiert&#8220; ist. Wisniewski (<xref ref-type="bibr" rid="B53">2020</xref>) stellt in ihrer Korpusstudie zwar fest, dass die Anzahl der Wortstellungsfehler pro Satz von B1 auf B2 deutlich abnimmt, dabei ist fortgeschrittene Lernersprache jedoch nicht frei von Wortstellungsabweichungen. Modri&#225;n-Horv&#225;th / Kappel (<xref ref-type="bibr" rid="B33">2024</xref>) eruieren unter der R&#252;cksichtnahme unterschiedlicher geschriebener Datenquellen von fortgeschrittenen Lernenden (B2/C1) in Strukturen mit V2-Stellung Verbstellungsfehler nach vorangestellten Elementen (V3 nach <italic>meiner Meinung nach, zum Beispiel</italic> oder <italic>vielleicht</italic>), nach <italic>weil</italic> und <italic>obwohl</italic> sowie bei eingeschobenen subordinierten Teils&#228;tzen. Sie vermuten, dass sich diese Lernherausforderung durch den Einfluss der gesprochenen oder informellen Sprache, in der mehr Variation zul&#228;ssig ist, auf die Schriftlichkeit ergibt.</p>
</sec>
<sec>
<title>1.3 Norm(en) und systematische Variation: Medialit&#228;t und Register</title>
<p>Die Diskrepanz zwischen Sprachgebrauch und Normvorstellung(en) &#252;ber Sprache zeigt sich u.a. in der Beurteilung sprachlicher Unsicherheiten und Zweifelsf&#228;lle (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B9">Duden 2021</xref>) oder in der Reflexion &#252;ber Norm(en) und Variation (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B23">Hennig / M&#252;ller 2009</xref>; Themenheft von <italic>Praxis Deutsch</italic> zu grammatischen Zweifelsf&#228;llen <xref ref-type="bibr" rid="B34">2017</xref>; das <italic>ide</italic>-Heft zu Normen und Variation von <xref ref-type="bibr" rid="B6">Dannerer / Esterl 2018</xref>). In Abh&#228;ngigkeit von Kontext, Kommunikationssituation und Produktionsbedingung kommt es zu unterschiedlichen Gebrauchsnormen, wobei in der gesprochenen Sprache und N&#228;hesprache (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B29">Koch / Oesterreicher 1985</xref>) insgesamt mehr Variation (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B26">Imo 2016: 227</xref>) zul&#228;ssig ist (siehe Bsp. 19&#8211;24). Diese Variabilit&#228;t und systematische Variation von Konstruktionen ist Lernenden &#8211; sowie auch Personen mit Deutsch als Erstsprache &#8211; &#252;blicherweise nicht bewusst; Einheiten der gesprochenen Sprache werden hingegen gern als defizit&#228;r im Sinne einer Standardsprache eingestuft (<italic>written language bias</italic>, <xref ref-type="bibr" rid="B30">Linell 2005</xref>), obwohl sie regelm&#228;&#223;ig vorkommen und gewissen Regularit&#228;ten unterliegen (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B47">Stein 2015</xref>). Diamediale syntaktische Unterschiede und ihre wahrgenommene Defizienz werden insbesondere in Betrachtungen der gesprochenen Sprache deutlich (vgl. u.a. <xref ref-type="bibr" rid="B16">Fiehler et al. 2004</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B22">Hennig 2006</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B44">Schwitalla 2006</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B15">Fiehler 2015</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B46">Staffeldt 2015</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B47">Stein 2015</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B42">Schneider / Butterworth / Hahn 2018</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B10">Duden 2022</xref>). Auch in der Beschreibung von lernersprachlicher Entwicklung wird &#252;blicherweise eine auf Schriftlichkeit ausgerichtete Norm angesetzt. Medialit&#228;tsbezogene Variation fand bisher wenig Beachtung in Spracherwerbsstudien, in welchen meist gesprochene <italic>oder</italic> geschriebene Sprache thematisiert wird und keine Vergleiche angestellt werden (ausgenommen in Ans&#228;tzen bei <xref ref-type="bibr" rid="B28">Klein Gunnewiek 2000</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B48">Terrasi-Haufe 2004</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B49">Terrasi-Haufe / Roche 2018</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B13">Enzenhofer 2012</xref>; speziell zu V3 in <xref ref-type="bibr" rid="B4">Bunk 2020</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B21">Hauenstein 2022</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B52">Wiese et al. 2022</xref>). Wohl nicht &#252;berraschend ist es, dass die Schwerpunktsetzung im Sprachvermittlungskontext auf schriftlichen Normen basiert, es wird h&#228;ufig (unreflektiert) ein statisches sowie homogenes Konzept von Standardsprache angelegt, das sich an medialer und konzeptioneller Schriftlichkeit anlehnt (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B36">Neuland 2006: 12</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B20">G&#252;nthner 2012: 62</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B40">R&#246;del 2018: 142</xref>). Die Komplexit&#228;tsreduktion im Vermittlungskontext und das Unterlassen der Vermittlung von Variation wird mit einer m&#246;glichen &#220;berforderung f&#252;r Lernende argumentiert (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B12">Ender / Fandrych / Thurmair 2023: 11</xref>). Trotz Desiderata zur Orientierung des DaF/DaZ-Unterrichts auf Gebrauchsnormen (vgl. u.a. <xref ref-type="bibr" rid="B11">Durrell 2006</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B7">Davies 2017</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B12">Ender / Fandrych / Thurmair 2023</xref>) wird in Lehrwerken oft eine &#8222;variationslose Sprache&#8220; (<xref ref-type="bibr" rid="B37">Pieklarz-Thien 2021: 69</xref>) vermittelt, in der die gesprochene Sprache nach wie vor defizit&#228;r, fast ausschlie&#223;lich auf h&#246;heren Niveaus und oft anhand k&#252;nstlicher Beispiele ber&#252;cksichtigt wird (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B14">Fandrych / Mei&#223;ner / Wallner 2021: 311</xref>). Es ist von gro&#223;er Notwendigkeit, dass sich Lehrende medial bedingter Gebrauchsnormen bewusst sind, dass das Sprachhandeln von Lernenden nicht ausschlie&#223;lich an Normen der Schriftlichkeit gemessen wird und dass diese unterschiedlichen Gebrauchsnormen auch im Vermittlungskontext ber&#252;cksichtigt werden. Denn sie bieten eine realistische Grundlage f&#252;r den Spracherwerb und erm&#246;glichen Lernenden, kontextbezogen angemessen sprachlich zu handeln.</p>
</sec>
</sec>
<sec>
<title>2. Gebrauch, Zielsprachlichkeit und Akzeptanz von V2/V3-Strukturen</title>
<p>In Anbetracht der diamedialen innersprachlichen Variabilit&#228;t, mit der deutsche Deklarativs&#228;tze auftreten, besch&#228;ftigt uns die Frage, in welchem Ausma&#223; V3-Strukturen von Personen mit Deutsch als Erst- oder Zweitsprache im gesprochenen und geschriebenen Sprachgebrauch verwendet werden und unter welchen Bedingungen diese als <italic>zielsprachlich</italic> kategorisiert werden k&#246;nnen. Lernende der deutschen Sprache stehen vor der Herausforderung, die erworbene V2-Stellung aufzubrechen und zu entscheiden, in welchen Kontexten eine V3-Stellung ad&#228;quat ist. Obwohl Lernende in der Regel keine formale Instruktion zu diesen Strukturen erhalten, treten sie in deren Sprachgebrauch auf. In diesem Beitrag widmen wir uns korpusbasiert &#8211; unter der R&#252;cksichtnahme von spontanen Sprachdaten junger Erwachsener mit Deutsch als Erst- (n = 21) oder Zweitsprache (n = 41) aus aufgabenorientierten, argumentativen Sprech- und Schreibanl&#228;ssen (vgl. Wittner / Ender in dieser Themenausgabe) und Grammatikalit&#228;tsurteilen &#8211; folgenden Fragen:</p>
<list list-type="order">
<list-item><p>In welchem Ausma&#223; verwenden L1- und L2-Benutzer:innen V3-Strukturen in aufgabenorientierter, freier, gesprochener und geschriebener Sprache?</p></list-item>
<list-item><p>In welchen Kontexten lassen sich die V3-Strukturen der Lernenden als <italic>zielsprachlich</italic> beurteilen?</p></list-item>
<list-item><p>Welche V2- und V3-Strukturen werden von L1- und L2-Benutzer:innen in einem schriftlichen Grammatikalit&#228;tsurteilstest (nicht) akzeptiert?</p></list-item>
</list>
<sec>
<title>2.1 Forschungsdesign</title>
<p>Um verl&#228;ssliche sowie valide Vergleiche &#252;ber Medialit&#228;t und Register hinweg zu erm&#246;glichen und Gebrauchsnormen korpusbasiert zu untersuchen, wurde ein innovatives, einem <italic>Mixed-Methods</italic>-Ansatz folgendes Forschungsdesign entwickelt. Es wurden einerseits im Rahmen bestimmter Aufgabenformate spontane gesprochene und geschriebene Sprachdaten junger Erwachsener erhoben, zus&#228;tzlich allgemein kognitive Testungen und Testungen der Sprachlerneignung durchgef&#252;hrt, theorie-, daten- und hypothesengeleitet ein Grammatikalit&#228;tsurteilstest entwickelt und von den Proband:innen beantwortet, sowie Metadaten in einem Fragebogen abgefragt. Zum Ablauf der Datenerhebung, zur Datenaufbereitung und -annotation verweisen wir auf Wittner / Ender in dieser Themenausgabe, wo wir insbesondere auf die erhobenen spontanen Sprachdaten und damit einhergehende Vorgehensweise bei Kategorisierungen und Zuweisungen ausf&#252;hrlich eingehen.</p>
<p>F&#252;r die Bearbeitung und Beantwortung der obigen Fragestellungen liegen Daten von Personen mit Erst- (n = 21<xref ref-type="fn" rid="n5">5</xref>) und Zweitsprache (n = 41) vor. Die Proband:innen mit Deutsch als Erstsprache sind Studierende der Universit&#228;t Salzburg aus dem ersten Semester mit unterschiedlichen Studienf&#228;chern. F&#252;nf Proband:innen mit Deutsch als Erstsprache wuchsen bilingual auf, folgende weitere Erstsprachen wurden genannt: Englisch (1), Persisch (1), T&#252;rkisch (2) und Schwedisch (1). Die Proband:innen mit Deutsch als Zweitsprache sind Studienwerber:innen in einem Vorbereitungslehrgang der Universit&#228;t Salzburg (<xref ref-type="bibr" rid="B50">VPLUS</xref>). Sie stehen kurz vor Studienabschluss, das Zielniveau ihres Sprachkurses ist B2/B2+ (<xref ref-type="bibr" rid="B18">GERS</xref>). Die Erstsprachen sind Albanisch (2), Arabisch (9), Englisch (3), Kurdisch (3), Russisch (8), Spanisch (4), Ukrainisch (2) und andere (10). Acht der Personen mit Deutsch als Zweitsprache gaben an, bilingual aufgewachsen zu sein.</p>
<table-wrap id="T1">
<label>Tabelle 1</label>
<caption>
<p>Metadaten zu den Proband:innen</p>
</caption>
<table>
<tbody>
<tr>
<td align="left" valign="top"></td>
<td align="left" valign="top"><bold>Alter</bold></td>
<td align="left" valign="top"><bold>Gender</bold></td>
<td align="left" valign="top"><bold>Bildungsabschluss</bold></td>
