SEAM: An Integrated Activation-Coupled Model of Sentence Processing and Eye Movements in Reading

Models of eye-movement control during reading, developed largely within psychology, usually focus on visual, attentional, lexical, and motor processes but neglect post-lexical language processing; by contrast, models of sentence comprehension processes, developed largely within psycholinguistics, generally focus only on post-lexical language processes. We present a model that combines these two research threads, by integrating eye-movement control and sentence processing. Developing such an integrated model is extremely challenging and computationally demanding, but such an integration is an important step toward complete mathematical models of natural language comprehension in reading. We combine the SWIFT model of eye-movement control (Seelig et al., 2020, doi:10.1016/j.jmp.2019.102313) with key components of the Lewis and Vasishth sentence processing model (Lewis & Vasishth, 2005, doi:10.1207/s15516709cog0000_25). This integration becomes possible, for the first time, due in part to recent advances in successful parameter identification in dynamical models, which allows us to investigate profile log-likelihoods for individual model parameters. We present a fully implemented proof-of-concept model demonstrating how such an integrated model can be achieved; our approach includes Bayesian model inference with Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling as a key computational tool. The integrated model, SEAM, can successfully reproduce eye movement patterns that arise due to similarity-based interference in reading. To our knowledge, this is the first-ever integration of a complete process model of eye-movement control with linguistic dependency completion processes in sentence comprehension. In future work, this proof of concept model will need to be evaluated using a comprehensive set of benchmark data

W 2.1.3 Bedarfserhebung mit Literaturrecherche und explorativen Interviews zur Konzeption und Durchführung modularer FDM-Zertifikatskurse für FDM-Verantwortliche, Forschende und Studierende

Um ein institutionalisiertes und nachhaltiges Forschungsdatenmanagement (FDM) in Brandenburg zu erreichen, ist es unabdingbar, strukturierte Schulungsangebote für Forschende und Studierende sowie Schulungs- und Weiterbildungsangebote für FDM-Verantwortliche an jeder Hochschule aufzubauen. Deshalb werden im Rahmen des Verbundprojekts „Institutionalisiertes und nachhaltiges Forschungsdatenmanagement in Brandenburg“ (IN-FDM-BB) modulare FDM-Zertifikatskurse für FDM-Verantwortliche, Forschende und Studierende aller acht am Projekt beteiligten staatlichen, forschenden Hochschulen konzipiert, die sowohl den Hochschulangehörigen sowie den Angehörigen der außeruniversitären Forschungseinrichtungen Brandenburgs offenstehen. Ein Zertifikatskurs „Forschungsdatenmanagement für Studierende“ wurde innerhalb des Projekts bereits konzipiert und durchgeführt. Um ein passgenaues Schulungsangebot für alle drei Zielgruppen entwickeln zu können, wurden auf Basis (1) einer Literaturrecherche zur Vermittlung von FDM-Kompetenzen im Hochschulkontext, (2) eines explorativen Gruppeninterviews im Rahmen eines gemeinsamen Online-Workshops inkl. Gruppendiskussionen mit FDM-Verantwortlichen der acht brandenburgischen Hochschulen, (3) einer Bedarfserhebung unter den Forschenden der Hochschulen und (4), ergänzend, durch Auswertung der Kursevaluationen des oben genannten Zertifikatskurses für Studierende entsprechende Bedarfe, Wünsche und Erfahrungen ermittelt. Diese fließen in die Konzipierung der Kurse ein, beziehungsweise ergänzen das bereits bestehende Konzept eines Zertifikatskurses für Studierende. Nach der Zusammenfassung und dem Ausblick folgt noch ein kurzer Exkurs zu dem projektspezifischen Wissensspeicher für FDM-Materialien.Finanziert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) und die Europäische Union (NextGenerationEU), sowie das Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kultur (MWFK) des Landes Brandenburg

Institutionalisiertes und nachhaltiges Forschungsdatenmanagement in Brandenburg (IN-FDM-BB)

