1. Einführung
Die Leichte Sprache (LS) stellt eine vereinfachte Varietät der deutschen Sprache dar, die sich durch strenge lexikalische und syntaktische Regeln auszeichnet. LS wurde entwickelt, um Menschen mit sprachlichen und kognitiven Schwierigkeiten einen leichteren Zugang zu Informationen zu ermöglichen (vgl. Maaß 2015: 11-12). Die Anwendung der LS in institutionellen und populären Kontexten ist weit verbreitet, während ihr Einsatz in der DaF-Didaktik nach wie vor Gegenstand von Diskussionen ist (vgl. Heine 2017; Bredel 2019; Di Meola / Puato / Porcaro 2024), darunter auch in Bezug auf die Vermittlung des Fachwortschatzes (vgl. Bock 2024).
Ein zunehmend relevanter Fachwortschatz findet sich im Bereich der allgemeinen Informatik und insbesondere der künstlichen Intelligenz (KI), einem sich rasch entwickelnden Phänomen, das immer mehr Bereiche der gegenwärtigen Gesellschaft prägt. Der Umgang mit diesem lexikalischen Repertoire ist für RezipientInnen, unabhängig von ihren Lese- und Sprachkompetenzen, ein unabdingbarer Bestandteil der täglichen Kommunikation und Informationsbeschaffung. Es ist daher von entscheidend, geeignete und effektive didaktische Strategien für den Erwerb dieses fachspezifischen Wortschatzes auch im DaF-Bereich zu entwickeln. Dabei nehmen lexikografische Ressourcen eine zentrale Rolle ein, da sie den Lernenden unter anderem die Möglichkeit bieten, Informationen nachzuschlagen, Vorwissen zu aktivieren und Problemlösungsstrategien zu entwickeln (vgl. Nied Curcio 2022: 8). Darüber hinaus fördern sie Reflexionen über (textsortenspezifische) inter- und intralinguale Phänomene (vgl. Luppi 2024: 37).
Der vorliegende Beitrag widmet sich der bislang wenig untersuchten Fragestellung, inwiefern LS-Wörterbücher in der DaF-Didaktik eingesetzt werden können (vgl. Crestani 2024), wobei der Fokus hier auf der Vermittlung des Fachwortschatzes liegt. Darüber hinaus wird hier geprüft, ob der kombinierte Einsatz von LS-Wörterbüchern mit ihrem vereinfachten Sprachmaterial einerseits und Korpora mit authentischen Sprachdaten andererseits – deren Potenzial zur Förderung des Sprachbewusstseins und des Spracherwerbs mehrfach betont wurde (vgl. Flinz 2024) – (meta)sprachliche Reflexionen anregen und damit den Erwerb von fachsprachlichem Wortschatz im DaF-Unterricht unterstützen kann.
Dazu wird eine Liste von Lemmata zum Thema KI in LS-Wörterbüchern analysiert und mit entsprechenden Einträgen in Standardwörterbüchern verglichen. Zudem werden die Wörterbuch-Definitionen dieser Lemmata in beiden Wörterbuchtypen untersucht, mit besonderem Augenmerk auf das dabei verwendete lexikalische Repertoire. Abschließend sollen die gewonnenen Erkenntnisse zur kritischen Reflexion der Potenziale und Grenzen von LS-Wörterbüchern in der DaF-Didaktik beitragen.
Der Beitrag ist folgendermaßen aufgebaut: Zunächst werden die grundlegenden Merkmale der LS dargestellt, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf die lexikalischen Auswahlkriterien gelegt wird, die in den vereinfachten Textfassungen in LS Verwendung finden (Kap. 2.1). Darauf aufbauend wird ein Überblick über die Debatte bezüglich der Implementierung der LS in der DaF-Didaktik gegeben, wobei die kritischen Aspekte sowie das Potenzial der LS beleuchtet werden (Kap. 2.2). In Kapitel 3 wird die Forschungsmethode erörtert und die für die Untersuchung ausgewählten Wörterbücher (Kap. 3.1) sowie die Liste der gesammelten Lemmata (Kap. 3.2) beschrieben. Anschließend werden die Ergebnisse der Untersuchung dargestellt. Zunächst wird die Okkurrenz von KI-bezogenen Lemmata in LS-Wörterbüchern evaluiert (Kap. 4.1). Darauf aufbauend erfolgt eine vergleichende exemplarische Analyse des Lemmas Algorithmus im standardsprachlichen Wörterbuch DWDS und in LS-Wörterbüchern. Untersucht werden dabei mikrostrukturelle und linguistische Merkmale (Kap. 4.2.1) sowie die Auswahlkriterien des Wortschatzes, der zur Definition des Lemmas verwendet wird (Kap. 4.2.2). Der Beitrag schließt mit Überlegungen zu den didaktischen Implikationen, die sich aus den erhobenen Daten ableiten lassen (Kap. 5).
2. Leichte Sprache
2.1 Richtlinien zur lexikalischen Wahl
LS ist eine Varietät der deutschen Sprache, die allerdings nicht von einer Sprechergemeinschaft getragen wird (vgl. Maaß 2015: 12). Obwohl LS primär schriftlich realisiert wird, rückt in jüngerer Zeit auch ihre gesprochene Dimension zunehmend in den Fokus der Forschung (vgl. Rink / Zehrer 2015) und wird in Projekten wie From written to oral texts in Easy Language – Easy Audios in Cultural Institutions1 und SELSI (Spoken Easy Language for Social Inclusion) konkret in Form von Audio- und Videomaterial umgesetzt2. Zur Herstellung von Texten in LS liegen allgemeine makro- und mikrotextuellen Parameter vor, die in für LS hergestellten Regelwerken definiert sind. Die ersten Regelwerke3, wie z.B. die von Inclusion Europe (IE) (2014), der BITV 2.0 (2011), des BMAS (2014)4 und dem Netzwerk Leichte Sprache (NLS) (2022)5 zeichnen sich durch allgemeine und eher vage Regeln aus. Diese betreffen u.a. die Wortwahl, wobei empfohlen wird „einfache Wörter“ (BMAS 2014: 22; NLS 2022: 12), nämlich „leicht verständliche Wörter, die allgemein bekannt sind“ (IE 2014: 10) in den optimierten Texten einzusetzen, um das Leseverstehen zu fördern. Ein detaillierter methodischer Ansatz, um eine derartige lexikalische Wahl vorzunehmen, ist in den genannten Regelwerken jedoch nicht vorhanden. Es wird lediglich empfohlen, z.B. lieber ein Verb wie erlauben anstatt genehmigen zu benutzen. Bock (2019: 37) betont in diesem Zusammenhang, dass der Einsatz häufiger Wörter grundsätzlich ein valider Ausgangspunkt für die Gestaltung eines Textes mit einfachem, unmittelbarem Wortschatz sei. Dennoch soll dies nicht bedeuten, dass für LS-Texte stets auf niedrigfrequente Wörter verzichtet werden sollte. Bock weist darauf hin, dass Wortfrequenz allein nicht ausreichend zur Gewährleistung der Textverständlichkeit ist. Vielmehr sind weitere Faktoren zu berücksichtigen, wie etwa individuelle Erfahrungen, Vorwissen und die eventuelle Unterstützung durch den Kontext, der Hinweise für das Verstehen des Wortes liefert (vgl. ebd.).
Weitere sprachwissenschaftliche Studien zur LS (vgl. Maaß 2015; Bredel / Maaß 2016a, 2016b) haben die bestehenden Leitlinien der früheren Regelwerke zur LS kritisch analysiert und den Versuch unternommen, diese aus sprachwissenschaftlicher Perspektive zu ergänzen. Bredel / Maaß (2016a) betonen, dass die Auswahl von Inhaltswörtern in der LS gemäß der Prototypentheorie idealerweise erfolgen sollte. Der Prototyp eines Wortfeldes – definiert als das zentralste, bekannteste und am häufigsten verwendete Wort in einer Sprachgemeinschaft (Pittner 2016: 211) – sei demnach ein geeigneter Kandidat für die Auswahl einer lexikalischen Einheit in der LS. Diesbezüglich nennen Bredel / Maaß (2016a) eine Reihe von Kriterien, die ein Wort möglichst erfüllen sollte, um für einen Text in LS geeignet zu sein, u.a.:
Hohe Gebrauchsfrequenz: Das Wort muss häufig im Alltag vorkommen;
Große diskursive Reichweite: Es sollte in vielen Kontexten verständlich sein;
Medienneutralität: Das Wort muss sowohl in mündlicher als auch in schriftlicher Sprache verwendbar sein;
Denotative Präzision: Es sollte eine klare Bedeutung haben, ohne zu allgemein oder zu spezifisch zu sein;
Konnotative Neutralität: Es sollte keine zusätzlichen, emotionalen oder ideologischen Bedeutungen aufweisen;
Stilistische Neutralität: Das Wort darf weder zu umgangssprachlich noch zu formell sein;
Vermeidung von Metaphorik: z.B. „ins Gras beißen“ für „sterben“ sollte vermieden werden;
Morphologische, graphematische und phonologische Einfachheit (2016a: 345).
