Berufsschullehrer

Bildung und Ausbildung

KI-Exposition

  • Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08

    Sehr hoch· relativ

    NiedrigVier relative BänderSehr hoch

    Wert auf Berufsgruppenebene

    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Vier relative Bänder (Niedrig / Mittel / Hoch / Sehr hoch)

    831 detaillierte Berufe in der BLS-Beschäftigungsprojektionstabelle. Der Wert wird je Code der National Employment Matrix (NEM) vergeben, daher erhalten Berufe mit demselben NEM-Code dasselbe Band

    Quelldatensatz (XLSX-Download)

  • Datenquelle: AnthropicVeröffentlicht: 2026-03

    0.156

    0.000Spannweite der hier geführten Werte0.745
    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Index der beobachteten Exposition, 0–1 wie veröffentlicht

    Auf O*NET-Aufgaben abgebildet

    Quelldatensatz

  • Datenquelle: ILOVeröffentlicht: 2025

    0.35

    0.09Spannweite der hier geführten Werte0.70

    Wert auf Berufsgruppenebene

    Skala, Bezugsmenge und Quelle

    Index der Exposition gegenüber generativer KI, 0–1 wie veröffentlicht

    ISCO-08-Berufsgattung — alle Berufe mit demselben Code erhalten diesen Wert

    Von dieser Website berechnet, nicht von der IAO veröffentlicht: Von den 1.012 Berufen, die diese Website mit dem IAO-Datensatz verknüpft, erreichen oder übertreffen 61% diesen Wert.

    Quelldatensatz

Welche Art von Wert diese Quelle veröffentlicht

Die Kategorie von BLS ist ein relativer Rang und kein absolutes Niveau, und sie ist keine eigene Messung: Sie fasst die Perzentilränge des Berufs aus mehreren veröffentlichten Studien in vier Bänder zusammen. Sie ist weder eine Beschäftigungs- oder Lohnprognose noch eine Einführungswahrscheinlichkeit und unterscheidet nicht zwischen Automatisierung und Augmentierung.

Task-level exposure

Nur exponierte Aufgaben

Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Prepare reports and maintain records, such as student grades, attendance rolls, and training activity details.

O*NET Task ID 6449

1.0
Prepare outlines of instructional programs and training schedules and establish course goals.

O*NET Task ID 6455

1.0
Review enrollment applications and correspond with applicants to obtain additional information.

O*NET Task ID 6462

1.0
Observe and evaluate students' work to determine progress, provide feedback, and make suggestions for improvement.

O*NET Task ID 6446

0.5
Present lectures and conduct discussions to increase students' knowledge and competence using visual aids, such as graphs, charts, videotapes, and slides.

O*NET Task ID 6447

0.5
Administer oral, written, or performance tests to measure progress and to evaluate training effectiveness.

O*NET Task ID 6448

0.5
Supervise independent or group projects, field placements, laboratory work, or other training.

O*NET Task ID 6450

0.5
Determine training needs of students or workers.

O*NET Task ID 6451

0.5
Provide individualized instruction and tutorial or remedial instruction.

O*NET Task ID 6452

0.5
Develop curricula and plan course content and methods of instruction.

O*NET Task ID 6454

0.5
Supervise and monitor students' use of tools and equipment.

O*NET Task ID 6445

0.0
Conduct on-the-job training classes or training sessions to teach and demonstrate principles, techniques, procedures, or methods of designated subjects.

O*NET Task ID 6453

0.0
Acquire, maintain, and repair laboratory equipment and tools.

O*NET Task ID 20106

0.0

β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.

Data sources & licenses — O*NET®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

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