2.2.1 Verfügbarkeit: Zugang zu und Nutzbarkeit von deutschen Lernerkorpora

Zu differenzieren ist hier zwischen dem Zugang zu Daten und den dann erlaubten Nutzungsformen durch Endnutzer:innen (z.B. die Weitergabe und/oder Veränderung der Daten oder deren Vervielfältigung). Letzteres wird zunehmend durch standardisierte Endnutzerlizenzen geregelt, v.a. durch CC⁸- und CLARIN⁹-Lizenzen. Die Verwendung solcher standardisierter Lizenzen ist dabei erstrebenswert, deckt aber nicht immer die Spezifika (lerner-)korpuslinguistischer Arbeit ab. Lernerkorpora sind besonders flexibel nutzbar, wenn sie frei zur Suche (z.B. über eine Suchschnittstelle) und/oder zum Download zur Verfügung stehen und eine freie Weitergabe und Weiterverarbeitung ermöglichen (wie beim FALKO-Korpus, das unter einer CC-BY-Lizenz publiziert ist)¹⁰.

Um eine solch umfassende Nutzung zu ermöglichen, sind nicht nur datenschutz-, sondern mindestens auch lizenzrechtliche Voraussetzungen zu erfüllen, die bereits bei der Planung eines Korpus Berücksichtigung finden sollten. Mit der Einführung der Europäischen Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im Jahr 2018 hat die Sensibilität für datenschutzrechtliche Fragen zwar zugenommen. Lizenzrechtliche Gesichtspunkte der Datennutzung werden demgegenüber in der Praxis häufig übersehen. So müssen Lernende einer Veröffentlichung ihrer Texte und einer Weitergabe an Dritte in einer Einverständniserklärung (unabhängig von Datenschutzfragen) explizit zustimmen. Auch anonymisierte Daten (die nicht unter das Datenschutzrecht fallen) dürfen ohne eine entsprechende Erklärung der Lernenden nicht publiziert werden.

Auch wenn grundsätzlich abzuwägen ist zwischen dem nötigen Schutz sensibler Daten (z.B. vulnerabler Lernender) einerseits und dem Desiderat transparenter Forschung andererseits und sich nicht alle Daten für eine freie Nutzung eignen, sind Lernerkorpora doch auffällig häufig nur einem beschränkten Nutzerkreis zugänglich und stehen nur zu Forschungs-, nicht aber zu Lehrzwecken zur Verfügung. Viele, vor allem ältere und auch datenschutzrechtlich (d.h. nur teilanonymisierte) sensiblere Korpora wiederum sind nur auf Anfrage bei den Datenbesitzer:innen erhältlich (z.B. das ZISA- oder das Augsburger Korpus, vgl. Wegener 1992). Weitere Korpora, darunter teils umfangreiche und aufwändig aufgearbeitete Dissertationskorpora, sind gar nicht veröffentlicht und können auch auf lang absehbare Zeit aus den o.g. rechtlichen Gründen nicht publiziert werden.

2.2.2 Auffindbarkeit von deutschen Lernerkorpora

Auch frei zugängliche deutsche Lernerkorpora sind teils nicht gut auffindbar. Wisniewski (2022a) beschreibt die wichtigsten Speicherorte gesprochener Lernerkorpora des Deutschen, die im Grunde auch für geschriebene Lernerkorpora gelten und in Tabelle 1 aufgeführt sind.

Insgesamt ist die Lage also unübersichtlich. Eine standortübergreifende, institutionell stabil angebundene Infrastruktur, die beispielsweise den einfachen Download mehrerer Korpora ermöglichen würde, gibt es bislang nicht. Ausschließlich in den ANNIS-basierten Schnittstellen in Berlin und bei PORTA der EURAC ist eine korpusübergreifende Suche möglich, sofern sich Endnutzer:innen mit der für Nicht-Expert:innen vielleicht nicht sehr intuitiven Suchplattform ausreichend auseinandersetzen.

2.2.3 Informativität: Fokus Metadaten

Drittens ist eine größtmögliche Informativität von Lernerkorpora wünschenswert. Dazu tragen Metadaten entscheidend bei. Diese betreffen unterschiedliche Dimensionen: Auf Ebene der Lernenden spielen etwa Metadaten zur Art und zum Verlauf des Erwerbsprozess eine wichtige Rolle. Da ein reflektierter Mehrsprachigkeitsbegriff ein differenziertes Umgehen mit erwerbsrelevanten Einflussgrößen erfordert (vgl. ausschnitthaft Abbildung 1), sollten sich diese möglichst in den Metadaten der Lernerkorpora spiegeln: Was mit „L2“ bei einem Individuum jeweils gemeint ist, kann sehr unterschiedlich sein. Auch auf Ebene von Texten und Erhebungssituationen sind Metadaten aber zentral für die Transparenz und somit die Interpretierbarkeit von Lernerkorpusdaten.

Derzeit ist bei vielen Lernerkorpora noch kein zufriedenstellendes Maß an Informativität gegeben, weil nur sehr wenige Metadaten vorliegen, die zudem terminologisch uneinheitlich verwendet werden. Aktuelle Initiativen zur Standardisierung eines Kernbestands an Metadaten aus dem Bereich der internationalen Lernerkorpusforschung versuchen dieser Situation entgegenzuwirken (vgl. König et al. 2022). Erschwerend kommt hinzu, dass Korpusnutzende teils nur umständlich an Metadaten herankommen, im ungünstigsten Fall über die Lektüre von Sekundärliteratur.