Dieser Orientierungsraster ist als allgemeines Instrument zu verstehen, dessen Angemessenheit von der Adressatenschaft abhängig ist. Infolgedessen obliegt es den betroffenen Zielgruppen die erfassten Texte in LS zu überprüfen, d.h. zu bestimmen, ob der eingesetzte Wortschatz leicht verständlich und nachvollziehbar ist.
2.2 Leichte Sprache und DaF-Didaktik
Die Entwicklung von LS setzte sich zunächst als Mittel der soziokulturellen Inklusion durch6, insbesondere zur Unterstützung des Text- und Leseverstehens bei Menschen mit geistiger Behinderung, Demenz, prälingualer Gehörlosigkeit und Aphasie (vgl. Bredel / Maaß 2016a: 132). Neben diesen PrimäradressatInnen werden als weitere Zielgruppe auch Personen mit geringen Lesefähigkeiten und Deutschkenntnissen genannt (vgl. IE 2014: 6; BMAS 2014: 121; NLS 2022: 4), wobei L2-Lernende im DaZ sowie im DaF-Bereich miteinbezogen werden. Insbesondere finden sich in der DaZ-Didaktik Vorschläge zum Einsatz der LS in unterrichtlichen und außerunterrichtlichen Kontexten (vgl. Oomen-Welke 2015: 28-30). Forschungsbasierte Ansätze zur LS stimmen dieser breiten Zielgruppenannahme tendenziell zu, denn allen diesen heterogenen Personengruppen ist gemein, dass sie Schwierigkeiten mit der sprachlichen und/oder referenziellen Komplexität von Texten haben könnten und ihnen somit der Zugriff auf allgemein- und fachsprachliche Texte verwehrt ist (vgl. Bredel / Maaß 2016a: 132). Es wird jedoch betont, dass verschiedene Zielgruppen differenzierte Textangebote benötigen. Die Gestaltung entsprechender Texte, um die verschiedenen Personenkreise zu erreichen, ist stets Gegenstand von Untersuchungen und theoretischen Überlegungen (vgl. Bredel / Maaß 2016a; Bock 2019).
Das didaktische Potenzial der LS (allerdings auch der Einfachen Sprache7) wurde in den vergangenen Jahren verstärkt im germanistischen (vgl. Bock 2015; Bredel 2019) sowie im italophonen DaF-Bereich (vgl. Rocco 2022; Di Meola / Puato / Porcaro 2024; Crestani 2024) diskutiert und stellt noch ein durchaus kontroverses Thema dar. Kritisch betrachtet wird der Einsatz der LS in der DaF-Didaktik insbesondere von Bredel (2019) und Heine (2017), die auf zentrale Einschränkungen für den Fremdspracherwerb hinweisen. So betont Bredel (2019: 217), dass ein reichhaltiger sprachlicher Input für den erfolgreichen Sprachlernprozess unverzichtbar sei. Die LS hingegen zeichnet sich durch eine gezielte Reduktion sprachlicher Komplexität aus, was sich aus didaktischer Perspektive als problematisch erweisen könnte8. Heine (2017) äußert sich in ähnlicher Weise kritisch und verweist auf das beschränkte (Fremd-)Wortschatz in LS-Texte sowie auf morphologische Vereinfachungen wie etwa die systematische Vermeidung des Genitivs (vgl. ebd.: 409-410).
Obwohl diese kritischen Aspekte auch im italophonen DaF-Bereich thematisiert werden, plädieren mehrere Studien für einen zielgerichteten und kritisch-bewussten Einsatz der LS in der universitären DaF-Lehre Italiens. Dadurch sollen metasprachliche Reflexion, Bewusstsein für sprachliche Barrierefreiheit und berufliche Handlungskompetenzen künftiger SprachmittlerInnen gefördert werden (vgl. Rocco 2022; Crestani 2024). Der Einsatz der LS in der DaF-Didaktik wird insbesondere unter grammatischen und semantischen Gesichtspunkten untersucht, wie etwa zur Erschließung von Funktionsverbgefügen (vgl. Mollica 2024) und metaphorischen Ausdrücken (vgl. Bellavia 2024).
Eine vermittelnde und zugleich kritisch-reflektierte Position nimmt Bock (2015) ein. Sie argumentiert, dass LS durchaus zur Kompetenzentwicklung beitragen könne, sofern sie als Übergangssprache verstanden und eingesetzt wird (vgl. ebd.: 11). In der öffentlichen Debatte bestehe jedoch häufig ein Missverständnis, da LS fälschlicherweise als neue sprachliche Norm betrachtet werde. Stattdessen sei sie als transitorische Sprachform zu betrachten, die den Zugang zu komplexeren sprachlichen Registern vorbereiten solle (ebd.).
In Bezug auf die Vermittlung fachsprachlicher Inhalte durch LS verweist Bock (2024: 357-358) auf einige Herausforderungen. Während Fachsprachen durch Exaktheit und terminologische Eindeutigkeit gekennzeichnet sind, verfolgt LS das Ziel eines grundlegenden – nicht aber eines präzisen, fachlich exaktes – inhaltlichen Verständnisses. Die Tendenz, in LS-Texten Fachwörter zu vermeiden oder lediglich durch erläuternde Metaphern9 zu ersetzen, kann zu semantischer Vagheit und potenziell verwirrender Polysemie führen. Aus diesem Grund erscheint der Wortschatz von LS-Texten im Vergleich zur Fachsprache als weniger kontextpräzise. Während dies für alltagspraktische Zwecke ausreichend sein mag, ergeben sich daraus neue Schwierigkeiten für eine genaue fachliche Kommunikation. Bock kommt daher zu dem Schluss, dass ein universeller und unreflektierter Einsatz der LS in der Vermittlung der Fachsprache innerhalb der DaF-Didaktik abzulehnen sei. Stattdessen müsse LS adaptiv und mit Blick auf die Lernziele angewandt werden. LS sollte demnach nicht als Endpunkt des Lernprozesses verstanden werden, sondern als unterstützendes Hilfsmittel, das Lernenden den schrittweisen Zugang zu fachsprachlichen Strukturen erleichtert.
In diesem Zusammenhang wird im vorliegenden Beitrag der Frage nachgegangen, welche sprachlichen Anpassungen gemäß den Richtlinien der LS in LS-Wörterbüchern hinsichtlich fachsprachlicher Lemmata vorgenommen werden. Durch diese Analyse soll ein Einblick darüber gewonnen werden, welcher Grad an semantischer Simplifizierung bei der Definition fachsprachlicher Lemmata in LS-Wörterbüchern erfolgt. Ein derartiges vertieftes Verständnis über die semantischen Simplifizierungsverfahren der fachsprachlichen Lemmata ermöglicht es DaF-Lehrkräften, sowohl die Potenziale als auch die Grenzen des Einsatzes von LS-Wörterbüchern in der DaF-Didaktik reflektiert zu evaluieren.
3. Methodischer Ansatz und Datengrundlage
Die vorliegende empirische Untersuchung erfolgte in mehreren Phasen. Zunächst wurde eine qualitative Auswahl von LS-Wörterbüchern vorgenommen. Hierbei wurde eine gezielte Online-Recherche über Google durchgeführt mit Suchbegriffen wie etwa Leichte Sprache Wörterbuch, und Fachwortschatz Leichte Sprache. Ziel war es, umfassende, online verfügbare Ressourcen zu finden, die eine Vielzahl von semantischen Feldern abdecken, einschließlich spezieller Fachbegriffe. Besonders berücksichtigt wurden dabei Wörterbücher, die aktiv von NutzerInnen verwendet und regelmäßig aktualisiert werden, wie zum Beispiel Hurraki, das eine breite Themenvielfalt bietet, sowie kleinere, für den journalistischen Gebrauch gedachte lexikografische Ressourcen wie das Wörterbuch von Mdr.de (Mitteldeutsche Rundfunk).
