Automatisierte Wissenskommunikation

Automatisierte Wissenskommunikation

Detalles Bibliográficos
Otros Autores: Holste, Alexander, author (author)
Formato: Libro electrónico
Idioma:Alemán
Publicado: Berlin, Germany : Frank & Timme Verlag für wissenschaftliche Literatur [2024]
Edición:First edition
Colección:Wissenskommunikation: maschinell - mehrsprachig - multimodal = Knowledge Communication AMP: Automated - Multimodal - Polylingual ; Volume 1
Materias:
Knowledge, Sociology of.
Ver en Biblioteca Universitat Ramon Llull:https://discovery.url.edu/permalink/34CSUC_URL/1im36ta/alma991009784638606719
Tabla de Contenidos:
  • 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.

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