<td align="left" valign="top"><bold>Anzahl L2</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>Proband:innen mit</bold><break/><bold>Deutsch als L1</bold><break/><bold>(n = 21)</bold></td>
<td align="left" valign="top">&#8960; = 20.95 Jahre<break/>Median = 20<break/>MIN = 18<break/>MAX = 26<break/>SD = 2.35</td>
<td align="left" valign="top">weiblich: n = 11<break/>m&#228;nnlich: n = 9<break/>keine Angabe: n = 1<break/></td>
<td align="left" valign="top">Matura: n = 18<break/>Bachelor: n = 1<break/>Master: n = 1<break/>keine Angabe: n = 1</td>
<td align="left" valign="top">&#8960; = 1.35<break/>Median = 1<break/>MIN = 0<break/>MAX = 3<break/>SD = 0.67</td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>Proband:innen mit</bold><break/><bold>Deutsch als L2</bold><break/><bold>(n = 41)</bold></td>
<td align="left" valign="top">&#8960; = 23.6 Jahre<break/>Median = 22.5<break/>MIN = 18<break/>MAX = 38<break/>SD = 4.37</td>
<td align="left" valign="top">weiblich: n = 21<break/>m&#228;nnlich: n = 19<break/>keine Angabe: n = 1<break/></td>
<td align="left" valign="top">Matura: n = 23<break/>Bachelor: n = 16<break/>Master: n = 2</td>
<td align="left" valign="top">&#8960; = 2.46<break/>Median = 2<break/>MIN = 1<break/>MAX = 4<break/>SD = 0.81</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
<p>Die oberfl&#228;chenorientierte Kategorisierung von V3-Strukturen ist f&#252;r diese Arbeit wesentlich: Normative Bewertungen geschriebener V3-Strukturen lassen sich verh&#228;ltnism&#228;&#223;ig einfach vollziehen (nicht zielsprachlich in 27), die Einstufung von V3-Strukturen in der gesprochenen Sprache ist hingegen schwieriger und weniger eindeutig (28 bis 40). Grunds&#228;tzlich bewerten wir Strukturen, die von Proband:innen mit Deutsch als Erstsprache spontan produziert werden, als <italic>zielsprachlich</italic>. Die Sprachdaten von Lernenden werden kriteriengeleitet eingestuft, wozu einerseits deskriptive Normbeschreibungen eingesehen, das Vergleichskorpus als Bezugsnorm angesetzt, Prosodie unter Interpunktion entsprechend ber&#252;cksichtigt, die Ergebnisse des Grammatikalit&#228;tsurteiltest (siehe Kapitel 2.2.3) herangezogen und bei Bedarf auf weitere Korpusdaten anderer frei zug&#228;nglicher Korpora zur&#252;ckgegriffen wurde. Unter Einbezug oben genannter Kriterien wird einerseits entschieden, ob die Elemente vor dem Vorfeld im linken Au&#223;enfeld dieser Struktur (somit V3-Struktur) oder als eigenst&#228;ndige elliptische (wie in der ersten Struktur in 29, nicht aber in 28) oder abgebrochene Phrase (wie in der ersten Struktur in 30) und eine darauffolgende eigenst&#228;ndige Struktur einzustufen ist, sowie andererseits zwischen zielsprachlichen (28, 31 und 32) und nicht zielsprachlichen Strukturen (33) unterschieden. In dieser Datenanalyse unber&#252;cksichtigt bleiben scheinbare V3-Strukturen mit einem offensichtlich mehrfach besetzten Vorfeld (12 bis 17), mehrere Phrasen vor der linken Satzklammer, die auf dasselbe referieren (Referenz-Aussage-Strukturen, wie in 21), satzwertige Strukturen mit metakommunikativer Bedeutung (erster Teilsatz in 34), Konjunktionen, die V2-Stellung ausl&#246;sen (<italic>weil</italic> in 35, <italic>w&#228;hrend, obwohl, wobei</italic>) sowie Gespr&#228;chspartikel, wie <italic>also, nein, ja</italic> (siehe in 29 und 30), Rezeptions- oder H&#228;sitationssignale bzw. allgemeine Formulierungsprozesse (36) sowie Wortwiederholungen (37). Dass normative Einstufungen von mehreren Faktoren abh&#228;ngig und gradueller Natur sind, machen insbesondere die Beispiele in 32 und 33 sowie 38 und 39 deutlich, hier werden unter Einbezug oben genannter Dimensionen 32 und 38 als (<italic>eher</italic>) <italic>zielsprachlich</italic>, 33 und 39 als (<italic>eher</italic>) <italic>nicht zielsprachlich</italic> identifiziert. In Wittner / Ender in dieser Themenausgabe gehen wir ausf&#252;hrlich auf das Verfahren und den sensitiven Umgang mit jenen Daten ein.</p>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(27)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>f&#252;r ein Kind alles ist neu, (19brsaju, L2, s, 3782)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(28)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>&#176;h aber zum bEIspiel (.) wI:r kOmmen (-) an &#228;h in unsere universit&#228;t JEDen tag, (13hayudo, L2, m, 2448)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(29)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>(-) ja aber trotzDEM. // (1.0) &#176;h es gibt in ALle: l&#228;ndern nur &#228;h noch &#228;h die_die norMALe (.) zug. (25yafamo, L2, m, 4852&#8211;4853)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(30)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>(1.0) DESwegen (1.0) // ja ich sehe einfach keine minusse (.) in mein[en/] AUSwahl. (30alvidi, L2, m, 5578&#8211;5579)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(31)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>(.) wenn es ist nicht so weit weg- // dann JA (-) man kann (.) die fahrrad nutzen, (22 maweca, L2, m, 5210&#8211;5211)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(32)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>(-) vielleicht (.) &#228;h (-) ((schmatzt)) &#228;h er be er wird be_be_bevorZUGT, 20 moammu, L2, m, 4171)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
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<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(33)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>(1.0) und viellEIcht er kann IMmer p&#252;nktlich (.) zur Arbeit gEhen, (01bonabo, L2, m, 4185)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(34)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>ich glaube- // es h&#228;ngt von person zu person AB. (04wrsera, L2, m, 5354&#8211;5355)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(35)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>&#228;h (.) aber &lt;&lt;l&#228;chelnd&gt; &#176;h &#228;h hh&#176;&gt; ich [war/fahr]_&#228;h zum beispiel &#228;h nach arbeit mit dem ZUG, // (.) weil das ist beQUEM f&#252;r mIch_&#228;h- (27yeanva, L2, m, 2944&#8211;2945)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(36)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>m_hm (1.0) &#176;h so ahmm zuerst m&#252;sst m&#246;_m&#246;chte ich beGR&#220;&#223;en (07amnear, L2, m, 4299)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(37)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>&#176;h dann (.) dann musst du nicht &#228;hm (.) ich wei&#223; nicht eine hAlbe stunde auf den ZUG warten, (04enseer, L1, m, 644)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(38)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>((schmatzt)) &#176;h eigentlich (-) [um_um EHRlich zu sEIn (-)] BEIdes haben keine verwEndung mit klIma. (10 mohaab, L2, m, 2299)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(39)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>und (-) naT&#220;Rlich das ist mehr (.) &#176;h geM&#220;Tlicher (13aidada, L2, m, 4558)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</sec>
<sec>
<title>2.2 Forschungsergebnisse</title>
<p>Im folgenden Abschnitt werden wir oben genannte Forschungsfragen beantworten. Dazu verwenden wir die Softwareumgebung R (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B39">R Core Team 2023</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B41">RStudio Team 2023</xref>), die Grafiken wurden mit ggplot2 erstellt (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B51">Wickham 2016</xref>). Bei der Analyse der m&#246;glichst spontanen Sprachdaten bedienen wir uns unterschiedlichen Samples: Das Korpus setzt sich aus Daten von 62 Proband:innen zusammen, davon haben 21 Personen Deutsch als Erst- und 41 Personen Deutsch als Zweitsprache. Insgesamt liegen im Sprachkorpus 7172 Phrasen vor, davon stammen 2879 von Personen mit Deutsch als Erst- und 4178 von Personen mit Deutsch als Zweitsprache. In einem Subsample von 24 Proband:innen (davon n = 8 mit Deutsch als Erst- und n = 16 mit Deutsch als Zweitsprache) wurden s&#228;mtliche Phrasen (3325, davon 1400 von Personen mit Deutsch als Erst- und 1925 von Personen mit Deutsch als Zweitsprache) annotiert. Durch dieses Vorgehen wird in diesen Gruppen die Auswertung von Relationen in V2-Kontexten erm&#246;glicht. Dabei fassen wir unter V2-Kontexten alle syntaktischen Deklarativsatzkonstruktionen, die ungeachtet der tats&#228;chlichen, medialit&#228;tsbedingten Besetzung oder Nicht-Besetzung des Bereichs vor dem finiten Verb laut topologischem Modell auf V2-Struktur r&#252;ckf&#252;hrbar sind (z.B. Verbspitzenstellung, Koordinationsellipsen, V2-Strukturen mit SVX- oder XVS-Abfolge und V3-Strukturen; siehe Wittner / Ender in dieser Themenausgabe). Die restlichen Auswertungen beziehen sich in Folge ausschlie&#223;lich auf V2-Strukturen in Subjekt-Verb-Inversionskontexten und V3-Strukturen (n = 62, davon n = 21 mit L1 und n = 41 mit L2). Die Auswertungen geschehen &#8211; orientiert an den Fragestellungen &#8211; in methodisch unterschiedlicher Weise: In der ersten Forschungsfrage werden Gruppenvergleiche (L1 vs. L2, gesprochene vs. geschriebene Sprache) angestellt, individuelle Unterschiede am Rande durch die Nennung von konkreten Zahlen oder Berechnungen beachtet. Die Bearbeitung der zweiten sowie dritten Forschungsfrage erfolgt einerseits auf Gruppenebene andererseits auf individueller Ebene: Die Berechnung von Zielsprachlichkeitsquoten pro Proband:in und von binomial gemischten Modellen fokussiert individuelle Unterschiede st&#228;rker.</p>
<sec>
<title>2.2.1 Gebrauch von V3-Strukturen in L1 und L2</title>
<p>In diesem Abschnitt gehen wir insbesondere der Frage nach, inwiefern sich der Gebrauch von V3-Strukturen in aufgabenorientierter, freier, gesprochener und geschriebener Sprache zwischen den Gruppen von Personen mit Deutsch als Erst- oder Zweitsprache voneinander unterscheidet. Dazu setzen wir die realisierten V3-Strukturen in Relation zu allen Strukturen in V2-Kontexten. Die anteilsm&#228;&#223;ige Begutachtung und der Gruppenvergleich erm&#246;glichen, allgemeine Tendenzen zu darzustellen.</p>
<p>In einem Subsample (n = 24, davon n = 8 mit L1 und n = 16 mit L2) k&#246;nnen von insgesamt 3325 Phrasen 1458 syntaktische Strukturen einem V2-Kontext zugeordnet werden. Diese verteilen sich auf die Erstsprache (gesprochen/m = 450, geschrieben/s = 111) und auf die Zweitsprache (gesprochen/m = 669, geschrieben/s = 228).</p>
<fig id="F1">
<label>Abbildung 1</label>
<caption>
<p>Strukturen in V2-Kontexten</p>
</caption>
