Web-Komponente des Projekts "Digital Primer" (c.f. 10.3917/enf2.193.0345, 10.35745/eiet2021v01.01.0005)

basiert auf der Datenbank struktur der Kastalia Knowledge Management System

wir können ziemlich schnell und problemlos von 5 Benutzern auf Tausende von Benutzern aufstocken

jeder Lehrer kann eigene Curricula bauen, was ihr bis jetzt gesehen habt ist nur ein Ausschnitt von "what is to come"

Audiotext ist von mir Entwickelter Format der Audio-segmenten mit Buchstaben-sequenzen koppelt.

zu diesem Zeitpunkt enthält die Datenbank von fibel.digital 12165 Audiotextaufnahmen von 17 Stimmen

Stimme (möglicherweise auch Akzent) wählen, Schriftart, Kapitalisierungsart, Wiedergabegeschwindigkeit u.s.w.

verschiedene Übungen (lesen, hören, paaren)

viele neue Übungen (z.B. "echo", "chor-lesen", "mitschreiben", "mach mit!") und Motivationsmechanismen (e.g. Fibelschnitzeljagd) werden kommen

Hauptprinzip: Fokus auf essentiel, keine Aufmerksamkeitüberlastung durch unnötige Animationsquatsch u.s.w.

wir nutzen keine Cloud, sondern setzen nur unsere eigenen Spracherkennungssysteme oder Open-Source-Systeme ein, die auf billigen, klasseninternen Computern (Raspberry pi 4, NVIDIA Jetson) laufen können

zur Zeit benutzen wird den akustischen Model "DeepSpeech" der auf der Corpus Common Voice der deutschen Sprache traniert wurde *

wir benutzen unsere "hausgekochte" language models (palope.scorer, silben.scorer u.s.w.)

https://github.com/hromi/lesen-mikroserver

* nachdem wir genug Audiotexte von deutsch-Unterricht Leher*innen und Kindern gesammelt haben werden haben wir vor, die Alphabet des akustischen Modells um schwa-Vokalen zu erreichen und das ganze mithilfe von sogennanten "Transfer Learning" Algorithmen neu zu trainieren.