Das Verbundprojekt IN-FDM-BB aller acht staatlichen forschenden Hochschulen Brandenburgs baut auf der seit Ende 2019 vom Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kultur des Landes Brandenburg (MWFK) geförderten Landesinitiative Forschungsdatenmanagement in Brandenburg (FDM-BB) auf und wurde im Oktober 2022 bewilligt. Die Fördergelder für die brandenburgischen Hochschulen der Angewandten Wissenschaften kommen vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF); die Fördergelder für die Universitäten vom MWFK, so dass dieses Vorhaben auf einer zeitgleichen Bund-Land-Finanzierung beruht. Insgesamt stehen bis zu 2,5 Mio. Euro für die Laufzeit von 3 Jahren zur Verfügung, um ein nachhaltiges Forschungsdatenmanagement (FDM) an den brandenburgischen Hochschulen zu institutionalisieren. Die acht Hochschulen und einige der außeruniversitären Forschungseinrichtungen Brandenburgs bilden bereits seit 2019 die Landesinitiative FDM-BB, koordiniert durch die Fachhochschule Potsdam und die Universität Potsdam. Die Landesinitiative leistete essenzielle Vorarbeiten wie die Analyse des wissenschaftspolitischen Umfeldes [1], qualitative und quantitative Erhebungen der FDM-Anforderungen an den brandenburgischen Hochschulen [2] und die Erarbeitung von Handlungs- und Implementierungsempfehlungen zum FDM [3], welche nun in enger Kooperation der Hochschulen brandenburgweit aufgebaut werden können. Wie in der Forschungsdatenstrategie für das Land Brandenburg2 dargelegt, sollen im Rahmen der Landesinitiative FDM-BB nicht nur der lokale Kompetenzaufbau an den einzelnen Hochschulen gefördert und begleitet werden, sondern landesweite, gemeinsame IT-Dienste und Dienstleistungen bereitgestellt sowie Vernetzung und Wissenstransfer zwischen den Forschungseinrichtungen in den Vordergrund gerückt werden. Obwohl die Hochschulen den Kern des Verbundprojekts IN-FDM-BB bilden, spielt der lebendige Austausch mit den außeruniversitären Einrichtungen in Brandenburg als Teil dieses Netzwerkes weiterhin eine zentrale Rolle. Das Arbeitsprogramm des Verbunds gliedert sich in die folgenden Tätigkeitsschwerpunkte: ● Lokaler Kompetenzaufbau an jeder Hochschule, unterschieden zwischen FDM-Early Adopter und FDM-Beginner Institutionen ● Aufbau lokaler und landesweiter Qualifizierungsangebote für die Zielgruppen FDM Verantwortliche, Forschende und Studierende ● Landesweite, kooperative Bereitstellung relevanter FDM-Dienstleistungen und wissenschaftlich-technologischer IT-Dienste (z. B. RDMO, RADAR) inklusive Geschäfts- und Finanzierungsmodelle ● Institutionalisierung, Dissemination Um den lokalen Kompetenzaufbau an den einzelnen Hochschulen und die Entwicklung landesweiter Dienste und Dienstleistungen voranzubringen, tragen alle beteiligten Hochschulen Verantwortung in den Bereichen ihrer Kernkompetenzen: ● Fachhochschule Potsdam: Co-Verbundleitung mit besonderer Verantwortung im Bereich Institutionalisierung und landesweiter Aufbau von Qualifizierung und Schulung für Studierende ● Universität Potsdam: Co-Verbundleitung mit besonderer Verantwortung im Bereich Institutionalisierung und landesweite Bereitstellung technischwissenschaftlicher FDM-Dienste ● Brandenburgisch Technische Universität Cottbus-Senftenberg: Landesweiter Aufbau von Qualifizierung und Schulung für FDMVerantwortliche und Forschende ● Europa-Universität Viadrina Frankfurt (Oder): Landesweiter Aufbau von Qualifizierung und Schulung im Bereich rechtliche und ethische Expertise ● Technische Hochschule Wildau: Konzept Bedarfserhebung inklusive Umfragesystematik ● Filmuniversität Babelsberg KONRAD WOLF: Analyse und Dokumentation im Bereich „FDM-Erstberatung von Forschenden“ ● Hochschule für nachhaltige Entwicklung Eberswalde: ○ Analyse und Dokumentation im Bereich „Informations- und Weiterbildungsveranstaltungen“ ● Technische Hochschule Brandenburg: ○ Ergänzung der persönlichen Beratung durch spezifische, bedarfsgerechte Materialien und FDM-Handreichungen IN-FDM-BB definiert den Erfolg des Verbundprojekts entlang folgender Kriterien: ● Institutionalisierung von FDM an allen brandenburgischen Hochschulen lokal und als landesweite Kooperationen bis Ende 2025 ● Lokal verstetigte unbefristete FDM-Stellen(anteile) an jeder Hochschule ● Landesweite Verständigung auf technische Infrastruktur/Dienste mit lokalem „Look & Feel“ ● FDM als Teil des „Forschungsalltags“ ● Beitrag zur deutschlandweiten Diskussion um neue Berufsfelder wie Data Stewards Literaturverzeichnis:[1] Wuttke, U., Neuroth, H., Rothfritz, L., Straka, J., Zeunert, M., Schneemann, C., Hartmann, N. & Radtke, I. (2021). Umfeldanalyse zum Aufbau einer neuen Datenkultur in Brandenburg (Projektreport FDM-BB, AP 1, Version 1.0). Universitätsverlag Potsdam. DOI:https://doi.org/10.25932/publishup-48090. [2] Radtke, I., Hartmann, N., Neuroth, H., Rothfritz, L., Wuttke, U., Straka, J., Zeunert, M. & Schneemann, C. (2020). Anforderungserhebung bei den brandenburgischen Hochschulen (Projektreport FDM-BB, AP 2, Version 1.0). Universitätsverlag Potsdam, DOI:https://doi.org/10.25932/publishup-48091. [3] Neuroth, H., Straka, J., Zeunert, M., Schneemann, C., Hartmann, N., & Radtke, I. (2021). Handlungs- und Implementierungsempfehlung zum Forschungsdatenmanagement in Brandenburg (Projektreport FDM-BB, AP 3, Version 1.0). Universitätsverlag Potsdam. DOI:https://doi.org/10.25932/publishup-5051