<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="kordaf-4721_wittner-g1.png"/>
</fig>
<p><xref ref-type="fig" rid="F1">Abbildung 1</xref> zeigt, wie V2-Kontexte konkret realisiert werden: In der gesprochenen Sprache verteilen sich die Strukturen auf Verbspitzenstellung (V1_VSp, L1: 9%<xref ref-type="fn" rid="n6">6</xref>, L2: 7%), Koordinationsellipsen mit Verbspitzenstellung (V1_VSp_Koord, L1: 2%, L2: 1%), Subjekt-Verb-Abfolge (V2_SV(X), L1: 56%, L2: 58%), Subjekt-Verb-Inversion (V2_XVS(X), L1: 30%, L2: 24%) sowie V3-Strukturen (V3_SXV(X), L1: 0%, L2: 1%; V3_XSV(X), L1: 2%, L2: 8%; V3_XXVS(X), L1: 2%, L2: 2%). In der geschriebenen Sprache werden der Medialit&#228;t entsprechend keine Strukturen mit Verbspitzenstellung realisiert, die Strukturen verteilen sich auf Koordinationsellipsen mit Verbspitzenstellung (V1_VSp_Koord, L1: 3%, L2: 4%), Subjekt-Verb-Abfolge (V2_SV(X), L1: 53%, L2: 60%), Subjekt-Verb-Inversion (V2_XVS(X), L1: 42%, L2: 32%), V3-Strukturen (V3_SXV(X), L1: 0%, L2: 1%; V3_XSV(X), L1: 1%, L2: 4%; V3_XXVS(X), L1: 0%, L2: 1%) oder andere (V2_andere, L1: 1%, L2: 0%). Die Daten zeigen, dass Strukturen mit V2-Stellung in beiden Gruppen (L1 und L2) in beiden Medialit&#228;ten (m und s) am h&#228;ufigsten in einer Subjekt-Verb-Abfolge (V2_SV(X)) auftreten (siehe 40 und 41). Dass hierbei von den Proband:innen der Gruppen unterschiedlich viele Strukturen produziert werden, zeigt der Vergleich der mittleren Werte absolut produzierter Strukturen (m: L1: &#8960; = 31.25<xref ref-type="fn" rid="n7">7</xref> vs. L2: &#8960; = 24.31; s: L1: &#8960; = 7.38 vs. L2: &#8960; = 8.5). Die Schwankungsbreite bei individueller Verwendung von Personen mit Deutsch als Erst- und Zweitsprache wird durch die Standardabweichung sichtbar (m: L1: SD = 9.51 vs. L2: SD = 10.81; s: L1: SD = 2.62 vs. L2: SD = 3.12). Der Gruppenvergleich zeigt, dass Strukturen mit V2-Stellung in einer Subjekt-Verb-Inversion (siehe 42 und 43) von fortgeschrittenen Lernenden im Vergleich zu Personen mit Deutsch als Erstsprache anteilig sowohl in gesprochener als auch geschriebener Sprache seltener produziert werden (m: L1: &#8960; = 16.88 vs. L2: &#8960; = 10.12; s: L1: &#8960; = 5.88 vs. L2: &#8960; = 4.56; m: L1: SD = 7.36 vs. L2: SD = 6.26; s: L1: SD = 2.23 vs. L2: SD = 2.19). Eine Feinanalyse von XVS-Strukturen in <xref ref-type="fig" rid="F2">Abbildung 2</xref> zeigt, dass Adverbiale (siehe 42 und 43) gefolgt von Akkusativobjekten im Vorfeld sowohl in Erst- als auch Zweitsprache pr&#228;feriert im Vorfeld realisiert werden.</p>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(40)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>wir m&#252;ssen den arTIkel (.) demn&#228;chst rAUsbringen, (V2_SVX, 08jocofr, L1, m, QS, 292)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(41)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>ich_ich STIMMe dir zU; (V2_SVX, 22jemeda, L2, m, QS, 3133)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(42)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>(-) AUSSERdem zeigt es auch nochmal- (V2_XVS, 10orayay, L1, m, QS, 493)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(43)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>(-) TROTZdem habe ich Angst- (V2_XVS, 22jemeda, L2, m, QS, 3324)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<fig id="F2">
<label>Abbildung 2</label>
<caption>
<p>Satzglieder im Vorfeld in Strukturen mit V2-Stellung in Subjekt-Verb-Inversion (XVS)</p>
</caption>
<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="kordaf-4721_wittner-g2.png"/>
</fig>
<p>V3-Strukturen kommen anteilig h&#228;ufiger in der gesprochenen Sprache vor. Gemessen an der Gesamtzahl der realisierten V2-Kontexte zeigt sich, dass Proband:innen mit Deutsch als Zweitsprache V3-Strukturen (siehe 45 und 47) h&#228;ufiger als Proband:innen mit Deutsch als Erstsprache (siehe 44 und 46) gebrauchen. Dabei zeigt die hohe Spannbreite (L2: MIN = 0, MAX = 11), dass V3-Strukturen individuell unterschiedlich h&#228;ufig verwendet werden. Obwohl die Besetzung des Vorfelds von individuellen Pr&#228;ferenzen gepr&#228;gt ist, zeigen sich markante Gruppenunterschiede: 9.57 von 100 syntaktischen Strukturen in V2-Kontexten werden in der gesprochenen Zweitsprache als V3-Strukturen realisiert, in der geschriebenen Zweitsprache sind es 4.82 von 100 V3-Strukturen. Dahingegen werden in der gesprochenen Erstsprache 3.78 von 100 syntaktischen Strukturen in V2-Kontexten als V3-Strukturen produziert, 0.90 von 100 V3-Strukturen sind es in der geschriebenen Erstsprache. Wird allerdings der Faktor der Zielsprachlichkeit (siehe Abschnitt 2.2.2) in der Datenauswertung ber&#252;cksichtigt und w&#252;rden ausschlie&#223;lich zielsprachliche V3-Strukturen ber&#252;cksichtigt, so ergeben sich in der Zweitsprache niedrigere und mit der Erstsprache vergleichbare Anteile von V3-Strukturen (in der gesprochenen L2 4.04 und in der geschriebenen L2 0.90). In den folgenden Auswertungen und Berechnungen beziehen wir alle &#8211; sowohl zielsprachliche als auch nicht zielsprachliche &#8211; V3-Strukturen mit ein.</p>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(44)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>ah (-) &#228;h v_v_vor allem (.) &#228;h das gUte ist beim FAHRrad- (V3_XSV(X), 12djmimo, L1, m QS, 745)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(45)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>(1.0) &#176;hh ja: vie:lleicht (-) du hast recht- (V3_XSV(X), 26 sasagu, L2, m, QS, 3089)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(46)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>(1.5) zum beisp&#252; am BAUHNhof in soizburg i hob amoi a RADL do ghobt, (V3_XXVS(X) L1, 01ankama, L1, m QS, 1174)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(47)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>aber zum bEIspie:l &#176;h (--) &#228;hm auf dem ZWEIten foto sehen wir ein[/_n] zUg (V3_XXVS(X), 15anolvi, L2, m, QS, 2610)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<p>Auf der Grundlage einer gr&#246;&#223;eren Datenbasis (n = 62, davon n = 21 mit L1 und n = 41 mit L2) wenden wir uns den V2-Strukturen in Subjekt-Verb-Inversionskontexten sowie den V3-Strukturen nun ausf&#252;hrlicher zu. Wir konnten in den insgesamt 7172 Phrasen 1154 syntaktische Strukturen V2-Strukturen in Subjekt-Verb-Inversionskontexten oder V3-Strukturen zuordnen, die sich folgenderma&#223;en verteilen:</p>
<table-wrap id="T2">
<label>Tabelle 2</label>
<caption>
<p>Verteilung von V2/V3-Strukturen von (n = 62)</p>
</caption>
<table>
<tbody>
<tr>
<td align="left" valign="top"></td>
<td align="left" valign="top"><bold>L1</bold><break/><bold>m</bold></td>
<td align="left" valign="top"><bold>L1</bold><break/><bold>s</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>L1</bold><break/><bold>gesamt</bold></td>
<td align="left" valign="top"><bold>L2</bold><break/><bold>m</bold></td>
<td align="left" valign="top"><bold>L2</bold><break/><bold>s</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>L2</bold><break/><bold>gesamt</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>gesamt</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>V2_XVS(X)</bold></td>
<td align="left" valign="top">327 (89%<xref ref-type="fn" rid="n8">8</xref>)</td>
<td align="left" valign="top">121 (98%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>448</bold></td>
<td align="left" valign="top">292 (65%)</td>
<td align="left" valign="top">181 (85%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>473</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>921</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>V3_XSV(X)</bold></td>
<td align="left" valign="top">22 (6%)</td>
<td align="left" valign="top">3 (2%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>25</bold></td>
<td align="left" valign="top">129 (29%)</td>
<td align="left" valign="top">24 (11%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>153</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>178</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>V3_XXVS(X)</bold></td>
<td align="left" valign="top">15 (4%)</td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>15</bold></td>
<td align="left" valign="top">24 (5%)</td>
<td align="left" valign="top">7 (3%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>31</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>46</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>V3_XXSV(X)</bold></td>
<td align="left" valign="top">2 (1%)</td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>2</bold></td>
<td align="left" valign="top">3 (1%)</td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>3</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>5</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>V3_SXV(X)</bold></td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>0</bold></td>
<td align="left" valign="top">2 (1%)</td>
<td align="left" valign="top">2 (2%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>4</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>4</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>gesamt</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;">366 (100%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;">124 (100%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>490</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;">450 (100%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;">214 (100%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>664</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>1154</bold></td>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
<p>Der anteilig h&#228;ufigere Gebrauch von V3-Strukturen von Lernenden mit Deutsch als Zweitsprache zeigt sich insbesondere in Strukturen mit der Satzgliedabfolge XSV(X), aber auch XXVS(X). Uns interessiert in Folge, welche Funktionen die Elemente vor dem Vorfeld einnehmen und inwiefern diese in Erst- und Zweitsprache vergleichbar sind. Die Besetzung des linken Au&#223;enfelds in Erst- und Zweitsprache verteilt sich also folgenderma&#223;en auf Satzglieder und Partikeln bzw. Anreden ohne Satzgliedstatus:</p>
<table-wrap id="T3">
<label>Tabelle 3</label>
<caption>
<p>Besetzung des linken Au&#223;enfelds in V3-Strukturen (n = 62)</p>
</caption>
<table>
<tbody>
<tr>
<td align="left" valign="top"></td>
<td align="left" valign="top"><bold>L1</bold><break/><bold>m</bold></td>
<td align="left" valign="top"><bold>L1</bold><break/><bold>s</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>L1</bold><break/><bold>gesamt</bold></td>
