Forschungsschwerpunkte
Die zentrale Forschungsfrage von "Productive Teaming" zielt darauf ab zu untersuchen, ob intelligente Systeme kognitiv erweitert werden können, um die Fähigkeiten ihrer menschlichen Partner zu integrieren und deren Bedürfnisse während des Problemlösungsprozesses dynamisch vorherzusehen. Durch die Analyse übergreifender Themen streben wir danach, ein tiefgehendes Verständnis für die Zusammenarbeit zwischen menschlichen und künstlichen Agenten zu entwickeln. Dies soll den Weg für zukünftige Produktionssysteme ebnen, die effizienter und erfolgreicher agieren können.
Kontaktperson(en): Leonardo Puricelli
Mensch-Maschinen Interaktion (HMI) beschäftigt sich mit der Gestaltung von Schnittstellen und Interaktionen zwischen Menschen und Maschinen. Dabei liegt der Fokus auf der Schaffung nahtloser und intuitiver Kommunikationskanäle, um eine reibungslose Interaktion zu ermöglichen. Das übergeordnete Ziel besteht darin, die Kluft zwischen menschlichen Fähigkeiten und den Funktionen von Maschinen zu überbrücken. Auf diese Weise soll Technologie zugänglicher, benutzerfreundlicher und effizienter werden. Durch Fortschritte in Bereichen wie künstliche Intelligenz, natürliche Sprachverarbeitung und Gestenerkennung entstehen kontinuierlich Innovationen in der HMI. Diese Innovationen ermöglichen immer anspruchsvollere und persönlichere Interaktionen mit Maschinen in verschiedenen Anwendungsbereichen wie intelligenten Geräten, Robotik, virtueller Realität und mehr.
Kontaktperson(en): Leonardo Puricelli
Bis heute existiert eine Vielzahl psychologischer Theorien zum Schlussfolgern, die darauf abzielen, die zugrunde liegenden kognitiven Mechanismen zu erklären. Es fehlt jedoch an Forschung, die diese Theorien unter Berücksichtigung moderierender und mediativer Faktoren in einem einheitlichen Rahmen vergleicht und bewertet. Unsere Forschung zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem wir verschiedene angenommene Einflussfaktoren (wie Persönlichkeitsmerkmale, Schlussfolgerungs- und kognitive Fähigkeiten, sozioökonomischen Status und Entwicklung über kurze Zeiträume) in Aufgaben zum menschlichen Schlussfolgern bewerten.
Kontaktperson(en): Sara Todorovikj, Daniel Brand, Jenny Rettstatt & Esther Preuschhof
Das grundlegende menschliche Bedürfnis nach Kontrolle spiegelt sich auch in der Interaktion zwischen Mensch und Maschine wider. Das Handlungsbewusstsein, die Wahrnehmung der eigenen Kontrolle, spielt eine zentrale Rolle für die Art und Weise, wie Nutzer die Interaktion mit Technologien erleben. Besonders in den Bereichen Assistenz- und Automatisierungstechnologien wird das Handlungsbewusstsein zu einem entscheidenden Faktor für Sicherheit, Akzeptanz, Nutzererfahrung und Nutzerverhalten.
Die Forschung an der Professur zielt in erster Linie darauf ab, ein grundlegendes Verständnis für das Handlungsbewusstsein in der Mensch-Technologie-Interaktion zu entwickeln. Dabei steht die Frage im Vordergrund, wie wir das Handlungsbewusstsein in der Interaktion mit neuen Technologien als Teil eines nutzerzentrierten Designs bewahren und fördern können.
In vielen Organisationen ist die Menge an gespeicherten Daten und Wissensstrukturen in den letzten Jahrzehnten beeindruckend gewachsen. Allerdings erfolgt in der Regel keine aktive Reduktion des Wissensbestands. Als Konsequenz wird es zunehmend zeitaufwendiger, veraltete, irrelevante oder selten genutzte Informationen zu identifizieren. Insbesondere für große Datenmengen und komplexe Wissensstrukturen stellt dieser Prozess eine komplexe Herausforderung dar. Um mit der enormen Menge gespeicherter Informationen umzugehen, kann das gezielte Vergessen von irrelevanten, redundanten oder widersprüchlichen Informationen hilfreich sein. Interessanterweise wird das Vergessen bereits weitgehend als wichtiger Prozess im menschlichen Gedächtnis anerkannt. Unser Ziel ist es, solche Prozesse in den organisatorischen Kontext zu übertragen.
Das Projekt ist Teil des Schwerpunktprogramms "Intentional Forgetting in Organisations" ( SPP 1921), genannt ‘FADE’, das von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) finanziert wird.
Kontaktperson(en): Daniel Brand
Im Alltag sehen wir uns mit einer Vielzahl von Problemen konfrontiert, angefangen bei einfachen wie der Planung unserer nächsten Mahlzeit bis hin zu komplexeren, wie der Organisation einer Veranstaltung. Mit zunehmender Vernetzung der Menschen steigt die Anzahl relevanter und unbekannter Variablen, was die Lösung entsprechender Probleme erschwert. Solche hochvernetzten, variablenreichen und intransparenten Probleme werden als komplexe Probleme bezeichnet. Aufgrund der praktischen Relevanz des Themas beschäftigen wir uns mit dem Verständnis und der Identifizierung der Merkmale, die eine erfolgreiche Lösung solcher Probleme ermöglichen. Dabei liegt ein besonderer Fokus auf der Identifizierung individueller Einflussfaktoren einerseits sowie auf relevanten Merkmalen bei der Lösung komplexer Probleme in unterschiedlichen Teamkonstellationen andererseits.
Kontaktperson(en): Sara Todorovikj, Daniel Brand
Link zum Github Repository: Github