Anschließend wurde mithilfe der Software Sketch Engine eine Wortliste relevanter Lexeme zum Themenbereich KI erarbeitet. Die ausgewählten Lexeme wurden dann in den Standard- sowie den LS-Wörterbüchern aufgerufen und ihre Wörterbuch-Definitionen unter Einsatz spezifischer Funktionen des Sketch Engine-Tools, nämlich Concordance und Thesaurus, korpusgestützt untersucht.
3.1. Untersuchungsgegenstand: lexikografische Ressourcen in Leichter Sprache
Im Rahmen der vorliegenden Analyse wurden online verfügbare lexikografische Ressourcen in LS, berücksichtigt (vgl. Tab. 1). Dabei erfolgte eine Auswahl von fünf Wörterbüchern. Es wurden einerseits die Wörterbücher von Mdr.de (Mitteldeutsche Rundfunk)10 und Ndr.de (Norddeutscher Rundfunk)11 als Vertreter des journalistischen Bereichs ausgewählt. Bei den allgemeinen lexikografischen Ressourcen, wobei keine spezifische Themenbezeichnung vorliegt, wurden die Wörterbücher Hurraki12, Bundesvereinigung Lebenshilfe e.V.13 und Leichte-Sprache.io14 unter die Lupe genommen.
Übersicht der lexikografischen Ressourcen in LS
| Wörterbuch | Anzahl der Lemmata | Eigenschaften |
| Mdr.de | Nicht angegeben | redaktionelle Erstellung; Vorhandensein von Audioversion; Vorhandensein von Bildern |
| Ndr.de | Nicht angegeben | redaktionelle Erstellung |
| Hurraki | 4.460 Lemmata | Wiki-System; kollaboratives Wörterbuch (NutzerInnen können Lemmata bearbeiten und hinzufügen); thematisch gegliedert; Bilder |
| Lebenshilfe e.V. | Nicht angegeben | redaktionelle Erstellung; erstellt nach den Richtlinien von IE; Audioversion; Bilder |
| Leichte-Sprache.io | Über 9.000 Lemmata | KI-basiert |
Die Wörterbücher Mdr.de und Ndr.de sind auf den Online-Rubriken Nachrichten in Leichter Sprache der jeweiligen Rundfunkwebseiten verfügbar. Bei beiden Wörterbüchern sind die Lemmata alphabetisch geordnet und in LS erklärt, wobei bei Mdr.de auch Bilder vorzufinden sind. Eine genaue Anzahl der Lemmata bei beiden Wörterbüchern ist nicht angegeben. Was ihre Erstellung angeht, liegen bei beiden Wörterbüchern keine Hinweise darauf vor, dass sie auf spezifischen Korpora basieren. Vielmehr scheinen sie auf redaktionell erstellten Definitionen zu beruhen, die darauf abzielen, komplexe Begriffe für ein breites Publikum zugänglich zu machen.
Das Wörterbuch Hurraki wird von dem Verein Hep Hep Hurra e.V. betrieben und steht in mehreren Sprachen – Deutsch, Englisch, Spanisch und Italienisch – zur Verfügung. Auch Hurraki basiert nicht auf Korpora. Es handelt sich um ein kollaboratives Wörterbuch, das auf dem Wiki-System basiert, bei dem NutzerInnen zur Erstellung des Wörterbuchs beitragen können, indem sie eigene Begriffe hinzufügen oder bestehende Lemmata bearbeiten. Demnach stellt Hurraki ein Ausbauwörterbuch (vgl. Schröer 1997: 60) dar, das aktuell 4.460 Lemmata umfasst15. Das Hurraki folgt einem onomasiologischen Ordnungsprinzip, indem es die Lemmata thematischen Kategorien wie z.B. Aus den Nachrichten (194 Einträge), Bundestagswahl (39 Einträge) oder COVID-19-Pandemie (8 Einträge) zuweist. Die Kategorie, die dabei den stärksten Bezug zum im vorliegenden Beitrag behandelten Fachwortschatz zu Digitalität und KI aufweist, ist Computer mit 171 Einträgen. Innerhalb jeder dieser thematischen Kategorien werden die Lemmata anschließend semasiologisch, also in alphabetischer Reihenfolge, geordnet.
Ein weiteres hier in Betracht gezogenes LS-Wörterbuch ist das von der Bundesvereinigung Lebenshilfe e.V. Auch hier fehlen Informationen zur Anzahl der vorliegenden Lemmata sowie zum Herstellungsprozess des Wörterbuchs. Allerdings liegt hier das europäische Logo für Leichtes Lesen vor, was darauf hindeutet, dass es nach den Richtlinien von IE hergestellt wurde.
Schließlich wurde das Wörterbuch Leichte-Sprache.io miteinbezogen. Dies steht seit März 2024 online zur Verfügung und wurde im Rahmen eines KI-basierten Tools zur Umformulierung von Standardtexten in LS entwickelt. Das Wörterbuch umfasst bis heute mehr als 9.000 Einträge.
3.2. Auswahl der Lemmata
Die Auswahl der zu untersuchenden Lemmata erfolgte, indem zunächst ein populärwissenschaftlicher Text (1.158 token) zum Thema KI16 in Sketch Engine hochgeladen und anschließend mithilfe des Tools Keywords die darin enthaltenen Schlüsselwörter (insgesamt 371) extrahiert wurden. Aus diesen Schlüsselwörtern wurde dann eine Liste von Lexemen abgeleitet, die in den berücksichtigten Online-Wörterbüchern abgefragt wurden.
Der in Betracht gezogene populärwissenschaftliche Text stammt vom Europäischen Parlament und befasst sich mit den Grundlagen und Anwendungsbereichen der KI. Der Text erläutert die grundlegende Funktionsweise von KI, ihre Bedeutung für die digitale Entwicklung und verschiedene Einsatzgebiete – von automatisierten Übersetzungen bis hin zu Cybersicherheit und autonomen Fahrzeugen. Aufgrund des thematischen Schwerpunkts und des adressatengerechten Stils wurde der Text als Grundlage für die Ermittlung von Schlüsselwörtern ausgewählt.
Die von Sketch Engine generierten Keywords stellten einen ersten Datensatz dar, der als Grundlage für die Auswahl der Lexeme diente. Die definitive Lexeme-Auswahl wurde anschließend auf Basis von drei qualitativen Kriterien getroffen:
Semantische Relevanz im Wortschatz zum Thema KI und allgemeine Informatik: z.B. wurden Wörter wie Lebensmittel oder Corona-Virus ausgeschlossen17;
Wortarten und Kollokationen: Berücksichtigt wurden Nomina (Algorithmus, Computer), Adjektive (virtuell) und Kollokationen (künstliche Intelligenz);
Okkurrenz im DWDS: Als zusätzliches Kriterium wurde das Vorhandensein der Lexeme im DWDS überprüft, um sicherzustellen, dass sie in einem anerkannten standardsprachlichen Wörterbuch etabliert und belegt sind18.
Die 18 Lexemen sind in Tabelle 2 dargestellt.
Ausgewählte Lexeme zum Themenbereich Informatik und KI
| Lexeme |
| Algorithmus |
| Bildanalyse |
| Computer |
| Gesichtserkennung |
| Internet |
| Künstliche Intelligenz |
| Muster |
| Mustererkennung |
| Navigation |
| Online-Recherche |
| Rechenleistung |
| Robot/Roboter |
| Sensor |
| Software |
| Suchmaschine |
| System |
| Tool |
| Virtuell |
Ausgehend von den in Tabelle 2 aufgeführten Lexeme wurden weitere qualitative sowie quantitative Untersuchungen durchgeführt, die in Kapitel 4 näher beschrieben werden.
4. Ergebnisse der Untersuchung
Der Vergleich zwischen dem DWDS und den LS-Wörterbüchern umfasste zunächst eine qualitative Untersuchung der jeweiligen lexikografischen Angaben (Kap. 4.2.1) sowie eine korpusgestützte Analyse des lexikalischen Repertoires der Wörterbuch-Definitionen (Kap. 4.2.2) mithilfe des Tools Sketch Engine. Die Ergebnisse der unterschiedlichen Untersuchungsphasen werden anschließend anhand des Lemmas Algorithmus veranschaulicht.