<td align="left" valign="top"><bold>L2</bold><break/><bold>m</bold></td>
<td align="left" valign="top"><bold>L2</bold><break/><bold>s</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>L2</bold><break/><bold>gesamt</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>gesamt</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>Adverbial</bold></td>
<td align="left" valign="top">31 (79%)</td>
<td align="left" valign="top">2 (66%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>33</bold></td>
<td align="left" valign="top">141 (89%)</td>
<td align="left" valign="top">27 (81%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>168</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>201</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>Partikel</bold><break/><bold>(kein Satzgliedstatus)</bold></td>
<td align="left" valign="top">6 (15%)</td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>6</bold></td>
<td align="left" valign="top">11 (7%)</td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>11</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>17</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>Pr&#228;-Objekt</bold></td>
<td align="left" valign="top">1 (3%)</td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>1</bold></td>
<td align="left" valign="top">2 (1%)</td>
<td align="left" valign="top">3 (9%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>5</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>6</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>Subjekt</bold></td>
<td align="left" valign="top">1 (3%)</td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>1</bold></td>
<td align="left" valign="top">2 (1%)</td>
<td align="left" valign="top">2 (6%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>4</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>5</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>Akkusativobjekt</bold></td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>0</bold></td>
<td align="left" valign="top">2 (1%)</td>
<td align="left" valign="top">1 (3%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>3</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>3</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>Anrede</bold><break/><bold>(kein Satzgliedstatus)</bold></td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top">1 (33%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>1</bold></td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>0</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>1</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>gesamt</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;">39 (100%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;">3 (100%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>42</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;">158 (100%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;">33 (100%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>191</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>233</bold></td>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
<p>Am h&#228;ufigsten treten sowohl in Erst- und Zweitsprache Adverbiale ins linke Au&#223;enfeld, wenngleich der Anteil in der Zweitsprache deutlich &#252;berwiegt. Hierbei werden von den Proband:innen folgende Adverbiale konkret versprachlicht:</p>
<table-wrap id="T4">
<label>Tabelle 4</label>
<caption>
<p>Adjektive im linken Au&#223;enfelds in V3-Strukturen (n = 62)</p>
</caption>
<table>
<tbody>
<tr>
<td align="left" valign="top"></td>
<td align="left" valign="top"><bold>L1</bold><break/><bold>m</bold></td>
<td align="left" valign="top"><bold>L1</bold><break/><bold>s</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>L1</bold><break/><bold>gesamt</bold></td>
<td align="left" valign="top"><bold>L2</bold><break/><bold>m</bold></td>
<td align="left" valign="top"><bold>L2</bold><break/><bold>s</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>L2</bold><break/><bold>gesamt</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>gesamt</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>konjunktional</bold></td>
<td align="left" valign="top">7 (23%)</td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>7</bold></td>
<td align="left" valign="top">59 (42%)</td>
<td align="left" valign="top">9 (33%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>68</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>75</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>Satzadverbial</bold></td>
<td align="left" valign="top">13 (42%)</td>
<td align="left" valign="top">1 (50%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>14</bold></td>
<td align="left" valign="top">37 (26%)</td>
<td align="left" valign="top">11 (41%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>48</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>62</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>kausal</bold></td>
<td align="left" valign="top">3 (10%)</td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>3</bold></td>
<td align="left" valign="top">16 (11%)</td>
<td align="left" valign="top">2 (7%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>18</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>21</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>lokal</bold></td>
<td align="left" valign="top">5 (16%)</td>
<td align="left" valign="top">1 (50%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>6</bold></td>
<td align="left" valign="top">9 (6%)</td>
<td align="left" valign="top">4 (15%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>13</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>19</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>modal</bold></td>
<td align="left" valign="top">2 (6%)</td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>2</bold></td>
<td align="left" valign="top">13 (9%)</td>
<td align="left" valign="top">1 (4%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>14</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>16</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>temporal</bold></td>
<td align="left" valign="top">1 (3%)</td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>1</bold></td>
<td align="left" valign="top">7 (5%)</td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>7</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>8</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>gesamt</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;">31 (100%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;">2 (100%<xref ref-type="fn" rid="n9">9</xref>)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>33</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;">141 (100%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;">27 (100%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>168</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>201</bold></td>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
<p>Wie die Werte in <xref ref-type="table" rid="T4">Tabelle 4</xref> verdeutlichen, werden Konjunktional- (48 und 49) und Satzadverbien (50 und 51) sowohl in Erst- (48, 50) als auch Zweitsprache (49 und 51) bevorzugt ins linke Au&#223;enfeld platziert, Kausal- (52), Lokal- (53), Modal- (54) und Temporaladverbien (55) sind dort seltener festzustellen und werden eher in der Zweit- (52 und 54), aber auch in der Erstsprache (53 und 55) produziert.</p>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(48)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>und deswegen: (-) vielleicht wa_s EH net so schlEcht; (16tomafr, L1, m, 1068)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(49)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>zum bEIspiel du m&#246;chtest in_in_wEIter &#228;h_in wEIt (.) SEE (.) gEhen? (08 musamo, L2, m, 2530)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(50)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>(---) aber SICHer auf l&#228;nger a:uf l&#196;ngere strecken kon (.) kimmt ma mi_m fAhrrad nit wEIt, (23faevhi, L1, m, 347)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(51)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>aber normalerweise (--) ah man (-) man braucht die ZUge (.) WENiger, (29omgeah, L2, m, 5459)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(52)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>NUR f&#252;r die drIngende (.) falle (-) man kann also die:, (25yafamo, L2, m, 4867)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(53)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>oiso an DEInem bild i find_s zwar gUt, (02visywi, L1, m, 746)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(54)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>&#176;h und &#228;hm (.) f&#252;:r dem FAHRrad (.) wir m&#252;ssen (--) auch (.) &#228;hm SPORTlich sein, (04digase, L2, m, 4688)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
<list-item>
<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(55)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>jetz auf Urlaub fahren &#176;hhh w&#252;rd i pers&#246;nlich jetz nu net so als gro&#223;es problem sEhen, (11frrehe, L1, m, 328)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<p>In V3-Strukturen wird das Vorfeld nach einem besetzten linken Au&#223;enfeld folgenderma&#223;en realisiert: In der Lernersprache wird das Vorfeld in 153 von 191 Strukturen von Subjekten besetzt, welche als Pronominalphrase (105, davon 35 zs und 70 nz), Nominalphrase (43, davon 13 zs und 30 nzs), einer Kombination aus Nominal- und Pronominalphrase (3, davon 2 zs und 1 nzs) oder Verbalphrase (2, davon 2 nzs) realisiert wird. Von den 105 Pronominalphrasen werden folgende Pronomen konkret versprachlicht: <italic>ich</italic> (22, davon 7 zs, 15 nzs), <italic>es</italic> (18, davon 2 zs und 16 nzs), <italic>wir</italic> (16, davon 5 zs, 11 nzs), <italic>man</italic> (15, davon 7 zs und 8 nzs), <italic>das</italic> (11, davon 4 zs, 7 nzs), <italic>du</italic> (12, davon 6 zs und 6 nzs) und andere Pronomen, wie <italic>alles, beide, beides, du, er, niemand, sie, zweite</italic>. In der Erstsprache wird das Vorfeld in 22 von 42 Strukturen von Subjekten besetzt, welche als Pronominalphrasen (13), Nominalphrasen (8) und einer Kombination aus Nominal- und Pronominalphrase (1) versprachlicht sind. Folgende Pronomen werden von den Proband:innen mit Deutsch als Erstsprache verwendet: <italic>man</italic> (4), <italic>ich</italic> (3), <italic>das</italic> (2), <italic>du</italic> (2) und <italic>es</italic> (2).</p>