2.2.4 Erschließung

Die Informativität hängt ferner auch eng mit der Tiefe und Genauigkeit der technisch-linguistischen Erschließung zusammen. Die valide und reliable Erschließung von Lernerkorpora ist zeitaufwändig und komplex, der Weg zu einem transkribierten und annotierten Korpus weit. Der Umgang mit gesprochenen Daten ist dabei besonders ressourcenintensiv (vgl. ausführlich Hirschmann / Schmidt 2022). Herausforderungen für die Analyse resultieren v.a. aus den zahlreichen nicht zielsprachenkonformen lernersprachlichen Formen, gerade bei beginnenden Lernenden. Bevor sich L2-Produktionen überhaupt manuell oder automatisch (z.B. hinsichtlich bestimmter auftretender Fehler oder auftretender Wortarten) annotieren lassen, sind mehrere Vereindeutigungsprozesse nötig (Normalisierung, Klassifizierung, Segmentierung). Dabei stößt die systematische Aufbereitung und Analyse lernersprachlicher Daten regelmäßig auf grundlegende linguistische und methodische Fragestellungen und erfordert schwierige, teils dilemmatische Entscheidungen, beispielsweise zu sprachlichen Normen, zur Rekonstruktion von Zielhypothesen, zur Abgrenzung linguistischer Ebenen und anderem mehr.

Wurden Texte nicht digital erhoben, müssen sie zunächst richtlinienbasiert transkribiert¹² und können dann weiter technisch und linguistisch erschlossen werden. Zur sogenannten ‚Vorverarbeitung‘ gehören in Lernerkorpora häufig Annotationsebenen (auch: -spuren, -tiers), die unterschiedliche Normalisierungen der lernersprachlichen Originalform darstellen; diese sind teils Voraussetzung für aussagekräftige Taggings und Parsings. Dazu gehören Vollalternativen zu den L2-Texten, sogenannte Zielhypothesen. Diese stellen unterschiedlich stark modifizierte Versionen der Lernendentexte dar. Sie können beispielsweise eine rein orthographische oder eine orthographisch-syntaktische korrekte Fassung („minimale Zielhypothese“, vgl. Reznicek et al. 2012) des L2-Originals sein. Solche Zielhypothesen müssen bislang manuell angefertigt werden und sind in nur wenigen Korpora zu finden (z.B. in Korpora der FALKO-Familie und in MERLIN). Sie sind jedoch oft Voraussetzung für eine manuelle und automatische Weiterverarbeitung.

Zur Vorverarbeitung gehören ferner segmentierende bzw. klassifizierende Annotationen linguistischer Einheiten (Tokenisierung, Lemmatisierung, PoS-Tagging, Parsing). Während dies bei L1-Korpora ohne größere Schwierigkeiten automatisiert erfolgt, ist durch die besonderen Merkmale von Lernerkorpora meist eine manuelle Kontrolle unumgänglich.

Neben Vollvarianten der Lernerspur wie in Zielhypothesen enthalten einige Lernerkorpora (z.B. ALesKo (vgl. Zinsmeister / Breckle 2014), MULTILIT (vgl. Schroeder / Schellhardt 2015), FALKO, MERLIN) auch Annotationen bestimmter linguistischer Merkmale der L2-Texte; hier handelt es sich meist um Fehler.

Häufig werden zu einer derartigen Erschließung flexible Mehrebenen-Stand-off-Formate genutzt. Diese können von Endnutzer:innen auch verwendet werden, um auf dem eigenen Computer weitere Spuren zu bestehenden Korpora hinzuzufügen. Abbildung 3 illustriert dies anhand eines Beispiels aus der Studie von Wisniewski (2020), in der MERLIN-Texte heruntergeladen und im EXMARaLDA-Partitureditor (vgl. Schmidt / Wörner 2014) um einige Annotationsspuren oder -tiers erweitert wurden. Gleichzeitig enthält das Beispiel eine minimale Zielhypothese (hier ohne Abweichungen von der Lernerspur, Tier „TH1“ und „TH1Diff“).

Abbildung 3

Flexible Mehrebenenannotation (Beispiel, Auszug aus Text mit der ID 1023_0103843).

Tief erschlossene Lernerkorpora, wie die wohl am intensivsten qualitativ immer wieder überprüften und technisch modifizierten Korpora der FALKO-Gruppe, stehen Lernerkorpora gegenüber, bei denen nicht weiter aufbereitete Rohtexte zum Download zur Verfügung gestellt werden (wie etwa das Korpus der DiGS-Studie, vgl. Diehl et al. 2000). Die Erschließungstiefe ist dabei von den jeweiligen Forschungszielen abhängig; eine größtmögliche Granularität ist nicht immer wünschenswert und noch weniger machbar. Eine größere Tiefe bedingt zudem auch die Gefahr geringerer Annotationskorrektheit bzw. Intercoderreliabilität oder führt dazu, dass nur geringe Textmengen annotiert werden können. Allerdings scheinen eine Tokenisierung und Lemmatisierung sowie zumindest eine orthographische Normalisierung/Zielhypothese in jedem Fall ein wünschenswerter Arbeitsschritt.