4.1. Okkurrenz der Lemmata in den LS-Wörterbüchern
Die herausgearbeiteten Lexeme wurden in den berücksichtigten LS-Wörterbüchern aufgerufen.
Die in Abb.1 ersichtliche Auswertung offenbart, dass die in der vorliegenden Studie ermittelten Lexeme zum Themenbereich KI nur marginal in den untersuchten Online-Wörterbüchern in LS lemmatisiert sind. Eine Ausnahme bildet Leichte-Sprache.io, in dem 77 % der nachgeschlagenen Lexeme enthalten sind. Insbesondere lassen sich einige Lexeme, die sich auf wiederkehrende Verfahren bzw. Termini aus dem Bereich der durch KI unterstützten Digitalität beziehen, u. a. Muster, Navigation, Online-Recherche und Tool, ausschließlich bei Leichte-Sprache.io nachweisen. Bemerkenswert ist zudem, dass weitere Lexeme, die wiederum sehr spezifische Verfahren bezeichnen – nämlich die Komposita Bildanalyse, Gesichtserkennung, Mustererkennung und Rechenleistung – in keinem der untersuchten LS-Wörterbücher zu finden sind. Die vorliegenden Ergebnisse stehen z.T. im Einklang mit denen, die erzielt wurden, als dieselben Lexeme im Korpus zur LS und Einfachen Sprache LeiKo (vgl. Jablotschkin / Zinsmeister 2020) abgefragt wurden. Hierbei wurde festgestellt, dass lediglich zwei der Lexeme, nämlich Computer (mit 4 Treffern in 3 Dokumenten) und Internet (mit 13 Treffern in 8 Dokumenten19), vertreten sind. Hieraus wird ersichtlich, dass eine systematische Integration jener Fachbegriffe aus den Bereichen der allgemeinen Informatik und der KI wünschenswert ist, um den Nutzenden den Zugang zu wesentlichen und wachsend alltäglichen digitalen Inhalten zu eröffnen20.
Okkurrenz der Lemmata zum Themenbereich KI in den LS-Wörterbüchern.
4.2. Das Lemma Algorithmus
Im vorliegenden Kapitel wird der Untersuchungsschwerpunkt auf Algorithmus gelegt. Dabei sollen spezifische Eigenschaften der Angaben zu diesem Lemma in den unterschiedlichen Wörterbüchern dargestellt werden.
4.2.1 Angaben zum Lemma
Auf mikrostruktureller Ebene21 bestehen die Lemmata im DWDS-Wörterbuch aus Angaben22 etwa zu Grammatik, Aussprache, Silbentrennung, Morphologie, Bedeutungserklärung mit Kollokationen (s. Abb. 2), Etymologie (s. Abb. 3), Worthäufigkeit und Wortverlaufskurve (s. Abb. 4).
Das Lemma Algorithmus im DWDS-Wörterbuch
Das Lemma Algorithmus im DWDS-Wörterbuch23
Das Lemma Algorithmus im DWDS-Wörterbuch
Auf der lexikalischen Ebene enthalten sowohl die Definition des Lemmas im DWDS als auch jene aus dem Etymologischen Wörterbuch des Deutschen (im Folgenden als DWDS-EtymWb. bezeichnet) Begriffe wie Rechenverfahren und Zeichenreihen, die nicht zum Allgemeinwortschatz des Deutschen gehören und eher für die fachspezifische Sprache sind. Zudem ist zu beachten, dass die Definition des Lemmas in beiden Wörterbüchern in der Regel nicht in Form vollständiger Sätze erfolgt, sondern durch informationsdichte syntagmatische Strukturen (z.B. „zur Lösung eines – mathematischen, informationstechnischen – Problems durch schrittweise Bearbeitung“) näher bestimmt wird. Wörterbucheinträge werden demnach als nichtnatürliche Texte betrachtet, indem sie keine natürlichsprachliche Syntax aufweisen (vgl. Wiegand 2018: 14). Vielmehr bestehen sie aus Zeichenketten, deren Segmente nach lexikografischen Instruktionen geordnet sind und aufeinander folgen. Dadurch entsteht eine eigene lexikografische „Ersatzsyntax“ sowie ein eigenes lexikografisches Textformat, das weder strikt formalsprachlich noch natürlichsprachlich ist (vgl. ebd.). Dies trägt zur semantischen Bereicherung der Wörterbuch-Definition bei, geht jedoch auch mit einer Erhöhung der semantisch-syntaktischen Komplexität der lexikografischen Angaben einher, was sich für bestimmte RezipientInnen als Herausforderung erweisen könnte.
Was die hier berücksichtigten LS-Wörterbücher angeht, wurde das Lemma Algorithmus lediglich bei Hurraki und bei Leichte-Sprache.io gefunden, während in den anderen Wörterbüchern das Lemma nicht belegt ist.
Bei Hurraki liegen folgende Angaben vor: die Definition bzw. Bedeutungserklärung, das Bild (bei diesem Lemma allerdings nicht vorhanden) sowie die Angaben Gleiche Wörter und Genaue Erklärung (in der ebenfalls die Gegenüberstellung mit entgegengesetzten Begriffen erfolgt). Hinweise auf Silbentrennung, Morphologie und Kollokationen sind bei diesem Wörterbuch nicht enthalten.
Das Lemma Algorithmus bei Hurraki
Auf der orthografischen Ebene werden Wortbildungsformen im Hurraki mit einem Mediopunkt zur Erleichterung des Leseverstehens segmentiert, wie in neueren sprachwissenschaftlichen Regelwerken und Studien thematisiert (vgl. Maaß 2015, 2020; Bredel / Maaß 2016a; Deilen 2021, 2023)24. Dennoch lässt sich diese orthografische Praxis nicht in allen hier berücksichtigten LS-Wörterbüchern beobachten25.
Betrachtet man die Definition des Lemmas aus textlinguistischer Sicht, so lässt sich eine besondere Form der Rekurrenz26 erkennen, und zwar die explizite Wiederaufnahme des Wortes Algorithmus, was den LS-Regeln (vgl. NLS 2022: 11) entspricht. Gemäß den LS-Vorschriften (vgl. IE 2014: 10) werden bei der Hauptdefinition des Lemmas Wörter (Reihen•folge) und Wortgruppen (Schritt für Schritt) der Alltagssprache anstelle von komplexen Fachbegriffen verwendet, um die semantische Transparenz und die Unmittelbarkeit des Textes zu gewährleisten. Darüber hinaus ist bei der lexikalischen Auswahl zu beobachten, dass das Lemma Algorithmus durch konkrete Handlungsbeschreibungen wie ‚Schritt für Schritt löst man damit ein Problem‘ dargestellt wird. Auf lexikalische Elemente mit abstraktem oder figurativem semantischem Wert wird hingegen verzichtet, da diese für bestimmte Lesergruppen als unzugänglicher zu verstehen angesehen werden (vgl. NLS 2022: 20).
Die Syntax ist meistens durch kurze Sätze und eine lineare SVO-Struktur gekennzeichnet. Hierbei lässt sich eine typische Eigenschaft von LS-Wörterbüchern – die allerdings auch bei LS-Texten häufig zu beobachten ist – erkennen, und zwar die Definition eines neuen Begriffs anhand Kopula-Prädikativ-Konstruktionen (KP-Konstruktionen) wie etwa „Ein x ist ein y“ oder „Das ist/sind y“27. Diese werden in LS-Wörterbüchern, insbesondere bei Hurraki, Leichte-Sprache.io, Mdr.de und Ndr.de28, häufig verwendet, um eine erste einführende Definition des Lemmas zu liefern. Weitere Vergleiche zwischen den obengenannten LS-Wörterbücher anhand anderer Lemmata bestätigen dies29, obwohl einzelne Ausnahmen vor allem bei abstrakten Begriffen und/oder Fremdwörtern vorzufinden sind30. Nebensätze sind sowohl bei dem Lemma Algorithmus sowie bei anderen hier berücksichtigten Lemmata nicht vorhanden31. Vergleicht man Hurraki mit dem DWDS, so lassen sich verschachtelte Phrasen nur selten finden (z.B. „Vorgehen zum Lösen von Problemen“).