<p>In diesem Abschnitt wurde untersucht, wie sich der Gebrauch von V3-Strukturen zwischen Personen mit Deutsch als Erst- und Zweitsprache in gesprochener und geschriebener Sprache unterscheidet. Dabei wurden V3-Strukturen in Relation zu V2-Kontexten analysiert, um Unterschiede und Gemeinsamkeiten im Gebrauch aufzuzeigen. Die Ergebnisse zeigen, dass V3-Strukturen von Lernenden mit Deutsch als Zweitsprache h&#228;ufiger verwendet werden als die Proband:innen mit Deutsch als Erstsprache das tun. Besonders auff&#228;llig ist diese Diskrepanz in der gesprochenen Sprache, wo 9.57% der V2-Kontexte in der Zweitsprache als V3-Strukturen realisiert werden, verglichen mit 3.78% in der Erstsprache. Bei Ber&#252;cksichtigung der Zielsprachlichkeit und bei Abzug der nicht-zielsprachlichen Realisierungen verringern sich die Anteile in der Zweitsprache, sodass sie n&#228;her an die Werte der Erstsprache heranr&#252;cken. Adverbiale dominieren die Besetzung des linken Au&#223;enfelds in V3-Strukturen, insbesondere bei Zweitsprachlern. Dabei werden Satzadverbiale und konjunktionale Adverbiale bevorzugt, w&#228;hrend kausale, lokale, modale und temporale oder andere Adverbiale seltener auftreten. Das Vorfeld wird in der Zweitsprache &#252;berwiegend von Subjekten &#8211; meist pronominal realisiert &#8211; besetzt.</p>
<p>Abgesehen vom Vergleich des sprachlichen Gebrauchs von V2- und V3-Strukturen in der gesprochenen sowie geschriebenen Erst- und Zweitsprache interessiert uns die Anwendung und Zielsprachlichkeit in der Lernersprache, worauf wir nun eingehen.</p>
</sec>
<sec>
<title>2.2.2 Zielsprachlichkeit von V2/V3-Strukturen in der L2</title>
<p>Im vorigen Kapitel wurde deutlich, dass V3-Strukturen sowohl in Deutsch als Erst- als auch Zweitsprache vorkommen, wenngleich jene Strukturen in der Zweitsprache anteilig h&#228;ufiger und auch nicht zielsprachlich auftreten. Nun wenden wir uns der Frage zu, in welchen Kontexten fortgeschrittene Lernende diese V3-Strukturen zielsprachlich oder nicht-zielsprachlich produzieren. Diese Frage dr&#228;ngt sich auch insofern auf, als dass der in Kapitel 2.2.1 berichtete Anteil nicht zielsprachlicher V3-Strukturen f&#252;r den insgesamt erh&#246;hten Anteil an V3-Strukturen in V2-Kontexten verantwortlich ist. F&#252;r die Datenauswertung und -analyse verwenden wir ausschlie&#223;lich jene Sprachdaten, die von Lernenden produziert wurden (n = 41). Von den insgesamt 664 syntaktischen Phrasen, die V2-Strukturen in Subjekt-Verb-Inversionskontexten oder V3-Strukturen zugeordnet werden konnten, war in 661 Strukturen eine Beurteilung der Finitumsposition m&#246;glich. Die gruppenbasierte Auswertung der Daten zeigt folgende Verteilung der Strukturen auf zielsprachliche (zs) oder nicht zielsprachliche (nzs) gesprochene (m) oder geschriebene (s) Sprache:</p>
<table-wrap id="T5">
<label>Tabelle 5</label>
<caption>
<p>Finitumsposition und Zielsprachlichkeit in V2/V3-Strukturen von Lernenden (n = 41)</p>
</caption>
<table>
<tbody>
<tr>
<td align="left" valign="top"></td>
<td align="left" valign="top"><bold>zs</bold><break/><bold>m</bold></td>
<td align="left" valign="top"><bold>zs</bold><break/><bold>s</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>zs</bold><break/><bold>gesamt</bold></td>
<td align="left" valign="top"><bold>nzs</bold><break/><bold>m</bold></td>
<td align="left" valign="top"><bold>nzs</bold><break/><bold>s</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>nzs</bold><break/><bold>gesamt</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>gesamt</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>V2_XVS(X)</bold></td>
<td align="left" valign="top">290 (82%)</td>
<td align="left" valign="top">176 (99%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>466</bold></td>
<td align="left" valign="top">2 (2%)</td>
<td align="left" valign="top">2 (6%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>4</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>470</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>V3_XSV(X)</bold></td>
<td align="left" valign="top">49 (14%)</td>
<td align="left" valign="top">1 (1%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>50</bold></td>
<td align="left" valign="top">80 (83%)</td>
<td align="left" valign="top">23 (70%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>103</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>153</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>V3_XXVS(X)</bold></td>
<td align="left" valign="top">15 (4%)</td>
<td align="left" valign="top">1 (1%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>16</bold></td>
<td align="left" valign="top">9 (9%)</td>
<td align="left" valign="top">6 (18%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>15</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>31</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>V3_SXV(X)</bold></td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>0</bold></td>
<td align="left" valign="top">2 (2%)</td>
<td align="left" valign="top">2 (6%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>4</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>4</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top"><bold>V3_XXSV(X)</bold></td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>0</bold></td>
<td align="left" valign="top">3 (3%)</td>
<td align="left" valign="top">0</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#f4f4f5;"><bold>3</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>3</bold></td>
</tr>
<tr>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>gesamt</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;">354 (100%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;">178 (100%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>532</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;">96 (100%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;">33 (100%)</td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>129</bold></td>
<td align="left" valign="top" style="background-color:#bfbfbf;"><bold>661</bold></td>
</tr>
</tbody>
</table>
</table-wrap>
<p>Unsere individuumsbasierte Berechnung von Zielsprachlichkeitsquoten (ZSQ)<xref ref-type="fn" rid="n10">10</xref> pro Proband:in basiert auf dem Anteil zielsprachlicher Strukturen gemessen an der Gesamtmenge der individuell produzierten Strukturen von V2-Strukturen in XVS-Kontexten und V3-Strukturen (s&#228;mtliche Kontexte von <xref ref-type="table" rid="T5">Tabelle 5</xref> sind hier zusammengefasst). Die ZSQ nehmen einen Wert zwischen 0% und 100% ein. In <xref ref-type="fig" rid="F3">Abbildung 3</xref> werden die ZSQ pro Proband:in in grauen Punkten dargestellt.</p>
<fig id="F3">
<label>Abbildung 3</label>
<caption>
<p>Zielsprachlichkeitsquoten in V2/V3-Strukturen von Lernenden (n = 41)</p>
</caption>
<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="kordaf-4721_wittner-g3.png"/>
</fig>
<p>Das Geigendiagramm in <xref ref-type="fig" rid="F3">Abbildung 3</xref> veranschaulicht, dass V2/V3-Strukturen von Lernenden in der relativ spontanen geschriebenen Sprache tendenziell &#246;fter zielsprachlich produziert werden. Der Median liegt hier bei 100% (in der gesprochenen Sprache bei ca. 80%). Die Durchschnittswerte liegen in beiden Medialit&#228;ten &#252;ber bzw. bei 75%. In der geschriebenen Sprache ist im Vergleich zur gesprochenen Sprache eine h&#246;here Spannbreite zu konstatieren (Verteilung der Datenpunkte von 0 bis 100%). Die Auswertung zeigt, dass Zielsprachlichkeit nicht ausschlie&#223;lich auf Gruppenebene betrachtet werden kann, denn trotz allgemeiner Tendenzen, die feststellbar sind, ist sie von individuellen Unterschieden gepr&#228;gt.</p>
<p>Die Berechnung eines logistisch gemischten Modells mithilfe des Pakets lme4 (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B2">Bates et al. 2015</xref>), gesch&#228;tzt mithilfe von Maximum-Likelihood und dem Nelder-Mead-Optimierungsalgorithmus, sagt die Zielsprachlichkeit der Finitumsposition in Abh&#228;ngigkeit von der Variable Medialit&#228;t voraus. Die ID wurde als Zufallseffekt ber&#252;cksichtigt (Finitumsposition_Korrektheit &#126; Medialit&#228;t &#126; 1 &#124; ID). Die Erkl&#228;rungskraft des Modells ist schwach, das Bestimmtheitsma&#223; (R<sup>2</sup>) weist einen Wert von 0.13 auf. Der Anteil der erkl&#228;rten Varianz, der ausschlie&#223;lich auf feste Effekte zur&#252;ckzuf&#252;hren ist (marginales R<sup>2</sup>), betr&#228;gt 0.00977. Die Analyse ergab, dass sich im Hinblick auf die Medialit&#228;t die Schriftlichkeit positiv auf die Finitumsposition auswirkt. Dieser Effekt ist allerdings statistisch nicht signifikant (Beta = 0.41, 95% CI [-0.04; 0.86], p = 0.074; standardisiertes Beta = 0.41, 95% CI [-0.04; 0.86]).</p>
<p>Wird neben der Medialit&#228;t auch die Besetzung des linken Au&#223;enfelds beachtet (<italic>Finitumsposition_Korrektheit &#126; Medialit&#228;t</italic> + <italic>vor.VF.Satzglied &#126;1 &#124; ID</italic>), ist die Erkl&#228;rkraft des Modells sehr hoch: Die bedingte Erkl&#228;rungskraft (Bestimmtheitsma&#223; R<sup>2</sup>) betr&#228;gt 0.91, und die durch die festen Effekte allein erkl&#228;rte Varianz (marginales R<sup>2</sup>) liegt ebenfalls bei 0.91. In diesem Modell zeigt sich, dass der Effekt der Medialit&#228;t signifikant und negativ ist (Beta = -2.38, 95%-Konfidenzintervall [-3.97, -0.78], p = 0.004). Die Effekte der unterschiedlichen Typen von Satzgliedern im Vorfeld weisen hingegen keine statistische Signifikanz auf. Diese Ergebnisse zeigen, dass die Medialit&#228;t ein zentraler Pr&#228;diktor f&#252;r die Korrektheit der Finitumsposition ist, wenn die Variabilit&#228;t der Daten entsprechend durch andere Pr&#228;diktoren erkl&#228;rt werden kann.</p>
<p>Die 129 nicht zielsprachlichen Strukturen aus V2/V3-Subjekt-Verb-Inversionskontexten beginnen mit Adverbialen (115<xref ref-type="fn" rid="n11">11</xref>), Nominativen (4), Pr&#228;positionalobjekten (4), Akkusativobjekten (3) und Partikeln (2), in einer Struktur bleibt das Vorfeld unbesetzt. In <xref ref-type="fig" rid="F4">Abbildung 4</xref> werden Adverbiale im linken Au&#223;enfeld aufgrund ihrer Dominanz (vgl. oben) genauer begutachtet, indem sie nach Frequenz ihres Vorkommens gereiht werden. Rott&#246;ne symbolisieren Daten aus der gesprochenen und Blaut&#246;ne aus der geschriebenen Sprache.</p>
<fig id="F4">
<label>Abbildung 4</label>
<caption>
<p>Adverbiale im linken Au&#223;enfeld und Finitumsposition</p>
</caption>
<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="kordaf-4721_wittner-g4.png"/>
</fig>