2.2.5 Wiederverwendbarkeit und Interoperabilität

Ein wünschenswertes Nützlichkeitskriterium von Lernerkorpora ist schließlich ihre Interoperabilität. Vor allem aus der Vogelperspektive, und das heißt aus dem Desiderat einer umfassenden Lernerkorpusinfrastruktur betrachtet, ist Interoperabilität erstrebenswert. Damit zusammen hängt die bereits besser umgesetzte Wiederverwendbarkeit von Korpora. Wie interoperabel Lernerkorpora sind, ist auch eine Frage der Erschließungsweise und -tiefe (vgl. Abschnitt 2.2.4). Wiederverwertbarkeit und Interoperabilität können einerseits durch die Verwendung möglichst robuster Formate erreicht werden, z.B. bei der Transkription, der Annotation und bei Metadaten (vgl. Stemle et al. 2019; König et al. 2021). Stemle et al. (2019: 24-33) sprechen in diesem Zusammenhang von „struktureller Interoperabilität“. Hier kristallisiert sich für deutsche Lernerkorpora einerseits die häufige Verwendung der CHILDES-Toolbox (mit CHAT-Transkriptionskonventionen und CLAN-Tools¹³) heraus, gerade bei Erwerbskorpora. Andererseits nutzen viele Korpora eine Kombination aus etwa dem EXMARaLDA-Partitureditor (vgl. Schmidt / Wörner 2014), anderen xml-basierten Editorentools oder Excel für Transkription und Annotation und dazu die Suche im Visualisierungstool ANNIS (z.B. FALKO-Familie, MERLIN, DISKO, EURAC-Familie; vgl. auch Hirschmann / Schmidt 2022 für eine umfassendere Übersicht zu unterschiedlichen Werkzeugen)¹⁴.

Interoperabilität ist jedoch auch auf konzeptueller Ebene herzustellen (vgl. Stemle et al. 2019), was bei Lernerkorpora eine besondere Herausforderung darstellt. Hier geht es zum Beispiel um die Standardisierung von Metadaten, aber auch um die verschiedenen Erschließungsschritte, die für Lernerkorpora typisch sind. Verschiedenen Lernerkorpusprojekten liegen unterschiedliche Auffassungen linguistischer Grundbegriffe zugrunde, und auch entsprechende Tools beruhen auf durchaus verschiedenen sprachtheoretischen Annahmen und können so ohnehin auch zu unterschiedlichen Ergebnissen führen. Stemle et al. (2019: 6) kommen zu dem ernüchterten Schluss:

Looking at all this from the perspective of comparability of different corpora and different research studies, which should be objective, repeatable, and reproducible, it is striking how difficult it is to compare the results from one corpus with results from another corpus or even with results from the same corpus at another time.

Wir schlussfolgern: Der (noch) etwas orchideenhaft anmutende Status von Lernerkorpora bzw. der Lernerkorpusforschung (zumindest unter diesem Namen) widerspricht dem enormen Potenzial dieser Daten und zugehöriger aktueller Methoden für die Erforschung von L2-Erwerbstrajektorien und für einen Transfer von Befunden in die didaktische und diagnostische Praxis. Im Vergleich zu nicht publizierten L2-Datensammlungen stellt die öffentliche Bereitstellung von Lernerkorpora einen beträchtlichen Zuwachs an Transparenz und damit Replizierbarkeit dar. Demgegenüber beruhen viele wegweisende Erwerbsstudien aus dem DaF/DaZ-Bereich – oft aus gut nachvollziehbaren rechtlichen oder ökonomischen Gründen – noch auf nicht oder nur extrem schwer zugänglich publizierten Daten und sind somit nicht bzw. nicht mit vertretbarem Aufwand replizierbar. Öffentliche Korpora ermöglichen hingegen problemlos Anschlussforschung, insbesondere wenn sie in flexiblen Mehrebenenannotationsformaten publiziert sind.

Gleichzeitig zeigen sich viele Desiderata: So sollte die deutsche Lernerkorpuslandschaft bunter und größer werden, um wichtige konzeptionelle Lücken zu schließen. Zudem sollte perspektivisch daran gearbeitet werden, auch kleinere, tief annotierte Lernerkorpora je nach Machbarkeit und Sinnhaftigkeit nach den FAIR-Prinzipien aufzubauen und öffentlich zugänglich zu machen. Dazu ist im Fach und insbesondere beim wissenschaftlichen Nachwuchs der Ausbau von Kompetenzen in datenschutz- und lizenzrechtlichen, aber auch forschungsethischen Wissensfeldern vonnöten. Was die technische und linguistische interoperable Erschließung betrifft, steht die Lernerkorpusforschung noch vor erheblichen Herausforderungen. Eine Lernerkorpusinfrastruktur, die kleine und mittelgroße Lernerkorpora gemeinsam herunterladbar und durchsuchbar macht, ist ein wichtiges Desiderat.

