ESL-Lehrer
Vereinigte Staaten · BLS-Beschäftigungsprognosen 2024–34 (Zahlen der SOC-Berufsgruppe 25-3011)
KI-Exposition in veröffentlichter Forschung
Die folgenden Zahlen sind unverändert aus externen Datensätzen übernommen. Deckt ein Datensatz diesen Beruf nicht ab, erscheint der Wert als — und nicht als Null.
Datenanbieter: OpenAI · "GPTs are GPTs"
Zeitbezug: Stand 2023Ex-ante-Schätzung
Bewertet an der Leistungsfähigkeit der GPT-4-Generation.
- Basis menschliche Bewertende
- 42.6%
- Basis GPT-4-Bewertung
- 40.4%
β = direkte Exposition (E1) + 0,5 × Exposition bei verfügbaren Werkzeugen (E2), gemäß der Definition des Quell-Repositorys.
39 bewertete Aufgaben · 25 Aufgaben mit β ≥ 0,5 (64.1%)
- Version:
- gh-main-0471612
- Lizenz:
- MIT License · Copyright (c) 2024 OpenAI
Datenanbieter: Anthropic Economic Index
Zeitbezug: Veröffentlicht 2026-03-05zusammengesetzter Index
- Beobachtete Exposition
- 6.4%
Theoretischer Expositionsindex, gewichtet mit der gemessenen Claude-Nutzung, gemäß der Definition des Originalberichts.
39 Aufgaben · Nutzung beobachtet bei 8 · Mittelwert 17.2%
Data: Anthropic Economic Index — labor_market_impacts, CC-BY, https://huggingface.co/datasets/Anthropic/EconomicIndex
AI Changing Work uses Anthropic Economic Index data under CC-BY; Anthropic does not endorse or sponsor this site or its analyses.
- Version:
- hf-lmi-2026-03
- Lizenz:
- CC BY 4.0
- Beobachtungszeitraum:
- — (für dieses Release nicht zutreffend)
- Modell:
- — (von der Quelle nicht angegeben)
- Quelle der Definition:
- https://www.anthropic.com/research/labor-market-impacts
Prognose 2023 vs. beobachtungsbasierter Index, veröffentlicht 2026-03-05
Die eine Karte (GPTs are GPTs) ist eine Schätzung aus dem Jahr 2023 dazu, was KI theoretisch leisten kann; die andere (Anthropic Economic Index) beruht auf beobachteter Nutzung und wurde am 2026-03-05 veröffentlicht – das ist das Veröffentlichungsdatum, nicht der beobachtete Zeitraum. Beide messen Unterschiedliches, daher lassen sich die Werte weder addieren noch mitteln noch gegeneinander ranken. Der ältere Wert wird nicht versteckt, sondern als Vergleichsbasis beibehalten.
Achtung: Die Anthropic-Werte – beobachtete Exposition und Task-Durchdringung – verwenden das β von Eloundou als einen ihrer Eingabewerte. Dass beide Seiten einander ähneln, belegt deshalb nicht, dass die frühere Prognose eingetroffen ist; diese Lesart wäre ein Zirkelschluss.
Die Anthropic-Werte werden bei Claude-Nutzerinnen und -Nutzern gemessen und stehen weder für die gesamte Wirtschaft noch für alle Erwerbstätigen.
Die Zuordnung von O*NET-Aufgaben und Berufscodes wurde von AI Changing Work vorgenommen. Die Quellzahlen selbst wurden nicht verändert.
Diese Indizes sind keine Prognosen. Auf welchen Zeitpunkt sich der jeweilige Index bezieht, nennt das Badge auf seiner Karte.
Aufgabenaufschlusselung
- Sprachlernmaterialien und Uebungen erstellen
- Sprachkompetenzniveaus der Schueler bewerten
- Konversationsuebungen und Aussprachetraining leiten
- Unterricht an diverse kulturelle Hintergruende anpassen
Uber diesen Beruf
Als ESL-Lehrer veraendert KI Ihren Beruf. Automatisierungsrisiko 22/100, Exposition 43%, mit moderater Transformation. Am staerksten betroffen: Sprachlernmaterialien und Uebungen erstellen (70% Automatisierung). KI-gestuetzte Sprachwerkzeuge koennen Uebungsaufgaben generieren und sofortiges Grammatik-Feedback geben. Effektiver ESL-Unterricht haengt jedoch stark von kultureller Sensibilitaet und emotionaler Unterstuetzung der Lernenden ab. BLS prognostiziert +5% Wachstum bis 2034.