<p>Satzadverbiale (56<xref ref-type="fn" rid="n12">12</xref> bis 58) im linken Au&#223;enfeld treten sowohl in gesprochener (56 und 57) als auch geschriebener (58) Sprache frequent auf und f&#252;hren in der gesprochenen Sprache in ca. einem Drittel zu zielsprachlichen (56), in der geschriebenen Sprache zu ausschlie&#223;lich nicht zielsprachlichen (58) Strukturen. Von den Konjunktionaladverbialen (59 bis 62) vor dem Vorfeld werden insbesondere konsekutive (60) und spezifizierende (59) in der gesprochenen Sprache realisiert, wobei konsekutive Adverbiale haupts&#228;chlich zu nicht zielsprachlichen (60 und 62), hingegen spezifizierende &#252;berwiegend zu zielsprachlichen (59; nicht spezifizierend, sondern additiv in 61) Strukturen f&#252;hren. Modale (63 bis 65) und kausale (66 bis 68) Adverbiale vor dem Vorfeld treten insgesamt seltener auf und f&#252;hren in gesprochener Sprache zu zielsprachlichen (63 und 66) und nicht zielsprachlichen (64 und 67), in geschriebener Sprache ausschlie&#223;lich zu nicht zielsprachlichen (65 und 68) Finitumspositionen. Die Auswertung der Daten veranschaulicht, wie wesentlich und notwendig eine differenzierte Einstufung hinsichtlich der Zielsprachlichkeit von Finitumspositionen ist und welch wesentliche Rolle Dimensionen wie Prosodie bzw. Pausensetzung (56 w&#228;re ohne Pausensetzung <italic>nicht zielsprachlich</italic>, dahingegen 60 mit Z&#228;sur <italic>zielsprachlich</italic>) und Interpunktion (61 w&#228;re ohne Satzzeichen nach <italic>au&#223;erdem</italic> nicht zielsprachlich) einnehmen.</p>
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<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(56)</p></list-item>
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</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>(1.0) &#176;hh ja: vie:lleicht (-) du hast recht- (26 saasagu, L2, m, 3089)</p></list-item>
</list>
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</list>
</list-item>
</list>
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<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(57)</p></list-item>
</list>
</list-item>
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<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>&#228;h (-) manchmal auch es is TEUer; (22 maweca, L2, m, 5230)</p></list-item>
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</list>
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</list>
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<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(58)</p></list-item>
</list>
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<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>aber vielleicht es ist besser, (04digase, L2, s, 3515)</p></list-item>
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</list>
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<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(59)</p></list-item>
</list>
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<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>&#176;h aber zum bEIspiel (.) wI:r kOmmen (-) an &#228;h in unsere universit&#228;t JEDen tag, (13hayudo, L2, m, 2448)</p></list-item>
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</list>
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</list>
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<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(60)</p></list-item>
</list>
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<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>(--) dann du hast ZWEI vor_vortEIle; (08 musamo, L2, m, 2529)</p></list-item>
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</list>
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</list>
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<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(61)</p></list-item>
</list>
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<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>Au&#223;erdem, was f&#252;r ein Gef&#252;h bekommt Leser/innen, (11 mohaab, L2, s, 1608)</p></list-item>
</list>
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</list>
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</list>
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<list-item><p>(62)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>Deswegen xx zum Thema &#8222;Abenteuer Lesen" passt unbedinkt erstes Foto. (13aidada, L2, s, 3645)</p></list-item>
</list>
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</list>
</list-item>
</list>
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<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(63)</p></list-item>
</list>
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<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>(2.0) u:nd (2.5) &lt;&lt;&#252;berlegt&gt;mmh&gt; (---) ja mit dem zu:g h&#176;(.) man ka:nn (-) irgendwo: irgendwoHIN fahren, (26 sasagu, L2, m, 3044)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
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<list-item><p>(64)</p></list-item>
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<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>&#176;h also mit dem FAHRrad ich glAUbe (05alchja, L2, m, 4452)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
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<list-item><p>(65)</p></list-item>
</list>
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<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>und [A/a]uf diese [W/w]eise [W/w]ir k&#246;nnen die Kinder motiveren (29omgeah, L2, s, 3994)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
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<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(66)</p></list-item>
</list>
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<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>wenn es ist nicht so weit weg // dann JA (-) man kann (.) die fahrrad nutzen, (22 maweca, L2, m, 5211&#8211;5212)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
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<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(67)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>aber wenn in linz gibt keine (.) UNi, // dann [er kommt hier. ] (27enedza, 5095&#8211;5096)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<list list-type="gloss">
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<list list-type="wordfirst">
<list-item><p>(68)</p></list-item>
</list>
</list-item>
<list-item>
<list list-type="sentence-gloss">
<list-item>
<list list-type="final-sentence">
<list-item><p>&amp; obwohl das r&#252;hige Meer Nebenan x nicht nach Abenteuer schreint schreit, // das Bild mit den Kinder sieht auch nicht abenteuerlich aus, (09 madexy, L2, s, 1541&#8211;1542)</p></list-item>
</list>
</list-item>
</list>
</list-item>
</list>
<p>In diesem Abschnitt wurde die Frage beantwortet, in welchen Kontexten fortgeschrittene Lernende V2 bzw. V3-Strukturen <italic>zielsprachlich</italic> oder <italic>nicht zielsprachlich</italic> verwenden und wie die Produktionsbedingungen (gesprochen vs. geschrieben) sowie der sprachliche Kontext (Besetzung des linken Au&#223;enfelds) die Zielsprachlichkeit beeinflussen.</p>
<p>Die Analyse zeigt, dass V3-Strukturen h&#228;ufiger in der gesprochenen Lernersprache auftreten, wobei der Anteil zielsprachlicher Strukturen in beiden Medialit&#228;ten hoch ist. Die schriftliche Sprache weist eine gr&#246;&#223;ere Spannbreite hinsichtlich der individuellen Zielsprachlichkeitsquoten auf, was auf eine h&#246;here Variabilit&#228;t hinweist. Die Medialit&#228;t hat &#8211; wenn der sprachliche Kontext ber&#252;cksichtigt wird &#8211; laut einem logistischen Modell einen signifikanten Einfluss auf die Zielsprachlichkeit. Die nicht zielsprachlichen Strukturen beginnen in der Lernersprache &#252;berwiegend mit Adverbialen. Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung eines ausdifferenzierten Einstufungsverfahrens.</p>
<p>Neben den Auswertungen des sprachlichen Gebrauchs von Proband:innen mit Deutsch als Erst- und Zweitsprache interessiert uns deren Einsch&#228;tzung von Strukturen. Im folgenden Abschnitt gehen wir diesem Thema nach.</p>
</sec>
<sec>
<title>2.2.3 Akzeptanz von V2/V3-Strukturen in L1 und L2</title>
<p>Theorie-, daten- und hypothesengeleitet wurde ein Grammatikalit&#228;tsurteilstest entwickelt, der von den Proband:innen beantwortet wurde<xref ref-type="fn" rid="n13">13</xref>. In diesem Test wurden f&#252;r Lernende herausfordernden syntaktischen Strukturen (Subjekt-Verb-Inversion in Teils&#228;tzen mit V2-Stellung in 34 Items und VE-Stellung in 16 Items und Distraktoren in 8 Items) konfrontiert. Die Proband:innen waren aufgefordert, in einer <italic>Online</italic>-Testung die Wortstellung in einzelnen Strukturen in ihrer Zielsprachlichkeit (<italic>richtig</italic> vs. <italic>falsch</italic>) zu beurteilen. Die Items wurden randomisiert, die Itempaare (<italic>richtig</italic> und <italic>falsch</italic> derselben Struktur) unterscheiden sich ausschlie&#223;lich in der Position des Finitums.</p>
<p>Bevor wir Ergebnisse und Auswertungen zu jenen f&#252;r uns hier relevanten Strukturen, die den V2/V3-Strukturen zugeordnet werden k&#246;nnen, pr&#228;sentieren wir die Items der Testung:</p>
<p><bold>Teils&#228;tzen mit V2/V3-Stellung: 34 Items</bold></p>
<p><bold>Vorangestelltes Akkusativobjekt (6)</bold></p>
<p>richtig_INV_Akk1: Das erste Bild finde ich passender, weil das Licht viel w&#228;rmer ist.</p>
<p>falsch_INV_Akk1: Das erste Bild ich finde passender, weil das Licht viel w&#228;rmer ist.</p>
<p>richtig_INV_Akk2: Diesen Punkt habe ich ausgeschlossen, weil er mir nicht wichtig vorkommt.</p>
<p>falsch_INV_Akk2: Diesen Punkt ich habe ausgeschlossen, weil er mir nicht wichtig vorkommt.</p>
<p>richtig_INV_Akk3: Das kann man schon bearbeiten.</p>
<p>falsch_INV_Akk3: Das man kann schon bearbeiten.</p>
<p><bold>Vorangestellte Pr&#228;positionalphrase (6)</bold></p>
<p>richtig_INV_Pp1: F&#252;r den Artikel &#8221;Abenteuer Lesen&#8220; finde ich das zweite Bild aussagekr&#228;ftiger.</p>
<p>falsch_INV_Pp1: F&#252;r den Artikel &#8221;Abenteuer Lesen&#8220; ich finde das zweite Bild aussagekr&#228;ftiger.</p>
<p>richtig_INV_Pp2: Auf dem ersten Foto sehen wir besch&#228;ftigte Menschen.</p>
<p>falsch_INV_Pp2: Auf dem ersten Foto wir sehen besch&#228;ftigte Menschen.</p>
<p>richtig_INV_Pp3: Auf dem zweiten Foto lernen die Senioren gerade etwas Neues.</p>
<p>falsch_INV_Pp3: Auf dem zweiten Foto die Senioren lernen gerade etwas Neues.</p>
