Automatisierte Wissenskommunikation / von Alexander Holste.

Format:

Book

Author/Creator:

Holste, Alexander, author.

Series:

Wissenskommunikation: maschinell – mehrsprachig – multimodal / Knowledge Communication AMP: Automated – Multimodal – Polylingual, 2941-9271 ; 1

Language:

German

Subjects (All):

Applied linguistics.

Applied Linguistics.

Local Subjects:

Applied Linguistics.

Physical Description:

1 online resource (389 pages)

Edition:

1st ed. 2024.

Place of Publication:

Berlin : Frank & Timme GmbH : Imprint: Frank & Timme, 2024.

Summary:

"Der Einsatz selbstadaptiver, KI-/LLM-basierter Maschinen verändert derzeit den Gegenstandsbereich der mehrsprachigen Fachkommunikationsforschung disruptiv. Die Disziplin läuft Gefahr, die neue Entwicklung durch ihre aktuellen Modelle und Instrumente nicht mehr erfassen zu können und sich dadurch selbst zu marginalisieren. Auf diese Herausforderung reagiert Alexander Holstes Modell Automatisierter Wissenskommunikation: Es stellt die kognitiv-emotive Konstruktion von Fachwissen durch einen situierten Wissensakteur im Austausch mit einer sprachverarbeitenden Maschine dar. Das Modell dieser Habilitationsschrift basiert auf einer beeindruckenden Zusammenschau des Forschungsdiskurses und integriert Ansätze der Kybernetik, Techniksoziologie und Medienpsychologie. Zukunftsweisend bietet es ein Programm zur Weiterentwicklung der Fachkommunikationsforschung in Richtung Wissensorientierung und zur Rolle immer stärker automatisierter Maschinen an – die Automatisierte Wissenskommunikation." Dies ist ein Open-Access-Buch.

Contents:

BEGINN

Foreword

Summary

Vorwort des Verfassers

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Zur Beteiligung sprachverarbeitender Maschinen an Wissenskommunikation

1.1 Zentrale Forschungsfrage und Ziel der Arbeit

1.2 Gang und Form der vorliegenden Arbeit

2 Objektbereich automatisierter Wissenskommunikation

2.1 Begriffsbestimmungen für die Beschreibung des Objektbereichs

2.2 Kriterien zur Abgrenzung des Objektbereichs

2.3 Beschreibung des Objektbereichs automatisierte Wissenskommunikation

Tabelle 2 1: Überblick Teilbereiche der individuellen Ebene im einsprachigen Bereich (X = zutreffend; O = nicht zutreffend).

Tabelle 2 2: Überblick Teilbereiche der individuellen Ebene im mehrsprachigen Bereich (X = zutreffend; O = nicht zutreffend). 2.4 Zusammenfassung zum Objektbereich automatisierter Wissenskommunikation

Tabelle 2 3: Synopse zu Teilbereichen automatisierter Wissenskommunikation mit dem Mehrsprachigkeits-, Selbstadaptions- und Abstraktionsgrad.

3 Forschungsüberblick

3.1 Begründung der Modellauswahl

Abbildung 3 1: Organon-Modell (Bühler, 1999 [1934]: 28). 3.2 Modelle und Konzepte der Fachkommunikationsforschung

Abbildung 3 2: Graduelle Stufung von Fachsprachlichkeit (Kalverkämper, 1990: 123)

Abbildung 3-3: Modell sprachlicher Kommunikation für den Fachtext (Hoffmann, 1988: 126).

Abbildung 3-4: Hierarchisch-assoziatives Netzwerk von Begriffen mit zugeordneten Termini verschiedener Einzelsprachen (eigene Darstellung in Anlehnung an Hoffmann, 1993: 606).

Abbildung 3 5: Definition von Fachwissen (eigene Darstellung in Anlehnung an Kalverkämper, 1998a: 14 15).

Abbildung 3-6: Grafische Darstellung der Betrachtungsfaktoren und der Beziehungen untereinander (Budin, 1996a: 187).

Abbildung 3-7: Didaktisch-orientiertes Schreibprozessmodell (Göpferich, 2002: 250; graue Unterlegungen AH).

Abbildung 3 8: Konzept zum Einfluss von Emotionen auf Wissensentstehung und -veränderung (eigene Darstellung in Anlehnung an Baumann, 2004: 96 97).

Abbildung 3 9: Integratives Modell der Fachkommunikation (Schubert, 2007: 324).

Abbildung 3-10: Extended Model of Knowledge Communication (Risku et al., 2011: 181).

Abbildung 3 11: Transformer-Gesamtprozess Zusammenwirken der Encoder- und der Decoder-Seite des Transformers (Krüger, 2021: 319).

