Ga verder naar de inhoud

Micro-credential Taaltechnologie 2025

22 sep. 2025 - 30 jun. 2026

In de nieuwe studierichting moderne talen in 5 en 6 ASO, die vanaf schooljaar 2023-2024 ingevoerd wordt, zal er aandacht gaan naar taaltechnologie. Met dit professionaliseringspakket willen we leerkrachten helpen om hun kennis hierover te actualiseren of op te frissen.

Lees meer & inschrijven ⇗

Praktische info:

22 sep. 2025 - 30 jun. 2026
(6 studiepunten) +/- 160 uur
Stadscampus Universiteit Antwerpen
Nederlands
Doelgroep: Leerkrachten secundair onderwijs talen en iedereen met een interesse in taaltechnologie.

Inschrijven?

  • Prijs: € 460
Lees meer & inschrijven ⇗

georganiseerd door:

Programma

In deze micro-credential staan de volgende leerdoelen centraal.

1. De deelnemer kent de terminologie, methodes, mogelijkheden en beperkingen van de computertaalkunde als onderzoeksgebied in de taalkunde en heeft inzicht in hoe de computertaalkunde gebruikt kan worden als instrument in de (psycho-)linguïstiek, zowel als bij automatische vertalingen en analyses van teksten.

2. De deelnemer kan de functies van specifieke software voor projectmanagement en voor localisatie toepassen en gebruiken.

3. De deelnemer kan de basisconcepten van machinevertaling, postediting en vertaalrevisie benoemen en hanteren.

Lesgevers / sprekers

Walter Daelemans is professor of Artificial Intelligence and Natural Language Processing (NLP) at the University of Antwerp. He helped pioneer the statistical and machine learning revolution in NLP in the nineties with the development of Memory-Based Language Processing and with work on the methodology of machine learning for language processing. He was awarded EurAI and ACL fellowships for this work, and has published influential work on text mining and knowledge extraction from biomedical, clinical, and social media text, and on stylometry and author profiling. With currently 32 supervised PhDs graduated and more than 400 co-authored publications he is one of the most prolific NLP researchers in the Low Countries. In addition, he has been involved in the creation of high profile valorization results with popular open-source software such as TiMBL and Pattern, and has been instrumental in the creation of several spin-offs (textkernel, textgain, fluent.ai).

Lisa Hilte is doctor in de taalkunde. Ze werkte jarenlang als taalkundig onderzoeker en lesgever aan de Universiteit Antwerpen. Vandaag werkt ze bij VAIA als AI-expert en liaison voor UAntwerpen. Daarnaast is ze freelance schrijver met een focus op wetenschapsjournalistiek, en freelance lesgever in AI en taaltechnologie. Ze publiceerde twee cursussen taaltechnologie voor leerlingen en leerkrachten uit de derde graad middelbaar onderwijs (uitgeverij Plantyn).

Mijn onderzoek situeert zich in het domein van mediatoegankelijkheid en heeft meer bepaald betrekking op audiobeschrijving of audiodescriptie (AD) van film en televisieprogramma's. In mijn onderzoek kijk ik onder meer naar de vraag hoe narratologische principes kunnen worden gebruikt om te bepalen welke narratieve elementen uit de film of het televisieprogramma prioriteit moeten krijgen in de beschrijving. Dit zowel vanuit het standpunt van de beschrijver (hoe bepaal je wat die beschrijft?) als vanuit het standpunt van het doelpubliek (welke elementen heeft het publiek nodig om de film of het programma te kunnen begrijpen?). Aanvankelijk keek ik in mijn onderzoek naar de visuele informatie, maar recent focust mijn onderzoek meer op de rol van het geluid in AD, en dit gestuurd door twee vragen: - welke rol speelt geluid in AD? In dit deel van mijn onderzoek kijk ik naar het narratieve belang van geluid in de oorspronkelijke film of programma en kijk ik wat er met die geluiden gebeurt in de AD: welke geluiden worden beschreven en hoe? Welk effect heeft dit op het verhaal van het origineel? Wat gebeurt er met de geluiden die niet worden beschreven? - welk effect heeft de AD (als verhaal dat zuiver auditief wordt verteld via de dialogen, geluidseffecten en muziek uit het origineel in combinatie met de achteraf toegevoegde AD) op de cognitieve belasting van het doelpubliek en hoe kan die belasting worden geoptimaliseerd door specifieke elementen in de AD aan te passen?