Im Folgenden sollen die Angaben zum Stichwort Algorithmus bei Leichte-Sprache.io näher betrachtet werden.
Das Lemma Algorithmus bei Leichte-Sprache.io
Auch hier sind die Einträge in Abschnitte (Alternative Wörter; Erklärung) gegliedert, wenn auch in einer anderen Reihenfolge als in Hurraki. Auf weitere Angaben, wie etwa visuelle Darstellungen und Beispiele wird verzichtet.
Die Rekurrenz wird in der Definition des Lemmas durch explizite Wiederaufnahme, nämlich durch anaphorische lexikalische Wiederholungen bestimmter Wörter (Regel, Schritte) realisiert, eine Vorgehensweise, die bei Texten in LS ebenfalls bevorzugt wird (vgl. Bredel / Maaß 2019a: 369). Dabei wird das Wort Regel, das im ersten Satz der Definition als nominales prädikatives Komplement eingeführt wird, im nächsten Satz wiederholt und als Subjekt eingesetzt („Die Regel hilft beim Lösen von Problemen“). Ebenso wird das im dritten Satz eingeführte Wort Schritte („Man kann damit Schritte planen“), im vierten und letzten Satz wiederholt und als Subjekt eingefügt („Die Schritte folgen einer Reihenfolge“).
Hinsichtlich des syntaktischen Aufbaus zeigen die Sätze eine ausgeprägte Befolgung der SVO-Reihenfolge. Bei der ersten auftretenden Definition des Lemmas ist wiederum eine KP-Konstruktion zu beobachten. Auf diese erste Definition folgen ebenso wie bei Hurraki unpersönliche Sätze, stets mit einer SVO-Struktur (z.B. „Man kann damit Schritte planen“). Die Definitionen von Leichte-Sprache.io weisen eine parataktische Struktur auf, wodurch das Leseverstehen erleichtert wird.
Der prägnante, lineare syntaktische Aufbau sowie die regelmäßige Rekurrenz ausgewählter Wörter begünstigen somit eine deutliche und nachvollziehbare thematische Progression. So wird in jedem Satz zunächst ein neuer Begriff eingeführt, der dann im nächsten Satz aufgegriffen und als syntaktisches Subjekt weiter ausgeführt wird (Regel → Die Regel hilft beim Lösen von Problemen → Schritte → Schritte folgen einer Reihenfolge).
4.2.2. Wörterbuch-Definitionen des Lemmas
Die abschließende Untersuchungsphase dieser Studie widmete sich einer korpuslinguistischen Analyse der Wörterbuch-Definitionen sämtlicher betrachteter Lemmata. Im Fokus des vorliegenden Abschnitts steht dabei eine vertiefte exemplarische Auswertung des Lemmas Algorithmus. Zudem werden die Ergebnisse aus der Analyse weiterer untersuchter Lemmata herangezogen, um allgemeine Schlussfolgerungen ableiten zu können.
Gegenstand dieser Untersuchungsphase war das lexikalische Repertoire der Bedeutungserklärung (Definiens), das in der Wörterbuch-Definition zur Beschreibung des jeweiligen Lemmas (Definiendum) verwendet wird32. Ziel war ein Vergleich zwischen dem standardsprachlichen Wörterbuch DWDS und den LS-Wörterbüchern, wobei der Schwerpunkt auf das lexikalische Repertoire für die Definition fachsprachlicher Lemmata lag.
Für das Lemma Algorithmus wurden die folgenden Definitionen untersucht, wobei die fettgedruckten Lexeme den Gegenstand der Analyse bildeten:
(1) DWDS: „Anweisung, Verfahren zur Lösung eines (mathematischen, informationstechnischen) Problems (…) Rechenverfahren nach einem bestimmten Schema“
(2) DWDS-EtymWb.: „System von Regeln (…) Anweisung zur formalen Umformung von Informationen“
(3) Hurraki: „Ein Algorithmus ist eine Reihen•folge (…)“
(4) Leichte-Sprache.io: „Ein Algorithmus ist eine Regel. (…)“
Die aus den Definitionen ausgewählten Lexeme wurden im Rahmen eines quantitativen und qualitativen Forschungsansatzes mithilfe zweier Funktionen des Tools Sketch Engine im deutschen Korpus German Web 2020 (deTenTen20)33 analysiert: Concordance zur Frequenzanalyse und Thesaurus zur Untersuchung des Ähnlichkeitsgrads (Wiegand 1976: 124) zwischen Lemma und lexikalischem Repertoire der Wörterbuch-Definition.
Die Frequenzanalyse über die Funktion Concordance wurde aufgrund der Erkenntnis vorgenommen, dass die hohe Gebrauchsfrequenz eines Wortes in den Regelwerken sowie in der sprachwissenschaftlichen Forschung zur LS als ein bedeutendes Kriterium für dessen Verständlichkeit und Bekanntheit angesehen wird. Ziel war es, zu ermitteln, ob das Kriterium hoher Gebrauchsfrequenz – verknüpft mit weiteren Auswahlkriterien wie etwa Medien- und stilistischer Neutralität (vgl. Kap. 2.1) – in LS-Wörterbüchern eine höhere Relevanz als in standardsprachlichen Wörterbüchern aufweist, um die angestrebte semantische Vereinfachung zu gewährleisten. Die Frequenzanalyse wurde zunächst auf das Subkorpus Technology des Korpus German Web 2020 (deTenTen20) eingegrenzt, um die Gebrauchsfrequenz der Lexeme im technologischen Kontext zu untersuchen. Dabei stellte sich Regel – bei den Wörterbuch-Definitionen des DWDS-EtymWb. sowie des Leichte-Sprache.io vorliegend – als das am häufigsten auftretende Wort heraus, gefolgt von Verfahren (DWDS) und Reihenfolge (Hurraki). Das Kompositum Rechenverfahren (DWDS) erwies sich dagegen als das im Subkorpus geringer auftretende Wort.
Frequenzwerte, German Web 2020 (deTenTen20); Subkorpus Technology
| Lemma | Frequency | Freq. per million (pm) |
| Regel | 82.871 | 114.67793 |
| Verfahren | 22.852 | 31.62288 |
| Reihenfolge | 16.728 | 23.14842 |
| Anweisung | 16.372 | 22.65578 |
| Rechenverfahren | 21 | 0.03 |
Anschließend wurde die Suche nach denselben Wörtern erneut durchgeführt, wobei keinen Subkorpus, nämlich keinen spezifischen Themenbereich, angegeben wurde. Obgleich mit höheren Frequenzwerte aus dem Gesamtkorpus, ergaben die Ergebnisse dieser zweiten Suche eine identische Frequenz-Hierarchie der Suchwörter.
Frequenzwerte, German Web 2020 (deTenTen20), Gesamtkorpus
| Lemma | Frequency | Freq. pm |
| Regel | 31.33654 | 149.22447 |
| Verfahren | 18.72826 | 89.18389 |
| Reihenfolge | 31.9221 | 15.20129 |
| Anweisung | 29.8008 | 14.19113 |
| Rechenverfahren | 2.881 | 0.14 |
Aus den Ergebnissen lässt sich feststellen, dass Regel (DWDS-EtymWb.; Leichte-Sprache.io) und Verfahren (DWDS) die höchste Frequenz im Gesamt- sowie im Subkorpus Technology aufweisen.
Dies legt nahe, dass sowohl in LS- als auch im standardsprachlichen Wörterbuch Wörter mit hoher Frequenz für die Definition des Lemmas enthalten sind, unabhängig davon, ob die zu adressierende Zielgruppe ein allgemeines Publikum oder Rezipienten mit geringer Lesekompetenz umfasst. Zudem ließ sich durch die Analyse beobachten, dass die Relevanz der Frequenz in den LS-Wörterbüchern unterschiedlich gewichtet wird. Diese Unterschiede lassen sich u.a. auf den jeweiligen Erstellungsprozess zurückführen – etwa darauf, ob die LS-Wörterbücher automatisiert mithilfe von KI generiert oder kollaborativ von den NutzerInnen erstellt wurden. Im mit KI erstellten Wörterbuch Leichte-Sprache.io, das auf umfangreiche Daten und Texte aus dem Online-Bereich zurückgreift, wurde das Wort Regel (149.22447 freq. pm) für die Definition des Lemmas Algorithmus eingesetzt. Wird hingegen die Wahl den NutzerInnen in LS-Wörterbüchern wie Hurraki überlassen, so fällt die Entscheidung auf ein quantitativ selteneres Wort (Reihen•folge, 15.20129 freq. pm).