Das in diesem Beitrag vorzustellende DAKODA-Projekt hat nicht zum Ziel, eine allgemeine Lernerkorpusinfrastruktur des Deutschen zu erstellen und kann die genannten Probleme nicht auflösen. Es ist aber gleichzeitig sehr deutlich geprägt von der hier geschilderten Gesamtsituation. Anliegen von DAKODA ist, mehrere bereits erschlossene kleine und mittelgroße Lernerkorpora zusammenzutragen und soweit möglich auch für die Forschungsgemeinschaft nutzbar zu machen, um sie hinsichtlich einer spezifischen Forschungsthematik zu analysieren. Dabei handelt es sich um die gut erforschten syntaktischen Erwerbsstufen des Deutschen und die Exploration der Frage, ob und wie zuverlässig sich diese computerlinguistisch analysieren lassen.

2.3.1 Erwerbsstufen in der Processability Theory

Stufenmodelle gehen für einen grammatischen Kernbereich von einem streng sequenziellen L2-Erwerb aus. Die Stufen des Verbstellungserwerbs sind hier das vielleicht am intensivsten beforschte Einzelphänomen im L2-Erwerb (des Deutschen). Bereits im ZISA-Projekt (Zweitspracherwerb italienischer und spanischer Arbeiter; vgl. Meisel / Clahsen / Pienemann 1981; Clahsen / Meisel / Pienemann 1983) wurden interindividuell robuste Muster beim Erwerb v.a. der Verbstellung des Deutschen gefunden und im sogenannten Multidimensional Model erklärt (für einen kurzen historischen Abriss vgl. Lenzing et al. 2019). Die theoretische Schärfung fand danach vor allem in der psycholinguistisch geprägten Processability Theory statt (im Folgenden PT; vgl. Pienemann 1998, 2005; Lenzing et al. 2019). Das PT-Framework wird stetig erweitert (vgl. etwa Bettoni / Di Biase 2015). Viele Studien befassen sich aber auch ohne PT-Bezug mit den Stufen des Verbstellungserwerbs (vgl. etwa Czinglar 2014a, 2014b). Zudem erfahren sie in vielen sprachdiagnostischen Kontexten in sogenannten Profilanalysen (Grießhaber 2012) sehr breite Verwendung, die mit einer leicht veränderten Stufungssystematik arbeiten (welche sich mit den PT-Annahmen nicht ohne weiteres in Übereinstimmung bringen lässt).

Ausgewählte Studien zu den Erwerbsstufen im Deutschen sind beispielsweise Bohnacker (2006), Czinglar (2014a, 2014b), Diehl et al. (2000), Haberzettl (2005, 2012), Jansen (2008), Jansen / Di Biase (2015), Meerholz-Härle / Tschirner (2001), Pienemann (1998), Schlauch (2022), Schwendemann (2022) und Wisniewski (2020). Diese bestätigen sowohl für gesprochene als geschriebene Sprache als auch für gesteuerte und ungesteuerte Erwerbskontexte im Großen und Ganzen den stufenförmigen Erwerb, allerdings mit Unterschieden je nach dem Kontaktalter, teils auch bezüglich der L1 (vgl. Håkansson / Arntzen 2021) sowie teils in Abhängigkeit bestimmter kontextueller sprachlicher Bedingungen (vgl. Dimroth 2019 für einen Überblick). Insgesamt wird der kindliche und jugendliche L2-Erwerb in PT-Studien eher ausgeklammert (vgl. dazu Dimroth 2019). Vorliegende Studien – gerade zu gesprochener Sprache – arbeiten oft (gezwungenermaßen) mit kleinen Proband:innengruppen. Methodisch problematisch ist, dass Analysen größerer Lernendengruppen kaum je die intra- und interindividuelle Variation berücksichtigen; dann werden beispielsweise Befunde über Gruppen aggregiert, ohne distributionelle Detailinformation anzuführen.

Grundgedanke der Erwerbsstufensystematik (engl. developmental stages, sequences, seltener trajectories, vgl. Pienemann 2015) in der PT ist, dass aus Gründen der kognitiven Verarbeitbarkeit bestimmte grammatische Strukturen in einer aufeinander aufbauenden Reihenfolge erworben werden müssen. Der stufenförmige Erwerbsverlauf trägt Implikationscharakter: Höhere Stufen setzen niedrigere zwingend voraus, und es können keine Stufen übersprungen werden (vgl. Rickford 2004). Spracherwerb wird als durch die Verarbeitbarkeit (processability) beschränkt verstanden. Dabei beruft sich die PT auf das Sprachproduktionsmodell von Levelt (1989). Zu Beginn der Theorieentwicklung lag der Fokus v.a. auf der sukzessiv zu erwerbenden grammatischen Enkodierung im Formulierer. In jüngerer Zeit wurden aus diskurspragmatischer Perspektive auch die Rolle des Konzeptualisierers und das Lexikon thematisiert (vgl. Pienemann et al. 2005) sowie Automatisierungsprozesse (vgl. Bettoni / Di Biase 2015).