3.3 Konzeptionelle Entlehnungen aus benachbarten Disziplinen

Abbildung 3-12: Schema der kybernetischen Instanzen (von Cube, 1970 [1967]: 25 in Anlehnung an Frank, 1964: 5).

Abbildung 3-13: Handlungsdimensionen (eigene Darstellung in Anlehnung an Schulz-Schaeffer, 2017: 12).

Abbildung 3 14: Research Model der Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (Venkatesh et al., 2003: 447).

3.4 Zwischenfazit zum Forschungsüberblick

4 Modell Automatisierter Wissenskommunikation

4.1 Definition des Begriffs Automatisierte Wissenskommunikation

4.2 Wissenschaftstheoretischer Zugang zur Modellbildung

4.3 Ausdifferenzierung des Modells Automatisierter Wissenskommunikation

Abbildung 4 1: Modellebenen sowie Situation und Kontext.

Abbildung 4-2: Modellelement (Situierter) Wissensakteur WA (S) .

Abbildung 4-3: Modellelement Kommunikat/Translat ; Modellprozesse Interiorisieren und Exteriorisieren .

Abbildung 4-4: Modellelement Maschine MAS (S/E) .

Abbildung 4-5: Interaktionsdreieck mit Modellelementen und deren Relationierungen.

Abbildung 4-6: Verortung von Maschine MAS (S/E) , Kommunikat/Translat und Situiertem Wissensakteur WA (S) auf den Abstraktionsebenen bzw. in Kontext und Situation .

Abbildung 4-7: Modellelement Entsituierter Wissensakteur WA (E) und Modellprozesse Aufbau und Training sowie Datenausgabe .

Abbildung 4-8: Modellkomplex Kommunikationsviereck , bestehend aus Kontextueller Interaktion und Situierter Interaktion .

Abbildung 4-9: Modellelement Wissensakteur der Vorkommunikation WA (VK) und Relationierung zum Situierten Wissensakteur WA (S) .

Abbildung 4 10: Gespiegeltes Kommunikationsviereck mit allen Modellelementen und Modellprozessen.

Abbildung 4-11: Vollständiges Modell Automatisierter Wissenskommunikation mit allen Modellebenen, -elementen und -prozessen.

5 Empirische Überprüfung des Modells Automatisierter Wissenskommunikation

5.1 Validierung von Modellelementen durch Fallstudien (Case Studies)

Abbildung 5 1: Exemplary interaction between client & machine agent (Holste, 2024: 47).

Abbildung 5 2: Semantic network of the mixed text: Do I need to search for work? Based on MdoL, 2022: client (checkered oval shapes & rectangles; Holste, 2024: 49): Die Antwort (Komplexitätsgrad hoch: causal powers) beantwortet die Frage (K. gering: causa)

Abbildung 5-3: Fiktive Nutzenden-Interaktion mit BeLa (Dohmen/Geisler/ Holste, 2022: 75).

Abbildung 5-4: Oberfläche Strin-g2.

Abbildung 5-5: Beispieldialog mit dem Schreibdidaktikbot Strin-g2 (Dohmen/Geisler/Holste, 2022: 71).

Abbildung 5-6: Sprachauswahl des Tools Google Translate (Holste, 2023a: 19).

Abbildung 5 7: Semantisches Netz Infos und Regeln zu Corona: Aktuelle Regel (Holste, 2023a: 24): Der Komplexitätsgrad (kausale Kraft) des deutschsprachigen Ausgangstexts (links) ist aufgrund des Fehlers im Translationsprozess (offenstehen sono) höher

Abbildung 5-8: Oberfläche Microsoft© Translator mit Beispielsatz aus Abbildung 5 9 (in Anlehnung an Holste, 2023c: 33).

Abbildung 5-9: Beispiellösung zur Übung Technische Redaktion & mentale Modelle (in Anlehnung an Holste, 2023b: 33 34).

Abbildung 5-10: Scratchpad der Übersetzungsmaschine Lucy LT mit dem Beispiel Analysebaum zum Satz The motor fan is located at the front of the engine. (Wittkowsky, 2022: 211).

Abbildung 5-11: Pepper motivating the person with dementia to interact (Paletta et al., 2019: 272).

Abbildung 5-12: Pepper 2D Kameras (Aldebaran SoftBank Group 2023b: URL).

Abbildung 5-13: Pepper Motoren (Aldebaran Softbank Group 2023a: URL).

5.2 Anwendungsbezogene Limitationen des Modells

6 Schlussteil

6.1 Fazit

6.2 Ausblick

Literaturverzeichnis.

ISBN:

3-7329-8912-7