Eine weitere Erkenntnis der Analyse bestand darin, dass die Relevanz der Frequenz in den LS-Wörterbüchern auch in Abhängigkeit vom Lemma variieren kann. Insbesondere ließ sich feststellen, dass bei der Definition komplexer fachsprachlicher Lemmata wie Algorithmus die Gebrauchsfrequenz des lexikalischen Repertoires eine größere Rolle spielt, während sie bei alltagssprachlich etablierten Lemmata weniger entscheidend ist. Dies lässt sich anhand der Lemmata Internet und Computer näher betrachten, die im allgemeinen Sprachgebrauch deutlich geläufiger sind als Algorithmus. So verwendet Leichte-Sprache.io zur Definition des Lemmas Internet das Wort Netz (Freq. pm 163,40), bei den beiden LS-Wörterbüchern Lebenshilfe e.V. und Mdr.de kommt das Wort Verbindung (Freq. pm 163,03) vor, während das DWDS das deutlich seltenere Datennetz (Freq. pm 1,45) einsetzt34. Diese Unterschiede verdeutlichen, dass standardsprachliche und LS-Wörterbücher divergierende Strategien verfolgen: Erstere tendieren eher zu terminologischer Präzision, letztere hingegen zu möglichst häufigeren Ausdrücken, um eine zugänglichere Bedeutungserschließung zu gewährleisten. Auffällig ist hierbei auch die Tendenz in LS-Wörterbüchern zur Bevorzugung von Simplizia (z. B. Netz) gegenüber Komposita (z. B. Datennetz), was im Einklang mit den LS-Prinzipien der morphologischen und graphematischen Einfachheit (vgl. Bredel / Maaß 2016a: 345) steht. Was das Lemma Computer betrifft, lässt sich eine gegenläufige Tendenz unter den unterschiedlichen Wörterbüchern hinsichtlich der Frequenz beobachten: Das DWDS verwendet das Lexem Gerät (freq. pm 889,18) in der Hauptdefinition und das Lexem Anlage (freq. pm 125,25) in der Definition des DWDS-EtymWb., während die LS-Wörterbücher Hurraki und Leichte-Sprache.io das Lexem Apparat (freq. pm 1,91) einsetzen, das eine deutlich niedrigere Frequenz aufweist.
Anschließend wurde über die Thesaurus-Funktion35 von Sketch Engine eine Abfrage durchgeführt, um den Ähnlichkeitsgrad zwischen dem Lemma Algorithmus und den in den Definitionen enthaltenen Wörtern zu ermitteln. Der Ähnlichkeitsgrad steht wiederum in Beziehung zu Kriterien wie der diskursiven Reichweite, der denotativen Präzision und der konnotativen Neutralität (vgl. Kap. 2.1). Die Ergebnisse dieser Suchanfrage sind in der nachstehenden Tabelle (vgl. Abb. 6) zusammengefasst.
Algorithmus, Thesaurus, German Web 2020 (deTenTen20), Sketch Engine
Dabei wurden semantische Cluster mit Bezug zu Algorithmus herausgearbeitet, jeweils mit Angaben zum Ähnlichkeitswert (0-1) und der Frequenz im Korpus. Als besonders interessant erweist sich der um das Lexem Methode (Ähnlichkeitswert 0,235; Frequenz 1.733.491) gruppierte Cluster, der vorwiegend prozedural-strategische sowie organisationsbezogene Begriffe umfasst. Innerhalb dieses semantischen Clusters liegen einige der hier berücksichtigten Lexeme, nämlich Regel (Ähnlichkeitswert 0,146; Frequenz 3.133.654) und Verfahren (Ähnlichkeitswert 0,175; Frequenz 1.872.826). Weiter unten in der Liste (in der Abbildung aus Platzgründen nicht übertragen) kommt das Wort Reihenfolge vor, mit einem noch niedrigeren Ähnlichkeitswert (0,127), allerdings mit einer höheren Frequenz als Regel und Verfahren (3.192.211).
Die beschriebenen Daten sind ebenfalls anhand eines Blasendiagramms (Abb. 7) veranschaulicht.
Algorithmus, Blasendiagramm, Thesaurus, German Web 2020 (deTenTen20), Sketch Engine
Der Abstand vom Zentrum spiegelt den Ähnlichkeitswert wider: Verfahren steht Algorithmus semantisch näher als Regel. Die Kreisgrößen beziehen sich auf die Frequenz: Regel ist häufiger als Verfahren. Reihenfolge ist aufgrund des geringen Ähnlichkeitswerts im Blasendiagramm nicht enthalten.
Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass sowohl Standard- als auch LS-Wörterbücher bei der Definition des Lemmas tendenziell Begriffe verwenden, die nur einen relativen Ähnlichkeitsgrad zum Lemma aufweisen. In LS-Wörterbüchern tritt diese Tendenz besonders deutlich hervor. So verwendet beispielsweise Leichte-Sprache.io zur Definition des Lemmas Algorithmus das Wort Regel, das zwar semantisch weiter von Algorithmus entfernt ist als Verfahren, jedoch eine höhere Gebrauchsfrequenz sowie eine größere diskursive Reichweite aufweist und somit als prototypischer und kognitiv zugänglicher gilt (vgl. Pittner 2016: 214).
Auch in anderen Fällen war der Ähnlichkeitsgrad zwischen Lemma und Wörter der Definition gering oder kaum entscheidend. Dies lässt sich anhand des Lemmas Computer und der entsprechenden in den Definitionen vorliegenden Lexemen Gerät (DWDS), Anlage (DWDS, EtymWb.) und Apparat (Hurraki und Leichte-Sprache.io) beobachten. Dabei wurde durch die Thesaurus-Funktion festgestellt, dass Apparat in keinem semantischen Cluster enthalten war, der mit Computer zusammenhängt. Eine weitere Überprüfung mit der Thesaurus-Funktion von Sketch Engine wurde vorgenommen, indem die semantischen Cluster für das Wort Apparat ermittelt wurden. Dort sind folgende Lexeme enthalten: Maschine (Freq. 1.258.873, Ähnlichkeitsgrad 0,206), Röhre (Freq. 204.786; Ähnlichkeit 0,210) und Ofen (Freq. 282.064, Ähnlichkeit 0,215). Daraus lässt sich ableiten, dass das von Hurraki und Leichte-Sprache.io ausgesuchte Wort Apparat mit eher praktischen und konkreten Verwendungskontexten assoziiert ist. Ein Ausnahmefall zeigte sich hingegen beim Lemma Internet, bei dem die Wörter der jeweiligen Definitionen – Netz (Leichte-Sprache.io), Verbindung (Lebenshilfe e.V. und Mdr.de) sowie Datennetz (DWDS) – einen vergleichsweise hohen semantischen Ähnlichkeitsgrad zum Lemma aufweisen. Besonders deutlich wird dies am Beispiel des Wortes Netz (Leichte-Sprache.io), das mit einem Ähnlichkeitswert von 0,452 und einer Frequenz von 1.238.823 im dem Lemma Internet am nächsten liegenden semantischen Cluster erscheint.
Zusammenfassend lassen sich folgende grundlegende Überlegungen bezüglich der Definitionen von Fachbegriffen in den LS-Wörterbüchern formulieren:
Frequenz stellt zwar ein relevantes, jedoch nicht primäres Kriterium bei der Auswahl von Wörtern für die lexikografischen Definitionen bei LS-Wörterbüchern dar. Vielmehr scheint die Gebrauchsfrequenz eine Orientierungsfunktion zu erfüllen, speziell bei Lemmata, die potenziell eine hoch spezialisierte Semantik und einen geringen Bekanntheitsgrad aufweisen (z.B. Algorithmus).
Ein hoher Ähnlichkeitsgrad zwischen Lemmata und Wörtern der lexikografischen Definitionen erweist sich, abgesehen von einigen Ausnahmen (z.B. Internet und Netz), ebenso als marginales Auswahlkriterium. Vielmehr lässt sich eine Präferenz für Begriffe beobachten, die sowohl allgemein verständlich als auch kontextübergreifend einsetzbar sind (z.B. Regel). In diesem Zusammenhang erscheint eine gewisse Vagheit bzw. eine weniger stark ausgeprägte Randschärfe der Fachwörter nicht als hinderlich, sondern kann dem Zweck der Kommunikation sogar angemessener sein (vgl. Kretzenbacher 1991: 198).