Linguistisches Fundament der PT ist die Lexical Functional Grammar (LFG; vgl. Bresnan et al. 2015; Dalrymple / Mycock 2019), ein unifikationstheoretischer phrasenstrukturgrammatischer Ansatz. Die beschränkungsbasierte, nicht-derivationelle LFG differenziert zwischen den linguistischen Repräsentationsebenen einer Konstituenten-, einer Argument- sowie einer funktionalen Struktur. Es wird angenommen, dass Lernende Schritt für Schritt die Fähigkeit erwerben, grammatische Informationen zwischen zunehmend großen und auch diskontinuierlichen sprachlichen Einheiten auszutauschen; die wichtigste Bezugseinheit ist dabei die Phrase¹⁵. Dieser Informationsaustausch (feature unification) bedarf der Identifikation der passenden grammatischen Informationen im Lexikoneintrag, der Zwischenspeicherung dieser Information und ihrer Verwendung an einem anderen Punkt der Konstituentenstruktur (vgl. Pienemann 1998: 91).

Die PT fokussiert einen engen Ausschnitt v.a. syntaktischer und morphologischer Phänomene. Wir konzentrieren uns im Folgenden vor allem auf erstere. Im Zentrum stehen dabei Verbstellungsregularitäten. Zu Beginn des L2-Erwerbs verwenden Lernende Einzelwörter und Chunks: „This means that all that can happen at this stage is the mapping of conceptual structures onto individual words and fixed phrases“ (Pienemann 1998: 83). Daran anschließend erfolgt der Erwerb in der folgenden Systematik:

In jüngerer Zeit ist diese Stufensystematik im Rahmen der sogenannten Prominence Hypothesis und der Lexical Mapping Hypothesis modifiziert worden (vgl. Pienemann et al. 2005; Di Biase / Bettoni 2015), die hier nur sehr knapp erwähnt werden können und weniger verbreitet sind als die in Tabelle 2 angegebenen Stufen. Die Prominence Hypothesis (Bettoni / Di Biase 2015: 63) zielt auf die Syntax-Diskurs-Schnittstelle und besagt vereinfacht ausgedrückt, dass Lernende zu Beginn noch nicht zwischen grammatischen und Diskursfunktionen differenzieren. Subjekt und Topik fallen so stets aufeinander. Die Differenzierung dieser Ebenen beginnt, wenn Elemente in die XP-Position gesetzt werden (vgl. Stufe ADV). Das kann ein Topik (in Deklarativa) oder ein Fokus (in Fragesätzen) sein; wichtig ist, dass die kanonische Wortstellung zunächst nicht verändert wird. Im nächsten Schritt wird diese besetzte XP-Position mit nicht-kanonischen Wortstellungen verknüpft (vgl. Stufe INV). Die Lexical Mapping Hypothesis (vgl. Bettoni / Di Biase 2015: 63: 68) zielt auf das Verhältnis von Argument- zu Konstituentenstruktur. Die Annahme ist, dass Lernende zunächst die höchste semantische Rolle generell mit dem Subjekt gleichsetzen (default mapping), wovon sie sich sukzessiv in Richtung anderer Relationen bewegen (nondefault mapping, wie beim Passiv).

In der PT gilt als Evidenz für den Erwerb der Stufen je die ‚Emergenz‘ des in der Stufenübersicht erwähnten Kernindikators („key grammatical encoding phenomenon“, Pienemann 1998: 6, 13). Lernende haben genau dann eine Stufe erreicht, wenn sie deren Kernindikator „in principle“ (Pienemann 1998: 138) kognitiv verarbeiten und damit auch produzieren können. Als Nachweis gilt bei syntaktischen Phänomenen im Grunde ein einziges Vorkommen (Beleg) des Indikators in lernersprachlichen Produktionen. Meist wird aber festgelegt, dass der Kernindikator-Beleg in einer zu bestimmenden Mindestzahl obligatorischer Kontexte, in denen seine Verwendung zielsprachlich erforderlich wäre, erfolgen muss, damit die Stufe als gemeistert bzw. emergiert gilt (zur uneinheitlichen Verwendung von Emergenzkriterien vgl. Pallotti 2007). So soll verhindert werden, dass nicht produktiv gebrauchte (z.B. auswendig gelernte) Strukturen fälschlich als erworben gelten. In Lernersprachenanalysen gilt es damit also einerseits Slots zu finden, in denen die Verwendung eines Kernindikators zwingend ist (obligatorische Kontexte) und andererseits darum auszuzählen, wie oft Lernende an diesen Stellen den Indikator tatsächlich genutzt haben (Belege). Die überwältigende Mehrheit der Studien zu syntaktischen Erwerbsstufen arbeitet mit einer Mindestzahl von drei bis fünf obligatorischen Kontexten pro L2-Produktion und einem Mindestbeleg.