Syntactic and semantic interference in sentence comprehension: Support from English and German eye-tracking data

A long-standing debate in the sentence processing literature concerns the time course of syntactic and semantic information processing in online sentence comprehension. The default assumption in cue-based models of parsing is that syntactic and semantic retrieval cues simultaneously guide dependency resolution. When retrieval cues match multiple items in memory, this leads to similarity-based interference. Both semantic and syntactic interference have been shown to occur in English. However, the relative timing of syntactic vs. semantic interference remains unclear. In this cross-linguistic investigation of the time course of syntactic vs. semantic interference, the data from two eye-tracking during reading experiments (English and German) suggest that the two types of interference can in principle arise simultaneously during retrieval. However, the data also indicate that semantic cues are evaluated with a small timing lag in German compared to English. This cross-linguistic difference between English and German may be due to German having richer morphosyntactic marking than English, resulting in syntactic cues dominating over semantic cues during dependency resolution. More broadly, our cross-linguistic results pose a challenge for the cue-based retrieval model’s default assumption that syntactic and semantic cues are used simultaneously during long-distance dependency formation. Our work also highlights the importance of collecting cross-linguistic data on psycholinguistic phenomena which can potentially advance theory development

Individuals differ cross-linguistically in cue weighting: A computational evaluation of cue-based retrieval in sentence processing

Cue-based retrieval theories of sentence processing assume that subject-verb dependencies are resolved through a content-addressable search in memory. The model assumes that multiple nouns with similar syntactic or semantic features increase dependency completion difficulty. English eyetracking data (reading) are consistent with model predictions; interestingly, a similar experiment with German --a language marking case overtly-- suggests that only syntactic features affect dependency completion difficulty. Why would German show different behavior than English? Using a computational implementation of the cue-based retrieval model and model comparison using Bayes factors, we show that the reason is systematic variation at the individual-participant level: German participants overwhelmingly give higher weighting to syntactic cues over semantic cues, whereas English participants mostly give equal weighting to syntactic and semantic cues. The richer morphosyntax of German leads to syntactic cues being favoured; if such cues are largely absent (as in English) the parser relies on both cue types equally