<p><bold>Vorangestelltes Adverbial (10)</bold></p>
<p>richtig_INV_Adv1: Dann k&#246;nnen sie &#252;ber IT-Themen chatten und sich Tutorials ansehen.</p>
<p>falsch_INV_Adv1: Dann sie k&#246;nnen &#252;ber IT-Themen chatten und sich Tutorials ansehen.</p>
<p>richtig_INV_Adv2: Deswegen bin ich &#252;berzeugt, dass dieses Foto am besten zum Artikel passt.</p>
<p>falsch_INV_Adv2: Deswegen ich bin &#252;berzeugt, dass dieses Foto am besten zum Artikel passt.</p>
<p>richtig_INV_Adv3: Vielleicht k&#246;nnen wir das vor der Pr&#228;sentation noch genauer bearbeiten.</p>
<p>falsch_INV_Adv3: Vielleicht wir k&#246;nnen das vor der Pr&#228;sentation noch genauer bearbeiten.</p>
<p>richtig_INV_Adv4: Au&#223;erdem muss man beim Lesen alleine sein.</p>
<p>falsch_INV_Adv4: Au&#223;erdem man muss beim Lesen alleine sein.</p>
<p>richtig_INV_Adv5: Irgendwie k&#246;nnte das zweite Foto besser sein.</p>
<p>falsch_INV_Adv5: Irgendwie das zweite Foto k&#246;nnte besser sein.</p>
<p><bold>Vorangestellter Nebensatz (8)</bold></p>
<p>richtig_INV_Ns1: Wenn wir bei einer Zeitung wie der Krone arbeiten, ist das Foto 1 passender.</p>
<p>falsch_INV_Ns1: Wenn wir bei einer Zeitung wie der Krone arbeiten, das Foto 1 ist passender.</p>
<p>richtig_INV_Ns2: Wenn man sein Lieblingsbuch liest, dann ist man in einer anderen Welt.</p>
<p>falsch_INV_Ns2: Wenn man sein Lieblingsbuch liest, dann man ist in einer anderen Welt.</p>
<p>richtig_INV_Ns3: Da das zweite Foto am besten zum Thema passt, m&#246;chte ich dieses Foto verwenden.</p>
<p>falsch_INV_Ns3: Da das zweite Foto am besten zum Thema passt, ich m&#246;chte dieses Foto verwenden.</p>
<p>richtig_INV_Ns4: Obwohl wir den Artikel noch nicht kennen, w&#252;rden wir uns f&#252;r Foto 2 entscheiden.</p>
<p>falsch_INV_Ns4: Obwohl wir den Artikel noch nicht kennen, wir w&#252;rden uns f&#252;r Foto 2 entscheiden.</p>
<p><bold>Vorangestelltes Redemittel (4)</bold></p>
<p>richtig_INV_Rm1: Meiner Meinung nach k&#246;nnte das zweite Foto besser zum Artikel passen.</p>
<p>falsch_INV_Rm1: Meiner Meinung nach das zweite Foto k&#246;nnte besser zum Artikel passen.</p>
<p>richtig_INV_Rm2: Meiner Meinung nach eignet sich das erste Foto zum Thema am besten.</p>
<p>falsch_INV_Rm2: Meiner Meinung nach das erste Foto eignet sich zum Thema &#8222;Abenteuer Lesen&#8220; am besten.</p>
<p>Im Gruppenvergleich zeigt sich, dass Proband:innen mit Deutsch als Zweitsprache (n = 41) im Mittel 81%<xref ref-type="fn" rid="n14">14</xref> von V2-Strukturen und 27% von V3-Strukturen akzeptieren. In den <xref ref-type="fig" rid="F5">Abbildungen 5</xref> und <xref ref-type="fig" rid="F6">6</xref> ist die Akzeptanzrate der Gruppe (L1 vs. L2) pro Item durch den gr&#252;nen Anteil im Balken repr&#228;sentiert. Die Itempaare (links: <italic>richtig</italic> und rechts: <italic>falsch</italic>) pro Struktur werden in einer Zeile pr&#228;sentiert. Proband:innen mit Deutsch als Erstsprache (n = 21) akzeptieren 95% von den V2-Strukturen und 11% von den V3-Strukturen (vgl. <xref ref-type="fig" rid="F6">Abbildung 6</xref>). In einzelnen Strukturen weicht die Beurteilung der Strukturen von Personen mit Erst- vs. Zweitsprache stark voneinander ab, insbesondere ist das bei Rahmensetzer-Elementen (wie u.a. <italic>auf dem zweiten Foto</italic>, siehe richtig_INV_Pp2, falsch_INV_Pp2, richtig_INV_Pp3, falsch_INV_Pp3), Adverbialen im linken Au&#223;enfeld (<italic>dann, au&#223;erdem, irgendwie</italic>, siehe richtig_INV_Adv1, falsch_INV_Adv1, richtig_INV_Adv4, falsch_INV_Adv4, richtig_INV_Adv5, falsch_INV_Adv5), vorangestellten Teils&#228;tzen (eingeleitet durch <italic>wenn</italic> und <italic>da</italic>, siehe richtig_INV_Ns1, falsch_INV_Ns1, richtig_INV_Ns2, falsch_INV_Ns2, richtig_INV_Ns3, falsch_INV_Ns3) oder Redemittel (<italic>meiner Meinung nach</italic>, siehe richtig_INV_Rm1, falsch_INV_Rm1, richtig_INV_Rm2, falsch_INV_Rm2) der Fall. Dahingegen gibt es auch Strukturen, die von beiden Gruppen &#228;hnlich beurteilt wurden und die mit einer relativ hohen Akzeptanz von V3 einhergeht: Rahmensetzer-Topiks im Akkusativ, bei <italic>das erste Bild</italic> (falsch_INV_Akk1), <italic>diesen Punkt</italic> (falsch_INV_Akk2), <italic>das</italic> (falsch_INV_Akk3), und Konjunktional- sowie Satzadverbiale im linken Au&#223;enfeld, bei <italic>deswegen</italic> (falsch_INV_Adv2) und <italic>vielleicht</italic> (siehe falsch_INV_Adv3), und vorangestellter Teilsatz, eingeleitet durch <italic>obwohl</italic> (siehe falsch_INV_Ns4).</p>
<fig id="F5">
<label>Abbildung 5</label>
<caption>
<p>Akzeptanzrate von Proband:innen mit Deutsch als L2 pro Item</p>
</caption>
<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="kordaf-4721_wittner-g5.png"/>
</fig>
<fig id="F6">
<label>Abbildung 6</label>
<caption>
<p>Akzeptanzrate von Proband:innen mit Deutsch als L1 pro Item</p>
</caption>
<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="kordaf-4721_wittner-g6.png"/>
</fig>
<fig id="F7">
<label>Abbildung 7</label>
<caption>
<p>Akzeptanzrate der schriftlichkeitsorientierten Normvorstellung von V2-Strukturen pro Proband:in</p>
</caption>
<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="kordaf-4721_wittner-g7.png"/>
</fig>
<p><xref ref-type="fig" rid="F7">Abbildung 7</xref> konzentriert sich nun wieder auf die Bewertungen, die pro Proband:in abgegeben wurden. Die grauen Punkte stellen &#252;ber s&#228;mtliche Items im GUT gemittelten Werte pro Proband:in dar. Die Akzeptanzrate ist dabei als Konvergenzrate zu verstehen, denn sie bildet ab, inwiefern Proband:innen ihre Beurteilung an eine schriftlich orientierte Normvorstellung anpassen. Die Verteilung der Datenpunkte zur gemittelten Akzeptanzrate pro Proband:in zeigt im Vergleich zu Proband:innen mit Deutsch als Erstsprache eine h&#246;here Spannbreite (siehe Minimal- und Maximalwerte), h&#246;here SD-Werte und somit eine breitere Streuung der Datenpunkte von Proband:innen mit Deutsch als Zweitsprache. Au&#223;erdem zeigen sich in der Zweitsprache vergleichsweise niedrigere Median- und Mittelwerte (L2: &#8960; = 80.98, Median = 81.25, MIN = 44.18, MAX = 100, SD = 13.74; L1: &#8960; = 92.24, Median = 96.77, MIN = 76.47, MAX = 100, SD = 96.77).</p>
<p>Zusammenfassend zeigt sich, dass Proband:innen mit Deutsch als Zweitsprache V3-Strukturen eher als Proband:innen mit Deutsch als Erstsprache akzeptieren (L2 = 27%, L1 = 11%). Die Gruppen unterscheiden sich insbesondere in der Beurteilung von Strukturen mit vorangestellten Rahmensetzer-Topiks, Adverbialen, Teils&#228;tzen und Redemitteln. Hohe Akzeptanz von V3 in beiden Gruppen zeigt sich bei dieser Testung in vorangestellten Akkusativobjekten, bei bestimmten Adverbialen (<italic>deswegen</italic> und <italic>vielleicht</italic>) sowie bestimmten Teils&#228;tzen (eingeleitet durch <italic>obwohl</italic>). Die Verteilung der Daten zeigt eine gr&#246;&#223;ere Streuung und niedrigere Durchschnittswerte der mittleren Akzeptanzrate von Proband:innen mit Deutsch als Zweit- im Vergleich zu Proband:innen mit Deutsch als Erstsprache.</p>
</sec>
</sec>
</sec>
<sec>
<title>3. Zusammenfassung, Fazit und Implikationen</title>
<p>Die vorliegende Arbeit untersucht die Verwendung und Akzeptanz von deutschen V2- und V3-Strukturen anhand von vergleichbaren gesprochenen und geschriebenen Daten junger Studierender mit Deutsch als Erst- und Zweitsprache (auf fortgeschrittenem Niveau). Deutsche Deklarativs&#228;tze zeichnen sich typischerweise durch eine V2-Stellung aus, w&#228;hrend V3-Strukturen eher in der (konzeptionellen) M&#252;ndlichkeit vorkommen und h&#228;ufig als <italic>nicht zielsprachlich</italic> angesehen werden. Im Spracherwerb stellt die Subjekt-Verb-Inversion eine zentrale Herausforderung dar, insbesondere weil in den Erstsprachen von Lernenden meist keine vergleichbaren syntaktischen Strukturen auftreten. Unsere Ergebnisse zeigen, wie Deklarativs&#228;tze im Sprachgebrauch in Abh&#228;ngigkeit von Medialit&#228;t und Register bei verschiedenen Gruppen von Sprachbenutzer:innen mit unterschiedlichen Ausgangssprachen auftreten. Dadurch, dass in den Aufgabenstellungen beide Medialit&#228;ten gefordert wurden, dasselbe Register bedient (informeller Austausch unter Kolleg:innen) und dieselbe Sprachhandlung (Diskutieren /Argumentieren / &#220;berzeugen) gefordert wurde, ist gew&#228;hrleistet, dass angestellte Vergleiche valide sind. Als besonders wertvoll erachten wir, dass die erhobenen Daten neben Gruppenvergleichen auch intra- und interindividuelle Auswertungen erlauben. Hervorzuheben ist au&#223;erdem die manuelle qualitative Datenaufbereitung und -annotation der gesprochenen Sprache (vgl. Wittner / Ender in dieser Themenausgabe), welche Strukturen sichtbar macht, die unter Umst&#228;nden bei automatisierten Suchanfragen oder -auswertungen unbemerkt blieben.</p>
<p>Unsere Ergebnisse zeigen, dass V3-Strukturen in der gesprochenen Lernersprache h&#228;ufiger auftreten (L2: 9,57% vs. L1: 3,78%). Am h&#228;ufigsten finden sich dabei Adverbiale im linken Au&#223;enfeld und das Subjekt im Vorfeld. Diese Teilergebnisse sind in Bezug auf die Unterschiede zwischen den Gruppen mit den Befunden von Wiese et al. (<xref ref-type="bibr" rid="B52">2022: 7</xref>) vergleichbar, die 0,96 V3-Strukturen mit der Abfolge Adverbial und Subjekt vor dem Finitum pro 100 CU in bilingualen Gruppen gegen&#252;ber 0,41 V3-Strukturen in monolingualen Gruppen berichten. Ihre Ergebnisse basieren auf gesprochenen Daten aus dem RUEG-Korpus (vgl. Wiese et al. 2019). Daneben unterstreichen sie noch deutlicher, dass V3-Strukturen inh&#228;renter Bestandteil der gesprochenen Sprache sind. Ein direkter Vergleich mit anderen Studien ist zwar aufgrund unterschiedlicher Forschungsdesigns &#8211; etwa in Hinblick auf Erhebungsmethoden, den Fokus auf Textsorten, Register und Medialit&#228;t sowie auf Unterschiede in der Datenannotation (z.B. Segmentierung) &#8211; ebenso wie aufgrund der Zusammensetzung der Proband:innengruppen (u.a. Erstsprache(n)) und spezifischer Forschungsfragen schwierig. Dennoch zeigt sich, dass die in unserer Studie ermittelten Werte auch im Kontext anderer Forschungsergebnisse anschlussf&#228;hig sind.</p>