4. Schlussfolgerungen und Ausblick
Die vorliegende Untersuchung widmete sich der Analyse von Definitionen fachsprachlicher Lemmata in standardsprachlichen und LS-Wörterbüchern. Daraus lassen sich auch neue Perspektiven auf das Verhältnis zwischen Fachsprache und LS sowie deren Potenzial in der DaF-Didaktik auf universitärem Niveau ableiten.
Die Betrachtung der Mikrostruktur und der sprachlichen Vereinfachungsverfahren in LS-Wörterbüchern, die das Leseverstehen gezielt unterstützen, ergab, dass sie auch zur Entwicklung effektiver Problemlösungsstrategien (vgl. Nied Curcio 2022: 8) sowie zur Förderung metasprachlicher Reflexion über inter- und intralinguale Phänomene (vgl. Luppi 2024: 37) beitragen können.
Darüber hinaus zeigte die exemplarische Untersuchung der Definitionen in standardsprachlichen und LS-Wörterbüchern am Beispiel des Lemmas Algorithmus folgende Tendenzen: Insbesondere bei der Bedeutungserklärung fachlich spezialisierter und alltagssprachlich weniger etablierter Begriffe greifen LS-Wörterbücher bevorzugt auf allgemeinsprachliche, grafematisch und morphologisch einfache sowie kontextuell neutrale Ausdrücke zurück. Dabei wird terminologische Präzision zugunsten einer höheren Verständlichkeit reduziert (vgl. Bock 2024). Dies unterstreicht das didaktische Potenzial von LS-Wörterbüchern als erste, orientierende Unterstützung beim Einstieg in die Fachsprachenvermittlung im DaF-Unterricht – insbesondere in der Phase vor dem Übergang zu standardsprachlichen Fachtexten.
Anschließend erwies sich die korpusgestützte Untersuchung der Wörterbuch-Definitionen mit Schwerpunkt auf Faktoren wie etwa Gebrauchsfrequenz und Ähnlichkeitsgrad als wertvolles Instrumentarium, um die metasprachlichen Kompetenzen DaF-Lernender zu schärfen. Lernende werden dadurch nicht nur in die Lage versetzt, den fachsprachlichen Wortschatz besser zu erfassen, sondern auch, semantische Verhältnisse vertieft zu reflektieren. Insgesamt stellt der kombinierte Ansatz von LS-Wörterbüchern mit ihrem vereinfachten Sprachmaterial einerseits und Korpora mit authentischen Sprachdaten andererseits ein vielversprechendes DaF-didaktisches Format dar, das Fachsprachenvermittlung unterstützt, lexikografische Strategien reflektiert, digitale Analysekompetenzen fördert und ein kritisch-reflektiertes Sprachbewusstsein im wissenschaftlichen Kontext entwickelt.
Abschließend verweist die Analyse auch auf zentrale Desiderata für zukünftige Forschung. Lemmata aus dem Themenfeld KI sind in den untersuchten LS-Wörterbüchern bislang nur marginal vertreten. Zwar empfehlen die LS-Richtlinien die Vermeidung komplexer Begriffe, zugleich streben sie, den Wortschatz der Zielgruppen zu erweitern und fachsprachliche Inhalte zugänglich zu machen. Die geringe Präsenz KI-bezogener Lemmata deutet daher darauf hin, dass ihre stärkere Integration in LS-Wörterbücher einen relevanten Beitrag zur sprachlich-kulturellen Teilhabe leisten würde – auch im Kontext des DaF-Unterrichts. Ein weiterer vielversprechender Ansatz für zukünftige Forschung in der DaF-Didaktik liegt im Einsatz von LS-Korpora. Diese gewinnen in der aktuellen linguistischen Forschung zunehmend an Relevanz (vgl. LeiKo, Jablotschkin / Zinsmeister 2024; KED, Jach / Dietz 2024) und könnten insbesondere dafür genutzt werden, Übergänge zwischen vereinfachten Sprachformaten und standardsprachlichen Fachtexten empirisch zu untersuchen und didaktisch zu gestalten.
Notes
- Vgl. https://portalrecerca.uab.cat/en/projects/from-written-to-oral-texts-in-easy-language-easy-audios-in-cultur-2 (15.01.2025). [^]
- SELSI (vgl. https://selsi.eu/it/homepage-ita/project/, 15.01.2025) stellt ein mehrsprachiges Projekt dar, in dem das Deutsche bislang allerdings noch nicht einbezogen ist. [^]
- 2009 veröffentlichten die Verbände Netzwerk Leichte Sprache und Inclusion Europe Richtlinien zur Erstellung von deutschen Texten in LS und 2011 wurde die Barrierefreie-Informationstechnik-Verordnung (BITV 2.0) herausgegeben. [^]
- Ein Heft von Regeln, das 2013 von dem Bundesministerium für Arbeit und Soziales in Zusammenarbeit mit Netzwerk Leichte Sprache zunächst erstellt und veröffentlicht wurde. Die letzte 2014-Fassung ist auf folgenden Link ersichtlich: https://www.bmas.de/SharedDocs/Downloads/DE/Publikationen/a752-ratgeber-leichte-sprache.pdf?__blob=publicationFile&v=8 (15.01.2025). [^]
- Die erste Version des Netzwerk Leichte Sprache wurde 2009 veröffentlicht und ist online auf der gleichnamigen Website verfügbar. Das Regelwerk wird jedoch (ebenso wie Inclusion Europe) laufend aktualisiert, weshalb im vorliegenden Beitrag die letzte verfügbare Version aus dem Jahr 2022 zitiert wird. [^]
- LS hat ihren Ursprung in der amerikanischen Organisation People First, die 1974 gegründet wurde und 1996 die Idee des Easy Read entwickelte (vgl. Kellermann 2013: 4). [^]
- Einfache Sprache (ES) ist eine Sprachvarietät auf höherem Niveau als LS. Sie hat einen komplexeren Sprachstil, längere Sätze, Nebensätze sind lizensiert und alle im Alltag gebräuchlichen Begriffe werden als bekannt vorausgesetzt. ES richtet an einer breiten Adressatenschaft, u.a. an Menschen mit Lese- und Rechtschreibschwäche, ältere oder hörbehinderte Menschen, Menschen mit geringen Deutschkenntnissen oder TouristInnen (vgl. Kellermann 2013: 1-2). 2024 wurde die Norm DIN 8581-1 für ES veröffentlicht, die Hinweise zur Textgestaltung auf verschiedenen Ebenen gibt. [^]
- Trotz der angeführten Kritik sieht Bredel (2019: 218) auch Potenziale für die Sprachförderung, insbesondere für das Training grammatischer Standardmuster wie der kanonischen Satzgliedstellung und für das Erlernen eines alltagsnahen Wortschatzes. Voraussetzung dafür sei jedoch, dass Texte in LS gewissen Qualitätsstandards entsprechen (vgl. ebd.: 219). [^]
- Bock (2024: 358) zeigt dies anhand eines Vergleichs zwischen Nicht-‚leichte‘ Patienteninformationen und LS-Patienteninformationen. Dabei werden die fachsprachlichen Begriffe Gene/Onkogene, Tumorsuppressor-Gene, Reparaturgene in dem LS-Text mit dem Wort Baustein umgeschrieben. [^]
- https://www.mdr.de/nachrichten-leicht/woerterbuch/glossar-leichte-sprache-100.html (15.01.2025). [^]
- https://www.ndr.de/fernsehen/barrierefreie_angebote/leichte_sprache/Woerterbuch-in-Leichter-Sprache,hintstartseite100.html (15.01.2025). [^]
- https://hurraki.de/wiki/Hurraki:Artikel_von_A_bis_Z#V (15.01.2025). [^]
- https://www.lebenshilfe.de/woerterbuch (15.01.2025). [^]
- https://leichte-sprache.io/glossar-uebersicht/ (15.01.2025). [^]
- Bisher weist die deutsche Version des LS-Wörterbuchs die meisten Einträge und die häufigsten Aktualisierungen auf. Die englische Version enthält 138 Einträge, die spanische 50 und die italienische 14. [^]
- https://www.europarl.europa.eu/pdfs/news/expert/2020/9/story/20200827STO85804/20200827STO85804_de.pdf (15.01.2025). [^]