ISCO-08-Klassifikation
Sonstige Sprachlehrer
Definition
ILO-Originaltext (Englisch)
Other language teachers teach non-native languages to adults and children who are learning a language for reasons of migration, to fulfil employment requirements or opportunities, to facilitate participation in educational programmes delivered in a foreign language, or for personal enrichment. They work outside the mainstream primary, secondary and higher education systems, or in support of students and teachers within those systems.
Quelle der Definition
Quelle: International Labour Organization (ILO) — ISCO-08 Structure
Lizenz: ILO CC BY 4.0
Vokabularquelle
Quelle: European Commission, DG EMPL — ESCO Classification v1.2.1
Lizenz: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
Offizielle Berufsinformationen
- ESCO2353.2
Lehrkraft für Gebärdensprache
Lehrkräfte für Gebärdensprache bringen Schülerinnen und Schüler jedes Alters die Gebärdensprache bei. Sie unterrichten Schülerinnen und Schüler mit oder ohne sonderpädagogische Lernbedürfnisse wie Gehörlosigkeit. Bei der Unterrichtsgestaltung verwenden sie verschiedene Materialien, machen Gruppenarbeit und beurteilen die individuellen Leistungen anhand von Aufgaben und Prüfungen.
Original ansehen - ESCO2353.1
Lehrkraft für Sprachschulen
Lehrkräfte für Sprachschulen bringen Schülerinnen und Schüler jedes Alters und jeder Bildungsstufe in einer Sprachschule eine Fremdsprache bei. Im Gegensatz zu Sprachlehrkräften in der Sekundar- oder Hochschulbildung konzentrieren sie sich weniger auf den akademischen Aspekt des Sprachunterrichts, sondern auf die theoretischen und praktischen Kenntnisse, die für ihre Schülerinnen und Schüler in realen Situationen besonders hilfreich sind, da die meisten Teilnehmenden die Sprache für den Beruf, das Leben im Land oder für die Freizeit lernen. Bei der Unterrichtsgestaltung verwenden sie verschiedene Materialien, machen Gruppenarbeit und beurteilen die individuellen Leistungen anhand von Aufgaben und Prüfungen. Dabei legen sie den Schwerpunkt auf aktive Sprachfertigkeit wie Schreiben und Sprechen.
Original ansehen
Quelle: European Commission, DG EMPL — ESCO Classification v1.2.1
Lizenz: CC BY 4.0 (EU Reuse Notice)
Haufig gestellte Fragen
Der Anthropic Economic Index beziffert die beobachtete Exposition auf 6.4%. Das OpenAI-Bewertungsschema "GPTs are GPTs" beziffert β auf Berufsebene bei menschlichen Bewertenden auf 42.6%. Beide Werte sind unverändert aus veröffentlichter Forschung übernommen.
Sie stammen aus zwei veröffentlichten Datensätzen: dem Anthropic Economic Index (labor_market_impacts, CC BY 4.0) und dem OpenAI-Expositionsschema "GPTs are GPTs" (MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI). AI Changing Work ordnet sie lediglich den O*NET-Berufs- und Aufgabencodes zu und berechnet keine eigenen Expositionswerte. AI Changing Work uses Anthropic Economic Index data under CC-BY; Anthropic does not endorse or sponsor this site or its analyses.
Nein. Sie sind eine Bestandsaufnahme der Exposition, wie sie zum Zeitpunkt der Veröffentlichung des jeweiligen Quelldatensatzes gemessen wurde. AI Changing Work veröffentlicht keine Prognose zu künftiger Automatisierung oder Stellenverlusten für diesen Beruf.
Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf
März 2026: Published evergreen blog post analyzing AI impact on ESL teachers: 22% automation risk, 43% exposure. AI generates learning materials (70%), but cultural empathy and pronunciation coaching stay human.
[Quelle: AI Changing Work Blog]