<p>Unsere Analyse zeigt, wie oben erw&#228;hnt, dass Lernende V3-Strukturen besonders h&#228;ufig verwenden. Fortgeschrittene Lernende, die im Zielsprachenland Deutsch lernen, erkennen und nutzen die Funktion des linken Au&#223;enfelds. Die Elemente, die von Lernenden im linken Au&#223;enfeld realisiert werden, sind allerdings variantenreicher und f&#252;hren auch &#8211; unter Einbezug und in Abh&#228;ngigkeit von Medialit&#228;t und sprachlichen Kontext &#8211; zu nicht zielsprachlichen Strukturen. Die Zielsprachlichkeit h&#228;ngt stark von der Besetzung des Vorfelds und der Medialit&#228;t ab, wobei gesprochene Sprache eine gr&#246;&#223;ere Variabilit&#228;t aufweist. Die sprachlichen Elemente im linken Au&#223;enfeld &#252;bernehmen im erst- und zweitsprachlichen Gebrauch eine projizierende metakommunikative Funktion, wie die Vermittlung einer Sprecher:inneneinstellung oder die Bewertung des Redebeitrags, eine redestrukturierende oder eine rahmende Funktion. Im zweitsprachlichen Gebrauch konnten wir im linken Au&#223;enfeld dar&#252;ber hinaus auch Elemente eruieren, welche von den Proband:innen mit Deutsch als Erstsprache nicht an dieser Position zum Einsatz kommen, welche jedoch semantisch und funktionell den vorher genannten Strukturen &#228;hneln. Insbesondere sind dies Adverbiale (u.a. <italic>deswegen, deshalb, dann</italic><xref ref-type="fn" rid="n15">15</xref>, <italic>dann vielleicht, vielleicht</italic><xref ref-type="fn" rid="n16">16</xref>, <italic>haupts&#228;chlich, nat&#252;rlich, manchmal, f&#252;r mich, meiner Meinung nach</italic>).</p>
<p>Der Grammatikalit&#228;tsurteilstest zeigt in der Beurteilung von V3-Strukturen eine breitere Akzeptanz von Proband:innen mit Deutsch als Erstsprache, wenngleich sich in beiden Gruppen eine gewisse Variabilit&#228;t nachweisen l&#228;sst. Res&#252;mierend deuten unsere Ergebnisse auf eine unterschiedliche Normenwahrnehmung bzw. einer fehlenden analytischen Diskriminationsf&#228;higkeit hin, die sich angesichts von semantischen und funktionalen &#196;hnlichkeiten (siehe oben) nachvollziehen lassen.</p>
<p>Die Nutzung und Akzeptanz von V3-Strukturen verweisen auf die Diskrepanz zwischen Sprachgebrauch und -vermittlung: Die Studie zeigt, dass V3-Strukturen eine wesentliche Rolle im gesprochenen Sprachgebrauch einnehmen. Die Ergebnisse unterstreichen des Weiteren die Notwendigkeit, die Subjekt-Verb-Inversion auch im fortgeschrittenen Sprachniveau gezielt zu trainieren und dabei den Einfluss von Register und Medialit&#228;t zu ber&#252;cksichtigen. Eine st&#228;rkere Integration von gesprochenen Sprachmustern k&#246;nnte Lernenden helfen, zielsprachliche Strukturen besser zu erfassen. Ein dringendes Desiderat &#8211; den Vermittlungskontext betreffend &#8211; ist es, dass verst&#228;rkt auf Gebrauchsnormen eingegangen (vgl. u.a. <xref ref-type="bibr" rid="B12">Ender / Fandrych / Thurmair 2023</xref>), Zweifelsf&#228;llen genug Raum geschenkt und konzeptionelle Schriftlichkeit sowie M&#252;ndlichkeit realit&#228;tsn&#228;her abgebildet wird. F&#252;r die Bewertung von syntaktischen Strukturen im Vermittlungskontext sowie im Zuge der Lernersprachenerforschung zeigen unsere Erkenntnisse, dass die sprachliche Korrektheit nie isoliert betrachtet werden darf, stattdessen muss der sprachliche Kontext, die kommunikative Angemessenheit, Prosodie und Interpunktion st&#228;rker in den Fokus r&#252;cken.</p>
</sec>
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<back>
<fn-group>
<fn id="n1"><p>Die erhobenen gesprochensprachlichen Daten wurden nach GAT2 (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B45">Selting et al. 2009</xref>) in einem erweiterten Basistranskript transkribiert, die geschriebensprachlichen Daten transliteralisiert. Zur Aufbereitung der Daten siehe Wittner / Ender in dieser Themenausgabe. Diese hiesige Zitierweise erm&#246;glicht das Auffinden der Struktur im vorliegenden Korpus und beinhaltet weitere Informationen: Pseudonym der Proband:innen, Deutsch als Erst- (L1) oder Zweitsprache (L2), medial gesprochen (m) oder geschrieben (s) realisiert und Zeile im Korpus.</p></fn>
<fn id="n2"><p>Der Asterisk kennzeichnet eine nicht zielsprachliche Formulierung.</p></fn>
<fn id="n3"><p>Der Erwerb von VE-Stellung und der Subjekt-Verb-Inversion werden in Folgestudien auch als parallel verlaufend konstatiert (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B28">Klein Gunnewiek 2000</xref>; <xref ref-type="bibr" rid="B3">Boss 2004</xref>).</p></fn>
<fn id="n4"><p>Sie verortet die Erwerbsreihenfolge von Strukturen mit Subjekt-Verb-Inversion folgenderma&#223;en (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B48">Terrasi-Haufe 2004: 128</xref>): Inversion in Erg&#228;nzungsfragen vor Inversion in Entscheidungsfragen vor Inversion nach vorangestellten Nebens&#228;tzen vor Inversion nach topikalisierten Adverbialien vor Inversion nach einleitenden Konjunktionaladverbien.</p></fn>
<fn id="n5"><p>Die Daten stammen aus unterschiedlichen Erhebungsphasen, die Daten von acht Proband:innen stammen aus der Erhebungsphase zur Dissertation (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B55">Wittner 2025</xref>), die restlichen Daten (n = 13) wurden zu einem sp&#228;teren Zeitpunkt im Rahmen einer universit&#228;ren Lehrveranstaltung am Fachbereich Germanistik an der Universit&#228;t Salzburg im Wintersemester 2023 unter unserer Leitung und mithilfe unserer Expertise von Studierenden erhoben.</p></fn>
<fn id="n6"><p>Die Prozentangaben sind hier und in weiterer Folge auf ganze Zahlen gerundet, Werte unter 1 wurden aufgerundet, wodurch sich ggf. eine Gesamtsumme der Prozentpunkte von &#252;ber 100 erkl&#228;ren l&#228;sst.</p></fn>
<fn id="n7"><p>Absolute Werte werden hier und in Folge auf zwei Kommazahlen gerundet.</p></fn>
<fn id="n8"><p>Die Prozentangaben sind hier wie oben und in weiterer Folge auf ganze Zahlen gerundet, Werte unter 1 wurden aufgerundet, wodurch sich ggf. eine Gesamtsumme der Prozentpunkte von unter oder &#252;ber 100 erkl&#228;ren l&#228;sst.</p></fn>
<fn id="n9"><p>Es ist uns durchaus bewusst, dass bei einem zweimaligen Auftreten Prozentangaben nicht sinnvoll sind, dieses Ma&#223; wurde der Vollst&#228;ndigkeit halber dennoch pr&#228;sentiert.</p></fn>
<fn id="n10"><p>Bei der Interpretation der Zielsprachlichkeitsquoten ist zu ber&#252;cksichtigen, dass das das Ausma&#223; an produzierten Strukturen individuell stark variiert (vgl. <xref ref-type="bibr" rid="B55">Wittner 2025</xref>).</p></fn>
<fn id="n11"><p>Von den 115 Adverbialen sind 112 im linken Au&#223;enfeld zu verorten, welche in <xref ref-type="fig" rid="F4">Abbildung 4</xref> in den kr&#228;ftigeren T&#246;nen abgebildet sind. Die restlichen drei Adverbiale stehen im Vorfeld und f&#252;hren auch zu einer nicht zielsprachlichen Finitumsposition.</p></fn>
<fn id="n12"><p>Diese Struktur hat die Titelgebung dieses Aufsatzes beeinflusst.</p></fn>
<fn id="n13"><p>Zu Test- und Itementwicklung, zu Testablauf und -durchf&#252;hrung vgl. Wittner (<xref ref-type="bibr" rid="B55">2025</xref>).</p></fn>
<fn id="n14"><p>Die Prozentangaben sind gerundet auf ganze Zahlen.</p></fn>
<fn id="n15"><p>Das Lexem <italic>dann</italic> in der linken Satzperipherie vor dem Vorfeld kann auch zielsprachlich auftreten, die Akzeptanz ist von der Prosodie abh&#228;ngig (siehe Wittner / Ender in dieser Themenausgabe).</p></fn>
<fn id="n16"><p>Auch <italic>vielleicht</italic> kann zielsprachlich auftreten, die Akzeptanz ist ebenso von der Prosodie abh&#228;ngig (siehe Wittner / Ender in dieser Themenausgabe).</p></fn>
</fn-group>
<sec>
<title>Danksagung</title>
<p>Wir danken allen Teilnehmer:innen f&#252;r ihre Zeit und Offenheit f&#252;r die Teilnahme an der Untersuchung. Daneben sind wir auch Eva V. Gatterbauer und Julia S. Stern f&#252;r ihre wertvolle Unterst&#252;tzung bei der Korpuserstellung und Datenannotation zu Dank verpflichtet.</p>
</sec>
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<title>Literatur und Ressourcen</title>
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<title>Biographische Notiz</title>
<p>Johanna Wittner ist Universit&#228;tsassistentin f&#252;r germanistische Sprachwissenschaft mit dem Schwerpunkt Deutsch als Fremd- und Zweitsprache an der Universit&#228;t Salzburg. Zu ihren Forschungsschwerpunkten z&#228;hlen unter anderem die Syntax des Deutschen und ihre diamediale Variation im Sprachgebrauch, in der Sprachentwicklung und in der Sprachdidaktik.</p>
<p><styled-content style="text-align: right; display: block; line-height: 0.5"><bold>Kontaktanschrift:</bold></styled-content></p>
<p><styled-content style="text-align: right; display: block; line-height: 0.5">Johanna Wittner</styled-content></p>
<p><styled-content style="text-align: right; display: block; line-height: 0.5">Universit&#228;t Salzburg</styled-content></p>
<p><styled-content style="text-align: right; display: block; line-height: 0.5">Erzabt-Klotz-Stra&#223;e 1</styled-content></p>
<p><styled-content style="text-align: right; display: block; line-height: 0.5">5020 Salzburg</styled-content></p>
<p><styled-content style="text-align: right; display: block; line-height: 0.5">&#214;sterreich</styled-content></p>
<p><styled-content style="text-align: right; display: block; line-height: 0.5"><ext-link ext-link-type="uri" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="mailto:johanna.wittner@plus.ac.at">johanna.wittner@plus.ac.at</ext-link></styled-content></p>
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<title>Biographische Notiz</title>
<p>Andrea Ender ist Universit&#228;tsprofessorin f&#252;r germanistische Sprachwissenschaft mit einem Schwerpunkt Deutsch als Fremd- und Zweitsprache an der Universit&#228;t in Salzburg. Zu ihren Forschungsschwerpunkten z&#228;hlen unter anderem Spracherwerb und -gebrauch im mehrsprachigen Umfeld, der Erwerb von Variation, Sprachvariation in Dialektgebieten und sprachliche Bildung.</p>
<p><styled-content style="text-align: right; display: block; line-height: 0.5"><bold>Kontaktanschrift:</bold></styled-content></p>
<p><styled-content style="text-align: right; display: block; line-height: 0.5">Andrea Ender</styled-content></p>
<p><styled-content style="text-align: right; display: block; line-height: 0.5">Universit&#228;t Salzburg</styled-content></p>
<p><styled-content style="text-align: right; display: block; line-height: 0.5">Erzabt-Klotz-Stra&#223;e 1</styled-content></p>
<p><styled-content style="text-align: right; display: block; line-height: 0.5">5020 Salzburg</styled-content></p>
<p><styled-content style="text-align: right; display: block; line-height: 0.5">&#214;sterreich</styled-content></p>
<p><styled-content style="text-align: right; display: block; line-height: 0.5"><ext-link ext-link-type="uri" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="mailto:andrea.ender@plus.ac.at">andrea.ender@plus.ac.at</ext-link></styled-content></p>
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