- Ebenso wurden Lexeme herausgefiltert, die einer spezifischen Unterkategorie – etwa dem medizinischen Bereich wie beim Ad-hoc-Kompositum Computertomografie – angehören. Das Bestimmungswort Computer- wurde allerdings in der Liste der ausgesuchten Lemmata eingesetzt und in der Analyse berücksichtigt. [^]
- Bei den extrahierten Keywords traten außerdem Neubildungen wie Übersetzungstool, Bildanalysesoftware oder Gesichtserkennungssystem auf, die jedoch aufgrund ihrer stark spezialisierten Bedeutung im DWDS nicht gelistet waren. Für diese Komposita erfolgte eine qualitative Aussonderung, wobei ausschließlich jene Bestandteile berücksichtigt wurden, die dem interessierenden semantischen Bereich entsprachen. Dabei wurden Grundwörter wie -tool und -software miteinbezogen sowie komplexere Bestandteile der Komposita wie Bildanalyse- und Gesichtserkennung. [^]
- LeiKo in: Annis https://zenodo.org/records/6362739 (15.01.2025). [^]
- Man denke dabei insbesondere an Wörter wie Sensor, die im Deutschen auch als Wortbildungsbestandteile zur Darstellung neuer Begriffe und Sachverhalte (z.B. Abstandssensor, Lichtsensor. Vgl. DWDS https://www.dwds.de/wb/Sensor?o=sensorhttps://www.dwds.de/wb/Tool, 15.01.2025) steigend in alltäglichen Bereichen des menschlichen Lebens auftreten. [^]
- Als Mikrostruktur bezeichnet man in der Lexikografie die Gesamtheit der Informationen, die innerhalb eines Wörterbuchartikels nach dem Lemma dargeboten werden. Sie folgt dabei einem standardisierten Aufbau und umfasst typischerweise Elemente wie den Artikelkopf (d.h. das Lemma und die dazugehörigen Angaben), Äquivalente, Definitionen und Beispiele (vgl. Rey-Debove 1971: 151; Flinz 2006: 409). [^]
- Der Begriff Angabe bezeichnet in der Lexikografie eine zusätzliche Information innerhalb eines Wörterbucheintrags, die über die eigentliche Bedeutungsdefinition hinausgeht, wie z.B. Angaben zur Aussprache, Herkunft, Grammatik oder Verwendung des Lemmas (vgl. Bergenholtz / Schaeder 1994: 73, 93; Flinz 2014: 332). [^]
- Diese Angabe entstammt dem Etymologischen Wörterbuch des Deutschen (EtymWb.), das in den 1980er Jahren von Wolfgang Pfeifer herausgegeben wurde. Das Wörterbuch wurde digitalisiert und ist seither in das DWDS-System integriert, online verfügbar unter https://www.dwds.de/d/wb-etymwb (15.01.2025). [^]
- Allerdings weist Deilen (2021; 2023) darauf hin, dass sich der Mediopunkt nicht immer als hilfreich erweist, z.B. bei semantisch intransparenten Komposita. [^]
- Bei Leichte-Sprache.io findet z.B. keine orthografische Segmentierung der Komposita statt, während bei Mdr.de der Bindestrich (teilweise auch ein Leerzeichen) anstatt des Mediopunkts bevorzugt wird. [^]
- Rekurrenz ist ein wichtiges Kohäsionsmittel, das syntaktisch-semantische Zusammenhänge herstellt. Sie besteht in der Wiederaufnahme oder dem Rückverweisen von sprachlichen Einheiten in aufeinander folgenden Sätzen eines Textes (vgl. Linke / Nussbaumer 2000: 305). [^]
- Eine weitere, teilweise ähnliche Struktur wurde bei Mdr.de vorgefunden, z.B. bei dem Lemma Software: „Das ist ein anderes Wort für Computer-Programm“. [^]
- Bei Lebenshilfe e.V. findet sich diese Konstruktion ebenfalls sehr häufig. Von den hier betrachteten Lemmata findet sich bei Lebenshilfe e.V. jedoch nur das Lemma Computer, zu dem interessanterweise eine andere Definition angeführt wird, nämlich „Internet kommt von dem englischen Wort: internetwork“. [^]
- Z.B. lässt sich auch für die Definition des Lemmas Computer bei Hurraki sowie bei Leichte-Sprache.io eine KP-Konstruktion „Ein Computer ist ein Apparat“ beobachten. [^]
- Bei Hurraki wird z.B. das Lemma Software allerdings durch keine KP-Konstruktion bezeichnet: „Software macht verschiedene Sachen auf einem Gerät“. [^]
- Dennoch sind gemäß der früheren LS-Regelwerke (insbesondere die 2009-Fassung des NLS und das BMAS 2014) Konstruktionen mit nebensatzeinleitenden Konnektoren lizensiert. Man vergleiche diesbezüglich den Satz: „Sie sollen für eine kurze Zeit in Deutschland arbeiten. Weil in Deutschland Arbeits•kräfte fehlen“, bei dem Lemma Gastarbeiter bei Hurraki: https://hurraki.de/wiki/Gastarbeiter (15.01.2025). Dabei werden Haupt- und Nebensatz durch die Interpunktion als autonome Einzelsätze dargestellt. Diese Praxis wird in den späteren Regelwerken (vgl. Maaß 2015: 100; Bredel / Maaß 2016a, 2016b) jedoch eher kritisiert und als Hindernis für das Leseverständnis betrachtet. [^]
- Unter dem Begriff Definiendum wird das zu definierende Wort verstanden, unter Definiens dessen Bedeutungserklärung (vgl. Wiegand 1976: 124). [^]
- Zum Zeitpunkt der Verfassung dieses Artikels war das Korpus German Web 2023 (deTenTen23) noch nicht verfügbar, weshalb das Korpus German Web 2020 (deTenTen20) verwendet wurde. [^]
- Wenn einzelne LS-Wörterbücher nicht erwähnt werden, bedeutet dies, dass diese Wörterbücher entweder das betreffende Lemma nicht umfassen oder dass die Definition nicht in einer klaren kopulativen Struktur (z.B. „X ist ein Y“) formuliert ist. So fehlt das Lemma Computer etwa im Ndr.de und bei Lebenshilfe e. V., während das Mdr.de zwar einen Eintrag enthält, jedoch keine definitorisch geeignete Formulierung für den Vergleich bietet: „Mit dem Computer können die Menschen viele Sachen machen. Zum Beispiel: Texte schreiben, E-Mails schreiben. Das ist ein Brief, der mit dem Computer verschickt wird. Oder im Internet viel Informationen lesen.“, https://www.mdr.de/nachrichten-leicht/woerterbuch/glossar-computer-100.html (15.01.2025). [^]
- Diese Funktion von Sketch Engine basiert auf dem Prinzip der distributionellen Semantik, bei der Wörter, die in ähnlichen Kontexten auftreten, als semantisch nahe miteinander verbunden betrachtet werden (vgl. Flinz 2024: 35). [^]
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Wiegand, Herbert Ernst (2018): Grundlagen und ausgewählte Grundbegriffe der Theorie der Wörterbuchform in der akademischen Lehre. Eine Serie von Einblicken. In: Jesenšek, Vida / Enčeva, Milka (Hrsg): Wörterbuchstrukturen zwischen Theorie und Praxis. Berlin / Boston: de Gruyter, 11-31.
Biographische Notiz
Sara Corso promovierte an der Universität Pisa (2022) im Rahmen einer Cotutelle mit der Universität Leipzig (Herder-Institut) mit einer Dissertation zum interkomprehensiven Leseverstehen im Bereich Deutsch als Tertiärsprache. Seit 2023 ist sie wissenschaftliche Mitarbeiterin für germanistische Linguistik an der Università degli Studi di Milano. Ihre Forschungsinteressen sind: Spracherwerb; Sprachrezeption; Grammatik für Deutsch als Fremdsprache; Leichte Sprache; kontrastive Linguistik.
Kontaktanschrift:
Sara Corso
Università degli Studi di Milano
Dipartimento di Lingue, Letterature, Culture e Mediazioni
Piazza Indro Montanelli, 1 - Mediapolis
20099 Sesto San Giovanni (MI)