Wie man Bücher mithilfe von KI „effektiv“ liest

Für ein ansprechenderes und optimiertes Leseerlebnis versuchen Sie, KI in Ihr nächstes Buch einzubinden.

Künstliche Intelligenz findet vielfältige Anwendung beim Lesen von Büchern. Foto: Aegis .

Im Zeitalter der Technologie ist es schwierig, ein ganzes Buch zu lesen, angesichts der vielen kurzen Artikel, Videos und KI-gestützten Zusammenfassungen von Informationen. Laut einer Studie im Vietnam Library Journal ist die Lesequote von 10- bis 13-Jährigen im Vergleich zu vor zwei Jahrzehnten um 14 % gesunken.

Laut der oben genannten Studie lesen jedoch 45 % der Vietnamesen Bücher online. Dr. Vu Duong Thuy Nga, ehemalige Leiterin der Bibliotheksabteilung, sieht das Ganze aus einem anderen Blickwinkel und meint, dass KI Lesern viele Möglichkeiten eröffnen wird, sofern diese die richtigen Bücher auswählen.

NotebookLM hat sich als optimiertes Werkzeug für Recherche und Dokumentenlektüre etabliert und kann auch zum Lesen von Büchern genutzt werden. Neben der Schaffung eines interaktiven, personalisierten Leseerlebnisses kann diese KI relevante Inhalte zusammenfassen und so die Lesemotivation und -effizienz steigern.

Warum sollte man NotebookLM zum Lesen von Dokumenten verwenden?

NotebookLM wurde von Google entwickelt und nutzt die umfassende Sprachlernmethode von Gemini. Es kann Befehle verarbeiten und klare, natürliche Antworten auf Vietnamesisch geben. Darüber hinaus kann das Tool fremdsprachige Bücher präzise und einfach übersetzen.

NotebookLM zeigt Ihnen die Antworten an, sodass Sie direkt Notizen machen und Textstellen markieren können, anstatt wie früher in einem Buch zu blättern. Wenn Sie mehrere Dokumente zum selben Thema lesen müssen, verknüpft das Tool die Ideen zu einem umfassenden Überblick.

NotebookLM, ein spezielles Tool für Recherche und Dokumentenerfassung. Foto: Google.

Ein wichtiger Aspekt von KI-Tools ist, dass ihre Schlussfolgerungen irreführend sein können. Daher enthält jeder Chatbot einen Warnhinweis, dass er falsche Informationen liefern kann. NotebookLM bildet hier keine Ausnahme. Sie können jedoch die Quelle jeder Antwort sofort überprüfen, um die Richtigkeit sicherzustellen. Wenn Sie wissen möchten, warum die KI eine bestimmte Information zurückgegeben hat, können Sie ihr eine Frage stellen, die Sie zur entsprechenden Stelle im Dokument führt.

Sie können auch gemeinsame Lesesitzungen organisieren, ohne am selben Ort sein zu müssen. Mit NotebookLM können Sie Dokumente in Google Workspace miteinander teilen, diskutieren und direkt bearbeiten.

Darüber hinaus ermöglicht diese KI Menschen mit Legasthenie, Sehbehinderung oder unterschiedlichen Lernstilen (visuell, auditiv, kinästhetisch usw.) ein personalisiertes Leseerlebnis, das individuell auf sie zugeschnitten ist.

Mehr als nur Bücher lesen

Dank des KI-Modells von Google verfügt NotebookLM über ein Kontextfenster von bis zu einer Million Tokens, im Vergleich zu herkömmlichen KIs mit nur 4.000 bis 32.000 Tokens. Das bedeutet, dass das Modell Daten im Umfang von 700 Seiten verarbeiten kann – unbegrenzt viele Formate wie PDFs, TXT- und Markdown-Dateien, Audiodateien, Quellen aus Google Docs und Slides sowie Website-Links und YouTube-Videos.

NotebookLM verfügt über eine übersichtliche und benutzerfreundliche Oberfläche. Nutzer können vorhandene Ressourcen von ihrem Computer hochladen oder mithilfe der Suchmaschine und der Schaltfläche „ Erkunden “ in Hunderten von seriösen Quellen im Internet suchen.

In der Mitte des Bildschirms befindet sich ein Chatfenster für die Interaktion mit dem Chatbot, in dem Sie ihm fortlaufend Fragen stellen können. Die Antwortmöglichkeiten lassen sich auf die links ausgewählten Quellen beschränken.

NotebookLM-Schnittstelle.

Auf der rechten Seite des Bildschirms befinden sich die Hauptfunktionen des Tools. Sie können Ihre Notizen manuell sortieren oder NotebookLM ordnet sie automatisch nach Themen, was das Wiederholen erleichtert. Wenn Sie das Tool zum Lernen verwenden, können Sie außerdem Zusammenfassungen erstellen und Quizfragen basierend auf den Informationen im Dokument formulieren.

Wenn das Dokument historischer Natur ist und viele verschiedene Ereignisse enthält, können Sie die Option „Zeitleiste“ auswählen, um wichtige Meilensteine ​​zu extrahieren und diese dann in einer übersichtlichen und leicht verständlichen Zeitleiste darzustellen.

Für auditive Lerntypen bietet die Audio-Übersichtsfunktion von NotebookLM einen neuen Ansatz. Anstatt nur Text zu lesen, können Nutzer einem simulierten Gespräch zwischen zwei KI-Moderatoren zuhören und anschließend die wichtigsten Ideen des hochgeladenen Dokuments diskutieren, zusammenfassen und miteinander verknüpfen. Seit dem 29. April unterstützt die Funktion 50 weitere Sprachen, darunter Vietnamesisch.

Darüber hinaus hat Google am 19. März die Mindmap-Funktion eingeführt, mit der sich Informationen aus Dokumenten und Notizen visualisieren lassen. Die Mindmap kann zudem angepasst werden, was Denkzeit spart und das Verständnis und die Merkfähigkeit verbessert.

Die neue Mindmap-Funktion von NotebookLM. Foto: Tokumin/X.

Mit dieser Funktion, so Simon Tokumine, Produktleiter von NotebookLM, „beginnt 2025 das Zeitalter personalisierter Apps“. Sollten Sie die Funktion jedoch noch nicht entdeckt haben, liegt das daran, dass es „mindestens eine Woche dauern wird, bis sie allen Nutzern vollständig zur Verfügung steht“, erklärte Julian Goldie, Gründer der Goldie Agency.

Nutzer können Podcasts „lesen“, Vorlesungen aufzeichnen, indem sie YouTube-Links hochladen, oder Aufnahmen in NotebookLM speichern. Dies ist ein effektives Werkzeug für Studierende, die lernen und recherchieren müssen. Mit Mindmap können auch Geschäftsleute und Kreative Wettbewerber analysieren oder ihre Ideen strukturieren.

Die NotebookLM Plus-Version ist beim Kauf von Gemini Advance für 489.000 VND in Vietnam enthalten und ermöglicht es Ihnen, den Chatbot so anzupassen, dass er schnellere Ergebnisse liefert, eine bessere Sicherheit bietet und mit Freunden über Google Workspace geteilt werden kann.

Quelle: https://znews.vn/cach-doc-sach-hieu-qua-bang-ai-post1542835.html