Automatisierte Wissenskommunikation.

• Author: Holste, Alexander.
• Place / Publishing House: Berlin : : Frank & Timme,, 2023.; ©2023.
• Year of Publication: 2023
• Language: German
• Series: Wissenskommunikation: maschinell – mehrsprachig – multimodal / Knowledge Communication AMP: Automated – Multimodal – Polylingual ; v.1.
• Physical Description: 1 online resource (389 pages)

Table of Contents

Intro -- Foreword -- Summary -- Vorwort des Verfassers -- Abbildungsverzeichnis -- Abbildung 3‑1: Organon-Modell (Bühler, 1999 [1934]: 28). -- 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). -- 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). -- 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. -- Abbildung 5‑1: Exemplary interaction between client &amp -- 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 &amp -- 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 &amp -- 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). -- Tabellenverzeichnis -- 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). -- Tabelle 2‑3: Synopse zu Teilbereichen automatisierter Wissenskommunikation mit dem Mehrsprachigkeits-, Selbstadaptions- und Abstraktionsgrad. -- 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.

2.3.1 Ebene individuellen Wissens in einsprachigen Kontexten -- 2.3.2 Ebene individuellen Wissens in mehrsprachigen Kontexten -- 2.3.3 Ebene kollektiven Fachwissens -- 2.3.4 Ebene kollektiven Allgemeinwissens in Ein- und Mehrsprachigkeit -- 2.4 Zusammenfassung zum Objektbereich automatisierter Wissenskommunikation -- 3 Forschungsüberblick -- 3.1 Begründung der Modellauswahl -- 3.1.1 Begriffsbestimmungen: Paradigmen, Theorien, Modelle -- 3.1.2 Diskurshistorische Begründung der Auswahlkriterien -- 3.1.3 Zeichentheoretische Begründung der Auswahlkriterien -- 3.1.4 Zusammenfassung der Kriterien für die Modellauswahl -- 3.2 Modelle und Konzepte der Fachkommunikationsforschung -- 3.2.1 Modell der gleitenden Fachsprachlichkeit -- 3.2.2 Modell der Fachtextsorten -- 3.2.3 Konzept zur Exteriorisierung von Kenntnissystemen -- 3.2.4 Konzept von Fachwissen -- 3.2.5 Modell zur Komplexität und Dynamik der Wissensorganisation -- 3.2.6 Didaktisch-orientiertes Schreibprozessmodell -- 3.2.7 Konzept zur Komplementarität von Fachwissen und Emotion -- 3.2.8 Integratives Modell der (mehrsprachigen) Fachkommunikation -- 3.2.9 Extended Model of Knowledge Communication -- 3.2.10 Modell der NMÜ-Transformer-Architektur -- 3.2.11 Notwendige Erweiterungen der diskutierten Modelle -- 3.3 Konzeptionelle Entlehnungen aus benachbarten Disziplinen -- 3.3.1 Modell kybernetischer Instanzen zu Sensorik und Rückkopplung -- 3.3.2 Handlungsdimensionen zur Verlagerung von Handlungsentscheidungen -- 3.3.3 Unified Theory of Acceptance and Use of Technology -- 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 -- 4.3.1 Fokus des Modells.

4.3.2 Rahmenbedingungen: Ebenen, Kontext und Situation -- 4.3.3 Interaktionsdreieck -- 4.3.4 Kommunikationsviereck -- 4.3.5 Gespiegeltes Kommunikationsviereck -- 4.3.6 Automatisierte Wissenskommunikation als Komplex -- 5 Empirische Überprüfung des Modells Automatisierter Wissenskommunikation -- 5.1 Validierung von Modellelementen durch Fallstudien (Case Studies) -- 5.1.1 Kommunikationsviereck mit einsprachigem ‚Kommunikat' und einer ‚Maschine MAS - (S/E)' mit ‚Regelbasiertem Algorithmus' -- 5.1.2 Modellprozess ‚Aufbau und Training' mit einsprachigem ‚Kommunikat' und einer ‚Maschine MAS - (S/E)' mit ‚Regelbasiertem Algorithmus' -- 5.1.3 Interaktionsdreieck mit einsprachigem ‚Kommunikat' und einer ‚Maschine MAS - (S/E)' mit ‚Selbstadaptivem Algorithmus' -- 5.1.4 Kommunikationsviereck mit einem ‚Translat' und einer ‚Maschine MAS - (S/E)' mit ‚Selbstadaptivem Algorithmus' -- 5.1.5 Gespiegeltes Kommunikationsviereck mit einem ‚Translat' und einer ‚Maschine MAS - (S/E)' mit ‚Selbstadaptivem Algorithmus' -- 5.1.6 Gespiegeltes Kommunikationsviereck mit einem ‚Translat' und einer ‚Maschine MAS - (S/E)' mit ‚Regelbasiertem Algorithmus' -- 5.1.7 Modellprozesse ‚Sensorische Registrierung und Interaktion' sowie ‚Nonverbale Interaktion' mit einsprachigem ‚Kommunikat' und einer/-m ‚Maschine MAS - (S/E)'/Roboter -- 5.2 Anwendungsbezogene Limitationen des Modells -- 6 Schlussteil -- 6.1 Fazit -- 6.2 Ausblick -- Literaturverzeichnis.