Über welches Fachwissen und welche Soft Skills Bewerberinnen und Bewerber in medizinischen und pflegerischen Anwendungsbereichen verfügen, lässt sich künftig mithilfe einer intelligenten Software bewerten.
Entwickelt wurde sie vom Oldenburger Softwareunternehmen Worldiety gemeinsam mit dem Fraunhofer IDMT und der Hochschule Flensburg. Im Rahmen des gemeinsamen Forschungsprojekt „AudioCAT“ ist eine Webseite entstanden, auf der die intelligente Software getestet werden kann. Nutzende können hier im simulierten Dialog Fragen zu ihren Soft Skills oder ihrem medizinischen Fachwissen beantworten, um die Verbesserung des Systems zu unterstützen
Medizin: Diese Fähigkeiten sind wichtig
Fachliche Sprachkenntnisse sind auch in der Medizin eine wichtige Grundlage für eine effektive Kommunikation und für erfolgreiche Teamarbeit. Insbesondere für Arbeitsgruppen mit unterschiedlichen Muttersprachen und diversen kulturellen Hintergründen ist das oft eine Herausforderung. Neben dem Fachwissen und der Sprachkompetenz sind weitere Soft Skills wie aktives Zuhören, der geübte Umgang mit Stress, Lösungsorientiertheit, Entscheidungsfähigkeit und die Affinität zu transparenter Kommunikation gefragt. Im Rahmen des Projekts wurde automatisches Verfahren zur Evaluation der Sprach- und Kommunikationsfähigkeiten entwickelt, um gezielt Sprach- und Umgangsbarrieren im beruflichen Alltag zu erkennen. Das automatische System soll angehenden Pflegekräfte sowie Ärztinnen und Ärzten ihre eigenen fachsprachlichen Fähigkeiten in realistischen Situationen aufzeigen.
Hilfe beim Recruiting
Das neue System soll zum Beispiel Krankenhäuser künftig beim Recruiting und der internen Neubesetzung von vakanten Stellen unterstützen. Außerdem soll sie dazu beitragen, das Teambuilding effizienter zu gestalten. Nach entsprechenden Anpassungen sollen Bewerberinnen und Bewerbern künftig berufspraktische Aufgaben lösen können. Die Testergebnisse werden dann im Hintergrund in Echtzeit evaluiert. Auf diese Weise kann die System-KI im laufenden Verfahren auf die tatsächlichen Fähigkeiten der Teilnehmenden eingehen. Für ein besonders realitätsnahes Training wird mit dem Computerdialogsystem mündlich in natürlicher Alltags- und Fachsprache kommuniziert.
Spracherkennung und KI für natürliche Dialoge
Um diese Art der Kommunikation zu ermöglichen, wurde am Fraunhofer IDMT in Oldenburg eine automatisierte Spracherkennung entwickelt und in die Anwendung implementiert. Das System kann gesprochene Wörter und Sätze erkennen und als Text ausgeben. Mithilfe des transkribierten Textes werden die Antworten auf Basis von Maschinenlernverfahren untersucht, klassifiziert und ausgewertet.
Das Verständlichkeits- und Kommunikationslevel der Probanden soll so möglichst realistisch überprüft werden. Dabei werden neben den erwarteten, fachwissenschaftlichen Antworten auch Metriken der Linguistik und Sprachforschung herangezogen. Durch die Nutzung der Serverdienste der Gruppe Assistive Sprech- und Sprachanalyse am Fraunhofer IDMT mit den Algorithmen und Metriken zur Sprech- und Sprachbewertung lassen sich beispielsweise Sprechpausen, Sprechgeschwindigkeit oder die Betonungsstruktur analysieren. Dadurch lassen sich ebenfalls Aussagen über die sprachliche Kompetenz treffen.
Die Tests werden über einen grafischen Editor erstellt, in dem nicht nur aufeinander folgende Fragen, sondern auch erwartete Antworten definiert werden können. Das ermöglicht es, direkt auf die gesprochenen Antworten der Benutzerinnen und Benutzer einzugehen und eine logische Folgefrage zu stellen. Die Fragen lassen sich von „AudioCAT“ vorlesen, um einen natürlichen Dialog zu simulieren.