Einsatz von künstlicher Intelligenz beim selektiven Lesen berufsorientierter Texte aus dem wirtschaftlichen Bereich (Management und Marketing)

Abstract

In der modernen Hochschulausbildung bleibt Lesen nach wie vor eine Tätigkeit, die bei Studierenden die Entwicklung fachlicher Kompetenzen kontinuierlich fördert. Lesen zählt zur aktuellen Tätigkeit, die in viele unterschiedliche Aspekte des beruflichen Lebens eingebettet wird, deshalb fokussieren wir uns auf das Lesen berufsorientierter Texte aus dem wirtschaftlichen Bereich. Berufsorientierte Texte gehören heutzutage zu den wichtigen Quellen des Erlernens vom Fachwortschatz. Diese Texte werden durch eine große Anzahl von Fachbegriffen gekennzeichnet und ebendeswegen ist es ziemlich kompliziert, berufsorientierte Informationen global wahrzunehmen. Für die Erleichterung der globalen Wahrnehmung berufsorientierter Texte werden in der modernen DaF-Methodik neue KI-Technologien angewandt. Es sei zu erwähnen, dass selektives Lesen der für den Beruf notwendigen Materialien zum allgemeinen Verständnis der fachlichen Schwerpunkte beiträgt. KI-Tools ermöglichen selektive Absonderung der zentralen Stichwörter, die ausschlaggebend für die Entwicklung fachlicher Kompetenz bei Studierenden sind. Darüber hinaus war unser Ziel, den Einsatz von KI beim selektiven Lesen berufsorientierter wirtschaftlicher Texte zu erforschen. Im Rahmen der Untersuchung wurden 150 berufsorientierte Texte des approximativ gleichen Umfangs (250-300 Wörter) aus der Zeitung “Handelsblatt”, die Management (75) und Marketing (75) angehen, analysiert. Die untersuchenden Texte wurden von den Studierenden, die in zwei Gruppen geteilt worden waren, manual (in der Gruppe A) und digital (in der Gruppe B) gelesen, indem die ausschlaggebenden Informationen bestimmt wurden.