Um festzustellen, dass ein:e Lernende:r eine Erwerbsstufe noch nicht erreicht hat, dürfte demgegenüber in den je angelegten minimal nötigen obligatorischen Kontexten kein einziges Mal die zielsprachliche Form verwendet werden. Den Nicht-Erwerb syntaktischer Stufen so nachzuweisen ist nicht trivial. Dazu müssen ausreichend obligatorische Kontexte ohne zielsprachliche Realisierung des Kernindikators zu finden sein (Problem der negativen Evidenz)¹⁸. Überhaupt ist das Konzept der obligatorischen Kontexte bei syntaktischen Erwerbsgegenständen schwierig¹⁹. Bettoni / Di Biase (2015: 76) postulieren deshalb, dass lediglich Belege zu zählen seien, obligatorische Kontexte jedoch keine Rolle spielen dürften. Gerade für eine computerbasierte Analyse, wie sie in DAKODA unternommen werden soll, sind die Definierbarkeit und das zuverlässige, exhaustive Retrieval obligatorischer Kontexte wichtig, aber hoch anspruchsvoll. Das Problem entfiele aber, wenn in einem Text die Zahl der gefundenen Belege für einen Kernindikator mindestens genauso hoch ist wie eine zu postulierende angelegte Mindestzahl obligatorischer Kontexte. Man lege beispielsweise fest, dass eine Stufe als emergiert gelten möge, wenn mindestens vier obligatorische Kontexte auftreten. Finden sich nun ungeachtet der Zahl der obligatorischen Kontexte vier Belege für die entsprechende Struktur, kann automatisch von einer Emergenz ausgegangen werden. So kann die dazugehörige Erwerbsstufe auch ohne Auszählung aller obligatorischen Kontexte als emergiert gelten – solange sich ausreichend Belegstellen finden.

Sicherzustellen ist bei den auch als Implikationsanalysen bezeichneten Stufenuntersuchungen zudem die ‚Produktivität‘ der Evidenz, d.h. zum Beispiel der Ausschluss als Ganzes gelernter sprachlicher Einheiten (Chunks, Formeln usw.) und die Berücksichtigung ausschließlich wirklich valider Belege, idealiter an gesprochenen Samples²⁰. Hierfür werden in empirischen Studien unterschiedliche Ansätze gewählt, was Auswirkungen auf die Befunde und Vergleichbarkeit empirischer Analysen haben kann. Da sich linguistisch oft plausibel für unterschiedliche Lösungen argumentieren lässt und zudem methodisch kaum möglich ist zu entscheiden, ob ein:e bestimmte:r Lernende:r an einer konkreten Textstelle eine Struktur blockartig aus dem mentalen Lexikon abgerufen hat oder aber frei produziert hat, ist hier eine ganze Bandbreite an Entscheidungen über auszuschließende und zu berücksichtigende Analyseeinheiten denkbar. Von besonderer Bedeutung scheint deshalb eine transparente Dokumentation des jeweiligen Vorgehens.

Implikationsanalysen zeigen dann – idealiter – einen streng stufenförmigen Erwerb, oft in treppenartiger Form visualisiert. Wir erläutern und hinterfragen dies unten genauer, möchten aber zunächst noch kurz näher auf den Gedanken der die Stufen jeweils repräsentierenden ‚Kernindikatoren‘ eingehen, da dieser für den Projektkontext eine zentrale Rolle spielt. Zu jedem Niveau der Verarbeitbarkeitshierarchie (vgl. Tabelle 2) gehört potenziell ein Spektrum sprachlicher Phänomene mit vergleichbaren Verarbeitungsanforderungen. Beispielsweise wird nicht nur die Inversion auf Ebene der Satzprozeduren erworben, sondern dazu gehört auch etwa das Subjekt-Verb-Agreement. Dennoch wird analytisch in der Regel genau ein Indikator für den Stufenerwerb angesetzt, und zwar:

a structure that displays possibly the clearest one-to-one relationship between form and function, or the most representative, or default, structure of a stage in a particular schedule, the one with the most transparent conceptual meaning. (Bettoni / Di Biase 2015: 74)

Deshalb sind die Kernindikatoren sprachspezifisch (für die S-Prozedur wird für Englisch beispielsweise Subjekt-Verb-Agreement genutzt), die Verarbeitungsprozeduren aber sprachübergreifend.

In jüngerer Zeit wird nun vermehrt darauf verwiesen, dass innerhalb der Erwerbsstufen verschiedene verarbeitungsäquivalente sprachliche Phänomene noch einmal in einer geordneten Abfolge erworben werden könnten. Bettoni / Di Biase (2015) sprechen dabei von soft barriers. Das hatte bereits Pienemann (1998) vermutet; mittlerweile wird das Desiderat der Untersuchung stufeninterner Entwicklungen aber immer stärker betont (vgl. Lenzing et al. 2019). Zustandekommen können solche unterschiedlichen Erwerbsreihenfolgen innerhalb von Stufen etwa durch bestimmte lexikalische Eigenschaften einzelner Wörter oder Klassen oder durch spezifisch mit bestimmten Strukturen zusammenhängende Verarbeitungsherausforderungen (vgl. Bettoni / Di Biase 2015: 75). Dies wäre auch gut für den möglicherweise gestaffelten Erwerb innerphrasaler Prozeduren (innerhalb von SEP) in NP versus VP im Deutschen denkbar.

2.3.2 Erwerbsstufen und lernersprachliche Variation

Neben der Systematizität (die sich etwa in stufenartigen Entwicklungen ausdrücken kann) ist von jeher auch die Variabilität ein wichtiges Explanandum – teils auch Explanans – lernersprachlicher Entwicklung. In jüngster Zeit erfährt die L2-Variation (erneut) sehr viel Beachtung. In der PT spielt die Variation eine wichtige, wenn auch sehr theoriespezifische und eng umrissene Rolle. Pienemann (1998) gesteht umfassende Variationsmöglichkeiten innerhalb und zwischen Erwerbsstufen zu; in der Folge sind diese unseres Wissens aber kaum je empirisch analysiert worden (vgl. jedoch Dyson 2021). Da es der Theorie gerade um die überindividuelle Systematik der Stufen geht, sind lernendeninterne (mit Ausnahme der L1) und -externe Variablen (mit Ausnahme einiger Studien zum Aufgabeneinfluss, s.u.) konzeptionell und in der empirischen Arbeit der PT nachrangig.

Grundsätzlich wird Variation in der PT als systematisch verstanden und in einem Hypothesenraum (hypothesis space) angesiedelt, der eine Erwerbs- und eine Variationsdimension enthält (vgl. Pienemann 1998). Variation darin wird durch die Verarbeitungsprozesse beschränkt verstanden, die den Lernenden in ihrem Erwerbsprozess gerade zur Verfügung stehen (vgl. Tabelle 2). Es interessiert ausschließlich die Variation der o.g. stufenrelevanten Erwerbsphänomene. Variation passiert in einem Spielraum, der auf jeder Stufe offenbleibt und ist

a degree of leeway at every level of the hierarchy in how different grammatical forms conform to the constraints of the given level. This gives rise to variable L2 forms, i.e., to IL [interlanguage, die Autor:innen] variation. (Pienemann et al. 2022: 7)

Lernende können mit Erwerbsproblemen²¹ unterschiedlich umgehen, haben aber immer nur eine stark begrenzte Zahl an Optionen zur Wahl. Sie können etwas weglassen (omission, vgl. Beispiel (1)), eine zielsprachliche Regel verletzen (violation vgl. Beispiel (2)) oder versuchen, Fehler zu vermeiden (error avoidance, vgl. Beispiel (3); vgl. Dyson 2021). Diese Optionen werden als exhaustiv postuliert, d.h. man geht davon aus, alle Variationsoptionen vorhersehen zu können. Eine Lernende, die vor dem Erwerbsproblem der Inversion steht, könnte folgende Variationsoptionen wählen (fiktive Beispiele; vgl. Dyson 2021: 9 für ein weiteres Beispiel).

Zweitens wird zwischen sogenannten trailers (Anhängern) und scouts (Kundschaftern) differenziert (vgl. Pienemann 1998; Dyson 2021). Trailers sind Erwerbsgegenstände, die lange vermieden werden; man zieht sie sozusagen hinter sich her. Erst kurz vor dem Erwerb des Kernindikators der nächsten Stufe werden trailers schließlich in Lernerproduktionen verwendet (z.B. Distanzstellung des Verbs erst direkt vor der Inversion), weshalb es so aussehen kann, als entstünde eine Lücke im Stufenerwerb. Die scouts hingegen sind solche Erwerbsgegenstände, die auf der zugehörigen Verarbeitbarkeitsstufe wirklich erworben werden. Im Umgang mit diesen beiden Dimensionen manifestiert sich eine, so wird angenommen, innerhalb von Lernenden konsistente „Variationsorientierung“ (vgl. Dyson 2021: 10-11; Pienemann et al. 2022). ‚Vereinfachend orientierte‘ Lernende verletzen eher Grammatikregeln oder lassen sprachliche Elemente weg, wenn sie mit Erwerbsproblemen konfrontiert werden (wie in Beispiel 1 und 2 oben); solche Lernende nutzen häufig scouts und produzieren weniger korrekte, aber expressive Lernersprache. ‚Standardorientierte‘ Lernende hingegen bemühen sich, Fehler zu vermeiden (wie in Beispiel 3 oben), nutzen mehr trailers und produzieren korrektere, aber weniger expressive Lernersprache. Lernende der zuletzt genannten Orientierung stagnieren, so die Annahme, oft in ihrer sprachlichen Entwicklung früher (deshalb auch „wrong track pathway“, Pienemann et al. 2022: 10)²². Diese Annahmen sind bislang nur selten Gegenstand empirischer Analysen gewesen (vgl. Dyson 2021; Pienemann et al. 2022).

Der Fokus auf den überindividuell konstanten, linear stufenförmigen Erwerb syntaktischer und morphologischer Gegenstände und das sehr spezifische Verständnis der Rolle und Art lernersprachlicher Variation setzt die PT in ein Spannungsverhältnis zu aktuellen variationsfokussierten Theorien des L2-Erwerbs. In unterschiedlichen gebrauchsbasierten Herangehensweisen (vgl. Tomasello 2003; Ellis 2019; Wulff / Gries 2020), die den Spracherwerb als inputgeleiteten, itembasierten bottom-up-Prozess ansehen, rückt lernersprachliche Variation als Motor des L2-Erwerbs ins Zentrum. Dies gilt am prononciertesten für die Theorie komplexer dynamischer Systeme (englisch complex dynamics systems theory, CDST, vgl. etwa de Bot et al. 2007; Verspoor / Lowie 2021). Entsprechende Studien verweisen darauf, dass der L2-Erwerb zumindest zeitweise von erheblicher Instabilität geprägt ist, nicht-linear verläuft und von der Interaktion mehrdimensionaler und kaum vorhersehbarer Dynamiken geprägt ist. Larsen-Freeman (2005: 592) formuliert: „There is a great deal of variation at one time in learners’ performances and clear instability over time“. Die PT-Annahme eines geordneten, linear stufenförmigen Erwerbs steht Prämissen der CDST somit diametral gegenüber.

In jüngerer Zeit gewinnt der Faktor Variation im PT-Framework zwar an Bedeutung; Nicholas et al. (2019) etwa nennen die Untersuchung der sprachlichen Variation innerhalb von Erwerbsstufen als zentrales Forschungsdesiderat der PT. Dennoch stehen PT und variationsfokussierende Ansätze wie die CDST in einem ausgeprägten Spannungsverhältnis zueinander (vgl. Pienemann et al. 2022). Mehrfach wurden Versuche unternommen, die PT gegenüber der CDST zu positionieren, wobei häufig PT-Vertreter:innen zwar den ‚dynamischen‘ Charakter der PT betonen, sich aber von den Annahmen der CDST scharf abgrenzen (vgl. Pienemann 2015; Dyson 2022; Lenzing et al. 2022; Pienemann et al. 2022). Dabei unterscheidet sich nicht nur das Verständnis von Variation ganz erheblich, sondern die beiden Ansätze differieren bereits auf grundlegender, erkenntnistheoretischer Ebene.

Auch ohne den theoretischen Annahmen der CDST im Detail zu folgen (vgl. pointiert kritisch Pallotti 2021), bietet nicht nur die hier grundsätzlich breitere Berücksichtigung empirisch nachweisbarer Variation, sondern auch das dafür entwickelte methodische Instrumentarium u.E. Vorteile. Die CDST nutzt innovative Analyseverfahren, mit deren Hilfe intra- und interindividuelle Variation detailliert herausgestellt werden kann, wie etwa longitudinale Clusteranalysen, gleitende Korrelationen oder sogenannte Change-Point-Analysen (vgl. MacIntyre et al. 2017). Diese Verfahren wurden bislang nicht auf die Erwerbsstufen angelegt; Schwendemann (2022, 2023) verwendet aber in seiner Longitudinalstudie zum Syntaxerwerb arabischsprachiger erwachsener Deutschlernender einige der genannten Methoden zur Analyse von Erwerbsstufen. Er kann so unter anderem zeigen, dass vermeintlich klare Gruppentrends bei der Erwerbsreihenfolge auf individueller Ebene nicht mehr beobachtbar waren und Uneindeutigkeiten bei der Sequenzierung auftraten. Außerdem waren die produzierten L2-Texte insgesamt von immenser Variabilität und Nichtlinearität geprägt. Deshalb erscheint es uns sinnvoll, den Stufencharakter des Erwerbs auch mit dem detaillierten Methodeninstrumentarium der CDST genauer ins Auge zu fassen. Auf diesem Wege ließen sich beispielsweise Erwerbsverläufe nach oder direkt vor der Emergenz einer Stufe oder Phasen größerer oder geringerer Stabilität usw. aus variationeller Perspektive weiter beobachten.

Schließlich ist zu konstatieren: Obwohl die für DAKODA zentralen Erwerbsstufen (in ihren hard barriers) als recht robust beforscht gelten können, bleibt eine ganze Reihe an Themen bislang empirisch noch nahezu unbearbeitet. Zu den wichtigsten Forschungsdesiderata (in zunehmend unorthodoxer Distanzierung vom originalen theoretischen Ansatz) zählen:

1. Einzelanalysen zu morphologisch-syntaktischen Gegenständen jenseits der Kernindikatoren (vgl. Tabelle 1), deren Verarbeitungsniveau den Stufen zugeordnet werden kann, um ein breiteres Spektrum an Erwerbsgegenständen in der Stufenlogik zu beforschen (z.B. Numerus- oder Genuserwerb, Subordinationstypen usw.);

2. Intra-Stufenentwicklungen und -zusammenhänge (soft barriers) durch Analysen mehrerer zumindest nahezu verarbeitungsäquivalenter Erwerbsgegenstände pro Erwerbsstufe (z.B. Subjekt-Verb-Agreement und Inversion auf Stufe Satzprozedur; innerphrasale Prozeduren in NP und VP; Morphologie- und Syntaxphänomene einzelner Stufen);

3. Analysen zur Abhängigkeit des Auftretens von Kernindikatoren und anderen stufenrelevanten Phänomenen (vgl. Punkte 1-2) von bestimmten sprachlichen Kontexten (z.B. Inversion in bestimmten Vorfeldtypen und -funktionen, SEP in Abhängigkeit semantisch-lexikalischer Verbeigenschaften);

4. Zusammenhang PT-relevanter morphologisch-syntaktischer Gegenstände mit anderen sprachlichen Phänomenen, die außerhalb des Fokus der Theorie liegen. Hier ist nicht nur der Wortschatz von Interesse, sondern insgesamt funktionaler orientierte Aspekte der Sprachkompetenz. Dies wird z.B. im Multiplicity Model von Nicholas/Starks (2019), das aus der PT heraus entwickelt wurde, avisiert. Ein Desiderat ist auch die Herstellung von Zusammenhängen mit den Kompetenzstufen des GER (vgl. Abschnitt 2.5) sowie mit der sprachlichen Komplexität (vgl. Abschnitt 2.4).